Khóa luận tốt nghiệp ngân hàng phân tích hoạt động kinh doanh theo mô hình camels tại ngân hàng thương mại cổ phần công thương việt nam

Luận văn tốt nghiệp kinh tế nghiên cứu tốt nghiệp ngân hàng phân tích hoạt động kinh doanh theo mô hình camels tại ngân hàng thương mại cổ, điều tra thực trạng, phân tích số liệu,

• Tác giả: Vũ Minh Ngọc
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Thùy Dương
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Ngân hàng
• Đề tài: Phân Tích Hoạt Động Kinh Doanh Theo Mô Hình CAMELS
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH THEO MÔ HÌNH CAMELS TẠI NHTMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM
• 1.1. Phân tích hoạt động kinh doanh theo mô hình Camels tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam
• 1.2. Mức độ an toàn vốn
• 1.3. Chất lượng tài sản
• 1.4. Năng lực quản trị
• 1.5. Khả năng sinh lời
• 1.6. Khả năng thanh khoản
• 1.7. Mức độ nhạy cảm với thị trường
• 1.8. Đánh giá thực trạng hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam theo mô hình CAMELS
• 1.8.1. Những kết quả đạt được
• 1.8.2. Những hạn chế
• 1.8.3. Những nguyên nhân của hạn chế
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NÂNG CAO HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI NHTMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM
• 2.1. Một số giải pháp nâng cao hoạt động kinh doanh tại VietinBank
• 2.2. Định hướng phát triển của NHTMCP Công thương Việt Nam
• 2.3. Khuyến nghị nhằm nâng cao hoạt động kinh doanh của NHTMCP Công thương Việt Nam
• 3. CHƯƠNG 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Cơ sở lý thuyết về mô hình CAMELS trong phân tích hoạt động kinh doanh của NHTM

Mô hình CAMELS là một công cụ quan trọng trong việc phân tích ngân hàng. Mô hình này được phát triển bởi Cục Quản lý các Tổ chức Tín dụng Hoa Kỳ nhằm đánh giá toàn diện hoạt động của ngân hàng thông qua các chỉ tiêu như độ an toàn vốn, chất lượng tài sản, khả năng quản lý, khả năng sinh lời, khả năng thanh khoản và mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường. Mô hình CAMELS không chỉ giúp các nhà quản lý ngân hàng có cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định chiến lược nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động. Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Cẩm Giang (2013), mô hình này đã được áp dụng tại Việt Nam từ năm 1998 và trở thành một công cụ hữu ích trong việc đánh giá sức khỏe tài chính của các ngân hàng thương mại. Việc áp dụng mô hình CAMELS giúp các ngân hàng nhận diện được những điểm mạnh và điểm yếu trong hoạt động của mình, từ đó có thể đưa ra các giải pháp cải thiện kịp thời.

1.1. Giới thiệu về mô hình CAMELS

Mô hình CAMELS bao gồm sáu yếu tố chính: Vốn (C), Chất lượng tài sản (A), Quản trị điều hành (M), Kết quả hoạt động kinh doanh (E), Khả năng thanh khoản (L) và Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (S). Mỗi yếu tố này đều có những chỉ tiêu cụ thể để đánh giá. Ví dụ, chỉ tiêu về vốn giúp xác định khả năng chịu đựng rủi ro của ngân hàng, trong khi chất lượng tài sản phản ánh khả năng thu hồi nợ. Theo nghiên cứu của Siems và Barr (1997), mô hình CAMELS có thể dự đoán chính xác khả năng phá sản của ngân hàng lên đến 94,8%. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc áp dụng mô hình này trong phân tích hoạt động ngân hàng.

1.2. Nội dung mô hình CAMELS

Nội dung của mô hình CAMELS được chia thành các chỉ tiêu định lượng và định tính. Chỉ tiêu định lượng thường dựa trên các số liệu tài chính từ báo cáo tài chính của ngân hàng, trong khi chỉ tiêu định tính liên quan đến các yếu tố như quản lý rủi ro và chiến lược kinh doanh. Việc phân tích các chỉ tiêu này giúp các nhà quản lý ngân hàng có cái nhìn sâu sắc về tình hình hoạt động của mình. Theo Đặng Uyên (2011), việc sử dụng mô hình CAMELS không chỉ giúp đánh giá sức khỏe tài chính mà còn hỗ trợ trong việc giám sát và quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

II. Phân tích hoạt động kinh doanh theo mô hình CAMELS tại NHTMCP Công Thương Việt Nam

Phân tích hoạt động kinh doanh của NHTMCP Công Thương Việt Nam theo mô hình CAMELS cho thấy ngân hàng này có những điểm mạnh và điểm yếu rõ rệt. Mức độ an toàn vốn của ngân hàng được đánh giá cao, với tỷ lệ CAR luôn vượt mức quy định. Tuy nhiên, chất lượng tài sản vẫn còn một số vấn đề, đặc biệt là tỷ lệ nợ xấu. Theo báo cáo tài chính giai đoạn 2016-2018, tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng có xu hướng tăng, điều này cho thấy cần có các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Năng lực quản trị của ngân hàng cũng cần được cải thiện, đặc biệt trong việc tối ưu hóa chi phí hoạt động. Theo nghiên cứu của Ravi Majithiya và Amin Pattani (2010), việc cải thiện năng lực quản trị có thể giúp ngân hàng nâng cao khả năng sinh lời và tính thanh khoản.

2.1. Mức độ an toàn vốn

Mức độ an toàn vốn của NHTMCP Công Thương Việt Nam được đánh giá thông qua tỷ lệ CAR. Tỷ lệ này luôn duy trì ở mức cao hơn 9%, cho thấy ngân hàng có khả năng chịu đựng rủi ro tốt. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc duy trì tỷ lệ này không chỉ phụ thuộc vào vốn mà còn vào chất lượng tài sản. Theo Đặng Uyên (2011), việc quản lý vốn hiệu quả là yếu tố quyết định đến sự ổn định và phát triển bền vững của ngân hàng.

2.2. Chất lượng tài sản

Chất lượng tài sản của ngân hàng là một trong những yếu tố quan trọng trong mô hình CAMELS. Tỷ lệ nợ xấu của NHTMCP Công Thương Việt Nam trong giai đoạn 2016-2018 cho thấy có xu hướng gia tăng, điều này đặt ra thách thức lớn cho ngân hàng trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Việc cải thiện chất lượng tài sản không chỉ giúp ngân hàng tăng cường khả năng sinh lời mà còn nâng cao uy tín trên thị trường. Theo nghiên cứu của Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà (2012), việc áp dụng các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là cần thiết để giảm thiểu nợ xấu.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành tài chính - ngân hàng giữ vai trò huyết mạch trung gian trong nền kinh tế, góp phần kiềm chế lạm phát, ổn định tỷ giá và điều tiết luồng vốn đầu tư. Tuy nhiên, hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro hệ thống trước những biến động của thị trường kinh tế vĩ mô và sự gia tăng cạnh tranh từ các tổ chức tài chính phi ngân hàng cũng như các chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Tại Việt Nam, yêu cầu nâng cao năng lực tài chính, xử lý nợ xấu tồn đọng và đáp ứng các chuẩn mực quốc tế (như Basel II) đặt ra thách thức lớn đối với công tác giám sát và quản trị rủi ro.

Khóa luận của tác giả Vũ Minh Ngọc tập trung giải quyết bài toán đánh giá toàn diện sức khỏe tài chính và hoạt động kinh doanh của Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (VietinBank) thông qua việc áp dụng khung đánh giá CAMELS, được cập nhật theo các quy định mới nhất của Ngân hàng Nhà nước.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định cụ thể gồm:

1. Về mặt lý luận: Tổng hợp cơ sở lý luận cơ bản về hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại và phương pháp phân tích hoạt động kinh doanh thông qua mô hình CAMELS.
2. Về mặt thực tiễn: Áp dụng mô hình CAMELS để phân tích, đánh giá thực trạng hoạt động kinh doanh tại VietinBank giai đoạn 2016 – 2018, chỉ rõ những kết quả đạt được cùng các mặt tồn tại, từ đó đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả kinh doanh và năng lực quản trị rủi ro.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Các vấn đề lý luận và thực tiễn liên quan đến phân tích hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại.
• Phạm vi không gian: Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (VietinBank), có mở rộng thu thập số liệu đối chiếu từ Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) và Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 3 năm từ năm 2016 đến năm 2018.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng hệ thống cơ sở lý thuyết dựa trên khung đánh giá CAMELS và các văn bản quy phạm pháp luật hiện hành trong ngành ngân hàng:

• Khung phân tích CAMELS: Hệ thống giám sát gồm 6 cấu phần cốt lõi:
  • Mức độ an toàn vốn (Capital Adequacy - C)
  • Chất lượng tài sản (Asset Quality - A)
  • Năng lực quản lý (Management - M)
  • Khả năng sinh lời (Earnings - E)
  • Khả năng thanh khoản (Liquidity Exposure - L)
  • Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (Sensitivity to Market Risk - S)
• Cơ sở pháp lý và chuẩn mực áp dụng:
  • Luật các Tổ chức tín dụng năm 2010.
  • Thông tư 52/2018/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước quy định xếp hạng tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài (áp dụng từ 01/04/2019, thay thế Quyết định 06/2008/QĐ-NHNN).
  • Thông tư 36/2014/TT-NHNN và Thông tư 41/2016/TT-NHNN về quy định các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn và lộ trình áp dụng chuẩn Basel II.
  • Thông tư 02/2013/TT-NHNN về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro.
  • Thông tư 16/2018/TT-NHNN điều chỉnh tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn.
  • Bộ chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).

Khóa luận sử dụng các phương pháp nghiên cứu định lượng kết hợp phân tích định tính trên dữ liệu thứ cấp:

• Phương pháp phân tích tỷ số tài chính: Tính toán và đánh giá các hệ số an toàn vốn (CAR, CAR cấp 1), chất lượng tài sản (tỷ lệ nợ xấu NPL, tỷ lệ nợ nhóm 2, tỷ lệ trích lập dự phòng), thanh khoản (LDR, tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn) và khả năng sinh lời (NIM, ROA, ROE).
• Phương pháp so sánh: So sánh chuỗi số liệu theo thời gian (2016 – 2018) nhằm xác định xu hướng biến động nội tại, đồng thời so sánh chéo với các ngân hàng cùng quy mô trong nhóm quốc doanh (Vietcombank, BIDV) và chuẩn mực toàn ngành.
• Phương pháp phân tích Dupont: Tách biệt chỉ tiêu ROE thành tích số của hệ số biên lợi nhuận ròng (NPM), hiệu suất sử dụng tài sản (AU) và đòn bẩy tài chính (FL) để làm rõ nguyên nhân biến động lợi nhuận.
• Nguồn dữ liệu: Báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán và Báo cáo thường niên giai đoạn 2016 – 2018 của VietinBank, Vietcombank, BIDV; số liệu thống kê từ Ngân hàng Nhà nước và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở luận về mô hình CAMELS trong phân tích hoạt động kinh doanh của NHTM

Chương 1 hệ thống hóa các vấn đề lý luận về ngân hàng thương mại, vai trò của phân tích hoạt động kinh doanh đối với các chủ thể (nhà quản trị ngân hàng, nhà đầu tư, cơ quan giám sát tiền tệ) và các nguồn thông tin phân tích (báo cáo quản trị nội bộ, báo cáo thống kê gửi NHNN, báo cáo tài chính).

Tác giả so sánh phương pháp phân tích tài chính truyền thống với các mô hình đánh giá hiện đại (như hệ thống PEARLS của WOCCU gồm 6 nhóm chỉ tiêu P-E-A-R-L-S) và khẳng định tính ưu việt của mô hình CAMELS trong việc đánh giá tổng thể trạng thái hoạt động của ngân hàng thương mại.

Nội dung trọng tâm của chương là làm rõ cấu trúc đánh giá xếp hạng theo Thông tư 52/2018/TT-NHNN với hệ thống trọng số kết hợp giữa chỉ tiêu định lượng và định tính:

STT	Tiêu chí đánh giá CAMELS	Trọng số tổng (%)	Trọng số định lượng (%)	Trọng số định tính (%)
1	Vốn (C)	20,00	15,00	5,00
2	Chất lượng tài sản (A)	30,00	25,00	5,00
3	Quản trị điều hành (M)	10,00	3,00	7,00
4	Kết quả hoạt động kinh doanh (E)	20,00	15,00	5,00
5	Khả năng thanh khoản (L)	15,00	10,00	5,00
6	Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (S)	5,00	2,00	3,00

Kết quả xếp hạng tổng hợp chia các tổ chức tín dụng thành 5 hạng từ A (Tốt: điểm $\ge 4,5$), B (Khá: $3,5 \le \text{điểm} < 4,5$), C (Trung bình: $2,5 \le \text{điểm} < 3,5$), D (Yếu: $1,5 \le \text{điểm} < 2,5$) đến E (Yếu kém: $\text{điểm} < 1,5$). Tác giả cũng chỉ ra ưu điểm của mô hình là tính toàn diện, liên kết đa chiều giữa các chỉ số, đồng thời nêu rõ nhược điểm phụ thuộc vào độ trung thực của báo cáo tài chính và yêu cầu cao về trình độ cán bộ phân tích.

Chương 2: Phân tích hoạt động kinh doanh theo mô hình CAMELS tại NHTMCP Công thương Việt Nam

Chương 2 đi sâu tính toán, đánh giá thực trạng tài chính của VietinBank giai đoạn 2016 – 2018 theo từng cấu phần của CAMELS:

• Mức độ an toàn vốn (C):

  • Quy mô tổng nguồn vốn tăng từ 779.318 tỷ đồng (2015) lên 948.699 tỷ đồng (2016) và tiếp tục tăng trưởng trong giai đoạn 2017 - 2018 (tăng tổng cộng 215.619 tỷ đồng, tương đương tăng 18,51% sau 3 năm). Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng nguồn vốn giảm dần: 17,84% (2016), 13,37% (2017) và 5,95% (2018).
  • Tăng trưởng nguồn vốn chủ yếu dựa vào nợ phải trả (tăng 208.550 tỷ đồng), trong đó tiền gửi khách hàng chiếm tỷ trọng chi phối (73,74% năm 2016, 57,86% năm 2017 và 77,75% năm 2018), tiền gửi từ Kho bạc Nhà nước tăng thêm hơn 59.000 tỷ đồng. Vốn chủ sở hữu tăng chậm, chỉ tăng thêm 7.069 tỷ đồng trong cả giai đoạn.
  • Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) duy trì đạt chuẩn quy định hiện hành (>9% theo Thông tư 36/2014) và tỷ lệ an toàn vốn cấp 1 đạt bình quân 9,7%, nhưng CAR có xu hướng sụt giảm dần do tốc độ tăng dư nợ tín dụng bình quân (16,3%) vượt xa tốc độ tăng vốn tự có. Theo Thông tư 52/2018, nhóm chỉ tiêu định lượng đạt 3/5 điểm, định tính đạt 5/5 điểm.

• Chất lượng tài sản (A):

  • Tài sản sinh lời chiếm trên 90% tổng tài sản. Dư nợ cho vay khách hàng là khoản mục lớn nhất, tăng trưởng ổn định với tỷ trọng lần lượt là 69,06% (2016), 71,45% (2017) và 73,17% (2018). Tỷ trọng chứng khoán đầu tư giảm từ 14,15% xuống 8,76%.
  • Cơ cấu tín dụng chuyển dịch tích cực vào các lĩnh vực ưu tiên: năm 2016, tín dụng lĩnh vực ưu tiên tăng 22,4%; phân khúc bán lẻ tăng 35% (chiếm 27% tổng dư nợ); dư nợ doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) và FDI tăng lần lượt 29% và 34%. Đến năm 2018, cho vay Công ty TNHH và Cổ phần chiếm 50,89% tổng dư nợ, cá nhân và hộ kinh doanh chiếm 28,51%.
  • Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được kiểm soát ở mức 1,02% (2016) và 1,07% (2017). Đến năm 2018, tỷ lệ nợ xấu tăng lên 1,58% (tương ứng 13.690 tỷ đồng, tăng 51,93% so với năm 2017) do ngân hàng mua lại toàn bộ nợ xấu đã bán cho VAMC để tự xử lý bằng nguồn dự phòng rủi ro và áp dụng chuẩn phân loại nợ chặt chẽ hơn chuẩn bị cho Basel II. Tỷ lệ nợ quá hạn tăng từ 1,60% (2017) lên 2,19% (2018).
  • Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro chứng khoán kinh doanh biến động từ 4,12% (2016) giảm xuống 2,07% (2017) do quy mô danh mục tăng mạnh và tăng lại mức 4,73% (2018) trước các biến động của thị trường chứng khoán.

Chỉ tiêu tài chính tại VietinBank	Năm 2016	Năm 2017	Năm 2018
Tỷ lệ nợ xấu (NPL)	1,02%	1,07%	1,58%
Tỷ lệ nợ quá hạn (Nhóm 2 - 5)	1,86%	1,60%	2,19%
Tỷ trọng cho vay khách hàng / Tổng tài sản	69,06%	71,45%	73,17%
Tỷ trọng dư nợ nhóm khách hàng SME & DN Cổ phần/TNHH	46,53%	50,32%	50,89%
Tỷ lệ dự phòng rủi ro chứng khoán kinh doanh	4,12%	2,07%	4,73%

• Năng lực quản lý (M), Khả năng sinh lời (E), Thanh khoản (L), Mức độ nhạy cảm (S):
  • Tác giả vận dụng các chỉ tiêu đánh giá năng lực quản lý qua hiệu quả quản lý nhân sự và tỷ lệ chi phí hoạt động trên tổng thu nhập (CIR).
  • Khả năng sinh lời được mổ xẻ thông qua mô hình Dupont phân tích ROE, tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM) và số ngày lãi phải thu.
  • Khả năng thanh khoản được đo lường bằng tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao, tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động (LDR) và tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn (tuân thủ trần quy định theo Thông tư 16/2018).
  • Mức độ nhạy cảm thị trường được phân tích qua khe hở lãi suất (GAP) và trạng thái ngoại hối ròng.

Chương 3: Một số khuyến nghị nâng cao hoạt động kinh doanh tại NHTMCP Công thương Việt Nam

Dựa trên kết quả phân tích định lượng và thực trạng hạn chế đã chỉ ra ở Chương 2, Chương 3 đưa ra các nhóm giải pháp gắn với định hướng chiến lược của VietinBank:

• Giải pháp tăng cường an toàn vốn: Đẩy nhanh lộ trình tăng vốn điều lệ thông qua việc kiến nghị cơ quan có thẩm quyền cho phép giữ lại lợi nhuận hàng năm, chi trả cổ tức bằng cổ phiếu, phát hành cổ phiếu cho nhà đầu tư chiến lược và phát hành trái phiếu thứ cấp kỳ hạn dài để tăng vốn cấp 2.
• Nâng cao chất lượng tài sản và kiểm soát rủi ro tín dụng: Tiếp tục thực hiện các giải pháp xử lý nợ xấu theo Nghị quyết 42/2017/QH14, duy trì cơ chế giám sát rủi ro tín dụng 3 vòng kiểm soát độc lập, đa dạng hóa danh mục đầu tư và kiểm soát chặt chẽ các khoản cấp tín dụng cho khách hàng lớn.
• Chuẩn bị điều kiện áp dụng Basel II toàn diện: Nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin, hoàn thiện cơ sở dữ liệu rủi ro tác nghiệp và rủi ro thị trường, đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng tiêu chuẩn tính toán tài sản có rủi ro theo phương pháp nâng cao.
• Tối ưu hóa khả năng sinh lời và thanh khoản: Tiết giảm chi phí hoạt động, đẩy mạnh thu nhập ngoài lãi thông qua phát triển các sản phẩm dịch vụ ngân hàng số, gói sản phẩm liên kết (Combo SME) và dịch vụ thanh toán bán lẻ.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

1. Làm rõ thực trạng vốn và áp lực đòn bẩy: Giai đoạn 2016 – 2018, VietinBank duy trì được quy mô tổng tài sản và nguồn vốn tăng trưởng ổn định, CAR đạt trên 9% theo quy định tại Thông tư 36/2014/TT-NHNN. Tuy nhiên, hệ số CAR đang giảm dần về sát ngưỡng tối thiểu do vốn chủ sở hữu tăng chậm (chỉ tăng 7.069 tỷ đồng trong 3 năm) trong khi tín dụng tăng nhanh.
2. Đánh giá chuyển dịch cơ cấu tài sản: Tài sản sinh lời chiếm tỷ trọng vượt trội (>90%), trong đó hoạt động cho vay khách hàng chiếm tới 73,17% tổng tài sản vào năm 2018. Dư nợ bán lẻ, doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) và FDI trở thành động lực tăng trưởng chính.
3. Phản ánh trung thực diễn biến nợ xấu: Tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát tốt trong các năm 2016 (1,02%) và 2017 (1,07%), nhưng tăng lên 1,58% trong năm 2018 do ngân hàng chủ động mua lại toàn bộ nợ xấu từ VAMC và phân loại lại nợ theo chuẩn mực mới trước lộ trình áp dụng Basel II.
4. Xếp hạng thử nghiệm theo Thông tư 52/2018/TT-NHNN: Đề tài đã lượng hóa và chấm điểm thử nghiệm các cấu phần Vốn (định lượng 3/5, định tính 5/5), Chất lượng tài sản (NPL đạt 4/5, nợ nhóm 2 đạt 5/5, dự phòng chứng khoán kinh doanh đạt 4/5).

Giải pháp và kiến nghị đề xuất

• Đề xuất cơ chế phân phối lợi nhuận linh hoạt: giữ lại lợi nhuận hoặc chia cổ tức bằng cổ phiếu trong giai đoạn 2017 – 2020 để bổ sung vốn cấp 1.
• Tăng cường kiểm soát trích lập dự phòng rủi ro chứng khoán và quản trị khe hở lãi suất GAP.
• Đẩy mạnh gói giải pháp bán chéo sản phẩm cho phân khúc khách hàng cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ nhằm đa dạng hóa thu nhập ngoài lãi.

Đóng góp về mặt khoa học và thực tiễn

• Khóa luận là công trình nghiên cứu cập nhật sớm việc tích hợp khung xếp hạng theo Thông tư 52/2018/TT-NHNN kết hợp chuẩn mực quốc tế Basel II vào mô hình CAMELS truyền thống.
• Bổ sung việc đánh giá có trọng số giữa các chỉ tiêu định tính và định lượng, khắc phục nhược điểm của các nghiên cứu trước đây vốn chỉ tập trung vào phân tích tỷ số tài chính đơn thuần hoặc bỏ qua thành phần rủi ro thị trường (S).

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế: Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính hợp nhất công khai giai đoạn 2016 – 2018; chưa tiếp cận được toàn diện hệ thống báo cáo quản trị nội bộ và dữ liệu kiểm toán chi tiết từng chi nhánh do tính bảo mật của tổ chức tín dụng. Các đánh giá định tính phần nào chịu ảnh hưởng bởi giới hạn thông tin công bố bên ngoài.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng chuỗi thời gian phân tích sau năm 2019 khi Thông tư 52/2018/TT-NHNN và Thông tư 41/2016/TT-NHNN chính thức có hiệu lực toàn diện; đồng thời mở rộng mô hình so sánh đồng thời cho toàn bộ nhóm ngân hàng thương mại cổ phần có gốc quốc doanh (Big 4) tại Việt Nam.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kiểm toán, Phân tích tài chính: Nguồn tài liệu tham khảo về phương pháp luận ứng dụng mô hình CAMELS trong phân tích ngân hàng thương mại.
• Chuyên viên phân tích rủi ro và quản trị ngân hàng: Tham khảo quy trình bóc tách các chỉ số tài chính gắn với quy định pháp lý của Ngân hàng Nhà nước (Thông tư 52/2018/TT-NHNN, Thông tư 36/2014/TT-NHNN, Basel II).
• Phần đáng tham khảo nhất: Hệ thống bảng biểu tính toán chi tiết cơ cấu nợ, phân loại chất lượng nợ (Nhóm 1 đến Nhóm 5), tỷ lệ dự phòng rủi ro tài sản đầu tư và phương pháp chấm điểm định tính - định lượng theo từng ngưỡng tiêu chí của Thông tư 52/2018 tại Chương 2.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình nào để phân tích hoạt động kinh doanh của VietinBank?
Khóa luận sử dụng mô hình CAMELS gồm 6 cấu phần: Mức độ an toàn vốn (C), Chất lượng tài sản (A), Năng lực quản lý (M), Khả năng sinh lời (E), Khả năng thanh khoản (L) và Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (S), kết hợp với khung xếp hạng tổ chức tín dụng quy định tại Thông tư 52/2018/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước.

2. Tại sao tỷ lệ nợ xấu của VietinBank năm 2018 lại tăng mạnh lên 1,58% so với mức 1,07% của năm 2017?
Nguyên nhân chủ yếu do vào cuối năm 2018, VietinBank đã chủ động mua lại gần như toàn bộ các khoản nợ xấu đã bán cho Công ty Quản lý tài sản (VAMC) để tự xử lý bằng nguồn dự phòng rủi ro đã trích lập, kết hợp với việc phân loại lại nợ theo tiêu chuẩn chặt chẽ hơn nhằm chuẩn bị áp dụng chuẩn mực Basel II từ đầu năm 2019.

3. Cơ cấu tín dụng theo đối tượng khách hàng của VietinBank giai đoạn 2016 – 2018 có đặc điểm gì nổi bật?
Cơ cấu tín dụng chuyển dịch mạnh mẽ sang nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) và nhóm khách hàng cá nhân, hộ kinh doanh. Dư nợ khối doanh nghiệp cổ phần và TNHH chiếm tỷ trọng lớn nhất (50,89% năm 2018), trong khi phân khúc cá nhân và hộ kinh doanh tăng trưởng nhanh, đạt tỷ trọng 28,51% vào năm 2018.

4. Áp lực lớn nhất đối với hệ số an toàn vốn (CAR) của VietinBank trong giai đoạn nghiên cứu là gì?
Áp lực lớn nhất là tốc độ tăng trưởng vốn tự có (đặc biệt là vốn chủ sở hữu chỉ tăng 7.069 tỷ đồng trong 3 năm) diễn ra rất chậm và các biện pháp tăng vốn cấp 1, cấp 2 đã chạm giới hạn trần pháp lý, trong khi tổng tài sản và dư nợ tín dụng bình quân tăng trưởng nhanh (16,3%/năm), khiến hệ số CAR giảm dần về sát ngưỡng an toàn tối thiểu 9%.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Vũ Minh Ngọc đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về mô hình CAMELS gắn liền với các chuẩn mực giám sát của Ngân hàng Nhà nước và quốc tế. Qua việc phân tích dữ liệu thực tế giai đoạn 2016 – 2018 tại VietinBank, công trình đã lượng hóa chi tiết điểm mạnh về chất lượng tài sản sinh lời và các phân khúc tín dụng chiến lược, đồng thời chỉ rõ điểm nghẽn cốt lõi về áp lực tăng vốn tự có và xử lý nợ xấu nội bảng. Các giải pháp tăng vốn điều lệ, hoàn thiện quản trị rủi ro theo chuẩn Basel II và tối ưu hóa chi phí được đề xuất có giá trị thực tiễn cao đối với định hướng phát triển an toàn, bền vững của ngân hàng thương mại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LUẬN VỀ MÔ HÌNH CAMELS TRONG PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NHTM 1. Khái quát về phân tích hoạt động kinh doanh của NHTM 1. Khái niệm Theo luật Các TCTD 2010 do Quốc hội ban hành, NHTM là loại hình ngân hàng được thực hiện tất cả các hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác theo quy định của Pháp luật.

NHTM được thực hiện các hoạt động theo quy định tại Chương III Luật các TCTD, Luật sửa đổi bổ sung một số Điều của Luật các TCTD bao gồm việc kinh doanh, cung ứng thường xuyên một hoặc một số các nghiệp vụ sau: Nhận tiền gửi, cấp tín dụng, cung ứng dịch vụ thanh toán qua tài khoản và một số hoạt động khác. Phân tích hoạt động kinh doanh là một giai đoạn quan trọng của công tác quản trị tại các TCTD. Khái quát chung, đó là quá trình nghiên cứu để đánh giá toàn bộ quá trình và kết quả kinh doanh tại các TCTD nhằm làm rõ chất lượng hoạt động kinh doanh và các nguồn tiềm năng cần khai thác từ đó đề ra các phương án và giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh. Mặt khác, khi một chiến lược mới được đưa vào thực hiện, nhà quản trị cần phải kiểm tra, phân tích để phát hiện những sai lệch so với kế hoạch, xác định nguyên nhân và nhanh chóng khắc phục bằng các biện pháp ngắn hạn và dài hạn (Hồ Thị Như Thủy, 2013).

Phân tích hoạt động kinh doanh của NHTM chính là quá trình đi sâu nghiên cứu nội dung, kết cấu và mối ảnh hưởng qua lại của các nhân tố đến kết quả hoạt động của ngân hàng thông qua các số liệu phản ánh của bộ phận nghiên cứu, kế toán, thống kê,… để làm cơ sở đưa ra quyết định và biện pháp quản lý hiệu quả. Như vậy, việc phân tích hoạt động kinh doanh là một hoạt động tất yếu trong quá trình hoạt động của mỗi ngân hàng. Mặt khác, thông tin từ các chỉ tiêu phân tích hoạt động kinh doanh cung cấp cho mọi đối tượng quan tâm các dữ liệu cần thiết đóng vai trò như cơ sở khoa học để có thể đưa ra những quyết định đúng đắn. Cụ thể:  Với nhà quản trị ngân hàng: Việc phân tích hoạt động kinh doanh giúp họ hình dung được khá đầy đủ và chính xác quy mô hoạt động, chất lượng kinh doanh, tốc độ phát triển và tính bền vững ổn định trong các hoạt động của ngân hàng.

11  Với các nhà đầu tư: Các chỉ tiêu phản ánh hoạt động kinh doanh, hiệu quả sử dụng vốn, tài sản và mức lợi nhuận là cơ sở để các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư thêm hay rút vốn nhằm đảm bảo an toàn vốn, giảm thiểu rủi ro và thu về lợi nhuận cao nhất.  Với các cơ quan giám sát: Phân tích hoạt động kinh doanh của các NHTM là công cụ để nắm rõ thực trạng tài chính và có biện pháp quản lý, điều chỉnh cũng như thực hiện giám sát từ xa đối với hệ thống NHTM. Trên phạm vi vĩ mô, phân tích hoạt động của các NHTM giúp cho cơ quan lãnh đạo tiền tệ thực hiện tốt chính sách tiền tệ quốc gia, tạo điều kiện ổn định và tăng trưởng kinh tế. Cơ sơ phân tích hoạt động kinh doanh của các NHTM Các nhà quản trị ngân hàng dựa trên nguồn thông tin thu thập từ các báo cáo đáng tin cậy, từ đó áp dụng các phương pháp đánh giá và đưa ra nhận định về kết quả hoạt động kinh doanh của NHTM.

Cụ thể: Báo cáo quản trị nội bộ ngân hàng: Là các báo cáo đầy đủ, chi tiết và cập nhật tình hình hoạt động của ngân hàng. Những báo cáo này được tổng hợp nhằm phục vụ cho các nhà quản trị trong việc đánh giá hoạt động kinh doanh và đưa ra các giải pháp kịp thời. Báo cáo thống kê ngân hàng: Là các báo cáo do các TCTD phải gửi cho NHNN nhằm phục vụ cho chức năng quản lý nhà nước về lĩnh vực tiền tệ của NHNN. Các chỉ tiêu báo cáo bao gồm: Tín dụng, Huy động vốn, Lãi suất, Thanh toán và Ngân quỹ, Hoạt động ngoại hối, Góp vốn mua cổ phần, Thị trường tiền tệ, Giám sát, bảo đảm an toàn trong hoạt động của TCTD.

Báo cáo tài chính ngân hàng: Là báo cáo hoàn thiện và đầy đủ về thông tin tình hình tài chính, kinh doanh và các luồng tiền của một TCTD. Báo cáo này nhằm phục vụ cho yêu cầu quản lý của lãnh đạo TCTD, cơ quan quản lý nhà nước và phục vụ nhu cầu của người sử dụng trong việc đưa ra các quyết định kinh tế. Ngoài thông tin từ các loại báo cáo trên, nhà quản trị có thể tận dụng từ các nguồn dữ liệu bên ngoài như thông tin tổng hợp từ Ngân hàng nhà nước với những báo cáo tổng hợp về các chính sách điều hành và tác động đến nền kinh tế qua các năm hay phân tích về sự biến động của ngành ngân hàng trước diễn biến của khủng hoảng tài chính quốc tế,…; nguồn thông tin từ Tổng cục thống kê với bản tổng hợp 12 chỉ tiêu kinh tế từ các ngành nghề, lĩnh vực và thông cáo báo chí tình hình kinh tế - xã hội từng quý,. cùng thông tin từ các tổ chức tài chính quốc tế như Tổ chức xếp hạng đánh giá tín nhiệm quốc tế Moody's hay Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) cũng là những nguồn dữ liệu đáng tin cậy.

Các phương pháp phân tích hoạt động kinh doanh của NHTM a. Phương pháp phân tích truyền thống Phương pháp phân tích truyền thống sử dụng các chỉ số được tính toán từ các số liệu trên báo cáo tài chính; thông qua đó đánh giá, phân tích kết quả hoạt động kinh doanh của các ngân hàng. Hệ số tài chính sử dụng bao gồm: các chỉ số phản ánh khả năng sinh lời, tỷ số phản ánh hoạt động kinh doanh và các hệ số phản ánh rủi ro tài chính ngân hàng,. Cụ thể:  Các chỉ số phản ánh khả năng sinh lời: Đánh giá về thu nhập, Đánh giá về chi phí, Đánh giá về khả năng sinh lời  Các chỉ số đánh giá về Thu nhập: Tốc độ tăng trưởng Thu nhập, Tỷ trọng từng khoản thu nhập  Các chỉ số đánh giá về Chi phí: Tốc độ tăng trưởng Chi phí, Tỷ trọng từng khoản chi phí, các chỉ số phản ánh Quy mô, chất lượng Tài sản – Nguồn vốn  Các chỉ số đánh giá về Tài sản: Quy mô và tốc độ tăng trưởng tổng tài sản, Cơ cấu tài sản sinh lời  Các chỉ số phản ánh rủi ro: Rủi ro thanh khoản, Rủi ro lãi suất, Rủi ro ngoại hối Phương pháp đánh giá hoạt động kinh doanh thông qua các chỉ tiêu tài chính có ưu điểm là đơn giản, dễ hiểu.

Tuy nhiên, phương pháp này chỉ dừng lại ở việc thống kê số liệu và tính toán các chỉ tiêu đơn giản, phản ánh một khía cạnh trong hoạt động của NHTM một cách rời rạc mà không thể hiện rõ mối tương quan với nhau. Vì vậy, để khắc phục được nhược điểm này có thể áp dụng mô hình CAMELS trong phân tích hoạt động kinh doanh. Mô hình CAMELS được coi là chuẩn mực đối với hầu hết các tổ chức trên toàn thế giới khi đánh giá hiệu quả hoạt động, rủi ro của các ngân hàng nói riêng và các TCTD nói chung gồm 6 chỉ tiêu: An toàn vốn (C), Chất lượng tài sản (A), Năng lực quản lý (M), Khả năng sinh lời (E), Khả năng thanh khoản (L) và Mức độ nhạy cảm với rủi ro thị trường (S). Phương pháp phân tích hiện đại Việc phân tích theo các phương pháp phân tích hiện đại chủ yếu dựa trên các mô hình để đánh giá, xếp hạng các TCTD và có những ưu, nhược điểm nhất định.

Tiêu biểu có mô hình PEARLS - một hệ thống được sử dụng trong hoạt động giám sát đối với tổ chức tài chính quy mô nhỏ. Mô hình này được Hiệp hội Tín dụng Quốc tế (WOCCU) nghiên cứu từ cuối những năm 1980. Nó được coi là công cụ cần thiết cho các cơ quan quản lý trong hoạt động giám sát nhằm đánh giá, cảnh báo và xếp hạng các tổ chức tài chính và các tiêu chuẩn đánh giá có mối liên quan chặt chẽ với nhau, đánh giá chỉ tiêu này phải xem xét mức độ ảnh hưởng của chỉ tiêu khác và ngược lại. Mỗi chỉ số có định mức bảo đảm an toàn hoặc các mục tiêu liên quan khác nhau.

Các tiêu chuẩn chính xác cho mỗi chỉ số được đưa ra bởi Hội đồng Thế giới của các hiệp hội tín dụng dựa trên kinh nghiệm thực tế của mình về việc tăng cường và hiện đại hoá các TCTD và thúc đẩy tăng trưởng tiết kiệm. Từ đó người gửi tiền có thể an tâm về các TCTD đáp ứng các tiêu chuẩn xuất sắc về mức độ an toàn và lành mạnh. Mô hình PEARLS bao gồm nhiều chỉ tiêu, với P – Protection (Chỉ tiêu đảm bảo an toàn); E – Effective Financial Structure (Chỉ tiêu phản ánh cấu trúc tài chính hiệu quả); A – Asser Quality (Chất lượng tài sản có); R – Rate of Return and Costs (Thu nhập và Chi phí); L – Liquidity (Khả năng thanh toán) và S – Signs of Growth (Dấu hiệu của sự tăng trưởng). Trong đó, mỗi chỉ tiêu lại có các khoản mục chỉ tiêu nhỏ hơn với các mức tiêu chuẩn đánh giá cụ thể.

PEARLS là hệ thống đánh giá phù hợp cho việc khai thác số liệu đầu vào và tình hình khai thác thông tin tài chính. Về mục tiêu khi đánh giá hoạt động kinh doanh của TDTC qua mô hình PEARLS:  Công cụ Quản lý điều hành: Giám sát hoạt động của TCTD là mục đích sử dụng quan trọng nhất của hệ thống PEARLS. Nó được thiết kế như một công cụ giúp các nhà quản lý tìm ra giải pháp có ý nghĩa với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng của tổ chức.  So sánh thứ hạng: Việc sử dụng kết hợp hệ thống kế toán chuẩn và các chỉ số PEARLS tạo ra bảng xếp hạng TCTD.

14  Tạo điều kiện cho việc điều hành giám sát: Ngoài tính hữu dụng của nó như là một công cụ quản lý, hệ thống PEARLS cung cấp khuôn khổ giám sát và phân tích hàng quý hoặc hàng tháng tại các Hiệp hội tín dụng quốc gia. Mô hình PEARLS chủ yếu sử dụng các chỉ số định lượng thì CAMELS sử dụng cả chỉ số định lượng và định tính. Thêm nữa, PEARLS đánh giá cơ cấu tài chính của bảng cân đối tài sản.