1.2.1 .Chất lượng tín dụng trong ngân hàng thương mại
2.3.2. Phương pháp xử lý số liệu
2.3.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
(EFA)
Phân tích EFA đối với các nhân tố bất cân xứng thơng tin trong quy trình tín dụng
Bảng 2.5: Các thành nhân tố sau khi EFA hoàn tất Rotated
Component Matrixa
Nguồn: kết quả chạy EFA ở phụ lục 25
Chạy EFA lần 1 (Phụ lục 9), dựa trên cơ sở lý thuyết, các biến thỏa mãn 2 điều kiện sau khi EFA phải: (1) hệ số tải nhân tố <0.5, (2) sai biệt của tải nhân tố <0.3. Do đó, tác giả đã loại bỏ lần lượt các biến đến khi các biến quan sát sau EFA thỏa mãn 2 điều kiện nêu trên mới dừng lại ở kết quả đó. Kết quả là sau 17 lần chạy EFA (từ phụ lục 9 đến phụ lục 25), 22 biến quan sát Component 1 2 3 4 5 CSU5 . 832 CSU6 . 752 CSU8 . 748 CSU7 . 732 CSU12 . 715 CDE7 . 766 CDE3 . 737 CDE8 . 718 CDE4 . 313 . 711 CDE5 . 687 CDE2 . 346 . 686 . 304 CDO2 . 868 CDO3 . 786 CDO1 . 307 . 733 CDO4 . 722 CAN1 . 777 CAN2 . 773 CAN3 . 704 CDO7 . 625 . 310 CSU10 . 825 CSU9 . 808 CSU3 . 618
được nhóm thành 5 nhân tố, thỏa mãn các hệ số tải nhân tố lớn nhất của mỗi biến quan sát đều > 0.5 và sai biệt của tải nhân tố <0.3 (Bảng 2.7).
Phương sai trích bằng 66.932% (>50%) cho thấy 66.932% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố. Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett =
1.1 (<0.05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Hệ số KMO = 0.849 nên phân tích nhân tố là phù hợp (Phụ lục 25).
Phân tích nhân tố đối vối chất lượng tín dụng
Kết quả EFA đối với nhóm chất lượng tín dụng ở phụ lục 26 cho thấy phương sai trích bằng 72.981% (>50%) cho thấy 72.981% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 3 nhân tố. Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0.000 (<0.05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Hệ số KMO = 0.892 nên phân tích nhân tố là phù hợp (Phụ lục 25).
2.3.3.3. Mơ hình hiệu chỉnh
Dựa vào kết quả EFA, mơ hình hiệu chỉnh sẽ có 5 biến độc lập với 22 biến quan sát thay vì 4 biến độc lập như mơ hình đã đưa ra. Thành phần các quan sát ở các nhóm dường như khơng thay đổi nhiều. Chỉ có phân tích tín dụng, sau EFA, biến CDO7 thuộc nhóm lập hồ sơ tín dụng chuyển sang nhóm này nhưng tác giả vẫn để tên của biến như cũ vì nội dung của biến quan sát này phù hợp với lập luận cho nhân tố hiệu quả thông tin trong khâu phân tích tín dụng. Việc xuất hiện thêm 1 nhân tố F5 gồm 3 biến quan sát trong nhóm biến giám sát tín dụng tách ra, tác giả đặt tên là “Đánh giá, xếp hạng khách hàng định kỳ”.
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 (2.1)
Bất cân xứng thông tin trong
khâu lập hồ sơ tín dụng Hiệu quả thơng tin trongkhâu phân tích tín dụng
H1: (-)
H2: (+)
CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG
H5: (+)
Hiệu quả thông tin trong
Đánh giá, xếp hạng khâu quyết định tín dụng
H3: (+)
khách hàng định kỳ H4: (-)
Bất cân xứng thơng tin trong khâu giám sát tín dụng
Y: Chất lượng tín dụng
X1: Bất cân xứng thơng tin trong khâu lập hồ sơ tín dụng (tức là nhân tố F3 sau khi EFA)
X2: Hiệu quả thông tin trong khâu phân tích tín dụng (tức là nhân tố F4 sau khi EFA)
X3: Hiệu quả thông tin trong khâu quyết định tín dụng (tức là nhân tố F2 sau khi EFA)
X4: Bất cân xứng thông tin trong khâu giám sát tín dụng (tức là nhân tố F1 sau khi EFA)
X5: Đánh giá, xếp hạng khách hàng định kỳ (tức là nhân tố F5 sau khi EFA)
Các giả thuyết của mơ hình hiệu chỉnh như sau:
H1: Bất cân xứng thơng tin trong khâu lập hồ sơ tín dụng tác động ngược chiều (-) với chất lượng tín dụng.
H2: Hiệu quả trong khâu phân tích tín dụng tác động cùng chiều (+) với chất lượng tín dụng.
H3: Hiệu quả trong quyết định tín dụng tác động cùng chiều (+) với chất lượng tín dụng.
H4: Bất cân xứng thơng tin trong khâu giám sát tín dụng tác động ngược chiều (+) với chất lượng tín dụng.
H5: Đánh giá, xếp hạng khách hàng định kỳ tác động cùng chiều (+) với chất lượng tín dụng. Thành phần các biến trong các nhân tố sau EFA như sau:
Nhóm biến độc lập:
• F1 – Bất cân xứng thơng tin trong khâu giám sát tín dụng.
Nhân tố F1 gồm:
1. Những thay đổi bất thường trong kế hoạch trả lương, giá trị hàng tồn kho tăng luôn được xem xét kịp thời (CSU5)
2. Tăng cường giám sát khi giá cổ phiếu của khách hàng thay đổi bất lợi (CSU6)
3. Thường xuyên kiểm tra thông tin trên CIC các khoản tín dụng lớn, thu thập thông tin khách hàng từ đối tác khác (CSU7)
4. Tăng cường kiểm tra tín dụng khi nền kinh tế có những biểu hiện đi xuống, ngành nghề kinh doanh xuất hiện những thông tin bất lợi ảnh hưởng đến tình hình SXKD của khách hàng (CSU8) 5. Các yếu tố bất thường ảnh hưởng giá trị tài
sản đảm bảo luôn được đánh giá kịp thời (CSU12)
• F2 – Hiệu quả thơng tin trong khâu quyết định tín dụng
Nhân tố F2 gồm:
2. Quyết định cho vay vì muốn cạnh tranh với ngân hàng khác (CDE3).
3. Quyết định cho vay chỉ dựa trên tên tuổi/thương hiệu của người vay (CDE4).
4. Quyết định cho vay mặc dù khiếm khuyết tài sản đảm bảo hoặc chứng tư ø (CDE5).
5. Thỉnh thoảng quyết định cho vay đối với khách hàng không tốt (CDE7).
6. Thỉnh thoảng quyết định từ chối cho vay đối khách hàng tốt (CDE8).
• F3 – Bất cân xứng thơng tin trong khâu lập hồ sơ tín dụng.
Nhân tố F3 gồm:
1. Khách hàng luôn cung cấp đầy đủ thông tin năng lực pháp lý và năng lực hành vi của họ (CDO1)
2. Khách hàng luôn cung cấp đầy đủ thông tin phương án sản xuất kinh doanh và kế hoạch trả nợ (CDO2)
3. Khách hàng luôn cung cấp đầy đủ thông tin của bảng báo cáo tài chính (CDO3)
4. Khách hàng cung cấp thông tin liên quan đến nguồn thu nhập trả nợ (CDO4)
• F4 – Hiệu quả thơng tin trong khâu phân tích tín dụng
Nhân tố F4 gồm:
1. Tư cách, năng lực và hành vi của bên vay luôn được xem xét kỹ lưỡng (CAN1).
2. Các qui định pháp luật và quy chế cho vay luôn được đánh giá kỹ lưỡng đối với từng khách hàng/hồ sơ vay (CAN2).
3. Các điều kiện ngành nghề kinh doanh luôn được xem xét, coi trọng (CAN3).
5 0
4. Khâu lập hồ sơ tín dụng đầy đủ là rất quan trọng đối với ngân hàng CDO7)
• F5 - Đánh giá, xếp hạng khách hàng định kỳ.
Nhân tố F5 gồm:
1. Báo cáo tài chính của khách hàng được phân tích định kỳ theo qui định (CSU3)
2. Thu nhập ròng, ROA, ROE giảm là những dấu hiệu được đánh giá cẩn thận (CSU9)
3. Đánh giá xếp hạng doanh nghiệp (scoring) định kỳ theo quy định (CSU10)
Biến phụ thuộc - chất lượng tín dụng
Nhân tố này vẫn gồm 6 biến quan sát như cũ gồm:
1. Bất cân xứng thông tin do khâu lập hồ sơ tín dụng (Credit Document) ảnh hưởng lớn đến chất lượng tín dụng (CQU1).
2. Bất cân xứng thông tin do khâu phân tích tín dụng (Credit Analysic) ảnh hưởng lớn đến chất lượng tín dụng (CQU2).
3. Bất cân xứng thông tin do khâu quyết định tín dụng (Credit Decide) ảnh hưởng lớn đến chất lượng tín dụng (CQU3).
4. Bất cân xứng thơng tin do khâu giám sát tín dụng (Credit Suppervisor) ảnh hưởng lớn đến chất lượng tín dụng (CQU4).
5. Các ngun nhân ngồi tầm kiểm sốt của ngân hàng (Other Reason) ảnh hưởng lớn đến chất lượng tín dụng (CQU5).
6. Bất cân xứng thơng tin trong tín dụng càng cao thì chất lượng tín dụng càng kém (CQU6).
9 6
2.3.3.4. Kết quả hồi quy sau khi EFA
Chạy hồi quy 5 biến sau khi EFA, tác giả có được kết quả ở phụ lục 26 và được tóm tắt ở Bảng 2.6.
Kết quả cho thấy
-VIF <2 chứng tỏ mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến .
-Durbin-Watson của mơ hình là 1.643 nằm trong khoảng (1,3) nên khơng có hiện tượng tự tương quan.
-R2 điều chỉnh của mơ hình là 0.411 với giá trị Sig. là 000. Có nghĩa là các biến độc lập trong bảng này có thể giải thích 41,1% sự thay đổi của biến phụ thuộc với độ tin cậy 99%. Tức là 5 nhân tố được kiểm định có thể giải thích 41,1% sự thay đổi của chất lượng tín dụng.
Bảng 2.6: Thống kê kết quả hồi quy Các biến Hệ số B t Sig. VIF (Constant) 1.218 3.827 0.000 F1 -0.251 -3.403 0.001 1.537 F2 0.292 4.814 0.000 1.240 F3 -0.196 -3.137 0.002 1.621 F4 0.302 3.866 0.000 1.423 F5 0.598 8.431 0.000 1.431 R2 điều chỉnh = 0.411 F=28.75
5 Sig. của F = 0.000 Durbin-Watson= 1.646
Nguồn: Kết quả chạy hồi quy từ phần mềm SPSS, phụ lục 26
Mơ hình sau khi chạy hồi quy là:
Y = 1.218 – 0,196X1 + 0,302X2 + 0,292X3 - 0,251X4 + 0,598X5 (2.2)
Nhân tố F3-Bất cân xứng thơng tin trong
với chất lượng tín dụng với độ tin cậy 99% và hệ số ước
lượng là -0,196. Kết quả này phù hợp với giả thuyết tác giả đưa ra. Qua hệ số này, ta có thể thấy rằng bất cân xứng thông tin trong khâu lập hồ sơ tín dụng tăng 1% thì chất lượng tín dụng sẽ giảm 0,196%. So với bất cân xứng thông tin trong khâu giám sát tín dụng đến chất lượng tín dụng thì tác động của bất cân xứng thông tin tại khâu này yếu hơn, tuy nhiên, nó cũng nói lên rằng dù ACB đã cố gắng thiết lập các quy định, quy trình và các thủ tục liên quan để thu thập thông tin từ khách hàng được đầy đủ và chính xác nhất nhưng bất cân xứng thơng tin trong khâu tín dụng vẫn có tác động khá cao lên chất lượng tín dụng.
Nhân tố F4 – Hiệu quả thông tin trong khâu phân tích tín dụng cũng có chiều tác động lên chất lượng tín dụng tương tự như nhân tố F2 (tác động cùng chiều). Hệ số ước lượng của nhân tố này là 0,302 tin cậy khá cao, 99% (mức ý nghĩa 1% vì Sig. = 0,000), Kết quả này nói lên rằng khâu phân tích tín dụng ở ACB ảnh hưởng rất lớn tới chất lượng tín dụng khi hiệu quả thơng tin trong khâu này tăng 1% thì chất lượng tín dụng sẽ tăng 0,302%.
Nhân tố F2 – Hiệu quả thông tin trong khâu quyết định tín dụng, độ tin cậy khá cao, 99% (mức ý nghĩa 1% vì Sig. = 0,000), với hệ số ước lượng là 0,292 cho thấy rằng có tác động cùng chiều với chất lượng tín dụng, phù hợp với giả thuyết tác giả đưa ra. Điều này có nghĩa là thơng tin trong khâu quyết định tín dụng càng chính xác thì chất lượng tín dụng càng cao và ngược lại. Hệ số ước lượng 0,292 cho thấy rằng hiệu quả thơng tin trong khâu quyết định tín dụng tăng 1% thì chất lượng tín dụng sẽ tăng 0,292%. Bởi lẽ, nếu khâu
này thực hiện không tốt thì khách hàng đáng được cho vay sẽ bị từ chối còn khách hàng bị từ chối lại được chấp thuận cho vay, tức lựa chọn nghịch xảy
ra ngay chính tại khâu này. Và tại ACB, hiệu quả thông tin trong khâu quyết định tín dụng cũng đóng vai trị hết sức quan trọng.
Với nhân tố F1 – bất cân xứng thông tin
trong khâu giám sát tín dụng, hệ số ước lượng là
-0,251 ở mức ý nghĩa 1% (Sig.= 0,001) cho thấy rằng có tác động ngược chiều với chất lượng tín dụng với độ tin cậy khá cao, 99%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết tác giả đưa ra. Nghĩa là bất cân xứng thông tin trong giám sát tín dụng càng cao, thì giám sát tín dụng càng kém hiệu quả, làm cho chất lượng tín dụng càng kém và ngược lại. Hệ số ước lượng
-0,251 có nghĩa là bất cân xứng thông tin trong khâu giám sát tín dụng tăng 1% thì chất lượng tín dụng sẽ giảm 0,251%, chứng tỏ ở ACB, khâu giám sát tín dụng có tác động khá mạnh lên chất lượng tín dụng.
Và cuối cùng, tác động mạnh nhất lên chất lượng tín dụng là nhân tố F5 - Đánh giá, xếp hạng khách hàng định kỳ bởi nhân tố này tăng 1% thì chất lượng tín dụng sẽ tăng lên 0,598% và ngược lại. Điều này là do việc đánh giá cẩn thận khi chỉ số ROA và ROE giảm, cũng như phân tích định kỳ báo cáo tài chính, và xếp hạng khách hàng định kỳ là hết sức quan trọng tại ACB.
Như vậy, trong 5 nhân tố đưa vào phân tích hồi quy, có 2 nhân tố tác động ngược chiều với chất lượng tín dụng là F1&F3. Ba nhân tố tác động cùng chiều với chất lượng tín dụng là F2, F4 & F5, trong đó, tác động của F5 là mạnh nhất.
Kết luận chương 2
Khởi đầu chương 2, tác giả đã khái quát một số vấn đề nổi bật về thực trạng bất cân xứng thông tin cũng như chất lượng tín dụng của ACB trong giai đoạn 2008-2012 thông qua phương pháp tổng hợp, thống kê và phân tích để có cái nhìn tổng qt về bất cân xứng thơng tin, chất lượng tín dụng và mối quan hệ giữa bất cân xứng thông tin và chất lượng tín dụng tại ACB, qua đó tác giả đã trả lời được câu hỏi nghiên cứu đầu tiên “Chất lượng tín dụng của ACB trong thời gian qua như thế nào?”
Để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu thứ hai: “Tác động của bất cân xứng thông tin lên chất lượng tín dụng tại ACB hiện tại ra sao?” tác giả đã tiến hành kiểm định trong những phần tiếp theo của chương này.
Còn câu hỏi nghiên cứu cuối cùng: “Cần những giải pháp nào để hạn chế bất cân xứng thông tin nhằm nâng cao chất lượng tín dụng cho ACB trong thời gian tới?” sẽ được giải quyết trong chương 3.
CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP HẠN CHẾ BẤT CÂN XỨNG THÔNG TIN NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG CHO NGÂN
HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU
3.1. Định hướng phát triển ACB đến năm 2020 và tầm nhìn 2025 tầm nhìn 2025
Chiến lược phát triển kinh tế tại Việt Nam giai đoạn 2011-2020 đã xác định đây là thời kỳ thực hiện cơng nghiệp hóa và hiện đại hóa nhằm đưa Việt Nam cơ bản trở thành một nước công nghiệp hiện đại vào năm 2020. Đây là cơ hội lớn cho ngành ngân hàng Việt Nam nói chung và ACB nói riêng.
Ngay từ lúc sơ khai, ACB đã xác định tầm nhìn là trở thành ngân hàng thương mại cổ phần bán lẻ hàng đầu Việt Nam. Với định hướng đúng đắn, kết hợp những đột phá trong đầu tư công nghệ và nguồn nhân lực, đã đưa ACB trở thành một trong số những ngân hàng thương mại cổ phần lớn trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, được các tổ chức uy tín trong nước và thế giới công nhận là ngân hàng bán lẻ tốt nhất Việt Nam trong nhiều năm liền, được nhà nước Việt Nam trao tặng Huân chương lao động hạng III. Đó là những thành quả lớn lao dành cho toàn thể cán bộ và nhân viên ACB.
Với những thành cơng đó, việc phấn đấu đến cuối năm 2015 trở thành NHTM có trình độ tương đương với các ngân hàng trong khu vực như trong định hướng theo Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/03/2012 của Thủ tướng Chính phủ là điều ACB có thể đạt được.
Tuy nhiên, trước sự cạnh tranh gay gắt trong nội bộ ngành, nhu cầu và đòi hỏi của khách hàng về sản
phẩm tài chính ngân hàng, chất lượng dịch vụ ngày càng khắt khe, hoạt động của các doanh nghiệp trong các năm tới dự báo sẽ khó khăn hơn cũng như các thay đổi về các quy định pháp luật nói chung và lĩnh vực ngân hàng nói riêng đặc biệt là các u cầu về an tồn hoạt động ngân
hàng sẽ là thử thách rất lớn đối với ACB. Đặc biệt, sau vụ Nguyễn Đức Kiên - nguyên Phó Chủ tịch hội đồng quản trị, Phó Chủ tịch Hội đồng sáng lập ngân hàng ACB, Fitch đánh giá ACB vào tháng 07/2013 là có