Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch trong nền kinh tế với tư cách là trung gian tài chính thực hiện chức năng huy động vốn và cung ứng tín dụng, đồng thời là công cụ truyền dẫn chính sách tiền tệ của Nhà nước. Trong bối cảnh thị trường tài chính cạnh tranh gay gắt và các quy định an toàn hoạt động ngày càng thắt chặt (như việc chuyển đổi từ Thông tư 36/2014/TT-NHNN sang Thông tư 22/2019/TT-NHNN và lộ trình áp dụng chuẩn mực Basel II), việc theo dõi, phân tích sức khỏe tài chính và hiệu quả hoạt động kinh doanh trở thành yêu cầu sống còn đối với mỗi tổ chức tín dụng.
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) sau hơn 26 năm hoạt động đã phát triển mạnh mẽ về quy mô và xác lập vị thế trong phân khúc ngân hàng bán lẻ và tài chính tiêu dùng. Tuy nhiên, mô hình tăng trưởng nhanh gắn với phân khúc rủi ro cao đòi hỏi ban điều hành phải liên tục đánh giá thực trạng tài chính qua các báo cáo kế toán để nhận diện cơ hội và kiểm soát nguy cơ. Xuất phát từ thực tiễn đó, tác giả Đỗ Việt Hoàng đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp nhằm làm rõ bức tranh hoạt động của VPBank trong giai đoạn chuyển đổi 2017–2019.
Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được văn bản xác định cụ thể như sau:
- Hệ thống hóa cơ sở lý luận về NHTM, hiệu quả hoạt động kinh doanh và phương pháp đánh giá hiệu quả kinh doanh qua hệ thống báo cáo tài chính.
- Phân tích thực trạng hiệu quả hoạt động kinh doanh của VPBank giai đoạn 2017–2019 qua các nhóm chỉ tiêu sinh lời, quản lý chi phí, quản lý rủi ro kết hợp phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA), đồng thời so sánh đối chiếu với các ngân hàng có quy mô tương đương (Techcombank, MBBank).
- Đánh giá những thành tựu đạt được, chỉ ra các mặt tồn tại cùng nguyên nhân cốt lõi trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
- Đề xuất hệ thống giải pháp đối với VPBank và kiến nghị tới Ngân hàng Nhà nước cùng các cơ quan quản lý nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh của ngân hàng giai đoạn 2020–2022.
- Đối tượng nghiên cứu: Hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng thông qua phân tích báo cáo tài chính.
- Phạm vi không gian: Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank), đặt trong mối tương quan so sánh với Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) và Ngân hàng TMCP Quân Đội (MBBank).
- Phạm vi thời gian: Số liệu tài chính và hoạt động kinh doanh trong giai đoạn 3 năm, từ năm 2017 đến năm 2019.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên các khái niệm kinh tế học và quy định pháp lý chuyên ngành:
- Khái niệm và khung pháp lý: Định nghĩa NHTM theo Peter S. Rose (1998) và Khoản 3 Điều 4 Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12; các văn bản điều hành của Ngân hàng Nhà nước gồm Thông tư 36/2014/TT-NHNN và Thông tư 22/2019/TT-NHNN về giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của TCTD; chuẩn mực kế toán IFRS 9.
- Khái niệm hiệu quả kinh doanh: Tổng hợp quan điểm của Nguyễn Văn Ngọc (2006) về mối quan hệ giữa yếu tố đầu vào khan hiếm và sản lượng đầu ra, Vũ Trọng Nghĩa (2005) về tỷ số giữa kết quả đạt được và chi phí bỏ ra, qua đó xác định hiệu quả của NHTM là mối quan hệ tổng hòa giữa khả năng tối đa hóa lợi nhuận và kiểm soát rủi ro ở mức chấp nhận được.
- Hệ thống chỉ tiêu phân tích:
- Nhóm chỉ tiêu sinh lời: Biên lãi ròng ($NIM = \text{Thu nhập lãi thuần} / \text{Tổng tài sản có sinh lời bình quân}$), Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản bình quân}$), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE = \text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu bình quân}$).
- Nhóm chỉ tiêu quản lý chi phí: Tỷ lệ chi phí trên thu nhập ($CIR = \text{Chi phí hoạt động} / \text{Tổng thu nhập hoạt động}$), Tỷ lệ chi phí lương trên doanh thu, Chi phí bình quân cho một cán bộ công nhân viên.
- Nhóm chỉ tiêu quản lý rủi ro: Tỷ lệ nợ xấu ($NPL = \text{Tổng nợ xấu nhóm 3, 4, 5} / \text{Tổng dư nợ}$), Tỷ lệ chi phí dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ.
Phương pháp nghiên cứu thực tế được triển khai bao gồm:
- Phương pháp so sánh: So sánh theo chiều ngang (đánh giá tốc độ tăng trưởng cơ học và tỷ lệ phần trăm giữa các năm) và so sánh theo chiều dọc (phân tích cơ cấu nguồn vốn, tài sản và thu nhập).
- Phương pháp Dupont: Phân tích chỉ tiêu ROE thành tích số của ba yếu tố: Biên lợi nhuận ròng (NPM), Hiệu suất sử dụng tài sản (AU) và Đòn bẩy tài chính (FL) theo công thức $ROE = NPM \times AU \times FL$.
- Phương pháp phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis - DEA): Áp dụng mô hình CCR (1978) và BCC (1984) dựa trên đường biên sản xuất (Production Possibility Frontier - PPF) để đo lường điểm hiệu quả kỹ thuật tương đối của các ngân hàng thương mại đa biến đầu vào và đầu ra mà không phụ thuộc vào yếu tố giá cả.
- Phương pháp phân tổ và phân tích tỷ lệ: Phân nhóm khách hàng, phân loại thời hạn tín dụng và so sánh các hệ số tài chính với nhóm ngân hàng cùng quy mô.
Nguồn dữ liệu: Số liệu thứ cấp thu thập từ Báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất, Báo cáo thường niên giai đoạn 2017–2019 của VPBank, MBBank, Techcombank; báo cáo ngành của Công ty Chứng khoán SSI; các văn bản quy phạm pháp luật của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Cơ sở lý luận về đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh qua phân tích báo cáo tài chính của ngân hàng thương mại
Chương này tập trung làm rõ bản chất hoạt động của NHTM thông qua 4 nghiệp vụ cơ bản: huy động vốn, cấp tín dụng, dịch vụ thanh toán - ngân quỹ và các hoạt động kinh doanh khác (đầu tư, bảo hiểm, chứng khoán). Tác giả phân tích nguồn gốc tạo ra hiệu quả thông qua ba trụ cột: tối ưu hóa nguồn lực đầu vào, tối ưu hóa khả năng tiêu thụ đầu ra và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Hệ thống nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh được phân định thành nhóm khách quan (môi trường kinh tế vĩ mô, hành lang pháp lý, văn hóa xã hội, biến đổi công nghệ, áp lực cạnh tranh từ các công ty tài chính và fintech) và nhóm chủ quan (năng lực tài chính, năng lực quản trị điều hành, trình độ nhân sự, mức độ hiện đại hóa công nghệ). Đồng thời, chương 1 trình bày cấu trúc 4 báo cáo tài chính hợp thành (Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả HĐKD, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ, Thuyết minh BCTC) và xác lập các công thức đo lường hiệu quả sinh lời, kiểm soát chi phí, quản trị rủi ro và phương pháp toán định lượng DEA.
Chương 2: Hiệu quả hoạt động kinh doanh Ngân hàng Thương mại Cổ phần VPBank qua phân tích báo cáo tài chính của ngân hàng giai đoạn 2017-2019
Tác giả giới thiệu lịch sử hình thành từ ngày 12/8/1993 (tiền thân là Ngân hàng TMCP các Doanh nghiệp Ngoài quốc doanh Việt Nam), đổi tên ngày 6/6/2010 thành Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng. Đến năm 2019, mạng lưới đạt 227 điểm giao dịch với hơn 27.000 nhân viên; công ty con FE Credit chiếm hơn 55% thị phần tài chính tiêu dùng với 5.800 điểm bán hàng và 14.600 nhân viên.
Về quy mô và cơ cấu hoạt động:
- Huy động vốn tăng trưởng 16,3% (năm 2018) và 16,1% (năm 2019), trong đó tiền gửi khách hàng chiếm tỷ trọng chủ đạo và tăng từ 53,8% (2017) lên 59,2% (2018) và đạt 63,9% (2019). Nguồn huy động qua phát hành giấy tờ có giá đứng thứ hai (chiếm 16,9% - 18,8%), tiêu biểu là đợt phát hành thành công 300 triệu USD trái phiếu quốc tế năm 2019 thuộc chương trình Euro Medium Term Note 1 tỷ USD.
- Dư nợ tín dụng chuyển dịch rõ rệt: Tỷ trọng cho vay ngắn hạn tăng từ 31,80% lên 34,70%, cho vay trung hạn giảm từ 43,92% xuống 43,12%, cho vay dài hạn giảm từ 24,27% xuống 22,19% nhằm tuân thủ quy định giảm tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn về mức 40% theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN. Cho vay cá nhân tăng từ 35,74% lên 41,30%, trong khi cho vay tổ chức kinh tế chiếm 58,70% năm 2019.
- Tổng thu nhập hoạt động tăng từ 24.505 tỷ đồng năm 2017 lên 36.356 tỷ đồng năm 2019. Thu nhập dịch vụ tăng tỷ trọng từ 7,92% lên 9,61%. Lợi nhuận trước thuế năm 2019 đạt 10.324 tỷ đồng, vượt 9% kế hoạch đề ra.
| Chỉ tiêu tài chính của VPBank |
Năm 2017 |
Năm 2018 |
Năm 2019 |
| Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) |
2,32% |
2,18% |
2,40% |
| Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) |
21,68% |
21,17% |
19,57% |
| Biên lãi ròng (NIM) |
8,74% |
8,82% |
9,46% |
| Tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) |
134,42% |
127,53% |
118,30% |
| Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) |
36,50% |
35,20% |
33,90% |
| Tỷ lệ chi phí lương trên doanh thu |
10,76% |
10,30% |
10,65% |
| Chi phí bình quân 1 cán bộ nhân viên (triệu đồng/năm) |
246 |
235 |
269 |
| LNST bình quân 1 cán bộ nhân viên (triệu đồng/năm) |
313 |
287 |
303 |
| Tỷ lệ nợ xấu (NPL) |
2,89% |
3,21% |
2,95% |
Phân tích mô hình Dupont giai đoạn 2017–2019:
- Năm 2017: $ROE = 18,87% (NPM) \times 12,29% (AU) \times 9,35 (FL) = 21,68%$
- Năm 2018: $ROE = 14,87% (NPM) \times 15,30% (AU) \times 9,30 (FL) = 21,17%$
- Năm 2019: $ROE = 14,20% (NPM) \times 15,41% (AU) \times 8,94 (FL) = 19,57%$
Nguyên nhân ROE giảm nhẹ xuất phát từ việc đòn bẩy tài chính (FL) giảm sau đợt IPO tháng 8/2017 khiến vốn điều lệ tăng từ 15,7 nghìn tỷ lên 25,3 nghìn tỷ đồng, làm tăng dày tấm đệm vốn chủ sở hữu.
| So sánh chỉ số tài chính năm 2019 |
VPBank |
Techcombank |
MBBank |
| ROA |
2,40% |
2,67% |
1,96% |
| ROE |
19,57% |
16,55% |
21,23% |
| NIM |
9,46% |
4,58% |
4,94% |
| CIR |
33,90% |
29,20% |
39,50% |
| Tỷ lệ chi phí lương / Doanh thu |
10,65% |
8,31% |
10,92% |
| Tỷ lệ nợ xấu (NPL) |
2,95% |
1,30% |
1,16% |
Biên lãi ròng (NIM) của VPBank vượt trội gấp đôi MBBank và Techcombank do tỷ trọng cho vay bán lẻ và tài chính tiêu dùng có lãi suất cao. Về mặt chi phí, việc ứng dụng tự động hóa bằng robot phần mềm (từ tháng 6/2019) và chương trình BE FIT (từ tháng 4/2019) giúp giảm 38% thời gian mở thẻ tín dụng trên ứng dụng số, giảm 20% thời gian xử lý thế chấp và 45% thời gian xử lý tín chấp mua ô tô, kéo CIR hợp nhất giảm về 33,90% và CIR ngân hàng mẹ giảm từ 43,4% xuống 38%. Ngược lại, điểm yếu nằm ở tỷ lệ nợ xấu cao (đạt đỉnh 3,21% năm 2018 vượt trần quy định 3% của NHNN) và sự biến động nhân sự lớn (năm 2019 ngân hàng mẹ giảm 2.000 người trong khi công ty con tuyển mới 1.963 người).
Chương 3: Giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng Thương mại Cổ phần VPBank
Dựa trên định hướng chiến lược 2020–2022, tác giả đề xuất hai nhóm giải pháp:
- Giải pháp cụ thể:
- Nâng cao chất lượng tín dụng và kiểm soát nợ xấu: Tái cơ cấu danh mục cho vay, siết chặt điều kiện giải ngân đối với phân khúc có nguy cơ cao, ứng dụng chuẩn mực IFRS 9 trong trích lập dự phòng và phân loại nợ, nâng cao hiệu quả khối xử lý nợ.
- Tối ưu hóa cơ cấu nguồn vốn: Đẩy mạnh huy động tiền gửi không kỳ hạn (CASA) nhằm giảm chi phí vốn đầu vào, duy trì hợp tác với các định chế quốc tế (như Quỹ đầu tư ngân hàng tái thiết Đức, IFC) để đa dạng hóa nguồn tài trợ trung và dài hạn.
- Phát triển sản phẩm và thu ngoài lãi: Tăng tỷ trọng thu nhập từ phí dịch vụ thanh toán, thẻ và bancassurance; hoàn thiện hệ sinh thái ngân hàng số (SME Connect, YOLO, VPBank Dream, $NAP).
- Quản trị nhân sự và nâng cao năng suất lao động: Giảm tỷ lệ luân chuyển lao động, xây dựng chính sách đãi ngộ gắn với hiệu quả công việc, đào tạo chuyên sâu nghiệp vụ và đạo đức nghề nghiệp.
- Kiến nghị vĩ mô:
- Đối với Ngân hàng Nhà nước: Hoàn thiện hành lang pháp lý về hoạt động tài chính tiêu dùng và ngân hàng số; tạo điều kiện phân bổ hạn mức tăng trưởng tín dụng linh hoạt cho các ngân hàng đáp ứng sớm chuẩn Basel II.
- Đối với các cơ quan quản lý khác: Tăng cường hệ thống chia sẻ thông tin tín dụng quốc gia, hoàn thiện khung pháp lý về xử lý tài sản bảo đảm và thu hồi nợ.
Kết quả và đóng góp
Nghiên cứu mang lại những kết quả định lượng cụ thể:
- Làm rõ cấu trúc tài chính và mô hình tăng trưởng của VPBank giai đoạn 2017–2019 với lợi nhuận trước thuế năm 2019 đạt 10.324 tỷ đồng, ROA đạt 2,40% và ROE duy trì mức cao 19,57%.
- Chứng minh tính hiệu quả của chiến lược tập trung vào tài chính tiêu dùng và cho vay tiểu thương/SME giúp NIM duy trì mức đỉnh ngành (9,46% năm 2019), song chỉ rõ sự đánh đổi bằng tỷ lệ nợ xấu luôn tiệm cận hoặc vượt trần quy định (3,21% năm 2018).
- Đo lường tác động của số hóa và chương trình BE FIT trong việc tối ưu hóa quy trình, đưa tỷ lệ CIR giảm tuyến tính từ 36,50% xuống 33,90%.
Đóng góp so với các nghiên cứu trước đó: Khóa luận khắc phục khoảng trống thiếu vắng các công trình phân tích chuyên sâu báo cáo tài chính tại riêng ngân hàng VPBank trong giai đoạn chuyển đổi 2017–2019; đồng thời kết hợp phương pháp phân tích tài chính truyền thống (so sánh, Dupont) với mô hình định lượng hiện đại (phân tích bao dữ liệu DEA), tạo góc nhìn đa chiều giữa hiệu quả sinh lời và quản trị rủi ro.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận tồn tại một số giới hạn do phạm vi nghiên cứu:
- Dữ liệu nghiên cứu dừng lại ở mốc năm 2019, chưa phản ánh được tác động của đại dịch Covid-19 đối với chất lượng tài sản và sự suy giảm khả năng trả nợ của phân khúc khách hàng cá nhân/tiểu thương trong giai đoạn tiếp theo.
- Việc so sánh đối chuẩn mới chỉ thực hiện trên hai ngân hàng là MBBank và Techcombank, chưa mở rộng toàn diện sang toàn bộ hệ thống NHTM cổ phần tại Việt Nam.
Hướng nghiên cứu mở rộng có thể thực hiện:
- Kéo dài chuỗi số liệu tài chính sang giai đoạn 2020–2023 để đo lường khả năng chống chịu của mô hình kinh doanh ngân hàng bán lẻ trước các cú sốc kinh tế vĩ mô.
- Mở rộng ứng dụng mô hình DEA kết hợp chỉ số năng suất Malmquist để đánh giá sự thay đổi hiệu quả kỹ thuật và tiến bộ công nghệ theo thời gian trên toàn ngành ngân hàng.
Giá trị tham khảo
Tài liệu này hữu ích đối với:
- Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán: Cung cấp mẫu hình phân tích báo cáo tài chính NHTM hoàn chỉnh, kết hợp mô hình Dupont và phương pháp DEA.
- Nhà phân tích tài chính và nhà đầu tư: Tham khảo dữ liệu so sánh chi tiết giữa ba ngân hàng đại diện cho các chiến lược kinh doanh khác biệt (VPBank tối đa hóa doanh thu qua bán lẻ/tài chính tiêu dùng; MBBank và Techcombank tối ưu chi phí qua hệ số CASA).
- Cán bộ quản trị rủi ro và vận hành ngân hàng: Đánh giá thực tế về tác động của các chương trình tinh gọn quy trình (BE FIT), tự động hóa robot đối với tỷ lệ CIR và bài toán quản trị nợ xấu trong cho vay tín chấp.
Câu hỏi thường gặp
1. Vì sao chỉ số NIM của VPBank trong giai đoạn 2017–2019 luôn cao vượt trội so với Techcombank và MBBank?
NIM của VPBank đạt từ 8,74% đến 9,46% (gấp hơn 2 lần so với mức 3,7%–4,94% của MBBank và Techcombank) là nhờ sự đóng góp của công ty con FE Credit (nắm hơn 55% thị phần tài chính tiêu dùng) cùng chiến lược tập trung cho vay tín chấp lãi suất cao ở phân khúc khách hàng cá nhân, tiểu thương và doanh nghiệp siêu nhỏ.
2. Đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) tháng 8/2017 tác động như thế nào đến chỉ số ROE của VPBank?
Thương vụ IPO năm 2017 làm vốn điều lệ của VPBank tăng từ 15,7 nghìn tỷ lên 25,3 nghìn tỷ đồng, dẫn đến hệ số đòn bẩy tài chính (FL) giảm từ 9,35 xuống 8,94 vào năm 2019. Theo mô hình Dupont, sự suy giảm đòn bẩy tài chính là nguyên nhân chính khiến ROE giảm nhẹ từ 21,68% (2017) về 19,57% (2019) dù quy mô lợi nhuận tuyệt đối vẫn tăng trưởng.
3. Chương trình BE FIT và ứng dụng công nghệ tự động hóa tác động cụ thể ra sao đến chi phí hoạt động của VPBank?
Được triển khai từ tháng 4/2019 kết hợp phần mềm robot tự động (tháng 6/2019), chương trình giúp tăng năng suất vận hành hơn 20%, rút ngắn 38% thời gian mở thẻ tín dụng và giảm 20%–45% thời gian xử lý hồ sơ vay mua ô tô qua ứng dụng di động. Nhờ đó, tốc độ tăng doanh thu thuần (23,2%) cao hơn tốc độ tăng chi phí (16%), giúp CIR hợp nhất giảm từ 36,50% xuống 33,90% và CIR ngân hàng mẹ giảm từ 43,4% xuống 38%.
4. Tỷ lệ nợ xấu của VPBank diễn biến thế nào và ngân hàng đã triển khai những biện pháp kỹ thuật gì để kiểm soát?
Tỷ lệ nợ xấu của VPBank lần lượt là 2,89% (2017), 3,21% (2018) và 2,95% (2019), cao hơn trung bình ngành (2%) và vượt ngưỡng trần 3% vào năm 2018. Ngân hàng đã kiểm soát thông qua việc sắp xếp lại mô hình kiểm soát sau cấp tín dụng tại Khối Quản trị rủi ro, áp dụng chuẩn mực kế toán quốc tế IFRS 9 và tái cơ cấu kỳ hạn tín dụng theo Thông tư 22/2019/TT-NHNN.
Kết luận
Khóa luận của tác giả Đỗ Việt Hoàng đã cung cấp bức tranh toàn diện và khách quan về hiệu quả hoạt động kinh doanh của VPBank giai đoạn 2017–2019 thông qua hệ thống báo cáo tài chính. Bằng việc kết hợp nhuần nhuyễn phương pháp phân tích tỷ số truyền thống, mô hình Dupont và phân tích bao dữ liệu DEA, công trình đã làm nổi bật thế mạnh về khả năng sinh lời và tối ưu hóa chi phí nhờ chuyển đổi số, đồng thời chỉ rõ rủi ro nợ xấu từ mô hình kinh doanh bán lẻ. Các đề xuất và kiến nghị trong nghiên cứu mang tính thực tiễn cao, đóng góp cơ sở khoa học cho việc nâng cao hiệu quả vận hành và an toàn tài chính của ngân hàng trong các giai đoạn tiếp theo.