Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 0.424716 | 0.100624 | 4.220810 | 0.0007 |
LOG(GDP) | -0.002894 | 0.002790 | -1.037281 | 0.3160 |
LOG(CPI) | -0.000105 | 0.000603 | -0.173913 | 0.8643 |
LOG(NPL) | 0.044046 | 0.003157 | 13.95332 | 0.0000 |
LOAN | 0.010943 | 0.013770 | 0.794641 | 0.4392 |
LOG(SIZE) | -0.056141 | 0.009397 | -5.974525 | 0.0000 |
LOAN_TTS | -0.098391 | 0.018077 | -5.442850 | 0.0001 |
R-squared | 0.985982 | Mean dependent var | 0.039608 | |
Adjusted R-squared | 0.980375 | S.D. dependent var | 0.015203 | |
S.E. of regression | 0.002130 | Akaike info criterion | -9.212287 | |
Sum squared resid | 6.80E-05 | Schwarz criterion | -8.865137 | |
Log likelihood | 108.3352 | F-statistic | 175.8469 | |
Durbin-Watson stat | 1.022587 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
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 -
Nợ Xấu Của Nhno&ptntvn Từ 2008-2013 Theo Thời Hạn Vay -
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: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview
Kết quả phân tích mô hình hồi quy đã diễn tả mối quan hệ giữa NPL_LOAN và 6 biến độc lập. Phương trình hồi quy tuyến tính là :
NPL_LOAN = 0,424716 – 0,002894*LOG(GDP) - 0,000105*LOG(CPI) + 0,044046*LOG(NPL) + 0,010943*LOAN - 0,056141*LOG(SIZE) –
0,098391*LOAN_TTS
Kết quả hồi quy cho thấy các biến GDP, CPI, SIZE, LOAN_TTS là âm cho thấy có quan hệ nghịch với NPL_LOAN. Giá trị Prob của biến SIZE và LOAN_TTS lần lượt là 0,0000 và 0,0001 là rất nhỏ so với 0,05 cho thấy chúng có tác động ý nghĩa thống kê đến NPL_LOAN. Quy mô và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản của ngân hàng có tác động ngược chiều với nợ xấu. Biến GDP, CPI có Prob > 0,05 không có tác động ý nghĩa thống kê đến NPL_LOAN.
Các biến NPL, LOAN là dương cho thấy có mối quan hệ thuận với NPL_LOAN. Giá trị Prob của biến NPL là 0,0000 là rất nhỏ so với 0,05 cho thấy có tác động ý nghĩa thống kê đến NPL_LOAN. Tỷ lệ nợ xấu kỳ trước có tác động mạnh tới NPL_LOAN. Ngân hàng có mức nợ xấu cao hiện tại sẽ có tỷ lệ nợ xấu cao vào năm tiếp theo. Tốc độ tăng trưởng tín dụng cao trong khi trình độ và kỹ năng quản trị còn chưa theo kịp, kiểm soát lỏng lẻo nên chất lượng tín dụng thấp và nợ xấu tăng cao, Biến LOAN có Prob là 0,4392 > 0,05 không có tác động ý nghĩa thống kê đến NPL_LOAN.
Kiểm định F về tính thích hợp của mô hình
Sau khi phân tích hồi quy ta cần kiểm tra sự phù hợp của mô hình 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,
F-statistic 175,8469
Prob(F-statistic) 0,000000
Kết quả cho thấy giá trị F = 175,8469 với Prob = 0,000000 (<0,05), Do đó ta bác bỏ giả thiết H0 (R2=0),
Kết luận: Mô hình phù hợp với tập dữ liệu với R2 = 0,980375 (hay mô hình giải thích/dự báo được 98% giá trị của biến phụ thuộc)
Kiểm định Durbin-Watson về tự tương quan
Sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình với tập dữ liệu, ta cần kiểm định hiện tượng tự tương quan của các biến trong mô hình, Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tình trạng tự tương quan xảy ra trong mô hình là 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 tự tương quan dương Khi 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan
Khi 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm
Durbin – Watson = 1,022587 nên ta kết luận mô hình không có tự tương quan
Hình 3.2: Kết quả tương quan chi tiết giữa các biến độc lập
LOG(GDP) | LOG(CPI) | LOG(NPL) | LOAN | LOG(SIZE) | LOAN_TTS | |
LOG(GDP) | 1.000000 | 0.438342 | -0.205824 | -0.218150 | -0.212406 | -0.303195 |
LOG(CPI) | 0.438342 | 1.000000 | -0.354909 | -0.142465 | -0.425542 | -0.285368 |
LOG(NPL) | -0.205824 | -0.354909 | 1.000000 | -0.146270 | 0.951331 | 0.796379 |
LOAN | -0.218150 | -0.142465 | -0.146270 | 1.000000 | -0.125244 | 0.155878 |
LOG(SIZE) | -0.212406 | -0.425542 | 0.951331 | -0.125244 | 1.000000 | 0.702734 |
LOAN_TTS | -0.303195 | -0.285368 | 0.796379 | 0.155878 | 0.702734 | 1.000000 |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview
Giữa các biến độc lập không có sự tương quan mạnh với nhau. Kết luận: các biến độc lập thỏa mãn điều kiện tự tương quan
Bảng 3.2: Kết luận các giả thuyết thống kê
Diễn giải | Kết quả Prob | Kết luận (độ tin cậy 95%) | |
H1 | 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 | 0,3160 | Bác bỏ |
H2 | Mối quan hệ giữa lạm phát và nợ xấu là cùng chiều. Khi lạm phát cao thì nợ xấu tăng và ngược lại | 0,8643 | Bác bỏ |
H3 | Nợ xấu thời kỳ trước tác động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu hiện tại | 0,0000 | Chấp nhận |
H4 | 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 | 0,4392 | Bác bỏ |
Mức độ nợ xấu có liên hệ với quy mô ngân hàng | 0,0000 | Chấp nhận | |
H6 | Mối quan hệ giữa tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và nợ xấu là ngược chiều | 0,0001 | Chấp nhận |
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Từ một số nghiên cứu trước đây, chương 3 đã đưa ra mô hình hồi quy tuyến tính đa biến và rút ra được có 6 nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM. Kết quả đưa ra mô hình như sau:
Trong 6 nhân tố tác động đó, có 3 nhân tố tác động một cách có ý nghĩa là: nhân tố nợ xấu thời kỳ trước đó, nhân tố quy mô ngân hàng và cuối cùng là nhân tố tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản.
Những vấn đề lý thuyết nên tại chương 1, thực trạng nêu tại chương 2 và kết quả mô hình thực nghiệm tại chương 3 là cơ sở để tác giả đưa ra những đề xuất, giải pháp nhằm hạn chế nợ xấu phát sinh và giảm thiểu nợ xấu tồn đọng tại NH No&PTNT VN.
CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM
Theo số liệu mới nhất mà Ngân hàng Nhà nước công bố, nợ xấu của toàn hệ thống ngân hàng tính đến cuối tháng 6/2014 là 4,17%, cao hơn mức 4,07% vào cuối tháng 5/2014 và mức 3,61% cuối năm 2013. Tỷ lệ nợ xấu hiện nay là hệ quả tất yếu của chất lượng tín dụng còn hạn chế cộng với những biến động vĩ mô bất lợi trong giai đoạn gần đây, gắn liền với sự phát triển nóng của thị trường bất động sản, biến động thăng trầm của thị trường chứng khoán, tình trạng quản lý các Tập đoàn và Tổng công ty nhà nước, năng lực quản trị doanh nghiệp. Việc suy thoái kinh tế tự nó lại làm suy giảm tổng cầu và các hoạt động kinh tế khiến việc phục hồi sức mạnh của hệ thống ngân hàng-tài chính càng khó diễn ra. Điều này tạo ra một 'vòng luẩn quẩn' mà cả hệ thống ngân hàng và nền kinh tế cùng không thoát ra được. Vì vậy để đảm bảo an toàn vốn vay, đảm bảo khả năng thu hồi nợ gốc và lãi đúng thời hạn, giảm thiểu nợ xấu cần phải thực hiện một số biện pháp nhằm khắc phục những yếu kém thuộc về bản thân Ngân hàng đồng thời phát hiện và loại trừ những khả năng phát sinh nợ xấu từ phía khách hàng.
Theo kết quả nghiên cứu ở trên, tỷ lệ nợ xấu tăng cùng với tăng trưởng tín dụng và có tác động cùng chiều với nợ xấu thời kỳ trước. Điều này cho thấy khả năng quản trị rủi ro và xử lý nợ xấu của NH No&PTNT VN còn hạn chế. Ngoải ra nhân tố tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản cũng có quan hệ ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu. Trong giai đoạn vừa qua, tốc độ tăng trưởng dư nợ luôn cao hơn tốc độ huy động vốn. Ngân hàng cho vay dễ dãi của cộng với việc các doanh nghiệp lệ thuộc nhiều vào vốn vay, đòn bẩy nợ cao nên khả năng chống đỡ những bất lợi từ môi trường kinh doanh kém. Hệ quả tất yếu là khi nền kinh tế khó khăn thì nợ xấu tăng cao.
Từ những phân tích đánh giá ở trên, tác giả đưa ra một số đề xuất gợi ý nhằm hạn chế nợ xấu tại NH No&PTNT VN.
4.1 Định hướng phát triển của NH No&PTNT VN đến 2020
Trong bối cảnh hội nhập quốc tế ngày càng sâu rộng của nền kinh tế, Agribank xác định mục tiêu chung là tiếp tục giữ vững, phát huy vai trò ngân hàng thương mại hàng đầu, trụ cột trong đầu tư vốn cho nền kinh tế đất nước, chủ lực trên thị trường tài chính, tiền tệ ở nông thôn, kiên trì bám trụ mục tiêu hoạt động cho “Tam nông”. Tập trung toàn hệ thống và bằng mọi giải pháp để huy động tối đa nguồn vốn trong và ngoài nước. Duy trì tăng trưởng tín dụng ở mức hợp lý. Ưu tiên đầu tư cho “Tam nông”, trước tiên là các hộ gia đình sản xuất nông, lâm, ngư, diêm nghiệp, các doanh nghiệp nhỏ và vừa nhằm đáp ứng được yêu cầu chuyển dịch cơ cấu đầu tư cho sản xuất nông nghiệp, nông thôn, tăng tỷ lệ dư nợ cho lĩnh vực này đạt trên 70%/tổng dư nợ. Để tiếp tục giữ vững vị trí là ngân hàng hàng đầu cung cấp sản phẩm dịch vụ tiện ích, hiện đại có chất lượng cao đáp ứng nhu cầu của đông đảo khách hàng, đồng thời tăng nguồn thu ngoài tín dụng, Agribank không ngừng tập trung đổi mới, phát triển mạnh công nghệ ngân hàng theo hướng hiện đại hóa. Năm 2014, Agribank phấn đấu đạt được các mục tiêu tăng trưởng cụ thể, đó là: nguồn vốn tăng từ 11%-13%; dư nợ tăng 10%- 12%; tỷ lệ cho vay nông nghiệp, nông thôn đạt trên 70%/tổng dư nợ; nợ xấu dưới 4%; đảm bảo các tỷ lệ an toàn theo quy định của NHNN Việt Nam. Ngoài ra Agribank còn đề ra kế hoạch đến 2015 và định hướng đến năm 2020. Theo đó, tăng trưởng vốn huy động: 11% - 12%/năm; tăng trưởng tín dụng: 10% - 12%/năm; Tỷ trọng cho vay đối với khu vực nông nghiệp, nông dân, nông thôn phấn đấu đến năm 2015 đạt 75%, đến năm 2020 đạt 80%; Thị phần tín dụng chiếm hơn 50% ở khu vực nông nghiệp, nông dân, nông thôn; có quan hệ tín dụng và cung ứng các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng cho phần lớn hộ sản xuất, hợp tác xã, doanh nghiệp khu vực nông thôn.
Để đạt được các mục tiêu trên, Agribank tập trung toàn hệ thống thực hiện đồng bộ các giải pháp, đó là: Thực hiện các biện pháp huy động vốn thích hợp đối với từng loại khách hàng, vùng, miền; tăng cường, mở rộng quan hệ hợp tác với các tổ chức, tập đoàn kinh tế, tổng công ty; Triển khai quyết liệt Đề án cơ cấu lại hoạt động
Agribank khi được Chính phủ phê duyệt; Đổi mới cơ chế về quản lý, điều hành kế hoạch kinh doanh theo hướng nâng cao tính chủ động, linh hoạt; Tập trung nâng cao chất lượng tín dụng, phân tích, đánh giá đúng thực trạng nợ xấu và quyết liệt triển khai các biện pháp xử lý và thu hồi, giảm nợ xấu; Củng cố, kiện toàn về cơ cấu tổ chức bộ máy hoạt động Agribank và hệ thống cơ chế quản trị điều hành kinh doanh, xây dựng quy trình quản lý hiện đại trên các mặt nghiệp vụ, chú trọng nâng cao chất lượng nguồn nhân lực; Kiện toàn hệ thống kiểm tra, kiểm soát nội bộ theo hướng nâng cao chất lượng, hiệu quả, rà soát và chỉnh sửa quy trình giao dịch một cửa và hậu kiểm; Tiếp tục hiện đại hóa công nghệ ngân hàng, phát triển sản phẩm dịch vụ hiện đại, nâng cao thị phần dịch vụ tại đô thị và nhanh chóng triển khai sản phẩm dịch vụ phục vụ "Tam nông"; Nâng cao hiệu quả hoạt động tiếp thị, truyền thông gắn với hoạt động an sinh xã hội, qua đó góp phần quảng bá thương hiệu, nâng cao vị thế và năng lực cạnh tranh v.v… tiếp tục khẳng định vị thế, uy tín của Ngân hàng Thương mại lớn nhất Việt Nam.
4.2 Giải pháp hạn chế nợ xấu tại NH No&PTNT VN
4.2.1 Đánh giá chính xác năng lực khách hàng trước và sau khi cho vay
Thực tế cho thấy nhiều khoản vay quá hạn có nguyên nhân là từ phía khách hàng như thiếu thiện chí trả nợ, cố tình lừa đảo, sử dụng vốn sai mục đích, năng lực quản lý kinh doanh yếu kém. Vì vậy việc đánh giá chính xác năng lực cũng như đạo đức khách hàng trước và trong quá trình vay vốn là yếu tố quan trọng giúp ngân hàng phòng ngừa và có giải pháp xử lý và thu hồi nợ kịp thời, chủ động đối phó nhằm tránh phát sinh nợ xấu. Để đánh giá chính xác khách hảng cần phối hợp nhiều yếu tố và có thể mất thêm thời gian, gây sự khó chịu cho một số khách hàng. Tuy nhiên để phát triển bền vững, giảm thiểu nợ xấu thì điều này là cần thiết.
4.2.2 Hoàn thiện hệ thống phân loại nợ, xếp hạng khách hàng.
Cùng với với việc xử lý nợ xấu cũ, các NHTM cần coi trọng đúng mức đến việc hạn chế nợ xấu mới nảy sinh bằng cách:
Rà soát lại phân loại nợ, tiến tới việc phân loại nợ theo thông lệ quốc tế. Để làm được việc này các ngân hàng cần phải (i) Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ theo chuẩn Basel II. Việc xếp hạng tín dụng phải căn cứ trên các số liệu thống kê lịch sử của chính ngân hàng cho các đối tượng khách hàng để tính toán các thước đo rủi ro xác suất/khả năng xảy ra vỡ nợ (PD); tổn thất có thể xảy ra do vỡ nợ (LGD) và rủi ro vỡ nợ (EAD) cho các đối tượng này; đồng thời áp dụng các điều chỉnh cần thiết trên cơ sở ý kiến của chuyên gia. Có như vậy, việc xếp hạng tín dụng mới thực sự là công cụ hạn chế rủi ro trong hoạt động tín dụng và là căn cứ để định giá theo rủi ro của ngân hàng. (ii) Mặt khác chất lượng của xếp hạng khách hàng phụ thuộc lớn vào mô hình tổ chức và đội ngũ nhân sự của chính ngân hàng. Vì thế, việc hoàn thiện mô hình tổ chức theo hướng tuân thủ các nguyên tắc về quản trị DN, đảm bảo phân tách rõ trách nhiệm giữa các bộ phận liên quan trong việc quản lý rủi ro; tránh xung đột lợi ích là vấn đề cốt lõi để giảm thiểu nợ xấu nảy sinh trong hoạt động tín dụng.
Giám sát việc triển khai và ứng dụng xếp hạng tín dụng trong hoạt động để giảm thiểu rủi ro nhằm đảm bảo hệ thống xếp hạng tín dụng không ngừng được hoàn thiện và nâng cao chất lượng, đòi hỏi nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin để đảm bảo hệ thống vận hành có hiệu quả. Định kỳ hoặc đột xuất kiểm tra việc tuân thủ các quy định xếp hạng tín dụng, đảm bảo chất lượng thông tin đầu vào nhằm ngăn ngừa những sai sót do vô tình hay cố ý đánh giá khách hàng theo ý kiến chủ quan của một, hay nhóm người, làm sai lệch kết quả xếp hạng, dẫn đến các quyết định cho vay không chuẩn.
4.2.3 Tăng cường dự báo sớm đối với các khoản nợ xấu phát sinh trong tương lai
Ai cũng biết rủi ro là khó lường trước, một khi đã có nhiều biện pháp ngăn ngừa nhưng rủi ro vẫn cứ xảy ra. Đến lúc này, ngân hàng cần có chiến lược “chịu đòn” sao cho nhẹ nhất. Chiến lược mà ngân hàng có thể thực hiện đó là mỗi CBTD cần nâng cao công tác dự báo sớm khi món vay đang trong tình trạng quá hạn trước khi chuyển thành nợ xấu, để có phương pháp giúp khách hàng giải quyết khó khăn, để sớm trả nợ cho ngân hàng. Đối với các khoản nợ, ngay khi món vay đang thuộc nhóm 2 (nợ cần chú ý),