Nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu phân tích thực trạng quản lý khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV chi nhánh Long An, đồng thời mang kiến thức khoa học vận dụng vào thực tế. Với dữ liệu mẫu là 315 khách hàng cá nhân có dư nợ tín dụng tại BIDV chi nhánh Long An được chọn theo nguyên tắc ngẫu nhiên tại thời điểm cuối năm 2019 cùng với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.
Số 27 – Tháng 04/2021 TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP QUẢN LÝ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM – CHI NHÁNH LONG AN The management of credit-worthiness of individual customers at joint stock Commercial Bank for Investment and Development of Vietnam - Long An branch Phạm Sương Thảo 1 Học viên cao học Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An, Long An, Việt Nam thaops@bidv.com.vn Tóm tắt — Nghiên cứu thực với mục tiêu phân tích thực trạng quản lý khả trả nợ khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Long An, đồng thời mang kiến thức khoa học vận dụng vào thực tế Với liệu mẫu 315 khách hàng cá nhân có dư nợ tín dụng BIDV chi nhánh Long An chọn theo nguyên tắc ngẫu nhiên thời điểm cuối năm 2019 với hỗ trợ phần mềm SPSS 20 Phân tích hồi quy Binary Logistic sử dụng nghiên cứu Kết phân tích hồi quy Binary Logistic, tác giả cho thấy nhân tố tác động đến khả trả nợ khách hàng cá nhân, là: (1) qmo, (2) tnhap, (3) ctru, (4) mdich , (5) utin (6) nhao Abstract — The study is carried out with the aim of analyzing the current management of creditworthiness management of individual customers at BIDV Long An branch, at the same time bringing the scientific knowledge applies into practice With the data sample of 315 individual customers who have debit balance at BIDV Long An branch, are selected according to the principle of randomness at the end of the year 2019, with the support of SPSS 20 software Binary Logistic regression analysis is used in the study The result of the Binary Logistic regression analysis, the author showed that there are factors affect to the credit-worthiness of individual customers, they are: 1) qmo, (2) tnhap, (3) ctru, (4) mdich , (5) utin and (6) nhao Từ khóa — Khả trả nợ, khách hàng cá nhân, BIDV Long An, credit-worthiness, individual customers Sự cần thiết đề tài Trong bối cảnh kinh tế cịn nhiều khó khăn, hoạt động sản xuất kinh doanh doanh nghiệp chịu nhiều tác động to lớn, số lượng doanh nghiệp giảm quy mơ sản xuất chí giải thể, ngừng hoạt động không ngừng gia tăng qua năm Trước khó khăn vậy, việc tiếp cận nguồn vốn vay ngân hàng doanh nghiệp trở nên khó khăn, đặc biệt doanh nghiệp có quy mơ vừa nhỏ khơng có tài sản đảm bảo Điều khơng gây khó khăn cho doanh nghiệp mà cịn làm ngân hàng bị “ứ động vốn” Trước thực trạng đó, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư Phát triển Việt Nam chi nhánh Long An (BIDV chi nhánh Long An) tập trung hướng đến phát triển phân khúc khách hàng cá nhân (KHCN) nhằm đa dạng hóa rủi ro tăng hiệu hoạt động kinh doanh Trong năm 2019, với hàng loạt gói tín dụng ưu đãi, sách mở rộng cho vay khách hàng cá nhân, BIDV chi nhánh Long An đạt kết tích cực mảng cho vay khách hàng cá nhân Kết hoạt động kinh doanh năm 2019 tiếp tục trì mức tốt so với mức lợi nhuận ngân hàng khác, cấu tín dụng ln cải thiện mà tỷ trọng dư nợ cho vay khách hàng cá nhân ngày cao tổng dư nợ Do vậy, việc BIDV chi nhánh Long An tập trung vào phát triển mảng cho vay khách hàng cá nhân bối cảnh thị trường tín dụng cịn nhiều khó khăn theo tác giả định hợp lý khôn ngoan Tuy nhiên, việc tăng trưởng tín dụng lại ln kèm với rủi ro tín dụng nguyên nhân cấu khách hàng BIDV chi nhánh Long An chưa thực cân đối Rủi ro tín 63 TẠP CHÍ KINH TẾ - CƠNG NGHIỆP Số 27 – Tháng 04/2021 dụng xuất phát từ nhiều nguyên nhân, số việc ngân hàng chưa trọng đến công tác thẩm định, đánh giá khả trả nợ khách hàng So với việc thẩm định khách hàng doanh nghiệp - đối tượng mà ngân hàng đánh giá khả trả nợ thông qua chứng từ rõ ràng, việc đánh giá khách hàng cá nhân gặp nhiều khó khăn Phần lớn việc đánh giá lực khách hàng cá nhân phụ thuộc vào lực, kinh nghiệm yếu tố cảm tính cán quản lý khách hàng Khả trả nợ khách hàng cá nhân Khả trả nợ khách hàng việc khách hàng có khả trả nợ đầy đủ hạn với bên cho vay hay không? (Ngân hàng Nhà nước, 2013) Hiện chưa có định nghĩa thống khái niệm “khả trả nợ” mà có dấu hiệu việc khách hàng “khơng có khả trả nợ”, thơng qua phương pháp loại trừ ta hiểu ngồi khách hàng “khơng có khả trả nợ” khách hàng “có khả trả nợ” Theo Hiệp ước Basel II, có tình trạng sau dùng làm để đánh giá khả không trả nợ khách hàng: Khách hàng khơng có khả thực nghĩa vụ toán đầy đủ đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hồn trả; Khách hàng có khoản nợ xấu có thời gian hạn 90 ngày Trong đó, khoản thấu chi xem hạn khách hàng vượt hạn mức thông báo hạn mức nhỏ dư nợ Để thống cách hiểu toàn bài, nghiên cứu thống việc đánh giá “khả trả nợ” khách hàng theo thông tư 02/2013/TT-NHNN, nghĩa đánh giá thơng qua nhóm nợ cao TCTD khách hàng có quan hệ tín dụng Cụ thể, khách hàng có nợ nhóm 3, 4, hiểu nhóm khách hàng khơng có khả trả nợ, trường hợp nhóm 1, hiểu khách hàng có khả trả nợ Thiêt kế nghiên cứu Tác giả thực qua giai đoạn nghiên cứu định tính nghiên cứu định lượng Tác giả tiến hành nghiên cứu định tính nhằm rút lại thành phần quan trọng có ảnh hưởng đáng kể tới việc trả nợ khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Long An Do tác giả thực nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận với nhóm gồm chuyên gia làm việc lĩnh vực ngân hàng Các chuyên gia đưa ý kiến cá nhân dựa kinh nghiệm hiểu biết, sau tổng hợp lại ý kiến chung nhất, kết mà nghiên cứu định tính thu Nghiên cứu thức thơng qua phương pháp phân tích định lượng với mẫu liệu (khoảng 320 khách hàng cá nhân có quan hệ tín dụng với ngân hàng từ 2-3 năm trở lên) thông tin khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Long An Công cụ phân tích hồi quy Binary Logitstic để kiểm định mơ hình nghiên cứu, phần mềm sử dụng SPSS 20 Bảng Mã hóa biến mơ hình Nhóm biến KHÁCH HÀNG Ký hiệu Mã hóa Mơ tả biến X1 CTRU Số năm cư trú địa phương X2 NHAO Tình trạng sở hữu nhà X3 PTHUOC Người phụ thuộc X4 UTIN Sự trễ hạn hay không trễ hạn cam kết tín dụng X5 TNHAP Thu nhập 64 Thang đo Năm Bằng không sở hữu nhà ngược lại Số người Bằng chưa phát sinh NQH phát sinh NQH Triệu đồng/tháng Số 27 – Tháng 04/2021 TẠP CHÍ KINH TẾ - CƠNG NGHIỆP NGÂN HÀNG NGOÀI NGÂN HÀNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ X6 KHAN Kỳ hạn vay X7 QMO Quy mô khoản vay X8 MDICH Mục đích khoản vay Y Y Tình trạng nợ hạn Bằng vay ngắn hạn vay dài hạn Triệu đồng Bằng mục đích phi SXKD SXKD 1: khơng có nợ q hạn 0: có nợ hạn (nhóm 3,4,5) Nguồn: Thiết kế tác giả Dữ liệu nghiên cứu Đối với phương pháp ML, cơng thức kinh nghiệm xác định kích thước mẫu tối thiểu là: n >= 50 + 8*p với p số biến độc lập mơ hình trích (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Mẫu tối thiểu 50, tốt 100 tỷ lệ biến quan sát (Observations)/ biến đo lượng (Items) 5/1 tốt 10/1 Để bảo đảm độ tin cậy nghiên cứu, tác giả chọn mẫu gồm 320 khách hàng có dự nợ tín dụng tín đến 24 ngày 31/12/2019 Kết nghiên cứu 5.1 Thống kê mô tả Kết thu thập 320 khách hàng có quan hệ tín dụng tới ngày 31/12/2019, tác giả thấy có trường hợp thông tin chưa đầy đủ nên loại 315 trường hợp đủ điều kiện đưa vào phân tích Trong 315 trường hợp phân tích, có 137 trường hợp chiếm 43.5% khơng trả nợ (nhóm 3,4,5), có 178 trường hợp trả nợ chiếm 56.5% trả nợ (nhóm 1,2) Bảng Biến khả trả nợ Frequency 137 178 315 khong tra duoc tra duoc Total Valid Percent 43.5 56.5 100.0 Valid Percent 43.5 56.5 100.0 Cumulative Percent 43.5 100.0 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic 5.2 Phân tích hồi quy 5.2.1 Phân tích hồi quy lần 1: Kết kiểm định hồi quy Binary Logistic lần với biến độc lập gồm: (1) qmo, (2) tnhap, (3) ctru, (4) pthuoc, (5) mdich, (6) utin, (7) khan, (8) nhao Kết kiểm định cho thấy mối tương quan biến phụ thuộc biến độc lập mơ hình có ý nghĩa thống kê tổng quát Bảng Mức độ phù hợp tổng quát mơ hình Step Chi-square 353.407 353.407 353.407 Step Block Model df 8 Sig .000 000 000 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic Kết kiểm định cho thấy giá trị -2LL= 77.924 không cao lắm, điều thể mức độ phù hợp tốt mơ hình tổng thể Kết kiểm định cho thấy 90.4% thay đổi biến phụ thuộc giải thích biến độc lập mơ hình, phần cịn lại yếu tố khác Kết kiểm định cho thấy mức độ giải thích mơ hình cao 90.4% Bảng Mức độ giải thích mơ hình Step -2 Log likelihood 77.924a Cox & Snell R Square 674 Nagelkerke R Square 904 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic 65 Số 27 – Tháng 04/2021 TẠP CHÍ KINH TẾ - CƠNG NGHIỆP Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy: Kiểm định Wald ý nghĩa hệ số hồi quy biến độc, tác giả nhận thấy biến “pthuoc khan” (Sig = 0.431 Sig = 0.750) khơng có ý nghĩa thống kê mức 95% Bảng Kết hồi quy mơ hình Step 1a B -.872 258 260 -.231 2.256 1.675 197 2.099 -8.166 QMO TNHAP CTRU PTHUOC MDICH UTIN KHAN NHAO Constant S.E .312 049 049 293 672 657 617 666 3.619 Wald 7.805 28.366 27.652 621 11.262 6.509 102 9.934 5.093 df 1 1 1 1 Sig .005 000 000 431 001 011 750 002 024 Exp(B) 418 1.295 1.297 794 9.547 5.339 1.217 8.160 000 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic 5.2.2 Phân tích hồi quy lần 2: Sau kiểm định hồi quy lần với biến có biến bị loại Kiểm định hồi quy Binary Logistic lần với biến độc lập gồm: (1) qmo, (2) tnhap, (3) ctru, (4) mdich, (5) utin, (6) nhao Kết kiểm định sau: Bảng Mức độ phù hợp tổng qt mơ hình (6 biến độc lập) Step Chi-square 352.708 352.708 352.708 Step Block Model df 6 Sig .000 000 000 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic Kết kiểm định cho thấy giá trị -2LL= 78.623 mức Kết cho thấy 90.3% thay đổi biến phụ thuộc giải thích biến độc lập mơ hình, phần cịn lại yếu tố khác Kiểm định cho thấy mức độ giải thích mơ hình cao 90.3% Bảng Hệ số -2 Log likelihood (6 biến độc lập) Step -2 Log likelihood 78.623a Cox & Snell R Square 674 Nagelkerke R Square 903 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic Kiểm định Wald ý nghĩa hệ số hồi quy biến độc lập gồm: “(1) qmo, (2) tnhap, (3) ctru, (4) mdich, (5) utin, (6) nhao” có ý nghĩa thống kê mức 95% Phương trình hồi quy sau: Y = ln ( ) = - 8.174 - 0.981*qmo + 0.262*tnhap + 0.262*ctru + 2.316*mdich + 1.700*utin + 2.147*nhao (1) Phương trình hồi quy (1) cho thấy khả trả nợ phụ thuộc vào biến độc lập “qmo, tnhap, ctru, mdich, utin, nhao”, “qmo” tác động nghịch chiều với khả trả nợ Trong tất biến lại tác động thuận chiều với khả trả nợ Theo đó, quy mơ khoản vay lớn khả trả nợ Bảng Kết hồi quy (6 biến độc lập) Step 1a QMO TNHAP CTRU MDICH UTIN NHAO B -.918 262 262 2.316 1.700 2.147 S.E .308 048 049 673 659 666 Wald 8.901 30.227 28.227 11.860 6.656 10.379 66 df 1 1 1 Sig .003 000 000 001 010 001 Exp(B) 399 1.300 1.299 10.139 5.475 8.556 Số 27 – Tháng 04/2021 TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP Constant -8.174 3.523 5.384 020 000 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic Tỷ số Odd tỷ số hai xác suất, xác suất khách hàng trả nợ xác suất khách hàng không trả nợ Kết bảng cho thấy có 167 trường hợp khơng trả nợ dự báo 132 trường hợp (dự báo 96.4%) Trong 178 trường hợp trả nợ kết dự báo 167 trường hợp (dự báo 93.8%) Kết kiểm định cho thấy tỷ lệ dự đốn tồn mơ hình 94.9% Bảng Kết dự báo mơ hình Predicted Observed Step Y khong tra tra duoc Overall Percentage Y khong tra 132 11 tra duoc 167 Percentage Correct 96.4 93.8 94.9 Nguồn: Tác giả trích từ kết hồi quy Binary Logistic Kiến nghị sách Đối với biến“Quy mơ khoản vay – qmo”, xét duyệt hồ sơ tín dụng, ngân hàng cần ý khách hàng với khoản vay lớn, điều giải thích thời gian qua, việc thu hoạch từ nông nghiệp bị giảm sút tình hình xâm nhập mặn, sâu bệnh phá hoại Bên cạnh đó, nơng sản bị thương lái ép giá chi phí đầu tư cao nên dẫn đến thua lỗ Một số chủ hộ dùng số tiền vay sai mục đích trả nợ vay, chi cho y tế khẩn cấp Đây nguyên nhân làm cho biến số tiền vay có ảnh hưởng nghịch biến với khả trả nợ khách hàng Vì khoản vay lớn, khách hàng chí thú làm ăn sử dụng vốn vay phù hợp với mục đích vay Bên cạnh đó, khách hàng cá nhân nên thường xuyên tham gia lớp tập huấn hỗ trợ kỹ thuật quan chuyên môn chuyên gia lĩnh vực nông nghiệp tổ chức, nhằm nâng cao kỹ thuật học hỏi để sử dụng hiệu khoản vay Đối với biến “Thu nhập – tnhap”, thực tế cho thấy thu nhập tăng lên làm tăng thêm tài cho khách hàng, điều làm tăng khả trả nợ vay hạn khách hàng cá nhân Agribank Thủ Thừa Vì vậy, xem xét cho vay cán tín dụng cần kiểm tra khả tạo thu nhập khách hàng để đánh giá khả trả nợ vay hạn Đối với biến “Số năm cư trú địa phương - ctru”, kết nghiên cứu cho thấy khách hàng có thời gian cư trú địa phương lâu chứng tỏ họ có nhiều kinh nghiệm tích lũy thời gian dài giúp cơng việc kinh doanh hiệu Khi nguồn tài ổn định, đảm bảo khả trả nợ đáo hạn ngân hàng Điều hồn tồn hợp lý, khách hàng có thời gian cư trú lâu biết cách sử dụng điểm mạnh sẵn có để nâng cao lực tài khách hàng Với nhiều ngân hàng, vấn đề quan tâm khách hàng khả trả nợ Ngân hàng cần xem xét kỹ lưỡng yếu tố định cấp tín dụng nhằm hạn chế khả khách hàng không trả nợ hạn Đối với biến “Mục đích khoảng vay – mdich”, kết phù hợp địa bàn Long An, 85% khách hàng cá nhân vay với mục đích chủ yếu sản xuất nơng nghiệp Mục đích vay vốn xác, giảm thiểu khả khách hàng sử dụng vốn sai mục đích làm tăng khả trả nợ vay hạn khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Long An Vì vậy, xem xét cho vay cán tín dụng cần phải kiểm tra mục đích vay vốn khách hàng để đánh giá khả trả nợ vay hạn Đối với biến “Sự trễ hạn hay không trễ hạn cam kết tín dụng – utin”, kết nghiên cứu cho thấy yếu tố liên quan đến vấn đề đạo đức khách hàng Nếu khách hàng người có ý thức trả nợ tốt, rủi ro tín dụng thấp kích thích ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay, 67 TẠP CHÍ KINH TẾ - CƠNG NGHIỆP Số 27 – Tháng 04/2021 quy định khơng q khắt khe Thêm vào đó, khả hồn trả vốn vay khoản cho vay cá nhân phụ thuộc vào thu nhập người vay Tuy nhiên, khách hàng cá nhân nhiều yếu tố chủ quan khách quan mà họ khơng thể thực trả nợ trì hỗn trả nợ, từ gây ảnh hưởng đến hiệu cho vay ngân hàng Nhân tố chủ quan tình trạng “sức khỏe” tài người vay, công việc làm ăn không tốt,… ảnh hưởng trực tiếp đến lực tài khách hàng Từ giảm khả thực trả nợ khách hàng Các nhân tố khách quan hạn hán, mùa, suy thoái kinh tế dẫn đến khả việc cao,… ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng Đối với biến “Tình trạng sở hữu nhà - nhao”, kết nghiên cứu cho thấy khách hàng sở hữu nhà ổn định địa phương họ cố gắng hồn thành cơng việc, suất cơng việc cao người khơng có nhà Mà kinh doanh có hiệu khách hàng có tiềm lực tài tốt đảm bảo khả trả nợ Vì vậy, xem xét cấp tín dụng, ngân hàng nên ưu tiên đến yếu tố yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Đăng Dờn (2016) Giáo trình Quản trị kinh doanh ngân hàng II Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh [2] Hồ Diệu (2011) Tín dụng ngân hàng Nhà xuất Thống kê [3] Đường Thị Thanh Hải (2014) Các nhân tố ảnh hưởng đến tín dụng cá nhân Việt Nam Tạp Chí Tài Chính số – 2014 Bộ Tài [4] Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013) Thông tư số 02/2013/TT-NHNN: Quy định phân loại tài sản nợ, phương pháp trích lập dự phịng rủi ro việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro hoạt động tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước [5] Hoàng Trọng Chu nguyễn Mộng Ngọc (2005) Phân tích liệu với SPSS Hà Nội: Nhà xuất Thống Kê [6] Crook, J (1995) Time series explanations of merger activity: some econometric results International Review of Applied Economics 9(1): 59-85 [7] Hussain, A.B & Shorouq, F.K (2014).Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: Neuralscoring approach Review of Development Finance.No.4 (2014): 20–28 [8] Kohansal, M.R., Mansoori, H (2009) Factors affecting loan repayment performance of farmers in Kharasan- Razavi province of Iran A paper presented in a conference on International Research on Food Security Natural Resource Management and Rural Development University of Hamburg October 6-2009 Ngày nhận: 04/03/2021 Ngày duyệt đăng: 26/03/2021 68 ... yếu tố cảm tính cán quản lý khách hàng Khả trả nợ khách hàng cá nhân Khả trả nợ khách hàng việc khách hàng có khả trả nợ đầy đủ hạn với bên cho vay hay không? (Ngân hàng Nhà nước, 2013) Hiện... thống khái niệm ? ?khả trả nợ? ?? mà có dấu hiệu việc khách hàng “khơng có khả trả nợ? ??, thơng qua phương pháp loại trừ ta hiểu ngồi khách hàng “khơng có khả trả nợ? ?? khách hàng “có khả trả nợ? ?? Theo Hiệp... thơng qua nhóm nợ cao TCTD khách hàng có quan hệ tín dụng Cụ thể, khách hàng có nợ nhóm 3, 4, hiểu nhóm khách hàng khơng có khả trả nợ, trường hợp nhóm 1, hiểu khách hàng có khả trả nợ Thiêt kế