Tuy nhiên, tín dụng cũng đồng thời mang theo nhiều rủi ro, trong đó rủi ro tín dụng là một yếu tố khách quan không thể tránh khỏi trong hoạt động của ngân hàng.. Một vài yếu tố nội tại n
Tính cấp thiết của đề tài
Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu đang gặp nhiều khó khăn, các tổ chức tài chính, đặc biệt là ngân hàng, cần đổi mới để tồn tại trong thị trường tín dụng khắc nghiệt Hoạt động tín dụng không chỉ đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh doanh và các ngành công nghiệp, mà còn tăng cường sức mua của người tiêu dùng và nâng cao chất lượng cuộc sống Theo báo cáo của Ngân hàng Thế giới, lợi nhuận từ hoạt động tín dụng chiếm khoảng 70 - 80% tổng lợi nhuận của các ngân hàng trên toàn cầu.
Tín dụng mang lại nhiều rủi ro, trong đó rủi ro tín dụng là yếu tố không thể tránh khỏi trong hoạt động ngân hàng Việc nhận diện và hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro không cần thiết Sau đại dịch Covid-19, nền kinh tế toàn cầu chịu ảnh hưởng nặng nề, khiến hoạt động sản xuất và hệ thống ngân hàng gặp khó khăn do lãi suất biến động và lạm phát gia tăng Tỷ lệ nợ xấu đã có xu hướng tăng, ảnh hưởng tiêu cực đến doanh thu của ngân hàng trong ba năm qua Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tính đến 31/12/2021, tỷ lệ nợ xấu của các tổ chức tín dụng đạt 1.94%, tăng so với 1.5% năm 2020 Nhiều ngân hàng đại chúng có tỷ lệ nợ xấu thấp hơn so với ngân hàng thương mại cổ phần lớn, trong khi một số ngân hàng vẫn gặp khó khăn với tỷ lệ nợ xấu cao hơn mức trung bình, nhưng tỷ lệ này đã giảm dần theo thời gian.
Ngân Hàng TMCP Quốc Tế Việt Nam (VIB) cần chú trọng vào việc hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao năng lực quản trị rủi ro Đồng thời, ngân hàng cũng nên củng cố thương hiệu, cải thiện hoạt động dịch vụ và đa dạng hóa danh mục sản phẩm để đáp ứng nhu cầu khách hàng Những nỗ lực này sẽ giúp VIB từng bước xây dựng và phát triển thành một ngân hàng bền vững theo đúng định hướng.
Nhận thức rõ về vấn đề rủi ro tín dụng, bài nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích toàn diện các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong quá trình tác nghiệp Từ đó, đề xuất các giải pháp khả thi nhằm giảm thiểu rủi ro này Đề tài nghiên cứu mang tên: “Các yếu tố tác động tới rủi ro tín dụng”.
Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quốc Tế Việt Nam (VIB) ” làm khóa luận tốt nghiệp.
Tổng quan nghiên cứu
2.1 Những nghiên cứu trước đây
Rủi ro tín dụng là một vấn đề quan trọng trong ngành ngân hàng, đòi hỏi sự chú ý và quản lý hiệu quả Nhiều nghiên cứu và luận văn đã được thực hiện cả trong và ngoài nước nhằm hiểu rõ hơn về rủi ro tín dụng Các tác giả, từ trong nước đến quốc tế, đã đóng góp công sức lớn vào việc nghiên cứu chủ đề này Những nghiên cứu này không chỉ giúp các nhà quản lý ngân hàng nhận diện và quản lý rủi ro tín dụng tốt hơn mà còn thúc đẩy sự phát triển và cải thiện hệ thống quản lý rủi ro tín dụng trong các ngân hàng.
Hiện nay, nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng dễ dàng tìm thấy trên Internet, giúp người quan tâm tiếp cận những nghiên cứu mới nhất Những thông tin này cung cấp các phương pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả nhằm phòng ngừa và giảm thiểu tác động của rủi ro tín dụng.
PGS.TS Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021) đã tiến hành nghiên cứu trên dữ liệu của 35 ngân hàng thương mại cổ phần trong 8 năm (2012 - 2022) để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Kết quả cho thấy ba yếu tố vĩ mô chính tác động đến rủi ro tín dụng là bất động sản, lãi suất thực và biến động tỷ giá Ngoài ra, quy mô tài sản, tỷ lệ đòn bẩy tài chính, tốc độ tăng trưởng tín dụng và tỷ lệ dư nợ/vốn huy động không có mối quan hệ rõ ràng với rủi ro tín dụng Tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát cũng không ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Bài viết đề xuất một số giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, bao gồm đầu tư vào công nghệ thông tin, cải thiện năng lực tài chính và tăng cường quản lý rủi ro.
Lê Phương Dung (2019) đã xác định các yếu tố nội bộ và bên ngoài ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng, trong đó thất nghiệp (UNR), tỷ lệ nợ xấu năm trước (L.NPL) và dự phòng RRTD (LLP) là những yếu tố có tác động mạnh nhất Quy mô ngân hàng (SIZE) có ảnh hưởng ngược chiều với rủi ro tín dụng, điều này trái với kỳ vọng ban đầu Các yếu tố như đòn bẩy (LEV), lợi nhuận ngân hàng (ROE) và lạm phát (INF) không đạt được kết quả như mong đợi Luận văn cung cấp cái nhìn tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD và đề xuất giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Nghiên cứu của ThS Phạm Dương Phương Thảo và cộng sự (2018) trên 27 NHTM cổ phần giai đoạn 2005 - 2016 cho thấy rằng các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP, lãi suất tái cấp vốn, lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu Cụ thể, mức độ nợ xấu cao trong năm trước sẽ dẫn đến tăng tỷ lệ nợ xấu trong năm hiện tại Đồng thời, việc ngân hàng tăng trích lập DPRR tín dụng, lợi nhuận và chi phí hoạt động sẽ giúp giảm tỷ lệ nợ xấu Tốc độ tăng trưởng kinh tế cũng có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu Từ những kết quả này, tác giả đề xuất một số khuyến nghị cho các ngân hàng Việt Nam nhằm cải thiện tình hình nợ xấu.
Nghiên cứu của Younès Lahrichi và cộng sự (2022) đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự ổn định ngân hàng thông qua việc đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên tỷ lệ nợ xấu, sử dụng dữ liệu từ 53 ngân hàng trong giai đoạn 2000-2019 Kết quả cho thấy, nợ xấu gia tăng chủ yếu liên quan đến các biến số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp, cùng với các yếu tố nội tại ngân hàng như vốn hóa, hiệu quả hoạt động, lạm phát và quy mô ngân hàng Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tăng trưởng cho vay, đa dạng hóa ngân hàng và cạnh tranh liên ngân hàng không có tác động tiêu cực đến nợ xấu Đặc biệt, tại các thị trường mới nổi của MENA, có mối quan hệ tiêu cực giữa quy mô ngân hàng và mức độ nợ xấu ở mức ý nghĩa 1% Những phát hiện này giúp các ngân hàng thiết kế các chính sách tín dụng và biện pháp can thiệp hiệu quả.
4 dụng các quy định an toàn được điều chỉnh để giảm thiểu rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng
Theo nghiên cứu của Chaibi và Ftiti (2015) về hệ thống ngân hàng của Pháp và Đức giai đoạn 2005 - 2011, cả hai quốc gia này đều chịu ảnh hưởng từ các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP, lãi suất, thất nghiệp và tỷ giá hối đoái trong việc đánh giá rủi ro tín dụng từ nợ không trả Tuy nhiên, tỷ lệ lạm phát không có tác động đến rủi ro tín dụng tại Pháp.
Yếu tố đặc thù của ngân hàng, bao gồm quy mô và khả năng sinh lời, có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng (RRTD) Bên cạnh đó, rủi ro tín dụng của các ngân hàng tại mỗi thị trường còn phụ thuộc vào các yếu tố thúc đẩy khác nhau Chẳng hạn, rủi ro của các ngân hàng Pháp chủ yếu được xác định bởi các khoản dự phòng rủi ro cho vay và sự kém hiệu quả trong quản lý chi phí, trong khi đối với các ngân hàng Đức, rủi ro được đo lường qua tỷ lệ đòn bẩy.
Dựa trên dữ liệu từ 30 ngân hàng thương mại ở Nepal trong giai đoạn 2003-2015, Laxmi Koju và các cộng sự (2017) đã sử dụng 7 chỉ tiêu nội tại ngân hàng và 5 chỉ tiêu vĩ mô để đánh giá tác động đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) Kết quả cho thấy mối tương quan tích cực với NPL bao gồm tỷ lệ xuất khẩu nhập khẩu, không hiệu quả và quy mô tài sản, trong khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, độ an toàn vốn và tỷ lệ lạm phát có mối tương quan tiêu cực Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu cao liên quan đến tăng trưởng kinh tế thấp và lãi suất chênh lệch cao, đồng thời tác giả đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện hệ thống quản lý rủi ro tài chính ở Nepal.
Nghiên cứu của Daniel Foos và cộng sự (2010) chỉ ra rằng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng tại 16 quốc gia từ năm 1997 đến 2007 Cụ thể, tăng trưởng cho vay dẫn đến sự gia tăng các điều khoản mất cho vay trong ba năm tiếp theo, giảm thu nhập lãi tương đối và tỷ lệ vốn thấp hơn Hơn nữa, tăng trưởng cho vay còn có tác động tiêu cực đến thu nhập lãi được điều chỉnh rủi ro, cho thấy tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại chủ yếu được phân tích trong giai đoạn từ 2005 đến 2018, trong khi dữ liệu từ 2018 đến 2022 vẫn còn hạn chế Trong bối cảnh đại dịch Covid-19, nền kinh tế gặp nhiều thách thức, dẫn đến những thay đổi trong cách thức xử lý nợ xấu từ phía nhà nước, ngân hàng và khách hàng Do đó, việc phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng hiện nay là rất cần thiết để tìm ra giải pháp hiệu quả.
Trong bài khóa luận này, tác giả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nợ xấu trong 5 năm gần nhất nhằm tìm ra giải pháp giảm thiểu nợ xấu Nghiên cứu và phân tích các yếu tố này sẽ hỗ trợ ngân hàng trong việc đưa ra quyết định tín dụng, kiểm soát rủi ro và quản lý nợ xấu Để thực hiện điều này, khóa luận kế thừa các nghiên cứu trước, ứng dụng mô hình hồi quy bội để phân tích kết quả Rủi ro tín dụng sẽ được định lượng qua các yếu tố tác động, từ đó giúp các nhà quản lý ngân hàng đưa ra quyết định phù hợp nhằm giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Mục tiêu nghiên cứu
Khóa luận phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng và đề xuất giải pháp để giảm thiểu rủi ro tín dụng tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quốc Tế Việt Nam (VIB).
Hệ thống hóa lý thuyết về rủi ro tín dụng là cần thiết để hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến nó Các yếu tố này bao gồm cả chủ quan, như khả năng quản lý của tổ chức, và khách quan, như biến động kinh tế Việc phân tích những yếu tố này giúp nhận diện và quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn.
- Phân tích hoạt động của VIB trong 3 năm gần nhất
- Phân tích các yếu tố tác động tới rủi ro tín dụng tại VIB
- Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm giảm thiểu RRTD tại VIB trong thời gian tới.
Phương pháp nghiên cứu
Ba phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng trong bài đó là:
Phương pháp định tính là công cụ quan trọng trong việc hệ thống hóa các cơ sở lý luận liên quan đến tín dụng và rủi ro tín dụng Phương pháp này giúp chỉ ra các chỉ tiêu đánh giá cũng như các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về quản lý rủi ro trong lĩnh vực tài chính.
Phương pháp phân tích chỉ số được áp dụng để đánh giá hoạt động của Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quốc Tế Việt Nam (VIB) trong ba năm qua Cụ thể, các chỉ số quan trọng như nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, cùng với lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu sẽ được xem xét để đưa ra cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của ngân hàng.
Phương pháp mô hình ước lượng bao gồm việc sử dụng thống kê mô tả để phân tích dữ liệu, kiểm định tự tương quan bậc nhất và kiểm tra sự phù hợp của mô hình Mục tiêu là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng.
Kết cấu của khóa luận
Ngoài phần mở đầu, kết luận và danh mục tài liệu tham khảo, khóa luận có bố cục gồm 3 chương như sau:
Chương 1: Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng
Chương 2: Phương pháp và kết quả nghiên cứu
Chương 3: Giải pháp và khuyến nghị
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
Rủi ro tín dụng
1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng
Theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, rủi ro tín dụng được định nghĩa là tổn thất có thể xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài, do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tài chính theo cam kết.
Rủi ro tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến sự ổn định của các tổ chức ngân hàng Trong lĩnh vực ngân hàng, rủi ro tín dụng được hiểu là khả năng người vay không thực hiện đúng các cam kết vay mượn của mình (Nabila và các cộng sự, 2011).
Rủi ro tín dụng, theo Ken Brown và Peter Moles (2014), là tình huống mà người nợ không thể thực hiện nghĩa vụ tài chính, có thể do sự thay đổi bất lợi về chất lượng tín dụng dẫn đến tổn thất Nhiều sự kiện có thể tác động đến tín dụng, làm cho việc định nghĩa, phân tích và quản lý rủi ro này trở nên phức tạp Ngoài ra, rủi ro tín dụng còn được xem như một vấn đề thông tin, khi người cho tín dụng thiếu hiểu biết về chất lượng của người vay và khả năng thực hiện nghĩa vụ trong tương lai.
Rủi ro tín dụng được định nghĩa là những tổn thất mà ngân hàng phải gánh chịu khi khách hàng không có khả năng hoặc không thực hiện nghĩa vụ trả nợ đúng hạn Các nghiên cứu trên thế giới cho thấy rằng rủi ro tín dụng không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động tương lai của ngân hàng mà còn làm giảm lợi nhuận và uy tín của tổ chức tài chính này.
Rủi ro giao dịch là một loại rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quá trình giao dịch, xét duyệt cho vay và đánh giá khách hàng Rủi ro này bao gồm ba bộ phận chính.
Rủi ro lựa chọn là rủi ro phát sinh trong quá trình đánh giá và phân tích tín dụng của ngân hàng, khi ngân hàng phải quyết định phương án vay vốn hiệu quả nhất Việc lựa chọn không chính xác có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng, ảnh hưởng đến khả năng thu hồi nợ và lợi nhuận của ngân hàng.
Rủi ro bảo đảm phát sinh từ các tiêu chuẩn liên quan đến hợp đồng cho vay, bao gồm các điều khoản cụ thể, loại tài sản đảm bảo (TSĐB), chủ thể đảm bảo, phương thức đảm bảo và tỷ lệ cho vay so với giá trị của TSĐB.
Rủi ro nghiệp vụ là những rủi ro phát sinh từ việc quản lý khoản vay và hoạt động cho vay, bao gồm việc áp dụng hệ thống xếp hạng rủi ro và các kỹ thuật xử lý các khoản cho vay gặp vấn đề.
Rủi ro trong ngân hàng có thể xuất phát từ tổn thất trực tiếp hoặc gián tiếp do hành vi của cán bộ ngân hàng, sự thiếu hụt trong quy trình xử lý và hệ thống nội bộ, hoặc bị ảnh hưởng bởi các sự kiện bên ngoài tác động đến hoạt động của ngân hàng.
Rủi ro trong quản lý danh mục cho vay của ngân hàng phát sinh từ các hạn chế, bao gồm rủi ro nội tại và rủi ro tập trung.
Rủi ro nội tại là những rủi ro phát sinh từ các yếu tố và đặc điểm riêng biệt của từng chủ thể đi vay hoặc ngành, lĩnh vực kinh tế Những rủi ro này xuất phát từ đặc điểm hoạt động và cách thức sử dụng vốn của khách hàng vay.
Rủi ro tập trung xảy ra khi ngân hàng cho vay quá nhiều vốn cho một số khách hàng nhất định hoặc cho các doanh nghiệp trong cùng một ngành nghề, lĩnh vực kinh tế, hoặc khu vực địa lý cụ thể Điều này đặc biệt nguy hiểm khi ngân hàng tập trung vào những hình thức cho vay có mức rủi ro cao, dẫn đến khả năng mất mát lớn nếu các khách hàng này gặp khó khăn tài chính.
Các chỉ tiêu đánh giá rủi ro tín dụng
Để đánh giá rủi ro tín dụng, có ba chỉ số quan trọng thường được sử dụng: tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ nợ quá hạn và tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng Những chỉ tiêu này đóng vai trò thiết yếu trong việc phản ánh mức độ rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại.
Theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5 Nợ xấu được định nghĩa là những khoản nợ khó thu hồi khi người vay không có khả năng thanh toán.
9 khi đến hạn phải thanh toán như đã cam kết trong hợp đồng tín dụng Thời gian quá hạn thanh toán trên 90 ngày thì bị coi là nợ xấu
Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) là: các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày Khoản nợ gia hạn nợ lần đầu còn trong hạn; Trừ khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ, tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài phân loại lại vào nhóm nợ có rủi ro thấp hơn (kể cả nhóm 1), khoản nợ được phân loại vào nhóm nợ có rủi ro cao hơn Khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo thỏa thuận Khoản nợ thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời gian dưới 30 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi Khoản nợ trong thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra, kiểm tra
Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) là những khoản nợ quá hạn 181 ngày đến 360 ngày Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn đến 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai còn trong hạn Khoản nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra, kiểm tra nhưng quá thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra, kiểm tra đến 60 ngày mà chưa thu hồi được
Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) là khoản nợ quá hạn trên 360 ngày Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 91 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai Khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên Khoản nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra, kiểm tra nhưng quá thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra, kiểm tra trên 60 ngày mà chưa thu hồi được
Nợ xấu được định nghĩa là khoản vay quá hạn thanh toán trên 90 ngày, khi khách hàng không đủ khả năng hoặc mất khả năng hoàn trả cho tổ chức tài chính Điều này dẫn đến việc chủ thể cho vay mất vốn và tài sản bảo đảm không thể thu hồi Tỷ lệ nợ xấu là chỉ số quan trọng để đánh giá rủi ro và chất lượng tín dụng của ngân hàng Theo Nghị định số 116/2020/NĐ-CP ban hành ngày 28/9/2020, việc quản lý và sử dụng vốn cần được thực hiện chặt chẽ để giảm thiểu nợ xấu.
Đơn vị kinh tế trong nước có thể vay nợ nước ngoài, tuy nhiên tỷ lệ nợ xấu của một ngân hàng không được vượt quá 3% tổng dư nợ tín dụng của ngân hàng đó.
● Tỷ lệ nợ quá hạn
Nợ quá hạn là các khoản nợ không được thanh toán đúng hạn theo cam kết trong hợp đồng Theo Thông tư số 01/2020/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước, nợ quá hạn bao gồm những khoản nợ đã đến thời hạn trả gốc và/hoặc lãi nhưng chưa được thanh toán đúng hạn Khi khoản vay đến hạn mà người vay không thực hiện nghĩa vụ trả nợ, khoản nợ đó sẽ được coi là nợ quá hạn.
Tỷ lệ nợ quá hạn = 𝑁ợ 𝑞𝑢á ℎạ𝑛
Tỷ lệ nợ quá hạn là chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng tín dụng của ngân hàng thương mại Tỷ lệ này cao cho thấy rủi ro tín dụng gia tăng do khách hàng không trả nợ đúng hạn, gây thiệt hại tài chính và ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng Theo Tiêu chuẩn Basel III của Ngân hàng Thế giới, việc quản lý nợ quá hạn là rất cần thiết để duy trì sự ổn định và phát triển bền vững trong lĩnh vực ngân hàng.
(2011), tỷ lệ nợ quá hạn không nên vượt quá 5% của tổng số khoản nợ của một ngân hàng
● Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Việc trích lập dự phòng rủi ro tài chính là rất quan trọng, và các ngân hàng thương mại cần xác định các khoản nợ dựa trên từng nhóm nợ cụ thể Mỗi ngân hàng sẽ áp dụng các tiêu chí phù hợp để trích lập các khoản nợ một cách hiệu quả.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng = 𝐷ự 𝑝ℎò𝑛𝑔 𝑟ủ𝑖 𝑟𝑜 𝑡í𝑛 𝑑ụ𝑛𝑔
Theo Thông tư số 11/2020/TT-NHNN, tỷ lệ trích lập dự phòng cho từng nhóm nợ được quy định như sau: Nhóm 1 không phải trích lập dự phòng (0%), nhóm 2 trích lập 5%, nhóm 3 trích lập 20%, nhóm 4 trích lập 50%, và nhóm 5 trích lập 100%.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro là yếu tố quan trọng đảm bảo sự ổn định và bền vững của ngân hàng Việc duy trì dự trữ đủ cho các khoản nợ có khả năng mất vốn giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng và tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh Ngoài ra, các ngân hàng có năng lực tài chính và quản lý tốt thường sở hữu tỷ lệ dự phòng cao Mức độ tỷ lệ này sẽ khác nhau tùy thuộc vào từng ngân hàng.
11 trích lập khoản dự phòng phù hợp, nếu trích lập quá mức có thể ảnh hưởng tới hiệu quả kinh doanh.
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
Trong giai đoạn 2018 - 2022, nền kinh tế Việt Nam gặp nhiều thách thức do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 và căng thẳng thương mại toàn cầu, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng Khi kinh tế phát triển, nhu cầu tín dụng tăng cao, tạo cơ hội cho ngân hàng mở rộng cho vay Ngược lại, trong giai đoạn suy thoái, nhu cầu tín dụng giảm và tỷ lệ nợ xấu gia tăng, ảnh hưởng đến khả năng thu hồi nợ của ngân hàng và tiềm ẩn rủi ro tín dụng.
Rủi ro tín dụng được phân thành hai nhóm yếu tố chính: nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô, tác động đến rủi ro tín dụng hệ thống, và nhóm yếu tố nội tại ngân hàng, ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng phi hệ thống.
1.3.1 Yếu tố kinh tế vĩ mô
Nhóm yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng hệ thống bao gồm các yếu tố kinh tế vĩ mô như tỷ lệ việc làm, tăng trưởng GDP, chỉ số chứng khoán, tỷ lệ lạm phát và tỷ giá hối đoái Bên cạnh đó, các thay đổi trong chính sách kinh tế, bao gồm chính sách tiền tệ, thuế, pháp luật kinh tế, cũng như các biện pháp hạn chế và kích thích xuất khẩu, cùng với các biến động chính trị, đều có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng.
Lạm phát cao ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng chi trả khoản vay của khách hàng bằng cách làm giảm sức mua và tăng giá cả hàng hóa Điều này có thể dẫn đến sự không ổn định trong nền kinh tế, tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh Hơn nữa, lãi suất tăng đột ngột do lạm phát làm giảm giá trị tài sản của các khoản vay trong danh mục của tổ chức tín dụng và ngân hàng, dẫn đến sự gia tăng đáng kể các khoản nợ tồn đọng Kết quả là rủi ro cho nền kinh tế và khả năng thu hồi nợ của ngân hàng cũng sẽ tăng lên.
12 giảm đi Lạm phát có thể ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các tổ chức tài chính và ngân hàng một cách trực tiếp và gián tiếp
Nhiều nghiên cứu toàn cầu đã chỉ ra tác động tiêu cực của lạm phát đến rủi ro tín dụng Hur và các cộng sự (2018) cho rằng lạm phát làm giảm khả năng trả nợ của các khoản vay, đặc biệt ở các quốc gia có lạm phát cao, dẫn đến tăng rủi ro tín dụng cho các tổ chức tài chính Một nghiên cứu khác của Muhammad Farhan và cộng sự (2012) cho thấy lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với nợ xấu tại các ngân hàng thương mại ở Pakistan Đặng Thị Ngọc Lan (2019) cũng chỉ ra rằng lạm phát ảnh hưởng đến nợ xấu trong ngắn hạn với mức độ thấp, nhưng tác động tiêu cực sẽ gia tăng trong dài hạn tại 13 quốc gia khu vực Châu Á Thái Bình Dương.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018) cho thấy tại Việt Nam, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ nợ xấu năm trước có mối tương quan thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu hiện tại, dựa trên dữ liệu của 25 ngân hàng thương mại cổ phần trong giai đoạn 2006-2016 Tương tự, nghiên cứu của Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) phân tích số liệu từ 27 ngân hàng thương mại cổ phần hoạt động tại Việt Nam từ 2005-2016, xác nhận rằng lạm phát có mối tương quan tuyến tính cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng.
Lạm phát ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến rủi ro tín dụng của các tổ chức tài chính và ngân hàng Do đó, việc đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng là rất quan trọng để đảm bảo sự ổn định và bền vững trong hoạt động kinh doanh Mối quan hệ giữa lạm phát và rủi ro tín dụng có thể diễn ra theo cả hai chiều.
Mức độ tăng trưởng kinh tế có tác động đáng kể đến rủi ro tín dụng, với nhiều nghiên cứu cho thấy sự tương quan ngược chiều giữa hai yếu tố này Khi kinh tế phát triển mạnh, rủi ro tín dụng thường giảm, trong khi trong giai đoạn suy thoái, rủi ro tín dụng có xu hướng gia tăng Việc hiểu rõ mối liên hệ này là rất quan trọng để quản lý rủi ro tài chính hiệu quả.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Như Quỳnh và cộng sự (2018) chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu, đặc biệt trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế năm 2008, khi Việt Nam đối mặt với suy giảm kinh tế và các ngân hàng gặp khó khăn do nợ xấu lớn Nếu tỷ lệ nợ xấu cao trong năm trước, ngân hàng sẽ phải đối mặt với tốc độ tăng trưởng tín dụng thấp hơn trong năm sau, do phải tập trung xử lý nợ xấu và tuân thủ các quy định của Ngân hàng Nhà nước Kết quả này phù hợp với mối quan hệ giữa tình trạng suy giảm và phục hồi của nền kinh tế sau khủng hoảng toàn cầu Các nghiên cứu của Muhammad Farhan và cộng sự (2012), Laxmi Koju và các cộng sự (2017), cùng Đặng Thị Ngọc Lan (2019) cũng xác nhận rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu.
Nghiên cứu của Phạm Dương Phương Thảo và cộng sự (2018) đã ứng dụng mô hình hồi quy GMM sai phân để khắc phục hiện tượng nội sinh, phương sai thay đổi và tự tương quan nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Kết quả cho thấy rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng.
Sự ổn định kinh tế vĩ mô và tăng trưởng kinh tế đóng vai trò quan trọng trong việc giảm tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Huyền và cộng sự (2022) dựa trên dữ liệu của 27 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2010 - 2021 cho thấy năm yếu tố đặc điểm ngân hàng và ba yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến nợ xấu Đặc biệt, tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối tương quan dương với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thương mại.
Khi nền kinh tế phát triển và ổn định, doanh nghiệp có khả năng trả nợ tốt hơn, giảm thiểu rủi ro tín dụng Ngược lại, trong giai đoạn suy thoái, tổ chức gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ, dẫn đến nguy cơ không hoàn trả cho bên cho vay và làm gia tăng rủi ro tín dụng.
Tỷ lệ thất nghiệp là một chỉ số quan trọng mà các tổ chức tài chính cần chú ý khi quyết định cho vay hoặc đánh giá rủi ro tín dụng Nghiên cứu của Vogiazas & Nikolaidou (2011) cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng.
Nghiên cứu của Muhammad Farhan và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô như tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Romania trong giai đoạn khủng hoảng Hy Lạp (2001-2010) Kết quả cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có mối liên hệ cùng chiều với nợ xấu, ảnh hưởng tới tỷ lệ nợ xấu trong ngắn hạn với mức ý nghĩa 10%.
Phạm Dương Phương Thảo và Nguyễn Linh Đan (2018) đã chỉ ra rằng yếu tố thất nghiệp có xu hướng chuyển động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu, dựa trên phân tích số liệu từ 27 ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng 2 phương pháp nghiên cứu chính ở đây, cụ thể:
Phương pháp mô hình ước lượng bao gồm việc sử dụng thống kê mô tả để phân tích các biến trong nghiên cứu, kiểm định tự tương quan bậc nhất thông qua chỉ số Durbin-Watson, và đánh giá sự phù hợp của mô hình bằng cách xem xét giá trị R² (R Square), R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cùng với bảng phân tích phương sai ANOVA để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD.
Phân tích chỉ số tài chính là phương pháp quan trọng để đánh giá hoạt động của Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quốc Tế Việt Nam (VIB) trong ba năm qua Các chỉ số như nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng, cùng với lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) sẽ được sử dụng để phản ánh thực trạng tài chính và hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
2.1.1 Đề xuất mô hình Để đo lường và dự báo rủi ro tín dụng của một ngân hàng, mô hình hồi quy là công cụ hữu hiệu để phân tích và ước tính khối lượng các khoản nợ có khả năng mất nợ trong tương lai Mô hình này sẽ sử dụng nhiều yếu tố quan trọng để đánh giá rủi ro tín dụng, bao gồm tổng số khoản nợ của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu (NPL), tổng số khoản nợ bị quá hạn, tăng trưởng GDP, ROE,
Nhiều tác giả đã nghiên cứu kỹ lưỡng các đề tài liên quan đến rủi ro tín dụng nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hưởng Tuy nhiên, vẫn tồn tại hạn chế về quy mô và phạm vi nghiên cứu, đặc biệt đối với từng ngân hàng cụ thể Đối với Ngân hàng Quốc Tế (VIB), việc nghiên cứu sâu về các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng hiện nay là rất cần thiết và mang tính thiết thực.
Trong nghiên cứu, mô hình hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng để phân tích và kiểm định ước lượng các biến, như trong các công trình của PGS.TS Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), Hasna Chaibi và Zied Ftiti (2015), và Foos cùng các cộng sự (2010) Khóa luận áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô và yếu tố nội tại ngân hàng đến rủi ro tín dụng trong giai đoạn 2018 - 2022 (theo quý) với mô hình hồi quy tương ứng.
NPLt= β0 + β1(ROE)t+ β2(SIZE)t + β3(LTA)t + β4(LEV)t + β5(GGDP)t + β6(UER)t + εt
- Tác động của vector biến độc lập đến tỷ lệ nợ xấu: βj
- Biến phụ thuộc: NPLt: Rủi ro tín dụng được đại diện bởi biến tỷ lệ nợ xấu
+ Biến nội tại ngân hàng: ROEt, SIZEt, LEVt, LTAt
+ Biến kinh tế vĩ mô: GGDPt, EURt
- Phần dư của mô hình: εt
2.1.2 Mô tả biến lựa chọn
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) là chỉ tiêu quan trọng trong đánh giá rủi ro tín dụng (RRTD), được tính bằng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ Nhiều nghiên cứu, như của Foos và cộng sự (2010), Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021), Laxmi Koju và các đồng nghiệp (2017), đã sử dụng biến này để đo lường ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Theo thông tư số 02/2013/TT-NHNN, các ngân hàng thương mại phân loại nợ thành 5 nhóm; nợ xấu bao gồm nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5, và tổng dư nợ được tính từ nhóm 1 đến nhóm 5 dựa trên tổng dư nợ cho vay khách hàng.
Công thức tính tỷ lệ nợ xấu như sau:
Khi tỷ lệ nợ xấu tăng cao, ngân hàng đối mặt với khó khăn trong việc cho vay, cho thấy chất lượng tín dụng kém và gia tăng nguy cơ rủi ro tín dụng.
Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu Nghiên cứu của Hu và cộng sự (2010) cho thấy lợi nhuận cao phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh và chất lượng quản lý ngân hàng tốt, giúp giảm đáng kể nợ xấu Tuy nhiên, lợi nhuận cao cũng tiềm ẩn rủi ro, có thể làm tăng mức độ rủi ro tín dụng trong giai đoạn tiếp theo (Garciya-Marco và Robles-Fernandez, 2007).
ROE được đo lường bởi công thức:
Giả thuyết H1: ROE có tác động tích cực với tỷ lệ nợ xấu
Quy mô ngân hàng (kí hiệu: SIZE) có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu, với nghiên cứu của Younès Lahrichi và cộng sự (2022) cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa quy mô ngân hàng và nợ xấu ở mức ý nghĩa 1% Các nghiên cứu trước đó của Hu và cộng sự (2004) cùng Viet và cộng sự (2023) cũng chỉ ra rằng ngân hàng lớn có khả năng giảm thiểu rủi ro nợ xấu hơn so với ngân hàng nhỏ nhờ vào việc quản lý nợ xấu hiệu quả và đa dạng hóa danh mục cho vay phù hợp với từng khách hàng Do đó, kích thước ngân hàng có thể được kỳ vọng sẽ có mối quan hệ âm với tỷ lệ nợ xấu.
Quy mô ngân hàng được đo lường bằng công thức:
SIZE = Ln(Tổng tài sản)
Giả thuyết H2: SIZE có tác động tiêu cực với tỷ lệ nợ xấu
● Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA) là chỉ số quan trọng đánh giá mức độ nợ của ngân hàng so với tổng tài sản hiện có LTA được tính bằng tỷ lệ giữa số tiền khách hàng vay và tổng giá trị tài sản của ngân hàng Quản lý rủi ro tín dụng có ảnh hưởng lớn đến LTA và tỷ lệ nợ xấu (NPL) của ngân hàng; một bộ máy quản lý rủi ro hiệu quả có thể làm giảm NPL, trong khi LTA có thể tăng lên Tỷ lệ này thường có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro tín dụng.
Giả thuyết H3: LTA tác động tích cực với tỷ lệ nợ xấu
Đòn bẩy tài chính (LEV) đề cập đến việc sử dụng nợ để gia tăng lợi nhuận, cho phép các ngân hàng chấp nhận rủi ro cao hơn nhằm tìm kiếm lợi nhuận tối đa Nghiên cứu của ThS Phạm Dương Phương Thảo và cộng sự (2018) cho thấy rằng đòn bẩy tài chính có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc sử dụng đòn bẩy cao có thể ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro tín dụng, mặc dù nó cũng giúp mở rộng quy mô hoạt động của ngân hàng.
Kiểm soát chặt chẽ quy trình cho vay tín dụng và vốn vay ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cho vay (Jabra và cộng sự, 2017)
Giả thuyết H4: LEV có tác động tiêu cực lên tỷ lệ nợ xấu
Tăng trưởng kinh tế (GGDP) là một yếu tố quan trọng trong kinh tế vĩ mô, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng Khi GGDP duy trì ở mức an toàn, khách hàng có xu hướng trả nợ tốt hơn nhờ vào nguồn thu nhập ổn định, giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng Ngược lại, trong giai đoạn suy thoái khi GGDP giảm mạnh, khả năng trả nợ của khách hàng cũng suy giảm, dẫn đến tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng Tăng trưởng kinh tế được đo lường thông qua tốc độ tăng trưởng theo quý.
Giả thuyết H5: GGDP có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ thất nghiệp (UER) phản ánh số người mất việc làm, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ và làm tăng tỷ lệ rủi ro tín dụng (RRTD) Ngân hàng thường dự phòng rủi ro và sử dụng tài sản tín chấp để bù đắp, nhưng điều này có thể gây thiệt hại tài chính Nghiên cứu của Phạm Dương Phương Thảo và cộng sự (2018) cho thấy có mối quan hệ ngược giữa thất nghiệp và nợ xấu (NPL) từ năm 2005 đến 2016 Ngược lại, Đặng Thị Ngọc Lan (2019) chỉ ra rằng tỷ lệ thất nghiệp có ảnh hưởng cùng chiều đến nợ xấu trong ngắn hạn với mức ý nghĩa 10%, được đo lường theo tỷ lệ thất nghiệp hàng quý.
Giả thuyết H6: UER tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu
Bảng 2.1: Mô tả biến và kỳ vọng tương quan của các biến trong mô hình
Yếu tố Cách đo lường Kỳ vọng Nguồn trích dẫn
Yếu tố nội tại ngân hàng
ROE Lợi nhuận sau thuế/ VCSH bình quân
+ Garciya-Marco và Robles- Fernandez
Logarit(Tổng tài sản) Ln(tổng tài sản)
- Younès Lahrichi và cộng sự (2022); Hu và các cộng sự (2004); Viet, H
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản
Tổng dư nợ/ Tổng tài sản + Daniel Foos và cộng sự (2010) Đòn bẩy trong ngân hàng
Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản
- Younès Lahrichi và cộng sự (2022); Laxmi Koju và các
Tỷ lệ thất nghiệp - Phạm Dương
Phương Thảo và cộng sự (2018)
Nguồn: Tổng hợp từ các nghiên cứu
2.1.3 Phương pháp thu thập dữ liệu
Yếu tố nội tại của Ngân hàng được phân tích dựa trên các báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của VIB, với dữ liệu được thu thập từ quý I/2018 đến quý VI/2022.
Yếu tố vĩ mô: Được thu thập từ website của Tổng cục Thống kê Việt Nam
2.1.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
2.1.4.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Thực trạng hoạt động của Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam
2.2.1 Khái quát chung về ngân hàng
Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam (VIB) được thành lập vào ngày 18/09/1996 với vốn điều lệ ban đầu 50 tỷ đồng Đến ngày 31/12/2022, vốn điều lệ của VIB đã tăng lên hơn 21.076 tỷ đồng, trong khi vốn chủ sở hữu đạt hơn 32.651 tỷ đồng và tổng tài sản vượt 343.000 tỷ đồng Hiện tại, VIB có hơn 10.000 cán bộ nhân viên làm việc tại 178 chi nhánh và phòng giao dịch trải dài trên 28 tỉnh/thành phố trọng điểm Đặc biệt, vào tháng 6/2022, VIB được vinh danh là ngân hàng duy nhất nhận được 9/13 hạng mục trong giải thưởng Mastercard, khẳng định vị thế dẫn đầu trong xu hướng thẻ tại Việt Nam.
VIB là một trong những ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam về tăng trưởng bán lẻ, cung cấp đa dạng sản phẩm như gửi tiết kiệm, thẻ tín dụng và vay vốn, đáp ứng nhu cầu khách hàng Mảng cho vay, chiếm gần 90% tổng cơ cấu cho vay, là nguồn lợi nhuận chính của ngân hàng VIB duy trì hiệu quả sinh lời ROE và thanh khoản cao Từ năm 2021, ngân hàng áp dụng quản trị chuẩn mực Basel III, giúp quản lý rủi ro hiệu quả và giữ vững vị thế trên thị trường.
Hoạt động tín dụng đóng vai trò quan trọng và mang lại lợi nhuận cao nhất cho ngân hàng Trước năm 2020, doanh thu chủ yếu đến từ việc phân phối bảo hiểm và phát hành thẻ.
Trong những năm gần đây, cho vay bất động sản và mua xe đã trở thành xu hướng nổi bật, với cho vay bất động sản chiếm tới 46% tổng danh mục, góp phần quan trọng vào sự tăng trưởng của mảng cho vay bán lẻ Đối với VIB, cho vay khách hàng cá nhân, đặc biệt là cho vay mua nhà và mua ô tô, đang thể hiện tiềm năng lớn, giúp ngân hàng duy trì vị thế là một trong những ngân hàng bán lẻ có tỷ suất sinh lời cao.
Giai đoạn 2018 - 2022, thị trường bất động sản trở thành cơ hội đầu tư hấp dẫn, dẫn đến việc VIB tăng cường cho vay với mục tiêu sinh lời cao Tuy nhiên, đến cuối năm 2021, thị trường bất động sản gặp khó khăn do lãi suất tăng, làm tăng tỷ lệ rủi ro cho vay lên đến 200% so với các lĩnh vực khác Để đảm bảo an toàn vốn và chất lượng tài sản, ngân hàng cần hạn chế cho vay mua nhà nhằm giảm thiểu rủi ro liên quan đến giá trị tài sản bảo đảm, tình trạng thanh khoản và khả năng thanh toán của khách hàng Do đó, việc thúc đẩy tăng trưởng cho vay trong những năm tới sẽ gặp nhiều thách thức hơn.
Cuối năm 2021, VIB ghi nhận tổng doanh thu thuần đạt 11.816 tỷ đồng, tăng 39% so với năm 2020 Đặc biệt, lãi thuần từ hoạt động dịch vụ và lãi thuần từ mua bán chứng khoán đầu tư có sự tăng trưởng mạnh mẽ, lần lượt từ 2.389 tỷ đồng (2020) lên 2.742 tỷ đồng (2021) và từ 25 tỷ đồng (2020) lên 197 tỷ đồng.
Theo báo cáo BCTC quý IV/2022, VIB đã ghi nhận tổng tài sản vượt 314.000 tỷ đồng, tăng trưởng 16,3% so với cùng kỳ năm trước Lợi nhuận trước thuế của ngân hàng đạt hơn 10.200 tỷ đồng, vượt kế hoạch đề ra và tăng 52% so với năm 2021.
2.2.2.1 Nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu
Tỷ lệ nợ xấu là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá RRTD của ngân hàng, phản ánh sức khỏe tài chính và chất lượng tài sản Khi tỷ lệ nợ xấu cao, điều này cho thấy ngân hàng đang gặp khó khăn trong quản lý rủi ro tín dụng, ảnh hưởng đến khả năng cho vay và có thể dẫn đến tổn thất tài chính.
Bảng 2.2: Nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu của VIB giai đoạn 2018 - 2022 Đơn vị: tỷ đồng
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng đã giảm mạnh từ 2.19% vào năm 2018 xuống còn 1.46% vào năm 2020, mặc dù tổng dư nợ và nợ xấu đều tăng lên đáng kể Điều này cho thấy chiến lược quản lý rủi ro tín dụng của VIB rất hiệu quả trong giai đoạn này.
Năm 2019, tình hình tài chính ổn định hơn giúp người vay có thu nhập ổn định và khả năng trả nợ tốt hơn Tuy nhiên, bước sang năm 2020, tỷ lệ nợ xấu đã tăng mạnh, từ 1.46% lên 1.75% trong giai đoạn 2021 - 2022, chủ yếu do tác động của đại dịch Covid-19 Ngành ngân hàng, bao gồm cả VIB, phải đối mặt với nhiều khó khăn trong việc huy động vốn và chuỗi cung ứng bị đứt gãy, dẫn đến giảm lợi nhuận Kinh tế đình trệ đã khiến nhiều khách hàng không đủ khả năng trả nợ, làm gia tăng rủi ro tín dụng cho VIB Trong giai đoạn 2021 - 2022, tỷ lệ nợ xấu tiếp tục tăng nhẹ, từ 1.75% lên 1.79%, với nợ nhóm 5 chiếm hơn 87% vào cuối năm 2021, do Thông tư 14 hết hiệu lực từ 30/6/2022 Theo dữ liệu từ Mirae Asset Vietnam (2023), VIB đứng thứ 3 về tỷ lệ nợ xấu cao, chỉ sau VPB và SHB.
2.2.2.2 Tỷ lệ nợ quá hạn
Bảng 2.3: Tỷ lệ nợ quá hạn của VIB giai đoạn 2018 - 2022 Đơn vị: Tỷ đồng
Tỷ lệ nợ quá hạn
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Tỷ lệ nợ quá hạn tại VIB năm 2018 đạt 1.61%, cao nhất trong 5 năm, nhưng đã giảm đáng kể trong hai năm tiếp theo xuống còn 1.26% và 0.85% Điều này cho thấy VIB đang nỗ lực cải thiện quản lý và giám sát nợ, đồng thời thực hiện các chính sách tín dụng chặt chẽ, chỉ chấp nhận khoản vay từ khách hàng có khả năng thanh toán cao Tuy nhiên, năm 2021, tỷ lệ này tăng nhẹ 0.03%, phản ánh việc VIB mở rộng cho vay mua nhà và ô tô sau đại dịch Covid Trong giai đoạn 2021, tỷ lệ nợ quá hạn của VIB, bao gồm nợ nhóm 2, đứng thứ hai sau VPB.
Vào năm 2022, cho vay khách hàng cá nhân chiếm hơn 90% tổng dư nợ, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn so với các ngân hàng lớn khác Thị trường bất động sản trải qua nhiều biến động, với lãi suất tăng cao và tài sản bảo đảm gặp rủi ro, khiến tỷ lệ nợ quá hạn tăng gần gấp đôi, đạt 1.48% vào cuối năm Nguyên nhân chính là tỷ lệ tài sản đảm bảo trên các khoản nợ của VIB rất cao, vượt quá 90%, điều này có thể gây khó khăn trong việc thu hồi nợ cho ngân hàng Bên cạnh đó, lãnh đạo ngân hàng cũng có xu hướng thúc đẩy mạnh mẽ kết quả kinh doanh.
2.2.2.2 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Khoản dự trữ RRTD là nguồn dự phòng mà ngân hàng dành để ứng phó với các rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động cho vay và đầu tư Việc duy trì khoản dự phòng này không chỉ giúp ngân hàng bảo đảm an toàn và ổn định cho toàn bộ hệ thống tài chính, mà còn góp phần giảm thiểu rủi ro trong các hoạt động cho vay.
Bảng 2.4: Tỷ lệ dự phòng RRTD của VIB giai đoạn 2018 - 2022 Đơn vị: tỷ đồng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Từ năm 2019, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng VIB chỉ ở mức 0.7%, tăng nhẹ 0.07% so với năm 2018, nhưng vào năm 2020, tỷ lệ này chỉ tăng 0.01% do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 khiến hoạt động tín dụng chững lại Giai đoạn 2020 - 2022, tỷ lệ nợ xấu bắt đầu tăng trở lại, đạt lần lượt 0.71%, 0.78% và 0.89%, cho thấy hoạt động cho vay của VIB phục hồi sau đại dịch Tuy nhiên, ngân hàng vẫn phải đối mặt với các rủi ro như rủi ro tín dụng, thị trường, thanh khoản và hoạt động Đồng thời, DPRR tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng tài sản của ngân hàng Tổng tài sản của VIB đã tăng từ 139.166 tỷ đồng lên 342.798 tỷ đồng trong 5 năm qua, cho thấy ngân hàng đang quản lý tốt chất lượng tài sản và rủi ro từ các khoản vay có khả năng mất nợ, từ đó cải thiện khả năng cạnh tranh và kết quả kinh doanh trong dài hạn.
ROE là một chỉ số đo lường khả năng sinh lời và đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Bảng 2.5: Tỷ lệ ROE của VIB giai đoạn 2018 - 2022 Đơn vị: tỷ đồng
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Giai đoạn 2018 - 2022, tỷ số ROE của VIB có sự biến động mạnh mẽ, với xu hướng tăng trong 4 năm đầu và giảm nhẹ vào năm cuối Tỷ số ROE cao giúp VIB duy trì vị thế vững chắc, xếp hạng trong top 5 ngân hàng có ROE cao nhất Năm 2019, nền kinh tế ổn định, ROE tăng từ 20.57% lên 24.32%, và tiếp tục tăng lên 26.39% vào cuối năm.
Kết quả mô hình
Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội để kiểm tra sự tự tương quan bậc nhất giữa tỷ lệ nợ xấu (NPL) và các yếu tố độc lập như ROE, quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA), đòn bẩy tài chính (LEV), tăng trưởng kinh tế (GGDP) và tỷ lệ thất nghiệp (UER) trong giai đoạn từ 2018 đến 2022, được phân tích theo từng quý.
2.3.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng thống kê mô tả dưới đây tổng hợp dữ liệu nghiên cứu từ năm 2018 đến 2022 theo quý, cung cấp thông tin về tổng số quan sát, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của VIB.
Bảng 2.6: Thống kê mô tả biến phụ thuộc và biến độc lập
Biến Số quan sát Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
Nguồn: Kết quả tính toán từ Phần mềm SPSS
Biến phụ thuộc NPL của VIB có giá trị trung bình 0.22%, nằm trong khoảng 0.16% đến 0.26%, cho thấy tỷ lệ nợ xấu ở mức khá cao nhưng vẫn tuân thủ quy định của NHNN dưới 3% với độ lệch chuẩn 0.31% Điều này chứng tỏ VIB thực hiện tốt công tác quản lý và giám sát, đồng thời trích lập dự phòng rủi ro tín dụng hiệu quả, giúp ngân hàng ứng phó với rủi ro tiềm ẩn và nâng cao chất lượng tài sản Tuy nhiên, việc cho vay khách hàng cá nhân là nguồn thu chính của ngân hàng, do đó cần có sự điều chỉnh và giám sát chặt chẽ khi tỷ lệ nợ xấu thay đổi đột ngột.
ROE của VIB có giá trị dao động từ 4.6% đến 9.21%, với độ lệch chuẩn là 1.3% và giá trị trung bình theo quý đạt 7.01%, cho thấy sự tăng trưởng lợi nhuận liên tục trong những năm gần đây Điều này được hỗ trợ bởi công tác quản trị rủi ro hiệu quả, giúp kiểm soát tối đa tỷ lệ nợ xấu Trong 5 năm qua, vốn chủ sở hữu và lợi nhuận sau thuế của ngân hàng đã có xu hướng tăng nhờ vào việc đa dạng hóa sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng Hơn nữa, VIB còn dẫn đầu về doanh số chi tiêu thẻ, điều này đã góp phần cải thiện hiệu suất kinh doanh và nâng cao ROE của ngân hàng.
Quy mô ngân hàng VIB có giá trị trung bình là 12.2765, với mức cao nhất 12.760 và thấp nhất 11.7542, cùng độ lệch chuẩn 0.35% Quy mô ngân hàng được xác định bởi nhiều yếu tố như tổng tài sản, số lượng chi nhánh, lượng khách hàng và số lượng nhân viên Tính đến đầu năm 2023, vốn điều lệ của VIB đạt trên 21 nghìn tỷ đồng và tổng tài sản vượt 343.000 tỷ đồng VIB hiện có mặt tại 28 tỉnh/thành phố trọng điểm và sở hữu hơn 10.000 cán bộ nhân viên làm việc tại 178 chi nhánh.
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LTA) của VIB dao động từ 61.95% đến 70.15%, với mức trung bình là 67.43% và độ lệch chuẩn 0.023, cho thấy ngân hàng này có mức tăng trưởng tín dụng cao và tỷ lệ cho vay khách hàng khá chính xác Đòn bẩy tài chính (LEV) của VIB nằm trong khoảng từ 90.5% đến 93.27%, với giá trung bình 92.3% và độ lệch chuẩn 6.16% Mặc dù LEV cao có thể giúp ngân hàng gia tăng lợi nhuận, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro, vì đây là một yếu tố có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động tài chính của VIB.
Trong 5 năm qua, tỷ lệ 34 luôn duy trì ở mức cao hơn so với các ngân hàng khác Tuy nhiên, việc sử dụng đòn bẩy tài chính quá mức cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng.
Tăng trưởng kinh tế (GGDP) với các giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt là 0.36%, 13.67%, 6.1%, 2.58% GGDP theo quý từ năm
2018 - 2022 có sự tăng trưởng rõ rệt, sau đại dịch nền kinh tế Việt Nam đang từng bước ổn định trở lại
Giá trị trung bình của tỷ lệ thất nghiệp ở Việt Nam là 2.4% với độ lệch chuẩn nhỏ (0.51%) Tỷ lệ thất nghiệp thấp nhất ghi nhận là 1.98% và cao nhất là 3.98% Những con số này cho thấy tỷ lệ thất nghiệp vẫn nằm dưới mức an toàn, phản ánh việc Việt Nam đang duy trì hiệu quả trong công tác giáo dục và đào tạo nghề.
2.3.2 Kiểm định tự tương quan bậc nhất
Std Error of the Estimate
Nguồn: Kết quả tính toán từ Phần mềm SPSS
Bảng 2.7 được sử dụng để kiểm định sự tương quan và tóm tắt mô hình nhằm đánh giá độ phù hợp của mô hình phân tích hồi quy đa biến Kết quả cho thấy hệ số R bình phương (𝑅²) đạt giá trị 0.758 và hệ số R bình phương hiệu chỉnh (𝑅² hiệu chỉnh) là 0.646 Điều này có nghĩa là 6 biến độc lập được đưa vào mô hình có ảnh hưởng đến 64.6% biến phụ thuộc NPL, trong khi 35.4% còn lại là do các yếu tố bên ngoài khác Kết quả này chỉ ra rằng mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu ở mức 64.6%, phản ánh 64.6% biến thiên của biến phụ thuộc NPL.
Theo Field (2019), hệ số Durbin-Watson từ 1 đến 3 được coi là tốt, cho thấy không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong chuỗi dữ liệu.
35 thể thấy Durbin - Watson có giá trị bằng 1.360, lớn hơn 1 và bé hơn 3, tức là mô hình trên không xảy ra hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Kết quả tính toán từ Phần mềm SPSS
Kiểm định F được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của mô hình hồi quy Kết quả từ bảng 2.5 cho thấy giá trị F là 6.776 với Sig = 0.002, nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy các biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc NPL.
Mô hình kiểm định hai giả thuyết với H0: R² = 0 và H1: R² ≠ 0 tại mức ý nghĩa 5% cho thấy giá trị thống kê F = 6.776 Kết quả này bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể được sử dụng.
Bảng 2.9: Kết quả phân tích hồi quy NPL
Nguồn: Kết quả tính toán từ Phần mềm SPSS
Theo bảng hệ số, kiểm định giả thuyết bằng phần mềm SPSS cho thấy có 3 biến vi mô SIZE, LTA, LEV có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc NPL, vì giá trị Sig nhỏ hơn 5% Ngược lại, 2 biến vĩ mô GGDP, UER và ROE không có ý nghĩa thống kê đối với NPL, do giá trị Sig lớn hơn 5% Do đó, chấp nhận giả thuyết H2, H3, H4 và bác bỏ giả thuyết H1, H5, H6.
Hệ số chặn 𝛽 0 có giá trị 0.669, cho thấy khi các biến độc lập trong mô hình bằng 0, tỷ lệ nợ xấu của biến phụ thuộc sẽ đạt 0.669.
Các hệ số hồi quy của 3 biến độc lập SIZE, LTA, LEV lần lượt là 𝛽 2 = -1.120, 𝛽 3 = -0.801, 𝛽 4 =-0.969, hệ số này bé hơn 0 chứng tỏ rằng các biến trên có
37 mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc Tóm lại, SIZE, LTA, LEV có ảnh hưởng tiêu cực tới tỷ lệ nợ xấu
Theo nghiên cứu của Salmerón et al (2019), hệ số phóng đại phương sai (VIF) dưới 10 được coi là chấp nhận được, trong khi VIF lớn hơn 10 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến Các nghiên cứu khác cũng chỉ ra rằng VIF trong khoảng 2 đến 5 thể hiện mối tương quan vừa phải, không đủ nghiêm trọng để cần biện pháp khắc phục, và giá trị VIF dưới 2 được xem là tốt Bảng Coefficients cho thấy giá trị VIF của mô hình dưới 5, cho thấy sự tương quan giữa các biến độc lập không quá mạnh và không gây ra vấn đề nghiêm trọng về đa tuyến tính, từ đó khẳng định rằng các biến độc lập không ảnh hưởng nhiều đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Kết quả mô hình hồi quy chuẩn hóa như sau:
Thảo luận kết quả mô hình
Bài khóa luận này chỉ ra rằng có sự khác biệt so với các nghiên cứu trước đó, đặc biệt là trong việc phát hiện ra rằng ROE và hai biến vĩ mô không ảnh hưởng đến RRTD Trong khi đó, ba yếu tố còn lại, bao gồm SIZE (quy mô ngân hàng), LTA (tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản) và LEV (đòn bẩy tài chính), lại có mối tương quan với RRTD của VIB.
Giả thuyết H1 cho thấy ROE có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, mặc dù không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Trong những năm gần đây, ROE đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ và dẫn đầu trong các ngân hàng thương mại, nhưng không ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu (NPL) có thể do thời gian phân tích quá ngắn Tỷ lệ nợ xấu bình quân đạt 2.21%, thấp hơn mức quy định của Ngân hàng Nhà nước nhờ vào các chính sách cho vay hợp lý và quy trình thẩm định chặt chẽ, giúp kiểm soát tỷ lệ nợ xấu dưới 3%.
Giả thuyết H2 cho thấy kích thước ngân hàng có ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu, phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu Kết quả này đồng nhất với nghiên cứu của Younès Lahrichi và cộng sự (2022), cho thấy rằng các ngân hàng quy mô nhỏ thường gặp khó khăn trong việc sử dụng tài nguyên cho quản lý rủi ro, dẫn đến sự gia tăng nợ xấu.
Các ngân hàng lớn thường đa dạng hóa hơn so với các ngân hàng nhỏ, giúp giảm thiểu rủi ro và mức độ nợ xấu VIB có thể tận dụng cơ hội này để mở rộng danh mục sản phẩm, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường bán lẻ.
Giả thuyết H3 cho thấy LTA có tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, trái với kỳ vọng ban đầu Các quy trình kiểm tra và giám sát tín dụng của VIB rất chặt chẽ, giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao chất lượng khoản vay Khi tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng, yêu cầu về khả năng trả nợ và mục đích sử dụng vốn của khách hàng trở nên khắt khe hơn, từ đó có thể giảm tỷ lệ nợ xấu Tuy nhiên, nếu tỷ lệ nợ xấu giảm, ngân hàng có thể mất cơ hội cho vay, dẫn đến giảm hoạt động và tăng rủi ro tín dụng Tỷ lệ này đóng vai trò quan trọng trong việc gia tăng rủi ro cho các ngân hàng, có thể dẫn đến tăng các khoản dự phòng rủi ro trong ba năm tới, giảm thu nhập lãi suất và tỷ lệ vốn.
Giả thuyết H4 cho thấy rằng LEV có tác động tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu, phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu, trái ngược với nghiên cứu của ThS Phạm Dương Phương Thảo và cộng sự (2018) cho rằng đòn bẩy tài chính tác động cùng chiều với RRTD, khi ngân hàng sử dụng vốn vay để đầu tư hoặc cho vay với lãi suất cao hơn, dẫn đến tăng rủi ro tín dụng Tuy nhiên, đối với VIB, việc tăng đòn bẩy tài chính lại giúp ngân hàng nâng cao khả năng sinh lời thông qua việc sử dụng vốn vào các mục đích sinh lợi, từ đó tăng doanh thu và lợi nhuận, giúp bù đắp hoặc giảm thiểu rủi ro tín dụng, điều này cũng được Jabra và cộng sự (2017) ủng hộ.
Giả thuyết H5 cho thấy rằng tăng trưởng GDP tác động ngược chiều tới tỷ lệ nợ xấu, phù hợp với kỳ vọng nghiên cứu, nhưng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Tăng trưởng GDP không có ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro tín dụng của VIB, tương tự như kết quả nghiên cứu của Lê Phương Dung (2019) Điều này có thể do khoảng thời gian nghiên cứu ngắn hạn chưa phản ánh đầy đủ tác động đến rủi ro tín dụng, tuy nhiên, về lâu dài, các ngân hàng cần phải theo dõi sát sao.
39 giám sát thường xuyên sự biến động nền kinh tế cũng như nhu cầu tín dụng để thích ứng kịp thời và tránh rủi ro
Giả thuyết H6 cho thấy UER tác động ngược chiều tới tỷ lệ nợ xấu, tuy nhiên không có ý nghĩa thống kê, điều này tương đồng với nghiên cứu của Lê Thanh Tâm và cộng sự (2021) Thất nghiệp có thể ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh khác của ngân hàng, do đó VIB cần thận trọng khi tỷ lệ này tăng cao, vì có thể dẫn đến sự gia tăng RRTD trong thời gian dài Hiện tại, nền kinh tế Việt Nam đang có những dấu hiệu phục hồi tích cực sau đại dịch Covid.
19 Đây là tín hiệu tốt cho ngân hàng VIB nói riêng có thể yên tâm trong công tác quản lý rủi ro tín dụng một cách hiệu quả trong thời gian này
Bảng 2.10: Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Nội dung Dấu kỳ vọng
H1 ROE có tác động tích cực với tỷ lệ nợ xấu
(Không có ý nghĩa thống kê)
H2 SIZE có tác động tiêu cực với tỷ lệ nợ xấu
H3 LTA tác động tích cực với tỷ lệ nợ xấu
H4 LEV có tác động tiêu cực lên tỷ lệ nợ xấu
H5 GGDP có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu
(Không có ý nghĩa thống kê)
H6 UER có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu
- + Trái với kỳ vọng (Không có ý nghĩa thống kê)
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Qua phân tích các chỉ số có thể thấy:
Tỷ lệ nợ xấu gia tăng tại ngân hàng VIB là hệ quả của đại dịch Covid-19, khiến ngân hàng gặp khó khăn do danh mục cho vay tập trung vào một số ngành nghề hạn chế và sự bất cân đối giữa tài sản và nguồn vốn Hơn nữa, việc thiếu chú trọng trong công tác theo dõi và kiểm tra tài sản đảm bảo (TSBĐ) định kỳ cũng góp phần làm trầm trọng thêm tình hình nợ xấu.
Tỷ lệ nợ quá hạn đang gia tăng do cán bộ tín dụng thiếu trình độ chuyên môn cao, dẫn đến việc không phân tích kỹ lưỡng mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng và gặp phải sai sót trong quá trình làm hồ sơ.
Tỷ lệ DPRRTD đã tăng lên nhờ những thay đổi trong chính sách của Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước, cũng như sự tác động của môi trường kinh tế cả trong và ngoài nước Mặc dù có sự gia tăng, tỷ lệ này vẫn duy trì ở mức an toàn theo quy định của Ngân hàng Nhà nước.
Qua việc so sánh, đối chiếu lý thuyết, kỳ vọng ở trên và tác giả phát hiện:
● Tăng trưởng GDP, UER và ROE cũng có ảnh hưởng đến RRTD tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê trong thời gian ngắn
● SIZE, LTA, LEV đều có mối tương quan ngược chiều tới RRTD
Nền kinh tế đang có xu hướng tích cực, giúp ngân hàng dễ dàng giám sát và quản lý các khoản cho vay Khi GDP ổn định và nhu cầu tín dụng tăng, ngân hàng có thể tận dụng nguồn tài nguyên dồi dào để cho vay với lãi suất ưu đãi Tuy nhiên, việc quản lý rủi ro tín dụng (RRTD) là cần thiết để giảm thiểu nợ xấu trong bối cảnh gia tăng hoạt động cho vay Đồng thời, mở rộng quy mô, sử dụng đòn bẩy và tăng trưởng cho vay cũng giúp ngân hàng như VIB đánh giá ảnh hưởng tới RRTD.
Tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu với hai biến chính: biến phụ thuộc (NPL) và biến độc lập (ROE, SIZE, LTA, LEV, GGDP, UER), phản ánh các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại VIB giai đoạn 2018 - 2022 Bài viết cũng cung cấp cái nhìn tổng quan về hoạt động của VIB, bao gồm các chỉ số như nợ xấu, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ nợ quá hạn, tỷ lệ DPRRTD và ROE Qua phân tích, tác giả nhận thấy rằng tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và ROE không tác động đến RRTD trong ngắn hạn, trong khi quy mô tài sản, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và đòn bẩy lại có mối quan hệ ngược chiều với RRTD Chương 2 cung cấp nền tảng quan trọng để tác giả đưa ra các định hướng, giải pháp và khuyến nghị cho VIB.
GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ
Định hướng hoạt động
Trong quý tới, tín dụng dự kiến sẽ tăng trưởng chậm lại, đặc biệt là tín dụng cho bất động sản, do môi trường lãi suất biến động dẫn đến suy giảm chất lượng tài sản và rủi ro nợ xấu Ngân hàng sẽ thận trọng trong việc tăng tỷ trọng đầu tư vào các lĩnh vực có rủi ro cao, bao gồm bất động sản Tính đến cuối quý I/2023, VIB có quy mô tín dụng hơn 100.000 tỷ đồng và kỳ vọng tăng hạn mức lên tới 25% trong năm 2023 Do đó, tác giả đưa ra những định hướng cụ thể cho hoạt động tín dụng của VIB trong thời gian tới.
Mở rộng quy mô ngân hàng
Mở thêm chi nhánh trong những năm tới giúp ngân hàng tiếp cận khách hàng dễ dàng hơn, tăng nguồn vốn và tài sản, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng Các chi nhánh cần được đặt tại vị trí trung tâm kinh tế, dễ thấy và thuận tiện cho khách hàng Tăng cường hoạt động tín dụng và đẩy mạnh cho vay sẽ giúp ngân hàng tăng doanh thu và lợi nhuận, đồng thời hỗ trợ phát triển kinh tế thông qua việc tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới Ngân hàng cũng cần tuân thủ các quy định pháp luật và chính sách tín dụng của nhà nước để đảm bảo tính minh bạch và tránh cho vay sai trái.
Tăng cường hệ thống giám sát và kiểm tra
Ngân hàng chú trọng vào việc phân tích và đánh giá thông tin của các đối tượng vay, nhằm xác định mức độ rủi ro của các khoản vay Quy trình này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác và hiệu quả trong việc quản lý nợ.
Tăng cường hệ thống giám sát và kiểm soát nội bộ là yếu tố quan trọng giúp ngân hàng đảm bảo tính minh bạch và ngăn chặn gian lận, đồng thời thiết lập các biện pháp kiểm soát nghiêm ngặt để giảm thiểu rủi ro nợ xấu Ngân hàng cũng cần hạn chế việc cơ cấu lại các khoản nợ nhằm duy trì sự ổn định và hiệu quả trong hoạt động tài chính Đặc biệt, chú trọng vào công tác thu hồi và xử lý nợ xấu, phân loại chúng theo quy định và sát với thực tế của khoản vay, từ đó nâng cao chất lượng các khoản nợ được phân loại tại VIB.
Để nâng cao chất lượng quản lý cho vay, ngân hàng cần thiết lập chính sách tín dụng rõ ràng, bao gồm quy định về mức cho vay, thời hạn, lãi suất và điều kiện bảo đảm Chính sách này giúp đảm bảo quy trình cho vay minh bạch và đúng đắn Đồng thời, ngân hàng phải chú trọng đến việc bảo mật thông tin khách hàng cũng như thông tin liên quan đến khoản vay và quy trình xử lý nợ, đảm bảo mọi hoạt động diễn ra một cách an toàn và bảo mật.
Ngân hàng cần thường xuyên cập nhật và điều chỉnh chính sách tín dụng để phù hợp với nhu cầu thị trường và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động Việc tuân thủ quy định từ Ngân hàng Nhà nước và Chính Phủ giúp ngân hàng xây dựng chính sách hợp lý, đảm bảo tính pháp lý và nâng cao uy tín với khách hàng Để nâng cao chất lượng dịch vụ và tính chuyên nghiệp trong hoạt động cho vay, ngân hàng cần chú trọng đào tạo nguồn nhân lực, đặc biệt là các lớp đào tạo nghiệp vụ và đạo đức nghề nghiệp cho cán bộ tín dụng Cần thực hiện nghiêm túc các quy định về đạo đức, đảm bảo tính minh bạch trong hoạt động cho vay Đồng thời, ngân hàng cũng nên trang bị cho nhân viên các kỹ năng cần thiết để xử lý tình huống và đưa ra quyết định đúng đắn, cũng như cung cấp kiến thức về tài chính, kế toán, quản lý rủi ro và các quy định pháp luật liên quan.
Mở rộng hoạt động đầu tư nước ngoài
VIB có thể giảm thiểu rủi ro thông qua việc đầu tư vào nhiều loại hình khác nhau trên các thị trường đa dạng, từ đó phân tán rủi ro và mở rộng lĩnh vực hoạt động Việc này không chỉ giúp tối ưu hóa lợi nhuận mà còn tạo sự ổn định cho danh mục đầu tư.
Mở rộng ra 44 thị trường nước ngoài mang lại nhiều lợi ích cho VIB, như đa dạng hóa đầu tư và thu hút cơ hội phát triển mới Điều này cũng giúp tăng cường tính thanh khoản và khả năng cạnh tranh, từ đó cải thiện tài chính và vị thế của VIB Tuy nhiên, việc đầu tư ra nước ngoài cần được xem xét kỹ lưỡng, đánh giá chặt chẽ và đề ra hướng đi an toàn để giảm thiểu rủi ro.
Giải pháp
Để hạn chế rủi ro tín dụng, VIB cần thực hiện các giải pháp chung nhằm phát hiện và xử lý các khoản vay có vấn đề trước khi biến thành nợ xấu Việc giám sát chéo từ lãnh đạo cấp cao của từng chi nhánh và bộ phận là điều cần thiết để đảm bảo tính minh bạch Nếu được thực hiện hiệu quả, điều này sẽ tạo cơ hội cho ngân hàng mở rộng quy mô và giảm thiểu nợ xấu trên thị trường Bên cạnh đó, đa dạng hóa danh mục cho vay cũng là một chiến lược quan trọng.
Đa dạng hóa danh mục cho vay giúp ngân hàng tạo ra nguồn thu nhập ổn định, giảm thiểu tác động của biến động kinh tế và thị trường Đồng thời, việc này cũng thu hút khách hàng tiềm năng từ nhiều ngành nghề khác nhau, góp phần giảm rủi ro tín dụng bằng cách phân tán trên nhiều lĩnh vực kinh doanh.
Cân đối tài sản và nguồn vốn
Quy mô ngân hàng phụ thuộc vào tổng tài sản như tiền mặt, trái phiếu và quỹ đầu tư, được sử dụng để cho vay và tạo ra lợi nhuận Nghiên cứu cho thấy rằng khi quy mô tăng, rủi ro giảm, vì vậy VIB cần quản lý tốt danh mục tài sản để tăng khả năng thanh toán và ổn định hoạt động kinh doanh Quản lý hiệu quả nguồn vốn, bao gồm vốn chủ sở hữu và vốn vay, cũng giúp cải thiện hiệu quả đầu tư Ngân hàng cần đảm bảo sự cân đối giữa nợ và vốn; nếu nợ cao hơn vốn, sẽ gây áp lực tài chính và ảnh hưởng đến khả năng thanh toán VIB cần kiểm soát các khoản nợ theo kỳ để giảm tỷ lệ nợ xấu và đảm bảo tính ổn định, an toàn cho ngân hàng.
Giám sát tài sản bảo đảm
Danh mục cho vay KHCN là nguồn thu chính của VIB, với tài sản đảm bảo chủ yếu là nhà ở và đất ở Tuy nhiên, lãi suất cao và thị trường BĐS chững lại đang khiến giá trị tài sản bảo đảm sụt giảm, tạo ra rủi ro tài chính Do đó, ngân hàng cần quản lý và giám sát định kỳ tài sản bảo đảm để đảm bảo tính thanh khoản VIB cũng cần xây dựng chiến lược đầu tư phù hợp với thị trường, thường xuyên cập nhật thông tin và phân tích tình hình, đồng thời mở rộng dịch vụ cho vay tiêu dùng và thương mại để tăng cường nguồn thu và đa dạng hóa danh mục cho vay.
Nâng cao trình độ chuyên môn cán bộ tín dụng
Con người là yếu tố quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro tín dụng (RRTD), vì vậy cần tăng cường giảng dạy và đào tạo nhân viên có trình độ chuyên môn cao để họ hiểu rõ quy trình, chính sách và nâng cao khả năng phân tích tài chính khách hàng Việc áp dụng các quy định xử phạt nghiêm khắc đối với hành vi vi phạm đạo đức nghề nghiệp từ cấp thấp đến cấp cao là cần thiết để đảm bảo tính công bằng và minh bạch Bên cạnh đó, cần có chính sách đãi ngộ hợp lý để thu hút và giữ chân nhân viên có năng lực, bao gồm mức lương cạnh tranh, phúc lợi tốt, cùng cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp Những yếu tố này không chỉ tạo động lực cho nhân viên mà còn nâng cao chất lượng phục vụ, góp phần giảm thiểu RRTD trong ngân hàng.
Quản lý chặt chẽ mục đích sử dụng vốn vay
Trong quá trình duyệt vay, cán bộ tín dụng cần thực hiện đánh giá rủi ro tín dụng cẩn thận để phát hiện sớm dấu hiệu rủi ro và gian lận trong việc sử dụng vốn Việc tăng cường kiểm tra thường xuyên hoặc đột xuất trong suốt thời gian khách hàng vay vốn là cần thiết để đánh giá hiệu quả sử dụng vốn vay Từ đó, cán bộ tín dụng có thể tư vấn và đưa ra giải pháp hạn chế cho khách hàng sử dụng vốn vay không hiệu quả.
Khi khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích, dẫn đến thua lỗ trong kinh doanh và mất khả năng thanh toán, ngân hàng cần áp dụng các biện pháp thu hồi nợ hiệu quả để giảm thiểu rủi ro nợ xấu Việc ứng dụng công nghệ số trong quản lý nợ sẽ giúp ngân hàng cải thiện quy trình thu hồi và nâng cao hiệu quả tài chính.
Chuyển đổi số đang giúp ngân hàng bắt kịp xu thế hội nhập quốc tế, với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, machine learning và blockchain để tối ưu hóa quy trình thẩm định và đánh giá khách hàng Nhân viên có thể giám sát thông tin khách hàng dễ dàng hơn, sửa lỗi hồ sơ nhanh chóng, tiết kiệm thời gian và chi phí Công nghệ cũng nâng cao độ chính xác trong quyết định cho vay, giảm thiểu rủi ro tín dụng (RRTD) và cải thiện quản lý RRTD Ngoài ra, ngân hàng cung cấp dịch vụ trực tuyến 24/7 nhờ hệ thống tự động hóa, giúp khách hàng tiếp cận dịch vụ mọi lúc, mọi nơi và nâng cao trải nghiệm người dùng, đồng thời tăng cường an toàn và bảo mật dữ liệu.
Giám sát biến động kinh tế thường xuyên
Thị trường ngân hàng luôn biến động hàng ngày, với nhiều yếu tố trong và ngoài nước ảnh hưởng đến rủi ro Việc theo dõi và đánh giá các biến động kinh tế giúp VIB giảm thiểu rủi ro và thực hiện các bước đi chiến lược hiệu quả Qua việc giám sát lãi suất, ngân hàng có thể điều chỉnh chính sách lãi suất phù hợp với nhu cầu thị trường, tối ưu hóa lợi nhuận Đồng thời, thông tin dự báo cũng giúp VIB nhận diện cơ hội đầu tư tiềm năng, từ đó tiếp cận dễ dàng hơn để tối đa hóa lợi nhuận và thời gian Nhờ đó, ngân hàng có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh hợp lý, tăng cường chính sách cho vay an toàn và quản lý nợ hiệu quả hơn.
Mở rộng quy mô ngân hàng
Quy mô của VIB ảnh hưởng tiêu cực đến RRTD; khi quy mô lớn, RRTD sẽ giảm đáng kể Ngân hàng nên tận dụng cơ hội này để đa dạng hóa danh mục, bao gồm gửi tiết kiệm với lãi suất thấp và nhiều ưu đãi khi mở thẻ tín dụng, nhằm thu hút thêm khách hàng tiềm năng.
VIB cần tập trung phát triển hai sản phẩm cho vay tiềm năng là cho vay mua nhà và cho vay mua xe, vì cho vay khách hàng cá nhân đang chiếm tỷ trọng lớn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
Để thích ứng với biến động cung cầu, ngân hàng cần thường xuyên khảo sát thị trường và ứng dụng công nghệ số trong việc đánh giá năng lực tài chính của khách hàng, từ đó đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn Việc đào tạo nguồn nhân lực và nâng cao năng lực của đội ngũ cán bộ tín dụng là cần thiết để giảm thiểu sai sót trong thẩm định và theo dõi khoản vay, đảm bảo rủi ro tín dụng luôn dưới 3% Ngoài ra, mở rộng thêm chi nhánh ở vị trí địa lý thuận lợi sẽ giúp ngân hàng thu hút khách hàng mới và khai thác nguồn vốn từ khách hàng tiềm năng.
Tăng tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản
LTA có ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro tín dụng, cho thấy rằng khi tỷ lệ này tăng cao, rủi ro sẽ giảm Tuy nhiên, ngân hàng không nên chỉ tăng tỷ lệ cho vay và giảm tài sản Tổng dư nợ và tổng tài sản cần tăng đồng đều hoặc chênh lệch không quá lớn để duy trì ổn định hoạt động tín dụng Nếu dư nợ quá lớn trong khi tài sản giảm, hiệu quả hoạt động sẽ giảm và rủi ro tín dụng tăng lên Do đó, tỷ lệ tăng trưởng cho vay cần thay đổi phù hợp với tình hình nội tại ngân hàng, cùng với chiến lược và chính sách phù hợp với nền kinh tế VIB cần giám sát chặt chẽ hoạt động cho vay và quy mô tài sản thường xuyên.
Sử dụng đòn bẩy tài chính
LEV có ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro tín dụng, nhưng nếu được sử dụng đúng cách, nó có thể giúp VIB tăng lợi nhuận và cải thiện vị thế thị trường, đồng thời giảm tỷ lệ nợ xấu Việc áp dụng đòn bẩy tài chính cần được thực hiện cẩn trọng và có kế hoạch rõ ràng để đảm bảo khả năng quản lý rủi ro tài chính Các mục tiêu và kế hoạch sử dụng đòn bẩy cần được xây dựng một cách khả thi, kèm theo quản lý rủi ro hiệu quả để đảm bảo sự bền vững cho ngân hàng.
Đánh giá và giám sát rủi ro tài chính là quá trình quan trọng giúp xác định các biện pháp phòng ngừa và xử lý rủi ro hiệu quả Điều này bao gồm việc thường xuyên đánh giá lại các mục tiêu sử dụng đòn bẩy tài chính để đảm bảo tính khả thi và an toàn cho các hoạt động tài chính.