LA15 021 xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - ĐẶNG HUY NGÂN XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ ĐỐI VỚI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Chuyên ngành: Kinh tế học (Toán kinh tế) Mã số: 62.31.01.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: GS.TS NGUYỄN QUANG DONG HÀ NỘI - 2018 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân nghiên cứu thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày tháng năm 2018 Tác giả luận án Đặng Huy Ngân Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BẢNG TÊN VIẾT TẮT CỦA MỘT SỐ NGÂN HÀNG DANH MỤC BẢNG BIỂU, BIỂU ĐỒ, HÌNH MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG 1.1 Khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại 1.2 Tổng quan nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng giới 1.2.1 Tổng quan mô hình nghiên cứu vỡ nợ tiêu biểu 1.2.2 Tổng quan tiêu chí coi vỡ nợ nguy vỡ nợ cao nghiên cứu trước 20 1.2.3 Các nhân tố, biến số nghiên cứu vỡ nợ 21 1.3 Các nghiên cứu dự báo vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng Việt Nam 25 Kết luận chương 31 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 32 2.1 Tiêu chí xác định nguy vỡ nợ 32 2.2 Các nhân tố ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại 35 2.2.1 Các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng 35 2.2.2 Các nhân tố vi mô ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại 36 2.3 Cơ sở lý thuyết số mơ hình áp dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ 48 2.3.1 Mơ hình Logit, mơ hình Logit với số liệu mảng 48 2.3.2 Mạng nơron 52 2.3.3 Cây định 55 2.4 Phương pháp bao liệu (DEA) đánh giá hiệu hoạt động NHTMCP57 2.5 Khung nghiên cứu luận án 58 Kết luận chương 60 CHƯƠNG THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG, NGUY CƠ VỠ NỢ CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2009-201561 3.1 Tình hình kinh tế vĩ mơ giai đoạn 2009-2015 61 3.2 Một số sách tiền tệ giai đoạn 2009-2015 65 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 3.3 Hoạt động ngành ngân hàng 68 3.3.1 Cơ cấu sở hữu, quy mô phạm vi hoạt động ngân hàng 68 3.3.2 Mức độ an toàn vốn quy mô tổng tài sản NHTMCP 69 3.3.3 Khả sinh lời, hiệu quản lý tài sản 73 3.3.4 Tăng trưởng huy động tín dụng, khả khoản 75 3.3.5 Chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt 78 3.4 Nguy vỡ nợ số NHTMCP điển hình giai đoạn 2009-2015 82 Kết luận chương 87 CHƯƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM 88 4.1 Thiết kế nghiên cứu 88 4.1.1 Số liệu 88 4.1.2 Xác định nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam 89 4.1.3 Hệ thống tiêu tác động tới nguy vỡ nợ 92 4.1.4 Phân tích thống kê 97 4.2 Mơ hình Logit liệu mảng 101 4.3 Mơ hình mạng nơron 107 4.4 Mơ hình định 109 Kết luận chương 114 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 115 5.1 Các kết đạt 115 5.2 Phân loại ngân hàng thương mại cổ phần 119 5.3 Một số kiến nghị hàm ý sách 120 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 127 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 129 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 130 PHỤ LỤC 137 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Tên viết tắt Tên tiếng Việt ANN BCTC CAMELS CIC CPI DA DT DEA FE IMF LA Mạng nơron Báo cáo tài Mơ hình CAMELS Trung tâm Thơng tin tín dụng Ngân hàng Nhà nước Chỉ số giá tiêu dùng Phân tích phân biệt Cây định Phân tích đường bao liệu (Data envelopment analysis) Tác động cố định Quỹ tiền tệ quốc tế Hồi quy Logistic Cục Quản lý tổ hợp tín dụng quốc gia Mỹ (National Credit Union Administration) Ngân hàng Ngân hàng Nhà nước Ngân hàng thương mại Ngân hàng thương mại cổ phần Tỷ lệ nợ xấu Ngân sách Nhà nước Hồi quy Probit Tác động ngẫu nhiên Thu nhập ròng/ Tổng tài sản Thu nhập ròng/ Vốn chủ sở hữu Phần mềm thống kê Stata Tổng tài sản Tổ chức tín dụng Mơ hình phân tích đặc điểm Vốn chủ sở hữu Việt Nam đồng Vốn tự có Cơng ty Quản lý tài sản tổ chức tín dụng Việt Nam Xếp hạng tín dụng NCUA NH NHNN NHTM NHTMCP NPL NSNN PA RE ROA ROE STATA TA TCTD TR VCSH VNĐ VTC VAMC XHTD Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com BẢNG TÊN VIẾT TẮT CỦA MỘT SỐ NGÂN HÀNG BIDV Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư Phát triển GP bank Ngân hàng thương mại cổ phần dầu khí Việt Nam MHB Ngân hàng phát triển nhà đồng sông Cửu Long Oceanbank Ngân hàng thương mại cổ phần Đại Dương SCB Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn SCB Vietcombank Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam Vietinbank Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam Westernbank Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Tây Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com DANH MỤC BẢNG BIỂU, BIỂU ĐỒ, HÌNH Bảng biểu: Bảng 1.1: Một số khủng hoảng ngân hàng điển hình Bảng 1.2: Điểm phân biệt biến dự báo mơ hình Beaver 10 Bảng 1.3: Các biến số dự báo mơ hình Ohlson (1980) 15 Bảng 1.4: Tóm tắt số nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ, vỡ nợ NH giới 19 Bảng 1.5: Một số định nghĩa sử dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ 21 Bảng 1.6: Bảng tổng hợp số biến sử dụng cảnh báo vỡ nợ 22 Bảng 1.7: Các nhân tố tác động tới nợ xấu 24 Bảng 1.8: Một số nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng Việt Nam 29 Bảng 2.1: Các tiêu mơ hình CAMEL 47 Bảng 3.1: Hoạt động xuất nhập hàng hóa (triệu USD) 63 Bảng 3.2: Thu chi cân đối ngân sách nhà nước (tỷ đồng %) 64 Bảng 3.3: Diễn biến mức lãi suất điều hành NHNN giai đoạn 2010-2015 65 Bảng 3.4: Diễn biến biên độ giao dịch tỷ giá VND/USD 66 Bảng 3.5: Nghiệp vụ thị trường mở giai đoạn 2011-2015 67 Bảng 3.6: Số lượng ngân hàng thương mại giai đoạn 2009-2015 69 Bảng 3.7: Quy định mức vốn pháp định ngân hàng 70 Bảng 3.8: Các tiêu an toàn vốn 70 Bảng 3.9: So sánh tỷ lệ an toàn vốn NH Việt Nam NH số quốc gia khu vực 71 Bảng 3.10: VCSH, TA số định chế tài lớn khu vực Asean năm 2014 73 Bảng 3.11: Chỉ tiêu ROA, ROE số định chế tài lớn khu vực Asean năm 2012- 2014 74 Bảng 3.12: Các tiêu đo lường khả sinh lời, hiệu quản lý 74 Bảng 3.13: Các tiêu đo lường khả khoản 77 Bảng 3.14: Các tiêu đo lường chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt 78 Bảng 3.15: Tỷ lệ nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 -2015 80 Bảng 3.16: Tỷ lệ nợ xấu số nước khu vực 80 Bảng 3.17: Một số ngân hàng yếu điển hình 86 Bảng 4.1: Số lượng ngân hàng nghiên cứu 88 Bảng 4.2: Các biến đầu vào /đầu lựa chọn 89 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.3: Thống kê mô tả biến đầu vào/đầu mơ hình DEA 90 Bảng 4.4: Kết ước lượng hiệu kĩ thuật (TE) NHTMCP giai đoạn 2010-2015 91 Bảng 4.5: Tiêu chí phân nhóm hiệu (HQ) NHTMCP giai đoạn 2010-2014 91 Bảng 4.6: Các biến vĩ mô nghiên cứu 93 Bảng 4.7: Danh mục biến dự báo luận án 94 Bảng 4.8: Thống kê mô tả biến vĩ mô nghiên cứu 97 Bảng 4.9: Các biến nghiên cứu hệ số tương quan với biến phụ thuộc 98 Bảng 4.10: Thống kê mô tả biến nghiên cứu 99 Bảng 4.11: Hệ số tương quan biến độc lập nhóm 1, nhóm 101 Bảng 4.12: Kết kiểm định Hausman 102 Bảng 4.13: Kết hồi quy 102 Bảng 4.14: Mã code chương trình 103 Bảng 4.15: Hệ số chặn ngân hàng 104 Bảng 4.16: Hiệu suất phân loại mơ hình LA 105 Bảng 4.17: Phân tích số quan sát 106 Bảng 4.18: Các thông số mạng nơ ron 108 Bảng 4.19: Hiệu suất mạng nơron 108 Bảng 4.20: Hiệu suất phân loại mơ hình ANN 109 Bảng 4.21: Thuật toán J48 110 Bảng 4.22: Kết định 111 Bảng 4.23: Các biến xây dựng định 111 Bảng 4.24: Hiệu suất mơ hình định 113 Bảng 5.1: Tác động biên biến đến xác suất vỡ nợ p 116 Bảng 5.2: Tổng hợp quan sát có kết dự báo khác mơ hình 117 Bảng 5.3: Hiệu suất ba mơ hình mẫu 114 quan sát 118 Bảng 5.4: Hiệu suất mơ hình 118 Bảng 5.5: Xác suất vỡ nợ mức XHTD KMV 119 Bảng 5.6: Tiêu chuẩn xếp loại NHTMCP 120 Bảng 5.7: Bảng so sánh kết xếp loại 120 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Biểu đồ: Biểu đồ 3.1: Tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2015 (%) 61 Biểu đồ 3.2: Tỷ lệ lạm phát thời kỳ 2009-2015 62 Biểu đồ 3.3: Tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu 65 Biểu đồ 3.4: Các tỷ lệ nhóm an tồn vốn 72 Biểu đồ 3.5: Các tiêu nhóm khả sinh lời 75 Biểu đồ 3.6: Tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2010-2014 76 Biểu đồ 3.7: Các tiêu nhóm khả khoản 77 Biểu đồ 3.8: Các tiêu chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt 79 Biểu đồ 3.9: Tỷ lệ nợ xấu NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010-2015 80 Biểu đồ 4.1: Số lượng ngân hàng có/khơng có nguy vỡ nợ cao 92 Hình: Hình 1.1: Các mơ hình chủ yếu nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Hình 2.1: Nơron nhân tạo 53 Hình 2.2: Sơ đồ định dạng đơn giản 55 Hình 2.3: Đường bao liệu (DEA) 57 Hình 2.4: Khung nghiên cứu 59 Hình 4.1: Đồ thị biến e2, e4 100 Hình 4.2: Đồ thị biến d3, a2, a3 100 Hình 4.3: Mạng nơ ron với 10 nút ẩn 108 Hình 4.4: Cây định 112 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng kinh tế, coi “hệ thống huyết mạch” kinh tế Tuy nhiên hoạt động ngân hàng chứa đựng nhiều rủi ro, rủi ro yếu tố khơng thể tách rời q trình hoạt động ngân hàng thương mại thị trường Rủi ro vỡ nợ ngân hàng gây tổn thất to lớn cho kinh tế rủi ro loại hình doanh nghiệp khác chi phí cho việc khắc phục hậu lớn Cảnh báo sớm rủi ro vỡ nợ góp phần quan trọng ngăn chặn nguy đổ vỡ ngân hàng, giảm thiểu tổn thất cho người gửi tiền, cho ngân hàng, cho tổ chức bảo hiểm tiền gửi kinh tế Khi ngân hàng yếu bị vỡ nợ tạo đổ vỡ dây truyền hệ thống ảnh hưởng nghiêm trọng đến phát triển lành mạnh, bền vững hệ thống ngân hàng Do việc phát sớm ngân hàng gặp khó khăn, có nguy vỡ nợ cao có ý nghĩa đặc biệt quan trọng quan quản lý việc ngăn chặn khủng hoảng hệ thống ngân hàng, giữ vững ổn định thị trường tài chính, ổn định kinh tế vĩ mơ Hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam bắt đầu xuất vào năm cuối thập niên 80 kỷ XX phát triển mạnh giai đoạn 1991-1996, giai đoạn 2006-2010 Sự phát triển mạnh mẽ mặt hệ thống ngân hàng góp phần quan trọng vào phát triển kinh tế đất nước Tuy nhiên, bên cạnh thành tựu đạt hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần bộc lộ nhiều hạn chế, yếu kém, nhiều NHTMCP lâm vào tình trạng khả toán vào cuối năm 2011 Đó lý cho đời Đề án Cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) giai đoạn 2011-2015 Nghị Hội nghị Trung ương (khoá XI) khẳng định: “Một ba trọng tâm tái cấu trúc kinh tế cấu lại hệ thống tài chính, trọng tâm cấu lại hệ thống ngân hàng” Để tái cấu hệ thống ngân hàng thành cơng việc quan trọng cần làm phân loại, nhận diện xác ngân hàng yếu có nguy vỡ nợ cao Cho đến giới có nhiều lý thuyết mơ hình cảnh báo vỡ nợ, khủng hoảng như: phân tích phân biệt đơn biến, mơ hình phân tích phân biệt đa biến (MDA), mơ hình Logit (LA), Probit (PA),… Gần phương pháp, mơ hình Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com thuộc nhánh sử dụng kỹ thuật thông minh mạng nơron (ANN), định (DT), mơ hình nhận dạng đặc điểm (TR), thuật toán di truyền, áp dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ hứa hẹn nhiều kết tốt Các nghiên cứu cho thấy phương pháp, mơ hình có ưu, khuyết điểm riêng mơ hình áp dụng quốc gia khác nhau, khu vực khác có biến thể khác nhau, điều phụ thuộc vào điều kiện kinh tế quốc gia, khu vực Đã có nhiều mơ hình xây dựng với trợ giúp cơng nghệ máy tính tiên tiến nhằm giải thích nguyên nhân dự báo, ngăn ngừa vỡ nợ, khủng hoảng Tuy nhiên thực tế xảy vỡ nợ ngân hàng, tổ chức tài với quy mơ ảnh hưởng ngày lớn mà người ta không dự báo được, việc xây dựng mơ hình cảnh báo vỡ nợ ln cần quan tâm, bổ sung, hồn thiện Những biến động lớn kinh tế xã hội, tính khơng dự báo kiện tự nhiên, kinh tế xã hội làm cho việc sử dụng phương pháp truyền thống, phương pháp nhiều trường hợp khơng phù hợp Xuất phát từ lý trên, nghiên cứu sinh chọn đề tài: “Xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” làm luận án tiến sỹ kinh tế (chuyên ngành Tốn kinh tế) để góp phần giải vấn đề mà lý luận thực tiễn đặt Mục đích nghiên cứu luận án Mục đích nghiên cứu luận án - Xây dựng lựa chọn hệ thống tiêu sử dụng việc đánh giá nguy vỡ nợ NHTMCP - Xây dựng mơ hình thực nghiệm cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam - Đề xuất số giải pháp nhằm hạn chế nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam Câu hỏi nghiên cứu: - Trong điều kiện Việt Nam, nhân tố đặc trưng cho khả vỡ nợ ngân hàng; nhân tố, tiêu ảnh hưởng ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam? Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com - Các ngân hàng có đặc thù riêng ảnh hưởng đến khả vỡ nợ, khác biệt ngân hàng xác định nào? - Phương pháp, mơ hình nên đề xuất áp dụng cho NHTMCP Việt Nam? - Hàm ý sách rút từ mơ hình? Đối tượng phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án nguy vỡ nợ, mơ hình xác định nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam - Phạm vi nghiên cứu Luận án nghiên cứu NHTMCP Việt Nam gồm 35 NHTMCP bao gồm NHTMCP mà Nhà nước nắm cổ phần chi phối BIDV, MHB, Vietcombank, Vietinbank Khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 2010 đến năm 2015 Phương pháp nghiên cứu Để phù hợp với nội dung, yêu cầu mục đích nghiên cứu đặt ra, luận án sử dụng phương pháp phân tích định lượng phân tích định tính Một số mơ hình sử dụng mơ hình hồi quy Logit với liệu mảng, mơ hình mạng nơ ron định để xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam Luận án sử dụng số liệu thu thập từ báo cáo NHNN, báo cáo tài kiểm tốn NHTMCP thời kỳ 2010-2015 Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án - Luận án xây dựng sở lý luận cho mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP - Luận án xây dựng, lựa chọn hệ thống tiêu sử dụng cảnh báo vỡ nợ ngân hàng Xác định nhân tố, tiêu ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ NHTMCP - Lượng hóa tính đặc thù ngân hàng ảnh hưởng tới khả vỡ nợ - Xây dựng mơ hình cảnh báo vỡ nợ cho NHTMCP - Đề xuất số giải pháp giảm nguy vỡ nợ cho NHTMCP dựa phân tích luận án Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bố cục luận án Ngoài phần mở đầu, kết luận, phụ lục, bảng biểu danh mục tài liệu tham khảo, nội dung luận án chia làm chương sau: Chương 1: Tổng quan nghiên cứu vỡ nợ ngân hàng Chương 2: Cơ sở lý luận vỡ nợ ngân hàng thương mại Chương 3: Thực trạng hoạt động, nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009-2015 Chương 4: Xây dựng mô hình cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam Chương 5: Kết luận kiến nghị sách Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG Chương 1, luận án trình bày khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại Qua việc tổng quan nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng tiêu biểu giới Việt Nam, tác giả khoảng trống nghiên cứu đề mục tiêu nghiên cứu 1.1 Khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại Hiện tượng “phá sản” hay “vỡ nợ” có từ lâu nói đến nhiều kinh tế thị trường Trong kinh tế thị trường doanh nghiệp phải cạnh tranh khốc liệt với nhau, doanh nghiệp kinh doanh hiệu tồn phát triển doanh nghiệp làm ăn hiệu quả, thua lỗ, tốn nghĩa vụ tài vỡ nợ, phá sản Sự vỡ nợ doanh nghiệp dẫn đến xung đột lợi ích chủ thể tham gia vào quan hệ kinh tế Việc xác định rõ khái niệm sở để Nhà nước, chủ thể kinh tế can thiệp cách có ý thức vào tượng nhằm hạn chế tối đa hậu tiêu cực khai thác mặt tích cực Theo từ điển Tiếng Việt Viện ngôn ngữ (1988, tr.790) viết “ phá sản lâm vào tình trạng tài sản chẳng gì, thường vỡ nợ, kinh doanh bị thua lỗ, thất bại; vỡ nợ tình trạng doanh nghiệp, cá nhân lâm vào tình trạng bị thua lỗ, thất bại liên tiếp kinh doanh, phải bán tài sản để trang trải công nợ, mà khơng trang trải hết” Trong luận án tác giả sử dụng thuật ngữ ‘vỡ nợ’ Theo hiệp ước Basell II (2008), nguy vỡ nợ xem kiện cố liên quan đến chủ thể vay, khả sau xảy ra: - Khơng có khả thực nghĩa vụ trả nợ đến thời hạn hồn trả tình trạng khả toán nợ đến hạn, bao gồm vốn vay tiền lãi phải trả - Khơng có khả thực nghĩa vụ tín dụng hạn 90 ngày - Giá trị tài sản nhỏ vốn vay Dưới giác độ pháp lý theo văn luật nhất, luật phá sản số 51/2014/QH13 ngày 19/6/2014 quy định: “ Vỡ nợ tình trạng doanh nghiệp, hợp tác xã khả toán bị tòa án nhân dân định tuyên bố vỡ nợ”, luật rõ: “Doanh nghiệp, hợp tác xã khả toán doanh nghiệp, hợp tác xã khơng thực nghĩa vụ tốn khoản nợ thời hạn 03 tháng kể từ ngày đến hạn Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com toán” Luật phá sản số 51/2014/QH xem văn pháp lý đầy đủ phá sản, vỡ nợ doanh nghiệp Vỡ nợ ngân hàng thương mại Về mặt kỹ thuật, vỡ nợ ngân hàng tình trạng NH khơng thể đáp ứng trách nhiệm tốn cho người gửi tiền khơng có đủ khoản tiền dự trữ theo đòi hỏi phải có (Mishkin, 1999, tr.270) Do tính chất quan trọng TCTD có ngân hàng kinh tế nên việc vỡ nợ TCTD quy định riêng mục 2, điều 155 Luật TCTD số 47/2010/QH12 ngày 16/6/2010 nêu rõ “Sau NHNN có văn chấm dứt kiểm sốt đặc biệt văn chấm dứt áp dụng văn không áp dụng biện pháp phục hồi khả tốn mà TCTD lâm vào tình trạng vỡ nợ TCTD phải làm đơn u cầu án mở thủ tục giải yêu cầu tuyên bố vỡ nợ theo quy định pháp luật vỡ nợ” Cũng theo điều 146 chương VIII, luật TCTD 2010, mục kiểm soát đặc biệt, tổ chức lại, phá sản, giải thể, lý TCTD có nêu: “NHNN xem xét, đặt TCTD vào tình trạng kiểm sốt đặc biệt TCTD lâm vào trường hợp sau + Có nguy khả chi trả + Nợ khơng có khả thu hồi có nguy dẫn đến khả toán + Khi số lỗ lũy kế TCTD lớn 50% giá trị thực vốn điều lệ quỹ dự trữ ghi báo cáo tài kiểm toán gần + Hai năm liên tục bị xếp hạng yếu theo quy định NHNN + Khơng trì tỷ lệ đảm bảo an tồn vốn tối thiểu quy định điểm b, khoản Điều 130 luật Này thời gian năm liên tục” Như việc vỡ nợ TCTD, ngân hàng Việt Nam quy định giám sát chặt chẽ Hậu vỡ nợ ngân hàng Sự vỡ nợ NHTM gây vốn cổ đông ngân hàng, tổn thất cho người gửi tiền (nếu không chi trả bảo hiểm tiền gửi đầy đủ), qui mô vỡ nợ lớn tạo phản ứng đổ vỡ dây chuyền hệ thống NH, kéo theo khủng hoảng tài Hậu dai dẳng gây suy thoái kinh tế làm kiệt quệ nguồn vốn đầu tư nước phát triển (Lê Khương Ninh, 2015) Ví dụ điển hình chi phí khắc phục hậu khủng hoảng tài Châu Á năm Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 1997 (bắt nguồn từ khủng hoảng ngân hàng tiền tệ) lên tới 200 tỷ đơ-la Mỹ, người gửi tiền Chính phủ gánh chịu Trong lịch sử xảy nhiều vụ vỡ nợ ngân hàng lớn giới Bảng 1.1 nêu số khủng hoảng ngân hàng điển hình từ năm 1980 Bảng 1.1: Một số khủng hoảng ngân hàng điển hình TT Địa bàn Sự kiện Nguyên nhân Châu Mỹ La-tinh Hơn 70 ngân hàng bị giải thể cần cứu trợ Quốc hữu hoá ngân hàng quy mô lớn diễn Mexico, Uruguay, Chile Peru Lãi suất giảm sách tiền tệ thắt chặt Hoa Kỳ, với xấu môi trường kinh tế vĩ mô nước (1980-1983) Hoa Kỳ (1988-1992) 1300 ngân hàng vỡ nợ Chi phí Bùng nổ thị trường bất khắc phục 180 tỷ đô-la Mỹ (khoảng động sản việc gỡ bỏ 3% GDP) số quy định lĩnh vực tài khiến TCTD thực khoản cho vay rủi ro Hoa Kỳ (2007-2009) Khủng hoảng tự dẫn đến vấn đề khoản hệ thống ngân hàng nhu cầu loại chứng khoán phái sinh giảm sâu Các loại tài sản tài khó định giá bị giá áp dụng quy định kế toán Phần Lan, Na Chính phủ kiểm sốt ba ngân hàng lớn Tự tài dẫn đến Uy Thụy chiếm đến 31% tổng lượng tiền gửi bùng nổ cho vay, với Điển (1991) lãi suất tăng Đức nên chất lượng khoản cho vay khơng thể kiểm sốt Khủng hoảng Khủng hoảng ngân hàng tiền tệ Nợ tài Châu xấu tăng đột biến Thái Lan, Hàn Á (1997) Quốc, Indonesia, Philippines Malaysia, dẫn tới nhiều vụ sáp nhập NH Bùng nổ bong bong nhà đất khiến cho thị trường cho vay sụp đổ, làm cho nhu cầu loại chứng khoán phái sinh giảm sâu Sự mở rộng thị trường vốn quốc tế, định giá cao đồng nội tệ dẫn đến việc vay cho vay mức Nguồn: Amri Kocher (2012) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 1.2 Tổng quan nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng giới Nghiên cứu dự báo vỡ nợ công ty chủ đề quan trọng quan tâm rộng rãi, có nhiều mơ hình dự báo vỡ nợ phát triển dựa lý thuyết khác Dự báo vỡ nợ gắn liền với thuật ngữ cảnh báo sớm hiểu hoạt động nhận biết nguy vỡ nợ chủ thể tương lai từ báo Cơ sở cho việc dự báo vỡ nợ việc phân tích mối quan hệ vỡ nợ doanh nghiệp với số tài thể báo cáo liên quan đến doanh nghiệp Lý luận đưa tác giả Fitzpatrick (1934) hồn thiện nghiên cứu sau Atlman (1968, 1983, 1993) 1.2.1 Tổng quan mơ hình nghiên cứu vỡ nợ tiêu biểu Khi nghiên cứu mơ hình cảnh báo vỡ nợ người ta thường chia loại mơ hình: - Các mơ hình, phương pháp thống kê chứa tham số: phân tích đơn biến, phân tích phân biệt đa biến, mơ hình Logit, Probit, phân tích sống sót, - Các mơ hình phi tham số: mạng nơron nhân tạo, học máy, định, mơ hình nhận dạng đặc điểm, thuật tốn di truyền, Hình 1.1: Mơ tả mơ hình thường sử dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Dự báo vỡ nợ Mô hình thống kê UDA LA, PA MDA Các mơ hình phi tham số Mạng Nơ ron Cây định Phân tích đặc điểm Thuật tốn Máy hỗ di truyền trợ véc tơ Hình 1.1: Các mơ hình chủ yếu nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Nguồn: Tổng hợp tác giả từ tài liệu tham khảo Trong đó: UDA- phân tích phân biệt đơn biến; MDA- phân tích phân biệt đa biến; LAmơ hình Logit; PA- mơ hình Probit Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com a) Nhóm mơ hình thống kê: phân tích đơn biến, phân tích phân biệt đa biến, mơ hình Logit, Probit Nghiên cứu sử dụng phân tích phân biệt đơn biến: Nội dung phân tích đơn biến nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ xem xét nhân tố đơn lẻ so sánh nhân tố hai nhóm cơng ty vỡ nợ nhóm cơng ty khơng vỡ nợ, nhân tố tài cho thấy dấu hiệu khác hai nhóm vỡ nợ khơng vỡ nợ chúng sử dụng biến dự báo Vụ nghiên cứu sách thương mại Mỹ (1930) công bố tập san kết nghiên cứu ‘ Một phân tích, kiểm tra công ty công nghiệp vỡ nợ ’ Nghiên cứu phân tích 24 nhân tố 29 cơng ty để xác định tính chất chung nhóm cơng ty bị vỡ nợ Trung bình nhân tố xác định dựa số liệu nhân tố 29 công ty Các nhân tố cơng ty so sánh với trung bình nhân tố tương ứng để tính chất xu hướng cơng ty Các nghiên cứu tìm nhân tố để xem xét báo tốt tình trạng suy yếu cơng ty Những nhân tố vốn lưu động/tổng tài sản, thặng dư dự trữ/tổng tài sản, tài sản dòng cố định, tài sản cố định/tổng tài sản, tỷ suất khả tốn, lợi nhuận dòng/ tổng tài sản, doanh thu/tổng tài sản, tiền mặt/tổng tài sản Nghiên cứu vốn lưu động/tổng tài sản báo tốt tỷ suất khả toán thực tế hai báo tốt cho dự báo vỡ nợ Nghiên cứu theo hướng có nghiên cứu FitzPatrick (1932), Smith Winakor (1935), Merwin (1942), Một nghiên cứu sử dụng phân tích đơn biến tiêu biểu, tham khảo rộng rãi nghiên cứu tác giả Beaver công bố năm 1966 Trong nghiên cứu mình, khác nghiên cứu trước, Beaver sử dụng định nghĩa rộng vỡ nợ, công ty xem vỡ nợ có biểu vỡ nợ trái phiếu (khế ước), rút tiền mức tài khoản ngân hàng, khả toán nghĩa vụ tài Sự mở rộng định nghĩa dường khơng có ảnh hưởng nhiều đến kết Dữ liệu sử dụng 79 công ty vỡ nợ 79 công ty không vỡ nợ 38 ngành Ông tách mẫu thành hai nhóm: nhóm cơng ty vỡ nợ nhóm cơng ty khơng vỡ nợ, sau tiến hành so sánh khả phân nhóm cơng ty vỡ nợ cơng ty khơng vỡ nợ số đơn biến Ơng sử dụng 30 số tài phân chúng thành nhóm số, số liên quan đến tỷ suất lợi nhuận, cấu trúc tài sản, số liên quan đến việc chi trả cổ tức ưu đãi, thấu chi tài khoản ngân hàng, khả chi trả lãi trái phiếu Ông so sánh trị số trung bình 30 số ứng với hai nhóm công ty vỡ nợ không vỡ nợ Kết từ 30 số ban đầu ông lựa chọn số thuộc nhóm Trong nghiên cứu Beaver (1966) tính điểm cắt cho số Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com dựa việc tính tốn lỗi loại I, lỗi loại II từ mẫu Những điểm cắt thu từ liệu gốc chúng lại sử dụng phân nhóm cơng ty nằm ngồi mẫu Kết ơng tìm thấy số dự báo tốt gồm có: luồng tiền mặt/ tổng nợ (độ xác 92% cho năm trước vỡ nợ), thu nhập dòng/doanh thu (91%); thu nhập dòng /tổng tài sản; tổng nợ/ tổng tài sản; vốn lưu động/ tổng tài sản (độ xác 90% cho số) Ông kết luận sử dụng nhân tố đơn lẻ dự báo vỡ nợ tốt cho khoảng thời gian năm trước vỡ nợ Trong gợi ý cho nghiên cứu ông việc tích hợp nhiều nhân tố lúc nhằm nâng cao khả dự báo bắt đầu xây dựng mơ hình dự báo vỡ nợ Những nghiên cứu đơn biến sử dụng kỹ thuật đơn giản việc áp dụng nhanh chóng thuận tiện điểm phân biệt tính tốn sẵn, hiệu suất dự báo cao (độ xác lên tới 92% nghiên cứu Beaver (1966)) Những nghiên cứu phân tích đơn biến quan trọng bước chuẩn bị móng cho mơ hình dự báo vỡ nợ đa biến Bảng 1.2: Điểm phân biệt biến dự báo mơ hình Beaver Biến số Lưu chuyển tiền tệ thuần/ tổng nợ Lợi nhuận ròng/ TA Tổng nợ/ TA Vốn lưu động / TA Khả tốn thời Khoảng phi tín dụng Số năm trước phá sản Doanh nghiệp năm năm năm năm Phá sản 0.03 0.05 0.1 0.11 Không phá sản 0.07 0.07 0.09 0.11 Phá sản 0.00 0.01 0.03 0.04 Không phá sản 0.02 0.02 0.03 0.03 Phá sản 0.57 0.51 0.53 0.57 Không phá sản 0.57 0.49 0.5 0.57 Phá sản 0.19 0.33 0.26 0.43 Không phá sản 0.27 0.28 0.26 0.29 Phá sản 1.6 2.3 2.3 2.8 Không phá sản 1.6 1.7 1.8 2.1 Phá sản -0.04 0.03 0.01 0.04 Không phá sản -0.04 -0.02 -0.01 -0.02 Nguồn: Beaver (1966) Tuy nhiên phương pháp phân tích phân biệt đơn biến có số nhược điểm sau: Thứ nhất, phân nhóm cơng ty đưa so sánh giá trị số so với điểm cắt bị lầm lẫn, chẳng hạn cơng ty bị xét vỡ nợ nhân tố Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 10 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com đặc biệt lại không vỡ nợ nhân tố khác Hoặc nhân tố có khả phân biệt tốt hai nhóm loại hình doanh nghiệp lại khơng có khả phân biệt với loại hình doanh nghiệp khác Thứ hai, sử dụng phân tích đơn biến biến xét riêng rẽ khó để đánh giá mức độ quan trọng biến, cách tiếp cận không khai khác thông tin chứa đựng đồng thời biến khác Cuối điểm cắt cho biến sử dụng để phân loại lựa chọn phụ thuộc lớn vào tỷ lệ phá sản mẫu nghiên cứu giảm tính khái qt Nghiên cứu sử dụng phân tích phân biệt đa biến: Trước nhược điểm phương pháp phân tích đơn biến, nhiều nhà nghiên cứu sử dụng phân tích phân biệt đa biến (MDA) Mục tiêu MDA nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ phân biệt doanh nghiệp phá sản doanh nghiệp không phá sản cách khách quan xác nhất, việc sử dụng hàm phân biệt (Z-score) biến số tiêu tài Hàm phân biệt tổ hợp tuyến tính biến giúp phân biệt tốt nhóm, cá thể nhóm gần nhóm phân biệt tốt (xa nhất) Nghiên cứu tiêu biểu áp dụng phương pháp phân tích phân biệt đa biến nghiên cứu tác giả Atlman (1968), ông xem xét ba câu hỏi: (1) Các số quan trọng việc phát nguy phá sản? (2) Vai trò số hay trọng số số bao nhiêu? (3) Trọng số nên thành lập khách quan nào? Ông sử dụng số liệu doanh nghiệp Mỹ giai đoạn 1946-1965, gồm 66 công ty với 33 cơng ty cho nhóm (vỡ nợ không vỡ nợ) Ban đầu 22 số chia thành nhóm (nhóm số khả khoản, nhóm số lợi nhuận, đòn bẩy, khả trả nợ, nhóm số hiệu hoạt động) Năm số cuối lựa chọn cho dự báo vỡ nợ cơng ty thơng qua quy trình sau đây: (1) Quan sát ý nghĩa thống kê biến số khác (2) Đánh giá tương quan biến số có liên quan (3) Quan sát độ xác nhiều mơ hình khác (4) Sử dụng đánh giá từ chuyên gia hoàn thiện hàm số Hàm phân biệt cho dự báo vỡ nợ trước năm thu sau: Z = X + X + 3X + 0.6 X + X Nguồn: Atlman (1968) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 11 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com đó: X = Vốn lưu động / tổng tài sản; X2 X3 X4 X5 = Lợi nhuận chưa phân phối / tổng tài sản; = Lợi nhuận trước thuế lãi / tổng tài sản; = Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu /giá trị hạch toán tổng nợ; = Hệ số doanh thu / tổng tài sản Altman xác định hai ngưỡng từ hình thành ba miền nhận định tình hình tài doanh nghiệp Theo + Nếu Z < 1.81: Doanh nghiệp nằm vùng nguy hiểm, nguy phá sản cao + Nếu Z > 2.99: Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, doanh nghiệp khơng có nguy phá sản (khả gần 0) + Nếu 1.81 ≤ Z ≤ 2.99: Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Độ xác mơ hình 95% cho doanh nghiệp mẫu 79% cho doanh nghiệp mẫu với khoảng thời gian năm trước vỡ nợ Tuy nhiên khả dự báo mơ hình giảm xuống 72%, 48%, 29% tương ứng với khoảng thời gian năm, năm, năm trước vỡ nợ Phân tích phân biệt đa biến Altman năm 1968 mơ hình có ảnh hưởng lớn đến nghiên cứu dự báo vỡ nợ nhiều năm Các tác giả Balcaen Ooghe (2006) thảo luận phần lớn nghiên cứu trước năm 1980 phát triển dựa mơ hình Atlman nghiên cứu Deakin (1972), Blum (1974), Altman Edward, Haldeman, Narayanan (1977), Norton Smith (1979), Karel Prakash (1987), Hàm phân biệt Z thiết lập dựa số liệu kết kinh doanh từ năm 60 kỷ trước doanh nghiệp Hoa Kỳ Sự thay đổi thời gian không gian nghiên cứu, quan sát mẫu Altman khơng đảm bảo đại diện cho thị trường, giá trị ước lượng ngưỡng phân loại khơng hồn tồn phù hợp Điều đòi hỏi nhà nghiên cứu cần xây dựng mơ hình Z phù hợp cho doanh nghiệp quốc gia, loại hình doanh nghiệp kinh doanh ngành cụ thể Và tác giả Atlman (1995) xây dựng mơ hình dự báo vỡ nợ cho cơng ty hoạt động lĩnh vực dịch vụ Trong mô hình Atlman bỏ biến X thiết lập mơ hình với biến gồm X = Vốn lưu động / tổng tài sản; X2 = Lợi nhuận chưa phân phối / tổng tài sản; X = Lợi nhuận trước thuế lãi / tổng tài sản; X = Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu /giá trị hạch toán tổng nợ; Z '' = 6.56 X + 26 X + 6.72 X + 1.05 X Nguồn: Atlman (1995) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 12 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Trong nghiên cứu, Atlman đưa ngưỡng để dự báo vỡ nợ cho công ty, cụ thể: Doanh nghiệp Doanh nghiệp Doanh nghiệp vùng nguy hiểm vùng cảnh báo vùng an toàn Z'' < 1.1 1.1 ≤ Z'' ≤ 2.6 Z'' > 2.6 Việc dự báo nguy vỡ nợ doanh nghiệp trở nên đơn giản với việc tính tốn tiêu mơ hình, tính tốn số Z’’ so sánh với ngưỡng để xác định tình trạng doanh nghiệp Sau đó, E.I Atlman tiếp tục biến đổi mơ hình để xây dựng hệ số Z’’ điều chỉnh = Z’’ + 3.25, làm tăng độ rộng vùng cảnh báo.Với thử nghiệm mẫu gồm 700 doanh nghiệp, Ông tương đồng cao hệ số Z’’ điều chỉnh hệ số tín nhiệm S&P, nghiên cứu cung cấp thêm phương pháp xếp hạng tín nhiệm số Z’’ điều chỉnh (Atlman, 2003) Gần năm 2001, nhiều doanh nghiệp Trung Quốc phá sản nhiều nhà kinh tế nghiên cứu phá sản doanh nghiệp Trung Quốc Tác giả Ling Zhang cộng (2001) cơng bố mơ hình Z-score Mẫu nghiên cứu gồm doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khốn Trung Quốc Mơ hình có hai số mới, khác so với mơ hình Altman đưa năm 1968 Kết hàm phân biệt cho doanh nghiệp Trung Quốc ZChina=−8.751+6.3X1+ 0.761X6+ 1.295X21+ 0.412X23+0.015X24+ 0.105X31−21.164X32 Trong đó: X - Lợi nhuận/ tổng tài sản (ROA) X - Dòng tiền mặt từ hoạt động sản xuất / tổng số cổ phiếu giao dịch X - Logarit tài sản cố định 21 X - Tỷ lệ tăng doanh thu kinh doanh 23 X - Lợi nhuận chưa phân phối 24 X - Giá trị thị trường cổ phiếu giao dịch /tổng nợ 31 X - Giá trị sổ sách tổng số cổ phiếu/Giá trị thị trường chúng 32 Các tác giả đưa ngưỡng phân biệt, theo + Z > 0.71 - Vùng an toàn + -0.5 < Z < 0.71 - Vùng nghi ngờ + Z < - 0.5 - Vùng nguy phá sản Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 13 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phương pháp phân tích phân biệt đa biến phương pháp áp dụng nhiều nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Phương pháp đưa vào xem xét nhiều biến cách đồng thời, xây dựng số dự báo (Z-score) dựa nhiều số giúp tránh xung đột dự báo cách tiếp cận phân tích đơn biến, biến dự báo trở lên đa dạng phong phú làm giảm sai lầm loại I, loại II (Holmen,1968) Mơ hình MDA dễ sử dụng áp dụng cho đối tượng khác nhau, áp dụng để phân loại doanh nghiệp gặp khủng hoảng, chưa đến mức phá sản (Bragg, 2002) Tuy nhiên phương pháp có nhược điểm nghiêm trọng liên quan đến giả định mơ hình (giả thiết phân phối chuẩn phương sai nhau) bị vi phạm làm giảm độ tin cậy mơ làm giảm khả áp dụng Hơn nữa, hệ số hàm phân biệt khơng thể giải thích hệ số bêta hồi quy khác Cuối theo số tác giả mơ hình MDA bị phê phán phương pháp phân tích ‘tĩnh’ (Shumway, 2002) nghĩa khơng tính đến yếu tố kinh tế vĩ mô tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát ảnh hưởng đến vỡ nợ doanh nghiệp Mơ hình xác suất điều kiện: Mơ hình Logit (LA) mơ hình Probit (PA) Mơ hình Logit mơ hình Probit bắt đầu xuất vào cuối năm 1970 năm cuối 1980 trở lên phổ biến phương pháp MDA Mơ hình Logit Probit vào tính xác suất phá sản cơng ty Sự khác biệt hai mơ hình Logit Probit liên quan đến giả thiết nhiễu mô hình Mơ hình Logit giả định hạng nhiễu phân phối Logistic mơ hình Probit giả định hạng nhiễu phân phối chuẩn thông thường (Dimitras cộng sự, 1996) Trong mơ hình Logit, Probit báo vỡ nợ biến nhị phân, tập biến giải thích số tài Tác giả Ohson (1980) đặt câu hỏi hạn chế kỹ thuật thống kê mà mơ hình MDA gặp phải Ơng sử dụng mơ hình Logit thay mơ hình MDA để dự báo vỡ nợ cơng ty Ohson chọn lựa biến độc lập mà ông cho giúp ích cho dự báo vỡ nợ nhiên ông lại không cung cấp lý thuyết giải thích cho lựa chọn biến Ông sử dụng số liệu công ty công nghiệp khoảng thời gian 1970-1976 giao dịch thị trường cổ phiếu Mỹ năm Nghiên cứu sử dụng số liệu 105 công ty vỡ nợ 2000 công ty không vỡ nợ tiến hành với mơ hình: mơ hình dự báo vỡ nợ cho khoảng thời gian năm, mơ hình dự báo vỡ nợ cho năm mơ hình dự báo vỡ nợ cho năm năm trước vỡ nợ Kết dự báo mơ hình xác, với sai lầm loại I, loại II tương ứng 17.4% 12.4% Nghiên cứu áp dụng mơ hình LA có Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 14 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com tác giả: Platt (1991), Smith Lawrence (1995), Koundinya (2004), Prasad cộng (2005),… Bảng 1.3: Các biến số dự báo mơ hình Ohlson (1980) Biến Mơ tả Dấu mơ hình X1 Ln(Tổng tài sản/ GNP) - X2 Tổng nợ / tổng tài sản + X3 Lưu chuyển tiền tệ/ tổng tài sản - X4 Hệ số nợ + X5 Bằng tổng nợ phải trả lớn tổng tài sản, trường hợp ngược lại + X6 Lợi nhuận ròng/ tổng tài sản - X7 Vốn lưu động/ tổng nợ - X8 Bằng lỗ năm liên tiếp, trường hợp ngược lại + X9 ( NIt − NIt −1 ) / ( NIt - + NIt −1 ) NIt lợi nhuận năm t Nguồn: Ohlson (1980) Tác giả Martin (1977) sử dụng mơ hình Logit phân tích phân biệt dự báo phá sản ngân hàng giai đoạn 1970-1976 Tác giả sử dụng 25 tiêu tài đưa quan giám sát ngân hàng Mỹ, tiêu phân vào nhóm (rủi ro tài sản, khoản, an toàn vốn, lợi nhuận), tác giả sử dụng biến phụ thuộc trễ từ đến năm Kết nghiên cứu xây dựng mơ hình cho năm, xác định nhân tố hiệu suất cao 92.3% Tác giả West (1985) sử dụng mơ hình Logit kết hợp với phân tích nhân tố để đo lường mô tả đặc điểm tài hoạt động NH Dữ liệu lấy từ báo cáo thu nhập, báo cáo kiểm tra 1900 ngân hàng thương mại số bang Mỹ Những nhân tố quan trọng xác định mơ hình Logit nghiên cứu tương tự nhân tố sử dụng mơ hình xếp hạng CAMELS Nghiên cứu cho thấy kết hợp phân tích nhân tố Logit hữu ích đánh giá hoạt động ngân hàng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 15 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Một nghiên cứu đáng ý Isabelle Distingguin Amine Tarazi (2008), nghiên cứu sử dụng liệu kế toán thị trường để dự báo thay đổi xếp hạng số ngân hàng nước Đông Nam châu Á Tác giả sử dụng mơ hình Logit đa dấu hiệu xác định tập số dự báo tối ưu Bài viết kiểm tra ảnh hưởng có qui mơ ngân hàng, tính chất đặc trưng số cảnh báo sớm Nghiên cứu sử dụng liệu mảng gồm 64 ngân hàng khu vực Đông Nam châu Á gồm số ngân hàng nước Hồng Kông, Hàn Quốc, Đài Loan, Singapore, Malaysia, Thái Lan, Indonesia Philippines khoảng thời gian từ năm 1999 đến năm 2004, tập hợp tỷ lệ kế tốn nghiên cứu lấy nhóm CAEL, tính theo đơn vị năm Biến phụ thuộc xây dựng sở kết xếp hạng tổ chức xếp hạng uy tín: Fitch, Moody’s, Standard Poor’s Kết số kế toán thị trường số hàng đầu hữu ích việc giải thích nâng hạng, hạ hạng tương lai ngân hàng Tác giả Duclaux Soupmo Badjio (2009) xây dựng mơ hình dự báo NH gặp khó khăn cho NH thuộc nước khu vực miền trung châu Phi Bài viết sử dụng mơ hình Logit nhị phân để xây dựng mơ hình dự báo khó khăn ngân hàng với đặc trưng miền trung châu Phi Biến giải thích hỗn hợp số tài chính, yếu tố thể chế văn hóa liên quan đến bối cảnh nước Do hạn chế thơng tin ngân hàng gặp khó khăn nên nghiên cứu sử dụng định nghĩa ngân hàng gặp khó khăn tài chính, biến phụ thuộc Y=1, tỷ lệ khả toán/tổng tài sản rủi ro nhỏ 8% Y = trường hợp khác Sự phân nhóm ngân hàng theo cách tiêu chuẩn yêu cầu vốn hiệp ước vốn Basel II Trong số 12 biến sử dụng có biến số có ý nghĩa thống kê Mơ hình Logit, Probit dùng để đánh giá mức độ giải thích biến độc lập, mơ hình xét đến biến khơng thỏa mãn điều kiện mơ hình MDA Tuy nhiên mơ hình có giả định phân phối xác suất, giả thiết khơng có tượng đa cộng tuyến làm giảm mức độ áp dụng mơ hình b) Nhóm mơ hình phi tham số, sử dụng kỹ thuật thông minh: mạng nơ ron, định, thuật toán di truyền Mạng nơ ron sử dụng nhiều lĩnh vực y học, tự động hóa,…và áp dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ từ năm 1990 Mạng nơron nhân tạo mơ q trình xử lý thông tin, nghiên cứu dựa vào hệ thống thần kinh sinh vật, giống não để xử lý thông tin Các Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 16 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com tác giả Odom Sharda (1990) người nghiên cứu dự báo vỡ nợ sử dụng mạng nơ ron (ANN) Nghiên cứu Odom sử dụng số tương tự số sử dụng Altman năm 1968 áp dụng với mẫu 65 công ty vỡ nợ 64 công ty không vỡ nợ Các mẫu đào tạo bao gồm 38 công ty vỡ nợ 36 công ty không vỡ nợ Một mạng nơ ron với ba lớp, chứa nút ẩn tạo Mơ hình họ xác định xác tất cơng ty vỡ nợ không vỡ nợ mẫu kiểm tra, so với độ xác 86.8% mơ hình MDA Các nghiên cứu sử dụng mạng nơ ron có Hawley, Johnson Raina (1990); Boritz Kennedy (1995); Alam cộng (2000); Celik Karatepe (2007) Tam Kiang (1992) áp dụng mạng nơ ron, MDA, LA, định với thuật toán ID3 nghiên cứu dự báo vỡ nợ ngân hàng bang Texas, Mỹ, ông sử dụng mẫu huấn luyện gồm 118 ngân hàng 59 ngân hàng vỡ nợ, 59 ngân hàng không vỡ nợ Nghiên cứu dựa vào tiêu mơ hình CAMELS để xây dựng 19 biến đầu vào Kết thực nghiệm nghiên cứu mạng nơron (ANN) có độ xác phân loại tốt mơ hình MDA, LA, ID3 Các tác giả Salchenberger, Cinar Lash (1992) sử dụng ANN mơ hình Logit phân tích vỡ nợ tổ chức tiết kiệm cho vay, kết cho thấy ANN vượt trội so với mô hình Logit qua lần dẫn khác Ravi Pramodh (2008) sử dụng mạng nơ ron để dự báo vỡ nợ cho ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ Tây Ban Nha, có sử dụng nhân tố tài cho ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ 12 nhân tố tài cho ngân hàng Tây Ban Nha Mức độ xác mơ hình xây dựng 96.6% cho tập số liệu Tây Ban Nha 100% cho tập số liệu Thổ Nhĩ Kỳ So với mơ hình LA, PA, MDA mơ hình mạng nơ ron áp dụng với loại liệu không thỏa mãn điều kiện phân phối, phương sai, đa cộng tuyến Tuy nhiên mơ hình mạng nơ ron phức tạp, cấu trúc khó theo dõi, nằm ngồi kiểm sốt người xây dựng mơ hình Mơ hình định (DT) tạo quy tắc nếu–thì chia khơng gian thuộc tính thành phần nhỏ hơn, nhóm đồng giá trị cụ thể biến mục tiêu Các thuật toán khác sử dụng để xây dựng định, chẳng hạn quy tắc phân loại kết hợp với hồi quy, thuật toán CHAID, thuật toán ID3, C4.5, C5.0, J48, Cây định sử dụng phổ biến cho vấn đề phân loại, quy tắc phân loại dễ hiểu tương tác cao Một số nghiên cứu áp dụng mô hình định tham khảo: Tam Kiang (1992), Marais, Patell Wolfson (1984), Frydman, Altman, Kao (1985), Li, Sun Wu (2010) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 17 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Mơ hình nhận dạng đặc điểm (TR) mơ hình phân loại phi tham số để phân biệt công ty vỡ nợ cơng ty khơng vỡ nợ Mơ hình TR có lợi khơng áp đặt giả định phân phối biến TR khai thác thông tin mối tương quan phức tạp biến Kolari cộng (2002) phát triển hệ thống cảnh báo sớm dựa mơ hình Logit TR Số liệu sử dụng số liệu ngân hàng lớn Mỹ Mơ hình Logit phân loại xác 96% cho năm trước vỡ nợ 95% cho thời gian hai năm trước vỡ nợ Đối với mơ hình TR tính xác mơ hình 100% Do đó, họ kết luận mơ hình TR tốt so với mơ hình Logit Lanine Vander Vennet (2006) sử dụng mơ hình Logit TR để dự đoán vỡ nợ NHTM Nga Các tác giả kiểm tra khả dự đốn hai mơ hình sở mẫu xây dựng mẫu kiểm tra Kết mơ hình TR tốt mơ hình Logit hai mẫu Đối với biến dự đoán, họ thấy khoản dự kiến đóng vai trò quan trọng dự đoán vỡ nợ ngân hàng, chất lượng tài sản an tồn vốn Mơ hình định giá quyền chọn Merton- Black-Scholes (1974) coi xác suất để doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản phụ thuộc vào giá trị thị trường mức độ dao động giá trị thị trường tài sản doanh nghiệp Mơ hình thường sử dụng trường hợp doanh nghiệp niêm yết thời gian dài Phương pháp Moody’s-KMV năm 1993 trường hợp mơ hình định giá quyền chọn sử dụng rộng rãi, sức mạnh mơ hình nằm cơng cụ tính tốn thực nghiệm kiểm nghiệm dựa sở liệu lớn Trong mơ hình KMV xác suất vỡ nợ tính liệu thực nghiệm thay tính qua công thức sử dụng phân bố chuẩn độ rủi ro Mơ hình KMV tính khoảng cách tới vỡ nợ làm sở để đo lường độ lệch chuẩn giá trị tài sản doanh nghiệp khoản nợ tại, cho tỷ lệ phần trăm doanh nghiệp phá sản năm giá trị tài sản có độ lệch tiêu chuẩn cao khoản nợ ngắn hạn Nhìn chung mơ hình phát huy hiệu việc đánh giá doanh nghiệp gặp vấn đề tài so với mơ hình dựa biến tài Các nghiên cứu ứng dụng mơ hình kể đến Wilcox (1973); Scott (1981); Varma Raghunathan (2000); Hillegeist, Keating, Cram Lundstedt (2004); Du Suo (2004); Bohn, Arora Korablev (2005) Tác giả tóm tắt số nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ tiêu biểu giới bảng 1.4 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 18 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 1.4: Tóm tắt số nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ, vỡ nợ NH giới Tác giả/ Năm công bố Cách tiếp cận/ số nhân tố Các kết Beaver (1966) UDA/30 Dữ liệu sử dụng 79 Xác định nhân tố, độ xác công ty vỡ nợ 79 công ty từ 50% đến 92% không vỡ nợ 38 ngành Atlman (1968) MDA/22 Dữ liệu gồm 33 công Xác định nhân tố, độ xác ty cho nhóm 95% cho doanh nghiệp mẫu Martin (1977) MDA; LA/25 Dữ liệu sử dụng Xây dựng mơ hình cho năm, NH Mỹ giai đoạn 1970- xác định nhân tố, hiệu suất cao 1976 92.3% Hanweck (1977) PA/6 Dữ liệu sử dụng gồm 177 Trong nhân tố có nhân tố có ý doanh nghiệp không vỡ nợ 32 nghĩa thống kê Độ xác doanh nghiệp vỡ nợ 83.8%, mẫu kiểm tra 91.1% Ohson (1980) LA/9 Sử dụng liệu 105 cơng ty Độ xác 96.3% vỡ nợ 2000 công ty không vỡ nợ Tam (1992) Kiang ANN/19, MDA/19, LA/19 Sử Mạng NN có độ xác cao dụng liệu 118 ngân hàng, chia nhất, đạt 96.2% với mẫu huấn cho nhóm luyện 85.2% với mẫu kiểm tra Odom Sharda ANN/5; MDA/5 Mẫu gồm 38 Hiệu suất mẫu huấn luyện 100%, (1993) công ty vỡ nợ, 36 không vỡ nợ mẫu kiểm tra 77% Kolari cộng TR LA (1996) Hiệu suất với mẫu gốc 98.6%; mẫu kiểm tra 95.6% Lanine Vander Mơ hình TR Logit cho Độ xác 91.6% với liệu Vennet (2006) ngân hàng lớn Nga gốc, 85.1% liệu kiểm tra Ravi Pramodh ANN/9;12 Mẫu gồm ngân Hiệu suất 96.6% cho mẫu Thổ Nhĩ (2008) hàng Thổ Nhĩ Kỳ Tây Ban Nha Kỳ; 100% cho mẫu Tây Ban Nha Nguồn: Tổng hợp tác giả từ tài liệu tham khảo Trong đó: UDA- phân tích phân biệt đơn biến; MDA- phân tích phân biệt đa biến; ANN- mạng nơ ron nhân tạo; TR- mơ hình nhận dạng đặc điểm; DT- định; LA- mô hình Logit; PA- mơ hình Probit Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 19 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Như mơ hình dự báo vỡ nợ phát triển đa dạng ln bổ sung chưa mơ hình khẳng định tính ưu việt tuyệt đối so với mơ hình lại tất bối cảnh nghiên cứu 1.2.2 Tổng quan tiêu chí coi vỡ nợ nguy vỡ nợ cao nghiên cứu trước Trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ, tác giả thường đưa định nghĩa vỡ nợ, sở chọn mẫu nghiên cứu Phần lớn nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ giới định nghĩa vỡ nợ dựa thông tin công ty vỡ nợ định đóng cửa; số nghiên cứu khác định nghĩa vỡ nợ dựa khủng hoảng tài dựa khả đáp ứng nghĩa vụ tài Lược lại nghiên cứu trước vỡ nợ ngân hàng có tác giả sử dụng số khoản ngân hàng, số nợ xấu cao dẫn tới khả vốn, số thiếu vốn làm tiêu đo lường nguy đổ vỡ, chẳng hạn tác giả Dermirgue-Kunt (1989), Barr Siem (1994) chất lượng tài sản, hiệu hoạt động yếu tố dự đoán vỡ nợ quan trọng mặt thống kê tổ chức ngân hàng trước phá sản ln có mức nợ xấu cao hiệu hoạt động thấp Trong nghiên cứu cảnh báo sớm khó khăn tài ngân hàng, nhiều tác giả chọn tiêu chí khác: Tác giả Gropp sử dụng xếp hạng Fitch-IBCA để đánh giá sức mạnh tài ngân hàng Ơng sử dụng mức hạng C để phân đôi rủi ro thấp rủi ro cao Whalen (2005) xây dựng mơ hình dự đốn xác suất mà ngân hàng cộng đồng có nguy vỡ nợ thấp chuyển sang trạng thái có nguy vỡ nợ cao khoảng thời gian tám quý Các NH định "nguy vỡ nợ thấp" NH có điểm tổng hợp CAMELS 2, ngân hàng với điểm số CAMELS tổng hợp lớn phân loại rủi ro cao Tác giả Duclaux Soupmo Badjio (2009) xây dựng mơ hình dự báo ngân hàng gặp khó khăn cho ngân hàng thuộc nước khu vực miền trung châu Phi Nghiên cứu sử dụng định nghĩa ngân hàng gặp khó khăn tài chính, biến phụ thuộc Y=1, tỷ lệ khả toán/tổng tài sản rủi ro nhỏ 8% Y = trường hợp khác Birsen Eggi Erdogan (2016) tính tốn tiêu ROA để đo lợi nhuận sau sử dụng tiêu chí ROA để xác định tình trạng sức khỏe ngân hàng Cụ thể, biến phụ thuộc Y =1, ngân hàng vỡ nợ ROA ≤ 0.01 , biến Y = 0, ngân hàng không vỡ nợ ROA > 0.01 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 20 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 1.5: Một số định nghĩa sử dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Tác giả/ Năm công bố Beaver (1966) Tên sử dụng Vỡ nợ Định nghĩa Một công ty khơng trả nợ nghĩa vụ tài đến hạn Hay công ty xảy kiện: vỡ nợ, vỡ nợ trái phiếu, rút tiền mức tài khoản ngân hàng, không chi trả cổ phiếu ưu đãi Atlman (1968) Phá sản Các hãng bị tuyên bố phá sản, quan quản lý tổ chức lại theo quy định Deakin (1972) Vỡ nợ Các công ty bị phá sản, khả chi trả, bị chủ nợ yêu cầu lý Blum (1974) Vỡ nợ Không trả nợ đến hạn, tiến hành trình tố tụng phá sản phải thỏa thuận vi phạm với chủ nợ để giảm nợ Santomero Vỡ nợ Vinso (1977) Các ngân hàng vỡ nợ tài khoản vốn ngân hàng không âm Whalen (2005) Nguy Ngân hàng có nguy vỡ nợ cao ngân hàng có vỡ nợ cao điểm tổng hợp CAMELS lớn Ngân hàng gặp khó khăn tỷ lệ khả Duclaux Ngân Soupmo (2009) hàng gặp toán/ tổng tài sản rủi ro nhỏ 8% khó khăn Booth (2011) Vỡ nợ Không cung cấp định nghĩa rõ ràng, sử dụng tiêu chí cơng ty rời khỏi giao dịch tất thị trường chứng khoán làm sở chọn mẫu Birsen Eggi Ngân hàng Ngân hàng vỡ nợ ROA ≤ 0.01 , ngân hàng không Erdogan (2016) vỡ nợ vỡ nợ ROA > 0.01 Nguồn: Tổng hợp tác giả từ tài liệu tham khảo Như vậy, nghiên cứu trước giới tác giả sử dụng nhiều tiêu chí khác để xác định ngân hàng vỡ nợ, ngân hàng có nguy vỡ nợ cao 1.2.3 Các nhân tố, biến số nghiên cứu vỡ nợ Khi tiến hành dự báo vỡ nợ cần xác định yếu tố biến dự báo, biến phụ thuộc phương pháp dự báo Việc lựa chọn yếu tố định chất lượng mô Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 21 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com hình xây dựng Về biến dự báo, hầu hết tác giả thống việc đánh giá điều kiện tài có nguồn gốc từ BCTC khứ, sử dụng để dự đoán hoạt động, nguy vỡ nợ doanh nghiệp tương lai Qua tổng quan tài liệu tác giả thấy biến dự báo vỡ nợ (biến độc lập) chủ yếu tính toán từ BCTC doanh nghiệp Số lượng nhân tố xét nghiên cứu dao động mạnh khoảng đến 57 nhân tố (Jodi Bellovary cộng sự, 2007) Sự phong phú đa dạng biến dự báo vỡ nợ sử dụng nghiên cứu tác giả tổng hợp phần bảng 1.6 Bảng 1.6: Bảng tổng hợp số biến sử dụng cảnh báo vỡ nợ Biến Nội dung Các tác giả X1 Luồng tiền mặt/ tổng nợ Beaver (1966), Deakin (1972), Blum (1974), Zmijewski (1984), Martens cộng (2008) X2 Tổng nợ/ tổng tài sản Beaver (1966), Deakin (1972), Ohlson (1980), Martens cộng (2008), Ding cộng (2008) X3 Vốn lưu động / tổng tài sản Beaver (1966); Atlman (1968) X4 Lợi nhuận chưa phân phối/ tổng tài sản Atlman (1968), Ding cộng (2008) X5 Lợi nhuận trước thuế lãi/ tổng tài sản Atlman (1968), Li Sun (2009) X6 Giá trị thị trường VCSH/ giá trị hạch Atlman (1968), Martens cộng toán tổng nợ (2008), Li Sun (2009) X7 Hệ số doanh thu/ tổng tài sản Atlman (1968), Li Sun (2009) X8 Lợi nhuận ròng/ tổng tài sản Beaver (1966); Deakin (1972), Ohlson (1980), Zmijewski (1984) X9 Vốn lưu động/ doanh thu Beaver (1966); Deakin (1972), Ohlson (1980), Marten cộng (2008) X10 Thu nhập dòng/ doanh thu Beaver (1966) X11 Thu nhập dòng/ tổng tài sản Beaver (1966) X12 ROE Wheelock Wilson(1995), Dabos Escudero (2000), Shumway(2001) Nguồn: Tác giả tổng kết từ tài liệu tham khảo Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 22 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Sự đa dạng không thống nhân tố ảnh hưởng tới vỡ nợ nghiên cứu cho thấy cần có nghiên cứu, phân tích sâu sắc cho tập số đưa vào nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ, đặc biệt ngành đặc thù ngành ngân hàng Tính đa dạng khơng thống quốc gia, ngành có đặc điểm riêng biệt, có hệ thống sách khác vậy, nhân tố ảnh hưởng đến khả vỡ nợ khác Dù vậy, thấy số nhân tố: thu nhập ròng/ tổng tài sản, tổng tài sản/ tổng nợ, tỷ lệ nghiên cứu gốc Atlman (1968) có mặt nhiều mơ hình Qua phân tích cho thấy số lượng nhân tố mơ hình khơng ảnh hưởng nhiều đến hiệu suất mơ hình Chẳng hạn, mơ hình Bearver (1968) có độ xác lên tới 92% với nhân tố, nghiên cứu Jo (1997) có độ xác 86% sử dụng tới 57 nhân tố Các nhân tố vĩ mô thường đề cập nghiên cứu, nghiên cứu lý thuyết cho bối cảnh kinh tế vĩ mơ có ảnh hưởng đến vỡ nợ công ty Khi nghiên cứu vỡ nợ ngân hàng khơng thể khơng nhắc tới nhân tố mơ hình CAMELS Mơ hình CAMELS, mơ hình xếp hạng ngân hàng xây dựng thông qua năm 1987 quan giám sát ngân hàng trung ương Mỹ Mơ hình phân tích theo yếu tố (Mức độ an toàn vốn, chất lượng tài sản, hiệu quản lý, lợi nhuận, khoản mức độ nhạy cảm với rủi ro) Các tiêu mơ hình CAMELS tác giả phân tích chi tiết chương Mơ hình thường định mức xếp hạng từ mức (mức tốt nhất) đến mức (mức xấu nhất) cho nhóm yếu tố, sau lại tổng hợp kết để kết đánh giá cuối theo mức Phương pháp tiếp cận CAMELS phương pháp mở tiếp cận vùng miền có đặc trưng riêng phù hợp với nhóm biến khác Tuy nhiên Rojas-Suarez (2001) kinh tế chuẩn mực kế toán hệ thống báo cáo yếu, việc phân loại khoản nợ xấu (NPLs) không chặt chẽ, quy định không hợp lý khoản dự phòng tín dụng, hoạt động giám sát theo luật không thực thi, thị trường vốn khơng có tính khoản phát triển, có khó khăn để xác định giá trị thực ngân hàng nhằm tách biệt giá trị theo sổ sách, nghĩa hệ số truyền thống dạng CAMLES khơng dự báo trước khó khăn ngân hàng Tuy nhiên nhân tố mơ hình CAMELS giữ vai trò đặc biệt quan trọng phân tích rủi ro hoạt động ngân hàng Tác giả Hilda Rossieta (2016) sử dụng tỷ lệ tài mơ hình CAMELS, số dòng tiền, số thị trường để dự đoán phát sớm ngân hàng phá sản Dữ liệu sử dụng nghiên cứu ngân hàng Indonexia năm 2006, 2007, mơ hình Logit bội sử dụng tỷ lệ giúp dự báo phá sản Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 23 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com ngân hàng gồm: tỷ lệ an toàn vốn, tỷ lệ tài sản rủi ro, lợi nhuận trước thuế/ tổng tài sản rủi ro, lợi nhuận ròng/ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ tốn nhanh, dòng tiền từ hoạt động/ nợ ngắn hạn Erdogan (2016) sử dụng mơ hình hồi quy Logit liệu mảng tác động ngẫu nhiên để dự báo vỡ nợ cho ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ Nghiên cứu sử dụng liệu mảng 22 ngân hàng giai đoạn 2001-2012 Tác giả tiến hành phân tích nhân tố dựa 18 biến mơ hình CAMELS nhân tố sau sử dụng nhân tố biến dự báo Các nghiên cứu Dermirgue-Kunt (1989), Barr Siem (1994) chất lượng tài sản yếu tố dự đoán vỡ nợ quan trọng mặt thống kê tổ chức ngân hàng trước phá sản có mức nợ xấu cao Do chất lượng tài sản đặc biệt quan trọng hoạt động ngân hàng nên có nhiều tác giả nghiên cứu xác định nhân tố tác động đến nợ xấu Bảng 1.7 nêu tóm tắt số nhân tố điển hình Bảng 1.7: Các nhân tố tác động tới nợ xấu Nhân tố Tăng trưởng GDP thực tế Sự tác động - Tác giả/ Năm xuất Salas Saurina (2002); Rajan Dhal (2003); Jimenez Saurina (2006); Louzis, Vouldis Metaxas (2010) Tỷ lệ thất nghiệp lãi suất danh nghĩa ngắn hạn + Fofack (2005); Bofondi (2011); Klein (2013) Ropele Chỉ số giá tiêu dùng, tăng giá bất động sản + Shu (2002) Sở hữu Nhà nước - J L Hu (2004) Hiệu quản lý - Berger DeYoung (1997); Podpiera Weill (2008); Podpiera and Weill (2008); Louzis (2010) Mức độ sinh lời vốn chủ sở hữu (ROE) - Garciya-Marco and Robles-Fernandez (2008) Tỉ lệ vốn chủ sở hữu / tổng tài sản - Berger DeYoung (1997); Salas Saurina (2002) Nợ xấu khứ + Salas Saurina (2002); Klein (2013) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 24 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Sự tác động Nhân tố Quy mô Tác giả/ Năm xuất +/- Salas Saurina (2002); Rajan Dhal (2003); J.L.Hu cộng (2004) Tốc độ tăng trưởng tín dụng + Keeton Morris (1987); Sinkey Greenwalt (1991); Keeton (1999); Salas Saurina (2002); Bercoff cộng (2002); Jimenez Saurina (2005) Tỷ lệ cho vay / tổng tài sản + Sinkey Greenwalt (1991), Dash Kabra (2010) Nguồn: Tác giả tổng hợp từ tài liệu tham khảo Như vậy, nhân tố, biến số sử dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ phong phú, đa dạng Trong bối cảnh hệ thống NH Việt Nam giai đoạn 2010-2014, nhân tố, biến số ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ NHTMCP? 1.3 Các nghiên cứu dự báo vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng Việt Nam Ở Việt Nam nghiên cứu mơ hình cảnh báo vỡ nợ, khủng hoảng quan tâm đề cập đến từ sau khủng hoảng tài châu Á năm 1997 Cơng ty chứng khốn Tân Việt tính tốn cung cấp số Z công ty cổ phần niêm yết cho nhà đầu tư Tuy nhiên, cơng ty chứng khốn Tân Việt sử dụng mơ hình Z-Score ngun Altman nên khơng xác khác biệt thời gian, điều kiện kinh tế, môi trường pháp lý hai quốc gia Khắc phục nhược điểm này, tác giả Đinh Thế Hiển điều chỉnh tham số mơ hình để phù hợp với điều kiện kinh tế Việt Nam, đề cao tác động cấu đầu tư tài sản hệ số sinh lời tổng tài sản Kết mơ sau: Z’’ = 2.11 + 4.59 X1 + 2.28 X2 + 4.03 X3 + 0.84 X4 Trong biến là: Vốn lưu động dòng tổng tài sản (X1), lợi nhuận giữ lại tổng tài sản (X2), lợi nhuận trước lãi vay thuế tổng tài sản (X3), giá trị thị trường vốn chủ sở hữu giá trị sổ sách tổng nợ (X4) Tuy nhiên với hai trường hợp cụ thể Công ty cổ phần Dầu Tường An Cơng ty Văn hóa phẩm Phương Nam, kết phân tích chưa đảm bảo tính đại diện cho tổng thể doanh nghiệp Việt Nam Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 25 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tác giả Nguyễn Trọng Hòa (2009) sử dụng mơ hình MDA mơ hình Logit để tiến hành tính xác suất vỡ nợ xếp hạng tín dụng cho doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu xác định doanh nghiệp có nguy phá sản theo tiêu chí định lượng, từ lựa chọn mẫu nghiên cứu gồm 268 doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Số liệu sử dụng năm 2007 tác giả tính tốn phân nhóm 37 tiêu tài từ BCTC Tác giả ước lượng hàm phân biệt Logit sở mẫu lựa chọn, đồng thời kết hợp tiêu chuẩn kiểm định thích hợp để đánh giá phù hợp độ xác hàm phân biệt hàm Logit Một nghiên cứu khác áp dụng mơ hình Z-Score cho ngân hàng tổ chức tài Việt Nam nghiên cứu Nguyễn Quang Dong (2009) dựa số liệu năm 37 ngân hàng Tác giả cho phương pháp phân tích phân biệt phù hợp với nước mà sở liệu chưa phong phú, chuỗi thời gian chưa dài Đặc biệt, phương pháp áp dụng điều kiện kinh tế chuyển đổi Trong nghiên cứu tác giả xây dựng thang đo biến phụ thuộc dựa kết luận tra ngân hàng năm 2008 Tác giả xây dựng tập lớn gồm 40 biến giải thích chia thành nhóm Sử dụng phương pháp đưa dần biến vào mơ hình tác giả thu hàm phân biệt Z = -1.578 + 24.148X3 – 3.327X20 Nguồn: Nguyễn Quang Dong (2009) Trong X3 lợi nhuận ròng/ Doanh thu từ kinh doanh chính; X20 khả trả lãi Độ xác mơ hình 90.6% 84.4% với liệu gốc liệu kiểm tra Tác giả Nguyễn Thành Cường Phạm Thế Anh (2010) áp dụng mơ hình Zscore Atlman (1968) để đánh giá rủi ro phá sản doanh nghiệp chế biến thủy sản Số liệu sử dụng 11 doanh nghiệp chế biến thủy sản niêm yết giai đoạn 2007-2009 Sau tính toán điểm số Z score, tác giả xếp doanh nghiệp theo ba nhóm nguy cơ: nhóm có nguy phá sản cao, nhóm có nguy phá sản nhóm chưa có nguy phá sản Tác giả Phan Hồng Mai (2012) đề tài “Nguy phá sản công ty cổ phần xây dựng niêm yết Việt Nam” lựa chọn mô hình cơng ty The Vickers để đo nguy phá sản cho công ty cổ phần xây dựng niêm yết sau kiểm chứng tác Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 26 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com động nhân tố (năng lực quản lý tài sản, cấu vốn, quy mô doanh nghiệp chế quản lý Nhà nước) tới nguy phá sản doanh nghiệp xây dựng niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Kết nghiên cứu xác định nguyên nhân làm gia tăng nguy phá sản công ty cổ phần xây dựng lực quản lý tài sản yếu lạm dụng đòn bẩy tài mức Tác giả Nguyễn Việt Hùng Hà Quỳnh Hoa (2012) cơng bố nghiên cứu tồn diện mơ hình dự báo khủng hoảng tiền tệ, tác giả trình bày vấn đề lý thuyết mơ hình khủng hoảng tiền tệ, hệ thống tiêu cảnh báo khủng hoảng tiền tệ đồng thời tác giả thực nghiệm việc xây dựng số tổng hợp xác định xác suất xảy khủng hoảng Tác giả xác định số: dư cung tiền thực, tỷ giá thực tế, dự trữ ngoại tệ, xuất khẩu, tín dụng nước/ GDP để phản ánh tín hiệu khả xảy bất ổn kinh tế Tác giả Nguyễn Thị Lương (2014) ứng dụng mơ hình Merton-KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ 380 doanh nghiệp niêm yết Việt Nam thời kỳ 2011-2013 Nghiên cứu dựa phương pháp luận mơ hình Merton-KMV, ước lượng xác suất vỡ nợ 380 doanh nghiệp đồng thời xác định mức độ rủi ro doanh nghiệp, nghiên cứu đưa chứng điển hình cho khả đo lường hợp lý phương pháp Bên cạnh kết đạt được, nghiên cứu có hạn chế, giả định lý thuyết mơ hình chưa kiểm tra bị vi phạm, số giả định làm giảm hiệu mơ hình Tác giả Lê Khương Ninh (2015) nêu nhóm nguyên nhân dẫn đến phá sản NHTM Theo có nhóm nguyên nhân phương diện vĩ mô, vi mô, can thiệp Chính phủ vào ngân hàng Chính phủ sở hữu thay đổi chế sách Tuy nhiên nghiên cứu dừng việc tổng kết nhóm nguyên nhân mặt lý luận Tác giả Nguyễn Phi Lân cộng (2015) xây dựng ứng dụng mơ hình cấu trúc công tác tra, giám sát TCTD Cụ thể nghiên cứu đo lường rủi ro đổ vỡ hệ thống TCTD Việt Nam, ước tính tổn thất tín dụng đo lường tác động mơi trường kinh tế vĩ mô đến rủi ro hệ thống, đo lường rủi ro lan truyền hệ thống Ngồi có nhiều nghiên cứu tập trung nghiên cứu vấn đề rủi ro tín dụng, nợ xấu hệ thống ngân hàng Một số nhân tố ảnh hưởng tới nợ xấu nghiên cứu xác định bao gồm: khủng hoảng kinh tế hiệu giám sát thấp (Nguyễn Minh Phong, 2012); tăng trưởng tín dụng mức đồng thời cấu tín dụng khơng hợp lý, Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 27 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com thơng tin tín dụng khơng xác, công nghệ ngân hàng bất cập, hành lang pháp lý không đầy đủ (Lê Thị Hồng Hạnh, 2013); nhân biện pháp quản trị rủi ro ngân hàng không đạt chuẩn Basel III (trung tâm nghiên cứu kinh tế sách, VEPR, 2014); sở hữu chéo phức tạp, đầu tư ngành tràn lan (Ủy ban Giám sát Tài Quốc gia, 2014); thị trường bất động sản trầm lắng, áp lực cấp tín dụng cho doanh nghiệp nhà nước (Phạm Thị Kim Ánh, 2014),… Tác giả Phan Hồng Mai (2014) sử dụng phương pháp hồi quy tương quan liệu mảng thời gian năm 16 ngân hàng để xác định nhân tố tác động tới nợ xấu NHTM Việt Nam Biến phụ thuộc tác giả sử dụng tỷ lệ nợ xấu, biến giải thích xem xét ban đầu gồm biến Nghiên cứu ra: tỷ trọng dư nợ tín dụng dành cho khách hàng doanh nghiệp tác động ngược chiều tới tỷ lệ nợ xấu, tỷ trọng dư nợ tín dụng trung, dài hạn tín dụng xây dựng bất động sản tác động chiều tới tỷ lệ nợ xấu Một kết đáng lưu ý số năm hoạt động số lượng công ty thuộc sở hữu ngân hàng, hệ số an tồn vốn có ảnh hưởng chiều tới tỷ lệ nợ xấu Tác giả Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015) nghiên cứu yếu tố tác động đến nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2007-2014 22 ngân hàng Nghiên cứu ước lượng liệu mảng với tác động cố định kết hợp phương pháp mômen tổng quát GMM dạng vi phân GMM dạng hệ thống Với biến phụ thuộc logarit tỷ lệ nợ xấu, biến liên tục, kết cho thấy yếu tố thuộc đặc thù ngân hàng (khả sinh lời, nợ xấu khứ, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng), yếu tố vĩ mơ (tăng trưởng kinh tế) có ảnh hưởng đến nợ xấu Phương pháp GMM hệ thống vốn chủ sở hữu lạm phát tác động có ý nghĩa đến tỷ lệ nợ xấu ngân hàng Tác giả Trần Trọng Phong cộng (2016) sở sử dụng mơ hình hồi quy liệu mảng tác động cố định cho mẫu sử dụng gồm 15 NHTM lớn Việt Nam giai đoạn 2007-2014 phát tỷ lệ nợ xấu kỳ trước, kết kinh doanh khứ, hiệu quả, quy mô ngân hàng tỷ lệ cho vay tổng tài sản ảnh hưởng chiều tới nợ xấu; tỷ lệ lạm phát tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu tổng tài sản tăng lại làm giảm nợ xấu ngân hàng Hai nghiên cứu Nguyễn Thị Hồng Vinh Trần Trọng Phong sử dụng mơ hình hồi quy liệu mảng với biến phụ thuộc biến liên tục nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu Tác giả tóm tắt số nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng Việt Nam bảng 1.8 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 28 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 1.8: Một số nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng Việt Nam Tác giả/ Năm công bố Cách tiếp cận/ số nhân tố Nội dung chính/Các kết Nguyễn Trọng Hòa MDA/37; LA/37 Dữ liệu Ước lượng hàm phân biệt, hàm (2009) sử dụng gồm 268 doanh Logit tính xác suất vỡ nợ, xếp hạng nghiệp năm 2007 quan sát mẫu lựa chọn Nguyễn Quang Dong MDA/40 Dữ liệu 37 ngân Xếp hạng tín dụng ngân hàng (2009) hàng năm 2008 Xác định nhân tố, độ xác mơ hình 90.6% cho liệu gốc 84.4% liệu kiểm tra Phan Hồng (2012) Mai Mơ hình cơng ty The Đo nguy phá sản công ty Vickers xây dựng Xác định nguyên nhân làm gia tăng nguy phá sản lực quản lý tài sản yếu Nguyễn Việt Hùng Các mơ hình dự báo khủng Dự báo khủng hoảng tiền tệ Xác Hà Quỳnh Hoa hoảng tiền tệ định số phản ánh tín hiệu khả (2012) xảy bất ổn kinh tế Nguyễn Thị Lương Mơ hình Merton-KMV Dữ Đo lường rủi ro vỡ nợ doanh (2014) liệu 380 doanh nghiệp nghiệp Đưa minh chứng cho niêm yết thời kỳ 2011-2013 khả đo lường hợp lý phương pháp Nguyễn (2015) Phi Nguyễn Thị Vinh (2015) Lân Ứng dụng mơ hình cấu trúc Đo lường rủi ro đổ vỡ hệ thống TCTD Việt Nam, ước tính tổn thất tín dụng đo lường rủi ro hệ thống NH Hồng Mơ hình liệu mảng, mô Xác định yếu tố vi mô, vĩ mơ tác hình GMM động đến nợ xấu ngân hàng Trong đó: MDA- phân tích phân biệt đa biến; LA- mơ hình Logit Nguồn: Tổng hợp tác giả từ tài liệu tham khảo Qua việc tổng quan tài liệu cho thấy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam nghiên cứu có khoảng trống sau: + Vỡ nợ NHTMCP chưa xem xét đầy đủ, chưa theo dõi vỡ nợ ngân hàng thời kỳ định nghiên cứu năm + Các nghiên cứu trước xác định nhân tố tác động đến nguy vỡ nợ qua nghiên cứu, nhân tố có phải nguyên nhân dẫn đến nguy vỡ nợ NHTMCP thời kỳ hay không? Hơn yếu tố ảnh Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 29 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com hưởng đến nguy vỡ nợ NHTMCP khơng có yếu tố vi mô biểu thị số tài dựa báo cáo kế tốn mà có số kinh tế vĩ mơ tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát,… chưa có nghiên cứu làm rõ, kiểm chứng + Các cá thể ngân hàng có đặc trưng riêng có ảnh hưởng tới khả vỡ nợ chưa có nghiên cứu thực nghiệm xác định tiêu đo lường + Mơ hình Logit với liệu mảng tác động cố định, mơ hình mạng nơron, định sử dụng nghiên cứu vỡ nợ phạm vi giới, nhiên việc vận dụng nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng Việt Nam theo tác giả điều Xuất phát từ khoảng trống nghiên cứu nêu tơi lựa chọn đề tài: “Xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam ” Nghiên cứu làm rõ sở lý luận mơ hình dự báo vỡ nợ, xây dựng tiêu chí xác định nguy vỡ nợ cho NHTMCP, lựa chọn thực nghiệm mơ hình Logit với số liệu mảng để giải ba nội dung: xác định nhân tố tác động tới vỡ nợ, tính xác suất vỡ nợ, lượng hóa tính đặc thù ngân hàng ảnh hưởng tới khả vỡ nợ Tác giả thử nghiệm áp dụng mơ hình mạng nơron, định vào phân loại, dự báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam Từ kết nghiên cứu luận án đề xuất giải pháp giúp ngân hàng hạn chế nguy vỡ nợ Nghiên cứu sử dụng liệu NHTMCP thời gian năm Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 30 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Kết luận chương Chương 1, tác giả tổng quan nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng giới Việt Nam Qua việc phân tích phương pháp nghiên cứu chính, nghiên cứu tiêu biểu, ưu nhược điểm phương pháp nghiên cứu cho thấy: Chưa có mơ hình hồn tồn ưu việt mơ hình khác, mơ hình có ưu, khuyết điểm riêng Số lượng nhân tố dự báo vỡ nợ nghiên cứu đa dạng, phong phú Chủ yếu nghiên cứu sử dụng số ngân hàng Việc tổng kết nghiên cứu giúp tác giả phân tích rõ khoảng trống nghiên cứu, khoảng trống bao gồm: 1) Vỡ nợ NHTMCP Việt Nam chưa xem xét đầy đủ, chưa theo dõi vỡ nợ NH thời kỳ định nghiên cứu năm 2) Một số nghiên cứu trước xác định nhân tố tác động đến nguy vỡ nợ qua nghiên cứu, nhân tố có phải nguyên nhân dẫn đến nguy vỡ nợ NH thời kỳ hay khơng? Các yếu tố vĩ mô tác động đến nguy vỡ nợ NH chưa có nghiên cứu kiểm chứng 3) Các cá thể ngân hàng có đặc trưng riêng có ảnh hưởng tới khả vỡ nợ chưa có nghiên cứu thực nghiệm xác định tiêu đo lường Từ khoảng trống nghiên cứu tác giả đề mục tiêu nghiên cứu luận án triển khai nghiên cứu chương sau Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 31 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI Chương 2, tác giả phân tích đề xuất tiêu chí để xác định nguy vỡ nợ NHTMCP, phân tích hệ thống tiêu sử dụng cảnh báo vỡ nợ sở lý thuyết số mơ hình cảnh báo vỡ nợ thực nghiệm luận án 2.1 Tiêu chí xác định nguy vỡ nợ Bước xây dựng mơ hình cảnh báo vỡ nợ xác định khái niệm vỡ nợ ngân hàng, tiêu chí lựa chọn mẫu Ở Việt Nam, vỡ nợ TCTD có ngân hàng quy định chặt chẽ, thực tiễn phát triển hệ thống ngân hàng Việt Nam chưa ghi nhận kiện đổ vỡ ngân hàng mà xuất NHTMCP yếu kém, nguy vỡ nợ cao, NHNN thường đưa vào diện kiểm soát đặc biệt, tổ chức tái cấu tiến hành cho sáp nhập, chưa tiến hành thủ tục phá sản, lý Do nghiên cứu xem xét q trình suy giảm tài chính, xem xét dấu hiệu rủi ro tiềm tàng dẫn tới đổ vỡ ngân hàng, phân nhóm ngân hàng thành hai nhóm: nhóm có nguy vỡ nợ cao nhóm có nguy vỡ nợ thấp Như trình bày chương 1, mục 1.2.2, tác giả giới xác định ngân hàng vỡ nợ, ngân hàng có nguy vỡ nợ cao dựa nhiều tiêu chí khác Các tiêu chí tiêu chí khả khoản ngân hàng, tiêu chí xếp hạng ngân hàng, tiêu chí mức độ an tồn vốn, tiêu chí chất lượng tài sản Trong bối cảnh hệ thống NH Việt Nam giai đoạn 2010-2015, chất lượng tài sản ngân hàng vấn đề nhận quan tâm nhiều nhất, rủi ro tín dụng nỗi sợ hãi lớn nhà quản lý Đo lường rủi ro tín dụng, chất lượng tài sản ngân hàng thực thơng qua nhiều tiêu, nợ xấu tiêu phổ biến để đo lường rủi ro tín dụng Nợ xấu vấn đề thường trực hoạt động ngân hàng gây số tác động tiêu cực sau: + Nợ xấu làm giảm lợi nhuận ngân hàng: Nợ xấu làm giảm doanh thu nghiêm trọng dẫn đến tình trạng thua lỗ Theo Berger De Young (1997), khoản nợ xấu tăng làm khoản chi phí tăng lên đáng kể: bao gồm chi phí trả lãi tiền gửi, chi phí quản lý nợ xấu, chi phí trích lập dự phòng rủi ro khoản chi phí liên quan Việc gia tăng khoản chi phí khiến cho lợi nhuận lại trở lên thấp so với dự tính ban đầu Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 32 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com + Nợ xấu ảnh hưởng đến khả toán ngân hàng: Nợ xấu khiến NH không thu hồi khoản cho vay điều làm cân đối dòng tiền vào dòng tiền khiến NH bị giảm khả toán Cao nợ xấu khiến ngân hàng đối mặt với nguy khả toán Với tỷ lệ nợ xấu cao khiến ngân hàng bị phá sản + Nợ xấu làm giảm uy tín ngân hàng: Khi NH có mức độ rủi ro tài sản có cao (nợ xấu cao) NH bị giảm uy tín Rõ ràng người gửi tiền khơng muốn gửi tiền vào NH có tỷ lệ nợ hạn cao, nợ xấu vượt mức cho phép, có chất lượng tín dụng khơng tốt, gây nhiều vụ thất lớn Thơng tin ngân hàng có mức rủi ro cao lan truyền dân chúng khiến cho uy tín cạnh tranh ngân hàng giảm mạnh + Nợ xấu làm phá sản ngân hàng: Nếu doanh nghiệp vay vốn ngân hàng khó khăn việc hồn trả, khoản vay lớn dẫn đến khủng hoảng hoạt động ngân hàng Khi ngân hàng khơng chuẩn bị trước phương án dự phòng, không đủ khả đáp ứng nhu cầu rút vốn lớn, nhanh chóng khả tốn Nếu khơng giải kịp thời dẫn đến tượng rút tiền hàng loạt làm ngân hàng bị đổ vỡ Việt Nam ngân hàng Habubank trường hợp điển hình việc vỡ nợ tỷ lệ nợ xấu cao Hơn ngân hàng khả tốn dẫn đến hiệu ứng lan truyền đến hệ thống, gây niềm tin người dân, nhà đầu tư, doanh nghiệp, tổ chức quốc tế Nghiêm trọng dẫn đến sụp đổ hệ thống tài quốc gia Hầu hết nghiên cứu cho hậu trực tiếp tỷ lệ nợ xấu tăng cao hệ thống ngân hàng ngân hàng phá sản Ảnh hưởng tiêu cực nợ xấu tới ngân hàng lớn nợ xấu vấn đề thường trực câu hỏi tỷ lệ nợ xấu cao khiến ngân hàng có nguy vỡ nợ cao Theo chuẩn mực quốc tế tỷ lệ nợ xấu chấp nhận 5% Tại Việt Nam, theo quy định nghị định 53/2013/NĐ-CP thơng tư số 19/2013/ TT-NHNN “Các TCTD có tỷ lệ nợ xấu từ % trở lên phải bán nợ cho VAMC Trường hợp tổ chức tín dụng không bán nợ cho Công ty Quản lý tài sản, Ngân hàng Nhà nước xem xét, áp dụng biện pháp tra, giám sát chặt chẽ” Quy định cho thấy NHNN xác định rõ tỷ lệ nợ xấu từ 3% trở lên gây an tồn cho TCTD NHNN buộc phải có can thiệp hành nhằm đảm bảo đưa tỷ lệ nợ xấu TCTD mức an toàn 3% Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 33 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Có thể thấy: + Vấn đề nợ xấu tăng cao hệ thống NH vấn đề cấp bách cần giải thời kỳ 2010-2015 Các NH có tỷ lệ nợ xấu từ 3% trở lên bị NHNN đặt tình trạng giám sát + Nhiều nghiên cứu giới ảnh hưởng tiêu cực tỷ lệ nợ xấu cao tới nhiều mặt hoạt động NH, nhiều nghiên cứu minh chứng mối liên hệ tỷ lệ nợ xấu cao vỡ nợ ngân hàng (Dermirgue- Kunt, 1989, Barr Siem, 1994) Ngoài NHTM tổ chức kinh doanh tiền tệ với mục tiêu lớn lợi nhuận, lợi nhuận số quan trọng để đánh giá công tác quản lý hoạt động ngân hàng thành cơng hay thất bại Lợi nhuận góp phần bù đắp khoản cho vay bị tổn thất giúp trích lập dự phòng đầy đủ Vì tác giả luận án dựa sở hiệu hoạt động NH để bổ sung thêm phân nhóm nguy vỡ nợ ngân hàng Cụ thể, tác giả cho ngân hàng có chất lượng tín dụng (thể qua tỷ lệ nợ xấu cao) có nguy tổn thất tài sản cao hiệu hoạt động NH lại mức trung bình chí yếu khiến NH khơng có khả bù đắp tổn thất, mức độ tổn thương NH cao nguy vỡ nợ cao Hiện nay, quan quản lý tiền tệ thường sử dụng phương pháp bao liệu (DEA) để đánh giá hiệu xếp hạng NH mặt hiệu Luận án sử dụng phương pháp DEA ước lượng hiệu kỹ thuật NH từ đánh giá hiệu hoạt động (thông qua lợi nhuận) ngân hàng, phân nhóm NH thành nhóm hiệu (nhóm A- nhóm hiệu tốt, B- Nhóm hiệu khá, C- nhóm hiệu trung bình, yếu kém) Trên sở luận tác giả luận án chọn tiêu chí xác định nguy vỡ nợ sau: Biến nguy vỡ nợ (Y) gán trị (nguy vỡ nợ cao) ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu từ 3% trở lên thuộc nhóm C sử dụng DEA để phân nhóm Biến Y gán giá trị (nguy vỡ nợ thấp) trường hợp khác Lựa chọn tiêu chí xác định nguy vỡ nợ luận án tác giả khác với nghiên cứu khác lý sau: + Nhiều nghiên cứu vỡ nợ giới sử dụng thông tin ngân hàng vỡ nợ thực sự, Việt Nam chưa ghi nhận trường hợp vỡ nợ theo thơng lệ quốc tế + Có nghiên cứu sử dụng tiêu chuẩn hệ số an toàn vốn (CAR>8%) làm tiêu chí phân loại Việt Nam NHNN ban hành TT 13/2010 yêu cầu bắt buộc hệ số an toàn vốn ( CAR ≥ 9% ) nên tất NHTM đạt theo tiêu chí Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 34 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 2.2 Các nhân tố ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại Hậu việc ngân hàng vỡ nợ lớn để hạn chế vỡ nợ ngân hàng cần xác định nguyên nhân, nhân tố tác động đến nguy vỡ nợ ngân hàng Theo nghiên cứu trước nguyên nhân bắt nguồn từ yếu tố vĩ mô, yếu tố vi mô thuộc đặc thù ngân hàng 2.2.1 Các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến hoạt động ngân hàng Ở khía cạnh vĩ mơ, hoạt động NHTMCP bị ảnh hưởng nhiều phát triển kinh tế, sách tiền tệ NHNN, cạnh tranh ngành Sự phát triển kinh tế Khi kinh tế phát triển, tăng trưởng, thu nhập thành phần kinh tế có xu hướng tăng làm tăng lượng tiền gửi, khả huy động vốn hệ thống NH tăng lên Đồng thời kinh tế tăng trưởng cao ổn định nhu cầu sử dụng vốn tăng lên điều giúp cho NH hoạt động dễ dàng Hơn kinh tế tăng trưởng giúp doanh nghiệp, cá nhân có thu nhập tốt khả trả nợ vốn vay, lãi vay cho ngân hàng tăng nên, ngân hàng giảm rủi ro tín dụng Ngược lại, kinh tế suy giảm, thu nhập thành phần kinh tế giảm biến động, lượng tiền nhàn rỗi toàn kinh tế giảm xuống lượng tiền ký thác vào hệ thống NH bị rút Khi NH gặp khó khăn cơng tác huy động vốn, quản lý dự trữ củng cố lòng tin khách hàng Suy thoái kinh tế mặt khác ảnh hưởng tới kế hoạch kinh doanh, hiệu lợi nhuận doanh nghiệp giảm khả trả vốn vay, lãi vay cho ngân hàng, ngân hàng đối mặt với nguy tăng nợ xấu, giảm lợi nhuận Sự phát triển kinh tế thể tiêu: tốc độ tăng trưởng GDP, VNIndex, Mơi trường pháp lý, sách kinh tế, tài – tiền tệ Nhà nước Hoạt động NH chịu giám sát, quản lý chặt chẽ quan quản lý Các NHTM chịu điều chỉnh luật TCTD hệ thống văn pháp luật khác Nhà nước, NH phải tuân thủ quy định lãi suất, dự trữ, hạn mức cho vay thời kỳ Khi quy phạm pháp luật đầy đủ, linh hoạt phù hợp, theo sát thị trường góp phần tạo môi trường hoạt động kinh doanh lành mạnh thuận lợi cho NH, từ giúp NH kinh doanh hiệu quả, tăng trưởng bền vững Ngược lại hệ thống văn pháp luật chưa đồng bộ, có nhiều bất cập, thường xuyên thay đổi gây nhiều khó khăn cho hoạt động ngân hàng Nhà nước đề sách kinh tế, tài – tiền tệ tín dụng nhằm số mục tiêu định thúc đẩy tăng trưởng, ổn định kinh tế, ngăn chặn lạm Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 35 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com phát cao hỗ trợ việc thực mục tiêu kinh tế khác quốc gia Để theo đuổi mục tiêu quan trọng Chính phủ thơng qua NHNN sử dụng nhiều cơng cụ tác động tới dự trữ pháp định hệ thống ngân hàng, mức lãi suất khoản cho vay giá trị tương đối đồng nội tệ thị trường Mỗi sách NHNN tác động tới lãi suất mức độ thay đổi lãi suất, nhịp độ trình kinh tế Chẳng hạn NHNN điều chỉnh tăng lãi suất muốn hạn chế quy mô cho vay kinh tế theo hạn chế nhịp độ q trình kinh tế Ngược lại, NHNN hạ thấp mặt lãi suất muốn thúc đẩy hoạt động doanh nghiệp khuyến khích cá nhân vay vốn Tất sách ảnh hưởng tới luồng tiền lưu thông thị trường thay đổi tăng hay giảm luồng tiền ảnh hưởng đến lợi nhuận hệ thống ngân hàng Ngoài ra, tổ chức lập pháp Chính phủ Bộ tài thường xuyên đưa định quan trọng liên quan tới vấn đề thu nhập chi tiêu Chính phủ, sách thuế, sách đầu tư, vấn đề có ảnh hưởng lớn tới hoạt động, rủi ro phát triển NH Tóm lại sách tài chính, trạng cấu tài trợ Bộ tài chính, sách tài thực hiện, điều hành sách tiền tệ NHNN tác động trực tiếp tới giá trị tài sản, nguồn vốn vay, vốn chủ sở hữu quy mơ, chi phí, thu nhập ngân hàng Mức độ cạnh tranh Trong năm qua, theo cam kết tham gia vào tổ chức quốc tế tổ chức thương mại giới, thị trường tài nước ta ngày trở nên sơi động tham gia nhiều loại hình NH tổ chức tài phi ngân hàng, đặc biệt có tham gia chi nhánh ngân hàng nước ngồi nguồn vốn nhàn rỗi dân cư tổ chức kinh tế có hạn Vì vậy, mức độ cạnh tranh ngành khốc liệt, ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận ngân hàng bối cảnh kinh tế nhiều khó khăn 2.2.2 Các nhân tố vi mô ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại Các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng tới hệ thống ngân hàng cần nghiên cứu rõ ràng yếu tố vi mô thuộc đặc thù ngân hàng yếu tố then chốt Trên thực tế cú sốc kinh tế vĩ mô xảy đến việc tác động tới ngân hàng cụ thể khác nhau, có ngân hàng dễ dàng vượt qua khủng hoảng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 36 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com ngược lại có ngân hàng đến khủng hoảng, phá sản Các cú sốc kinh tế làm tăng mức độ rủi ro hoạt động, làm bộc lộ yếu quản trị ngân hàng Nhiều nghiên cứu số tài tính tốn từ BCTC nguồn phân tích chủ yếu giúp dự báo vỡ nợ (Beaver (1966), Atlman (1968), Choudhy (2007)) Tác giả Atlman (1968) đề cập số: • X1: Vốn lưu động/ Tổng tài sản Chỉ tiêu X1 cho biết đồng tổng tài sản có đồng vốn lưu động Chỉ tiêu X1 tiêu khả khoản doanh nghiệp tiêu quan trọng nhằm xác định tỉ lệ tài sản có khả khoản cao tổng nguồn vốn • X2: Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản Tỉ lệ cho biết tỉ lệ lợi nhuận giữ lại đồng tài sản, đo lường lợi nhuận cộng dồn theo thời gian, đo lường hiệu sử dụng tài sản Lợi nhuận giữ lại cho biết khả tài khả kinh doanh doanh nghiệp Ngoài ra, tỉ lệ lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản lực đòn bẩy doanh nghiệp Doanh nghiệp có tỉ lệ cao chứng tỏ doanh nghiệp chủ yếu bổ sung giá trị tài sản lợi nhuận giữ lại không sử dụng nợ • X3: Lợi nhuận trước thuế lãi vay/ Tổng tài sản X3 cho biết tỉ lệ lợi nhuận doanh nghiệp tạo so với tổng tài sản X3 đo lường hiệu kinh doanh doanh nghiệp Một doanh nghiệp phá sản tổng nợ vượt giá trị tài sản thực doanh nghiệp mà giá trị tài sản thực lại đánh giá dựa khả sinh lời doanh nghiệp Do vậy, chi tiêu ảnh hưởng lớn tới khả phá sản doanh nghiệp Khi tiêu X3 tăng lên, hiệu kinh doanh tăng, giá trị tài sản doanh nghiệp tăng dẫn tới nguy vỡ nợ doanh nghiệp giảm ngược lại • X4: Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách tổng nợ Giá trị thị trường VCSH xác định giá trị thị trường tất cổ phần cổ phiếu đó, bao gồm cổ phiếu ưu đãi cổ phiếu thường Tổng nợ bao gồm nợ dài hạn nợ ngắn hạn Hầu hết nghiên cứu xét đến giá trị sổ sách VCSH nghiên cứu Altman, ông xét đến giá trị thị trường biến số Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 37 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com • X5: Doanh thu/ Tổng tài sản Chỉ tiêu X5 cho biết, đồng tài sản tạo đồng doanh thu tiêu đánh giá khả tạo doanh thu tài sản Tác giả Choudhy (2007), Pavlos Almanidis Robin C Sickles (2012) nhiều tác giả khác tỷ lệ tài mơ hình CAMELS tiêu quan trọng để đánh giá hoạt động TCTD đặc biệt ngân hàng tiêu quan trọng việc dự báo vỡ nợ ngân hàng Hệ thống đánh giá, xếp hạng CAMEL Ủy ban quản lý tổ hợp tín dụng quốc gia Mỹ xây dựng áp dụng từ tháng 10/1987 nhằm cung cấp công cụ hỗ trợ giám sát tổ chức tín dụng Mỹ Hệ thống CAMEL dựa nhóm nhân tố sử dụng để đánh giá điều kiện tài khả hoạt động TCTD đặc biệt ngân hàng, là: Mức độ an toàn vốn (Capital Adequacy), Chất lượng tài sản (Asset Quality), Quản lý (Management), Lợi nhuận (Earnings) Thanh khoản (Liquidity) (CAMEL: viết tắt từ chữ đầu từ tiếng Anh trên) Sau số tổ chức có bổ sung thêm nhân tố Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity to Market Risk, S) hệ thống gọi CAMELS Các nhân tố phản ánh mức độ an toàn, khả sinh lời khoản trình hoạt động TCTD Phân tích tiêu nhóm nhân tố mơ hình CAMELS a) Mức độ an tồn vốn: Mức độ an tồn vốn thể số vốn tự có sử dụng để hỗ trợ phục vụ cho hoạt động kinh doanh ngân hàng, thể mức độ đảm bảo an toàn tài sản ngân hàng Vốn tự có đệm giúp bù đắp khoản lỗ bất thường xảy Vốn tự có để xác định quy mơ hoạt động kinh doanh ngân hàng Ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn cho phép ngân hàng áp dụng chiến lược kinh doanh mạo hiểm, mở rộng kinh doanh khả sinh lời cao hơn; vốn chủ sở hữu thấp làm giảm tính động hoạt động ngân hàng Khi xem xét vốn, nhà phân tích thường nghiên cứu tới quy mơ vốn chủ sở hữu, khả tạo vốn từ lợi nhuận để lại ngân hàng quan trọng xem xét hợp lý vốn ngân hàng việc bù đắp tài sản có rủi ro qua việc xem xét mối tương quan vốn với tổng tài sản quy đổi theo mức độ rủi ro Các tiêu chí mức độ an tồn vốn bao gồm: • Hệ số an toàn vốn: CAR = Vốn tự có/ Tổng tài sản có rủi ro Vốn tự có gồm vốn cấp vốn cấp Vốn cấp phần vốn tự hình thành ban đầu bổ sung trình hoạt động TCTD, nguồn vốn Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 38 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com tương đối ổn định, gồm vốn lưu động, quỹ dự trữ, dự phòng, thặng dư vốn, lợi nhuận không chia khoản khác Vốn cấp 2: nguồn vốn tăng thêm TCTD vào hoạt động, gồm vốn cổ phần ưu đãi có thời hạn, tín phiếu vốn, trái phiếu chuyển đổi Tổng tài sản “có” rủi ro tổng giá trị tài sản “có” xác định theo mức độ rủi ro giá trị tài sản “có” tương ứng cam kết ngoại bảng xác định theo mức độ rủi ro Hệ số an toàn vốn việc đo lường tỷ lệ an toàn vốn NHTM có ý nghĩa đo khả đáp ứng đầy đủ nghĩa vụ NH người gửi tiền NH Theo quy định Thơng tư 36/2014 NHNN hệ số an tồn vốn tối thiểu % theo tiêu chuẩn Basel II III từ 8% trở lên Ngân hàng có tỷ lệ CAR cao bảo vệ nhà đầu tư, người gửi tiền tốt NH gặp rủi ro kinh doanh • Hệ số tăng trưởng vốn chủ sở hữu: Để đáp ứng yêu cầu gia tăng tài sản ngân hàng phải tìm cách tăng trưởng vốn chủ sở hữu Hệ số cho thấy thay đổi vốn chủ sở hữu hai thời kỳ, thông thường tiêu xem xét với tiêu tốc độ tăng trưởng tổng tài sản • Hệ số đòn bẩy tài ( Leverage ) L = Tổng nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu Hệ số đòn bẩy thước đo thông dụng mức độ nợ vốn chủ sỡ hữu nhiều ngân hàng áp dụng Hệ số cho biết khả huy động vốn ngân hàng lớn gấp lần so với vốn chủ sở hữu, đồng thời đo lường mức độ phụ thuộc NH vào nguồn vốn huy động từ bên ngồi Ngân hàng có tỷ lệ cao nhà đầu tư, chủ nợ NH bảo vệ ngược lại Cũng đặc điểm hoạt động ngân hàng ‘đi vay vay’ lên hệ số đòn bẩy ngân hàng thường cao so với doanh nghiệp kinh doanh khác • Hệ số tự tài trợ (%) = Vốn chủ sở hữu/ Tổng tài sản Hệ số tự tài trợ tiêu phản ánh khả tự đảm bảo mặt tài mức độ độc lập tài ngân hàng Chỉ tiêu cho biết, tổng số nguồn vốn ngân hàng, nguồn vốn chủ sở hữu chiếm phần Chỉ tiêu lớn cho thấy khả tự đảm bảo mặt tài ngân hàng cao ngược lại • Vốn chủ sở hữu/ tổng huy động vốn tiền gửi Vốn chủ sở hữu phần vốn thuộc sở hữu ngân hàng, phần vốn có tính chất ổn định, có chức bảo vệ Tổng huy động vốn tiền gửi nguồn vốn mà ngân Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 39 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com hàng huy động từ doanh nghiệp, tổ chức kinh tế, cá nhân,… Tổng vốn huy động tài sản thuộc sở hữu khách hàng khác nhau, ngân hàng có quyền sử dụng khơng có quyền sở hữu ngân hàng phải hồn trả hạn khách hàng có u cầu rút tiền Tổng vốn huy động chiếm tỷ trọng lớn nguồn vốn hoạt động ngân hàng lại khơng ổn định, dao động mạnh Chỉ tiêu vốn chủ sở hữu/ tổng huy động vốn tiền gửi phản ánh mức độ đảm bảo an toàn cho tiền gửi khách hàng vốn chủ sở hữu b) Chất lượng tài sản: Chất lượng tài sản nguyên nhân dẫn đến đổ vỡ ngân hàng Do việc quản lý không tốt sách cho vay làm giảm chất lượng tài sản Khi chất lượng tài sản NH tạo áp lực lên trạng thái nguồn vốn ngắn hạn ngân hàng, điều dẫn đến khủng hoảng khoản, dẫn đến tình trạng đổ xơ rút tiền ngân hàng Phân tích chất lượng tài sản công việc quan trọng phức tạp Các tiêu đo lường gồm có • Tỷ lệ nợ xấu tổng dư nợ Hiện nay, Việt Nam ngân hàng chia dư nợ thành nhóm nợ (Quyết định 493/QĐ-NHNN, 2005), đó: “Nhóm 1- Nợ đủ tiêu chuẩn: Các khoản nợ hạn mà TCTD đánh giá đủ khả thu hồi đầy đủ gốc lãi thời hạn Khoản nợ khác phân loại vào nhóm khách hàng trả đầy đủ nợ gốc lãi theo kỳ hạn cấu lại tối thiểu vòng năm khoản nợ trung dài hạn, ba tháng khoản nợ ngắn hạn TCTD đánh giá có khả trả nợ đầy đủ nợ gốc lãi thời hạn theo thời hạn cấu lại Nhóm 2- Nợ cần ý: Bao gồm khoản nợ hạn 90 ngày; khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ hạn theo thời hạn cấu lại Các khoản nợ khác phân vào nhóm Nhóm 3- Nợ tiêu chuẩn: Bao gồm khoản nợ hạn từ 90 đến 180 ngày; khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ hạn 90 ngày theo thời hạn cấu lại Các khoản nợ khác phân vào nhóm Nhóm 4- Nợ nghi ngờ: Bao gồm khoản nợ hạn từ 180 đến 360 ngày; khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ hạn từ 90 đến 180 ngày theo thời hạn cấu lại Các khoản nợ khác phân vào nhóm Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 40 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Nhóm 5- Nợ có khả vốn: Bao gồm khoản nợ hạn 360 ngày; khoản nợ cấu lại thời hạn trả nợ hạn 180 ngày theo thời hạn cấu lại Các khoản nợ khác phân vào nhóm 5” Trong nợ xấu tổng nợ nhóm 3, 4, Nợ hạn tổng nhóm nợ từ đến Tỷ lệ nợ xấu tính tổng nợ xấu dư nợ cho vay, tiêu dùng để đo chất lượng tài sản ngân hàng đồng thời tiêu dùng để xác định độ rủi ro tài sản danh mục cho vay Nếu tỷ lệ nợ xấu cao chứng tỏ chất lượng tín dụng thấp, quản trị rủi ro ngân hàng chưa hiệu Theo khuyến cáo Moodys tỷ lệ khơng nên vượt q 2%, theo quy định NHNN Việt Nam tỷ lệ nợ xấu không vượt 3% Tuy nhiên, cách phân loại nợ NHTM Việt Nam áp dụng thời gian qua có khác biệt so với cách phân loại nợ theo chuẩn quốc tế, số nợ chưa thể tình trạng nợ xấu NH Để có nhìn tồn diện chất lượng tài sản người ta xem xét thêm tiêu: • Nợ khó đòi/ (VCSH dự phòng nợ khó đòi) Trong q trình hoạt động ngân hàng ln gặp phải rủi ro tín dụng, để đảm bảo an toàn hoạt động đáp ứng yêu cầu quan quản lý NH phải trích lập dự phòng rủi ro Trong dự phòng nợ khó đòi trích lập sở phân loại nợ Chỉ tiêu nợ khó đòi/ (VCSH dự phòng nợ khó đòi) cho biết tỷ lệ % vốn chủ sở hữu bị đóng băng hay gắn chặt khoản vay khơng hiệu có khả gây lỗ hay % vốn tự có bị giảm ảnh hưởng nợ xấu, nợ khó đòi Chỉ tiêu đánh giá khả chịu đựng tổn thất nợ khó đòi gây nguồn vốn ngân hàng Khi giá trị tiêu lớn cho thấy ngân hàng hoạt động không an toàn, nguy hết vốn chủ sở hữu cao, nguy vỡ nợ cao • Các tiêu: Dự phòng nợ khó đòi/ Nợ khó đòi; dự phòng nợ khó đòi/ dư nợ cho vay tính sở tỷ số khoản tiền trích lập dự phòng cho nợ khó đòi với quy mơ nợ khó đòi, quy mơ cho vay ngân hàng Các tiêu vừa phản ánh mức độ, quy mô nợ khó đòi, vừa phản ánh mức độ bù đắp rủi ro NH nợ khó đòi khơng thu hồi Ngồi xem xét thêm tiêu: tỷ lệ cho vay/ tài sản sinh lời; gửi cho vay thị trường liên ngân hàng/ tài sản sinh lời, Chứng khoán đầu tư chứng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 41 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com khoán kinh doanh/ tài sản sinh lời, đầu tư góp vốn dài hạn/ tài sản sinh lời Các tiêu phản ánh cấu trúc đầu tư vốn ngân hàng vào tài sản sinh lời c) Quản lý: Quản lý có vai trò định đến thành cơng hoạt động ngân hàng Các định người quản lý ảnh hưởng trực tiếp đến yếu tố khác CAMELS như: chất lượng tài sản có; mức độ tăng trưởng tài sản có; mức độ thu nhập Tuy nhiên nhìn vào báo cáo tài NHTM để đánh giá lực quản lý ngân hàng khó khăn ta cần kết hợp thêm phân tích định tính khác Một số tiêu sử dụng • Tỷ lệ tổng thu nhập so với số lượng cán nhân viên • Tỷ lệ tổng lợi nhuận sau thuế so với số lượng cán nhân viên Chỉ tiêu phản ánh thặng dư thu cho nhân viên NH, tỷ lệ cao chứng tỏ lực quản lý, điều hành NH tốt đem lại thu nhập cao cho nhân viên d) Lợi nhuận: Lợi nhuận số quan trọng để đánh giá công tác quản lý hoạt động chiến lược nhà quản lý thành công hay thất bại Mục tiêu tạo lợi nhuận mục tiêu tối cao NHTM Lợi nhuận dẫn đến hình thành thêm vốn, điều cần thiết để thu hút thêm vốn hỗ trợ phát triển tương lai từ phía nhà đầu tư Lợi nhuận cần thiết để bù đắp khoản cho vay bị tổn thất giúp trích lập dự phòng đầy đủ • ROA = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản Chỉ tiêu ROA phản ánh khả sinh lời tài sản nên có tên gọi tỷ lệ sinh lời tài sản ROA thể khả sử dụng linh hoạt, hiệu quản lý tài sản ROA lớn chứng tỏ hiệu hoạt động ngân hàng cao Tuy nhiên, trị số tiêu lớn hàm chứa rủi ro cao Ngược lại ROA thấp thể việc cho vay hay đầu tư không hợp lý chi phí hoạt động ngân hàng cao Bản chất tiêu phân tích hiệu tài sản nên tử số sử dụng tiêu kết khác nhau, không thiết tiêu lợi nhuận sau thuế Theo thang đo CAMEL, tỷ lệ ROA 1.5% phản ánh lực tài NH mạnh hiệu • ROE = Lợi nhuận ròng/ Vốn tự có Chỉ tiêu ROE sử dụng rộng rãi phân tích hiệu hoạt động nhằm phản ánh hiệu sử dụng vốn tự có, phản ánh tính lành mạnh ngân hàng Theo Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 42 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com thang đo CAMEL, tỷ lệ ROE NH 22%, ngân hàng đạt mức 1, mức phản ánh lực tài mạnh, hiệu quả, từ 17%-21.99%, ngân hàng đạt mức 2, ngân hàng có lực tài tốt, nhiên tồn số điểm yếu Bên cạnh đó, việc xem xét mối quan hệ ROA ROE phản ánh đánh đổi rủi ro thu nhập Có thể thấy NH có ROA thấp đạt ROE cao sử dụng đòn bẩy tài • Tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi thuần: Thu nhập lãi khoản chênh lệch chi phí trả lãi vay thu nhập từ lãi cho vay Lợi nhuận ngân hàng có chủ yếu từ hoạt động cho vay tốc độ tăng trưởng lãi tiêu phản ánh tốt khả sinh lời ngân hàng Một ngân hàng có giá trị tiêu lớn cho thấy khả sinh lời NH tốt, NH bù đắp rủi ro, tổn thất hoạt động, nguy vỡ nợ giảm • Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế: tiêu tương tự tiêu tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi tiêu phản ánh khả sinh lời NH • Chi phí dự phòng nợ khó đòi/ tổng thu nhập trước dự phòng thuế Chi phí dự phòng nợ khó đòi chi phí khác biệt ngân hàng so với loại hình doanh nghiệp khác Ngân hàng “đi vay vay” tìm kiếm lợi nhuận từ khoản lãi chênh lệch, thu lãi nhiều nợ khó đòi lớn gây tổn thất chi phí, gây an tồn cho ngân hàng • Thu nhập từ phí dịch vụ/ tổng thu nhập hoạt động Ngồi hoạt động hoạt động tín dụng ngân hàng có hoạt động dịch vụ khác Chỉ tiêu thu nhập từ phí dịch vụ/ tổng thu nhập hoạt động cho biết tỷ trọng thu nhập từ phí dịch vụ tổng thu nhập • Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NIM = (Tổng thu từ lãi - tổng chi lãi vay) / Tổng tài sản có sinh lời Tỷ lệ thu nhập lãi biên ròng đo lường mức chênh lệch thu từ lãi chi phí trả lãi ngân hàng Tỷ lệ NIM phản ánh lực hội đồng quản trị nhân viên ngân hàng việc trì tăng trưởng nguồn thu so với mức tăng chi phí Tỷ lệ NIM cao dấu hiệu quan trọng cho thấy ngân hàng thành công việc quản lý tài sản nợ Ngược lại, tỷ lệ NIM thấp cho thấy ngân hàng gặp khó khăn việc tạo lợi nhuận Tỷ lệ NIM tác động ngược chiều đến nguy vỡ nợ Ngoài tiêu xem xét thêm tiêu Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 43 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com • Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên NOM = ( Tổng thu nhập ngồi lãi – tổng chi phí ngồi trả lãi) / Tổng tài sản Tỷ lệ thu nhập ngồi lãi biên ròng đo lường chênh lệch nguồn thu ngồi lãi, chủ yếu từ nguồn thu phí dịch vụ với chi phí ngồi lãi mà ngân hàng phải chịu • EPS = Lợi nhuận sau thuế / Tổng số cổ phiếu thường hành Thu nhập cổ phiếu (EPS) đo lường trực tiếp thu nhập cổ đơng tính cổ phiếu thường hành • Tỷ suất lợi nhuận = Lợi nhuận ròng / tài sản sinh lời Tỷ suất lợi nhuận tiêu phản ánh khả sinh lời tài sản sinh lời • (Lãi thuần- chi phí hoạt động)/ chi phí hoạt động Hoạt động huy động cho vay hoạt động kinh doanh ngân hàng, tỷ lệ phản ánh khả tạo lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh ngân hàng Để đánh giá khả sinh lời ngân hàng thơng qua hoạt động kinh doanh người ta sử dụng tiêu: Tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi thuần; Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế • Tổng thu nhập tổng tài sản, phản ánh hiệu sử dụng tổng tài sản ngân hàng Trị số tiêu lớn phản ánh ngân hàng phân bổ tài sản cách hợp lý nhằm nâng cao lợi nhuận ngân hàng Ngoài ngân hàng sử dụng thêm số tiêu: • Tổng thu nhập/ tổng chi phí, phản ánh khả bù đắp chi phí hoạt động NH Thông thường, trị số tiêu phải lớn Nếu nhỏ 1, hiệu hoạt động NH kém, tình trạng kéo dài NH có nguy phá sản Chi phí dự phòng nợ khó đòi giảm giá đầu tư chứng khoán/ thu nhập lãi e) Thanh khoản: Thanh khoản có vai trò quan trọng NH Ngân hàng ngồi việc đảm bảo chi trả chi phí doanh nghiệp khác phải đáp ứng yêu cầu vay khách hàng mà không cần phải thu hồi khoản cho vay hạn lý khoản đầu tư có kỳ hạn Thanh khoản ảnh hưởng đến lòng tin người gửi tiền người cho vay Thanh khoản nguyên nhân trực tiếp hầu hết trường hợp đổ vỡ ngân hàng Ngân hàng thường xuyên huy động tiền gửi ngắn hạn (với lãi suất thấp) cho vay số tiền với thời hạn dài hạn (lãi suất cao hơn) nên ngân hàng ln có nhu cầu khoản lớn.Việc đánh giá mức độ khoản NH thường vào nhiều khía cạnh: mức biến động Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 44 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com tiền gửi, mức độ phụ thuộc vào nguồn vốn nhạy cảm với rủi ro, khả sẵn có tài sản chuyển đổi nhanh chóng thành tiền mặt, khả tiếp cận đến thị trường tiền tệ, mức độ hiệu nói chung chiến lược, sách quản lý tài sản nợ tài sản có ngân hàng • Tốc độ tăng trưởng tiền gửi: Tiền gửi phần vốn huy động quan trọng bậc NH, phần vốn chiếm tỷ trọng lớn có chi phí thấp Ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tiền gửi cao cho thấy khả năng, uy tín ngân hàng huy động tiền gửi ngân hàng có đầu vào tốt • Tốc độ tăng trưởng khoản vay: Hoạt động cho vay hoạt động NH, NH có tốc độ tăng trưởng khoản vay cao cho thấy NH tìm kiếm đối tác kinh doanh Tuy nhiên tốc độ tăng trưởng khoản vay lớn, tốc độ tăng trưởng tiền gửi không theo kịp với tốc độ tăng trưởng khoản vay NH cân đối dòng tiền, rủi ro khoản lớn Do phân tích tiêu cần xem xét mối tương quan với tốc độ tăng trưởng tiền gửi • Các khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách: Tỷ lệ đánh giá tương quan phần vốn cho vay với phần tiền gửi khách Tỷ lệ cao tiềm ẩn rủi ro khoản • Huy động từ tổ chức kinh tế dân cư/ tổng huy động: phản ánh tỷ trọng phần vốn huy động từ tổ chức kinh tế dân cư tổng huy động • Huy động thị trường liên ngân hàng/ tổng huy động: phản ánh tỷ trọng phần vốn huy động từ thị trường liên ngân hàng tổng huy động Nếu tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng bị phụ thuộc nhiều vào thị trường liên ngân hàng, rủi ro khoản NH tăng lên • Tỷ lệ tài sản lỏng/ tổng tài sản có: phản ánh phần tài sản ngân hàng phân bổ vào loại tài sản có tính khoản cao • Tỷ lệ cho vay (cho vay ròng/tổng tài sản): phản ánh phần tài sản ngân hàng phân bổ vào loại tài sản có tính khoản Việc tăng cường sử dụng vốn vay gây rủi ro khoản việc rút tiền tăng chất lượng khoản vay giảm Tỷ lệ cao khả khoản ngân hàng thấp rủi ro khoản cao • Hệ số khoản (%) = Tài sản khoản/ Tổng nợ ngắn hạn Hệ số thể khả toán cho khoản nợ ngắn hạn ngân hàng bao gồm tiền gửi ngắn hạn tổ chức kinh tế, dân cư, vay NHNN hay TCTD, tài sản có tính khoản Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 45 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com • Tài sản khoản tổng tài sản: Đây số đơn giản để xem xét khả khoản ngân hàng qua việc nhìn trực tiếp vào bảng cân đối kế toán Tài sản khoản gồm tiền mặt, tiền gửi NHNN, khoản tiền gửi ngắn hạn ngân hàng khác, chứng tiền gửi chiết khấu, chứng khốn khả dụng có thời gian đáo hạn năm • Hệ số đảm bảo tiền gửi (%) = Tài sản khoản/ Tổng tiền gửi Tỷ lệ cho biết khả chi trả ngân hàng yêu cầu rút tiền gửi ngân hàng, tổ chức kinh tế, cá nhân gửi ngân hàng • Tỷ lệ dư nợ cho vay tiền gửi (%) = Tổng dư nợ cho vay/ Tổng tiền gửi Tỷ lệ đánh giá tương quan sử dụng vốn huy động đầu tư vào hoạt động tín dụng Tỷ lệ phản ánh khả tài trợ cho khoản vay tăng thêm từ nguồn tiền gửi Tỷ lệ cho biết đồng huy động từ khách hàng đầu tư vào tài sản sinh lời Tỷ lệ cao thể việc không để nguồn vốn bị nhàn rỗi, tận dụng hội kinh doanh Song tỷ lệ cao, ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro khoản tương lai người gửi tiền rút tiền trước hạn ngân hàng lại chưa thu hồi tiền cho vay • Tỷ lệ tiền gửi khách hàng tổng tài sản: Tỷ lệ đánh giá tỷ trọng vốn huy động từ nguồn tiền gửi tổng tài sản, thể khả năng, uy tín ngân hàng huy động tiền gửi Tuy nhiên tỷ lệ lớn thể rủi ro khoản cao • Tỷ lệ đòn bẩy tài (tổng tài sản/tổng vốn chủ sở hữu): Ngân hàng thường có tỷ lệ đòn bẩy cao ngành khác vai trò “trung gian tài chính” • Tổng dư nợ/vốn huy động: phản ánh khả đầu tư đồng vốn mà ngân hàng huy động Chỉ tiêu giúp so sánh khả cho vay ngân hàng với vốn huy động Chi tiêu ngân hàng sử dụng nhằm phân tích hiệu nghiệp vụ tín dụng • Vốn huy động/ vốn tự có: phản ánh khả năng, quy mô thu hút vốn từ kinh tế f) Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường: Phân tích mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng thay đổi lãi suất và/hoặc tỷ giá đến giá trị lợi nhuận hay vốn cổ phần Đồng thời qua thể khả ban lãnh đạo ngân hàng việc xác định, giám sát, quản lý kiểm soát rủi ro thị trường Khi đánh giá hạng mục cần xem xét vấn đề sau: quy mô ngân hàng; chất mức độ phức tạp hoạt động kinh doanh ngân hàng; mức độ đầy Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 46 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com đủ vốn thu nhập liên quan đến mức độ rủi ro thị trường Rủi ro thị trường thay đổi lãi suất, hoạt động kinh doanh ngoại hối Qua việc phân tích tiêu mơ hình CAMEL tác giả tổng kết nêu kỳ vọng dấu tiêu ảnh hưởng tới nguy vỡ nợ bảng 2.1 Bảng 2.1: Các tiêu mơ hình CAMEL Tên biến Nội dung Dấu kỳ vọng Nhóm C- Mức độ an toàn vốn c1 Tăng trưởng vốn chủ sở hữu - c2 CAR-Tỷ lệ an toàn vốn - c3 Vốn chủ sở hữu/Tổng huy động vốn tiền gửi - c4 Vốn chủ sở hữu/Tài sản có - c5 Tăng trưởng tài sản có rủi ro + c6 Tỷ lệ an tồn vốn cấp - Nhóm A- Chất lượng tài sản a1 Dự phòng nợ khó đòi/Nợ khó đòi + a2 Dự phòng nợ khó đòi/Dư nợ cho vay + a3 Nợ khó đòi/(Vốn chủ sở hữu+ dự phòng nợ khó đòi) + a4 Tỷ lệ cho vay/Tài sản sinh lời a5 Gửi cho vay TT liên ngân hàng/Tài sản sinh lời - a6 Chứng khoán đầu tư chứng khoán kinh doanh/Tài sản sinh lời + a7 Đầu tư góp vốn dài hạn/Tài sản sinh lời + a8 Nợ khó đòi/ Dư nợ cho vay + +/- Nhóm E- Khả sinh lời e1 ROA - e2 ROE - e3 Chi phí DP nợ khó đòi+ giảm giá ĐT chứng khoán/Thu nhập lãi + e4 (Lãi thuần-chi phí hoạt động)/chi phí hoạt động - e5 Lợi nhuận sau thuế/thu nhập lãi - e6 Tổng thu nhập/Tổng tài sản có - e7 Tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi - e8 Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế - Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 47 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tên biến Dấu kỳ vọng Nội dung e9 Chi phí dự phòng nợ khó đòi/Tổng thu nhập trước dự phòng thuế + e10 Thu nhập từ phí dịch vụ/Tổng thu nhập hoạt động - e11 Lãi cận biên - Nhóm L- Tính khoản l1 Tốc độ tăng trưởng tiền gửi - l2 Tốc độ tăng trưởng khoản cho vay + l3 Các khoản cho vay thuần/tiền gửi khách + l4 Huy động từ tổ chức kinh tế dân cư/Tổng huy động - l5 Huy động thị trường liên ngân hàng/Tổng huy động + l6 Tỷ lệ tài sản lỏng/Tổng tài sản có - Nhóm M- Hiệu quản lý tài sản m1 Thu nhập lãi thuần/tài sản cố định - m2 (Lợi nhuận trước thuế+dự phòng)/Chi phí hoạt động - m3 Thu nhập lãi thuần/ tổng tài sản có - m4 (Lợi nhuận trước thuế +dự phòng)/tổng tài sản có - Nguồn: Tính tốn tác giả Như vậy, để phân tích hoạt động kinh doanh ngân hàng, ta sử dụng tiêu Các tiêu phân thành nhóm, nhóm có tiêu (Key Ratios) tiêu hỗ trợ (supporting Ratios) số tiêu thuộc nhiều nhóm khác Đối với ngân hàng cụ thể tiêu tính tốn so sánh với ‘ngưỡng’ từ đưa đánh giá, xếp hạng ngân hàng Các nhân tố mà mơ hình CAMLES đề cập sở quan trọng để tác giả xây dựng hệ thống tiêu sử dụng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP 2.3 Cơ sở lý thuyết số mơ hình áp dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Phần này, tác giả trình bày sở lý luận số mơ hình cảnh báo vỡ nợ, mơ hình gồm nhóm: nhóm mơ hình thống kê (mơ hình Logit với liệu mảng), nhóm mơ hình sử dụng kỹ thuật thơng minh (ANN, DT) 2.3.1 Mơ hình Logit, mơ hình Logit với số liệu mảng Mơ hình Logit (LA) nghiên cứu phụ thuộc biến nhị phân vào biến độc lập Trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ mơ hình Logit ước lượng xác suất vỡ nợ doanh nghiệp trực tiếp từ mẫu Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 48 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Mơ hình Logit Biến phụ thuộc Y, nhận hai giá trị 1, nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ  Nếu nguy vỡ nợ cao Y =  Nếu nguy vỡ nợ thấp exp(XTiβ) Đặt p i = p(Yi = X i ) hàm phân bố Logistic có dạng pi = + exp(XTiβ) Khi Xβ nhận giá trị từ −∞ đến + ∞ , p nhận giá trị từ đến Để ước lượng β ta dùng ước lượng hợp lý tối đa (Hosmer cộng sự, 1989) Mô hình LA Mơ hình PA Đồ thị 2.1: Mơ hình Logit Ưu điểm: Mơ hình Logit dễ áp dụng, tiến hành nhanh chóng việc đánh giá hồn toàn dựa sở định lượng + Các biến liên quan tới nguy vỡ nợ dù định tính hay định lượng xử lý Nhược điểm: Trong q trình xử lý liệu mơ hình LA đòi hỏi có số lượng liệu đủ lớn cho nhóm Kết khả phân tích, dự báo mơ hình phụ thuộc lớn vào nguồn thơng tin thu thập Mơ hình Logit cho số liệu mảng Số liệu mảng tập số liệu thu thập tập hợp cá thể (hộ gia đình, doanh nghiệp, tỉnh, v.v…) theo thời gian mốc thời điểm cách Số liệu mảng chứa thông tin theo chiều ngang đối tượng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 49 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com thời điểm-đặc trưng số liệu chéo, thông tin theo thời gian đối tượngđặc trưng số liệu chuỗi thời gian Ta ký hiệu biến phụ thuộc Y giá trị cụ thể y it nhận giá trị với i = 1, n cá thể; t = 1, Ti số theo thời gian cá thể i x it véc tơ biến giải thích, β véc tơ tham số ( véc tơ viết dạng cột) Xét mơ hình Logit với tác động cố định: P(yit = xit ) = F(αi + x 'it β) = exp(αi + x 'it β) + exp(αi + x 'it β) (1.1) Trong mơ hình ta giả thiết tồn yếu tố không quan sát α i α i có tương quan với biến giải thích mơ hình Tuy nhiên việc ước lượng với lúc nhiều tham số mơ hình điều khó khăn Các tác giả Hosmer, Lemeshow Sturdivant (2013) trình bày phương pháp ước lượng tham số β mà khơng cần phải có ước lượng tham số α i Phương pháp ước lượng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại dựa xác suất có điều kiện Ti Ti   P  (yi1 , yi2 , , yiTi ) ∑ yit = k1i  = t =1   exp(∑ yit x 'it β) t =1 ∑ exp(∑ d x ' it di ∈Si Ti d it với ∑d it (1.2) Ti it β) t =1 = k1i Si tập tất kết hợp k 1i t =1 k i = Ti − k 1i Để đơn giản tác giả trình bày cho trường hợp Ti = với điều kiện y i1 + y i = Ta có: P(yi1 = 0, yi2 = yi1 + yi2 = 1) = Trong P(yi1 = 0, yi2 = 1) (1.3) P(yi1 = 0, yi2 = 1) + P(yi1 = 1, yi2 = 0) P ( y i1 = 0, y i = 1) = P ( y i1 = ) P ( y i = 1) Theo cơng thức (1.1) ta có: P(yi1 = 0, yi2 = 1) = P(yi1 = 1, yi2 = 0) = exp(αi + x 'i2 β) ⋅ + exp(αi + x 'i1 β) + exp(αi + x 'i2 β) exp(αi + x 'i1 β) ⋅ + exp(αi + x 'i1 β) + exp(αi + x 'i2 β) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 50 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Thay vào công thức (1.3) ta được: P(y i1 = 0, y i = y i1 + y i = 1) = exp {(x i − x i1 ) ' β} + exp {(x i − x i1 ) ' β} (1.4) Một cách tổng quát ta xét đến điều kiện T T T t =1 t =1 t =1 ∑ yit = 1, ∑ yit = 2, , ∑ yit = T −1 Quá trình khơng xét quan sát y it = 0, ∀ t y it = 1, ∀ t Ước lượng β từ điều kiện cực đại hàm hợp lý Ti n  Ti   ln L = ∑ ∑ yit x 'it β − log ∑ exp(∑ dit x 'it β) t =1  di ∈Si t =1  t =1  (1.5) Lựa chọn mơ hình kiểm định sau ước lượng mơ hình FE, RE Để đưa định lựa chọn mơ hình tác động cố định-FE mơ hình tác động ngẫu nhiên-RE ta dựa vào kiểm định Hausman (1978) Ý tưởng kiểm định Hausman sau α i không tương quan với biến giải thích hai phương pháp ước lượng RE, FE cho kết ước lượng vững, kỳ vọng hệ số ước lượng thu từ hai phương pháp gần Còn α i tương quan với biến giải thích ước lượng từ mơ hình FE ước lượng vững, ước lượng từ mơ hình RE lại khơng vững, ước lượng từ hai phương pháp khác Kiểm định Hausman dựa khác biệt hệ số ước lượng hai phương pháp để đưa lựa chọn mơ hình Cụ thể H : α i khơng tương quan với x it H : α i có tương quan với x it Thống kê kiểm định là: χqs2 = (βˆ FE − βˆ RE )' (VFE − VRE )−1 (βˆ FE − βˆ RE ) Giả sử sau thực kiểm định Hausman kết mơ hình FE lựa ^ chọn Bước ước lượng α i có kết ước lượng β β Trong trường hợp Ti nhỏ, ta xác định các α i từ điều kiện Ti ∑ (y t =1 it − Pit ) = Pit = exp(αi + x 'it β) + exp(αi + x 'it β) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 51 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com ^ Ta có Với µ i = ^ Ti eαi e x 'it β Ti e x 'it β Ti cit yi = ∑ = = ^ ^ ∑ ∑ Ti t =1 + eαi e x 'it β Ti t =1 µ + e x 'it β Ti t =1 µi + cit i ^ ; c = exp(x ' β it it ) Tính tốn µ i suy α i = − lo g µ i e αi Để tính tác động biên biến x i tới xác suất vỡ nợ p ta có cơng thức  p  ∂  ln( )  − p  = β ∂p = p(1 − p)β i i ∂xi ∂x i (1.6) Ưu điểm: + Số liệu mảng giải vấn đề biến nội sinh (một vấn đề thường gặp thực tế) thiếu biến không quan sát Lẽ dĩ nhiên thân số liệu mảng không giúp giải vấn đề biến nội sinh mà kỹ thuật ước lượng + Số liệu mảng giúp tăng bậc tự do, làm tăng độ xác suy diễn thống kê Ta hình dung nghiên cứu n doanh nghiệp năm ta có n quan sát sử dụng liệu T năm ta có n.T quan sát + Phân tích số liệu mảng thích hợp với điều kiện nước phát triển có Việt Nam, nơi mà hệ thống thu thập quản lý số liệu hạn chế Ở nước này, tính ổn định cấu trúc kinh tế thường chưa cao nên việc sử dụng chuỗi số dọc theo khoảng thời gian dài thường khơng thích hợp Khi số liệu mảng xem xét tính ổn định quan hệ biến số, đồng thời đảm bảo số bậc tự mơ hình đủ lớn Từ ưu điểm số liệu mảng, mơ hình Logit từ mục đích nghiên cứu luận án (nghiên cứu nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam thời kỳ 20102015) tác giả lựa chọn áp dụng mơ hình Logit với số liệu mảng cho nghiên cứu Nghiên cứu thử nghiệm áp dụng mơ hình mạng nơron, định vào phân loại, dự báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam 2.3.2 Mạng nơron Mạng nơ ron mơ hình dựa ưu máy tính áp dụng nhiều tốn phân loại sử dụng ngày nhiều nghiên cứu vỡ nợ Tác giả sử dụng mạng nơ ron để phân loại ngân hàng so sánh hiệu suất phân loại với mơ hình Logit liệu mảng Lý thuyết mạng nơron bắt đầu xuất năm 1943 năm 1990 trở thành công cụ quan trọng sử Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 52 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com dụng nghiên cứu dự báo vỡ nợ Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) mơ hình tính tốn mơ chức mạng sinh học thần kinh, não người Mỗi nơron đơn vị xử lý thông tin thành phần ANN Hình 2.1 mơ tả cấu trúc nơron Hình 2.1: Nơron nhân tạo Nguồn: Atlman (1994) Các thành phần nơron bao gồm: + Tập đầu vào: Là tín hiệu vào nơron, tín hiệu thường đưa vào dạng vector N chiều + Tập liên kết: Mỗi liên kết thể véc tơ trọng số (gọi trọng số liên kết) Trọng số liên kết tín hiệu vào thứ j nơron k thường kí hiệu w Thông thường, trọng số khởi tạo cách ngẫu nhiên thời kj điểm khởi tạo mạng cập nhật liên tục trình học mạng + Bộ tổng: Tổng hợp đầu vào có trọng số liên kết + Ngưỡng (còn gọi độ lệch): Ngưỡng thường đưa vào thành phần hàm truyền + Hàm truyền: Hàm dùng để giới hạn phạm vi đầu nơron Nó nhận đầu vào kết hàm tổng ngưỡng cho Thông thường, phạm vi đầu nơron giới hạn đoạn [0,1] [-1, 1] Các hàm truyền đa dạng, hàm tuyến tính phi tuyến Việc lựa chọn hàm truyền tuỳ thuộc vào toán kinh nghiệm người thiết kế mạng Các hàm truyền thường dùng: hàm đồng nhất, hàm bước nhị phân, hàm Log-Sigmoid Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 53 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com + Đầu ra: Là tín hiệu đầu nơron, với nơron có tối đa đầu Xét mặt toán học, cấu trúc nơron k, mô tả biểu thức sau: p y k = ∑ w ki x i i =1 đó: x , x , , x : tín hiệu vào; (w k1 , w k , , w kp ) trọng số p liên kết nơron thứ k; b ngưỡng; f hàm truyền y kết đầu k k Mơ hình mạng nơron Mặc dù nơron đơn lẻ thực chức xử lý thơng tin định, sức mạnh tính tốn nơron chủ yếu có nhờ kết hợp nơron kiến trúc thống Một mạng nơron mơ hình tính tốn xác định qua tham số: kiểu nơron (như nút ta coi mạng nơron đồ thị), kiến trúc kết nối (sự tổ chức kết nối nơron) thuật toán học (thuật toán dùng để học cho mạng) Về chất mạng nơron có chức hàm ánh xạ F: X → Y, X khơng gian trạng thái đầu vào Y không gian trạng thái đầu mạng Các mạng làm nhiệm vụ ánh xạ vector đầu vào x ∈ X sang vector đầu y ∈ Y thông qua “bộ lọc” trọng số Tức y = F(x) = s (W, x), W ma trận trọng số liên kết Hoạt động mạng thường tính tốn số thực ma trận để thực nhiệm vụ mạng cần huấn luyện Một mạng nơron huấn luyện cho với tập vectơ đầu vào X, mạng có khả tạo tập vectơ đầu mong muốn Y Tập X sử dụng cho huấn luyện mạng gọi tập huấn luyện Các phần tử x thuộc X gọi mẫu huấn luyện Quá trình huấn luyện chất thay đổi trọng số liên kết mạng Trong trình này, trọng số mạng hội tụ dần tới giá trị cho với vector đầu vào x từ tập huấn luyện, mạng cho vector đầu y mong muốn Với nghiên cứu tập đầu vào mạng nơron quan sát với thuộc tính biến độc lập, đầu kết phân lớp Y= (nguy vỡ nợ cao); Y = (nguy vỡ nợ thấp) Có ba phương pháp huấn luyện phổ biến huấn luyện có giám sát, huấn luyện khơng giám sát huấn luyện tăng cường Trong nhiều nghiên cứu mơ hình mạng nơron tốt số mơ hình thống kê dự báo vỡ nợ (Davalos cộng (1999); Han Lee (1997); Tsukuda Baba (1996); Lee cộng (2005)) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 54 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Ưu điểm: Mạng nơron khơng có hạn chế kỹ thuật thống kê truyền thống chẳng hạn khơng đòi hỏi điều kiện tuyến tính, phân phối chuẩn Mạng nơron dễ dàng mơ hình mối quan hệ phức tạp, phi tuyến đầu vào biến đầu Mạng nơron có khả chịu lỗi liệu, chấp nhận giá trị bị mất, nhanh chóng thích nghi với thơng tin Nhược điểm: Khơng có thủ tục thức để xác định cấu trúc liên kết mạng tối ưu cho vấn đề cụ thể Cơ cấu nội mạng nơ ron làm cho khó khăn để theo dõi bước dẫn đến đầu ra, khó để giải thích kết khó đề xuất kiến nghị sách Ngồi mạng nơ ron đòi hỏi thời gian huấn luyện, việc tính tốn xác suất vỡ nợ đến mức độ giới hạn định cần nỗ lực đáng kể 2.3.3 Cây định Cây định (DT) sử dụng nhiều cho vấn đề phân loại dự báo phạm vi giới, nhiên Việt Nam mơ hình gần vắng bóng Tác giả thực nghiệm mơ hình DT để phân loại NHTMCP Việt Nam, so sánh mơ hình để đề xuất mơ hình cảnh báo Cây định q trình phân tích liệu, phân lớp Cây định chia tập liệu thành tập liệu cho tập liệu đồng với biến phân lớp Cây định có cấu trúc biểu diễn dạng gồm nút định nút lá, đỉnh gọi gốc Mỗi nút định tương ứng với thử nghiệm thuộc tính liệu đầu vào nút định xử lý kết thử nghiệm Mỗi nút kết định cho trường hợp Hình 2.2 mơ tả cấu trúc định dạng đơn giản Hình 2.2: Sơ đồ định dạng đơn giản Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 55 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Quá trình xây dựng định trình phân chia Một tập hợp T liệu huấn luyện bao gồm k lớp (C1, C2, , Ck) Nếu T bao gồm trường hợp đơn lớp, T Nếu T chứa nhiều lớp, thử nghiệm dựa số thuộc tính liệu đào tạo thực T chia thành n tập (T1, T2, , Tn) n số kết thử nghiệm thuộc tính Q trình tương tự xây dựng định đệ quy thực Tj ; j = 1, n tập Vấn đề làm để lựa chọn thuộc tính tốt cho nút định trình xây dựng định Lựa chọn thuộc tính để tạo nhánh thơng qua Entropy gain Độ lợi thông tin (Information gain) Information gain sử dụng để chọn thuộc tính với Information gain lớn Cho tập liệu A gồm p phần tử lớp Y n phần tử lớp N Khối lượng thông tin giúp định mẫu thuộc lớp Y hay N hay không là: inf o(p,n) = Entropy( p n     , ) = − p log  p  − n log  n  p+n p+n p+n p+n p+n p+n Cho tập {S1,S2,…,Sk}là phân hoạch tập A, sử dụng thuộc tính T Mỗi Si chứa pi mẫu lớp Y ni mẫu lớp N Entropy, hay thông tin mong muốn cần thiết để phân lớp đối tượng tất Si là: k pi + ni Info(pi ,ni ) i =1 p + n Entropy(T) = ∑ Thơng tin có việc phân nhánh thuộc tính T là: Gain(T) = Info(p,n) - Entropy(T) Sử dụng tiêu Gain chọn thuộc tính phân tách, sau làm lặp lại tương tự với nhánh ta định Nhiều thuật toán khác sử dụng để xây dựng định, chẳng hạn thuật toán CHAID, ID3, Quest, thuật toán C4.5, C5.0, J48,… Ưu điểm: + Các mối quan hệ phi tuyến biến phân lớp dễ dàng mơ hình hóa Cây định khơng yêu cầu giả định biến + Không cần chọn liệu trước + Quy tắc phân loại định dễ hiểu, sử dụng dễ dàng, tương tác cao Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 56 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Nhược điểm: + Mơ hình nhiều trường hợp dường phù hợp liệu chọn cho kết khơng tốt áp dụng cho liệu ngồi mẫu + Khơng thể dự đoán giới hạn nhỏ lớn biến số tương ứng liệu chọn + Đầu không biến số liên tục Cây định tính xác suất vỡ nợ cho nút Sự ổn định mơ hình không đánh giá thủ tục thống kê Ngồi mơ hình tác giả trình bày có nhiều mơ hình, phương pháp khác áp dụng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ như: phương pháp phân tích phân biệt, thuật tốn phân tích đặc điểm, thuật tốn di truyền, mơ hình phân tích sống sót,… 2.4 Phương pháp bao liệu (DEA) đánh giá hiệu hoạt động NHTMCP Tác giả Farrell (1957) người sử dụng đường giới hạn khả sản xuất (PPF) làm tiêu chí đánh giá hiệu tương đối công ty ngành Trên sở nghiên cứu Farrell, tác giả Charnes cộng (1978) đề xuất chương trình thuật tốn có tên gọi đường bao liệu (Data envelopment analysis- DEA) để đánh giá lực số đơn vị định DEA gọi phương pháp bao liệu sử dụng biến tốt ứng với mức đầu vào xác định để tạo thành đường bao biên DEA sử dụng mơ hình tốn tuyến tính hàm khoảng cách Hình 2.3: Đường bao liệu (DEA) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 57 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Hiệu kỹ thuật: Bằng cách tạo đường bao liệu này, phương pháp giới hạn hiệu kỹ thuật toàn ngành coi đường bao hiệu sản xuất tối ưu với đầu vào xác định trước Hình 2.3 có điểm A, B, C E, F mô tả kết hợp đầu vào đầu Sau qui hoạch tuyến tính biến tốt số liệu thành đường bao giới hạn (trên hình 2.3 đường nối điểm A, B, C), ta có hình dung tính hiệu việc sử dụng yếu tố đầu vào số liệu mô tả điểm nằm đường bao biên (E, F) Mỗi yếu tố đầu (q) phụ thuộc đầu vào (x1, x2, x3, x4…) Vì điểm giá trị nằm đường bao biên cho thấy mức độ hiệu phi hiệu số liệu đại diện Ở đây, thang đo cho mức độ hiệu TE (Tổng hiệu kỹ thuật): TE= S PE Trong đó: TE: Tổng hiệu kỹ thuật; SE: Hiệu kỹ thuật túy PE: Hiệu quy mô Dựa việc thiết lập đường bao biên (PP), trạng thái hiệu suất khơng đổi hàm khoảng cách, ta tính PE, SE TE Kỹ thuật tạo biên giới thiết lập ngân hàng hiệu so sánh với ngân hàng không hiệu để sản xuất điểm hiệu Trong trường hợp hiệu không đổi theo qui mô DEA xác định tổng hiệu kĩ thuật doanh nghiệp thơng qua tốn sau: Với ràng buộc: Với: m = 1,…,M: số đầu ra; n = 1,…,N: số đầu vào; k = 1,…,K: số doanh nghiệp Từ tốn ta xác định TE doanh nghiệp thứ i thời kì s 2.5 Khung nghiên cứu luận án Từ phân tích sở lý luận vỡ nợ ngân hàng thương mại, tác giả đưa khung nghiên cứu luận án Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 58 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tiêu chí xác định nguy vỡ nợ NH C A M Nguy vỡ nợ NHTMCP Các giải pháp hạn chế nguy vỡ nợ E L Mô hình cảnh báo vỡ nợ Mơ hình LA Mơ hình phi tham số (ANN, DT) Hình 2.4: Khung nghiên cứu luận án Nguồn: Tác giả nghiên cứu đề xuất Cụ thể, luận án phân mức nguy vỡ nợ thành mức (nguy vỡ nợ cao nguy vỡ nợ thấp) Để phân mức nguy vỡ nợ: Luận án sử dụng mơ hình phân tích bao liệu - DEA để phân tích hiệu hoạt động NHTMCP Sau có kết hiệu hoạt động NH, đề tài phân loại hiệu thành nhóm (Nhóm A-các ngân hàng hiệu hoạt động tốt, nhóm B-các ngân hàng hiệu hoạt động khá, nhóm C-các ngân hàng hiệu hoạt động trung bình, yếu kém) Tác giả tính tốn tiêu nợ xấu NH, kết hợp với kết phân loại hiệu hoạt động để xác định nguy vỡ nợ NH mẫu nghiên cứu Hệ thống nhân tố, tiêu ảnh hưởng đến nguy vỡ nợ NH tác giả xây dựng chủ yếu sở tiêu mơ hình CAMEL, ngồi luận án có xây dựng thêm số tiêu Các tiêu phản ánh điều kiện kinh tế vĩ mô gồm: Tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng tín dụng hệ thống Mơ hình để xác định nhân tố tác động đến nguy vợ NHTMCP, tác giả sử dụng mơ hình LA với liệu mảng, mơ hình ANN, mơ hình DT Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 59 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Kết luận chương Trên sở khoảng trống nghiên cứu chương 1, để đạt mục tiêu nghiên cứu tác giả triển khai nghiên cứu: • Làm rõ tiêu chí xác định nguy vỡ nợ NHTMCP Trong luận án tác giả sử dụng tiêu chí nợ xấu kết đánh giá hiệu hoạt động NH để xác định nguy vỡ nợ, cụ thể biến nguy vỡ nợ Y gán giá trị (nguy vỡ nợ cao) tỷ lệ nợ xấu từ 3% trở lên phân nhóm hiệu hoạt động NH mức trung bình yếu kém, biến Y (nguy vỡ nợ thấp) trường hợp khác Việc lựa chọn tiêu chí phân loại tác giả luận giải cặn kẽ • Xây dựng, phân tích hệ thống tiêu sử dụng mơ hình cảnh báo vỡ nợ NHTMCP: + Phân tích nhân tố vĩ mơ có ảnh hưởng đến hoạt động, nguy vỡ nợ ngân hàng + Phân tích chi tiết hệ thống số, tiêu mơ hình Z-score Atlman, mơ hình CAMELS số tiêu tài khác Đây sở lý luận cần thiết để triển khai xây dựng hệ thống tiêu sử dụng mơ hình cảnh báo vỡ nợ chương • Phân tích sở lý thuyết, ưu, nhược điểm số mơ hình cảnh báo vỡ nợ có qua để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu điều kiện liệu có tác giả lựa chọn mơ hình Logit với liệu mảng, mơ hình mạng nơron, mơ hình định để xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 60 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com CHƯƠNG THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG, NGUY CƠ VỠ NỢ CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2009-2015 Chương 3, tác giả trình bày bối cảnh tình hình kinh tế vĩ mơ sách tiền tệ giai đoạn 2009-2015, đồng thời phân tích tác động sách tới hoạt động hệ thống ngân hàng Đặc biệt chương tác giả phân tích rõ thực trạng hoạt động hệ thống NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2015 phương diện: cấu trúc, quy mô, phạm vi hoạt động, mức độ an toàn vốn, khả sinh lời, hiệu quản lý, chất lượng tài sản,…Từ thực trạng nghiên cứu hạn chế hệ thống ngân hàng, phân tích nguy vỡ nợ số ngân hàng điển hình 3.1 Tình hình kinh tế vĩ mô giai đoạn 2009-2015 Sau Việt Nam gia nhập tổ chức thương mại giới năm 2007 thực cam kết khu vực tài lúc kinh tế giới trải qua thời kỳ suy thoái, khủng hoảng tài tồn cầu xảy xuất phát từ sụp đổ mang tính hệ thống thị trường nợ chuẩn Hoa Kỳ Điều kiện kinh tế vĩ mơ Việt Nam thường xun rơi vào tình trạng không ổn định: tốc độ tăng trưởng GDP sụt giảm, tỷ lệ lạm phát tăng cao,… điều tác động mạnh mẽ đến hoạt động ngân hàng thương mại Tình trạng kinh tế vĩ mơ giai đoạn 2009-2015 mơ tả qua số tiêu đây: GDP 6.42 6.68 6.24 5.4 5.98 5.25 5.42 GDP 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Biểu đồ 3.1: Tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2015 (%) Nguồn: Tổng cục Thống kê Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 61 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2015 tương đối ổn định, mức trung bình đạt 5.7%, nhiên mức tăng thấp so với tiềm Từ năm 2010 đến năm 2012, tốc độ tăng trưởng GDP giảm dần phản ánh khó khăn kinh tế vĩ mô, giai đoạn 2012-2015, kinh tế bắt đầu phục hồi, tốc độ tăng trưởng kinh tế năm sau cao năm trước Biểu đồ 3.1 mô tả tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2015 Về tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ lạm phát tăng cao đạt đỉnh vào năm 2011 (đạt mức 18.6%), sau nhờ can thiệp kiên trì sách kiềm chế lạm phát Chính phủ nên tỷ lệ giảm dần qua năm, đạt tỷ lệ thấp năm 2015 Biểu đồ 3.2 mô tả tốc độ tăng CPI giai đoạn 2009-2015 CPI CPI 20 18 16 14 12 10 18.6 9.2 9.2 6.9 6.6 4.1 2.05 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Biểu đồ 3.2: Tỷ lệ lạm phát thời kỳ 2009-2015 Nguồn: Tổng cục Thống kê Tình hình xuất, nhập Xuất trở thành nhân tố quan trọng tạo bước phát triển kinh tế nhanh thời kỳ đổi Đặc biệt, sau Việt Nam ký Hiệp định thương mại Việt - Mỹ tiếp trở thành thành viên đầy đủ tổ chức Thương mại Thế giới, điều kiện trao đổi thương mại, thu hút đầu tư thuận lợi nhiều so với trước; tốc độ tăng trưởng xuất nhập tăng lên mạnh, khoảng 25% năm Đến kim ngạch xuất nhập tương đương với 80% GDP toàn kinh tế, phản ánh vị quan trọng tăng trưởng chung Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 62 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 3.1: Hoạt động xuất nhập hàng hóa (triệu USD) Xuất Nhập Cán cân Tốc độ Tỷ trọng so xuất nhập (%) GDP (%) Kim ngạch Tốc độ (%) Tỷ trọng so GDP (%) Kim ngạch 2009 57096.3 -8.9 57.2 69948.8 -13.3 70.1 -12852.5 2010 72236.7 26.5 65.3 84838.6 21.3 76.6 -12601.9 2011 96905.7 34.2 72.7 106749.8 25.8 80.1 -9844.1 2012 114529.2 18.2 73.8 113780.4 6.6 73.3 748.8 2013 132032.9 15.3 77.1 132032.6 16.0 77.1 0.3 2014 150042.0 13.6 80.4 148058.0 12.1 79.3 1984 2015 162400 8.1 83.9 165600 12.0 85.6 - 3200 Nguồn: Tổng cục Thống kê Trong năm 2010-2014 kim ngạch xuất thường xuyên tăng nhanh kim ngạch nhập khẩu, dẫn tới từ năm 2012 kinh tế ln tình trạng xuất siêu Năm 2014 xuất siêu tới xấp xỉ tỷ USD, kết đáng mừng Điều phản ánh xu hướng phát triển tích cực, cần tiếp tục phát huy tiến tới liên tục xuất siêu giúp đảm bảo có đủ nguồn thu ngoại tệ trả khoản nợ nước vay từ năm trước Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng xuất liên tục giảm dần kể từ năm 2012 Trong cấu xuất khẩu, khu vực có vốn đầu tư nước ngồi tiếp tục có tốc độ tăng trưởng xuất cao nhiều so với khu vực nước nhóm hàng xuất chủ lực, hiệu kinh tế cao… thuộc khu vực có vốn đầu tư nước ngồi Q trình dịch chuyển cấu xuất năm gần thay đổi theo hướng tích cực song chậm Xuất nhóm hàng cơng nghiệp nặng khống sản cao, đạt 66.5 tỷ USD, tăng 12% so với năm 2013; nhóm hàng cơng nghiệp nhẹ đạt 57.9 tỷ USD tăng tới 15.9% Nhóm hàng nông sản, lâm sản 17.8 tỷ USD, tăng 11.4% Nhóm hàng thủy sản đạt 7.9 tỷ USD, tăng 17.6% Trong giai đoạn 2009-2015, tổng thu ngân sách tổng chi ngân sách gia tăng qua năm, nhiên năm diễn tình trạng bội chi ngân sách Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 63 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 3.2: Thu chi cân đối ngân sách nhà nước (tỷ đồng %) Thu ngân sách Bội chi ngân sách Chi ngân sách Năm Tổng thu Tốc độ Tỷ lệ so Tổng chi Tốc độ Tỷ lệ so Bội chi ngân sách tăng (%) GDP (%) ngân sách tăng (%) GDP (%) Bội chi so GDP (%) 2009 454786 5.63 25.14 561273 23.97 31.02 106487 5.89 2010 588428 29.39 27.27 648833 15.60 30.07 60405 2.80 2011 721804 22.67 25.97 787554 21.38 28.33 65750 2.37 2012 752430 4.24 23.18 926245 17.61 28.54 173815 5.36 2013 824000 9.51 22.99 986200 6.47 27.51 162200 4.53 2014 858000 4.13 21.79 1040000 5.46 26.41 182000 4.62 2015 884800 3.12 21.1 1064500 2.36 25.39 179700 4.29 Nguồn: Tổng cục Thống kê Khu vực ngân hàng tăng trưởng ấn tượng giai đoạn 2000-2010, tỷ lệ tăng trưởng tín dụng trung bình hàng năm đạt 28.28%, tín dụng tăng trưởng q nóng Do dẫn đến đợt thắt chặt tiền tệ năm 2010, tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2010-2015 bị suy giảm, tốc độ tăng trưởng tín dụng liên tiếp giảm khoảng 2010-2013 Trong giai đoạn doanh nghiệp hoạt động khó khăn, nợ xấu tăng cao ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng tín dụng hệ thống ngân hàng Các nghiên cứu giới cho thấy thời kỳ kinh tế tăng trưởng tốt, tăng trưởng tín dụng hệ thống ngân hàng tốt, tỷ lệ nợ xấu hệ thống ngân hàng thấp ngược lại Biểu đồ 3.3 cho thấy biến động GDP, tăng trưởng tín dụng nợ xấu giai đoạn 2010-2015 Năm 2012 2013 hai năm có tốc độ tăng trưởng GDP thấp nhất, tăng trưởng tín dụng hệ thống ngân hàng giảm thấp nhất, tỷ lệ nợ xấu hệ thống ngân hàng tăng cao Sự biến động tỷ lệ nợ xấu ngược chiều với tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng hệ thống ngân hàng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 64 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Biểu đồ 3.3: Tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu Nguồn: Tính tốn tác giả 3.2 Một số sách tiền tệ giai đoạn 2009-2015 Giai đoạn 2010-2015, NHNN sử dụng đồng công cụ lãi suất linh hoạt để xử lý vướng mắc, đảm bảo an toàn, hiệu cho toàn hệ thống Điều hành CSTT NHNN đánh giá có đổi bản, thể rõ tính chủ động, dẫn dắt thị trường Các công cụ lãi suất NHNN sử dụng bao gồm: lãi suất bản, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tái chiết khấu NHNN giảm lần mức lãi suất điều hành với tổng mức giảm khoảng 8.5%/ năm (lãi suất tái cấp vốn giảm từ 15%/năm xuống 6.5%/năm, lãi suất tái chiết khấu giảm từ 13%/năm xuống 4.5%/năm, lãi suất cho vay qua đêm toán điện tử liên ngân hàng giảm từ 16%/năm xuống 7.5%/năm) Bảng 3.3: Diễn biến mức lãi suất điều hành NHNN giai đoạn 2010-2015 Đơn vị : %/năm Thời điểm áp dụng Lãi suất tái cấp vốn Lãi suất tái chiết khấu 17/02/2011 11.0 7.0 08/03/2011 12.0 12.0 01/04/2011 13.0 12.0 01/05/2011 14.0 13 10/10/2011 15.0 13.0 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 65 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Thời điểm áp dụng Lãi suất tái cấp vốn Lãi suất tái chiết khấu 13/03/2012 14.0 12.0 11/04/2012 13.0 11.0 28/05/2012 12.0 10.0 11/06/2012 11.0 9.0 01/07/2012 10.0 8.0 24/12/2012 9.0 7.0 26/03/2013 8.0 6.0 13/05/2013 7.0 5.0 18/03/2014 6.5 4.5 Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Chính sách tỷ giá: NHNN năm thường có cam kết đảm bảo VNĐ khơng giá q 2%-3% so với năm trước, giai đoạn 2010-2015 có mở rộng biên độ giao dịch VNĐ/USD đảm bảo điều hành linh hoạt tỷ giá Đồng thời, giai đoạn 2010-2015, NHNN linh hoạt thành công sử dụng tín phiếu để can thiệp chống hiệu ứng lạm phát, trì giá trị VNĐ tăng dự trữ ngoại hối, bảng 3.4 nêu diễn biến biên độ giao dịch tỷ giá Bảng 3.4: Diễn biến biên độ giao dịch tỷ giá VND/USD Thời điểm áp dụng Biên độ giao dịch 09/02/2011 ±1% 12/08/2015 ±2% 19/08/2015 ±3% Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Năm 2015, có biến động thị trường ngoại hối, NHNN có điều chỉnh kịp thời, linh hoạt: ngày 12/08/2015, NHNN điều chỉnh biên độ tỷ giá bình quân liên ngân hàng VND USD tăng từ ±1% lên ±2% sau tuần lại điều chỉnh lên ±3% Nghiệp vụ thị trường mở (OMO): NHNN thực nghiệp vụ OMO thông qua việc mua, bán giấy tờ có giá TCTD Giao dịch năm 2011 có 431 phiên với giá trung bình đạt 6499 tỷ đồng/phiên Từ năm 2012, nghiệp vụ OMO công cụ để NHNN điều hành linh hoạt điều tiết tiền tệ ổn định lãi suất thị trường Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 66 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 3.5: Nghiệp vụ thị trường mở giai đoạn 2011-2015 Năm Mua 2011 431 2801253 Bán Tổng doanh số Doanh số bình quân theo phiên - - 2801253 6499 2012 299 449992 79 174000 623992 1650 2013 257 179386 161 254863 434249 1038 2014 253 101200 231 353661 454861 939 2015 258 403254 130 735800 1139054 2935 Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Lãi suất huy động: Quy định trần lãi suất huy động VNĐ ngân hàng giảm từ 14%/năm xuống 5.5%/năm NHNN giám sát kiên xử lý trường hợp vi phạm trần lãi suất huy động giúp thị trường tiền tệ bước ổn định Đối với ngoại tệ, NHNN lần điều chỉnh giảm lãi suất tiền gửi USD, đưa lãi suất tiền gửi USD tổ chức cá nhân xuống 0% 0.25%/năm Đến mặt lãi suất huy động VNĐ phổ biến mức 0.8-1%/năm tiền gửi khơng kỳ hạn có kỳ hạn tháng; 4.5%-5.4%/năm tiền gửi có kỳ hạn từ tháng đến tháng; 5.4-6.5%/năm tiền gửi có kỳ hạn từ tháng đến 12 tháng; kỳ hạn 12 tháng mức 6.4-7.2%/năm (NHNN, 2016) Lãi suất cho vay: Giai đoạn 2010-2015 lãi suất cho vay giảm từ 15% xuống 7%/năm Lãi suất cho vay ngắn hạn phổ biến mức 6-9%/năm Lãi suất cho vay trung dài hạn mức 9-11%/năm Lãi suất cho vay USD phổ biến mức 36.7%/năm; lãi suất cho vay ngắn hạn phổ biến mức 3-5.5%/năm, lãi suất cho vay trung dài hạn mức 5.5-6.7%/năm Mặt lãi suất cho vay giảm góp phần đáng kể hỗ trợ doanh nghiệp giảm chi phí vay vốn, giảm chi phí đầu vào, tăng lợi nhuận doanh nghiệp, cải thiện khả trả nợ doanh nghiệp Lãi suất cho vay giảm tác động tích cực đến khả trả nợ khách hàng vay góp phần tăng chất lượng tín dụng, giảm nợ xấu NHTM Với việc triển khai hàng loạt sách tiền tệ đồng bộ, liệt NHNN, hoạt động tín dụng NH có xu hướng cải thiện dần, đóng góp tích cực vào tăng trưởng kinh tế, hệ thống NH đảm bảo an toàn phát triển bền vững, nguy đổ vỡ hệ thống NH đẩy lùi Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 67 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 3.3 Hoạt động ngành ngân hàng Ngành ngân hàng Việt Nam thực bắt đầu phát triển từ năm 1990, đặc biệt sau Việt Nam gia nhập tổ chức Thương mại Thế giới năm 2007, hệ thống ngân hàng nước có bước tiến vượt bậc quy mô tài chính, số lượng ứng dụng khoa học kỹ thuật để cải thiện chất lượng hoạt động chất lượng dịch vụ ngân hàng, nâng cao lực quản lý điều hành Hệ thống ngân hàng từ cấp phát triển thành hai cấp, NHNN đóng vai trò ngân hàng trung ương, thực chức quản lý nhà nước ngân hàng, NHTMCP doanh nghiệp kinh doanh tiền tệ mục tiêu lợi nhuận đồng thời cầu nối giúp NHNN thực sách tiền tệ 3.3.1 Cơ cấu sở hữu, quy mô phạm vi hoạt động ngân hàng Tính đến tháng 12/2015, hệ thống tổ chức tín dụng Việt Nam bao gồm 122 TCTD cấp phép hoạt động Việt Nam, có NHTM Nhà nước, 31 NHTMCP, ngân hàng bị NHNN mua lại với giá đồng, ngân hàng 100% vốn nước ngoài, 04 ngân hàng liên doanh, 01 ngân hàng sách, 01 ngân hàng hợp tác xã, 29 cơng ty tài cơng ty cho th tài chính, 44 chi nhánh Ngân hàng nước Cơ cấu sở hữu, cấu loại hình hoạt động hệ thống NHTM có thay đổi phù hợp với chế thị trường tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế Các NHTM Nhà nước cổ phần hoá Ngân hàng Cổ phần ngoại thương (Vietcombank) IPO vào cuối năm 2007, ngân hàng Công thương (Vietinbank) năm 2008, ngân hàng phát triển Nhà đồng sông Cửu Long (MHB) tháng năm 2011 NH Đầu tư phát triển Việt Nam (BIDV) tháng 12 năm 2011 Nhiều NHTMCP tìm đối tác chiến lược nước ngồi, giúp ngân hàng tăng khả cạnh tranh, mở rộng thị trường Ngồi ra, Nhà nước sở hữu tỷ lệ cổ phần đáng kể nhiều NHTM cổ phần lớn Sự tăng trưởng nhanh chóng NHTMCP giai đoạn 2005-2010 kèm với việc hình thành cấu trúc sở hữu chéo ngân hàng với DN phi ngân hàng, với nhóm cổ đơng cá nhân ngân hàng với ngân hàng Có thể thấy đa số NHTM NHTM khác sở hữu sở hữu NHTM khác hai Nhiều tập đồn, tổng cơng ty Nhà nước góp vốn mua cổ phần NHTM Các tập đoàn kinh tế tư nhân trực tiếp gián tiếp sở hữu NHTM NHNN đánh giá sở hữu chéo TCTD lớn; nhà đầu tư thơng qua hình thức uỷ thác nắm quyền kiểm soát TCTD; nhiều kỹ thuật khác cấu trúc sở hữu chéo giúp TCTD cổ đông lớn không tuân thủ quy định an Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 68 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com tồn tín dụng Phụ lục cho thấy quan hệ sở hữu NHTM tập đồn, tổng cơng ty Về quy mơ, phạm vi hoạt động: Trong 38 NHTM nội địa có tổng cộng 1856 chi nhánh phòng giao dịch, ngồi số NH mở rộng phạm vi quốc gia Vietinbank, NH BIDV mở chi nhánh nước (Đức, Campuchia, Lào, Myanma,…) Bảng 3.6: Số lượng ngân hàng thương mại giai đoạn 2009-2015 Năm 2009 2012 2013 2014 2015 NHTM NN 5 NHTMCP 40 34 34 37 31 NH liên doanh 4 4 Nguồn: Ngân hàng Nhà nước 3.3.2 Mức độ an tồn vốn quy mơ tổng tài sản NHTMCP a) Vốn tự có mức độ an toàn vốn NHTMCP: Giai đoạn 2005-2011, vốn tự có (VTC) ngân hàng tăng lên nhanh chóng nhờ thuận lợi mơi trường kinh doanh bùng nổ thị trường chứng khốn thời kỳ 2006-2008 Tính đến thời điểm cuối năm 2010 đa số ngân hàng đạt yêu cầu hệ số an toàn vốn 8% đạt mức vốn tối thiểu 3000 tỷ đồng, song có tới 10 NHTM không đáp ứng yêu cầu Chính phủ số ngân hàng đáp ứng quy định có tới 12 ngân hàng có mức vốn chủ sở hữu 4500 tỷ đồng Tính đến 31/12/2011, theo số liệu tổng hợp từ NHNN, VTC hệ thống NHTM 354065 tỷ VNĐ, gấp 10.21 lần so với năm 2004 Quy mô vốn điều lệ nhóm NHTM sau: Nhóm NHTM Nhà nước (bao gồm NHTMNN cổ phần) đạt 87097 tỷ đồng, bình quân đạt 17419 tỷ đồng, tương đương khoảng 800 triệu USD Nhóm 37 NHTMCP khác đạt 164253 tỷ đồng, mức bình quân 4439 tỷ đồng Nếu so sánh với tư liệu thống kê NHTM khu vực dễ thấy quy mô VTC NHTM VN nhiều hạn chế Đa số NH nước có VTC cỡ từ 9000 tỷ đến 15000 tỷ đồng NH hạng trung bình khu vực có VTC khoảng tỷ đô la Do VTC giai đoạn thấp NHTM khó khăn triển khai loại hình dịch vụ mới, cạnh tranh hoạt động NHTM đại chủ yếu khu vực dịch vụ VTC thấp làm giảm khả triển khai công cụ quản trị kinh doanh ngân hàng đại Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 69 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Giai đoạn từ năm 2011 đến 2015, theo số liệu NHNN, đến cuối tháng năm 2015, VTC toàn hệ thống đạt 547.2 nghìn tỷ đồng Bốn ngân hàng có số vốn điều lệ lớn NHTMNN, Vietinbank giữ vị trí thứ với số vốn điều lệ 32661 tỷ VNĐ Số lượng NHTMCP áp đảo số lượng NHTMNN tính riêng vốn điều lệ NHTMCP lại thấp nhiều so với vốn điều lệ NHTMNN Cụ thể, nửa số NHTMCP có số vốn điều lệ 4000 tỷ VNĐ có bốn NHTMCP có số vốn điều lệ 10000 tỷ VNĐ ngân hàng nhỏ khu vực NHTMNN (trừ MHB ) có số vốn điều lệ 23000 tỷ VNĐ Các ngân hàng nước cần tăng tốc thực kế hoạch nâng cao lực cạnh tranh thông qua việc đa dạng sản phẩm dịch vụ, củng cố tăng cường khả tài chính, lực quản trị điều hành để đối mặt với thách thức Việt Nam hội nhập quốc tế mạnh mẽ thời gian tới Bảng 3.7: Quy định mức vốn pháp định ngân hàng Các ngân hàng Mức vốn pháp định 2008 2015 NHTMNN 3000 tỷ VNĐ 3000 tỷ VNĐ NHTMCP 1000 tỷ VNĐ 3000 tỷ VNĐ NHLD 1000 tỷ VNĐ 3000 tỷ VNĐ NH nước 1000 tỷ VNĐ 3000 tỷ VNĐ Chi nhánh NH nước 15 triệu USD 15 triệu USD Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Sau tác giả phân tích cụ thể số tiêu nhóm tiêu an tồn vốn Bảng 3.8: Các tiêu an toàn vốn c1 Tăng trưởng VCSH c2 CAR-Tỷ lệ an toàn vốn c3 Vốn chủ sở hữu/Tổng huy động vốn tiền gửi c4 Vốn chủ sở hữu/Tài sản có Nguồn: Tính tốn tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 70 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Chỉ tiêu c1: Tốc độ tăng trưởng vốn chủ sở hữu từ năm 2010 đến 2015 tốc độ tăng trưởng giảm dần (năm 2010 tiêu có giá trị 0.7236, nhiên đến năm 2014 tiêu 0.0392, năm 2015 có hồi phục lên 0.0864) cho thấy ngân hàng gặp nhiều khó khăn việc tăng trưởng vốn chủ sở hữu giai đoạn Chỉ tiêu c2- tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) ngân hàng Việt Nam cải thiện năm vừa qua thấp so với hầu khu vực Thái Lan, Malaysia, Indonesia, Philippines- bảng 3.9 Tỷ lệ CAR NH đạt mức cao vào năm 2012 sau có xu hướng giảm dần (năm 2013 17.62%), năm 2014 đạt giá trị thấp 14.33% cao mức yêu cầu NHNN đưa 9% Tuy nhiên tỷ lệ CAR NH tính theo tiêu chuẩn kế tốn Việt Nam nên chưa phản ánh thực tế an toàn vốn theo tiêu chuẩn kế tốn quốc tế Vì dựa vào tiêu CAR để đánh giá mức độ an tồn NH chưa hồn tồn xác Bảng 3.9: So sánh tỷ lệ an toàn vốn NH Việt Nam NH số quốc gia khu vực Đơn vị: % Quốc gia 2011 2012 2013 2014 2015 Việt Nam 12.9 11.85 13.4 11.8 12.7 Thái Lan 14.82 16.17 11.9 13 17.1 Indonesia 16.08 17.32 19.8 18.7 23.1 Malaysia 16.34 17.35 14.7 15.4 15 Philippines 17.01 18.05 18.5 16.1 16.1 Trung Quốc 12.71 13.25 12.2 13 13.5 Nguồn: Dữ liệu FSIs quốc gia, IMF, NHNN Chỉ tiêu c3-Tỷ lệ đảm bảo an toàn tiền gửi ( hay tỷ lệ vốn chủ sở hữu/ tổng tiền gửi), tiêu đạt mức cao năm 2012 17.33% sau giảm xuống qua năm 2013, 2014, năm 2015 đạt giá trị thấp 9.932% Chỉ tiêu c4-Vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản, giá trị tiêu giảm dần từ năm 2012 (năm 2012 đạt 13.32%) đến năm 2015 đạt giá trị thấp 8.71% Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 71 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Biểu đồ 3.4: Các tỷ lệ nhóm an tồn vốn Nguồn: Tính tốn tác giả Kết phân tích số nhóm an tồn vốn cho thấy: + Mức độ an toàn vốn ngân hàng đảm bảo theo quy định NHNN, nhiên mức thấp so với nước khu vực cần nâng cấp để đối phó với nguy tiềm ẩn thời gian tới + Mức độ an toàn vốn ngân hàng bị suy giảm liên tục từ năm 2012, làm tăng nguy bất ổn hệ thống NHTM b) Quy mô tổng tài sản NHTMCP Từ năm 2008 đến 2011, tổng tài sản NH có xu hướng gia tăng Đặc biệt, khối NHTMCP có đột biến Nguyên nhân NHTMCP mở rộng mạnh mẽ mạng lưới chi nhánh dẫn đến tốc độ tăng trưởng vượt bậc huy động vốn khai thác hiệu nguồn vốn dân cư Năm 2012, quy mô tổng tài sản khối NHTMCP có xu hướng sụt giảm Tính đến 30/09/2013 tổng tài sản khu vực ngân hàng đạt 5637 nghìn tỷ VNĐ đến cuối tháng 7/2015, tổng tài sản toàn hệ thống ngân hàng đạt 6.6 triệu tỷ đồng tăng 150970 tỷ đồng so với cuối năm 2014 Mặc dù tăng trưởng vượt bậc so với ngân hàng khu vực, ngân hàng Việt Nam khiêm tốn quy mô tài sản Bảng 3.10 so sánh tổng tài sản, VCSH số ngân hàng lớn Việt Nam với số ngân hàng khu vực Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 72 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 3.10: VCSH, TA số định chế tài lớn khu vực Asean năm 2014 Đơn vị: Tỷ USD Định chế tài Quốc gia VCSH Tổng tài sản DBS Group Singapore 30.4 333.6 OCBC Singapore 25.8 303.7 Maybank Malaysia 15.6 183.2 Bangkokbank Thái Lan 9.8 83.9 Kasikorn bank Thái Lan 7.8 72.6 Bank Mandiri Indonesia 9.8 80.4 BNI Indonesia 5.7 39.2 Metro Bank Phillipines 3.5 35.8 Vietinbank Việt Nam 2.5 31.1 Vietcombank Việt Nam 27.1 BIDV Việt Nam 1.5 30.6 Nguồn: Báo cáo thường niên định chế tài năm 2014 Quy mơ tổng tài sản hệ thống ngân hàng Việt Nam nhỏ, cần gia tăng để đáp ứng yêu cầu kinh tế phát triển Tất nhiên gia tăng tài sản phải kèm với việc quản trị rủi ro tốt 3.3.3 Khả sinh lời, hiệu quản lý tài sản Giai đoạn 2009-2015 NHTM Việt Nam phải đối mặt với nhiều tồn nợ xấu hệ thống ngân hàng tăng cao, suy thoái kinh tế, làm tăng chi phí dự phòng rủi ro, giảm tài sản, lợi nhuận giảm nên hệ số ROA, ROE giảm theo Năm 2010, tỷ lệ ROE ngân hàng mức cao 12.98% đến năm 2011 giảm 10.39%, sau giảm dần đạt thấp năm 2013 5.8%, năm 2014, 2015 có tăng lên thấp thời điểm năm 2012 Giữa khu vực NHTMNN NHTMCP, NHTMNN có tỷ lệ ROA ROE cao Phần lớn ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn đạt lợi nhuận lớn ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn thường có bề dày kinh nghiệm hoạt động, điều tác động tích cực tới việc sử dụng hiệu đồng vốn Mặc dù ROE nhiều NHTM Việt Nam chưa phải cao thể khả sử dụng vốn vay nhiều NH hạn chế So sánh với định chế tài mạnh khu vực hai tiêu đánh giá khả sinh lời NHTM VN mức trung bình Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 73 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 3.11: Chỉ tiêu ROA, ROE số định chế tài lớn khu vực Asean năm 2012- 2014 Đơn vị: % Định chế tài Quốc gia DBS Group Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014 ROA ROE ROA ROE ROA ROE Singapore 0.97 11.2 0.91 10.8 0.91 10.9 OCBC Singapore 1.69 17.9 1.05 11.6 1.23 14.8 Maybank Malaysia 1.2 16.0 1.2 15.1 1.1 13.8 Bangkokbank Thái Lan 1.41 12.35 1.45 12.62 1.39 11.66 Kasikorn bank Thái Lan 1.86 20.76 1.89 20.45 1.97 19.38 Bank Mandiri Indonesia 3.55 27.23 3.66 27.31 3.57 25.81 BNI Indonesia 2.92 19.99 3.36 22.47 3.49 23.64 Metro Bank Phillipines 1.5 13.6 1.9 17.8 1.4 14.1 Vietinbank Việt Nam 1.7 19.9 1.4 13.7 1.2 10.5 Vietcombank Việt Nam 1.13 12.61 0.99 10.33 0.88 10.76 BIDV Việt Nam 0.74 12.9 0.78 13.8 0.83 15.27 Nguồn: Báo cáo thường niên định chế tài giai đoạn 2012-2014 Xét cấu thu nhập ngân hàng lợi nhuận ngân hàng chủ yếu thu từ lãi cho vay Tỷ lệ thu nhập ròng từ lãi so với tổng thu nhập NHTM giai đoạn 2009-2015 trì mức cao, bình qn 80% qua cho thấy mức độ phân tán rủi ro danh mục đầu tư NHTM Việt Nam thấp, nguồn thu ngân hàng phụ thuộc lớn vào hoạt động tín dụng Do vậy, tỷ lệ nợ xấu tăng lên, rủi ro lạm phát ổn định kinh tế vĩ mơ, với cấu nguồn thu làm ảnh hưởng đến độ bền vững hiệu hoạt động NHTM tương lai Bảng 3.12: Các tiêu đo lường khả sinh lời, hiệu quản lý e4 (Lãi thuần-chi phí hoạt động)/chi phí hoạt động e7 Tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi e9 Chi phí dự phòng nợ khó đòi/Tổng thu nhập trước dự phòng thuế e11 Lãi cận biên m2 (Lợi nhuận trước thuế dự phòng)/Chi phí hoạt động Nguồn: Tính toán tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 74 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Chỉ tiêu e4 giảm mạnh từ năm 2010 tạo đáy năm 2013 Trong hai năm 2010, 2011, tiêu e7 mức 0.6, lãi có xu hướng gia tăng, năm 2012, 2013 tiêu âm cho thấy lãi bị giảm liên tiếp, hoạt động kinh doanh hệ thống NH gặp nhiều bất ổn, lợi nhuận giảm sút Trong suốt giai đoạn 2010-2015 tiêu e9 tăng, cho thấy ngân hàng ngày tăng chi phí dự phòng nợ khó đòi, điều nợ khó đòi gia tăng ngân hàng có ý thức dự phòng rủi ro tốt Chỉ tiêu m2 năm 2010 đạt giá trị 1.48, sau giảm dần Năm 2013, ngân hàng đạt giá trị m2 thấp 0.71 Biểu đồ 3.5 cho thấy giai đoạn 2010-2015 tỷ lệ đo lường lợi nhuận, hiệu hoạt động, hiệu quản lý hệ thống NH bị suy giảm chi phí dự phòng nợ khó đòi lại tăng dần qua năm Biểu đồ 3.5: Các tiêu nhóm khả sinh lời Nguồn: Tính tốn tác giả 3.3.4 Tăng trưởng huy động tín dụng, khả khoản Khu vực NH tăng trưởng mạnh giai đoạn 2000-2010 huy động lẫn tín dụng Tốc độ tăng trưởng tín dụng Việt Nam gấp năm lần tốc độ tăng trưởng GDP (đỉnh điểm năm 2007) Sau để giảm tốc độ tăng trưởng tín dụng, NHNN ban hành sách đưa tín dụng bất động sản vào danh mục tài sản có rủi ro cao NHTM (250%), hạn chế tín dụng phi sản xuất 22% (30/6/2011) giảm xuống 16% (31/12/2011) Ngay sau sách đưa ra, dư nợ tín dụng bất động sản toàn hệ thống giảm xuống từ năm 2011 Tăng trưởng tín Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 75 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com dụng năm 2012 đạt 9.14% Trong ba quý đầu năm 2013, tăng trưởng tín dụng đạt 6.87%, thấp nhiều tiêu 12% NHNN đặt ra, chậm nhiều so với tăng trưởng huy động Tỷ lệ tín dụng/GDP Việt Nam năm 2012 đạt 115.4% Quý 3/2013, tỷ lệ tín dụng/ huy động toàn hệ thống NH đạt 0.94 Huy động vốn tăng 17% tính đến cuối năm 2014, thấp so với mức tăng 2012-2013 mức tăng tốt Cơ cấu tốc độ tăng trưởng huy động vốn có dịch chuyển nhẹ từ ngoại tệ sang VNĐ cho thấy niềm tin người dân vào tiền đồng điều hành NHNN củng cố Tỷ trọng huy động vốn nhóm NHTMNN giảm nhẹ, nhóm ngân hàng khác tăng nhẹ Biểu đồ 3.6: Tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2010-2014 Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Trước năm 2007 thị phần chủ yếu tập trung vào NHTM Nhà nước từ năm 2008 trở khoảng cách huy động vốn khối ngân hàng thu hẹp Số dư huy động NHTMCP vượt NHTMNN vào năm 2011, nguyên nhân giai đoạn từ năm 2009–2011, huy động vốn NHTMCP tăng lên nhanh chóng nhờ việc sử dụng công cụ lãi suất cạnh tranh huy động vốn, NHTMCP có bước tiến đáng kể việc thay đổi phương thức hoạt động để chiếm lĩnh thị phần, tăng khả thu hút nguồn vốn từ khách hàng phía Tuy nhiên, bước sang năm 2012 NHNN áp dụng công cụ trần lãi suất ảnh hưởng tới việc huy động vốn NHTMCP làm cho tốc độ tăng trưởng huy động vốn chững lại Lúc nguồn vốn huy động từ dân cư có xu hướng chuyển sang ngân hàng có uy tín lâu năm Bên cạnh đó, số tác động từ tiêu cực liên quan đến NHTMCP làm dịch chuyển nguồn vốn huy động từ khối NHTMCP sang khối NHTMNN Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 76 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tình hình khoản Một số tiêu xem xét nhóm: Bảng 3.13: Các tiêu đo lường khả khoản l3 Các khoản cho vay thuần/tiền gửi khách l5 Huy động thị trường liên ngân hàng/Tổng huy động l6 Tỷ lệ tài sản lỏng/Tổng tài sản có Nguồn: Tính tốn tác giả Chỉ tiêu l3–tỷ lệ cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng năm 2010 tăng cao, nhu cầu khoản, nhu cầu tiền tăng cao hệ thống ngân hàng Sang năm 2011 sách kiềm chế tăng trưởng tín dụng NHNN nên tốc độ tăng trưởng khoản cho vay giảm mức 15.6%, nhiên tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi lại sụt giảm mạnh từ mức 85% năm 2010 xuống 24% năm 2011 1.2% năm 2012, hệ tỷ lệ l3 lớn 1.04 vào năm 2011, năm 2012 0.85 Chỉ tiêu l3 năm 20132015 giảm xuống 1, chứng tỏ NHTM ý tới tính khoản so với thời kỳ 2006-2011 Chỉ tiêu l5 tăng lên 30% năm 2010; năm 2011 lên cao tới 36% sau mức cao năm 2012 giảm qua năm 2013, 2014, 2015 phản ánh mức độ căng thẳng khoản năm 2011, 2012, ngân hàng phải huy động nhiều thị trường liên ngân hàng Biểu đồ 3.7: Các tiêu nhóm khả khoản Nguồn: Tính tốn tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 77 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Qua số liệu tiêu l6, tiêu tài sản lỏng/ tổng tài sản giai đoạn 2010-2015 cho thấy tài sản lỏng ngân hàng mức thấp hai năm 2010, 2011 phản ánh khả khoản ngân hàng Tình trạng khó khăn khoản vào đầu năm 2011 thể việc NHTM: đua lãi suất tiền gửi để huy động vốn, ngân hàng phụ thuộc vào thị trường để huy động vốn: vay liên ngân hàng, vay tái cấp vốn từ NHNN Năm 2011, lãi suất liên ngân hàng biến động mạnh, có nhiều lúc lên tới 30-40%/năm, cá biệt có lúc lên tới 50%/năm Số dư huy động thị trường liên ngân hàng vào ngày 30/9/2011 702.527 nghìn tỷ đồng, 28.1% tổng dư nợ cho vay TCTD BCTC NHTM quý 3/2011 cho thấy 17 ngân hàng phải vay ròng lớn thị trường liên ngân hàng số NHTMNN, NHTMCP lớn cho vay ròng Đến khoản hệ thống ngân hàng cải thiện tốt so với thời kỳ khủng hoảng kinh tế giới, giúp lưu thông tiền tệ thông suốt 3.3.5 Chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt Một số tiêu xem xét nhóm: Bảng 3.14: Các tiêu đo lường chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt a2 Dự phòng nợ khó đòi/dư nợ cho vay a3 Nợ khó đòi/(vốn chủ sở hữu+ Dự phòng nợ khó đòi) d3 Nợ q hạn/ tổng nợ phải trả NPL Tỷ lệ nợ xấu Nguồn: Tính tốn tác giả Chỉ tiêu a2- đạt giá trị cao vào năm 2012 1.64% sau giảm dần đến năm 2015 đạt tỷ lệ 1.12% Chỉ tiêu a3 năm 2010, 2011, 2012 tăng mạnh đạt mức cao vào năm 2013 19.23% Hai năm 2014, 2015 nhờ biện pháp mạnh mẽ giảm nợ khó đòi kết hợp với việc trích lập dự phòng đầy đủ NHTM nên tiêu a3 có xu hướng giảm Chỉ tiêu d3 tăng mạnh năm 2010 đạt giá trị 1.9% tiếp tục tăng năm tiếp sau: năm 2011 3.5% năm 2012 5.4% ; năm 2013 4.4% Tỷ lệ nợ xấu TCTD cơng bố BCTC kiểm tốn dựa Chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) quy định phân loại nợ NHNN Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 78 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Biểu đồ 3.8: Các tiêu chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt Nguồn: Tính tốn tác giả Tình hình nợ xấu năm 2010, 2011 gia tăng mạnh số nguyên nhân việc cấp tín dụng giai đoạn 2007-2010, dự án đầu tư bất động sản đầu tư ạt bất chấp cân cung cầu thị trường Cụ thể, năm 2011 tỷ lệ nợ xấu NHTM đa số tăng lên NHNN cơng bố giá trị nợ xấu thức toàn hệ thống NH vào cuối quý 3/2011 82.7 nghìn tỷ đồng, 3.31% tổng dư nợ cao so với cuối năm 2010 (2.16%) Năm 2012 tỷ lệ nợ xấu tiếp tục gia tăng, nhiều NHTM báo cáo tỷ lệ nợ xấu tăng 14 ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu vượt 3% vào cuối kỳ Tổng nợ xấu NHTM Việt Nam 185205 tỷ đồng, tương ứng tỷ lệ nợ xấu/ tổng dư nợ 6% (NHNN, 2012) Tuy nhiên, theo Ủy ban giám sát tài quốc gia đưa tỷ lệ nợ xấu 11.8% tương đương 270000 tỷ đồng Theo nguồn khác WB, IMF tỷ lệ nợ xấu hệ thống ngân hàng Việt Nam vào cuối năm 2012 12% Trong kỳ họp 10, quốc hội khố 13 Thủ tướng phủ cho biết tỷ lệ nợ xấu thời điểm tháng 9/2012 17.43% Năm 2013 đa số ngân hàng báo cáo tỷ lệ nợ xấu giảm song 12 ngân hàng có nợ xấu 3% Ngày 18/5/2013, Chính phủ ban hành Nghị định 53/2013/NĐ-CP việc thành lập, tổ chức hoạt động Công ty Quản lý tài sản TCTD Việt Nam (VAMC) Cơ quan tập trung xử lý nợ xấu ngân hàng Ngày 1/10/2013, Công ty bắt đầu mua nợ xấu ngân hàng Agribank, đến SCB Tính đến tháng 9/2015 225 nghìn tỷ đồng nợ xấu chuyển cho VAMC nhờ tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống giảm Bảng 3.15 nêu tỷ lệ nợ xấu hệ thống NHTM Việt Nam Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 79 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 3.15: Tỷ lệ nợ xấu NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 -2015 Đơn vị: % Năm 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Tỷ lệ nợ xấu 2.05 2.16 3.3 6.0 3.79 3.25 3.72 Nguồn: Báo cáo tổng kết hoạt động NHNN Việt Nam 2009-2015 Biểu đồ 3.9 cho thấy tỷ lệ nợ xấu NHTMCP mẫu sử dụng tác giả Biểu đồ 3.9: Tỷ lệ nợ xấu NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010-2015 Nguồn: Tính tốn tác giả Tóm lại, giai đoạn 2010-2015 chất lượng tín dụng hệ thống ngân hàng bị suy giảm, tỷ lệ nợ xấu liên tục đứng mức cao Hơn nữa, tỷ lệ nợ xấu Việt Nam mức cao so với nước khu vực Thái Lan (2.7%), Indonexia (2.4%) Bảng 3.16: Tỷ lệ nợ xấu số nước khu vực Đơn vị: % Quốc gia 2013 2014 2015 Việt Nam 3.1 2.9 2.9 Thái Lan 2.3 2.3 2.7 Indonexia 1.2 2.1 2.4 Malaysia 2.0 1.8 1.6 Philippines 3.2 2.4 2.1 Trung Quốc 1.0 1.7 1.2 Nguồn: Dữ liệu FSIs quốc gia, IMF (2016), NHNN(2016) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 80 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Mặc dù theo công bố cuối năm 2015, tỷ lệ nợ xấu kiểm soát mức 2.9%, nhiên nhiều vấn đề đáng lo ngại, cụ thể: + Các khoản nợ xấu công bố loại trừ phần nợ xấu tạm bán cho Công ty Quản lý tài sản Việc phân loại nợ Việt Nam chưa theo chuẩn quốc tế, chuẩn mực quốc tế áp dụng đầy đủ tỷ lệ nợ xấu tăng lên so với + Việc xử lý nợ xấu nhiều bất cập, chưa xử lý triệt để nợ xấu, việc xử lý nợ xấu phụ thuộc nhiều vào hiệu hoạt động khu vực khác kinh tế, đặc biệt khu vực doanh nghiệp, kinh tế chưa hồi phục Qua việc phân tích thực trạng hoạt động hệ thống NHTM tác giả nhận thấy số hạn chế, tồn hệ thống NHTM sau: Rủi ro hoạt động ngân hàng lớn, đặc biệt rủi ro tín dụng NH Việt Nam: Tín dụng cho kinh tế tăng nhanh chất lượng tín dụng NH lại thấp Điều thể rõ diễn biến tăng cao tỷ lệ nợ xấu giai đoạn 20092015 Hiện nay, dự phòng rủi ro chưa NH trích lập đầy đủ tương xứng với mức độ rủi ro, trích lập dự phòng đầy đủ nhiều ngân hàng Việt Nam bị lỗ, chí khơng vốn tự có Một ngun nhân khiến rủi ro NHTM lớn tập trung tín dụng lớn vào lĩnh vực nhiều rủi ro lĩnh vực bất động sản, tập trung tín dụng số khách hàng nhóm khách hàng liên quan Mặt khác quy mơ tín dụng NH lớn so với GDP làm cho hệ thống NH dễ bị tổn thương có bất ổn kinh tế vĩ mơ Hệ thống doanh nghiệp phụ thuộc vào tín dụng ngân hàng lớn hiệu kinh doanh thấp, tài lành mạnh Năng lực quản trị, lực cạnh tranh yếu Ngân hàng muốn hoạt động hiệu vấn đề quản trị ngân hàng phải quan tâm đặc biệt Sự hạn chế lực quản trị xuất phát từ vấn đề cấu sở hữu, lực cổ đông hội đồng quản trị, hội đồng thành viên vị trí quản lý Nhiều cổ đông lớn người đại diện cổ đơng lớn tham gia vào vị trí quản lý, điều hành ngân hàng lại thiếu kiến thức chuyên môn nghiệp vụ, kinh nghiệm Hơn vấn đề sở hữu chéo hệ thống NH phổ biến dẫn tới rủi ro đạo đức quản trị, quản trị rủi ro ngân hàng Các hoạt động quản trị rủi ro chưa hiệu quả, chưa phù hợp với thông lệ, chuẩn mực quốc tế Trong giai đoạn 2009-2015, NHTM Việt Nam bộc lộ yếu lực cạnh tranh với đối thủ Các NHTM Việt Nam có lợi sân nhà Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 81 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com lực nguồn vốn, trình độ quản trị ngân hàng, cơng nghệ ngân hàng tính đa dạng sản phẩm dịch vụ Theo phân tích mục 2.3 quy mơ vốn ngân hàng cải thiện, đáp ứng tiêu chuẩn an tồn vốn theo thơng lệ quốc tế thấp so với mức trung bình giới khu vực Khả sinh lời NH mức thấp so với NH khu vực giới Tăng trưởng tín dụng nóng gắn liền với tỷ lệ nợ xấu cao kéo dài thời gian qua khiến cho số NH bộc lộ rõ yếu kém; hàng loạt sai phạm bị phát làm giảm lòng tin công chúng vào hệ thống ngân hàng 3.4 Nguy vỡ nợ số NHTMCP điển hình giai đoạn 2009-2015 Cuộc suy thối kinh tế tồn cầu năm 2008-2009 gây đổ vỡ hàng loạt định chế tài chính, ngân hàng lớn giới làm cho kinh tế khu vực kinh tế giới rơi vào suy thoái, tác động mạnh đến kinh tế Việt Nam nói chung lĩnh vực tài ngân hàng Việt Nam nói riêng Nền kinh tế Việt Nam từ phát triển mạnh bị suy giảm nhanh chóng đối mặt với khủng hoảng tài tồn cầu Bối cảnh làm lộ rõ ngân hàng yếu kém, nguy vỡ nợ cao Sau tác giả vào phân tích số ngân hàng yếu điển hình: Ngày 6/12/2011, NHNN thức tuyên bố chấp thuận cho ba ngân hàng gồm NHTMCP SCB, NHTMCP Tín Nghĩa, NHTMCP Ficombank tự nguyện sáp nhập thành NHTMCP Sài Gòn SCB Cả ba ngân hàng nhóm nhà đầu tư cơng ty liên kết nắm quyền kiểm soát Các ngân hàng hoạt động không tốt trước sáp nhập, cụ thể ba ngân hàng lâm vào tình trạng thiếu hụt khoản tạm thời cân đối kỳ hạn nguồn vốn huy động cho vay Theo báo cáo tổng giám đốc SCB thời điểm cuối năm 2011, SCB bị khoản với khoản vay liên ngân hàng không chi trả được; tỷ lệ đảm bảo an toàn hoạt động CAR, tỷ lệ tốn vòng ngày kế tiếp, tỷ lệ nguồn vốn vay ngắn hạn cho vay trung dài hạn không đạt mức quy định; tỷ lệ nợ xấu ba ngân hàng 7.25% tỷ lệ nợ hạn 12.8%; đầu tư vào trái phiếu doanh nghiệp đến ngày đáo hạn không thu hồi nợ gốc lãi Đặc biệt năm 2011 SCB khoản tạm thời khách hàng rút tiền với khối lượng lớn, NH bán hết lượng vàng huy động để có tiền đồng giải khoản, dẫn tới trạng thái âm lớn vàng Với chủ trương đảm bảo an toàn hệ thống ngân hàng, NHNN hỗ trợ khoản cho ba ngân hàng này, đồng thời định Ngân hàng Đầu tư Phát triển Việt Nam (BIDV) tham gia toàn diện vào trình hợp nhất, thay mặt Nhà nước đại diện quản lý phần vốn hỗ trợ khoản cho ngân hàng sáp nhập Ngày 2/1/2012, việc sáp nhập hoàn tất, ngân hàng thức hoạt động trở Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 82 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com thành ngân hàng có quy mơ tổng tài sản lớn Việt Nam với 150 nghìn tỷ đồng Habubank NHTMCP thành lập năm 1988, ơng Nguyễn Văn Bảng nhóm cổ đơng kiểm sốt khoảng 17% vốn điều lệ, ngân hàng có cổ đơng chiến lược Deutsche bank, NHTM Đức Ngân hàng khơng có đa dạng đối tượng vay vốn mà tập trung tín dụng vào số doanh nghiệp, đặc biệt Vinashin Số tiền mà Habubank cho Vinashin vay lên tới 2745 tỷ đồng cộng với 600 tỷ đồng trái phiếu Vinashin phát hành, tổng cộng 3345 tỷ đồng- tương đương 83% vốn điều lệ Habubank Với việc Vinashin khả trả nợ, tỷ lệ nợ xấu Habubank lên tới 17.8% năm 2010 18.9% năm 2011, đồng thời việc mua trái phiếu cho vay với tổ chức tài khác Habubank gặp phải rủi ro tín dụng Tháng 2/2012, Habubank báo cáo lỗ luỹ kế 4066 tỷ đồng, bị âm vốn chủ sở hữu Ngày 7/08/2012, NHTMCP yếu Nhà Hà Nội (Habubank) phải sáp nhập vào NHTMCP Sài Gòn- Hà Nội (SHB), thương hiệu Habubank thức biến sau 24 năm tồn NHTMCP Đại Tín (Trustbank) thành lập vào ngày 17/9/2007 sau chuyển đổi từ mơ hình NHTMCP nơng thơn sang đô thị Vốn điều lệ Trustbank tăng mạnh đến năm 2010 đạt đủ 3000 tỷ đồng, với tăng vốn gia tăng dư nợ cho vay lên 39 lần tổng tài sản tăng 62 lần từ năm 2006 2011 Tuy nhiên cổ phần ngân hàng Trustbank thuộc kiểm sốt người Dư nợ cho vay ln cao tiền gửi huy động buộc Trustbank phải lệ thuộc vào huy động từ thị trường liên ngân hàng Cho đến năm 2011 BCTC cho thấy tình hình tài NH hồn tồn bình thường khoản có vấn đề nghiêm trọng khơng thể che giấu Tháng 2/2012, NHNN thức xác nhận NH Đại Tín ngân hàng yếu phải tái cấu bị kiểm soát đặc biệt Năm 2012, tỷ lệ nợ xấu NH chiếm 82.5% tổng dư nợ Ngày 6/9/2012, Trusbank NHNN chấp thuận mặt chủ trương phương án tái cấu cổ đơng tập đồn Thiên Thanh ơng Phạm Công Danh sở hữu Ngày 24/5/2013, Trustbank tái cấu đổi tên thành NHTMCP Xây dựng (VNCB) thông qua phương án tăng vốn điều lệ từ 3000 tỷ lên 7500 tỷ Tỷ lệ nợ xấu theo BCTC ngân hàng giảm từ 82.5% xuống 54.6% vào quý 2/2013 Mặc dù báo cáo giảm nợ xấu ngân hàng tiếp tục lỗ mức âm vốn chủ sở hữu tiếp tục gia tăng năm 2013 (VCSH âm 7869 tỷ đồng vào ngày 30/9/2013) Từ tháng 12/2012 đến tháng 3/2014, ông Phạm Công Danh thông qua Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 83 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com tổ chức, cá nhân rút 18637 tỷ đồng từ ngân hàng Xây dựng Ngày 05/03/2015, Thống đốc NHNN định mua lại NHTMCP Xây dựng Việt Nam với giá đồng đổi tên thành NHTM trách nhiệm hữu hạn thành viên (TNHH MTV), ngân hàng Ngoại Thương định tham gia quản trị, điều hành ngân hàng Ngân hàng Ocean Bank - NHTMCP Đại Dương có nguồn gốc từ NHTMCP Nông thôn Hải Hưng thành lập năm 1993 sau chuyển đổi mơ hình hoạt động đổi tên thành NHTMCP Đại Dương Ngân hàng tăng trưởng nhanh chóng đến năm 2010 NHTM có quy mơ trung bình (đứng thứ 17 tổng tài sản đứng thứ 22 quy mơ tín dụng số 42 NHTMCP Việt Nam) Tập đồn Dầu khí Việt Nam cổ đơng lớn, nắm giữ 20% vốn điều lệ Báo cáo tài năm 2010-2014 dấu hiệu xấu tình hình tài Ocean Bank Mặc dù tỷ lệ nợ xấu thức ngân hàng tăng lên qua năm, không trầm trọng, năm 2010 tỷ lệ nợ xấu 1.7%, năm 2011 tăng lên mức 2.1%, năm 2012 3.5% 4% năm 2013 Ocean Bank có lợi nhuận liên tục, Ocean bank khơng bị khó khăn khoản năm 2010-2011 mà ngược lại cho vay ròng thị trường liên ngân hàng Trên thực tế, NH huy động mạnh tiền gửi với mức lãi suất vượt trần, đồng thời doanh nghiệp Chủ tịch hội đồng quản trị vay tiền từ Ocean Bank số tiền lên tới 941 tỷ đồng Khi NHNN tra liệt Ocean bank phát việc ngân hàng cho vay doanh nghiệp không quy định nhiều khoản vay khả thu hồi Được đánh giá vốn chủ sở hữu âm, NHNN định mua bắt buộc Ocean bank với giá đồng vào ngày 6/5/2015 (theo định 663/QĐ-NHNN) Sau đó, NHNN chuyển đổi mơ hình hoạt động NH Ocean bank từ NHTMCP thành ngân hàng trách nhiệm hữu hạn thành viên Nhà nước làm chủ sở hữu, Vietinbank định đứng quản trị điều hành ngân hàng Ngân hàng Westernbank, chuyển đổi từ ngân hàng nông thôn sang ngân hàng thành thị, chủ tịch HĐQT gia đình sở hữu trực tiếp 10% vốn điều lệ NH, cộng thêm phần vốn công ty nắm giữ gia đình doanh nghiệp liên quan kiểm soát tới 26.2% vốn điều lệ Westernbank Năm 20102011, Westernbank có gặp khó khăn khoản BCTC cho thấy ngân hàng không vay nhiều thị trường liên ngân hàng hay NHNN thời gian Westernbank bị NHNN tra năm 2011, đưa vào nhóm ngân hàng yếu Theo kết luận tra, tỷ lệ sở hữu Westernbank nhóm cổ đơng có liên quan đến gia đình Chủ tịch HĐQT lên tới 35.8% Các cơng ty liên quan vay Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 84 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Westernbank với tổng dư nợ 5092 tỷ đồng, 157% vốn tự có ngân hàng Westernbank báo cáo có 505 tỷ đồng nợ hạn (nhóm 2-5), chiếm 5.7% tổng dư nợ vào cuối năm 2011 Nhưng thực tế giá trị nợ hạn 3333 tỷ đồng, chiếm 37.6% tổng dư nợ Tại thời điểm 29/2/2012, NHNN PVFC đánh giá vốn chủ sở hữu Westernbank 2310 tỷ đồng, sau trích lập 882 tỷ đồng dự phòng rủi ro Westernbank NHNN khuyến nghị hợp với tổng cơng ty Tài dầu khí (PVFC) Ngày 16/9/2013 định số 2018/QĐ-NHNN, NHNN định cho hợp Western Bank tổng công ty tài cổ phần dầu khí PVFC thành NHTMCP Đại chúng Việt Nam (PV combank) NHTMCP Đông Á thành lập ngày 1/7/1992 với cổ đông sáng lập doanh nghiệp Thành uỷ thành phố Hồ Chí Minh sở hữu Từ thành lập năm 2011 ngân hàng hoạt động bình thường, năm 2012 hoạt động kinh doanh ngân hàng sụt giảm, lợi nhuận liên tục giảm từ 1256 tỷ năm 2011 xuống 777 tỷ năm 2012, 430 tỷ năm 2013 35 tỷ năm 2014 Sở dĩ Đông Á bị lỗ đầu vàng nợ xấu bất động sản Theo BCTC năm 2011, ngân hàng âm trạng thái vàng nội bảng 2678 tỷ đồng BCTC năm sau cho thấy khắc phục tình trạng Nhưng thực tế, khoản lỗ huy động-cho vay vàng đầu vàng không bù đắp năm 2015 làm ngân hàng vốn Về nợ xấu theo báo cáo năm 2011, ngân hàng có nợ xấu 1.7%, tăng lên 4% năm 2013 3.8% năm 2014, nhiên tính 3921 tỷ đồng nợ xấu chuyển cho VAMC tỷ lệ nợ xấu ngân hàng 10.5% vào thời điểm cuối năm 2014 Ngày 13/8/2015, NHNN công bố kết luận tra Đông Á Bank định kiểm soát đặc biệt với ngân hàng Theo kết luận tra, Đơng Á Bank có nhiều vi phạm pháp luật quản lý tài chính, cấp tín dụng hoạt động kinh doanh làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình tài hoạt động Đông Á Bank Hiện tại, Đông Á nằm kiểm sốt NHNN NHTMCP dầu khí tồn cầu đến cuối năm 2010 có vốn điều lệ 3018 tỷ đồng, GP Bank báo cáo có lợi nhuận tỷ lệ nợ xấu mức 1.8% Tuy nhiên năm 2011 GP Bank gặp khó khăn khoản, vay thị trường liên ngân hàng ròng từ 648 tỷ lên 8054 tỷ vào cuối năm 2011 Ngay từ năm 2012, NHNN phát GP Bank có nhiều yếu kém, nhiều rủi ro, kết kinh doanh thua lỗ, âm vốn chủ sở hữu, quản trị điều hành ngân hàng hiệu Trong năm, NHNN để GP Bank tái cấu, xong GP Bank không đề xuất phương án tái cấu khả thi, đồng thời NH tiếp tục bộc lộ nhiều yếu kém, kinh doanh thua lỗ Để kiểm soát Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 85 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com rủi ro, giảm thiểu tổn thất tài sản ngân hàng, NHNN đặt GP Bank vào tình trạng kiểm sốt đặc biệt, sau NHNN định chấm dứt tồn quyền, lợi ích tư cách cổ đơng hữu GP Bank Chỉ đến định mua bắt buộc, NHNN công bố đến tháng 4/2015 GP Bank lỗ luỹ kế 12280 tỷ đồng vốn chủ hữu âm 9195 tỷ đồng Qua việc phân tích ngân hàng yếu tác giả nhận thấy số điểm bật: + Nhóm NH nhóm nhà đầu tư cơng ty liên kết nắm quyền kiểm sốt điều dẫn tới rủi ro đạo đức hoạt động kinh doanh làm ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh NH + Các ngân hàng có chất lượng tài sản yếu trước phải tái cấu, cụ thể: Tỷ lệ nợ xấu, nợ hạn cao; cấu cho vay tập trung vào số doanh nghiệp, khách hàng Bảng 3.17: Một số ngân hàng yếu điển hình Ngân hàng SCB Chất lượng tài sản Thời điểm cấu Nợ xấu ba ngân hàng trước Ngày 2/1/2012 ba ngân hàng sáp sáp nhập 7.25%, tỷ lệ nợ nhập hạn 12.8% Habubank Năm 2010 tỷ lệ nợ xấu 17.8%, Ngày 7/8/2012, Habubank sáp năm 2011 18.9% nhập vào ngân hàng SHB Ngân hàng Đại Tín Năm 2012, tỷ lệ nợ xấu 82.5% Ngày 6/9/2012 NH tái cấu với cổ đông Ngày 5/3/2015, NHNN mua lại với giá đồng Ocean bank Tỷ lệ nợ xấu 4% năm 2013 NHNN đánh giá vốn chủ sở hữu Năm 2014, NHNN tra phát âm định mua bắt buộc NH có nhiều khoản vay với giá đồng ngày 6/5/2015 khơng có khả thu hồi Westernbank Năm 2011, nợ hạn 3333 tỷ Ngày 16/9/2013 sáp nhập với đồng chiếm 37.8% tổng dư nợ tổng cơng ty tài cổ phần dầu khí PVFC Ngân hàng Tỷ lệ nợ xấu năm 2013 4%, Ngày 13/8/2015 NHNN Đông Á năm 2014 10.5% định kiểm soát đặc biệt NH Nguồn: Tác giả tổng hợp từ báo cáo NHNN Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 86 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Kết luận chương Ở chương 3, luận án trình bày nội dung chủ yếu: Phân tích tình hình kinh tế vĩ mơ sách tiền tệ tiêu biểu giai đoạn 2009-2015 Bối cảnh kinh tế giới khu vực có nhiều bất ổn, từ vấn đề khủng hoảng tài giới tới khủng hoảng nợ công ảnh hưởng bất lợi tới kinh tế nước ta Trong giai đoạn 2010-2012 kinh tế vĩ mơ có nhiều bất ổn, tốc độ tăng trưởng kinh tế nước ta bị suy giảm xuống mức thấp 10 năm, sang đến giai đoạn 2013-2015 kinh tế bắt đầu phục hồi chưa bền vững Các sách tiền tệ giai đoạn có nhiều biến động ảnh hưởng lớn đến hoạt động ngân hàng Phân tích hoạt động hệ thống NH thông qua tiêu: cấu trúc, quy mơ phạm vi hoạt động, mức độ an tồn vốn, quy mô tổng tài sản, tăng trưởng huy động tín dụng, hiệu tài chính, rủi ro khoản Đặc biệt tác giả phân tích kỹ số tiêu mơ hình CAMEL, tiêu nợ xấu, nguyên nhân, tác động tiêu cực nợ xấu đồng thời hạn chế hệ thống NHTM Việt Nam, hạn chế là: rủi ro hoạt động ngân hàng hệ thống NHTM lớn, lực quản trị, lực cạnh tranh yếu Phân tích nguy vỡ nợ số NHTMCP điển hình, đặc trưng NH yếu kém: NH có lực quản trị rủi ro yếu kém, chất lượng tài sản thấp (tỷ lệ nợ xấu, nợ hạn cao), khả sinh lời thấp Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 87 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com CHƯƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Trên sở kết chương trước tác giả tiến hành thực nghiệm xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ Tính tốn tiêu nợ xấu, ước lượng hiệu kỹ thuật, phân nhóm hiệu cho ngân hàng từ xác định nguy vỡ nợ Tác giả tính tốn hệ thống tiêu tài sử dụng cho cảnh báo vỡ nợ từ BCTC, tiến hành phân tích thống kê Thực nghiệm nhóm mơ hình: Nhóm mơ hình thống kê (mơ hình Logit với liệu mảng), nhóm mơ hình phi tham số (mơ hình mạng nơ ron, định) 4.1 Thiết kế nghiên cứu 4.1.1 Số liệu Các ngân hàng nghiên cứu bao gồm ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam (gồm 35 NHTMCP bao gồm NHTMCP mà Nhà nước nắm cổ phần chi phối BIDV, MHB, Vietcombank, Vietinbank) danh sách ngân hàng NHNN thông báo hàng năm website NHNN Cụ thể số ngân hàng nghiên cứu qua năm sau Bảng 4.1: Số lượng ngân hàng nghiên cứu Năm Số ngân hàng 2010 2011 2012 2013 2014 2015 33 35 35 33 27 25 Nguồn: Thiết kế tác giả (Các ngân hàng nghiên cứu mã hoá phụ lục 1) Số lượng ngân hàng nghiên cứu giảm năm 2014, 2015 năm số ngân hàng bị sáp nhập trình tái cấu nên việc thu thập số liệu khó khăn Các tiêu kinh tế vĩ mô: tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân, tỷ lệ lạm phát, tốc độ tăng trưởng tín dụng hệ thống tác giả thu thập từ trang web Tổng cục Thống kê Các tiêu tài sử dụng để dự báo nguy vỡ nợ NH tính tốn từ số, tiêu BCTC kiểm toán (Bảng cân đối kế toán, bảng báo cáo lưu chuyển tiền tệ, bảng kết hoạt động kinh doanh) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 88 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com thời điểm cuối năm NHTMCP Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2014 tổng cộng gồm có 163 quan sát Năm 2015 có 25 ngân hàng sử dụng để kiểm tra hiệu suất ngồi mẫu mơ hình 4.1.2 Xác định nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam Trên sở luận trình bày mục 2.1 chương 2, tác giả luận án lựa chọn tiêu chí nợ xấu kết phân loại hiệu hoạt động ngân hàng để xác định nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam Sau đây, tác giả tính tốn hiệu hoạt động xác định nguy vỡ nợ NHTMCP Tính tốn hiệu hoạt động ngân hàng Luận án sử dụng phương pháp bao liệu-DEA để tính tốn hiệu ngân hàng mẫu Trong hoạt động ngân hàng thương mại, hiệu hoạt động đánh giá thông qua hiệu lợi nhuận khả sử dụng yếu tố đầu vào (tài sản, vốn, nhân sự) để tạo đầu lợi nhuận (Nguyễn Phi Lân, 2015) Một ngân hàng đánh giá có hiệu lợi nhuận cao ngân hàng khác mức đầu vào tạo nhiều lợi nhuận Nói cách khác, để hoạt động có hiệu quả, ngân hàng phải tối đa hóa lợi nhuận với quy mơ tài sản, vốn nhân cho trước Trên sở giả định ngân hàng tìm cách tối đa hóa lợi nhuận, yếu tố đầu vào kết đầu lựa chọn để chạy mơ hình DEA đánh giá hiệu hoạt động NHTMCP Bảng 4.2: Các biến đầu vào /đầu lựa chọn Mơ hình DEA (Hiệu lợi nhuận) Đầu vào Tổng tài sản Đầu Lợi nhuận trước thuế Vốn chủ sở hữu Chi phí hoạt động Nguồn: Tổng hợp từ tài liệu tham khảo kết hợp thiết kế tác giả Bảng 4.3 tác giả mô tả thống kê biến đầu vào, đầu mơ hình DEA Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 89 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.3: Thống kê mô tả biến đầu vào/đầu mơ hình DEA Năm 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Trung bình 76720 95289 98894 115888 152378 184759 Tổng Nhỏ 8225 10242 8597 6437 15823 17748 tài sản Lớn 503530 576368 661132 850670 367712 460604 Độ lệch chuẩn 96583.8 116145.5 127412.3 142645.6 180980.5 233878.2 Vốn chủ sở hữu Trung bình 6229.8 7561.3 8552 10066 11683.5 12997 Nhỏ 1648 1671 3090 3118.06 3117 3217 Lớn 24369.1 28781 41704.8 54287.58 55238 56110 Độ lệch chuẩn 5678.2 7178.7 8956.1 -1740 11535.7 12657.1 14276.4 Trung bình -1025 -1511 Nhỏ -7197 -9077 Lớn -74 -208.35 -249.4 -277 -290.58 -339.8 Độ lệch chuẩn 1600 1982.3 2096.8 2216 2523.5 3112.5 Trung bình 1117.57 1354 1068 1011 1264.2 1489.9 nhuận Nhỏ 65 -1371 3.46 -34 8090 7.47 trước Lớn 5569 8392 8167 7750 7302.5 7948.9 1987.3 1784.7 1832.9 2016.6 2391 Chi phí hoạt động Lợi thuế Độ lệch chuẩn 1448.7 -1837 -2235 -2697 -9435.7 -9909.65 -9826.68 -11087 Nguồn: Kết tính tốn tác giả Kết nối biến đầu vào đầu bảng 4.2 vào mơ hình DEA chuẩn với trường hợp: i) Hiệu không đổi theo quy mô (CRS) ii) Hiệu biến đổi theo quy mô (VRS) Sau thu thập số liệu biến đầu đầu vào nói trên, tác giả đưa số liệu vào chạy phần mềm DEAP phiên 2.1 cho ngân hàng qua năm (phụ lục 9) có kết ước lượng hiệu kĩ thuật NHTMCP giai đoạn từ năm 2010-2015 bảng 4.4 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 90 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.4: Kết ước lượng hiệu kĩ thuật (TE) NHTMCP giai đoạn 2010-2015 TE Năm 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Trung bình 0.565 0.576 0.55 0.49 0.502 0.503 Nhỏ 0.104 0.007 0.03 0.002 0.014 Lớn 000 000 000 000 1.000 1.000 Nguồn: Kết tính tốn tác giả Qua kết ước lượng hiệu kĩ thuật, bảng 4.4, cho thấy hiệu hoạt động hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam tương đối thấp Hiệu hoạt động có xu hướng giảm dần từ mức 0.576 năm 2011 xuống thấp mức 0.49 năm 2013, năm 2014 2015 hiệu có nhích lên mức 0.503 Những số phản ánh thực trạng hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010-2015, giai đoạn hệ thống ngân hàng khủng hoảng buộc phải tái cấu Số lượng ngân hàng đạt mức hiệu tối đa qua năm thấp (năm 2010 có NH, năm 2011 có NH, năm 2012 cao có NH) Tác giả lựa chọn NH có mức hiệu thêm NH có mức hiệu từ 0.9 trở lên xếp vào nhóm NH có hiệu hoạt động tốt Để xác định nhóm khác, tác giả xem xét khoảng tứ phân vị phân bố liệu tiêu hiệu (phụ lục 9) Bảng 4.5 nêu tiêu chí phân nhóm hiệu ngân hàng Bảng 4.5: Tiêu chí phân nhóm hiệu (HQ) NHTMCP giai đoạn 2010-2014 Tên nhóm Nội hàm Tiêu chí phân nhóm Nhóm A Nhóm NH hiệu hoạt động tốt HQ ≥ 0.9 Nhóm B Nhóm NH hiệu hoạt động 0.8 ≤ HQ ≤ 0.9 Nhóm C Nhóm NH hiệu hoạt động trung bình, yếu HQ < 0.8 Nguồn: Thiết kế tác giả Xác định nguy vỡ nợ NHTMCP Mục này, luận án tính tốn tỷ lệ nợ xấu NH qua năm theo BCTC công bố ngân hàng, kết hợp với kết phân nhóm mục a) phân tích thơng tin phi tài để xác định nguy vỡ nợ cho NH Cụ thể, quan sát nhóm C, có 39 quan sát có tỷ lệ nợ xấu khơng 3% Ngồi có 70 quan sát thuộc Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 91 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com nhóm C, tỷ lệ nợ xấu nhỏ 3% Phân tích quan sát tác giả nhận thấy ngân hàng có hiệu hoạt động thấp tiêu đánh giá chất lượng tín dụng đáp ứng yêu cầu NHNN, tỷ lệ an toàn vốn CAR 10% Do vậy, ngân hàng coi có nguy vỡ nợ cao thuộc nhóm C có tỷ lệ nợ xấu từ 3% trở lên, biến Y = trường hợp Y = trạng thái khác Kết quả, liệu mảng 163 quan sát có 39 quan sát thuộc nhóm nguy vỡ nợ cao (Y = 1) chiếm 23.92% số quan sát thuộc nhóm có nguy vỡ nợ thấp (Y = 0) 124 quan sát chiếm 76.08% Biểu đồ 4.1 mô tả số lượng quan sát có giá trị Y = 1, Y = qua năm 35 30 25 20 Y =0 15 Y =1 10 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Biểu đồ 4.1: Số lượng ngân hàng có/khơng có nguy vỡ nợ cao Nguồn: Tính tốn tác giả 4.1.3 Hệ thống tiêu tác động tới nguy vỡ nợ Các nghiên cứu trước nguyên nhân dẫn tới vỡ nợ ngân hàng gồm hai nhóm chính: nhóm ngun nhân xuất phát từ ảnh hưởng tiêu cực môi trường kinh tế vĩ mô, môi trường pháp lý, môi trường cạnh tranh, nhóm nguyên nhân xuất phát từ nội ngân hàng Nhóm nhân tố vĩ mơ: Tốc độ tăng trưởng GDP (RGDP) Trong nhiều nghiên cứu trước, tác giả xem xét mối quan hệ môi trường kinh tế vĩ mô vỡ nợ ngân hàng Khi kinh tế phát triển tăng trưởng, ổn định thể tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân, thu nhập thành phần kinh tế đảm bảo gia tăng, khả huy động vốn hệ thống ngân hàng theo gia tăng Mặt khác doanh nghiệp, người vay tiền có thu nhập tốt Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 92 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com làm tăng khả trả lãi vốn vay cho ngân hàng, đồng thời thành phần kinh tế gia tăng nhu cầu vay vốn, dẫn tới hệ lợi nhuận ngân hàng gia tăng, chất lượng tín dụng đảm bảo, nguy vỡ nợ ngân hàng giảm Tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến nguy vỡ nợ Tỷ lệ lạm phát Lạm phát tăng cao làm giảm khoản thu nhập thực tế người vay, từ làm suy giảm khả trả nợ họ Ngoài ra, tỷ lệ lạm phát cao dẫn tới suy giảm vốn sở hữu NHTM tăng nguy vỡ nợ Tỷ lệ lạm phát tác động chiều đến nguy vỡ nợ Tăng trưởng tín dụng tồn hệ thống Tăng trưởng tín dụng hệ thống cho biết điều kiện chung thị trường tín dụng phản ánh mức độ dễ dàng để tiếp cận tín dụng, mức độ gia tăng tốc độ tăng trưởng tín dụng làm tăng nợ xấu, tăng nguy vỡ nợ tương lai gia tăng tín dụng phản ánh khoản vay rủi ro phê duyệt Bảng 4.6: Các biến vĩ mô nghiên cứu Tên biến Nội dung Dấu kỳ vọng RGDP Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân - LP Tỷ lệ lạm phát + TTTDHT Tốc độ tăng trưởng tín dụng hệ thống + Nguồn: Thiết kế tác giả Nhóm nhân tố vi mô tác giả lựa chọn: + Trên sở phân tích mơ hình CAMELS chương tác giả lựa chọn 24 tiêu mơ hình + Trên sở tiêu mơ hình Z-score Atlman với sở liệu có tác giả xem xét điều chỉnh giữ lại tiêu gồm: Lợi nhuận chưa phân phối/tổng tài sản; lợi nhuận trước thuế dự phòng/ tổng tài sản; thu nhập lãi thuần/ tổng tài sản + Trên sở cơng trình nghiên cứu trước sở thực tiễn hoạt động NHTMCP tác giả lựa chọn, xây dựng thêm 12 tiêu Tổng cộng nghiên cứu lựa chọn 39 tiêu bảng 4.7 Các tiêu thuộc nhóm (7 nhóm tác giả phân loại dựa phân loại mơ hình CAMELS phân loại BCTC NH) Việc tính tốn tiêu cho ngân hàng tác giả tính từ tiêu gốc BCTC Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 93 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com + Nhóm 1: Khả sinh lời (11 tiêu) + Nhóm 2: Các số thâm hụt (3 tiêu) + Nhóm 3: Hiệu quản lý tài sản (4 tiêu) + Nhóm 4: Chất lượng tài sản (7 tiêu) + Nhóm 5: Mức độ an toàn vốn (4 tiêu) + Nhóm 6: Các số tăng trưởng bền vững (4 tiêu) + Nhóm 7: Tính khoản (6 tiêu) Bảng 4.7: Danh mục biến dự báo luận án Tên biến Nội dung Dấu Cơ sở biến số kỳ vọng Nhóm 1- Khả sinh lời e1 ROA - (*), Mơ hình Z-score Trung Quốc, Ohson (1980), Erdogan (2016) - (*), Wheelock Wilson(1995), Dabos Escudero (2000), Shumway (2001) e2 ROE e3 Chi phí dự phòng nợ khó đòi giảm giá đầu tư chứng khoán/Thu nhập lãi + e4 (Lãi thuần-chi phí hoạt động)/chi phí hoạt động - e5 Lợi nhuận sau thuế/thu nhập lãi - e6 Tổng thu nhập/Tổng tài sản có - e7 e8 e9 Tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận sau thuế Chi phí dự phòng nợ khó đòi/Tổng thu nhập trước dự (*) - (*) (*) Atlman Lavalle (1981), Rashid Abbas (2011) (*), Mơ hình Z-score Trung Quốc (*) (*) + phòng thuế Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 94 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Nội dung Dấu kỳ vọng Cơ sở biến số e10 Thu nhập từ phí dịch vụ/Tổng thu nhập hoạt động - Chỉ tiêu phụ mơ hình CAMELS e11 Lãi cận biên - (*), Ahmad cộng (2008) Tên biến Nhóm 2- Các số thâm hụt d1 Tổng nợ/Tài sản có + Beaver (1966), Deakin (1972), Ohlson (1980), Atlman Lavalle (1981), Martens cộng (2008), Ding cộng (2008) d2 Tổng nợ/VCSH + Hệ số đòn bẩy d3 Nợ hạn/Tổng nợ + Tác giả bổ sung Nhóm 3- Hiệu quản lý tài sản m1 m2 m3 m4 Thu nhập lãi thuần/tài sản cố định (Lợi nhuận trước thuế+dự phòng)/Chi phí hoạt động Thu nhập lãi thuần/ tổng tài sản có (Lợi nhuận trước thuế dự phòng)/tổng tài sản có - (*) (*) Atlman Atlman Nhóm - Chất lượng tài sản a1 a2 a3 a4 a5 Dự phòng nợ khó đòi/Nợ khó đòi Dự phòng nợ khó đòi/Dư nợ cho vay Nợ khó đòi/(Vốn chủ sở hữu+ dự phòng nợ khó đòi) Tỷ lệ cho vay/Tài sản sinh lời Gửi cho vay TT liên ngân hàng/Tài sản sinh lời + + + +/- (*) (*) (*) (*) (*) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 95 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tên biến Dấu kỳ vọng Nội dung Chứng khoán đầu tư a6 chứng khoán kinh doanh/Tài Cơ sở biến số (*) + sản sinh lời a7 Đầu tư góp vốn dài hạn/Tài sản sinh lời + (*) Nhóm - Mức độ an toàn vốn c1 Tăng trưởng vốn chủ sở hữu - (*), Ynhua Li cộng (2010) c2 CAR-Tỷ lệ an toàn vốn - (*) c3 c4 Vốn chủ sở hữu/Tổng huy động vốn tiền gửi Vốn chủ sở hữu/Tài sản có - (*) (*),Ynhua Li cộng (2010) Nhóm - Các số tăng trưởng bền vững s1=e7 Tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi - s2 Ln (Tài sản cố định) +/- s3 Tốc độ tăng trưởng tài sản +/- s4 s5 Lợi nhuận chưa phân phối/Lợi nhuận sau thuế Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản - Ling Zhang cộng (2001) Ling Zhang cộng (2001) Chỉ tiêu phụ mơ hình CAMELS Mơ hình Z-score Trung Quốc Atlman (1968), Ding cộng (2008) Nhóm 7- Tính khoản l1 l2 l3 Tốc độ tăng trưởng tiền gửi Tốc độ tăng trưởng khoản cho vay Các khoản cho thuần/tiền gửi khách vay + + (*) (*) (*), Ynhua Li cộng (2010), Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 96 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tên biến Dấu kỳ vọng Nội dung Huy động từ tổ chức kinh tế l4 dân cư/Tổng huy động Huy động thị trường liên l5 ngân hàng/Tổng huy động Tỷ lệ tài sản lỏng/Tổng tài l6 sản có + - Cơ sở biến số (*) (*) (*) (*)-chỉ tiêu mơ hình CAMEL Nguồn: Tổng hợp từ tài liệu tham khảo kết hợp thiết kế tác giả 4.1.4 Phân tích thống kê Nhóm biến vĩ mơ Các biến vĩ mô tác giả thu thập từ sở liệu Tổng cục Thống kê Bảng 4.8: Thống kê mô tả biến vĩ mô nghiên cứu Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ Lớn RGDP 0580528 0060022 0503 0678 Lp 0984141 0493195 0409 1858 TTTDHT 1415908 0695331 0883 2765 Nguồn: Tính tốn tác giả Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình giai đoạn đạt mức thấp (5.8%) so với mức 7% giai đoạn trước Tỷ lệ lạm phát biến động mạnh, giá trị cao đạt 18.58% giá trị thấp 4% Tốc độ tăng trưởng tín dụng hệ thống ngân hàng từ mức cao 27.65% giảm xuống mức 8.83% Kết phân tích tương quan cho thấy: biến RGDP, TTTDHT có hệ số tương quan với biến phụ thuộc Y -0.34 -0.29, mức ý nghĩa thống kê 1% Biến Lp có tương quan yếu với biến phụ thuộc Y khơng có ý nghĩa thống kê Phân tích tương quan biến độc lập biến phụ thuộc Tác giả tiến hành phân tích tương quan để xác định biến nhóm có khả phân biệt mức nguy cơ, cụ thể 39 biến, tác giả rút 18 biến bảng 4.9 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 97 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.9: Các biến nghiên cứu hệ số tương quan với biến phụ thuộc Nhóm Tên biến biến Nhóm Nhóm Hệ số tương quan với biến phụ thuộc Nội dung e1 ROA −0.3152*** e2 ROE −0.3758*** e4 (Lãi thuần-chi phí hoạt động)/chi phí hoạt động −0.3324*** e9 Chi phí dự phòng nợ khó đòi/Tổng thu nhập trước DP thuế 0.1761** e11 Lãi cận biên −0.1108** d3 Nợ hạn/Tổng nợ phải trả 0.4346*** m2 (Lợi nhuận trước thuế dự phòng)/Chi phí hoạt động −0.3418*** m4 (Lợi nhuận trước thuế dự phòng)/tổng tài sản −0.2522*** a2 Dự phòng nợ khó đòi/ Dư nợ cho vay 0.3899*** a3 Nợ khó đòi/ (Vốn chủ sở hữu dự phòng nợ khó đòi) 0.5310*** c1 Tăng trưởng vốn chủ sở hữu −0.1486* s1 Tốc độ tăng trưởng thu nhập lãi −0.3405*** s2 Ln(tài sản cố định) −0.1387* s3 Tốc độ tăng trưởng tài sản (Tolal asset growth) −0.1499* s5 Lợi nhuận chưa phân phối/ tổng tài sản −0.2367*** l3 Các khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng 0.0424* l4 Huy động từ tổ chức kinh tế dân cư/tổng huy động −0.1645* l5 Huy động từ thị trường liên ngân hàng/ tổng huy động 0.0535* Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Nhóm Mức ý nghĩa (*): (*):10%, (**): 5%, (***): 1% Nguồn: Tính tốn tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 98 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.10: Thống kê mô tả biến nghiên cứu Y=0 Y=1 Bộ liệu Trung Độ lệch Trung Độ lệch bình chuẩn bình chuẩn e1 0.0108 0.0075 0.0039 0.0116 0.0091 0.0091 e2 0.1033 0.0652 0.0289 0.1041 0.0855 0.08235 e4 0.7735 0.5546 0.2995 0.5916 0.66 0.597 e9 0.3018 0.2114 0.4302 0.3819 0.3327 0.267 e11 0.0327 0.0149 0.0287 0.0172 0.0317 0.01552 d3 0.0293 0.0242 0.0595 0.0347 0.0365 0.0299 m2 1.1193 0.5933 0.6344 0.4359 1.0032 0.5957 m4 0.0170 0.0091 0.0107 0.0131 0.01547 0.01047 a2 0.0126 0.0047 0.0178 0.0054 0.0138 0.0053 a3 0.1132 0.0808 0.2622 0.1560 0.1488 0.1213 c1 0.2722 0.4618 0.1137 0.2760 0.2348 0.4299 s1 0.3943 0.6412 - 0.2170 0.8503 0.25338 0.7384 s2 6.6229 1.2123 6.2478 1.2477 6.533 1.22752 s3 0.3220 0.6002 0.1282 0.2715 0.2762 0.5464 s5 0.0082 0.0071 0.0019 0.0183 0.00666 0.0111 l3 0.9122 0.3057 0.8774 0.3543 0.90388 0.31722 l4 0.6648 0.1653 0.7054 0.1688 0.6745 0.1665 l5 0.2687 0.1417 0.2522 0.1657 0.2647 0.1474 Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Nguồn: Tính tốn tác giả Sau tác giả phân tích số biến 18 biến bảng 4.9: Trong nhóm 1- nhóm tiêu khả sinh lời xem xét tương quan hai tiêu e2, e4 với biến phụ thuộc, hình 4.1 cho thấy: Chỉ tiêu e2, e4 có giá trị giảm dần qua năm 2010-2013, đạt giá trị thấp vào năm 2013, giai đoạn giá trị trung bình biến phụ thuộc tăng dần Năm 2014, 2015 giá trị biến e2, e4 tăng, giá trị y giảm dần Như biến e2, e4 có biến động ngược chiều với biến nguy vỡ nợ Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 99 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Hình 4.1: Đồ thị biến e2, e4 Nguồn: Tính tốn tác giả Trong nhóm biến thể chất lượng tài sản mức độ thâm hụt biến d3, a2, a3 biến thiên chiều với biến y Hình 4.2: Đồ thị biến d3, a2, a3 Nguồn: Tính tốn tác giả Trong giai đoạn 2010-2012, chi phí dự phòng nợ khó đòi/ tổng thu nhập trước dự phòng thuế tăng, nguy vỡ nợ hệ thống ngân hàng tăng Giai đoạn 2013-2015, tiêu e9 ngân hàng tăng nhiên nguy vỡ nợ ngân hàng lại giảm việc tăng trích lập dự phòng nợ khó đòi ngân hàng làm tăng giá trị e9, nhiên điều lại giúp ngân hàng trở nên an tồn hơn, phụ lục mơ tả đồ thị e9 y Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 100 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phân tích tương quan biến số độc lập nhóm Để có sở xem xét biến độc lập đưa vào mơ hình Logit, tác giả tiến hành phân tích tương quan biến độc lập nhóm Bảng 4.11: Hệ số tương quan biến độc lập nhóm 1, nhóm e1 e2 e1 e2 0.825*** e4 0.627*** 0.579*** e9 − 0.347 *** − 0.273*** e4 e9 e11 m2 m4 − 0.3*** e11 0.457*** 0.273*** 0.5*** -0.094 m2 0.762*** 0.717*** 0.778*** − 0.3 *** 0.214*** m4 0.87*** 0.73*** 0.65*** − 0.15** 0.67*** 0.74*** Mức ý nghĩa (*):(**):5%, (***): 1% Nguồn: Tính tốn tác giả Bảng 4.11 cho thấy có cặp biến nhóm 1, nhóm tương quan mạnh với có ý nghĩa thống kê, cụ thể: cặp biến e1, e2 có hệ số tương quan 0.825 với mức ý nghĩa 1%; cặp e1, m4 có hệ số tương quan 0.87; cặp e4, m2 có hệ số tương quan 0.778 Có cặp biến e9, e11 có hệ số tương quan nhỏ -0.094 đồng thời khơng có ý nghĩa thống kê Cặp biến e9 m4 có hệ số tương quan -0.15 với mức ý nghĩa 5% Các biến nhóm gồm s1, s2, s3, s5 có tương quan với nhau, có cặp biến s3, s5 có tương quan yếu khơng có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên hệ số tương quan biến nhóm nhỏ 0.5 Các biến độc lập thuộc nhóm gồm l3, l4, l5 có tương quan với với hệ số tương quan nhỏ 0.5, riêng cặp biến l4, l5 có hệ số tương quan lớn - 0.9, (phụ lục 8) Qua việc phân tích tương quan biến, tác giả nhận thấy 18 biến bảng 4.9 có biến có tương quan chặt với nhau, tác giả sử dụng phương pháp đưa dần biến vào mơ hình Logit liệu mảng 4.2 Mơ hình Logit liệu mảng Ta ký hiệu biến phụ thuộc Y giá trị cụ thể y it với i = 1, n ngân hàng; t = 1, Ti số theo thời gian ngân hàng thứ i Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 101 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 1 yit =  0 Nếu ngân hàng thứ i năm t có nguy vỡ nợ cao Nếu ngân hàng thứ i năm t có nguy vỡ nợ thấp X véc tơ biến giải thích, thể nhân tố ảnh hưởng đến nguy vỡ nợ ngân hàng; β véc tơ tham số (các véc tơ viết dạng cột) Xét mơ hình Logit: P(yit = xit ) = F(X' β) = exp(X' β) + exp(X'β) Từ tập 18 biến bảng 4.9 biến vĩ mô bảng 4.8 nghiên cứu sử dụng phương pháp đưa dần biến vào mơ hình hồi quy Logit liệu mảng (mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên mơ hình ảnh hưởng cố định) Với hai mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên, ảnh hưởng cố định để xác định mơ hình hồi quy phù hợp hai mơ hình trên, tác giả sử dụng kiểm định Hausman (Hausman, 1978) Bảng 4.12: Kết kiểm định Hausman Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 31.07 Prob>chi2 = 0.0000 Nguồn: Tính tốn tác giả Kết kiểm định Hausman cho thấy chi2(4) =31.07 Prob> chi2 = 0.000chi2 = 0.0000 Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] RGDP -1.295544 6765775 -1.91 0.056 -2.621611 030524 e11 -2.014076 6154945 -3.27 0.001 -3.220423 -.8077291 d3 1.034687 2861944 3.62 0.000 473756 1.595618 l3 3.076944 1.581771 1.95 0.052 -.0232703 6.177158 Nguồn: Tính tốn tác giả Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 102 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Luận án kiểm định tính phù hợp mơ hình, hệ số ước lượng beta khác không, kết quả: LR chi2 (4) = 52.22 Prob > chi2 = 0.0000 cho thấy mơ hình phù hợp Trong tổng số 163 quan sát có 49 quan sát thuộc 10 ngân hàng có đầu khơng thay đổi (Y = tất năm ) khơng sử dụng ước lượng Sau có ^ kết ước lượng β β bước ước lượng α i Mỗi ngân hàng có đặc trưng riêng thể α i Với liệu khoảng thời gian năm 2010-2014, việc tính tốn α i theo lý thuyết mục 2.3.1 dẫn tới giải phương trình bậc 5, bậc 4, bậc tùy thuộc năm có số liệu cho ngân hàng Tác giả lập trình phần mềm Matlab để giải công việc này, bảng 4.14 nêu mã code chương trình số ba chương trình mà tác giả sử dụng Các phương trình có nghiệm dương phương trình cho kết hệ số α i Bảng 4.14: Mã code chương trình 1: function r = GiaiPhuongTrinh (a, b, c, d, e) 2: u1= [1 a]; u2= [1 b]; u3 = [1 c]; u4 = [1 d]; 3: p = a* conv(u2,conv(u3, u4)) + b*conv(u1, conv(u3, u4)) + c* conv(u1,conv(u2, u4)) 4: p = [0 p] - e* conv(conv(u1, u2)), conv(u3, u4)); 5: r = roots(p); 6: end 7: fuction r = main 8: dulieu = xlsread (‘file.xls’); 9: for i =1: 20 10: D = dulieu (dulieu (: , 2) == i, 3); 11: D = [ D’, sum (dulieu (dulieu (: , 2) == i, 4)) ]; 12: r(:, i )= GiaiPhuongTrinh (D(1), D(2), D(3), D(4), D(5)); 13: end 14: xlswrite( ‘nghiem’, r); 15: end Nguồn: Thiết kế tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 103 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Kết tính tốn hệ số chặn 25 ngân hàng tác giả nêu bảng 4.15 Bảng 4.15: Hệ số chặn ngân hàng Mã ngân hàng Hệ số chặn α i Mã ngân hàng Hệ số chặn α i 22 10.265 5.655 14 9.879 5.627 19 8.206 29 5.521 8.135 4.867 7.353 20 4.615 28 7.194 18 4.382 17 6.908 27 4.351 6.645 25 4.057 6.320 33 3.858 26 6.119 10 3.189 24 5.952 21 2.730 31 5.915 -0.982 32 5.809 Nguồn: Tính tốn tác giả Kết mơ hình : ln( p ) = α i -1.2955*R GD P + 1.0346 * d3 − 2.014 * e11 + 3.0769 * l3 1− p p xác suất để quan sát thuộc nhóm nguy vỡ nợ cao Ký hiệu tỷ số O dds = p , tỷ số cho biết xác suất vỡ nợ lớn xác suất 1− p không vỡ nợ lần Các biến số mơ hình: • RGDP: Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân • d3: Nợ hạn/tổng nợ phải trả • e11: Lãi cận biên • l3: Các khoản cho vay thuần/tiền gửi khách Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 104 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com + Với mức ý nghĩa 6% biến RGDP tác động ngược chiều đến xác suất p, với mức ý nghĩa 1% biến e11 tác động ngược chiều đến p + Với mức ý nghĩa 1% biến d3 tác động chiều đến p với mức ý nghĩa 6% biến l3 tác động chiều đến p Tính xác suất vỡ nợ đo hiệu suất mơ hình, kết phân nhóm mơ hình Logit liệu mảng tác giả trình bày bảng 4.16 Bảng 4.16: Hiệu suất phân loại mơ hình LA Dự báo Quan sát Y % 69 92% 31 79.48% Y 87.71% Nguồn: Tính tốn tác giả Với liệu 114 quan sát sử dụng ước lượng mơ hình Logit: Có 75 quan sát thuộc nhóm Y = 0, mơ hình phân nhóm 69 quan sát đạt tỷ lệ 92%, 39 quan sát có Y = 1, mơ hình phân nhóm 31 quan sát chiếm tỷ lệ 79.48 %, tổng kết lại mơ hình phân nhóm 100 quan sát tổng số 114 quan sát liệu năm 2010-2014 hiệu suất đạt 87.71% Căn vào độ lớn hệ số ước lượng tác giả nhận thấy + Nếu biến RGDP tăng 1% biến khác khơng đổi tỷ số xác suất vỡ nợ xác suất không vỡ nợ (Odds) giảm 3.65 lần + Nếu biến d3 tăng 1% biến khác khơng đổi Odds tăng 2.814 lần + Nếu biến e11 tăng 1% biến khác khơng đổi Odds giảm 7.5 lần + Nếu biến l3 tăng 1% biến khác không đổi Odds tăng 1.03 lần Sau đây, tác giả phân tích số quan sát với giá trị biến cụ thể Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 105 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.17: Phân tích số quan sát e11 d3 l3 Xác suất Odds RGDP giảm 1% e11 giảm 1% d3 tăng 1% l3 tăng 1% Mã Năm RGDP 32 2010 0.0678 0.0270 0.0209 1.3935 0.1234 0.1408 0.5139 1.0559 0.3962 0.1450 2014 0.0598 0.0293 0.0331 0.7421 0.2137 0.2717 0.9918 2.0379 0.7646 0.2799 36 2010 0.0678 0.0264 0.0092 0.6891 0.3164 0.4627 1.6890 3.4706 1.3022 0.4766 32 2011 0.0589 0.0298 0.0216 1.5716 0.3188 0.4679 1.7079 3.5094 1.3167 0.4820 2014 0.0598 0.0164 0.0314 0.7825 0.3714 0.5909 2.1568 4.4319 1.6628 0.6086 32 2014 0.0598 0.0133 0.0171 0.7904 0.3977 0.6604 2.4105 4.9530 1.8584 0.6802 Nguồn: Tính tốn tác giả Ngân hàng mã 32 năm 2010, tiêu Odds có giá trị 0.14 biến phụ thuộc nhận giá trị Y = + Nếu biến RGDP giảm 1% quan sát có tỷ lệ Odds tăng lên mức 0.51, quan sát có Y= 0, nguy vỡ nợ thấp + Nếu biến d3 tăng 1% Odds đạt giá trị 0.39 quan sát có Y = + Nếu biến e11 giảm 1% tỷ lệ Odds 1.059 quan sát có Y = 1, tức quan sát chuyển sang mức nguy vỡ nợ cao Bảng 4.17 tác giả phân tích thêm quan sát cho biến RGDP, e11, d3, l3 thay đổi 1% (trong biến khác giữ nguyên) Theo kết tính tốn tác giả quan sát có mức xác suất p ≥ 26.2% mà biến d3 tăng 1% quan sát chuyển sang mức nguy cao Do với ngân hàng có xác suất p ≥ 26.2% cần đặc biệt ý biến d3, xem mức xác suất p = 26.2% mức xác suất cảnh báo sớm Đối với quan sát p ≥ 11.76% ý đến biến e11 Bảng 4.15 tổng hợp hệ số chặn riêng thể tính đặc thù ngân hàng ảnh hưởng đến khả vỡ nợ, tính đặc thù gây lĩnh vực hoạt động, cấu trúc vốn, công nghệ, nhân sự,…của ngân hàng Kết ngân hàng có mã nghiên cứu 22,14, 19, có hệ số chặn lớn tiềm ẩn nguy vỡ nợ cao so với NH khác Với ngân hàng có mã 22, giai đoạn 2010-2011 ngân hàng gặp khó khăn lớn khoản Sau đó, NHNN tra đưa vào danh sách ngân hàng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 106 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com yếu cần giám sát Theo báo cáo gửi đại hội cổ đông ngân hàng ngày 3/4/2013 giá trị nợ hạn ngân hàng năm 2011 3333 tỷ đồng, chiếm 37.6% tổng dư nợ Ngày 16/9/2013, NHNN định cho hợp Ngân hàng với công ty tài khác Với ngân hàng có mã 19, ngân hàng giai đoạn 2010-2013 huy động mạnh tiền gửi với mức lãi suất vượt trần quy định, ngân hàng cho vay không quy định, nhiều khoản vay khơng có khả thu hồi Năm 2014, NHNN tiến hành tra đánh giá nợ xấu ngân hàng lớn gấp lần vốn chủ sở hữu Ngày 6/5/2015, NHNN định mua bắt buộc Ngân hàng với giá đồng Với ngân hàng có mã 14 mã 7, giai đoạn 2010-2013, hai ngân hàng có tỷ lệ huy động từ thị trường liên ngân hàng/ tổng huy động cao phản ánh rủi ro khoản lớn, ngân hàng bị cân đối dòng tiền vào ra, cần xem xét toàn diện để xác định nguyên nhân, đề giải pháp hạn chế nguy vỡ nợ 4.3 Mơ hình mạng nơron Vào cuối năm 1980, mạng nơ ron bắt đầu xuất đến năm 1990 trở thành công cụ sử dụng nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng Nhiều nghiên cứu rằng, mạng nơ ron thành cơng số mơ hình thống kê (mơ hình Logit, mơ hình MDA) nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Sau thực nghiệm mơ hình Logit nghiên cứu nhân tố tác động đến nguy vỡ nợ NHTMCP, để có sở phân tích, so sánh, lựa chọn, đề xuất mơ hình, tác giả thực nghiệm áp dụng mơ hình mạng nơ ron, định- hai mơ hình thuộc nhóm mơ hình sử dụng kỹ thuật thơng minh Mạng nơ ron thực nghiệm để kiểm tra khả dự báo nhóm biến độc lập, đánh giá hiệu suất dự báo Dữ liệu sử dụng mơ hình mạng nơron gồm 163 quan sát Các quan sát chia cách ngẫu nhiên thành mẫu con, là: (i) Mẫu huấn luyện dùng cho trình huấn luyện (điều chỉnh trọng số liên kết) gồm 115 quan sát (ii) Mẫu thứ hai gọi mẫu liệu chứng thực gồm 24 quan sát dùng để đo lực khái quát hóa mạng dừng thủ tục học lực mạng không cải thiện (iii) Mẫu thứ ba dùng để kiểm tra gồm 24 quan sát Phần mẫu không tác động đến chương trình học cung cấp độ đo độc lập đo hiệu suất mạng suốt trình sau học Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 107 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Tiếp theo để xác định số nơ ron tối ưu nút ẩn tác giả sử dụng trình lặp xem xét số lượng nơron tìm lỗi trung bình bình phương (MSE) nhỏ Theo kết đó, tác giả sử dụng mạng nơ ron với 10 nút ẩn (Hình 4.3) Hình 4.3: Mạng nơ ron với 10 nút ẩn Nguồn: Thiết kế tác giả Cấu trúc mạng nơron tác giả bao gồm 21 nút đầu vào ứng với 18 biến bảng 4.9 biến vĩ mô bảng 4.8, 10 nút tầng ẩn nút đầu Quá trình huấn luyện mạng tiến hành qua nhiều lần dừng ta đạt hiệu suất kỳ vọng Các thông số mạng nơron biểu diễn bảng 4.18 Bảng 4.18: Các thông số mạng nơ ron Các mẫu Số lượng quan sát MSE Mẫu huấn luyện 115 0.049 Mẫu chứng thực 24 0.047 Mẫu kiểm tra 24 0.046 Nguồn: Tính tốn tác giả Hiệu suất phân nhóm mạng nơron mẫu huấn luyện, mẫu chứng thực, mẫu kiểm tra mô tả bảng 4.19 Bảng 4.19: Hiệu suất mạng nơron Mẫu Mẫu huấn luyện Mẫu chứng thực Mẫu kiểm tra Hiệu suất 95% 91.6% 91.6% Nguồn: Tính tốn tác giả Để có sở so sánh hiệu suất hai mơ hình Logit mơ hình mạng nơron tác giả tính tốn hiệu suất mơ hình ANN liệu 114 quan sát (bộ liệu sử dụng để ước lượng mơ hình Logit với liệu mảng) tỷ lệ phân nhóm mơ hình ANN sau Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 108 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.20: Hiệu suất phân loại mô hình ANN Dự báo Observed Y Y % 74 98.66% 32 82.05% 92.98% Nguồn: Tính tốn tác giả Trong 75 quan sát thuộc nhóm Y = 0, mơ hình ANN phân nhóm 74 quan sát đạt tỷ lệ 98.66%, 39 quan sát có Y = 1, mơ hình phân nhóm 32 quan sát chiếm tỷ lệ 82.05%, tổng kết lại mơ hình phân nhóm 106 quan sát tổng số 114 quan sát hiệu suất đạt 92.98% So sánh hai mơ hình Logit liệu mảng mơ hình ANN tác giả nhận thấy mạng nơron có hiệu suất phân nhóm (92.98%) cao hiệu suất mơ hình Logit (87.71%) Tuy nhiên qua việc thực nghiệm mạng nơ ron tác giả nhận thấy hạn chế mạng nơ ron mơ hình khơng nhân tố, tiêu tác động tới nguy vỡ nợ 4.4 Mơ hình định Gần việc sử dụng mơ hình phi tham số, tận dụng mạnh máy tính nghiên cứu kinh tế học phát triển mạnh mẽ, số mơ hình phải kể đến mơ hình định Cây định sử dụng phổ biến cho vấn đề phân loại, quy tắc phân loại dễ hiểu, dễ áp dụng Sau đây, luận án thực nghiệm mơ hình định để dự báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam, tác giả kiểm tra khả dự báo biến độc lập, xác định biến số giúp phân loại ngân hàng Tác giả sử dụng quan sát năm từ năm 2010 đến năm 2014, gồm 163 quan sát Để phù hợp với thiết kế mơ hình định, tác giả chuyển biến phụ thuộc file liệu sang dạng liệu định danh Quan sát thuộc nhóm nguy vỡ nợ cao ký hiệu Y, quan sát thuộc nhóm nguy thấp ký hiệu N Biến độc lập sử dụng xây dựng định gồm 18 biến bảng 4.9 biến vĩ mơ bảng 4.8 Tác giả sử dụng thuật tốn J48 phần mềm Weka phiên 3.6.9 để tạo định Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 109 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bảng 4.21: Thuật toán J48 Input: training dataset T; attributes S Output: decision Tree 1: if T is NULL then 2: return failure 3: end if 4: if S is NULL then 5: return Tree as a single node with most frequent class label in T 6: end if 7: if S = then 8: return Tree as a single node S 9: end if 10: set Tree ={} 11: for a ∈S 12: set Info(a, T)= and Split Info(a,T) = 13: compute Entropy (a) 14: for v ∈ values ( a , T ) 15: set Ta,v as the subset of T with attribute a = v Ta , v 16: Inf o ( a , T ) + = 17: Split Infor ( a , T ) = − E ntropy ( a , v ) Tv Ta , v Tv log Ta , v Tv 18: end for 19: Gain ( a , T ) = Entropy ( a ) − Infor ( a , T ) 20: GainRatio( a, T ) = Gain( a, T ) Split Info( a, T ) 21: end for 22: set a best = arg max {GainRatio ( a , T )} 23: attach 24: for a b est into Tree v ∈ va lu es ( a b es t , T ) end for return Tree Nguồn: Wei Dai Wei Ji (2014) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 110 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Kết mơ hình nêu chi tiết bảng 4.22 Bảng 4.22: Kết định Nguồn: Tính toán tác giả Cụ thể, 39 quan sát có nhãn Y định dán dãn 35 đạt hiệu suất 89.74%, số 124 quan sát có nhãn N, định dán nhãn 123 đạt hiệu suất 99.19%, kết tổng hợp định dán dãn 158 quan sát đạt hiệu suất 96.93%, có quan sát bị dán dãn sai Hiệu suất phân nhóm định cao Thuật toán định tiêu tốt giúp cho việc phân loại Nội dung tiêu nêu bảng 4.23 Bảng 4.23: Các biến xây dựng định Tên biến Nội dung e2 ROE d3 Nợ hạn/Tổng nợ phải trả m2 (Lợi nhuận trước thuế dự phòng)/Chi phí hoạt động a2 Dự phòng nợ khó đòi/ dư nợ cho vay a3 Nợ khó đòi/(vốn chủ sở hữu dự phòng nợ khó đòi) Nguồn: Tính tốn tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 111 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Số nút 10, kích thước (bao gồm gốc, nút định, nút lá) 19 Biến d3 đóng vai trò quan trọng phân nhánh, tiếp biến a2, m2, e2 Quy tắc phân nhánh cụ thể tác giả trình bày hình 4.4 Hình 4.4: Cây định Nguồn: Tính tốn tác giả Mơ hình DT trực quan giúp người sử dụng hình dung trình đến kết q trình phân nhóm tối đa qua bước Xét quan sát với thông tin: Ngân hàng Năm e2 d3 m2 a2 a3 Mã 25 2015 0.0161 0.0196 0.2170 0.0089 0.2517 Mã 2011 0.0696 0.0607 0.8199 0.0118 0.1926 Với quan sát mã 25 năm 2015, ta theo bước sau: Bước 1: Kiểm tra giá trị biến d3 so sánh với giá trị cắt 0.0284; d3 = 0.0196 < 0.0284 ta chuyển sang bước Bước 2: Kiểm tra giá trị biến a2 so sánh với giá trị 0.01648 a2 = 0.0089 < 0.01648 nên quan sát dán nhãn N, tức nguy thấp Với quan sát mã 5, năm 2011 Bước 1: Kiểm tra giá trị biến d3 so sánh với giá trị cắt 0.0284; d3 = 0.0607 > 0.0284 ta chuyển sang bước Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 112 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bước 2: Kiểm tra giá trị biến m2 so sánh với giá trị 1.123 m2 = 0.8199 < 1.123 ta chuyển sang bước Bước 3: Kiểm tra giá trị biến a3 so sánh với giá trị 0.246 a3 = 0.196 < 0.246 ta chuyển sang bước Bước 4: Kiểm tra giá trị biến e2 so sánh với giá trị 0.0568 e2 = 0.0696 > 0.0568 nên quan sát dán nhãn N, tức nguy thấp Với liệu 114 quan sát (bộ liệu sử dụng ước lượng mơ hình Logit) định có kết phân loại bảng 4.24 Bảng 4.24: Hiệu suất mơ hình định Dự báo Y Quan sát Y % 74 98.67% 35 89.74% 95.61% Nguồn: Tính tốn tác giả Trong 75 quan sát thuộc nhóm Y = 0, mơ hình DT phân nhóm 74 quan sát đạt tỷ lệ 98.67%, 39 quan sát có Y = 1, mơ hình phân nhóm 35 quan sát chiếm tỷ lệ 89.74 %, tổng kết lại mơ hình phân nhóm 109 quan sát tổng số 114 quan sát hiệu suất đạt 95.61% Như vậy, mơ hình định có hiệu suất phân loại cao ba mơ hình Việc phân nhóm NH trực quan, dễ áp dụng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 113 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Kết luận chương Chương 4, tác giả thực nghiệm xây dựng mô hình cảnh báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam, cụ thể: + Tính tốn tiêu nợ xấu, ước lượng hiệu hoạt động, phân loại hiệu hoạt động NHTMCP từ xác định nguy cho NHTMCP mẫu + Xây dựng 39 tiêu tài chính, phân thành nhóm tương tự nhóm nhân tố mơ hình CAMELS sử dụng cảnh báo nguy vỡ nợ ngân hàng + Thực nghiệm mơ hình Logit với liệu mảng để cảnh báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Mô hình Logit, tác động cố định tiêu tác động trực tiếp tới nguy vỡ nợ ngân hàng, tiêu là: Tốc độ tăng trưởng GDP, lãi cận biên; nợ hạn/ tổng nợ phải trả, khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng + Thực nghiệm mơ hình mạng nơron định cảnh báo vỡ nợ NHTMCP, kết cho thấy hai mơ hình có hiệu suất phân loại cao mơ hình Logit Mơ hình định tiêu sử dụng cảnh báo nguy vỡ nợ ngân hàng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 114 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 5.1 Các kết đạt a) Kết mơ hình Logit liệu mảng tác động cố định ln( p ) = α i + β$1 *RGDP + β$ *d3 + β$ * e11 + β$ * l3 1− p Cụ thể, ln( p ) = α i − 1.2955*RGDP + 1.0346 * d3 − 2.014 * e11 + 3.0769 * l3 1− p + Từ tập 42 biến ban đầu sau 18 biến, cuối mơ hình Logit lại biến số (RGDP, d3, e11, l3) Luận án tiến hành kiểm định việc lựa chọn mơ hình tác động cố định mơ hình tác động ngẫu nhiên kết mơ hình tác động cố định lựa chọn Như tác động biến số RGDP, d3, e11, l3 đến nguy vỡ nợ ngân hàng tác động cố định Điều có nghĩa biến số RGDP, d3, e11, l3 tác động đến nguy vỡ nợ ngân hàng giống xu thế, cố định thời gian nghiên cứu tương tự ngân hàng + Theo kết ước lượng mơ hình biến RGDP có hệ số β$ = − nhỏ không, biến RGDP tác động ngược chiều tới nguy vỡ nợ kết mơ hình Logit minh chứng tác động điều kiện kinh tế vĩ mô, cụ thể tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân tới nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam + Biến d3 = Nợ hạn /tổng nợ phải trả, có hệ số mơ hình β$ = lớn không Các ngân hàng phân loại nợ thành nhóm khoản nợ thuộc nhóm đến nhóm nợ hạn, khoản cho vay bị hạn theo nghĩa ngân hàng bị hạn số tiền người cho ngân hàng vay, số nợ hạn/ tổng nợ phải trả số phản ánh mức độ thâm hụt ngân hàng, số lớn khiến ngân hàng an toàn Khả vỡ nợ chịu ảnh hưởng dương tiêu + Theo kết mơ hình biến e11- Lãi cận biên, có hệ số β$ = −2.014 , biến e11 có ảnh hưởng ngược chiều đến mức nguy vỡ nợ Trong chương 2, tác giả cho ngân hàng hoạt động tốt phải huy động nguồn vốn vay giá rẻ đồng thời sử dụng vốn vay vay, khoản chênh lệch lãi vay lãi suất cho vay thể qua tiêu e11, biến e11 có ảnh hưởng ngược chiều đến mức nguy vỡ nợ Kết ước lượng hệ số biến e11 có dấu âm kỳ vọng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 115 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com + Biến l3 = Các khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng, có hệ số β$ = Tỷ lệ l3 đánh giá tương quan phần vốn cho vay với phần tiền gửi khách, tỷ lệ cao cho thấy mức độ rủi ro cao cho tiền gửi khách hàng Một gia tăng tỷ lệ nghĩa ‘tấm đệm’ ngân hàng để chống lại nguy rút tiền gửi đột ngột bị giảm Tỷ lệ l3 phản ánh mức độ khoản ngân hàng, giá trị tiêu lớn khả khoản ngân hàng Mặt khác, tỷ lệ tăng lên chứng tỏ ngân hàng tăng cường hoạt động sử dụng vốn để tăng thêm thu nhập từ lãi ngân hàng cần gia tăng hệ số CAR để phòng rủi ro Kết nghiên cứu cho thấy khả vỡ nợ ngân hàng chịu ảnh hưởng dương biến l3 + Các hệ số chặn α i ngân hàng mơ hình Logit tính nêu bảng 4.17 Các hệ số đo lường khác biệt, tính đặc thù NH có ảnh hưởng đến vỡ nợ, theo kết bốn ngân hàng có mã 22, 14, 19, có hệ số chặn lớn: α 22 = 10.265 , α14 = 9.879 , α19 = 8.206 , α = 8.135 , ngân hàng với mã 10, 21, có hệ số chặn hàm chứa rủi ro vỡ nợ cao hơn, α10 = 3.189 , α 21 = 2.73 , α = − 0.982 nhỏ hàm chứa nguy vỡ nợ thấp điều kiện biến số b)Tác động biên biến đến xác suất vỡ nợ p + Căn vào độ lớn hệ số ước lượng mô hình Logit tác giả tính tốn tác động biên biến tới xác suất vỡ nợ trình bày kết bảng 5.1 Bảng 5.1: Tác động biên biến đến xác suất vỡ nợ p Tác động biên biến đến xác suất p Mức xác suất p ban đầu RGDP thay đổi 1% d3 thay đổi 1% e11 thay đổi 1% l3 thay đổi 1% 10% - 0.07 0.093 - 0.085 0.0027 15% - 0.104 0.132 - 0.127 0.0038 20% - 0.136 0.165 - 0.168 0.0047 30% - 0.195 0.217 - 0.246 0.0061 40% - 0.246 0.248 - 0.318 0.0069 50% - 0.285 0.257 - 0.382 0.0071 16.2% - 0.112 0.14 - 0.137 0.004 Nguồn: Tính tốn tác giả Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 116 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Chẳng hạn, cho biến mơ hình Logit nhận giá trị ứng với giá trị trung bình biến tác giả tính xác suất vỡ nợ p = 0.162 (16.2%) Nếu biến RGDP tăng 1% biến khác giữ ngun theo tính tốn bảng 5.1 xác suất p giảm 0.112, biến d3 tăng 1% xác suất p lại tăng 0.14, tương tự cho biến e11, l3 thay đổi xác suất p thay đổi -0.137 0.004 Các quan sát khác với thông tin cụ thể vào mơ hình để ước lượng xác suất vỡ nợ thay đổi c)Tổng kết, so sánh kết phân loại mơ hình Với liệu 114 quan sát (Bộ liệu sử dụng ước lượng mơ hình Logit) Ba mơ hình (LA với liệu mảng tác động cố định, mơ hình ANN, mơ hình DT) phân loại 93 quan sát, số quan sát bị phân nhóm sai ba mơ hình quan sát, số quan sát có sai khác mơ hình 20 Bảng 5.2: Tổng hợp quan sát có kết dự báo khác mơ hình STT Mã NH Năm Mơ hình LA Mơ hình ANN Mơ hình DT 1 2012 S Đ Đ 2014 S Đ Đ 3 2012 S Đ Đ 2010 S S Đ 18 2012 S Đ Đ 18 2014 S Đ Đ 32 2013 S Đ Đ 21 2013 S Đ Đ 26 2013 S Đ Đ 10 31 2012 S Đ Đ 11 31 2013 S Đ Đ 12 30 2012 S Đ Đ 13 22 2012 Đ S Đ 14 26 2011 S Đ S 15 2011 Đ S S Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 117 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com STT Mã NH Năm Mơ hình LA Mơ hình ANN Mơ hình DT 16 25 2012 Đ Đ S 17 22 2011 Đ S S 18 2013 Đ S Đ 19 2013 Đ S Đ 20 21 2011 Đ S Đ Nguồn: Tính tốn tác giả Hiệu suất ba mơ hình tổng kết bảng 5.3 Bảng 5.3: Hiệu suất ba mô hình mẫu 114 quan sát Mơ hình Logit với liệu mảng Mạng nơron Cây định Hiệu suất 87.71% 92.98% 95.61% Sai lầm loại I 20.52% 17.94% 10.26% Nguồn: Tính tốn tác giả Ngồi việc so sánh hiệu suất mơ hình, người ta thường ý đến tỷ lệ sai lầm loại I, sai lầm loại II Trong sai lầm loại I NH có nguy vỡ nợ cao dự báo nguy vỡ nợ thấp ngược lại sai lầm loại II: NH có nguy vỡ nợ thấp lại dự báo có nguy vỡ nợ cao Đối với mơ hình dự báo, sai lầm loại I quan tâm hậu thường nghiêm trọng Bảng 5.3 cho thấy mơ hình mạng nơron, định có tỷ lệ sai lầm loại I thấp mơ hình Logit Với liệu 49 quan sát thuộc 10 ngân hàng có đầu khơng đổi (Y = năm quan sát): mạng nơ ron mơ hình định phân nhóm 49 quan sát đạt hiệu suất 100% Với liệu năm 2015 gồm 25 quan sát: Kết hiệu suất ba mơ hình nêu bảng 5.4 Bảng 5.4: Hiệu suất mơ hình Mơ hình Hiệu suất Logit Mạng nơron Cây định 96% 96% 100% Nguồn: Tính tốn tác giả Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 118 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Như liệu khác mơ hình mạng nơron, định có hiệu suất phân loại cao mơ hình Logit Đặc biệt số quan sát bị phân nhóm sai tất mơ hình ít, quan sát việc kết hợp lúc ba mơ hình cho hiệu suất phân nhóm xác cao Việc kết hợp lúc ba mơ hình cần thiết với quan sát mà kết phân nhóm sử dụng mơ hình Logit ngưỡng tiếp giáp Trong bảng 5.2, số 13 quan sát bị phân nhóm sai mơ hình Logit tác giả kiểm tra kết phân nhóm hai mơ hình ANN, DT hai mơ hình mạng nơ ron định phân nhóm 11 quan sát 5.2 Phân loại ngân hàng thương mại cổ phần Sử dụng kết tính xác suất vỡ nợ mơ hình Logit liệu mảng mục 4.2 tác giả xếp loại NHTMCP thành hai nhóm, để giúp cảnh báo vỡ nợ tốt tác giả luận án xếp ngân hàng thành nhiều nhóm nguy vỡ nợ Về vấn đề xếp hạng phân nhóm doanh nghiệp, giới có ba cơng ty xếp hạng uy tín (Moody’s, S&P, KMV), tổ chức xếp hạng có lưu trữ liệu thực nghiệm mối liên hệ xác suất vỡ nợ với mức xếp hạng Bảng 5.5: Xác suất vỡ nợ mức XHTD KMV S&P Moody’s PD (%) >=AA >=Aa2 Từ 0.02 đến 0.04 AA/A A1 Từ 0.04 đến 0.1 A/BBB+ Baa1 Từ 0.1 đến 0.19 BBB+/BBB- Baa3 Từ 0.19 đến 0.4 BBB-/BB Ba1 Từ 0.4 đến 0.72 BB/BB- Ba3 Từ 0.72 đến 1.01 BB-/B+ B1 Từ 1.01 đến 1.43 B+/B B2 Từ 1.43 đến 2.02 B/B- B3 Từ 2.02 đến 3.45 Nguồn: Công ty KMV Tuy nhiên tác giả bước đầu xếp loại NHTMCP thành nhóm để có sở xếp loại NHTMCP tác giả xem xét định 06/2008/QĐ-NHNN ngày Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 119 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 12/03/2008 NHNN, quy định xếp loại NHTMCP Trong định 06/2008, điều 11 (phụ lục 10) có quy định tiêu chuẩn để xếp loại ngân hàng thành loại, từ tác giả đưa tiêu chí xếp loại NHTMCP bảng 5.6 Bảng 5.6: Tiêu chuẩn xếp loại NHTMCP Nhóm Tiêu chuẩn xếp Đạt từ 80 điểm Đạt từ 60 đến Đạt từ 50 đến Đạt 50 loại NHNN trở lên Tiêu chuẩn xếp p < 0.2 79 điểm 0.2 ≤ p < 0.4 59 điểm điểm 0.4 ≤ p < 0.5 p ≥ 0.5 loại luận án Nguồn: NHNN tác giả Trên sở tiêu chuẩn xếp loại bảng 5.6, tác giả tiến hành xếp loại so sánh kết xếp loại nghiên cứu với kết xếp loại thực tế NHNN, phụ lục 11, tác giả so sánh kết xếp loại hai năm 2011, 2012 Năm 2011, ngân hàng mà NHNN xếp loại yếu kém, mơ hình LA phân nhóm ngân hàng Năm 2012, ngân hàng mà NHNN xếp loại yếu kém, mơ hình LA phân loại ngân hàng Ngân hàng có mã năm 2012 có kết xếp loại theo mơ hình LA 3, xếp loại NHNN Từ kết xếp loại theo mơ hình Logit xây dựng xếp loại thực tế NHNN tác giả tổng kết số kết sau: Bảng 5.7: Bảng so sánh kết xếp loại Tỷ lệ xếp loại trùng Tỷ lệ xếp loại sai lệch mức Tỷ lệ xếp loại nhóm trùng Năm 2011 57.14% 17.14% 75% Năm 2012 54.28% 14.28% 80% Năm Nguồn: Tính tốn tác giả Như vậy, kết xếp loại tác giả luận án tương đồng với kết xếp loại NHNN Với năm 2013, 2014 vào tiêu chuẩn xếp loại bảng 5.6 tác giả có kết xếp loại ngân hàng trình bày phụ lục 12 5.3 Một số kiến nghị hàm ý sách Nền kinh tế phát triển tạo thuận lợi cho hoạt động kinh doanh ngân hàng, song ngân hàng phải đối mặt với nhiều thách thức Việc xác định loại Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 120 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com rủi ro mà hệ thống ngân hàng phải đối mặt có ý nghĩa quan trọng kinh tế quốc gia, đặc biệt nước phát triển Việt Nam Nhận diện rủi ro giúp ngân hàng kiểm soát mức độ rủi ro hạn chế hậu rủi ro gây Một việc quan trọng việc kiểm soát rủi ro ước tính rủi ro vỡ nợ ngân hàng Do việc xây dựng thành cơng mơ hình cảnh báo sớm nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam có ý nghĩa lý luận thực tiễn Tác giả sau xây dựng thực nghiệm số mơ hình cảnh báo vỡ nợ cho hệ thống NHTMCP Việt Nam xin đề xuất số kiến nghị a) Kiến nghị ngân hàng thương mại: + Lợi nhuận giúp bù đắp khoản cho vay bị tổn thất giúp trích lập dự phòng đầy đủ Các ngân hàng cần cải thiện khả sinh lời, khả sinh lời ngân hàng thể nhiều tiêu, nhiên mơ hình dự báo có biến e11 có đóng góp dự báo nguy vỡ nợ, hệ số biến e11 mơ hình -2.014 nhỏ 0, e11 có ảnh hưởng ngược chiều tới mức nguy vỡ nợ Theo mơ hình biến e11 tăng 1% biến khác khơng đổi tỷ lệ Odds giảm 7.5 lần Vì để ngăn ngừa, giảm nguy vỡ nợ ngân hàng giải pháp tập trung vào cải thiện tiêu e11 Các ngân hàng thương mại nên thực số biện pháp nhằm gia tăng lãi cận biên ngân hàng như: tăng cường quảng bá hình ảnh, mở rộng thị phần, thu hút nguồn tiền gửi giá rẻ, đồng thời tăng cường mở rộng tín dụng, tìm kiếm khách hàng tiềm Do việc tính tiêu e11 từ chênh lệch thu từ lãi cho vay chi trả lãi vay tiền, nên ngân hàng phải hạn chế nợ hạn Theo nhiều tác giả tỷ lệ NIM yếu tố quan trọng tác động đến hệ số CAR (Aktas cộng sự), việc thu nhập lãi ròng cao giúp cổ đơng ngân hàng có lợi nhuận từ gia tăng vốn chủ hữu nhằm chống lại rủi ro phá sản cho ngân hàng + Chỉ số nợ hạn/ tổng nợ phải trả có hệ số mơ hình 1.03 lớn khơng, d3 ảnh hưởng chiều tới mức nguy vỡ nợ ngân hàng Nếu biến d3 tăng 1% biến khác khơng đổi tỷ lệ Odds tăng 2.81 lần.Trước tiên việc đánh giá, phân nhóm xác khoản cho vay cần phải phận chuyên trách ngân hàng xem nhiệm vụ quan trọng bậc có phản ánh xác quy mô, mức độ nợ hạn Ngân hàng cần nhận thức việc làm đẹp báo cáo để che giấu, đối phó với quan tra giám sát, cổ đông, nhà đầu tư làm trầm trọng vấn đề nội Sau xác định Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 121 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com mức độ nợ hạn ngân hàng cần trọng giảm nợ hạn, đặc biệt nợ xấu sớm tốt: trước hết cần tìm kiếm nguồn tài hỗ trợ trích lập dự phòng đầy đủ để bù đắp tổn thất xảy Sau xem xét bán khoản nợ xấu cho doanh nghiệp, tổ chức, cá nhân có đủ khả năng, quyền lực xử lý nợ Mặt khác ngân hàng cần tiến hành biện pháp nhằm hạn chế khoản nợ hạn phát sinh từ khâu xét duyệt cho vay Nợ hạn bao gồm khoản nợ nhóm ngân hàng cần theo dõi chặt chẽ khoản nợ nhóm 2, hạn chế nguy chuyển nhóm nợ xấu Về lâu dài ngân hàng cần tập trung xây dựng hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng, nợ xấu, ngân hàng cần định kỳ đánh giá lại xếp hạng tín dụng khách hàng, cần phân tích khả trả nợ gốc lãi theo cam kết hợp đồng tín dụng, trọng đến vi phạm hợp đồng để đánh giá thay đổi nhóm nợ + Biến khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng có hệ số 3.08 lớn 0, l3 ảnh hưởng chiều tới mức nguy vỡ nợ Nếu biến l3 tăng 1% biến khác khơng đổi tỷ lệ odds tăng 1.03 lần Các ngân hàng nên xem xét cách toàn diện nguyên nhân dẫn tới việc tỷ lệ cho vay so với tiền gửi khách hàng cao từ có biện pháp giảm tiêu Giá trị trung bình tiêu 0.9, ngân hàng có giá trị tiêu lớn 0.9 cần hạn chế tốc độ tăng trưởng tín dụng đồng thời cố gắng trì tăng mức huy động tiền gửi khách hàng + Kết mơ hình cho thấy hệ số biến RGDP mơ hình -1.29 nhỏ 0, RGDP có tác động ngược chiều tới nguy vỡ nợ ngân hàng Điều gợi ý cho quan quản lý nhà quản trị ngân hàng có sách phù hợp điều kiện kinh tế vĩ mô thể qua tốc độ tăng trưởng GDP thay đổi, cụ thể tốc độ tăng trưởng GDP có dấu hiệu suy giảm ngân hàng cần tập trung đảm bảo an tồn cho hoạt động ngân hàng lúc nguy vỡ nợ tăng lên tác động yếu tố vĩ mô, ngân hàng nên cải thiện hệ số an toàn vốn, giảm dư nợ cho vay, trọng khoản biện pháp phòng vệ Nghiên cứu lượng hóa mức độ ảnh hưởng thay đổi RGDP tới nguy vỡ nợ NHTMCP, cụ thể GDP giảm 1% tỷ lệ p/(1-p) tăng lên 3.65 lần, NHTMCP với tiêu ngân hàng tính chi tiết xác suất vỡ nợ kịch giảm 1% GDP xảy ra, từ có sách phù hợp cho NH Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 122 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com + Cũng từ thực tế thu thập liệu, xây dựng mơ hình tác giả nhận thấy để kết ước lượng mô hình có độ tin cậy cao, có ý nghĩa liệu đầu vào phải thu thập xác, đầy đủ, NHTMCP cần có biện pháp để hồn thiện hệ thống thơng tin nội bộ, đảm bảo u cầu thơng tin cập nhật cách xác, kịp thời Hệ thống công nghệ thông tin ngân hàng cần nâng cấp, điều đảm bảo cho ngân hàng lưu trữ số liệu, số liệu chuẩn xác phục vụ cho mục đích phân tích, quản trị rủi ro + Bốn ngân hàng có mã 22, 14, 19, theo tính tốn tác giả có hệ số chặn lớn: α 22 = 10.265 , α14 = 9.879 , α19 = 8.206 , α = 8.135 , hàm chứa rủi ro vỡ nợ cao cần phải xem xét cách tồn diện để từ tìm giải pháp cụ thể, phù hợp giúp ngân hàng giảm nguy vỡ nợ Các ngân hàng với mã 10, 21, có hệ số chặn α10 = 3.189 , α 21 = 2.73 , α = −0.982 nhỏ hàm chứa nguy vỡ nợ thấp điều kiện biến số + Hệ thống tiêu cảnh báo vỡ nợ luận án xây dựng sở tiêu mơ hình CAMELS, tiêu giúp đánh giá toàn diện hoạt động, xác định mức nguy vỡ nợ ngân hàng, theo tác giả NHTMCP Việt Nam nên xây dựng hoàn thiện BCTC sở mơ hình CAMELS Thứ nhất, mơ hình CAMELS giúp ngân hàng quản trị tốt rủi ro Thứ hai, nhà quản trị ngân hàng dễ dàng so sánh, đánh giá, kiểm tra NHTM ngân hàng thống tiêu đánh giá theo thông lệ quốc tế b) Các kiến nghị quan quản lý: NHNN quan quản lý Nhà nước ngành ngân hàng, với mục tiêu giám sát hoạt động ngân hàng hướng tới ổn định, lành mạnh hệ thống Từ kết xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP, luận án đề xuất số khuyến nghị với quan quản lý, NHNN: + Theo kết mơ hình Logit biến RGDP, tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân có ảnh hưởng ngược chiều tới nguy vỡ nợ ngân hàng Khi tăng trưởng kinh tế ổn định tạo điều kiện thuận lợi cho ngân hàng hoạt động, tăng thu nhập, giảm nguy vỡ nợ, Chính phủ nên cố gắng trì tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm, kinh tế suy giảm tốc độ tăng trưởng cần ý đến an tồn hệ thống ngân hàng ngân hàng bị tăng nguy vỡ nợ từ suy giảm kinh tế Với vai trò giám sát NHNN cần xây dựng kịch tăng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 123 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com trưởng kinh tế hàng năm, từ xác định NH bị vỡ nợ kịch để cảnh báo, giám sát sớm + Nhà nước Chính phủ Việt Nam bên cạnh việc tạo điều kiện thuận lợi môi trường hoạt động kinh doanh cho NHTM nước cần có hỗ trợ pháp lý, cải cách hành Các sách tiền tệ đưa cần tính đến tác động NHTMCP, đặc biệt NHTMCP yếu Hiện giải nợ xấu yêu cầu cấp bách, quan trọng nhằm giảm nguy vỡ nợ NHTMCP Bên cạnh cố gắng thân NHTM để việc thu hồi xử lý nợ xấu nhanh giúp cho TCTD giảm thiểu chi phí giao dịch, thời gian giao dịch, Chính phủ cần sớm hồn thiện quy trình xử lý tài sản đảm bảo, rút ngắn thời gian giải hồ sơ xử lý tài sản đảm bảo Chẳng hạn khoản nợ chuyển sang nhóm ngân hàng triển khai số thủ tục lý tài sản đảm bảo Đối với khoản nợ xấu doanh nghiệp mà ngân hàng không chuyển giao cho Công ty mua bán nợ tổ chức cá nhân khác Chính phủ cần có chế để ngân hàng chủ động áp dụng biện pháp tham gia cấu lại tài hoạt động doanh nghiệp, cho phép ngân hàng tham gia vào trình cấu lại doanh nghiệp, cho phép chuyển nợ thành vốn góp cổ phần tham gia điều hành doanh nghiệp Chính phủ nên xem xét đưa sách để huy động nhiều nguồn lực việc tham gia vào trình xử lý nợ xấu giúp đẩy nhanh trình Đối với NHTMCP yếu để tránh tác động tiêu cực không đáng có, Chính phủ cho NH phá sản theo luật định, thủ tục cho phá sản TCTD cần Quốc hội xem xét, sửa đổi cho phù hợp + Để tránh rủi ro đổ vỡ hệ thống ngân hàng NHNN cần khuyến khích, tiến tới bắt buộc NH áp dụng quy định theo thơng lệ quốc tế hoạt động, hồn thiện hệ thống thông tin, số liệu thống kê công tác dự báo Tăng cường tra giám sát việc phân loại nợ trích lập dự phòng rủi ro cho vay NHTM Việc tra, giám sát NHNN cần tiến hành thường xuyên có chất lượng tránh việc BCTC ngân hàng tốt thực tế ngân hàng bờ vực phá sản số trường hợp thời gian qua Cần có chế có tính chất bắt buộc ngân hàng phải báo cáo, cung cấp thông tin cách trung thực Đối với ngân hàng có nguy vỡ nợ cao NHNN cần có yêu cầu tăng cường quản trị nội bộ, yêu cầu tăng vốn chủ sở hữu biện pháp phòng vệ, đưa định mức tăng trưởng tín dụng để hạn chế cho vay, tăng cường khả khoản cho NH Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 124 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com + NHNN cần xây dựng tiêu chuẩn, tiêu đánh giá nguy vỡ nợ NHTMCP, thiết lập mơ hình cảnh báo sớm vỡ nợ ngân hàng, giúp ngân hàng dự báo nguy vỡ nợ từ có điều chỉnh cho phù hợp c) Đề xuất mơ hình, quy trình xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP: Tác giả đề xuất sử dụng mơ hình Logit với liệu mảng tác động cố định để cảnh báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam, đề xuất kết thực nghiệm đạt Cụ thể: + Mơ hình Logit xác định tiêu ảnh hưởng đến khả vỡ nợ NHTMCP Các tiêu gồm: RGDP, Lãi cận biên; Nợ hạn /Tổng nợ phải trả; Các khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng + Mô hình Logit với liệu mảng làm tăng số bậc tự làm tăng độ xác suy diễn thống kê + Mơ hình Logit liệu mảng với tác động cố định lượng hóa tính đặc thù ngân hàng ảnh hưởng khả vỡ nợ Nếu việc phân nhóm NH chưa rõ ràng áp dụng thêm mơ hình mạng nơron, định để có thêm thơng tin giúp việc xác định nguy xác kết thực nghiệm luận án cho thấy mơ hình mạng nơron mơ hình định có hiệu suất phân loại cao mơ hình Logit Qua việc thực nghiệm xây dựng mơ hình cảnh báo vỡ nợ cho NHTMCP luận án, tác giả đề xuất quy trình cảnh báo vỡ nợ Quy trình cảnh báo vỡ nợ ngân hàng có bước: Bước 1: Xác định rõ mục tiêu cần nghiên cứu - Xác định ngân hàng nghiên cứu - Làm rõ, định nghĩa nhóm ngân hàng, chẳng hạn ngân hàng thuộc trạng thái “ nguy vỡ nợ cao” “nguy vỡ nợ thấp” Việc phân loại ban đầu hay quan niệm “nguy vỡ nợ cao” hay “nguy vỡ nợ thấp” có ảnh hưởng lớn đến kết cảnh báo - Xác định ngân hàng cụ thể thuộc nhóm “nguy vỡ nợ cao” “nguy vỡ nợ thấp” Việc phân nhóm ngân hàng cần dựa tổng hợp phân tích khác Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 125 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Bước 2: Thu thập liệu - Thu thập số liệu, số liệu chủ yếu tiêu BCTC Các thơng tin phi tài phân tích để có thêm thơng tin ngân hàng - Tùy đặc điểm liệu để xác định kích thước mẫu Khi xác định kích thước mẫu cần ý để kiểm tra hiệu suất ngồi mẫu mơ hình Bước 3: Tính toán số xác định số sử dụng ước lượng mơ hình - Từ liệu gốc tính số tài Nên tính lớp rộng số - Kiểm tra giả thiết biến số đưa vào: tương quan, phân bố biến số,… - Xác định biến số có khả phân biệt hai nhóm ngân hàng Bước 4: Ước lượng lựa chọn mơ hình - Ước lượng hàm Logit với liệu mảng, xây dựng mơ hình mạng nơron, định - Phân tích kết mơ hình Tính xác suất vỡ nợ, phân nhóm nguy cơ, so sánh đồng thời kết phân nhóm mơ hình, từ đưa kết luận Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 126 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Xuất phát từ cần thiết hoạt động dự báo vỡ nợ NHTMCP với tồn khoảng trống nghiên cứu nước, luận án áp dụng mơ hình hồi quy Logit với liệu mảng số mơ hình phi tham số (mạng nơron, định) để xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam Để áp dụng mơ hình này, tác giả lựa chọn tiêu nợ xấu kết hợp với phân tích hiệu hoạt động ngân hàng làm tiêu chí xác định nguy vỡ nợ Các biến dự báo luận án xây dựng chủ yếu từ tiêu mơ hình CAMELS tính toán từ BCTC NHTMCP giai đoạn 2010-2015 Kết đạt luận án sau: + Thứ nhất: Luận án tổng quan cách hệ thống phương pháp, mơ hình cảnh báo vỡ nợ áp dụng cho công ty, đặc biệt cho ngân hàng từ phương pháp phân tích đơn biến đến phương pháp sử dụng kỹ thuật thông minh đại mà sử dụng nhiều phân tích cảnh báo vỡ nợ Qua ưu khuyết điểm phương pháp, mơ hình, khoảng trống nghiên cứu để xem xét lựa chọn mơ hình Logit với liệu mảng vào xây dựng mơ hình cảnh báo vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam + Thứ hai: Luận án xây dựng sở lý luận nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam Luận án phân tích làm rõ thực trạng hoạt động, nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010-2015 Tác giả phân tích đề xuất tiêu chí để xác định nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam sở phân tích nợ xấu, hiệu hoạt động ngân hàng + Thứ ba: Luận án xây dựng, lựa chọn hệ thống 39 tiêu vi mô tiêu vĩ mô sử dụng cảnh báo vỡ nợ ngân hàng Xác định tiêu ảnh hưởng trực tiếp tới nguy vỡ nợ NHTMCP Các tiêu là: nợ hạn /tổng nợ phải trả; lãi cận biên thuần, khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng Nghiên cứu minh chứng ảnh hưởng, lượng hóa mức độ ảnh hưởng biến RGDP tới nguy vỡ nợ NHTMCP +Thứ tư: Luận án đề xuất mơ hình cảnh báo vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam sử dụng mơ hình hồi quy Logit với liệu mảng, mơ hình giúp xác định nhân tố, tiêu tác động tới nguy vỡ nợ, xác định xác suất thuộc nhóm nguy cho ngân hàng mẫu Mơ hình đưa kết phù hợp mặt kinh tế, đảm bảo tiêu chuẩn mơ hình tốt Kết thực nghiệm luận án Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 127 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com cho thấy mơ hình mạng nơ ron, định- hai mơ hình thuộc nhánh mơ hình sử dụng kỹ thuật thơng minh làm tăng hiệu suất phân nhóm + Thứ năm: Luận án lượng hóa mức độ khác biệt, đặc thù ngân hàng ảnh hưởng đến khả vỡ nợ Đồng thời bốn ngân hàng tiềm ẩn nguy vỡ nợ cao cần xem xét toàn diện + Thứ sáu: Từ việc thực nghiệm xây dựng mơ hình cảnh báo vỡ nợ luận án, tác giả đề xuất quy trình cảnh báo vỡ nợ NHTMCP Việt Nam + Thứ bảy: Từ kết đạt tác giả đề xuất số giải pháp, kiến nghị với ngân hàng, quan quản lý giúp ngân hàng hạn chế nguy vỡ nợ Đề xuất hướng nghiên cứu Để tiếp tục xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ cho NHTMCP Việt Nam ngày hoàn thiện, tác giả đề xuất số hướng nghiên cứu tương lai thực số nội dung sau: + Thứ nhất, hạn chế việc tiếp cận nguồn số liệu sử dụng cho nghiên cứu nên tác giả sử dụng tiêu nợ xấu xếp loại hiệu hoạt động để làm xác định nguy vỡ nợ NH Các nghiên cứu khác tìm kiếm tiêu chí phân loại, thử nghiệm so sánh kết nghiên cứu theo tiêu chí + Thứ hai, nghiên cứu khác thử nghiệm với mơ mơ hình phân tích sống sót, mơ hình phân tích đặc điểm, thuật tốn di truyền,… so sánh lựa chọn mơ hình Các nghiên cứu khác tìm cách kết hợp nhiều phương pháp, mơ hình nghiên cứu để tăng hiệu suất phân loại + Thứ ba, cần nghiên cứu sâu vào việc xây dựng mơ hình kiểm tra hiệu suất dự báo với mẫu ngồi mơ hình + Thứ tư, nghiên cứu khác sau tính xác suất vỡ nợ, xếp hạng ngân hàng tính tốn ma trận chuyển hạng ngân hàng xây dựng mơ hình xác định nhân tố tác động tới chuyển hạng ngân hàng Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 128 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNHCƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ Đặng Huy Ngân, Phùng Minh Đức (2013), ‘Các mơ hình cảnh báo vỡ nợ doanh nghiệp’, Kỷ yếu hội thảo quốc gia: Đào tạo ứng dụng Toán học kinh tế xã hội, Nhà xuất Đại học Kinh tế quốc dân, tr 243-249 Đặng Huy Ngân (2015), ‘Sử dụng kết hợp phân tích nhân tố hồi quy Logistic để phân loại ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam’, Kỷ yếu hội thảo khoa học quốc gia: An ninh tài tiền tệ Việt Nam bối cảnh hội nhập quốc tế, Nhà xuất Đại học Kinh tế quốc dân, tr 102-114 Đặng Huy Ngân (2015), ‘Để giảm nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại cổ phần’, Tạp chí Kinh tế Dự báo, số 22, tr 25-28 Đặng Huy Ngân (2016), ‘Sử dụng mạng nơron để phân loại, dự báo nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế Dự báo, số chuyên đề T1/2016, tr 6-9 Đặng Huy Ngân (2016), ‘Xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ cho ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế Phát triển, số Đặc biệt T9/2016, tr 82-90 Đặng Huy Ngân (2017), ‘Áp dụng mơ hình Logit với liệu mảng nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam’, Kỷ yếu hội nghị tồn quốc lần thứ IV ứng dụng Tốn học, Nhà xuất Thông tin Truyền thông, tr 157-166 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 129 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Altman, Edward I (1968), ‘Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy’, Journal of Finance, p.189-209 Atlman, E I., Hartzell J., Peck M (1995), Emerging Markets Corporate Bonds: A Scoring System, Salomon Brothers Inc New York Atlman, E I., Heine, M L., Zhang, L., &Yen, J (2007), ‘Corporate financial distress diagnosis in China’, Salomon Center Working Paper, New York University Amri, P.D and Kocher, B.M (2012), ‘The Political Economy of Financial Sector Supervision and Banking Crises: A cross-Country Analysis’, European Law Journal, 18(1), p 24-43 Balcaen, S., and Ooghe, H (2006), ‘35 years of studies on business failure: An overview of the classic statistical methodologies and their related problems’, The British Accounting Review, 38(1), p 63-93 Barr, Richard, and Thomas Siems (1994), ‘Predicting Bank Failure Using DEA to Quantify Management Quality’, Federal Reserve Bank of Dallas, Financial Industry Studies, Working Paper No 1-94 Banker, R D., Charnes, A., and Cooper, W, W (1984), ‘Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis’, Management Science, 30(9), p.1079-1092 Basell II (2008), Sự thống quốc tế đo lường tiêu chuẩn vốn, Nhà xuất Văn hóa- Thơng tin, Hà Nội Beaver, W (1966), ‘Financial ratios as predictors of failure’, Journal of Accounting Research 5: p 71-111 10 Birsen Eygi Erdogan (2016), ‘Long-term Examination of Bank Crashes Using Panel Logistic Regression: Turkish Banks Failure Case’, International Journal of Statistics and Probability; Vol 5, No 11 Berger, A N., De Young, R (1997), ‘Problem loans and cost efficiency in commercial Banks’, Journal of Banking And Finance, (21)6, pp.849-870 12 Bureau of Business Research (1930), A Test Analysis of Unsuccessful Industrial Companies, Bulletin No.31 Urbana: University of Illonois Press Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 130 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 13 Blum, M (1974), ‘Failing company discrimination analysis’, Journal of Accounting research, 2(1),p 1-25 14 Charnes, A., Cooper, W and Rhodes, E (1978), ‘Measuring efficiency of decision making units’, European journal of operations research, 6(3), p.429-444 15 Crouhy, M., Galai, D & Mark (2001), Risk Management, Mc Graw-Hill 16 Coelli, T (1996), “A guide to DEAP version 2.1: a data envelopment analysis program”, CEPA Working Paper 1996/08, A vailable at: http://www.une.edu.au/econometrics/cepa.htm 17 Công ty Cổ phần Stoxplus http://www.stoxplus.com 18 David W.Hosmer, Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X.Studivant (2013), Applied Logistic Regression, Third Edition 19 Demirguc-Kunt, Asli (1989), ‘Deposit-Institution Failures: A Review of the Empirical Literature’, Federal ReserveBank of Cleveland, Economic Review, Quarter 20 Deakin, E B (1972), ‘A discriminant analysis of predictors of business failure’, Journal of Accounting research, p 167-179 21 Dimitras, A.I., Zanakis, S.H and Zopounidis, C (1996),‘A survey of business failure with an emphasis on prediction methods and industrial applications’, European Journal of Operational Research, Vol.90, p 487-513 22 Ding, Y., Song, X., & Yen, Y (2008), ‘Forecasting financial condition of Chinese listed companies based on support vector machine’, Expert System with Applications, 34 (4), p 3081-3089 23 Distingguin, Isabelle, Rous, Philippe, and Tarazi, Amine (2005), ‘Market Discipline and the Use of Stock Market Data to Predict Bank Financial Distress’ Working paper 24 Duclaux, Soupmo Badjio (2009), ‘A warning model for bank default in CEMAC countries’, HEC Management School-University of LIEGE 25 Eisenbeis, Robert, and Simon Kwan (1994), ‘An Analysis of Inefficiencies in Banking: A Stochastic Cost Frontier Approach’, Workingpaper 26 Farrell, M.J (1957), ‘The measurement of productive efficiency’, Journal of the Royal Statistical Society, 120, p 253-281 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 131 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 27 Farrell, R., Grosskopf, S and Lovell, C A K (1985), The Measurement of Efficiency of Production, KluwerNijhoff, Boston 28 Fitzpatrick, P (1932), ‘A Comparison of the Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Companies’, The Accountants Pulishing Company 29 Frederic S Mishkin (1999), Tiền tệ, ngân hàng thị trường tài chính, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật 30 Frydman, H., Altman, E and Kao, D (1985), ‘Introducing recursive partitioning for financial classification: the case of financial distress’, The Journal of Finance, Vol XL No.1, pp 269-91 31 Gleb Lanine and Rudi Vander Vennet (2006), ‘Failure prediction in the Russian bank sector with Logit and trait recognition models’, Expert systems with application 30(3), p 436-478 32 Gropp, Reint, Vesala Jukka, and Vulpes Giuseppe (2005), ‘Equity and bond market signls as leading indicators of bank fragility’ Journal of Money Credit and Banking, forthcoming 33 Hausman, J.A (1978), ‘Specification tests in econometrics’, Econometrica, 46, 1251-1271 34 Hosmer, David W.Jr and Stanley Lemeshow (1989), Applied Logistic regression, John Wiley Son, NewYork 35 Hughes, Joseph P., and Choon-Geol Moon (1995), ‘Measuring Bank Efficiency when Managers Trade Return for Reduced Risk’, Working paper 36 Isabelle Distinguin and Amine Tarazi (2008), ‘The use of accounting and stock market data to predict bank rating changes: The case of south east Asian’, University de Limoges, France 37 Jo, H., & Han, I (1996), ‘Integration of case- based forecasting neural network and discriminant analysis for bankruptcy prediction’, Expert Systems with applications, 11(4), 415-422 38 Kolari, J., Glennon, D., Shin, H., and Caputo, M (2002), ‘Predicting Large US Commercial Bank Failures’, Journal of Economics and Business, 54(321), p 361-387 39 Lê Dân (2004), Vận dụng phương pháp thống kê để phân tích hiệu hoạt động ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận án tiến sĩ kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 132 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 40 Lê Khương Ninh (2015), ‘Nguyên nhân phá sản ngân hàng thương mại: Lý thuyết học kinh nghiệm từ thực tiễn’, Tạp chí Ngân hàng, số 20, tr 47-49 41 Lê Thị Hồng Hạnh (2013), ‘Giải nợ xấu-vấn đề mấu chốt tái cấu hệ thống ngân hàng’, Tạp chí Trung tâm thơng tin tư liệu, số 01 năm 2013 42 Lin, H., & Sun, J (2009), ‘Predicting financial failure using multiple case-based reasoning combine with support vector machine’, Expert Systems with Applications, 36(6), p.10085-10096 43 Marais ML, Patel J Wolfson M (1984), ‘The experimental design of classification models: an application of recursive partitioning and bootstrapping to commercial bank loan classification’, Journal of Accounting, Vol 22, pp 87-113 44 Martens, D., Bruynseels, L., Baesens, B., Willekens, M., & Vanthienen, J (2008), ‘Predicting going concern opinion with data mining’, Decision Support Systems, 45(4), p.765-777 45 Martin, D (1977), ‘Early warning of bank failures: A logit regression approach’, Journal of Banking and Finance 1: p 249-276 46 Merwin, C (1942), ‘Financing Small Corporations: In Five Manufacturing Industries, 1926-36’, National Bureau of Economic Research 47 Metron, R (1974), “On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates”, Journal of Finance, Vol.29 No.2, pp.449-70 48 Ngân hàng Nhà nước (2008), Quyết định 06/2008/QĐ-NHNN việc ban hành Quy định xếp loại ngân hàng thương mại cổ phần, ban hành ngày 12 tháng 03 năm 2008 49 Ngân hàng Nhà nước (2013), Thông tư số 02/2013/TT-NHNN việc phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro hoạt động tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, ban hành ngày 21 tháng năm 2013 50 Ngân hàng Nhà nước (2013), Thông tư số 19/2013/TT-NHNN việc mua, bán xử lý nợ xấu Công ty quản lý tài sản tổ chức tín dụng Việt Nam, ban hành ngày tháng năm 2013 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 133 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 51 Ngân hàng Nhà nước (2014), Thông tư số 14/2014/TT-NHNN việc sửa đổi, bổ sung số điều quy định phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng ban hành theo định số 493/2005/QĐ-NHNN, ban hành ngày 20 tháng năm 2014 52 Ngân hàng Nhà nước (2014), Thông tư số 36/2014/TT-NHNN việc quy định giới hạn, tỷ lệ đảm bảo an tồn hoạt động tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, ban hành ngày 20 tháng 11 năm 2014 53 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2005), Quyết định số 493/QĐ-NHNN phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng, ban hành ngày 22 tháng năm 2005 54 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2009 đến 2015), Báo cáo thường niên, Hà Nội 55 Ngân hàng thương mại Việt Nam (2009 đến 2015), Báo cáo thường niên 56 Nguyễn Quang Dong (2009), Xếp hạng tín dụng ngân hàng, tổ chức tài Việt Nam phương pháp phân tích phân biệt, đề tài khoa học cấp bộ, Trường Đại học Kinh tế quốc dân 57 Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, Ngơ Văn Thứ (2012), Giáo trình Lý thuyết xác suất thống kê toán, Nhà xuất Kinh tế quốc dân, Hà Nội 58 Nguyễn Minh Phong (2012), Nợ xấu - nguyên nhân lời giải 59 Nguyễn Phi Lân (2015), Xây dựng ứng dụng mơ hình cấu trúc hoạt động tra, giám sát tổ chức tín dụng, Đề tài khoa học cấp ngành, Ngân hàng Nhà nước 60 Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), ‘Yếu tố tác động đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 26, tr.80-98 61 Nguyễn Thị Lương (2014), Ứng dụng mơ hình Merton-KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp niêm yết Việt Nam, Luận văn thạc sỹ kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội 62 Nguyễn Trọng Hòa (2009), Xây dựng mơ hình XHTD doanh nghiệp Việt Nam kinh tế chuyển đổi, Luận án tiến sĩ kinh tế, Trường đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội 63 Nguyễn Thành Cường Phạm Thế Anh (2010), ‘Đánh giá rủi ro phá sản doanh nghiệp chế biến thủy sản niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam’, Tạp chí Khoa học-cơng nghệ Thủy sản, Số 2, tr 27-33 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 134 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 64 Nguyễn Văn Tiến (2003), Giáo trình ngân hàng thương mại, Nhà xuất Thống kê 65 Nguyễn Việt Hùng, Hà Quỳnh Hoa (2012), Các mơ hình dự báo khủng hoảng tiền tệ ứng dụng cảnh báo cho Việt Nam, Nhà xuất Kinh tế quốc dân, Hà Nội 66 Nguyễn Xuân Thành (2016), Ngân hàng thương mại Việt Nam: Từ thay đổi luật sách giai đoạn 2006-2010 đến kiện tái cấu giai đoạn 20112015, truy cập ngày 16 tháng năm 2016, từ http://www.thesaigontimes,vn /143595/Buc-tranh-ngan-hang-Viet-Nam-10-nam-qua.html 67 Odom, M and R Sharda (1993),‘A neural network model for bankruptcy prediction’, Article in Neural networks in Finance and Investing: Using Artificial Intelligence to improve Real- World Performance, R Trippi and E Turban (eds.) Chicago, IL: Probus Publishing Co 68 Ohlson, J (1980), ‘Financial ratios and probabilistic prediction of bankruptcy’, Journal of Accounting Research 18(1), p 109-131 69 Phan Hồng Mai (2012), Nguy phá sản công ty cổ phần xây dựng niêm yết Việt Nam, Đề tài khoa học cấp sở, Trường đại học Kinh tế quốc dân 70 Phan Hồng Mai, Cao Đức Anh (2014), ‘Nhân tố ảnh hưởng tới tỷ lệ nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 207(II), tr.80-89 71 Phạm Thị Kim Ánh (2014),’ Nợ xấu ngân hàng vấn đề cần xử lý’, Tạp chí khoa học cơng nghệ, số tháng 2, năm 2014 72 Quốc hội (2010), Luật tổ chức tín dụng, ban hành ngày 16 tháng năm 2010 73 Quốc hội (2014), Luật Phá sản, ban hành ngày 19 tháng năm 2014 74 Ravi, V and C Pramodh (2008), ‘Threshold accepting trained principal component neural network and feature subset selection: application to bankruptcy prediction in banks’, Applied Soft Computing, Vol (4), p.1539-1548 75 Resti, Andrea (1995), ‘Linear Programming and Econometric Methods for Bank Efficiency Evaluation: An Empirical Comparison Based on a Panel of Italian Banks’, working paper 76 Salchenberger, L.M., Cinar, E.M and Lash, N.A (1992), ‘Neural networks: a new tool for predicting thrift failures’, Decision Sciences, Vol 23, p 899-916 77 Shumway, T (2001), ‘Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model’, The Journal of Busines, 74, p 101-124 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 135 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 78 Tam and M Kiang (1992), ‘Managerial applications of neural networks-the case of bank failure predictions’, Management Science, Vol 38(7), p 926-947 79 Thủ tướng Chính phủ (2012), Quyết định 254/QĐ-TTg phê duyệt đề án cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015, ban hành ngày 01 tháng 03 năm 2012 80 Trần Trọng Phong cộng (2015), ‘Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 216 (II), tr 54-60 81 Trung tâm nghiên cứu Kinh tế Chính sách-VEPR (2014), ‘Báo cáo thường niên kinh tế Việt Nam năm 2013’ 82 Uỷ ban Kinh tế Quốc hội UNDP Việt Nam (2013), Giám sát hệ thống tài chính: Chỉ tiêu mơ hình định lượng, Nhà xuất Trí thức, Hà Nội 83 Ủy ban Giám sát Tài Quốc gia (2014), ‘Báo cáo tổng quan thị trường tài năm 2013’ 84 Viện ngôn ngữ (1988), Từ điển Tiếng Việt, Nhà xuất Khoa học xã hội, Hà Nội 85 Wei Dai Wei Ji (2014), ‘A MapReduce Implementation of C 4.5 Decision Tree Algorithm’, International Journal of Database Theory and Application, Vol.7, No.1, pp 49-60 86 West, R C (1985), ‘A factor analytic approach to bank condition’, Journal of Banking and Finance, Số 9, tr 253-266 87 Whalen, G (2005), ‘A Hazard Model of CAMELS Downgrades of Low-Risk Community Banks’ Economics Working Paper 2005-1, Office of Comptroller of the Currency, May 2005 88 Winakor, A and Smith, R (1935), Changes in the Financial Structure of Unsuccessful Industrial Corporations, Bulletin 51, Bureau of Business Research, University of Illinois, Urbana, IL 89 William H Greene (1993), Econometric analysis, Macmillan Publishing Company, New York 90 Zmijewski,M.E (1984),‘Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models, Journal of Accounting Research, 22,p.59-82 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 136 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com PHỤ LỤC Phụ lục 1: Các ngân hàng nghiên cứu Mã NH Tên viết tắt Tên ngân hàng ABBank Ngân hàng thương mại cổ phần An Bình ACB Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu Bac A bank Ngân hàng thương mại cổ phần Bắc Á VietCapitalBank Ngân hàng thương mại cổ phần Bản Việt BaoViet bank Ngân hàng thương mại cổ phần Bảo Việt BIDV Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu Tư Phát Triển VN DaiABank Ngân hàng thương mại cổ phần Đại Á DongABank Ngân hàng thương mại cổ phần Đông Á EIB Ngân hàng thương mại cổ phần Xuất nhập Việt Nam 10 HDBank Ngân hàng thương mại cổ phần Phát triển TP HCM 11 KienLongBank Ngân hàng thương mại cổ phần Kiên Long 12 Lien Viet bank Ngân hàng thương mại cổ phần Liên Việt 13 MBB Ngân hàng thương mại cổ phần Quân đội 14 MDB Ngân hàng thương mại cổ phần Phát triển Mê Kông 15 MHB Ngân Hàng Phát Triển Nhà ĐBSCL 16 NamABank Ngân hàng thương mại cổ phần Nam Á 17 NaviBank Ngân hàng thương mại cổ phần Nam Việt 18 OricomBank Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Đông 19 OceanBank Ngân hàng thương mại cổ phần Đại dương 20 PGBank Ngân hàng thương mại cổ phần Xăng dầu Petrolimex 21 PNB Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Nam 22 WEB Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Tây Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 137 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Mã NH Tên viết tắt Tên ngân hàng 23 SacomBank Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương tín 24 SCB Ngân hàng thương mại cổ phần Bản Việt 25 SeaBank Ngân hàng thương mại cổ phần Đông Nam Á 26 SaigonBank Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Công Thương 27 SHB Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn - Hà Nội 28 TechcomBank Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam 29 TP Ngân hàng thương mại cổ phần Tiền Phong 30 VietcomBank Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam 31 VIBank Ngân hàng thương mại cổ phần Quốc tế Việt Nam 32 VietABank Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Á 33 Việt Bank Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Bank 34 VietinBank Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam 35 VPBank Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng Nguồn: Thiết kế tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 138 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 2: Bảng báo cáo tài Ngân hàng A, năm 2010 I - Tiền mặt, vàng bạc, đá quý 4,926,850,000,000 II - Tiền gửi NHNN 5,144,737,000,000 III - Tiền, vàng gửi TCTD khác cho vay TCTD khác 29,164,968,000,000 * Tiền, vàng gửi TCTD khác * Cho vay TCTD khác * Dự phòng rủi ro IV- Chứng khoán kinh doanh: 501,293,000,000 - Chứng khốn kinh doanh 504,006,000,000 - Dự phòng giảm giá CK kinh doanh -2,713,000,000 V - Các công cụ tài phái sinh tài sản phái 10 sinh khác 9,973,000,000 11 VI - Cho vay khách hàng 31,676,320,000,000 12 * Cho vay khách hàng 31,810,857,000,000 13 * Dự phòng rủi ro -134,537,000,000 14 VII - Chứng khốn đầu tư 9,132,829,000,000 15 * CK sẵn sàng để bán 1,658,481,000,000 16 * CK giữ đến ngày đáo hạn 7,474,348,000,000 17 * Dự phòng giảm giá chứng khốn đầu tư 18 VIII - Góp vốn, đầu tư dài hạn 19 1/ Đầu tư vào công ty 20 2/ Vốn góp liên doanh 21 3/ Đầu tư vào cơng ty liên kết 22 4/ Đầu tư dài hạn khác 23 5/ Dự phòng giảm giá đầu tư dài hạn 24 IX - Tài sản cố định 762,469,000,000 195,358,000,000 567,111,000,000 554,747,000,000 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 139 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 25 1/ Tài sản cố định hữu hình 26 * Nguyên giá TSCĐ 27 * Hao mòn TSCĐ 28 2/ Tài sản cố định thuê tài 29 * Nguyên giá TSCĐ 30 * Hao mòn TSCĐ 31 3/ Tài sản cố định vơ hình 32 * Ngun giá TSCĐ 33 * Hao mòn TSCĐ 34 X - Tài sản có khác 35 1/ Các khoản phải thu 36 2/ Các khoản lãi phí phải thu 37 3/ Tài sản thuế TNDN hỗn lại 38 4/ Tài sản có khác 39 5/ Các khoản dự phòng rủi ro khác 514,109,000,000 40,638,000,000 129,694,996,779 3,517,495,000,000 40 Tổng cộng tài sản 85,391,681,000,000 41 NỢ PHẢI TRẢ VÀ VỐN CHỦ SỞ HỮU 42 I - Các khoản nợ Chính phủ NHNN 654,630,000,000 43 II- Tiền gửi vay TCTD khác 6,994,030,000,000 44 1/ Tiền gửi TCTD khác 45 2/ Vay TCTD khác 46 III- Tiền gửi khách hàng 55,283,104,000,000 47 IV - Các cơng cụ tài phái sinh khoản nợ tài khác 48 V - Vốn tài trợ, ủy thác đầu tư, cho vay TCTD chịu rủi ro 322,512,000,000 49 VI - Phát hành giấy tờ có giá 11,688,796,000,000 50 VII - Tài sản nợ khác 4,190,760,000,000 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 140 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 51 1/ Các khoản lãi phí phải trả 52 2/ Thuế TNDN hoãn lại phải trả 53 3/ Các khoản phải trả cơng nợ khác 54 4/ Dự phòng rủi ro khác 55 TỔNG NỢ PHẢI TRẢ 56 VIII - Vốn quỹ 57 1/ Vốn TCTD 2,630,060,000,000 58 * Vốn điều lệ 2,630,060,000,000 59 * Vốn đầu tư XDCB 60 * Thặng dư vốn cổ phần 61 * Cổ phiếu quỹ 62 * Cổ phiếu ưu đãi 63 * Vốn khác 64 2/ Quỹ TCTD 65 3/ Chênh lệch tỷ giá hối đoái 66 4/ Chênh lệch đánh giá lại tài sản 67 5/ Lợi nhuận chưa phân phối 68 a/ Lợi nhuận kỳ (sau trích thuế) 69 b/ Lợi nhuận chưa phân phối năm trước 70 IX - Lợi ích cổ đơng thiểu số 71 TỔNG CỘNG NGUỒN VỐN 72 Thu nhập lãi khoản thu nhập tương tự 73 Chi phí lãi chi phí tương tự 74 Thu nhập lãi 75 Thu nhập phí từ hoạt động dịch vụ 76 Chi phí hoạt động dịch vụ 79,133,832,000,000 2,192,037,000,000 1,435,752,000,000 85,391,681,000,000 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 141 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com 77 Thu nhập từ hoạt động dịch vụ 78 Lãi/lỗ từ hoạt động kinh doanh ngoại hối 79 Lãi/lỗ từ hoạt động mua bán chứng khoán kinh doanh 80 Lãi/lỗ từ hoạt động mua bán chứng khoán đầu tư 81 Thu nhập từ hoạt động khác 82 Chi phí hoạt động khác 83 Lãi/lỗ từ hoạt động khác 84 Thu nhập vốn góp mua cổ phần 85 Chi phí hoạt động 86 LN từ hoạt động kinh doanh trước chi phí dự phòng rủi ro tín dụng 87 Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng 88 Tổng lợi nhuận trước thuế 89 Chi phí thuế TNDN hành 90 Chi phí thuế TNDN hỗn lại 91 Chi phí thuế TNDN 92 Lợi nhuận sau thuế Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 142 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 3: Tỷ lệ lãi cận biên NHTMCP Việt Nam 2010- 2015 Mã NH 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 2010 3.64% 2.40% 1.84% 2.23% 2.65% 2.12% 3.09% 2.48% 1.87% 4.59% 3.90% 3.47% 2.36% 1.97% 2.34% 2.83% 3.64% 2.66% 3.51% 0.60% 2.64% 3.04% 3.64% 2.16% 3.94% 2.69% 2.42% 1.40% 2.79% 2.43% 2.70% 1.90% 3.46% 2.13% 2011 5.24% 3.08% 2.82% 2.83% 2.91% 3.26% 4.23% 4.78% 3.19% 3.86% 5.60% 4.16% 4.25% 8.32% 2.38% 2.73% 3.98% 4.15% 2.89% 7.03% 0.35% 2.62% 5.06% 3.15% 1.11% 5.82% 2.99% 3.41% -0.78% 3.58% 4.02% 2.98% 4.65% 4.66% 2.79% 2012 4.52% 4.53% 2.53% 2.62% 3.13% 2.96% 4.57% 4.28% 3.34% 2.10% 6.45% 4.55% 4.11% 8.69% 4.41% 3.54% 4.43% 4.83% 2.86% 5.41% -0.61% 4.08% 5.18% 1.61% 1.74% 7.61% 1.88% 3.48% 2.00% 2.82% 5.41% 1.77% 4.53% 3.94% 3.40% 2013 2.43% 2.93% 2.69% 2.36% 2.99% 2.72% 3.59% 1.73% 0.44% 5.45% 3.58% 3.69% 10.47% 3.88% 1.59% 2.56% 4.17% 2.29% 2.33% 0.57% 4.70% 1.08% 1.22% 5.10% 1.67% 3.18% 1.98% 2.49% 2.98% 2.11% 1.91% 3.41% 3.99% 2014 2.44% 2.93% 2.08% 2.28% 1.64% 2.80% 2015 2.84% 3.21% 1.84% 1.62% 1.62% 2.41% 1.83% 1.93% 3.96% 2.62% 3.54% 2.99% 3.56% 3.83% 3.08% 3.63% 1.97% 2.04% 2.97% 2.99% 2.02% 2.92% 3.97% 1.78% 1.10% 4.95% 1.85% 3.68% 2.18% 2.14% 3.12% 1.33% 1.45% 2.85% 3.66% 1.58% 3.98% 2.07% 4.14% 2.00% 2.42% 3.12% 3.03% 2.58% 5.70% Nguồn: Báo cáo tài NHTMCP (2010-2015) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 143 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 4: Tỷ lệ nợ xấu NHTMCP Việt Nam 2010 – 2015 Mã NH 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 2010 1.17% 0.34% 0.04% 0.01% 3.21% 0.66% 1.60% 1.42% 0.83% 1.10% 0.42% 1.26% 1.26% 1.94% 2.18% 2.24% 2.05% 1.67% 1.42% 1.84% 0.73% 0.54% 2.14% 1.91% 1.40% 2.29% 0.02% 2.91% 1.59% 2.52% 0.42% 0.66% 1.20% 2011 2.82% 0.89% 0.60% 2.70% 4.57% 2.76% 0.92% 1.69% 1.61% 2.12% 2.78% 2.13% 1.59% 2.08% 2.32% 2.84% 2.92% 9.56% 2.08% 2.06% 2.32% 1.20% 0.58% 7.25% 2.75% 4.74% 2.23% 2.83% 0.67% 2.03% 2.69% 2.56% 5.63% 0.75% 1.82% 2012 2.84% 2.50% 4.00% 1.90% 5.94% 2.70% 5.28% 3.95% 1.32% 2.35% 2.93% 2.71% 1.84% 3.46% 2.99% 2.48% 5.64% 2.38% 3.52% 8.44% 3.02% 3.84% 2.05% 7.23% 2.97% 2.93% 8.81% 2.70% 3.66% 2.40% 2.62% 4.65% 2.44% 1.47% 2.72% 2013 7.63% 3.03% 2.32% 4.11% 3.91% 2.26% 3.99% 1.98% 3.67% 2.47% 2.48% 2.45% 2.65% 2.66% 1.48% 6.07% 2.91% 4.04% 2.98% 3.78% 1.46% 1.63% 6.30% 2.24% 5.66% 3.65% 2.33% 2.73% 2.82% 2.88% 2.66% 1.00% 2.81% 2014 4.51% 2.18% 2.15% 2.17% 1.50% 2.03% 2015 2.42% 1.32% 0.70% 1.00% 1.34% 1.68% 2.46% 2.27% 1.95% 1.40% 2.73% 1.86% 1.60% 1.13% 0.97% 1.61% 1.40% 2.52% 3.89% 0.91% 2.15% 2.32% 1.19% 0.49% 6.06% 2.08% 2.02% 2.38% 1.22% 2.31% 2.51% 2.33% 2.17% 1.12% 2.54% 0.34% 3.16% 1.88% 1.72% 1.66% 0.81% 1.84% 2.07% 2.26% 0.92% 2.69% Nguồn: Báo cáo tài NHTMCP (2010-2015) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 144 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 5: Tỷ lệ an toàn vốn NHTMCP Việt Nam 2010 – 2015 Mã NH 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 2010 2011 2012 14.89% 14.00% 13.00% 10.60% 9.25% 14.16% 9.32% 11.07% 12.46% 24.00% 29.30% 21.00% 22.00% 42.00% 9.32% 11.07% 9.65% 36.06% 32.15% 23.28% 11.70% 12.70% 10.85% 17.79% 13.00% 16.38% 11.16% 15.00% 14.00% 36.73% 32.31% 33.42% 22.26% 9.00% 18.08% 9.60% 13.10% 11.43% 37.30% 55.90% 60.73% 9.43% 10.10% 16.95% 18.04% 20.19% 21.99% 14.78% 17.87% 19.09% 20.59% 24.88% 26.30% 9.48% 11.74% 14.00% 20.60% 16.70% 22.62% 8.60% 11.70% 9.60% 48.67% 18.49% 9.97% 11.66% 9.53% 9.77% 10.35% 18.16% 9.00% 15.50% 16.26% 22.83% 23.94% 13.81% 9.00% 14.18% 13.10% 11.43% 12.60% 18.18% 18.00% 40.15% 9.00% 11.14% 14.83% 11.69% 14.48% 19.43% 9.00% 9.00% 20.00% 30.12% 17.49% 16.34% 8.02% 10.57% 10.33% 13.26% 11.40% 12.51% 2013 2014 2015 17.80% 14.00% 16.80% 14.66% 14.10% 12.10% 9.98% 9.98% 20.13% 15.00% 15.71% 37.32% 32.31% 32.31% 10.23% 9.47% 9.81% 10.42% 13.62% 10.70% 18.38% 14.91% 10.07% 16.52% 13.40% 19.77% 12.29% 12.85% 12.20% 20.74% 14.91% 11.00% 61.53% 17.32% 13.47% 10.66% 19.98% 16.03% 10.83% 11.08% 22.41% 17.14% 12.85% 9.24% 19.07% 12.73% 10.22% 9.67% 14.29% 24.05% 12.38% 14.03% 19.81% 13.37% 19.43% 17.37% 24.71% 13.17% 12.50% 11.40% 9.33% 17.61% 22.03% 11.30% 15.65% 15.04% 11.61% 17.70% 9.95% 17.55% 19.98% 11.40% 14.74% 12.13% 18.04% 18.01% 10.40% 10.58% 11.36% 12.20% Nguồn: Báo cáo tài NHTMCP (2010-2015) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 145 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 6: Cấu trúc sở hữu NHTM tập đồn, tổng cơng ty nhà nước tư nhân Việt Nam thời điểm 30/6/2011 Nguồn: Nguyễn Xuân Thành (2016) Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 146 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 7: Đồ thị biến e9, y Nguồn: Tính tốn tác giả Phụ lục 8: Hệ số tương quan biến độc lập nhóm 6, nhóm Nhóm s1 s2 s3 s1 s2 − 0.139* s3 0.254*** − 0.245*** s5 0.356*** 0.22*** -0.01 Nhóm l3 l3 l4 −0.409*** l5 0.4*** −0.9*** l4 s5 l5 Mức ý nghĩa (*):(*): 10%; ( **): 5% (***): 1% Nguồn: Tính tốn tác giả Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 147 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 9: Kết ước lượng HQ kỹ thuật NHTMCP 2010-2014 TT TE2010 TE2011 TE2012 TE2013 TE2014 0.546 0.326 0.544 0.187 0.143 0.933 0.351 0.432 0.527 0.208 0.273 0.088 0.4 0.608 0.217 0.824 0.672 0.343 0.502 0.427 0.39 0.437 0.499 0.453 0.659 0.496 0.692 0.854 0.58 0.732 0.611 0.381 0.033 0.732 0.99 0.356 0.033 0.532 0.501 0.453 0.217 0.394 10 0.448 0.846 1 0.629 11 0.706 0.67 0.796 0.509 0.391 12 0.864 0.772 1 13 0.904 0.646 0.928 14 0.118 0.104 0.182 0.216 0.252 15 0.344 0.626 0.696 0.402 0.513 16 0.39 0.32 0.007 0.046 0.016 17 0.507 0.513 0.539 0.569 0.453 18 0.521 0.696 0.12 0.407 19 0.647 0.696 0.486 0.938 20 0.34 0.021 0.03 0.03 0.069 21 0.586 0.124 0.061 0.228 0.138 22 0.656 0.815 0.905 23 0.567 0.553 0.922 0.504 0.611 24 1 0.33 0.33 0.511 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 148 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com TT TE2010 TE2011 TE2012 TE2013 TE2014 25 0.343 0.333 0.822 0.79 26 0.932 0.62 0.795 0.839 0.84 27 0.559 0.34 0.506 0.06 0.505 28 0.448 0.544 0.597 0.268 0.2 29 0.104 0.549 0.036 0.066 0.002 30 0.857 0.846 0.791 0.729 31 0.49 0.529 0.532 0.915 0.958 mean 0.565 0.576 0.55 0.488 0.502 32 0.217 0.72 0.566 33 0.67 0.488 0.366 0.294 34 0.563 0.179 0.143 0.022 35 0.155 0.289 0.179 Hình 1: Đồ thị HQ kỹ thuật NHTMCP 2010-2014 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 149 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 10: Quyết định 06/2008/QĐ-NHNN ngày 12/03/2008 NHNN Điều 11: Quy định xếp loại ngân hàng thương mại cổ phần Ngân hàng thương mại cổ phần xếp loại A có tổng số điểm đạt từ 80 điểm trở lên có điểm số tiêu quy định điều 5, 6, 7, 8, Quy định không thấp 65% số điểm tối đa tiêu Ngân hàng thương mại cổ phần xếp loại B có tổng số điểm đạt từ 60 điểm đến 79 điểm có điểm số tiêu quy định điều 5, 6, 7, 8, Quy định không thấp 50% số điểm tối đa tiêu có tổng số điểm cao 79 điểm có điểm số tiêu từ 50% đến 65% số điểm tối đa tiêu Ngân hàng thương mại cổ phần xếp loại C có tổng số điểm đạt từ 50 điểm đến 59 điểm có điểm số tiêu quy định điều 5, 6, 7, Quy định không thấp 45% số điểm tối đa tiêu đó; có tổng số điểm cao 59 điểm có điểm số tiêu từ 45% đến 50% số điểm tối đa tiêu Ngân hàng thương mại cổ phần xếp loại D có tổng số điểm 50 điểm; có tổng số điểm cao 50 điểm có điểm số tiêu thấp 45% số điểm tối đa tiêu Nguồn: Ngân hàng Nhà nước (2008) Phụ lục 11: Kết xếp loại ngân hàng năm 2011, 2012 Mã ngân hàng Xếp loại luận án Xếp loại NHNN 3 1 2 2 2 1 10 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 150 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Mã ngân hàng Xếp loại luận án Xếp loại NHNN 11 2 12 13 1 14 2 15 1 16 2 17 18 19 20 21 22 4 23 1 24 4 25 1 26 27 28 29 4 30 1 31 1 32 33 34 1 35 1 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 151 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Kết xếp loại ngân hàng năm 2012 Mã ngân hàng Xếp loại luận án Xếp loại NHNN 2 1 3 4 2 1 10 11 2 12 2 13 1 14 15 1 16 2 17 4 18 19 20 21 22 4 Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 152 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Mã ngân hàng Xếp loại luận án Xếp loại NHNN 23 1 24 4 25 26 27 28 1 29 4 30 1 31 32 33 3 34 1 35 1 Nguồn: Tính tốn tác giả thông tin NHNN Viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 153 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com Phụ lục 12: Kết xếp loại NHTMCP năm 2013, 2014 Năm 2013 Ngân hàng 10 11 12 13 14 15 16 17 18 20 Xếp hạng 4 1 1 1 4 Năm 2013 Ngân hàng 21 23 25 26 27 28 29 30 31 33 32 34 35 19 24 Xếp hạng 4 4 1 1 Năm 2014 Ngân hàng 10 11 12 13 16 17 18 Xếp hạng 2 2 1 1 1 Năm 2014 Ngân hàng 23 25 26 27 28 29 30 31 33 32 34 35 24 Xếp hạng 1 1 1 2 1 Nguồn: Tính tốn tác giả Viết th luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ 154 Hotline: 092.4477.999 Web: luanvanaz.com - Mail: luanvanaz@gmail.com ... thương mại cổ phần Đại Dương SCB Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn SCB Vietcombank Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam Vietinbank Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam. .. nợ ngân hàng thương mại Chương 3: Thực trạng hoạt động, nguy vỡ nợ ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009-2015 Chương 4: Xây dựng mơ hình cảnh báo nguy vỡ nợ NHTMCP Việt Nam Chương... 78 3.4 Nguy vỡ nợ số NHTMCP điển hình giai đoạn 2009-2015 82 Kết luận chương 87 CHƯƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM 88