Các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, khu vực Thành phố Hồ Chí Minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN PHƯỚC HUỆ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh, 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN PHƯỚC HUỆ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS HOÀNG ĐỨC TP Hồ Chí Minh, 2018 LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan luận văn “CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH” cơng trình nghiên cứu riêng tơi Ngồi tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan toàn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Khơng có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà khơng trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học hay sở đào tạo khác TPHCM, ngày tháng … năm 2018 NGUYỄN PHƯỚC HUỆ MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu: 1.3 Câu hỏi nghiên cứu: 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 1.5 Khảo lược nghiên cứu trước đây: 1.6 Phương pháp nghiên cứu 1.7 Kết cấu đề tài 1.8 Ý nghĩa nghiên cứu đề tài Kết luận Chương CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐÉN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI – GIỚI THIỆU MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Khái niệm cách thức đo lường rủi ro tín dụng 2.1.1 Rủi ro tín dụng 2.1.2 Cách thức đo lường rủi ro tín dụng 10 2.2 Cơ sở lý thuyết 16 2.3 Khung phân tích (các nhân tố tác động) 18 2.4 Mơ hình nghiên cứu 20 Kết luận Chương 24 CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VỀ RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH 25 3.1 Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực TP Hồ Chí Minh 25 3.1.1 Tổng quan Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam 25 3.1.2 Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 29 3.2 Thực trạng rủi ro tín dụng doanh nghiệp Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực TP Hồ Chí Minh 34 3.2.1 Chính sách tín dụng quy trình quản trị rủi ro tín dụng áp dụng Chi nhánh Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 34 3.2.2 Thực trạng rủi ro tín dụng Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Chi nhánh khu vực Thành phố Hồ Chi Minh 44 3.2.3 Đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng doanh nghiệp Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam – Chi nhánh khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 50 Kết luận Chương 53 CHƯƠNG 4: KHẢO SÁT VÀ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ CÁC NHÂN TƠ TÁC ĐỘNG ĐÉN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP 54 4.1 Các biến mơ hình giả thuyết nghiên cứu 54 4.2 Mô tả liệu 56 4.3 Chạy mơ hình kiểm định 58 4.3.1 Chạy mô hình 58 4.3.2 Các kiểm định mô hình 60 4.4 Kết nhận xét 61 Kết luận Chương 66 CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH 67 5.1 Ứng dụng mơ hình khảo sát kiểm định vào công tác quản trị rủi ro tín dụng 67 5.2 Một số giải pháp khác phối hợp với kết mơ hình nhằm hạn chế rủi ro tín dụng doanh nghiệp 67 5.2.1 Chú trọng đến công tác thu thập xử lý thông tin đôi với việc xây dựng mạng lưới thông tin hiệu 68 5.2.2 Hoàn thiện xếp hạng tín dụng nội sách dự phịng rủi ro 68 5.2.3 Thiết lập hệ thống thông tin phục vụ việc phân tích, đánh giá, nhận dạng, theo dõi phịng ngừa rủi ro tín dụng 69 5.2.4 Xây dựng môi trường làm việc thân thiện 70 5.2.5 Quyết liệt việc triển khai thực Basel II 70 Kết luận Chương 72 KẾT LUẬN 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Danh sách Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 29 Bảng 3.2 Phân loại nhóm nợ khách hàng Tổ chức kinh tế theo kết xếp hạng tín dụng 41 Bảng 3.3 Các dấu hiệu cảnh báo sớm không trả nợ khách hàng tổ chức kinh tế 42 Bảng 3.4 Tình hình hoạt động kinh doanh BIDV từ năm 2010 – 2016 45 Bảng 3.5 Tình hình hoạt động kinh doanh Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2010 - 2016 45 Bảng 3.6 Chỉ tiêu phân loại nợ Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2010 - 2016 45 Bảng 3.7 Chỉ tiêu nợ hạn, nợ xấu nhóm khách hàng Chi nhánh BIDV khu vực Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2010 - 2016 46 Bảng 4.1 Bảng mô tả liệu mô hình nghiên cứu 56 Bảng 4.2 Bảng thống kê mô tả liệu mơ hình nghiên cứu 57 Bảng 4.3 Bảng kết chạy liệu mơ hình OLS 58 Bảng 4.4 Bảng kết chạy liệu mơ hình Logit 59 Bảng 4.5 Bảng kết chạy liệu mơ hình Probit 59 Bảng 4.6 Bảng kết kiểm định mức độ phù hợp mơ hình Logit 60 Bảng 4.7 Bảng kết kiểm định mức độ phù hợp mơ hình Probit 60 Bảng 4.8 Bảng thống kê kết dự báo ba mơ hình Logit, Probit, OLS 61 Bảng 4.9 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Logit 61 Bảng 4.10 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Probit 61 Bảng 4.11 Bảng so sánh mơ hình Logit Probit 62 DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ Sơ đồ 3.1 Cơ cấu tổ chức Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam 27 Sơ đồ 3.2 Cơ cấu máy quản lý Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam 28 Sơ đồ 3.3 Cơ cấu tổ chức hoạt động Chi nhánh khu vực Thành phố Hồ Chí Minh 32 Sơ đồ 3.4 Mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng Tổ chức kinh tế 38 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải BIDV Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư Phát triển Việt Nam CIC Trung tâm thông tin Tín dụng ĐCTC Định chế tài NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng Thương mại QLRRTD Quản lý rủi ro tín dụng RRTD Rủi ro tín dụng TCKT Tổ chức kinh tế TCTD Tổ chức tín dụng TMCP Thương mại Cổ phần CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ 1.1 Lý chọn đề tài Sau khủng hoảng kinh tế tài giới năm 2008, kinh tế Việt Nam bị ảnh hưởng nặng nề Theo VCCI – Phòng Thương mại Công nghiệp Việt Nam (2011), số doanh nghiệp Việt Nam giải năm 2011 79.014 doanh nghiệp, có xu hướng tiếp tục tăng cao Theo Báo cáo tổng kết Ngân hàng Nhà Nước (2012), số nợ xấu năm 2012 185.205 tỷ đồng, tăng gần lần so với năm 2008 26.970 tỷ đồng Qua thấy, tồn ngành kinh tế Việt Nam phải đối mặt với nhiều khó khăn: doanh nghiệp khó tiếp cận vốn vay, ngân hàng liên tục giảm sút lợi nhuận, Đứng trước tình hình đó, Ngân hàng muốn giải triệt để vấn đề nợ xấu cần phải tìm hiểu nguồn gốc sinh Một nguồn gốc quan trọng khả tài khách hàng, hiểu cách đơn giản nhất, nợ xấu khách hàng khơng có tiền trả nợ cho Ngân hàng, dẫn đến hệ lụy phía sau Và doanh nghiệp nhân tố góp tỷ trọng lớn nợ xấu Ngân hàng Thương mại Vậy vấn đề cần đặt biết doanh nghiệp có khả tài tốt? Tính cấp thiết đề tài: giai đoạn phát triển đất nước nay, việc tăng cường cấp tín dụng hỗ trợ vốn đến thành phần kinh tế mang tính tất yếu Đồng thời, Ngân hàng ln theo đuổi mục tiêu tăng trưởng tín dụng nhằm đảm bảo lợi nhuận Khi cung – cầu tín dụng tăng vấn đề đặt chất lượng tín dụng, chất lượng tín dụng tăng trưởng tín dụng khơng khơng giúp tăng trưởng kinh tế mà ảnh hưởng xấu đến kinh tế Cụ thể Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát Triển Việt Nam, giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2016, tăng trưởng tín dụng đạt gần 500.000 tỷ đồng, với tốc độ tăng trưởng bình quân năm 20% đôi với tăng trưởng tăng thêm khoảng 14.000 tỷ đồng nợ xấu Tuy nợ xấu mức kiểm sốt thấy, ln vấn đề cần phải quan tâm, theo dõi giai đoạn phát triển đất nước 61 Với kiểm định Hosmer-Lemeshow cho thấy, p = 13,54% > 5%, mơ hình Logit phù hợp Cả hai kiểm định cho thấy mơ hình Logit Probit phù hợp để dự báo kết 4.4 Kết nhận xét Bảng 4.8 Bảng thống kê kết dự báo ba mơ hình Logit, Probit, OLS Variable NQH plogit pprobit pols Obs 1602 1602 1602 1602 Mean 0,1772 0,1773 0,1756 0,1773 Std Dev 0,3819 0,3168 0,3171 0,1802 Min 0 -0,9941 Max 1 2,1921 Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả Từ bảng thấy rằng, mơ hình OLS khơng phù hợp liệu với biến phụ thuộc biến nhị phân, kết dự báo từ mơ hình OLS nằm khoảng (0;1) Bảng 4.9 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Logit Logistic model for NQH True -Classified + Total Classified + if predicted Pr(D) >= True D defined as NQH != Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value False + rate for true ~D False - rate for true D False + rate for classified + False - rate for classified Correctly classified D 202 82 284 ~D 48 1.270 1.318 Pr( +| D) Pr( -|~D) Pr( D| +) Pr(~D| -) Pr( +|~D) Pr( -| D) Pr(~D| +) Pr( D| -) Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả Bảng 4.10 Bảng thể tỷ lệ dự báo xác mơ hình Probit Total 250 1.352 1.602 71,13% 96,36% 80,80% 93,93% 3,64% 28,87% 19,20% 6,07% 91,89% 62 Probit model for NQH True -Classified + Total Classified + if predicted Pr(D) >= True D defined as NQH != Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value False + rate for true ~D False - rate for true D False + rate for classified + False - rate for classified Correctly classified D 200 84 284 ~D Total 46 1.272 1.318 Pr( +| D) Pr( -|~D) Pr( D| +) Pr(~D| -) Pr( +|~D) Pr( -| D) Pr(~D| +) Pr( D| -) 246 1.356 1.602 70,42% 96,51% 81,30% 93,81% 3,49% 29,58% 18,70% 6,19% 91,89% Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả Từ bảng 4.9 bảng 4.10 thấy rằng, tỷ lệ dự báo mơ hình Logit Probit tương đương với số liệu cao 91,98%, thể khả dự báo mơ hình tốt 4.11 Bảng so sánh mơ hình Logit Probit Mơ hình Logit Probit Chỉ tiêu Log likelihood -228,5567 -233,4582 Pseudo R2 0,6813 0.6781 Prob > chi2 Hosmer0,1431 0,1354 Lemeshow Correctly classified 91,89% 91,89% Nguồn: Theo kết chạy chương trình Stata tác giả Qua bảng 4.11 thấy rằng, với tiêu Log likelihood, Pseudo R2, Prob > chi2 Hosmer-Lemeshow, Correctly classified, mơ hình Logit vượt trội so với mơ hình Probit Vì vậy, kết mơ hình Logit phù hợp để đảm bảo khả dự báo nợ q hạn Với mơ hình Logit chọn, kết cho thấy, biến có p-value < 5% có ý nghĩa thống kê bao gồm: GDP bình quân đầu người, Lạm phát, Lãi suất cho 63 vay, Doanh thu/Tổng tài sản, Vốn chủ sỡ hữu/Tổng nợ, Lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ, Hàng tồn kho/Tổng tài sản Các biến cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê mơ hình Tác giả tập trung phân tích vào tác động biến có ý nghĩa thống kê, cụ thể: - Biến GDP bình quân đầu người có tương quan chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Tuy nhiên, với hệ số 𝛽 = 0,007 rằng, tác động biến đến nợ hạn doanh nghiệp thấp Đây biến vĩ mô mơ hình, với kỳ vọng mang dấu âm trước đó, điều thể hiện, tùy thuộc vào vùng địa lý văn hóa khác nhau, ảnh hưởng chung kinh tế đến khả nợ hạn doanh nghiệp khác mức độ ảnh hưởng khác - Biến Lạm phát mối quan hệ ngược chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Hệ số 𝛽 = -0,237 thấp Đây kết khác với kỳ vọng ban đầu Nhưng theo nghiên cứu trước rõ, lạm phát tác động khơng rõ nét đến rủi ro tín dụng doanh nghiệp, cịn phụ thuộc vào mức độ lạm phát Vì vậy, theo tác giả thấy, với khoảng thời gian từ 2010 đến 2016 chưa đủ để đánh giá tác động biến - Biến Lãi suất thể mối tương quan chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Điều với kỳ vọng ban đầu tác giả, nhiên mức độ ảnh hưởng biến đến khả nợ hạn doanh nghiệp không cao (𝛽 = 0,800), giống với kết luận Carling cộng (2007) lãi suất khơng có tác động định lượng quan trọng nguy vỡ nợ doanh nghiệp - Biến Doanh thu/Tổng tài sản có mối quan hệ tương quan ngược chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Đây kết với kỳ vọng ban đầu tác giả, nhiên ảnh hưởng biến mơ hình khơng lớn (𝛽 = -0,377) - Biến Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ có mối quan hệ tương quan chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Đây kết bất ngờ ngược 64 với kỳ vọng ban đầu tác giả Tuy nhiên, xét cách cụ thể, cấu nguồn vốn mà vốn chủ sở hữu chiếm tỷ trọng cao việc sử dụng vốn doanh nghiệp hiệu đi, làm hạn chế khả tận dụng nguồn lực từ bên ngoài, chiếm dụng vốn từ đối tác Và ngược lại, tỷ trọng tổng nợ cao làm tăng mạnh áp lực tài cho doanh nghiệp, tăng khả vỡ nợ Đồng thời, hệ số 𝛽 = 3,349 mức tương đối Qua đó, thấy rằng, doanh nghiệp muốn sử dụng tốt nguồn vốn cần phải cân đối tốt tỷ trọng vốn chủ sở hữu tổng nợ - Biến lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ có tương quan ngược chiều với khả nợ hạn doanh nghiệp Với hệ số 𝛽 = -47,125, thể biến tác động mạnh đến khả nợ hạn doanh nghiệp Điều hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng thực tiễn Khi doanh nghiệp hoạt động kinh doanh hiệu quả, có nhiều lợi nhuận đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đảm bảo tốt khả trả nợ vay, khơng xuất nợ q hạn - Biến hàng tồn kho/tổng tài sản có tương quan chiều với khả xuất nợ hạn doanh nghiệp Điều phù hợp với kỳ vọng ban đầu tác giả nghiên cứu trước 𝛽 = 5,153, thể mức độ ảnh hưởng lớn biến mơ hình Tóm lại, kết ước lượng biến tương đối giống với giả thiết đặt ra, hay nói cách khác phù hợp với tảng lý thuyết chung Vì thế, kết mơ hình Logit có khả dự đốn tốt Kết mơ hình viết lại sau: Zi = -24,136 + 0,007X1 - 0,237X2 + 0,800X3 - 0,377X4 + 3,349X5 -47,125X6 + 5,153X7 pi = eZi 1+eZi = e(−24,136 + 0,007X1 − 0,237X2 + 0,800X3 − 0,377X4 + 3,349X5 −47,125X6 + 5,153X7) 1+e(−24,136 + 0,007X1 − 0,237X2 + 0,800X3 − 0,377X4 + 3,349X5 −47,125X6 + 5,153X7) 65 Với X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, biến GDP bình quân đầu người, Lạm phát, Lãi suất cho vay, Doanh thu/Tổng tài sản, Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ, Lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ Hàng tồn kho/Tổng tài sản 66 Kết luận Chương Tóm lại, kết khảo sát kiểm định mơ hình thể tác động (về chiều mức độ) yếu tố từ thân doanh nghiệp yếu tố vĩ mô xung quanh doanh nghiệp mà ảnh hưởng đến khả xuất nợ hạn doanh nghiệp Qua đó, doanh nghiệp tự điều chỉnh chiến lược hoạt động nội để đạt hiệu kinh doanh tốt ngân hàng đánh giá khách hàng cách khách quan nhất, đảm bảo an tồn rủi ro tín dụng Với tình hình kinh tế khó khăn nay, hoạt động kinh doanh ngân hàng gặp nhiều khó khăn Để cạnh tranh tồn với ngân hàng khác, đòi hỏi việc định phải nhanh chóng đồng thời đảm bảo rủi ro Trên sở đó, việc khảo sát kiểm định yếu tố ảnh hưởng đến khách hàng điều cần thiết Và với kết mơ hình thể hiện, ngân hàng thực đánh giá khách hàng cách đơn giản, nhanh chóng, đồng thời với độ xác cao, từ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng, giảm thiểu nợ xấu 67 CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH 5.1 Ứng dụng mơ hình khảo sát kiểm định vào cơng tác quản trị rủi ro tín dụng Như trình bày, mơ hình Logit thu khả quan Khi sử dụng kết mô hình, ta cần phải quan tâm nhiều đến tiêu vốn biến có ý nghĩa thống kê mơ hình Các tiêu bao gồm: GDP bình quân đầu người, Lạm phát, Lãi suất cho vay, Doanh thu/Tổng tài sản, Vốn chủ sỡ hữu/Tổng nợ, Lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ, Hàng tồn kho/Tổng tài sản Các biến cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê mơ hình Thơng thường, tiêu xem xét để phán đốn tình hình hoạt động doanh nghiệp, dừng lại mức độ mang tính chủ quan người xem Cịn đưa vào mơ hình, năm tiêu tính tốn ảnh hưởng chung vào xác suất xuất nợ hạn doanh nghiệp Hơn nữa, với kết mơ hình, cần đặc biệt ý đến tiêu: Lợi nhuận trước thuế/Tổng nợ Chỉ tiêu tác động nghịch biến mạnh mơ hình Như điều hiển nhiên, doanh nghiệp có lợi nhuận tất nhiên doanh nghiệp có khả trả lãi vay, trả tất chi phí, nộp thuế, đồng thời có quyền định lợi nhuận tái đầu tư hay chia cổ tức Một doanh nghiệp tất nhiên xác suất có nợ xấu thấp doanh nghiệp thua lỗ Vì lẽ đó, doanh nghiệp ngân hàng nên ý đến vấn đề Bên cạnh đó, nhờ định nhanh chóng, kịp thời, ngân hàng có hội mở rộng quy mơ tín dụng, thu hút khách hàng, chiếm lĩnh thị phần điều kiện an tồn tín dụng đảm bảo 5.2 Một số giải pháp khác phối hợp với kết mơ hình nhằm hạn chế rủi ro tín dụng doanh nghiệp 68 Bên cạnh việc ứng dụng mơ hình vào cơng tác giảm thiểu rủi ro xuất nợ hạn khách hàng doanh nghiệp, Ngân hàng cần phối hợp nhiều giải pháp khác giúp hiệu đạt mức cao 5.2.1 Chú trọng đến công tác thu thập xử lý thông tin đôi với việc xây dựng mạng lưới thông tin hiệu Thu thập xử lý thông tin bước quan trọng trình thẩm định hồ sơ vay Để đảm bảo tính đầy đủ, xác khách quan, cần thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau: - Phỏng vấn trực tiếp khách hàng vay việc cần phải làm để có thơng tin tổng thể chi tiết khoản vay khách hàng vay Tính trung thực đầy đủ thơng tin phụ thuộc vào mức độ nhạy bén khéo léo giao tiếp cán tín dụng - Nguồn thông tin cung cấp từ Trung tâm thông tin tín dụng Ngân hàng Nhà nước (CIC) cho biết quan hệ vay vốn khách hàng khứ - Nguồn thông tin lấy từ đối tác kinh doanh doanh nghiệp (trong trường hợp khách hàng vay doanh nghiệp) doanh nghiệp khác hoạt động ngành xem khách quan đáng tin cậy - Việc trao đổi với cán tín dụng có nhiều kinh nghiệm thẩm định cho khách hàng hoạt động lĩnh vực cách thu thập thông tin hữu hiệu, giúp tiết kiệm thời gian - Bên cạnh đó, khơng ngừng cải tiến, nâng cao chất lượng phần mềm ứng dụng nhằm phục vụ tốt cho việc thu thập, xử lý, lưu trữ trao đổi thơng tin - Cần nhanh chóng triển khai hệ thống quản lý thông tin qua mạng nội đến bước hịa mạng tồn hệ thống ngân hàng nước, đảm bảo việc chia sẻ, truy cập xử lý thơng tin nhanh chóng, xác hiệu 5.2.2 Hồn thiện xếp hạng tín dụng nội sách dự phịng rủi ro Việc xếp hạng doanh nghiệp hệ thống XHTD nội có tầm quan trọng lớn công tác quản trị rủi ro tín dụng qua việc phân tích, theo dõi, dự tốn, 69 phịng ngừa rủi ro tín dụng khách hàng Kết việc xếp hạng doanh nghiệp liên quan đến việc vận dụng sách ưu đãi Ngân hàng lãi suất, phí, điều kiện cấp tín dụng, tài sản đảm bảo… Hiện BIDV xây dựng hệ thống XHTD nội tương đối hoàn chỉnh, đo lường mức độ rủi ro doanh nghiệp Tuy nhiên, việc xếp hạng chấm điểm doanh nghiệp phụ thuốc nhiều đánh giá chủ quan cán tín dụng, chi nhánh, kết xếp hạng doanh nghiệp chưa khách quan trung thực, chưa phản ánh tình hình thực tế hoạt động doanh nghiệp Việc chấm điểm chưa sát với tình hình thực tế doanh nghiệp nhằm nâng cao kết XHTD, từ giảm nợ xấu để giảm trích lập dự phịng rủi ro tín dụng tăng lợi nhuận Do cần sửa đổi quy định XHTD: Quán triệt đơn vị trực thuộc tầm quan trọng hệ thống XHTD nội bộ, nâng cao công tác thu thập thông tin, phân tích, đánh giá khách hàng cách đầy đủ xác để từ kết chấm điểm phản ánh trung thực mức độ rủi ro khách hàng Thường xuyên thu thập thông tin khách hàng, quản lý thông tin khách hàng cách liên tục 5.2.3 Thiết lập hệ thống thông tin phục vụ việc phân tích, đánh giá, nhận dạng, theo dõi phịng ngừa rủi ro tín dụng Để có sở xem xét định cấp tín dụng đắn, nhận dạng, theo dõi, phòng ngừa rủi ro tín dụng hoạt động tín dụng thơng tin sử dụng cho phân tích, đánh giá khách hàng vô quan trọng, Hiện nay, việc phân tích, đánh giá, nhận dạng, phịng ngừa rủi ro tín dụng BIDV hạn chế phần xuất phát từ việc thiếu thông tin chất lượng thơng tin thấp, thiếu độ tin cậy Ngồi ra, hệ thống cung cấp thông tin liên quan đến hoạt động tín dụng BIDV hoạt động hiệu chưa cao Do BIDV cần tiến hành số giải pháp sau: - Thành lập phận nghiên cứu, phân tích dự báo kinh tế vĩ mô Bộ phận tìm kiếm, thu thập thơng tin từ kênh quan thống kê, hiệp hội ngành nghề, tổ chức chuyên phân tích kinh tế… thực lưu trữ, tổ chức 70 khai thác cách có hệ thống Trên sở phận tiến hành phân tích, đánh giá thực trạng, triển vọng ngành kinh tế, thành phần kinh tế, khu vực đầu tư để hỗ trợ cho việc định hướng cho vay - Xây dựng báo cáo phân tích ngành nghề kinh tế với ngành có tỷ trọng dư nợ cao tổng dư nợ cho vay, ngành có rủi ro cao, đưa thông tin đặc thù mà dễ xảy rủi ro ngành Trên sở ban hành điều kiện chuẩn cấp tín dụng mà khách hàng phải đáp ứng xét duyệt cho vay Định kỳ cập nhật thông tin báo cáo ngành nghề kinh tế theo diễn biến kinh tế, xã hội - Tăng cường đại hóa, đẩy nhanh q trình ứng dụng cơng nghệ thơng tin, thiết lập phần mềm quản lý khách hàng, thống kê, nghiên cứu, lưu trữ thơng tin để từ hỗ trợ cho việc phân tích, đánh giá khách hàng lần vay vốn sau - Để đảm bảo tính tuân thủ tỷ lệ an toàn hoạt động theo quy định Luật tổ chức tín dụng, thực giới hạn kiểm soát rủi ro tín dụng ngân hàng cần xây dựng tiêu chí xác định nhóm khách hàng liên quan (các nhóm khách hàng có dư nợ vay lớn) chương trình quản lý tự động giới hạn an toàn nhóm khách hàng - Tăng cường hợp tác, trao đổi, chia sẻ thông tin NHTM việc cung cấp thông tin cho khách hàng, thơng tin uy tín vay nợ 5.2.4 Xây dựng môi trường làm việc thân thiện Ngân hàng nên thường xuyên tổ chức buổi thảo luận, trao đổi kinh nghiệm làm việc cán nhân viên với nhau, qua tạo nên mối quan hệ thân thiết nhân viên công việc Nhờ thân thiết này, nhân viên giúp đỡ lẫn nhau, hoàn thành tốt nhiệm vụ, máy hoạt động ngân hàng vận hành cách trơn tru, hiệu Đặc biệt, đội ngũ lãnh đạo nên tổ chức số chuyến dã ngoại để giảm thiểu áp lực cơng việc, từ nâng cao hiệu làm việc nhân viên 5.2.5 Quyết liệt việc triển khai thực Basel II Nhằm tiến đến áp dụng nguyên tắc quản trị RRTD theo Basel II, BIDV cần chuẩn bị điều kiện cụ thể sau: 71 - Đào tạo nguồn nhân lực: Một khó khăn xem xét việc ứng dụng hiệp ước Basel II vào công tác quản trị rủi ro ngân hàng thương mại Việt Nam thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao Đây vấn đề chung tất ngân hàng thương mại kể quan giám sát ngân hàng thương mại Ngân hàng Nhà nước Để nắm vững vận dụng chuẩn mực Basel đòi hỏi chuyên gia lĩnh vực quản trị, giám sát ngân hàng nhân viên phụ trách phải có tầm hiểu biết định, giỏi ngoại ngữ lẫn kiến thức tốn học kiến thức quản trị Ngồi kỹ phân tích, dự báo kĩ thiếu Đây thực yêu cầu cao chuyên gia ngân hàng Việt Nam thời điểm BIDV có chương trình đào tạo, bồi dưỡng cho cán bộ, nhân viên nhằm nâng cao kỹ tác nghiệp, kiến thức chuyên môn khả quản trị điều hành cấp, nhiên hạn chế lớn chế tiền lương, thưởng theo quy định doanh nghiệp nhà nước nên phần làm phần nguồn nhân lực ngân hàng - Xây dựng sở liệu: Nếu Basel I trọng đến rủi ro tín dụng Basel II bước tiến lớn với tiêu chuẩn khắt khe không quản trị rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động, rủi ro thị trường, mà tập trung vào hệ thống kiểm soát nội nguyên tắc thị trường công bố thông tin hoạt động ngân hàng Ở Việt Nam, việc xây dựng hệ thống quản trị rủi ro theo Basel II nằm lộ trình tiếp cận với chuẩn mực quốc tế đòi hỏi đầu tư lớn tài chính, nguồn nhân lực, hệ thống cơng nghệ thơng tin đặc biệt sở liệu Do đó, nói, yếu tố quan trọng triển khai Basel II ngân hàng phải có sở liệu tốt, xác, có tính lịch sử 5-7 năm cập nhật thường xuyên hệ thống quản lý thông tin bản, chuyên nghiệp 72 Kết luận Chương Trên sở thực trạng hoạt động tín dụng cơng tác quản trị rủi ro tín dụng BIDV, tác giả nêu lên phương hướng phát triển thời gian tới đề xuất số giải pháp nhằm khắc phục hạn chế cơng tác quản trị rủi ro tín dụng BIDV Những đề xuất đưa nhằm củng cố hệ thống giúp cơng tác quản trị tín dụng hoàn thiện hơn, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động tín dụng hoạt động khác ngân hàng Từ đó, hoạt động kinh doanh ngân hàng ngày tốt hơn, vị trí thương hiệu cao chiếm lĩnh thị phần nhiều 73 KẾT LUẬN Từ sau khủng hoảng kinh tế tài giới, kinh tế nước ta gặp nhiều khó khăn Tuy có dấu hiệu dần hồi phục chậm Đặc biệt lĩnh vực tài - ngân hàng bị ảnh hưởng vơ nặng nề Hàng loạt vấn đề xảy nhiều doanh nghiệp phá sản, bất động sản đóng băng, giảm sút số thị trường chứng khoán, làm bùng nổ nợ xấu Con số nợ xấu thể rõ nét qua năm từ sau kiện xảy Và vừa kiểm sốt năm gần Đứng trước tình hình đó, Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam thực tốt q trình kiểm sốt nợ xấu mình, điều minh chứng qua thực trạng rủi ro tín dụng từ năm 2010 đến năm 2016 Đạt thành nhờ đóng góp quan trọng việc thực tốt cơng tác quản trị rủi ro tín dụng BIDV Việc sử dụng mơ hình kinh tế phổ biến giới, nhiều tác giả thực thành công, đặc biệt lĩnh vực quản lý rủi ro tín dụng Với việc khảo sát kiểm định liệu mơ hình Logit cho kết thu đề tài khả quan, phản ánh mức độ xác tương đối cao Với ưu điểm thực đơn giản, tiết kiệm thời gian, khả tính tốn xác suất xuất nợ q hạn doanh nghiệp cách đồng nhất, xác, khách quan, việc ứng dụng kết mơ hình lựa chọn tốt cho ngân hàng vào việc quản lý rủi ro tín dụng Nếu mơ hình tiếp tục phát triển giúp đỡ nhiều trình giảm thiểu nợ xấu BIDV nói riêng tồn ngành ngân hàng nói chung TÀI LIỆU THAM KHẢO: Altman, E.I (2000), Predicting financial distress of companies: Revisiting the ZScore and Zeta models, Stern School of Business, New York Altman, E.I & Hotchkiss, E (2006), Corporate Financial Distress and Bankruptcy John Wiley & Sons., Hoboken, New Jersey, US (Tái lần 3) Altman, E.I & Sabato, G (2007), Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S Market ABACUS, 43(3), 332-357 Andrich, D (1988), A General Form of Rasch's Extended Logistic Model for Partial Credit Scoring Applied Measurement in education, 1(4), 363-378 Baltagi, B.H (2008), Econometric analysis of panel data Bhojrai, S & Sengupta, P (2003), Effect of Corporate Governance on Bond Ratings and Yields: The Role of Institutional Investors and Outside Directors, The Journal of Business, 76, 455 – 475 Carling, K., Jocobson, T., Linde, J & Roszbach K (2007), Corporate credit risk modeling and the macroeconomy Journal of Banking & Finance, 31, 845868 Crouhy, M., Galai, D & Mark, R (2000), A comparative analysis of current credit risk models Journal of Banking & Finance, 24, 59-117 Đoàn Ngọc Phi Anh (2010), Các nhân tố ảnh hưởng đến cấu trúc tài hiệu tài chính: tiếp cận theo phương pháp phân tích đường dẫn Tạp chí khoa học cơng nghệ, 5(40) 10 Frydman, H., Altman, E.I & Kao, D (1985), Introducing Recursive Partitioning for Financial Classification: The Case of Financial Distress The Journal of Finance, XL(1) 11 Huang, C.L., Chen, M.C & Wang, C.J (2007), Credit scoring with a data mining approach based on support vector machines Expert Systems with Applications, 33, 847-856 12 Lê Đạt Chí & Lê Tuấn Anh (2012), Kết hợp phương pháp CVaR mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam Phát triển & Hội nhập, 5(15) 13 Lê Thị Mận (2009), Lý thuyết Tài - Tiền tệ, Nhà xuất Lao động xã hội 14 Li, K (1999), Bayesian analysis of duration models: an application to Chapter 11 bankruptcy Economics Letters, 63, 305-312 15 Mishkin, F.S & Eakins S.G (2012), Financial Markets and Institutions Pearson Education, Boston, US (Tái lần 7) 16 Nguyễn Minh Kiều (2012), Tiền tệ ngân hàng, Nhà xuất Lao động xã hội 17 Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam, (2010 – 2016), Báo cáo tài thường niên 18 Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam, (2017), Tài liệu Hướng dẫn triển khai Hệ thống Xếp hạng tín dụng nội 19 Nickell, P., Perraudin, W & Varotto, S (2000), Stability of rating transitions, Journal of Banking & Finance, 24, 203 – 227 20 Pesaran, M.H., Schuermann, T., Treutler, B & Weiner, S.M (2006), Macroeconomic Dynamics and Credit Risk: A Global Perspective, The Journal of Finance, 38 21 Trần Huy Hoàng (2010), Quản trị ngân hàng, Nhà xuất Lao động xã hội, Thành phố Hồ Chí Minh 22 http://www.bidv.com.vn/ 23 https://www.gso.gov.vn/ ... RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH 25 3.1 Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực TP Hồ Chí Minh. .. TRẠNG VỀ RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – KHU VỰC TP HỒ CHÍ MINH Ngân hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Khu vực TP Hồ 3.1 Chí Minh 3.1.1... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN PHƯỚC HUỆ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM, KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ