Rủi ro tín dụng là gì? Cách xây dựng thang đo định lượng
Rủi ro tín dụng là gì và được đo bằng gì
Rủi ro tín dụng là khả năng bên đi vay không thực hiện đầy đủ hoặc đúng hạn nghĩa vụ trả nợ, làm tổ chức cho vay phát sinh tổn thất. Trong nghiên cứu định lượng, bạn cần biến khái niệm này thành một cấu trúc có thể quan sát qua bảng hỏi hoặc đo bằng dữ liệu thứ cấp của ngân hàng.
Nếu đề tài khảo sát nhân viên tín dụng, cán bộ quản lý hoặc khách hàng, rủi ro tín dụng thường được đo theo nhận thức về khả năng phát sinh nợ quá hạn, thông tin khách hàng không đầy đủ, thẩm định chưa phù hợp, tài sản bảo đảm suy giảm giá trị và khả năng thu hồi nợ thấp. Nếu đề tài dùng báo cáo tài chính, biến này có thể được đại diện bằng tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng hoặc một chỉ tiêu tương tự đã được định nghĩa rõ trong phương pháp nghiên cứu.
Bạn nên xác định đơn vị phân tích trước khi chọn cách đo. Một bảng hỏi đo nhận thức của người trả lời về rủi ro tín dụng không thể diễn giải trực tiếp như tỷ lệ nợ xấu thực tế của ngân hàng. Tương tự, dữ liệu thứ cấp theo quý của một ngân hàng không nên trộn với câu trả lời Likert của khách hàng nếu mô hình chưa giải thích cách kết hợp.
Trong mô hình nghiên cứu, rủi ro tín dụng có thể là biến phụ thuộc, biến độc lập, biến trung gian hoặc biến kiểm soát. Chẳng hạn, năng lực quản trị rủi ro, chất lượng thông tin tín dụng và chính sách cho vay có thể được giả thuyết là ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Khi xây dựng mô hình, bạn có thể xem thêm các khái niệm liên quan như chấp nhận rủi ro là gì, cấu trúc vốn là gì và đòn bẩy tài chính là gì.
Nguồn thang đo gốc
Đây là phần cần cẩn trọng nhất. Danh mục nguồn được phép sử dụng hiện không có một công trình riêng cung cấp bộ biến quan sát chuẩn hóa cho rủi ro tín dụng trong đúng bối cảnh ngân hàng Việt Nam. Vì vậy, bạn không nên ghi rằng một bộ câu hỏi dưới đây là “thang đo gốc” của một tác giả cụ thể. Hãy xem đó là bộ biến quan sát tham khảo, sau đó truy tìm và kiểm tra nguồn chuyên ngành phù hợp với đề tài của mình trước khi đưa vào luận văn.
Các nguồn trong bảng sau hỗ trợ cách xây dựng và đánh giá thang đo, chứ không phải bằng chứng rằng chúng đã đo trực tiếp rủi ro tín dụng. Cách ghi này giúp bạn tránh tình trạng trích dẫn một nguồn phương pháp như thể đó là nguồn thang đo ngành ngân hàng.
| Nội dung sử dụng | Tác giả, năm | Bối cảnh hoặc phạm vi sử dụng | Lưu ý khi áp dụng |
|---|---|---|---|
| Cơ sở xây dựng thang đo thái độ và biến quan sát | (Likert, 1932) | Đo lường thái độ bằng các mức phản hồi | Chỉ hỗ trợ dạng thang đo, không phải thang đo rủi ro tín dụng |
| Khung phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh | (Nguyễn Đình Thọ, 2011) | Thiết kế nghiên cứu và điều chỉnh thang đo | Cần bổ sung nguồn chuyên ngành cho nội dung rủi ro tín dụng |
| Phân tích dữ liệu bằng SPSS | (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) | Cronbach's Alpha và EFA trong nghiên cứu tại Việt Nam | Dùng để trình bày quy trình xử lý, không thay thế nguồn lý thuyết |
| Cơ sở đánh giá mô hình đo lường PLS-SEM | (Hair và cộng sự, 2022) | Đánh giá measurement model và structural model | Phù hợp khi bạn chạy SmartPLS, cần báo cáo đúng loại chỉ số |
Bạn có thể tìm nguồn thang đo thực sự bằng cách bắt đầu từ các bài nghiên cứu về credit risk, credit risk management hoặc non-performing loans trong đúng nhóm đối tượng. Khi đã có bài nguồn, kiểm tra ba điểm: khái niệm được định nghĩa ra sao, biến quan sát có đo rủi ro hay đo năng lực quản trị rủi ro, và bối cảnh mẫu có tương đồng với đề tài của bạn không.
Một lỗi hay gặp là lấy các biến “chính sách tín dụng”, “kiểm soát nội bộ” và “rủi ro tín dụng” đặt chung trong một thang đo. Ba khái niệm này có thể liên quan trong mô hình, nhưng chúng không tự động là ba mặt của cùng một biến tiềm ẩn. Mỗi khái niệm cần có định nghĩa và nguồn riêng.
Bộ biến quan sát tham khảo
Bảng dưới đây là số liệu minh họa cho nội dung biến quan sát, không phải bộ thang đo đã được xác nhận và cũng không phải kết quả của một nghiên cứu. Bạn cần điều chỉnh câu chữ theo đối tượng khảo sát, xin ý kiến giảng viên và kiểm tra nguồn gốc trước khi phát hành bảng hỏi.
Giả sử bạn khảo sát nhân viên ngân hàng bằng thang Likert 5 mức, từ 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý. Các mã RTD1 đến RTD6 chỉ là mã minh họa. Tất cả biến đều diễn đạt cùng chiều, trong đó điểm cao hơn thể hiện mức rủi ro tín dụng được nhận thức cao hơn.
| Mã biến | Phát biểu tham khảo | Khía cạnh dự kiến | Cách xử lý trong bảng hỏi |
|---|---|---|---|
| RTD1 | Khoản vay của khách hàng có khả năng phát sinh chậm trả | Khả năng quá hạn | Giữ một ý, không ghép nhiều điều kiện |
| RTD2 | Thông tin về khả năng trả nợ của khách hàng thường chưa đầy đủ | Thông tin tín dụng | Nêu rõ đối tượng cung cấp thông tin nếu cần |
| RTD3 | Việc đánh giá dòng tiền của khách hàng có thể chưa phản ánh đầy đủ rủi ro | Thẩm định dòng tiền | Tránh dùng từ quá chuyên môn với người trả lời ngoài ngành |
| RTD4 | Giá trị tài sản bảo đảm có thể giảm trong thời gian khoản vay còn tồn tại | Tài sản bảo đảm | Xác định thời gian tham chiếu |
| RTD5 | Một số khoản vay khó được thu hồi đúng kế hoạch | Khả năng thu hồi nợ | Không hỏi một khoản vay cụ thể có thông tin mật |
| RTD6 | Quy trình giám sát sau giải ngân chưa loại bỏ hoàn toàn nguy cơ phát sinh rủi ro | Giám sát khoản vay | Cân nhắc tách “quy trình” và “nguy cơ” nếu người trả lời khó hiểu |
Bộ biến này đang có một vấn đề phương pháp: RTD1, RTD4 và RTD5 mô tả biểu hiện hoặc khả năng tổn thất, còn RTD2, RTD3 và RTD6 mô tả nguyên nhân hoặc hoạt động quản trị. Nếu mục tiêu của bạn là đo mức rủi ro tín dụng, nên ưu tiên các biến mô tả khả năng quá hạn, suy giảm chất lượng khoản vay và khó thu hồi. Nếu mục tiêu là đo quản trị rủi ro tín dụng, hãy tách thành các nhóm như nhận diện rủi ro, thẩm định, giám sát và xử lý nợ.
Không nên đưa câu hỏi kép như “Thông tin khách hàng đầy đủ và tài sản bảo đảm có giá trị” vào một biến quan sát. Người trả lời có thể đồng ý với phần đầu nhưng không đồng ý với phần sau. Bạn cũng nên tránh câu khẳng định tuyệt đối, ví dụ “Ngân hàng luôn phát hiện được mọi khoản vay rủi ro”, vì người trả lời khó chọn mức độ đồng ý có ý nghĩa.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Trước hết, xác định người trả lời có đủ trải nghiệm để đánh giá câu hỏi hay không. Nhân viên tín dụng có thể trả lời về thẩm định và giám sát khoản vay. Khách hàng cá nhân thường phù hợp hơn với câu hỏi về cảm nhận quy trình, khả năng cung cấp thông tin và điều kiện vay. Nếu dùng một bảng hỏi cho cả hai nhóm, bạn cần kiểm tra xem cùng một câu có giữ nguyên ý nghĩa hay không.
Tiếp theo, viết định nghĩa thao tác cho biến. Ví dụ: “Rủi ro tín dụng trong nghiên cứu này được hiểu là mức độ nhận thức về khả năng khoản vay không được thanh toán đầy đủ hoặc đúng hạn, thể hiện qua các biến quan sát RTD1 đến RTD5”. Định nghĩa này phải khớp với giả thuyết và cách tính điểm biến.
Bạn nên rà từng biến theo bốn câu hỏi:
- Biến có chỉ chứa một ý không.
- Người trả lời có thể quan sát hoặc có đủ kinh nghiệm để đánh giá không.
- Câu chữ có chỉ rõ đối tượng, thời gian hoặc bối cảnh cần thiết không.
- Điểm cao có cùng hướng với các biến còn lại không.
Nếu có biến đảo chiều, hãy đánh dấu ngay trong codebook và thực hiện reverse coding trước khi chạy Cronbach's Alpha. Một câu đảo chiều viết không rõ thường làm người trả lời nhầm, khiến tương quan biến tổng thấp. Bạn không nên thêm biến đảo chiều chỉ để làm bảng hỏi có vẻ chặt chẽ hơn.
Sau bản dịch đầu tiên, đọc bảng hỏi như một nhân viên ngân hàng, không đọc như người viết luận văn. Các cụm như “suy giảm chất lượng tín dụng” hoặc “khả năng hấp thụ tổn thất” có thể cần giải thích, nhưng phần giải thích không được dẫn người trả lời về một đáp án cụ thể. Có thể chạy thử với một nhóm nhỏ phù hợp để phát hiện câu khó hiểu, thời lượng trả lời và lỗi trên biểu mẫu. Kết quả chạy thử này dùng để sửa công cụ, không nên gộp tùy tiện vào mẫu chính.
Bạn có thể đặt phần xây dựng mô hình, giả thuyết và thang đo trong nhóm tài liệu Mô hình nghiên cứu. Nếu rủi ro tín dụng được đặt cạnh hiệu quả hoạt động, hãy phân biệt rõ hai khái niệm thay vì dùng một câu hỏi cho cả hai, kể cả khi đề tài có liên hệ với hiệu quả tài chính là gì.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Với dữ liệu bảng hỏi, quy trình thường đi từ kiểm tra dữ liệu, Cronbach's Alpha, EFA nếu thiết kế theo hướng khám phá, rồi đến CFA hoặc PLS-SEM tùy mô hình và phần mềm. Bạn không nên xóa biến chỉ vì muốn bảng kết quả đẹp. Mỗi lần loại biến cần có lý do lý thuyết và ghi lại phiên bản phân tích.
| Chỉ tiêu | Mốc tham khảo | Nguồn | Cách hiểu thận trọng |
|---|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | ≥ 0,70 | (Nunnally, 1978) | Độ nhất quán nội tại tốt theo mốc thường dùng |
| Cronbach's Alpha cho thang đo khám phá | ≥ 0,60 | (Hair và cộng sự, 2010) | Chỉ dùng khi bối cảnh thực sự mang tính khám phá |
| Corrected Item-Total Correlation | ≥ 0,30 | (Nunnally và Bernstein, 1994) | Xem cùng nội dung biến và ảnh hưởng khi loại biến |
| KMO | ≥ 0,50 | (Kaiser, 1974) | Dữ liệu có mức phù hợp tối thiểu để xem xét EFA |
| Bartlett's Test | p < 0,05 | (Kaiser, 1974) | Ma trận tương quan khác ma trận đơn vị |
| Eigenvalue | > 1 | (Kaiser, 1960) | Một quy tắc trích nhân tố, không phải bằng chứng duy nhất |
| Total Variance Explained | ≥ 50% | (Hair và cộng sự, 2010) | Mốc tham khảo cho tổng phương sai trích |
| Factor loading | ≥ 0,50 | (Hair và cộng sự, 2010) | Cần xem tải chéo và ý nghĩa nội dung |
| CR | ≥ 0,70 | (Fornell và Larcker, 1981) | Độ tin cậy tổng hợp trong mô hình đo lường |
| AVE | ≥ 0,50 | (Fornell và Larcker, 1981) | Giá trị hội tụ của construct |
| HTMT | < 0,85 hoặc < 0,90 | (Henseler và cộng sự, 2015) | Mốc 0,90 có thể dùng cho các khái niệm gần nhau |
Trong SPSS, vào Analyze > Scale > Reliability Analysis, đưa các biến RTD vào ô Items, chọn Model là Alpha và mở Statistics để chọn Scale if item deleted. Đọc Reliability Statistics cùng Item-Total Statistics. Cột Corrected Item-Total Correlation cho biết tương quan biến tổng đã hiệu chỉnh, còn cột Cronbach's Alpha if Item Deleted chỉ cho biết Alpha thay đổi thế nào nếu loại biến. Cột này không phải lệnh tự động xóa biến.
Nếu chạy EFA, vào Analyze > Dimension Reduction > Factor. Mở Descriptives rồi chọn KMO and Bartlett's test. Trong Extraction, ghi rõ phương pháp bạn dùng và tiêu chí số nhân tố. Trong Rotation, chọn cách xoay phù hợp với giả định các nhân tố có tương quan hay không. Đọc lần lượt KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained, Rotated Component Matrix hoặc Pattern Matrix, tùy lựa chọn trong hộp thoại.
Nếu chạy SmartPLS, dữ liệu .csv cần có tên cột rõ ràng, mỗi dòng là một quan sát và mỗi cột là một biến quan sát. Sau khi vẽ measurement model, xem Outer Loadings, Construct Reliability and Validity, Discriminant Validity và VIF. Khi đánh giá mô hình cấu trúc, dùng Path Coefficients, R Square, f Square, Q Square và kết quả Bootstrapping. Với PLS-SEM, quy trình đo lường rồi mới đến cấu trúc được trình bày trong (Hair và cộng sự, 2022). Các chỉ số CFI, TLI và RMSEA thuộc CB-SEM, vì vậy không nên đưa chúng vào phần đánh giá mô hình SmartPLS.
Cách trình bày thang đo trong chương 3
Bạn có thể viết theo cấu trúc sau: định nghĩa rủi ro tín dụng, nguồn hình thành biến quan sát, cách điều chỉnh ngôn ngữ, thang Likert sử dụng, mã hóa biến và kế hoạch kiểm định. Nếu thang đo được kế thừa, ghi rõ tác giả, năm, số biến ban đầu và những thay đổi đã thực hiện. Nếu chưa có nguồn trực tiếp trong danh mục tài liệu của bạn, hãy gọi đúng là “biến quan sát đề xuất dựa trên định nghĩa khái niệm và ý kiến chuyên môn”, không gọi là thang đo đã được kiểm định.
Cách viết vào luận văn: “Trong nghiên cứu này, rủi ro tín dụng được định nghĩa là [định nghĩa thao tác]. Khái niệm được đo lường sơ bộ bằng [số lượng] biến quan sát, ký hiệu từ [RTD1] đến [RTD__], sử dụng thang Likert [5/7] mức, trong đó [1] là [mức thấp nhất] và [5/7] là [mức cao nhất]. Các biến được điều chỉnh cho bối cảnh [đối tượng/ngành/địa bàn] trước khi kiểm định bằng [Cronbach's Alpha và EFA/CFA/PLS-SEM].”
Khi có kết quả, viết tách phần mô tả khỏi phần kết luận. Ví dụ: “Thang đo rủi ro tín dụng ban đầu gồm [6] biến quan sát. Sau bước kiểm định, biến [RTD__] được loại do [lý do], còn [số biến] biến được giữ lại. Cronbach's Alpha của thang đo đạt [giá trị], và Corrected Item-Total Correlation dao động từ [giá trị] đến [giá trị].” Bạn phải thay toàn bộ dấu ngoặc bằng số liệu thật từ output, không dùng các số trong ví dụ này làm kết quả.
Nếu kết quả EFA tách RTD2 sang một nhân tố khác, hãy quay lại nội dung câu hỏi và định nghĩa khái niệm. Có thể biến đó đang đo chất lượng thông tin hoặc năng lực thẩm định thay vì rủi ro tín dụng. Hội đồng thường hỏi lý do giữ một biến lệch nhóm, nên phần giải thích lý thuyết quan trọng hơn việc cố ép biến vào nhân tố ban đầu.
Lỗi thường gặp
Gọi mọi biến liên quan đến tín dụng là rủi ro tín dụng. Chính sách cho vay, năng lực nhân viên, chất lượng thông tin và rủi ro tín dụng có thể là các construct khác nhau. Hãy vẽ mũi tên trong mô hình trước khi viết biến quan sát.
Dùng tỷ lệ nợ xấu và bảng hỏi như cùng một thang đo. Tỷ lệ nợ xấu là chỉ tiêu thứ cấp theo đơn vị và thời gian cụ thể. Điểm trung bình Likert là dữ liệu nhận thức. Hai loại dữ liệu cần thiết kế nghiên cứu riêng hoặc có lập luận kết hợp rất rõ.
Xóa biến chỉ vì Alpha tăng. Nếu biến bị xóa làm thay đổi phạm vi nội dung của construct, Alpha cao hơn chưa chắc mô hình tốt hơn. Hãy xem tương quan biến tổng, tải nhân tố, tải chéo và ý nghĩa khái niệm.
Trích dẫn sai nguồn. (Likert, 1932) hỗ trợ dạng thang đo Likert, còn (Nunnally, 1978) hỗ trợ mốc Cronbach's Alpha. Không dùng một nguồn để chứng minh toàn bộ nội dung rủi ro tín dụng.
Báo cáo thiếu phiên bản xử lý. Hãy lưu file syntax, codebook và các bảng output sau mỗi vòng. Khi giảng viên hỏi vì sao RTD3 biến mất, bạn cần chỉ ra tiêu chí và kết quả ở vòng đó.
Câu hỏi thường gặp
Rủi ro tín dụng có phải là nợ xấu không?
Chúng liên quan với nhau nhưng không phải cùng một thứ. Rủi ro tín dụng là khả năng hoặc mức độ nguy cơ không thu hồi được nghĩa vụ tín dụng, còn nợ xấu thường là một trạng thái hoặc chỉ tiêu được xác định theo quy định và cách phân loại dữ liệu cụ thể. Trong luận văn, bạn phải ghi rõ mình đo nhận thức về nguy cơ hay đo chỉ tiêu nợ xấu thực tế.
Nên đo rủi ro tín dụng bằng bảng hỏi hay dữ liệu thứ cấp?
Chọn theo câu hỏi nghiên cứu và đơn vị phân tích. Nếu bạn nghiên cứu nhận thức của nhân viên về quy trình tín dụng, bảng hỏi Likert phù hợp hơn. Nếu nghiên cứu hiệu quả ngân hàng theo năm hoặc theo quý, dữ liệu thứ cấp có thể phù hợp hơn. Đừng chọn bảng hỏi chỉ vì bạn đang quen chạy Cronbach's Alpha.
Có thể dùng bộ biến RTD trong bài này luôn không?
Bạn có thể dùng làm điểm khởi đầu để thảo luận với giảng viên, nhưng đây không phải thang đo đã được xác nhận cho mọi đề tài. Hãy kiểm tra nguồn chuyên ngành, bối cảnh mẫu, dịch thuật, tính đơn hướng và kết quả pilot trước khi dùng trong mẫu chính.
Cronbach's Alpha thấp thì phải làm sao?
Kiểm tra mã hóa, biến đảo chiều, dữ liệu thiếu và các câu hỏi có đang đo cùng một khái niệm hay không. Sau đó xem Corrected Item-Total Correlation và nội dung của từng biến. Loại biến là một lựa chọn, nhưng cần có lý do phương pháp và phải báo cáo quá trình, không loại liên tục cho đến khi đạt một con số mong muốn.
Có cần chạy cả SPSS và SmartPLS không?
Không mặc nhiên cần cả hai. SPSS thường thuận tiện cho làm sạch dữ liệu, thống kê mô tả, Cronbach's Alpha và EFA. SmartPLS phù hợp khi mô hình của bạn dùng PLS-SEM và cần đánh giá construct cùng quan hệ cấu trúc. Chọn phần mềm theo mô hình, dữ liệu và yêu cầu của giảng viên, sau đó giữ nhất quán cách báo cáo.
Mở lại file dữ liệu của bạn, viết định nghĩa thao tác cho rủi ro tín dụng, lập codebook cho từng biến RTD và đánh dấu nguồn của mỗi câu trước khi chạy thử Cronbach's Alpha. Nếu bạn cần chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv và kiểm tra từng bước, M4 phân tích của DoThesis là module phù hợp cho phần việc này.