Mô Hình Nghiên Cứu Thực Nghiệm Đo Lường Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Nợ

56 ngàn tỷ đồng nợ xấu, giá mua hơn 46 ngàn tỷ đồng. Cũng tính đến thời điểm nói trên, VAMC đã thu hồi được 1.462 tỷ đồng nợ xấu thuộc 31 tổ chức tín dụng, điều chỉnh lãi suất cho 4 khách hàng với tổng dư nợ được điều chỉnh là 226 tỷ đồng. Công ty đã miễn, giảm lãi/phí cho 16 khách hàng với tổng số tiền 60,91 tỷ đồng, cơ cấu lại thời hạn trả nợ cho 11 khách hàng với dư nợ gốc được cơ cấu là 446 tỷ đồng. VAMC còn phối hợp với tổ chức tín dụng cấp bổ sung hạn mức 950 tỷ đồng (đã giải ngân được 425 tỷ đồng) để hoàn thiện 2 dự án dở dang của 2 khách hàng, thực hiện bán nợ của 7 khách hàng với tổng dư nợ gốc của các khoản nợ là 623 tỷ đồng, giá bán nợ là 484 tỷ đồng; bán 11 tài sản bảo đảm của khách hàng, thu hồi được 212 tỷ đồng nợ gốc.

Có thể thấy kết quả trên chủ yếu là do những nỗ lực và sự chủ động của ngành ngân hàng. Sự phối hợp của các bộ, ngành, địa phương và cơ quan chức năng với Ngân hàng Nhà nước trong cơ cấu lại hệ thống ngân hàng và xử lý nợ xấu là chưa thực sự chặt chẽ và có hiệu quả.

2.4.2 Nguyên nhân tồn tại và giải pháp khắc phục

Tình hình xử lý nợ xấu trong thời gian qua vẫn chưa đáp ứng được kỳ vọng do còn tồn tại một số vấn đề sau

Một là khái niệm trái phiếu đặc biệt mà VAMC trả cho các ngân hàng thương mại khi mua nợ xấu. Tỉ lệ chiết khấu chưa rò ràng, trong khi một số quy chế để bán nợ cho VAMC lại khá ngặt nghèo, như tổ chức tín dụng có nợ xấu 3% tổng dư nợ và khoản nợ phải được bảo đảm bằng 60% giá trị tài sản bất động sản... khiến ngay các ngân hàng (chưa nói tới các tổ chức khác) ngần ngại khi bán nợ cho VAMC. Thêm vào đó, không phải ngân hàng thương mại cứ bán nợ cho VAMC là khoản nợ đó được xóa hoàn toàn. Sau 5 năm nếu không xử lý được hết nợ xấu thì ngân hàng thương mại phải lấy lại món nợ đó và ôm số nợ này. Như thế, rủi ro chính vẫn là các ngân hàng thương mại vì họ bán nợ đi, không biết được chiết khấu và hưởng được bao nhiêu trong khi vẫn phải trích lập dự phòng rủi ro 20% cho các khoản nợ để giảm trừ giá trị trái phiếu.

Rò ràng với những quy định quá chặt có phần lợi cho VAMC như hiện nay thì phần rủi ro bán nợ vẫn thuộc về phía ngân hàng thương mại. VAMC phải nới những điều khoản này, nhất là quy định món nợ phải được đảm bảo bằng 60% giá trị tài sản bất động sản thì ngân hàng thương mại mới mạnh dạn bán nợ cho VAMC.

Hai là chúng ta chưa thực sự có cơ chế thị trường để đấu giá các khoản nợ. Phải tạo ra được cơ chế thị trường để các khoản nợ có thể đem ra đấu giá và giải quyết. Cơ chế thị trường là điều tối quan trọng để giải quyết vấn đề nợ xấu. Nếu các khoản nợ chỉ chuyển từ tay người này sang tay người khác thì sẽ không thể giải quyết được vấn đề. Thậm chí đây còn là nguy cơ dẫn tới một cuộc khủng hoảng khác nữa.

Ba là quá trình thi hành án còn chậm. Việc thi hành án chậm do: Các khoản vay liên quan đến nhiều tổ chức tín dụng; Tài sản chưa được xác minh; Tài sản đang bị tranh chấp, đang phát mãi; Tài sản đảm bảo ở các TCTD khác chưa được xử lý; Khách hàng tẩu tán tài sản thế chấp nên thi hành án chưa kê biên được, khách hàng thuộc hộ nghèo, đau ốm, khách hàng bỏ trốn, đi khỏi nơi cư trú... ; Liên quan đến đơn vị thi hành án, ngân hàng đã có văn bản yêu cầu giải quyết hồ sơ, nhưng đơn vị thi hành án vẫn chưa tiến hành. Do thời gian kéo dài làm cho tài sản bị giảm giá trị, lãi phát sinh tăng dẫn đến tài sản phát mãi có khả năng không thu hồi đủ nợ. Bên cạnh đó có một số hồ sơ chưa xác minh được điều kiện thi hành án …Chính vì việc thi hành án chậm trễ nên phía ngân hàng cũng bị động khi xử lý nợ xấu. Nếu đẩy nhanh việc xử lý thì tỉ lệ nợ có khả năng mất vốn tại các chi nhánh TCTD sẽ giảm xuống. Để xử lý nợ xấu thông qua công tác thi hành án hiệu quả, ngân hàng cần tăng cường phối hợp với các bên liên quan. Đồng thời, đề nghị các TCTD gửi những yêu cầu về việc xử lý nợ xấu liên quan đến thi hành án bằng văn bản về NHNN chi nhánh TP. Từ đó, có cơ sở làm việc với cơ quan chức năng, từng bước phối hợp giải quyết rốt ráo vấn đề nợ xấu liên quan đến thi hành án . Về lâu dài, cần xây dựng quy chế phối hợp giữa ngân hàng và cơ quan thi hành án. Có như vậy mới thực hiện tốt việc xử lý nợ xấu liên quan đến công tác thi hành án.

Bốn là các nền móng về định chế, luật pháp, giúp các ngân hàng có thể bán nợ xấu với giá trị cao nhất chưa hoàn chỉnh. Trong đó có cơ sở pháp lý để tạo điều kiện cho các nhà đầu tư (NĐT) nước ngoài, các nguồn vốn nước ngoài muốn tham gia. Hệ thống pháp lý là một trong những vấn đề cần được tiếp tục hoàn thiện khi giải quyết nợ xấu có liên quan đến tài sản thế chấp. Một khoản nợ có công chứng giao dịch đảm bảo rồi, đăng ký đầy đủ thủ tục pháp lý và ngân hàng là người luôn giữ giấy tờ sở hữu chính. Thế nhưng khi cần phải xử lý, thu hồi nợ thì ngân hàng gần như không có bất cứ quyền gì mà hoàn toàn phụ thuộc vào bên chủ tài sản. Nếu họ không hợp tác, ngân hàng sẽ khó thu giữ được tài sản, không phát mại được và phải nhờ đến cơ quan pháp luật. Song điều đáng nói ở đây, khi đưa ra tòa án chỉ một vụ việc bình thường không có gì phức tạp, mâu thuẫn nhưng thủ tục, quy trình xử lý rất phức tạp, rườm rà. Điều này sẽ làm cho nợ xấu ngày càng trầm trọng. Vì lẽ đó, đáng lẽ với những khoản vay có giấy tờ đầy đủ rồi sẽ phải xử lý nhanh trong vòng vài tháng nhưng chúng ta phải luôn mất vài năm mới xong. Nếu các khoản nợ xấu cũ không được xử lý sẽ dồn ứ, chất lên khoản mới và làm mất nhiều thời gian, chi phí, cơ hội… cho các bên liên quan. Do đó, cần phải quan tâm đặc biệt đến đẩy nhanh thủ tục pháp lý. Tức là tạo điều kiện tối đa cho các ngân hàng làm việc với cơ quan pháp luật từ Tòa án, Công an đến cơ quan Quản lý nhà đất… Có như vậy mới đẩy nhanh việc xử lý tài sản phát mại. Còn hiện tại chúng ta vẫn đang giải quyết các vụ việc như trong điều kiện nền kinh tế trước đây mà không có cách ứng xử thích ứng đối với khoản nợ xấu trong thời điểm nước sôi lửa bỏng như hiện nay. Nếu không giải quyết vướng mắc về cơ chế này thì đây cũng là lực cản làm khó cho VAMC khi xử lý nợ xấu .

Năm là nhóm lợi ích khó chấp nhận “mất giá nhiều của khoản nợ ”. Theo báo cáo của NHNN thì tài sản thế chấp có giá trị bằng 135% giá trị khoản nợ. Tuy nhiên, ngân hàng không thể bán lại khoản nợ bằng đúng giá trị sổ sách. Kinh nghiệm thực tế ở các quốc gia cho thấy công ty mua bán nợ thường chỉ mua lại khoản nợ với giá bằng 20-50% giá trị sổ sách tùy thuộc vào chất lượng nợ và chất lượng tài sản thế chấp. Hiện

nay, phần lớn ngân hàng không báo cáo trung thực về tình hình nợ xấu và cũng chưa trích lập dự phòng đầy đủ các khoản nợ xấu. Do vậy, khi bán nợ ngân hàng sẽ bị thua lỗ rất lớn. Chẳng hạn với nợ xấu trên 200 nghìn tỷ đồng, thì với tỷ lệ chiết khấu 50% thì ngân hàng chỉ bán được với giá 100 nghìn tỷ đồng. Hệ thống ngân hàng sẽ mất đi 100 nghìn tỷ đồng. Con số này lớn gấp đôi với lợi nhuận của hệ thống ngân hàng năm 2011. Như vậy, nếu bán nợ đồng nghĩa với nhiều ngân hàng sẽ thua lỗ và mất vốn. Đây là một cái giá rất khó chấp nhận đối với các ông chủ ngân hàng, cổ đông …. Ông chủ có thể mất kiểm soát ngân hàng của mình và có thể mất luôn cả những doanh nghiệp liên quan. Đối với NHTMNN thì nếu thua lỗ lớn nhiều khoản vay sẽ bị phanh phui, sinh mệnh nhiều lãnh đạo ngân hàng bị tiêu tan. Các nhóm lợi ích ngân hàng cũng khó chậm nhận sự mất mát này. Đối với doanh nghiệp phải thanh lý, phải phá sản cũng là một quyết định không dễ dàng. Đặc biệt là đối với doanh nghiệp nhà nước, thậm chí tập đoàn và công ty phải chấp nhận thanh lý tài sản bị phá sản đồng nghĩa với chấp nhận sự thất bại. Con đường sự nghiệp của những người “quan chức” pha lẫn doanh nhân, thậm chí cả những người cấp cao hơn họ cũng tiêu tan. Đây là một cái giá quá đắt khó chấp nhận và cũng là rào cản lớn nhất đối với quá trình xử lý nợ xấu ở Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Qua chương 2, tác giả đã phân tích tổng quan về tình hình kinh tế - xã hội, tình hình hoạt động và thực trạng nợ xấu, số liệu trích lập dự phòng của các NHTM trong thời gian qua. Trên cơ sở những phân tích đó, tác giả đã chỉ ra được những nhân tố tác động nợ xấu tại các NHTM.

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ĐO LƯỜNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI MỘT SỐ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

3.1 Các biến nghiên cứu: Các yếu tố vĩ mô:

Tăng trưởng của nền kinh tế (GDP):

Giả thuyết 1: Mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và nợ xấu là ngược chiều. Khi nền kinh tế tăng trưởng nhanh thì nợ xấu giảm và ngược lại.

Lạm phát

Giả thuyết 2: Mối quan hệ giữa lạm phát và nợ xấu là cùng chiều. Khi lạm phát cao thì nợ xấu tăng và ngược lại.

Các yếu tố vi mô:

Nợ xấu:

Giả thuyết 3: Nợ xấu thời kỳ trước tác động cùng chiều với nợ xấu hiện tại.

Tăng trưởng tín dụng:

Giả thuyết 4: Mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và nợ xấu là cùng chiều. Khi tín dụng tăng trưởng thì nợ xấu tăng và ngược lại.

Quy mô ngân hàng:

Giả thuyết 5: Mức độ nợ xấu tỷ lệ thuận với quy mô ngân hàng.

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản:

Giả thuyết 6: Mối quan hệ giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và nợ xấu là cùng chiều.

Bảng 3.1: Định nghĩa các biến và mối tương quan kỳ vọng

Biến

Mô tả	Đo lường	Dấu kỳ vọng
Biến phụ thuộc
NPL_LOAN		Nợ xấu/tổng dư nợ
Biến độc lập
GDP	Tốc độ tăng GDP	Logarit cơ số tự nhiên	-
CPI	Chỉ số lạm phát	Logarit cơ số tự nhiên	+
NPL	Nợ xấu	Logarit cơ số tự nhiên	+
LOANS	Tốc độ tăng tín dụng	LOANSt - LOANSt-1 LOANSt-1	+
SIZE	Quy mô ngân hàng	Logarit cơ số tự nhiên	+
LnL_AT	Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản	LOANSt/ASSETt	+

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 94 trang tài liệu này.

Mô hình nghiên cứu:

Theo nhiều nghiên cứu trước đây (Rajan & Dhal, 2003; Fofack, 2005; Irum Saba, Rehana Kouser và Muhammad Azeem, 2012; Messai & Jouini, 2013) thì các thành phần tốc độ tăng trưởng nền kinh tế, chỉ số lạm phát, nợ xấu, tốc độ tăng tín dụng, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có mối quan hệ với nợ xấu.

Tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến để xem xét ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Dữ liệu chuỗi thời gian được sử dụng trong nghiên cứu. Theo những thảo luận trên ta có thể xây dựng phương trình cho tỷ lệ các khoản nợ xấu của ngân hàng giai đoạn 2009-2013

NPL_LOAN = β0 + β1GDP + β2CPI + β3NPL + β4LOANS + β5SIZE +

β6LnL_AT + εi

Trong đó:

NPL_LOAN: Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng, bằng tổng dư nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 chia cho tổng dư nợ.

GDP: Tăng trưởng GDP CPI: Chỉ số lạm phát NPL: Nợ xấu

LOANS: Tốc độ tăng trưởng tín dụng SIZE: Quy mô ngân hàng

LnL_AT: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản β0: Hằng số của mô hình

ε: hệ số hồi quy, là phần dư của phương trình hồi quy (đại diện cho sai số và các biến không xuất hiện trong mô hình).

3.2 Phương pháp nghiên cứu: Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy được dùng để tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biến phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mục đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập cũng như biết được chiều tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này cho phép tác giả đưa ra những bằng chứng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn. Hệ số P-value của kết quả phân tích hồi quy cho biết mức độ tác động của các biến độc lập lên từng biến phụ thuộc. Các mức thống kê có ý nghĩa thường được sử dụng là 1%, 5%, 10%. Tác giả chọn mức thống kê có ý nghĩa là 5% nghĩa là biến độc lập chỉ được xem là có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc khi giá trị Prob của từng biến độc lập trong mô hình hồi quy nhỏ hơn 5% (P-value<0.05), và ngược lại. Hệ số R2 (R-squared) hoặc R2 điều chỉnh (adjusted R-squared) từ kết quả phân tích sẽ cho biết khả năng tất cả các biến độc lập giải thích được sự biến động của NPL trong mô hình hồi quy

Kiểm định F về tính thích hợp của mô hình

Vấn đề tiếp theo sau khi phân tích hồi quy là kiểm tra sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R2. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta cần kiểm định giả thiết H0: R2 = 0. Tương tự như phân tích hồi quy, giá trị Prob cũng được sử dụng trong kiểm định này. Nếu giá trị Prob nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thiết H0.

Kiểm định Durbin – Watson về tự tương quan

Sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình, bước kế tiếp là kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình, sử dụng phương pháp kiểm định d của Durbin – Watson. Phương pháp kinh nghiệm được sử dụng để phát hiện tình trạng tự tương quan như sau:

Khi 0Dữ liệu nghiên cứu

Cơ sở dữ liệu được thu thập từ 08 ngân hàng được niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ năm 2009-2013. Dữ liệu phân tích lấy theo năm, số liệu được trích lọc, tận dụng các biến số vĩ mô và các biến nội tại của các ngân hàng. Các biến vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát được tổng hợp từ Website của Tổng cục thống kê trong giai đoạn phân tích. Các biến nội tại được lấy từ BCTC, BCTN của các ngân hàng.

3.3 Kết quả nghiên cứu:

Phân tích hồi quy: Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mức thống kê có ý nghĩa là 5% nghĩa là biến độc lập chỉ được xem là có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc khi giá trị Prob của từng biến độc lập trong mô hình hồi quy nhỏ hơn 5% (P- value<0,05), và ngược lại