Nhƣ đã phân tích, TTTD là một mục tiêu quan trọng ảnh hƣởng đến thu nhập của toàn chi nhánh. Do đó, khi đăng ký kế hoạch TTTD, các chi nhánh NHTM trên địa bàn tỉnh Bình Thuận cần đƣa ra những cơ sở phù hợp để bảo vệ mục tiêu TTTD của chi nhánh mình, tránh tình trạng mục tiêu TTTD quá cao.
Việc thiết lập và đặt mục tiêu kế hoạch kinh doanh về TTTD phải đƣợc thực hiện dựa trên quy mô và tốc độ TTTD hiện tại của mỗi chi nhánh. Tuy nhiên, đây không phải là yếu tố duy nhất làm cơ sở để đƣa ra mức TTTD cho năm sau. Dựa trên kết quả nghiên cứu thực hiện, các cơ sở để đƣa ra mức TTTD phù hợp bao gồm:
Thứ nhất, kinh tế vĩ mô và sự điều hành chính sách tiền tệ của NHNN. Do tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến TTTD của các chi nhánh NHTM tại tỉnh Bình Thuận. Do đó, khi dự báo và lập mục tiêu TTTD, các chi nhánh cần nắm bắt chính sách điều hành lạm phát mục tiêu trong năm của NHNN. Nếu trong năm hiện tại, tỷ lệ lạm phát cao thì trong năm sau, NHNN phải thực hiện mục tiêu giảm tỷ lệ lạm nhằm ổn định vĩ mô. Khi đó, đây là một yếu tố làm căn cứ để lập mục tiêu TTTD thấp hơn so với kỳ vọng đề ra.
Thứ hai, tốc độ tăng trưởng huy động vốn tại địa phương. Nghiên cứu cho thấy, tốc độ tăng trƣởng huy động vốn có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến TTTD tại các chi nhánh NHTM trên địa bàn tỉnh Bình Thuận. Do đó, nếu các yếu tố khác đều thuận lợi cho việc TTTD (chính sách điều hành, kinh tế vĩ mô, tốc độ tăng trƣởng và quy mô tín dụng kỳ trƣớc), nhƣng tốc độ tăng trƣởng tiền gửi lại có xu hƣớng giảm xút, thì khi lập mục tiêu TTTD, các chi nhánh NHTM cần xác định ảnh hƣởng của yếu tố này, đây là cơ sở để thiết lập một mục tiêu TTTD thấp hơn so với kỳ vọng.
Thứ ba, chất lượng tín dụng hiện tại của chi nhánh. Với các điều kiện khác không thay đổi, tỷ lệ nợ xấu hiện tại sẽ làm giảm TTTD trong tƣơng lai. Do đó, khi tình hình chất lƣợng tín dụng của chi nhánh đang diễn biến theo xu hƣớng giảm dần, thì khả năng trong tƣơng lai tốc độ TTTD của chi nhánh cũng sẽ giảm. Vi vậy, khi thiết lập mục tiêu kế hoạch TTTD cần xem xét yếu tố chất lƣợng tín dụng hiện tại của chi nhánh nhằm đƣa ra cơ sơ để bảo vệ mục tiêu TTTD thấp hơn so với kỳ vọng.
5.2.2 Về công tác tăng trưởng huy động vốn
Theo kết quả nghiên cứu, tăng trƣởng huy động vốn có tác động tích cực đến TTTD của chi nhánh. Do đó, trong hoạt động kinh doanh ngân hàng tại tỉnh Bình Thuận. Song song với các giải pháp TTTD, các ngân hàng cần đƣa ra những giải pháp thúc đẩy tăng trƣởng tiền gửi. Một số giải pháp đƣợc đƣa ra bao gồm:
Thứ nhất, giao chỉ tiêu huy động vốn cụ thể cho nhân viên. Thực hiện giao khoán chỉ tiêu huy động vốn đầu năm đến từng cán bộ, viên chức, thƣờng xuyên phát động thi đua khen thƣởng nhằm động viên, khuyến khích cán bộ, viên chức làm tốt huy động vốn. Việc theo dõi tiếp thị huy động vốn đƣợc quy định chặt
chẽ, đặt ra yêu cầu cán bộ nhân viên luôn có tinh thần trách nhiệm cao mới hoàn thành tốt chỉ tiêu giao. Công tác khen thƣởng đƣợc chú trọng và đảm bảo khách quan công bằng để phát huy đƣợc hiệu quả trong phong trào thi đua. Giao khoán chỉ tiêu huy động vốn là một trong những chỉ tiêu làm cơ sở xếp loại lao động hàng quý nhằm đánh giá mức độ hoàn thành công việc của từng cán bộ nhân viên gắn với phân phối lƣơng năng suất đƣợc chi nhánh thực hiện nghiêm túc.
Thứ hai, đa dạng hóa các sản phẩm huy động vốn phù hợp với quy định của trụ sở chính và đặc điểm của địa phương. Mỗi chi nhánh cần nghiên cứu các sản phẩm huy động vốn đang đƣợc áp dụng cho toàn hệ thống. Đồng thời, có những đề xuất phù hợp nhằm gia tăng mức tăng trƣởng huy động vốn.
Thứ ba, Thực hiện tốt chính sách chăm sóc khách hàng. Mỗi chi nhánh cần triển khai các chƣơng trình khuyến mại sản phẩm dịch vụ kết hợp với công tác tuyên truyền, quảng bá thƣơng hiệu ngân hàng. Thực hiện việc tặng quà nhân các ngày lễ, kỷ niệm của các khách hàng VIP,…
Thứ tư, Chú trọng phong cách giao dịch khách hàng. Chi nhánh phải thƣờng xuyên chỉ đạo đội ngũ giao dịch viên thực hiện đúng văn hóa ứng xử, phục vụ khách hàng chu đáo, tăng năng suất lao động nhằm rút ngắn thời gian chờ đợi giao dịch của khách hàng.
Thứ năm, khai thác các dịch vụ tiện ích. Việc khai thác các dịch vụ tiện ích là nguồn thu phí dịch vụ đồng thời là công cụ hỗ trợ phát triển các sản phẩm huy động vốn. Thúc đẩy kênh phân phối dịch vụ tới khách hàng, tăng nguồn vốn ổn định với giá rẻ,…
5.2.3 Về công tác quản lý chất lượng tín dụng
Thứ nhất, mỗi chi nhánh cần thiết lập bộ phẩn kiểm soát rủi ro tín dụng. Chức năng của bộ phận kiểm soát là giám sát, nhận diện, phân tích, đánh giá các mức độ rủi ro trên cơ sở các dữ liệu, thông tin hiện có của chi nhánh. Phát triển bộ phận kiểm soát rủi ro tín dụng giúp hoạt động cấp tín dụng của mỗi chi nhánh sẽ chặt chẽ hơn nhằm giảm thủi ro ro mang lại.
Thứ hai, cần tuân thủ các quy định, quy chế cho vay của NHNN của quy định nội bộ của từng ngân hàng. Việc tuân thủ, thực hiện đúng quy định sẽ giảm thỉu rủi ro tín dụng xảy ra khi xuất hiện các khoản vay có vấn đề.
Thứ ba, nâng cao trình độ nghiệp vụ và đạo đức nghề nghiệp của cán bộ nhân viên. Việc nâng cao trình độ nghiệp vụ của CBNV nhằm tiếp cận đƣợc với những khách hàng đặc thù, đòi hỏi kỹ năng phân tích cao. Đồng thời, mỗi CBNV cần tuân thủ các đạo đức nghề nghiệp, thực hiện nghiệp vụ dựa trên quy định của ngân hàng và của phápo luật, tránh các hành vì trục lợi cá nhân gây ảnh hƣởng xấu đến chất lƣợng khoản vay.
5.3 Hạn chế và hƣớng nghiên cứu tiếp theo của luận văn
Bên cạnh một số kết quả đạt đƣợc, luận văn vẫn còn một số hạn chế. Bài viết hạn chế về số liệu nghiên cứu và số lƣợng chi nhánh NHTM tại tỉnh Bình Thuận. Số liệu trong thời gian ngắn, thu thập trong 06 năm từ 2010 -2015 do có sự khó khăn trong việc thu thập số liệu bên NHNN, trong năm 2015 có 20 chi nhánh NHTM nhƣng lại có một số NHTM mở chi nhánh trong vòng 1 đến 2 năm , nên tác giả chọn ra 13 chi nhánh NHTM hoạt động xuyên suốt từ 2010-2015, kiểm định kết quả hồi quy có sự chính xác tƣơng đối.
Bên cạnh một số kết quả đã đạt đƣợc, luận văn vẫn còn một số hạn chế nhất định. Nhằm gia tăng mức độ chính xác của mô hình cần:
Thứ nhất, để giảm ảnh hƣởng về tính thời điểm của dữ liệu nghiên cứu, có thể thực hiện dữ liệu quý để xác định mô hình.
Thứ hai, nghiên cứu cần đƣợc thực hiện trên quy mô mẫu lớn hơn bao gồm việc kéo dài thời gian nghiên cứu và mở rộng đối tƣợng đƣợc nghiên cứu.
KẾT LU N CHƢƠNG 5
Nghiên cứu chỉ ra, trong việc thiết lập và đặt mục tiêu kế hoạch kinh doanh về TTTD, ngoài căn dựa trên quy mô và tốc độ TTTD hiện tại, các chi nhánh cần dựa trên chính sách điều hành mục tiêu lạm phát hiện tại, chất lƣợng tín dụng và tốc độ tăng trƣởng huy động vốn.
Ngoài ra, tác giả đề xuất hƣớng nghiên cứu tiếp theo của đề tài là sử dụng dữ liệu hồi quy theo dữ liệu quý để hạn chế các số liệu mang tính thời điểm. Đồng thời tăng kích thƣớc mẫu nghiên cứu nhằm gai tăng mức độ chính xác cho mô hình.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Arellano, M., Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The review of economic studies, Vol 58(2), 277-297.
2. Aydin (2008). Banking Structure and Credit growth in Central and Eastern European Countries. IMF Working paper Series, No 08/215, pp 1-44 .
3. Atici & Guner Gursoy. (2013). The determinants of capital buffer in the turkish banking system. International business research, vol. 6, No. 1/2013.
4. Bùi Diệu Anh, Hồ Diệu và Lê Thị Hiệp Thƣơng. (2011). Nghiệp vụ tín dụng ngân hàng. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Phƣơng Đông.
5. Coricelli, G. (2004). How the Brain Evaluates and Predicts Monetary Rewards. Homo Oeconomicus, 21, pp. 509-520.
6. Dash, M. and Kabra, G. (2010). The Determinants of non-performing assets in Idian commercial bank: An econometry study. Middle Eastern Finance and Economics, No. 7, 94-106.
7. Cucinelli, D. (2015). The impact of non-performing loans on bank lending behavior. Evidence from the Italian banking sector. Eurasian Journal of Business and Economics, 8(16), 59-71.
8. Hussain, I. and Junaid, N. (2012). Credit growth drivers:A case of commercial banks of Pakistan. IMF working paper.
9. Joseph Crowley. (2008). Credit growth in the Middle east, North Africa, and Central Asia region. IMF working paper.
10.Kai Guo and Vahram Stepanyan. (2011). Determinants of Bank Credit in emerging market economies. IMF working paper, WP/11/51.
11.Laivi Laidroo. (2012). Lending growth determinants and Cyclicality: Evidence from CEE Banks. TUTECON Working Paper, No. WP-2014/4.
12.Lê Tuấn Phong và Trƣơng Đông Lộc. (2016). Mối quan hệ giữa nợ xấu và tăng trƣởng tín dụng: Trƣờng hợp các chi nhánh ngân hàng thƣơng mại ở tỉnh Trà Vinh. Tạp chí Ngân hàng, số 19, 10/2016, tr 31-35.
13.Mileva, E. (2007). Using Arellano-Bond dynamic panel GMM estimators in Stata‟. Economics Department Fordham University, pp.1-10.
14.Natalia T. Tamirisa , Deniz o. Igan. (2008). Are weak Banks leading Credit Booms: Evidence from emerging Europe. IMF working paper, WP/08/219, 21-44.
15.Nguyễn Thùy Dƣơng và Trần Hải Yến. (2011). Các nhân tố tác động đến tăng trƣởng tín dụng ngân hàng tại Việt Nam. Tạp chí Ngân hàng, số 24, 27-33
16.Phạm Trí Cao và Vũ Minh Châu. (2009). Kinh tế lượng ứng dụng. NXB Thống Kê, Hà Nội.
17.Rose. (1999). Commercial bank management. McGraw-Hill, New York. 18.Sharma, P. and Gounder, N. (2012). Determinants of bank credit in small open economies: The case of six Pacific Island countries. IMF working paper.
19.Schularick & Alan M. Taylor. (2010). Credit Booms gone bust: Monetary Policy. Leverage Cycles and Financial Crises, 1870-2008.
20.Tatum Blaise Pua Tan. (2012). Determinants of credit growth and Interest margins in the Philippines and Asia. IMF working paper.
21.Tomak, S. (2013). Determinats of commercial bank’ lending behavior: Evidence from Turkey. Asian Journal of Empirical Research, 3(8), 933-943.
22.Tô Ngọc Hƣng. (2013). Tăng trƣởng tín dụng năm 2012 và một số khuyến nghị chính sách cho năm 2013. Tạp chí ngân hàng, số 4(2013.
23.Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Văn Thép. (2014). Các nhân tố ảnh hƣởng đến tăng trƣởng tín dụng của các quỹ tín dụng nhân dân ở đồng bằng sông Cửu Long. Công nghệ Ngân Hàng, số 105, tr 53-61.
24.Võ Trí Thành. (02/03/2015). Đổi mới trong tăng trưởng tín dụng 2015. Báo Ngƣời đồng hành.
25.Yaffee, R. (2003). A Primer for Panel Data Analysis, Available from: <http://www.nyu.edu/its/pubs/connect/fall03/yaffee_primer.html>, [5 July 2015]
PHỤ LỤC Phụ lục 1: Dữ liệu hồi quy.
t n Loan LoanGr NPL LLP Size DepositGr Profit GDP INF
2010 ABB 65.802 38,97% 1,22% 0,009 75.000 -3,89% 6,78% 11,75% 2011 ABB 74.137 12,67% 1,17% 0,009 99.000 -9,19% 1,048 5,89% 18,13% 2012 ABB 71.273 -3,86% 1,77% 0,013 93.000 62,57% 1,189 5,25% 6,81% 2013 ABB 90.372 26,80% 3,05% 0,023 107.000 -17,44% 1,009 5,42% 6,60% 2014 ABB 514.401 29,20% 1,12% 0,008 525.041 20,75% 5,98% 4,09% 2015 ABB 201.484 -30,83% 3,22% 0,024 214.064 -40,32% 1,297 6,68% 0,63% 2010 ACB 177.555 25,35% 0,35% 236.000 42,74% 1,029 6,78% 11,75% 2011 ACB 214.843 21,00% 0,28% 0,003 336.000 39,83% 1,154 5,89% 18,13% 2012 ACB 222.392 3,51% 2,84% 0,002 272.000 -19,67% 1,106 5,25% 6,81% 2013 ACB 253.975 14,20% 0,75% 0,021 268.000 -8,28% 1,030 5,42% 6,60% 2014 ACB 430.934 39,68% 0,10% 0,006 439.385 17,81% 1,066 5,98% 4,09% 2015 ACB 560.500 30,07% 0,10% 0,001 572.157 14,28% 1,114 6,68% 0,63% 2010 AGRI 4.782.957 23,43% 1,54% 0,012 859.000 36,78% 1,092 6,78% 11,75% 2011 AGRI 5.407.257 13,05% 1,15% 0,009 1.050.000 32,11% 1,159 5,89% 18,13% 2012 AGRI 6.542.323 20,99% 0,89% 0,007 1.203.000 28,43% 1,175 5,25% 6,81% 2013 AGRI 8.240.132 25,95% 0,73% 0,005 1.521.000 16,57% 1,075 5,42% 6,60% 2014 AGRI 9.167.691 11,26% 0,70% 0,005 1.672.017 21,73% 1,183 5,98% 4,09% 2015 AGRI 10.939.489 19,33% 0,54% 0,004 1.968.576 11,93% 1,191 6,68% 0,63% 2010 BIDV 999.437 12,99% 0,67% 0,005 1.084.000 15,93% 1,164 6,78% 11,75% 2011 BIDV 1.175.572 17,62% 1,20% 0,009 1.358.000 26,23% 1,129 5,89% 18,13% 2012 BIDV 1.433.907 21,98% 0,55% 0,004 1.574.000 16,40% 1,162 5,25% 6,81% 2013 BIDV 1.728.337 20,53% 1,28% 0,010 1.909.000 22,44% 1,152 5,42% 6,60% 2014 BIDV 2.506.144 25,00% 0,80% 0,006 2.552.664 7,48% 1,230 5,98% 4,09% 2015 BIDV 2.898.459 15,65% 1,03% 0,008 2.968.230 15,80% 1,248 6,68% 0,63% 2010 CTG 800.118 -3,05% 0,18% 1.169.000 38,19% 1,130 6,78% 11,75% 2011 CTG 924.442 15,54% 0,05% 0,001 1.528.000 36,48% 1,146 5,89% 18,13% 2012 CTG 1.153.302 24,76% 0,39% 0,000 1.789.000 19,42% 1,113 5,25% 6,81% 2013 CTG 1.290.236 11,87% 2,80% 0,003 1.929.000 9,15% 1,140 5,42% 6,60% 2014 CTG 1.701.122 31,85% 0,74% 0,021 2.063.633 10,33% 1,143 5,98% 4,09% 2015 CTG 2.500.183 46,97% 0,006 2.580.886 15,94% 1,282 6,68% 0,63% 2010 EAB 407.764 6,95% 2,84% 0,021 581.000 50,86% 0,885 6,78% 11,75% 2011 EAB 672.118 34,83% 1,68% 0,013 809.000 14,16% 1,121 5,89% 18,13% 2012 EAB 948.524 41,12% 2,15% 0,016 1.003.000 51,13% 1,081 5,25% 6,81% 2013 EAB 973.367 2,62% 7,40% 0,055 1.106.000 1,96% 1,051 5,42% 6,60% 2014 EAB 948.318 -2,57% 1,33% 0,010 1.003.285 13,69% 1,134 5,98% 4,09% 2015 EAB 872.630 -7,98% 1,45% 0,011 968.172 -21,57% 1,042 6,68% 0,63% 2010 PNB 155.555 37,09% 0,34% 0,003 456.000 46,01% 1,255 6,78% 11,75% 2011 PNB 148.985 -4,22% 0,91% 0,007 586.000 29,16% 1,126 5,89% 18,13% 2012 PNB 81.046 -25,60% 2,17% 0,016 783.000 33,03% 1,197 5,25% 6,81% 2013 PNB 50.837 -37,27% 3,40% 0,025 678.000 -12,89% 1,059 5,42% 6,60%
2014 PNB 58.297 14,67% 2,44% 0,018 760.008 11,02% 1,192 5,98% 4,09% 2015 PNB 42.962 -26,30% 26,11% 0,346 762.224 1,37% 1,056 6,68% 0,63% 2010 SCB 14.038 -32,73% 2,56% 0,019 379.000 55,49% 1,078 6,78% 11,75% 2011 SCB 9.550 -31,97% 0,79% 0,006 436.000 14,59% 1,052 5,89% 18,13% 2012 SCB 7.991 -16,32% 14,02% 0,105 637.000 23,33% 1,149 5,25% 6,81% 2013 SCB 44.728 29,73% 1,51% 0,011 760.000 41,77% 1,166 5,42% 6,60% 2014 SCB 25.245 -43,56% 0,57% 0,004 977.539 30,54% 1,023 5,98% 4,09% 2015 SCB 109.209 32,60% 0,51% 0,004 1.216.892 23,94% 1,031 6,68% 0,63% 2010 SGB 231.575 23,71% 1,54% 0,012 241.000 26,25% 6,78% 11,75% 2011 SGB 229.325 -0,97% 1,28% 0,010 240.000 49,46% 1,117 5,89% 18,13% 2012 SGB 213.078 -7,08% 3,25% 0,024 221.000 -3,55% 1,078 5,25% 6,81% 2013 SGB 224.266 5,25% 1,56% 0,012 229.000 -18,89% 1,009 5,42% 6,60% 2014 SGB 294.892 31,49% 0,89% 0,007 299.577 16,98% 1,461 5,98% 4,09% 2015 SGB 344.382 16,78% 0,85% 0,006 356.075 4,51% 1,169 6,68% 0,63% 2010 STB 434.598 21,95% 3,31% 0,025 600.000 32,50% 1,126 6,78% 11,75% 2011 STB 434.571 -0,01% 0,50% 0,004 787.000 20,70% 1,039 5,89% 18,13% 2012 STB 446.692 2,79% 0,59% 0,004 1.078.000 38,04% 0,915 5,25% 6,81% 2013 STB 562.092 25,83% 0,70% 0,005 1.219.000 20,34% 1,258 5,42% 6,60% 2014 STB 640.773 14,00% 1,28% 0,010 1.393.656 14,15% 1,382 5,98% 4,09% 2015 STB 764.124 19,25% 1,16% 0,009 1.728.627 24,32% 1,413 6,68% 0,63% 2010 TCB 6,78% 11,75% 2011 TCB 5.725 33.000 0,273 5,89% 18,13% 2012 TCB 51.906 26,66% 70.000 43,26% 0,720 5,25% 6,81% 2013 TCB 86.119 35,91% 0,23% 0,002 100.000 39,76% 0,972 5,42% 6,60% 2014 TCB 155.221 30,24% 0,13% 0,001 162.957 -3,03% 1,224 5,98% 4,09% 2015 TCB 271.080 34,64% 0,28% 0,002 280.097 22,85% 1,289 6,68% 0,63% 2010 VCB 780.921 28,52% 0,04% 0,000 859.000 45,09% 1,185 6,78% 11,75% 2011 VCB 962.703 23,28% 0,43% 0,003 1.050.000 26,40% 1,155 5,89% 18,13% 2012 VCB 1.093.345 13,57% 0,42% 0,003 1.203.000 17,10% 1,245 5,25% 6,81% 2013 VCB 1.377.796 26,02% 3,68% 0,028 1.521.000 9,05% 1,005 5,42% 6,60% 2014 VCB 1.587.761 15,24% 2,79% 0,021 1.672.017 24,50% 1,156 5,98% 4,09% 2015 VCB 1.854.257 16,78% 0,93% 0,007 1.968.576 21,27% 1,350 6,68% 0,63% 2010 VPB 62.417 30,09% 3,45% 0,026 117.000 24,42% 1,057 6,78% 11,75% 2011 VPB 102.110 33,59% 2,88% 0,022 135.000 14,55% 5,89% 18,13% 2012 VPB 117.258 14,83% 1,09% 0,008 229.000 51,01% 0,938 5,25% 6,81% 2013 VPB 195.901 37,07% 0,75% 0,006 296.000 30,79% 5,42% 6,60% 2014 VPB 226.050 15,39% 4,13% 0,031 324.304 11,56% 5,98% 4,09% 2015 VPB 334.994 28,19% 2,36% 0,018 355.370 3,03% 0,924 6,68% 0,63%