Luận án Dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam

1 
MỞ ĐẦU 
1. Tính cấp thiết của đề tài luận án 
Sự phù hợp về lợi thế vị trí địa lý và điều kiện tự nhiên đã giúp vận 
tải biển trở thành ngành kinh tế quan trọng trong quá trình hội nhập và 
phát triển kinh tế của đất nước. Nghị quyết hội nghị lần thứ tám ban chấp 
hành trung ương đảng khóa XII về chiến lược phát triển bền vững kinh tế 
biển Việt Nam đến năm 2030 tầm nhìn đến năm 2045 đã khẳng định vai 
trò to lớn của kinh tế biển với mục tiêu đến năm 2030 kinh tế biển của 28 
thành phố ven biển ước đạt 65-70% GDP của cả nước[51]. Để góp phần 
thực hiện mục tiêu này mỗi lĩnh vực kinh tế biển cần có sự đầu tư phát 
triển, một trong số đó là phát triển năng lực vận tải của đội tàu Việt Nam 
đặc biệt là đội tàu container khi xu thế container hóa đang diễn ra trên 
toàn thế giới. 
Quyết định 1037/QĐ-TTg ngày 24/06/2014 của Thủ Tướng Chính 
phủ về điều chỉnh quy hoạch hệ thống Cảng Biển Việt Nam đến năm 
2020, định hướng tới năm 2030 có dự báo sản lượng hàng hóa conatiner 
thông qua cảng tiếp tục tăng mạnh với ước đạt từ 630-715 triệu tấn[53], 
kéo theo nhu cầu vận chuyển theo phương thức vận tải container không 
ngừng tăng trong khi đó thị phần đội tàu container Việt Nam mới chiếm 
3.6% trong đội tàu thấp hơn nhiều so với thị phần tàu container trên thế 
giới, điều này đặt ra yêu cầu rất thiết yếu trong việc đầu tư để phát triển 
đội tàu Container của Việt Nam. Do đặc thù về đầu tư tàu container cần 
quy mô vốn đầu tư lớn và thời gian đầu tư dài nên nguồn vốn tín dụng có 
vai trò rất quan trọng trong đầu tư phát triển đội tàu Container của nước ta 
song thực trạng về rủi ro tín dụng (RRTD) đối với lĩnh vực này hiện nay 
đang ở mức cao (tỷ lệ nợ xấu trong cho vay đầu tư tàu container lên đến 
2 
39%) làm cho các tổ chức tín dụng (TCTD) giảm niềm tin và hạn chế cấp 
tín dụng đầu tư tàu nói chung và tàu container nói riêng. 
Để giảm thiểu rủi ro tín dụng trong cho vay đầu tư tàu container, 
công tác nhận định và kiểm soát RRTD trong đầu tư tàu container tại các 
tổ chức tín dụng cần đảm bảo độ chính xác cao hơn. Muốn vậy khoa học 
dự báo phải đi trước một bước, công tác dự báo RRTD có ít sai số sẽ giúp 
các tổ chức tín dụng đưa ra quyết định cấp tín dụng hiệu quả nhờ đó giảm 
thiểu RRTD. Do đó tác giả thấy rằng việc nghiên cứu đề tài chuyên sâu 
gắn kết giữa khoa học dự báo, RRTD và những đặc thù của lĩnh vực đầu 
tư tàu Container sẽ đáp ứng yêu cầu đặt ra đồng thời phù hợp với chuyên 
ngành tổ chức và quản lý vận tải. Từ thực tiễn trên, để hoàn thiện nghiên 
cứu và đóng góp vào sự phát triển đa dạng, chuyên biệt của khoa học dự 
báo nói chung và của ngành kinh tế biển nói riêng tác giả lựa chọn đề tài 
“Dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam” 
làm đề tài luận án tiến sĩ. 
2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu của luận án 
Mục đích nghiên cứu của luận án là dự báo RRTD trong cho vay đầu 
tư phát triển đội tàu container của Việt Nam thông qua công cụ lượng hóa 
để các tổ chức tín dụng có thêm một cơ sở trước khi ra quyết định cấp tín 
dụng. Trong quá trình giải quyết mục đích này, tác giả thực hiện các 
nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau: 
Nghiên cứu tổng quan các công trình khoa học đã công bố liên quan 
tới đề tài của luận án, đánh giá những đóng góp cũng như tìm ra điểm hạn 
chế từ đó phát hiện khoảng trống cần bổ sung làm rõ trong quá trình thực 
hiện luận án của tác giả; 
Nghiên cứu hệ thống hóa cơ sở lý luận về dự báo, cơ sở lý luận về 
rủi ro, RRTD, cơ sở lý luận về các phương pháp và mô hình dự báo rủi ro, 
3 
đặc biệt là rủi ro tín dụng trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container 
của Việt Nam; 
Nghiên cứu, đánh giá thực trạng công tác dự báo RRTD trong cho 
vay đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam để làm sáng tỏ 
những ưu điểm, hạn chế từ đó kế thừa những thành tựu đã đạt được và đưa 
ra công cụ dự báo mới bổ khuyết cho những vấn đề còn tồn tại; 
Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo RRTD trong đầu tư phát triển 
đội tàu Container của Việt Nam làm công cụ thực hiện công tác dự báo 
RRTD trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container Việt Nam giúp 
cho các TCTD có thêm một cơ sở khách quan, lượng hóa rủi ro trước khi 
ra quyết định cấp tín dụng cho các dự án đầu tư tàu container mới. 
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án 
3.1. Đối tượng nghiên cứu 
Đối tượng nghiên cứu của luận án là công tác dự báo RRTD tại các 
tổ chức tín dụng trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt 
Nam, cụ thể là: 
Cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng, các mô hình, phương pháp 
dự báo RRTD; 
Thực trạng công tác dự báo RRTD trong cho vay đầu tư phát triển 
đội tàu container của Việt Nam tại các tổ chức tín dụng; 
Mô hình lượng hóa dự báo rủi ro tín dụng. 
3.2. Phạm vi nghiên cứu 
Về nội dung: Nghiên cứu về công tác dự báo RRTD trong cho vay đầu tư 
phát triển đội tàu container của Việt Nam. 
Về không gian: Công tác dự báo RRTD tại các tổ chức tín dụng (bao gồm 
ngân hàng, tổ chức tín dụng phi ngân hàng, tổ chức tài chính vi mô và quỹ 
tín dụng nhân dân và tổ chức tín dụng nước ngoài được hiện diện thương 
4 
mại tại Việt Nam theo các hình thức có đủ tư cách pháp nhân được quy 
định tại luật các TCTD của Việt Nam[74]) trong cho vay đầu tư phát triển 
đội tàu Container của Việt Nam. 
Về thời gian: Nghiên cứu các dự án đầu tư phát triển đội tàu container của 
Việt Nam từ năm 1997 đến năm 2019; 
Dự báo kiểm định: Năm 2019, kết quả dự báo rủi ro các mẫu được 
so sánh với thực tế rủi ro của các dự án tại năm 2019; 
Dự báo tiên nghiệm: Đưa ra dự báo RRTD đối với các tàu đang 
khai thác tới năm 2025, dự báo rủi ro tín dụng trước khi cấp tín dụng cho 
các dự án đầu tư tàu container mới. 
4. Phương pháp nghiên cứu của luận án 
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu của luận án, tác giả đã sử dụng 
một số phương pháp nghiên cứu sau: 
Phương pháp điều tra, thống kê: 
Để thu thập số liệu về thực trạng đầu tư đội tàu Container tác giả sử 
dụng phương pháp thống kê tổng hợp số liệu thu thập từ Tổng cục thống 
kê, Cục Hàng hải Việt Nam, Cục đăng kiểm Việt Nam, các hệ thống tra 
cứu trực tuyến ; 
Để có cơ sở đánh giá công tác dự báo tại các ngân hàng tác giả sử 
dụng phương pháp điều tra hỏi ý kiến các tổ chức tín dụng với mẫu xin ý 
kiến là toàn bộ 41 các tổ chức tín dụng hoạt động tại Việt Nam ở thời 
điểm năm 2019 tương ứng với 41 mẫu; 
Ngoài ra tác giả còn sử dụng phiếu hỏi thông tin tới Trung tâm 
thông tin tín dụng quốc gia (CIC) [68] để thu thập thông tin về tình trạng 
nợ vay của các doanh nghiệp đầu tư tàu container. 
Phương pháp phân tích, so sánh, đối chiếu: để đánh giá, lựa chọn và 
đưa ra những nhận xét; 
5 
Phương pháp tư duy logic, biện chứng, ngoại suy: để xác định 
những nhân tố chính ảnh hưởng tới RRTD cũng như đưa ra những nhận 
định của tác giả; 
Phương pháp sử dụng các công cụ kiểm định trong thống kê: Để 
kiểm định các biến và mô hình dự báo; 
Phương pháp toán học: Trong luận văn sử dụng mô hình hàm hồi 
quy Binary Logistic để xây dựng mô hình hàm dự báo và sử dụng phần 
mềm SPSS.20 làm công cụ hỗ trợ tính toán kết quả chạy mô hình. 
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án 
Về mặt khoa học: 
Luận án đã góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín 
dụng và đặc biệt điểm mới tác giả đóng góp về mặt lý luận là đã đưa ra 
khái niệm chuyên sâu về “rủi ro tín dụng trong đầu tư tàu container” và 
khái niệm về “dự báo RRTD” liên quan đến một hoạt động đặc trưng của 
ngành kinh tế biển đó là đầu tư tàu Container; 
Kết quả của luận án đã đóng góp vào thành tựu nghiên cứu khoa 
học dự báo khi lần đầu tiên tác giả đề xuất mô hình dự báo RRTD chuyên 
biệt cho lĩnh vực đầu tư tàu Container của Việt Nam. 
Về mặt thực tiễn 
Luận án đã trình bày hệ thống và toàn diện về quá trình hình thành, 
phát triển và thực trạng đầu tư đội tàu Container của Việt Nam, thông qua 
các số liệu thu thập luận án giúp cho việc tìm hiểu, truy cứu thông tin về 
đội tàu container của Việt Nam thuận tiện hơn; 
Lần đầu tiên tại Việt Nam qua nghiên cứu của tác giả, thực trạng 
công tác dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt 
Nam được làm rõ từ đó luận án nêu ra những hạn chế, tồn tại trong công 
tác dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam 
6 
tại các tổ chức tín dụng trong thời gian qua. Không dừng lại ở đó, luận án 
đã tìm ra nguyên nhân và đưa ra phương hướng giải quyết đó là xây dựng 
một công cụ dự báo mới chuyên biệt để giải quyết mục tiêu của luận án; 
Ý nghĩa thực tiễn lớn nhất của luận án là thông qua mô hình được 
xây dựng tác giả đã đưa ra dự báo tiên nghiệm cho các dự án đầu tư tàu 
container ngay từ thời điểm nghiên cứu khả thi theo góc độ quản lý rủi ro 
của các tổ chức tín dụng. Từ đó các tổ chức tín dụng có thêm một cơ sở để 
ra quyết định cấp tín dụng hay không cấp ngay từ khâu nghiên cứu khả 
thi. Điều này có ý nghĩa quan trọng theo nguyên tắc dự báo phải đi trước 
thực tiễn. 
6. Kết quả đạt được và những điểm mới của luận án 
6.1. Kết quả đạt được 
 Trong luận án của tác giả đã đạt được một số kết quả sau: 
Tổng hợp, hệ thống hóa và bổ sung cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro 
tín dụng và dự báo rủi ro tín dụng; 
Phân tích thực trạng rủi ro tín dụng trong đầu tư tàu container tại 
Việt Nam. Đánh giá thực trạng và phân tích các nguyên nhân dẫn tới rủi 
ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. Phân 
tích thực trạng công tác nhận định, dự báo rủi ro tín dụng hiện nay tại các 
tổ chức tín dụng; 
Xây dựng mô hình dự báo chuyên biệt phục vụ cho công tác dự báo 
RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam; 
Đề xuất các biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng cho các tổ chức tín 
dụng trong quá trình thẩm định tài trợ các dự án đầu tư phát triển đội tàu 
container của Việt Nam. 
6.2. Những điểm mới của luận án 
 Trên cơ sở đánh giá và so sánh với các công trình nghiên cứu đã 
7 
công bố luận án của tác giả có những điểm mới sau: 
Về lý luận, luận án đã hệ thống hóa lý luận về dự báo, rủi ro tín 
dụng, bổ sung khái niệm mới chuyên sâu về “rủi ro tín dụng trong đầu tư 
tàu container” và khái niệm mới về phạm trù “Dự báo rủi ro tín dụng” 
đóng góp vào tính đa dạng và chuyên sâu cho khoa học dự báo; 
Luận án đã phát triển mở rộng hàm hồi quy Binary Logistic để xây 
dựng nên mô hình dự báo rủi ro tín dụng chuyên biệt cho lĩnh vực đầu tư 
phát triển đội tàu container của Việt Nam; 
Luận án đã đưa ra dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu 
container của Việt Nam giai đoạn 2020-2025. Dự báo rủi ro tín dụng trước 
khi cho vay đối với các dự án đầu tư tàu container mới; 
Một điểm mới nữa của luận án là đã đưa ra các biện pháp hạn chế 
rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. 
7. Kết cấu của luận án 
Ngoài phần mở đầu, phần kết luận, và kiến nghị, mục lục, danh mục tài 
liệu thao khảo, phụ lục luận án được kết cấu gồm bốn Chương: 
Chương 1. Tổng quan về các công trình nghiên cứu đã công bố liên quan 
tới đề tài luận án 
Chương 2. Cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng và dự báo rủi ro tín 
dụng. 
Chương 3. Thực trạng công tác dự báo rủi ro tín dụng trong đầu tư phát 
triển đội tàu container của Việt Nam 
Chương 4. Dự báo rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu 
container của Việt Nam 
8 
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU 
ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN TỚI ĐỀ TÀI LUẬN ÁN 
1.1. Một số nghiên cứu điển hình về rủi ro tín dụng trên thế giới 
Năm 1938, Macaulay là người đầu tiên đưa ra phương pháp thể hiện 
một hình thức của dự báo rủi ro tín dụng khi đề xuất phương pháp đánh 
giá rủi ro lãi suất trái phiếu [25, tr.10]. Điểm nổi bật của phương pháp này 
là đã lượng hóa được rủi ro tài chính và đưa ra dự báo trước khi đầu tư. 
Mặt khác công bố nghiên cứu của Macaulay cũng đã tạo dựng nền tảng cơ 
bản cho xu thế lượng hóa rủi ro tài chính trong đó có rủi ro tín dụng cho 
các công trình nghiên cứu sau. Điểm hạn chế trong nghiên cứu của 
Macaulay là mới xét đến một hình thức giản đơn của tín dụng đó là trái 
phiếu. Bên cạnh đó việc dự báo rủi ro lãi suất trái phiếu và phương pháp 
đưa ra mới gắn liền với việc định giá trái phiếu khi lãi suất thay đổi trong 
khi thực tiễn rủi ro lãi suất trái phiếu chịu tác động từ nhiều nhân tố. 
Năm 1941, David Duran có công bố Công trình nghiên cứu với Cục 
Nghiên Cứu Kinh tế Quốc Gia Hoa Kỳ về đề tài ứng dụng phương pháp 
phân nhóm trong một tợp hợp do Fisher giới thiệu vào năm 1936. Công 
trình nghiên cứu của David Duran đã kế thừa thành tựu của Fisher khi 
“phân biệt hai đặc tính của cây Irit” và nhận biết được rằng kỹ thuật đó có 
thể được sử dụng để phân biệt các khoản nợ xấu và tốt[63, tr.1]. Điểm mới 
trong nghiên cứu này là đã đưa ra dự báo rủi ro tín dụng (RRTD) thông 
qua việc xác định khoản nợ tốt hoặc xấu trên cơ sở áp dụng thành tựu 
khoa học đặc biệt là toán học xác suất. Điểm hạn chế của công trình này là 
không trực tiếp lượng hóa và đưa ra dự báo rủi ro cho các khoản tín dụng 
cụ thể. Tuy nhiên Công trình có ý nghĩa lớn đối với hoạt động đánh giá rủi 
ro tín dụng khi đã gợi mở cho các tổ chức tín dụng ý tưởng sử dụng và 
phát triển mô hình hóa toán học vào hoạt động đánh giá rủi ro tín dụng. 
9 
Thực tế qua nghiên cứu của David Duran, mô hình tính điểm tín nhiệm 
các cá nhân vay vốn[56, tr.83-91] đã phát triển và đóng vai trò là cơ sở 
quan trọng trong quá trình ra quyết định cấp tín dụng. 
Kế thừa những ý tưởng từ công trình của David Duran về đánh giá 
tín nhiệm khoản vay, vào những năm 1950 hai nhà nghiên cứu làm việc 
tại Đại học Stanford là Bill Fair và Earl Isaac có công trình nghiên cứu về 
mô hình chấm điểm tín nhiệm khoản vay với tên gọi là mô hình FICO. 
Điểm mới nổi bật của mô hình này là đã đánh giá rủi ro khoản vay dựa 
trên cơ sở lượng hóa cụ thể thông qua thang điểm tín nhiệm (thang điểm 
100), điểm tín nhiệm càng cao thì khoản vay có khả năng rủi ro tín dụng 
càng thấp và ngược lại. Như vậy, mô hình đã đưa ra dự báo khả năng 
khoản vay cho một khách hàng trở thành một khoản vay xấu hay là tốt 
thông qua mô hình toán học để lượng hóa thành điểm tín dụng (điểm 
FICO)[64]. Ưu điểm của mô hình là sử dụng công cụ toán học để xác định 
điểm tín nhiệm do đó tránh được những yếu tố chủ quan trong việc đưa ra 
dự báo rủi ro tín dụng. Một điểm cần kế thừa từ công trình này là tính thực 
tiễn cao. Ngay từ ban đầu mô hình đã được hai tác giả giới thiệu và cho 50 
ngân hàng tại Mỹ để thử nghiệm đánh giá điểm tín dụng của các khách 
hàng vay vốn tại 50 ngân hàng này. Từ thực tiễn áp dụng cho thấy độ tin 
cậy tốt của mô hình, đến nay mô hình FICO tiếp tục được điều chỉnh và 
được áp dụng rộng rãi trong việc đánh giá điểm tín nhiệm trước khi vay 
vốn từ đó dự báo rủi ro tín dụng có thể xảy ra trong tương lai giúp các 
ngân hàng đưa ra quyết định có cấp tín dụng hay không. Điểm hạn chế 
của mô hình FICO là hàm toán học để xác định điểm tín nhiệm chưa bao 
hàm hết các yếu tố ản ... ong đầu tư phát 
triển đội tàu container của Việt Nam thông qua việc chỉnh sửa, bổ sung 
hoặc xử dụng mô hình dự báo khác làm công cụ dự báo cho những giai 
đoạn tiếp theo. 
 Hai là: Nghiên cứu mở rộng về dự báo RRTD cho các lĩnh vực 
chuyên ngành khác trên cơ sở áp dụng mô hình dự báo mà tác giả đưa ra 
và chỉnh sửa bổ sung cho phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu. 
2. KIẾN NGHỊ 
Để góp phần hạn chế rủi ro tín dụng trong lĩnh vực đầu tư phát triển 
đội tàu Container của nước ta tại các tổ chức tín dụng, đồng thời với mong 
muốn đóng góp vào sự phát triển của khoa học dự báo tại Việt Nam, tác 
giả xin đề xuất một số kiến nghị cụ thể như sau: 
* Đối với các tổ chức tín dụng: 
 Việc thẩm định dự án đầu tư tàu container cần được đảm bảo khách 
quan, thận trọng trên cơ sở thực tiễn làm căn cứ đưa ra quyết định cấp tín 
dụng chính xác; 
 Nên áp dụng kết quả nghiên cứu của tác giả vào hoạt động thẩm 
định đánh giá RRTD để có thêm cơ sở ngoài các phương pháp nhận định 
rủi ro hiện nay trước khi quyết định cấp tín dụng; 
 Có thể phát triển mở rộng mô hình dự báo RRTD của tác giả vào 
việc khai thác tệp dữ liệu lớn (Big Data) tại Ngân hàng để đưa ra mô hình 
thẩm định chuyên sâu cho từng lĩnh vực cụ thể tiến tới có thể thực hiện 
165 
thẩm định tự động đối với các khoản cấp tín dụng đơn giản theo xu thế 
công nghệ tự động hóa (4.0) hiện nay. 
* Đối với bên vay vốn đầu tư tàu container: 
 Cần xây dựng và lập phương án đầu tư hiệu quả trên cơ sở đánh giá 
khách quan về tính khả thi của dự án. Tập trung vào khai thác lợi thế của 
Việt Nam trong khai thác tàu container để có suất đầu tư phù hợp từ đó 
nâng cao năng lực cạnh tranh; 
 Rủi ro tín dụng tuy chỉ có Bên cấp tín dụng chịu tổn thất song nó 
ảnh hưởng rất lớn tới uy tín của Bên vay cũng như của đội tàu Container 
Việt Nam, do đó các chủ đầu tư cần quan tâm đảm bảo khả năng trả nợ 
vay theo đúng cam kết. Xuất phát từ các nhân tố ảnh hưởng cụ thể là 6 
nhân tố có ảnh hưởng quyết định trong quá trình đầu tư khai thác tàu tác 
giả kiến nghị các chủ đầu tư cần chú trọng công tác quản lý hoạt động 
kinh doanh khai thác tàu đảm bảo khả năng sinh lời để có nguồn trả nợ 
vay đúng cam kết với các tổ chức tín dụng; 
 Việc sử dụng vốn đầu tư cần cân nhắc giữa quy mô và tỷ trọng các 
nguồn vốn đảm bảo chi phí vốn ở mức hợp lý. 
* Đối với Chính phủ: 
 Để công tác nghiên cứu, ứng dụng khoa học dự báo tại Việt Nam 
được phát triển tốt, một vấn đề rất quan trọng là khả năng thu thập thông 
tin dữ liệu phục vụ dự báo phải thuận lợi, chính xác. Do đó kiến nghị với 
Chính phủ quy định cho các cơ quan chủ quản xây dựng cơ sở dữ liệu cho 
ngành mình quản lý và có cơ chế quản lý, cung cấp, sử dụng cơ sở dữ liệu 
này thông qua đó giúp các nhà khoa học dễ dàng tiếp cần nguồn dữ liệu để 
làm cơ sở xây dựng mô hình và đưa ra các dự báo với độ tin cậy cao. 
166 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ 
1. Trương Quý Hào, Nguyễn Thị Thu Hà, Đoàn Ngọc Trường (2013). 
Phân tích những khó khăn trong hợp tác vận tải biển giữa Việt Nam 
và các nước Asean giai đoạn hiện nay, Tạp chí Giao Thông Vận Tải 
số tháng 8/2013. 
2. Trương Quý Hào, Nguyễn Thị Thu Hà, Nguyễn Thị Liên (2014). Một 
số biện pháp thúc đẩy mức tiêu dùng nội địa nhằm phát triển kinh tế 
trong giai đoạn hiện nay, Tạp chí Khoa học Công nghệ Giao Thông 
Vận tải số 11-5/2014. 
3. Trương Quý Hào (2019). Các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng 
trong đầu tư tàu container tại Việt Nam, Tạp chí Giao Thông Vận Tải 
số tháng 12/2019. 
4. Trương Quý Hào (2020). Sử dụng hàm hồi quy Binary Logistic xây 
dựng mô hình dự báo rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu 
container tại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Dự báo số 3 tháng 1/2020. 
167 
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 
TIẾNG VIỆT 
1. Trịnh Thùy Anh (2008). Tài liệu hướng dẫn quản trị dự án. Trường 
Đại học Mở TP Hồ Chí Minh. 
2. Nguyễn Tuấn Anh (2012). Quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng 
Nông Nghiệp và phát triển Nông Thôn Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Đại 
học kinh tế quốc dân Hà Nội. 
3. Phạm Thế Anh (2018). Kinh tế lượng ứng dụng phân tích chuỗi thời 
gian. Nhà xuất bản lao động. 
4. Lê Đạt Trí và Lê Tuấn Anh (2012). Kết hợp phương pháp CVaR và 
mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ, bằng chứng thực 
nghiệm ở Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập số 5. 
5. Nguyễn Phúc Cảnh, Vũ Xuân Hùng (2014). Ứng dụng mô hình Z-
score vào quản lý RRTD cho các ngân hàng thương mại Việt Nam. 
6. Cao Ngọc Châu (1994). Hoàn thiện một số phương pháp dự báo nhu 
cầu vận tải và ứng dụng trong vận tải hành khách. Luận án phó tiến sĩ 
khoa học kinh tế (nay là tiến sĩ), Trường đại học kinh tế quốc dân. 
7. Lê Thị Huyền Diệu (2010). Luận cứ khoa học về xác định mô hình 
quản lý RRTD tại hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận án 
tiến sĩ, Học Viện Ngân hàng, Hà Nội. 
8. Đặng Văn Dân (2014). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới cầu đào 
tạo từ xa tại Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Đại học kinh tế quốc dân. 
9. Nguyễn Đăng Dờn (2011). Nghiệp vụ Ngân hàng thương mại. Nhà 
xuất bản Đại học Quốc gia TP. HCM. 
168 
10. Lâm Chí Dũng (2016). Những hàm ý về điều tiết vĩ mô từ khủng 
hoảng tài chính 2007-2008 và khủng hoảng nợ công đối với sự ổn 
định của hệ thống tài chính Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Công 
nghệ - Đại học Thái Nguyên. 
11. Phan Đức Dũng (2011). Phân tích và dự báo kinh doanh. Nhà xuất 
bản lao động – xã hội, Hà Nội. 
12. Nguyễn Quang Dong (2013). Giáo trình Kinh tế lượng. Trường Đại 
học kinh tế quốc dân, Hà Nội. 
13. Trần Khánh Dương (2019). Phòng ngừa và hạn chế rủi ro tín dụng tại 
Ngân hàng TMCP Đầu tư và phát triển Việt Nam. Luận án tiến sĩ, 
Học viện tài chính. 
14. Lưu hữu Đức (2018). Quản trị rủi ro tài chính tại các Công ty Cổ 
Phần xây dựng niêm yết trên tại Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Học viện 
tài chính. 
15. Nguyễn Thị Gấm (2018). Quản trị rủi ro tín dụng đối với các doanh 
nghiệp tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận án tiến sĩ, 
Trường Đại học kinh tế quốc dân, Hà Nội 
16. Phan Thị Thu Hà (2009). Quản trị Ngân hàng thương mại. NXB 
Thống kê, Hà Nội. 
17. Nguyễn Cảnh Hải (2018). Giải pháp hợp lý hóa cơ cấu đội tàu của 
Tổng công ty Hàng hải Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Trường Đại học 
Hàng hải, Việt Nam. 
18. Nguyễn Minh Hải (2014). Mô hình chuỗi thời gian phi tuyến trong 
phân tích dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô ở Việt Nam. Luận án tiến 
sĩ, Trường đại học kinh tế quốc dân, Hà Nội. 
169 
19. Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy (2009). 
Dự báo và Phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính. Nhà xuất bản 
Thống kê, Trường Đại học kinh tế TP. Hồ Chí Minh. 
20. Phạm Thị Thu Hằng (2017). Xây dựng mô hình dự báo lượng hàng 
Container qua cảng biển Việt Nam. Luận án tiễn sĩ,Trường Đại học 
Hàng hải, Việt Nam. 
21. Nguyễn Thanh Hiếu (2016). Dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh 
doanh của các công ty tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán 
Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Trường đại học kinh tế quốc dân, Hà Nội. 
22. Đào Xuân Kỳ (2017). Ứng dụng mô hình Xích Markov và chuỗi thời 
gian mờ trong dự báo. Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công 
nghệ. 
23. Nguyễn Sỹ Linh (2010). Tổng quan về phương pháp dự báo và khả 
năng áp dụng một số mô hình trong dự báo biến động Tài nguyên và 
Môi trường tại Việt Nam. Viện chiến lược, Chính xách Tài Nguyên và 
Môi Trường. 
24. Vũ Thị Minh Loan (2007). Hoàn thiện quản lý nhà nước nhằm nâng 
cấp thị phần vận tải của đội tàu Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Trường đại 
học Kinh tế quốc dân. 
25. Hoàng Đức Mạnh (2014). Một số mô hình đo lường rủi ro trên thị 
trường chứng khoán Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Trường đại học kinh tế 
quốc dân. 
26. Lê Thị Việt Nga (2013), Phát triển dịch vụ vận tải biển của Việt Nam 
đáp ứng yêu cầu hội nhập kinh tế quốc tế. Luận án tiến sĩ, Viện 
nghiên cứu quản lý kinh tế trung ương. 
170 
27. Vũ Quỳnh Nam (2017). Phát triển làng nghề Chè trên địa bàn tỉnh 
Thái Nguyên theo hướng bền vững. Luận án tiến sĩ, Trường đại học 
kinh tế và quản trị kinh doanh. 
28. Nguyễn Văn Phúc. Các phương pháp dự báo kinh tế và khả năng áp 
dụng cho thành phố Hồ Chí Minh. Viện Nghiên cứu Phát triển thành 
phố Hồ Chí Minh. 
29. Vũ Thị Như Quỳnh (2020). Tái cấu trúc tài chính các doanh nghiệp 
Vận tải biển niêm yết tại Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Học viện Tài 
Chính. 
30. Rose P.S (2004). Quản trị Ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản tài 
chính, Hà Nội. 
31. Doãn Văn Tuân (2016). Ứng dụng Denphi trong ngành du lịch. Tạp 
chí Du lịch. 
32. Nguyễn Thùy Trang (2018). Phát triển dịch vụ Ngân hàng điện tử tại 
hệ thống Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam. 
Luận án tiến sĩ, Học viện Tài Chính. 
33. Nguyễn Hùng Tiến (2016). Quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng 
Nông nghiệp và Phát triển Nông Thôn Việt Nam. Luận án tiến sĩ, 
Trường đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh. 
34. Nguyễn Văn Tiến (2010). Quản trị rủi ro trong kinh doanh Ngân 
hàng. NXB Thống kê, Hà Nội. 
35. Nguyễn Thanh Thủy (2010), Thực trạng và tiềm năng hệ thống cảng 
biển Việt Nam. tạp chí khoa học Công nghệ Hàng hải số 22-04/2010. 
36. Cù Thanh Thủy. Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến đầu tư phát 
triển kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ sử dụng vốn ngân sách 
Nhà nước ở Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Trường đại học kinh tế quốc 
dân, Hà Nội. 
171 
37. Nguyễn Hồng Thu. Tác động của tín dụng Vi mô tới thu nhập của các 
hộ nghèo ở khu vực Đông Nam Bộ. Luận án tiến sĩ, Trường đại học 
Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh. 
38. Nguyễn Đình Thọ (2012), Phương pháp nghiên cứu khoa học trong 
kinh doanh-thiết kế và thực nghiệm. NXB Tài chính. 
39. Lê Văn Tuấn (2016). Ứng dụng mô hình Merton trong giảng dạy 
RRTD và định giá Trái phiếu cho Sinh viên ngành tài chính. Trường 
Đại học Thương Mại. 
40. Trần Trung Tường (2011), Quản trị tín dụng của các Ngân hàng 
TMCP trên địa bàn TP Hồ Chí Minh. 
41. Nguyễn Đức Tú (2012). Quản trị RRTD tại Ngân hàng TMCP Công 
Thương Việt Nam. Luận án tiễn sĩ,Trường Đại học kinh tế quốc dân, 
Hà Nội. 
42. Bùi Trinh, Bùi Bá Cước và Dương Mạnh Hùng (2004). Phương pháp 
phân tích Kinh tế và Môi trường thông qua mô hình I-O. Nhà xuất bản 
thống kê. 
43. Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu 
nghiên cứu với SPSS, tập 1. Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh. 
44. Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu 
nghiên cứu với SPSS, tập 2. Đại học kinh tế thành phố Hồ Chí Minh. 
45. Nguyễn Hữu Tài, Nguyễn Thu Nga (2017), Tăng cường quản trị rủi 
ro tín dụng theo chuẩn mực Basel II nhằm nâng cao hiệu quả kinh 
doanh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam, Kỷ yếu hội thảo 
khoa học Quốc gia, Nhà xuất bản Đại học kinh tế quốc dân. 
46. Phạm Tường Vân (2016). Xem xét khả năng sử dụng mô hình Z-score 
trong đánh giá tình hình hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam. Viện 
chiến lược và chính xách tài Chính. 
172 
47. Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam(2014), Quy trình xếp hạng 
tín dụng nội bộ. 
48. Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam(2016), Quy định giá trị tối 
đa, mức cấp tín dụng tối đa so với giá trị tài sản bảo đảm”. 
49. Ngân hàng Nhà nước (2018). Thông tư 42/2018/TT-NHNN ngày 
28/12/2018. 
50. Bộ Công Thương (2018). Báo cáo Logistic 2018. Nhà xuất bản Bộ 
Công Thương, Việt Nam. 
51. Nghị Quyết số 36/NQ-TW ngày 22/10/2018 của Ban chấp hành trung 
ương Đảng cộng sản Việt Nam khóa XII về chiến lược phát triển bền 
vững kinh tế biển Việt Nam đến năm 2030 tầm nhìn đến năm 2045. 
52. Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 của Thống đốc 
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Quy định về việc phân loại nợ, trích 
lập và sử dụng dự phòng để xử lý RRTD trong hoạt động ngân hàng 
của tổ chức tín dụng. 
53. Quyết định 1037/QĐ-TTg ngày 24/06/2014 của Chính phủ về Phê 
duyệt điều chỉnh Quy hoạch phát triển hệ thống cảng biển Việt Nam 
đến năm 2020, định hướng đến năm 2030. 
TIẾNG ANH 
54. Alman (2003). Cách sử dụng mô hình điểm số tín dụng và sự quan 
trọng của văn hóa tín dụng. Trường đại học New York. 
55. Bofondi, Marcello and Ropele, Tiziano (2011). Các yếu tố quyết định 
kinh tế vĩ mô của các khoản cho vay xấu: Bằng chứng từ các ngân 
hàng Ý. Hiệp hội Ngân hàng Ý 
56. Durand, David (1941). Các yếu tố rủi ro trong tài chính trả góp của 
người tiêu dùng. Pp. xx, 163. New York: Cục nghiên cứu kinh tế quốc 
gia Mỹ. 
173 
57. Nunnally, J. (1978). Lý thuyết tâm lý. New York, McGraw-Hill. 
58. Mossin Jan (1966). Cân bằng trong thị trường tài sản vốn. Hiệp hội 
kinh tế lượng. 
59. Marijana Curak, Sandra Pepur, Klime Poposki (2013). Các yếu tố 
quyết định tỷ lệ nợ xấu hoạt động từ các hệ thống ngân hàng Đông 
Nam Âu. Ngân hàng và hệ thống ngân hàng tập 8. 
60. Tilahun Aemiro Tehulu (2014). Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín 
dụng của ngân hàng. Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng 
Ethiopia. Đại học Bahir Dar 
61. Josel Basis (1998). Quản trị rủi ro trong Ngân hàng. 
TRANG WEB: 
62. Nguyễn Thị Minh An. Khái niệm dự báo. 
63. Vương Hoàng Quân, Đào Gia Hưng, Trần Minh Ngọc, Lê Hồng 
Phương (2006). Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức 
tín nhiệm khách hàng thể nhân. 
https://books.google.com.vn/books?id=dQvXcINvx04C&pg=PA1&l 
64. FICO (Fair Isaac Corporation). Thước đo rủi ro tín dụng tiêu dùng. 
https://en.wikipedia.org/wiki/FICO#History 
65. Nguyễn Minh Kiều. Mô hình định giá tài sản vốn (CAMP). Chương 
trình giảng dạy kinh tế Fullbright. 
https://voer.edu.vn/attachment/m/17403 
66. Cổng thông tin điện tử Bộ giao thông vận tải (2019). Vận tải biển 
khởi sắc xuất hiện nhiều điểm sáng. 
hie%CC%A3n-nhieu-%E2%80%9Cdiem-sang%E2%80%9D.aspx 
174 
67. Nguyễn Thị Quỳnh Nga. Phát triển thị trường vận tải container 
đường biển tuyến quốc tế cho doanh nghiệp Việt Nam. Tạp chí điện 
tử tài chính. 
van-tai-container-duong-bien-tuyen-quoc-te-cho-doanh-nghiep-viet-
nam-314740.html 
68. Kết quả tra cứu thông tin tín dụng tại Trung tâm thông tin tín dụng 
quốc gia Việt Nam – Ngân hàng nhà nước Việt Nam (CIC). 
https://cic.org.vn 
69. Đặng Thị Việt Đức, Lê Thị Thanh Tâm (2016). Xếp hang tín dụng 
thể nhân tại Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC). 
khach-hang-the-nhan-tai-trung-tam-thong-tin-tin-dung-quoc-gia-viet-
nam-116266.html. 
70. Bức tranh nợ xấu Ngân hàng năm 2019. 
https://vietstock.vn/2020/02/buc-tranh-no-xau-ngan-hang-nam-2019-
757-730262.htm; 
71. Jarrow, Robert A. và Lando, David và Turnbull, Stuart M., Một mô 
hình Markov cho cấu trúc kỳ hạn của chênh lệch rủi ro tín dụng. 
https://ssrn.com/abab=6730; 
72. Phạm Công Lộc. Phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha 
trong SPSS. 
https://www.phamlocblog.com/2017/03/kiem-dinh-do-tin-cay-
cronbach-alpha-spss.html 
175 
73. Phạm Công Lộc. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong SPSS. 
 https://www.phamlocblog.com/2018/07/phan-tich-nhan-to-kham-
pha-efa.html 
74. Luật các tổ chức tín dụng Việt Nam. Luật số 47/2010/QH12. 
https://luatvietnam.vn/tai-chinh/luat-to-chuc-tin-dung-2010-53468-
d1.html