Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Tổng quan về nợ xấu tại Ngân hàng Thương mại
Nợ xấu (non-performing loan - NPL) thường được định nghĩa là các khoản vay không đạt tiêu chuẩn, có khả năng bị quá hạn hoặc gặp nghi ngờ về khả năng thanh toán.
Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), nợ xấu (NPL) được xác định là các khoản cho vay có các đặc điểm sau: (1) các khoản thanh toán lãi hoặc gốc quá hạn từ 90 ngày trở lên; (2) các khoản thanh toán lãi từ 90 ngày trở lên được vốn hóa, tái cấp vốn hoặc thanh toán chậm theo thỏa thuận; hoặc (3) có bằng chứng cho thấy khoản nợ có thể được phân loại là nợ xấu, ngay cả khi không có khoản thanh toán quá hạn trên 90 ngày, như trong trường hợp bên vay nộp đơn phá sản Số nợ xấu được ghi nhận là toàn bộ giá trị khoản vay trên bảng cân đối kế toán, không chỉ là số dư nợ bị quá hạn.
Soundness Indicators Compilation Guide 2019, trang 59)
Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN và sửa đổi tại Thông tư 09/2014/TT-NHNN, nợ xấu được định nghĩa là nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5, liên quan đến việc phân loại tài sản có, mức trích lập và phương pháp dự phòng rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Theo Khoản 1 Điều 10 Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 được sửa đổi bổ sung bởi Thông tư 09/2014/TT-NHNN ngày 18/03/2014 thì nợ nhóm 3, 4 và
5 được định nghĩa như sau:
• Nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm:
(i) Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày;
(ii) Nợ gia hạn nợ lần đầu;
(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 thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời gian dưới 30 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi:
- Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 3, 4, 5, 6 Điều 126 Luật các tổ chức tín dụng;
- Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 2, 3, 4 Điều 127 Luật các tổ chức tín dụng;
- Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 2, 5 Điều 128 Luật các tổ chức tín dụng;
(v) Nợ trong thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra;
(vi) Nợ được phân loại vào nhóm 3 theo quy định tại khoản 2 và khoản 3 Điều này;
(vii) Nợ phải được phân loại vào nhóm 3 theo quy định tại khoản 11 Điều 9 Thông tư này
• Nợ nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm:
(i) Nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày;
(ii) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
(iii) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai;
Khoản nợ được quy định tại điểm c (iv) khoản 1 Điều này sẽ không được thu hồi trong khoảng thời gian từ 30 đến 60 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi.
(v) Nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra nhưng đã quá thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra đến 60 ngày mà vẫn chưa thu hồi được;
(vi) Nợ được phân loại vào nhóm 4 theo quy định tại khoản 2 và khoản 3 Điều này;
(vii) Nợ phải phân loại vào nhóm 4 theo quy định tại khoản 11 Điều 9 Thông tư này
• Nợ nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm:
(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 theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu;
(iii) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai;
(iv) Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn;
(v) Khoản nợ quy định tại điểm c(iv) khoản 1 Điều này chưa thu hồi được trong thời gian trên 60 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi;
(vi) Nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra nhưng quá thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra trên 60 ngày mà vẫn chưa thu hồi được;
Nợ của khách hàng là các tổ chức tín dụng mà Ngân hàng Nhà nước công bố đang trong tình trạng kiểm soát đặc biệt, cùng với các chi nhánh ngân hàng nước ngoài bị phong tỏa về vốn và tài sản.
(viii) Nợ được phân loại vào nhóm 5 theo quy định tại khoản 3 Điều này;
(ix) Nợ phải phân loại vào nhóm 5 theo quy định tại khoản 11 Điều 9 Thông tư này (Ngân hàng Nhà nước, Thông tư 02/2013/TT-NHNN, Điều 10)
Trong luận văn này, nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5, theo quy định tại Thông tư 02/2013/TT-NHNN ban hành ngày 21/01/2013 cùng với các văn bản sửa đổi, bổ sung liên quan.
1.1.2 Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu
Nợ xấu tại các ngân hàng thương mại xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, có thể phân loại thành ba nhóm chính: nguyên nhân từ khách hàng, nguyên nhân từ ngân hàng và nguyên nhân từ môi trường bên ngoài.
1.1.2.1 Nguyên nhân từ phía khách hàng
• Sự yếu kém trong hoạt động quản lý kinh doanh của khách hàng:
Năng lực quản lý điều hành và tài chính yếu kém của khách hàng có thể gây ra hiệu quả kinh doanh thấp, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng.
Khách hàng cung cấp thông tin không chính xác về doanh nghiệp có thể gây ra sai lệch trong quá trình thẩm định của ngân hàng, dẫn đến khó khăn trong việc thu hồi nợ Hơn nữa, việc lợi dụng kẽ hở, móc ngoặc và lừa đảo để chiếm dụng vốn ngân hàng, sử dụng vốn không đúng mục đích và không có ý định trả nợ sẽ tạo ra nợ xấu, ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình tài chính của ngân hàng.
1.1.2.2 Nguyên nhân từ phía ngân hàng
• Quy trình, chính sách tín dụng:
Quy trình và chính sách cấp tín dụng không đầy đủ và đồng bộ có thể dẫn đến việc cấp tín dụng sai đối tượng, gây ra rủi ro cho ngân hàng Để thu hút khách hàng và mở rộng thị phần, nhiều ngân hàng đã cắt giảm các bước trong quy trình cấp tín dụng, hạ thấp tiêu chuẩn khách hàng và đơn giản hóa chính sách cho vay, dẫn đến việc phát sinh các khoản vay chất lượng thấp và tiềm ẩn rủi ro cao.
• Công tác kiểm tra giám sát:
Công tác kiểm tra giám sát của ngân hàng rất quan trọng để phát hiện sớm các sai phạm và phòng ngừa rủi ro Nếu tổ chức kiểm tra lỏng lẻo và yếu kém, sẽ không kịp thời phát hiện và xử lý các sai phạm trong cấp tín dụng, dẫn đến tình trạng vi phạm và lợi dụng trong hoạt động tín dụng gia tăng, làm tăng nợ xấu.
• Chất lượng cán bộ ngân hàng:
Cán bộ tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc tiếp xúc và trao đổi thông tin với khách hàng, giúp họ nắm bắt tình hình hoạt động và chất lượng khách hàng một cách đầy đủ Do đó, việc có kiến thức và kinh nghiệm là rất cần thiết để đánh giá và phân tích khách hàng một cách chính xác Nếu cán bộ tín dụng thiếu kinh nghiệm và trình độ yếu kém, họ sẽ không thể đánh giá đúng các rủi ro liên quan đến khách hàng, dẫn đến những đề xuất và quyết định cho vay không phù hợp, từ đó tiềm ẩn nguy cơ nợ xấu.
Một số cán bộ ngân hàng đã sa sút về đạo đức và phẩm chất, lợi dụng công việc để móc ngoặc với khách hàng Họ đã khai thác kẽ hở trong quy trình ngân hàng và luật pháp nhằm rút vốn ngân hàng cho mục đích cá nhân, gây thiệt hại nghiêm trọng cho ngân hàng Đây chính là rủi ro về đạo đức trong ngành ngân hàng.
Năng lực quản trị điều hành yếu kém của ban lãnh đạo có thể dẫn đến rủi ro nợ xấu cho ngân hàng Khi ban lãnh đạo không kiểm soát chặt chẽ và giao phó hoàn toàn công việc cho cấp dưới, việc không xem xét kỹ lưỡng các đề xuất có thể dẫn đến những quyết định cho vay không hợp lý.
1.1.2.3 Nguyên nhân từ môi trường
Các biến động lớn trong điều kiện tự nhiên như lũ lụt, hạn hán, thiên tai và dịch bệnh có thể tác động mạnh mẽ đến hoạt động kinh doanh của nhiều doanh nghiệp.
Các nhân tố ảnh hướng tới nợ xấu tại Ngân hàng thương mại
Nhiều nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam đã chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Các nghiên cứu này áp dụng nhiều phương pháp và quy mô khác nhau, cũng như tập trung vào các khu vực địa lý khác nhau Tuy nhiên, điểm chung giữa các nghiên cứu là xác định hai nhóm nhân tố chính tác động đến nợ xấu trong ngân hàng.
1.2.1 Các nhân tố thuộc về bản thân các Ngân hàng thương mại
Quy mô ngân hàng phản ánh năng lực của nó trên thị trường, với ngân hàng có tổng tài sản lớn có khả năng đầu tư vào việc nâng cao hiệu quả quy trình cấp tín dụng và chất lượng nguồn nhân lực, từ đó giảm thiểu nguy cơ nợ xấu Hơn nữa, ngân hàng lớn còn có thể đa dạng hóa danh mục tín dụng, giúp giảm thiểu rủi ro do sự tập trung tín dụng.
Khả năng sinh lời của ngân hàng có ảnh hưởng lớn đến hoạt động cấp tín dụng và quản lý nợ xấu Ngân hàng có khả năng sinh lời cao thường ít tham gia vào các khoản tín dụng rủi ro, trong khi ngân hàng hoạt động kém hiệu quả có xu hướng cấp tín dụng cho khách hàng không đạt chuẩn, dẫn đến gia tăng nợ xấu Việc thiếu hụt nguồn vốn do khả năng sinh lời kém cũng làm cho ngân hàng gặp khó khăn trong việc quản lý nợ xấu Tại Việt Nam, lợi nhuận chủ yếu đến từ hoạt động tín dụng, vì vậy ngân hàng có khả năng sinh lời cao chứng tỏ họ thực hiện tốt các khoản cấp tín dụng, từ đó giúp giảm thiểu nợ xấu.
Cơ cấu vốn của ngân hàng, thể hiện qua tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, là chỉ tiêu quan trọng phản ánh mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính Nghiên cứu của Podpiera & Weill (2008) cho thấy ngân hàng có tỷ trọng vốn chủ sở hữu cao thường ít gặp rủi ro và có tỷ lệ nợ xấu thấp Tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng thận trọng trong hoạt động cho vay và có yêu cầu khắt khe hơn, trong khi tỷ lệ thấp cho phép ngân hàng dễ dàng chấp thuận các khoản vay, dẫn đến tăng doanh số cho vay mặc dù chưa đủ vốn Hơn nữa, tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao cũng chứng tỏ khả năng tự chủ tài chính của ngân hàng, giúp họ bù đắp tổn thất do nợ xấu gây ra.
Tốc độ tăng trưởng tín dụng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nợ xấu và rủi ro tín dụng trong ngân hàng Nghiên cứu của Salas & Saurina (2002) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) chỉ ra rằng có mối tương quan tích cực giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu Khi ngân hàng tăng cường tăng trưởng tín dụng quá mức, nguy cơ phê duyệt các khoản vay kém chất lượng tăng lên, dẫn đến gia tăng nợ xấu.
Biên lợi nhuận của ngân hàng cao đồng nghĩa với việc lãi suất cho vay tăng Tuy nhiên, việc gia tăng lãi suất có thể dẫn đến nguy cơ lựa chọn đối nghịch, khi khách hàng có mức độ rủi ro cao dễ dàng chấp nhận lãi suất cao hơn, từ đó làm tăng khả năng nợ xấu cho ngân hàng.
Tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối tương quan tích cực với nợ xấu hiện tại, cho thấy rằng nợ xấu tồn đọng là dấu hiệu cho thấy ngân hàng gặp khó khăn trong việc thu hồi nợ Sự gia tăng nợ xấu hiện tại không chỉ phản ánh tình hình thu hồi nợ kém hiệu quả mà còn tạo áp lực lớn hơn cho việc xử lý nợ trong tương lai.
1.2.2 Các nhân tố kinh tế vĩ mô
Tốc độ tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu Nhiều nghiên cứu, như của Salas & Saurina (2002) và Nguyễn Thị Hồng Vinh & Nguyễn Minh Sáng (2018), cho thấy khi nền kinh tế phát triển mạnh mẽ, hoạt động sản xuất kinh doanh thuận lợi giúp doanh nghiệp dễ dàng hoàn trả nợ vay, từ đó giảm tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng Ngược lại, nghiên cứu của Inekwe Murumba (2013) chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế liên tục có thể dẫn đến tâm lý chủ quan ở các ngân hàng, khiến họ dễ dàng cho vay đối tượng có rủi ro cao hơn, làm gia tăng nguy cơ nợ xấu.
Khi lạm phát gia tăng, nhu cầu chi tiêu của người tiêu dùng giảm, dẫn đến mức tiêu thụ hàng hóa suy giảm Điều này khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong hoạt động kinh doanh, lợi nhuận thấp hơn kỳ vọng, thậm chí có thể thua lỗ, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ và làm gia tăng nợ xấu.
Quản lý nợ xấu tại Ngân hàng thương mại
1.3.1 Vai trò của quản lý nợ xấu tại Ngân hàng thương mại
Quản lý nợ xấu có vai trò thiết yếu trong việc duy trì sự ổn định của các ngân hàng thương mại, hỗ trợ các khách hàng vay vốn và thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế.
Quản lý nợ xấu là yếu tố quan trọng giúp các ngân hàng thương mại hạn chế nợ xấu, giảm chi phí liên quan và tăng lợi nhuận Kiểm soát nợ xấu ở mức thấp không chỉ bảo toàn vốn tự có mà còn đảm bảo khả năng thanh khoản, nâng cao hiệu quả và tính an toàn trong hoạt động kinh doanh, từ đó củng cố uy tín của các ngân hàng thương mại.
Quản lý nợ xấu hiệu quả giúp các ngân hàng thương mại giảm chi phí và hạ lãi suất cho vay Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp, khuyến khích họ mở rộng đầu tư và phát triển hoạt động kinh doanh.
Khi các ngân hàng thương mại quản lý hiệu quả nợ xấu, lượng vốn có thể cung ứng cho nền kinh tế sẽ tăng lên, từ đó thúc đẩy hoạt động sản xuất kinh doanh Điều này có ảnh hưởng tích cực đến sự tăng trưởng và phát triển của nền kinh tế.
1.3.2 Quy trình chung quản lý nợ xấu tại Ngân hàng thương mại
Nhận biết nợ xấu là bước quan trọng đầu tiên trong quản lý nợ xấu Các ngân hàng thương mại sẽ dựa vào một số tiêu chí nhất định để xác định liệu một khoản nợ có thuộc diện nợ xấu hay không.
Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại xác định nợ xấu dựa trên Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, quy định về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng Nợ xấu được phân loại vào nhóm 3, 4, 5, và cụ thể là các khoản nợ quá hạn từ 90 ngày trở lên.
Sau khi phát hiện nợ xấu, các ngân hàng thương mại sẽ tiến hành đánh giá và ước lượng khả năng vỡ nợ cũng như tổn thất mà khoản nợ xấu đó có thể gây ra.
Theo hiệp ước Basel II, các ngân hàng thương mại được phép áp dụng phương pháp đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên xếp hạng nội bộ (IRB) Phương pháp này yêu cầu ngân hàng phát triển các công cụ để đo lường xác suất vỡ nợ (PD), tổn thất do vỡ nợ (LGD) và tổng dư nợ khi khách hàng không trả được nợ (EAD) Những yếu tố này giúp ngân hàng tính toán tổn thất dự kiến (EL) và tổn thất ngoài dự kiến (UL) cho từng khoản vay.
PD là chỉ số đo lường khả năng khách hàng không trả nợ trong vòng một năm Để ước lượng PD trong khoảng thời gian này, ngân hàng cần dựa vào dữ liệu tài chính và phi tài chính trong 5 năm, cùng với các thông tin cảnh báo liên quan đến khả năng không trả nợ của khách hàng.
LGD (Loss Given Default) là tỷ lệ phần vốn bị tổn thất so với tổng dư nợ khi khách hàng không trả được nợ Nó không chỉ phản ánh các tổn thất từ khoản vay mà còn bao gồm các thiệt hại khác phát sinh, như lãi suất chưa thanh toán và các chi phí hành chính liên quan, chẳng hạn như chi phí xử lý tài sản thế chấp và chi phí dịch vụ pháp lý.
EAD (Exposure at Default) là tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm không có khả năng thanh toán EAD được xác định dựa trên số dư nợ hiện tại của khách hàng và các cam kết chưa giải ngân tại thời điểm đánh giá.
Từ đó EL và UL được xác định theo công thức như sau:
• Xây dựng quy trình, chính sách cấp tín dụng
Hệ thống quy trình, chính sách cấp tín dụng của ngân hàng góp phần không nhỏ để hạn chế rủi ro dẫn đến nợ xấu cho ngân hàng
Quy trình cấp tín dụng chặt chẽ với nhiều cấp thẩm định giúp ngân hàng đánh giá rủi ro khoản vay một cách đầy đủ, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn Tuy nhiên, việc có quá nhiều bước trong quy trình này có thể làm kéo dài thời gian xét duyệt tín dụng, ảnh hưởng đến lợi thế cạnh tranh của ngân hàng Do đó, ngân hàng cần phân loại khách hàng một cách hợp lý để áp dụng các biện pháp xử lý phù hợp.
Chính sách cấp tín dụng của ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng, nhằm hạn chế các rủi ro tiềm ẩn Ngân hàng thiết lập các tiêu chuẩn cụ thể cho khách hàng và phân loại họ để áp dụng hình thức cấp tín dụng phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro.
• Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng
Nợ xấu có thể phát sinh từ nhiều nguyên nhân như biến động môi trường, rủi ro từ bên vay hoặc chính ngân hàng Do đó, việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng là cần thiết, giúp ngân hàng nhận diện kịp thời các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra biện pháp xử lý phù hợp.
Hệ thống cảnh báo sớm yêu cầu ngân hàng thu thập và kiểm tra thông tin từ khách hàng, bao gồm tình hình hoạt động, tài chính, ngành nghề kinh doanh và năng lực quản lý Qua đó, ngân hàng có thể nhận diện sớm các vấn đề tiềm ẩn dẫn đến rủi ro như đầu tư không hiệu quả, dự án kém khả thi, hoặc năng lực quản lý yếu kém Dựa trên các thông tin cảnh báo này, ngân hàng sẽ áp dụng các biện pháp hỗ trợ và xử lý phù hợp cho từng khách hàng.
• Kiểm tra, giám sát hoạt động tín dụng
THỰC TRẠNG NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
Tổng quan về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
2.1.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
- Tên đầy đủ: Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
- Tên giao dịch quốc tế: Joint Stock Commercial Bank for Investment and Development of Vietnam
- Địa chỉ: Tháp BIDV, 35 Hàng Vôi, phường Lý Thái Tổ, quận Hoàn Kiếm, thành phố Hà Nội
- Chủ tịch hội đồng quản trị: Ông Phan Đức Tú
- Tổng Giám đốc: Ông Lê Ngọc Lâm
- Mã giao dịch SWIFT: BIDVVNVX
- Website: https://www.bidv.com.vn/
2.1.2 Quá trình hình thành và phát triển
Vào ngày 26 tháng 4 năm 1957, Ngân hàng Kiến thiết Việt Nam được thành lập dưới sự quản lý của Bộ Tài chính, với nhiệm vụ chính là phân bổ và quản lý vốn kiến thiết cơ bản từ ngân sách nhà nước cho các lĩnh vực kinh tế xã hội.
Vào ngày 24 tháng 6 năm 1981, Ngân hàng Đầu tư và Xây dựng Việt Nam được thành lập, trực thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Nhiệm vụ chính của ngân hàng là cấp phát, cho vay và quản lý vốn đầu tư xây dựng cơ bản theo kế hoạch nhà nước, phục vụ cho các lĩnh vực của nền kinh tế.
Vào ngày 14/11/1980, Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) được thành lập, với nhiệm vụ chính là tiếp nhận vốn ngân sách để cho vay các dự án nhà nước BIDV cũng đã tích cực huy động các nguồn vốn trung và dài hạn nhằm phục vụ cho vay đầu tư phát triển, đặc biệt trong lĩnh vực xây lắp.
Ngày 18/11/1994, Ngân hàng chuyển đổi hoạt động theo mô hình Ngân hàng Thương mại với đầy đủ các chức năng, hoạt động của một Ngân hàng Thương mại
Vào ngày 01/05/2012, Ngân hàng cổ phần hóa thành công và chuyển đổi thành Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam Đến ngày 24/01/2014, cổ phiếu BIDV (mã BID) chính thức niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán TP.Hồ Chí Minh Sau quá trình cổ phần hóa, tỷ lệ vốn nhà nước nắm giữ đã giảm xuống dưới 100%, đánh dấu sự thay đổi trong cơ cấu sở hữu của ngân hàng từ hoàn toàn thuộc sở hữu nhà nước sang việc bao gồm cả sở hữu tư nhân.
Vào ngày 25 tháng 5 năm 2015, BIDV đã thực hiện Đề án Tái cơ cấu hoạt động Ngân hàng thương mại bằng cách sát nhập toàn bộ hệ thống Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà Đồng Bằng Sông Cửu Long (MHB).
Vào ngày 11/11/2019, BIDV đã ký thỏa thuận hợp tác chiến lược với KEB Hana Bank, trong đó BIDV phát hành hơn 603,3 triệu cổ phần cho KEB Hana Bank, tương đương 15% cổ phần của BIDV, nâng vốn điều lệ lên 40.220 tỷ đồng, cao nhất trong hệ thống ngân hàng Việt Nam Thỏa thuận này cũng giúp BIDV nhận được hỗ trợ kỹ thuật dài hạn từ KEB Hana Bank trong nhiều lĩnh vực Hiện tại, BIDV đã phát triển mạng lưới với 189 chi nhánh trên toàn quốc.
63 tỉnh thành trên cả nước, 1 chi nhánh tại nước ngoài và 906 phòng giao dịch và là một trong ba Ngân hàng có mạng lưới rộng nhất Việt Nam
Nguồn: Báo cáo thường niên BIDV năm 2020
Hình 2.1: Bộ máy quản lý của BIDV
Nguồn: Báo cáo thường niên BIDV năm 2020
Hình 2.2: Cơ cấu tổ chức của BIDV
• Cơ cấu tổ chức tại Chi nhánh
Nguồn: Báo cáo thường niên BIDV năm 2020
Hình 2.3: Cơ cấu tổ chức tại các chi nhánh BIDV
2.1.4 Tình hình hoạt động và kết quả kinh doanh giai đoạn 2011-2020
• Về tổng tài sản và nguồn vốn
Trong giai đoạn 2011-2020, tổng tài sản của BIDV đã tăng trưởng với tốc độ bình quân 15,5% mỗi năm Đặc biệt, năm 2015 ghi nhận mức tăng đột biến 30,8% nhờ vào việc sát nhập Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà Đồng bằng sông Cửu Long Tuy nhiên, từ năm 2018 đến 2020, tốc độ tăng trưởng tổng tài sản của BIDV chậm lại do ngân hàng tập trung vào công tác xử lý nợ, sử dụng dự phòng khoảng trên 16 nghìn tỷ đồng mỗi năm Đến ngày 31/12/2020, tổng tài sản của BIDV đạt 1.516.686 tỷ đồng, tăng 1,8% so với năm trước.
2019), là Ngân hàng TMCP có quy mô tài sản lớn nhất tại Việt Nam
Bảng 2.1: Tổng tài sản của BIDV giai đoạn 2011-2020 Đơn vị: Nghìn tỷ đồng
Tổng tài sản 406 485 548 650 850 1.006 1.202 1.313 1.490 1.517 Tốc độ tăng trưởng
Nguồn: Báo cáo tài chính BIDV năm 2011-2020
Trong giai đoạn 2011-2020, vốn chủ sở hữu của BIDV đã tăng trưởng ổn định với tốc độ bình quân 13,2% Đặc biệt, năm 2015 ghi nhận mức tăng mạnh 27,2% do sự kiện BIDV sát nhập với Ngân hàng TMCP Phát triển Nhà Đồng bằng sông Cửu Long Vào năm 2019, vốn chủ sở hữu của BIDV tiếp tục có những chuyển biến tích cực.
BIDV ghi nhận mức tăng trưởng 42% nhờ Keb Hana Bank mua 603,3 triệu cổ phần phát hành riêng lẻ với giá trị gần 20.300 tỷ đồng Tỷ lệ sở hữu nhà nước tại BIDV giảm từ 95,28% vào năm 2018 xuống còn 80,99% vào năm 2019 Tính đến ngày 31/12/2020, vốn chủ sở hữu của BIDV đạt 79.647 tỷ đồng, tăng 2,57% so với năm 2019.
Bảng 2.2: Vốn chủ sở hữu của BIDV giai đoạn 2011-2020 Đơn vị: Tỷ đồng
Nguồn: Báo cáo tài chính BIDV năm 2011-2020
• Hoạt động huy động vốn
Trong giai đoạn 2011-2020, BIDV ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ trong hoạt động huy động vốn, với tiền gửi của khách hàng tăng từ 240.507 tỷ đồng năm 2011 lên 1.226.674 tỷ đồng năm 2020, tương đương mức tăng trưởng bình quân 41% mỗi năm Tổng huy động vốn của tổ chức và dân cư đạt 1.295.533 tỷ đồng vào năm 2020, tăng 9,1% so với năm 2019, nâng tổng nguồn vốn huy động của BIDV lên 1.402.248 tỷ đồng Tiền gửi khách hàng năm 2020 đạt 1.226.674 tỷ đồng, tăng 10,1% so với năm trước, chiếm 11% thị phần tiền gửi toàn ngành, với cơ cấu huy động vốn ổn định, trong đó tiền gửi có kỳ hạn chiếm tỷ trọng lớn nhất (trên 80%).
Nguồn: Báo cáo tài chính BIDV năm 2011-2020 Đơn vị: Tỷ đồng
Hình 2.4: Tiền gửi khách hàng của BIDV giai đoạn 2011-2020
Hoạt động cho vay của BIDV đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ từ năm 2011 đến 2020, với tổng số cho vay khách hàng tăng hơn 4 lần, từ 293.938 tỷ đồng lên 1.214.296 tỷ đồng Đến năm 2020, tổng dư nợ tín dụng và đầu tư đạt 1.438.520 tỷ đồng, trong đó dư nợ tín dụng cho tổ chức, cá nhân và trái phiếu doanh nghiệp đạt 1.230.569 tỷ đồng, tăng trưởng 8,5% và chiếm 13,4% tổng tín dụng toàn ngành Sự tăng trưởng của cho vay khách hàng trong năm 2020 đạt 8,7% so với năm trước.
Trong giai đoạn 2011-2020, BIDV đã đạt được sự tăng trưởng ấn tượng trong cơ cấu dư nợ cho vay ngắn hạn, với tỷ trọng dư nợ ngắn hạn trên tổng dư nợ liên tục gia tăng, đạt 62,89% vào năm 2020.
Tiền gửi không kỳ hạn Tiền gửi có kỳ hạn Tiền gửi vốn chuyên dụng
Nguồn: Báo cáo tài chính BIDV năm 2011-2020 Đơn vị: Tỷ đồng
Hình 2.5: Cho vay khách hàng của BIDV giai đoạn 2011-2020
Tổng hợp kết quả kinh doanh của BIDV trong gia đoạn 2011-2020 như sau:
Bảng 2.3: Tổng hợp kết quả kinh doanh của BIDV giai đoạn 2011-2020 Đơn vị: Tỷ đồng
Chỉ tiêu 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Tổng thu nhập trong hoạt động kinh doanh, trong đó:
- Lãi thuần từ hoạt động dịch vụ 2.157 1.938 1.567 1.803 2.337 2.513 2.966 3.555 4.266 5.266
- Lãi thuần từ hoạt động kinh doanh vàng và ngoại hối
- Lãi thuần từ mua bán chứng khoán kinh doanh
- Lãi thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư
Nợ ngắn hạn Nợ trung hạn Nợ dài hạn
- Lãi thuần từ hoạt động khác 607 675 863 1594 2369 1.883 3.279 3.818 5.361 5.093
- Thu nhập từ góp vốn mua cổ phần 115 158 337 372 449 1.214 336 242 214 154
Tổng chi phí hoạt đông 6.652 6.747 7.391 8.624 11.087 13.532 15.504 16.016 17.257 17.693 Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng 4542 5.476 6.483 6.986 5.676 9.199 14.848 18.849 20.132 23.318 Tổng lợi nhuận trước thuế 4.220 4.259 5.290 6.297 7.949 7.668 8.665 9.391 10.732 9.026
Nguồn: Báo cáo tài chính BIDV năm 2011-2020
Tổng thu nhập từ hoạt động kinh doanh của ngân hàng liên tục tăng trong giai đoạn 2011-2020, đạt 50.037 tỷ đồng vào năm 2020, tăng 3,98% so với năm 2019 Trong đó, thu nhập lãi thuần chiếm tỷ trọng lớn nhất, duy trì trên 70% tổng thu nhập Tuy nhiên, thu nhập lãi thuần năm 2020 đạt 35.797 tỷ đồng, giảm 0,5% so với năm 2019 do ngân hàng thực hiện cơ cấu và miễn giảm lãi để hỗ trợ khách hàng bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19.
Lợi nhuận thuần từ hoạt động dịch vụ của BIDV trong năm 2020 đạt 5.266 tỷ đồng, tăng 23,4% so với năm 2019 Tỷ trọng thu nhập ròng từ hoạt động dịch vụ trong tổng thu nhập kinh doanh cũng gia tăng, đạt 10,52% vào năm 2020 Đặc biệt, cơ cấu thu dịch vụ chú trọng vào các dịch vụ hiện đại với mức tăng trưởng ấn tượng, trong đó thu phí từ dịch vụ ngân hàng số đạt 900 tỷ đồng, tăng 61% so với năm trước.
Năm 2019, dịch vụ thanh toán đóng góp 18% vào tổng lợi nhuận thuần từ hoạt động dịch vụ Tuy nhiên, hoạt động thanh toán quốc tế gặp nhiều khó khăn do ảnh hưởng của dịch Covid-19, dẫn đến nhu cầu thanh toán giảm, đặc biệt trong các ngành du lịch và xuất nhập khẩu.
Thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
Thực trạng nợ xấu tại BIDV trong giai đoạn các năm gần đây như sau:
Nguồn: Báo cáo tài chính BIDV năm 2011-2020 Đơn vị: Tỷ đồng
Hình 2.6: Thực trạng nợ xấu tại BIDV giai đoạn 2011-2020
Dư nợ xấu tại BIDV đã liên tục gia tăng, với số dư nợ xấu đạt 21.369 tỷ đồng vào cuối năm 2020, tăng 9,61% so với năm 2019 Mặc dù vậy, tỷ lệ nợ xấu đã giảm từ mức cao nhất 2,96% vào năm 2011 xuống còn 1,76% vào năm 2020 Nhờ vào các biện pháp điều hành và kiểm soát hiệu quả, BIDV đã hoàn thành mục tiêu giảm tỷ lệ nợ xấu xuống dưới 2% trong những năm gần đây.
Nợ xấu Tỷ lệ nợ xấu
Nguồn: Báo cáo tài chính BIDV năm 2011-2020
Hình 2.7: Cơ cấu nợ xấu tại BIDV giai đoạn 2011-2020
Cơ cấu nợ xấu tại BIDV đang có sự chuyển dịch đáng kể, với tỷ lệ nợ nhóm 3 giảm từ 64,56% năm 2011 xuống 11,15% năm 2020, trong khi nợ nhóm 5 tăng mạnh từ 27,06% năm 2012 lên 77,33% năm 2020 Dư nợ nhóm 5 năm 2020 đạt 16.525 tỷ đồng, tăng 45,52% so với năm trước, điều này ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Khi các khoản nợ chuyển sang nhóm 5, BIDV phải trích dự phòng rủi ro tín dụng cao hơn, dẫn đến tăng chi phí và giảm hiệu quả hoạt động Do đó, BIDV cần tập trung vào công tác xử lý nợ, đặc biệt là nợ nhóm 5, để giảm thiểu nợ xấu.
Nợ nhóm 3 Nợ nhóm 4 Nợ nhóm 5
Nguồn: Tổng hợp báo cáo tài chính các ngân hàng; dữ liệu WorldBank
Hình 2.8: Tình hình nợ xấu tại một số ngân hàng giai đoạn 2011-2020
Từ năm 2011 đến 2020, tỷ lệ nợ xấu của BIDV luôn cao hơn so với các ngân hàng nhà nước khác như VietcomBank (1,64%) và VietinBank (1,11%) So với hai ngân hàng tư nhân lớn là TechcomBank (1,99%) và VPBank (2,92%), BIDV chỉ thấp hơn VPBank nhưng vẫn cao hơn TechcomBank Mặc dù trong một số năm tỷ lệ nợ xấu của BIDV có thấp hơn so với các ngân hàng khác, nhưng gần đây VietcomBank, VietinBank và TechcomBank đã giảm tỷ lệ nợ xấu xuống dưới 1%, trong khi BIDV vẫn duy trì ở mức gần 2% Điều này dẫn đến việc tỷ lệ nợ xấu của BIDV vào năm 2018 và 2019 đã vượt mức trung bình của cả nước, cho thấy cần thiết phải có các giải pháp để giảm tỷ lệ nợ xấu nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
2.2.2 Quản lý nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020VietinBank VietcomBank BIDV TechcomBank VPBank Việt Nam
Nhằm thực hiện mục tiêu quản lý nợ xấu, BIDV thực hiện nhận biết các khoản nợ có vấn đề như sau:
Nợ xấu theo quy định của Ngân hàng Nhà nước được xác định trong Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, liên quan đến phân loại nợ và xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng Các khoản nợ này được phân vào nhóm 3, 4 và 5, thể hiện tình trạng nợ không đảm bảo khả năng thanh toán.
Các khoản nợ xấu đã được xử lý bằng nguồn lực của ngân hàng thông qua DPRR hiện đang được hạch toán ngoại bảng BIDV tiếp tục theo dõi và quản lý các khoản nợ này để tìm kiếm các biện pháp hiệu quả nhằm thu hồi vốn cho ngân hàng.
Các khoản nợ xấu tiềm ẩn là những khoản nợ chưa được phân loại là nợ xấu nhưng có dấu hiệu rủi ro và có nguy cơ chuyển thành nợ xấu Ngân hàng cần theo dõi chặt chẽ và áp dụng các biện pháp xử lý kịp thời nhằm hạn chế sự phát sinh của nợ xấu mới.
BIDV đã triển khai các mô hình đo lường rủi ro tín dụng hiện đại theo phương pháp FIRB, bao gồm PD cho khách hàng doanh nghiệp và các mô hình PD, LGD, EAD cho khách hàng cá nhân, với sự tư vấn từ các đối tác giàu kinh nghiệm Khách hàng và khoản vay được đánh giá rủi ro thông qua Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (XHTDNB), kết hợp với phân tích và thẩm định tín dụng Hệ thống XHTDNB được phân chia cho khách hàng doanh nghiệp và cá nhân, và được rà soát định kỳ để đảm bảo tính chính xác và phù hợp với quy định pháp luật Đối với khách hàng cá nhân, BIDV thực hiện chấm điểm dựa trên thông tin về khoản vay, nhân thân nghề nghiệp, năng lực tài chính và tài sản bảo đảm, từ đó đánh giá mức độ rủi ro và quyết định chính sách cấp tín dụng Kết quả xếp hạng khách hàng cá nhân được phân loại rõ ràng.
Bảng 2.4: Kết quả xếp hạng đối với khách hàng cá nhân tại BIDV
BIDV thực hiện chấm điểm định kỳ cho khách hàng tổ chức hai lần mỗi năm, áp dụng cho tất cả các khách hàng có quan hệ với ngân hàng Một số chỉ tiêu yêu cầu cập nhật thông tin khách hàng thường xuyên Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ được xây dựng dựa trên các bộ chỉ tiêu khác nhau theo từng ngành nghề kinh doanh, bao gồm cả chỉ tiêu tài chính và phi tài chính Kết quả xếp hạng sẽ được sử dụng để phân loại nợ và quyết định chính sách cấp tín dụng cho khách hàng Kết quả xếp hạng được phân loại rõ ràng để đảm bảo tính chính xác trong quản lý rủi ro tín dụng.
Bảng 2.5: Kết quả xếp hạng đối với khách hàng tổ chức tại BIDV
Nguồn: Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ BIDV
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam đã triển khai nhiều biện pháp hiệu quả nhằm phòng ngừa và hạn chế nợ xấu, bao gồm việc thiết lập chính sách cấp tín dụng phù hợp, quy trình cấp tín dụng chặt chẽ, tăng cường kiểm tra và giám sát hoạt động tín dụng, cùng với việc đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ ngân hàng.
• Chính sách cấp tín dụng
Chính sách cấp tín dụng của BIDV là tiêu chí quan trọng để phân loại khách hàng và định hướng ứng xử phù hợp BIDV đã xây dựng quy định tín dụng theo từng giai đoạn kinh doanh nhằm đảm bảo an toàn vốn và tuân thủ Basel II Đối với khách hàng cá nhân mới, BIDV sẽ xác định nhóm khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng để cung cấp sản phẩm dịch vụ tương ứng với mức độ rủi ro Đối với khách hàng hiện tại, BIDV ưu tiên tăng cường quan hệ với những khách hàng có lịch sử trả nợ tốt, trong khi hỗ trợ giảm dư nợ đối với khách hàng có nợ xấu Đối với khách hàng tổ chức, BIDV tập trung vào những khách hàng có năng lực tài chính và dự án khả thi, phân chia thành ba nhóm đối tượng dựa trên các tiêu chí đánh giá.
Nhóm khách hàng ưu tiên cấp tín dụng tại BIDV bao gồm những cá nhân hoặc tổ chức có tình hình tài chính vững mạnh và mức độ rủi ro tín dụng thấp Những khách hàng này sẽ nhận được sự ưu tiên trong việc cấp tín dụng cùng với các chính sách ưu đãi hấp dẫn từ ngân hàng.
Nhóm khách hàng cấp tín dụng có chọn lọc tại BIDV là những đối tượng có mức độ rủi ro cao hơn, do đó, ngân hàng chỉ xem xét cấp tín dụng cho các dự án hoặc phương án kinh doanh khả thi.
Nhóm khách hàng kiểm soát cấp tín dụng tại BIDV bao gồm những đối tượng có mức độ rủi ro rất cao Đối với nhóm này, ngân hàng không thực hiện cấp tín dụng hoặc chỉ cấp tín dụng theo nguyên tắc giảm dần dư nợ.
Chính sách cấp tín dụng của BIDV đã góp phần quan trọng trong việc phân loại khách hàng, từ đó xác định cách thức ứng xử phù hợp với từng nhóm đối tượng nhằm giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng.
• Quy trình cấp tín dụng
BIDV không chỉ thực hiện chính sách cấp tín dụng mà còn xây dựng quy trình cấp tín dụng nhằm hạn chế rủi ro Quy trình này được thiết kế để tách bạch các bước: Đề xuất tín dụng, Thẩm định rủi ro và Tác nghiệp (giải ngân, phát hành bảo lãnh), tương ứng với các bộ phận Quản lý khách hàng, Quản lý rủi ro và Tác nghiệp Sự tách biệt này giúp giảm thiểu rủi ro ở mức thấp nhất và phát huy tối đa kỹ năng chuyên môn của từng cán bộ.
Hình 2.9: Quy trình cấp tín dụng BIDV
Chức năng nhiệm vụ của các bộ phận trong quy trình này như sau:
Phương pháp nghiên cứu
3.1.1 Lựa chọn và đo lường biến nghiên cứu Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), nghiên cứu này dựa trên dữ liệu của BIDV trong giai đoạn 2012-2020 từ các nguồn báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của ngân hàng Ngoài ra nghiên cứu cũng sử dụng các yếu tế vĩ mô trong giai đoạn này như tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát với nguồn dữ liệu từ các trang web đáng tin cậy như World Bank, IMF… Mẫu dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo quý từ quý IV/2011 đến quý IV/2020
Luận văn này nghiên cứu tỷ lệ nợ xấu (NPL/TL) với một biến phụ thuộc, cùng với các biến độc lập được phân loại thành hai nhóm: yếu tố nội tại của ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô.
❖ Các yếu tố bên trong ngân hàng
Các yếu tố này được tổng hợp và tính toán dựa trên báo cáo tài chính hàng năm của BIDV
• Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Chỉ tiêu phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng và được tính theo công thức sau:
Lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE) là chỉ tiêu quan trọng phản ánh khả năng sinh lời của ngân hàng trên mỗi đồng vốn ROE cao cho thấy ngân hàng đang sử dụng vốn một cách hiệu quả Công thức tính ROE giúp đánh giá hiệu suất hoạt động tài chính của ngân hàng.
Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EA) là chỉ tiêu quan trọng phản ánh mức độ tham gia của vốn chủ sở hữu trong ngân hàng Chỉ tiêu này giúp đánh giá khả năng tự chủ tài chính của ngân hàng cũng như khả năng bù đắp tổn thất bằng vốn chủ sở hữu Công thức tính chỉ tiêu này là một yếu tố then chốt trong việc phân tích sức khỏe tài chính của ngân hàng.
• Tốc độ tăng trưởng tín dụng (GRL): Chỉ tiêu phản ánh mức độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng qua các quý và được tính theo công thức:
Thu nhập lãi cận biên (NIM) là chỉ tiêu quan trọng thể hiện sự chênh lệch lãi suất giữa hoạt động huy động vốn và hoạt động tín dụng của ngân hàng Chỉ tiêu này được xác định bằng cách so sánh lãi suất mà ngân hàng trả cho các khoản tiền gửi với lãi suất mà ngân hàng thu từ các khoản cho vay.
Nghiên cứu này kiểm tra ảnh hưởng của tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ đến tỷ lệ nợ xấu hiện tại bằng cách sử dụng tỷ lệ nợ xấu của năm trước (t-1) làm biến độc lập cho mô hình.
❖ Các yếu tố kinh tế vĩ mô
Các yếu tố này được thu thập từ website của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF)
Tốc độ tăng trưởng GDP thực là chỉ tiêu quan trọng phản ánh sự phát triển kinh tế, được tính toán dựa trên tổng sản phẩm quốc nội và đã được điều chỉnh theo lạm phát Chỉ tiêu này được giả định là ổn định trong suốt cả bốn quý của năm, giúp đánh giá chính xác sự biến động của nền kinh tế qua từng thời kỳ.
Tỷ lệ lạm phát (CPI) là chỉ tiêu quan trọng phản ánh tốc độ tăng giá cả trong nền kinh tế Chỉ số này được giả định là ổn định trong suốt cả năm, không có sự biến động giữa các quý.
Bảng 3.1: Các yếu tố được sử dụng trong nghiên cứu
Loại biến Tên biến Ký hiệu biến Cơ sở nghiên cứu Nguồn
Biến phụ thuộc Tỷ lệ nợ xấu NPL
Tổng hợp báo cáo tài chính
Các yếu tố trong ngân hàng – Biến độc lập
Lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu ROE Nguyễn Thị Hồng Vinh
(2015) Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản EA Podpiera & Weill (2008)
Tốc độ tăng trưởng tín dụng
GRL (growth rate of loans)
Salas và Saurina (2002) Nguyễn Thị Hồng Vinh
Thu nhập lãi cận biên NIM Fofack (2005)
Tỷ lệ nợ xấu năm trước NPL t-1
Salas và Saurina (2002) Nguyễn Thị Hồng Vinh
Các yếu tố kinh tế vĩ mô – Biến độc lập
Inekwe Murumba (2013) Nguyễn Thị Hồng Vinh
Dữ liệu IMF (https://d ata.imf.o
Tỷ lệ lạm phát CPI Fofack (2005) rg)
Dựa trên tổng quan tình hình nghiên cứu và thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, luận văn đề xuất các giả thuyết nhằm phân tích và giải quyết vấn đề nợ xấu hiệu quả.
H 1 : Lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu biến động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu
Khả năng sinh lời kém gây ra tình trạng thiếu vốn cho ngân hàng, ảnh hưởng đến quản lý nợ xấu và làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu của Louzis et al (2010) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu Ngược lại, khi ngân hàng hoạt động kinh doanh hiệu quả, tỷ lệ nợ xấu sẽ giảm xuống.
H 2 : Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản biến động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao cho thấy ngân hàng có khả năng tự chủ tài chính tốt và có khả năng sử dụng vốn để bù đắp tổn thất từ nợ xấu Nghiên cứu của Podpiera & Weill (2008) cho thấy vốn có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, với các ngân hàng có tỷ trọng vốn chủ sở hữu cao thường gặp ít rủi ro và có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn.
H 3 : Tốc độ tăng trưởng tín dụng biến động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu
Khi ngân hàng tăng cường tăng trưởng tín dụng một cách quá mức, nguy cơ phê duyệt các khoản vay kém chất lượng sẽ gia tăng, dẫn đến sự gia tăng nợ xấu trong hệ thống tài chính.
Nghiên cứu của Salas & Saurina (2002) chỉ ra rằng có mối tương quan cùng chiều giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và nợ xấu Tương tự, nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) cũng xác nhận kết quả này.
H 4 : Thu nhập lãi cận biên biến động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu:
Khi ngân hàng tăng mức biên lợi nhuận, lãi suất cho vay cũng sẽ tăng theo, dẫn đến việc khách hàng có mức độ rủi ro cao dễ chấp nhận lãi suất cao hơn, từ đó tiềm ẩn nguy cơ gia tăng nợ xấu Nghiên cứu của Fofack (2005) chỉ ra rằng thu nhập lãi cận biên có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu.
H 5 : Tỷ lệ nợ xấu năm trước biến động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu:
Tồn đọng nợ xấu chủ yếu do yếu kém trong quá trình thu hồi nợ, gây ra gánh nặng cho việc xử lý nợ trong tương lai Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu trong quá khứ có ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ lệ nợ xấu hiện tại Cụ thể, các nghiên cứu của Louzis et al (2010), Salas & Saurina (2002), và Nguyễn Thị Hồng Vinh & Nguyễn Minh Sáng (2018) đều khẳng định mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nợ xấu năm trước và tỷ lệ nợ xấu hiện tại.
H 6 : Tốc độ tăng trưởng GDP thực biến động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ nợ xấu:
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
3.2.1 Thống kê mô tả biến nghiên cứu
Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả từ Stata phiên bản 15.1
Kết quả thống kê mô tả cho thấy các chỉ số cơ bản của các biến nghiên cứu, bao gồm số lượng quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ của BIDV là 2,12% với độ lệch chuẩn 0,42%, cho thấy tỷ lệ nợ xấu được duy trì ở mức thấp, với giá trị tối đa là 3,07% ROE của ngân hàng có sự biến động lớn, trung bình đạt 3,43% (độ lệch chuẩn 1,24%), với giá trị nhỏ nhất là 1,02% và lớn nhất là 5,61% Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản của BIDV ổn định quanh mức trung bình 5,07% (độ lệch chuẩn 0,69%) Ngược lại, tốc độ tăng trưởng tín dụng của BIDV biến động mạnh, với giá trị nhỏ nhất là -1,02% và lớn nhất là 11,41%, giá trị trung bình đạt 4,11% và độ lệch chuẩn là 2,83%.
Thu nhập lãi cận biên của BIDV đạt trung bình 0,72% với độ lệch chuẩn 0,10%, dao động từ 0,50% đến 1,10%, cho thấy sự ổn định và biến động thấp Trong khi đó, tỷ lệ lạm phát trong cùng giai đoạn có sự biến động lớn, với giá trị thấp nhất là 0,16% và cao nhất là 4,67%, trung bình đạt 1,12% (độ lệch chuẩn 0,83%) Tốc độ tăng trưởng GDP thực cũng biến động đáng kể, với mức trung bình 1,50% (độ lệch chuẩn 0,41%), dao động từ 0,40% đến 1,77%.
Bảng 3.3: Ma trận tương quan giữa các biến
NPL ROE EA NPL t-1 GRL NIM CPI GDP
Nguồn: Kết quả từ Stata phiên bản 15.1
Dựa vào bảng ma trận tương quan, có thể nhận thấy rằng GDP và GRL có mối tương quan thấp với NPL, trong đó GDP biến động ngược chiều và GRL biến động cùng chiều với NPL Ngược lại, các biến ROE, EA, NIM, và CPI cho thấy mối tương quan cao hơn với NPL; cụ thể, EA, NIM, và CPI biến động cùng chiều, trong khi ROE lại biến động ngược chiều với NPL.
Hầu hết các hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập đều khá nhỏ, ngoại trừ hệ số tương quan cao giữa tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu năm trước đạt 0,825 Điều này cho thấy có thể không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến Tuy nhiên, để xác nhận điều này, hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được kiểm định trong phần sau.
Bảng 3.4: Kết quả mô hình hồi quy
Sai số chuẩn t p-value [Khoảng tin cậy 95%]
Nguồn: Kết quả từ Stata phiên bản 15.1
Kết quả mô hình hồi quy cho thấy các biến độc lập ROE, NPLt-1 và GDP có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc NPL với mức ý nghĩa thống kê khác nhau Cụ thể, ROE tác động ngược chiều đến NPL với mức ý nghĩa 5%, trong khi NPLt-1 và GDP đều tác động cùng chiều đến NPL với mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 10% Các biến EA, GRL, NIM, và CPI không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.
Phương trình hồi quy của mô hình như sau:
3.2.4 Kết quả kiểm định mô hình
• Kiểm định đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là một vấn đề không thể tránh khỏi trong thống kê, nhưng mức độ đa cộng tuyến nên được giữ ở mức thấp nhất có thể Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến tương đối thấp, phần lớn nằm trong khoảng từ -0,5 đến 0,5, điều này cho thấy có thể dự đoán rằng hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Sử dụng nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến:
Bảng 3.5: Tổng hợp kết quả kiểm tra VIF các biến
Nguồn: Kết quả từ Stata phiên bản 15.1
Tất cả các biến độc lập trong nghiên cứu đều có chỉ số VIF nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến và các biến này không tương quan với nhau.
• Kiểm định tự tương quan
Bảng 3.6: Kiểm định tự tương quan giữa các biến
Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation lags(p) chi2 df Prob > chi2
Nguồn: Kết quả từ Stata phiên bản 15.1
Với kết quả Prob = 0,5963 ta chấp nhận giả thiết H0, không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình
• Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Bảng 3.7: Kiểm định phương sai sai số thay đổi
White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(35) = 36.85
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Nguồn: Kết quả từ Stata phiên bản 15.1
Với kết quả Prob = 0,3833 ta chấp nhận giả thiết H0, không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình
3.2.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu Đối với biến ROE: Mô hình hồi quy cho kết quả p-value = 0,018 < 0.05 kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Như vậy, có mối tương quan giữa lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu với tỷ lệ nợ xấu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì ROE của BIDV càng thấp thì tỷ lệ nợ xấu càng cao Kết quả này phù hợp với lý thuyết là khả năng sinh lời kém dẫn tới ngân hàng thiếu nguồn lực trong hoạt động quản lý nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu cao Đồng thời, kết quả nghiên cứu cũng tương đồng với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) về các ngân hàng thương mại tại Việt Nam và Nguyễn Thị Hồng Vinh, Nguyễn Minh Sáng (2018) về các ngân hàng thương mại tại Đông Nam Á Như vậy, giả thuyết H1 được chấp nhận Đối với biến EA: Mô hình hồi quy cho kết quả p-value = 0,102 > 0.1 kết quả không có ý nghĩa thống kê Như vậy với mức ý nghĩa thống kê 10% thì tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản không có mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu Kết quả này không có ý nghĩa thống kê Giả thuyết H2 bị bác bỏ Đối với biến GRL: Mô hình hồi quy cho kết quả p-value = 0,935 >0.1 kết quả không có ý nghĩa thống kê Như vậy với mức ý nghĩa thống kê 10% thì tốc độ tăng trưởng tín dụng không có mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu Giả thuyết H3 bị bác bỏ Đối với biến NIM: Mô hình hồi quy cho kết quả p-value = 0,447 >0.11 kết quả không có ý nghĩa thống kê Như vậy với mức ý nghĩa thống kê 10% thì thu nhập lãi cận biên không có mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu Giả thuyết H4 bị bác bỏ Đối với biến NPLt-1: Mô hình hồi quy cho kết quả p-value = 0,000 < 0.05 kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Như vậy có mối tương quan giữa tỷ lệ nợ xấu năm trước với tỷ lệ nợ xấu hiện tại Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tỷ lệ nợ xấu năm trước của BIDV càng cao thì tỷ lệ nợ xấu càng cao Kết quả trên phù hợp với lý thuyết là nợ xấu trong quá khứ cao sẽ làm tăng gánh nặng đối với hoạt động quản lý nợ xấu dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng cao Kết quả nghiên cứu đưa ra nhận định tương đồng với các nghiên cứu trước đây như Salas và Saurina (2002) về các ngân hàng tại Tây Ban Nha, Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) về các ngân hàng thương mại tại Việt Nam và Nguyễn Thị Hồng Vinh, Nguyễn Minh Sáng (2018) về các ngân hàng thương mại tại Đông Nam Á Như vậy, giả thuyết H5 được chấp nhận Đối với biến GDP: Mô hình hồi quy cho kết quả p-value = 0,072 < 0.1 kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức 10% Như vậy có mối tương quan giữa tốc độ tăng trưởng GDP thực với tỷ lệ nợ xấu Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì tốc độ tăng trưởng GDP thực càng cao thì tỷ lệ nợ xấu càng cao Kết quả này trái ngược với nhận định rằng tốc độ tăng trưởng GDP cao, các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả làm giảm nguy cơ phát sinh nợ xấu Điều này có thể giải thích là trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng, ngân hàng có thể chấp nhận các khách hàng có mức độ rủi ro cao hơn dẫn đến làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu Kết quả nghiên cứu cũng đưa ra nhận định trái ngược so với các nghiên cứu của Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) về các ngân hàng thương mại tại Việt Nam và Nguyễn Thị Hồng Vinh, Nguyễn Minh Sáng (2018) về các ngân hàng thương mại tại Đông Nam Á Tuy nhiên, kết quả này lại tương đồng với nghiên cứu của Inekwe Murumba (2013) về các ngân hàng tại Nigeria Như vậy, giả thuyết H6 được chấp nhận Đối với biến CPI: Mô hình hồi quy cho kết quả p-value = 0,290 > 0.1 kết quả không có ý nghĩa thống kê Như vậy với mức ý nghĩa thống kê 10% thì tỷ lệ lạm phát không có mối tương quan với tỷ lệ nợ xấu Giả thuyết H7 bị bác bỏ
Như vậy, kết quả nghiên cứu được so sánh với một số nghiên cứu trước đây như sau:
Bảng 3.8: So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trước
Biến Kết quả nghiên cứu
Các nghiên cứu trước đây
(-) Louzis et al (2010) (-) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) (-) Nguyễn Thị Hồng Vinh, Nguyễn Minh Sáng (2018)
EA Không có ý nghĩa thống kê (-) Podpiera & Weill (2008)
GRL Không có ý nghĩa thống kê
(+) Salas và Saurina (2002) (+) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015)
NIM Không có ý nghĩa thống kê (+) Fofack (2005)
(+) Salas và Saurina (2002) (+) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) (+) Nguyễn Thị Hồng Vinh, Nguyễn Minh Sáng (2018)
(+) Inekwe Murumba (2013) (-) Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) (-) Nguyễn Thị Hồng Vinh, Nguyễn Minh Sáng (2018)
CPI Không có ý nghĩa thống kê (+) Fofack (2005)
Chú thích: (+) biến động cùng chiều; (-) biến động ngược chiều
Trên cở sở dữ liệu từ báo cáo tài chính các quý của BIDV trong giai đoạn 2012-
Năm 2020, tác giả đã sử dụng các số liệu kinh tế vĩ mô để xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, áp dụng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS).
Các biến được chọn để xây dựng mô hình được phân thành hai nhóm chính: nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô, bao gồm tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP thực; và nhóm yếu tố nội tại của ngân hàng, bao gồm lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng tín dụng, thu nhập lãi cận biên, cùng với tỷ lệ nợ xấu của năm trước.
Nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam cho thấy nợ xấu bị tác động bởi cả yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố nội tại của ngân hàng.
Tốc độ tăng trưởng GDP thực có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi tỷ lệ lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu lại có tác động ngược chiều Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ xấu của năm trước cũng có ảnh hưởng tích cực đến tỷ lệ nợ xấu hiện tại.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả quản lý nợ xấu tại BIDV.
