Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản 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: Rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản và ảnh hưởng của hai yếu tố này đến hoạt động của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Các dữ liệu thứ cấp cần thu thập của 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam được lấy từ các BCTC đã được kiểm toán từ năm 2015 – 2025. Dữ liệu được thiết kế dưới dạng bảng với từng nhóm của mỗi ngân hàng thương mại cổ phần tương ứng theo từng năm. Phương pháp này được ước lượng thông qua phần mềm thống kê STATA 14.0, trích xuất tại Phụ lục 2 và theo trình tự như sau:

3.1.1. Phân tích tương quan của các biến số độc lập

Một trong số các giả định của hồi quy tuyến tính là không có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và khi giả thuyết này bị vi phạm thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra. Thông qua ma trận tương quan nhằm kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến số trong mô hình, kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nếu sự tương quan giữa các cặp biến độc lập vượt qua ngưỡng 0,8 thì sẽ có khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa chúng trong mô hình.

3.1.2. Phân tích hồi quy

Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS): Mô hình này theo phương pháp bình phương nhỏ nhất với dữ liệu bảng, đây là mô hình giản đơn và cơ bản nhất khi hồi quy các biến số. Với phương pháp OLS này thì giả định đặt ra không tồn tại khác biệt giữa các đơn vị chéo, tung độ gốc α được dùng chung cho các đơn vị chéo. Do đó, mô hình này không phản ánh sự khác biệt giữa các đơn vị chéo tại mẫu nghiên cứu, do cả hai tham số ước lượng không thay đổi với đơn vị chéo. Nhưng phương pháp này dễ xuất hiện tự tương quan chuỗi, thể hiện qua hệ số d (hệ số Durbin Watson thấp) nên kết quả ước lượng kém chất lượng và thiếu sự tin cậy.

Mô hình tác động cố định (FEM): Để khắc phục các nhược điểm của mô hình Pooled OLS về sự không đồng nhất của các đơn vị chéo thì mô hình FEM sẽ tính đến đặc trưng riêng của các đơn vị chéo. Với FEM thì các hệ số hồi quy riêng có giả định giống nhau với các đơn vị chéo nhưng hệ số chặn lại có tính phân biệt. Đặc biệt, trong mô hình FEM thì mỗi thành phần của mẫu nghiên cứu đều có những điểm riêng thuộc các đối tượng hay thời gian khác nhau và được xem như các hằng số có khả năng tác động đến các biến độc lập. Do đó, mô hình FEM sẽ phân tích sự liên hệ giữa các phần dư với từng đơn vị của biến độc lập để kiểm soát và tách sự tác động của các đặc trưng riêng rẻ (không thay đổi với thời gian) khỏi các biến số độc lập.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM): Mô hình này thì lại tập trung vào việc xác định các hệ số chặn khác nhau với từng đơn vị chéo, tác động chung của các biến độc lập. Với những hệ số chặn tại các đơn vị chéo phát sinh bởi một hệ số chặn chung không thay đổi theo thời gian hay các đối tượng. Mỗi biến ngẫu nhiên là một thành phần sai số thay đổi theo đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian (với thành phần của sai số là biến số không quan sát được thể hiện các sự tác động của yếu tố không quan sát được bằng cách trực tiếp). Do đó, thay vì tiếp cận trực tiếp mỗi đặc điểm riêng của các đơn vị hay cách chúng tương quan với biến độc lập, thì REM xem xét những đặc điểm này là các biến số ngẫu nhiên không tương quan với biến độc lập và được xem là những cơ sở để giải thích sự tác động đến biến phụ thuộc. Vì vậy, tại những tình huống nghiên cứu mà có sự khác biệt với các đơn vị tác động đến biến phụ thuộc thì mô hình REM có phần tối ưu hơn mô hình FEM.

3.1.3. Kiểm định lựa chọn mô hình Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

3.1.3.1. Lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM

Để lựa chọn mô hình Pooled OLS và FEM sẽ được thực hiện thông qua kiểm định F – test, với giả thuyết H0 là không có khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác khau nên Pooled OLS phù hợp. Giả thuyết H1 là tồn tại sự khác biệt giữa giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khác khau nên FEM phù hợp. Nếu P – value lớn hơn 5% chấp nhận H0 có nghĩa là Pooled OLS phù hợp và ngược lại.

3.1.3.2. Lựa chọn mô hình FEM và REM

Để lựa chọn mô hình FEM và REM sẽ được thực hiện thông qua kiểm định Hausman, với cặp giả thuyết đặt ra gồm H0 là phần dư tương quan không xuất hiện với các biến độc lập trong mô hình hồi quy, tương ứng với REM được chọn. H1 là phần dư tương quan xuất hiện với các biến độc lập trong mô hình hồi quy, tương ứng với FEM được chọn. Với kiểm định này thì dựa trên hệ số P – Value của Hausman để kết luận, thông thường nếu P – Value thấp hơn 5% thì sẽ bác bỏ H0 thì sẽ lựa chọn mô hình FEM và ngược lại nếu P – Value lớn hơn 5% thì sẽ chấp nhận H0 thì sẽ lựa chọn mô hình REM.

3.1.4. Kiểm định hiện tượng khuyết tật của mô hình được chọn

Hiện tượng đa cộng tuyến: Kiểm định này nhằm phát hiện các biến số độc lập có tương quan cao với nhau hay không. Nếu các cặp biến độc lập tương quan quan cao với nhau thì mô hình xảy ra đa cộng tuyến (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008). Hiện tượng này sẽ được kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF. Với cặp giả thuyết H0 là mô hình không tồn tại đa cộng tuyến, H1 là mô hình tồn tại đa cộng tuyến. Nếu VIF của các biến số và trung bình trong mô hình thấp hơn 10 thì giả thuyết H0 được chấp nhận hay không có đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu và ngược lại.

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Kiểm định nhằm xác định mô hình có xuất hiện phương sai của các phần dư khác hằng số, nó sẽ làm cho các quan sát có sự sai khác và mất đi tính phân phối ngẫu nhiên của dữ liệu. Với cặp giả thuyết H0 là mô hình không tồn tại phương sai sai số thay đổi, H1 là mô hình tồn tại phương sai sai số thay đổi. Nếu P – Value của kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian lớn hơn 5% thì sẽ chấp nhận H0 – không tồn tại phương sai sai số thay đổi. Ngược lại, nếu P – Value thấp hơn 5% thì sẽ chấp nhận H1 – có tồn tại phương sai sai số thay đổi.

Hiện tượng tự tương quan: Kiểm định này nhằm xác định sự tự tương quan của các biến quan sát trong mẫu, nếu xuất hiện thì sẽ tạo sự sai lệch trong dữ liệu và mô hình. Với cặp giả thuyết H0 là mô hình không tồn tại tự tương quan, H1 là mô hình tồn tại tự tương quan. Nếu P – Value của kiểm định Wooldridge lớn hơn 5% thì sẽ chấp nhận H0 – không tồn tại tự tương quan. Ngược lại, nếu P – Value thấp hơn 5% thì sẽ chấp nhận H1 – có tồn tại tự tương quan.

3.1.5. Khắc phục các hiện tượng khuyết tật bằng phương pháp FGLS

Trong trường hợp mô hình gặp hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan hoặc thậm chí có cả hai khuyết tật này thì tiến hành khắc phục mô hình nghiên cứu bằng cách tác giả sẽ áp dụng phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Square) để khắc phục mô hình, và đây cũng sẽ là mô hình cuối cùng được sử dụng để xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng đến nợ xấu của NHTM niêm yết tại Việt Nam. Phương pháp này sẽ tập trung vào việc khắc phục sửa sai cho các phương sai, độ lệch chuẩn và tạo tính ổn định cho sự biến thiên của dữ liệu nhằm đưa ra kết quả thỏa mãn với giả thuyết bình phương nhỏ nhất theo tiêu chuẩn. Đồng thời, sau khi khắc phục theo FGLS thì mô hình hồi quy đa biến mới được thiết lập, từ đó sẽ dựa trên hệ số hồi quy của các biến số, P – Value tương ứng và mức ý nghĩa 5% để xem xét việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đề xuất là phù hợp hay không? Sau đó, dựa trên kết luận giả thuyết đó tiến hành thảo luận so sánh với các nghiên cứu trước đây.

3.2. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

3.2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Dựa trên cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu, đề án xây dựng mô hình nghiên cứu nhằm phân tích ảnh hưởng của rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2015 – 2025. Mô hình này được phát triển từ nghiên cứu của Nguyễn Thành Đạt (2021) và được bổ sung thêm các biến từ các nghiên cứu của Arrdelia và Lubis (2024) và Nguyễn Kim Quốc Trung (2022) để lấp đầy các khoảng trống nghiên cứu đã được nhận diện. Đề án lựa chọn ROA làm biến phụ thuộc để phản ánh cho hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Các biến độc lập đại diện cho rủi ro tín dụng đó là tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng; đại diện cho rủi ro thanh khoản là trạng thái tiền mặt, tỷ lệ cấp tín dụng, tỷ lệ vốn tự có. Trong đó:

Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ báo trực tiếp và quan trọng phản ánh chất lượng tài sản có và năng lực quản trị rủi ro tín dụng của một NHTM. Về bản chất, chỉ số này đo lường phần trăm dư nợ mà khách hàng không có khả năng hoặc không sẵn lòng trả nợ theo hợp đồng. Khi tỷ lệ NPL gia tăng, ngân hàng phải đối diện với hai hệ quả tiêu cực chính. Thứ nhất, nguồn thu nhập lãi vay (là nguồn thu chính) bị đình trệ, do các khoản nợ này không còn sinh lời. Thứ hai, ngân hàng có nguy cơ bị mất vốn trực tiếp khi không thể thu hồi được nợ, đe dọa đến sự ổn định của bảng cân đối kế toán. Đồng thời, việc xử lý nợ xấu đòi hỏi chi phí và nguồn lực đáng kể (chi phí hành chính, chi phí pháp lý), làm xói mòn lợi nhuận ròng. Do đó, mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ xấu và hiệu quả hoạt động (ví dụ: ROA, ROE) thường mang tính nghịch biến mạnh mẽ, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm soát chất lượng tài sản có đối với khả năng sinh lời bền vững.

Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng thể hiện chi phí tài chính mà ngân hàng cần phân bổ trong kỳ kế toán để dự phòng cho các tổn thất tiềm ẩn từ các khoản cho vay. Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

Đây là một chi phí kế toán bắt buộc theo quy định, đóng vai trò là một “vỏ bọc” bảo vệ vốn của ngân hàng. Sự gia tăng trong tỷ lệ trích lập LLP cho thấy ban lãnh đạo ngân hàng đang nhận định rủi ro tín dụng trong danh mục cho vay là cao hơn, hoặc là kết quả của việc gia tăng nợ xấu trong quá khứ. Về mặt hạch toán, khoản trích lập này được ghi nhận là chi phí trong báo cáo kết quả kinh doanh, làm giảm trực tiếp lợi nhuận trước thuế và, hệ quả là, lợi nhuận ròng. Mặc dù là một biện pháp bảo vệ dài hạn cho sự an toàn của ngân hàng bằng cách tạo ra một bộ đệm vốn, trong ngắn hạn, mối quan hệ giữa LLP và hiệu quả hoạt động lại là nghịch biến do tác động trực tiếp lên dòng lợi nhuận trong niên độ kế toán hiện tại, làm suy giảm các chỉ số sinh lời như ROA hay ROE.

Trạng thái tiền mặt, thường được đo bằng tỷ lệ giữa tài sản có tính thanh khoản cao (tiền mặt và tiền gửi không kỳ hạn) so với tổng tài sản, phản ánh khả năng của NHTM trong việc đáp ứng ngay lập tức các nhu cầu thanh toán và rút tiền của khách hàng. Tỷ lệ này là một chỉ số chính của rủi ro thanh khoản (RRTK), bởi khi tỷ lệ tiền mặt tăng, rủi ro thanh khoản giảm do ngân hàng có nhiều “đệm” thanh khoản để đối phó với các cú sốc rút tiền đột ngột hoặc các nghĩa vụ thanh toán ngắn hạn. Việc này củng cố lòng tin của thị trường và người gửi tiền, góp phần gián tiếp vào sự ổn định hoạt động và giảm chi phí vốn, qua đó có thể thúc đẩy hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, cần lưu ý đến hiệu quả sử dụng vốn (Trade-off): tiền mặt và tài sản thanh khoản cao thường có mức sinh lời thấp hoặc không sinh lời; nếu tỷ lệ này quá cao, nó ngụ ý rằng ngân hàng đang giữ quá nhiều tài sản không sinh lời, làm giảm khả năng tạo ra thu nhập từ hoạt động cho vay và đầu tư, dẫn đến sự suy giảm của hiệu quả hoạt động tổng thể.

Tỷ lệ cấp tín dụng (LDR) là thước đo mức độ sử dụng nguồn vốn huy động được (tiền gửi của khách hàng) để thực hiện hoạt động cho vay, là chỉ số cốt lõi phản ánh chính sách sử dụng vốn và cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro. Tỷ lệ LDR cao cho thấy ngân hàng đã sử dụng phần lớn tiền gửi để cho vay, ngụ ý khả năng tạo ra thu nhập lãi cao và do đó có tiềm năng tăng cường hiệu quả hoạt động (tương quan thuận). Tuy nhiên, việc đẩy mạnh cấp tín dụng có thể đi kèm với sự nới lỏng trong quy trình thẩm định và kiểm soát rủi ro, dẫn đến nguy cơ gia tăng nợ xấu. Nếu các khoản vay chất lượng kém không thể thu hồi, điều này sẽ đe dọa trực tiếp đến khả năng thanh toán các khoản tiền gửi huy động và gây ra rủi ro thanh khoản lớn, ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định và hiệu quả dài hạn của NHTM. Do đó, LDR là một biến số nhạy cảm, đòi hỏi sự cân bằng tinh tế giữa tối đa hóa lợi nhuận và quản trị rủi ro. Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

Tỷ lệ vốn tự có là chỉ số phản ánh khả năng tự bảo vệ của ngân hàng trước các rủi ro, thường được tính bằng tỷ lệ giữa vốn tự có so với tổng tài sản có rủi ro theo quy định của Basel. Tỷ lệ này càng cao, khả năng hấp thụ các tổn thất không lường trước (như tổn thất từ nợ xấu hoặc các cú sốc thị trường) càng lớn, tạo ra một đệm an toàn vững chắc. Tỷ lệ vốn tự có cao giúp đảm bảo khả năng thanh khoản và ổn định tài chính của ngân hàng, củng cố lòng tin của các bên liên quan và giảm chi phí huy động vốn. Về mặt lý thuyết, việc có một nền tảng vốn vững mạnh cho phép ngân hàng mở rộng hoạt động kinh doanh an toàn hơn và ổn định hơn, từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động bền vững. Mặc dù vốn tự có cao có thể làm giảm lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) trong ngắn hạn do mẫu số lớn, nhưng nó được coi là nhân tố thiết yếu để duy trì sự ổn định hệ thống và hiệu suất lâu dài.

Việc bổ sung các biến kiểm soát như quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (CPI) và cấu trúc sở hữu Nhà nước là cực kỳ quan trọng để đảm bảo tính chính xác của mô hình nghiên cứu. Các biến này giúp cô lập tác động thực chất của các biến độc lập nội bộ ngân hàng khỏi các yếu tố ngoại sinh và đặc thù nội tại. Quy mô ngân hàng thể hiện lợi thế kinh tế theo quy mô hoặc chi phí cơ hội, ảnh hưởng đến khả năng phân bổ rủi ro. Các điều kiện kinh tế vĩ mô (tăng trưởng GDP và lạm phát) tác động đến nhu cầu tín dụng, khả năng trả nợ của khách hàng và chi phí hoạt động của ngân hàng. Cuối cùng, cấu trúc sở hữu Nhà nước phản ánh sự khác biệt về mục tiêu hoạt động, mức độ can thiệp hành chính và chính sách quản trị rủi ro giữa các loại hình NHTM, qua đó ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh. Việc kiểm soát các biến số này đảm bảo rằng mối quan hệ giữa các biến độc lập chính và hiệu quả hoạt động được ước tính một cách đáng tin cậy và có cơ sở học thuật vững chắc.

3.2.2. Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

3.2.2.1. Tỷ lệ nợ xấu

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá chất lượng danh mục cho vay và mức độ rủi ro tín dụng của một ngân hàng. Nó phản ánh hiệu quả của công tác quản trị rủi ro tín dụng và khả năng thu hồi vốn của ngân hàng. Theo các nghiên cứu của Fauziah và Fadhilah (2023) và Abdelaziz và cộng sự (2023), chỉ tiêu này thường được đo lường bằng cách lấy tổng nợ xấu (nợ nhóm 3 đến 5 theo tiêu chuẩn của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam) chia cho tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng. Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng, ngân hàng đối mặt với rủi ro không thể thu hồi các khoản cho vay, từ đó làm giảm thu nhập lãi và ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh. Điều này đặc biệt đúng ngay cả trong trường hợp khách hàng chỉ đủ khả năng thanh toán một phần gốc mà không trả được lãi, bởi lẽ việc không thu hồi được lãi vay cũng trực tiếp làm giảm lợi nhuận của ngân hàng, như Arrdelia và Lubis (2024) và Nguyễn Thành Đạt (2021) đã chỉ ra. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H1: Tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.2. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng là một chỉ tiêu kế toán quan trọng, thể hiện mức chi phí mà ngân hàng trích lập để bù đắp cho những tổn thất tiềm ẩn từ các khoản nợ xấu. Do đó, chỉ số này phản ánh trực tiếp rủi ro tín dụng và ảnh hưởng đến lợi nhuận. Theo Nguyễn Thành Đạt (2021) và Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2023), việc tăng trích lập dự phòng sẽ làm tăng chi phí hoạt động, từ đó trực tiếp làm giảm lợi nhuận ròng của ngân hàng. Điều này có nghĩa là, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng càng cao, khả năng sinh lời của ngân hàng càng bị bào mòn, ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động trong niên độ kế toán. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H2: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.3. Tỷ lệ vốn tự có Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

Tỷ lệ vốn tự có phản ánh mức độ độc lập về tài chính và khả năng tự chủ của ngân hàng. Nó là một chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ ổn định và khả năng chống chịu trước các cú sốc tài chính của một tổ chức tín dụng. Theo các nghiên cứu của Trần Huy Hoàng (2012) và Trương Quang Thông (2014), một ngân hàng có tỷ lệ vốn tự có cao sẽ tạo dựng được niềm tin vững chắc hơn đối với khách hàng và thị trường. Điều này giúp ngân hàng duy trì sự ổn định trong hoạt động, giảm thiểu rủi ro phải huy động vốn với chi phí cao, từ đó có thể cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng khả năng sinh lời. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H3: Tỷ lệ vốn tự có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.4. Trạng thái tiền mặt

Trạng thái tiền mặt là một chỉ số phản ánh tính thanh khoản tức thời của ngân hàng, cho thấy khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán ngắn hạn một cách nhanh chóng. Việc duy trì một lượng tiền mặt hợp lý không chỉ là yêu cầu bắt buộc mà còn là một chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả. Như các nghiên cứu của Alshatti (2016), Arif và Anees (2013), và Mustafa (2020) đã chỉ ra, trạng thái tiền mặt dồi dào giúp ngân hàng tránh được áp lực phải vay mượn khẩn cấp từ các nguồn khác với lãi suất cao. Do đó, việc quản lý tốt trạng thái tiền mặt sẽ giúp ngân hàng duy trì sự ổn định, củng cố niềm tin khách hàng và hỗ trợ cho việc nâng cao lợi nhuận. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H4: Trạng thái tiền mặt có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.5. Tỷ lệ cấp tín dụng

Tỷ lệ cấp tín dụng là chỉ số so sánh tổng dư nợ cho vay với tổng vốn huy động của ngân hàng. Chỉ số này thường được sử dụng để đo lường mức độ sử dụng nguồn vốn và rủi ro thanh khoản. Theo Vodova (2012) và Mogusu và cộng sự (2023), tỷ lệ cấp tín dụng quá cao có thể là một dấu hiệu tiêu cực, cho thấy ngân hàng đang sử dụng gần như toàn bộ vốn huy động để cho vay, dẫn đến việc thiếu hụt thanh khoản và tiềm ẩn rủi ro tín dụng. Điều này gây ra rủi ro không thể đáp ứng được các nhu cầu thanh toán của khách hàng, ảnh hưởng đến uy tín và lợi nhuận, do đó có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H5: Tỷ lệ cấp tín dụng có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.6. Quy mô ngân hàng Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

Quy mô ngân hàng, thường được đo lường bằng logarit của tổng tài sản, là một yếu tố then chốt phản ánh sức mạnh tài chính và vị thế cạnh tranh của một tổ chức tín dụng.

Nhiều nghiên cứu như của Nguyễn Trần Thái Hà và Nguyễn Vĩnh Khương (2023), Kwashie và cộng sự (2023), và Arrdelia và Lubis (2024) đều khẳng định mối quan hệ tích cực giữa quy mô và hiệu quả hoạt động. Các ngân hàng lớn thường có lợi thế nhờ kinh tế quy mô, danh tiếng vững chắc và khả năng đa dạng hóa rủi ro tốt hơn. Điều này giúp họ giảm thiểu các ảnh hưởng tiêu cực từ rủi ro tín dụng hay rủi ro thanh khoản, từ đó nâng cao khả năng sinh lời. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H6: Quy mô ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.7. Tăng trưởng kinh tế

Tốc độ tăng trưởng kinh tế là một biến số vĩ mô quan trọng, phản ánh môi trường hoạt động chung của toàn bộ nền kinh tế. Theo các nghiên cứu của Lê Tú (2018), Nguyễn Thành Đạt (2021) và Nguyễn Kim Quốc Trung (2022), khi nền kinh tế tăng trưởng ổn định, các doanh nghiệp và cá nhân sẽ có khả năng sản xuất kinh doanh tốt hơn, thu nhập tăng cao, từ đó cải thiện khả năng trả nợ. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng và tạo ra nhiều cơ hội cho ngân hàng mở rộng hoạt động, nâng cao lợi nhuận. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H7: Tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.8. Lạm phát

Tỷ lệ lạm phát là một biến số vĩ mô khác có ảnh hưởng lớn đến hoạt động của ngân hàng. Theo Lê Tú (2018) và Nguyễn Thành Đạt (2021), lạm phát cao thường có mối quan hệ tiêu cực với hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Lạm phát làm tăng chi phí hoạt động, giảm sức mua của người dân và làm suy giảm khả năng trả nợ của người vay. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận mà còn làm tăng rủi ro tín dụng, từ đó gây ảnh hưởng xấu đến hiệu quả hoạt động tổng thể của ngân hàng. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H8: Lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

3.2.2.9. Sở hữu Nhà nước

Yếu tố sở hữu Nhà nước là một đặc thù tại các ngân hàng Việt Nam, được xem xét trong nghiên cứu của Nguyễn Kim Quốc Trung (2022). Các ngân hàng có sở hữu Nhà nước, như Agribank, Vietcombank, Vietinbank và BIDV, có thể không hoàn toàn tập trung vào mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận. Thay vào đó, họ có thể phải thực hiện các nhiệm vụ chính trị hoặc hỗ trợ các dự án của Chính phủ, điều này có thể làm giảm hiệu quả kinh doanh so với các ngân hàng tư nhân. Do đó, biến sở hữu Nhà nước có mối quan hệ nghịch chiều với hiệu quả hoạt động. Vì vậy, giả thuyết sau được đề xuất:

H9: Sở hữu Nhà nước có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.

• Bảng 3.1: Phương pháp đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu

3.3. Dữ liệu nghiên cứu Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

3.3.1. Xác định mẫu nghiên cứu

Đối với phân tích hồi quy đa biến thì cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8 x m với m là tổng số biến độc lập, kiểm soát (Tabachnick và Fidell, 2008) thì với nghiên cứu này thì 114 mẫu là tối thiểu. Dữ liệu thu thập 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ 2015 – 2025 (12 năm) nên mẫu nghiên cứu có tổng cộng 288 quan sát, đáp ứng được số mẫu tối thiểu.

3.3.2. Thu thập dữ liệu nghiên cứu

Trong số các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam thì đề án lựa chọn 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, không tính đến các ngân hàng thương mại cổ phần có vốn sở hữu nước ngoài 100% hay đặt trụ sở đại diện tại Việt Nam. Mặt khác, tổng tài sản của 24 ngân hàng thương mại cổ phần này chiếm trên 75% thị phần của hệ thống NHTM Việt Nam, do đó có thể đại diện cho các NHTM. Đồng thời, đây là ngân hàng hoạt động vì mục tiêu lợi nhuận, ít bị chi phối bởi các yếu tố chính trị hoặc thực hiện một số nhiệm vụ đặc biệt của Nhà nước. Do đó, phản ánh một cách gần như chính xác các đặc điểm, tính chất của ngành trong giai đoạn nghiên cứu. Dữ liệu nghiên cứu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các BCTC hợp nhất đã kiểm toán, báo cáo thường niên của 24 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Nguồn số liệu tổng hợp vào cuối mỗi năm trong giai đoạn 2015 – 2025 cho nên nghiên cứu gồm tổng cộng 288 quan sát.

Đối với các chỉ số kinh tế vĩ mô mỗi năm như tốc độ tăng trưởng kinh tế, chỉ số giá tiêu dùng được thu thập từ các trang web uy tín như World Bank, Ourworldindata, IMF. Số liệu được thu thập và sắp xếp theo dữ liệu bảng, cấu trúc dữ liệu bảng được kết hợp từ hai thành phần: thành phần dữ liệu chéo và thành phần dữ liệu thời gian. Trong khoảng thời gian này, nền kinh tế Việt Nam đã trải qua nhiều biến động, từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu đến các vấn đề chính trị trên thế giới, hay gần đây nhất là những tác động nặng nề bởi dịch bệnh, chiến tranh thương mại Mỹ – Trung, lạm phát nghiêm trọng trong 2023 – 2024, chiến tranh giữa Nga và Ukraina,…. Do đó, khoảng thời gian này sẽ có những tác động mạnh mẽ đến hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Dữ liệu này được trình bày tại Phụ lục 1.

• TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Trong chương 3, tác giả đề xuất mô hình và giả thuyết tác động của các yếu tố đại diện cho rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Đồng thời, các biến kiểm soát khác như quy mô ngân hàng, GDP, lạm phát và sở hữu Nhà nước cũng được đề xuất vào mô hình nghiên cứu. Đồng thời, trong chương này tác giả đã trình bày các bước để thực hiện nghiên cứu, tính toán phương thực lựa chọn số mẫu và phương pháp tính toán cùng với ý nghĩa các hệ số kiểm định. Luận văn: PPNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC Rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản ngân hàng