(LUẬN văn THẠC sĩ) yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các quỹ tín dụng nhân dân trên địa bàn tỉnh bến tre

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) là tổ chức tín dụng được thành lập bởi cá nhân, pháp nhân và hộ gia đình nhằm hỗ trợ phát triển sản xuất, kinh doanh và đời sống theo quy định của pháp luật Tuy nhiên, QTDND phải đối mặt với nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng, do đặc thù hoạt động chủ yếu trong khu vực nông nghiệp, nông thôn với điều kiện kinh tế khó khăn Hơn nữa, nhiều QTDND có quy mô nhỏ và năng lực quản lý hạn chế, không có lợi thế như các ngân hàng lớn trong việc huy động vốn và quản lý rủi ro Do đó, khả năng phòng vệ của QTDND trước các biến cố là rất thấp, và khi xảy ra rủi ro, nguy cơ đổ vỡ dây chuyền trong hệ thống là rất cao Vì vậy, việc đảm bảo an toàn hoạt động của các QTDND là ưu tiên hàng đầu của cơ quan quản lý nhà nước và các nhà quản lý trong hệ thống này.

Chủ đề rủi ro tín dụng của các tổ chức tín dụng (TCTD) đang thu hút sự quan tâm từ nhiều nhà nghiên cứu gần đây Hầu hết các nghiên cứu trước đây tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, đặc biệt là tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Một số nghiên cứu chỉ xem xét tác động của các đặc điểm nội bộ của ngân hàng đối với tỷ lệ nợ xấu (Li và các cộng sự, 2007).

Nhiều nghiên cứu đã phân tích ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài đến rủi ro tín dụng, như các công trình của Rinaldi và Sanchis - Arellano (2006) cũng như Berge và Boye (2007) Gần đây, một số nghiên cứu đã kết hợp cả yếu tố bên trong và bên ngoài ngân hàng để đánh giá tác động đến tỷ lệ nợ xấu, như Zribi và Boujelbene (2011) và Messai và Jouini (2013) Tuy nhiên, vẫn còn thiếu hụt các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) nói chung, và đặc biệt là chưa có nghiên cứu nào tập trung vào vấn đề này tại tỉnh Bến Tre.

Bến Tre, một tỉnh thuần nông với kinh tế xếp thứ 5/13 trong khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, có khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản chiếm 36% cơ cấu kinh tế Các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại đây hoạt động ổn định, với tỷ lệ nợ xấu duy trì ở mức thấp nhưng có xu hướng tăng Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của QTDND tại Bến Tre là rất quan trọng, cả về mặt học thuật và thực tiễn Vì vậy, tác giả đã chọn đề tài “Yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân trên địa bàn tỉnh Bến Tre” để nghiên cứu.

Mục tiêu nghiên cứu

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre dựa trên mô hình nghiên cứu trước đây, từ đó đề xuất giải pháp hiệu quả cho các nhà quản trị nhằm hạn chế và giảm thiểu rủi ro tín dụng.

Thứ nhất : Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các

QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre;

Thứ hai : Đo lường mức độ tác động của các yếu tố này đến rủi ro tín dụng của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre;

Thứ ba : Đưa ra những kiến nghị, gợi giải pháp cho các nhà điều hành, quản lý QTDND nhằm hạn chế, giảm thiểu rủi ro tín dụng.

Câu hỏi nghiên cứu

Bài nghiên cứu đặt ra các câu h i:

- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre?

- Mức độ tác động của các yếu tố đó đến rủi ro tín dụng của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre như thế nào?

- Làm thế nào để hạn chế, phòng ngừa rủi ro tín dụng của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre?

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (đại diện là tỷ lệ nợ xấu) của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre

- Về thời gian: Dữ liệu thứ cấp thu thập trong khoảng thời gian từ năm 2014

- 2018 Nguồn số liệu tổng hợp từ các báo cáo thường niên của QTDND trên địa bàn và từ website của các tổ chức

Nghiên cứu này tập trung vào 7/9 Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre, do hai QTDND mới thành lập vào năm 2018 có hoạt động chưa đáng kể, tăng trưởng tín dụng thấp và chưa phát sinh nợ xấu Do đó, tác giả đã quyết định không lựa chọn hai QTDND này để nghiên cứu.

Bảng 1.1 Danh sách 7 QTDND tác giả phân tích và đánh giá

STT Tên đầy đủ Tên viết tắt

1 Quỹ tín dụng nhân dân An Thủy QTDND An Thủy

2 Quỹ tín dụng nhân dân Đại Thành QTDND Đại Thành

3 Quỹ tín dụng nhân dân Định Thủy QTDND Định Thủy

4 Quỹ tín dụng nhân dân Mỹ Thạnh An QTDND Mỹ Thạnh An

5 Quỹ tín dụng nhân dân Ph Long QTDND Phú Long

6 Quỹ tín dụng nhân dân Phước Hiệp QTDND Phước Hiệp

7 Quỹ tín dụng nhân dân Tân Thành Bình QTDND Tân Thành Bình

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng các phương pháp nghiên cứu dưới đây:

Phương pháp nghiên cứu định tính được áp dụng để phân tích và đánh giá tình hình chung của rủi ro tín dụng tại các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) ở tỉnh Bến Tre Nghiên cứu dựa trên thông tin thu thập được và các quy định pháp luật hiện hành, đồng thời tham khảo kết quả và mô hình từ các nghiên cứu trước Qua đó, bài viết sẽ xây dựng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, thảo luận về kết quả nghiên cứu, và đưa ra kết luận cùng với các gợi ý, khuyến nghị hữu ích cho các bên liên quan.

Phương pháp nghiên cứu định lượng áp dụng các kỹ thuật thống kê mô tả để xây dựng dữ liệu và mô hình hồi quy Đặc biệt, phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) được sử dụng để ước lượng các phương trình hồi quy, nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Qua đó, nghiên cứu kiểm định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đối với rủi ro tín dụng, thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) trên địa bàn.

Ý nghĩa đề tài nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu dự kiến sẽ cung cấp thêm thông tin thực nghiệm cho các Quỹ Tín Dụng Nhân Dân (QTDND) trong lĩnh vực nghiên cứu Ngoài việc xem xét các biến phổ biến trong các nghiên cứu trước đây, luận văn này còn phân tích tác động của tỷ lệ an toàn vốn đến rủi ro tín dụng của QTDND.

Nghiên cứu này dựa trên kết quả kiểm định thực tế số liệu của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre, nhằm cung cấp thông tin và kiến nghị hữu ích cho các nhà quản lý và điều hành QTDND Mục tiêu là giúp họ kiểm soát và hạn chế rủi ro tín dụng một cách hiệu quả.

Đóng góp mới của đề tài

Nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước cho thấy các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín dụng Ngoài ra, các yếu tố đặc thù của ngân hàng như quy mô và mức độ tăng trưởng tín dụng cũng được xác định là có tác động đáng kể Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu hiện nay tập trung vào rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại, trong khi nghiên cứu về Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) vẫn còn hạn chế.

Luận văn này nghiên cứu về Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) như một loại hình tổ chức tín dụng, nhằm so sánh kết quả nghiên cứu với các ngân hàng thương mại Bên cạnh việc bổ sung các kết quả thực nghiệm, luận văn còn phân tích mối quan hệ giữa tỷ lệ an toàn vốn của QTDND và tỷ lệ nợ xấu, một yếu tố ít được đề cập trong các nghiên cứu trong nước.

Kết cấu đề tài

Luận văn bao gồm 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở l thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận và gợi chính sách

Chương 1 cung cấp thông tin tổng quan về nội dung nghiên cứu trong luận văn: “Yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân trên địa bàn tỉnh Bến Tre” Thông qua chương 1, tác giả đ trình bày tóm tắt về lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu cụ thể, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu sử dụng trong luận văn Bên cạnh đó, chương 1 cũng trình bày rõ nghĩa đề tài nghiên cứu, đóng góp mới của đề tài cũng như cấu tr c của luận văn.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng là loại rủi ro quan trọng nhất mà các tổ chức tín dụng (TCTD) phải đối mặt trong quá trình hoạt động, và nó phụ thuộc vào cả khách hàng lẫn TCTD (Wang, 2013) Nhiều định nghĩa khác nhau về rủi ro tín dụng đã được đưa ra, phản ánh sự đa dạng trong cách hiểu và quản lý loại rủi ro này.

Theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS, 1999), rủi ro tín dụng là khả năng người đi vay hoặc đối tác của ngân hàng không thực hiện đúng các điều khoản trả nợ đã thỏa thuận Rủi ro này, còn được gọi là rủi ro vỡ nợ, phát sinh từ sự không chắc chắn liên quan đến việc khách hàng không hoàn trả các khoản nợ cho ngân hàng.

Theo Basel II (2006): Rủi ro tín dụng là rủi ro mất vốn do khách hàng không thanh toán khoản vay đ ng hạn hoặc các khoản tín dụng khác

Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, rủi ro tín dụng được định nghĩa là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng (TCTD) khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ theo cam kết.

Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của tổ chức tín dụng (TCTD), khi khách hàng không có khả năng trả nợ gốc và/hoặc lãi đúng hạn cho TCTD.

2.1.2 Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng có thể được đánh giá qua tỷ lệ nợ xấu, như đã chỉ ra bởi Fadzlan Sufian và Royfaizal R Chong (2008), Somanadevi Thiagarajan cùng các cộng sự (2011), và Trương Đông Lộc với Nguyễn Văn Thép (2015) Một số nghiên cứu khác, như của Hess và cộng sự (2009) cùng Daniel Foos và các cộng sự (2010), lại đo lường rủi ro tín dụng thông qua tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Yingying Zhu và các cộng sự (2009) đã kết hợp cả tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng để đại diện cho rủi ro tín dụng một cách toàn diện.

Thứ nhất: Tỷ lệ nợ xấu (NPLR)

Theo Văn bản hợp nhất số 22/VBHN-NHNN ngày 04/6/2014 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, nợ xấu là nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5 như sau:

Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm các loại nợ như sau: (i) Nợ quá hạn từ 91 đến 180 ngày; (ii) Nợ đã được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, trừ các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu được phân loại vào nhóm 2; (iii) Nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng; (iv) Nợ được phân loại vào nhóm 3 theo quy định tại khoản 3 Điều 6 của Văn bản hợp nhất số 22/VBHN-NHNN.

Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm các loại nợ sau: (i) Nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày; (ii) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu nhưng quá hạn dưới 90 ngày; (iii) Nợ đã được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai; và (iv) Nợ được phân loại vào nhóm 4 theo quy định tại khoản 3 Điều 6 của Văn bản hợp nhất số 22/VBHN-NHNN.

Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm các loại nợ như sau: nợ quá hạn trên 360 ngày; nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu nhưng đã quá hạn từ 90 ngày trở lên; nợ cơ cấu lại lần thứ hai đã quá hạn; nợ cơ cấu lại lần thứ ba trở lên, bao gồm cả nợ chưa quá hạn; nợ khoanh và nợ chờ xử lý; và nợ được phân loại vào nhóm 5 theo quy định tại khoản 3 Điều 6 Văn bản hợp nhất số 22/VBHN-NHNN.

Tỷ lệ nợ xấu là tỷ lệ giữa nợ xấu so với tổng nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5

Tỷ lệ nợ xấu = Nợ xấu

Tổng dư nợ tín dụng là chỉ tiêu quan trọng phản ánh chất lượng khoản tín dụng cấp cho khách hàng Tỷ lệ nợ xấu trong tổng dư nợ cho biết mức độ rủi ro tín dụng, với tỷ lệ cao cho thấy chất lượng tín dụng kém và khả năng thu hồi nợ thấp Hiện nay, các tổ chức tín dụng (TCTD) luôn chú trọng duy trì tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp để đảm bảo an toàn tài chính.

Thứ hai: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng

Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ban hành ngày 21/01/2013, dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập và ghi vào chi phí hoạt động nhằm bảo vệ trước những tổn thất có thể xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng là tỷ lệ giữa dự phòng rủi ro tín dụng so với tổng dư nợ tín dụng

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = Dự phòng rủi ro tín dụng

Tổng dư nợ tín dụng

Tỷ lệ quỹ dự phòng rủi ro phản ánh khả năng bù đắp cho khoản nợ xấu khi chuyển thành nợ mất vốn Tỷ lệ này càng cao, khả năng bù đắp thiệt hại trong hoạt động kinh doanh của tổ chức tín dụng (TCTD) càng lớn.

Trong luận văn, tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu để đo lường rủi ro tín dụng của QTDND, với ưu điểm là phản ánh tổng quan về tình hình hoạt động tín dụng Tuy nhiên, tỷ lệ này không hoàn toàn chính xác trong việc thể hiện mức độ rủi ro khi khách hàng vay để trả nợ cũ Tại Việt Nam, tỷ lệ nợ xấu là một trong ba tiêu chí đánh giá chất lượng tài sản của QTDND hàng năm, với tỷ lệ thấp hơn dẫn đến điểm số cao hơn (theo Thông tư 42/2016/TT-NHNN) Hơn nữa, các QTDND chủ yếu cho vay nhỏ lẻ ở khu vực nông thôn với thời hạn theo mùa vụ, do đó việc cho vay mới để trả nợ cũ ít xảy ra so với ngân hàng thương mại Vì vậy, tỷ lệ nợ xấu là chỉ số phù hợp để đo lường rủi ro tín dụng tại các QTDND ở Bến Tre.

2.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, trong đó luận văn chỉ tập trung vào một số yếu tố nội tại và ngoại tại của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) có thể định lượng Nghiên cứu cũng trình bày một số yếu tố khác ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của QTDND thông qua phương pháp định tính Là một loại hình tổ chức tín dụng thực hiện các hoạt động ngân hàng, các biến liên quan đến tổ chức tín dụng nói chung cũng được áp dụng để đo lường cho QTDND.

2.1.3.1 Các yếu tố bên trong

Thứ nhất : Quy mô tổng tài sản (SIZE)

Quy mô tổng tài sản của TCTD thể hiện ở tổng tài sản Nợ và tổng tài sản Có

Cụ thể đối với QTDND:

Tài sản Nợ, bao gồm tổng nợ phải trả và vốn chủ sở hữu, bao hàm các nguồn vốn và quỹ, tiền gửi của khách hàng, tiền gửi và vay từ các tổ chức tín dụng khác, vốn tài trợ, cũng như các khoản nợ từ Chính phủ, Ngân hàng Nhà nước và các khoản nợ khác.

Tài sản có bao gồm tiền mặt, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tín dụng khác, cho vay khách hàng, góp vốn đầu tư dài hạn, tài sản cố định và các tài sản khác.

Lược khảo các nghiên cứu trước đây

Nghiên cứu của Robert T Clair (1992) đã phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và chất lượng tín dụng thông qua dữ liệu của các ngân hàng ở Texas trong giai đoạn 1976 - 1990 Kết quả cho thấy có một mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng, cả trong năm hiện tại và với độ trễ một năm, với rủi ro tín dụng.

Nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng Tây Ban Nha, sử dụng dữ liệu từ 1985 đến 1997 với mô hình FEM và REM, cho thấy rằng tăng trưởng GDP, quy mô ngân hàng và nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều Các biến độc lập được khảo sát bao gồm hiệu quả ngân hàng, tỷ lệ thu nhập cận biên, tỷ lệ đòn bẩy và chỉ số sức mạnh thị trường Kết quả chỉ ra rằng việc cho vay quá mức và tăng trưởng tín dụng cao có thể dẫn đến gia tăng nợ xấu trong tương lai.

Nghiên cứu của Rinaldi và Sanchis - Arellano (2006) đã sử dụng dữ liệu bảng từ các ngân hàng ở 7 quốc gia châu Âu, bao gồm Bỉ, Pháp, Phần Lan, Ai-len, Ý, Bồ Đào Nha và Tây Ban Nha trong giai đoạn 1989-2004, áp dụng mô hình FMOLS để phân tích nợ xấu của hộ gia đình Các biến độc lập được xem xét bao gồm tỷ lệ nợ, thu nhập, tài sản tài chính, lãi suất thực, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối tương quan thuận giữa lạm phát, tỷ lệ nợ, lãi suất thực, tỷ lệ thất nghiệp và nợ xấu.

Gabriel Jimenez và Jesus Saurina (2006) đã tiến hành nghiên cứu về chu kỳ tín dụng và rủi ro tín dụng tại các ngân hàng Tây Ban Nha trong giai đoạn 1984 - 2002 Kết quả cho thấy có sự tác động ngược chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng GDP trong năm hiện tại và tỷ lệ tăng trưởng GDP với độ trễ một năm đối với tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu với độ trễ một năm có mối tương quan tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu.

Podpiera và Weill (2008) đã phân tích dữ liệu từ các ngân hàng ở Cộng hòa Séc trong giai đoạn 1994 - 2005 và kết luận rằng tỷ suất chi phí trên lợi nhuận có mối tương quan thuận với nợ xấu, cho thấy hiệu quả hoạt động ngân hàng có mối tương quan nghịch với nợ xấu.

Boudriga và cộng sự (2009) đã phân tích dữ liệu từ 59 quốc gia trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, kinh tế và pháp luật trong giai đoạn 2002 - 2006 để giải thích sự khác biệt về mức độ nợ xấu giữa các quốc gia, đồng thời đánh giá vai trò giám sát đối với rủi ro tín dụng Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có ảnh hưởng ngược chiều đến nợ xấu.

Thiagarajan và các cộng sự (2011) đã tiến hành nghiên cứu trên dữ liệu của 22 ngân hàng nhà nước và 15 ngân hàng tư nhân tại Ấn Độ trong giai đoạn 2001 - 2010 nhằm phân tích và so sánh xu hướng nợ xấu giữa hai khu vực ngân hàng Kết quả cho thấy có mối tương quan nghịch giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu, trong khi lạm phát lại có tác động tích cực đến nợ xấu ở cả hai khu vực.

Zribi và Boujellbene (2011) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố kinh tế vĩ mô và vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại 10 ngân hàng thương mại ở Tunisia trong giai đoạn 1995 - 2008, sử dụng mô hình FEM và REM Kết quả cho thấy cơ cấu sở hữu, lợi nhuận và các chỉ số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất đều có tác động đến rủi ro tín dụng Đặc biệt, tăng trưởng GDP được phát hiện có mối tương quan nghịch với nợ xấu của ngân hàng.

 Ahlem Selma Messai and Fathi Jouini (2013) phân tích dữ liệu bảng của

Nghiên cứu về 85 ngân hàng ở Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha trong giai đoạn 2004 - 2008 đã áp dụng mô hình FEM và REM để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu Các biến độc lập được xem xét bao gồm tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất, tăng trưởng dư nợ tín dụng và dự phòng rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều với tốc độ tăng trưởng GDP và ROA, trong khi lại có mối tương quan cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực và tỷ lệ dự phòng nợ xấu.

Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) đã sử dụng phương pháp dữ liệu bảng động để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của các ngân hàng thương mại tại Pháp và Đức trong giai đoạn 2005 - 2011 Nghiên cứu xem xét các biến độc lập như tỷ lệ lạm phát, GDP, lãi suất, thất nghiệp, tỷ giá, hiệu quả hoạt động, đòn bẩy, quy mô, lợi nhuận và dự phòng rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy rằng các biến kinh tế vĩ mô có tác động rõ rệt đến rủi ro tín dụng, trong đó tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu.

Đ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) đã tiến hành phân tích thực tiễn các yếu tố quyết định nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, dựa trên việc thu thập số liệu từ nhiều nguồn khác nhau Nghiên cứu này nhằm làm rõ nguyên nhân và tác động của nợ xấu đến sự ổn định của hệ thống ngân hàng, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện tình hình nợ xấu trong lĩnh vực ngân hàng thương mại.

Nghiên cứu về 10 ngân hàng thương mại lớn trong giai đoạn 2005 - 2011 cho thấy nợ xấu có ảnh hưởng đến năm tiếp theo, trong khi quy mô ngân hàng và lạm phát, cũng như tăng trưởng tín dụng với độ trễ một năm, có mối quan hệ tích cực với nợ xấu Ngược lại, tăng trưởng GDP, sự thiếu hiệu quả và tăng trưởng tín dụng trong năm hiện tại lại tác động tiêu cực đến nợ xấu Nghiên cứu sử dụng các mô hình phân tích dữ liệu bảng như FEM, REM và GMM để làm rõ các biến độc lập như GDP, lạm phát, và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản.

Nghiên cứu của Võ Thị Qu và Bùi Ngọc Toản (2014) về rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã sử dụng dữ liệu bảng từ 26 ngân hàng trong giai đoạn 2009 - 2012, áp dụng mô hình GMM Các yếu tố độc lập được xem xét bao gồm tăng trưởng tín dụng (năm hiện tại và độ trễ 1, 2 năm), quy mô ngân hàng, tăng trưởng GDP (năm hiện tại và độ trễ một năm), cùng với dự phòng rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy rằng rủi ro tín dụng với độ trễ một năm có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng hiện tại, trong khi tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP với độ trễ một năm lại có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng.

Trương Đông Lộc và Nguyễn Văn Thép (2015) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các quỹ tín dụng nhân dân ở Đồng bằng sông Cửu Long, sử dụng dữ liệu từ báo cáo thường niên của 155 QTDND trong giai đoạn 2010 - 2012 với mô hình FEM và REM Nghiên cứu xem xét các biến độc lập như ROA, quy mô, tăng trưởng tín dụng, an toàn vốn tối thiểu, tăng trưởng GDP và lạm phát Kết quả cho thấy ROA, quy mô, tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng kinh tế có mối tương quan nghịch với tỷ lệ nợ xấu của các QTDND.

Nguyễn Quốc Anh (2016) đã thực hiện nghiên cứu luận án Tiến sĩ kinh tế về "Tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả kinh doanh của các ngân hàng thương mại Việt Nam" Nghiên cứu này đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của 26 ngân hàng thương mại Việt Nam, sử dụng dữ liệu bảng động trong một khoảng thời gian nhất định.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu định tính được áp dụng để phân tích và đánh giá tình hình chung liên quan đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre Nghiên cứu dựa trên thông tin thu thập được, tham khảo các quy định pháp luật hiện hành và kết quả từ các nghiên cứu trước đó Qua đó, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng được xác định và thảo luận Cuối cùng, nghiên cứu đưa ra kết luận cùng với các gợi ý và khuyến nghị thiết thực nhằm cải thiện tình hình rủi ro tín dụng trong khu vực.

Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng trong việc sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, xây dựng dữ liệu và mô hình hồi quy Đặc biệt, phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) được sử dụng để ước lượng các phương trình hồi quy, nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu này cũng kiểm định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng, thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu của các QTDND trên địa bàn Phần mềm EVIEWS là công cụ chính được sử dụng để ước lượng và kiểm định các giả thuyết thống kê trong nghiên cứu này.

Mô hình nghiên cứu

Trương Đông Lộc và Nguyễn Văn Thép (2015) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các quỹ tín dụng nhân dân tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, sử dụng một mô hình phân tích cụ thể.

Tỷ lệ nợ xấu của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) i trong năm t được ký hiệu là Y it Các biến độc lập được xem xét bao gồm ROA, quy mô của QTDND, tăng trưởng tín dụng, đảm bảo an toàn vốn tối thiểu, tăng trưởng kinh tế và lạm phát, với k có giá trị từ 1 đến 6.

Dựa trên mô hình nghiên cứu quỹ tín dụng nhân dân và tham khảo tác phẩm của Võ Thị Qu và Bùi Ngọc Toản (2014) về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, tác giả đã xem xét thêm ảnh hưởng của biến trễ tỷ lệ nợ xấu Với các giả thuyết nghiên cứu đã được trình bày ở chương trước, bài viết sẽ xây dựng một mô hình nghiên cứu chi tiết nhằm phân tích các yếu tố này.

NPLR i,t = β 0 + β 1 SIZE i,t + β 2 LG i,t-1 + β 3 ROA i,t + β 4 CAR i,t + β 5 NPLR i,t-1

 NPLR i,t : Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của QTDND i, thời gian t

 β i : Hệ số hồi quy của biến độc lập

 SIZE i,t : Quy mô tổng tài sản của QTDND i, thời gian t

 LG i,t-1 : Tốc độ tăng trưởng tín dụng của QTDND i, thời gian t-1

 ROA i,t : Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của QTDND i, thời gian t

 CAR i,t : Tỷ lệ an toàn vốn của QTDND i, thời gian t

 NPLR i,t-1 : Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của QTDND i, thời gian t-1

 LLR i,t : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của QTDND i, thời gian t

GDPG t-1 : Tốc độ tăng trưởng kinh tế thời gian t-1

 INF t : Tỷ lệ lạm phát thời gian t

Bảng 3.1 Mô tả các biến đƣợc sử dụng trong mô hình

Các biến Cách tính Các nghiên cứu Giả thuyết

NPLR i,t Nợ xấu t / Tổng dư nợ t (%)

SIZE i,t Tổng tài sản bình quân (triệu đồng)

Dash và Kabra, 2010; Đ Quỳnh Anh và Nguyễn Đức Hùng, 2013

LG i,t-1 (Dư nợ tín dụngt-1 – Dư nợ tín dụng t-2 )/ Dư nợ tín dụng t-2 (%)

Robert T Clair, 1992; Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản, 2014 -

ROA i,t Lợi nhuận ròng/ Tổng tài sản bình quân (%)

Podpiera và Weill, 2008; Messai và Jouini, 2013; Trương Đông Lộc và Nguyễn Văn Thép, 2015

Các biến Cách tính Các nghiên cứu Giả thuyết

LLR i,t Dự phòng rủi ro tín dụng

/Tổng dư nợ tín dụng (%)

Ahmad, 2003; Hasna Chaibi và Zied Ftiti, 2015; Trần Thị Phương Hoa, 2016; Nguyễn Quốc Anh, 2016

CAR i,t Vốn tự có/ Tổng tài sản “Có” rủi ro (%)

NPLR i,t-1 Nợ xấu t-1 / Tổng dư nợ t-1 (%)

Gabriel Jimenez và Jesus Saurina, 2006; Abhiman Das và Saibal Ghosh, 2007; Daniel Foos và cộng sự, 2010;

Võ Thị Qu và Bùi Ngọc Toản, 2014; Nguyễn Quốc Anh, 2016

GDPG t-1 Tốc độ tăng trưởng GDP (%)

Gabriel Jimenez và Jesus Saurina, 2006; Võ Thị Qu và Bùi Ngọc Toản, 2014

INF t Chỉ số giá tiêu dùng (CPI)

Rinaldi và Sanchis - Arellano, 2006; Thiagarajan và các cộng sự, 2011

Mô hình sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập có thể dẫn đến ước lượng bị chệch và không vững khi áp dụng phương pháp bình phương nhì nhất (OLS) Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã áp dụng phương pháp GMM nhằm cải thiện độ chính xác của ước lượng.

Dữ liệu thu thập

Bài viết sử dụng số liệu thứ cấp từ các báo cáo thường niên của các QTDND hoạt động tại tỉnh Bến Tre, cùng với dữ liệu thống kê từ Tổng Cục Thống kê và Niên giám thống kê tỉnh Bến Tre Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các QTDND, với mẫu nghiên cứu gồm 140 quan sát, được thu thập hàng quý trong 5 năm từ 2014 đến 2018, từ 7 QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre.

Chương 3 trình bày tổng quan về phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận văn, trên cơ sở các giả thuyết và kết quả nghiên cứu trước đây được đề cập ở chương 2, tác giả đ xây dựng mô hình hồi quy cho luận văn với mục đích xác định yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến Tre Ngoài ra, chương 3 cũng trình bày cụ thể về nguồn dữ liệu thu thập phục vụ đề tài nghiên cứu.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thực trạng hoạt động kinh doanh của các QTDND trên địa bàn tỉnh Bến

Mô hình Quỹ Tín Dụng Nhân Dân (QTDND) được thành lập theo Quyết định số 390/QĐ - TTg ngày 27/7/1993 của Thủ tướng Chính phủ, hoạt động dựa trên nguyên tắc tự nguyện, tự chủ và tự chịu trách nhiệm Mục tiêu chính của QTDND là hỗ trợ lẫn nhau giữa các thành viên, phát huy sức mạnh tập thể để cải thiện hoạt động sản xuất, kinh doanh và nâng cao đời sống nhân dân, đặc biệt là tại khu vực nông thôn Từ khi QTDND đầu tiên được thành lập vào năm 1996 tại Mỹ Thạnh An, mô hình này đã được mở rộng trên địa bàn tỉnh Bến Tre, với 09 QTDND hoạt động tại 28 xã, phường, thị trấn và 12.651 thành viên tham gia tính đến 31/12/2018 Hệ thống QTDND tại Bến Tre hiện nay vẫn duy trì hoạt động ổn định, an toàn và hiệu quả, ngày càng nâng cao chất lượng dịch vụ, tạo sự tin tưởng cho người dân trong việc gửi và vay tiền, đồng thời đáp ứng kịp thời nhu cầu vay vốn của các thành viên.

Tác giả tiến hành phân tích thực trạng hoạt động của 7/9 Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre, trong đó có 2 QTDND mới khai trương vào năm 2018 Do hoạt động của 2 QTDND này chưa đủ lớn để ảnh hưởng đến hệ thống, nên chúng không được đưa vào phân tích.

Tính đến ngày 31/12/2018, tổng số cán bộ nhân viên của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) là 100 người, bao gồm 79 người chuyên trách và 21 người không chuyên trách Trong số đó, 6 QTDND có 3 thành viên Hội đồng quản trị, và 1 QTDND có 4 thành viên Số lượng thành viên Ban Kiểm soát tại các QTDND cũng là 3 người Hầu hết cán bộ nhân viên đều được đào tạo chuyên ngành phù hợp với vị trí công tác, trong đó có 2 cán bộ tốt nghiệp sau đại học, 36 cán bộ tốt nghiệp đại học, 15 cán bộ tốt nghiệp cao đẳng và 30 cán bộ tốt nghiệp trung cấp Đặc biệt, 57/100 cán bộ có chứng chỉ nghiệp vụ QTDND Độ tuổi trung bình của cán bộ nhân viên dao động từ 35 đến 47 tuổi.

Một số Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) vẫn chưa thành lập bộ phận kiểm toán nội bộ theo quy định, và Ban Kiểm soát chưa thực hiện kiểm tra chuyên sâu các nghiệp vụ Một số cán bộ Hội đồng quản trị và Ban Kiểm soát không đáp ứng tiêu chuẩn quy định, trong khi một số nhân viên QTDND có kiến thức chuyên môn yếu, chưa nắm vững quy trình và quy định pháp luật liên quan Điều này dẫn đến sai sót trong quản trị và điều hành Ngoài ra, QTDND chưa xây dựng được đội ngũ kế thừa đủ năng lực, và chất lượng đào tạo nghiệp vụ còn hạn chế, ảnh hưởng đến năng lực chuyên môn của cán bộ Những hạn chế này có thể tác động tiêu cực đến kết quả hoạt động của QTDND, tiềm ẩn rủi ro trong quá trình hoạt động.

Tổng tài sản của các QTDND

Bảng 4.1 Tổng tài sản của các QTDND (2014 - 2018) Đơn vị tính: Triệu đồng

Năm Số quan sát Nhỏ nhất Trung bình Lớn nhất Độ lệch chuẩn

Tổng tài sản của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) bao gồm vốn khả dụng, dư nợ tín dụng, các khoản đầu tư, tài sản cố định và tài sản khác, phản ánh quy mô hoạt động của QTDND Thông tin chi tiết về tổng tài sản được trình bày trong bảng 4.1.

Kết quả phân tích cho thấy tổng tài sản của các QTDND tại tỉnh Bến Tre đã tăng từ 30.507 triệu đồng năm 2014 lên 46.716 triệu đồng năm 2018, tuy nhiên vẫn tồn tại sự chênh lệch lớn giữa các QTDND, với độ lệch chuẩn năm 2018 đạt 21.095,6 triệu đồng Giá trị tổng tài sản thấp nhất là 16.267 triệu đồng và cao nhất là 79.599 triệu đồng Mặc dù có sự tăng trưởng, quy mô hoạt động của các QTDND vẫn còn hạn chế, chỉ chiếm 0,9% tổng tài sản của hệ thống ngân hàng trong khu vực.

Vốn chủ sở hữu của các QTDND

Vốn chủ sở hữu của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) bao gồm vốn điều lệ, các quỹ như quỹ dự trữ bổ sung vốn điều lệ, quỹ dự phòng tài chính, quỹ đầu tư phát triển nghiệp vụ, cùng với lợi nhuận giữ lại từ hoạt động kinh doanh.

Bảng 4.2 Vốn chủ sở hữu của các QTDND (2014 - 2018) Đơn vị tính: Triệu đồng

Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND

Trong giai đoạn 2014 - 2018, vốn chủ sở hữu bình quân của các QTDND tại tỉnh Bến Tre có xu hướng tăng từ 1.332 triệu đồng lên 2.807 triệu đồng, tuy nhiên vẫn ở mức thấp Tỷ trọng vốn chủ sở hữu trong tổng nguồn vốn cũng tăng từ 4,4% năm 2014 lên 6,0% năm 2018, cho thấy năng lực về vốn của các QTDND còn hạn chế, ảnh hưởng đến khả năng chống đỡ rủi ro.

Huy động vốn và tài chính của các QTDND

Vốn huy động đóng vai trò quan trọng trong tổng nguồn vốn của TCTD và QTDND Trong những năm qua, các QTDND tại Bến Tre đã nỗ lực quảng bá hình ảnh, xây dựng lòng tin với người gửi tiền và đa dạng hóa hình thức huy động vốn Nhờ áp dụng cơ chế lãi suất hợp lý, vốn huy động của các QTDND tại tỉnh Bến Tre đã duy trì mức tăng ổn định, từ 22.704 triệu đồng năm 2014 lên 32.537 triệu đồng năm 2018, tương đương tăng 43% Tuy nhiên, vẫn tồn tại sự chênh lệch lớn trong nguồn vốn huy động giữa các QTDND trong khu vực.

Bảng 4.3 Vốn huy động của các QTDND (2014 - 2018) Đơn vị tính: Triệu đồng

Hình 4.1 Cơ cấu nguồn vốn bình quân của các QTDND

Cơ cấu tổng nguồn vốn của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) cho thấy vốn huy động chiếm tỷ trọng cao nhất, tiếp theo là vốn vay từ Ngân hàng Hợp tác, vốn chủ sở hữu và các nguồn vốn khác Mặc dù các QTDND đã tự chủ trong việc huy động vốn để cho vay cho thành viên, nhưng tỷ lệ vốn huy động trong tổng nguồn vốn đang có xu hướng giảm, từ 75% trong năm 2014 xuống còn 70% vào năm 2018 Một số QTDND vẫn chưa có giải pháp hiệu quả để khuyến khích thành viên góp vốn hàng năm theo quy định Do đó, các QTDND cần chú trọng vào việc tăng vốn điều lệ và huy động tiền gửi, đặc biệt là từ các thành viên, nhằm nâng cao năng lực tài chính và khả năng chống đỡ rủi ro, đảm bảo sự phát triển bền vững.

Hoạt động tín dụng của các QTDND trên địa bàn (2014 - 2018)

Từ năm 2014 đến 2018, dư nợ tín dụng bình quân của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre đã tăng từ 26.825 triệu đồng lên 41.100 triệu đồng, tương đương mức tăng hơn 1,5 lần Tốc độ tăng trưởng dư nợ tín dụng bình quân hàng năm lần lượt đạt 9% (2015), 11% (2016), 14% (2017) và 11% (2018) Mặc dù vậy, do áp lực cạnh tranh từ các tổ chức tín dụng khác, dư nợ tín dụng bình quân của các QTDND vẫn ở mức thấp, và khả năng tiếp cận tín dụng giữa các QTDND không đồng đều, nhưng khoảng cách chênh lệch đang dần được thu hẹp.

Bảng 4.4 Dƣ nợ tín dụng của các QTDND (2014 - 2018) Đơn vị tính: Triệu đồng

Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) là mô hình kinh tế tập thể, giúp huy động và cho vay vốn giữa các thành viên nhằm phát triển sản xuất, kinh doanh và cải thiện đời sống Hoạt động của QTDND dựa trên sự hiểu biết lẫn nhau giữa các thành viên trong cùng khu vực và ngành nghề, với các khoản vay chủ yếu không cần tài sản đảm bảo và quy trình vay nhanh chóng QTDND cũng cho vay đối tượng không phải thành viên có tiền gửi và hộ gia đình nghèo Tại Bến Tre, QTDND khai thác nguồn vốn nhàn rỗi ở nông thôn để hỗ trợ sản xuất, phát triển tiểu thủ công nghiệp và kinh tế hộ gia đình Với quy mô linh hoạt và sự kết nối với chính quyền địa phương, QTDND đáp ứng tốt nhu cầu vay vốn của khách hàng, đặc biệt là những người có thu nhập thấp và doanh nghiệp nhỏ, giúp họ dễ dàng tiếp cận dịch vụ ngân hàng hơn so với ngân hàng thương mại.

Hệ thống Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) đã trở thành một kênh hỗ trợ vốn hiệu quả và kịp thời cho người dân, góp phần xóa đói, giảm nghèo và hạn chế tình trạng cho vay nặng lãi Điều này không chỉ giúp nâng cao đời sống của người dân mà còn đóng góp tích cực vào sự phát triển kinh tế khu vực nông nghiệp và nông thôn.

Hình 4.2 Tổng dƣ nợ các QTDND và GRDP khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản trên địa bàn tỉnh Bến Tre (2014 - 2018)

Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo QTDND, Niên giám thống kê Bến Tre

Trong giai đoạn 2014-2018, tổng dư nợ của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tăng trưởng đồng thời với sự gia tăng của tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP) khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản Vốn tín dụng từ các QTDND đã góp phần quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu vốn cho người dân phát triển sản xuất nông nghiệp, từ đó cải thiện đời sống của họ Đặc biệt, vai trò của QTDND càng được phát huy tại những vùng nông thôn chưa có mạng lưới chi nhánh ngân hàng thương mại.

Trong hoạt động tín dụng của các QTDND, vẫn tồn tại một số rủi ro tiềm ẩn, bao gồm việc vi phạm nguyên tắc cho vay như thiếu giấy tờ chứng minh mục đích sử dụng vốn và khách hàng không đủ khả năng tài chính để trả nợ Nhiều QTDND chưa thực hiện đúng quy định về giao dịch đảm bảo, cho vay vượt quá giá trị tài sản đảm bảo, và có tỷ lệ dư nợ cho vay không có tài sản đảm bảo cao, gây ra rủi ro Công tác thẩm định trước khi cho vay cũng chưa chặt chẽ, thiếu tài liệu cần thiết và quy trình kiểm tra, giám sát sau cho vay còn sơ sài, không phản ánh đúng tình hình sử dụng vốn của khách hàng Chất lượng kiểm tra của Hội đồng quản trị và Ban điều hành chưa cao, dẫn đến việc không phát hiện được các tồn tại trong hoạt động Hơn nữa, do chủ yếu hoạt động ở khu vực nông thôn và cho vay trong lĩnh vực nông nghiệp, các QTDND dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bất lợi như thiên tai và dịch bệnh, góp phần làm gia tăng rủi ro tín dụng.

Thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các QTDND

Nợ xấu ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt động của các QTDND, thường được đánh giá qua tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ tín dụng Tại tỉnh Bến Tre, nợ xấu của hệ thống QTDND duy trì ở mức thấp, đảm bảo tỷ lệ nợ xấu dưới 3% theo định hướng của Ngân hàng Nhà Nước Việt Nam Tuy nhiên, nợ xấu có xu hướng tăng, với tỷ lệ nợ xấu bình quân năm 2017 đạt 0,72% Nhờ sự giám sát và chỉ đạo của Ngân hàng Nhà nước Chi nhánh tỉnh cùng nỗ lực của các QTDND, tình hình nợ xấu đã được kiểm soát chặt chẽ và có chuyển biến tích cực trong hai năm qua.

Hình 4.3 Tình hình nợ xấu của các QTDND (2014 - 2018)

Trong giai đoạn 2014 - 2016, nợ xấu của hệ thống Quỹ Tín Dụng Nhân Dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre tăng nhanh cả về số dư và tỷ lệ trên tổng dư nợ Tuy nhiên, đến năm 2017, tốc độ tăng này có dấu hiệu giảm và đạt mức giảm đáng kể vào năm 2018 Một trong những nguyên nhân chính là sự thay đổi trong quy định pháp luật, đặc biệt là Thông tư 39/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 của Ngân hàng Nhà nước, đã góp phần làm giảm nợ quá hạn Theo quy định mới, QTDND chỉ chuyển nợ quá hạn đối với số dư nợ gốc mà khách hàng không trả được đúng hạn, thay vì toàn bộ số dư nợ gốc như trước đây Bên cạnh đó, những tín hiệu tích cực về nợ xấu cũng phản ánh nỗ lực thực hiện phương án cơ cấu lại gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020 của các QTDND trong khu vực.

4.2.2 Các yếu tố bên trong QTDND

4.2.2.1 Quy mô tổng tài sản (SIZE)

Tổng tài sản của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre đã tăng đều trong giai đoạn 2014-2018, với tổng tài sản bình quân đạt 46.716 triệu đồng vào cuối năm 2018, gấp 1,5 lần so với năm 2014 Tốc độ tăng trưởng của các QTDND khá cao, cụ thể năm 2015 tăng 13%, năm 2016 tăng 6,1%, năm 2017 tăng 14% và năm 2018 tăng 12,1% Điều này cho thấy quy mô hoạt động của các QTDND ngày càng được mở rộng và phát triển, mặc dù vẫn còn sự chênh lệch lớn về quy mô tổng tài sản giữa các QTDND.

Hình 4.4 Tổng tài sản bình quân của các QTDND (2014 - 2018)

Quy mô tổng tài sản của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, đặc biệt rõ ràng trong giai đoạn 2014 - 2017 khi cả hai chỉ tiêu này đều tăng Tuy nhiên, từ năm 2018, xu hướng của hai chỉ tiêu này đã chuyển sang ngược chiều nhau.

Hình 4.5 Mối quan hệ giữa quy mô tổng tài sản và tỷ lệ nợ xấu

4.2.2.2 Tăng trưởng tín dụng (LG)

Bảng 4.5 Tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân của các QTDND

Dư nợ bình quân (Triệu đồng) 26.825 29.144 32.282 36.866 41.100 Tốc độ tăng trưởng (%) 8,646 10,769 14,198 11,487

Hoạt động cho vay của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) chủ yếu nhằm hỗ trợ các thành viên trong việc phát triển sản xuất, kinh doanh và cải thiện đời sống Bên cạnh đó, QTDND cũng cho vay đối với khách hàng không phải là thành viên nhưng có tiền gửi tại quỹ, cũng như các thành viên hộ nghèo có đăng ký thường trú trong khu vực hoạt động Dữ liệu từ các QTDND cho thấy hoạt động cho vay tăng trưởng ổn định hàng năm từ 2014 đến 2018, với mức tăng trưởng trung bình đạt 11,3% Năm 2017 ghi nhận tốc độ tăng trưởng cao nhất là 14,2% Mặc dù tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân năm 2018 có giảm so với năm 2017, nhưng vẫn cao hơn các năm trước, phù hợp với mục tiêu mở rộng tín dụng hiệu quả và an toàn của Ngân hàng Nhà nước.

Hình 4.6 Mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng năm trước và tỷ lệ nợ xấu

Hình 4.6 minh họa mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng năm trước và tỷ lệ nợ xấu của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) Kết quả cho thấy xu hướng thay đổi của tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ nợ xấu gần như đối lập nhau trong giai đoạn 2015.

Trong giai đoạn 2016-2017, khi tăng trưởng tín dụng giảm, tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng tăng, và ngược lại Tuy nhiên, trong khoảng thời gian này, sự thay đổi của hai chỉ số này lại thể hiện một mối tương đồng rõ rệt.

4.2.2.3 Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA)

Tỷ lệ sinh lời trên mỗi đồng tài sản (ROA) của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) đã có xu hướng giảm dần trong những năm gần đây Cụ thể, ROA thấp nhất được ghi nhận vào năm 2016 với 1,48% và cao nhất vào năm 2014 với 1,62% Mặc dù có dấu hiệu tăng trong năm 2017, tỷ lệ này lại tiếp tục giảm nhẹ trong năm 2018, vẫn thấp hơn so với mức của năm 2014.

Hình 4.7 Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của các QTDND (2014 - 2018)

Hình 4.8 Mối quan hệ giữa ROA và tỷ lệ nợ xấu

Hình 4.8 cho thấy mối quan hệ giữa ROA bình quân và tỷ lệ nợ xấu của các QTDND trong giai đoạn 2014 - 2018 Trong giai đoạn 2014 - 2016, ROA giảm trong khi tỷ lệ nợ xấu tăng, thể hiện xu hướng ngược chiều Tuy nhiên, từ 2016 đến 2018, hai tỷ lệ này lại có xu hướng cùng chiều, khi ROA và tỷ lệ nợ xấu đều tăng Điều này cho thấy rằng mặc dù nợ xấu gia tăng, chi phí trích lập dự phòng rủi ro có thể được bù đắp bởi thu nhập từ lãi, dẫn đến lợi nhuận ròng vẫn tăng (Nguyễn Trí Hiếu, 2019) Hơn nữa, quy mô tổng tài sản của QTDND trên địa bàn tương đối thấp, giúp ROA duy trì mức tăng trưởng.

4.2.2.4 Tỷ lệ an toàn vốn (CAR)

Bảng 4.6 Tỷ lệ an toàn vốn của các QTDND (2014 - 2018)

Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018

Bảng 4.6 cho thấy tất cả các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) trên địa bàn đều duy trì tỷ lệ an toàn vốn cao hơn mức tối thiểu 8% theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Trong giai đoạn 2014-2018, hầu hết các QTDND có xu hướng tăng tỷ lệ an toàn vốn, chỉ một vài QTDND ghi nhận sự biến động tăng/giảm Đặc biệt, tỷ lệ an toàn vốn của các QTDND có xu hướng thay đổi cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu, với cả hai đều tăng trong giai đoạn này.

4.2.2.5 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)

Để đảm bảo hoạt động cho vay hiệu quả và an toàn trong bối cảnh tăng trưởng tín dụng, các tổ chức tín dụng (TCTD) đã thực hiện việc trích lập dự phòng rủi ro Tuy nhiên, mức dự phòng cao có thể ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của các TCTD Giai đoạn 2014 - 2016, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) đã có xu hướng tăng nhanh, với tỷ lệ dự phòng rủi ro đạt mức cao nhất trong năm.

2018 với 0,89%, tỷ lệ dự phòng rủi ro thấp nhất trong năm 2014 với 0,76%

Hình 4.9 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của QTDND (2014 - 2018)

Việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tại một số Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) vẫn còn tồn tại sai sót, do Hội đồng xử lý rủi ro chưa thực hiện đúng quy định Để đảm bảo hoạt động bền vững trong tương lai, các QTDND cần tăng cường kiểm soát việc phân loại nợ và chủ động trích lập dự phòng rủi ro, nhằm ứng phó kịp thời với các biến cố có thể xảy ra.

Mối quan hệ giữa tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu cho thấy sự biến động rõ rệt trong giai đoạn 2014 - 2016, khi tỷ lệ nợ xấu tăng nhanh thì tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro cũng tăng theo Tuy nhiên, từ năm 2016 đến 2018, mối quan hệ này có dấu hiệu đảo chiều, với tỷ lệ nợ xấu tiếp tục tăng trong khi tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro lại giảm.

Hình 4.10 Mối quan hệ giữa LLR và tỷ lệ nợ xấu

4.2.3 Các yếu tố bên ngoài QTDND

4.2.3.1 Tăng trưởng kinh tế (GDPG)

Hình 4.11 Tốc độ tăng trưởng kinh tế (2014 - 2018)

Nguồn: Tổng Cục Thống kê (www.gso.gov.vn)

Giai đoạn 2014 - 2018 chứng kiến sự khởi sắc của kinh tế Việt Nam với mức tăng trưởng GDP ấn tượng Tốc độ tăng trưởng hàng năm có xu hướng tăng, từ mức thấp nhất 5,98% vào năm 2014 đến mức cao nhất 7,08%, đạt đỉnh trong vòng 10 năm qua.

Hình 4.12 Mối quan hệ giữa GDPG t-1 và tỷ lệ nợ xấu

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập

Mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP năm trước và tỷ lệ nợ xấu cho thấy xu hướng ngược chiều rõ rệt, đặc biệt trong giai đoạn 2016 - 2018, khi tăng trưởng GDP giảm thì tỷ lệ nợ xấu lại tăng Ngược lại, trong giai đoạn 2015 - 2016, hai chỉ số này có xu hướng thay đổi cùng chiều.

Kết quả nghiên cứu

4.3.1 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Trước khi tiến hành phân tích kết quả thực nghiệm, bài luận văn trình bày thống kê mô tả chung về các biến trong mô hình, dựa trên 140 quan sát từ các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre trong giai đoạn 2014 - 2018 Thông qua đó, bài viết giúp độc giả nắm bắt được thực trạng của vùng nghiên cứu (bảng 4.7).

Bảng 4.7 Kết quả mô tả các biến nghiên cứu

Trung bình Trung vị Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất Độ lệch chuẩn

Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu

Tỷ lệ nợ xấu bình quân của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) ở tỉnh Bến Tre chỉ đạt 0,5%, với một QTDND có tỷ lệ nợ xấu lên tới 4,4%, cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả và tuân thủ định hướng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về việc giữ tỷ lệ nợ xấu dưới 3% Tỷ lệ an toàn vốn trung bình đạt 15,3%, dao động từ 8,0% đến 30,7%, đảm bảo đáp ứng quy định tối thiểu 8% của Ngân hàng Nhà nước Sự mở rộng quy mô hoạt động giữa các QTDND có sự khác biệt lớn, với tốc độ tăng trưởng dư nợ trung bình là 6,4%, trong đó có QTDND không tăng trưởng được dư nợ và một số đạt mức tăng trưởng trên 46% Dự phòng rủi ro trung bình chiếm 0,9% tổng dư nợ, trong khi khả năng sinh lời trên mỗi đồng tài sản (ROA) chỉ ở mức 0,5% Các yếu tố kinh tế vĩ mô ổn định với mức tăng trưởng kinh tế trung bình 6,4% và tỷ lệ lạm phát được kiểm soát tốt.

Trong giai đoạn 2014 - 2018, hệ thống Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) đã hoạt động trong môi trường thuận lợi và phát triển ổn định Mặc dù có một QTDND gặp khó khăn với tỷ lệ nợ xấu cao, phần lớn các QTDND khác vẫn duy trì lợi nhuận, đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh doanh.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng hầu hết các biến có giá trị trung bình gần với giá trị trung vị, cho thấy mẫu được chọn có tính đại diện cao.

Bảng 4.8 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

NPLR CAR GDPG t-1 LG t-1 INF LLR NPLR t-1 ROA SIZE

Bảng 4.8 trình bày mối tương quan giữa các biến trong mẫu quan sát, cho thấy giá trị đường chéo là 1,000, tức là các biến hoàn toàn tương quan với chính nó Tất cả các biến độc lập trong mô hình đều có mối tương quan với biến phụ thuộc Hệ số tương quan cao nhất được ghi nhận giữa biến phụ thuộc NPLR và biến độc lập NPLR t-1 với giá trị 0,613, cho thấy mối tương quan dương mạnh mẽ, trong khi hệ số tương quan thấp nhất là giữa biến ROA với giá trị -0,023, thể hiện mối tương quan âm.

Bảng 4.8 cho thấy rằng các biến độc lập trong mô hình có mối tương quan với nhau, trong đó biến NPLR t-1 và biến CAR có hệ số tương quan cao nhất là 0,539, cho thấy mối quan hệ tương quan dương mạnh mẽ giữa chúng.

4.3.2 Kết quả kiểm định giả thuyết

4.3.2.1 Kiểm định tự tương quan

Các sai số có mối quan hệ tương quan sẽ ảnh hưởng đến tính vững bền nhưng không hiệu quả của ước lượng OLS, làm cho các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Để kiểm tra giả thuyết không có tự tương quan trên dữ liệu bảng, tác giả sử dụng Kiểm định Breusch - Godfrey (BG).

H 0 : Không xảy ra hiện tượng tự tương quan

H 1 : Xảy ra hiện tượng tự tương quan

Bảng 4.9 Kiểm định hiện tượng tự tương quan giữa các biến

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Với mức ý nghĩa alpha 5%, kiểm định cho kết quả nR² = 0,789 cho thấy P-value = 0,674, lớn hơn 0,05, do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

4.3.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau Tác giả tiến hành kiểm định giả thuyết không bị hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách dùng hệ số phóng đại phương sai VIF với kết quả được trình bày trong bảng 4.10

Bảng 4.10 Kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả kiểm định VIF chỉ ra rằng mô hình không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến, với giá trị VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 10 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

4.3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Phương sai của sai số thay đổi làm cho các ước lượng từ phương pháp OLS trở nên vững nhưng kém hiệu quả, dẫn đến việc các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy Hệ quả là có thể xảy ra ngộ nhận về ý nghĩa của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, khiến cho việc kiểm định hệ số hồi quy và R² không còn hiệu lực Để khắc phục tình trạng này, tác giả tiến hành kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi bằng kiểm định White.

H 0 : Phương sai của sai số không đổi

H 1 : Phương sai của sai số thay đổi

Bảng 4.11 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Với mức ý nghĩa alpha là 5%, kiểm định cho kết quả nR 2 = 112,243 cho thấy P-value = 0,000, nhỏ hơn 0,05 Do đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, điều này chỉ ra rằng phương sai của sai số trong mô hình đang thay đổi.

4.3.2.4 Kiểm định hiện tƣợng biến nội sinh

Hiện tượng biến nội sinh có thể làm cho các ước lượng thu được từ phương pháp OLS trở nên không vững Nghiên cứu này sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc (NPLR t-1) làm biến độc lập, theo các tác giả như Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), Daniel Foos và cộng sự (2010), Gabriel Jimenez và Jesus Saurina (2006), Richard Blundell và Stephen Bond (1998) Do đó, nghiên cứu thuộc dạng mô hình với số liệu dạng bảng động (Dynamic panel data), trong đó biến trễ của biến phụ thuộc (NPLR t-1) được xem là biến nội sinh.

4.3.2.5 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Kết quả kiểm định cho thấy mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến, nhưng tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi và biến nội sinh, dẫn đến các ước lượng OLS không vững và không hiệu quả Điều này làm cho các kiểm định hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã sử dụng phương pháp GMM, với kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được trình bày trong bảng 4.12.

Bảng 4.12 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

Bảng 4.13 Mức độ giải thích của biến độc lập đối với biến phụ thuộc

S.E of regression 0.462460 Sum squared resid 28.01690

Kết quả kiểm định cho thấy, trong 8 biến độc lập thì chỉ có 5 biến tác động lên biến phụ thuộc NPLR là có nghĩa thống kê Trong đó:

Hệ số an toàn vốn (CAR) với hệ số β = 0,034 cho thấy tác động tích cực của nó lên tỷ lệ nợ xấu (NPLR) với mức ý nghĩa thống kê 1% (Prob = 0,002 < 1%) Điều này chỉ ra rằng khi hệ số an toàn vốn tăng, rủi ro tín dụng của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) cũng gia tăng Cụ thể, mỗi khi hệ số an toàn vốn tăng 1%, rủi ro tín dụng sẽ tăng thêm 0,034%.

Thảo luận kết quả nghiên cứu, so sánh với kết quả thực nghiệm trước

Nghiên cứu cho thấy hệ số an toàn vốn (CAR) có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng (NPLR), điều này trái ngược với kỳ vọng ban đầu và không giống với nghiên cứu của Sinkey và Greenawalt (1991), Boudriga và cộng sự (2009) Hệ số an toàn vốn phản ánh năng lực tài chính của tổ chức tín dụng, xác định khả năng thanh toán nợ và đối phó với các rủi ro như rủi ro tín dụng Hệ số cao cho thấy nỗ lực tăng vốn tự có để bảo vệ tài sản có rủi ro và giảm tỷ lệ nợ xấu Kết quả nghiên cứu có thể được giải thích bởi tốc độ tăng vốn tự có nhanh hơn tài sản có rủi ro, cho thấy hệ số an toàn vốn là lớp phòng vệ vững chắc trước rủi ro Điều này nhấn mạnh rằng hệ số an toàn vốn cần được duy trì ở mức phù hợp như một chỉ số dự báo về rủi ro tài chính.

Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ trước (LG t-1) có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng (NPLR), điều này tương tự như kết quả nghiên cứu của Robert T Clair.

Tăng trưởng tín dụng dẫn đến sự gia tăng tổng dư nợ và giảm tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, khi tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp, các đơn vị thường đẩy mạnh cho vay dựa trên uy tín khách hàng và giá trị tài sản đảm bảo, điều này có thể làm tăng nợ xấu Do đó, để giảm nợ xấu, các Quỹ tín dụng nhân dân cần thực hiện các quyết định chính xác và hợp lý trong quá trình giải ngân, nhằm đảm bảo tăng trưởng tín dụng không chỉ cao mà còn bền vững.

Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có mối quan hệ tích cực với rủi ro tín dụng (NPLR), như được xác nhận bởi nhiều nghiên cứu, bao gồm Ahmad (2003), Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015), Trần Thị Phương Hoa (2016), và Nguyễn Quốc Anh (2016) Một LLR cao cho thấy sự gia tăng rủi ro tín dụng và suy giảm chất lượng cho vay Nguyên nhân của việc nợ xấu gia tăng có thể liên quan đến trình độ chuyên môn của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) chưa cao, công tác giám sát trong cho vay chưa chặt chẽ, và việc trích lập dự phòng chưa chính xác.

Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu kỳ trước (NPLRt-1) có ảnh hưởng tích cực đến rủi ro tín dụng (NPLR), điều này tương đồng với các phát hiện của Gabriel Jimenez và Jesus Saurina (2006), Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), cùng Daniel Foos và các tác giả khác (2010), cũng như Somanadevi Thiagarajan và cộng sự.

(2011) Điều này cho thấy rủi ro tín dụng kỳ trước không hoàn toàn bị xóa b mà có thể chuyển sang và ảnh hưởng khá mạnh tới kỳ tiếp theo

Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA) có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng (NPLR), cho thấy ROA cao sẽ dẫn đến rủi ro tín dụng thấp hơn, phù hợp với các nghiên cứu trước đây Năng lực quản trị của các tổ chức tín dụng (TCTD) ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt động, với những TCTD hiệu quả cao thường tổ chức quản lý tốt việc đánh giá chất lượng tín dụng và tài sản đảm bảo, từ đó giảm thiểu nợ xấu phát sinh.

Dựa trên nội dung và kết quả của chương 4, tác giả đã phân tích thực trạng và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre, từ đó đưa ra những kết luận quan trọng về tình hình và nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng trong khu vực này.

Trong bối cảnh rủi ro tín dụng của các QTDND tại tỉnh Bến Tre, yếu tố nội bộ được xác định là yếu tố quyết định, đặc biệt thông qua tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ trước và lợi nhuận ròng trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro tín dụng, trong khi hệ số an toàn vốn, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ và tỷ lệ nợ xấu kỳ trước lại có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng Những kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đây ở nhiều quốc gia và khu vực khác.

Nghiên cứu đã chỉ ra mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre Dựa trên kết quả này, tác giả đề xuất các giải pháp trong chương 5 nhằm phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng cho các QTDND trong khu vực.

Tiêu đề	Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Của Các Quỹ Tín Dụng Nhân Dân Trên Địa Bàn Tỉnh Bến Tre
Tác giả	Mai Thị Ngọc Diễm
Người hướng dẫn	TS. Phạm Kim Loan
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP.Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài Chính – Ngân Hàng
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2019
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	83
Dung lượng	1,41 MB