Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các 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 ảnh hưởng đến nợ xấu tại các 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

• Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu

Bảng thống kê mô tả tóm tắt đặc điểm phân phối của các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu, với 392 quan sát. Một số điểm nổi bật được ghi nhận như sau:

NPL có giá trị trung bình thấp, khoảng 1.62%, với độ lệch chuẩn nhỏ (≈ 1.43%). Tuy nhiên, giá trị tối đa lên đến 17.93% cho thấy sự chênh lệch đáng kể về chất lượng tài sản giữa các ngân hàng thương mại. Thực trạng NPL trong mẫu nghiên cứu được thể hiện qua hình 4.1.

• Hình 4.1: NPL trung bình của 28 ngân hàng thương mại trong giai đoạn nghiên cứu

Hình 4.1 cho thấy NPL của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2024 cho thấy một đường cong hình chữ U. Cụ thể, NPL giảm mạnh từ mức 1.6% năm 2011 xuống 0.79% vào năm 2015 nhờ các chính sách tái cơ cấu ngân hàng thương mại và xử lý nợ xấu. Tuy nhiên, từ năm 2016, tỷ lệ này bắt đầu tăng trở lại, đạt 1.64% vào năm 2019 và tiếp tục leo thang trong giai đoạn hậu COVID, lên đến 2.23% vào năm 2024 – mức cao nhất trong hơn một thập kỷ. Xu hướng này phản ánh áp lực tín dụng tích tụ trở lại, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế phục hồi chậm và các khoản vay tái cơ cấu dần đến hạn.

Hệ số an toàn vốn (CAR) trung bình đạt 12.42%, cao hơn mức yêu cầu tối thiểu theo Basel II. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn là 5.69% cùng giá trị nhỏ nhất là 4.04% cho thấy một số ngân hàng thương mại vẫn có mức độ vốn hóa yếu.

Quy mô ngân hàng thương mại (SIZE), đo bằng log tổng tài sản, có trung bình là 30.06, dao động từ 0 đến 35.88, thể hiện sự không đồng đều đáng kể về quy mô giữa các ngân hàng thương mại trong mẫu.

Chỉ số ROE đạt trung bình 18.5%, nhưng với độ lệch chuẩn lớn (12.83%) –cho thấy có sự phân hóa mạnh mẽ trong hiệu quả kinh doanh giữa các ngân hàng thương mại.

Tăng trưởng tín dụng (LGR) có giá trị trung bình 7.68%, nhưng xuất hiện giá trị âm rất lớn (-97.12%), phản ánh hiện tượng thu hẹp tín dụng nghiêm trọng ở một số tổ chức, có thể liên quan đến áp lực nợ xấu hoặc chiến lược tái cơ cấu.

Chi phí hoạt động (ME) chiếm trung bình 1.85%, dao động từ 0.42% đến 6.56%, thể hiện sự khác biệt đáng kể trong cơ cấu chi phí giữa các ngân hàng thương mại. Mức chi phí cao có thể phản ánh sự kém hiệu quả hoặc đặc thù hoạt động khác biệt.

GDP và CPI đều được chuẩn hóa theo tỷ lệ, có giá trị trung bình lần lượt là 5.87% và 4.80%. Mức biến động của CPI khá lớn (từ 0.63% đến 18.68%), cho thấy tình trạng mất giá đồng tiền là một rủi ro kinh tế vĩ mô đáng lưu ý trong giai đoạn nghiên cứu.

4.2 KIỂM ĐỊNH TƯƠNG QUAN Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

• Bảng 4.2: Kết quả phân tích tương quan

Bảng 4.2 trình bày ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu. Một số điểm nổi bật có thể được ghi nhận như sau:

Biến phụ thuộc NPL có tương quan âm đáng kể với SIZE (-0.2844*), ROE (0.3497*) và CAR (-0.1530*), hàm ý rằng các ngân hàng thương mại có quy mô lớn hơn, tỷ suất sinh lời cao hơn và mức độ vốn hóa tốt hơn thường có NPL thấp hơn. Ngược lại, NPL có tương quan dương với LGR (0.2141*), đồng nghĩa tín dụng được mở rộng nhanh có thể đi kèm với rủi ro tín dụng lớn hơn.

SIZE có mối quan hệ dương với ROE (0.3502*) và CAR (0.1902*), phản ánh rằng ngân hàng thương mại lớn thường có hiệu quả sinh lời và khả năng vốn tốt hơn. Chi phí hoạt động (ME) có tương quan âm với SIZE (-0.2522*), cho thấy các ngân hàng thương mại quy mô lớn thường đạt hiệu quả kinh tế nhờ quy mô, từ đó kiểm soát chi phí tốt hơn. Một số mối tương quan giữa các biến vĩ mô như GDP – LGR (0.1366*) và CPI – ROE (0.2128*) cũng cho thấy ảnh hưởng nhất định của điều kiện kinh tế vĩ mô đến hoạt động ngân hàng thương mại.

Như vậy, không có hệ số tương quan nào vượt ngưỡng 0.8 – do đó, không có dấu hiệu đáng lo ngại về đa cộng tuyến. Kết quả tương quan gợi ý mối liên hệ hợp lý giữa các yếu tố tài chính và kinh tế vĩ mô với NPL, đồng thời củng cố nền tảng cho các mô hình hồi quy tiếp theo.

4.3 KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN

• Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy, nghiên cứu sử dụng chỉ số VIF. Theo quy chuẩn học thuật, VIF nhỏ hơn 3 được xem là không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả kiểm định VIF trong hình cho thấy: (1) Tất cả các biến đều có VIF nhỏ hơn 3, trong đó cao nhất là biến SIZE với VIF = 1.40, các biến còn lại dao động trong khoảng 1.05 – 1.26; (2) Giá trị Mean VIF là 1.19. Như vậy, không có biến nào vi phạm ngưỡng cảnh báo, cho thấy mô hình không chịu ảnh hưởng đáng kể từ hiện tượng này.

4.4 KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH

4.4.1 Kết quả hồi quy dữ liệu Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

Kết quả hồi quy dữ liệu nghiên cứu bằng phương pháp OLS, FEM, REM được thể hiện qua bảng 4.4.

• Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình bằng OLS, FEM, REM

Kết quả hồi quy cho thấy tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động ngược chiều, có ý nghĩa thống kê đến NPL trong cả bốn mô hình, phản ánh rằng các ngân hàng thương mại hoạt động hiệu quả hơn thường kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn. Tăng trưởng tín dụng (LGR) có ảnh hưởng dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy việc mở rộng tín dụng nhanh gia tăng nợ xấu nếu không đi kèm với quản trị rủi ro. Quy mô ngân hàng thương mại (SIZE) có ảnh hưởng âm và ý nghĩa trong hai mô hình OLS, REM và FGLS hàm ý rằng các ngân hàng thương mại lớn hơn có khả năng kiểm soát nợ xấu tốt hơn. Biến CAR có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% trong mô hình FGLS. Trong khi đó, biến khả năng kiểm soát chi phí ME có tác động tích cực đến NPL của ngân hàng thương mại ở mô hình FGLS. Đối với biến vĩ mô, ghi nhận biến CPI có tác động thuận chiều và có ý nghĩa nghĩa ở mức 5% đến 10% trong mô hình REM và FGLS. Hệ số hồi quy của các nhân tố trong mô hình có sự khác biệt trong 3 phương pháp, cho thấy cần phải thực hiện kiểm định lựa chọn mô hình để chọn được mô hình phù hợp.

4.4.2 Kết quả lựa chọn mô hình

• Bảng 4.5: Kiểm đinh lựa chọn mô hình

Bảng 4.5 trình bày kết quả kiểm định F cho kết quả F(31, 353) = 3.01 với giá trị p-value < 0.01, cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn so với Pooled OLS. Đồng thời, kiểm định Hausman giữa FEM và REM cho kết quả chi-squared (7) = 21.62 với p-value = 0.003, hàm ý rằng giả thuyết H0 (REM phù hợp hơn) bị bác bỏ. Do đó, mô hình FEM được lựa chọn là phù hợp nhất để phân tích trong nghiên cứu này, vì nó cho phép kiểm soát tốt hơn các đặc điểm không quan sát được nhưng cố định theo từng ngân hàng thương mại trong suốt giai đoạn nghiên cứu.

4.4.3 Kiểm định khuyết tật mô hình

• Kiểm định tự tương quan Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

Sau khi thực hiện lựa chọn mô hình FEM phù hợp, nghiên cứu thực hiện kiểm định khuyết tật mô hình nhằm đảm bảo tính vững của kết quả nghiên cứu. Đầu tiên, kiểm định tự tương quan được thực hiện.

• Bảng 4.6: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định trong Bảng 4.6 cho thấy mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan khi giá trị F(1,27) = 168.190 với p-value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy giả thuyết H0 về không có tự tương quan bị bác bỏ. Nói cách khác, mô hình có hiện tượng tự tương quan, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

• Bảng 4.7: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi của mô hình FEM

Bảng 4.7 cho thấy giá trị chi-bình phương (χ²(32)) = 11463.24 với p-value = 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy mô hình FEM tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), làm cho các ước lượng trở nên không hiệu quả nếu sử dụng phương pháp hồi quy thông thường. Do đó, cần áp dụng các biện pháp khắc phục như sử dụng sai số chuẩn vững (robust standard errors) để đảm bảo tính tin cậy của các kiểm định thống kê và ước lượng mô hình. Dựa trên kết quả này, xác định phương pháp phù hợp để hồi quy mô hình là phương pháp FGLS. Tuy nhiên, kết quả của mô hình có thể bị sai lệnh nếu tồn tại hiện tượng nội sinh. Do đó, cần kiểm định nội sinh để lựa chọn phương pháp phù hợp.

• Kết quả kiểm định nội sinh

Kết quả kiểm định hiện tượng nội sinh được thể hiện ở trong bảng 4.8 dựa trên kiểm định Durbin – Wu – Hausman.

• Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Durbin – Wu – Hausman

Kết quả kiểm định Durbin–Wu–Hausman trong Bảng 4.8 cho thấy giá trị thống kê Durbin chi²(1) = 5.22832 (p = 0.0222) và thống kê Wu–Hausman F(1, 383) = 5.17733 (p = 0.0234), đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy giả thuyết H0 về tính ngoại sinh của biến bị bác bỏ, đồng nghĩa với việc tồn tại vấn đề nội sinh trong mô hình. Do đó, đề tài sử dụng phương pháp GMM hệ thống 2 bước để khắc phục hiện tượng nội sinh.

4.4.4 Kết quả hồi quy GMM và thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

• Bảng 4.9: Kết quả hồi quy GMM

Mô hình GMM được sử dụng để xử lý hiện tượng nội sinh trong dữ liệu bảng động và khắc phục các khuyết tật khác trong mô hình nghiên cứu. Giá trị p-value của kiểm định AR(1) và AR(2) lần lượt là 0.157 và 0.286, cao hơn 0.05, cho thấy không tồn tại tự tương quan trong sai số bậc một và hai – đảm bảo tính hợp lệ của công cụ. Kiểm định Hansen-J (p = 0.484) không bác bỏ giả thuyết H0 về tính hợp lệ của công cụ, cho thấy mô hình không bị lạm dụng công cụ và các biến công cụ được lựa chọn là phù hợp. Đồng thời, biến công cụ là 25 ít hơn so với số nhóm. Các kết quả này cho thấy hồi quy GMM là phù hợp.

Kết quả hồi quy GMM đã làm sáng tỏ các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến NPL của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2011–2024, cũng như xem xét bối cảnh đặc thù của nền kinh tế trong giai đoạn có nhiều biến động vĩ mô.

Trước hết, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) cho thấy tác động âm với hệ số hồi quy là -0.0483 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, hàm ý rằng các ngân hàng thương mại có vốn tự có cao hơn thường duy trì khả năng hấp thụ rủi ro tín dụng tốt hơn. Kết quả này phù hợp với lập luận của Berger và DeYoung (1997), cho rằng CAR là lớp “đệm” giúp ngân hàng thương mại ứng phó với các khoản vay kém chất lượng. Trong bối cảnh Việt Nam, giai đoạn hậu khủng hoảng nợ xấu 2012–2015 và áp lực từ Basel II đã buộc nhiều ngân hàng thương mại tăng cường vốn hóa, từ đó góp phần kiểm soát tốt hơn chất lượng tín dụng.

Quy mô ngân hàng thương mại (SIZE) có tác động dương với hệ số hồi quy là 0.00138 với mức ý nghĩa 1%. Kết quả này ủng hộ áp lực của quy mô lên hoạt động tín dụng khi các ngân hàng thương mại lớn có xu hướng mở rộng tín dụng mạnh mẽ và đôi khi dễ lơi lỏng tiêu chuẩn cho vay. Kết quả này đồng thuận với nghiên cứu của Nguyễn Đào Trâm Anh, Phạm Khánh Linh và cộng sự (2023), Nguyễn Thị Ánh Hoa (2020). Khi quy mô ngân hàng thương mại lớn, các ngân hàng thương mại chịu áp lực trong việc tăng hiệu quả sử dụng tài sản. Do đó, các ngân hàng thương mại lớn buộc phải nới lỏng mức độ rủi ro được chấp nhận. Thực tiễn tại Việt Nam, các ngân có quy mô tài sản cao đang chịu áp lực nợ xấu lớn như Sacombank sau khi sáp nhập với ngân hàng thương mại cổ phần Phương Nam hoặc ngân hàng thương mại SHB sau khi sáp nhập Habubank.

Đáng chú ý, tỷ suất sinh lời trên vốn (ROE) có ảnh hưởng âm rõ rệt đến NPL. Kết luận này được thể hiện qua hệ số hồi quy là -0.0943 với mức ý nghĩa 1%. Điều này đồng nghĩa những ngân hàng thương mại có hiệu quả sử dụng vốn tăng lên sẽ làm giảm nợ xấu. Nói cách khác, những ngân hàng thương mại hoạt động hiệu quả hơn thường có chiến lược kiểm soát rủi ro chặt chẽ hơn, khẳng định phát hiện của Tan và Floros (2013), Nguyễn Thị Ánh Hoa (2020) về mối liên hệ nghịch chiều giữa hiệu quả tài chính và rủi ro tín dụng. Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại có ROE cao như ACB hay Techcombank thường gắn liền với chính sách tín dụng thận trọng và danh mục tài sản chất lượng cao.

Bên cạnh đó, tăng trưởng tín dụng (LGR) thể hiện mối liên hệ dương và có ý nghĩa cao với NPL, phản ánh rõ hiện tượng “tăng trưởng nóng” có thể kéo theo rủi ro tín dụng, đặc biệt khi quy trình thẩm định bị rút ngắn để đạt chỉ tiêu tăng trưởng. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) tại Tây Ban Nha và khẳng định rằng chất lượng tín dụng thường có độ trễ so với tốc độ tăng trưởng cho vay. Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

Kết quả hồi quy cho thấy LGR có tác động thuận chiều và có ý nghĩa thống kê cao đến NPL (β = 0.0740, p < 0.01), cho thấy rằng khi ngân hàng thương mại mở rộng tín dụng nhanh chóng, rủi ro tín dụng có xu hướng gia tăng. Kết quả này được ủng hộ bởi nghiên cứu của Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2021); Hazimi và William (2020). Kết quả này cho thấy việc mở rộng quy mô tín dụng dựa trên giảm chuẩn mực thẩm định để đạt mục tiêu tăng trưởng, dẫn đến việc phân bổ vốn cho các khoản vay có chất lượng thấp. Phát hiện này phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam, đặc biệt trong các giai đoạn tín dụng tăng trưởng nóng như năm 2017–2018, khi nhiều ngân hàng thương mại đẩy mạnh cho vay tiêu dùng và doanh nghiệp vừa và nhỏ mà không kiểm soát hiệu quả rủi ro đi kèm. Điều này cũng đang diễn ra tương tự dựa trên thực tiễn mở rộng cho vay trong giai đoạn dịch bệnh và hệ quả nợ xấu gia tăng sau giai đoạn dịch bệnh.

Bên cạnh đó, chi phí hoạt động (ME) cũng cho thấy mối quan hệ dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (β = 0.323, p < 0.05), hàm ý rằng các ngân hàng thương mại có chi phí hoạt động cao thường gặp khó khăn trong việc kiểm soát chất lượng tín dụng. Chi phí lớn có thể phản ánh cấu trúc vận hành kém hiệu quả, sự cồng kềnh trong hệ thống hoặc chi phí xử lý các khoản vay xấu. Manz (2019); Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) cũng có phát hiện tương đồng với kết quả nghiên cứu. Kiểm soát chi phí hoạt động không tốt buộc các ngân hàng thương mại phải bù đắp bằng gia tăng lãi suất cho vay. Trong môi trường cạnh tranh, lãi suất ngân hàng thương mại cao chỉ có thể cho vay được những khách hàng có mức độ tín nhiệm thấp. Khả năng lựa chọn các khoản vay tốt với lãi suất thấp không đủ bù chi phí, buộc ngân hàng thương mại phải nới lỏng cấp tín dụng, làm tăng các khoản nợ xấu.

GDP có tác động âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (β = –0.0423), cho thấy trong bối cảnh nền kinh tế tăng trưởng ổn định, áp lực nợ xấu có xu hướng giảm. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước như Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018) nhưng khác với nghiên cứu không có ý nghĩa thống kê trong phát hiện của Nguyễn Thị Ánh Hoa (2020). Như vậy, sự cải thiện hoạt động kinh tế giúp nâng cao năng lực trả nợ của khách hàng, qua đó hạn chế phát sinh nợ xấu. Tại Việt Nam, giai đoạn 2017–2019 là minh chứng rõ nét, khi GDP duy trì mức tăng trưởng cao trên 6,8% và NPL toàn hệ thống liên tục giảm xuống dưới 2%. Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

Ngược lại, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) có ảnh hưởng dương và rất có ý nghĩa (β = 0.166, p < 0.01), phản ánh rằng lạm phát làm gia tăng áp lực lên người vay thông qua chi phí sinh hoạt và lãi suất thực, từ đó ảnh hưởng đến khả năng thanh toán nợ. Kết quả này trái ngược với kết quả của Trần Thảo Vân (2022). Trong giai đoạn nghiên cứu, nợ xấu của ngân hàng thương mại cũng tăng lên trong năm 2011 khi lạm phát ở mức cao cũng như có xu hướng tăng lên trong những năm lạm phát có xu hương tăng.

Bên cạnh đó, biến trễ của NPL (L.NPL) cho kết quả dương và có ý nghĩa thống kê rất cao (β = 0.156, p < 0.01), hàm ý rằng nợ xấu có tính chất tích lũy và có độ trễ theo thời gian. Điều này phù hợp với các nghiên cứu động lực học của nợ xấu như Arellano & Bond (1991) và khẳng định rằng nếu không có các biện pháp can thiệp quyết liệt, tình trạng nợ xấu sẽ kéo dài và tái phát theo chu kỳ. Tại Việt Nam, các khoản nợ xấu tái cơ cấu giai đoạn trước thường tốn thời gian lâu dài để xử lý nợ.

• KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 đã thực hiện phân tích thực nghiệm về thực trạng nợ xấu của tất cả 28 ngân hàng thương mại ở tại Việt Nam trong từ khoảng thời gian từ năm 2011 đến hết năm 2024. Nội dung chương bao gồm tổng hợp đặc điểm mẫu dữ liệu, trình bày kết quả thống kê mô tả, thực hiện các mô hình hồi quy định lượng và kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp. Sau khi tiến hành so sánh giữa các mô hình, phương pháp GMM đã được xác định là phù hợp nhất để sử dụng trong phân tích chính thức. Kết quả hồi quy cho thấy một số yếu tố có tác động đến NPL trong hệ thống ngân hàng thương mại, bao gồm quy mô ngân hàng thương mại, tốc độ mở rộng tín dụng, tỷ lệ chi phí hoạt động, hệ số an toàn vốn, GDP, CPI. Trong đó, nghiên cứu phát hiện CAR, ROE, GDP có tác động nghịch chiều, trong khi các biến còn lại có tác động thuận chiều. Những phát hiện trong chương này là cơ sở quan trọng cho việc xây dựng chính sách quản trị rủi ro tín dụng và thiết kế các giải pháp hỗ trợ nâng cao chất lượng tài sản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong thời gian tới.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

5.1 KẾT LUẬN

Đề tài đã sử dụng dữ liệu từ 28 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2011 – 2024 và phương pháp phù hợp nhất là GMM hệ thống hai bước để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến NPL của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy NPL chịu ảnh hưởng của các yếu tố mang đặc trưng hoạt động của ngân hàng thương mại và các yếu tố vĩ mô. Cụ thể:

Hệ số an toàn vốn (CAR) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% khẳng định giả thuyết H1 rằng năng lực vốn hóa cao giúp ngân hàng thương mại kiểm soát rủi ro tín dụng tốt hơn. Kết quả này lần nữa nhấn mạnh đến vai trò của việc tăng vốn như là bộ đệm chống đỡ rủi ro, cũng như đòi hỏi các ngân hàng thương mại phải đảm bảo việc tuân thủ quy định về an toàn vốn trong mức độ vốn tự có, buộc ngân hàng thương mại phải thận trọng hơn trong việc cấp tín dụng.

Quy mô ngân hàng thương mại (SIZE) ảnh hưởng tích cực đến NPL đến NPL với hệ số hồi quy là 0.00138 tại mức ý nghĩa 1%. Kết quả này đồng nghĩa giả thuyết H2 được chấp nhận, phản ánh xu hướng mở rộng hoạt động có thể đi kèm với việc chấp nhận rủi ro cao hơn tại các ngân hàng thương mại lớn.

Tăng trưởng tín dụng (LGR) có tác động dương qua hệ số hồi quy 0.0740 và đô tin cậy 99%. Điều này đồng nghĩa với giả thuyết H3 được chấp nhận. Nói cách khác, việc mở rộng tín dụng nhanh nếu không kèm theo kiểm soát rủi ro sẽ dễ dẫn đến gia tăng nợ xấu.

Tỷ lệ chi phí hoạt động là yếu tố thuộc về ngân hàng thương mại có tác động cao nhất đến tỷ lệ NPL của ngân hàng thương mại với hệ số tác động là 0.323 tại mức ý nghĩa 5%. Kết quả này đồng nghĩa với việc giả thuyết H4 được chấp nhận, tức các ngân hàng thương mại có tỷ lệ chi phí hoạt động cao sẽ làm tăng NPL. Điều này là do các ngân hàng thương mại buộc phải chấp nhận các khoản cấp tín dụng có mức độ rủi ro cao hơn nhằm bù đắp chi phí và đảm bảo lợi nhuận.

Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có hệ số hồi quy –0.0943 với độ tin cậy 99%, tức khi ROE tăng lên sẽ làm giảm NPL. Kết luận này ủng hộ cho giả thuyết H5, hay ngân hàng thương mại có hiệu quả sinh lời tốt sẽ có khả năng kiểm soát nợ xấu tốt hơn. Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

Tăng trưởng GDP (GDP) tác động âm –0.0423 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% phù hợp với giả thuyết H6. Kết quả này cho thấy tồn tại tác động nghịch chiều của GDP lên NPL của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Lạm phát (CPI) là nhân tố có tác động mạnh thứ hai đến NPL của các ngân hàng thương mại với hệ số hồi quy là 0.166 tại mức ý nghĩa 1%. Kết quả trên khẳng định giả thuyết H7 được chấp nhận, hay môi trường lạm phát cao thường làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng, dẫn đến gia tăng NPL.

Ngoài ra, đề tài còn phát hiện nợ xấu của năm nay chịu ảnh hưởng của của nợ xấu năm trước, phản ánh qua hệ số hồi quy của biến trễ nợ xấu L.NPL là 01.56 tại mức ý nghĩa 1%. Điều này đồng nghĩa với nợ xấu có tính xu hướng duy trì qua thời gian.

Như vậy, so sánh với hệ thống giả thuyết nghiên cứu ban đầu, kết quả hồi quy đã xác nhận đầy đủ hướng tác động kỳ vọng (tóm tắt tại bảng 4.1). Không có biến nào vi phạm giả thuyết lý thuyết đặt ra trong chương 3. Điều này khẳng định mô hình nghiên cứu được xây dựng là phù hợp với bối cảnh hoạt động ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Những kết quả này là cơ sở quan trọng để đề xuất các hàm ý chính sách phù hợp nhằm kiểm soát rủi ro tín dụng, nâng cao chất lượng tài sản và tăng cường tính bền vững trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

• Bảng 5.1: Kết quả nghiên cứu sắp xếp theo hệ số tác động từ cao xuống thấp

5.2 HÀM Ý CHÍNH SÁCH

5.2.1. Tỷ lệ chi phí hoạt động (ME)

Kết quả hồi quy cho thấy chi phí hoạt động có ảnh hưởng cùng chiều mạnh nhất và có ý nghĩa thống kê đến NPL. Điều này cho thấy các ngân hàng thương mại có hiệu quả quản lý chi phí kém sẽ đối mặt với rủi ro tín dụng lớn hơn. Chi phí hoạt động cao thường phản ánh sự thiếu hiệu quả trong quá trình sàng lọc, giám sát và thu hồi nợ. Do đó, ngân hàng thương mại cần tối ưu hóa cấu trúc chi phí, tăng cường công nghệ số trong hoạt động tín dụng, cải thiện năng suất lao động, và kiểm soát chi phí vận hành để nâng cao hiệu quả hoạt động, từ đó kiểm soát rủi ro nợ xấu một cách bền vững.

5.2.2. Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Kết quả nghiên cứu khẳng định vai trò then chốt của hiệu quả sinh lời trong kiểm soát rủi ro tín dụng. Các ngân hàng thương mại có hiệu quả hoạt động cao sẽ có khả năng đầu tư vào hệ thống kiểm soát nội bộ, quản trị tín dụng tốt hơn và có năng lực tài chính mạnh để xử lý nợ xấu phát sinh. Vì vậy, cần đặt mục tiêu nâng cao ROE thông qua đa dạng hóa nguồn thu, phát triển dịch vụ phi tín dụng, tối ưu hóa danh mục tài sản và kiểm soát tốt chi phí rủi ro.

5.2.3. Tăng trưởng tín dụng (LGR)

Sự gia tăng quy mô cho vay nếu không đi kèm với chất lượng kiểm soát sẽ dễ dẫn đến rủi ro tín dụng. Các ngân hàng thương mại cần thận trọng trong giai đoạn tăng trưởng tín dụng nhanh, nên ưu tiên quản lý chất lượng hơn là số lượng khoản vay. Cần thiết lập hệ thống cảnh báo sớm, phân loại khách hàng theo mức độ rủi ro và xây dựng hạn mức tín dụng phù hợp để bảo đảm sự ổn định tài sản. Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

5.2.4. Hệ số an toàn vốn (CAR)

Hệ số CAR có vai trò của vốn tự có như một “vùng đệm” chống đỡ rủi ro phát sinh. Các ngân hàng thương mại cần duy trì mức CAR vượt tiêu chuẩn tối thiểu theo quy định Basel II/Basel III, đồng thời nâng cao chất lượng vốn cấp 1. Việc tăng cường kiểm soát cấu trúc vốn sẽ không chỉ nâng cao khả năng chịu đựng rủi ro mà còn củng cố niềm tin của nhà đầu tư và cơ quan giám sát.

5.2.5 Quy mô ngân hàng thương mại (SIZE)

Kết quả nghiên cứu cho thấy các ngân hàng thương mại lớn không nhất thiết kiểm soát rủi ro tốt hơn. Nguyên nhân có thể đến từ việc các ngân hàng thương mại quy mô lớn dễ mở rộng tín dụng vào các lĩnh vực rủi ro cao hoặc có xu hướng tự tin quá mức vào khả năng xử lý nợ xấu. Do đó, các ngân hàng thương mại lớn cần tập trung tăng cường năng lực quản trị tín dụng, tránh chủ quan trong việc cấp tín dụng và phải xây dựng hệ thống kiểm soát rủi ro phù hợp với quy mô và mức độ phức tạp trong hoạt động kinh doanh.

5.2.6 Thích nghi với bối cảnh vĩ mô

Lạm phát làm suy giảm sức mua, tăng chi phí sinh hoạt và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Trong bối cảnh đó, các ngân hàng thương mại cần tăng cường khả năng thẩm định rủi ro theo kịch bản vĩ mô, linh hoạt điều chỉnh hạn mức tín dụng và lãi suất cho vay, đồng thời tăng cường kiểm tra sau giải ngân để phòng ngừa nợ xấu phát sinh trong điều kiện lạm phát tăng cao.

Khi nền kinh tế ổn định và phát triển, thu nhập của khách hàng được cải thiện, khả năng trả nợ tốt hơn, từ đó góp phần giảm thiểu rủi ro tín dụng. Mặc dù đây là yếu tố ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng thương mại, nhưng các ngân hàng thương mại có thể chủ động thích nghi bằng cách điều chỉnh chiến lược tín dụng theo chu kỳ kinh tế, ưu tiên các lĩnh vực ít nhạy cảm với biến động kinh tế vĩ mô và xây dựng các kịch bản ứng phó với suy giảm kinh tế.

5.3 KIẾN NGHỊ Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

Lạm phát là một trong những yếu tố vĩ mô ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp và hộ gia đình. Do đó, Chính phủ và ngân hàng nhà nước cần điều hành chính sách tiền tệ theo hướng linh hoạt, kết hợp chặt chẽ với chính sách tài khóa nhằm kiểm soát kỳ vọng lạm phát. Đặc biệt, cần chủ động điều tiết cung tiền, lãi suất và tỷ giá để hạn chế biến động giá cả hàng hóa và dịch vụ, qua đó ổn định môi trường tín dụng và giảm thiểu áp lực nợ xấu. Chính phủ cần tiếp tục duy trì ổn định kinh tế vĩ mô thông qua các giải pháp dài hạn như cải cách thủ tục hành chính, nâng cao chất lượng thể chế, kiểm soát nợ công, và cải thiện hiệu quả đầu tư công. Môi trường kinh doanh ổn định và thuận lợi sẽ tạo điều kiện cho doanh nghiệp mở rộng hoạt động sản xuất, tăng khả năng trả nợ, qua đó góp phần giảm nợ xấu của ngân hàng thương mại. Việc ban hành và triển khai các gói hỗ trợ phục hồi kinh tế, đặc biệt là đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa, ngành hàng xuất khẩu, và khu vực nông nghiệp là cần thiết trong bối cảnh phát triển kinh tế hậu dịch bệnh.

5.4 HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU GỢI MỞ

Mặc dù nghiên cứu đã sử dụng mô hình GMM hệ thống hai bước và dữ liệu bảng từ 28 ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011–2024 để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy trong phân tích, song vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định:

Nghiên cứu chỉ tập trung vào các ngân hàng thương mại Việt Nam, bao gồm ngân hàng thương mại cổ phần và ngân hàng thương mại TNHH, do đó chưa phản ánh đầy đủ tình hình của toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, đặc biệt là ngân hàng thương mại nước ngoài. Do đó, nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng để bao gồm toàn bộ các ngân hàng thương mại đang hoạt động tại Việt Nam, từ đó đảm bảo độ khái quát cao hơn và phản ánh chính xác hơn về toàn hệ thống.

Một số yếu tố định tính như chất lượng quản trị nội bộ, văn hóa kiểm soát rủi ro hay mức độ tuân thủ quy định pháp lý không được đưa vào mô hình do hạn chế về khả năng định lượng và thu thập dữ liệu. Các nghiên cứu tiếp theo có thể kết hợp các yếu tố phi tài chính như mức độ minh bạch thông tin, cơ chế kiểm soát nội bộ, hoặc văn hóa quản trị rủi ro vào mô hình, thông qua khảo sát hoặc điểm số đánh giá từ báo cáo xếp hạng.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

Chương 5 đã trình bày, phân tích và thảo luận toàn diện kết quả nghiên cứu định lượng nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến NPL tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2011–2024. Trên cơ sở dữ liệu bảng thu thập từ 28 ngân hàng thương mại, nghiên cứu đã sử dụng mô hình GMM hệ thống hai bước để xử lý vấn đề nội sinh và phản ánh bản chất động của biến phụ thuộc.

Kết quả hồi quy cho thấy có bảy yếu tố ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến NPL. Trong đó, tác động cùng chiều với NPL bao gồm: (i) Chi phí hoạt động (ME) – phản ánh năng lực quản trị chi phí còn hạn chế; (ii) Tăng trưởng tín dụng (LGR) – thể hiện rủi ro từ mở rộng tín dụng quá mức; (iii) Chỉ số lạm phát (CPI) – nhấn mạnh rủi ro vĩ mô từ môi trường giá cả; (iv) Quy mô ngân hàng thương mại (SIZE) – cho thấy áp lực rủi ro của các ngân hàng thương mại lớn. Các biến có tác động ngược chiều với NPL bao gồm: (i) Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) – đại diện cho hiệu quả hoạt động ngân hàng thương mại; (ii) Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) – phản ánh năng lực vốn chống đỡ rủi ro tín dụng; (iii) Tăng trưởng kinh tế (GDP) – xác nhận vai trò ổn định của điều kiện vĩ mô. Ngoài ra, biến trễ L.NPL cũng có ảnh hưởng dương và rất có ý nghĩa, khẳng định tính chất động lực và quán tính của nợ xấu qua thời gian.

Trên cơ sở các kết quả định lượng thu được, chương này cũng đã trình bày các hàm ý chính sách cụ thể đối với từng biến số nhằm giúp các ngân hàng thương mại kiểm soát rủi ro tín dụng một cách chủ động và hiệu quả hơn. Đồng thời, nghiên cứu đưa ra các kiến nghị đối với Chính phủ và cơ quan quản lý nhằm kiểm soát lạm phát, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và nâng cao chất lượng tín dụng trong toàn hệ thống. Luận văn: KQNC nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng