Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam.pdf

Tác giả đã thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính của 25 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022 để đạt được mục tiêu chung là nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của h

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD trong hoạt động tín dụng của Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam Từ đó, tác giả đưa ra những khuyến nghị để cải thiện tình trạng rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Dựa trên mục tiêu tổng quát, mục tiêu cụ thể của đề tài được triển khai như sau:

Những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động tín dụng tại NHTM tại Việt Nam?

Mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố này đến rủi ro tín dụng tại NHTM?

Có những đề xuất, kiến nghị nào để hạn chế rủi ro tín dụng cho NHTM tại Việt Nam?

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

(1) Những yếu tố nào có ảnh hưởng đến RRTD tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam?

(2) Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến RRTD tại các Ngân hàng thương mại như thế nào?

(3) Những giải pháp nào cần được đề xuất dựa trên kết quả nghiên cứu nhằm hạn chế RRTD tại các Ngân hàng thương mại trong tương lai?

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là hoạt động rủi ro tín dụng của NHTM

Phạm vi không gian: 25 Ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Phạm vi thời gian: Dữ liệu nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn từ 2013 đến

Dựa trên sự tổng hợp, thống kê mô tả, so sánh và đối chiếu các dữ liệu thứ cấp được thu thập để nhận xét, đánh giá, giải thích từng chi tiết trong quá trình phân tích dữ liệu của nội dung nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu của đề tài được xây dựng trên cơ sở tham khảo các nghiên cứu trước có cùng chủ đề, từ đó đưa ra các giả thuyết nghiên cứu Sau khi hình thành các giả thuyết, tác giả đã tổng hợp được các yếu tố tác động đến tăng trưởng tín dụng của NHTM Việt Nam.

Khóa luận sử dụng các phương pháp định lượng: dữ liệu bảng cùng với mô hình bình phương nhỏ nhất (POOLS), mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) Ngoài ra còn có những tiêu chí nhằm kiểm tra và khắc phục các khiếm khuyết để thiết lập mô hình hồi quy tối ưu

Bài nghiên cứu hệ thống hóa lý thuyết và yếu tố chi phối RRTD, đồng thời đưa ra bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa các yếu tố này.

Ngoài ra, bài nghiên cứu này có thể được sử dụng với mục đích tham khảo bởi các nhà quản trị, nhà làm chính sách, các học giả nhằm góp phần trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động Ngân hàng, giảm thiểu phần nào rủi ro của hoạt động tín dụng cho hệ thống Ngân hàng tại Việt Nam

Ngoài phần mở đầu, kết luận chung và các mục khác thì đề tài được chia làm 5 chương cụ thể:

Chương 1: Phần mở đầu Trong chương này, tác giả chỉ ra tính cấp thiết của chủ đề đã chọn cũng như mục tiêu tổng thể, câu hỏi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu sử dụng trong khóa luận

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan Ở chương 2, tác giả trình bày các mô hình lý thuyết thu thập phù hợp với định hướng của bài nghiên cứu và có cơ sở từ các tác giả trước đã được công nhận Bao gồm thuyết Mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), Mô hình bình phương nhỏ nhất (POOLS)

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Trọng tâm ở chương 3 là là mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng Tác giả sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu, đề xuất các giả thuyết, các biến nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu đã sử dụng trong luận văn nhằm tiến hành phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng Tác giả sử dụng phần mềm Stata để hỗ trợ cho quá trình xử lý dữ liệu và kiểm định hồi quy

Chương 4: Kết quả nghiên cứu Ở Chương 4, tác giả sẽ thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình, phân tích tương quan, thực hiện các kiểm định mô hình nghiên cứu để lựa chọn mô hình phù hợp nhất, cũng như có phương pháp khắc phục các khuyết điểm mà mô hình gặp phải Từ kết quả đó, phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của NHTM

Chương 5: Kết luận và đề xuất Chương 5 sẽ đánh giá kết quả nghiên cứu từ những điểm yếu cần phải khắc phục đến những dự báo trong tương lai Từ đó đề xuất những giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao hoạt động quản lý tín dụng trong hệ thống NHTM trong thời gian tới

Chương này làm sáng tỏ vai trò quan trọng của ngân hàng và những thách thức mà ngành đang đối mặt, đặc biệt là tác động của rủi ro tín dụng đối với 25 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam Nghiên cứu đặt ra nhiều câu hỏi nghiên cứu để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, từ đó xác định vấn đề nghiên cứu chính, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Chương trình bày các phương pháp phân tích tổng hợp và định lượng dựa trên các công trình trước đó, đồng thời tóm tắt đề tài và nền tảng của nó.

ĐÓNG GÓP ĐỀ TÀI

Bài nghiên cứu cung cấp một hệ thống hóa về lý thuyết và các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Đồng thời, góp phần đưa ra những bằng chứng thực nghiệm về sự tương quan giữa các yếu tố

Ngoài ra, bài nghiên cứu này có thể được sử dụng với mục đích tham khảo bởi các nhà quản trị, nhà làm chính sách, các học giả nhằm góp phần trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động Ngân hàng, giảm thiểu phần nào rủi ro của hoạt động tín dụng cho hệ thống Ngân hàng tại Việt Nam.

KẾT CẤU ĐỀ TÀI

Ngoài phần mở đầu, kết luận chung và các mục khác thì đề tài được chia làm 5 chương cụ thể:

Chương 1: Phần mở đầu Trong chương này, tác giả chỉ ra tính cấp thiết của chủ đề đã chọn cũng như mục tiêu tổng thể, câu hỏi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu sử dụng trong khóa luận

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan Ở chương 2, tác giả trình bày các mô hình lý thuyết thu thập phù hợp với định hướng của bài nghiên cứu và có cơ sở từ các tác giả trước đã được công nhận Bao gồm thuyết Mô hình hồi quy tác động cố định (FEM), Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM), Mô hình bình phương nhỏ nhất (POOLS)

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Trọng tâm ở chương 3 là là mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng Tác giả sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu, đề xuất các giả thuyết, các biến nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu đã sử dụng trong luận văn nhằm tiến hành phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng Tác giả sử dụng phần mềm Stata để hỗ trợ cho quá trình xử lý dữ liệu và kiểm định hồi quy

Chương 4: Kết quả nghiên cứu Ở Chương 4, tác giả sẽ thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình, phân tích tương quan, thực hiện các kiểm định mô hình nghiên cứu để lựa chọn mô hình phù hợp nhất, cũng như có phương pháp khắc phục các khuyết điểm mà mô hình gặp phải Từ kết quả đó, phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của NHTM

Chương 5: Kết luận và đề xuất Chương 5 sẽ đánh giá kết quả nghiên cứu từ những điểm yếu cần phải khắc phục đến những dự báo trong tương lai Từ đó đề xuất những giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao hoạt động quản lý tín dụng trong hệ thống NHTM trong thời gian tới

Chương này thảo luận về tầm quan trọng của ngân hàng và những thách thức mà ngành hiện đang phải đối mặt, đặc biệt là tác động của rủi ro tín dụng đối với 25 ngân hàng TMCP Việt Nam Ngoài ra, tác giả đã đưa ra một số câu hỏi nghiên cứu để cụ thể hóa mục tiêu nghiên cứu để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu Điều này giúp xác định vấn đề trọng tâm của đề tài, cũng như đối tượng và phạm vi nghiên cứu mà khóa luận sẽ theo dõi trong suốt quá trình thực hiện đề tài Theo đó, phạm vi và đối tượng nghiên cứu được xác định và khóa luận trình bày các phương pháp phân tích tổng hợp và định lượng dựa trên các công trình nghiên cứu trước đó Ở cuối chương này, khóa luận tóm tắt đề tài và nền tảng của nó.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN TRƯỚC

TỔNG QUAN VỀ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG NGÂN HÀNG

2.1.1 Khái niệm về tín dụng

Tín dụng là một giao dịch tài chính giữa hai chủ thể, trong đó một bên cung cấp tài sản (ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng) cho bên còn lại (doanh nghiệp, cá nhân) sử dụng Bên nhận tín dụng có nghĩa vụ trả lại toàn bộ số tiền đã vay bao gồm cả gốc và lãi trong một thời hạn nhất định.

-Người cho vay chuyển giao cho người đi vay một lượng giá trị nhất định Giá trị này có thể dưới hình thái tiền tệ hay hiện vật như hàng hóa, máy móc, thiết bị,

-Người đi vay chỉ được sử dụng tạm thời lượng giá trị chuyển giao trong một thời gian nhất định Sau khi hết hạn sử dụng người đi vay phải có nghĩa vụ hoàn trả cho người cho vay một lượng giá trị lớn hơn lượng giá trị ban đầu

Tín dụng ngân hàng là quan hệ tín dụng giữa các ngân hàng, tổ chức tín dụng với các đơn vị, các tổ chức kinh tế và cá nhân được thực hiện dưới hình thức các ngân hàng, tổ chức tín dụng sẽ đứng ra huy động vốn rồi dùng nguồn vốn đó để cho vay đối với các đối tượng nêu trên

Theo Nguyễn Văn Tiến (2010) đã đưa ra khái niệm tín dụng ngân hàng là việc ngân hàng thỏa thuận để khách hàng sử dụng một tài sản (bằng tiền, tài sản thực hay uy tín) với nguyên tắc có hoàn trả bẳng các nghiệp vụ cho vay, chiết khấu (tái chiết khấu), cho thuê tài chính, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp cụ khác

Trong nền kinh tế thị trường, hệ thống ngân hàng đóng vai trò chủ đạo trong việc cung cấp vốn, đáp ứng nhu cầu vốn đa dạng của nền kinh tế Các khoản vay ngân hàng không chỉ giúp doanh nghiệp dự trữ hàng tồn kho, trang trải chi phí sản xuất và thanh toán nợ ngắn hạn, mà còn đóng góp đáng kể vào việc đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng và đáp ứng nhu cầu tín dụng tiêu dùng cá nhân.

Như vậy tín dụng ngân hàng có nhiều ưu điểm về thời hạn cho vay linh hoạt, đáp ứng được mọi nhu cầu vay vốn của khách hàng; khối lượng tín dụng lớn và phạm vi tín dụng hiện nay đã được mở rộng với mọi ngành, mọi lĩnh vực trong nền kinh tế tuy nhiên lại có độ rủi ro cao do ngân hàng có thể cho vay số tiền lớn hơn nhiều so với số vốn tự có, hoặc có sự chuyển đổi thời hạn và phạm vi tín dụng rộng

2.1.2 Đặc điểm của tín dụng ngân hàng

Thực chất tín dụng ngân hàng là một quan hệ kinh tế giữa ngân hàng và người đi vay, mối quan hệ này được biểu hiện với nhau thông qua sự vận động của giá trị vốn tín dụng mà ngân hàng chuyển sang người đi vay và sau một thời gian nhất định quay về ngân hàng với lượng giá trị lớn hơn lúc ban đầu

Theo Nguyễn Văn Tiến (2010) thì tín dụng ngân hàng có đặc điểm của tín dụng nói chung như tín dụng là có lòng tin, tính thời gian, tính hoàn trả, tiềm ẩn rủi ro cao và cam kết hoàn trả vô điều kiện

Thứ nhất, tín dụng ngân hàng phụ thuộc vào niềm tin Ngân hàng chỉ cấp tín dụng cho những người được tin tưởng là sẽ sử dụng vốn vay đúng mục đích, hiệu quả và có khả năng trả nợ gốc và lãi đúng hạn Người đi vay cũng phải có niềm tin vào khả năng kiếm được tiền để trả nợ gốc và lãi trong tương lai Đây là thành phần quan trọng nhất

Thứ hai, tín dụng là sự chuyển nhượng một tài sản có tính hoàn trả hoặc có thời hạn Mọi khoản tín dụng của ngân hàng đều phải có thời hạn để ngân hàng có thể hoàn trả vốn huy động của họ vì họ là trung gian tài chính "đi vay để cho vay" Thời hạn cho vay hợp lý phụ thuộc vào tính chất thời hạn nguốn vốn của ngân hàng và quá trình luân chuyển vốn của đối tượng vay Ngân hàng có thể cấp nhiều tín dụng dài hạn nếu có nguồn vốn dài hạn ổn định; ngược lại, nếu nguồn vốn có kỳ hạn ngắn và không ổn định, thì sẽ gặp rủi ro thanh khoản

Thứ ba, tín dụng phải bao gồm cả lãi và gốc Tín dụng không được phép nếu không có sự hoàn trả Giá trị hoàn trả phải lớn hơn giá trị lúc cho vay, hoặc giá trị gốc Ngoài việc hoàn trả giá trị gốc, khách hàng còn phải trả cho ngân hàng một khoản lãi, đây là giá của quyền sử dụng vốn vay của họ Khoản lãi phải bù đắp chi phí hoạt động và tạo ra lợi nhuận, điều này phù hợp với chức năng của ngân hàng

Thứ tư, tín dụng là một hoạt động ngân hàng tiềm ẩn rủi ro cao Đánh giá tính a toàn của hồ sơ vay vốn là một công việc khó khăn vì luôn có sự bất cân xứng trong thông tin, dẫn đến các lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức Ngoài ra, việc thu hồi tín dụng phụ thuộc vào các yếu tố ngoài tầm kiểm soát của khách hàng, chẳng hạn như tỷ giá, lạm phát, thiên tai, giá cả và lãi suất Ngân hàng gặp phải rủi ro tín dụng khi môi trường kinh doanh thay đổi khiến khách hàng khó trả nợ

Thứ năm, các khoản tín dụng phải dựa trên cam kết hoàn trả vô điều kiện Các khoản vay và xin vay được thực hiện trên cơ sở pháp lý nghiêm ngặt, bao gồm các hợp đồng tín dụng, khế ước nhận nợ, hợp đồng thế chấp và hợp đồng bảo lãnh Trong những hợp đồng này, cả bên đi vay và bên bảo lãnh đều được yêu cầu cam kết hoàn trả khoản vay cho ngân hàng

Tóm lại, một mối quan hệ tín dụng được coi là hoàn hảo nếu được thực hiện với đầy đủ các đặc điểm nêu trên, nghĩa là người vay phải hoàn trả được đầy đủ cả gốc và lãi vay cho ngân hàng đúng thời hạn đã được cam kết trong hợp đồng tín dụng.

TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Có nhiều định nghĩa về RRTD trong hoạt động tín dụng Theo A Saunders định nghĩa RRTD trong hoạt động tín dụng là: ‘Khoản lỗ tiềm tàng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách hàng, nghĩa là khả năng các luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản vay của ngân hàng không thể thực hiện đầy đủ về cả số lượng và thời hạn (A Saunders, 2002)

Theo Nguyễn Thị Hoài Phương (2012) cho rằng Rủi ro tín dụng phát sinh trong trường hợp Ngân hàng không thu được đủ gốc lẫn lãi của khoản vay, hoặc là việc thanh toán nợ gốc và lãi không đúng kỳ hạn RRTD không chỉ giới hạn ở hoạt động cho vay, mà còn bao gồm nhiều hoạt động khác như bảo lãnh, tài trợ thương mại, cho vay ở thị trường liên ngân hàng, tín dụng thuê mua, đồng tài trợ dự án RRTD là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của NH, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng

Rủi ro tín dụng là những rủi ro phát sinh từ việc khách hàng vay không thực hiện đúng các điều khoản hợp đồng tín dụng, thể hiện qua việc chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi Điều này dẫn đến tổn thất tài chính và gây khó khăn cho hoạt động kinh doanh của các tổ chức tín dụng.

2.2.2 Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng

Dựa vào những nghiên cứu và lý thuyết bạn đã đề cập, tỷ lệ nợ xấu thường được đánh giá thông qua tỷ số giữa dư nợ xấu chia cho tổng dư nợ tín dụng (Fadzlan Sufian & Royfaizal R Chong, 2008; Nguyễn Thị Thái Hưng, 2012; Rasidah M Said

& Mohd H Tumin, 2011) Đây là một cách để đo lường khả năng của một ngân hàng trong việc quản lý và thu hồi các khoản vay

Nợ xấu thường được định nghĩa dựa trên một số tiêu chí, và một số tiêu chí phổ biến bao gồm:

1 Quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 91 ngày: Đây là một dấu hiệu quan trọng cho thấy khả năng khách hàng hoặc doanh nghiệp không thể đáp ứng nghĩa vụ tài chính đúng hạn

2 Các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên: Việc không thanh toán lãi đúng hạn có thể là một dấu hiệu của khả năng khó khăn tài chính

3 Các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ: Điều này có thể bao gồm các tình huống đặc biệt hoặc thông tin chỉ ra rủi ro trong việc thanh toán nợ trong tương lai

Các ngân hàng và tổ chức tín dụng sử dụng những tiêu chí này để đánh giá và theo dõi hiệu suất tín dụng của họ, và để đề xuất các biện pháp phòng ngừa hoặc xử lý khi cần thiết Quản lý rủi ro tín dụng là một phần quan trọng của hoạt động ngân hàng để đảm bảo sự ổn định và bền vững trong ngành công nghiệp tài chính

Theo NHNN Việt Nam (2021), nợ xấu là những khoản nợ thuộc nhóm 3, 4, 5 và có khả năng mất vốn, bao gồm nợ dưới tiêu chuẩn, nợ nghi ngờ và nợ có khả năng mất vốn Các tổ chức tín dụng phải phân loại nợ theo phương pháp định lượng Các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4, hoặc 5 được xếp hạng là nợ quá hạn từ 91 ngày trở lên, được cơ cấu lại sau thời hạn trả lãi đầu tiên và được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng Chỉ số này được sử dụng để đánh giá chất lượng tín dụng của các ngân hàng Chỉ số này tăng lên cho thấy chất lượng tín dụng của ngân hàng thấp và khó quản lý

❖ Dự phòng rủi ro tín dụng

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = 𝑴ứ𝒄 𝒅ự 𝒑𝒉ò𝒏𝒈 𝒓ủ𝒊 𝒓𝒐 𝒕í𝒏 𝒅ụ𝒏𝒈

Theo Ashour (2011), dự phòng RRTD là các chi phí trích trước tính vào chi phí hoạt động của ngân hàng nhằm bù đắp tổn thất đối với những khoản nợ không thu hồi được Nợ quá hạn khó đòi của ngân hàng được bù đắp bằng bao nhiêu đồng dự phòng rủi ro, theo tỷ lệ dự phòng RRTD Chỉ tiêu này tăng có nghĩa là các khoản nợ có chất lượng thấp hơn và khả năng thu hồi được nợ giảm, điều này khiến RRTD tăng Ngược lại, chỉ tiêu này giảm có nghĩa là các khoản nợ có chất lượng thấp hơn

Do đó, trích lập dự phòng RRTD là một quá trình mà ngân hàng thực hiện để nhận diện và đánh giá rủi ro của khoản vay và ước tính khả năng tổn thất tài sản của họ Ngân hàng tạo dự trữ để trang trải cho những tổn thất tín dụng khi khoản nợ của khách hàng có khả năng rủi ro không thu hồi được một phần hoặc toàn bộ Tỷ lệ cho vay sẽ tăng lên nếu danh mục cho vay của ngân hàng càng rủi ro

2.2.3 Tác động của rủi ro tín dụng

2.2.3.1 Tác động của rủi ro tín dụng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng

Rủi ro tín dụng ảnh hưởng tiêu cực đến tình hình tài chính của ngân hàng vì ngân hàng không thu được tiền vốn tín dụng đã cấp và lãi cho vay Điều này dẫn đến mất cân đối thu chi, khiến ngân hàng phải tăng lãi suất cho vay và giảm lợi nhuận Ngoài ra, xử lý tài sản bảo đảm khi khoản nợ trở nên khó thu hoặc không thu được gặp nhiều khó khăn về pháp lý và định giá, làm giảm khả năng thu hồi nợ của ngân hàng.

Rủi ro tín dụng ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín và năng lực cạnh tranh của ngân hàng Khi ngân hàng gặp khó khăn về thanh khoản, buộc phải đi vay từ nhiều nguồn khác nhau, uy tín của ngân hàng sẽ bị giảm sút nghiêm trọng trên thị trường tài chính (Zribi & Boujelbène,2011; Li,2016) Ngoài ra, tỷ lệ nợ xấu và nợ quá hạn cao cũng là yếu tố quan trọng đánh giá tình hình hoạt động của ngân hàng Những yếu tố này tác động tiêu cực đến tâm lý đối tác, khiến việc huy động vốn trở nên khó khăn hơn.

2.2.3.2 Tác động của rủi ro tín dụng đến nền kinh tế - xã hội

• Hoạt động của ngân hàng mang tính xã hội hóa cao vì nó liên quan đến nhiều ngành nghề và nhiều thành phần khác nhau trong nền kinh tế Ở mức độ thấp, rủi ro tín dụng khiến cơ hội tiếp cận vốn mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh hoặc tiêu dùng của các khách hàng bị hạn chế, ảnh hưởng xấu đến khả năng tăng trưởng của nền kinh tế Ở mức độ cao hơn, khi một ngân hàng bị phá sản nó sẽ gây ảnh hưởng đến các bộ phận còn lại trong xã hội, trước tiên là các ngân hàng khác, bởi nó có quan hệ mật thiết với nhau trong hoạt động nên khi một ngân hàng sụp đổ có thể dẫn đến sự sụp đổ của các ngân hàng còn lại Những hậu quả này còn làm giảm lòng tin của công chúng vào sự vững chắc và lành mạnh của hệ thống tài chính, cũng như những hiệu lực của các chính sách tiền tệ của Chính phủ

• Hoạt động kinh doanh của ngân hàng cũng như các hoạt động kinh doanh khác không tránh khỏi những rủi ro Do đó quản lý rủi ro là một yêu cầu tất yếu đặt ra trong quá trình tồn tại và phát triển của Ngân hàng Khi phải đối phó với RRTD, ngân hàng sẽ thực hiện các chính sách tín dụng, và tùy theo từng thời kỳ và quan điểm của mỗi ngân hàng mà mức độ ảnh hưởng là khác nhau, nhưng chung quy thì nó cũng ảnh hưởng đến tình hình sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, ảnh hưởng nền kinh tế như suy thoái, giá cả tăng, sức mua giảm, thất nghiệp tăng, xã hội mất ổn định Vì thế để quản lý rủi ro có hiệu quả ngân hàng cần sử dụng một cách linh hoạt các biện pháp quản lý rủi ro, để đạt được những mục tiêu của ngân hàng cũng như hạn chế đến mức thấp nhất các rủi ro có thể xảy ra

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

❖ Theo nghiên cứu được thực hiện bởi Memić (2015) với mục đích đánh giá dự báo rủi ro vỡ nợ trên thị trường ngân hàng ở Bosnia và Herzegovina Trong một thời gian dài, một trong những mối quan tâm chính của các nhà nghiên cứu quản lý rủi ro là khả năng phân loại thông tin của công ty thành các nhóm khác nhau hoặc tìm ra một công cụ phù hợp có thể thay thế đánh giá của con người đối với việc phân loại công ty Nghiên cứu này đã xem xét khả năng và tính chính xác của dự đoán vỡ nợ bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống như hồi quy nhị thức (logistic regression), phân tích biệt số bội (multiple discriminant analysis) và so sánh khả năng dự đoán của các phương pháp này

Nghiên cứu của Zribi và Boujelbène (2011) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại các quốc gia đang phát triển, chú trọng vào trường hợp Tunisia Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 10 NHTM trong giai đoạn 1995-2008 để xem xét tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và kinh tế vi mô lên rủi ro tín dụng của ngân hàng Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng của NHTM Tunisia phụ thuộc vào cơ cấu sở hữu, các quy định quản chế về vốn, khả năng sinh lời và các chỉ số kinh tế vĩ mô.

❖ Theo nghiên cứu của Aver (2008), rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng Slovenia đã được kiểm tra từ năm 1995 đến năm 2002 Kết luận là rủi ro tín dụng của danh mục cho vay phụ thuộc vào tỷ giá kỳ hạn ngắn và dài hạn của các ngân hàng Slovenia và tỷ lệ việc làm hoặc thất nghiệp Ngoài ra, nó phụ thuộc vào chỉ số trao đổi chứng khoán và giá trị của đồng tiền Slovenia Tuy nhiên, các kết quả trên không liên quan đến tỷ giá hối đoái Slovenia, tốc độ tăng trưởng (GDP), tỷ giá hối đoái hoặc tốc độ tăng trưởng xuất nhập khẩu tại quốc gia này

❖ Kasana & Naveed (2016) xem xét tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đối với rủi ro tín dụng của các NHTM ở Pakistan, dựa trên dữ liệu thu thập được từ năm

Tăng trưởng lãi suất (IRGR), tăng trưởng GDP (GDPGR), tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tăng trưởng tiền ứng trước (ADVNGR), chỉ số hoạt động (OPINF), tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (CR) là các yếu tố vĩ mô và vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Tỷ lệ an toàn vốn và dự phòng rủi ro cho vay có mối tương quan cao với rủi ro tín dụng, trong khi hiệu quả hoạt động, tăng trưởng GDP và tăng trưởng tiền ứng trước có mối tương quan đáng kể Rủi ro tín dụng không bị ảnh hưởng bởi lãi suất, nhưng bị ảnh hưởng bởi quy mô và lợi nhuận trên tài sản (ROA) của ngân hàng Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy rằng rủi ro tín dụng không có mối liên hệ đáng kể với hiệu quả hoạt động, tỷ lệ cho vay trên khoản tiền gửi và quy mô.

Trong giai đoạn 2005-2011, Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng thông qua phương pháp tiếp cận dữ liệu bảng động Kết quả cho thấy cả yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc điểm riêng của ngân hàng đều có tác động đến chất lượng tín dụng, song tác động này có sự khác biệt giữa các hệ thống ngân hàng Cụ thể, tại ngân hàng Pháp, tỷ lệ nợ xấu bị chi phối bởi biến dự phòng rủi ro tín dụng và biến không hiệu quả.

❖ Theo Hazimi và William (2020), nghiên cứu xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng từ quan điểm kinh tế vĩ mô Đối tượng nghiên cứu là các ngân hàng ở Indonesia Nghiên cứu cho thấy các ngân hàng này duy trì sự quản lý cẩn thận trong việc quản lý RRTD Điều này giải thích tại sao yếu tố ngân hàng có mức so sánh quan trọng hơn yếu tố kinh tế vĩ mô

1Bảng 2.1: Bảng tổng hợp các nghiên cứu ngoài nước

Tác giả Đối tượng nghiên cứu

Biến Mô hình sử dụng

Memić (2015) Thị trường ngân hàng ở Bosnia và Herzegovina

Các công ty ở Bosnia và Herzegovina phương pháp thống kê truyền thống như hồi quy nhị thức (logistic regression), phân tích biệt số bội

Các NHTM ở Tunisia Yếu tố kinh tế vĩ mô và vi mô Dữ liệu bảng,

Aver (2008) Rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng Slovenia (1995 – 2002) tỷ giá kỳ hạn ngắn và dài hạn của các ngân hàng Slovenia, tỷ lệ việc làm hoặc tỷ lệ thất nghiệp

Tác động của các yếu tố vi mô và vĩ mô đối với rủi ro tín dụng của các NHTM ở

Biến phụ thuộc: tỷ lệ giữa khoản nợ xấu trên tổng số khoản cho vay

Tăng trưởng lãi suất (IRGR) và tăng trưởng GDP

(GDPGR) Biến vi mô: tỷ lệ an toàn vốn (CAR), tăng trưởng tiền ứng trước (ADVNGR), chỉ số hoạt động

(OPINF), tỷ lệ cho vay trên tổng tiền Rủi ro tín dụng (CR)

Hasna Chaibi và Zied Ftiti

Các yếu tố tác động RRTD với các

-Biến phụ thuộc: dự phòng RRTD

-Biến độc lập: tỷ lệ lạm phát, GDP, lãi suất, thất nghiệp, tỷ giá, hiệu quả, đòn bẩy, quy mô, lợi nhuận, dự phòng RRTD

Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của ngân hàng từ quan điểm kinh tế vĩ mô

❖ Nghiên cứu của Nguyễn Thị Bích Phượng và Nguyễn Văn Thép (2015) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng và rủi ro tín dụng trong giai đoạn từ 2007 đến

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 29 ngân hàng thương mại tại Việt Nam năm 2014, áp dụng mô hình hồi quy FEM và REM để xác định mối quan hệ giữa tăng trưởng và rủi ro tín dụng Các yếu tố ảnh hưởng thuận chiều đến rủi ro tín dụng bao gồm tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu, tăng trưởng vốn huy động và tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng vốn thu nhập Ngược lại, quy mô thanh khoản và hệ số thanh khoản lớn hơn sẽ làm giảm rủi ro cho vay tài chính.

❖ Nghiên cứu Đặng Văn Dân đã thực hiện nghiên cứu vào năm 2018 về tác động của tăng trưởng tín dụng đến chất lượng tín dụng, đặc biệt là tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Số liệu được tổng hợp từ 17 NHTM ở Việt Nam từ năm 2008 đến năm 2017 Nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu bảng không cân bằng và để kiểm định, các phương pháp phân tích hồi quy tập hợp OLS, FEM và REM đã được sử dụng Kết quả hồi quy cho thấy rằng mô hình FEM là mô hình phù hợp nhất để chứng minh tác động cùng chiều của tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu của các NHTM ở Việt Nam

❖ Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014), đã xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến RRTD của 26 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009–2012 đã sử dụng phương pháp định lượng theo mô hình OLS Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có một mối liên hệ thuận chiều giữa rủi ro tín dụng với độ trễ một năm với RRTD và một mối liên hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng với độ trễ một năm và tỷ lệ tăng trưởng GDP với độ trễ một năm

❖ Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2015), đã sử dụng dữ liệu bảng của 32 NHTM Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2013 sử dụng các phương pháp như REM, FEM và GMM Các yếu tố vi mô và vĩ mô có thể ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM Việt Nam, theo nghiên cứu Các yếu tố vĩ mô bao gồm nợ công có tác động tiêu cực đến nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam và tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực Nợ xấu kỳ trước, quy mô, tăng trưởng tín dụng, hiệu quả kinh doanh và hiệu quả quản lý là những yếu tố vi mô cũng ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng

❖ Theo Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng (2018), nghiên cứu xem xét tác động của cả các yếu tố vĩ mô và đặc thù đến nợ xấu của RRTD tại hệ thống NHTM ở các quốc gia Đông Nam Á Phạm vi nghiên cứu bao gồm từ năm 2010 đến năm

Nghiên cứu năm 2015 trên dữ liệu từ 204 ngân hàng thương mại ở Đông Nam Á cho thấy cả đặc điểm riêng của từng ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô đều ảnh hưởng đáng kể đến nợ xấu và gia tăng tỉ lệ rủi ro trên tài sản (RRTD) Các yếu tố như nợ xấu trong quá khứ, tỉ suất lợi nhuận thấp, tăng trưởng tín dụng chậm, vốn chủ sở hữu cao và quy mô ngân hàng lớn góp phần đáng kể vào tỷ lệ nợ xấu cao.

2Bảng 2.2: Bảng tổng hợp nghiên cứu trong nước

Tác giả Đối tượng nghiên cứu Biến Mô hình sử dụng Kết quả tác động Nguyễn Thị

Bích Phượng và Nguyễn

Các NHTM tại Việt Nam

Mô hình tác động cố định (FEM)

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mục tiêu của nghiên cứu là xác định tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD của hệ thống NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2012–2022 Nghiên cứu được thực hiện theo các bước sau:

3Bảng 3.1: Các bước thực hiện nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bước 1 Lược khảo các lý thuyết và các nghiên cứu trước

Bước 2 Đề xuất mô hình nghiên cứu

Bước 3 Xử lý dữ liệu và xác định kết quả nghiên cứu

Bước 4 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Bước đầu tiên trong quá trình nghiên cứu là tiến hành khảo sát các cơ sở lý thuyết và nghiên cứu trước đó để xác định tình hình nghiên cứu hiện tại Điều này bao gồm việc xem xét các nghiên cứu đã được thực hiện tại Việt Nam cũng như các quốc gia khác trên thế giới Bằng cách này, các nhà nghiên cứu có thể xác định được những khoảng trống kiến thức và lỗ hổng trong nghiên cứu, từ đó đưa ra hướng nghiên cứu cho các nghiên cứu tiếp theo nhằm lấp đầy những khoảng trống đó.

Bước 2: Căn cứ vào lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm, thiết kế mô hình nghiên cứu, dự kiến hồi quy, giải thích các biến phụ thuộc và độc lập và xây dựng các giả thiết nghiên cứu cho các biến độc lập

Bước 3: Xác định mẫu nghiên cứu và các nguồn dữ liệu phù hợp Sau đó, dữ liệu được thu thập và xử lý theo mô hình nghiên cứu trong bước 2 Nếu không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, mô hình tác động cố định (FEM) hoặc mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), hãy sử dụng thống kê mô tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy dữ liệu bảng theo mô hình hồi quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS) Đồng thời, tác giả tiến hành kiểm tra sự phù hợp của mô hình với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% để xác định các biến độc lập có ý nghĩa thống kê để giải thích cho biến phụ thuộc Ngoài ra, họ tiến hành các kiểm định F-test để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM Sau đó, các vấn đề được phát hiện ra liên quan đến mô hình phù hợp nhất đã được chọn, bao gồm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Kết hợp với kiểm tra sự phù hợp của mô hình để thực hiện bước

4 Để xác định kết quả hồi quy cuối cùng, mô hình bình phân nhỏ nhất tổng quát (GLS) sẽ được sử dụng để khắc phục bất kỳ khuyết tật nào

Bước 4: Dựa trên kết quả của mô hình nghiên cứu, tác giả sẽ thảo luận và đánh giá tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng của các NHTM tại Việt Nam trên cơ sở lý thuyết và quan điểm của các bài nghiên cứu đã đề cập ở chương 2

Bước 5: Rút kết luận và đưa ra các lời khuyên để giải quyết các câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu

3.1.2 Các phương pháp xử lý số liệu bảng

3.1.2.1 Mô hình bình phương bé nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS)

Cách tiếp cận đơn giản nhất để áp dụng mô hình hồi quy bình phương tối thiểu (OLS) là mô hình kết hợp Pooled OLS, nhưng nó không bao gồm các số liệu không gian và thời gian trong dữ liệu bảng Điều này có nghĩa là với mô hình này, giả định về tác động của các yếu tố lên rủi ro tín dụng sẽ không thay đổi theo thời gian và giống nhau cho tất cả các ngân hàng Có thể thấy rằng mặc dù mô hình này đơn giản và dễ thực hiện, nhưng rõ ràng những giả thuyết này có hạn chế và khó thực hiện trong thực tế Điều này là do mỗi ngân hàng có những đặc điểm riêng biệt về quản lý và triết lý kinh doanh, và tác động của những đặc điểm này Vì vậy, kết quả thu được có thể không hiệu quả

3.1.2.2 Mô hình tác động cố định (Fixxed Effects Model-FEM)

Theo giả định rằng mỗi ngân hàng có những đặc điểm riêng biệt và những đặc điểm này có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập của mô hình, mô hình FEM được sử dụng Nói cách khác, thành phần sai số bao gồm các đặc điểm không đổi theo thời gian này chỉ áp dụng cho một ngân hàng Do đó, FEM có khả năng tách ảnh hưởng của các đặc điểm độc lập ra khỏi các biến độc lập Hơn nữa, FEM cho phép mô hình xác định tác động của các thành phần trong mô hình lên rủi ro tín dụng thực tế Tuy nhiên, FEM có những hạn chế khiến việc đo lường chính xác trở nên khó khăn hơn vì nó làm tăng khảnăng đa cộng tuyến của mô hình và không thể đo lường tác nhân không đối theo thời gian

3.1.2.3 Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model-REM)

Mô hình REM được sử dụng với giả định rằng các đặc điểm riêng của mỗi ngân hàng là ngẫu nhiên và không liên quan đến các biến độc lập trong mô hình Thành phần sai số của mỗi ngân hàng và không liên quan đến biến độc lập, được REM coi là một biến giải thích mới Biến không thể quan sát có các yếu tố tác động không thể quan sát được gọi là thành phần sai số

3.1.2.4 Mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (Generalized Least Squares-GLS)

Sau khi kiểm tra các lỗi của mô hình hồi quy, kết quả hồi quy cuối cùng sẽ được xác định bằng cách khắc phục hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi theo mô hình bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) Nếu không có lỗi, kết quả hồi quy cuối cùng sẽ được xác định theo mô hình Pooled OLS, FEM hoặc REM đã nói trên

3.1.3 Các kiểm định trong mô hình

3.1.3.1 Kiểm định lựa chọn mô hình

Kiểm định F-test được sử dụng để chọn mô hình phù hợp giữa hai mô hình tập hợp OLS và FEM với giảthuyết H0 cho thấy mô hình tập hợp OLS phù hợp hơn Kết quả của mô hình cho thấy rằng nếu giá trị P-value ≤ α (α = 0.05), thì kết luận bác bỏ H0 Trong một trường hợp, mô hình tác động FEM được sử dụng, trong khi mô hình tổng hợp OLS được sử dụng khi giá trị lớn hơn 0.05

❖ Kiểm định Hausman: Kiểm định này sử dụng giảthuyết H0 để so sánh hai mô hình FEM và REM Mô hình REM phù hợp với nghiên cứu Kết quả của mô hình cho thấy rằng mô hình REM được chọn khi giá trị P-value (Hausman) cao hơn α (α 0.05), và mô hình FEM được chọn khi giá trị P-value (Hausman) thấp hơn α (α 0.05)

❖ Kiểm định của Breusch-Pangan:

Kết luận này được sử dụng để so sánh các mô hình Pooled OLS và REM với các giảthuyết: H0: Mô hình OLS kết hợp phù hợp hơn Kết quả của mô hình cho thấy rằng REM được chọn khi giá trị P-value ≤ α (α= 0.05), và mô hình tập hợp OLS được chọn khi giá trị P-value > α (α= 0.05)

3.1.3.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến xảy ra khi hai hoặc nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy có mối tương quan cao, khiến một biến độc lập có thể dự đoán được các biến độc lập khác Để xác định đa cộng tuyến, người ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) kiểm tra mối tương quan và sức mạnh của mối tương quan giữa các biến độc lập.

- Các giá trị VIF trong khoảng từ 1 đến 2 cho thấy không có mối tương quan giữa biến độc lập này và bất kỳ biến nào khác

- Giá trị VIF từ 2–5 cho thấy mối tương quan vừa phải, nhưng nó không đủ nghiêm trọng để người nghiên cứu phải tìm cách khắc phục

- VIF trên 5 cho thấy mối tương quan cao, hệ số được ước tính kém và các giá trị P-vlue đáng nghi ngờ Có đa cộng tuyến chắc chắn với VIF trên 10

3.1.3.3 Kiểm định tự tương quan

DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Các báo cáo tài chính hợp nhất, báo cáo kiểm toán hợp nhất và báo cáo thường niên theo chuẩn mực kế toán được sử dụng để thực hiện nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp Các trang web chính thống của ngân hàng cung cấp các báo cáo này Các quan sát được thực hiện trong năm 2013–2022

Theo thống kê cập nhật của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam được cập nhật vào ngày

30 tháng 12 năm 2022, có 31 NHTMCP được sử dụng trong nước Tuy nhiên, chỉ có 25 NHTMCP được sử dụng, điều này khiến 6 ngân hàng bị loại bỏ: Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank), Ngân hàng TMCP Bảo Việt (Baoviet Bank), Ngân hàng TMCP Bắc Á (Bac A Bank) Ngân hàng Đại chúng Việt Nam (Pvcombank), Ngân hàng TMCP Đông Á (EAB), Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) Bảng phụ lục 1 chứa danh sách các ngân hàng thương mại được trích dữ liệu nghiên cứu.

GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

3.4.1 Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

Nợ xấu là các khoản nợ người vay không trả đúng hạn hoặc không còn khả năng trả theo thỏa thuận ban đầu, bao gồm cả nợ không thể trả được, nợ quá hạn và nợ không thu hồi được Sau một khoảng thời gian nhất định (thường là 90-180 ngày), hoặc khi người cho vay xác định khoản nợ không thể thu hồi, nợ sẽ được phân loại là nợ xấu Nợ xấu gây rủi ro tài chính cho ngân hàng, tổ chức tài chính và các bên liên quan, dẫn đến lợi nhuận giảm, khả năng cho vay giảm, gián đoạn hệ thống tài chính và ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh Ngân hàng thường áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng chặt chẽ như đánh giá khách hàng kỹ lưỡng trước khi cho vay, theo dõi nợ đến hạn và thu hồi nợ kịp thời để tối thiểu hóa nợ xấu.

3.4.2 Quy mô ngân hàng (SIZE)

Một ví dụ về quy mô ngân hàng là khả năng cung cấp đa dạng các dịch vụ tài chính giá rẻ Ngân hàng nhỏ thường quản lý nợ kém hiệu quả hơn ngân hàng quy mô lớn Việc này được thực hiện bằng cách khuyến khích đa dạng hóa danh mục cho vay, tức là phân bổ vốn cho nhiều khoản vay khác nhau để giảm rủi ro tập trung tín dụng vào một khoản vay duy nhất Tổng tài sản của ngân hàng thường được sử dụng để xác định quy mô của ngân hàng.

SIZE= Log(Tổng tài sản)

Theo nghiên cứu của Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2015) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), ảnh hưởng của quy mô ngân hàng (SIZE) thuận chiều với rủi ro tín dụng Sau đây là giả thuyết mà tác giả đưa ra dựa trên cơ sở này: Rủi ro tín dụng bị ảnh hưởng cùng một chiều bởi quy mô ngân hàng (SIZE)

3.4.3 Tỷ lệ lạm phát (INF)

Nghiên cứu được thực hiện bởi Fofack và Hippolyte (2005) đã phát hiện ra mối quan hệ cùng chiều giữa lạm phát và tỷ lệ nợ xấu Thị trường vốn bị suy yếu, thậm chí là bị phá vỡ do lạm phát tăng cao Điều này có tác động đáng kể đến hoạt động kinh doanh của các NHTM Sự không ổn định về giá cả làm mất niềm tin của khách hàng, gây khó khan trong việc đưa ra quyết định cũng như ảnh hưởng đến các thể chế tín dụng và tài chính Ngoài ra, lạm phát gia tăng sẽ dẫn đến lãi suất tăng, tiền bị mất giá dẫn đến chi phí sản xuất tăng, khiến sản xuất trở nên khó khăn hơn, một số doanh nghiệp mất khả năng thanh toán và nguy cơ vỡ nợ tăng cao Cơ sở lý thuyết này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu về mối tương quan thuận chiều giữa nợ xấu và tỷ lệ lạm phát của các tác giả Hoggarth và cộng sự (2005) và Baboucek và Jancar (2005) Các nghiên cứu nói rằng lạm phát cao có thể làm giảm giá trị của các khoản vay khi lãi suất cho vay là cố định Điều này có nghĩa là các ngân hàng không thể thay đổi lãi suất, nhưng lạm phát lại thay đổi suất sinh lợi thực của khoản vay

3.4.4 Tỷ lệ sinh lợi (ROA)

Khả năng của một ngân hàng tạo ra lợi nhuận bằng cách sử dụng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) là một chỉ số tài chính Chỉ số lợi nhuận tài sản (ROA) thể hiện mức độ hiệu quả mà ngân hàng sử dụng tài sản của mình để tạo ra lợi nhuận Lợi nhuận trước thuế của ngân hàng được chia cho tổng số tài sản của ngân hàng Khi tỷ lệ tài sản (ROA) cao, điều đó cho thấy ngân hàng đang kiếm được lợi nhuận cao từ các hoạt động kinh doanh và đầu tư của mình Một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất tài chính của một ngân hàng là tỷ suất thanh khoản tài chính (ROA)

Có khả năng tạo ra lợi nhuận liên tục từ các hoạt động kinh doanh của một ngân hàng thường được xác định bằng mức ROA cao

Zou & Li (2014); Zribi & Boujelbegrave (2011) đã chỉ ra rằng tỷ lệ sinh lợi trên tổng tài sản có tác động tiêu cực đến RRTD, dựa theo cơ sở này cho thấy tỷ suất sinh lợi (ROA) có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng

3.4.5 Vốn chủ sở hữu (CAP)

Tỷ lệ này được tìm thấy bằng cách chia vốn chủ sở hữu cho tổng tài sản Điều này cho thấy cách các ngân hàng tự tài trợ bằng vốn của họ Theo nguyên tắc chung, sức mạnh của một ngân hàng phụ thuộc vào CAP của nó

Nghiên cứu đã chứng minh rằng tỷ lệ vốn có tác động tiêu cực đến rủi ro tín dụng Amidu

Do đó, giả thuyết nghiên cứu đặt ra là Tỷ lệ vốn có tác động ngược lại với rủi ro tín dụng của ngân hàng

3.4.6 Tăng trưởng kinh tế (GDP)

Tăng trưởng kinh tế đo lường giá trị hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia, ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế và cơ hội việc làm GDP tăng dẫn đến thu nhập người dân tăng, cải thiện khả năng thanh toán nợ và giảm rủi ro tín dụng Tuy nhiên, ngân hàng cần cẩn trọng quản lý rủi ro tín dụng để đảm bảo khả năng trả nợ của khách hàng vay.

Theo nghiên cứu của Đặng Văn Dân (2018), Koju và cộng sự (2020), Hazimi và William (2020), tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động tiêu cực đến rủi ro tín dụng Do đó, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết rằng rủi ro tín dụng bị ảnh hưởng ngược chiều bởi tăng trưởng kinh tế (GDP).

3.4.7 Tỷ lệ thất nghiệp (UEP)

Phần trăm người lao động trong một quốc gia không có việc làm được gọi là tỷ lệ thất nghiệp Tỷ lệ thất nghiệp tăng cao có thể làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng, dẫn đến nguy cơ tăng rủi ro cho các khoản vay của ngân hàng và tăng nợ xấu

Tỷ lệ nợ xấu tăng do thất nghiệp gia tăng, theo nghiên cứu của Filip (2015); Chaibi và Ftiti (2015); Koju và cộng sự (2020); và Naili và Lahrichi (2022) Sau đó, nghiên cứu phát triển giả thuyết sau: Rủi ro tín dụng có tác động cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp (UEP)

Tác giả mô tả các phương pháp và quy trình nghiên cứu được sử dụng trong khóa luận để tiến hành nghiên cứu đề tài, mô tả dữ liệu và đưa ra các giả thuyết nghiên cứu làm tiền đề cho mô hình nghiên cứu Phương pháp định lượng và phương pháp phân tích tổng hợp đã được sử dụng trong khóa luận Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam, khóa luận tiến hành nghiên cứu định lượng bằng cách xây dựng mô hình và phân tích hồi quy thep OLS, FEM, REM và GLS.

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN SỐ TRONG MÔ HÌNH

Khóa luận tiến hành thu thập dữ liệu của 25 ngân hàngTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022 Dữ liệu đã được thu thập từ 250 quan sát từ Tổng cục Thống kê, bao gồm báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của các NHTM và dữ liệu về các yếu tố kinh tế vĩ mô Các quan sát được lấy từng năm cho mỗi ngân hàng từ năm 2013 đến năm 2022

Khóa luận được thực hiện nhằm mục đích hiểu rõ hơn về các đặc điểm của bộ dữ liệu mẫu nghiên cứu sử dụng thống kê để mô tả các đặc điểm của mỗi biến trong mô hình, bao gồm giá trị trung bình, độlệch chuẩn, giá trị nhất định và giá trị lớn nhất Kết quả thống kê Bảng 4.1 trình bày mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu Bao gồm các biến độc lập LDR, SIZE, ROA, CAP, INF, GDP, UEP có ý nghĩa lần lượt là tỷ lệ dư nợ trên tổng vốn huy động, quy mô, tỷ suất sinh lời, vốn chủ sở hữu, tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp; và một biến phụ thuộc NPL là tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay

5Bảng 4.1: Mô tả thống kê dữ liệu từ năm 2013-2022

Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn

Giá trị lớn nhất Biến độc lập

Độ lệch chuẩn và giá trị trung bình của tỷ lệ nợ xấu (NPL) của 25 ngân hàng mẫu lần lượt là 0,0151 và 0,0208, thấp hơn mức quy định 3% của NHNN Sự dao động của NPL trong khoảng từ 0,0001 đến 0,1792 phản ánh nỗ lực của các NHTM trong việc thay đổi chính sách cho vay và siết chặt công tác thẩm định, rà soát, theo dõi khoản vay sau giải ngân để giảm NPL dưới mức 3%.

Trong năm 2013–2022, Quy mô ngân hàng (SIZE) có giá trị trung bình là 18.8420 với độ lệch chuẩn là 1.1368 giá trị cao nhất là 21.4749, trong khi giá trị thấp nhất là 16.503

Trong khoảng thời gian từ năm 2013 đến 2022, khả năng sinh lời (ROA) trung bình là 0,0086, với độ lệch chuẩn là 0,0068 Giá trị ROA thấp nhất ghi nhận là -0,0009 và cao nhất là 0,0323.

Biến vốn chủ sở hữu (CAP) có giá trị trung bình là 0.0879, độ lệch chuẩn 0.0329, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất lần lượt là 0.0406 và 0.2384.

Yếu tố tỉ lệ lạm phát (INF) có giá trị trung bình vào khoảng 0.0320, với độ lệch chuẩn là 0.0147, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến này lần lượt là 0.0659; 0.0063

Biến tốc độ tăng trởng kinh tế (GDP) có giá trị mức thấp nhất ở mức 0,0258 và mức cao nhất là 0,083 Giá trị trung bình của mẫu là 0,0589 và độ lệch chuẩn là 0,0173 Trong trường hợp độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình, biên độ thể hiện sự ổn định trong suốt các năm Kinh tế thế giới đang ở mức thấp nhất kể từ năm 1930 do đại dịch COVID-

19 kéo dài Đặc biệt, nền kinh tế của Việt Nam đã trải qua nhiều thách thức trong năm 2021 do hậu quả của dịch COVID-19 với biến chủng mới đã gây ra những hậu quả tiêu cực đối với nền kinh tế Tuy nhiên, Việt Nam tiếp tục cố gắng duy trì mức tăng trưởng GDP dương Chỉ số tăng trưởng GDP của Việt Nam đã dần cải thiện, đạt ở ngưỡng cao và ổn định ở 8.3% do những cố gắng trong việc vượt qua những khó khăn trong nền kinh tế và tác động của việc khôi phục nền kinh tế thế giới sau khủng hoảng

Tỉ lệ thất nghiệp trung bình (UEP) của mẫu dữ liệu là 0,0229, có độ lệch chuẩn là 0,0034 Giá trị UEP thấp nhất và cao nhất tương ứng là 0,0196 và 0,0322.

KIỂM ĐỊNH SỰ TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN

6Bảng 4.2: Mô hình tương quan của các biến

NPL SIZE ROA CAP INF GDP UEP

Nguồn: Trích từ kết quả phần mềm stata Kết quả phân tích được liệt ra từ bảng 4.2 cho thấy:

Quy mô ngân hàng (SIZE) có mối quan hệ tương quan âm với tỷ lệ nợ xấu (-0.1829), khi quy mô ngân hàng càng nhỏ thì tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng đó càng cao

Khả năng sinh lời (ROA) có mối tương quan âm lớn nhất với tỷ lệ nợ xấu (NPL) là -0.1996, cho biết rằng tỉ lệ nợ xấu của ngân hàng sẽ giảm khi khả năng sinh lời tăng

Vốn chủ sở hữu (CAP) có mối quan hệ tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu (0.0802), khi vốn chủ sở hữu tăng thì nợ xấu cũng sẽ tăng theo

Tỷ lệ lạm phát (INF) có mối quan hệ tương quan dương lớn nhất với tỷ lệ nợ xấu NPL (0.1787), điều này cho thấy rằng khi lạm phát tăng thì tỉ lệ nợ xấu cũng tăng

Tăng trưởng kinh tế (GDP) có quan hệ tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu (0.0690), khi tăng trưởng kinh tế tăng thì tỷ lệ nợ xấu cũng tăng

Tỷ lệ thất nghiệp (UEP) có mối quan hệ tương quan dương nhỏ nhất với với tỷ lệ nợ xấu so với các biến còn lại (0.0012), khi tỷ lệ thất nghiệp tăng thì tỷ lệ nợ xấu cũng ttang

KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN

7Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Gía trị trung bình VIF 1.61

Bảng 4.3 cho thấy giá trị trung bình VIF là 1.61 và các giá trị của hệ số phóng đại phương sai giao động là 1.07–2.19 và đều thấp hơn 10, cho thấy mô hình không hiệu quả đa cộng tuyến

4.4 PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG

4.4.1 Kết quả mô hình hồi quy

Bảng 4.4 cung cấp các mô hình hồi quy bao gồm OLS, FEM và REM được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

Kết quả của mô hình hồi quy như sau:

8Bảng 4.4: Tổng hợp kết quả phân tích theo mô hình OLS, FEM, REM

Hệ số β P-Value Hệ số β P-Value Hệ số β P-Value

Nguồn: Trích từ kết quả phần mềm stata

❖ Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled OLS

Hệ số R 2 là 0,0939, với hàm ý 9.39% sự thay đổi của biến phụ thuộc NPL do các biến đổi trong mô hình giải thích gây ra, theo Bảng 4.4 Trong khi đó, các biến độc lập ROA, INF có ý nghĩa trong việc thống kê thì các biến độc lập như SIZE, CAP, GDP và UEP không có ý nghĩa thống kê Với mức ý nghĩa 5%, biến khả năng sinh lời ROA có tác động ngược đến biến phụ thuộc và tỷ lệ lạm phát INF lại có tác động cùng chiều đến tỷ lệ nợ xấu NPL

❖ Kết quả hồi quy theo mô hình FEM

Hệ số R 2 là 0,1223 cho thấy các biến đổi được đưa vào mô hình giải thích đã thay đổi 12,23% sự thay đổi của biến phụ thuộc NPL, như thể hiện trong Bảng 4.4 Mặc dù SIZE, GDP và UEP không có ý nghĩa, nhưng các biến độc lập ROA, CAP và INF có ý nghĩa thống kê khi P-value < 5% Các biến CAP và INF có tác động thuận đến rủi ro tín dụng NPL và khả năng sinh lời ROA

❖ Kết quả hồi quy theo mô hình REM

Các biến đổi lập được đưa vào mô hình giải thích đã thay đổi 11.84% sự thay đổi của biến phụ thuộc NPL, theo Bảng 4.4 Khi SIZE, GDP và UEP không có ý nghĩa thống kê, thì ROA, CAP và INF lại có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 5%, trong đó các biến CAP và INF cũng ảnh hưởng đến NPL, cũng như khả năng sinh lời ROA, có tác động ngược đến rủi ro tín dụng NPL

4.4.2 Lựa chọn mô hình

Tác giả thực hiện các kiểm định F, kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định Hausman để đưa ra mô hình hồi quy phù hợp với các giả thuyết đã được đưa ra ở chương 3

9Bảng 4.5: Lựa chọn mô hình F-test, Breusch-Pagan và Hausman cho biến NPL

Kiểm định BREUSCH và PAGAN LAGRANGIAN

Nguồn: Trích từ kết quả phần mềm stata

Bảng 4.5 cho thấy kết quả của kiểm định F để hỗ trợ, với Prob =0.0028 < α = 5% và bác bỏ H0 với H0: Mô hình OLS là thích hợp Do đó, mô hình FEM là tốt hơn mô hình OLS

Kết quả kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian để hỗ trợ chọn mô hình REM hoặc OLS được trình bày trong Bảng 4.5 Giả thuyết H0 (H0: Phương sai sai số ngẫu nhiên với ε i 0) được bác bỏ Prob.Chibar2 = 0.0000 < α = 5% Điều này cho thấy mô hình hồi quy REM sẽ tốt hơn so với Pooled OLS

Kết quả chứng minh lập luận của Hausman về việc lựa chọn mô hình hồi quy Kết quả đã chứng minh rằng Prob>chi2 Giả thuyết H0 (H0: εi và biến đổi không tương quan) có thể chấp nhận vì Chi-Square = 1.000 lớn hơn α = 5% Do đó, phương pháp điều trị REM sẽ thích hợp hơn phương pháp điều trị dựa trên mô hình FEM

Tổng kết lại thì mô hình REM là lựa chọn khả thi nhất để thực hiện phân tích kết quả Các giả thuyết vi phạm như phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan cũng được xem xét trong nghiên cứu Kết quả cho thấy sự vi phạm trong giả thuyết sẽ được xem xét ở các phần sau

4.4.3 Kiểm định giả thuyết vi phạm REM

❖ Kiểm định hiện tượng tự tương quan

10Bảng 4.6: Kết quả kiểm định tự tương quan

Nguồn: Trích từ kết quả phần mềm stata

Bảng 4.6, dữ liệu có hiện tượng tự tương quan được chứng minh bởi tỷ lệ F = 0.0033 thấp hơn α = 5%

❖ Kiểm định phương sai sai số thay đổi

11Bảng 4.7: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Nguồn: Trích từ kết quả phần mềm stata

Các kết quả được trình bày trên bảng 4.7 cho thấy rằng mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, với Prob>Chi2 = 0.0000 thấp hơn α = 5%

❖ Khắc phục các khiếm khuyết của mô hình

Kiểm định GLS được thực hiện để cải thiện các khiếm khuyết trong mô hình REM cũng như đưa ra mô hình hồi quy mới, có kết quả như sau:

12Bảng 4.8: Kết quả kiểm định GLS (khắc phục)

NPL Coefficient Std.err z P > |z| [95% conf interval

Nguồn: Trích từ kết quả phần mềm stata

Kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp GLS cho biến phụ thuộc NPL cho thấy, mô hình có ba biến có ý nghĩa thống kê là tỷ suất sinh lời (ROA), tỷ lệ vốn (CAP) và tỷ lệ lạm phát (INF) Các biến độc lập ROA, CAP và INF có tác động đến biến phụ thuộc NPL; do các biến độc lập ROA, CAP và INF có giá trị p < 0,1 Các biến còn lại, bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ thất nghiệp (INF) không có ý nghĩa thống kê và không được đưa vào mô hình nghiên cứu vì chúng có mức ảnh hưởng lớn hơn 10%.

NPL it = 0.0399 - 0.3934 ROA it + 0.0551 CAP it +0.1246INF it + ε t

4.5 Thảo luận về ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng

Dựa vào phương trình trên, ta có thấy 3 trên 6 biến độc lập ban đầu cho thấy giả thuyết là có ý nghĩa thống kê theo cách sau:

13Bảng 4.9: Kết quả nghiên cứu mô hình NPL

Biến Dấu kỳ vọng Kết quả nghiên cứu

Nguồn: Trích từ kết quả phần mềm stata

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Rủi ro tín dụng bị ảnh hưởng ngược chiều bởi khả năng sinh lời trên tổng tài sản Điều này phù hợp với kết quả trước đó của nghiên cứu của Zou & Li (2014); Zribi & Boujelbegrave (2011) Các ngân hàng thường hạn chế tham gia các hoạt động kinh doanh có rủi ro khi họ đạt được lợi nhuận cao do khả năng sinh lời cao Ngược lại, các ngân hàng thường có tỷ suất sinh lời thấp do quản lý tồi tệ trong việc thẩm định tài sản bảo đảm và giám sát khách hàng vay nợ Do đó, rủi ro tín dụng ngày càng tăng Điều này cho thấy rằng tình hình hoạt động của ngân hàng tốt hơn khi tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản cao hơn, đồng thời sự ổn định tăng lên cùng với tỷ suất sinh lời cao hơn Một mức độ giám sát tín dụng tốt cũng góp phần giảm nợ xấu

Vốn chủ sở hữu (CAP): Rủi ro tín dụng của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam bị ảnh hưởng bởi biến CAP Kết quả này phù hợp với ý kiến của nghiên cứu của Amidu & Hinson

(2006) và Zribi & Boujelbegrave (2011), theo đó nguồn vốn chủ sở hữu của ngân hàng giúp tăng tính ổn định của ngân hàng và giảm tỷ lệ rủi ro tín dụng Khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao hơn tổng tài sản, ngân hàng phải tăng quy mô các khoản vay để đảm bảo tốc độ tăng trưởng tín dụng, ngay cả khi sử dụng các khoản vay có mức độ rủi ro cao, điều này dẫn đến sự gia tăng của nợ xấu Hơn nữa Thật vậy, nguồn vốn ổn định của các ngân hàng là một yếu tố quan trọng quyết định quy mô, hoạt động kinh doanh của ngân hàng và giảm thiểu rủi ro tín dụng

Thảo luận về ảnh hưởng của các nhân tố đến tỷ lệ nợ xấu

Một yếu tố quan trọng trong hoạt động của ngân hàng thương mại là rủi ro tín dụng Cho vay là một phần quan trọng của kinh doanh đối với ngân hàng Nó tạo ra rất nhiều thu nhập nhưng cũng mang theo nhiều rủi ro Rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến nguồn vốn của ngân hàng và có thể dẫn đến phá sản Mặt khác, rủi ro tín dụng cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô của môi trường, bao gồm lạm phát, lãi suất, tỷ lệ thất nghiệp tăng và giảm tăng trưởng kinh tế Ngoài ra, các quốc gia đang phát triển tập trung vào việc kiểm soát rủi ro tín dụng Do đó, điều cần thiết trong thời điểm hội nhập kinh tế quốc tế hiện nay là kiểm soát và giảm thiểu rủi ro tín dụng

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, khóa luận nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của 30 ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022 Tác giả sử dụng các mô hình FEM, REM, OLS và GLS để phân tích, ước lượng và lựa chọn mô Căn cứ vào những phát hiện trên, đề tài đã đạt được các mục tiêu và trả lời các câu hỏi

Thứ nhất, có sáu nhân tố có tác động đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam Tỷ lệ vốn, quy mô ngân hàng, tỷ lệ lạm phát, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ thất nghiệp và tăng trưởng kinh tế là những yếu tố quan trọng nhất

Theo nghiên cứu, ba biến độc lập ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là tỷ lệ vốn (CAP), tỷ suất sinh lợi (ROA) và tỷ lệ lạm phát (INF).

Thứ ba, dựa trên kết quả hồi quy, đề xuất 1 số khuyến nghị, giải pháp góp phần hạn chế rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại Việt Nam.