BỘ TÀI CHÍNH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING

---------------

NGUYỄN THỊ LINH

Ph©n tÝch c¸c nh©n tè ¶nh hëng
®Õn rñi ro tÝn dông cña Agribank Thõa Thiªn HuÕ

LUẬN VĂN THẠC SỸ

Chuyên ngành: Tài chính ngân hàng
Mã số: 60 34 02 01

Giảng viên hướng dẫn
TS. Đặng Thị Ngọc Lan

TP. HCM, 2015


CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
1.1. Sự cần thiết của đề tài
Từ khi đất nước chuyển sang nền kinh tế thị trường và đặc biệt là kể từ khi Việt
Nam chính thức trở thành thành viên của WTO, vấn đề quản trị doanh nghiệp (DN),
đặc biệt là vấn đề ứng phó với các rủi ro trong nền kinh tế đã được đặt ra như một yêu
cầu cấp thiết và quan trọng trong sự phát triển chung của đất nước. Quản trị DN tốt
đồng nghĩa với khả năng tiếp cận tài chính, đầu tư, nâng cao giá trị tăng trưởng...
Các ngân hàng thương mại (NHTM) với đặc thù là các tổ chức kinh doanh
“tiền”, có độ rủi ro cao và mức độ ảnh hưởng lớn thì vấn đề quản trị lại càng có ý

Thiên Huế, tác giả đã mạnh giạn lựa chọn đề tài “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng
đến rủi ro tín dụng của Agribank Thừa Thiên Huế” làm luận văn tốt nghiệp của
mình.
1.2. Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu của tác giả hướng tới các mục tiêu như sau:
(1) Xem xét ứng dụng các mô hình lý thuyết về rủi ro tín dụng vào nghiên
cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng Agribank Thừa Thiên
Huế.
(2) Từ đó, đưa ra các kết luận và khuyến nghị về việc hạn chế rủi ro tín dụng
tại Agribank Thừa Thiên Huế.
1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu
Từ đó đề tài nhằm trả lời ba câu hỏi nghiên cứu cơ bản như sau:
(1) Thực trang tình hình rủi ro tín dụng của Agribank Thừa Thiên Huế từ
năm 2009 đến hết 2013 như thế nào?

2

Tại thời điểm 30/06/2013, nợ nhóm 5 đã chiếm gần 50% tổng nợ xấu của các ngân hàng này, tức là chỉ tính
riêng với nhóm các ngân hàng niêm yết đã lên tới hơn 14 nghìn tỷ đồng. Trong khi đó, số liệu từ 3 ngân
hàng lớn nhất đã công bố số liệu là BIDV, Vietcombank và Vietinbank thì đã chiếm tới hơn 23.100 tỷ đồng
nợ xấu, gần bằng mức tổng lợi nhuận là 24.000 tỷ đồng của toàn hệ thống trong 6 tháng đầu năm nay.
Trong đó, nợ xấu của BIDV gần 9.400 tỷ đồng, của Vietcombank 6.687 tỷ đồng và Vietinbank là 7.027 tỷ
đồng. Số nợ xấu của 3 ngân hàng này cũng cao hơn rất nhiều so với tổng nợ xấu của các ngân hàng top sau,
bao gồm SHB, MB, ACB, Sacombank, Techcombank, Eximbank cộng lại.
3
Với các thành tích đạt được trong năm 2013 về các tiêu chí thi đua, Agribank Thừa Thiên Huế được xếp
đứng đầu khối ngân hàng, vinh dự được nhận cờ thi đua của Ủy ban Nhân dân Tỉnh Thừa Thiên Huế tặng
đơn vị dẫn đầu phong trào thi đua khối ngân hàng năm 2013.


khách hàng, Sử dụng vốn vay của khách hàng, Kinh nghiệm cán bộ tín dụng
Agribank, Đa dạng hóa hoạt động kinh doanh của khách hàng và Agribank, Kiểm


tra kiểm soát của Agribank.. Để làm cơ sở cho phân tích giữ liệu, đánh giá xem
nhân tố nào tác động và mức tác động như thế nào tới rủi ro tín dụng tại ngân hàng.
Quy trình nghiên cứu, với các bước cơ bản sau:
1. Xây dựng bảng câu hỏi
2. Xác định số lượng mẫu cần thiết cho nghiên cứu
3. Gửi phiếu điều tra cho khách hàng
4. Liên hệ với khách hàng để theo dõi kết quả trả lời
5. Thu nhận phản hồi từ phía khách hàng
6. Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích với sự hỗ trợ của
phần mềm Eview 8 và Exel như sau:
- Tính toán các chỉ tiêu thống kê mô tả
- Phân tích tương quan biến
- Kiểm định đa cộng tuyến và kiểm định phương sai sai số thay đổi
- Phân tích hồi quy theo mô hình Probit
- Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
1.5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Với đề tài “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của
Agribank Thừa Thiên Huế” người viết kỳ vọng sẽ mang lại các ý nghĩa như sau:
1) Nhận diện và đo lường tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín
dụng tại ngân hàng Agribank Thừa Thiên Huế.
2) Phác họa được bức tranh hoạt động tín dụng của ngân hàng Agribank
Thừa Thiên Huế trong giai đoạn 2009 - 2013
3) Hỗ trợ Agribank Thừa Thiên Huế tìm ra các giải pháp tối ưu cho việc hạn
chế rủi ro tín dụng. Nghiên cứu còn là tài liệu khoa học hữu ích cho các nhà quản
lý, nhà quản trị doanh nghiệp, và các bạn đọc quan tâm đến lĩnh vực nghiên cứu
ngân hàng - tài chính.

khách hàng sai hẹn, có nghĩa là khách hàng không thanh toán vốn gốc và lãi theo
thoả thuận. Rủi ro tín dụng là sự thay đổi tiềm ẩn của thu nhập thuần và thị gia của
vốn xuất phát từ việc khách hàng không thanh toán hay thanh toán trễ hạn.
Theo điều 2.1 quyết định số: 493/2005/QĐ-NHNN, ngày 22/4/2005 của
Thống đốc Ngân hàng Nhà nước thì “rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của
tổ chức Tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức
Tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa
vụ của mình theo cam kết”
Theo điều 2.1 quyết định số: 165/QĐ-HĐQT, ngày 06/6/2005 của Hội đồng
Quản trị Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam thì “rủi ro
trong hoạt động của các Chi nhánh là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động kinh
doanh, do khách hàng không thực hiện, hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ
của mình theo cam kết”.
Theo dự thảo Thông tư “Quy địmh về hệ thống quản lý rủi ro trong hoạt
động ngân hàng” ngày 18/03/2014 của Ngân Hàng Nhà nước Việt Nam đã đưa ra
thì Rủi ro tín dụng là rủi ro do bên được cấp tín dụng, bên có nghĩa vụ hoặc đối tác


không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ
của mình theo cam kết
Như vậy, một cách khái quát nhất thì rủi ro tín dụng của ngân hang là loại rủi
ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hang, biểu hiện trên thực tế qua
việc khách hang không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn cho ngân hàng.
2.1.2. Phân loại rủi ro tín dụng
Trong hoạt động tín dụng, rủi ro biểu hiện dưới nhiều loại khác nhau do vậy
tuỳ mục tiêu nghiên cứu khác nhau người ta áp dụng các phân loại khác nhau. Có
nhiều cách thức phân loại, luận văn đề cập đến hai cách phân loại sau:
 Phân loại theo tính khách quan và chủ quan.
- Rủi ro khách quan: Do các nguyên nhân khách quan gây ra như thiên tai,
địch hoạ, người vay bị chết, mất tích không có người thừa kế hoặc do các biến động

2.1.3. Ảnh hưởng của rủi ro tín dụng
 Đối với ngân hàng.
Rủi ro tín dụng xảy ra trước tiên sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh
doanh của NHTM như sau:
- Ngân hàng không thu được vốn tín dụng đã cấp và lãi cho vay, nhưng ngân
hàng phải trả vốn và lãi cho khoản tiền huy động khi đến hạn, làm cho ngân hàng
mất cân đối trong việc thu chi, vòng quay vốn tín dụng giảm làm cho ngân hàng
kinh doanh không hiệu quả, chi phí của ngân hàng tăng lên so với dự kiến.
- Nếu một khoản cho vay nào đó bị mất khả năng thu hồi thì ngân hàng phải
sử dụng các nguồn vốn của mình để trả cho người gửi tiền, đến một chừng mực nào
đấy ngân hàng không đủ nguồn vốn để trả cho người gửi tiền thì ngân hàng sẽ rơi
vào tình trạng mất khả năng thanh toán, có thể dẫn đến nguy cơ gặp rủi ro thanh
khoản. Kết quả là làm thu hẹp quy mô kinh doanh, năng lực tài chính giảm sút, uy
tín, sức mạnh cạnh tranh giảm không những trong thị trường nội địa mà còn lan
rộng ra các nước, kết quả kinh doanh của ngân hàng ngày càng xấu có thể dẫn ngân
hàng đến thua lỗ hoặc đưa đến bờ vực phá sản nếu không có biện pháp xử lý, khắc
phục kịp thời.
- Kinh doanh ngân hàng là kinh doanh chữ tín. Để thực hiện được điều này
đòi hỏi NH phải phấn đấu nâng cao chất lượng dịch vụ và tạo niềm tin trong lòng
khách hàng rất nhiều năm, nhưng khi rủi ro xảy ra, đặc biệt là mức độ cao thì việc
khôi phục lại lợi thế trên thị trường là hết sức khó khăn. Bởi vì, rủi ro cao có thể
làm giảm uy tín của NH (chỉ cần một NH bị sụp đổ thì sẽ ảnh hưởng đến toàn hệ


thống các NH vì lúc đó lòng tin trong dân chúng vào NH đã không còn nữa), làm
cho khả năng thanh toán của NH giảm sút. Điều này đưa đến kết quả làm cho lợi
nhuận suy giảm, thậm chí có thể dẫn đến sự phá sản của các NHTM. Cùng với điều
này là sự rò rỉ chất xám (ngân hàng bị mất đi nhân viên do trả lương quá thấp), mối
liên kết trong kinh doanh với các NH trong nước và quốc tế bị thu hẹp.
 Đối với nền kinh tế.

được; giá trị của tài sản giảm;
- Nhờ cậy vào chỉ một khách hàng hoặc một nhà cung cấp, tập trung doanh
số vào một mặt hàng nhất định; áp dụng chính sách chiết khấu bất bình thường;
những thay đổi trong chính sách mua bán chịu; xuất hiện những thỏa hiệp cho
những khoản phải thu; sự thay đổi đáng kể về giá trị của từng đơn đặt hàng hoặc
hợp đồng mà có thể làm mất cân bằng năng lực sản xuất hiện hành;
- Xuất hiện những khác biệt đáng kể giữa hoạt động kinh doanh và ngân
sách; mức độ chênh lệch lớn giữa tổng doanh thu và doanh thu ròng; tỷ lệ phần trăm
của chi phí trên tổng doanh thu tăng lên; doanh thu bán hàng tăng lên nhưng lợi
nhuận giảm đi; sự gia tăng không cân xứng của chi phí quản lý so với mức tăng của
doanh thu bán hàng;
- Thay đổi về phạm vi kinh doanh; bố trí nhà máy và thiết bị không hợp lý;
kém cỏi trong việc duy trì vận hành và bảo hành máy móc thiết bị sử dụng; mất
mát những dây chuyền sản xuất chính, quyền phân phối sản phẩm hoặc nguồn
cung cấp; mất một hay nhiều khách hàng có năng lực tài chính tốt hoặc mất nhà
cung ứng chính.
2.1.5. Lượng hoá và đánh giá rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại
2.1.5.1. Lượng hoá rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại
Lượng hóa rủi ro tín dụng là việc xây dựng mô hình thích hợp để lượng hóa
mức độ rủi ro của khách hàng, từ đó xác định phần bù rủi ro và giới hạn tín dụng an
toàn tối đa đối với một khách hàng cũng như để trích lập dự phòng rủi ro. Sau đây
là các mô hình được áp dụng tương đối phổ biến.
Hiệp ước Basel II khuyến khách các ngân hàng sử dụng các cách tiếp cận và
mô hình đo lường rủi ro tín dụng để có thể lượng hóa giá triij tổn thất tín dụng tối
đa dựa trên khung giá trị VAR (Value at Risk). Một cách tổng quát VAR được đo
lường như tổng thất tối đa ở tình huốn xấu nhất trong một khoảng thời gian xác địh
với mức xác suất cho trước (thường được gọi là độ tin cật). VAR xác định theo cách
này thường được gọi là VẢ tuyệt đối. VAR cho phép chúng ta tổng hợp tất cả các





EL = LGD*PD. Trong đó
- EL Khoản tổn thất dự kiến
- LGD: là tổn thất của ngân hàng trong trường hợp khách hàng không trả được
nợ.
- PD: Xác suất không trả được nợ của khách hàng.
Các chỉ tiêu cấu thành công thức trên được tính toán như sau:
Thứ nhất, PD – xác suất không trả được nợ : Cơ sở để tính toán xác suất này
là hạng tín dụng của khách hàng, thời hạn và và quy mô của khoản vay kế hoạch trả
nợ của khách hàng, và chu kỳ kinh tế, trong đó quan trọng nhất là hạng tín dụng của
khách hàng. Theo yêu cầu của basel II, để tính toán được xác xuất không trả được
nợ trong vòng một năm của khách hàng, ngân hàng phải căn cứ vào số liệu của
khách hàng trog vòng ít nhất là 5 năm trước đó. Những dữ liệu được phân theo 3
nhóm
- Nhóm dữ liệu tài chính lien quan đến các hệ số tài chính của khách hàng
cũng như các đánh giá của các tổ chức xếp hạng.
- Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng
nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của
ngành.
- Những dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu
khả năng không trả được nợ cho ngân hàng như số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi.
Từ những dữ liệu trên, ngân hàng nhập vào một mô hình định sãn, từ đó tính
được hạng tín dụng và xác xuất không trả được nợ của khách hàng. Đó có thể là mô
hình tuyến tính, mô hình probit…. và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn
chuyên nghiệp.
Thứ hai, LGD – tỷ trọng tổn thất trong trường hợp khách hàng không trả
được nợ: Đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách
hàng không trả được nợ. LGD không chỉ bao gồm tổn thất về khoản vay mà còn bao
gồm các tổn thất khác phát sinh khi khách hàng không trả được nợ, đó là lãi suất



EDF: Xác suất vỡ nợ kỳ vọng của một công ty
EAD: Dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ
Đối với một danh mục cho vay thì UL được xác định qua 3 bước: (1) Xác
định UL riêng lẻ của từng khoản vay, chưa xem xét đến hiệu ứng của mối tương
quan, (2) Ước lượng hệ số tương quan vỡ nợ của các khoản vay riêng lẻ trong cùng
một danh mục. Rủi ro vỡ nợ được giả định sẽ xảy ra khi giá trị tài sản của khách
hàng thấp hơn giá trị có thể thu hồi. Hệ số tương quan vỡ nợ có thể được tính toán
thông qua mô hình KMV, (3) Xác định UL trong xem xét mối quan hệ tương quan.
UL2p = ∑Xi2UL2Li + ∑∑2XLiXLjULiULjCor
ULp: Tổn thất ngoài dự tính của cả danh mục
ULi, ULj: Tổn thất ngoài dự tính của từng khoản vay thứ i và j
Xi, Xj: Tỷ trọng của khoản vay thứ i và j trong danh mục
Cor: Hệ số tương quan vỡ nợ giữa các khoản vay trong danh mục
VAR tín dụng được xác định bằng tổn thất ngoài dự tính, đây cũng là cơ sở
để xác định vốn kinh tế ngân hàng cần nắm giữ để bù đắp cho rủi ro ngoài dự tính.
Hình 2.1. Mô hình mô tả tổn thất tín dụng theo Basel II

Việc lượng hóa RRTD thường được thực hiện bằng các phần mềm để tiện sử
dụng cho các NHTM. Hai phần mềm hiện đang được sử dụng phổ biến nhất là phần
mềm Credit Metrics và phần mềm KMV


Ngoài ra để đo lường khả năng rủi ro của tín dụng, các ngân hàng có thể sử
dụng một số mô hình tính điểm, đo lường khả năng rủi ro của khách hàng trước khi
có quyết định cho vay.
2.1.5.3. Đo lường rủi ro của khách hàng
• Mô hình điểm số Z (Z - Credit scoring model)
Đây là mô hình do E.I. Altman dùng để cho điểm tín dụng đối với các doanh

với từng doanh nghiệp. Như vậy mô hình số Z có thể coi là một công cụ hỗ trợ đắc lực
cho các nhà quản trị ngân hàng, có những quyết định đúng đắn trước khi cấp tín dụng.
Bên cạnh những ưu điểm, thì mô hình điểm số tín dụng có những hạn chế sau:
- Mô hình này chỉ cho phép phân biệt khách hàng thành hai nhóm là “vỡ nợ”
và “không vỡ nợ”. Trong thực tế, vỡ nợ được phân thành nhiều loại, từ không trả
hay chậm trễ trong việc trả lãi tiền vay, đến việc không hoàn trả nợ gốc và lãi tiền
vay. Điều này hàm ý, cần có một mô hình cho điểm chính xác hơn, toàn diện hơn
theo nhiều thang điểm để phân loại khách hàng nhiều nhóm tương ứng với các mức
độ vỡ nợ khác nhau.
- Không có lý do rõ ràng để giải thích sự bất biến về tầm quan trọng của các
biến số theo thời gian, dù là trong ngắn hạn. Tương tự như vậy, các biến số (Xj)
cũng không phải là bất biến, đặc biệt là khi điều kiện thị trường và kinh doanh
thường xuyên thay đổi. Ngoài ra, mô hình cũng giả thiết rằng các biến số Xj là hoàn
toàn độc lập không phụ thuộc lẫn nhau.
- Đã không tính tới một số nhân tố quan trọng nhưng khó lượng hoá, ảnh
hưởng đáng kể đến mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng. Ví dụ, yếu tố “danh
tiếng” của khách hàng, yếu tố “ mỗi quan hệ truyền thống” giữa khách hàng và ngân
hàng, hay yếu tố vĩ mô như chu kỳ kinh tế, chu kỳ kinh doanh. Nhìn chung các
nhân tố này thường không được sử dụng các thông tin đại chúng có sẵn, như giá cả
thị trường của các tài sản tài chính.
• Mô hình chất lượng 6 C:
(1) Tư cách người vay (Character)
(2) Năng lực của người vay (Capacity)
(3) Thu nhập của người đi vay (Cash)
(4) Bảo đảm tiền vay (Collateral)
(5) Các điều kiện (Conditions)
(6) Kiểm soát (Control)
Có thể thấy rằng đây là một mô hình khá phổ biến đang được thực hiện tại



thích ưnứg với những thay đổi trong nền kinh tế và cuộc sống gia đình.


2.2. Các chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại
Các chỉ số thường được sử dụng để đánh giá rủi ro tín dụng là:
- Tỷ lệ nợ quá hạn (nợ xấu)
Tỷ lệ nợ xấu = Dư nợ quá hạn/ Tổng dư nợ cho vay
Nợ quá hạn (non performing loan - NPL) là khoản nợ mà một phần hoặc
toàn bộ nợ gốc và / hoặc lãi đã quá hạn.
Tổng dư nợ cho vay là tất cả các khoản cho vay, ứng trước, thấu chi và cho
thuê tài chính; Các khoản chiết khấu, tái chiết khấu thương phiếu và các giấy tờ có
giá khác; Các khoản bao thanh toán; Các hình thức tín dụng khác. Thông thường
tổng dư nợ cho vay của ngân hàng được chia thành 3 nhóm:
+ Nhóm dư nợ của các khoản tín dụng có chất lượng thấp: là những khoản
cho vay có mức độ rủi ro lớn nhưng có thể mang lại thu nhập cao cho ngân hàng.
Đây là khoản tín dụng chiếm tỷ trọng thấp trong tổng dư nợ cho vay của ngân hàng.
+ Nhóm dư nợ của các khoản tín dụng có chất lượng tốt: là những khoản cho
vay có mức độ rủi ro thấp nhưng có thể mang lại thu nhập không cao cho ngân
hàng. Đây cũng là những khoản tín dụng chiếm tỷ trọng thấp trong tổng dư nợ cho
vay của ngân hàng.
+ Nhóm dư nợ của các khoản tín dụng có chất lượng trung bình: là những
khoản cho vay có mức độ rủi ro có thể chấp nhận được và thu nhập mang lại cho
ngân hàng là vừa phải. Đây là khoản tín dụng chiếm tỷ trọng áp đảo trong tổng dư
nợ cho vay của ngân hàng.
Để đảm bảo quản lý chặt chẽ, các khoản nợ quá hạn trong hệ thống
NHTM Việt Nam được phân nợ theo thời gian và được chia theo thời hạn thành
các nhóm sau:
+ Nợ quá hạn từ 10 đến 90 ngày - Nợ cần chú ý.
+ Nợ quá hạn từ 90 đến 180 ngày - Nợ dưới tiêu chuẩn.
+ Nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày - Nợ nghi ngờ.

tham gia vào dư nợ:
Dư nợ trên vốn lưu động = Dư nợ / Tổng vốn huy động.
Chỉ tiêu này giúp ta so sánh khả năng cho vay với khả năng huy động vốn,
đồng thời xác định hiệu quả của một đồng vốn huy động. Thông thường chỉ tiêu này
càng lớn chứng tỏ ngân hàng sử dụng nhiều vốn huy động vào hoạt động của NH sẽ
hiệu quả hơn, điều này sẽ không đúng. Vậy tủ lệ này lớn tốt hay nhỏ tốt? Chúng ta


chưa thể khẳng định được bởi nều tiền gửi ít hơn tiền cho vay thì NH phải kiếm
nguồn vốn có chi phí cao hơn, còn nếu tiền gửi nhiều hơn tiền cho vay thì NH sẽ rơi
vào tình trạng thừa vốn. Do vậy, chỉ tiêu này chỉ mang tính tương đối giúp chúng ta
so sánh khả năng cho vay và huy động vốn của một ngân hàng.
- Chỉ tiêu hệ số thu nợ: hệ số thu nợ cao cho thấy công tác thu nợ đang tiến
triển tốt, rủi ro tín dụng thấp và là biểu hiện khả năng thu hồi nợ của ngân hàng:
Hệ số thu nợ = Doanh số thu nợ/ Doanh số cho vay
Chỉ tiêu này cho biết khả năng thu hồi nợ của ngân hàng khi cho khách hàng
vay, NH sẽ thu lại được bao nhiêu phần trăm khi sử dụng chính số tiền cho vay của
mình. Nếu tỷ lệ này càng cao cho thấy khả năng thu hồi nợ của NH là rất tốt, NH
hoạt động có hiệu quả.
- Chỉ tiêu vòng quay vốn tín dụng: dùng để đo lường tốc độ luân chuyển vốn
của tín dụng ngân hàng, nó cho thấy thời gian thu hồi nợ nhanh hay chậm:
Vòng quay vốn tín dụng = Doanh số thu nợ / Dư nợ bình quân
Đây là chỉ tiêu phản ánh số vòng luân chuyển của vốn vay (thường là một
năm). Chỉ tiêu này càng tăng thì tổ chức, quản lý tín dụng càng tốt, chất lượng cho
vay càng cao. Nó còn đo lường tốc độ luân chuyển vốn tín dụng của ngân hàng,
phản ánh số vốn đầu tư được quay vòng nhanh hay chậm. Nếu số lần quay vốn tín
dụng càng cao thì đồng vốn của ngân hàng quay càng nhanh, luân chuyển liên tục,
đạt hiệu quả cao. Thời gian thu hồi nợ của NH là nhanh hay chậm thì được chỉ tiêu
vòng quay vốn tín dụng vận dụng một cách hữu hiệu. Vòng quay vốn tín dụng càng
lớn, càng nhanh chóng chứng tỏ hoạt động kinh doanh của NH tốt.

Chế độ kế toán thống kê đã được ban hành nhưng phần lớn các doanh nghiệp thực
hiện không nghiêm túc điều này gây khó khăn cho ngân hàng trong việc kiểm soát
tình hình hoạt động kinh doanh, quản lí vốn vay của doanh nghiệp để có thể hỗ trợ
việc sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp nhằm thu hồi vốn cho ngân hàng.
- Ngành nghề sản xuất kinh doanh của khách hàng: Ngành nghề sản xuất
kinh doanh của khách hàng cũng là một trong những yếu tố gây nên rủi ro tín dụng
cho ngân hàng. Thực tế, có một số ngành kinh doanh có thể ổn định trong một
khoảng thời gian trong quá khứ, nhưng trong tương lai, do ảnh hưởng của các yếu
tố khác như nhu cầu thị trường thay đổi, các quy định của nhà nước …doanh thu
của ngành đó sẽ có xu hướng giảm đi đáng kể. Một ví dụ điển hình là việc kinh
doanh nón, mũ. Đây có thể nói là một sản phẩm thiết yếu, được sử dụng hằng ngày.


Nhưng khi có quy định của nhà nước về việc bắt buộc đội mũ bảo hiểm khi ngồi
trên xe máy, khách hàng có xu hướng chuyển sang đội mũ bảo hiểm thay cho mũ
che nắng thông thường. Điều này làm doanh thu các doanh nghiệp sản xuất mũ nón
giảm đáng kể do cầu sụt giảm.
- Doanh nghiệp sử dụng vốn vay sai mục đích, không có thiện chí trong việc
trả nợ: Đa số các doanh nghiệp khi vay vốn đều có phương án sản xuất kinh doanh
hiệu quả, khả thi. Tuy nhiên vẫn có những trường hợp doanh nghiệp làm đẹp báo
cáo tài chính, các phương án, số liệu của công ty để cố ý chiếm dụng vốn của ngân
hàng dùng vào những việc khác. Nếu cán bộ ngân hàng không có đủ trình độ
chuyên môn để thẩm định thì khả năng gây ra rủi ro tín dụng cho ngân hàng là rất
cao, làm ảnh hưởng đến uy tín của ngân hàng.
2.3.2. Các nhân tố từ phía ngân hàng
- Chính sách tín dụng: Mỗi NHTM đều có một chính sách tính dụng riêng.
Chính sách tín dụng phải vạch ra cho cán bộ tín dụng hình thành nên thủ tục cho vay
và là một khung tham chiếu rõ ràng làm căn cứ để xem xét nhu cầu vay vốn của
khách hàng. Một chính sách tín dụng tốt sẽ làm công cụ quan trọng để đào tạo các
cán bộ chưa có kinh nghiệm và là cơ sở để đánh giá chất lượng thực hiện công việc

Tình trạng hôn nhân; (5) Lãi suất vay; (6) Số tiền cho vay; (7) Thời hạn cho vay; (8)
Giá trị của tài sản thế chấp; (9) Kinh nghiệm của khách hàng đi vay; (10) Mục đích
vay. Kết quả nghiên cứu cho thấy.
- Các nhân tố tức là, hoạt động cho vay, tình trạng hôn nhân, tuổi tác, gia
đình, lãi suất, thời hạn cho vay, giá trị của tài sản thế chấp và kinh nghiệm khách
hàng vay đã được tìm thấy không thích hợp mô hình, tức là không ảnh hưởng đến
rủi ro tín dụng.
- Nghiên cứu cũng chỉ ra các yếu tố khác như sự can thiệp chính trị, thiếu tinh
thần kinh doanh và kỹ năng phân tích đầu tư, biển thủ thực hiện bởi các nhà lãnh đạo
và nhân viên SACCOS, hạn hán, dịch bệnh, tử vong và thiên tai khác, không thực
hiện công việc kinh doanh, không theo dõi các khoản vay thường xuyên, sử dụng vốn
vay sai mục đích, thiếu bảo hiểm hoạt động cho vay là một số trong những yếu tố ảnh
hưởng đến rủi cho vay đối với khách hàng vay của SACCOS.
(2) Theo Cihak & Hess (2008), để lượng hóa sự ổn định, nghiên cứu áp dụng
chỉ số Zscore = [E(ROA) + Ebq/Abq]/σROA do Boyd & Runkle (1993) sử dụng để
đo lường sự lành mạnh của ngân hàng. Tính chất của Z-score là khi Zscore càng lớn
thì rủi ro khánh kiệt càng thấp. Theo Foos và ctg (2010) đưa nghiên cứu bổ sung sử


dụng chỉ số Z-score = Mean[ROA + E/A]/σROA theo đề xuất của Roy (1952) và
Boyd & Runkle (1993) đo lường rủi ro khánh kiệt. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng có
7 yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro ngân hàng, thể hiện các rủi ro rủi ro tín dụng, rủi ro
lãi suất, rủi ro thanh khoản: LLR - Tỷ lệ dự phòng nợ xấu; LLP - Tỷ lệ chi phí dự
phòng rủi ro tín dụng; LEV - tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng huy động; NIR- tỷ lệ
thu nhập lãi thuần, CtI - Tỷ lệ chi phí lương và trợ cấp; LDR - Tỷ lệ cho vay; LAD Tỷ lệ tài sản thanh khoản.
(3) Nor Hayati Ahmad và Shahrul Nizam Ahmad thuộc khoa tài chính ngân hàng
trường đại học Utara Malaysia với nghiên cứu “Key Factors Influencing Credit Risk of
Islamic Bank: a Malaysian Case” (2004). Nor Hayati Ahmad và Shahrul Nizam Ahmad
cho rằng rủi ro tín dụng (CR) có mối quan hệ tiêu cực với MGT, LNTA và REGCAP.
Hiệu quả thấp hơn trong việc quản lý thu nhập từ tài sản càng thấp thì có thể sẽ dẫn đến