Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam - Huỳnh Thị Hương Thảo

36
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 202- Tháng 3. 2019
Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng đến hiệu quả 
hoạt động của các ngân hàng thương mại 
Việt Nam
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
Huỳnh Thị Hương Thảo
Ngày nhận: 11/12/2018 Ngày nhận bản sửa: 18/12/2018 Ngày duyệt đăng: 25/03/2019
Trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, tín dụng là nghiệp vụ đem 
lại lợi nhuận chủ yếu nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro rất lớn. Đây là loại 
rủi ro chủ yếu của ngân hàng trong kinh doanh nên ảnh hưởng đến 
lợi nhuận cũng như hiệu quả hoạt động của ngân hàng (NH). Bài 
viết này nhằm nghiên cứu tác động của RRTD đến hiệu quả hoạt 
động (HQHĐ) thông qua các chỉ tiêu: Lợi nhuận sau thuế trên tổng 
tài sản (ROA- return on assets), lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở 
hữu (ROE- return on equity), hiệu quả kỹ thuật (HQKT), hiệu quả kỹ 
thuật thuần (HQKTT), hiệu quả quy mô (HQQM) bằng mô hình hồi 
quy Pooled OLS, FEM, REM, FGLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy 
RRTD có tác động ngược chiều đến HQHĐ, từ đó tác giả đề xuất 
giải pháp hạn chế RRTD nhằm nâng cao HQHĐ của các ngân hàng 
thương mại Việt Nam (NHTMVN).
Từ khóa: rủi ro tín dụng, ngân hàng thương mại, hiệu quả hoạt động
1. Giới thiệu
rong bối cảnh cạnh tranh quốc tế 
ngày càng gia tăng, việc đánh giá 
HQHĐ của các ngân hàng thương 
mại (NHTM) không chỉ có ý 
nghĩa quan trọng đối với các NH 
mà còn có ý nghĩa đối với các cơ quan quản lý 
Nhà nước trong việc hỗ trợ, tạo điều kiện cho 
các NH hoạt động tốt hơn. RRTD xuất hiện một 
cách khách quan trong điều kiện nền kinh tế 
thị trường, đặc biệt là trong xu hướng hội nhập 
quốc tế và khủng hoảng tài chính. Hoạt động 
tín dụng nói chung và hoạt động cho vay nói 
riêng tạo nên nguồn thu nhập chủ yếu của NH, 
vì thế RRTD tác động đến HQHĐ của NHTM 
và sự ổn định của NH (Segoviano và Goodhart, 
2009).
RRTD gây tổn thất về tài sản cho NH, nếu 
RRTD ở mức cao, không sớm được hạn chế sẽ 
dẫn tới hàng loạt các ảnh hưởng xấu. Những 
tổn thất thường gặp là mất mát khi cho vay, 
gia tăng chi phí hoạt động, giảm sút lợi nhuận, 
giảm sút giá trị của tài sản làm giảm uy tín 
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
37Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 202- Tháng 3. 2019
NH, sự tín nhiệm của khách hàng và có thể dẫn 
đến mất uy tín của NH. Một NH thua lỗ liên 
tục, thường xuyên không đủ khả năng thanh 
khoản có thể dẫn đến cuộc khủng hoảng rút tiền 
hàng loạt của NH và phá sản là khó tránh khỏi.
Hiện nay, có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ 
giữa RRTD đến khả năng sinh lợi của NHTM 
thông qua các chỉ tiêu lợi nhuận ROA, ROE 
như: Gul và cộng sự (2011); Aremu và cộng 
sự (2013); Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn 
Sang (2013); Ayaydin và Karakaya (2014) 
Tuy nhiên, các nghiên cứu về RRTD tác động 
đến HQHĐ theo các chỉ số tài chính và theo 
các chỉ số theo phương pháp phân tích hiệu quả 
biên của các NHTM, cụ thể của các NHTMVN 
trong giai đoạn 2008- 2017, thì chưa được 
tìm thấy trong các nghiên cứu trước đây. Vì 
vậy, việc xem xét một cách tổng thể HQHĐ 
và nghiên cứu chuyên sâu về ảnh hưởng của 
RRTD đến HQHĐ của các NHTMVN là có giá 
trị, bởi kết quả nghiên cứu sẽ hỗ trợ các nhà 
quản trị NH trong việc ra quyết định nhằm quản 
lý hoạt động tín dụng của các NHTMVN trong 
quá trình hội nhập.
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên 
cứu 
2.1. Cơ sở lý thuyết và khung phân tích
Theo Uỷ ban Basel (2006) thì: “RRTD là khả 
năng mà khách hàng vay hoặc bên đối tác 
không thực hiện được các nghĩa vụ của mình 
theo những điều khoản đã cam kết. Rủi ro thất 
thoát đối với một NH là sự vỡ nợ của người 
giao ước trong hợp đồng, trong đó sự vỡ nợ 
được xác định là bất kỳ sự vi phạm nghiêm 
trọng nào đối với nghĩa vụ hợp đồng khi hoàn 
trả nợ và lãi”.
Tại Việt Nam, theo Thông tư 02/2013/TT-
NHNN ngày 21/01/2013 của Ngân hàng Nhà 
Nước Việt Nam (NHNN) quy định về phân loại 
tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự 
phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử 
lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng 
(TCTD), chi nhánh ngân hàng nước ngoài cho 
rằng: “RRTD trong hoạt động NH là tổn thất 
có khả năng xảy ra đối với nợ của TCTD, chi 
nhánh ngân hàng nước ngoài do khách hàng 
không thực hiện hoặc không có khả năng thực 
hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình 
theo cam kết”.
RRTD được đánh giá qua tỷ lệ nợ xấu. Đó là tỷ 
lệ giữa nợ xấu và tổng dư nợ (Ongore và Kusa, 
2013; Phạm Hữu Hồng Thái, 2014...). Một số 
nghiên cứu về RRTD đã sử dụng tỷ lệ dự phòng 
RRTD so với tổng cho vay để đo lường RRTD 
như nghiên cứu của Heffenan và Fu (2008), 
Aremu và cộng sự (2013) nhằm xem xét tính 
thận trọng của các NH trong việc phản ứng lại 
các khoản cho vay quá hạn. Bên cạnh đó, tỷ lệ 
chi phí dự phòng RRTD so với tổng cho vay 
cũng được sử dụng để đánh giá thêm về RRTD 
của NH trong năm đối với khả năng sinh lợi 
của NH (Trujillo-Ponce, 2013; Phạm Hữu Hồng 
Thái, 2014).
Theo Berger và Humphrey (1997), Heffernan 
và Fu (2008), phân tích HQHĐ của NHTM 
thường sử dụng hai phương pháp chính là: 
Phương pháp sử dụng các chỉ số phản ánh khả 
năng sinh lời và phương pháp phân tích hiệu 
quả biên. Để đánh giá HQHĐ bằng chỉ số phản 
ánh khả năng sinh lời của NHTM, hai chỉ tiêu 
thường được sử dụng nhiều nhất là chỉ tiêu đo 
lường doanh lợi ROA và ROE (Gul và cộng 
sự, 2011; Aremu và cộng sự, 2013; Trịnh Quốc 
Trung và Nguyễn Văn Sang, 2013; Ayaydin 
và Karakaya, 2014). Phương pháp phân 
tích hiệu quả biên thường được sử dụng trong 
phân tích ở Việt Nam nói chung và áp dụng 
trong phân tích nói riêng cho hệ thống NH là 
phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA (Data 
Envelopment Analysis) được chính thức giới 
thiệu trong nghiên cứu của Charnes Cooper và 
Rhodes (1978). Phương pháp DEA gồm có mô 
hình hiệu quả không đổi theo quy mô (Constant 
returns to scale- CRS) và mô hình hiệu quả 
biến đổi theo quy mô (Variable returns to 
scale- VRS). Kết quả của DEA bao gồm: hiệu 
quả kỹ thuật (HQKT) hay HQKT toàn bộ, hiệu 
quả kỹ thuật thuần (HQKTT) và hiệu quả quy 
mô (HQQM). Mối quan hệ của điểm HQKT 
với giả định CRS và điểm HQKT với giả định 
VRS được thể hiện như sau: HQKT = HQKTT 
× HQQM.
Xuất phát từ mô hình nghiên cứu của các tác 
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
38 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 202- Tháng 3. 2019
giả trong nước và ngoài nước về các nhân tố tác 
động đến HQHĐ của NHTM đều đã sử dụng 
mô hình hồi quy để nghiên cứu như: Nguyễn 
Việt Hùng (2008), Garza-Garcia (2012), 
Trujillo-Ponce (2013), Phạm Hữu Hồng Thái 
(2014), Ayaydin và Karakaya (2014), tác giả 
đã xây dựng mô hình nghiên cứu chung về tác 
động của RRTD đến HQHĐ của NH như sau:
HQHĐ (ROA, ROE, HQKT, HQKTT, HQQM) 
= ε + β
1
×NX+ β2×DPRR + β3×CPDP + 
β
4
×VCSH + β5×QMTS + β6×CV + β7×CVHD + 
β
8
×TTKT + β9×LP
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện nội dung nghiên cứu, tác giả đã 
thu thập số liệu trên báo cáo tài chính của 35 
NHTMVN và Tổng cục Thống kê Việt Nam 
giai đoạn 2008- 2017. Nguồn số liệu thu thập 
từ 35 NHTMVN giai đoạn 2008- 2017 bao 
gồm các NH: ACB, Anbinhbank, Agribank, 
BacAbank, BIDV, Baovietbank, Eximbank, 
Kienlongbank, Maritimebank, Militarybank, 
NamAbank, NCB, HDBank, PGbank, 
OCB, Sacombank, SHB, Techcombank, 
VPBank, Vietcapitalbank, Vietinbank, VIB, 
Vietcombank, Saigonbank, SeAbank, SCB, 
VietAbank, PVcombank, LienvietPostbank, 
Tienphongbank và một số NH có dữ liệu 
không trải dài hết giai đoạn 2008- 2017 như: 
DongAbank (2008- 2014), MDbank (2008- 
2014), MHB (2008-2014), Phuongnambank 
(2008- 2013), Oceanbank (2008- 2013).
Để ước lượng HQKT, HQKTT, HQQM theo 
Bảng 1. Mô tả chi tiết các biến trong mô hình nghiên cứu
Biến Ý nghĩa Công thức tính
Biến phụ thuộc: phản ánh HQHĐ của NH
ROA Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản 
ROE Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu
HQKT Hiệu quả kỹ thuật (TE- Technical Efficiency) của NH
Kết quả TE từ việc xử lý dữ liệu của 35 NH từ 
phần mềm DEAP 2.1 theo mô hình DEACRS
HQKTT Hiệu quả kỹ thuật thuần (PTE- Pure Technical Efficiency) của NH
Kết quả PTE từ việc xử lý dữ liệu của 35 NH từ 
phần mềm DEAP 2.1 theo mô hình DEAVRS
HQQM Hiệu quả quy mô (SE- Scale Efficiency) của NH Kết quả SE từ việc xử lý dữ liệu của 35 NH từ phần mềm DEAP 2.1.
Biến giải thích: biến phản ánh RRTD
NX Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
DPRR Tỷ lệ dự phòng RRTD trên tổng dư nợ
CPDP Tỷ lệ chi phí dự phòng RRTD trên tổng dư nợ
Biến kiểm soát: biến nội tại của ngân hàng
VCSH Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
QMTS Quy mô tài sản của NH Ln(Tổng tài sản)
CV Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản
CVHD Tỷ lệ dư nợ cho vay trên vốn huy động
Biến kiểm soát: biến kinh tế vĩ mô
TTKT Tăng trưởng kinh tế Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế hằng năm
LP Lạm phát Tỷ lệ lạm phát hằng năm
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
39Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 202- Tháng 3. 2019
phương pháp DEA, tác giả sử dụng 2 biến đầu 
ra phản ánh kết quả hoạt động kinh doanh của 
một NHTM: thu từ lãi (Y1) và thu ngoài lãi 
(Y2), 03 biến đầu vào đại diện cho các nguồn 
lực đầu vào của một NHTM như: chi phí lãi 
(X1), chi phí nhân viên (X2) và chi phí khác 
(X3).
Để phân tích tác động của RRTD đến ROA, 
ROE, HQKT, HQKTT, HQQM của NH, tác giả 
sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất thông 
thường gộp (Pooled Ordinary Least Squares- 
Pooled OLS), mô hình tác động cố định (Fixed 
Effect Model- FEM), mô hình tác động ngẫu 
nhiên (Random Effect Model- REM). Kiểm 
định được thực hiện trong bài viết là kiểm định 
F cho phép lựa chọn giữa mô hình theo FEM 
và Pooled OLS, kiểm định Hausman cho phép 
lựa chọn giữa mô hình theo FEM và REM. Với 
mô hình FEM và REM được lựa chọn, tác giả 
tiến hành kiểm định Modified Wald về phương 
sai thay đổi, kiểm định Wooldridge về hiện 
tượng tự tương quan. Nếu mô hình FEM hoặc 
REM tồn tại hiện tượng tự tương quan hoặc 
phương sai thay đổi, mô hình FGLS (Feasible 
Generalized Least Squares) được sử dụng bởi 
mô hình này kiểm soát được hiện tượng tự 
tương quan và phương sai thay đổi. Phần mềm 
sử dụng là Stata 12.0.
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 
3.1. Kết quả ước lượng hiệu quả hoạt động 
theo mô hình DEA
Kết quả mô hình cho thấy, HQKT trung bình của 
toàn bộ mẫu nghiên cứu giai đoạn 2008-2017 
đạt 93,2%, điều này có nghĩa các NHTMVN 
trung bình sử dụng 93,2% nguồn lực đầu vào để 
tạo sản lượng đầu ra, tức có khoảng 6,8% nguồn 
lực đầu vào bị lãng phí. Kết quả ước lượng về 
HQKTT theo mô hình DEA có được cao hơn 
HQKT. HQKTT trung bình của toàn bộ mẫu 
nghiên cứu giai đoạn 2008- 2017 đạt 96,4% 
(cao hơn mức 93,2% của HQKT). HQQM trung 
bình của toàn bộ mẫu nghiên cứu giai đoạn 
2008- 2017 đạt 96,6%. Mô hình cũng cho thấy 
HQKTT trung bình là 96,4% nhỏ hơn HQQM 
trung bình là 96,6%. Như vậy, có thể khẳng 
định giai đoạn 2008- 2017, các nhân tố phản ánh 
quy mô của NH đóng góp vào HQHĐ của NH 
lớn hơn so với hiệu quả kỹ thuật thuần túy. Tuy 
nhiên, mức độ chênh lệch không đáng kể. 
3.2. Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của rủi 
ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động của ngân 
hàng thương mại Việt Nam
Qua kiểm định F-test để chọn lựa mô hình 
Pooled OLS hoặc FEM (nếu p-value của mô 
hình FEM có giá trị nhỏ hơn 5% thì lựa chọn 
mô hình FEM) và Hausman test để lựa chọn mô 
hình FEM hay REM thì mô hình được lựa chọn 
đối với các biến phụ thuộc là mô hình tác động 
cố định FEM. Tuy nhiên, khi kiểm định phương 
sai thay đổi Modified Wald test và tự tương 
quan Wooldridge test thì mô hình có hiện tượng 
phương sai thay đổi và tự tương quan đối với 
biến phụ thuộc ROA, HQKT, HQKTT, HQQM. 
Đối với biến phụ thuộc ROE thì mô hình có 
hiện tượng phương sai thay đổi. Để khắc phục 
hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương 
quan, mô hình hồi quy FGLS được lựa chọn 
cho toàn bộ mẫu NH nghiên cứu.
Bảng 2. Kết quả ước lượng trung bình 
HQKT, HQKTT, HQQM theo mô hình DEA
Năm HQKT HQKTT HQQM
2008 0,881 0,943 0,935
2009 0,910 0,954 0,954
2010 0,884 0,943 0,939
2011 0,948 0,971 0,977
2012 0,960 0,977 0,983
2013 0,952 0,966 0,985
2014 0,942 0,965 0,977
2015 0,948 0,976 0,972
2016 0,953 0,975 0,978
2017 0,937 0,975 0,962
Trung bình 
2008-2017 0,932 0,964 0,966
Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm DEAP 
2.1
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
40 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 202- Tháng 3. 2019
3.3. Thảo luận
Biến NX có tác động ngược chiều đến ROA 
và ROE đều ở mức ý nghĩa 1% nhưng không 
có ý nghĩa thống kê với biến HQKT, HQKTT, 
HQQM. Kết quả này cho thấy, NH có nợ xấu 
cao dẫn đến nhiều hoạt động bị rủi ro và làm 
giảm hiệu quả tài chính. Điều này phù hợp 
với giả thuyết “quản lý kém” của Berger và 
DeYoung (1997) và các nghiên cứu của Louzis 
Bảng 3. Kết quả mô hình hồi quy
Biến phụ 
thuộc
ROA
Mô hình FGLS
ROE
Mô hình FGLS
HQKT
Mô hình FGLS
HQKTT
Mô hình FGLS
HQQM
Mô hình FGLS
Biến giải thích
NX -0.10622***(0.000)
-1.4346***
(0.000)
-0.00271
(0.277)
-0.00127
(0.437)
-0.00169
(0.293)
DPRR 0.069523(0.169)
0.769628
(0.191)
-0.00745
(0.351)
0.002719
(0.410)
0.000164
(0.974)
CPDP -0.0983***(0.005)
-0.66659*
(0.085)
0.00232
(0.653)
-0.00042
(0.876)
0.001593
(0.547)
Biến đặc thù ngành NH
VCSH 0.052977***(0.000)
0.056774
(0.262)
0.001329*
(0.058)
0.0007373*
(0.087)
0.0002682
(0.467)
QMTS 0.135043***(0.000)
2.289349***
(0.000)
0.020472***
(0.000)
0.0138363***
(0.000)
0.0021609
(0.490)
CV 0.002247(0.437)
0.04839**
(0.023)
-0.00148***
(0.000)
-0.0002885
(0.216)
-0.0004444**
(0.014)
CVHD -0.0009(0.570)
-0.00129
(0.918)
0.000224
(0.264)
0.0000239
(0.847)
0.0000706
(0.442)
Biến vĩ mô
TTKT -0.06125(0.107)
-0.93412**
(0.042)
-0.01801***
(0.003)
-0.0036051
(0.140)
-0.0084954**
(0.019)
LP 0.011321***(0.000)
0.266972***
(0.000)
-0.00076
(0.114)
0.0003276
(0.136)
-0.0002051
(0.472)
CONS -1.78562***(0.002)
-30.0769***
(0.000)
0.744277***
(0.000)
0.7506953***
(0.000)
1.009417***
(0.000)
F-test F(34,285) = 2.42Prob > F=0.0000
F(34,285) = 2.86
Prob > F=0.0000
F(34,285) = 5.55
Prob > F=0.0000
F(34,285) = 4.04
Prob > F=0.0000
F(34,285) = 6.12
Prob > F=0.0000
Hausman 
test
chi2(9) = 36.53
Prob > chi2 = 
0.0000
chi2(9) = 52.64
Prob > chi2 = 
0.0000
chi2(9) = 43.76
Prob > chi2 = 
0.0000
chi2(9) = 26.10
Prob > chi2 = 
0.0020
chi2(9) = 48.95
Prob > chi2 = 
0.0000
Modified 
Wald test
chi2(35) = 
39569.28
Prob > chi2 = 
0.0000
chi2(35) = 
13515.81
Prob > chi2 = 
0.0000
chi2(35) = 
770.76
Prob > chi2 = 
0.0000
chi2 (35) = 
6975.52
Prob > chi2 = 
0.0000
chi2 (35) = 
2141.18
Prob > chi2 = 
0.0000
Wooldridge 
test
F(1,34) = 8.749
Prob > F=0.0056
F(1,34) = 3.659
Prob > F=0.0642
F(1,34) = 15.566
Prob > F=0.0004
F(1,34) = 19.718
Prob > F=0.0001
F(1,34) = 6.115
Prob > F=0.0186
(***), (**) và (*) thể hiện ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Stata 12.0 với dữ liệu của 35 NHTM khảo sát
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
41Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 202- Tháng 3. 2019
và cộng sự (2012), Phạm Hữu H ... ợ cho vay tại ngân hàng sẽ 
trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí hoạt động của 
NH, chi phí dự phòng tăng lên làm giảm lợi 
nhuận của các ngân hàng. Kết quả nghiên cứu 
này tương đồng với các nghiên cứu của Sufian 
(2011), Said và Tumin (2011), Phạm Hữu Hồng 
Thái (2014) cũng kết luận rằng: tỷ lệ nợ xấu 
và chi phí dự phòng RRTD có tác động ngược 
chiều đến hiệu quả tài chính của ngân hàng.
Biến VCSH có mối tương quan dương với ROA 
ở mức ý nghĩa 1% và biến HQKT, HQKTT 
đều ở mức ý nghĩa 10% cho thấy khi vốn chủ 
sở hữu tăng, NH có nguồn vốn tốt để đón đầu 
những cơ hội kinh doanh, tăng khả năng huy 
động vốn, khả năng mở rộng tín dụng và dịch 
vụ, khả năng đầu tư tài chính, mức độ đầu tư 
công nghệ, giảm nhu cầu vay nợ từ đó gia tăng 
ROA, HQKT, HQKTT cho ngân hàng. NHTM 
nào có mức vốn chủ sở hữu thấp thì rủi ro danh 
mục cho vay gia tăng do thiếu sự đa dạng hóa 
mà chỉ tập trung vào một số đối tượng và do đó 
làm tăng nợ xấu và ngược lại, các NHTM có 
mức vốn hóa cao có khả năng đa dạng hóa các 
khoản vay tốt hơn và làm giảm rủi ro nợ xấu. 
Các ngân hàng có tỷ lệ vốn sở hữu so tổng tài 
sản tương đối thấp dễ có tư tưởng mạo hiểm 
bằng cách tăng mức độ rủi ro của danh mục 
cho vay và đầu tư của mình và kết quả nợ xấu 
cao hơn trong tương lai (Berger và De Young, 
1997).
Biến QMTS có mối tương quan cùng chiều với 
ROA, ROE, HQKT, HQKTT đều ở mức ý nghĩa 
1%, mối tương quan dương chỉ ra rằng các ngân 
hàng càng mở rộng quy mô thì HQHĐ càng 
tăng. Trên góc nhìn về sự đa dạng hoạt động, 
Demsetz và Strahan (1997) đã thử nghiệm tác 
dụng của quy mô ngân hàng trên lợi ích đa dạng 
hóa thu nhập cho thấy một ngân hàng lớn có thể 
có nhiều điều kiện để đa dạng hóa thu nhập của 
mình, qua đó sẽ hạn chế được RRTD khi phạm 
vi hoạt động tín dụng được chia sẻ cho các hoạt 
động khác.
Biến CV có ảnh hưởng cùng chiều đến ROE 
nhưng ngược chiều đến HQKT và HQQM đều 
ở mức ý nghĩa 5%, vậy biến CV có tác động 
không rõ ràng đối với HQHĐ. Hoạt động tín 
dụng là hoạt động tạo ra phần lớn thu nhập cho 
các NHTM nên tỷ trọng dư nợ trên tổng tài sản 
cao kết hợp với chất lượng tài sản tốt thường 
làm tăng HQHĐ của NHTM. Tuy nhiên, do các 
khoản nợ xấu có thể gây tổn thất cho NH nên 
NH có nhiều nợ xấu sẽ làm sụt giảm lợi nhuận. 
Gul và cộng sự (2011), Trịnh Quốc Trung và 
Nguyễn Văn Sang (2013) đã công bố kết quả 
tương quan thuận chiều giữa tăng trưởng tín 
dụng và HQHĐ của NH. Tuy nhiên, khi tăng 
trưởng tín dụng không đi cùng với việc kiểm 
soát chất lượng tín dụng một cách chặt chẽ thì 
rủi ro sẽ xuất hiện. Các khoản nợ không đủ tiêu 
chuẩn phải được trích lập dự phòng rủi ro, từ đó 
làm tăng chi phí hoạt động và giảm lợi nhuận 
của NH. Trong các nghiên cứu thực nghiệm 
trước đây, Nguyễn Việt Hùng (2008), Alper 
và Anbar (2011) đã tìm thấy mối tương quan 
nghịch giữa dư nợ cho vay và HQHĐ. 
Biến TTKT có ảnh hưởng ngược chiều đến 
ROE, HQKT, HQQM tương ứng ở mức ý nghĩa 
5%, 1% và 5%. Tăng trưởng kinh tế cao hơn 
khuyến khích các NH cho vay nhiều hơn, tăng 
thu nhập từ lãi cho các NH. Tuy nhiên, nếu chất 
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
42 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 202- Tháng 3. 2019
lượng tín dụng có xu hướng xấu đi thì tỷ lệ vỡ 
nợ tăng lên, do đó làm giảm HQHĐ của NH. 
Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này trái ngược 
khi so sánh với kết quả nghiên cứu giữa TTKT 
với biến phụ thuộc là HQHĐ của Garza-Garcia 
(2012).
Biến LP có ảnh hưởng cùng chiều đến ROA và 
ROE ở mức ý nghĩa 1%, kết quả nghiên cứu của 
Gul và cộng sự (2011), Sufian (2011) cùng đưa 
ra kết luận: lạm phát có tác động tích cực đến 
hiệu quả tài chính của NH. Khi lạm phát tăng, 
lãi suất huy động và lãi suất cho vay sẽ tăng, 
khả năng vay và trả nợ của khách hàng giảm 
trong khi lãi suất huy động cao có thể khiến NH 
bị thua lỗ. Tuy nhiên, nếu các nhà quản lý NH 
có thể điều chỉnh mức lãi suất sao cho tốc độ 
tăng doanh thu nhanh hơn tốc độ tăng chi phí 
và kết quả là lợi nhuận NH sẽ tăng.
4. Kết luận và hàm ý chính sách
Khi RRTD tăng lên, NH sẽ phải bỏ thêm chi 
phí để khắc phục những hậu quả do các khoản 
nợ đó mang lại. Việc gia tăng hoạt động quản lý 
như theo dõi, thu hồi, đôn đốc thu hồi, quản trị 
nợ xấu chủ động, bán nợ đã dẫn đến chi phí 
gia tăng nên làm HQHĐ của ngân hàng giảm 
xuống. Như vậy, RRTD làm tăng chi phí và từ 
đó làm giảm HQHĐ của ngân hàng. Theo kết 
quả nghiên cứu, biến NX và CPDP có tác động 
tiêu cực đến cả ROA và ROE, kết quả này hàm 
ý rằng các NH cần có những biện pháp nhằm 
điều chỉnh tỷ lệ nợ xấu để hạn chế những tác 
động tiêu cực của RRTD đến HQHĐ. Chính 
vì vậy, tác giả đưa ra một số hàm ý chính sách 
hạn chế RRTD nhằm nâng cao HQHĐ tại các 
NHTMVN như sau:
- Nâng cao sức mạnh tài chính: Quy mô tài sản 
và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao 
là một trong nhân tố đặc trưng hoạt động ngân 
hàng có tác động đến RRTD của các NHTM 
và cả ROA, ROE theo như kết quả nghiên cứu. 
Đó là một trong những tiêu chí quan trọng để 
đánh giá sức mạnh tài chính trong hoạt động 
kinh doanh của ngân hàng theo thông lệ quốc 
tế. Theo quy định của Hiệp ước Basel, việc 
nâng cao năng lực tài chính là điều kiện cần và 
đủ để ngân hàng nâng cao khả năng cạnh tranh 
trên thị trường, có đủ tiềm lực để áp dụng vận 
hành mô hình quản trị rủi ro hiệu quả, qua đó 
đảm bảo an toàn hoạt động của ngân hàng mình 
nói riêng và an toàn toàn hệ thống tài chính nói 
chung. Để tiếp cận dần đáp ứng yêu cầu của 
Basel II, các NHTMVN cần phải thực hiện sớm 
việc tăng sức mạnh tài chính của ngân hàng 
mình để đảm bảo tỷ lệ an toàn vốn, trước mắt 
nhằm tăng khả năng thanh khoản, chất lượng tài 
sản và đảm bảo cho các NH phát triển ổn định 
và dần dần tăng thị phần góp phần cải thiện 
được hiệu quả tài chính, tăng khả năng cạnh 
tranh và gia tăng lợi nhuận kinh doanh.
- Áp dụng phương pháp phân loại nợ có khả 
năng cảnh báo sớm RRTD: Các ngân hàng phải 
xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ hỗ 
trợ cho việc phân loại nợ, quản lý chất lượng 
tín dụng để từng bước tiếp cận cách đánh giá 
RRTD và phân loại theo chuẩn quốc tế (Basel 
II) giúp các NH nhận biết sớm được các khoản 
tín dụng có nguy cơ xảy ra rủi ro, từ đó có thể 
đưa ra được các giải pháp để có thể hạn chế nợ 
xấu. Đối với những khoản nợ vay đã phát sinh 
nợ xấu, NH cần phối hợp chặt chẽ với cơ quan 
thi hành án, trung tâm đấu giá tài sản và các cơ 
quan bảo vệ pháp luật khác để đẩy nhanh tiến 
độ bán, xử lý các tài sản đảm bảo, thu hồi vốn.
- Thực hiện tốt quy trình quản lý tín dụng: Bản 
thân hoạt động tín dụng luôn chứa đựng nguy 
cơ rủi ro tiềm ẩn, chính vì vậy, các NH khi xem 
xét cho vay đều phải thực hiện nghiêm ngặt 
quy trình quản lý tín dụng: từ khâu thẩm định, 
giải ngân cho vay đến các khâu kiểm tra trước 
và sau khi cho vay Việc thực hiện và quản lý 
nghiêm ngặt quy trình quản lý tín dụng sẽ giúp 
cho NH tránh được rủi ro các khoản nợ xấu 
phát sinh, phát hiện và chấn chỉnh kịp thời các 
sai phạm và các thiếu sót trong hoạt động kinh 
doanh của ngân hàng.
- Sử dụng các công cụ bảo hiểm và bảo đảm 
tiền vay: Ngân hàng cần yêu cầu khách hàng 
vay phải mua bảo hiểm như: bảo hiểm tín dụng 
cá nhân, bảo hiểm tín dụng xuất khẩu, bảo hiểm 
công trình, bảo hiểm hàng hóa RRTD xuất 
phát từ nhiều nguyên nhân rất đa dạng mà đôi 
khi những rủi ro đó NH không thể lường trước 
được. Vì vậy, sử dụng các công cụ bảo hiểm và 
áp dụng biện pháp bảo đảm tiền vay để hạn chế 
 QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP
43Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 202- Tháng 3. 2019
tổn thất khi rủi ro xảy ra là cực kỳ quan trọng. 
- Nghiên cứu và triển khai các công cụ bảo 
hiểm tín dụng: Các công cụ bảo hiểm RRTD 
như: hợp đồng hoán đổi RRTD (Credit Default 
Swap- CDS), hợp đồng quyền chọn tín dụng 
(Credit Default Option), hợp đồng trao đổi tổng 
số thu nhập (Total Return Swap), trái phiếu liên 
kết RRTD (Credit Linked Note) trong đó CDS 
được sử dụng phổ biến nhất. Đây là các công 
cụ của một thị trường tài chính phát triển cao 
nhằm giúp các ngân hàng phòng ngừa và bảo 
hiểm RRTD, san sẻ rủi ro và tạo tính linh hoạt 
trong quản lý danh mục các khoản cho vay của 
mỗi ngân hàng. 
- Phát triển thị trường mua bán nợ: Phát triển 
thị trường mua bán nợ là một trong những giải 
pháp quan trọng có thể giúp các NH xử lý các 
khoản nợ xấu một cách triệt để. Các giải pháp 
phát triển thị trường mua bán nợ liên quan đến 
việc phát triển thị trường chứng khoán và hỗ trợ 
hoạt động của các công ty mua bán nợ. Chứng 
khoán hóa các khoản nợ là điều kiện để phát 
triển thị trường mua bán nợ tập trung và tạo ra 
thanh khoản cao cho thị trường, thu hút các nhà 
đầu tư có tiềm lực tài chính mạnh tham gia thị 
trường, giúp các NH giảm được rủi ro thông 
qua việc tái cấu trúc các khoản nợ của mình. ■
Tài liệu tham khảo
1. Alper, D., Anbar A., 2011. Bank specific and macroeconomic determinants of commercial bank profitability: empirical 
evidence from Turkey. Business and Economics Research Journal, 2(2): 139-152.
2. Aremu, M. A., Ekpo, I. C., Mustapha, A. M., 2013. Determinants of banks’ profitability in a developing economy: evidence 
from Nigerian banking industry. Institute of Interdisciplinary Business Research, 4(9): 155-181.
3. Ayaydin, H., Karakaya, A., 2014. The effect of bank capital on profitability and risk in Turkish banking. International Journal 
of Business and Social Science, 5(1): 252-271. 
4. Basel Committee on Banking Supervion. 2006. Sound credit risk assessment and valuation for loans. BIS Press and 
Communication, Basel, Switzerland.
5. Berger, A. N., Humphrey, D. B., 1997. Efficiency of financial institutions: international survey and directions for future 
research. European Journal of Operational Research, 98: 175-212.
6. Berger, A. N., DeYoung, R., 1997. Problem loans and cost efficiency in commercial banks. Journal of Banking and Finance, 
21: 849-870.
7. Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E., 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of 
Operational Research, 2: 429-444.
8. Demsetz, R., Strahan, P., 1997. Diversification, size and risk at bank holding companies. Journal of Money, Credit and 
Banking, 29(3): 300-313.
9. Garza-Garcia, J. G., 2012. Determinants of bank efficiency in Mexico: a two stage analysis. Applied Economics Letters, 
19(17): 1679-1682.
10. Gul S. et al., 2011, Factors affecting bank profitability in Pakistan, The Romanian economic journal, 39: 60-87.
11. Heffernan, S., Fu, M., 2008. The determinants of bank performance in China. Available at: <
papers.cfm?abstract_id=1247713>. [Accessed 24 August 2018].
12. Louzis, P., Vouldis, T., Metaxas, L., 2012. Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in 
Greece: a comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking and Finance, 36(4): 1012-
1027.
13. Ongore, V. O., Kusa, G. B., 2013. Determinants of financial performance of commercial banks in Kenya. International 
Journal of Economics and Financial Issues, 3(1): 237-252.
14. Petria, N., Capraru, B., Ihnatov, I., 2015. Determinants of banks’ profitability: evidence from EU 27 banking systems. 
Procedia Economics and Finance, 20: 518-524.
15. Phạm Hữu Hồng Thái, 2014. Tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lợi của ngân hàng. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân 
hàng, số 142, trang 34-38.
16. Nguyễn Việt Hùng, 2008. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại ở Việt 
Nam. Luận án Tiến sĩ. Trường Đại học Kinh tế Quốc dân.
17. Said, R. M., Tumin, M. H., 2011. Performance and financial ratios of commercial banks in Malaysia and China. International 
Review of Business Research Papers, 7(2): 157-169.
18. Segoviano, M., Goodhart, C., 2009. Banking stability measures. Monetary and Capital Markets Department. International 
Monetary Fund WP/09/4.
19. Sufian, F., 2011. Profit of Korean banking sector: Panel evidence on bank specific and macroeconomic determinants. Journal 
of Economics and Management, 7: 43-72.
20. Trịnh Quốc Trung và Nguyễn Văn Sang, 2013. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại 
QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP 
44 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 202- Tháng 3. 2019
Việt Nam, Tạp chí công nghệ ngân hàng, số 85, trang 11-15.
21. Trujillo-Ponce, A., 2013. What determines the profitability of banks? Evidence from Spain. Accounting and Finance, 53(2): 
561-586.
Thông tin tác giả
Huỳnh Thị Hương Thảo, Tiến sĩ 
Khoa Tài chính Kế toán, Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM
Email: thaohth@hufi.edu.vn
Summary
The impact of credit risk to operational efficiency of vietnamese commercial banks
In banking business, credit is the activity that brings the bank’s main profit but also the potential risk. This is a 
major risk in banking business, so all credit and credit risk impacts on profitability as well as banking efficiency. 
This article is intended to study the impact of credit risk on operational efficiency through return on assets (ROA), 
return on equity (ROE), technical efficiency, pure technical efficiency, scale efficiency by regression models: 
Pooled OLS, FEM, REM, FGLS. The results of the study show that credit risk has the opposite effect on the 
operational efficiency, from which the author proposes solutions to limit credit risk to improve operational efficiency 
of commercial banks in Vietnam.
Key words: credit risk, commercial bank, operational efficiency. 
Thao Thi Huong Huynh, PhD.
Faculty of Finance and Accounting, University of Food Industry Ho Chi Minh
động, nhất là các khu công nghiệp.
Năm là, thực tế hiện nay thủ tục vay vốn ngân 
hàng đối với cả cá nhân và doanh nghiệp vẫn 
chủ yếu dựa vào tài sản đảm bảo hoặc bảo lãnh 
và hiểu biết của các cán bộ tín dụng về một 
số ngành nghề sản xuất kinh doanh còn thiếu, 
dẫn đến hạn chế trong việc đánh giá hiệu quả 
của phương án/dự án sản xuất kinh doanh. Do 
đó, các TCTD cần quan tâm đến đào tạo nâng 
cao trình độ của đội ngũ cán bộ nhằm nâng cao 
trình độ thẩm định các dự án, khả năng tư vấn, 
hỗ trợ có hiệu quả đối với hộ nghèo, hộ cận 
nghèo và các đối tượng chính sách trong việc 
xây dựng phương án sản xuất, nhất là kỹ năng 
quản lý tài chính cá nhân. ■
tiếp theo trang 27
cần có (1) Quan điểm ủng hộ của các cấp lãnh 
đạo và sự quyết tâm của Tòa soạn Tạp chí, qua 
đó nhận thức rõ tính cấp thiết, lợi ích gia nhập 
ACI, Nhà trường sẵn sàng hỗ trợ cho kế hoạch 
phát triển Tạp chí (bổ sung nhân sự, áp dụng 
phần mềm quản lý; thiết kế trang Web trực 
tuyến bằng tiếng Anh; chi trả kinh phí phản 
tiếp theo trang 71
biện bài viết); (2) Xác định nguồn kinh phí 
hoạt động từ hỗ trợ của cộng tác viên như ban 
hành chính sách và xác định thời điểm thu phí, 
mức phí xét duyệt/phản biện bài viết, mức phí 
đăng bài, mức phí tải dữ liệu trên Website và 
nguồn kinh phí từ cơ quan quản lý. Tạp chí bản 
tiếng Anh được xuất bản sẽ giúp nâng tầm uy 
tín của Tạp chí bản tiếng Việt, đồng thời nâng 
cao uy tín khoa học của Học viện Ngân hàng 
trong xu hướng hội nhập quốc tế. ■