CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.5 PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI NỢ XẤU CỦA NGÂN HÀNG
3.5.1.7 Tình hình tài sản đảm bảo
Tài sản đảm bảo là biến định tính, nhận giá trị 0 nếu khách hàng vay khơng có tài sản đảm bảo, nhận giá trị 1 nếu khách hàng vay có tài sản đảm bảo. được thể hiện qua bảng 3.17 như sau:
Bảng 3.17 Tình hình tài sản đảm bảo của khách hàng vay vốn.
Tài sản đảm bảo Số quan sát Tỷ trọng (%) Phần trăm tích lũy (%)
Khơng tài sản đảm bảo 27 43,9 43,9
Có tài sản đảm bảo 39 56,1 100
Tổng 66 100
Số khách hàng vay vốn có tài sản đảm bảo chiếm tỷ trọng cao với 56,1% và có 39 người, cịn lại là nhóm khách hàng đi khơng có tài sản đảm bảo chiến tỷ trọng 43,9% với 27 người thuộc nhóm này.
Qua thơng tin trên cho thấy Ngân hàng đang triển khai dần triển khai loại hình vay vốn từ có thế chấp sang tín chấp.
3.5.2 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
Theo giả thuyết H0: B1 = B2 = B3 = B4 = B5 = B6 = B7 = 0 (Xem xét khả năng giải thích biến phụ thuộc tổ hợp các biến độc lập)
H1: B1 = B2 = B3 = B4 = B5 = B6 = B7 ≠ 0 ( Ít nhất có một biến độc lập khác khơng thì mơ hình là phù hợp).
(Nguồn: số liệu thu thập năm 2017)
54
Bảng 3.18 Kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Chi – bình phương Mẫu quan sát Mức ý nghĩa
Step 24,963 7 0,001
Block 24,963 7 0,001
Model 24,963 7 0,001
Từ bảng 3.18 ta thấy giá trị mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,001 < mức ý nghĩa điều kiện anpha = 0,05. Nên ta bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là chấp nhận giả thuyết H1 rằng các hệ số trong mơ hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.
3.5.3 Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Bên cạnh đó việc phân tích số liệu bằng hồi quy Logistic cho thấy mức độ phù hợp của các biến độc lập khi đưa vào mơ hình. Khác với mơ hình hồi quy tuyến tính thơng thường việc đánh giá mức độ phù hợp của hồi quy tuyến tính thơng thường bằng hệ số R2 càng lớn thì mơ hình càng phù hợp, hồi quy Binary logistic sử dụng chỉ tiêu - 2LL (Log likelihood) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình. -2 Loglikelihood càng nhỏ thì mơ hình càng phù hợp.
Giá trị -2LL = 52,383 trong bảng 3.19 là tương đối nhỏ, ta có thể kết luận việc kiểm định thống kê này là hoàn toàn phù hợp khi sử dụng mơ hình logistic vào đề tài.
Bảng 3.19 Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Với hệ số R2 = 31,5% cho ta biết là 31,5% sự biến động của nợ xấu tại Ngân hàng LienVietPostBank được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình, cịn lại 68,5% sự biến động của nợ xấu của chi nhánh Ngân hàng là do những nhân tố khác mà mơ hình chưa tìm thấy và thống kê vào đề tài.
(-2 Log likelihood) Độ phù hợp
(Cox & Snell R Square) Mức độ biến động bình phương (Nagelkerke R Square) Mức độ biến động (Sig.) Mức ý nghĩa 52,383 0,315 0,456 0,001
(Nguồn: kết quả xử lí SPSS 20.0 từ số liệu thu thập năm 2017)
55
3.5.4 Kiểm định mức độ dự báo của mơ hình
Để khẳng định thêm sự chắc chắc của mơ hình hồi quy, tỷ lệ dự đốn chính xác về nợ xấu của các mẫu thu thập được thể hiện qua bảng 3.20.
Bảng 3.20 Mức độ dự báo chính xác của mơ hình
Quan sát Dự đốn Nợ xấu Phần trăm chính xác Khơng có nợ xấu Nợ xấu Nợ xấu Không nợ xấu 46 2 95,8 Nợ xấu 7 11 61,1 Phần trăm trung bình 86,4
Từ bảng 3.20 cho ta biết về tỷ lệ dự đốn chính xác của mơ hình, trong 48 trường hợp dự đốn khơng có nợ xấu (theo hàng ngang) thì mơ hình dự đốn đúng 46 trường hợp với tỷ lệ phần trăm dự đốn chính xác là 95,8%. Còn đối với 18 trường hợp dự đốn có nợ xấu (theo hàng ngang), thì mơ hình dự đốn đúng 11 trường hợp với tỷ lệ phần trăm dự đốn chính xác là 61,1%. Tỷ lệ dự đốn đúng của toàn bộ nghiên cứu đạt 86,4% con số này khá cao thể hiện độ phù hợp với mơ hình là khá cao.
3.5.5 Kết quả phân tích những nhân tố tác động đến nợ xấu.
Thơng qua mơ hình Binary logistic dự đoán xác suất xảy ra nợ xấu của khách hàng đang vay tiền tại LienVietPostBank chi nhánh Cần Thơ.
Biến phụ thuộc là xác xuất xảy ra nợ xấu nhận giá trị 1 (có nợ xấu) và nhận giá trị 0 (khơng có nợ xấu). Các biến độc lập: Trình độ học vấn của người đi vay (HOCVAN), số tiền khách hàng vay ngân hàng (SOTIENVAY), thu nhập của khách hàng đi vay tiền (THUNHAP), thời gian ngân hàng cho khách hàng vay tiền (THOIGIANVAY) và số người phụ thuộc đối với khách hàng đi vay (SONGUOIPHUTHUOC), lãi suất cho vay (LAISUAT) cuối cùng là tài sản đảm bảo (TAISANDAMBAO).
Kết quả chạy mơ hình hồi quy Binary logistic được thể hiện trong bảng 3.21 như sau:
56
Bảng 3.21 Kết quả phân tích những nhân tố tác động đến nợ xấu tại LienVietPostBank
Biến số Ký hiệu Hệ số beta
(B) Mức ý nghĩa (Sig.) Tỷ suất nguy cơ xảy ra (Exp (B)) HOCVAN X1 0,803 0,482 1,010 SOTIENVAY X2 0,010 0,011 0,904 THUNHAP X3 -0,100 0,096 12,461 THOIGIANVAY X4 -0,009 0,663 2,233 SONGUOIPHUTHUOC X5 -0,467 0,621 0,991 LAISUAT X6 2,523 0,043 0,627 TAISANDAMBAO X7 -0,019 0,096 0,981 CONSTANT -6,286 0,066 0,002 Số quan sát 66 -2 Log likelihood 50,213 R2 0,315
Thơng qua việc phân tích nợ xấu tại LienVietPostBank bằng mơ hình hồi quy Binary logistic dự báo xác suất xảy ra nợ xấu đối với khách hàng đang vay vốn tại ngân hàng. Việc dùng mơ hình này để dự báo là hồn tồn hợp lí vì biến phụ thuộc là biến nhị nguyên (biến giả).
Trong mơ hình Binary logistic này do biến phụ thuộc là biến giả nên các hệ số trong hàm hồi quy sẽ không trực tiếp biểu thị mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà nó dùng hệ số tương quan để giải thích sự thay đổi của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Kết quả hồi quy cho thấy một số nhân tố tác động đến nợ xấu (biến phụ thuộc) của ngân hàng trong đó có 2 biến có ý nghĩa thống kê ở mức 5% là: biến SOTIENVAY (X2), biến LAISUAT (X6) và có 2 biến có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
57
là THUNHAP (X3) và TAISANDAMBAO (X7), về mặt thống kê các biến có nghĩa được giải thích như sau:
Biến SOTIENVAY: Kết quả phân tích hồi quy Logistic cho thấy biến này tương quan tỷ lệ thuận với nợ xấu của ngân hàng. Việc cho khách hàng vay nhiều tiền thì khả năng xảy ra nợ xấu của ngân hàng sẽ tăng lên, theo kết quả của Exp (B) từ phụ lục 8, thì khi số tiền cho vay của ngân hàng tăng lên 1 triệu đồng thì nợ xấu sẽ tăng 1,010 lần. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nguyên nhân gây ra là do khi khách hàng vay tiền với số lượng lớn mặt dù đã có phương án kinh doanh trả nợ khả thi, nhưng trong quá trình sử dụng vốn việc này hoàn toàn do khách hàng thực hiện và có thể khách hàng sử dụng vốn sai mục đích hoặc do điều kiện khách quan xảy ra làm cho hoạt động sản xuất kinh doanh khó khăn việc thu hồi vốn đối với ngân hàng cũng trở nên khó khăn.
Biến LAISUAT: Kết quả chạy hồi quy logistic cho thấy biến này có mối tương quan tỷ lệ thuận với nợ xấu của ngân hàng, theo kết quả của Exp (B) từ phụ lục 8, khi lãi suất tăng lên 1% thì nợ xấu tăng 2,523 lần. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Lãi suất cho vay của Ngân hàng trong giai đoạn hiện nay đã được giảm đi đáng kể, khơng cịn biến động tăng như các giai đoạn lúc trước, lãi suất cho vay càng cao thì nguồn thu nhập của khách hàng vay phải tăng lên để tương ứng với chi phí trả lãi.
Biến THUNHAP: Kết quả chạy hồi quy logistic cho thấy biến này có mối quan hệ tương quan tỷ lệ nghịch với nợ xấu của ngân hàng, theo kết quả của Exp (B) từ phụ lục 8, khi thu nhập của khách hàng tăng lên 1 triệu đồng thì nợ xấu của ngân hàng sẽ giảm 0,100 lần. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả này đúng với kỳ vọng, khi khách hàng có khoản thu nhập cao và ổn định thì sẽ giúp họ tự chủ hơn về mặt tài chính và sẽ chủ động hơn trong hiện trả nợ cho Ngân hàng, từ đó nợ xấu sẽ giảm xuống.
Biến TAISANDAMBAO: Qua kết quả chạy hồi quy cho thấy biến này có mối quan hệ tương quan tỷ lệ nghich với biến phụ thuộc, theo kết quả của Exp (B) từ phụ lục 8, khi khách hàng vay vốn khơng có thế chấp bằng tài sản đảm bảo hoặc tỷ lệ đảm bảo quá thấp thì nợ xấu sẽ gia tăng 0,019 lần. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
Từ mơ hình phân tích được ta có được phương trình hồi quy Binary logistic như sau: Log ( 1) ( 0) P Y P Y e = -6,286 + 0,010X2 – 0,100X3 + 2,523X6 – 0,019X7
58
Từ phương trình hàm hồi quy trên ta có được hai biến độc lập từ mơ hình có ý nghĩa làm nợ xấu của ngân hàng gia tăng là biến SOTIENVAY, biến LAISUAT do dấu kì vọng của 2 biến này là dấu dương (+) tương quan thuận với biến phụ thuộc. Còn lại hai biến làm giảm đi nợ xấu của Ngân hàng là biến THUNHAP và biến TAISANDAMBAO do dấu kì vọng 2 biến này là dấu âm (-) tương quan nghịch với biến phụ thuộc.
Sắp xếp theo mức độ tác động giảm dần của các biến độc lập với biến phụ thuộc là: Biến LAISUAT tác động mạnh nhất (hệ số beta = + 2,532), tiếp theo là biến THUNHAP (hệ số beta = -0,100), kế tiếp là biến TAISANDAMBAO (hệ số beta = - 0,019) cuối cùng là biến SOTIENVAY (hệ số beta = + 0,010).
Kết luận chương 3
Trong chương 3, khoá luận đã trình bày được lịch sử hình tổ chức của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt, đánh giá khái qt được tình hình tín dụng và kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng, đánh giá được thực trạng nợ xấu khách hàng cá nhân của LienVietPostBank thơng qua mơ hình phân tích, từ đó tạo tiền đề cho việc đưa ra các giải pháp nhằm hạn chế tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ở chương 4.
59
CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP NHẰM TĂNG CƯỜNG GIẢM THIỂU KHẢ NĂNG XẢY RA NỢ XẤU TĂNG CAO TRONG THỜI GIAN TỚI.
4.1 Nhóm giải pháp liên quan đến lãi suất cho vay.
Hiện tại trong giai đoạn hiện nay về mặt bằng lãi suất cho vay đang có xu hướng gia tăng, do việc huy động nguồn vốn với lãi suất cao, thị trường vẫn chưa ổn định do sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng, sự thay đổi liên tục của nền kinh tế và các chính sách phát triển của Chính Phủ, nên việc thay đổi các mức lãi suất cho vay theo từng giai đoạn là cần thiết.
Nhằm để duy trì mức lãi suất cho vay hợp lí ngân hàng cần:
- Đẩy mạnh công tác thu hồi xử lý nợ, đặc biệt các nhóm nợ từ nhóm 3 trở đi để giảm trích lập dự phịng.
- Xây dựng chính sách lãi suất hợp lý đối với từng nhóm khách hàng:
+ Đối với khách hàng có uy tín, có lợi nhuận ổn định qua từng năm, ngân hàng cần có mức lãi suất ưu đãi để giữ chân khách hàng.
+ Đối với từng nhóm ngành nghề khác nhau thì nên có những chính sách lãi suất khác nhau, thời gian tới nên hạn chế cho vay ở nhóm ngành tiêu dùng vì dư nợ ở nhóm ngành này đang tăng trưởng cao cùng đó là việc cho vay tín chấp đối với loại hình này việc này sẽ dễ phát sinh nợ xấu khi khách hàng không trả được nợ, nếu giảm được quy mơ tín dụng ở nhóm ngành này có thể sẽ giảm được mức lãi suất đang cho vay ở hiện tại.
- Giảm thiểu các chi phí hoạt động đặc biệt là chi phí quản lý hành chính, chi phí nhân lực như:
+ Tối thiểu hố chi phí khấu hao về tài sản của ngân hàng: Kiểm tra thường xuyên thực hiện việc sử dụng và bảo quản các trang thiết bị, cơ sở vật chất của ngân hàng, để tài sản được sử dụng lâu dài, thực hiện chính sách tiết kiệm điện trong ngân hàng.
+ Tối thiểu hố chi phí dự phịng: Tăng cường việc phân loại các nhóm nợ tránh để rơi vào nợ khó địi, nợ có khả năng mất vốn, tăng cường công tác mua bán nợ với VAMC để giảm thiểu chi phí dự phịng cho ngân hàng.
Hạ thấp chi phi nguồn vốn đầu vào và chi phí hoạt động của ngân hàng sẽ giúp cho việc duy trì mức lãi suất cho vay hợp lí cho ngân hàng, khách hàng cũng dễ dàng tiếp cần được nguồn vốn.
60
4.2 Nhóm giải pháp liên quan tới thu nhập.
Mức độ tác động của biến thu nhập tới biến phụ thuộc cũng tương đối cao, vì vậy để duy trì tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp như hiện nay tại LienVietPostBank, thì phải tăng cường việc thẩm định nguồn lực tài chính trả nợ của khách hàng, không chỉ nguồn thu nhập chính mà cịn tính ln cả các nguồn thu nhập phụ từ người thân gia đình của khách hàng, trong thực tế việc đánh giá tiêu chí thu nhập ln được quan tâm hàng đầu, khách hàng nếu có nguồn thu nhập cao và ổn định thì sẽ dễ dàng được cho vay vốn, ưu đãi nhiều thứ như được hưởng lãi suất cho vay thấp, kỳ hạn cho vay được kéo dài…
Cho nên việc hạn chế nợ xấu gia tăng thì Ngân hàng nên tìm kiếm những khách hàng có nguồn thu nhập ổn định theo từng ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh, bên cạnh đó phải kiểm tra kỹ lưỡng về tình hình sử dụng vốn của khách hàng, kỳ hạn trả nợ của khách hàng có đúng kỳ hạn hay khơng, để kịp thu hồi lại vốn.
4.3 Nhóm giải pháp liên quan tới tài sản đảm bảo
Theo kết quả phân tích của mơ hình cho thấy nếu đi vay khơng có tài sản thế chấp việc gia tăng những khoản rủi ro tín dụng đối với ngân hàng là rất lớn làm gia tăng các khoản nợ cho ngân hàng, chính vì thế cần có những chính sách phù hợp trong quyết định cho vay theo trường hợp có tài sản đảm bảo và khơng có tài sản đảm bảo.
Với những khách hàng vay vốn có tài sản đảm bảo, nếu tài sản được hình thành từ vốn vay ngân hàng cần có những giải pháp để quản lý như:
+ Xác định rõ quyền sở hữu hoặc quyền sử dụng tài sản hình thành từ vốn vay của người vay.
+ Kiểm tra giám sát tiến độ hình thành tài sản đảm bảo tiền vay đúng như mục đích vay vốn và giám sát q trình sử dụng tài sản đó để có biện pháp xử lý thích hợp khi cần thiết.
Nếu tài sản được đảm bảo bằng tài sản thuộc sở hữu của khách hàng hoặc của bên thứ ba thì ngân hàng nên chú ý các điểm sau:
+ Kiểm rõ tính hợp pháp của tài sản đảm bảo thuộc quyền sở hữu của người vay hoặc của bên bão lãnh.
+ Đối với các tài sản khó tiêu thụ trên thị trường, tài sản dễ hao mịn, mất giá thì nên hạn chế hoặc khơng nhận làm tài sản thế chấp, cầm cố.
+ Đối với các tài sản khơng bắt buộc có giấy tờ chứng minh quyền sở hữu như vàng bạc, đá quý thì phải dùng biện pháp cầm cố.
61
+ Đối với tài sản bắt buộc mua bảo hiểm thì phải có hợp đồng mua bảo hiểm trong thời hạn bảo đảm tiền vay. Ngân hàng thoả thuận với khách hàng trong việc chuyển tên người thụ hưởng là ngân hàng trong trường hợp xảy ra rủi ro.
+ Thu thập thơng tin chính xác về tài sản đảm bảo, kiểm tra tài sản đảm bảo là có thật trên thực tế, có thật giấy tờ chừng minh nguồn ngốc.
+ Thực hiện kĩ lưỡng và nghiêm túc việc đánh giá tài sản thế chấp, tránh trường hợp định giá tài sản thế chấp quá cao so với thực tế.
Trường hợp khách hàng được cho vay nhưng khơng có tài sản đảm bảo là những trường hợp được thẩm định với phương án có tính hiệu quả cao, khách hàng có uy tín,