›

Khóa luận Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế

pdf 126 trang thiennha21 25/04/2022 3110
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Khóa luận Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfkhoa_luan_do_luong_kha_nang_tra_no_dung_han_cua_doanh_nghiep.pdf

Nội dung text: Khóa luận Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế

  1. ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG  KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ ĐÚNG HẠN CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM - CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ TRẦN LÊ CHƠN TÂM Khóa học: 2015 - 2019
  2. ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KHOA TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG  KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ ĐÚNG HẠN CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM - CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ Sinh viên thực hiện: Giảng viên hướng dẫn: Trần Lê Chơn Tâm Th.S Nguyễn Hồ Phương Thảo Lớp: K49B Tài Chính Khóa: 2015 - 2019 Huế, 5/2019
  3. TÓM TẮT NGHIÊN CỨU Trong bài khóa luận này, tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. Nghiên cứu đã sử dụng 10 yếu tố đưa vào chạy mô hình hồi quy để phân tích các yếu tố có ảnh hưởng như thế nào đến khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV. Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong 10 yếu tố thì có 1 yếu tố không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV là Loại hình doanh nghiệp (LOAIHINHDN) và 9 yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại VietinBank – Chi nhánh Huế đó là: Lãi suất vay (LSVAY), Quy mô DN (QUYMO), Lĩnh vực kinh doanh (NGANHKD), Tỷ lệ nợ/TSĐB (TL), Số món vay (SMVAY) có mối quan hệ đồng biến với xác suất trả nợ quá hạn của DNNVV, yếu tố Số tiền vay (STVAY), Giá trị TSĐB (TSĐB), Thời gian vay (TGVAY), Mối quan hệ với ngân hàng (QUANHENH) có mối quan hệ nghịch biến với xác suất trả nợ vay quá hạn của DNNVV. Kết quả này đã giúp cho VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế có thể áp dụng vào việc sàng lọc DNNVV trước khi cho vay để hạn chế rủi ro nợ quá hạn. Đồng thời, đề xuất một số giải pháp đối với từng nhân tố để VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế áp dụng trong xếp hạng tín dụng và thẩm định trước khi cho vay đối với DNNVV.
  4. Lời Cảm Ơn Trên thực tế không có sự thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ trợ, giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác. Trong suốt thời gian từ khi bắt đầu học tập ở giảng đường đại học đến nay, em đã nhận được rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của quý Thầy, Cô, gia đình và bạn bè. Lời cảm ơn đầu tiên em xin gửi đến gia đình, đặc biệt là mẹ, người đã truyền động lực và là người luôn tạo điều kiện tốt nhất cho em trong suốt 4 năm đại học. Với lòng kính trọng và tri ân sâu sắc, lời cảm ơn em tiếp theo xin gửi đến quý Thầy, Cô Trường Đại học Kinh Tế - Đại học Huế, quý Thầy, Cô trong Khoa Tài chính Ngân hàng đã truyền đạt cho em những kiến thức bổ ích, quý báu trong suốt thời gian vừa qua. Đặc biệt, em xin cảm ơn ThS. Nguyễn Hồ Phương Thảo - người cô kính mến đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn nhiệt tình trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành khóa luận tốt nghiệp. Với những kiến thức tiếp thu được từ quý Thầy, Cô không chỉ là nền tảng để thực hiện khóa luận tốt nghiệp mà còn giúp ích rất nhiều đối với công việc trong tương lai. Đồng thời, em xin gửi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo, các anh chị nhân viên của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế đã tạo mọi điều kiện, luôn quan tâm giúp đỡ, hướng dẫn em trong suốt thời gian thực tập, bên cạnh đó còn chia sẻ những kiến thức, những kinh nghiệm bổ ích để giúp em hướng đến công việc trong tương lai. Trong bài khóa luận tốt nghiệp này, tuy em đã cố gắng hết sức để thực hiện khóa luận tốt nghiệp được hoàn chỉnh và đạt được những yêu cầu ban đầu, song không thể tránh khỏi những sai sót, vì vậy em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp, phê bình của quý Thầy, Cô để bài khóa luận tốt nghiệp được hoàn thiện hơn. Cuối cùng, em xin kính chúc quý Thầy, Cô dồi dào sức khỏe và thành công trong sự nghiệp trồng người. Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn. Sinh viên Trần Lê Chơn Tâm
  5. MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT i DANH MỤC CÁC HÌNH ii DANH MỤC CÁC BẢNG iii PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1 1. Tính cấp thiết của đề tài 1 2. Mục tiêu nghiên cứu 2 2.1 Mục tiêu tổng quát 2 2.2 Mục tiêu cụ thể 3 3. Đối tượng nghiên cứu 3 4. Phạm vi nghiên cứu 3 4.1 Không gian 3 4.2 Thời gian 3 5. Phương pháp nghiên cứu 4 5.1 Quy trình nghiên cứu 4 5.2 Phương pháp thu thập số liệu 5 5.3 Phương pháp xử lý số liệu 5 5.3.1 Thống kê mô tả 5 5.3.2 Phân tích hồi quy Binary Logistic 5 6. Kết cấu của đề tài nghiên cứu: Gồm 3 phần 6 PHẦN 2: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 7 Chương 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ ĐÚNG HẠN CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA 7 1.1 Tổng quan về doanh nghiệp nhỏ và vừa 7 1.1.1 Khái niệm về doanh nghiệp 7 1.1.2 Tiêu chí xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa 8 1.1.3 Đặc điểm của doanh nghiệp nhỏ và vừa 11 1.1.4 Vai trò của doanh nghiệp nhỏ và vừa 12 1.2 Tổng quan về khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng doanh nghiệp 13
  6. 1.2.1 Khái niệm khả năng trả nợ 13 1.2.2 Khả năng trả nợ đúng hạn 14 1.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng doanh nghiệp 16 1.2.3.1 Yếu tố thuộc về doanh nghiệp 16 1.2.3.2 Yếu tố thuộc về đặc điểm khoản vay 18 1.2.3.3 Yếu tố liên quan đến ngân hàng 19 1.2.3.4 Yếu tố liên quan đến môi trường vĩ mô 20 1.3 Tổng quan về mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa 20 1.3.1 Một số nghiên cứu liên quan đến đề tài 20 1.3.1.1 Nghiên cứu trong nước 20 1.3.1.2 Nghiên cứu nước ngoài 24 1.3.2 Giới thiệu về mô hình Binary Logistic trong đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa 30 1.3.3 Ưu điểm và nhược điểm của mô hình Binary Logistic 32 1.3.3.1 Ưu điểm 32 1.3.3.2 Nhược điểm 33 1.3.4 Mô hình nghiên cứu đề xuất của đề tài 33 Chương 2: ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ ĐÚNG HẠN CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ 38 2.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 38 2.1.1 Quá trình hình thành và phát triển của VietinBank 38 2.1.2 Sơ lược về Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 39 2.1.2.1 Lịch sử ra đời và phát triển 39 2.1.2.2 Cơ cấu tổ chức 43
  7. 2.1.3 Kết quả kinh doanh của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 45 2.1.3.1 Tình hình huy động vốn 45 2.1.3.2 Tình hình sử dụng vốn 50 2.1.3.3 Kết quả hoạt động kinh doanh 52 2.2 Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 55 2.2.1 Thực trạng cho vay DNNVV tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế giai đoạn 2016 - 2018 55 2.2.1.1 Dư nợ cho vay DNNVV theo ngành kinh tế 55 2.2.1.2 Dư nợ cho vay DNNVV theo kỳ hạn 57 2.2.1.3 Dư nợ cho vay DNNVV theo loại tiền 59 2.2.1.4 Nợ quá hạn cho vay DNNVV 61 2.2.2 Dữ liệu nghiên cứu và cách mã hóa dữ liệu nghiên cứu 63 2.2.2.1 Dữ liệu nghiên cứu 63 2.2.2.2 Cách mã hóa dữ liệu nghiên cứu 64 2.2.3 Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu 66 2.2.3.1 Thống kê mô tả mẫu 66 2.2.3.2 Mối quan hệ giữa Tỷ lệ Nợ/TSĐB và Khả năng trả nợ 71 2.2.3.3 Mối quan hệ giữa Lĩnh vực kinh doanh và Khả năng trả nợ 72 2.2.3.4 Mối quan hệ giữa Thời gian vay và Khả năng trả nợ 73 2.2.3.5 Mối quan hệ giữa Số tiền vay và Khả năng trả nợ 74 2.2.3.6 Mối quan hệ giữa Giá trị TSĐB và Khả năng trả nợ 76 2.2.3.7 Mối quan hệ giữa Lãi suất vay và Khả năng trả nợ 77 2.2.4 Đo lường mức ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế bằng hồi quy Binary Logistic 78 2.3 Ứng dụng mô hình Binary Logistic để dự báo về khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV 83
  8. Chương 3: GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC NHẰM GIA TĂNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ DÚNG HẠN CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM - CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ 86 3.1 Ứng dụng trong sàng lọc và đề xuất tín dụng đối với khách hàng DNNVV 87 3.2 Ứng dụng trong quy trình giám sát, quản lý DNNVV sau khi giải ngân 87 3.3 Ứng dụng trong xây dựng định hướng chính sách tín dụng đối với DNNVV 88 3.4 Một số giải pháp nhằm gia tăng khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế theo kết quả đo lường từ mô hình hồi quy 89 3.4.1 Đối với nhân tố Tài sản đảm bảo và tỷ lệ nợ trên tài sản đảm bảo 89 3.4.2 Đối với nhân tố Thời gian vay 91 3.4.3 Đối với nhân tố Lãi suất vay và ngành nghề kinh doanh 91 3.4.4 Đối với nhân tố Giá trị món vay và số món vay 92 3.4.5 Đối với nhân tố Quy mô doanh nghiệp 93 3.4.6 Đối với nhân tố Quan hệ với ngân hàng 93 PHẦN 3: KIẾN LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 95 3.1 Kết luận 95 3.2 Kiến nghị 96 3.2.1 Đối với Ngân hàng Nhà nước 96 3.3.2 Đối với VietinBank Việt Nam 97 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 99 PHỤ LỤC 101
  9. DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DNNVV Doanh nghiệp nhỏ và vừa DN Doanh nghiệp KHDN Khách hàng doanh nghiệp NHTM Ngân hàng thương mại NQH Nợ quá hạn NHNN Ngân hàng nhà nước QHKH Quan hệ khách hàng TSĐB Tài sản đảm bảo TMCP Thương mại cổ phần VietinBank Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam VND Việt Nam đồng XHTD Xếp hạng tín dụng i
  10. DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1-1 Mô hình nghiên cứu đề xuất 35 Hình 2-1: Sơ đồ cơ cấu bộ máy quản lý tổ chức tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế 43 Hình 2-2: Biểu đồ biểu diễn Nợ quá hạn và Tỷ lệ nợ quá hạn cho vay DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế 61 Hình 2-3: Biểu đồ biểu diễn mối quan hệ giữa Tỷ lệ Nợ/TSĐB và Khả năng trả nợ 71 Hình 2-4: Biểu đồ biểu diễn mối quan hệ giữa Lĩnh vực kinh doanh và Khả năng trả nợ 72 Hình 2-5: Biểu đồ biểu diễn mối quan hệ giữa Thời gian vay và Khả năng trả nợ 73 Hình 2-6: Biểu đồ biểu diễn mối quan hệ giữa Số tiền vay và Khả năng trả nợ 74 Hình 2-7: Mối quan hệ giữa Số tiền vay và Quy mô DN 75 Hình 2-8: Biểu đồ biểu diễn mối quan hệ giữa Giá trị TSĐB và Khả năng trả nợ 76 Hình 2-9: Biểu đồ biểu diễn mối quan hệ giữa Lãi suất và Khả năng trả nợ 77 Hình 3-1: Thiết kế ứng dụng mô hình Binary Logistic trong đo lường khả năng trả nợ của DNNVV 86 Hình 3-2: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV 89 ii
  11. DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1-1: Tiêu chí xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam 10 Bảng 1-2: Mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của khách hàng và kết quả phân loại nợ 14 Bảng 1-3: Các biến để ước lượng LLR trong mô hình của Irakli Ninua 26 Bảng 1-4: Các biến của mô hình nghiên cứu 34 Bảng 2-1: Tình hình huy động vốn theo Hình thức huy động tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 47 Bảng 2-2: Tình hình huy động vốn theo Kỳ hạn tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 49 Bảng 2-3: Hoạt động cho vay của VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 51 Bảng 2-4: Kết quả kinh doanh của VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 54 Bảng 2-5: Dư nợ cho vay theo Ngành kinh tế của DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 56 Bảng 2-6: Dư nợ cho vay theo Kỳ hạn của DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 58 Bảng 2-7: Dư nợ cho vay DNNVV theo Loại tiền tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 60 Bảng 2-8: Nợ quá hạn cho vay DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 62 Bảng 2-9: Cách mã hóa dữ liệu nghiên cứu 65 Bảng 2-10: Thống kê mô tả mẫu 66 Bảng 2-11: Tần suất xuất hiện và phần trăm tương ứng của các biến nghiên cứu 67 Bảng 2-12: Kiểm định sự phù hợp tổng quát của mô hình Omnibus 78 Bảng 2-13: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình 78 Bảng 2-14: Kết quả mô hình hồi quy 79 Bảng 2-15: Kiểm định Hosmer and Lemeshow 83 Bảng 2-16: Kiểm định mức độ dự báo của mô hình 83 Bảng 3-1: Quyết định tín dụng dựa trên kết quả khả năng của mô hình 87 iii
  12. PHẦN 1: ĐẶT VẤN ĐỀ 1. Tính cấp thiết của đề tài Trong những năm qua, số doanh nghiệp đăng ký thành lập để hoạt động sản xuất kinh doanh tại Việt Nam ngày càng gia tăng. Cụ thể, theo Tổng cục Thống kê trong năm 2018, cả nước có 131.300 doanh nghiệp đăng kí thành lập, tăng 3,5% so với năm 2017. Bên cạnh đó, còn có 34.000 doanh nghiệp quay trở lại hoạt động, tăng 28,6% so với năm trước, nâng tổng số doanh nghiệp đăng ký thành lập mới và doanh nghiệp trở lại hoạt động trong năm 2018 lên gần 165.300 doanh nghiệp. Với tình hình đó thì nhu cầu tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng để mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp ngày càng gia tăng. Cụ thể, năm 2018 tổng dư nợ tín dụng DNNVV tại Việt Nam là 1.402.890 tỷ đồng, tăng 4,48% so với cuối năm 2017, chiếm khoảng 21% dư nợ toàn nền kinh tế. Tỷ trọng cho vay DNNVV chiếm khoảng 60-70% trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Bên cạnh đó, nếu doanh nghiệp trả nợ không đúng hạn thì sẽ gây ra nợ xấu, gây tổn thất rất lớn cho ngân hàng, do đó việc đánh giá khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp là một việc rất quan trọng góp phần giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng của các ngân hàng thương mại. Trong số 22 ngân hàng đang hoạt động tại Tỉnh Thừa Thiên Huế, ngân hàng VietinBank có tỉ trọng khách hàng DNNVV chiếm gần 10% so với các ngân hàng khác. Việc đánh giá thẩm định tín dụng cho vay tại VietinBank thực hiện theo các quy định của hội sở chính tại Quy định cho vay, Quy trình cấp tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp, Quy định đảm bảo cấp tín dụng. Chuyên viên QHKH DN sẽ đánh giá dựa trên phân tích các chỉ tiêu tài chính, tình hình kinh doanh thực tế và phân tích tính hiệu quả của các phương án sản xuất kinh doanh trong tương lai, thẩm định tài sản đảm bảo, của DNNVV trước khi cho vay. Cũng như các ngân hàng khác, VietinBank thường đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên cơ sở kinh nghiệm chủ quan của nhân viên tín dụng để phân tích từng hồ sơ tín dụng mà chưa chú trọng chuẩn hóa phương pháp ước lượng khả năng trả nợ của khách 1
  13. hàng từ lúc giải ngân đến khi thu hồi nợ. Tính đến tháng 12/2017 tổng dư nợ cho vay DNNVV tại VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế đạt 2.417,6 tỷ đồng; nợ quá hạn khá cao đạt mức gần 5 tỷ đồng, chiếm 0,21% tổng dư nợ cuối kỳ. Trong năm 2018 tổng dư nợ cho vay DNNVV đạt 2.220,5 tỷ đồng; nợ quá hạn đạt 23,45 tỷ đồng, chiếm 1,06% tổng dư nợ cuối kỳ, tăng 0,85% so với năm 2017. Điều này cho thấy tỷ lệ nợ quá hạn cho vay DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế có xu hướng tăng mạnh nên việc đánh giá khách hàng trước khi vay thông qua một số chỉ tiêu nhất định như: Mục đích vay; Thời hạn cho vay; Giá trị TSĐB sẽ góp phần nâng cao chất lượng thẩm định và hạn chế nợ quá hạn, nợ xấu cho ngân hàng, vấn đề này trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết đối với VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. Xuất phát từ lý do trên nên tôi đã lựa chọn đề tài “Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế” làm khóa luận tốt nghiệp. Kết quả mô hình được ứng dụng thực tiễn tại nơi tôi thực tập, nhằm góp phần hoàn thiện, giúp nhân viên tín dụng có thêm tài liệu tham khảo trước khi ra quyết định cho vay và đề xuất cấp tín dụng đối với DNNVV nhằm giảm thiểu rủi ro nợ quá hạn cho ngân hàng. 2. Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu tổng quát Đề tài tập trung nghiên cứu cơ sở lí luận về đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV, trên cơ sở đó tác giả sẽ đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế, từ đó đưa ra các giải pháp để nhằm gia tăng khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. 2
  14. 2.2 Mục tiêu cụ thể - Hệ thống hóa cơ sở lý luận về khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV trong hoạt động vay vốn tại NHTM. - Xác định và đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. - Đề xuất một số giải pháp đối với ngân hàng VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế trong việc nhân diện đối tượng khách hàng tốt, khả năng trả nợ đúng hạn cao, từ đó có chiến lược xử lý phù hợp nhằm gia tăng khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV, giảm thiểu nợ quá hạn và nợ xấu cũng như rủi ro cho vay DNNVV trong thời gian tới. 3. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. 4. Phạm vi nghiên cứu 4.1 Không gian Nghiên cứu tập trung vào khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV đang có dư nợ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế, không bao gồm các khách hàng doanh nghiệp bị từ chối cấp tín dụng. 4.2 Thời gian Đề tài sử dụng số liệu thứ cấp thu thập tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế từ năm 2016 đến năm 2018. Một số dữ liệu thứ cấp được thu thập trong thời gian dài hơn từ năm 2011 đến tháng 1/2019 để đảm bảo nguồn số liệu đầy đủ cho phân tích hồi quy. 3
  15. 5. Phương pháp nghiên cứu 5.1 Quy trình nghiên cứu - Tài liệu nghiệp vụ tín dụng. - 2016 2018. Bước 1: Báo cáo các năm – Nghiên - Các nghiên cứu đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. cứu tài liệu - Các nghiên cứu về mô hình Logit trong và ngoài nước. - Xây dựng cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ của DNNVV. - Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu. Bước 2: - Dữ liệu về tình hình hoạt động tín dụng giai đoạn 2016 – 2018. Thu thập dữ liệu thứ cấp - Dữ liệu cụ thể của từng món vay đối với DNNVV. - Bước 3: - Phân tích dữ liệu với công cụ thống kê mô tả. Xử lý số - Phân tích dữ liệu với mô hình hồi quy Binary Logistic. liệu Bước 4: - Kết quả mô hình dự báo khả năng trả nợ của DNNVV. Kết quả - Hoàn thiện báo cáo, đề xuất giải pháp. 4
  16. 5.2 Phương pháp thu thập số liệu Đề tài sử dụng số liệu thứ cấp thu thập từ cơ sở dữ liệu lưu trữ tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế như: Cơ cấu tổ chức; Kết quả hoạt động kinh doanh; Huy động vốn; Cho vay; Doanh số, dư nợ cho vay của DNNVV trong giai đoạn 3 năm từ 2016 – 2018. Việc thu thập số liệu thứ cấp sẽ cho tác giả có cái nhìn tổng quan để nghiên cứu, có thể nắm bắt được tình hình của đơn vị nghiên cứu, từ đó phân tích và đưa ra những nhận định, đánh giá phù hợp với từng thời kỳ của đơn vị, phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu cụ thể. Ngoài ra, tác giả còn thu thập từ các tài liệu liên quan khác. Số liệu thứ cấp về thông tin chi tiết của DNNVV vay vốn tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế được trích xuất từ phần mềm quản lý cho vay doanh nghiệp của phòng KHDN tại VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. 5.3 Phương pháp xử lý số liệu 5.3.1 Thống kê mô tả Trên cơ sở dữ liệu khách hàng DNNVV được thu thập tại ngân hàng VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế, tác giả sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả để phân tích đặc điểm của mẫu khách hàng DNNVV đã lựa chọn và xác định tỷ lệ khách hàng DNNVV có khả năng và không có khả năng trả nợ đúng hạn trong thời gian nghiên cứu. 5.3.2 Phân tích hồi quy Binary Logistic Mô hình Binary Logistic được đề xuất để đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế: ln = + + X + X + ⋯ + X + 1 − 5
  17. Trong đó: - Biến phụ thuộc của mô hình là Yi= {0,1}, trong đó i= {0,1} lần lượt tương ứng với món vay trả nợ đúng hạn/ trả nợ quá hạn. - Tập hợp các biến giải thích/biến độc lập X được xác định dựa trên các lý thuyết và thực tiễn về các căn cứ thẩm định cho vay đối với DNNVV. 6. Kết cấu của đề tài nghiên cứu: Gồm 3 phần Phần 1: Đặt vấn đề Phần 2: Nội dung và kết quả nghiên cứu + Chương 1: Cơ sở lý luận về khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa + Chương 2: Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế + Chương 3: Giải pháp ứng dụng mô hình Binary Logistic nhằm gia tăng khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế Phần 3: Kết luận và kiến nghị 6
  18. PHẦN 2: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Chương 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ ĐÚNG HẠN CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA 1.1 Tổng quan về doanh nghiệp nhỏ và vừa 1.1.1 Khái niệm về doanh nghiệp Doanh nghiệp là một bộ phận quan trọng cấu thành nền kinh tế, có mối quan hệ chặt chẽ với các bộ phận khác. Sự phát triển của doanh nghiệp gắn liền với sự phát triển của các phương thức sản xuất. Do đó, hiểu về doanh nghiệp một cách sâu sắc là cơ sở để nghiên cứu cấu trúc vốn một cách toàn diện hơn. Kể từ khi ra đời cho đến nay, định nghĩa về DN luôn được thay đổi để phù hợp với quá trình phát triển của nó. Trên phương diện lý thuyết có khá nhiều định nghĩa thế nào là một DN, mỗi định nghĩa đều mang trong nó một nội dung nhất định với một giá trị nhất định. Theo định nghĩa của Viện Thống Kê và Nghiên cứu kinh tế, DN là một tổ chức kinh tế mà chức năng chính của nó là sản xuất của cải và dịch vụ để bán. Theo Luật công ty Việt Nam ban hành năm 1999, DN là các đơn vị kinh doanh được thành lập với mục đích chủ yếu thực hiện các hoạt động kinh doanh, đó là việc thực hiện một hay một số hoặc tất cả các công đoạn của quá trình đầu tư, từ sản xuất đến tiêu thụ hay thực hiện dịch vụ trên thị trường nhằm mục đích sinh lời. Luật Doanh nghiệp Việt Nam được Quốc hội thông qua năm 2014 đã đưa khái niệm về DN theo Khoản 7 Điều 4 như sau: “Doanh nghiệp là tổ chức có tên riêng, có tài sản, có trụ sở giao dịch, được đăng ký thành lập theo quy định của pháp luật nhằm mục đích kinh doanh”. Xét theo quan điểm phát triển: “Doanh nghiệp là một cộng đồng người sản xuất ra những của cải. Nó sinh ra, phát triển, có những thất bại, có những thành công, có lúc vượt qua những thời kì nguy kịch và ngược lại có lúc phải ngừng sản xuất, đôi khi tiêu vong do gặp phải những khó khăn không vượt qua được”. 7
  19. Như vậy, việc định nghĩa chính xác và đầy đủ về DN trong thời kỳ hiện nay đang ngày càng trở nên đa dạng do quy mô, chức năng và lĩnh vực hoạt động của nó ngày càng phát triển. Có rất nhiều cách để phân loại DN trong nền kinh tế thị trường, điển hình theo một số tiêu thức như: - Theo quy mô sản xuất hoạt động: DN có quy mô lớn, DN có quy mô vừa và nhỏ. - Theo cấp quản lý: DN trung ương, DN địa phương, DN tư nhân, DN sở hữu hỗn hợp. - Theo ngành kinh tế kỹ thuật: DN ngành công nghiệp, DN ngành thương mại và dịch vụ, DN ngành nông – lâm nghiệp, DN ngành tài chính 1.1.2 Tiêu chí xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa DNNVV được phân loại theo quy mô, tiêu chí để xác định DNNVV thông thường là dựa vào vốn, lao động, doanh thu. Trên thực tế, việc xác định thế nào là DNNVV thường được xem xét phù hợp với từng giai đoạn phát triển kinh tế, trình độ trang bị kỹ thuật, tình hình giải quyết việc làm và mục đích của việc xác định. Như vậy, tiêu chí và độ lớn của các tiêu chí để xác định DNNVV có thể thay đổi theo thời gian, khi thực tiễn kinh tế - xã hội thay đổi. Ở Việt Nam, khái niệm DNNVV được Chính phủ quy định cụ thể trong các Nghị định và theo từng thời kỳ phát triển mà các tiêu chí để xác định DNNVV có thể được thay đổi cho phù hợp. Theo Nghị định số 90/2001/NĐ-CP ngày 23 tháng 11 năm 2001 của Chính phủ về trợ giúp phát triển DNNVV thì định nghĩa: “Doanh nghiệp nhỏ và vừa là cơ sở sản xuất, kinh doanh độc lập, đã đăng ký kinh doanh theo pháp luật hiện hành, có vốn đăng ký không quá 10 tỷ đồng hoặc số lao động trung bình hàng năm không quá 300 người”. Sau đó, ngày 30 tháng 6 năm 2009, Chính phủ đã ban hành nghị định số 56/2009/NĐ-CP về trợ giúp phát triển DNNVV. Nghị định nay có hiệu lực kể từ ngày 20 tháng 8 năm 2009 và thay thế nghị định số 90/2001/NĐ-CP ngày 23 tháng 11 năm 2001 của Chính phủ. Theo đó, “Doanh nghiệp nhỏ và vừa là cơ sở kinh doanh đã đăng ký kinh doanh theo quy định pháp luật, được chia thành ba cấp: siêu nhỏ, nhỏ, vừa theo quy mô tổng nguồn vốn hoặc số lao động bình quân năm”. 8
  20. Các tiêu chí để xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa theo Điều 6, Nghị định 39/2018/NĐ-CP như sau: “Doanh nghiệp nhỏ và vừa được phân theo quy mô bao gồm doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ, doanh nghiệp vừa”. 1. Doanh nghiệp siêu nhỏ trong lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản và lĩnh vực công nghiệp, xây dựng có số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 10 người và tổng doanh thu của năm không quá 3 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 3 tỷ đồng. Doanh nghiệp siêu nhỏ trong lĩnh vực thương mại, dịch vụ có số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 10 người và tổng doanh thu của năm không quá 10 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 3 tỷ đồng. 2. Doanh nghiệp nhỏ trong lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản và lĩnh vực công nghiệp, xây dựng có số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 100 người và tổng doanh thu của năm không quá 50 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 20 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp siêu nhỏ theo quy định tại khoản 1 Điều này. Doanh nghiệp nhỏ trong lĩnh vực thương mại, dịch vụ có số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 50 người và tổng doanh thu của năm không quá 100 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 50 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp siêu nhỏ theo quy định tại khoản 1 Điều này. 3. Doanh nghiệp vừa trong lĩnh vực nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản và lĩnh vực công nghiệp, xây dựng có số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 200 người và tổng doanh thu của năm không quá 200 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 100 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp nhỏ, doanh nghiệp siêu nhỏ theo quy định tại khoản 1, khoản 2 Điều này. Doanh nghiệp vừa trong lĩnh vực thương mại, dịch vụ có số lao động tham gia bảo hiểm xã hội bình quân năm không quá 100 người và tổng doanh thu của năm không quá 300 tỷ đồng hoặc tổng nguồn vốn không quá 100 tỷ đồng, nhưng không phải là doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ theo quy định tại khoản 1, khoản 2 Điều này. 9
  21. Bảng 1-1: Tiêu chí xác định doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam Quy mô Doanh nghiệp siêu nhỏ Doanh nghiệp nhỏ Doanh nghiệp vừa Tổng Số lao Tổng Tổng Số lao Tổng Tổng Số lao Tổng Lĩnh vực nguồn động doanh thu nguồn vốn động doanh thu nguồn vốn động doanh thu vốn Nông nghiệp, Không Không Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá lâm nghiệp, quá 10 quá 100 3 tỷ 3 tỷ 100 người 20 tỷ 20 tỷ 200 người 200 tỷ thủy sản người tỷ Không Không Công nghiệp, Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá quá 10 quá 100 xây dựng 3 tỷ 3 tỷ 100 người 20 tỷ 20 tỷ 200 người 200 tỷ người tỷ Không Không Thương mại, Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá Không quá quá 10 quá 100 dịch vụ 10 tỷ 3 tỷ 50 người 100 tỷ 50 tỷ 100 người 300 tỷ người tỷ (Nguồn: Nghị định 39/2018/NĐ-CP) 10
  22. 1.1.3 Đặc điểm của doanh nghiệp nhỏ và vừa DNNVV là bộ phận không thể thiếu trong cộng đồng các DN của một nền kinh tế, nhóm DN này có những đặc điểm cơ bản sau: Thứ nhất, DNNVV chiếm đa số trong tổng số DN, đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế. Theo số liệu được Ủy ban châu Âu (EC) công bố 8/2014, hơn 20 triệu DNNVV ở châu Âu chiếm 99% tổng số DN. Theo báo cáo mới nhất vào tháng 1/2014 của Tradeup về tình hình tài chính của các DNNVV tại Mỹ, nhóm DN này chiếm tới 99% tổng số DN, sử dụng trên 50% tổng số lao động xã hội, tạo công ăn việc làm cho 65% lượng lao động ở khu vực tư nhân. Tại Việt Nam, theo Viện Phát triển doanh nghiệp thuộc Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (2011), Việt Nam có 543.963 DN, trong đó DNNVV chiếm 97%, đóng góp hơn 40% GDP cả nước và sử dụng 51% tổng số lao động xã hội. Thứ hai, DNNVV có quy mô vốn nhỏ, gặp khó khăn trong việc tiếp cận với nguồn vốn chính thức, đặc biệt là ở các nước đang phát triển. Điều này là một cản trở không nhỏ trong việc triển khai, áp dụng những tiến bộ khoa học, công nghệ mới vào hoạt động thương mại nói chung và xúc tiến thương mại trực tuyến nói riêng. Thứ ba, DNNVV chịu sự cạnh tranh khốc liệt của các công ty, tập đoàn lớn và từ chính các DN với nhau. Trong quá trình hội nhập, các tập đoàn lớn thường có xu hướng vươn mình ra thế giới, thành lập các chi nhánh, công ty con ở các quốc gia có nhiều lợi thế, vì vậy các DNNVV ở các quốc gia này phải tìm ra những phương thức, công cụ mới trong hoạt động kinh doanh. Thứ tư, với nguồn vốn nhỏ hẹp, các DN này thường tập trung vào các ngành hàng gần gũi với người tiêu dùng hơn là đầu tư vào các ngành công nghiệp nặng, sản xuất khai thác cần nhiều vốn. Ở Việt Nam, theo Cục xúc tiến thương mại (2012) trong cơ cấu ngành nghề, khoảng 43% DNNVV hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, 24% trong lĩnh vực thương mại và phân phối, số còn lại hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ và liên quan đến nông nghiệp. 11
  23. 1.1.4 Vai trò của doanh nghiệp nhỏ và vừa Các DNNVV có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế, tạo việc làm, góp phần làm đa dạng các sản phẩm và dịch vụ, thu hút nguồn vốn nhàn rỗi trong xã hội, góp phần thúc đẩy tăng trưởng và chuyển dịch cơ cấu kinh tế. Các DNNVV là những nhà thầu phụ cho các DN lớn. Tại các thời điểm, việc điều chỉnh hợp đồng thầu phụ giúp ổn định nền kinh tế, đặc biệt trước những biến động lớn. Nhờ có lợi thế vốn đầu tư ít và nguồn lao động dồi dào, trong những năm qua các DNNVV phát triển nhanh và chiếm tỷ trọng ngày càng lớn trong tổng số DN, hơn 90% trên tổng số các DN trên toàn quốc là DNNVV. Các DNNVV cung cấp cho thị trường nhiều mặt hàng phong phú, đa dạng ở tất cả các lĩnh vực, tạo ra nhiều lựa chọn, đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng, từ đó thúc đẩy sức tiêu thụ của nền kinh tế. Vì thế các DNNVV đóng góp rất lớn vào tổng sản lượng của nền kinh tế. Các DNNVV vừa khai thác và phát huy các nguồn lực địa phương, góp phần chuyển dịch cơ cấu kinh tế. Các DN lớn có xu hướng tập trung ở các thành phố, thị xã, các khu công nghiệp. Trong khi đó, với quy mô vốn đầu tư nhỏ, bộ máy tổ chức ngắn gọn, dễ khởi sự, các DNNVV có thể tham gia vào nhiều thị trường nhằm khai thác tiềm năng và thế mạnh về đất đai, tài nguyên và lao động của từng địa phương, đặc biệt là ở những nơi có điều kiện tự nhiên không thuận lợi hoặc cơ sở hạ tầng chưa phát triển, tăng hiệu quả hoạt động của nền kinh tế. Các DNNVV là chủ thể tác động tích cực nhất vào việc duy trì và phát triển các ngành nông - lâm - hải sản và ngành công nghiệp chế biến, đặc biệt các nghề truyền thống như mây tre đan, gốm sứ, dệt, Vì vậy, các DNNVV đóng vai trò rất quan trọng trong công cuộc công nghiệp hóa - hiện đại hóa nông thôn, thu hẹp khoảng cách giữa thành thị và nông thôn, thúc đẩy thương mại dịch vụ, tiểu thương phát triển góp phần chuyển dịch cơ cấu kinh tế. 12
  24. 1.2 Tổng quan về khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng doanh nghiệp 1.2.1 Khái niệm khả năng trả nợ Hiện nay, tại Việt Nam cũng như trên thế giới chưa có khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng mà chỉ dựa vào các biểu hiện của khách hàng được đánh giá là “không có khả năng trả nợ” (hoặc “vỡ nợ”, “mất khả năng trả nợ”, “xác suất vỡ nợ cao”). Thông qua phương pháp nhận diện khách hàng “không có khả năng trả nợ”, các khách hàng còn lại thuộc trường hợp khách hàng “có khả năng trả nợ”. Trong tài liệu Basel Committee on Banking Supervision – 2006, Ủy ban Basel cũng định nghĩa khách hàng “default - không có khả năng trả nợ” là những khách hàng thuộc một trong các dấu hiệu hoặc tất cả dấu hiệu như sau: - Khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hoàn trả. - Khách hàng có các khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày. Phù hợp với định nghĩa về “không có khả năng trả nợ” được sử dụng trong tài liệu về Basel, Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF - International Monetary Fund) định nghĩa về cơ bản một khoản nợ được coi là “nonperforming loan - nợ xấu” khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc đồng ý chậm trả theo thoả thuận; hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay sẽ không được thanh toán đầy đủ. Có thể thấy, nợ xấu thường được xác định dựa trên 2 yếu tố: - Quá hạn trên 90 ngày - Khả năng trả nợ của khách hàng bị nghi ngờ. Đây là quan điểm đang được áp dụng phổ biến trên thế giới. Có thể nhận thấy các quan điểm trên thế giới thường xem khách hàng phát sinh nợ xấu đồng nghĩa với khách hàng không có khả năng trả nợ. 13
  25. Bảng 1-2: Mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của khách hàng và kết quả phân loại nợ Kết quả Theo thực trạng Theo kết quả STT Khả năng trả nợ phân loại nợ thanh toán nợ XHTD - Không có NQH 1 Có khả năng Nợ nhóm 1-2 - NQH 90 ngày XHTD nội bộ Nợ nhóm 3-5 2 Không có khả năng - Nợ gia hạn, cơ của các TCTD (nợ xấu) cấu (Nguồn: Thiết kế dựa trên quy định trong tài liệu Basel và IMF) Tuy nhiên, dựa trên các phương pháp luận và điều kiện khác nhau nên giữa các NHTM và giữa các tổ chức xếp hạng quốc tế đã có những khác biệt trong cơ cấu và thiết kế hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, trong phương pháp thẩm định khách hàng và giữa các nguồn thông tin tham khảo bên ngoài. Từ đó, kết quả đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng tại các NHTM có thể khác nhau. Trong tài liệu này, để loại bỏ sự khác biệt giữa kết quả đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng tại các NHTM, đề tài sử dụng thống nhất cách hiểu theo khả năng trả nợ của khách hàng được xác định dựa trên thực trạng trả nợ thực tế của khách hàng. 1.2.2 Khả năng trả nợ đúng hạn Trả nợ đúng hạn là các khoản dư nợ đủ tiêu chuẩn (Nợ nhóm 1), cụ thể là các khoản nợ trong hạn, các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày. Theo quy chế cho vay tại 1627, đối với khoản nợ vay không trả đúng hạn, được tổ chức tín dụng đánh giá là không có khả năng trả nợ đúng hạn và không chấp thuận cho cơ cấu lại thời hạn trả nợ thì toàn bộ số dư nợ gốc của hợp đồng tín dụng đó là nợ quá hạn. Tuy nhiên, Thông tư 39/2016/TT-NHNN quy định tổ chức tín dụng chỉ chuyển nợ quá hạn đối với số dư nợ gốc mà khách hàng không trả được nợ đúng hạn theo thỏa thuận và không được tổ chức tín dụng chấp thuận cơ cấu lại thời hạn trả nợ. Theo đó, Thông tư 39/2016/TT-NHNN quy định việc cơ cấu lại thời 14
  26. hạn trả nợ phải được thực hiện trước hoặc trong thời hạn 10 ngày kể từ ngày đến kỳ hạn, thời hạn trả nợ đã thỏa thuận. Dẫn theo các quy định của NHNN thì các khoản nợ thuộc Nhóm 2, Nhóm 3, Nhóm 4, Nhóm 5 là những khoản nợ không trả đúng hạn. Cụ thể, theo quy định phân loại nợ tại Thông tư 02/2013/TT-NHNN Việt Nam hiện nay như sau: Nợ nhóm 2: Dư nợ cần chú ý + Các khoản nợ quá hạn từ 10 đến 90 ngày. + Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu. Nợ nhóm 3: Dư nợ dưới tiêu chuẩn + Là các khoản nợ quá hạn từ 90 ngày đến 180 ngày. + Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu từ quá hạn 30 ngày đến dưới ngày theo thời hạn hợp đồng. + Các khoản được miễn hoặc giảm theo trường hợp của khách hàng không có khả năng chi trả khoản nợ của các tổ chức tài chính, tín dụng. Nợ nhóm 4: Dư nợ có nghi ngờ + Là các khoản nợ quá hạn từ 180 ngày đến 360 ngày. + Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 30 ngày đến 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu. + Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần 2. Nợ nhóm 5: Dư nợ có khả năng mất vốn + Là các khoản nợ quán hạn trên 365 ngày. + Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu. + Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần hai. + Các khoản nợ cơ cấu lại thời điểm trả nợ lần ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn. 15
  27. 1.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng doanh nghiệp 1.2.3.1 Yếu tố thuộc về doanh nghiệp  Năng lực tài chính Năng lực tài chính thể hiện qua các chỉ tiêu tài chính như tỷ lệ sinh lợi từ tài sản, tỷ lệ sử dụng tài sản hiệu quả, suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu, giá trị của DN trên thị trường, Các nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro tín dụng đều đi đến một kết luận rằng các chỉ số tài chính là hữu ích trong việc đo lường khả năng trả nợ của KHDN. Nhìn chung trong các nghiên cứu, các chỉ số về lợi nhuận, khả năng thanh khoản được sử dụng phổ biến nhất. Độ chính xác không phải là tuyệt đối nhưng đa phần các nghiên cứu này đã chứng minh tính hiệu quả trong đo lường rủi ro tài chính và rủi ro tín dụng theo thời gian.  Uy tín khách hàng Nền tảng của tín dụng chính là sự tin cậy giữa bên cấp tín dụng và bên được cấp tín dụng. Và điều này phần lớn được tạo nên từ mức độ tín nhiệm của người đi vay, bao gồm nhiều yếu tố: uy tín của chủ DN, ban điều hành lãnh đạo doanh nghiệp, mối quan hệ, thương hiệu của KHDN trên thị trường, năng lực trình độ quản lý, lịch sử quan hệ tín dụng và thiện chí hợp tác trả nợ của khách hàng trong quá trình vay vốn Uy tín của khách hàng được ngân hàng xác minh và phán đoán chủ yếu dựa trên các nguồn thông tin: lịch sử quan hệ tín dụng với ngân hàng và đối tác, qua quá trình phỏng vấn trực tiếp, .  Công nghệ, máy móc thiết bị Đánh giá mức độ hiện đại và hiệu quả của các máy móc, thiết bị tham gia vào hoạt động sản xuất kinh doanh của KHDN, thể hiện hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh và mức độ kinh doanh ổn định của KHDN. Các KHDN có công nghệ tối tân thường có chi phí sản xuất thấp, hoạt động hiệu quả, khả năng cạnh tranh trên 16
  28. thị trường tốt và là những khách hàng trả nợ tốt hơn so với KHDN yếu kém trong công nghệ.  Quy mô hoạt động Các KHDN có quy mô nhỏ, thường là các DN mới thành lập có rủi ro hơn so với các KHDN có quy mô lớn. Những doanh nghiệp có quy mô lớn, tài sản lớn cũng đồng nghĩa với việc khả năng chịu đựng tốt hơn với những biến động của thị trường, môi trường kinh doanh so với các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn, nhất là khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ cũng tốt hơn. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, các doanh nghiệp quy mô lớn vẫn có thể gặp phải tình trạng mất khả năng thanh toán. Đó là khi bên cạnh yếu tố quy mô, doanh nghiệp còn phải đồng thời gặp phải những vấn đề khác tác động xấu đến hoạt động kinh doanh. Ngoài ra, quy mô cũng là một trong những yếu tố đầu vào khi xếp hạng tín dụng KHDN tại các NHTM và thường được biểu hiện qua nhiều yếu tố như: Doanh thu thuần, vốn chủ sở hữu, số lượng lao động .  Ngành nghề kinh doanh: Hoạt động kinh doanh luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro và mỗi ngành nghề, lĩnh vực đều đối mặt với những rủi ro khác nhau có thể dẫn đến thất bại, phá sản. Điều này có thể được thấy rõ qua việc một số ngành nghề kinh doanh phải đáp ứng những điều khắt khe về vốn pháp định, cơ sở vật chất như chứng khoán, bất động sản, hàng không .do tính chất những lĩnh vực này đòi hỏi vốn đầu tư lớn, thời gian thu hồi vốn dài. Lại có những ngành nghề rất nhạy cảm với biến động của môi trường kinh doanh hay thị hiếu của người tiêu dùng như: thời trang, ẩm thực . Việc phải đối mặt với những rủi ro kinh doanh khác nhau dẫn đến khả năng trả nợ của các ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh cũng khác nhau. Nghiên cứu của Jiménez và Saurina (2003); Irakli Ninua (2008) đã chỉ ra ngành nghề, lĩnh vực hoạt động có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, nhất là các KHDN hoạt động trong ngành sản xuất so với những ngành còn lại. 17
  29. 1.2.3.2 Yếu tố thuộc về đặc điểm khoản vay  Lãi suất tín dụng Lãi suất có thể được thiết lập như là giá của một khoản vay. KHDN có rủi ro cao hơn phải trả lãi suất cao hơn. Đây là phương pháp tiếp cận thông thường, và được gọi là giá dựa trên rủi ro. Đồng thời, lãi suất tín dụng là chi phí sử dụng vốn của KHDN, ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả hoạt động kinh doanh của KHDN, từ đó ảnh hưởng đến nguồn thu nhập trả nợ của KHDN. Khách hàng có rủi ro tín dụng cao hơn phải trả lãi suất cao hơn và ngược lại. Bên cạnh đó, lãi suất cũng quyết định chi phí lãi vay của DN, sử dụng đúng cách lãi vay sẽ như đòn bẩy làm gia tăng doanh thu và lợi nhuận. Ngược lại, chi phí lãi vay có thể ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn trả nợ của DN và trở thành gánh nặng trong hoạt động kinh doanh của DN. Đa số các nghiên cứu đều chỉ ra rằng lãi suất có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của khách hàng DN.  Thời gian vay Thời gian vay cũng phản ánh rủi ro của một khoản vay, thông thường các khoản vay có kỳ hạn dài thường phải chịu lãi suất cao hơn các khoản vay có kỳ hạn ngắn do ngân hàng phải chịu nhiều chi phí cơ hội hơn khi thời gian thu hồi vốn, dòng tiền doanh nghiệp giúp DN chủ động hơn trong việc thanh toán các nghĩa vụ nợ khi đến hạn, qua đó làm giảm bớt rủi ro tín dụng. Nghiên cứu tiêu biểu của Andrea Ruth Coravos (2010) cũng chỉ rõ thời hạn vay có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ của khách hàng .  Số tiền vay Số tiền vay của KHDN có liên quan trực tiếp đến quy mô của KHDN, số năm kinh nghiệm của KHDN, hoặc mối quan hệ giữa ngân hàng và KHDN cũng có thể là một chỉ báo rủi ro tín dụng. Các khoản vay nhỏ hơn có xu hướng liên quan đến các KHDN nhỏ hoặc mới được thành lập, có rủi ro lớn hơn và khả năng trả nợ sẽ kém hơn. Ngược lại, các khoản vay cho các công ty lớn có xu hướng rủi ro thấp do 18
  30. tài chính bền vững. Ngoài ra, các khoản vay quy mô lớn có xu hướng được giám sát nghiêm ngặt hơn, vì vậy dẫn đến rủi ro không trả nợ thấp.  Tài sản bảo đảm Theo quan điểm truyền thống thì một mối liên hệ giữa rủi ro và TSBĐ hàm ý KHDN khả năng trả nợ kém thì ngân hàng sẽ yêu cầu TSBĐ hơn là KHDN có khả năng trả nợ tốt để đảm bảo khả năng thu hồi được vốn khi KHDN không trả nợ. Tuy nhiên trong một số nghiên cứu thực nghiệm lại phát hiện mâu thuẫn với quan điểm trên và được giải thích thông qua bối cảnh thông tin bất cân xứng và rủi ro đạo đức của KHDN. Trong bối cảnh thông tin bất đối xứng giữa ngân hàng và khách hàng, ngân hàng thiết kế hợp đồng tín dụng để phân loại khách hàng: KHDN có rủi ro cao chọn lãi suất cao và không có TSBĐ, KHDN có rủi ro thấp là những khoản vay có TSBĐ và nhận được mức lãi suất thấp hơn. TSBĐ sẽ giúp làm giảm bớt các vấn đề rủi ro đạo đức, giúp sắp xếp các lợi ích giữa ngân hàng và KHDN, tránh một tình huống phần vốn của KHDN tham gia rất ít hoặc không tham gia vào dự án đầu tư. Nghiên cứu của Jiménez và Saurina (2002) cũng đã chứng minh mối quan hệ giữa tỷ lệ TSĐB và khả năng trả nợ của KHDN. 1.2.3.3 Yếu tố liên quan đến ngân hàng Nhân tố liên quan đến ngân hàng như chất lượng nguồn nhân lực, trình độ quản lý tín dụng và kiểm soát rủi ro tín dụng của ngân hàng, chính sách tín dụng. Một ngân hàng TMCP có nguồn lực nhân viên tín dụng trình độ chuyên môn cao sẽ thu thập, xử lý thông tin KHDN cũng như có những đánh giá khách quan lựa chọn KHDN có khả năng trả nợ tốt để cấp tín dụng và từ chối với những KHDN xấu. Bên cạnh đó, quy trình quản lý tín dụng chặt chẽ, hợp lý và rõ ràng vừa thu hút khách hàng quan hệ tín dụng vừa đảm bảo khả năng giám sát hoạt động kinh doanh, nhận diện được thiện chí trả nợ của KHDN và các nhân tố ảnh hưởng khác ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, từ đó làm giảm thiểu rủi ro KHDN không hoàn thành nghĩa vụ trả nợ theo quy định. Bên cạnh đó, ngân hàng có thể đưa ra các chính sách khác nhau cho từng đối tượng khách hàng, đấy chính là chính sách 19
  31. khách hàng của ngân hàng. Ví dụ với khách hàng có uy tín với ngân hàng thì ngân hàng có lãi suất ưu đãi hơn hoặc có thể cho vay với ít tài sản đảm bảo. Một chính sách tín dụng đúng đắn sẽ thu hút nhiều khách hàng, gia tăng doanh thu cho ngân hàng. 1.2.3.4 Yếu tố liên quan đến môi trường vĩ mô Khả năng trả nợ của KHDN không chỉ phụ thuộc vào các đặc điểm của KHDN, đặc điểm của khoản vay, năng lực chuyên môn của ngân hàng mà còn chịu tác động của môi trường vĩ mô ảnh hưởng đến KHDN như chỉ số thất nghiệp, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ giá hối đoái, chính sách kinh tế, chế độ chính trị, Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng và các điều kiện vĩ mô thuận lợi, các doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc hoàn trả nợ vay từ các NHTM do các cơ hội đầu tư tăng lên và triển vọng kinh doanh thuận lợi tốt hơn. Ngược lại, trong giai đoạn nền kinh tế suy thoái và tình hình vĩ mô diễn biến xấu đi, các doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn hơn trong hoạt động kinh doanh, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng hoàn trả nợ vay. 1.3 Tổng quan về mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa 1.3.1 Một số nghiên cứu liên quan đến đề tài 1.3.1.1 Nghiên cứu trong nước Nghiên cứu của Đoàn Thị Xuân Duyên (2013) về Ứng dụng mô hình Logit để đo lường khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB). Nghiên cứu của Đoàn Thị Xuân Duyên (2013) ứng dụng mô hình Logit để đo lường khả năng trả nợ của khách hàng. Nghiên cứu này cùng thực hiện tại ngân hàng ACB nhưng triển khai cho nhóm đối tượng là khách hàng doanh nghiệp. Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được huy động từ cơ sở dữ liệu xếp hạng tín dụng của ACB, giai đoạn 2010 đến 2012. Mẫu nghiên cứu chỉ tính các khách hàng doanh 20
  32. nghiệp đang có dư nợ tại ACB trong giai đoạn 2010-2012, không bao gồm các khách hàng doanh nghiệp bị từ chối cấp tín dụng và các khách hàng doanh nghiệp không được xếp hạng tín dụng nội bộ. Mẫu được lấy theo nguyên tắc chọn mẫu phi xác suất. Pr (Di=1) = Pr(D*i>0) = F(βo + β1Xi1 + + βnXin + εi) Mô hình nghiên cứu có 2 biến phụ thuộc D phản ánh khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, D= 1 nếu khách hàng doanh nghiệp trả được nợ/trả nợ tốt và D= 0 nếu khách hàng doanh nghiệp không trả được nợ/không trả nợ tốt. “Trả nợ tốt” tương đương với việc khách hàng không có khoản nợ nào trong lịch sử quan hệ tín dụng với ngân hàng mà ở trạng thái quá hạn dưới 10 ngày (D= 1). Nếu có quá hạn trên 10 ngày, khả năng trả nợ của khách hàng đó bị xếp vào nhóm “Trả nợ không tốt” (D= 0). Doanh nghiệp được xem là có khả năng trả nợ nếu lịch sử tín dụng không có khoản vay nào quá hạn trên 90 ngày (D= 1). Ngược lại thì D= 0 tương ứng với việc doanh nghiệp mất khả năng trả nợ. Tập hợp biến giải thích là các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, bao gồm: các biến phản ánh năng lực tài chính và năng lực phi tài chính của khách hàng doanh nghiệp; biến phản ánh đặc thù khoản vay như thời gian cho vay, lãi suất, tài sản đảm bảo. Ngoài ra mô hình còn tích hợp các biến kiểm soát như biến năm vay vốn, địa bàn hoạt động của doanh nghiệp vay vốn và quy mô của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu đã khẳng định kỹ thuật đo lường trong mô hình xây dựng tương đối đơn giản, giúp lượng hoá xác suất trả nợ của KHDN, khắc phục được các nhược điểm của mô hình chuyên gia, do đó góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại ACB. Tuy vậy mô hình chưa phân loại được khả năng trả nợ tốt và không tốt của KHDN tại ACB. Điều này cho thấy còn nhiều nhân tố ảnh hưởng đến kết quả mô hình vẫn chưa được đưa vào mô hình cho phù hợp. Mô hình xây dựng còn hạn chế trong việc xác suất dự báo tình trạng KHDN không trả nợ tốt và không khả năng trả nợ còn thấp, điều này đòi hỏi phải tìm kiếm thêm nhiều nhân tố ảnh hưởng để nâng cao hiệu quả mô hình. 21
  33. Nghiên cứu của Bùi Kim Yến, Nguyễn Thị Thanh Hoài (2014), Đánh giá khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ trong quan hệ tín dụng ngân hàng. Nghiên cứu “Đánh giá khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp vừa và nhỏ trong quan hệ tín dụng ngân hàng” nhằm cải thiện mối quan hệ tín dụng ngân hàng giữa NHTM và DNNVV để nâng cao hiệu quả của việc cho vay và đi vay. Nghiên cứu lấy mẫu gồm 250 khách hàng là DNNVV, trong đó có 36 khách hàng đang có nợ xấu với biến Y= 0 (có rủi ro tín dụng) và Y= 1 ( không có rủi ro tín dụng) Nghiên cứu vận dụng mô hình Logistic để dự đoán xác xuất trả được nợ của doanh nghiệp dựa vào thông tin các biến độc lập được đưa vào mô hình: Ln P(y= 1) = β0 + β1X1+ β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 +β6X6 + + βnXn Các biến độc lập: X1: Tiền/Tổng tài sản X6: Vòng quay Vốn lưu động X2: Nợ phải trả/Nợ ngắn hạn X7: Doanh thu/Tổng tài sản X3: Hệ số thanh toán ngắn hạn X8: Nợ phải trả/Doanh thu X4: Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu X9: Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng TS X5: Tổng nợ/Vốn chủ sở hữu X10: EBIT/Tổng tài sản Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng một doanh nghiệp đảm bảo được khả năng thanh toán trong ngắn hạn tốt khi Hệ số thanh toán ngắn hạn cao, xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp sẽ thấp hơn so với các doanh nghiệp có Hệ số thanh toán ngắn hạn thấp; một doanh nghiệp có hệ số Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu cao có nghĩa là doanh nghiệp đang gặp khó khăn về quản lý dòng tiền và thanh toán các khoản nợ vay đến hạn, điều này làm ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp; cuối cùng, doanh nghiệp nào hoạt động hiệu quả hơn thì xác suất vỡ nợ sẽ thấp hơn. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy rằng: hệ số hồi quy của biến Doanh thu/Tổng tài sản cao hơn so với hai hệ số còn lại, chứng tỏ hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp có ảnh hưởng rất lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. 22
  34. Nghiên cứu của Võ Văn Tài, Nguyễn Thị Hồng Dân và Nghiêm Quang Thường (2017), Đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng bằng các phương pháp phân loại. Nghiên cứu của Võ Văn Tài, Nguyễn Thị Hồng Dân và Nghiêm Quang Thường (2017) trình bày các phương pháp phân loại và những vấn đề tính toán trong áp dụng thực tế chúng. Ứng dụng đề ra một thuật toán xác định xác suất tiên nghiệm trong phân loại bằng phương pháp Bayes tốt hơn các phương pháp khác. Ứng dụng từ số liệu thực tế trong đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng được thực hiện bằng tất cả các phương pháp để minh họa cho lý thuyết và kiểm tra sự hợp lý của thuật toán được thiết lập. Ứng dụng này cũng cho thấy phương pháp đề nghị có ưu điểm hơn các phương pháp khác và có thể được áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Đối tượng nghiên cứu là khách hàng doanh nghiệp, phạm vi thành phố Cần Thơ, quy mô mẫu 214 doanh nghiệp, trong đó có 143 doanh nghiệp trả nợ được đúng hạn và 71 không trả nợ được đúng hạn. Các biến X1 : Đòn bẩy tài chính X8: Khả năng hoạt động X2 : Đồng tiền tự do X9: Quy mô X3 : RoE X10: Kinh nghiệm X4: Dòng tiền X11: Nông nghiệp X5: Vốn lưu động X12: Công nghiệp X6: Thanh khoản X13: Thương nghiệp X7: Lợi nhuận  Mô hình nghiên cứu: Phương pháp hồi quy Logit = ln = + 1 − 23
  35. Phương pháp Fisher 1 = − 2 Phương pháp Bayes ( ) , , = \ Phương pháp xác suất tiên nghiệm trong phân loại bằng phương pháp Bayes Phương pháp SVM + 1 ℎ + > 0 = + =  Kết quả nghiên cứu − 1 ℎ + < 0 Việc sử dụng 2 biến X1 và X7 cho kết quả phân loại đúng cao nhất đối với phương pháp Fisher và Logistic. Trong khi đó, phương pháp Bayes cho kết quả tốt nhất khi sử dụng 3 biến. Phương pháp Bayes trong các trường hợp luôn cho kết quả tốt và ổn định hơn các phương pháp khác. Hơn nữa, BayesC luôn cho kết quả ổn định và tốt nhất. Đặc biệt BayesC, khi sử dụng 3 biến cho ta kết quả phân loại rất cao (95,17%) 1.3.1.2 Nghiên cứu nước ngoài Nghiên cứu của Jiménez và Saurina (2003) về mối liên hệ giữa tài sản bảo đảm, loại khách hàng và mối quan hệ ngân hàng trong việc xác định rủi ro tín dụng. Nghiên cứu của Jiménez và Saurina (2003) sử dụng dữ liệu tất cả các khoản vay của các tổ chức tín dụng (ngân hàng, quỹ tiết kiệm, hợp tác xã và cơ sở tài chính tín dụng) ở Tây Ban Nha với giá trị món vay hơn 6.000 euro với trên 3 triệu dữ liệu quan sát. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ các tháng trong 05 năm, cụ thể là năm 1987, 1990, 1993, 1997 và 2000. 24
  36. Phương pháp tiếp cận đo lường khả năng vỡ nợ dựa trên một mô hình Logit nhị thức (Binary Logictis Regressions Models) như sau: Prob(Yit = 1/(xit, Zt)) = Prob(y*it > 0 / (Xit, zt)) = F(α + X’it β + Z’t γ) Trong đó, Prob(Yit = 1/(xi, Zt)) là xác suất vỡ nợ của khoản vay. Các biến độc lập (Xit) được xem xét đưa vào mô hình gồm các loại sản phẩm tín dụng, tiền tệ, kỳ hạn, TSBĐ, số tiền vay, lĩnh vực kinh doanh, khu vực, loại hình tổ chức tín dụng. Để kiểm soát các yếu tố kinh tế vĩ mô chung cho tất cả KHDN đi vay và các khoản vay, mô hình bổ sung một biến giả năm (Zt).  Kết quả nghiên cứu: Khoản vay có TSBĐ có xác suất vỡ nợ cao hơn so với khoản vay không có TSBĐ. Trong phạm vi khoản vay có TSBĐ, những khoản vay có tỷ lệ TSBĐ cao có nguy cơ vỡ nợ thấp hơn những khoản vay có tỷ lệ TSBĐ thấp. Ngân hàng tiết kiệm có rủi ro tín dụng cao hơn so với ngân hàng thương mại. Nguyên nhân do mong muốn tăng nhanh quá mức thị phần tín dụng của ngân hàng tiết kiệm trong khi thiếu hụt kiến thức kinh doanh. Theo loại sản phẩm tín dụng, tín dụng tài chính là rủi ro cao nhất, tiếp theo là tín dụng thương mại. Tín dụng thương mại có xu hướng ngắn hạn (dưới một năm) và được liên kết chặt chẽ với doanh thu công ty và cơ bản được sử dụng để cung cấp vốn lưu động. Ngược lại, tài chính tín dụng có xu hướng được sử dụng cho đầu tư dài hạn có kết quả mất nhiều thời gian để chuyển hóa thành lợi nhuận. Khả năng vỡ nợ của các khoản vay bằng ngoại tệ là đáng kể nhưng thấp hơn so với các khoản vay bằng đồng tiền quốc gia. Do đặc điểm của các khoản vay ngoại tệ thường được giám sát kỹ lưỡng. Liên quan đến thời gian vay, các khoản vay ngắn hạn là những khoản vay có nguy cơ cao nhất và ngược lại đối với các khoản vay dài hạn (hơn 5 năm). Khoản vay càng lớn thì khả năng vỡ nợ càng thấp. Có một sự khác biệt khả năng trả nợ của KHDN giữa các ngành kinh doanh và khu vực cấp tín dụng. Ngành xây dựng (không có ý nghĩa thống kê) là rủi ro nhất, tiếp theo là kinh doanh khách sạn và nhà hàng (có tính chất vụ mùa). Ngành có 25
  37. nguy cơ thấp nhất là sản xuất và phân phối điện, khí đốt và nước do được chi phối bởi các công ty lớn, thường có kết quả XHTD cao. Có sự khác biệt khả năng trả nợ giữa các khu vực cấp tín dụng. Liên quan đến mối quan hệ ngân hàng, tác giả nhận định mối quan hệ với ngân hàng làm gia tăng rủi ro tín dụng đối với khách hàng đó. Nghiên cứu của Irakli Ninua (2008), Mối liên hệ giữa khoản tín dụng có TSĐB với khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ProCredit Bank (Georgia). Nghiên cứu của Irakli Ninua (2008) chỉ ra mối liên hệ giữa khoản tín dụng có TSBĐ với khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ProCredit Bank của Georgia từ năm 2004-2007, sử dụng một mô hình Logit, với tài sản bảo đảm như là một biến phụ thuộc. Mô hình giải thích mối quan hệ giữa tỷ lệ rủi ro tín dụng (thay cho khả năng trả nợ của KHDN) và các khoản vay có TSBĐ. Các thông tin về khả năng thanh toán khoản vay của KHDN được đánh giá thông qua tỷ lệ khoản vay không hoàn trả (LLR). Các khoản vay với LLR cao được xác định là các khoản vay rủi ro và khoản vay với LLR thấp được xác định là các khoản vay ít rủi ro. Bảng 1-3: Các biến để ước lượng LLR trong mô hình của Irakli Ninua STT Biến sử dụng trong mô hình 1 Biến phụ thuộc - → Tỷ lệ khoản vay không trả nợ (LLR) 2 Biến độc lập → Biến giả = 1 nếu có TSBĐ, = 0 nếu là cho vay không TSBĐ. (COLLATERAL) → Giá trị khoản vay (RAMOUNT) → Thời gian cho vay (RLENGTH) → Tỷ lệ chấp thuận số tiền vay (RATIORA) - → Biến giả cho loại khách hàng = 1 nếu khách hàng cũ, = 0 nếu 26
  38. khách hàng mới (CLIENTTYPE) → Số lượng nhân viên của khách hàng tại thời điểm vay (EMPLOYMENT) → Biến giả cho thành phố, nơi đặt chi nhánh cho vay → Biến giả cho ngành công nghiệp của khách hàng (Nguồn: Does a collateralized loan have a higher probability to default, Irakli Ninua)  Kết quả nghiên cứu: Ảnh hưởng của TSBĐ là đồng biến với LLR, với mức ý nghĩa 1%. Điều đó cho thấy sự hiện diện của TSBĐ ảnh hưởng đến tỷ lệ tổn thất của ngân hàng. Trên cơ sở này, tác giả nhận định các khoản vay thế chấp có xác suất không trả nợ cao hơn nếu so sánh với các khoản vay không có TSBĐ. Tỷ lệ số tiền vay đã được phê duyệt (RATIOAR) ảnh hưởng tiêu cực đến LLR, ngụ ý khách hàng được cấp tín dụng theo yêu cầu sẽ trả nợ tốt hơn so với trường hợp không được cấp tín dụng như mong đợi. Các công ty sử dụng nhiều lao động xu hướng có LLR cao hơn so với các công ty sử dụng ít lao động. Tác giả giải thích do các công ty lớn thường có khoản vay lớn, nghĩa vụ trả nợ lớn nên tỷ lệ rủi ro tín dụng cao tương ứng. Số tiền vay (RAMOUNT) và thời gian vay (RLEGTH) có tác động ngược chiều với LLR nhưng ảnh hưởng không đáng kể và không có ý nghĩa thống kê. Biến loại khách hàng TYPECLIENT có tác động đồng biến và có ý nghĩa ở mức 1%, mối quan hệ của ngân hàng và khách hàng làm tăng nguy cơ vỡ nợ. Đối với kết quả biến giả của các ngành công nghiệp, tác giả thấy rằng sản xuất các sản xuất thực phẩm có tác động đồng biến và có ý nghĩa ở mức 10%, có LLR cao hơn hơn các ngành công nghiệp khác. 27
  39. Nghiên cứu của Andrea Ruth Coravos (2010) về khả năng trả nợ của khách hành doanh nghiệp quy mô nhỏ nhỏ Công đồng phát triển các định chế tài chính (CIFIS) Nghiên cứu của Andrea Ruth Coravos (2010) sử dụng mô hình Logit đa thức (Multinomial Logistic Regressions Models) để đo lường khả năng trả nợ của khách hàng là các KHDN quy mô nhỏ tại Cộng đồng phát triển các định chế tài chính (CIFIs): + 1 + 2 + 3 + 4 Pr - Biế=n phụ thu,ộc kết quả, khả năng= tr(ả nợ của khách hàng được xác định d)ựa trên tình trạng thanh toán thực tế của khách hàng + “Strong”: chưa từng nợ quá hạn, cơ cấu nợ. + “Medium”: từng hơn 1 lần nợ quá hạn 30 ngày, từng nợ quá hạn 60 ngày, từng cơ cấu nợ. + “Weak”: từng nợ quá hạn 90 ngày, không trả nợ. - Các biến độc lập được đưa vào mô hình gồm: + Biến Xi đặc điểm người vay (kinh nghiệm quản lý, giới tính giám đốc, điểm FICO cá nhân, mã ngành, thời gian kinh doanh, nợ trước khi vay, doanh nghiệp mới) . + Biến Yi đặc điểm khoản vay (thời gian vay, tỷ lệ bảo lãnh của chính phủ đối với khoản vay doanh nghiệp, lãi suất, số tiền vay, ). + Biến Zi đặc điểm người cho vay (lãi suất được Fed cấp vốn). + Biến Mi đặc điểm vĩ mô (chỉ số S&P, tỷ lệ thất nghiệp). Bộ dữ liệu chứa 530 khoản vay, trong đó bao gồm 229 khoản vay doanh nghiệp nhỏ có bảo lãnh và 301 khoản vay doanh nghiệp nhỏ không có bảo lãnh từ năm 2002-2007. Dữ liệu được lấy từ một mẫu không ngẫu nhiên, tập trung vào các khoản vay “Weak”, “Medium”. 28
  40.  Kết quả nghiên cứu: Kết quả hồi quy đa thức cho tất cả các khoản vay với biến cơ sở là khoản vay "Weak" đưa ra mô hình các nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ dựa trên các biến độc lập đã đề xuất ban đầu. - Biến kinh nghiệm quản lý tác động cùng chiều với khả năng trả nợ. - Điểm FICO cá nhân càng cao thì khả năng trả nợ của khách hàng càng tốt. - Thời gian kinh doanh tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của khách hàng. - Các khoản vay được chính phủ hỗ trợ bảo lãnh có khả năng trả nợ kém. - Thời gian vay có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ, vay càng dài khả năng trả nợ của khách hàng càng kém. - Số tiền vay càng lớn thì khả năng trả nợ của khách hàng càng tốt. - Biên độ lãi suất tín dụng càng cao so với lãi suất cơ bản thì khả năng trả nợ càng kém. - Tỷ lệ thất nghiệp càng cao thì khả năng khách hàng càng trả nợ kém. Nghiên cứu của Chiara Pederzoli, Costanza Torricelli (2010), mô hình dự báo chuẩn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Ý. Nghiên cứu của Chiara Pederzoli, Costanza Torricelli (2010) là xây dựng một mô hình dự báo chuẩn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Ý. Cụ thể, nghiên cứu này phát triển một mô hình Logit dựa trên các tỷ lệ tài chính. Sử dụng cơ sở dữ liệu, các nhà nghiên cứu tập trung sự chú ý vào một khu vực cụ thể ở Ý, Emilia Romagna nơi các DNVVN đại diện cho phần lớn các doanh nghiệp. Các tác giả đã xây dựng mô hình như sau: PD= 1/(1 + exp(2.86 + 3.46LTLA + 3.52EBITA + 11.18EQUIYA + 0.43SALESA)) 29
  41. Trong đó các biến độc lập gồm có: - LTLA = Nợ dài hạn/Tổng tài sản. - EBITA = Lợi nhuận trước thuế/Tổng tài sản - EQUITYA = Nợ phải trả/Tổng tài sản - SALESA = Doanh thu/Tổng tài sản Xác suất PD càng cao, thì xác suất trả nợ của KHDN càng thấp. Ngược lại, khi xác suất PD càng thấp thì khả năng trả nợ của KHDN càng tốt. Kết quả mô hình cho thấy chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN. 1.3.2 Giới thiệu về mô hình Binary Logistic trong đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa Hồi quy nhị phân sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Có rất nhiều hiện tượng trong tự nhiên chúng ta cần đoán khả năng xảy ra một sự kiện nào đó mà ta quan tâm (chính là xác suất xảy ra), ví dụ sản phẩm mới có được chấp nhận hay không, người vay trả được nợ hay không, mua hay không mua Những biến nghiên cứu có hai biểu hiện như vậy gọi là biến thay phiên (dichotomous), hai biểu hiện này sẽ được mã hóa thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là biến nhị phân. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì nó không thể được nghiên cứu với dạng hồi quy thông thường vì nó sẽ xâm phạm các giả định, rất dễ thấy là khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu hiện thì thật không phù hợp khi giả định rằng phần dư có phân phối chuẩn, mà thay vào đó nó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực thống kê của các kiểm định trong phép hồi quy thông thường. Một khó khăn khác khi dùng hồi quy tuyến tính thông thường là giá trị dự đoán được của biến phụ thuộc không thể được diễn dịch như xác suất (giá trị ước lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy logistic nhị phân phải rơi vào khoảng (0;1)) Với hồi quy Logistic nhị phân, thông tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất nhiên 30
  42. là cả thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0,5 thì kết quả dự đoán sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quả dự đoán sẽ cho là “không”. Nghiên cứu mô hình hàm Logistic nhị phân trong trường hợp đơn giản nhất là khi chỉ có một biến độc lập X.  Mô hình hàm Logistic nhị phân như sau: Trong công thức này E(Y/X) là xác suất để Y= 1 (là xác suất để sự kiện xảy ra) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi. Ký hiệu biểu thức (Bo + B1X) là z, viết lại mô hình hàm Logistic nhị phân như sau: z P (Y 1) e 1 e z Vậy thì xác suất không xảy ra sự kiện là: z P(Y 0) 1 P(Y 1) 1 e 1 ez Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra với xác suất sự kiện đó không xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này có thể được thể hiện trong công thức: e z z P (Y 1) 1 e P (Y 0 ) z 1 e 1 e z Lấy Log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta được kết quả là: P (Y 1) z log [ ] log e P (Y 0) e e 31
  43. z Vì Logee = z nên kết quả cuối cùng là : P(Y 1) log [ ] Bo B1 X (*) e P(Y 0) Mở rộng mô hình Logistic nhị phân cho 2 hay nhiều biến độc lập Xk  Diễn dịch các hệ số hồi quy của mô hình logistic nhị phân Tên gọi hồi quy Logistic nhị phân xuất phát từ quá trình biến đổi lấy Logarit của thủ tục này. Sự chuyển hóa cho các hệ số của hồi Logistic nhị phân có nghĩa hơi khác với hệ số hồi quy trong trường hợp thông thường với các biến phụ thuộc dạng thập phân. Đó là: từ công thức (*) có thể hiểu hệ số ước lượng B1 thực ra là sự đo lường những thay đổi trong tỷ lệ (được lấy Logarit) của các xác suất xảy ra sự kiện với 1 đơn vị thay đổi trong biến phụ thuộc X1 P(Y 1) e Bo B1 X P(Y 0) Chương trình SPSS sẽ tự động thực hiện việc tính toán các hệ số và hiện cả hệ số thật lẫn hệ số đã được chuyển đổi. Chú ý về cách diễn dịch dấu của các hệ số, một hệ số dương làm tăng tỷ lệ xác suất được dự đoán trong khi hệ số âm làm giảm tỷ lệ xác suất dự đoán. 1.3.3 Ưu điểm và nhược điểm của mô hình Binary Logistic 1.3.3.1 Ưu điểm Mô hình Binary Logistic là mô hình định lượng nên khắc phục được những nhược điểm của mô hình định tính, thể hiện sự khách quan, nhất quán, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng. Mô hình Binary Logistic này có kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng khá đơn giản, dễ thực hiện bằng phần mềm chuyên dụng (như Eviews). Đây là lợi thế nếu so với mô hình KMV có kỹ thuật đo lường và các bước tính toán khá phức tạp. Mô hình Binary Logistic có thể là cơ sở để ngân hàng phân loại khách hàng và nhận diện rủi ro. Thông qua kết quả từ mô hình, chúng ta có thể ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng, từ đó ngân hàng có thể xác định được doanh 32
  44. nghiệp nào đang nằm trong vùng an toàn, doanh nghiệp vào đang nằm trong vùng cảnh báo và giúp ngân hàng chủ động đưa ra những biện pháp hạn chế rủi ro. Một ưu điểm nổi bật của mô hình Binary Logistic so với mô hình xếp hạng tín dụng truyền thống hay mô hình KMV, đó là mô hình Binary Logistic có thể đo lường vai trò của các yếu tố tác động đến hạng tín dụng của khách hàng. Ngoài ra, trong khi mô hình điểm số Z lại cứng nhắc trong việc xem xét các yếu tố tác động tới biến phụ thuộc và các hệ số của chúng (do Altman đưa ra), trong khi với mô hình Logistic chúng ta có thể dễ dàng hiệu chỉnh hoặc thêm bớt các biến nhắm xác định cụ thể tác động của các yếu tố tới rủi ro tín dụng là như thế nào. 1.3.3.2 Nhược điểm Mô hình Binary Logistic vẫn tồn tại nhược điểm, đó là mô hình phụ thuộc vào mức độ chính xác của nguồn thông tin thu thập và khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích của cán bộ tín dụng. Ngoài ra, mô hình Binary Logistic bản chất là mô hình kinh tế lượng, vì vậy, khi hệ số xác định ở mức nhỏ thì mô hình có thể dự báo kém chính xác (thể hiện qua các giá trị phần dư). 1.3.4 Mô hình nghiên cứu đề xuất của đề tài Mô hình hồi quy nhị phân được lựa chọn để phân tích khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV dựa trên các thông tin khách hàng và thông tin về khoản vay mà khách hàng đề nghị. Mô hình đề xuất ln = + + X + ⋯ + X + Biến phụ thu1ộ−c của mô hình là Yi= {0,1} trong đó i= {0,1} lần lượt tương ứng với món vay trả nợ đúng hạn/ trả nợ quá hạn. Tập hợp các biến giải thích/ biến độc lập X được xác định dựa trên các tiền nghiên cứu trong và ngoài nước và căn cứ vào dữ liệu tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế cung cấp, gồm các biến như sau: 33
  45. Bảng 1-4: Các biến của mô hình nghiên cứu STT Tên biến Mã hoá Kế thừa từ nghiên cứu Loại hình doanh 1 LOAIHINHDN Đoàn Thị Xuân Duyên (2013) nghiệp Irakli Ninua (2008); Andrea 2 Số tiền vay STVAY Ruth Coravos (2010) Đoàn Thị Xuân Duyên (2013), Irakli Ninua (2008); Jiménez và 3 Thời gian vay TGVAY Saurina (2003); Irakli Ninua (2008), Andrea Ruth Coravos (2010) 4 Lãi suất vay LSVAY Đoàn Thị Xuân Duyên (2013) Đoàn Thị Xuân Duyên (2013); 5 Giá trị TSĐB TSĐB Jiménez và Saurina (2003) 6 Lĩnh vực kinh doanh NGANHKD Jiménez và Saurina (2003) Đoàn Thị Xuân Duyên (2013); Quy mô doanh Võ Văn Tài, Nguyễn Thị Hồng 7 QUYMO nghiệp Dân, Nghiêm Quang Thường (2017) Quan hệ với ngân 8 QUANHENH Jiménez và Saurina (2003) hàng 9 Tỷ lệ Nợ/TSĐB TL Đoàn Thị Xuân Duyên (2013) Đề xuất trên cơ sở dữ liệu 10 Số món vay SMVAY nghiên cứu (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) 34
  46.  Mô hình nghiên cứu đề xuất Loại hình doanh nghiệp Số tiền vay Thời gian vay Lãi suất vay Giá trị TSĐB Khả năng trả nợ Lĩnh vực kinh doanh đúng hạn Quy mô doanh nghiệp Quan hệ với ngân hàng Số món vay Tỷ lệ Nợ/TSĐB Hình 1-1 Mô hình nghiên cứu đề xuất 35
  47. Với các giả thiết như sau: Dấu kỳ STT Biến Giả thiết nghiên cứu vọng Loại hình doanh nghiệp nhận các giá trị lần lượt từ 1 đến 4 tương ứng với các trường hợp hợp sau: Loại hình doanh Có ảnh 1 1= DNTN nghiệp hưởng 2= Công ty TNHH 3= Công ty TNHH MTV 4= Công ty cổ phần Số tiền vay càng lớn thì xác xuất trả nợ 2 Số tiền vay - quá hạn của khách hàng càng thấp. Thời hạn vay vốn càng dài thì xác suất trả 3 Thời gian vay - nợ quá hạn càng thấp. Lãi suất vay bình quân năm, lãi suất vay 4 Lãi suất vay càng cao thì xác suất trả nợ quá hạn càng +/- cao. Giá trị TSĐB càng lớn thì xác suất trả nợ 5 Giá trị TSĐB +/- quá hạn càng thấp. Lĩnh vực kinh doanh nhận các giá trị từ 1 đến 4 như sau: i Lĩnh vực kinh 1= Kinh doanh, thương mạ Có ảnh 6 doanh 2= Sản xuất hưởng 3= Dịch vụ 4= Xây dựng 36
  48. Quy mô doanh nghiệp càng lớn thì xác 7 Quy mô DN + xuất trả nợ quá hạn càng cao. Quan hệ với ngân Mối quan hệ với ngân hàng càng thân thiết 8 - hàng thì xác xuất trả nợ quá hạn càng thấp. Số món vay càng nhiều thì xác suất trả nợ 9 Số món vay + quá hạn càng cao. Tỷ lệ nợ vay trên TSĐB càng lớn thì xác 10 Tỷ lệ Nợ/TSĐB + suất nợ quá hạn càng cao. 37
  49. Chương 2 ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ ĐÚNG HẠN CỦA DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH THỪA THIÊN HUẾ 2.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 2.1.1 Quá trình hình thành và phát triển của VietinBank Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam được thành lập vào năm 1988 sau khi tách ra từ NHNN Việt Nam. Là một trong những ngân hàng được thành lập sớm nhất tại Việt Nam, VietinBank đã có 1 quá trình chuyển biến mạnh mẽ từ việc hoạt động như một Doanh nghiệp Nhà nước sang hình thức cổ phần hóa theo quyết định số 1354/QD-TTg ngày 23/9/2008. Hiện nay, VietinBank là ngân hàng thương mại lớn, giữ vai trò quan trọng, trụ cột của ngành ngân hàng Việt Nam, luôn tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ hiện đại và thương mại điện tử, đáp ứng yêu cầu quản trị và kinh doanh. Với mạng lưới trải rộng trên toàn quốc gồm: 1 sở giao dịch, 151 chi nhánh và trên 100 phòng giao dịch/quỹ tiết kiệm, VietinBank đang không ngừng cải tiến để đáp ứng những nhu cầu cao nhất của khách hàng. Hiện nay, VietinBank đang kinh doanh với những hoạt động chính sau: Huy động vốn (nhận tiền gửi tiết kiệm bằng VND và ngoại tệ của các tổ chức cá nhân, trong ngoài nước; tiền gửi có kì hạn, không kì hạn, ), tín dụng (cho vay, đầu tư, thanh toán và tài trợ thương mại, ); hoạt động ngân quỹ, thẻ và ngân hàng điện tử,  Mục tiêu và phương châm hoạt động Mục tiêu hoạt động của VietinBank là trở thành ngân hàng số 1 của hệ thống ngân hàng Việt Nam, cung cấp các sản phẩm dịch vụ tài chính ngân hàng hiện đại, tiện ích, tiêu chuẩn quốc tế, đến năm 2020 trở thành tập toàn tài chính ngân hàng hiện đại, đa năng theo chuẩn quốc tế. 38
  50. Với slogan “Nâng giá trị cuộc sống”, VietinBank hoạt động theo phương châm: hướng đến khách hàng với sự hoàn hảo, chuyên nghiệp, hiện đại. Với VietinBank, sự hài lòng của khách hàng là sự thành công của ngân hàng, đó chính là cách bảo vệ và phát triển thương hiệu hiệu quả, an toàn và bền vững.  Những thành tựu tiêu biểu đã đạt được Cho đến nay, thương hiệu VietinBank đã được khẳng định và ghi nhận: 6 năm liên tiếp nằm trong top 2000 Doanh nghiệp lớn nhất thế giới theo xếp hạng của Forbes; được Brand Finance định giá giá trị thương hiệu đạt 252 triệu USD với Sức mạnh Thương hiệu A+, Top đẫn đầu Thương hiệu mạnh Việt Nam mạnh 2017; Top 10 trong 500 Doanh nghiệp có lợi nhuận tốt nhất 2017; được S&P xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Với thành tích vượt trội, VietinBank vinh dự được Đảng và Nhà nước phong tặng danh hiệu Anh hùng Lao động và Huân chương Đọc lập hạng Nhất. 2.1.2 Sơ lược về Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 2.1.2.1 Lịch sử ra đời và phát triển Tháng 8 năm 1988, thực hiện Nghị quyết của Đại hội Đảng toàn quốc lần thứ VI về việc triển khai công tác đổi mới nền kinh tế từ chế độ bao cấp sang cơ chế thị trường có sự quản lý định hướng của Nhà nước. NHTM đã tách khỏi NHNN về mặt chức năng và nhiệm vụ hoạt động. Ngân hàng Công Thương Bình Trị Thiên ra đời trong hoàn cảnh đó và đặt trụ sở tại Huế, có 02 chi nhánh tại Đông Hà và Đồng Hới. Tất cả hoạt động kinh doanh đều chịu sự chỉ đạo của NHNN tỉnh và Ngân hàng Công Thương Việt Nam. Tháng 7/1989, do sự phân chia tỉnh Bình Trị Thiên thành 03 tình gồm có Quảng Bình, Quảng Trị và Thừa Thiên Huế nên VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế được tách ra từ Ngân hàng Công thương Bình Trị Thiên theo Quyết định số 217/42 của Hội đồng Bộ trưởng. Từ đó đến nay VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế đã không ngừng phấn đấu, vượt qua nhiều khó khăn, thử thách nhất là 39
  51. trong giai đoạn nền kinh tế chuyển đổi từ chế độ tập trung quan liêu bao cấp sang cơ chế thị trường. Đến năm 2002, VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế mở một chi nhánh cấp 2 tại Phú Bài, một quầy giao dịch tại Thuận An và nhiều quỹ tiết kiệm khác. Đến nay chi nhánh cấp 2 tại Phú Bài đã tách riêng thành chi nhánh trực thuộc VietinBank Việt Nam, các quầy giao dịch và quỹ tiết tiệm đã trở thành các phòng giao dịch ở những vị trí trọng điểm trên địa bàn Thành phố Huế. VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế hoạt động kinh doanh theo hệ thống NHTM quốc doanh trực thuộc Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, kinh doanh tiền tệ thanh toán và các hình thức dịch vụ khác, thực hiện chế độ hạch toán toàn ngành theo pháp lệnh ngân hàng, hợp tác xã tín dụng và công ty tài chính. VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế chịu sự điều hành của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam qua các văn bản, thể chế, và thực hiện quy định về việc báo cáo tình hình hoạt động kinh doanh định kỳ, thường xuyên. Tuân thủ chính sách, chế độ của ngân hàng đảm bảo nguyên tắc tập trung thống nhất trên toàn hệ thống. VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế đã vững vàng khẳng định vị thế là một trong những NHTM quốc doanh có uy tín và hoạt động kinh doanh có hiệu quả trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế. Tuy nhiên, tập thể lãnh đạo và cán bộ nhân viên Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - Chi nhánh Thừa Thiên Huế vẫn luôn cố gắng hoàn thiện các sản phẩm dịch vụ để đáp ứng tốt nhất nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. 40
  52.  Lĩnh vực kinh doanh của VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế Ngân hàng kinh doanh với các hoạt động chính sau:  Huy động vốn + Nhận tiền gửi không kỳ hạn và có kỳ hạn bằng VND và ngoại tệ của các tổ chức kinh tế và dân cư. + Nhận tiền gửi tiết kiệm với nhiều hình thức phong phú và hấp dẫn: Tiết kiệm không kỳ hạn và có kỳ hạn bằng VND và ngoại tệ, Tiết kiệm dự thưởng, Tiết kiệm tích luỹ + Phát hành kỳ phiếu, trái phiếu  Cho vay, đầu tư + Cho vay ngắn hạn bằng VND và ngoại tệ . + Cho vay trung, dài hạn bằng VND và ngoại tệ. + Tài trợ xuất, nhập khẩu; chiết khấu bộ chứng từ hàng xuất. + Đồng tài trợ và cho vay hợp vốn đối với những dự án lớn, thời gian hoàn vốn dài. + Cho vay tài trợ, uỷ thác theo chương trình: Đài Loan (SMEDF); Việt Đức (DEG, KFW) và các hiệp định tín dụng khung. + Thấu chi, cho vay tiêu dùng.  Bảo lãnh + Bao gồm bảo lãnh, tái bảo lãnh (trong nước và quốc tế): Bảo lãnh dự thầu; Bảo lãnh thực hiện hợp đồng; Bảo lãnh thanh toán.  Thanh toán và Tài trợ thương mại + Phát hành, thanh toán thư tín dụng nhập khẩu; thông báo, xác nhận, thanh toán thư tín dụng nhập khẩu. + Nhờ thu xuất, nhập khẩu (Collection); Nhờ thu hối phiếu trả ngay (D/P) và nhờ thu chấp nhận hối phiếu (D/A). + Chuyển tiền trong nước và quốc tế . + Chuyển tiền nhanh Western Union. 41
  53. + Thanh toán uỷ nhiệm thu, uỷ nhiệm chi, séc. + Chi trả lương cho doanh nghiệp qua tài khoản, qua ATM. + Chi trả Kiều hối  Ngân quỹ + Mua, bán ngoại tệ (Spot, Forward, Swap ). + Mua, bán các chứng từ có giá (trái phiếu chính phủ, tín phiếu kho bạc, thương phiếu ). + Thu, chi hộ tiền mặt VNĐ và ngoại tệ + Cho thuê két sắt; cất giữ bảo quản vàng, bạc, đá quý, giấy tờ có giá, bằng phát minh sáng chế.  Thẻ và ngân hàng điện tử + Phát hành và thanh toán thẻ tín dụng nội địa, thẻ tín dụng quốc tế (VISA, MASTER CARD ). + Dịch vụ thẻ ATM, thẻ tiền mặt (Cash card). + Internet Banking, Phone Banking, SMS Banking  Hoạt động khác + Khai thác bảo hiểm nhân thọ, phi nhân thọ . + Tư vấn đầu tư và tài chính. + Cho thuê tài chính. 42
  54. 2.1.2.2 Cơ cấu tổ chức (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) Hình 2-1: Sơ đồ cơ cấu bộ máy quản lý tổ chức tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế  Chức năng, nhiệm vụ của các phòng ban Chức năng, nhiệm vụ chung của các phòng thuộc Chi nhánh Tham mưu, hỗ trợ Ban giám đốc chi nhánh trong quản lý, tổ chức hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của chi nhánh trong phạm vi chức năng, nhiệm vụ được giao. Phòng Khách hàng Doanh nghiệp Tham mưu, giúp việc cho Lãnh đạo chi nhánh phụ trách mảng KHDN trong việc quản lý, tổ chức hoạt động kinh doanh đối với đối tượng KHDN theo phân khúc được phân công phù hợp với định hướng của VietinBank trong từng thời kỳ. 43
  55. Phòng Bán lẻ Là đơn vị tham mưu, giúp việc cho Lãnh đạo chi nhánh phụ trách mảng bán lẻ trong quản lý, tổ chức hoạt động kinh doanh và chịu trách nhiệm thực hiện các chỉ tiêu bán lẻ được giao theo quy định VietinBank trong từng thời kỳ. Nhiệm vụ cụ thể: Tư vấn khách hàng, Quan hệ khách hàng, Thẩm định tín dụng, Giải ngân, Quản lý nợ, quản lý rủi ro tín dụng và cảnh báo sớm, quản lý chất lượng dịch vụ, tác nghiệp và một số công tác khác. Phòng Hỗ trợ tín dụng Là đơn vị tham mưu, giúp việc cho Lãnh đạo chi nhánh trong công tác vận hành, tín dụng phù hợp với đinh hướng, quy định của VietinBank trong từng thời kỳ. Phòng Kế toán Là đơn vị tham mưu, giúp việc cho Lãnh đạo chi nhánh trong công tác cung cấp dịch vụ liên quan đến kế toán cho khách hàng, thực hiện hạch toán kế toán, quản lý tài chính, chi tiêu nội bộ, quản lý hệ thống máy tính và điện toán; quản lý tài sản, công cụ dụng cụ, tại chi nhánh theo quy định của Ngân hàng Công Thương Việt Nam trong từng thời kỳ. Phòng Tiền tệ kho quỹ Là đơn vị tham mưu, giúp việc cho Lãnh đạo chi nhánh trong công tác quản lý, sử dụng tiền mặt vật lý, tài sản quý, giấy tờ có giá, ấn chỉ quan trọng, hồ sơ tài sản bảo đảm của chi nhánh tại nơi giao dịch, kho bảo quản và trên đường vận chuyển theo quy định của VietinBank trong từng thời kỳ. Phòng Tổng hợp Là đơn vị tham mưu, giúp việc cho Lãnh đạo chi nhánh trong công tác xây dựng, giao kế hoạch, tổng hợp báo cáo; quản lý chất lượng, quản lí rủi ro và xử lý 44
  56. nợ có vấn đề và phòng chóng rửa tiền/chóng tài trợ khủng bố, phòng chống gian lận tại chi nhánh theo quy định của VietinBank trong từng thời kỳ. Phòng Tổ chức - Hành chính Là đơn vị tham mưu, giúp việc cho Lãnh đạo chi nhánh trong công tác nhân sự, văn phòng, hành chính quản trị của chi nhánh theo quy định của VietinBank trong từng thời kỳ; Các Phòng giao dịch Là đơn vị phụ thuộc và quản lý bởi Chi nhánh; có con dấu riêng, hoạt động kinh doanh theo sự phân cấp, ủy quyền của VietinBank; thực hiện quy chế tổ chức và hoạt động Phòng giao dịch trong hệ thống VietinBank và các quy định về mô hình hoạt động trong từng thời kỳ 2.1.3 Kết quả kinh doanh của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 2.1.3.1 Tình hình huy động vốn  Theo hình thức huy động Năm 2016, phần lớn nguồn vốn huy động đến từ tiền gửi dân cư với số tiền 3.199,8 tỷ đồng chiếm 77,4%, tiền gửi từ tổ chức chỉ chiếm một phần nhỏ với giá trị 650 tỷ đồng với tỉ lệ 15,7% nguyên nhân là do các doanh nghiệp làm ăn ngày càng kém hiệu quả nên số vốn họ cần tăng lên. Không chỉ số tiền gửi giảm mà các doanh nghiệp này phải đi vay để bù đắp nguồn vốn cho mình. Số tiền gửi đến từ Kho bạc nhà nước chiếm tỉ lệ tương đối thấp với giá trị 203,5 tỷ đồng với tỷ lệ 4,9%. Ngoài ra ngân hàng còn tự tăng cường nguồn vốn huy động cho mình bằng cách phát hành giấy tờ có giá với tổng giá trị 80,8 tỷ đồng chiếm 2% tổng nguồn vốn. Năm 2017, tình hình huy động vốn của ngân hàng có những bước khởi sắc mới, tăng 14,59% với giá trị 603,2 tỷ đồng. Với nguồn tăng chủ yếu là vốn huy động từ dân cư 652,2 tỷ đồng tăng 20,38% so với năm 2016 nguyên nhân là ngân hàng chú trọng đẩy mạnh mảng bán lẻ và các khách hàng cá nhân trên địa bàn ý 45
  57. thức hơn vai trò của ngân hàng và họ lựa chọn hình thức gửi tiền vào ngân hàng như là một giải pháp an toàn nhất. Giá trị tiền gửi đến từ tổ chức tăng đáng kể 112,5 tỷ đồng. Ngược lại tiền gửi kho bạc giảm mạnh 45,45% xuống còn 111 tỷ đồng, ngân hàng giảm 85,4% tỉ lệ phát hành giấy tờ có giá chỉ duy trì ở mức thấp 11,8 tỉ đồng. Năm 2018 được coi là bước đột phá trong công tác huy động vốn của ngân hàng. Vốn huy động từ dân cư tăng 782,3 tỷ đồng tương đương 20,31% so với năm 2017. Lý do là chi nhánh đã sử dụng rất nhiều hình thức huy động vốn hấp dẫn như tiết kiệm có dự thưởng, khuyến mãi, lãi suất huy động thuộc vào loại cao so với các ngân hàng trên địa bàn. VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế đã dần khẳng định được vị thế của mình tạo niềm tin nơi khách hàng. Giá trị tiền gửi đến từ tổ chức tăng mạnh 25,39% lên 956,1 tỷ đồng nguyên nhân do Tỉnh Thừa Thiên Huế đang ngày càng phát triển như một thị trường tiềm năng trên nhiều lĩnh vực nên thu hút đầu tư từ các doanh nghiệp, tập đoàn không chỉ trong khu vực mà còn từ khắp đất nước. Đứng trước thời cơ đó, các tổ chức kinh tế tiến hành dự trữ và gửi tiền vào ngân hàng nhằm tìm kiếm cơ hội đầu tư khi thời điểm thích hợp, bên cạnh đó doanh nghiệp trên địa bàn thấy rõ được các tiện ích từ các sản phẩm dịch vụ nên ngày càng nhiều doanh nghiệp giao dịch thường xuyên với ngân hàng. Tiền gửi kho bạc tiếp tục giảm nhẹ 2,43% xuống còn 108,4 tỷ đồng, ngân hàng tiếp tục giảm 32,2% tỷ lệ phát hành giấy tờ có giá, duy trì ở mức thấp 8 tỉ đồng. 46
  58. Bảng 2-1: Tình hình huy động vốn theo Hình thức huy động tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 So sánh 2017/2016 So sánh 2018/2017 Chỉ tiêu Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị (%) (%) (%) (%) (%) Tổng nguồn vốn huy động 4.134,10 100 4.737,3 100 5.706,80 100 603,20 14,59 969,50 20,47 Theo hình thức huy động Tiền gửi dân cư 3.199,80 77,4 3.852 81,3 4.634,3 81,2 652,2 20,38 782,3 20,31 Tiền gửi tổ chức 650 15,7 762,5 16,1 956,1 16,8 112,5 17,31 193,6 25,39 Tiền gửi kho bạc 203,5 4,9 111 2,3 108,4 1,9 -92,5 -45,45 -2,6 -2,34 Phát hành giấy tờ có giá 80,8 2 11,8 0,2 8 0,1 -69,00 -85,40 -3,80 -32,20 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 47
  59.  Theo kì hạn Năm 2016 tiền gửi thanh toán tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế là 960,1 tỷ đồng, chủ yếu đến từ các tổ chức kinh tế do yêu cầu trong sản xuất kinh doanh. Tiền gửi có kì hạn với giá trị 3.174 tỷ đồng trong đó tiền gửi dưới 12 tháng chiếm 75% với giá trị 2.380,5 tỷ đồng đến từ các khoản tiền nhàn rỗi tạm thời của các tổ chức và cá nhân chờ cơ hội đầu tư. Khoảng thời gian dưới 12 tháng là vừa phải thích hợp để khách hàng chọn phương án đầu tư hợp lý. Các khoản tiền gửi từ 12 tháng trở lên chiếm 25% với giá trị 793,5 tỷ đồng. Năm 2017, tiền gửi thanh toán tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế giảm xuống còn 810,3 tỷ đồng tương ứng tỷ lệ giảm 15,6%. Tiền gửi có kì hạn tăng lên 3.927 tỷ đồng và thay đổi trong cơ cấu các khoản theo kì hạn, cụ thể tiền gửi dưới 12 tháng chiếm 70% với giá trị 2.784,9 tỉ đồng, các khoản tiền gửi từ 12 tháng trở lên chiếm 30% với giá trị 1.178,1 tỷ đồng. Năm 2018, tiền gửi thanh toán tại ngân hàng tăng trở lại lên mức 976,9 tỷ đồng chủ yếu đến từ các doanh nghiệp nhằm đảm bảo an toàn về tài sản, thực hiện các khoản chi trả cho hoạt động kinh doanh, chi trả lương cho nhân viên của doanh nghiệp, đồng thời hạn chế chi phí tổ chức thanh toán, bảo quản tiền và vận chuyển tiền. Tiền gửi có kì hạn tăng lên 4.729,9 tỷ đồng và cơ cấu các khoản theo kì hạn chỉ thay đổi nhẹ, cụ thể tiền gửi dưới 12 tháng chiếm 69,6% với giá trị 3.293,6 tỷ đồng, các khoản tiền gửi từ 12 tháng trở lên chiếm 30,4% với giá trị 1.436,3 tỷ đồng. 48
  60. Bảng 2-2: Tình hình huy động vốn theo Kỳ hạn tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng So sánh So sánh Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 2017/2016 2018/2017 Chỉ tiêu Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị (%) (%) (%) (%) (%) Tổng nguồn vốn huy động 4.134,10 100 4.737,30 100 5.706,80 100 603,20 14,59 969,50 20,47 Theo kỳ hạn Không kỳ hạn 960,10 23,2 810,30 17,1 976,90 17,1 -149,8 -15,60 166,6 20,56 Có kỳ hạn 3174 76,8 3927 82,9 4.729,9 82,9 753 23,72 802,9 20,45 _Dưới 12 tháng 2.380,5 75 2.748,9 70 3.293,6 69,6 368,4 15,48 544,7 19,82 _Từ 12 tháng trở lên 793,5 25 1.178,1 30 1.436,3 30,4 384,60 48,47 258,20 21,92 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 49
  61. 2.1.3.2 Tình hình sử dụng vốn Do tình hình tăng trưởng kinh tế của cả nước cũng như trên địa bàn ngày càng cao, doanh số cho vay tăng lên, năm 2016 đạt 4.237 tỷ đồng, năm 2017 đạt 4.485 tỷ đồng tương ứng tỷ lệ tăng 5,9%. Trong khi đó năm 2018 tổng dư nợ tăng lên 4.971 tỷ đồng, giá trị tăng 486 tỷ đồng, tương ứng với tăng 10,8%. - Cho vay ngắn hạn: Qua các năm, doanh số cho vay ngắn hạn tăng lên. Cụ thể năm 2016 đạt 1.937,9 tỷ đồng, năm 2017 đạt 2.164,8 tỷ đồng tăng 11,7% so với năm 2016 với số tiền tăng là 226,9 tỷ đồng. Năm 2018 tăng 7,5% so với năm 2017 với số tiền là 161,4 tỷ đồng. Nguyên nhân là do lãi suất ngắn hạn của ngân hàng ngày càng hấp dẫn, đồng thời ngân hàng cho vay ngắn hạn để quay vòng vốn nhanh hơn. - Cho vay trung, dài hạn: Năm 2016 đạt 2.299,1 tỷ đồng. Năm 2017 đạt 2.320,2 tỷ đồng, tăng 0,9% tương ứng với số tiền tăng là 21,1 tỷ đồng, cho thấy ngân hàng quan tâm hơn đến các khoản cho vay trung và dài hạn vì nó đem đến lợi nhuận cao hơn cho vay ngắn hạn. Năm 2018 giá trị này tăng lên đạt 2.644,8 tỷ đồng, tương ứng với tỉ lệ 14% với số tiền 324,6 tỷ đồng. Cho thấy ngân hàng quan tâm hơn đến các khoản cho vay trung dài hạn vì nó đem đến lợi nhuận cao hơn cho vay ngắn hạn. 50
  62. Bảng 2-3: Hoạt động cho vay của VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng So sánh So sánh 2016 2017 2018 2017/2016 2018/2017 Chỉ tiêu Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị (%) (%) (%) (%) (%) Nợ ngắn hạn 1.937,90 45,70 2.164,80 48,30 2.326,20 46,80 226,90 11,7 161,40 7,5 Nợ trung, dài hạn 2.299,10 54,30 2.320,20 51,70 2.644,80 53,20 21,10 0,9 324,60 14,0 Tổng dư nợ 4.237 100 4.485 100 4.971 100 248 5,9 486 10,8 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 51
  63. 2.1.3.3 Kết quả hoạt động kinh doanh  Về thu nhập Tình hình thu nhập tăng giảm không đều qua 3 năm. Tổng thu nhập năm 2016 đạt 560 tỷ đồng, trong đó hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng cao nhất. Thu lãi tiền gửi tăng là do các phòng giao dịch thu lãi điều chuyển về cho chi nhánh. Nhìn chung, nguồn thu nhập của ngân hàng còn phụ thuộc vào hoạt động tín dụng. Năm 2017, tổng thu nhập đạt 521 tỷ đồng, giảm 7% so với năm 2016. Chi nhánh đã cố gắng sử dụng nhiều biện pháp tích cực như thu hút nhiều khách hàng mới tăng dư nợ tín dụng và dịch vụ thanh toán Ngân hàng, nhằm khởi tăng doanh thu, tạo thu tích lũy ngày càng nhiều. Trong năm 2018, tổng thu nhập đạt 539 tỷ đồng, tăng 3,5% so với năm 2017 tương ứng với 18 tỷ đồng. Tuy nhiên, nguồn thu chính của chi nhánh vẫn là từ hoạt động tín dụng, đạt 489 tỷ đồng tăng, tăng 8 tỷ đồng so năm 2017 tương ứng tăng 1,7%. Kết quả thu hồi tăng nhiều là do sự chỉ đạo kịp thời, sát sao của Ban Giám đốc chi nhánh tập trung toàn lực vào công tác thu hồi nợ những tháng cuối năm.  Về chi phí Nguồn thu trong 3 năm qua không có sự vượt trội về mặt con số nên ngân hàng cũng thắt chặt chi tiêu hơn, giảm dần qua các năm. Năm 2016, tổng chi phí là 482 triệu đồng, chi phí hoạt động tiền gửi vẫn chiếm tỷ lệ cao nhất, chiếm 64% tổng chi phí tương ứng với 310 tỷ đồng. Trong năm 2017, tổng chi phí giảm 4,1% tương ứng 20 tỷ đồng so với năm 2016. Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng giảm mạnh, giảm 22,2% so với năm 2016 đạt 42 tỷ đồng. Nguyên nhân là do hệ thống chi nhánh đã hạn chế được tình trạng nợ xấu bằng cách đánh giá, xếp hạng tín dụng của khách hàng một cách chặt chẽ hơn. Đến năm 2018, Tổng chi phí hoạt động tín dụng vẫn chiếm tỉ trọng cao, đạt 375 tỉ đồng, giảm 18,8% so với năm 2017 tương ứng với 87 tỷ đồng. Mặt khác, chi phí khác như mua tài sản, chi phí chăm sóc khách hàng giảm mạnh đến 56,6% so với năm 2017 tương ứng với 69 tỷ đồng. Chi nhánh đã sử dụng 52
  64. nhiều biện pháp để tiết kiệm chi phí cho hoạt động kinh doanh, nhằm từng bước nâng cao lợi nhuận chung cho toàn chi nhánh.  Về lợi nhuận Lợi nhuận ròng từ hoạt động tín dụng có sự biến động đáng kể. Năm 2016 lợi nhuận ròng đạt 205 tỉ nhưng đến năm 2017, lợi nhuận ròng giảm đến 10,7% tương ứng với 22 tỷ đồng. Đến năm 2018 lợi nhuận ròng từ hoạt động tín dụng của chi nhánh đạt 203 tỷ tăng 20 tỷ đồng với năm 2017, tương ứng với 10,9%. Nguyên nhân là do việc giảm trích lập dự phòng giảm khiến lợi nhuận ròng trong năm 2018 tăng lên đáng kể. Lợi nhuận trước thuế giảm 24,4% vào năm 2017, tương ứng giảm 19 tỷ so với năm 2016. Tuy nhiên, lợi nhuận trước thuế tăng mạnh vào năm 2018, đạt 164 tỷ đồng, tăng 178% so với năm 2017. Nhờ việc tăng trưởng tín dụng chọn lọc theo phân khúc, theo ngành nghề và khách hàng, chú trọng đến công tác quản trị rủi ro, cùng với việc xử lý các khoản nợ xấu tồn đọng đã giúp chất lượng tín dụng của ngân hàng đến cuối năm tốt hơn năm trước. Bên cạnh đó, gia tăng lợi nhuận nhờ thu phí từ dịch vụ. 53
  65. Bảng 2-4: Kết quả kinh doanh của VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng So sánh So sánh 2017/206 2018/2017 Chỉ tiêu 2016 2017 2018 Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị (%) (%) 1. Tổng thu nhập 560 521 539 -39 -7 18 3,5 Thu nhập từ hoạt động tín dụng 515 481 489 -34 -6,6 8 1,7 Thu nhập phí từ hoạt động dịch vụ 15 20 22,4 5 33,3 2,4 12 Thu nhập khác 30 20 27,6 -10 -33,3 7,6 38 2. Tổng chi phí 482 462 375 -20 -4,1 -87 -18,8 Chi phí hoạt động tín dụng 310 298 286 -12 -3,9 -12 -4 Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng 54 42 36 -12 -22,2 -6 -14,3 Chi phí khác 118 122 53 4 3,4 -69 -56,6 3. Lợi nhuận ròng từ hoạt động tín dụng 205 183 203 -22 -10,7 20 10,9 4. Lợi nhuận trước thuế 78 59 164 -19 -24,4 105 178 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 54
  66. 2.2 Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế 2.2.1 Thực trạng cho vay DNNVV tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thừa Thiên Huế giai đoạn 2016 - 2018 2.2.1.1 Dư nợ cho vay DNNVV theo ngành kinh tế Cho vay theo ngành kinh tế có xu hướng tập trung chủ yếu ở ngành Công nghiệp và xây dựng (chiếm trung bình 65,9% tổng dư nợ) và duy trì ổn định đối với các ngành Nông, lâm nghiệp và thủy sản; Thương mại và dịch vụ. Danh mục dư nợ thể hiện mục tiêu phát triển tín dụng tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế là tập trung chủ yếu đối tượng KHDN quy mô nhỏ và vừa. Trong năm 2016, tỷ trọng ngành công nghiệp và xây dựng chiếm 77,3% tổng dư nợ cho vay, tương ứng với số tiền 1.249,166 tỷ đồng. Năm 2017, dư nợ cho vay đạt 1.789,896 tỷ đồng, tăng 540,730 tỷ đồng, tương ứng tăng 43,3% so với năm 2016. Nguyên nhân chủ yếu là tỉnh Thừa Thiên Huế hướng tới trở thành thành phố trực thuộc Trung ương nên cần tập trung phát triển hệ thống kết cấu hạ tầng kỹ thuật. Tuy nhiên đến năm 2018, dư nợ cho vay của ngành công nghiệp và xây dựng có xu hướng giảm mạnh, giảm 759,17599 tỷ đồng so với năm 2017, tương ứng giảm 42,4%. Tỷ trọng dư nợ cho vay tập trung chủ yếu vào ngành Thương mại và dịch vụ, cho thấy có sự chuyển dịch trong cơ cấu cho vay. Ngành Thương mại và dịch vụ tăng mạnh qua các năm. Năm 2017 đạt 622,754 tỷ đồng, tăng 260,381 tỷ đồng so với năm 2016, tương ứng tỷ lệ tăng 71,9%. Đến năm 2018, dư nợ cho vay đạt mức 1.147,20834 tỷ đồng, chiếm tỷ trọng cao nhất trong tổng dư nợ cho vay (51,7%); tăng 84,2% so với năm 2017, tương ứng với số tiền là 524,45434 tỷ đồng. Sở dĩ có sự chuyển dịch cơ cấu trong ngành kinh tế là vì trong năm 2018 Tỉnh Thừa Thiên Huế đẩy mạnh tập trung phát triển ngành du lịch thực sự là ngành mũi nhọn xứng tầm là trung tâm du lịch lớn của cả nước và khu vực. 55
  67. Bảng 2-5: Dư nợ cho vay theo Ngành kinh tế của DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng So sánh So sánh 2017/2016 2018/2017 TT Chỉ tiêu Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị (%) (%) Phân theo ngành kinh tế 1 Nông, lâm nghiệp và thủy sản 5,059 4,958 42,60051 -0,101 -2,0 37,64251 759,2 2 Công nghiệp và xây dựng 1.249,166 1.789,896 1.030,72001 540,730 43,3 -759,17599 -42,4 3 Thương mại và dịch vụ 362,373 622,754 1.147,20834 260,381 71,9 524,45434 84,2 Tổng cộng (1+2+3) 1.616,598 2.417,608 2.220,52886 801,010 49,5 -197,07914 -8,2 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 56
  68. 2.2.1.2 Dư nợ cho vay DNNVV theo kỳ hạn Do tình hình tăng trưởng kinh tế của cả nước cũng như trên địa bàn ngày càng cao, doanh số cho vay tăng lên, năm 2016 đạt 1.616,598 tỷ đồng, năm 2017 đạt 2.417,608 tỷ đồng tương ứng tỷ lệ tăng 49,55%. Trong khi đó năm 2018 tổng dư nợ giảm nhẹ xuống còn 2.220,52886 tỷ đồng, tương ứng tỷ lệ giảm 8,15%. - Cho vay ngắn hạn: Qua các năm, doanh số cho vay ngắn hạn tăng lên. Cụ thể năm 2016 đạt 680,325 tỷ đồng, năm 2017 đạt 855,191 tỷ đồng tăng 25,7% so với năm 2016 với số tiền tăng là 174,866 tỷ đồng. Năm 2018 tăng 47,03% so với năm 2017 với số tiền là 402,19138 tỷ đồng. Nguyên nhân là do lãi suất ngắn hạn của ngân hàng ngày càng hấp dẫn, đồng thời ngân hàng cho vay ngắn hạn để quay vòng vốn nhanh hơn. - Cho vay trung, dài hạn: Năm 2016 đạt 936,273 tỷ đồng. Năm 2017 đạt 1.562,417 tỷ đồng, tăng 66,88% tương ứng với số tiền tăng là 626,144 tỷ đồng, cho thấy ngân hàng quan tâm hơn đến các khoản cho vay trung và dài hạn vì nó đem đến lợi nhuận cao hơn cho vay ngắn hạn. Năm 2018 giá trị này giảm xuống còn 963,14648 tỷ đồng, tương ứng với tỉ lệ 38,36% với số tiền 599,27052 tỷ đồng. Nguyên nhân do tỉ lệ nợ xấu ngày càng tăng và rủi ro cho các khoản vay trung và dài hạn cao nên ngân hàng thắt chặt hơn các khoản cho vay này. 57
  69. Bảng 2-6: Dư nợ cho vay theo Kỳ hạn của DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng So sánh So sánh Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 2017/2016 2018/2017 Chỉ tiêu Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ trọng Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị (%) (%) (%) (%) (%) Nợ ngắn hạn 680,325 42,08 855,191 35,37 1.257,38238 56,63 174,866 25,70 402,19138 47,03 Nợ trung, dài hạn 936,273 57,92 1.562,417 64,63 963,14648 43,37 626,144 66,88 -599,27052 -38,36 Tổng dư nợ 1.616,598 100 2.417,608 100 2.220,52886 100 801,010 49,55 -197,07914 -8,15 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 58
  70. 2.2.1.3 Dư nợ cho vay DNNVV theo loại tiền Dư nợ cho vay bằng VND có xu hướng tăng theo qua các năm. Năm 2016 đạt 1.489,512 tỷ đồng, chiếm 91,9% tổng nợ cho vay. Năm 2017, dư nợ cho vay bằng VND tăng 632,031 tỷ đồng, tương ứng với tỷ lệ 42,4% so với năm 2016. Đến năm 2018, dư nợ cho vay bằng VND đạt 2.126,64165 tăng nhẹ 0,2% so với năm 2017. Dư nợ cho vay bằng ngoại tệ (quy VND) có xu hướng tăng giảm đáng kể. Năm 2016 đạt 131,086 tỷ đồng, chỉ chiếm 0,81% tổng dư nợ cho vay. Năm 2017, dư nợ cho vay bằng ngoại tệ (quy VND) đạt 296,065 tỷ đồng, tăng 125,9% so với năm 2016. Đến năm 2018, dư nợ cho vay bằng ngoại tệ giảm mạnh, giảm 197,07914 tỷ đồng so với năm 2017, tương ứng với tỷ lệ 8,2%. Loại tiền cho vay chủ yếu tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế vẫn là tiền Việt Nam, chiếm tỷ trọng trên 90% tổng dư nợ cấp tín dụng. Các loại tiền ngoại tệ khác không đáng kể. Nguyên nhân chủ yếu do chính sách quản lý ngoại hối của NHNN, phần lớn KHDN không đủ điều kiện vay ngoại tệ trừ các công ty kinh doanh xuất nhập khẩu. 59
  71. Bảng 2-7: Dư nợ cho vay DNNVV theo Loại tiền tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng So sánh So sánh 2017/2016 2018/2017 TT Chỉ tiêu Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị (%) (%) Phân theo loại tiền 1 Bằng VND 1.489,512 2.121,543 2.126,64165 632,031 42,4 5,09865 0,2 2 Bằng ngoại tệ (Quy VND) 131,086 296,065 93,88721 164,979 125,9 -202,17779 -68,3 Tổng cộng (1+2) 1.620,598 2.417,608 2.220,52886 797,010 49,2 -197,07914 -8,2 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 60
  72. 2.2.1.4 Nợ quá hạn cho vay DNNVV Nợ quá hạn DNNVV Tỷ lệ nợ quá hạn DNNVV 25.000 1.20% 1.06% 1.00% 20.000 0.80% 15.000 0.60% 23.45296 TỶĐỒNG 10.000 0.40% 0.21% 5.000 0.20% 0.06% 4.958 0.993 0.000 0.00% Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Hình 2-2: Biểu đồ biểu diễn Nợ quá hạn và Tỷ lệ nợ quá hạn cho vay DNNVV tại VietinBank –Chi nhánh Thừa Thiên Huế (Nguồn: VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế) Tỷ lệ nợ quá hạn cho vay DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế luôn ở nhóm thấp nhất trong các NHTM trên địa bàn và thấp hơn quy định an toàn của NHNN (Tỷ lệ nợ xấu không quá 3%; tỷ lệ nợ quá hạn không quá 5%). Tuy nhiên, nợ quá hạn cho vay DNNVV của VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế có xu hướng ngày càng ngày gia tăng. Năm 2017, nợ quá hạn tăng 339,3% so với năm 2016, tương ứng với số tiền 3,965 tỷ đồng. Năm 2018 nợ quá hạn đạt 23,45296 tỷ đồng, tăng 18,49496 tỷ đồng, tương ứng với tỷ lệ 373,03% so với năm 2017. Tỷ lệ nợ quá hạn tăng mạnh qua các năm. Năm 2016 đạt 0,06%, đến năm 2017 đạt 0,21%, tăng 0,14% so với năm 2016. Năm 2018, tỷ lệ nợ quá hạn tăng mạnh đạt mức 1,06% tăng 0,85% so với năm 2017. Nguyên nhân chủ yếu là do quá trình thẩm định và cấp tín dụng cho các KHDN của nhân viên tín dụng còn chưa chặt chẽ, chưa xem xét đúng mức các yếu tố khi cho vay đối với DNNVV. 61
  73. Bảng 2-8: Nợ quá hạn cho vay DNNVV tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế qua 3 năm 2016 – 2018 Đơn vị tính: Tỷ đồng So sánh So sánh 2017/2016 2018/2017 Chỉ tiêu Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tỷ lệ Tỷ lệ Giá trị Giá trị (%) (%) Nợ quá hạn DNNVV 0,993 4,958 23,45296 3,965 399,30 18,49496 373,03 Tổng dư nợ DNNVV 1.620,598 2.417,608 2.220,52886 797,010 49,18 -197,07914 -8,15 Tỷ lệ nợ quá hạn 0,06% 0,21% 1,06% 0,14 0,85 (Nguồn: VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế) 62
  74. 2.2.2 Dữ liệu nghiên cứu và cách mã hóa dữ liệu nghiên cứu 2.2.2.1 Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu thu thập được sử dụng trong khóa luận này chủ yếu là dữ liệu thứ cấp, đồng thời sử dụng cộng cụ Excel và phần mềm SPSS 20 để hỗ trợ cho việc thực hiện phân tích hồi quy. Các số liệu phản ánh tình hình hoạt động cho vay khách hàng DNNVV của VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế được thu thập từ báo cáo tổng kết hoạt động nội bộ của VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. Danh sách DN vay tại chi nhánh từ 2011 đến 31/01/2019 gồm cả cá nhân và DN có tất cả 4.010 khoản vay. Tuy nhiên, dựa vào mục tiêu nghiên cứu của đề tài nên tác giả sẽ không chọn những hoản vay bằng ngoại tệ vì lãi suất khác với khoản vay nội tệ (ví dụ Công ty TNHH Mỹ Hoàng vay hoàn toàn bằng USD nên không thể so sánh được) Căn cứ thứ hai là dựa trên quy định của VietinBank thì những khách hàng có doanh thu từ 20 đến 60 tỷ đồng được xếp vào nhóm DN Vi mô, từ 60 đến 200 tỷ đồng được xếp vào nhóm DN Nhỏ, từ 200 đến 500 tỷ đồng được xếp vào nhóm DN Vừa. Theo quy định của chi nhánh những DN này được xếp vào nhóm DNNVV. Do đó, đề tài chỉ chọn những DN được xếp loại DN Vi mô, DN Nhỏ và DN Vừa để đưa vào mẫu nghiên cứu. Những DN siêu vi mô thuộc khối bán lẻ và DN siêu vi mô có doanh thu thuần dưới 5 tỷ sẽ không được chọn vào mẫu. Mỗi DNNVV tác giả chỉ chọn một khoản vay được phân nhóm nợ gần nhất trong cơ sở dữ liệu vì có nhiều DN có rất nhiều món vay tại VietinBank - Chi nhánh Thừa Thiên Huế. Từ các tiêu chí nói trên tác giả đã lọc ra được 121 món vay tương ứng 121 quan sát. Việc thu thập số liệu để đưa vào mô hình được thực hiện một cách khách quan, linh động, có kiểm chứng. Sử dụng cùng lúc nhiều nguồn thông tin để có được cách nhìn toàn diện về phương pháp đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của DNNVV. 63
  75. Tất cả dữ liệu này hoàn toàn khả thi từ cơ sở dữ liệu lưu trữ trên phần mềm quản lý cho vay doanh nghiệp của phòng KHDN tại Ngân hàng VietinBank – Chi nhánh Thừa Thiên Huế. 2.2.2.2 Cách mã hóa dữ liệu nghiên cứu - Các biến được mã hóa theo mức tăng dần, khoản cách giữa các bậc là đều nhau, lí do chọn những số đó là căn cứ vào giá trị trung bình, giá trị của dữ liệu mà mã hóa cho phù hợp + Về thời gian vay: Thời gian vay phân chia thành ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Tuy nhiên, các khoản vay ngắn hạn nhiều và phân tán nên tác giả phân ra hai nhóm <6 tháng và 6 – 12 tháng để dữ liệu phân hóa cụ thể hơn. + Về lĩnh vực kinh doanh sỡ dĩ mã hóa như vậy là dựa theo dữ liệu nhận được từ VietinBank và căn cứ vào các tiền nghiên cứu. + Về quy mô của DN phân chia dựa theo quy định của VietinBank đối với DNNVV hiện hành. + Quan hệ với ngân hàng là đã có quan hệ và chưa có quan hệ tín dụng với ngân hàng trước đây. + Tỷ lệ Nợ/TSĐB được mã hóa căn cứ vào quy định của NHNN và VietinBank về các mức cho vay trên TSĐB. 64