Luận văn thạc sĩ về quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV - Bùi Nguyên Ngọc

Nghiên cứu luận văn thạc sĩ về quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV, phân tích các phương pháp và chiến lược hiệu quả trong ngành ngân hàng.

• Tác giả: Bùi Nguyên Ngọc
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Phúc
• Trường học: University of Economics Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Banking
• Đề tài: Quản lý rủi ro tín dụng: Nghiên cứu trường hợp của BIDV
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGMENT
• ABSTRACT
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• LIST OF APPENDICES
• TABLE OF CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Introduction
• 1.2. Rationale of the study
• 1.3. Statement of the problem and scope of the study
• 1.4. Research Questions and Research Objectives
• 1.4.1. Research Questions
• 1.4.2. Research Objectives
• 1.4.3. Research hypotheses
• 1.5. Methodology
• 1.5.1. Research design
• 1.5.2. Data collection
• 1.5.2.1. Secondary data
• 1.5.2.2. Primary data
• 2. Chapter 2: Literature review
• 2.1. Basic functions of banks
• 2.2. The board of directors’ written loan policy
• 2.3. Credit risk in banks
• 2.4. Loan loss provision
• 2.5. Non-performing loan
• 2.6. Credit risk measurement
• 2.7. External factors that affect the level of credit risk
• 2.7.1. Supervision and re-regulation
• 2.7.2. The recent financial crisis
• 2.8. Internal factors that affect the level of credit risk
• 3. Chapter 3: Case study of BIDV
• 3.1. Overview of BIDV
• 3.2. BIDV business performance
• 3.3. Non-performing loans and loan loss provision
• 3.4. Internal factors that influence non-performing-loan ratio in BIDV
• 4. Chapter 4: Data analysis and findings
• 4.1. Data collection results
• 4.2. Measures of reliability
• 4.3. Statistical hypotheses testing (t-test)
• 4.4. Comparison and discussion of findings
• 4.5. Result of hypotheses testing
• 5. Chapter 5: Recommendation and Conclusion
• 5.1. Reviewing research questions
• 5.2. Recommendation for BIDV
• 5.3. Recommendation for other banks
• 5.4. Limitation of the research
• 5.5. Summarizing and concluding the dissertation

Tóm tắt

I. Tổng quan về quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV

Quản lý rủi ro tín dụng là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của các ngân hàng, đặc biệt là tại BIDV. Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) đã có những bước tiến đáng kể trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng, nhằm bảo vệ lợi ích của ngân hàng và khách hàng. Việc quản lý rủi ro tín dụng không chỉ giúp BIDV duy trì sự ổn định tài chính mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng Việt Nam.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của quản lý rủi ro tín dụng

Quản lý rủi ro tín dụng liên quan đến việc xác định, đánh giá và kiểm soát các rủi ro phát sinh từ hoạt động cho vay. Tầm quan trọng của nó không chỉ nằm ở việc bảo vệ lợi nhuận của ngân hàng mà còn đảm bảo sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính.

1.2. Lịch sử phát triển của BIDV trong quản lý rủi ro tín dụng

BIDV, được thành lập từ những năm đầu của hệ thống ngân hàng Việt Nam, đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển. Từ khi bắt đầu, BIDV đã phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rủi ro tín dụng, đặc biệt là trong bối cảnh nền kinh tế đang phát triển.

II. Những thách thức trong quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV

Mặc dù đã có nhiều cải tiến, BIDV vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Các yếu tố như thông tin tín dụng không đầy đủ, công nghệ lạc hậu và chính sách cho vay chưa đồng bộ là những vấn đề cần được giải quyết.

2.1. Vấn đề thông tin tín dụng và đánh giá rủi ro

Thông tin tín dụng không đầy đủ có thể dẫn đến việc đánh giá rủi ro không chính xác, từ đó ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng. BIDV cần cải thiện hệ thống thông tin tín dụng để nâng cao khả năng đánh giá rủi ro.

2.2. Công nghệ và quy trình quản lý rủi ro

Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng. BIDV cần đầu tư vào công nghệ mới để cải thiện quy trình quản lý và giảm thiểu rủi ro phát sinh từ các khoản vay.

III. Phương pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả tại BIDV

Để đối phó với các thách thức, BIDV đã áp dụng nhiều phương pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng công nghệ thông tin, cải tiến quy trình cho vay và đào tạo nhân viên.

3.1. Ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý rủi ro

BIDV đã đầu tư vào các hệ thống công nghệ thông tin hiện đại để theo dõi và quản lý rủi ro tín dụng. Việc này giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về tình hình tín dụng.

3.2. Đào tạo và phát triển nhân viên

Đào tạo nhân viên là một phần quan trọng trong việc nâng cao khả năng quản lý rủi ro tín dụng. BIDV đã tổ chức nhiều khóa đào tạo để nâng cao kỹ năng và kiến thức cho đội ngũ nhân viên.

IV. Kết quả nghiên cứu về quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV

Nghiên cứu cho thấy rằng BIDV đã đạt được nhiều thành công trong việc giảm tỷ lệ nợ xấu và cải thiện quy trình quản lý rủi ro tín dụng. Các yếu tố như thông tin tín dụng, công nghệ và chính sách cho vay đã đóng góp tích cực vào kết quả này.

4.1. Tỷ lệ nợ xấu và các chỉ số tài chính

Tỷ lệ nợ xấu của BIDV đã giảm đáng kể trong những năm qua, cho thấy hiệu quả của các biện pháp quản lý rủi ro tín dụng. Các chỉ số tài chính cũng cho thấy sự ổn định và phát triển của ngân hàng.

4.2. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố như công nghệ, thông tin tín dụng và chính sách cho vay có ảnh hưởng lớn đến kết quả quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV

Quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV đã có những bước tiến đáng kể, nhưng vẫn cần tiếp tục cải thiện để đối phó với những thách thức trong tương lai. Việc áp dụng công nghệ mới và cải tiến quy trình sẽ là chìa khóa cho sự thành công tiếp theo.

5.1. Định hướng phát triển trong quản lý rủi ro tín dụng

BIDV cần xác định rõ định hướng phát triển trong quản lý rủi ro tín dụng, bao gồm việc đầu tư vào công nghệ và nâng cao năng lực nhân sự.

5.2. Tương lai của quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV

Tương lai của quản lý rủi ro tín dụng tại BIDV sẽ phụ thuộc vào khả năng thích ứng với các thay đổi trong môi trường kinh doanh và công nghệ. Sự linh hoạt và sáng tạo sẽ là yếu tố quyết định cho sự thành công.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hoạt động cấp tín dụng luôn đóng vai trò huyết mạch trong hệ thống ngân hàng thương mại, khi nguồn thu từ lãi vay chiếm tới 70% tổng thu nhập hoạt động của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV). Tuy nhiên, rủi ro tín dụng cũng là nguyên nhân trực tiếp dẫn tới các cuộc khủng hoảng tài chính nếu không được kiểm soát chặt chẽ. Trong giai đoạn 2004 - 2009, BIDV đối mặt với thách thức to lớn khi chuyển đổi từ mô hình cấp tín dụng theo chỉ định của Chính phủ sang cơ chế thị trường tự chủ. Tổng tài sản của ngân hàng đã tăng trưởng mạnh mẽ từ 102.716 tỷ đồng năm 2004 lên 292.198 tỷ đồng vào năm 2009, trong khi tổng dư nợ cho vay đạt 198.979 tỷ đồng, chiếm 68% tổng tài sản.

Vấn đề nghiên cứu cốt lõi của luận văn tập trung giải mã nguyên nhân và cơ chế giúp BIDV kéo giảm ngoạn mục tỷ lệ nợ xấu (NPL) từ đỉnh điểm 38,82% năm 2004 xuống còn 2,82% vào cuối năm 2009, qua đó chính thức đáp ứng chuẩn mực an toàn quốc tế với tỷ lệ nợ xấu dưới 3,00%. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm: phân tích thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại BIDV giai đoạn 2004 - 2009, kiểm định mức độ tác động của 4 nhân tố nội bộ then chốt (thông tin tín dụng, công nghệ ngân hàng, đội ngũ cán bộ tín dụng và chính sách tín dụng), đồng thời đánh giá sự tương thích giữa lý thuyết quản trị rủi ro hiện đại với thực tiễn ngân hàng Việt Nam. Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn sâu sắc trong bối cảnh Việt Nam gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), cung cấp bài học kinh nghiệm giá trị giúp toàn hệ thống ngân hàng thương mại tái cấu trúc danh mục và kiểm soát rủi ro hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết thông tin bất đối xứng của Akerlof và Stiglitz, giải thích hiện tượng lựa chọn đối nghịch trước khi cấp tín dụng và rủi ro đạo đức sau khi giải ngân. Để kiểm soát các hiện tượng này, ngân hàng áp dụng mô hình định tính truyền thống 5C bao gồm: Tư cách người vay (Character), Năng lực tài chính (Capacity), Vốn tự có (Capital), Tài sản bảo đảm (Collateral) và Điều kiện chu kỳ kinh tế (Conditions). Bên cạnh đó, khung lý thuyết tích hợp Lý thuyết danh mục hiện đại (Modern Portfolio Theory) và mô hình Giá trị chịu rủi ro (Value at Risk - VaR) tại các mức độ tin cậy 95% và 99% nhằm đo lường mức độ tổn thất ngoài dự kiến.

Về mặt pháp lý và chuẩn mực kế toán, nghiên cứu căn cứ vào Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam ban hành ngày 22/04/2005 về phân loại nợ và trích lập dự phòng. Danh mục cho vay được phân chia thành 5 nhóm nợ với tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể: Nhóm 1 - Nợ đủ tiêu chuẩn (0%), Nhóm 2 - Nợ cần chú ý (5%), Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn (20%), Nhóm 4 - Nợ nghi ngờ (50%) và Nhóm 5 - Nợ có khả năng mất vốn (100%). Quy định cũng bắt buộc trích lập dự phòng chung bằng 0,75% tổng giá trị các nhóm nợ từ nhóm 1 đến nhóm 4. Nợ xấu được định lượng chính xác là tổng dư nợ thuộc các nhóm 3, 4 và 5 chia cho tổng dư nợ cho vay.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính và định lượng nhằm đảm bảo tính khách quan và khoa học. Dữ liệu thứ cấp được thu thập toàn diện từ các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính đã kiểm toán của BIDV giai đoạn 2004 - 2009, văn bản quy định nội bộ và tài liệu từ Dự án Hỗ trợ Kỹ thuật (TA) do Quỹ ASEM tài trợ dưới sự quản lý của Ngân hàng Thế giới.

Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua phương pháp chọn mẫu định mức (Quota sampling) với quy mô 100 cán bộ tín dụng BIDV được chọn lọc từ 150 bảng câu hỏi phát ra, đạt tỷ lệ phản hồi hợp lệ 67%. Cấu trúc mẫu khảo sát bao gồm: 20 giám đốc và phó giám đốc chi nhánh (chiếm 20%), 30 trưởng phòng tín dụng (chiếm 30%) và 50 chuyên viên tín dụng trực tiếp (chiếm 50%). Việc nâng tỷ trọng nhóm quản lý lên 50% tổng mẫu giúp loại bỏ độ lệch nhận thức so với các nghiên cứu trước đây vốn tập trung tới 90% vào nhân viên sơ cấp. Dữ liệu được xử lý trên phần mềm thống kê SPSS phiên bản 16.0. Tác giả sử dụng hệ số Cronbach's Alpha (với ngưỡng tin cậy tiêu chuẩn từ 0,70 đến 0,80) để đánh giá tính nhất quán nội tại của thang đo, kết hợp kỹ thuật kiểm định giả thuyết t-test trên thang đo khoảng cách Likert 5 điểm nhằm kiểm định 4 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H4.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, tỷ lệ nợ xấu của BIDV đã sụt giảm liên tục và ngoạn mục qua từng năm: từ mức 38,82% năm 2004 giảm xuống 31,60% năm 2006, tiếp tục hạ xuống dưới 3,00% năm 2008 và chạm mốc 2,82% vào ngày 31/12/2009. Đây là minh chứng rõ nét cho năng lực làm sạch bảng cân đối kế toán và kiểm soát chất lượng tài sản của BIDV theo chuẩn mực quốc tế.

Thứ hai, quy mô tổng tài sản và chất lượng cơ cấu tín dụng có bước nhảy vọt vượt bậc. Tổng tài sản tăng 184% sau 6 năm, đạt 292.198 tỷ đồng năm 2009 (tăng 21% so với năm 2008). Tổng dư nợ cho vay đạt 198.979 tỷ đồng, trong đó tỷ trọng cho vay các doanh nghiệp nhà nước (SOE) giảm từ 30,00% năm 2008 xuống còn 26,50% năm 2009. Ngân hàng đã chấm dứt hoàn toàn việc phát sinh nợ cho vay chỉ định theo chính sách kể từ sau năm 2002. Hệ số an toàn vốn (CAR) tăng trưởng bền vững qua các năm và đạt 7,55% vào năm 2009, tiếp cận sát ngưỡng 8,00% theo tiêu chuẩn Basel I. Lợi nhuận ròng tăng trưởng ấn tượng, đặc biệt năm 2007 ghi nhận mức tăng 98% so với năm 2006.

Thứ ba, kết quả kiểm định thống kê t-test cho thấy cả 4 nhân tố nội bộ đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa p < 0,05. Các biến số: Thông tin tín dụng đầy đủ, Ứng dụng công nghệ hiện đại, Trình độ và đạo đức cán bộ tín dụng, cùng Chính sách tín dụng bằng văn bản rõ ràng đều tác động tích cực và trực tiếp đến việc hạ thấp tỷ lệ nợ xấu tại BIDV.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân căn bản dẫn đến sự thành công của BIDV bắt nguồn từ việc thực hiện triệt để Dự án Hỗ trợ Kỹ thuật (TA) do Ngân hàng Thế giới quản lý. BIDV đã chuyển đổi thành công từ mô hình chi nhánh độc lập phân tán kiểu cũ sang mô hình ngân hàng đa năng tập trung hóa. Cơ chế mới thiết lập sự phân tách độc lập giữa bộ phận kinh doanh trực tiếp (Front Office - đàm phán, tiếp thị) và bộ phận quản lý tài khoản, thẩm định rủi ro (Back Office). Mô hình này triệt tiêu xung đột lợi ích và giảm thiểu rủi ro tác nghiệp.

So sánh với kết quả nghiên cứu của tác giả Châu năm 2009, việc tái cấu trúc mẫu nghiên cứu với 50% nhân sự thuộc cấp quản lý đã phản ánh góc nhìn chiến lược sâu sắc hơn về chính sách và công nghệ. Trong các báo cáo phân tích, dữ liệu biến động chất lượng tài sản có thể được trực quan hóa tối ưu thông qua biểu đồ kết hợp giữa đường xu hướng giảm của tỷ lệ nợ xấu (từ 38,82% xuống 2,82%) và cột tăng trưởng tổng tài sản (từ 102.716 tỷ lên 292.198 tỷ đồng). Bảng so sánh 5 nhóm nợ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN cũng phản ánh rõ sự dịch chuyển tích cực của dòng vốn từ các nhóm nợ có rủi ro cao sang nhóm nợ đủ tiêu chuẩn.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, nâng cấp hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ và tích hợp dữ liệu khách hàng. Khối Quản lý Rủi ro cần phối hợp với Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC) để chuẩn hóa hệ thống xếp hạng tín dụng tự động, mục tiêu duy trì tỷ lệ nợ xấu ổn định dưới mức 2,50% trong giai đoạn 2011 - 2012.

Thứ hai, đẩy mạnh đầu tư hạ tầng công nghệ thông tin và hoàn thiện hệ thống ngân hàng lõi Core-Banking. Ban Công nghệ Thông tin cần tự động hóa tối thiểu 80% quy trình thu thập và xử lý dữ liệu cho vay đối với phân khúc khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ trong vòng 18 tháng, nhằm giảm thiểu tối đa sai sót từ thao tác thủ công.

Thứ ba, chuẩn hóa chương trình đào tạo kỹ năng thẩm định và kiểm soát đạo đức nghề nghiệp cán bộ tín dụng. Trung tâm Đào tạo BIDV và Phòng Nhân sự cần triển khai kế hoạch bắt buộc 100% cán bộ tín dụng tham gia tối thiểu 2 khóa đào tạo chuyên sâu về nhận diện rủi ro hàng năm, đồng thời duy trì quy trình đánh giá đạo đức và năng lực định kỳ 6 tháng một lần.

Thứ tư, tái cơ cấu chính sách tín dụng danh mục và kiểm soát rủi ro tập trung. Hội đồng Quản trị và Ban Điều hành BIDV cần ban hành hạn mức tín dụng chặt chẽ, khống chế tỷ trọng dư nợ vào các lĩnh vực nhạy cảm như bất động sản và chứng khoán dưới 15% tổng dư nợ, đồng thời nâng hệ số an toàn vốn CAR vượt mốc 8,00% theo lộ trình chuẩn mực Basel II trong vòng 12 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nhóm thứ nhất là ban lãnh đạo và chuyên viên quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Luận văn cung cấp bài học thực tiễn giá trị về chuyển đổi mô hình tổ chức, phân tách Front Office - Back Office và chiến lược xử lý nợ xấu từ 38,82% xuống 2,82%.

Nhóm thứ hai là cán bộ thẩm định và chuyên viên quan hệ khách hàng: Giúp nắm vững kỹ thuật phân tích 5C, nhận diện dấu hiệu cảnh báo sớm đối với các khoản nợ quá hạn trên 90 ngày và ứng dụng hiệu quả các công cụ chấm điểm tín dụng.

Nhóm thứ ba là cơ quan quản lý nhà nước và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Sử dụng làm tài liệu tham khảo chính sách thực tế để đánh giá tác động của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và xây dựng lộ trình áp dụng tỷ lệ an toàn vốn CAR tối thiểu 8,00% cho toàn hệ thống.

Nhóm thứ tư là giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Cung cấp khung phương pháp luận nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính và định lượng qua SPSS 16.0, hệ số Cronbach's Alpha và phương pháp chọn mẫu định mức 100 quan sát.

Câu hỏi thường gặp

Tỷ lệ nợ xấu của BIDV đã thay đổi ra sao trong giai đoạn 2004 - 2009? Tỷ lệ nợ xấu của BIDV ghi nhận mức giảm kỷ lục từ 38,82% năm 2004 xuống 31,60% năm 2006 và đạt 2,82% vào cuối năm 2009. Kết quả này giúp BIDV chính thức đáp ứng chuẩn an toàn quốc tế dưới 3,00%, phản ánh sự thành công trong việc thanh lọc danh mục và xóa bỏ nợ cho vay chỉ định.

Bốn nhân tố nội bộ tác động đến rủi ro tín dụng tại BIDV là gì? Kiểm định t-test trên 100 mẫu khảo sát chứng minh 4 nhân tố nội bộ quyết định việc hạ giảm nợ xấu gồm: tính chính xác của thông tin tín dụng, mức độ hiện đại của công nghệ, trình độ chuyên môn cùng đạo đức của cán bộ tín dụng, và sự minh bạch của chính sách tín dụng bằng văn bản.

Quy định phân loại nợ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN được quy định như thế nào? Quyết định 493 phân loại dư nợ thành 5 nhóm với mức trích lập dự phòng cụ thể: Nhóm 1 (0%), Nhóm 2 (5%), Nhóm 3 (20%), Nhóm 4 (50%), và Nhóm 5 (100%), đồng thời yêu cầu trích lập dự phòng chung 0,75% cho các nhóm từ 1 đến 4. Nợ xấu bao gồm các nhóm 3, 4 và 5.

Dự án Hỗ trợ Kỹ thuật của Ngân hàng Thế giới đóng vai trò gì tại BIDV? Dự án TA do ASEM tài trợ đã giúp BIDV tái cấu trúc toàn diện mô hình quản trị rủi ro, phân tách độc lập giữa bộ phận kinh doanh trực tiếp và bộ phận quản lý tài khoản, thẩm định rủi ro tập trung, chấm dứt tình trạng chi nhánh hoạt động phân tán khép kín.

Phương pháp chọn mẫu Quota sampling trong luận văn có ưu điểm gì? Nghiên cứu thiết lập cơ cấu mẫu gồm 20% cấp giám đốc, 30% cấp trưởng phòng và 50% chuyên viên tín dụng trên tổng số 100 mẫu khảo sát. Cơ cấu cân bằng này loại bỏ định kiến cá nhân và nâng cao độ tin cậy học thuật so với các nghiên cứu trước đó.

Kết luận

• Luận văn đã chứng minh thực nghiệm thành công của BIDV trong việc cắt giảm tỷ lệ nợ xấu từ 38,82% năm 2004 xuống còn 2,82% vào năm 2009, đạt chuẩn mực quốc tế.
• Khẳng định 4 trụ cột nội bộ cốt lõi kiểm soát rủi ro tín dụng bao gồm thông tin tín dụng, công nghệ ngân hàng, năng lực cán bộ và chính sách tín dụng.
• Cung cấp mô hình tham chiếu thực tiễn về tái cấu trúc hệ thống ngân hàng theo tiêu chuẩn của Ngân hàng Thế giới và áp dụng Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN.
• Đề xuất lộ trình 12 đến 18 tháng nhằm nâng tỷ lệ an toàn vốn CAR vượt 8,00% và duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 2,50%.
• Các ngân hàng thương mại cần nhanh chóng chuẩn hóa khung quản trị rủi ro danh mục và đẩy mạnh chuyển đổi số để phát triển tín dụng an toàn, bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING UNIVERSITY OF ECNOMICS HOCHIMINH CITY ---- K --- BÙI NGUYÊN NGỌC CREDIT RISK MANAGEMENT: CASE STUDY OF BIDV MASTES’S THESIS In Banking Ology code: 60. Nguyễn Văn Phúc Ho Chi Minh City – 2010 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ACKNOWLEDGMENT I owe a debt of gratitude to many people who helped me complete this thesis. I would like to acknowledge the help of all. First of all I would like to express my deepest acknowledgement to my supervisor, Doctor Phóc Nguyễn Văn, for his valuable advice and recommendations.

Then, I would like to thank my superiors and colleagues who agreed to be interviewed and/or completed the survey questionnaires. The information they provided, especially from managers/vice managers, allowed me to get deeper understanding about credit risk management in BIDV and deriving the findings of this study. Finally, I want to express my sincere thanks to every member of my family for their encouragement and support during the time I devoted to this dissertation. Page i TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ABSTRACT Credit risk is one of the most popular risks in banks due to their intermediary functions: lending and borrowing.

An excessive level of credit risk may destroy not only banks’ profitability but also the stability of global banking system. Therefore, it is necessary for banks to develop an effective credit risk management strategy not only to protect themselves but also to prevent banking crises. In case of BIDV, BIDV is one of four State Banks established when Viet Nam banking system is at a very early stage of development. For a long time, BIDV was controlled in allocating loans by government.

Therefore, credit risk management has been the main challenge facing the board of BIDV managers. With the best try of this board, since 2008, BIDV has controlled credit risk that comply with international standard (non-performing-loan ratio was less than 3%). This is the main reason that drove this study to describe credit risk management in BIDV, to know why non-performing loan ratio in BIDV has been sharply reduced from 38. Both secondary data and primary data are needed for this study.

Collected data is analyzed by Statistical Package for Social Studies version 16. Cronbach alpha is used to measure coefficient of reliability and t-test technique is used to test the hypotheses about the four factors influence reduction of non-performing-loan ratio in BIDV. These techniques and tools help collected data transform into information that will answer the researcher’s questions. Page ii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LIST OF FIGURES Figure 1.1: Structure of chapter 1.2: Field of research problem .3: Method of secondary data.4: Population and sampling.5: Quota sampling method.6: Structure of the study.1: BIDV Organization Chart .2: BIDV’s non-performing loans .3: BIDV’s loan structure by collateral .4: BIDV’s loan structure by economic sector.2: Respondents’ working years in BIDV.

58 Page iii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LIST OF TABLES Table 2.1: Level of specific provision .2: Example of a loan rating system and bond rating mapping .3: Strategies for reducing and scoping with portfolio credit risk .1: BIDV’s key performance indicators.2: BIDV’s credit indicators .3: Loan classification in BIDV.4: Summarize four factors influencing NPL ratio in BIDV.1: Four variables with different aspects .2: Level of agreement in survey questionnaire .3: The overall score of Cronbach’s alpha.4: The t-test result.5: Summary of hypotheses testing results. 64 LIST OF APPENDICES Appendix A. 79 Page iv TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TABLE OF CONTENTS Acknowledgment. ii List of figures .iii List of tables.

iv List of appendices. iv Table of contents .2 Rationale of the study.3 Statement of the problem and the scope of the study .4 Research questions and objectives .6 Significance of the study .7 Structure of the study. 12 Chapter 2: Literature review .2 Basic functions of banks.1 The board of directors’ written loan policy .4 Credit risk in banks .3 Loan loss provision. 20 Page v TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.4 Non-performing loan .5 Credit risk measurement.6 External factors that affect the level of credit risk .2 Supervision and re-regulation .4 The recent financial crisis.7 Internal factors that affect the level of credit risk.

35 Chapter 3: Case study of BIDV .2 Overview of BIDV.3 BIDV business performance .2 Non-performing loans and loan loss provision .4 Internal factors that influence non-performing-loan ratio in BIDV. 51 Page vi TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. 55 Chapter 4: Data analysis and findings .2 Data collection results .2 Measures of reliability .3 Statistical hypotheses testing (t-test).4 Comparison and discussion of findings.5 Result of hypotheses testing. 64 Chapter 5: Recommendation and Conclusion.2 Reviewing research questions .3 Recommendation for BIDV .4 Recommendation for other banks .5 Limitation of the research .6 Summarizing and concluding the dissertation.

70 Page vii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] CHAPTER ONE INTRODUCTION 1.1 Introduction: This chapter provides a general introduction to the research study. The purpose is to establish foundations for following chapters and the study as a whole, by providing a general picture of the study. This chapter is structured into seven sections as presented by figure 1.1 provides a general introduction to the chapter and section 1.2 examines the research background where the research problem is identified.3 defines the statement of the problem and scope of the study.4 which includes two subsections 1.2 defines the research questions and research objectives.1 addresses the research questions that will be respectively answered in chapters of the study.2 presents research objectives that the study covers in the process of solving the research problem defined.5 discusses the aspects of research methodology such as selecting from alternative types of research, research design and research techniques.6 points out the significance and scope of the study, and finally section 1.7 describes overall structure of the thesis. Chapter 1: Introduction Page 1 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Section 1: Introduction Section 2: Rationale of the study Section 3: Statement of the problem and scope of the study Section 4: Research questions and objectives Section 5: Methodology Section 6: Significance of the study Section 7: Structure of the study Figure 1.1: Structure of chapter 1 1.2 Rationale of the study: In today’s world, in order to meet customers’ requirements, there is a need for banks to diversify their business including other activities such as payments, leasing, and investments besides the two traditional functions of lending and borrowing.

However, lending still plays an important role in banks because banks’ revenue primarily comes from lending revenue which contributes over a half of bank total operating (about 70% in case of BIDV). The traditional way that banks make their profit is to take risk in exchange for an acceptable return to not only cover the cost of funding but also maintain their profitability. Thus, the main business of banks is not, as everyone might assume, taking deposits and making loans but minimizing the risk in collecting interest and principle from the loans which is known as managing credit risk (Burton & Lombra 2006). Chapter 1: Introduction Page 2 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Credit risk is usually associated with banks because of their intermediary function which is channeling funds from people who have fund surplus to those who have fund deficit for their investment opportunities (Mishkin & Eakins 2006).

Historically, financial crises are usually derived from the failure of banks to manage credit risk from poor quality loans or high probability of customers’ default (Yarbrough & Yarbrough 2006). In case of BIDV, BIDV is one of four State Banks established when Viet Nam banking system is at a very early stage of development. For a long time, BIDV was controlled in allocating loans by government. Therefore, credit risk management has been the main challenge facing the board of BIDV managers.

With the best try of this board, since 2008, BIDV has controlled credit risk that comply with international standard (non-performing-loan ratio was less than 3%). This is the main reason that drove this study to describe BIDV credit risk management, to know why non-performing loan ratio in BIDV has been rapidly reduced from 38.3 Statement of the problem and scope of the study This study conducts with particular emphasis on why non-performing-loan ratio in BIDV has been rapidly reduced from 38. Stemming from the reason mentioned in the rationale part, this research will focus two main parts: First is credit risk management background; second is case study of BIDV credit risk management. The first part provides some background knowledge about credit risk, credit risk measurements, management and the factors that influence credit risk.

The second part analyses BIDV’s case in reducing non- performing-loan ratio. This part presents three main subparts including overview of BIDV; analysis credit activities, application of credit risk management theory to its credit activity practice; consideration of four factors including credit information, technology, credit staff and loan policy during the period 2004-2009, and suggesting hypotheses. These analysis and consideration help the researcher realize that credit risk management is one of significant achievements of BIDV because at the end of 2009, BIDV has controlled credit risk under international standard (non-performing- Chapter 1: Introduction Page 3 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] loan ratio was less than 3%). Maybe there are many reasons leading the success of BIDV.

In scope of this study, four factors including credit information, technology, credit staff, and loan policy will be examined as the main positive factors that influence credit risk management of BIDV. The four factors will be presented throughout this study. Firstly, this study reviews literature related to the four factors and credit risk management theory. Secondly, by analyzing BIDV’s credit business practice, this paper shows how the four main factors influence BIDV on reducing non-performing-loan ratio.

Finally, findings from the survey by questionnaires confirm the above relationships. Credit staffs Credit NPL ratio in Technology information BIDV Loan policy Figure 1.2: Fields of the research problem 1. Research Questions and Research Objectives: 1.1 Research Questions Research questions involve the research translation of “problem” into the need for inquiry (Zikmund, 1997, p. The research problem defined above leads to the following research questions: •What are factors that influence non-performing-loan ratio in BIDV? •How has BIDV applied credit risk management theory to practice? Chapter 1: Introduction Page 4 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.2 Research Objectives This study is conducted with the purpose of: •To know the main factors leading to BIDV success in reducing non-performing loan ratio, •To consider whether BIDV applies theory to manage its credit risk or not.3 Research hypotheses Aiming to confirm the influence of four factors including credit information, technology, credit staffs and loan policy on reducing non-performing-loan ratio in BIDV, the researcher assumes hypotheses as follows: H1: Credit information variable influences non-performing-loan ratio in BIDV.

H2: Technology variable influences non-performing-loan ratio in BIDV. H3: Credit staffs variable influences non-performing-loan ratio in BIDV. H4: Loan policy variable influences non-performing-loan ratio in BIDV.5 Methodology The research methodology includes research design, data collection and data analysis.1 Research design: provide a road map of the whole research, The researcher undertakes both qualitative and quantitative approach to this study since both numerical data (BIDV’s performance indicators, BIDV’s business lending indicators, level of agreement about factors that influence non-performing- loan ratio, ) and non-numerical data (respondents’ background, position and their suggestion to help BIDV continuously reduce non-performing-loan ratio, ) are needed to answer the research questions.Zikmund (1997), there are four basic design techniques: survey, experiment, secondary data and observation. This research utilizes both survey and secondary data methods.

Based on the objectives of the research, survey method helps the researcher collect primary data in order to indentify of four factors influencing non-performing-loan ratio in BIDV while secondary data methods is necessary for the researcher to understand credit risk background and describe BIDV’s situation in managing credit risk or reducing non-performing-loan ratio. Chapter 1: Introduction Page 5 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.