GIỚ I THI ỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN C Ứ U
Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu
Từ cuối năm 2008, khủng hoảng tài chính tại Mỹ đã tác động tiêu cực đến kinh tế Việt Nam, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn và ngân hàng giảm khả năng cho vay Tuy nhiên, nền kinh tế Việt Nam đã hội nhập sâu với kinh tế toàn cầu, dẫn đến sự phát triển nhanh chóng và cạnh tranh gay gắt, đặc biệt trong ngành ngân hàng Hiện nay, các ngân hàng thương mại cổ phần không chỉ cạnh tranh lẫn nhau mà còn phải đối mặt với các công ty tài chính tiêu dùng và áp lực từ các công ty công nghệ tài chính (Fintech) Để thích ứng, nhiều ngân hàng đã tập trung phát triển mảng thị trường bán lẻ, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về các sản phẩm tài chính như vay mua nhà, mua xe, và chi tiêu qua thẻ tín dụng, từ đó mang lại lợi nhuận đáng kể.
Ngân hàng Shinhan được thành lập tại Việt Nam với mục tiêu phục vụ chủ yếu cho khách hàng Hàn Quốc, nhưng gần đây đã mở rộng để chiếm lĩnh thị trường khách hàng cá nhân tiềm năng Vào ngày 18 tháng 12 năm 2017, ngân hàng đã mua lại mảng bán lẻ của ANZ, nhưng sự tăng trưởng tín dụng nhanh chóng cũng đi kèm với rủi ro gia tăng nợ xấu Tốc độ tăng trưởng tín dụng cao thường kéo theo tiêu chuẩn cho vay thấp, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu gia tăng Nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến ngân hàng mà còn đến toàn ngành ngân hàng, khiến Ngân hàng Nhà nước phải áp dụng nhiều biện pháp quản lý Tuy nhiên, nếu chỉ tập trung xử lý nợ xấu mà không cải thiện chất lượng tín dụng, tình hình sẽ không được giải quyết triệt để Các nguyên nhân gây rủi ro tín dụng rất đa dạng, bao gồm cả yếu tố bên ngoài và nội tại của ngân hàng cũng như từ phía khách hàng Việc hiểu rõ các yếu tố quyết định khả năng trả nợ là rất quan trọng để tổ chức cho vay có thể phân bổ khoản vay hiệu quả, từ đó tăng tỷ lệ trả nợ và giảm lãi suất cho vay Khả năng trả nợ cao không chỉ mang lại lợi nhuận cho cả bên cho vay và người vay mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của tổ chức tín dụng.
Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân là rất quan trọng trong hoạt động của ngân hàng Hiện tại, chưa có nghiên cứu nào thực hiện về vấn đề này tại Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân là cần thiết để Ngân hàng Shinhan – Chi nhánh TP Hồ Chí Minh phát triển tín dụng an toàn và hiệu quả Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP Hồ Chí Minh” sẽ giúp đo lường mức độ ảnh hưởng của những yếu tố này.
M ụ c tiêu nghiên c ứ u
Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là nhận diện và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân Từ đó, đề xuất giải pháp nhằm nâng cao tính an toàn và hiệu quả trong hoạt động cho vay tại chi nhánh.
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân
- Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại SHBVN – CN TP HCM
Để nâng cao khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân và cải thiện chất lượng thẩm định tín dụng cá nhân tại SHBVN – CN TP HCM, cần triển khai các giải pháp như: tăng cường đào tạo nhân viên về kỹ năng đánh giá khách hàng, áp dụng công nghệ thông tin trong quy trình thẩm định, và xây dựng hệ thống thông tin tín dụng minh bạch Đồng thời, cần thực hiện các biện pháp hỗ trợ tài chính và tư vấn cho khách hàng để họ có thể quản lý tài chính tốt hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro nợ xấu cho ngân hàng.
Câu h ỏ i nghiên c ứ u
- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến khảnăng trả nợ của khách hàng cá nhân?
- Mức độ tác động của từng nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân như thế nào?
Để nâng cao khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân và cải thiện chất lượng thẩm định tín dụng tại SHBVN – TP HCM, cần thực hiện các biện pháp như tăng cường đào tạo nhân viên về quy trình thẩm định, áp dụng công nghệ phân tích dữ liệu để đánh giá khả năng tài chính của khách hàng, và thiết lập các tiêu chí rõ ràng trong việc xác định mức độ tín nhiệm Đồng thời, việc cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm vay và hỗ trợ tư vấn tài chính cho khách hàng cũng sẽ giúp nâng cao sự minh bạch và niềm tin trong giao dịch.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu của đề tài là khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại SHBVN – CN TP Hồ Chí Minh
+ Về mặt không gian: Phạm vi nghiên cứu của đề tài được thực hiện tại SHBVN – Chi nhánh TP Hồ Chí Minh
Trong nghiên cứu này, số liệu định lượng được thu thập từ hồ sơ vay của 300 khách hàng cá nhân tại SHBVN – Chi nhánh TP Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian 3 năm, từ năm 2016 đến năm 2018.
Phương pháp nghiên cứ u
Phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình hồi quy Logit, thực hiện qua phần mềm SPSS, nhằm kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại SHBVN – Chi nhánh TP Hồ Chí Minh.
300 mẫu hồ sơ vay cá nhân được chọn ngẫu nhiên từ dữ liệu tín dụng của chi nhánh.
Ý nghĩa của đề tài
Nghiên cứu này xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, dựa trên tổng hợp các nghiên cứu trước đây, nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm về những yếu tố này Tác giả đề xuất các giải pháp nâng cao khả năng trả nợ và đánh giá khả năng không trả nợ của khách hàng, từ đó làm cơ sở lý thuyết cho ban giám đốc chi nhánh và phòng chính sách tín dụng cá nhân của Ngân hàng Shinhan Việt Nam Những chính sách và quy định này sẽ cải thiện quy trình thẩm định khách hàng vay, quản lý nhân sự và quản trị rủi ro tín dụng, góp phần tăng hiệu quả kinh doanh và đảm bảo an toàn cho SHBVN.
- Chi nhánh TP Hồ Chí Minh nói riêng và toàn hệ thống Ngân hàng Shinhan Việt Nam nói chung.
K ế t c ấ u c ủ a lu ận văn
Luận văn bao gồm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 2:Cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Chương 3: Thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Shinhan – CN TP HCM
Chương 4: Phương pháp, dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Chương 5: Giải pháp nâng cao khảnăng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Shinhan– CN TP HCM
Chương 1 đã khái quát được tầm quan trọng và sự cần thiết của việc thực hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, qua đó ảnh hưởng đến hoạt động tín dụng và sự ổn định của ngân hàng Ngoài ra trong Chương 1 cũng đã trình bày về mục tiêu tổng quát, mục tiêu cụ thể, câu hỏi và phương pháp nghiên cứu để tạo tiền đề cho việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân và sử dụng mô hình hồi quy Logit trong việc kiểm định lại các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại SHBVN- Chi nhánh TP Hồ Chí Minh.
CƠ SỞ LÝ THUY Ế T V Ề KH Ả NĂNG TRẢ N Ợ C Ủ A KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN T ẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠ I
Khái quát v ề kh ả năng trả n ợ c ủ a khách hàng cá nhân
Tín dụng cá nhân, theo Nguyễn Minh Kiều (2009), là hình thức tín dụng mà ngân hàng thương mại chuyển nhượng quyền sử dụng vốn cho khách hàng cá nhân hoặc hộ gia đình, với yêu cầu hoàn trả gốc và lãi trong thời gian nhất định Trong luận văn này, khách hàng cá nhân bao gồm cả cá nhân và hộ gia đình có giấy chứng nhận hộ kinh doanh cá thể Nhu cầu vay vốn chủ yếu của họ thường liên quan đến mua nhà, sửa chữa nhà, mua sắm vật dụng gia đình và tiêu dùng.
Trước khi xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân, điều quan trọng là hiểu rõ khái niệm về khả năng trả nợ này Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân được định nghĩa là khả năng của họ trong việc hoàn trả các khoản vay đúng hạn, dựa trên thu nhập, chi phí sinh hoạt và các nghĩa vụ tài chính khác Việc nắm rõ các yếu tố này sẽ giúp các tổ chức tài chính đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định cho vay hợp lý.
Hiện tại, chưa có khái niệm thống nhất về khả năng trả nợ của khách hàng, chỉ có các dấu hiệu cho thấy khách hàng có khả năng thanh toán hay không Thông tin này dựa trên tài liệu của Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel.
(2006) Ủy ban Basel cũng định nghĩa tình trạng “không có khả năng trả nợ - default” phát sinh khi một hoặc tất cảcác điều kiện sau đây xảy ra:
- Khách hàng không có khảnăng thực hiện đầy đủnghĩa vụ tài chính khi chưa đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng xử lý tài sản (nếu có)
- Khách hàng có nợ quá hạn trên 90 ngày đối với các khoản vay bất kỳ tại các tổ chức tín dụng
Theo quan điểm của học viên, nợ xấu cần được đánh giá dựa trên khả năng trả nợ của khách hàng Điều này có nghĩa là ngay cả khi một khoản vay vẫn trong hạn hoặc mới được cấp, nếu có dấu hiệu cho thấy khả năng trả nợ của khách hàng là đáng nghi ngờ, thì khoản vay đó cũng có thể được xem là nợ xấu Do đó, khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân có mối liên hệ chặt chẽ với hoạt động của ngân hàng Theo định nghĩa của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), nợ xấu được hiểu là
Theo định nghĩa của IMF, nợ xấu được hiểu là khoản cho vay không sinh lời khi tiền thanh toán lãi và/hoặc gốc đã quá hạn từ 90 ngày trở lên Ngoài ra, các khoản thanh toán lãi đã được tái cơ cấu hoặc gia hạn nợ, cũng như các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có dấu hiệu nghi ngờ về khả năng trả nợ đầy đủ, cũng được xem là nợ xấu.
Nợ xấu, theo quan điểm của IMF, được định nghĩa dựa trên hai yếu tố chính: (i) quá hạn trên 90 ngày và (ii) khả năng trả nợ bị nghi ngờ Định nghĩa này tiếp cận nợ xấu thông qua thời gian quá hạn và khả năng thanh toán của khách hàng, bao gồm cả trường hợp khách hàng không thể trả nợ hoặc chỉ trả một phần nợ Đây là định nghĩa phổ biến hiện nay trên toàn cầu.
Tại Việt Nam, nợ xấu được xác định theo quy định của Ngân hàng Nhà nước, bao gồm các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5, trong đó nợ nhóm 3 có khả năng mất một phần vốn và lãi, nợ nhóm 4 có khả năng tổn thất cao, và nợ nhóm 5 không còn khả năng thu hồi Nợ nhóm 2 được coi là suy giảm khả năng trả nợ, nhưng khách hàng vẫn có khả năng thanh toán Nếu một khách hàng có nhiều khoản vay và một khoản vay bị nhảy nhóm, họ sẽ được xem là ở tình trạng nợ cao nhất Ngân hàng thường dựa vào tình trạng trả nợ thực tế để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, và nợ xấu được xác định dựa trên hai yếu tố: đã quá hạn trên 90 ngày hoặc khả năng trả nợ đáng lo ngại.
Khách hàng cá nhân vay vốn thường được phân loại thành hai trạng thái: có khả năng trả nợ và không có khả năng trả nợ Tuy nhiên, theo Nawai & Shariff (2012), tình trạng thanh toán khoản vay của khách hàng cá nhân được chia thành ba nhóm: (1) "paid on time": khách hàng trả nợ đúng hạn khi đến kỳ hạn thanh toán; (2) "delinquency": khách hàng trả sau ngày đến hạn hoặc trả đúng kỳ hạn nhưng số tiền trả nợ ít hơn số tiền phải thanh toán; và (3) nhóm thứ ba chưa được đề cập trong đoạn trích.
Khách hàng vỡ nợ được định nghĩa là những người không trả nợ sau 3 tháng kể từ ngày đến hạn Điều này cho thấy khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân liên quan đến khả năng thanh toán đầy đủ và đúng hạn các nghĩa vụ nợ Theo nghiên cứu của Alex White (2008), khả năng trả nợ vay của cá nhân phụ thuộc vào việc tạo ra đủ thu nhập trong suốt thời gian vay để đảm bảo hoàn trả các khoản nợ theo định kỳ.
Trong mối quan hệ tín dụng ngân hàng, khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân được đánh giá qua việc thực hiện nghĩa vụ nợ đúng hạn và đầy đủ trong suốt thời gian vay Điều này có nghĩa là khách hàng cần tạo ra đủ thu nhập để đảm bảo hoàn trả các khoản nợ theo định kỳ.
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Các yếu tố từ bản thân khách hàng:
Đạo đức người vay thể hiện qua uy tín, mối quan hệ và thiện chí trả nợ của khách hàng, đóng vai trò quan trọng trong thẩm định tín dụng Việc đánh giá thiện chí trả nợ hiện nay được coi là cần thiết, vì nhiều khách hàng có khả năng tài chính tốt nhưng lại thiếu thiện chí trong việc hoàn trả nợ Đạo đức của khách hàng thường dựa vào lịch sử tín dụng, tính trung thực và sự sẵn lòng thực hiện các điều khoản hợp đồng Ngân hàng thường phán đoán đạo đức vay dựa trên thông tin từ trung tâm thông tin tín dụng (CIC) và phỏng vấn trực tiếp khách hàng.
Thông tin cá nhân của khách hàng như độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, ngành nghề, chức vụ và thời gian làm việc hiện tại giúp ngân hàng đánh giá khả năng nhận thức và sự ổn định nghề nghiệp của họ Những yếu tố này quyết định đến khả năng thu nhập và khả năng trả nợ của khách hàng vay Trình độ học vấn cao không chỉ cải thiện khả năng tiếp cận và xử lý thông tin mà còn tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Khách hàng làm việc trong lĩnh vực nhà nước thường có sự ổn định hơn so với những người làm việc trong công ty tư nhân Đặc biệt, những cá nhân giữ chức vụ cao và vị trí quan trọng trong tổ chức hay công ty sẽ phản ánh được uy tín và năng lực của họ.
Nghiên cứu điều kiện sống của khách hàng là yếu tố quan trọng để đánh giá tác động đến tình hình tài chính của họ Các yếu tố này bao gồm số người phụ thuộc, số người tạo thu nhập, tình trạng sở hữu nhà và tài sản khác như xe hơi, cũng như số lượng bất động sản Trong đó, số người phụ thuộc có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ khi các chi phí thiết yếu tăng cao, làm giảm khả năng tiết kiệm Ngược lại, khách hàng sở hữu nhiều tài sản và có nhiều người tạo thu nhập sẽ giảm bớt gánh nặng tài chính, từ đó nâng cao khả năng trả nợ.
- Động lực của người vay: Theo nghiên cứu của Mirpourian và Cộng sự
Năm 2016, một nghiên cứu về "khả năng trả nợ của khách hàng vay cá nhân ở Ấn Độ" đã được thực hiện, trong đó các tác giả đã thu thập dữ liệu từ 373 khách hàng vay trong khoảng thời gian từ năm 2005 đến năm 2016.
Năm 2012, một nhóm tác giả đã nghiên cứu không chỉ các đặc điểm của khách hàng vay như độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, mà còn tập trung vào động lực của người vay cho các khoản vay trong tương lai, điều này ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Kết quả cho thấy tỷ lệ hoàn trả khoản vay được cải thiện khi người vay gần đạt hạn mức cho vay tối đa, cho thấy động lực của họ có tác động tích cực đến khả năng trả nợ.
Thu nhập của người vay đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khả năng trả nợ và hạn mức tín dụng mà ngân hàng cấp Người có thu nhập cao thường có khả năng trả lãi và nợ gốc hàng tháng tốt hơn so với người có thu nhập thấp (Brehanu & Fufa, 2008) Ngoài ra, thu nhập cao còn giúp khách hàng có cơ hội tiết kiệm và đầu tư, từ đó tạo ra nguồn tiền dự trữ cho các chi tiêu cần thiết Do đó, thu nhập là yếu tố quyết định hàng đầu trong việc đánh giá khả năng tài chính của người vay.
Lượng tiền trả nợ hàng tháng là số tiền mà khách hàng phải chi trả cho ngân hàng, bao gồm cả tiền gốc và lãi suất Việc cân đối giữa số tiền này và thời gian trả nợ giúp người vay quản lý tài chính hiệu quả, giảm bớt áp lực tài chính Do đó, nếu lượng tiền trả hàng tháng thấp, khả năng trả nợ của khách hàng sẽ cao hơn.
Hành vi sử dụng tín dụng cá nhân bao gồm việc phân tích cách thức và thói quen chi tiêu của người dùng, mục đích và nhu cầu riêng trong việc vay mượn, cũng như uy tín của khách hàng trong việc trả nợ Các yếu tố quan trọng để đánh giá hành vi này bao gồm thói quen chi tiêu, uy tín trong giao dịch, tổng dư nợ trung bình, tỷ lệ dư nợ trên thu nhập và lịch sử vay và trả nợ.
Mục đích sử dụng vốn là yêu cầu cơ bản của ngân hàng đối với khách hàng, vì ngân hàng cần đánh giá tính khả thi của việc sử dụng vốn trong quá trình xét duyệt khoản vay Việc sử dụng sai mục đích, như đầu tư vào lĩnh vực rủi ro cao, chi tiêu không hợp lý, hoặc kinh doanh bất động sản không hiệu quả, có thể dẫn đến thua lỗ và giảm khả năng trả nợ của khách hàng.
Yếu tố thuộc về ngân hàng:
Ngoài các yếu tố từ phía khách hàng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay, còn có những yếu tố nội bộ của ngân hàng cấp tín dụng cũng đóng vai trò quan trọng Những yếu tố này bao gồm quy trình xét duyệt hồ sơ vay, chính sách tín dụng, và khả năng quản lý rủi ro của ngân hàng.
Quy trình tín dụng chuyên môn hóa giúp giảm thiểu rủi ro nợ xấu cho ngân hàng bằng cách phân chia các khâu như nhận nhu cầu vay, thẩm định, giải ngân và quản lý khoản vay cho các phòng ban riêng biệt Điều này không chỉ tăng tính khách quan trong quyết định cấp tín dụng mà còn cải thiện quá trình theo dõi và giám sát sau vay.
Công tác thẩm định tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tính khả thi, khả năng trả nợ và các rủi ro liên quan đến quyết định cho vay Quá trình này không chỉ ảnh hưởng lớn đến quy trình tín dụng mà còn quyết định hiệu quả hoạt động cho vay của ngân hàng Thẩm định tín dụng giúp hạn chế rủi ro, tăng khả năng thu hồi nợ và góp phần nâng cao lợi nhuận cho ngân hàng.
Kiểm tra sau vay là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, với tần suất nhân viên ngân hàng thăm cơ sở kinh doanh có mối liên hệ trực tiếp đến việc đánh giá cách sử dụng vốn vay (Nawai & Shariff, 2012) Việc thực hiện kiểm tra thường xuyên không chỉ giúp ngân hàng nhận diện sự phối hợp và thiện chí trả nợ của khách hàng mà còn kịp thời phát hiện những khách hàng gặp khó khăn trong việc trả nợ Điều này cho phép ngân hàng đưa ra các biện pháp xử lý phù hợp nhằm đảm bảo an toàn tài chính.
Trình độ nhân viên ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả cho vay Để đạt được điều này, ngân hàng cần sở hữu đội ngũ nhân viên có chuyên môn vững vàng và kinh nghiệm thực tế, am hiểu các lĩnh vực ngành nghề khác nhau Họ cần có khả năng thu thập thông tin và sàng lọc khách hàng một cách kỹ lưỡng, đồng thời nhạy bén trong việc phát hiện những khách hàng có ý định lừa đảo Do đó, trình độ của nhân viên không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mà còn tác động trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng.
- Yếu tố liên quan đến khoản vay:
Mô hình nghiên c ứ u kh ả năng trả n ợ c ủ a khách hàng cá nhân
2.3.1 Một số mô hình tiêu biểu được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ KHCN
Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên các tiêu chí do ngân hàng xác định, bao gồm đặc điểm cá nhân, năng lực tài chính, thiện chí trả nợ và lịch sử thanh toán Kết quả đánh giá khả năng trả nợ có thể thay đổi theo thời gian vay, do đó, mô hình đo lường thường chỉ dự báo trong ngắn hạn.
Trong các mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, không có mô hình nào được coi là toàn diện hay tốt nhất Các ngân hàng thương mại (NHTM) có thể kết hợp nhiều mô hình để phát triển một giải pháp phù hợp nhất cho ngân hàng của mình Theo nghiên cứu hợp tác giữa Ngân hàng Oestrreichische Nationalbank và Cơ quan Giám sát Tài chính Áo (FMA) vào năm 2004, việc này giúp tối ưu hóa quy trình đánh giá tín dụng.
Biểu đồ 2.1 Hệ thống hóa các mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng
Nguồn: Tổng hợp theo Guidelines on Credit risk Management: Rating Model and Validation
Mô hình phỏng đoán (Heuristic Models)
Mô hình phỏng đoán là công cụ thu thập dữ liệu về các sự kiện trong quá khứ của quá trình cấp tín dụng để đánh giá và dự báo mức độ tín nhiệm của khách hàng Hiệu quả của mô hình này phụ thuộc vào độ chính xác trong việc đánh giá và tổng hợp dữ liệu quá khứ của các chuyên gia Có nhiều loại mô hình phỏng đoán khác nhau, và chúng được phân loại dựa trên các tiêu chí nhất định.
Các mô hình đánh giá khả năng trả nợ
- Bảng câu hỏi cổ điển
Mô hình thống kê (Statistical Model)
- Bảng câu hỏi cổđiển (Classic rating questionnaries)
- Mô hình định tính (Quantitives Systems)
- Mô hình chuyên gia (Expert Systems)
- Mô hình Fuzzy Logic (Fuzzy logic Systems) Ưu nhược điểm:
Mô hình này sử dụng thông tin lịch sử quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng để đánh giá khả năng trả nợ trong tương lai của khách hàng.
Một trong những nhược điểm trong việc dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân là độ chính xác phụ thuộc vào quan điểm của chuyên gia và chất lượng thông tin thu thập Hơn nữa, việc lựa chọn các yếu tố đưa vào mô hình và mức độ quan trọng của từng chỉ tiêu đánh giá cũng chịu ảnh hưởng lớn từ sự chủ quan của các chuyên gia.
Mô hình thống kê (Statistical Models)
Mô hình phỏng đoán dựa trên quan điểm của các chuyên gia tín dụng, trong khi mô hình thống kê tìm cách xác minh giả thuyết thông qua các quy trình thống kê dựa trên dữ liệu thực nghiệm.
Trong quá trình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, các mô hình thống kê xây dựng giả thiết dựa trên các yếu tố liên quan đến khả năng này Những yếu tố này được đánh giá để xác định mức độ ảnh hưởng đến tình trạng trả nợ của khách hàng, với cơ sở dữ liệu đầu vào được sử dụng ngay từ đầu Do đó, giả thiết ban đầu về ảnh hưởng của từng yếu tố có thể được chấp nhận hoặc bác bỏ Các mô hình thống kê thường xuyên được áp dụng trong quá trình này.
Mô hình phân tích phân biệt (Discriminant Analysis Models) được thiết kế để phân loại người vay có khả năng thanh toán và không có khả năng thanh toán một cách chính xác Mô hình này sử dụng một hàm số kết hợp các tiêu chí độc lập, bao gồm cả chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, để xác định khả năng trả nợ của khách hàng Ở dạng đơn giản nhất, nó xây dựng một tổ hợp tuyến tính có trọng số nhằm phân biệt rõ ràng giữa trường hợp tốt và xấu Ưu điểm của mô hình này là tính đơn giản, dễ áp dụng và được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới.
Khi áp dụng các chỉ tiêu phi tài chính để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng trong mô hình, cần lưu ý rằng chúng không tuân theo quy luật phân phối chuẩn thông thường, điều này có thể ảnh hưởng đến ý nghĩa và độ chính xác của mô hình.
Mô hình phân tích phân biệt là công cụ phù hợp để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, đặc biệt khi sử dụng các chỉ tiêu tài chính.
Mô hình hồi quy ( Regression Models)
Mô hình hồi quy, tương tự như phân tích phân biệt, được sử dụng để mô hình hóa sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến độc lập khác Trong quy trình đánh giá tín dụng, mục tiêu là sử dụng các đặc điểm đáng tin cậy (các biến độc lập) để phân loại người vay thành có khả năng thanh toán hoặc mất khả năng thanh toán (biến nhị phân) Đối với mô hình hồi quy phi tuyến tính, các tham số cần được ước lượng để tối đa hóa hàm logarit hợp lý Mô hình hồi quy phổ biến nhất trong trường hợp này là mô hình Logit.
Mô hình Logit là một dạng hồi quy phi tuyến tính với biến phụ thuộc nhị phân, chỉ nhận hai giá trị 0 và 1 Mô hình này hỗ trợ các ngân hàng thương mại trong việc xác định khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên các yếu tố ảnh hưởng Một trong những ưu điểm nổi bật của mô hình Logit là khả năng ước lượng hợp lý tối đa, đồng thời mức độ phức tạp của nó thấp hơn so với các mô hình định lượng khác Vì vậy, mô hình Logit được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu rủi ro tín dụng và xếp hạng tín dụng.
Nhược điểm: Đòi hỏi số lượng dữ liệu, mẫu quan sát phải đủ lớn
2.3.2 Tổng quan về mô hình Logit
Mô hình Logit (Maddala, 1984) là một phương pháp định lượng dùng để phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc nhị phân (Y) và các biến độc lập (X i), trong đó biến phụ thuộc chỉ có hai giá trị là 0 hoặc 1, còn biến độc lập có thể là biến rời rạc hoặc liên tục.
Y = 1: Khi khách hàng có khảnăng trả nợ, với xác suất là Pi
Y = 0: Khi khách hàng không có khảnăng trả nợ, với xác xuất là (1-Pi)
Giả sử Y* là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến độc lập, ta có:
Khi đó, xác suất một khách hàng trảđược nợ (tức là xác suất Y= 1) được tính theo công thức sau:
Dạng tổng quát của mô hình hồi quy Logit:
Xi là các biến độc lập, bao gồm các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Β là các hệ số chưa biết, cần được ước lượng qua các phần mềm như SPSS, Eview,…
Sau khi ước lượng các hệ số β, trước khi xây dựng mô hình dự báo khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, cần thực hiện một số kiểm định để đánh giá tính phù hợp và độ tin cậy của mô hình.
Nếu X 1 , X2,… phụ thuộc tương quan tuyến tính lẫn nhau, kết quả ước lượng hồi quy sẽ nhận được các ước lượng chênh lệch tham số Việc phân tích hồi quy không hiệu quả và thậm chí gặp sai lầm đáng tiếc Thực tếngười ta có thể tìm cách bỏđi một số biến mà vai trò giải thích cho Y không đủ lớn Tuy nhiên, để làm được việc này có hai hạn chế:
- Việc lựa chọn biến loại khỏi mô hình không dễ dàng
- Không thể loại một số biến mà về mặt lý thuyết nhất thiết này phải có mặt trong mô hình
Mục tiêu quan trọng nhất của phân tích hồi quy chính là xác nhận và đo sựtác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Ưu điểm:
Lượ c kh ả o m ộ t s ố nghiên c ứu trước đây có liên quan đế n v ấn đề nghiên cứu
Sau khi lựa chọn mô hình hồi quy Logit cho nghiên cứu, học viên đã tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước đó liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng vay Điều này giúp học viên dự đoán chính xác các biến độc lập có liên quan trước khi đưa vào mô hình Dưới đây là một số nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu được trình bày.
2.4.1 Nghiên cứu của Norhaziah Nawai và Mohd Noor Shariff (2012)
Theo bài nghiên cứu của Norhaziah Nawai và Mohd Noor Shariff (2012) về
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ trong chương trình tín dụng vi mô ở Malaysia đã được nghiên cứu thông qua khảo sát 309 khách hàng cá nhân tại Peninsular Malaysia trong giai đoạn từ tháng 11/2010 đến tháng 02/2011 Nghiên cứu phân loại tình trạng trả nợ vay của khách hàng thành ba loại cụ thể.
“paid on time”: khách hàng trả nợ đúng hạn khi tới kì hạn thanh toán, (2)
Khách hàng được coi là "delinquent" khi trả nợ sau ngày tới hạn hoặc trả đúng hạn nhưng số tiền ít hơn yêu cầu, trong khi "default" xảy ra khi khách hàng không trả nợ sau 3 tháng quá hạn Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Logit để kiểm tra 12 biến ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, bao gồm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, giáo dục tôn giáo, khoảng cách đến văn phòng cho vay, hình thức kinh doanh, doanh số bán hàng, số tiền vay, số lần kiểm tra sau vay, sự phù hợp của khoản vay với nhu cầu, và việc đăng ký kinh doanh đúng quy định Kết quả cho thấy độ tuổi, giáo dục tôn giáo, doanh số bán hàng và việc đăng ký kinh doanh theo quy định có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ, trong khi giới tính, khoảng cách đến nơi vay, tổng số tiền vay, số lần kiểm tra sau vay và sự phù hợp của khoản vay với nhu cầu có ảnh hưởng tích cực.
2.4.2 Nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013)
Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Logit để phân tích rủi ro tín dụng cá nhân từ dữ liệu các ngân hàng thương mại tại Đức Mô hình bao gồm các biến độc lập như độ tuổi, tình trạng hôn nhân, số người phụ thuộc, nghề nghiệp, số năm làm việc, và các yếu tố tài chính khác Kết quả cho thấy 7 trong số 17 biến có ý nghĩa thống kê, trong đó nghề nghiệp, số người phụ thuộc, thời gian vay, và tài sản đảm bảo có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ, trong khi tiền sử tín dụng quá hạn và tình trạng tài khoản thanh toán lại có tác động tiêu cực.
2.4.3 Nghiên cứu của Hussain Ali Bekhet và Shorouq Fathi Kamel Eletter
Nghiên cứu này áp dụng Mô hình Logit để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định cho vay tại các ngân hàng thương mại ở Jordan, dựa trên mẫu 492 trường hợp từ 2006 đến 2011 Trong đó, có 292 trường hợp được cấp tín dụng (59,3%) và 200 trường hợp bị từ chối (40,7%) Mô hình xem xét 13 biến, bao gồm 7 biến thang đo và 6 biến thứ bậc như tuổi, giới tính, tổng thu nhập, loại hình công ty, nguồn dự phòng, giá trị khoản vay, mục đích vay, kinh nghiệm làm việc, thời gian cho vay, quốc tịch, lãi vay và tỷ số nợ/thu nhập Kết quả cho thấy chỉ 7 trong số 13 biến có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến quyết định tín dụng, bao gồm mục đích vay, loại hình công ty, nguồn trả nợ, tỷ số nợ/thu nhập, lãi vay và tổng thu nhập.
2.4.4 Nghiên cứu của Đinh Thị Huyền Thanh và Stefanie Kleimeier (2007)
Theo bài nghiên cứu của Đinh Thị Huyền Thanh và Stefanie Kleimeiervề
Nghiên cứu về quy mô chấm điểm tín dụng trong thị trường bán lẻ tại Việt Nam đã sử dụng mẫu quan sát gồm 56.037 khoản vay từ một ngân hàng thương mại Mẫu này bao gồm cả các khoản vay đúng hạn và những khoản vay quá hạn trong giai đoạn từ năm
Từ năm 1992 đến 2005, nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy Logit để kiểm định 16 biến, bao gồm giới tính, tình trạng hôn nhân, tình trạng cư trú, vùng miền, trình độ học vấn, số người phụ thuộc, thời gian làm việc hiện tại, thời gian vay vốn, mục đích vay vốn, thời gian giao dịch với ngân hàng, số lần vay vốn, số lượng tiền gửi, điện thoại bàn, giá trị tài sản thế chấp và loại tài sản thế chấp Kết quả cho thấy các yếu tố như giới tính, số lượng khoản vay, thời gian vay vốn và thời gian quan hệ với ngân hàng có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của khách hàng.
2.4.5 Nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017)
Bài nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017) về "Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ tại huyện Bến Lức, tỉnh Long An" sử dụng mô hình Binary Logistic với 250 hộ nông dân tham gia khảo sát Nghiên cứu xác định các yếu tố như tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, số người phụ thuộc, kinh nghiệm nghề nghiệp, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp, số tiền vay, thời gian trả nợ và số lần thăm của cán bộ tín dụng ngân hàng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Kết quả cho thấy có 6 yếu tố độc lập có ảnh hưởng thống kê đến khả năng trả nợ, bao gồm trình độ học vấn, số người phụ thuộc, thu nhập phi nông nghiệp, số tiền vay, diện tích đất canh tác và thời gian trả nợ Trong đó, trình độ học vấn, thu nhập phi nông nghiệp, diện tích đất canh tác và thời gian trả nợ có tác động tích cực, trong khi số người phụ thuộc và số tiền vay lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của nông hộ.
Các nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng trả nợ vay của khách hàng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, số người phụ thuộc, số tiền vay, thời gian vay và lãi suất Bên cạnh đó, một số yếu tố đặc trưng theo vùng miền và quốc gia như tôn giáo, khoảng cách đến văn phòng cho vay, và quy định về đăng ký kinh doanh cũng được xem xét Tuy nhiên, những yếu tố này không phù hợp với đối tượng nghiên cứu là khách hàng cá nhân vay vốn tại SHBVN - Chi nhánh TP Hồ Chí Minh Do đó, học viên chỉ lựa chọn những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay phù hợp với thực trạng tại chi nhánh này.
Dấu hiệu cần thiết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
nợ của khách hàng cá nhân tại SHBVN- CN TP HCM
Ngân hàng Shinhan – Chi nhánh TP HCM hiện đang sử dụng hệ thống chấm điểm tín dụng CSS (Credit Scoring System) để phân tích và xếp hạng tín dụng khách hàng thông qua việc thu thập thông tin cá nhân, lịch sử giao dịch ngân hàng và thông tin tín dụng bên ngoài Hệ thống này tự động hóa quy trình phê duyệt khoản vay dựa trên điểm tín dụng và hạng tín dụng mà nó cung cấp Mặc dù hệ thống xếp hạng của ngân hàng Shinhan được đánh giá là tiên tiến hơn so với nhiều ngân hàng TMCP khác, nhưng việc chỉ thu thập thông tin từ người vay chính có thể dẫn đến rủi ro, khi mà thông tin của người đồng vay không được xem xét Ngoài ra, khả năng khách hàng che giấu thông tin hoặc làm giả hồ sơ vay cũng là một vấn đề Hơn nữa, việc dựa vào hệ thống xếp hạng nội bộ có thể mang tính chủ quan và phụ thuộc vào cảm tính của nhân viên quan hệ khách hàng, trong khi bộ chỉ tiêu đánh giá khách hàng lại phụ thuộc vào quan điểm của các chuyên gia trong ngành.
Ngân hàng Shinhan Việt Nam đang mở rộng thị phần bán lẻ và tập trung vào việc tăng trưởng dư nợ cá nhân tại chi nhánh TP.HCM Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng, áp lực kinh doanh đã dẫn đến việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng trở nên sơ sài và không chính xác Số lần kiểm tra sau vay và thẩm định tài sản đảm bảo đã giảm, khiến tỷ lệ khách hàng thanh toán trễ hạn và nợ quá hạn tăng cao Tình trạng này ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng tín dụng của chi nhánh, đòi hỏi phải nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Chương 2 đã trình bày khái quát cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ cũng như những nhận định, các nghiên cứu về khả năng trả nợ của KHCN trên thế giới và ở Việt Nam Bên cạnh đó, Chương 2 cũng giới thiệu sơ lược về các mô hình đo lường khả năng trả nợ của khách hàng và lược khảo những nghiên cứu thực nghiệm trước đây liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN Những nội dung được trình bày trong chương này sẽ là cơ sở lý luận cho quá trình lựa chọn các yếu tố ảnh hưởng có thể tác động đến khả năng trả nợ của KHCN trong mô hình nghiên cứu.
THỰ C TR Ạ NG KH Ả NĂNG TRẢ N Ợ C Ủ A KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN T Ạ I NGÂN HÀNG SHINHAN – CN TP.HCM
Gi ớ i thi ệ u Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Vi ệ t Nam
3.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam
Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam (SHBVN) là một thành viên của Ngân hàng Shinhan, thuộc tập đoàn Tài chính Shinhan (Shinhan Financial Group - SFG), một trong những tập đoàn tài chính hàng đầu tại Hàn Quốc Ngân hàng được thành lập dựa trên nền tảng của Ngân hàng Shinhan, Quỹ đầu tư Shinhan và công ty Quản lý Đầu tư Shinhan.
Ngân hàng Shinhan được thành lập tại Việt Nam vào năm 1993, khi văn phòng đại diện đầu tiên được mở tại Thành phố Hồ Chí Minh Ngân hàng này đã đóng vai trò tiên phong trong việc thúc đẩy mối quan hệ ngoại giao giữa Việt Nam và Hàn Quốc.
Vào năm 2008, Ngân hàng Shinhan Việt Nam chính thức được cấp giấy phép hoạt động, trở thành một trong năm ngân hàng 100% vốn nước ngoài đầu tiên tại Việt Nam.
Vào ngày 28/11/2011, Ngân hàng Shinhan đã mua 50% cổ phần của ngân hàng Shinhan Vina và chính thức đổi tên thành Ngân hàng TNHH MTV Shinhan
Ngân hàng Shinhan Việt Nam, sau khi mua lại mảng bán lẻ của Ngân hàng TNHH ANZ vào năm 2017, đã không ngừng mở rộng mạng lưới hoạt động trong suốt 25 năm qua Hiện tại, ngân hàng đã có hơn 30 chi nhánh và phòng giao dịch trên toàn quốc Trong tương lai, Shinhan Việt Nam dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng mạng lưới chi nhánh đến nhiều tỉnh và thành phố, đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ để phục vụ khách hàng tốt nhất.
3.1.2 Đôi nét về Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP
Hồ Chí Minh Địa chỉ Lầu 11, Tòa nhà Centec
72-74 Nguyễn Thị Minh Khai, Phường 6, Quận 3, TP.HCM
Giờ làm việc 8:30 am - 4:30 pm (Thứ Hai – Thứ 6)
Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM, được thành lập vào ngày 01/06/1995, hiện có hơn 70 nhân viên, được phân chia thành nhiều bộ phận khác nhau.
Board of Manager (BOM): Ban Giám đốc với chức năng điều hành tổng thể
VIP: Phòng giao dịch với những khách hàng lớn
Cash – Teller & Compliance: Bộ phận giao dịch liên quan đến tiền mặt
Opac & Card: Bộ Phận giao dịch về tài khoản và các loại thẻ ngân hàng
Remittance: Bộ phận chuyển tiền trong và ngoài nước
Trade Finance: Bộ phận thanh toán quốc tế
Relationship Manager: Bộ phận quan hệ khách hàng
Corporation Loan: Bộ phận vay đối với khách hàng là doanh nghiệp
Retail Loan: Bộ phận vay đối với khách hàng là cá nhân
GA & HR: Bộ phận nhân sự và quản lý hành chính, kế toán
3.1.3 Sản phẩm dịch vụ của Ngân hàng Shinhan Việt Nam
Đối với khách hàng doanh nghiệp
Dịch vụ tiền gửi: Tiền gửi không kỳ hạn, Tiền gửi có kỳ hạn, Tiền gửi tích lũy định kỳ, Tài khoản vốn, Tài khoản ký quỹ
Tín dụng: Cho vay ngắn hạn, cho vay trung và dài hạn, dịch vụ bảo lãnh
Dịch vụ chuyển tiền: chuyển tiền trong nước và chuyển tiền quốc tế
+ Dịch vụ nhập khẩu: tín dụng thư nhập khẩu, nhờ thu chứng từ, bảo lãnh nhập hàng, vay nhập khẩu trên biên nhận ủy thác
Dịch vụ xuất khẩu bao gồm nhiều hoạt động quan trọng như thông báo tín dụng thư chứng từ, chuyển nhượng tín dụng thư chứng từ, và chiết khấu tín dụng thư xuất khẩu Ngoài ra, dịch vụ này còn hỗ trợ chiết khấu khoản phải thu nước ngoài và cung cấp tài trợ xuất khẩu, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình xuất khẩu và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Đối với khách hàng cá nhân
Dịch vụ tiền gửi và tài khoản: Tiền gửi không kỳ hạn, Tiền gửi có kỳ hạn,
Tiền gửi tích lũy định kỳ, Tài khoản lương,
Tín dụng: Cho vay mua nhà, cho vay mua xe, cho vay tiêu dùng có tài sản bảo đảm, cho vay tín chấp, thẻ tín dụng
Dịch vụ chuyển tiền: chuyển tiền trong nước và chuyển tiền quốc tế
Th ự c tr ạ ng kh ả năng trả n ợ c ủ a khách hàng cá nhân t ạ i Ngân hàng Shinhan –
Bảng 3.1: Dư nợ cho vay khách hàng cá nhân theo sản phẩm vay Đơn vị: Tỷđồng
Chỉ tiêu/ năm 2016 Tỷ trọng 2017 Tỷ trọng
Vay thế chấp bất động sản
Cho vay tiêu dùng tín chấp
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo nội bộ của chi nhánh
Hoạt động tín dụng KHCN của SHBVN – CN HCM đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ từ năm 2016 đến nay, với mức tăng đột biến vào năm 2017 Cụ thể, tổng dư nợ KHCN năm 2017 đạt 1.277 tỷ đồng, tăng 48% so với năm 2016 Đến năm 2018, dư nợ cho vay KHCN tiếp tục đạt 1.395 tỷ đồng, tăng 10% so với năm 2017.
Trong những năm qua, SHBVN – CN TP HCM chủ yếu tập trung vào cho vay thế chấp bất động sản, với tỷ trọng dư nợ lần lượt là 72% năm 2016, 78% năm 2017 và 66% năm 2018 Thị trường bất động sản thời điểm này có dấu hiệu thổi phồng, thu hút nhiều nhà đầu tư, đặc biệt vào cuối năm 2017 Chính sách cho vay hấp dẫn đã dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ trong dư nợ cho vay mua nhà ở, với mức tăng 48% trong năm 2017 so với năm 2016, trong đó cho vay thế chấp nhà đất tăng 61% Ngoài ra, cho vay mua xe cũng chiếm tỷ trọng lớn trong dư nợ KHCN.
2017, 2018 lần lượt là: 26%, 15%, 22% tổng dư nợ của chi nhánh Dư nợ cho vay mua xe năm 2018 đạt 307 tỷ đồng, tăng 67% so với năm 2017
Tuy nhiên từnăm 2017 trở đi, nhóm cho vay tín chấp lại được SHBVN- CN
TP HCM ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ trong dư nợ cho vay tín chấp, với mức tăng 329% năm 2017 và 86% năm 2018 Dù NHNN hạn chế cho vay bất động sản, các ngân hàng vẫn hướng tới mục tiêu tăng trưởng dư nợ và lợi nhuận, đặc biệt là trong phân khúc bán lẻ Để bù đắp cho sự sụt giảm trong cho vay bất động sản, SHBVN – CN TP HCM đã đẩy mạnh cho vay mua xe và tín chấp Tuy nhiên, việc mở rộng cho vay tín chấp tiềm ẩn rủi ro lớn do thiếu tài sản đảm bảo, khiến ngân hàng gặp khó khăn trong việc thu hồi nợ nếu khách hàng không trả Mặc dù cho vay tín chấp mang lại lợi nhuận cao nhờ lãi suất cao, nhưng rủi ro nợ quá hạn cũng cao hơn so với cho vay có thế chấp tài sản.
Chất lượng tín dụng của ngân hàng được đánh giá dựa trên khả năng trả nợ của khách hàng sau khi vay Khả năng này có thể được hiểu rõ hơn thông qua việc phân loại nợ theo thời gian chậm trả.
Bảng 3.2: Kết quả phân loại nợ cho vay Đơn vị: %
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo nội bộ của chi nhánh
Bảng số liệu về cơ cấu phân loại theo nhóm nợ của SHBVN - CN TP HCM giai đoạn 2016 - 2018 cho thấy nợ nhóm 1 chiếm tỷ trọng chủ yếu, với 98.95% tổng dư nợ năm 2016, nhưng giảm dần xuống 98.52% vào năm 2017 và 98.01% vào năm 2018 Mặc dù tỷ lệ nợ nhóm 1 giảm không đáng kể, nhưng cần xem xét từ góc độ quản lý rủi ro của ban giám đốc do tín dụng và dư nợ tăng mạnh Trong khi đó, tỷ lệ nợ nhóm 2 (nợ cần chú ý) tăng đáng kể từ 0.72% năm 2016 lên 1.8% năm 2018, tương ứng với 25 tỷ VND, chủ yếu do số liệu báo cáo được lấy sau ngày đến hạn khoản vay khoảng trên 10 ngày Tuy nhiên, tổng tỷ trọng nợ xấu (nhóm 3 - nhóm 5) lại giảm từ 0.32% năm 2016 xuống 0.19% năm 2018, cho thấy Chi nhánh đã nỗ lực khắc phục tình trạng nợ xấu và thu hồi nợ thành công.
Trong hai năm qua, tỷ lệ nợ xấu của chi nhánh đã gia tăng cùng với sự tăng trưởng của dư nợ tín dụng Tuy nhiên, tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay khách hàng cá nhân tại SHBVN - CN TP HCM vẫn duy trì ở mức thấp nhất so với các chi nhánh khác, hiện thấp hơn mức khuyến nghị của NHNN Việt Nam là không quá 3%.
Bảng 3.3: Cơ cấu nợ quá hạn (từ nhóm 2 – nhóm 5) chia theo sản phẩm cho vay Đơn vị: Tỷđồng
Chỉ tiêu/ năm 2016 Tỷ trọng 2017 Tỷ trọng 2018 Tỷ trọng
Vay thế chấp nhà đất 7 78% 13.9 74% 14.10 51%
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo nội bộ của chi nhánh
Theo bảng tổng hợp số liệu, nợ quá hạn ở nhóm vay thế chấp nhà đất luôn chiếm tỷ trọng cao nhất, với 78%, 74% và 51% trong các năm 2016, 2017 và 2018 Mặc dù tỷ trọng cao, nợ quá hạn trong nhóm này đã giảm mạnh 27% vào năm 2018 so với năm 2016 Ngược lại, nợ quá hạn trong nhóm cho vay mua xe và tín chấp lại tăng đáng kể, với tỷ trọng cho vay tín chấp tăng từ 7% năm 2016 lên 16% năm 2018 Điều này cho thấy giá trị khoản vay thế chấp nhà cao hơn, dẫn đến tỷ trọng nợ lớn nhưng số lượng khách hàng bị quá hạn lại ít hơn Năm 2017 và 2018, SHBVN và SHBVN-TP.HCM bị hạn chế cho vay bất động sản, buộc chi nhánh phải mở rộng sang cho vay mua xe và tín chấp để đạt chỉ tiêu lợi nhuận, tuy nhiên, quy trình phê duyệt nhanh và tính chất tài sản thế chấp sẽ kéo theo chất lượng tín dụng thấp hơn so với các khoản vay thế chấp bất động sản.