GIỚI THIỆU
Quá trình toàn cầu hóa đã làm gia tăng sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các nền kinh tế, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng Khủng hoảng tín dụng, bắt nguồn từ Mỹ, đã tác động mạnh mẽ đến nền kinh tế toàn cầu, buộc các quốc gia phải cải cách hệ thống quản lý tài chính và thiết lập cơ chế phòng ngừa rủi ro Để giảm thiểu nguy cơ biến động mạnh trên thị trường tài chính, cần có sự công khai và minh bạch trong hoạt động ngân hàng, đồng thời tuân thủ các quy luật chung của thị trường.
Trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam, lợi nhuận từ tín dụng đóng vai trò chủ yếu trong thu nhập của các ngân hàng Tuy nhiên, hoạt động này tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt ở các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam, do hệ thống thông tin còn thiếu minh bạch và không đầy đủ Bên cạnh đó, trình độ quản trị rủi ro còn hạn chế và tính chuyên nghiệp của cán bộ ngân hàng chưa cao.
Rủi ro tín dụng và nợ xấu là vấn đề không thể tránh khỏi ở mọi ngân hàng, bao gồm cả những ngân hàng hàng đầu thế giới, do có nhiều yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát Kể từ năm 2010, tình hình nợ xấu tại các ngân hàng thương mại, đặc biệt là Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai, đang gia tăng, gây ảnh hưởng đến an toàn hệ thống ngân hàng và nền kinh tế Để giảm thiểu rủi ro, VSB Đồng Nai cần kiểm soát rủi ro tín dụng một cách chặt chẽ, trong đó tín dụng cá nhân là hoạt động quan trọng cần được quản lý Vấn đề đặt ra là làm thế nào để kiểm soát hiệu quả, và các tiêu chí nào được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Ngoài ra, việc áp dụng mô hình hồi quy logistic để phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ cũng là một vấn đề cần nghiên cứu.
N ội dung nghi ên c ứu chính của luận văn:
Nội dung của luận văn nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:
1 Những nhân tố nào ảnh hưởng đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai?
2 Mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai
K ết cấu của luận văn gồm 5 chương:
Chương II: Các kết quả nghiên cứu trước đây
Chương III: Phương pháp nghiên cứu
Chương IV: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai
LÝ THUYẾT ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Lý thuyết đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
2.1.1 Lịch sử ra đời và phát triển
Mô hình định mức tín nhiệm cá nhân đã xuất hiện hơn 50 năm, cho phép đánh giá khả năng thanh toán của những người có nhu cầu vay vốn mua nhà, sử dụng thẻ tín dụng hoặc vay trả chậm Điểm tín dụng được xác định dựa trên mức độ rủi ro thanh toán và khả năng gây thiệt hại cho ngân hàng Điểm này được tính toán từ thông tin trong các báo cáo tín dụng và so sánh với các khách hàng tương tự, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quát về khả năng tài chính của cá nhân.
Từ khi ra đời, các mô hình định mức tín nhiệm thể nhân đã trở thành công cụ hiệu quả cho ngân hàng và tổ chức tín dụng trong việc đánh giá khả năng thanh toán của khách hàng Hệ thống này giúp giảm thiểu chi phí phân tích thông tin, đưa ra quyết định cho vay nhanh chóng và chính xác, đồng thời đảm bảo việc thu hồi tín dụng, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Tăng cường độ chính xác trong phân tích tín dụng chỉ cần một tỷ lệ nhỏ có thể giúp ngân hàng và tổ chức tài chính tránh được tổn thất lớn Vì vậy, các mô hình phức tạp trong đánh giá rủi ro khách hàng đang được phát triển và mở rộng, giúp các tổ chức tài chính quản lý nguồn vốn kinh doanh hiệu quả hơn.
Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên việc phân loại các nhóm khách hàng, trong đó chỉ có thể nhận diện sự khác biệt giữa các nhóm mà không thể phân biệt các cá thể trong cùng một nhóm David Duran (1941) là người đầu tiên áp dụng kỹ thuật này để phân biệt giữa các khoản nợ xấu và tốt Báo cáo của ông được trình bày trong một nghiên cứu với Cục nghiên cứu kinh tế quốc gia Hoa Kỳ, không nhằm mục đích dự báo Trong bối cảnh đó, các công ty bán hàng qua đơn đặt hàng và cho vay mua nhà gặp khó khăn trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, khi mà các chuyên viên đánh giá tín dụng bị huy động phục vụ quân đội Để giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân lực, các công ty yêu cầu chuyên viên liệt kê nguyên tắc ra quyết định cho vay, từ đó hình thành hệ thống đánh giá sơ khai Sau chiến tranh, các mô hình dựa trên nguyên lý thống kê đã chứng tỏ hiệu quả trong việc đưa ra quyết định cấp tín dụng.
Vào cuối thập kỷ 80, các mô hình định mức tín nhiệm đã thành công trong việc phát hành thẻ tín dụng và dần lan tỏa sang các sản phẩm ngân hàng khác như khoản vay cá nhân, vay mua nhà và vay kinh doanh nhỏ Đến những năm 90, sự phát triển của marketing trực tiếp đã thúc đẩy việc sử dụng thẻ tính điểm để tăng tỷ lệ phản hồi cho các chiến dịch Những tiến bộ trong khoa học máy tính đã cho phép áp dụng các kỹ thuật mới trong việc xây dựng thẻ tính điểm tự động Trong những năm 80, các phương pháp hồi quy log và quy hoạch tuyến tính đã trở thành công cụ đáng tin cậy cho các tổ chức kinh tế, trong khi gần đây, trí thông minh nhân tạo như hệ thống chuyên gia và mạng nơ-ron đã nổi lên như những kỹ thuật hàng đầu.
2.1.2 Các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Cách tiếp cận ban đầu trong đánh giá tín dụng chủ yếu dựa vào phương pháp đánh giá cá nhân, nơi các chuyên viên tín dụng dựa vào thông tin khách hàng cung cấp qua mẫu đơn với các câu hỏi thống nhất Điều này dẫn đến các quyết định chấp nhận hoặc từ chối cấp tín dụng thường mang tính chủ quan và dựa trên các nguyên lý phân loại tổng quát Các chỉ tiêu thường được xem xét trong quá trình ra quyết định bao gồm nhiều yếu tố khác nhau.
- Đặc điểm của khách hàng (tình trạng hôn nhân, gia đình, nghề nghiệp, tuổi tác );
- Số lượng tín dụng xin được vay;
- Tài sản thế chấp (khách hàng sẽ sẵn sàng trả nợ bằng những nguồn tài sản gì trong trường hợp phá sản);
- Năng lực trả nợ (Nguồn thu nhập khả dụng mà khách hàng có thể sử dụng để trả nợ); và
- Các điều kiện thị trường khác
Ngày nay, việc đánh giá khả năng trả nợ dựa trên nghiên cứu thống kê giúp các nhà kinh doanh đưa ra quyết định hợp lý cho hiện tại và tương lai Mẫu khách hàng được thu thập có thể từ vài nghìn đến hàng trăm nghìn người, với thông tin cá nhân và lịch sử tín dụng trong khoảng 12, 18 hoặc 24 tháng Các chuyên viên tín dụng sẽ xác định mức độ rủi ro của hồ sơ và loại bỏ những khách hàng "xấu", như những người thanh toán chậm trong 3 tháng liên tiếp Tuy nhiên, một số khách hàng không thể được phân loại do lịch sử tín dụng chưa đủ dài hoặc thông tin cá nhân không rõ ràng, dẫn đến việc họ bị loại ra khỏi mẫu xem xét.
Các nghiên cứu trước đây
2.2.1 Đề tài "Chấm điểm tín dụng cho thị trường ngân hàng bán lẻ Việt Nam: Kết quả thực hiện và ảnh hưởng đối với cho vay so với mối quan hệ được giao dịch" của tác giả Stefanie Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh
Trong nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006), một mô hình tính điểm tín dụng cho các khoản vay tại ngân hàng bán lẻ Việt Nam đã được đề xuất, sử dụng nhiều yếu tố để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng Các yếu tố này bao gồm thời gian giao dịch với ngân hàng, giới tính, số lần vay, thời gian vay, tài khoản tiền gửi, khu vực, tình trạng nhà ở, tài khoản hiện tại, giá trị phụ thêm, số người phụ thuộc, thời gian cư trú, tình trạng hôn nhân, tài sản thế chấp, điện thoại bàn, trình độ học vấn và mục đích vay Những yếu tố này đã được đưa vào mô hình hồi quy logistic nhằm phân biệt khách hàng có khả năng trả nợ hay không Kết quả nghiên cứu cho thấy
Các nhân tố ảnh hưởng
Estimated Coefficient (Hệ số hồi quy)
Standard Error (Sai số chuẩn)
Thời gian giao dịch với ngân hàng
Số lần vay nợ tín dụng X 3 -0.938 0.051 1.40
Thời gian cư trú tại địa chỉ hiện tại
Tài sản thế chấp X 13 -0.181 0.057 53 Điện thoại bàn X 14 -0.156 0.047 3.40
Bảng 2.1: Kết quả hồi quy logistic trong mô hình ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng
Từ đó, mô hình hồi quy tổng thể về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng (theo đề tài) là:
Và mô hình hồi quy giới hạn (loại bỏ biến có p-value >5%) về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng là:
Nghiên cứu này chỉ ra rằng các ngân hàng cần thường xuyên cập nhật mô hình đánh giá rủi ro tín dụng, đặc biệt ở các nước đang phát triển như Việt Nam, nơi có sự biến động kinh tế mạnh mẽ hơn so với các nước phát triển Việc điều tra sự ổn định hay thay đổi của mô hình đánh giá tín dụng theo thời gian là cần thiết Hơn nữa, các ngân hàng có thể so sánh mô hình đánh giá tín dụng của mình trong bối cảnh thị trường ngân hàng đang phát triển, từ đó khám phá mối liên hệ giữa các đặc điểm cho vay và tầm quan trọng của chúng đối với sự phát triển kinh tế và tài chính.
2.2.2 Các nghiên cứu trên thế giới về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng Đã có những nghiên cứu trước về lý do tại sao các cá nhân lại vay nợ như Berthoud và Kempson (1992), Lea, Webley và Levine (1993); Lea,
Webley và Walker (1995); Livingstone và Lunt (1992); Tokunaga (1993); Kaynak và Harcar (2001)
* Nghiên cứu của Livingston và Lunt (1992): họ thấy rằng tín dụng thường phổ biến ở các cá nhân có thu nhập cao và ở người chưa trưởng thành
Nghiên cứu của Crook (2001) chỉ ra rằng thu nhập, sở hữu nhà và số lượng thành viên trong gia đình có tác động tích cực đến mức độ vay nợ tín dụng của hộ gia đình tại Mỹ.
Nghiên cứu của Duca và Rosenthal (1993) chỉ ra rằng nhu cầu vay nợ tín dụng của các hộ gia đình trẻ phụ thuộc chủ yếu vào thu nhập, tài sản và quy mô của hộ gia đình.
Nghiên cứu của Tokunaga (1993) cho thấy rằng hiệu quả sử dụng tín dụng tiêu dùng của người tiêu dùng có thể được đánh giá thông qua lý thuyết nghiên cứu hành vi và tâm lý người tiêu dùng Ông phát hiện rằng những người sử dụng tín dụng không thành công thường gặp khó khăn trong việc tiết kiệm tiền, có hành vi rủi ro thấp hơn và thường xuyên lo lắng về tình hình tài chính hơn so với những người thành công.
Nghiên cứu của Lea et al (1993) chỉ ra rằng những người mắc nợ nghiêm trọng có sự khác biệt rõ rệt so với những người không vay nợ, đặc biệt về các yếu tố kinh tế, xã hội học và tâm lý Họ cũng phát hiện rằng khoản nợ vay tín dụng có mối liên hệ chặt chẽ với các yếu tố kinh tế.
* Nghiên cứu của Cox và Jappelli (1993) tìm thấy nhu cầu cho vay nợ tín dụng liên quan nhiều đến thu nhập cố định và giá trị tài sản
* Nghiên cứu của Mathews và Slocum (1969) và Slocum và Mathews
Nghiên cứu năm 1970 cho thấy rằng các chủ thẻ có thu nhập thấp và tình trạng kinh tế xã hội kém thường sử dụng thẻ tín dụng để vay mượn nhiều hơn so với những người có thu nhập cao và địa vị xã hội tốt.
Nghiên cứu của Black và Morgan (1998) chỉ ra rằng các yếu tố xã hội và nhân khẩu học có ảnh hưởng đáng kể đến sự gia tăng tình trạng không trả được nợ thẻ tín dụng.
Nghiên cứu của Dunn và Kim (1999) chỉ ra rằng tổng số yêu cầu thanh toán tối thiểu có mối tương quan với thu nhập, tỷ lệ phần trăm tín dụng đã sử dụng và số lượng thẻ tín dụng đang hoạt động, tạo ra hiệu ứng tích cực đến xác suất sử dụng thẻ tín dụng Tuy nhiên, tổng số nợ thẻ tín dụng lại không thể giải thích khả năng trả nợ của người vay dựa trên thu nhập.
Nghiên cứu của Davies và Lea (1995) cho thấy sinh viên tại Anh có thu nhập cao hơn thường có mức nợ phải trả cao hơn Phát hiện này được xác nhận bởi Hayhoe và các cộng sự vào năm 2000.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Bài luận áp dụng phương pháp định lượng dựa trên dữ liệu từ Ngân hàng liên doanh Việt Thái - chi nhánh Đồng Nai, tập trung vào khách hàng cá nhân được cấp tín dụng để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Sử dụng phần mềm SPSS và Excel để xử lý dữ liệu, kết hợp với kỹ thuật phân tích mô hình logistic nhằm đưa ra những đánh giá chính xác và hiệu quả nhất.
SƠ ĐỒ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
* Tổng thể mẫu khảo sát:
Nghiên cứu này dựa trên dữ liệu từ 91 khách hàng cá nhân có giao dịch tín dụng trong khoảng thời gian từ tháng 9/2011 đến tháng 5/2012 Tác giả áp dụng mô hình logistic để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Phương pháp thu thập dữ liệu là chọn mẫu 91 khách hàng cá nhân phát sinh quan hệ tín dụng tại VSB Đồng Nai
Xác định tổng thể mẫu Thu thập dữ liệu về chấm điểm tín dụng KH cá nhân tại VSB
Xử lý dữ liệu trên SPSS Đọc kết quả Tổng hợp và đánh giá kết quả xử lý
Cơ sở dữ liệu của mô hình bao gồm thông tin thực tế về các tiêu chí chấm điểm tín dụng của 91 khách hàng cá nhân đang giao dịch tại VSB Đồng Nai Mỗi tiêu chí được đánh giá theo một thang điểm cụ thể, phản ánh chính xác khả năng tín dụng của khách hàng.
STT Chỉ tiêu Thang điểm
2 Trình độ học vấn Trên ĐH
3 Nghề nghiệp Chuyên môn/kỹ thuật
4 Thời gian công tác 240trđ
(Nguồn: Dữ liệu của Ngân hàng LD Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai)
Bảng 3.1: Thang điểm các thông tin cá nhân cơ bản
Cán bộ tín dụng sẽ đánh giá điểm của khách hàng dựa trên bảng điểm quy định Nếu khách hàng có tổng điểm dưới 20, quá trình chấm điểm sẽ dừng lại và yêu cầu cấp tín dụng sẽ bị từ chối Ngược lại, nếu khách hàng đạt từ 20 điểm trở lên, cán bộ sẽ tiếp tục đánh giá các tiêu chí quan hệ ngân hàng theo bảng điểm bổ sung.
STT Chỉ tiêu Thang điểm
1 Tình hình trả nợ với
Chưa giao dịch/vay vốn
Chưa bao giờ quá hạn
2 Tình hình chậm trả lãi
Chưa giao dịch/vay vốn
Chưa bao giờ chậm trả
Chưa bao giờ chậm trả trong 2 năm gần đây
20 Đã có lần chậm trả trong 2 năm gần đây -5
3 Tổng dư nợ hiện tại
4 Sử dụng các DV khác của VSB
Số dư tiền gởi tiết kiệm bình quân VNĐ (quy đổi) tại VSB
(Nguồn: Dữ liệu của Ngân hàng LD Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai) Bảng 3.2: Thang điểm các thông tin tài chính của khách hàng
Tác giả áp dụng mô hình logistic để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai, dựa trên các tiêu chí đã được xác định.
Mô hình lý thuy ết (mô h ình logistic)
Mô hình logistic phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến một biến nhị phân, cụ thể là khả năng trả nợ Mục tiêu chính của mô hình này là sử dụng các yếu tố ảnh hưởng để xác định xác suất cá nhân có khả năng trả nợ Nhờ vào mô hình logistic, chúng ta có thể ước lượng xác suất trả nợ của cá nhân dựa trên dữ liệu từ mẫu.
Cấu trúc của dữ liệu trong mô hình như sau:
Phụ thuộc Nhị phân Ðộc lập Liên tục hoặc rời rạc
Y(X) là biến lựa chọn nhị phân có thể được giải thích như sau:
1: Nếu có khả năng trả nợ
Yi 0: Nếu không có khả năng trả nợ
Trong đó Pi = P (Yi = 1/Xi) Khi đó Yi là biến ngẫu nhiên phân phối theo quy luật Bernoulli, có nghĩa là: f i (Y i )=P i Yi (1−P i ) 1−Yi Trong đó: Y i =0,1; i=1, ,n
Khi đó, kỳ vọng toán và phương sai được tính như sau: E (Y i ) = n i P i Var (Yi) = niPi (1 – Pi)
Vì Y i là biến ngẫu nhiên phân phối theo quy luật Bernoulli nên theo luật số mũ chúng ta có thể viết lại như sau:
Tỷ lệ chênh lệch: odds Với P i =P(Y i =1)
Mở rộng hơn nữa chúng ta có thể viết như sau:
Chúng ta cần phải ước lượng Hiện nay có rất nhiều phần mềm như SPSS, Eviews….có thể giúp chúng ta ước lượng các tham số này
T ừ đó, mô h ình h ồi quy logistic dự kiến:
Log e [ ] = β 0 + β 1 Tuoi + β 2 hocvan + β 2 nghenghiep + β 4 thoigianct + β 5 tglamcv + β 6 Nha_o + β 7 Giadinh + β 8 Nguoiantheo + β 9 Tncanhan + β 10 Tngiadinh + β 11 Tra_no + β 12 Tra_lai + β 13 Du_no + β 14 DV + β 15 Tiengui
Trong mô hình hồi quy của luận văn, biến phụ thuộc chính là khả năng trả nợ của khách hàng, được ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tuổi tác, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, thời gian làm việc hiện tại, tình trạng nhà ở, cơ cấu gia đình, số người phụ thuộc, thu nhập cá nhân hàng năm, thu nhập gia đình, tình hình trả nợ với VSB, tình hình chậm trả lãi, tổng dư nợ hiện tại, việc sử dụng các dịch vụ khác của VSB và số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân tại VSB.
Các tham số của mô hình hồi quy được ước lượng bằng phương pháp Enter.
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG LIÊN DOANH VIỆT THÁI – CHI NHÁNH ĐỒNG NAI
Các đặc trưng về tài chính của khách hàng
* Về tình hình trả nợ và tình hình trả lãi:
Trong 91 mẫu khảo sát, 72,5% khách hàng vay vốn chưa bao giờ quá hạn, trong khi 70,3% chưa từng chậm trả lãi Chỉ có 11% khách hàng đã từng giao dịch với Ngân hàng và có thời gian quá hạn trên 30 ngày Đáng chú ý, tỷ lệ khách hàng chưa bao giờ vay vốn chỉ chiếm 2,2%.
Hình 4.9: Biểu đồ thể hiện Hình 4.10: Biểu đồ thể hiện tình hình trả nợ tình hình trả lãi
Tổng dư nợ hiện tại của khách hàng tại VSB Đồng Nai cho thấy 49 trong số 91 người có số dư nợ dưới 100 triệu đồng, chiếm tỷ lệ lớn Chỉ có 13 người, tương đương 14%, có khoản nợ khá lớn, trong khi số khách hàng có nợ lớn chỉ dừng lại ở 7 người, chiếm 8% Điều này chứng tỏ rằng VSB Đồng Nai đã thực hiện chiến lược thu hồi nợ và cấp tín dụng hiệu quả, giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cho vay.
Hình 4.11: Biểu đồ thể hiện tổng dư nợ hiện tại
* Về sử dụng các dịch vụ khác của VSB và số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân VNĐ (quy đổi) tại VSB:
Dữ liệu cho thấy khách hàng sử dụng đồng thời dịch vụ thẻ và tiết kiệm tương đối đồng đều, không có sự chênh lệch rõ rệt Tuy nhiên, số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân lại khá thấp, với 78% khách hàng có số dư dưới 20 triệu đồng, trong khi tỷ lệ khách hàng có dư nợ từ 20-500 triệu đồng rất nhỏ.
Hình 4.12: Biểu đồ thể hiện Hình 4.13: Biểu đồ thể hiện tình hình sử dụng các DV khác số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân
Phân tích dữ liệu cho thấy, khách hàng cá nhân vay vốn tại VSB Đồng Nai chủ yếu là những khách hàng uy tín, với phần lớn không bao giờ quá hạn gốc và chậm trả lãi Tổng dư nợ của họ thường nhỏ hơn 100 triệu đồng, đồng thời họ cũng sử dụng dịch vụ thẻ và gửi tiết kiệm.
Giả thuyết về mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập của mô hình
4.2.1 Bi ến ph ụ thuộc: Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Đối với mỗi khoản vay, câu hỏi đầu tiên của ngân hàng là liệu khách hàng có thiện chí và có khả năng thanh toán khi khoản vay đến hạn hay không? Điều này liên quan đến việc nghiên cứu chi tiết “6 khía cạnh – 6C” của khách hàng bao gồm:
Tư cách người vay là yếu tố quan trọng mà CBTD cần xem xét, đảm bảo rằng người vay có mục đích tín dụng rõ ràng và cam kết nghiêm túc trong việc hoàn trả nợ đúng hạn.
- Năng lực của người vay (Capacity): Người đi vay phải có năng lực pháp luật và năng lực hành vi dân sự
- Thu nhập của người vay (Cashflow): xác định nguồn trả nợ của khách hàng vay
- Bảo đảm tiền vay (Collateral): là nguồn thu thứ hai có thể dùng để trả nợ vay cho ngân hàng
- Các điều kiện (Conditions): ngân hàng quy định các điều kiện tùy theo chính sách tín dụng từng thời kỳ
Kiểm soát là quá trình đánh giá các ảnh hưởng từ sự thay đổi của luật pháp và quy chế hoạt động, đồng thời xem xét khả năng của khách hàng trong việc đáp ứng các tiêu chuẩn mà ngân hàng đề ra.
Nhiều ngân hàng hiện nay sử dụng hệ thống cho điểm tín dụng để xử lý đơn xin vay tiêu dùng cho các mục đích như mua xe hơi, trang thiết bị gia đình và bất động sản Các yếu tố quan trọng trong việc cho điểm tín dụng bao gồm hệ số tín dụng, tuổi đời, tình trạng tài sản, số người phụ thuộc, quyền sở hữu nhà, thu nhập, sử dụng điện thoại cố định, tài khoản cá nhân và thời gian làm việc.
4.2.2 Các bi ến độc lập:
Các nghiên cứu lý thuyết toàn cầu và thực nghiệm tại Việt Nam đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Những yếu tố này có thể được tổng hợp thành các biến nhân tố quan trọng trong việc chấm điểm tín dụng.
Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh
Các nghiên cứu của thế giới
Lý thuyết điểm số tín dụng tiêu dùng
1 Thời gian giao dịch với ngân hàng
Thu nhập (*) Thu nhập (*) Thu nhập (*)
2 Giới tính Tuổi (*) Tuổi (*) Uy tín của khách hàng
3 Số lần vay nợ tín dụng
Cơ cấu gia đình (*) Thời gian làm việc (*)
Năng lực của khách hàng
4 Thời gian vay nợ Dư nợ hiện tại (*) Dư nợ hiện tại (*) Tính trung thực của khách hàng
Yếu tố kinh tế- môi trường
6 Khu vực Sự thay đổi chính sách pháp luật
7 Tình trạng nhà ở (*) Tình trạng nhà ở (*) Tình trạng nhà ở (*)
11 Thời gian cư trú tại địa chỉ hiện tại
13 Tài sản thế chấp Tài sản thế chấp Tài sản thế chấp
14 Điện thoại bàn Điện thoại bàn
Ghi chú:(*)Những nhân tố sử dụng trong mô hình thực nghiệm cho VSB Đồng Nai
Bảng 4.1: Tổng hợp các biến độc lập theo nghiên cứu trước đây
4.2.3 Gi ả thuyết về mối tương quan giữa khả năng trả nợ của khách h àng cá nhân t ại VSB Đồng Nai v à các nhân t ố ảnh hưởng
Dựa trên lý thuyết của các nhà nghiên cứu quốc tế về khả năng trả nợ của khách hàng và thực nghiệm từ một số nghiên cứu trong nước, các nhà quản trị VSB đã phối hợp với các chuyên gia để xác định 15 tiêu chí quan trọng liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Tại VSB Đồng Nai, việc chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân dựa trên 15 tiêu chí cụ thể Tác giả đã xây dựng các giả thuyết dựa trên thực tiễn để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Hình 4.14: Mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
Các giả thuyết về mối tương quan giữa các nhân tố và khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai:
STT Chỉ tiêu Ký hiệu Giả thuyết
2 Trình độ học vấn Hocvan +
4 Thời gian công tác Thoigianct +
5 Thời gian là công việc hiện tại Tglamcv +
7 Cơ cấu gia đình Giadinh +/-
8 Số người ăn theo Nguoiantheo -
9 Thu nhập cá nhân hàng năm TNcanhan +
10 TN của gia đình/năm TNgiadinh +
11 Tình hình trả nợ với VSB Tra_no +/-
12 Tình hình chậm trả lãi Tra_lai -
13 Tổng dư nợ hiện tại VND (quy đổi) Du_no -
14 Sử dụng các DV khác của VSB DV +
15 Số dư tiền gởi tiết kiệm bình quân VNĐ (quy đổi) tại VSB Tiengui +
Bảng 4.2: Tổng hợp mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Mô hình hồi quy logistic các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
4.3.1 Ma trận tương quan và kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến
Một phương pháp phổ biến để đánh giá giá trị phân biệt là kiểm nghiệm ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Kết quả cho thấy hệ số tương quan nhỏ hơn 0,85 cho thấy giá trị phân biệt có khả năng tồn tại giữa hai biến (John và Benet-Martinez, 2000) Bảng ma trận tương quan tóm tắt mối tương quan thống kê Spearman’s Rho giữa các biến Tất cả hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến đều không vượt quá 0,600, chứng tỏ rằng giá trị phân biệt đã được xác nhận Điều này có nghĩa là các thang đo trong nghiên cứu này đã có khả năng đo lường các khái niệm nghiên cứu khác nhau.
(Xem phụ lục 1, mục 1: Ma trận tương quan)
Ma trận tương quan cho thấy các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng có tương quan với nhau
Tuổi tác có mối tương quan tích cực với thời gian làm việc, với hệ số r là 0.273 và giá trị p nhỏ hơn 0,05 Điều này cho thấy khi tuổi của khách hàng tăng lên, thời gian làm việc cũng có xu hướng tăng theo, và ngược lại.
Học vấn có mối tương quan tích cực đáng kể với nghề nghiệp, với hệ số r = 0.469 và p < 0,05 Điều này cho thấy rằng khách hàng có trình độ học vấn cao hơn thường được đánh giá cao hơn trong nghề nghiệp của họ, và ngược lại.
Thời gian công tác có mối liên hệ đáng kể với khả năng sở hữu nhà ở, với hệ số tương quan r = 0.418 và p < 0,05 Điều này cho thấy, khi thời gian công tác của khách hàng tăng lên, khả năng sở hữu nhà ở của họ cũng gia tăng, và ngược lại.
Thời gian dành cho công việc hiện tại có mối liên hệ tích cực với thu nhập cá nhân, với hệ số tương quan r = 0.310 và p < 0,05 Điều này cho thấy rằng khi khách hàng tăng thời gian làm việc, thu nhập của họ cũng tăng theo, và ngược lại.
Nghiên cứu cho thấy rằng biến gia đình có mối liên hệ nghịch đáng kể với dư nợ tại ngân hàng, với hệ số tương quan r = -0.216 và p < 0,05 Điều này có nghĩa là khách hàng có gia đình thường có khả năng dư nợ thấp hơn, trong khi những khách hàng không có gia đình lại có xu hướng dư nợ cao hơn.
Biến thu nhập cá nhân có mối quan hệ tích cực và đáng kể với biến tiền gửi ngân hàng (r = 0.235; p < 0,05), cho thấy rằng khi thu nhập cá nhân tăng lên, lượng tiền gửi vào ngân hàng cũng sẽ gia tăng, và ngược lại.
4.3.2 Mô hình hồi quy logistic các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
Tiến hành hồi quy logistic 15 biến độc lập với biến phụ thuộc là khả năng trả nợ theo 2 cách sau:
4.3.2.1 Mô hình tổng thể (Mô hình 1)
* Ước lượ ng các tham s ố c ủ a mô hình
Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với phương pháp đưa biến trực tiếp vào mô hình (Enter), ta đưa tất cả 15 biến vào mô hình
B ả ng 4.3: Variables in the Equation
Constant 20.917 64536.264 000 1 1.000 124982.377 a Variable(s) entered on step 1: Tuoi, Hocvan, Nghenghiep, Thoigianct, Tglamcv, Nha_o, Giadinh, Nguoiantheo, TNcanhan, TNgiadinh, Tra_no, Tra_lai, Du_no, DV, Tiengui Ở Bảng 4.3, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ biến Học vấn (Sig = 0.431), biến Gia đình (Sig = 0.524), biến Số người ăn theo (Sig 0.348), biến Thu nhập gia đình (Sig = 0.175), biến Tình hình trả nợ (Sig 0.192) và biến Tình hình chậm trả lãi (Sig = 0.368) Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình sử dụng tốt
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình:
* Ki ểm đị nh v ề độ phù h ợ p c ủ a mô hình:
B ả ng 4.4: Omnibus Tests of Model Coefficients
Mô hình được trình bày trong Bảng 4.4 có mức ý nghĩa thống kê với Sig = 0.000, cho thấy rằng kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát là rất cao.
Bảng 4.5 cho thấy giá trị của -2 Log likelihood (-2LL = 25.418) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể
Giá trị Cox & Snell R Square của mô hình hồi quy tổng thể logistic bằng
0.669 nghĩa là mô hình giải thích được 66.9% sự biến động xác suất trả được nợ cho ngân hàng
Log e [ ] = 20.917+0.227tuoi + 0.026hocvan + 0.850nghenghiep + 0.444thoigianct +0.256tglamcv + 0.854Nha_o - 0.033Giadinh – 0.350Nguoiantheo + 1.874Tncanhan –
3.357Tngiadinh - 0.019Tra_no +0.099Tra_lai – 0.143Du_no + 0.827DV +1.555Tiengui
Overall Percentage 93.4 a The cut value is 500
Mức độ chính xác của dự báo được thể hiện qua Bảng 4.6, trong đó mô hình đã dự đoán đúng 42 trong số 45 trường hợp không trả nợ, đạt tỷ lệ chính xác 93.3% Đối với 46 trường hợp thực tế có khả năng trả nợ, mô hình chỉ sai 3 trường hợp, mang lại tỷ lệ chính xác 93.5% Từ đó, tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 93.4%.
4.3.2.2 Mô hình giới hạn: (Mô hình 2)
* Ước lượ ng các tham s ố c ủ a mô hình:
Mô hình hồi quy logistic dự báo rủi ro tín dụng giới hạn được ước lượng bằng cách loại bỏ những biến có mức ý nghĩa Sig > 0.05 từ mô hình tổng thể, giúp tăng độ chính xác và tin cậy của mô hình dự báo.
B ả ng 4.7: Variables in the Equation
52.333 80.306 000 1 696 000 a Variable(s) entered on step 1: Tuoi, Nghenghiep, Thoigianct, Tglamcv,
Kết quả kiểm định Wald trong Bảng 4.7 cho thấy các hệ số hồi quy của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa (sig.) nhỏ hơn 0.05, ngoại trừ biến Sử dụng các dịch vụ khác của ngân hàng VSB với sig = 0.223 Điều này chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê và mô hình được sử dụng là phù hợp.
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình hồi quy logistic:
* Ki ểm đị nh v ề độ phù h ợ p c ủ a mô hình:
Log e [ ] = - 52.333 + 0.169tuoi + 0.954nghenghiep + 0.386thoigianct +0.116tglamcv + 1.197Nha_o + 0.135Tncanhan– 0.088Du_no + 0.803DV
B ả ng 4.8: Omnibus Tests of Model Coefficients
Mô hình có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa quan sát Sig = 0.000, cho thấy kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Giá trị -2 Log likelihood (-2LL = 39.689) trong Bảng 4.9 cho thấy mô hình có độ phù hợp khá tốt Đồng thời, giá trị Cox & Snell R Square đạt 0.713, cho thấy mô hình hồi quy Logistic giải thích được 71.3% sự biến động trong xác suất trả nợ cho ngân hàng.
Predicted Tinhhinhtrano Observed khong tra tra duoc
Overall Percentage 92.3 a The cut value is 500
Mức độ chính xác của dự báo được thể hiện qua Bảng 4.10, trong đó mô hình đã dự đoán đúng 41 trên 45 trường hợp không trả nợ, đạt tỷ lệ chính xác 91.1% Đối với 46 trường hợp thực tế có khả năng trả nợ, mô hình chỉ dự đoán sai 3 trường hợp, dẫn đến tỷ lệ chính xác là 93.5%.
Từ đó ta tính được tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 92.3%
4.3.3 Nhận xét chung và lựa chọn mô hình:
Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai từ mô hình thực nghiệm
Kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính logistic cho thấy trong số 15 yếu tố ban đầu, có 9 yếu tố có tác động mạnh đến mô hình, đáp ứng mục tiêu nghiên cứu của tác giả Các yếu tố này bao gồm: tuổi, nghề nghiệp, thời gian công tác, thời gian làm việc hiện tại, nhà ở, thu nhập cá nhân, dư nợ, sử dụng dịch vụ ngân hàng và tài khoản tiền gửi.
Theo mô hình, tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng và sở hữu nhà có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng trả nợ của khách hàng, điều này phù hợp với lý thuyết thực tiễn và tình hình hiện tại tại VSB Đồng Nai.
Dựa trên mô hình đã chọn, bảng tổng hợp dưới đây liệt kê các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Các nhân tố Tác động đối với biến phụ thuộc(Khanangtrano)
Bảng 4.11: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
Biến Tuổi (Tuoi) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, cho thấy rằng khi độ tuổi của khách hàng tăng lên, xác suất họ có khả năng trả nợ cũng cao hơn.
Biến Nghề nghiệp (nghenghiep) có tác động (+) với biến khả năng trả nợ của khách hàng Ta có thể thấy rằng, chiều tác động của biến khá hợp lí
Rõ ràng là khi khách hàng có nghề nghiệp thì khả năng trả nợ của khách hàng cao hơn
Thời gian công tác (thoigianct) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, cho thấy rằng những người có thâm niên trong công việc sẽ dễ dàng nhận được quyết định cấp tín dụng từ ngân hàng Tương tự, thời gian làm việc (thoigiancv) cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng được cấp tín dụng.
Biến Nhà ở (Nha_o) và biến Thu nhập cá nhân (Tncanhan) đều ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, điều này phù hợp với tính thực tiễn và kết quả từ mô hình nghiên cứu.
Biến Dư nợ (Du_no) ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, điều này hoàn toàn hợp lý vì khi khách hàng còn nợ, việc ngân hàng đánh giá cao khả năng thanh toán của họ trở nên khó khăn.
Việc sử dụng các dịch vụ ngân hàng và duy trì số dư tiền gửi có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng Ngân hàng thường ưu tiên cấp tín dụng cho những khách hàng tích cực sử dụng dịch vụ và có tài khoản tiền gửi, cho thấy họ có nguồn lực tài chính ổn định Điều này đồng nghĩa với việc các khoản tín dụng từ những khách hàng này có khả năng thu hồi cao hơn.
Kết quả từ mô hình cho thấy tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc hoàn toàn trái ngược với nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006) Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ mẫu nghiên cứu, thời gian nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu khác nhau giữa hai mô hình.
Bảng so sánh sự khác biệt giữa hai mô hình:
Mẫu nghiên cứu Các ngân hàng bán lẻ
91 khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai Thời gian nghiên cứu Khoảng năm 2006 2011-2012 Đối tượng nghiên cứu Ngân hàng Việt Nam VSB Đồng Nai
Nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006) không còn phù hợp với tình hình hiện tại của VSB Đồng Nai do sự khác biệt lớn Vì vậy, các kết quả từ mô hình nghiên cứu trước đây về xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai hiện nay tương đối phù hợp với thực trạng của ngân hàng này.
Rủi ro tín dụng là vấn đề quan trọng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng, đòi hỏi sự chú ý thường xuyên Việc xây dựng mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng trở nên cần thiết, đặc biệt đối với Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai Hệ thống chấm điểm và xếp hạng tín dụng cá nhân, cùng với phương pháp logistic, giúp xác định ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Qua quá trình nghiên c ứu, luận văn đ ã thu được kết quả sau:
- Tổng kết các kết quả nghiên cứu trên thế giới về sự ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng
Bài viết nhận diện 15 nhân tố ảnh hưởng đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai, bao gồm: tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, thời gian làm công việc hiện tại, tình trạng nhà ở, cơ cấu gia đình, số người ăn theo, thu nhập cá nhân hàng năm, thu nhập gia đình hàng năm, tình hình trả nợ với VSB, tình hình chậm trả lãi, tổng dư nợ hiện tại (VNĐ), sử dụng các dịch vụ khác của VSB và số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân.
Mô hình hồi quy logistic đã được xây dựng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái, chi nhánh Đồng Nai Nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về các nhân tố quyết định đến khả năng trả nợ, từ đó giúp ngân hàng cải thiện quy trình quản lý rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái, chi nhánh Đồng Nai, là một bước quan trọng trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ và quản lý rủi ro tín dụng Việc phân tích các yếu tố này giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về hành vi trả nợ của khách hàng, từ đó đưa ra các giải pháp hiệu quả nhằm tăng cường khả năng thu hồi nợ và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Tuy nhiên, lu ận văn c òn có m ột số hạn chế nhất định:
- Đối tượng nghiên cứu hạn chế (tổng thể mẫu chỉ có 91 khách hàng cá nhân vay vốn tại VSB Đồng Nai)
Mô hình hiện tại chỉ dựa trên các chỉ tiêu kỹ thuật chấm điểm tín dụng mà chưa áp dụng kỹ thuật chấm điểm hành vi của khách hàng Tuy nhiên, việc đánh giá hành vi là rất cần thiết, vì nó phản ánh cách thức, thái độ, tính trung thực và mức độ hợp tác của khách hàng trong việc trả nợ cho ngân hàng.
