1. Trang chủ
  2. » Tài Chính - Ngân Hàng

Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngân hàng bằng chứng thực nghiệm tại ngân hàng thương mại cổ phần á châu

101 336 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 101
Dung lượng 1,72 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VÕ NGỌC QUYỀN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG NGÂN HÀNG: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH VÕ NGỌC QUYỀN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG NGÂN HÀNG: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Trương Thị Hồng Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn nghiên cứu Các số liệu luận văn trung thực, xác thu thập từ nguồn thống đáng tin cậy TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2014 VÕ NGỌC QUYỀN MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG I Lý chọn đề tài II Phạm vi nghiên cứu .2 III Đối tượng nghiên cứu .2 IV Mục tiêu nghiên cứu .2 V Phương pháp nghiên cứu .2 VI Câu hỏi nghiên cứu VII Nội dung nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1.1 Rủi ro tín dụng 1.1.1 Khái niệm rủi ro rủi ro tín dụng 1.1.2 Rủi ro tín dụng Basel 1.1.3 Phân loại rủi ro tín dụng .7 1.1.4 Đặc điểm rủi ro tín dụng 1.1.5 Những chủ yếu xác định mức độ rủi ro tín dụng 1.1.6 Hậu rủi ro rín dụng 12 1.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng 14 1.2.1 Yếu tố vi mô .14 1.2.2 Yếu tố vĩ mô .17 1.3 Các nghiên cứu trước 19 1.4 Mô hình nghiên cứu 22 KẾT LUẬN CHƯƠNG 27 CHƯƠNG THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU 29 2.1 Thực trạng rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Á Châu 29 2.1.1 Hoạt động tín dụng 29 2.1.2 Phân tích rủi ro tín dụng ACB .35 2.1.3 Đánh giá chung hoạt động tín dụng rủi ro tín dụng 39 2.1.4 Chính sách quy trình cho vay ACB nhằm hạn chế rủi ro tín dụng 42 2.2 Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng 49 2.2.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu 49 2.2.2 Kết thực nghiệm 52 KẾT LUẬN CHƯƠNG 59 CHƯƠNG CÁC GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU 60 3.1 Định hướng kiểm soát quản lý rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu từ năm 2014 đến năm 2020: 60 3.2 Kiến nghị từ kết nghiên cứu 60 3.2.1 Phát triển đồng vùng miền 61 3.2.2 Cơ cấu lại danh mục sản phẩm tín dụng 65 3.2.3 Rà soát lại danh mục khách hàng .67 3.2.4 Xây dựng mức lãi suất linh hoạt, phù hợp .70 3.3 Giải pháp hỗ trợ từ phía ban, ngành liên quan: 71 3.3.1 Kiến nghị ngân hàng nhà nước: 71 3.3.2 Kiến nghị Bộ ngành có liên quan: 72 KẾT LUẬN CHƯƠNG 73 KẾT LUẬN 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ACB: Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu DADT: Dự án đầu tư DNL: Doanh nghiệp lớn DNVVN: Doanh nghiệp vừa nhỏ DUREE: Thời hạn khoản vay EFA: Phân tích nhân tố GRP: Nhóm nợ NHNN: Ngân hàng nhà nước NHTM: Ngân hàng thương mại OBJ: Mục đích khoản vay TAI: Quy mô doanh nghiệp TXI: Lãi suất VIL: Vùng miền khoản vay XNK: Xuất nhập DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Vốn huy động tổng dư nợ ACB từ 2006 -2013 31 Bảng 2.2 Tỷ lệ nhóm nợ xấu /tổng nợ xấu ACB 35 Bảng 2.3 Tình hình trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ACB Đơn vị tính: triệu VND 
 37 Bảng 2.4 Cơ cấu vay theo đối tượng khách hàng Đơn vị tính: triệu VND 37 Bảng 2.5 
 Cơ cấu vay theo thời hạn vay Đơn vị tính: triệu VND .38 Bảng 2.6 Cơ cấu cho vay theo loại tiền tệ Đơn vị tính: triệu VND 39 Bảng 2.7 Thống kê mô tả liệu 49 Bảng 2.8 Hồi quy với hai biến độc lập DUREE TXI 53 Yi * theo mô hình (3) .53 Bảng 2.9 Bảng tính tác động biên DUREE lên Bảng 2.10 Bảng 2.11 OBJ Bảng 2.12 Bảng 2.13 Bảng 2.14 Bảng tính tác động biên TXI lên i theo mô hình (3) 54 Kết hồi quy với biến độc lập DUREE, TXI, VIL, TAI, 56 Tác động biên vùng miền 57 Tác động biên mục đích cho vay 58 Tác động riêng phần nhóm doanh nghiệp .58 Y* DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Phân loại rủi ro tín dụng .7 Hình 1.2 Hình thức rủi ron tính dụng Hình 2.1 Tình hình huy động vốn ACB từ 2006 - 2013 .30 Hình 2.2 Cơ cấu dư nợ theo thành phần kinh tế (%) 33 Hình 2.3 Cơ cấu dư nợ theo ngành kinh tế (%) .34 Hình 2.4 Tần số biến VIL – đại diện cho vùng miền 50 Hình 2.5 Tần số biến OBJ – mục đích khoản vay 51 Hình 2.6 Tần số biến TAI – quy mô doanh nghiệp 52 Hình 2.7 Ước lượng xác suất phân loại nợ trung bình khoản vay có thời hạn 12 tháng 55 MỞ ĐẦU I Lý chọn đề tài Hệ thống tài đóng vai trò quan trọng kinh tế đất nước Đặc biệt Việt Nam, hệ thống ngân hàng chủ yếu nơi để khơi thông luồng vốn, giúp cung cầu vốn gặp nhau, hỗ trợ cho sách đầu tư phát triển đất nước phủ Trong trình phát triển hệ thống ngân hàng Việt Nam, quy mô ngày phát triển lớn mạnh đòi hỏi phải có quản lý chặt chẽ công tác quản trị rủi ro tín dụng để đảm bảo hoạt động kinh doanh Ngân hàng hiệu quả, phát triển bền vững Như vậy, trước hết ngân hàng thương mại phải xác định xác yếu tố tác động lên rủi ro tín dụng – đo tỷ lệ nợ hạn/ tổng nợ hạn ngân hàng Reinhar & Rogoff (2010) tỷ lệ nợ hạn sử dụng báo cho khủng hoảng lĩnh vực ngân hàng Việc xác định yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng nhà quản lý quan tâm để điều hành hoạt động ngân hàng (Louzis, Vouldis ,& Metaxas , 2012) Trên sở xác định yếu tố có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích đánh giá tính phù hợp quy trình quản lý rủi ro tín dụng hành áp dụng ngân hang TMCP Á Châu Sau đó, dựa phân tích kết luận quy trình quản trị rủi ro hành, nghiên cứu sẽ đưa giải pháp nhằm cải thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng Các nghiên cứu Việt Nam chủ yếu sử dụng mô hình hồi quy nhị phân logit, mô hình cho thấy yếu tố ảnh hưởng đến xác suất xảy nợ xấu khoản nợ định tiên đoán xác suất Tuy nhiên, sử dụng mô hình nhị phân sẽ không phân tích xác suất mà khoản nợ nằm nhóm nợ không yếu tố ngoại sinh thay đổi xác suất thay đổi nhóm nợ khoản nợ Chẳng hạn, sử dụng mô hình logit, công ty có ROE α% tỷ suất sinh lợi doanh thu β%, ta tính khả công ty xảy nợ xấu 70% Tuy nhiên, số 70% không cho thấy khoản nợ công ty sẽ có xu hướng nằm nhóm nợ ROE tỷ suất sinh lợi doanh thu thay đổi khoản nợ sẽ có xu chuyển sang nhóm nợ nhiều Để giải khuyết điểm mô hình nhị phân nghiên cứu xác suất xảy nợ xấu ngân hàng thương mại, tác giả đề xuất sử dụng mô hình ordered probit II Phạm vi nghiên cứu Bài nghiên cứu thực phạm vi Ngân hàng TMCP Á Châu khoảng thời gian 2011 – 2013 III Đối tượng nghiên cứu Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro khoản cho vay doanh nghiệp IV Mục tiêu nghiên cứu - Xác định yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng NHTMCP Á Châu - Đánh giá rủi ro tín dụng NHTMCP Á Châu dựa kết nghiên cứu thực nghiệm - Đưa giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Á Châu V Phương pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để xác định yếu tố ảnh hưởng đến xác xuất xảy rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp Ngân hàng TMCP Á Châu Trên sở đó, nghiên cứu sẽ đề xuất biện pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng VI Câu hỏi nghiên cứu Thiết lập mối quan hệ có ý nghĩa thống kê yếu tố đưa với hiệu kinh doanh ngân hàng theo mô hình xác định Bài nghiên cứu nhằm giúp trả lời câu hỏi: - Yếu tố có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng NH TMCP Á Châu? - Ngân hàng TMCP Á Châu nên làm để giảm thiểu rủi ro tín dụng? - Câu hỏi nghiên cứu VII Nội dung nghiên cứu Bài nghiên cứu thiết kế thành 03 chương: Chương 1: Cơ sở lý luận rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng thương mại Chương 2: Thực trạng rủi ro tín dụng Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu Chương 3: Các giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu Giai đoạn 1993-1995: Đây giai đoạn hình thành ACB Những người sáng lập ACB có lực tài chính, học thức kinh nghiệm thương trường, chia se nguyên tắc kinh doanh “quản lý phát triển doanh nghiệp an toàn hiệu quả” Gia đoạn này, xuất phát từ vị cạnh tranh, ACB hướng khách hàng cá nhân doanh nghiệp nhỏ vừa khu vực tư nhân, với quan điểm thận trọng cấp tín dụng cung ứng sản phẩm dịch vụ mà thị trường chưa có Giai đoạn 1996 – 2000: ACB ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam phát hành thẻ tín dụng quốc tế MasterCard Visa với tài trợ IFC (một công ty Word Bank) Năm 1997, ACB bắt đầu tiếp cận nghiệp vụ ngân hàng đại thông qua chương trình đào tạo toàn diện kéo dài hai năm, giảng viên nước thực hiện; từ ACB nắm bắt cách hệ thống nguyên tắc vận hành ngân hàng đại, chuẩn mực thông lệ quản lý rủi ro, đặc biệt lĩnh vực ngân hàng bán lẻ Năm 1999, ACB khởi động chương trình đại hóa công nghệ thông tin ngân hàng; cuối năm 2001, ACB thức vận hành ngân hàng lõi TCBS(The Complete Banking Solution: Giải pháp ngân hàng toàn diện), chuyển từ mạng cục sang mạng diện rộng Năm 2000, ACB thực tái cấu trúc hoạt động Hội sở theo định hướng kinh doanh hỗ trợ Tháng 6/2000, thị trường chứng khoán Việt Nam hình thành, ACB thành lập công ty TNHH chứng khoán ACB (ACBS), bắt đầu chiến lược đa dạng hóa hoạt động Giai đoạn 2001-2005: Năm 2003, ACB xây dựng hệ thống quản lý chất lượng theo tiêu chuẩn ISO 9001:2000 lĩnh vực (i) huy động vốn, (ii) cho vay ngắn hạn trung dài hạn, (iii) toán quốc tế cung ứng nguồn lực Hội sở Năm 2004, Công ty Quản lý nợ khai thác tài sản ngân hàng Á Châu (ACBA) thành lập Năm 2005, ACB ngân hàng Standard Charterd (SCB) ký kết thỏa thuận hỗ trợ kỹ thuật toàn diện; SCB trở thành cổ đông chiến lược ACB ACB triển khai giai đoạn hai chương trình đại hóa công nghệ ngân hàng, bao gồm cấu phần (i)nâng cấp máy chủ, (ii) thay phần mềm xử lý giao dịch thẻ ngân hàng phần mềm có khả tích hợp với công nghệ lõi có, (iii) lắp đặt hệ thống máy ATM Giai đoạn 2006-2010: ACB niêm yết Trung tâm Giao dịch Chứng khoán Hà Nội tháng 10/2006 Trong năm 2007, ACB tiếp tục chiến lược đa dạng hóa hoạt động, thành lập Công ty cho thuê tài ACB (ACBL); tăng cường hợp tác với đối tác Công ty Open Solutions (OSI), Microsoft, Ngân hàng Standard Chartered; năm 2008, với tổ chức American Express tổ chức JCB Năm 2009, ACB hoàn thành chương trình tái cấu trúc nguồn nhân lực Năm 2010, ACB xây dựng trung tâm liệu dự phòng đạt chuẩn đặt tỉnh Đồng Nai Trong giai đoạn này, ACB đẩy nhanh việc mở rọng mạng lưới hoạt động, thành lập đưa vào hoạt động 223 chi nhánh phòng giao dịch; ACB nhà nước Việt Nam tặng hai huân chương lao động nhiều tạp chí tài có uy tín khu vực giới bình chọn ngân hàng tốt Việt Nam Năm 2011, “Định hướng chiến lược phát triển ACB giai đoạn 2011 – 2015 tầm nhìn 2020” ban hành vào đầu năm Trong nhấn mạnh đến chương trình chuyển đổi hệ thống quản trị điều hành phụ hợp với quy định pháp luật Việt Nam hướng đến áp dụng thông lệ quốc tế tốt Cuối năm, ACB khánh thành trung tâm liệu dạng Mô-đun thành phố Hồ Chí Minh Trong năm, ACB đưa vào hoạt động thêm 45 chi nhánh phòng giao dịch Năm 2012, cố tháng 8/2012 tác động đáng kể đến nhiều mặt hoạt động ACB, đặc biệt huy động kinh doanh vàng Tuy nhiên ACB ứng phó tốt cố; nhanh chóng khôi phục toàn số dư huy động tiết kiệm VND thời gian tháng sau ACB lành mạnh hóa cấu bảng tổng kết tài sản thông qua việc sử lý tồn đọng liên quan đến hoạt động kinh doanh vàng theo chủ trương ngân hàng Nhà nước ACB thực thi liệt việc cắt giảm chi phí tháng cuối năm; bước đầu hoàn chỉnh khuôn khổ quản lý rủi ro mặt quy trình sách; thành lập 16 chi nhánh phòng giao dịch Năm 2013, kết hoạt động không kỳ vọng ACB có mức độ tăng trưởng khả quan huy động cho vay VND Nợ xấu kiểm soát mức 3% sau biện pháp mạnh thu hồi nợ, xử lý rủi ro tín dụng bán nợ cho công ty Quản lý tài sản các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) ACB kéo giảm hệ số chi phí/thu nhập xuống khoảng 66%, giảm 7% so với năm 2012 Về nhân sự, quy mô tinh giản, việc thay bổ sung cấp quản lý thực thường xuyên Mạng lưới kênh phân phối xắp xếp lại theo quy định Ngân hàng Nhà nước Tình hình hoạt động ba năm từ 2011 đến 2013 đánh giá lại chiến lược phát triển ACB điều chỉnh cho giai đoạn 2014-2018 B QUY TRÌNH QUẢN LÝ RỦI RO TÍN DỤNG Nhận diện rủi ro tín dụng: Nhận diện rủi ro tín dụng trình xác định liên tục, có hệ thống nhằm theo dõi, xem xét, nghiên cứu môi trường hoạt động quy trình cho vay để thống kê dạng rủi ro tín dụng, xác định nguyên nhân gây rủi ro thời kỳ dự báo nguyên nhân tiềm ẩn gây rủi ro tín dụng Phương pháp: để nhận diện rủi ro, nhà quản trị phải lập bảng liệt kê tất dạng rủi ro đã, sẽ xuất phương pháp lập bảng câu hỏi nghiên cứu, tiến hành điều tra, phân tích hồ sơ tín dụng, đặc biệt quan tâm điều tra hồ sơ có vấn đề, phương pháp nhận biết dấu hiệu cảnh báo khoản cấp tín dụng có vấn đề Công tác nhận diện rủi ro tín dụng chủ yếu thực thông qua: - Tiếp xúc khách hàng - Phân tích báo cáo tài khách hàng, phân tích hồ sơ đề nghị vay vốn - Thông qua thẩm định thực tế Lượng hóa rủi ro tín dụng: Lượng hóa rủi ro tín dụng xác định mức rủi ro sở tiêu định tính định lượng, làm để xác định giới hạn tín dụng tối đa cho khách hàng Nói cách khác, lượng hóa rủi ro tín dụng việc xây dựng mô hình thích hợp để lượng hóa mức độ rủi ro mang lại từ phía khách hàng, từ xác định phần bù rủi ro giới hạn tín dụng an toàn tối đa khách hàng, để trích lập dự phòng rủi ro Một vài mô hình áp dụng tương đối phổ biến: 2.1 Mô hình xếp hạng Moody’s Standard & Poor’s: Rủi ro tín dụng thường thể việc xếp hạng trái phiếu khoản cho vay Việc thực thể số dịch vụ xếp hạng, có Moody’s Standard & Poor’s dịch vụ tốt Đối với Moody’s xếp hạng cao từ Aaa, với Standard & Poor’s cao AAA Sau xếp hạng giảm dần từ Aa, A, Baa Ba, B,…(Moody’s) AA, A, BBB, BB, B,…( Standard & Poor’s) 2.2 Mô hình chấm điểm: Các tiêu tài chính: tiêu tài mà cán tín dụng thường sử dụng để đánh giá khách hàng vay vốn bao gồm: + Các tỷ số khoản để đo lường khả toán nợ ngắn hạn doanh nghiệp + Các tiêu hiệu hoạt động để đo lường mức độ hiệu việc sử dụng tài sản doanh nghiêp + Các số đòn bẩy tài để đo lường mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho hoạt động doanh nghiệp + Các tiêu khả sinh lời để đo lường khả sinh lời doanh nghiệp Các tiêu phi tài chính: tiêu phi tài thu thập từ nguồn thông tin doanh nghiệp lĩnh vực hoạt động kinh doanh, uy tín quan hệ với tổ chức tín dụng, khả trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ, trình độ quản lý nhà lãnh đạo doanh nghiệp, môi trường kinh doanh doanh nghiệp, khả ứng phó doanh nghiệp thương trường,… 2.3 Mô hình xếp hạng tín dụng: Thông thường mô hình thực theo bước sau: + Thu thập thông tin + Phân loại theo ngành + Phân loại doanh nghiệp theo qui mô + Xây dựng tiêu phân tích + Xây dựng bảng tính điểm + Đưa vào hệ thống xếp hạng rủi ro tín dụng doanh nghiệp + So sánh kết phân tích xếp hạng qua năm, doanh nghiệp ngành, lĩnh vực - Kết xếp hạng tín dụng khách hàng chia thành loại: AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C + Khách hàng xếp hạng A khách hàng có tình hình kinh doanh tốt, tình hình tài lành mạnh, rủi ro tín dụng thấp, ngân hàng sẵn sàng đáp ứng tín dụng + Khách hàng xếp hạng B khách hàng kinh doanh có hiệu từ đến trung bình bị hạn chế định tài chính, kinh doanh, ngân hàng cho vay với điều kiện định + Khách hàng xếp hạng C khách hàng có tình hình kinh doanh, tài yếu kém, ngân hàng nên hạn chế, ngừng cho vay 2.4 Mô hình 6C: Mô hình 6C gồm: Tư cách người vay (Character); Năng lực người vay (Capacity); Thu nhập người vay (Cash); Bảo đảm tiền vay (Collateral); Các điều kiện (Conditions); Kiểm soát (Control) Đây mô hình phổ biến thực ngân hàng thương mại Việt Nam, lẽ mô hình có nhiều lợi phù hợp với ngân hàng thương mại điều kiện Việt Nam nay, cụ thể là: - Tận dụng kinh nghiệm kiến thức chuyên sâu cán tín dụng, chuyên gia tài để phân tích tiêu tài Việc phân tích dựa công nghệ đơn giản, hệ thống lưu trữ ổn định, sử dụng hồ sơ sẵn có - Đây mô hình tương đối đơn giản, song hạn chế mô hình phụ thuộc vào mức độ xác nguồn thông tin thu thập, khả dự báo trình độ phân tích, đánh giá nhân viên tín dụng - Mô hình áp dụng cho khoản vay riêng lẻ, mang tính đặc thù chịu ảnh hưởng yếu tố vùng miền, phong tục, tập quán việc dựa yếu tố định lượng, không đưa định xác mà phải dựa ý kiến kinh nghiệm các tín dụng - Các ngân hàng thương mại sử dụng mô hình sẽ chịu chi phí cao tốn nhiều thời gian để đánh giá đòi hỏi cán tín dụng phải có tính chuyên nghiệp, có kinh nghiệm kỹ - Vì mô hình đơn giản nên ngân hàng cần có tiềm lực tài trung bình với đội ngũ cán tín dụng tương đối tốt với hệ thống thông tin quản lý cập nhật thực Kiểm soát đánh giá rủi ro tín dụng: 3.1 Kiểm soát rủi ro tín dụng: Kiểm soát rủi ro tín dụng việc sử dụng biện pháp, kỹ thuật, công cụ, chiến lược trình nhằm biến đổi rủi ro tổ chức thông qua việc né tránh, ngăn ngừa, giảm thiểu cách kiểm soát tần suất mức độ rủi ro, tổn thất lợi ích Phương pháp: vào mức độ rủi ro tính toán, hệ số an toàn tài khả chấp nhận rủi ro mà có biện pháp phòng chống khác nhằm làm giảm mức độ thiệt hại Các biện pháp bao gồm: ngăn ngừa rủi ro, bán nợ, phân tán rủi ro quản lý rủi ro thông qua công cụ phát sinh 3.2 Đánh giá rủi ro tín dụng: - Nợ hạn: toàn phần nợ gốc hạn trả không phân biệt lý Để đảm bảo quản lý chặt chẽ khoản nợ hạn hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam phân loại theo thời gian phân chia theo thời hạn thành cấp độ hạn sau: + Nợ hạn 91 ngày khoản mục khoản Nợ thuộc nhóm – Nợ cần ý + Nợ hạn từ 91 đến 180 ngày khoản mục Nợ thuộc nhóm – Nợ tiêu chuẩn, khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá khả thu hồi phần nợ gốc lãi + Nợ hạn từ 181 đến 360 ngày khoản mục khoản Nợ thuộc nhóm – Nợ nghi ngờ, khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá khả tổn thất cao + Nợ hạn 361 ngày khoản mục khoản Nợ thuộc nhóm – Nợ có khả vốn, khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá khả thu hồi, vốn C PHÂN LOẠI NHÓM NỢ THEO 493/2005/QĐ-NHNN Nhóm (Nợ đủ tiêu chuẩn): Các khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá có khả thu hồi đầy đủ nợ gốc lãi hạn Bao gồm: - Các khoản nợ hạn tổ chức tín dụng đánh giá có khả thu hồi đầy đủ gốc lãi hạn; - Các khoản nợ hạn 10 ngày tổ chức tín dụng đánh giá có khảnăng thu hồi đầy đủ gốc lãi bị hạn thu hồi đầy đủ gốc lãi thời hạn lại; - Các khoản nợ trước phân loại vào nhóm có rủi ro cao khách hàng có cải thiện lực trả nợ nên phân loại nợ nhóm Nhóm (Nợ cần ý): Các khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá có khả thu hồi đầy đủ nợ gốc lãi có dấu hiệu khách hàng suy giảm khả trả nợ Bao gồm: - Các khoản nợ hạn từ 10 ngày đến 90 ngày; (Nợ hạn khoản nợ mà phần toàn nợ gốc và/hoặc lãi hạn) - Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu (đối với khách hàng doanh nghiệp, tổ chức tổ chức tín dụng phải có hồ sơ đánh giá khách hàng khả trả nợ đầy đủ nợ gốc lãi kỳ hạn điều chỉnh lần đầu); - Các khoản nợ trước phân loại vào nhóm có rủi ro cao (hoặc thấp hơn) khách hàng có cải thiện lực trả nợ (hoặc xấu hơn) nên phân loại nợ vào nhóm Nhóm (Nợ dưới tiêu chuẩn): Các khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá khả thu hồi nợ gốc lãi đến hạn Các khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá có khả tổn thất phần nợ gốc lãi Bao gồm: - Các khoản nợ hạn từ 91 ngày đến 180 ngày; - Các khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, trừ khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu phân loại vào nhóm 2; (Nợ cấu lại thời hạn trả nợ khoản nợ mà tổ chức tín dụng chấp thuận điều chỉnh kỳ hạn trả nợ gia hạn nợ cho khách hàng tổ chức tín dụng đánh giá khách hàng suy giảm khả trả nợ gốc lãi thời hạn ghi hợp đồng tín dụng tổ chức tín dụng có đủ sở để đánh giá khách hàng có khả trả đầy đủ nợ gốc lãi theo thời hạn trả nợ cấu lại) - Các khoản nợ miễn giảm lãi khách hàng không đủ khả trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng; - Các khoản nợ trước phân loại vào nhóm có rủi ro cao (hoặc thấp hơn) khách hàng có cải thiện lực trả nợ (hoặc xấu hơn) nên phân loại nợ vào nhóm Nhóm (Nợ nghi ngờ): Các khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá khả tổn thất cao, bao gồm: - Các khoản nợ hạn từ 181 ngày đến 360 ngày; - Các khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu hạn 90 ngày theo thời hạn trả nợ cấu lại lần đầu; - Các khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai; - Các khoản nợ trước phân loại vào nhóm có rủi ro cao (hoặc thấp hơn) khách hàng có cải thiện lực trả nợ (hoặc xấu hơn) nên phân loại nợ vào nhóm Nhóm (Nợ có khả vốn): Các khoản nợ tổ chức tín dụng đánh giá không khả thu hồi, vốn Bao gồm: - Các khoản nợ hạn 360 ngày; - Các khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ cấu lại lần đầu; - Các khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai hạn theo thời hạn trả nợ cấu lại lần thứ hai; - Các khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể chưa bị hạn hạn; - Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý; - Các khoản nợ trước phân loại vào nhóm có rủi ro thấp khách hàng có lực trả nợ xấu nên phân loại nợ vào nhóm D CÁC KÊT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH i.Hồi quy mô hình (3) oprobit grp duree txi Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = -1660.7202 -1452.1284 -1447.9266 -1447.9146 -1447.9146 Ordered probit regression Number of obs LR chi2(2) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -1447.9146 = = = = 7194 425.61 0.0000 0.1281 -grp | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -duree | -.0101494 0014675 -6.92 0.000 -.0130257 -.0072731 txi | -.2765944 0140979 -19.62 0.000 -.3042258 -.248963 -+ -/cut1 | -4.147381 2968615 -4.729219 -3.565543 /cut2 | -3.711308 2947537 -4.289014 -3.133601 /cut3 | -3.565367 2933434 -4.14031 -2.990425 /cut4 | -3.372171 2908449 -3.942216 -2.802125 ii Tác động biên mô hình (3) prchange oprobit: Changes in Probabilities for grp duree Min->Max -+1/2 -+sd/2 MargEfct Avg|Chg| 01792881 00030086 00651968 00030085 04482204 00075215 01629919 00075212 -.02836854 -.00044486 -.00961688 -.00044486 -.00512402 -.00008901 -.00192942 -.00008901 -.00461743 -.00008395 -.00182264 -.00008395 -.00671203 -.0001343 -.00293025 -.00013429 Avg|Chg| 38449263 00826053 01310358 00819882 96123156 02065134 03275895 02049706 -.05003956 -.01216689 -.01919042 -.01212355 -.02558736 -.00244491 -.00388009 -.00242581 -.04160535 -.0023118 -.00368235 -.00228788 -.84399934 -.00372772 -.00600607 -.00365982 txi Min->Max -+1/2 -+sd/2 MargEfct Pr(y|x) x= sd_x= iii 96673584 duree 14.574 21.5692 02168828 00374839 00330114 00452635 txi 21.0934 1.56924 Hồi quy mô hình (1) xi: oprobit grp duree txi i.vil i.obj i.tai i.vil _Ivil_0-2 (naturally coded; _Ivil_0 omitted) i.obj _Iobj_0-2 (naturally coded; _Iobj_0 omitted) i.tai _Itai_0-2 (naturally coded; _Itai_0 omitted) Iteration 0: Iteration 1: log likelihood = -1660.7202 log likelihood = -1382.5009 Iteration 2: Iteration 3: Iteration 4: log likelihood = -1376.194 log likelihood = -1376.1742 log likelihood = -1376.1742 Ordered probit regression Number of obs LR chi2(8) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -1376.1742 = = = = 7194 569.09 0.0000 0.1713 -grp | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -duree | -.0075009 0025482 -2.94 0.003 -.0124952 -.0025066 txi | -.2844973 0152396 -18.67 0.000 -.3143664 -.2546282 _Ivil_1 | -.0425651 0917664 -0.46 0.643 -.2224239 1372938 _Ivil_2 | 5233608 063143 8.29 0.000 3996027 6471188 _Iobj_1 | -.0110248 1499018 -0.07 0.941 -.3048268 2827773 _Iobj_2 | 7808167 1855813 4.21 0.000 417084 1.144549 _Itai_1 | 3135357 0796749 3.94 0.000 1573758 4696956 _Itai_2 | 2559741 0969147 2.64 0.008 0660248 4459234 -+ -/cut1 | -3.771187 3496084 -4.456406 -3.085967 /cut2 | -3.308404 3476387 -3.989764 -2.627045 /cut3 | -3.155605 3463154 -3.834371 -2.47684 /cut4 | -2.952356 3440639 -3.626708 -2.278003 iv Tác động biên mô hình (3) prchange oprobit: Changes in Probabilities for grp duree Min->Max -+1/2 -+sd/2 MargEfct Avg|Chg| 01453977 00019896 0043036 00019896 03634942 0004974 010759 00049741 -.02432084 -.00031143 -.00672769 -.00031143 -.00402595 -.00005775 -.00124965 -.00005775 -.00349984 -.00005281 -.0011438 -.00005281 -.00450278 -.00007541 -.00163786 -.00007541 Avg|Chg| 38603847 00761214 01209536 0075464 96509618 01903033 03023839 01886601 -.0510412 -.01186812 -.01875025 -.01181217 -.02637958 -.00221192 -.00351976 -.00219053 -.04356341 -.00202858 -.00324164 -.00200307 -.84411201 -.00292173 -.00472675 -.00286024 txi Min->Max -+1/2 -+sd/2 MargEfct _Ivil_1 0->1 Avg|Chg| 00110238 00275594 -.0017314 -.00031949 -.00029143 -.00041362 -.04021907 02438997 00471812 00441347 00669746 00073606 -.0004604 -.0000855 -.00007824 -.00011192 -.10027337 0540493 01200105 01205967 02216335 _Ivil_2 0->1 Avg|Chg| 01608762 _Iobj_1 0->1 Avg|Chg| 00029442 _Iobj_2 0->1 Avg|Chg| 04010935 _Itai_1 Avg|Chg| 0->1 00776372 -.0194093 01223311 00224493 00204301 00288824 _Itai_2 0->1 Avg|Chg| 00797616 -.01994038 01215103 00233934 00218074 00326932 Pr(y|x) x= sd_x= v 97091573 duree 14.574 21.5692 01987781 txi 21.0934 1.56924 00317003 _Ivil_1 201974 401501 _Ivil_2 375591 484309 00270517 _Iobj_1 823881 380948 00333128 _Iobj_2 02933 168742 Kiểm định giả thiết điểm cắt test _b[_cut1]=_b[_cut2] [_cut1] not found r(111); end of do-file r(111); test _b[/cut1]=_b[_cut2] [_cut2] not found r(111); test _b[/cut1]=_b[/cut2] ( 1) [cut1]_cons - [cut2]_cons = chi2( 1) = Prob > chi2 = 189.20 0.0000 "C:\Users\TUNGBU~1\AppData\Local\Temp\STD0j000000.tmp" test _b[/cut1]=_b[/cut2] ( 1) [cut1]_cons - [cut2]_cons = chi2( 1) = Prob > chi2 = 189.20 0.0000 test _b[/cut1]=_b[/cut3] ( 1) [cut1]_cons - [cut3]_cons = chi2( 1) = Prob > chi2 = 218.82 0.0000 test _b[/cut1]=_b[/cut4] ( 1) [cut1]_cons - [cut4]_cons = chi2( 1) = Prob > chi2 = 235.93 0.0000 test _b[/cut2]=_b[/cut3] ( 1) [cut2]_cons - [cut3]_cons = chi2( 1) = Prob > chi2 = 33.10 0.0000 test _b[/cut3]=_b[/cut4] ( 1) [cut3]_cons - [cut4]_cons = chi2( 1) = Prob > chi2 = 31.37 0.0000 test _b[/cut1]=_b[/cut2]= _b[/cut3]= _b[/cut4] ( 1) ( 2) ( 3) [cut1]_cons - [cut2]_cons = [cut1]_cons - [cut3]_cons = [cut1]_cons - [cut4]_cons = _Itai_1 633167 481974 _Itai_2 173478 378686 chi2( 3) = Prob > chi2 = fitstat 276.29 0.0000 Measures of Fit for oprobit of grp Log-Lik Intercept Only: D(7182): -1660.720 2752.348 McFadden's R2: ML (Cox-Snell) R2: McKelvey & Zavoina's R2: Variance of y*: Count R2: AIC: BIC: BIC used by Stata: 0.171 0.076 0.190 1.235 0.961 0.386 -61031.013 2858.920 Log-Lik Full Model: LR(8): Prob > LR: McFadden's Adj R2: Cragg-Uhler(Nagelkerke) R2: Variance of error: Adj Count R2: AIC*n: BIC': AIC used by Stata: -1376.174 569.092 0.000 0.164 0.206 1.000 0.113 2776.348 -498.044 2776.348 ... tín dụng Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu Chương 3: Các giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN... GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU 60 3.1 Định hướng kiểm soát quản lý rủi ro tín dụng Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu từ năm 2014 đến năm... pháp hạn chế rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Á Châu V Phương pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để xác định yếu tố ảnh hưởng đến xác xuất xảy rủi ro tín dụng khách hàng

Ngày đăng: 09/04/2017, 10:31

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
1. 2005, Q. đ.-N. (2005). Quy định về việc phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng.Hà Nội: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Sách, tạp chí
Tiêu đề: Quy định về việc phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự "phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng
Tác giả: 2005, Q. đ.-N
Năm: 2005
5. Bebczuk, R., & Sangiácomo, M. (2008). The Determinants of Non-performing Loan Portfolio in the Argentine Banking System. ENSAYOS ECONÓMICOS , 85 Sách, tạp chí
Tiêu đề: ENSAYOS ECONÓMICOS
Tác giả: Bebczuk, R., & Sangiácomo, M
Năm: 2008
7. Bissoondoyal-Bheenick, B., & Sirimon Treepongkaruna. Determinants of Ratings in Banking and Financial Industry. Monash: Department of Accounting and Finance, Monash University Sách, tạp chí
Tiêu đề: Determinants of "Ratings in Banking and Financial Industry
9. Caprio, J., & Klingebiel, D. (1996). Bank Insolvencies: Cross-Country Experience,. Policy Research Working Paper 1620 , 1620 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Policy Research Working Paper 1620
Tác giả: Caprio, J., & Klingebiel, D
Năm: 1996
12. Đức, M. (2012, 7 6). Thời báo kinh tế Việt Nam. Retrieved 11 1, 2013, from Vneconomy: http://vneconomy.vn/20120706120546787P0C6/no-xau-ngan-hang-con-so-ma-biet-noi-nang.htm Sách, tạp chí
Tiêu đề: Thời báo kinh tế Việt Nam
13. Dung, M. T. (2011). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng TMCP trên địa bàn tỉnh Bình Dương. Hồ Chí Minh: Trường đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng TMCP trên địa bàn tỉnh Bình Dương
Tác giả: Dung, M. T
Năm: 2011
17. Garber, P. (1998). Managing Capital Flows and Exchange Rates. Cambridge: Cambridge University Press Sách, tạp chí
Tiêu đề: Managing Capital Flows and Exchange Rates
Tác giả: Garber, P
Năm: 1998
23. Maggi, B., & Guida , M. (2009). Modeling non performing loans probability in the commercial banking system: efficiency and effectiveness related to credit risk in Italy . Sapienza Universita di Roma Dipartimento di EconomiaWorkingpaper Sách, tạp chí
Tiêu đề: Sapienza Universita di Roma Dipartimento di Economia
Tác giả: Maggi, B., & Guida , M
Năm: 2009
24. Mishkin, F. (1999). Lesson from the Asian Crisis. Journal of International Money and Finance 18 , 109-123 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Journal of International Money and Finance 18
Tác giả: Mishkin, F
Năm: 1999
25. Mishkin, F. (2012). The economics of money, banking, and financial system. WC: Pearson Sách, tạp chí
Tiêu đề: The economics of money, banking, and financial system
Tác giả: Mishkin, F
Năm: 2012
26. Nhân, P. P. (2011). Nguyên nhân phát sinh rủi ro tín dụng của NHTM. tạp chí Thị trường tài chính tiền tệ số 10/2011 , 29-30 Sách, tạp chí
Tiêu đề: tạp chí Thị trường tài chính tiền tệ số 10/2011
Tác giả: Nhân, P. P
Năm: 2011
28. Quagliariello, M. (2009). Stress-testing the Banking System: Methodologies and Applications. WC: Cambdrige University Press Sách, tạp chí
Tiêu đề: Stress-testing the Banking System: Methodologies and Applications
Tác giả: Quagliariello, M
Năm: 2009
29. Soderbom, M. (2011). Ordered & Multinominal Outcomes. Tobit regression. Gothenburg: Department of Economics, University of Gothenburg Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ordered & Multinominal Outcomes. Tobit regression
Tác giả: Soderbom, M
Năm: 2011
30. Thuận, L. T. (2011). Ứng dụng mô hình Binary Logistic vào phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp tại Công ty cho thuê Tài chính II Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Trường đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ứng dụng mô hình Binary Logistic vào phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp tại Công ty cho thuê Tài chính II Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam
Tác giả: Thuận, L. T
Năm: 2011
2. Adebola, S. S., Wan Yusoff, S. b., & Dahalan, D. J.(2011). AN ARDL APPROACH TO THE DETERMINANTS OF NONPERFORMING Loans.Kuwait Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review, Vol.1, No.2 Khác
3. Asari, F.F.A.H., Muhammad, N.A., Ahmad, W., Latif, N.I.A., Abdullah, N. and Jusoff, K., 2011.An Analysis of Non-Performing Loan, Interest Rate and Inflation Rate Using Stata Software.World Applied Sciences Journal Khác
6. Berge, T.O., Boye, K.G., 2007. An analysis of bank’s problem loans. Norges Bank Economic Bulletin 78, 65–76 Khác
8. Bloem, A.M. and Gorter, C.N., 2001. The Treatment of non-performing loans in macroeconomic statistics. IMF Working Paper, WP/01/209 Khác
10. Collins, N.J. and Wanju, K., 2011. The Effects of interest rate spread on the level of nonperforming assets: A Case of commercial banks in Kenya.International Journal of Business and Public Management, Vol. 1, No.1 Khác
11. Dash, M., and Kabra, G. (2010). The determinants ofnon-performing assets in Indian commercial bank: An econometric study. Middle Eastern Finance and Economics, 7, 94-106 Khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w