CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH NGÂN HÀNG MB
2.1. TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG MB
2.2.1. Mức độ an toàn vố n (C)
Đầu tiên để phân tích hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng MB theo mô hình CAMELS ta phân tích mức độ an toàn vốn, C trong chữ cái đầu của Capital adequacy. Như ở phần lý thuyết đã đề cập thì để phân tích được mức độ an toàn vốn của NHTM nói chung hay của ngân hàng MB nói riêng sẽ dựa trên việc phân tích những biến động và sự tuân thủ quy định NHNN đặt ra của các chỉ số an toàn vốn (CAR) và hệ số đòn bẩy tài chính.
Thứ nhất, tỷ lệ an toàn vốn
Biểu đồ 2.1: Tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng MB và Vietcombank, ACB năm 2016-2019
Nguồn: BCTN của ngân hàng MB và Vietcombank, ACB năm 2016-2019 Dựa vào biểu đồ trước tiên ta có thể thấy rằng chỉ số CAR của ngân hàng MB trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2019 đều thỏa mãn quy định của ngân hàng nhà nước về tỷ lệ an toàn vốn lớn hơn hoặc bằng 9% theo thông tư 36/2014/TT- NHNN. Tỷ số CAR của ngân hàng MB trong giai đoạn này có xu hướng giảm từ 12,5% (năm 2016) xuống 10,68% (năm 2019). Cụ thể là chỉ số CAR ngân hàng MB năm 2017 giảm so với năm 2016 là 0,5%. Chỉ số này tiếp tục giảm vào năm 2018, giảm mạnh hơn và giảm so với năm 2017 là 1,1%. Sau đó sang năm 2019 chỉ số này giảm tiếp 0,22% so với năm 2018. Dựa vào BCTC các năm ta thể thấy rằng vốn điều lệ của ngân hàng MB, lợi nhuận chưa phân phối và các khoản quỹ trích trong giai đoạn từ năm 2016 tới 2019 có xu hướng tăng, ngân hàng đẩy mạnh tăng vốn điều lệ chủ yếu thông qua hình thức phát hành cổ phiếu nó là một phần cơ sở tăng vốn tự có.
Nhưng mặc dù vốn tự có của ngân hàng MB tăng mà chỉ số CAR ngân hàng trong giai đoạn này lại có xu hướng giảm một phần là do các khoản phải thu của ngân hàng, khoản cho vay khách hàng tăng và chủ yếu tập trung vào khối khách hàng cá nhân, khoản kinh doanh và đầu tư chứng khoán và một số tài sản khác nằm trong tài sản có rủi ro xu hướng tăng góp phần làm CAR giảm. Giai đoạn này không chỉ riêng ngân hàng MB mà các ngân hàng đều đang mở rộng và đẩy mạnh, tập trung vào phân khúc
12,50%
12%
10,90%
10,68%
11,13%
11,63%
12,14%
9,34%
13,19%
11,49%
10,05%
10,91%
0,00%
2,00%
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
12,00%
14,00%
N Ă M 2 0 1 6 N Ă M 2 0 1 7 N Ă M 2 0 1 8 N Ă M 2 0 1 9
MB Vietcombank ACB
khách hàng cá nhân. Vì vậy chỉ số CAR giảm là do các loại tài sản có rủi ro có tốc độ tăng nhanh hơn so với tốc độ tăng của vốn tự có. Tỷ lệ an toàn vốn năm 2019 giảm so với năm 2018 do năm 2019 ngoài các lý do đề cập ở trên ngân hàng MB đã mua lại một lượng lớn cổ phiếu quỹ. Mặc dù vậy ngân hàng MB vẫn luôn đảm bảo tuân thủ tỷ số an toàn vốn theo quy định. Tiếp theo ta có thể thấy khi ta so sánh với xu thế biến động của ngân hàng MB với Vietcombank và ACB đều là các ngân hàng được NHNN công nhận đạt tiêu chuẩn thông tư 41/2016/TT-NHNN trước thời hạn, giai đoạn năm 2016-2018 thì ngân hàng MB và ACB đều có xu hướng giảm do các ngân hàng đang trên con đường thỏa mãn mức an toàn vốn theo Basel II, còn ngân hàng Vietcombank xu hướng tăng. Nhưng đến năm 2019 thì chỉ số CAR của ngân hàng MB giảm nhẹ nhưng chỉ số cao hơn so với Vietcombank đó cũng được coi là một chiều hướng tích cực đối với ngân hàng. Ngân hàng ACB lại có xu hướng tăng, hệ số CAR so với ngân hàng MB lớn hơn không nhiều. Lý giải cho điều này là căn bản thường những ngân hàng có quy mô nhỏ hơn thì sẽ có hệ số CAR cao hơn, xét năm 2019 quy mô tài sản của ba ngân hàng theo chiều giảm dần là Vietcombank, ngân hàng MB, ACB. Nhưng nhìn chung hệ số an toàn vốn của ngân hàng MB khá tốt.
Các ngân hàng thi nhau cải cách và thay đổi để dần phù hợp chuẩn mực Basel II và một trong số đó có ngân hàng MB. Ngân hàng MB đã thực hiện từng bước thay đổi để có thể ứng dụng Basel II định hướng từ rất sớm vào năm 2012 trước khi ra đời thông tư 41/2016 và đẩy mạnh chiến lược trong giai đoạn 2017 đến 2021. Thông tư 41/2016/TT-NHNN là thông tư quy định tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu theo tiêu chuẩn của Basel II, ở thông tư này thì cách tính chỉ số CAR khác so với thông tư 36/2014 quy định trước đó và tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu không còn là ở mức 9% mà giảm xuống mức 8%. Thông tư 36/2014 cách tính tổng tài sản có rủi ro dựa trên các chỉ số rủi ro quy định với từng loại tài sản, khi đó ta không phân luồng được cụ thể tỷ lệ vốn tự có đáp ứng cho từng loại rủi ro dẫn đến việc quản trị trở lên khó hơn. Với cách tính theo thông tư 36 chủ yếu đề cập đến rủi ro tín dụng. Khắc phục được nhược điểm đó thông tư 41/2016 phần tài sản rủi ro được phân tách rõ ràng theo từng loại hình rủi ro của ngân hàng bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường. Để có thể đạt được tiêu chuẩn thì thông tư này đòi hỏi ngân hàng tối ưu hóa tài sản có. Hay nói một cách khác nó giúp phân luồn tài sản có theo các loại rủi ro, nhằm muốn thay
đổi hành vi kinh doanh của các ngân hàng theo hướng hạn chế rủi ro, lựa chọn các khách hàng có tỷ lệ rủi ro thấp. Để có thể thực hiện thông tư này các ngân hàng đồng thời tăng vốn điều lệ, điều này là vô cùng cần thiết khi theo đuổi Basel II. Ngân hàng MB đã làm tốt điều này được thể hiện thông qua chấp thuận của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước trong việc tăng vốn điều lệ lên 24,4 nghìn tỷ đồng năm 2019. Thông tư 41/2016 sẽ có hiệu lực bắt đầu vào ngày 01/01/2020 và ngân hàng MB là một trong những ngân hàng đầu tiên vào ngày 12/04/2019 chính thức được NHNN phê duyệt áp dụng thông tư này kể từ ngày 01/05/2019. Theo báo cáo thường niên năm 2019 chỉ số an toàn vốn theo thông tư 41 ngân hàng MB đạt 10,12% và đạt tiêu chuẩn lớn hơn 8%. Có thể thấy rằng được mức độ an toàn vốn của MB khá tốt. Vì nếu các ngân hàng chuyển sang hướng áp dụng thông tư 41 thì khả năng CAR sẽ giảm mạnh nhưng ngân hàng MB giảm không nhiều, chênh lệch giữa việc áp dụng của hai thông tư là 0,56%.
Thứ hai, hệ số đòn bẩy tài chính
Biểu đồ 2.2: Hệ số đòn bẩy của ngân hàng MB, Vietcombank, Techcombank năm 2016-2019
Nguồn: BCTN của ngân hàng MB, Vietcombank và Techcombank năm 2016-2019 Ngoài việc đánh giá mức độ an toàn vốn thông qua chỉ tiêu CAR ta có thể sử dụng hệ số đòn bẩy. Hệ số đòn bẩy là chỉ tiêu giữa khoản nợ phải trả so với vốn chủ sở hữu, qua đó thấy được mức độ phụ thuộc của ngân hàng với chủ nợ. Nếu chỉ tiêu này quá lớn dẫn đến sự phụ thuộc của ngân hàng vào chủ nợ, gây ảnh hưởng xấu tới
8,64
9,60 9,60 9,32
11,02
9,00 5,20 5,18
15,36
18,70
16,27
14,12
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00 20,00
Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019
MB Techcombank Vietcombank
tình hình kinh doanh của ngân hàng và gặp khó khăn trong quản lý. Ngoài ra hệ số đòn bẩy là công cụ để các ngân hàng tăng chỉ số lợi nhuận, không chỉ thế đây là một cách để giảm thuế phải nộp cho nhà nước. Qua biểu đồ ta thấy hệ số đòn bẩy của ngân hàng MB từ năm 2016 đến 2017 tăng 0,964, đến giai đoạn năm 2017 đến 2019 hệ số đòn bẩy có xu hướng giảm, cụ thể là năm 2018 giảm 0,001 so với năm 2017, sang năm 2019 tiếp tục giảm 0,283 so với năm 2018. Bên cạnh đó hệ số đòn bẩy của ngân hàng MB luôn nhỏ hơn Vietcombank. Nhưng hệ số đòn bẩy lớn hơn so với Techcombank giai đoạn 2017-2019. Xu thế biến động của hệ số của hai ngân hàng này cùng xu thế với ngân hàng MB. Từ đây có thể thấy ngân hàng MB duy trì hệ số đòn bẩy khá hợp lý nhưng ngân hàng vẫn nên cân nhắc khi sử dụng hệ số đòn bẩy.
Bảng 2.1: Tổng hợp sự biến động nợ phải trả và vốn chủ sở hữu ngân hàng MB năm 2016-2019
Đơn vị: Triệu đồng Chỉ tiêu Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019 Các khoản nợ Chính
phủ và Ngân hàng Nhà nước
- 1.847.879 2.632.894 16.836
Tiền gửi và vay các tổ
chức tín dụng khác 24.712.976 46.101.157 60.470.881 50.314.052 - Tiền gửi của các tổ
chức tín dụng khác 12.836.651 36.212.214 40.692.932 29.550.155 - Vay các tổ chức tín
dụng khác 11.876.325 9.888.943 19.777.949 20.763.897 Tiền gửi của khách
hàng 194.812.397 220.176.022 239.964.318 272.709.512
Các công cụ tài chính phái sinh và các khoản nợ tài chính
- - 5.634 -
Vốn tài trợ, ủy thác đầu tư, cho vay tổ chức tín dụng chịu rủi ro
258.170 297.000 319.963 302.126
Chỉ tiêu Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019 Phát hành giấy tờ có
giá 2.366.953 6.022.222 11.157.638 26.288.629
Các khoản nợ khác 7.519.558 9.832.378 13.600.876 21.970.606 - Các khoản lãi, phí
phải trả 2.345.611 2.755.868 2.821.056 4.598.544
- Thuế TNDN hoãn lại
phải trả - - 16.656 12.097
- Các khoản phải trả và
công nợ khác 5.173.947 7.076.510 10.763.164 17.359.965 Tổng nợ phải trả 229.670.054 284.276.658 328.152.204 371.601.761 Vốn của tổ chức tín
dụng 17.955.606 18.983.251 21.632.348 22.718.445
- Vốn điều lệ 17.127.409 18.155.054 21.604.514 23.727.323
- Cổ phiếu quỹ - - - (1.036.712)
-Thặng dư vốn cổ phần 828.197 828.197 - -
- Vốn khác - - 27.834 27.834
Các quỹ dự trữ 2.697.000 3.209.154 3.887.135 4.936.914 Lợi nhuận chưa phân
phối 4.699.337 5.977.328 7.123.671 10.342.490
Lợi ích của cổ đông
không kiểm soát 1.236.503 1.431.437 1.529.704 1.887.965 Tổng vốn chủ sở hữu 26.588.446 29.601.170 34.172.858 39.885.814
Nguồn: Tổng hợp từ BCTC của ngân hàng MB giai đoạn 2016-2019 Để lý giải cho những biến chuyển của hệ số đòn bẩy thông qua bảng trên thấy rằng sự biến động tăng từ năm 2016 đến 2017 là do tốc độ tăng của NPT lớn hơn nhiều so với của VCSH (23,78% > 11,33%). Giai đoạn này ngân hàng đang tăng cường huy động vốn từ tiền gửi của khách hàng và đặc biệt phát hành giấy tờ có giá tốc độ tăng nhanh. Khoản huy động đó được sử dụng chủ yếu vào cho vay khách hàng
và đặc biệt là đầu tư vào chứng khoán kinh doanh tốc độ tăng nhanh, và đây cũng là khoản mục đầu tư có tính thanh khoản khá cao. Sang đến giai đoạn 2017 đến 2018 thì khoản mục nợ phải trả và vốn chủ sở hữu tiếp tục tăng nhưng tốc độ tăng NPT là 15,43% tăng chậm hơn so với trước cho thấy sự kiềm chế sự phụ thuộc của ngân hàng vào chủ nợ. Vốn chủ sở hữu giai đoạn này tốc độ tăng là 15,44% nhanh hơn trước, tốc độ tăng của NPT gần bằng VCSH càng thấy được sự giảm bớt phụ thuộc và rủi ro của ngân hàng. Đến năm 2019 thì tốc độ tăng của NPT giảm so với giai đoạn trước, tốc độ tăng năm 2019 chỉ tăng 13,24% chậm hơn với tốc độ tăng của VCSH dẫn đến hệ số đòn bẩy giảm, từ đó thấy được ngân hàng giảm sử dụng hệ số đòn bẩy nhưng không nhiều vẫn giữ hệ số đòn bẩy một cách ổn định, vừa áp dụng để tăng tỷ suất lợi nhuận cũng đồng thời kiềm chế sự phụ thuộc của ngân hàng vào chủ nợ từ đó giảm rủi ro cho ngân hàng.