LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan bài khóa luận tốt nghiệp với đề tài “Ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng VPBank” là
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Cơ sở luận
1.1.1 Những vấn đề cơ bản về xếp hạng tín nhiệm
1.1.1.1 Khái niệm về xếp hạng tín nhiệm
Xếp hạng tín nhiệm (XHTN), còn gọi là Credit rating trong tiếng Anh, là thước đo mức độ tín nhiệm và khả năng thanh toán của một cá nhân, tổ chức hoặc quốc gia Có nhiều cách gọi và dịch khác nhau như 'định mức tín nhiệm' hay 'định hạng tín nhiệm', phản ánh sự đa dạng về phương pháp và chuẩn mực đánh giá Mục tiêu của XHTN là đánh giá mức độ rủi ro tài chính và độ tin cậy của người đi vay hoặc người phát hành trái phiếu, từ đó giúp nhà đầu tư và các bên liên quan đưa ra quyết định phù hợp Các cơ quan xếp hạng độc lập hoặc ngân hàng đầu tư thực hiện việc này dựa trên các yếu tố như tình hình tài chính, lịch sử thanh toán và điều kiện kinh tế, và kết quả là các mức xếp hạng được xếp từ cao đến thấp.
Xếp hạng tín dụng là thước đo phản ánh khả năng thanh toán và mức độ tin cậy tài chính của một cá nhân hoặc tổ chức Qua quá trình nghiên cứu, các tổ chức và nhà kinh tế đã đưa ra các khái niệm khác nhau về xếp hạng tín dụng cho riêng mình, nhưng phần lớn các quan điểm này đều thể hiện bản chất và nội dung cơ bản của xếp hạng tín dụng Dù có sự khác biệt về cách diễn đạt, các khái niệm đều tập trung vào các yếu tố như lịch sử trả nợ, mức độ rủi ro và khả năng huy động vốn với chi phí vay vốn, từ đó tác động đến điều kiện tiếp cận vốn, lãi suất và phạm vi hơn nữa của các sản phẩm tín dụng Việc hiểu đúng xếp hạng tín dụng giúp cá nhân và doanh nghiệp đưa ra quyết định tài chính thông minh và tối ưu hóa chi phí vốn trong mọi hoàn cảnh.
Xếp hạng tín nhiệm là khái niệm được John Moody giới thiệu từ năm 1909 để phân tích và đánh giá mức độ tín nhiệm, tức rủi ro vỡ nợ của trái phiếu doanh nghiệp Moody đã sử dụng hệ thống ba chữ cái ABC để xếp hạng khoảng 250 loại trái phiếu doanh nghiệp từ cao đến thấp, và cho tới nay hệ thống này đã trở thành chuẩn mực quốc tế với hai nhóm xếp hạng: trái phiếu đầu tư và trái phiếu đầu cơ.
Xếp hạng tín dụng là ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán nợ của một nghĩa vụ nợ riêng lẻ hoặc của chủ thể phát hành, được xây dựng dựa trên kết quả phân tích tín dụng cơ bản và thể hiện qua hệ thống ký hiệu từ Aaa đến C Điều này cho phép nhà đầu tư nhận diện mức độ rủi ro tín dụng và so sánh các cơ hội đầu tư dựa trên mức độ tín nhiệm của người phát hành hoặc nghĩa vụ nợ.
Xếp hạng tín dụng phát hành là ý kiến dự đoán về uy tín tổng thể của bên có nghĩa vụ, thể hiện khả năng và sự sẵn sàng thanh toán đầy đủ và đúng hạn các nghĩa vụ tài chính Nó nhấn mạnh hai yếu tố then chốt: khả năng thanh toán và sự tuân thủ cam kết tài chính của bên vay Do đó, xếp hạng tín dụng giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro tín dụng, so sánh các chứng khoán nợ và đưa ra quyết định đầu tư dựa trên mức độ tin cậy và sự ổn định của nguồn trả nợ.
Xếp hạng tín dụng là nhận định hiện tại về mức độ tín nhiệm của nhà phát hành đối với một nghĩa vụ tài chính cụ thể, hoặc là đánh giá mức độ rủi ro liên quan đến các loại đầu tư khác nhau Các hình thức đầu tư này có thể ở dạng chứng khoán như trái phiếu, cổ phiếu ưu đãi và giấy nhận nợ, hoặc các công cụ cho vay khác như vay và gửi tiền tại ngân hàng, thương phiếu.
Xếp hạng tín nhiệm là đánh giá hiện thời và khách quan về khả năng và mức độ sẵn sàng trả nợ gốc và lãi của một tổ chức kinh tế đi vay đối với mỗi nghĩa vụ tài chính cụ thể trong suốt thời hạn hiệu lực của nghĩa vụ đó Quá trình này cho thấy mức độ tin cậy tín dụng của tổ chức và giúp các bên liên quan, đặc biệt nhà đầu tư, đánh giá rủi ro và quyết định cấp vốn hoặc đầu tư dựa trên khả năng thanh toán đầy đủ của tổ chức vay.
1.1.1.2 Vai trò của xếp hạng tín nhiệm
Nghiên cứu của Hoàng Ngọc Hà (2007) cho rằng hoạt động xếp hạng tín nhiệm ra đời, phát triển và ngày càng khẳng định tầm quan trọng không thể thiếu được trong việc phát triển một thị trường vốn an toàn và có hiệu quả thông qua các tín dụng của nó đối với tất cả các đối tượng tham gia thị trường, bao gồm: nhà đầu tư, nhà phát hành, các trung gian tài chính và toàn bộ nền kinh tế Chính vì vậy, xếp hạng tín nhiệm sẽ tác động đến các chủ thể tham gia thị trường, cụ thể là:
- Đối với nhà đầu tư:
Nguyễn Bảo Ngọc (2010) cho rằng: Các nhà đầu tư trước khi quyết định đầu tư vào công cụ hay công ty nào thì vấn đề quan trọng là phải nắm rõ về nó để có được những thông tin cần thiết vì công ty họ dự định đầu tư các nhà đầu tư thường thu thập những thông tin số liệu báo cáo tài chính của công ty có thể đưa ra quyết định chính xác nhất nhằm hạn chế rủi ro trong đầu tư nghe này với hệ thống xếp hạng tín nhiệm các nhà đầu tư có thể có thêm công cụ để giúp họ nhận diện và đánh giá rủi ro tín dụng từ đó so sánh đánh giá mối quan hệ lợi nhuận do giữa các công cụ để tìm ra công cụ có lợi nhất đảm bảo hiệu quả đầu tư và an toàn cho đồng vốn
Việc thay đổi mức xếp hạng sẽ là tín hiệu để nhà đầu tư cá nhân điều chỉnh danh mục một cách hợp lý Thông qua việc tính toán lại giá trị danh mục và đối chiếu với mục tiêu đầu tư, nhà đầu tư có thể nhận diện sự lệch pha và điều chỉnh tỉ trọng các tài sản cho phù hợp với kỳ vọng lợi nhuận và mức độ rủi ro cho phép Quá trình này giúp tối ưu hóa hiệu suất danh mục và đảm bảo các quyết định tái cân bằng phản ánh đúng mục tiêu đầu tư Xếp hạng mới được dùng làm khung tham chiếu để cập nhật chiến lược đầu tư và duy trì tính nhất quán giữa kỳ vọng và kết quả thực tế.
- Đối với tổ chức phát hành:
Hoàng Ngọc Hà (2007) cho rằng xếp hạng tín nhiệm cung cấp thông tin minh bạch, giúp các tổ chức phát hành thuyết phục nhà đầu tư bỏ vốn một cách dễ dàng Những doanh nghiệp đạt xếp hạng tín nhiệm cao có thể huy động vốn với chi phí vốn thấp hơn Ngược lại, các dự án có đặc tính rủi ro cao và mức lãi suất kỳ vọng lớn sẽ thu hút vốn từ những nhà đầu tư có mức độ chấp nhận rủi ro cao và tiềm lực tài chính vững mạnh.
- Đối với trung gian tài chính:
Ngân hàng là trung gian tài chính phổ biến, vừa dùng kết quả xếp hạng tín nhiệm để phục vụ các hoạt động đầu tư, tư vấn và bảo lãnh phát hành, vừa là đối tượng bị xếp hạng tín nhiệm khi huy động vốn thông qua tiền gửi của khách hàng Khách hàng có thể phân biệt chất lượng ngân hàng dựa trên kết quả xếp hạng tín nhiệm, từ đó xác định mức lãi suất kỳ vọng; mức lãi suất này cũng là công cụ cạnh tranh giữa các ngân hàng với nhau.
- Đối với nền kinh tế:
Trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Phương Anh (2012), Việt Nam chứng kiến đà cổ phần hóa mạnh mẽ cùng sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán, từ đó thúc đẩy nhu cầu hình thành và mở rộng hệ thống xếp hạng tín nhiệm Xếp hạng tín nhiệm được xem là công cụ tạo môi trường tín dụng công bằng và khách quan, góp phần củng cố sự phát triển lành mạnh của nền kinh tế, hạn chế rủi ro tài chính trong ngân hàng và giúp doanh nghiệp dần nâng cao giá trị thương hiệu cũng như năng lực quản trị.
Xếp hạng tín nhiệm đóng vai trò then chốt trong phát triển kinh tế bằng cách mở rộng tiếp cận thị trường tín dụng, giảm chi phí vốn và giảm rủi ro không trả được nợ Đối với người tiêu dùng, xếp hạng tín nhiệm là yếu tố chủ chốt giúp dễ dàng tiếp cận tín dụng tiêu dùng; với doanh nghiệp nhỏ và vừa, nó tăng khả năng huy động vốn cho sản xuất, kinh doanh, đồng thời giảm chi phí và nâng cao quản lý rủi ro Đối với các tổ chức tín dụng, kết quả xếp hạng tín nhiệm cho phép ra quyết định cho vay nhanh chóng và chính xác hơn; nhờ đó, dự báo rủi ro được cải thiện và quản trị rủi ro tốt hơn Với Ngân hàng Nhà nước, kết quả xếp hạng doanh nghiệp phản ánh mức độ rủi ro theo từng ngành, lĩnh vực để xây dựng chính sách tiền tệ và tín dụng phù hợp Đối với các cơ quan quản lý nhà nước, thông tin xếp hạng doanh nghiệp cung cấp căn cứ để đánh giá, phân loại và so sánh các đối tượng doanh nghiệp trong phạm vi quản lý theo ngành nghề và lĩnh vực hoạt động.
Thông tin xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp là nguồn dữ liệu quan trọng giúp đánh giá doanh nghiệp trong quá trình cổ phần hóa và tham gia thị trường chứng khoán Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm cung cấp thông tin chính xác và cập nhật, tạo nền tảng tin cậy cho quyết định của nhà đầu tư và nâng cao khả năng tiếp cận vốn Nhờ đó, thông tin này thu hút nhiều hơn nữa các nhà đầu tư nước ngoài tại Việt Nam (Nguyễn Thị Phương Thanh, 2012).
Các nghiên cứu thực nghiệm
1.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Matousek và Stewart (2009) đã dùng phương pháp hồi quy Logit bậc để xây dựng một mô hình nhằm xác định các yếu tố định lượng tác động lên MXHTN của các NHTM do Fitch xếp hạng tín nhiệm công bố Kết quả cho thấy các chi tiêu tài chính ảnh hưởng cùng chiều hoặc ngược chiều tới MXHTN và các yếu tố gồm hệ số vốn chủ sở hữu/tổng tài sản, khả năng thanh khoản, quy mô tài sản, tỷ lệ lãi cận biên và tỷ lệ tổng chi phí hoạt động/tổng thu nhập hoạt động đóng vai trò quan trọng Tuy nhiên, nghiên cứu dừng lại ở một số chỉ tiêu tài chính nhất định, và các chỉ tiêu này chưa thể hiện đầy đủ thực trạng tình hình của ngành ngân hàng.
Caporale và cộng sự (2012) trình bày bằng chứng qua mô hình Ordered Logit cho thấy MXHTN của NHTM chịu tác động từ các chi tiêu tài chính Kết quả cho thấy các chi tiêu tài chính có tác động dương đến MXHTN gồm: tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản, quy mô tổng tài sản của NHTM, tỷ lệ lợi nhuận sau thuế trên tổng vốn chủ sở hữu bình quân, và tỷ lệ thu nhập ròng từ hoạt động trên tổng tài sản Các chi tiêu tài chính có tác động âm đến MXHTN gồm: tỷ lệ tổng chi phí hoạt động trên tổng thu nhập hoạt động và tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ Nghiên cứu còn phát triển thêm các chỉ tiêu tài chính doanh nghiệp, tuy nhiên việc sử dụng nhiều giá trị biến phụ thuộc và thời gian phân bổ MXHTN khi dùng mô hình Ordered Logit có thể làm giảm tính dự báo chính xác của mô hình.
Ioannidis và cộng sự (2010) đã dùng phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến MXHTN của các NHTM Kết quả cho thấy hệ số vốn chủ sở hữu, tỷ số lợi nhuận ròng/bình quân tổng tài sản và quy mô tổng tài sản là những biến tác động nhiều nhất đến MXHTN của các NHTM Các yếu tố môi trường hoạt động của NHTM có liên quan mật thiết tới MXHTN Tuy nhiên, nhược điểm của nghiên cứu hoặc của mô hình dự báo MXHTN dựa trên phương pháp phân loại trí tuệ nhân tạo là không thể hiện được hướng tác động của các biến giải thích đối với biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.
1.2.2 Các nghiên cứu trong nước Đào Thị Vân Anh (2017), Xây dựng mô hình xếp hạng tín nhiệm ngân hàng thương mại tại Việt Nam đã nghiên cứu chứng minh được 6 chỉ tiêu tài chính về: cấu trúc vốn, tỷ lệ cho vay, tỷ lệ nợ xấu, tính thanh khoản, tỷ suất lợi nhuận và cấu trúc lợi nhuận-chi phí có ảnh hưởng tích cực đến kết quả xếp hạng tín nhiệm ngân hàng Tuy nhiên nghiên cứu của tác giả có giới hạn về số lượng quan sát khi tổng hợp dữ liệu từ các ngân hàng, mẫu tác giả gồm 32 ngân hàng thương mại Việt Nam
Nguyễn Bảo Ngọc (2010) trong bài Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp tại Việt Nam – Thực trạng và giải pháp phân tích những hạn chế của xếp hạng tín nhiệm ở Việt Nam, nhấn mạnh vai trò của các yếu tố phi tài chính như độ tin cậy thông tin, loại hình và quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng tích cực đến xếp hạng tín nhiệm Bài viết cho rằng việc đánh giá tín nhiệm nên được thực hiện bởi một tổ chức độc lập để đảm bảo tính khách quan Tuy nhiên, tác giả chưa phân tích đầy đủ tác động của các chỉ tiêu tài chính lên xếp hạng tín nhiệm và các nhận định về ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính chỉ dừng ở lập luận định tính.
Trong nghiên cứu của Nguyễn Văn Hùng (2012) về ứng dụng mô hình Logit nhằm nâng cao chất lượng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng Quốc tế - Chi nhánh Hoàn Kiếm, kết quả cho thấy xếp hạng tín dụng chỉ mang tính tham khảo và không phải căn cứ vững chắc để quyết định việc cho vay hay từ chối cho vay Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp (XHTD) chủ yếu được dùng để xác định hạn mức tín dụng và lãi suất áp dụng cho khách hàng Do đó, để có kết quả xếp hạng tín dụng doanh nghiệp khách quan nhất, cần đảm bảo độ chính xác và tin cậy cao từ cả nhóm chỉ tiêu tài chính lẫn nhóm chỉ tiêu phi tài chính.
Khoảng trống nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Qua việc khảo sát các công trình có nội dung tương đồng với đề tài xếp hạng tín nhiệm ngân hàng, có thể thấy phần lớn các nghiên cứu tập trung vào phân tích các mô hình cụ thể hoặc đề xuất giải pháp hoàn thiện nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ xếp hạng tín nhiệm của doanh nghiệp Khóa luận kế thừa và phát huy giá trị từ các công trình trước, đồng thời tiếp tục hoàn thiện hệ thống lý luận về xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng Đề tài còn bổ sung và khắc phục các vấn đề được nêu ra bằng cách tiến hành phân tích ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm và kết hợp với mô hình phân tích là mô hình đa biến để làm rõ các yếu tố quyết định.
Kết quả nghiên cứu đưa ra nhằm trả lời cho câu hỏi sau:
- Chỉ tiêu tài chính có ảnh hưởng như thế nào đến Xếp hạng tín nhiệm Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng?
- Mức độ ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến Xếp hạng tín nhiệm của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng như thế nào?
Dựa trên phương pháp đánh giá XHTN của tổ chức xếp hạng tín nhiệm và tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến XHTN của doanh nghiệp, khóa luận trình bày một mô hình nghiên cứu gồm hai nhóm chỉ tiêu: nhóm chỉ tiêu tài chính gồm chất lượng tài sản, khả năng thanh toán, năng lực vốn chủ sở hữu và khả năng sinh lời Tác giả sử dụng mô hình hồi quy đa biến để xác định ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính lên XHTN Quá trình này được tóm tắt qua khung nghiên cứu của khóa luận và được trình bày qua Hình 1.2.
LỰA CHỌN CÁC BIẾN GIẢI THÍCH TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY
KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC CHỈ TIÊU TÀI CHÍNH ĐẾN XẾP HẠNG TÍN NHIỆM VPBANK
SỐ LIỆU SỬ DỤNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở dữ liệu
Để tiến hành nghiên cứu sự ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm của VPBank, khóa luận sử dụng kết hợp dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp nhằm làm rõ mối quan hệ giữa các biến tài chính và mức độ tín nhiệm của ngân hàng Quá trình thu thập và xử lý dữ liệu được thực hiện bằng các phương pháp phân tích thích hợp để xác định tác động của từng chỉ tiêu đến xếp hạng tín nhiệm, từ đó đề xuất các khuyến nghị nhằm nâng cao vị thế tài chính và xếp hạng tín nhiệm của VPBank trên thị trường.
Dữ liệu được tổng hợp từ kết quả của các bài nghiên cứu trước và các báo cáo xếp hạng tín nhiệm của Moody’s dành cho 19 ngân hàng tại Việt Nam trong hai năm 2018 và 2019, nhằm cung cấp cái nhìn chi tiết về mức độ tín nhiệm, sức khỏe tài chính và xu hướng rủi ro của hệ thống ngân hàng Việt Nam ở giai đoạn này.
- Số liệu từ BCTC hợp nhất đã kiểm toán và báo cáo thường niên năm 2018 –
2019 của 19 ngân hàng của Việt Nam và giai đoạn năm 2016 - 2020 của VPBank
Dữ liệu được trích từ các trang báo mạng uy tín về xếp hạng tín nhiệm và hồ sơ của 19 ngân hàng, với nguồn từ cafef.vn, tuoitre.vn, tapchitaichinh.vn và các trang liên quan khác Các số liệu này phản ánh tình hình tài chính của từng ngân hàng và mức độ tín nhiệm, giúp người đọc nắm được sức khỏe tài chính và vị thế trên thị trường ngân hàng Bản tổng hợp này được tối ưu cho SEO bằng cách kết hợp các từ khóa tập trung vào xếp hạng tín nhiệm, tình hình tài chính ngân hàng và các nguồn tin uy tín để hỗ trợ phân tích và ra quyết định.
Quy trình nghiên cứu
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm ngân hàng, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng gồm hai giai đoạn: phân tích định tính và phân tích định lượng a) Phân tích định tính được áp dụng nhằm nhận diện các yếu tố chủ chốt và các mối quan hệ giữa chúng trước khi tiến hành đo lường bằng dữ liệu thực tế; sau đó, giai đoạn phân tích định lượng sẽ kiểm định và định lượng hóa tác động của từng chỉ tiêu đối với xếp hạng tín nhiệm ngân hàng để rút ra kết luận mang tính định lượng.
Ở bước đầu, dựa trên việc tìm hiểu từ sách, giáo trình, các bài báo và các bài nghiên cứu cùng với kiến thức của tác giả, ta xác định và đề xuất một nhóm chỉ tiêu tài chính liên quan đến xếp hạng tín nhiệm Việc phân tích dựa trên cơ sở lý thuyết và dữ liệu thực tiễn từ các nguồn tài liệu giúp hình thành một khung tiêu chí đánh giá tài chính nhằm hỗ trợ xếp hạng tín nhiệm, bao gồm các chỉ tiêu như nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, hệ số thanh toán nhanh và thanh toán hiện hành, khả năng thanh toán nợ ngắn hạn, dòng tiền từ hoạt động và mức độ tự chủ tài chính Những chỉ tiêu này nhằm làm rõ mức độ rủi ro tín dụng và làm nền tảng cho quá trình đánh giá xếp hạng tín nhiệm.
- Sau đó, từ cơ sở dữ liệu thu thập mẫu, chọn lọc dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu b, Phân tích định lượng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách tính toán giá trị của các chỉ tiêu tài chính dựa trên báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của ngân hàng Các dữ liệu thu thập từ quá trình tính toán và thống kê được xử lý bằng phần mềm phân tích nhằm đảm bảo độ chính xác, hỗ trợ so sánh và đánh giá hiệu quả tài chính của các ngân hàng một cách hệ thống.
Phương pháp nghiên cứu
Các nghiên cứu trước đây cho thấy mô hình hồi quy thứ bậc (Ordinal logistic model) là lựa chọn phù hợp nhất để ước tính xác suất cho sáu phân hạng xếp hạng tín nhiệm Mô hình này tận dụng đặc tính có thứ tự của thang đo, cho phép ước lượng xác suất ở mỗi mức độ tín nhiệm dựa trên các biến độc lập và đặc trưng dữ liệu, từ đó cải thiện độ chính xác và tính diễn giải của kết quả Việc áp dụng Ordinal logistic model trong phân tích dữ liệu thang đo sáu mức không chỉ tối ưu hoá việc đo lường tín nhiệm mà còn tăng cường khả năng đưa ra nhận định và đề xuất liên quan đến đánh giá và hành vi người dùng.
19 ngân hàng trong mẫu dữ liệu và phân tích số liệu
Biến phụ thuộc là Y nhận giá trị từ 1 đến 6 biểu thị cho 6 bậc xếp hạng ngân hàng:
1 nếu ngân hàng được xếp hạng Ba3
2 nếu ngân hàng được xếp hạng B1
Yi = 3 nếu ngân hàng được xếp hạng B2
4 nếu ngân hàng được xếp hạng B3
5 nếu ngân hàng được xếp hạng Caa1
6 nếu ngân hàng được xếp hạng Caa2
- X là biến độc lập - các chỉ tiêu tài chính thể hiện cụ thể trong bảng 2.1
- i - ngân hàng thứ i và k - biến độc lập thứ k
- α 1, α2, α 3 - điểm dừng để tính toán khả năng xếp loại ngân hàng trong bốn nhóm trên
- β k - hệ số của các biến độc lập
- P1, P2, P3, P4 , P5 và P6 là xác suất để ngân hàng được xếp hạng nhóm Ba3, B1, B2, B3, Caa1, Caa2
Bảng 2.1 Bảng mã hóa biến phụ thuộc và biến độc lập
Loại biến Tên đầy đủ Kí hiệu Kỳ vọng
Biến phụ thuộc Bậc xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng Y
Hệ số vốn chủ sở hữu X2 +
Vốn chủ sở hữu / Nợ phải trả X3 + Chi phí hoạt động / Thu nhập hoạt động X4 -
Dư nợ tín dụng / Tổng tài sản X5 + Chi phí lãi vay / Tổng tài sản bình quân X6 -
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân X7 +
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân X8 +
Tỷ lệ tăng trưởng tài sản X9 -
Tỷ lệ an toàn vốn X10 +
Nợ xấu / Dư nợ tín dụng X11 -
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Mô hình được ước lượng bằng phương pháp Maximum Likelihood Từ mô hình này, ta có thể xác định tác động biên của từng chỉ tiêu tài chính được lựa chọn đến xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng Các tác động biên đó được tính toán trên từng mô hình, cho biết mức thay đổi của xác suất xếp hạng tín nhiệm khi chỉ tiêu tài chính tăng hoặc giảm một phần trăm Khi có thay đổi biên ở xếp hạng của một trường hợp mô hình, ở các mô hình khác sẽ có sự thay đổi tích cực tương ứng Tổng các thay đổi xếp hạng này được điều chỉnh để bằng không nhằm đảm bảo điều kiện P1 + P2 + P3 + P4 + P5 + P6 = 1 như đã nêu Khả năng xếp hạng của ngân hàng vào một trong sáu mức xếp hạng sẽ được tính toán trên cơ sở từng mô hình với các trường hợp bậc xếp hạng khác nhau.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tổng quan thực trạng ảnh hưởng các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng
3.1.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBANK)
Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank, mã VPB) được thành lập ngày 12/08/1993 theo giấy phép hoạt động số 0042/NH-GP do NHNN cấp và chính thức giao dịch từ ngày 10/09/1993; ban đầu mang tên Ngân hàng Thương mại Cổ phần các Doanh nghiệp Ngoài quốc doanh Việt Nam và đến năm 2010 đổi tên thành Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng Sau gần 28 năm hoạt động, VPBank có trên 280 điểm giao dịch, gồm hơn 210 chi nhánh, phòng giao dịch trên toàn quốc, với đội ngũ nhân viên trên 29.880 người Vốn điều lệ từ mức ban đầu 20 tỷ đồng đã được nâng lên 25.300 tỷ đồng tính đến ngày 31/03/2020, đưa VPBank vào nhóm top 10 ngân hàng có vốn điều lệ lớn nhất tính đến tháng 3 năm 2020.
Trải qua hơn 27 năm hoạt động, VPBank đã liên tục đạt được nhiều thành tựu và giải thưởng giá trị, cho thấy sự trưởng thành và uy tín trên thị trường tài chính Việt Nam Những thành tựu này được nối tiếp bằng các giải thưởng danh giá, trong đó gần đây nhất là VPBank trở thành ngân hàng tư nhân Việt Nam đầu tiên lọt vào một bảng xếp hạng hàng đầu, minh chứng cho chất lượng dịch vụ, sự đổi mới và cam kết mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng.
Brand Finance xếp hạng 300 ngân hàng có giá trị thương hiệu cao nhất thế giới năm 2020, trong khi HOSE công bố bảng xếp hạng “Top 20 doanh nghiệp có chỉ số phát triển bền vững VNSI”, thể hiện cam kết và hiệu quả phát triển bền vững của doanh nghiệp Việt Nam; cùng lúc, giải thưởng “Tổ chức phát hành trái phiếu nước ngoài tốt nhất châu Á” được trao cho các tổ chức phát hành xuất sắc tại khu vực.
Những thành tựu nổi bật được ghi nhận bởi các tổ chức uy tín gồm Trải nghiệm khách hàng tốt nhất năm 2020; Nơi làm việc tốt nhất châu Á năm 2019 do HR Asia bình chọn; Top 10 doanh nghiệp tư nhân lớn nhất Việt Nam năm 2019 được Vietnam Report xếp hạng; và trong cùng năm 2019, công ty còn được vinh danh thuộc Top 50 công ty niêm yết tốt nhất 2019 do Forbes và Nhịp Cầu Đầu Tư bình chọn.
Cơ cấu tổ chức của VPBank (Sơ đồ 3.1) được chia thành các cấp lý tương ứng với từng nhiệm vụ mỗi cấp:
- Đứng đầu nắm quyền cao nhất thứ tự gồm có: Đại hội đồng Cổ đông, Hội đồng quản trị, Ban kiểm soát và Tổng giám đốc
- Tiếp theo gồm các phòng Kiểm toán nội bộ, Ủy ban quản lý rủi ro, Ủy ban nhân sự, Ủy ban điều hành
Sau bước tiếp theo, hệ thống được phân chia thành các khối và các trung tâm, gồm 19 khối và các trung tâm chính, mỗi đơn vị đảm nhận các hoạt động vận hành theo chức năng và nhiệm vụ được phân công.
Sơ đồ 3.1: Cơ cấu tổ chức của VPBank (Nguồn: vpbank.com.vn)
VPBank sở hữu 100% vốn điều lệ của hai công ty con là VPB ACM và VPB FC VPB ACM chuyên hoạt động quản lý nợ và khai thác tài sản nhằm tối ưu hóa hiệu quả quản lý nợ xấu và thu hồi tài sản, trong khi VPB FC chuyên hoạt động cho vay tiêu dùng để đáp ứng nhu cầu tài chính của khách hàng.
3.1.1.3 Các sản phẩm dịch vụ
VPBank từ khi thành lập đến nay đã cho ra hàng loạt sản phẩm và dịch vụ trên thị trường, không ngừng phát triển, hoàn thiện và đổi mới để nâng cấp từng sản phẩm Các sản phẩm và dịch vụ của VPBank được thiết kế nhằm hướng tới từng phân khúc khách hàng khác nhau, giúp tối ưu hóa trải nghiệm và hiệu quả sử dụng Phân loại khách hàng của VPBank gồm cá nhân, doanh nghiệp SME, tiểu thương và doanh nghiệp lớn, từ đó định hình các giải pháp tài chính phù hợp với từng nhóm khách hàng Các sản phẩm chính của VPBank phản ánh sự đa dạng này, nhằm đáp ứng nhu cầu tài chính của từng nhóm khách hàng.
- Sản phẩm về thẻ: Thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ quốc tế
Thanh toán bằng thẻ tín dụng ngày càng phổ biến trong cuộc sống hàng ngày, và VPBank đáp ứng nhu cầu này với các sản phẩm thẻ tín dụng đa dạng Thẻ tín dụng VPBank được thiết kế để thanh toán nhanh chóng và thuận tiện, đồng thời giúp người dùng quản lý tài khoản dễ dàng VPBank chú trọng bảo mật và an toàn giao dịch, cam kết mang lại trải nghiệm thanh toán tin cậy cho mọi khách hàng Với mạng lưới thanh toán đa dạng và các giải pháp tiện ích, thẻ tín dụng VPBank đáp ứng tốt mọi nhu cầu chi tiêu và mua sắm, từ thanh toán tại cửa hàng đến thanh toán trực tuyến.
Trong danh mục thẻ điển hình, có thẻ ghi nợ quốc tế VNA và thẻ ghi nợ VPBank Visa Platinum Travel Miles, cùng thẻ tín dụng VPBank StepUp và thẻ tín dụng MC2, mang lại các lựa chọn thanh toán quốc tế tiện lợi và các tiện ích kèm theo.
VPBank cung cấp đa dạng hình thức vay vốn phù hợp với nhu cầu và điều kiện tài chính của từng khách hàng Hai hình thức vay chính tại VPBank là cho vay tín chấp (vay không có tài sản đảm bảo) và cho vay thế chấp (vay có tài sản đảm bảo), giúp người vay dễ dàng chọn lựa phương án tối ưu dựa trên khả năng trả nợ và mục đích vay vốn.
Bảng 3.1 So sánh loại hình dịch vụ vay tín chấp và vay thế chấp
Cho vay tín chấp Cho vay thế chấp
- Là hình thức cho vay không bảo đảm bằng tài sản
- Là hình thức cho vay có tài sản bảo đảm
- Cho vay căn cứ vào giá trị tài sản thế chấp
Không cần Tài sản bảo đảm theo quy định
Số tiền vay được không lớn
Số tiền vay được lớn (thường thì tùy thuộc vào giá trị của tài sản bảo đảm, đánh giả khả năng trả nợ)
- Đơn giản, nhanh chóng, có thể vay trong ngày
- Phức tạp, thời gian lâu, cần phải xác minh điều kiện vay
Hồ sơ vay vốn đơn giản gồm đầy đủ các giấy tờ thiết yếu như đơn đề nghị vay, hộ khẩu, CMND/Hộ chiếu, hợp đồng lao động hoặc bảng lương, giúp quá trình thẩm định diễn ra nhanh chóng và thuận tiện Bên cạnh đó, người vay có thể bổ sung thêm các giấy tờ khác như sao kê lương, quyết định bổ nhiệm, thăng chức và các văn bản chứng minh thu nhập khác nhằm tăng khả năng được xét duyệt vay.
- Hồ sơ vay vốn phức tạp, bao gồm: giấy tờ chứng minh mục đích sử dụng vốn, sao kê bảng lương, giấy tờ chứng minh thu nhập,…
Không trả nợ Nợ xấu và kiện ra tòa
Bị mất tài sản thế chấp (khi bên vay không trả nợ được, bên tổ chức tín dụng có quyền xử lý tài sản để thu hồi nợ)
Thời hạn vay Ngắn hơn Dài hơn
- Các sản phẩm và dịch vụ khác: gửi tiết kiệm, bảo hiểm, dịch vụ E-Banking, tài khoản thanh toán
+ Gửi tiền tiết kiệm: Tiết kiệm thường trả lãi cuối kỳ, tiết kiệm lĩnh lãi định kỳ, tiết kiệm Tài Lộc Thịnh Vượng, tiết kiệm online,
+ Tài khoản thanh toán: tài khoản thanh toán VP super, tài khoản thanh toán Payroll,
3.1.1.4 Hiệu quả hoạt động VPBank giai đoạn 2016 - 2020
Theo bảng 3.2, doanh thu của VPBank tăng đều qua các năm từ 2016 đến 2020 Doanh thu VPBank từ năm 2016 đến 2017 tăng trưởng mạnh 34.59%, tương đương từ 27,745,950 triệu đồng lên 37,343,442 triệu đồng Từ năm 2018 trở đi, mức tăng trưởng giảm so với năm 2017 Năm 2020, doanh thu tăng 3,466,270 triệu đồng, tương ứng 6.26% so với năm trước, và đạt mức kỳ vọng của ngân hàng dù đối mặt với nhiều khó khăn và biến động do đại dịch Covid-19.
Lợi nhuận sau thuế (LNST) của VPBank trong giai đoạn năm 2016 đến năm
2020 có nhiều sự biến động rõ rệt Năm 2016, LNST đạt gần 3,935,045 triệu đồng sang đến năm 2017 LNST đạt con số gần gấp đôi 6,440,767 triệu đồng Đến năm
2018 LNST của VPBank tăng nhẹ lên 7,355,568 triệu đồng, đạt 85% kế hoạch Nguyên nhân chủ yếu là Ngân hàng Nhà nước áp dụng chính sách thắt chặt tín dụng, gây khó khăn cho một số hoạt động và khiến tăng trưởng tín dụng thấp hơn kỳ vọng, từ đó ảnh hưởng đến lợi nhuận Đến năm 2020, LNST của VPBank tăng trưởng 26,07% lên 2,153,497 triệu đồng, tương đương 127,5% kế hoạch đã đề ra.
Bảng 3.2 Kết quả hoạt động kinh doanh VPBANK từ 2016 - 2020 Đơn vị: Triệu đồng
Tỷ suất lợi nhuận/Doanh thu
Nguồn: Báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất năm 2016 - năm 2020
Mặc dù, doanh thu, lợi nhuận sau thuế của VPBank có xu hướng tăng đều qua các năm từ 2016 đến 2020 nhưng tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu lại có sự biến đổi không đều giữa các năm trong khoảng nghiên cứu này Tỷ suất lợi nhuận/Doanh thu năm 2017 tăng từ 14.18% lên 17.25% Đến năm 2018 và 2019 giảm lần lượt 16.68% và 14.92% Do năm 2018 có nhiều biến động và chính sách thắt chặt tín dụng của NHNN ảnh hưởng đến tỷ số Đến năm 2020, ngân hàng đã cải thiện, có những biện pháp, chính sách phù hợp trong hoạt động kinh doanh đã làm tăng tỷ số từ 14.92% lên đạt 17.79% mặc dù điều kiện thị trường trong năm 2020 nhiều thách thức và rủi ro
Trong năm 2020, một năm đầy thách thức đối với mọi doanh nghiệp nói chung và VPBank nói riêng, ngân hàng đã duy trì và thực thi hiệu quả công tác quản trị rủi ro giữa bối cảnh tồn tại nhiều rủi ro tiềm ẩn Huy động vốn từ tiền tiết kiệm và từ trái phiếu tăng 9.1% so với năm 2019, tương đương 296.273 tỷ đồng Trong tổng nguồn vốn huy động, huy động từ tiền gửi tiết kiệm của khách hàng chiếm tỷ trọng lớn nhất, lên tới 75%.
Biểu đồ 3.1 Vốn huy động theo loại hình giai đoạn năm 2019 - 2020
Nguồn: Báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất 2020
Xếp hạng tín nhiệm của Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng giai đoạn
Vào năm 2014, Moody’s lần đầu xếp hạng VPBank ở mức tín nhiệm B3 với triển vọng ổn định Đến tháng 9 năm 2016, Moody’s công bố kết quả xếp hạng tín nhiệm của VPBank, trong đó xếp hạng tiền gửi được dựa trên các yếu tố: kết quả đánh giá tín dụng cơ sở và kỳ vọng về khả năng hỗ trợ của Chính phủ Việt Nam trong các trường hợp cần thiết Nhìn chung, xếp hạng tín nhiệm VPBank trong giai đoạn 2016–2020 tăng đều theo từng năm Năm 2018, xếp hạng rủi ro đối tác của ngân hàng được nâng từ B2 lên Ba3, cho thấy mức độ tin cậy trong các mối quan hệ ngày càng cao Các triển vọng về tiền gửi ngoại tệ dài hạn và tiền gửi nội tệ dài hạn được duy trì ở mức ổn định qua các năm Xếp hạng tín dụng cơ sở được nâng từ Caa1 (năm 2016) lên B1 (năm 2018) và được giữ nguyên đến năm 2020.
Bảng 3.3 Kết quả xếp hạng tín nhiệm VPBank giai đoạn 2016 - 2020
Tiền gửi ngoại tệ dài hạn B3 B2 B1 B1 B1
Triển vọng tiền gửi ngoại tệ dài hạn Ổn định Ổn định Ổn định
Ttiền gửi nội tệ dài hạn B3 B2 B1 B1 B1
Triển vọng tiền gửi nội tệ dài hạn Ổn định Ổn định Ổn định Ổn định Ổn định
Tín dụng cơ sở Caa1 B3 B1 B1 B1 Đánh giá tín dụng cơ sở có điều chỉnh Caa1 B3 B1 B1 B1
Rủi ro đối tác B2 B2 Ba3 Ba3 Ba3
Nhà phát hành ngắn hạn NP NP NP NP NP
Trong năm 2019, triển vọng gửi ngoại hối dài hạn của VPBank bị hạ ở mức tiêu cực khi Moody’s điều chỉnh triển vọng quốc gia từ Triển vọng sang Tiêu cực, trong khi xếp hạng tín nhiệm của quốc gia vẫn ở mức Ba3 Tuy nhiên, việc hạ triển vọng chỉ tiêu này xuống không phản ánh sự suy giảm trong kết quả hoạt động của VPBank Minh chứng cho quan điểm này là phân tích kết quả kinh doanh của VPBank trong giai đoạn 2016 – 2020 được trình bày ở trên.
Đến năm 2020, Moody’s đã nâng triển vọng tiền gửi ngoại tệ dài hạn của VPBank lên mức ổn định, cho thấy sự kỳ vọng của họ về khả năng bù đắp rủi ro của phân khúc tài chính cũng như các tổn thất do Covid-19 gây ra, bằng một lợi nhuận ở mức cao và tiềm lực tài chính vững mạnh của ngân hàng Việc này phản ánh niềm tin rằng VPBank có thể duy trì hiệu quả và tăng trưởng lợi nhuận ngay cả trong bối cảnh thách thức của đại dịch.
Vào năm 2020, đại dịch Covid-19 ảnh hưởng nghiêm trọng tới toàn cầu và ngành ngân hàng, nhưng xếp hạng tín nhiệm của VPBank vẫn ở top cao nhất trong nhóm các ngân hàng thương mại dựa trên kết quả kinh doanh và các chỉ số tài chính tăng trưởng Các mục tiêu đề ra được hoàn thành và thậm chí vượt kế hoạch nhờ sự nỗ lực quản trị và cam kết của VPBank Trước những thách thức này, VPBank đã triển khai kịp thời các chiến lược thay đổi, điều chỉnh, nhằm giảm thiểu rủi ro và tổn thất đồng thời tăng hiệu quả hoạt động.
3.3 Phân tích ảnh hưởng các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng
Được xây dựng dựa trên cơ sở các báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán của 19 ngân hàng và quá trình tính toán các chỉ tiêu tài chính cho từng ngân hàng, nghiên cứu này sử dụng 11 chỉ tiêu tài chính được xác định từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán của 19 ngân hàng để thực hiện phân tích (Phụ lục 1).
Dữ liệu XHTN của 19 NHTM được lấy từ các công bố XHTN của Moody’s trong năm 2018 và 2020 (Phụ lục 2) Nguyên nhân giới hạn thời gian là để giảm biến động của các tiêu chí và chỉ tiêu đánh giá XHTN khi mở rộng phạm vi nghiên cứu, vì một số ngân hàng chỉ có dữ liệu xếp hạng tín nhiệm từ năm 2018 Thứ hai, lựa chọn kết quả XHTN từ Moody’s dựa trên thực tế Moody’s là tổ chức xếp hạng có số lượng ngân hàng được xếp hạng nhiều nhất tại Việt Nam trong các tổ chức xếp hạng lớn trên thế giới như Fitch và Standard & Poor’s, nên mẫu dữ liệu XHTN từ Moody’s là lớn nhất.
3.3.2 Kết quả kiểm định tự tương quan các biến
Qua ma trận tự tương quan (Phụ lục 3), ta thấy có 2 cặp biến có sự tương quan cao, gồm:
Hệ số tương quan giữa hai cặp biến cho thấy sự liên hệ chặt chẽ giữa chúng Khi hai biến trong một cặp có tương quan cao, giữ nguyên cả hai biến khi hồi quy sẽ làm cho ước lượng của mô hình không chính xác do hiện tượng đa cộng tuyến Vì vậy, mỗi biến trong từng cặp được loại bỏ khỏi mô hình nhằm giảm nhiễu và cải thiện độ tin cậy cũng như sự ổn định của các tham số ước lượng.
Tác giả thực hiện loại bỏ lần lượt các biến tương ứng với các mô hình dưới đây:
- Mô hình A1: loại biến X2 và X11
- Mô hình A2: loại biến X2 và X8
- Mô hình A3 loại biến X3 và X11
- Mô hình A4 loại biến X3 và X8
Sau khi loại bỏ các biến có tự tương quan theo bốn mô hình và tiến hành so sánh các chỉ số Pseudo R2 cùng giá trị kiểm định Chi2 của các mô hình như được trình bày ở bảng 3.4, nhận thấy mô hình A1 sau khi loại bỏ các biến X2 và X11 có các chỉ số tốt nhất.
Bảng 3.4 So sánh chỉ số Pseudo R2 và giá trị kiểm định Chi2
Mô hình Pseudo R2 Kiểm định Chi2
Theo kết quả từ mô hình hồi quy A1, một số biến độc lập có giá trị P-value khá cao (>5%), vì vậy cần loại bỏ những biến này để tăng độ chính xác của mô hình Dựa trên kết quả này, các biến X4, X5, X6, X7, X9 và X10 có P-value > 5% được loại bỏ, cho ra mô hình hồi quy M1 mới Mô hình M1 hiện chỉ còn các biến độc lập X1, X3 và X8.
3.3.3 Phân tích kết quả nghiên cứu
Trong bài viết này, hồi quy Logit thứ bậc được thực hiện trên bộ dữ liệu dùng trong nghiên cứu nhằm đánh giá xếp hạng tín nhiệm của 19 ngân hàng, cho thấy xếp hạng tín nhiệm phụ thuộc vào 3 chỉ tiêu tài chính tương ứng với 3 biến độc lập trong mô hình Từ kết quả mô hình M1, ta xác định được phương trình hồi quy như sau: logit(P(Y≤k)) = β0_k + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3, với k = 1, , K−1, X1, X2, X3 lần lượt đại diện cho 3 biến độc lập là các chỉ tiêu tài chính Các hệ số β0_k, β1, β2, β3 được ước lượng từ dữ liệu và cho phép dự đoán xếp hạng tín nhiệm dựa trên các chỉ tiêu tài chính.
Bảng 3.5 Kết quả tóm tắt mô hình M1
Từ các số liệu trên bảng 3.5 cho thấy kết quả Pseudo R2 có kết quả bằng 0.2467 và giá trị kiểm đinh Chi2 bằng (0.0000) nên mô hình M1 là phù hợp
Các giá ghi P-value của các biến độc lập X1, X2, X3 tương ứng là 0.001; 0.008; 0.003 đều thỏa mãn nhỏ hơn 0.05 do đó các biến này đều có ý nghĩa thống kê
Phân tích ảnh hưởng biên của các biến độc lập ở từng mức xếp hạng cho các chỉ tiêu tài chính cho thấy mức độ ảnh hưởng chủ yếu tập trung vào hai giá trị của biến phụ thuộc là 1 và 3, tương ứng với xếp hạng Ba3 và B2 Kết quả từ bảng tóm tắt kết quả ảnh hưởng biên 3.6 (chi tiết - Phụ lục 3) cho thấy sự phân bổ tác động không đồng đều giữa các mức xếp hạng, nhưng hai mức 1 và 3 chiếm vai trò chủ đạo trong việc xác định xếp hạng ngân hàng Thông tin này cung cấp cái nhìn hữu ích cho đánh giá rủi ro và hiệu quả quản trị dựa trên các chỉ tiêu tài chính.
Bảng 3.6 Tóm tắt ảnh hưởng biên của các biến trong mô hình M1
Cụ thể, ý nghĩa tác động biên của các biến độc đến xếp hạng ngân hàng, như sau:
Khi X1 tăng 1%, xác suất của một ngân hàng được xếp hạng vào hạng B2 giảm 3.9×10^-7% và xác suất được xếp hạng vào hạng B3 tăng 4.33×10^-7% (giữ các yếu tố khác không đổi) Ý nghĩa: khi tổng tài sản của ngân hàng tăng, khả năng được xếp hạng ở mức cao hơn cũng tăng.
Khi X3 tăng 1% thì xác suất ngân hàng được xếp hạng ở hạng B2 giảm 4.8%, tương ứng xác suất được xếp hạng Ba3 tăng 5.329% (giả sử các yếu tố khác không đổi) Ý nghĩa là khi tỷ lệ Vốn chủ sở hữu/Nợ phải trả tăng lên, khả năng ngân hàng được xếp hạng cao hơn sẽ tăng.
Chỉ tiêu X8 – ROE cho biết khi ROE tăng 1% thì xác suất ngân hàng được xếp hạng Ba3 tăng 2.132% và xác suất được xếp hạng B2 giảm 1.921% (giữ nguyên các yếu tố khác) Ý nghĩa ở đây là ROE cao hơn sẽ làm tăng xác suất ngân hàng được xếp hạng tín nhiệm cao hơn Kết quả từ mô hình cho phép nhận diện tác động của một số chỉ tiêu tài chính lên XHTN ngân hàng, đặc biệt là tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân, từ đó giúp đánh giá và dự báo sự biến động xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng.
*) Chỉ Tiêu tổng tài sản (X1)
Như kỳ vọng ban đầu, khi một ngân hàng có quy mô tổng tài sản (TTS) càng lớn thì xác suất được xếp hạng và nhóm hạng cao càng cao Các ngân hàng có quy mô lớn tận dụng mạng lưới hoạt động rộng và lợi thế về quy mô để tạo lợi thế ở các hoạt động như cho vay và huy động vốn Minh chứng cho thấy TTS tác động đồng chiều với XHTN, qua bảng số liệu ở Phụ lục 1 cho thấy có ngân hàng xếp hạng Ba3 tương ứng với Y = 1; VPBank xếp hạng B1 dù TTS lớn hơn so với các ngân hàng Vietcombank, Vietinbank, BIDV – những ngân hàng này xếp hạng Ba3 trong năm 2019 – và VPBank là ngân hàng có tổng quy mô tài sản lớn nhất trong nhóm xếp hạng ở bậc B1 Trừ Sacombank, việc có TTS cao nhưng XHTN lại ở mức thấp nhất – Caa2- là do ngân hàng đã sáp nhập với Phương Nam năm 2015 và phải gánh nợ lớn, tỷ lệ nợ xấu tăng lên; trong năm 2019 các chỉ số ROA (X7) và ROE (X8) của Sacombank cũng ở mức thấp nhất trong 19 ngân hàng được xếp hạng.
Đánh giá thực trạng ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến xếp hạng tín nhiệm VPBank
Trong bối cảnh Covid-19 tác động tới hầu hết các lĩnh vực của nền kinh tế và cả VPBank, Moody’s đã công bố quyết định xếp hạng tín nhiệm cho VPBank trong giai đoạn 2016-2020 Xếp hạng tín nhiệm của VPBank vẫn ở mức cao so với toàn hệ thống các ngân hàng, và Moody’s hiện đang xếp VPBank ở mức B1.
Moody’s đã phê duyệt kết quả xếp hạng tín nhiệm (XHTN) của VPBank sau quá trình phân tích tài chính, rà soát và đánh giá các chỉ tiêu rủi ro và tài chính của ngân hàng Việc giữ nguyên bậc XHTN cho VPBank cho thấy ngân hàng có kết quả hoạt động tốt, năng lực tài chính cao và rủi ro gặp phải thấp hơn dự kiến trong bối cảnh dịch bệnh phức tạp Để đạt được kết quả này, VPBank đã đón nhận khó khăn và biến thách thức thành cơ hội thông qua các chiến lược điều chỉnh phù hợp Đến cuối quý III/2020, VPBank thanh toán được hơn 96% tổng nợ tái cấu trúc; đồng thời doanh thu đạt 28.300 tỷ đồng và lợi nhuận 9.400 tỷ đồng, hai chỉ tiêu này đều cao hơn cùng kỳ năm 2019 và chưa bị ảnh hưởng bởi Covid-19 Dịch bệnh và nhận thức của VPBank về nhu cầu thanh toán trực tuyến của khách hàng đã mở ra cơ hội thúc đẩy công nghệ và số hóa ngân hàng, giúp VPBank giữ chân khách hàng, tăng giao dịch và tiền gửi thanh toán, từ đó hạ thấp chi phí huy động vốn Bên cạnh đó, tỷ lệ nợ xấu và cơ cấu vốn vẫn ở mức cho phép của NHNN và các hiệp ước quốc tế.
Moody’s đã đánh giá VPBank có năng lực vốn tốt, khả năng sinh lời ổn định và kết quả hoạt động hiệu quả, phản ánh đường lối phát triển đúng đắn, chiến lược phù hợp và các điều chỉnh hợp lý của ngân hàng trong bối cảnh nền kinh tế bị ảnh hưởng tiêu cực bởi Covid-19.
3.4.2 Những mặt tồn tại, nguyên nhân
VPBank đã đạt được một số thành công nhất định trong hoạt động, tuy nhiên mục tiêu trở thành một trong ba ngân hàng có giá trị nhất tại Việt Nam vẫn là ưu tiên hàng đầu và VPBank đang nỗ lực để đạt được trước năm 2022 Để thực hiện mục tiêu này, mức XHTN của VPBank được xem là một trong những yếu tố then chốt nâng cao giá trị doanh nghiệp Hiện tại, XHTN của VPBank đang ở hạng B1, thuộc nhóm xếp hạng cao nhất.
Moody’s xếp hạng tín nhiệm Ba3 cho một số ngân hàng Việt Nam thuộc nhóm dẫn đầu, gồm Vietcombank, Vietinbank và BIDV Khi so sánh VPBank với các ngân hàng này, có thể thấy tổng tài sản, nguồn vốn và vốn điều lệ của Vietcombank, Vietinbank và BIDV đều lớn hơn VPBank, trong khi VPBank lại có tỷ lệ nợ xấu cao hơn so với các ngân hàng kể trên.
Phát triển công nghệ và ứng dụng khoa học số đóng vai trò then chốt trong hoạt động ngân hàng VPBank đang tích cực nâng cấp công nghệ, triển khai các ứng dụng tiện ích và tích hợp với các chương trình khác, nhưng độ phủ sóng vẫn chưa cao Nhiều ứng dụng hiện ở trạng thái thử nghiệm, chỉ dành cho nhân viên để trải nghiệm và hoàn thiện Nguyên nhân chủ yếu đến từ việc công nghệ vẫn ở giai đoạn đầu nên khả năng tiếp cận đến đầy đủ các phân khúc khách hàng chưa được thực hiện triệt để và mức độ phổ biến còn chưa cao Thêm vào đó, mức độ phủ sóng của VPBank so với các ngân hàng nhóm đầu thấp hơn có thể được giải thích vì ngân hàng phải đảm bảo nguồn vốn khi mở rộng thêm cơ sở, chi nhánh mới.
Hiện nay VPBank còn một số dịch vụ chưa được ứng dụng công nghệ cao và nâng cấp đầy đủ, phần lớn vẫn phải xử lý thủ công, khiến thủ tục chưa được rút ngắn và quy trình xử lý còn chậm Điều này ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ, làm tăng chi phí vận hành và giảm hiệu quả hoạt động, đồng thời cản trở khả năng tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và hiệu suất/ngân sách của ngân hàng.
Để nâng cao mức XHTN của VPBank, cần đưa ra các chiến lược và giải pháp hợp lý nhằm tối ưu hóa các chỉ số tài chính và cải thiện quản trị rủi ro Những chiến lược này sẽ là nền tảng cho các đề xuất kiến nghị dành cho ngân hàng, dựa trên kết quả nghiên cứu về ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính đến XHTN của VPBank và từ đó giúp tăng cường hiệu quả hoạt động, sức cạnh tranh và giá trị thương hiệu trên thị trường tài chính.