Kết quả nghiên cứu của đề tài nhằm đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo, từ đó đưa ra biện pháp hữu hiệu nhằm hạn chế, ngăn ngừa, giảm thiểu RRTD tại 15 chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ.
Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu
Trong bối cảnh hội nhập và phát triển hiện nay, các ngân hàng đặt mục tiêu tăng trưởng lợi nhuận và mở rộng thị phần, với lợi nhuận từ hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng lớn Tuy nhiên, sự gia tăng tín dụng cũng đi kèm với rủi ro tín dụng, điều này trở thành mối quan tâm hàng đầu của các ngân hàng, vì rủi ro có thể dẫn đến thất thoát, tổn thất và ảnh hưởng đến uy tín của ngân hàng.
Vùng Đồng bằng sông Cửu Long, với thế mạnh về gạo và thủy sản, đóng góp lớn vào dư nợ thương mại gạo và thủy sản của Vietcombank - KV Tây Nam Bộ Tuy nhiên, từ năm 2016 đến 2018, ngành thương mại gạo gặp nhiều khó khăn trong sản xuất và tiêu thụ, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các doanh nghiệp Sự cạnh tranh gay gắt giữa các tổ chức tín dụng dẫn đến việc nới lỏng quy định tín dụng để thu hút khách hàng, làm tăng nguy cơ nợ xấu cho ngân hàng trong tương lai.
Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, như các công trình của Louis H Amato và Christie H Amato (2004), Bonfim, D (2009), Alex R Kira và Zhongzhi He (2012), cùng với Norlida Abdul Manab và cộng sự (2015) Tại Việt Nam, một số nghiên cứu cũng đã được thực hiện về rủi ro tín dụng, chẳng hạn như các tác giả Trần Trọng Phong (2015) và Lê Khương Ninh (2017) Tuy nhiên, vẫn chưa có nghiên cứu nào tập trung vào rủi ro tín dụng trong cho vay các doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam.
Thị trường thương mại gạo đang gặp nhiều khó khăn, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành Để giảm thiểu rủi ro tín dụng trong quá trình cho vay, việc nghiên cứu đề tài “Hạn chế rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam - Khu vực Tây Nam Bộ” là rất cần thiết.
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu chung: hạn chế RRTD trong cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ
Phân tích thực trạng RRTD trong cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ
Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ bao gồm: quản lý rủi ro tín dụng, tình hình tài chính của doanh nghiệp, biến động thị trường gạo, và chính sách tín dụng của ngân hàng Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến RRTD có thể thay đổi tùy thuộc vào từng chi nhánh và điều kiện kinh tế cụ thể của khu vực Việc xác định rõ các yếu tố này là cần thiết để cải thiện hiệu quả cho vay và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Đề xuất giải pháp hạn chế RRTD trong cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ.
Câu hỏi nghiên cứu
- Thực trạng RRTD trong cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank -
KV Tây Nam Bộ như thế nào?
- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến RRTD trong cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ?
- Giải pháp nào giúp hạn chế RRTD trong cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ?
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn áp dụng mô hình hồi quy logistic nhị phân để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ Sau khi thực hiện hồi quy, các kiểm định được tiến hành nhằm đánh giá độ phù hợp của mô hình và ý nghĩa của các hệ số hồi quy, thông qua các chỉ tiêu như Kiểm định Omnibus, -2 log likelihood, Chi-bình phương và Nagelkerke R2.
Ý nghĩa của đề tài
Tác giả là cán bộ tín dụng tại phòng kiểm tra nội bộ Vietcombank - KV Tây Nam Bộ, nghiên cứu này giúp nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank trong khu vực Từ đó, tác giả đề xuất các biện pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng cho các chi nhánh này.
Nghiên cứu tại 15 chi nhánh Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - KV Tây Nam Bộ nhằm đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo Mục tiêu của đề tài là đưa ra các biện pháp hiệu quả để hạn chế, ngăn ngừa và giảm thiểu rủi ro tín dụng tại các chi nhánh này.
Kết cấu của luận văn
Kết cấu luận văn bao gồm 05 chương:
Chương 2 tập trung vào rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh của Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam ở khu vực Tây Nam Bộ Phân tích này giúp hiểu rõ các yếu tố gây ra rủi ro tín dụng và tác động của chúng đến khả năng thu hồi nợ Đồng thời, nghiên cứu cũng đề xuất các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả nhằm nâng cao chất lượng tín dụng và bảo vệ lợi ích của ngân hàng trong bối cảnh thị trường gạo đang biến động.
- Chương 3: Cơ sở lý luận, tổng quan các nghiên cứu trước đây và phương pháp nghiên cứu về rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại
Chương 4 phân tích thực trạng rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam ở khu vực Tây Nam Bộ Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, bao gồm tình hình tài chính của doanh nghiệp, biến động thị trường gạo và chính sách tín dụng của ngân hàng Qua đó, bài viết đề xuất các giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, nâng cao hiệu quả cho vay và đảm bảo an toàn tài chính cho ngân hàng.
Chương 5 của bài viết tập trung vào việc đưa ra kết luận và các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh của Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam ở khu vực Tây Nam Bộ Để giảm thiểu rủi ro, cần áp dụng các biện pháp quản lý tín dụng chặt chẽ, đánh giá chính xác khả năng trả nợ của doanh nghiệp, cũng như tăng cường đào tạo nhân viên ngân hàng về phân tích rủi ro Bên cạnh đó, việc xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng và theo dõi sát sao tình hình hoạt động của họ cũng là yếu tố quan trọng giúp nâng cao hiệu quả cho vay và bảo đảm an toàn vốn cho ngân hàng.
RỦI RO TÍN DỤNG TRONG CHO VAY DOANH NGHIỆP THƯƠNG MẠI GẠO TẠI CÁC CHI NHÁNH NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Giới thiệu các chi nhánh Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt
Lịch sử hình thành và phát triển
Khu vực Tây Nam Bộ là một trong bảy khu vực của Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) Tính đến ngày 31/12/2018, khu vực này có 15 chi nhánh và 49 phòng giao dịch tại các tỉnh thuộc Đồng bằng sông Cửu Long, ngoại trừ tỉnh Hậu Giang.
Chi tiết 15 chi nhánh Vietcombank thuộc KV Tây Nam Bộ gồm:
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Kiên Giang, được thành lập vào ngày 01/07/1987, là chi nhánh Vietcombank đầu tiên tại Đồng bằng sông Cửu Long Chi nhánh tọa lạc tại số 89, đường 3 tháng 2, phường Vĩnh Bảo, thành phố Rạch Giá, tỉnh Kiên Giang.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Cần Thơ, thành lập ngày 01/10/1989, địa chỉ tại số 03-05-07 Đại lộ Hòa Bình, phường Tân An, Quận
Ninh Kiều, thành phố Cần Thơ
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh An Giang được thành lập vào ngày 01/10/1991, tọa lạc tại số 30-32 Hai Bà Trưng, phường Mỹ Long, thành phố Long Xuyên, tỉnh An Giang.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Cà Mau được thành lập vào ngày 22 tháng 11 năm 1993, tọa lạc tại số 07 đường An Dương Vương, phường 7, thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Bến Tre, được thành lập vào ngày 03/11/2015, tọa lạc tại số 55B3, đại lộ Đồng Khởi, phường Phú Khương, thành phố Bến Tre, tỉnh Bến Tre.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Sóc Trăng được thành lập vào ngày 01/12/2006, tọa lạc tại số 3 Trần Hưng Đạo, khóm 6, phường 3, thành phố Sóc Trăng, tỉnh Sóc Trăng.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Tây Đô được thành lập vào ngày 25/12/2006, tọa lạc tại Lô 30A7A, Khu công nghiệp Trà Nóc 1, Phường Trà Nóc, Quận Bình Thủy, thành phố Cần Thơ.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Châu Đốc được thành lập vào ngày 28 tháng 11 năm 2006, tọa lạc tại số 20 Lê Lợi, Phường Châu Phú B, thành phố Châu Đốc, tỉnh An Giang.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Đồng Tháp được thành lập vào ngày 08/12/2006, tọa lạc tại số 89, đường Lý Thường Kiệt, phường 2, thành phố Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Long An được thành lập vào ngày 28 tháng 11 năm 2006, tọa lạc tại số 2A, Phạm Văn Ngũ, khu phố 5, thị trấn Bến Lức, huyện Bến Lức, tỉnh Long An.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Tiền Giang, thành lập ngày 14/10/2008, địa chỉ tại số 152 Đinh Bộ Lĩnh, phường 2, thành phố Mỹ Tho, tỉnh Tiền Giang
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Trà Vinh, thành lập ngày 25/09/2009, địa chỉ tại số 05 Lê Thánh Tôn, phường 2, thành phố Trà Vinh, tỉnh Trà Vinh
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Vĩnh Long, thành lập ngày 01/04/2010, địa chỉ tại số 5C, Hưng Đạo Vương, Phường 1, Thành phố Vĩnh Long, tỉnh Vĩnh Long
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Bạc Liêu được thành lập vào ngày 05/08/2011, tọa lạc tại số 14-15 lô B, đường Bà Triệu, phường 3, thành phố Bạc Liêu, tỉnh Bạc Liêu.
Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Phú Quốc được thành lập vào ngày 15 tháng 11 năm 2016, tọa lạc tại số 1A, đường Hùng Vương, khu phố 1, thị trấn Dương Đông, huyện Phú Quốc, tỉnh Kiên Giang.
Kết quả hoạt động kinh doanh
- Hoạt động huy động vốn
Huy động vốn cuối kỳ của các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2006 - 2018 đều có sự tăng trưởng
Bảng 2.1: Hoạt động huy động vốn tại các chi nhánh Vietcombank – KV Tây
Nam Bộ giai đoạn 2016-2018 Đvt: Tỷ đồng
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Cuối năm 2018, huy động vốn của Vietcombank đạt 39.477 tỷ đồng, tăng 56% so với năm 2016 nhưng chỉ tăng 12% so với năm 2017, cho thấy sự tăng trưởng huy động vốn đang có dấu hiệu chậm lại Hơn nữa, lãi suất huy động tại các chi nhánh của Vietcombank cũng phản ánh xu hướng này.
KV Tây Nam Bộ có mức huy động vốn thấp hơn so với các ngân hàng thương mại khác, dẫn đến nhiều khó khăn trong công tác huy động vốn do sự cạnh tranh gay gắt giữa các tổ chức tín dụng.
Trong giai đoạn 2006 - 2018, dư nợ tín dụng tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ liên tục tăng, đạt mức cao nhất 51,2 ngàn tỷ đồng vào năm 2018, tăng 22% so với năm 2017 Đồng thời, tỷ lệ nợ xấu cũng có xu hướng giảm, từ 3,9% vào năm 2016 xuống còn 3% vào năm 2018, như thể hiện trong bảng 2.2.
Bảng 2.2: Dư nợ và nợ xấu tại các chi nhánh Vietcombank – KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018 Đvt: Tỷ đồng
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
- Kết quả hoạt động kinh doanh
Kết quả hoạt động kinh doanh của các chi nhánh Vietcombank – KV Tây Nam
Bộ năm 2018 tăng vượt bậc so với các năm 2016, 2017
Bảng 2.3: Kết quả hoạt động kinh doanh tại các chi nhánh Vietcombank
– KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018 Đvt: Tỷ đồng
Tổng thu nhập hoạt động kinh doanh 2.031 2.284 2.041 252,80 12,44 (243,59) (10,66) + Trong đó: Thu nhập từ lãi thuần 1.212 1.614 1.219 402,44 33,21 (395,23) (24,48) Tổng chi phí hoạt động (619) (712) (620) (92,90) 15,01 91,76 (12,89) Lợi nhuận hoạt động kinh doanh sau thuế 116 255 801 139,78 121,01 545,33 213,60
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Bảng 2.3 cho thấy tổng thu nhập từ hoạt động kinh doanh của các chi nhánh Vietcombank – KV Tây Nam Bộ năm 2018 đạt 2.041 tỷ đồng, tăng nhẹ so với năm
Năm 2018, nguồn thu từ hoạt động tín dụng đạt 1.219 tỷ đồng, chiếm 60% tổng thu nhập từ hoạt động kinh doanh, mặc dù giảm 243 tỷ đồng, tương đương 11% so với năm 2017.
Năm 2018, thu nhập từ hoạt động tín dụng chiếm hơn 63% tổng thu của các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ, cho thấy đây là nguồn thu chủ yếu Lợi nhuận hoạt động kinh doanh của các chi nhánh này đạt 801 tỷ đồng, tăng 545 tỷ đồng, tương đương 214% so với năm 2017, đánh dấu năm có lợi nhuận cao nhất trong giai đoạn 2016 – 2018.
Năm 2018, các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ mặc dù gặp khó khăn trong việc huy động vốn và dư nợ tín dụng, nhưng lại ghi nhận sự bứt phá ấn tượng về lợi nhuận.
Rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam - Khu vực Tây
Tình hình sản xuất lúa tại Khu vực Tây Nam Bộ và xuất khẩu gạo của Việt Nam
2.2.1 Tình hình sản xuất lúa tại Khu vực Tây Nam Bộ và xuất khẩu gạo của Việt Nam
- Tình hình sản xuất lúa tại Khu vực Tây Nam Bộ
Miền Tây Nam Bộ, hay còn gọi là vùng Đồng bằng sông Cửu Long, là khu vực quan trọng trong sản xuất gạo và thủy sản, đóng góp 20% GDP của cả nước Vùng này bao gồm 12 tỉnh và 1 thành phố trực thuộc trung ương, với 90% sản lượng gạo xuất khẩu và 52% sản lượng thủy sản xuất khẩu hàng năm.
Diện tích gieo cấy lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2016 – 2018 có xu hướng giảm, với năm 2018 đạt 4.107 nghìn ha, giảm so với 4.241 nghìn ha năm 2016 và 4.184 nghìn ha năm 2017 Nguyên nhân chủ yếu là do nhiều địa phương chuyển đổi diện tích trồng lúa sang mục đích khác như xây dựng công trình thủy lợi, cơ sở hạ tầng, hoặc chuyển sang cây trồng và nuôi trồng thủy sản khác Bên cạnh đó, khó khăn trong tưới tiêu, thiếu lao động, ngập úng và sạt lở cũng ảnh hưởng đến sản xuất Mặc dù diện tích gieo cấy giảm, sản lượng lúa vẫn tăng, đạt 24.438 nghìn tấn năm 2018, tăng 783 nghìn tấn so với 2017 và chiếm 55% tổng sản lượng lúa cả nước (44,1 triệu tấn).
Bảng 2.4: Tình hình sản xuất lúa tại Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2016
– 2018 Đvt: Diện tích: ngàn ha Năng suất: tạ/ha Sản lượng: ngàn tấn
Diện tích 4.241,10 4.184,00 4.107,00 (57,10) (77,00) Năng suất 56,20 56,40 59,50 0,20 3,10 Sản lượng 23.831,00 23.655,00 24.438,00 (176,00) 783,00
(Nguồn: Tổng cục thống kê, 2016 – 2018)
- Tình hình xuất khẩu gạo của Việt Nam
Giá gạo xuất khẩu bình quân năm 2018 cao hơn giá gạo xuất khẩu năm 2016 và
Cuối năm 2018, giá gạo xuất khẩu bình quân đã có xu hướng giảm, đạt mức gần bằng giá gạo xuất khẩu của năm 2016 và 2017, như thể hiện qua biểu đồ 2.1 (Đvt: USD/kg).
Biểu đồ 2.1: Giá gạo xuất khẩu bình quân của Việt Nam giai đoạn 2016 – 2018
(Nguồn: Tổng cục thống kê, 2016 - 2018)
Về thị trường xuất khẩu gạo của Việt Nam giai đoạn 2016 - 2018 có sự thay đổi rõ rệt được thể hiện qua biểu đồ 2.2:
Biểu đồ 2.2: Thị trường xuất khẩu gạo của Việt Nam giai đoạn 2016 - 2018
(Nguồn: Tổng cục thống kê, 2016 – 2018)
Biểu đồ cho thấy rằng trong các năm 2016 và 2017, Trung Quốc là thị trường tiêu thụ hàng đầu với tỷ trọng xuất khẩu lần lượt là 36% và 39% Tuy nhiên, đến năm 2018, tỷ trọng này đã có sự thay đổi đáng kể.
Trong năm 2018, tỷ trọng xuất khẩu gạo của Việt Nam giảm mạnh, chỉ còn chiếm 22% tổng lượng gạo xuất khẩu, giảm 42% về sản lượng và 33% về kim ngạch so với năm 2017 Nguyên nhân chính của sự sụt giảm này là do lượng nhập khẩu nếp vào nước này giảm mạnh do giá xuất khẩu cao, thuế suất nhập khẩu gạo nếp tăng lên 50%, cùng với việc khách hàng Trung Quốc ép giá.
Tình hình sản xuất lúa tại Đồng bằng Sông Cửu Long đang có những diễn biến đáng chú ý, ảnh hưởng đến giá cả xuất khẩu và thị trường xuất khẩu gạo của Việt Nam Trong giai đoạn này, việc theo dõi xu hướng sản xuất lúa và giá cả xuất khẩu là rất quan trọng để đánh giá tiềm năng phát triển của ngành gạo Việt Nam.
2016 – 2018 cho thấy tình hình xuất khẩu đang gặp khó khăn về thị trường đầu ra
Và khó khăn của ngành gạo tất yếu sẽ dẫn đến khó khăn trong kinh doanh của các
2.2.2 Biểu hiện rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam - Khu vực Tây Nam Bộ
- Dư nợ cho vay doanh nghiệp thương mại gạo
Do đặc thù của vùng Đồng bằng Sông Cửu Long, dư nợ cho vay của các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ chủ yếu tập trung vào những ngành thế mạnh như gạo và thủy sản.
Bảng 2.5: Dư nợ cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây
Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: Tỷ đồng
Dư nợ ngành hàng Tỷ trọng dư nợ ngành hàng/ tổng dư nợ Năm
Thương mại gạo 9.403 7.940 7.061 25,55% 18,97% 13,79% Chế biến thủy, hải sản 7.436 7.810 6.714 20,21% 18,66% 13,11% Thương mại xăng dầu, gas 2.137 1.306 1.818 5,81% 3,12% 3,55%
Thương mại hàng tiêu dùng 1.108 1.214 1.448 3,01% 2,90% 2,83% Sản xuất và chế biến thức ăn chăn nuôi 1.920 1.494 1.389 5,22% 3,57% 2,71% Thương mại nguyên vật liệu phục vụ sản xuất công nghiệp, xây dựng
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Trong giai đoạn 2016 – 2018, ngành thương mại gạo tại khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long đã chiếm tỷ trọng lớn trong dư nợ của các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ Hoạt động thương mại gạo bao gồm quy trình xay xát, tách màu, đánh bóng và tiêu thụ cả nội địa lẫn xuất khẩu, trong đó xuất khẩu đóng vai trò chủ yếu.
So với giai đoạn 2016 – 2017, tỷ trọng dư nợ ngành thương mại gạo trong năm 2018 đã giảm xuống còn 14% tổng dư nợ Điều này cho thấy các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ đã nhận thức được những khó khăn trong thị trường gạo sắp tới, dẫn đến việc giảm dần dư nợ đối với các doanh nghiệp thương mại gạo và mở rộng danh mục đầu tư sang các ngành ít rủi ro hơn.
- Nợ xấu cho vay doanh nghiệp thương mại gạo
Nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu cho vay doanh nghiệp thương mại gạo giai đoạn 2016 –
Năm 2018, các chi nhánh Vietcombank tại KV Tây Nam Bộ ghi nhận sự tăng trưởng, trong khi nợ xấu của hệ thống Vietcombank giảm trong giai đoạn 2016 – 2018 Nguyên nhân chính là do các doanh nghiệp thương mại gạo gặp khó khăn trong việc đàm phán hợp đồng xuất khẩu với giá tốt, dẫn đến kim ngạch xuất khẩu giảm mạnh và thuế xuất khẩu tăng, đặc biệt là đối với mặt hàng nếp.
Bảng 2.6: Nợ xấu cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV
Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: Tỷ đồng
Nợ xấu ngành TM gạo 1.255 1.225 1.299 (30) -2% 74 6%
Tỷ lệ nợ xấu ngành
Tỷ lệ nợ xấu ngành
TM gạo/ tổng nợ xấu 88% 85% 84% -3% -1%
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Từ số liệu trên cho thấy trong giai đoạn 2016 – 2018, tỷ lệ nợ xấu của ngành
TM gạo có xu hướng tăng, cụ thể năm 2016: 13%, năm 2017: 15% và năm 2018: 18%, tỷ trọng nợ xấu ngành TM gạo/ tổng nợ xấu tại các chi nhánh Vietcombank -
KV Tây Nam Bộ lần lượt là 88%, 85%, 84%, điều này có nghĩa là trong tổng nợ xấu
Khu vực Tây Nam Bộ đang đối mặt với nợ xấu cao trong ngành thương mại gạo, mặc dù tỷ lệ nợ xấu đã giảm Điều này cho thấy cần thiết phải hạn chế rủi ro tín dụng trong cho vay đối với doanh nghiệp thương mại gạo trong thời gian tới.
Theo số liệu từ các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ, dư nợ cho vay tại đây đã có sự tăng trưởng đáng kể, phản ánh nhu cầu tín dụng ngày càng cao trong khu vực Các chi nhánh đang nỗ lực mở rộng hoạt động cho vay nhằm hỗ trợ doanh nghiệp và cá nhân, đồng thời đóng góp vào sự phát triển kinh tế địa phương.
Ngành thương mại gạo tại Đồng bằng sông Cửu Long luôn chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng dư nợ cho vay, tuy nhiên hiện nay đang đối mặt với nhiều khó khăn và rủi ro tiềm ẩn Nợ xấu trong ngành này cũng chiếm phần lớn trong tổng nợ xấu của Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ, làm tăng khả năng nợ xấu ở các chi nhánh của ngân hàng.
Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo là cần thiết để hạn chế RRTD tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ, đặc biệt khi bộ sẽ tăng cao.
Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng
Khái niệm rủi ro tín dụng
Theo Hiệp ước Basel II, rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro xảy ra khi người vay hoặc đối tác của ngân hàng không thực hiện nghĩa vụ theo các điều khoản đã thỏa thuận.
Rủi ro tín dụng, theo Arindam Bandyopadhyay (2016), là khả năng mà cá nhân hoặc tổ chức vay ngân hàng không thể thực hiện nghĩa vụ theo hợp đồng vay, dẫn đến những tổn thất trong tương lai liên quan đến khoản nợ đó.
Rủi ro tín dụng là khái niệm thể hiện những rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, chủ yếu do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ theo cam kết Điều này dẫn đến tổn thất tài chính cho người cho vay.
Phân loại rủi ro tín dụng
Có rất nhiều tiêu chí khác nhau để phân loại RRTD, theo Phạm Thái Hà (2017) thì rủi ro tín dụng được phân loại dựa trên các tiêu chí:
- Căn cứ vào mức độ tổn thất: rủi ro mất vốn và rủi ro đọng vốn
Rủi ro có thể được phân loại dựa trên đối tượng sử dụng, bao gồm rủi ro của công ty, tổ chức kinh tế, định chế tài chính, rủi ro từ khách hàng cá thể, cũng như rủi ro quốc gia hoặc khu vực địa lý.
- Căn cứ phạm vi của RRTD: rủi ro hệ thống và rủi ro cá biệt và
Theo Nguyễn Văn Tiến (2013), rủi ro tín dụng có thể được phân loại dựa trên nguyên nhân phát sinh, bao gồm rủi ro giao dịch, rủi ro danh mục và rủi ro tác nghiệp Ngoài ra, dựa vào khả năng trả nợ của khách hàng, rủi ro tín dụng còn được chia thành rủi ro không hoàn trả nợ đúng hạn, rủi ro do không có khả năng trả nợ và rủi ro không giới hạn ở hoạt động cho vay.
Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng
Theo Phạm Thái Hà (2017) rủi ro tín dụng xảy ra do các nguyên nhân:
3.1.3.1 Nhóm nguyên nhân khách quan
Môi trường kinh tế ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của người vay Trong giai đoạn kinh tế hưng thịnh, người vay hoạt động hiệu quả, dẫn đến tỷ lệ rủi ro tín dụng (RRTD) của người cho vay thấp Ngược lại, trong thời kỳ khủng hoảng, khả năng hoàn trả của người vay giảm sút, làm tăng RRTD của người cho vay.
Sự thay đổi trong chính sách kinh tế vĩ mô của nhà nước, bao gồm chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ, thu nhập và kinh tế đối ngoại, cũng như việc ban hành hoặc điều chỉnh các chính sách pháp luật, đều có tác động trực tiếp đến kế hoạch sản xuất kinh doanh và kết quả lợi nhuận của doanh nghiệp.
- Xuất phát từ phía khách hàng vay vốn:
Năng lực quản lý điều hành của khách hàng đóng vai trò quyết định trong việc sử dụng hiệu quả vốn vay và thực hiện cam kết với ngân hàng Trình độ và năng lực của người quản lý ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng này Ngoài ra, đạo đức và uy tín của người quản lý cũng rất quan trọng; nếu họ không cung cấp thông tin đầy đủ và chính xác cho ngân hàng, hoặc có khả năng trả nợ nhưng thiếu thiện chí, điều này sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ tín dụng.
Tình hình tài chính của doanh nghiệp đang gặp phải vấn đề nghiêm trọng do thiếu minh bạch và yếu kém Rủi ro xuất phát từ việc khách hàng cung cấp báo cáo tài chính ảo, che giấu thông tin bằng cách gửi bản báo cáo không chính xác cho ngân hàng trong hồ sơ vay Điều này khiến cán bộ thẩm định dựa vào các số liệu không thực tế để lập các phân tích tài chính, dẫn đến rủi ro tài chính thiếu tính xác thực và thực tế.
3.1.3.2 Nhóm nguyên nhân chủ quan từ phía các NHTM
Một cán bộ tín dụng yếu kém về năng lực và thiếu chuyên môn sẽ dẫn đến việc đánh giá rủi ro không chính xác về khoản vay, dễ gây ra quyết định sai lầm trong cho vay và tiềm ẩn nguy cơ thất thoát cho ngân hàng Bên cạnh đó, đạo đức của cán bộ tín dụng cũng là yếu tố quan trọng; nếu cán bộ có năng lực nhưng tha hóa về đạo đức, điều này sẽ tạo ra mối nguy hiểm lớn trong công tác tín dụng.
Các ngân hàng thương mại hiện nay đều có bộ phận kiểm soát nội bộ, nhưng nhiều ngân hàng vẫn chưa hoạt động hiệu quả Bộ phận này thường chỉ tồn tại hình thức, dẫn đến việc không phát hiện kịp thời các tồn tại, sai phạm và lỗ hổng trong hoạt động tín dụng Điều này cần được cải thiện để có thể đề ra các giải pháp chấn chỉnh phù hợp.
Các chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng
Theo Phạm Thái Hà (2017) rủi ro tín dụng được đo lường bởi các chỉ tiêu sau:
- Nợ quá hạn: được tính bằng tỷ số:
Tỷ lệ nợ quá hạn = Số dư nợ quá hạn x 100%
Tổng dư nợ Ngân hàng có chỉ tiêu nợ quá hạn càng lớn thì ngân hàng đó đang có mức rủi ro tín dụng càng cao và ngược lại
Nợ xấu là tình trạng mà người cho vay gặp khó khăn hoặc không thể thu hồi khoản tiền từ người đi vay, thường do người đi vay gặp khó khăn trong kinh doanh, thua lỗ, phá sản, hoặc mất khả năng thanh toán do nợ phải trả gia tăng.
Theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư 09/2014/TT-NHNN, dư nợ của các tổ chức tín dụng tại Việt Nam được phân loại thành 05 nhóm khác nhau Quy định này nhằm xác định mức trích lập dự phòng rủi ro và phương pháp xử lý rủi ro trong hoạt động của các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Nhóm 1 bao gồm các khoản nợ đủ tiêu chuẩn, trong đó có nợ trong hạn và nợ quá hạn dưới 10 ngày, được đánh giá có khả năng thu hồi toàn bộ nợ gốc và lãi.
Nhóm 2: Nợ cần chú ý, bao gồm: nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày, nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu, …
Nhóm 3: Nợ dưới tiêu chuẩn, bao gồm: nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày, nợ gia hạn nợ lần đầu, …
Nhóm 4: Nợ nghi ngờ, bao gồm các khoản nợ quá hạn từ 181 đến 360 ngày và các khoản nợ đã được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu nhưng vẫn quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn đã được cơ cấu lại lần đầu.
Nhóm 5 bao gồm các khoản nợ có khả năng mất vốn, như nợ quá hạn trên 360 ngày và nợ đã được cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu nhưng vẫn quá hạn từ 90 ngày trở lên.
Chất lượng các khoản vay được phân chia thành năm mức, từ nhóm 1 (các khoản vay tốt nhất) đến nhóm 5 (các khoản vay xấu nhất) Rủi ro tín dụng tỷ lệ nghịch với chất lượng khoản vay, trong đó nhóm 1 có rủi ro thấp nhất và nhóm 5 có rủi ro cao nhất Các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 được coi là nợ xấu, là tiêu chí phản ánh rủi ro tín dụng (RRTD); khi nợ xấu gia tăng, RRTD cũng tăng theo.
Nợ xấu được phản ánh rõ nhất qua chỉ tiêu:
Tỷ lệ nợ xấu = Số dư nợ xấu x 100%
Dự phòng rủi ro tín dụng (RRTD) là việc đánh giá khả năng chi trả của ngân hàng khi rủi ro xảy ra Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tỷ lệ trích lập dự phòng cho các nhóm nợ từ nhóm 1 đến nhóm 5 lần lượt là 0%, 5%, 20%, 50% và 100%.
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD bao gồm cả yếu tố bên trong và bên ngoài doanh nghiệp Trong nghiên cứu này, chúng tôi chỉ tập trung vào các yếu tố bên trong doanh nghiệp.
Quy mô hoạt động của doanh nghiệp ảnh hưởng lớn đến khả năng chịu đựng rủi ro thị trường Các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ, thường hoạt động theo mô hình gia đình, có quản lý không tách bạch và nhạy cảm với biến động tiêu cực, dẫn đến khả năng chống chọi kém hơn so với các doanh nghiệp lớn Mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và rủi ro tài chính đã được nghiên cứu bởi Louis H Amoto và Christie H Amoto.
Doanh nghiệp trẻ mới gia nhập ngành thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn tài chính bên ngoài do sự chênh lệch thông tin, dẫn đến khả năng chống đỡ rủi ro kém hơn so với các doanh nghiệp có thâm niên lâu năm Nghiên cứu của Alex R Kira và Zhongzhi He (2012) chỉ ra rằng các doanh nghiệp hoạt động dưới 5 năm có khả năng tiếp cận vốn vay thấp hơn so với những doanh nghiệp trên 5 năm, và thâm niên hoạt động càng cao thì khả năng vay vốn càng gia tăng Điều này cho thấy, thời gian gia nhập ngành càng ngắn thì rủi ro tài chính càng lớn.
Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROE) là chỉ số quan trọng để đánh giá khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ROE cao cho thấy vốn chủ sở hữu được quản lý và sử dụng hiệu quả, từ đó tạo ra lợi nhuận tốt hơn Nghiên cứu của Lê Khương Ninh và cộng sự (2017) đã chỉ ra mối quan hệ giữa ROE và RRTD, nhấn mạnh tầm quan trọng của ROE trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Đòn bẩy tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cấu trúc vốn và khả năng tự chủ tài chính của doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ Nhiều nghiên cứu, như của Lê Khương Ninh và cộng sự (2017), Norlida Abdul Manab và cộng sự (2015), cùng Trần Trọng Phong và cộng sự, đã chỉ ra mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và rủi ro tín dụng.
- Vòng quay tài sản: được dùng để đánh giá hiệu suất sử dụng tài sản của DN
Tỷ số vòng quay tài sản cao cho thấy doanh nghiệp khai thác tài sản hiệu quả, từ đó tạo ra lợi nhuận lớn và khả năng trả nợ ngân hàng tốt hơn, giảm thiểu rủi ro tín dụng Nghiên cứu của Lê Khương Ninh và cộng sự (2017) đã chỉ ra mối liên hệ giữa vòng quay tài sản và rủi ro tín dụng.
Hệ số tổng nợ phải trả trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ sử dụng nợ của doanh nghiệp trong việc tài trợ cho tài sản Hệ số này càng cao cho thấy doanh nghiệp vay nợ nhiều hơn, dẫn đến tự chủ tài chính thấp và tăng mức độ rủi ro tài chính Nghiên cứu của Diana Bonfim (2009) đã chỉ ra mối liên hệ giữa tổng nợ phải trả trên tổng tài sản và rủi ro tài chính doanh nghiệp.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây về rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại
Hoạt động tín dụng ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro, điều này đã dẫn đến việc tiến hành nhiều nghiên cứu về rủi ro tín dụng trên toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam, với các phạm vi, góc độ và khía cạnh khác nhau.
Nghiên cứu của Louis H Amato và Christie H Amato (2004) chỉ ra mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và rủi ro tín dụng thông qua việc kiểm định trên 1.274 doanh nghiệp tại Mỹ bằng mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình bậc ba Kết quả cho thấy, khi quy mô doanh nghiệp tăng từ dưới $100,000 USD đến trên $250,000,000 USD, khả năng sinh lời cũng tăng theo, và điều này giúp giảm thiểu rủi ro nợ xấu.
Nghiên cứu của Diana Bonfim (2009) sử dụng mô hình hồi quy binary logistic để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) dựa trên dữ liệu từ 33.084 doanh nghiệp tại Bồ Đào Nha Các biến độc lập bao gồm tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), tăng trưởng doanh thu, tổng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tổng nợ trên tổng tài sản, đòn bẩy tài chính, tỷ số đầu tư, tỷ số thanh khoản, tuổi doanh nghiệp và số lượng nhân viên Kết quả cho thấy mối quan hệ nghịch biến giữa tăng trưởng doanh thu và RRTD, cho thấy doanh nghiệp có tăng trưởng doanh thu thì khả năng nợ xấu thấp Ngoài ra, tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cũng có mối quan hệ nghịch biến với rủi ro tín dụng, cho thấy doanh nghiệp tài chính khỏe mạnh ít có khả năng nợ xấu Doanh nghiệp có tỷ số đầu tư mạnh thể hiện khả năng nợ xấu thấp hơn, và tỷ lệ tổng tài sản ngắn hạn trên tổng nợ cũng nghịch biến với nợ xấu, trong khi doanh nghiệp gặp khó khăn về thanh khoản sẽ đối mặt với thách thức trong việc trả nợ.
Nghiên cứu của Alex R Kira và Zhongzhi He (2012) đã chỉ ra rằng, các yếu tố như vị trí địa lý, ngành nghề, quy mô doanh nghiệp, thông tin tài chính, thời gian thành lập, loại hình kinh doanh và tài sản thế chấp ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn vay Cụ thể, doanh nghiệp gần trung tâm có khả năng tiếp cận vốn tốt hơn, doanh nghiệp lớn dễ dàng vay vốn để mở rộng hơn so với doanh nghiệp nhỏ Ngoài ra, doanh nghiệp không có tài sản thế chấp sẽ gặp khó khăn trong việc vay vốn, và các doanh nghiệp hoạt động dưới 5 năm có khả năng tiếp cận vốn vay thấp hơn so với những doanh nghiệp đã hoạt động trên 5 năm Thời gian hoạt động lâu dài giúp doanh nghiệp có ít rủi ro hơn, từ đó tăng khả năng vay vốn.
Nghiên cứu của Norlida Abdul Manab và cộng sự (2015) chỉ ra rằng hệ số thanh khoản và tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng phá sản của doanh nghiệp tại Malaysia Dữ liệu được thu thập từ 30 doanh nghiệp, trong đó có 15 doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính và 15 doanh nghiệp có tình hình tài chính khả quan, sử dụng phương pháp hồi quy logistic để phân tích Tương tự, nghiên cứu của Trần Trọng Phong và cộng sự (2015) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, với dữ liệu thu thập từ 15 ngân hàng trong giai đoạn 2007 – 2014, áp dụng mô hình hồi quy để đánh giá.
Nghiên cứu sử dụng ba mô hình hồi quy: mô hình hồi quy gộp (pooled OLS), mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mô hình ảnh hưởng cố định (FEM) để phân tích tác động của các biến độc lập như tỷ lệ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát, lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ chi phí hoạt động, quy mô ngân hàng, tăng trưởng tín dụng, đòn bẩy tài chính và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản đến nợ xấu Kết quả cho thấy tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều với nợ xấu, trong khi tăng trưởng tín dụng làm gia tăng nợ xấu; ngược lại, tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp không có ảnh hưởng đáng kể Đối với các yếu tố nội tại của ngân hàng, nợ xấu kỳ trước, ROE, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và đòn bẩy tài chính đều có tác động tích cực đến nợ xấu, trong khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản lại có ảnh hưởng ngược chiều Nghiên cứu của Lê Khương Ninh và cộng sự (2017) tập trung vào rủi ro trong cho vay doanh nghiệp tại các chi nhánh Vietcombank ở Đồng bằng sông Cửu Long.
Từ năm 2009 đến 2013, nghiên cứu sử dụng mô hình binary logistic và phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên để khảo sát 165 doanh nghiệp vay vốn tại 6 chi nhánh Vietcombank ở Đồng bằng sông Cửu Long, với tỷ trọng dư nợ bình quân trên 70% Kết quả chỉ ra 5 yếu tố ảnh hưởng đến RRTD, bao gồm ngành nghề kinh doanh, kinh nghiệm quản lý của chủ doanh nghiệp, lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE), đòn bẩy tài chính và vòng quay tài sản Trong đó, 3 yếu tố có tương quan nghịch với RRTD là kinh nghiệm quản lý, ROE và vòng quay tài sản, trong khi 2 yếu tố tỷ lệ thuận với RRTD là đòn bẩy tài chính và ngành nghề kinh doanh, với ngành lương thực và thuỷ sản có tác động mạnh mẽ hơn các ngành khác.
Bảng 3.1 Tổng kết các nghiên cứu trước
Tác giả và nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Phương pháp nghiên cứu
Firm size, strategic advantage, and profit rates in US retailing
Quy mô doanh nghiệp Mô hình linear regression và mô hình cubic
Evaluating the contribution of firm level information and of macroeconomic dynamics
Doanh thu tăng trưởng, tỷ lệ tổng vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao, tỷ số đầu tư hợp lý, tỷ lệ tổng tài sản ngắn hạn trên tổng nợ ổn định và tỷ số thanh khoản tốt là những yếu tố quan trọng giúp đánh giá sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.
He (2012): The impact of firm characteristics in access of financing by small and medium-sized enterprises in Tanzania
Vị trí địa lý của doanh nghiệp, quy mô doanh nghiệp, tài sản thế chấp, thời gian thành lập của doanh nghiệp
4 Norlida Abdul Manab và cộng sự (2015): The determinants of credit risk in Malaysia
Hệ số thanh khoản, tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản, cùng với đòn bẩy tài chính, là những chỉ số quan trọng để đánh giá tình hình tài chính và khả năng sinh lời của doanh nghiệp Những chỉ số này không chỉ phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh mà còn giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn trong việc đầu tư và quản lý rủi ro tài chính.
Tác giả và nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD
5 Trần Trọng Phong và cộng sự (2015): Các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại
Tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng tín dụng và nợ xấu từ kỳ trước là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh trong quá khứ (ROE) của ngân hàng Quy mô của ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và đòn bẩy tài chính cũng đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động Cuối cùng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản là chỉ số cần thiết để đo lường tính ổn định và khả năng sinh lời của ngân hàng.
Mô hình hồi quy gộp (pooled OLS), mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)
6 Lê Khương Ninh và cộng sự (2017): Rủi ro trong cho vay doanh nghiệp: nghiên cứu tại các chi nhánh Vietcombank ở Đồng bằng sông Cửu
Long trong thời kỳ khủng hoảng
Ngành nghề kinh doanh và kinh nghiệm quản lý của chủ doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc xác định lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) Đòn bẩy tài chính cũng ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời, trong khi vòng quay tài sản phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản trong hoạt động kinh doanh.
Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2019
Nghiên cứu trước đây cho thấy hầu hết các nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình hồi quy binary logistic để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD Do đó, mô hình này được coi là phù hợp để xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến RRTD tại các chi nhánh của Vietcombank.
Nghiên cứu tại KV Tây Nam Bộ tập trung vào RRTD của các doanh nghiệp thương mại gạo tại chi nhánh Vietcombank, với mục tiêu phát triển các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu và đề xuất giải pháp Tuy nhiên, do hạn chế về khả năng và thời gian, tác giả chỉ giới hạn nghiên cứu từ góc độ ngân hàng.
Phương pháp nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu binary logistic
Mô hình hồi quy logistic nhị phân, hay còn gọi là mô hình hồi quy binary, là một công cụ phổ biến trong nghiên cứu để phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Điểm nổi bật của mô hình này là biến phụ thuộc được mã hóa thành hai giá trị 0 và 1.
Dựa trên các nghiên cứu trước đây về rủi ro tín dụng, bài viết điều chỉnh mô hình nghiên cứu phù hợp với các doanh nghiệp thương mại gạo tại Đồng bằng sông Cửu Long Mô hình nghiên cứu này có dạng tổng quát nhằm phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong lĩnh vực này.
Y là mức độ rủi ro tín dụng, Y =1 nếu có nợ xấu (nợ nhóm 3 – nhóm 5) và Y 0 nếu không có nợ xấu
Biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5, X6, là các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, trong đó:
X1: Quy mô hoạt động của doanh nghiệp
X2: Số năm hoạt động của DN trong ngành TM gạo
X3:Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROE)
X6: Nợ phải trả trên tổng tài sản
3.3.1.1 Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
- Biến phụ thuộc: nợ xấu (nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5)
Quy mô hoạt động của doanh nghiệp (QMDN) phản ánh khả năng quản lý và tiềm lực tài chính của chủ sở hữu, với quy mô có thể từ nhỏ đến lớn tùy thuộc vào đặc thù ngành hàng Theo Lê Khương Ninh và cộng sự (2017), QMDN được quy đổi giá trị 1 cho doanh nghiệp lớn và trung bình, trong khi doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ có giá trị quy đổi là 0 Louis H Amoto và Christie H Amoto (2004) chỉ ra rằng quy mô hoạt động có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ; tức là, quy mô nhỏ dẫn đến khả năng trả nợ kém và tăng rủi ro nợ xấu Luận văn dự đoán rằng giữa quy mô hoạt động và rủi ro tín dụng (RRTD) sẽ có mối tương quan ngược chiều.
Thời gian gia nhập ngành thương mại gạo của doanh nghiệp (TGGIANHAP): được xác định bằng số năm nhập ngành thương mại gạo của doanh nghiệp Theo Alex
R Kira và Zhongzhi He (2012) các DN hoạt động ít hơn 5 năm thì ít có khả năng tiếp cận vốn vay Vì vậy luận văn kỳ vọng doanh nghiệp được thành lập càng lâu năm thì càng tương quan ngược chiều với RRTD
Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân (ROE) là chỉ số quan trọng để đánh giá khả năng sinh lợi của doanh nghiệp Tỷ số này càng cao cho thấy vốn chủ sở hữu được quản lý và sử dụng hiệu quả, từ đó tạo ra lợi nhuận tốt hơn cho doanh nghiệp.
Năm 2017, các doanh nghiệp có tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) cao dễ dàng tiếp cận tín dụng ngân hàng hơn, đồng nghĩa với việc rủi ro tín dụng (RRTD) cho các doanh nghiệp này sẽ thấp hơn Luận văn dự đoán rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa ROE và RRTD.
Đòn bẩy tài chính (ĐBTC) được đo lường qua tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, phản ánh khả năng tự chủ tài chính của doanh nghiệp Nghiên cứu của Norlida Abdul Manab và các cộng sự (2015), Lê Khương Ninh và các cộng sự (2017), cùng Trần Trọng Phong và các cộng sự (2015) chỉ ra rằng, khi doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính cao, tức là vay nợ nhiều, thì tỷ suất sinh lợi trên tài sản (RRTD) cũng sẽ tăng theo Do đó, luận văn kỳ vọng có sự tương quan tích cực giữa đòn bẩy tài chính và RRTD.
Vòng quay tài sản (VONGQUAYTS) được xác định bằng tỷ lệ doanh thu thuần so với tổng tài sản bình quân, phản ánh hiệu suất sử dụng tài sản của doanh nghiệp Nghiên cứu của Lê Khương Ninh và cộng sự (2017) cho thấy doanh nghiệp hoạt động hiệu quả sẽ giảm thiểu rủi ro tín dụng Do đó, luận văn dự đoán rằng vòng quay tài sản và rủi ro tín dụng có mối tương quan tích cực.
Tỷ số nợ trên tài sản (NPT/TTS) được xác định bằng tỷ lệ giữa tổng nợ phải trả và tổng tài sản, cho thấy tỷ lệ phần trăm tài sản của doanh nghiệp được tài trợ từ vay mượn Theo nghiên cứu của Diana Bonfim (2009), các doanh nghiệp có tình hình tài chính kém thường có nguy cơ cao về nợ xấu Do đó, luận văn này kỳ vọng rằng tỷ số nợ trên tài sản sẽ có tác động tích cực đến rủi ro tín dụng (RRTD).
Bảng 3.2: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Biến Ý nghĩa Diễn giải Dấu kỳ vọng
Y Rủi ro tín dụng Có giá trị là 1 nếu có nợ xấu (nợ nhóm 3 – nhóm 5) và giá trị là 0 nếu không có nợ xấu
Quy mô hoạt động của DN, nhận giá trị 1 nếu là DN lớn và trung bình, nhận giá trị 0 nếu là nhóm
DN nhỏ và siêu nhỏ
Số năm hoạt động của DN trong ngành (tính từ thời điểm có sản phẩm ra thị trường)
X3 ROE Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân -
X4 DBTC Nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu +
X5 VONGQUAYTS Doanh thu thuần trên tổng tài sản bình quân -
X6 NPT/TTS Nợ phải trả trên tổng tài sản +
Để đảm bảo tính đại diện cho mẫu nghiên cứu, tác giả đã lựa chọn 100% các doanh nghiệp thương mại gạo đang có quan hệ tín dụng với các chi nhánh Vietcombank tại khu vực Tây Nam Bộ, với tổng số lượng là 117 doanh nghiệp.
Nghiên cứu dựa trên số liệu từ 117 hồ sơ tín dụng của doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ, với các mẫu dữ liệu phản ánh dư nợ tính đến ngày 31/12/2018.
Các kiểm định mô hình binary logistic
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) các phương thức để kiểm định mô hình hồi quy binary logistic như sau:
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Khi áp dụng mô hình hồi quy logistic nhị phân, việc đánh giá độ phù hợp của mô hình rất quan trọng, và chỉ số -2 log likelihood (-2LL) được sử dụng để thực hiện điều này Giá trị -2LL càng nhỏ thì độ phù hợp của mô hình càng cao; trong trường hợp -2LL bằng 0, điều này cho thấy không có sai số và mô hình đạt độ phù hợp hoàn hảo.
Kiểm định Omnibus được sử dụng để đánh giá sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, với giả thiết H0 rằng tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0 (trừ hệ số tự do) Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, giả thiết H0 bị bác bỏ, cho thấy mô hình có độ phù hợp tốt; ngược lại, nếu giá trị Sig lớn hơn 0,05, mô hình không đạt yêu cầu.
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số
Việc kiểm định các hệ số hồi quy nhằm xác định xem các hệ số này có khác 0 hay không; nếu bằng 0, chúng sẽ không có ý nghĩa Đại lượng Wald Chi-Square được sử dụng để kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy tổng thể.
- Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Kiểm định Nagelkerke R2 được sử dụng để đánh giá mức độ giải thích của mô hình Giá trị của Nagelkerke R2 cho biết tỷ lệ phần trăm sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
- Kiểm định mức độ dự báo tính chính xác của mô hình
Bảng phân loại do SPSS cung cấp giúp kiểm tra độ chính xác trong dự đoán của mô hình Bảng này so sánh giá trị thực và giá trị dự đoán cho từng biểu hiện, từ đó đưa ra tỷ lệ dự đoán đúng cho các sự kiện.
Các kiểm định khác
Đa cộng tuyến là hiện tượng trong mô hình hồi quy tuyến tính, khi các biến độc lập có sự tương quan với nhau, dẫn đến việc ước lượng không chính xác Ví dụ, nếu hai biến A và B độc lập nhưng khi A tăng thì B cũng tăng, điều này cho thấy sự liên kết giữa chúng Khi xảy ra đa cộng tuyến, việc kiểm định mối quan hệ giữa các biến trở nên khó khăn và có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
Hệ số khuếch đại phương sai (VIF) là công cụ quan trọng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy Cụ thể, nếu VIF lớn hơn 2, điều này cho thấy có dấu hiệu của đa cộng tuyến; nếu VIF vượt quá 10, thì đa cộng tuyến là chắc chắn Ngược lại, khi VIF nhỏ hơn 2, có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định giữa các sai số không có mối quan hệ tự tương quan
Tự tương quan đề cập đến mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình theo thời gian hoặc không gian Khi có sự tương quan giữa các sai số kề nhau, điều này cho thấy chất lượng dữ liệu thu thập không đạt yêu cầu.
Hệ số Durbin – Watson (DW) là công cụ quan trọng để kiểm tra sự tự tương quan của các sai số Khi tra bảng hệ số Durbin – Watson, nếu giá trị nằm trong khoảng từ 1 đến 3, điều này cho thấy không có hiện tượng tự tương quan Ngược lại, nếu giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1, sẽ có tự tương quan dương, trong khi khoảng từ 3 đến 4 chỉ ra tự tương quan âm.
Chương 3 đã trình bày cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng Bên cạnh đó đã lược khảo các nghiên cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại NHTM Đây là cơ sở lý luận quan trọng để vận dụng mô hình định lượng binary logistic đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD trong cho vay các DN thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank – KV Tây Nam Bộ
THỰC TRẠNG RỦI RO TÍN DỤNG TRONG CHO VAY DOANH NGHIỆP THƯƠNG MẠI GẠO TẠI CÁC CHI NHÁNH NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM - KHU
Thực trạng rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam - Khu vực Tây Nam Bộ
Thực trạng cho vay các doanh nghiệp thương mại gạo
Trong giai đoạn 2016 - 2018, dư nợ cho vay của các doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ có xu hướng giảm mạnh Cụ thể, năm 2016, dư nợ đạt 9.403 tỷ đồng, nhưng sang năm 2017, con số này đã giảm 15% xuống còn 7.940 tỷ đồng Tiếp tục xu hướng giảm, năm 2018, dư nợ tiếp tục giảm 11% so với năm 2017, chỉ còn 7.061 tỷ đồng.
Biểu đồ 4.1: Dư nợ cho vay các DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank -
KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Biểu đồ 4.1 cho thấy rằng dư nợ cho vay của hệ thống Vietcombank và Vietcombank - KV Tây Nam Bộ đang có xu hướng tăng trưởng Tuy nhiên, dư nợ cho vay đối với các doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ lại đang giảm.
Dư nợ cho vay DN TM gạo Vietcombank - KV
Thực trạng rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo
Trong giai đoạn 2016 – 2018, tình hình phân loại nợ vay ngành thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ cho thấy sự ổn định, với tỷ trọng dư nợ đủ tiêu chuẩn đạt 82% tổng dư nợ Đồng thời, tỷ trọng dư nợ có vấn đề (nhóm 2-5) ngành thương mại gạo bình quân là 18%.
Bảng 4.1: Dư nợ ngành TM gạo phân theo nhóm nợ tại các chi nhánh
Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: Tỷ đồng
Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng
Dư nợ đủ tiêu chuẩn
Dư nợ có vấn đề (nợ nhóm 2-5) 1.577 16,77% 1.225 15,42% 1.575 22,30%
Dư nợ cần chú ý (nợ nhóm 2) 322 3,42% - 0,00% 276 3,91% Tổng nợ xấu (nợ nhóm
3-5) 1.255 13,34% 1.225 15,42% 1.299 18,40% Tổng dư nợ ngành TM gạo 9.403 100,00% 7.940 100,00% 7.061 100,00%
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Từ số liệu bảng 4.1, tỷ trọng dư nợ đủ tiêu chuẩn bình quân ngành thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ trong giai đoạn 2016 – 2018 đạt 82% tổng dư nợ Tuy nhiên, tỷ trọng dư nợ có vấn đề lại có xu hướng tăng: năm 2016 là 17%, giảm xuống 15% vào năm 2017, nhưng tăng lên 22% vào năm 2018 Nguyên nhân chính là do tình hình kinh doanh ngành gạo gặp khó khăn, dẫn đến một số doanh nghiệp thuộc nhóm nợ đủ tiêu chuẩn không còn khả năng trả nợ, chuyển sang nhóm nợ có vấn đề, làm tăng dư nợ ở các nhóm này lên 350 tỷ đồng, tương ứng với tỷ lệ tăng 29% từ 1.225 tỷ đồng.
Bảng 4.2: Nợ xấu cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV
Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: Tỷ đồng
Nợ xấu ngành TM gạo
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Dữ liệu cho thấy nợ xấu của Vietcombank trong giai đoạn 2016 – 2018 có xu hướng giảm, tuy nhiên, nợ xấu của các doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ lại tăng 6% vào năm 2018 so với năm trước đó.
Năm 2017, nợ xấu giảm 2% so với năm 2016, tuy nhiên, nợ xấu trong ngành thương mại gạo đã tăng, gây ảnh hưởng đến nợ xấu của Vietcombank tại khu vực Tây Nam Bộ, với mức tăng 7% vào năm 2018 so với năm 2017.
Biểu đồ 4.2: Nợ xấu và tỷ lệ nợ xấu cho vay DN TM gạo tại các chi nhánh
Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
Tại chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ, nợ xấu của các doanh nghiệp thương mại gạo đã giảm trong năm 2017 so với năm 2016, nhưng lại tăng cao vào năm 2018 Tỷ lệ nợ xấu của các doanh nghiệp này đang gây lo ngại cho tình hình tài chính.
Nợ xấu ngành TM gạo KV Tây Nam Bộ
Tỷ lệ nợ xấu ngành TM gạo KV Tây Nam Bộ
Thị trường gạo đang chứng kiến sự gia tăng từ 13% vào năm 2016 lên 18% vào năm 2018 Hiện tại, có 117 doanh nghiệp thương mại gạo đang có dư nợ, trong đó 25 doanh nghiệp gặp khó khăn với dư nợ quá hạn tại các chi nhánh của Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ.
Thực trạng cho vay đối với các doanh nghiệp thương mại gạo tại chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ cho thấy hoạt động này đang gặp nhiều khó khăn và tiềm ẩn rủi ro, với khả năng nợ xấu có xu hướng gia tăng.
4.1.2.2 Nợ xấu cho vay doanh nghiệp thương mại gạo theo loại hình khách hàng
Trong cơ cấu nợ xấu ngành thương mại gạo tại các chi nhánh của Vietcombank ở khu vực Tây Nam Bộ, nợ xấu chủ yếu đến từ doanh nghiệp ngoài quốc doanh.
Bảng 4.3: Nợ xấu ngành TM gạo theo loại hình khách hàng tại các chi nhánh
Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: Tỷ đồng
Nợ xấu ngành TM gạo 1.255 1.225 1.299 (30) -2% 74 6%
+ Doanh nghiệp ngoài quốc doanh 1.160 1.202 1.277 43 4% 75 6%
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
4.1.2.3 Nợ xấu cho vay doanh nghiệp thương mại gạo theo kiểm toán BCTC
Tính minh bạch số liệu báo cáo tài chính (BCTC) của các doanh nghiệp thương mại gạo có nợ xấu tại các chi nhánh Vietcombank khu vực Tây Nam Bộ được đánh giá thông qua kiểm toán BCTC hàng năm trong giai đoạn 2016 – 2018, cho thấy tình hình nợ xấu của các doanh nghiệp này.
TM gạo đã ghi nhận sự tăng trưởng trong số liệu tài chính được kiểm toán năm 2018 so với năm 2016 và 2017 Tuy nhiên, tỷ lệ giữa số liệu BCTC được kiểm toán và không được kiểm toán vẫn tương đương nhau, với 49% và 51%.
Bảng 4.4 Nợ xấu ngành TM gạo theo kiểm toán BCTC tại các chi nhánh
Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: Tỷ đồng
Nợ xấu ngành TM gạo 1.255 1.225 1.299 (30) -2% 74 6%
+ Nợ xấu có BCTC được kiểm toán
+ Nợ xấu có BCTC không được kiểm toán
(Nguồn: Báo cáo của các CN Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016-2018)
4.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam - Khu vực Tây Nam Bộ
- Quy mô hoạt động của doanh nghiệp thương mại gạo
Quy mô hoạt động của các doanh nghiệp thương mại gạo có quan hệ tín dụng tại Vietcombank được phân thành 4 nhóm: lớn, trung bình, nhỏ và siêu nhỏ Việc xác định quy mô doanh nghiệp dựa trên 4 tiêu chí: doanh thu thuần, tổng tài sản, vốn đầu tư chủ sở hữu và số lượng lao động theo quy định của Vietcombank Trong số 117 doanh nghiệp thương mại gạo, có 68% doanh nghiệp quy mô lớn được kiểm toán báo cáo tài chính hàng năm, trong khi tỷ lệ này ở doanh nghiệp trung bình là 59%, còn doanh nghiệp nhỏ có tỷ lệ rất thấp.
Bảng 4.5: Quy mô DN TM gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam
Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: DN
Trong đó Tỷ trọng theo quy mô (%)
DN có kiểm toán BCTC
DN nợ xấu có kiểm toán BCTC
DN có kiểm toán BCTC
DN nợ xấu có kiểm toán BCTC
(Nguồn: Vietcombank - KV Tây Nam Bộ)
Trong tổng số doanh nghiệp thương mại gạo, có 25 doanh nghiệp gặp nợ xấu, chiếm 21% tổng số doanh nghiệp trong cả 4 loại hình quy mô Đặc biệt, trong số này, chỉ có 9 doanh nghiệp có báo cáo tài chính đã được kiểm toán.
DN, chiếm 8% Nếu tính theo tỷ trọng DN có kiểm toán BCTC thì chỉ có khoảng 35%
DN có kiểm toán BCTC năm, đa phần các DN không kiểm toán BCTC vì vậy số liệu BCTC chưa được tin cậy
- Thời gian gia nhập ngành của doanh nghiệp thương mại gạo
Trong 117 DN TM gạo, có 95 DN hoạt động trên 5 năm, chiếm 81% tổng số
Bảng 4.6: T hời gian gia nhập ngành của các DN TM gạo tại các chi nhánh
Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018 Đvt: DN
Thời gian gia nhập ngành Số lượng DN Trong đó
(Nguồn: Vietcombank - KV Tây Nam Bộ)
Số lượng DN có thời gian gia nhập ngành dưới 5 năm là 22 DN, trong đó số lượng DN phát sinh nợ xấu là 10 DN, chiếm tỷ trọng 45%
- Các tỷ số tài chính của các doanh nghiệp thương mại gạo
Bảng 4.7: Các tỷ số tài chính của các DN TM gạo tại các chi nhánh
Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018
Biến Đvt Nhỏ nhất Lớn nhất
92 DN TM gạo có nợ đủ tiêu chuẩn
ROE % -48,78 1299,19 27,40 Đòn bẩy tài chính lần -16,02 14,65 1,71
Vòng quay tài sản Vòng 0,22 9,84 3,22
Nợ phải trả/ Tổng tài sản % 1,10 119,38 60,30
25 DN TM gạo có nợ xấu
ROE % -2.173,60 11,09 -109,73 Đòn bẩy tài chính lần -76,03 358,41 19,08
Vòng quay tài sản Vòng 0,02 4,86 1,47
Nợ phải trả/ Tổng tài sản % 41,64 142,37 79,87
(Nguồn: Vietcombank - KV Tây Nam Bộ)
Từ các tỷ số tài chính của 117 doanh nghiệp thương mại gạo tại các chi nhánh Vietcombank - KV Tây Nam Bộ giai đoạn 2016 – 2018, cho thấy rằng lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu ở các doanh nghiệp có nợ đủ tiêu chuẩn trung bình đạt 27%, trong khi các doanh nghiệp có nợ xấu lại ghi nhận mức âm 110% Tỷ số đòn bẩy tài chính của các doanh nghiệp có nợ xấu trung bình là 19 lần, cao gấp 11 lần so với tỷ số 1,7 lần của các doanh nghiệp có nợ đủ tiêu chuẩn Hệ số vòng quay tài sản của doanh nghiệp có nợ xấu trung bình chỉ là 1,47 lần, thấp hơn nhiều so với 3,22 lần của doanh nghiệp có nợ đủ tiêu chuẩn Ngoài ra, nợ phải trả trên tổng tài sản trung bình ở các doanh nghiệp có nợ xấu là 80%, cao hơn so với 60% của doanh nghiệp có nợ đủ tiêu chuẩn, cho thấy rằng các doanh nghiệp có nợ xấu thường sử dụng tài sản không hiệu quả và có mức tự chủ tài chính thấp.
