Biến mục đích khoản vay nhận 03 giá trị: 0 – các khoản vay có mục đích tài trợ dự án đầu tư; 1 – các khoản vay vốn lưu động và 2 – các khoản vay có mục đích tài trợ xuất nhập khẩu. Trong mẫu nghiên cứu, phần lớn các khoản vay được sử dụng cho mục đích tài trợ nhu cầu vốn lưu động của doanh nghiệp.
O B 1. 5 .5 1 2 0
0 1000 2000 3000 4000 5000 Frequency
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Hình 2.6. Tần số của biến TAI – quy mô doanh nghiệp
Biến TAI – đại diện cho quy mơ của doanh nghiệp cũng có 03 giá trị: 0 – doanh nghiệp lớn; 1 – doanh nghiệp vừa và nhỏ; 2 – doanh nghiệp khác. Trong mẫu nghiên cứu, các khoản vay phần lớn là các khoản vay của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
2.2.2. Kết quả thực nghiệm
Đầu tiên, tác giả nghiên cứu tác động của các biến định lượng đó là lãi suất cho vay và thời hạn của khoản vay đến xác suất phân loại nợ dựa vào mơ hình hồi ay
i = ψ1DUREEi + ψ2TXIi +εi (3)
T AI 1. 5 .5 1 2 0 Y*
Kết quả hồi quy của mơ hình (3) như sau:
grp Hệ số hôi quy Sai số chuẩn Giá trị z P_value
duree -0.0101494 0.0014675 -6.92 0 txi -0.2765944 0.0140979 -19.62 0 Điểm cắt 1 -4.147381 0.2968615 Điểm cắt 2 -3.711308 0.2947537 Điểm cắt 3 -3.565367 0.2933434 Điểm cắt 4 -3.372171 0.2908449
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 2.8. Hồi quy với hai biến độc lập là DUREE và TXI
Từ kết quả trên, ta thấy được các biến thời hạn của khoản vay (DUREE) và lãi suất khoản vay (TXI) đều có y nghĩa thống kê thơng qua giá trị p_value của cả hai biến này đều nhỏ hơn mức y nghĩa 1%. Như vậy, trên thực tế cả lãi suất và thời hạn của khoản vay đều ảnh hưởng lên việc phân loại nợ. Dựa vào dấu của các hệ số hồi quy (dấu “ – ”), một khoản vay có lãi suất lớn hoặc thời hạn dài thì xác suất được phân loại vào nhóm nợ tốt (nhóm 1) tăng lên, trong khi xác suất mà khoản nợ đó nằm trong nhóm nợ xấu (từ nhóm 2 đến nhóm 5) giảm xuống. Bảng 1.2 cho chúng ta thấy được rõ ràng hơn tác động riêng phần (hay tác động biên) của từng biến độc lập:
Thay đổi của durree Thay đổi trung bình của biến phụ thuộc Xác suất rơi vào nhóm 1 Xác suất rơi vào nhóm 2 Xác suất rơi vào nhóm 3 Xác suất rơi vào nhóm 4 Xác suất rơi vào nhóm 5 Thấp nhất đến cao nhất 1.79% 4.48% -2.84% -0.51% -0.46% -0.67% Thay đổi 1/2 đơn vị 0.03% 0.08% -0.04% -0.01% -0.01% -0.01% Thay đổi 1/2 độ lệch chuẩn 0.65% 1.63% -0.96% -0.19% -0.18% -0.29% Tác động riêng phần 0.03% 0.08% -0.04% -0.01% -0.01% -0.01%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Từ bảng trên ta thấy tác động của thời hạn khoản vay lên việc phân nhóm nợ khơng rõ ràng. Khi thời hạn khoản vay tăng từ giá trị thấp nhất lên giá trị cao nhất, thay đổi xác suất trung bình chỉ là 1,8%; trong đó xác suất rơi vào nhóm một là cao nhất 4,5%; xác suất rơi vào các nhóm cịn lại có giá trị rất nhỏ. Khi lãi suất khoản vay tăng lên 0,5% (1/2 đơn vị) thì xác suất phân nhóm nợ khơng thay đổi. Vì thế, việc phân nhóm nợ khơng nhạy cảm với thời hạn vay.
Thay đổi của txi
Thay đổi trung bình của biến phụ thuộc Xác suất xếp vào nhóm 1 Xác suất xếp vào nhóm 2 Xác suất xếp vào nhóm 3 Xác suất xếp vào nhóm 4 Xác suất xếp vào nhóm 5 Thấp nhất đến cao nhất 38.45% 96.12% -5.00% -2.56% -4.16% -84.40%
Thay đổi 1/2 đơn
vị 0.83% 2.07% -1.22% -0.24% -0.23% -0.37%
Thay đổi 1/2 độ
lệch chuẩn 1.31% 3.28% -1.92% -0.39% -0.37% -0.60%
Tác động riêng
phần 0.82% 2.05% -1.21% -0.24% -0.23% -0.37%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 2.10. Bảng tính tác động biên của TXI lên Yi theo mơ hình (3)
Bảng trên cho thấy lãi suất của khoản vay tác động đến xác suất phân loại nợ một cách rõ rệt hơn so với tác động của thời hạn khoản vay. Khi lãi suất tăng lên 0,5% và trong điều kiện các yếu tố đầu vào khác không đổi thì xác suất để một khoản nợ được xếp vào nhóm 1 (nợ tốt) tăng 2,05% trong khi xác xuất khoản nợ đó được xếp vào nhóm 2 đến nhóm 5 giảm lần lượt là 1,21%, 0,24%, 0,23% và 0,37%.
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Hình 2.7. Ước lượng xác suất phân loại nợ trung bình của một
khoản vay có thời hạn 12 tháng
Tiếp theo, tác giả nghiên cứu mơ hình tiếp theo với sự xuất hiện của các biến định tính như vùng miền cho vay, mục đích giải ngân và quy mơ doanh nghiệp có khoản vay đó bằng cách sử dụng mơ hình (1):
2 2 2
i = ψ1DUREEi + ψ2TXIi +∑α jOBJji +∑λjVILji
+∑θ jTAI ji +εi = x ' β +ε (1)
j=1 j=1 j=1
grp Hệ số hôi quy Sai số chuẩn Giá trị z P_value duree -0.008 0.0025 -2.94 0.003 txi -0.284 0.0152 -18.67 0 _Ivil_1 -0.043 0.0918 -0.46 0.643 _Ivil_2 0.5234 0.0631 8.29 0 _Iobj_1 -0.011 0.1499 -0.07 0.941 _Iobj_2 0.7808 0.1856 4.21 0 _Itai_1 0.3135 0.0797 3.94 0 _Itai_2 0.256 0.0969 2.64 0.008 Điểm cắt 1 -3.771 0.3496 Điểm cắt 2 -3.308 0.3476 Điểm cắt 3 -3.156 0.3463 Điểm cắt 4 -2.952 0.3441
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 2.11. Kết quả hồi quy với các biến độc lập DUREE, TXI, VIL, TAI, OBJ
Khi đưa thêm các biến định tính vào mơ hình, tác giả nhận thấy y nghĩa thống kê, giá trị và dấu của các hệ số hồi quy của thời hạn khoản vay (DUREE) và lãi suất cho vay (TXI) không thay đổi so với kết quả hồi quy mơ hình (3) thể hiện ở bảng 1.1. Bên cạnh đó, việc đưa thêm các biến định tính vào mơ hình giúp ta thấy rõ được sự khác biệt trong việc phân loại nhóm nợ đối với từng nhóm quy mơ doanh nghiệp, từng mục đích khoản vay và từng vùng miền. Việc so sánh kết quả hồi quy của mơ hình (1) và mơ hình (3) cũng chỉ ra rằng mơ hình (1) là mơ hình phù hợp hơn thể hiện ở việc log-likelihood ở mơ hình (1) là -1376,17 lớn hơn log-likelihood của mơ hình (3) là -1477,91, bên cạnh đó Pseudo R2 của mơ hình (3) cũng lớn hơn của mơ hình (1).
Mơ hình (3) cịn đưa ra cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho: Tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không tại mức y nghĩa 1%, chứng tỏ được mơ hình này phù hợp. Ngồi ra, việc thực hiện kiểm định giả thiết Ho: Các hệ số ngưỡng hay các điểm cắt là tương đồng đều cho kết quả bác bỏ Ho tại mức y nghĩa 1% (xem phụ lục) . Vì vậy, các điểm cắt của mơ hình (3) có y nghĩa và có thể sử dụng được khi ước lượng xác suất phân loại nhóm nợ.
STATA tự động đưa các biến giả vào mơ hình, ở biến định tính các vùng miền (VIL), nhóm cơ sở là các khoản nợ thuộc miền Bắc. Các hệ số hồi quy của biến _Ivil_1 (_Ivil_1 = 1, khoản nợ đó thuộc miền Trung) và _Ivil_2 (_Ivil_2 = 1, khoản nợ đó thuộc miền Nam) được sử dụng để so sánh với nhóm cơ sở là miền Băc. Hệ số hồi quy của _Ivil_1 mang dấu âm “ – ” , cho thấy các khoản nợ ở miền Trung se có xu hướng được phân loại vào nhóm nợ tốt (nhóm 1) nhiều hơn so với các khoản nợ ở miền Bắc. Tuy nhiên, hệ số hồi quy của _Ivil_1 lại khơng có y nghĩa thống kê, do đó ta chưa có cơ sở để kết luận hệ thống quản trị rủi ro ở miền Trung tốt hơn miền Bắc. Trong khi đó, hệ số hồi quy của biến _Ivil_2 lại mang dấu dương, điều này cho thấy các khoản nợ ở miền Nam se có xác suất nằm trong nhóm nợ tốt (nhóm 1) thấp hơn các khoản nợ ở miền Bắc và hệ số này cũng có y nghĩa thống kê tại mức y nghĩa 1% nên trên thực tế, ta có thể kết luận được hệ thống quản ly rủi ro tín dụng ở các chi nhánh phía Nam đang hoạt động kém hơn ở các chi nhánh phía Bắc. Bảng sau cho thấy tác động biên giữa các vùng miền, cho thấy rõ hơn việc thay đổi xác suất của các nhóm nợ tại các vùng miền:
So sánh Thay đổi trung bình Xs rơi vàonhóm 1 Xs rơi vào nhóm 2 Xs rơi vào nhóm 3 Xs rơi vào nhóm 4 Xs rơi vàonhóm 5 Miền Trung
với miền Bắc 0.11% 0.28% -0.17% -0.03% -0.03% -0.04%
Miền Nam với
miền Bắc 1.61% -4.02% 2.44% 0.47% 0.44% 0.67%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 2.12. Tác động biên giữa các vùng miền
Tương tự, biến định tính đại diện cho mục đích của khoản vay (OJB) có 03 giá trị đó là: cho vay đầu tư dự án, cho vay tài trợ xuất nhập khẩu và cho vay vốn lưu động. Trong mơ hình (3), mục đích cho vay đầu tư dự án được xem là nhóm cơ sở, dùng để so sánh với các nhóm mục đích khác. Hệ số hồi quy của biến _Iobj_1 mang dấu âm cho thấy các khoản vay có mục đích tài trợ nhu cầu vốn lưu động của doanh nghiệp có rủi ro (xác suất nằm trong nhóm nợ từ 2 đến 5) thấp hơn các khoản vay có mục đích tài trợ dự án đầu tư. Tuy nhiên, hệ số hồi quy này khơng có y nghĩa thống kê nên trên thực tế, chưa thể nêu ra kết luận về rủi ro của hai mục đích cho
vay này. Hệ số hồi quy của biến _Iobj_2 có y nghĩa thống kê tại mức y nghĩa 1%, có giá trị tuyệt đối lớn nhất trong các hệ số hồi quy và hệ số này dương đưa đến kết luận rủi ro của các khoản vay phục vụ cho mục đích tài trợ xuất nhập khẩu của doanh nghiệp cao hơn so với các khoản tài trợ dự án:
So sánh Thay đổi trung bình Xs rơi vào nhóm 1 Xs rơi vào nhóm 2 Xs rơi vào nhóm 3 Xs rơi vào nhóm 4 Xs rơi vào nhóm 5 VLĐ so với DADT 0.03% 0.07% -0.05% -0.01% -0.01% -0.01% XNK so với DADT 4.01% -10.03% 5.40% 1.20% 1.21% 2.22%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 2.13. Tác động biên giữa các mục đích cho vay
Bảng trên cho thấy được xác suất được phân loại vào các nhóm nợ khác nhau như thế nào giữa các khoản vay tài trợ vốn lưu động (_Iobj_1), các khoản vay tài trợ xuất nhập khẩu (_Iobj_2) với các khoản vay đầu tư dự án. Đặc biệt, khoản vay tài trợ xuất nhập khẩu se có ít hơn 10,02% khả năng được xếp loại vào nhóm 1 so với một khoản đầu tư dự án. Hơn nữa, khoản vay này lại có xác suất nằm trong nhóm 5 (nợ khơng có khả năng hồn trả) nhiều hơn xác suất nằm trong các nhóm 2,3,4.
Đối với biến định tính thể hiện quy mơ của doanh nghiệp (TAI), nhóm cơ sở là các doanh nghiệp lớn, được sử dụng để so sánh với nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ và nhóm các doanh nghiệp khác. Các hệ số hồi quy của _Itai_1 và _Itai_2 có cùng dấu dương và có y nghĩa thống kê tại mức y nghĩa 1% cho thấy rủi ro tín dụng của nhóm các doanh nghiệp lớn là cao hơn so với hai nhóm doanh nghiệp cịn lại.
So sánh Thay đổi trung bình Xs rơi vào nhóm 1 Xs rơi vào nhóm 2 Xs rơi vào nhóm 3 Xs rơi vào nhóm 4 Xs rơi vào nhóm 5 DNL so với
DNNVV 0.78% -1.94% 1.22% 0.22% 0.20% 0.29%
DNL so với
DNK 0.80% -1.99% 1.22% 0.23% 0.22% 0.33%
Nguồn: Tính tốn của tác giả
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương 2 phân tích những vấn đề thực trạng về rủi ro tín dụng hiện tại của ACB và đưa ra mơ hình nghiên cứu định lượng phân tích những yếu tố tác động lên rủi ro tín dụng của ACB. Mơ hình định lượng đã giúp tác giả xác định được các yếu tố có tác động đến rủi ro tín dụng như: Thời hạn khoản vay, lãi suất, mục đích khoản vay, vùng miền và quy mơ doanh nghiệp. Tác động của thời hạn khoản vay là chưa rõ ràng. Các khoản vay với lãi suất cao có rủi ro thấp hơn các khoản vay với lãi suất thấp. Các tỉnh thành ở phía Nam có rủi ro tín dụng cao hơn ở phía Bắc. Các khoản vay tài trợ xuất nhập khẩu có rủi ro cao hơn các khoản vay tài trợ đầu tư dự án. Các doanh nghiệp có quy mơ lớn rủi ro cao hơn các doanh nghiệp vừa và nhỏ và các doanh nghiệp khác.
CHƯƠNG 3. CÁC GIẢI PHÁP HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CƠ
PHẦN Á CHÂU
3.1. Định hướng kiểm sốt và quản lý rủi ro tín dụng tại
Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu từ năm 2014 đến năm 2020:
Để đảm bảo năng lực quản ly vận hành hiệu quả một ngân hàng lớn mà ACB có tham vọng đạt tới, ACB sẵn sàng chấp nhận các thay đổi cần thiết để có thể sớm đưa các chuẩn mực và thông lệ quốc tế tốt nhất vào áp dụng trong quản ly , điều hành ngân hàng, phù hợp với các điều kiện cụ thể của ACB và thị trường Việt Nam. Quản ly rủi ro và từ đó tận dụng cơ hội kinh doanh, bảo toàn vốn cho cổ đông là một trong các vấn đề được ACB đặc biệt quan tâm. ACB tiếp tục thực hiện chính sách tín dụng thận trọng để duy trì rủi ro tín dụng ở mức thấp nhất, thực hiện nghiêm túc việc trích lập dự phịng rủi ro tín dụng theo đúng quy định của NHNN với mức trích lập đủ các khoản nợ quá hạn theo quyết định của Hội đồng quản trị. Đồng thời, xây dựng hoàn chỉnh hệ thống tổ chức quản ly rủi ro, được bố trí từ Hội sở đến các chi nhánh và phịng giao dịch trên tồn hệ thống.
Chú trọng đúng mức việc nâng cao chất lượng tín dụng, rà sốt kỹ lưỡng các hồ sơ trước khi quyết định cho vay nhằm hạn chế tới mức thấp nhất rủi ro dẫn đến nợ quá hạn.
Nâng cao công tác thu thập và xử ly thông tin, cung cấp thông tin kịp thời cho cơng tác quản ly rủi ro tín dụng. Thực hiện tốt cơng tác thẩm định, theo dõi, giám sát không chỉ trước mà còn trong, sau khi cho vay.
3.2. Kiến nghị từ kết quả nghiên cứu
Với kết quả thu thập được từ nghiên cứu, ACB cần nhận thấy được các vấn đề sau để từ đó đưa ra giải pháp:
3.2.1. Phát triển đồng đều giữa các vùng miền
Thứ nhất, về việc quản ly rủi ro tín dụng tại các vùng miền, cần quan tâm chú trọng hơn đến công tác quản ly tại các địa bàn phía Nam. Các tỉnh phía Nam, trong đó có TP. Hồ Chí Minh là một trong những trọng điểm về phát triển kinh tế của cả nước. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cho thấy được rủi ro đến từ các doanh nghiệp phía Nam lại cao hơn các vùng phía Bắc. Quy trình cấp tín dụng của một ngân hàng là thống nhất trong tồn hệ thống. Do đó, việc rủi ro tín dụng ở phía Nam có xu hướng cao hơn có thể bắt nguồn từ vấn đề nhân lực. Ngân hàng cần rà sốt lại tồn bộ đội ngũ nhân viên của mình, từ giám đốc cho tới nhân viên kinh doanh, tổ chức các lớp học nghiệp vụ, tổ chức các kỳ thi nghiệp vụ định kỳ với các tiêu chuẩn khắt khe nhằm loại bỏ ngay khỏi đội ngũ những nhân viên yếu kém về nghiệp vụ. Nhân viên kinh doanh – hay nhân viên quan hệ khách hàng của ngân hàng là mắt xích đầu tiên và vơ cùng quan trọng trong tồn bộ quy trình cấp tín dụng của ngân hàng, kể từ khi tiếp cận kéo dài đến thời điểm giải ngân, kiểm soát khoản vay và thu nợ. Do đó, trình độ yếu kém của đội ngũ nhân viên có thể là một trong những nguyên nhân khiến rủi ro tín dụng tăng cao.
Cụ thể, ACB có thể thực hiện các giải pháp sau:
3.2.1.1.Về phía cán bộ tín dụng:
Khi khách hàng đến vay vốn, ACB quan tâm đến tính trung thực, đầy đủ và hợp lệ của các bộ hồ sơ pháp ly. Việc thẩm định tư cách khách hàng vay vốn cần thông qua phỏng vấn trực tiếp, kiểm tra lại tính hợp pháp, hợp lệ của giấy tờ cần