Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu nhằm hỗ trợ quản trị rủi ro tín dụng cá nhân tại khối Smart Credit – Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam.

Abstract

Trong bối cảnh tỷ lệ nợ xấu trong tín dụng cá nhân gia tăng nhanh chóng sau đại dịch COVID-19, đặc biệt tại các ngân hàng bán lẻ như Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam, yêu cầu tăng cường quản trị rủi ro trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Xuất phát từ thực tiễn này, luận văn tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại Khối Smart Credit – Ngân hàng Shinhan Việt Nam. Nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp kết hợp định tính và định lượng. Giai đoạn định tính sử dụng phỏng vấn chuyên gia để xây dựng thang đo sơ bộ; giai đoạn định lượng triển khai khảo sát và phân tích dữ liệu bằng SPSS với các kỹ thuật như Cronbach’s Alpha, EFA và hồi quy tuyến tính. Mô hình nghiên cứu bao gồm năm yếu tố độc lập: tăng trưởng GDP, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, ROA và quy mô ngân hàng; với tỷ lệ nợ xấu làm biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy tăng trưởng GDP và ROA có tác động tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu; lạm phát và thất nghiệp có tác động tích cực; trong khi quy mô ngân hàng có ảnh hưởng hai chiều tùy theo năng lực kiểm soát rủi ro. Trên cơ sở đó, luận văn đề xuất các giải pháp như phân loại khách hàng theo rủi ro, công nghệ được ứng dụng trong giám sát tín dụng, và điều chỉnh chỉ tiêu tăng trưởng phù hợp với điều kiện thị trường. Hạn chế của nghiên cứu gồm: phạm vi khảo sát chỉ giới hạn tại TP.HCM; chưa tích hợp được các yếu tố hành vi và hồ sơ khách hàng do giới hạn dữ liệu; và bộ thang đo phải tự xây dựng do thiếu nguồn kế thừa từ các nghiên cứu trước. Từ đó, các hướng nghiên cứu tương lai đề xuất mở rộng phạm vi khảo sát, kết hợp dữ liệu từ hệ thống tín dụng cá nhân, và ứng dụng mô hình phân tích nâng cao để nâng cao tính khái quát và độ tin cậy của kết quả.