GIỚI THIỆU CHUNG
Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam hội nhập sâu rộng với thế giới, các lĩnh vực kinh tế đang đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt, dẫn đến sự thu hẹp và đình trệ trong hoạt động sản xuất kinh doanh của nhiều doanh nghiệp Số lượng doanh nghiệp ngừng hoạt động và phá sản ngày càng gia tăng, trong khi việc tiếp cận nguồn vốn vay trở nên khó khăn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ Sự cạnh tranh gay gắt không chỉ gây khó khăn cho doanh nghiệp mà còn khiến các ngân hàng rơi vào tình trạng “ứ động” vốn Trước tình hình này, các lãnh đạo và nhà đầu tư tài chính đang tìm kiếm cơ hội mới trong lĩnh vực tín dụng cá nhân, vốn được báo cáo là sản phẩm mang lại lợi nhuận cao nhất cho các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.
Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) đã có những bước tiến tích cực trong cho vay khách hàng cá nhân vào năm 2020 nhờ vào các gói tín dụng ưu đãi và chính sách mở rộng cho vay Mặc dù việc tập trung phát triển mảng cho vay khách hàng là một quyết định hợp lý, nhưng tăng trưởng tín dụng cũng đồng nghĩa với việc đối mặt với rủi ro tín dụng.
Kể từ năm 2012, nợ xấu và rủi ro tín dụng đã trở thành một trong những rào cản lớn nhất đối với sự phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng thương mại Theo số liệu từ Vietstock, tình trạng này vẫn đang ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng hoạt động và tăng trưởng của các ngân hàng.
Tính đến ngày 31/12/2019, trong số 22 ngân hàng công bố thuyết minh báo cáo tài chính, chỉ có 6 ngân hàng giảm nợ xấu so với đầu năm, trong khi phần lớn còn lại đều ghi nhận nợ xấu tăng, đặc biệt là BIDV với mức tăng 3.45% Để đảm bảo sự phát triển ổn định và bền vững cho hệ thống ngân hàng Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước đã định hướng quản lý tập trung vào quản trị rủi ro, đặc biệt là quản trị rủi ro tín dụng.
Để quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả, ngân hàng BIDV cần áp dụng biện pháp hỗ trợ trong thẩm định và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân trước khi cho vay Việc đo lường khả năng trả nợ là công cụ quan trọng giúp ngân hàng Việt Nam đánh giá chính xác khả năng thanh toán của khách hàng Nhờ đó, các nhà lãnh đạo có thể đưa ra quyết định về việc cấp mới, duy trì hoặc thay đổi tín dụng, đảm bảo rằng mục tiêu cung cấp vốn cho tín dụng cá nhân được thực hiện đúng đối tượng và mục đích sử dụng.
Hiện nay, nhiều ngân hàng vẫn dựa vào kinh nghiệm của cán bộ tín dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, dẫn đến rủi ro sai lệch trong việc cấp tín dụng Phương pháp thủ công trong phân tích hồ sơ tín dụng không chỉ kém hiệu quả mà còn tốn nhiều thời gian trong việc thu thập và xử lý dữ liệu Nếu khả năng trả nợ của khách hàng được lượng hóa một cách bài bản, cán bộ tín dụng có thể tiết kiệm thời gian và tập trung vào những công việc giá trị hơn như tìm kiếm khách hàng và quản lý rủi ro trong danh mục khách hàng cá nhân.
Việc đánh giá khoa học các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng là cần thiết, giúp ngân hàng thương mại tiết kiệm thời gian và chi phí Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu về “Những nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận này là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam Nghiên cứu sẽ phân tích mối quan hệ giữa những yếu tố này và khả năng trả nợ, từ đó đề xuất các kiến nghị thực tiễn nhằm nhận định và giảm thiểu rủi ro không trả được nợ vay của khách hàng.
Xuất phát từ mục tiêu tổng quát trên, để có thể đưa ra một số kiến nghị thực tiễn thì mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:
Thứ nhất, xác định được các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân
Thứ hai, thực trạng của hoạt động cho vay đối với đối tượng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
Thứ ba, định lượng được sự ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân
Dựa trên mức độ ảnh hưởng của các yếu tố, bài viết đưa ra các kiến nghị về giải pháp quản trị rủi ro tổng thể, đặc biệt là trong quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Phạm vi nghiên cứu: đề tài dựa trên nguồn dữ liệu nội bộ của khách hàng cá nhân có quan hệ tín dụng với BIDV
Nghiên cứu này tập trung vào khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) Ngoài ra, dữ liệu sơ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của BIDV qua các năm cũng sẽ được sử dụng trong phân tích.
Tác giả đã thu thập dữ liệu từ các khách hàng cá nhân có quan hệ tín dụng với BIDV trong giai đoạn từ năm 2016 đến 2020 để phân tích các yếu tố ảnh hưởng.
Và sử dụng dữ liệu về các chỉ tiêu tài chính của BIDV trong khoảng thời gian từ năm
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu áp dụng cả phương pháp định tính và định lượng để phân tích hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại BIDV Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để thu thập và xử lý dữ liệu qua các năm, đồng thời mô tả các biến trong mô hình Tiếp theo, nghiên cứu định lượng được thực hiện để xác định mức độ tác động của các nhân tố đến khả năng trả nợ vay của khách hàng Qua việc chọn mẫu và thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành thống kê mô tả nhằm xây dựng mô hình đo lường các nhân tố ảnh hưởng Mô hình logit được sử dụng để ước lượng xác suất tác động của các yếu tố này đến khả năng trả nợ dựa trên các biến giải thích đã cho.
Tác giả áp dụng mô hình: Y = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 + 𝜀 𝑖
Y là khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Trong đó Y=1: khách hàng có khả năng trả được nợ; Y=0: khách hàng không có khả năng trả nợ
𝑋 1 , 𝑋 2 … 𝑋 𝑘 lần lượt là các nhân tố tác động lên khả năng trả nợ của khách hàng
𝛽 0 , 𝛽 1 … 𝛽 𝑘 là hệ số hồi quy của hàm lôgit
𝜀 𝑖 là sai số của hàm logit
Dữ liệu nghiên cứu
Thông tin và dữ liệu của từng khách hàng được thu thập qua hệ thống của BIDV, bao gồm báo cáo đề xuất tín dụng từ các cán bộ tín dụng và dữ liệu quản lý khách hàng từ các cán bộ quản lý.
Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu này phân tích tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân, từ đó đưa ra các kiến nghị phù hợp với nhu cầu cấp thiết của ngành ngân hàng, đặc biệt tại BIDV Khóa luận xây dựng một mô hình khoa học với các biến số đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng, giúp dự đoán khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại BIDV.
Khóa luận tập trung vào việc xây dựng mô hình dự báo xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân dựa trên các chỉ số thu thập từ ngân hàng Mô hình này có thể được áp dụng trong hoạt động thẩm định cho vay tại BIDV, đồng thời hỗ trợ trong quá trình đánh giá rủi ro tín dụng Nhờ đó, nghiên cứu đưa ra các kiến nghị toàn diện và phù hợp trong việc cấp tín dụng cho khách hàng cá nhân.
Kết cấu của luận văn
Chương 1 - Giới thiệu chung đề tài “Các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam”
Chương 2 – Cơ sở lý luận và lý thuyết nền tảng đáng giá khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân và các nghiên cứu trước đây
Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu
Chương 4 – Thực trạng cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
Chương 5 – Kết luận và một số kiến nghị
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ LÝ THUYẾT NỀN TẢNG ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
2.1.1 Tổng quan về tín dụng cá nhân
Cho vay xuất phát từ nhu cầu giải quyết tình trạng dư thừa và thiếu hụt vốn trong nền kinh tế Theo Luật các tổ chức tín dụng 2010, cho vay được định nghĩa là hình thức cấp tín dụng, trong đó bên cho vay cung cấp một khoản tiền cho khách hàng với mục đích xác định và thời gian nhất định, có cam kết hoàn trả gốc và lãi Giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại của Phan Thị Thu Hà (2009) nhấn mạnh rằng cho vay của ngân hàng thương mại là việc chuyển nhượng tạm thời giá trị từ ngân hàng sang khách hàng vay, với cam kết trả lại giá trị lớn hơn sau một thời gian Tóm lại, cho vay là thỏa thuận cho phép bên vay sử dụng tài sản của bên cho vay trong thời gian nhất định, dựa trên sự tín nhiệm giữa hai bên.
Trong hoạt động cho vay của ngân hàng thương mại, có hai loại khách hàng chính: cá nhân và doanh nghiệp Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ tập trung vào cho vay cá nhân Mục đích vay vốn của khách hàng cá nhân và hộ gia đình thường nhằm đáp ứng nhu cầu tài chính cụ thể.
Nhu cầu vốn trong xã hội hiện nay rất đa dạng, bao gồm nhu cầu mua xe, xây nhà, và tiêu dùng cá nhân Bên cạnh đó, còn có nhu cầu vốn cho học tập, y tế, giáo dục, cũng như nhu cầu phát triển và mở rộng sản xuất kinh doanh.
Cho vay khách hàng cá nhân là mối quan hệ giữa ngân hàng thương mại và các cá nhân, hộ gia đình, trong đó ngân hàng cung cấp vốn với lãi suất và thời gian xác định Mục đích của việc cho vay này là phục vụ nhu cầu tiêu dùng, đầu tư hoặc sản xuất kinh doanh của các cá nhân và hộ gia đình.
2.1.2 Đặc điểm của tín dụng cá nhân
Cho vay đối với KHCN là một loại hình tín dụng, do đó nó cũng mang 3 đặc điểm chung của tín dụng:
Lòng tin là yếu tố quyết định trong việc cho vay của ngân hàng thương mại, với điều kiện khách hàng sử dụng vốn vay hợp pháp và có khả năng trả nợ Ngân hàng chỉ cho vay khi đảm bảo tính hoàn trả về thời gian và giá trị, vì nguồn vốn chủ yếu đến từ huy động Thời hạn vay được xác định dựa trên tính chất nguồn vốn và chu kỳ luân chuyển vốn của khách hàng; nếu thời hạn vay ngắn hơn chu kỳ luân chuyển, khách hàng có thể gặp khó khăn trong việc trả nợ, trong khi thời hạn vay quá dài có thể dẫn đến rủi ro sử dụng vốn sai mục đích.
Cho vay là việc chuyển nhượng tạm thời một lượng giá trị với nguyên tắc hoàn trả cả gốc lẫn lãi, điều này phân biệt cho vay với cho mượn Người đi vay phải trả gốc và lãi theo lãi suất đã thỏa thuận trong hợp đồng tín dụng, với lãi suất này trở thành chi phí sử dụng vốn cho người vay Đối với ngân hàng, khoản lãi này là nguồn trả lãi cho người gửi tiền, bù đắp chi phí hoạt động và tạo ra lợi nhuận.
Ngoài những đặc điểm chung của việc cho vay tại các chi nhánh ngân hàng thương mại, cho vay đối với khách hàng cá nhân còn có những đặc điểm riêng biệt.
Khoản vay cá nhân thường có quy mô nhỏ, nhưng số lượng khoản vay lại rất lớn, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau như tiêu dùng, nhà ở, ô tô, giáo dục và y tế Mặc dù giá trị mỗi khoản vay không cao do nhu cầu tiêu dùng ở mức vừa phải, tổng quy mô cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng thương mại lại rất lớn nhờ vào số lượng khách hàng có nhu cầu vay vốn cao.
Lãi suất vay cho khách hàng cá nhân thường cao hơn so với doanh nghiệp do chi phí cho vay cá nhân lớn hơn, mức độ rủi ro cao và quy mô khoản vay nhỏ Ngân hàng phải thực hiện nhiều bước trong quy trình cho vay cá nhân, từ tiếp nhận hồ sơ đến thu hồi nợ, dẫn đến chi phí cao hơn Vì vậy, nguyên tắc chung là lãi suất cho vay cá nhân luôn cao hơn doanh nghiệp Mặc dù lãi suất cao, lợi nhuận từ các khoản vay cá nhân vẫn đáng kể, góp phần lớn vào tổng thu nhập của ngân hàng thương mại.
Cho vay khách hàng cá nhân tiềm ẩn rủi ro tín dụng cao do đối tượng vay là các cá nhân và hộ gia đình có tình hình tài chính không ổn định, dễ bị ảnh hưởng bởi công việc và sức khỏe Hơn nữa, nhiều cá nhân, hộ gia đình thiếu kinh nghiệm quản lý và trình độ khoa học kỹ thuật, dẫn đến khả năng cạnh tranh yếu trong kinh doanh Điều này khiến ngân hàng phải đối mặt với rủi ro khi người vay bị thất nghiệp, gặp tai nạn hoặc phá sản Thêm vào đó, việc thẩm định và ra quyết định cho vay thường thiếu thông tin đầy đủ, góp phần vào tình trạng rủi ro tín dụng trong các khoản vay cá nhân.
2.1.3 Rủi ro tín dụng từ các khoản vay khách hàng cá nhân
Hoạt động cho vay đóng vai trò quan trọng trong nguồn thu và lợi nhuận của ngân hàng thương mại (NHTM), nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro phức tạp Hoạt động này liên quan chặt chẽ đến các lĩnh vực khác của nền kinh tế, do đó, rủi ro trong những lĩnh vực này có thể dẫn đến rủi ro tiềm ẩn cho NHTM Các loại rủi ro trong kinh doanh ngân hàng bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro tỷ giá, rủi ro lãi suất, rủi ro thanh khoản và rủi ro tác nghiệp Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, tác giả sẽ tập trung vào rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay đối với khách hàng cá nhân (KHCN).
A.Saunder và H.Lange (1995) định nghĩa “Rủi ro tín dụng là khoản lỗ tiềm tàng khi ngân hàng cấp tín dụng cho một khách hàng, nghĩa là khả năng các luồng thu nhập dự tính mang lại từ khoản cho vay của ngân hàng không thể được thực hiện đầy đủ về cả số lượng và thời hạn” (tr.260)
Theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng được định nghĩa là tổn thất có khả năng xảy ra đối với ngân hàng thương mại (NHTM) khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ của mình theo cam kết Thông tư này cũng quy định về phân loại tài sản, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân (KHCN) là những rủi ro phát sinh khi ngân hàng thương mại cấp tín dụng, nhưng khách hàng không thực hiện đúng nghĩa vụ trả nợ Cụ thể, rủi ro này xảy ra khi khách hàng không thể thanh toán nợ hoặc không trả được một phần nợ gốc hay lãi đúng hạn cam kết.
Phân loại nợ và cam kết ngoại bảng theo phương pháp định lượng:
Nhóm 1: Nợ tiêu chuẩn bao gồm: Nợ trong hạn và được đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn Nợ quá hạn dưới 10 ngày và được đánh giá là co khả năng thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi bị quá hạn và thu hồi đầy đủ nợ gốc và lãi còn đúng thời hạn
Nhóm 2 – Nợ cần chú ý bao gồm nợ quá hạn từ 10 ngày đến 90 ngày Nợ điều chỉnh kỳ hạn trả nợ lần đầu
Khả năng trả nợ vay
Hiện tại, khái niệm “khả năng trả nợ vay” của khách hàng vẫn chưa được định nghĩa một cách thống nhất và chính xác
Khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân, theo định nghĩa của Alex White (2008), là khả năng tạo ra nguồn thu tài chính hoặc thu nhập đủ để thực hiện các nghĩa vụ hoàn trả tiền vay theo các điều khoản trong hợp đồng tín dụng.
Nghiên cứu về "khách hàng không có khả năng trả nợ" hay "nợ xấu" giúp xác định những khách hàng có khả năng thanh toán Theo Basel Committee on Banking Supervision (2006), khách hàng không có khả năng trả nợ thường có một hoặc nhiều đặc điểm như không thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán đúng hạn, bất kể ngân hàng có phải phát mãi tài sản hay không, và có khoản nợ xấu trên 90 ngày.
Pháp luật Việt Nam xác định nợ xấu là các khoản nợ mà các tổ chức tài chính đánh giá không có khả năng hoàn trả Việc phân loại nợ xấu được quy định trong Quyết định 49/2005/QĐ-NHNN, Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN, với 5 loại nợ tương ứng với mức rủi ro tăng dần từ 1 đến 5.
Nợ xấu được phân loại từ nhóm 3 đến nhóm 5, bao gồm: nợ nhóm 3 có khả năng mất một phần vốn, nợ nhóm 4 có khả năng tổn thất cao, và nợ nhóm 5 không còn khả năng thu hồi Nợ nhóm 2 cũng cần được chú ý do khả năng trả nợ của khách hàng có thể suy giảm Các ngân hàng tại Việt Nam không chỉ dựa vào quy định pháp luật mà còn xem xét tình hình thu hồi nợ thực tế để đánh giá khả năng trả nợ Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng khái niệm “khả năng trả nợ vay của khách hàng” dựa trên thực trạng trả nợ và các quy định pháp luật hiện hành tại Việt Nam.
2.2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Không có nghiên cứu nào xác định một cách tuyệt đối các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân Các nghiên cứu trước đây thường chỉ tập trung vào một số nhóm khách hàng cụ thể tại các đơn vị nhất định.
Bài viết này tổng hợp các nghiên cứu trước đây để khái quát những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân Những thông tin này sẽ tạo nền tảng định tính cho việc xác định các biến phụ thuộc trong nghiên cứu hiện tại.
2.2.2 Các yếu tố liên quan đến khách hàng:
Nhóm yếu tố này bao gồm 7 yếu tố liên quan đến khách hàng vay
Quy mô khoản vay, lãi suất và thời hạn vay là ba yếu tố chính quyết định đặc điểm của khoản cho vay Theo lý thuyết, quy mô khoản vay lớn hơn có thể dẫn đến rủi ro trả nợ không đúng hạn cao hơn, tương tự như lãi suất Ngược lại, thời hạn vay dài hơn thường tăng khả năng trả nợ đúng hạn.
Theo nghiên cứu của Chapman (1990), các khoản vay nhỏ thường có rủi ro không trả nợ cao nhất, tiếp theo là các khoản vay lớn, và cuối cùng là các khoản vay có quy mô trung bình Kohansal và Mansoori cũng đã chỉ ra những điểm tương đồng trong phân tích này.
Nghiên cứu năm 2009 đã bác bỏ giả thuyết trước đó khi chỉ ra rằng các khoản vay lớn có mối tương quan tích cực với khả năng trả nợ đúng hạn Tác giả lý giải rằng các khoản vay lớn giúp người vay tạo ra giá trị tốt hơn so với các khoản vay nhỏ, thường chỉ phục vụ cho chi tiêu hoặc tình huống khẩn cấp Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng khi đưa yếu tố lãi suất vào mô hình, kết quả cho thấy lãi suất cao hơn tương ứng với khả năng trả nợ không đúng hạn cao hơn.
Thu nhập của người đi vay là yếu tố quan trọng trong việc tiếp cận khoản vay, đặc biệt là với các khoản vay không có tài sản bảo đảm, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ Nghiên cứu của Chapman (1990) chỉ ra rằng khả năng trả nợ thành công được phân loại theo thứ tự thu nhập: cao, thấp và trung bình Đặc biệt, những người có thu nhập thấp thường có tỷ lệ trả nợ cao hơn so với người thu nhập trung bình nhờ vào sự thận trọng trong việc sử dụng khoản vay Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy rằng gia đình có nhiều thành viên có thu nhập cao sẽ có khả năng trả nợ thành công lớn hơn Các tác giả như Sileshi và cộng sự (2015) cũng đã tìm thấy những bằng chứng ủng hộ cho giả thuyết này.
Đặc điểm nghề nghiệp có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân Những người có nghề nghiệp ổn định, vị trí xã hội cao và kinh nghiệm lâu năm thường có khả năng trả nợ tốt hơn nhờ vào thu nhập ổn định và cao hơn Nghiên cứu cho thấy các nghề yêu cầu chất xám cao như giáo sư, nghệ sĩ, hoặc các nghề ổn định như kế toán viên, nhân viên văn phòng có tỷ lệ trả nợ đúng hạn cao hơn so với công nhân không lành nghề Tuy nhiên, các nghiên cứu về vấn đề này vẫn còn hạn chế và thường chỉ tập trung vào một khía cạnh cụ thể của nghề nghiệp.
• Số người phụ thuộc trong gia đình
Theo nghiên cứu của Theo Black và Morgan (1998), khả năng vỡ nợ của người vay bị ảnh hưởng bởi các yếu tố xã hội và nhân khẩu học, đặc biệt là số lượng người phụ thuộc trong gia đình họ.
Nghiên cứu của Zeller (1996) cho thấy kích cỡ hộ gia đình có mối tương quan nghịch với tỷ lệ trả nợ của người vay Cụ thể, khi số lượng người phụ thuộc trong gia đình tăng lên, chủ nợ sẽ phải chi tiêu nhiều hơn cho việc nuôi sống các thành viên, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của họ.
Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) chỉ ra rằng số lượng người phụ thuộc trong gia đình có mối tương quan thuận với khả năng trả nợ của người vay Cụ thể, tại các nông hộ ở Hậu Giang, số lượng thành viên càng nhiều thì khả năng tạo ra thu nhập càng cao, dẫn đến khả năng trả nợ đúng hạn cũng tăng lên.
Theo nghiên cứu của Theo Crook (2001), độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp và tình trạng sở hữu nhà đều ảnh hưởng đến tỷ lệ trả nợ đúng hạn của người vay Cụ thể, mối tương quan thuận giữa độ tuổi và khả năng trả nợ cho thấy rằng người vay lớn tuổi có rủi ro thấp hơn trong việc trả nợ, nhờ vào tính thận trọng và kinh nghiệm tích lũy theo thời gian.
Các nghiên cứu trước đây
Bài nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân trong lĩnh vực tài chính ngân hàng tại Việt Nam, đặc biệt là trong các công trình khoa học và bài báo kinh tế - tài chính.
Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tại tỉnh Hậu Giang Qua việc phỏng vấn 436 nông hộ có vay vốn trong năm 2009, nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng trả nợ đúng hạn có mối quan hệ thuận với thu nhập sau vay và số thành viên trong gia đình có thu nhập, trong khi đó lại có mối quan hệ nghịch với lãi suất vay Hơn nữa, trình độ học vấn của chủ hộ cũng ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ đúng hạn Đặc biệt, những hộ vay vốn cho sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ cao hơn so với những hộ vay vốn cho mục đích phi nông nghiệp.
Nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017) về khả năng trả nợ của nông hộ tại huyện Bến Lức, tỉnh Long An đã sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để phân tích các yếu tố ảnh hưởng Kết quả cho thấy trình độ học vấn, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp và thời hạn trả nợ có mối quan hệ thuận chiều với khả năng trả nợ đúng hạn, trong khi số tiền vay và số người phụ thuộc lại có mối quan hệ nghịch chiều Nghiên cứu đã đề xuất các khuyến nghị cho ngân hàng, chính quyền địa phương và nông hộ nhằm nâng cao khả năng trả nợ Đồng thời, Nguyễn Quốc Huy (2016) đã phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quân đội, sử dụng phương pháp định lượng để lượng hóa các yếu tố này Nghiên cứu cho thấy thu nhập và hồ sơ khách hàng có sự phân hóa rõ rệt, chủ yếu dựa trên mẫu khách hàng Viettel và MOD, những người có lịch sử tín dụng và năng lực trả nợ tốt.
Như vậy, để có thể hình dung một cách dễ thấy thì tác giả tổng hợp được nội dung sau đây:
Bảng 2 1: Tổng hợp kết quả nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ
STT Yếu tố ảnh hưởng Biến Tác giả Kết quả nghiên cứu
1 Độ tuổi X1 Miler (2012), Kenneth Ogol
2 Số người phụ thuộc trong gia đình
3 Trình độ học vấn X3 Sileshi và ctg (2015) +
4 Thu nhập X4 Trương Đông Lộc và Nguyễn
5 Đặc điểm nghề nghiệp X5 John M Chapman (1940) +
6 Quy mô khoản vay X6 Chapman (1990) -
7 Lãi suất X7 Trương Đông Lộc và Nguyễn
8 Mục đích sử dụng vốn X8 +
9 Kinh nghiệm cán bộ tín dụng
Trong chương này, tác giả trình bày cơ sở lý luận khoa học liên quan đến tín dụng, các loại rủi ro và nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay Từ những nghiên cứu trước đây, tác giả hình thành ý niệm ban đầu về hướng nghiên cứu của bài khóa luận Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt với các ngân hàng trong và ngoài nước, BIDV cần nỗ lực phát triển ổn định và vững chắc, xứng đáng với vị thế hàng đầu tại Việt Nam Để đạt được thành tựu này, BIDV cần nâng cao năng lực đánh giá và cho vay đối với từng sản phẩm dịch vụ cá nhân, đây là vấn đề quan trọng dẫn đến nghiên cứu của tác giả.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu được thực hiện bằng cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định tính sử dụng dữ liệu thống kê có sẵn để phân tích và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
Nghiên cứu định lượng được tiến hành thông qua khảo sát và thu thập dữ liệu liên quan nhằm xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Qua đó, mô hình hồi quy được áp dụng để đưa ra những nhận định chính xác và khách quan về tác động của các yếu tố này.
Bài viết này áp dụng phương pháp điều tra chọn mẫu dựa trên hồ sơ vay vốn của 300 khách hàng cá nhân tại BIDV Dữ liệu thu thập từ bảng câu hỏi khảo sát sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Lôgit để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, có hai khía cạnh chính: "trả nợ đủ" và "trả nợ đúng thời hạn" Thực tế cho thấy, nếu khách hàng trả nợ đúng hạn, điều này thường đồng nghĩa với việc họ có đủ tiền để thanh toán Nghiên cứu này áp dụng phương pháp phân tích định lượng, sử dụng dữ liệu chéo và mô hình Logistic, với biến Y - khả năng trả nợ được định nghĩa là biến giả (biến nhị phân) Cụ thể, Y nhận giá trị 1 nếu khách hàng trả nợ đúng hạn và giá trị 0 nếu không có khả năng trả nợ Phương pháp này cho phép sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy Logistic để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu.
Mô hình nghiên cứu
3.2.1 Mô hình nghiên cứu lý thuyết 5C
Khi cá nhân có nhu cầu vay tín dụng, ngân hàng sẽ tiến hành phân tích tín dụng để đánh giá rủi ro từ khách hàng và khoản vay, nhằm quyết định việc cấp tín dụng Phân tích này có thể khác nhau tùy thuộc vào loại khách hàng và mục đích vay vốn Đối với khách hàng cá nhân, ngân hàng sẽ xem xét một số chỉ tiêu như Tư cách (Character), Vốn (Capital), Năng lực hoàn trả (Capacity to repay), Các điều kiện môi trường kinh doanh (Conditions) và Bảo đảm tín dụng (Collateral) để thẩm định hồ sơ vay vốn.
Tư cách của khách hàng là yếu tố quyết định đến thiện chí trả nợ, đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích khả năng trả nợ vay Uy tín và ấn tượng chung mà khách hàng để lại cho ngân hàng phản ánh tư cách của họ Tuy nhiên, ấn tượng này thường mang tính chủ quan và khó đo lường Do đó, việc đánh giá tư cách của khách hàng, đặc biệt là những khách hàng mới, đòi hỏi các phương pháp và lý lẽ khoa học để đảm bảo tính chính xác.
Dựa trên kiến thức và kinh nghiệm của nhân viên phân tích tín dụng, tư cách của khách hàng được đánh giá qua các tiêu chí như lịch sử quan hệ tín dụng với ngân hàng và các tổ chức xã hội Ngoài ra, việc xem xét và đối chiếu thông tin do khách hàng cung cấp với các nguồn thông tin khác cũng giúp đánh giá mức độ trung thực của khách hàng.
Ngoài các yếu tố định lượng, trình độ học vấn, kinh nghiệm quản lý kinh doanh và phẩm chất cá nhân của khách hàng cũng là những yếu tố định tính quan trọng cần được xem xét.
Capital (Vốn hay sức mạnh tài chính và hiệu quả kinh doanh của khách hàng)
Vốn tự có của khách hàng là yếu tố quan trọng giúp ngân hàng đánh giá khả năng tự chủ tài chính và mức độ phụ thuộc vào nợ của khách hàng Khi khách hàng có vốn tự có lớn, ngân hàng sẽ yên tâm hơn về mức độ cam kết và rủi ro trong kinh doanh Nếu hoạt động kinh doanh không thuận lợi, khách hàng sẽ là người chịu thiệt hại đầu tiên, điều này ảnh hưởng đến quyết định cấp tín dụng của ngân hàng trong tương lai.
Capacity to repay (Năng lực hoàn trả của khách hàng)
Yếu tố này được xem là trung tâm trong các nội dung phân tích, bởi vì nó cho biết khách hàng có khả năng trả nợ hay không?
Khi phân tích khả năng trả nợ của khách hàng, ngân hàng cần xem xét các yếu tố như khả năng tạo dòng tiền, nguồn thu nhập để hoàn trả nợ, và phương thức kiểm soát dòng tiền Đánh giá năng lực khách hàng dựa trên kinh nghiệm điều hành, sản phẩm, tình hình thị trường, và khả năng cạnh tranh (đối với khách hàng kinh doanh) hoặc thu nhập từ lương (đối với cán bộ, công nhân viên) là rất quan trọng Từ đó, ngân hàng có thể dự đoán luồng tiền, thời gian và xác suất hoàn trả nợ thành công Ngoài ra, lịch sử vay và thanh toán cũng là chỉ báo quan trọng cho khả năng chi trả trong tương lai.
Conditions (Các điều kiện môi trường kinh doanh)
Môi trường kinh doanh ảnh hưởng lớn đến hoạt động và khả năng trả nợ của khách hàng Để đưa ra quyết định chính xác, ngân hàng cần phân tích xu hướng phát triển của khách hàng và ngành nghề liên quan Các yếu tố cần xem xét bao gồm vị thế cạnh tranh hiện tại và tương lai của khách hàng, môi trường cạnh tranh trong ngành, tình trạng thị trường lao động, cùng với các yếu tố chính trị, pháp lý, xã hội và môi trường tác động đến hoạt động kinh doanh Ngoài việc sử dụng dữ liệu lưu trữ, ngân hàng cũng cần thu thập thông tin từ cơ quan chức năng, tạp chí và báo cáo nghiên cứu liên quan để đánh giá đúng môi trường kinh doanh.
Collateral (Bảo đảm tín dụng)
Bảo đảm tín dụng là hình thức khách hàng có thể sử dụng để đảm bảo với ngân hàng trong quan hệ tín dụng, cho phép ngân hàng xử lý tài sản bảo đảm khi khách hàng không thể thanh toán nợ Ngân hàng có quyền ưu tiên xử lý tài sản này trước các chủ nợ khác, tạo ra nguồn trả nợ thay thế ngoài dòng tiền dự kiến Một số ngân hàng yêu cầu bảo lãnh của bên thứ ba cùng với tài sản bảo đảm, trong đó bên bảo lãnh cam kết thanh toán khoản vay nếu khách hàng không đủ khả năng chi trả Các tiêu chí chính để đánh giá tài sản bảo đảm bao gồm loại tài sản (bất động sản, động sản, máy móc thiết bị, hàng tồn kho), tính pháp lý, khả năng thanh khoản và giá trị của tài sản.
3.2.2 Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ
Xếp hạng tín dụng nội bộ là quá trình mà ngân hàng thương mại (NHTM) đánh giá khả năng và xác suất trả nợ của khách hàng, đồng thời xác định mức độ rủi ro liên quan đến khoản vay Kết quả của việc xếp hạng này là cơ sở để NHTM đưa ra quyết định cấp tín dụng, quản lý rủi ro hiệu quả và xây dựng chính sách khách hàng phù hợp với từng đối tượng.
Hệ thống xếp hạng tín dụng đánh giá toàn diện các yếu tố rủi ro tín dụng của khách hàng, giúp ngân hàng thương mại (NHTM) xác định chính sách tín dụng và giới hạn cho vay phù hợp Dù khách hàng có xếp hạng cao, việc thu hồi nợ gốc và lãi suất vẫn không đảm bảo, vì quyết định cho vay dựa trên mức độ rủi ro tín dụng cụ thể Thông qua xếp hạng tín dụng, ngân hàng có thể đánh giá mức độ tín nhiệm và khả năng trả nợ của từng khách hàng, từ đó đưa ra quyết định cho vay một cách khách quan và khoa học Các phương pháp xếp hạng tín dụng thường được áp dụng bao gồm phương pháp chuyên gia, phương pháp mô hình và phương pháp hỗn hợp, trong đó phương pháp hỗn hợp được sử dụng phổ biến nhất.
Mô hình nghiên cứu
Sau khi nghiên cứu các mô hình lý thuyết và tình hình thực tế tại BIDV, bài viết sử dụng mô hình hồi quy Logit để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân Mô hình này giúp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV một cách hiệu quả.
Khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam được biểu thị qua biến phụ thuộc Y, với hai giá trị cụ thể.
- Nếu Y=1 thì khách hàng có khả năng trả nợ vay
- Nếu Y=0 thì khách hàng không có khả năng trả nợ vay
Việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên phân loại nợ theo quy định pháp luật Việt Nam Nợ nhóm 1 được xem là có khả năng trả nợ đúng hạn, trong khi nợ nhóm 2, 3, 4 và 5 bị coi là mất khả năng thanh toán Đối với phương thức trả nợ gốc và lãi hàng kỳ, nếu khách hàng thanh toán đầy đủ vào cuối kỳ, sẽ được ghi nhận là trả nợ đúng hạn (giá trị 1), không tính đến các lần quá hạn trước đó Ngược lại, nếu không thanh toán đầy đủ, giá trị sẽ là 0 Đối với phương thức trả gốc cuối kỳ và lãi hàng kỳ, khách hàng cũng cần thanh toán toàn bộ để được tính là thành công (giá trị 1), còn nếu chậm trả gốc hoặc lãi, giá trị sẽ là 0.
- X1, X2, X3, X4, X5, X6,X7, X8, X9, X10: lần lượt là các yeus tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
- β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9, β10 : là các hệ số hồi quy của hàm Lôgit
Mô hình Logit sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood - ML) để xác định các hệ số β0, β1, β2, …, βn Phương pháp ước lượng ML có những đặc điểm nổi bật khi áp dụng cho mẫu lớn: đầu tiên, các ước lượng này gần như không chệch, mặc dù với mẫu nhỏ có thể gặp tình trạng chệch, nhưng khi kích thước mẫu tăng lên, chúng sẽ tiệm cận các ước lượng không chệch; thứ hai, chúng thể hiện tính ổn định, với giá trị ước lượng tiến gần đến giá trị thực của tham số tổng thể khi cỡ mẫu lớn; thứ ba, ước lượng ML là hiệu quả, nghĩa là trong các mẫu lớn, chúng có phương sai nhỏ nhất so với các ước lượng ổn định khác; cuối cùng, các ước lượng này xấp xỉ phân phối chuẩn, cho thấy khi cỡ mẫu lớn, các ước lượng ML sẽ có phân phối chuẩn.
Biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu là Y, có hai giá trị là 1 và 0, thể hiện khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
- Nếu Y = 1 thì khách hàng có khả năng trả nợ vay
- Nếu Y = 0 thì khách hàng không có khả năng trả nợ
Việc đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng dựa trên phân loại nợ theo quy định pháp luật Việt Nam Nợ nhóm 1 được xem là có khả năng trả nợ đúng hạn, trong khi nợ thuộc nhóm 2, 3, 4, 5 sẽ bị coi là mất khả năng thanh toán Nếu khách hàng trả tiền gốc và lãi đầy đủ hàng kỳ và thanh toán hết nợ vào cuối kỳ vay, họ sẽ được xem là trả nợ đúng hạn, không tính đến các lần quá hạn trước đó, và nhóm nợ trong suốt thời gian vay sẽ được đánh giá là 1.
Nếu khách hàng trả hết nợ gốc và lãi đúng hạn, họ sẽ được ghi nhận thành công với giá trị 1 Ngược lại, nếu khách hàng chỉ trả gốc nhưng chậm lãi, hoặc trả đủ lãi nhưng chậm gốc, giá trị sẽ là 0 Phương thức trả nợ vay áp dụng là trả gốc vào cuối kỳ và lãi hàng kỳ.
Nghiên cứu đã phân tích các mô hình lý thuyết và thực nghiệm để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại BIDV Kết quả cho thấy có nhiều yếu tố có khả năng tác động đến khả năng trả nợ vay, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố này.
Sơ đồ 3.1: Sơ đồ mô hình nghiên cứu Độ tuổi – X 1
Biến X1 thể hiện độ tuổi của khách hàng
1 X1 = 1 nếu người đi vay từ 18 đến 25 tuổi
Khả năng trả nợ Đặc điểm nhân thái học Độ tuổi
Số người phụ thuộc Trình độ học vấn
Năng lực người đi vay
Thu nhập Đặc điểm nghề nghiệp Đặc điểm khoản vay
Mục đích sử dụng vốnKinh nghiệm của cán bộ tín dụng
2 X1 = 2 nếu người đi vay từ 26 đến 40 tuổi
3 X1 = 3 nếu người đi vay từ 41 đến 60 tuổi
4 X1 = 4 nếu người đi vay trên 60 tuổi
Giả thiết H1: Tuổi người đi vay càng lớn thì khả năng trả nợ càng cao Kỳ vọng biến
X1 tương quan thuận với biến phụ thuộc
Biến này phản ánh trình độ của khách hàng trong việc sử dụng sản phẩm vay, giúp đánh giá thiện chí trả nợ của họ Đây là yếu tố quan trọng nhất trong phân tích khách hàng.
X2 sẽ nhận một trong những giá trị sau:
Giả thiết H2: Trình độ học vấn của người đi vay càng cao thì khả năng trả nợ càng cao Kỳ vọng biến X2 tương quan thuận với biến phụ thuộc
Số người phụ thuộc trong gia đình (X3) thể hiện số người mà khách hàng đang nuôi dưỡng Giả thiết H3 cho rằng, khi số người phụ thuộc tăng lên, khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giảm Do đó, biến X3 có mối tương quan nghịch với biến phụ thuộc.
Thu nhập của người đi vay – X 4
Thu nhập hàng tháng của người đi vay là một yếu tố quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của họ Việc đánh giá thu nhập cá nhân giúp xác định khả năng tài chính và mức độ rủi ro trong việc cho vay.
Giả thiết H4 cho rằng khi thu nhập của khách hàng tăng lên, khả năng trả nợ của họ cũng sẽ cải thiện Điều này cho thấy mối tương quan thuận giữa thu nhập và khả năng thanh toán nợ Ngoài ra, đặc điểm nghề nghiệp cũng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến khả năng tài chính của khách hàng.
Biến số phân loại công việc của khách hàng căn cứ trên tiềm năng thu nhập mà công việc mang lại:
X5 = 0 khi khách hàng không có việc làm
X5 = 1 khách hàng có việc làm
Giả thiết H5: Người đi vay có việc làm thì khả năng trả nợ càng cao Kỳ vọng biến tương quan thuận với biến phụ thuộc
Quy mô khoản vay – X 6 Đây là biến thể hiện số tiền mà khách hàng được vay theo quy định của hợp đồng tín dụng
Gỉa thiết H6: Quy mô khoản vay càng lớn thì khả năng trả nợ càng thấp Kỳ vọng biến này sẽ tương quan nghịch với biến phụ thuộc
Biến X7 thể hiện lãi suất cho vay được quy định trong hợp đồng tín dụng
Giả thiết X7: Lãi suất cho vay càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp Kỳ vọng biến
X7 tương quan nghịch với biến phụ thuộc
Kinh nghiệm cán bộ tín dụng – X 8
Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng thể hiện thông qua số năm công tác tại vị trí có liên quan, cụ thể
Giả thiết X8: Cán bộ tín dụng càng ít kinh nghiệm thì khả năng trả nợ vay càng thấp Kỳ vọng biến X8 tương quan thuận với biến phụ thuộc
Mục đích sử dụng vốn – X 9 là biến số thể hiện việc khách hàng sử dụng vốn vay đúng theo mục đích đã thỏa thuận trong hợp đồng tín dụng hay không.
Giả thuyết H9 cho rằng nếu khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích, khả năng trả nợ của họ sẽ giảm đi Điều này dẫn đến kỳ vọng rằng có mối tương quan thuận giữa mục đích sử dụng vốn vay và khả năng trả nợ.
Dữ liệu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu là các khách hàng cá nhân đã và đang có quan hệ tín dụng với BIDV
Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ các mẫu khảo sát được thu thập tại ngân hàng BIDV
Mẫu nghiên cứu bao gồm 250 khách hàng, trong đó có những khách hàng đang có dư nợ và những khách hàng đã tất toán khoản vay tại BIDV.
Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập thông qua khảo sát các biến nghiên cứu thực tế, tuy nhiên do hạn chế về thời gian, chỉ một số chi nhánh chính của hệ thống BIDV được khảo sát Mẫu khảo sát được chọn ngẫu nhiên gồm 250 mẫu Tác giả sẽ xử lý số liệu từ các bản khảo sát và thực hiện phân tích chuyên sâu bằng phần mềm kinh tế lượng để đưa ra kết luận cho kết quả nghiên cứu.
Mẫu nghiên cứu bao gồm 250 khách hàng cá nhân tại BIDV, được lựa chọn ngẫu nhiên từ hồ sơ vay vốn trong khoảng thời gian từ 2016 đến 2020, bao gồm cả những khách hàng trả nợ đúng hạn và không đúng hạn.
Trong chương này, tác giả giới thiệu các bước nghiên cứu cần thiết để thực hiện khóa luận, bắt đầu từ việc hình thành ý tưởng, nghiên cứu lý luận, đưa ra giả thuyết, lựa chọn mô hình, tiến hành khảo sát, cho đến xử lý dữ liệu và phân tích kết quả.
Chương 3 sẽ cung cấp cho người đọc những kiến thức tổng quát và thực tế về nghiên cứu của tác giả, từ đó giúp họ dễ dàng tiếp cận và hiểu rõ hơn nội dung của các chương tiếp theo.
