TÁC ĐỘNG của nợ xấu đến KHẢ NĂNG SINH lời của NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP và PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ

Nghiên cứu được thực hiện với đối tượng nghiên cứu là nợ xấu NPL, khả năng sinh lời ROA và các biến kiểm soát như nợ vay, ứng trước của khách hàng, tổng huy động, dự phòng rủi ro, các nh

BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH - MARKETING

-

H Ồ THỊ HÒA

TÁC ĐỘNG CỦA NỢ XẤU ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là đề tài nghiên cứu của tôi với sự hướng dẫn của TS Nguyễn Thị Mỹ Dung

Các nội dung được đúc kết trong quá trình học tập, các

số liệu và thực nghiệm thực hiện trung thực, chính xác và chưa được công bố trên bất kỳ công trình nghiên cứu nào Tôi cũng xin cam đoan mọi sự giúp đỡ cho việc thực

hiện luận văn đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Tác giả luận văn

HỒ THỊ HÒA

Quý Th ầy Cô của Trường Đại học Tài Chính - Marketing đã mang

l ại cho tôi những kiến thức của chương trình cao học trong 2 năm qua, giúp tôi hoàn thiện luận văn này

Quý Th ầy cô ở Trung tâm SPSS đã hướng dẫn chương trình phần mềm EVIEW cũng như hỗ trợ tôi nghiên cứu đề tài

Ban lãnh đạo, các anh chị phòng tín dụng Ngân hàng Nông nghiệp & Phát tri ển Nông Thôn chi nhánh Thừa Thiên Huế, Ngân hàng Nhà nước chi nhánh Thừa Thiên Huế đã nhiệt tình cộng tác, giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này

Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đã động viên, khuyến khích tinh thần lẫn vật chất cho tôi trong quá trình thực hiện luận văn này

Xin gửi lời chúc sức khỏe và trân trọng cám ơn!

Thành Phố Hồ Chí Minh, ngày 31 tháng 10 năm 2014

Tác giả luận văn

Hồ Thị Hòa

iii

M ỤC LỤC

Trang

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

TÓM TẮT

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu 2

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu 3

1.4.1 Phương pháp thu thập số liệu 3

1.4.2 Phương pháp xử lý số liệu thứ cấp 4

1.5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 5

1.5.1 Ý nghĩa khoa học 5

1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn 5

1.6 Kết cấu của luận văn 5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI 6

2.1 Khái quát về nợ xấu và khả năng sinh lời của ngân hàng 6

2.1.1 Nợ xấu 6

2.1.2 Khả năng sinh lời 12

2.2 Tổng quan nghiên cứu trước đây 15

2.2.1 Nghiên cứu nước ngoài 16

2.2.2 Các nghiên cứu trong nước 20

2.2.3 Bình luận về các nghiên cứu trước đó 22

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 25

3.1 Quy trình nghiên cứu 25

3.2 Mô hình và giả thiết nghiên cứu 25

3.2.1 Mô hình nghiên cứu 25

3.2.2 Giả thuyết nghiên cứu 26

3.3 Triển khai thu thập số liệu 27

3.4 Phương pháp phân tích, xử lý số liệu 27

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 33

4.1 Khái quát về Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế 33

4.1.1 Lịch sử hình thành phát triển 33

4.1.2 Cơ cấu tổ chức 34

4.1.3 Tình hình hoạt động kinh doanh của chi nhánh trong những năm gần đây 37

4.2 Diễn biến nợ xấu và khả năng sinh lời trong giai đoạn nghiên cứu 42

4.2.1 Diễn biến nợ xấu 42

4.2.2 Khả năng sinh lời 44

4.3 Kết quả phân tích định lượng mối quan hệ nợ xấu và khả năng sinh lời 46

4.3.1 Mô tả, phân tích về mẫu nghiên cứu 46

4.3.2 Kiểm định tính dừng 47

4.3.3 Phân tích mô hình hồi quy 49

4.3.4 Kiểm định các giả thuyết 52

4.4 Đánh giá về tình hình nợ xấu và khả năng sinh lời của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế 58

4.4.1 Mặt mạnh 58

4.4.2 Các vấn đề còn tồn tại và nguyên nhân 60

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 64

5.1 Tóm tắt lại kết quả nghiên cứu 64

5.2 Những hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo 65

5.3 Kiến nghị 65

TÀI LI ỆU THAM KHẢO

PH Ụ LỤC

DANH M ỤC TỪ VIẾT TẮT

Agribank : Ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam Agribank chi : Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn chi nhánh nhánh Huế Thừa Thiên Huế

ABIC : Công ty cổ phần bảo hiểm Ngân hàng Nông nghiệp

ATM : Máy rút tiền tự động (Automated teller machine)

IPCAS : Interbank Payment and Customer Accounting System-Dự án

hiện đại hoá hệ thống thanh toán và kế toán khách hàng POS : Máy chấp nhận thanh toán thẻ (Point of Sale)

VAMC : Công ty quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam

( Vietnam Asset Management Company )

VN : Việt Nam

DANH MỤC BẢNG

Trang

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến nghiên cứu 46

Bảng 4.2: Tương quan các biến nghiên cứu 47

Bảng 4.3: Kết quả kiểm nghiệm đơn vị 48

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy lần 1 49

Bảng 4.5: Kiểm định Wald về sự có mặt của các biến không cần thiết 50

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy lần 2 51

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi 51

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định tự tương quan 51

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định giả thiết thống kê 52

DANH MỤC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ

Trang

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu 25 Hình 4.1: Cơ cấu tổ chức của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế 35 Hình 4.2: Diễn biến tổng tài sản của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế

giai đoạn 2009-2013 37 Hình 4.3: Diễn biến lợi nhuận của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế

giai đoạn 2009-2013 38 Hình 4.4: Diễn biến tình hình huy động vốn của Agribank chi nhánh Thừa Thiên

Huế giai đoạn 2009-2013 39 Hình 4.5: Diễn biến dư nợ cho vay của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế

giai đoạn 2009-2013 40 Hình 4.6: Diễn biến nợ xấu và khả năng sinh lời của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế trong giai đoạn nghiên cứu 42

khỏi các vấn đề nợ xấu, khả năng sinh lời trong bối cảnh hiện tại Vì vậy, tác giả đã

lựa chọn đề tài “Tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời của Ngân hàng Nông

nghi ệp và Phát triển Nông thôn chi nhánh Thừa Thiên Huế” làm luận văn thạc sĩ

Luận văn được thực hiện với mục tiêu phân tích, đánh giá hiện trạng nợ xấu và khả năng sinh lời của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế trong giai đoạn 2000-2014, từ

đó có các kiến nghị cải thiện tình hình nợ xấu, tăng cường khả năng sinh lời cho ngân hàng trong giai đoạn tới Nghiên cứu được thực hiện với đối tượng nghiên cứu là nợ

xấu (NPL), khả năng sinh lời (ROA) và các biến kiểm soát như nợ vay, ứng trước của khách hàng, tổng huy động, dự phòng rủi ro, các nhóm nợ …của Agribank chi nhánh

Thừa Thiên Huế Thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng, tác giả thực hiện xem xét mối quan hệ giữa nợ xấu, khả năng sinh lời và các biến kiểm soát thông qua

phần mềm nghiên cứu Eviews 6 Các nghiên cứu đi trước của các tác giả K.Rama Mohana Rao và Tekeste Berhanu Lakew (2012), Kolapo T Funso; Ayeni, R Kolade (2012), Ahlem Selma Messai (2013), Neir Klein (2013), Aamir Azeem, Amara (2014), Trịnh Quốc Trung, Nguyễn Văn Sang (2013), Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng (2013) được tổng hợp lại để có cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa nợ xấu

và khả năng sinh lời của ngân hàng Trên cơ sở đó, tác giả đã ứng dụng mô hình nghiên cứu của Kolapo T Funso; Ayeni, R Kolade (2012), Neir Klein (2013), Ahlem Selma Messai (2013) để thực hiện mô hình nghiên cứu như sau:

Để tìm ra mối quan hệ giữa nợ xấu và khả năng sinh lời của ngân hàng, tác

giả thực hiện hồi quy mô hình nghiên cứu với biến phụ thuộc là ROA và các yếu tố tác động gồm: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (CPI), lãi suất (IR), dự

phòng rủi ro trên tổng dư nợ cho vay (LLP/LA), tỷ lệ nợ xấu (NPL/LA) và tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay (LOANS) Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa nợ xấu và khả năng sinh lời của ngân hàng, tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê Các biến khác cũng bị loại khỏi mô hình, chỉ có

biến GDP là có tác động ngược chiều đến ROA và có ý nghĩa thống kê Trên cơ sở

đó, tác giả đã đánh giá một số điểm mạnh cũng như tồn tại, nguyên nhân tồn tại trong vấn đề quản lý nợ xấu và khả năng sinh lời của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế Điểm mạnh của chi nhánh là có nhiều cố gắng trong việc nâng cao khả năng sinh lời thông qua việc đảm bảo cân đối nguồn vốn, tăng nguồn thu nhập từ lãi vay, nợ xấu có xu hướng giảm trong thời gian dài So với nợ xấu của cả hệ thống, Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế vẫn còn khá thấp, chi nhánh thực hiện tốt chỉ đạo của NHNN trong việc chuyển dịch lĩnh vực cho vay nhằm giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng, chú trọng đến vấn đề quản lí nợ xấu Tuy nhiên, hoạt động kinh doanh của các huyện, thị xã, phòng giao dịch chưa đồng đều và chưa

vững chắc, chất lượng tín dụng chưa tốt, tỷ lệ nợ xấu toàn chi nhánh dù có xu hướng giảm trong một thời gian nhưng đã tăng đột biến trở lại trong năm 2012-

2014, dư nợ đã xử lý rủi ro và lãi đọng cao, việc thu hồi nợ đã xử lý rủi ro thấp trong khi phải trích rủi ro do chuyển nợ xấu cao làm giảm lợi nhuận của chi nhánh,

quản lý chất lượng tín dụng còn nhiều yếu kém nhất là khâu thẩm định chất lượng tín dụng Nguyên nhân là do nền kinh tế khó khăn trong khi chính sách quản lý của các cơ quan có liên quan thiếu đồng bộ, hoạt động của chi nhánh thiếu tính cạnh tranh, chất lượng nhân sự kém Trên cơ sở đó, tác giả đã đề xuất một số kiến nghị

với các cơ quan quản lý, Agribank Việt Nam và Agribank chi nhánh Thừa Thiên

Huế nhằm hạn chế nợ xấu và nâng cao khả năng sinh lời của chi nhánh Nghiên cứu còn một số hạn chế như: quy mô mẫu thấp, số liệu có thể bị che giấu dẫn đến kết

quả nghiên cứu khác biệt nhiều so với lý thuyết và các nghiên cứu đi trước, mức độ phù hợp của mô hình còn thấp, từ đó hướng nghiên cứu tiếp theo của tác giả là mở

rộng quy mô mẫu ra toàn ngành ngân hàng và đưa thêm một số biến phù hợp với

nền kinh tế VN vào mô hình nghiên cứu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Thị trường tài chính luôn được xem là xương sống của bất kỳ nền kinh tế nào trên thế giới, trong đó hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng bậc nhất trong thị trường tài chính Do có sự quan trọng này vì nó vừa đóng vai trò là nguồn cấp tín

dụng quan trọng nhất cho nền kinh tế, vừa đóng vai trò là nhà đầu tư (các ngân hàng đầu tư) để thúc đẩy nền kinh tế phát triển Đồng thời nó cũng đóng vai trò là công

cụ để Ngân hàng Trung ương (hay Ngân hàng nhà nước) điều tiết chính sách tiền tệ

quốc gia Khi nghiên cứu phạm trù hiệu quả thì không thể không nói đến lợi nhuận,

khả năng sinh lợi của ngân hàng, khi đề cập đến vấn đề ổn định thì không thể không bàn về vấn đề nợ xấu của hệ thống ngân hàng

Theo N gân hàng nhà nước Việt Nam (2012), đối với hệ thống ngân hàng của

Việt Nam, dư nợ cho vay nền kinh tế chiếm từ 35-37% GDP và mỗi năm ngành ngân hàng đóng góp trên 10% tổng mức tăng trưởng kinh tế của cả nướcP0F

1 P

Như vậy ngành ngân hàng đã làm tốt vai trò cấp tín dụng cho nền kinh tế đồng thời góp phần

tạo công ăn việc làm mới, thu hút lao động có trình độ cao Do đó, một hệ thống ngân hàng tốt, kinh doanh có hiệu quả và đóng góp tích cực vào sự ổn định của hệ

thống tài chính quốc gia là mục tiêu quan trọng mà bất kỳ một quốc gia nào cũng

muốn hướng tới, Việt Nam cũng không ngoại lệ

Tuy nhiên thực tế trong giai đoạn từ năm 2008 cho đến nay đã cho thấy, vấn

nợ xấu luôn là căn bệnh cố hữu chưa được giải quyết và từ đó tiềm ẩn các nguy cơ

đổ vỡ của cả hệ thống và ảnh hưởng rất lớn đến khả năng sinh lời của ngân hàng:

- Tính đến cuối năm 2008, nợ xấu của hệ thống ngân hàng Việt Nam ở khoảng 43.500 tỷ đồng, chiếm 3,5% tổng dư nợ tín dụng 1F

2 và đến 31/3/2012 nợ xấu của hệ thống ngân hàng là hơn 202.000 tỷ đồng, chiếm 8,6% tổng dư nợ cấp tín dụng Con

số này vượt xa con số 117.000 tỷ đồng theo báo cáo của chính các TCTD2F

3 và gấp hơn 4,6 lần so với quy mô giá trị năm 2008

đổi mới ở Việt Nam

- Tính đến 31.12.2012, theo công bố của Ngân hàng Nhà nước (NHNN)P3F

4 P

, số

nợ xấu trong toàn hệ thống ngân hàng ước khoảng 8,6-10% trên tổng dư nợ (khoảng 2,5-2,8 triệu tỷ đồng) và phần lớn các khoản nợ đều có tài sản đảm bảo chiếm trên 84%, các tổ chức tín dụng cũng đã phải trích lập dự phòng rủi ro tín dụng lên tới 70.000 tỷ đồng; Như vậy có thể thấy đây là các khoản nợ không sinh lời ảnh hưởng lớn đến hiệu quả của hệ thống ngân hàng thương mại

- Cũng theo số liệu mới của NHNN, tính đến hết tháng 7/2013, nợ xấu các ngân hàng tự báo cáo là gần 139.000 tỷ đồng và Agribank đang "chiếm tới 25%" trong tổng số nợ xấu nàyP4F

5 P

So với cuối năm 2012, nợ xấu của Agribank đã tăng thêm tới 5.715 tỷ đồng, tốc độ tăng tương đương 20% Tổng giá trị nợ xấu tới hơn 33.000 tỷ đồng của Agribank lớn hơn gấp nhiều tổng tài sản của hầu hết các ngân hàng quy mô nhỏ tại Việt Nam và ảnh hưởng nghiêm trọng tới lợi nhuận của NH

Như vậy các diễn biến về nợ xấu vừa là nguyên nhân gây mất an toàn cho hệ

thống tài chính ngân hàng, bất ổn cho nền kinh tế, vừa bào mòn lợi nhuận của ngân hàng Do vậy, việc tìm hiểu đánh giá các tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời

của hệ thống NHTM Việt Nam là cần thiết trong bối cảnh hiện tại cả về mặt thực

tiễn lẫn lý luận

Là một thành viên của hệ thống Agribank, Agribank chi nhánh Thừa Thiên

Huế cũng không tránh khỏi các vấn đề nợ xấu, khả năng sinh lời trong bối cảnh hiện

tại Và vì thế, do có được điều kiện công tác tại đây, tác giả đã mạnh dạn lựa chọn

đề tài “Tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời của Ngân hàng Nông nghiệp

và phát tri ển nông thôn chi nhánh Thừa Thiên Huế” làm luận văn thạc sĩ

1.2 MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu

Phân tích mối liên hệ, diễn biến của nợ xấu và khả năng sinh lời của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế trong giai đoạn 2000 – đầu năm 2014 Trên cơ sở đó xây

dựng mô hình để xác định tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế Từ đó có các kiến nghị cải thiện tình hình nợ xấu, tăng

(trên 9%), Nam Việt - Navibank (6%), Kỹ Thương - Techcombank (5,2%)

cường khả năng sinh lời cho ngân hàng trong giai đoạn tới

1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu

Câu h ỏi nghiên cứu 1: Thực trạng nợ xấu và khả năng sinh lời của Agribank

chi nhánh Thừa Thiên Huế như thế nào?

Câu h ỏi nghiên cứu 2: Có mối liên hệ, tác động giữa nợ xấu với khả năng

sinh lời hay không và như thế nào?

Câu h ỏi nghiên cứu 3: Làm thế nào để có được các giải pháp hạn chế nợ xấu

và nâng cao khả năng sinh lời cho Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế?

1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu: là nợ xấu (NPL), khả năng sinh lời (ROA) và các biến

kiểm soát như nợ vay, ứng trước của khách hàng, tổng huy động, dự phòng rủi ro, các nhóm nợ …của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế Tác giả sử dụng biến ROA để đại diện cho khả năng sinh lời của ngân hàng bởi chỉ tiêu này cung cấp một tiêu chuẩn để đánh giá hiệu quả tài chính sử dụng vốn đầu tư bình quân đầu tư vào tài sản công ty, cho dù vốn đến từ chủ đầu tư hoặc chủ nợ Tỷ lệ ROA thấp cho thấy

lợi nhuận thu được từ tài sản thấp Nói cách khác ROA đo lường hiệu quả sinh lời

tổng quát từ việc sử dụng tài sản Vì vậy, để đánh giá một cách tổng quát khả năng sinh lời của ngân hàng thì chỉ tiêu ROA là phù hợp

Th ời gian nghiên cứu: từ 2000 đến 2014

Không gian nghiên c ứu: Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế Ngoài ra các

thông tin, số liệu tài chính, tình hình của cả hệ thống Agribank cũng được xem xét làm cơ sở so sánh

1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng Tác giả ứng dụng

mô hình của các nghiên cứu đi trước để đo lường tác động của nợ xấu và một số nhân tố khác đến khả năng sinh lời của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế

1.4 1 Phương pháp thu thập số liệu

Tác giả sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp để phục vụ cho quá trình nghiên cứu của mình; các dữ liệu thứ cấp được tác giả thu thập qua các nguồn sau:

- Báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của ngân hàng và chi nhánh trong

giai đoạn từ 2000 - 2014 Các số liệu thu thập từ nguồn này bao gồm: lợi nhuận sau thuế, tổng tài sản, vốn chủ sở hữu, doanh thu, nợ xấu, nợ xấu phân loại theo nhóm,

dự phòng rủi ro tín dụng cho từng nhóm nợ, dự phòng chung, tổng nguồn huy động

- Các báo cáo của Chính phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế - xã hội, ngân sách quốc gia, dữ liệu của hiệp hội ngân hàng về kết

quả tình hình hoạt động kinh doanh, rủi ro Các số liệu vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát, lãi suất được tác giả thu thập từ nguồn này

- Các báo cáo đánh giá nợ xấu trong hệ thống NHTM Việt Nam của các tổ

chức, định chế tài chính lớn trên thế giới cung cấp số liệu về nợ xấu các ngân hàng

lớn, nợ xấu của cả hệ thống, là cơ sở để tác giả so sánh trong luận văn

- Các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học; các báo cáo của các NHTM, định chế tài chính về vấn đề nợ xấu trong ngân hàng cung cấp các nhận định về tình hình nợ xấu trong hệ thống ngân hàng VN

- Các bài viết đăng trên báo hoặc các tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan

- Tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu

- Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là các công trình nghiên cứu

của các tác giả đi trước về lĩnh vực nợ xấu và khả năng sinh lời

39T

1.4 2 Phương pháp xử lý số liệu thứ cấp

- Tác giả sử dụng phương pháp tính toán các chỉ tiêu: từ các số liệu thứ cấp thu thập được, tác giả tính toán các chỉ tiêu trong mô hình theo công thức, tính toán

tốc độ tăng trưởng của các chỉ tiêu để thuận tiện so sánh

- Phương pháp so sánh và đồ thị nhằm đánh giá diễn biến nợ xấu, khả năng sinh lời và một số chỉ tiêu liên quan trong mô hình nghiên cứu, các chỉ tiêu hoạt động kinh doanh của ngân hàng như: lợi nhuận, tổng dư nợ cho vay, doanh số huy động, tổng tài sản

- Sử dụng phương pháp phân tích logic nhằm suy luận chuỗi lôgic các vấn đề

sự kiện thực tế phát sinh để đưa ra kết luận

- Xem xét mối quan hệ giữa nợ xấu, khả năng sinh lời và các biến kiểm soát

bằng các kỹ thuật thống kê như phân tích hệ số tương quan; hồi quy OLS; kiểm định giả thuyết thống kê

- Phần mềm nghiên cứu: Eviews 6

1.5 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

1.5.1 Ý nghĩa khoa học

Với đề tài “Tác động của nợ xấu đến khả năng sinh lời của Ngân hàng

Nông nghi ệp và phát triển nông thôn chi nhánh Thừa Thiên Huế" tác giả đã hệ

thống hóa được các lý luận về lĩnh vực nghiên cứu, từ đó góp phần kế thừa và phát triển tiếp tục các lý luận đó trong thời kỳ mới Đồng thời kết quả nghiên cứu của

luận văn là nguồn tài liệu tham khảo bổ ích đối với các độc giả quan tâm, nghiên

cứu về nợ xấu ngành ngân hàng

1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn

- Đưa ra các kết luận về hiện trạng của vấn đề nghiên cứu đối với Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế, từ đó kiến nghị một số giải pháp cải thiện tình hình nợ xấu của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế Đồng thời, luận văn còn góp phần đóng góp các kiến nghị có ý nghĩa thực tiễn và tính khả thi vào công cuộc tái cấu trúc, nâng cao năng lực tài chính, năng lực cạnh tranh, và hội

nhập của ngành ngân hàng

1.6 KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN

Đề tài bao gồm 5 chương, với cấu trúc cụ thể như sau:

- Chương 1: Giới thiệu tổng quan

- Chương 2: Cơ sở lý luận về nợ xấu và khả năng sinh lời

- Chương 3: Mô hình nghiên cứu

- Chương 4: Kết quả nghiên cứu

- Chương 5: Kết luận và kiến nghị

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU

VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI

2.1 KHÁI QUÁT VỀ NỢ XẤU VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA NGÂN HÀNG 2.1.1 Nợ xấu

2.1.1.1 Khái niệm

Bản chất của nợ xấu là một khoản tiền cho vay mà chủ nợ xác định không

thể thu hồi lại được và bị xóa sổ khỏi danh sách các khoản nợ phải thu của chủ nợ Đối với các ngân hàng, nợ xấu tức là các khoản tiền cho khách hàng vay, mà không

thể thu hồi lại được do đối tượng đó làm ăn thua lỗ hoặc phá sản, Nhìn chung,

một doanh nghiệp luôn phải ước tính trước những khoản nợ xấu trong chu kỳ kinh doanh hiện tại dựa vào những số liệu nợ xấu ở kì trước Như vậy nợ xấu được xác định theo 2 yếu tố: (i) đã quá hạn trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ đáng lo ngại

Nợ xấu là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá chất lượng tín dụng của các tổ

chức tín dụng, từ đó cho thấy sức mạnh cũng như tiềm lực về tài chính, kỹ năng

quản trị rủi ro, khả năng hoạt động quản lý tài chính của TCTD Nợ xấu tăng cao

sẽ ảnh hưởng rất lớn đến uy tín của tổ chức tín dụng, ảnh hưởng tới hoạt động tín

dụng và dẫn đến ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế quốc dân Vì vậy cần nhìn nhận

một cách chính xác nhất về nợ xấu để quản trị một cách có hiệu quả là vấn đề vô cùng cần thiết

Cho tới nay có khá nhiều quan điểm về nợ xấu như sau:

N ợ xấu hay nợ khó đòi là các khoản nợ dưới chuẩn, có thể quá hạn và bị

nghi ngờ về khả năng trả nợ lẫn khả năng thu hồi vốn của chủ nợ, điều này thường

xảy ra khi các con nợ đã tuyên bố phá sản hoặc đã tẩu tán tài sản Nợ xấu gồm các khoản nợ quá hạn trả lãi và/hoặc gốc thường quá ba tháng căn cứ vào khả năng trả

nợ của khách hàng để hạch toán các khoản vay vào các nhóm thích hợp

Theo định nghĩa nợ xấu của Phòng Thống kê - Liên hợp quốc, “ Về cơ

bản một khoản nợ được coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày;

hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc

chậm trả theo thoả thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ được thanh toán đầy đủ” Hay nói cách khác nợ xấu được xác định trên hai yếu tố: quá hạn trên 90 ngày; nghi ngờ về khả năng trả nợ

Khái ni ệm nợ xấu của Ủy ban Basel về giám sát Ngân hàng (BCBS):

BCBS không đưa ra định nghĩa cụ thể tuy nhiên BCBS xác định, việc khoản nợ bị coi là không có khả năng hoàn trả khi một trong hai hoặc cả hai điều kiện sau xảy ra: Ngân hàng thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi Ngân hàng chưa

thực hiện hành động gì để cố gắng thu hồi; người vay đã quá hạn trả nợ quá 90 ngày Như vậy có thể thấy nợ xấu là toàn bộ các khoản vay quá hạn trên 90 ngày và

có dấu hiệu người đi vay không trả được nợ

Theo m ột số tiêu chí của NHTM liên minh châu Âu: nợ xấu trong hoạt

động kinh doanh của NHTM không chỉ có những khoản vay quá hạn thông thường không có khả năng thu hồi theo hợp đồng mà còn có các khoản nợ chưa quá hạn nhưng tiềm ẩn các rủi ro dẫn đến việc có thể không thanh toán đầy đủ gốc và lãi cho Ngân hàng Quan điểm này được xác định dựa trên kết quả trả nợ cuối cùng của khách hàng đối với ngân hàng

Theo chu ẩn mực kế toán quốc tế -IAS: nợ xấu là những khoản nợ quá hạn

trên 90 ngày và/hoặc nghi ngờ khả năng trả nợ Về cơ bản IAS chú trọng tới khả năng hoàn trả của khoản vay bất luận thời gian quá hạn chưa tới 90 ngày hoặc chưa quá hạn Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng thường là phương pháp phân tích dòng tiền tương lai chiết khấu hoặc xếp hạng khoản vay của khách hàng Hệ thống này được coi là chính xác về mặt lý thuyết, nhưng việc áp dụng thực

tế gặp nhiều khó khăn vì vậy cần phải có sự điều chỉnh thêm

Theo định nghĩa chính thức của IMF, một khoản nợ được coi là xấu khi

việc chi trả tiền lãi và gốc quá hạn 90 ngày hoặc hơn, hoặc ít nhất 90 ngày kể từ ngày tiền lãi đã được vốn hóa hoặc nợ được gia hạn hoặc việc thanh toán dòng tiền

trễ hạn dưới 90 ngày nhưng có lí do xác đáng để nghi ngờ về khả năng thanh toán đầy đủ Quan điểm này được xác định dựa trên thời gian quá hạn và nghi ngờ về

khả năng trả nợ

Theo quy định của NHNN, nợ xấu hay nợ khó đòi là các khoản nợ dưới

chuẩn, đã quá hạn và bị nghi ngờ về khả năng trả nợ lẫn khả năng thu hồi vốn của

chủ nợ, điều này thường xảy ra khi các con nợ làm ăn thua lỗ liên tục, tuyên bố phá

sản hoặc đã tẩu tán tài sản

Từ những định nghĩa trên có thể thấy sự tương đồng trong cách nhìn nhận

về nợ xấu giữa các định chế tài chính thế giới Nhìn chung một khoản nợ sẽ được coi là nợ xấu khi quá hạn trả nợ và nghi ngờ về khả năng thu hồi nợ hay không thể thu hồi nợ

2 1.1.2 Phân loại nợ xấu

Định nghĩa nợ xấu của Việt Nam tại Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 của Ngân hàng Nhà nước như sau: “Nợ xấu là những khoản nợ được phân loại vào nhóm 3 (dưới chuẩn), nhóm 4 (nghi ngờ) và nhóm 5 (có khả năng mất

vốn).” Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là tỷ lệ để đánh giá chất lượng tín dụng của tổ

chức tín dụng Cụ thể nhóm 3 trở xuống gồm các khoản nợ quá hạn trả lãi và/hoặc

gốc trên 90 ngày, đồng thời tại Điều 7 của Quyết định nói trên cũng quy định các ngân hàng thương mại căn cứ vào khả năng trả nợ của khách hàng để hạch toán các khoản vay vào các nhóm thích hợp

Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ trong hạn mà tổ chức

tín dụng đánh giá là có đủ khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng thời hạn; các khoản nợ khác được phân loại vào nhóm 1 theo quy định Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày và TCTD đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi bị quá hạn

và thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi đúng thời hạn còn lại Các khoản nợ khác được phân loại vào nhóm 1 theo quy định

 Đối với khoản nợ quá hạn, TCTD phân loại vào nhóm nợ có rủi ro thấp hơn (kể cả nhóm 1) khi đáp ứng đầy đủ các điều kiện sau:

 Khách hàng trả đầy đủ phần nợ gốc và lãi bị quá hạn (kể cả lãi áp dụng đối với nợ gốc quá hạn); nợ gốc và lãi của các kỳ hạn trả nợ tiếp theo trong thời gian 6 tháng đối với khoản nợ trung và dài hạn, 3 tháng đối với các khoản nợ ngắn hạn, kể

từ ngày bắt đầu trả đầy đủ nợ gốc và lãi bị quá hạn

 Có tài liệu hồ sơ chứng minh các nguyên nhân làm khoản nợ bị quá hạn đã được xử lý, khắc phục

 TCTD có đủ cơ sở (thông tin, tài liệu kèm theo) đánh giá là khách hàng có khả năng trả đầy đủ nợ gốc và lãi trong thời hạn còn lại

 Đối với các khoản nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ, TCTD phân loại lại vào nhóm nợ có rủi ro thấp hơn (kể cả nhóm 1) khi đáp ứng đầy đủ các điều kiện sau:

 Khách hàng trả đầy đủ phần nợ gốc và lãi theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại trong thời gian 6 tháng đối với khoản nợ trung và dài hạn, 3 tháng đối với các khoản nợ ngắn hạn, kể từ ngày bắt đầu trả đầy đủ nợ gốc và lãi theo thời hạn cơ cấu lại

 Có tài liệu, hồ sơ chứng minh các khoản nợ phải cơ cấu lại thời hạn trả nợ

đã được xử lý khắc phục

 TCTD có đầy đủ cơ sở (thông tin, tài liệu kèm theo) đánh giá là khách hàng có khả năng trả đầy đủ nợ gốc và lãi đúng thời hạn đã được cơ cấu lại

Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn dưới 90 ngày; các

khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ trong hạn theo thời hạn nợ đã cơ cấu lại; Các khoản nợ khác được phân loại vào nhóm 2 theo quy định

Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn từ 90 đến

180 ngày; các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn đã cơ cấu lại Đặc biệt nợ nhóm 3 được bổ sung thêm các trường hợp:

 Nợ của khách hàng hoặc bên bảo đảm là tổ chức, cá nhân thuộc đối tượng

mà tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài không được cấp tín dụng theo quy định

 Nợ được đảm bảo bằng cổ phiếu của chính tổ chức tín dụng hoặc công ty con của tổ chức tín dụng hoặc tiền vay được sử dụng để góp vốn vào một tổ chức tín dụng khác trên cơ sở tổ chức tín dụng cho vay nhận tài sản đảm bảo bằng cổ phiếu của chính tổ chức tín dụng nhận góp vốn

 Nợ không có bảo đảm được cấp với điều kiện ưu đãi hoặc giá trị vượt quá 5% vốn tự có của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài khi cấp cho khách hàng thuộc đối tượng bị hạn chế cấp tín dụng theo quy định

 Nợ cấp cho công ty con, công ty liên kết của tổ chức tín dụng hoặc doanh nghiệp mà tổ chức tín dụng nắm quyền kiểm soát có giá trị vượt các tỷ lệ giới hạn theo quy định

 Nợ có giá trị vượt quá giới hạn cấp tín dụng, trừ trường hợp được phép vượt giới hạn, theo quy định của pháp luật

 Nợ vi phạm các quy định của pháp luật về cấp tín dụng, quản lý ngoại hối

và các tỷ lệ đảm bảo an toàn với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

 Nợ vi phạm các quy định nội bộ về cấp tín dụng, quản lý tiền vay, chính sách dự phòng rủi ro của các tổ chức tín dụng, chi nhánh Ngân hàng nước ngoài

 Nợ đang thu hồi theo kết luận thanh tra

Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360

ngày; các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn từ 90 ngày đến 180 ngày theo thời hạn đã cơ cấu lại; các khoản nợ khác được phân loại vào nhóm 4 theo quy định

Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn trên

360 ngày; các khoản nợ khoanh chờ Chính phủ xử lý; các khoản nợ đã cơ cấu lại thời hạn trả nợ quá hạn trên 180 ngày theo thời hạn đã được cơ cấu lại; nợ của các

tổ chức tín dụng được Ngân hàng Nhà nước công bố đặt vào tình trạng kiểm soát đặc biệt, chi nhánh nước ngoài bị phong tỏa vốn và tài sản; các khoản nợ khác được phân loại vào nhóm 5 theo quy định

Đối với các nhóm nợ 2, 3, 4, 5 TCTD phải chuyển khoản nợ vào nhóm có rủi ro cao hơn trong các trường hợp:

 Toàn bộ dư nợ của 1 khách hàng tại một tổ chức tín dụng phải được phân loại vào cùng một nhóm nợ

 Đối với khoản nợ cho vay hợp vốn TCTD làm đầu mối phải thực hiện phân loại nợ đối với các khoản cho vay hợp vốn theo các quy định và phải thông báo kết quả phân loại nợ cho các TCTD tham gia cho vay hợp vốn Trường hợp khách hàng vay hợp vốn có một hoặc một số các khoản nợ khác tại TCTD tham gia cho vay hợp vốn đã phân loại vào nhóm nợ không có cùng nhóm nợ của khoản nợ vay hợp vốn do TCTD làm đầu mối phân loại, TCTD cho vay hợp vốn phân loại lại

toàn bộ dư nợ (kể cả các phần dư nợ cho vay hợp vốn) của khách hàng vay hợp vốn vào nhóm nợ do TCTD đầu mối phân loại hoặc do TCTD tham gia cho vay hợp vốn phân loại tùy theo nhóm nợ nào có rủi ro cao hơn

 TCTD phải chủ động phân loại các khoản nợ được phân loại vào các nhóm theo quy định và nhóm nợ có rủi ro cao hơn theo đánh giá của TCTD khi xảy ra các trường hợp:

 Có những diễn biến tác động tiêu cực đến môi trường, lĩnh vực kinh doanh của khách hàng

 Các khoản nợ của khách hàng bị các TCTD khác phân loại vào nhóm nợ

có rủi ro cao hơn (nếu có thông tin)

 Các chỉ tiêu tài chính của khách hàng (về khả năng sinh lời, khả năng thanh toán, tỷ lệ nợ trên vốn và dòng tiền) hoặc khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm liên tục hoặc có biến động lớn theo chiều hướng suy giảm

 Khách hàng không cung cấp đầy đủ, kịp thời và trung thực các thông tin tài chính theo yêu cầu của TCTD để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng

Việc thường xuyên xem xét và phân loại nợ giúp Ngân hàng có thể kiểm soát được các danh mục cho vay và trong trường hợp cần thiết, sẽ có các biện pháp

xử lý các vấn đề phát sinh trong chất lượng tín dụng các danh mục cho vay Thông thường các Ngân hàng sử dụng hệ thống phân loại nội bộ, hệ thống được quy định bởi NHNN nhằm phục vụ cho việc báo cáo, so sánh và giám sát

2.1.1.3 Rủi ro tín dụng nguồn gốc của vấn đề nợ xấu

R ủi ro tín dụng: Đó là loại rủi ro khi người vay không trả được nợ ngân

hàng Đây là loại rủi ro lớn nhất, thường xuyên xảy ra và gây thiệt hại nhiều nhất cho ngân hàng thương mại Hoạt động chủ yếu của ngân hàng thương mại là hoạt động tín dụng đầu tư Thông thường đối với các ngân hàng trên thế giới nó mang lại 2/3 phần thu nhập, còn ở Việt nam là 90 % thu nhập của ngân hàng thương mại Tuy mang lại nhiều thu nhập nhưng trong lĩnh vực này nếu gặp rủi ro thì hậu quả lại

rất lớn, nhiều khi dẫn đến một ngân hàng: “ Các khoản tiền cho vay CÓ xác suất vỡ

nợ cao hơn các tài sản CÓ khác nên ngân hàng thu được lợi tức cao nhất nhờ vào

các món cho vay ” Bất cứ một rủi ro nào của người đi vay đều có thể đưa đến rủi ro tín dụng cho ngân hàng

Khoản 1, điều 2 quyết định 493/QĐ-NHNN của Thống đốc NHNN Việt Nam,

đề cập khái niệm “ Rủi ro tín dụng trong hoạt động Ngân hàng của TCTD là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động Ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết ”

Rủi ro tín dụng theo định nghĩa của Uỷ ban Basle thuộc Ngân hàng Thanh toán Quốc tế: “ Rủi ro tín dụng là rủi ro phát sinh tổn thất kinh tế do khách hàng không thực hiện đầy đủ nghĩa vụ đã cam kết ”

Theo Basel Committee on Banking Supervision (2011) quản trị rủi ro tín dụng là quá trình xây dựng và thực thi các chiến lược, chính sách quản lý và kinh doanh tín dụng nhằm tối đa hoá lợi nhuận trong phạm vi mức rủi ro có thể chấp nhận Kiểm soát rủi ro tín dụng ở mức có thể chấp nhận là việc NHTM tăng cường các biện pháp phòng ngừa, hạn chế và giảm thấp nợ quá hạn, nợ xấu trong kinh doanh tín dụng, nhằm tăng doanh thu tín dụng, giảm thấp chi phí bù đắp rủi ro, nhằm đạt được hiệu quả trong kinh doanh tín dụng cả trong ngắn hạn và dài hạn

“Hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng là một bộ phận quan trọng trong cách tiếp cận rủi

ro tổng thể và được coi là đóng vai trò cốt tử cho sự thành công của Ngân hàng trong dài hạn”

Như vậy, có thể có nhiều cách khác nhau để định nghĩa về rủi ro tín dụng,

song các quan niệm về rủi ro tín dụng đều hội tụ với nhau về bản chất đó là: Rủi ro tín dụng là khả năng (xác xuất) xảy ra những thiệt hại về kinh tế mà NHTM phải gánh chịu do khách hàng được cấp tín dụng không thực hiện đúng nghĩa vụ đã cam kết với NH

Rủi ro tín dụng có thể gây tổn thất về tài chính cho NHTM đó là làm giảm thu nhập ròng và giảm giá trị thị trường của vốn; trong trường hợp nghiêm trọng sẽ dẫn tới thua lỗ, nếu ở mức độ cao hơn có thể dẫn đến phá sản Ngân hàng và từ đó là căn nguyên gây ra vấn đề nợ xấu

2.1.2 Khả năng sinh lời

Khái niệm: Khả năng sinh lời là thước đo hiệu quả của hoạt động sản xuất kinh doanh hay sử dụng tài sản Khả năng sinh lời là quá trình nghiên cứu để đánh giá toàn bộ quá trình và hiệu quả hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng nhằm làm rõ chất lượng hoạt động kinh doanh và các nguồn tiềm năng cần khai thác, từ đó đề ra các phương án và giải pháp nâng cao hiệu quả Việc đánh giá khả năng sinh lời phải dựa trên một khoảng thời gian tham chiếu Khái niệm khả năng sinh lời được áp dụng trong mọi hoạt động kinh tế sử dụng các phương tiện vật chất, con người và tài chính, thể hiện bằng kết quả đạt được trên phương tiện đó Khả năng sinh lời có thể áp dụng cho một hoặc một tập hợp tài sản

Khả năng sinh lời là chỉ tiêu tổng hợp phản ánh hiệu quả kinh doanh cũng như để đánh giá sự phát triển bền vững của một ngân hàng Hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời của ngân hàng có mối quan hệ chặt chẽ với rủi ro tín dụng và chỉ

ra triển vọng phát triển trong tương lai của ngân hàng đó Những ngân hàng hoạt động không hiệu quả sẽ gây ra những thua lỗ và nắm giữ những tài sản “xấu”, cuối cùng sẽ tiềm ẩn nguy cơ đổ vỡ

Theo Daft (2008) định nghĩa hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp nói chung

và ngân hàng nói riêng đạt được khi tất cả các nguồn lực trong tổ chức được sử

dụng một cách hiệu quả để hoàn thành mục tiêu, kế hoạch của tổ chức

Trong môi trường cạnh tranh quốc tế, tăng cường hiệu quả kinh doanh, nâng cao khả năng sinh lời của mỗi ngân hàng là cách tốt nhất để giúp cho hệ thống ngân hàng phát triển một cách bền vững Tuy nhiên, với mục tiêu đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng thì khi đánh giá kết quả kinh doanh hay lợi nhuận của ngân hàng cần có một quan điểm toàn diện Một ngân hàng có mức lợi nhuận cao chưa hẳn là tốt, để có mức lợi nhuận như vậy có thể ngân hàng này đã chấp nhận một cơ cấu tài sản có độ rủi ro cao Khi xét đến chỉ tiêu lợi nhuận, cần phân tích lợi nhuận trong mối quan hệ với các chỉ tiêu quản lý khác, chẳng hạn như tăng trưởng tín dụng, nợ xấu, an toàn vốn, mức độ thanh khoản, mức chấp nhận rủi ro, cơ cấu tài sản cũng như triển vọng phát triển lâu dài của ngân hàng…

Trong phân tích đánh giá khả năng sinh lời của ngân hàng, có thể đo

lường bằng nhiều chỉ tiêu khác nhau như: Hệ số lợi nhuận trên tài sản có bình quân (ROA), hệ số lợi nhuận trên vốn tự có (ROE), tỷ lệ lãi biên (NIM) …

- ROA là tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản (Return on total assets), ROA đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng tài sản của ngân hàng

Công thức: ROA = Lợi nhuận ròng /Tổng tài sản ROA cung cấp cho nhà đầu tư thông tin về các khoản lãi được tạo ra từ lượng vốn đầu tư (hay lượng tài

sản) ROA đối với các ngân hàng cổ phần có sự khác biệt rất lớn và phụ thuộc nhiều vào ngành kinh doanh Đó là lý do tại sao khi sử dụng ROA để so sánh các ngân hàng, tốt hơn hết là nên so sánh ROA của mỗi ngân hàng qua các năm và so giữa các ngân hàng tương đồng nhau Tài sản của một ngân hàng được hình thành từ vốn vay và vốn chủ sở hữu Cả hai nguồn vốn này được sử dụng để tài trợ cho các hoạt động của ngân hàng Hiệu quả của việc chuyển vốn đầu tư thành lợi nhuận được thể

hiện qua ROA ROA càng cao thì càng tốt vì ngân hàng đang kiếm được nhiều tiền hơn trên lượng đầu tư ít hơn

- ROE là tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (Return on common equyty) ROE là tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ đông, tỷ số này đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường

Công thức: ROE = Lợi nhuận ròng dành cho cổ đông thường /Vốn cổ phần thường Chỉ số này là thước đo chính xác để đánh giá một đồng vốn bỏ ra và tích lũy tạo ra bao nhiêu đồng lời Hệ số này thường được các nhà đầu tư phân tích để so sánh với các cổ phiếu cùng ngành trên thị trường, từ đó tham khảo khi quyết định mua cổ phiếu của ngân hàng nào Tỷ lệ ROE càng cao càng chứng tỏ ngân hàng sử

dụng hiệu quả đồng vốn của cổ đông, có nghĩa là ngân hàng đã cân đối một cách hài hòa giữa vốn cổ đông với vốn đi vay để khai thác lợi thế cạnh tranh của mình trong quá trình huy động vốn, mở rộng quy mô Cho nên hệ số ROE càng cao thì các cổ phiếu càng hấp dẫn các nhà đầu tư hơn

- Thu nhập từ lãi biên % (NIM_Net interest margin) = (Thu nhập cho vay và đầu tư CK - Chi trả lãi tiền gửi và nợ khác)/ tổng tài sản có sinh lời bình quân((cuối

kỳ + đầu kỳ)/2) Tài sản có sinh lời là những tài sản mang lại lợi nhuận cho NH như

cho vay KH, các khoản đầu tư, cho vay liên NH, tiền gửi tại NHNN Đơn giản hóa

phần tử số chính là khoản thu nhập lãi thuần trong bảng cân đối kế toán Tỷ lệ thu

nhập lãi cận biên được tính bằng cách chia phần thu nhập từ lãi cho tổng tài sản có sinh lời bình quân Theo như đánh giá của S&P thì tỷ lệ NIM dưới 3% được xem là

thấp trong khi NIM lớn hơn 5% thì được xem là quá cao NIM có xu hướng cao ở các ngân hàng bán lẻ quy mô nhỏ, các ngân hàng thẻ tín dụng và các tổ chức cho vay hơn là NIM của các ngân hàng bán buôn, các ngân hàng đa quốc gia hay các tổ

chức cho vay cầm cố Tỷ lệ NIM tăng cho thấy dấu hiệu của quản trị tốt tài sản Nợ -

Có trong khi NIM có xu hướng thấp và bị thu hẹp thì cho thấy lợi nhuận ngân hàng đang bị co hẹp lại

Tóm lại, dù đo lường cách nào thì vẫn chủ yếu là xem xét mức lợi nhuận của ngân hàng sau một thời kỳ hoạt động trong các mối tương quan với nguồn vốn, tài sản, khả năng bù đắp chi phí và những thất thoát xảy ra cũng như khả năng bảo toàn

và phát triển vốn Để có lãi, các ngân hàng phải tạo ra nguồn thu nhập ngày càng tăng cho mình, phải tiết kiệm chi phí hoạt động tới mức hợp lý, đồng thời phải hạn chế được những rủi ro, thất thoát thông qua các chính sách, biện pháp quản lý và phải tạo ra cơ cấu nguồn vốn và tài sản hợp lý

Và phân tích khả năng sinh lời là cơ sở để ra các quyết định kinh doanh, là công cụ quan trọng trong những chức năng quản trị có hiệu quả ở NHTM, là điều hết sức cần thiết đối với mọi Ngân hàng

Nội dung của phân tích khả năng sinh lời tại NHTM là đánh giá quá trình hướng đến kết quả hoạt động kinh doanh với sự tác động của yếu tố ảnh hưởng, được biểu hiện qua các chỉ tiêu kinh tế Nó không chỉ đánh giá biến động mà còn phân tích các nhân tố phụ thuộc vào mối quan hệ cụ thể của nhân tố với chỉ tiêu phân tích

Vậy trước hết phải vận dụng hệ thống các chỉ tiêu kinh tế cùng với việc xác định mối quan hệ phụ thuộc của các nhân tố tác động đến chỉ tiêu Xây dựng mối liên hệ giữa các chỉ tiêu khác nhau để phản ánh được tính phức tạp đa dạng của nội dung phân tích

35T

2.2 35TTỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.2.1 Nghiên cứu nước ngoài

2.2.1.1 Nghiên cứu của K.Rama Mohana Rao và Tekeste Berhanu Lakew (2012)

Nghiên cứu thực hiện ở các ngân hàng ở Ethiopia Hai ông đã xem xét các

yếu tố bên trong (cấu trúc vốn của ngân hàng, thanh khoản, rủi ro tín dụng, dư nợ,

chất lượng tài sản và quản trị chi phí); các yếu tố bên ngoài (có liên quan đến ngành ngân hàng và các kịch bản kinh tế vĩ mô) có tác động tới khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại tại Ethiopia Hai ông đã sử dụng phương pháp phân tích

bằng dữ liệu bảng bằng phương pháp hồi quy FEM và REM trong giai đoạn 1999 - 2009; phương trình hồi quy được khái quát dưới dạng:

Y = f (các y ếu tố bên trong và bên ngoài)

Kết quả nghiên cứu đã cho thấy hầu hết các yếu tố quyết định lợi nhuận ngân hàng ở Ethiopia là những yếu tố nội bộ, chẳng hạn như: tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài

sản, thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập, quy mô ngân hàng là những yếu tố nội bộ có tác động tích cực và đáng kể đến lợi nhuận của các ngân hàng thương mại ở Ethiopia

Dự phòng rủi ro tín dụng với tổng dư nợ cũng được tìm thấy có tác động tiêu cực đến

lợi nhuận tuy nhiên ít có ý nghĩa thống kê Tính thanh khoản và hiệu quả hoạt động là

một trong những yếu tố nội bộ tiêu cực ảnh hưởng đến lợi nhuận của các ngân hàng

Vì vậy, nghiên cứu này cho thấy rằng các nhà quản lý của các ngân hàng thương mại Ethiopia nên đề xuất các chính sách cải thiện cơ cấu vốn, thực hiện

quản lý rủi ro, đưa ra cơ chế kiểm soát chi phí hoạt động tốt hơn, đa dạng hóa các nguồn thu nhập của các ngân hàng và mở rộng quy mô tài sản ngân hàng nhằm nâng cao lợi nhuận của các ngân hàng

Bên cạnh đó các yếu tố bên ngoài không có mấy ý nghĩa về mặt thống kê trong việc tác động tới lợi nhuận của Ngân hàng và kết quả nghiên cứu cũng cho

thấy các ngân hàng ở Ethiopia là không đủ năng lực cạnh tranh Vì thế các nhà

hoạch định chính sách nên tập trung vào xây dựng chính sách nhằm gia tăng năng lực cạnh tranh cho ngân hàng nhiều hơn, làm cho ngành ngân hàng cạnh tranh hơn

2.2.1.2 Kolapo T Funso; Ayeni, R Kolade (2012) về các ngân hàng thương mại

ở Nigeria

Các tác giả đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của rủi ro tín

dụng đến hoạt động của 5 ngân hàng thương mại tại Nigeria trong 11 năm từ 2000 đến 2010 Trong đó hiệu quả hoạt động - khả năng sinh lời của các ngân hàng được

đo bằng tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) Nhóm yếu tố tác động được quan sát bao gồm: tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ tổng nợ trên tổng tiền gửi(LA/TD), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên các khoản vay được phân loại (LLP/CL) Các tác giả đã ứng dụng phương pháp hồi quy bảng (35TRegression35T Panel) để ước lượng các thông số

cần nghiên cứu Mô hình nghiên cứu cụ thể của các tác giả như sau:

ROA = f (NPL/LA, LLP/CL, LA/TD);

TD : Tổng tiền gửi (huy động)

Kết quả cho thấy rằng tác động của các yếu tố rủi ro tín dụng đến lợi nhuận

- khả năng sinh lời là phù hợp về mặt lý thuyết, cụ thể: NLP tăng 1 đơn vị (%) sẽ làm giảm khả năng sinh lời (ROA) khoảng 6,2%, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên các khoản vay được phân loại (LLP/CL) tăng 1 đơn vị (100 %) cũng sẽ làm ROA giảm 0,65%

Dựa trên những phát hiện nghiên cứu, các tác giả đã đưa ra khuyến nghị các ngân hàng ở Nigeria cần tăng cường khả năng của họ trong phân tích tín dụng và

quản lý cho vay trong khi đó Ngân hàng Nhà nước nên chú ý hơn đến việc tuân

thủ của các ngân hàng đối với các quy định có liên quan trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính

2.2.1.3 Ahlem Selma Messai, Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans (2013)

Trong nghiên cứu này, các tác giả đã nghiên cứu các các yếu tố quyết định đến nợ xấu của ngân hàng với mẫu của 85 ngân hàng trong ba nước (Italia, Hy Lạp

và Tây Ban Nha) cho giai đoạn 2004-2008 Những nước này đã phải đối mặt với

vấn đề tài chính sau cuộc khủng hoảng cho vay dưới chuẩn vào năm 2008 Các biến được sử dụng là các biến kinh tế vĩ mô và một số biến cụ thể trong các ngân hàng Các biến số kinh tế vĩ mô bao gồm: Tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ

lệ lãi suất thực tế; các biến cụ thể trong ngân hàng bao gồm: Lợi nhuận trên tài sản,

dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng các khoản cho vay (LLR / TL)

Mô hình cụ thể như sau:

(NPL/TL)Ri,tR = βR0R + βR1RGDPRt-1R + βR2RUNRtR+ βR3R RIRRtR + βR4R ROARi,t-1 R+ βR5R (LLR/TL)Ri,tR

+ βR6RΔ Loans Ri,tR + εRi,t

Trong đó:

(NPL/TL)R i,t R: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng các khoản cho vay của ngân hàng

UNR t R: Tỷ lệ thất nghiệp ở thời kì t

RIRR t R: Lãi suất thực ở thời kì t

LLR / TLR i,t R: Dự phòng rủi ro trên tổng các khoản cho vay

ΔLoansR i,t R: Tốc độ tăng trưởng các khoản cho vay vào thời kì t

Sau khi áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, nghiên cứu cho thấy nợ

xấu có tác động tiêu cực với tốc độ tăng trưởng GDP, lợi nhuận trên tổng tài sản của các ngân hàng và có tác động tích cực với tỷ lệ thất nghiệp, dự phòng rủi ro để cho vay và lãi suất thực

Kết quả cho thấy các ngân hàng nên quan tâm đến một số yếu tố khi họ cung

cấp các khoản vay để làm giảm mức độ nợ xấu Về nguyên tắc, các ngân hàng nên cân nhắc khả năng cạnh tranh quốc tế của nền kinh tế quốc gia, bởi vì nếu cạnh tranh này là mức thấp có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng trong một số ngành hàng xuất khẩu (Dash và Kabra, 2010) Ngân hàng cũng nên đưa vào tính toán

khả năng sinh lời lợi nhuận của nền kinh tế thực khi mở rộng các khoản vay Việc suy

giảm cho vay kì vọng sẽ diễn ra trong thời kỳ suy thoái kinh tế Vì vậy, ngân hàng

thương mại nên mở rộng phạm vi hoạt động giám sát kinh tế vĩ mô bao gồm các chỉ

số an toàn như GDP để đánh giá tính hợp lý và tính ổn định của hệ thống ngân hàng

Nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế như chưa sử dụng vào nghiên cứu

một số biến kinh tế vĩ mô khác như tỷ giá thực tế, lạm phát và các biến cụ thể khác cho các ngân hàng (quy mô hoặc thanh khoản)

2.2.1.4 Neir Klein (2013), Non performing Loans in CESEE: Determinant and Impact on Macroeconomic Performance

Nghiên cứu đánh giá nợ xấu ở Trung, Đông và Nam Tây Âu (CESCEE) trong thời kì 1998-2011 Nghiên cứu đã tìm ra mức nợ xấu có thể bị chi phối bởi cả các điều kiện vĩ mô lẫn các yếu tố cụ thể trong ngân hàng

Mô hình nghiên cứu:

YRi,t R= αy Ri, t-1R + βBRi,t-1R + γ CRtR + δ GRtR + u Ri,t

Trong đó:

YR i,t R: Logarit của nợ xấu của ngân hàng i tại năm t

y R i, t-1 R: Logarit của nợ xấu của ngân hàng i tại năm t-1

BR i,t-1 R : Các yếu tố cụ thể trong ngân hàng i tại năm t-1 bao gồm 4 biến: vốn

chủ sở hữu trên tổng tài sản, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng các khoản vay

CR t R : Biến cụ thể tại mỗi quốc gia tại năm t bao gồm: lạm phát, tỷ giá đồng EURO, tỷ lệ thất nghiệp

GR t R : Biến toàn cầu bao gồm: tốc độ tăng trưởng GDP của khu vực đồng

tiền chung châu Âu, chỉ số thị trường chứng khoán Standard & Poor 500

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng cả các yếu tố bên trong ngân hàng và các yếu

tố vĩ mô đều có tác động đến chất lượng tài sản của ngân hàng mặc dù mức độ tác động của các yếu tố cụ thể trong ngân hàng không cao Cụ thể mối quan hệ giữa nợ

xấu và khả năng sinh lời của vốn chủ sở hữu, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là ngược chiều ở cả 3 phương pháp ước lượng: tác động cố định, GMM khác biệt và GMM hệ thống, cho thấy chất lượng tài sản càng cao thì nợ xấu càng thấp trong khi

tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản, tốc độ tăng trưởng các khoản vay có tác động tích cực đến nợ xấu Trong khi đó các yếu tố vĩ mô như: tỷ lệ lạm phát, thất nghiệp và sự giảm giá đồng tiền đều có tác động tích cực đến nợ xấu của ngân hàng

2.2.1.5 Aamir Azeem, Amara (2014), Impact of profitability on quatum of non performing loans

Dữ liệu của nghiên cứu là dữ liệu bảng của 16 ngân hàng ở Pakistan đã được thu thập từ năm 2006 -2012 Các mẫu bao gồm các ngân hàng tư nhân quy mô khác nhau Kỹ thuật nghiên cứu chính được sử dụng trong nghiên cứu này là mô hình

hiệu ứng cố định, mà được quyết định trên cơ sở các kiểm định Hausman Trước khi hoàn thiện mô hình, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định đã được chạy và hiệu ứng cố định đã được lựa chọn dựa trên các kết quả

Mô hình nghiên cứu như sau:

ROA R t,i R = βR 0 R + βR 1 R NPLR t,i R+ εR 1 R(1)

ROE R t,i R = βR 0 R + βR 1 R NPLR t,i R+ εR 2 R(2)

SRR t,I R = βR 0 R + βR 1 R NPLR t,i R+ εR 3 R(3)

Trong đó:

ROA, ROE, SR lần lượt là tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tỷ suất lợi nhuận trên thị trường và các biến này đại diện cho khả năng sinh lời

NPL : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng

Kết quả nghiên cứu cho thấy lợi nhuận được phân loại thành hai loại rộng hơn,

một là lợi nhuận kế toán, hai là lợi nhuận thị trường Mô hình 1 & 2 cho thấy nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận trên tài sản và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của các ngân hàng Lợi nhuận cổ phiếu không bị ảnh hưởng bởi nợ xấu vì đó là hành vi liên quan đến thị trường mà không phải là hoàn toàn dựa trên phân tích cơ bản Trong thời gian 2007-2009, hiệu ứng này là tiêu cực hơn so với năm cơ sở 2006 do ảnh hưởng của suy thoái kinh tế và chính sách thắt chặt tiền tệ trong giai đoạn này

2.2.2 Các nghiên cứu trong nước

2.2.2.1 Trịnh Quốc Trung, Nguyễn Văn Sang (2013), Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Bài viết sử dụng mô hình hồi quy Tobit dựa trên bộ số liệu của 39 ngân hàng thương mại Việt Nam (NHTMVN) giai đoạn 2005-2012 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTMVN thông qua chỉ tiêu ROA và ROE

Mô hình nghiên cứu:

TCTR : Tỷ lệ chi phí trên doanh thu

DLR : Tỷ lệ tiền gửi so với tiền vay

MARKSHARE : Thị phần ngân hàng

LOANTA : Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản

NPL : Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ

Kết quả nghiên cứu cho thấy tổng chi phí hoạt động trên doanh thu có tương quan nghịch với ROE và ROA, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao thì

lợi nhuận trên tổng tài sản càng cao Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản càng cao thì lợi nhuận của NHTM càng cao, tỷ lệ nợ xấu càng cao thì hiệu quả hoạt động của các NHTM càng giảm, NHTM nhà nước hoạt động kém hiệu quả hơn so với các NHTM khác

Do vậy để tăng hiệu quả tài chính của một ngân hàng cần chú ý tăng quy mô

vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tăng tỷ lệ cho vay so với tổng tài sản và giảm tỷ lệ

nợ xấu Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cho thấy NHTM nhà nước hoạt động kém

hiệu qủa hơn so với NHTM khác và vì vậy vấn đề tái cấu trúc NH cần chú trọng đến

loại hình sở hữu của NH mới để có thể tăng tính hiệu quả của từng ngân hàng cũng như toàn hệ thống

Tuy nhiên nghiên cứu xây dựng mô hình bằng các biến định lượng, so với các mô hình khác, và chưa đưa vào mô hình biến định tính như giới tính nhân viên, trình độ lao động

2.2.2.2 Đỗ Quỳnh Anh, Nguyễn Đức Hùng (2013), Phân tích thực tiễn về những yếu tố quyết định nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập từ 10 ngân hàng thương mại lớn nhất trong giai đoạn 2005-2006 đến 2010-2011

Mô hình nghiên cứu như sau:

LnNPLRi,t R= βR0RlnNPLRi,t-1 R+ βR1RSIZERi,tR + βR2R∆LOANSRi,t R+ βR3R∆LOANSRi,t-1 R+ βR4RINEFRi,t

R+ βR5RROERi,t R+ βR6RlnL_ARi,t R+ βR7RCPIRtR + βR8RlnCPIRt-1 R+ βR9R∆GDPRtR + βR10R∆GDPRt-1 R+ η +

εRi,t

Trong đó:

NPL : Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng được tính bằng các khoản nợ quá hạn

trên tổng dư nợ cho vay của ngân hàng

SIZE : Quy mô ngân hàng được tính bằng logarit của tổng tài sản

LOAN : Dư nợ cho vay của ngân hàng

INEF : Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập từ hoạt động kinh doanh của

ngân hàng

ROE : Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng

L_A : Tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng

CPI : Tỷ lệ lạm phát

GDP : Tăng trưởng kinh tế

Kết quả nghiên cứu cho thấy: Các yếu tố vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng GDP có tác động đáng kể đến mức độ nợ xấu trong giai đoạn nghiên cứu trong đó GDP và nợ xấu có quan hệ ngược chiều, lạm phát có mối quan hệ cùng chiều với nợ

xấu Nợ xấu ở thời kì trước đó có tác động cùng chiều với nợ xấu ở thời kì hiện tại,

sự thiếu hiệu quả cũng có tác động ngược chiều đến nợ xấu, quy mô ngân hàng có tác động tích cực đến nợ xấu, tăng trưởng tín dụng ở thời điểm hiện tại có tác động ngược chiều và có tác động cùng chiều với nợ xấu vào thời điểm 1 năm sau, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có tác động tích cực lên nợ xấu, tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu

có tác động ngược chiểu đến nợ xấu tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê

2.2.3 Bình luận về các nghiên cứu trước đó

Như vậy, có thể thấy từ các nghiên cứu đi trước, các mô hình nghiên cứu phần

lớn đều là các mô hình đa biến trong đó mối quan hệ giữa nợ xấu và khả năng sinh lời

của ngân hàng chỉ là một phần của mô hình nghiên cứu Các biến ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng khá đa dạng: Các biến là các yếu tố vĩ mô, các biến là các

yếu tố cụ thể trong ngân hàng trong đó có nợ xấu Các nghiên cứu cũng đã chỉ ra được

mối quan hệ ngược chiều giữa nợ xấu và khả năng sinh lời của ngân hàng

Các chỉ tiêu khả năng sinh lời của ngân hàng chủ yếu được thể hiện qua 3 chỉ tiêu tài chính: ROA (tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản), ROE (tỷ lệ lợi nhuận trên vốn

chủ sở hữu), SR (giá trị thị trường) Một số nghiên cứu chỉ sử dụng một chỉ tiêu làm đại diện cho khả năng sinh lời nhưng cũng có nghiên cứu sử dụng cả 3 chỉ tiêu tài chính trên

Nếu như các nghiên cứu ở nước ngoài khá đa dạng thì các nghiên cứu của

Việt Nam về vấn đề này còn khá hạn chế

Các nghiên cứu trên đều sử dụng dữ liệu bảng để thực hiện mô hình nghiên

cứu theo phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary least squares) Tuy nhiên số lượng quan sát còn khá thấp do thời gian nghiên cứu ngắn hoặc do số lượng ngân hàng đưa vào nghiên cứu thấp Số lượng quan sát lớn có thể cung cấp cho các tổng quát tốt hơn Đồng thời cũng chưa có nghiên cứu nào đưa các biến định tính vào mô hình như: giới tính nhân viên, trình độ nhân viên

Nghiên cứu của tác giả về mối quan hệ giữa nợ xấu và khả năng sinh lời của ngân hàng được thực hiện tại Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế nên không thể sử

dụng dữ liệu bảng mà chỉ sử dụng số liệu theo chuỗi thời gian Để tăng số quan sát

nhằm tăng tính tổng quát cũng như chính xác cho mô hình nghiên cứu, tác giả lấy số

liệu theo quý trong giai đoạn 2000-2014 Mô hình sẽ được thực hiện theo mô hình

gốc là nghiên cứu của Kolapo T Funso; Ayeni, R Kolade (2012), Neir Klein (2013), Ahlem Selma Messai (2013) về các ngân hàng thương mại ở Nigeria bởi Nigeria là một quốc gia đang phát triển như Việt Nam Đây là mô hình nghiên cứu

đa biến thực hiện theo phương pháp hồi quy OLS với các biến nghiên cứu là các

biến cụ thể trong ngân hàng và các yếu tố vĩ mô

Kết luận chương 2

Trong chương 2, tác giả đã trình bầy một cách có hệ thống, logic các nội dung liên quan đến vấn đề nợ xấu và khả năng sinh lời Cụ thể nội dung bao gồm:

- Các khái ni ệm về nợ xấu

- Phân lo ại nợ xấu

- Khái ni ệm và các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời

- Các nghiên c ứu trước đây về nợ xấu và khả năng sinh lời

H ệ thống lý luận này sẽ là tiền đề cho việc triển khai nghiên cứu tại các chương tiếp theo

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

3.2 MÔ HÌNH VÀ GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU

3.2 1 Mô hình nghiên cứu

Tác giả đã ứng dụng phương pháp nghiên cứu của Kolapo T Funso;

Ayeni, R Kolade (2012), Neir Klein (2013), Ahlem Selma Messai (2013) trong

việc xem xét mối quan hệ giữa nợ xấu và khả năng sinh lời được do tính tương đồng về nghiên cứu, sự sẵn có của số liệu nghiên cứu và phù hợp trong triển khai

đề tài; cụ thể mô hình như sau:

Trong đó:

ROA : Lợi nhuận trên tài sản

GDP : Tốc độ tăng trưởng kinh tế

Phân tích số liệu

Thực hiện hồi quy và kiểm định các giả thiết thống kê

Xác định mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài

Thu thập số liệu nghiên cứu

Kết luận và kiến nghị

Tổng hợp cơ sở lý thuyết liên quan đến nghiên cứu

LOANS : Tốc độ tăng trưởng tín dụng

(i) Khả năng sinh lời được tính bằng công thức sau: ROA là tỷ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, tỷ số này đo lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng tài sản

của ngân hàng

(ii) Nợ xấu:

(iii) Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên cho vay và ứng trước

(iv) Tốc độ tăng trưởng tín dụng (LOANS)

3.2 2 Giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết 1: GDP có tác động đến ROA

Giả thuyết 2: CPI có tác động tới ROA

Giả thuyết 3: IR có tác động tới ROA

Giả thuyết 4: NPL/LA không có tác động tới ROA

Giả thuyết 5: LLP/LA không có tác động tới ROA

Giả thuyết 6: LOANS có tác động tới ROA

3.3 TRIỂN KHAI THU THẬP SỐ LIỆU

Số liệu cần thu thập cho nghiên cứu là các chỉ tiêu ROA, NPL, LA, LLP, LOAN, của Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế trong giai đoạn 2000 - 2014 theo quý Quy trình như sau:

• Bước 1: Xác định nguồn lấy thông tin (thường là các báo cáo tài chính, báo cáo hoạt động của Agribank và Agribank chi nhánh Thừa Thiên Huế; ngoài ra các báo cáo đánh giá, các thống kê của các cơ quan chuyên môn, cơ quan quản lý cũng là kênh thông tin tham khảo hữu ích

• Bước 2: Xác định các số liệu cần thu thập để tính toán ra các chỉ tiêu cần nghiên cứu (là các số liệu liên quan đến mô hình nghiên cứu đã trình bày ở trên)

• Bước 3: Triển khai thu thập (các nguồn lấy có thể là các “bản mềm” lưu

trữ trên hệ thống máy tính, website… hoặc là các “bản cứng” đã in ra lưu trữ, hoặc dùng trong các báo cáo, các công bố

• Bước 4: Tổng hợp các số liệu trước khi tiến hành các nghiên cứu tiếp theo

nhằm xem xét kỹ độ tin cậy của số liệu, các sai sót … trước khi tính toán chúng thành các dữ liệu (biến nghiên cứu) phục vụ cho công tác phân tích tiếp theo

Các số liệu vĩ mô theo quý từ năm 2000 đến năm 2014 như: GDP, CPI, IR được tổng hợp từ các nguồn IMF, ADB, một số website như: finance.vietstock.vn, s.cafef.vn, sbv.gov.vn, gso.gov.vn,

3.4 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH, XỬ LÝ SỐ LIỆU

(i) Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả trình bày một bức tranh

tổng quát về diễn biến quản trị rủi ro tín dụng và khả năng sinh lời Các đại lượng được sử dụng trong thống kê mô tả là số tuyệt đối, số tương đối, số trung bình, độ

lệch chuẩn, số lớn nhất, nhỏ nhất, tần suất và phần trăm để phân tích thực trạng

• Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mô tả thống kê, được tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho

số lượng các quan sát trong tập

• Số trung vị (median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của

một mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất Nó là giá trị giữa trong một phân

bố, mà số nằm trên hay dưới con số đó là bằng nhau Điều đó có nghĩa rằng 1/2

quần thể sẽ có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, và một nửa quần thể sẽ có giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị

• Độ lệch chuẩn, hay độ lệch tiêu chuẩn, là một đại lượng thống kê mô tả dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số Có

thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai Nếu gọi X là giá

trị của công cụ tài chính, m = E(X) là trung bình động của X, S là phương sai, d là

độ lệch chuẩn thì độ lệch chuẩn sẽ được tính toán như sau: S = E[(X - m)2], d = Căn

bậc hai của S

• Tần suất và biểu đồ phân bổ tần suất, tần suất là số lần suất hiện của biến quan sát trong tổng thể, giá trị các biến quan sát có thể hội tụ, phân tán, hoặc phân

bổ theo một mẫu hình nào đó, quy luật nào đó

• Khi hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn Trong trường hợp hai tập dữ

liệu có giá trị trung bình cộng không bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng không có ý nghĩa Độ lệch chuẩn còn được sử dụng khi tính sai số chuẩn Khi

lấy độ lệch chuẩn chia cho căn bậc hai của số lượng quan sát trong tập dữ liệu, sẽ có giá trị của sai số chuẩn

• Skewness mô tả mức độ đối xứng qua trục tung, mức độ hoàn hảo nhất vì đối xứng hoàn toàn, đồ thị hình sin Kurtosis đo mức độ dốc hay thoải

(ii) Tác giả tiến hành xem xét tính tương quan giữa các biến; hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao Theo Nunnally & Burnstein(1994), hệ

số tương quan các biến sẽ có các mức độ phân loại như sau:

- ±0.01 đến ±0.1 : Mối tương quan quá thấp, không đáng kể

- ±0.2 đến ±0.3 : Mối tương quan thấp

- ±0.4 đến ±0.5 : Mối tương quan trung bình

- ±0.6 đến ±0.7 : Mối tương quan cao

- ±0.8 trở lên : Mối tương quan rất cao

Trong đó các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là

biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo

(iii) Kiểm định nghiệm đơn vị (tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian)

Kiểm định nghiệm đơn vị là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một chuỗi thời gian dừng hay không dừng

Giả sử ta có phương trình hồi qui tự tương quan như sau:

Để kiểm định H0 ta so sánh giá trị thống kê τ tính toán với giá trị thống kê tra

bảng DF Tuy nhiên, do có thể có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các ut do thiếu

biến, nên người ta thường sử dụng kiểm định DF mở rộng là ADF (Augmented Dickey - Fuller Test) Kiểm định này được thực hiện bằng cách đưa thêm vào phương trình (3.5) các biến trễ của sai phân biến phụ thuộc ΔYR t R :

ΔY = βR1R+ βR2 RTIME + δY Rt-1 R+ αRiRΔYRt-1 + RuRtR (3.6)

Kết quả nếu |τR ADF R| < |τR α R| với α lần lượt tại các mức ý nghĩa thống kê Ta kết luận chấp nhận giả thuyết H0 tức chuỗi Y là không dừng và ngược lại

(iv) Tiếp đến, tác giả tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares - OLS)

Sau đó tác giả tiến hành kiểm định hệ số beta có ý nghĩa hay không (xem có

tác động hay không ?) với cặp giả thiết để xem xét các biến có tác động hay không

• Ho : β1R , Rβ2R , R= 0

• H1 : β1R , Rβ2 ≠ 0

• Với mức ý nghĩa 5%, nếu P value > 5% bác bỏ Ho và ngược lại

(v) Kiểm định các giả thuyết và các vấn đề của mô hình

- Ki ểm định đa cộng tuyến (sử dụng hồi qui phụ):

Kiểm định này nhằm phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng mà các biến độc lập có quan hệ tương quan với nhau

Mô hình hồi qui chính:

t t ki k t

t

Y, = β0+ β1 1, + β2 2, + + β , + ε,

Xét các mô hình hồi qui phụ sau:

XRj,tR =αR0R+αR1RXR1i,tR+αR2RXR2i,tR +…+αRj-1RXRj-1i,tR +αRj+1RXRj+1i,tR +γRi,t