8. Kết cấu đề tài
2.3.Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng bán lẻ tại BIDV
2.3.1.Kết quả phân tích định tính
Đ làm rõ các nhân tố nh hưởng đến rủi ro tín dụng bán lẻ tại BIDV, thông qua th o luận và trao đổi t i đã tham kh o ý kiến của các chuyên gia là các Giám đốc phụ trách các Chi nhánh hoạt động chuy n về bán lẻ , Lãnh đạo các phòng Khách hàng cá nhân, các Phòng giao dịch trực thuộc, Qu n lý rủi ro, Qu n trị tín dụng. Họ là những ngư i làm công tác tín dụng lâu n m, có kinh nghiệm về việc qu n lý cũng như xử lý các kho n n có v n đề. Sau khi tham kh o các ý kiến của chuyên gia tôi đã tổng h p đư c một vài nhân tố nh hưởng như sau:
2.3.1.1. Năng lực quản trị rủi ro
Việc thẩm định th ng tin, đánh giá n ng lực tài ch nh và uy t n của khách hàng bị hạn chế do dữ liệu th ng tin đối với các khách hàng cá nhân r t t và BIDV chưa xây dựng đư c các m hình ph duyệt các kho n vay bán lẻ dựa tr n th ng tin thống k lịch sử của các khách hàng có cùng đặc đi m.
- Đối với sản phẩm cho vay sản xuất kinh doanh:
+ BIDV gặp khó kh n trong việc thẩm định phương án s n xu t kinh doanh,
đánh giá dòng tiền của khách hàng do khách hàng cá nhân vay kinh doanh thư ng kh ng sử dụng hoá đơn tài ch nh mà thư ng chỉ sử dụng hoá đơn bán lẻ.
+ Một số khách hàng cá nhân vay vốn với dư n r t lớn, phương án s n xu t kinh doanh kh ng cụ th hoặc có li n quan đến doanh nghiệp li n quan, việc ch ng minh mục đ ch sử dụng vốn vay tương đối khó kh n.
+ Quy trình chưa n u cách th c đ xác định mục đ ch vay và mục đ ch sử dụng vốn thật sự của khách hàng n n x y ra rủi ro m t vốn và sử dụng vốn sai mục đ ch. Một số Chi nhánh đã đ x y ra tình trạng khách hàng ký H p đ ng mua bán nhà đã c ng ch ng nhưng hủy trước hoặc ngay sau th i đi m gi i ngân, do đó khách hàng kh ng th cung c p Gi y ch ng nhận quyền sử dụng đ t/quyền sở hữu nhà ở đã sang t n khách hàng theo đúng mục đ ch vay vốn hay khách hàng vay mua nhà ở có kỳ hạn cho vay ngắn hạn, cho vay mua nhà có lịch tr n gốc là cuối kỳ hạn vay với ngu n tr n là tài s n hình thành từ vốn vay.
+ Một số trư ng h p có d u hiệu vay ẩn danh, kh ng đúng mục đ ch sử dụng vốn theo h sơ vay khi khách hàng cá nhân có li n quan đến doanh nghiệp (chủ doanh nghiệp, ngư i thân, cán bộ c ng nhân vi n) đ ng t n vay BIDV, tuy nhi n số tiền vay đư c chuy n cho doanh nghiệp sử dụng như trư ng h p cán bộ c ng nhân vi n trong cùng một doanh nghiệp vay mua nhà tại các dự án do doanh nghiệp làm chủ đầu tư…
+ Một số khách hàng vay mua nhà có d u hiệu đầu cơ b t động như vay mua nhiều nhà ở, vay mua nhà ở có mục đ ch kinh doanh…
+ Một số kho n vay có độ rủi ro cao khi cho vay ngư i mua nhà có tài s n b o đ m là tài s n hình thành từ vốn vay tại các dự án gặp khó kh n trong tri n khai.
- Đối với sản phẩm cho vay tiêu dùng tín chấp:
+ Một số trư ng h p có d u hiệu vay ẩn danh khi nhiều cán bộ nhân vi n trong doanh nghiệp cùng vay ti u dùng đ m b o bằng lương với số tiền lương tr bằng tiền mặt lớn, nhiều khách hàng là cán bộ c ng nhân vi n của 01 doanh nghiệp hoặc là nhóm ngư i có li n quan đến doanh nghiệp/chủ doanh nghiệp có nhu cầu vay vốn cùng th i đi m và số tiền vay giống nhau.
+ Thẩm định ngu n thu nhập kh ng ch nh xác hoặc tiềm ẩn rủi ro: Đánh giá ngu n thu nhập phát sinh từ góp vốn vào c ng ty là ngu n thu nhập thư ng xuyên, cán bộ c ng nhân vi n đư c đơn vị c ng tác xác nhận đư c chi tr tiền lương hàng tháng lớn với hình th c chi tr lương bằng tiền mặt.
+ Do đặc thù lư ng khách hàng vay theo s n phẩm ti u dùng t n ch p lớn, số lư ng kho n vay nhiều n n đ i khi c ng tác ki m tra, giám sát khách hàng chưa đư c thực hiện thư ng xuy n, việc phối h p với đơn vị chi tr lương chưa đư c thực hiện tốt n n dẫn đến một số trư ng h p khách hàng vay t n ch p tr n từ lương đã nghỉ việc nhưng cán bộ QLKH kh ng nắm bắt đư c.
+ Việc theo d i hạch toán đối với dư n t n dụng thẻ còn chưa hoàn thiện, hiện có tình trạng BIDV hạch toán chưa ch nh xác số dư n thẻ t n dụng của khách hàng do số lãi phát sinh đối với thẻ t n dụng vẫn đư c nhập vào dư n gốc thẻ t n dụng.
2.3.1.2. Sự yếu kém của đội ngũ cán bộ tín dụng
Sự yếu kém ở đây bao g m c về n ng lực và phẩm ch t đạo đ c. Một số cán bộ tín dụng tại các Chi nhánh vẫn còn non kém về trình độ, thiếu kiến th c, thiếu kinh nghiệm.
Trình độ chuyên môn của cán bộ chưa đ ng đều gây nhiều khó kh n trong công tác thẩm định khách hàng. Nhiều kho n vay đư c đánh giá dựa trên sự c m tính của cán bộ tín dụng. ự yếu kém còn th hiện ở việc thiếu tính khoa học trong công việc dẫn đến h sơ tín dụng thiếu sót không đ m b o, không ki m tra, giám sát việc sử dụng vốn sau cho vay nên việc m t vốn càng dễ x y ra.
Một yếu tố khác cần xem xét, đánh giá cán bộ tín dụng là đạo đ c nghề nghiệp. Một phần nguyên nhân trong tỷ lệ n x u, n quá hạn của các chi nhánh là do các cán bộ tín dụng cố tình lu n lách, làm trái quy định nhằm trục l i cho b n thân.
Vì vậy thực hiện việc đào tạo chuyên môn nghiệp vụ cho cán bộ tín dụng đ gi m thi u rủi ro mới chỉ là điều kiện cần và điều kiện đủ ở đây là gi i quyết v n đề đạo đ c của cán bộ tín dụng.
2.3.1.3. Công tác kiểm tra hạn chế:
Công tác tự ki m tra, ki m tra chéo còn l ng lẻo; chưa bám sát và nắm bắt kịp th i tình hình hoạt động s n xu t kinh doanh, ngu n thu nhập của khách hàng đ có ng xử tín dụng kịp th i, đặc biệt là đối với những khách hàng suy gi m,
khó kh n về tài chính có th gây nh hưởng đến kh n ng tr n vay của BIDV.
2.3.1.4. Khung pháp lý chưa hoàn thiện:
- Khung pháp lý liên quan đến việc cho vay đối với các khách hàng cá nhân,
đặc biệt là các khách hàng vay mua nhà ở có nhiều sự thay đổi và chưa hoàn thiện gây khó kh n trong việc tri n khai s n phẩm cho vay mua nhà tại BIDV.
- Việc ban hành các v n b n hướng dẫn thực hiện, chỉnh sửa các quy định
của pháp luật, tháo g điều kiện liên quan đến các gói tín dụng như cho vay hỗ tr mua nhà ở xã hội, phát tri n thủy s n,... của cơ quan Nhà nước có thẩm quyền nhiều khi chưa đ ng bộ, kịp th i gây khó kh n cho BIDV trong việc tri n khai các gói tín dụng
- Hệ thống v n b n chế độ li n quan đến c ng tác qu n lý rủi ro t n dụng bán lẻ vẫn đang có sự ch ng chéo về quy trình nghiệp vụ giữa các đơn vị, gây khó kh n trong việc tri n khai s n phẩm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Việc sử dụng kết qu xếp hạng t n dụng nội bộ trong việc ph duyệt t n dụng bán lẻ còn r t hạn chế, các chi nhánh chủ yếu c n c quy định tại các s n phẩm cụ th đ xem xét,quyết định c p t n dụng đối với khách hàng cá nhân. Mặt khác, mặc dù Hệ thống xếp hạng t n dụng nội bộ mới đã đư c BIDV hoàn thiện theo hướng tiếp cận các phương pháp đo lư ng hiện đại với các ưu đi m là hạn chế yếu tố chủ quan, t ng th m các m c xếp hạng, bổ sung th m các yếu tố c nh báo sớm rủi ro,... nhưng hiện mới chỉ tri n khai th đi m; chưa đư c áp dụng ch nh th c với các đối tư ng khách hàng bán lẻ.
- Một số ch nh sách chưa phù h p, dẫn đến suy gi m hiệu qu hoạt động như một số khách hàng l i dụng ch nh sách khách hàng th u chi/cầm cố gi y t có giá có lãi su t cho vay th p đ thực hiện gửi tiền và vay lại đ hưởng ch nh lệch.
2.31.5. Hệ thống công nghệ thông tin:
- Hệ thống c ng nghệ th ng tin hiện tại chưa cho phép thực hiện ki m soát và theo d i toàn bộ quy trình xử lý cho vay, sử dụng c ng nghệ nh số, chữ k quét đ rút ngắn th i gian, gi m thi u sai sót khi xử lý kho n vay của khách hàng bán lẻ. B n cạnh đó, hệ thống cũng kh ng hỗ tr việc thu thập th ng tin từ nhiều ngu n
khác nhau như dữ liệu từ trung tâm t n dụng, dữ liệu từ hệ thống của ch nh phủ, dữ liệu danh sách đen… cũng như sử dụng các m hình xác định hành vi đ phát hiện khách hàng tốt, các d u hiệu lừa đ o ngay từ giai đoạn đề xu t, thẩm định đ gi m thi u rủi ro.
2.3.2.Phân tích định lượng dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính
2.3.2.1. Số liệu sử dụng
Số liệu đư c sử dụng trong bài nghiên c u đư c thu thập từ 135 kho n vay của cá nhân tại chi nhánh. Các mẫu đư c lựa chọn là các kho n vay phát sinh trước ngày 01/01/2015 và ph i còn số dư tại th i đi m 31/12/2015. Tôi ph i chọn như vậy đ đ m b o rằng t t c các mẫu đư c chọn đều đã phát sinh kỳ hạn n ph i thanh toán, như vậy mới có th đánh giá đư c ch t lư ng của kho n vay một cách tương đối chính xác.
Mẫu đư c kh o sát trong nghiên c u này là các kho n vay của cá nhân có th i hạn vay từ 0 n m trở l n. Đối với khách hàng cá nhân thì sắp xếp 5 00 kho n vay có tài s n đ m b o tho mãn tiêu chí trên theo th tự tên của khách hàng và chọn mẫu hệ thống với bước nh y là 10. Sau khi chọn đư c tên khách hàng thì tiến hành kh o sát h sơ tín dụng đ thu thập các yếu tố cần thiết cho mô hình.
2.3.2.2. Mô tả mẫu nghiên cứu
Cơ cấu mẫu theo thời hạn vay
100% mẫu là các kho n vay có th i hạn từ n m trở l n. Do các kh an vay ngắn hạn phần lớn là các kho n vay th u chi, cầm cố gi y t có giá của BIDV n n việc thẩm định và xét duyệt cho vay khá đơn gi n và có có tài s n đ m b o chắc chắn. Do vậy, đ phân t ch các nhân tố nh hưởng đến rủi ro t n dụng t i đã chọn các kho n vay có th i gian dài (0 n m trở l n)
Cơ cấu mẫu theo nhóm nợ
Bảng 2.3: Cơ cấu mẫu theo nhóm nợ
Nhóm 1 111 82,2% Nhóm 2 12 8,9% Nhóm 3 6 4,4% Nhóm 4 4 3,0% Nhóm 5 2 1,5% Tổng cộng 135 100%
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả)
Chiếm tỷ trọng lớn nh t trong cơ c u mẫu vẫn là các kho n vay nhóm 1 với số lư ng 111 mẫu. ố mẫu đư c đánh giá là có rủi ro tín dụng là các kho n vay đư c phân loại n từ nhóm 2 đến nhóm 5. Theo đó, tỷ lệ các kho n vay thuộc nhóm 2 chiếm 8,9%; nhóm 3 chiếm 4,4%, nhóm 4 chiếm 3% và tỷ trọng nhóm 5 là 1,5% trong cơ c u mẫu.
Cơ cấu mẫu theo vốn tự có tham gia
Bảng 2.4: Cơ cấu mẫu theo vốn tự có tham gia
Vốn tự có/Phương án vay Số mẫu Tỷ lệ
Nhỏ hơn 30% 17 12,6%
Từ 30% đến 50% 109 80,7%
Trên 50% đến 70% 9 6,7%
Tổng cộng 135 100%
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả)
Nhìn chung đa số các mẫu có tỷ lệ vốn tự có tham gia vào phương án vay đều từ 30-50%, chiếm 80,7% trong cơ c u mẫu nghiên c u. Đây là tỷ lệ khá phổ biến khi các Ngân hàng đều mong muốn khách hàng có ngu n vốn tham gia h p lý đ m b o hạn chế rủi ro tín dụng th p nh t. Tỷ lệ này cao hay th p là tùy thuộc vào tính tự chủ và m c độ tín nhiệm của khách hàng. Trong khi đó số lư ng mẫu có vốn tự có tham gia dưới 30% chỉ chiếm 12,6%, trên 50% đến 70% chiếm 6,7%. Ch ng t đa phần các mẫu nghiên c u có kh n ng tài chính tốt.
Cơ cấu mẫu theo tỷ lệ vốn vay/tài sản bảo đảm
Bảng 2.5: Cơ cấu mẫu theo tỷ lệ vốn vay/tài sản bảo đảm
Vốn vay/Tài sản bảo đảm Số mẫu Tỷ lệ
Nhỏ hơn 40% 4 3,0% (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Từ 40% đến 50% 49 36,3%
Trên 50% đến 70% 65 48,1%
Trên 70% 17 12,6%
Tổng cộng 135 100%
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả)
Ta th y tập trung nhiều nh t là các mẫu có tỷ lệ vốn vay/tài s n b o đ m từ kho ng 50-70% (chiếm 48,1%) và 40-50% (chiếm 36,3%). Số mẫu nghiên c u còn lại chia đều cho những kho n vay có tỷ lệ vốn vay trên tài s n b o đ m th p hơn 40% (chiếm 3%) và trên 70% (12,6%).
Cơ cấu mẫu theo sử dụng vốn
Bảng 2.6: Cơ cấu mẫu theo sử dụng vốn
Sử dụng vốn Số mẫu Tỷ lệ
Đúng mục đích 123 91,1%
Không đúng mục đích 12 8,9%
Tổng cộng 135 100%
(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu thu thập của tác giả)
Đa phần các mẫu nghiên c u đều là những món vay đư c gi i ngân đúng mục đ ch chiếm đến 91,1% cơ c u mẫu. Chỉ có 8,9% trong số mẫu nghiên c u là các kho n vay không đúng mục đ ch theo như phương án vay vốn ban đầu. Vì các món vay của khách hàng chủ yếu đư c gi i ngân chuy n kho n trực tiếp đến ngư i thụ hưởng, hạn chế gi i ngân tiền mặt tránh tình trạng khách hàng sử dụng vốn sai mục đ ch.
Cơ cấu mẫu theo kinh nghiệm cán bộ
Bảng 2.7: Cơ cấu mẫu theo kinh nghiệm cán bộ
Kinh nghiệm cán bộ Số mẫu Tỷ lệ
1năm -3 năm 33 24,4%
Trên 3 năm -6 năm 73 54,1%
Trên 6năm 29 21,5%
Tổng cộng 135 100%
Cơ cấu mẫu theo kiểm tra
Bảng 2.8: Cơ cấu mẫu theo kiểm tra
Kiểm tra, giám sát Số mẫu Tỷ lệ
1lần - 3 lần 24 17,8%
4 lần -6 lần 104 77%
Từ 7 lần trở lên 7 5,2%
Tổng cộng 135 100%
Kết quả hồi quy
Bảng 2.9: Kết quả chạy mô hình hồi quy tuyến tính (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chỉ tiêu Beta T Sig. VIF
Hằng số 1.747 25.242 .000 Kh n ng tài ch nh -.155 -4.306 .000 1.541 Vốn vay/T ĐB .84 2.980 .003 2.562 ử dụng vốn vay -.345 -6.194 .000 1.574 Kinh nghiệm -.107 -3.428 .001 2.822 Ki m tra giám sát -.499 -10.927 .000 2.790 R2 hiệu chỉnh 85,4% Số quan sát 135
Nhìn vào b ng 2.9 ta th y các biến đều có ý ngh a thống kê và d u của chúng đều đúng như kỳ vọng. Bên cạnh đó R2 hiệu chỉnh đạt 85,4% và giá trị p (sig.) nh hơn m c ý ngh a = 0,05 nên mô hình đưa ra là phù h p.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) ở b ng 2.9 cho th y kh ng x y ra hiện tư ng đa cộng tuyến của các biến.
Mô hình được viết như sau: