Hoàn thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

DANH MỤC HÌNH

Trang

Hình 1.1: Các khâu kiểm soát rủi ro trong hoạt động tín dụng 15

Hình 2.1: Mô hình tổ chức hoạt động của BIDV Quảng Bình 30

Hình 2.2: Mô hình hoạt động trong công tác tín dụng 44

Hình 2.3 : Quy trình cấp tín dụng theo mô hình TA2 45

PHẦN 1. ĐẶT VẤN ĐỀ

1. Tính cấp thiết của đề tài

Ngân hàng là một lĩnh vực quan trọng của nền kinh tế. Hệ thống ngân hàng được ví như hệ thần kinh của cả nền kinh tế. Một hệ thống ngân hàng ổn định, hoạt động hiệu quả sẽ giúp cho nguồn vốn luân chuyển nhịp nhàng tới các chủ thể, các ngành, lĩnh vực khác hoạt động hiệu quả. Và ngược lại sự hoạt động yếu kém của dù chỉ một ngân hàng sẽ rất dễ gây ảnh hưởng xấu khôn lường đến cả hệ thống và nền kinh tế. Rủi ro tín dụng là những rủi ro do khách hàng vay không thực hiện đúng các điều khoản của Hợp đồng tín dụng, với biểu hiện cụ thể là khách hàng chậm trả nợ, trả nợ không đầy đủ hoặc không trả nợ khi đến hạn các khoản gốc và lãi vay, gây ra những tổn thất về tài chính và khó khăn trong hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 112 trang tài liệu này.

Hoạt động tín dụng ngân hàng đối với KHCN luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Để hạn chế rủi ro tín dụng KHCN, ngân hàng phải có các biện pháp để thực hiện tốt từ khâu phòng ngừa cho đến khâu giải quyết hậu quả của rủi ro.Việc phòng chống rủi ro được thực hiện bởi các nhân viên, các cán bộ lãnh đạo ngân hàng. Tuy nhiên, trong ngân hàng, các nhân viên có suy nghĩ và hành động khác nhau, có thể trái ngược hoặc cản trở nhau. Vì vậy, cần phải có quản trị để mọi người hành động một cách thống nhất. Như vậy, công tác quản trị rủi ro tín dụng rất cần thiết trong việc hạn chế rủi ro, giúp ngân hàng đề ra những mục tiêu cụ thể để ngân hàng đi đúng hướng và xây dựng các kế hoạch hành động chi tiết, có hiệu quả phù hợp với mục tiêu đề ra.

Chính vì vậy, công tác quản trị rủi ro tín dụng luôn là mối quan tâm hàng đầu của các ngân hàng, việc kiểm soát rủi ro và giảm thiểu tổn thất trong hoạt động tín dụng luôn được đặt ra và đồng thời là mục tiêu hướng tới của các ngân hàng trong hoạt động tín dụng. Hiện nay, Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình đã đạt được nhũng thành tích nhất định trong quản trị rủi ro tín dụng. Tuy nhiên trong việc quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình vẫn còn những hạn chế như: Quy trình quản trị rủi ro tín dụng, phân loại đối tượng khách hàng, kiểm soát quá trình cấp tín dụng …

Căn cứ vào những vấn đề trên, tôi đã mạnh dạn chọn đề tài: “Hoàn thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình” làm đề tài nghiên cứu cho khóa luận tốt nghiệp của mình.

2. Mục tiêu nghiên cứu

2.1. Mục tiêu chung

Trên cơ sở những vấn đề về lý luận về quản trị rủi ro tín dụng, Đề tài sẽ đi sâu đánh giá thực trạng về quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân và đề xuất những giải pháp mang tính thực tiễn, dần hoàn thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng cho Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình trong giai đoạn tới.

2.2. Mục tiêu cụ thể

- Hệ thống hóa những vấn đề lý luận và thực tiễn cơ bản về tín dụng ngân hàng và quản trị rủi ro tín dụng trong Ngân hàng.

- Đánh giá thực trạng tín dụng và công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình.

- Đề xuất các giải pháp, kiến nghị nhằm hoàn thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình.

3. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài: là những vấn đề liên quan đến công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình.

Phạm vi nghiên cứu:

- Không gian: Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Quảng Bình;

- Thời gian: Phân tích thực trạng giai đoạn 2014 – 2016; Khảo sát số liệu khách hàng cá nhân năm 2017; Đề xuất giải pháp đến năm 2020.

4. Phương pháp nghiên cứu

4.1. Phương pháp thu thập, số liệu

+ Phương pháp thu thập thông tin, số liệu thứ cấp: được thu thập từ các báo cáo thường niên, các báo cáo tổng kết hoạt động kinh doanh của BIDV và BIDV Quảng Bình, NHNN chi nhánh Quảng Bình, từ các cơ quan thống kê, báo (số liệu từ năm 2014-2016).

Ngoài ra, các kết quả nghiên cứu liên quan, các giáo trình, sách tham khảo cũng được thu thập phân tích làm cơ sở cho phát triển nội dung của đề tài.

+ Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp: Đề tài tiến hành thu thập số liệu sơ cấp thông qua phỏng vấn ngẫu nhiên các khách hàng có liên quan đến công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại ngân hàng BIDV – CN Quảng Bình thông qua bảng hỏi về các nội dung:

- Thu nhập;

- Năng lực trả nợ;

- Tài sản đảm bảo;

- Thái độ và tư cách khách hàng.

Kích thước mẫu được xác định dựa trên cơ sở tiêu chuẩn 5:1 của Bollen (1998) và Hair & ctg (1998), tức là để đảm bảo phân tích dữ liệu (phân tích nhân tố khám phá EFA) tốt thì cần ít nhất 05 quan sát cho 01 biến đo lường và số quan sát không nên dưới 100. Mô hình khảo sát trong luận văn gồm 05 nhân tố độc lập với 19 biến. Do đó, số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là từ 19 x 5 = 95. Như vậy, đề tài sẽ thu thập tối thiểu là 95 phiếu khảo sát.

Tuy nhiên, để số lượng quan sát không dưới 100 và trong quá trình thu thập số liệu có thể xảy ra trường hợp nhiều khách hàng không trả lời hoặc trả lời không đúng nên đề tài tiến hành phát thêm 30 phiếu khảo sát. Do đó, tổng số phiếu khảo sát đề tài sẽ thu thập là 125(35 phiếu khảo sát được gửi trực tiếp cho khách hàng tại quầy giao dịch ở Ngân hàng, 90 phiếu gửi thông qua email).

Sau 01 tháng, đề tài thu lại được 123 phiếu khảo sát (tỷ lệ phản hồi là 98,4%).

Trong đó, 35 phiếu thu trực tiếp tại quầy giao dịch và 88 phiếu nhận được qua email.

4.2. Phương pháp phân tích

+ Đối với số liệu thứ cấp

Sử dụng phương pháp truyền thống như:

- Phương pháp thống kê mô tả: Trên cơ sở các tài liệu đã được tổng hợp, vận dụng các phương pháp phân tích thống kê như số tương đối, số tuyệt đối để phân tích, đánh giá thực trạng công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Quảng Bình.

- Phương pháp phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian được sử dụng nhằm so sánh, đánh giá biến động qua các năm 2014 - 2016.

+ Đối với số liệu sơ cấp:

a) Phương pháp thống kê mô tả

Thống kê mô tả là tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên những số liệu và thông tin thu thập được trong điều kiện không chắc chắn.

b) Độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Theo Joseph Franklin Hair, Jr. (1995), độ tin cậy của số liệu được định nghĩa như là một mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra là không gặp phải các sai số, và nhờ đó cho ta các kết quả trả lời từ bản thân phía người được phỏng vấn là chính xác và đúng với thực tế.

Nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ đo lường và để đánh giá độ tin cậy của thang đo được xây dựng, ta sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha, mang tên nhà tâm lý học giáo dục người Mỹ Lee Joseph Cronbach (1916 – 2001), thể hiện phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát, được sử dụng trước nhằm loại bỏ các biến không phù hợp.

Theo nhiều nhà nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn, hệ số Cronbach’s Alpha:

- Từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được, trong trường hợp khái niệm đang

nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu;

- Từ 0,7 đến gần 0,8 thì thang đo lường là sử dụng được;

- Từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt.

Bên cạnh đó, hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) thể hiện một phép kiểm định nhằm tìm ra các biến mâu thuẫn với hành vi trung bình của những người khác để loại bỏ những biến này. Nó làm sạch thang đo bằng cách loại các biến “rác” trước khi xác định các nhân tố đại diện. Hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn 0,3 chứng tỏ các biến tương ứng không có tương quan thật tốt với toàn bộ thang đo và có thể bị loại bỏ.

Tiêu chuẩn lựa chọn thang đo là khi nó có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên và hệ số tương quan biến tổng của các biến (item-total correlation) lớn hơn 0,3.

c) Phân tích nhân tố EFA

Phân tích nhân tố khám phá được ứng dụng một cách phổ biến trong các nghiên cứu thuộc hầu hết các lĩnh vực kinh tế, xã hội, đặc biệt đối với các nghiên cứu lượng hóa một vấn đề định tính như công tác quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng. Khả năng thanh toán khoản vay tín dụng của khách hàng cá nhân được kết tinh bởi nhiều yếu tố (items) như đã được thiết kế trong bộ câu hỏi. Vì vậy, nếu áp dụng phân tích thống kê mô tả và các kiểm định thống kế sẽ có khối lượng công việc rất lớn và hiệu quả phân tích không cao. Vì vậy, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploring Factor Analysis – EFA) được sử dụng.

Trong phương pháp này tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết Ho (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO

≤ 1 và Sig < 0,05 (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu. Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát).

- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair & ctg (1998), Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được

xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0,75. Ngoại lệ, có thể giữ lại biến có Factor loading < 0,3, nhưng biến đó phải có giá trị nội dung. Trường hợp các biến có Factor loading không thỏa mãn điều kiện trên hoặc trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận ≤ 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó bị loại và các biến còn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu.

d) Phân tích hồi quy đa biến

Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (khả năng thanh toán) với các biến độc lập (thu nhập, năng lực trả nợ, tài sản đảm bảo và thái độ - tư cách của khách hàng).

Mô hình phân tích hồi quy mô tả hình thức của mối liên hệ, qua đó giúp dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.

Phương pháp phân tích được lựa chọn là Stepwise, đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trong cá nghiên cứu.

Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy 95%). Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi làm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển về phương sai, tính độc lập của phần dư,… được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy, ta thường thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm đó.

Tiêu chuẩn chấp nhận phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là:

- Kiểm định F phải có giá trị sig < 0,05

- Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0,0001.

e) Kiểm định T-test

- Để đánh giá sự khác biệt về trị trung bình của một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa một biến định lượng và một biến định tính, chúng ta thường sử dụng kiểm định T-test. Đây là phương pháp đơn giản nhất trong thống kê toán học nhằm mục đích kiểm định so sánh giá trị trung bình của biến đó với một giá trị nào đó.

- Với việc đặt giả thuyết H0: Giá trị trung bình của biến bằng giá trị cho trước( µ =

µ0). Và đưa ra đối thuyết H1: giá trị trung bình của biến khác giá trị cho trước( µ ≠ µ0). Cần tiến hành kiểm chứng giả thuyết trên có thể chấp nhận được hay không. Để chấp nhận hay bác bỏ một giả thuyết có thể dựa vào giá trị p-value, cụ thể như sau:

Nếu giá trị p-value ≤ α thì bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận đối thuyết H1 . Nếu giá trị p-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0và bác bỏ đối thuyết H1. Với giá trị α (mức ý nghĩa) ở trong luận văn là 0,05.

5. Kết cấu của luận văn

Ngoài phần Mở đầu và Kết luận, luận văn được kết cấu thành 3 chương như sau:

Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân

Chương 2: Thực trạng công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Chi nhánh Quảng Bình

Chương 3: Giải pháp hoàn thiện công tác quản trị rủi ro tín dụng đối với khách

hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Chi nhánh Quảng Bình

Xem tất cả 112 trang.

Ngày đăng: 01/06/2022