Tổng quan nghiên cứu

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) là chỉ số quan trọng phản ánh hiệu quả hoạt động tín dụng và quản lý rủi ro của các ngân hàng thương mại. Tại Việt Nam, đặc biệt trong giai đoạn 2021-2023, nợ xấu có xu hướng gia tăng do ảnh hưởng tiêu cực từ đại dịch Covid-19, tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank) chi nhánh Tiền Giang, với tổng dư nợ cho vay ước tính đạt 4.428 tỷ đồng vào năm 2023, trong đó hơn 88% tập trung vào lĩnh vực nông nghiệp và nông thôn, cũng không tránh khỏi tình trạng này. Cụ thể, nợ quá hạn tăng 8%, nợ xấu tăng 7,3% so với năm trước, đồng thời tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tăng 5%, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận của chi nhánh giảm lần lượt 3,8% và 4,5% so với các năm 2021 và 2022.

Luận văn tập trung nghiên cứu các yếu tố tác động đến nợ xấu tại Agribank Tiền Giang trong giai đoạn 2021-2023, với mục tiêu xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố như giới tính, tình trạng hôn nhân, thời gian kinh doanh, thâm niên làm việc, tài sản đảm bảo, điểm tín dụng, mục đích vay vốn, lợi nhuận kinh doanh, số tiền vay, thời hạn vay và lãi suất vay. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào khách hàng là các hộ nông dân chiếm trên 85% tổng số hồ sơ vay vốn tại chi nhánh, nhằm đề xuất các giải pháp quản trị nhằm giảm thiểu nợ xấu, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng và ổn định tài chính của ngân hàng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết về nợ xấu tại ngân hàng thương mại, trong đó nợ xấu được định nghĩa là các khoản nợ quá hạn thanh toán từ 90 ngày trở lên hoặc có dấu hiệu nghi ngờ về khả năng hoàn trả (theo TT11/2021/TTNHNN và Basel II). Nợ xấu ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín, lợi nhuận, khả năng thanh khoản và thậm chí có thể dẫn đến phá sản ngân hàng, đồng thời tác động lan tỏa đến nền kinh tế.

Mô hình nghiên cứu kế thừa và phát triển từ các nghiên cứu trong và ngoài nước, tập trung vào ba nhóm yếu tố chính tác động đến nợ xấu: đặc điểm cá nhân khách hàng vay (giới tính, tình trạng hôn nhân, kinh nghiệm làm việc), đặc điểm tài chính và hoạt động kinh doanh (tài sản đảm bảo, điểm tín dụng, lợi nhuận kinh doanh), đặc điểm khoản vay (số tiền vay, thời hạn vay, lãi suất vay, mục đích vay). Các khái niệm chính bao gồm: tỷ lệ nợ xấu, điểm tín dụng, tài sản đảm bảo, thời gian kinh doanh, và mô hình hồi quy Binary Logistic.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp định tính và định lượng. Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính của Agribank Tiền Giang giai đoạn 2021-2023, kết hợp với dữ liệu sơ cấp từ hồ sơ vay của 511 khách hàng nông dân có quan hệ tín dụng với chi nhánh trong khoảng thời gian 01/2023 – 01/2024. Mẫu nghiên cứu được chọn ngẫu nhiên thuận tiện với cỡ mẫu vượt mức tối thiểu 354 mẫu theo công thức Slovin, đảm bảo độ tin cậy 95% và sai số 5%.

Phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm SPSS 22 với mô hình hồi quy Binary Logistic, biến phụ thuộc là biến nhị phân thể hiện có hay không có nợ xấu. Các biến độc lập gồm 11 yếu tố đặc thù của khách hàng và khoản vay. Nghiên cứu cũng tiến hành phỏng vấn nhóm chuyên gia gồm 9 cán bộ quản lý và nhân viên tín dụng để xác nhận tính phù hợp của các yếu tố nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Giới tính người vay: Giới tính nam có xu hướng tác động tích cực đến tỷ lệ nợ xấu, với khả năng rủi ro cao hơn so với nữ giới, phù hợp với kết quả nghiên cứu Dire (2018) và Vũ Đình Hiển (2020).

  2. Tình trạng hôn nhân: Khách hàng có gia đình có ý thức trả nợ tốt hơn, giảm tỷ lệ nợ xấu đáng kể so với khách hàng độc thân, tương đồng với kết quả của Mai Văn Nam và Vương Quốc Duy (2016).

  3. Thời gian kinh doanh và thâm niên làm việc: Thời gian hoạt động kinh doanh và thâm niên làm việc càng dài thì tỷ lệ nợ xấu càng giảm, phản ánh sự ổn định và kinh nghiệm quản lý tốt hơn, phù hợp với các nghiên cứu trong nước và quốc tế.

  4. Tài sản đảm bảo và điểm tín dụng: Giá trị tài sản đảm bảo cao và điểm tín dụng tốt có tác động tiêu cực đến nợ xấu, tức là giảm rủi ro tín dụng, đồng thuận với các nghiên cứu của Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành (2017).

  5. Mục đích vay vốn và lợi nhuận kinh doanh: Mục đích vay vốn rõ ràng, tập trung vào mở rộng sản xuất kinh doanh và lợi nhuận kinh doanh tích cực giúp giảm tỷ lệ nợ xấu.

  6. Số tiền vay, thời hạn vay và lãi suất vay: Các yếu tố này có tác động tích cực đến nợ xấu, nghĩa là số tiền vay lớn, thời hạn vay dài và lãi suất cao làm tăng nguy cơ nợ xấu, phù hợp với kết quả nghiên cứu Mai Văn Nam và Vương Quốc Duy (2016).

Thảo luận kết quả

Kết quả mô hình hồi quy Binary Logistic cho thấy các yếu tố liên quan đến đặc điểm cá nhân và tài chính của khách hàng có ảnh hưởng rõ rệt đến khả năng phát sinh nợ xấu. Giới tính nam và các khoản vay có quy mô lớn, thời hạn dài, lãi suất cao làm tăng rủi ro nợ xấu do đặc điểm hành vi và áp lực tài chính. Ngược lại, khách hàng có gia đình, kinh nghiệm làm việc lâu năm, tài sản đảm bảo giá trị và điểm tín dụng cao có khả năng trả nợ tốt hơn, giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.

So sánh với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, kết quả này củng cố quan điểm rằng việc đánh giá kỹ lưỡng các yếu tố đặc thù của khách hàng là cần thiết để quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ nợ xấu theo từng nhóm giới tính, tình trạng hôn nhân, hoặc bảng phân tích hồi quy chi tiết các hệ số tác động và mức ý nghĩa thống kê.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường đánh giá và phân loại khách hàng vay theo đặc điểm cá nhân: Áp dụng các tiêu chí về giới tính, tình trạng hôn nhân, kinh nghiệm làm việc để phân nhóm khách hàng, từ đó xây dựng chính sách tín dụng phù hợp nhằm giảm thiểu rủi ro nợ xấu. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Phòng tín dụng Agribank Tiền Giang.

  2. Nâng cao chất lượng thẩm định tài sản đảm bảo và điểm tín dụng: Cải tiến quy trình thẩm định, sử dụng công nghệ để đánh giá chính xác giá trị tài sản và điểm tín dụng khách hàng, đảm bảo an toàn tín dụng. Thời gian thực hiện: 12 tháng; Chủ thể: Ban quản lý rủi ro và phòng thẩm định.

  3. Kiểm soát chặt chẽ các khoản vay có quy mô lớn, thời hạn dài và lãi suất cao: Thiết lập giới hạn cho các khoản vay này, đồng thời tăng cường giám sát và đánh giá định kỳ để phát hiện sớm rủi ro. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Phòng tín dụng và bộ phận kiểm soát nội bộ.

  4. Đào tạo nâng cao năng lực cán bộ tín dụng: Tổ chức các khóa đào tạo về kỹ năng thẩm định, quản lý rủi ro và xử lý nợ xấu nhằm nâng cao hiệu quả công tác tín dụng. Thời gian thực hiện: liên tục hàng năm; Chủ thể: Ban nhân sự và đào tạo.

  5. Tăng cường truyền thông và tư vấn khách hàng về mục đích vay vốn và khả năng trả nợ: Hướng dẫn khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích, xây dựng kế hoạch tài chính hợp lý để đảm bảo khả năng trả nợ. Thời gian thực hiện: 3 tháng; Chủ thể: Phòng chăm sóc khách hàng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Lãnh đạo và quản lý ngân hàng Agribank chi nhánh Tiền Giang: Nhận diện các yếu tố rủi ro tín dụng, từ đó xây dựng chính sách quản lý nợ xấu hiệu quả, nâng cao chất lượng tín dụng.

  2. Cán bộ tín dụng và thẩm định: Áp dụng các tiêu chí đánh giá khách hàng vay vốn dựa trên đặc điểm cá nhân và khoản vay để giảm thiểu rủi ro tín dụng.

  3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tham khảo mô hình nghiên cứu, phương pháp phân tích và kết quả thực nghiệm để phát triển các nghiên cứu tiếp theo về quản lý rủi ro tín dụng.

  4. Cơ quan quản lý nhà nước và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Sử dụng kết quả nghiên cứu để hoàn thiện chính sách, quy định về quản lý nợ xấu và giám sát hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại.

Câu hỏi thường gặp

  1. Nợ xấu được định nghĩa như thế nào trong nghiên cứu này?
    Nợ xấu là các khoản nợ quá hạn thanh toán từ 90 ngày trở lên hoặc có dấu hiệu nghi ngờ về khả năng hoàn trả, bao gồm nhóm nợ 3, 4, 5 theo quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

  2. Các yếu tố nào tác động mạnh nhất đến nợ xấu tại Agribank Tiền Giang?
    Giới tính người vay, tình trạng hôn nhân, thời gian kinh doanh, tài sản đảm bảo, điểm tín dụng, số tiền vay, thời hạn vay và lãi suất vay là những yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu.

  3. Phương pháp nghiên cứu nào được sử dụng để phân tích dữ liệu?
    Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic với biến phụ thuộc nhị phân thể hiện có hay không có nợ xấu, phân tích bằng phần mềm SPSS 22.

  4. Làm thế nào để giảm thiểu nợ xấu dựa trên kết quả nghiên cứu?
    Ngân hàng cần tăng cường đánh giá khách hàng vay, kiểm soát chặt chẽ các khoản vay lớn, nâng cao năng lực cán bộ tín dụng và tư vấn khách hàng sử dụng vốn đúng mục đích.

  5. Nghiên cứu có áp dụng cho các ngân hàng khác ngoài Agribank Tiền Giang không?
    Mô hình và kết quả nghiên cứu có thể tham khảo và điều chỉnh phù hợp để áp dụng cho các ngân hàng thương mại khác, đặc biệt là các chi nhánh hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp và nông thôn.

Kết luận

  • Luận văn đã xác định và đo lường được 11 yếu tố tác động đến nợ xấu tại Agribank Tiền Giang trong giai đoạn 2021-2023, trong đó các yếu tố như giới tính, tình trạng hôn nhân, thời gian kinh doanh, tài sản đảm bảo và điểm tín dụng có ảnh hưởng tiêu cực đến nợ xấu, giúp giảm rủi ro tín dụng.
  • Các yếu tố số tiền vay, thời hạn vay và lãi suất vay có tác động tích cực làm tăng nguy cơ nợ xấu.
  • Mô hình hồi quy Binary Logistic được áp dụng hiệu quả trong việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu, cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho quản lý ngân hàng.
  • Đề xuất các giải pháp quản trị cụ thể nhằm nâng cao chất lượng tín dụng và giảm thiểu nợ xấu tại Agribank Tiền Giang.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai các giải pháp đề xuất, mở rộng nghiên cứu sang các chi nhánh khác và cập nhật dữ liệu mới để hoàn thiện mô hình quản lý rủi ro tín dụng.

Hành động ngay hôm nay để nâng cao hiệu quả quản lý nợ xấu và bảo vệ sự phát triển bền vững của ngân hàng!