Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kinh tế: Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

Chia sẻ: Huc Ninh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:0

Thêm vào BST

Báo xấu

33
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nội dung luận án được chia làm 5 chương như sau: Tổng quan các nghiên cứu về vỡ nợ ngân hàng; Cơ sở lý luận về vỡ nợ ngân hàng thương mại; Thực trạng hoạt động, nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009-2015; Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ các NHTMCP Việt Nam; Kết luận và kiến nghị chính sách.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kinh tế: Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam

1 2 MỞ ĐẦU các biến thể khác nhau điều đó phụ thuộc vào điều kiện kinh tế của mỗi quốc 1. Tính cấp thiết của đề tài gia, mỗi khu vực. Đã có nhiều mô hình được xây dựng nhằm giải thích nguyên nhân cũng như dự báo, ngăn ngừa vỡ nợ, khủng hoảng. Tuy nhiên trên thực tế Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế, nó được vẫn xảy ra các cuộc vỡ nợ các ngân hàng, các tổ chức tài chính với quy mô và coi là “hệ thống huyết mạch” của cả nền kinh tế. Hoạt động ngân hàng cũng luôn ảnh hưởng ngày càng lớn mà người ta không dự báo được cho thấy việc xây chứa đựng nhiều rủi ro, rủi ro là một yếu tố không thể tách rời quá trình hoạt dựng các mô hình cảnh báo vỡ nợ vẫn luôn cần được quan tâm, bổ sung, hoàn động của các ngân hàng thương mại trên thị trường. Rủi ro trong hoạt động ngân thiện. Những biến động rất lớn về kinh tế xã hội, tính không dự báo được của hàng có thể gây ra những tổn thất to lớn cho nền kinh tế hơn bất cứ rủi ro của các các sự kiện tự nhiên, kinh tế xã hội làm cho việc sử dụng các phương pháp loại hình doanh nghiệp nào khác và chi phí cho việc khắc phục hậu quả là rất lớn. truyền thống, phương pháp hiện tại nhiều trường hợp không còn phù hợp nữa. Cảnh báo sớm rủi ro vỡ nợ sẽ góp phần quan trọng ngăn chặn nguy cơ đổ vỡ của các ngân hàng, giảm thiểu tổn thất cho người gửi tiền, cho ngân hàng, cho các tổ Xuất phát từ các lý do trên, nghiên cứu sinh chọn đề tài: “Xây dựng mô chức bảo hiểm tiền gửi và nền kinh tế. Khi một ngân hàng yếu kém bị vỡ nợ nó hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt có thể sẽ tạo ra sự đổ vỡ dây truyền trong hệ thống và ảnh hưởng nghiêm trọng Nam” làm luận án tiến sỹ kinh tế (chuyên ngành Toán kinh tế) với hy vọng góp đến sự phát triển lành mạnh, bền vững của hệ thống ngân hàng. Do đó việc phát phần giải quyết một vấn đề mà lý luận và thực tiễn đang đặt ra. hiện sớm các ngân hàng gặp khó khăn, có nguy cơ vỡ nợ cao cũng có ý nghĩa đặc 2. Mục đích nghiên cứu của luận án biệt quan trọng đối với những cơ quan quản lý trong việc ngăn chặn khủng hoảng Mục đích nghiên cứu tổng quát của luận án là hệ thống ngân hàng, giữ vững sự ổn định của thị trường tài chính, ổn định kinh tế - Xây dựng và lựa chọn hệ thống các chỉ tiêu sử dụng trong việc đánh giá vĩ mô. nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP. Sự phát triển mạnh mẽ của hệ thống các NHTMCP trong các giai đoạn 1991- - Xây dựng mô hình thực nghiệm cảnh báo nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP 1996, tiếp theo là giai đoạn 2006-2010 đã góp phần quan trọng vào sự phát triển Việt Nam. kinh tế đất nước. Tuy nhiên, bên cạnh những thành tựu đạt được thì hệ thống ngân - Đề xuất một số giải pháp nhằm hạn chế nguy cơ vỡ nợ của các hàng thương mại cổ phần cũng đang bộc lộ nhiều hạn chế, yếu kém, nhiều NHTMCP Việt Nam. NHTMCP đã lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán vào cuối năm 2011. Đó là Câu hỏi nghiên cứu: lý do chính cho sự ra đời của Đề án Cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) giai đoạn 2011-2015. Nghị quyết Hội nghị Trung ương 3 (khoá XI) khẳng định một - Trong điều kiện của Việt Nam, những nhân tố nào có thể đặc trưng cho trong ba trọng tâm tái cấu trúc kinh tế là cơ cấu lại hệ thống tài chính, trong đó trọng khả năng vỡ nợ của ngân hàng; các nhân tố, các chỉ tiêu nào ảnh hưởng và ảnh tâm là cơ cấu lại hệ thống ngân hàng. Để tái cơ cấu hệ thống ngân hàng thành công hưởng như thế nào tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam? thì việc quan trọng đầu tiên cần làm là phân loại, nhận diện chính xác các ngân hàng - Các ngân hàng có các đặc thù riêng ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ, sự yếu kém có nguy cơ vỡ nợ cao. khác biệt này giữa các ngân hàng được xác định như thế nào? Cho đến nay trên thế giới đã có nhiều lý thuyết và mô hình về cảnh báo vỡ - Phương pháp, mô hình cảnh báo vỡ nợ nào nên đề xuất áp dụng cho các nợ, khủng hoảng như: phân tích đơn biến, mô hình phân tích phân biệt (DA), mô NHTMCP Việt Nam? hình Logit (LA), Probit (PA),…Gần đây các phương pháp, mô hình thuộc nhánh - Hàm ý về chính sách rút ra từ mô hình? sử dụng các kỹ thuật thông minh như mạng nơron (ANN), cây quyết định (DT), 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu mô hình nhận dạng các đặc điểm (TR),... đã được áp dụng trong nghiên cứu cảnh - Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu chính của luận án là báo vỡ nợ và hứa hẹn nhiều kết quả tốt. Các nghiên cứu cũng cho thấy mỗi nguy cơ vỡ nợ, mô hình xác định nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại phương pháp, mô hình đều có những ưu, khuyết điểm riêng và ngay trong một cổ phần Việt Nam. mô hình khi áp dụng ở các quốc gia khác nhau, các khu vực khác nhau cũng có
3 4 - Phạm vi nghiên cứu: Luận án nghiên cứu về các ngân hàng thương CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ VỠ NỢ mại cổ phần Việt Nam gồ m 35 NHTMCP trong đó bao gồm cả các NHTMCP NGÂN HÀNG mà Nhà nước n ắm cổ phần chi phối như BIDV, MHB, Vietinbank, VCB. 1.1. Khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại Khoảng thời gian nghiên cứu là từ năm 2010 đến năm 2015. Khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại và hậu quả của vỡ nợ NH. 4. Phương pháp nghiên cứu 1.2. Tổng quan các nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng trên thế giới Để phù hợp với nội dung, yêu cầu và mục đích nghiên cứu đã đặt ra, luận 1.2.1. Tổng quan các mô hình và các nghiên cứu vỡ nợ tiêu biểu án sử dụng phương pháp phân tích định lượng và phân tích định tính. Một số mô Phần lớn các nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ trên thế giới hiện nay tập trung hình được sử dụng là mô hình hồi quy Logit với dữ liệu mảng, mô hình mạng nơ vào hai nhánh: Các mô hình, phương pháp chứa tham số: phân tích đơn biến, ron và cây quyết định để xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các phân tích phân biệt đa biến, mô hình Logit, Probit, phân tích sống sót,...Các NHTMCP Việt Nam. mô hình phi tham số: mạng nơron, cây quyết định, phân tích đặc điểm, thuật Các số liệu sử dụng trong luận án được thu thập từ các báo cáo của NHNN, toán di truyền,... các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các NHTMCP thời kỳ 2010-2015. Nghiên cứu sử dụng phân tích phân biệt đơn biến: Nội dung chính của 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án phân tích đơn biến trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ là xem xét các nhân tố đơn - Luận án xây dựng cơ sở lý luận cho mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ các lẻ và so sánh các nhân tố giữa hai nhóm công ty vỡ nợ và nhóm công ty không vỡ NHTMCP. nợ, nếu các nhân tố tài chính cho thấy các dấu hiệu khác nhau giữa hai nhóm vỡ - Luận án xây dựng, lựa chọn hệ thống các chỉ tiêu sử dụng trong cảnh báo nợ và không vỡ nợ thì chúng được sử dụng như các biến dự báo. Nghiên cứu dựa vỡ nợ ngân hàng. Xác định được các nhân tố, các chỉ tiêu ảnh hưởng tới nguy cơ trên phân tích đơn biến có các nghiên cứu của FitzPatrick (1932), Smith và vỡ nợ của các NHTMCP. Winakor (1935), Merwin (1942),...Một nghiên cứu đơn biến được tham khảo - Lượng hóa tính đặc thù của từng ngân hàng ảnh hưởng khả năng vỡ nợ. rộng rãi là nghiên cứu của tác giả Beaver công bố năm 1966. Phương pháp phân tích đơn biến có ưu điểm là sử dụng kỹ thuật đơn giản và việc áp dụng nhanh - Xây dựng được mô hình cảnh báo vỡ nợ cho các NHTMCP. chóng thuận tiện, hiệu suất dự báo khá cao. Tuy nhiên phương pháp phân tích - Đề xuất một số giải pháp giảm nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP dựa trên phân biệt đơn biến cũng có ba nhược điểm. các phân tích của luận án. Trước những nhược điểm của phương pháp phân tích đơn biến, nhiều nhà 6. Bố cục của luận án nghiên cứu đã sử dụng phân tích phân biệt đa biến (MDA).Tác giả tiêu biểu sử Ngoài phần mở đầu, kết luận, phụ lục, bảng biểu và danh mục tài liệu tham dụng MDA là tác giả Atlman (1968). Trên cơ sở số liệu của các doanh nghiệp bị khảo, nội dung luận án được chia làm 5 chương như sau: phá sản ở Mỹ, ông xác định được hàm phân biệt mà sau này được sử dụng rộng Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu về vỡ nợ ngân hàng rãi. Phân tích phân biệt đa biến của Altman năm 1968 là một mô hình có ảnh Chương 2: Cơ sở lý luận về vỡ nợ ngân hàng thương mại hưởng lớn đến các nghiên cứu dự báo vỡ nợ trong nhiều năm, phần lớn các nghiên cứu trước năm 1980 đều phát triển dựa trên mô hình của Atlman như các nghiên Chương 3: Thực trạng hoạt động, nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt cứu của Deakin (1972), Blum (1974), Altman và Edward, Haldeman, Narayanan Nam giai đoạn 2009-2015 (1977), Norton và Smith (1979), Karel và Prakash (1987),...Tuy nhiên sự thay đổi Chương 4: Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ các ngân hàng của thời gian và không gian nghiên cứu, các quan sát trong mẫu của Altman không thương mại cổ phần Việt Nam còn đảm bảo đại diện cho thị trường, do đó giá trị ước lượng cũng không còn hoàn Chương 5: Kết luận và kiến nghị chính sách toàn phù hợp. Hiện nay, trên thế giới đã có nhiều tác giả nghiên cứu xây dựng hàm phân biệt riêng cho từng nước, từng ngành.
5 6 Mô hình Logit và mô hình Probit bắt đầu xuất hiện vào cuối năm 1970 và Tác giả/ Năm cho đến những năm cuối 1980 nó đã trở lên phổ biến hơn phương pháp MDA Cách tiếp cận/ số nhân tố Các kết quả chính công bố trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ. Mô hình Logit và Probit đi vào tính xác suất phá sản của một công ty. Mô hình Logit, Probit có thể được dùng để đánh giá Martin (1977) MDA; LA/25. Dữ liệu sử dụng Xây dựng 6 mô hình cho 6 năm, mức độ giải thích của các biến độc lập. Tác giả Ohson (1980) đã sử dụng mô hình là của các NH Mỹ giai đoạn xác định 4 nhân tố, hiệu suất cao Logit thay thế mô hình MDA để dự báo vỡ nợ công ty. Nghiên cứu áp dụng mô 1970-1976. nhất là 92.3% hình LA còn có các tác giả: Platt (1991), Smith và Lawrence (1995), Koundinya Hanweck (1977) PA/6. Dữ liệu sử dụng gồm Trong 6 nhân tố có 2 nhân tố có (2004), Prasad và cộng sự (2005),…. 177 doanh nghiệp không vỡ nợ ý nghĩa thống kê. Độ chính xác Tác giả Odom và Sharda (1990) là những người đầu tiên nghiên cứu dự và 32 doanh nghiệp vỡ nợ là 83.8%, mẫu kiểm tra là báo vỡ nợ sử dụng mạng nơ ron (ANN). Các nghiên cứu sử dụng mạng nơ ron còn 91.1%. có Hawley, Johnson và Raina (1990); Boritz và Kennedy (1995); Alam và cộng sự Ohson (1980) LA/9. Sử dụng dữ liệu 105 công Độ chính xác 96.3% (2000); Celik và Karatepe (2007). ty vỡ nợ và 2000 công ty không Tác giả West (1985) đã sử dụng mô hình Logit kết hợp với phân tích nhân vỡ nợ tố để đo lường và mô tả đặc điểm tài chính và hoạt động của các ngân hàng. Dữ liệu được lấy từ các báo cáo thu nhập, cũng như các báo cáo kiểm tra của 1900 Tam và Kiang ANN/19, MDA/19, LA/19. Sử Mạng NN có độ chính xác cao ngân hàng thương mại ở một số bang của Mỹ. Những nhân tố quan trọng được (1992) dụng dữ liệu 118 ngân hàng, nhất, đạt 96.2% với mẫu huấn xác định bởi mô hình Logit trong nghiên cứu cũng tương tự như các nhân tố sử chia đều cho 2 nhóm. luyện và 85.2% với mẫu kiểm dụng trong mô hình xếp hạng CAMELS. Nghiên cứu cũng cho thấy sự kết hợp tra. giữa phân tích nhân tố và Logit rất hữu ích khi đánh giá hoạt động của ngân hàng. Odom và Sharda ANN/5; MDA/5. Mẫu gồm 38 Hiệu suất mẫu huấn luyện Gần đây xuất hiện xu hướng áp dụng các mô hình sử dụng các kỹ thuật thông (1993) công ty vỡ nợ, 36 không vỡ nợ. 100%, mẫu kiểm tra là 77% minh, sử dụng lợi thế của công nghệ máy tính như mạng nơ ron, cây quyết định, Kolari và cộng sự TR và LA Hiệu suất với mẫu gốc 98.6%; phân tích đặc điểm,... vào cảnh báo vỡ nợ. (1996) mẫu kiểm tra 95.6% Tác gi ả tóm t ắt mộ t số nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ tiêu biểu trên thế Lanine và Vander Mô hình TR và Logit cho các Độ chính xác là 91.6% với dữ giới trong bảng 1.4. Vennet (2006) ngân hàng lớn Nga liệu gốc, 85.1% dữ liệu kiểm tra. Bảng 1.4: Tóm tắt một số nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ, vỡ nợ NH trên thế giới Ravi và Pramodh ANN/9;12. Mẫu gồm các ngân Hiệu suất 96.6% cho mẫu Thổ Tác giả/ Năm (2008) hàng Thổ Nhĩ Kỳ và Tây Ban Nhĩ Kỳ; 100% cho mẫu Tây Ban Cách tiếp cận/ số nhân tố Các kết quả chính công bố Nha Nha Beaver (1966) UDA/30. Dữ liệu sử dụng 79 Xác định 5 nhân tố, độ chính xác Trong đó: UDA- phân tích phân biệt đơn biến; MDA- phân tích phân biệt công ty vỡ nợ và 79 công ty từ 50% đến 92% đa biến; ANN- mạng nơ ron nhân tạo; TR- mô hình nhận dạng đặc điểm; DT- cây không vỡ nợ trong 38 ngành. quyết định; LA- mô hình Logit; PA- mô hình Probit. Atlman (1968) MDA/22. Dữ liệu gồm 33 công Xác định 5 nhân tố, độ chính xác Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ các tài liệu tham khảo ty cho mỗi nhóm. 95% cho doanh nghiệp trong 1.2.2. Tổng quan các tiêu chí được coi là vỡ nợ hoặc nguy cơ vỡ nợ cao trong mẫu các nghiên cứu trước 1.2.3. Các nhân tố, biến số trong các nghiên cứu vỡ nợ
7 8 1.3. Các nghiên cứu về dự báo vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam đến nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP trong một thời kỳ nào đó hay không? Hơn Tác giả tóm tắt một số nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam trong bảng 1.8. nữa các cá thể ngân hàng có những đặc trưng riêng có ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ Bảng 1.8: Một số nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam thì hiện nay chưa có nghiên cứu xác định chỉ tiêu đo lường. Các yếu tố vĩ mô tác động tới nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng Việt Nam hiện chưa có nghiên cứu nào Tác giả/ Năm công Cách tiếp cận/ số nhân tố Nội dung chính/Các kết quả kiểm chứng. Từ khoảng trống nghiên cứu tác giả lựa chọn đề tài: “Xây dựng mô bố chính hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các NHTMCP Việt Nam ”. Nguyễn Trọng Hòa MDA/37; LA/37. Dữ liệu Ước lượng hàm phân biệt, hàm (2009) sử dụng gồm 268 doanh Logit tính xác suất vỡ nợ, xếp Kết luận chương 1 nghiệp trong năm 2007. hạng các quan sát của 5 mẫu đã Chương 1, tác giả nêu khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng, trình bày hậu lựa chọn. quả của vỡ nợ ngân hàng. Tác giả tổng quan các nghiên cứu về vỡ nợ, vỡ nợ ngân Nguyễn Quang MDA/40.Dữ liệu 37 ngân Xếp hạng tín dụng các ngân hàng. hàng trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Đặc biệt tác giả tổng quan đầy đủ các Dong (2009) hàng năm 2008 Xác định 2 nhân tố, độ chính xác mô hình, các nghiên cứu vỡ nợ tiêu biểu từ mô hình phân tích đơn biến đến các của mô hình là 90.6% cho dữ liệu nghiên cứu áp dụng các kỹ thuật thông minh phi tham số. Tác giả nêu các tiêu chí gốc và 84.4% dữ liệu kiểm tra. được coi là vỡ nợ hoặc nguy cơ vỡ nợ cao trong các nghiên cứu trước, tổng kết có Phan Hồng Mai Mô hình của công ty The Đo nguy cơ phá sản của các công hệ thống các nhân tố, biến số sử dụng trong nghiên cứu vỡ nợ. Qua việc phân tích (2012) Vickers ty xây dựng. Xác định nguyên những phương pháp nghiên cứu chính, những nghiên cứu tiêu biểu, các ưu nhược nhân làm gia tăng nguy cơ phá sản điểm của các phương pháp nghiên cứu cho thấy: Chưa có một mô hình nào là là do năng lực quản lý tài sản yếu hoàn toàn ưu việt hơn các mô hình khác. Mỗi mô hình đều có những ưu, khuyết kém. điểm riêng. Số lượng các nhân tố dự báo vỡ nợ trong các nghiên cứu là đa dạng, Nguyễn Việt Hùng Các mô hình dự báo Dự báo khủng hoảng tiền tệ. Xác phong phú. Việc số lượng các nhân tố trong mô hình ít hay nhiều không ảnh và Hà Quỳnh Hoa khủng hoảng tiền tệ. định 5 chỉ số phản ánh tín hiệu hưởng đến hiệu suất dự báo. Việc tổng kết các nghiên cứu giúp tác giả phân tích (2012) khả năng xảy ra bất ổn kinh tế. chỉ rõ khoảng trống nghiên cứu, từ khoảng trống nghiên cứu tác giả đã đề ra mục tiêu nghiên cứu của luận án và triển khai nghiên cứu ở các chương sau. Nguyễn Thị Lương Mô hình Merton-KMV. Đo lường rủi ro vỡ nợ các doanh (2014) Dữ liệu của 380 doanh nghiệp. Đưa ra các minh chứng cho nghiệp niêm yết thời kỳ khả năng đo lường hợp lý của CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2011-2013. phương pháp. 2.1. Tiêu chí xác định nguy cơ vỡ nợ Nguyễn Phi Lân Ứng dụng mô hình cấu Đo lường rủi ro đổ vỡ hệ thống các Trong hoạt động ngân hàng, rủi ro tín dụng là nỗi sợ hãi lớn nhất đối với (2015) trúc TCTD Việt Nam, ước tính tổn thất tín các nhà quản lý. Chất lượng tín dụng phản ánh qua tỷ lệ nợ xấu và nợ xấu là một dụng và đo lường rủi ro hệ thống NH. vấn đề thường trực trong hoạt động của các ngân hàng, đồng thời nợ xấu gây ra Nguyễn Thị Hồng Mô hình dữ liệu mảng, Xác định các yếu tố vi mô, vĩ mô một số tác động tiêu cực sau: Nợ xấu làm giảm lợi nhuận của ngân hàng, nợ xấu Vinh (2015) mô hình GMM tác động đến nợ xấu các NH. ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của ngân hàng, nợ xấu làm giảm uy tín của Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ các tài liệu tham khảo ngân hàng, nợ xấu có thể làm phá sản ngân hàng. Khoảng trống nghiên cứu: Vỡ nợ của NHTMCP chưa được xem xét đầy đủ, Vấn đề nợ xấu tăng cao trong hệ thống ngân hàng là vấn đề cấp bách chưa theo dõi vỡ nợ của các ngân hàng trong một thời kỳ nhất định do chỉ nghiên nhất cần giải quyết trong thời kỳ 2011-2015. Các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu từ cứu một năm. Các nghiên cứu trước đã xác định các nhân tố tác động đến nguy 3% trở lên bị NHNN đặt trong tình trạng giám sát. Nhiều nghiên cứu trên thế cơ vỡ nợ qua từng nghiên cứu, nhưng các nhân tố đó có phải là nguyên nhân dẫn
9 10 giới đã chỉ ra ảnh hưởng tiêu cực của t ỷ lệ nợ xấu cao tới nhiều mặt hoạt động 2.2.2. Các nhân tố vi mô ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTM của ngân hàng, nhiều nghiên cứu đã minh chứng mối liên hệ giữa t ỷ lệ nợ xấu Các nhân tố trong mô hình Atlman năm 1968 (5 chỉ tiêu) cao và vỡ nợ ngân hàng. Ngoài ra NHTM là tổ chức kinh doanh tiền tệ với Choudhy (2007), Pavlos Almanidis và Robin C. Sickles (2012) cùng nhiều mục tiêu lớn nhất là lợi nhuận, lợi nhuận là chỉ số quan trọng để đánh giá công tác giả khác chỉ ra rằng các tỷ lệ tài chính của mô hình CAMELS là những chỉ tác quản lý và hoạt động của NH thành công hay thất bại. Lợi nhuận còn cần tiêu quan trọng để đánh giá hoạt động của các TCTD đặc biệt là ngân hàng do đó thiết để bù đắp các khoản cho vay bị tổn thất và giúp trích lập dự phòng đầy các chỉ tiêu này cũng quan trọng trong việc dự báo vỡ nợ ngân hàng. Hệ thống đủ. Vì vậy tác giả luận án sẽ dựa trên cơ sở hiệu quả hoạt động của các ngân đánh giá, xếp hạng CAMEL do Ủy ban quản lý các tổ hợp tín dụng quốc gia Mỹ hàng để bổ sung thêm căn cứ phân nhóm nguy cơ vỡ nợ các ngân hàng. Cụ thể, xây dựng và áp dụng từ tháng 10/1987 nhằm cung cấp công cụ hỗ trợ giám sát tác giả cho rằng các ngân hàng có chất lượng tín dụng kém (thể hiện qua tỷ lệ nợ các tổ chức tín dụng tại Mỹ. Các chỉ tiêu trong các nhóm nhân tố của mô hình xấu cao) có nguy cơ tổn thất tài sản cao trong khi đó nếu hiệu quả hoạt động của CAMELS (Mức độ an toàn vốn, Chất lượng tài sản, Quản lý, Lợi nhuận và Thanh NH lại chỉ ở mức trung bình thậm chí yếu kém sẽ khiến NH không có khả năng khoản, Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường). bù đắp các tổn thất, mức độ tổn thương của NH cao do đó nguy cơ vỡ nợ cao. a) Mức độ an toàn vốn: 5 chỉ tiêu Để đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng luận án sử dụng b) Chất lượng tài sản: Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ; Nợ khó đòi/ (VCSH và phương pháp DEA ước lượng hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng từ đó đánh giá dự phòng nợ khó đòi); Dự phòng nợ khó đòi/ Nợ khó đòi, dự phòng nợ khó đòi/ hiệu quả hoạt động (thông qua hiệu quả lợi nhuận) của các ngân hàng, sau đó dư nợ cho vay. Ngoài ra có thể xem xét thêm các chỉ tiêu: tỷ lệ cho vay/ tài sản phân nhóm các NH thành 3 nhóm hiệu quả (nhóm A- nhóm hiệu quả tốt, B- sinh lời; gửi và cho vay trên thị trường liên ngân hàng/ tài sản sinh lời. Nhóm hiệu quả khá, C- nhóm hiệu quả trung bình, yếu kém). c) Quản lý: 3 chỉ tiêu Trên cơ sở các luận cứ trên tác giả luận án chọn tiêu chí xác định nguy cơ d) Lợi nhuận: 13 chỉ tiêu vỡ nợ như sau: Biến nguy cơ vỡ nợ (Y) được gán trị bằng 1 (nguy cơ vỡ nợ cao) e) Thanh khoản: 6 chỉ tiêu nếu ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu từ 3% trở lên và thuộc nhóm C khi sử dụng DEA để phân nhóm. Biến Y gán giá trị bằng 0 (nguy cơ vỡ nợ thấp) trong các trường Qua việc phân tích các chỉ tiêu trong mô hình CAMEL tác giả tổng kết và hợp khác. nêu kỳ vọng về dấu của các chỉ tiêu ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ trong bảng 2.1. Lựa chọn tiêu chí phân mức nguy cơ vỡ nợ trong luận án này của tác giả 2.3. Cơ sở lý thuyết một số mô hình áp dụng trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ khác với các nghiên cứu khác bởi các lý do sau: Nhiều nghiên cứu vỡ nợ trên thế 2.3.1. Mô hình Logit, mô hình Logit với số liệu mảng giới sử dụng các thông tin về các ngân hàng vỡ nợ thực sự, trong khi đó ở Việt Từ những ưu điểm của số liệu mảng, mô hình Logit và từ mục đích nghiên Nam chưa ghi nhận trường hợp nào vỡ nợ theo thông lệ quốc tế. Có nghiên cứu cứu của luận án (nghiên cứu nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam thời kỳ đã sử dụng tiêu chuẩn của hệ số an toàn vốn làm tiêu chí phân loại nhưng ở Việt 2010-2015) tác giả lựa chọn mô hình Logit với số liệu mảng cho nghiên cứu của Nam NHNN đưa ra yêu cầu bắt buộc về tỷ lệ an toàn vốn nên tất cả các NHTM mình. Nghiên cứu cũng thử nghiệm áp dụng mô hình mạng nơron, cây quyết định đều đạt theo tiêu chí này. vào phân loại, dự báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam. 2.2. Các nhân t ố ả nh h ưở ng t ớ i nguy c ơ v ỡ n ợ c ủa các ngân hàng 2.3.2. Mạng nơron th ươ ng mạ i 2.3.3. Cây quyết định 2.2.1. Các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng 2.4. Phương pháp bao dữ liệu (DEA) đánh giá hiệu quả hoạt động của các • Sự phát triển kinh tế NHTMCP • Môi trường pháp lý, chính sách kinh tế, tài chính, tiền tệ của Nhà nước 2.5. Khung nghiên cứu của luận án • Mức độ cạnh tranh
11 12 Kết luận chương 2 Tình hình xuất, nhập khẩu: Xuất khẩu đã trở thành một trong những nhân Chương 2, tác giả đưa ra tiêu chí xác định nguy cơ vỡ nợ các NHTMCP; làm tố quan trọng nhất tạo ra bước phát triển kinh tế nhanh trong thời kỳ đổi mới. Tốc rõ cơ sở lý luận cho mô hình cảnh báo vỡ nợ NHTMCP, phân tích các nhân tố vĩ mô, độ tăng trưởng xuất nhập khẩu đều tăng mạnh, khoảng 25% mỗi năm. Đến nay vi mô ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các NH. Trình bày cơ sở lý thuyết, các ưu, kim ngạch xuất khẩu và nhập khẩu đều đã tương đương với 80% GDP toàn nền nhược điểm của một số mô hình cảnh báo vỡ nợ đã có qua đó để phù hợp với mục kinh tế, phản ánh vị thế rất quan trọng đối với tăng trưởng chung. Trong 5 năm tiêu nghiên cứu cũng như điều kiện dữ liệu hiện có luận án lựa chọn thực nghiệm mô 2010-2014 kim ngạch xuất khẩu thường xuyên tăng nhanh hơn kim ngạch nhập hình Logit với dữ liệu mảng, mô hình mạng nơron, mô hình cây quyết định để xây khẩu, dẫn tới từ năm 2012 nền kinh tế luôn trong tình trạng xuất siêu. Năm 2014 dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam. đã xuất siêu tới xấp xỉ 2 tỷ USD. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG, NGUY CƠ VỠ NỢ Thu, chi ngân sách: Trong giai đoạn 2009-2015, tổng thu ngân sách và CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM tổng chi ngân sách đều gia tăng qua các năm và đều diễn ra tình trạng bội chi GIAI ĐOẠN 2009-2015 ngân sách. Giai đoạn 2010-2015 chứng kiến sự suy giảm của tăng trưởng tín Ở chương 3, luận án phân tích bối cảnh tình hình kinh tế vĩ mô và các chính sách tiền tệ trong giai đoạn 2009-2015. Tác giả phân tích rõ thực trạng hoạt dụng hệ thống ngân hàng, tốc độ tăng trưởng tín dụng liên tiếp giảm trong động của hệ thống NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2009-2015 trên các phương khoảng 2010-2013 phản ánh tình trạng khó khăn của các doanh nghiệp. diện: cấu trúc, quy mô, mức độ an toàn vốn, khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý, 3.2. Một số chính sách tiền tệ giai đoạn 2009-2015 chất lượng tài sản. • Chính sách lãi suất 3.1. Tình hình kinh tế vĩ mô giai đoạn 2009-2015 • Chính sách tỷ giá Tốc độ tăng trưởng GDP tương đối ổn định, mức trung bình đạt 5.7%, tuy nhiên đây là mức tăng thấp so với tiềm năng. Từ năm 2010 đến năm 2012, tốc độ • Nghiệp vụ thị trường mở tăng trưởng GDP giảm dần phản ánh những khó khăn trong kinh tế vĩ mô, giai • Lãi suất huy động đoạn 2012-2015, kinh tế bắt đầu phục hồi, tốc độ tăng trưởng kinh tế năm sau cao • Lãi suất cho vay hơn năm trước. 3.3. Hoạt động ngành ngân hàng Tỷ lệ lạm phát tăng cao và đạt đỉnh vào năm 2011, sau đó nhờ sự can thiệp 3.3.1. Cấu trúc, quy mô và phạm vi hoạt động của các ngân hàng và kiên trì chính sách kiềm chế lạm phát của Chính phủ nên tỷ lệ này giảm dần qua các năm, đạt tỷ lệ thấp nhất năm 2015. • Cơ cấu sở hữu, cơ cấu loại hình hoạt động của hệ thống NHTM. • Quy mô, phạm vi hoạt động GDP 8 3.3.2. Mức độ an toàn vốn và quy mô tổng tài sản của các NHTMCP 7 6.42 6.68 6.24 5.98 6 5.4 5.25 5.42 a) Vốn tự có và mức độ an toàn vốn của các NHTMCP: 5 4 Giai đoạn 2005-2011. GD P 3 2 Giai đoạn từ năm 2011 đến 2015. 1 0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Biểu đồ 2.2: Tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2015 (%) Nguồn: Tổng cục Thống kê
13 14 Biểu đồ 3.5: Các chỉ tiêu nhóm khả năng sinh lời Nguồn: Tính toán của tác giả 3.3.4. Tăng trưởng huy động và tín dụng, khả năng thanh khoản Biểu đồ 3.4: Các tỷ lệ nhóm an toàn vốn • Tốc độ tăng trưởng tín dụng, huy động Nguồn: Tính toán của tác giả • Tình hình thanh khoản Mức độ an toàn vốn của các ngân hàng đã được đảm bảo theo quy định của NHNN, tuy nhiên vẫn ở mức thấp hơn so với các nước trong khu vực và cần nâng 3.3.5. Chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt cấp để đối phó với các nguy cơ tiềm ẩn trong thời gian tới. Mức độ an toàn vốn Biểu đồ 3.9 cho thấy tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP trong mẫu sử dụng của các ngân hàng bị suy giảm liên tục từ năm 2012, làm tăng nguy cơ bất ổn của hệ thống NHTM. b) Quy mô tổng tài sản của các NHTMCP Từ năm 2008 đến 2011, tổng tài sản của các ngân hàng đều có xu hướng gia tăng, đặc biệt là khối ngân hàng thương mại cổ phần có sự đột biến. Các ngân hàng thương mại cổ phần mở rộng mạnh mẽ mạng lưới chi nhánh dẫn đến tốc độ tăng trưởng vượt bậc về huy động vốn và khai thác hiệu quả nguồn vốn trong dân cư. Năm 2012, quy mô tổng tài sản khối ngân hàng thương mại cổ phần có xu hướng sụt giảm. Tổng tài sản khu vực ngân hàng đạt 5637 nghìn tỷ VNĐ tính đến 30/09/2013. Đến cuối tháng 7/2015, tổng tài sản của toàn hệ thống TCTD đạt hơn 6.6 triệu tỷ Biểu đồ 3.9: Tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010 - 2015 đồng tăng 150970 tỷ đồng so với cuối năm 2014. Mặc dù đã tăng trưởng vượt bậc Nguồn: Tính toán của tác giả nhưng so với các ngân hàng trong khu vực, các ngân hàng Việt Nam vẫn còn rất Tỷ lệ nợ xấu của Việt Nam hiện ở mức cao so với các nước trong khu vực khiêm tốn về quy mô tài sản, tổng tài sản cần gia tăng để đáp ứng yêu cầu của như Thái Lan (2.7%), Indonexia (2.4%). Đến cuối năm 2015, tỷ lệ nợ xấu đã được nền kinh tế đang phát triển. kiểm soát ở mức 2.9%, tuy nhiên vẫn còn nhiều vấn đề đáng lo ngại. 3.3.3. Khả năng sinh lợi, hiệu quả quản lý tài sản Một số hạn chế của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam Tỷ lệ ROE của các ngân hàng • Rủi ro trong hoạt động ngân hàng rất lớn Cơ cấu thu nhập của các ngân hàng • Năng lực quản trị, năng lực cạnh tranh yếu
15 16 3.4. Nguy cơ vỡ nợ của một số NHTMCP điển hình trong giai đoạn 2009-2015 Bảng 4.1: Số lượng các ngân hàng trong nghiên cứu Các ngân hàng yếu kém, nguy cơ vỡ nợ cao gồm NHTMCP SCB, Năm 2010 2011 2012 2013 2014 2015 NHTMCP Tín Nghĩa, NHTMCP Ficombank; Habubank; NHTMCP Đại Tín; Số ngân hàng 33 35 35 33 27 25 Ngân hàng Ocean Bank; Ngân hàng Westernbank; NHTMCP Đông Á; NHTMCP Các chỉ tiêu tài chính sử dụng để dự báo nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng dầu khí toàn cầu. Qua việc phân tích các ngân hàng yếu kém, tác giả chỉ ra các được tính toán từ các chỉ số, chỉ tiêu trong các báo cáo tài chính đã được kiểm điểm nổi bật của các ngân hàng yếu kém. toán tại thời điểm cuối năm của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ Kết luận chương 3 năm 2010 đến năm 2014, tổng cộng gồm có 163 quan sát. Năm 2015 có 25 ngân Ở chương 3, luận án trình bày ba nội dung chủ yếu hàng được sử dụng để kiểm tra hiệu suất ngoài mẫu của mô hình. 1) Phân tích tình hình kinh tế vĩ mô cũng như các chính sách tiền tệ tiêu 4.1.2. Phân mức nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng biểu giai đoạn 2009-2015. Bối cảnh kinh tế thế giới và khu vực có nhiều bất ổn, a)Tính toán hiệu quả hoạt động của các NHTMCP: từ vấn đề khủng hoảng tài chính thế giới tới khủng hoảng nợ công đã ảnh hưởng Trên cơ sở giả định các ngân hàng tìm cách tối đa hóa lợi nhuận, các yếu tố đầu bất lợi tới nền kinh tế nước ta. Trong giai đoạn 2010-2012 kinh tế vĩ mô có nhiều vào và kết quả đầu ra được lựa chọn để chạy mô hình DEA đánh giá hiệu quả hoạt bất ổn, tốc độ tăng trưởng kinh tế nước ta bị suy giảm xuống mức thấp nhất trong động của các NHTMCP. 10 năm, sang đến giai đoạn 2013-2015 nền kinh tế bắt đầu phục hồi nhưng chưa Bảng 4.2: Các biến đầu vào /đầu ra lựa chọn bền vững. Các chính sách tiền tệ giai đoạn này có nhiều biến động ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động của các ngân hàng. Mô hình DEA (Hiệu quả lợi nhuận) 2) Phân tích hoạt động của hệ thống ngân hàng thông qua các chỉ tiêu: cấu Đầu vào Đầu ra trúc, quy mô và phạm vi hoạt động, mức độ an toàn vốn, quy mô tổng tài sản, • Tổng tài sản Lợi nhuận trước thuế tăng trưởng huy động và tín dụng, hiệu quả tài chính, rủi ro thanh khoản. Đặc biệt • Vốn chủ sở hữu tác giả phân tích kỹ một số chỉ tiêu trong mô hình CAMEL, chỉ tiêu nợ xấu, • Chi phí hoạt động nguyên nhân, các tác động tiêu cực của nợ xấu đồng thời chỉ ra các hạn chế của Nguồn: Tổng hợp từ tài liệu tham khảo kết hợp thiết kế của tác giả hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, các hạn chế đó là: rủi ro trong hoạt Sau khi có kết quả ước lượng hiệu quả hoạt động của các NHTMCP từ mô động ngân hàng của hệ thống NHTM là rất lớn, năng lực quản trị, năng lực hình DEA luận án phân nhóm hiệu quả các NHTMCP thành 3 nhóm. cạnh tranh yếu. b)Xác định nguy cơ vỡ nợ các NHTMCP 3) Phân tích nguy cơ vỡ nợ của một số NHTMCP điển hình, chỉ ra các đặc trưng cơ bản của các ngân hàng yếu kém: các ngân hàng có năng lực quản Mục này, luận án tính toán tỷ lệ nợ xấu của các NH qua các năm theo trị rủi ro yếu kém, chất lượng tài sản thấp, t ỷ lệ nợ xấu, nợ quá hạn cao, khả BCTC công bố của các ngân hàng, kết hợp với kết quả phân nhóm ở mục a) và phân năng sinh lời thấp. tích các thông tin phi tài chính để xác định nguy cơ vỡ nợ cho các NH. Cụ thể, trong các quan sát ở nhóm C, có 39 quan sát có tỷ lệ nợ xấu không dưới 3%. Ngoài ra CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ CÁC còn có 70 quan sát thuộc nhóm C, nhưng tỷ lệ nợ xấu nhỏ hơn 3%. Phân tích các NHTMCP VIỆT NAM quan sát này tác giả nhận thấy các ngân hàng này mặc dù có hiệu quả hoạt động 4.1. Thiết kế nghiên cứu thấp nhưng các chỉ tiêu đánh giá chất lượng tín dụng đều đáp ứng yêu cầu của 4.1.1. Số liệu NHNN, tỷ lệ an toàn vốn CAR trên 10%. Các ngân hàng trong nghiên cứu bao gồm 35 NHTMCP. Cụ thể, số ngân Do vậy, ngân hàng được coi là có nguy cơ vỡ nợ cao nếu thuộc nhóm C và có tỷ hàng trong các năm ở bảng 4.1. lệ nợ xấu từ 3% trở lên, biến Y = 1 trong trường hợp này và Y = 0 trong các trạng thái khác. Kết quả, trong bộ dữ liệu mảng 163 quan sát có 39 quan sát thuộc
17 18 nhóm nguy cơ vỡ nợ cao (Y = 1) chiếm 23.92% và số quan sát thuộc nhóm có Các hệ số chặn riêng thể hiện tính đặc thù của các ngân hàng ảnh hưởng đến nguy cơ vỡ nợ thấp (Y = 0) là 124 quan sát chiếm 76.08%. khả năng vỡ nợ cho thấy các ngân hàng có mã nghiên cứu là 22, 14, 19, 7 có hệ số 4.1.3. Hệ thống các chỉ tiêu tác động tới nguy cơ vỡ nợ chặn lớn tiềm ẩn nguy cơ vỡ nợ cao hơn so với các ngân hàng khác. • Nhóm nhân tố vĩ mô tác giả lựa chọn 3 biến: Tốc độ tăng trưởng tổng 4.3. Mô hình mạng nơron sản phẩm quốc dân; tỷ lệ lạm phát; tốc độ tăng trưởng tín dụng. Dữ liệu sử dụng trong mô hình mạng nơron gồm 163 quan sát. Các quan • Nhóm các nhân tố vi mô: Tác giả lựa chọn, xây dựng tổng cộng 39 chỉ sát được chia một cách ngẫu nhiên thành 3 mẫu con, đó là: i) Mẫu huấn luyện số. Các chỉ số này bước đầu được chia thành 7 nhóm: Khả năng sinh lời (11 chỉ gồm 115 quan sát; ii) Mẫu dữ liệu chứng thực gồm 24 quan sát, iii) Mẫu kiểm tra số); các chỉ số thâm hụt (3 chỉ số); hiệu quả quản lý tài sản (4 chỉ số); chất lượng gồm 24 quan sát. tài sản (7 chỉ số); mức độ an toàn (4 chỉ số); các chỉ số về tăng trưởng bền vững Để xác định số nơ ron tối ưu trong nút ẩn tác giả sử dụng quá trình lặp xem (4 chỉ số); tính thanh khoản (6 chỉ số). xét số lượng nơron cho đến khi tìm được lỗi trung bình bình phương (MSE) nhỏ 4.1.4. Phân tích thống kê nhất. Cấu trúc mạng nơron của tác giả bao gồm 21 nút đầu vào ứng với các biến ở Tác giả tiến hành phân tích tương quan để xác định các chỉ số trong các bảng 4.9 và bảng 4.8, 10 nút tầng ẩn và 2 nút đầu ra. Hiệu suất phân nhóm của nhóm có khả năng phân biệt các mức nguy cơ, cụ thể tác giả rút ra 18 biến. mạng nơron trên các mẫu được mô tả ở bảng 4.19. Sau đó luận án phân tích tương quan giữa các cặp biến trong các nhóm. Bảng 4.19: Hiệu suất của mạng nơron 4.2. Mô hình Logit dữ liệu mảng Mẫu Mẫu huấn luyện Mẫu chứng thực Mẫu kiểm tra Từ tập 18 biến ở bảng 4.9 và 3 biến vĩ mô trong bảng 4.8, nghiên cứu sử Hiệu suất 95% 91.6% 91.6% dụng phương pháp đưa dần từng biến vào mô hình hồi quy Logit dữ liệu mảng. Nguồn: Tính toán của tác giả Kết quả kiểm định Hausman cho thấy mô hình tác động cố định là phù hợp. Với bộ dữ liệu (114 quan sát) đã sử dụng để ước lượng mô hình Logit với ^ Sau khi có kết quả ước lượng β của β bước tiếp theo là ước lượng các αi . dữ liệu mảng, tác động cố định thì tỷ lệ phân nhóm đúng của mô hình ANN là Mỗi ngân hàng còn có đặc trưng riêng thể hiện bằng αi .Với bộ dữ liệu trong 92.98% cao hơn hiệu suất của mô hình Logit (87.71%). Hơn nữa sai lầm loại I của mô hình ANN cũng thấp hơn của mô hình Logit. khoảng thời gian 5 năm 2010-2014, việc tính toán các αi dẫn tới giải phương 4.4. Mô hình cây quyết định trình bậc 5, bậc 4, bậc 3 tùy thuộc bao nhiêu năm có số liệu cho từng ngân hàng. Tác giả tiến hành thực nghiệm xây dựng cây quyết định để dự báo nguy cơ Tác giả lập trình trên phần mềm Matlab để giải quyết công việc này. vỡ nợ cho các NHTMCP với bộ dữ liệu gồm 163 quan sát. Biến độc lập sử dụng Kết quả mô hình : p ln( ) = α i -1.2955*RGDP + 1.0346 * d3 − 2.014 * e11 + 3.0769 * l3 xây dựng cây quyết định gồm 21 biến trong bảng 4.9 và bảng 4.8. Tác giả sử 1− p dụng thuật toán J48 trên phần mềm Weka phiên bản 3.6.9 để tạo cây quyết định. Nguồn: Tính toán của tác giả Thuật toán trong cây quyết định chỉ ra 5 chỉ số tốt giúp cho việc phân loại. trong đó p là xác suất để quan sát thuộc nhóm nguy cơ vỡ nợ cao. Độ chính xác phân nhóm của mô hình cây quyết định trên bộ dữ liệu 163 + Với mức ý nghĩa 6% biến RGDP tác động ngược chiều đến xác suất p, quan sát là 96.93%, hiệu suất phân nhóm khá cao. Với bộ dữ liệu 114 quan sát trong khi đó với mức ý nghĩa 1% biến e11 tác động ngược chiều đến p. (bộ dữ liệu sử dụng trong ước lượng mô hình Logit) cây quyết định có kết quả + Với mức ý nghĩa 1% biến d3 tác động cùng chiều đến p và với mức ý phân loại đúng 95.61%. nghĩa 6% biến l3 tác động cùng chiều đến p. Tác giả tổng kết, so sánh kết quả phân loại của ba mô hình Logit, mạng Tính xác suất vỡ nợ và đo hiệu suất của mô hình, kết quả phân nhóm đúng nơron và cây quyết định với các bộ dữ liệu khác nhau và kết quả cho thấy sử của mô hình Logit là 87.71%. dụng mạng nơron, cây quyết định sẽ nâng cao hiệu suất phân loại.
19 20 Kết luận chương 4 + Biến e11 = (Tổng thu từ lãi – tổng chi lãi vay) / Tổng tài sản có sinh lời, Chương 4, tác giả thực nghiệm xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ có hệ số β$ 3 = − 2 .0 1 4 .Tỷ lệ thu nhập lãi biên ròng đo lường mức chênh lệch giữa nợ cho các NHTMCP Việt Nam, cụ thể: Tính toán hiệu quả hoạt động của các thu từ lãi và chi phí trả lãi. Tác giả kỳ vọng biến e11 có ảnh hưởng ngược chiều ngân hàng từ đó phân nhóm hiệu quả và xác định nguy cơ vỡ nợ các NH. Xây đến mức nguy cơ vỡ nợ. Kết quả ước lượng hệ số của biến e11 có dấu âm đúng dựng 39 chỉ tiêu tài chính, phân thành 7 nhóm s ử dụng trong cảnh báo nguy cơ như kỳ vọng. vỡ nợ ngân hàng. + Biến l3 = Các khoản cho vay thuần/ Tiền gửi của khách hàng, có hệ số Mô hình Logit dữ liệu mảng, tác động cố định đã chỉ ra các chỉ tiêu tác . Tỷ lệ này phản ánh mức độ thanh khoản của ngân hàng, giá trị của chỉ tiêu β$ 3 = 3 .0 7 động trực tiếp tới nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng, các chỉ tiêu đó là: nợ quá này lớn khả năng thanh khoản của NH kém. Khả năng vỡ nợ chịu ảnh hưởng dương hạn/ tổng nợ phải trả, lãi cận biên thuần, các khoản cho vay thuần/ tiền gửi của của tỷ số này. khách hàng. Chỉ tiêu GDP phản ánh sự tăng trưởng của nền kinh tế, chỉ tiêu đại + Các hệ số chặn α i của các NH trong mô hình Logit đã được tính. Các hệ diện cho các yếu tố vĩ mô có tác động ngược chiều tới nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng. số này đo lường sự khác biệt, tính đặc thù của các NH có ảnh hưởng đến vỡ nợ, theo kết quả đó bốn ngân hàng có mã là 22, 14, 19, 7 có hệ số chặn lớn hàm chứa Tác giả cũng thực nghiệm mô hình ANN, DT vào cảnh báo vỡ nợ các rủi ro vỡ nợ cao hơn, các ngân hàng với mã 10, 21, 6 có hệ số chặn nhỏ nhất hàm NHTMCP, kết quả cho thấy hai mô hình này có hiệu suất phân loại cao hơn mô chứa nguy cơ vỡ nợ thấp hơn trong cùng điều kiện của các biến số. hình Logit. Mô hình cây quyết định chỉ ra 5 chỉ tiêu sử dụng trong cảnh báo nguy cơ vỡ nợ các ngân hàng. b) Tác động biên của các biến đến xác suất vỡ nợ p: Căn cứ vào độ lớn của CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH các hệ số ước lượng trong mô hình Logit tác giả tính toán tác động biên của các biến tới xác suất vỡ nợ. 5.1. Các kết quả đạt được a) Kết quả mô hình Logit với dữ liệu mảng tác động cố định c)Tổng kết, so sánh kết quả phân loại của các mô hình: Từ tập 42 biến ban đầu và sau đó là 18 biến, cuối cùng mô hình Logit còn Tác giả so sánh hiệu suất các mô hình với bộ dữ liệu 114 quan sát, với dữ liệu lại 4 biến số. Khi ước lượng tác giả đã kiểm định việc lựa chọn giữa tác động cố quan sát năm 2015. Trong các bộ dữ liệu khác nhau mô hình mạng nơron, cây định và tác động ngẫu nhiên và kết quả là mô hình tác động cố định được lựa quyết định đều có hiệu suất phân loại cao hơn mô hình Logit. Đặc biệt số các chọn. Như vậy tác động của các biến số RGDP, d3, e11, l3 đến nguy cơ vỡ nợ quan sát bị phân nhóm sai bởi tất cả các mô hình là rất ít, 1 quan sát do đó việc các ngân hàng là tác động cố định. Điều này có nghĩa là các biến số RGDP, d3, kết hợp cùng lúc cả ba mô hình sẽ cho hiệu suất phân nhóm chính xác cao. e11, l3 tác động đến nguy cơ vỡ nợ các ngân hàng là giống nhau về xu thế, cố 5.2. Phân loại các ngân hàng thương mại cổ phần định trong thời gian nghiên cứu và tương tự nhau giữa các ngân hàng. Từ kết quả của mô hình Logit với dữ liệu mảng, tác động cố định trong + Theo kết quả ước lượng của mô hình biến RGDP có hệ số β$1 = − 1.29 , biến mục 4.2 và quy định về tiêu chuẩn xếp loại các ngân hàng trong quyết định RGDP tác động ngược chiều tới nguy cơ vỡ nợ và như vậy kết quả mô hình Logit 06/2008 của NHNN, tác giả xếp loại các ngân hàng thành 4 loại. Tác giả tiến đã minh chứng tác động của điều kiện kinh tế vĩ mô, cụ thể là tốc độ tăng trưởng hành so sánh kết quả xếp loại của nghiên cứu với kết quả xếp loại trên thực tế tổng sản phẩm quốc dân tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam. của NHNN. + Biến d3 = Nợ quá hạn /Tổng nợ phải trả có hệ số trong mô hình β$ 2 = 1 .0 3 5.3. Một số kiến nghị và hàm ý chính sách lớn hơn không, d3 là một chỉ số thể hiện mức thâm hụt của ngân hàng, chỉ số này Tác giả sau khi xây dựng và thực nghiệm một số mô hình cảnh báo vỡ nợ càng lớn càng khiến ngân hàng mất an toàn. Khả năng vỡ nợ chịu ảnh hưởng cho hệ thống NHTMCP Việt Nam xin đề xuất một số kiến nghị. dương của chỉ tiêu này.
21 22 a) Kiến nghị đối với các ngân hàng thương mại: b) Các kiến nghị đối với các cơ quan quản lý: + Theo kết quả của mô hình biến e11- Lãi cận biên có ảnh hưởng ngược NHNN là cơ quan quản lý Nhà nước về ngành ngân hàng, với mục tiêu chiều đến mức nguy cơ vỡ nợ điều này gợi ý các ngân hàng thương mại nên thực giám sát hoạt động của các ngân hàng hướng tới sự ổn định, lành mạnh của hệ hiện một số biện pháp nhằm gia tăng lãi cận biên của ngân hàng như: tăng cường thống. Từ kết quả xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ các NHTMCP, luận quảng bá hình ảnh, mở rộng thị phần, thu hút các nguồn tiền gửi giá rẻ từ khu vực án đề xuất một số khuyến nghị với các cơ quan quản lý, NHNN: dân cư và các thành phần kinh tế, đồng thời tăng cường mở rộng tín dụng, tìm + Theo kết quả mô hình Logit biến RGDP, tốc độ tăng trưởng tổng thu kiếm các khách hàng tiềm năng. Chỉ số nợ quá hạn/ tổng nợ phải trả có ảnh nhập quốc dân có ảnh hưởng ngược chiều tới nguy cơ vỡ nợ các ngân hàng. Khi hưởng cùng chiều tới mức nguy cơ vỡ nợ của ngân hàng. Trước tiên cần đánh tăng trưởng kinh tế ổn định sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho các ngân hàng hoạt giá, phân nhóm chính xác các khoản cho vay để xác định chính xác quy mô, mức động, tăng thu nhập, giảm nguy cơ vỡ nợ, do đó Chính phủ nên cố gắng duy trì tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm, khi nền kinh tế suy giảm tốc độ tăng trưởng độ của nợ quá hạn. Sau khi đã xác định được mức độ nợ quá hạn các ngân hàng cần chú ý hơn đến sự an toàn của hệ thống ngân hàng vì các ngân hàng sẽ bị tăng cần chú trọng giảm nợ quá hạn, đặc biệt là nợ xấu càng sớm càng tốt: trước hết nguy cơ vỡ nợ từ sự suy giảm của nền kinh tế. Với vai trò giám sát của mình cần hỗ trợ nguồn tài chính trích lập dự phòng đầy đủ để có thể bù đắp những tổn NHNN cần xây dựng các kịch bản về tăng trưởng kinh tế hàng năm, từ đó xác thất có thể xảy ra. Sau đó xem xét bán các khoản nợ xấu cho doanh nghiệp, tổ định các NH có thể bị vỡ nợ trong các kịch bản để cảnh báo, giám sát sớm. chức, cá nhân có đủ khả năng, quyền lực xử lý nợ. Mặt khác các ngân hàng cần + Nhà nước và Chính phủ Việt Nam bên cạnh việc tạo điều kiện thuận lợi tiến hành các biện pháp nhằm hạn chế các khoản nợ quá hạn mới phát sinh ngay về môi trường hoạt động kinh doanh cho các NHTM trong nước cần có những hỗ từ khâu xét duyệt cho vay. Nợ quá hạn bao gồm cả các khoản nợ nhóm 2 do đó trợ pháp lý, cải cách hành chính. Các chính sách tiền tệ đưa ra cần tính toán đến các ngân hàng cần theo dõi chặt chẽ ngay các khoản nợ này, hạn chế nguy cơ các tác động đối với các NHTMCP, đặc biệt là các NHTMCP yếu kém. Hiện nay chuyển nhóm nợ xấu. Biến các khoản cho vay thuần/ tiền gửi khách hàng ảnh giải quyết nợ xấu là một yêu cầu cấp bách, quan trọng nhằm giảm nguy cơ vỡ nợ hưởng cùng chiều tới mức nguy cơ vỡ nợ, các ngân hàng nên xem xét một cách các NHTMCP. Bên cạnh các cố gắng của bản thân các NHTM để việc thu hồi xử toàn diện các nguyên nhân dẫn tới việc tỷ lệ cho vay thuần so với tiền gửi của lý nợ xấu được nhanh hơn giúp cho các TCTD giảm thiểu chi phí giao dịch, thời khách hàng cao từ đó có các biện pháp giảm chỉ tiêu này. gian giao dịch, Chính phủ cần sớm hoàn thiện quy trình xử lý tài sản đảm bảo, rút + Kết quả mô hình cho thấy biến RGDP có tác động ngược chiều tới nguy cơ ngắn thời gian giải quyết hồ sơ xử lý tài sản đảm bảo. Chính phủ cũng nên xem xét đưa ra các chính sách để có thể huy động nhiều nguồn lực hơn nữa trong việc vỡ nợ các ngân hàng, do đó khi tình hình kinh tế vĩ mô, cụ thể tốc độ tăng trưởng tham gia vào quá trình xử lý nợ xấu giúp đẩy nhanh quá trình này. GDP có dấu hiệu suy giảm các ngân hàng cần tập trung đảm bảo an toàn cho hoạt + Để tránh rủi ro đổ vỡ hệ thống ngân hàng thì NHNN cần khuyến khích, động ngân hàng vì lúc này nguy cơ vỡ nợ đã tăng lên do tác động của yếu tố vĩ mô. tiến tới bắt buộc các ngân hàng áp dụng các quy định theo thông lệ quốc tế trong + Cũng từ thực tế thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình tác giả nhận thấy để hoạt động, hoàn thiện hệ thống thông tin số liệu thống kê và công tác dự báo. kết quả ước lượng mô hình có độ tin cậy cao, có ý nghĩa thì các dữ liệu đầu vào Việc thanh tra, giám sát của NHNN cần được tiến hành thường xuyên và có chất phải được thu thập chính xác, đầy đủ, các NHTMCP cần có biện pháp để hoàn lượng. Cần có cơ chế có tính chất bắt buộc, các ngân hàng phải báo cáo thông tin thiện hệ thống thông tin nội bộ, đảm bảo yêu cầu thông tin được cập nhật một một cách trung thực kết quả hoạt động kinh doanh của mình. cách chính xác, kịp thời phục vụ cho mục đích phân tích, quản trị rủi ro. c) Đề xuất mô hình, quy trình xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ + Bốn ngân hàng có mã là 22, 14, 19, 7 theo tính toán của tác giả có hệ số nợ đối với các NHTMCP: Tác giả đề xuất sử dụng mô hình Logit với dữ liệu chặn lớn, hàm chứa rủi ro vỡ nợ cao cần phải được xem xét một cách toàn diện mảng tác động cố định để cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam, các mặt hoạt động của ngân hàng để từ đó tìm ra các giải pháp cụ thể giúp các đề xuất căn cứ trên các kết quả thực nghiệm đã đạt được.Tác giả cũng đề xuất ngân hàng giảm nguy cơ vỡ nợ. quy trình cảnh báo vỡ nợ.
23 24 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO định- hai mô hình thuộc nhánh mô hình sử dụng kỹ thuật thông minh làm tăng Xuất phát từ sự cần thiết của hoạt động dự báo vỡ nợ các NHTMCP cùng hiệu suất phân nhóm. với sự tồn tại của khoảng trống nghiên cứu trong và ngoài nước, luận án này áp + Thứ năm: Luận án lượng hóa được mức độ khác biệt, đặc thù của từng dụng mô hình hồi quy Logit với dữ liệu mảng và một số mô hình phi tham số ngân hàng ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ. Đồng thời chỉ ra bốn ngân hàng tiềm (mạng nơron, cây quyết định) để xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho ẩn nguy cơ vỡ nợ cao cần xem xét toàn diện. các NHTMCP Việt Nam. Để áp dụng các mô hình này, tác giả lựa chọn chỉ tiêu + Thứ sáu: Từ việc thực nghiệm xây dựng mô hình cảnh báo vỡ nợ trong nợ xấu kết hợp với phân tích hiệu quả hoạt động các ngân hàng làm tiêu chí xác luận án, tác giả cũng đề xuất quy trình cảnh báo vỡ nợ các NHTMCP Việt Nam. định nguy cơ vỡ nợ. Các biến dự báo trong luận án được xây dựng chủ yếu từ các chỉ tiêu trong mô hình CAMELS và được tính toán từ các BCTC của các + Thứ bảy: Từ các kết quả đạt được tác giả đề xuất một số giải pháp, kiến NHTMCP giai đoạn 2010-2015. Kết quả đạt được của luận án như sau: nghị với các ngân hàng, các cơ quan quản lý giúp các ngân hàng hạn chế nguy cơ vỡ nợ. + Thứ nhất: Luận án tổng quan một cách hệ thống các phương pháp, các mô hình cảnh báo vỡ nợ áp dụng cho các công ty, đặc biệt cho các ngân hàng từ các Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo phương pháp phân tích đơn biến đến các phương pháp sử dụng các kỹ thuật thông Để tiếp tục xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP minh hiện đại mà hiện nay đang được sử dụng nhiều trong phân tích cảnh báo vỡ Việt Nam ngày càng hoàn thiện, tác giả đề xuất một số hướng nghiên cứu trong nợ. Qua đó chỉ ra được những ưu khuyết điểm của từng phương pháp, từng mô tương lai có thể thực hiện một số nội dung chính như sau: hình, chỉ ra khoảng trống nghiên cứu để xem xét lựa chọn mô hình Logit với dữ + Thứ nhất, do sự hạn chế trong việc tiếp cận các nguồn số liệu sử dụng liệu mảng vào xây dựng mô hình cảnh báo vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam. cho nghiên cứu nên tác giả đã sử dụng chỉ tiêu nợ xấu và xếp loại hiệu quả hoạt + Thứ hai: Luận án xây dựng cơ sở lý luận nguy cơ vỡ nợ của các động để làm căn cứ xác định nguy cơ vỡ nợ các NH. Các nghiên cứu khác có thể NHTMCP Việt Nam. Luận án phân tích làm rõ thực trạng hoạt động, nguy cơ vỡ tìm kiếm tiêu chí phân loại, thử nghiệm và so sánh kết quả nghiên cứu theo các nợ của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010-2015. Tác giả phân tích và đề tiêu chí này. xuất tiêu chí để xác định nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam trên cơ sở + Thứ hai, các nghiên cứu khác có thể thử nghiệm với các mô hình như mô những phân tích nợ xấu, hiệu quả hoạt động các ngân hàng. hình phân tích sống sót, mô hình phân tích đặc điểm, thuật toán di truyền,… và so sánh lựa chọn mô hình. Các nghiên cứu khác cũng có thể tìm cách kết hợp nhiều + Thứ ba: Luận án xây dựng, lựa chọn hệ thống 39 chỉ tiêu vi mô và 3 chỉ phương pháp, mô hình trong nghiên cứu để tăng hiệu suất phân loại. tiêu vĩ mô sử dụng trong cảnh báo vỡ nợ ngân hàng. Xác định được các chỉ tiêu ảnh hưởng trực tiếp tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP. Các chỉ tiêu này là: nợ quá + Thứ ba, cần nghiên cứu sâu hơn vào việc xây dựng mô hình và kiểm tra hạn /tổng nợ phải trả; lãi cận biên thuần, các khoản cho vay thuần/ tiền gửi của hiệu suất dự báo với các mẫu ngoài của mô hình. khách hàng. Nghiên cứu đã minh chứng sự ảnh hưởng, lượng hóa mức độ ảnh + Thứ tư, các nghiên cứu khác sau khi tính được xác suất vỡ nợ, xếp hưởng của biến RGDP tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP. hạng các ngân hàng có thể tính toán ma trận chuyển hạng của các ngân hàng hoặc xây dựng mô hình xác định các nhân tố tác động tới sự chuyển hạng của +Thứ tư: Luận án đề xuất mô hình cảnh báo vỡ nợ cho các NHTMCP Việt các ngân hàng. Nam là sử dụng mô hình hồi quy Logit với dữ liệu mảng, mô hình này giúp xác định các nhân tố, các chỉ tiêu tác động tới nguy cơ vỡ nợ, xác định xác suất thuộc các nhóm nguy cơ cho các ngân hàng trong mẫu. Mô hình này đưa ra các kết quả phù hợp về mặt kinh tế, đảm bảo các tiêu chuẩn của một mô hình tốt. Kết quả thực nghiệm của luận án cho thấy mô hình mạng nơ ron, cây quyết