Ngoài ra, đặc thù của khách hàng doanh nghiệp thường thế chấp tài sản là máy móc thiết bị hoặc chính dự án vay vốn đầu tư. Đây là những tài sản đặc thù có tính khả mại thấp, giá trị biến động rất mạnh. Vì vậy khả năng Ngân hàng thanh lý tài sản thấp và nguy cơ mất vốn cao.
Hình 2.1: Nợ xấu theo loại hình khách hàng vay vốn
ĐVT: triệu đồng
30,000,000
25,000,000
20,000,000
15,000,000
Cá nhân
Doanh nghiệp
10,000,000
5,000,000
0
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Nguồn: NHNo&PTNT VN
Dựa vào số liệu trên ta thấy, nợ xấu của loại hình công ty TNHH là cao nhất, kế đến là công ty cổ phần, cá nhân, công ty DTNN, DNNN... Cho thấy nợ xấu Agribank trong thời gian qua tập trung vào các doanh nghiệp là chính. Cũng do ảnh hưởng của khủng hoảng nền kinh tế toàn cầu và đến thời điểm 2013 nền kinh tế vẫn chưa hồi phục. Phần lớn các doanh nghiệp chịu ảnh hưởng rất nhiều, nhất là các doanh nghiệp kinh doanh các lĩnh vực ngành nghề nhạy cảm với tình hình biến động của nền kinh tế. Khi có một sữ biến động của nền kinh tế thì các doanh nghiệp này bị ảnh hường và lan truyền đến hệ thống ngân hàng.
2.2.2.3 Nợ xấu theo thời hạn vay
Bảng 2.7: Nợ xấu của NHNo&PTNTVN từ 2008-2013 theo thời hạn vay
ĐVT: triệu VNĐ
Năm 2008 | Năm 2009 | Năm 2010 | Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | |
6,566,446 | 9,265,872 | 15,575,322 | 27,445,876 | 27,793,751 | 25,654,805 | |
Ngắn hạn | 4,005,532 | 5,556,743 | 8,857,686 | 13,997,397 | 13,618,938 | 11,801,210 |
Trung hạn, dài hạn | 2,560,914 | 3,709,129 | 6,717,636 | 13,448,479 | 14,174,813 | 13,853,595 |
Tăng giảm so với trước | ||||||
Ngắn hạn | 1,551,211 | 3,300,942 | 5,139,711 | -378,459 | -1,817,728 | |
Trung hạn, dài hạn | 1,148,215 | 3,008,508 | 6,730,843 | 726,334 | -321,218 | |
%Tỷ trọng/nợ xấu | ||||||
Ngắn hạn | 61% | 60% | 57% | 51% | 49% | 46% |
Trung hạn, dài hạn | 39% | 40% | 43% | 49% | 51% | 54% |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kinh Nghiệm Xử Lý Nợ Xấu Của Các Nước Và Bài Học Cho Việt Nam -
Thực Trạng Nợ Xấu Tại Ngân Hàng Nông Nghiệp Và Phát Triển Nông Thôn Việt Nam. -
Kết Quả Hoạt Động Của Nhno&ptntvn Từ 2008-2013 -
Giải Pháp Nhằm Hạn Chế Nợ Xấu Tại Ngân Hàng Nông Nghiệp Và Phát Triển Nông Thôn Việt Nam -
Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam - Lê Nguyễn Đông Uyên - 9 -
Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam - Lê Nguyễn Đông Uyên - 10
Xem toàn bộ 89 trang tài liệu này.
Nguồn: NHNo&PTNT VN
Từ năm 2008 đến năm 2010 nợ xấu tập trung ở nợ ngắn hạn và chiếm tỷ trọng cao. Nhưng từ năm 2010 trở đi, cơ cấu nợ xấu theo thời gian có sự thay đổi, nợ xấu ngắn hạn giảm dần và chuyển sang nợ xấu trung dài hạn chiếm tỷ trọng cao và tăng dần. Giải thích cho vấn đề này chính là lĩnh vực kinh doanh của các chủ thể đi vay. Nợ xấu chủ yếu tập trung ở các lĩnh vực bổ sung vốn lưu động, chứng khoán... trong khi đó nợ xấu cho vay trung dài hạn tập trung ở các lĩnh vực đầu tư bất động sản, các dự án bất động sản. Do ảnh hưởng suy thoái kinh tế, thị trường chứng khoán đi xuống phát sinh nợ xấu. Đồng thời lĩnh vực kinh doanh bất động sản cũng ảnh hưởng nặng nề. Dư nợ cho vay có đặc điểm giá trị lớn, thời hạn dài, nên phát sinh nợ xấu. Điều này làm cho nợ xấu trung, dài hạn tăng nhanh và chiếm tỷ trọng lớn trong tổng nợ xấu của Agribank. Tỷ trọng nợ xấu trung, dài hạn tăng liên tục qua các năm 2011, 2012, 2013 lần lượt là 49% lên 51% và 54% trong khi đó nợ xấu ngắn hạn giảm dần tương ứng qua các năm.
2.2.2.4 Nợ xấu theo loại tiền tệ
Bảng 2.8: Nợ xấu của NHNo&PTNTVN từ 2008-2013 theo loại tiền tệ
ĐVT: triệu VNĐ
Năm 2008 | Năm 2009 | Năm 2010 | Năm 2011 | Năm 2012 | Năm 2013 | |
6,566,446 | 9,265,872 | 15,575,322 | 27,445,876 | 27,793,751 | 25,654,805 | |
Nội tệ | 5,975,466 | 8,431,944 | 14,173,543 | 24,701,288 | 25,292,313 | 23,602,421 |
Ngoại tệ | 590,980 | 833,928 | 1,401,779 | 2,744,588 | 2,501,438 | 2,052,384 |
Tăng giảm so với trước | ||||||
Nội tệ | 2,456,478 | 5,741,600 | 10,527,745 | 591,025 | -1,689,893 | |
Ngoại tệ | 242,948 | 567,851 | 1,342,809 | -243,150 | -449,053 | |
%Tỷ trọng | ||||||
Nội tệ | 91% | 91% | 91% | 90% | 91% | 92% |
Ngoại tệ | 9% | 9% | 9% | 10% | 9% | 8% |
Nguồn: NHNo&PTNT VN
Nợ xấu phân theo loại tiền tập trung chủ yếu là nội tệ với tỷ trọng trên 90%. Năm 2008, 2009, 2010 nợ xấu nội tệ chiếm tỷ trọng 91% tổng nợ xấu, năm 2011 là 90%, năm 2012 là 91%, năm 2013 là 92%. Cùng với tổng nợ xấu tăng thì dư nợ theo nội tệ cũng liên tục tăng. Agribank tập trung tài trợ hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp cũng như nhu cầu của cá nhân trong nước nên tỷ trọng dư nợ cũng như nợ xấu bằng nội tệ cao. Ngoài ra nợ xấu ngoại tệ cũng giảm dần về giá trị tuyệt đối lẫn tỷ trọng cho thấy ngoài hạn chế phát sinh nợ xấu thì công tác xử lý nợ xấu của Agribank là có hiệu quả.
2.2.2.5 Công tác xử lý nợ xấu
Bên cạnh công tác phát triển kinh doanh, hoàn thiện hệ thống thì xử lý nợ xấu là công tác được sự quan tâm chỉ đạo quyết liệt từ Ban điều hành. Với sự nỗ lực của toàn hệ thống, công tác xử lý nợ xấu tại Agribank đã thu được những kết quả đáng khích lệ. Trong bối cảnh nền kinh tế vẫn gặp nhiều khó khăn, tổng nợ xấu năm 2013 so với năm 2012 đã giảm hơn 2.100 tỷ đồng (tương đương 7,7%). Agribank cũng bán nợ cho VAMC với tổng giá trị ghi sổ là 2.450 tỷ. Ngân hàng cũng thực hiện trích lập dự phòng
rủi ro hơn 10.000 tỷ đồng. Ngoài ra ngân hàng cũng áp dụng các biện pháp khác như xử lý tài sản đảm bảo, thương lượng chuyển nhượng các dự án đang gặp khó khăn,.. với nỗ lực cao nhất nhằm mục đích giảm nợ xấu nhanh và hiệu quả nhất.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Qua chương 2, tác giả đã giới thiệu tổng quan về quá trình phát triển, tình hình hoạt động, và thực trạng nợ xấu, số liệu trích lập dự phòng của Ngân hàng No&PTNT VN trong thời gian qua. Tác giả tóm tắt quy trình xét duyệt tín dụng, kiểm tra giám sát khoản vay cũng như các bước giải quyết khi nợ xấu phát sinh. Trên cơ sở những số liệu nợ xấu giai đoạn 2008-2013, tác giả đã đưa ra những nhận xét đánh giá về thực trạng nợ xấu tại Ngân hàng No&PTNT VN. Cuối chương là công tác xử lý nợ xấu tại Ngân hàng No&PTNT VN.
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM ĐO LƯỜNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM
3.1 Nguồn số liệu
Cơ sở dữ liệu được thu thập từ các BCTC NH No&PTNT VN trong giai đoạn từ năm 2008-2013. Dữ liệu phân tích lấy theo quý, số liệu được trích lọc, tận dụng các biến số vĩ mô và các biến nội tại của 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 ngân hàng
3.2 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
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 | + |
Mô hình nghiên cứu:
Theo một số nghiên cứu trước đây (Fofack, 2005; Abhiman Das và Saibal Ghosh, 2007; 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 2008-2013
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).
3.3 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 0<d<1 thì kết luận mô hình có sự tương quan dương Khi 1<d<3 thì kết luận mô hình không có sự tương quan Khi 3<d<4 thì kết luận mô hình có sự tương quan âm
3.4 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.
Hình 3.1: Kết quả phân tích mô hình hồi quy
Method: Least Squares |
Date: 10/14/14 Time: 10:21 |
Sample: 2008Q1 2013Q4 |