Phân Loại Nhóm Nợ Theo Tiêu Chuẩn Của Bidv Giai Đoạn 2007-2018

có những nỗ lực rất đáng kể trong việc xử lý gia tăng tỷ lệ dự trữ thanh khoản của mình trong những năm gần đây và đạt được những kết quả khá khả quan.

Tỷ lệ thanh khoản của tài sản tính dựa trên tài sản có tính thanh khoản cao và tổng tài sản của ngân hàng, tỷ lệ thường trong khoảng 20% đến 30%. Tỷ lệ này BIDV đạt cao nhất năm 2018 với tỷ lệ là 21,26%, theo sau là năm 2007 với 21,03%. Các năm còn lại đều dưới 20% cho thấy tỷ lệ thanh khoản của tài sản BIDV không đạt được so với tiêu chí NHNN đưa ra. BIDV cần phải chú ý gia tăng tài sản có tính thanh khoản cao hơn khi tổng tài sản của BIDV liên tục gia tăng với tốc độ lớn như hiện nay.

2.2.2.2. Chỉ tiêu an toàn tài chính

* Tỷ lệ nợ xấu và dự phòng rủi ro của BIDV

Bảng 2.11: Phân loại nhóm nợ theo tiêu chuẩn của BIDV giai đoạn 2007-2018

Đơn vị tính: Tỷ đồng

2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
Nợ đủ tiêu chuẩn	85.341	108.068	159.952	202.574	233.766	273.615	339.092	417.288	570.845	682.185	821.814	948.303
Nợ cần chú ý	28.303	30.533	32.108	28.083	32.415	31.383	25.338	19.348	17.535	27.083	30.236	23.738
Nợ dưới tiêu chuẩn	3.535	3.880	3.531	3.598	5.244	5.857	3.946	4.714	3.976	6.482	3.750	4.847
Nợ nghi ngờ	238	782	864	819	420	825	684	1.076	888	1.036	5.084	4.680
Nợ có khả năng mất vốn	1.957	1.137	1.139	2.008	2.458	2.479	4.209	3.267	5.190	6.911	5.205	7.170
Tổng nợ xấu	5.730	5.799	5.534	6.425	8.122	9.161	8.839	9.057	10.054	14.429	13.951	16.697
Tỷ lệ nợ xấu (%)	4,8	4,02	2,08	2,71	2,96	2,92	2,37	2,03	1,68	1,99	1,62	1,69
Tỷ lệ nợ tốt (%)	95,2	95,98	97,2	97,29	97,04	97,08	97,63	97,97	98,32	98,01	98,38	98,31
Dự phòng rủi ro	2.904	4.112	5.402	5.293	5.857	5.915	6.145	6.623	7.517	10.064	11.052	12.405
Tỷ lệ DPRR/nợ xấu (%)	50,68	70,91	97,61	82,38	72,11	64,57	69,52	73,13	74,77	69,75	79,22	74,29
CAR	6,7	8,9	9,5	9,3	11,07	9,7	10,2	9,1	9,8	10,2	10,9	10,3

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 225 trang tài liệu này.

Nguồn: [22]; cùng tính toán của tác giả

104

Qua bảng 2.11, tổng nợ xấu của BIDV tăng đều trong các năm cùng với sự gia tăng của tổng dư nợ của NHTM. Mặc dù, từ năm 2008 chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, nhưng BIDV vẫn luôn khống chế được tỷ lệ nợ xấu dưới mức 5% theo quy định của quyết định số 03/2008/NHNN, và đến năm 2018 con số này chỉ còn dừng lại ở mức 1,69% (dưới 3% theo thông tư 36/2015/NHNN). Đối ngược với sự giảm của tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ nợ tốt liên tục tăng. Con số này luôn vượt mức trên 95%, và cán đích ở mức 98,31% vào năm 2018, một con số rất cao thể hiện chất lượng tín dụng của BIDV đang ở mức rất khả quan. Khoảng cách xa giữa tỷ lệ nợ tốt và nợ xấu đã tạo tiền đề để BIDV có điều kiện giảm tỷ lệ dự phòng rủi ro của mình trong các năm, đặc biệt khoảng thời gian từ năm 2008 đến 2012. Ba năm gần đây tỷ lệ dự phòng rủi ro có dấu hiệu tăng nhẹ. Mặc dù trong năm 2013 và 2015 đều giảm lớn về khoản nợ dưới tiêu chuẩn, nhưng sự tăng đột biến của nợ có khả năng mất vốn đã khiến BIDV phải dự phòng rủi ro nhiều hơn. Ngược lại, năm 2014 có dấu hiệu tốt về nợ có khả năng mất vốn (giảm 942 tỷ đồng), nhưng hai nhóm nợ còn lại đều tăng, cụ thể nhóm 3 tăng 768 tỷ đồng, và nhóm 4 tăng 392 tỷ đồng, với tỷ lệ tăng tương ứng lần lượt là 19,46% và 57,3%. Sau khi sáp nhập MHB, các khoản nợ xấu trước của BIDV cộng với nợ xấu của MHB đã làm cho những khoản nợ xấu 5 tăng mạnh với 1.923 tỷ đồng. Các nhóm nợ của BIDV trong năm 2016 có sự biến động lớn so với cùng kỳ năm 2015, thể hiện dưới sự gia tăng mạnh mẽ của cả ba khoản nợ: các khoản nợ cần chú ý, nợ dưới tiêu chuẩn và nợ nghi ngờ. Bởi sự biến động của các khoản nợ xấu, BIDV đã tiến hành gia tăng dự phòng rủi ro của mình trong năm này, thêm 2.547 tỷ đồng (33,88%) so với cùng kỳ năm ngoái. Tuy nhiên, sự gia tăng tốc độ của các khoản nợ lớn hơn so với sự tăng trưởng của dự phòng rủi ro đã khiến cho tỷ lệ dự phòng rủi ro trên nợ xấu của BIDV năm 2016 giảm 5,02% so với năm 2015. Năm 2017, 2018 BIDV tiếp tục gia tăng dự phòng rủi ro để có thể bù đắp rủi ro đối với những khoản nợ nghi ngờ và khoản nợ có khả năng mất vốn gia tăng theo từng năm.

Tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ cho vay của BIDV giảm đều theo thời gian, từ 3,6% năm 2007 xuống còn 1,68% năm 2015 và tăng nhẹ vào năm 2016 (2%). Tỷ lệ này phản ánh chất lượng tín dụng của NHTM đó để đánh giá với 100 đồng dư nợ của

ngân hàng sẽ có bao nhiêu đồng nợ xấu xuất hiện. Theo đó BIDV đã rất cố gắng giảm nợ xấu trong tổng dư nợ cho vay của mình. Và bởi tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay của BIDV đang có chiều hướng giảm dần đều đã chứng minh được rằng, chất lượng tín dụng của ngân hàng đang ngày càng được cải thiện theo hướng tốt lên. Giờ đây với tổng dư nợ cho vay của ngân hàng càng tăng nhưng nợ xấu của ngân hàng đã được kiểm soát với mức ngày càng ít đi.

Tỷ lệ vốn tự có (CAR) của BIDV ngoại trừ năm 2007 có mức CAR là 6,7%, các năm còn lại trong giai đoạn nghiên cứu đều đạt trên mức 8%. Có thể nói rằng CAR trong đại đa số các năm nghiên cứu của BIDV đều đạt mức trên 9%. Trước năm 2010, CAR của các ngân hàng thương mại Việt Nam được quy định mức tối thiểu là 8%, con số này được nâng lên 9% sau khi Thông tư số 13/2010/TT-NHNN của ngân hàng nhà nước đưa ra. Từ đây cho thấy, BIDV luôn đạt được trên mức quy định tối thiểu theo quy định của Nhà nước (trừ năm 2007). Tuy nhiên, ngân hàng thương mại Việt Nam có sự phân chia rất rõ về CAR khi các ngân hàng quy mô lớn hơn thường có tỷ lệ thấp hơn so với các ngân hàng có quy mô nhỏ hơn. Và quả thực trong trường hợp của BIDV- một trong những ngân hàng thương mại cổ phần có quy mô lớn nhất của Việt Nam, tỷ lệ vốn tự có dao động quanh mức tối thiểu, mức cao nhất ngân hàng đạt được là 11,1% trong năm 2011. Qua đây cho thấy rằng, với quy mô vốn cung ứng trên thị trường chiếm tỷ trọng cao, BIDV cần phải chủ động gia tăng được CAR của mình lên để có thể đảm bảo phòng tránh được các loại rủi ro trong quá trình hoạt động, như rủi ro tín dụng, rủi ro hoạt động và rủi ro thị trường.

Như vậy, BIDV đã có chính sách kiểm soát chất lượng tín dụng rất tốt, việc đa dạng hóa khách hàng cũng đánh giá dư nợ cho vay của NHTM theo hệ số tín nhiệm của khách hàng đã giúp cho BIDV giảm thiểu được rủi ro trong tín dụng của mình.

* Mức độ tổn thất

Đơn vị tính: %

1.60

1.45

1.43

1.37

1.40

1.23

1.26

1.20

1.21

1.20

1.10

1.07 1.07

1.06

0.98

1.00

0.80

0.60

0.40

0.20

0.00

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Biểu đồ 2.19: Mức độ tổn thất của BIDV giai đoạn 2007-2018

Nguồn: [22]; cùng tính toán của tác giả

Mức độ tổn thất của BIDV có xu hướng biến động tăng giảm trong giai đoạn nghiên cứu, chủ yếu theo xu hướng giảm xuống (từ 1.45% năm 2007 xuống 1.06 năm 2018). Mặc dù xu hướng của mức độ tổn thất của BIDV có giảm nhưng tốc độ giảm không đáng kể. Trong những năm nghiên cứu mặc dù BIDV đã có sự gia tăng lớn của tổng dư nợ cho vay, nhưng ngân hàng cũng chủ động hạn chế tối đa tốc độ tăng trưởng của tổn thất tín dụng có thể gặp phải. Nợ xấu của ngân hàng cũng đã có xu hướng giảm kéo theo tốc độ tăng của tổn thất tín dụng thấp hơn so với tốc độ tăng của tổng dư nợ ngân hàng, từ đó làm cho mức độ tổn thất của ngân hàng giảm. Tuy nhiên, trong giai đoạn 12 năm nghiên cứu, chỉ duy có năm 2017 ngân hàng đạt mức độ tổn thất dưới 1. Điều này cho thấy rằng so với mặt bằng chung, BIDV vẫn phải chịu mức độ tổn thất tương đối cao.

2.2.3. Chỉ tiêu định tính

BIDV luôn là một trong những NHTM lớn hàng đầu của Việt Nam, luôn đi tiên phong trong lĩnh vực tín dụng cũng như cung cấp các sản phẩm và dịch vụ tiên tiến, mới nhất cho khách hàng của mình. BIDV cũng nhiều năm liền là một trong những ngân hàng có số lượng khách hàng cá nhân cũng như doanh nghiệp lớn, và là một trong hai ngân hàng có mạng lưới phủ khắp 63 tỉnh thành của Việt Nam. Trong

gần 60 năm hoạt động, BIDV đã đạt được nhiều giải thưởng lớn về danh hiệu không chỉ của Việt Nam mà còn của khu vực và thế giới (Phụ lục 1).

Ngoài việc đạt được những giải thưởng cao quý, BIDV còn tự chủ động đánh giá hệ số tín nhiệm của mình thông qua việc nhờ các công ty đánh giá hệ số tín nhiệm của Mỹ như Moody’s, Standard&Poors,…. Theo đánh giá của các công ty này, BIDV luôn được xếp hàng về tiền gửi nội tệ/ngoại tệ, về năng lực tài chính ở mức trung bình khá, ở mức độ ổn định. BIDV dần cải thiện được chất lượng sản phẩm, dịch vụ của mình, đảm bảo được an toàn trong quá trình hoạt động. Sau nhiều năm nỗ lực hoạt động, cuối năm 2017 Moody’s đã gia tăng xếp hạng tín dụng cơ sở của BIDV từ Caa1 năm 2016 lên B3.

Bảng 2.12: Đánh giá hệ số tín nhiệm (do Moody’s thực hiện)

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Xếp hạng tiền gửi nổi

tệ/ngoại tệ

Ba1/ B1

B1/ B2

B2/ B3

B1/ B2

Ba3/ B1

Xếp hạng nhà

phát hành nội tệ/ngoại tệ

Ba1/ Ba2

B1/ B1

B2/ B2

B1/ B2

Xếp hạng năng lực tài chính

độc lập

E+

Nguồn: [22]

2.3. KIỂM ĐỊNH HIỆU QUẢ KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM QUA MÔ HÌNH TOBIT VÀ PHƯƠNG PHÁP DEA

2.3.1. Phương pháp phân tích bao dữ liệu(tiếp cận phi tham số- DEA)

DEA cho phép đánh giá hoạt động tương đối của một NHTM với các NHTM khác trong mẫu, hay cho phép tạo ra một tập hợp biên các NHTM hiệu quả với các NHTM không hiệu quả và so sánh để đo độ hiệu quả của các NHTM đó bằng kỹ thuật quy hoạch tuyến tính. Mặt khác, DEA có thể sử dụng cho trường hợp số lượng mẫu nhỏ [92]. Từ đây, DEA là phương pháp thích hợp và linh hoạt cho việc đánh giá hiệu quả kinh doanh của các công ty có nhiều yếu tố đầu vào, khó xác định được

mối quan sản xuất như trường hợp của NHTM [75]; [69].

Hai mô hình được sử dụng trong DEA là mô hình hiệu quả không thay đổi theo quy mô (CRS), và mô hình hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS). Khi sử dụng mô hình VRS, hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng được chia thành hai loại hiệu quả, là hiệu quả kỹ thuật thuần (PTE) và hiệu quả quy mô (SE). Đồng thời, hiệu quả của ngân hàng sẽ thể hiện theo hai chiều hướng: (1) hiệu quả giảm theo quy mô (DRS); và (2) hiệu quả tăng theo quy mô (IRS). Cả hai mô hình đều sẽ đưa ra được các chỉ số hiệu quả cho từng DMU. Các chỉ số hiệu quả sẽ dao động trong khoảng từ 0 đến

1. Ngân hàng được coi là hoạt động hiệu quả khi và chỉ khi chỉ số hiệu quả đạt 1 và các khoảng trống của cả đầu ra và đầu vào bằng 0. Nếu chỉ số hiệu quả dưới 1 và khoảng trống của các biến khác 0, đồng nghĩa với việc các ngân hàng hoạt động chưa hiệu quả.

Tuy nhiên khi sử dụng DEA, các ngân hàng sẽ được so sánh với nhau theo từng năm. Do vậy, nếu nghiên cứu thực hiện so sánh theo thời gian thì sẽ cần có phương pháp bổ trợ, như phân tích cửa sổ (WA) hoặc Malmquist (MPI). Thông qua WA và MPI, sự thay đổi hiệu quả được đánh giá theo chuỗi thời gian cho từng ngân hàng và của các ngân hàng với nhau.

Do NHTM là một chủ thể hoạt động trong ngành dịch vụ có nhiều đầu ra và đầu vào nên việc tìm ra được các đầu ra và đầu vào hợp lý cho NHTM là một điều cần thiết. Từ đây, DEA đưa ra 5 cách tiếp cận để có thể xác định các biến đầu ra và đầu vào của NHTM. Đầu tiên là tiếp cận sản xuất để đo hiệu quả kỹ thuật của NHTM, theo đó NHTM sẽ được hiểu là một nhà cung cấp các dịch vụ, tiền gửi sẽ được tính đầu vào và chi trả lãi không thuộc về tổng chi phí. Thứ hai là tiếp cận trung gian là cách NHTM được hiểu là một tổ chức thực hiện huy động để phân bổ các nguồn vốn. Theo cách tiếp cận này, tiền gửi của NHTM là đầu vào, chi trả lãi sẽ được tính trong tổng chi phí. Thứ ba là cách tiếp cận tài sản sẽ chia tài sản của NHTM thành hai loại hình là tài sản nợ và tài sản có. Tài sản nợ sẽ được tính là đầu vào, còn tài sản có sẽ được tính trong đầu ra. Tiếp cận giá trị gia tăng là cách tiếp cận thứ tư. Theo cách tiếp cận này, những khoản mục thu hút tương ứng phần đóng góp của lao động và tư bản là đầu ra, ngược lại là đầu vào. Cách tiếp cận giá trị gia

tăng này cũng cho phép hiểu rằng tiền gửi sẽ được tính là đầu ra. Cuối cùng là cách tiếp cận chi phí sử dụng có quan điểm giống cách thứ 4 khi đều coi tiền gửi là yếu tố đầu ra. Tiếp cận chi phí sử dụng sẽ dựa vào sự đóng góp ròng vào doanh thu của NHTM để xác định các yếu tố đầu vào và đầu ra.

2.3.2. Mô hình phân tích

Do TE - biến được sử dụng như biến phụ thuộc- bị chặn trong khoảng [0 1] nên mô hình hồi quy thông thường không sử dụng được. Từ đây, mô hình để phân tích hiệu quả kinh doanh của NHTM chủ yếu sử dụng mô hình hồi quy Tobit (hay còn được biết đến là Tobit probit, hoặc mô hình hồi quy chuẩn bị cắt cụt). Phương pháp này bao gồm: các biến phản ánh, biến giả và hiệu quả kỹ thuật của NHTM. Hiệu quả kỹ thuật của NHTM được đo bằng phương pháp DEA hoặc có thể là phương pháp SFA. Biến phản ánh của NHTM được thể hiện qua: quy mô, loại hình sở hữu, số năm quan sát, sức mạnh thị trường, phần chia thị trường, tính ổn định của các món tiền gửi,... Biến giả của phương pháp thể hiện qua một số các tiêu thức như loại hình ngân hàng,…

Mô hình sử dụng biến phụ thuộc là chỉ số hiệu quả của NHTM (TE), các biến độc lập được đưa vào mô hình phản ánh mối quan hệ với ES như:

Banksize: đây là biến phản ánh cho quy mô của NHTM, được đo bằng logarit cơ số tự nhiên của tổng tài sản của NHTM. Biến banksize này phản ánh hiệu quả của NHTM sẽ được cải thiện nếu quy mô của NHTM đó gia tăng.

COSTINC: được thể hiện thông qua tỉ số tổng chi phí/ tổng thu nhập. COSTINC phản ánh khả năng điều chỉnh tỷ lệ giữa đầu ra với đầu vào của NHTM, qua đó biết được mức hiệu quả của NHTM đó như thế nào. COSTINC càng nhỏ thì NHTM hoạt động sẽ càng đạt hiệu quả cao.

LTDR (dư nơ cho vay/tiền gửi): là biến thể hiện cho tính hiệu quả của NHTM. Sự chênh lệch giữa tiền gửi và cho vay (chi về lãi và thu về lãi) là nguồn lợi nhuận chủ yếu của NHTM. Do vậy để nâng cao hiệu quả kinh doanh, NHTM phải sử dụng nguồn vốn huy động được một cách hợp lý. Tỷ lệ LTDR càng cao thì NHTM hoạt động càng hiệu quả.

ETA (vốn chủ sở hữu/tổng tài sản): phản ánh tính thanh khoản cũng như tỷ lệ

Xem tất cả 225 trang.

Ngày đăng: 28/04/2022