Để củng cố cho những giả thuyết của mình, Louzis và cộng sự 2012 sử dụng nhiều giả thuyết “Bad Management”, “Skimping”,… để có thể miêu tả chính xác kì vọng của tác giả về tác động của c
Tính cấp thiết của đề tài
Tín dụng ngân hàng là nguồn lợi nhuận chủ yếu cho các ngân hàng thương mại Việt Nam, đồng thời đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Nó giúp giải quyết mâu thuẫn giữa người vay và người cho vay, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng cá nhân và doanh nghiệp thông qua nhiều hình thức và loại hình tín dụng khác nhau.
Ngân hàng thương mại (NHTM) phải đối mặt với rủi ro tín dụng, điều này có thể dẫn đến những tác động tiêu cực đối với hoạt động của họ Bài nghiên cứu này nhằm xác định và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng, từ đó đề xuất giải pháp giúp các NHTM Việt Nam quản lý rủi ro một cách hiệu quả nhất.
Tổng quan nghiên cứu tóm tắt
Rủi ro tín dụng là một thách thức quan trọng mà các ngân hàng phải đối mặt, đồng thời là chủ đề nghiên cứu nổi bật tại Việt Nam và toàn cầu Nhiều tác giả đã phân tích rủi ro tín dụng từ nhiều khía cạnh khác nhau, xem xét các yếu tố tác động đa dạng đến vấn đề này.
Các tác giả đã kết hợp phân tích định lượng và định tính để nghiên cứu tác động của các nhân tố vĩ mô và vi mô đối với rủi ro tín dụng Nhóm nhân tố vĩ mô bao gồm các yếu tố như tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát, với các nghiên cứu của Nkusu (2011), Louzis và cộng sự (2012), Ghosh (2015), Naili và Lahrichi (2022) cho thấy mức độ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều và lạm phát có mối quan hệ thuận chiều với rủi ro tín dụng Đối với nhóm nhân tố vi mô, Louzis và cộng sự (2012) đã đề xuất các biến như quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời và mức độ vốn hóa, đồng thời sử dụng các giả thuyết như “Bad Management” và “Skimping” để giải thích tác động của chúng Các nghiên cứu tiếp theo của Ghosh (2015) và Naili và Lahrichi (2022) đã củng cố những giả thuyết này Huỳnh Thúy Vi (2020) và Lê Thanh Tâm cùng cộng sự (2021) đã đề xuất tác động của đòn bẩy tài chính tới rủi ro tín dụng, nhưng với hai quan điểm trái ngược: Huỳnh Thúy Vi cho rằng đòn bẩy tài chính có tác động thuận chiều, trong khi Lê Thanh Tâm và cộng sự lại cho rằng nó không có tác động đáng kể.
Các nhân tố khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu tác động đến rủi ro tín dụng, với việc ngân hàng cần thực hiện phân tích và kiểm soát tín dụng chặt chẽ để giảm thiểu rủi ro này Nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2021) chỉ ra rằng các yếu tố như độ tuổi, số người phụ thuộc, thời gian làm việc và mức lương cá nhân có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, trong khi số tiền cho vay được xem là biến độc lập Kết quả nghiên cứu phân loại khách hàng thành hai nhóm: khả năng thanh toán và không khả năng thanh toán Tương tự, Lê Trung Hiếu và Ngộ Thị Phương Dung (2021) cũng xác định các yếu tố nhân khẩu học và xã hội học ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, bao gồm trình độ học vấn, nghề nghiệp, khả năng tài chính, quy mô sản xuất kinh doanh và mục đích sử dụng vốn của khách hàng.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, đồng thời đề xuất giải pháp giúp NHTM xây dựng chiến lược và chính sách hiệu quả để kiểm soát rủi ro tín dụng trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19 hiện nay.
Bài nghiên cứu này hệ thống hóa các cơ sở lý luận về tín dụng và rủi ro tín dụng, đồng thời kế thừa và phát triển các kết quả thực nghiệm từ những công trình trước đó để nghiên cứu rủi ro tín dụng tại thị trường Việt Nam Nghiên cứu thiết lập mô hình định lượng dựa trên số liệu công khai, từ đó phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại Việt Nam Cuối cùng, dựa trên kết quả phân tích, bài viết đưa ra các kết luận cụ thể và kiến nghị nhằm hoàn thiện và cải thiện công tác quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Từ những mục tiêu đã đề ra, bài nghiên cứu đưa ra những câu hỏi sau cần làm rõ:
- Thực trạng tín dụng và rủi ro tín dụng tại Việt Nam như thế nào?
- Các nhân tố có tác động như thế nào tới rủi ro tín dụng?
- Giải pháp để có thể khắc phục và cải thiện rủi ro tín dụng qua các nhân tố đã được nghiên cứu là gì?
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này kết hợp phương pháp phân tích định lượng và định tính nhằm làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng.
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính để phân tích thực trạng rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương Mại Việt Nam, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình này Tác giả tập trung vào việc đánh giá tăng trưởng tín dụng, cơ cấu tín dụng và tỷ lệ nợ xấu, từ đó phản ánh mức độ rủi ro tín dụng tại các NHTM Qua phân tích này, bài viết đưa ra những nhận định sâu sắc về thực trạng rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
Bài nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng thông qua mô hình hồi quy OLS, kết hợp với mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) nhằm xác định mô hình tối ưu nhất Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng các phương pháp ước lượng kiểm định để đánh giá các yếu tố khuyết tật của mô hình, từ đó đề xuất các giải pháp khắc phục nhằm thu thập kết quả một cách hiệu quả nhất.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG
Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng
1.1.1 Khái niệm tín dụng và rủi ro tín dụng
Tín dụng là mối quan hệ kinh tế trong đó giá trị (dưới dạng tiền tệ hoặc hàng hóa) được chuyển nhượng tạm thời từ người sở hữu sang người sử dụng, với cam kết thu hồi một lượng giá trị lớn hơn sau một khoảng thời gian nhất định.
Tín dụng ngân hàng là giao dịch tài chính giữa ngân hàng và bên vay, bao gồm cá nhân, doanh nghiệp và các chủ thể khác Trong giao dịch này, ngân hàng chuyển giao tài sản như tiền hoặc hàng hóa cho bên vay sử dụng trong một khoảng thời gian nhất định Bên vay có trách nhiệm hoàn trả vốn gốc và lãi suất cho ngân hàng theo thỏa thuận đã ký kết.
Theo Luật các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12, cấp tín dụng là thỏa thuận cho phép tổ chức hoặc cá nhân sử dụng một khoản tiền, với nguyên tắc hoàn trả, thông qua các hình thức như cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ tín dụng khác.
1.1.1.2 Khái niệm rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực tài chính, được hiểu là sự biến động giá trị của các công cụ nợ và phái sinh do thay đổi chất lượng tín dụng của bên vay Theo James Chen (2020), rủi ro trong tài chính xảy ra khi lợi nhuận thực tế từ đầu tư khác biệt so với kỳ vọng, dẫn đến khả năng mất mát một phần hoặc toàn bộ khoản đầu tư Rủi ro cũng có thể được định nghĩa là sự không chắc chắn về độ chênh lệch giữa thu nhập thực tế và dự kiến, gây ra những hệ lụy tiêu cực cho các cá nhân và tổ chức.
Rủi ro tín dụng, theo Ken Brown và Peter Moles (2014), được định nghĩa là khả năng mà một bên trong hợp đồng không thực hiện hoặc không đáp ứng được các nghĩa vụ theo các điều khoản đã thỏa thuận.
Rủi ro tín dụng, theo Ths Nguyễn Thị Kim Nhung và cộng sự (2017), là nguy cơ phát sinh khi khách hàng không tuân thủ các điều khoản hợp đồng tín dụng, biểu hiện qua việc chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ, hoặc nghiêm trọng hơn là không thanh toán cả gốc lẫn lãi Điều này dẫn đến tổn thất tài chính cho ngân hàng thương mại và gây khó khăn trong hoạt động kinh doanh của họ.
Theo Khoản 24 Điều 2 Thông tư 41/2016/TT-NHNN giải thích:
Rủi ro tín dụng xảy ra khi khách hàng không thực hiện hoặc không đủ khả năng thực hiện nghĩa vụ theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng, hoặc ngân hàng nước ngoài.
Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro chính mà ngân hàng thương mại phải đối mặt, phát sinh từ việc bên đi vay không tuân thủ các điều khoản trong hợp đồng tín dụng Điều này có thể dẫn đến tổn thất tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng Khi khách hàng chậm trả hoặc không trả đủ, ngân hàng sẽ gặp phải tình trạng đình trệ tài chính Trong trường hợp nghiêm trọng nhất, việc khách hàng không thanh toán cả gốc lẫn lãi có thể gây ra tổn thất lớn, ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng hoạt động của ngân hàng.
1.1.2 Hậu quả của rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng gây ra những hệ quả tiêu cực cho ngân hàng và nền kinh tế Đối với ngân hàng, rủi ro này làm giảm lợi nhuận do không thu hồi được nợ, dẫn đến việc phải trích lập dự phòng cho khoản phải thu khó đòi và thực hiện các biện pháp hồi phục vốn Đồng thời, ngân hàng vẫn phải thực hiện nghĩa vụ thanh toán cho khách hàng, khiến khả năng thanh toán bị suy yếu Khi khả năng chi trả giảm, nợ xấu tăng cao, khách hàng lo lắng về tiền gửi và có thể rút tiền, làm giảm độ tin cậy của ngân hàng Nếu tình trạng tổn thất nặng nề không được giải quyết kịp thời, ngân hàng có thể đối mặt với nguy cơ phá sản Đối với nền kinh tế, rủi ro tín dụng của ngân hàng làm đình trệ khả năng cấp vốn cho doanh nghiệp, dẫn đến suy thoái kinh tế và có thể gây ra khủng hoảng tài chính trong nước.
Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
1.2.1 Các nhân tố vĩ mô
1.2.1.1 Mức độ tăng trưởng kinh tế Đối với mức độ tăng trưởng kinh tế, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự tương quan ngược chiều của nhân tố với rủi ro tín dụng Cụ thể, Louzis và cộng sự (2012) cho rằng, các khách hàng cá nhân cũng như những khách hàng doanh nghiệp trong thời kì phát triển kinh tế sẽ đáp ứng được khả năng chi trả, thanh toán cho các khoản vay của mình Ngược lại, trong thời kì suy thoái, những khách hàng có thể gặp những vấn đề khó khăn lớn trong việc đáp ứng tài chính của mình, đặc biệt, các doanh nghiệp có thể bị phá sản, các tài sản thế chấp của khách hàng có thể bị giảm giá trị và dẫn đến nợ xấu Tương tự, cũng đã có những bài nghiên cứu đồng quan điểm rằng mức động tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro tín dụng (Nkusu, 2011; Jabbouri và Naili, 2019) Alhassan và cộng sự (2013) đưa ra nhận định, khi GDP tăng trưởng sẽ dẫn đến tăng trưởng trong thu nhập Theo đó, nhu cầu trong nền kinh tế sẽ gia tăng và các doanh nghiệp có thể gia tăng doanh thu bán hàng dẫn đến khả năng thanh toán các khoản nợ được cải thiện hơn Qua những quan điểm trên, tác giả đưa ra giả thuyết rằng mức động tăng trưởng kinh tế có tác động nghịch đảo so với rủi ro tín dụng
Lạm phát có mối quan hệ phức tạp với rủi ro tín dụng, với cả tương quan thuận chiều và ngược chiều Khi lạm phát gia tăng, khả năng thanh toán các khoản vay của khách hàng bị suy yếu (Nkusu, 2011; Amuakwa-Mensah và cộng sự, 2017) Điều này dẫn đến việc các tổ chức tín dụng phải điều chỉnh lãi suất cho vay nhằm duy trì lợi nhuận (Nkusu, 2011; Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng).
Lạm phát có thể ảnh hưởng tích cực đến rủi ro tín dụng, dẫn đến khó khăn cho người đi vay (2018).
Có quan điểm cho rằng lạm phát và rủi ro tín dụng không luôn có mối quan hệ thuận chiều Cụ thể, sự gia tăng lạm phát có thể làm giảm giá trị của các khoản nợ còn tồn đọng, từ đó có thể giảm rủi ro tín dụng của tổ chức tín dụng (Nkusu, 2011; Alhassan và cộng sự, 2013; Lê Thanh Tâm và cộng sự, 2021) Do đó, có những giả thuyết cho rằng lạm phát có thể ảnh hưởng ngược chiều hoặc có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng.
Tỷ lệ thất nghiệp có mối liên hệ trực tiếp với rủi ro tín dụng, khi thu nhập từ lương của khách hàng cá nhân bị ảnh hưởng bởi tình trạng việc làm Sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng, dẫn đến rủi ro tín dụng gia tăng cho ngân hàng Theo Ghosh (2015), khách hàng có thu nhập thấp có thể gây ra nợ xấu khi họ đối mặt với nguy cơ thất nghiệp Ngân hàng có thể áp dụng lãi suất cao hơn đối với những khách hàng có mức độ rủi ro cao Nghiên cứu của Naili và Lahrichi (2022) cũng chỉ ra rằng tình trạng việc làm không ổn định của người vay sẽ làm tăng khả năng không thanh toán khoản vay, từ đó gia tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
1.2.1.4 Khủng hoảng kinh tế do đại dịch COVID - 19
Đại dịch COVID-19 đã tạo ra tác động tiêu cực đối với rủi ro tín dụng, do nền kinh tế rơi vào khủng hoảng Các doanh nghiệp buộc phải đóng cửa theo quyết định "cách ly xã hội", dẫn đến việc cắt giảm nhân sự để duy trì hoạt động Khả năng hoạt động bị đình trệ khiến doanh nghiệp khó khăn trong việc đáp ứng nghĩa vụ thanh toán Đồng thời, khách hàng cá nhân cũng gặp khó khăn do mất thu nhập, làm suy yếu khả năng thanh toán khoản vay Tất cả những yếu tố này đã gia tăng rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại Việt Nam trong bối cảnh đại dịch.
19 Nguyễn Đức Trung và Lê Thị Thanh Huyền (2021) sử dụng phương pháp nghiên cứu tình huống để đánh giá tác động của COVID – 19 tới rủi ro tín dụng của ngân hàng Kết quả cho thấy tác động thuận chiều khi trong bối cảnh khủng hoảng, các ngân hàng có sự suy yếu trong khả năng hoạt động của mình và rủi ro tín dụng được gia tăng Tuy nhiên, nghiên cứu của nhóm tác giả chỉ dừng lại ở 3 NHTM Việt Nam nên khả năng đại diện cho toàn bộ ngành ngân hàng tại thời điểm khủng hoảng là thấp
1.2.2 Các nhân tố vi mô
Quy mô ngân hàng có mối tương quan ngược chiều với rủi ro tín dụng, như được chỉ ra bởi Alhassan và cộng sự (2013), Abid và cộng sự (2014), cũng như Naili và Lahrichi (2022) Các tác giả đều đồng thuận rằng ngân hàng lớn có khả năng quản lý khoản vay tốt hơn nhờ vào việc thực hiện đánh giá và phân tích chi tiết về khách hàng Nhờ đó, ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro tín dụng khi cho vay cho những khách hàng có khả năng nợ xấu cao Do đó, quy mô ngân hàng ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro tín dụng.
Có quan điểm trái chiều cho rằng quy mô ngân hàng có mối quan hệ thuận chiều với rủi ro tín dụng, được Louzis và cộng sự (2012) hỗ trợ qua giả thuyết “Too big to fail” Theo nghiên cứu của họ, các ngân hàng lớn có xu hướng chấp nhận nhiều rủi ro hơn so với ngân hàng nhỏ Haq và Heaney (2012) đã kiểm chứng giả thuyết này và kết quả cho thấy sự đồng thuận với quan điểm “Too big to fail” Do đó, có thể khẳng định rằng quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng cả tích cực lẫn tiêu cực đến rủi ro tín dụng.
1.2.2.2 Khả năng sinh lời của ngân hàng
Khả năng sinh lời của ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng, theo giả thuyết “Bad Management” của Louzis và cộng sự (2012) Giả thuyết này chỉ ra rằng quản lý chi phí kém dẫn đến khả năng sinh lời giảm và gia tăng nợ xấu Ngoài việc quản lý chi phí, việc đánh giá tín dụng khách hàng và tài sản thế chấp cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Louzis và cộng sự (2012) tiếp tục đề xuất giả thuyết “Bad Management II”, nhấn mạnh mối quan hệ ngược chiều giữa khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng Nghiên cứu của PGS TS Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021) từ 35 ngân hàng giai đoạn 2012 – 2020 cho thấy ROA thấp tương ứng với khả năng sinh lời kém, do quản lý và đánh giá tín dụng không hiệu quả Ngược lại, ngân hàng có chiến lược tốt sẽ có khả năng sinh lời cao hơn và giảm rủi ro tín dụng Tóm lại, khả năng sinh lời của ngân hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro tín dụng.
1.2.2.3 Đòn bẩy tài chính Đòn bẩy tài chính được đánh giá là nhân tố tác động cả thuận chiều và ngược chiều với rủi ro tín dụng Đòn bẩy tài chính được sử dụng như một công cụ đo lường cơ cấu vốn (Lê Thị Tuấn Nghĩa và Phạm Mạnh Hùng, 2016) Việc sử dụng đòn bẩy tài chính theo chiều hướng cao, ngân hàng sẽ đưa ra những yêu cầu khắt khe hơn về phương án sử dụng vốn, nói cách khác, ngân hàng sẽ thận trọng hơn trong quá trình cho vay của mình (Lê Thanh Tâm và cộng sự, 2021) Tuy nhiên, Huỳnh Thúy Vi (2020) cho rằng, việc sử dụng đòn bẩy tài chính nhiều sẽ có thể gây ra rủi ro tín dụng cho ngân hàng Thật vậy, việc gia tăng việc sử dụng đòn bẩy tài chính, có thể dẫn đến cơ cấu vốn vay nhiều hơn so với vốn chủ sở hữu và có thể trở thành khả năng tiềm ẩn dẫn đến rủi ro tín dụng.
Tổng quan nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
1.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Mwanza Nkusu (2011) đã nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô đến nợ xấu thông qua hai phương pháp Đầu tiên, bằng cách sử dụng mô hình hồi quy bảng, ông kết luận rằng sự gia tăng nợ xấu chịu ảnh hưởng từ các biến số vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp, lạm phát và tỷ giá hối đoái danh nghĩa Thứ hai, thông qua mô hình hồi quy vector (PVAR), Nkusu cho thấy rằng tăng trưởng kinh tế, biến động giá trị tài sản và thay đổi giá trị nguồn vốn có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng, trong khi tỷ lệ thất nghiệp và chính sách lãi suất lại tác động thuận chiều tới nợ xấu của ngân hàng.
Dimitrios P Louzis và các cộng sự (2012) đã phát triển một mô hình nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại 9 ngân hàng thương mại ở Hy Lạp, trong giai đoạn từ quý 1 năm 2000.
Từ năm 2003 đến quý 3 năm 2009, nghiên cứu của Louzis và cộng sự đã đưa ra các giả thuyết về các yếu tố vĩ mô và vi mô ảnh hưởng đến nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Hy Lạp Các lý thuyết như "Bad Management", "Too big to fail" và "Moral Hazard" đã được đề cập để giải thích tác động của những nhân tố này Đặc biệt, nghiên cứu tập trung vào ảnh hưởng của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến các khoản vay khác nhau, thay vì chỉ xem xét tổng thể rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy, mức độ tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng ngược chiều, trong khi tỷ lệ thất nghiệp lại có tác động thuận chiều đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng ở Hy Lạp.
Kế thừa nghiên cứu của Nkusu (2011) và Louzis và cộng sự (2012), Amit Ghosh
Năm 2015, nghiên cứu đã áp dụng mô hình hiệu ứng cố định và mô hình GMM động, sử dụng dữ liệu từ các ngân hàng thương mại và tổ chức tín dụng tại 50 tiểu bang của Hoa Kỳ và Quận Columbia trong giai đoạn 1984-2013 Các yếu tố được tác giả đưa ra tương đồng với những nghiên cứu trước đó, bao gồm mức động tăng trưởng kinh tế, chỉ số an toàn vốn ngân hàng và lạm phát Kết quả cho thấy có hai nhóm nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng: nhóm tác động cùng chiều như tỷ lệ thất nghiệp và nhóm tác động ngược chiều bao gồm khả năng sinh lời của ngân hàng và mức độ tăng trưởng kinh tế.
Baah Aye Kusi (2017) đã đưa ra một quan điểm mới về việc chia sẻ thông tin tín dụng giữa các ngân hàng và tổ chức tín dụng, khác với các nghiên cứu trước đó Bài báo cáo của Kusi phân tích ảnh hưởng của việc chia sẻ thông tin qua các kênh đến rủi ro tín dụng của ngân hàng, cho thấy rằng việc này có thể mang lại tác động tích cực hoặc tiêu cực Nghiên cứu được thực hiện tại các ngân hàng ở Châu Phi trong giai đoạn 2006 – 2012, cho thấy rằng chia sẻ thông tin chủ yếu có tác động ngược chiều và đáng kể đến rủi ro tín dụng Tác giả kết luận rằng việc chia sẻ thông tin giữa các tổ chức tín dụng có khả năng giảm thiểu rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
Frankin Amuakwa-Mensah và cộng sự (2017) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong cuộc khủng hoảng tài chính 2007 – 2009 tại Ghana, đề xuất mô hình nghiên cứu tập trung vào các yếu tố vĩ mô kết hợp với các yếu tố ngân hàng và độ trễ giữa các biến Họ áp dụng các giả thuyết như “Bad Management”, “Skimping”, và “Moral Hazard” để giải thích các nhân tố ảnh hưởng Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ xấu chịu tác động từ quy mô ngân hàng, mức độ tăng trưởng kinh tế (tác động ngược chiều) và tỷ lệ lạm phát (tác động thuận chiều).
Naili và Lahrichi (2022) đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng ở khu vực Trung Đông và Bắc Phi, kế thừa và bổ sung cho các nghiên cứu trước Bài nghiên cứu phân loại các nhân tố thành hai nhóm: vi mô và vĩ mô, dựa trên dữ liệu thu thập từ 53 ngân hàng trong giai đoạn 2000-2019 Kết quả cho thấy rủi ro tín dụng chịu ảnh hưởng từ các yếu tố vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp, cũng như các yếu tố vi mô như mức độ tăng trưởng kinh tế, quy mô ngân hàng và khả năng sinh lời Ngoài ra, nhóm tác giả đã đưa ra những kiến nghị cụ thể nhằm hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng trong việc xây dựng kế hoạch và chính sách quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả.
1.3.2 Các nghiên cứu trong nuớc
Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, với quan điểm và phạm vi nghiên cứu khác nhau Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014) đã khảo sát 26 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2012, phân tích các yếu tố như rủi ro tín dụng với độ trễ 1 năm, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng hiện hành và độ trễ 1, 2 năm, quy mô ngân hàng, và mức độ tăng trưởng kinh tế Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng ngược chiều đến nợ xấu, trong khi quy mô ngân hàng có tương quan thuận chiều với rủi ro tín dụng.
Bùi Ngọc Phước và cộng sự (2018) đã tiến hành nghiên cứu về các nhân tố rủi ro tín dụng với phạm vi nhỏ hơn so với nghiên cứu của Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toàn (2014), tập trung vào ảnh hưởng của các yếu tố này tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh Kiên Giang Nhóm tác giả đã phân loại các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng thành nhiều nhóm khác nhau.
Bài viết phân chia rủi ro tín dụng thành hai nhóm với các mức độ khác nhau Mức độ rủi ro tín dụng 1 bao gồm các yếu tố như tài sản bảo đảm, năng lực tài chính của khách hàng, sự đa dạng trong ngành nghề kinh doanh, kinh nghiệm của cán bộ ngân hàng và quy trình kiểm tra, giám sát khoản vay Trong khi đó, mức độ rủi ro tín dụng 2 tập trung vào hiệu quả sử dụng vốn vay, khả năng quản lý doanh nghiệp, cũng như các rủi ro liên quan đến khả năng tổn thất và mất vốn Kết quả nghiên cứu cho thấy hầu hết các nhân tố được đề xuất đều có tác động đến rủi ro tín dụng, tuy nhiên, trong một số trường hợp cụ thể, một số yếu tố lại không có ý nghĩa đáng kể.
Lê Trung Hiếu và Ngô Thị Phương Dung (2021) đã nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín – chi nhánh Trà Vinh, sử dụng phương pháp hồi quy Nghiên cứu tập trung vào rủi ro từ khách hàng cá nhân (KHCN) và xem xét các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn, nghề nghiệp, phương án sử dụng vốn và quy mô kinh doanh Phân tích của nhóm tác giả cho thấy rủi ro tín dụng chủ yếu phản ánh từ tác động của khách hàng, không bao gồm các yếu tố vĩ mô hay nội bộ ngân hàng.
TS Nguyễn Thùy Dương và cộng sự (2021) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại 10 ngân hàng thương mại ở Hà Nội Phương pháp phân tích phân tách được sử dụng, với các biến độc lập bao gồm độ tuổi, số người phụ thuộc, số năm làm việc và mức lương cá nhân, đại diện cho yếu tố nhân khẩu học Bên cạnh đó, số tiền vay được đề xuất là biến độc lập thể hiện đặc điểm khoản vay Nghiên cứu cũng phân tích sự khác biệt giữa hai nhóm khách hàng: những người có khả năng thanh toán và những người không có khả năng trả nợ.
Nghiên cứu của PGS TS Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021) đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, bao gồm hai nhóm yếu tố: yếu tố ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô Khác với các nghiên cứu trước đó, tác giả đã thu thập dữ liệu từ 32 NHTM trong giai đoạn 2012-2020 và áp dụng mô hình hồi quy tác động cố định và ngẫu nhiên để phân tích Kết quả cho thấy các yếu tố vĩ mô như mức độ tăng trưởng thị trường bất động sản, tỷ giá và lãi suất thực có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, trong khi các yếu tố vi mô như khả năng sinh lời của ngân hàng và lãi suất danh nghĩa tác động theo chiều hướng ngược lại và cùng chiều Từ đó, tác giả đề xuất những kiến nghị nhằm cải thiện tình trạng nợ xấu tại NHTM Việt Nam dựa trên các yếu tố đã xác định.
TS Trần Vương Thịnh và Nguyễn Ngọc Hồng Loan (2021) đã phát triển một mô hình nghiên cứu tương tự như của PGS TS Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), nhưng với số lượng quan sát thu thập từ 22 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2012.
Nghiên cứu năm 2020 áp dụng các mô hình Pooled OLS, FEM và REM để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, với những yếu tố đề xuất khác biệt so với các nghiên cứu trước Kết quả chỉ ra rằng tỷ lệ trích lập dự phòng, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, ROA và lạm phát là những yếu tố chính tác động đến rủi ro tín dụng Tác giả cũng đưa ra các kiến nghị và giải pháp cụ thể cho từng yếu tố này.
Dựa vào các nghiên cứu trong nước và quốc tế, bảng 1.1 tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
Bảng 1.1 - Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
Tác động cùng chiều Tác động ngược chiều Mức độ tăng trưởng kinh tế
Louzis và cộng sự, 2012 Nkusu, 2011; Louzis và cộng sự, 2012; Jabbouri và cộng sự, 2019; Naili và Lahrichi,
Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng, 2018
Nkusu, 2011; Alhassan và cộng sự, 2013; Lê Thanh Tâm và cộng sự, 2021
Tỷ lệ thất nghiệp Ghosh, 2015; Naili và
Khủng hoảng do đại dịch COVID -
Nguyễn Đức Trung và Lê Thị Thanh Huyền, 2021
Quy mô ngân hàng Alhassan và cộng sự, 2013;
Abid và cộng sự, 2014; Naili và Lahrichi, 2022
Khả năng sinh lời của ngân hàng
Louzis và cộng sự, 2012; Lê Thanh Tâm và cộng sự, 2021 Đòn bẩy tài chính Huỳnh Thúy Vi, 2020 Lê Thanh Tâm và cộng sự,
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NHTM VIỆT NAM 18 2.1 Thực trạng tín dụng tại nền kinh tế Việt Nam
Tăng trưởng tín dụng tại NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2012 –
Biểu đồ 2.1 - Tăng trưởng tín dụng tại NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 - 2021
Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Dựa trên dữ liệu từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong bảng 2.1, tổng dư nợ tín dụng của nền kinh tế có xu hướng tăng trưởng hàng năm Tuy nhiên, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trong giai đoạn này lại cho thấy sự biến động qua các năm.
Trong giai đoạn 2012 – 2016, tín dụng Việt Nam đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ, đạt đỉnh 18.71% vào năm 2016 Tuy nhiên, giai đoạn 2012 – 2013 chứng kiến sự tăng trưởng chậm do các ngân hàng thương mại thực hiện tái cơ cấu theo đề án của Ngân hàng Nhà nước và ảnh hưởng từ khủng hoảng nợ công tại EU Dù vậy, điểm sáng trong giai đoạn này là khả năng kiềm chế lạm phát tốt, cùng với việc phối hợp linh hoạt giữa chính sách tiền tệ và tài khóa, giúp ổn định nền kinh tế vĩ mô.
T ỷ lệ tăng tr ưở ng tín d ụn g (%)
Dư nợ tín d ụn g (tỷ đ ồn g)
Dư nợ tín dụng đối với nền kinh tế Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng
Từ năm 2014 đến 2016, tín dụng tại Việt Nam đã có sự phát triển mạnh mẽ, nhờ vào những kế hoạch được triển khai trước đó Năm 2014, tín dụng tập trung vào phát triển ngành sản xuất kinh doanh, phù hợp với chủ trương của Chính phủ, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Trong hai năm tiếp theo, mục tiêu mở rộng và đảm bảo chất lượng tín dụng tiếp tục được thực hiện thành công Các ngân hàng thương mại Việt Nam cũng đang tích cực tái cơ cấu, với việc xử lý nợ xấu một cách rõ ràng, tạo sự an toàn cho nhà đầu tư và khách hàng.
Trong giai đoạn 2017 – 2019, mức độ tăng trưởng tín dụng bắt đầu suy giảm, với năm 2017 đạt tỷ lệ 18.17%, chỉ giảm nhẹ so với năm 2016 Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã phối hợp các chính sách tiền tệ để kiềm chế lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô, tập trung tín dụng vào sản xuất kinh doanh và giảm đầu tư vào các ngành rủi ro như bất động sản và chứng khoán Đến năm 2018, tăng trưởng tín dụng giảm xuống còn 13.89% do NHNN ưu tiên nâng cao chất lượng tín dụng Theo TS Nguyễn Viết Lợi và ThS Đinh Thị Ngọc (2018), việc giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng nhằm đảm bảo ổn định thanh khoản và kiểm soát lạm phát Năm 2019, NHNN quyết định duy trì mức tăng trưởng tín dụng tương đương năm 2018 để giảm áp lực huy động vốn và kiềm chế lạm phát, nhằm ổn định nền kinh tế vĩ mô.
Giai đoạn 2020 – 2021 chứng kiến sự bùng phát của đại dịch COVID-19, ảnh hưởng sâu rộng đến nền kinh tế Việt Nam Mức tăng trưởng tín dụng năm 2020 giảm mạnh chỉ còn 12.17% do các biện pháp cách ly xã hội, khiến nhiều doanh nghiệp phải tạm dừng hoạt động và đối mặt với khó khăn tài chính Để hỗ trợ người dân và doanh nghiệp, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành Thông tư số 01/2020/TT-NHNN, cho phép cơ cấu lại nợ và miễn, giảm lãi phí Sang năm 2021, tăng trưởng tín dụng tăng lên 13.15% nhờ vào việc Chính phủ mở cửa nền kinh tế theo chủ trương “bình thường mới”, giúp các doanh nghiệp hoạt động trở lại và khôi phục khả năng thanh toán.
2.1.2 Cơ cấu tín dụng đối với nền kinh tế Việt Nam
Biểu đồ 2.2 - Cơ cấu tín dụng đối với nền kinh tế Việt Nam
Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Dựa trên số liệu từ NHNN Việt Nam, giai đoạn 2012 – 2019 chứng kiến sự biến động trong cơ cấu tín dụng Ngành “Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản” duy trì tỷ lệ khoảng 9.8% đến hơn 10% tổng dư nợ tín dụng Ngành “Công nghiệp và Xây dựng” lại có xu hướng giảm, với tỷ trọng đầu tư trong ngành “Công nghiệp” giảm từ 29.28% năm 2012 xuống 21.73% năm 2017, cho thấy mức độ rủi ro cao khiến NHNN điều chỉnh giảm tín dụng Ngược lại, ngành “Thương mại, Vận tải và Viễn thông” giữ vững tỷ lệ tín dụng từ 21% đến 24%, trong khi hoạt động dịch vụ ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ, đạt 37.36% vào năm 2016.
Nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản Công nghiệp và Xây dựng
Thương mại và Vận tải - Viễn thông Các hoạt động dịch vụ khác
Cơ cấu ngành Nông, lâm, thủy sản Cơ cấu ngành Công nghiệp và xây dựng
Ngành Thương mại, Vận tải, Viễn thông và các hoạt động dịch vụ khác đang có tiềm năng phát triển mạnh mẽ, vì vậy Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã quyết định mở rộng tỷ trọng tín dụng trong nhóm ngành này để thúc đẩy đầu tư.
Mặc dù nền kinh tế Việt Nam chịu ảnh hưởng từ đại dịch COVID-19, dư nợ tín dụng vẫn có sự tăng trưởng liên tục từ 2018 đến 2021 Đặc biệt, năm 2021 ghi nhận mức dư nợ tín dụng đạt 2,4 triệu tỷ đồng cho ngành thương mại và 4 triệu tỷ đồng cho các hoạt động dịch vụ khác Ngoài sự tăng trưởng mạnh mẽ của các ngành dịch vụ và thương mại, các lĩnh vực như nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản, xây dựng, và vận tải viễn thông cũng có mức tăng trưởng nhẹ so với các năm trước.
Ngoài ra, tỷ trọng tín dụng đối với nền kinh tế được duy trì ổn định trong giai đoạn
2018 – 2021 Nhìn chung, các ngành đều duy trì ở mức tương tự nhau qua các năm;
Ngành nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản đóng góp khoảng 7% đến hơn 9% tổng dư nợ tín dụng của nền kinh tế, trong khi các ngành công nghiệp và xây dựng cũng có vai trò quan trọng.
Ngành "Thương mại, Vận tải và Viễn thông" đóng góp khoảng 25% đến dưới 30% tổng dư nợ tín dụng, trong khi các hoạt động dịch vụ khác chiếm hơn 30%, đạt đỉnh điểm trên 38% dư nợ tín dụng.
Tỷ trọng tín dụng trong ngành "Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản" đã giảm nhẹ qua các năm, chỉ còn 7.9% vào năm 2021 so với 9.25% vào năm 2018 Sự thay đổi này diễn ra chậm rãi, phản ánh xu hướng chuyển dịch trong cơ cấu tín dụng.
“Công nghiệp và Xây dựng” cũng có sự suy giảm khi chỉ chiếm 27.48% trong năm
Năm 2021, tỷ trọng tín dụng của ngành “Xây dựng” giảm còn 8.51%, trong khi ngành “Công nghiệp” giữ mức khoảng 19% Ngược lại, ngành “Thương mại” ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ với dư nợ đạt 2.480 triệu tỷ đồng, chiếm 26.32% tổng dư nợ tín dụng của nền kinh tế, so với 1.568 triệu tỷ đồng (24.74%) vào năm 2018 Sau khi thực hiện chủ trương “sống chung với dịch”, nền kinh tế Việt Nam đã hồi phục, đặc biệt là trong lĩnh vực dịch vụ thương mại và vận tải Dư nợ tín dụng của các hoạt động dịch vụ khác cũng tăng mạnh, đạt khoảng 4 triệu tỷ đồng vào năm 2021, gấp gần 2 lần so với 2.6 triệu tỷ đồng vào năm 2018.
Mặc dù tăng trưởng tín dụng trong ngành thương mại và dịch vụ có thể tạo cơ hội phục hồi kinh tế, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro tín dụng khi mở rộng quy mô Ngành Vận tải đang cần phục hồi mạnh mẽ sau các đợt tạm dừng hoạt động, dẫn đến khó khăn trong khả năng hoạt động và gia tăng rủi ro tín dụng Hơn nữa, nhiều dịch vụ thiết yếu cũng phải ngừng hoạt động, gây khó khăn cho doanh nghiệp và dẫn đến việc nhiều dịch vụ phải đóng cửa, từ đó làm gia tăng rủi ro tín dụng.
Thực trạng rủi ro tín dụng tại Việt Nam
Biểu đồ 2.3 – Thực trạng rủi ro tín dụng toàn ngành Ngân hàng giai đoạn 2012 –
Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và Tổng cục Thống kê
Tỷ lệ n ợ xấu t oà n n gàn h (% )
Số dư nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu
Trong giai đoạn 2012 – 2013, tỷ lệ nợ xấu của ngành Ngân hàng Việt Nam đạt mức cao nhất vào năm 2012 với 4.08%, chủ yếu do ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô trong nền kinh tế Tổng cục Thống kê (2012) cho biết nguyên nhân là do cuộc khủng hoảng tài chính và nợ công toàn cầu, cùng với tỷ lệ thất nghiệp gia tăng tại khu vực EU Hơn nữa, sự tăng trưởng chậm chạp của các nước đối tác cũng góp phần làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu trong ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn này.
Từ năm 2013, tỷ lệ nợ xấu đã giảm dần nhờ chính sách của Chính phủ nhằm kiềm chế lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô Mặc dù số dư nợ xấu của ngành Ngân hàng tăng lên 131,788 tỷ đồng vào năm 2013, tỷ lệ nợ xấu đã được "hạ nhiệt" Trong giai đoạn 2014 – 2017, số dư nợ xấu duy trì dưới 130,000 tỷ đồng, trong khi tỷ lệ nợ xấu giảm xuống chỉ còn 1.99% tổng dư nợ tín dụng vào năm 2017, so với 3.25% vào năm 2014.
Hai năm sau, số dư nợ xấu tăng vượt 130,000 tỷ đồng, nhưng tỷ lệ nợ xấu vẫn giảm Năm 2019, tỷ lệ nợ xấu đạt mức thấp nhất giai đoạn 2011 – 2021, chỉ 1.63%, cho thấy mục tiêu mở rộng tín dụng gắn với đảm bảo chất lượng tín dụng của Ngân hàng Nhà nước đã được hoàn thành xuất sắc.
Từ năm 2019, tỷ lệ nợ xấu trong ngành ngân hàng gia tăng, đạt gần 200,000 tỷ đồng, chiếm 1.9% tổng dư nợ tín dụng vào năm 2021 Giai đoạn 2020 – 2021 chứng kiến khủng hoảng toàn cầu do dịch COVID-19, khiến nhiều nền kinh tế phát triển như Mỹ, Anh, và Trung Quốc suy yếu Việt Nam cũng không ngoại lệ khi Chính phủ thực hiện các biện pháp cách ly xã hội, dẫn đến việc nhiều doanh nghiệp phải ngừng hoạt động và gặp khó khăn trong khả năng thanh toán Đặc biệt, những doanh nghiệp có tiềm lực yếu đã phải đối mặt với nguy cơ phá sản do tác động của đại dịch.
19 Mặc dù, Chính phủ đã có những chính sách hỗ trợ cho các doanh nghiệp và ngân hàng nhưng sự hồi phục vẫn diễn ra rất chậm chạp
Biểu đồ 2.4 – Thực trạng rủi ro tín dụng tại NHTM Việt Nam giai đoạn 2012 - 2013
Theo báo cáo thường niên của Ngân hàng Thương mại Việt Nam, các ngân hàng thương mại đã duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới mức cho phép của Ngân hàng Nhà nước trong những năm gần đây Đặc biệt, trong giai đoạn 2011 – 2013, tình hình rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam cho thấy sự ổn định và kiểm soát hiệu quả.
ACB Agribank Bac A Bank BIDV
HD Bank LienVietPostBank MB MSB
NCB OCB PG Bank Sacombank
Vietcombank VIB Vietinbank VP Bank
Trong giai đoạn 2012, nợ xấu nội bảng của các ngân hàng Việt Nam, đặc biệt là PG Bank và SHB, đã đạt mức cao kỷ lục với tỷ lệ lần lượt là 8.44% và 8.81%, vượt xa mức trung bình toàn ngành Tuy nhiên, sau giai đoạn này, các ngân hàng thương mại Việt Nam đã thực hiện cơ cấu lại rủi ro tín dụng, dẫn đến sự giảm thiểu đáng kể Cụ thể, PG Bank đã giảm tỷ lệ nợ xấu xuống chỉ còn 2.98% vào năm 2013.
Giai đoạn 2014 – 2017 chứng kiến sự suy giảm rủi ro tín dụng trong ngành ngân hàng Việt Nam, với hầu hết các NHTM duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 3% theo quy định của NHNN Tuy nhiên, Sacombank ghi nhận tỷ lệ nợ xấu tăng cao, đạt 6.68% Dù vậy, trong những năm tiếp theo, Sacombank đã cải thiện quản trị rủi ro tín dụng, giúp giảm tỷ lệ nợ xấu một cách tích cực.
Trong giai đoạn 2018 – 2019, các ngân hàng thương mại (NHTM) đã duy trì hoặc giảm tỷ lệ nợ xấu, với OCB ghi nhận tỷ lệ cao nhất là 2.7% vào năm 2018, nhưng giảm xuống còn 1.63% vào năm 2019 và chỉ còn 0.97% vào năm 2021 Không có NHTM nào vượt quá mức 2% vào năm 2019 Một số ngân hàng như ACB, Bắc Á Bank và Vietcombank đã duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 1% trong suốt giai đoạn, với ACB đạt mức thấp nhất là 0.77% vào năm 2021, Bắc Á Bank đạt 0.79% vào năm 2019, và Vietcombank đạt 0.97% vào năm 2018.
Mặc dù chịu ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 trong giai đoạn 2020-2021, các ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới mức tối đa 3% theo quy định của NHNN Nhờ Nghị quyết số 42/2017/QH14, các ngân hàng đã chủ động hơn trong việc cơ cấu và xử lý nợ xấu Sự phục hồi của nền kinh tế, đặc biệt sau khi Chính phủ "mở cửa" trở lại, đã giúp nhiều ngân hàng giảm tỷ lệ nợ xấu so với năm 2020 Tuy nhiên, cần lưu ý rằng NCB đã ghi nhận tỷ lệ nợ xấu đạt 3.0% trong năm 2021, gấp đôi so với năm trước.
Năm 2020, lợi nhuận thuần của Ngân hàng NCB chỉ đạt 1.51%, thấp hơn so với năm trước, dẫn đến rủi ro tín dụng gia tăng trong năm 2021 Ngoài ra, áp lực cạnh tranh từ các ngân hàng khác cũng đã gây khó khăn cho hoạt động kinh doanh của NCB.
Trong chương 2, bài nghiên cứu phân tích thực trạng tín dụng tại Việt Nam và rủi ro tín dụng trong ngành ngân hàng giai đoạn 2012 – 2021 Mặc dù tín dụng có sự tăng trưởng qua các năm, nhưng giai đoạn đầu 2012 – 2013 chứng kiến sự tăng trưởng chậm do NHNN thực hiện tái cơ cấu các Tổ chức Tín dụng, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao tại các NHTM Hơn nữa, cơ cấu tín dụng đang dần chuyển biến, tập trung vào các ngành sản xuất kinh doanh và giảm đầu tư vào các lĩnh vực rủi ro cao.
“Công nghiệp và Xây dựng” đạt mức cao nhất trong toàn bộ nền kinh tế trong hai năm 2012 – 2013 (năm 2012 chiếm 38.59% và năm 2013 chiếm 37.76%)
Từ năm 2014 đến 2016, các chính sách tài khóa và tiền tệ linh hoạt đã thúc đẩy sự tăng trưởng tín dụng vượt bậc, đạt đỉnh cao nhất vào năm 2016 Trong giai đoạn này, các ngân hàng thương mại (NHTM) đã thực hiện tái cơ cấu theo chỉ đạo của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), giúp tỷ lệ nợ xấu giảm xuống dưới 3% Một số ngân hàng như BIDV đã duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới mức quy định của NHNN Đặc biệt, PG Bank đã có sự chuyển biến mạnh mẽ khi giảm tỷ lệ nợ xấu từ 8.81% năm 2012 xuống chỉ còn từ 2% đến hơn 3% vào cuối năm 2017 Mặc dù tỷ lệ nợ xấu của một số NHTM vẫn cao hơn 3%, nhưng sự tăng trưởng tín dụng vẫn đi đôi với chất lượng tín dụng cao theo yêu cầu của NHNN.
Giai đoạn 2017 – 2019, NHNN đã quyết định giảm tăng trưởng tín dụng nhằm cải thiện chất lượng tín dụng, dẫn đến mức tăng trưởng tín dụng chỉ đạt 12.17% vào năm 2018 Việc này không chỉ giúp kiềm chế lạm phát mà còn cải thiện tình hình kinh tế vĩ mô Kết quả cho thấy các NHTM Việt Nam đã giảm tỷ lệ nợ xấu và chuyển dịch cơ cấu tín dụng sang các ngành ít rủi ro hơn Ngành "Thương mại và Vận tải – Viễn thông" ghi nhận sự tăng trưởng trong tỷ trọng tín dụng, trong khi tỷ trọng tín dụng đối với ngành "Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản" cùng "Công nghiệp và Xây dựng" đang suy giảm.
Giai đoạn 2020-2021 đánh dấu thời kỳ Việt Nam đối mặt với hậu quả nghiêm trọng của đại dịch COVID-19, dẫn đến suy thoái kinh tế và gia tăng tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, nhờ vào các Thông tư và Nghị quyết từ Chính phủ và NHNN, tác động tiêu cực của đại dịch đã được kiểm soát hiệu quả Khi nền kinh tế được “mở cửa” trở lại, các ngành thương mại và dịch vụ bắt đầu hoạt động, các ngân hàng thương mại có khả năng phục hồi và tăng trưởng Mặc dù vẫn còn những di chứng từ dịch bệnh, nếu NHNN và Chính phủ tiếp tục phối hợp tốt trong các chính sách phát triển, nền kinh tế Việt Nam dự kiến sẽ có sự phát triển mạnh mẽ từ năm 2022.
NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG VỀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NHTM VIỆT NAM
Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mục tiêu của mô hình nghiên cứu là kiểm định và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại 20 ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021 Mô hình được xây dựng dựa trên kết quả của các nghiên cứu trước đó, nhằm phù hợp với đặc thù của các NHTM Việt Nam.
Biến phụ thuộc NPL (Non-Performing Loan) là chỉ số quan trọng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam, được xác định bằng tỷ lệ giữa số dư nợ xấu và tổng dư nợ.
Tác giả phân loại hai nhóm nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng: nhóm vi mô nội bộ ngân hàng gồm Quy mô ngân hàng (SIZE), Khả năng sinh lời (ROA), và Đòn bẩy tài chính (FL); và nhóm vĩ mô gồm Mức độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và Tỷ lệ lạm phát (INFLA) Đặc biệt, nghiên cứu cũng xem xét tác động của đại dịch COVID-19 đến rủi ro tín dụng thông qua biến COV Bảng 3.1 trình bày phương pháp tính toán và kỳ vọng về tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Dữ liệu nghiên cứu cho nhóm vi mô được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán và báo cáo thường niên của 20 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011 đến nay.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ Tổng cục Thống kê trong giai đoạn 2011-2021, với danh sách ngân hàng được nêu ở phụ lục 1 Các yếu tố vĩ mô được phân tích thông qua bộ dữ liệu chuỗi thời gian.
Mô tả biến nghiên cứu
Biến phụ thuộc được nghiên cứu trong bài viết này là tỷ lệ nợ xấu (NPL), một chỉ số quan trọng để đo lường rủi ro tín dụng của ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu được sử dụng phổ biến bởi nhiều tác giả trong nước, chẳng hạn như Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản (2014), cũng như Nguyễn Thị Hồng Vinh và Nguyễn Minh Sáng.
Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ tiêu quan trọng trong việc đo lường rủi ro tín dụng, được sử dụng trong nhiều nghiên cứu, bao gồm các tác phẩm của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021) cũng như các nghiên cứu quốc tế như Louzis và cộng sự (2012), Mensah và cộng sự (2017), và Naili cùng Lahrichi (2021) Tỷ lệ này được tính bằng cách lấy số dư nợ xấu chia cho tổng dư nợ.
3.1.2.2 Biến độc lập a Mức độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
Mức độ tăng trưởng kinh tế là chỉ số quan trọng để đo lường sự phát triển của một quốc gia và ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (Nkusu, 2011; Louzis và cộng sự, 2012; Naili và Lahrichi, 2022) Khi nền kinh tế phát triển, các ngành, bao gồm ngân hàng, cũng có cơ hội tăng trưởng, giúp ngân hàng thu lợi nhuận tốt hơn nhờ vào khả năng chi trả của khách hàng (Louzis và cộng sự, 2012) Ngược lại, trong thời kỳ suy thoái, ngân hàng gặp khó khăn trong việc thu hồi nợ do khách hàng không đủ khả năng tạo ra lợi nhuận và thanh toán các khoản vay.
Mức độ tăng trưởng kinh tế được đo lường bằng mức động tăng trưởng kinh tế
Ta có giả thuyết nghiên cứu:
H1: Mức độ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng b Tỷ lệ lạm phát (INFLA)
Tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng, và theo quan điểm của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), lạm phát có tác động thuận chiều đến tỷ lệ nợ xấu Cụ thể, lạm phát làm thay đổi giá trị thực tế của khoản vay và thu nhập hiện tại của khách hàng Khi lạm phát tăng, ngân hàng có khả năng nâng lãi suất cho vay để đảm bảo nguồn thu nhập, điều này có thể gây khó khăn cho khách hàng trong việc trả nợ.
Tỷ lệ lạm phát được đo lường bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI
H2: Tỷ lệ lạm phát có tác động thuận chiều tới rủi ro tín dụng c Tỷ lệ thất nghiệp (UNEMP)
Tỷ lệ thất nghiệp có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng của ngân hàng, theo nghiên cứu của Jabbouri và Naili (2019) Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng, khách hàng mất việc làm và nguồn thu nhập, dẫn đến khả năng thanh toán khoản vay giảm sút Hệ quả là ngân hàng phải đối mặt với rủi ro tín dụng gia tăng.
Tỷ lệ thất nghiệp được đo lường bằng tỷ lệ thất nghiệp hàng năm
H3: Tỷ lệ thất nghiệp có tác động thuận chiều với rủi ro tín dụng d Khủng khoảng do đại dịch COVID – 19 (COV)
Khủng hoảng do đại dịch COVID-19 đã làm gia tăng rủi ro tín dụng, với biến độc lập COV được xác định là 0 trước đại dịch và 1 trong bối cảnh dịch bệnh Nền kinh tế toàn cầu, bao gồm Việt Nam, chịu ảnh hưởng nặng nề từ dịch bệnh, dẫn đến việc Chính phủ phải đóng cửa nền kinh tế và tạm dừng các hoạt động dịch vụ, giao thông vận tải Hệ quả là các cá nhân và doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc duy trì hoạt động và tạo ra thu nhập, làm giảm khả năng thanh toán của khách hàng, khiến ngân hàng phải đối mặt với tình trạng nợ xấu (Nguyễn Đức Trung và cộng sự, 2021).
Tác giả đề xuất nghiên cứu tác động của đại dịch COVID-19 đến rủi ro tín dụng của ngân hàng, nhằm chuyển hóa khủng hoảng này thành cơ hội nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu được đưa ra là
H4: Khủng hoảng do đại dịch COVID – 19 có mối tương quan thuận chiều với rủi ro tín dụng e Quy mô ngân hàng (SIZE)
Quy mô ngân hàng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng theo hai chiều hướng, nhưng tác giả cho rằng quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng Mặc dù giả thuyết “Too big to fail” cho rằng ngân hàng lớn chấp nhận rủi ro cao hơn, nhưng cả ngân hàng lớn và nhỏ đều có chiến lược giảm thiểu rủi ro tín dụng Ngân hàng có quy mô lớn thường có lợi thế trong quản trị rủi ro tín dụng hơn so với ngân hàng nhỏ Quy mô ngân hàng (SIZE) được đo lường bằng công thức.
Ta có giả thuyết nghiên cứu:
H5: Quy mô ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều với rủi ro tín dụng f Khả năng sinh lời của ngân hàng (ROA)
Khả năng sinh lời của ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng, với chỉ số ROA được sử dụng để đo lường hiệu quả sinh lời từ tài sản Khi rủi ro tín dụng gia tăng, lợi nhuận ngân hàng giảm do phải trích lập dự phòng, dẫn đến suy giảm tài sản Quản lý chi phí kém cũng tác động tiêu cực đến lợi nhuận, từ đó gián tiếp ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Giả thuyết “Bad Management” của Louzis và cộng sự (2012) nêu rõ điều này, và kết quả kiểm định của Naili và Lahrichi cũng xác nhận rằng khả năng sinh lời có tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng.
Khả năng sinh lời của ngân hàng (ROA) được đo lường bằng công thức:
Ta có giả thuyết nghiên cứu:
Khả năng sinh lời của ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng Đòn bẩy tài chính (FL) không chỉ là công cụ tài trợ vốn mà còn phản ánh cấu trúc vốn của ngân hàng Theo nghiên cứu của Lê Thị Tuấn Nghĩa và Phạm Mạnh Hùng (2016), đòn bẩy tài chính có mối quan hệ thuận chiều với rủi ro tín dụng, tức là khi đòn bẩy tài chính tăng, rủi ro tín dụng cũng gia tăng (Huỳnh Thúy Vi, 2020) Đòn bẩy tài chính thể hiện mức độ tài trợ tài sản của ngân hàng, cho thấy xu hướng sử dụng vốn chủ sở hữu hoặc nợ Tuy nhiên, một số quan điểm cho rằng đòn bẩy tài chính có thể làm giảm rủi ro tín dụng Khi ngân hàng gia tăng đòn bẩy tài chính để mở rộng quy mô tín dụng, rủi ro tín dụng có thể tăng lên, nhưng theo PGS.TS Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), việc sử dụng đòn bẩy tài chính yêu cầu ngân hàng đưa ra các quyết định cho vay cẩn trọng hơn, từ đó có thể giảm thiểu rủi ro tín dụng Đòn bẩy tài chính (FL) được đo lường bằng công thức cụ thể.
Ta có giả thuyết nghiên cứu:
H7: Đòn bẩy tài chính có tác động thuận chiều và ngược chiều với rủi ro tín dụng
Bảng 3.1 - Mô tả và cách đo lường các biến sử dụng trong mô hình
Biến phụ thuộc Mô tả Ký hiệu Kỳ vọng
Rủi ro tín dụng Số dư nợ xấu/Tổng dư nợ NPL
Quy mô ngân hàng Logarit tự nhiên của tổng tài sản = ln(Tổng tài sản) SIZE - Khả năng sinh lời của ngân hàng
𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 ROA - Đòn bẩy tài chính FL = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛
Mức độ tăng trưởng kinh tế
Mức độ tăng trưởng hàng năm GDP GDP -
Lạm phát Tỷ lệ CPI hàng năm INFLA +
Khủng hoảng bởi đại dịch COVID – 19
COV = 0: Thời điểm chưa xảy ra COVID – 19
COV = 1 Thời điểm xảy ra COVID – 19
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS), hay còn gọi là mô hình Pooled OLS, tuy nhiên, mô hình này không phân biệt các đặc điểm riêng của từng ngân hàng Mỗi ngân hàng có những đặc điểm và tình hình hoạt động khác nhau theo thời gian, mà Pooled OLS không thể kiểm soát Để khắc phục hạn chế này, nghiên cứu sử dụng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
Mô hình tác động cố định (FEM) là một phương pháp phân tích thống kê, phát triển từ mô hình hồi quy OLS FEM cho phép kiểm soát sự tương quan giữa từng biến độc lập và phần dư của mô hình, giúp cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán và phân tích dữ liệu.
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) là một phương pháp phân tích tương tự như mô hình tác động cố định (FEM), cả hai đều phát triển từ mô hình hồi quy tuyến tính thông thường (OLS) Khác với FEM, mô hình REM không cho thấy sự tương quan giữa phần dư và biến độc lập, mà thay vào đó, nó phản ánh sự biến động ngẫu nhiên giữa các đơn vị Để xác định mô hình phù hợp giữa FEM và REM, kiểm định Hausman được sử dụng như một công cụ quan trọng trong quá trình lựa chọn.
Kết quả nghiên cứu định lượng
Bảng 3.2 – Thống kê mô tả biến
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Theo dữ liệu thống kê, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam dao động từ 0.2% đến 8.81%, nhưng trung bình chỉ khoảng 2%, cho thấy khả năng duy trì tỷ lệ nợ xấu thấp dưới 3%, phù hợp với quy định của NHNN Tuy nhiên, trong trường hợp ngân hàng hoạt động yếu kém, tỷ lệ nợ xấu có thể tăng cao và cần điều chỉnh để trở về mức cho phép Về tăng trưởng kinh tế, Việt Nam đã từng duy trì mức tăng trưởng cao, nhưng gần đây, do ảnh hưởng của đại dịch, tỷ lệ tăng trưởng GDP có dấu hiệu giảm sút.
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là thước đo quan trọng cho tỷ lệ lạm phát, và kết quả cho thấy lạm phát tại Việt Nam đang duy trì ở mức dưới 2% Điều này phản ánh khả năng quản lý lạm phát hiệu quả của nền kinh tế Việt Nam.
Tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam được duy trì ổn định khoảng 2% qua các năm, cho thấy tín hiệu tích cực cho việc đảm bảo việc làm trong nước.
Từ năm 2019 đến 2021, Việt Nam đã phải đối diện với dịch bệnh, nhưng hầu hết người dân vẫn duy trì được công việc Tuy nhiên, vào năm 2021, tỷ lệ thất nghiệp đã tăng nhẹ lên 3,2%.
Quy mô tổng tài sản của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam không có sự chênh lệch lớn Tuy nhiên, nhóm ngân hàng BIG 4 vẫn giữ vững vị thế với tổng tài sản vượt trội hơn so với các NHTM khác.
Khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam được đo lường qua chỉ số ROA, nhưng trong giai đoạn 2011 – 2021, chỉ số này duy trì ở mức rất thấp, với mức cao nhất chỉ khoảng 3% và trung bình chỉ đạt 0.8% Nhiều năm, một số ngân hàng thậm chí còn ghi nhận chỉ số ROA âm do thua lỗ Về chỉ số đòn bẩy tài chính, mức trung bình đạt khoảng 14.004, nhưng có sự dao động lớn; một số NHTM duy trì đòn bẩy dưới 10%, trong khi có năm đạt tới 38.15% Việc tăng nhẹ đòn bẩy tài chính trong những năm gần đây cho thấy các NHTM đang dần hồi phục sau giai đoạn kinh tế khó khăn.
Khủng hoảng do COVID-19 có thể được phân chia thành hai giai đoạn chính: giai đoạn đầu từ năm 2011 đến trước năm 2019, khi dịch bệnh chưa xuất hiện toàn cầu, và giai đoạn thứ hai từ năm 2019 đến 2021, khi Việt Nam bắt đầu đối mặt với những tác động tiêu cực đến nền kinh tế.
Bảng 3.3 – Ma trận tương quan
NLP SIZE ROA FL GDP INFLA UNEMP COV
Qua phân tích bảng ma trận tương quan và chỉ số VIF, chúng ta nhận thấy rằng biến phụ thuộc NLP và các biến độc lập có mức độ tương quan thấp, cao nhất chỉ đạt 6.47% Đặc biệt, biến UNEMP (tỷ lệ thất nghiệp) có mối tương quan cao với biến INFLA (tỷ lệ lạm phát) và COV (khủng hoảng do COVID-19), lên đến 81% Bảng chỉ số VIF cũng cho thấy biến UNEMP có giá trị VIF là 6.05, vượt ngưỡng 2, cho thấy sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình Để khắc phục vấn đề này, tác giả đề xuất loại bỏ biến UNEMP.
Sau khi loại bỏ biến tỷ lệ thất nghiệp, ta có kết quả ma trận tương quan và VIF như sau:
Bảng 3.5 - Ma trận tương quan 1
NLP SIZE ROA FL GDP INFLA COV
Sau khi loại bỏ biến tỷ lệ thất nghiệp, mô hình đã khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến Mặc dù biến GDP có chỉ số VIF là 2.26, cho thấy khả năng xảy ra đa cộng tuyến, nhưng vẫn nằm trong mức chấp nhận được khi VIF < 5.
3.2.3 Kết quả kiểm định hồi quy
Nghiên cứu này áp dụng các mô hình hồi quy OLS, FEM và REM để kiểm tra và đánh giá tác động của các yếu tố liên quan đến các biến độc lập, bao gồm mức độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INFLA).
1 Ma trận tương quan sau khi loại bỏ biến độc lập UNEMP
Bảng chỉ số VIF cho thấy ảnh hưởng của các biến độc lập, bao gồm khủng hoảng đại dịch COVID-19 (COV), quy mô ngân hàng (SIZE), khả năng sinh lời (ROA) và đòn bẩy tài chính (FL) đến rủi ro tín dụng, được đo bằng tỷ lệ nợ xấu (NLP), sau khi loại bỏ biến UNEMP.
Kết quả kiểm định được trình bày ở bảng sau:
Bảng 3.7 - Kết quả kiểm định mô hình hồi quy và mô hình tác động
Kết quả kiểm định mô hình Pooled OLS cho thấy các nhân tố tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng Cụ thể, nhân tố “Khủng hoảng do đại dịch COVID – 19” có ảnh hưởng ngược chiều đến biến phụ thuộc NLP với mức ý nghĩa 1% Ở mức ý nghĩa 5%, các biến GDP, SIZE và FL tương ứng với “Mức độ tăng trưởng kinh tế”, “Quy mô ngân hàng” và “Đòn bẩy tài chính” cũng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng Tuy nhiên, hai biến độc lập ROA và INFLA mặc dù tác động ngược chiều với NLP nhưng không đạt mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Kết quả kiểm định mô hình tác động cố định FEM cho thấy các nhân tố đều ảnh hưởng ngược chiều với rủi ro tín dụng Ở mức ý nghĩa 1%, mô hình REM cho kết quả khác biệt so với mô hình Pooled OLS, với các biến độc lập FL và COV tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc NLP Tại mức ý nghĩa 5%, chỉ có biến SIZE thỏa mãn và có tác động ngược chiều với NLP Ở mức ý nghĩa 10%, biến GDP, đại diện cho "Mức độ tăng trưởng kinh tế", cũng có ảnh hưởng trái chiều với rủi ro tín dụng Tương tự như mô hình Pooled OLS, hai biến ROA và INFLA mặc dù có tác động ngược chiều nhưng không đạt các mức ý nghĩa cần thiết.
Kết quả kiểm định mô hình tác động ngẫu nhiên REM cho thấy tác động của các nhân tố tương tự như trong mô hình FEM và mô hình Pooled OLS, nhưng có sự khác biệt về mức ý nghĩa giữa các biến Cụ thể, biến độc lập FL và biến độc lập COV được nghiên cứu để đo lường hai nhân tố này.
Đòn bẩy tài chính và biến khủng hoảng do đại dịch COVID-19 có tác động ngược chiều với mức ý nghĩa 1% Biến độc lập SIZE và GDP cũng thể hiện tác động nghịch đảo đến rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa 5% Cuối cùng, tương tự như hai mô hình trên, hai biến ROA và INFLA không đạt được các mức ý nghĩa thống kê, trong khi cả hai đều có tác động âm đến biến phụ thuộc NLP.
3.2.4 Kết quả kiểm định khuyết tật mô hình
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả kiểm định cho thấy nghiên cứu này đồng thuận với các nghiên cứu trước đó, xác định rằng các yếu tố như "Quy mô ngân hàng", "Khả năng sinh lời của ngân hàng", "Đòn bẩy tài chính", "Mức độ tăng trưởng kinh tế" và "Khủng hoảng do đại dịch COVID-19" đều ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Tuy nhiên, "Tỷ lệ lạm phát" không có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng.
Mức độ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng, với mức ý nghĩa thống kê 10%, phù hợp với nghiên cứu của Louzis và cộng sự (2012), Amuakwa-Mensah và cộng sự (2017), Naili và Lahrichi (2022) Từ năm 2011 đến 2019, tăng trưởng kinh tế Việt Nam duy trì ở mức 6% đến 7%, giúp các ngân hàng thương mại quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn, dẫn đến sự suy giảm rủi ro tín dụng Tuy nhiên, từ năm 2020 đến 2021, với sự bùng phát của đại dịch COVID-19 và các đợt cách ly xã hội theo chỉ thị của Chính phủ, mức tăng trưởng GDP giảm mạnh, kéo theo tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng gia tăng.
Tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam, mặc dù có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng, nhưng không đạt mức ý nghĩa thống kê Điều này cho thấy quản trị lạm phát đang có những tín hiệu tích cực, giúp các ngân hàng thương mại đảm bảo quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả và duy trì giá trị thực tế về thu nhập của khách hàng.
Khủng hoảng do đại dịch COVID-19 đã có tác động trái chiều đến rủi ro tín dụng, với việc rủi ro tín dụng gia tăng trước khi xảy ra đại dịch và suy giảm trong thời gian dịch bệnh, đạt mức ý nghĩa thống kê 1% Mặc dù kết quả này không tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Đức Trung và Lê Thị Thanh Huyền (2021) và không đáp ứng kỳ vọng của tác giả, thực tế cho thấy trong bối cảnh chưa có dịch, các ngân hàng thương mại (NHTM) đã có sự biến động về rủi ro tín dụng do nhiều yếu tố khác Khi đại dịch xảy ra, Chính phủ đã ban hành Thông tư số 14/2021/TT-NHNN nhằm cơ cấu lại thời hạn nợ, miễn giảm lãi, phí, và giữ nguyên nhóm nợ, giúp khách hàng cá nhân và doanh nghiệp vượt qua khó khăn tài chính Các NHTM cũng được hưởng lợi từ Thông tư này, cho phép họ điều chỉnh nợ của khách hàng, giảm khả năng phát sinh nợ xấu và tránh rủi ro tín dụng Hơn nữa, với Nghị quyết 42/2017/QH14 vẫn còn hiệu lực, các NHTM Việt Nam có thể chủ động hơn trong việc xử lý nợ xấu.
Quy mô ngân hàng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng, theo nghiên cứu của Amuakwa-Mensah và cộng sự (2017), cũng như Naili và Lahrichi (2022) Ngân hàng lớn hơn thường có tiềm lực tài chính tốt hơn, giúp quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả hơn Họ cũng có chiến lược và quy trình cụ thể để xử lý nợ xấu tiềm ẩn Hơn nữa, các ngân hàng thương mại có thể mở rộng danh mục cho vay để đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng Tuy nhiên, sự cạnh tranh mạnh mẽ có thể khiến các ngân hàng nhỏ hơn phải chấp nhận mức rủi ro tín dụng cao hơn để giữ chân khách hàng.
Vào thứ năm, nghiên cứu cho thấy "khả năng sinh lời của ngân hàng" có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng với mức ý nghĩa 1% Kết quả này đồng thuận với các nghiên cứu trước đó của Louzis và cộng sự (2012), Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), Naili và Lahrichi (2022), và phù hợp với kỳ vọng của tác giả về ảnh hưởng của yếu tố này Thực tế cho thấy, khi các ngân hàng thương mại (NHTM) có khả năng sinh lời tốt, mức rủi ro tín dụng sẽ giảm Mặc dù tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản của các NHTM Việt Nam vẫn khá thấp, nhưng xu hướng gia tăng tỷ lệ nợ xấu lại diễn ra khi tỷ lệ ROA có dấu hiệu suy giảm.
Vào thứ sáu, nghiên cứu cho thấy "đòn bẩy tài chính" có ảnh hưởng ngược chiều với rủi ro tín dụng, đạt mức ý nghĩa thống kê 1% Mặc dù kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả, nhưng lại trái ngược với quan điểm của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), những người cho rằng đòn bẩy tài chính không ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Tác giả đồng tình với giả thuyết của Lê Thanh Tâm và cộng sự, cho rằng việc sử dụng đòn bẩy tài chính có thể giúp các ngân hàng thương mại (NHTM) mở rộng danh mục cho vay, nhưng cần có kế hoạch cẩn trọng để giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Trong chương 3, tác giả thiết kế mô hình nghiên cứu và trình bày phương pháp nghiên cứu tác động của các nhân tố vĩ mô và vi mô tới rủi ro tín dụng Trước khi áp dụng các mô hình hồi quy OLS, FEM và REM, tác giả mô tả các biến phụ thuộc, biến độc lập và thực hiện phân tích thống kê Qua việc kiểm định các khuyết tật mô hình, tác giả xác định mô hình tối ưu là mô hình ước lượng GLS Kết quả cho thấy các nhân tố như “Mức độ tăng trưởng kinh tế”, “Khủng hoảng do đại dịch COVID-19”, “Quy mô ngân hàng”, “Khả năng sinh lời của ngân hàng” và “Đòn bẩy tài chính” đều có tác động ngược chiều tới rủi ro tín dụng.
“Tỷ lệ lạm phát” không thực sự có ảnh hưởng rõ ràng tới mức độ rủi ro tín dụng của NHTM Việt Nam.