2.4 Kiểm định sự tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP
2.4.2.5 Cơ cấu mẫu theo sử dụng vốn vay
SẢN ĐẢM BẢO
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Tổng 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00%
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
2.4.2.4Cơ cấu mẫu theo tần suất kiểm tra, giám sát sau giải ngân
Trong q trình cho vay, cán bộ tín dụng thực hiện kiểm tra, giám sát sau giải ngân đối với khách hàng vay tối thiểu 1 lần/năm. Theo kết quả của mẫu nghiên cứu cho thấy tần suất kiểm tra dưới 3 lần chiếm tỷ trọng lớn nhất 57,26% trên tổng số 365 quan sát, phần lớn là do khách hàng hiện hữu nên cán bộ tín dụng khơng kiểm tra, giám sát theo đúng qui định. Trong số 33 khách hàng xảy ra rủi ro tín dụng thì có đến 24 khách hàng có tần số kiểm tra thấp nhất.
Bảng 2.8 - Cơ cấu mẫu theo số lần kiểm tra, giám sát khoản vay
KIỂM TRA, GIÁM SÁT KHOẢN VAY
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Dưới 3 lần 186 55,03% 19 70,37% 205 56,16% - Từ 3 – 4 lần 129 38,17% 8 29,63% 137 37,53% - Trên 4 lần 23 6,80% 0 0.00% 23 6,30% Tổng 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00%
2.4.2.5Cơ cấu mẫu theo sử dụng vốn vay vay
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Theo nguyên tắc, ngân hàng đồng ý cấp tín dụng dựa vào phương án, dự án kinh doanh khả thi và hiệu quả của khách hàng. Mỗi phương án, dự án kinh doanh
đều có mục đích sử dụng vốn khác nhau. Nếu khách hàng sử dụng nguồn tiền vay không đúng như phương án, dự án vay thì cách sử dụng vốn của khách hàng là không đúng mục đích. Bảng 2.8 cho thấy trong số 365 mẫu khảo sát có 23 khách hàng sử dụng vốn vay khơng đúng mục đích chiếm 6,3% nhưng lại có 13 khách hàng sử dụng vốn không đúng mục đích phát sinh rủi ro tín dụng chiếm 39.39% số khách hàng phát sinh rủi ro tín dụng. Cho thấy rẳng khách hàng sử dụng vốn vay khơng đúng mục đích dễ phát sinh rủi ro tín dụng hơn khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích.
Bảng 2.9 - Cơ cấu mẫu theo mẫu theo sử dụng vốn vay
SỬ DỤNG VỐN VAY
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Đúng mục đích 328 97,04% 13 48,15% 341 93.42% - Khơng đúng mục đích 10 2,96% 14 51,85% 24 6.57% Tổng 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00% 2.4.3.Kết quả mơ hình Logistic
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
2.4.3.1Kiểm định sự tự tương quan giữa các biến
Tác giả tiến hành kiểm định sự tự tương quan giữa các biến độc lập trước khi đưa vào mơ hình để xác định rằng 7 biến độc lập đưa vào là phù hợp, đảm bảo khơng có hiện tượng tự tương quan ảnh hưởng đến mức ý nghĩa các biến của mơ hình.
Theo kết quả kiểm định từ Ma trận hệ số tương quan giữa các biến (Phụ lục 1) cho thấy các biến khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau bởi các hệ số tự tương quan có giá trị khá thấp (<0.3).
2.4.3.2Kết quả ước lượng hồi quy Logistic
và qua 2 bước như sau:
Bước 1: Đưa toàn bộ các biến đã chọn vào mơ hình.
Sau khi chạy dữ hiệu mơ hình thơng qua phần mềm SPSS cùng phương pháp đưa biến và là Enter, kết quả mơ hình hồi quy Binarry Logistic có dạng: (Phụ lục 2) Y = ln [Pi/(1-Pi)] = 11.920 + 1.483*NGANH – 0.033*KHANANGTC – 0.010*TSDAMBAO – 0.601*KNNGUOIVAY – 0.686*KNCBTD – 4.100*SUDUNGVV – 1.233*KTRAGS (2.1)
Mô hình này khơng được chấp nhận do biến X3 – TSDAMBAO khơng có ý nghĩa thống kê do có hệ số Sig. lớn (0.633). Tác giả loại bỏ biến TSDAMBAO ra khỏi mơ hình và tiếp tục cho ra mơ hình ước lượng Logistic với các biến còn lại.
Bước 2: Chạy lại mơ hình sau khi loại bỏ biến TSDAMBAO thơng qua phần mềm SPSS, ta có mơ hình hồi quy Logistic dạng: (Xem phụ lục 2)
Y = ln [Pi/(1-Pi)] = 11.237 + 1.468*NGANH – 0.031*KHANANGTC –
0.611*KNNGUOIVAY – 0.683*KNCBTD – 4.080*SUDUNGVV –
1.292*KTRAGS (2.2)
Bảng 2.10 - Kết quả Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a NGANH 1.468 .706 4.320 1 .038(*) 4.339 KHANANGTC -.031 .016 3.609 1 .057(**) .970 KNNGUOIVAY -.611 .176 12.026 1 .001(*) .543 KNCBTD -.685 .350 3.825 1 .050(*) .504 SUDUNGVV -4.080 .780 27.380 1 .000(*) .017 KTRAGS -1.292 .607 4.528 1 .033(*) .275 Constant 11.237 2.418 21.599 1 .000(*) 75876.812 a.Variable(s) entered on step 1: NGANH, KHANANGTC, KNNGUOIVAY, KNCBTD, SUDUNGVV, KTRAGS.
Với (*) : Mức ý nghĩa 5%, (**) : Mức ý nghĩa 10%
Kết quả của bảng trên cho thấy các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê với mức sai số chuẩn hồi qui 5% và 10%, mơ hình đủ điều kiện để tác giả lựa chọn cũng như là mơ hình phù hợp, các biến trong mơ hình là có ý nghĩa.
Ý nghĩa của các kết quả
Mức độ phù hợp của mơ hình: Mức độ phù hợp tổng qt của mơ hình hồi quy Logistic được thể hiện qua bảng 2.11 bên dưới, với mức ý nghĩa quan sát sig. = 0.000 nên có thể bác bỏ giả thiết: Ho: ß1 = ß2 = ß4 = ß5 = ß6 = ß7 = 0
Xét về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể: Kết quả ở bảng 2.10, kiểm định Wald về ý nghĩa của hệ số hồi quy tổng thể của các biến đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0.1 nên có thể bác bỏ giả thiết: Ho: ß1 = 0; Ho: ß2 = 0; Ho: ß4 = 0; Ho: ß5 = 0; Ho: ß6 = 0; Ho: ß7 = 0
Bảng 2.11 - Kết quả Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 101.564 6 .000
Block 101.564 6 .000
Model 101.564 6 .000
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Khác với mơ hình hồi quy tuyến tính thì trong mơ hình hồi quy Logistic giá trị
-2LL (-2 Log likelihood) được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, - 2LL càng nhỏ càng thể hiện mức độ phù hợp cao của mơ hình. Giá trị -2LL trong mơ hình nghiên cứu của tác giả là 91.007 tương đối khơng thấp, điều đó cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình ở mức tương đối chấp nhận được.
Bảng 2.12 - Kết quả Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 91.007a .243 .592
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
Mức độ chính xác của dự báo thơng qua mơ hình thể hiện qua bảng kết quả Classification Table. Kết quả 365 mẫu thu thập thực tế có 338 trường hợp không xảy ra rủi ro tín dụng, mơ hình dự đốn đúng 335 trường hợp với tỷ lệ dự đoán đúng là 99.1%. Với 27 trường hợp thực tế xảy ra rủi ro tín dụng thì mơ hình dự đốn đúng 15 trường hợp tương ứng tỷ lệ dự đoán đúng là 55,6%. Tỷ lệ dự đốn đúng cho tồn bộ mẫu nghiên cứu là 95,9%.
Bảng 2.13 - Kết quả Classification Table
Observed Predicted RUIROTD Percentage Correct 0 1 Step 1 RUIROTD 0 1 Overall Percentage 335 12 3 15 99.1 55.6 95.9
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Từ những ý nghĩa của kết quả mơ hình, tác giả thấy rằng các hệ số hồi quy
tìm
được có ý nghĩa và mơ hình đã đưa ra trên có thể sử dụng để đo lường các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Á Châu.
2.4.4.Phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ACB
Qua kết quả mơ hình Logistic thông qua phần mềm SPSS đo lường các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ACB được trình bày ở Bảng 2.10 cho thấy rằng, trong 7 biến độc lập bao gồm NGANH (X1), KHANANGTC (X2), TSDAMBAO (X3), KNNGUOIVAY (X4), KNCBTD (X5), SUDUNGVV (X6) và KTRAGS (X7)
thì có 5 biến là X1, X4, X5, X6 và X7 có ý nghĩa thống kê với mức sai số chuẩn hồi quy bẳng 5% và 1 biến là X2 có ý nghĩa thống kê với mức sai số chuẩn hồi quy là 10%. Từ kết quả trên, tác giả kết luận có 6 yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ACB.
Bảng 2.14 - Tác động biên của các biến độc lập Xi lên xác suất xảy ra rủi ro Pi Biến số (Xi) Tên biến Hệ số (ßi) Mức ý nghĩa Tác động biên Xi lên Pi (ΔPi/ΔXi) X1 NGANH 1.468 0.038 0.3670 X2 KHANANGTC -0.031 0.057 - 0.0082 X4 KNNGUOIVAY -0,611 0.001 - 0.1502 X5 KNCBTD -0.685 0.050 - 0.1715 X6 SUDUNGVV -4.080 0.000 - 1.0250 X7 KTRAGS -1.292 0.033 - 0.3082 Ngành nghề kinh doanh
Biến NGANH (X1) có hế số dương với mức ý nghĩa 5%, phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả. Những khách hàng hoạt động trong ngành có rủi ro kinh doanh cao như xây dựng, bất động sản và kinh doanh chứng khốn sẽ có xác suất xảy ra rủi ro tín dụng cao hơn. Các khách hàng kinh doanh trong ngành này dễ bị tác động bởi yếu tố mô trường kinh doanh, môi trường pháp lý. Trong thời kỳ kinh tế bị suy thoái như những năm gần đây, rất nhiều cá nhân/doanh nghiệp hoạt động trong ngành này rơi vào tình trạng nợ phải thu khó địi, tài chính suy giảm nghiêm trọng và kéo theo khả năng thanh toán nợ vay bị ảnh hưởng nghiêm trọng và có thể dẫn đến mất khả năng thanh tốn. Theo ước lượng mơ hình, khách hàng kinh doanh
ngành nghề mang tính rủi ro sẽ có xác suất xảy ra rủi ro tín dụng cao hơn các khách hàng kinh doanh ngành nghề khác 0.367 lần trong điều kiện các biến khác khơng đổi.
Khả năng tài chính của người vay
Đúng như kỳ vọng, biến KHANANGTC của người vay (X2) có hệ số âm với mức ý nghĩa 6% và nếu KHANANGTC của người vay tăng lên 1 đơn vị thì xác suất xảy ra rủi ro tín dụng giảm 0.0082 lần trong điều kiện các biến khác khơng
đổi. Nói một cách khác, nếu vốn tự có của người vay càng nhiều thì khả năng xảy ra
rủi ro tín dụng càng thấp và ngược lại. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế và được giải thích là khi người vay có vốn tự có lớn thì chi phí lãi vay thấp và do bỏ vốn của mình nhiều nên người vay sẽ đầu tư thời gian cũng như quan tâm nhiều hơn và đạt thành cơng nhiều hơn tương ứng rủi ro ít hơn. Hơn nữa tỷ lệ vốn tự có tham gia của khách hàng cịn thể hiện tiềm lực tài chính cũng như khả năng kinh doanh trước đó của khách hàng.
Kinh nghiệm người vay và kinh nghiệm cán bộ tín dụng
Với mức ý nghĩa 5%, cho ra kết quả biến KNNGUOIVAY (X4) và KNCBTD (X5) tác động đến rủi ro tín dụng đúng như kỳ vọng của giả thuyết. Những người càng làm lâu năm trong ngành nghề nào đó thì khả năng thành cơng sẽ lớn hơn và khả năng trả được nợ sẽ cao hơn người ít kinh nghiệm, rủi ro tín dụng xảy ra sẽ thấp hơn. Tương tự cán bộ tín dụng càng làm lâu năm thì kinh nghiệm chun mơn càng nhiều, khả năng thẩm định, quản lý món vay, đơn thúc nợ tốt hơn và khả năng xảy ra rủi ro tín dụng là thấp hơn. Hai biến này cùng tác động tỷ lệ nghịch với biến RUIROTD.
Sử dụng vốn vay
Kết quả thu được từ mơ hình này cho thấy biến SUDUNGVV (X6) tương quan thuận với khả năng trả nợ hay nói cách khác là có tương quan nghịch với RUIROTD, điều này đúng với kỳ vọng của tác giả. Đặc biệt là mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 0%. Xác suất xảy ra rủi ro tín dụng giảm 1.025 lần nếu khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích (giá trị X6 là 1). Điều này hồn toàn
phù hợp với thực tế, trong một số trường hợp giải ngân tiền mặt bổ sung vốn lưu động thì khách hàng lại dùng tiền này mua tài sản cố định. Điều này dẫn đến việc sử dụng vốn đã sai mục đích, sai bản chất nguồn vốn tài trợ và có thể dẫn đến mất cân đối nguồn vốn dẫn đến khơng có nguồn tiền trả nợ đúng hạn.
Kiểm tra giám sát khoản vay
Với mức ý nghĩa thống kê 5%, kết quả ước lượng của mơ hình đã cho kết quả đúng như kỳ vọng ban đầu của tác giả. Cụ thể là kết quả cho thấy số lần KTRAGS
(X7) có mối tương quan nghịch với RUIROTD nghĩa là việc kiểm tra, giám sát khoản vay càng chặt chẽ thì khả năng xảy ra rủi ro tín dụng càng thấp và ngược lại. Mối quan hệ này có thể được giải thích bởi 2 lí do: (1) Thứ nhất khi cán bộ tín dụng kiểm tra giám sát chặt chẽ sẽ kiểm tra được việc sử dụng vốn thực tế của khách hàng, tính ổn định việc kinh doanh của khách hàng theo như phương án vay vốn ban đầu; (2) Thứ hai khi ngân hàng mà trực tiếp là cán bộ tín dụng sâu sát khách hàng thì sẽ giúp việc đơn đốc, thu nợ nhanh chóng và xử lý kịp thời những tình huống xảy ra ngồi dự kiến. Mức độ tác động được tính ra là -0.3082, điều đó có nghĩa
là khi biến kiểm tra giám sát khoản vay tăng (giảm) 1 đơn vị thì biến rủi ro tín dụng giảm (tăng) 0.3082 đơn vị.
Tài sản đảm bảo
Mơ hình cho ra ý nghĩa thống kê #55%, con số này chưa đủ thuyết phục để chấp nhận biến TSDAMBAO (X3) có tác động đến RUIROTD. Tác giả cho rằng kết quả mơ hình khơng cho ra đúng kỳ vọng là vì trong khảo sát này tác giả đã đồng bộ tất cả các loại tài sản đảm bảo, không phân loại ra thành 4 nhớm tương ứng từng mức độ rủi ro của từng nhóm tài sản đảm bảo. Cụ thể tài sản nhóm 0 là Chứng từ có giá là khơng rủi ro thì tỷ lệ cho vay 100% vẫn đảm bảo, nhóm 1 gồm nhà ở, đất ở thỗ cư,…thì tỷ lệ cho vay chuẩn an tồn là 75%, nhóm 3 gồm máy móc thiết bị - hàng hóa thì tỷ lệ chuẩn an tồn là 60-70% và tài sản nhóm 4 là tín chấp thì rủi ro tín dụng gần như hoàn toàn. Nếu tỷ lệ cho vay vượt tỷ lệ chuẩn tương ứng từng nhóm này thì sẽ tác động mạnh đến rủi ro tín dụng. Khách hàng vay thế chấp bằng nhà đất, chung cư… thì sẽ vì nhà mình đang ở mà hạn chế rủi ro xảy ra để tránh ảnh hưởng đến việc xử lý tài sản mà cụ thể là xử lý tài sản mà mình đang ở.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Thông qua chương 2, tác giả đã đi vào phân tích thực trạng tín dụng cũng như rủi ro tín dụng và dùng mơ hình Logistic để kiểm định mơ hình tại ACB. Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 đế cho kết quả của mơ hình Binary Logistic. Kiểm định sự tương quan giữa các biến đã giúp ta xác định rằng 7 biến độc lập đưa vào là phù hợp, khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến, các biến có ý nghĩa trong mơ hình.
Trong mơ hình tác giả sử dụng mơ hình hồi quy Logistic thơng qua phầm mềm SPSS 20.0 để kiểm định, kết quả chỉ có 6 biến trong tổng số 7 biến đưa ra ban đầu là có tác động đến rủi ro tín dụng tại ACB là ngành nghề kinh doanh, khả năng tài chính của người vay, kinh nghiệm người vay, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, sử dụng vốn vay và kiểm tra giám sát khoản vay, còn biến tài sản đảm bảo được tác giả loại ra khỏi mơ hình do khơng có ý nghĩa thống kê. Mức ý nghĩa thống kê của mơ hình là 5% và 10%.. Thơng qua kết quả nghiên cứu, trong chương 3 tác giả sẽ tập trung kiến nghị các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay trong thời gian sắp tới của ACB.
CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU
3.1.Định hướng hoạt động kinh doanh của ACB
Tinh thần chủ đạo của đinh hướng hoạt động kinh doanh ACB từ nay đến 2018