Bộ Tài chính cần có sớm ban hành và có biện pháp kiểm soát chặt chẽ quy chế
tài chính của các doanh nghiệp ngoài quốc doanh, qua đó đảm bảo chuẩn mực kế toán
được thực hiện thống nhất, tạo điều kiện xây dựng những phương pháp đánh giá và thuận lợi cho ngân hàng trong việc kiểm tra, đánh giá, phân tích năng lực tài chính và tình hình hoạt động của doanh nghiệp
Các bộ, ngành, địa phương cần phối hợp chặt chẽ hơn trong việc trao đổi và cung cấp các thông tin, lập và phát triển một mạng thông tin trong toàn quốc với sự tham gia rộng rãi của các cơ quan trong việc đổi mới hệ thống cung cấp thông tin phục vụ cho việc đưa những mức phát triển của từng ngành, từng lĩnh vực. Tạo cơ sở
để phân tích, so sánh và đánh giá mức độ phát triển của mỗi đối tượng doanh nghiệp trong xu hướng chung của toàn ngành.
Việc xử lý tài sản thế chấp, tài sản bảo lãnh gặp rất nhiều vướng mắc. Số lượng
những món vay thu hồi được từ bán tài sản chiếm tỷ lệ thấp so với số lượng món vay khó thu hồi. Các Bộ công an, Bộ Tài chính, Bộ Tư pháp, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần có những văn bản thống nhất để việc phát mại tài sản thế chấp của các NHTM được tiến hành thuận lợi hơn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Từ việc đánh giá thực trạng chất lượng phân tích tín dụng doanh nghiệp, chương 3 của khoá luận nêu lên định hướng của BIDV Hà Thành trong hoạt động tín
dụng và đưa ra một số giải pháp nhằm tăng chất lượng phân tích tín dụng. Bên cạnh các giải pháp, tác giả đề xuất các kiến nghị với NHNN và các Bộ, ban ngành liên quan để góp phần hoàn thiện quy trình phân tích tín dụng doanh nghiệp, từ đó nâng cao chất lượng phân tích tín dụng doanh nghiệp tại BIDV Hà Thành.
KẾT LUẬN
Hoạt động tín dụng với những rủi ro tiềm ẩn luôn là mối quan tâm số một của tất cả các ngân hàng thương mại. Không chỉ đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng, các ngân hàng còn cố gắng nâng cao chất lượng tín dụng, để đảm bảo sự phát triển bền vững. Nâng cao chất lượng phân tích tín dụng là giải pháp các ngân hàng đánh giá cao vì có tính khả thi, ngân hàng có khả năng chủ động thực hiện thông qua khai thác
các nhân tố bên trong và góp phần lành mạnh hoá các quan hệ kinh tế.
BIDV là một trong những ngân hàng thương mại cổ phần nhà nước lớn, có vai
trò điều tiết nền kinh tế. Yêu cầu của nền kinh tế thị trường, yêu cầu của sự cạnh tranh
giữa các ngân hàng đòi hỏi BIDV phải tiếp tục tăng trưởng, tuy nhiên đi cùng là phải đảm bảo chất lượng. Nâng cao chất lượng phân tích tín dụng là điều kiện cần để BIDV
Hà Thành có thể đạt đến mục tiêu và tiếp tục vững bước trên con đường phát triển của mình.
Những nội dung đề cập trong khoá luận này đã phân tích thực trạng chất lượng
phân tích tín dụng của BIDV Hà Thành, từ đó đưa ra các giải pháp, kiến nghị để nâng
cao chất lượng hoạt động tín dụng.Với mong muốn rằng những giải pháp, kiến nghị trong luân văn sẽ có giá trị đối với ngân hàng thương mại cổ phần BIDV nói chung và BIDV chi nhánh Hà Thành nói riêng cũng như các cơ quan quản lý, qua đó có thể nâng cao hơn nữa chất lượng phân tích tín dụng doanh nghiệp của ngân hàng.
Tác giả xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình của Thạc sĩ Nguyễn Tiến
Hưng, các thầy cô khoa Ngân hàng - Học viện Ngân hàng, các anh chị đồng nghiệp và Ban lãnh đạo Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển BIDV - Chi nhánh Hà Thành
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Hồ Diệu (2002), Tín dụng ngân hàng, NXB Thống Kê, Hà Nội.
2. TS. Lưu Thị Hương (2002), Giáo trình Tài chính Doanh Nghiệp, NXB Giáo dục, Hà Nội.
3. Peter S.Rose, Hiệu đính: PGS.TS Nguyễn Văn Nam, PGS.TS Vương Trung Nghĩa
(2001), Quản trị Ngân hàng thương mại, NXB Tài chính, Hà Nội.
4. Mishkin (2001), Tiền tệ, ngân hàng và thị trường tài chính, Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật Hà Nội.
5. Luật các tổ chức tín dụng năm 2010. 6. Luật Ngân hàng Nhà nước năm 2010.
7. Phan Thị Thu Hà (2013), Ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân.
8. Nguyễn Tiến Hưng và Lê Thị Huyền Trang (2018), “ Mô hình chấm điểm tín dụng
dựa trên sự kết hợp giữa mô hình Cây quyết định, Logit, K láng giềng gần nhất và Mạng thần kinh nhân tạo”, Tạp chi Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, Số 193 - Tháng 6, 2018, 46 - 54.
9. Abdou, H. ; & Pointon, J. (2011). Credit Scoring, Statistical Techniques and Evaluation Criteria: A Review of the Literature. Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 59 - 88.
10. Ahn, H. ; Kim, K. - J. (2009). Bankruptcy prediction modeling with hybrid case - based reasoning and genetic algorithms approach. Appl. Soft Comput. 9, 599 - 607. 11. Kim, K.S. ; Han, I. (2001). The cluster-indexing method for case based reasoning
using self-organizing maps and learning vector quantization for bond rating cases. Expert Syst, 147 - 156.
12. Lee, T.S. ; Chen, I.F. (2005). A two-stage hybrid credit scoring nodel using artificial neural networks and multivariate adaptive regression splines. Expert Syst, 743 - 752.
13. Li, J. ; Wei, L. ; Li, G. ; Xu, W. (2011). An evolution strategy-based multiple kernels multi-criteria programming approach: The case of credit decision making.
Decis. Support Syst, 292 - 298.
14. Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (2018), Các văn bản hiện hành
liên quan đến công tác tín dụng của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt
Nam.
15. Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Hà Thành (2018),
Báo cáo thường niên ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam.
16. Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Hà Thành (2017),
Báo cáo thường niên ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam.
17. Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Hà Thành (2016),
Báo cáo thường niên ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam.
18. Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Hà Thành (2015),