Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Dự báo rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:175

Thêm vào BST

Báo xấu

77
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án tiến hành tổng hợp, hệ thống hóa và bổ sung cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng và dự báo rủi ro tín dụng; đánh giá thực trạng và phân tích các nguyên nhân dẫn tới rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. Đề xuất các biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng cho các tổ chức tín dụng trong quá trình thẩm định tài trợ các dự án đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Dự báo rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài luận án Sự phù hợp về lợi thế vị trí địa lý và điều kiện tự nhiên đã giúp vận tải biển trở thành ngành kinh tế quan trọng trong quá trình hội nhập và phát triển kinh tế của đất nước. Nghị quyết hội nghị lần thứ tám ban chấp hành trung ương đảng khóa XII về chiến lược phát triển bền vững kinh tế biển Việt Nam đến năm 2030 tầm nhìn đến năm 2045 đã khẳng định vai trò to lớn của kinh tế biển với mục tiêu đến năm 2030 kinh tế biển của 28 thành phố ven biển ước đạt 65-70% GDP của cả nước[51]. Để góp phần thực hiện mục tiêu này mỗi lĩnh vực kinh tế biển cần có sự đầu tư phát triển, một trong số đó là phát triển năng lực vận tải của đội tàu Việt Nam đặc biệt là đội tàu container khi xu thế container hóa đang diễn ra trên toàn thế giới. Quyết định 1037/QĐ-TTg ngày 24/06/2014 của Thủ Tướng Chính phủ về điều chỉnh quy hoạch hệ thống Cảng Biển Việt Nam đến năm 2020, định hướng tới năm 2030 có dự báo sản lượng hàng hóa conatiner thông qua cảng tiếp tục tăng mạnh với ước đạt từ 630-715 triệu tấn[53], kéo theo nhu cầu vận chuyển theo phương thức vận tải container không ngừng tăng trong khi đó thị phần đội tàu container Việt Nam mới chiếm 3.6% trong đội tàu thấp hơn nhiều so với thị phần tàu container trên thế giới, điều này đặt ra yêu cầu rất thiết yếu trong việc đầu tư để phát triển đội tàu Container của Việt Nam. Do đặc thù về đầu tư tàu container cần quy mô vốn đầu tư lớn và thời gian đầu tư dài nên nguồn vốn tín dụng có vai trò rất quan trọng trong đầu tư phát triển đội tàu Container của nước ta song thực trạng về rủi ro tín dụng (RRTD) đối với lĩnh vực này hiện nay đang ở mức cao (tỷ lệ nợ xấu trong cho vay đầu tư tàu container lên đến 1
39%) làm cho các tổ chức tín dụng (TCTD) giảm niềm tin và hạn chế cấp tín dụng đầu tư tàu nói chung và tàu container nói riêng. Để giảm thiểu rủi ro tín dụng trong cho vay đầu tư tàu container, công tác nhận định và kiểm soát RRTD trong đầu tư tàu container tại các tổ chức tín dụng cần đảm bảo độ chính xác cao hơn. Muốn vậy khoa học dự báo phải đi trước một bước, công tác dự báo RRTD có ít sai số sẽ giúp các tổ chức tín dụng đưa ra quyết định cấp tín dụng hiệu quả nhờ đó giảm thiểu RRTD. Do đó tác giả thấy rằng việc nghiên cứu đề tài chuyên sâu gắn kết giữa khoa học dự báo, RRTD và những đặc thù của lĩnh vực đầu tư tàu Container sẽ đáp ứng yêu cầu đặt ra đồng thời phù hợp với chuyên ngành tổ chức và quản lý vận tải. Từ thực tiễn trên, để hoàn thiện nghiên cứu và đóng góp vào sự phát triển đa dạng, chuyên biệt của khoa học dự báo nói chung và của ngành kinh tế biển nói riêng tác giả lựa chọn đề tài “Dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam” làm đề tài luận án tiến sĩ. 2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu của luận án Mục đích nghiên cứu của luận án là dự báo RRTD trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam thông qua công cụ lượng hóa để các tổ chức tín dụng có thêm một cơ sở trước khi ra quyết định cấp tín dụng. Trong quá trình giải quyết mục đích này, tác giả thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau: Nghiên cứu tổng quan các công trình khoa học đã công bố liên quan tới đề tài của luận án, đánh giá những đóng góp cũng như tìm ra điểm hạn chế từ đó phát hiện khoảng trống cần bổ sung làm rõ trong quá trình thực hiện luận án của tác giả; Nghiên cứu hệ thống hóa cơ sở lý luận về dự báo, cơ sở lý luận về rủi ro, RRTD, cơ sở lý luận về các phương pháp và mô hình dự báo rủi ro, 2
đặc biệt là rủi ro tín dụng trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam; Nghiên cứu, đánh giá thực trạng công tác dự báo RRTD trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam để làm sáng tỏ những ưu điểm, hạn chế từ đó kế thừa những thành tựu đã đạt được và đưa ra công cụ dự báo mới bổ khuyết cho những vấn đề còn tồn tại; Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam làm công cụ thực hiện công tác dự báo RRTD trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container Việt Nam giúp cho các TCTD có thêm một cơ sở khách quan, lượng hóa rủi ro trước khi ra quyết định cấp tín dụng cho các dự án đầu tư tàu container mới. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án 3.1. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận án là công tác dự báo RRTD tại các tổ chức tín dụng trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam, cụ thể là: Cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng, các mô hình, phương pháp dự báo RRTD; Thực trạng công tác dự báo RRTD trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam tại các tổ chức tín dụng; Mô hình lượng hóa dự báo rủi ro tín dụng. 3.2. Phạm vi nghiên cứu Về nội dung: Nghiên cứu về công tác dự báo RRTD trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. Về không gian: Công tác dự báo RRTD tại các tổ chức tín dụng (bao gồm ngân hàng, tổ chức tín dụng phi ngân hàng, tổ chức tài chính vi mô và quỹ tín dụng nhân dân và tổ chức tín dụng nước ngoài được hiện diện thương 3
mại tại Việt Nam theo các hình thức có đủ tư cách pháp nhân được quy định tại luật các TCTD của Việt Nam[74]) trong cho vay đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam. Về thời gian: Nghiên cứu các dự án đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam từ năm 1997 đến năm 2019; Dự báo kiểm định: Năm 2019, kết quả dự báo rủi ro các mẫu được so sánh với thực tế rủi ro của các dự án tại năm 2019; Dự báo tiên nghiệm: Đưa ra dự báo RRTD đối với các tàu đang khai thác tới năm 2025, dự báo rủi ro tín dụng trước khi cấp tín dụng cho các dự án đầu tư tàu container mới. 4. Phương pháp nghiên cứu của luận án Để đạt được mục tiêu nghiên cứu của luận án, tác giả đã sử dụng một số phương pháp nghiên cứu sau: Phương pháp điều tra, thống kê: Để thu thập số liệu về thực trạng đầu tư đội tàu Container tác giả sử dụng phương pháp thống kê tổng hợp số liệu thu thập từ Tổng cục thống kê, Cục Hàng hải Việt Nam, Cục đăng kiểm Việt Nam, các hệ thống tra cứu trực tuyến …; Để có cơ sở đánh giá công tác dự báo tại các ngân hàng tác giả sử dụng phương pháp điều tra hỏi ý kiến các tổ chức tín dụng với mẫu xin ý kiến là toàn bộ 41 các tổ chức tín dụng hoạt động tại Việt Nam ở thời điểm năm 2019 tương ứng với 41 mẫu; Ngoài ra tác giả còn sử dụng phiếu hỏi thông tin tới Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia (CIC) [68] để thu thập thông tin về tình trạng nợ vay của các doanh nghiệp đầu tư tàu container. Phương pháp phân tích, so sánh, đối chiếu: để đánh giá, lựa chọn và đưa ra những nhận xét; 4
Phương pháp tư duy logic, biện chứng, ngoại suy: để xác định những nhân tố chính ảnh hưởng tới RRTD cũng như đưa ra những nhận định của tác giả; Phương pháp sử dụng các công cụ kiểm định trong thống kê: Để kiểm định các biến và mô hình dự báo; Phương pháp toán học: Trong luận văn sử dụng mô hình hàm hồi quy Binary Logistic để xây dựng mô hình hàm dự báo và sử dụng phần mềm SPSS.20 làm công cụ hỗ trợ tính toán kết quả chạy mô hình. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án Về mặt khoa học: Luận án đã góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng và đặc biệt điểm mới tác giả đóng góp về mặt lý luận là đã đưa ra khái niệm chuyên sâu về “rủi ro tín dụng trong đầu tư tàu container” và khái niệm về “dự báo RRTD” liên quan đến một hoạt động đặc trưng của ngành kinh tế biển đó là đầu tư tàu Container; Kết quả của luận án đã đóng góp vào thành tựu nghiên cứu khoa học dự báo khi lần đầu tiên tác giả đề xuất mô hình dự báo RRTD chuyên biệt cho lĩnh vực đầu tư tàu Container của Việt Nam. Về mặt thực tiễn Luận án đã trình bày hệ thống và toàn diện về quá trình hình thành, phát triển và thực trạng đầu tư đội tàu Container của Việt Nam, thông qua các số liệu thu thập luận án giúp cho việc tìm hiểu, truy cứu thông tin về đội tàu container của Việt Nam thuận tiện hơn; Lần đầu tiên tại Việt Nam qua nghiên cứu của tác giả, thực trạng công tác dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu Container của Việt Nam được làm rõ từ đó luận án nêu ra những hạn chế, tồn tại trong công tác dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam 5
tại các tổ chức tín dụng trong thời gian qua. Không dừng lại ở đó, luận án đã tìm ra nguyên nhân và đưa ra phương hướng giải quyết đó là xây dựng một công cụ dự báo mới chuyên biệt để giải quyết mục tiêu của luận án; Ý nghĩa thực tiễn lớn nhất của luận án là thông qua mô hình được xây dựng tác giả đã đưa ra dự báo tiên nghiệm cho các dự án đầu tư tàu container ngay từ thời điểm nghiên cứu khả thi theo góc độ quản lý rủi ro của các tổ chức tín dụng. Từ đó các tổ chức tín dụng có thêm một cơ sở để ra quyết định cấp tín dụng hay không cấp ngay từ khâu nghiên cứu khả thi. Điều này có ý nghĩa quan trọng theo nguyên tắc dự báo phải đi trước thực tiễn. 6. Kết quả đạt được và những điểm mới của luận án 6.1. Kết quả đạt được Trong luận án của tác giả đã đạt được một số kết quả sau: Tổng hợp, hệ thống hóa và bổ sung cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng và dự báo rủi ro tín dụng; Phân tích thực trạng rủi ro tín dụng trong đầu tư tàu container tại Việt Nam. Đánh giá thực trạng và phân tích các nguyên nhân dẫn tới rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. Phân tích thực trạng công tác nhận định, dự báo rủi ro tín dụng hiện nay tại các tổ chức tín dụng; Xây dựng mô hình dự báo chuyên biệt phục vụ cho công tác dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam; Đề xuất các biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng cho các tổ chức tín dụng trong quá trình thẩm định tài trợ các dự án đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. 6.2. Những điểm mới của luận án Trên cơ sở đánh giá và so sánh với các công trình nghiên cứu đã 6
công bố luận án của tác giả có những điểm mới sau: Về lý luận, luận án đã hệ thống hóa lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng, bổ sung khái niệm mới chuyên sâu về “rủi ro tín dụng trong đầu tư tàu container” và khái niệm mới về phạm trù “Dự báo rủi ro tín dụng” đóng góp vào tính đa dạng và chuyên sâu cho khoa học dự báo; Luận án đã phát triển mở rộng hàm hồi quy Binary Logistic để xây dựng nên mô hình dự báo rủi ro tín dụng chuyên biệt cho lĩnh vực đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam; Luận án đã đưa ra dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam giai đoạn 2020-2025. Dự báo rủi ro tín dụng trước khi cho vay đối với các dự án đầu tư tàu container mới; Một điểm mới nữa của luận án là đã đưa ra các biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. 7. Kết cấu của luận án Ngoài phần mở đầu, phần kết luận, và kiến nghị, mục lục, danh mục tài liệu thao khảo, phụ lục luận án được kết cấu gồm bốn Chương: Chương 1. Tổng quan về các công trình nghiên cứu đã công bố liên quan tới đề tài luận án Chương 2. Cơ sở lý luận về dự báo, rủi ro tín dụng và dự báo rủi ro tín dụng. Chương 3. Thực trạng công tác dự báo rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam Chương 4. Dự báo rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam 7
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN TỚI ĐỀ TÀI LUẬN ÁN 1.1. Một số nghiên cứu điển hình về rủi ro tín dụng trên thế giới Năm 1938, Macaulay là người đầu tiên đưa ra phương pháp thể hiện một hình thức của dự báo rủi ro tín dụng khi đề xuất phương pháp đánh giá rủi ro lãi suất trái phiếu [25, tr.10]. Điểm nổi bật của phương pháp này là đã lượng hóa được rủi ro tài chính và đưa ra dự báo trước khi đầu tư. Mặt khác công bố nghiên cứu của Macaulay cũng đã tạo dựng nền tảng cơ bản cho xu thế lượng hóa rủi ro tài chính trong đó có rủi ro tín dụng cho các công trình nghiên cứu sau. Điểm hạn chế trong nghiên cứu của Macaulay là mới xét đến một hình thức giản đơn của tín dụng đó là trái phiếu. Bên cạnh đó việc dự báo rủi ro lãi suất trái phiếu và phương pháp đưa ra mới gắn liền với việc định giá trái phiếu khi lãi suất thay đổi trong khi thực tiễn rủi ro lãi suất trái phiếu chịu tác động từ nhiều nhân tố. Năm 1941, David Duran có công bố Công trình nghiên cứu với Cục Nghiên Cứu Kinh tế Quốc Gia Hoa Kỳ về đề tài ứng dụng phương pháp phân nhóm trong một tợp hợp do Fisher giới thiệu vào năm 1936. Công trình nghiên cứu của David Duran đã kế thừa thành tựu của Fisher khi “phân biệt hai đặc tính của cây Irit” và nhận biết được rằng kỹ thuật đó có thể được sử dụng để phân biệt các khoản nợ xấu và tốt[63, tr.1]. Điểm mới trong nghiên cứu này là đã đưa ra dự báo rủi ro tín dụng (RRTD) thông qua việc xác định khoản nợ tốt hoặc xấu trên cơ sở áp dụng thành tựu khoa học đặc biệt là toán học xác suất. Điểm hạn chế của công trình này là không trực tiếp lượng hóa và đưa ra dự báo rủi ro cho các khoản tín dụng cụ thể. Tuy nhiên Công trình có ý nghĩa lớn đối với hoạt động đánh giá rủi ro tín dụng khi đã gợi mở cho các tổ chức tín dụng ý tưởng sử dụng và phát triển mô hình hóa toán học vào hoạt động đánh giá rủi ro tín dụng. 8
Thực tế qua nghiên cứu của David Duran, mô hình tính điểm tín nhiệm các cá nhân vay vốn[56, tr.83-91] đã phát triển và đóng vai trò là cơ sở quan trọng trong quá trình ra quyết định cấp tín dụng. Kế thừa những ý tưởng từ công trình của David Duran về đánh giá tín nhiệm khoản vay, vào những năm 1950 hai nhà nghiên cứu làm việc tại Đại học Stanford là Bill Fair và Earl Isaac có công trình nghiên cứu về mô hình chấm điểm tín nhiệm khoản vay với tên gọi là mô hình FICO. Điểm mới nổi bật của mô hình này là đã đánh giá rủi ro khoản vay dựa trên cơ sở lượng hóa cụ thể thông qua thang điểm tín nhiệm (thang điểm 100), điểm tín nhiệm càng cao thì khoản vay có khả năng rủi ro tín dụng càng thấp và ngược lại. Như vậy, mô hình đã đưa ra dự báo khả năng khoản vay cho một khách hàng trở thành một khoản vay xấu hay là tốt thông qua mô hình toán học để lượng hóa thành điểm tín dụng (điểm FICO)[64]. Ưu điểm của mô hình là sử dụng công cụ toán học để xác định điểm tín nhiệm do đó tránh được những yếu tố chủ quan trong việc đưa ra dự báo rủi ro tín dụng. Một điểm cần kế thừa từ công trình này là tính thực tiễn cao. Ngay từ ban đầu mô hình đã được hai tác giả giới thiệu và cho 50 ngân hàng tại Mỹ để thử nghiệm đánh giá điểm tín dụng của các khách hàng vay vốn tại 50 ngân hàng này. Từ thực tiễn áp dụng cho thấy độ tin cậy tốt của mô hình, đến nay mô hình FICO tiếp tục được điều chỉnh và được áp dụng rộng rãi trong việc đánh giá điểm tín nhiệm trước khi vay vốn từ đó dự báo rủi ro tín dụng có thể xảy ra trong tương lai giúp các ngân hàng đưa ra quyết định có cấp tín dụng hay không. Điểm hạn chế của mô hình FICO là hàm toán học để xác định điểm tín nhiệm chưa bao hàm hết các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng đặc biệt là các yếu tố tác động từ môi trường vĩ mô. Một điểm hạn chế nữa của mô hình FICO là việc đánh giá thang điểm tín nhiệm đối với một khoản tín dụng hiện tại 9
dựa trên các dữ liệu lịch sử nên không áp dụng được đối với những đối tượng mới chưa có dữ liệu quá khứ vì vậy thực tế mô hình FICO được sử dụng phổ biến cho các đối tượng nghiên cứu là thể nhân và các doanh nghiệp vi mô[69]. Sang thập kỷ 60 của thế kỷ 20, một xu hướng phát triển mạnh mẽ của mô hình hóa thống kê xác suất là ứng dụng vào dự báo rủi ro tín dụng. Công trình khoa học hoàn thiện sớm nhất theo xu hướng này và tạo ra một bước đột phá cho sự phát triển của lĩnh vực dự báo rủi ro là của tác giả Jan Mossin công bố năm 1966 với công trình nghiên cứu về đề tài Cân bằng trong thị trường tài sản vốn (Equilibrium in a Capital Asset Market)[58] được gọi tắt là mô hình CAMP. So với các mô hình lượng hóa trước đó, công trình của Jan Mossin sử dụng hàm hồi quy đơn biến để xác định giá trị rủi ro thị trường từ đó đánh giá được tác động của nhân tố quan trọng nhất là sự thay đổi của thị trường tới rủi ro của tài sản đầu tư. Một điểm mạnh nữa của mô hình do Jan Mossin đưa ra là tính đơn giản và dễ áp dụng trong thực tế, nhờ đó mô hình có được tính thực tiễn cao và được nhiều tổ chức, cá nhân sử dụng trong việc đánh giá rủi ro đối với các phương án đầu tư. Điểm hạn chế của mô hình là chỉ tập trung xác định vào một nhân tố (sự thay đổi của thị trường) và loại bỏ các nhân tố khác do đó các học giả ủng hộ hồi quy đa biến đều cho rằng mặc dù công trình vẫn có tính hữu ích khi đánh giá rủi ro đầu tư song nó không có độ chính xác cao do lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro khi đầu tư phụ thuộc vào nhiều yếu tố chứ không chỉ phụ thuộc vào yếu tố thay đổi của thị trường như Jan Mossin đã xác định trong mô hình của ông[25,tr.12]. Khắc phục hạn chế của mô hình hồi quy đơn biến, vào năm 1976, Stephen Ross đã công bố mô hình hồi quy đa nhân tố (Multi Factor Model) để đánh giá rủi ro tài chính. Mô hình của Stephen Ross kế thừa 10
những thành tựu của mô hình CAMP về mối quan hệ giữa rủi ro đầu tư và biến động của thị trường tuy nhiên có ít giả thuyết hơn và mang tính tổng quát hơn. Với cách tiếp cận hồi quy đa biến, Stephen Ross đã xây dựng nên mô hình với tên gọi “Lý thuyết định giá kinh doanh chênh lệch (Arbitrage Pricing Theory – APT)” [65, tr.8]”. Ưu điểm của mô hình là áp dụng các công cụ toán học vào việc mô hình hóa mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận với nhiều nhân tố nhờ đó mô hình phản ánh và đưa ra kết quả có độ chính tin cậy cao. Thực tế mô hình của Stephen Ross đã nhận được sự tin tưởng của nhiều nhà khoa học kinh tế và nhiều nhà đầu tư đã sử dụng mô hình của Stephen Ross làm cơ sở để ra quyết định đầu tư. Tuy đã đưa nhiều nhân tố vào để đánh giá rủi ro và lợi nhuận khi đầu tư song mô hình vẫn chưa phản ánh đầy đủ sự tác động của các nhân tố vào mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận. Đây là hạn chế không thể khắc phục được của bất kỳ mô hình toán học nào khi phản ánh các mối quan hệ kinh tế. Từ cuối thập kỷ 80 đến nay nhờ sự phát triển của các hệ thống máy tính, công nghệ thông tin, các phương pháp hồi quy log và quy hoạch tuyến tính đã trở thành những phương pháp rất đáng tin cậy trong nghiên cứu về các mối quan hệ kinh tế nói chung và rủi ro tín dụng nói riêng. Gần đây các ứng dụng trí thông minh nhân tạo như hệ thống chuyên gia hay mạng lưới trung hòa đã trở thành những kỹ thuật hàng đầu được áp dụng. Nhờ đó, những nguyên lý đơn giản đầu tiên của việc đánh giá RRTD đã được bổ sung bằng các mô hình hồi quy phức tạp có nhiều nhân tố và gắn sát với thực tiễn hơn, từ đó nâng cao mức độ chính xác của kết quả dự báo, đáng chú ý nhất là mô hình “Giá trị rủi ro – Value at Risk”. Năm 1998, Josel Basis công bố nghiên cứu về “quản trị rủi ro ngân hàng - Risk Management in Banking”[61]. Tác giả đã khái quát và làm rõ những vấn đề lý luận cơ bản về quản trị rủi ro tín dụng từ các khái niệm cơ bản về rủi 11
ro tín dụng, quản trị rủi ro tín dụng... Ngoài các khái niệm cơ bản, tác giả còn nghiên cứu sâu về các mô hình định lượng rủi ro tín dụng trong đó có mô hình VaR. Các tác giả Bofondi, Marcello và Tiziano Ropele vào năm 2011 đã công bố công trình “Nghiên cứu các yếu tố vĩ mô tác động đến chất lượng các khoản vay đối với hộ gia đình và doanh nghiệp tại ngân hàng ở Italy từ 1990-2010”[55]. Kết quả nghiên cứu đã xác định các nhân tố vĩ mô chủ yếu tác động tới chất lượng các khoản vay gồm tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và lãi suất. Marijana Curak, Sandra Pepur và Klime Poposki vào năm 2013 đã công bố công trình “Nghiên cứu các yếu tố quyết định nợ xấu trong hệ thống ngân hàng Đông Nam Châu Âu với mẫu là 69 ngân hàng tại 10 quốc gia trong giai đoạn 2003-2010”[59]. Kết quả nghiên cứu của các tác giả đã tìm ra các nhân tố: tăng trưởng kinh tế thấp; lạm phát cao; lãi suất cao có ảnh hưởng chủ yếu và làm tăng rủi ro tín dụng. Bên cạnh đó, nhóm tác giả còn tìm thấy mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa quy mô của ngân hàng và tỷ lệ nợ xấu, các ngân hàng có quy mô tín dụng lớn có thể giải quyết tốt hơn các tác động của nợ xấu. Đặc biệt nhóm tác giả nhân thấy tại các ngân hàng lớn, với đội ngũ nhân viên có kinh nghiệm, trình độ cao và thông tin có chất lượng tốt, việc phân tích, đánh giá tín dụng và giám sát các khoản cho vay tới khách hàng có độ chính xác cao hơn từ đó giảm thiểu RRTD. Năm 2014, Tilahun Aemiro Tehulu và cộng sự có công bố nghiên cứu về “Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng. Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng Ethiopia”[60]. Số liệu thu thập từ 10 ngân hàng thương mại Nhà nước và tư nhân tại Ethiopia từ năm 2007 đến năm 2011. Với phương pháp định lượng sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên 12
GLS hồi quy cho thấy tăng trưởng tín dụng và quy mô của ngân hàng có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đến rủi ro tín dụng. Trong khi đó, kết quả cho thấy lợi nhuận, an toàn vốn và thanh khoản ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều nhưng không đáng kể đối với RRTD. Trên đây tác giả đã nêu tổng quan một số công trình nghiên cứu điển hình trên thế giới có liên quan tới định lượng rủi ro và rủi ro tín dụng. Qua nghiên cứu cho thấy việc áp dụng mô hình hóa toán học vào đo lường và lượng hóa rủi ro tín dụng đã được nghiên cứu, áp dụng phổ biến trên thế giới song chưa có công trình nghiên cứu nào trùng lặp với đề tài của tác giả. Đồng thời, tác giả nhận thấy việc ứng dụng toán học để mô hình hóa các mối quan hệ kinh tế nói chung và lượng hóa rủi ro tín dụng nói riêng là xu thế được phát triển và ứng dụng phổ biến trên thế giới, điều này chứng minh tính khoa học và thực tiễn trong đề tài của tác giả khi sử dụng mô hình toán học vào đo lường rủi ro tín dụng nhằm giải quyết mục tiêu của đề tài là đưa ra dự báo rủi ro tín dụng. 1.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam có liên quan tới đề tài luận án Tại Việt Nam đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu đã công bố liên quan tới quản trị, phòng ngừa và giảm thiểu rủi ro tín dụng, trong đó có một số công trình nổi bật như sau: Năm 2010 “Luận cứ khoa học về xác định mô hình quản lý RRTD tại hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam” của nghiên cứu sinh Lê Thị Huyền Diệu[7]. Thành tựu của luận án đã hệ thống hóa khá toàn diện những lý luận cơ bản về rủi ro tín dụng. Đặc biệt luận án đã đưa ra những mô hình quản lý rủi ro cũng như điều kiện áp dụng thông qua đó có thể lượng hóa rủi ro tín dụng. Tuy nhiên luận án vẫn còn hạn chế, một là chưa đưa ra phương pháp dự báo RRTD có thể quản lý rủi ro tín dụng từ trước khi cấp tín dụng, hai là mô hình quản lý rủi ro tín dụng áp dụng chung cho 13
các lĩnh vực kinh tế khác nhau mà chưa có những mô hình chuyên sâu gắn với đặc thù từng lĩnh vực kinh tế do đó kết quả của mô hình xác định RRTD của công trình sẽ có độ tin cậy khác nhau tùy từng lĩnh vực. Năm 2011 có luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Trần Trung Tường với đề tài “Quản trị tín dụng của các Ngân hàng TMCP trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh”[40]. Đóng góp của công trình là đã hệ thống hóa cơ sở lý luận và xác định rõ vai trò cũng như tầm quan trọng của công tác quản trị RRTD. Công trình cũng đưa ra các giải pháp quản trị rủi ro hiệu quả để các ngân hàng tham khảo áp dụng. Hạn chế của luận án là chưa đề cập đến việc đo lường và đưa ra dự báo RRTD để các tổ chức tín dụng có thêm một cơ sở tin cậy trước khi ra quyết định cấp tín dụng. Một điểm hạn chế nữa là đề tài mới chỉ nghiên cứu rủi ro tín dụng trong phạm vi hẹp trên địa bàn TP Hồ Chí Minh trong khi đó các tổ chức tín dụng tại Việt Nam không hoạt động theo phạm vi địa phương mà các cơ chế, chính sách áp dụng chung trên toàn lãnh thổ Việt Nam. Luận án tiến sĩ “Quản trị RRTD tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam”[41] của nghiên cứu sinh Nguyễn Đức Tú vào năm 2012 đã làm rõ và hệ thống cơ sở lý luận về RRTD, chất lượng tín dụng tại cũng như thực trạng RRTD tại Ngân hàng Công thương Việt Nam. Tìm hiểu kinh nghiệm quản trị rủi ro tại một số ngân hàng lớn trên thế giới để áp dụng cho hệ thống ngân hàng tại Việt Nam. Điểm mới của đề tài là đã đề xuất khái niệm mới về rủi ro tín dụng. Một đóng góp nữa của luận án là uận án đã phát triển hệ thống lý luận về quản lý rủi ro tín dụng áp dụng cho ngân hàng với các nội dung là: Xây dựng mô hình quản lý rủi ro tín dụng theo hướng tiếp cận những phương pháp quản lý rủi ro tín dụng hiện đại; Áp dụng các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng; Nâng cao hiệu quả và tính minh bạch của quản lý rủi ro tín dụng, ngân hàng nên xây dựng các chính 14
sách tín dụng mới từ khâu hậu kiểm, tư vấn đến ra quyết định và quản lý khoản vay dựa trên hệ thống phân tích và rà soát tín dụng[41]. Tuy có đóng góp tích cực vào lý luận quản trị rủi ro tín dụng song công trình chưa thấy được tầm quan trọng của dự báo trong công tác quản trị rủi ro vì vậy công trình không đề cập tới công tác dự báo rủi ro tín dụng. Cũng trong năm 2012, Nguyễn Tuấn Anh đã công bố luận án tiến sĩ “Quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam”[2]. Luận án đã hệ thống hóa những vấn đề cơ bản về rủi ro tín dụng, làm rõ các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng, đưa ra một số mô hình quản trị rủi ro tín dụng của ủy ban Basel và một số ngân hàng tại Thailan, ANZ. Tuy nhiên luận án chưa đề cập tới một phương pháp giảm thiểu rủi ro tín dụng rất quan trọng đó là là dự báo rủi ro tín dụng. Luận án tiến sĩ “Quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam” [33] của tác giả Nguyễn Hùng Tiến công bố năm 2016 đã hệ thống hóa những vấn đề cơ bản về quản lý rủi ro tín dụng, làm rõ nội dung quản lý rủi ro tín dụng, các nhân tố chủ quan và khách quan ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng, đưa ra một số mô hình quản trị rủi ro tín dụng của ủy ban Basel và một số ngân hàng tại Thailan, Malaysia, Indonesia … và đúc rút ra những bài học kinh nghiệm về quản lý RRTD đối với hệ thống ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Mặc dù vậy luận án chưa đưa ra được những công cụ lượng hóa rủi ro tín dụng để quản lý RRTD một cách khách quan, hiệu quả. Luận án tiến sĩ nghiên cứu về “Quản trị rủi ro tín dụng đối với các doanh nghiệp tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam”[15] của tác giả Nguyễn Thị Gấm công bố năm 2018 đã nghiên cứu phát triển hệ thống lý luận về quản trị rủi ro tín dụng đối với các doanh nghiệp tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam, nghiên cứu tìm hiểu thực nghiệm các nhân tố 15
vi mô, vĩ mô ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng, nghiên cứu thực nghiệm công tác quản trị rủi ro tín dụng tại một số ngân hàng trên thế giới, kiểm định các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng, đưa ra bốn nhóm giải pháp quản trị rủi ro tín dụng. Năm 2019 tác giả Trần Khánh Dương có công bố luận án tiến sĩ “Phòng nghừa và hạn chế rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam”[13]. Luận án đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về phòng ngừa, hạn chế rủi ro tín dụng, nghiên cứu thực trạng công tác phòng ngừa hạn chế rủi ro tín dụng tại Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam từ đó chỉ ra những thành tựu và hạn chế cũng như nguyên nhân của hạn chế đó. Đặc biệt luận án đã đưa ra một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng như mô hình chất lượng “6C”, mô hình ước tính tổn thất tín dụng … Tuy nhiên luận án chưa đưa ra một công cụ lượng hóa cụ thể chuyên sâu cho từng đối tượng khách hàng do đó tính thực tiễn và độ tin cậy chưa cao. Ngoài các công trình nghiên cứu về rủi ro tín dụng, tác giả còn nghiên cứu về các công trình dự báo liên quan tới đề tài của luận án. Do nhiều nguyên nhân khác nhau khoa học dự báo nói chung và khoa học dự báo về các mối quan hệ kinh tế nói riêng ở nước ta còn chưa phát triển mạnh về cả chiều rộng (là sự đa dạng về các mối quan hệ kinh tế) và chiều sâu (là các lĩnh vực kinh tế), mặc dù vậy cùng với quá trình hội nhập, áp dụng những thành tựu khoa học dự báo của thế giới đã có một số đề tài nghiên cứu dự báo về các mối quan hệ kinh tế tại Việt Nam. Trong số đó chỉ có một số công trình liên quan tới đề tài luận án của tác giả như sau: Năm 1994 có luận án phó tiến sĩ (nay là tiến sĩ) “Hoàn thiện một số phương pháp dự báo nhu cầu vận tải và ứng dụng trong vận tải hành khách” của tác giả Cao Ngọc Châu[6]. Điểm mới của đề tài này là áp dụng mô hình toán học để lượng hóa trong nghiên cứu về dự báo đối với 16
ngành kinh tế vận tải cụ thể là nghiên cứu về dự báo nhu cầu vận chuyển. Luận án đã kế thừa mô hình toán học dự báo nhu cầu vận chuyển theo chiều thuận và chiều nghịch đồng thời cũng đưa ra những hiệu chỉnh về trọng số từ đó đưa ra biện pháp cải tiến phương pháp và ứng dụng để dự báo hệ số đi lại để dự báo nhu cầu vận chuyển một luồng vận chuyển tồn tại nhiều phướng thức hoạt động cạnh tranh. Điểm hạn chế của luận án đó là mô hình “luồng đa phương thức cạnh tranh” của đề tài vẫn mang tĩnh vĩ mô khi áp dụng chung cho các phương thức vận tải mà chưa tính đến đặc thù của từng lĩnh vực vận tải như đường bộ, đường thủy, đường sắt hay đường hàng không. Năm 2016, Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Hiếu với luận án “Dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của các Công ty tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”[21]. Đóng góp quan trọng của công trình là đã xây dựng và kiểm định các mô hình dự báo như mô hình dòng tiền, mô hình tỷ suất dòng tiền, mô hình lợi nhuận, mô hình dồn tích để áp dụng vào đánh giá rủi ro khi đầu tư vào một nhóm đối tượng cụ thể là các công ty tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc xây dựng và kiểm định mô hình với một nhóm đối tượng chuyên sâu giúp nâng cao độ tin cậy của mô hình. Bên cạnh đó trong quá trình giải quyết mục tiêu, luận án đã áp dụng các mô hình định lượng đã được công nhân trên thế giới như phân tích hồi quy OLS, REM, FEM do đó tính thuyết phục của đề tài cao hơn. Qua việc nghiên cứu, đánh giá cụ thể công trình nghiên cứu đã đưa ra kết luận mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định (FEM) là mô hình phù hợp trong dự báo dòng tiền của các Công ty tài chính. Như vậy việc sử dụng mô hình hồi quy ảnh hưởng cố định khi dự báo dòng tiền của các Công ty tài chính theo nghiên cứa của tác giả rõ ràng có độ tin cậy cao từ đó có tính thực tiễn lớn. 17
Năm 2017 có luận án “Xây dựng mô hình dự báo lượng hàng Container thông qua Cảng Biển Việt Nam” của Nghiên cứu sinh Phạm Thị Thu Hằng[20]. Công trình nghiên cứu có đóng góp lớn cho nghành kinh tế biển khi đã xây dựng và lựu chọn 37 mô hình dự báo lượng hàng Container áp dụng cho các cảng khác nhau. Điểm mới của công trình là tác giả đã sử dụng mô hình hàm hồi quy với việc chuyên biệt hóa khi đưa thêm những nhân tố mới (Tổng giá trị Công nghiệp, Tổng giá trị nông lâm thủy sản, vốn đầu tư) với sự hỗ trợ của phần mềm Eviews để xây dựng và lựa chọn mô hình dự báo phù hợp. Tuy nhiên luận án còn có những điểm hạn chế là trong mô hình dự báo số lượng các nhân tố ảnh hưởng tới lượng hàng qua cảng được đưa vào mô hình còn chưa đầy đủ do vẫn còn nhiều nhân tố bị loại bỏ trong giả định của mô hình. Bên cạnh đó việc xây dựng số lượng mô hình dự báo quá nhiều (37 mô hình) dẫn tới sự pha loãng trong ứng dụng khi không có mô hình nào nổi trội và phổ biến, thêm vào đó là khó khăn cho tổ chức hoặc cá nhân khi lựa chọn mô hình dự báo phù hợp. Ngoài ra mô hình dự báo vẫn dựa vào số liệu quá khứ để đưa ra dự báo cho tương lai. Như vậy những cảng mới đầu tư chưa có số liệu hoạt động thì không áp dụng được các mô hình này. Mặc dù vậy, đây là luận án này có hai điểm cơ bản rất tương đồng với đề tài của tác giả: một là, đều có mục tiêu dự báo; hai là, gắn với ngành kinh tế biển. Do đó tác giả đã kế thừa một số thành tựu nghiên cứu của tác giả trong quá trình nghiên cứu. Có thể nhận thấy có một số đề tài nghiên cứu về quản trị RRTD đã đề cập tới việc đo lường RRTD thông qua các mô hình hồi quy làm cơ sở để tác giả tham khảo lựa chọn mô hình định lượng rủi ro làm công cụ trong quá trình thực hiện mục tiêu của đề tài là dự báo RRTD. Tuy nhiên chưa có đề tài nghiên cứu nào đề cập một cách hệ thống và chuyên sâu về dự 18
báo RRTD cũng như dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu Container như đề tài tác giả nghiên cứu. Qua tìm hiểu các công trình nghiên cứu đã công bố ở Việt Nam có liên quan tới đề tài luận án cho thấy các nghiên cứu đã tổng hợp, hệ thống khá đầy đủ và toàn diện về cơ sở lý luận RRTD. Các công trình trên đều có điểm chung là đánh giá thực trạng của đối tượng nghiên cứu và đề xuất các giải pháp hạn chế RRTD. Khoảng trống mà các công trình trên còn bỏ ngỏ là việc chưa đưa ra một công cụ lượng hóa rủi ro để từ đó có thể đưa ra dự báo rủi ro trong tương lai, đây là vấn đề hết sức quan trọng vì rủi ro là những sự kiện không mong muốn xảy ra và hậu quả của nó là những tổn thất cho nền kinh tế. 1.3. Các đề tài nghiên cứu sử dụng mô hình hàm hồi quy Binary Logistic. Ngoài việc nghiên cứu về các công trình liên quan tới đề tài của tác giả về phạm vi và đối tượng nghiên cứu, để củng cố cơ sở khoa học về công cụ và phương pháp nghiên cứu tác giả đã tìm hiểu và nghiên cứu tổng quan về các luận án đã công bố có sử dụng mô hình hàm hồi quy Binary Logistic với một số công trình sau: Năm 2014, có luận án tiến sĩ “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới cầu đào tạo từ xa tại Việt Nam” của nghiên cứu sinh Đặng Văn Dân[8]. Điểm mạnh của công trình là đã áp dụng mô hình hàm hồi quy Binary Logistic để mô hình hóa nghiên cứu dự định học tập của người dân với 3 biến độc lập. Thông qua việc áp dụng hiệu chỉnh mô hình Binary luận án đã đo lường được xác suất người dân có ý định học tập từ xa và đề ra giải pháp thu hút học viên. Luận án này là đã mô hình hóa một vấn đề mang tính cảm tính (nhu cầu học tập) thông qua ba yếu tố ảnh hưởng để lượng hóa nhu cầu học tập. Điểm kế thừa từ luận án trên đối với tác giả là có thể 19
dự báo một đối tượng (biến phụ thuộc) nhờ hàm Binary Logistic chịu ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố (biến độc lập). Đến Năm 2017, luận án Tiến sĩ “Phát triển làng nghề Chè trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên theo hướng bền vững” của Nghiên cứu sinh Vũ Quỳnh Nam[27] cũng sử dụng mô hình hàm hồi quy Binary Logistic để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới tính bền vững của các hộ trồng chè trong các làng nghề tại tỉnh Thái Nguyên. Thông qua việc xây dựng mô hình dựa trên hàm hồi quy Binary Logistis luận văn đã đề xuất các biện pháp phát triển làng nghề chè theo hướng bền vững. Tại luận án này việc áp dụng hàm Binary Logistic không vì mục đích dự báo song thông qua mô hình đã đánh giá được những nhân tố ảnh hưởng trọng yếu tới đối tượng cần nghiên cứu. Từ điểm này tác giả kế thừa vào đề tài của mình để đưa ra một số biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng trong đầu tư phát triển đội tàu container của Việt Nam. Nghiên cứu sinh Cù Thanh Thủy vào năm 2018 có luận án Tiến sĩ “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến đầu tư phát triển kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ sử dụng vốn ngân sách Nhà nước ở Việt Nam”[36]. Luận án đã sử dụng mô hình hàm hồi quy Binary Logistic phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới đối tượng nghiên cứu (đầu tư kết cấu hạ tầng giao thông) từ đó đề xuất giải pháp quản lý hiệu quả đầu tư phát triển kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ sử dụng vốn ngân sách nhà nước. Như vậy luận án đã áp dụng thành công hàm Binary Logistic làm công cụ lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới đối tượng nghiên cứu, từ số liệu cụ thể các công trình đã xác định được nhân tố nào có ảnh hưởng lớn nhờ đó giải pháp đưa ra có sức thuyết phục cao. Kế thừa điểm mạnh trên tác giả sẽ đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới rủi ro tín 20