Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Phát triển kinh tế bền vững và ổn định là một trong những mục tiêu hàng đầu của Việt Nam. Tuy nhiên, giai đoạn vừa qua nền kinh tế tăng trưởng nhanh nhưng còn phụ thuộc vào khai thác tài nguyên, gia công thô và nguồn vốn đầu tư nước ngoài. Trong cấu trúc tài chính quốc gia, hệ thống ngân hàng thương mại đóng vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn cho nền kinh tế, kết nối bên thừa vốn và bên thiếu vốn. Hoạt động tín dụng là mảng nghiệp vụ cốt lõi mang lại nguồn thu nhập lớn nhất cho các ngân hàng thương mại, song cũng là nơi tiềm ẩn rủi ro cao nhất. Tình trạng tăng trưởng tín dụng nóng dẫn đến việc mất kiểm soát chất lượng tín dụng, gia tăng nợ xấu, suy giảm thanh khoản và ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh.

Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) là một trong những định chế tài chính lớn tại Việt Nam. Theo các báo cáo tài chính được công bố, trong một số thời kỳ thuộc giai đoạn 2008 – 2017, Sacombank ghi nhận tỷ lệ nợ xấu ở mức cao trong hệ thống, đặc biệt sau thương vụ nhận sáp nhập Ngân hàng Thương mại Cổ phần Phương Nam (Southern Bank) vào cuối năm 2015. Vấn đề kiểm soát và xử lý nợ xấu trở thành thách thức hàng đầu đối với ban điều hành ngân hàng. Việc nghiên cứu các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại riêng Sacombank có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng các hàm ý quản trị rủi ro tín dụng.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín giai đoạn 2008 – 2017, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị nhằm kiểm soát và hạn chế nợ xấu cho ngân hàng.
  • Ba mục tiêu cụ thể:
    1. Phân tích tình hình hoạt động tín dụng và thực trạng tỷ lệ nợ xấu tại Sacombank.
    2. Xác định các yếu tố nội tại và vĩ mô tác động đến tỷ lệ nợ xấu của Sacombank.
    3. Đề ra các hàm ý quản trị nhằm nâng cao chất lượng hoạt động tín dụng và giảm thiểu rủi ro nợ xấu cho Sacombank.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Thực trạng tình hình hoạt động tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín diễn ra như thế nào trong giai đoạn 2008 – 2017?
  2. Những yếu tố nào tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín?
  3. Cần đưa ra những biện pháp nào để nâng cao chất lượng hoạt động tín dụng cũng như giảm thiểu rủi ro nợ xấu trong ngân hàng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Tỷ lệ nợ xấu và các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu tại Sacombank.
  • Phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu thứ cấp thu thập theo quý từ Quý 1/2008 đến Quý 4/2017 (tương ứng với 40 quan sát) của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín và các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô của Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và các khái niệm nền tảng

Khóa luận xây dựng nền tảng lý luận dựa trên các văn bản pháp lý, chuẩn mực quốc tế và các lý thuyết kinh tế tài chính:

  • Khái niệm và chuẩn mực phân loại nợ: Căn cứ theo Luật Các tổ chức tín dụng năm 2009, Nghị định số 59/2009/NĐ-CP của Chính phủ, Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về phân loại nợ từ Nhóm 1 đến Nhóm 5 (trong đó Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn, Nhóm 4 - Nợ nghi ngờ, Nhóm 5 - Nợ có khả năng mất vốn được tính là nợ xấu). Văn bản cũng đối chiếu với định nghĩa nợ xấu của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2004) và hướng dẫn quản lý rủi ro tín dụng của Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS, 2006).
  • Lý thuyết Quản lý kém hiệu quả (Bad management hypothesis): Theo Berger và DeYoung (1997) cùng Podpiera và Weill (2008), các ngân hàng có hiệu quả chi phí thấp thường có năng lực quản lý và giám sát khoản vay yếu kém, kỹ năng thẩm định tài sản và chấm điểm tín dụng kém, dẫn đến nợ xấu gia tăng trong tương lai.
  • Lý thuyết Quá lớn không thể bị phá sản (Too big to fail): Theo Boyd và Gertler (1994), tâm lý ỷ lại vào sự can thiệp và cứu trợ của Chính phủ đối với các ngân hàng lớn khiến các định chế này nới lỏng giám sát, thực hiện các danh mục cho vay và đầu tư có mức độ rủi ro cao hơn để tìm kiếm lợi nhuận.
  • Lý thuyết Mức độ kiểm soát của chủ sở hữu: Theo Berle và Means, Shehzad và cộng sự (2010), mức độ tập trung quyền sở hữu cao làm gia tăng tính thận trọng trong quản trị rủi ro và giám sát chặt chẽ các khoản cho vay, qua đó hạn chế tác động tiêu cực của rủi ro đạo đức (Iannotta, 2017).
  • Lý thuyết Rủi ro đạo đức (Moral hazard): Theo Paul (2009) và Berger và DeYoung (1997), xuất phát từ hiện tượng bất đối xứng thông tin giữa ngân hàng và khách hàng vay vốn, hoặc từ việc ngân hàng chạy theo lợi nhuận mà nới lỏng điều kiện thẩm định tín dụng, cấp tín dụng tập trung quá mức vào các lĩnh vực rủi ro cao.

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu định lượng ứng dụng kỹ thuật hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) trên tập dữ liệu chuỗi thời gian theo quý (40 quan sát từ Q1/2008 đến Q4/2017). Tác giả tiến hành các kiểm định khuyết tật mô hình: kiểm định đa cộng tuyến (hệ số tương quan), kiểm định phương sai sai số thay đổi (White test), và kiểm định tự tương quan bậc 1, bậc 2 (Breusch – Godfrey test) bằng phần mềm EViews 8.0.
  • Mô hình hồi quy thực nghiệm: $$\text{NPL}_t = \alpha + \beta_1 \text{EQT}_t + \beta_2 \text{LIQ}_t + \beta_3 \text{ROE}_t + \beta_4 \text{NIM}_t + \beta_5 \text{OI}_t + \beta_6 \text{GDP}_t + u_t$$
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu tài chính nội tại được trích xuất từ Báo cáo tài chính hợp nhất theo quý của Sacombank giai đoạn 2008 – 2017; dữ liệu tốc độ tăng trưởng GDP được thu thập từ Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Ký hiệu Tên biến Công thức tính toán Kỳ vọng dấu Cơ sở tham khảo
NPL Tỷ lệ nợ xấu $\frac{\text{Tổng nợ xấu (Nhóm 3 - 5)}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$ Biến phụ thuộc Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN
EQT Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản $\frac{\text{Tổng vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$ (-) Fofack (2005), Hasan và Wall (2003)
LIQ Tính thanh khoản $\frac{\text{Tài sản có tính thanh khoản cao}}{\text{Tổng tài sản}}$ (-) Keeton và Morris (2013)
ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu}}$ (-) Louzis và cộng sự (2012), Messai và Jouini (2013)
NIM Tỷ lệ lãi suất cận biên $\frac{\text{Thu nhập lãi thuần}}{\text{Tài sản có sinh lãi}}$ (+) Were và Wambua (2014), Dũng và Poghosyan (2011)
OI Thu nhập ngoài lãi trên tổng thu nhập $\frac{\text{Lãi thuần từ hoạt động khác ngoài cho vay}}{\text{Tổng lãi thuần hoạt động}}$ (-) Louzis và cộng sự (2012), Stiroh (2004)
GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế Tốc độ tăng trưởng GDP theo quý (-) Castro (2013), Võ Thị Ngọc và cộng sự (2014)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 1 thiết lập khung tổng thể của khóa luận:

  • Nêu rõ tính cấp thiết của việc kiểm soát chất lượng tín dụng trong bối cảnh tái cơ cấu hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
  • Trình bày mục tiêu nghiên cứu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi dữ liệu theo quý từ 2008 đến 2017 tại Sacombank.
  • Khái quát phương pháp định lượng và các điểm đóng góp mới của đề tài: khai thác dữ liệu tài chính theo quý nhằm nắm bắt sát diễn biến biến động và tập trung đánh giá chuyên sâu riêng cho một ngân hàng thương mại cổ phần cụ thể.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Chương này hệ thống hóa toàn diện các lý luận về ngân hàng thương mại, tín dụng và rủi ro nợ xấu:

  • Phân tích 4 lý thuyết cốt lõi giải thích nguyên nhân phát sinh nợ xấu: Lý thuyết quản lý kém hiệu quả, Lý thuyết quá lớn không thể bị phá sản, Lý thuyết mức độ kiểm soát của chủ sở hữu và Lý thuyết rủi ro đạo đức.
  • Tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Salas và Saurina, 2002; Fofack, 2005; Podpiera và Weill, 2008; Louzis và cộng sự, 2012; Chaibi và Ftiti, 2014; Makri, 2014) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Võ Thị Ngọc và cộng sự, 2014; Võ Thị Quý và Bùi Ngọc Toản, 2014; Nguyễn Thị Hồng Vinh, 2015) nhằm làm rõ sự tác động đa chiều của các biến vĩ mô và biến đặc thù ngân hàng đến nợ xấu.

Chương 3: Mô hình nghiên cứu

Chương 3 xây dựng khung phương pháp định lượng chi tiết:

  • Thiết lập lược đồ nghiên cứu gồm 6 bước: Xác định vấn đề $\rightarrow$ Nghiên cứu lý thuyết $\rightarrow$ Xây dựng giả thiết $\rightarrow$ Xây dựng đề cương $\rightarrow$ Thu thập và phân tích dữ liệu $\rightarrow$ Giải thích và thảo luận kết quả.
  • Trình bày chi tiết công thức đo lường biến phụ thuộc (NPL) và 6 biến độc lập (EQT, LIQ, ROE, NIM, OI, GDP), đồng thời lập luận cơ sở lý thuyết cho các giả thuyết kỳ vọng dấu.
  • Quy trình thực hiện mô hình qua 4 bước: Phân tích lý thuyết, Thống kê mô tả số liệu, Chạy mô hình hồi quy OLS và Thực hiện các kiểm định khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan).

Chương 4: Thực hiện và phân tích kết quả mô hình nghiên cứu

Chương 4 cung cấp số liệu thực nghiệm chi tiết về Sacombank và phân tích kết quả định lượng:

  • Lịch sử phát triển và hoạt động tín dụng Sacombank: Thành lập năm 1991 với vốn điều lệ ban đầu 3 tỷ đồng (100 nhân sự); phát hành cổ phiếu đại chúng năm 1996; niêm yết mã STB năm 2006; nâng cấp core banking T24 R8 năm 2009; sáp nhập Ngân hàng Phương Nam năm 2015. Tính đến 31/12/2017, vốn điều lệ đạt mức trên 18.000 tỷ đồng.
  • Công tác xử lý nợ xấu năm 2017: Thu hồi và xử lý được 19.665 tỷ đồng nợ xấu và tài sản tồn đọng (trong đó thuộc đề án là 15.365 tỷ đồng). Thu hồi nợ gốc trái phiếu VAMC đạt 9.170 tỷ đồng, tất toán 7.517 tỷ đồng trái phiếu VAMC. Đến 31/12/2017, tỷ lệ nợ quá hạn giảm từ 8,09% xuống 4,99%, tỷ lệ nợ xấu giảm từ 6,81% xuống 4,59%.
  • Thống kê mô tả số liệu giai đoạn 2008 – 2017 (40 quan sát theo quý):
Biến số Giá trị trung bình Trung vị Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn
NPL 1,73% 1,04% 6,36% (Q2/2017) 0,19% (Q1/2008) 1,60%
EQT 9,04% 8,92% 11,97% (Q3/2008) 6,27% (Q3/2017) 1,32%
ROE 2,81% 2,82% 7,35% (Q2/2010) -6,49% (Q4/2012) 2,89%
LIQ 16,20% 15,22% 28,52% (Q3/2008) 4,52% (Q4/2017) 5,82%
NIM 0,89% 0,88% 1,43% (Q4/2011) 0,11% (Q3/2008) 0,26%
OI 25,76% 21,39% 51,40% (Q4/2009) 0,86% (Q2/2013) 14,02%
GDP 5,81% 5,88% 7,65% (Q4/2017) 3,10% (Q1/2008) 0,98%
  • Kết quả hồi quy và kiểm định mô hình:
    • Hệ số xác định $R^2 = 75,3%$, chứng minh mô hình giải thích được 75,3% sự biến thiên của tỷ lệ nợ xấu tại Sacombank.
    • Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQT) tác động ngược chiều đến NPL với mức ý nghĩa 1%: khi EQT tăng 1%, NPL giảm 0,45% (hệ số -0,45).
    • Tính thanh khoản (LIQ) tác động ngược chiều đến NPL với mức ý nghĩa 1%: khi LIQ tăng 1%, NPL giảm 0,08% (hệ số -0,08).
    • Tỷ lệ lãi suất cận biên (NIM) và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (OI) cũng có tác động ngược chiều đến tỷ lệ nợ xấu.
    • Biến tăng trưởng GDP và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
    • Các kiểm định khuyết tật cho thấy mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, kiểm định White và Breusch – Godfrey bậc 1, bậc 2 đảm bảo độ tin cậy của ước lượng OLS.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm và đề xuất giải pháp:

  • Đánh giá vai trò của các chỉ số tài chính nội tại (EQT, LIQ, NIM, OI) trong việc phòng ngừa và giảm thiểu nợ xấu.
  • Khuyến nghị các nhóm chính sách điều hành cho Sacombank: Tăng cường tỷ lệ an toàn vốn và vốn chủ sở hữu; Duy trì dự trữ thanh khoản hợp lý; Đẩy mạnh đa dạng hóa danh mục sản phẩm dịch vụ tài chính ngoài tín dụng (tăng thu nhập ngoài lãi); Nâng cao năng lực thẩm định và giám sát tín dụng sau giải ngân.
  • Nêu bật các hạn chế của khóa luận và gợi mở các hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính từ nghiên cứu thực nghiệm

  • Mô hình hồi quy đạt độ thích hợp cao ($R^2 = 75,3%$), khẳng định sự biến động tỷ lệ nợ xấu của Sacombank chịu sự chi phối mạnh mẽ của các nhân tố quản trị tài chính nội bộ.
  • Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQT) có tác động nghịch chiều mạnh nhất đến nợ xấu ($\beta = -0,45$; $p < 0,01$). Vốn chủ sở hữu dày tạo tấm đệm tài chính giúp ngân hàng hấp thụ tổn thất rủi ro và giảm áp lực chi phí vốn.
  • Tính thanh khoản (LIQ) tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê ($\beta = -0,08$; $p < 0,01$), cho thấy khả năng duy trì tài sản thanh khoản cao hỗ trợ ngân hàng kiểm soát chi phí huy động và giảm thiểu rủi ro vỡ nợ dây chuyền.
  • Tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (OI) và tỷ lệ lãi suất cận biên (NIM) tác động ngược chiều đến nợ xấu, khẳng định lợi ích của chiến lược đa dạng hóa doanh nghiệp thu phí dịch vụ.
  • Tăng trưởng GDP và ROE không thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê đối với nợ xấu của Sacombank trong giai đoạn nghiên cứu.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Tăng cường quy mô và tỷ trọng vốn chủ sở hữu: Duy trì đệm vốn an toàn để đáp ứng các tiêu chuẩn quản trị rủi ro vốn theo định hướng Basel, giảm áp lực sử dụng vốn vay ngắn hạn cho vay trung dài hạn.
  • Nâng cao năng lực quản trị thanh khoản: Cân đối hợp lý giữa tài sản sinh lời và tài sản có tính thanh khoản cao (tiền mặt, tiền gửi Ngân hàng Nhà nước, chứng khoán thanh khoản), chủ động ứng phó trước các chu kỳ biến động lãi suất thị trường.
  • Đa dạng hóa cơ cấu doanh thu ngoài tín dụng: Phát triển các dịch vụ thanh toán, kinh doanh ngoại hối, kiều hối, dịch vụ ngân hàng số nhằm gia tăng tỷ trọng chỉ số OI, giảm mức độ phụ thuộc vào tín dụng truyền thống.
  • Tối ưu hóa quy trình cấp tín dụng và xử lý nợ tồn đọng: Tăng cường phân tán danh mục cho vay theo hướng bán lẻ (tỷ trọng $\le 5%$ cho một lĩnh vực/ngành nghề), đẩy mạnh công tác xử lý nợ xấu qua VAMC và khai thác tài sản bảo đảm.

Đóng góp của đề tài

  • Khóa luận không nghiên cứu dàn trải toàn hệ thống mà đi sâu phân tích trường hợp điển hình của Sacombank – ngân hàng trải qua các biến cố tái cấu trúc và sáp nhập lớn trong hệ thống tài chính Việt Nam.
  • Khai thác chuỗi dữ liệu theo quý qua 10 năm liên tục (2008 – 2017), phản ánh chi tiết các bước ngoặt điều hành tiền tệ và diễn biến chất lượng tài sản qua từng quý.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Hạn chế:
    • Mô hình hồi quy OLS áp dụng trên chuỗi thời gian đơn lẻ của một ngân hàng với dung lượng mẫu gồm 40 quan sát theo quý, chưa so sánh chéo với các ngân hàng thương mại cổ phần có quy mô tương đương.
    • Một số yếu tố kinh tế vĩ mô (như tỷ lệ lạm phát, lãi suất thị trường, tỷ lệ thất nghiệp) và các biến số đặc thù về phân loại chi tiết từng nhóm nợ vay chưa được đưa vào mô hình hồi quy.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng tập dữ liệu sang mô hình bảng (Panel Data) kết hợp phương pháp ước lượng GMM để kiểm soát hiện tượng nội sinh và độ trễ của nợ xấu.
    • Bổ sung thêm các biến số vĩ mô và phân tách nợ xấu theo các phân khúc khách hàng (doanh nghiệp lớn, SME, tiêu dùng cá nhân) để đánh giá toàn diện hơn.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng thụ hưởng:
    • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Quản trị rủi ro tài chính làm tài liệu tham khảo về phương pháp xây dựng mô hình định lượng chuỗi thời gian và kiểm định khuyết tật hồi quy bằng EViews.
    • Cán bộ làm công tác phân tích tín dụng, quản trị rủi ro và hoạch định chính sách tại các ngân hàng thương mại.
  • Nội dung giá trị: Bảng tổng hợp các lý thuyết nền tảng về rủi ro tín dụng (Chương 2), dữ liệu chuỗi thời gian 40 quý về các chỉ số tài chính của Sacombank (Chương 4) và bức tranh thực tế về công tác xử lý nợ xấu qua VAMC sau sáp nhập ngân hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) của Sacombank biến động như thế nào trong giai đoạn 2008 – 2017?

Trong giai đoạn 2008 – 2017, tỷ lệ nợ xấu trung bình của Sacombank là 1,73%. Tỷ lệ thấp nhất ghi nhận là 0,19% vào Quý 1/2008 (giai đoạn ứng dụng hiệu quả mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ và chưa chịu tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu) và cao nhất đạt 6,36% vào Quý 2/2017.

2. Sự kiện nào tác động lớn nhất làm tỷ lệ nợ xấu của Sacombank tăng vọt trong giai đoạn 2015 – 2016?

Sự kiện sáp nhập Ngân hàng Thương mại Cổ phần Phương Nam (Southern Bank) vào Sacombank vào tháng 10/2015 khiến Sacombank phải tiếp nhận thêm khoản nợ xấu hơn 4.000 tỷ đồng từ đơn vị sáp nhập, đẩy tỷ lệ nợ xấu tăng mạnh trong năm 2016 và 2017.

3. Kết quả hồi quy định lượng cho thấy hai biến EQT và LIQ tác động đến tỷ lệ nợ xấu ra sao?

Cả hai biến đều tác động nghịch biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ($p < 0,01$):

  • Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQT): Khi EQT tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu (NPL) giảm 0,45%.
  • Biến tính thanh khoản (LIQ): Khi LIQ tăng 1% thì tỷ lệ nợ xấu (NPL) giảm 0,08%.

4. Tại sao biến tốc độ tăng trưởng GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình của Sacombank?

Mặc dù lý thuyết kinh tế kỳ vọng tăng trưởng GDP giảm nợ xấu, trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian của riêng Sacombank, biến GDP không có ý nghĩa thống kê. Nguyên nhân do biến động nợ xấu của Sacombank chịu chi phối áp đảo bởi các cú sốc nội tại đặc thù (đặc biệt là biến động thanh khoản năm 2008 và gánh nặng nợ tồn đọng từ thương vụ sáp nhập Southern Bank năm 2015) hơn là chu kỳ kinh tế chung.

5. Kết quả xử lý nợ xấu và tài sản tồn đọng của Sacombank trong năm 2017 đạt bao nhiêu?

Tính đến cuối năm 2017, Sacombank đã xử lý được 19.665 tỷ đồng nợ xấu và tài sản tồn đọng (trong đó các khoản thuộc đề án đạt 15.365 tỷ đồng). Ngân hàng thu hồi nợ gốc VAMC 9.170 tỷ đồng, tất toán 7.517 tỷ đồng trái phiếu VAMC; qua đó đưa tỷ lệ nợ xấu giảm từ 6,81% hồi đầu năm xuống còn 4,59% vào ngày 31/12/2017.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đặng Ngọc Bảo Thắng đã hoàn thành nghiên cứu định lượng về các nhân tố tác động đến tỷ lệ nợ xấu tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín giai đoạn 2008 – 2017 với 40 quan sát theo quý. Kết quả hồi quy OLS chỉ ra rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (EQT), tính thanh khoản (LIQ), tỷ lệ lãi cận biên (NIM) và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi (OI) có tác động ngược chiều rõ rệt đến tỷ lệ nợ xấu, trong khi biến GDP và ROE không có ý nghĩa thống kê. Các phát hiện này cung cấp cơ sở khoa học quan trọng để ngân hàng triển khai các giải pháp củng cố bộ đệm vốn, tăng cường quản trị thanh khoản, đa dạng hóa nguồn thu phi tín dụng và đẩy nhanh tiến độ xử lý nợ tồn đọng.