Ngân hàng Á Châu luôn là một trong số Ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất trong nhóm Ngân hàng TMCP. Điều này chứng minh chất lượng tín dụng tại Ngân hàng vẫn luôn được đảm bảo, quy trình tín dụng chặt chẽ, và thể hiện nỗ lực của toàn thể nhân viên Ngân hàng trong việc quản trị RRTD nói chung và giảm thiểu nợ xấu nói riêng.
Trong giai đoạn 2018 - 2020, tổng dư nợ tại Ngân hàng ACB có xu hướng tăng nhanh và khá chắc chắn. Chất lượng của các khoản nợ này theo đánh giá chung là khá tốt, tuy nhiên vẫn tồn tại một phần nhỏ các khoản nợ xấu, có nguy cơ ảnh hưởng đến hoạt động của Ngân hàng.
2.3.1. Ket quả phân loại nợ theo nhóm
Ngân hàng phân loại các khoản vay khách hàng dựa trên phương pháp định tính trong Công văn số 6524/NHNN-TTGSNH ngày 27 tháng 8 năm 2010. Bên cạnh đó, ngân hàng thực hiện đồng thời phân loại nợ theo phương pháp định lượng theo Điều 11, Khoản 6 của Thông tư 02. Trong trường hợp, khoản nợ của khách hàng phân loại theo hai phương pháp này là khác nhau thì khoản nợ sẽ được phân vào nhóm có mức độ rủi ro cao hơn.
Các khoản cho vay khách hàng căn cứ trên hệ thống xếp hạng tương ứng được phân thành 5 nhóm nợ sau:
Xếp hạng tín dụng AAA, AA, A Nhóm 1: Nợ đủ tiêu chuẩn Xếp hạng tín dụng BBB, BB, B Nhóm 2: Nợ cần chú ý Xếp hạng tín dụng CCC, CC Nhóm 3: Nợ dưới tiêu chuẩn
Xếp hạng tín dụng C Nhóm 4: Nợ nghi ngờ Xếp hạng tín dụng D Nhóm 5: Nợ có khả năng mất vốn Chỉ tiêu Năm 2018 (Tỷ đồng) Năm 2019 (Tỷ đồng) Năm 2020 (Tỷ đồng) Năm 2019/2018 Năm 2020/2019 GT % GT % GT % ± % ± % Nhóm 1 225.738 99 264.940 98 306.412 98 39.202 15 41.472 13 Nhóm 2 381 60.1 631 0.2 576 180. 250 40 (55) (9) Nhóm 3 150 60.0 235 0.09 212 070. 85 36 (23) (11) Nhóm 4 336 50.1 310 0.12 411 130. (26) (8) 101 24 Nhóm 5 1152 0.5 903 0.34 1216 340. (249) (27) 313 25 Nợ xấu (3+4+5) 1.638 0.7 1.448 0.5 1.839 0. 6 (190) (13) 391 21 Tổng dư nợ 227.759 010 268.700 100 311.478 100 40941 15 42778 14
Tình hình cơ cấu các nhóm nợ của Ngân hàng ACB gia đoạn 2018 - 2020
Chỉ tiêu Năm 2018 Năm 2019 Năm 2020
Nợ quá hạn (Tỷ đồng) 2.058 2.080 2.416
Tổng dư nợ (Tỷ
đồng) 227.759 268.700 311.478
Tỷ lệ nợ quá hạn (%) 0,89 0,77 0,78
Có thể thấy, dư nợ nhóm 1 qua 3 năm 2018 - 2020 luôn chiếm tỷ trọng rất cao trong tổng dư nợ (xấp xỉ 98%) và liên tục giữ tỷ lệ này qua các năm. Dư nợ nhóm 2 có xu hướng tăng cụ thể năm 2019 nợ nhóm 2 đạt 631 tỷ tăng 40% so với năm 2018, năm 2020, dư nợ nhóm này có giảm nhẹ 9% tương đương 55 tỷ. Đối với nhóm nợ xấu bao gồm nợ nhóm 3, nhóm 4, nhóm 5 có biến động nhẹ trong giai đoạn 2018-2020, năm 2019 nhờ nỗ lực của toàn bộ Ngân hàng với mục tiêu nâng cao hiệu quả, giảm thiểu rủi ro, nợ xấu của Ngân hàng giảm rõ rệt 190 tỷ so với năm 2018. Tuy nhiên năm 2020, do ảnh hưởng tiêu cực của dịch Covid - 19, khiến khách hàng vay vốn gặp khó khăn trong việc trả nợ, nhiều trường hợp có thể không có khả năng trả nợ. Đây là nguyên nhân dẫn đến tỷ lệ nợ xấu, đặc biệt là nợ nhóm 5 tăng cao trong năm 2020 (tăng 21% so với năm 2019).
2.3.2. Nợ quá hạn và tỷ lệ nợ quá hạn
Chỉ tiêu 2018 2019 2020
Nợ xấu (tỷ) 1.638 1.448 1.839
Tổng dư nợ (tỷ) 227.759 268.700 311.478
Tỷ lệ nợ xấu/ Tổng
dư nợ(%) 0,73 0,54 0,59
(Nguồn: BCTC NHTMCP Á Châu giai đoạn 2028 - 2020)
Tại ngân hàng TMCP Á Châu, công tác phân loại nợ được thực hiện hàng tháng. Tỷ lệ nợ quá hạn tại Ngân hàng ACB chiếm tỷ trọng rất nhỏ trong tổng dư nợ (chiếm ~0,8%), tuy nợ quá hạn trong năm 2020 có tăng 336 tỷ so với năm 2019 do ảnh hưởng của dịch Covid- 19, tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ không bị ảnh hưởng quá nhiều nhờ tăng trưởng tín dụng khá tốt trong năm, điều này nhờ vào nỗ lực của toàn Ngân hàng trong việc duy trì và nâng cao chất lượng tín dụng nhưng vẫn đảm bảo tạo điều kiện tốt nhất cho khách hàng trong thời điểm còn nhiều thách thức như hiện nay.
2.3.3. Tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ
Tỷ lệ nợ xấu 2018 2019 2020 Khách hàng cá
nhân (tỷ VND) 665 650 1.158
Khách hàng SME
(tỷ VND) 378 311 709
(Nguồn: BCTC NHTMCP Á Châu giai đoạn 2028 - 2020)
Tỷ lệ nợ xấu/ Tổng dư nợ tại Ngân hàng ACB luôn duy trì ở mức thấp (~0,6%). Cụ thể năm 2019, dư nợ xấu giảm 190 nghìn tỷ so với năm 2019. Tổng nợ xấu năm 2020 của Ngân hàng đạt 1840 tỷ đồng (chiếm 0,59% tổng dư nợ cho vay), là một trong những Ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất toàn ngành, đây là kết quả tốt trong thời điểm các ngân hàng gặp nhiều khó khăn trong việc thu nợ do ảnh hưởng của dịch Covid - 19.
Cơ cấu nợ xấu
Hình 2.8. Cơ cấu nợ xấu giai đoạn 2018 -2020
Trong tổng nợ xấu của Ngân hàng, nợ nhóm 5 vẫn chiếm tỷ trọng cao nhất. Quy mô dư nợ có sự biến động do tác động của các nhân tố khách quan, cụ thể trong năm 2019 nợ nhóm 3 có tăng 85 tỷ so với năm 2018; nợ nhóm 4, nợ nhóm 5 giảm lần lượt 26 tỷ, 249 tỷ so với năm 2018. Năm 2020, nợ nhóm 4 và nhóm 5 tăng mạnh, riêng nợ nhóm 5 tăng đến 21% so với năm 2019. Tuy tỷ lệ nợ xấu so với tổng dư nợ không lớn, nhưng cơ cấu nợ xấu hầu hết ở nhóm 5 - là nhóm có khả năng gây tổn thất cho ngân hàng nhiều nhất. Đây là một trong những vấn đề Ngân hàng cần khắc phục bằng cách có những thay đổi trong quy trình tín dụng để nâng cao chất lượng tín dụng tại Ngân hàng hơn nữa.
Cơ cấu nợ xấu phân theo nhóm ngành
Trong cơ cấu nợ xấu phân theo nhóm ngành tại Ngân hàng ACB giai đoạn 2018- 2020, tập trung chủ yếu ở nhóm khách hàng cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Đối với 2 nhóm khách hàng này, tỷ lệ nợ xấu năm 2020 lần lượt là: khách hàng cá nhân 0,6%, khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ 0,7%.
Chỉ tiêu Năm 2018 Năm 2019 Năm 2020 Dự phòng RRTD (nghìn tỷ) 2.490 2.534 2.942 Tổng dư nợ 227.759 268.700 311.478 Dự phòng/ Tổng dư nợ , (%) 0,010 0,0095 0,0094
Chỉ tiêu Năm 2018 Năm 2019 Năm 2020
Dự phòng RRTD (Tỷ đồng) 2.490 2.534 2.942 Dư nợ xấu (Tỷ đồng) 1.638 1.448 1.839 Dự phòng/ Tổng nợ xấu (%) 152 175 160
(Nguồn: BCTC NHTMCP Á Châu giai đoạn 2018 - 2020)
Có thể thấy, tỷ lệ nợ xấu trong nhóm khách hàng cá nhân, và khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ đều có dấu hiệu tăng cao do ảnh hưởng của dịch Covid-19. Đặc biệt là đối với đối tượng khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ đang được ngân hàng tập trung tăng trưởng cho vay, năm 2020 vừa qua rất nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ bị ảnh hưởng nặng nề vì việc sản xuất bị đình trệ. Đây là một trong những điểm
mà Ngân hàng cần chú ý trong việc cần đa dạng hóa hơn danh mục cho vay để giảm thiểu rủi ro tín dụng tập trung.
2.3.4. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
Bảng 2.10. Tình hình dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ giai đoạn 2018- 2020
(Nguồn: BCTC NHTMCP Á Châu giai đoạn 2028 - 2020)
Tỷ lệ dự phòng RRTD trên tổng dư nợ tại Ngân hàng Á Châu có sự sụt giảm trong giai đoạn 2018 - 2020 tuy nhiên các khoản dự phòng RRTD có tăng, do chất lượng các khoản vay bị ảnh hưởng do ảnh hưởng tiêu cực của dịch Covid -19 lên nền kinh tế. Bên cạnh đó, tốc độ tăng trưởng tín dụng của ACB là khá tốt, nợ xấu có tăng nhưng không chiếm tỷ lệ quá lớn, tuy nhiên Ngân hàng vẫn luôn chú trọng quy trình quản lý nhằm phát hiện sớm và hạn chế nợ xấu ở mức thấp nhất.
2.3.5. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên các khoản nợ xấu
Bảng 2.11. Tmh hình dự phòng rủi ro tín dụng trên các khoản nợ xấu giai đoạn 2018-2020
Mức trích lập dự phòng RRTD tại Ngân hàng có sự tăng trưởng qua các năm, thể hiện nỗ lực của Ngân hàng trong việc nâng cao quản trị RRTD, cụ thể tỷ lệ trích lập năm 2019 tăng 44 nghìn tỷ, năm 2020 dưới tác động của dịch bệnh, ngân hàng tăng mức trích lập dự phòng trên các khoản nợ xấu lên 408 nghìn tỷ. Tỷ lệ dự phòng/ Tổng nợ xấu tại Ngân hàng ACB luôn được duy trì ở mức cao trong toàn ngành với mức 160%. ACB tích cực trong công tác phát hiện và xử lý nhanh các khoản nợ xấu và tài sản không sinh lời bằng biện pháp thu hồi và trích lập dự phòng RRTD.
Nhìn chung nợ xấu tại NHTMCP Á Châu đang được kiểm soát khá tốt, luôn duy trì là một trong những Ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất toàn ngành. Tuy nhiên, trong cơ cấu nợ xấu của Ngân hàng, tỷ lệ nợ nhóm 5 (Nợ có nguy cơ mất vốn) vẫn chiếm tỷ trọng cao nhất, đòi hỏi Ngân hàng chú trọng hơn trong công tác phân tích tín dụng để đảm bảo thực hiện phát triển bền vững, nâng cao chất lượng và giảm thiểu tối đa rủi ro của Ngân hàng trong thời gian tới.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Qua nội dung phân tích tình hình HĐKD của Ngân hàng TMCP Á Châu, chúng ta có cái nhìn tổng quan hơn về Ngân hàng. Có thể thấy, tình hình Tài sản, Nguồn vốn đang được Ngân hàng quản lý rất tốt. Huy động vốn, và cho vay cũng được đẩy mạnh và có những kết quả tích cực, cho thấy những triển vọng trong tương lai của Ngân hàng.
Tình hình quản trị RRTD nói chung và tỷ lệ nợ xấu nói riêng tại Ngân hàng Á Châu nhìn chung đang được Ngân hàng thực hiện khá tốt. Tuy nhiên do ảnh hưởng tiêu cực của dịch Covid -19 đối với nền kinh tế là thách thức lớn cho Ngân hàng trong thời gian tới. Ở chương tiếp theo, tác giả sẽ xây dựng mô hình và tìm hiểu mức độ ảnh hưởng của những nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại Ngân hàng, từ đó giúp Ngân hàng có những chiến lược hạn chế nợ xấu theo đó quản trị RRTD tốt hơn.
CHƯƠNG 3. ĐO LƯỜNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
3.1. Mô hình nghiên cứu
Dựa vào kết quả nghiên cứu trước, kết hợp thực trạng tình hình nợ xấu tại ngân hàng Á Châu, tác giả tập trung vào hai nhóm nhân tố chính bao gồm nhân tố vĩ mô và nhân tố vi mô. Theo hệ thống lý thuyết đưa ra về nhân tố vĩ mô và nhân tố vi mô ở chương 1, tác giả chọn những nhân tố sau:
Nhóm nhân tố vĩ mô gồm: tăng trưởng kinh tế (GDP), tỷ lệ lạm phát (CPI). Nhóm nhân tố vi mô gồm: tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản (ETA), quy mô ngân hàng (SIZE), dự phòng RRTD (LLR)
Mô hình nghiên cứu:
N P L t = β0+ β 1 R O At + β2ETA t + β 3 SIZE t +β4L L R t + β5G D P t + β 6 CP1t + ult
Trong đó:
t= 1,...t: với t là số quý trong giai đoạn nghiên cứu 2013 -2020
Biến phụ thuộc
N P L t: Tỷ lệ nợ xấu tại Ngân hàng Á Châu vào thời điểm t Biến độc lập
ROAt: Tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản của Ngân hàng Á Châu thời điểm t
ETAt: Tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản của Ngân hàng Á Châu thời điểm t
SIZEt: Quy mô Ngân hàng Á Châu thời điểm t
LLRt: Tỷ lệ dự phòng RRTD của Ngân hàng Á Châu thời điểm t
GD Pt : Tốc độ tăng trưởng kinh tế tại thời điểm t
CP11 : Tỷ lệ lạm phát tại thời điểm t
Ut: Sai số ngẫu nhiên tại thời điểm t Bảng 3.1. Bảng các biến trong mô hình
Biến phụ thuộc
1 Tỷ lệ nợ xấu NPLt N ợ xấu
Tồng dư nợ
Biến độc lập
2 Tăng trưởng GDP GDP
t Thu thập dữ liệu từ WB, IMF -
3 Lạm Phát CPIt Thu thập dữ liệu từ WB, IMF +
4 Tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản
ROAt Lợi nhuận sau thuẽt
Tồng tằi sẳnt - 5 Tỷ lệ vốn tự có trên tổng tài sản ETAt Vốn chủ sở hữut Tồng tằi sẳnt -
6 Quy mô ngân hàng SIZ Et
Tồng tằi sẳnit — Tồng tằi Sanrt-1)
---ZTT- -TTT- ---—-× IOO
Tong tài sanrt-1J -
7 Dự phòng rủi ro tín dụng LLRt Dự phòng rủi ro tín dwιgit Tồng dư nợit +
3.2. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu- Dữ liệu nghiên cứu - Dữ liệu nghiên cứu
Đề tài tập trung nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại NHTMCP Á Châu giai đoạn 2018 - 2020, bên cạnh đó sẽ bổ sung thêm dữ liệu từ năm 2013 - 2017 để làm cơ sở cho yếu tố lịch sử và đánh giá cho tương lai.
- Phương pháp nghiên cứu
Qua xem xét các bài nghiên cứu trước đây, tác giả nhận thấy phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS là phương pháp phù hợp. Đây là phương pháp hồi quy đơn giản và dễ sử dụng đối với phạm vi quy mô của đề tài nên tác giả chọn phương pháp OLS để để xây dựng mô hình hồi quy cho bài nghiên cứu của mình.
Quy trình nghiên cứu:
Bài nghiên cứu lựa chọn sử dụng phần mềm Stata phiên bản 14 để phân tích mô hình nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu như sau:
Bước 1: Phân tích thống kê mô tả
Tác giả tiến hành phân tích thống kê mô tả bằng phần mềm Stata. Kết quả thu được bao gồm các thông số Obs (Số quan sát), Mean (Giá trị trung bình), Std.Dev (Độ lệch chuẩn), Max (Giá trị lớn nhất) và Min (Giá trị nhỏ nhất) của các biến.
Bước 2: Phân tích tương quan mô hình nghiên cứu và kiểm định
Phân tích tương quan cho thấy mức tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu. Nếu hệ số tương quan của biến độc lập và biến phụ thuộc có giá trị dương thì biến độc lập đó tác động cùng chiều với biến phụ thuộc và ngược lại. Nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập trong mô hình lớn thì mô hình dễ bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng chỉ số phóng đại phương sai VIF, và hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định White.
Bước 3: Hồi quy mô hình bằng phương pháp bình quân nhỏ nhất OLS. Và
STT Biến Số quan
sát Trungbình Độ lệchchuẩn nhỏ nhấtGiá trị lớn nhấtGiá trị
1 NPL 32 .0147344 .009928 .0044 .0334 2 GDP 32 .0614663 .0185583 .016 .0791 3 CPI 32 .04161 .0141806 .02668 .06595 5 CRE 32 .0286177 .0353267 -.0789 .0858 6 ROA 32 .1784134 .2514625 .0207 1.1567 7 ETA 32 .0661481 .0078072 .0559 .0798 8 SIZE 32 4.239538 1.564077 2.086 7.641 9 LLR 32 .0076081 .0007611 .0062 .0102 3.3. Thống kê mô tả:
NPL ROA ETA SIZE LLR GDP CPI NPL 1 ROA 0.2807 1 ETA 0.4926 0.2042 1 SIZE -0.5592 -0.4170 -0.2475 1 LLR 0.5267 0.2766 0.2650 -0.2654 1 GDP -0.0255 -0.0814 -0.7277 0.1251 -0.0125 1 CPI 0.6721 0.0630 0.4561 -0.2646 0.1883 -0.1072 1
Nguồn: Kết xuất từ phần mềm Stata
Bảng thống kê trên cho thấy nợ xấu trung bình của Ngân hàng ACB trong giai đoạn nghiên cứu là 1,4%, trong đó nợ xấu cao nhất là giai đoạn quý 3 năm 2013, nợ xấu lên đến 3,3% do ảnh hưởng của khủng hoảng năm 2012 tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0,44% vào quý 4 năm 2019. Độ lệch chuẩn 0,9% thể hiện mức độ phân tán nợ xấu không quá lớn giữa các giai đoạn tại NHTMCP Á Châu.
Khả năng sinh lời ROA, thể hiện HQHĐ của Ngân hàng, có giá trị trung tương đối ổn định và có xu hướng tăng khá nhanh trong giai đoạn từ quý 1 năm 2019 đến quý 4 năm 2020.
Quy mô tài sản của Ngân hàng Á Châu có giá trị trung bình giai đoạn quý 1 năm 2016 đến quý 4 năm 2020 là 314 nghìn tỷ đồng, và có xu hướng tăng ổn định. Tốc độ tăng trưởng trung bình qua các quý đạt 2,08%, nhờ vào cơ cấu tài sản được