Bảng 4.18: Bảng kết quả xếp hạng tín nhiệm 18 NHTM năm 2016
NĂM 2016 STT Ngân hàng Nhóm I Nhóm II Nhóm III Nhóm IV Xếp hạng 1 ACB -11.9502 I 2 BID -14.0636 I 3 EIX -9.3020 I 4 MB -11.4046 I 5 Techcombank -13.5308 I 6 CTG -11.2158 I 7 VCB -11.9887 I
8 NASB -8.1790 I 9 Hdbank -9.2209 I 10 SGB -4.45361 II 11 PGB -7.16978 I 12 VIB -9.12484 I 13 Abbank -8.00255 I 14 KLB -7.7314 I 15 NVB -5.4495 II 16 SHB -10.0208 I 17 Vpbank -15.7751 I 18 Tpbank -7.33063 I
Từ bảng kết quả 5.1 ta thấy có 16 trong tổng số 18 ngân hàng thương mại Việt Nam được xếp loại I trong năm 2016. Một kết quả khá ấn tượng, nhìn lại bảng giá trị các chỉ tiêu của 18 ngân hàng trên ta thấy nguyên nhân hầu hết kết quả xếp hạng của các ngân hàng vào nhóm I.
Mặc dù giá trị các chỉ tiêu: tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (X7); tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (X9); tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng cho vay (X15) có giá trị xấu hơn làm cho xác suất xếp hạng của ngân hàng rơi vào nhóm xếp hạng xấu hơn trở nên cao hơn, cụ thể: X7, X9, X15 có giá trị bình quân nhỏ hơn so với giá trị trung bình của các NHTM nhóm I năm 2012. Tuy nhiên, giá trị các chỉ tiêu: tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu và thu nhập trên nợ phải trả (X2); tỷ lệ cho vay (chỉ tiêu X4); tỷ lệ nợ xấu (X5) có giá trị bình quân tốt hơn so với giá trị trung trung bình của các NHTM nhóm I năm 2012 làm cho xác suất xếp hạng của ngân hàng rơi vào nhóm xếp hạng tốt hơn trở nên cao hơn, cụ thể là: X2 và X5 bình quân năm 2016 nhỏ hơn nhiều so với năm 2012, đây là dấu hiệu tốt làm tăng xác suất xếp loại vào nhóm xếp hạng tốt hơn của NHTM, cùng với đó X4 có giá trị lớn hơn so với giá trị trung bình năm 2012 thể hiện năng lực sử dụng vốn rất tốt của ngân hàng, đó là lợi thế làm tăng năng lực tài chính của NHTM từ đó nâng cao kết quả xếp hạng tín nhiệm.
Nhìn một cách tổng quan ta có thể thấy kết quả xếp hạng NHTM Việt Nam năm 2016 tốt hơn rất nhiều so với năm 2012, phần chính là do sự cải thiện hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn, trong hoạt động cho vay tăng trưởng tốt và ổn định kèm theo đó chất lượng khoản vay cải thiện tốt thể hiện ở tỷ lệ cho vay cao hơn và tỷ lệ nợ xấu thấp hơn năm 2012. Từ đó các ngân hàng nâng cao năng lực tài chính của mình để có kết quả xếp hạng tín nhiệm tốt hơn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Ở chương 4, luận văn sử dụng phương pháp ML (Maximum-Likelihood) để phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín nhiệm của các ngân hàng thương mại. Từ các phân tích lựa chọn được mô hình tốt nhất gồm 6 chỉ tiêu tài chính về: cấu trúc vốn, tỷ lệ cho vay, tỷ lệ nợ xấu, tính thanh khoản, tỷ suất lợi nhuận và cấu trúc lợi nhuận-chi phí có ảnh hưởng tích cực đến kết quả xếp hạng của ngân hàng, đồng thời phân tích ảnh hưởng biên của từng chỉ tiêu tài chính đó đến kết quả xếp hạng. Cuối cùng luận văn đưa ra bảng kết quả và phân tích kết quả xếp hạng tín nhiệm của 32 NHTM năm 2012 theo mô hình đã chọn so với kết quả của VCCI công bố và kết quả xếp hạng tín nhiệm của 18 NHTM năm 2016. Trên cơ sở kết quả trên, luận văn phân tích chi tiết và đưa ra một số hàm ý trong chương 5.
CHƯƠNG 5
TRAO ĐỔI VÀ HÀM Ý
Chương 4 là toàn bộ kết quả nghiên cứu của đề tài, trên cơ sở phân tích kết quả đề tài đã chấp nhận các giả thuyết và tìm được câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu. Cuối cùng đề tài sẽ trình bày các kết luận cho toàn bộ nội dung đề tài, đưa ra một số đề xuất kiến nghị cho các ngân hàng thương mại Việt Nam, đồng thời nêu lên những mặt hạn chế trong quá trình thực hiện đề tài.
Luận văn tìm ra mô hình gồm 6 nhân tố tài chính ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng của ngân hàng bao gồm: tỷ lệ tổng vốn chủ hữu và thu nhập trên nợ phải trả; tỷ lệ cho vay; tỷ lệ nợ xấu; tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản; tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản; tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng cho vay. Các ngân hàng nên đặt mối quan tâm vào việc cải thiện các chỉ tiêu tài chính này nhằm nâng cao nhóm xếp hạng của ngân hàng. Một cách chi tiết: giảm tỷ lệ tổng vốn chủ hửu và thu nhập trên nợ phải trả và tỷ lệ nợ xấu sẽ tăng xác suất ngân hàng được xếp loại vào nhóm xếp hạng tốt hơn; đồng thời tăng các tỷ lệ: cho vay, tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản; tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản; tỷ lệ trích lập dự phòng trên tổng cho vay cũng giúp ngân hàng có khả năng được xếp loại vào nhóm xếp hạng tốt hơn.
Bên canh đó luận văn tìm ra một mô hình để dự đoán xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng bằng cách đưa giá trị các chỉ tiêu tài chính trên vào mô hình. Mô hình cuối cùng (R3) sử dụng các chỉ tiêu tài chính để dự đoán kết quả xếp hạng chính xác đến 81.3%. Các ngân hàng thương mại Việt Nam (bao gồm cả các ngân hàng ngoài danh sách ngân hàng trong luận văn) có thể sử dụng mô hình này để xác định nhóm xếp hạng của ngân hàng từ đó có chính sách và định hướng hoạt động cho giai đoạn tiếp theo.
Ngoài kết quả đạt được luận văn cũng có một số giới hạn và khó khăn nhất định. Đầu tiên là giới hạn về số lượng quan sát hay số lượng ngân hàng được xếp hạng chỉ 32 ngân hàng trong khi số lượng ngân hàng thương mại Việt nam tại năm 2012 là 39 ngân hàng (gồm 34 NHTM cổ phần và 5 NHTM nhà nước).
Thứ hai là khó khăn trong việc lựa chọn biến phụ thuộc. Trong luậnvăn sử dụng bảng kết quả xếp hạng tín nhiệm 32 NHTM của VCCI công bố năm 2012, tuy nhiên sau khi công bố kết quả xếp hạng này các ngân hàng thương mại đã phản ứng mạnh mẽ vì cho rằng kết quả chưa đánh giá đúng tình hình tài chính của ngân hàng. Mặc dù có một bảng kết quả xếp hạng khác của Ngân hàng nhà nước (NHNN) nhưng do bảo mật thông tin luận văn không có nguồn chính xác để sử dụng. Ngoài ra không thể tìm được bất kỳ một nghiên cứu chính thống nào về xếp hạng ngân hàng ở Việt Nam, do đó lựa chọn kết quả xếp hạng tín nhiệm NHTM năm 2012 của VCCI là phương án khả quan nhất cho luận văn.
Thứ ba là luận văn sử dụng một số ít các chỉ tiêu tài chính vào mô hình. Như đã đề cập ở trên, vì số lượng quan sát có giới hạn cũng như dữ liệu báo cáo tài chinh không đầy đủ do đó luận văn không thể đưa quá nhiều chỉ tiêu vào mô hình. Ngoài ra, một số chỉ tiêu trong bộ chỉ tiêu của Erdogan (2008) không thể tính toán từ báo cáo tài chính ngân hàng thương mại Việt Nam vì sự khác biệt trong chuẩn mực kế toán.
Tóm lại, luận văn đem lại ý tưởng cơ bản trong việc sử dụng các chỉ tiêu tài chính để xếp hạng các ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả đạt được của mô hình khá phù hợp với kết quả xếp hạng tín nhiệm của VCCI. Kết quả cung cấp cho các bên liên quan tham khảo trong đầu tư, gửi tiền và quản lý vĩ mô. Đặc biệt trong quá trính tái cơ cấu hệ thống ngân hàng hiện nay, kết quả xếp hạng tín nhiệm ngân hàng sẽ giúp quá trình tái cơ cấu hiệu quả hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Việt
Nguyễn Văn Tiến 2015, Quản trị ngân hàng thương mại, NXB Lao động, TP Hồ Chí Minh.
Ngân hàng nhà nước 2012, Chỉ thị về tổ chức thực hiện chính sách tiền tệ và đảm bảo hoạt động an toàn hiệu quả năm 2012, Chỉ thị số 01/CT-NHNN.
Ngân hàng nhà nước 2008, Quyết định ban hành quy định xếp hạng ngân hàng thương mại cổ phần, Quyết định số 06/2008/QĐ-NHNN.
Ngân hàng nhà nước 2012, Quy định về các tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động
của tổ chức tín dụng, Thông tư 13/2010/TT-NHNN.
Nguyễn Hữu Lục, Nguyễn Khắc Bình, Nguyễn Sĩ Cứ, Nguyễn Hữu Nam 2013, Báo
cáo chỉ số thường niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam 2012, NXB Thông tin và truyền
thông, TP Hồ Chí Minh.
Hàng Minh Thảo 2012, Xây dựng mô hình xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương
mại tại Việt Nam, Luận văn thạc sỹ Trường DH kinh tế Tp Hồ Chí Minh.
Phan Thị Hằng Nga 2013, Năng lực tài chính của các ngân hàng thương mại Việt
nam, Luận văn tiến sĩ Trường DH Ngân hàng TP Hồ Chí Minh.
Võ Hồng Đức, Nguyễn Đình Thiên 2012, Cách tiếp cận mới về xếp hạng tín nhiệm
ngân hàng thương mại Việt Nam, Trung tâm nghiên cứu Đại học mở TP Hồ Chí
Minh, truy cập tại
<http://v1.ou.edu.vn/ncktxh/Documents/Seminars/Duc_Thien_%20Xep%20Hang% 20Tin%20Nhiem%20NHTM.pdf> [20/06/2017].
VCCI 2012, Công bố bản xếp hạng 32 ngân hàng Việt Nam, truy cập tại
<http://vneconomy.vn/tai-chinh/cong-bo-bang-xep-hang-32-ngan-hang-viet-nam- 20120908104128213.htm> [20/06/2017]
Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Anh
Berger, A. N., Klapper, L. F., & Ariss, R. T. 2008. Bank Competition and Financial
Stability, Policy Research Working Paper (4696).
Erdogan, B. E. 2008, Bankruptcy Prediction of Turkish Commercial Banks Using Financial Ratios, Applied Mathematical Sciences , 2 (60), 2973 – 2982
Heffernan, S., &Fu, M. 2008, The Determinants of bank Performance in China,
London.
Kumbirai, M., & Webb, R. 2010, A financial ratio analysis of Commercial Bank Performance in South Africa, African Review of Economics and Finance, 2(1).
Gujarati, D.N & Porter, D.C 2009, Basic Econometric (5th ed), McGraw-Hill, New York.
Ongone, V.O & Kusa, G.B 2013, Determinants of Financial Performance of commercial Banks in Kenya, International Journal of Economics and Financial
Issues, 3(1), 237-252.
Schaeck, K., & Čihák, M. 2007, Banking Competition and Capital Ratios, IMF
Working Paper (216).
J. Scott Long and Jeremy Freese, Stata Press 2014, Regression Models for categorical dependent variable using Stata, University of Notre Dame, Indiana,
America.
Oscar Torres-Reyna 2014, Predict probabilities and marginal effects after (ordered) logit/probit using margins in Stata, Lecture at Princeton University.
Bruin, J. 2006. Newtest: command to compute new test. UCLA: Statistical Consulting Group. Available from <https://stats.idre.ucla.edu/stata/dae/ordered-
logistic-regression/> [26 July 2017]