Năng lực tài chính của
doanh nghiệp (X5) (Số lƣợng khách hàng) Số quan sát Phần trăm (%)
Phần trăm tích lũy (%) X5 ≤ 30% 20 13,3 13,3 30% < X5 ≤ 50% 43 28,7 42,0 50% < X5 ≤ 70% 65 43,3 85,3 70% < X5 ≤ 90% 19 12,7 98,0 X5 > 90% 3 2,0 100,0 Tổng cộng 150 100
(Nguồn: Dữ liệu thống kê tại ACB năm 2014)
Nhiều doanh nghiệp hiện nay có năng lực tài chính yếu, vốn chủ sở hữu nhỏ và khả năng ứng phó với sự thay đổi của môi trường kinh doanh hạn chế, chủ yếu dựa vào vốn vay ngân hàng. Do vậy, khi môi trường kinh doanh xấu đi thì doanh nghiệp dễ gặp khó khăn về khả năng trả nợ, nhiều doanh nghiệp có nguy cơ bị đào thải và đổ vỡ; ngay cả khi mơi trường thuận lợi thì vẫn có một số ngành nghề bị suy giảm và doanh nghiệp bị đào thải do thiếu cạnh tranh trên thị trường. Nhiều doanh nghiệp có vốn tự có tham gia vào dự án thấp, năng lực tài chính hạn chế, chủ yếu trơng chờ từ phía ngân hàng nên khi thị trường tiền tệ biến động sẽ gặp nhiều rủi ro, thậm chí mất cân bằng tài chính. Kết quả là khách hàng sẽ khơng đủ nguồn để trả nợ gốc và lãi vay, các khoản vay ngân hàng trở thành nợ xấu là lẽ đương nhiên.
Kinh nghiệm của ngƣời quản lý doanh nghiệp
Để tiến hành việc phân tích, kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp được phân thành 5 mức như sau: từ 3 năm trở xuống, trên 3 năm đến 5 năm, trên 5 năm đến 7 năm, trên 7 năm đến 10 năm và trên 10 năm.
Qua bộ dữ liệu thống kê tại ACB, trong 150 khách hàng vay vốn tại ACB, hầu hết người quản lý doanh nghiệp có kinh nghiệm lâu năm, chiếm tỷ trọng cao nhất là những khách hàng có kinh nghiệm trên 7 năm đến 10 năm (31,3%); tiếp đến là khách hàng có kinh nghiệm trên 3 năm đến 5 năm chiếm tỷ trọng 26,7% với 40 khách hàng; kinh nghiệm trên 5 năm đến 7 năm có 30 khách hàng, chiếm tỷ trọng 20%; tiếp đến là 20 khách hàng có kinh nghiệm từ 3 năm trở xuống, chiếm tỷ trọng 13,3% và có 13 khách hàng có kinh nghiệm trên 10 năm, chiểm tỷ trọng 8,7%.
Bảng 2.12: Tình hình kinh nghiệm của ngƣời quản lý doanh nghiệp
Kinh nghiệm của ngƣời
quản lý doanh nghiệp (X6) (Số lƣợng khách hàng) Số quan sát Phần trăm (%)
Phần trăm tích lũy (%) X6 ≤ 3 năm 20 13,3 13,3 3 năm < X6 ≤ 5 năm 40 26,7 40 5 năm < X6 ≤ 7 năm 30 20 60 7 năm < X6 ≤ 10 năm 47 31,3 91,3 X6 > 10 năm 13 8,7 100 Tổng cộng 150 100
(Nguồn: Dữ liệu thống kê tại ACB năm 2014)
Trong những năm gần đây, môi trường kinh doanh của nước ta còn chưa thật sự ổn định và các doanh nghiệp vẫn còn yếu kém trong hoạt động kinh doanh, sức cạnh tranh chưa cao và khả năng ứng phó của doanh nghiệp trước khó khăn chưa tốt do kinh nghiệm kinh doanh và năng lực quản lý, điều hành cịn hạn chế; từ đó các doanh nghiệp dễ lâm vào tình trạng vỡ nợ.
Trình độ học vấn của ngƣời quản lý doanh nghiệp
Để tiến hành việc phân tích, trình độ học vấn của người quản lý doanh nghiệp được chia thành 5 cấp bậc như sau: Dưới trung cấp, trung cấp, cao đẳng, đại học và trên đại học.
Bảng 2.13: Tình hình trình độ học vấn của ngƣời quản lý doanh nghiệp
Trình độ học vấn của ngƣời quản lý doanh nghiệp (X7)
Số quan sát (Số lƣợng khách hàng) Phần trăm (%) Phần trăm tích lũy (%) Dưới trung cấp 19 12,7 12,7 Trung cấp 24 16 28,7 Cao đẳng 26 17,3 46 Đại học 79 52,7 98,7 Trên đại học 2 1,3 100 Tổng cộng 150 100
(Nguồn: Dữ liệu thống kê tại ACB năm 2014)
Trong 150 khách hàng đang vay vốn tại ACB, có 19 khách hàng trình độ dưới trung cấp, 24 khách hàng trình độ trung cấp, 26 khách hàng trình độ cao đẳng, 79 khách hàng trình độ đại học và 2 khách hàng trình độ sau đại học. Những khách hàng đang vay vốn tại ACB có trinh độ học vấn tương đối cao, phần lớn là đại học.
Sự ổn định của thị trƣờng
Để tiến hành việc phân tích, sự ổn định của thị trường được chia thành 2 mức như sau: Khơng ổn định và ổn định.
Bảng 2.14: Tình hình về sự ổn định của thị trƣờng Sự ổn định của thị trƣờng (X2) (Số lƣợng khách hàng) Số quan sát Phần trăm (%) Phần trăm tích lũy (%) Ổn định 89 59,3 100 Không ổn định 61 40,7 40,7 Tổng cộng 150 100
(Nguồn: Dữ liệu thống kê tại ACB năm 2014)
Trong số 150 khách hàng đang vay vốn tại ACB, có 89 khách hàng đánh giá là môi trường kinh doanh ổn định và 61 khách hàng đánh giá môi trường kinh doanh không ổn định. Khi nền kinh tế trong giai đoạn thịnh vượng, việc sản xuất kinh doanh thuận lợi, việc trả nợ vay của khách hàng cho ngân hàng dễ dàng nên RRTD thấp; ngược lại lúc kinh tế trong thời kỳ suy thối thì RRTD cao. Trong những năm qua, sự biến động quá nhanh và khơng dự đốn được của thị trường thế giới cũng như thị trường trong nước đã làm ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh
doanh của tất cả các thành phần trong nền kinh tế, suy giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế, môi trường kinh doanh và tổ chức kinh tế gặp nhiều khó khăn. Do đó, chất lượng tín dụng cũng suy giảm và nợ xấu tăng nhanh. Qua dữ liệu thống kê cho thấy, hầu hết các khách hàng có khoản nợ xấu tại ACB là những doanh nghiệp có mơi trường hoạt động kinh doanh trong thời gian qua là không ổn định, chịu nhiều ảnh hưởng từ những khó khăn của nền kinh tế.
2.2.3.2 Kiểm định mơ hình hồi quy Binary Logistic
Dựa vào kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, ta có Sig = 0,000; vì vậy ta bác bỏ giả thuyết:
H0: B0 = B1 = B2 = B3 = B4 = B5 = B6 = B7 = B8 = 0
Bảng 2.15: Kiểm định giả thuyết
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 78,357 8 0,000
Block 78,357 8 0,000
Model 78,357 8 0,000
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Mơ hình tổng qt cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mơ hình có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, các biến đưa vào mơ hình là phù hợp và việc sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic để phân tích số liệu trong đề tài là hợp lý.
Bảng 2.16: Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 128,279a 0,407 0,544
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Kết quả mơ hình hồi quy Binary Logistic ở bảng 2.16 cho thấy giá trị của chỉ số -2LL = 128,279 là không cao lắm, chỉ số này dùng để so sánh tính phù hợp của mơ hình. Hệ số mức độ giải thích của mơ hình R2 Nagelkerke = 0,544; điều này có nghĩa là 54,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc hay sự biến động nợ xấu của khách
hàng vay vốn tại ACB được giải thích bởi 8 biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu, cịn lại là do các yếu tố khác.
Mức độ dự báo chính xác của mơ hình này được thể hiện qua bảng 2.17 sau:
Bảng 2.17: Mức độ chính xác của dự báo
Quan sát
Dự đoán
Nợ xấu Phần trăm chính xác Khơng có nợ xấu Có nợ xấu
Nợ xấu Khơng có nợ xấu 54 14 79,4
Có nợ xấu 14 68 82,9
Phần trăm trung bình 81,3
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Từ bảng 2.17 cho thấy, trong 82 trường hợp được dự đốn là có nợ xấu, mơ hình đã dự báo chính xác 68 trường hợp với tỷ lệ dự đoán đúng là 82,9%. Trong 68 trường hợp được dự đốn khơng có nợ xấu, mơ hình đã dự báo chính xác 54 trường hợp với tỷ lệ dự đốn đúng là 79,4%. Do đó, tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình nghiên cứu là 81,3%.
2.2.3.3 Kết quả nghiên cứu và nhận định các chỉ số ảnh hƣởng đến nợ xấu
Từ kết quả phân tích sẽ cho biết khả năng tất cả các biến độc lập (các yếu tố tác động đến nợ xấu tại ACB) giải thích được sự biến động của biến phụ thuộc (nợ xấu) trong mơ hình hồi quy Binary Logistic. Các mức thống kê có ý nghĩa thường được sử dụng là 1%, 5% và 10%, tương ứng với độ tin cậy là 99%, 95% và 90%. Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mức thống kê có ý nghĩa là 10%, tức là biến độc lập được xem là có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc khi mức ý nghĩa của từng biến độc lập trong mơ hình hồi quy nhỏ hơn 10%.
Bảng 2.18: Kết quả phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu tại ACB
Tên biến Mã hóa Hệ số Beta Mức ý nghĩa Exp(B) Kết luận
Lãi suất vay vốn X1 0,724 0,034 2,062 Chấp nhận Số tiền vay X2 0,372 0,167 1,45 Có mức ý nghĩa
ở mức 83% Tỷ lệ vốn vay trên giá trị
TSĐB X3 0,472 0,050 1,603 Chấp nhận
Lợi nhuận X4 -1,016 0,000 0,362 Chấp nhận Năng lực tài chính của
doanh nghiệp X5 -0,470 0,094 0,625 Chấp nhận Kinh nghiệm của người
quản lý doanh nghiệp X6 -0,418 0,036 0,659 Chấp nhận Trình độ học vấn của người
quản lý doanh nghiệp X7 -0,239 0,246 0,788 Bác bỏ Sự ổn định của thị trường X8 -1,633 0,001 0,195 Chấp nhận
Constant 2,936 0,088 18,85
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 20.0)
Qua kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic cho thấy nợ xấu của Ngân hàng TMCP Á Châu chịu ảnh hưởng bởi một số yếu tố sau:
- Lãi suất vay vốn (X1): Lãi suất vay vốn có mối quan hệ cùng chiều với nợ
xấu. Khi lãi suất vay càng cao, các doanh nghiệp phải bỏ ra chi phí lớn hơn, vì vậy khả năng xảy ra nợ xấu càng cao, đặc biệt trong tình hình kinh tế vẫn cịn khá khó khăn như hiện nay. Theo kết quả phân tích cho thấy, khi lãi suất của ngân hàng tăng lên 1%, với các yếu tố khác không đổi thì Loge (hay Ln) của tỷ lệ xác suất xảy ra nợ xấu so với xác suất không xảy ra nợ xấu tăng thêm 0,724; khả năng xảy ra nợ xấu so với khả năng không xảy ra nợ xấu tăng gấp 2,062 lần. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa là 5%.
- Số tiền vay vốn của khách hàng (X2): theo kết quả phân tích thì số tiền vay
vốn của khách hàng và nợ xấu có mối tương quan cùng chiều, nghĩa là số tiền vay của khách hàng càng cao thì khả năng xảy ra nợ xấu càng lớn. Mối quan hệ này có ý nghĩa về mặt kinh tế và ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 83,3%.
- Tỷ lệ vốn vay trên giá trị TSĐB (X3): giá trị TSĐB càng cao thì doanh
nghiệp càng có trách nhiệm với khoản vay của mình và thiện chí trả nợ của doanh nghiệp sẽ cao hơn. Do đó tỷ lệ vốn vay trên giá trị TSĐB càng nhỏ thì trách nhiệm và thiện chí trả nợ của doanh nghiệp càng cao, mối tương quan này phản ánh đúng
như kỳ vọng ban đầu của tác giả. Nếu tỷ lệ vốn vay trên giá trị TSĐB tăng lên 1% với điều kiện các yếu tố cịn lại khơng đổi thì Loge (hay Ln) của tỷ lệ xác suất xảy ra nợ xấu so với xác suất không xảy ra nợ xấu tăng lên 0,472; khả năng xảy ra nợ xấu so với khả năng không xảy ra nợ xấu tăng gấp 1,603 lần. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa là 5%.
- Lợi nhuận của khách hàng (X4): khách hàng vay vốn có lợi nhuận càng cao
thì họ tự chủ hơn về mặt tài chính nên khả năng trả nợ cũng tốt hơn, cho vay đối tượng này ngân hàng cũng ít xảy ra nợ xấu hơn. Từ kết quả phân tích cho thấy, mối tương quan giữa lợi nhuận hàng năm của khách hàng và nợ xấu là ngược chiều, đúng như kỳ vọng đặt ra. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa là 1%. Khi lợi nhuận tăng lên 100 triệu đồng với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì khả năng xảy ra nợ xấu sẽ giảm 0,362 lần.
- Năng lực tài chính của doanh nghiệp: theo kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic cho thấy, năng lực tài chính của doanh nghiệp tham gia vào phương án/dự án có tương quan nghịch với nợ xấu tại ACB, điều này có nghĩa là nếu khách hàng vay vốn có năng lực tài chính càng mạnh, khả năng vốn tự có tham gia vào dự án/phương án càng cao thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp, kết quả này đúng như kỳ vọng của tác giả và mối tương quan này có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Khi năng lực tài chính của khách hàng tăng 1% thì khả năng xảy ra nợ xấu sẽ giảm 0,625 lần.
- Kinh nghiệm của ngƣời quản lý doanh nghiệp: thơng thường người quản lý doanh nghiệp có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp mình thì khả năng thành cơng cao hơn và ngược lại đối với người quản lý thiếu kinh nghiệm, kinh nghiệm cịn non yếu thì sẽ gặp nhiều khó khăn trong việc kinh doanh cũng như quản lý doanh nghiệp. Qua kết quả phân tích cho thấy, kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp và nợ xấu có mối tương quan nghịch chiều, đúng như kỳ vọng ban đầu và mối tương quan này có ý nghĩa ở mức 5%. Khi người quản lý doanh nghiệp tăng thêm 1 năm kinh nghiệm thì khả năng xảy ra nợ xấu sẽ giảm xuống 0,659 lần.
- Trình độ học vấn của ngƣời quản lý doanh nghiệp: trình độ học vấn và nợ xấu có mối tương quan ngược chiều, nghĩa là với khách hàng vay có trình độ học vấn càng cao thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp. Tuy nhiên, mối tương quan này chỉ có ý nghĩa về mặt kinh tế chứ khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
- Sự ổn định của thị trƣờng: mơi trường kinh doanh gặp nhiều khó khăn, thị trường kinh doanh không ổn định sẽ làm ảnh hưởng đến khả năng tạo ra lợi nhuận cũng như việc thu hồi công nợ của các doanh nghiệp đang vay vốn tại ACB, từ đó làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ cho ngân hàng. Kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic phản ánh đúng kỳ vọng mối tương quan giữa sự ổn định của thị trường và nợ xấu. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và khi thị trường càng ổn định thì khả năng xảy ra nợ xấu so với khả năng không xảy ra nợ xấu sẽ giảm đi 0,195 lần.
Tóm lại, qua kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic cho thấy, trong 8 biến xem xét tác động đến nợ xấu tại ACB thì có 6 biến tác động đến nợ xấu có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% và có 1 biến có ý nghĩa thống kê ở mức 20%, trong đó: lãi suất vay vốn, số tiền vay vốn và tỷ lệ vốn vay trên giá trị TSĐB có mối quan hệ cùng chiều nợ xấu; lợi nhuận, năng lực tài chính của doanh nghiệp, kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp và sự ổn định của thị trường có mối quan hệ ngược chiều với nợ xấu. Trong đó, biến sự ổn định của thị trường có tác động mạnh nhất (hệ số beta = -1,633) và biến số tiền vay vốn có tác động thấp nhất (hệ số beta = 0,372). Phương trình hồi quy Binary Logistic như sau:
Loge [ P (Y = 1)
P (Y = 0) ] = 2,936 + 0,724X1 + 0,372X2 + 0,472 X3 – 1,016 X4
– 0,47 X5 – 0,418 X6 – 1,633 X8
2.3 Đánh giá công tác hạn chế tại Ngân hàng TMCP Á Châu
2.3.1 Thực trạng công tác hạn chế nợ xấu tại Ngân hàng TMCP Á Châu 2.3.1.1 Định hƣớng chính sách và hoạt động tín dụng 2.3.1.1 Định hƣớng chính sách và hoạt động tín dụng
Để đạt mục tiêu quản lý RRTD đề ra, ACB đã thiết lập định hướng chính sách và hoạt động tín dụng linh hoạt phù hợp với từng thời kỳ, phù hợp với tình
hình kinh tế vĩ mơ, tình hình ngành tài chính ngân hàng, định hướng hoạt động tín dụng hiệu quả, quản lý RRTD và đảm bảo an toàn trong việc sử dụng vốn vay. Nếu tình hình nền kinh tế tăng trưởng và cơng tác quản lý tín dụng của ngân hàng được đảm bảo, ACB sẽ áp dụng chính sách tín dụng mở rộng nhằm đạt được mục tiêu tăng trưởng tín dụng trong an tồn và hiệu quả. Ngược lại khi nền kinh tế có dấu