Đánh Giá Hiệu Quả Danh Mục Cho Vay Phân Theo Ngành Kinh Tế

2.3.5. Đánh giá hiệu quả danh mục cho vay phân theo ngành kinh tế

bằng mô hình phân tích bao dữ liệu

Để đánh giá danh mục cho vay nhằm phân loại khách hàng vay vốn theo các tiêu chí về an toàn, hiệu quả, luận án đề xuất sử dụng mô hình phân tích bao dữ liệu (DEA).

Hiện nay, các nghiên cứu thực hiện mô hình DEA thường được lựa chọn một trong hai dạng là hiệu quả kỹ thuật định hướng đầu vào và hiệu

quả

kỹ thuật định hướng đầu ra. Lời giải cho mỗi đơn vị

ra quyết định

(DMU) là sử dụng các loại đầu vào (Inputs) ở mức cần thiết tối thiểu để

sản xuất ra một tập hợp đầu ra nhất định (Outputs). Còn hiệu quả kỹ thuật định hướng đầu ra là thước đo sản lượng tiềm năng của một DMU từ một tập hợp đầu vào nhất định. Việc lựa chọn mô hình định hướng đầu vào hay

định hướng đầu ra phụ thuộc vào khả năng kiểm soát các yếu tố đầu vào

của các DMU và việc lựa chọn cũng không có nhiều khác biệt về điểm đánh giá hiệu quả theo như Coelli và Perelman (1996).

Với các biến tiềm năng mà

luận án

xem xét, NCS lựa chọn mô hình

định hướng đầu vào. Bên cạnh đó, mô hình còn được thực hiện dựa trên một trong hai giả định là hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS) và không đổi theo quy mô (CRS). Việc lựa chọn một trong hai giả định nói trên phụ thuộc vào đặc điểm các DMU đang xem xét. Đối với các ngân hàng thương mại nói chung giả định hiệu quả không đổi theo quy mô rất khó đáp ứng, do đó, bài viết sẽ thực hiện theo giả định VRS.

2.3.5.1. Dữ liệu và các biến trong mô hình nghiên cứu

Dữ liệu phân tích được thu thập từ báo cáo hoạt động kinh doanh, sao kê tiền vay của 90 chi nhánh của Vietcombank. NCS lựa chọn những khách hàng có dự nợ chiếm từ 0,5% đến 15% tổng dư nợ của chi nhánh tính đến

thời điểm 31/12/2018. Dựa trên cơ sở

đó, dữ

liệu của 834 khách hàng vay

vốn còn dư nợ vào ngày 31/12/2018 được thu thập và xử lý. Dữ liệu của mỗi

khách hàng bao gồm: mã khách hàng, loại hình doanh nghiệp, ngành kinh tế, mục đích sử dụng vốn, loại tiền vay, thời hạn cho vay, dư nợ quy đổi VNĐ, lãi suất cho vay, điểm xếp hạng tín dụng, ngày giải ngân đầu tiên, ngày đáo hạn cuối cùng, thỏa thuận trả gốc, thỏa thuận trả lãi, số lần quá hạn, lãi quá hạn …

Sau khi thu thập, bộ dữ liệu được xử lý, tính toán các chỉ tiêu và phân

tích bằng phần mềm Excel 2013, một số Application được thực hiện để hỗ trợ phân tích.

đoạn mã Visual Basic for

Thống kê mẫu nghiên cứu được mô tả qua bảng sau:

Bảng 2.17. Mô tả mẫu nghiên cứu

Đơn vị	Số lượng	Min	Max
Khách hàng	khách hàng	834
Phân loại khách hàng
Cá nhân	khách hàng	5
Doanh nghiệp	khách hàng	829
Ngành kinh tế	Ngành	19
Tổng dư nợ hiện tại	Tỷ VNĐ	47,898
Lãi suất cho vay	%/năm		5	12
Điểm xếp hạng tín dụng	Điểm		42	99
Ngày giải ngân đầu tiên			29/04/200 1	31/12/2018
Ngày đáo hạn cuối cùng			01/05/2019	09/10/202 9

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 233 trang tài liệu này.

Nguồn: Nghiên cứu của NCS

Sau khi thu thập dữ liệu, NCS tiến hành xử lý và tính toán một số thông số để làm các biến đầu vào và đầu ra. Theo đó, có 5 biến được lựa chọn bao

gồm 2 biến đầu vào và 3 biến đầu ra. Các biến sử dụng trong mô hình như sau:

Bảng 2.18. Các biến trong mô hình nghiên cứu

STT

Loại biến	Tên biến
1	Đầu vào	Chi phí hoạt động phân bổ cho khoản vay
2	Đầu vào	Số lượng nhân viên tín dụng phân bổ cho khoản vay
3	Đầu ra	Dư nợ trung bình
4	Đầu ra	Điểm xếp hạng tín dụng
5	Đầu ra	Thu nhập lãi vay quy về hiện tại

Nguồn: Nghiên cứu của NCS

Với chi phí hoạt động phân bổ cho khoản vay, trong số các chi nhánh lấy mẫu quan sát, luận án chỉ chọn những chi nhánh có tỷ trọng thu nhập từ

dịch vụ

khác dưới 5% để

đảm bảo tính chính xác cho chỉ

tiêu này. Một

khoản vay được coi là hiệu quả nếu có chi phí phân bổ thấp. Khi xác định chỉ tiêu thu nhập lãi vay quy về hiện tại, các khoản lãi vay đã thu trước đó được quy về thời điểm 31/12/2018, toàn bộ lãi vay còn lại cũng được chiết khấu về ngày 31/12/2018 theo lãi suất 6%/năm (giá bán vốn nội bộ trong hệ

thống của Vietcombank tại thời điểm nghiên cứu). Tiền lãi dự thu chiết

khấu về thời điểm hiện tại được nhân thêm hệ số chiết khấu theo nhóm nợ để đảm bảo các khoản nợ xấu sẽ không được tính lãi dự thu, nghĩa là hệ số chiết khấu theo nhóm nợ bằng 1 đối với khoản vay thuộc nợ nhóm 1 và 2; bằng 0 với khoản vay bị phân loại nợ xấu.

2.3.5.2. Kết quả nghiên cứu

Bảng 2.19. Kết quả phân tích DEA

Giá trị hiệu quả danh mục

Số khách hàng	Tỷ lệ (%)
1,00	116	13.91%
0,90– 0,999	188	22.54%
0,80– 0,899	143	17.15%

0,70– 0,799

151	18.11%
0,60– 0,699	84	10.07%
0,50– 0,599	29	3.48%
0,40– 0,499	68	8.15%
< 0,40	55	6.59%
Tổng số khách hàng	834	100.00 %
Trung bình	0.76
Độ rộng	0,09 – 1,00
Độ lệch chuẩn	0.34

Nguồn: Nghiên cứu của NCS Mô hình phân tích DEA tính toán ra hệ số hiệu quả cho mỗi khách hàng nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Nếu hệ số này bằng 1 có nghĩa là việc cho

vay khách hàng đó đạt hiệu quả tối ưu trong danh mục cho vay, nhỏ hơn 1

có nghĩa là chưa đạt hiệu quả tối ưu. Kết quả phân tích cho thấy, hiệu quả cho vay trong danh mục nghiên cứu đạt mức khá, hệ số hiệu quả biến động từ 0,09 đến 1,00 với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn tương ứng là 0,76 và 0,34. Có 116 khách hàng đạt hiệu quả cho vay tối ưu (chiếm 13,91%). Nhóm khách hàng có hiệu quả cho vay ở mức khá trong danh mục với điểm hiệu quả trên 0,7 chiếm 71,7%, tương ứng 598 khách hàng. Nhóm khách hàng có

điểm hiệu quả

trung bình (từ

0,5 đến 0,69) chiếm 13.55% tương

ứng 113

khách hàng. Nhóm khách hàng có điểm hiệu quả thấp (dưới 0,5) chiếm

18.23%, tương ứng 151 khách hàng. Nguyên nhân dẫn tới điểm hiệu quả

thấp của nhóm khách hàng này chủ yếu là do lãi suất cho vay thấp, chi nhánh có nhiều nhân viên tín dụng nhưng tổng dư nợ chưa cao, khách hàng vay vốn có điểm xếp hạng tín dụng thấp.v.v. Vietcombank cần có biện pháp theo dõi hoặc điều chỉnh danh mục với nhóm khách hàng hiệu quả thấp so với danh mục, đặc biệt là nhóm khách hàng có điểm hiệu quả dưới 0,4, chiếm 6,59% tương ứng với 55 khách hàng.

2.4. ĐÁNH GIÁ THỰC TRẠNG QUẢN TRỊ DANH MỤC CHO VAY TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM

2.4.1. Những kết quả đạt được

Trong những năm qua, cùng với sự tăng trưởng của hoạt động tín dụng, quản trị danh mục cho vay tại Vietcombank cũng đạt được những thành tựu đáng ghi nhận.

Thứ nhất, Vietcombank đã có nhiều nỗ lực trong việc triển khai hoạt động quản trị danh mục cho vay.

Phương pháp quản trị danh mục cho vay mà Vietcombank đang áp dụng chính là phương pháp chủ động, thể hiện ở việc ngân hàng đã thành lập bộ phận quản trị danh mục cho vay trực thuộc phòng Chính sách tín dụng thuộc

Hội sở

chính

và tiến hành đầy đủ

các bước thuộc quy trình quản trị

danh

mục cho vay.

Trong chiến lược phát triển của ngân hàng cho từng giai đoạn, các mục

tiêu đề

ra cho danh mục cho vay cũng đã bước đầu được đề

cập đến dù

chưa chi tiết. Các chính sách, chiến lược đối với hoạt động cho vay được

xây dựng trên những căn cứ và nguyên tắc phù hợp, sử dụng một cách tốt

nhất các nguồn lực, lợi thế của Vietcombank nhằm đạt được mục tiêu đề ra trong hoạt động kiểm soát danh mục cho vay.

Thứ

hai,

Vietcombank đã thiết lập hệ

thống văn bản hướng dẫn để

thực hiện điều hành quản trị danh mục cho vay chi tiết, cụ thể.

Các văn bản hướng dẫn chính sách cho vay của Vietcombank được xây dựng dựa trên hướng dẫn của các văn bản quy phạm pháp luật do Chính phủ và NHNN Việt Nam ban hành. Bên cạnh đó, ngân hàng làm rõ, cụ thể, chi tiết các điều kiện, nội dung cần thực hiện trong quy trình cho vay của riêng

ngân hàng, đảm bảo phù hợp với pháp luật cũng như

thể

hiện rõ văn hóa

kinh doanh và tầm nhìn chiến lược riêng của Vietcombank. Hệ thống văn

bản hướng dẫn đầy đủ về quy trình cho vay, hồ sơ vay vốn, cách thức thẩm định và các công tác cần làm trong suốt quá trình cho vay. Chính sách cho vay

rõ ràng, mạch lạc và tỉ

mỉ là căn cứ

để Vietcombank có thể

thực thi hoạt

động quản trị danh mục cho vay hiệu quả.

Thứ ba, Vietcombank đã rất chú trọng việc giám sát danh mục cho vay trong quá trình quản trị danh mục cho vay.

Hệ thống chấm điểm tín dụng của Vietcombank được hoàn thiện nhằm phục vụ quá trình thực hiện và giám sát danh mục cho vay. Hệ thống chấm điểm tín dụng được thiết lập thành hai phần: phần chấm điểm tín dụng cho khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp. Các bảng chấm điểm tín dụng cá nhân của Vietcombank đưa ra một bộ chỉ tiêu đánh giá năng lực tài

chính cho khách hàng khá toàn diện, là cơ sở để quyết định cho vay hay

không. Các bảng chấm điểm tín dụng với khách hàng doanh nghiệp được

thiết kế

trên tinh thần của quản trị

danh mục cho vay. Các doanh nghiệp

được phân ngành trước khi chấm điểm. Hoạt động phân ngành trước khi chấm điểm sẽ giúp cho ngân hàng có thể thuận tiện tăng điểm cho những ngành tiềm năng và giảm điểm của những ngành không có nhiều triển vọng. Nhờ vậy, việc đánh giá điểm tín dụng của doanh nghiệp cũng sẽ phục vụ được mục tiêu quản trị danh mục cho vay theo ngành kinh doanh.

Tại Vietcombank hiện nay, có hai phòng tuyến song song tồn tại để

giám sát hoạt động tín dụng, gồm bộ phận kiểm soát nội bộ thuộc Ban kiểm soát và bộ phận kiểm tra nội bộ thuộc Ban điều hành. Việc hình thành cả hai ban thuộc hai cấp quản trị của Vietcombank đã thể hiện sự quyết tâm, chủ động của ngân hàng với nhiệm vụ ngăn ngừa và dự phòng rủi ro hoạt động, rủi ro danh mục cho vay và các loại rủi ro khác phát sinh trong quá trình kinh doanh của ngân hàng.

Thứ tư, mục tiêu về kiểm soát rủi ro, lợi nhuận và chấp hành các quy định về an toàn vốn của NHNN trong danh mục cho vay của Vietcombank được thực thi tốt.

Danh mục cho vay của Vietcombank hiện tại có độ rủi ro tập trung ở

mức trung bình (tham khảo mục 2.2.2), đây cũng được coi là một kết quả

đáng ghi nhận, thể hiện chính sách đa dạng hóa danh mục cho vay đang

được tiến hành triệt để.

Trong giai đoạn 20132018, tỷ

lệ nợ

xấu của

Vietcombank liên tục giảm, từ 2,72% năm 2013 xuống còn 0,99% năm 2018 (tham khảo bảng 2.10). Tính riêng trong năm 2018, tỷ lệ nợ xấu 0,99% đã đạt chuẩn mục tiêu về kiểm soát rủi ro đặt ra (tham khảo bảng 2.15). Bên cạnh đó, tỷ lệ lãi cận biên (NIM) của Vietcombank cũng có xu hướng tăng trong cả giai đoạn nghiên cứu, trong năm 2018 đã đạt 2,72% (vượt mức kế hoạch đề ra trong bảng 2.15).

Song song với việc kiểm soát rủi ro và nâng cao lợi nhuận, việc quản

trị danh mục cho vay của Vietcombank cũng góp phần giúp ngân hàng đạt

được các tiêu chí về an toàn vốn theo quy định của NHNN. Hệ số CAR của ngân hàng liên tục đạt trên 8%, tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay dài hạn giảm

dần phù hợp với quy chuẩn mà NHNN đặt ra trong thông tư NHNN.

41/2016/TT

Thứ năm,Vietcombank chú trọng đầu tư công nghệ tài chính trong quá trình quản trị danh mục cho vay.

Vietcombank đã áp dụng mô hình kinh tế lượng để đánh giá các khoản vay riêng lẻ: các mô hình xếp hạng rủi ro tín dụng dựa trên xác suất vỡ nợ (PD); mô hình lượng hóa Tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và Dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD) đối với danh mục khách hàng bán lẻ. Mô hình kinh tế lượng đo

lường bat ham số tham số

PD, LGD, EAD là

một công nghệ

tài chính còn

khá mới mẻ

với nhiều NHTM trong nước, tuy nhiên chúng là

cơ sở để

Vietcombank sẽ

xây dựng hệ

thống xếp hạng nội bộ theo chuẩn Basel II.

Hệ thống xếp hạng nội bộ sẽ là một bước tiến dài trong công nghệ quản trị danh mục cho vay của Vietcombank, góp phần giúp ngân hàng có những cảnh báo sớm. Nhờ vậy, ngân hàng có thể thực hiện điều chỉnh danh mục

cho vay một cách nhanh chóng, kịp thời và chuẩn xác, trước cả khi những đột biến kinh tế xảy ra.

2.4.2. Những hạn chế

Một là, Vietcombank chưa có các chiến lược và mục tiêu riêng biệt cho danh mục cho vay. Các chính sách đối với danh mục cho vay chưa được xây dựng, chưa triệt để theo nguyên tắc lợi nhuận và mức độ rủi ro chấp nhận, chưa có hệ tiêu chuẩn riêng với danh mục cho vay.

Trong những năm gần đây, Vietcombank đã có sự đầu tư trong việc xây

dựng chiến lược chung cho toàn bộ hoạt động của ngân hàng, trong đó có

một vài chỉ

tiêu có liên quan đến hoạt động quản trị

danh mục cho vay,

nhưng chưa thực sự

đảm bảo các yêu cầu trong bước lập kế

hoạch danh

mục cho vay. Vì thế, việc xây dựng chiến lược và mục tiêu riêng cho danh mục cho vay là một đòi hỏi mà ngân hàng cần phải thực hiện trong thời gian tới. Đồng thời, ngân hàng cần thực hiện một bước quan trọng trong giai đoạn lập kế hoạch danh mục cho vay đó là xây dựng danh mục cho vay kế hoạch của ngân hàng. Danh mục cho vay kế hoạch của ngân hàng phải được xây dựng song song với những chỉ tiêu phát triển trong kinh doanh.Chính sách quản trị danh mục cho vay như những chính sách cụ thể đối với hoạt động quản trị danh mục cho vay chưa rõ nét, thiếu những phân tích, đánh giá, đo lường rủi ro toàn danh mục của ngân hàng.

Hai là, Công tác điều hành

và giám sát thực hiện

danh mục cho vay

chưa hiệu quả. Theo kết luận số

3216/TBTTCP của cơ

quan Thanh tra

Chính phủ

năm 2018,

Vietcombank có nhiều sai phạm liên quan đến hoạt

động quản trị danh mục cho vay:

Về giải ngân vốn vay, một số hồ sơ tín dụng giải ngân khi chưa đủ điều kiện theo phê duyệt; chứng từ giải ngân không đầy đủ; giải ngân cho vay mới trả khoản vay cũ hoặc trả lãi vay; có trường hợp giải ngân không kiểm

tra, kiểm soát các hóa đơn chứng từ (kiểm tra bản gốc của hóa đơn bán

Xem tất cả 233 trang.

Ngày đăng: 01/12/2022