GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) là tổ chức tín dụng do cá nhân và hộ gia đình tự nguyện thành lập nhằm hỗ trợ phát triển sản xuất và đời sống Tuy nhiên, QTDND phải đối mặt với nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng, do hoạt động chủ yếu ở khu vực nông nghiệp và nông thôn với điều kiện kinh tế khó khăn Hơn nữa, quy mô hoạt động nhỏ và năng lực quản lý hạn chế của QTDND làm tăng khả năng đổ vỡ Không giống như các ngân hàng lớn, QTDND không có lợi thế trong việc huy động vốn từ thị trường và phụ thuộc vào sự hỗ trợ của Ngân hàng Nhà nước Do đó, việc đảm bảo an toàn hoạt động của các QTDND là ưu tiên hàng đầu cho các cơ quan quản lý nhà nước và ban lãnh đạo của QTDND.
Chủ đề rủi ro tín dụng của các TCTD đang thu hút sự chú ý của 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 đến tỷ lệ nợ xấu.
Nghiên cứu của Podpiera và Weill (2008) cùng với các tác giả khác như Rinaldi và Sanchis - Arellano (2006) và Berge và Boye (2007) đã chỉ ra ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài đến tỷ lệ nợ xấu Các nghiên cứu gần đây, như của Zribi và Boujelbene (2011) và Messai và Jouini (2013), đã kết hợp cả yếu tố bên trong và bên ngoài ngân hàng trong việc đo lường tác động đến nợ xấu Tuy nhiên, hiện tại vẫn còn thiếu các nghiên cứu về 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 là một tỉnh thuần nông với tăng trưởng kinh tế đứng thứ 5/13 trong khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, trong đó nông, lâm nghiệp và thủy sản chiếm 36% cơ cấu kinh tế Các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại Bến Tre hoạt động ổn định với tỷ lệ nợ xấu thấp, mặc dù có sự gia tăng Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các QTDND tại tỉnh Bến Tre là rất quan trọng về cả lý thuyết và thực tiễn Do đó, 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 từ các nghiên cứu trước Từ đó, đề xuất các giải pháp phù hợp 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;
Đưa ra các kiến nghị và giải pháp cho các nhà điều hành, quản lý Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) nhằm hạn chế và giảm thiểu rủi ro tín dụng là rất cần thiết.
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 hạn chế, tăng trưởng tín dụng chưa đáng kể và chưa phát sinh nợ xấu, nên không được đưa vào phân tích.
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 luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
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 QTDND ở tỉnh Bến Tre Nghiên cứu dựa trên thông tin thu thập được, dẫn chiếu các quy định pháp luật và kết quả từ các mô hình nghiên cứu trước đó Qua đó, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng được xác định, kết quả nghiên cứu được thảo luận, và từ đó đưa ra các gợi ý, khuyến nghị liên quan.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng thông qua các phương pháp thống kê mô tả, nhằm xây dựng dữ liệu và mô hình hồi quy Đặc biệt, phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) được sử dụng để ước lượng phương trình hồi quy, từ đó xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu cũng kiểm định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro tín dụng, được thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) trên địa bàn.
Ý nghĩa đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu này kỳ vọng sẽ bổ sung thêm các dữ liệu thực nghiệm cho các Quỹ Tín Dụng Nhân Dân (QTDND) trong lĩnh vực nghiên cứu Ngoài việc sử dụng các biến phổ biến, luận văn còn phân tích ảnh hưởng của tỷ lệ an toàn vốn đến rủi ro tín dụng của các QTDND.
Nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin và kiến nghị thiết thực từ kết quả kiểm định dữ liệu của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre, nhằm hỗ trợ các nhà quản lý và điều hành trong việc kiểm soát và hạn chế rủi ro tín dụng.
Đóng góp mới của đề tài
Nghiên cứu 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 tác động đáng kể đến rủi ro này Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu hiện tại chỉ 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.
Là một loại hình tổ chức tín dụng, nghiên cứu về Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) sẽ bổ sung kết quả thực nghiệm để so sánh với các ngân hàng thương mại Luận văn cũng sẽ xem xét 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 luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
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 đã được đưa ra để mô tả rủi ro tín dụng.
Theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS, 1999), rủi ro tín dụng là khả năng mà 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, rủi ro tín dụng được định nghĩa là tổn thất có thể 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 được nghiên cứu bởi Fadzlan Sufian và Royfaizal R Chong (2008), Somanadevi Thiagarajan và cộng sự (2011), cũng như Trương Đông Lộc và Nguyễn Văn Thép (2015) Ngoài ra, một số nghiên cứu khác lại đo lường rủi ro tín dụng thông qua tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, theo Hess và cộng sự (2009) và Daniel Foos cùng các đồng tác giả (2010) Yingying Zhu và cộng sự (2009) đã áp dụng sự kết hợp giữa tỷ lệ nợ xấu và các chỉ số khác để đánh giá rủi ro tín dụng.
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 sau: (i) Nợ quá hạn từ 91 đến 180 ngày; (ii) Nợ đã được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, ngoại 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 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 quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn đã được cơ cấu lại lần đầu; (iii) Nợ 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 Văn bản hợp nhất số 22/VBHN-NHNN.
Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm các loại nợ sau: (i) Nợ quá hạn trên 360 ngày; (ii) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên; (iii) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn; (iv) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, bao gồm cả nợ chưa quá hạn hoặc đã quá hạn; (v) Nợ khoanh và nợ chờ xử lý; (vi) 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 cho biết trong một đồng dư nợ có bao nhiêu đồng là nợ xấu không có khả năng thu hồi; tỷ lệ này càng cao thì chất lượng tín dụng càng thấp và rủi ro tín dụng càng lớn Hiện nay, tỷ lệ nợ xấu là một trong những chỉ tiêu được các tổ chức tín dụng (TCTD) chú trọng, với mục tiêu duy trì ở mức thấp.
Thứ hai: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập và ghi nhận vào chi phí hoạt động nhằm bảo vệ trước những tổn thất có thể xảy ra liên quan đến 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 cho biết khả năng bù đắp 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, phản ánh tổng quan về tình hình hoạt động tín dụng Tuy nhiên, tỷ lệ này không hoàn toàn 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, với tỷ lệ thấp hơn đồng nghĩa với điểm số cao hơn theo Thông tư 42/2016/TT-NHNN Các QTDND chủ yếu cho vay nhỏ lẻ ở nông thôn với thời hạn theo mùa vụ, do đó việc cho vay mới để trả nợ cũ ít xảy ra, khiến tỷ lệ nợ xấu trở thành chỉ số phù hợp để đo lường rủi ro tín dụng tại 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, 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 Ngoài ra, các yếu tố khác cũng được xem xét trong nghiên cứu Là một loại hình tổ chức tín dụng, QTDND thực hiện nhiều hoạt động ngân hàng, và 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, trong đó có vốn và các 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
Robert T Clair (1992) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và chất lượng tín dụng bằng cách phân tích dữ liệu của các ngân hàng ở Texas trong giai đoạn 1976 - 1990 Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng tín dụng (cả trong năm hiện tại và với độ trễ một năm) và rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu của Salas và Saurina (2002) về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng ở Tây Ban Nha, sử dụng dữ liệu bảng từ 1985 đến 1997 và mô hình FEM, 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 xem xét 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.
Rinaldi và Sanchis - Arellano (2006) đã sử dụng dữ liệu bảng từ các ngân hàng ở 7 quốc gia (Bỉ, Pháp, Phần Lan, Ai-len, Ý, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha) trong giai đoạn 1989-2004 và áp dụng mô hình FMOLS để phân tích nợ xấu của hộ gia đình Nghiên cứu xem xét các biến độc lập như tỷ lệ nợ, thu nhập, tài sản tài chính, lãi suất thực, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát Kết quả 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 nghiên cứu chu kỳ tín dụng và rủi ro tín dụng tại các ngân hàng Tây Ban Nha trong giai đoạn 1984 - 2002 Họ phát hiện ra rằng tỷ lệ tăng trưởng GDP trong năm hiện tại có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng, trong khi tỷ lệ tăng trưởng GDP với độ trễ một năm lại có mối tương quan tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố kinh tế trong việc xác định rủi ro tín dụng.
Podpiera và Weill (2008) đã phân tích dữ liệu của các ngân hàng ở Cộng hòa Séc từ năm 1994 đến 2005 và kết luận rằng tỷ suất chi phí trên lợi nhuận có mối tương quan thuận với nợ xấu Điều này 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 giai đoạn 2002 - 2006 để giải thích sự khác biệt về mức độ nợ xấu và đánh giá vai trò giám sát đối với rủi ro tín dụng trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, kinh tế và pháp luật Kết quả cho thấy tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có tác động ngược chiều với nợ xấu.
Thiagarajan và các cộng sự (2011) đã phân tích dữ liệu từ 22 ngân hàng nhà nước và 15 ngân hàng tư nhân ở Ấn Độ trong giai đoạn 2001 - 2010 để so sánh xu hướng nợ xấu giữa hai khu vực Nghiên cứu 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 ngân hàng.
Zribi và Boujellbene (2011) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô và vi mô đến rủi ro tín dụng thông qua dữ liệu bảng của 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 có mối tương quan nghịch với nợ xấu ngân hàng.
Ahlem Selma Messai and Fathi Jouini (2013) phân tích dữ liệu bảng của
Nghiên cứu về 85 ngân hàng tại Ý, Hy Lạp và Tây Ban Nha trong giai đoạn 2004 - 2008 đã sử 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 xu hướng biến động ngược chiều với tốc độ tăng trưởng GDP và ROA, trong khi lại có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực và tỷ lệ dự phòng nợ xấu.
Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015) đã nghiên cứu các yếu tố quyết định nợ xấu của ngân hàng thương mại trong nền kinh tế thị trường (Pháp) và nền kinh tế dựa trên ngân hàng (Đức) từ năm 2005 đến 2011 Nghiên cứu xem xét các biến độc lập như tỷ lệ lạm phát, GDP, lãi suất, thất nghiệp, tỷ giá, hiệu quả, đòn bẩy, quy mô, lợi nhuận và dự phòng rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy các biến kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối tương quan 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, thông qua việc thu thập và nghiên cứu số liệu liên quan.
Nghiên cứu về 10 ngân hàng thương mại lớn trong giai đoạn 2005 - 2011 cho thấy các yếu tố như GDP, lạm phát, tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, nợ xấu kỳ trước, sự thiếu hiệu quả, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và ROE có ảnh hưởng đến nợ xấu Phân tích dữ liệu bảng bằng các mô hình FEM, REM, GMM cho thấy nợ xấu có ảnh hưởng đến năm tiếp theo, trong khi quy mô và lạm phát, cũng như tăng trưởng tín dụng độ trễ một năm có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu Ngược lại, tăng trưởng GDP, sự thiếu hiệu quả và tăng trưởng tín dụng năm hiện hành lại tác động ngược chiều đến nợ xấu.
Nghiên cứu của Võ Thị Qu và Bùi Ngọc Toản (2014) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, sử dụng dữ liệu bảng từ 26 ngân hàng trong giai đoạn 2009 - 2012 và áp dụng mô hình GMM Các biến độc lập được xem xét bao gồm tăng trưởng tín dụng (năm hiện tại, độ trễ 1 và 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 với độ trễ một năm Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro tín dụng với độ trễ một năm có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng, trong khi tăng trưởng tín dụng và tăng trưởng GDP với độ trễ một năm lại có tác động 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 quỹ tín dụng nhân dân tại Đồng bằng sông Cửu Long, sử dụng dữ liệu từ 155 QTDND trong giai đoạn 2010 - 2012 Nghiên cứu áp dụng mô hình FEM và REM, với 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 dựa trên thông tin thu thập, đồng thời dẫn chiếu các quy định pháp luật Nghiên cứu dựa vào kết quả và mô hình của các nghiên cứu trước nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre Cuối cùng, nghiên cứu thảo luận kết quả, đưa ra kết luận và các gợi ý, khuyến nghị liên quan.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng thông qua 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 phương trình hồi quy, nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu 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.
Mô hình nghiên cứu
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 tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, sử dụng một mô hình phân tích cụ thể.
Tỷ lệ nợ xấu của QTDND i ở năm t được ký hiệu là Y it, trong khi các biến độc lập bao gồm ROA, quy mô QTDND, tăng trưởng tín dụng, đảm bảo an toàn vốn tối thiểu, tăng trưởng kinh tế và lạm phát, được ký hiệu là Xk (k=1,6).
Dựa trên mô hình nghiên cứu của quỹ tín dụng nhân dân, tác giả mở rộng phân tích bằng cách xem xét ảnh hưởng của biến trễ tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu này tham khảo mô hình bảng động của Võ Thị Qu và Bùi Ngọc Toản (2014) trong luận văn thạc sĩ về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Các giả thuyết nghiên cứu đã được trình bày ở chương trước, từ đó bài viết xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp.
NPLRi,t = β0 + β1 SIZEi,t + β2 LGi,t-1 + β3 ROAi,t + β4 CARi,t + β5 NPLRi,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
NPLRi,t Nợ xấu t / Tổng dư nợ 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 dụngt-2)/ Dư nợ tín dụngt-2 (%)
Robert T Clair, 1992; Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản, 2014 -
ROAi,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
- luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
Các biến Cách tính Các nghiên cứu Giả thuyết
LLRi,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
Vốn tự có/ Tổng tài sản “Có” rủi ro (%) Sinkey và Greenawalt, 1991;
NPLRi,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
GDPGt-1 Tốc độ tăng trưởng GDP (%) Gabriel Jimenez và Jesus
Saurina, 2006; Võ Thị Qu và
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 nh nhất OLS Để khắc phục vấn đề này, tác giả đã áp dụng phương pháp GMM.
Dữ liệu thu thập
Bài viết sử dụng số liệu thứ cấp từ các báo cáo thường niên của QTDND tại tỉnh Bến Tre, cùng với dữ liệu thống kê từ Tổng Cục Thống kê và các nguồn website khác 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, thu thập số liệu hàng tháng trong 5 năm (2014 - 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 luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
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, là loại hình tổ chức tín dụng hợp tác hoạt động dựa trên nguyên tắc tự nguyện và tự chủ Mục tiêu chính của QTDND là hỗ trợ lẫn nhau giữa các thành viên, phát huy sức mạnh tập thể để nâng cao hiệu quả trong sản xuất, kinh doanh và cải thiện đời sống nhân dân, đặc biệt phù hợp với khu vực nông thôn Kể từ khi QTDND đầu tiên được thành lập vào năm 1996, mô hình này đã được nhân rộng tại tỉnh Bến Tre, với 09 QTDND hoạt động tại 28 xã, phường, thị trấn và 12.651 thành viên tính đến 31/12/2018 Hệ thống QTDND tại Bến Tre hiện nay tiếp tục hoạt động ổn định, an toàn và hiệu quả, ngày càng nâng cao chất lượng dịch vụ, tạo niềm tin cho người dân trong việc gửi và vay tiền.
Tác giả phân tích thực trạng hoạt động của 7/9 Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre Hai QTDND mới khai trương vào năm 2018 không được đưa vào phân tích do số liệu hoạt động chưa đủ lớn để ảnh hưởng đến hệ thống.
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, trong khi 1 QTDND có 4 thành viên Tất cả các QTDND đều có 3 thành viên trong Ban Kiểm soát Hầu hết cán bộ nhân viên của QTDND đã qua đào tạo chuyên ngành phù hợp với vị trí công tác, với 2 người có bằng sau đại học, 36 người có bằng đại học, 15 người có bằng cao đẳng và 30 người có bằng trung cấp Đặc biệt, 57/100 cán bộ đã có chứng chỉ nghiệp vụ QTDND Độ tuổi trung bình của cán bộ nhân viên QTDND dao động từ 35 đến 47 tuổi.
Một số QTDND vẫn chưa thành lập kiểm toán nội bộ theo quy định, và Ban Kiểm soát chưa thực hiện kiểm tra chuyên sâu các nghiệp vụ Nhiều cán bộ Hội đồng quản trị và Ban Kiểm soát chưa đáp ứng tiêu chuẩn, trong khi một số nhân viên có kiến thức chuyên môn yếu, không nắm vững quy trình và quy định pháp luật, dẫn đến sai sót trong quản trị và điều hành Đặc biệt, một số cán bộ quản lý có tuổi cao, và QTDND chưa xây dựng đội ngũ kế thừa đủ năng lực Chất lượng đào tạo nghiệp vụ còn hạn chế, ảnh hưởng đến năng lực chuyên môn của nhân viên Những hạn chế này có thể tác động tiêu cực đến kết quả hoạt động của QTDND và gia tăng rủi ro trong quá trình tác nghiệp.
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
2018 7 16.267 46.716 79.599 21.095,6 luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
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, như được thể hiện trong bảng 4.1.
Kết quả phân tích cho thấy tổng tài sản của các QTDND tại tỉnh Bến Tre có xu hướng tăng qua các năm, từ 30.507 triệu đồng năm 2014 lên 46.716 triệu đồng năm 2018 Mặc dù có sự chênh lệch lớn về tổng tài sản giữa các QTDND, nhưng khoảng cách này đang thu hẹp dần Độ lệch chuẩn của tổng tài sản năm 2018 là 21.095,6 triệu đồng, với giá trị thấp nhất là 16.267 triệu đồng và cao nhất là 79.599 triệu đồng Tuy nhiên, 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
Năm Số quan sát Nhỏ nhất Trung bình Lớn nhất Độ lệch chuẩn
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 Mặc dù vốn chủ sở hữu chiếm tỷ trọng thấp trong tổng nguồn vốn, với 4,4% vào năm 2014 và tăng lên 6,0% vào năm 2018, nhưng năng lực về vốn của các QTDND vẫn 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 đã nỗ lực quảng bá hình ảnh, xây dựng lòng tin với người gửi tiền, đa dạng hóa hình thức huy động và áp dụng lãi suất hợp lý để thu hút khách hàng Kết quả là vốn huy động của các QTDND tại tỉnh Bến Tre duy trì mức tăng ổn định, với vốn huy động bình quân tăng từ 22.704 triệu đồng năm 2014 lên 32.537 triệu đồng năm 2018, tương ứng với mức tăng 43% Tuy nhiên, vẫn tồn tại sự chênh lệch lớn trong nguồn vốn huy động giữa các QTDND trên địa bàn.
Bảng 4.3 Vốn huy động của các QTDND (2014 - 2018) Đơn vị tính: Triệu đồng
Năm Số quan sát Nhỏ nhất Trung bình Lớn nhất Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
Hình 4.1 Cơ cấu nguồn vốn bình quân của các QTDND
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Cơ cấu tổng nguồn vốn của các QTDND cho thấy vốn huy động chiếm tỷ trọng cao nhất, tiếp theo là vốn vay Ngân hàng Hợp tác xã, vốn chủ sở hữu và vốn khác Tại địa bàn đ, các QTDND chủ động huy động vốn để cho vay thành viên, nhưng tỷ lệ vốn huy động trong tổng nguồn vốn có xu hướng giảm từ 75% năm 2014 xuống còn 70% năm 2018 Một số QTDND chưa có giải pháp hiệu quả để vận động thành viên góp vốn thường niên theo quy định Do đó, các QTDND cần chú trọng tăng vốn điều lệ và vốn huy động tiền gửi, đặc biệt là từ 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)
Trong giai đoạn 2014 - 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 năm 2014 lên 41.100 triệu đồng năm 2018, tương ứng với mức tăng hơn 1,5 lần Tốc độ tăng trưởng dư nợ bình quân hàng năm lần lượt là 9% (năm 2015), 11% (năm 2016), 14% (năm 2017) và 11% (năm 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 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
Năm Số quan sát Nhỏ nhất Trung bình Lớn nhất Độ lệch chuẩn
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Bản chất hoạt động của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) là mô hình kinh tế tập thể, huy động vốn và cho vay giữa các thành viên nhằm tương trợ 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, chủ yếu cung cấp khoản vay không có tài sản đảm bảo với quy trình nhanh gọn QTDND cũng cho vay đối với tổ chức, cá nhân không phải là thành viên nhưng có tiền gửi tại quỹ, đặc biệt là hộ gia đình nghèo Tại tỉnh Bến Tre, QTDND khai thác nguồn vốn nhàn rỗi ở nông thôn để hỗ trợ kinh doanh sản xuất và phát triển kinh tế hộ gia đình Với quy mô linh hoạt và gắn kết với chính quyền địa phương, QTDND hiểu rõ nhu cầu khách hàng và đáp ứng tốt hơn so với ngân hàng thương mại, giúp người dân vùng sâu, vùng xa tiếp cận vốn và dịch vụ ngân hàng, đặc biệt là những đối tượng có năng lực tài chính yếu.
Hệ thống QTDND đã trở thành kênh hỗ trợ vốn hiệu quả cho người dân, góp phần xóa đói, giảm nghèo và hạn chế tín dụng đen Điều này không chỉ giúp cải thiện đời sống mà còn thúc đẩy 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 song song với sự gia tăng của tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP) khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản Các QTDND đã đóng góp quan trọng vào 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 tại những vùng nông thôn chưa có mạng lưới ngân hàng thương mại.
Trong hoạt động tín dụng của các QTDND, vẫn tồn tại nhiều rủi ro tiềm ẩn, như vi phạm nguyên tắc cho vay, cho vay khách hàng thiếu giấy tờ chứng minh mục đích sử dụng vốn và không đủ khả năng tài chính để trả nợ Việc thực hiện quy định bảo đảm tiền vay cũng chưa đầy đủ, với nhiều giao dịch không được đăng ký theo quy định và cho vay vượt quá giá trị tài sản đảm bảo Dư nợ cho vay không có tài sản đảm bảo cao, cùng với quy trình thẩm định trước khi cho vay chưa chặt chẽ, dẫn đến rủi ro gia tăng Công tác kiểm tra, giám sát sau cho vay còn sơ sài, không phản ánh đúng tình hình sử dụng vốn của khách hàng, khiến một số khách hàng sử dụng vốn sai mục đích Chất lượng kiểm tra của Hội đồng quản trị và Ban điều hành chưa cao, không phát hiện kịp thời các tồn tại Hơn nữa, do tập trung chủ yếu ở 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 là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các QTDND, 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 nhanh, đặc biệt năm 2017, tỷ lệ nợ xấu bình quân đạt 0,72% Nhờ sự giám sát và chỉ đạo của Ngân hàng Nhà nước Chi nhánh tỉnh, cùng với 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)
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Nợ xấu của hệ thống QTDND tại tỉnh Bến Tre đã tăng nhanh cả về số dư và tỷ lệ trên tổng dư nợ trong giai đoạn 2014 - 2016, nhưng có xu hướng giảm tốc độ tăng trong năm 2017 và giảm đáng kể vào năm 2018 Một trong những nguyên nhân chính là sự thay đổi trong pháp luật, đặc biệt là quy định chuyển nợ quá hạn tại Thông tư 39/2016/TT-NHNN, giúp giảm nợ quá hạn bằng cách chỉ chuyển nợ quá hạn đối với số dư nợ gốc mà khách hàng không trả được đúng hạn Bên cạnh đó, những tín hiệu khả quan về nợ xấu cũng phản ánh kết quả của việc thực hiện phương án cơ cấu lại gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020.
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)
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Quy mô tổng tài sản của 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 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
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
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
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
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 Ngoài ra, QTDND cũng cho vay đối với khách hàng không phải là thành viên nhưng có tiền gửi tại quỹ, cũng như cho vay thành viên của hộ nghèo có đăng ký thường trú trong khu vực hoạt động Dữ liệu từ các QTDND cho thấy hoạt động cho vay tăng đều hàng năm từ 2014 đến 2018, với mức tăng trưởng trung bình đạt 11,3% Tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân hàng năm cao hơn năm trước, đặc biệt năm 2017 đạt 14,2% Mặc dù tốc độ tăng trưởng tín dụng 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
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
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 tăng trưởng tín dụng năm trước và tỷ lệ nợ xấu có sự tương phản rõ rệt trong giai đoạn 2015.
Trong giai đoạn 2016 và 2017, khi tăng trưởng tín dụng giảm, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng và ngược lại Tuy nhiên, trong khoảng thời gian này, sự thay đổi của hai chỉ số này lại có xu hướng tương đồng.
4.2.2.3 Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (ROA)
Tỷ lệ sinh lời trên tài sản (ROA) cho thấy sự biến động giảm dần trong những năm gần đây, với mức thấp nhất đạt 1,48% vào năm 2016 và cao nhất là 1,62% vào năm 2014 Mặc dù ROA có dấu hiệu tăng trong năm 2017, nhưng lại tiếp tục giảm nhẹ trong năm 2018, vẫn thấp hơn so với năm 2014.
Hình 4.7 Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản của các QTDND (2014 - 2018)
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Hình 4.8 Mối quan hệ giữa ROA và tỷ lệ nợ xấu
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Hình 4.8 cho thấy mối quan hệ giữa ROA bình quân và tỷ lệ nợ xấu của các QTDND Trong giai đoạn 2014 - 2016, ROA giảm trong khi tỷ lệ nợ xấu tăng, thể hiện xu hướng ngược chiều Tuy nhiên, từ 2016 - 2018, hai tỷ lệ này có mối quan hệ 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 Hơn nữa, quy mô tổng tài sản của QTDND trên địa bàn khá thấp, giúp ROA tiếp tục tăng.
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
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Bảng 4.6 cho thấy tất cả các 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 có biến động tăng/giảm Mối quan hệ giữa tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ nợ xấu cho thấy cả hai đều có xu hướng 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, các TCTD đã thực hiện việc trích lập dự phòng rủi ro cùng với sự tăng trưởng tín dụng Tuy nhiên, mức dự phòng cao có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận của các TCTD Trong thời gian qua, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của các QTDND đã có xu hướng tăng, đặc biệt là trong giai đoạn 2014 - 2016, với tỷ lệ dự phòng rủi ro 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)
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
Việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro của một số QTDND vẫn còn 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 kiểm soát chặt chẽ việc phân loại nợ và chủ động trích lập dự phòng rủi ro nhằm ứng phó kịp thời với các biến cố.
Mối quan hệ giữa tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro và tỷ lệ nợ xấu cho thấy sự thay đổi 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
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của các QTDND
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)
Trong giai đoạn 2014 - 2018, kinh tế Việt Nam đã có sự khởi sắc với mức tăng trưởng GDP cao Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm có xu hướng tăng, với mức thấp nhất là 5,98% vào năm 2014 và cao nhất đạt 7,08%, là mức cao nhất trong 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, đặc biệt rõ rệt trong giai đoạn 2016 - 2018, khi tốc độ 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
Trước khi tiến hành phân tích kết quả thực nghiệm, bài luận văn trình bày kết quả thống kê mô tả cho các biến trong mô hình, dựa trên 140 quan sát từ các QTDND tại tỉnh Bến Tre trong giai đoạn 2014 - 2018, nhằm nắm bắt 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 QTDND ở tỉnh Bến Tre là 0,5%, với chỉ một QTDND có tỷ lệ nợ xấu lên đến 4,4%, cho thấy hệ thống này 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 của Ngân hàng Nhà nước Mức độ 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, trong khi một số đơn vị đạt tốc độ 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 đạt 0,5% Các yếu tố kinh tế vĩ mô ổn định, với mức tăng trưởng kinh tế trung bình là 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, mặc dù không cao, và đảm bảo an toàn trong hoạt động.
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
LG t-1 -0,255 -0,187 0,039 1,000 INF -0,061 0,024 -0,277 -0,020 1,000 LLR 0,311 0,142 -0,238 0,049 0,107 1,000 NPLR t-1 0,613 0,539 0,110 -0,147 -0,026 0,229 1,000 ROA -0,023 -0,089 -0,136 0,234 0,116 -0,086 -0,217 1,000 SIZE 0,129 0,036 0,133 -0,410 0,012 -0,300 0,130 -0,184 1,000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Bảng 4.8 trình bày mối tương quan giữa các biến trong mẫu quan sát, cho thấy giá trị đường chéo là 1,000, chứng tỏ các biến tương quan hoàn toàn 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 là 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 thấp nhất là giữa biến ROA và NPLR với giá trị -0,023, thể hiện mối tương quan âm.
Bảng 4.8 cho thấy sự tồn tại mối tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình, đặc biệt là giữa biến NPLRt-1 và biến CAR, với hệ số tương quan cao nhất đạt 0,539, cho thấy mối quan hệ dương giữa chúng.
4.3.2 Kết quả kiểm định giả thuyết 4.3.2.1 Kiểm định tự tương quan
Mối quan hệ tương quan giữa các sai số có thể khiến ước lượng từ phương pháp OLS trở nên vững nhưng không hiệu quả, đồng thời làm giảm độ tin cậy của các kiểm định hệ số hồi quy Để kiểm tra giả thuyết không có tự tương quan trong dữ liệu bảng, tác giả đã sử dụng Kiểm định Breusch - Godfrey (BG) với giả thuyết tương ứng.
H0: 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:
F-statistic 0.366 Probability 0.695 Obs*R-squared 0.789 Probability 0.674
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kết quả kiểm định cho 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 luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
Bảng 4.10 Kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
Kết quả kiểm định VIF chỉ ra rằng mô hình không gặp phải 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 ước lượng OLS trở nên vững nhưng không hiệu quả, dẫn đến kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy Điều này gây 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 khả thi Tác giả thực hiện kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi thông qua kiểm định White với giả thuyết đã nêu.
H0: Phương sai của sai số không đổi
H1: Phương sai của sai số thay đổi
Bảng 4.11 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 8.731 Probability 0.000 Obs*R-squared 112.243 Probability 0.000 Scaled explained SS 737.261 Probability 0.000
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
Với mức ý nghĩa alpha = 5%, kết quả kiểm định cho nR² = 112,243 cho thấy P-value = 0,000 < 0,05, do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, điều này chỉ ra rằng phương sai của sai số trong mô hình có sự 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 (NPLRt-1) làm biến độc lập, theo 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 dữ liệu bảng động (Dynamic panel data) với biến trễ của biến phụ thuộc (NPLRt-1) được coi 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 lại gặp phải vấn đề về phương sai sai số thay đổi và biến nội sinh Những hiện tượng này làm cho ước lượng thu được bằng phương pháp OLS không vững và không hiệu quả, dẫn đến các kiểm định hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy Do đó, tác giả đã áp dụng phương pháp GMM để khắc phục tình trạng này 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
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
Bảng 4.13 Mức độ giải thích của biến độc lập đối với biến phụ thuộc
R-squared 0.540762 Mean dependent var 0.523905 Adjusted R-squared 0.512717 S.D dependent var 0.662496 S.E of regression 0.462460 Sum squared resid 28.01690 Durbin-Watson stat 2.046712 J-statistic 0.011320 Instrument rank 10 Prob(J-statistic) 0.915270
Nguồn: Phân tích dựa trên mẫu nghiên cứu
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) có hệ số β = 0,034, cho thấy rằng CAR tác động tích cực đến 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 lên, rủi ro tín dụng của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) cũng sẽ 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 cùng chiều lên rủi ro tín dụng (NPLR), điều này trái ngược với kỳ vọng ban đầu và không tương đồng với các nghiên cứu trước đó Hệ số an toàn vốn phản ánh năng lực tài chính của tổ chức tín dụng, là thước đo mức độ an toàn trong hoạt động và khả năng thanh toán nợ Hệ số cao cho thấy nỗ lực tăng vốn tự có để đảm bảo 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 tốc độ tăng tài sản có rủi ro, tạo ra lớp phòng vệ vững chắc trước rủi ro Điều này cho thấy hệ số an toàn vốn là chỉ số dự báo quan trọng về rủi ro tài chính, cần được duy trì ở mức hợp lý.
Tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ trước (LGt-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 gia tăng hoạt động cho vay dựa trên uy tín khách hàng và giá trị tài sản đảm bảo, điều này có thể làm tăng nợ xấu Để giảm nợ xấu, các QTDND không chỉ cần gia tăng dư nợ mà còn phải có quyết định chính xác và hợp lý trong quá trình giải ngân, nhằm đảm bảo tăng trưởng tín dụng bền vững.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có mối quan hệ tích cực với rủi ro tín dụng (NPLR), như đã 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 hơn cho thấy sự gia tăng rủi ro tín dụng và suy giảm chất lượng cho vay Điều này cho thấy rằng việc trích lập dự phòng cao có thể dẫn đến nợ xấu gia tăng, do trình độ chuyên môn của QTDND còn hạn chế, 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 tác động tích cực đến rủi ro tín dụng (NPLR), điều này tương đồng với các kết quả nghiên cứu trước đây của Gabriel Jimenez và Jesus Saurina (2006), Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), cùng với Daniel Foos và các cộng sự (2010), cũng như Somanadevi Thiagarajan và các tác giả khác.
(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, điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây Năng lực quản trị của tổ chức tín dụng (TCTD) ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt động, với các TCTD có hiệu quả cao thường 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.
Yếu tố bên trong của Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) tại tỉnh Bến Tre đóng vai trò quyết định trong việc ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, đặc biệt thông qua tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ tăng trưởng tín dụng kỳ trước và lợi nhuận ròng trên tổng tài sản có tác động ngược chiều đến rủi ro tín dụng Ngược lại, 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 của QTDND, phù hợp với các nghiên cứu trước đây ở nhiều quốc gia và khu vực.
Nghiên cứu 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.