Đăng ký Đăng nhập
Trang chủ Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần...

Tài liệu Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam

.PDF
163
199
116

Mô tả:

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN -------  ------ ĐẶNG HUY NGÂN XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ ĐỐI VỚI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM Chuyên ngành: Kinh tế học (Toán kinh tế) Mã số: 62.31.01.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: GS.TS. NGUYỄN QUANG DONG HÀ NỘI - 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật. Hà Nội, ngày tháng năm 2018 Tác giả luận án Đặng Huy Ngân MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BẢNG TÊN VIẾT TẮT CỦA MỘT SỐ NGÂN HÀNG DANH MỤC BẢNG BIỂU, BIỂU ĐỒ, HÌNH MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG ...... 5 1.1. Khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại.............................................. 5 1.2. Tổng quan các nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng trên thế giới .................. 8 1.2.1. Tổng quan các mô hình và các nghiên cứu vỡ nợ tiêu biểu .......................... 8 1.2.2. Tổng quan các tiêu chí được coi là vỡ nợ hoặc nguy cơ vỡ nợ cao trong các nghiên cứu trước ................................................................................................. 20 1.2.3. Các nhân tố, biến số trong các nghiên cứu vỡ nợ ....................................... 21 1.3. Các nghiên cứu về dự báo vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam .................. 25 Kết luận chương 1.................................................................................................... 31 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI ...... 32 2.1. Tiêu chí xác định nguy cơ vỡ nợ .................................................................... 32 2.2. Các nhân tố ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại . 35 2.2.1. Các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến hoạt động của các ngân hàng ................ 35 2.2.2. Các nhân tố vi mô ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại .......................................................................................................... 36 2.3. Cơ sở lý thuyết một số mô hình áp dụng trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ 48 2.3.1. Mô hình Logit, mô hình Logit với số liệu mảng ......................................... 48 2.3.2. Mạng nơron ............................................................................................... 52 2.3.3. Cây quyết định........................................................................................... 55 2.4. Phương pháp bao dữ liệu (DEA) đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTMCP57 2.5. Khung nghiên cứu của luận án ...................................................................... 58 Kết luận chương 2.................................................................................................... 60 CHƯƠNG 3 THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG, NGUY CƠ VỠ NỢ CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2009-201561 3.1. Tình hình kinh tế vĩ mô giai đoạn 2009-2015 ................................................ 61 3.2. Một số chính sách tiền tệ giai đoạn 2009-2015 .............................................. 65 3.3. Hoạt động ngành ngân hàng .......................................................................... 68 3.3.1. Cơ cấu sở hữu, quy mô và phạm vi hoạt động của các ngân hàng .............. 68 3.3.2. Mức độ an toàn vốn và quy mô tổng tài sản của các NHTMCP ................. 69 3.3.3. Khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý tài sản ................................................ 73 3.3.4. Tăng trưởng huy động và tín dụng, khả năng thanh khoản ......................... 75 3.3.5. Chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt.......................................................... 78 3.4. Nguy cơ vỡ nợ của một số NHTMCP điển hình trong giai đoạn 2009-2015 82 Kết luận chương 3.................................................................................................... 87 CHƯƠNG 4 XÂY DỰNG MÔ HÌNH CẢNH BÁO NGUY CƠ VỠ NỢ CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM........................................ 88 4.1. Thiết kế nghiên cứu ........................................................................................ 88 4.1.1. Số liệu ....................................................................................................... 88 4.1.2. Xác định nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam ............................... 89 4.1.3. Hệ thống các chỉ tiêu tác động tới nguy cơ vỡ nợ....................................... 92 4.1.4. Phân tích thống kê ..................................................................................... 97 4.2. Mô hình Logit dữ liệu mảng ........................................................................ 101 4.3. Mô hình mạng nơron.................................................................................... 107 4.4. Mô hình cây quyết định................................................................................ 109 Kết luận chương 4.................................................................................................. 114 CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH ............................... 115 5.1. Các kết quả đạt được................................................................................... 115 5.2. Phân loại các ngân hàng thương mại cổ phần............................................. 119 5.3. Một số kiến nghị và hàm ý chính sách ......................................................... 120 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO ..................................... 127 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ ......................... 129 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................... 130 PHỤ LỤC ............................................................................................................... 137 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Tên viết tắt Tên tiếng Việt ANN BCTC CAMELS CIC CPI DA DT DEA FE IMF LA Mạng nơron Báo cáo tài chính Mô hình CAMELS Trung tâm Thông tin tín dụng Ngân hàng Nhà nước Chỉ số giá tiêu dùng Phân tích phân biệt Cây quyết định Phân tích đường bao dữ liệu (Data envelopment analysis) Tác động cố định Quỹ tiền tệ quốc tế Hồi quy Logistic Cục Quản lý các tổ hợp tín dụng quốc gia Mỹ (National Credit Union Administration) Ngân hàng Ngân hàng Nhà nước Ngân hàng thương mại Ngân hàng thương mại cổ phần Tỷ lệ nợ xấu Ngân sách Nhà nước Hồi quy Probit Tác động ngẫu nhiên Thu nhập ròng/ Tổng tài sản Thu nhập ròng/ Vốn chủ sở hữu Phần mềm thống kê Stata Tổng tài sản Tổ chức tín dụng Mô hình phân tích đặc điểm Vốn chủ sở hữu Việt Nam đồng Vốn tự có Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam Xếp hạng tín dụng NCUA NH NHNN NHTM NHTMCP NPL NSNN PA RE ROA ROE STATA TA TCTD TR VCSH VNĐ VTC VAMC XHTD BẢNG TÊN VIẾT TẮT CỦA MỘT SỐ NGÂN HÀNG BIDV Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển GP bank Ngân hàng thương mại cổ phần dầu khí Việt Nam MHB Ngân hàng phát triển nhà đồng bằng sông Cửu Long Oceanbank Ngân hàng thương mại cổ phần Đại Dương SCB Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn SCB Vietcombank Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam Vietinbank Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam Westernbank Ngân hàng thương mại cổ phần Phương Tây DANH MỤC BẢNG BIỂU, BIỂU ĐỒ, HÌNH Bảng biểu: Bảng 1.1: Một số cuộc khủng hoảng ngân hàng điển hình............................................ 7 Bảng 1.2: Điểm phân biệt của các biến dự báo trong mô hình Beaver ........................ 10 Bảng 1.3: Các biến số dự báo trong mô hình của Ohlson (1980) ................................ 15 Bảng 1.4: Tóm tắt một số nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ, vỡ nợ NH trên thế giới........... 19 Bảng 1.5: Một số định nghĩa sử dụng trong các nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ .............. 21 Bảng 1.6: Bảng tổng hợp một số biến sử dụng trong cảnh báo vỡ nợ ......................... 22 Bảng 1.7: Các nhân tố tác động tới nợ xấu ................................................................. 24 Bảng 1.8: Một số nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng ở Việt Nam ............................ 29 Bảng 2.1: Các chỉ tiêu trong mô hình CAMEL .......................................................... 47 Bảng 3.1: Hoạt động xuất nhập khẩu hàng hóa (triệu USD) ....................................... 63 Bảng 3.2: Thu chi và cân đối ngân sách nhà nước (tỷ đồng và %).............................. 64 Bảng 3.3: Diễn biến các mức lãi suất điều hành của NHNN giai đoạn 2010-2015 ..... 65 Bảng 3.4: Diễn biến biên độ giao dịch tỷ giá VND/USD ........................................... 66 Bảng 3.5: Nghiệp vụ thị trường mở giai đoạn 2011-2015........................................... 67 Bảng 3.6: Số lượng các ngân hàng thương mại giai đoạn 2009-2015 ......................... 69 Bảng 3.7: Quy định về mức vốn pháp định của các ngân hàng ................................... 70 Bảng 3.8: Các chỉ tiêu an toàn vốn ............................................................................. 70 Bảng 3.9: So sánh tỷ lệ an toàn vốn của các NH Việt Nam và NH một số quốc gia trong khu vực............................................................................................................. 71 Bảng 3.10: VCSH, TA của một số định chế tài chính lớn trong khu vực Asean năm 2014 .... 73 Bảng 3.11: Chỉ tiêu ROA, ROE của một số định chế tài chính lớn trong khu vực Asean năm 2012- 2014 .............................................................................................. 74 Bảng 3.12: Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời, hiệu quả quản lý........................ 74 Bảng 3.13: Các chỉ tiêu đo lường khả năng thanh khoản ............................................ 77 Bảng 3.14: Các chỉ tiêu đo lường chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt ...................... 78 Bảng 3.15: Tỷ lệ nợ xấu các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 -2015 ........................ 80 Bảng 3.16: Tỷ lệ nợ xấu của một số nước trong khu vực............................................ 80 Bảng 3.17: Một số ngân hàng yếu kém điển hình ....................................................... 86 Bảng 4.1: Số lượng các ngân hàng trong nghiên cứu.................................................. 88 Bảng 4.2: Các biến đầu vào /đầu ra lựa chọn ............................................................. 89 Bảng 4.3: Thống kê mô tả của các biến đầu vào/đầu ra mô hình DEA ....................... 90 Bảng 4.4: Kết quả ước lượng hiệu quả kĩ thuật (TE) của các NHTMCP giai đoạn 2010-2015 .. 91 Bảng 4.5: Tiêu chí phân nhóm hiệu quả (HQ) các NHTMCP giai đoạn 2010-2014 ... 91 Bảng 4.6: Các biến vĩ mô trong nghiên cứu ............................................................... 93 Bảng 4.7: Danh mục các biến dự báo trong luận án ................................................... 94 Bảng 4.8: Thống kê mô tả các biến vĩ mô trong nghiên cứu ....................................... 97 Bảng 4.9: Các biến nghiên cứu và hệ số tương quan với biến phụ thuộc ................... 98 Bảng 4.10: Thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu ............................................... 99 Bảng 4.11: Hệ số tương quan giữa các biến độc lập nhóm 1, nhóm 3 ....................... 101 Bảng 4.12: Kết quả kiểm định Hausman .................................................................. 102 Bảng 4.13: Kết quả hồi quy ..................................................................................... 102 Bảng 4.14: Mã code của chương trình...................................................................... 103 Bảng 4.15: Hệ số chặn của các ngân hàng ................................................................ 104 Bảng 4.16: Hiệu suất phân loại của mô hình LA ...................................................... 105 Bảng 4.17: Phân tích một số quan sát....................................................................... 106 Bảng 4.18: Các thông số của mạng nơ ron ............................................................... 108 Bảng 4.19: Hiệu suất của mạng nơron...................................................................... 108 Bảng 4.20: Hiệu suất phân loại của mô hình ANN ................................................... 109 Bảng 4.21: Thuật toán J48 ....................................................................................... 110 Bảng 4.22: Kết quả của cây quyết định .................................................................... 111 Bảng 4.23: Các biến xây dựng cây quyết định ......................................................... 111 Bảng 4.24: Hiệu suất mô hình cây quyết định .......................................................... 113 Bảng 5.1: Tác động biên của các biến đến xác suất vỡ nợ p ..................................... 116 Bảng 5.2: Tổng hợp các quan sát có kết quả dự báo khác nhau trong các mô hình .. 117 Bảng 5.3: Hiệu suất của ba mô hình ở mẫu 114 quan sát.......................................... 118 Bảng 5.4: Hiệu suất các mô hình.............................................................................. 118 Bảng 5.5: Xác suất vỡ nợ và các mức XHTD của KMV .......................................... 119 Bảng 5.6: Tiêu chuẩn xếp loại các NHTMCP .......................................................... 120 Bảng 5.7: Bảng so sánh kết quả xếp loại .................................................................. 120 Biểu đồ: Biểu đồ 3.1: Tốc độ tăng trưởng GDP giai đoạn 2009-2015 (%) ................................ 61 Biểu đồ 3.2: Tỷ lệ lạm phát thời kỳ 2009-2015 .......................................................... 62 Biểu đồ 3.3: Tăng trưởng GDP, tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu ............................ 65 Biểu đồ 3.4: Các tỷ lệ nhóm an toàn vốn.................................................................... 72 Biểu đồ 3.5: Các chỉ tiêu nhóm khả năng sinh lời ...................................................... 75 Biểu đồ 3.6: Tăng trưởng tín dụng giai đoạn 2010-2014 ............................................ 76 Biểu đồ 3.7: Các chỉ tiêu nhóm khả năng thanh khoản ............................................... 77 Biểu đồ 3.8: Các chỉ tiêu chất lượng tài sản, mức độ thâm hụt ................................... 79 Biểu đồ 3.9: Tỷ lệ nợ xấu của các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010-2015 ............ 80 Biểu đồ 4.1: Số lượng ngân hàng có/không có nguy cơ vỡ nợ cao ............................. 92 Hình: Hình 1.1: Các mô hình chủ yếu trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ................................ 8 Hình 2.1: Nơron nhân tạo .......................................................................................... 53 Hình 2.2: Sơ đồ cây quyết định dạng đơn giản ........................................................... 55 Hình 2.3: Đường bao dữ liệu (DEA) .......................................................................... 57 Hình 2.4: Khung nghiên cứu ...................................................................................... 59 Hình 4.1: Đồ thị các biến e2, e4 ............................................................................... 100 Hình 4.2: Đồ thị các biến d3, a2, a3 ......................................................................... 100 Hình 4.3: Mạng nơ ron với 10 nút ẩn ....................................................................... 108 Hình 4.4: Cây quyết định ......................................................................................... 112 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Hệ thống ngân hàng đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế, nó được coi là “hệ thống huyết mạch” của cả nền kinh tế. Tuy nhiên hoạt động ngân hàng cũng luôn chứa đựng nhiều rủi ro, rủi ro là một yếu tố không thể tách rời quá trình hoạt động của các ngân hàng thương mại trên thị trường. Rủi ro vỡ nợ ngân hàng có thể gây ra những tổn thất to lớn cho nền kinh tế hơn bất cứ rủi ro của các loại hình doanh nghiệp nào khác và chi phí cho việc khắc phục hậu quả là rất lớn. Cảnh báo sớm rủi ro vỡ nợ sẽ góp phần quan trọng ngăn chặn nguy cơ đổ vỡ của các ngân hàng, giảm thiểu tổn thất cho người gửi tiền, cho ngân hàng, cho các tổ chức bảo hiểm tiền gửi và nền kinh tế. Khi một ngân hàng yếu kém bị vỡ nợ nó có thể sẽ tạo ra sự đổ vỡ dây truyền trong hệ thống và ảnh hưởng nghiêm trọng đến sự phát triển lành mạnh, bền vững của hệ thống ngân hàng. Do đó việc phát hiện sớm các ngân hàng gặp khó khăn, có nguy cơ vỡ nợ cao cũng có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với những cơ quan quản lý trong việc ngăn chặn khủng hoảng hệ thống ngân hàng, giữ vững sự ổn định của thị trường tài chính, ổn định kinh tế vĩ mô. Hệ thống các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam bắt đầu xuất hiện vào những năm cuối của thập niên 80 của thế kỷ XX và phát triển mạnh trong giai đoạn 1991-1996, tiếp theo là giai đoạn 2006-2010. Sự phát triển mạnh mẽ về mọi mặt của hệ thống ngân hàng đã góp phần quan trọng vào sự phát triển kinh tế đất nước. Tuy nhiên, bên cạnh những thành tựu đạt được thì hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần cũng đang bộc lộ nhiều hạn chế, yếu kém, nhiều NHTMCP đã lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán vào cuối năm 2011. Đó là lý do chính cho sự ra đời của Đề án Cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) giai đoạn 2011-2015. Nghị quyết Hội nghị Trung ương 3 (khoá XI) khẳng định: “Một trong ba trọng tâm tái cấu trúc kinh tế là cơ cấu lại hệ thống tài chính, trong đó trọng tâm là cơ cấu lại hệ thống ngân hàng”. Để tái cơ cấu hệ thống ngân hàng thành công thì việc quan trọng đầu tiên cần làm là phân loại, nhận diện chính xác các ngân hàng yếu kém có nguy cơ vỡ nợ cao. Cho đến nay trên thế giới đã có nhiều lý thuyết và mô hình về cảnh báo vỡ nợ, khủng hoảng như: phân tích phân biệt đơn biến, mô hình phân tích phân biệt đa biến (MDA), mô hình Logit (LA), Probit (PA),… Gần đây các phương pháp, mô hình 1 thuộc nhánh sử dụng các kỹ thuật thông minh như mạng nơron (ANN), cây quyết định (DT), mô hình nhận dạng các đặc điểm (TR), thuật toán di truyền,... đã được áp dụng trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ và hứa hẹn nhiều kết quả tốt. Các nghiên cứu cũng cho thấy mỗi phương pháp, mô hình đều có những ưu, khuyết điểm riêng và ngay trong một mô hình khi áp dụng ở các quốc gia khác nhau, các khu vực khác nhau cũng có các biến thể khác nhau, điều đó phụ thuộc vào điều kiện kinh tế của mỗi quốc gia, mỗi khu vực. Đã có nhiều mô hình được xây dựng với sự trợ giúp của công nghệ máy tính tiên tiến nhằm giải thích nguyên nhân cũng như dự báo, ngăn ngừa vỡ nợ, khủng hoảng. Tuy nhiên trên thực tế vẫn xảy ra các cuộc vỡ nợ các ngân hàng, các tổ chức tài chính với quy mô và ảnh hưởng ngày càng lớn mà người ta không dự báo được, do vậy việc xây dựng các mô hình cảnh báo vỡ nợ vẫn luôn cần được quan tâm, bổ sung, hoàn thiện. Những biến động rất lớn về kinh tế xã hội, tính không dự báo được của các sự kiện tự nhiên, kinh tế xã hội làm cho việc sử dụng các phương pháp truyền thống, phương pháp hiện tại nhiều trường hợp không còn phù hợp nữa. Xuất phát từ các lý do trên, nghiên cứu sinh chọn đề tài: “Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ đối với các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam” làm luận án tiến sỹ kinh tế (chuyên ngành Toán kinh tế) để góp phần giải quyết một vấn đề mà lý luận và thực tiễn đang đặt ra. 2. Mục đích nghiên cứu của luận án Mục đích nghiên cứu của luận án là - Xây dựng và lựa chọn hệ thống các chỉ tiêu sử dụng trong việc đánh giá nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP. - Xây dựng mô hình thực nghiệm cảnh báo nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam. - Đề xuất một số giải pháp nhằm hạn chế nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam. Câu hỏi nghiên cứu: - Trong điều kiện của Việt Nam, những nhân tố nào có thể đặc trưng cho khả năng vỡ nợ của ngân hàng; các nhân tố, các chỉ tiêu nào ảnh hưởng và ảnh hưởng như thế nào tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam? 2 - Các ngân hàng có các đặc thù riêng ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ, sự khác biệt này giữa các ngân hàng được xác định như thế nào? - Phương pháp, mô hình nào nên đề xuất áp dụng cho các NHTMCP Việt Nam? - Hàm ý về chính sách rút ra từ mô hình? 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận án là nguy cơ vỡ nợ, mô hình xác định nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP Việt Nam. - Phạm vi nghiên cứu Luận án nghiên cứu về các NHTMCP Việt Nam gồm 35 NHTMCP trong đó bao gồm cả các NHTMCP mà Nhà nước nắm cổ phần chi phối như BIDV, MHB, Vietcombank, Vietinbank. Khoảng thời gian nghiên cứu là từ năm 2010 đến năm 2015. 4. Phương pháp nghiên cứu Để phù hợp với nội dung, yêu cầu và mục đích nghiên cứu đã đặt ra, luận án sử dụng phương pháp phân tích định lượng và phân tích định tính. Một số mô hình được sử dụng là mô hình hồi quy Logit với dữ liệu mảng, mô hình mạng nơ ron và cây quyết định để xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP Việt Nam. Luận án sử dụng các số liệu được thu thập từ các báo cáo của NHNN, các báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các NHTMCP thời kỳ 2010-2015. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án - Luận án xây dựng cơ sở lý luận cho mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ các NHTMCP. - Luận án xây dựng, lựa chọn hệ thống các chỉ tiêu sử dụng trong cảnh báo vỡ nợ ngân hàng. Xác định được các nhân tố, các chỉ tiêu ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ của các NHTMCP. - Lượng hóa tính đặc thù của từng ngân hàng ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ. - Xây dựng được mô hình cảnh báo vỡ nợ cho các NHTMCP. - Đề xuất một số giải pháp giảm nguy cơ vỡ nợ cho các NHTMCP dựa trên các phân tích của luận án. 3 6. Bố cục của luận án Ngoài phần mở đầu, kết luận, phụ lục, bảng biểu và danh mục tài liệu tham khảo, nội dung luận án được chia làm 5 chương như sau: Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu về vỡ nợ ngân hàng Chương 2: Cơ sở lý luận về vỡ nợ ngân hàng thương mại Chương 3: Thực trạng hoạt động, nguy cơ vỡ nợ của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009-2015 Chương 4: Xây dựng mô hình cảnh báo nguy cơ vỡ nợ các NHTMCP Việt Nam. Chương 5: Kết luận và kiến nghị chính sách. 4 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ VỠ NỢ NGÂN HÀNG Chương 1, luận án trình bày khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại. Qua việc tổng quan các nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng tiêu biểu trên thế giới và ở Việt Nam, tác giả cũng chỉ ra khoảng trống nghiên cứu và đề ra mục tiêu nghiên cứu. 1.1. Khái niệm vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng thương mại Hiện tượng “phá sản” hay “vỡ nợ” đã có từ lâu nhưng nó được nói đến nhiều trong nền kinh tế thị trường. Trong nền kinh tế thị trường các doanh nghiệp phải cạnh tranh khốc liệt với nhau, các doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả tồn tại và phát triển còn các doanh nghiệp làm ăn kém hiệu quả, thua lỗ, không thể thanh toán các nghĩa vụ tài chính thì vỡ nợ, phá sản. Sự vỡ nợ của doanh nghiệp dẫn đến sự xung đột lợi ích của các chủ thể tham gia vào các quan hệ kinh tế. Việc xác định rõ khái niệm này là cơ sở để Nhà nước, các chủ thể trong nền kinh tế có thể can thiệp một cách có ý thức vào hiện tượng này nhằm hạn chế tối đa những hậu quả tiêu cực và khai thác những mặt tích cực của nó. Theo từ điển Tiếng Việt của Viện ngôn ngữ (1988, tr.790) viết rằng “ phá sản là lâm vào tình trạng tài sản chẳng còn gì, và thường là vỡ nợ, do kinh doanh bị thua lỗ, thất bại; vỡ nợ là tình trạng doanh nghiệp, cá nhân lâm vào tình trạng bị thua lỗ, thất bại liên tiếp trong kinh doanh, phải bán tài sản để trang trải công nợ, mà cũng có thể không trang trải được hết”. Trong luận án này tác giả sử dụng thuật ngữ ‘vỡ nợ’. Theo hiệp ước Basell II (2008), nguy cơ vỡ nợ được xem như sự kiện hoặc sự cố liên quan đến những chủ thể vay, khi ít nhất một trong các khả năng sau đây xảy ra: - Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ khi đến thời hạn hoàn trả hay là tình trạng mất khả năng thanh toán nợ đến hạn, bao gồm vốn vay và tiền lãi phải trả. - Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng khi quá hạn trên 90 ngày. - Giá trị tài sản nhỏ hơn vốn vay. Dưới giác độ pháp lý theo văn bản luật mới nhất, luật phá sản số 51/2014/QH13 ngày 19/6/2014 quy định: “ Vỡ nợ là tình trạng của doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố vỡ nợ”, luật cũng chỉ rõ: “Doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán là doanh nghiệp, hợp tác xã không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong thời hạn 03 tháng kể từ ngày đến hạn 5 thanh toán”. Luật phá sản số 51/2014/QH được xem là văn bản pháp lý đầy đủ nhất về phá sản, vỡ nợ doanh nghiệp. Vỡ nợ ngân hàng thương mại Về mặt kỹ thuật, vỡ nợ ngân hàng là một tình trạng trong đó một NH không thể đáp ứng được trách nhiệm thanh toán cho những người gửi tiền và không có đủ khoản tiền dự trữ theo như đòi hỏi phải có (Mishkin, 1999, tr.270). Do tính chất quan trọng của các TCTD trong đó có ngân hàng đối với nền kinh tế nên việc vỡ nợ của TCTD được quy định riêng ở mục 2, điều 155 của Luật các TCTD số 47/2010/QH12 ra ngày 16/6/2010 nêu rõ “Sau khi NHNN có văn bản chấm dứt kiểm soát đặc biệt hoặc văn bản chấm dứt áp dụng hoặc văn bản không áp dụng các biện pháp phục hồi khả năng thanh toán mà TCTD vẫn lâm vào tình trạng vỡ nợ thì TCTD đó phải làm đơn yêu cầu toà án mở thủ tục giải quyết yêu cầu tuyên bố vỡ nợ theo quy định của pháp luật về vỡ nợ”. Cũng theo điều 146 chương VIII, luật các TCTD 2010, mục kiểm soát đặc biệt, tổ chức lại, phá sản, giải thể, thanh lý TCTD có nêu: “NHNN xem xét, đặt các TCTD vào tình trạng kiểm soát đặc biệt khi TCTD lâm vào một trong các trường hợp sau + Có nguy cơ mất khả năng chi trả. + Nợ không có khả năng thu hồi có nguy cơ dẫn đến mất khả năng thanh toán. + Khi số lỗ lũy kế của TCTD lớn hơn 50% giá trị thực của vốn điều lệ và các quỹ dự trữ ghi trong báo cáo tài chính đã được kiểm toán gần nhất. + Hai năm liên tục bị xếp hạng yếu kém theo quy định của NHNN. + Không duy trì được tỷ lệ đảm bảo an toàn vốn tối thiểu quy định tại điểm b, khoản 1 Điều 130 của luật Này trong thời gian một năm liên tục”. Như vậy việc vỡ nợ của các TCTD, các ngân hàng ở Việt Nam được quy định và giám sát rất chặt chẽ. Hậu quả của vỡ nợ ngân hàng Sự vỡ nợ của các NHTM gây ra sự mất vốn của các cổ đông ngân hàng, sự tổn thất cho người gửi tiền (nếu không được chi trả bảo hiểm tiền gửi đầy đủ), nếu qui mô vỡ nợ lớn hơn nó có thể tạo phản ứng đổ vỡ dây chuyền hệ thống NH, kéo theo khủng hoảng tài chính. Hậu quả của nó rất dai dẳng gây ra suy thoái kinh tế và làm kiệt quệ nguồn vốn đầu tư nhất là ở các nước đang phát triển (Lê Khương Ninh, 2015). Ví dụ điển hình là chi phí khắc phục hậu quả của cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á năm 6 1997 (bắt nguồn từ cuộc khủng hoảng ngân hàng và tiền tệ) lên tới 200 tỷ đô-la Mỹ, trong đó người gửi tiền và Chính phủ gánh chịu. Trong lịch sử đã xảy ra nhiều vụ vỡ nợ các ngân hàng lớn trên thế giới. Bảng 1.1 nêu một số cuộc khủng hoảng ngân hàng điển hình từ năm 1980. Bảng 1.1: Một số cuộc khủng hoảng ngân hàng điển hình TT Địa bàn Sự kiện Nguyên nhân 1 Châu Mỹ La-tinh Hơn 70 ngân hàng bị giải thể hoặc cần cứu trợ. Quốc hữu hoá ngân hàng quy mô lớn diễn ra ở Mexico, Uruguay, Chile và Peru. Lãi suất giảm và chính sách tiền tệ thắt chặt ở Hoa Kỳ, cùng với sự xấu đi của môi trường kinh tế vĩ mô trong nước. (1980-1983) Hoa Kỳ (1988-1992) 1300 ngân hàng vỡ nợ. Chi phí Bùng nổ thị trường bất khắc phục là 180 tỷ đô-la Mỹ (khoảng động sản cùng việc gỡ bỏ 3% GDP). một số quy định đối với lĩnh vực tài chính khiến các TCTD thực hiện các khoản cho vay quá rủi ro. 2 Hoa Kỳ (2007-2009) Khủng hoảng tự dẫn đến vấn đề thanh khoản ở hệ thống ngân hàng do nhu cầu đối với các loại chứng khoán phái sinh giảm sâu. Các loại tài sản tài chính khó định giá bị mất giá do áp dụng các quy định kế toán mới. 3 Phần Lan, Na Chính phủ kiểm soát ba ngân hàng lớn Tự do tài chính dẫn đến Uy và Thụy chiếm đến 31% tổng lượng tiền gửi. bùng nổ cho vay, cùng với Điển (1991) lãi suất tăng ở Đức nên chất lượng các khoản cho vay không thể kiểm soát. 4 Khủng hoảng Khủng hoảng ngân hàng và tiền tệ. Nợ tài chính Châu xấu tăng đột biến ở Thái Lan, Hàn Á (1997) Quốc, Indonesia, Philippines và Malaysia, dẫn tới nhiều vụ sáp nhập các NH. Bùng nổ bong bong nhà đất khiến cho thị trường cho vay sụp đổ, làm cho nhu cầu đối với các loại chứng khoán phái sinh giảm sâu. Sự mở rộng thị trường vốn quốc tế, cùng sự định giá quá cao đồng nội tệ dẫn đến việc vay và cho vay quá mức. Nguồn: Amri và Kocher (2012) 7 1.2. Tổng quan các nghiên cứu vỡ nợ, vỡ nợ ngân hàng trên thế giới Nghiên cứu dự báo vỡ nợ công ty là một chủ đề quan trọng và được quan tâm rộng rãi, đã có nhiều mô hình dự báo vỡ nợ phát triển dựa trên các lý thuyết khác nhau. Dự báo vỡ nợ gắn liền với thuật ngữ cảnh báo sớm được hiểu là hoạt động nhận biết nguy cơ vỡ nợ của một chủ thể trong tương lai từ các chỉ báo trong hiện tại. Cơ sở cho việc dự báo vỡ nợ là việc phân tích mối quan hệ giữa vỡ nợ doanh nghiệp với các chỉ số tài chính được thể hiện trên các báo cáo liên quan đến doanh nghiệp. Lý luận này đưa ra bởi tác giả Fitzpatrick (1934) và được hoàn thiện trong các nghiên cứu sau đó như của Atlman (1968, 1983, 1993). 1.2.1. Tổng quan các mô hình và các nghiên cứu vỡ nợ tiêu biểu Khi nghiên cứu về các mô hình cảnh báo vỡ nợ người ta thường chia ra các loại mô hình: - Các mô hình, phương pháp thống kê chứa tham số: phân tích đơn biến, phân tích phân biệt đa biến, mô hình Logit, Probit, phân tích sống sót,... - Các mô hình phi tham số: mạng nơron nhân tạo, học máy, cây quyết định, mô hình nhận dạng đặc điểm, thuật toán di truyền,... Hình 1.1: Mô tả các mô hình thường được sử dụng trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ. Dự báo vỡ nợ Mô hình thống kê UDA LA, PA MDA Các mô hình phi tham số Mạng Nơ ron Cây quyết định Phân tích đặc điểm Thuật toán Máy hỗ di truyền trợ véc tơ Hình 1.1: Các mô hình chủ yếu trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ các tài liệu tham khảo Trong đó: UDA- phân tích phân biệt đơn biến; MDA- phân tích phân biệt đa biến; LAmô hình Logit; PA- mô hình Probit. 8 a) Nhóm mô hình thống kê: phân tích đơn biến, phân tích phân biệt đa biến, mô hình Logit, Probit. Nghiên cứu sử dụng phân tích phân biệt đơn biến: Nội dung chính của phân tích đơn biến trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ là xem xét các nhân tố đơn lẻ và so sánh các nhân tố giữa hai nhóm công ty vỡ nợ và nhóm công ty không vỡ nợ, nếu các nhân tố tài chính cho thấy các dấu hiệu khác nhau giữa hai nhóm vỡ nợ và không vỡ nợ thì chúng được sử dụng như các biến dự báo. Vụ nghiên cứu chính sách và thương mại Mỹ (1930) công bố tập san các kết quả nghiên cứu trong cuốn ‘ Một phân tích, kiểm tra các công ty công nghiệp vỡ nợ ’. Nghiên cứu đã phân tích 24 nhân tố của 29 công ty để xác định những tính chất chung của nhóm công ty bị vỡ nợ. Trung bình của các nhân tố được xác định dựa trên số liệu các nhân tố của 29 công ty. Các nhân tố của mỗi công ty được so sánh với trung bình của các nhân tố tương ứng để chỉ ra tính chất hoặc xu hướng của công ty. Các nghiên cứu tìm ra 8 nhân tố để xem xét như các chỉ báo tốt về tình trạng suy yếu của một công ty. Những nhân tố đó là vốn lưu động/tổng tài sản, thặng dư và dự trữ/tổng tài sản, tài sản dòng cố định, tài sản cố định/tổng tài sản, tỷ suất khả năng thanh toán, lợi nhuận dòng/ tổng tài sản, doanh thu/tổng tài sản, và tiền mặt/tổng tài sản. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng vốn lưu động/tổng tài sản là chỉ báo tốt hơn tỷ suất khả năng thanh toán mặc dù trên thực tế cả hai đều là các chỉ báo tốt cho dự báo vỡ nợ. Nghiên cứu theo hướng này còn có các nghiên cứu của FitzPatrick (1932), Smith và Winakor (1935), Merwin (1942),... Một nghiên cứu sử dụng phân tích đơn biến tiêu biểu, được tham khảo rộng rãi là nghiên cứu của tác giả Beaver công bố năm 1966. Trong nghiên cứu của mình, khác những nghiên cứu trước, Beaver sử dụng định nghĩa rộng hơn về vỡ nợ, một công ty được xem là vỡ nợ nếu nó có các biểu hiện vỡ nợ trái phiếu (khế ước), rút tiền quá mức tài khoản ngân hàng, hoặc mất khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính. Sự mở rộng của định nghĩa dường như không có bất cứ ảnh hưởng gì nhiều đến các kết quả. Dữ liệu sử dụng của 79 công ty vỡ nợ và 79 công ty không vỡ nợ trong 38 ngành. Ông tách mẫu thành hai nhóm: nhóm công ty vỡ nợ và nhóm công ty không vỡ nợ, sau đó tiến hành so sánh khả năng phân nhóm công ty vỡ nợ và công ty không vỡ nợ của các chỉ số đơn biến. Ông sử dụng 30 chỉ số tài chính và phân chúng thành 6 nhóm chỉ số, các chỉ số liên quan đến tỷ suất lợi nhuận, cấu trúc tài sản, các chỉ số liên quan đến việc chi trả cổ tức ưu đãi, thấu chi tài khoản ngân hàng, khả năng chi trả lãi trái phiếu. Ông so sánh trị số trung bình của 30 chỉ số ứng với hai nhóm công ty vỡ nợ và không vỡ nợ. Kết quả từ 30 chỉ số ban đầu ông lựa chọn được 6 chỉ số lần lượt thuộc 6 nhóm. Trong nghiên cứu Beaver (1966) tính được điểm cắt cho mỗi chỉ số 9 dựa trên việc tính toán các lỗi loại I, lỗi loại II từ mẫu. Những điểm cắt này thu được từ dữ liệu gốc và chúng lại được sử dụng phân nhóm các công ty nằm ngoài mẫu. Kết quả ông tìm thấy các chỉ số dự báo tốt nhất gồm có: luồng tiền mặt/ tổng nợ (độ chính xác là 92% cho 1 năm trước vỡ nợ), tiếp theo là thu nhập dòng/doanh thu (91%); thu nhập dòng /tổng tài sản; tổng nợ/ tổng tài sản; vốn lưu động/ tổng tài sản (độ chính xác 90% cho mỗi chỉ số). Ông kết luận rằng sử dụng các nhân tố đơn lẻ có thể dự báo vỡ nợ tốt cho khoảng thời gian 5 năm trước vỡ nợ. Trong những gợi ý cho những nghiên cứu tiếp theo ông chỉ ra việc có thể tích hợp nhiều nhân tố cùng một lúc nhằm nâng cao khả năng dự báo và bắt đầu xây dựng những mô hình dự báo vỡ nợ. Những nghiên cứu đơn biến sử dụng kỹ thuật đơn giản và việc áp dụng nhanh chóng thuận tiện do các điểm phân biệt đã được tính toán sẵn, hiệu suất dự báo khá cao (độ chính xác lên tới 92% trong nghiên cứu của Beaver (1966)). Những nghiên cứu phân tích đơn biến cũng rất quan trọng như một bước chuẩn bị nền móng cho các mô hình dự báo vỡ nợ đa biến. Bảng 1.2: Điểm phân biệt của các biến dự báo trong mô hình Beaver Biến số Lưu chuyển tiền tệ thuần/ tổng nợ Lợi nhuận ròng/ TA Tổng nợ/ TA Vốn lưu động / TA Khả năng thanh toán hiện thời Khoảng phi tín dụng Số năm trước phá sản Doanh nghiệp 1 năm 2 năm 3 năm 5 năm Phá sản 0.03 0.05 0.1 0.11 Không phá sản 0.07 0.07 0.09 0.11 Phá sản 0.00 0.01 0.03 0.04 Không phá sản 0.02 0.02 0.03 0.03 Phá sản 0.57 0.51 0.53 0.57 Không phá sản 0.57 0.49 0.5 0.57 Phá sản 0.19 0.33 0.26 0.43 Không phá sản 0.27 0.28 0.26 0.29 Phá sản 1.6 2.3 2.3 2.8 Không phá sản 1.6 1.7 1.8 2.1 Phá sản -0.04 0.03 0.01 0.04 Không phá sản -0.04 -0.02 -0.01 -0.02 Nguồn: Beaver (1966) Tuy nhiên phương pháp phân tích phân biệt đơn biến có một số nhược điểm sau: Thứ nhất, phân nhóm công ty được đưa ra khi so sánh giá trị của một chỉ số so với điểm cắt có thể bị lầm lẫn, chẳng hạn một công ty có thể bị xét là vỡ nợ trên 1 nhân tố 10 đặc biệt này nhưng lại không vỡ nợ trên một nhân tố khác. Hoặc một nhân tố có khả năng phân biệt tốt hai nhóm đối với loại hình doanh nghiệp này nhưng lại không có khả năng phân biệt với một loại hình doanh nghiệp khác. Thứ hai, khi sử dụng phân tích đơn biến các biến được xét riêng rẽ sẽ rất khó để đánh giá mức độ quan trọng của từng biến, hơn nữa cách tiếp cận này sẽ không khai khác được thông tin chứa đựng đồng thời trong các biến khác nhau. Cuối cùng là điểm cắt cho từng biến sử dụng để phân loại được lựa chọn phụ thuộc rất lớn vào tỷ lệ phá sản trong mẫu nghiên cứu do đó giảm tính khái quát. Nghiên cứu sử dụng phân tích phân biệt đa biến: Trước những nhược điểm của phương pháp phân tích đơn biến, nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng phân tích phân biệt đa biến (MDA). Mục tiêu của MDA trong nghiên cứu cảnh báo vỡ nợ là phân biệt giữa doanh nghiệp phá sản và doanh nghiệp không phá sản một cách khách quan và chính xác nhất, bằng việc sử dụng hàm phân biệt (Z-score) trong đó các biến số là các chỉ tiêu tài chính. Hàm phân biệt là tổ hợp tuyến tính của các biến giúp phân biệt tốt nhất các nhóm, các cá thể trong mỗi nhóm gần nhau nhất và các nhóm được phân biệt tốt nhất (xa nhau nhất). Nghiên cứu tiêu biểu áp dụng phương pháp phân tích phân biệt đa biến là nghiên cứu của tác giả Atlman (1968), ông xem xét ba câu hỏi: (1) Các chỉ số nào quan trọng nhất trong việc phát hiện nguy cơ phá sản? (2) Vai trò của các chỉ số hay trọng số của các chỉ số bằng bao nhiêu? (3) Trọng số nên được thành lập khách quan như thế nào? Ông sử dụng số liệu các doanh nghiệp ở Mỹ giai đoạn 1946-1965, gồm 66 công ty với 33 công ty cho mỗi nhóm (vỡ nợ và không vỡ nợ). Ban đầu 22 chỉ số được chia thành 5 nhóm (nhóm chỉ số khả năng thanh khoản, nhóm chỉ số lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng trả nợ, nhóm chỉ số hiệu quả hoạt động). Năm chỉ số cuối cùng được lựa chọn cho dự báo vỡ nợ công ty thông qua quy trình sau đây: (1) Quan sát ý nghĩa thống kê của các biến số khác nhau (2) Đánh giá tương quan giữa các biến số có liên quan (3) Quan sát độ chính xác của nhiều mô hình khác nhau (4) Sử dụng đánh giá từ các chuyên gia khi hoàn thiện các hàm số. Hàm phân biệt cho dự báo vỡ nợ trước 1 năm thu được như sau: Z = 1 .2 X 1 + 1 .4 X 2 + 3 .3X 3 + 0.6 X 4 + 1 .0 X 5 Nguồn: Atlman (1968) 11
- Xem thêm -

Tài liệu liên quan