Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH

Mục lục

Đánh giá post

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Đo lường các yếu tố tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NHTM Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1 Kết quả của mô hình nghiên cứu

4.1.1. Thống kê mô tả

Bảng 4. 1: Thống kê mô tả

Bảng thống kê mô tả cho thấy mẫu nghiên cứu gồm 286 quan sát. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình 2,46%, dao động từ 0,5% đến 9,04%; ROE trung bình 19,54%, phản ánh khả năng sinh lời khá tốt. Quy mô ngân hàng (SIZE) trung bình 13,07 (log tổng tài sản), trong khi dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) phân tán lớn (trung bình 1,207, cao nhất 6,591). Tỷ lệ cho vay/huy động (LDR) ở mức 81%, chỉ số ESG trung bình 56,52, tốc độ tăng trưởng GDP khoảng 5,8% và lạm phát 3,56%, cho thấy môi trường kinh tế vĩ mô ổn định.

Bảng 4. 2: Hệ số VIF

Kết quả kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho thấy giá trị VIF trung bình là 3,79, thấp hơn ngưỡng 10, cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng không xuất hiện trong mô hình. Trong các biến độc lập, ROE có VIF cao nhất (9,29), tiếp theo là SIZE (8,30), tuy nhiên cả hai vẫn nằm dưới ngưỡng cảnh báo (VIF < 10). Các biến còn lại như GDP (3,66), LLP (3,50), ESG (2,79) và các biến khác (LOAN, LnNPL, LDR, INF) đều có VIF nhỏ hơn 5, cho thấy mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập là chấp nhận được. Do đó, mô hình hồi quy không gặp vấn đề nghiêm trọng về đa cộng tuyến và có thể sử dụng cho phân tích tiếp theo.

4.1.2 Mô hình kiểm định bằng phương pháp GMM Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

Bảng 4. 3 Mô hình kiểm định bằng phương pháp GMM

Nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM nhằm xử lý đồng thời tính động của dữ liệu bảng và hiện tượng nội sinh giữa các biến ngân hàng. GMM tận dụng các biến trễ làm công cụ nội sinh hợp lệ, cho phép ước lượng không chệch trong bối cảnh N lớn, T vừa/nhỏ và tồn tại phương sai thay đổi. Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM hệ thống với 208 quan sát cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể với Wald χ² = 5.430,08 (p < 0,001) trên 260 quan sát, chứng tỏ các biến giải thích có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc. Cụ thể, các biến LnNPL, ROE và ESG có tác động cùng chiều và ý nghĩa ở mức 1%, hàm ý rằng khi rủi ro tín dụng, khả năng sinh lời và mức độ thực hành ESG tăng thì biến phụ thuộc cũng tăng theo. Ngược lại, các biến SIZE, LLP và GDP có tác động ngược chiều và ý nghĩa ở mức 5% (trong đó LLP có ý nghĩa ở mức 1%), cho thấy quy mô ngân hàng lớn hơn, mức trích lập dự phòng cao hơn và tăng trưởng kinh tế mạnh hơn có xu hướng làm giảm biến phụ thuộc. Biến LDR chỉ có ý nghĩa ở mức 10% với tác động cùng chiều, trong khi LOAN và INF không có ý nghĩa thống kê, cho thấy chúng không ảnh hưởng rõ rệt trong mô hình. Các khoảng tin cậy 95% của những biến có ý nghĩa đều khác 0, điều này củng cố độ tin cậy của các ước lượng.

Tóm lại, kết quả GMM khẳng định: (i) nợ xấu có tính duy trì qua thời gian; (ii) đặc điểm ngân hàng như quy mô và dự phòng rủi ro đóng vai trò quan trọng trong kiểm soát NPL; (iii) tăng trưởng kinh tế giúp giảm nợ xấu, trong khi tác động của ESG cần được nghiên cứu sâu hơn để đánh giá tính bền vững.

Bảng 4. 4 Kiểm định mô hình theo phương pháp GMM

Kiểm định Arellano-Bond cho thấy không có tự tương quan bậc hai (AR(2): p = 0,254), đảm bảo tính hợp lệ của công cụ. Kiểm định Hansen (p = 0,459) và Sargan (p = 0,844) đều lớn hơn 0,05, chứng tỏ bộ công cụ là hợp lệ và không bị lạm dụng. Ngoài ra, kiểm định Difference-in-Hansen cũng xác nhận tính ngoại sinh của các biến công cụ.

Như vậy, mô hình GMM đáp ứng các giả định quan trọng, xử lý được hiện tượng nội sinh và tính động của dữ liệu bảng, đồng thời khắc phục hạn chế về các vấn đề phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh. Do đó, GMM được đánh giá là phù hợp và đáng tin cậy hơn so với các phương pháp hồi quy truyền thống (OLS/FE/RE), đặc biệt trong bối cảnh mô hình ngân hàng có khả năng nội sinh cao và yêu cầu kiểm soát các vấn đề kỹ thuật như phương sai thay đổi và tự tương quan.

4.2 Thảo luận kết quả Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

4.2.1 Nợ xấu năm trước

Tình hình nợ xấu năm trước được thể hiện qua kết quả có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với nợ xấu trong kỳ tiếp theo. Hệ số dương và có ý nghĩa thống kê (p<0,01) cho thấy tỷ lệ nợ xấu có tính tính ổn định theo thời gian: nợ xấu kỳ trước càng cao thì kỳ này càng có xu hướng tăng. Điều này phản ánh đặc điểm cấu trúc của danh mục tín dụng, khi các khoản vay khó thu hồi thường kéo dài qua nhiều kỳ. Phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế sử dụng mô hình động GMM, như Louzis, Vouldis và Metaxas (2012) cho rằng NPL được duy trì qua thời gian và cần chính sách xử lý sớm để tránh tích tụ rủi ro. Ở Việt Nam, các nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2018) cũng ghi nhận hiện tượng tương tự trong hệ thống ngân hàng thương mại.

4.2.2. Hiệu quả kinh doanh

Hiệu quả kinh doanh có tác động tiêu cực và có ý nghĩa mạnh mẽ đến nợ xấu với số dương và có ý nghĩa cao (p<0,01) cho thấy ngân hàng có lợi nhuận cao có xu hướng chấp nhận rủi ro lớn hơn, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng. Điều này phù hợp với giả thuyết kênh chấp nhận rủi ro, theo đó lợi nhuận cao tạo động lực cho các tổ chức tín dụng mở rộng cho vay vào các phân khúc có mức độ rủi ro cao nhằm tối đa hóa lợi nhuận (Alija, Dibra và Ibraimi, 2025). Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác (Phạm Hiếu và cộng sự, 2023) lại tìm thấy quan hệ ngược chiều, cho thấy mối quan hệ này phụ thuộc vào bối cảnh và giai đoạn kinh tế.

4.2.3 Quy mô ngân hàng Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

Quy mô ngân hàng với hệ số âm và có ý nghĩa (p<0,05) cho thấy ngân hàng quy mô ngân hàng của các NHTM Việt Nam có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Quy mô lớn có khả năng kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn, nhờ lợi thế về quản trị, công nghệ và đa dạng hóa danh mục. Khi ngân hàng mở rộng quy mô, lúc này khả năng quản lý và phân tán rủi ro được nâng cao, giúp giảm tỷ lệ nợ xấu Kết quả trên phù hợp với nghiên cứu của Gjeçi, Marinč và Rant (2023) tại châu Âu; Goyal và cộng sự (2023) đều cho rằng quy mô lớn giúp giảm thiểu nợ xấu.

4.2.4 Dự phòng rủi ro tín dụng

Dữ liệu nghiên cứu cho thấy quỹ phòng ngừa rủi ro có tác động tích cực đến việc giảm nợ xấu, thể hiện qua hệ số ước lượng mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức dưới 1%. Điều này cho thấy việc trích lập dự phòng cao giúp hạn chế nợ xấu, phản ánh vai trò như một lớp đệm rủi ro và công cụ duy trì kỷ luật tín dụng. Khi ngân hàng có tỷ lệ trích lập dự phòng cao, họ có khả năng chịu đựng tốt hơn trước những khoản vay không trả được, từ đó giảm thiểu tác động tiêu cực đến khả năng tạo ra giá trị kinh tế Boudriga et al. (2010). Kết quả phân tích này phù hợp với các nghiên cứu của Gizaw và cộng sự (2015) về cơ chế dự phòng mang tính chủ động, trong đó khẳng định rằng chính sách dự phòng động góp phần ngăn chặn sự gia tăng nợ xấu trong tương lai.

4.2.5 Điểm số về môi trường, xã hội và quản trị

Kết quả cho thấy điểm số này có hệ số dương và đạt mức ý nghĩa thống kê dưới 1%, cho thấy điểm ESG cao hơn lại đi kèm với tỷ lệ nợ xấu cao hơn trong mẫu nghiên cứu. Điều này có thể phản ánh chi phí tuân thủ ESG làm giảm nguồn lực dành cho giám sát tín dụng dẫn đến áp lực tài chính và làm gia tăng khả năng vỡ nợ, từ đó làm tăng tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng (Nguyễn Minh Phương và cộng sự, 2024). Một số nghiên cứu quốc tế, chẳng hạn như nghiên cứu của Petersen và Nolan (2022), cũng ghi nhận tác động trái chiều của ESG đến rủi ro tín dụng trong ngắn hạn.

4.2.6 Tăng trưởng kinh tế

Tốc độ gia tăng giá trị kinh tế quốc dân có tác động tiêu cực đến nợ xấu với hệ số âm và có ý nghĩa (p<0,05) cho thấy tăng trưởng GDP cao giúp giảm NPL, phản ánh tính chu kỳ của chất lượng tín dụng: khi kinh tế tăng trưởng, khả năng trả nợ của khách hàng được cải thiện. Phát hiện thực nghiệm này phù hợp với nhiều nghiên cứu quốc tế như Cernaianu & Chiriac (2014).

Kết luận Chương 4: Kết quả nghiên cứu – Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam – Nội dung chương cho ra kết quả của việc sử dụng mô hình GMM, phân tích các yếu tố ảnh hưởng như thế nào đến nợ xấu, từ đó đánh giá chung thực trạng nợ xấu tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

5.1 Kết luận

Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại Việt Nam chịu tác động đồng thời từ yếu tố nội tại và yếu tố vĩ mô. Nợ xấu thể hiện tính chất bền bỉ, nghĩa là nếu không được xử lý kịp thời, rủi ro sẽ tiếp tục tích tụ và kéo dài trong các kỳ tiếp theo. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết lập cơ chế giám sát và xử lý nợ xấu chủ động, nhằm hạn chế sự lan truyền rủi ro trong hệ thống ngân hàng.

Trong các yếu tố nội tại, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động dương và có ý nghĩa thống kê, hàm ý rằng khi lợi nhuận tăng, ngân hàng có xu hướng mở rộng tín dụng và chấp nhận rủi ro cao hơn, từ đó làm gia tăng khả năng phát sinh nợ xấu. Ngược lại, quy mô ngân hàng (SIZE) và mức trích lập dự phòng (LLP) có tác động âm, cho thấy các ngân hàng có quy mô lớn và chính sách dự phòng thận trọng sẽ kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn. Đáng chú ý, chỉ số ESG có tác động dương, phản ánh việc triển khai ESG trong giai đoạn nghiên cứu chưa thực sự gắn kết với quản trị rủi ro tín dụng.

Về yếu tố vĩ mô, tăng trưởng GDP có tác động âm và có ý nghĩa, cho thấy khi nền kinh tế tăng trưởng, khả năng trả nợ của khách hàng được cải thiện, từ đó làm giảm tỷ lệ nợ xấu. Các biến còn lại như tăng trưởng tín dụng (LOAN), tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) và tỷ lệ lạm phát (INF) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Tổng thể, kết quả phân tích khẳng định rằng việc kiểm soát nợ xấu đòi hỏi sự kết hợp giữa quản trị rủi ro nội bộ của ngân hàng và chính sách điều hành vĩ mô phù hợp, nhằm đảm bảo sự ổn định và an toàn của hệ thống tài chính.

5.2. Kiến nghị Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

5.2.1 Đối với NHNNVN

Trên cơ sở bằng chứng nợ xấu năm trước có tính duy trì qua thời gian, NHNNVN cần quy định nhận diện sớm và ấn định thời hạn xử lý các khoản tái cơ cấu, đồng thời bắt buộc báo cáo theo nhóm tuổi khoản vay và tỷ lệ chuyển nhóm nợ để khoanh vùng rủi ro kịp thời. Kế tiếp nhằm hạn chế xu hướng chấp nhận rủi ro khi lợi nhuận tăng, NHNNVN nên phân bổ hạn mức tăng trưởng tín dụng theo mức độ rủi ro của từng tổ chức, vận hành linh hoạt bộ đệm vốn theo chu kỳ và nâng hệ số an toàn đối với lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro cao.

Bên cạnh đó xuất phát từ tác động thuận của quy mô đến chất lượng tín dụng, NHNNVN cần khuyến khích sáp nhập tự nguyện gắn với chuẩn an toàn chặt chẽ, tăng giám sát trọng yếu đối với tổ chức có tầm quan trọng hệ thống và chuẩn hóa dữ liệu để tận dụng công nghệ. Đồng thời để phát huy vai trò của dự phòng rủi ro tín dụng trong việc hạn chế nợ xấu, nên yêu cầu trích lập theo tổn thất kỳ vọng trên cơ sở thận trọng, cho phép hạch toán chi phí hợp lý nhằm khuyến khích trích lập đầy đủ và công khai các chỉ tiêu về bộ đệm dự phòng theo nhóm tổ chức.

Thực tế chi phí tuân thủ về môi trường xã hội và quản trị có thể gây áp lực lên giám sát tín dụng, NHNNVN cần ban hành danh mục phân loại hoạt động xanh cấp quốc gia cùng lộ trình áp dụng theo giai đoạn, đồng thời yêu cầu tích hợp rủi ro môi trường xã hội và quản trị vào đánh giá nội bộ mức đủ vốn và kiểm tra sức chịu đựng để tránh hình thức.

Sau cùng theo tính chu kỳ giữa tăng trưởng và chất lượng tín dụng hiện nay, NHNNVN nên dùng các chính sách điều hành tín dụng và lãi suất theo hướng ưu tiên sản xuất xuất khẩu và doanh nghiệp nhỏ và vừa, phối hợp tháo gỡ pháp lý về xử lý tài sản bảo đảm, hoàn thiện thị trường mua bán nợ với quy trình định giá minh bạch và công khai định kỳ số liệu nợ xấu trong và ngoài bảng nhằm tăng kỷ luật thị trường.

5.2.2 Đối với NHTM Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

Đầu tiên, nợ xấu năm trước có quán tính qua nhiều kỳ, NHTM cần vận hành hệ thống cảnh báo sớm bám sát nhóm tuổi khoản vay và tỷ lệ chuyển nhóm nợ, đặt ngưỡng can thiệp rõ ràng theo ngành và khách hàng, đồng thời xây dựng kế hoạch thu hồi tái cơ cấu bán nợ theo quý gắn với rút ngắn bước thu giữ và xử lý tài sản bảo đảm. Kế đến khi lợi nhuận tăng, phải giữ kỷ luật khẩu vị rủi ro, định giá khoản vay theo mức độ rủi ro và dựa trên dòng tiền, tăng tần suất kiểm tra sau giải ngân đối với các lĩnh vực nhạy cảm nhằm tránh mở rộng tín dụng nóng.

Ngoài ra, nhằm tận dụng lợi thế của quy mô, NHTM cần đa dạng hóa danh mục, mở rộng đồng tài trợ để chia sẻ rủi ro và đầu tư vào hạ tầng số quản trị rủi ro, đồng thời với ngân hàng quy mô nhỏ nên xem xét hợp tác hoặc sáp nhập để nâng cao năng lực kiểm soát. Đồng thời NHTM cần lập kế hoạch trích lập trung hạn theo các kịch bản kinh tế, ưu tiên tăng dự phòng trong giai đoạn thuận lợi, hạn chế chia cổ tức bằng tiền khi nợ xấu tăng và sử dụng dự phòng đúng mục tiêu xử lý tổn thất.

Hơn nữa liên quan đến yêu cầu về chỉ số môi trường xã hội và quản trị, NHTM cần tách bạch ngân sách tuân thủ để không làm suy giảm nguồn lực giám sát tín dụng, đưa điều kiện chuyển đổi xanh cùng chỉ tiêu đo lường vào hợp đồng tín dụng và tăng cường kiểm tra sau vay có bằng chứng.

Cuối cùng bám theo diễn biến phức tạp của tăng trưởng nợ xấu hiện nay, NHTM nên cơ cấu lại nợ có mục tiêu cho khách hàng còn khả năng phục hồi, không nới lỏng chuẩn thẩm định, ưu tiên cho vay dựa trên dòng tiền của chuỗi giá trị và đặt chỉ tiêu giảm nợ xấu theo từng phân khúc gắn trách nhiệm người đứng đầu chi nhánh, đồng thời báo cáo theo mẫu thống nhất cho cơ quan quản lý để bảo đảm giảm nợ xấu bền vững.

5.3. Một số hạn chế của đề tài nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

5.3.1 Hạn chế của đề tài nghiên cứu

Giới hạn dữ liệu và mẫu nghiên cứu: Mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm một số ngân hàng nhất định và chưa đủ rộng để có thể khái quát hóa cho toàn bộ ngành ngân hàng, dẫn đến kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi sự đặc thù của khu vực hoặc nhóm ngân hàng được nghiên cứu.

Kỹ thuật phân tích mô hình: Mặc dù mô phương pháp GMM được sử dụng để giảm thiểu các vấn đề tự tương quan và đa cộng tuyến, nhưng vẫn có thể gặp phải các vấn đề như độ trễ quá dài của các biến độc lập hoặc sự thiếu ổn định của các công cụ trong quá trình ước lượng.

Thiếu xem xét các yếu tố vĩ mô khác: Nghiên cứu không xem xét đầy đủ các yếu tố vĩ mô có thể tác động đến nợ xấu, chẳng hạn như các cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu, các biến động lớn từ thị trường tài chính quốc tế, hoặc tác động từ các chính sách tiền tệ và tài chính của các quốc gia khác.

5.3.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo

Mở rộng dữ liệu và mẫu nghiên cứu: Nghiên cứu có thể được mở rộng để xem xét thêm các yếu tố tác động khác như các yếu tố về tình hình chính trị và pháp lý, chính sách tài chính, hoặc các thay đổi trong xu hướng tiêu dùng của khách hàng. Các yếu tố vĩ mô như tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, tỷ giá hối đoái, và các yếu tố tác động khác từ chính sách tiền tệ cũng nên được nghiên cứu.

Kỹ thuật phân tích mô hình: Các nghiên cứu sau có thể thử nghiệm với các phương pháp phân tích tiên tiến hơn như các mô hình học máy AI để dự đoán nợ xấu, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu phi tuyến tính và kết hợp nhiều biến số.

Xem xét thêm các yếu tố vĩ mô khác: Nghiên cứu tiếp theo có thể tích hợp các yếu tố vĩ mô như biến động tỷ giá hối đoái, tác động từ chính sách điều tiết cung tiền của ngân hàng trung ương, hoặc sự thay đổi trong thị trường quốc tế để xem xét mức độ ảnh hưởng của những yếu tố này đến nợ xấu tại các ngân hàng. Ngoài ra, nghiên cứu có thể áp dụng mô hình phân tích chuỗi thời gian để xem xét các biến động trong dài hạn.

Kết luận chung: Theo kết quả nghiên cứu thì trong các yếu tố vĩ mô và yếu tố vi mô ảnh hưởng đến nợ xấu NHTM Việt Nam thì yếu tố vi mô của NHTM là yếu tố quyết định ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu NHTM và tác động mạnh đến nợ xấu của các NHTM. Các biến đó là nợ xấu năm trước (LnNPL); hiệu suất hoạt động đo lường của ngân hàng (ROE); quy mô ngân hàng (SIZE); tỷ lệ trích lập dự phòng (LLP); chỉ số môi trường, xã hội và quản trị (ESG) và tốc độ tăng trưởng sản phẩm quốc nội (GDP). Từ đó, tác giả nghiên cứu đã đưa ra một số biện pháp nhằm hạn chế nợ xấu trong hệ thống NHTM Việt Nam. Luận văn: KQNC Về tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Đo lường tác động đến nợ xấu nghiên cứu tại các NH

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website: https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com

Post Views: 7