GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Trong những năm gần đây, việc gia nhập các tổ chức quốc tế như ASEAN, WTO, và APEC đã nâng cao vị thế của Việt Nam trên trường quốc tế, thúc đẩy quá trình đổi mới toàn diện và nhanh chóng Nền kinh tế phát triển mạnh mẽ với sự xuất hiện của nhiều loại hình doanh nghiệp thành công, dẫn đến sự gia tăng nhanh chóng số lượng doanh nghiệp mới Đồng thời, hệ thống ngân hàng cũng đã có những điều chỉnh phù hợp với bối cảnh và điều kiện kinh tế mới.
Hệ thống Ngân hàng Việt Nam đã đạt được nhiều thành tựu, với sự phát triển liên tục của các dịch vụ ngân hàng hiện đại Tín dụng đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của ngân hàng thương mại, với mức tăng khoảng 14% vào cuối năm 2018 so với năm 2017 Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt để giành thị phần, nhiều ngân hàng tập trung vào tăng trưởng tín dụng về số lượng mà chưa chú trọng đến chất lượng Rủi ro tín dụng có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến ngân hàng và toàn bộ hệ thống ngân hàng, nhưng các ngân hàng thương mại vẫn chưa đánh giá đúng mức độ rủi ro trong hoạt động cho vay của mình.
Hoạt động cho vay là nguồn thu nhập chủ yếu của các ngân hàng thương mại, nhưng không phải ngân hàng nào cũng thực hiện tốt trong bối cảnh kinh tế hiện nay Rủi ro trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, đặc biệt là cho vay, ngày càng gia tăng và có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả kinh doanh Do đó, việc đánh giá rủi ro tín dụng trong cho vay luôn là vấn đề được chú trọng trong quá trình hoạt động của ngân hàng.
1 https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/m/menu/trangchu/ttsk/ttsk
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã định hướng quản lý ngành ngân hàng đến năm 2020 nhằm phát triển ổn định và bền vững, tập trung vào quản trị rủi ro, đặc biệt là quản trị rủi ro tín dụng Để đạt được điều này, các nhà lãnh đạo ngân hàng cần áp dụng kinh nghiệm quốc tế và xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng theo Hiệp ước Basel của Ủy ban Basel, trong đó việc ước lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng (PD) là nhiệm vụ hàng đầu.
Tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM, tác giả nhận thấy rằng công tác cho vay khách hàng doanh nghiệp đang đối mặt với nhiều rủi ro, trong đó khả năng trả nợ của khách hàng còn yếu và xác suất vỡ nợ cao đối với các doanh nghiệp mới hoạt động là những vấn đề nổi bật Thêm vào đó, biến động lớn của thị trường và ngành có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp Nếu không được dự đoán và kiểm soát kịp thời, những rủi ro này có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng Do đó, tác giả đã quyết định nghiên cứu nhằm củng cố công tác quản trị rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng.
Bài viết "Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM" nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp Tác giả cho rằng khả năng trả nợ là nhân tố quan trọng nhất tác động đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay, đồng thời phù hợp với phạm vi kiểm soát của ngân hàng.
MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM là rất quan trọng Việc đo lường mức độ rủi ro tín dụng giúp đánh giá tác động của rủi ro này đối với hoạt động cho vay Đánh giá ảnh hưởng của rủi ro tín dụng không chỉ giúp ngân hàng quản lý tốt hơn các khoản vay mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh tổng thể của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM.
Tài liệu HCMUTE đề xuất các biện pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam - Chi nhánh TP.HCM Những giải pháp này tập trung vào việc nâng cao quy trình thẩm định tín dụng, cải thiện quản lý hồ sơ vay, và tăng cường giám sát sau cho vay để đảm bảo an toàn tài chính và giảm thiểu tổn thất cho ngân hàng.
Rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng Đầu tiên, tình hình tài chính của doanh nghiệp vay vốn, bao gồm khả năng sinh lời và khả năng thanh toán nợ, đóng vai trò quyết định Thứ hai, môi trường kinh doanh và biến động kinh tế cũng tác động lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng Thêm vào đó, chính sách cho vay của ngân hàng, quy trình thẩm định tín dụng và mức độ cạnh tranh trên thị trường cũng là những yếu tố cần xem xét Cuối cùng, các yếu tố bên ngoài như chính sách pháp luật, rủi ro thị trường và tình hình chính trị cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay.
Mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp đối với Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM là rất lớn Rủi ro tín dụng không chỉ tác động đến hiệu quả tài chính mà còn ảnh hưởng đến uy tín và sự phát triển bền vững của ngân hàng Việc quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả giúp ngân hàng duy trì sự ổn định và tăng trưởng trong môi trường cạnh tranh hiện nay Do đó, ngân hàng cần áp dụng các biện pháp phòng ngừa và đánh giá rủi ro một cách chặt chẽ để bảo vệ lợi ích của mình và khách hàng.
Để hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay doanh nghiệp, Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM cần áp dụng các giải pháp như tăng cường phân tích tín dụng, cải thiện quy trình thẩm định khách hàng, và xây dựng hệ thống giám sát rủi ro hiệu quả Bên cạnh đó, việc đào tạo nhân viên về quản lý rủi ro và cập nhật công nghệ thông tin cũng là yếu tố quan trọng Ngoài ra, ngân hàng nên thiết lập các chính sách cho vay linh hoạt và tạo mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng để nắm bắt kịp thời tình hình tài chính của họ.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại VCB.HCM
Thời gian: Đề tài nghiên cứu dựa trên số liệu thu thập được trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2018
Không gian: Nguồn số liệu thu thập từ các KHDN có quan hệ tín dụng với VCB.HCM
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào rủi ro tín dụng liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) tại VCB.HCM Bài viết sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN và từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay Mục tiêu là nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng, đảm bảo an toàn cho hoạt động cho vay tại ngân hàng.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TIẾP CẬN
Rủi ro tín dụng là một vấn đề quan trọng không chỉ trong hoạt động tín dụng của ngân hàng mà còn thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư trái phiếu toàn cầu Chủ đề này đã được nghiên cứu và phân tích qua nhiều công trình khoa học, với các phương pháp đo lường đa dạng.
Trên toàn cầu, nhiều mô hình ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng được phát triển dựa trên xếp hạng tín dụng từ các tổ chức uy tín như Standard & Poor's.
Mô hình Z-score của Altman, được phát triển từ năm 1968, đã trở thành công cụ phổ biến trong việc ước lượng xác suất vỡ nợ Nhiều nghiên cứu, chẳng hạn như của Irakli Ninua (2008), đã áp dụng mô hình Logit để đánh giá rủi ro tín dụng thông qua tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) Bên cạnh đó, Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) cũng đã sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp.
DN nhỏ được đánh giá qua bốn chỉ tiêu chính: tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, lợi nhuận trước lãi và thuế trên tổng tài sản, tổng vốn cổ phần trên tổng tài sản, và tổng doanh thu trên tổng tài sản Kết quả ước tính cho thấy tất cả các biến này có mối quan hệ nghịch biến với xác suất vỡ nợ (PD) Mô hình hồi quy Logit hiện đang được sử dụng rộng rãi và đã chứng minh vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.
Trong bối cảnh Việt Nam hiện nay, rủi ro tín dụng đang thu hút sự chú ý từ nhiều tác giả và ngân hàng thương mại (NHTM) Nghiên cứu của Bùi Diệu Anh (2012) đã chỉ ra thực trạng quản trị danh mục cho vay tại các NHTMCP ngoài quốc doanh, đồng thời nêu rõ những thiếu sót trong quản lý rủi ro tín dụng Nghiên cứu này cũng phân tích nguyên nhân dẫn đến sự kém hiệu quả trong quản trị danh mục cho vay và đưa ra các khuyến nghị cải thiện tình hình Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn chưa đề xuất một phương pháp cụ thể để đo lường rủi ro tín dụng có thể áp dụng cho các NHTM.
Tác giả nhận thấy rằng các nghiên cứu về rủi ro tín dụng tại Việt Nam chưa phát triển mô hình định lượng hiệu quả, trong khi các nghiên cứu quốc tế chủ yếu dựa vào chỉ số tài chính Tại ngân hàng VCB.HCM, có nhiều yếu tố phi tài chính như loại hình doanh nghiệp ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) Do đó, tác giả đề xuất xem xét rủi ro tín dụng trong cho vay KHDN dựa trên cả yếu tố tài chính và phi tài chính, nhằm lượng hóa rủi ro tín dụng qua khả năng trả nợ của KHDN.
Phương pháp định tính: thu thập, tổng hợp, phân tích, so sánh đối chiếu thông qua các dữ liệu thứ cấp thu thập được
Phương pháp định lượng là phương pháp chính trong nghiên cứu nhằm trả lời câu hỏi về mức độ ảnh hưởng của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp đối với Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM Đề tài sẽ xây dựng mô hình hồi quy logit nhị phân dựa trên dữ liệu bảng và sử dụng phần mềm SPSS để phân tích Kết quả từ mô hình này sẽ được áp dụng để tính toán khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp.
Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Dựa trên việc áp dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học và phân tích đánh giá thực tiễn, tác giả hy vọng luận văn sẽ đạt được những kết quả đáng kể.
Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM hiện nay tập trung vào khả năng trả nợ của khách hàng Việc đánh giá chính xác khả năng tài chính và lịch sử tín dụng của doanh nghiệp là yếu tố then chốt để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo an toàn cho hoạt động cho vay.
Đánh giá nguyên nhân tồn tại trong công tác kiểm soát rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp.
Nghiên cứu này đề xuất các giải pháp khả thi nhằm khắc phục tồn tại và hạn chế rủi ro trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp của VCB.HCM Mục tiêu là nâng cao chất lượng dịch vụ cho vay, từ đó thúc đẩy hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp trong thời gian tới.
KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Kết cấu của đề tài nghiên cứu gồm 05 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 2: Lý luận tổng quan về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp và các yếu tố ảnh hưởng
Chương 3: Thực trạng rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM
Chương 4: Phân tích rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM Chương 5: Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng doanh nghiệp của ngân hàng
Chương 1 tiến hành giới thiệu tổng quan về sự cần thiết của đề tài nghiên cứu, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, sơ lược về phương pháp nghiên cứu tiếp cận, ý nghĩa của đề tài nghiên cứu và khái quát được kết cấu của đề tài nghiên cứu
LÝ LUẬN TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG
RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN
Rủi ro tín dụng phát sinh khi khách hàng không tuân thủ các điều khoản trong hợp đồng tín dụng, thể hiện qua việc chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi đến hạn Điều này dẫn đến tổn thất tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại.
Khi ngân hàng thực hiện cho vay, luôn tiềm ẩn rủi ro có thể làm giảm thu nhập Để quản lý rủi ro này, ngân hàng xác định tỷ lệ tổn thất dự kiến nhằm hạn chế thiệt hại tài sản từ các khoản vay Theo Ủy Ban Basel, rủi ro cho vay được hiểu là khả năng người vay không thực hiện nghĩa vụ nợ theo thỏa thuận.
Rủi ro trong hoạt động cho vay đề cập đến khả năng khách hàng không hoàn trả đầy đủ hoặc đúng hạn nợ gốc và lãi suất theo hợp đồng tín dụng Nguyên nhân chính dẫn đến vi phạm này thường là do người vay không có khả năng thanh toán hoặc gặp khó khăn tài chính, dẫn đến tình trạng phá sản.
Theo tài liệu của Ủy Ban Basel về Giám sát Ngân hàng năm 2006, "default" được định nghĩa là tình trạng không có khả năng trả nợ, bao gồm các trường hợp khách hàng không thể thanh toán nợ đúng hạn mà không tính đến việc ngân hàng bán tài sản đảm bảo, hoặc có khoản nợ xấu quá hạn trên 90 ngày Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) phân loại nợ thành 5 nhóm theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013, quy định về phân loại nợ và xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng, được trình bày chi tiết trong Bảng 2.1, nêu rõ cơ sở phân loại khách hàng và khả năng trả nợ của họ.
Bảng 2.1 Phân loại khách hàng và khả năng trả nợ Loại khách hàng Khả năng trả nợ Phân loại nợ
Có khả năng trả nợ - Không có nợ quá hạn
Không có khả năng trả nợ
Nguồn: Thông tư 02/2013/TT-NHNN
NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN
HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN
Theo Ghosh (2012), rủi ro trong hoạt động cho vay của ngân hàng xuất phát từ sự tương tác giữa các yếu tố nội tại và bên ngoài Các yếu tố bên ngoài bao gồm khủng hoảng kinh tế, biến động chính trị xã hội và thị trường, trong khi các yếu tố nội tại liên quan đến sự yếu kém trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và cách thức quản lý khách hàng của ngân hàng Tất cả những yếu tố này đều có thể dẫn đến rủi ro trong cho vay, trong đó khả năng trả nợ của khách hàng là yếu tố then chốt để xác định mức độ rủi ro.
2.2.1 KHẢ NĂNG TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP
Khả năng tài chính của một công ty được thể hiện qua các chỉ tiêu từ báo cáo tài chính như tỷ lệ sinh lời từ tài sản và suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu Nghiên cứu cho thấy các chỉ số tài chính rất hữu ích trong việc đo lường khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp Các chỉ số về khả năng thanh toán và lợi nhuận được sử dụng phổ biến, chứng minh tính hiệu quả trong việc đo lường rủi ro tài chính và tín dụng Altman (1968) đã phát triển một mô hình phân tích chỉ số, cho thấy tác động đáng kể của năng lực tài chính đến xác suất trả nợ, có khả năng dự đoán một năm trước khi công ty mất khả năng thanh toán Các chỉ số tài chính thường được chia thành bốn loại: lợi nhuận, thanh khoản, hiệu quả hoạt động và cơ cấu vốn.
Các doanh nghiệp nhỏ và mới thành lập thường đối mặt với rủi ro cao hơn so với các doanh nghiệp lớn Điều này xuất phát từ khả năng quản lý và nguồn lực tài chính hạn chế, khiến họ dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường.
Nhiều nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp Nghiên cứu của Cassar (2004) cho thấy các doanh nghiệp quy mô nhỏ thường gặp khó khăn trong việc giải quyết vấn đề bất cân xứng thông tin với ngân hàng, dẫn đến việc khó khăn trong việc được cấp tín dụng Thêm vào đó, giá trị tài sản của các doanh nghiệp nhỏ thường thấp, ảnh hưởng đến khả năng vay vốn của họ.
DN này rất khó khăn trong việc chứng minh với người cho vay rằng họ có đủ khả năng để thực hiện các cam kết giữa hai bên
Việc kiểm soát rủi ro của các ngân hàng thương mại đối với các khoản vay dài hạn của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) đang gặp nhiều khó khăn Nghiên cứu của Flannery (1986) cho thấy, trong bối cảnh thông tin bất cân xứng, các doanh nghiệp có rủi ro tín dụng thấp thường ưu tiên vay ngắn hạn để tiết kiệm chi phí lãi vay Điều này dẫn đến việc KHDN có rủi ro thấp lựa chọn tài chính ngắn hạn, phản ánh qua khả năng thanh toán nợ tốt của họ.
2.2.4 KINH NGHIỆM HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC DOANH NGHIỆP
Lê Phương Dung và Nguyễn Thị Nam Thanh (2013) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khoản vay ngân hàng ngắn hạn của các doanh nghiệp chế biến thực phẩm và sản xuất công nghiệp Nghiên cứu cho thấy rằng kinh nghiệm hoạt động của doanh nghiệp, được đo lường qua độ tuổi và loại hình doanh nghiệp nhà nước, đóng vai trò quan trọng Các doanh nghiệp lâu năm có khả năng thích ứng tốt hơn với thị trường biến động và kiểm soát rủi ro hoạt động hiệu quả Hơn nữa, với thị phần ổn định, doanh thu và lợi nhuận của họ duy trì đều đặn, điều này tích cực ảnh hưởng đến khả năng vay và trả nợ của doanh nghiệp.
2.2.5 LOẠI HÌNH DOANH NGHIỆP NHÀ NƯỚC
Nghiên cứu này áp dụng định nghĩa về doanh nghiệp Nhà nước (DNNN) theo Nghị định số 99/2012/NĐ-CP, được ban hành ngày 15/11/2012, quy định về quyền, trách nhiệm và nghĩa vụ của Nhà nước đối với DNNN Theo nghị định, DNNN được xác định là doanh nghiệp mà Nhà nước sở hữu trên 50% vốn điều lệ, bao gồm cả các công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên.
Tài liệu HCMUTE cho biết, Nhà nước nắm giữ 100% vốn điều lệ trong các công ty nhà nước; đối với công ty cổ phần và công ty trách nhiệm hữu hạn hai thành viên trở lên, Nhà nước nắm giữ trên 50% vốn điều lệ.
Nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) về lựa chọn mô hình đo lường rủi ro cho khoản vay của các tập đoàn kinh tế nhà nước tại các ngân hàng thương mại Việt Nam đã sử dụng mô hình hồi quy Logit với dữ liệu từ 490 khách hàng trong giai đoạn 2007-2011 Kết quả cho thấy, với độ tin cậy 90%, khả năng không trả nợ đúng hạn của khách hàng là Tập đoàn kinh tế Nhà nước cao hơn so với các doanh nghiệp khác, do DNNN thường có mối quan hệ lâu dài với ngân hàng và khoản vay lớn phục vụ mục đích đầu tư, xây dựng.
Ngân hàng thường yêu cầu tài sản đảm bảo cao hơn đối với các khách hàng doanh nghiệp (KHDN) có rủi ro tín dụng cao, trong khi các công ty lớn có uy tín và tiềm lực tài chính vững mạnh thường ít phải thế chấp tài sản Các cán bộ tín dụng (CBTD) cho rằng tỷ lệ tài sản đảm bảo cao giúp giảm thiểu rủi ro và tổn thất khi khách hàng không trả nợ, nhưng việc sàng lọc khách hàng đôi khi không chính xác Điều này là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng không trả được nợ của KHDN, vì dịch vụ ngân hàng không giống như dịch vụ cầm đồ Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của khách hàng là yếu tố quan trọng giúp ngân hàng thương mại giảm thiểu tổn thất về vốn.
ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
Khách hàng doanh nghiệp là đối tượng quan trọng trong việc đo lường rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay Việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng của họ là rất cần thiết Các mô hình xếp hạng tín dụng thường được áp dụng cho khách hàng doanh nghiệp nhằm xác định mức độ rủi ro và khả năng thanh toán.
2.3.1 MÔ HÌNH CHUẨN ĐOÁN (HEURISTIC MODELS)
Mô hình chuẩn đoán thực hiện việc thu thập, xử lý và đánh giá thông tin, đồng thời dự báo kết quả thông qua việc tổng hợp và tham khảo ý kiến từ các chuyên gia, nhằm đưa ra những kết luận và nhận định chính xác.
Tài liệu HCMUTE chuẩn đoán sẽ cung cấp dự báo về tình hình hiện tại và sự phát triển trong tương lai của một lĩnh vực thông qua việc xử lý các dự báo từ chuyên gia Các mô hình chuẩn đoán rất đa dạng và được phân loại thành nhiều loại khác nhau.
- Bảng câu hỏi cổ điển (“Classic” rating Questionnaires)
- Mô hình định tính (Qualitative Systems)
Các mô hình chuẩn đoán thường gặp nhược điểm do phụ thuộc vào kinh nghiệm của chuyên gia, dẫn đến chất lượng không được đảm bảo Hơn nữa, các chuyên gia có thể đánh giá một cách chủ quan về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, mức độ tương quan và tỷ trọng của các yếu tố này Vì vậy, thực tế cho thấy mô hình chuẩn đoán ít được áp dụng trong nghiên cứu.
2.3.2 MÔ HÌNH THỐNG KÊ (STATISTICAL MODELS) Đây là một phương pháp nghiên cứu khá chính xác Phương pháp thống kê bao gồm việc điều tra, khái quát hóa thông tin, phân tích, dự báo Mô hình này có thể ứng dụng được phương pháp phân tích nhiều chiều, lý thuyết dự báo, lý thuyết điều khiển,… cũng như ứng dụng công nghệ trong quá trình nghiên cứu Sau đây là một số các mô hình được áp dụng tương đối phổ biến
2.3.3 MÔ HÌNH PHÂN TÍCH BIỆT THỨC (DIRCIMINANT ANALYSIS
Mô hình phân tích biệt thức là một kỹ thuật thống kê quan trọng dùng để phân loại các quan sát vào các nhóm định danh dựa trên những đặc điểm riêng biệt Kỹ thuật này xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa các đặc điểm nhằm phân biệt tốt nhất giữa các nhóm công ty Trong mô hình này, sự kết hợp giữa các hệ số biệt thức và các chỉ số định lượng được tạo ra để phân loại các trường hợp tốt và xấu Mục tiêu chính của mô hình là phân biệt chính xác giữa các công ty có nguy cơ vỡ nợ và không có nguy cơ vỡ nợ thông qua hàm biệt thức, với các biến số là biến định lượng từ báo cáo tài chính Từ đó, mô hình tìm ra tổ hợp tuyến tính các biến để phân biệt các nhóm và cá thể trong nghiên cứu rủi ro vỡ nợ.
Tài liệu HCMUTE giúp các nhóm gần nhau nhất và phân biệt rõ ràng giữa các nhóm Sau đó, thông tin này được chuyển đổi thành một hàm biệt thức, hay còn gọi là hệ số Z, với dạng cụ thể.
D = Chỉ số đo lường toàn bộ mức độ rủi ro của người vay
Mô hình phân tích biệt thức (Ki) sử dụng các chỉ số tài chính (ai) để phân loại doanh nghiệp (KHDN) dựa trên khả năng trả nợ Với n là số lượng các chỉ số tài chính, mô hình này được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực XHTD nhờ vào tính hiệu quả và đơn giản, giúp xác định rõ ràng các nhóm doanh nghiệp có khả năng trả nợ và không có khả năng trả nợ.
Mô hình phân tích biệt thức là công cụ hữu ích cho việc ước lượng khả năng vỡ nợ của khách hàng vay vốn tại các TCTD, nhờ vào nhiều ưu điểm mà nó mang lại Tuy nhiên, mô hình này chủ yếu phù hợp với phân tích các chỉ số định lượng, không phải các chỉ số định tính Để đánh giá tính thích hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu cần kiểm tra xem nó có thỏa mãn các giả thiết toán học, đặc biệt là tính phân phối chuẩn của các yếu tố liên quan đến khả năng trả nợ Nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn không được thỏa mãn, kết quả mô hình sẽ không tối ưu, không đạt được sự công nhận và ít có giá trị sử dụng.
Mô hình hồi quy, tương tự như mô hình phân tích biệt thức, thể hiện mối quan hệ phụ thuộc giữa một biến và các biến độc lập khác Mục tiêu chính là xác định khả năng trả nợ vay của khách hàng dựa trên một tập hợp các đặc điểm nhất định thông qua phương pháp ước lượng tối đa Các mô hình hồi quy, đặc biệt là Probit và Logit, thường được sử dụng để đánh giá xác suất vỡ nợ Tuy nhiên, việc nghiên cứu ứng dụng mô hình probit và các phần mở rộng của nó còn khá hạn chế Trong khi đó, mô hình Logit sử dụng biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1.
Tài liệu HCMUTE cung cấp phương pháp xác định khả năng rủi ro tín dụng của khách hàng, dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến họ Mô hình này giúp phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập liên quan.
Ki = giá trị cụ thể của các tiêu chí mức độ tín nhiệm bi = hệ số của mỗi chỉ số n = số lượng các chỉ số tài chính
Mô hình Logit có một số lợi thế hơn mô hình phân tích biệt thức:
Mô hình hồi quy Logit không yêu cầu các yếu tố đầu vào phải phân phối chuẩn, cho phép xử lý các yếu tố nguy cơ phá sản định tính mà không cần biến đổi như trước đây (Johnsen và Melicher, 1994).
Mô hình Logit cho thấy xác suất trả nợ của khách hàng với các kết quả dao động từ 0 đến 1, mang lại khả năng giải thích rõ ràng hơn Kết quả này được đánh giá là chính xác hơn so với các kết quả từ mô hình phân tích biệt thức.
Thứ ba, hồi quy Logit đòi hỏi dữ liệu ít hơn so với mô hình phân tích biệt thức
Do đó, trong những năm gần đây mô hình hồi quy Logit được dùng nhiều hơn cả trong nghiên cứu khoa học và thực tiễn
2.3.5 MÔ HÌNH NƠRON (NEURAL NETWORK MODELS)
Mô hình mạng nơron hoạt động dựa trên nguyên tắc tính toán song song, với nhiều quá trình tính toán đơn giản được kết nối chặt chẽ Mỗi nơron thực hiện các phép tính cơ bản, nhưng khi được tổ chức và kết nối hợp lý, chúng có khả năng giải quyết những nhiệm vụ phức tạp.
Mạng nơron rất hiệu quả trong việc mô tả các mô hình đánh giá phức tạp, yêu cầu tích hợp nhiều loại thông tin khác nhau Một trong những lợi ích nổi bật của mô hình này là khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính và khả năng làm việc với thông tin thiếu hụt.
(Charalambous, Charitou và Neophytou, 2000) Tuy nhiên, mô hình mạng nơron vẫn không được dùng phổ biến trong thực tế do những lý do sau đây:
Thứ nhất, mô hình mạng nơron đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, với ít nhất 500 quan sát hoặc hơn (Kumar và Ravi, 2007)
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Hiện nay, nhiều nghiên cứu định lượng đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro cho vay bằng cách ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên xếp hạng tín dụng từ các tổ chức uy tín như Standard & Poor's, Moody's và Fitch Bảng 2.2 tóm tắt một số nghiên cứu liên quan của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước, với sự đa dạng về thời gian, đối tượng nghiên cứu và phương pháp định lượng.
Bảng 2.2 Tổng quan các nghiên cứu định lượng về khả năng trả nợ vay của KHDN
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp sử dụng Kết quả nghiên cứu
54 công ty niêm yết trong ngành sản xuất và phân phối ở
Phương pháp phân tích biệt thức với mô hình chỉ số Z-score
Các biến như tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn, tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách và tốc độ tăng trưởng tài sản, cũng như lợi nhuận so với tổng nợ đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z).
Tổng nợ/Tổng tài sản lại có tác động ngược chiều (-)
600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568
Georgia (Mỹ) trong khoảng thời gian
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc: Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR)
Kết quả: Các biến TSĐB; Loại khách hàng (TYPECLIENT); Số lượng nhân viên của khách hàng có tác động cùng chiều đến LLR (+)
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp sử dụng Kết quả nghiên cứu
Còn lại các biến: Giá trị khoản vay; thời gian cho vay; Tỷ lệ chấp thuận số tiền cho vay có tác động ngược chiều đến LLR (-) Chiara
Các DN vừa và nhỏ ở Ý
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Tất cả các chỉ tiêu như Nợ dài hạn/TTS, Lợi nhuận trước lãi và thuế/TTS, Vốn chủ sở hữu/TTS và Tổng doanh thu/TTS đều có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng.
52 công ty thuộc ngành phi tài chính ở
26 công ty phá sản và
26 công ty không phá sản
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến: Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Nợ ngắn hạn; Doanh thu/Tổng tài sản sẽ tác động cùng chiều (+) đến chỉ số tổng thể (Z);
Z = 0,724: Công ty được coi là không phá sản Đào Thị
Mẫu dữ liệu đã được làm sạch bao gồm
285 khách hàng có phát sinh quan hệ tín dụng tại HabuBank trong 3 năm (từ năm
Phương pháp phân tích phân biệt với mô hình chỉ số Z-score
Các biến như Vốn lưu động trên tổng tài sản (TTS), Lợi nhuận giữ lại trên TTS, Giá vốn hóa thị trường trên tổng nợ phải trả, Tổng nợ phải trả trên TTS, Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản, và Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần sẽ có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z).
Chỉ riêng đối với biến Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị sổ sách lại có tác động ngược chiều (-)
Tác giả Đối tượng và thời gian nghiên cứu
Phương pháp sử dụng Kết quả nghiên cứu
Bao gồm 490 khách hàng tại các NHTM
Mô hình hồi quy Logit nhị thức
Biến phụ thuộc: Khả năng không trả được nợ
Giá trị khoản vay; tài sản đảm bảo có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ của khách hàng;
Tương tự DNNN cũng có tác động cùng chiều đến khả năng không trả được nợ
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Nghiên cứu của Altman và Lavalle (1981) đã áp dụng phương pháp phân tích phân biệt với mô hình Z-score để ước lượng xác suất vỡ nợ tại Canada, dựa trên số liệu tài chính của 54 công ty trong ngành sản xuất và phân phối Từ 11 biến độc lập ban đầu, mô hình cuối cùng chỉ sử dụng 5 chỉ số tài chính Kết quả cho thấy các biến lợi nhuận/tổng nợ, tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn, và tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa sổ sách/tốc độ tăng trưởng tài sản đều có tác động tích cực đến chỉ số tổng thể (Z), trong khi biến tổng nợ/tổng tài sản lại có tác động tiêu cực.
Nghiên cứu của Rashid và Abbas (2011) đã phân tích 52 công ty phi tài chính tại Pakistan, bao gồm 26 công ty phá sản và 26 công ty không phá sản Kết quả chỉ ra rằng nếu chỉ số Z nhỏ hơn hoặc bằng -0,724, công ty sẽ được coi là phá sản, trong khi Z lớn hơn hoặc bằng 0,724 cho thấy công ty không phá sản Ngoài ra, các biến lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ngắn hạn, cũng như doanh thu/tổng tài sản, đều có tác động tích cực đến chỉ số Z.
Trong nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình và Nguyễn Anh Đức (2012) tại HabuBank, 285 khách hàng có quan hệ tín dụng từ năm 2008 đến 2010 đã được khảo sát Kết quả cho thấy rằng các chỉ tiêu như vốn lưu động/tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản, lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế/doanh thu thuần, giá vốn hóa thị trường/tổng nợ phải trả và tổng nợ phải trả/tổng tài sản đều có tác động tích cực đến chỉ số Z-score Tuy nhiên, chỉ tiêu giá trị vốn hóa thị trường/giá trị sổ sách lại có tác động tiêu cực đến chỉ số này.
Nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình Logit để dự đoán khả năng trả nợ của doanh nghiệp, chẳng hạn như Irakli Ninua (2008) sử dụng hồi quy Logit để đánh giá rủi ro tín dụng thông qua tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) Bên cạnh đó, Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010) đã sử dụng các chỉ số tài chính và năng lực tài chính để dự đoán khả năng trả nợ của các doanh nghiệp nhỏ tại Ý.
Trong nghiên cứu của Irakli Ninua (2008), mô hình hồi quy Logit được áp dụng để đánh giá rủi ro tín dụng của khoản vay, thông qua biến phụ thuộc là tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR) Nghiên cứu sử dụng mẫu 600 quan sát từ tập dữ liệu gồm 35.568 doanh nghiệp đã nhận vốn vay tại ProCreditBank trong giai đoạn 2004.
Kết quả nghiên cứu năm 2007 cho thấy tài sản bảo đảm có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu (LLR) ở mức ý nghĩa 1% Tác giả chỉ ra rằng các khoản vay có tài sản đảm bảo có xác suất không trả nợ cao hơn so với các khoản vay không có tài sản đảm bảo Ngược lại, giá trị khoản vay và thời gian vay lại có tác động ngược chiều với LLR, tuy nhiên ảnh hưởng này không đáng kể.
Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để lựa chọn mô hình đo lường rủi ro cho các khoản vay tại ngân hàng thương mại Nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dương và Nguyễn Thanh Tùng (2013) sử dụng phương pháp hồi quy logit để ước lượng mô hình khả năng trả nợ với độ tin cậy 90% Kết quả cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng không trả nợ đúng hạn hoặc trả nợ trong vòng 90 ngày bao gồm: mức độ xếp hạng tín dụng, mục đích khoản vay, giá trị khoản vay, bảo đảm tiền vay, cam kết ràng buộc trong hợp đồng cấp tín dụng, và mức độ quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng.
Nghiên cứu tại HCMUTE chỉ ra rằng, doanh nghiệp và khách hàng vay có thể là tập đoàn DNNN, với tất cả các biến độc lập đều ảnh hưởng tích cực đến khả năng vỡ nợ Đặc biệt, gần 50% khách hàng không trả nợ đúng hạn sau 90 ngày là DNNN, trong khi tổng giá trị khoản vay của họ chiếm hơn 70% trong mẫu nghiên cứu, chủ yếu phục vụ cho mục đích đầu tư xây dựng công trình lớn.
Mô hình Logit đã được áp dụng rộng rãi và chứng minh hiệu quả trong các nghiên cứu trước đây, đặc biệt trong việc đánh giá khả năng trả nợ Việc ước lượng các tham số của mô hình này dễ dàng và cho phép xếp hạng chính xác, đồng thời rủi ro khi thay đổi kích thước mẫu là thấp.
Tác giả nhận xét rằng nghiên cứu về rủi ro tín dụng tại Việt Nam chưa phát triển mô hình định lượng phù hợp cho ngân hàng, trong khi các nghiên cứu quốc tế chủ yếu dựa vào chỉ số tài chính để đo lường khả năng trả nợ Tại VCB.HCM, tác giả nhận thấy các yếu tố phi tài chính như loại hình doanh nghiệp (nhà nước, tư nhân gia đình) cũng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) Do đó, tác giả mong muốn xây dựng mô hình đánh giá rủi ro tín dụng trong cho vay KHDN dựa trên cả yếu tố tài chính và phi tài chính, nhằm lượng hóa rủi ro tín dụng bằng khả năng trả nợ của KHDN Mô hình này hy vọng sẽ được áp dụng trong quyết định cấp tín dụng cho các KHDN tại VCB.HCM.
Chương 2 đã trình bày cơ sở lý luận về cho vay KHDN và các lý thuyết liên quan đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay Từ đó, có thể đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp và xác định cơ sở lý thuyết để đo lường tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ Ngoài ra, chương này cũng tổng hợp kết quả từ các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về khả năng trả nợ của khách hàng.
THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM
3.1.1 SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) được thành lập vào ngày 01/4/1963, với tiền thân là Cục Ngoại hối thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Vietcombank là ngân hàng thương mại nhà nước đầu tiên được Chính phủ chọn để thực hiện thí điểm cổ phần hóa Ngày 02/06/2008, Vietcombank chính thức hoạt động với tư cách ngân hàng thương mại cổ phần sau khi phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO), và cổ phiếu Vietcombank (mã: VCB) đã được niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TPHCM vào ngày 30/06/2009.
Vào tháng 9/2011, Vietcombank đã bán cổ phần cho Mizuho Corporate Bank, một trong những tập đoàn tài chính lớn nhất Nhật Bản và thế giới Sự kiện này thể hiện niềm tin của nhà đầu tư nước ngoài vào tiềm năng phát triển của thị trường tài chính Việt Nam cũng như Vietcombank Đồng thời, hệ thống nhận diện thương hiệu mới của ngân hàng được ra mắt nhân dịp kỷ niệm 50 năm thành lập (1963-2013).
Năm 2013, với khẩu hiệu "Chung niềm tin vững tương lai", chúng tôi khẳng định cam kết đổi mới toàn diện nhằm phát triển bền vững Điều này không chỉ giúp duy trì vị thế hàng đầu mà còn mở rộng tầm ảnh hưởng của chúng tôi trong tương lai.
Năm 2018, Vietcombank đã đạt được nhiều thành tựu nổi bật, bao gồm danh hiệu Ngân hàng uy tín nhất, Ngân hàng nộp thuế doanh nghiệp lớn nhất và Ngân hàng có khả năng sinh lời cao nhất Ngân hàng cũng vinh dự nhận giải thưởng từ các tổ chức uy tín như The Asian Banker, EuroMoney và Forbes.
CƠ CẨU TỔ CHỨC, QUẢN LÝ CỦA NGÂN HÀNG
Hình 3.1 Mô hình quản trị của Vietcombank
Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank Đến 31/12/2018, ngoài Trụ sở chính, Vietcombank hiện có 101 Chi nhánh với
Vietcombank sở hữu 397 phòng giao dịch trải dài khắp các tỉnh thành trong cả nước, cùng với mạng lưới 2.105 ngân hàng đại lý hoạt động tại 131 quốc gia và vùng lãnh thổ trên toàn thế giới.
Hình 3.2 Cơ cấu tổ chức của Vietcombank
Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank
Vietcombank là một ngân hàng đa lĩnh vực hàng đầu, cung cấp đầy đủ các dịch vụ tài chính truyền thống như kinh doanh vốn, huy động vốn, tín dụng, tài trợ dự án đầu tư và thương mại Ngoài ra, ngân hàng còn phát triển mạnh mẽ các dịch vụ hiện đại như thẻ, ngân hàng điện tử, kinh doanh ngoại tệ và các công cụ phái sinh.
Các sản phẩm dịch vụ của Vietcombank bao gồm:
Dịch vụ huy động vốn (tiền gửi tiết kiệm, trái phiếu, kỳ phiếu);
Dịch vụ cho vay (ngắn, trung, dài hạn);
Dịch vụ chiết khấu chứng từ;
Dịch vụ thanh toán quốc tế;
Dịch vụ mua bán ngoại tệ;
Dịch vụ ngân hàng đại lý;
Dịch vụ bao thanh toán;
Các dịch vụ khác theo Giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh
Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank
3.1.3 SƠ LƯỢC VỀ TÌNH HÌNH TÀI CHÍNH
Trong bối cảnh biến động kinh tế trong những năm gần đây, ngành ngân hàng, đặc biệt là Vietcombank, đã chịu nhiều ảnh hưởng Tuy nhiên, Vietcombank vẫn nỗ lực vượt qua khó khăn và đạt được những thành tựu đáng kể, như thể hiện trong bảng 3.1.
Bảng 3.1 Một số chỉ tiêu tài chính của Vietcombank 2016-2018 ĐVT: tỷ đồng
1 Tổng giá trị tài sản 787.935 1.035.293 1.074.027
3 Thuế và các khoản phải nộp (Số đã nộp trong kỳ)
B Các chỉ tiêu tài chính chủ yếu
1.3 Tỷ lệ an toàn vốn 11,13% 11,63% 12,14%
2 Kết quả hoạt động kinh doanh
2.1 Doanh số huy động tiền gửi 9.561.306 12.653.763 14.772.709
2.5 Tỷ lệ dư nợ tín dụng/tổng vốn huy động (quy VND)
2.6 Tỷ lệ nợ bảo lãnh/Tổng số dư bảo lãnh 1,13% 0,66% 1,57%
2.7 Tỷ lệ nợ quá hạn/Tổng dư nợ 1,03% 2,02% 1,56%
2.8 Tỷ lệ nợ xấu/Tổng dư nợ 1,45% 1,11% 0,97%
3.1 Tỷ lệ dự trữ thanh khoản 30,5% 35,9% 24,1%
3.2 Tỷ lệ khả năng chi trả trong 30 ngày
USD và ngoại tệ khác quy USD 79,1% 89,4% 104,0%
Nguồn: Báo cáo thường niên 2017; 2018 của Vietcombank
Năm 2018, Vietcombank ghi nhận thành tựu nổi bật với mức tăng trưởng hàng đầu ngành, thực hiện chuyển dịch cơ cấu tín dụng theo định hướng của NHNN, đồng thời đẩy mạnh tín dụng bán lẻ và thu hút nguồn vốn giá rẻ Tỷ lệ nợ xấu giảm xuống dưới 1%, tổng tài sản tăng 3,74% so với năm 2017, đạt 1.074.027 tỷ đồng, và vốn chủ sở hữu tăng 18,31%, đạt 62.179 tỷ đồng, trong đó lợi nhuận chưa phân phối đạt 16.139 tỷ đồng.
VCSH năm 2018: 62.179 tỷ đồng Tăng 18,31% so với năm 2017
Hình 3.3 Tổng tài sản của Vietcombank 2016-2018 (ĐVT: tỷ đồng)
Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank
Hình 3.4 Vốn chủ sở hữu của Vietcombank 2016-2018 (ĐVT: tỷ đồng)
Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank b) Huy động vốn: tăng tỷ trọng nguồn vốn không kỳ hạn, nguồn vốn ngoại tệ, giảm huy động vốn lãi suất cao;
Huy động vốn đạt 823.390 tỷ đồng, tăng 13,3% so với năm 2017 Tốc độ tăng trưởng huy động vốn TCKT/cá nhân lần lượt là 20,8% và 7,5%
Huy động vốn TCKT ngày càng gia tăng tỷ trọng Tỷ trọng huy động vốn từ TCKT/cá nhân: 48,8%/51,2% (năm 2017: 45,8%/53,9%)
TTS năm 2018: 1.074.027 tỷ đồng Tăng 3,74% so với năm 2017
Huy động vốn KKH đã tăng 14,1% so với năm 2017, đạt tỷ trọng 29,5%, trong khi huy động ngoại tệ đạt 143.292 tỷ đồng, tăng 11,2% và chiếm tỷ trọng 17,4% Lợi nhuận trước thuế ghi nhận mức tăng cao, tỷ suất sinh lời cải thiện mạnh mẽ, và chi phí quản lý được kiểm soát hiệu quả.
Lợi nhuận trước thuế đạt 18.269 tỷ đồng, tăng 61,1% so với năm 2017, đạt 137% kế hoạch 2018 Thu nhập từ thoái vốn năm 2018 ~1.562 tỷ đồng
Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) đạt 2,94%, tăng gần 0,3% so với 2017
Chỉ số ROAA, ROAE ghi nhận lần lượt là 1,39% và 25,49%, tăng mạnh so với 2017 và cao hơn mặt bằng chung của thị trường
Hình 3.5 Lợi nhuận sau thuế của Vietcombank 2016-2018 (ĐVT: tỷ đồng)
Nguồn: Báo cáo thường niên 2018 của Vietcombank
3.1.4 TÌNH HÌNH HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG
Dư nợ tín dụng vào năm 2018 đạt 639.370 tỷ đồng, tăng 14,6% so với năm 2017 Hoạt động tín dụng ghi nhận những điểm sáng, với dư nợ tăng cao ngay từ đầu năm, tập trung vào việc tăng cường tín dụng bán lẻ và giảm dư nợ từ bán buôn kém hiệu quả, đồng thời phát triển khách hàng mới và khách hàng FDI.
Dư nợ tín dụng tăng trưởng tốt, đạt 639.370 tỷ đồng vào cuối năm, tăng 14,6% so với năm 2017, đạt 99,7% kế hoạch năm 2018 Tín dụng thể
LNTT năm 2018: 18.269 tỷ đồng Tăng 61,1% so với năm 2017
Tài liệu HCMUTE nhân tăng 32,7% so với 2017, tỷ trọng tiếp tục tăng lên 36,9% vào cuối năm 2018 (2017: 31,9%)
Dư nợ cho vay tại Phòng giao dịch (PGD) đạt 117.028 tỷ đồng, tăng 43,9% so với cuối năm 2017 Tỷ trọng dư nợ cho vay tại PGD trong tổng dư nợ bán lẻ cũng tăng từ 37% vào năm 2017 lên 40% vào cuối năm 2018.
Dư nợ cho vay bình quân tại PGD đạt 100.226 tỷ đồng, tăng 44,9% so với năm 2017 Công tác xử lý thu hồi nợ xấu và nợ đã xử lý dự phòng rủi ro được thực hiện hiệu quả, góp phần nâng cao chất lượng tín dụng.
Nợ quá hạn giảm đáng kể, dư nợ nhóm 2 tại 31/12/2018 ở mức 3.781 tỷ đồng, giảm 1.002 tỷ đồng so với năm 2017 Tỷ lệ nợ nhóm 2 còn ở mức 0,59% (năm 2017 là 0,86%)
Năm 2018, Ngân hàng Vietcombank (VCB) lần đầu tiên giảm tỷ lệ nợ xấu xuống dưới 1% kể từ khi cổ phần hóa, với dư nợ xấu cho vay khách hàng đạt 6.223 tỷ đồng và tỷ lệ nợ xấu chỉ còn 0,97% tổng dư nợ.
Dư quỹ dự phòng rủi ro cho vay khách hàng đạt 10.294 tỷ đồng, với tỷ lệ bao phủ nợ xấu nội bảng khoảng 165%, cho thấy ngân hàng có mức độ an toàn tài chính cao so với các ngân hàng khác tại Việt Nam.
Thu hồi nợ ngoại bảng đạt 3.272 tỷ đồng, hoàn thành 116,8% kế hoạch HĐQT giao
3.2 QUY TRÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHDN TẠI VIETCOMBANK
Vietcombank đã xây dựng và triển khai ứng dụng XHTD khách hàng từ năm
Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (XHTD) tại Việt Nam được phát triển từ năm 2003 dưới sự hướng dẫn của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và tư vấn từ các chuyên gia tài chính của Ngân hàng Thế giới Đến nay, hệ thống này đã trải qua nhiều lần chỉnh sửa để phù hợp với điều kiện kinh tế xã hội và các hiệp ước quốc tế mà Việt Nam đã cam kết Hiện tại, việc thực hiện XHTD dựa trên Quyết định số 418/QĐ-HĐQT-CSTD và Quyết định số 518/QĐ-VCB-CSTD, cả hai đều ban hành vào ngày 30/05/2014 NHNN cũng yêu cầu các ngân hàng thương mại thường xuyên rà soát và điều chỉnh hệ thống XHTD nội bộ để đảm bảo tính hiệu quả và phù hợp.
THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG CHO VAY ĐỐI VỚI KHDN TẠI VCB.HCM
3.3.1 THỰC TRẠNG DƯ NỢ KHDN TẠI VCB.HCM
Hiện nay, VCB.HCM chủ yếu cấp tín dụng cho hai đối tượng chính là khách hàng cá nhân và doanh nghiệp, tập trung vào hai hình thức cho vay ngắn hạn và trung, dài hạn Trong những năm gần đây, chi nhánh đã triển khai nhiều chính sách thúc đẩy cho vay, mở rộng quy mô và tiếp cận đa dạng hơn với các doanh nghiệp Dư nợ cho vay đối với khách hàng doanh nghiệp đã tăng đáng kể so với tổng dư nợ tín dụng, như thể hiện trong bảng 3.6.
Bảng 3.6 Dư nợ cho vay đối với KHDN so với tổng dư nợ tín dụng ĐVT: Tỷ đồng
Tổng dư nợ tín dụng 48.684 58.601 67.293 9.917 20% 8.692 15%
Tỷ lệ dư nợ cho vay
KHDN/tổng dư nợ tín dụng (%)
Nguồn: Tổng hợp số liệu thực tế tại VCB.HCM của tác giả
Dữ liệu cho thấy dư nợ cho vay KHDN và tổng dư nợ của chi nhánh đều gia tăng qua các năm Cụ thể, dư nợ cho vay KHDN năm 2018 đạt 49.873 tỷ đồng, tăng 5.686 tỷ đồng, tương ứng 13% so với năm 2017 Tổng dư nợ tín dụng cũng ghi nhận mức tăng đáng kể, với con số 67.293 tỷ đồng vào cuối năm 2018, tăng 8.692 tỷ đồng, tương ứng 15% so với năm trước Những con số này chứng tỏ chi nhánh đang mở rộng quy mô cho vay, đáp ứng kịp thời nhu cầu vốn của khách hàng.
Quy mô cho vay khách hàng doanh nghiệp tại chi nhánh chiếm từ 71% đến hơn 81%, thể hiện vai trò chủ lực trong việc sử dụng vốn Tuy nhiên, theo định hướng của VCB, tỷ trọng dư nợ cho vay KHDN đang có xu hướng giảm so với tổng dư nợ tín dụng toàn hàng, với chính sách cho vay thận trọng và chọn lọc khách hàng Hoạt động này không chỉ đảm bảo an toàn tài chính mà còn mang lại lợi nhuận cao cho chi nhánh.
Tài liệu HCMUTE nhánh chỉ ra rằng rủi ro có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động của Ngân hàng Vì vậy, chi nhánh cần thận trọng trong việc xem xét các quyết định cho vay nhằm bảo vệ an toàn cho nguồn vốn huy động.
Hình 3.6 Dư nợ cho vay KHDN so với tổng dư nợ tín dụng
Nguồn: Tổng hợp số liệu thực tế tại VCB.HCM của tác giả
3.3.2 CƠ CẤU HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM
Dư nợ cho vay là chỉ số quan trọng phản ánh tổng số tiền mà khách hàng đã vay tại một thời điểm cụ thể Trong bối cảnh tổng dư nợ cho vay của chi nhánh ngày càng tăng, dư nợ cho vay của các doanh nghiệp lớn, doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có sự gia tăng đáng kể qua các năm.
Bảng 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp ĐVT: Tỷ đồng
Chỉ tiêu dư nợ 2016 2017 2018 Chênh lệch
Doanh nghiệp vừa và nhỏ
Nguồn: Tổng hợp số liệu thực tế tại VCB.HCM của tác giả
Dư nợ cho vay KHDN Tổng dư nợ tín dụng
Dư nợ doanh nghiệp lớn Dư nợ doanh nghiệp vừa và nhỏ
Từ năm 2016 đến 2018, dư nợ cho vay doanh nghiệp lớn tại chi nhánh VCB.HCM đã tăng từ 34.730 tỷ đồng lên 42.418 tỷ đồng, chiếm 88% tổng dư nợ cho vay KHDN Trong khi đó, dư nợ cho vay doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNVVN) cũng ghi nhận sự tăng trưởng, từ 4.681 tỷ đồng (12% tổng dư nợ KHDN) vào năm 2016 lên 7.455 tỷ đồng vào cuối năm 2018, tăng 2.774 tỷ đồng Mặc dù dư nợ DNVVN có tỷ trọng thấp hơn, nhưng cả hai loại hình doanh nghiệp đều cho thấy sự phát triển mạnh mẽ VCB.HCM, chi nhánh lớn nhất trong hệ thống Vietcombank, nổi bật với danh mục khách hàng là các doanh nghiệp đầu ngành có năng lực tài chính vững mạnh và quy mô hoạt động lớn.
Hình 3.7 Cơ cấu dư nợ cho vay phân theo loại hình doanh nghiệp
Nguồn: Tổng hợp số liệu thực tế tại VCB.HCM của tác giả
Các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng tại VCB.HCM chủ yếu sử dụng nguồn vốn để bổ sung vốn lưu động, phục vụ cho hoạt động kinh doanh của họ.
Tài liệu HCMUTE liên quan đến sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, bao gồm việc mua sắm tài sản cố định, đầu tư vào dự án mở rộng kinh doanh và đầu tư vào giấy tờ có giá, được trình bày cụ thể trong bảng 3.8 sau đây.
Bảng 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích ĐVT: Tỷ đồng
Bổ sung vốn lưu động
Nguồn: Tổng hợp số liệu thực tế tại VCB.HCM của tác giả
Cơ cấu cho vay KHDN của VCB.HCM biến đổi hàng năm theo định hướng ngành, với nhu cầu vay chủ yếu ngắn hạn để bổ sung vốn lưu động cho sản xuất kinh doanh Trong năm 2016, dư nợ cho vay bổ sung vốn lưu động đạt 27.554 tỷ đồng, chiếm 70% tổng dư nợ KHDN, và đến cuối năm 2018, con số này tăng lên 32.098 tỷ đồng, chiếm 64% tổng dư nợ Ngược lại, dư nợ cho vay mua sắm TSCĐ/DAĐT/Khác dù chiếm tỷ trọng thấp hơn nhưng có xu hướng tăng, từ 11.857 tỷ đồng (30% tổng dư nợ KHDN) năm 2016 lên 17.775 tỷ đồng (36% tổng dư nợ) năm 2018 Phần lớn doanh nghiệp có nhu cầu tín dụng chủ yếu vay ngắn hạn để bổ sung vốn lưu động, trong khi phần còn lại là nhu cầu trung dài hạn cho đầu tư mua sắm TSCĐ và xây dựng dự án.
Cho vay bổ sung vốn lưu động Cho vay mua sắm tài sản cố định
Hình 3.8 Cơ cấu dư nợ cho vay KHDN theo mục đích
Nguồn: Tổng hợp số liệu thực tế tại VCB.HCM của tác giả
THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY
VAY KHDN TẠI VCB.HCM
Dư nợ cho vay KHDN và nợ quá hạn KHDN tại VCB.HCM được liệt kê qua bảng 3.9 dưới đây:
Bảng 3.9 Tình hình dư nợ cho vay và nợ quá hạn KHDN ĐVT: Tỷ đồng
Tỷ lệ nợ quá hạn
KHDN/Dư nợ cho vay KHDN (%)
Nguồn: Tổng hợp số liệu thực tế tại VCB.HCM của tác giả
Theo bảng 3.9, dư nợ cho vay KHDN của VCB.HCM đã liên tục tăng qua các năm Cụ thể, vào năm 2016, nợ quá hạn đạt 1.524 tỷ đồng, chiếm 3,9% trong tổng dư nợ cho vay KHDN Đến năm 2017, nợ quá hạn tăng lên 1.671 tỷ đồng, tương đương 3,8% trong cơ cấu dư nợ cho vay KHDN Nhờ vào nỗ lực xử lý nợ của chi nhánh, tình hình nợ quá hạn đã có những chuyển biến tích cực.
2018 nợ quá hạn đã giảm xuống còn 1.331 tỷ đồng, chỉ chiếm 2,7% cơ cấu tổng dư nợ KHDN
Mặc dù nợ quá hạn năm 2018 đã giảm đáng kể, nhưng vẫn tồn tại những khoản nợ có nguy cơ mất vốn cao, ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh của ngân hàng Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay doanh nghiệp tại VCB.HCM bao gồm tình hình tài chính của doanh nghiệp, khả năng thanh toán nợ, và biến động thị trường.
Cơ cấu vốn thấp, với vốn chủ sở hữu mỏng, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc đáp ứng các khoản nợ khi có biến cố xảy ra.
Những khoản nợ có thời gian vay dài thường tiềm ẩn nguy cơ mất vốn cao Khi nguồn tiền từ hoạt động kinh doanh về, khách hàng thường không cảm thấy áp lực trả nợ, dẫn đến việc sử dụng số tiền này cho các mục đích khác hoặc đầu tư dàn trải, gây ra thua lỗ và mất vốn.
Doanh nghiệp nhỏ lẻ, đặc biệt là những doanh nghiệp tư nhân gia đình, thường đối mặt với rủi ro cao hơn so với các công ty lớn, uy tín và có bề dày hoạt động trên thị trường Sự không ổn định trong hoạt động kinh doanh của họ là một yếu tố chính dẫn đến mức độ rủi ro này.
Vốn lưu động ròng của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc xác định rủi ro tín dụng mà ngân hàng phải đối mặt Doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính quá mức hoặc không sử dụng vốn đúng mục đích, như việc dùng vốn ngắn hạn để đầu tư vào tài sản dài hạn, dễ dẫn đến mất cân đối tài chính, có thể gây ra tình trạng mất khả năng thanh toán nợ vay.
Đối với các chi nhánh ngân hàng, việc khai thác và sử dụng thông tin chưa đạt hiệu quả cao trong việc phòng ngừa và hạn chế rủi ro Thông tin chủ yếu phụ thuộc vào khách hàng, trong khi các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đặc biệt là các doanh nghiệp tư nhân gia đình, thường cung cấp lượng thông tin hạn chế và đôi khi không chính xác, dẫn đến tình trạng nợ quá hạn.
Tài liệu HCMUTE liên quan đến loại hình doanh nghiệp này thường bị ảnh hưởng bởi thông tin sai lệch mà Ngân hàng nhận được từ các doanh nghiệp.
3.5 KẾT QUẢ VỀ HOẠT ĐỘNG CHO VAY VÀ RỦI RO TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN TẠI VCB.HCM
3.5.1 NHỮNG THÀNH TỰU ĐẠT ĐƯỢC
Trong bối cảnh hội nhập kinh tế toàn cầu, Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM đã đạt được những thành công đáng kể, mặc dù phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các tổ chức tín dụng trong và ngoài nước Là chi nhánh lớn nhất trong hệ thống của một trong những ngân hàng hàng đầu Việt Nam, chi nhánh chú trọng vào việc lựa chọn khách hàng cẩn thận, cập nhật xu hướng ngành và cho vay theo định hướng chính sách chung Ngân hàng khuyến khích khách hàng tăng tỷ lệ tài sản bảo đảm, đồng thời thực hiện rà soát kỹ lưỡng các khoản vay và năng lực của người đại diện công ty.
Thực trạng cho vay của chi nhánh chuyển biến tích cực, thể hiện qua:
Trong những năm qua, chi nhánh VCB.HCM đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể về số lượng khách hàng doanh nghiệp (KHDN), khẳng định vị thế dẫn đầu về cả số lượng lẫn chất lượng trong toàn hệ thống Vietcombank Với uy tín của một ngân hàng lớn và vị trí địa lý thuận lợi ngay trung tâm TP.HCM, chi nhánh thu hút ngày càng nhiều doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài đến giao dịch.
Dư nợ cho vay KHDN tăng cao trong 3 năm vừa qua với tốc độ tăng năm
2016 đến 2017 là 12%, năm 2017 đến 2018 là 13%, năm 2018 ghi nhận 49.873 tỷ đồng Nợ quá hạn có xu hướng giảm dần qua các năm, năm
2016 là 1.524 tỷ đồng, đến năm 2018 giảm còn 1.331 tỷ đồng
Lãi suất vay tại VCB.HCM luôn cạnh tranh nhất trên thị trường, được xác định dựa trên thỏa thuận lãi suất, điều kiện tín dụng của từng khách hàng và lịch sử giao dịch của họ Chi nhánh cam kết cung cấp mức lãi suất hợp lý nhất cho mọi khách hàng.
Trong quá trình cho vay, VCB.HCM cam kết tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về vay vốn theo các Thông tư và Nghị định của ngân hàng Nhà nước.
Chi nhánh HCMUTE chú trọng đến việc xây dựng cơ cấu danh mục tín dụng hợp lý, tránh sự tập trung vào một ngành nghề hay lĩnh vực nào để giảm thiểu rủi ro Cán bộ tín dụng luôn cẩn trọng trong việc phân tích thị trường và sản phẩm tiêu thụ, cập nhật thông tin khách hàng, hướng dẫn họ lập hồ sơ giải ngân, và thực hiện kiểm tra định kỳ việc sử dụng vốn sau khi giải ngân.
3.5.2 NHỮNG TỒN TẠI VÀ NGUYÊN NHÂN
Thông tin tín dụng hiện nay gặp nhiều hạn chế, chủ yếu dựa vào hai nguồn: thông tin do khách hàng cung cấp và dữ liệu từ CIC Tuy nhiên, yêu cầu về thông tin từ Ngân hàng vẫn chưa được đáp ứng một cách đáng tin cậy, nhanh chóng và kịp thời.
Việc tìm kiếm các dự án đầu tư hiện đang đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ nhiều ngân hàng, đặc biệt là các tổ chức tín dụng nước ngoài, nhờ vào lợi thế về lãi suất hấp dẫn.
PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG
CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP
4.1.1.1 ĐỐI TƯỢNG VÀ MẪU NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN, cụ thể là khả năng trả nợ của khách hàng
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ các khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với VCB.HCM trong giai đoạn 2016-2018 VCB.HCM là chi nhánh lớn nhất trong hệ thống Vietcombank và cũng là một trong những chi nhánh lớn nhất trong toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Quy mô tài sản và dư nợ tín dụng của chi nhánh này tương đương với một ngân hàng thương mại cổ phần nhỏ.
- Các KHDN được chọn trong mẫu là ngẫu nhiên;
- Các KHDN được chọn có dư nợ tín dụng trong giai đoạn 2016-2018;
- Các KHDN được chọn không thuộc các KHDN có cấu trúc đặc biệt như: các công ty tài chính, công ty bảo hiểm, công ty chứng khoán…;
- Các DN được chọn cung cấp đầy đủ BCTC 3 năm trong giai đoạn 2016-2018, và có kết quả XHTD tại VCB.HCM
Các bước chọn mẫu nghiên cứu được thực hiện như sau:
Bước 1: tác giả thống kê danh sách sắp xếp theo thứ tự số CIF của 625 KHDN có phát sinh dư nợ tín dụng tại VCB.HCM trong giai đoạn 2016-2018;
Tác giả đã tiến hành chọn mẫu với ít nhất 300 KHDN, bắt đầu bằng cách chọn ngẫu nhiên một đơn vị trong danh sách Sau đó, tác giả tiếp tục chọn mỗi doanh nghiệp thứ hai, cuối cùng thu thập được tổng cộng 312 KHDN.
Tác giả tiến hành loại bỏ các doanh nghiệp có cấu trúc đặc biệt như công ty tài chính, công ty bảo hiểm và công ty chứng khoán Đồng thời, tác giả cũng loại trừ những doanh nghiệp không cung cấp đầy đủ báo cáo tài chính trong ba năm từ 2016 đến 2018 hoặc không có kết quả rõ ràng.
Tài liệu HCMUTE quả XHTD tại VCB.HCM Kết quả, tác giả thu thập được 302 KHDN đáp ứng nguyên tắc lấy mẫu;
Tác giả sẽ sử dụng 302 KHDN trong nghiên cứu, với 202 đơn vị (chiếm 67%) được đưa vào mẫu nghiên cứu và 100 đơn vị (33%) dùng để đối chứng độ phù hợp của mô hình thực nghiệm.
4.1.1.2 LỰA CHỌN CÁC NHÂN TỐ VÀ BIẾN SỐ ĐẠI DIỆN
Nghiên cứu này xây dựng mô hình phát triển dựa trên mô hình gốc của Chiara Pederzoli và Costanza Torricelli (2010), nhằm dự đoán khả năng trả nợ của các doanh nghiệp nhỏ tại Ý Mô hình sử dụng bốn biến độc lập quan trọng: tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận trước lãi và thuế trên tổng tài sản, tỷ lệ tổng vốn cổ phần trên tổng tài sản, và tỷ lệ tổng doanh thu trên tổng tài sản.
1 + exp (2.86 + 3.46𝐿𝑇𝐿𝐴 + 3.52𝐸𝐵𝐼𝑇𝐴 + 11.18𝐸𝑄𝑈𝐼𝑇𝑌𝐴 + 0.43𝑆𝐴𝐿𝐸𝑆𝐴) Trong phương trình này:
- LTLA = Nợ dài hạn/Tổng tài sản
- EBITA = Lợi nhuận trước lãi và thuế/Tổng tài sản
- EQUITYA = Tổng vốn cổ phần/Tổng tài sản
- SALESA = Tổng doanh thu/Tổng tài sản
Mô hình hiện tại chủ yếu dựa trên các chỉ tiêu tài chính, nhưng mức độ rủi ro của các khoản cho vay không chỉ phụ thuộc vào con số tài chính mà còn vào nhiều yếu tố phi tài chính như kinh nghiệm hoạt động, quy mô công ty và tài sản bảo đảm Tác giả giữ lại các biến như Lợi nhuận trước lãi và thuế/Tổng tài sản, Tổng vốn cổ phần/Tổng tài sản và Tổng doanh thu/Tổng tài sản Bên cạnh đó, dựa vào kết quả nghiên cứu trước đây và kinh nghiệm cá nhân tại VCB.HCM, tác giả đề xuất bổ sung thêm các biến như Quy mô doanh nghiệp, kinh nghiệm hoạt động, thời gian vay, tỷ lệ tài sản đảm bảo và loại hình doanh nghiệp nhà nước để xây dựng mô hình đo lường mức độ rủi ro của các khoản cho vay tại VCB.HCM.
Bảng 4.1 Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu
Xếp loại khách hàng Diễn giải Giá trị biến
Có khả năng trả nợ/ trả nợ tốt
Không phát sinh nợ quá hạn (NQH) hoặc NQH
Nguồn: Giả định của tác giả
Bảng 4.1 mô tả biến phụ thuộc trong mô hình, trong đó khả năng trả nợ của khách hàng (POLRP) được xác định dựa trên khả năng thanh toán thực tế của họ.
Khách hàng được đánh giá có khả năng trả nợ tốt khi không có nợ quá hạn hoặc nợ quá hạn tối đa 90 ngày Ngược lại, nếu khách hàng có nợ cơ cấu thời hạn trả nợ hoặc nợ quá hạn trên 90 ngày, họ sẽ được xem là không có khả năng trả nợ.
Bảng 4.2 Biến độc lập trong mô hình nghiên cứu
Loại biến Ký hiệu Biến độc lập Kỳ vọng dấu Nghiên cứu trước Đặc điểm của khoản vay
Khoảng thời gian trả nợ gốc của món vay (-)
Tỷ lệ tài sản bảo đảm/ mức cấp tín dụng (-)
Tình hình tài chính của khách hàng
Vốn lưu động /Tổng tài sản (+) Altman (1968)
Lợi nhuận trước thuế, trước lãi vay/Tổng tài sản
Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (+)
Doanh thu thuần/Tổng tài sản (+)
Park và Han (2002) Pederzoli và Torricelli (2010) Quy mô
Quy mô tổng tài sản của
Hol (2007) Tình Số năm hoạt Số năm hoạt động kinh (+) Ongena và Smith
Tài liệu HCMUTE hình phi tài chính của khách hàng động (AGEBS) doanh của khách hàng (2001)
Biến giả = 1: Khách hàng sở hữu trên 50% vốn Nhà Nước
Biến giả = 0: Khách hàng sở hữu dưới hoặc bằng 50% vốn Nhà Nước
Ghi chú: (+) tương quan đồng biến; (-) tương quan nghịch biến
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 4.2 liệt kê các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, bao gồm những yếu tố mà tác giả dự đoán sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp.
Phần tiếp theo sẽ tóm tắt cơ sở lập luận về kỳ vọng dấu và tác động của từng biến độc lập đối với khả năng trả nợ của doanh nghiệp Bài viết cũng sẽ trình bày phương pháp đo lường các biến độc lập một cách cụ thể.
Thời gian vay được xác định bởi kỳ hạn trả nợ gốc, đây là yếu tố quan trọng phản ánh khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ Trong thực tế, kỳ hạn trả nợ cung cấp cái nhìn chính xác hơn về khả năng thanh toán so với tổng thời gian cho vay.
Lãi suất vay thường cao hơn đối với các khoản vay có thời gian dài hạn, vì các ngân hàng thương mại (NHTM) gặp khó khăn trong việc kiểm soát rủi ro của các khoản vay này Theo nghiên cứu của Flannery (1986), các doanh nghiệp (DN) có rủi ro tín dụng thấp thường ưa chuộng vay ngắn hạn để tiết kiệm chi phí lãi vay, đồng thời thể hiện khả năng trả nợ tốt Trong bối cảnh thông tin bất cân xứng, NHTM có thể cấp thời hạn vay dài hơn so với nhu cầu thực tế của DN, dẫn đến việc DN sử dụng vốn dư thừa vào các mục đích không chính đáng, tăng nguy cơ mất khả năng thanh toán Do đó, nghiên cứu này dự đoán rằng thời gian vay có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của DN.
Tỷ lệ tài sản đảm bảo (TSĐB) được tính bằng công thức giá trị TSĐB chia cho tổng mức cấp tín dụng Nếu giá trị tài sản thế chấp có sự thay đổi trong vòng một năm, nghiên cứu sẽ áp dụng phương pháp bình quân gia quyền để tính toán.
Các ngân hàng thương mại thường áp dụng tỷ lệ tài sản đảm bảo (TSĐB) cao hơn cho các khách hàng doanh nghiệp (KHDN) có rủi ro cao Điều này có nghĩa là các công ty và tập đoàn lớn, có hoạt động sản xuất kinh doanh hiệu quả và uy tín trên thị trường, thường không cần phải thế chấp tài sản Do đó, tác giả của bài nghiên cứu kỳ vọng rằng tỷ lệ TSĐB sẽ có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của KHDN.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ TỪ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Kết quả từ mô hình hồi quy logit ở bảng 4.10 cho thấy rằng cơ cấu vốn của doanh nghiệp, được đại diện bởi biến Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản, có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp Điều này chứng tỏ rằng cơ cấu vốn đóng vai trò quyết định trong việc thực hiện các chiến lược kinh doanh, nâng cao hiệu quả kinh tế và đảm bảo sự phát triển bền vững của doanh nghiệp Theo lý thuyết cơ cấu vốn M&M, vốn là yếu tố quan trọng trong việc định hình khả năng tài chính và sự ổn định của doanh nghiệp.
Theo nghiên cứu của Chiara Pederzolia và Costanza Torricelli (2010), việc sử dụng vốn vay với chi phí lãi vay được khấu trừ thuế có thể tăng giá trị doanh nghiệp (DN), nhưng không có DN nào hoàn toàn sử dụng 100% vốn vay do rủi ro tài chính và nguy cơ phá sản khi gánh nặng lãi vay quá lớn Đặc biệt, khi lãi suất thị trường biến động, DN có tỷ trọng vốn chủ sở hữu thấp sẽ đối mặt với nhiều rủi ro hơn Ngược lại, các DN có tỷ trọng vốn chủ sở hữu cao trong cơ cấu vốn sẽ ít có khả năng gặp khủng hoảng tài chính, nhờ vào gánh nặng lãi vay thấp, dẫn đến xác suất vỡ nợ cũng giảm.
Thời gian vay có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, với lãi suất vay dài hạn thường cao hơn lãi suất vay ngắn hạn Các ngân hàng thương mại (NHTM) coi các khoản vay dài hạn là có rủi ro cao hơn, dẫn đến việc kiểm soát rủi ro trở nên khó khăn hơn Trong bối cảnh thông tin không đồng đều trên thị trường tài chính, nhiều NHTM vẫn cấp vốn cho doanh nghiệp với thời gian vay dài hơn nhu cầu vốn lưu động thực tế.
Với dòng tiền nhàn rỗi từ hoạt động sản xuất kinh doanh, các doanh nghiệp có thể sử dụng vốn vay để đầu tư ra ngoài ngành, dẫn đến nguy cơ mất vốn và khả năng thanh toán.
Quy mô của doanh nghiệp có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, với các doanh nghiệp nhỏ thường gặp rủi ro cao hơn so với doanh nghiệp lớn Nguồn lực tài chính hạn chế của các doanh nghiệp nhỏ khiến chúng dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tiêu cực trên thị trường Nghiên cứu của Cassar (2004) chỉ ra rằng các doanh nghiệp nhỏ phải đối mặt với nhiều khó khăn hơn trong việc giải quyết vấn đề bất cân xứng thông tin với ngân hàng để được cấp tín dụng Thêm vào đó, giá trị tài sản thấp của doanh nghiệp nhỏ cũng gây khó khăn trong việc thuyết phục các nhà cho vay về khả năng thực hiện cam kết tài chính Theo Tổng cục Thống kê, số doanh nghiệp hoàn tất thủ tục giải thể trong 7 tháng đầu năm 2018 là một minh chứng cho những thách thức này.
Tính đến tháng 7 năm 2018, tổng số doanh nghiệp (DN) tại HCMUTE đạt 7.714, tăng 16,7% so với cùng kỳ năm trước Tuy nhiên, số lượng DN tạm ngừng hoạt động trong 7 tháng đầu năm lên tới gần 60.000, tăng 38,4% so với năm trước Trong số này, gần 20.000 DN đã đăng ký tạm ngừng kinh doanh có thời hạn, tăng 26%, trong khi gần 40.000 DN tạm ngừng hoạt động không đăng ký hoặc đang chờ giải thể, tăng 45,6% Điều này cho thấy mối liên hệ giữa quy mô DN và khả năng trả nợ vay.
Kết quả mô hình chỉ ra rằng doanh nghiệp có hơn 50% vốn nhà nước có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) Điều này trái ngược với kỳ vọng của tác giả và những kết luận trước đó từ nhiều nghiên cứu, bao gồm cả Friedrich.
Nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình, Hà Thị Sáu và Nguyễn Thùy Dương cùng Nguyễn Thanh Tùng (2013) chỉ ra rằng doanh nghiệp nhà nước (DNNN) là nhóm khách hàng dễ tiếp cận tín dụng, chiếm tỷ lệ lớn trong dư nợ của nền kinh tế Tuy nhiên, DNNN phải đối mặt với chi phí vốn vay cao và doanh thu giảm trong bối cảnh kinh tế khó khăn, dẫn đến tình trạng nợ xấu Cụ thể, gần 50% khách hàng không trả nợ đúng hạn là DNNN, chiếm hơn 70% tổng giá trị khoản vay trong mẫu nghiên cứu Mặc dù DNNN chỉ chiếm khoảng 21,37% trong 128 quan sát, nhưng hầu hết các doanh nghiệp này tại VCB.HCM là đầu ngành, quy mô lớn và hoạt động hiệu quả, cho thấy khả năng trả nợ của họ cao hơn so với doanh nghiệp tư nhân Kết quả này phản ánh đặc thù của danh mục khách hàng tại VCB.HCM, mặc dù trái ngược với kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Khả năng thanh khoản của doanh nghiệp, được đại diện bởi tỷ lệ Vốn lưu động trên tổng tài sản, có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp.
2 http://kinhtedothi.vn/hon-7700-doanh-nghiep-pha-san-tu-dau-nam-321977.html
Tài liệu HCMUTE khẳng định rằng tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả hoạt động và sức khỏe tài chính ngắn hạn của doanh nghiệp Khi tỷ lệ này âm, doanh nghiệp đang sử dụng nợ ngắn hạn để đầu tư vào tài sản dài hạn, có thể giúp giảm chi phí vốn nhờ lãi suất vay ngắn hạn thấp hơn Tuy nhiên, chiến lược này dẫn đến sự mất cân đối tài chính, vì tài sản dài hạn cần thời gian dài để thu hồi vốn, trong khi nợ ngắn hạn phải được thanh toán sớm Hệ quả là doanh nghiệp phải thường xuyên tái cấu trúc nợ vay, gây ra căng thẳng tài chính và có thể dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán.
Chương 4 của nghiên cứu định lượng chỉ ra rằng bốn yếu tố, bao gồm cơ cấu vốn của doanh nghiệp (thể hiện qua tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản), quy mô doanh nghiệp, loại hình doanh nghiệp nhà nước, và khả năng thanh khoản (được thể hiện qua tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản), đều có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp Ngược lại, thời gian vay lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ Dựa trên lý thuyết, kết luận từ các nghiên cứu trước và kết quả hồi quy, tác giả giải thích mức độ tác động của các yếu tố này, tạo cơ sở cho những kết luận và kiến nghị trong chương tiếp theo.
GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP CỦA NGÂN HÀNG
ĐỊNH HƯỚNG CHUNG VỀ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG
Vietcombank đang nỗ lực nâng cao chất lượng dịch vụ và phát triển ngân hàng số để phù hợp với xu hướng hiện đại Ngân hàng cam kết đẩy mạnh các dịch vụ và thực hiện kế hoạch phát triển trong thời gian tới.
Tăng cường tỷ trọng cho vay bán lẻ vào các sản phẩm chuẩn và các lĩnh vực sản xuất kinh doanh có lãi suất đầu ra cao, đồng thời hạn chế cho vay cầm cố giấy tờ có giá và các lĩnh vực có mức NIM thấp.
Tăng cường tín dụng bán lẻ và huy động vốn là ưu tiên hàng đầu, với mục tiêu đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng thông qua các phòng giao dịch (PGD) Đồng thời, cần thiết lập các biện pháp kiểm soát tín dụng chặt chẽ tại PGD để đảm bảo an toàn và hiệu quả trong hoạt động tín dụng.
Phát triển khách hàng cá nhân, đặc biệt là phân khúc khách hàng Priority
Tăng trưởng tín dụng cao được chú trọng ngay từ đầu năm, đặc biệt là tín dụng ngắn hạn, trong khi tỷ lệ tín dụng trung và dài hạn được kiểm soát chặt chẽ Kể từ năm 2019, các điều kiện thương mại đã được áp dụng đối với các khoản cấp tín dụng.
Phân bổ tỷ trọng dư nợ theo định hướng tín dụng ngành, tăng tỷ trọng tín dụng FDI và các lĩnh vực sản xuất.
ĐỊNH HƯỚNG HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN
Để nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay, Vietcombank đã đưa ra các định hướng cụ thể nhằm hạn chế rủi ro trong cho vay KHDN.
Để nâng cao hiệu quả kinh doanh, Vietcombank cần đa dạng hóa danh mục cho vay, đồng thời giảm dần dư nợ đối với các khách hàng doanh nghiệp có hiệu quả thấp Bên cạnh đó, ngân hàng cũng nên gia tăng hoạt động bán chéo và cung cấp toàn diện các sản phẩm, dịch vụ đến tay khách hàng.
Giảm dần dư nợ đối với khách hàng có lợi ích tổng thể không cao, không có tài sản đảm bảo (TSBĐ) hoặc có tỷ lệ TSBĐ thấp, nhằm cải thiện tình hình tài chính.
Tài liệu HCMUTE chính suy giảm; kiểm soát và giảm dần dư nợ cho vay đối với các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro
Để nâng cao hiệu quả trong việc xử lý nợ quá hạn, cần xây dựng kế hoạch cụ thể và tiến độ thu hồi nợ Đồng thời, thường xuyên cập nhật và rà soát các khoản nợ của khách hàng có tiềm ẩn rủi ro nhằm áp dụng các biện pháp xử lý kịp thời.
GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CHO
CHO VAY KHDN CỦA VCB.HCM
5.2.1 ĐỀ XUẤT ĐỐI VỚI CÔNG TÁC THẨM ĐỊNH KHÁCH HÀNG Đối với việc thẩm định khách hàng, tác giả đề xuất một số giải pháp dựa trên kết quả mô hình nghiên cứu tại VCB.HCM như sau:
Để thẩm định năng lực của khách hàng doanh nghiệp (KHDN) xin vay, cần xem xét cả năng lực pháp lý và tài chính Pháp lý phải minh bạch, cùng với trình độ chuyên môn và tay nghề của lực lượng lao động chủ chốt trong doanh nghiệp Năng lực tài chính cần đảm bảo sự sống còn của doanh nghiệp trong trường hợp có biến cố lớn, với tỷ trọng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản phải đạt mức tối thiểu theo quy định của ngân hàng Ngoài ra, việc đa dạng hóa thông tin từ khách hàng cũng rất quan trọng.
Để đảm bảo hiệu quả trong hoạt động cho vay, cần thận trọng và chọn lọc khách hàng uy tín, đồng thời lựa chọn các phương án sản xuất kinh doanh mang lại hiệu quả cao Khi xét duyệt dự án, tiêu chí hàng đầu là hiệu quả và tính khả thi, với sự chú trọng đến tính an toàn và khả năng thu hồi nợ từ các khoản vay.
Có chính sách lãi suất cho vay phù hợp với từng loại khách hàng doanh nghiệp, làm tốt công tác chăm sóc khách hàng
Tăng trưởng dư nợ cho vay doanh nghiệp cần đảm bảo tính lành mạnh, an toàn và hiệu quả Việc phân tích và đánh giá thế mạnh của từng ngành nghề, doanh nghiệp sẽ giúp chủ động trong việc tiếp thị và mở rộng mối quan hệ với khách hàng tiềm năng Đặc biệt, ưu tiên các khách hàng có tình hình tài chính ổn định và chiến lược kinh doanh tốt để tối ưu hóa cơ hội đầu tư.
Thời hạn vay vốn cần được điều chỉnh phù hợp với tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng, đảm bảo không quá ngắn hoặc quá dài so với vòng quay vốn của họ.
Định hướng phát triển những khách hàng lớn, có uy tín trong ngành, tiềm lực tài chính vững mạnh
Vốn lưu động ròng của doanh nghiệp phải đáp ứng một mức tối thiểu do ngân hàng quy định
Tăng tỷ lệ tài sản đảm bảo đối với những khách hàng nhận định là có rủi ro
Quản lý chặt chẽ nguồn tiền về từ doanh thu của khách hàng, hạn chế tình trạng khách hàng sử dụng vốn không đúng mục đích
Kiểm soát chặt chẽ khâu giải ngân và sau giải ngân
Thường xuyên cập nhật thông tin về khách hàng, pháp lý của khách hàng, thông tin về biến động ngành và nền kinh tế
Định hướng phát triển các doanh nghiệp đầu ngành, loại hình DNNN, có thời gian hoạt động lâu năm và uy tín lớn trên thị trường
Đối với doanh nghiệp có cơ cấu nợ và nợ quá hạn, việc đôn đốc và theo dõi nguồn tài chính của khách hàng là rất quan trọng Cần bám sát tình hình kinh doanh và theo dõi từng dự án đầu tư cũng như từng hạng mục để đưa ra các biện pháp thu hồi nợ hiệu quả, từ đó giảm thiểu rủi ro và hạn chế tối đa nợ quá hạn.
5.2.2 ĐỀ XUẤT KHÁC HỖ TRỢ HOẠT ĐỘNG CHO VAY KHDN Để hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHDN nói chung và toàn bộ danh mục cấp tín dụng nói riêng, Vietcombank nên:
Để đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt Luật các tổ chức tín dụng và quy trình cho vay của ngành, cần tăng cường công tác kiểm tra và kiểm soát theo các quy định của ngân hàng Nhà nước.
Chúng tôi cam kết phát triển và hoàn thiện hệ thống, quy định, quy trình nhằm đảm bảo thời gian hoàn thiện hồ sơ cho khách hàng một cách nhanh chóng, đồng thời duy trì sự thận trọng trong công tác thẩm định.
Để thu hút khách hàng có lịch sử giao dịch tốt và đáp ứng các điều kiện tín dụng, Vietcombank cần xây dựng các chính sách ưu đãi phù hợp Mục tiêu là khuyến khích khách hàng sử dụng toàn bộ sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng.
Nâng cao hệ thống theo dõi, cảnh báo sớm đối với những khách hàng tiềm tàng rủi ro để ngân hàng có biện pháp xử lý kịp thời
Cung cấp thông tin và kiến thức đầy đủ cho các bộ ngành là rất quan trọng để hiểu rõ về ngành nghề và biến động thị trường Việc đưa ra các ví dụ cụ thể sẽ giúp cán bộ tín dụng có thêm nhiều bài học thực tế, từ đó nâng cao hiệu quả công việc và quyết định trong lĩnh vực tín dụng.
Tiếp tục thực hiện Hiệp ước vốn Basel II của NHNN
Chương 5 đã trình bày về định hướng hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay tại Vietcombank trong thời gian tới và từ đó đưa ra các giải pháp để hạn chế những rủi ro đó dựa trên kết quả của mô hình nghiên cứu tại chương 4