Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng 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: Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại 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 Thống kê mô tả và đánh giá sự tương quan giữa các dữ liệu trong mô hình nghiên cứu

4.1.1 Thống kê mô tả

Trước khi đi vào các mô hình phân tích, tác giả thống kê dữ liệu thông qua các đặc tính về số lượng quan sát, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất cũng như giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của từng biến được thu thập trong mẫu quan sát. Từ đó, có cái nhìn tổng quan về các biến thu thập. Kết quả thống kê được trình bày tại bảng 4-1 bên dưới.

• Bảng 4.1. Thống kê các đại lượng biểu diễn các biến số phân tích

Với dữ liệu quan sát trong 10 năm từ 2016 đến 2025 của 23 ngân hàng thương mại Việt Nam tạo ra 230 quan sát với dữ liệu đầy đủ và cân xứng thông qua 10 biến. Thống kê mô tả của từng biến được cụ thể hóa như sau:

Tỷ lệ nợ xấu: trong số 230 kết quả quan sát được của tỷ lệ nợ xấu NPL, cho thấy được giá trị trung bình là 0.0183 với độ lệch chuẩn là 0.0233. Trong đó, giá trị nhỏ nhất quan sát được là 0.0024 ghi nhận vào năm 2023 của ngân hàng TCB, giá trị lớn nhất thuộc về Ngân hàng Quốc Dân NVB ghi nhận 0.2469 theo số liệu năm 2024. Nhìn chung, Nợ xấu ở Việt Nam giai đoạn 2016 – 2025 có nhiều biến động. Giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2023

Tỉ lệ nợ xấu bình quân giảm từ 2.29% năm 2016 xuống còn 1.98% năm 2025. Điều đó cho thấy các Ngân hàng thương mại đã chủ động hơn trong việc kiểm soát và xử lý nợ xấu. Các phương án xử lý nợ xấu phổ biến nhất là để các Ngân hàng thương mại tự xử lý nợ xấu bằng các phương pháp nghiệp vụ (thu hồi nợ, giảm/giãn nợ, chuyển sang công ty quản lý tài sản của ngân hàng,…) hoặc bán nợ cho VAMC. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

• Biểu đồ 4.1. Tỷ lệ nợ xấu của từng ngân hàng được đo lường trong giai đoạn 2016 – 2025

Quy mô ngân hàng (SIZE): Quy mô của các ngân hàng trong thời gian nghiên cứu chạy từ 7.3924 đến 9.4410. Theo đó, quy mô nhỏ nhất được ghi nhận tại ngân hàng PGBank năm 2016, quy mô lớn nhất thuộc về BIDV năm 2025. Bình quân quy mô các ngân hàng được nghiên cứu đạt 8.3740 với độ lệch chuẩn chấp nhận ở mức 0.4582. Dữ liệu cũng cho thấy, từ năm 2016 đến 2025, các ngân hàng thương mại có cổ phần nhà nước chi phối, cụ thể là Vietinbank, Vietcombank, BIDV là các đơn vị chiếm tỷ trọng lớn nhất về quy mô tổng tài sản và luôn duy trì ở mức 8.8344 trở lên trong suốt 10 năm vừa qua. Trong năm 2025, tổng tài sản của ba ngân hàng này chiếm 14.12% trên tổng quy mô của 23 ngân hàng được nghiên cứu. Thời gian này, Chính phủ và Ngân hàng nhà nước đã thực hiện đề án tái cơ cấu các TCTD, các ngân hàng yếu kém buộc phải sáp nhập hợp nhất với các ngân hàng khác để tồn tại, đồng thời khuyến khích các ngân hàng lớn tham gia sáp nhập các ngân hàng quy mô nhỏ nhằm hỗ trợ và tăng quy mô cùng nhau phát triển. Việc áp dụng các chính sách vĩ mô kịp thời giúp nền kinh tế nước ta dần ổn định, hoạt động kinh doanh ngân hàng có nhiều khởi sắc, tổng tài sản ngân hàng tăng lên và tỉ lệ nợ xấu được kiểm soát.

• Biểu đồ 4.2. Logarit tổng tài sản từng ngân hàng giai đoạn 2016 – 2025

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA): Số dư tín dụng trên quy mô tổng tài sản là chỉ số đo lường hoạt động cho vay của một ngân hàng thương mại. Số liệu trong vòng 10 năm nghiên cứu, cho thấy giá trị trung bình là 0.6328 với độ lệch chuẩn 0.1048. Ngân hàng Hàng Hải Việt Nam MSB có chỉ số LTA bé nhất ghi nhận 0.2693 vào năm 2016 và lớn nhất được biết đến là của VPBank 0.9771 tại năm 2017.

• Biểu đồ 4.3. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của từng ngân hàng giai đoạn 2016 – 2025

Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA): Là biến số thể hiện cho hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại. Theo kết quả thống kê, giá trị trung bình của ROA ghi nhận 0.0129, độ lệch chuẩn 0.0100. Nhìn chung, các ngân hàng đều tạo ra lợi nhuận trong suốt 10 năm hoạt động gần đây. Tuy nhiên, một số ngân hàng cũng cho thấy sự yếu kém trong công tác kinh doanh khi khai lỗ như ngân hàng NCB báo âm lợi nhuận trong năm 2024, 2025 với chỉ số ROE nhỏ nhất được ghi nhận trong các mẫu nghiên cứu là -0.0477. Dù vậy, một số ngân hàng cũng đạt được những kết quả đáng chú ý, số này nằm trong nhóm các ngân hàng tư nhân lớn như Techcombank, Nam Á Bank. Với chỉ số ROA lớn nhất 0.0438, ngân hàng TCB dẫn đầu với số liệu ghi nhận vào năm 2018. ROA cao nghĩa là ngân hàng đang sử dụng tài sản của mình một cách có hiệu quả và ngược lại.

• Biểu đồ 4.4. Chỉ số hiệu quả trên tổng tài sản của từng ngân hàng giai đoạn 2016 – 2025

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Trong giai đoạn 2016 – 2025 chỉ số này của các ngân hàng thương mại Việt Nam có giá trị trung bình là 0.0199, độ lệch chuẩn là 0.0063. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng nhỏ nhất là -0.0106 thuộc TPBank năm 2018 và giá trị LLR lớn nhất được ghi nhận là 0.0512 thuộc về VPBank trong năm 2023. Mặc dù hệ số LLR của các ngân hàng có xu hướng tăng lên trong những năm gần đây nhưng biên độ dao động không đáng kể.

• Biểu đồ 4.5. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của từng ngân hàng giai đoạn 2016 – 2025

Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng (LD): Trong giai đoạn 2016 – 2025 chỉ số này của các ngân hàng thương mại Việt Nam có giá trị trung bình là 0.1929, độ lệch chuẩn là 0.0979. Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng nhỏ nhất là -0,0106 thuộc EximBank năm 2021 và giá trị LD lớn nhất được ghi nhận là 0.6516 thuộc về TPBank trong năm 2017. Giai đoạn 2016-2022, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng bình quân có xu hướng giảm dần, từ 26.16% còn 15.05%. Tuy nhiên, từ năm 2023 đến năm 2025, chỉ số này đang tăng trở lại đạt 18.32%.

• Biểu đồ 4.6. Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng của từng ngân hàng giai đoạn 2016 – 2025 Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): Tương đối ổn định trong giai đoạn 2016-2025 với mức trung bình là 6.11%, độ lệch chuẩn ghi nhận 0.0186. Giai đoạn 2016-2020, nền kinh tế Việt Nam duy trì đà tăng trưởng ổn định và cao, đạt mức trên 6% và thậm chí 7.47% vào năm 2019. Tuy nhiên, do tác động của đại dịch COVID-19, tốc độ tăng trưởng GDP đã giảm mạnh xuống chỉ còn 2.87% (năm 2021) và 2.55% (năm 2022). Sau khi dịch bệnh được kiểm soát, kinh tế Việt Nam đã có sự phục hồi mạnh mẽ, đạt mức cao nhất trong giai đoạn này với 8.12% vào năm 2023. Dù tốc độ tăng trưởng có xu hướng giảm nhẹ vào năm 2024 và 2025, GDP vẫn duy trì mức 5.05% và 7.09%, cho thấy sự phục hồi bền vững và khả năng chống chịu của nền kinh tế Việt Nam

• Biểu đồ 4.7. Tỉ lệ tăng trưởng GDP tại Việt Nam giai đoạn 2016 – 2025

Tỷ lệ lạm phát (INF): Xuyên suốt 10 năm, giai đoạn từ 2016 đến 2025, tỷ lệ lạm phát của Việt Nam có biến động lớn. Chỉ số INF trung bình là 2.82% với độ lệch chuẩn 0.0089. Tỷ lệ lạm phát thấp nhất đạt 0.63% vào năm 2016, sau đó tăng lên 2.67% vào năm 2017. Sau đó, INF có biến động nhẹ qua các năm. Chi tiết như biểu đồ bên dưới:

• Biểu đồ 4.8. Tỉ lệ lạm phát tại Việt Nam giai đoạn 2016 – 2025

Chỉ số Phát triển Chính phủ điện tử (EGDI) có xu hướng tăng trưởng đáng kể và ổn định từ năm 2016 đến năm 2025. Bắt đầu từ 52.2% vào năm 2015-2016, chỉ số này đã giảm nhẹ vào năm 2017 xuống còn 47.0%, điều này có thể là do những điều chỉnh chính sách ban đầu hoặc những thách thức trong quá trình triển khai. Tuy nhiên, chỉ số này đã nhanh chóng phục hồi và liên tục tăng trưởng kể từ đó, đạt 77.1% vào năm 2025. Sự tăng trưởng này thể hiện cam kết mạnh mẽ và việc thực thi hiệu quả các chính sách chuyển đổi số của Chính phủ Việt Nam.

• Biểu đồ 4.9. Chỉ số Phát triển Chính phủ điện tử Việt Nam giai đoạn 2016 – 2025

Sự gia tăng liên tục của EGDI phản ánh cách tiếp cận chủ động của Chính phủ trong việc hiện đại hóa hành chính công và cải thiện cung cấp dịch vụ. Đây là kết quả trực tiếp của các chính sách và sáng kiến nhằm xây dựng chính phủ số, nền kinh tế số và xã hội số. Các chính sách quan trọng của Chính phủ, chẳng hạn như Chiến lược Quốc gia về Chuyển đổi số đến năm 2026, tầm nhìn đến năm 2030, đã đặt ra lộ trình rõ ràng cho tiến trình này. Việc tập trung phát triển cơ sở hạ tầng số, nâng cao dịch vụ công trực tuyến và cải thiện an ninh mạng là vô cùng quan trọng. Nỗ lực bền bỉ này không chỉ giúp nâng cao thứ hạng quốc tế của đất nước mà còn cải thiện hiệu quả hoạt động của chính phủ và nâng cao mức độ hài lòng của người dân. Xu hướng tích cực này cho thấy hành trình chuyển đổi số của Việt Nam đang đi đúng hướng và đang đạt được những kết quả rõ rệt.

Đại dịch Covid-19 (COV): Là các giả định được đưa vào mô hình nghiên cứu nhằm kiểm tra độ tác động đối với rủi ro tín dụng. Là dữ liệu định tính nên trong mô hình, tác giả quy ước năm xảy ra các sự kiện này là 1, các năm còn lại chỉ định 0.

4.1.2 Phân tích sự tương quan Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Dựa trên số liệu thu thập được, tiến hành đánh giá mức độ tương quan giữa các biến độc lập nhằm đánh giá sự phụ thuộc lẫn nhau bao gồm chiều hướng và mức độ phụ thuộc. Điều này cũng góp phần xác định có hay không hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.

• Bảng 4.2. Ma trận mối tương quan giữa các biến độc lập được nghiên cứu

Kết quả phân tích cho thấy giữa các biến độc lập đều cho trị tuyệt đối giá trị tương quan bé hơn 0.8. Điều này hàm ý mức độ tương quan giữa các biến là không đáng kể cũng là bằng chứng kết luận rằng mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sẽ làm rõ dự đoán này sau khi thực hiện kiểm định các mô hình hồi quy bên dưới.

4.1.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Để khẳng định mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, tác giả thực hiện kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF để xác định hiện tượng đa cộng tuyến.

• Bảng 4.3. Hệ số VIF

Với giá trị trung bình của các biến ghi nhận 1.41 , bản thân giá trị VIF của từng biến cũng đều nhỏ hơn 10. Chứng tỏ mô hình không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, hay cụ thể hơn không có sự tương quan, phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến.

4.1.4 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Tiến hành đánh giá có hay không hiện tượng tự tương quan thông qua kiểm định Woolridge với các giả thuyết:

• H0: Không xuất hiện khuyết tật về hiện tượng tự tương quan
• H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan

Kểt quả mô hình: Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

• Kết quả chỉ ra với Prob > F = 0.0171 < 0.05. Như vậy, chấp nhận giả thuyết
• H1 mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan.

4.1.5 Kiểm định hiện tự phương sai sai số thay đổi

Thực hiện tiếp kiểm định White’s test để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi với các giả thuyết tương tự:

• H0: Không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi
• H1: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi

Kết quả kiểm định White’s test:

• Từ kết quả mô hình, tiếp tục chấp nhận giả thuyết
• H1 xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi vì Prob>chi2= 0.0000 < 0.05

4.2 Kết quả hồi quy mô hình sau khi khắc phục khuyết tật tồn tại: Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Mô hình được lựa chọn OLS tồn tại hai hiện tượng bao gồm tự tương quan và phương sai thay đổi. Vì vậy, để khắc phục các khuyết tật, tác giả tiến hành phương pháp ước lượng GMM. Mô hình OLS sau khi đã khắc phục hiện tượng trên có kết quả ước lượng như bảng 4-4 bên dưới:

• Bảng 4.4. Kết quả hồi quy theo mô hình OLS theo phương pháp GMM

Đề xác định tính vững của mô GMM, tác giả thực hiện kiểm định tính phù hợp của các biến công cụ và kiểm định tự tương quan bậc 2.

Kết quả kiểm định Hansen test ở bảng 4.4. cho thấy giá trị p-value = 0.747 > mức ý nghĩa 5%, do đó ta chấp nhận giả thuyết H0: các biến công cụ không tương quan với phần dư của mô hình.

Kết quả kiểm định tự tương quan bậc hai ở bảng 4.4. có giá trị p-value là 0.682 > 5%. Ta kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc hai.

Ngoài ra, để kết quả ước lượng của mô hình GMM không bị yếu, số lượng biến công cụ sử dụng trong mô hình phải nhỏ hơn hoặc bằng số nhóm. Kết quả hồi quy cho thấy số biến công cụ được dùng là 21 và nhỏ hơn số nhóm 23 nên mô hình đảm bảo tính vững, không chệch.

Như vậy, đề tài nghiên cứu sử dụng mô hình ước lượng GMM với biến trễ của tỉ lệ nợ xấu làm biến công cụ đã giải quyết được các khuyết tật trong mô hình. Các kết quả ước lượng là vững và có thể dùng để phân tích.

4.3 Tóm tắt kết quả mô hình FEM sau khi khắc phục các khuyết tật

Căn cứ ước lượng GMM từ bảng 4-4, có thể khái quát các kết quả nghiên cứu như sau:

• Bảng 4.5. Tập hợp so sánh giả thuyết đặt ra và kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu từ 23 ngân hàng thương mại trong khoảng thời gian 10 năm từ 2016 đến hết 2025 chỉ ra rằng rủi ro tín dụng của các định chế tài chính này chịu tác động tích cực với các yếu tố tỷ lệ nợ xấu với độ trễ 1 năm, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng ngân hàng. Chịu tác động theo chiều ngược lại là yếu tố tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tốc độ tăng trưởng kinh tế. Thêm vào đó, kết quả từ mô hình nghiên cứu hiện chưa tìm ra bằng chứng cụ thể nào về mối liên hệ giữa quy mô của ngân hàng, tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid-19 cũng như chỉ số phát triển Chính phủ điện tử với yếu tố rủi ro tín dụng của các ngân hàng được nghiên cứu.

4.4 Thảo luận về kết quả nghiên cứu:

• Tỉ lệ nợ xấu năm trước (NPLt-1) Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Tỉ lệ nợ xấu với độ trễ 1 năm có tác động mạnh đến tỉ lệ nợ xấu năm hiện tại. Biến NPLt-1 có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng ở mức ý nghĩa 1% với hệ số hồi quy bằng 0.5533, ý nghĩa là khi tỉ lệ nợ xấu với độ trễ 1 năm tăng 1% thì nợ xấu năm hiện tại tăng 0.5533% và ngược lại. Kết quả này phù hợp với giả thuyết ban đầu của tác giả cũng như nghiên cứu của Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2016).

Kết quả nghiên cứu cho thấy nếu ngân hàng có tỉ lệ nợ xấu năm trước cao thì sẽ làm tăng rủi ro tín dụng trong năm hiện hành. Các Ngân hàng thương mại Việt Nam cần có biện pháp xử lý và kiểm soát tốt nợ xấu nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng.

• Quy mô ngân hàng (SIZE)

Theo các giá trị ước lượng, chưa tìm ra minh chứng rõ ràng về sự tác động của Quy mô ngân hàng lên tỷ lệ nợ xấu, với mức ý nghĩa thống kê 5%. Mối quan hệ này có thể không tuyến tính và phức tạp hơn là chỉ cùng chiều hay nghịch chiều. Tác động của quy mô có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác như môi trường kinh tế vĩ mô (trong giai đoạn khủng hoảng, ngay cả ngân hàng lớn cũng có thể đối mặt với nợ xấu gia tăng) và khung pháp lý của từng quốc gia (quy định chặt chẽ có thể giảm thiểu rủi ro cho vay của các ngân hàng lớn). ác nghiên cứu chỉ ra rằng quy mô không có ý nghĩa thống kê vẫn có giá trị, vì chúng giúp chúng ta hiểu rằng việc quản lý rủi ro tín dụng không chỉ phụ thuộc vào quy mô mà còn vào nhiều yếu tố nội tại khác của ngân hàng. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của hiệu quả quản lý và chất lượng tài sản hơn là chỉ tập trung vào tổng tài sản.

• Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA):

Từ kết quả nghiên cứu, tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và tỉ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy là 0.0243, điều này cho thấy khi tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng 1% thì tỉ lệ nợ xấu giảm 0.0243% và ngược lại. Tuy kết quả này trái ngược với kỳ vọng ban đầu, nhưng vẫn có khả năng xảy ra. Một số ngân hàng có tỷ lệ LTA cao nhưng lại có năng lực quản lý rủi ro tín dụng vượt trội, bao gồm quy trình thẩm định chặt chẽ, hệ thống giám sát khoản vay hiện đại và chiến lược thu hồi nợ hiệu quả. Khi đó, việc mở rộng cho vay vẫn không làm gia tăng rủi ro và nợ xấu.

• Khả năng sinh lời trên tổng tài sản (ROA): Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Khả năng sinh lời của ngân hàng có mối quan hệ nghịch chiều với rủi ro tín dụng. Ở mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy là -0.7018, nghĩa là khi ROE tăng 1% thì tỉ lệ nợ xấu giảm 0.7018% và ngược lại. Kết quả hồi quy phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả và phù hợp với nghiên cứu của Hasna Chaibi & Zied Ftiti (2016). Nợ xấu gia tăng trực tiếp làm giảm lợi nhuận của ngân hàng. Khi một khoản vay trở thành nợ xấu, ngân hàng không chỉ mất đi nguồn thu từ lãi mà còn phải thực hiện trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Khoản trích lập này được tính vào chi phí của ngân hàng, làm giảm lợi nhuận ròng và từ đó làm giảm ROA. Nợ xấu càng cao, chi phí dự phòng càng lớn, lợi nhuận càng giảm và ROA càng thấp.

• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)

Từ kết quả nghiên cứu, tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa dự phòng rủi ro tín dụng và tỉ lệ nợ xấu với mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy là 0.5758, điều này cho thấy khi dự phòng rủi ro tín dụng tăng 1% thì tỉ lệ nợ xấu giảm 0.5758% và ngược lại. Khi nợ xấu phát sinh, ngân hàng bị buộc phải trích lập dự phòng theo quy định. Việc trích lập này làm giảm lợi nhuận của ngân hàng, nhưng lại làm tăng tỷ lệ LLR. Điều này cho thấy LLR là một chỉ số “đi sau” NPL, phản ánh mức độ nghiêm trọng của nợ xấu. Khi ngân hàng có một tỷ lệ LLR cao, điều đó cho thấy họ đã chuẩn bị tốt cho các khoản nợ xấu. Việc trích lập đủ dự phòng cho phép ngân hàng thực hiện các biện pháp xử lý nợ xấu một cách hiệu quả hơn, như bán nợ, xóa nợ, hoặc tái cơ cấu. Do đó, một LLR cao có thể dẫn đến việc giảm tỷ lệ NPL trong các kỳ tiếp theo.

• Tăng trưởng tín dụng (LD)

Tìm thấy mối quan hệ đồng biến giữa tăng trưởng tín dụng và rủi ro tín dụng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng của tác giả cũng như nghiên cứu của Daniel Foos và cộng sự (2011) và Somanadevi Thiagarajan và cộng sự (2012). Với mức ý nghĩa 1%, hệ số hồi quy là 0.0755, điều này cho thấy khi tín dụng tăng trưởng 1% thì tỉ lệ nợ xấu tăng 0.0755% và ngược lại. Tăng trưởng tín dụng sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng trong trường hợp các ngân hàng nới lỏng quy trình cấp tín dụng.

• Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Với ý nghĩa thống kê 5%, kết quả tìm thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng. Kết quả nghiên cứu cho rằng, khi nền kinh tế tăng trưởng 1% thì tỷ lệ nợ xấu ngân hàng sẽ giảm đi 0.0957%. Tác động của tăng trưởng GDP đến tỷ lệ nợ xấu thường có một độ trễ nhất định. Nợ xấu không giảm ngay lập tức khi nền kinh tế phục hồi mà thường mất vài quý để các doanh nghiệp, cá nhân ổn định tài chính và bắt đầu trả nợ. Tương tự, khi kinh tế suy thoái, nợ xấu thường tăng sau một khoảng thời gian nhất định.

• Tỷ lệ lạm phát (INF)

Theo các giá trị ước lượng, chưa tìm ra minh chứng rõ ràng về sự tác động của INF lên rủi ro tín dụng, với mức ý nghĩa thống kê 5%. Khía cạnh khác, với quan điểm cởi mở hơn, xem xét ý nghĩa thống kê mốc 10%, cho thấy INF có tương quan nghịch chiều đến rủi ro tín dụng với hệ số tương quan 0.1857. Mối quan hệ này không đơn giản và phụ thuộc nhiều vào bối cảnh kinh tế cụ thể. Lạm phát có thể làm giảm gánh nặng nợ thực tế, nhưng các chính sách chống lạm phát hoặc sự tăng trưởng thu nhập không đồng đều có thể làm tăng rủi ro nợ xấu. Do đó, việc phân tích mối quan hệ này cần xem xét một cách toàn diện.

• Đại dịch Covid – 19 (COV)

Việc đánh giá và lựa chọn đại dịch Covid – 19 là một yếu tố được xem xét như một biến kiểm soát tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại, tác giả muốn tìm kiếm những bằng chứng cụ thể về sức công phá của đại dịch này đối với nền kinh tế Việt Nam nói chung và với rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại trong nước nói riêng. Giả thuyết đặt ra rằng đại dịch Covid-19 tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng. Không may, kết quả mô hình lại chưa tìm thấy liên hệ chắc chắn nào giữa 2 yếu tố này. Một số suy luận trước về cung, cầu tín dụng giữa ngân hàng và doanh nghiệp chưa được đáp ứng kịp thời trong giai đoạn thị trường kinh tế, tài chính, xã hội trở nên tê liệt. Hiện các nghiên cứu gần đây về tác nhân Covid-19 cũng chưa thực sự nhiều và rõ ràng, chính vì vậy chưa đủ cơ sở để tác giả kết luận rằng đại dịch Covid-19 là một trong những yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

• Chỉ số phát triển Chính phủ điện tử (EDGI)

EGDI là chỉ số tổng hợp đánh giá mức độ sẵn sàng và tiến bộ của chính phủ trong việc cung cấp các dịch vụ công trực tuyến. Nó bao gồm nhiều yếu tố như hạ tầng viễn thông, dịch vụ trực tuyến và năng lực con người. Trong khi đó, nợ xấu là vấn đề nội tại của ngành ngân hàng, chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi các yếu tố như chính sách tín dụng, quản trị rủi ro, và tình hình kinh tế vi mô. Mối liên hệ giữa hai yếu tố này hiện không có ý nghĩa thống kê. Mặc dù EGDI có thể không có ý nghĩa thống kê trực tiếp, nhưng chính phủ điện tử nói chung vẫn có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu thông qua các kênh gián tiếp như:

Cải thiện minh bạch và thông tin: Một chính phủ điện tử phát triển giúp các cơ quan quản lý nhà nước như Ngân hàng Nhà nước có thể thu thập và phân tích dữ liệu về nền kinh tế và các ngân hàng một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Điều này giúp họ đưa ra các quyết định chính sách kịp thời để kiểm soát rủi ro tín dụng và ngăn chặn nợ xấu gia tăng.

Thúc đẩy kinh tế số: Sự phát triển của chính phủ điện tử thường đi đôi với sự phát triển của kinh tế số. Điều này tạo ra một môi trường thuận lợi cho các doanh nghiệp số và công nghệ tài chính (Fintech) phát triển. Các công nghệ này có thể giúp ngân hàng đánh giá rủi ro khách hàng tốt hơn, từ đó giảm thiểu nợ xấu.

Nâng cao hiệu quả xử lý thủ tục: Các dịch vụ công trực tuyến giúp doanh nghiệp và người dân thực hiện các thủ tục hành chính nhanh hơn. Điều này có thể giúp họ tiết kiệm chi phí, tăng năng suất, từ đó gián tiếp cải thiện khả năng trả nợ.

• TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Trong chương 4, luận văn đã phân tích thực trạng rủi ro tín dụng và các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Thông qua kết quả hồi quy theo phương pháp GMM, tác giả tìm thấy rủi ro tín dụng với độ trễ 1 năm, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng có tác động cùng chiều đến rủi ro tín dụng. Trong khi đó, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, khả năng sinh lời của ngân hàng, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng. Đồng thời, quy mô ngân hàng, tỉ lệ lạm phát, đại dịch Covid – 19 và Chỉ số phát triển Chính phủ điện tử không có ý nghĩa thống kê. Các kết quả nghiên cứu trên sẽ là cơ sở cho những gợi ý và giải pháp ở chương tiếp theo

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

5.1 Kết luận của đề tài nghiên cứu

Quản trị rủi ro tín dụng là một trong những nhiệm vụ trọng yếu của các ngân hàng thương mại. Việc tìm ra các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng là bước đầu để xác định được các giải pháp cho chiến lược quản trị này.

Với mẫu dữ liệu là 24 ngân hàng thương mại Việt Nam công bố thông tin trên các sàn chứng khoán trong giai đoạn từ 2016 đến 2025, thông qua việc hồi quy OLS bằng phương pháp GMM, bài nghiên cứu đã tìm ra các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng và phân chia thành 2 nhóm tác nhân nội sinh và ngoại sinh.

Các yếu tố nội sinh bao gồm tỷ lệ nợ xấu năm trước, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, tăng trưởng tín dụng ngân hàng đang có tác động trực tiếp tới rủi ro tín dụng, còn riêng với yếu tố quy mô ngân hàng thì vẫn chưa xác định được. Cũng từ các kết quả, chỉ có riêng tỷ lệ nợ xấu năm trước và tăng trưởng tín dụng ngân hàng có tương quan thuận đến rủi ro tín dụng ba tác nhân còn lại tỉ lệ nghịch với NPL. Trong đó, với các hệ số hồi quy lớn cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ cho vay ảnh hưởng mạnh đến chỉ số khe hở tài trợ. Yếu tố về quy mô tổng tài sản mặc dù có tác động tuy nhiên không đáng kể. Kết quả này phản ánh, các ngân hàng cần cân đối vốn tự có và dư nợ cho vay phù hợp, để vừa tổng hòa được lợi ích mang lại, vừa an toàn rủi ro về thanh khoản.

Mặc dù có bốn nhân tố ngoại sinh được kỳ vọng tác động trong giả thuyết đặt ra, nhưng kết quả chỉ cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát là ảnh hưởng. Cả hai chỉ số này đều tương quan ngược chiều với rủi ro tín dụng. Điều này được lý giải rằng kinh tế càng suy yếu thì khả năng vỡ nợ của khách hàng càng cao, rủi ro tín dụng sẽ gia tăng. Riêng đối với chỉ số lạm phát, lạm phát có thể làm giảm gánh nặng nợ thực tế, nhưng các chính sách chống lạm phát hoặc sự tăng trưởng thu nhập không đồng đều có thể làm tăng rủi ro nợ xấu.

5.2 Hàm ý chính sách Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

5.2.1 Hàm ý chính sách từ kết quả ước lượng

Thông qua kết quả ước lượng mô hình thực nghiệm, luận văn đã xác định các yếu tố nội tại ngân hàng và các yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam, kết quả nghiên cứu cho thấy:

Thứ nhất, tỉ lệ nợ xấu năm liền trước cao sẽ gia tăng rủi ro tín dụng cho năm hiện tại. Để kiểm soát rủi ro này, trước hết, ngân hàng nên tăng cường phân tích danh mục cho vay dựa trên dữ liệu lịch sử nợ xấu. Việc này giúp xác định những ngành, lĩnh vực hoặc phân khúc khách hàng có nguy cơ cao, từ đó đưa ra các chính sách tín dụng chặt chẽ hơn. Ví dụ, ngân hàng có thể hạn chế cho vay đối với các ngành nghề đã ghi nhận tỉ lệ nợ xấu cao trong năm trước, hoặc áp dụng các điều kiện tín dụng nghiêm ngặt hơn như yêu cầu tài sản thế chấp cao hơn, tỉ lệ vốn tự có lớn hơn, hay yêu cầu hồ sơ tài chính minh bạch hơn.

Thứ hai, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có mối quan hệ ngược chiều với tỉ lệ nợ xấu. Điều này cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu, việc tăng LTA được thúc đẩy bởi chất lượng quản lý tốt, tiêu chuẩn tín dụng chặt chẽ, và khả năng sinh lời cao cho phép ngân hàng đủ nguồn lực để phòng ngừa và xử lý nợ xấu hiệu quả. Do đó, trong thời gian tới, các ngân hàng cần tiếp tục duy trì hoặc nâng cao các tiêu chuẩn cho vay (cho vay đối tượng chất lượng, có khả năng trả nợ cao) và tập trung vào các lĩnh vực kinh tế có triển vọng tốt.

Thứ ba, dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ cùng chiều với tỉ lệ nợ xấu. Các Ngân hàng thương mại có khoản nợ xấu càng cao đã trích lập dự phòng càng lớn để giải quyết các vấn đề tổn thất có thể phát sinh. Vì vậy, các Ngân hàng thương mại cần trung thực trong đánh giá, phân loại nhóm nợ theo đúng quy định của Ngân hàng nhà nước, việc phân loại đúng các khoản nợ sẽ giúp ngân hàng có mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng phù hợp đảm bảo khả năng thanh khoản cho ngân hàng.

Thứ tư, khả năng sinh lời của ngân hàng và rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều. Tăng trưởng tín dụng lành mạnh sẽ giúp tăng lợi nhuận ngân hàng và hạn chế rủi ro tín dụng. Vì vậy, các Ngân hàng thương mại cần chú trọng đến chất lượng danh mục cho vay, quy trình cấp tín dụng chặt chẽ đảm bảo sử dụng có hiệu quả nguồn vốn của mình và cần thận trọng trong những khoản vay có rủi ro cao, vì một khi các ngân hàng gặp phải nhiều khoản vay có khả năng mất vốn sẽ dẫn đến những tổn thất về tài chính, làm giảm giá trị ROE và tăng tỉ lệ nợ xấu. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Thứ năm, kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỉ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế và rủi ro tín dụng có ý nghĩa thống kê. Sự phát triển bền vững của ngân hàng sẽ góp phần ổn định các yếu tố vĩ mô, hỗ trợ cho sự phát triển nền kinh tế. Chính phủ và Ngân hàng nhà nước cần thực hiện các chính sách tiền tệ, tài khóa và chính sách kiểm soát giá cả nhằm kiềm chế lạm phát, tạo điều kiện cho ngân hàng tăng trưởng và phát triển, từ đó thúc đẩy tăng trưởng đối với nền kinh tế.

5.2.2 Hàm ý chính sách vi mô đối với các Ngân hàng thương mại:

Dựa trên phân tích các mối quan hệ trên, các ngân hàng thương mại cần tập trung vào việc củng cố nội lực, tăng cường quản trị rủi ro để chủ động ứng phó với việc kiểm soát nợ xấu trong tương lai

• Nâng cao chất lượng thẩm định và quản trị rủi ro nội bộ

Thay vì chỉ dựa vào các phương pháp định tính, các ngân hàng cần ứng dụng các hệ thống chấm điểm và xếp hạng tín dụng nội bộ tiên tiến. Việc này giúp đánh giá rủi ro khách hàng một cách khách quan và toàn diện hơn, giảm thiểu các quyết định thiên lệch và sai lầm tiềm ẩn.

Sau khi khoản vay được giải ngân, quy trình giám sát cần được thực hiện chặt chẽ và thường xuyên. Các ngân hàng nên kiểm tra định kỳ và đột xuất việc sử dụng vốn vay của khách hàng để phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro, chẳng hạn như sử dụng vốn sai mục đích, và có biện pháp xử lý kịp thời.

Ngân hàng cần thành lập các bộ phận chuyên trách về thu hồi nợ, có nhiệm vụ xử lý nợ quá hạn và nợ xấu một cách nhanh chóng. Việc này bao gồm cả việc xác định các biện pháp thu hồi nợ phù hợp, bao gồm xử lý tài sản đảm bảo. Các ngân hàng cũng cần tận dụng tối đa hệ thống Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) để thường xuyên kiểm tra tình trạng nợ xấu của khách hàng, đảm bảo lịch sử tín dụng của người vay là “sạch” trước khi cấp tín dụng mới.

• Tối ưu hóa quản lý danh mục và chính sách dự phòng Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Để giảm thiểu rủi ro tập trung, các ngân hàng cần có chính sách phân bổ vốn tín dụng một cách khoa học. Ngân hàng nên phân bổ khoản cho vay vào nhiều ngành nghề và loại hình khách hàng khác nhau. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro khi một ngành nghề cụ thể gặp khó khăn hoặc suy thoái. Việc đa dạng hóa quá mức có thể gây khó khăn trong quản lý, do đó, các ngân hàng cần cân nhắc dựa trên khả năng quản lý và chấp nhận rủi ro của mình.

Bên cạnh việc tuân thủ các quy định tối thiểu của Ngân hàng nhà nước về trích lập dự phòng, các ngân hàng có khả năng sinh lời tốt cần chủ động trích lập dự phòng vượt quá mức quy định. Việc này giúp xây dựng một “bộ đệm” tài chính mạnh mẽ, sẵn sàng hấp thụ các khoản tổn thất tiềm tàng trong giai đoạn kinh tế suy thoái.

• Đầu tư vào Nguồn nhân lực và Công nghệ

Các Ngân hàng thương mại cần đầu tư vào các hệ thống quản lý dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu tín dụng, dự báo rủi ro một cách chính xác hơn và tự động hóa các quy trình thẩm định. Việc hiện đại hóa công nghệ thông tin giúp nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro và minh bạch hóa các quyết định tín dụng.

Mặt khác, ngân hàng cần tổ chức các chương trình đào tạo chuyên sâu về quản trị rủi ro tín dụng cho cán bộ tín dụng, giúp họ cập nhật kiến thức về thị trường, kỹ năng phân tích tài chính và nâng cao đạo đức nghề nghiệp.

5.2.3 Hạn chế của luận văn và hướng nghiên cứu tiếp theo

• Hạn chế của luận văn

Bên cạnh những đóng góp có ý nghĩa về mặt lý thuyết và thực tiễn cho các Ngân hàng thương mại Việt Nam về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng, luận văn vẫn còn tồn tại những hạn chế nhất định.

Luận văn chỉ nghiên cứu các yếu tố vi mô thuộc về nội tại ngân hàng và các yếu tố vĩ mô trên cơ sở những nghiên cứu từ trước. Trên thực tế, rủi ro tín dụng ngân hàng còn phụ thuộc vào nhiều nhân tố tác động khác như chu kỳ kinh doanh, các chính sách quản lý của Ngân hàng nhà nước vào từng thời kỳ cũng như ảnh hưởng của các yếu tố tự nhiên như thiên tai, dịch bệnh,…

Dữ liệu nghiên cứu hạn chế chỉ trong 23 Ngân hàng thương mại Việt Nam, do tác giả chưa tìm được BCTC đầy đủ và liên tục phục vụ nghiên cứu do chính sách sáp nhập, hợp nhất các Ngân hàng thương mại. Thời gian nghiên cứu hạn chế trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2025, chưa đủ dài để làm rõ các tác động của các nhân tố đến rủi ro tín dụng.

Ngoài ra, mẫu nghiên cứu của tác giả chỉ tập trung ở các Ngân hàng thương mại Việt Nam, chưa phân tích đến các ngân hàng có 100% vốn nước ngoài, chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam do hạn chế về dữ liệu nghiên cứu.

• Hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

Có thể mở rộng nghiên cứu theo hướng thêm các biến số về chu kỳ kinh tế, đặc thù chính sách và nhân tố con người vào mô hình nghiên cứu để có cái nhìn chi tiết hơn về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng ngân hàng. Đồng thời, có thể thực hiện nghiên cứu so sánh các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại Việt Nam và các nước trong khu vực để thấy được với những đặc điểm về kinh tế và hệ thống quản lý khác nhau giữa các quốc gia thì các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng có tác động khác nhau như thế nào. Từ đó, có thể đưa ra các gợi ý chính sách quản lý phù hợp với môi trường và đặc điểm kinh tế cụ thể hơn.

• TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Luận văn đã trình bày các hàm ý về chính sách trên cơ sở kết quả hồi quy mô hình thực nghiệm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Việt Nam trong giai đoạn 2016 – 2025. Các Ngân hàng thương mại cần tăng cường trong thực hiện các biện pháp xử lý nợ xấu, nhận định và đánh giá khách quan tình trạng nợ xấu và có phương án xử lý kịp thời. Đồng thời các Ngân hàng thương mại cần tích cực triển khai Basel III nhằm tăng cường công tác quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn quốc tế.

Bên cạnh đó, luận văn cũng đã nhận định những khe hở trong nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo có thể giúp các nghiên cứu sau trở nên hoàn thiện hơn Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng

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