(Luận văn) các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng tmcp đầu tư và phát triển việt nam, khu vực thành phố hồ chí minh

t to ng hi ep BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO w TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH n lo ad ju y th yi pl al n ua NGUYỄN PHƯỚC HUỆ n va fu ll CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n a Lu n va y te re th TP Hồ Chí Minh, 2018 t to ng BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO hi ep TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH w n lo ad ju y th yi pl NGUYỄN PHƯỚC HUỆ n ua al va n CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ll fu oi m at nh z z k jm ht vb Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 8340201 om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n a Lu n va NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS HOÀNG ĐỨC y te re th TP Hồ Chí Minh, 2018 t to ng LỜI CAM ĐOAN hi ep w Tôi cam đoan luận văn “CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH” cơng trình nghiên cứu riêng tơi n lo ad y th ju Ngồi tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan yi pl tồn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố ua al sử dụng để nhận cấp nơi khác n Khơng có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận va n văn mà khơng trích dẫn theo quy định ll fu Luận văn chưa nộp để nhận cấp oi m trường đại học hay sở đào tạo khác at nh TPHCM, ngày tháng … năm 2018 z z k jm ht vb l.c gm om NGUYỄN PHƯỚC HUỆ n a Lu n va y te re th t to ng MỤC LỤC hi ep TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN w n MỤC LỤC lo ad DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU y th DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ ju DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT yi pl CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu: 1.3 Câu hỏi nghiên cứu: 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 1.5 Khảo lược nghiên cứu trước đây: 1.6 Phương pháp nghiên cứu 1.7 Kết cấu đề tài 1.8 Ý nghĩa nghiên cứu đề tài n ua al 1.1 n va ll fu oi m at nh z z vb jm ht Kết luận Chương k CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐÉN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI – GIỚI THIỆU MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU l.c gm Khái niệm cách thức đo lường rủi ro tín dụng om 2.1 2.1.1 Rủi ro tín dụng a Lu 2.1.2 Cách thức đo lường rủi ro tín dụng 10 n Cơ sở lý thuyết 16 2.3 Khung phân tích (các nhân tố tác động) 18 2.4 Mơ hình nghiên cứu 20 n va 2.2 y te re th Kết luận Chương 24 t to ng hi ep CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VỀ RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH 25 w n 3.1 Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực TP Hồ Chí Minh 25 lo ad 3.1.1 Tổng quan Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 25 y th ju 3.1.2 Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 29 yi pl 3.2 Thực trạng rủi ro tín dụng doanh nghiệp Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực TP Hồ Chí Minh 34 ua al n 3.2.1 Chính sách tín dụng quy trình quản trị rủi ro tín dụng áp dụng Chi nhánh Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 34 n va fu ll 3.2.2 Thực trạng rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Chi nhánh khu vực Thành phố Hồ Chi Minh 44 oi m nh at 3.2.3 Đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng doanh nghiệp Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam – Chi nhánh khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 50 z z Kết luận Chương 53 vb k jm ht CHƯƠNG 4: KHẢO SÁT VÀ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ CÁC NHÂN TƠ TÁC ĐỘNG ĐÉN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP 54 Các biến mơ hình giả thuyết nghiên cứu 54 4.2 Mô tả liệu 56 4.3 Chạy mơ hình kiểm định 58 om l.c gm 4.1 a Lu 4.3.1 Chạy mơ hình 58 n 4.3.2 Các kiểm định mơ hình 60 va 4.4 Kết nhận xét 61 n y th CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH 67 te re Kết luận Chương 66 t to ng 5.1 Ứng dụng mơ hình khảo sát kiểm định vào cơng tác quản trị rủi ro tín dụng 67 hi ep w 5.2 Một số giải pháp khác phối hợp với kết mơ hình nhằm hạn chế rủi ro tín dụng doanh nghiệp 67 n lo 5.2.1 Chú trọng đến công tác thu thập xử lý thông tin đôi với việc xây dựng mạng lưới thông tin hiệu 68 ad y th 5.2.2 Hồn thiện xếp hạng tín dụng nội sách dự phịng rủi ro 68 ju yi 5.2.3 Thiết lập hệ thống thông tin phục vụ việc phân tích, đánh giá, nhận dạng, theo dõi phịng ngừa rủi ro tín dụng 69 pl al Xây dựng môi trường làm việc thân thiện 70 5.2.5 Quyết liệt việc triển khai thực Basel II 70 n ua 5.2.4 va n Kết luận Chương 72 fu ll KẾT LUẬN 73 oi m TÀI LIỆU THAM KHẢO at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to ng DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU hi ep Bảng 3.1 Danh sách Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 29 w n Bảng 3.2 Phân loại nhóm nợ khách hàng Tổ chức kinh tế theo kết xếp hạng tín dụng 41 lo ad ju y th Bảng 3.3 Các dấu hiệu cảnh báo sớm không trả nợ khách hàng tổ chức kinh tế 42 yi pl Bảng 3.4 Tình hình hoạt động kinh doanh BIDV từ năm 2010 – 2016 45 al n ua Bảng 3.5 Tình hình hoạt động kinh doanh Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2010 - 2016 45 va n Bảng 3.6 Chỉ tiêu phân loại nợ Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2010 - 2016 45 ll fu m oi Bảng 3.7 Chỉ tiêu nợ hạn, nợ xấu nhóm khách hàng Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2010 - 2016 46 at nh z Bảng 4.1 Bảng mơ tả liệu mơ hình nghiên cứu 56 z vb Bảng 4.2 Bảng thống kê mô tả liệu mô hình nghiên cứu 57 ht k jm Bảng 4.3 Bảng kết chạy liệu mơ hình OLS 58 gm Bảng 4.4 Bảng kết chạy liệu mơ hình Logit 59 om l.c Bảng 4.5 Bảng kết chạy liệu mơ hình Probit 59 Bảng 4.6 Bảng kết kiểm định mức độ phù hợp mơ hình Logit 60 a Lu Bảng 4.7 Bảng kết kiểm định mức độ phù hợp mơ hình Probit 60 n va Bảng 4.8 Bảng thống kê kết dự báo ba mơ hình Logit, Probit, OLS 61 n th Bảng 4.11 Bảng so sánh mơ hình Logit Probit 62 y Bảng 4.10 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Probit 61 te re Bảng 4.9 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Logit 61 t to ng DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ hi ep Sơ đồ 3.1 Cơ cấu tổ chức Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam 27 w n Sơ đồ 3.2 Cơ cấu máy quản lý Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt lo ad Nam 28 y th ju Sơ đồ 3.3 Cơ cấu tổ chức hoạt động Chi nhánh khu vực Thành phố Hồ Chí yi Minh 32 pl al n ua Sơ đồ 3.4 Mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng Tổ chức kinh tế 38 n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to ng DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT hi ep Diễn giải Từ viết tắt w n Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư Phát triển Việt Nam lo BIDV ad ju y th CIC Trung tâm thơng tin Tín dụng yi pl Định chế tài n ua al ĐCTC va Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng Thương mại QLRRTD Quản lý rủi ro tín dụng RRTD Rủi ro tín dụng TCKT Tổ chức kinh tế TCTD Tổ chức tín dụng TMCP Thương mại Cổ phần n NHNN ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ t to 1.1 Lý chọn đề tài ng Sau khủng hoảng kinh tế tài giới năm 2008, kinh tế Việt hi ep Nam bị ảnh hưởng nặng nề Theo VCCI – Phòng Thương mại Công nghiệp Việt Nam (2011), số doanh nghiệp Việt Nam giải năm 2011 w 79.014 doanh nghiệp, có xu hướng tiếp tục tăng cao Theo Báo cáo tổng kết n lo Ngân hàng Nhà Nước (2012), số nợ xấu năm 2012 185.205 tỷ đồng, tăng ad y th gần lần so với năm 2008 26.970 tỷ đồng Qua thấy, tồn ngành kinh ju tế Việt Nam phải đối mặt với nhiều khó khăn: doanh nghiệp khó tiếp yi pl cận vốn vay, ngân hàng liên tục giảm sút lợi nhuận, ua al Đứng trước tình hình đó, Ngân hàng muốn giải triệt để vấn đề nợ xấu n cần phải tìm hiểu nguồn gốc sinh Một nguồn gốc quan trọng va n khả tài khách hàng, hiểu cách đơn giản ll fu nhất, nợ xấu khách hàng khơng có tiền trả nợ cho Ngân hàng, dẫn đến oi m hệ lụy phía sau Và doanh nghiệp nhân tố góp tỷ trọng at nh lớn nợ xấu Ngân hàng Thương mại Vậy vấn đề cần đặt biết doanh nghiệp có khả tài tốt? z z Tính cấp thiết đề tài: giai đoạn phát triển đất nước nay, việc vb jm ht tăng cường cấp tín dụng hỗ trợ vốn đến thành phần kinh tế mang tính tất yếu Đồng thời, Ngân hàng theo đuổi mục tiêu tăng trưởng tín dụng nhằm k gm đảm bảo lợi nhuận Khi cung – cầu tín dụng tăng vấn đề đặt chất lượng l.c tín dụng, chất lượng tín dụng tăng trưởng tín dụng khơng om khơng giúp tăng trưởng kinh tế mà ảnh hưởng xấu đến kinh tế Cụ thể an Lu Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát Triển Việt Nam, giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2016, tăng trưởng tín dụng đạt gần 500.000 tỷ đồng, với tốc độ tăng phát triển đất nước ey thấy, vấn đề cần phải quan tâm, theo dõi giai đoạn t re khoảng 14.000 tỷ đồng nợ xấu Tuy nợ xấu mức kiểm sốt có n va trưởng bình qn năm 20% đơi với tăng trưởng tăng thêm 61 Với kiểm định Hosmer-Lemeshow cho thấy, p = 13,54% > 5%, mơ t to hình Logit phù hợp ng Cả hai kiểm định cho thấy mơ hình Logit Probit phù hợp để dự hi ep báo kết 4.4 Kết nhận xét w n Bảng 4.8 Bảng thống kê kết dự báo ba mơ hình Logit, Probit, OLS lo ad Variable NQH plogit pprobit pols ju y th Mean 0,1772 0,1773 0,1756 0,1773 yi Obs 1602 1602 1602 1602 pl Std Dev 0,3819 0,3168 0,3171 0,1802 Min Max 0 -0,9941 1 2,1921 al Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả n ua Từ bảng thấy rằng, mơ hình OLS khơng phù hợp liệu ll fu ngồi khoảng (0;1) n va với biến phụ thuộc biến nhị phân, kết dự báo từ mơ hình OLS nằm at nh z D 202 82 284 z ~D 48 1.270 1.318 Total 250 1.352 1.602 k jm ht vb 71,13% 96,36% 80,80% 93,93% 3,64% 28,87% 19,20% 6,07% 91,89% om n ey t re Bảng 4.10 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Probit va Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả an Lu Pr( +| D) Pr( -|~D) Pr( D| +) Pr(~D| -) Pr( +|~D) Pr( -| D) Pr(~D| +) Pr( D| -) l.c gm Logistic model for NQH True -Classified + Total Classified + if predicted Pr(D) >= True D defined as NQH != Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value False + rate for true ~D False - rate for true D False + rate for classified + False - rate for classified Correctly classified oi m Bảng 4.9 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Logit 62 t to ng hi ep Probit model for NQH True -Classified + Total Classified + if predicted Pr(D) >= True D defined as NQH != Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value False + rate for true ~D False - rate for true D False + rate for classified + False - rate for classified Correctly classified D 200 84 284 ~D Total 46 1.272 1.318 246 1.356 1.602 w n lo 70,42% 96,51% 81,30% 93,81% 3,49% 29,58% 18,70% 6,19% 91,89% ad Pr( +| D) Pr( -|~D) Pr( D| +) Pr(~D| -) Pr( +|~D) Pr( -| D) Pr(~D| +) Pr( D| -) ju y th yi pl n ua al va n Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả fu ll Từ bảng 4.9 bảng 4.10 thấy rằng, tỷ lệ dự báo mơ hình Logit m oi Probit tương đương với số liệu cao 91,98%, thể khả dự at nh báo mơ hình tốt z 4.11 Bảng so sánh mơ hình Logit Probit z k jm ht vb Mơ hình Logit Probit Chỉ tiêu Log likelihood -228,5567 -233,4582 Pseudo R2 0,6813 0.6781 Prob > chi2 Hosmer0,1431 0,1354 Lemeshow Correctly classified 91,89% 91,89% Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả om l.c gm an Lu Qua bảng 4.11 thấy rằng, với tiêu Log likelihood, Pseudo R2, Prob > chi2 Hosmer-Lemeshow, Correctly classified, mô hình Logit vượt trội có ý nghĩa thống kê bao gồm: GDP bình quân đầu người, Lạm phát, Lãi suất cho ey Với mơ hình Logit chọn, kết cho thấy, biến có p-value < 5% t re bảo khả dự báo nợ hạn n va so với mơ hình Probit Vì vậy, kết mơ hình Logit phù hợp để đảm 63 vay, Doanh thu/Tổng tài sản, Vốn chủ sỡ hữu/Tổng nợ, Lợi nhuận trước thuế/Tổng t to nợ, Hàng tồn kho/Tổng tài sản Các biến cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê ng mơ hình Tác giả tập trung phân tích vào tác động biến có ý nghĩa hi Biến GDP bình quân đầu người có tương quan chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Tuy nhiên, với hệ số 𝛽 = 0,007 rằng, tác động - w ep thống kê, cụ thể: n lo ad biến đến nợ hạn doanh nghiệp thấp Đây y th biến vĩ mơ mơ hình, với kỳ vọng mang dấu âm trước đó, điều ju thể hiện, tùy thuộc vào vùng địa lý văn hóa khác nhau, ảnh yi pl hưởng chung kinh tế đến khả nợ hạn doanh nghiệp Biến Lạm phát mối quan hệ ngược chiều với khả nợ hạn n - ua al khác mức độ ảnh hưởng khác va n doanh nghiệp Hệ số 𝛽 = -0,237 thấp Đây kết khác với kỳ fu ll vọng ban đầu Nhưng theo nghiên cứu trước rõ, lạm phát m oi tác động không rõ nét đến rủi ro tín dụng doanh nghiệp, cịn phụ thuộc at nh vào mức độ lạm phát Vì vậy, theo tác giả thấy, với khoảng z thời gian từ 2010 đến 2016 chưa đủ để đánh giá tác động biến z Biến Lãi suất thể mối tương quan chiều với khả nợ hạn vb - jm ht doanh nghiệp Điều với kỳ vọng ban đầu tác giả, nhiên k mức độ ảnh hưởng biến đến khả nợ hạn doanh nghiệp gm không cao (𝛽 = 0,800), giống với kết luận Carling cộng (2007) lãi l.c suất khơng có tác động định lượng quan trọng nguy vỡ nợ doanh an Lu - om nghiệp Biến Doanh thu/Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan ngược chiều với khả đầu tác giả, nhiên ảnh hưởng biến mơ hình khơng lớn Biến Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ có mối quan hệ tương quan chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Đây kết bất ngờ ngược ey - t re (𝛽 = -0,377) n va nợ hạn doanh nghiệp Đây kết với kỳ vọng ban 64 với kỳ vọng ban đầu tác giả Tuy nhiên, xét cách cụ thể, cấu t to nguồn vốn mà vốn chủ sở hữu chiếm tỷ trọng cao việc sử dụng ng vốn doanh nghiệp hiệu đi, làm hạn chế khả tận dụng hi ep nguồn lực từ bên ngoài, chiếm dụng vốn từ đối tác Và ngược lại, tỷ trọng tổng nợ cao làm tăng mạnh áp lực tài cho doanh nghiệp, w n tăng khả vỡ nợ Đồng thời, hệ số 𝛽 = 3,349 mức tương đối Qua đó, lo ad thấy rằng, doanh nghiệp muốn sử dụng tốt nguồn vốn cần phải cân đối tốt Biến lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ có tương quan ngược chiều với khả nợ ju - y th tỷ trọng vốn chủ sở hữu tổng nợ yi pl hạn doanh nghiệp Với hệ số 𝛽 = -47,125, thể biến tác ua al động mạnh đến khả nợ hạn doanh nghiệp Điều hoàn n toàn phù hợp với kỳ vọng thực tiễn Khi doanh nghiệp hoạt động va n kinh doanh hiệu quả, có nhiều lợi nhuận đồng nghĩa với việc doanh nghiệp fu ll đảm bảo tốt khả trả nợ vay, không xuất nợ hạn m Biến hàng tồn kho/tổng tài sản có tương quan chiều với khả xuất oi - at nh nợ hạn doanh nghiệp Điều phù hợp với kỳ vọng ban đầu z tác giả nghiên cứu trước 𝛽 = 5,153, thể mức độ ảnh hưởng z vb lớn biến mơ hình jm ht Tóm lại, kết ước lượng biến tương đối giống với giả thiết đặt k ra, hay nói cách khác phù hợp với tảng lý thuyết chung Vì thế, kết gm mơ hình Logit có khả dự đốn tốt Kết mơ hình viết l.c lại sau: om Zi = -24,136 + 0,007X1 - 0,237X2 + 0,800X3 - 0,377X4 + 3,349X5 -47,125X6 + 5,153X7 = n va 1+eZi an Lu pi = eZi ey 1+e(−24,136 + 0,007X1 − 0,237X2 + 0,800X3 − 0,377X4 + 3,349X5 −47,125X6 + 5,153X7) t re e(−24,136 + 0,007X1 − 0,237X2 + 0,800X3 − 0,377X4 + 3,349X5 −47,125X6 + 5,153X7) 65 Với X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, biến GDP bình quân đầu người, t to Lạm phát, Lãi suất cho vay, Doanh thu/Tổng tài sản, Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ, Lợi ng nhuận trước thuế/Tổng nợ Hàng tồn kho/Tổng tài sản hi ep w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm an Lu n va ey t re 66 Kết luận Chương t to Tóm lại, kết khảo sát kiểm định mô hình thể tác ng động (về chiều mức độ) yếu tố từ thân doanh nghiệp hi ep yếu tố vĩ mô xung quanh doanh nghiệp mà ảnh hưởng đến khả xuất nợ hạn doanh nghiệp Qua đó, doanh nghiệp tự điều chỉnh w chiến lược hoạt động nội để đạt hiệu kinh doanh tốt n lo ngân hàng đánh giá khách hàng cách khách quan nhất, ad y th đảm bảo an toàn rủi ro tín dụng ju Với tình hình kinh tế khó khăn nay, hoạt động kinh doanh ngân hàng yi pl gặp nhiều khó khăn Để cạnh tranh tồn với ngân hàng n ro ua al khác, đòi hỏi việc định phải nhanh chóng đồng thời đảm bảo rủi va n Trên sở đó, việc khảo sát kiểm định yếu tố ảnh hưởng đến khách ll fu hàng điều cần thiết Và với kết mơ hình thể hiện, ngân hàng có oi m thể thực đánh giá khách hàng cách đơn giản, nhanh chóng, đồng thời với at nh độ xác cao, từ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng, giảm thiểu nợ xấu z z k jm ht vb om l.c gm an Lu n va ey t re 67 CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP t to TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU ng VỰC TP HỒ CHÍ MINH hi ep 5.1 Ứng dụng mơ hình khảo sát kiểm định vào cơng tác quản trị rủi ro tín dụng w n Như trình bày, mơ hình Logit thu khả quan Khi sử dụng kết lo mơ hình, ta cần phải quan tâm nhiều đến tiêu vốn biến có ý ad y th nghĩa thống kê mơ hình Các tiêu bao gồm: GDP bình quân đầu ju người, Lạm phát, Lãi suất cho vay, Doanh thu/Tổng tài sản, Vốn chủ sỡ hữu/Tổng yi pl nợ, Lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ, Hàng tồn kho/Tổng tài sản Các biến lại ua al khơng có ý nghĩa thống kê mơ hình Thơng thường, tiêu n xem xét để phán đốn tình hình hoạt động doanh nghiệp, dừng lại va n mức độ mang tính chủ quan người xem Cịn đưa vào mơ hình, ll fu năm tiêu tính tốn ảnh hưởng chung vào xác suất xuất nợ oi m hạn doanh nghiệp at nh Hơn nữa, với kết mơ hình, cần đặc biệt ý đến tiêu: Lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ Chỉ tiêu tác động nghịch biến mạnh mô hình z z Như điều hiển nhiên, doanh nghiệp có lợi nhuận tất nhiên doanh vb jm ht nghiệp có khả trả lãi vay, trả tất chi phí, nộp thuế, đồng thời có quyền định lợi nhuận tái đầu tư hay chia cổ tức Một k gm doanh nghiệp tất nhiên xác suất có nợ xấu thấp doanh nghiệp l.c thua lỗ Vì lẽ đó, doanh nghiệp ngân hàng nên ý đến vấn đề om Bên cạnh đó, nhờ định nhanh chóng, kịp thời, ngân hàng có hội mở tồn tín dụng đảm bảo Một số giải pháp khác phối hợp với kết mơ hình nhằm hạn chế rủi ey t re ro tín dụng doanh nghiệp n va 5.2 an Lu rộng quy mơ tín dụng, thu hút khách hàng, chiếm lĩnh thị phần điều kiện an 68 Bên cạnh việc ứng dụng mơ hình vào công tác giảm thiểu rủi ro xuất nợ t to hạn khách hàng doanh nghiệp, Ngân hàng cần phối hợp nhiều giải ng pháp khác giúp hiệu đạt mức cao hi ep 5.2.1 Chú trọng đến công tác thu thập xử lý thông tin đôi với việc xây dựng mạng lưới thông tin hiệu w n Thu thập xử lý thông tin bước quan trọng lo trình thẩm định hồ sơ vay Để đảm bảo tính đầy đủ, xác khách quan, cần ad Phỏng vấn trực tiếp khách hàng vay việc cần phải làm để có ju - y th thu thập thơng tin từ nhiều nguồn khác nhau: yi pl thông tin tổng thể chi tiết khoản vay khách hàng vay Tính trung thực đầy va Nguồn thơng tin cung cấp từ Trung tâm thơng tin tín dụng Ngân n - n cán tín dụng ua al đủ thông tin phụ thuộc vào mức độ nhạy bén khéo léo giao tiếp fu ll hàng Nhà nước (CIC) cho biết quan hệ vay vốn khách hàng khứ oi Nguồn thông tin lấy từ đối tác kinh doanh doanh nghiệp (trong trường at nh - m z hợp khách hàng vay doanh nghiệp) doanh nghiệp khác hoạt động z vb ngành xem khách quan đáng tin cậy Việc trao đổi với cán tín dụng có nhiều kinh nghiệm thẩm jm ht - k định cho khách hàng hoạt động lĩnh vực cách thu thập thông tin l.c - gm hữu hiệu, giúp tiết kiệm thời gian Bên cạnh đó, khơng ngừng cải tiến, nâng cao chất lượng phần mềm ứng om dụng nhằm phục vụ tốt cho việc thu thập, xử lý, lưu trữ trao đổi thơng tin an Lu - Cần nhanh chóng triển khai hệ thống quản lý thông tin qua mạng nội Việc xếp hạng doanh nghiệp hệ thống XHTD nội có tầm quan trọng lớn cơng tác quản trị rủi ro tín dụng qua việc phân tích, theo dõi, dự tốn, ey 5.2.2 Hồn thiện xếp hạng tín dụng nội sách dự phòng rủi ro t re truy cập xử lý thơng tin nhanh chóng, xác hiệu n va đến bước hịa mạng tồn hệ thống ngân hàng nước, đảm bảo việc chia sẻ, 69 phòng ngừa rủi ro tín dụng khách hàng Kết việc xếp hạng doanh t to nghiệp liên quan đến việc vận dụng sách ưu đãi Ngân hàng lãi ng suất, phí, điều kiện cấp tín dụng, tài sản đảm bảo… hi ep Hiện BIDV xây dựng hệ thống XHTD nội tương đối hoàn chỉnh, đo lường mức độ rủi ro doanh nghiệp Tuy nhiên, việc xếp w hạng chấm điểm doanh nghiệp phụ thuốc nhiều đánh giá chủ quan cán n lo tín dụng, chi nhánh, kết xếp hạng doanh nghiệp chưa ad y th khách quan trung thực, chưa phản ánh tình hình thực tế hoạt động ju doanh nghiệp yi pl Việc chấm điểm chưa sát với tình hình thực tế doanh nghiệp nhằm nâng ua al cao kết XHTD, từ giảm nợ xấu để giảm trích lập dự phịng rủi ro tín dụng n tăng lợi nhuận Do cần sửa đổi quy định XHTD: Quán triệt đơn vị trực va n thuộc tầm quan trọng hệ thống XHTD nội bộ, nâng cao công tác thu thập thông ll fu tin, phân tích, đánh giá khách hàng cách đầy đủ xác để từ kết oi m chấm điểm phản ánh trung thực mức độ rủi ro khách hàng Thường xuyên thu at nh thập thông tin khách hàng, quản lý thông tin khách hàng cách liên tục 5.2.3 Thiết lập hệ thống thơng tin phục vụ việc phân tích, đánh giá, nhận z z vb dạng, theo dõi phòng ngừa rủi ro tín dụng jm ht Để có sở xem xét định cấp tín dụng đắn, nhận dạng, theo dõi, phịng ngừa rủi ro tín dụng hoạt động tín dụng thơng tin sử k gm dụng cho phân tích, đánh giá khách hàng vô quan trọng, l.c Hiện nay, việc phân tích, đánh giá, nhận dạng, phịng ngừa rủi ro tín dụng om BIDV hạn chế phần xuất phát từ việc thiếu thông tin chất an Lu lượng thông tin thấp, thiếu độ tin cậy Ngồi ra, hệ thống cung cấp thơng tin liên quan đến hoạt động tín dụng BIDV hoạt động hiệu chưa cao Do BIDV ngành nghề, tổ chức chuyên phân tích kinh tế… thực lưu trữ, tổ chức ey tìm kiếm, thu thập thơng tin từ kênh quan thống kê, hiệp hội t re Thành lập phận nghiên cứu, phân tích dự báo kinh tế vĩ mô Bộ phận n - va cần tiến hành số giải pháp sau: 70 khai thác cách có hệ thống Trên sở phận tiến hành phân t to tích, đánh giá thực trạng, triển vọng ngành kinh tế, thành phần kinh tế, khu vực ng đầu tư để hỗ trợ cho việc định hướng cho vay hi ep - Xây dựng báo cáo phân tích ngành nghề kinh tế với ngành có tỷ trọng dư nợ cao tổng dư nợ cho vay, ngành có rủi ro cao, đưa w n thông tin đặc thù mà dễ xảy rủi ro ngành Trên sở ban hành điều lo ad kiện chuẩn cấp tín dụng mà khách hàng phải đáp ứng xét duyệt cho vay Định y th kỳ cập nhật thông tin báo cáo ngành nghề kinh tế theo diễn biến kinh tế, xã hội Tăng cường đại hóa, đẩy nhanh q trình ứng dụng cơng nghệ thông ju - yi pl tin, thiết lập phần mềm quản lý khách hàng, thống kê, nghiên cứu, lưu trữ thơng tin Để đảm bảo tính tn thủ tỷ lệ an toàn hoạt động theo quy định n - ua al để từ hỗ trợ cho việc phân tích, đánh giá khách hàng lần vay vốn sau va n Luật tổ chức tín dụng, thực giới hạn kiểm soát rủi ro tín fu ll dụng ngân hàng cần xây dựng tiêu chí xác định nhóm khách hàng liên m oi quan (các nhóm khách hàng có dư nợ vay lớn) chương trình quản lý tự động nh giới hạn an tồn nhóm khách hàng at Tăng cường hợp tác, trao đổi, chia sẻ thông tin NHTM việc z - z jm ht 5.2.4 Xây dựng môi trường làm việc thân thiện vb cung cấp thông tin cho khách hàng, thơng tin uy tín vay nợ k Ngân hàng nên thường xuyên tổ chức buổi thảo luận, trao đổi kinh gm nghiệm làm việc cán nhân viên với nhau, qua tạo nên mối quan hệ l.c thân thiết nhân viên công việc Nhờ thân thiết này, nhân viên om giúp đỡ lẫn nhau, hồn thành tốt nhiệm vụ, máy hoạt động ngân hàng an Lu vận hành cách trơn tru, hiệu Đặc biệt, đội ngũ lãnh đạo thỉnh BIDV cần chuẩn bị điều kiện cụ thể sau: ey Nhằm tiến đến áp dụng nguyên tắc quản trị RRTD theo Basel II, t re 5.2.5 Quyết liệt việc triển khai thực Basel II n nâng cao hiệu làm việc nhân viên va thoảng nên tổ chức số chuyến dã ngoại để giảm thiểu áp lực cơng việc, từ 71 - Đào tạo nguồn nhân lực: Một khó khăn xem xét việc ứng t to dụng hiệp ước Basel II vào công tác quản trị rủi ro ngân hàng thương mại ng Việt Nam thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao Đây vấn đề hi ep chung tất ngân hàng thương mại kể quan giám sát ngân hàng thương mại Ngân hàng Nhà nước Để nắm vững vận dụng w n chuẩn mực Basel đòi hỏi chuyên gia lĩnh vực quản trị, giám sát ngân lo ad hàng nhân viên phụ trách phải có tầm hiểu biết định, giỏi ngoại ngữ y th lẫn kiến thức toán học kiến thức quản trị Ngoài kỹ phân tích, dự báo ju kĩ thiếu Đây thực yêu cầu cao yi pl chuyên gia ngân hàng Việt Nam thời điểm BIDV có chương trình ua al đào tạo, bồi dưỡng cho cán bộ, nhân viên nhằm nâng cao kỹ tác nghiệp, kiến n thức chuyên môn khả quản trị điều hành cấp, nhiên hạn chế va n lớn chế tiền lương, thưởng theo quy định doanh nghiệp nhà nước ll fu nên phần làm phần nguồn nhân lực ngân hàng m Xây dựng sở liệu: Nếu Basel I trọng đến rủi ro tín dụng oi - at nh Basel II bước tiến lớn với tiêu chuẩn khắt khe không quản trị rủi z ro tín dụng, rủi ro hoạt động, rủi ro thị trường, mà tập trung vào hệ thống kiểm z soát nội nguyên tắc thị trường công bố thông tin hoạt vb jm ht động ngân hàng Ở Việt Nam, việc xây dựng hệ thống quản trị rủi ro theo Basel II k nằm lộ trình tiếp cận với chuẩn mực quốc tế đòi hỏi đầu tư lớn l.c gm tài chính, nguồn nhân lực, hệ thống công nghệ thông tin đặc biệt sở liệu Do đó, nói, yếu tố quan trọng triển khai om Basel II ngân hàng phải có sở liệu tốt, xác, có tính lịch sử bản, chun nghiệp an Lu 5-7 năm cập nhật thường xuyên hệ thống quản lý thông tin n va ey t re 72 Kết luận Chương t to Trên sở thực trạng hoạt động tín dụng cơng tác quản trị rủi ro tín dụng ng BIDV, tác giả nêu lên phương hướng phát triển thời gian tới hi ep đề xuất số giải pháp nhằm khắc phục hạn chế công tác quản trị rủi ro tín dụng BIDV w n Những đề xuất đưa nhằm củng cố hệ thống giúp công tác quản trị lo tín dụng hồn thiện hơn, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động tín ad y th dụng hoạt động khác ngân hàng Từ đó, hoạt động kinh doanh ju ngân hàng ngày tốt hơn, vị trí thương hiệu cao chiếm lĩnh thị yi pl phần nhiều n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm an Lu n va ey t re 73 KẾT LUẬN t to Từ sau khủng hoảng kinh tế tài giới, kinh tế nước ta ng gặp nhiều khó khăn Tuy có dấu hiệu dần hồi phục hi ep chậm Đặc biệt lĩnh vực tài - ngân hàng bị ảnh hưởng vô nặng nề Hàng loạt vấn đề xảy nhiều doanh nghiệp phá sản, bất động sản w đóng băng, giảm sút số thị trường chứng khoán, làm bùng nổ nợ xấu Con n lo số nợ xấu thể rõ nét qua năm từ sau kiện xảy Và ad y th vừa kiểm sốt năm gần Đứng trước tình hình đó, Ngân hàng ju TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam thực tốt q trình kiểm sốt nợ xấu yi pl mình, điều minh chứng qua thực trạng rủi ro tín dụng từ năm 2010 đến ua al năm 2016 Đạt thành nhờ đóng góp quan trọng việc n thực tốt công tác quản trị rủi ro tín dụng BIDV n va ll fu Việc sử dụng mơ hình kinh tế phổ biến giới, oi m nhiều tác giả thực thành công, đặc biệt lĩnh vực quản lý rủi ro tín nh dụng Với việc khảo sát kiểm định liệu mơ hình Logit cho kết at thu đề tài khả quan, phản ánh mức độ z xác tương đối cao Với ưu điểm thực đơn giản, tiết kiệm thời gian, z ht vb khả tính tốn xác suất xuất nợ q hạn doanh nghiệp cách đồng jm nhất, xác, khách quan, việc ứng dụng kết mơ hình lựa chọn tốt k cho ngân hàng vào việc quản lý rủi ro tín dụng Nếu mơ hình tiếp tục phát gm om BIDV nói riêng tồn ngành ngân hàng nói chung l.c triển giúp đỡ nhiều q trình giảm thiểu nợ xấu an Lu n va ey t re TÀI LIỆU THAM KHẢO: t to Altman, E.I (2000), Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z- ng Score and Zeta models, Stern School of Business, New York hi ep Altman, E.I & Hotchkiss, E (2006), Corporate Financial Distress and Bankruptcy John Wiley & Sons., Hoboken, New Jersey, US (Tái lần 3) w n Altman, E.I & Sabato, G (2007), Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence lo ad from the U.S Market ABACUS, 43(3), 332-357 y th Andrich, D (1988), A General Form of Rasch's Extended Logistic Model for ju Partial Credit Scoring Applied Measurement in education, 1(4), 363-378 yi pl Baltagi, B.H (2008), Econometric analysis of panel data ua al Bhojrai, S & Sengupta, P (2003), Effect of Corporate Governance on Bond n Ratings and Yields: The Role of Institutional Investors and Outside Directors, va n The Journal of Business, 76, 455 – 475 fu ll Carling, K., Jocobson, T., Linde, J & Roszbach K (2007), Corporate credit m oi risk modeling and the macroeconomy Journal of Banking & Finance, 31, 845- at nh 868 Crouhy, M., Galai, D & Mark, R (2000), A comparative analysis of current z z credit risk models Journal of Banking & Finance, 24, 59-117 vb jm ht Đoàn Ngọc Phi Anh (2010), Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc tài hiệu tài chính: tiếp cận theo phương pháp phân tích đường dẫn Tạp chí k l.c gm khoa học công nghệ, 5(40) 10 Frydman, H., Altman, E.I & Kao, D (1985), Introducing Recursive om Partitioning for Financial Classification: The Case of Financial Distress The an Lu Journal of Finance, XL(1) 11 Huang, C.L., Chen, M.C & Wang, C.J (2007), Credit scoring with a data ey t re Applications, 33, 847-856 n va mining approach based on support vector machines Expert Systems with 12 Lê Đạt Chí & Lê Tuấn Anh (2012), Kết hợp phương pháp CVaR mơ hình t to Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam ng Phát triển & Hội nhập, 5(15) hi ep 13 Lê Thị Mận (2009), Lý thuyết Tài - Tiền tệ, Nhà xuất Lao động xã hội w n 14 Li, K (1999), Bayesian analysis of duration models: an application to Chapter lo ad 11 bankruptcy Economics Letters, 63, 305-312 y th 15 Mishkin, F.S & Eakins S.G (2012), Financial Markets and Institutions ju Pearson Education, Boston, US (Tái lần 7) yi pl 16 Nguyễn Minh Kiều (2012), Tiền tệ ngân hàng, Nhà xuất Lao động xã hội n thường niên ua al 17 Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam, (2010 – 2016), Báo cáo tài va n 18 Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam, (2017), Tài liệu Hướng dẫn fu ll triển khai Hệ thống Xếp hạng tín dụng nội m oi 19 Nickell, P., Perraudin, W & Varotto, S (2000), Stability of rating transitions, at nh Journal of Banking & Finance, 24, 203 – 227 20 Pesaran, M.H., Schuermann, T., Treutler, B & Weiner, S.M (2006), z z Macroeconomic Dynamics and Credit Risk: A Global Perspective, The Journal jm ht vb of Finance, 38 21 Trần Huy Hoàng (2010), Quản trị ngân hàng, Nhà xuất Lao động xã hội, k om 23 https://www.gso.gov.vn/ l.c 22 http://www.bidv.com.vn/ gm Thành phố Hồ Chí Minh an Lu n va ey t re