Hoạt động ngân hàng nói chung, trong đó hoạt động tín dụng đóng vai trò trung tâm, được ví như hệ thần kinh của nền kinh tế tại Việt Nam với chức năng huy động các nguồn lực tài chính nh
Tính cấp thiết của đề tài
Hiện nay, nền kinh tế Việt Nam đang hội nhập quốc tế mạnh mẽ, đặc biệt là trong bối cảnh phát triển công nghệ thông tin và cách mạng công nghiệp 4.0 Điều này tạo ra cơ hội cho sự đổi mới và phát triển với các mô hình kinh doanh sáng tạo, hướng tới xây dựng một nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội chủ nghĩa.
Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò trung gian tài chính quan trọng trong thị trường tài chính Việt Nam, với hoạt động tín dụng là nguồn thu nhập chủ yếu và là cơ sở để phát triển các nghiệp vụ ngân hàng khác Hoạt động tín dụng được coi như hệ thần kinh của nền kinh tế, giúp huy động nguồn lực tài chính để đầu tư phát triển Tuy nhiên, rủi ro tín dụng (RRTD) luôn tiềm ẩn, gây tổn thất cho NHTM và nền kinh tế, như vụ bê bối tín dụng của Ngân hàng Đại Tín năm 2012 Do đó, quản trị RRTD đang được chú trọng, đặc biệt trong bối cảnh phục hồi kinh tế sau đại dịch Covid-19 Các NHTM Việt Nam cũng đang nỗ lực hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm RRTD và chuẩn mực Basel III để nâng cao lợi thế cạnh tranh Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại NHTM từ 2015-2022 không chỉ có ý nghĩa lý luận mà còn thực tiễn, do đó, tác giả chọn đề tài này làm chủ đề nghiên cứu.
Tổng quan nghiên cứu
Các công trình nghiên cứu tại Việt Nam
Nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) nhằm làm rõ tình hình nợ xấu của ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2009 – 2012, sử dụng dữ liệu bảng và kỹ thuật GMM để khắc phục tự tương quan và nội sinh trong phân tích hồi quy Các yếu tố được nghiên cứu bao gồm tỷ lệ tăng trưởng GDP hiện tại và trễ một năm, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng hiện tại và trễ một năm, quy mô ngân hàng, và rủi ro tín dụng trễ một năm Kết quả cho thấy các biến trễ như rủi ro tín dụng, tăng trưởng cho vay và tốc độ tăng trưởng GDP có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Nghiên cứu tập trung vào một số yếu tố cụ thể và kiểm chứng tác động của chúng trong quá khứ đến rủi ro tín dụng hiện tại, nhưng chưa đủ cơ sở để đề xuất giải pháp chi tiết cho các ngân hàng thương mại nhằm cải thiện tình hình này.
Phát hiện tiếp theo của các tác giả trong nước Hang, H T T., Trinh, V K., và
Nghiên cứu của Vy (2018) áp dụng mô hình FEM-REM để phân tích các yếu tố nội tại và vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) của 20 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2006-2017, với rủi ro tín dụng được đo bằng tỷ lệ nợ xấu Các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lãi suất thực, và tỷ lệ thất nghiệp, cùng với các biến ngân hàng như tỷ suất sinh lợi trên tài sản, tăng trưởng cho vay, và dự phòng tổn thất cho vay đã được xem xét Kết quả cho thấy rằng thất nghiệp và lãi suất thực có tác động không đáng kể đến RRTD, trong khi dự phòng tổn thất cho vay có ảnh hưởng lớn hơn Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Nhã và Nguyễn Thanh Tường (2022) cũng nhấn mạnh rằng mức độ cạnh tranh trong ngành và tốc độ phát triển có vai trò quan trọng trong việc xác định RRTD.
Phạm Bá Vũ 3 2023 cho thấy rằng trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế và lạm phát, vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng ngược chiều đáng kể đến nợ xấu và dự phòng rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Các công trình nghiên cứu nước ngoài
Nhìn sang khu vực lân cận cũng thuộc Đông Nam Á, Ahmad, N H., & Ahmad,
S N (2004) đã cho thấy được sự khác biệt giữa các nhân tố tác động đến rủi ro của ngân hàng Hồi giáo khác với các nhân tố tác động đến rủi ro của các ngân hàng truyền thống tại Malaysia Kết quả của nghiên cứu này xác định một cách thực nghiệm các yếu tố chính ảnh hưởng đến RRTD của các ngân hàng Hồi giáo ở Malaysia trong giai đoạn nghiên cứu Hơn nữa, phân tích về các yếu tố quyết định RRTD của ngân hàng truyền thống cho phép chúng tôi nêu bật những điểm tương đồng và khác biệt giữa hai hệ thống ngân hàng Các phát hiện cho thấy hiệu quả quản lý, tài sản có rủi ro và quy mô tổng tài sản có ảnh hưởng đáng kể đến RRTD của ngân hàng Hồi giáo, trong khi RRTD ngân hàng thông thường bị ảnh hưởng đáng kể bởi việc cho vay vào các lĩnh vực rủi ro, vốn pháp định, dự phòng tổn thất cho vay và tài sản có trọng số rủi ro Trong khi cả hai hệ thống đều quan sát tác động tương tự của đòn bẩy, chi phí tài trợ, trọng số rủi ro đối với rủi ro tín dụng, các ngân hàng Hồi giáo chịu tác động khác nhau về hiệu quả quản lý, vốn pháp định và dự phòng tổn thất cho vay đối với RRTD của họ so với các ngân hàng truyền thống Cũng liên quan đến ngân hàng Hồi giáo, tuy nhiên nhóm tác giả Haryono, Y., Ariffin, N M., & Hamat, M (2016) đã có hướng đi khác, bài nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại các ngân hàng Hồi giáo Indonesia Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng được thu thập từ 11 ngân hàng Hồi giáo chính thức và 22 đơn vị kinh doanh Hồi giáo trong các ngân hàng truyền thống từ năm 2004-2012, có tính đến cả các biến kinh tế vĩ mô và các biến đặc trưng của ngân hàng Phương pháp momen tổng quát (GMM), theo đề xuất của Arellano và Bond (1991), được sử dụng để ước tính mô hình Kết quả cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp với độ trễ một năm có tác động mạnh mẽ đến mức độ nợ xấu Hơn nữa, các biến cụ thể của ngân hàng như sự đa dạng hóa của ngân hàng và cấu trúc tài chính có tác động tích cực đến vấn đề tài chính
Một nghiên cứu tại Hy Lạp, Ireland, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Ý (GIPSI) đã chỉ ra tác động của các điều kiện kinh tế và tài chính không thuận lợi trong bối cảnh gần đây Bài báo của Castro, V (2013) đã phân tích mối liên hệ giữa các yếu tố này và tình hình kinh tế của các quốc gia GIPSI.
Phạm Bá Vũ (2023) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa diễn biến kinh tế vĩ mô và RRTD ngân hàng ở một nhóm quốc gia cụ thể Tác giả kết luận rằng RRTD có diễn biến cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất và tăng trưởng tín dụng, trong khi lại diễn biến ngược chiều với tăng trưởng GDP, chỉ số giá cổ phiếu và thị trường bất động sản Thêm vào đó, tác giả chỉ ra rằng RRTD đã tăng đáng kể sau giai đoạn khủng hoảng tài chính.
Nghiên cứu của Petros Golitsis, Athanasios P Fassas và Anna Lyutakova (2019) chỉ ra rằng các yếu tố đặc trưng của ngân hàng, thể chế và yếu tố kinh tế vĩ mô đều ảnh hưởng đáng kể đến RRTD của hệ thống ngân hàng Bulgaria Các tác giả đã sử dụng dữ liệu hàng tháng và hàng quý, cùng với hai phương pháp là mô hình tự hồi quy phân phối trễ (ARDL) và tự động hồi quy vectơ, để phân tích 91 yếu tố có thể quyết định RRTD, được đo bằng các khoản nợ xấu, dự phòng tổn thất cho vay và các khoản vay có vấn đề.
Nghiên cứu của Xin Wu và cộng sự (2023) chỉ ra rằng biến đổi khí hậu tác động đáng kể đến rủi ro hệ thống ngân hàng, với hai cơ chế chính là sự biến động của tài sản và chất lượng tín dụng Kết quả cho thấy rằng biến đổi khí hậu làm tăng mức độ lan tỏa rủi ro hệ thống ngân hàng, đặc biệt là ở các ngân hàng thương mại ngoài quốc doanh, trong khi các ngân hàng nhà nước ít bị ảnh hưởng hơn Cụ thể, con đường ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến rủi ro hệ thống của các ngân hàng nhà nước diễn ra qua các bước: biến đổi khí hậu - biến động tài sản - rủi ro tín dụng - rủi ro hệ thống Tuy nhiên, tác động trung gian của biến động tài sản đối với các ngân hàng ngoài quốc doanh là không đáng kể, trong khi chất lượng tín dụng lại có ảnh hưởng một phần.
Khoảng trống nghiên cứu
Các nghiên cứu trước đây cho thấy rằng địa điểm và thời điểm khác nhau có thể ảnh hưởng đến tác động của các nhân tố đối với RRTD tại ngân hàng thương mại Nguyên nhân là do các dữ liệu liên quan như tăng trưởng GDP, lạm phát, thất nghiệp, tăng trưởng tín dụng, lãi suất và vốn chủ sở hữu đều có sự biến động liên tục Do đó, việc cập nhật các dữ liệu này là cần thiết để đảm bảo kết quả chính xác, đặc biệt là khi mỗi quốc gia có những đặc thù riêng.
Phạm Bá Vũ (2023) đã chỉ ra rằng sự phát triển của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) có tính chất và mức độ khác nhau Bên cạnh việc kế thừa các nhân tố quen thuộc từ các nghiên cứu trước, cần kiểm chứng lại để phù hợp với bối cảnh hiện tại, đồng thời bổ sung các nhân tố mới chưa được nghiên cứu đầy đủ, tạo ra những khoảng trống nghiên cứu tại Việt Nam Tác giả quyết định thực hiện nghiên cứu theo hai nhóm nhân tố chính: nhóm khách quan và nhóm chủ quan Trong nhóm khách quan, ngoài việc kế thừa một số nhân tố tiêu biểu, còn bổ sung nhân tố mới là mức độ biến đổi khí hậu, có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng.
Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài tập trung nghiên cứu những vấn đề sau:
- Lý luận về RRTD và các nhân tố ảnh hưởng tới RRTD
- Thực trạng RRTD tại hệ thống NHTM Việt Nam
- Xây dựng mô hình và nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng thực tế đến RRTD tại hệ thống NHTM Việt Nam giai đoạn 2015-2022
- Đưa ra các kiến nghị nhằm giảm thiểu RRTD tại hệ thống NHTM Việt Nam
Phương pháp nghiên cứu
Khóa luận chủ yếu sử dụng phương pháp định lượng đồng thời kết hợp phương pháp định tính để bài nghiên cứu có sự phân tích đa chiều nhất
Khóa luận áp dụng các phương pháp định lượng như Pooled OLS, FEM và REM để xây dựng mô hình hồi quy, từ đó đánh giá tác động của các yếu tố đến RRTD tại các ngân hàng thương mại.
Khóa luận sẽ áp dụng các phương pháp định tính để tổng hợp và phân tích đánh giá thực trạng quản trị rủi ro tài chính (RRTD) tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Từ những mục tiêu đề ra, bài nghiên cứu đưa ra một số câu hỏi sau:
- Thực trạng tín dụng và rủi ro tín dụng hiện nay tại Việt Nam như thế nào?
- Các nhân tố nào thực sự ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam và mức độ ảnh hưởng như thế nào?
Kết cấu của khóa luận
Khóa luận bao gồm phần mở đầu, kết luận và phụ lục, cùng với 4 chương chính Chương 1 tập trung vào cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng, phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại.
Chương 2 Thực trạng hoạt động tín dụng và rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Chương 3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
Chương 4 Kiến nghị nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 7 1.1 Khái quát về tín dụng ngân hàng
Khái niệm về tín dụng ngân hàng
Tín dụng ngân hàng là mối quan hệ tín dụng giữa ngân hàng, tổ chức tín dụng với cá nhân hoặc tổ chức có nhu cầu vay tiền Trong đó, bên cho vay sẽ chuyển giao tài sản cho bên vay trong một khoảng thời gian theo thỏa thuận trong hợp đồng Các cá nhân và doanh nghiệp vay cần thanh toán đầy đủ gốc và lãi khi đến hạn.
Về cơ bản, trong các ngân hàng thương mại hiện nay tín dụng được chia thành
Tín dụng cá nhân là giải pháp tài chính dành cho khách hàng cá nhân, đáp ứng nhu cầu cuộc sống như vay mua nhà, mua ô tô, du học và đầu tư kinh doanh.
Tín dụng doanh nghiệp cung cấp giải pháp tài chính cho các khách hàng doanh nghiệp, đáp ứng nhu cầu vốn cho hoạt động sản xuất kinh doanh Dịch vụ này bao gồm cho vay bổ sung vốn lưu động, hỗ trợ mua sắm tài sản và thanh toán các khoản công nợ khác, ngoại trừ trường hợp vay để trả nợ ngân hàng khác.
Các hình thức cấp tín dụng tại NHTM
Các hình thức cấp tín dụng ngày càng đa dạng, giúp các tổ chức tín dụng lựa chọn phương thức phù hợp cho từng đối tượng khách hàng và nhu cầu vay vốn cụ thể.
Cho vay là hình thức cấp tín dụng, trong đó bên cho vay cung cấp một khoản tiền cho khách hàng để sử dụng cho mục đích cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định Theo quy định, khách hàng phải hoàn trả cả gốc và lãi theo thỏa thuận đã ký kết, phù hợp với Điều 4 của Luật tổ chức tín dụng 2010.
Ngân hàng cung cấp nhiều hình thức cho vay để đáp ứng nhu cầu tài chính của khách hàng, như mua nhà, xe ô tô, đầu tư kinh doanh và du học Mỗi gói vay có chính sách và lãi suất riêng, tùy thuộc vào từng ngân hàng Lãi suất có sự chênh lệch giữa các ngân hàng, và thời hạn vay cũng được quy định cụ thể Khi vay, khách hàng cần lựa chọn gói vay phù hợp và hình thức trả nợ, có thể là định kỳ hoặc theo dư nợ giảm dần Thủ tục vay thường yêu cầu nhiều bước kiểm duyệt và kiểm tra nghiêm ngặt, và mức vay mà ngân hàng chấp nhận cũng sẽ khác nhau.
50 triệu lên đến hàng tỷ đồng
● Chiết khấu, tái chiết khấu:
Chiết khấu ngân hàng là một nghiệp vụ tín dụng ngắn hạn của ngân hàng thương mại, cho phép khách hàng chuyển nhượng quyền sở hữu các giấy tờ có giá chưa đến hạn thanh toán để nhận tiền Khoản tiền này bằng giá trị đến hạn trừ đi lợi tức chiết khấu và hoa hồng Theo Luật tổ chức tín dụng 2010, chiết khấu được định nghĩa là việc mua có kỳ hạn hoặc mua có bảo lưu quyền truy đòi các công cụ chuyển nhượng và giấy tờ có giá khác của người thụ hưởng trước khi đến hạn thanh toán.
Tái chiết khấu (rediscount) là quy trình trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là ngân hàng, nơi ngân hàng hoặc cơ quan tài chính mua lại công cụ tài chính trước khi đến hạn Quá trình này nhằm thu hồi giá trị hiện tại của khoản tiền tương lai hoặc chuyển đổi tài sản như kỳ hạn hay chứng chỉ tiền gửi thành tiền mặt ngay lập tức Ngân hàng sẽ mua lại công cụ tài chính với mức giá thỏa thuận, dựa trên giá trị hiện tại và lãi suất tương ứng, giúp người bán nhận được khoản tiền trước thay vì chờ đến ngày đáo hạn ban đầu.
Tái chiết khấu tại Việt Nam là quá trình mà Ngân hàng Thương mại (NHTM) hoặc Ngân hàng Trung ương mua lại các giấy tờ có giá còn thời hạn thanh toán và đáng tin cậy từ các ngân hàng khác, theo tỷ suất tái chiết khấu nhất định Những giấy tờ này đã được chiết khấu và tái chiết khấu trên thị trường thứ cấp.
Bao thanh toán là một nghiệp vụ tài chính, trong đó doanh nghiệp bán các khoản phải thu, như hóa đơn, cho bên thứ ba (người bao thanh toán) với một mức chiết khấu Trong hình thức "ứng trước", người bao thanh toán cung cấp tài chính cho người bán bằng cách trả trước từ 70-85% giá trị các khoản phải thu, trong khi số dư còn lại được thanh toán sau khi thu thập từ khách hàng, trừ đi phí chiết khấu và các khoản phí khác Ngược lại, trong bao thanh toán "trưởng thành", người bao thanh toán không ứng trước mà thanh toán giá mua vào thời điểm đáo hạn trung bình của các tài khoản đã mua.
● Cung cấp dịch vụ bảo lãnh:
Theo cuốn sách “Bank Guarantees in International Trade” của tác giả Roeland
F Bertrams (2012) Bảo lãnh ngân hàng là một dịch vụ tài chính mà ngân hàng cung cấp để đảm bảo hoặc cam kết trên tài sản hoặc nghĩa vụ của một bên thứ ba đối với một người được hưởng lợi từ giao dịch tài chính hoặc hợp đồng Trong trường hợp một bên không thực hiện hoặc không thực hiện đúng các nghĩa vụ tài chính, ngân hàng bảo lãnh sẽ tiếp tục thực hiện nghĩa vụ hoặc chi trả các khoản tiền bồi thường theo thỏa thuận đã được cam kết
Bảo lãnh ngân hàng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và giao dịch, như bảo lãnh thanh toán, thực hiện hợp đồng, tiền vay và công việc Việc này không chỉ tăng cường sự tin tưởng giữa các bên tham gia giao dịch tài chính mà còn giảm thiểu rủi ro và bảo vệ lợi ích của các bên liên quan.
K V Kamath và cộng sự (1990) định nghĩa hợp đồng cho thuê tài chính, hay còn gọi là hợp đồng cho thuê vốn hoặc hợp đồng cho thuê bán hàng, là một loại hợp đồng trong đó công ty tài chính giữ vai trò là chủ sở hữu hợp pháp của tài sản trong suốt thời gian thuê Trong khi đó, người thuê có quyền kiểm soát việc vận hành tài sản và sẽ nhận được lợi ích kinh tế cũng như chịu rủi ro từ sự biến động giá trị sử dụng của tài sản đó.
Theo Nghị định 39/2014/NĐ-CP, khoản 7 Điều 3, cho thuê tài chính tại Việt Nam được định nghĩa là hoạt động cấp tín dụng trung hạn và dài hạn, dựa trên hợp đồng giữa bên cho thuê và bên thuê tài chính.
Bên cho thuê tài chính cam kết mua tài sản theo yêu cầu của bên thuê và giữ quyền sở hữu trong suốt thời gian cho thuê Tài sản cho thuê có thể là máy móc, thiết bị hoặc các loại tài sản khác theo quy định của Ngân hàng Nhà nước, với hướng dẫn cụ thể về từng loại tài sản cho thuê trong từng giai đoạn.
Bên thuê tài chính sẽ sử dụng tài sản được cho thuê và thực hiện việc thanh toán tiền thuê theo các điều khoản đã được quy định trong hợp đồng cho thuê tài chính trong suốt thời gian thuê.
Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng ngân hàng
1.2.1 Khái niệm rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại
Theo Uỷ ban Basel (2006), rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng khách hàng hoặc bên đối tác không thực hiện nghĩa vụ theo các điều khoản đã cam kết Rủi ro thất thoát đối với ngân hàng xảy ra khi có sự vỡ nợ từ phía người giao ước trong hợp đồng, được xác định là bất kỳ vi phạm nghiêm trọng nào liên quan đến nghĩa vụ hoàn trả nợ và lãi.
RRTD xảy ra trong hoạt động cho vay và ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng người vay không trả được nợ gốc và lãi đúng hạn Theo Kolapo và cộng sự (2012), rủi ro tín dụng đóng vai trò quan trọng trong hoạt động tài chính của ngân hàng, vì một phần lớn doanh thu của ngân hàng đến từ các khoản cho vay và lãi suất.
Rủi ro tín dụng (RRTD) liên quan đến khả năng không hoàn trả khoản vay, bao gồm mức độ nợ xấu và nợ có vấn đề (Jimenez và Saurina, 2006) Timothy W Koch (2006) cho rằng RRTD có thể dẫn đến thay đổi tiềm ẩn trong thu nhập thuần và thị giá khi khách hàng không thanh toán hoặc thanh toán trễ hạn Theo Castro (2013), rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro mà khoản vay không được hoàn trả, toàn bộ hoặc một phần, cho người cho vay.
Theo NHNN Việt Nam (2005), rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng là khả năng xảy ra tổn thất do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ theo cam kết Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, có hiệu lực từ 01/10/2021, quy định về phân loại tài sản có, mức trích và phương pháp trích lập dự phòng rủi ro, nhấn mạnh rằng rủi ro tín dụng là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình.
RRTD (Rủi ro tín dụng) xảy ra khi ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng nhưng có khả năng khách hàng không thực hiện hợp đồng, gây tổn thất cho ngân hàng RRTD khó tránh khỏi do ngân hàng phục vụ nhiều khách hàng và chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố Khi gặp RRTD, ngân hàng không thu hồi được vốn và lãi từ khoản tín dụng đã cấp, trong khi vẫn phải trả lãi và vốn cho tiền huy động đến hạn, dẫn đến mất cân đối tài chính Sự không thu hồi nợ làm giảm vòng quay vốn tín dụng, ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Tình trạng này có thể dẫn đến mất khả năng thanh khoản, bị Ngân hàng Nhà nước kiểm soát đặc biệt, làm giảm lòng tin của người gửi tiền và ảnh hưởng xấu đến uy tín của ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng thương mại.
1.2.2 Phân loại rủi ro tín dụng
1.2.2.1 Căn cứ vào nguyên nhân phát sinh rủi ro
Rủi ro giao dịch là một dạng rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quy trình giao dịch và xét duyệt cho vay, cũng như trong việc đánh giá khách hàng Rủi ro này được chia thành ba bộ phận chính.
Rủi ro lựa chọn là một yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá tín dụng, liên quan đến việc ngân hàng phân tích và lựa chọn phương án vay vốn hiệu quả trước khi ra quyết định cho vay.
Rủi ro bảo đảm xuất phát từ các tiêu chuẩn bảo đảm, bao gồm điều khoản trong hợp đồng cho vay, loại tài sản đảm bảo, chủ thể bảo đảm, phương thức bảo đảm và tỷ lệ cho vay so với giá trị tài sản đảm bảo.
Rủi ro nghiệp vụ đề cập đến những rủi ro liên quan đến quản lý khoản vay và hoạt động cho vay, bao gồm việc áp dụng hệ thống xếp hạng rủi ro và các kỹ thuật xử lý các khoản cho vay gặp vấn đề.
Rủi ro danh mục là loại rủi ro phát sinh từ những hạn chế trong quản lý danh mục cho vay của ngân hàng, bao gồm cả rủi ro nội tại và rủi ro tập trung.
Rủi ro nội tại là những yếu tố đặc thù và riêng biệt bên trong mỗi chủ thể vay vốn hoặc ngành kinh tế cụ thể Những rủi ro này phát sinh từ đặc điểm hoạt động và cách thức sử dụng vốn của khách hàng vay, ảnh hưởng đến khả năng thanh toán và hiệu quả tài chính.
Rủi ro tập trung xảy ra khi ngân hàng cho vay quá nhiều vốn cho một số khách hàng cụ thể hoặc cho các doanh nghiệp trong cùng một ngành, lĩnh vực kinh tế, hoặc khu vực địa lý nhất định Điều này đặc biệt nguy hiểm khi các khoản vay thuộc loại hình có rủi ro cao, làm tăng khả năng tổn thất cho ngân hàng.
Rủi ro tác nghiệp trong ngân hàng là nguy cơ gây tổn thất trực tiếp hoặc gián tiếp, xuất phát từ việc cán bộ ngân hàng không thực hiện đúng quy trình, hệ thống nội bộ không đầy đủ hoặc không hoạt động hiệu quả, cũng như từ các sự kiện bên ngoài ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng.
1.2.2.2 Căn cứ vào khả năng trả nợ của một khách hàng
Rủi ro không hoàn trả nợ đúng hạn là vấn đề quan trọng trong mối quan hệ tín dụng giữa ngân hàng và khách hàng Khi thiết lập hợp đồng vay, cả hai bên đều thống nhất về thời gian hoàn trả Tuy nhiên, nếu đến thời hạn mà ngân hàng vẫn chưa thu hồi được vốn vay, điều này sẽ gây ra rủi ro tài chính cho ngân hàng.
Rủi ro mất khả năng chi trả xảy ra khi doanh nghiệp vay vốn không thể thanh toán nợ, dẫn đến việc ngân hàng phải thanh lý tài sản đảm bảo của doanh nghiệp để thu hồi nợ.
Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại 20 1 Nhóm nhân tố khách quan
Lạm phát ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại, nhưng tác động của nó có thể là tích cực hoặc tiêu cực Mặc dù lạm phát cao có thể giúp giảm giá trị thực của khoản vay, làm cho việc trả nợ trở nên dễ dàng hơn, nhưng nó cũng có thể làm giảm khả năng trả nợ của người vay do ảnh hưởng tiêu cực đến thu nhập thực tế Do đó, mối quan hệ giữa lạm phát và rủi ro tín dụng cần được xem xét cẩn thận.
Theo Castro (2013), lạm phát là một yếu tố được xem xét trong phân tích nhưng không ảnh hưởng nhiều đến rủi ro tín dụng Mặc dù lạm phát làm giảm giá trị thực của các khoản vay và thu nhập thực của người vay, nhưng tác động này gần như bị bù đắp bởi các yếu tố khác, dẫn đến ảnh hưởng cuối cùng của lạm phát đối với rủi ro tín dụng là không đáng kể.
Donath và các cộng sự (2014) đã nghiên cứu sự phát triển của tỷ lệ nợ xấu liên quan đến các chỉ số kinh tế vĩ mô như GDP, lạm phát, thất nghiệp và lãi suất cho vay ở vùng Baltic và Romania trong giai đoạn 2000–2013 Kết quả cho thấy tỷ lệ lạm phát có mối tương quan nghịch với nợ xấu ở 3 trong 4 quốc gia được khảo sát.
GDP là chỉ số phản ánh giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ được sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm GDP đóng vai trò quan trọng trong việc đo lường mức tăng trưởng kinh tế, với tăng trưởng GDP được tính bằng phần trăm so với năm trước Tác động của GDP đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại phụ thuộc vào nhiều yếu tố.
Kinh tế tăng trưởng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm rủi ro tín dụng cho các ngân hàng Khi ngân hàng mở rộng tín dụng bằng cách nới lỏng điều kiện cho vay, điều này có thể dẫn đến rủi ro tín dụng gia tăng khi kinh tế suy thoái, khiến khách hàng gặp khó khăn và nợ xấu tăng Tuy nhiên, các nghiên cứu cho thấy rằng khi nền kinh tế phát triển, các doanh nghiệp và hộ kinh doanh hoạt động hiệu quả, đạt lợi nhuận, từ đó nâng cao khả năng thanh toán với ngân hàng.
Nhân tố tăng trưởng GDP thường được tích cực đưa vào các mô hình nghiên cứu nhằm đánh giá ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng, như đã được thể hiện trong các nghiên cứu của Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), Gabriel Jimenez và Jesus Saurina (2006), Nabila Zribi và Younes Boujelbene (2011), Somanadevi Thiagarajan cùng các cộng sự (2011), cũng như Vicente Salas và Jesús Saurina (2002).
Ngân hàng Anh đã xác định biến đổi khí hậu là một rủi ro tài chính tiềm tàng từ năm 2013, với Thống đốc Mark Carney nhấn mạnh rằng đây là một trong những rủi ro hệ thống tài chính Các tổ chức tài chính hiện đang nhận thức rằng tác động của biến đổi khí hậu không phải là vấn đề xa vời mà thực sự đang xảy ra gần hơn dự kiến Kể từ khi Hiệp định Paris được ký kết vào năm 2015, biến đổi khí hậu đã thu hút sự chú ý đáng kể từ hệ thống tài chính.
Tài sản ngân hàng đang chịu tác động nghiêm trọng từ các hiện tượng thời tiết cực đoan như lũ lụt và hạn hán, dẫn đến rủi ro tín dụng gia tăng do khả năng vỡ nợ cao hơn Biến đổi khí hậu là nguyên nhân chính gây ra rủi ro vật chất, ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng Các chính sách khí hậu sẽ sớm tác động mạnh mẽ đến tài sản liên quan đến nhiên liệu hóa thạch mà ngân hàng nắm giữ Hơn nữa, hầu hết các ngân hàng phụ thuộc vào hạn mức tín dụng từ ngân hàng trung ương và các ngân hàng phát triển đa phương để duy trì hoạt động thương mại, nhưng trong tương lai gần, những ngân hàng này có thể ngừng cung cấp hạn mức tín dụng cho các doanh nghiệp có hoạt động phát thải CO2 cao.
Rủi ro tín dụng do khí hậu sẽ trở thành một thách thức mới nổi quan trọng đối với các ngân hàng và tổ chức tài chính trong những thập kỷ tới Những rủi ro này có khả năng ảnh hưởng đáng kể đến bảng cân đối kế toán và hoạt động của các ngân hàng theo thời gian.
1.3.2 Nhóm nhân tố chủ quan
Lợi nhuận ngân hàng, thường được đo bằng tỷ suất sinh lời (ROA), là yếu tố đặc trưng quan trọng Nhiều quan điểm cho rằng lợi nhuận có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến rủi ro tín dụng (RRTD) tại các ngân hàng thương mại (NHTM).
Tỷ suất sinh lời cao tại ngân hàng giúp tăng cường khả năng giám sát và xử lý nợ xấu, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng (RRTD) Boudriga và cộng sự (2009) đã chỉ ra mối liên hệ tiêu cực giữa nợ xấu và tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), cho thấy rằng sự suy giảm ROA dẫn đến các hoạt động rủi ro hơn và gia tăng nợ xấu Họ lập luận rằng hiệu quả sử dụng tài sản kém sẽ làm tăng số lượng nợ xấu tại các ngân hàng.
Một số tranh luận cho rằng lợi nhuận cao của các ngân hàng có thể tạo ra sự tự tin trong việc phát triển doanh thu mới Điều này giải thích tại sao các ngân hàng sẵn sàng ký kết các hợp đồng tín dụng có rủi ro cao Như vậy, lợi nhuận cao của ngân hàng thương mại có thể dẫn đến việc tăng khả năng rủi ro tín dụng.
Các ngân hàng lớn sở hữu nhiều nguồn lực hơn để phát hiện các rủi ro khó quan sát như rủi ro đạo đức và rủi ro tín dụng thông qua việc đầu tư vào hệ thống thông tin, quy trình báo cáo và quản lý Họ cũng có khả năng duy trì chất lượng khoản vay ở mức an toàn nhờ vào nguồn lực dồi dào Hơn nữa, ngân hàng lớn dễ dàng thu hút sự chú ý của khách hàng, tạo cơ hội cho họ trong việc quyết định cho vay.
Phạm Bá Vũ 23 2023 đề cập đến việc vay tiền của các khách hàng có ưu thế trong việc ký quỹ, giám sát và kiểm soát Điều này giúp họ chủ động giảm thiểu rủi ro tín dụng (RRTD).
Nghiên cứu của Jin-Li Hu và cộng sự (2004) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng, với các ngân hàng lớn có hệ thống quản lý rủi ro tốt hơn và danh mục cho vay ít rủi ro hơn, từ đó hạn chế rủi ro tín dụng so với ngân hàng nhỏ Tương tự, Somanadevi Thiagarajan và cộng sự (2011) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng Ấn Độ trong giai đoạn 2001-2010, trong khi nghiên cứu của Hess và cộng sự (2008) trên 32 ngân hàng Australia từ 1980 đến 2005 cũng cho kết quả tương đồng.
1.3.2.3 Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG VÀ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Tổng quan hoạt động tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
2.1.1.1 Quy mô nền kinh tế Để có sự đánh giá tốt về thực trạng RRTD của hệ thống NHTM tại Việt Nam thì cần khái quát được bức tranh tổng thể của nền kinh tế hiện tại do sự liên hệ đặc thù của ngành ngân hàng trong nền kinh tế
Biểu đồ 2.1: Tốc độ tăng trưởng GDP tại Việt Nam giai đoạn 2015-2022
Nguồn:Theo Tổng cục thống kê
Từ biểu đồ 2.1, có thể nhận thấy rằng tốc độ tăng trưởng trong giai đoạn 2015-2019 đạt mức cao với bình quân 7.15% mỗi năm Đặc biệt, năm 2018 và 2019 là lần đầu tiên tăng trưởng liên tiếp vượt qua mốc 7% Tuy nhiên, trong năm 2020 và 2021, nền kinh tế chỉ ghi nhận mức tăng trưởng lần lượt là 2.87% và 2.56% Mặc dù thấp hơn so với các năm trước, nhưng những con số này vẫn có thể được so sánh với mức trung bình toàn cầu theo ước tính của Quỹ Tiền tệ Quốc tế.
Kinh tế Việt Nam đã đạt được thành công đáng kể với mức tăng trưởng GDP 8.02% vào năm 2022, vượt mục tiêu đề ra và lần đầu tiên sau nhiều năm vượt ngưỡng 8% Trong giai đoạn 2015-2020, mặc dù chịu ảnh hưởng nặng nề từ đại dịch Covid-19, kinh tế Việt Nam vẫn nổi bật với khả năng kiểm soát dịch bệnh và phục hồi tăng trưởng Các ngành nông, lâm, thủy sản, công nghiệp và dịch vụ đều ghi nhận sự tăng trưởng, lần lượt đạt 3.36%, 7.78% và 9.99% Sự phục hồi này chủ yếu được thúc đẩy bởi chi tiêu cá nhân trong nước và hoạt động sản xuất xuất khẩu mạnh mẽ.
Năm 2022, GDP của Việt Nam đạt quy mô lớn nhất từ trước đến nay, tăng 70.6% so với năm 2015, với tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm là 7.93% Nếu tính theo tỷ giá sức mua tương đương, GDP ước đạt 997 tỷ USD, cho thấy quy mô kinh tế không nhỏ Sự tăng trưởng của Việt Nam đang chuyển dịch từ chiều rộng sang chiều sâu, giảm dần sự phụ thuộc vào khai thác tài nguyên, xuất khẩu thô và lao động giá rẻ, đồng thời mở rộng ứng dụng khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo.
Biểu đồ 2.2: Tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam giai đoạn 2015-2022
Nguồn: Theo Tổng cục thống kê
Từ năm 2015 đến 2022, tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam có sự biến động mạnh nhưng được kiểm soát tốt, duy trì dưới 3.54% Năm 2015 ghi nhận tỷ lệ lạm phát thấp kỷ lục 0.63%, mức thấp nhất trong lịch sử ghi nhận của Việt Nam, chủ yếu do sự giảm mạnh của giá dầu thế giới, dẫn đến giá tiêu dùng trong nước cũng giảm theo.
Từ năm 2016 đến 2021, nền kinh tế được quản lý với mục tiêu kiểm soát tỷ lệ lạm phát, đạt mức ổn định 4%.
Năm 2020 đánh dấu sự khởi đầu của đại dịch Covid-19, gây ra những biến động phức tạp trong nền kinh tế và ảnh hưởng sâu rộng đến sự tăng trưởng của nhiều lĩnh vực Tuy nhiên, đến cuối năm 2021, tỷ lệ lạm phát trung bình đã được kiểm soát tốt, đạt mức 1.84%.
Từ năm 2021 đến 2022, Việt Nam đã kiểm soát tốt lạm phát mặc dù phải đối mặt với những thách thức từ xung đột Nga-Ukraine và các vấn đề trong chuỗi cung ứng toàn cầu do đại dịch Covid-19.
Năm 2022, tỷ lệ lạm phát đạt 3.21%, tăng cao so với năm 2021, nhưng vẫn được coi là tích cực trong bối cảnh kinh tế thế giới phức tạp.
Phạm Bá Vũ, vào năm 2023, cho biết Việt Nam đang đối mặt với những tác động từ cuộc xung đột Nga - Ukraine và sự gia tăng giá dầu Bên cạnh đó, nhiều lần tăng lãi suất của FED nhằm kiểm soát lạm phát cũng đã ảnh hưởng đến nền kinh tế Tuy nhiên, Việt Nam vẫn nằm trong số ít quốc gia có mức lạm phát trung bình từ 4-6%.
Biểu đồ 2.3: Tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2015-2022
Nguồn: Theo Tổng cục thống kê
Trong giai đoạn 2015-2019, Việt Nam đã đạt được nhiều thành tựu trong việc kiểm soát các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô, đặc biệt là tỷ lệ thất nghiệp Tỷ lệ thất nghiệp liên tục giảm qua các năm, và đến năm 2019, chỉ số này đạt mức thấp nhất là 2.16%.
Giai đoạn tiếp theo là 2020-2022, đây là giai đoạn trong và sau đại dịch Covid-
Tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam đã tăng đột ngột do ảnh hưởng của dịch bệnh và giãn cách xã hội, khiến nhiều doanh nghiệp phải cắt giảm nhân sự để vượt qua khủng hoảng Tuy nhiên, sau khi kiểm soát dịch bệnh, tỷ lệ thất nghiệp đã nhanh chóng giảm xuống, đạt 2.32% vào năm 2022, giảm 0.78% so với năm 2021.
Tình hình kinh tế Việt Nam giai đoạn 2015-2022 có thể chia thành hai giai đoạn rõ rệt: trước và sau khi dịch Covid-19 bùng phát Trước khi dịch xảy ra, nền kinh tế ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ với nhiều thành tựu đáng kể.
Sau đại dịch Covid-19, nền kinh tế Việt Nam đã đạt được những thành tựu đáng kể, với tăng trưởng GDP ổn định và kiểm soát tốt tỷ lệ lạm phát cũng như tỷ lệ thất nghiệp Mặc dù bị ảnh hưởng tiêu cực trong giai đoạn 2020-2021, nền kinh tế vẫn duy trì được sự ổn định và phục hồi nhanh chóng, chứng minh đây là một nền kinh tế bền vững và phát triển.
2.1.2 Khái quát hoạt động tín dụng tại các NHTM
2.1.2.1 Tài sản tại các NHTM Để có cái nhìn bao quát về bức tranh về quy mô hệ thống NHTM tại Việt Nam, tác giả đã xử lý dữ liệu đại diện được thu thập thông qua 27 NHTM trong giai đoạn 2015-
2022, sau đó tính toán và xây dựng dữ liệu tổng tài sản cùng với sự tăng trưởng và trình bày trong biểu đồ 2.4 dưới đây
Biểu đồ 2.4: Tổng tài sản và tăng trưởng tài sản của 27 NHTM Việt Nam giai đoạn 2015-2022
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Nhìn tổng thể giai đoạn 2015-2022, tổng tài sản của 27 NHTM đều có sự tăng trưởng hàng năm, và mức tăng trưởng đều đạt trên 10%
Thực trạng rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam
2.2.1 Thực trạng rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
Trong giai đoạn 2015-2022 nhìn chung diễn biến nợ xấu toàn hệ thống NHTM có nhiều biến động Có thể chia làm 2 giai đoạn chính: Giai đoạn 2015-2019 và 2020-2022
Biểu đồ 2.7: Tỷ lệ nợ xấu toàn ngành ngân hàng giai đoạn 2015-2022
Nguồn:Theo Thống kê Ngân hàng Nhà nước
Từ năm 2015 đến 2019, tỷ lệ nợ xấu đã giảm ổn định từ 2.55% xuống còn 1.63% Sự giảm này là kết quả của sự cạnh tranh phát triển giữa các ngân hàng thương mại và hiệu quả của chính sách kiểm soát nợ xấu từ Ngân hàng Nhà nước.
Năm 2020, nền kinh tế Việt Nam đối mặt nhiều khó khăn do đại dịch Covid-19, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng nhẹ lên 1.69% tổng dư nợ, mặc dù chỉ tăng 0.6% so với năm 2019 Dù có nỗ lực kiểm soát từ NHNN và hệ thống NHTM, nhiều dự báo tiêu cực về nợ xấu đã được đưa ra Đặc biệt, đợt dịch thứ 4 với biến chủng Delta vào năm 2021 đã gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động sản xuất, kinh doanh và đời sống người dân Theo báo cáo tài chính năm 2021, nợ xấu có xu hướng gia tăng rõ rệt tại một số ngân hàng.
Trong năm qua, nhiều ngân hàng thương mại (NHTM) đã ghi nhận sự tăng trưởng ấn tượng trong dư nợ xấu, với VPBank tăng 60.3%, Vietinbank 49.5%, VIB 57.9% và HDB 42.8% Bình quân, số dư nợ xấu của 27 NHTM niêm yết và Agribank đã tăng 17.3% so với năm 2020.
Theo số liệu từ 27 ngân hàng, tính đến ngày 31/12/2022, tổng nợ xấu đã tăng lên trên 136,400 tỷ đồng, tăng 35% so với năm 2021 (100.853 tỷ đồng) Trong đó, NCB ghi nhận tỷ lệ nợ xấu cao nhất hệ thống với 17.93%, với số dư nợ xấu tăng mạnh từ 1,249 tỷ đồng lên 8,556 tỷ đồng trong năm.
Cuối năm 2022, một số ngân hàng như Vietbank, ABBank, Ngân hàng Bản Việt, PG Bank, SHB, VIB, OCB, VPBank và Saigonbank đã ghi nhận tỷ lệ nợ xấu cao, với mức trên 2%.
Cuối năm 2022, nền kinh tế đang phục hồi sau đại dịch, với sự chú trọng vào việc kiểm soát nợ xấu Các giải pháp đã được triển khai để hạn chế gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng thương mại, và kết quả cho thấy tỷ lệ nợ xấu vẫn ở mức an toàn Tuy nhiên, vẫn có khả năng kịch bản nợ xấu gia tăng trong tương lai.
Theo Ngân hàng Nhà nước, tính đến cuối năm 2022, dư nợ tín dụng bất động sản đạt 2.58 triệu tỷ đồng, chiếm 21.2% tổng dư nợ nền kinh tế và tăng 24% so với năm 2021 Thị trường bất động sản đang thu hút sự chú ý từ các ngân hàng thương mại, không chỉ tài trợ cho các dự án phát triển khả quan mà còn phải đối mặt với những khoản vay tiềm ẩn rủi ro do tình hình ảm đạm của thị trường So với các lĩnh vực cho vay khác, cho vay bất động sản và trái phiếu doanh nghiệp được xem là có mức độ rủi ro cao hơn.
Trong giai đoạn 2020-2022, tình hình nợ xấu của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) diễn biến tiêu cực, chủ yếu do kiểm soát nợ xấu chưa hiệu quả và tác động của dịch bệnh cùng các khoản vay cứu trợ kinh tế Một số NHTM như VietBank, VPBank và đặc biệt là OceanBank ghi nhận tỷ lệ nợ xấu cao, lên đến 17.93% Ngược lại, vẫn có những ngân hàng như VCB và ACB duy trì tỷ lệ nợ xấu thấp, chỉ dưới 1%, với VCB ở mức 0.68%.
Tỷ lệ nợ xấu tăng không chỉ do xu hướng chung mà còn phản ánh sự cạnh tranh giữa các ngân hàng thương mại (NHTM) với sự phân hóa rõ rệt về chất lượng tài sản.
2.2.2 Thực trạng tín dụng xanh tại các NHTM Việt Nam
Việt Nam đang dẫn đầu trong việc thúc đẩy kinh tế xanh và kinh tế tuần hoàn Để đạt được mục tiêu này, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã ban hành nhiều chỉ thị quan trọng, bao gồm Chỉ thị số 03/CT-NHNN vào ngày 24/3/2015 nhằm tăng cường tín dụng xanh và quản lý rủi ro môi trường, Quyết định số 1604/QĐ-NHNN ngày 07/8/2018 phê duyệt Đề án phát triển ngân hàng xanh, và gần đây là Thông tư số 17/2022/TT-NHNN ngày 23/12/2022, hướng dẫn quản lý rủi ro môi trường trong hoạt động cấp tín dụng, có hiệu lực từ 01/6/2023.
Biểu đồ 2.8: Dư nợ tín dụng xanh của hệ thống ngân hàng giai đoạn 2015-2022
Nguồn: Theo Thống kê Ngân hàng Nhà nước
Từ khi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành chỉ thị thúc đẩy phát triển tín dụng xanh vào năm 2015, tình hình tăng trưởng tín dụng xanh đã có những bước tiến rõ rệt Dư nợ tín dụng xanh tại các ngân hàng thương mại đã tăng từ hơn 50.000 tỷ đồng lên gần 45.000 tỷ đồng vào năm 2021, tương đương mức tăng gần 9 lần Trong giai đoạn 2017 - 2021, dư nợ cấp tín dụng xanh đạt mức tăng trưởng bình quân trên 25% mỗi năm, vượt xa tốc độ tăng trưởng tín dụng chung của nền kinh tế.
Tính đến năm 2023, tỷ trọng tín dụng xanh tại Việt Nam vẫn còn thấp, chỉ chiếm 4,32% tổng dư nợ toàn nền kinh tế Cuối năm 2022, dư nợ tín dụng cho các dự án xanh đạt gần 500,000 tỷ đồng, tương đương khoảng 4,2% tổng dư nợ Các lĩnh vực chính được ưu tiên bao gồm năng lượng tái tạo và năng lượng sạch, chiếm 47%, tiếp theo là nông nghiệp xanh với tỷ trọng trên 30%.
Với tốc độ tăng trưởng khả quan, nền kinh tế xanh tại Việt Nam có tiềm năng phát triển mạnh mẽ, giúp giảm thiểu rủi ro môi trường và tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại.
PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Mô hình nghiên cứu
Bài viết đánh giá sự tác động của các nhân tố chủ quan và khách quan đến RRTD trong hệ thống NHTM Việt Nam, dựa trên đặc thù kinh tế của đất nước và các nghiên cứu trước đây của Nabila Zribi và Younes Boujelbène (2011); Hang, H T T., Trinh, V K., và Vy, H N T Mô hình nghiên cứu được xây dựng nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về từng nhân tố ảnh hưởng đến RRTD.
(2018) Cụ thể mô hình nghiên cứu được xây dựng như sau:
LLR i,t = β 0 + β 1 ΔGDP i,t-1 + β 2 𝛥CO2 i,t + β 3 INF i,t + β 4 ROAA i,t + β 5 SIZE i,t
Trong đó, các hệ số: β0 : Hệ số chặn β1-7 : Hệ số hồi quy ài : Sai số ngẫu nhiờn của mụ hỡnh
Để đo lường mức độ rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả sử dụng tỷ lệ trích lập dự phòng năm t trên tổng dư nợ trong năm t, gọi là tỷ lệ trích lập dự phòng Tỷ lệ này phản ánh chất lượng tài sản của ngân hàng và các khoản trích lập dự phòng là đánh giá kế toán về nợ khó đòi có nguy cơ tổn thất trong hoạt động tín dụng Một LLR cao cho thấy ngân hàng đang đối mặt với rủi ro tài sản Theo Ahmet Büyükşalvarci (2011), dự phòng tổn thất cho vay là khoản dự phòng tính toán so với tổng số khoản cho vay, thể hiện số tiền đủ để bù đắp tổn thất ước tính trong danh mục cho vay Tỷ lệ dự phòng rủi ro cho vay trên tổng cho vay là chỉ số quan trọng thể hiện sức khỏe tài chính của ngân hàng.
Theo tác giả, tỷ lệ trích lập dự phòng thể hiện mức độ rủi ro tín dụng (RRTD) tốt hơn so với tỷ lệ nợ xấu, vì LLR bao quát tình hình nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5, không chỉ tập trung vào nợ xấu nhóm 3, 4, 5 Các quy định về trích lập và sử dụng dự phòng RRTD cho thấy đây là những ước tính kế toán cho tổn thất tiềm năng trong hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại Do đó, tác giả đã chọn tỷ lệ trích lập dự phòng làm biến phụ thuộc cho mô hình, và LLRi,t được sử dụng để đo lường RRTD trong các nghiên cứu của Altunbas và cộng sự.
(2007), Bitar và cộng sự (2018), và Lee và Hsieh (2013), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014)
Các biến độc lập được phân loại thành hai nhóm chính: (i) nhóm nhân tố chủ quan với các biến ROAA, SIZE, LG, EQA và (ii) nhóm nhân tố khách quan bao gồm các biến ΔGDP, INF, 𝛥CO2.
3.1.2.1 Biến thuộc nhóm nhân tố chủ quan
Khả năng sinh lời của ngân hàng được đo lường qua tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROAA), phản ánh lợi nhuận sau thuế so với tổng tài sản bình quân Golin (2001) xác định ROA là chỉ số quan trọng nhất trong việc đánh giá khả năng tạo lợi nhuận của ngân hàng Nghiên cứu của Hasna Chabi (2016) chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nợ xấu (RRTD) và ROAA ở 10 ngân hàng thương mại niêm yết tại Tunisia, cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tác động tiêu cực đến khả năng sinh lời Các nghiên cứu trước đó của Godlewski (2004) và Boudriga cùng cộng sự (2009) cũng đã xác nhận điều này Bên cạnh đó, nghiên cứu của Garciya-Marco và Robles sử dụng phương pháp ước lượng GMM trên 129 ngân hàng thương mại ở Tây Ban Nha để tiếp tục khám phá mối quan hệ này.
Fernandez (2008) đã tìm thấy bằng chứng thực nghiệm chứng minh rằng tỷ suất sinh lợi trên tài sản cao hơn sẽ tăng RRTD tại NHTM
H1: Lợi nhuận tăng khiến ngân hàng thương mại giảm rủi ro tín dụng.
Quy mô ngân hàng, được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản, là một yếu tố đặc trưng quan trọng trong ngành ngân hàng Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tiêu cực giữa quy mô ngân hàng và rủi ro tín dụng (RRTD), với lập luận rằng ngân hàng lớn hơn có khả năng đa dạng hóa nguồn lực tốt hơn, dẫn đến rủi ro thấp hơn Nhiều nghiên cứu, bao gồm nghiên cứu của Saunders và cộng sự, đã xác nhận rằng các ngân hàng có quy mô lớn thường duy trì các danh mục đầu tư đa dạng hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro.
(1990), Chen và cộng sự (1998), Cebenoyan và cộng sự (1999) và Megginson
Nghiên cứu năm 2005 chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro ngân hàng và quy mô ngân hàng, với lý do rằng các ngân hàng lớn hơn thường có kỹ năng quản lý rủi ro tốt hơn và khả năng đa dạng hóa cao hơn Tuy nhiên, trong nghiên cứu về các ngân hàng thương mại Việt Nam, Doan, H T và Hoang, H đã đưa ra những kết quả khác biệt.
T T (2016) cho rằng quy mô ngân hàng không có tác động tới rủi ro tín dụng, Nguyễn Thanh Nhã và Nguyễn Thanh Tường (2022) cũng có kết quả tương tự khi đo lường rủi ro tín dụng bằng cả 2 cách: tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro Trong nghiên cứu này tác giả vẫn kỳ vọng biến độc lập SIZE ngược chiều với biến phụ thuộc LLR.
H2: Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng.
Tăng trưởng tín dụng được đo lường qua sự gia tăng dư nợ năm t so với năm t-1 tại các ngân hàng thương mại Để tối đa hóa lợi ích ngắn hạn, các nhà quản lý thường mở rộng nhanh chóng hoạt động tín dụng, điều này có thể dẫn đến rủi ro tín dụng gia tăng tại ngân hàng Nghiên cứu của Festic và Repina (2009) đã phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc thù ngân hàng đến tỷ lệ nợ xấu ở nhiều quốc gia.
Phạm Bá Vũ 40 2023 vùng Baltic bằng cách sử dụng hồi quy dữ liệu bảng trong giai đoạn từ Q1
Từ năm 1998 đến quý 3 năm 2008, nghiên cứu cho thấy tăng trưởng tín dụng nhanh chóng có thể làm tăng rủi ro trong hoạt động tín dụng của ngân hàng Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác lại phát hiện mối quan hệ ngược giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng (Boudriga và cộng sự, 2009; Khemraj và Pasha, 2009; Swamy, 2012) Tại Việt Nam, nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) cho thấy rằng tăng trưởng tín dụng không có ý nghĩa thống kê trong việc tác động đến rủi ro tín dụng.
H3: Tăng trưởng tín dụng có mối tương quan thuận đối với rủi ro tín dụng
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (EQA i,t) được xác định bằng cách lấy vốn chủ sở hữu trong năm t chia cho tổng tài sản trong cùng năm Đây là một chỉ số quan trọng được nghiên cứu bởi Jordan Kjosevski và Mihail Petkovski, giúp đánh giá sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.
Nghiên cứu năm 2016 chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu có ảnh hưởng thống kê tiêu cực đến RRTD, điều này được xác nhận bởi nhiều tác giả như Berger và DeYoung (1997), Espinoza và Prasad (2010), Klein (2013), và Salas và Saurina (2002) Tuy nhiên, theo Fiordelisi, Marques-Ibanez và Molyneux (2011), mối quan hệ giữa RRTD và tỷ lệ vốn CSH vẫn còn mơ hồ Doan, H T và Hoang, H T T (2016) cũng đưa ra kết quả tương tự khi không tìm thấy sự liên quan có ý nghĩa thống kê giữa tỷ lệ vốn CSH và RRTD tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
H4: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có mối quan hệ ngược chiều đối với rủi ro tín dụng. 3.1.2.2 Biến thuộc nhóm nhân tố khách quan
Tăng trưởng GDP, được đo bằng ΔGDP i,t-1, là chỉ số quan trọng trong kinh tế vĩ mô và thường được sử dụng để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) tại ngân hàng thương mại (NHTM) Nghiên cứu của Fainstein và Novikov (2011) cho thấy rằng trong lĩnh vực ngân hàng ở các nước vùng Baltic, tăng trưởng GDP thực tế là yếu tố quyết định hàng đầu ảnh hưởng đến sự gia tăng RRTD, được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu.
Nghiên cứu của Vaskov và Debnikov (2012) chỉ ra rằng có mối tương quan ngược chiều giữa tăng trưởng GDP và NLP Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014) đã đo lường RRTD thông qua LLR và kết luận rằng tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến mức độ RRTD của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, mặc dù không có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, nhóm tác giả cũng khẳng định rằng tốc độ tăng trưởng GDP với độ trễ 1 năm (∆GDPi,t-1) có tác động mạnh mẽ đến RRTD ngân hàng.
N T (2018) trong một nghiên cứu rủi ro tín dụng tại 20 NHTM Việt Nam lại cho rằng nhân tố tăng trưởng GDP với độ trễ 1 năm không có sự tác động đáng kể tới RRTD tại hệ thống ngân hàng Trong nghiên cứu này tác giả đã quyết định lựa chọn tốc độ tăng trưởng GDP với độ trễ 1 năm làm biến độc lập để nghiên cứu sự tác động của nhân tố tăng trưởng kinh tế đối với RRTD tại NHTM Việt Nam.
H5: Tăng trưởng kinh tế với độ trễ 1 năm có tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng
Dữ liệu nghiên cứu
Để nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại (NHTM), tác giả đã thu thập dữ liệu từ 27 NHTM đáng tin cậy trong giai đoạn 2015-2022, bao gồm 7 NHTM nhà nước và 20 NHTM cổ phần Dữ liệu chủ quan được lấy từ báo cáo tài chính và được xử lý trên Excel để xây dựng các biến nghiên cứu phù hợp Ngoài ra, dữ liệu khách quan như GDP, lạm phát và khí thải CO2 được thu thập từ các nguồn như World Bank và Ngân hàng Nhà nước Với cấu trúc dữ liệu bảng ngắn và cân bằng, số lượng quan sát (27 NHTM) vượt trội hơn so với thời gian quan sát (8 năm), đảm bảo tính chính xác cho nghiên cứu.
Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Obs Mean Std Dev Min Max
Nguồn: Tác giả tự tính toán - STATA 14
Bảng 3.2 trình bày các giá trị thống kê quan trọng bao gồm số lượng quan sát (Obs), giá trị trung bình (Mean), độ lệch chuẩn (Std Dev.), giá trị nhỏ nhất (Min) và giá trị lớn nhất (Max) của các biến trong dữ liệu.
Kết quả từ bảng 3.2 cho ta thấy:
- Số quan sát của các biến là 216 với 27 ngân hàng được quan sát trong
Trong suốt 8 năm, biến phụ thuộc LLR có giá trị trung bình 1.32% và độ lệch chuẩn 0.43% Tỷ lệ trích lập dự phòng cao nhất ghi nhận là 3.12% tại VPBank vào năm 2022, trong khi tỷ lệ thấp nhất là 0.77% tại VietBank vào năm 2015.
Tỷ suất sinh lời trung bình của các ngân hàng trong nghiên cứu đạt 0.95% với độ lệch chuẩn 0.78% Ngân hàng có ROAA cao nhất là Techcombank với 3.58% vào năm 2021, trong khi ngân hàng có ROAA thấp nhất là VietBank với -0.76% vào năm 2015.
Quy mô ngân hàng có chỉ số trung bình đạt 12.18 và độ lệch chuẩn là 1.07 Ngân hàng BIDV ghi nhận quy mô lớn nhất với chỉ số 14.56 vào năm 2022, trong khi ngân hàng Kienlongbank có quy mô nhỏ nhất với chỉ số 10.14 vào năm 2015.
- Biến tăng trưởng tín dụng đạt lớn nhất là 152,59% (VietBank - 2015) và nhỏ nhất đạt -11.03% (EximBank - 2020) Giá trị trung bình của biến
LG là 20.07% với độ lệch chuẩn 13.87%
- Tỷ lệ vốn CSH trên tổng tài sản (EQA) cao nhất là 16.4% (VPBank -
2022), nhỏ nhất là 3.63% ( Techcombank - 2017), trung bình là 7.5% với độ lệch chuẩn 2.31%
Biến tỷ lệ lạm phát trung bình đạt 3.17% với độ lệch chuẩn 1.62%, trong khi tăng trưởng GDP trung bình trên 1 năm đạt 5.86% với độ lệch chuẩn 1.87% Đồng thời, biến tăng trưởng phát thải khí CO2 trung bình đạt 10.37% với độ lệch chuẩn 15.85%.
Phương pháp nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc LLR, đại diện cho RRTD tại ngân hàng thương mại, nhằm hiểu rõ cả chiều hướng và độ lớn của tác động thông qua mẫu thông tin được ghi nhận.
Phạm Bá Vũ (46, 2023) sử dụng phương pháp định lượng cho nghiên cứu của mình, với dữ liệu bảng được hình thành từ dữ liệu mặt cắt ngang và dữ liệu theo chuỗi thời gian Thông tin về các biến đã được thu thập đầy đủ trong giai đoạn 2015 và được xử lý trên phần mềm Excel.
Năm 2022, tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy Pooled OLS để nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu bảng, phù hợp với một số nghiên cứu trước đây Mô hình OLS giả định rằng các hệ số không thay đổi giữa các đối tượng và theo thời gian, thường được gọi là mô hình có hệ số cố định Mặc dù OLS có những ưu điểm, nhưng cũng gặp hạn chế do đặc tính của dữ liệu nghiên cứu Ngoài Pooled OLS, hai mô hình phổ biến khác là FEM (mô hình hiệu ứng cố định) và REM (mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên) Mô hình FEM cho rằng các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là cố định và khác nhau giữa các quan sát, trong khi REM cho rằng các yếu tố này không cố định và độc lập Việc lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp là rất quan trọng để xác định tác động chính xác giữa các biến Tác giả đã sử dụng các kiểm định F test và Hausman để xác định mô hình tối ưu, đồng thời lưu ý đến các khuyết tật như phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan có thể xảy ra trong quá trình phân tích.
Phạm Bá Vũ 47 2023 trong trường hợp này tác giả sẽ sử dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS để khắc phục.
Bảng 3.3: Ma trận hệ số tương quan
LLR ROAA SIZE LG EQA INF 𝛥𝐺𝐷𝑃 𝑡−1 𝛥𝐶𝑂2 𝑡
Nguồn: Tác giả tự tính toán - STATA 14
Trước khi tiến hành hồi quy dữ liệu bảng, tác giả đã kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc LLR và các biến độc lập Kết quả từ bảng 3.3 cho thấy hệ số tương quan giữa LLR với các biến INF, 𝛥𝐺𝐷𝑃 𝑡−1, và LG đều âm, chỉ ra mối tương quan nghịch giữa các cặp biến (LLR, INF); (LLR, 𝛥𝐺𝐷𝑃 𝑡−1) và (LLR, LG) Ngược lại, hệ số tương quan giữa LLR và các biến độc lập còn lại mang giá trị dương, cho thấy sự tương quan thuận chiều Mối tương quan cùng chiều chặt chẽ nhất là giữa tỷ lệ trích lập dự phòng (LRR) và quy mô ngân hàng (SIZE) với hệ số tương quan đạt 0.5402.
Ngoài việc kiểm tra mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, ma trận hệ số tương quan còn thể hiện sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau, giúp đánh giá sự khác biệt giữa chúng Theo nghiên cứu của Carsten F Dormann và các cộng sự (2013), nếu trị tuyệt đối của hệ số tương quan lớn hơn 0.7, thì khả năng xảy ra mối tương quan mạnh giữa các biến độc lập là cao.
Phạm Bá Vũ (2023) cho thấy rằng khả năng xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là tương đối cao, với hệ số tương quan lớn nhất giữa ROAA và SIZE đạt 0.4202, thấp hơn 0.7, cho thấy nguy cơ đa cộng tuyến là thấp Để xác nhận điều này, tác giả đã thực hiện mô hình hồi quy Pooled OLS và kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF, nhằm phát hiện và loại bỏ các biến nếu cần thiết để tránh hiện tượng đa cộng tuyến.
Phần mềm tác giả lựa chọn để hỗ trợ thực hiện tất cả các mô hình hồi quy và kiểm định là STATA phiên bản 14.
Kết quả nghiên cứu
3.4.1 Kết quả mô hình hồi quy
Bảng 3.4: Kết quả hồi quy của các mô hình
Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3)
Tên biến LLR LLR LLR
-0.0174*** (-3.04) Note: *,**,*** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tác giả tự tính toán – STATA 14
Qua bảng 3.4 ta thấy các nhóm nhân tố giải thích cho biến phụ thuộc LLR.
Về các biến thuộc nhóm nhân tố khách quan :
Tăng trưởng kinh tế (GDP) với độ trễ 1 năm có ý nghĩa thống kê cao (p_value < 1%) và ảnh hưởng ngược chiều đến tỷ lệ trích lập dự phòng LLR trong cả 3 mô hình Kết quả này chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế với độ trễ 1 năm có tác động ngược lại đối với rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại (NHTM).
Cả chỉ số INF và CO2 không có ý nghĩa thống kê đối với LLR tại các ngân hàng thương mại, do đó, kết quả từ ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM không đủ để đánh giá tác động của lạm phát và biến đổi khí hậu lên rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2015-2022.
Về các biến thuộc nhóm nhân tố chủ quan:
Các biến được lựa chọn trong nhóm nhân tố chủ quan đều có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, thể hiện rõ qua cả ba mô hình nghiên cứu Tuy nhiên, biến LG - Tăng trưởng tín dụng không cho thấy ý nghĩa thống kê trong phân tích này.
Biến ROAA có hệ số hồi quy lần lượt là -0.122, -0.190 và -0.149 trong ba mô hình POLS, FEM và REM, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất lợi nhuận và RRTD tại các ngân hàng thương mại Ngược lại, biến SIZE có hệ số tương quan dương trong cả ba mô hình, chứng tỏ sự tương quan cùng chiều giữa quy mô ngân hàng và RRTD Cả hai biến đều đạt ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% trong tất cả các mô
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LG) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQA) đều ảnh hưởng đến lợi nhuận ròng (LRR), nhưng chỉ EQA có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi LG không có ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình phân tích.
Phạm Bá Vũ 50 2023 đồng nghĩa rằng NHTM càng tăng tỷ lệ vốn chủ sở trên tài sản càng dẫn theo việc gia tăng rủi ro về tín dụng
Cả ba phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM và REM đều cho thấy kết quả tương đồng về hướng tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Sự khác biệt chính nằm ở hệ số hồi quy của các biến độc lập giữa các mô hình khác nhau.
3.4.1.2 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Để loại bỏ nghi ngờ hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập có thể gây sự suy diễn thống kê không vững tại kết quả hồi quy dữ liệu bảng, sau khi thực hiện mô hình hồi quy, tác giả sử dụng lệnh VIF trong STATA để kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập Với những đề tài thuộc kinh tế, xã hội mức chỉ số vif để đánh giá không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là nhỏ hơn 2.
Bảng 3.5: Kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Tác giả tự tính toán - STATA 14
Kết quả từ bảng 3.5 cho thấy hệ số VIF trung bình là 1.35, trong khi biến ROAA có hệ số cao nhất là 1.71, vẫn dưới ngưỡng 2 Điều này cho phép khẳng định rằng kết quả kiểm định là đáng tin cậy.
Phạm Bá Vũ 51 2023 mô hình hồi quy của bài nghiên cứu không bị ảnh hưởng bởi đa cộng tuyến giữa các biến.
3.4.2 Lựa chọn mô hình phù hợp
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định F-test
Để xác định mô hình phù hợp hơn giữa Pooled OLS và FEM, chúng ta dựa vào kết quả kiểm định F-test Kết quả từ Bảng 3.6 cho thấy giá trị Prob > F = 0.0000, nhỏ hơn 5%, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Điều này chứng tỏ rằng mô hình FEM là lựa chọn tối ưu hơn cho bộ dữ liệu đang nghiên cứu.
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Tác giả tự tính toán - STATA 14
Sau khi loại bỏ mô hình kém hiệu quả, tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mô hình FEM và REM Kết quả cho thấy Prob>chi2 = 0.9816, lớn hơn 5%, từ đó kết luận rằng mô hình REM là tối ưu nhất để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD tại ngân hàng thương mại.
3.4.3 Kiểm định các khuyết tật mô hình
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định các khuyết tật mô hình
Tên Kiểm định Diễn giải Kết quả
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi chibar2 (01) = 46.00 Prob > chibar2 = 0.0000
Phạm Bá Vũ 52 2023 for random effects
Wooldrige test for autocorrelation in panel data
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Tác giả tự tính toán - STATA 14
Sau khi kiểm định khuyết tật, cả hai kiểm định đều cho giá trị Prob 0.0000 < 5%, cho thấy mô hình REM gặp hai khuyết tật: phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất Phương sai sai số thay đổi xảy ra khi các giá trị phần dư có phân phối không đồng nhất và phương sai không giống nhau Hậu quả của hai khuyết tật này có thể dẫn đến việc không đảm bảo tính không chệch và nhất quán của các ước lượng OLS theo Gujarati (2011) Để khắc phục, tác giả đã áp dụng phương pháp hiệu chỉnh mô hình GLS (FGLS).
3.4.4 Kết quả mô hình hồi quy sau khi khắc phục khuyết tật
Bảng 3.9: Kết quả hồi quy bao gồm hiệu chỉnh mô hình GLS
Pooled OLS FEM REM FGLS
Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3) Mô hình (4)
Biến LLR LLR LLR LLR
Note: *,**,*** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%
Nguồn: Tác giả tự tính toán – STATA 14
Mô hình FGLS được xây dựng sau khi kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình Như thể hiện trong bảng 3.9, biến LG và CO2 vẫn không có ý nghĩa thống kê, trong khi biến INF đã đạt mức ý nghĩa thống kê 10% và có mối quan hệ cùng chiều với LLR Ngoài sự thay đổi hệ số hồi quy giữa các biến và mức ý nghĩa của biến INF, mô hình FGLS không có thay đổi đáng kể nào khác.
Bảng 3.10: Kết quả tóm tắt mô hình nghiên cứu
Nội dung Dấu kỳ vọng
H1 Lợi nhuận tăng khiến ngân hàng thương mại giảm rủi ro tín dụng - -
H2 Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng - +
Tăng trưởng tín dụng có mối tương quan thuận đối với rủi ro tín dụng
+ Không có ý nghĩa thống kê
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có mối quan hệ ngược chiều đối với rủi ro tín dụng
Tăng trưởng kinh tế với độ trễ 1 năm có tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng
H6 Tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ đồng biến với rủi ro tín dụng + +
H7 Biến đổi khí hậu có mối quan hệ đồng biến với rủi ro tín dụng + Không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Thảo luận nghiên cứu
Nghiên cứu đã lược khảo tài liệu và áp dụng các mô hình hồi quy để phân tích tác động của các yếu tố chủ quan và khách quan đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) dựa trên dữ liệu từ 27 NHTM trong giai đoạn 2015-2022 Kết quả cho thấy, yếu tố lợi nhuận, được đại diện bởi chỉ số ROAA, có mối tương quan nghịch với biến LLR, chỉ ra rằng sự gia tăng lợi nhuận của ngân hàng có thể giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng Phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Hasna Chabi (2016), Godlewski (2004), và Boudriga cùng cộng sự (2009), khẳng định rằng việc ngân hàng thực hiện tốt vai trò tạo lợi nhuận và sử dụng tài sản hiệu quả sẽ góp phần giảm thiểu nợ xấu và trích lập dự phòng.
Phạm Bá Vũ 55 2023 cho rằng việc giảm dự phòng sẽ đi kèm với việc ngân hàng nâng cao khả năng giám sát và sàng lọc, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Biến SIZE có mối quan hệ đồng biến với LLR ở mức ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy khi quy mô ngân hàng tăng 1% với các biến khác không đổi, LLR sẽ tăng 0.00263% Điều này trái ngược với kỳ vọng trong giả thuyết H2 của nghiên cứu Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại lớn có khả năng chiếm lĩnh thị phần và tận dụng ưu thế của mình để mở rộng đối tượng khách hàng và khoản vay, dẫn đến sự đa dạng trong khẩu vị rủi ro so với các ngân hàng nhỏ Hệ quả là, điều này có thể làm tăng nguy cơ các khoản nợ cần phải trích lập dự phòng theo Thông tư số 11/2021/TT-NHNN, phản ánh những rủi ro tín dụng mà các ngân hàng thương mại lớn có thể gặp phải.
Nhân tố tăng trưởng tín dụng được xác định là yếu tố chủ quan, nhưng nghiên cứu cho thấy biến LG không ảnh hưởng đến tỷ lệ trích lập dự phòng của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam Kết quả này không phù hợp với kỳ vọng H3 đã đề ra Do đó, có thể kết luận rằng tăng trưởng tín dụng không liên quan đến rủi ro tín dụng tại NHTM, điều này tương đồng với kết luận của Hang, H T T và Trinh.
V K., và Vy, H N T (2018), Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014).
Biến EQA có tác động tích cực đến biến LLR với mức ý nghĩa 1%, cho thấy rằng khi các biến khác không thay đổi, việc tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng thương mại thêm 1% sẽ dẫn đến tỷ lệ trích lập dự phòng tăng 0.0488% Mặc dù kết quả này không hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng của tác giả về giả thuyết H4, nhưng nó vẫn tương đồng với các nghiên cứu trước đây như của Pettway (1976) và Ayaydin cùng Karakaya (2014) Mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ vốn chủ sở hữu và rủi ro tín dụng càng củng cố thêm cho nhận định này.
“lý thuyết về quản lý” được đề cập ở mục 1.3.2.3 của bài nghiên cứu này
Trong nhóm nhân tố khách quan, tăng trưởng kinh tế với độ trễ 1 năm cho thấy mối tương quan ngược chiều với tỷ lệ trích lập dự phòng (LLR), với mức ý nghĩa cao (p_value < 1%) Cụ thể, khi tỷ lệ 𝛥𝐺𝐷𝑃 𝑡−1 tăng 1%, tỷ lệ LLR giảm 0.0516% khi các biến khác không đổi Kết quả này phù hợp với giả thuyết H5 của tác giả, cho thấy tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng, được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014).
Trong các mùa tăng trưởng kinh tế, niềm tin của người tiêu dùng thường cao, dẫn đến nhu cầu hàng hóa gia tăng Điều này cho phép các công ty và cá nhân mở rộng kinh doanh, gia tăng thu nhập, và từ đó, khả năng trả nợ đúng hạn cũng được cải thiện.
Biến INF sau khi hiệu chỉnh mô hình FGLS có tác động tích cực đến biến LLR với mức ý nghĩa 10%, cho thấy rằng khi tỷ lệ lạm phát tăng 1%, tỷ lệ trích lập dự phòng cũng tăng 0.0111% Sự gia tăng lạm phát có thể làm giảm thu nhập thực tế của khách hàng, dẫn đến khó khăn trong khả năng trả nợ Để bảo vệ lợi nhuận, các ngân hàng thương mại tại Việt Nam có xu hướng tăng lãi suất cho vay, điều này càng gây thêm áp lực lên khách hàng Trong bối cảnh lạm phát cao, Chính phủ thường áp dụng các chính sách tài khóa và tiền tệ thắt chặt nhằm ổn định kinh tế vĩ mô, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu gia tăng Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Vaskov và Debnikov (2012), cũng như Lê Hoàng Vinh và Bùi Kim Dung.
Lê Anh Nhàn (2019), Doan, H T., và Hoang, H T T (2016) đã ủng hộ giả thuyết H6, cho thấy rằng biến INF là một biến linh hoạt với các kết luận khác nhau từ các nghiên cứu trước đó Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi các yếu tố như nền kinh tế, thời điểm nghiên cứu và chu kỳ kinh tế của dữ liệu được sử dụng.
Biến ΔCO2 không cho thấy mối quan hệ với biến phụ thuộc LLR, trái với kỳ vọng của tác giả rằng nó sẽ có sự tương quan tích cực với LLR Tác động của biến đổi khí hậu là vấn đề dài hạn, ảnh hưởng gián tiếp đến nền kinh tế qua nhiều khía cạnh, đặc biệt là thông qua rủi ro vật chất, như thiệt hại tài sản do thiên tai Để phân tích mối quan hệ giữa biến đổi khí hậu và rủi ro tín dụng, cần lựa chọn phương pháp đo lường phù hợp và quan sát trong khoảng thời gian dài hơn Điều này giải thích cho việc không đạt được kết quả như mong đợi trong nghiên cứu này, vì biến đổi khí hậu là yếu tố dài hạn, ảnh hưởng đến sự phát triển bền vững của nền kinh tế và rủi ro tín dụng.
Phạm Bá Vũ 57 2023 nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến lĩnh vực tài chính ngân hàng tại Việt Nam Tác giả hy vọng nghiên cứu này sẽ là nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo, giúp hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa biến đổi khí hậu và ngành tài chính.
KIẾN NGHỊ NHẰM GIẢM THIỂU RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Định hướng phát triển tín dụng trong ngành ngân hàng
Ngành ngân hàng đang trải qua sự chuyển đổi mạnh mẽ sang dịch vụ và quy trình kỹ thuật số, với định hướng phát triển tín dụng tập trung vào việc nâng cao trải nghiệm khách hàng Sự phát triển này được thúc đẩy bởi các ứng dụng di động, trang web tài chính và những công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain.
Ngân hàng đang đẩy mạnh tín dụng cá nhân hóa nhằm đáp ứng nhu cầu và mong muốn riêng của khách hàng Họ cung cấp các sản phẩm tài chính đa dạng và linh hoạt, bao gồm vay tiêu dùng, tài trợ mua nhà và vay kinh doanh Đồng thời, ngân hàng cũng tạo ra các gói tài chính tùy chỉnh dựa trên phân tích dữ liệu khách hàng.
Ngành ngân hàng đang ngày càng chú trọng đến tín dụng bền vững và xanh, nhằm hỗ trợ các hoạt động kinh doanh và cá nhân có tác động tích cực đến môi trường và xã hội Định hướng phát triển tín dụng sẽ tập trung vào việc đánh giá và xác minh các dự án tài chính có tác động xã hội và môi trường tích cực, đồng thời khuyến khích phát triển và sử dụng các sản phẩm tài chính xanh.
Tín dụng dựa trên dữ liệu giúp ngân hàng sử dụng thông tin khách hàng và dữ liệu tài chính để cải thiện quy trình đánh giá rủi ro tín dụng Để xác định khả năng trả nợ của khách hàng, ngân hàng cần phát triển các công cụ phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy, nhằm đưa ra quyết định tín dụng chính xác và nhanh chóng.
Ngành ngân hàng sẽ tăng cường hợp tác với các đối tác như fintech, công ty công nghệ, quỹ đầu tư và công ty tài chính nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động và mở rộng dịch vụ.