Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết 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: Yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng Thương mại niêm yết tại 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 nghiên cứu

4.1.1. Thống kê mô tả biến

Trong giai đoạn 2011 – 2023 thì tỷ lệ nợ xấu trung bình của các NHTM niêm yết tại Việt Nam được biểu diễn dưới biểu đồ sau:

Hình 4.1: Tình hình nợ xấu tại 24 NHTM niêm yết tại Việt Nam từ năm 2011 đến năm 2023

Biểu đồ trình bày xu hướng diễn biến của tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình của 24 NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 đến 2023, phản ánh tổng thể về chất lượng tài sản của nhóm ngân hàng này.

Giai đoạn 2011 – 2015: Xu hướng giảm đáng kể. Khởi đầu giai đoạn năm 2011, tỷ lệ nợ xấu trung bình ở mức 1,60%. Tuy nhiên, từ năm 2011 đến 2015, tỷ lệ này cho thấy một xu hướng giảm rõ rệt. Đỉnh điểm là năm 2015, NPL trung bình đạt mức thấp nhất trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu, chỉ 0,79%. Sự sụt giảm này có thể phản ánh những nỗ lực tái cơ cấu hệ thống ngân hàng và xử lý nợ xấu trong giai đoạn hậu khủng hoảng kinh tế toàn cầu và giai đoạn đầu tái cơ cấu nền kinh tế Việt Nam.

Giai đoạn 2016 – 2020: Xu hướng tăng trở lại và biến động ban đầu của Covid 19. Từ năm 2016, tỷ lệ nợ xấu bắt đầu có dấu hiệu tăng trở lại, từ 0,92% lên 1,43% vào năm 2018 và tiếp tục đạt 1,64% vào năm 2019. Năm 2020, khi đại dịch Covid 19 bắt đầu ảnh hưởng đến nền kinh tế, tỷ lệ này có một sự sụt giảm nhẹ xuống 1,57%, có thể do các chính sách hỗ trợ, giãn nợ ban đầu hoặc sự trì hoãn trong việc ghi nhận nợ xấu.

Giai đoạn 2021 – 2023: Tăng trưởng liên tục và đạt đỉnh, giai đoạn cho thấy gia tăng liên tục của tỷ lệ nợ xấu trung bình. Từ 1,57% vào năm 2020, tỷ lệ này đã tăng vọt lên 1,88% vào năm 2021. Mức tăng trưởng này tiếp tục duy trì ở 1,90% vào năm 2022 và đạt 1,92% vào năm 2023, mức cao nhất trong toàn bộ giai đoạn khảo sát. Sự gia tăng đáng kể trong giai đoạn này có thể phản ánh hậu quả kéo dài của đại dịch Covid 19, những khó khăn kinh tế vĩ mô, cũng như áp lực từ việc các khoản nợ được tái cơ cấu trước đó bắt đầu đến hạn trả hoặc bộc lộ rủi ro thực chất.

Biểu đồ cho thấy tỷ lệ nợ xấu trung bình của các NHTM niêm yết tại Việt Nam đã trải qua một chu kỳ giảm sâu trong giai đoạn đầu 2011 – 2015 và sau đó liên tục tăng trở lại, đặc biệt là từ năm 2016 và tăng tốc trong các năm gần đây từ năm 2021 – 2023. Mức NPL gần đây, tiệm cận 2%, cho thấy chất lượng tài sản của các NHTM đang phải đối mặt với những thách thức đáng kể, phản ánh ảnh hưởng của các biến động kinh tế vĩ mô và chất lượng quản trị rủi ro tín dụng trong bối cảnh mới.

Thống kê mô tả đặc điểm của các biến số Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Các biến số quy mô ngân hàng; tỷ suất sinh lời; tăng trưởng tín dụng; tỷ lệ chi phí hoạt động; hệ số an toàn vốn; tốc độ tăng trưởng kinh tế; tỷ lệ lạm phát; đại dịch Covid 19; sở hữu Nhà nước sẽ được thống kê các đặc điểm giá trị đặc trưng như sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tỷ lệ nợ xấu trung bình là 1,36%$ thấp hơn đáng kể so với ngưỡng cảnh báo $3\%$ của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), cho thấy sự an toàn chung của danh mục tín dụng trong hệ thống. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn cao (0,86%) là một điểm cần được nhấn mạnh. Độ lệch chuẩn này phản ánh sự phân hóa rõ rệt về chất lượng tài sản giữa các NHTM, với khoảng cách lớn giữa mức tối đa (3,45%) tại ACB năm 2011) và mức tối thiểu (0,01%) tại VIETCAP năm 2016). Sự phân tán này ngụ ý rằng các NHTM có chiến lược quản trị rủi ro và quy trình thẩm định tín dụng không đồng nhất, dẫn đến mức độ tổn thất tiềm tàng khác biệt, làm nổi bật vai trò của NPL như một biến độc lập then chốt trong mô hình nghiên cứu.

Quy mô ngân hàng (SIZE): Quy mô ngân hàng được thể hiện bằng Log(tổng tài sản), có giá trị trung bình là 32,88 với độ lệch chuẩn thấp (1,29). Điều này cho thấy các NHTM có xu hướng bám sát nhau trong chiến lược mở rộng quy mô tài sản. BIDV năm 2023 đạt quy mô lớn nhất với Log(tổng tài sản) là 35,88, trong khi SGB năm 2013 ghi nhận mức nhỏ nhất là 30,32. Theo thống kê, các NHTM niêm yết thuộc nhóm “Big4” tại Việt Nam (VCB, Vietinbank, BIDV) vẫn dẫn đầu về quy mô trong hệ thống.

Tỷ suất sinh lời trên VCSH (ROE): Chỉ số ROE trung bình đạt mức cao 21,08% trong giai đoạn nghiên cứu, phản ánh khả năng sinh lời mạnh mẽ của vốn chủ sở hữu đầu tư vào các NHTM niêm yết. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn tương đối cao (12,77%) minh chứng cho sự khác biệt sâu sắc về hiệu quả tài chính và mức độ sử dụng đòn bẩy giữa các ngân hàng. Mức chênh lệch giữa giá trị cao nhất (88,07%) tại SHB năm 2012) và thấp nhất (3,40%) tại SCB năm 2015) cho thấy sự phân hóa về lợi thế cạnh tranh, đặc thù mô hình kinh doanh, và hiệu suất quản lý chi phí/rủi ro. Sự biến động cao của ROE gợi ý mối quan hệ phức tạp với các biến rủi ro và chiến lược.

Tăng trưởng tín dụng (LGR): Tốc độ tăng trưởng tín dụng trung bình là 6,19% với độ lệch chuẩn tương đối thấp (1,23%). Điều này cho thấy chiến lược tăng trưởng tín dụng nhằm tối đa hóa lợi nhuận là nhất quán trong đa số các NHTM niêm yết, đồng thời tuân thủ các giới hạn điều hành vĩ mô của NHNN. Mức độ tập trung của LGR (biến động thấp) gợi ý rằng, mặc dù có sự khác biệt về quy mô, các NHTM vẫn duy trì tốc độ mở rộng cho vay tương đối ổn định, phản ánh sự chú trọng vào hoạt động sinh lời cốt lõi và kiểm soát rủi ro từ việc mở rộng quá nóng. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Tỷ lệ chi phí hoạt động (ME): Tỷ lệ chi phí hoạt động trung bình từ năm 2011 – 2023 là 1,73% cùng với độ lệch chuẩn 0,58%. Mức chênh lệch này minh chứng cho sự khác biệt đáng kể trong hiệu quả vận hành và quản lý chi phí giữa các NHTM. Sự phân tán này có thể xuất phát từ sự khác biệt về quy mô, định hướng hoạt động (ví dụ: ngân hàng bán lẻ chuyên sâu thường có ME cao hơn) hoặc mức độ đầu tư vào công nghệ. Phân tích ME là cần thiết để đánh giá tác động của hiệu quả vận hành nội bộ đối với lợi nhuận. Tỷ lệ này cao nhất là 5,2% tại TPB vào năm 2011 và thấp nhất là 0,42% tại SCB vào cùng năm 2011.

Hệ số an toàn vốn (CAR): Hệ số an toàn vốn trung bình của các NHTM niêm yết từ 2011 – 2023 đạt 13,35 với độ lệch chuẩn là 5,81. Kết quả này khẳng định các NHTM vẫn đảm bảo mức tối thiểu 9% theo quy định của NHNN. Mức lệch chuẩn cao cho thấy sự khác biệt trong chiến lược kinh doanh, áp lực tăng trưởng tài sản rủi ro và khả năng tiếp cận nguồn vốn tăng cường vốn cấp 1 và cấp 2. Sự phân tán này là cơ sở để nghiên cứu mối liên hệ giữa CAR và sự ổn định hoạt động.. Hệ số CAR cao nhất là 33,76 tại SGB vào năm 2013 và thấp nhất là 4,04 tại SCB vào năm 2020.

Tăng trưởng kinh tế (GDP) và lạm phát (CPI): Trong giai đoạn 2011 – 2023, tốc độ tăng trưởng GDP trung bình của Việt Nam đạt 5,79% với độ lệch chuẩn 2,58%, cho thấy mức tăng trưởng tương đối ổn định qua các năm. Tỷ lệ lạm phát trung bình hàng năm trong cùng giai đoạn là 4,85%, với tỷ lệ cao nhất là 18,68% vào năm 2011 và thấp nhất là 0,63% vào năm 2015.

Sở hữu Nhà nước và Đại dịch Covid-19: Hai biến giả này được mã hóa dưới dạng 0 hoặc 1. Do bản chất là biến định tính nên việc thống kê mô tả chi tiết không cần thiết và thông tin về quy ước giá trị đã được trình bày trong Chương 3.

4.1.2. Phân tích tương quan Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Để đánh giá mức độ tương quan giữa các cặp biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, luận văn tiến hành xây dựng và phân tích ma trận tương quan. Mục tiêu chính của phân tích này là nhằm phát hiện liệu có sự tương quan cao giữa các biến độc lập hay không. Theo nguyên tắc thông thường trong nghiên cứu định lượng, nếu hệ số tương quan giữa bất kỳ cặp biến nào vượt quá ngưỡng 0,8, điều này có thể là dấu hiệu của đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình. Đa cộng tuyến nghiêm trọng có khả năng ảnh hưởng đến độ tin cậy của ước lượng các hệ số hồi quy, làm giảm tính vững chắc của kết quả phân tích. Kết quả được trình bày dưới đây:

Bảng 4.2: Ma trận tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu

Dựa trên kết quả phân tích từ Bảng 4.2, có thể nhận thấy rằng độ lớn của hệ số tương quan lớn nhất giữa các cặp biến độc lập là 0,795. Giá trị này nằm dưới ngưỡng 0,8 –mức được xem xét là dấu hiệu của đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình. Điều này minh chứng rằng các biến độc lập được lựa chọn trong mô hình không có mối tương quan quá cao với nhau. Do đó, khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, vốn có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và độ vững chắc của các ước lượng hồi quy, đã được loại trừ trong mô hình nghiên cứu này.

4.1.3. Phân tích hồi quy

Nhằm đánh giá kết quả về sự ảnh hưởng của các yếu tố đến nợ xấu của các NHTM niêm yết tại Việt Nam thì cần phải thông qua kết quả của các mô hình hồi quy đa biến điển hình đó là Pooled OLS, FEM và REM. Kết quả được trình bày tóm tắt dưới bảng sau:

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Hệ số xác định (R²) của tất cả các mô hình ước lượng đều vượt quá 50%. Điều này chỉ ra rằng các biến độc lập được đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê trong việc ảnh hưởng đến nợ xấu, và có khả năng giải thích hơn 60% sự biến động của tỷ lệ nợ xấu. Mức R² này chứng tỏ khả năng giải thích tương đối cao của mô hình.

Các biến số thể hiện ảnh hưởng tích cực (cùng chiều) đến nợ xấu bao gồm Quy mô ngân hàng (SIZE), Tăng trưởng tín dụng (LGR), Tỷ lệ lạm phát (CPI) và biến giả Đại dịch COVID-19 (COVID), với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 5% và 10%.

Ngược lại, các biến số có ảnh hưởng tiêu cực (ngược chiều) đến nợ xấu bao gồm Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và Tỷ lệ chi phí hoạt động (ME), đều đạt mức ý nghĩa thống kê 1%.

Đáng chú ý, Hệ số an toàn vốn (CAR) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không thể hiện ý nghĩa thống kê trong việc ảnh hưởng đến nợ xấu, do giá trị p-value của các biến này lớn hơn 5%.

Riêng biến Tỷ lệ chi phí hoạt động (ME), mặc dù có ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled OLS, lại không duy trì được ý nghĩa thống kê khi áp dụng các mô hình FEM và REM. Điều này cho thấy cần có những kiểm định sâu hơn để đưa ra kết luận cuối cùng về ảnh hưởng của biến số này. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Nhìn chung, kết quả từ ba mô hình hồi quy (Pooled OLS, FEM, REM) cho thấy sự tương đồng về chiều hướng ảnh hưởng của các biến độc lập đến nợ xấu tại các NHTM. Sự đồng nhất này cho thấy tính phù hợp của dữ liệu thu thập và củng cố độ tin cậy để tiếp tục các kiểm định sâu hơn. Tuy nhiên, để đảm bảo tính thống nhất và lựa chọn mô hình tối ưu nhất cho phân tích, việc tiến hành các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp là cần thiết. Các kiểm định này sẽ được trình bày chi tiết trong phần tiếp theo.

4.1.4. Kết quả nghiên cứu Kiểm định lựa chọn mô hình

Để xác định mô hình hồi quy phù hợp nhất cho việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam, luận văn đã tiến hành các kiểm định lựa chọn giữa Pooled OLS, FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model). Thông qua kiểm định tương ứng dưới bảng 4.4 như sau:

Bảng 4.4: Kiểm đinh lựa chọn mô hình

Việc so sánh giữa mô hình Pooled OLS và FEM được thực hiện thông qua kiểm định F-test. Kiểm định này nhằm đánh giá liệu mô hình FEM, với khả năng kiểm soát các yếu tố đặc thù không đổi theo thời gian của từng ngân hàng, có phù hợp hơn đáng kể so với mô hình Pooled OLS (không tính đến các yếu tố này) hay không. Kết quả từ kiểm định F-test cho thấy giá trị Prob > F là 0,000, thấp hơn mức ý nghĩa 5%. Điều này cung cấp bằng chứng thống kê mạnh mẽ để kết luận rằng mô hình FEM phù hợp hơn trong việc giải thích dữ liệu so với mô hình Pooled OLS.

Sau khi xác định FEM vượt trội so với Pooled OLS, kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM. Kiểm định Hausman đánh giá liệu các yếu tố đặc thù của từng ngân hàng có tương quan với các biến độc lập hay không. Nếu có tương quan, mô hình FEM sẽ là lựa chọn thích hợp hơn để tránh ước lượng chệch. Kết quả kiểm định Hausman (chi tiết tại Bảng 4.3) chỉ ra rằng giá trị P-value thấp hơn 5%. Điều này dẫn đến kết luận rằng mô hình FEM phù hợp hơn so với mô hình REM, ngụ ý rằng tồn tại sự tương quan giữa các yếu tố đặc thù không quan sát được và các biến độc lập trong dữ liệu.

Tổng hợp kết quả từ cả hai kiểm định F-test và Hausman, mô hình FEM được xác định là lựa chọn tối ưu nhất cho nghiên cứu này. Hơn nữa, mô hình FEM còn thể hiện tính vững chắc hơn và có R² cao nhất, đạt 55,01%, trong số ba mô hình được xem xét. Những đặc điểm này củng cố tính phù hợp của mô hình FEM để tiếp tục thực hiện các kiểm định và phân tích sâu hơn nhằm đưa ra kết luận cuối cùng về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu.

Kiểm định khuyết tật mô hình FEM Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Mô hình FEM sẽ được kiểm định các bệnh khuyết tật bao gồm đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan như sau:

Kiểm định đa cộng tuyến

Kiểm định đa cộng tuyến sẽ dựa trên tổng hợp về hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến số. Trong đó, cặp giả thuyết như sau H0 là mô hình không có đa cộng tuyến và H1 là mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Dựa vào kết quả trình bày trong Bảng 4.5, có thể thấy rằng tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều thấp hơn ngưỡng 5. Đồng thời, giá trị VIF trung bình cũng dưới 5. Theo các nguyên tắc thống kê, khi hệ số VIF và VIF trung bình nằm dưới ngưỡng này, điều này ủng hộ giả thuyết về việc mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Kết quả này chứng minh rằng các biến độc lập trong mô hình có sự tách biệt rõ ràng và không có mối quan hệ phụ thuộc tuyến tính mạnh mẽ với nhau. Điều này không chỉ củng cố độ tin cậy và tính khách quan của dữ liệu nghiên cứu đối với mô hình FEM, mà còn tạo tiền đề vững chắc để luận văn tiếp tục thực hiện các kiểm định và phân tích tiếp theo.

Kiểm định phương sai thay đổi

Với hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì cặp giả thuyết H0 là mô hình FEM không xuất hiện phương sai sai số thay đổi và H1 là mô hình FEM có xuất hiện phương sai sai số thay đổi.

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi của mô hình FEM

Bảng 4.6 cho thấy giá trị Prob>chi2 là 0,000, thấp hơn đáng kể so với mức ý nghĩa 5%. Dựa trên kết quả này, giả thuyết H0 về việc không có phương sai sai số thay đổi bị bác bỏ. Điều này đồng nghĩa với việc hiện tượng phương sai sai số thay đổi thực sự tồn tại trong mô hình FEM. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Kiểm định tự tương quan

Với hiện tượng tự tương quan thì cặp giả thuyết H0 là mô hình FEM không xuất hiện tự tương quan và H1 là mô hình FEM có xuất hiện tự tương quan.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định các hiện tượng khuyết tật của mô hình FEM

Bảng 4.7 cho thấy giá trị Prob>F là 0,000, thấp hơn đáng kể so với mức ý nghĩa 5%. Dựa trên kết quả này, giả thuyết H0 không có tự tương quan bị bác bỏ. Điều này đồng nghĩa với việc hiện tượng tự tương quan thực sự tồn tại trong mô hình FEM.

Khắc phục hiện tượng khuyết tật mô hình FEM

Dựa trên các kiểm định trên thì ta có thể thấy mô hình FEM đã gặp phải hai trong ba hiện tượng khuyết tật là phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Vì vậy, để có được kết quả chính xác cần sử dụng phương pháp FGLS để khắc phục, đồng thời kết quả được trình bày tóm tắt dưới bảng sau.

Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp FGLS

Sau khi áp dụng phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình FEM, các kết quả hồi quy đã đạt về độ tin cậy và ý nghĩa thống kê. Với giá trị Prob>chi2 thấp hơn 0,05, kết quả này khẳng định rằng mô hình FEM sau khi khắc phục khuyết tật là phù hợp về mặt tổng thể. Điều này cho phép chúng ta tin cậy vào các kết quả được thể hiện và đưa ra những kết luận có ý nghĩa thống kê. Mô hình FEM có hệ số xác định R² là 55,01%. Điều này cho thấy các biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong mô hình có khả năng giải thích 55,01% sự thay đổi của tỷ lệ nợ xấu (NPL) tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2023. Mức độ giải thích này là tương đối cao, cho thấy mô hình đã nắm bắt được một phần đáng kể các yếu tố quyết định nợ xấu.

Các biến số có giá trị Prob thấp hơn 5% được xác định là có ý nghĩa thống kê trong việc ảnh hưởng đến NPL của các ngân hàng. Cụ thể, quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ suất sinh lời (ROE), tăng trưởng tín dụng (LGR), tỷ lệ chi phí hoạt động (ME), hệ số an toàn vốn (CAR), tỷ lệ lạm phát (CPI), đại dịch Covid-19 (COVID) và sở hữu Nhà nước (STA) đều được chứng minh là có ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Điều này cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy các yếu tố cả vi mô (nội tại ngân hàng) và vĩ mô (môi trường kinh tế) đều đóng vai trò quan trọng trong việc định hình chất lượng tài sản của ngân hàng.

Tuy nhiên, biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) lại có giá trị Prob lớn hơn 5%, cho thấy biến số này không có ý nghĩa thống kê trong việc ảnh hưởng đến NPL của các ngân hàng trong mô hình này. Điều này ngụ ý rằng, trong bối cảnh và giai đoạn nghiên cứu cụ thể, sự biến động của tăng trưởng kinh tế không phải là yếu tố giải thích chính cho sự thay đổi của nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Dựa trên kết quả bảng 4.7 thì mô hình hồi quy được thiết lập như sau:

NPL = 0,005∗SIZE – 0,012∗ROE + 0,127∗LGR + 0,166∗ME + 0,018∗CAR + 0,047∗𝑪𝑷𝑰 + 0,002∗𝑪OVID – 0,005∗STA

4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Dựa trên kết quả bảng 4.7 tổng hợp kết quả và đối chiếu với giả thuyết thống kê ban đầu để kết luận, nếu kết quả của mỗi yếu tố có hệ số góc khác với giả thuyết ban đầu sẽ kết luận không phù hợp. Nếu P – Value của biến số đó lớn hơn 5% thì giả thuyết đó sẽ bị bác bỏ.

Bảng 4.9: Kết quả tổng hợp

Dựa trên các tham số ước lượng từ Bảng 4.8, nghiên cứu này đã xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Tóm lại, quy mô ngân hàng (SIZE), tăng trưởng tín dụng (LGR), tỷ lệ chi phí hoạt động (ME), tỷ lệ lạm phát (CPI) và đại dịch COVID-19 (COVID) có ảnh hưởng tích cực (cùng chiều) đến nợ xấu, được thể hiện qua dấu dương của các tham số ước lượng. Ngược lại, tỷ suất sinh lời (ROE) và sở hữu Nhà nước (STA) thể hiện ảnh hưởng tiêu cực (ngược chiều) đến nợ xấu, do dấu âm của các tham số ước lượng. Riêng biến hệ số an toàn vốn (CAR) có dấu dương nhưng sẽ được thảo luận chi tiết dưới đây. Dựa trên bảng 4.8 thì các tham số ước lượng đo lường mức độ ảnh hưởng cho các yếu tố đến nợ xấu của NHTM niêm yết tại Việt Nam được sắp xếp thống nhất theo thứ tự xuất hiện trong mô hình đó là quy mô ngân hàng (β = 0,0045); tỷ suất sinh lời (β = -0,012); tăng trưởng tín dụng (β = 0,127); tỷ lệ chi phí hoạt động (β = 0,166); hệ số an toàn vốn (β = 0,018); tỷ lệ lạm phát (β = 0,047); đại dịch Covid 19 (β = 0,002); sở hữu Nhà nước (β = -0,0048).

Khi quy mô ngân hàng tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM có xu hướng tăng 0,0045%. Theo lý thuyết về quy mô của ngân hàng, đặc biệt là giả thuyết “quá lớn để phá sản”, các NHTM có quy mô lớn thường có tham vọng mở rộng thị phần và gia tăng dư nợ cho vay. Điều này có thể dẫn đến việc gia tăng khẩu vị rủi ro, do các ngân hàng lớn có thể tin rằng họ sẽ nhận được sự hỗ trợ từ Chính phủ trong trường hợp khó khăn. Thực tế tại Việt Nam cho thấy, các ngân hàng lớn thường dẫn đầu về tăng trưởng tín dụng, và việc theo đuổi mục tiêu thị phần có thể khiến họ nới lỏng tiêu chuẩn cho vay, từ đó làm gia tăng nguy cơ hình thành nợ xấu. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Trần Trọng Phong và cộng sự (2015), Nguyễn Quỳnh Hoa (2020), Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2021) và Manz (2019). Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM giảm 0,012%. Theo lý thuyết hiệu quả và chất lượng quản trị ngân hàng, ROE cao phản ánh hiệu quả trong việc tận dụng vốn chủ sở hữu để tạo ra lợi nhuận và biểu thị sự quản trị hiệu quả trên các khía cạnh kinh doanh chung của ngân hàng, bao gồm cả việc đảm bảo chất lượng tín dụng. Tại Việt Nam, các ngân hàng có hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời cao thường có nguồn lực tốt hơn để đầu tư vào hệ thống quản trị rủi ro, thẩm định tín dụng chặt chẽ hơn, từ đó giảm thiểu được nợ xấu. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Messai và Jouini (2013), Hazimi và William (2020) và Antony và Suresh (2023).

Khi tăng trưởng tín dụng tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tăng 0,127%. Theo lý thuyết thông tin bất cân xứng, trong giai đoạn tăng trưởng tín dụng nhanh, ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc thu thập và đánh giá đầy đủ thông tin về khách hàng, dẫn đến việc nới lỏng các chính sách hay quy định cho vay để đáp ứng mục tiêu tăng trưởng, từ đó tiềm ẩn nguy cơ hình thành nợ xấu. Thực tiễn tại Việt Nam đã từng chứng kiến các giai đoạn tăng trưởng tín dụng nóng dẫn đến sự gia tăng nợ xấu trong các chu kỳ kinh tế trước đây. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Lê Hoàng Vinh và cộng sự (2021) và Hazimi và William (2020).

Khi tỷ lệ chi phí hoạt động tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tăng 0,166%. Theo lý thuyết hiệu quả và chất lượng quản trị ngân hàng, khi chi phí hoạt động của NHTM tăng cao, họ có xu hướng tìm cách bù đắp thông qua việc gia tăng dư nợ cho vay để đạt được lợi nhuận cao hơn. Điều này có thể dẫn đến việc nới lỏng khẩu vị rủi ro, chấp nhận các khoản vay có rủi ro cao hơn, làm gia tăng nguy cơ nợ xấu. Thực tế cho thấy, các ngân hàng kém hiệu quả trong quản lý chi phí thường gặp áp lực lớn hơn về lợi nhuận, buộc họ phải tìm kiếm các cơ hội tăng trưởng, đôi khi bằng cách chấp nhận rủi ro tín dụng cao hơn. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Manz (2019) và Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018).

Khi hệ số an toàn vốn tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tăng 0,018%. Giải thích cho kết quả này có thể liên quan đến việc ngân hàng phản ứng với các quy định về vốn. Khi các ngân hàng bị siết chặt hệ số an toàn vốn (ví dụ: theo chuẩn Basel), để duy trì mục tiêu lợi nhuận, họ có thể nới lỏng khẩu vị rủi ro ở các lĩnh vực khác, hoặc tìm kiếm các khoản vay dễ dàng hơn để tăng lợi nhuận. Điều này phản ánh một thách thức trong quản trị ngân hàng khi phải cân bằng giữa tuân thủ quy định vốn và mục tiêu lợi nhuận, đôi khi dẫn đến việc chấp nhận rủi ro tín dụng cao hơn. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Tole và cộng sự (2019) và Trần Trọng Phong và cộng sự (2015). Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Khi tỷ lệ lạm phát tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu của các NHTM tăng 0,047%. Theo lý thuyết về chu kỳ kinh tế, lạm phát cao trong nền kinh tế làm giảm sức mua, tăng chi phí sản xuất cho doanh nghiệp, khiến việc tiêu thụ hàng hóa trở nên khó khăn. Điều này làm giảm nguồn thu nhập thực tế và khả năng trả nợ của khách hàng vay, dẫn đến việc họ dễ bị chuyển nhóm nợ và phát sinh nợ xấu. Thực tế tại Việt Nam, đặc biệt trong những giai đoạn lạm phát tăng cao, nhiều doanh nghiệp và cá nhân đã gặp khó khăn nghiêm trọng trong hoạt động kinh doanh và khả năng thanh toán nợ. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Mazreku và cộng sự (2018) và Hazimi và William (2020).

Sự xuất hiện của đại dịch COVID-19 có ảnh hưởng tích cực đến nợ xấu, cụ thể là làm tăng tỷ lệ nợ xấu thêm 0,002%. Theo lý thuyết về chu kỳ kinh tế, đại dịch đã gây ra những gián đoạn nghiêm trọng cho hoạt động kinh tế, dẫn đến việc đóng cửa doanh nghiệp, giảm sút thu nhập và khả năng trả nợ của khách hàng vay. Tại Việt Nam, các đợt phong tỏa và hạn chế đi lại trong giai đoạn 2020-2021 đã khiến nhiều ngành nghề bị ảnh hưởng nặng nề, trực tiếp dẫn đến việc gia tăng các khoản nợ quá hạn và nợ xấu trong hệ thống ngân hàng. Kết quả này là một phát hiện của luận văn.

Kết quả cho thấy sở hữu Nhà nước là một biến kiểm soát tác động nghịch biến và có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ nợ xấu, với biên độ giảm ước tính là 0,0048% so với nhóm ngân hàng tư nhân. Mặc dù giá trị này có vẻ nhỏ về mặt tuyệt đối, nó khẳng định rằng các NHTM có vốn Nhà nước chi phối thể hiện sự thận trọng cao hơn trong hoạt động cấp tín dụng. Cơ chế này được giải thích bởi lý thuyết chất lượng quản trị và hiệu quả , các NHTM này hoạt động dưới sự giám sát đa tầng chặt chẽ từ Chính phủ và NHNN, buộc họ phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về an toàn vốn và quản lý rủi ro tín dụng. Sự tuân thủ này tạo ra một “vòng đệm” an toàn trong quy trình thẩm định và cấp tín dụng, ưu tiên chất lượng tài sản hơn là tốc độ tăng trưởng tín dụng, qua đó giúp kiểm soát nợ xấu ở mức thấp hơn, góp phần vào vai trò ổn định hệ thống mà các ngân hàng này đảm nhận. Sự khác biệt trong kiểm soát nợ xấu giữa hai nhóm ngân hàng bắt nguồn từ sự phân hóa về mục tiêu hoạt động cốt lõi. NHTM tư nhân bị chi phối mạnh mẽ bởi động lực tối đa hóa lợi nhuận ròng (ROE) cho cổ đông, điều này thường đi kèm với việc chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn để tìm kiếm lợi suất cao hơn từ các khoản vay có rủi ro tiềm ẩn. Ngược lại, NHTM Nhà nước, bên cạnh mục tiêu kinh doanh, còn mang gánh nặng về vai trò thực hiện các chính sách vĩ mô và duy trì sự ổn định hệ thống. Sự ưu tiên về sự an toàn này khiến họ duy trì các quy trình nội bộ chặt chẽ hơn và ít có xu hướng nới lỏng các tiêu chuẩn cho vay nhằm mục đích tăng trưởng nóng so với các đối thủ cạnh tranh tư nhân. Do đó, việc tỷ lệ nợ xấu thấp hơn là bằng chứng thực nghiệm cho thấy mục tiêu về sự an toàn và chất lượng quản trị rủi ro của nhóm ngân hàng này có ưu thế hơn so với động lực tìm kiếm lợi nhuận tức thời, tạo ra sự khác biệt rõ rệt trong hồ sơ rủi ro tín dụng. Kết quả này không tương đồng với nghiên cứu của Antony và Suresh (2023). Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương này đã đi sâu vào phân tích tình hình chung của nợ xấu thông qua việc khảo sát tỷ lệ nợ xấu của 24 NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2011 đến 2023. Ngoài ra, chương đã thực hiện thống kê mô tả các biến số được sử dụng trong mô hình nghiên cứu, nêu bật các giá trị đặc trưng của chúng. Quá trình phân tích tiếp tục với việc kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập và thực hiện hồi quy sơ bộ. Đặc biệt, chương này đã trình bày chi tiết các bước kiểm định lựa chọn mô hình, dẫn đến quyết định chọn mô hình FEM (Fixed Effects Model) là phương pháp phân tích phù hợp nhất. Sau khi xác định và khắc phục các hiện tượng khuyết tật của mô hình (như phương sai sai số thay đổi và tự tương quan) bằng phương pháp FGLS, mô hình FEM đã cho ra các kết quả đáng tin cậy. Các kết quả này chỉ ra rằng: Các biến số có ảnh hưởng tích cực (cùng chiều) đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam bao gồm: quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ chi phí hoạt động, hệ số an toàn vốn, tỷ lệ lạm phát, và đại dịch Covid 19. Ngược lại, các biến số có ảnh hưởng tiêu cực (ngược chiều) đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam là: tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và sở hữu Nhà nước. Bên cạnh đó, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê trong việc ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

5.1. Kết luận

Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định và đo lường sự ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Để đạt được mục tiêu này, luận văn đã sử dụng mô hình hồi quy trên dữ liệu bảng, với biến phụ thuộc đại diện cho nợ xấu ngân hàng là tỷ lệ nợ xấu (NPL). Các biến độc lập được đưa vào phân tích bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lời, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ chi phí hoạt động, hệ số an toàn vốn, tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid 19 và sở hữu Nhà nước. Dữ liệu cho nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2023, bao gồm thông tin của 24 NHTM niêm yết tại Việt Nam và các số liệu kinh tế vĩ mô từ Cục Thống kê Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu đã xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến nợ xấu đó là quy mô ngân hàng, tỷ suất sinh lời, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ chi phí hoạt động, hệ số an toàn vốn, tỷ lệ lạm phát, đại dịch Covid 19 và sở hữu Nhà nước đều có ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng kinh tế lại không thể hiện ý nghĩa thống kê trong việc ảnh hưởng đến nợ xấu. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Kết quả hồi quy đã xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến nợ xấu, với các tham số ước lượng (Beta – β) được sắp xếp thống nhất theo thứ tự xuất hiện trong mô hình đó là quy mô ngân hàng (β=0,0045); tỷ suất sinh lời (β=−0,012); tăng trưởng tín dụng (β=0,127); tỷ lệ chi phí hoạt động (β=0,166); hệ số an toàn vốn (β=0,018); tỷ lệ lạm phát (β=0,047); đại dịch Cocid 19 (β=0,002); sở hữu Nhà nước (β=−0,0048). Tóm lại, các biến số quy mô ngân hàng (SIZE), tăng trưởng tín dụng (LGR), tỷ lệ chi phí hoạt động (ME), tỷ lệ lạm phát (CPI) và đại dịch COVID-19 (COVID) có ảnh hưởng tích cực đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Ngược lại, tỷ suất sinh lời (ROE) và sở hữu Nhà nước (STA) thể hiện ảnh hưởng tiêu cực đến nợ xấu.

Dựa trên những kết quả nghiên cứu này, luận văn sẽ tiến hành đề xuất các hàm ý quản trị khả thi cho các NHTM niêm yết tại Việt Nam nhằm hạn chế và kiểm soát nợ xấu trong tương lai.

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Về quy mô ngân hàng

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu ngân hàng, hàm ý rằng việc mở rộng quy mô quá nhanh có thể đi kèm với rủi ro gia tăng nợ xấu. Do đó, các NHTM cần điều chỉnh chiến lược tăng trưởng quy mô theo hướng thận trọng và thật sự cần thiết. Khi các NHTM gia tăng tài sản một cách nhanh chóng, đặc biệt là các ngân hàng có quy mô lớn mạnh, thường có xu hướng nới lỏng khẩu vị rủi ro để đạt được mục tiêu thị phần hoặc lợi nhuận. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho nợ xấu dễ dàng xuất hiện hơn, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm soát tăng trưởng quy mô ngân hàng một cách hợp lý và phù hợp với điều kiện kinh doanh cũng như năng lực quản trị rủi ro nội tại của từng ngân hàng.

Việc gia tăng quy mô tài sản nhanh chóng mà không đi kèm với sự cải thiện tương xứng về năng lực quản trị rủi ro có thể dẫn đến hệ lụy. Khi quy mô lớn hơn, số lượng giao dịch và khách hàng tăng lên, đòi hỏi một hệ thống kiểm soát nội bộ và thẩm định tín dụng vững chắc hơn. Nếu không, sự nới lỏng trong khẩu vị rủi ro để theo đuổi tăng trưởng sẽ làm tăng đáng kể tỷ lệ các khoản vay có chất lượng kém, từ đó trực tiếp đẩy tỷ lệ nợ xấu lên cao, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế có những biến động khó lường.

Ngoài ra, việc gia tăng quy mô ngân hàng cần đặc biệt chú trọng đầu tư vào công nghệ và kỹ thuật ngân hàng tiên tiến. Việc ứng dụng công nghệ hiện đại sẽ giúp các NHTM nâng cao hiệu quả trong việc đánh giá các khoản vay, từ đó tiếp cận được những phân khúc khách hàng tiềm năng và có khả năng trả nợ tốt hơn, thay vì chỉ tập trung vào các hoạt động bán lẻ đại trà có rủi ro tiềm ẩn. Đây là một yếu tố then chốt để quản lý rủi ro tín dụng một cách chủ động trong quá trình mở rộng.

Hơn nữa, công nghệ tiên tiến có khả năng phát hiện chính xác các khách hàng có lịch sử tín dụng không tốt, thông qua việc phân tích dữ liệu lớn và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, nó hỗ trợ tính toán các kế hoạch cho vay một cách chuẩn xác hơn, giảm thiểu các quyết định dựa trên cảm tính hoặc thông tin không đầy đủ. Điều này không chỉ tạo ra điều kiện thuận lợi cho việc tăng trưởng tín dụng một cách bền vững mà còn góp phần quan trọng vào việc hạn chế nợ xấu cho các ngân hàng trong tương lai, bằng cách cải thiện chất lượng danh mục cho vay ngay từ khâu thẩm định ban đầu.

Về tăng trưởng tín dụng

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu ngân hàng, hàm ý rằng việc mở rộng tín dụng quá mức hoặc không có kiểm soát sẽ làm gia tăng rủi ro nợ xấu. Do đó, các NHTM, trong khi vẫn phải đảm bảo vấn đề thanh khoản, cần tập trung vào chiến lược tăng trưởng tín dụng một cách hợp lý và bền vững, trên cơ sở tận dụng hiệu quả nguồn vốn huy động được. Điều này đòi hỏi một sự cân nhắc kỹ lưỡng giữa mục tiêu tăng trưởng và khả năng quản lý rủi ro tín dụng thực tế của ngân hàng. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Đặc biệt, NHTM chỉ nên ưu tiên tăng trưởng tín dụng vào các nhóm khách hàng có sự đảm bảo tốt về tài sản, nhằm tạo ra lớp bảo hiểm rủi ro cho các khoản vay. Việc thẩm định tài sản đảm bảo một cách chặt chẽ, định giá chính xác và thường xuyên đánh giá lại giá trị tài sản là vô cùng cần thiết. Đồng thời, cần hạn chế tối đa các khoản vay tín chấp không có đủ cơ sở thẩm định vững chắc về mức độ an toàn và khả năng trả nợ của khách hàng, bởi đây là những khoản vay tiềm ẩn rủi ro cao nhất và dễ dàng chuyển thành nợ xấu khi có biến động kinh tế.

Mặt khác, việc tăng trưởng tín dụng vào các dự án đầu tư, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp bất động sản, cần được cân nhắc kỹ lưỡng dựa trên mức độ tăng trưởng thực tế và triển vọng của thị trường cũng như ngành đó. Ngân hàng cần có những phân tích chuyên sâu về tính bền vững của dự án, năng lực tài chính của chủ đầu tư và khả năng hấp thụ của thị trường. Kinh nghiệm thực tiễn và các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc tập trung tín dụng quá mức vào một ngành có tính chu kỳ cao như bất động sản có thể dẫn đến hiệu ứng domino gãy đổ cho cả hệ thống ngân hàng khi thị trường gặp khó khăn, gây ra những thiệt hại nghiêm trọng về nợ xấu.

Cuối cùng, việc tăng trưởng tín dụng cần được cân đối một cách hài hòa với nguồn lực hiện có của ngân hàng (bao gồm vốn tự có, khả năng huy động vốn và năng lực quản trị rủi ro) và lợi nhuận kỳ vọng theo hướng ổn định. Các NHTM cần hạn chế tối đa tình trạng tăng trưởng tín dụng “nóng” chỉ vì mục đích gia tăng sự cạnh tranh với các đối thủ khác trên thị trường. Việc chạy theo các mục tiêu tăng trưởng ngắn hạn mà bỏ qua các nguyên tắc quản trị rủi ro vững chắc có thể đẩy ngân hàng vào thế rủi ro cao và làm suy giảm chất lượng tài sản trong dài hạn, gây ra những áp lực lớn về nợ xấu trong tương lai.

Về tỷ suất sinh lời

Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời (ROE) có ảnh hưởng tiêu cực đến nợ xấu ngân hàng. Điều này có nghĩa là, khi tỷ suất sinh lời của ngân hàng càng cao, khả năng quản lý và kiểm soát nợ xấu càng hiệu quả hơn. Trong bối cảnh các NHTM niêm yết tại Việt Nam đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt về thị phần và vị thế trong hệ thống, việc tập trung vào nâng cao hiệu quả hoạt động để cải thiện ROE là một chiến lược quan trọng để củng cố chất lượng tài sản.

Một ROE cao biểu thị khả năng quản trị hiệu quả nguồn vốn chủ sở hữu để tạo ra lợi nhuận, đồng thời phản ánh hiệu suất tốt trong các khía cạnh kinh doanh chung của ngân hàng. Điều này thường đi đôi với việc thiết lập và duy trì các chính sách tín dụng thận trọng, quy trình thẩm định chặt chẽ và hệ thống quản trị rủi ro vững mạnh. Khi ngân hàng hoạt động hiệu quả và có lợi nhuận bền vững, áp lực phải “tăng trưởng nóng” tín dụng để bù đắp chi phí hoặc đạt mục tiêu lợi nhuận ngắn hạn sẽ giảm đi, từ đó giúp hạn chế việc nới lỏng các tiêu chuẩn cho vay vốn là nguyên nhân dẫn đến nợ xấu.

Để gia tăng tỷ suất sinh lời một cách bền vững và ổn định, các NHTM cần phải chọn chiến lược hoạt động toàn diện, tránh phụ thuộc quá mức vào tăng trưởng tín dụng nóng. Việc hoạt động tín dụng cần được gắn chặt với các công cụ quản lý rủi ro tín dụng hiện đại, bao gồm đánh giá khách hàng kỹ lưỡng, phân tích ngành, và thiết lập hạn mức tín dụng phù hợp. Điều này sẽ giúp phòng ngừa các rủi ro nợ xấu ngay từ giai đoạn đầu và hạn chế đáng kể nợ xấu phát sinh trong tương lai.

Ngoài ra, nhằm hạn chế sự ảnh hưởng quá lớn của hoạt động tín dụng đến ROE và đồng thời gia tăng lợi nhuận, các NHTM nên đẩy mạnh đa dạng hóa các hoạt động kinh doanh. Thay vì chỉ tập trung vào cho vay truyền thống, ngân hàng cần phát triển và cung cấp đa dạng các sản phẩm dịch vụ khác. Việc tạo ra lợi nhuận thông qua các kênh bán hàng khác như kinh doanh chứng khoán, ngoại tệ, dịch vụ bảo hiểm, hoặc các dịch vụ thanh toán, tư vấn tài chính sẽ giúp phân tán rủi ro, ổn định nguồn thu và nâng cao ROE, từ đó gián tiếp hỗ trợ kiểm soát nợ xấu một cách hiệu quả hơn.

Về tỷ lệ chi phí hoạt động Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ chi phí hoạt động (ME) có ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu ngân hàng, hàm ý rằng khi chi phí hoạt động tăng lên, nguy cơ phát sinh nợ xấu cũng tăng theo. Điều này cho thấy rằng, để hạn chế nợ xấu tại các ngân hàng, việc kiểm soát và hạn chế tỷ lệ chi phí hoạt động là một yếu tố then chốt. Nguyên nhân là khi chi phí tăng cao, các NHTM thường chịu áp lực lớn để bù đắp, dẫn đến việc đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng nhằm thu được lợi nhuận cao hơn để trang trải các loại chi phí đó. Sự tăng trưởng tín dụng dưới áp lực chi phí có thể dẫn đến việc nới lỏng các tiêu chuẩn cho vay và gia tăng rủi ro.

Do đó, các NHTM cần phải tiến hành tính toán lại và tối ưu hóa các khoản chi phí một cách hợp lý cho từng hoạt động kinh doanh của mình. Đặc biệt, việc cắt giảm các chi phí không cần thiết và tinh giản bộ máy làm việc cồng kềnh là ưu tiên hàng đầu. Việc này không chỉ giúp giảm gánh nặng tài chính mà còn nâng cao hiệu quả vận hành tổng thể của ngân hàng. Ngoài ra, các ngân hàng cần xem xét lại các vị trí việc làm của nhân sự, chú trọng đến việc một vị trí có thể kiêm nhiệm nhiều công việc một lúc với sự trợ giúp của công nghệ. Điều này sẽ giúp giảm thiểu được chi phí liên quan đến nhân sự –một trong những cấu phần lớn nhất của chi phí hoạt động.

Các NHTM cần tận dụng triệt để và tối đa các nguồn lực sẵn có, từ con người, công cụ dụng cụ, đến công nghệ trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng để tránh gây lãng phí và tiết kiệm chi phí. Việc tối ưu hóa quy trình làm việc và ứng dụng công nghệ vào các nghiệp vụ thường ngày sẽ góp phần đáng kể vào việc giảm bớt chi phí vận hành mà vẫn duy trì hoặc nâng cao chất lượng dịch vụ.

Mặt khác, để tận dụng tối đa nguồn lực và giảm áp lực về chi phí, ngoài các hoạt động kinh doanh truyền thống, ngân hàng nên mở rộng và đa dạng hóa nguồn thu nhập. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài sản và nhân lực hiện có, mà còn tạo ra các khoản thu bổ sung, giảm bớt sự phụ thuộc vào thu nhập tín dụng. Việc đa dạng hóa thu nhập sẽ hạn chế sự ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến lợi nhuận chung của ngân hàng, từ đó tạo ra một nền tảng tài chính vững chắc hơn để đối phó với các cú sốc và kiểm soát nợ xấu hiệu quả hơn.

Về hệ số an toàn vốn Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Nghiên cứu đã đúc kết rằng hệ số an toàn vốn (CAR) có ảnh hưởng cùng chiều với nợ xấu ngân hàng. Điều này có nghĩa là, khi hệ số an toàn vốn tăng cao, các ngân hàng có thể bị hạn chế trong việc sử dụng nguồn vốn hoạt động để bảo hiểm cho những rủi ro. Từ đó, họ có thể gia tăng tận dụng các cơ hội cho vay có phần mạo hiểm hơn để tìm kiếm lợi nhuận, dẫn đến việc nợ xấu dễ dàng hình thành hơn. Đây là một điểm đáng lưu ý, cho thấy mối quan hệ phức tạp giữa việc tuân thủ quy định về vốn và hành vi chấp nhận rủi ro của ngân hàng.

Khi một NHTM duy trì hệ số an toàn vốn ở mức rất cao, vượt xa yêu cầu tối thiểu, có thể phát sinh áp lực nội bộ về việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn đó. Ngân hàng có thể cảm thấy “dư thừa” vốn và tìm kiếm các kênh đầu tư hoặc cho vay có lợi suất cao hơn, vốn thường đi kèm với rủi ro cao hơn. Điều này có thể dẫn đến việc nới lỏng các tiêu chuẩn thẩm định tín dụng hoặc tập trung vào các phân khúc khách hàng/dự án rủi ro hơn để tối đa hóa lợi nhuận trên vốn, từ đó vô tình làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu.

Vì vậy, để hạn chế nợ xấu, các NHTM cần tính toán lại mức an toàn vốn phù hợp với điều kiện kinh doanh, khẩu vị rủi ro và chiến lược phát triển của riêng mình, tuy nhiên vẫn phải đáp ứng được mức tối thiểu theo quy định của Ngân hàng Nhà nước (NHNN). Việc duy trì một hệ số CAR tối ưu, không quá thấp để đảm bảo an toàn nhưng cũng không quá cao đến mức tạo áp lực tìm kiếm lợi nhuận bằng mọi giá, là rất quan trọng. Điều này đòi hỏi sự cân bằng giữa tuân thủ quy định, quản trị rủi ro và hiệu quả kinh doanh.

Mặt khác, các nguồn vốn để dự trữ cho sự an toàn này cần mang tính chất chắc chắn và đảm bảo được việc ngăn ngừa rủi ro cho ngân hàng. Ngoài ra, ngân hàng cần tập trung vào các loại tài sản ít rủi ro hơn là các loại có nhiều rủi ro để đảm bảo tính an toàn trong hoạt động kinh doanh. Điều này bao gồm việc đa dạng hóa danh mục tín dụng, ưu tiên cho vay vào các ngành nghề ổn định, và tăng cường quản lý tài sản có rủi ro thấp, nhằm củng cố chất lượng tài sản tổng thể và giảm thiểu khả năng phát sinh nợ xấu, bất kể mức độ CAR đang duy trì.

5.3. Về công tác quản trị rủi ro tín dụng Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

Để nâng cao chất lượng tín dụng và kiểm soát hiệu quả nợ xấu, các NHTM cần triển khai đồng bộ nhiều giải pháp, tập trung vào ba trụ cột chính: xử lý nợ xấu, tăng cường kiểm soát nội bộ và phát triển nguồn nhân lực.

Thứ nhất, nâng cao hiệu quả hoạt động xử lý nợ xấu và tăng cường trách nhiệm cá nhân. Các NHTM cần thiết lập quy trình xử lý nợ xấu hiệu quả, minh bạch, đồng thời gắn liền trách nhiệm cụ thể của các cá nhân liên quan trong toàn bộ chu trình tín dụng, từ cán bộ tín dụng, cán bộ thẩm định cho đến các đơn vị ký duyệt hồ sơ vay. Việc này bao gồm tuân thủ nghiêm ngặt các nguyên tắc liên quan đến định giá tài sản đảm bảo, xác định rõ ràng mục đích sử dụng vốn vay và thực hiện tầm soát chặt chẽ sau giải ngân để đảm bảo vốn được sử dụng đúng mục đích và hiệu quả. Ngoài ra, đối với các dự án hay phương án kinh doanh được tài trợ, cần có sự đánh giá và xếp hạng tính khả thi về khả năng thu hồi hoặc thanh toán gốc lãi một cách định kỳ và khách quan. Việc chủ động xây dựng các phương án thu hồi, xử lý hoặc bán nợ xấu, đặc biệt thông qua hợp tác với Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC), là cần thiết nhằm giải quyết triệt để nợ xấu hiện có, từ đó hạn chế việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng quá mức và giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của ngân hàng.

Thứ hai, tăng cường công tác kiểm tra, kiểm soát nội bộ một cách toàn diện và độc lập. Các NHTM cần tăng cường các công tác kiểm tra và kiểm soát nội bộ nhằm thực hiện vai trò tầm soát và răn đe, đảm bảo các bộ phận liên quan phải thực hiện đúng quy trình và tuân thủ tuyệt đối các chính sách tín dụng đã ban hành. Các hoạt động kiểm toán và kiểm soát nội bộ cần được thực hiện một cách thường xuyên, liên tục và đặc biệt phải đảm bảo tính độc lập với tình hình hoạt động kinh doanh của từng NHTM. Điều này giúp phát hiện sớm các sai phạm, thiếu sót trong quy trình cấp tín dụng và quản lý nợ. Quan trọng hơn, cần gắn kết trách nhiệm cụ thể của các cá nhân phụ trách các hoạt động kiểm tra, kiểm soát nội bộ với tổn thất tín dụng phát sinh của NHTM, tạo động lực mạnh mẽ để họ thực hiện nhiệm vụ một cách chặt chẽ và hiệu quả nhất.

Thứ ba, gia tăng chất lượng nguồn nhân lực để hạn chế rủi ro tín dụng. Để hạn chế rủi ro tín dụng từ gốc, các NHTM cần gia tăng chất lượng nguồn nhân lực của mình thông qua việc cải thiện quy trình tuyển dụng, lựa chọn và phân bổ các vị trí công việc cho đội ngũ cán bộ có chuyên môn cao, hiểu biết sâu rộng về nghiệp vụ tín dụng và đặc biệt là có đạo đức nghề nghiệp vững vàng. Cần có các chế tài rõ ràng và xử lý nghiêm minh các trường hợp có hành vi lợi ích nhóm, cấu kết với khách hàng nhằm qua mặt các quy định của NHTM để tạo ra các khoản nợ xấu tiềm ẩn. Ngoài ra, việc gia tăng các hoạt động trao đổi, trau dồi chuyên môn thường xuyên cho toàn thể nhân sự liên quan đến tín dụng là cần thiết để nâng cao năng lực thẩm định và quản lý rủi ro. Đồng thời, cần gắn kết lợi ích tài chính (thưởng, phụ cấp) một cách hợp lý với kết quả hoạt động hiệu quả và tuân thủ quy định, tạo động lực mạnh mẽ để đội ngũ nhân sự làm việc trách nhiệm và hiệu quả hơn, góp phần vào việc phòng ngừa và hạn chế nợ xấu cho NHTM. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

5.4. Hạn chế nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo

Hạn chế nghiên cứu

Thứ nhất, nghiên cứu này được nghiên cứu tại giai đoạn thời gian chưa đủ dài nên chưa số quan sát được nghiên cứu chưa đủ lớn để kết luận vấn đề.

Thứ hai, các yếu tố đưa vào mô hình vẫn còn ít và chủ yếu là kế thừa từ các nghiên cứu trước vẫn chưa có những biến mới để đo lường ảnh hưởng nên do thời gian và năng lực nghiên cứu có hạn.

Thứ ba, nghiên cứu vẫn chỉ lấy 24 NHTM niêm yết tại Việt Nam để đại diện cho hệ thống NHTM có thể dẫn đến số liệu chưa đủ và điều kiện để kết luận chính xác.

Hướng nghiên cứu mở rộng

Thứ nhất, trong những nghiên cứu tiếp theo sẽ gia tăng giai đoạn thời gian hơn nữa không chỉ bắt đầu từ năm 2011 mà có thể trước đó.

Thứ hai, nghiên cứu tiếp theo sẽ tiến hành khảo lược các công trình gần đây để tìm được các khe hở mới và đưa thêm các biến mới để nghiên cứu.

Thứ ba, sẽ gia tăng số lượng ngân hàng không dừng lại tại 24 NHTM niêm yết hoặc có thể mở rộng phạm vi ra ngoài Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Chương 5 của luận văn đã tổng kết toàn bộ quá trình nghiên cứu, tập trung vào việc đối chiếu và kết luận những kết quả đạt được so với các mục tiêu ban đầu đã đề ra. Dựa trên các phát hiện từ nghiên cứu thực nghiệm và mô hình hồi quy đã được xây dựng và khắc phục khuyết tật, chương này đã đề xuất các hàm ý quản trị cụ thể liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM niêm yết tại Việt Nam. Mục tiêu chính của các hàm ý này là cung cấp các giải pháp khả thi nhằm hạn chế sự phát sinh của nợ xấu trong tương lai, góp phần vào sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng.

Đồng thời, Chương 5 cũng đã thẳng thắn xác định những hạn chế còn tồn tại trong phạm vi và phương pháp nghiên cứu của luận văn. Việc nhận diện những giới hạn này là cần thiết để đảm bảo tính khách quan và khoa học của nghiên cứu. Trên cơ sở đó, chương đã đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo, mở ra những gợi ý và tiềm năng cho các công trình khoa học trong tương lai nhằm làm sâu sắc hơn sự hiểu biết về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng tại Việt Nam. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của Ngân hàng niêm yết

Luận Văn Thạc Sĩ, Tài Chính Ngân Hàng