Biến quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn GT lớn nhất GT nhỏ nhất CRR 4.03% 4.79% 27.91% 0.61% SIZE 12.85 0.62 13.82 11.66 EOA 5.25% 1.98% 10.06% 0.78% EM 45.99% 9.75% 74.16% 24.41% CRG 20.06% 8.95% 44.12% 4.07% ROA 0.74% 0.44% 1.71% -0.39% GROWTH 6.24% 0.72% 7.55% 5.25% INF 8.66% 5.74% 19.9% 0.6%
Bảng thống kê mô tả các biến quan sát cho thấy tỷ lệ nợ xấu đạt mức trung bình là 4.03%, giá trị cao nhất là 27.91% và thấp nhất là 0.61%. Quy mơ ngân hàng có mức trung bình 12.85, giá trị cao nhất là 13.82 và thấp nhất là 11.66. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản đạt mức trung bình là 5.25%, giá trị lớn nhất là 10.06% và thấp nhất là 0.78%. Tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động đạt mức trung bình là 45.99%, giá trị cao nhất 74.16% và thấp nhất là 24.41%. Tăng trưởng tín dụng ở mức trung bình là 20.06%, giá trị cao nhất là 44.12% và thấp nhất là 4.07%. Tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản đạt mức trung bình là 0.74%, giá trị cao nhất là 1.71% và thấp nhất là -0.39%. Tốc độ tăng trưởng kinh tế ở mức trung bình là 6.24%, giá trị cao nhất là 7.55% và thấp nhất là 5.25%. Tỷ lệ lạm phát ở mức trung bình là 8.66%, giá trị cao nhất là 19.9% và thấp nhất là 0.6%.
2.4.3.2 Ma trận tương quan giữa các biến số
Trong mơ hình hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra dẫn đến các ước lượng khơng chính xác. Đây là hiện tượng các biến trong mơ hình phụ thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Do đó để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến có xuất hiện trong mơ hình hay khơng tác giả tiến hành thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến, được trình bày ở bảng 3.3
CRR SIZE EOA EM CRG ROA GROWTH INF CRR 1 SIZE -0.34 1 EOA -0.48 0.10 1 EM -0.10 0.42 -0.27 1 CRG -0.03 -0.17 -0.13 -0.13 1 ROA -0.26 -0.05 0.51 -0.34 0.27 1 GROWTH 0.36 -0.47 -0.37 -0.39 0.24 -0.21 1 INF 0.10 -0.42 0.02 -0.10 0.11 0.23 -0.004 1
Khi hệ số tương quan giữa các cặp biến lớn hơn 0.8 thì nhiều khả năng xuất hiện hiện tượng đa cơng tuyến. Dựa vào bảng 3.3 có thể thấy hệ số tương quan lớn nhất có giá trị 0.51 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể.
2.4.3.3 Kiểm định tự tương quan của sai số
Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi các sai số có tương quan với nhau đồng nghĩa với Cov (Ui, Uj) # 0. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan có xuất hiện trong mơ hình hay khơng tác giả tiến hành thực hiện kiểm định Breusch - Godfrey (BG test)
Kiểm định Breusch - Godfrey Serial Correlation LM test
F-statistic 2.147249 Prob. F(2,38) 0.1308 Obs*R-squared 4.873823 Prob. Chi-Square(2) 0.0874
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.9 Bảng kiểm định tự tương quan của sai số
Dựa vào bảng 3.4 có thể thấy chỉ số Pro. Chi-square(2) = 0.0874 > α với α
=0.05 do đó giả thuyết H0 được chấp nhận, chứng tỏ khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
2.4.3.4 Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng phương sai của sai số không phải là hằng số cho tất cả các quan sát (Var (ui | xi) # σ2). Để xem xét hiện tượng phương sai sai số thay đổi có xuất hiện trong mơ hình hay khơng tác giả thực hiện kiểm định White.
Kiểm định Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.690888 Prob. F(35,12) 0.8084
Obs*R-squared 32.08007 Prob. Chi-Square (35) 0.6098 Scaled explained SS 100.9675 Prob. Chi-Square (35) 0.0000
Ta đặt bài tốn kiểm định như sau H0: mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi; H1: mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. Từ kết quả từ bảng 3.5 ta có P_value = 0.6098 > α với α = 0.05 nên chấp nhận H0. Vậy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
2.4.3.5 Kiểm tra đa cộng tuyến dựa trên hệ số phóng đại phương sai VIF
Để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến có xuất hiện trong mơ hình hay khơng thì ngồi ma trận tương quan giữa các biến số, có thể sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra.
Biến số VIF
CRG 1.27
EOA 1.78
Bảng 2.10 Bảng kiểm định phương sai của sai số thay
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
EM 1.84
ROA 1.86
GROWTH 2.03
INF 1.37
Khi chỉ số VIF > 10 đó là dấu hiệu cho thấy đa cộng tuyến nghiêm trọng có thể xảy ra trong mơ hình. Dựa vào bảng 3.6 cho thấy chỉ số VIF lớn nhất là 2.03 chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể.
2.4.3.6 Kiểm định những biến khơng cần thiết trong mơ hình
• Đặt giả thuyết H0: β1 = 0 (biến INF không cần thiết) H1: β1 # 0 (biến INF là cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.188961 40 0.8511
F-statistic 0.035706 (1, 40) 0.8511
Likelihood ratio 0.042828 1 0.8360
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.8511 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tỷ lệ lạm phát khơng cần thiết cho mơ hình.
• Đặt giả thuyết H0: β2 = 0 (biến GROWTH không cần thiết) H1: β2 # 0 (biến GROWTH cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.310594 40 0.7577
F-statistic 0.096469 (1, 40) 0.7577
Likelihood ratio 0.115623 1 0.7338
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.12 Kiểm định sự cần thiết của biến lạm
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.13 Kiểm định sự cần thiết của biến tăng trưởng kinh tế
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.7577 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tăng trưởng kinh tế khơng cần thiết trong mơ hình.
• Đặt giả thuyết H0: β3 = 0 (biến EM không cần thiết) H1: β3 # 0 (biến EM cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.869266 40 0.3899
F-statistic 0.755624 (1, 40) 0.3899
Likelihood ratio 0.898291 1 0.3432
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.3899 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tỷ lệ chi phí hoạt động trên thu nhập hoạt động khơng cần thiết trong mơ hình.
• Đặt giả thuyết H0: β4 = 0 (biến ROA không cần thiết) H1: β4 # 0 (biến ROA cần thiết)
Value df Probability
t-statistic 0.186887 40 0.8527
F-statistic 0.034927 (1, 40) 0.8527
Likelihood ratio 0.041894 1 0.8378
Ta thấy Prob (F-statistic) = 0.8527 > α = 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0. Vậy biến tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản khơng cần thiết trong mơ hình.
2.4.3.7 Kết quả hồi quy giữa các biến
Bảng 2.14 Kiểm định sự cần thiết của biến tỷ lệ chi phí hoạt động
trên thu nhập hoạt động
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.15 Kiểm định sự cần thiết của biến lợi nhuận trên tổng tài sản
Đầu tiên tác giả thực hiện chạy mơ hình hồi quy Pooled OLS, đây được xem như phương pháp hồi quy căn bản để xem xét dấu của các biến, với CRR là biến phụ thuộc và các biến độc lập là CRG, EOA, SIZE.
Biến quan sát Hệ số t-Statistic Prob
CRG -0.077 3.361 0.2567
EOA -1.138 -3.785 0.0005
SIZE -0.024 -2.508 0.0159
Số quan sát 48 R-squared adj (%) 29.23
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy mơ hình có ý nghĩa thống kê, các biến độc lập giải thích được 33.75% sự thay đổi của biến phụ thuộc (CRR). Có hai biến có ý nghĩa thống kê là biến EOA, SIZE. Tuy nhiên mơ hình Pooled OLS có một số nhược điểm nhất định dẫn đến ước lượng thu được bị chệch và khơng vững. Do đó, để khắc phục những nhược điểm của mơ hình Pooled OLS tác giả tiến hành chạy các mơ hình hồi quy đặc trưng cho dữ liệu bảng là mơ hình tác động cố định (Fixed Effect Model) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model). Sau đó dùng kiểm định Hausman để chọn ra được mơ hình phù hợp nhất.
Biến quan sát Hệ số t-Statistic Prob
CRG -0.025 -0.375 0.7094
EOA -0.397 -0.793 0.4321
SIZE -0.033 -3.243 0.0024
Số quan sát 48 R-squared adj (%) 35.71
Bảng 2.16 Kết quả mơ hình hồi quy Pooled OLS
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Biến quan sát Hệ số t-Statistic Prob CRG -0.077 -1.206 0.2344 EOA -1.138 -3.972 0.0003 SIZE -0.024 -2.631 0.0117 Số quan sát 48 R-squared adj (%) 29.23
Dựa vào kết quả kiểm định Hausman test ta có P_value = 0.0593 > α =0.05 nên
mơ hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn so với mơ hình tác động cố định. Vậy mơ hình hồi quy được viết dưới dạng CRR = 0.427 -0.024SIZE -1.138EOA + u
Trong mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên, biến quy mơ ngân hàng có hệ số là -0.024 với giá trị p là 0.0117 cho thấy mối tương quan âm và có ý nghĩa giữa hai biến rủi ro tín dụng và quy mơ ngân hàng. Nói cách khác ngân hàng có quy mơ càng lớn thì rủi ro tín dụng càng giảm. Ở Việt Nam các hầu hết các NH lớn thường có tỷ lệ nợ xấu thấp như Vietinbank hay Vietcombank. Đây là các ngân hàng vốn lớn, chất lượng nhân sự cao, hiệu quả quản lý tốt nên tỷ lệ nợ xấu luôn ở mức thấp trong hệ thống ngân hàng Việt Nam. Các NHTM nhà nước luôn xác định mở rộng quy mơ tín dụng phải đi đơi với việc đảm bảo nâng cao chất lượng tín dụng. Các NH vẫn đang tiếp tục mở rộng mạng lưới chi nhánh, phịng giao dịch đến những nơi có tiềm năng phát triển. Khi đó, khối lượng cơng việc gia tăng, mở rộng quan hệ tín dụng với nhiều khách hàng hơn, xuất hiện nhiều rủi ro mới NH phải đối mặt. Với bối cảnh như vậy vai trò của quản trị rủi ro tín dụng phải càng được coi trọng. NH phải có chính sách cho vay phù hợp với tình hình thực tế tại nơi đặt chi nhánh mới, phân quyền xét duyệt hạn mức cho vay tương ứng với từng khu vực, những khoản vay lớn rủi ro cao phải được chuyển về hội ở thẩm định. CBTD phải thực hiện nghiêm túc và đầy đủ quy trình cho vay để từ đó
Nguồn: nghiên cứu của tác giả
Bảng 2.18 Kết quả mơ hình tác động ngẫu nhiên
hạn chế phát sinh rủi ro tín dụng. Ngồi ra các NH phải tiếp tục đầu tư vào cơng nghệ, chương trình quản trị rủi ro tương ứng với quy mơ phát triển của NH. Có như vậy NH mới đảm bảo được tỷ lệ nợ xấu luôn đạt ở mức cho phép.
Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có hệ số là -1.138 với giá trị p là 0.0003 cho thấy mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê giữa hai biến rủi ro tín dụng và tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Các ngân hàng có tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản càng cao sẽ có ít nguy cơ gặp rủi ro tín dụng hơn các ngân hàng khác. Với việc tốc độ tăng tổng tài sản những năm gần đây ở Việt Nam khá cao thì việc tăng vốn là yêu cầu bắt buộc, vốn là tấm đệm giúp NH phòng ngừa rủi ro giải quyết như cầu thanh khoản khi cần thiết. Tuy nhiên tốc độ tăng vốn dường như không theo kịp tốc độ tăng tài sản.
CHƯƠNG 3
GIẢI PHÁP QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG
TẠI CÁC NHTM NHÀ NƯỚC
3.1 Mở rộng quy mô ngân hàng cả về lượng và chất
Tùy theo điều kiện thực tế, các ngân hàng có thể thực hiện mở rộng quy mô theo nhiều phương thức khác nhau trong đó mở rộng mạng lưới chi nhánh, phịng giao dịch là một trong những giải pháp cần được thực hiện. Theo số liệu được Ngân hàng thế giới cơng bố thì tính đến hết năm 2015 trung bình ở Việt Nam có 3,8 chi nhánh và phịng giao dịch phục vụ 100.000 khách hàng thấp hơn khá nhiều so với các nước trong khu vực. Hiện nay phần đơng chi nhánh, phịng giao dịch của các NH tập trung ở các thành phố lớn như Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh trong khi những thị trường mới, các khu vực cơng nghiệp, nơng nghiệp tiềm năng vẫn cịn bỏ ngỏ. Do đó trong thời gian tới các NH nên tiếp tục mở rộng, chuyển dịch mạng lưới hoạt động về các khu vực nông thôn, các khu kinh tế mới. Vị trí mở chí nhánh phải là những nơi tập trung đơng dân cư, có hoạt động sản xuất kinh doanh tương đối phát triển và được nhà nước hỗ trợ, khuyến khích đầu tư. Bên cạnh đó, NH có thể xem xét mở thêm các chi nhánh ở nước ngồi như Lào, Campuchia nhằm đa dạng hóa thị trường, tránh tập trung kinh doanh vào một khu vực nhất định. Việc mở rộng mạng lưới sẽ giúp NH đa dạng hóa được khách hàng, phát triển các sản phẩm dịch vụ mới, giảm thiểu rủi ro tập trung. Ngoài ra để chiến lược mở rộng mạng lưới đạt hiệu quả NH cần thường xuyên rà soát, đánh giá lại thị trường cũng như hiệu quả hoạt động của các chi nhánh để từ đó có thể giảm bớt hoặc chuyển đổi những chi nhánh hoạt động khơng hiệu quả sang thị trường khác có tiềm năng phát triển hơn.
Mặt khác, ngân hàng cần thực hiện tuyển dụng và đào tạo cán bộ tín dụng mới nhằm đáp ứng nhu cầu mở rộng thị trường. Những cán bộ này không những phải đáp ứng được yêu cầu về chun mơn, nghiệp vụ mà cịn phải có đạo đức nghề nghiệp và phù hợp với u cầu cơng việc đặt ra. Ngồi ra NH cần thường xuyên tổ chức các khóa
đào tạo ngắn hạn nhằm nâng cao kỹ năng nghiệp vụ, bổ sung các kiến thức mới cho các cán bộ hiện hữu. Đồng thời cử các cán bộ trẻ có năng lực, đạt nhiều thành tích trong cơng tác đi đào tạo chun sâu khơng chỉ về nghiệp vụ tín dụng mà cịn cả về nghiệp vụ quản lý nhằm tạo nguồn nhân lực nòng cốt trong tương lai cho ngân hàng.
Thêm nữa, các ngân hàng nên tiếp tục đầu tư vào công nghệ, đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin vào hoạt động kinh doanh. Nâng cấp các hệ thống, chương trình quản lý, kiểm sốt rủi ro qua đó nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ cũng như hạn chế rủi ro có thể xảy ra.
Ngồi ra các NH cần nâng cao năng lực tài chính thơng qua kế hoạch tăng vốn hợp lý, cả vốn chủ sở hữu và vốn huy động từ các thành phần kinh tế. Từ đó tạo ra nhiều sản phẩm, dịch vụ mới, đồng thời mở rộng quy mô cho vay đến nhiều khách hàng, nhiều ngành nghề kinh doanh khác nhau.
3.2 Đề ra biện pháp tăng vốn phù hợp với tình hình thực tế của mỗi ngân hàng
Tăng vốn chủ sở hữu là công việc quan trọng mà các ngân hàng cần thực hiện trong thời gian tới. Việc tăng vốn sẽ tạo thêm nguồn vốn trung và dài hạn giúp NH mở rộng quy mơ, tài trợ các hoạt động cấp tín dụng, nâng cao năng lực tài chính, bảo đảm an toàn cho hoạt động kinh doanh của NH theo hiệp ước Basel II, đây là tấm đệm cực kỳ quan trọng giúp ngân hàng phịng ngừa rủi ro phá sản. Có rất nhiều biện pháp để tăng vốn, do đó NH cần xây dựng chiến lược tăng vốn hợp lý phù hợp với điều kiện thực tế của từng ngân hàng. Các NH có thể đề xuất với bộ tài chính cho phép giữ lại lợi nhuận hàng năm theo một tỷ lệ nhất định vừa đảm bảo được NH đạt được mục tiêu tăng vốn đồng thời ngân sách nhà nước cũng khơng bị thiếu hụt. Tỷ lệ này có thể thay đổi theo từng năm tùy thuộc vào nhiều yếu tố như kết quả kinh doanh của NH, tình hình thu chi ngân sách trong năm…
Ngồi ra, NH có thể thực hiện tăng vốn thơng qua bán cổ phần cho nhà đầu tư nước ngoài đặc biệt là các ngân hàng lớn. Đây là biện pháp được đánh giá cao, bởi không chỉ tiềm lực tài chính được tăng lên các NH cịn có thể học hỏi, được hỗ trợ
thêm kinh nghiệm về ứng dụng công nghệ, quản trị điều hành, phát triển sản phẩm dịch vụ mới. Tuy nhiên hiện nay ở một số NH tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài đã