[Download] Tải Rủi ro tín dụng và khả năng sinh lợi của ngân hàng: Nghiên cứu phân tích dữ liệu bảng – Tải về File Word, PDF

RỦI RO TÍN DỤNG VÀ KHẢ NĂNG SINH LỢI CỦA NGÂN HÀNG:
NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BẢNG
Đặng Hoàng Nhật Tâm1*, Phạm Thị Tuấn Linh2
1
UBND huyện Hóc Môn, TP.HCM, 2Đại học Thái Nguyên

TÓM TẮT
Nghiên cứu này hướng tới việc phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động tài
chính của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Dữ liệu bảng gồm 31 ngân hàng thương mại cổ
phần tại Việt Nam từ năm 2008 đến 2019 được sử dụng để nghiên cứu bằng mô hình dữ liệu bảng.
Kết quả chỉ ra rằng 03 biến đo lường rủi ro tín dụng (gồm: hệ số nợ xấu, hệ số dư nợ cho vay/tiền
gửi của khách hàng và hệ số dự phòng rủi ro tín dụng) có ảnh hưởng đồng biến đến hiệu quả hoạt
động của ngân hàng, điều này hàm ý rằng các ngân hàng thương mại ở Việt Nam thu được lợi
nhuận cao mặc dù chịu rủi ro tín dụng cao. Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ ra mối quan hệ đồng
biến giữa quy mô ngân hàng với hiệu quả hoạt động, cho thấy các ngân hàng có lợi thế về chi phí
và thu nhiều lợi nhuận hơn nhờ vào lợi thế kinh tế về quy mô.
Từ khóa: Rủi ro tín dụng; khả năng sinh lợi; hiệu quả hoạt động tài chính; nợ xấu; ngân hàng
thương mại cổ phần.

Ngày nhận bài: 16/8/2020; Ngày hoàn thiện: 31/8/2020; Ngày đăng: 04/9/2020

CREDIT RISK AND BANK PROFITABILITY: A PANEL ANALYSIS
Dang Hoang Nhat Tam1*, Pham Thi Tuan Linh2
1
People’s Committee of Hoc Mon District – HCMC, 2Thai Nguyen University

ABSTRACT
This study tries to ascertain the effect of credit risk on the financial performance of commercial
banks in Vietnam. A panel data of all 31 joint-stock commercial banks from 2008 to 2019 was
investigated under the fixed effects model. The results depict that three indicators of credit risk
(i.e. non-performing loan ratio, loan to deposit ratio and loan loss provision ratio) have significant
positive influence on banks’ profitability, signifying that commercial banks in Vietnam obtain high
profitability despite exposure to high credit risk. Also, there is a positive relationship between the
bank size and bank performance, suggesting that banks might obtain cost advantage and become
more profitable due to the economies of scale.
Keywords: Credit risk; bank profitability; financial performance; non-performing loan; joint-
stock commercial banks.

Received: 16/8/2020; Revised: 31/8/2020; Published: 04/9/2020

* Corresponding author. Email: tamhnd@outlook.com

http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn 3

1. Đặt vấn đề tín dụng và hiệu quả hoạt động của ngân
Có nhiều loại rủi ro có thể tác động đến hoạt hàng. Trong khi một số nghiên cứu tìm ra ảnh
động và lợi nhuận của các ngân hàng [1]. hưởng đồng biến của rủi ro tín dụng đến khả
Theo Koch và Macdonald [2], các rủi ro này năng sinh lời của các ngân hàng, một số
có thể được phân loại thành: rủi ro tín dụng, nghiên cứu khác lại cho thấy mối quan hệ
rủi ro thị trường, rủi ro hoạt động, rủi ro thanh nghịch biến giữa rủi ro tín dụng và khả năng
khoản, rủi ro pháp lý và rủi ro danh nghĩa. sinh lời của ngân hàng.
Mỗi loại rủi ro này có thể tác động nghịch Boahene et al. [10] đã kiểm định mối quan hệ
biến đến vốn chủ sở hữu, giá trị thị trường, nợ giữa rủi ro tín dụng và lợi nhuận tại 06 ngân
phải trả và hiệu quả hoạt động tài chính của hàng thương mại ở Ghana giai đoạn 05 năm từ
các ngân hàng. Ekinci và Pzoyraz [3] cho 2005 đến 2009. Tác giả sử dụng 03 biến đo
rằng hoạt động chính tạo ra thu nhập cho các lường rủi ro tín dụng, gồm: hệ số nợ xấu, hệ số
ngân hàng là hoạt động tín dụng. Vì thế, rủi ro khoanh nợ ròng (net charge-off rate) và hệ số
tín dụng được xem là một trong các rủi ro lớn lợi nhuận trước khi trích lập dự phòng/tổng dư
nhất mà ngân hàng gặp phải. nợ; trong khi đó, tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở
Theo Basel Committee on Banking hữu (ROE) được sử dụng làm biến phụ thuộc.
Supervision [4], rủi ro tín dụng được định Kết quả hồi quy từ mô hình dữ liệu bảng chỉ ra
nghĩa là khả năng một khách hàng vay nợ rủi ro tín dụng có mối quan hệ đồng biến với
nhưng không thực hiện các cam kết đã thỏa hiệu quả hoạt động của ngân hàng, cho thấy các
thuận từ trước với ngân hàng. Boffey và ngân hàng ở Ghana có khả năng sinh lời cao
Robson [5] cho rằng rủi ro tín dụng là rủi ro mặc dù chịu rủi ro tín dụng cao.
lớn nhất ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động Alshatti [1] sử dụng mô hình dữ liệu bảng để
của ngân hàng; đồng thời, Saeed và Zahid [6] kiểm định liệu các biến đo lường rủi ro tín
cũng xem giá trị tín dụng là một chỉ báo quan dụng có mối tương quan với hiệu quả hoạt
trọng cho sức khỏe tài chính của các ngân
động (được đo bằng ROA và ROE) của các
hàng. Nair và Fissha [7] cũng đã nhận thấy các
ngân hàng thương mại ở Jordan hay không.
ngân hàng thương mại có hệ số nợ xấu cao và
Kết quả cho thấy hệ số nợ xấu/tổng dư nợ có
hệ số này có tác động nghịch biến đến ngành
ảnh hưởng đồng biến đến khả năng sinh lời
công nghiệp. Hệ số nợ xấu, một biến đo lường
của các ngân hàng. Tương tự, Saeed và Zahid
rủi ro tín dụng, có thể làm giảm hiệu quả hoạt
[6] thu thập dữ liệu từ 05 ngân hàng thương
động tài chính của các ngân hàng. Một ngân
mại lớn ở Vương Quốc Anh từ năm 2007 đến
hàng càng gặp nhiều rủi ro tín dụng thì khả
2015, sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để
năng ngân hàng đó đối mặt với khủng hoảng
ước lượng tác động của rủi ro tín dụng (được
tài chính càng cao. Nói cách khác, mức rủi ro
đo bởi nợ xấu) đến khả năng sinh lời (được đo
tín dụng cao có thể dẫn đến mức rủi ro vỡ nợ
bởi ROA và ROE); kết quả là tất cả các biến
cao, cuối cùng sẽ làm nguy hại đến các khách
rủi ro tín dụng đều có tác động đồng biến đến
hàng gửi tiền của ngân hàng [8]. Vì thế, các
ngân hàng thực sự cần một phương pháp quản hiệu quả hoạt động tài chính của các ngân
lý và hạn chế rủi ro tín dụng hiệu quả. hàng. Kết quả của các nghiên cứu trên tương
đồng với nghiên cứu của [11] và [12].
Việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả không
Gần đây, Le [13] đã sử dụng mẫu dữ liệu gồm
những giúp các ngân hàng cải thiện được tính
40 ngân hàng trong giai đoạn 11 năm để
bền vững và khả năng sinh lời trong hoạt nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lợi
động của mình mà còn đóng góp cho việc nhuận của ngân hàng thương mại tại Việt
phân bổ vốn hiệu quả và sự ổn định của nền Nam bằng phương pháp GMM (generalized
kinh tế [9]. Hiện nay trên thế giới đã có nhiều method of moments). Nghiên cứu sử dụng hệ
nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa rủi ro số dự phòng rủi ro tín dụng/tổng dư nợ là biến
4 http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn

độc lập của mô hình; kết quả chỉ ra biến đo phát hiện rủi ro hoạt động có tác động nghịch
lường rủi ro tín dụng có mối quan hệ đồng biến đến khả năng sinh lời của các ngân hàng.
biến với khả năng sinh lời của các ngân hàng
Do còn tồn tại nhiều sự không tương đồng
thương mại Việt Nam.
trong kết quả nghiên cứu trên thế giới về mối
Ekinci và Poyraz [3] kiểm định mối quan hệ quan hệ giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh
nêu trên với 26 ngân hàng tại Thổ Nhĩ Kỳ từ lời của các ngân hàng, nghiên cứu này hướng
2005 đến 2017, sử dụng hệ số nợ quá đến việc phân tích tác động của rủi ro tín dụng
hạn/tổng dư nợ để đo lường rủi ro tín dụng, sử đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng
dụng ROA và ROE là biến phụ thuộc. Ước thương mại tại Việt Nam, từ đó đưa ra các kiến
lượng từ mô hình dữ liệu bảng chỉ ra mối nghị, đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả quản trị
quan hệ nghịch biến giữa rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng cho các ngân hàng.
khả năng sinh lời. Tương tự, Hamza [14] đã 2. Phương pháp nghiên cứu
sử dụng ROA và ROE để đo lường hiệu quả 2.1. Dữ liệu nghiên cứu
hoạt động khi phân tích đối với các ngân hàng
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu của 31
tại Pakistan, kết quả nghiên cứu cho thấy hệ
ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam
số dự phòng rủi ro tín dụng và tỷ số nợ xấu có
trong giai đoạn từ 2008 đến 2019. Dữ liệu thứ
mối quan hệ nghịch biến với hiệu quả hoạt cấp được thu thập từ báo cáo thường niên,
động ngân hàng. bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt
Phân tích 20 ngân hàng thương mại tại động kinh doanh được kiểm toán cũng như từ
Uganda trong giai đoạn 2006 – 2015, trang web cơ sở dữ liệu
Serwadda [15] đã sử dụng mô hình dữ liệu (https://finance.vietstock.vn) [19]. Bên cạnh
bảng để kiểm định giả thiết quản trị rủi ro tín đó, dữ liệu vĩ mô được thu thập từ trang web
dụng có tác động đến lợi nhuận ngân hàng dữ liệu của Ngân hàng Thế giới
hay không; kết quả tác giả đã tìm ra hệ số (https://data.worldbank.org) [20].
ROA của các ngân hàng thương mại chịu tác 2.2. Lựa chọn các biến nghiên cứu
động nghịch biến bởi nợ xấu, điều này hàm ý 2.2.1. Biến phụ thuộc
rằng nợ xấu có thể ảnh hưởng lớn đến chất Dựa vào cách lựa chọn biến phụ thuộc từ các
lượng tài sản của các ngân hàng thương mại ở nghiên cứu [1], [3], [6], [14] và [18], nghiên
Uganda. Liên quan đến ngành ngân hàng tại cứu sử dụng 03 biến đo lường khả năng sinh
Trung Quốc, Isanzu [16] đã chỉ ra quan hệ lợi của các ngân hàng thương mại, gồm: tỷ
nghịch biến giữa hệ số nợ xấu và ROA của suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất
các ngân hàng, cho thấy rủi ro tín dụng cao sẽ sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ lệ
có thể làm giảm hiệu quả hoạt động tài chính thu nhập lãi cận biên (NIM).
của các ngân hàng thương mại Trung Quốc. 2.2.2. Biến độc lập
Kết quả này cũng tương đồng với kết quả Tương tự như các nghiên cứu trước đây đã đề
thực nghiệm được thực hiện bởi cập ở phần Đặt vấn đề, tác giả sử dụng 04
Kodithuwakku [17] tại Sri Lanka. biến đo lường rủi ro tín dụng, gồm: hệ số nợ
Sử dụng mô hình partial least squares (PLS), xấu (NPLR), hệ số dư nợ trên tiền gửi của
Gadzo et al. [18] tìm thấy rủi ro tín dụng (đại khách hàng (LDR), hệ số dự phòng rủi ro tín
diện bởi hệ số nợ xấu và hệ số an toàn vốn tối dụng trên nợ quá hạn (LLPR) và hệ số tổng dư
thiểu CAR) có mối quan hệ nghịch biến với tỷ nợ trên tổng tài sản (TLTA). Các biến: quy mô
suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỷ ngân hàng (SIZE), tăng trưởng kinh tế (GDP)
lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) của các ngân và lạm phát (CPI) được sử dụng làm các biến
hàng tại Ghana. Bên cạnh đó, tác giả cũng kiểm soát trong mô hình.
http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn 5

Bảng 1. Khái niệm và cách đo lường các biến trong mô hình
Ký hiệu Mô tả Cách đo lường Ghi chú
Biến phụ thuộc
ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản Khả năng sinh lợi
Lợi nhuận sau thuế/
ROE Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu Khả năng sinh lợi
Tổng vốn chủ sở hữu
Thu nhập lãi ròng/
NIM Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên Khả năng sinh lợi
Tổng tài sản có sinh lãi
Biến độc lập
NPLR Hệ số nợ xấu Nợ xấu/ Tổng dư nợ Rủi ro tín dụng
Hệ số dư nợ trên tiền gửi của Tổng dư nợ/
LDR Rủi ro tín dụng
khách hàng Tổng tiền gửi của khách hàng
Dự phòng rủi ro tín dụng/
LLPR Hệ số dự phòng rủi ro tín dụng Rủi ro tín dụng
Nợ quá hạn
TLTA Hệ số tổng dư nợ trên tổng tài sản Tổng dư nợ/ Tổng tài sản Rủi ro tín dụng
SIZE Quy mô ngân hàng Logarit cơ số e của tổng tài sản Biến kiểm soát
GDP Tăng trưởng kinh tế Thu thập dữ liệu thứ cấp Biến kiểm soát
CPI Lạm phát Thu thập dữ liệu thứ cấp Biến kiểm soát
(Nguồn: [3], [21] và [22])

Sơ đồ 1. Khung nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh lợi của ngân hàng thương mại
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Bảng 1 mô tả khái niệm và cách đo lường các ROEi,t = β0 + β1.NPLRi,t + β2.LDRi,t +
biến sử dụng trong mô hình; đồng thời, khung β3.LLPRi,t + β4.TLTAi,t + β5. SIZEi,t + β6.
nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro tín dụng GDPt + β7. CPIt + εi,t (2)
và khả năng sinh lợi của ngân hàng thương NIMi,t = β0 + β1.NPLRi,t + β2.LDRi,t +
mại được thể hiện trong Sơ đồ 1. β3.LLPRi,t + β4.TLTAi,t + β5. SIZEi,t + β6.
2.3. Mô hình hồi quy GDPt + β7. CPIt + εi,t (3)
Tương tự như các nghiên cứu trước đây, 03 Trong đó:
mô hình hồi quy dữ liệu bảng (1), (2) và (3) β0 : hệ số chặn
được sử dụng đối với 03 biến phụ thuộc
β1 đến β7 : hệ số của các biến độc lập
(ROA, ROE và NIM), được ước lượng bằng
phần mềm STATA 15. εi,t : sai số thống kê.
ROAi,t = β0 + β1.NPLRi,t + β2.LDRi,t + 3. Kết quả và thảo luận
β3.LLPRi,t + β4.TLTAi,t + β5. SIZEi,t + β6. Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô
GDPt + β7. CPIt + εi,t (1) hình được thể hiện tại Bảng 2.

6 http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn

Bảng 2. Thống kê mô tả các biến được sử dụng trong mô hình
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Biến phụ thuộc
ROA 283 0,0095 0,0105 -0,0599 0,1155
ROE 283 0,1055 0,1266 -0,5633 1,7219
NIM 283 0,0321 0,0151 -0,0088 0,1542
Biến độc lập
NPLR 283 0,0278 0,0613 0,0000 1,0000
LDR 283 0,9041 0,3038 0,3820 3,1336
LLPR 283 0,3846 0,4399 0,0098 6,3085
TLTA 283 0,5603 0,1224 0,1473 0,8186
SIZE 283 18,3281 1,2283 15,0185 21,1220
GDP 283 0,0626 0,0062 0,0525 0,0708
CPI 283 0,0662 0,0592 0,0063 0,2312
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 15)
Bảng 3. Tóm tắt kết quả hồi quy
Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3)
ROA ROE NIM
0,016* 0,091* 0,007
NPLR
(0,0096) (0,049) (0,006)
0,006* 0,042* 0,014**
LDR
(0,003) (0,024) (0,007)
0,002 0,0095** 0,003*
LLPR
(0,001) (0,005) (0,002)
0,004 0,092 0,025
TLTA
(0,009) (0,098) (0,016)
0,005** 0,084*** 0,002
SIZE
(0,002) (0,025) (0,005)
-4,131* -53,737 -5,327
GDP
(2,180) (56,354) (4,758)
-0,222 -2,899 -0,3264
CPI
(0,155) (3,996) (0,341)
Within R-square 0,2038 0,1560 0,2058
F-value F(16,236) = 3,77 F(16,30) = 38,60 F(16,30) = 5,38
Prob > F 0,000 0,000 0,000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm STATA 15. Sai số chuẩn được đặt trong ngoặt đơn ( ).
*, **, *** đại diện cho mức ý nghĩa tướng ứng 10%, 5% và 1%)
Bằng kiểm định Hausman test, tác giả nhận thập. Giá trị within R square đạt ở mức
thấy rằng mô hình dữ liệu bảng (dạng Fixed khoảng 20% ở mô hình (1) và (3), và xấp xỉ
effects) phù hợp hơn mô hình dữ liệu bảng 16% ở mô hình (2), cho thấy các biến độc lập
(dạng Random effects) để ước lượng cho cả có thể giải thích khoảng 20% sự biến động
03 biến phụ thuộc ROA, ROE và NIM. Bên của ROA/NIM và giải thích được 16% sự
cạnh đó, giá trị trung bình của hệ số phóng biến động của ROE.
đại phương sai (VIF) bằng 1,23 (

mặt với rủi ro tín dụng, các ngân hàng có thể thế về chi phí và thu được nhiều lợi nhuận
sẽ tăng phần bù rủi ro vỡ nợ lớn hơn mức rủi hơn nhờ vào lợi thế kinh tế về quy mô [3].
ro thực tế, dẫn đến làm tăng thu nhập của họ 4. Kết luận
[10]. Theo Afriyie and Akotey [11], điều này
Trên cơ sở các nghiên cứu trước đây về mối
cũng đồng nghĩa với việc ngân hàng không có
quan hệ giữa rủi ro tín dụng và khả năng sinh
một phương pháp quản trị rủi ro tín dụng hiệu
lời của ngân hàng có kết quả không tương
quả, bởi lẽ họ chỉ đơn giản là chuyển phần bù
đồng, nghiên cứu này hướng tới việc phân
rủi ro vỡ nợ cho khách hàng dưới hình thức
tích mối quan hệ nêu trên đối với các ngân
tăng lãi suất cho vay.
hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Khá
Trong cả 03 mô hình, tham số ước lượng của bất ngờ khi kết quả ước lượng hồi quy chỉ ra
hệ số dư nợ trên tiền gửi của khách hàng các biến đo lường rủi ro tín dụng có mối quan
(LDR) mang giá trị dương và đều có ý nghĩa hệ đồng biến và có ý nghĩa thống kê với khả
thống kê, kết quả này tương đồng với [8] và năng sinh lời của các ngân hàng. Điều này
[22], cho thấy sự gia tăng trong hệ số này có hàm ý rằng các ngân hàng thương mại Việt
thể làm tăng hiệu quả hoạt động tài chính của Nam có xu hướng hưởng lợi từ rủi ro tín dụng
ngân hàng. Nói cách khác, ngân hàng càng nhờ vào việc chuyển rủi ro mất vốn cho khách
mở rộng hoạt động tín dụng thì có xu hướng hàng bằng cách tăng lãi suất cho vay. Hơn
gia tăng được lợi nhuận của mình [8]. nữa, các ngân hàng có thể tận dụng lợi thế về
Bên cạnh đó, kết quả chỉ rõ mối quan hệ đồng quy mô để cải thiện hiệu quả hoạt động tài
biến, có ý nghĩa thống kê giữa hệ số dự phòng chính của họ.
rủi ro tín dụng (LLPR) và khả năng sinh lợi Kết quả nghiên cứu thực nghiệm này đề xuất
của ngân hàng trong mô hình (2) và (3), kết các ngân hàng thương mại Việt Nam nên cân
quả này phù hợp với [23], [24] và [15]. Đáng nhắc tới các biến đo lường rủi ro tín dụng nêu
ngạc nhiên khi kết quả này lại trái với quan trên để phát triển một mô hình quản trị rủi ro
điểm lý thuyết cho rằng hệ số dự phòng rủi ro tín dụng hiệu quả hơn. Năm 2004, Ủy ban
tín dụng có ảnh hưởng nghịch biến đến hiệu Basel về giám sát ngân hàng đã ban hành Hiệp
quả hoạt động tài chính của ngân hàng [15]. ước về vốn Basel II nhằm hạn chế rủi ro kinh
Theo Gizaw et al. [23], mối quan hệ đồng doanh của các ngân hàng và tăng cường hệ
biến giữa LLPR và khả năng sinh lời của thống tài chính. Theo đó, Basel II giới thiệu
ngân hàng chỉ ra rằng các nhà quản trị ngân một chuỗi các cách tiếp cận rủi ro tín dụng và
hàng nhận thấy hoạt động tín dụng khá rủi ro tập trung vào rủi ro vận hành, bao gồm 03 Trụ
mặc dù họ có khả năng thu được lợi nhuận cột sau: (1) yêu cầu vốn tối thiểu, (2) rà soát
cao. Trong khi đó, Anandarajan et al. [25] lại giám sát và (3) nguyên tắc thị trường [26]. Tại
cho rằng quan hệ đồng biến này thể hiện dự Việt Nam, tính đến nay có 22 ngân hàng
phòng rủi ro tín dụng có thể được sử dụng để thương mại áp dụng tỷ lệ an toàn vốn theo
thao túng giá trị lợi nhuận của ngân hàng, Thông tư số 41/2016/TT-NHNN ngày
nghĩa là khi lợi nhuận của ngân hàng giảm thì 30/12/2016 của Ngân hàng Nhà nước Việt
dự phòng rủi ro tín dụng sẽ bị cắt giảm với Nam (theo chuẩn mực Basel II); trong đó chỉ
mục đích điều chỉnh lợi nhuận theo ý muốn có 06 ngân hàng thương mại hoàn thành cả 03
chủ quan của nhà quản trị. Trụ cột nêu trên [27], [28]. Đặc biệt, việc áp
Tham số ước lượng của biến quy mô ngân dụng Quy trình đánh giá nội bộ về mức đủ vốn
hàng (SIZE) mang giá trị dương và có ý nghĩa (Trụ cột 2 – Basel II) được xem là một quy
thống kê chỉ ra rằng ngân hàng càng lớn thì trình toàn diện giúp các ngân hàng thực hiện
khả năng sinh lời có thể đạt được càng cao. việc tự đánh giá mức độ đủ vốn nhằm đảm bảo
Nói cách khác, ngân hàng có thể thu được lợi tuân thủ yêu cầu của Ngân hàng Nhà nước,
8 http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn

đồng thời giúp các ngân hàng đạt được mục Commercial Banks,” Journal of Business and
tiêu hoạt động kinh doanh phù hợp với chiến Financial Affairs, vol. 5, no. 2, 2016.
[Online]. Available: https://bit.ly/2DeknHx.
lược quản trị rủi ro của mình [28]. [Accessed Jun. 2, 2020].
Vì vậy, các ngân hàng thương mại nên thực [7]. A. Nair, and A. Fissha, “Rural Banking: The
hiện nghiêm quy định của Ngân hàng Nhà Case of Rural and Community Banks in
Ghana,” Agriculture and Rural Development
nước tại Thông tư số 41/2016/TT-NHNN
Discussion Paper 48, The World Bank, 2010.
ngày 30/12/2016 (thực hiện Trụ cột 1 và Trụ [Online]. Available: https://bit.ly/3biL8XW.
cột 3 của Basel II), đồng thời cần xây dựng lộ [Accessed Jun. 5, 2020].
trình cụ thể để triển khai áp dụng Quy trình [8]. M. Bizuayehu, “The Impact of Credit Risk on
đánh giá nội bộ về mức đủ vốn (Trụ cột 2 – Financial Performance of Banks in Ethiopia,”
Basel II), góp phần xây dựng một mô hình 2015. [Online]. Available: https://bit.ly/2YQ
VyJb. [Accessed Jun. 5, 2020].
quản trị rủi ro toàn diện và hiệu quả hơn. Khi [9]. M. Psillaki, I. E. Tsolas, and D. Margaritis,
đó, thay vì phải gia tăng lãi suất cho vay “Evaluation of credit risk based on firm
nhằm bù đắp rủi ro mất vốn như trước đây, performance,” European Journal of
các ngân hàng có thể giảm lãi vay ở mức có Operational Research, vol. 201, no. 3, pp.
thể chấp nhận được nhằm mở rộng tín dụng, 873-881, 2010. [Online]. Available:
http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2009.03.032.
tăng cường khả năng tiếp cận nguồn vốn cho [Accessed Jun. 5, 2020].
người dân và doanh nghiệp, đặc biệt đối với [10]. S. Boahene, J. Dasah, and S. Agyei,
các lĩnh vực sản xuất kinh doanh, góp phần “Credit risk and profitability of selected banks
tạo động lực thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. in Ghana,” Research Journal of Finance and
Accounting, vol. 3, no. 7, pp. 6-15, 2012.
TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [Online]. Available: http://iiste.org/Journals/
[1]. A. Sulieman Alshatti, “The effect of credit index.php/RJFA/article/view/2628. [Accessed
risk management on financial performance of Jun. 5, 2020].
the Jordanian commercial bank,” Investment [11]. H. O. Afriyie, and J. O. Akotey, “Credit
Management and Financial Innovations, vol. Risk Management and Profitability of
12, no. 1, pp. 338–345, 2015. Selected Rural Banks in Ghana,” 2012.
[2]. T. W. Koch, and S. S. Macdonald, Bank [Online]. Available: https://bit.ly/3b8su4W.
Management, 7th ed. South-Western Cengage [Accessed Jun. 2, 2020].
Learning, 2014. [Online]. Available: [12]. I. Abiola, and A. S. Olausi, “The impact
https://bit.ly/2Z5GbNl. [Accessed Jun. 2, of credit risk management on the commercial
2020]. banks performance in Nigeria,” International
[3]. R. Ekinci, and G. Poyraz, “The Effect of Journal of Management and Sustainability,
Credit Risk on Financial Performance of vol. 3, no. 5, pp. 295-306, 2014. [Online].
Deposit Banks in Turkey,” Procedia Computer Available: https://bit.ly/2QCIjHJ. [Accessed
Science, vol. 158, pp. 979-987, 2019. [Online]. Jun. 2, 2020].
Available: https://doi.org/10.1016/j.procs. [13]. T. Le, “The Determinants of Commercial
2019.09.139. [Accessed Jun. 2, 2020]. Bank Profitability in Vietnam,” 2017. [Online].
[4]. Basel Committee on Banking Supervision, Available: https://papers.ssrn.com/sol3/pap
“Principles for the Management of Credit ers. cfm?abstract_id=3048571. [Accessed Jun.
Risk,” Basel Committee on Banking 3, 2020].
Supervision, 2000. [Online]. Available: [14]. S. M. Hamza, “Impact of Credit Risk
https://www.bis.org/publ/bcbs75.pdf. Management on Banks Performance: A Case
[Accessed Jun. 3, 2020]. Study in Pakistan Banks,” European Journal
[5]. R. Boffey and G. N. Robson, “Bank Credit of Business and Management, vol. 3, no. 3,
Risk Management,” Managerial Finance, vol. pp. 69-74, 2017. [Online]. Available:
21, no. 1, pp. 66-78, 1995. [Online]. https://bit.ly/3jru2Kb. [Accessed Jun. 3, 2020].
Available: https://doi.org/10.1108/eb018497. [15]. I. Serwadda, “Impact of credit risk
[Accessed Jun. 2, 2020]. management systems on the financial
[6]. M. Saeed, and N. Zahid, “The Impact of performance of commercial banks in
Credit Risk on Profitability of the Uganda,” Acta Universitatis Agriculturae et
http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn 9

Silviculturae Mendelianae Brunensis, vol. 66, performance in Nigeria: a panel model
no. 6, pp. 1627-1635, 2018. [Online]. approach,” Australian Journal of Business
Available: https://bit.ly/3jtjaLL. [Accessed and Management Research, vol. 2, no. 02, pp.
Jun. 3, 2020]. 31-38, 2012. [Online]. Available:
[16]. J. S. Isanzu, “The Impact of Credit Risk https://bit.ly/2YL8kZx. [Accessed Jun. 8, 2020].
on the Financial Performance of Chinese [23]. M. Gizaw, M. Kebede, and Sujata, “The
Banks,” Journal of International Business impact of credit risk on profitability
Research and Marketing, vol. 2, no. 3, pp. 14- performance of commercial banks in
17, 2017. [Online]. Available: Ethiopia,” African Journal of Business
https://ideas.repec.org/a/mgs/jibrme/v2y2017i Management, vol. 9, no. 2, pp. 59-66, 2015.
3p14-17.html. [Accessed Jun. 3, 2020]. [Online]. Available: https://doi.org/10.5897/
[17]. M. S. Kodithuwakku, “Impact of Credit AJBM2013.7171. [Accessed Jun. 2, 2020].
Risk Management on the Performance of [24]. I. O. Nwanna, and F. C. Oguezue, “Effect
Commercial Banks in Sri Lanka,” of Credit Management on Profitability of
International Journal of Scientific Research Deposit Money Banks in Nigeria,” IIARD
and Innovative Technology, vol. 2, no. 7, pp. International Journal of Banking and Finance
24-29, 2015. [Online]. Available: https:// Research, vol. 03, no. 11, pp. 405-413, 2017.
bit.ly/2EJfKWd. [Accessed Jun. 8, 2020]. [Online]. Available: https://bit.ly/2YQKA6B.
[18]. S. G. Gadzo, H. K. Kportorgbi, and J. G. [Accessed Jun. 2, 2020].
Gatsi, “Credit risk and operational risk on [25]. A. Anandarajan, I. Hasan, and A. Lozano
financial performance of universal banks in -Vivas, “The Role of Loan Loss Provisions in
Ghana: A partial least squared structural Earnings Management, Capital Management,
equation model (PLS SEM) approach,” and Signaling: the Spanish Experience,”
Cogent Econ. Financ., vol. 7, no. 1, pp. 1-16, Advances in International Accounting, vol.
2019. [Online]. Available: https://doi.org/ 16, no. 03, pp. 45-65, 2003. [Online].
10.1080/23322039.2019.1589406. [Accessed Available: https://doi.org/10.1016 /S0897-
Jun. 8, 2020]. 3660(03)16003-5. [Accessed Jul. 2, 2020].
[19]. Vietstock, “Vietstock – Corporate,” [26]. The State Bank of Vietnam, “The overview
Vietstock, 2020. [Online]. Available: https:// of Basel II,” The State Bank of Vietnam, 2014.
finance.vietstock.vn. [Accessed Jul. 18, 2020]. [Online]. Available: https://bit.ly/3jxx3c3.
[20]. The World Bank Data, “World Bank Open [Accessed Aug. 26, 2020].
Data – Free and open access to global [27]. M. K., “Banks got back on track of
development data,” The World Bank Data, complying with Basel II,” Banking Times,
2020. [Online]. Available: https://data. May 18, 2020. [Online]. Available: https://
worldbank.org. [Accessed Jul. 18, 2020]. bit.ly/31GX0j0. [Accessed Aug. 26, 2020].
[21]. J. W. Bitner, and R. A. Goddard, Successful [28]. T. B., “Vietcombank recognized as
Bank Asset/Liability Management: A Guide to complying with 3 pillars of Basel II ahead of
the Future Beyond Gap, Wiley, 1992. time,” The Country, August 5, 2020. [Online].
[22]. T. F. Kolapo, R. K. Ayeni, and M. O. Available: https://bit.ly/2QEmg3g. [Accessed
Oke, “Credit risk and commercial banks’ Aug. 26, 2020].

10 http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn