Trong giai đoạn 2013 - 2018, Sacombank là ngân hàng có tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng thấp nhất (0,20%) và tỷ lệ này lớn nhất thuộc về PVcombank (3,47%). Chỉ tiêu này càng cao thì chất lượng các khoản tín dụng của ngân hàng càng thấp, khả năng thu hồi nợ thấp. Năm 2018, tỷ lệ trích lập dự phòng RRTD của các NHTMCP Việt Nam tương đối thấp. Đa số các ngân hàng có tỷ lệ dự phòng nằm trong khoảng 1% đến 1,5%. Một số ngân hàng có tỷ lệ dự phòng cao như: MSB 2,04%, Vpbank 1,61%; Vietcombank 1,63%. Điều này cho thấy đa số các NHTMCP Việt Nam đã thực hiện tốt công tác quản trị rủi ro tín dụng, ngân hàng có khả năng chống đỡ với những rủi ro xảy ra. Tuy nhiên vẫn có ngân hàng có tỷ lệ khá cao, do công tác quản trị rủi ro chưa được tốt như khâu thẩm định cho vay, xét duyệt khoản vay, chính sách cho vay, kiểm tra giám sát vay nên dẫn tới có nhiều khoản vay có vấn đề. Do đó các ngân hàng cần phải thực hiện các biện pháp để nâng cao chất lượng tín dụng, từ đó tăng hiệu quả HĐKD của ngân hàng.
b. Hệ số an toàn vốn tối thiểu (CAR)
Hệ số an toàn vốn tối thiểu là chỉ tiêu quan trọng đo lường mức độ an toàn vốn trong HĐKD của NHTM. Theo quy định hiện hành của Việt Nam, các NHTM phải có CAR ≥ 9%. Thông tư 41 2016 NHNN về tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu áp dụng từ ngày 1 1 2020 quy định CAR ≥ 8%.
Bảng 2.11: Hệ số CAR của 29 NHTMCP Việt Nam 2013-2018
Đơn vị tính: %
Số lượng ngân hàng | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | |
2013 | 29 | 9.04 | 37.30 | 14.93 | 5.660 |
2014 | 29 | 9.05 | 37.50 | 14.09 | 5.511 |
2015 | 29 | 9.07 | 24.53 | 14.45 | 4.300 |
2016 | 29 | 9.09 | 23.59 | 13.74 | 3.830 |
2017 | 29 | 9.10 | 22.16 | 12.78 | 3.058 |
2018 | 29 | 9.58 | 19.00 | 12.31 | 2.178 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Biến Độc Lập Trong Mô Hình Tobit Và Kỳ Vọng Tương Quan Với Biến Phụ Thuộc -
Hiệu Quả Sử Dụng Vốn Huy Động Của Các Nhtmcp Việt Nam Giai Đoạn 2013-2018 -
Thu Nhập Bình Quân Nhân Viên Ngân Hàng Của 29 Nhtmcp Việt Nam 2013-2018 -
Chi Phí Lãi, Chi Phí Hoạt Động Của Các Nhtmcp Việt Nam -
Kết Quả Tính Toán Hiệu Quả Hđkd Theo Mô Hình Sfa Của Các Nhtmcp Việt Nam Giai Đoạn 2013-2018 -
Đánh Giá Chung Về Hiệu Quả Hđkd Của Các Nhtmcp Việt Nam
Xem toàn bộ 227 trang tài liệu này.
Nguồn: Thống kê SPSS của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam
Trong giai đoạn 2013 – 2018, 29 NHTMCP Việt Nam đều đạt tiêu chuẩn CAR
≥ 9% theo quy định của NHNN. Hệ số CAR trung bình của 29 NHTMCP có sự biến động không nhiều, cao nhất là năm 2013 (14,93%) và thấp năm 2018
(12,31%), đồng thời có sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng. Ngân hàng có hệ số CAR thấp nhất giai đoạn 2013 - 2017 là BIDV (9,04% - 9,10%). Các ngân hàng dẫn đầu về hệ số CAR ở các năm 2013-2018 lần lượt là BaoVietbank (2013, 2014), MSB (2015, 2016), Saigonbank (2017, 2018). Hệ số CAR của các NHTMCP Việt Nam năm 2018 cao nhất là Saigonbank với CAR = 19%, tiếp theo sau là Kienlongbank với CAR = 16,62% và thấp nhất là NCB với CAR = 9,58%.
Biểu đồ 2.12: Hệ số CAR của 29 NHTMCP Việt Nam 2018
19.00
16.62
14.89
15.40
15.05
14.30
12.10
12.60
12.30
12.8012.81
10.24
11.2011.1510.76
12.10
11.15
9.58
11.7911.7112.1712.00
11.90
12.14
9.6910.00
10.85
10.34 10.30
Nguồn: Thống kê của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam
Về tổng quan, các ngân hàng có quy mô lớn có hệ số CAR thấp hơn so với các ngân hàng quy mô nhỏ. Có thể giải thích rằng quy mô ngân hàng càng lớn càng nắm giữ nhiều tài sản rủi ro hơn, vì vậy, tỷ lệ CAR cũng thấp hơn. Nhìn chung, kết quả cho thấy các ngân hàng đã tuân thủ quy định về an toàn vốn tối thiểu của NHNN, thực hiện tốt công tác quản trị rủi ro tín dụng, giảm những tài sản có hệ số rủi ro cao và tăng quy mô vốn tự có. Tuy nhiên, hệ số CAR của một số ngân hàng quá cao, điều này không tốt cho ngân hàng vì khi vốn chủ sở hữu lớn càng lớn, chi phí trả cổ tức cho các cổ đông càng cao.
2.2.1.6 Hiệu quả quản trị điều hành
a. Tốc độ tăng tổng tài sản Có
Tốc độ tăng tổng tài sản Có của 29 NHTMCP Việt Nam năm 2013-2018 được thống kê trong Bảng 2.12. Kết quả tính toán cho thấy tốc độ tăng trưởng tài sản có của các NHTMCP Việt Nam không đều, có những ngân hàng tăng trưởng mạnh nhưng ngược lại có ngân hàng tài sản giảm. Trước nguy cơ sự yếu kém của một số
ngân hàng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả HĐKD toàn hệ thống, Chính phủ đã ban hành đề án tái cơ cấu ngân hàng 2011-2015 và tiếp tục giai đoạn 2 (2016-2020) với mục tiêu năng cao năng lực, nâng cao hiệu quả, an toàn cho ngân hàng.
Bảng 2.12: Tốc độ tăng tài sản Có của 29 NHTMCP Việt Nam 2013-2018
Đơn vị tính: %
Số lượng ngân hàng | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | |
2013 | 29 | (11.69) | 112.23 | 23.04 | 25.323 |
2014 | 29 | (5.71) | 60.42 | 17.85 | 13.931 |
2015 | 29 | (22.04) | 53.86 | 15.29 | 13.788 |
2016 | 29 | (11.02) | 46.77 | 19.86 | 11.711 |
2017 | 29 | 4.20 | 42.49 | 19.63 | 7.929 |
2018 | 29 | (4.43) | 37.87 | 11.84 | 7.653 |
Nguồn: Thống kê SPSS của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam Năm 2015 – năm cuối cùng của giai đoạn tái cơ cấu lần thứ nhất, dưới áp lực giảm tỷ lệ nợ xấu, tốc độ tăng trưởng tài sản Có của các NHTMCP giảm mạnh. Chuyển sang giai đoạn 2, từ năm 2016 – 2018, tổng tài sản của các ngân hàng tăng đều đặn ngoại trừ một số ngân hàng. Các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng đứng đầu 2013-2108 lần lượt là Tpbank (112,23%); Sacombank (53,86). Các ngân hàng có sự
sụt giảm về tài sản là Techcombank (giảm 11,69%); Eximbank (giảm 0,19%);...
Biểu đồ 2.13: Tốc độ tăng trưởng tài sản của 29 NHTMCP Việt Nam 2018
40.00
37.87
35.00
30.00
25.00
22.75
20.00
18.58
16.67
16.40
15.00
12.38
14.3613.35
19.15
15.44
15.83
14.11
14.62
13.00 13.03
10.64
9.72
11.07
10.00
5.79
10.20
7.14 6.79
9.21
6.34
5.00
3.74
2.05
0.80
2.20
0.00
-5.00
-4.43
-10.00
Nguồn: Thống kê SPSS của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam
Năm 2018, đa số các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng tài sản từ 10% - 20%, riêng NamAbank, MSB có tốc độ tăng trưởng >20%. Như vậy, các NHTMCP Việt Nam có sự tăng trưởng tài sản khá cao, phản ánh sự phát triển của hệ thống. Bên cạnh đó, có những ngân hàng tăng trưởng chậm như PGBank 2,05%; BacAbank 5,79%; NCB 0,80%; Eximbank 2,20% và thậm chí Saigonbank giảm 4,43%.
b. Tốc độ tăng trưởng dư nợ
Tốc độ tăng trưởng dư nợ là một trong những chỉ tiêu phản ánh năng lực quản trị, điều hành của ngân hàng. Bảng 2.13 dưới đây thống kê tốc độ tăng trưởng Dư nợ của 29 NHTMCP Việt Nam:
Bảng 2.13: Tốc độ tăng trưởng dư Nợ của 29 NHTMCP Việt Nam 2013-2018
Số lượng ngân hàng | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | |
2013 | 29 | (5.63) | 108.20 | 22.51 | 26.979 |
2014 | 29 | (14.23) | 66.35 | 20.27 | 17.829 |
2015 | 29 | (4.77) | 49.02 | 24.96 | 12.420 |
2016 | 29 | 2.51 | 67.58 | 25.98 | 13.680 |
2017 | 29 | 3.12 | 51.19 | 22.60 | 9.679 |
2018 | 29 | (3.08) | 39.81 | 15.11 | 9.036 |
Nguồn: Thống kê SPSS của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam Kết quả thống kê cho thấy tốc độ tăng trưởng dư Nợ của 29 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013-2016 có sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng, đồng thời có biến động giảm mạnh vào năm 2014 và 2018. Giai đoạn 2017 – 2018, tỷ lệ này không quá chênh lệch giữa các NHTMCP trong mẫu nghiên cứu. Ngân hàng có chỉ tiêu này lớn nhất giai đoạn 2013 – 2018 là HDbank (2013), TPbank (2014, 2016), VPbank (2015), TPbank, NamAbank (2017, 2018). Các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng dư Nợ thấp nhất có thể kể đến như Pvcombank, MSB, Eximbank, Saigonbank. Nhìn chung, tốc độ tăng trưởng dư nợ trung bình của hệ thống NHTMCP Việt Nam khá cao. Đa số các ngân hàng tăng trưởng dư Nợ ở mức hợp lý (10-20%). Điều này cho thấy đa số các ngân hàng đã thực hiện tốt công tác quản trị,
kiểm soát chất lượng tín dụng, đảm bảo an toàn và tạo nguồn thu cho ngân hàng.
Năm 2014, trước tình hình khó khăn của nền kinh tế, NHNN đã đưa ra lộ trình giảm lãi suất điều hành, làm cơ sở để các NHTM giảm lãi suất cho vay. Mục đích
của NHNN là khơi thông tín dụng, tạo điều kiện tiếp cận vốn vay cho các doanh nghiệp. Tác động của các chính sách này làm cho dư nợ cho vay năm 2014 tăng nhưng tốc độ tăng giảm so với năm 2013. Sau đó, tốc độ tăng dư nợ cho vay cao hơn trong giai đoạn 2015 – 2017 cho thấy sự thích nghi của các NHTMCP với chính sách mới. Trong cả giai đoạn, 2018 là năm có tốc độ tăng trưởng dư Nợ thấp nhất. Nguyên nhân có thể từ định hướng điều hành chính sách tiền tệ của NHNN theo hướng thận trọng linh hoạt. Ngay từ đầu năm 2018, NHNN đã đặt mục tiêu tăng trưởng thấp tín dụng hơn so với năm 2017, hướng tín dụng đi vào thực chất hơn. NHNN cũng siết chặt tín dụng với các lĩnh vực tiềm ẩn nhiều rủi ro như bất động sản, BOT, chứng khoán khiến cho tăng trưởng tín dụng năm 2018 chậm lại.
Biểu đồ 2.14: Tốc độ tăng trưởng dư Nợ của 29 NHTMCP Việt Nam 2018
45.00
39.81
40.00
34.65
35.00
30.00
25.00
21.70
18.9718.60
21.51
20.00
18.6118.4819.39
17.83
15.30
20.38
16.88
18.46
16.56 15.10
15.00
13.28
16.13 16.27
14.06
10.78
11.10
9.39
10.00
8.94
5.00
2.95
2.68
0.36
0.57
0.00
-5.00
-3.08
-10.00
Nguồn: Thống kê SPSS của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam Năm 2018, NamAbank và MSB là 2 NHTMCP có tốc độ tăng trưởng cao nhất (lần lượt là 39,81% và 34,54%). Bên cạnh đó, một số ngân hàng có tốc độ tăng trưởng thấp, thậm chí giảm dư Nợ tín dụng là Techcombank (0,57%); SHB
(0,36%). Đa số NHTMCP có tốc độ tăng trưởng dư nợ nằm ở mức 10-20%.
Tốc độ tăng trưởng Dư Nợ duy trì thấp hoặc tăng trưởng nóng đều ảnh hưởng không tốt đến HĐKD của các ngân hàng. Dư nợ cho vay tăng trưởng thấp phản ánh tình hình hoạt động tín dụng chưa hiệu quả; ngược lại, tăng trưởng quá cao (tăng trưởng nóng) là nguyên nhân dẫn tới rủi ro tín dụng của ngân hàng. Do đó các
NHTMCP Việt Nam cần phải có các biện pháp để duy trì một tốc độ tăng trưởng hợp lý nhằm duy trì nguồn thu, đảm bảo an toàn và kiểm soát chất lượng tín dụng.
c. Tốc độ tăng thu nhập thuần
Tốc độ tăng thu nhập thuần phản ánh mức độ gia tăng thu nhập của ngân hàng qua các năm, từ đó cho thấy ngân hàng hoạt động có hiệu quả hay không. Tốc độ tăng thu nhập thuần của 29 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013-2018 khá cao (trên 20%) và có sự chênh lệch lớn giữa các ngân hàng.
Bảng 2.14: Tốc độ tăng thu nhập thuần của 29 NHTMCP Việt Nam 2013-2018
Số lượng ngân hàng | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất | Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | |
2013 | 29 | (39.69) | 125.10 | 16.78 | 31.026 |
2014 | 29 | (24.65) | 336.99 | 26.07 | 63.333 |
2015 | 29 | (78.51) | 112.90 | 22.77 | 26.695 |
2016 | 29 | (31.50) | 73.74 | 22.19 | 17.056 |
2017 | 29 | (14.62) | 56.96 | 24.42 | 16.552 |
2018 | 29 | (2.39) | 84.10 | 24.50 | 22.316 |
Nguồn: Thống kê SPSS của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam Tốc độ tăng trưởng thu nhập trung bình của 29 NHTMCP cao nhất vào năm 2014 (26,07%); các năm 2015-2018 tốc độ tăng tương đối ổn định. Tốc độ tăng thu nhập thấp nhất là năm 2013, bởi đây là năm ngành ngân hàng vừa trải qua thời kỳ
khó khăn, đang khắc phục và phục hồi dần.
Biểu đồ 2.15: Tốc độ tăng thu nhập thuần của 29 NHTMCP Việt Nam 2013- 2018
90.00
80.00
70.00
84.10
81.05
60.00
50.00
55.87
48.5348.81
45.17
40.88
40.00
30.00
33.57
28.05
25.77
24.21
19.33
22.15
22.33
20.00
10.00
0.00
17.23
16.30
12.07
11.75
11.46
12.28
14.01
11.90
6.71
4.49
4.86 7.65
-10.00
-1.72
-2.39
-0.16
Nguồn: Thống kê SPSS của tác giả từ BCTN của các NHTMCP Việt Nam
Năm 2018, Sacombank, OCB là hai ngân hàng có tốc độ tăng thu nhập lớn nhất (lần lượt là 81,05% và 84,10%). Nhóm các ngân hàng có tốc độ tăng trưởng từ 30% - 60% gồm TPbank, SCB, MSB, Vietcombank. Đa số các NHTMCP có tốc độ tăng từ 10% -30%. Ở chiều hướng khác, một số ngân hàng như NCB, BaoVietbank, PGbank giảm nhẹ thu nhập.
2.2.2 Đo lường hiệu quả HĐKD của hệ thống NHTMCP Việt Nam theo cách tiếp cận hiện đại
Lựa chọn biến nghiên cứu
Để phân tích, đánh giá hiệu quả HĐKD theo phương pháp hiện đại phải xác định được các đầu ra và các đầu vào của các ngân hàng. Ngân hàng là doanh nghiệp đặc biệt kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ và là ngành dịch vụ có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra. Thực tế, hiện nay chưa có một lý thuyết hoặc một định nghĩa nào hoàn chỉnh, rõ ràng về việc xác định các đầu vào và đầu ra của ngân hàng. Tổng quan các nghiên cứu đánh giá hiệu quả HĐKD cho thấy việc xác định đầu vào, đầu ra của ngân hàng có 4 cách tiếp cận phổ biến:
Cách tiếp cận sản xuất
Cách tiếp cận trung gian
Cách tiếp cận hướng về lợi nhuận
Cách tiếp cận giá trị gia tăng
Trong các cách tiếp cận trên, không có cách nào được cho là hoàn hảo bởi vì không cách tiếp cận nào có thể phản ánh được tất cả các hoạt động, vai trò của ngân hàng trong nền kinh tế. Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn cách tiếp cận “hướng về lợi nhuận” trên quan điểm cho rằng các NHTMCP là những doanh nghiệp đặc biệt kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ với mục tiêu là lợi nhuận.
Bảng 2.15: Các biến trong phân tích
Đơn vị tính: tỷ đồng
- Chi phí lãi (X1) - Chi phí ngoài lãi (X2) | |
Biến đầu ra | - Thu nhập lãi (Y1) - Thu nhập ngoài lãi (Y2) |
Nguồn: Tác giả đề xuất
Dựa trên nguồn số liệu thực tế từ các báo cáo tài chính của các NHTMCP Việt Nam và tổng quan nghiên cứu của các tác giả trước đây về hiệu quả HĐKD ngân hàng, tác giả lựa chọn các biến đầu ra, đầu vào cho nghiên cứu (Bảng 2.15).
Mô tả các biến sử dụng để nghiên cứu
Nguồn số liệu sử dụng trong mô hình nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính của 29 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013 – 2018. Bảng 2.16 thống kê các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu hiệu quả HĐKD của các NHTMCP.
Bảng 2.16: Thống kê các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu DEA, SFA
Tên biến | Chi phí lãi | Chi phí hoạt động | Thu nhập lãi | Thu nhập ngoài lãi | |
2013 | Số quan sát | 29 | 29 | 29 | 29 |
Giá trị nhỏ nhất | 690,0 | 277,0 | - 522,0 | - 132,0 | |
Giá trị lớn nhất | 28.980,0 | 9.909,0 | 18.277,0 | 5.259,0 | |
Giá trị trung bình | 6.120,8 | 2.041,6 | 3.134,8 | 928,2 | |
Độ lệch chuẩn | 7.295,3 | 2.343,8 | 4.361,4 | 1.317,2 | |
2014 | Số quan sát | 29 | 29 | 29 | 29 |
Giá trị nhỏ nhất | 716,0 | 291,0 | -68,0 | -178,0 | |
Giá trị lớn nhất | 27.140,0 | 9.804,0 | 19.315,0 | 5.295,0 | |
Giá trị trung bình | 5.934,7 | 2.207,1 | 3.576,0 | 988,1 | |
Độ lệch chuẩn | 6.753,8 | 2.472,7 | 4.949,9 | 1.219,6 | |
2015 | Số quan sát | 29 | 29 | 29 | 29 |
Giá trị nhỏ nhất | 691,0 | 340,0 | 350,0 | -407,0 | |
Giá trị lớn nhất | 29.690,0 | 11.087,0 | 18.838,0 | 7.868,0 | |
Giá trị trung bình | 6.329,2 | 2.556,5 | 4.240,5 | 1.090,3 | |
Độ lệch chuẩn | 7.008,5 | 2.848,8 | 5.115,3 | 1.837,3 | |
2016 | Số quan sát | 29 | 29 | 29 | 29 |
Giá trị nhỏ nhất | 738,0 | 395,0 | 550,0 | 62,0 | |
Giá trị lớn nhất | 39.165,0 | 13.532,0 | 23.394,0 | 7.005,0 | |
Giá trị trung bình | 7.814,6 | 3.098,6 | 5.029,8 | 1.275,2 | |
Độ lệch chuẩn | 9.111,0 | 3.551,9 | 6.505,8 | 1.810,2 | |
2017 | Số quan sát | 29 | 29 | 29 | 29 |
Giá trị nhỏ nhất | 847,0 | 402,0 | 656,0 | -574,0 | |
Giá trị lớn nhất | 47.673,0 | 15.504,0 | 30.955,0 | 8.062,0 | |
Giá trị trung bình | 9.645,5 | 3.731,4 | 6.263,9 | 1.733,9 | |
Độ lệch chuẩn | 11.178,5 | 4.209,4 | 8.289,1 | 2.484,5 | |
2018 | Số quan sát | 29 | 29 | 29 | 29 |
Giá trị nhỏ nhất | 862,0 | 449,0 | 632,0 | -137,0 | |
Giá trị lớn nhất | 55.118,0 | 16.117,0 | 34.956,0 | 10.870,0 | |
Giá trị trung bình | 11.548,7 | 4.265,2 | 7.202,2 | 2.446,0 | |
Độ lệch chuẩn | 13.683,3 | 4.461,7 | 9.183,8 | 2.993,4 |
Nguồn: Tính toán của tác giả với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 22.0