Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của NHTMCP Á Châu
- Đánh giá rủi ro tín dụng tại NHTMCP Á Châu dựa trên kết quả của nghiên cứu thực nghiệm
- Đưa các giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Á Châu.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất rủi ro tín dụng của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Á Châu Dựa trên kết quả phân tích, bài viết sẽ đề xuất các biện pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
Câu hỏi nghiên cứu
Thiết lập mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa các yếu tố được đưa ra và hiệu quả kinh doanh của ngân hàng là một bước quan trọng trong việc xây dựng mô hình xác định Việc này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của ngân hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Bài nghiên cứu nhằm giúp trả lời câu hỏi:
- Yếu tố nào có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại NH TMCP Á Châu?
- Ngân hàng TMCP Á Châu nên làm gì để giảm thiểu rủi ro tín dụng?
Nội dung nghiên cứu
Bài nghiên cứu được thiết kế thành 03 chương:
Chương 1: Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng trong hoạt động của ngân hàng thương mại
Chương 2 phân tích thực trạng rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu, nêu rõ các yếu tố ảnh hưởng và mức độ rủi ro hiện tại Chương 3 đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng, tập trung vào việc cải thiện quy trình thẩm định tín dụng và tăng cường quản lý rủi ro để nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Rủi ro tín dụng
Môi trường sống hiện nay chứa đựng nhiều rủi ro, có thể xuất hiện bất ngờ trong mọi lĩnh vực và ngành nghề Tùy thuộc vào cách tiếp cận, chúng ta có thể định nghĩa rủi ro theo nhiều cách khác nhau, nhưng nhìn chung, có thể phân chia thành hai quan điểm chính.
Theo quan điểm truyền thống, rủi ro được định nghĩa là những thiệt hại, mất mát hoặc nguy hiểm có thể xảy ra cho con người Khi xã hội loài người phát triển, hoạt động của con người trở nên đa dạng hơn, dẫn đến sự xuất hiện của những rủi ro mới mà trước đây chưa từng tồn tại.
Theo quan điểm trung hòa, rủi ro được định nghĩa là sự không chắc chắn, bất ổn hoặc biến động tiềm ẩn trong kết quả Tuy nhiên, không phải tất cả sự không chắc chắn đều được coi là rủi ro; chỉ những tình trạng không chắc chắn có thể ước đoán và xác định được khả năng xảy ra mới được xem là rủi ro Ngược lại, những tình trạng không chắc chắn chưa từng xảy ra và không thể ước đoán xác suất xảy ra được gọi là sự bất trắc, không phải rủi ro Tóm lại, rủi ro là sự bất trắc có thể đo lường được.
Rủi ro được định nghĩa là sự chênh lệch giữa giá trị thực tế và giá trị kỳ vọng Giá trị kỳ vọng là giá trị trung bình có trọng số của một biến, trong đó trọng số là xác suất xảy ra của từng giá trị Độ lệch chuẩn, hay phương sai (bình phương độ lệch chuẩn), được sử dụng để đo lường sự khác biệt này, từ đó trở thành thước đo chính của rủi ro.
Rủi ro vừa có mặt tích cực vừa có mặt tiêu cực, có thể dẫn đến tổn thất và nguy hiểm nhưng cũng mở ra cơ hội Bằng cách nghiên cứu, nhận dạng và đo lường rủi ro, chúng ta có thể phát hiện các biện pháp phòng ngừa, hạn chế tác động tiêu cực và tối ưu hóa các cơ hội tích cực mà rủi ro mang lại.
1.1.1.2 Khái niệm rủi ro tín dụng:
Trong nền kinh tế thị trường, cung cấp tín dụng là chức năng thiết yếu của ngân hàng, với rủi ro chủ yếu tập trung vào danh mục tín dụng Đây là loại rủi ro lớn nhất và thường xuyên xảy ra, thường dẫn đến các vấn đề tài chính nghiêm trọng cho ngân hàng Khi ngân hàng gặp khó khăn tài chính, nguyên nhân thường xuất phát từ hoạt động tín dụng của họ.
Rủi ro tín dụng là mối nguy cơ thất thoát tài sản xảy ra khi một bên đối tác không thực hiện nghĩa vụ tài chính hoặc hợp đồng với ngân hàng, bao gồm việc không thanh toán nợ gốc hoặc lãi khi khoản nợ đến hạn.
Theo quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng được định nghĩa là khả năng xảy ra tổn thất do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ theo cam kết.
Rủi ro tín dụng là mối nguy cơ xuất hiện trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, thể hiện qua việc khách hàng không có khả năng thanh toán nợ hoặc không thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn.
1.1.2 Rủi ro tín dụng trong Basel
Theo hiệp ước Basel II của Ủy Ban Basel về giám sát ngân hàng, rủi ro hoạt động và rủi ro tín dụng được tách biệt và lượng hóa Việc ước lượng mức độ tổn thất tín dụng dựa vào bốn yếu tố chính, trong đó xác suất không trả được nợ của khách hàng (PD) là một trong những yếu tố quan trọng.
Tỷ lệ mất vốn dự kiến (LGD), dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ (EAD) và thời hạn vay thực tế (EE) là những yếu tố quan trọng trong mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng Trong đó, xác suất không trả được nợ là yếu tố đầu tiên và rất quan trọng để ngân hàng có thể tiếp cận và ước lượng các nhân tố khác.
Dựa trên kết quả xếp hạng nội bộ, các ngân hàng có thể ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng, hay còn gọi là Probability of Default Đây là yếu tố quan trọng nhất trong việc xác định rủi ro tín dụng, giúp ngân hàng xây dựng mô hình ước lượng mức vốn theo quy định.
Việc ước lượng mức độ tổn thất không dự tính trong một khoảng thời gian nhất định giúp ngân hàng xác định lượng vốn cần thiết để đối phó với rủi ro Các ngân hàng sử dụng phương pháp VaR (Value at Risk) để ước lượng mức vốn kinh tế, nhằm bù đắp cho mức độ tổn thất không dự tính, dựa trên các tham số chính liên quan đến rủi ro tín dụng.
PD (Probability of Default): Xác suất khách hàng không trả được nợ trong
LGD (Loss Given Default): Tỷ lệ mất vốn dự kiến
EAD (Exposure of Default): Dư nợ của khách hàng tại thời điểm không trả được nợ
M (Maturity) là thời hạn vay mà ngân hàng ước lượng xác suất không trả được nợ dựa trên thông tin nội bộ, cần được cơ quan quản lý ngân hàng phê duyệt Tỷ lệ mất vốn dự kiến (LGD) và thời hạn vay (M) sẽ do cơ quan giám sát ngân hàng quy định Đối với phương pháp cao cấp, tất cả các tham số này do ngân hàng tự ước lượng và cũng cần sự phê duyệt từ cơ quan giám sát ngân hàng trước khi áp dụng.
Phương pháp đánh giá dựa trên xếp hạng nội bộ xác định tổn thất mất vốn do khách hàng không trả được nợ (EL), theo quy định của Basel II Tổn thất tín dụng trong một danh mục có thể chia thành hai loại: (i) Khoản tổn thất dự tính được – EL và (ii) Khoản tổn thất không dự tính được – UL EL là mức tổn thất trung bình dự tính dựa trên số liệu thống kê trong quá khứ, do ngân hàng không thể xác định chính xác khách hàng xấu và khoản vay không thể trả trong 12 tháng tới Đối với mỗi khoản vay hay khách hàng, khoản tổn thất dự tính – EL được tính toán theo công thức: EL = PD * LGD * EAD.
1.1.3 Phân loại rủi ro tín dụng
Hình 1.1 Phân loại rủi ro tín dụng
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
1.2.1.1 Yếu tố đến từ chính ngân hàng
Chính sách cho vay không hợp lý của ngân hàng, cùng với việc thiếu kiểm soát chặt chẽ và mục tiêu lợi nhuận quá cao, có thể dẫn đến rủi ro lớn Khi danh mục cho vay tập trung vào một nhóm khách hàng nhất định trong bối cảnh kinh tế không ổn định, các khoản tín dụng dễ dàng trở thành nợ xấu dây chuyền.
Chính sách và quy trình cho vay hiện tại còn thiếu chặt chẽ, với quy trình quản trị rủi ro chưa hiệu quả Việc phân tích khách hàng và xếp loại rủi ro tín dụng để xác định điều kiện vay và khả năng trả nợ chưa được chú trọng Ngoài ra, sự không nhất quán trong việc áp dụng chính sách giữa các vùng địa lý khác nhau do sự khác biệt về thể chế, tác phong và năng lực nhân sự cũng là một vấn đề cần khắc phục.
Rủi ro trong quy trình bảo đảm tiền vay bắt đầu từ việc thẩm định giá trị tài sản cho đến khi ký kết hợp đồng và kiểm soát tài sản đảm bảo Việc định giá tài sản có thể bị sai lệch do áp lực từ ngân hàng, dẫn đến giá trị tài sản được định giá cao hơn nhiều so với giá thị trường Khi nền kinh tế suy yếu, nhiều tài sản sẽ giảm giá, gây nguy cơ mất vốn cho ngân hàng Hơn nữa, quản lý tài sản không chặt chẽ, đặc biệt là đối với động sản và hàng hóa, có thể dẫn đến thất thoát tài sản nghiêm trọng.
Năng lực dự báo và phân tích tín dụng của cán bộ ngân hàng còn hạn chế, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu chuyên môn cao Mặc dù quyết định cho vay có thể đúng đắn, nhưng việc thiếu kiểm tra và giám sát sau cho vay khiến khách hàng có thể sử dụng vốn không đúng mục đích, gây khó khăn cho ngân hàng trong việc ngăn chặn kịp thời Điều này chỉ ra sự thiếu kiểm soát và thất bại trong quá trình giám sát tín dụng, bao gồm kiểm tra trước, trong và sau khi cho vay.
Vấn đề phẩm chất của cán bộ tín dụng và đãi ngộ không thỏa đáng tại ngân hàng đang góp phần vào rủi ro tín dụng Cụ thể, việc cán bộ ngân hàng không tuân thủ nghiêm ngặt chế độ tín dụng và các điều kiện cho vay, cùng với việc thiếu thông tin đầy đủ và tin cậy về khách hàng, đã ảnh hưởng đến quá trình xem xét và cấp tín dụng.
Cán bộ tín dụng thiếu đạo đức nghề nghiệp và trách nhiệm sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng tín dụng Trình độ chuyên môn và kỹ năng của cán bộ tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tính khả thi của dự án và tính chân thực của báo cáo tài chính Họ cần có khả năng phát hiện các hành vi gian lận của khách hàng, như sửa chữa báo cáo tài chính hoặc lập hồ sơ thế chấp giả Từ đó, cán bộ tín dụng có thể phân tích khả năng quản lý và năng lực thực sự của khách hàng để đưa ra quyết định cho vay hợp lý.
1.2.1.2 Các yếu tố từ phía khách hàng vay
Khả năng kinh doanh, quản trị
Khả năng kinh doanh và điều hành yếu kém, cùng với việc không đưa ra các đối sách kịp thời trong bối cảnh nền kinh tế biến động, đã khiến nhiều doanh nghiệp đầu tư vào các lĩnh vực vượt quá khả năng quản lý của họ Quy mô kinh doanh quá lớn so với tư duy quản lý chính là nguyên nhân dẫn đến sự thất bại của những phương án kinh doanh tiềm năng, vốn đáng lẽ phải thành công trong thực tế.
Khách hàng thiếu sự hợp tác trong việc cung cấp thông tin kịp thời, dẫn đến thiện chí trả nợ không cao Điều này gây khó khăn cho ngân hàng trong việc tìm kiếm các giải pháp hợp lý khi tình hình kinh doanh gặp khó khăn.
Một số khách hàng cố tình lừa đảo và vi phạm pháp luật trong quá trình vay vốn ngân hàng Mặc dù đa số doanh nghiệp có các phương án kinh doanh khả thi, nhưng nếu không được kiểm tra và phân tích kỹ lưỡng, rủi ro có thể xảy ra Mặc dù số lượng doanh nghiệp sử dụng vốn sai mục đích và lừa đảo ngân hàng không nhiều, nhưng những vụ việc nghiêm trọng vẫn xảy ra, ảnh hưởng đến uy tín của cán bộ ngân hàng và tác động tiêu cực đến các doanh nghiệp khác.
Tình hình tài chính của nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay đang gặp khó khăn, với quy mô vốn chủ sở hữu nhỏ và cấu trúc tài chính không cân đối Quản lý tài chính kế toán còn thiếu tính đồng bộ và minh bạch, dẫn đến thông tin ngân hàng không chính xác và chỉ mang tính hình thức Hệ quả là các phân tích tài chính do ngân hàng thực hiện thường thiếu thực tế và có nhiều sai lệch, làm tăng nguy cơ rủi ro cho doanh nghiệp.
Doanh nghiệp vay vốn từ nhiều ngân hàng cùng lúc, gây khó khăn trong việc theo dõi và quản lý dòng tiền Điều này dẫn đến tình trạng vốn vay chồng chéo và có nguy cơ mất khả năng thanh toán dây chuyền.
Các biến số kinh tế vĩ mô như lạm phát và khủng hoảng có tác động lớn đến chất lượng tín dụng Một nền kinh tế ổn định với tỷ lệ lạm phát vừa phải tạo điều kiện cho các khoản tín dụng chất lượng cao Khi doanh nghiệp hoạt động trong môi trường ổn định, khả năng tạo ra lợi nhuận cao hơn, giúp họ có khả năng trả vốn và lãi cho ngân hàng Ngược lại, khi nền kinh tế biến động, hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trở nên thất thường, ảnh hưởng đến thu nhập và khả năng thu nợ của ngân hàng.
Thay đổi trong các chính sách điều hành của chính phủ, bao gồm chính sách tài khoá và tiền tệ, ảnh hưởng sâu sắc đến hoạt động của nền kinh tế và lĩnh vực ngân hàng thương mại Chính phủ thiết lập các chính sách tiền tệ, trong khi ngân hàng thực hiện chúng, nhưng những chính sách này có thể mang lại lợi ích hoặc gây hại cho ngân hàng Khi Ngân hàng Nhà nước điều chỉnh lãi suất huy động hoặc tỷ lệ dự trữ bắt buộc, mọi kế hoạch của ngân hàng đều bị ảnh hưởng Lãi suất huy động tăng cao khiến ngân hàng gặp khó khăn trong việc cho vay, buộc lãi suất tín dụng cũng phải tăng theo để đảm bảo lợi nhuận, dẫn đến khó khăn cho khách hàng trong việc trả nợ và gia tăng rủi ro tín dụng.
Môi trường pháp lý đóng vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh của các ngân hàng Khi hệ thống pháp luật ổn định và lành mạnh, ngân hàng thương mại sẽ có nhiều thuận lợi trong hoạt động Ngược lại, một môi trường pháp lý thiếu đồng bộ và có nhiều khe hở sẽ gia tăng rủi ro cho ngân hàng Hơn nữa, quy định về quy trình tín dụng nếu không chặt chẽ và hợp lý sẽ gây khó khăn và tạo ra khả năng rủi ro Ngược lại, các quy định hợp lý và chặt chẽ sẽ giúp hạn chế những tình huống xấu trong hợp đồng tín dụng.
Yếu tố chính trị và xã hội có ảnh hưởng lớn đến hoạt động tín dụng của ngân hàng Cuộc khủng hoảng kinh tế ở Thái Lan do đảo chính đã cho thấy rằng tình hình chính trị bất ổn có thể làm xáo trộn mọi khía cạnh trong xã hội, dẫn đến khó khăn trong hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp Khi khả năng thanh toán cho ngân hàng giảm sút, rủi ro tín dụng tăng cao Tuy nhiên, Việt Nam hiện có nền chính trị xã hội tương đối ổn định, giúp giảm thiểu những rủi ro này.
Các bài nghiên cứu trước đây
Trên thế giới, các quốc gia áp dụng nhiều hệ thống phân loại nợ khác nhau Ở Anh, ngân hàng thương mại không bắt buộc phải sử dụng hệ thống cụ thể nhưng phải có quy trình quản lý rủi ro tín dụng và đánh giá khoản vay thường xuyên Pháp quy định rõ các đặc điểm của nợ bình thường và nợ xấu, từ đó ngân hàng thương mại xây dựng hệ thống phân loại riêng Brazil có hệ thống phân loại nợ với 9 nhóm, trong khi Cộng hòa Séc phân loại nợ thành 5 nhóm dựa trên số ngày quá hạn và tình hình tài chính khách hàng Ở Trung Quốc và Singapore, ngân hàng cũng phân loại cho vay thành 5 nhóm Việc phân loại nợ giúp ngân hàng xác định nợ xấu, nợ quá hạn và quản lý rủi ro tín dụng, đồng thời cần thiết cho việc trích lập dự phòng rủi ro Tại Việt Nam, quyết định 493/2005/QĐ-NHNN hướng dẫn trích lập dự phòng cho nợ từ nhóm 2 trở đi, với thời gian quá hạn càng dài thì số tiền trích lập càng tăng, ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận ngân hàng khi nợ xấu tăng Do đó, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về các yếu tố ảnh hưởng đến phân loại nợ của ngân hàng thương mại, sử dụng cả dữ liệu định lượng và định tính.
Các nhà nghiên cứu tại Ngân hàng trung ương Slovenia đã phát triển một mô hình rủi ro tín dụng, trong đó Kavcic và cộng sự (2005) sử dụng dữ liệu chất lượng tín dụng của các công ty tư nhân để xây dựng mô hình ordered probit với hiệu ứng ngẫu nhiên, nhằm tính toán xác suất phân loại nợ Nghiên cứu tập trung vào tác động của lãi suất khoản vay, thời hạn khoản vay và tỷ giá đối với xác suất xảy ra nợ xấu Tương tự, Hollos và Papp (2007) đã thực hiện một nghiên cứu với dữ liệu tài chính hộ gia đình từ Ngân hàng trung ương Hungary, chỉ ra rằng xác suất phân loại nợ rất nhạy cảm với biến động lãi suất Kết quả nghiên cứu của họ cũng được Ngân hàng Magyar Nemzeti sử dụng để đánh giá tác động của các biến số vĩ mô lên hệ thống ngân hàng Hungary.
Nghiên cứu cho thấy mối liên hệ giữa các yếu tố định tính như thể chế, chính sách và trình độ quản lý nội bộ của ngân hàng với xác suất phân loại nhóm nợ của các ngân hàng thương mại Oriana và cộng sự (1997) chỉ ra rằng ở các nước đang phát triển, sự can thiệp của chính phủ vào ngành tài chính có ảnh hưởng quan trọng hơn so với lãi suất và cung tiền.
Nghiên cứu của Caprio và Klingerbiel (1996) chỉ ra rằng quản trị kém, giám sát và điều tiết yếu, sự can thiệp của chính phủ, cùng với quản trị doanh nghiệp không tốt là nguyên nhân chính dẫn đến sự phá sản của 68 ngân hàng trong thập niên 80 và 90 Các nghiên cứu của Garber (1998) và Mishkin (1999) cũng khẳng định rằng quản trị kém và quyết định cho vay không phù hợp đã gây ra cuộc khủng hoảng ngân hàng ở Chile vào năm 1982-1983 Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của quản trị vi mô trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của lĩnh vực ngân hàng.
Kỳ năm 1994 và Mexico năm 1995
Nghiên cứu của Emawtee Bissoondoyal-Bheenick và Sirimon Treepongkarun (2009) cho thấy rằng các yếu tố định lượng như chất lượng tài sản, rủi ro thanh khoản và khả năng hoạt động có ảnh hưởng lớn đến xếp hạng công ty hơn so với các yếu tố vĩ mô Bebczuk và Sangiácomo (2008) đã phân tích hơn 192.000 công ty ở Argentina từ năm 1988 đến 2005 và phát hiện rằng xác suất nợ xấu có mối quan hệ hình chữ U ngược với quy mô khách hàng vay, trong đó các mục đích vay khác nhau có ảnh hưởng khác nhau đến xác suất nợ xấu Họ chỉ ra rằng xác suất nợ xấu cao hơn đối với tín dụng thấu chi, trong khi giảm đối với các khoản vay chiết khấu chứng từ và cho vay cá nhân Fofack (2005) đã nghiên cứu nợ xấu trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế ở miền Nam Sahara và chỉ ra sự khác biệt có ý nghĩa về nợ xấu giữa các nước Châu Phi thuộc địa Pháp và các nước Châu Phi khác.
Nghiên cứu năm 1989 cho thấy rằng việc đa dạng hóa danh mục đầu tư theo khu vực địa lý giúp giảm rủi ro từ 50% đến 90% so với danh mục không đa dạng hóa, chứng tỏ rằng khả năng xảy ra rủi ro khác nhau giữa các khu vực Tại Việt Nam, các nghiên cứu về rủi ro tín dụng đã xác định nhiều yếu tố ảnh hưởng đến xác suất rủi ro Phạm Phú Nhân (2011) đã sử dụng phương pháp phân tích nhân tố (EFA) và kiểm định Cronbach Alpha để xác định năm yếu tố chính ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại, bao gồm áp lực chỉ tiêu, quy định quản lý tài sản, sự hợp tác của khách hàng, kiểm soát phê duyệt, ảnh hưởng của môi trường kinh tế vĩ mô và chính sách cho vay.
Nghiên cứu của Mai Thuỳ Dung (2011) chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Công ty cho thuê tài chính – Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam bao gồm chỉ số thanh toán nhanh, hiệu suất sử dụng tài sản, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, tỷ suất sinh lợi trên doanh thu, ROE và số tiền vay trên tổng giá trị tài sản đảm bảo Các nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng đến từ khách hàng, ngân hàng và môi trường kinh tế Mặc dù các nghiên cứu tại Việt Nam đã xây dựng được mô hình định lượng để xác định các yếu tố này, nhưng chủ yếu sử dụng mô hình hồi quy nhị phân logit, có hạn chế trong việc phân tích xác suất chuyển nhóm nợ Ví dụ, mô hình logit có thể cho biết khả năng nợ xấu nhưng không chỉ ra xu hướng nhóm nợ khi các yếu tố như ROE hoặc tỷ suất sinh lợi thay đổi Để khắc phục những hạn chế này, tác giả đề xuất sử dụng mô hình ordered probit trong nghiên cứu xác suất nợ xấu tại ngân hàng thương mại.
Mô hình nghiên cứu
Theo Basel II, việc ước lượng rủi ro tín dụng dựa vào bốn yếu tố chính: (i) Xác suất không trả nợ (PD), (ii) Tỷ lệ mất vốn dự kiến (LGD), (iii) Dư nợ tại thời điểm không trả nợ (EAD) và (iv) Thời hạn vay thực tế (EE) Trong đó, xác suất không trả nợ là yếu tố quan trọng nhất, giúp ngân hàng đánh giá các yếu tố khác trong mô hình rủi ro tín dụng Nghiên cứu đề xuất áp dụng mô hình ordered probit, trong đó biến hồi quy là nhóm nợ của khoản vay được phân loại theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHN, với biến phụ thuộc nhận các giá trị tương ứng.
1 nếu khoản nợ thuộc nhóm 1
2 nếu khoản nợ thuộc nhóm 2
3 nếu khoản nợ thuộc nhóm 3
4 nếu khoản nợ thuộc nhóm 4
Khoản nợ thuộc nhóm 5 có xác suất không trả được nợ cao nhất, trong khi khoản nợ nhóm 1 có xác suất không trả thấp nhất Điều này cho thấy rủi ro tín dụng tăng dần từ nhóm 1 đến nhóm 5, với rủi ro tín dụng của nợ nhóm 1 là thấp nhất và rủi ro tín dụng của nợ nhóm 5 là cao nhất.
Các biến độc lập trong mô hình được lựa chọn dựa trên các nghiên cứu trước đó Do hạn chế trong việc thu thập dữ liệu, nghiên cứu chỉ sử dụng một số biến đại diện cho các yếu tố vi mô Phương pháp thu thập dữ liệu là dữ liệu chéo, vì vậy việc sử dụng các biến đại diện cho các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng kinh tế và cung tiền là không phù hợp.
Tên biến Loại biến Mô tả biến Tác động dự kiến
GRP Biến thứ bậc Nhóm nợ Biến phụ thuộc DUREE Biến định lượng Số tháng phát vay +
Lãi suất của khoản vay +
OBJ Biến định tinh Mục đích khoản vay ( Cho vay vốn lưu động, cho vay đầu tư dự án, cho vay tài trợ xuất nhập khẩu)
VIL Biến định tính Khoản vay đó được giải ngân tại vùng nào (Bắc, Trung, Nam)
TAI Biến định tính Quy mô doanh nghiệp có khoản vay đó (DN lớn, DN vừa và nhỏ, DN khác)
Lãi suất cho vay ảnh hưởng mạnh mẽ đến tình trạng nợ xấu, với nhiều nghiên cứu chứng minh mối liên hệ này (Nkusu 2011; Adebola, Yusoff, & Dahalan, 2011; Louzis, Vouldis và Metaxas, 2011; Berge và Boye, 2007) Khi lãi suất tăng, khả năng thanh toán của khách hàng giảm, dẫn đến sự gia tăng nợ xấu, cho thấy lãi suất có vai trò quan trọng trong việc xác định tốc độ phát triển nợ xấu trong một nền kinh tế.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa lãi suất cao và nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Theo nghiên cứu của 2008, nợ xấu có liên quan chặt chẽ với lãi suất cao, làm tăng gánh nặng nợ cho khách hàng vay Espinoza và Prasad (2010) xác định rằng lãi suất cao có thể làm tăng giá trị mặc định của khoản vay, mặc dù không tìm thấy mối quan hệ thống kê có ý nghĩa Bloem và Gorter (2001) cho rằng sự thay đổi thường xuyên trong chính sách lãi suất dẫn đến gia tăng nợ xấu Asari và cộng sự (2011) cũng phát hiện mối quan hệ đáng kể giữa giá trị mặc định của khoản vay và lãi suất, cho thấy rằng sự gia tăng giá trị mặc định có thể làm tổn hại tài sản của ngân hàng Dash và Kabra (2010) chỉ ra rằng các ngân hàng có chính sách cho vay với lãi suất cao thường phải đối mặt với nợ xấu lớn hơn, trong khi Collins và Wanjau (2011) nhấn mạnh rằng lãi suất là một yếu tố chính thúc đẩy nợ xấu.
Keeton và Morris (1987) đã thực hiện một nghiên cứu tại Mỹ nhằm xác định các yếu tố gây ra nợ xấu trong lĩnh vực ngân hàng, dựa trên dữ liệu từ năm 1979 đến 1985 Họ chỉ ra rằng hiệu suất kém trong ngành nông nghiệp và năng lượng, cùng với bối cảnh kinh tế nghèo nàn, là những nguyên nhân chính dẫn đến nợ xấu.
Kalirai và Scheicher (2002) đã xác định rằng lãi suất cho vay, sản xuất của ngành công nghiệp, tỷ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán và chỉ số niềm tin kinh doanh là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng cho vay tại Úc, dựa trên nghiên cứu dữ liệu từ năm 1990 đến 2001.
(Guida & Maggi, 2009) chỉ trích các nghiên cứu trước vì không đưa phân vùng địa lý vào để nghiên cưú các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu (Guida & Maggi,
Nghiên cứu năm 2009 đã phân tích tính co dãn của chi phí đối với nợ vay ở các vùng khác nhau của Italia, đồng thời đề xuất các chính sách cho ngân hàng trung ương nhằm hỗ trợ các chi nhánh ngân hàng trong việc kiểm soát nợ xấu Kết quả nghiên cứu nhấn mạnh vai trò quan trọng của các yếu tố địa lý liên quan đến việc chuyển đổi và chức năng dự toán chi phí nợ xấu, từ đó cho phép cải thiện hiệu quả quản lý chi phí.
Nghiên cứu của Bebczuk và Sangiácomo (2008) dựa trên dữ liệu hàng năm từ 1998-2005 từ văn phòng tín dụng do Ngân hàng Trung ương quản lý, nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu trong cho vay thương mại Nghiên cứu này xem xét theo quy mô khách hàng vay và cơ cấu sở hữu của ngân hàng, nhằm xác định các yếu tố kinh tế vĩ mô và vi mô tác động đến chất lượng danh mục đầu tư cho vay, với mẫu nghiên cứu bao gồm hơn 192.000 doanh nghiệp.
Kết quả chính cho thấy rằng không có mối tương quan cao với chu kỳ kinh doanh, mặc dù đã có sự suy yếu tạm thời trong cuộc khủng hoảng 2002-2003 Dù tỷ trọng nợ xấu đã trở lại mức trước khủng hoảng, tỷ lệ khách hàng không có khả năng trả nợ vẫn gia tăng, với khoảng 1 trên 5 khách hàng gặp khó khăn trong việc thanh toán vào năm 2005.
3 khách hàng vay phải đối mặt với vấn đề trả nợ Con số này là 1 trên 5 vào năm
Từ năm 1999 đến 2003, tình hình nợ xấu của khách hàng vay cho thấy một xu hướng hình chữ U ngược, với tỷ lệ nợ xấu cao hơn ở các khoản vay của khách hàng có quy mô trung bình Khách hàng vay trong năm 2000 và 2001 đã thể hiện chất lượng danh mục đầu tư tốt hơn so với các người vay khác, điều này bác bỏ giả thuyết về rủi ro đạo đức liên quan đến kỳ vọng nhận gói cứu trợ từ chính phủ Trong giai đoạn 1999-2005, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng công đã tăng gấp đôi so với ngân hàng tư nhân và nước ngoài Đặc biệt, từ năm 2002, các ngân hàng nước ngoài ghi nhận tỷ lệ khách hàng vay không thực hiện trả nợ cao hơn so với ngân hàng công, và cả hai đều cao hơn so với ngân hàng tư nhân.
Nghiên cứu này sử dụng nhiều biến số để ước tính khả năng không trả được nợ, bao gồm: tổng số nợ với hệ thống ngân hàng, mức độ tài sản thế chấp trên tổng số nợ, số lượng ngân hàng cho vay, các loại tín dụng (ngắn hạn và dài hạn), cơ cấu sở hữu ngân hàng (tư nhân, nhà nước, và nước ngoài), lĩnh vực hoạt động của khách hàng vay, và biến giả thể hiện năm Để xác định xác suất các khoản nợ thuộc nhóm nào và xu hướng chuyển nhóm khi các yếu tố tác động thay đổi, tác giả áp dụng mô hình hồi quy ordered probit.
Y i * =y1 DUREE i +y2 TXI i + a j OBJ ji j =1 ồ 2 + l j VIL ji j =1 ồ 2 + q j TAI ji j =1 ồ 2 + e i = x ' b + e (1)
Biến ngầm định 𝑌 𝑖 ∗ được sử dụng để quan sát 𝑌 𝑖 thông qua các điểm cắt (Cut-off points) hay tham số ngưỡng (threshold parameter) t1, t2, t3, t4 Khi kết hợp biến ngầm định với các điểm cắt này, ta có thể xác định mối quan hệ giữa chúng một cách rõ ràng hơn.
𝑌 𝑖 = 5, nếu t 4