7. Kết cấu bài tiểu luận
3.2. Kiến nghị chung
Có thể thấy rằng việc triển khai thực hiện giám sát ngân hàng theo phương pháp giám sát CAMELS hiện nay của NHNN chưa thực sự mang lại hiệu quả tối ưu cho các NHTM bởi nếu đơn thuần chỉ áp dụng mô hình CAMELS để phân tích thì bức tranh đầy đủ về “sức khỏe” các TCTD sẽ chưa thực sự được rõ nét. Trong khuôn khổ nghiên cứu, nhóm xin đưa ra một số biện pháp đối với việc áp dụng mô hình CAMELS nhằm nâng cao chất lượng phân tích tài chính tại NHTM cũng như quản lý rủi ro hệ thống ngân hàng, đó là:
Một là, phải kết hợp phân tích theo mô hình CAMELS với những đánh giá định tính của ngân hàng để có thể có các kết quả phân tích một cách kỹ lưỡng, chính xác và kịp thời hơn.
Hiện nay, việc áp dụng mô hình CAMELS không phải là không còn phù hợp và không cảnh báo được sự yếu kém hay khả năng sụp đổ của hệ thống ngân hàng. Tuy nhiên, nếu, ngoài nền tảng cơ bản là các yếu tố tài chính từ kết quả của mô hình CAMELS, cần bổ sung các yếu tố phi tài chính, các yếu tố xuất phát từ quan hệ với đối tác kinh doanh để có cái nhìn toàn diện. Để đạt được mục tiêu này, NHNN cần sớm hoàn thiện hệ thống giám sát ngân hàng thông qua sự kết hợp giữa mô hình định lượng CAMELS và mô hình định tính FIRST như đã được áp dụng ở Nhật Bản từ năm 2007. Theo đó, mô hình FIRST cho thấy, hệ thống giám sát ngân hàng gồm có 2 vòng: Vòng trong là CAMELS – được xem là vòng cơ sở, và vòng ngoài với 10 yếu tố của FIRST – là vòng phát triển theo hướng tiếp cận dần đến các rủi ro trong quá trình thanh tra, giám sát.
Hai là, các ngân hàng cần định hình lại công tác quản trị và quản trị rủi ro sẽ là một trong những trụ cột chính trong tái cơ cấu ngân hàng.
Nhiệm vụ trọng tâm của nhà quản trị rủi ro trong giai đoạn hiện nay là lựa chọn mô hình quản trị rủi ro phù hợp, kết hợp được các yếu tố tài chính và phi tài chính nhằm đánh giá toàn diện rủi ro, nguồn lực và đưa ra cảnh báo xu hướng rủi ro trong tương lai. Hiện tại, cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới còn nhiều diễn biến phức tạp, bất lợi cho hoạt động của ngành ngân hàng nước ta. Theo một báo cáo đăng trên website của NHNN Việt Nam, nguyên nhân chính của cuộc khủng hoảng kinh tế quốc tế nói chung và ngành ngân hàng Việt Nam nói riêng chính là sự “thất bại” cơ
quan giám sát tài chính trong việc điều tiết, giám sát và quản lý rủi ro hệ thống. Các cơ quan này đang thiếu một công cụ có thể phản ánh đầy đủ tình trạng của các TCTD, đó chính là hệ thống đánh giá rủi ro toàn diện ngân hàng (Comprehensive ban risk assessment systems) đã được áp dụng tại nhiều nước phát triển.
Ba là, tăng cường các yếu tố tạo khả năng sinh lời, nâng cao hiệu quả bằng hiện đại hóa công nghệ ngân hàng
Trong thời đại toàn cầu hóa và kinh tế tri thức đang phát triển mạnh mẽ hiện nay, cùng với tốc độ phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ; nền kinh tế phát triển chủ yếu dựa vào tri thức và công nghệ. Ngoài việc đảm bảo năng lực tài chính, năng lực cán bộ để không trở thành lực cản khi ngân hàng hiện đại hóa các hoạt động của mình dựa vào nền tảng hệ thống công nghệ hiện đại thì cần đảm bảo môi trường pháp lí đầy đủ cho sự phát triển công nghệ an toàn, hiệu quả.
Như vậy, đối với nền kinh tế nhỏ đang tăng trưởng nhanh như Việt Nam, hệ thống ngân hàng cũng phát triển mạnh, do đó rất cần việc quản lý hệ thống ngân hàng một cách hiệu quả, đan xen giữa mục tiêu phòng ngừa phá sản của CAMELS, và đưa ra cơ chế để các ngân hàng chủ động phát triển lành mạnh, bền vững của FIRST nhằm mang lại hiệu quả hoạt động tốt nhất và bền vững nhất.
PHẦN KẾT LUẬN
Mô hình CAMELS đã được áp dụng rộng rãi ở các nước trên thế giới và được coi như một chuẩn mực trong phần tích, đánh giá tổ chức tín dụng. Tuy nhiên việc vận dụng nó sao cho phù hợp với các điều kiện của các ngân hàng ở Việt Nam về các chỉ tiêu tính toán, các mức chuẩn thì vẫn đang tiếp tục nghiên cứu. Việc cung cấp một khuôn khổ chung trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng có tầm quan trọng lớn do sự hội nhập ngày càng tăng của thị trường tài chính toàn cầu. Mô hình CAMELS phản ánh các điều kiện và hoạt động của các ngân hàng để đưa ra những đánh giá tốt hơn đối với mức độ lành mạnh của ngân hàng. Mục đích của nó là cung cấp một đánh giá chính xác và nhất quán về tình trạng tài chính và hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong các lĩnh vực cấu phần. Chất lượng của từng yếu tố sẽ quyết định sức mạnh tổng thể của ngân hàng, nhấn mạnh đến năng lực nội tại bên trong và mức độ ngân hàng có thể tự chăm sóc bản thân trước những rủi ro thị trường (Muhammad, 2009). Barker & Holdsworth (1993) thấy rằng hệ thống CAMELS rất hữu ích, hoạt động như một mô hình dự đoán thất bại của ngân hàng với nguyên tắc đánh giá được chỉ định dựa trên cả thông tin định lượng và định tính của ngân hàng. Một số nghiên cứu học thuật hiện có liên quan đến đánh giá hiệu quả của các tiêu chí khi sử dụng dữ liệu quá khứ để xếp hạng trong bối cảnh tương lai thị trường ngân hàng thay đổi nhanh chóng. Cole & Gunther (1998) đã phân tích điều này và thấy rằng ngay cả khi xếp hạng CAMELS có chứa thông tin hữu ích, chúng sẽ nhanh chóng mất đi giá trị tham khảo, vì CAMELS được sử dụng để xếp hạng trong quá khứ. Hirtle & Lopez (1999) đã kiểm tra các tiêu chỉ theo CAMELS trước đây để đánh giá các điều kiện hiện tại của các ngân hàng và họ cho rằng thông tin giám sát có trong xếp hạng CAMELS trước đây cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về các điều kiện hiện tại của ngân hàng. Tóm lại sau
nhiều tranh luận, thông tin giám sát bởi xếp hạng CAMELS vẫn được xem là một cách hiệu quả để đánh giá các điều kiện của ngân hàng.
Tuy vậy, cũng cần thận trọng và khách quan nhìn rõ những điểm yếu tiềm năng có thể thấy được của hệ thống xếp hạng CAMELS khi áp dụng tại thị trường Việt Nam. Cách tiếp cận hiện tại để đánh giá ngân hàng được Việt Nam sử dụng với thiết kế CAMELS về bản chất tuân thủ nghiêm ngặt luật pháp và quy định ngân hàng của Mỹ. Điều này ở một mức độ nào đó không hoàn toàn phù hợp với đặc tính của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Như vậy, cần lưu ý về sự linh hoạt để thích ứng với thị trường Việt Nam. Bên cạnh đó, khung CAMELS bỏ qua sự tương tác với ban lãnh đạo cao nhất của các ngân hàng. Phân tích toàn diện về quản lý có thể cho thấy hiệu quả của những người điều hành, đó là yếu tố quan trọng về mặt con người trong việc xác định sự lành mạnh của ngân hàng. Sau cùng, về mặt vận hành thực tế, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã “giới hạn” các khoản dự phòng rủi ro cho vay để bù đắp cho các ngân hàng trước các rủi ro tiềm ẩn (để đối phó, cũng có thể đi cùng với nhiều vấn đề khác cùng bản chất), vai trò của dự phòng cho tỷ lệ tổn thất cho vay trong CAMELS đã bị bỏ qua.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2008), Quyết định số 06/2008/QĐ-NHNN ngày 12/03/2008 quy định xếp loại ngân hàng thương mại cổ phần, Hà Nội. - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2010), Thông tư số 13/2010/TT-NHNN
ngày 20/05/2010 quy định về các tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của TCTD, Hà Nội.
- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2010), Thông tư số 15/2010/TT-NHNN ngày 10/06/2010 quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro cho vay trong hoạt động của tổ chức tài chính quy mô nhỏ, Hà Nội.
- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2011), Thông tư số 22/2011/TT NHNN ngày 30/08/2011 sửa đổi bổ sung một số điều của Thông tư số 13/2010/TT-NHNN về các tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động của TCTD, Hà Nội.
- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2011), Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/04/2007 về việc sửa đổi, bổ sung một số điều của quy định về phân loại nợ, trích lập dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động Ngân hàng của TCTD, Hà Nội.
- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2018), Thông tư số 52/2018/TT-NHNN ngày 31/12/2018 quy định xếp hạng tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, Hà Nội.
- Nguyễn Duệ (2001), Quản trị ngân hàng, NXB Thống kê.
- Peter S.Rose (2001), Quản trị Ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản Tài chính.
- Nguyễn Thanh Thảo (2005), Tái cơ cấu hệ thống NHTMVN - Mục tiêu và giải pháp tiền hành, Tạp chí ngân hàng.
- Nguyễn Văn Tiến (2007), Quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng, Học viện ngân hàng.
- Nguyễn Thu Dung (2007), Ứng dụng mô hình CAMELS trong phân tích tài chính tại ngân hàng TMCP các doanh nghiệp ngoài quốc doanh Việt Nam, Luận văn thạc sĩ Quản trị kinh doanh, Hà Nội.
- Nguyễn Minh Kiều (2008), Nghiệp vụ ngân hàng thương mại, NXB Thống kê.
- Trần Huy Hoàng & cộng sự (2010), Quản trị ngân hàng thương mại, NXB lao động xã hội.
- Hồ Thị Như Thủy (2013), Ứng dụng mô hình CAMEL trong phân tích hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu, Khóa luận tốt nghiệp đại học.
- Nguyễn Thị Thanh Nhản (2014), Ứng dụng mô hình CAMELS để phân tích đánh giá hiệu quả tình hình hoạt đông kinh doanh tại Ngân hàng BIDV.
- Nguyễn Thị Cành & Nguyễn Thị Diễm Hiền (2015), Thực trạng hoạt động và mức độ lành mạnh của các ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Phát triển kinh tế.
- Trần Thị Thu (2017), Ứng dụng mô hình CAMELS vào phân tích hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại cổ phần đầu tư và phát triển Việt Nam giai đoạn 2014 – 2016, Khóa luận tốt nghiệp đại học.
- Nguyễn Ngọc Tú (2018), Ứng dụng mô hình CAMELS trong đánh giá hiệu quả kinh doanh tại ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam chi nhánh thành phố Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sĩ kinh tế.
- Tạ Thị Kim Dung (2018), Hiệu quả kinh doanh của ngân hàng Việt Nam năm 2017 – Thực trạng và giải pháp, Tạp chí khoa học và đào tạo ngân hàng.
- Khoa TCNH Đại học Kinh tế Luật (2020), Kinh tế Tài chính Việt Nam 2019 - Một chặng đường, Chuyên san Kinh tế Tài chính Ngân Hàng.
- BCTC hợp nhất của các Ngân hàng - BCTN của các Ngân hàng