Căn cứ kết quả kinh doanh hàng năm, các mục tiêu tăng trưởng dư nợ, tăng thị phần, tăng cạnh tranh, tăng thu nhập về cơ bản đều đạt kế hoạch đề ra, hoàn thành vượt các chỉ tiêu mà Hội sở chính giao .
Quy mô tín dụng bán lẻ có sự tăng trưởng: Quy mô dư nợ tín dụng bán lẻ tại 31/12/2017 đạt 2.314 tỷ đồng, gấp 1.62 lần về quy mô dư nợ tín dụng bán lẻ 31/12/2015.
Kiểm soát chất lượng tín dụng bán lẻ luôn đạt mục tiêu đề ra: Tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát trong giớ i hạn Hội sở chính giao. Nợ xấu (từ nhóm 3 đến nhóm 5) là 23 tỷ đồng, đã được trích nợ dự phòng đầy đủ. Tỷ lệ nợ nhóm II thấp (0,47%) tương ứng số tuyệt đối là 11 tỷ đồng. Công tác quản lý nợ xấu, nợ nhóm II luôn được quan tâm thực hiện thường xuyên và theo sát tình hình của khách hàng để thu nợ.
Danh mục dư nợ bán lẻ đa dạng, ổn định theo các sản phẩm. Đa dạng hóa các sản phẩm tín dụng bán lẻ: Cho vay hộ kinh doanh, nhu cầu nhà ở, tiêu dùng tín chấp, mua ô tô, cho vay kinh doanh chứng khoán, chiết khấu giấu tờ có giá.... Giai đoạn 2015-2017, BIDV Gia Lai đã tích cực, chủ động trong việc tăng cường bán chéo sản phẩm, liên kết với các nhà cung cấp, các doanh nghiệp để đẩy mạnh hoạt động tín dụng bán lẻ.
3.4.2. Những tồn tại trong hoạt động tín dụng bán lẻ:
Hoạt động tín dụng bán lẻ vẫn chưa đạt được mức tiềm năng theo yêu cầu đẩy mạnh bán lẻ của BIDV. Trong xu hướng chung của toàn BIDV và xét riêng tại BIDV Gia Lai, so với mục tiêu đẩy mạnh bán lẻ, hoạt động tín dụng bán lẻ của Chi nhánh tuy có tăng trưởng nhưng vẫn chưa đạt yêu cầu, vẫn còn nặng về bán buôn. Mặc dù dư nợ tín dụng tăng tuy nhiên chưa tương xứng với hoạt động của Chi
nhánh. Tỷ trọng tín dụng bán lẻ trong tổng dư nợ của Chi Nhánh còn thấp (năm 2017 chiếm 18.7% trong tổng dư nợ của Chi Nhánh).
Về con người: Số lượng cán bộ mới nhiều, năng lực trình độ còn hạn chế và thiếu kinh nghiệm trong quá trình xử lý hồ sơ. Cán bộ tín dụng đa số là cán bộ mới chưa có nhiều kinh nghiệm trong việc thẩm định, phân tích nhận định khách hàng. Cán bộ tín dụng chỉ thuần thục với nghiệp vụ cho vay trong khi yêu cầu của chi nhánh là vừa cho vay vừa phát triển các sản phẩm dịch vụ bán chéo đi kèm khác, nên kết quả hoạt động ngân hàng bán lẻ còn khiêm tốn.
Hạn chế trong chính sách quản lý rủi ro: Hạn chế cơ bản trong chính sách quản lý rủi ro tín dụng cá nhân là việc áp dụng hệ thống chấm điểm, xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại chi nhánh còn hạn chế, chưa giám sát việc nhập thông tin khách hàng một cách chặt chẽ. Chi nhánh chưa có cơ sở xây dựng chính sách quản lý rủi ro đối với từng nhóm khách hàng, chưa xác định rõ các nhóm khách hàng nào hạn chế/không cấp tín dụng. Chi nhánh cũng chưa có cơ chế nào xác định rõ mức độ chấp nhận rủi ro của BIDV để xây dựng chính sách khách hàng và biện pháp ứng xử trong thực tế, không cho vay đối với khác hàng có số điểm thấp theo bộ chấm điểm tín dụng nội bộ của ngân hàng (thực tế đến đầu năm 2017, BIDV mới chính thức vận hành chương trình chấm điểm hoàn chỉnh, xếp hạng tín dụng nội bộ đối với cá nhân và doanh nghiệp, tuy nhiên chương trình này mới chỉ áp dụng để xác định lãi suất cho vay và tỷ lệ cho vay tín chấp đối với khách hàng).
Việc quản lý rủi ro mới chỉ quan tâm đến khía cạnh từng khách hàng, từng khoản vay mà chưa có hệ thống đánh giá rủi ro theo danh mục cho vay, tổng thể các khách hàng vay của chi nhánh. Chưa có bộ phận phụ trách rủi ro chuyên biệt để phân loại các khoản vay theo mức độ rủi ro, xây dựng giới hạn tín dụng đối với từng khách hàng, nhóm khách hàng, ngành kinh tế, khu vực và xử lý các khoản vay có vấn đề. Điều đó dẫn đến rủi ro tiềm ẩn do danh mục đầu tư không cân đối.
Khi phát hiện rủi ro thì chậm xử lý hoặc xử lý thiếu tính kiên quyết. Từ thực tế tại BIDV Gia Lai cho thấy việc chậm phát hiện rủi ro do những nguyên nhân như: Công tác kiểm tra trước, trong và sau cho vay còn hạn chế, nhiều trường hợp
định cho vay chủ yếu vẫn chỉ tập trung cho việc sàng lọc những rủi ro cụ thể của từng khách hàng, các yếu tố về triển vọng ngành, rủi ro ngành, lĩnh vực đầu tư đề cập một cách hạn chế; Những thông tin sử dụng trong phân tích tín dụng phần lớn do khách hàng cung cấp. Các kênh thông tin khác chỉ mang tính tham khảo.
Doanh thu, lợi nhuận phụ thuộc quá lớn vào nguồn tín dụng.
Công tác phát hiện, theo dõi và xử lý nợ có vấn đề còn nhiều tồn tại như: + Cảnh báo rủi ro: BIDV Gia Lai vẫn chưa xây dựng các tiêu chí, dấu hiệu cảnh báo rủi ro tín dụng. Bên cạnh đó, hệ thống phân loại nợ chủ yếu dựa vào yếu tố định lượng, tức là chỉ phát hiện rủi ro khi phát sinh nợ quá hạn.
+ Chưa có bộ phận chuyên xử lý nợ có vấn đề một cách hiệu quả, dẫn đến việc xử lý nợ có vấn đề một cách lúng túng trong việc thương lượng với khách hàng cũng như thực biện các thủ tục pháp lý cần thiết trong việc xử lý tài sản để thu hồi nợ.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3:
Trong chương 3, luận văn đã đi sâu phân tích hoạt động tín dụng tại BIDV Gia Lai từ năm 2015 đến năm 2017. Kết quả phân tích cho thấy cùng với tốc độ tăng trưởng tín dụng thì rủi ro tín dụng cũng gia tăng. Trong phạm vi nghiên cứu, Luận văn đã tập trung trong việc phân tích đánh giá định tính một số nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng bán lẻ tại BIDV Gia Lai, thông qua tham khảo ý kiến của của các lãnh đạo tại chi nhánh. Từ đó kết hợp với phân tích định lượng để đề xuất những giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng bán lẻ tại chi nhánh.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG BÁN LẺ TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ
VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH GIA LAI 4.1. Giới thiệu mô hình nghiên cứu:
Mô hình Logit (Maddala[12], 1992) được ứng dụng rộng rãi trong phân tích rủi ro tín dụng, dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ tín nhiệm của khách hàng dự báo xác suất (mức độ) xảy ra rủi ro tín dụng, quy ra mức điểm tương ứng nhằm Xếp hạng tín dụng của khách hàng và làm cơ sở xác định khoản vay phù hợp. Một khách hàng i sẽ có thông tin đặc trưng bởi một vec tơ các biến độc lập X= (X1i, X2i,…, Xki) mục tiêu là với những thông tin thu thập được về khách hàng cần dự báo khả năng vỡ nợ của khách (khách hàng là xấu) bằng xác xuất xác định bởi công thức P(Y=1|X=Xi) và xác xuất để khách hàng tốt được xác định bởi công thức P(Y=0|X=Xi). Xác xuất vỡ nợ càng cao thì điểm số tín dụng của khách hàng càng thấp. Mô hình Logit nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến độc lập khác. Mục tiêu của mô hình này là sử dụng những nhân tố ảnh hưởng đến (biến độc lập) để xác định khả năng sẽ có rủi ro phá sản (biến phụ thuộc) là bao nhiêu. Nghĩa là mô hình Logit có thể ước lượng xác suất mặc định có rủi ro tín dụng là bao nhiêu trực tiếp từ mẫu. Theo đó nhận giá trị là 0 nếu không có rủi ro xảy ra và nếu là 1 thì rủi ro xảy ra.
Ở Việt Nam, những nghiên cứu về rủi ro tín dụng khá hạn chế do hạn chế về số liệu và phương pháp. Ở cấp độ vi mô, các nghiên cứu trong nước đánh giá rủi ro tín dụng thường chia rủi ro thành hai mức độ dựa vào cách xếp loại nợ của ngân hàng. Cụ thể, Trương Đông Lộc (2010), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), và Lê Khương Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc (2012) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng với biến phụ thuộc rủi ro được xác định dựa theo đặc điểm hồ sơ khách hàng: có rủi ro và không có rủi ro. Các tác giả đã chỉ ra rằng các yếu tố vi mô giải thích cho rủi ro tín dụng bao gồm: khả năng tài chính của người vay, sử dụng vốn vay, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, đa dạng hóa hoạt động kinh doanh, lĩnh vực ngành nghề chính tạo ra thu nhập để trả nợ, kiểm tra và giám sát nợ
vay, lịch sử vay vốn, và tài sản đảm bảo. Tuy nhiên, do dữ liệu phục vụ nghiên cứu này của tác giả chỉ có đối tượng khách hàng cá nhân, qua khảo sát hồ sơ thì việc đa dạng hoá hoạt động của khách hàng rất thấp (Khách hàng hoạt động trong một ngành nghề duy nhất). Đồng thời trong quá trình công tác tại vị trí cán bộ tín dụng tác giả cũng nhận thấy lịch sử tín dụng của khách hàng cũng có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín dụng, một khách hàng nếu đã từng để xảy ra nợ xấu, nợ quá hạn trong quá khứ thì khả năng có thể xảy ra rủi ro tín dụng cũng sẽ cao hơn. Trên cơ sở đó tôi đưa ra 7 biến độc lập, Trong đó 6 biến: Kinh nghiệm của người đi vay (KNKH), Khả năng tài chính của người đi vay (KNTC), tỷ lệ vốn vay trên tài sản đảm bảo (TSDB), việc sử dụng vốn vay của khách hàng (SDV), kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (KNCB), việc kiểm tra giám khoản vay (KTSDV) được kế thừa từ các nghiên cứu trước và biến thêm mới: lịch sử tín dụng của khách hàng (LSTD). Để xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên đối với rủi ro tín dụng bán lẻ tại BIDV Gia Lai như thế nào tôi đề xuất mô hình hồi quy tuyến tính theo phương trình sau:
Y=β0 + β1KNKH + β2KNTC+ β3TSBD+ β4SDV+ β5KNCB+ β6KTSDV + β7LSTD + u
Trong đó:
Nghiên cứu sử dụng Mô hình hồi quy Logit nhị thức để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng.
Trong mô hình hồi quy Logit nhị thức, biến phụ thuộc Y: Là mức độ rủi ro của các khoản vay được đo lường bằng 2 giá trị 1 (có rủi ro) và 0 (không có rủi ro). Trong đề tài này, tác giả định nghĩa các khoản vay có rủi ro là những khoản vay thuộc nhóm nợ 2, 3, 4, 5 còn những khoản vay không rủi ro thuộc nhóm 1. Các khoản nợ được phân nhóm phù hợp theo thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Ngân hàng nhà nước Việt Nam.
Mô tả biến phụ thuộc:
Tên Biến Mô tả
Logit nhị thức (nợ dưới chuẩn)
Các biến độc lập KNKH, KNTC, TSBD, SDV, KNCB, KTSDV, LSTD được giải thích theo bảng sau:
STT Biến số Đo lường Kỳ vọng
1 Kinh nghiệm của khách hàng đi vay (KNKH)
Số năm người đi vay hoạt động trong ngành nghề vay vốn tính đến thời điểm vay. (đối với khách hàng cá nhân tính bằng số năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực, ngành nghề) (Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011).
Tỷ lệ
nghịch
2 Khả năng tài chính của khách hàng (KNTC)
Tỷ lệ vốn tự có tham gia vào phường án vay (Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011).
Tỷ lệ
nghịch 3 Tài sản đảm bảo (TSĐB) Tỷ lệ vốn vay trên giá trị tài sản đảm
bảo (Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011).
Tỷ lệ
thuận 4 Sử dụng vốn (SDV) Biến giả, bằng 1 nếu khách hàng sử
dụng vốn đúng mục đích, bằng 0 nếu khách hàng sử dụng vốn sai mục đích (Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011).
Tỷ lệ
nghịch
5 Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (KNCB)
Số năm trực tiếp làm công tác tín dụng (Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011), (Lê Khương Ninh & Lâm Thị Ngọc Bích, 2014).
Tỷ lệ
nghịch
6 Kiểm tra giám sát khoản vay (KTSDV)
Tổng số lần kiểm tra của cán bộ tín dụng trước khi khoản vay chuyển sang nợ xấu (Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011).
Tỷ lệ
nghịch
7 Lịch sử vay vốn của khách hàng (LSTD)
Biến giả, nhận giá trị là 1 nếu khách hàng đi vay đã từng có nợ quá hạn trước đó; nhận giá trị 0 cho các
Tỷ lệ
trường hợp khác
Biến thứ nhất, kinh nghiệm của khách hàng đi vay (KNKH). Được tính dựa trên số năm người đi vay hoạt động trong ngành nghề vay vốn tính đến thời điểm vay (đối với khách hàng cá nhân vay tiêu dùng phục nhu cầu đời sống tính bằng số năm làm việc trong các lĩnh vực, ngành nghề). Người đi vay càng có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực vay vốn thì hoạt động kinh doanh ổn định hơn, khách hàng có khả năng dự đoán được tình hình thị trường, khả năng tạo lập phương án tốt hơn, việc phản ứng lại với các tình huống bất thường nhanh nhạy hơn do đó rủi ro sẽ thấp hơn, hay kinh nghiệm của khách hàng vay tỷ lệ nghịch với rủi ro tín dụng.
Biến thứ hai, khả năng tài chính của khách hàng vay (KNTC), được đo lường bằng tỷ lệ giữa vốn tự có tham gia vào dự án/phương án trên tổng nhu cầu vốn của dự án/phương án vay. Khi nguồn vốn tự có tham gia vào phương án cao sẽ làm cho khách hàng cẩn thận hơn trong việc sử dụng nguồn vốn kinh doanh, ngoài ra khi có rủi ro xảy ra khách hàng vẫn có thể trụ vững và xử lý được. Theo các nghiên cứu thì khả năng tài chính của khách hàng vay càng cao sẽ làm gia tăng khả năng chịu đựng rủi ro. Vì vậy trong nghiên cứu này, tôi kỳ vọng rằng vốn tự có của khách hàng vay tham gia vào dự án/phương án càng lớn thì dự án/phương án sẽ dễ thành công hơn và rủi ro thấp hơn, hay khả năng tài chính của khách hàng vay tỷ lệ nghịch với rủi ro tín dụng.
Biến thứ ba, tài sản đảm bảo của khách hàng vay (TSĐB). Biến số độc lập này được đo lường bằng tỷ số giữa số tiền vay trên giá trị tài sản đảm bảo. Tỷ lệ tài sản đảm bảo là một trong những yếu tố xem xét cho vay đối với khách hàng, dự phòng trong trường hợp xấu nhất thì có thể xử lý thu hồi nợ. Khoản vay có tài sản đảm bảo sẽ chắc chắn hơn và khả năng thu hồi nợ cao hơn vì lúc đó người vay bị ràng buộc nghĩa vụ thanh toán nợ cho ngân hàng, tỷ lệ vốn vay trên tài sản bảo đảm có quan hệ tỷ lệ thuận với rủi ro tín dụng.
Biến thứ tư, sử dụng vốn vay (SDV). Trong tất cả các phương án vay vốn, người vay đều phải ghi rõ mục đích sử dụng vốn vay và sau khi đã giải ngân vốn
mục đích vay vốn sẽ gắn liền với thời gian và nguồn tiền trả nơ khác nhau. Nếu người vay sử dụng vốn sai mục đích sẽ dẫn đến khả năng trả nợ không đúng hạn hay nói cách khác biến này tỷ lệ nghịch với rủi ro tín dụng. Nghiên cứu này sử dụng biến giả bằng 1 nếu sử dụng vốn đúng mục đích và bằng 0 nếu sử dụng sai mục đích.
Biến thứ năm, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (KNCB). Một cán bộ tín dụng có kiến thức và đã công tác lâu năm trong công việc tín dụng sẽ có nhiều kinh nghiệm trong thẩm định và quản lý món vay cũng như hỗ trợ khách hàng trong trường hợp gặp khó khăn. Vì vậy, Tôi kỳ vọng rằng cán bộ tín dụng càng làm việc lâu năm khi quản lý khoản vay sẽ hạn chế được rủi ro hơn, có nghĩa biến số này tỷ lệ nghịch với rủi ro tín dụng.
Biến thứ sáu, Kiểm tra giám sát khoản vay (KTSDV). Kiểm tra sau cho vay là một nhiệm vụ bắt buộc của cán bộ tín dụng. Một trong những nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng là việc kiểm tra, giám sát sau khi cho vay không chặt chẽ. Khi việc kiểm tra, giám sát khoản vay chặt chẽ sẽ đảm bảo cho việc khách hàng sử dụng tiền