1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn giải pháp hạn chế và xử lý nợ xấu tại ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam chi nhánh quận 5

74 25 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 74
Dung lượng 781,85 KB

Cấu trúc

  • CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU VÀ HOẠT ĐỘNG XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI (10)
    • 1.1. Tổng quan về nợ xấu tại các NHTM (10)
      • 1.1.1. Khái niệm nợ xấu (10)
      • 1.1.2. Phân loại nợ (12)
      • 1.1.3. Một số chỉ tiêu cơ bản để đánh giá nợ xấu tại các NHTM (15)
      • 1.1.4. Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu (15)
      • 1.1.5. Tác độ ng c ủ a n ợ x ấu đế n ho ạt độ ng kinh doanh c ủa Ngân hàng thương mại và nền kinh tế xã hội (16)
    • 1.2. Tổng quan về hạn chế và xử lý nợ xấu tại các NHTM (17)
      • 1.2.1. Phòng ng ừ a, h ạ n ch ế n ợ x ấ u (17)
      • 1.2.2. Xử lý nợ xấu (18)
    • 1.3. Mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM (19)
      • 1.3.1. Giới thiệu mô hình hồi quy Binary Logistic (19)
      • 1.3.2. Mô hình hồi quy Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu (21)
  • CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG VỀ HẠN CHẾ VÀ XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI (26)
    • 2.1. Tổng quan về Agribank Quận 5 (26)
      • 2.1.1 Quá trình hình thành, chức năng nhiệm vụ và cơ cấu tổ chức (26)
      • 2.1.2. Tình hình hoạt động kinh doanh của Agribank Quận 5 (27)
      • 2.1.3. Tình hình huy động vốn (29)
    • 2.2. Thực trạng hoạt động tín dụng Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 (32)
    • 2.3. Thực trạng nợ xấu, công tác hạn chế và xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5 (35)
      • 2.3.1. Thực trạng nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 (35)
      • 2.3.2. Thực trạng giải pháp hạn chế nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 (38)
      • 2.3.3. Thực trạng giải pháp xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – (43)
    • 2.4. Mô hình Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động nợ xấu tại (44)
      • 2.4.1. Thông tin cơ bản của khách hàng qua dữ liệu thống kê (44)
      • 2.4.2. Ki ểm đị nh mô hình h ồ i quy Binary Logistic (51)
      • 2.4.3. Kết quả nghiên cứu và nhận định các chỉ số ảnh hưởng đến nợ xấu (52)
  • CHƯƠNG 3. GIẢI PHÁP HẠN CHẾ VÀ XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI AGRIBANK QUẬN 5 (57)
    • 3.1. Định hướng hoạt động và quản lý nợ xấu của Agribank (57)
    • 3.2. Giải pháp hạn chế và xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5 (58)
      • 3.2.1. Giải pháp hạn chế nợ xấu (58)
      • 3.2.2. Giải pháp xử lý nợ xấu (65)
    • 3.3. Một số kiến nghị (66)
      • 3.3.1. Kiến nghị đối với Chính phủ (66)
      • 3.3.2. Kiến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước (67)
  • PHỤ LỤC (9)

Nội dung

CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NỢ XẤU VÀ HOẠT ĐỘNG XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Tổng quan về nợ xấu tại các NHTM

Nợ xấu (NPL) là các khoản vay quá hạn, có khả năng hoàn trả nợ gốc và lãi của người vay thấp, đồng thời gây nghi ngờ về khả năng thu hồi nợ của tổ chức tín dụng Nợ xấu có thể được hiểu qua nhiều khái niệm và quan điểm khác nhau.

Khái niệm nợ xấu của nhóm chuyên gia tư vấn AEG của Liên Hợp Quốc

Theo AEG của Liên Hợp Quốc, nợ xấu không chỉ là khái niệm mô tả mà còn là hướng dẫn cho ngân hàng Một khoản nợ được coi là nợ xấu khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày, hoặc lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc chậm trả theo thoả thuận Ngoài ra, các khoản phải thanh toán quá hạn dưới 90 ngày nhưng có lý do nghi ngờ về khả năng thanh toán cũng được xem là nợ xấu Tóm lại, nợ xấu được xác định dựa trên hai yếu tố chính: thời gian quá hạn trên 90 ngày và khả năng trả nợ bị nghi ngờ.

Khái niệm nợ xấu theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS)

Theo hướng dẫn của BCBS về quản lý RRTD, khoản nợ được coi là không có khả năng hoàn trả khi ngân hàng nhận thấy người vay không thể trả nợ đầy đủ hoặc khi người vay đã quá hạn trả nợ 90 ngày Nợ xấu sẽ bao gồm tất cả các khoản vay đã quá hạn 90 ngày và có dấu hiệu người vay không đủ khả năng thanh toán.

BCBS chỉ ra rằng khi khả năng thu hồi các khoản thanh toán từ khoản vay giảm, giá trị của khoản vay cũng sẽ giảm theo Giá trị tổn thất này sẽ được ghi nhận bằng cách giảm trừ giá trị khoản vay thông qua một khoản dự phòng, và điều này sẽ được phản ánh trên báo cáo thu nhập của ngân hàng.

Theo Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF), nợ xấu được định nghĩa là khoản vay không sinh lời khi tiền thanh toán lãi và/hoặc tiền gốc đã quá hạn từ 90 ngày trở lên Ngoài ra, các khoản thanh toán lãi đã được tái cơ cấu hoặc gia hạn nợ và các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có dấu hiệu nghi ngờ về khả năng trả nợ đầy đủ cũng được coi là nợ xấu.

Nợ xấu, theo quan điểm của IMF, được định nghĩa dựa trên hai yếu tố chính: thời gian quá hạn trên 90 ngày và khả năng trả nợ của khách hàng IMF tiếp cận nợ xấu thông qua việc xem xét thời gian quá hạn và khả năng thanh toán của người vay, trong đó khả năng trả nợ có thể là không có khả năng hoàn trả hoặc việc trả nợ không đầy đủ (Hướng dẫn biên soạn của IMF về các chỉ số an toàn tài chính, 2004).

Khoản nợ được xem là nợ xấu khi xuất hiện một trong hai dấu hiệu sau: quá hạn trả gốc và lãi trên 90 ngày, hoặc khi tổ chức tín dụng đánh giá khách hàng vay không có khả năng trả nợ.

Khái niệm nợ xấu tại Việt Nam

Theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ thuộc nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn) trong quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng.

4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nhóm có khảnăng mất vốn) quy định tại Điều 6 và điều

Quyết định 7 quy định hai phương pháp đánh giá nợ: (i) phương pháp định lượng dựa trên tính chất quá hạn của khoản nợ (điều 6) và (ii) phương pháp định tính dựa vào khả năng trả nợ đáng lo ngại (điều 7).

Việt Nam đồng nhất quan điểm với các tổ chức tài chính toàn cầu về nợ xấu, trong đó việc phân loại nợ xấu chủ yếu dựa vào thời gian quá hạn và khả năng trả nợ.

Theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 và Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/04/2007, nợ được phân thành 5 nhóm dựa trên 2 tiêu chí chính Những quy định này nhằm quản lý và xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của các tổ chức tín dụng.

 Tiêu chí phân loại nợđịnh lượng:

Nhóm 1 (Nợđủ tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ trong hạn và Các khoản nợ quá hạn dưới 10 ngày

Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày; Các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu

Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu, trừ các khoản nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu phân loại vào nhóm 2; Các khoản nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng

Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai

Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn trên 360 ngày; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợđược cơ cấu lại lần đầu; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai quá hạn theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần thứ hai; Các khoản nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kể cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn; Các khoản nợ khoanh, nợ chờ xử lý

Tiêu chí phân loại nợ định tính yêu cầu các tổ chức tín dụng (TCTD) phải có khả năng phân loại nợ dựa trên phương pháp định tính Điều này được thực hiện thông qua hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, mà phải được Ngân hàng Nhà nước (NHNN) chấp thuận bằng văn bản.

Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ được TCTD đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn

Tổng quan về hạn chế và xử lý nợ xấu tại các NHTM

1.2.1 Phòng ngừa, hạn chế nợ xấu

Một số phương pháp quản lý phòng ngừa và hạn chế nợ xấu như sau:

Nâng cao chất lượng công tác thẩm định và phân tích tín dụng, sử dụng bảo đảm tài sản chắc chắn, chú trọng công tác thu thập thông tin

Để đảm bảo tuân thủ quy định pháp luật về cho vay, bảo lãnh, cho thuê tài chính và các hình thức tài chính khác, cần xem xét kỹ lưỡng việc cho vay có hoặc không có bảo đảm bằng tài sản, bao gồm cả tài sản hình thành trong tương lai Việc này giúp tránh các vấn đề phát sinh khi xử lý tài sản để thu hồi nợ Đồng thời, cần chú trọng thực hiện các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng tín dụng, ngăn chặn sự gia tăng nợ xấu.

Cần nâng cao công tác kiểm tra và giám sát việc tuân thủ các nguyên tắc và thủ tục cho vay, nhằm ngăn ngừa các sự cố thất thoát tài sản Đồng thời, cần sắp xếp lại tổ chức bộ máy và tăng cường đào tạo cán bộ, để đáp ứng tốt hơn yêu cầu kinh doanh ngân hàng trong bối cảnh hội nhập quốc tế.

Xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ là rất quan trọng để phù hợp với hoạt động kinh doanh, đối tượng khách hàng và tính chất rủi ro của khoản nợ trong tổ chức tín dụng Hệ thống này giúp đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó đưa ra quyết định tín dụng hiệu quả hơn Việc áp dụng các tiêu chí xếp hạng tín dụng phù hợp không chỉ nâng cao hiệu suất quản lý rủi ro mà còn hỗ trợ tổ chức trong việc tối ưu hóa danh mục cho vay.

Chính sách quản lý rủi ro tín dụng cần được thực hiện hiệu quả thông qua mô hình giám sát và các phương pháp xác định, đo lường rủi ro tín dụng Điều này bao gồm việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, các hợp đồng tín dụng, tài sản bảo đảm, khả năng thu hồi nợ và quản lý nợ của tổ chức tín dụng.

Để đảm bảo kiểm soát rủi ro và an toàn trong hoạt động tín dụng, cần xây dựng và thực hiện một hệ thống quy chế và quy trình nội bộ đồng bộ về quản lý rủi ro Điều này bao gồm việc xây dựng chính sách cho khách hàng vay vốn, sổ tay tín dụng, quy định đánh giá và xếp hạng khách hàng vay, cũng như đánh giá chất lượng tín dụng và xử lý nợ xấu Ngoài ra, cần mở rộng tín dụng trung và dài hạn một cách hợp lý, đảm bảo cân đối giữa thời hạn cho vay và thời hạn của nguồn vốn huy động Cuối cùng, việc thực hiện đúng các quy định về giới hạn cho vay, bảo lãnh, cho thuê tài chính, chiết khấu và bao thanh toán đối với từng khách hàng cũng như duy trì tỷ lệ an toàn trong hoạt động kinh doanh là rất quan trọng.

Phân tán rủi ro trong cho vay là phương pháp quan trọng nhằm tránh việc dồn vốn quá nhiều vào một khách hàng, nhóm khách hàng liên quan hoặc một ngành, lĩnh vực kinh tế có nguy cơ cao Điều này giúp giảm thiểu rủi ro tài chính và bảo vệ lợi ích của tổ chức cho vay (Trần Huy Hoàng, 2011).

Các giải pháp xử lý nợ xấu chủ yếu:

Khi nợ xấu xảy ra một cách hệ thống, có ba phương pháp giải quyết phổ biến: (1) tự chịu trách nhiệm, (2) chuyển nợ xấu từ các ngân hàng thương mại sang công ty quản lý tài sản đặc biệt (AMC), và (3) xoá nợ (Mitchell, 2001).

Giải pháp tự giải quyết (self-reliance) yêu cầu các ngân hàng thương mại (NHTM) tự xử lý các khoản nợ xấu để đạt chuẩn mực của Ngân hàng Nhà nước Các NHTM cần sử dụng nguồn dự phòng hoặc huy động vốn bổ sung để bù đắp cho khoản vốn mất khi nợ xấu được ghi nhận Họ cũng phải tự thỏa thuận về mua bán và xử lý nợ xấu để thu hồi vốn Tuy nhiên, quá trình này chỉ diễn ra trong khoảng thời gian giới hạn do Ngân hàng Nhà nước quy định; nếu không xử lý kịp thời, các NHTM có thể đối mặt với nguy cơ phá sản.

Giải pháp SAMC đã được nhiều quốc gia như Mỹ, Nhật Bản, Thụy Điển, Hàn Quốc và Thái Lan áp dụng để thành lập các công ty đặc biệt nhằm mua bán nợ xấu Mục tiêu chính của các công ty này là nhanh chóng xử lý nợ xấu tồn đọng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Các NHTM sẽ bán các khoản nợ xấu cho SAMC với mức giá khác nhau, dựa trên chất lượng của các khoản nợ Qua việc bán nợ, tình trạng nợ xấu tại các NHTM sẽ giảm đáng kể, mặc dù các ngân hàng chỉ nhận được tiền với giá đã chiết khấu và phải ghi nhận một phần mất vốn SAMC sẽ phân loại lại các khoản nợ xấu mua từ NHTM và thực hiện bán lại cho các đối tác khác trong nền kinh tế.

Giải pháp xoá nợ thường được áp dụng cho các khoản nợ mà doanh nghiệp nhà nước (DNNN) vay từ ngân hàng thương mại nhà nước Việc này không làm thay đổi giá trị tài sản của Nhà nước do Nhà nước sở hữu cả hai đối tượng Tuy nhiên, việc xóa nợ có thể ảnh hưởng lớn đến uy tín của Nhà nước trên thị trường.

Mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến nợ xấu tại các NHTM

1.3.1 Giới thiệu mô hình hồi quy Binary Logistic

Mô hình hồi quy Logistic nhị phân được sử dụng để ước lượng xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên biến phụ thuộc nhị phân và các thông tin từ biến độc lập có sẵn.

Trong tự nhiên, việc dự đoán xác suất xảy ra của một sự kiện quan trọng, như việc chấp nhận sản phẩm mới hay khả năng trả nợ của người vay, là rất cần thiết Các biến nghiên cứu có hai biểu hiện, được mã hóa thành giá trị 0 và 1, gọi là biến nhị phân Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân, việc phân tích bằng hồi quy thông thường không phù hợp do vi phạm các giả định, vì phần dư không thể phân phối chuẩn mà sẽ có phân phối nhị thức Mô hình hồi quy Binary Logistic giúp dự đoán xác suất xảy ra của sự kiện, với biến phụ thuộc Y có hai giá trị 0 (không xảy ra) và 1 (xảy ra) Thông tin về các biến độc lập X cũng cần được thu thập Nếu xác suất dự đoán lớn hơn 0,5, sự kiện được coi là “có” xảy ra; ngược lại, nếu nhỏ hơn 0,5, kết quả sẽ là “không”.

Ta sẽ nghiên cứu mô hình hàm Binary Logistic trong trường hợp đơn giản nhất là khi chỉ có một biến độc lập X

Ta có mô hình hàm Logistic như sau:

Trong công thức E(Y/X), xác suất Y = 1 (sự kiện xảy ra) được tính khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi Biểu thức (B0 + Bi Xi) được ký hiệu là z, từ đó mô hình hàm Logistic có thể được viết lại.

Vậy thì xác suất không xảy ra sự kiện:

So sánh 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 bằng công thức.

Lấy Log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta được kết quả:

Vì Loge e z = z nên kết quả cuối cùng:

P (Y = 0) ] = B 0 + B 1 X (1.6) Đây là dạng hàm hồi quy Binary Logistic Và ta có thể mở rộng mô hình Binary Logistic cho hai hay nhiều biến độc lập X i như sau:

(Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)

1.3.2 Mô hình hồi quy Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động đến nợ xấu Để kiểm tra các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu, luận văn sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để phân tích xác suất xảy ra nợ xấu tại các NHTM Ta có phương trình hồi quy Binary Logistic như sau:

Y (biến phụ thuộc): có giá trị như sau

Mức độ rủi ro của khoản vay được xác định qua hai khả năng: có nợ xấu (giá trị 1) và không có nợ xấu (giá trị 0).

Xi (các biến độc lập) là các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu

Hệ số hồi quy B i thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, giúp đo lường sự thay đổi trong tỷ lệ xảy ra của sự kiện khi các yếu tố khác không đổi, với mỗi đơn vị thay đổi trong biến độc lập X i.

Dựa trên các nghiên cứu trước đây và thực trạng hoạt động cho vay, bài viết này xây dựng mô hình nghiên cứu nhằm kiểm định tác động của các nhân tố đến nợ xấu Nợ xấu đã trở thành vấn đề đáng lo ngại trong thời gian qua, do đó, việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nó là rất cần thiết.

Trong đó, các biến sử dụng trong mô hình theo bảng 1.1, dựa vào sự tổng hợp của tác giả từ các mô hình nghiên cứu trước đây

Bả ng 1.1 Mô tả các biến đo lường được sử dụng trong mô hình và mối tương quan kỳ vọng

Bi ế n Tên bi ế n Ký hi ệ u

Các nghiên c ứ u th ự c nghi ệm trước đây

Biến phụ thuộc Nợ xấu Y

Hippolyte Fofack (2005); Irum Saba, Rehana Kouser và Azeem (2013); Roberto Blanco và Ricardo Gimeno (2012); Mohammadreza AlizadehJanvisloo và Junaina Muhammad (2013)

Số tiền vay X 2 + Roberto Blanco và Ricardo

Tỷ lệ vốn vay trên giá trị

Roberto Blanco và Ricardo Gimeno (2012), Nguyễn Khắc Hải Minh (2014)

Năng lực tài chính của doanh nghiệp X 5 -

Huỳnh Thị Thu Hiền (2012); Trần Chí Chinh

Kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp X 6 -

Huỳnh Thị Thu Hiền (2012); Lý Thị Ngọc Quyên

Trình độ học vấn của khách hàng vay X 7 -

Huỳnh Thị Thu Hiền (2012); Lý Thị Ngọc Quyên

Sự biến động của môi trường kinh doanh X 8 -

Abhiman Das và Saibal Ghosh (2007), Lý Thị Ngọc Quyên (2013)

Nợ xấu (Y): các khoản vay có nợ xấu là những khoản vay thuộc nhóm 3,4 và

5, những khoản vay không có nợ xấu là những khoản vay thuộc nhóm 1 và 2 Các khoản vay được phân nhóm phù hợp theo quy định

Lãi suất cho vay (X 1 ) : lãi suất cho vay càng cao thì khả năng xảy ra nợ xấu càng cao và ngược lại

Số tiền vay (X 2 ) : số tiền vay càng nhiều thì khả năng xảy ra nợ xấu càng cao và ngược lại

Tỷ lệ vốn vay trên giá trị tài sản đảm bảo (TSĐB) là tỷ lệ giữa số tiền vay và giá trị của tài sản đó Tỷ lệ này càng cao thì nguy cơ xảy ra nợ xấu càng lớn, và ngược lại, tỷ lệ thấp hơn sẽ giảm thiểu rủi ro nợ xấu.

Lợi nhuận (X 4 ): khách hàng vay tạo ra thu nhập càng lớn thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp và ngược lại

Khách hàng có năng lực tài chính mạnh mẽ sẽ có khả năng chống chịu rủi ro tốt hơn, từ đó giảm thiểu khả năng xảy ra nợ xấu Ngược lại, năng lực tài chính yếu sẽ làm tăng nguy cơ nợ xấu.

Kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu nợ xấu Càng nhiều kinh nghiệm, khả năng quản lý tài chính và đưa ra quyết định chính xác càng cao, từ đó giúp doanh nghiệp tránh được các rủi ro tài chính Ngược lại, những người quản lý thiếu kinh nghiệm thường dễ mắc phải sai lầm, dẫn đến tình trạng nợ xấu gia tăng.

Trình độ học vấn của khách hàng vay có ảnh hưởng lớn đến khả năng xảy ra nợ xấu; cụ thể, khách hàng có trình độ học vấn cao sẽ có nguy cơ nợ xấu thấp hơn.

Sự biến động của môi trường kinh doanh (X 8 ) : môi trường kinh doanh càng ổn định thì khả năng xảy ra nợ xấu càng thấp và ngược lại.

Dựa trên dữ liệu thu thập và kinh nghiệm thực tiễn, tác giả đánh giá mô hình này phù hợp để phân tích nợ xấu tại Agribank Quận 5.

Trong chương 1, luận văn đã tổng hợp các khái niệm cơ bản về nợ xấu, bao gồm phân loại nợ, các chỉ tiêu đánh giá, tác động của nợ xấu và các biện pháp phòng ngừa, xử lý nợ xấu trong hoạt động tín dụng Đồng thời, chương này cũng giới thiệu mô hình nghiên cứu Binary Logistic, tạo nền tảng cho việc kiểm định trong chương 2.

THỰC TRẠNG VỀ HẠN CHẾ VÀ XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI

Tổng quan về Agribank Quận 5

2.1.1 Quá trình hình thành, chức năng nhiệm vụ và cơ cấu tổ chức

Trụ sở chính tại 1101-1103-1105 Trần Hưng Đạo, Phường 5, Quận 5, TPHCM Điện thoại: 028.3924.6667

Agribank Quận 5 chính thức hoạt động từ ngày 01/04/2008, theo giấy chứng nhận đăng ký chi nhánh ngày 15/03/2008 với mã số 0100686174-071 Là một đơn vị thành viên của NHNo&PTNT Việt Nam, Agribank Quận 5 được xếp loại là chi nhánh loại lớn, thể hiện quy mô và cơ cấu hoạt động đáng chú ý.

I, hạng 1 Mạng lưới tổ chức hoạt động của Agribank Quận 5 bao gồm: 1 Hội sở chi nhánh, 4 phòng giao dịch trực thuộc, 6 phòng ban Cơ cấu tổ chức hiện tại của Agribank Quận 5 được thể hiện tại biểu đồ 2.1 dưới đây:

Biểu đồ 2.1 Cơ cấu tổ chức của AgribankQuận 5

Lĩnh vực hoạt động Agribank Quận 5:

- Chi nhánh loại I thực hiện một số lĩnh vực, nghiệp vụ kinh doanh theo quy định của pháp luật, NHNN và Agribank, cụ thể như sau:

Huy động vốn bao gồm các hình thức như nhận tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có kỳ hạn, tiền gửi tiết kiệm, phát hành chứng chỉ tiền gửi, kỳ phiếu, tín phiếu, và nhiều phương thức huy động vốn khác.

- Cấp tín dụng trong phạm vi phân cấp phán quyết và phê duyệt của Agribank theo quy định

Mở tài khoản thanh toán cho khách hàng, cung cấp các phương tiện và dịch vụ thanh toán trong nước và quốc tế, bao gồm dịch vụ thẻ, thanh toán thẻ và ATM.

- Tham gia hệ thống thanh toán nội bộ, thanh toán song phương, thanh toán liên ngân hàng, thanh toán quốc tế và các hệ thống thanh toan khác

Chúng tôi cung cấp dịch vụ quản lý thu chi tiền mặt, tư vấn ngân hàng và tài chính, cùng với dịch vụ quản lý và bảo quản tài sản Ngoài ra, chúng tôi cũng chuyên tư vấn tài chính doanh nghiệp, hỗ trợ mua bán, hợp nhất, sáp nhập doanh nghiệp và tư vấn đầu tư hiệu quả.

- Cung ứng dịch vụ ngoại hối cho khách hàng trong và ngoài nước

- Uỷ thác, nhận ủy thác, đại lý trong lĩnh vực liên quan đến hoạt động ngân hàng, kinh doanh bảo hiểm, quản lý tài sản

- Thực hiện các nhiệm vụ khác do cấp có thẩm quyền Agribank giao

2.1.2 Tình hình hoạt động kinh doanh của Agribank Quận 5

Tình hình hoạt động kinh doanh chính của Agribank Quận 5 giai đoạn 2013-

2017 được thể hiện qua các chỉ tiêu chính được tổng hợp tại bảng 2.1 dưới đây:

Bảng 2.1 Các chỉ tiêu kinh doanh chính của Agribank Quận 5 giai đoạ n 2013-

STT Chỉ tiêu Đơn vị 2013 2014 2015 2016 2017

3 Lợi nhuận trước thuế triệu đồng

4 Nguồn vốn huy động triệu đồng

(Nguồn: Báo cáo tổng hợp các chi tiêu kinh doanh của chi nhánh giai đoạn 2013-2017)

Trong giai đoạn 2013-2017, mặc dù nền kinh tế chung gặp nhiều khó khăn, Agribank Quận 5 vẫn duy trì hoạt động kinh doanh tích cực.

Từ năm 2013 đến 2017, tổng thu đã có sự tăng trưởng ổn định với mức tăng trung bình 46.2 tỷ đồng mỗi năm, tương ứng với tỷ lệ tăng trưởng 17% hàng năm Đến năm 2017, tổng thu tăng thêm 184.6 tỷ đồng so với năm 2013, đạt mức tăng 87%.

Tổng chi đã tăng trưởng ổn định từ năm 2013 đến năm 2017, với mức tăng 105 tỷ đồng, tương ứng với tốc độ tăng 59% Tuy nhiên, tỷ trọng chi phí trên tổng doanh thu lại giảm từ 83% trong năm 2013 xuống còn 71% trong năm 2017 Điều này cho thấy cơ cấu chi phí của Chi nhánh đã được quản lý và cải thiện hiệu quả, góp phần vào sự tăng trưởng lợi nhuận tích cực.

Từ năm 2013 đến 2017, lợi nhuận của công ty đã tăng từ 35.5 tỷ đồng lên 114.9 tỷ đồng, tương ứng với mức tăng trưởng 224% Nguyên nhân chính của sự tăng trưởng này là doanh thu tăng trung bình 17% mỗi năm, trong khi chi phí chỉ tăng trung bình 13.4% mỗi năm, cho thấy khả năng kiểm soát chi phí hiệu quả.

Nguồn vốn huy động đã có sự chuyển biến tích cực, tăng từ 2,376 tỷ đồng năm 2013 lên 4,695 tỷ đồng vào ngày 31/12/2017, với mức tăng 2,319 tỷ đồng, tương ứng tỷ lệ tăng 198% Trung bình mỗi năm, nguồn vốn huy động tăng 580 tỷ đồng, đạt tốc độ tăng trưởng trung bình 21.3%/năm.

Dư nợ cho vay đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ từ 1,711 tỷ đồng vào năm 2013 lên 4,153 tỷ đồng vào cuối năm 2017, tương ứng với mức tăng 2,441 tỷ đồng và tốc độ tăng 143% Trung bình, dư nợ tăng trưởng 610 tỷ đồng mỗi năm, với tốc độ tăng bình quân 28%/năm Năm 2014 ghi nhận tốc độ tăng trưởng cao nhất, đạt 1,689 tỷ đồng, tương đương mức tăng 75,6%.

Từ năm 2013 đến 2017, tỷ lệ nguồn vốn huy động so với dư nợ cho vay luôn vượt 100%, cho thấy Chi nhánh đã thành công trong việc tự chủ nguồn vốn huy động tại chỗ để phục vụ cho hoạt động cho vay.

Về tỷ lệ nợ xấu nội bảng, có sự giảm từ 2.54% năm 2013 giảm còn 0.76% trong năm 2017

2.1.3 Tình hình huy động vốn

Tình hình huy động vốn của Agribank Quận 5 được thể hiện chi tiết tại bảng 2.2 dưới đây:

Bảng 2 2 Số liệu về tình hình huy động vốn của Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 -2017 ĐVT: Triệu đồng

(Nguồn: Báo cáo tổng hợp các chi tiêu kinh doanh của Agribank Quận 5 giai đoạn 2013-2017)

Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng

2 Tiền gửi có kỳ hạn

2.1 Tiền gửi có kỳ hạn TCTD,

930,004 19.8% 2.2 Tiền gửi tiết kiệm có kỳ hạn

Trong lĩnh vực ngân hàng thương mại, vốn đóng vai trò quan trọng nhất trong hoạt động kinh doanh Ngoài việc đảm bảo nguồn vốn ban đầu cần thiết, các ngân hàng luôn chú trọng vào việc gia tăng nguồn vốn trong suốt quá trình hoạt động của mình.

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của ngành ngân hàng, nguồn vốn mạnh đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra lợi thế cạnh tranh Do đó, việc huy động vốn cần được ngân hàng chú trọng đặc biệt Huy động vốn hiệu quả là yếu tố then chốt góp phần mang lại lợi nhuận cho ngân hàng Kể từ khi chính thức hoạt động vào ngày 01/4/2008, Agribank Quận 5 đã nỗ lực trong công tác huy động vốn từ các tổ chức kinh tế, đơn vị hành chính công và cá nhân có nguồn tiền nhàn rỗi Ngoài việc cung cấp các sản phẩm huy động đa dạng, chi nhánh còn tập trung vào việc bán chéo các kênh sản phẩm như dịch vụ trả lương qua thẻ, dịch vụ POS, ATM và ngân hàng điện tử để tăng cường nguồn vốn huy động.

Tính đến ngày 31/12/2013, tổng nguồn vốn huy động đạt 2,376 tỷ đồng, trong đó tiền gửi không kỳ hạn đạt 664 tỷ đồng, chiếm 28% tổng nguồn vốn, và tiền gửi có kỳ hạn đạt 1,711 tỷ đồng, chiếm 72% tổng nguồn vốn.

Thực trạng hoạt động tín dụng Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017

Phân tích dư nợ theo thời gian cho vay tại Agribank Quận 5 cho thấy hoạt động cho vay của ngân hàng trong giai đoạn 2013 Tác giả đã tổng hợp bảng số liệu chi tiết về dư nợ theo thời hạn cho vay, giúp hiểu rõ hơn về xu hướng và hiệu quả của các khoản vay trong thời gian này.

Bảng 2.3 Dư nợ ch o vay theo thời hạn vay tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 -

Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Ngắn hạn

(Nguồn: Báo cáo tổng hợp các chi tiêu kinh doanh của Agribank Quận 5 giai đoạn 2013-2017)

Năm 2013, dư nợ cho vay ngắn hạn đạt 1,230 tỷ đồng, chiếm 74% tổng dư nợ, trong khi dư nợ cho vay trung hạn là 419.7 tỷ đồng, tương đương 26% Dư nợ dài hạn chỉ đạt 8.27 tỷ đồng, chiếm 1% tổng dư nợ Chi nhánh ưu tiên cho vay ngắn hạn nhằm phục vụ nhu cầu kinh doanh và quay vòng vốn nhanh, dẫn đến tỷ trọng dư nợ cho vay ngắn hạn chiếm ưu thế trong tổng dư nợ cho vay của năm.

Năm 2015, dư nợ tăng 1,689 tỷ đồng so với năm 2014, với sự chuyển dịch lớn trong cơ cấu dư nợ theo thời hạn cho vay: 42% là ngắn hạn, 14% trung hạn, và 44% dài hạn Sự tăng trưởng mạnh của dư nợ dài hạn là nhờ Chi nhánh đẩy mạnh cho vay đầu tư vào các dự án lớn như nhà máy xi măng Fico và đóng tàu biển Đến 31/12/2017, tổng dư nợ của Chi nhánh đạt 4,153 tỷ đồng, với tỷ trọng dư nợ ngắn hạn, trung hạn và dài hạn lần lượt là 37%, 17% và 46%.

 Phân tích dư nợ theo loại hình doanh nghiệp

Tình hình dư nợ theo loại hình doanh nghiệp vay vốn tại Agribank Quận 5 được thống kê trình bày trong bảng 2.4 sau:

Bảng 2.4 Dư nợ cho vay theo loại hình doanh nghiệp tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 ĐVT: Triệu đồ ng

Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng

Tổng dư nơ cho vay

(Ngu ồ n: Báo cáo t ổ ng k ế t ho ạt động kinh doanh thườ ng niên c ủ a Agribank Qu ận 5 qua các năm)

Agribank Quận 5 đang mở rộng tìm kiếm khách hàng mới và phát triển cho vay đối với khách hàng truyền thống, dẫn đến sự tăng trưởng ổn định trong dư nợ cho vay qua các năm Với áp lực cạnh tranh lớn và thành lập muộn, ngân hàng tập trung vào cho vay doanh nghiệp để bổ sung vốn lưu động và đầu tư dự án trung dài hạn Agribank Quận 5 cũng cung cấp các sản phẩm dịch vụ ngân hàng như tiền gửi, trả lương qua thẻ ATM và dịch vụ POS Từ năm 2013 đến 2017, công ty cổ phần luôn dẫn đầu trong tổng dư nợ cho vay, đạt trên 45%, trong khi công ty TNHH chiếm 31.1% vào cuối năm 2017 Ngoài việc chú trọng đến khách hàng doanh nghiệp, Agribank Quận 5 cũng quan tâm đến khách hàng cá nhân, với dư nợ cho vay cá nhân đạt 688 tỷ đồng, chiếm 16.6% tổng dư nợ.

 Phân tích lãi suất cho vay tại thời điểm cuối năm

Lãi suất là yếu tố quyết định hàng đầu khi khách hàng lựa chọn ngân hàng để vay vốn Tại Agribank Quận 5, tình hình lãi suất cho vay đã được tổng hợp chi tiết trong bảng 2.5.

Bảng 2.5 Bảng số liệu lãi suất cho vay tại thời điểm cuối năm giai đoạn 2013 -

31/12/2013 31/12/2014 31/12/2015 31/12/2016 31/12/2017 Lãi suất cho vay VND 9,0% - 12,5% 7,0% - 11,0% 7,0% - 10,5% 6,5% - 10,0% 6,5% - 10,0% Lãi suất cho vay USD 5,0% - 6,0% 3,5% - 6,5% 3,0% - 6,0% 3,0% - 6,0% 3,0% - 6,0%

(Ngu ồ n: T ổ ng h ợ p t ừ các văn bản quy đị nh lãi su ấ t cho vay t ạ i Agribank Qu ận 5 giai đoạ n 2013 –

Giai đoạn 2013 – 2017, Agribank Quận 5 đã tích cực thực hiện chủ trương giảm lãi suất cho vay của chính phủ bằng cách tiếp cận nguồn vốn huy động không kỳ hạn, nhằm giảm chi phí vốn và hạ lãi suất cho vay Lãi suất cho vay đã liên tục giảm từ 2013 đến 2016, và đến cuối năm 2017, lãi suất được duy trì ổn định để giảm áp lực tài chính cho khách hàng So với năm 2013, lãi suất cho vay VND đã giảm 2,5%, dao động từ 6,5% đến 10% tùy thuộc vào mục đích và thời gian vay Lãi suất cho vay USD ở mức 3%/năm cho ngắn hạn và 6%/năm cho trung dài hạn.

Thực trạng nợ xấu, công tác hạn chế và xử lý nợ xấu tại Agribank Quận 5

2.3.1 Thực trạng nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017

Trong ngành ngân hàng, thu nhập chủ yếu đến từ hoạt động cấp tín dụng, tuy nhiên, rủi ro tín dụng cũng là mối lo ngại lớn nhất mà các ngân hàng cần phải quản lý cẩn thận Thực tế cho thấy, việc không kiểm soát nợ xấu đã dẫn đến nhiều ngân hàng yếu kém phải sáp nhập, như MHB vào BIDV, Mekong Bank vào Maritime Bank, và Southern Bank vào Sacombank Do đó, phân tích nợ xấu là nhiệm vụ quan trọng giúp ngân hàng xây dựng phương án xử lý kịp thời, từ đó kiểm soát rủi ro, hạn chế nợ quá hạn và đảm bảo nguồn thu nhập ổn định.

Tại Agribank Quận 5, giai đoạn 2013-2017 ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ về dư nợ cho vay Sự gia tăng này yêu cầu phải chú trọng vào việc phân tích thực trạng nợ Dưới đây là bảng số liệu về nhóm nợ và chất lượng nợ, được tổng hợp tại bảng 2.6, nhằm cung cấp cái nhìn tổng thể về tình hình dư nợ và chất lượng nợ tại chi nhánh.

Bảng 2.6 Bảng số liệu nợ theo nhóm nợ giai đoạn 2013 – 2017 ĐVT: Triệu đồng

Nhóm 1 1,537,264 2,117,853 3,881,300 3,819,225 4,094,242 Nhóm 2 52,691 94,493 15,919 143,000 27,961 Nhóm 3 6,839 60 4,276 20,105 56 Nhóm 4 15,988 1,233 1,691 20,426 8,853 Nhóm 5 18,602 21,761 21,580 22,421 22,510 Tổng cộng 1,631,384 2,235,400 3,924,766 4,025,177 4,153,622 Tổng nợ xấu 41,429 23,054 27,547 62,952 31,419

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài chính Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017)

Từ bảng số liệu 2.6, có thể thấy Agribank Quận 5 ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ về dư nợ trong giai đoạn 2013-2017, với mức tăng 2.522 tỷ đồng, tương ứng với tỷ lệ tăng trưởng 155% Bình quân hàng năm, tỷ lệ tăng trưởng đạt trên mức trung bình.

630 tỷ đồng Trong đó đặc biệt trong năm 2015 tăng trưởng 1,689 tỷ đồng so với năm 2014, tương ứng mức tăng trưởng 76%

Chi nhánh luôn chú trọng đến việc kiểm soát tỷ lệ nợ xấu bên cạnh sự gia tăng của dư nợ Tỷ lệ nợ xấu của Chi nhánh trong các năm qua luôn duy trì dưới 3% Dưới đây là bảng chi tiết phân loại nợ được tổng hợp tại bảng 2.7.

Bảng 2.7 Tình hình cho vay khách hàng theo nhóm nợ và tỷ lệ nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 ĐVT: Triệu đồng

Mức tăng/giảm Tốc độ tăng/giảm Mức tăng/giảm Tốc độ tăng/giảm Mức tăng/giảm Tốc độ tăng/giảm Mức tăng/giảm

Tốc độ tăng/gi Nhóm 1 - Nợ ảm đủ tiêu chuẩn 580,589 38% 1,763,447 83% (62,075) -2% 275,017 7% Nhóm 2 - Nợ cần chú ý 41,802 79%

(78,574) -83% 127,081 798% (115,039) -80% Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn (6,779) -99% 4,216 7027% 15,829 370% (20,049) -100% Nhóm 4 - Nợ nghi ngờ (14,755) -92% 458 37% 18,735 1108% (11,573) -57% Nhóm 5 - Nợ có khả năng mất vốn 3,159 17%

(181) -1% 841 4% 89 0% Tổng dư nợ tín dụng 604,016 37% 1,689,366 76% 100,411 3% 128,445 3% Tổng nợ xấu tín dụng (18,375) -44% 4,493 19% 35,405 129% (31,533) -50%

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài chính Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017)

Tình hình nợ xấu tại Agribank Quận 5 được kiểm soát hiệu quả, với tỷ lệ nợ xấu giảm từ 2.54% vào năm 2013 xuống chỉ còn 0.76%.

2017 Bên cạnh việc đẩy mạnh cho vay mới, Chi nhánh còn chú trọng vào các giải pháp xử lý nợ hiệu quả

Cơ cấu nợ xấu theo mục đích vay được phân tích chi tiết trong bảng 2.8, giúp người đọc hiểu rõ hơn về tình hình nợ xấu trong từng lĩnh vực vay.

Bảng 2.8 Cơ cấu nợ xấu the o mục đích vay tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 -

Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng Số tiền Tỷ trọng

Dư nợ sản xuất kinh doanh

Dư nợ phi sản xuất

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo tài chính Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017)

Theo bảng số liệu 2.8, năm 2013, nợ xấu trong hoạt động sản xuất kinh doanh đạt 15.6 tỷ đồng, chiếm 38% tổng dư nợ xấu, trong khi nợ xấu lĩnh vực phi sản xuất là 25.7 tỷ đồng, tương ứng 62% Từ năm 2014, tỷ trọng nợ xấu trong sản xuất kinh doanh tăng mạnh từ 5% lên 70% vào năm 2017, ngược lại, nợ xấu phi sản xuất giảm từ 95% xuống 30% Nợ xấu trong lĩnh vực sản xuất chủ yếu tập trung ở các công ty cổ phần và công ty TNHH hoạt động trong lĩnh vực bất động sản và kinh doanh sắt thép.

 Dư nợđược điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017

Dư nợ tại Chi nhánh đã tăng trưởng mạnh mẽ, trong khi nợ xấu nội bảng được kiểm soát hiệu quả Tuy nhiên, để có cái nhìn toàn diện về tình hình nợ xấu, cần lưu ý đến việc điều chỉnh kỳ hạn trả nợ và gia hạn nợ mà vẫn giữ nguyên nhóm nợ Từ giai đoạn 2013-2017, số liệu về nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ tại Chi nhánh cho thấy sự phức tạp và đáng lo ngại, chiếm tỷ trọng lớn trong tổng dư nợ cho vay, có thời điểm lên tới 44% Đến 31/12/2017, tỷ lệ dư nợ cơ cấu so với tổng dư nợ cho vay đã giảm còn gần 10%, như thể hiện trong bảng 2.9 dưới đây.

Bảng 2 9 Tình hình dư nợ cơ cấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017 ĐVT: Triệu đồ ng

Tỷ lệ Dư nợ cơ cấu/Tổng dư nợ 44,44% 45,61% 24,79% 18,45% 9,46%

(Nguồn: Tổng hợp từ dư nợ cơ cấu Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017)

Theo quyết định 780/QĐ-NHNN ngày 23/4/2012, NHNN đã thực hiện chính sách điều chỉnh kỳ hạn trả nợ và gia hạn nợ cho các khách hàng kinh doanh gặp khó khăn Các khách hàng này cần phải được đánh giá có triển vọng tích cực và khả năng trả nợ tốt sau khi điều chỉnh Những khoản nợ được điều chỉnh sẽ giữ nguyên nhóm nợ như phân loại trước đó, nhằm hạn chế nợ xấu và giảm áp lực trả gốc, lãi phạt quá hạn cho khách hàng vay.

Tại Agribank Quận 5, tỷ lệ dư nợ cơ cấu trên tổng dư nợ đã giảm qua các năm nhưng vẫn ở mức đáng lo ngại, với tỷ lệ đạt 9.46% vào ngày 31/12/2017 Nhóm nợ này có nguy cơ cao chuyển thành nợ xấu và theo Nghị quyết 42/2017/QH14, chúng vẫn được phân loại là nợ xấu Do đó, việc triển khai các giải pháp nhằm hạn chế phát sinh nợ xấu tại Chi nhánh là vô cùng cần thiết.

2.3.2 Thực trạng giải pháp hạn chế nợ xấu tại Agribank Quận 5 giai đoạn 2013 – 2017

2.3.2.1 Chính sách hoạt động tín dụng

Agribank xem xét, quyết định cho vay khi khách hàng có đủ các điều kiện sau:

 Có năng lự c pháp lu ậ t dân s ự , năng lự c hành vi dân s ự theo quy đị nh

Khách hàng là pháp nhân có năng lực pháp luật dân sự bao gồm:

- Doanh nghiệp hoạt động theo quy định của Luật doanh nghiệp: Công ty trách nhiệm hữu hạn, công ty cổ phần, công ty hợp danh

- Hợp tác xã theo quy định của hợp tác xã

- Pháp nhân nước ngoài được hoạt động hợp pháp tại Việt Nam

Khách hàng là cá nhân từ 18 tuổi trở lên có quốc tịch Việt Nam hoặc quốc tịch nước ngoài cư trú tại Việt Nam, có đủ năng lực hành vi dân sự theo quy định pháp luật Ngoài ra, cá nhân từ 15 đến dưới 18 tuổi cũng có thể tham gia vào một số giao dịch dân sự nếu không bị mất hoặc hạn chế năng lực hành vi dân sự theo quy định.

 Nhu c ầ u vay v ốn để s ử d ụ ng vào m ục đích hợ p pháp, không thu ộ c đố i tượng không được cho vay theo quy đị nh c ủ a pháp lu ậ t, NHNN và Agribank

 Có phương án sử d ụ ng v ố n kh ả thi thông qua các n ộ i dung sau:

Tổng nguồn vốn cần sử dụng bao gồm các loại nguồn vốn khác nhau, trong đó có nguồn vốn cần vay tại Agribank Việc xác định mục đích sử dụng vốn và thời gian sử dụng vốn là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả trong quản lý tài chính.

Nguồn trả nợ của khách hàng

Phương án, dự án thực hiện hoạt động kinh doanh (trừ nhu cầu vốn phục vụ đời sống)

 Có kh ả năng tài chính để tr ả n ợ , th ể hi ện qua các tiêu chí cơ bả n sau:

Để kinh doanh hiệu quả, doanh nghiệp cần có lãi trong năm trước liền kề, đặc biệt đối với khách hàng vay vốn phục vụ nhu cầu kinh doanh Nếu năm trước có lỗ hoặc lỗ lũy kế, cần phải có phương án khắc phục khả thi và cam kết trả nợ đầy đủ, đúng hạn Đối với khoản vay phục vụ nhu cầu đời sống, doanh nghiệp cần có nguồn thu nhập ổn định và hợp pháp để đảm bảo khả năng trả nợ.

Agribank và các TCTD khác không có nợ xấu và nợ đã xử lý rủi ro tại thời điểm thẩm định cho vay Tuy nhiên, đối với những trường hợp thuộc đối tượng chính sách theo quy định của cấp có thẩm quyền, vẫn có khả năng tiếp tục cho vay.

Có vốn đối ứng tham gia vào phương án, dự án kinh doanh, nhu cầu vốn phục vụ đời sống theo quy định của Agribank

Khách hàng vay vốn tại Agribank có thể đảm bảo khoản vay bằng số dư tiền gửi tương đương 100% giá trị nợ vay, bao gồm cả gốc và lãi Điều này giúp Agribank không phải thực hiện các điều kiện khác liên quan đến khoản vay.

 Nh ữ ng nhu c ầ u v ốn không đượ c cho vay:

Mô hình Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động nợ xấu tại

2.4.1 Thông tin cơ bản của khách hàng qua dữ liệu thống kê

Bài viết tổng hợp dữ liệu thống kê từ 192 khách hàng vay vốn tại Agribank Quận 5 với dư nợ đến năm 2017, cung cấp thông tin quan trọng cho nghiên cứu Các yếu tố được xem xét bao gồm lãi suất cho vay, số tiền vay, tỷ lệ vốn vay so với giá trị tài sản bảo đảm, lợi nhuận, vốn tự có của doanh nghiệp, kinh nghiệm và trình độ học vấn của người quản lý doanh nghiệp, cũng như sự ổn định của thị trường.

Theo thống kê từ 192 doanh nghiệp vay vốn tại Agribank Quận 5, lãi suất cho vay chủ yếu dao động trong khoảng 4% - 10%, được chia thành 3 mức khác nhau như thể hiện trong bảng 2.10.

Bả ng 2.10 Tình hình lãi suất vay vốn của doanh nghiệp

Lãi suất (X1) Số quan sát

(Nguồn: Số liệu thống kê của tác giả tại Agribank Quận 5 năm 2017)

Tại Agribank Quận 5, lãi suất cho vay doanh nghiệp chủ yếu dưới 7%, chiếm 46.88% khách hàng, trong khi 33.33% khách hàng vay với lãi suất từ 7% đến 9% và 19.79% vay với lãi suất trên 9% Mặc dù phải đối mặt với cạnh tranh gay gắt từ các ngân hàng TMCP trong việc huy động vốn, chính sách lãi suất cho vay của Chi nhánh vẫn rất hấp dẫn, giúp giảm bớt gánh nặng chi phí tài chính cho khách hàng.

Dựa trên số liệu thống kê từ 192 doanh nghiệp vay vốn tại Agribank Quận 5, số tiền vay được phân chia thành 4 nhóm: nhóm dưới 1 tỷ đồng, nhóm từ trên 1 tỷ đến dưới 10 tỷ đồng, nhóm từ 10 tỷ đến 50 tỷ đồng, và nhóm trên 50 tỷ đồng, như được thể hiện trong bảng 2.11 dưới đây.

Bảng 2.1 1 Tình hình số tiền vay vốn của doanh nghiệp

Số tiền vay vốn (X2) Số quan sát

1.000 triệu đồng < X2 < 10.000 triệu đồng 64 33.33% 43.75% 10.000 triệu đồng ≤ X2 < 50.000 triệu đồng 86 44.79% 88.54%

(Nguồn: Số liệu thống kê của tác giả tại Agribank Quận 5 năm 2017)

Theo bảng 2.11, khách hàng vay vốn tại Agribank Quận 5 rất đa dạng Cụ thể, 10.42% doanh nghiệp vay từ 1 tỷ đồng trở xuống, trong khi 33.33% doanh nghiệp vay từ trên 1 tỷ đến 10 tỷ đồng, với 64 doanh nghiệp trong nhóm này.

Agribank Quận 5 có 86 doanh nghiệp vay vốn, chiếm 44,78% tổng số, với số tiền vay đa số từ 50 tỷ đồng trở lên Số lượng doanh nghiệp vay trên 50 tỷ đồng chiếm 11,46% Quyền phán quyết tín dụng của chi nhánh khá lớn, lên đến 120 tỷ đồng cho mỗi doanh nghiệp, dẫn đến sự phân bổ khách hàng vay vốn tại đây khá đa dạng.

 Tỷ lệ vốn vay trên giá trị tài sản bảo đảm

Trong quy trình cấp tín dụng, tỷ lệ vay vốn trên giá trị tài sản đảm bảo (TSĐB) là một tiêu chí quan trọng mà các ngân hàng luôn chú trọng Theo khảo sát của tác giả, TSĐB tại Chi nhánh chủ yếu là bất động sản và động sản, bao gồm phương tiện vận tải và máy móc thiết bị Dữ liệu từ 192 khách hàng vay vốn cho thấy tỷ lệ vay vốn trên giá trị TSĐB được chia thành 4 nhóm: dưới 50%, từ 50% đến dưới 70%, từ 70% đến dưới 80%, và từ 80% trở lên, như được trình bày trong bảng 2.12 dưới đây.

Bả ng 2.12 Tình hình tỷ lệ vay vốn trên giá trị TSĐB

Tỷ lệ vốn vay trên giá trị

(Nguồn: Số liệu thống kê của tác giả tại Agribank Quận 5 năm 2017)

Theo bảng 2.12, tỷ lệ vay vốn trên giá trị tài sản đảm bảo (TSĐB) chủ yếu nằm trong nhóm dưới 50%, với 72 doanh nghiệp chiếm 37.5% Tiếp theo, nhóm từ 50% đến dưới 70% có 55 doanh nghiệp, tương ứng với 28.95%, và nhóm từ 70% đến 80% có 46 doanh nghiệp, chiếm 23.96% Tỷ lệ vay vốn trên giá trị TSĐB từ 80% trở lên chỉ có 19 khách hàng, chiếm 9.9% Tổng cộng, có 120 khách hàng vay vốn với tỷ lệ vay từ 50% trở lên, cho thấy doanh nghiệp hiểu rõ quy chế cấp tín dụng của ngân hàng và có xu hướng vay đủ số tiền đảm bảo Thách thức đối với ngân hàng là phải định giá chính xác giá trị TSĐB của khách hàng để tránh tình trạng định giá cao hơn, dẫn đến khách hàng không hợp tác, bỏ TSĐB và phát sinh nợ xấu.

Theo thống kê, lợi nhuận của 192 doanh nghiệp vay vốn tại Agribank Quận 5 được phân chia thành 4 nhóm: nhóm có lợi nhuận dưới 300 triệu đồng, nhóm có lợi nhuận từ 300 triệu đồng đến 1 tỷ đồng, nhóm có lợi nhuận từ 1 tỷ đồng đến 5 tỷ đồng, và nhóm có lợi nhuận trên 5 tỷ đồng, như thể hiện trong bảng 2.13.

Bảng 2.1 3 Tình hình lợi nhuận bình quân hàng năm của doanh nghiệ p

Lợi nhuận (X4) Số quan sát

300 t riệu đồng < X4 ≤ 1000 triệu đồng 46 23.96% 55.73% 1.000 triệu đồng < X4 ≤ 5.000 triệu đồng 62 32.29% 88.02%

(Nguồn: Số liệu thống kê của tác giả tại Agribank Quận 5 năm 2017)

Lợi nhuận bình quân hàng năm của doanh nghiệp là tiêu chí quan trọng để đánh giá tiềm lực tài chính và hiệu quả kinh doanh Theo số liệu thống kê, 61 doanh nghiệp có lợi nhuận từ 300 triệu đồng trở xuống, chiếm 31.77%, cho thấy tình hình tài chính đáng lo ngại Trong khi đó, 46 doanh nghiệp có lợi nhuận từ 300 triệu đến 1 tỷ đồng, tương ứng với 23.96% Đặc biệt, 62 doanh nghiệp có lợi nhuận từ 1 tỷ đến 5 tỷ đồng, chiếm 32.29% Cuối cùng, chỉ có 11.98% doanh nghiệp đạt lợi nhuận lớn hơn 5 tỷ đồng.

 Tỷ lệ tham gia vốn tựcó (năng lực tài chính của doanh nghiệp)

Trong quá trình tổng hợp, tỷ lệ tham gia của vốn tự có vào các dự án sản xuất kinh doanh của 192 khách hàng vay vốn tại Agribank Quận 5 được phân chia thành 4 mức: dưới 30%, từ 30% đến 50%, từ 50% đến dưới 70%, và trên 70%, như được thể hiện trong bảng 2.14.

Bảng 2.1 4 Tình hình năng lực tài chính của doanh nghiệp

Năng lực tài chính của

Doanh nghiệp (X5) Số quan sát

(Nguồn: Số liệu thống kê của tác giả tại Agribank Quận 5 năm 2017)

Theo bảng 2.14, có 38 doanh nghiệp vay vốn với tỷ lệ vốn tự có dưới 30%, chiếm 19,79% Số lượng doanh nghiệp vay từ 30% đến 50% là 56, chiếm 29,17% Tỷ lệ doanh nghiệp vay vốn từ 50% đến 70% là cao nhất.

83 doanh nghiệp chiếm 43.23% và cuối cùng mức từ lớn hơn 70% trở lên chiếm có

Vốn tự có trong các dự án sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp không chỉ thể hiện năng lực tài chính mà còn phản ánh thiện chí hợp tác với ngân hàng Doanh nghiệp có năng lực tài chính yếu và tỷ lệ vốn tự có thấp sẽ dễ gặp rủi ro trong môi trường kinh doanh biến động Tại Agribank Quận 5, tỷ lệ vốn tự có tối thiểu cho các dự án trung hạn và dài hạn lần lượt là 20% và 30% Theo số liệu từ bảng 2.14, 72.4% doanh nghiệp, tương đương 139 doanh nghiệp, có tỷ lệ vốn tự có từ 30% đến 70%.

 Kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp

Theo số liệu thống kê từ 192 doanh nghiệp vay vốn tại Agribank Quận 5, kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp được phân loại thành 4 mức: dưới 2 năm, từ trên 2 năm đến dưới 5 năm, từ 5 năm đến dưới 10 năm và từ 10 năm trở lên, như thể hiện trong bảng 2.15.

Bảng 2.1 5 T ình hình kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp

Kinh nghiệm của người quản lý doanh nghiệp (X6) Số quan sát

(Nguồn: Số liệu thống kê của tác giả tại Agribank Quận 5 năm 2017)

Theo bảng 2.15, trong số 192 khách hàng doanh nghiệp vay vốn tại Chi nhánh, phần lớn có người quản lý với nhiều năm kinh nghiệm Đặc biệt, tỷ lệ cao nhất thuộc về các khách hàng có người quản lý có kinh nghiệm từ 5 năm trở lên.

GIẢI PHÁP HẠN CHẾ VÀ XỬ LÝ NỢ XẤU TẠI AGRIBANK QUẬN 5

Ngày đăng: 08/08/2021, 21:12

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
3. Huỳnh Thị Thu Hiền, 2012. Phân tích các nhân t ố ảnh hưởng đế n n ợ x ấ u t ạ i các ngân hàng thương mại trên đị a bàn t ỉnh Vĩnh Long . Luận văn thạc sĩ.Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long
4. Lý Thị Ngọc Quyên, 2013. Phân tích nh ữ ng nhân t ố tác động đế n n ợ x ấ u t ạ i các ngân hàng thương mạ i Vi ệt Nam trên đị a bàn TPHCM. Luận văn thạc sĩ.Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phân tích những nhân tố tác động đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trên địa bàn TPHCM
18. Nguyễn Khắc Hải Minh, 2014. Các nhân t ố tác động đế n n ợ x ấ u t ạ i m ộ t s ố ngân hàng thương m ạ i Vi ệ t Nam. Luận văn thạc sĩ. Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Các nhân tố tác động đến nợ xấu tại một sốngân hàng thương mại Việt Nam
22. Abhiman Das and Saibal Ghosh, 2007. Determinants of Credit Risk in Indian State-owned Banks: An Empirical Investigation. MPRA Paper No.17301 23. AEG, 2004. Non-performing loans. Advisory Expert Group Meeting Sách, tạp chí
Tiêu đề: Abhiman Das and Saibal Ghosh, 2007. Determinants of Credit Risk in Indian State-owned Banks: An Empirical Investigation. MPRA PaperNo.17301 "23. AEG, 2004. "Non-performing loans
24. Hippolyte Fofack, 2005. Nonperforming loans in Sub-Sahara Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implication. World Bank Policy Research Working Paper 3769 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nonperforming loans in Sub-Sahara Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implication
1. Đinh Tuấn Minh, 2012. Gi ả i quy ế t n ợ x ấ u có tính h ệ th ố ng trong quá trình tái cơ cấ u n ề n kinh t ế Vi ệ t Nam Khác
2. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS. Nhà xuất bản Hồng Đức Khác
5. Ngân hàng Nhà nướ c, 2005. Quy ết đị nh s ố 493/2005/QĐ -NHNN ngày 22/04 /2005 ban hành quy đị nh v ề phân lo ạ i n ợ , trích l ậ p và s ử d ụ ng d ự phòng để x ử lý r ủ i ro tín d ụ ng trong ho ạt độ ng Ngân hàng c ủ a T ổ ch ứ c tín d ụ ng Khác
6. Ngân hàng Nhà nướ c, 2007. Quy ết đị nh s ố 18/2007/QĐ -NHNN ngày 25/04/2007 v ề vi ệ c S ửa đổ i b ổ sung m ộ t s ố điề u c ủ a quy đị nh phân lo ạ i n ợ , trích l ậ p và s ử d ụ ng d ự phòng để x ử lý r ủ i ro tín d ụ ng trong ho ạt độ ng Ngân hàng c ủ a t ổ ch ứ c tín d ụ ng ban hành theo Quy ết đị nh s ố 493/2005/QĐ - NHNN c ủ a Th ống đố c NHNN Khác
7. Ngân hàng Nhà nước, 2008. Quy ết đị nh s ố 06/2008/QĐ -NHNN ngày 12/0 3/2008 ban hành quy đị nh x ế p lo ại ngân hàng thương mạ i c ổ ph ầ n Khác
8. Ngân hàng Nhà nước, 2013. Quy ết đị nh s ố 780/QĐ -NHNN ngày 23/04/2013 quy ết đị nh v ề vi ệ c phân lo ạ i n ợ đố i v ớ i n ợ được điề u ch ỉ nh k ỳ h ạ n tr ả n ợ , gia h ạ n n ợ Khác
9. Ngân hàng Nhà nước, 2013. Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 quy đị nh v ề phân lo ạ i tài s ả n có, m ức trích, phương pháp trích lậ p d ự phòng r ủ i ro và vi ệ c s ử d ụ ng d ự phòng để x ử lý r ủ i ro trong ho ạt độ ng c ủ a t ổ ch ứ c tín Khác
10. Ngân hàng Nhà nước, 2014. Thôn g tư số 09/2014/TT-NHNN ngày 18/03/2014 v ề vi ệ c s ửa đổ i, b ổ sung m ộ t s ố điề u c ủa Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 c ủ a Th ống đốc Ngân hàng Nhà nước quy đị nh v ề phân lo ạ i tài s ả n có, m ức trích, phương pháp trích lậ p d ự phòng r ủ i ro và vi ệ c s ử d ụ ng d ự phòng để x ử lý r ủ i ro trong ho ạt độ ng c ủ a t ổ ch ứ c tín d ụng, chi nhánh ngân hàng nướ c ngoài Khác
17. Nguyễn Đăng Dờn, 2012. Qu ả n tr ị ngân hàng thương mạ i hi ện đạ i. Nhà xu ấ t b ản Phương Đông 2012 Khác
19. Quốc Hội, 2017. Ngh ị quy ế t s ố 42/2017/QH14 ngày 15/8/2017 V ề thí điể m x ử lý n ợ x ấ u c ủ a các t ổ ch ứ c tín d ụ ng Khác
21. Trung tâm thông tin tư liệu, 2013. Giải quyết nợ xấu - Vấn đề mấu chốt trong tái cơ cấu hệ thống ngân hàng. &lt;http://www.vnep.org.vn/Upload/SQ%201%20chuyen%20de%20no%20xau.pdf &gt;.DANH M Ụ C TÀI LI Ệ U TI Ế NG ANH Khác
25. Irum Saba, Rehana Kouser and Muhammad Azeem, 2013. Determinants of Non Performing Loans: Case of US Banking Sector. The Romanian Economic Journal Khác
26. Mohammadreza AlizadehJanvislooand and Junaina Muhammad, 2013. Non- Performing Loans Sensitivity to Macro Variables: Panel Evidence from Malaysian Commercial Banks. American Journal of Economics, Vol. 3 No. C, 2013 Khác
27. Roberto Blanco and Ricardo Gimeno, 2012. Determinants of Default Ratios in the Segment of Loans to Households in Spain. SSRN pap No.1210 Khác

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w