Chuyên đề thực tập: Ứng dụng mô hình VECM trong phân tích ảnh hưởng và dự báo nợ xấu Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội MBBank

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (13.69 MB, 73 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TE QUOC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ

MAI CO PHAN QUAN DOI MBBANK

<small>Sinh viên thực hiện : Phùng Linh Linh</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan bài nghiên cứu: “Ứng dụng mơ hình VECM trong phân tích ảnh hưởng và dự báo nợ xấu Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội MBBank” là đề tài nghiên cứu độc lập của riêng em. Các số liệu sử dụng trong đề tài có nguồn gốc rõ ràng và

cơng bố theo đúng quy định. Các kết quả nghiên cứu trong dé tài là do em tự tìm hiểu và

phân tích một cách trung thực và chưa được cơng bồ dưới bất kì hình thức nào trước đây.

<small>Nêu có phát hiện bat cứ sự gian lận nào, em xin chịu trách nhiệm hoàn tồn về nộidung luận văn của mình.</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến cô giáo Phạm Thị Hồng Thắm, người đã tạo điều kiện, hướng dẫn và giúp đỡ để em có thể hồn thành tốt nhất chun đề

Em cũng xin chân thành cảm ơn tồn thể các thầy cơ giáo Khoa Tốn Kinh Tế đã ln nhiệt huyết, tận tình dạy dỗ chúng em suốt gần 4 năm học đại học đề chúng em có nền tảng vững chắc nhất trong cơng việc trong tương lai.

Mặc dù em đã hết sức cố gắng nghiên cứu đề tài này nhưng do hạn chế thời gian, kiến

thức cũng như kinh nghiệm thực tiễn còn chưa nhiều nên chuyên đề thực tập của em không thé tránh khỏi những thiếu sót ngồi ý muốn. Chính vì vậy, em rất mong nhận được sự đóng góp và nhận xét của thầy cô dé bài chuyên đề của em được hoàn thiện hơn.

<small>Em xin chân thành cảm ơn!</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC TU VIET TAT DANH MUC BANG BIEU

DANH MỤC HÌNH VE

LOT MỞ ĐẦU...---5555:-22tthHHHHH HH re |

CHƯƠNG 1. TONG QUAN VE NO XAU NGAN HÀNG...---2-55¿ 3

1.1. Téng quan chung về nợ XAU oo... ceccecccsscsssessssssessesssessecsesssecsssssecsessuessecsessseesesees 3 1.1.1. Khái niệm về nợ xấu ngân hang..ccccsccscsssessssssssssssssssssssssssssssssssscsssssssssesseseeses 3 1.1.2. Phân loại nợ xấu ngân hàng ...s--s-s- << ss s£ ssseEseEsetsetsersersersersevsee 4 1.1.3. Những chỉ tiêu cơ bản phản ánh nợ xấu ...--.s--s- se se sesssessessessessessesee 7 1.1.4. Nguyên nhân gây ra nợ xấu ngân hàng...e--s-sssssessesssesssssesssessessee 8 1.1.5. Tac động của nợ xấu ngân hàng...s-s-s-s se scse se sessetseesessessessesscse 11 1.2.Thực trạng nợ xấu tại MBBank...-- 2-2 scs+cxeExeExeEkerkerkerkerkerkervee lãi 1.2.1. Giới thiệu chung về MBBank ...---s-s-s- se se se se sssssssssesseseesseseesses 11 1.2.2. Tình hình nợ xấu ...-s- << s- << sSs©S£Es£ se 3£ seEEseEsezesersersese 14 1.3.Téng quan các nghiên cứu về nợ xấu ngân hàng...--- esses 17 IE6ïNe Tin 6u... ... 17

<small>1.3.2. Các nghiên cứu trong NUGC ... o6 5% 9 69 989.99. 8 99.999.990.990. 9 694096. 19</small>

CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHAP NGHIÊN CỨU...-....-:-7cccc:cccxvee2 21

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

2.2.3. Kiểm định sự ồn định...- s-s- << << S2 s2 4 4 9S 4 s29 ssesze 26

2.2.4. Kiểm định tương quan phan dư (Kiểm định Portmanteau) ...--.-s-- 26

2.2.5. Kiểm định nhân quả GTan8€T...s-s-s- se se se se se s£ssssssssssssessessesses 26 2.2.6. Kiém dimh Khac 007. ... 27

2.3.Ước lượng mơ hình VECM o...cccccccccccccscscscsescsesesescsescsescscscscsescsesescseaeseaes 27

CHƯƠNG 3. UNG DỤNG MƠ HÌNH VECM DE PHAN TÍCH ANH

HUONG VA DỰ BAO NỢ XÁU MBBANK...---22-55ccccccrccrrrrrkerree 29

<small>3.1. Dữ liệu nghiên CỨu...-- ---- -- SG 222 3221131135113 1115111111111 rrke 29</small>

<small>3.2.4. Ước lượng mơ hình VECMM... << «<< << S4 9 99194 9959595958999995989583856506 34</small>

3.2.5. Kiểm định sự phù hợp và lựa chọn mơ hình VECM ...e-s--sssse<<es 36

3.3. Phân tích tác động của các nhân tổ và dự báo nợ xấu MBBank... 373.3.1. Phân tích tác động của các nhân tổ tới nợ xâu MBBank ...--.s--«- 373.3.2. Dự báo nợ xấu MBBank ...s-se-s°se+ssvse+xse+seEkeEtserkeetsersertserssrssersee 423.4. Kết luận chung...-- -- 2 2+ E212 E2 1E 12E1E117111117111 111111111 re. 43

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

Phụ lục 1: Đồ thi các biến...--- 2-2 SE E111 111111111111 cree

Phụ lục 2: Kiểm định nghiệm đơn vị ADFE... 2-2-5 s2 2+Ee£EeEEzEerxerxzxee

Phu lục 3: Kết quả kiểm định nhân quả Granger...---- 2 52 sz+5e+c+2

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

DANH MỤC TU VIET TAT

<small>NHNN Ngân hang Nha nướcNHTM Ngân hang Thuong mại</small>

TMCP Thuong mai cô phan

<small>TNHH MTV Trách nhiệm hữu han một thành viên</small>

MBBank Ngân hang Thương mại Cô phần Quân đội

<small>VECM Vector Error Correction Model</small>

<small>ROA Return on Assets</small>

<small>ROE Return on EquityDN Doanh nghiépRRTD Rui ro tin dung</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

DANH MỤC BANG BIEU

Bảng 1.1: Co cầu các nhóm nợ xấu tại MBou..eceecsseccssccesscsecssscersecersvsessesssersecersecesseeeeves 15 Bang 1.2: Nghĩa vụ nợ tiềm ấn... 2-2: 2-5 SS9SE£SE‡2EEEEE2E12E1211221211221717171 711.1. c0. 16 Bang 3.1: Thống kê mô tả đặc trưng cơ bản của các biến...-- 2-5 2 5 +c+zxczxczzzzez 30 Bảng 3.2: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của các biến và sai phân...---- 31 Bảng 3.3 : Kết quả xác định độ trễ của mơ hình VECM.Q...scccsesssessesssessesssesseessessseeseesseess 32 Bảng 3.4 : Kết quả kiểm định Johansen...---2- 22 22©++22+2E+2EE+2EE+zExverxrerxrersrees 33

Bảng 3.5: Kết qua ước lượng mơ hình VECM...-2- 22 2 ©5£+E£+E+EEt£EEvEEtzEErrxerrxeres 35

Bang 3.6: Kết quả kiêm định Portmanteau...--- + 2 2©5£+S<+EE+EE+EE£EEeEEEEEerEerkerkerreres 36 Bang 3.7: Kết quả ước lượng ảnh hưởng ngắn hạn của các biến lên thay đổi ngắn hạn của

Bang 3.8: Kết quả kiêm định nhân quả Granger...-- ¿2 2 25s x+£E££E+£Ee£Eezxezxezrecrs 39 Bang 3.9: Tác động của cú sốc các biến tới BD _R...-- 2-2 2+cE+E+£E+EEerkerkerrrrreres 39 Bang 3.10: Kết quả phân tích phân rã phương sai...--2- 2 2 2 E+£E+£E+£Ee£EezEzEzzrzzrs 41 Bang 3.11: Kết qua dự báo tỷ lệ nợ xấu của MBBank...eeccescesesseeseesesessessesseeseeseeseeseens 43

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

DANH MỤC HÌNH VE

Hình 1.1: Lợi nhuận trước thuế MB giai đoạn 2017-22 Ì...-.--+s-+++<xs+sxseerseeeerse 13 Hình 3.1: Kết quả kiểm định nghiỆm ƠI VỊ,... ... --- 5 + 11x19 9v ng nriệt 36 Hình 3.2: Đồ thị phan ứng BD_R đối với cú sốc các biến...---2¿©22¿ +2cz+cxczzscres 40 Hình 3.3: Đồ thị phân rã phương sai ...- -- 2£ £©S£+S£+E£+EE£EE£EE£EEEEEEEEEEEErkerkrkrrrrree 42

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

LỜI MỞ ĐẦU

Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) trong nước những năm gần đây phát triển mạnh mẽ đã phát huy được vi trí chủ lực tạo nên tảng vững chắc cho sự phát triển kinh tế -xã hội. Hệ thống NHTM có vai trò rất quan trọng trong việc huy động và phân phối vốn trong nền kinh tế, các khoản cho vay khách hàng là nguồn cung cấp lợi nhuận quan trọng của ngân hàng. Tuy nhiên, chính nguồn lợi nhuận này lại là nguyên nhân dẫn đến nợ xấu hệ thống NHTM. Tốc độ tăng trưởng tín dụng trong thời gian qua cũng khiến tỷ lệ nợ xấu tại các ngân hàng tăng nhanh. Khi nợ xấu gia tăng sẽ ảnh hưởng xấu đến nhiều chủ thé trong nền kinh tế, trước hết là bản thân ngân hàng và khách hàng vay, sau đó ảnh hưởng

đến tồn bộ nền kinh tế.

Rủi ro tín dụng ln là vấn đề nhức nhối trong ngành ngân hàng trong nhiều năm

qua, khi cho vay khách hàng luôn tiềm 4n những rủi ro đáng kê. Đến nay, nợ xấu của các

ngân hàng nước ta đang rơi vào tình trạng báo động và nó đang dần trở thành “cục máu

đông” của nền kinh tế. “Cục máu đông” này là nguyên nhân khiến sự phát triển kinh tế của nước ta bị cản trở. Chính vì thế, để phát triển an toàn, hiệu quả hoạt động các Ngân hàng

thương mại cần chú trọng: thứ nhất, là chất lượng cấp tín dụng, dịch vụ; thứ hai, là quản lý nợ xấu. Trong đó quan lý nợ xấu là van dé rat quan trọng, vì đây là nguyên nhân có mức

độ ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng, đồng thời làm

ngưng trệ lưu thông nguồn vốn trong nền kinh tế Việt Nam. Mục tiêu của quan lý nợ xấu tại mỗi ngân hàng và các thời điểm khác nhau là khác nhau. Tuy nhiên theo cách chung

nhất thì mục tiêu của quản lý nợ xấu trong bất kỳ hoàn cảnh nào và đối với bất kỳ ngân hàng nào thì đó là việc phải xây dựng và thực thi một hệ thống quản lý, theo dõi, đánh giá

<small>phù hợp với tình hình hoạt động và định hướng của Ngân hàng. Nghiên cứu rõ danh mục</small>

nợ xấu và nguyên nhân nợ xấu sẽ giúp ngân hàng có những biện pháp, cách thức xử lý hiệu quả, đồng thời chính sách sàng lọc khách hàng phù hợp với từng thời kỳ sẽ hạn chế đến mức thấp nhất rủi ro không thé thu hồi được của các khoản cho vay mà không anh hưởng

<small>tới mục tiêu lợi nhuận của ngân hàng.</small>

Sau khi nhận thấy những ảnh hưởng nghiêm trong của tốn thất tín dụng trên phạm vi toàn cầu và quốc gia, nhiều nghiên cứu liên quan đến vấn đề này đã được tiến hành. Các ngân hang có thé đánh giá, do lường và hiểu rõ nợ xấu trước hết là hiểu những yêu tố nào sẽ ảnh hưởng đến nợ xấu. Với mục đích tìm hiểu cũng như đóng góp về mặt lý luận và thực

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

tiễn, em quyết định chọn đề tài: “Ứng dụng mơ hình VECM trong phân tích ảnh hưởng và dự báo nợ xấu Ngân hàng Thương mại Cô phần Quân đội MBBank”.

<small>1. Mục tiêu nghiên cứu</small>

- Tìm ra các nhân tơ ảnh hưởng đến tồn thất tin dụng của ngân hang thương mai. Trong các yếu tổ này, yếu tố nào tác động mạnh nhất đến tơn thất tín dụng của các

- Tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến nợ xấu của MBBank trong ngắn hạn và dai hạn - Dự báo nợ xấu của MBBank trong thời gian tới

- Dé xuất các giải pháp nhằm hạn chế tốn that tin dụng tại MBBank.

<small>2. Phương pháp nghiên cứu</small>

- Phương pháp nghiên cứu định tính: Phân tích kinh tế

<small>- Phương pháp nghiên cứu định lượng: Mơ hình VECM (Vector Error CorrectionModel)</small>

- Phần mềm sử dụng: Eviews

<small>3. Dữ liệu nghiên cứu</small>

- Thu thập, tổng hợp số liệu từ báo cáo tài chính theo quý của MBBank giai đoạn 2010-2022 (đến nay).

- Dữ liệu được thu thập và tổng hợp từ các nguồn như Vietstock, CafeF, IMF,

<small>Trading Economics.</small>

4. Dự kiến kết qua

- Các yêu tố ảnh hưởng tới nợ xấu MBBank

- Nguyên nhân gây ra nợ xấu MBBank trong ngắn hạn và dài hạn

<small>- Dự báo tình hình tín dụng của MBBank trong thời gian tới</small>

- Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng của MBBank

5. Kết cấu chuyên đề

s* Chương 1: Tổng quan về nợ xấu ngân hàng

s* Chương 2: Giới thiệu chung về mơ hình VECM

s* Chương 3: Ung dụng mơ hình VECM dé phân tích ảnh hưởng và dự báo nợ xấu

<small>MBBank</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

CHƯƠNG 1. TONG QUAN VE NO XAU NGÂN HANG

Trước hết, dé bat đầu chương | ta can phai hiểu “Nợ xấu” là gì? Nợ xấu (NPL — Non-Performing Loan) thường được hiểu là các khoản nợ khó địi có kha năng bị trễ hạn thanh tốn và khơng chắc chắn được khả năng thanh tốn của khách hàng. Có nhiều định nghĩa khác nhau về nợ xấu trong thế giới ngày nay. Quan điểm của các quốc gia và nền kinh tế khác nhau và trong một nên kinh tế cũng có những quan điểm khơng đồng nhất. Dưới đây em sẽ trình bày một vài quan điểm về nợ xấu đang được áp dụng trên thế giới và ở Việt Nam và sau đó là thực trạng nợ xấu tại MBBank và tổng quan về các nghiên cứu về nó.

1.1.Tổng quan chung về nợ xấu

1.1.1. Khái niệm về nợ xấu ngân hàng

> Theo quan điểm của Ngân hàng trung ương Châu Au (ECB): nợ xấu được

định nghĩa dựa trên kết quả thu hồi nợ của ngân hàng, bao gồm:

s* Khoản vay khơng có khả năng được thu hồi, bao gồm những khoản sau:

- Những khoản nợ đã hết hiệu lực hoặc những khoản nợ mà người vay không có căn cứ dé địi bồi thường.

- Người vay trốn hoặc bị mat tích, khơng cịn tải sản để thanh tốn nợ.

- Những khoản nợ mà NHTM khơng thé liên lạc được với người vay hoặc khơng thé tìm được người vay.

- Những khoản nợ mà khách hàng đã cham dứt hoạt động kinh doanh, thanh lý tài sản, hoặc kinh doanh bị thua lỗ và tài sản còn lại không đủ dé trả nợ cho ngân hàng.

s* Khoản vay đã được thu hồi nhưng giá trị thu hồi không day đủ: đây là những trường hợp mà khoản nợ khơng có tài sản thé chấp hoặc tài sản đưa ra dé thế chấp không đủ dé trả nợ. Tức là ngân hàng không thé thu hồi đầy đủ khoản nợ do người vay rất khó có được lợi nhuận từ công việc kinh doanh hoặc do người nợ không liên lạc với ngân hàng để thanh tốn hoặc tình hình chỉ rõ ra răng phần lớn khoản nợ sẽ không thê thu hồi được. Những khoản nợ loại này gồm có:

- Những khoản nợ mà người vay đồng ý thanh tốn trong q khứ, nhưng phần cịn lại khơng thé thu hồi được, hoặc những khoản nợ ma tai sản được chuyên giao dé thanh toán nhưng giá tri cịn lại của nó lại khơng đủ dé thanh tốn tồn bộ món nợ.

- Những khoản nợ mà người vay khó có thé trả nợ và yêu cau gia hạn tuy nhiên vẫn

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

<small>khơng thanh tốn được món nợ trong khoảng thời gian thoả thuận.</small>

- Những khoản nợ mà tài sản thế chấp không đủ dé trả nợ hoặc tài sản thé chấp tại ngân hàng không được chấp thuận về mặt pháp lý dẫn đến người vay không thê trả nợ đầy

- Những khoản nợ mà tòa án tuyên bố người vay bị phá sản nhưng số tiền bồi hồn ít hơn số du nợ.

> Theo quan điểm của Quỹ tiền tệ thế giới (IMF) thì nợ xấu cũng được định nghĩa dựa trên kết quả thu hồi nợ của ngân hàng, tuy nhiên có bố sung thêm yếu tổ về thời

“Một khoản cho vay được coi là không sinh lời (nợ xấu) khi tiền thanh toán lãi và/hoặc tiền gốc đã quá hạn từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi đến 90 ngày hoặc hơn đã được tái cơ cấu hay gia han nợ, hoặc các khoản thanh tốn dưới 90 ngày nhưng có các nguyên nhân nghỉ ngờ việc trả nợ sẽ được thực hiện day đủ”.

Theo định nghĩa trên, nợ xấu bao gồm:

- Khoản vay quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi 90 ngày.

- Khoản vay quá hạn dưới 90 ngày nhưng người vay có dấu hiệu rõ ràng cho thay

khơng thể hoàn trả đầy đủ.

Trên thé giới hiện nay đang áp dụng phô biến nhất định nghĩa về nợ xấu của IMF.

> Theo quan điểm của NHNN Việt Nam (SBV)

Theo như Quyết định số 493/2005 ngày 22/4/2005 của thống đốc NHNN về việc phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng đề xử lý RRTD trong hoạt động ngân hang của tổ chức tín dụng, nợ xấu được định nghĩa là những khoản nợ được phân loại vao nhóm 3

(nợ dưới tiêu chuân), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn).

1.1.2. Phân loại nợ xấu ngân hàng

Theo Điều 3 phần Phụ lục Nghị quyết số 42/2017/QH14 ngày 21 tháng 6 năm 2017 của

> Nợ dưới tiêu chuẩn (nhóm 3):

- Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày - No gia hạn lần đầu

- Nợ được miễn, giảm lãi do khách hàng không đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

- Nợ thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời hạn dưới 30 ngày kê từ ngày có quyết định thu hồi:

+ Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 3, 4, 5 và 6 Điều 126 của Luật Các tô

- Nợ trong thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra của NHNN Việt Nam

- Nợ được tô chức tin dung, chi nhánh ngân hang nước ngồi phân loại lại vào

- Nợ phân loại vào nhóm 3 theo yêu cầu của NHNN Việt Nam

- Nợ phân loại vào nhóm 3 theo thơng tin do Trung tâm Thơng tin tín dụng Quốc gia cung cấp

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia han nợ) và gift nguyên nhóm nợ lần đầu còn trong hạn theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại

- Trái phiếu DN đã quá hạn thanh toán gốc, lãi từ 10 ngày đến 90 ngày.

- Nợ quá hạn từ 181 ngày đến 360 ngày

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngảy theo thời hạn trả nợ được cơ cấu lại lần đầu

- No cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ hai

- Nợ thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời hạn từ

30 ngày đến 60 ngày kể từ ngày có quyết định thu hồi:

+ Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 3, 4, 5 và 6 Điều 126 của Luật Các tổ

- Nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra của NHNN Việt Nam nhưng quá thời hạn thu hồi theo kết luận thanh tra đến 60 ngày mà vẫn chưa thu hồi được

- Nợ được tô chức tin dung, chi nhánh ngân hang nước ngoài phân loại lại vào

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

- Nợ phân loại vào nhóm 4 theo yêu cầu của NHNN Việt Nam

- No phân loại vào nhóm 4 theo thơng tin do Trung tâm Thơng tin tín dụng Quốc gia cung cấp

- No cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ) và giữ nguyên nhóm nợ lần đầu đã quá hạn đến 90 ngay theo thời han trả nợ đã được cơ cấu lại

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ) va gitt nguyên nhóm nợ lần thứ hai còn trong hạn theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại

- Trai phiếu DN đã quá hạn thanh toán gốc, lãi từ 91 ngày đến 180 ngày. > Nợ có khả năng mat vốn (nhóm 5):

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả

nợ được cơ cấu lại lần đầu

- 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

- _ Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ lần thứ ba trở lên, kế cả chưa bị quá hạn hoặc đã quá hạn - No thuộc một trong các trường hợp sau đây chưa thu hồi được trong thời hạn trên 60 ngày ké từ ngày có quyết định thu hồi:

+ Khoản nợ vi phạm quy định tại các khoản 1, 3, 4, 5 va 6 Điều 126 của Luật Các

- Nợ phải thu hồi theo kết luận thanh tra của NHNN Việt Nam nhưng quá thời hạn thu hồi trên 60 ngày mà chưa thu hồi được

- Nợ được tơ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài phân loại lại vào

- Nợ phân loại vào nhóm 5 theo yêu cầu của NHNN Việt Nam

- Nợ phân loại vào nhóm 5 theo thơng tin do Trung tâm Thơng tin tín dụng Quốc

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh ky hạn trả nợ, gia hạn nợ) và gitr nguyên nhóm nợ lần đầu đã quá hạn từ 91 ngày trở lên theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh ky hạn trả nợ, gia hạn nợ) và gitt nguyên nhóm nợ lần thứ hai quá hạn trả nợ theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại lần thứ hai

- Nợ cơ cấu lại thời hạn trả nợ (điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, gia hạn nợ) và giữ nguyên nhóm nợ lần thứ ba trở lên còn trong hạn hoặc đã quá hạn theo thời hạn trả nợ đã được cơ cấu lại

- Trai phiếu DN đã quá hạn thanh toán gốc, lãi trên 180 ngày.

1.1.3. Những chỉ tiêu cơ bản phản ánh nợ xấu

Có rất nhiều chỉ tiêu phản ánh nợ xấu ngân hang, theo “Nghiên cứu chỉ tiêu đánh

<small>giá rủi ro tín dụng của các NHTM” của tác giả Phạm Thái Hà thông thường người tathường dùng những chỉ tiêu sau:</small>

> Tống số nợ xấu: Đây là chỉ tiêu phản ánh chung nhất giá trị tuyệt đối của toàn bộ khoản nợ xấu ngân hàng. Hạn chế của chỉ tiêu này là chưa cho biết được trong tổng số dư nợ, nợ khơng có khả năng thu hồi là bao nhiêu và nợ có khả năng thu hồi là bao nhiêu.

> Tỷ lệ nợ xấu: Đây chính là chỉ tiêu dùng dé đo lường mức độ rủi ro tín dụng của

Công thức tinh: Tỷ lệ nợ xấu = —

Ty lệ nay phản ánh khi ngân hang cho vay, cứ 100 don vị tiền tệ thi có bao nhiêu đơn vị tiền tệ khó có khả năng thu hồi hoặc không thu hồi được đúng hạn tại thời điểm xác định. Tỷ lệ này càng cao đồng nghĩa với khả năng rủi ro tín dụng của ngân hàng càng cao. Tuy nhiên do các con số được sử dụng ở cơng thức tính chỉ tiêu này được đo lường tại một thời điểm nhất định nên nó chưa phản ánh chính xác nhất được chất lượng tín dụng của một

> Tỷ lệ nợ khó địi trên tổng dư nợ và tỷ lệ nợ khó địi trên nợ xấu: Nợ khó địi là một phần vơ cùng quan trọng của nợ xấu, những chỉ tiêu này phản ánh một cách khá tương đối về nợ khó địi. Nhìn chung, những tỷ lệ này phản ánh khá khách quan và trung thực về thực tế, về an tồn tín dụng của ngân hàng. Khi những tỷ lệ này càng lớn thì khả năng mắt vốn của ngân hàng càng cao, hay rủi ro tín dụng càng cao.

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

Ty lệ này phan ánh khi các khoản nợ xấu chun thành nợ mat vốn thì quỹ dự phịng rủi ro có thé bù đắp được bao nhiêu. Nếu tỷ lệ này càng cao thì kha năng quỹ dự phịng rủi ro có thé sẽ bù đắp được đủ các thiệt hại có thé xảy ra trong q trình hoạt động kinh doanh của ngân hàng và ngược lại, khi tỷ lệ này thấp thì khả năng bù đắp rủi ro của

1.1.4. Nguyên nhân gây ra nợ xấu ngân hàng

<small>Trên thực tế có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến việc gia tăng nợ xấu, bao qt lại</small>

thì nợ xấu bị gây ra bởi 2 nhóm ngun nhân chính sau:

<small>1.1.4.1. Ngun nhân khách quan</small>

> Mơi trường tự nhiên: đây là nguyên nhân ảnh hưởng lớn đến kết quả của hoạt

động sản xuất kinh doanh của một DN, ví dụ như lũ lụt, động đất, sóng thần, ...Khi việc

<small>kinh doanh của một DN gặp khó khăn và thua lỗ làm cho DN đó khơng đủ khả năng trả nợ</small>

cho ngân hàng, khi đó nợ xấu của ngân hàng tăng lên là điều tất yếu.

> Mơi trường chính trị, kinh tế và xã hội: trong một nền kinh tế nói chung, hệ thống

<small>NHTM có nhiệm vụ là trung gian tài chính, chính vì vậy rủi ro trong hoạt động của các</small>

NHTM chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi sự phát triển của nền kinh tế, tình hình chính trị trong nước, các chính sách tài khóa, ...Khi tình hình chính trị của một quốc gia khơng ổn định,

<small>hành lang pháp lý chưa phù hợp, hay những từ chính những tác động tiêu cực của cuộc</small>

khủng hoảng kinh tế thế giới đã tác động trực tiếp đến môi trường kinh doanh và hoạt động của hệ thống NHTM. Điều này dẫn đến nhiều rủi ro hơn trong tín dụng của ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu gia tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng tín dụng của ngân hàng.

<small>1.142. Nguyên nhân chủ quan</small>

> Môi trường pháp lý về hoạt động ngân hàng: Trong những năm vừa qua, các NHTM Việt Nam thực hiện quản lý nợ xấu dựa vào các văn bản và quyết định do NHNN cũng như chính phủ Việt Nam ban hành. Tuy nhiên xét trên góc độ thực tế, hệ thống văn bản pháp luật này chưa thực sự đồng bộ, vẫn còn rất nhiều thiếu xót và bất cập. Ví dụ khi một DN mat khả năng thanh toán, ngân hàng được phép bán tài sản đảm bảo dé thu hồi nợ, nhưng theo quy định của nhà nước và chính phủ thì khi chủ sở hữu tài sản không đồng ý sẽ

không thể sang tên bất động sản được. Nếu mang việc nay ra tịa thì thủ tục của Việt Nam

hiện này cịn rất rườm rà, phúc tạp va tốn thời gian, mà dé càng lâu thì càng làm cho tài sản đảm bảo hư hỏng dẫn đến giá trị thu hồi thấp hơn so với giá trị thế chấp lúc vay. Các ngân

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

hàng cũng đã điều chỉnh và bổ sung một số quy chế theo quy định của pháp luật, tuy nhiên do mơi trường pháp lý cịn nhiều thiếu xót và bất cập nên lĩnh vực ngân hàng vẫn còn tiềm an nhiều rủi ro rat lớn.

> Năng lực quản trị rủi ro của các ngân hàng còn yếu kém: Theo như đánh giá của các chuyên gia về tài chính ngân hàng, hiện nay việc quản trị rủi ro của đa phần các NHTM Việt Nam vẫn ở mức dưới trung bình, thậm chí là dưới trung bình đối với một số ngân hàng. Điều này dẫn đến việc đánh giá khả năng xảy ra RRTD thấp hơn so với thực, rủi ro thị trường từ đó cũng được đánh giá không chuẩn xác. Các ngân hàng chưa thực sự chú trọng vào việc quản trị danh mục cho vay dẫn đến một tỷ trọng lớn cho vay của những danh mục có rủi ro cao. Bên cạnh đó, một số ngân hàng vì mục tiêu lợi nhuận nên chưa chú trọng đến công tác dự báo mà lại tập trung quá nhiều vốn vào các danh mục có rủi ro cao, ví dụ như cho vay dé đầu tư vào thị trường chứng khoán và bat động sản. Chính vì vậy khi thị trường bat động sản bat 6n và thị trường chứng khoán sa sút sẽ kéo theo nợ xấu của

<small>ngân hàng tăng nhanh ở lĩnh vực này.</small>

> Trình độ chun mơn nghiệp vụ yếu kém: Đội ngũ cán bộ của các NHTM còn nhiều hạn chế về năng lực, trình độ chun mơn nghiệp vụ; các chính sách và quy trình cho

<small>vay của ngân hàng cịn chưa chặt chẽ, chưa có quy trình quản trị rủi ro hữu hiệu; chưa chú</small>

trọng đến công tác phân tích khách hàng, xếp loại RRTD để tính tốn điều kiện cho vay và

khả năng trả nợ của khách hàng: thiếu kỹ năng nắm bắt và nhạy bén với các diễn biến kinh

tế xã hội chính vì thế việc đưa ra những quyết định cấp tin dụng còn tiềm ân nhiều rủi ro cao. Mặt khác, khả năng phân tích, dự báo và thầm định tin dụng, phát hiện và xử lý kịp thời các khoản vay có van dé của cán bộ ngân hàng còn yếu, nhất là đối với các ngành nghề đòi hỏi hiểu biết chuyên môn cao dẫn đến sai lầm trong quyết định cho vay. Bên cạnh đó,

khi quyết định cho vay có thể là đúng đắn nhưng do thiếu kiểm tra và giám sát sau khi cho vay dẫn đến việc khách hàng sử dụng vốn sai mục đích và ngân hàng khi đó khơng thể

ngăn chặn kịp thời. Bat kì khách hàng nào bị thiếu thơng tin cần nghiên cứu chính xác dé

xem xét, phân tích khách hàng này trước khi quyết định có cấp tín dụng hay khơng. Đây

vẫn là điểm mau chốt cho hoạt động quản lý nợ xấu của hệ thống NHTM Việt Nam.

> Van đề về đạo đức nghề nghiệp của đội ngũ cán bộ ngân hàng: Một trong những

nguyên nhân dẫn đến nợ xấu ngân hàng xuất phát từ chính phẩm chất đạo đức của một số

cán bộ tín dụng ngân hàng đó. Một số cán bộ ngân hàng khơng chấp hành nghiêm túc chế độ tín dụng về các điều kiện, điều khoản cho vay, đồng thời vẫn tồn tại sự câu kết tiêu cực giữa cán bộ tín dụng và khách hàng nhằm che dấu sự thật, có ý làm trái với quy định của

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

NHTM. Đây là nguyên nhân hết sức tiêu cực từ chính NHTM cần được phát hiện và xử lý kịp thời dé tránh những rủi ro có thể xảy ra.

DN đã có quan hệ từ lâu với ngân hàng hay còn gọi bằng một cái tên thân mật khác là “khách hàng quen thuộc”, các điều kiện đảm bảo dé dàng bị bỏ qua. Chính điều này là một trong những hoạt động tiềm ấn nhiều nợ xấu bởi khi DN làm ăn thua lỗ hay phá sản thì nợ xâu ngân hàng tăng cao là hiển nhiên không thể tránh khỏi.

<small>> Việc trích lập dự phịng rủi ro khơng hợp lý: Khoản dự phịng rủi ro được sử</small>

dụng dé bù đắp lại những tồn thất, những thiệt hại về RRTD. Điều 12 của Thông tư 02/2013/TT của NHNN có nói về phân loại tài sản hiện có, mức trích lập, phương pháp

<small>trích lập và sử dụng dự phịng rủi ro trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Tuy nhiên</small>

<small>hiện nay các ngân hàng vẫn phân loại nợ khách hàng theo chủ quan vì vẫn chưa có quy</small>

định rõ ràng về việc phân loại nợ theo mức độ rủi ro của từng khách hàng. Điều này gây nên sự bat cập về thông kê nợ xấu giữa các cơ quan quản lý. Một số NHTM muốn thể hiện ngân hàng làm ăn có lãi, họ muốn có một báo cáo tai chính đẹp nên đã điều chỉnh nhóm nợ xâu dé trích ít dự phịng rủi ro hơn, do đó vẫn cịn tồn đọng bên trong ngân hàng một tỷ lệ nợ xấu cao mà người ngồi khơng thê biết được.

> Thị trường mua bán nợ chưa phát triển: Theo Nghị quyết 42 của Quốc hội về thí

điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng, thời gian vừa qua mới chỉ mở đường cho việc

hình thành thị trường mua ban nợ chứ vẫn chưa có quy định cụ thể nào về hoạt động của thị

trường này. Hon thé nữa, mặc dù đã được triển khai nhưng thị trường mua bán nợ vẫn còn khá mới mẻ đối với cả người bán lẫn người mua. Trong bối cảnh các khoản nợ xấu tại các tô chức tin dụng đều gia tăng trong những năm gần đây thì thực tế quy mơ của Cơng ty mua

bán nợ Quốc gia quá nhỏ so với khối lượng nợ xấu, chính vì vậy chưa thể xử lý được “cục

máu đơng” này của nền kinh tế.

> Nhóm các nhân té từ phía khách hàng: Hoạt động kinh doanh của NHTM bi ảnh

hưởng không nhỏ từ việc làm ăn thua lỗ của các DN. Do năng lực điều hành kinh doanh

kém, nhiều DN chưa có năng lực tài chính tốt, nên nguồn vốn hoạt động chủ yếu của DN là

vay ngân hàng. Trong khi đó, DN chưa sử dụng vốn đúng cách, ví dụ như các khoản vay

ngắn hạn DN lại dùng dé dau tư dai hạn, hoặc đầu tư ngoài ngành như mua bat động sản,

chứng khoan,... Khi môi trường kinh doanh xấu đi, chính sách kinh tế vĩ mơ thắt chặt, lãi suất tăng lên thì các DN gặp khó khăn trong việc kinh doanh cũng như khả năng trả nợ cho

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

1.1.5. Tac động của nợ xấu ngân hàng

tế nói chung và hoạt động của các NHTM, khách hàng nói riêng.

> Đối với nền kinh tế: Nợ xấu sẽ làm gia tăng sức ép lên tình trạng lạm phát, kìm hãm hoạt động sản xuất, kinh đoanh. Nói cách khác thì nợ xấu làm cho nền kinh tế kém hiệu quả đi, năng lực cạnh tranh không cao. Nghiêm trọng hơn nữa là nếu nợ xấu với dịng tín dụng lớn thì thì có thé dẫn đến khủng hoảng hệ thống tài chính ngân hàng và tồn bộ nền kinh tế.

> Đối với hệ thống các NHTM: Một trong những tác động của nợ xấu tới chính các NHTM là làm giảm sút lợi nhuận, chính vì nợ xấu mà hệ thống ngân hàng sử dụng vốn kém hiệu quả, chịu nhiều RRTD hơn, từ đó làm giảm khả năng thanh toán cho các khoản vay của ngân hàng. Đặc biệt, nếu tình trạng nợ xấu diễn ra thường xuyên và không được xử lý kịp thời sẽ khiến các NHTM bị mất uy tín trong hoạt động kinh doanh tín dụng của mình, thậm chí có thé dẫn đến tinh trạng phá sản nếu tỷ lệ nợ xấu quá cao liên tục trong

> Đối với khách hàng: Nợ xấu là nguyên nhân làm tăng chỉ phí hoạt động, tăng gánh nặng trả nợ cho ngân hàng của khách hàng, từ đó gây ảnh hưởng trực tiếp đến mối

quan hệ cả hai bên. Khi khách hàng không thé trả hoặc không trả hết một khoản vay, uy tín của khách hàng sẽ bị giảm sút khá lớn khiến cho các NHTM khơng cịn niềm tin vào khách

hàng, họ sẽ không cho khách hàng vay ngay cả khi nguồn vốn họ không hề thiếu. Bởi khi đó ngân hàng cần phải thận trọng hơn với các khoản vay để tránh các khoản nợ xấu có thé

tiếp theo. Điều này dẫn tới hậu quả là nền kinh tế thì vơ cùng khát vốn trong khi các

NHTM có tiền mà khơng cho khách hàng vay được.

1.2. Thực trạng nợ xấu tại MBBank 1.2.1. Giới thiệu chung về MBBank

Ngân hàng Cổ phan Quân đội (Military Commercial Joint Stock Bank) gọi tat là MB là một ngân hàng thương mại cô phần được thành lập theo giấy phép hoạt động Ngân hàng

số 0054/NH-GP ngày 14 tháng 9 năm 1994, do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cấp. Ngân

hàng Cổ phần Quân đội có hoạt động chủ yếu là cung cấp các dịch vụ ngân hàng và các dịch vụ tài chính theo quy định của ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Đến nay, MB là một tập đoàn tài chính đa năng và 296 điểm giao dịch tồn quốc với gần 15.000 CBNV, 03 chi

<small>nhánh tại Lào, Campuchia, 01 văn phòng đại diện tại Cộng hòa Liên bang Nga, cùng 06</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

công ty thành viên hoạt động trong lĩnh vực chứng khoán, bảo hiểm, bất động sản, quan lý quỹ, tài chính tiêu dùng... phục vụ đa dạng các phân khúc khách hàng, thành phần kinh té, đóng góp quan trọng cho phát triển kinh tế đất nước.

Trải qua hơn 26 năm xây dựng và trưởng thành, MB ghi dấu ấn trên thị trường tài

chính bằng tốc độ tăng trưởng vững vàng, mạnh mẽ, luôn năm trong Top các ngân hàng

hàng đầu Việt Nam về hiệu quả kinh doanh. MB là ngân hàng duy nhất trong số các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam ln duy trì được tốc độ tăng trưởng và liên tục có lợi nhuận từ khi thành lập đến nay, ké cả trong những giai đoạn nền kinh tế cực kỳ khó khăn hay những giai đoạn thị trường quyết liệt tái cơ cấu.

Với dịch vụ và sản phẩm đa dạng, MB phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng mở rộng hoạt động của mình ra các phân khúc thị trường mới bên cạnh thị trường truyền thống ban đầu. Trong vòng 6 năm qua, MB liên tục được Ngân hàng Nhà nước Việt Nam xếp hạng A - tiêu chuẩn cao nhất do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành và luôn nhận được nhiều giải thưởng quan trọng trong nước do các cơ quan tổ chức có uy tín trao tặng.

Sự kiện niêm yết cổ phiếu MB trên sàn chứng khoán HOSE ngày 01/11/2011 là một sự kiện lớn, đánh dau một bước phát triển mới thé hiện ý chí, quyết tâm của các cổ đơng đồng thời cũng thé hiện tam nhìn chiến lược dài hạn của Hội đồng Quản trị, ban lãnh đạo của MB, mở ra triển vọng và cơ hội cho các nhà đầu tư. Là một công ty niêm yết, MB tăng cường tính minh bạch khơng ngừng nâng cao hiệu quả kinh doanh tiếp cận gần hơn với những nguyên tắc và thông lệ tốt nhất trên thé giới về quản trị doanh nghiệp.

Các hoạt động kinh doanh chủ yếu của MBBank hiện tại bao gồm: huy động vốn ngắn hạn, trung và dài hạn từ các tô chức kinh tế và cá nhân; cho vay vốn ngắn hạn, trung

và đài hạn đối với các tổ chức kinh tế và cá nhân; kinh doanh ngoại hối; chiết khấu thương

phiếu, trái phiếu và các chứng từ có giá khác; cung cấp các dịch vụ giao dịch giữa khách

Tình hình kinh tế thế giới năm 2020 bị ảnh hưởng nặng nề bởi dịch Covid-19 trên mọi lĩnh vực. Mặc dù chịu tác động lớn của dịch, nhưng dưới sự lãnh đạo khéo léo và quyết

liệt của Đảng và Nhà nước, kinh tế Việt Nam từng bước phục hồi trong điều kiện bình

thường mới và trở thành điểm sáng khi mức tăng trưởng GDP thuộc nhóm cao nhất thế giới, hoàn thành mục tiêu kép tăng trưởng kinh tế và kiêm soát dịch bệnh. Cụ thé, GDP năm 2020 tăng 2,91%, trong bối cảnh tăng trưởng GDP toàn cầu 2020 theo World bank dự

báo là 2,5%, CPI giữ én định khoảng 3,23%, vốn đầu tư toàn xã hội đạt 2.164,5 nghìn tỷ

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

đồng, tăng 5,7% so với năm 2019 và tương đương 34,4% GDP. Ngân hàng Nhà nước tiếp

tục điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt, chặt chẽ trong năm 2020: Tổng phương tiện thanh toán tăng 12,56%, huy động vốn tăng 12,87%, tăng trưởng tín dụng đạt 10,14%, Ngân hang

Nhà nước 3 lần điều hành giảm lãi suất, tỷ giá duy trì ồn định, nợ xấu được kiểm soát chặt

Kết thúc năm 2020, Tổng tài sản hợp nhất MB đạt 494.982 tỷ đồng; Vốn điều lệ đạt 27.988 tỷ đồng; Lợi nhuận trước thuế của Tập đoàn đạt 10.688 tỷ đồng - là năm thứ hai liên tiếp MB nằm trong nhóm các doanh nghiệp có lợi nhuận trên 10 nghìn tỷ đồng tại Việt

Nam. Rủi ro được kiểm soát chặt chẽ, tỷ lệ nợ xấu (NPL) Tập đoàn ~ 1,09% (riêng ngân hàng đạt 0,92%), tỷ lệ bao phủ nợ xấu của quỹ dự phịng rủi ro tín dụng đạt 158,9%, các

<small>Đáng chú ý, các cơng ty thành viên mặc dù gặp khó khăn chung do ảnh hưởng của</small>

dai dịch Covid-19, các hoạt động sản xuất thương mai trong và ngoài nước bi ảnh hưởng nghiêm trọng, nhưng MB đã chủ động triển khai nhiều giải pháp kinh doanh, nỗ lực duy trì vị thế (MBS nằm trong TOP 3 về tư vấn IB, MIC nằm trong TOP 6 thị phần bảo hiểm phi nhân thọ). Tổng Lợi nhuận trước thuế của các công ty thành viên năm 2020 đạt ~ 1.418,8 tỷ đồng, tăng 19% so với 2019 và hoàn thành 124% kế hoạch. Kết quả hoạt động của các công ty thành viên đã đóng góp quan trọng trong kết quả chung của tồn tập đồn góp phần giúp tồn tập đồn đạt TOP 1 về thị phần doanh số bán bảo hiểm qua Ngân hàng (Bancas).

<small>Lợi nhuận trước thuế MB</small>

| All | | | | | | | | | |

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

(Nguồn số liệu: Cafebiz.vn) Năm 2021 là năm MB hoàn thành Chiến lược phát triển giai đoạn 2017 - 2021 với

phương châm được đặt ra từ đầu năm ““Tăng tốc số; Đột phá bán lẻ; An tồn - Hiệu quả”,

cùng tầm nhìn “MB là Ngân hàng thuận tiện nhất”, phan đấu “số 1 về Ngân hang số, nằm

trong Top 3 Ngân hàng bán lẻ tại Thị trường Việt Nam”. Tổng tài sản Tập đoàn đạt

607.140 tỷ đồng; Vốn điều lệ đạt 37.783 tỷ đồng, đạt lợi nhuận trước thuế hợp nhất

16.527 tỷ đồng, tăng gấp 4,53 lần so với 2016. Theo đó, ngân hàng đã vượt qua mục tiêu về lợi nhuận, đạt Top 4 toàn ngành ngân hàng trong bối cảnh chỉ tiêu năng suất lao động tăng 50%, đạt 1,51 tỷ đồng/người.

Năm 2021, tỷ lệ nợ xấu hợp nhất là 0,9% (nợ xấu riêng ngân hàng 0,68%) với tỷ lệ

bao phủ nợ xâu toàn tập đồn 349%, nằm trong Top các ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp

nhất và tỷ lệ dự phòng bao phủ nợ xấu cao nhất. CIR hợp nhất đạt 33,06%, giảm 5% so với 2020. MB đã hoàn thành phương án trả cổ tức bằng cô phiếu với tỷ lệ 35%. Chuyên đổi số tiếp tục là điểm sáng khi phát triển 6,3 triệu khách hàng mới trong năm 2021,

tương đương số lượng khách hàng thu hút trong 26 năm trước đó, lũy kế đạt hơn 12,9

<small>triệu khách hàng.</small>

1.2.2. Tình hình nợ xấu

Liên quan đến chất lượng nợ cho vay, báo cáo tài chính của MB cho thấy, nợ xấu năm 2020 là 3.247,8 tỷ đồng, năm 2021 là 3.268 tỷ đồng, chỉ tăng 0,62%, dù đại dịch

Covid-19 bùng phát lần thứ tư với biến chủng Delta gây ra các tôn that nặng nè đối với hoạt động sản xuất - kinh doanh của nhiều doanh nghiệp cũng như người dân. Ơng Trần Minh Đạt, Phó tổng giám đốc MB chia sẻ, Ngân hàng đặc biệt chú trọng thu hồi nợ sau khi cơ cấu nợ tại các đơn vi bị ảnh hưởng bởi dịch bệnh. Năm 2020, MB đã thu hồi 95% dư nợ được cơ cấu, nghĩa là chỉ 5% dư nợ đó được liệt vào nợ xấu. Năm 2021, ảnh hưởng bởi dịch

Covid-19 nặng né hơn, nhưng ty lệ thu hồi dư nợ được cơ cầu cũng đạt tới 90%.

Trung tâm Phân tích Chứng khốn SSI - SSI Research có báo cáo cập nhật về Ngân hàng TMCP Quân đội - MB (mã MBB). Cụ thể, tỷ lệ nợ xấu trước và sau khi thu hồi nợ của MB là 2,15% và 1,62%, cao nhất từ quý III/2015. Cuối năm 2019, tỷ lệ này lần lượt là 1,87% và 1,16%. Với ngân hàng mẹ, tỷ lệ nợ xấu trước và sau khi xóa nợ cũng tăng lên 1,84% và 1,46%, so với 1,54% và 0,98% vào cuối năm 2019. Nợ xấu phân khúc khách hàng cá nhân không tăng nhiều.

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

<small>Theo quan sát của nhóm phân tích, doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) là nguyên nhân</small>

khiến nợ xấu của MB tăng. Tỷ lệ nợ xấu của MB có xu hướng tăng từ cuối 2017 khi ngân hàng tái cơ cau các khoản vay cho khách SME. Dé cơ cấu lại một nhóm khách hàng, thời gian thơng thường là 3-4 năm. Do đó, báo cáo ước tính nợ xấu của nhóm SME được giải

quyết phần lớn vào năm 2019. Tuy nhiên, do đại dịch, ngân hàng có thé cần nhiều thời gian

hơn để giải quyết van đề này. Dù vậy, MB cũng đã nỗ lực xử lý nợ xấu. Chi phí dự phòng ở mức 2.000 tỷ đồng, tăng 117% so với q I⁄2019, trong đó chi phi dự phịng của ngân hàng mẹ là 1.628 tỷ đồng, tăng 126,2%.

Đặc biệt, trong 6 tháng đầu năm 2021, MB đã đây mạnh xử lý nợ xấu và tăng cao trích lập dự phòng rủi ro. Kết quả đến cuối tháng 6, tỷ lệ nợ xấu của MBGroup chỉ ở mức

0,76%, trong đó riêng ngân hàng là 0,58% - mức thấp kỷ lục của ngân hàng này từ trước

tới nay, cũng là thấp nhất hệ thống. Tỷ lệ quỹ dự phòng rủi ro trên nợ xấu đạt 311% ở mức cao hơn gấp đôi so với mức cuối năm 2020, tức là MB có khả năng “phịng thủ” rất cao khi mỗi một đồng có rủi ro nợ xấu ln có ba đồng để xử lý. Với kết quả trên về mức độ an tồn về chất lượng tín dụng, MB đã chính thức cùng với Vietcombank trở thành 2 ngân hàng có tỷ lệ dự phịng bao nợ xấu cao nhất tồn ngành ngân hàng.

Trong đó, hoạt động kinh doanh của ngân hàng MB trong quý đầu năm khởi sắc hơn cùng kỳ năm trước. Thu nhập lãi thuần tăng 41%, thu được hơn 8.385 tỷ đồng. Trong quý, MB dành ra 2.126 tỷ đồng dé trích lập chi phí dự phịng rủi ro tín dụng, tăng 17% so với cùng kỳ. Kết quả, Ngân hàng báo lãi trước thuế gần 5.910 tỷ đồng, tăng 29%. Nếu so với kế hoạch 20.300 tỷ đồng lợi nhuận trước thuế đặt ra cho cả năm, ngân hàng MB đã thực hiện được 29% sau quý đầu năm.

Tuy nhiên, xét về chất lượng nợ vay lại không mấy khả quan khi tổng nợ xấu tại MB tính đến 31/3/2022 tăng tới 26% so với đầu năm. Trong đó, nợ dưới tiêu chuẩn giảm nhẹ 8% ghi nhận gần 1.323 tỷ đồng nhưng nợ nghỉ ngờ lại tăng tới 52% lên hơn 1.538 tỷ đồng và nợ có khả năng mat vốn cũng tăng tới 55% lên gần 1.269 tỷ đồng. Do đó, day tỷ lệ nợ xấu trên dư nợ vay của MB từ 0,9% hồi đầu năm lên 0,99%,

Bảng 1.1: Cơ cấu các nhóm nợ xấu tại MB

<small>Phân tích chất lượng nợ cho vay: 31/03/2022 31/12/2021Triệu đồng Triệu đồng</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

Chưa kể, nợ cần chú ý với khoản vay quá hạn 10-90 ngày tại ngân hàng MB tăng

24% so với đầu năm, lên hơn 4.859 tỷ đồng. Dù chưa bị xếp vào nhóm nợ xấu nhưng tình trạng dư nợ khoản vay quá hạn nhảy vọt bất thường cho thấy nhiều người đi vay khơng có khả năng trả nợ đúng hạn đang gia tăng đáng kể.

Đáng nói, ngồi khối nợ xấu trên, ngân hàng MB còn đang “sở hữu” hơn 134.761 tỷ

<small>đông nghĩa vụ nợ tiêm ân nam ngồi bảng cân đơi kê tốn. Trong đó, cam két bảo lãnh vay</small>

vốn ghi nhận hơn 162 tỷ đồng; cam kết trong nghiệp vụ L/C (bảo lãnh qua thư tin dụng) ghi nhận 32.987 tỷ đồng và cam kết trong bảo lãnh khác ghi nhận 101.612 tỷ đồng. Các khoản nợ này được phát sinh khi ngân hàng và khách hàng ký các cam kết tín dụng, hạn mức thấu chi chưa sử dụng hoặc thư tín dụng.... <small>Cam kết giao dịch hơi đối 214.794.059 248.479.808-Cam kết mua ngoại tỆ 1.598.960 1.734.746-Cam kết bán ngoại tệ 1.534.202 2.196.936-Cam kết mua giao dịch hoán đổi ngoại tệ 105.877.670 122.347.042</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

-Cam kết bán giao dịch hốn đơi ngoại té 105.783.227 122.201.084

<small>Cam kết trong nghiệp vụ LC 32.987.200 34.857.504</small>

(Nguồn: BCTC hợp nhất Quý 1/2022)

Theo định nghĩa của Chuẩn mực kế toán, nợ tiềm ấn là nghĩa vụ nợ có khả năng phát

sinh từ các sự kiện đã xảy ra và sự ton tại của nghĩa vụ nợ này sẽ chỉ được xác nhận bởi

khả năng hay xảy ra hoặc không hay xảy ra của một hoặc nhiều sự kiện không chắc chắn trong tương lai mà doanh nghiệp khơng kiểm sốt được. Hoặc nghĩa vụ nợ hiện tại phát

sinh từ các sự kiện đã xảy ra nhưng chưa được ghi nhận vì khơng chắc chắn có sự giảm sút về lợi ích kinh tế do việc phải thanh toán nghĩa vụ nợ hoặc giá trị của nghĩa vụ nợ đó khơng

<small>được xác định một cách đáng tin cậy. Trừ khi xảy ra giảm sút lợi ích của doanh nghiệp vàngân hàng phải trả thay thì ngân hàng phải trích lập dự phịng cho nghĩa vụ trả thay nói</small>

trên. Đồng thời, khoản dự phòng này phải được đưa vào nội bảng do chúng làm sụt giảm

Nói theo định nghĩa của Chuẩn mực kế toán là như vậy, nhưng chúng ta có thê hiểu các chỉ tiêu ngoại bảng trong báo cáo tài chính của ngân hàng là các cam kết giao dịch hối đoái và nghĩa vụ nợ tiềm ân. Các cam kết giao dịch hồi đoái chủ yếu là các hợp đồng phái sinh nên rủi ro thấp. Còn nghĩa vụ nợ tiềm ấn bao gồm cam kết bảo lãnh vay vốn, cam kết trong nghiệp vụ L/C (bảo lãnh qua thư tín dụng) và cam kết trong bảo lãnh khác. Cam kết bảo lãnh vay vốn thì nhiều rủi ro hơn các nhiệp vụ L/C, nhưng lại thường chiếm tỷ trọng nhỏ, trong khi đó, cam kết trong nghiệp vụ L/C lại có rủi ro thấp nhất và cam kết trong bảo lãnh khác nhiều rủi ro hon L/C. Vì vậy, dù chỉ năm ở ngoại bảng và chưa được coi là nợ xau nhưng rủi ro từ các nghĩa vụ nợ tiềm ân của các ngân hàng ln hiện hữu, nó như “quả bom’ nồ chậm bắt cứ lúc nao.

Thực tế, tỷ lệ nợ xấu chỉ phản ánh phần nợ xấu hiện rõ và được ghi nhận trong

bảng cân đối kế tốn. Vì vậy, nếu một phần “nợ tiềm ân” được ghi nhận vào nội bảng ít nhiều tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng MB sẽ có loạt thay đối, ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh.

1.3.Tổng quan các nghiên cứu về nợ xấu ngân hang 1.3.1. Các nghiên cứu quốc tế

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

Nợ xấu ngân hàng luôn là một vấn đề vô cùng cấp bách ở các quốc gia trên toàn thế giới. Chính vì thé đã có rất nhiều nghiên cứu nỗi tiếng và có ý nghĩa lớn đối với ngành ngân hàng tồn cầu. Có thé kế đến một vài thành tựu như sau:

> Về các biến kinh tế vĩ mô:

Nghiên cứu cua Shu (2002) đã phát hiện ra CPI, GDP và tốc độ tăng trưởng tải sản

có mối tương quan âm với nợ xấu. Kết quả này được khẳng định dựa trên nghiên cứu thị

trường Hồng Kông từ năm 1995 đến 2002.

Theo Dash and Kabra, nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ năm 1998-2009 của hệ thống

ngân hàng Ấn Độ đã chỉ ra mối tương quan giữa GDP và NPL là ngược chiều và kết luận tỷ lệ nợ xấu thường cao hơn ở những ngân hàng có lãi suất cao hơn.

Trái ngược với quan điểm của Dash and Kabra, năm 2013 Inekwe Murumba với

<small>nghiên cứu “The Relationship between Real GDP and Non — Performing Loans: Evidence</small>

from Nigeria” đã chỉ ra rằng GDP thực tế và nợ xấu là tương quan âm tại ngành Ngân hàng

<small>Nam 2011, Louzis, Vouldis and Metaxas đã thực hiện nghiên cứu anh hưởng cua</small>

các biến kinh tế vi mô bao gồm GDP, lãi suất thực và tỷ lệ thất nghiệp đến nợ xấu. Với dữ liệu lịch sử của 9 ngân hàng lớn của Hy Lạp từ 2003 đến 2009, nhóm tác giả đã đưa ra kết luận: tốc độ tăng trưởng GDP và nợ xấu có mối tương quan ngược chiều, lãi suất thực và tỷ lệ thất nghiệp lại có quan hệ cùng chiều với nợ xấu.

Tăng trưởng tín dụng thể hiện quy mô vốn cung ứng ra nền kinh tế, các nghiên cứu phân tích tác động của tăng trưởng tín dụng đến tỷ lệ nợ xấu cho các kết quả không thống

nhất. Một phần các nghiên cứu trước chỉ ra rằng tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu có liên quan

đến tốc độ tăng trưởng tín dụng nhanh chóng. Salas và Saurina (2002) đã nghiên cứu các ngân hàng Tây Ban Nha thấy răng tăng trưởng dư nợ cho vay có liên quan đến khoản vay khơng có khả năng thanh toán. Weinberg (1995) đưa ra giả thuyết rủi ro cho vay tăng trong thời kỳ phát triển kinh tế vì lợi nhuận kỳ vọng từ các dự án đầu tư được cải thiện và do đó,

lợi nhuận kỳ vọng từ tất cả các khoản vay đã khiến ngân hàng thường xuyên noi lỏng các

tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành, trong khi hoạt động tín dụng cần được thắt chặt các tiêu chuẩn, do đó các khoản nợ xấu tăng lên cùng với sự gia tăng tín dụng. Ngồi ra, các kết quả nghiên cứu của Klein (2013), Do và Nguyen (2013) và V. T. H. Nguyen (2015) cũng đồng

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

> Về các biến kinh tế vi mơ:

Năm 2004, Hasan and Wall đã có nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ nợ xấu tăng lên có

anh hưởng từ sự tăng lên dự phịng rủi ro khoản vay. Kết luận của nhóm tác giả được khang định dựa trên dữ liệu của các ngân hàng thuộc 24 quốc gia giai đoạn từ 1993-2000.

Theo Makri, Tsagkanos, va Bellas (2014), việc thu hồi nợ không hiệu quả là nguyên nhân tăng nợ xấu cũng như những khó khăn gặp phải khi xử lý các khoản nợ xấu. Thêm vào đó, các khoản nợ xấu tồn đọng các năm trước đến hiện tại chưa được giải quyết triệt để

<small>thì sẽ làm tăng nợ xâu trong năm hiện tại.</small>

Nghiên cứu của Ahlem Selme Messai năm 2013 khi xem xét các biến vĩ mô và vi mô: GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực, ROA, tốc độ tăng trưởng khoản cho vay, dự phòng rủi ro khoản cho vay đã đưa ra kết luận sau: GDP, ROA và nợ xấu có mối quan hệ ngược chiều; trong khi đó tỷ lệ dự phòng rủi ro khoản cho vay, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực lại

<small>có mơi quan hệ cùng chiêu với nợ xâu.</small>

<small>1.3.2. Các nghién CỨU trong Hước</small>

Việt Nam cũng đã từ sớm nhận biết được các mức độ nghiêm trọng của nợ xấu ngân

hàng. Chính vì thế mà từ những năm trước 2000 đã có những nghiên cứu trong nước về các giải pháp phòng ngừa rủi ro tín dụng. Cụ thể như sau:

Từ năm 1996, luận án của tién sĩ Nguyễn Hữu Thủy đã dé cập đến việc hạn chế rủi

<small>ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam.</small>

Đến năm 2007, luận án của Lê Tan Phước về “Dam bao an toàn trong hoạt động tín dụng của các Ngân hàng thương mại cơ phan trên địa bàn thành phó Hồ Chí Minh” đã đưa ra những giải pháp khả thi góp phần đảm bảo an tồn hoạt động tín dụng cho các NHTM cơ phần trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Hạn chế của đề tài là tác giả vẫn chưa đưa ra được những bat cập trong quản lý rủi ro, vì thực chất vốn được coi là một nhân tố vô cùng quan trọng trong việc đảm bảo an tồn tín dụng cho bất cứ một NHTM nảo.

Luận án tiến sĩ năm 2010 của tác giả Lê Thị Huyền Diệu về mơ hình quản lý rủi ro tín dụng cho hệ thống NHTM Việt Nam đã đúc kết lại những lý thuyết cơ bản về các mơ hình quản lý rủi ro tín dụng trên thế giới. Từ những mơ hình quản lý rủi ro này tác giả đã

xây dựng mơ hình quản lý rủi ro từ đó phân tích các điều kiện thực tiễn dé áp dung tại các

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

Nghiên cứu của Nguyễn Tuấn Kiệt và Đinh Hùng Phú (2016) lại cho rằng tốc độ tăng trưởng tín dụng tương quan nghịch chiều với nợ xấu. Điều này được lý giải là trong

<small>giai đoạn nghiên cứu ở Việt Nam các khoản tín dụng của các ngân hàng thường sau một</small>

năm mới phát sinh nợ xấu, nghĩa là nếu năm nay ngân hàng tăng trưởng tín dụng thấp vì năm trước ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu cao, nên ngân hàng bắt buộc tập trung xử lý nợ xâu kèm theo việc hạn chế tăng trưởng tín dụng do áp đặt của NHNN.

Nói về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các NHTM Việt Nam phải kể đến luận

<small>án thạc sĩ của tác giả Nguyễn Thị Thúy Nga năm 2014. Nghiên cứu dựa trên dir liệu theo</small>

năm từ 17 NHTM cổ phan lớn của Việt Nam giai đoạn 2005 đến 2013 với 7 biến: tỷ lệ nợ

xâu, tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp, lãi suất thực, dự phòng rủi ro cho vay khách

hàng, tốc độ tăng trưởng khoản vay. Đề tài đã đưa ra được hai kết luận quan trọng như sau:

tỷ lệ dự phòng cho các khoản vay tương quan dương với nợ xấu, tốc độ tăng trưởng khoản

vay tương quan âm với nợ xấu. Bên cạnh đó, tác giả cũng đã đề xuất các giải pháp nhằm

hạn chế nợ xấu ở các NHTM Việt Nam.

Tổng kết lại các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu từ các nghiên cứu: e Chỉ số tăng trưởng GDP

e Chỉ số giá tiêu dung CPI

e Ty lệ lợi nhuận trên tông tài sản ROA

e Lãi suất thực

e Ty lệ thất nghiệp

e Tốc độ tăng trưởng khoản cho vay

<small>e Dự phòng rủi ro khoản cho vay</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">

CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Trong chương này, chuyên đề tập trung trình bày về mơ hình VECM — một dạng

của mơ hình VAR tổng quát, được sử dụng trong trường hợp chuỗi đữ liệu không dừng và chứa đựng mối quan hệ đồng tích hợp. Mơ hình này là một sự lựa chọn phù hợp khi có

nhiều chuỗi thời gian khác nhau và cần phải xem xét quan hệ, tác động qua lại giữa

chúng. Nhìn chung, trong dé tài nghiên cứu của em, mơ hình VECM rat thích hợp trong việc phân tích và dự báo cũng như đưa ra các khuyến nghị phù hợp.

2.1.1. Mơ hình tự hồi quy vector VAR 2.1.1.1. Mơ hình VAR tổng qt

Mơ hình VAR là mơ hình vector các biến số tự hồi quy. Mỗi biến số phụ thuộc

<small>tuyên tính vào các giá tri tré của biên sô này và giá tri tré của các biên sơ khác.</small>

Cấu trúc của một mơ hình VAR gồm nhiều phương trình (mơ hình hệ phương trình) và có các trễ của các biến số. Nó là mơ hình động của một số biến thời gian.

Mơ hình VAR dạng tơng qt như sau:

Yit Uit

<small>Trong đó: Y, = Yor; uy = Uạt ;</small>

A, là ma trận vuông cấp m*m, i = 1,2, ...,P 3 Sp = (Sq Sop +++ Smt)’

Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng ; u vector các nhiễu trang ; s, vector các yêu tố

xác định, có thé bao gồm hăng số, xu thế tuyến tính hoặc da thức.

Mơ hình (1) được gọi là mơ hình VAR cấp p, ký hiệu VAR(p).

2.1.1.2. Mối quan hệ nhân quả Granger

Granger (1969) đã giới thiệu phương pháp kiểm định nhân quả giữa hai chuỗi thời

gian giúp đo lường mỗi quan hệ dạng tuyến tính giữa chúng. Kiém định nhân quả Granger giữa hai chuỗi thời gian X, và Y, bao gồm kiểm định hai chiều : (1) X; tác động Granger

đến Y; và (2) Y, tác động Granger đến X,.

</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">

Trong kiểm định X, tác động đến Y, thì X, đóng vai trị ngun nhân (cause) và Y,

đóng vai trò kết qua (effect). Kiểm định tác động của X¿ đến Y, được thực hiện thông qua việc kiểm định giả thuyết HO: ơ; =...= Q, = 0 của phương trình hồi quy :

Y, = + yan By Yj + Xi Oj Xc_j + y (2)

Nếu giả thuyết a, =...= a, = 0 bị bác bỏ thì đây là bang chứng thống kê dé cho thấy rằng X, có tác động Granger đến Y,. Nó có nghĩa rằng các thơng tin trong quá khứ

của X; có thể được sử dụng dé dự báo thông tin kỳ hiện tại và tương lai của Y;, kết hợp

với việc kiêm soát đầy đủ các thơng tin trong q khứ của chính Y,. Việc kiêm định sự tác động của Y, lên X, được thực hiện tương tự như (2) với biến phụ thuộc trong mơ hình là

Hàm phản ứng (Impulse Response Function — IRF) biểu diễn ảnh hưởng của bat kỳ biến nào đến các biến khác trong hệ thống. Nó là một cơng cụ hiệu quả trong phân tích nguyên nhân băng thực nghiệm và phân tích hiệu quả của chính sách.

Trong mơ hình VAR, một cú sốc đối với biến i — yếu tố ngẫu nhiên ở phương trình đối với biến i— khơng chỉ ảnh hưởng đến chính nó mà cịn lan truyền đến biến nội sinh khác thông qua cấu trúc động của VAR. Hàm phan ứng mô tả ảnh hưởng

của một cú sốc tại một thời điểm đến các biến nội sinh ở hiện tại va tương lai.

IRF jp<sup>là phan ứng của Y; (biến Y; kỳ t) khi có sốc xảy ra với Y;_ (biến Y;</sup>

ky t-p)

i = j : phản ứng với sốc của chính nó i # j : phan ứng với sốc của biến khác

<small>2.1.1.4. Phân rã phương sai</small>

Phân rã phương sai là một các tiếp cận đề phân tích cau trúc mơ hình VAR. Phân rã phương sai phân tích sự biến thiên của một biến do tác động bởi cú sốc của chính biến đó

</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">

Phương pháp này cung cấp thông tin về mức độ quan trọng của các sai số ngẫu nhiên đến các biến trong mơ hình VAR, qua đó cho thấy xu hướng tác động lẫn nhau giữa các

biến. Chuyên đề này sử dụng phương pháp phân rã phương sai như một cách tiếp cận của

mô hình VAR nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng đến sự biến thiên của chỉ số BD_R (tỷ lệ

nợ xấu) bởi cú sốc của chính biến đó và các biến vĩ mơ khác.

MSE (j,h) : Trung bình bình phương sai số dự báo biến thứ j tính cho h kỳ

Vjin là tỷ lệ (%) MSE của biến ¥; được giải thích bởi sốc của Y;, tính cho h kỳ

» Viin = 100%; VJ,h

2.1.2.1. Đồng tích hop

Khi phân tích một chuỗi thời gian, kết quả thường gặp là chuỗi không dừng. Trong

trường hợp các biến không dừng, ước lượng bằng phương pháp OLS cho kết quả có thé là

giả mạo. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, mặc dù các biến là không dừng nhưng khi thực hiện phép hồi quy hay tổ hợp tuyến tính của các bién này vẫn cho nhiễu trăng. Theo nghiên cứu nổi tiếng của Engle và Granger (1986), khi xét mô hình có nhiều biến số theo

chuỗi thời gian, cũng có nhiều trường hợp, mặc dù các biến số là không dừng, nhưng khi

thực hiện phép hồi quy hay tô hợp tuyến tính của các biến này vẫn cho nhiễu trắng (được một chuỗi dừng). Trong trường hợp này, mơ hình vẫn có thể ước lượng được mà khơng bị

hiện tượng hồi quy giả mạo và mối quan hệ giữa các biến được gọi là quan hệ đồng tích

hợp (Cointegrating Relationships). Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và được giải thích như mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến.

2.1.2.2. Mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM

Mơ hình hiệu chỉnh sai số thuộc một danh mục gồm nhiều mơ hình chuỗi thời gian được sử dụng phổ biến nhất cho dữ liệu trong đó các biến cơ bản có xu hướng ngẫu nhiên chung trong dài hạn, còn được gọi là đồng liên kết. ECM là một cách tiếp cận dựa trên lý thuyết hữu ích để ước tính cả tác động ngắn hạn và dài hạn của một chuỗi thời gian này đến

<small>chuỗi thời gian khác.</small>

Thuật ngữ hiệu chỉnh liên quan đến độ lệch của kỳ trước so với trạng thái cân

<small>băng dài hạn, sai sô, ảnh hưởng đên động lực trong ngăn hạn của nó. Do đó, các</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

ECM ước tính trực tiếp tốc độ mà một biến phụ thuộc trở lại trạng thai can bằng sau khi các biến khác thay đồi.

Gia sử Y;, Xj, tích hợp cùng bậc, tổ hợp tuyến tính của chúng là đừng.

2.1.2.3. Mơ hình vector hiệu chỉnh sai số VECM (Vector Error Correction Model)

Ta biến đổi và viết lại mơ hình thành:

<small>Trong đó: = —(I — Ay — A2-...—Ap); Œ¡ = — YA; =i+1 >p);i-1,2,..., p-1</small>

7rY,_¡ là phần hiệu chỉnh sai số của mơ hình; p là bậc tự do tương quan (hoặc số trễ)

Trong đó: Ma trận @ là ma trận tham số điều chỉnh; Ø là ma trận hệ số đài hạn thể

hiện tối đa (n-1) quan hệ đồng liên kết trong một mơ hình n biến nội sinh. 6” đảm bảo rang

Y, sẽ hội tụ về cân bằng bền vững trong dài hạn.

Mơ hình (4) được gọi là mơ hình hiệu chỉnh sai SỐ vector (VECM). Theo đó, mơ hình được phát triển từ mơ hình VAR (3) nhưng lại có dạng của một mơ hình hiệu chỉnh

sai số (ECM) bao gồm:

- Các quan hệ ngắn hạn giữa AY, và trễ của nó là AY,_ j thé hiện qua các tham số C; - Quan hệ đài hạn thê hiện qua thành phan hiệu chỉnh sai số 7Y,_¡

Tuy nhiên điều khác biệt giữa VECM va ECM là thành phan hiệu chỉnh sai số của VECM có dạng một Vector đồng tích hợp thé hiện mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến. Vector này ràng buộc các hành vi trong dài hạn của biến nội sinh trong khi cho phép

</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">

sự biến động ở một mức độ nhất định trong ngắn hạn. Nhờ có lý thuyết đồng tích hợp giữa

các biến nên VECM có thé ước lượng được với các chuỗi khơng dừng (I(1)) nhưng có quan

hệ đồng tích hợp mà khơng bị hồi quy giả mạo. Đây là điểm khác biệt so với mơ hình VAR, mơ hình chỉ có thể ước lượng được khi tất cả các biến số là dùng (1(0)). Với cấu trúc như vậy, mơ hình VECM chứa thông tin về điều chỉnh cả ngắn hạn và dài hạn với những thay

đổi trong Y,, thông qua dự báo, ước lượng của C; và 7 tương ứng.

2.2. Các kiểm định liên quan 2.2.1. Kiểm định tính dừng

Tính dừng là một trong những điều kiện cần phải có dé đáp ứng các u cầu của mơ hình VAR. Đề kiểm định tính dừng của các biến, ta thực hiện kiểm định nghiệm đơn vi

ADF (Augmented Dickey-Fuller) với cặp gia thuyết:

<small>là : p = 1 (Chuỗi là bước ngẫu nhiên)</small>

Kiểm định Johansen được sử dụng dé kiểm định mối quan hệ đồng tích hợp nhằm tìm mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Sự tồn tại quan hệ đồng tích hợp và

số phương trình đồng tích hợp được xác định thông qua 2 giá trị thống kê kiểm định đó là kiểm định Maximum Eigenvalue và kiểm định Trace nhằm xác định số quan hệ đồng tích

</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">

Điều kiện bác bỏ H0 : Arrace Va Amax Eigen > gid trị tới hạn > Bác bỏ HO. Hoặc ta sử dụng điều kiện P — value < 5%.

2.2.3. Kiểm định sự 6n định

Kết quả kiểm định tính 6n định của mơ hình VAR thơng qua kiểm định Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial. Nếu các giá trị riêng đều nằm trong vòng tròn

đơn (hay chúng đều có giá trị nhỏ hơn 1), điều này hàm ý mơ hình VAR là 6n định và kết quả ước lượng được từ mơ hình VAR là có thé tin cậy được.

2.2.4. Kiểm định tương quan phan dư (Kiểm định Portmanteau)

Nếu các phần dư có tương quan với nhau thì mơ hình khơng phù hợp nên trong chun đề này em lựa chọn Kiểm định Portmanteau đề tăng thêm tính chính xác.

Cặp giả thuyết:

<small>là phần dư khơng có tự tương quan đến độ trễ hH1: phần dư có tự tương quan đến độ trễ h</small>

Điều kiện bác bỏ HO: : P— value < 5%

2.2.5. Kiểm định nhân quả Granger

Điều kiện cần để thực hiện kiểm định nhân quả Granger là:

- Các biến cần kiểm định nhân quả phải là các chỗ dừng hoặc đồng liên kết, tức là

<small>không có tương quan giả.</small>

- Chiều hướng của mối quan hệ nhân qua có thé phụ thuộc vào số biến trong mơ hình. Nói cách khác, kết quả kiểm định Granger nhạy cảm với việc lựa chọn độ trễ của các biến. Nếu bỏ sót biến do lựa chọn độ trễ nhỏ hơn độ trễ thực sự thì có thé dẫn đến kết quả

bị chệch. Nếu lớn hơn thì số biến trễ khơng thích hợp sẽ làm cho các ước lượng khơng hiệu

- Các phần dư khơng có hiện tượng tự tương quan. Nếu có phải chuyền sang dạng

<small>mơ hình thích hợp hơn.</small>

Cặp giả thuyết :

<small>là biến độc lập X không là nguyên nhân gây ra biến phụ thuộc Y</small>

<small>H1: biến độc lập X là nguyên nhân gây ra biến phụ thuộc Y</small>

Miền bác bỏ : P— value < 10%

</div><span class="text_page_counter">Trang 36</span><div class="page_container" data-page="36">

2.2.6. Kiểm định khác

Cặp giả thuyết :

<small>» không có ảnh hưởng dài/ngắn hạn của biến trong mơ hình lên thay đổi ngắn hạn của BD_R</small>

<small>H1: có ảnh hưởng dài/ngắn hạn của biến trong mơ hình lên thay đổi ngắn hạn của BD_R</small>

Bị

Tiêu chuan kiểm định : Thống kê T =

Điều kiện bác bỏ HO: |tgs| > 1.64 (với a = 10%)

<small>2.3.Ước lượng mơ hình VECM</small>

> Bước 1: Xét tính dừng của các biến trong mơ hình. Nếu chưa dừng thì dùng kỹ

thuật sai phân dé đưa về các chuỗi dừng.

<small>> Bước 2: Lựa chọn khoảng trễ phù hợp</small>

Các cách xác định khoảng trễ phù hợp:

Cách 1: Kiểm định tự tương quan

<small>e Hậu quả của tự tương quan</small>

- Các ước lượng OLS van là ước lượng tuyến tính, không chéch nhưng chúng không

<small>phải ước lượng hiệu quả.</small>

- Phương sai ước lượng của OLS thường chéch. Khi tính phương sai và sai số tiêu

chuẩn của các ước lượng OLS thường cho những giá trị thấp hơn các giá trị thực và do đó làm cho giá trị của t lớn, dẫn đến kết luận sai khi kiểm định.

- = aƑ là ước lượng chệch của øZ và trong một số trường hợp chệch về phía dưới. - Giá trị ước lượng R? có thé khơng tin cậy khi dùng dé thay thé cho giá trị thực

- Phương sai va sai số tiêu chuẩn của các giá tri dự báo không được tin cậy. e Kiểm định tự tương quan

- Phương pháp đồ thị: Thường dùng đồ thị phần dư theo thời gian, giản đồ tự tương quan, đồ thị tần suất và đồ thị RESID(-1) và RESID theo thời gian.

- Kiểm định LM của Breusch-Godfrey

Bước 1: Ước lượng phương trình và lưu phan dư u,

Bước 2: Ước lượng mơ hình hồi quy sau đây với độ trễ p của phan dư u, (thường

</div>