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 doanh nghiệp đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt, dẫn đến tình trạng thu hẹp và đình trệ trong hoạt động sản xuất kinh doanh Số lượng doanh nghiệp ngừng hoạt động và phá sản ngày càng tăng, trong khi việc tiếp cận nguồn vốn vay, đặc biệt cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, trở nên khó khăn hơn Sự cạnh tranh này không chỉ gây khó khăn cho doanh nghiệp mà còn khiến ngân hàng gặp phải tình trạng “ứ động” vốn Để tìm kiếm cơ hội mới, các lãnh đạo và nhà đầu tư tài chính đang chú ý đến tín dụng cá nhân, một lĩnh vực đầy tiềm năng Theo báo cáo của các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, tín dụng vẫn là sản phẩm mang lại lợi nhuận cao nhất cho ngân hàng.
Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) đã ghi nhận những kết quả 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 cá nhân là quyết định hợp lý, nhưng tăng trưởng tín dụng luôn tiềm ẩn rủi ro tín dụng.
Kể từ năm 2012, nợ xấu và rủi ro tín dụng đã trở thành một trong những rào cản lớn đối với sự phát triển toàn diện của hệ thống ngân hàng thương mại Dữ liệu từ Vietstock cho thấy
Tính đến ngày 31/12/2019, 22 ngân hàng đã công bố thuyết minh báo cáo tài chính, trong đó chỉ có 6 ngân hàng ghi nhận nợ xấu giảm so với đầu năm Hầu hết các ngân hàng còn lại đều có nợ xấu tăng, đáng chú ý là BIDV với tỉ lệ nợ xấu tăng 3.45% so với đầu năm 2019 Điều này cho thấy cần có các biện pháp để đảm bảo sự phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng Việt Nam.
Để quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả, ngân hàng BIDV cần áp dụng biện pháp hỗ trợ trong thẩm định 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 đánh giá chính xác khả năng thanh toán của khách hàng Nhờ đó, các nhà lãnh đạo có thể đưa ra quyết định hợp lý về việc cấp mới, duy trì hoặc điều chỉnh tín dụng, từ đó đảm bảo mục tiêu cung cấp vốn đúng đối tượng và đúng mục đích sử dụng trong tín dụng cá nhân.
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 nguy cơ sai lệch trong việc cấp tín dụng Phân tích hồ sơ tín dụng theo phương pháp thủ công không chỉ tiềm ẩn rủi ro mà còn tốn nhiều thời gian trong quá trình thu thập và xử lý dữ liệu Nếu khả năng trả nợ được lượng hóa một cách bài bản, cán bộ tín dụng có thể tiết kiệm thời gian và tập trung vào các công việc mang lại giá trị cao 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 rất cần thiết, mang lại lợi ích thiết thực và giúp ngân hàng thương mại tiết kiệm thời gian cũng như chi phí Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu đề tài này.
“Những nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân
3 và giảm thiểu rủi ro không trả được nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
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.
Vào thứ tư, dựa trên mức độ ảnh hưởng của các yếu tố, chúng tôi đưa ra những khuyến nghị về giải pháp quản trị rủi ro tổng thể, đặc biệt là trong lĩnh vực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
1.3 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 xem xét.
Trong khoảng thời gian từ năm 2016 đến 2020, tác giả đã thu thập dữ liệu từ các khách hàng cá nhân có quan hệ tín dụng với BIDV để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng.
Và sử dụng dữ liệu về các chỉ tiêu tài chính của BIDV trong khoảng thời gian từ năm
Bài nghiên cứu sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp
Bài nghiên cứu bắt đầu bằng việc áp dụng phương pháp thống kê mô tả để thu thập và xử lý dữ liệu liên quan đến hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại BIDV qua các năm, đồng thời mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu Tiếp theo, nghiên cứu thực hiện phương pháp định lượng, nhằm trả lời câu hỏi về mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại BIDV Tác giả tiến hành chọn mẫu để thu thập dữ liệu khách hàng cá nhân, từ đó sử dụng thống kê mô tả để xây dựng mô hình đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Mô hình logit được áp dụng để ước lượng xác suất tác động của các yếu tố khi có các giá trị của các biến giải thích.
Tác giả áp dụng mô hình: Y = β 0 + β 1 x 1 + —+ β ∣ i ^ 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.
Các nhân tố X1, X2, , Xk ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, với β0, β1, , βk là các hệ số hồi quy trong hàm logit Sai số của hàm logit được ký hiệu là εi.
Thông tin và dữ liệu của từng khách hàng được thu thập từ 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.
1.6 Đóng góp của đề tài
5 được tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến 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 mà ngân hàng thu thập Mô hình này có thể được ứng dụng trong hoạt động thẩm định cho vay tại BIDV, đồng thời hỗ trợ quá trình đánh giá rủi ro tín dụng Từ đó, bài viết đề xuất những kiến nghị toàn diện và phù hợp cho việc cấp tín dụng đối với khách hàng cá nhân.
1.7 Ket cấu của luận văn
Khóa luận bao gồm 5 chương:
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 các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của BIDV trong nhiều năm qua.
Từ năm 2016 đến 2020, tác giả đã thu thập dữ liệu từ khách hàng cá nhân có quan hệ tín dụng với BIDV 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 sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp
Tác giả áp dụng phương pháp thống kê mô tả để thu thập và xử lý dữ liệu liên quan đến hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại BIDV qua các năm, đồng thời mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm trả lời câu hỏi chính về mức độ tác động của các nhân tố đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại BIDV Qua việc chọn mẫu và thu thập dữ liệu, tác giả thực hiện thống kê mô tả để xây dựng mô hình đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay Mô hình logit được sử dụng để ước lượng xác suất tác động của các nhân tố này dựa trên các biến giải thích đã được xác định.
Tác giả áp dụng mô hình: Y = β 0 + β 1 x 1 + —+ β ∣ i ^ 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.
Các nhân tố X1, X2, Xk ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, với β0, β1, βk là các hệ số hồi quy trong mô hình logit Sai số của hàm logit được ký hiệu là εi.
Dữ liệu nghiên cứu
Thông tin và dữ liệu của từng khách hàng được thu thập từ 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
5 được tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại BIDV.
Khóa luận này tập trung vào việc xây dựng mô hình dự báo xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân dựa trên các chỉ số mà ngân hàng thu thập Mô hình này có thể ứng dụng trong hoạt động thẩm định cho vay tại BIDV, đồng thời hỗ trợ quá trình đánh giá rủi ro tín dụng của ngân hàng Từ đó, bài viết đưa ra các kiến nghị toàn diện và phù hợp trong việc cấp tín dụng cho khách hàng cá nhân.
1.7 Ket cấu của luận văn
Khóa luận bao gồm 5 chương:
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, với điều kiện hoàn trả gốc và lãi Theo giáo trình Quản trị ngân hàng thương mại của Phan Thị Thu Hà (2009), cho vay của ngân hàng thương mại là việc chuyển nhượng tạm thời giá trị từ ngân hàng sang khách hàng, với cam kết hoàn trả giá trị lớn hơn sau một thời gian Như vậy, cho vay có thể hiểu là việc một bên cho phép bên khác sử dụng tài sản của mình trong một khoảng thời gian nhất định, dựa trên sự tín nhiệm lẫn nhau.
Trong hoạt động cho vay của ngân hàng thương mại, có hai loại đối tượng khách hàng chính là cá nhân và doanh nghiệp Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, tác giả chỉ tập trung vào cho vay khách hàng 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 hiện nay rất đa dạng, bao gồm việc mua xe, xây nhà, và chi tiêu cho các nhu cầu tiêu dùng hàng ngày Bên cạnh đó, còn có nhu cầu vốn cho học tập, y tế, giáo dục và nhu cầu phát triển mở rộng sản xuất kinh doanh.
Như vậy, trên cơ sở những khái niệm đã tìm hiểu ở trên, có thể hiểu rằng cho vay
7 định nhằm phục vụ mục đích tiêu dùng, đầu tư hay sản xuất kinh doanh của chính các cá nhân, hộ gia đình đó.
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, chỉ khi khách hàng có khả năng sử dụng vốn hợp pháp và hiệu quả, ngân hàng mới xem xét cấp tín dụng Để đảm bảo khả năng hoàn trả, ngân hàng cần xác định thời hạn vay phù hợp dựa trên nguồn vốn huy động và chu kỳ luân chuyển vốn của khách hàng Nếu thời hạn cho vay ngắn hơn chu kỳ luân chuyển, khách hàng có thể gặp khó khăn trong việc trả nợ, trong khi thời hạn quá dài có thể dẫn đến việc khách hàng sử dụng vốn sai mục đích, tạo ra rủi ro cho ngân hàng.
Cho vay là sự chuyển nhượng tạm thời một lượng giá trị trên nguyên tắc có hoàn trả
Ngoài những đặc điểm chung của cho vay tại 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 lại rất lớn, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau như sản xuất kinh doanh, tiêu dùng, nhà ở, ô tô, giáo dục, y tế và mua sắm tiện nghi 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 tại các chi nhánh 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 khách hàng doanh nghiệp do chi phí cho vay cá nhân lớn và mức độ rủi ro cao Các khoản vay cá nhân thường có quy mô nhỏ, trong khi ngân hàng phải thực hiện nhiều bước như tiếp nhận hồ sơ, thẩm định và giải ngân Điều này dẫn đến chi phí cho vay cá nhân cao hơn so với doanh nghiệp Vì vậy, nguyên tắc chung là lãi suất cho vay cá nhân cao hơn Mặc dù rủi ro lớn, lợi nhuận từ các khoản vay cá nhân vẫn cao và đóng góp đáng kể vào tổng thu nhập của ngân hàng thương mại.
Cho vay khách hàng cá nhân luôn tiềm ẩn rủi ro tín dụng cao do đối tượng vay vốn là các cá nhân và hộ gia đình, những người có tình hình tài chính dễ biến động phụ thuộc vào tình trạng công việc và sức khỏe.
Việc thẩm định và ra quyết định cho vay khách hàng cá nhân thường thiếu thông tin đầy đủ, điều này góp phần gia tăng rủi ro tín dụng cho các khoản vay.
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 việc tạo ra doanh thu và lợi nhuận cho ngân hàng thương mại (NHTM), nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro phức tạp Rủi ro trong cho vay liên quan chặt chẽ đến các lĩnh vực của nền kinh tế, từ đó dẫn đến các rủi ro tiềm ẩn cho NHTM Các loại rủi ro trong hoạt động 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 Trong khuôn khổ 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 nghĩa vụ tài chính theo cam kết Thông tư này cũng quy định về phân loại tài sản, mức trích lập và phương pháp dự phòng rủi ro, cũng như việc sử dụng dự phòng để xử lý các 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) phát sinh khi ngân hàng thương mại cấp tín dụng nhưng khách hàng không thực hiện đúng nghĩa vụ trả nợ Cụ thể, điều này xảy ra khi khách hàng không thể hoàn trả toàn bộ hoặc một phần nợ gốc và lãi đúng hạn, dẫn đến rủi ro cho ngân hàng trong quá trình cho vay.
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
Nhóm 3 - Nợ dưới tiêu chuẩn bao gồm nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180 ngày Nợ gia hạn lần đàu Nợ được miễn hoặc giảm lãi do khách hàng không có đủ khả năng trả lãi đầy đủ theo hợp đồng tín dụng.
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 Alex White (2008), được định nghĩa là khả năng tạo ra nguồn thu tài chính hoặc thu nhập đủ để thực hiện các nghĩa vụ hoàn trả tiền vay theo cam kết 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 này thường có một hoặc nhiều đặc điểm như không thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán đúng hạn, bất kể việc ngân hàng phải phát mãi tài sản hay khoản nợ xấu kéo dài trên 90 ngày.
Pháp luật Việt Nam xác định nợ xấu là những khoản nợ mà các tổ chức tài chính đánh giá không có khả năng hoàn trả Việc phân loại nợ xấu được quy định rõ ràng trong Quyết định 49/2005/QĐ-NHNN, Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN, bao gồm 5 loại nợ với mức rủi ro tăng dần từ 1 đến 5.
Nợ xấu bao gồm các khoản nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5, với nợ nhóm 3 có khả năng mất một phần vốn, nợ nhóm 4 có khả năng tổn thất cao, và nợ nhóm 5 là nợ không còn khả năng thu hồi Nợ nhóm 2 vẫn cần được quản lý cẩn thận.
12 tình hình trả nợ thực tế của khách hàng và các quy định hiện hành của pháp luật 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 chính xác 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 nhất định tại một hoặc một số đơn vị cụ thể.
Bài viết này tổng hợp các nghiên cứu trước đây nhằm xác định những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân Thông qua việc phân tích các nhân tố này, chúng tôi xây dựng 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 là một trong ba yếu tố chính của khoản cho vay, cùng với lãi suất và thời hạn vay Theo lý thuyết, quy mô khoản vay lớn hơn sẽ làm tăng rủi ro trả nợ không đúng hạn, tương tự như lãi suất cao Ngược lại, thời hạn vay dài hơn có thể nâng cao khả năng trả nợ đúng hạn.
Nghiên cứu của Chapman (1990) chỉ ra rằng 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 nhấn mạnh vấn đề này.
Năm 2009, nghiên cứu đã bác bỏ giả thuyết trước đó bằng cách cung cấp chứng cứ cho thấy các khoản vay lớn có mối tương quan tích cực với khả năng trả nợ đúng hạn.
Thu nhập của người đi vay là yếu tố quan trọng trong việc tiếp cận khoản vay, đặc biệt là với những khoản vay không có tài sản bảo đảm Theo Chapman (1990), khả năng trả nợ thành công được phân loại theo thứ tự từ thu nhập cao đến thu nhập thấp, với thu nhập thấp vẫn có khả năng trả nợ lớn hơn thu nhập trung bình do tính thận trọng trong việc sử dụng khoản vay Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng gia đình có nhiều thành viên có thu nhập cao thì khả năng trả nợ thành công càng lớn, điều này được hỗ trợ bởi các tác giả như Sileshi và cộng sự (2015).
Đặc điểm nghề nghiệp có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân Những cá nhân 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 đòi hỏi chất xám như giáo sư, nghệ sĩ, hay những 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, số lượng nghiên cứu về mối liên hệ này còn hạn chế, thường chỉ tập trung vào một khía cạnh cụ thể của nghề nghiệp.
• Số người phụ thuộc trong gia đình
Theo Black and Morgan (1998), xác suất để xảy ra vỡ nợ chịu ảnh hưởng của các yếu
Nghiên cứu của Zeller (1996) cho thấy kích cỡ hộ gia đình có mối quan hệ nghịch với tỷ lệ trả nợ của người vay Cụ thể, khi số lượng người phụ thuộc trong gia đình tăng lên, người chủ nợ sẽ phải chi nhiều hơn cho việc nuôi sống các thành viên, từ đó ảnh hưởng tiêu cực 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, trong các nông hộ tại Hậu Giang, việc có nhiều thành viên trong gia đình giúp gia tăng thu nhập, từ đó làm tăng khả năng trả nợ đúng hạn.
Theo nghiên cứu của Theo Crook (2001), các yếu tố như độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp và tình trạng sở hữu nhà có 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.
Trình độ học vấn là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng, đóng vai trò lớn trong quá trình thẩm định cho vay của ngân hàng Những người có trình độ học vấn cao thường được chấm điểm tín dụng tốt hơn, vì họ có khả năng tạo ra thu nhập cao và ổn định Họ cũng được kỳ vọng sẽ sử dụng khoản vay một cách hiệu quả hơn Nhiều nghiên cứu, như của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) cùng với Sileshi và cộng sự (2015), đã xác nhận quan điểm này.
15 tố này có thể tác động hoặc không tác động đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng.
• Mục đích sử dụng vốn
Các nghiên cứu trước đây
Các công trình khoa học và bài báo kinh tế - tài chính nghiên cứu những 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.
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) đã tiến hành nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tại tỉnh Hậu Giang bằng cách phỏng vấn 436 nông hộ có vay vốn trong năm 2009 Kết quả cho thấy khả năng trả nợ đúng hạn có mối quan hệ thuận với thu nhập sau khi vay và số thành viên trong gia đình có thu nhập, trong khi đó lại có mối quan hệ nghịch với lãi suất vay Ngoài ra, 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 phục vụ cho sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ cao hơn so với những hộ vay vốn cho mục đích phi nông nghiệp.
Trần Thế Sao (2017) đã thực hiện nghiên cứu về “Các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ của nông hộ tại huyện Bến Lức, tỉnh Long An”, trong đó áp dụng mô hình hồi quy để phân tích dữ liệu Nghiên cứu này nhằm xác định những yếu tố chính tác động đến khả năng trả nợ của nông dân trong khu vực, góp phần vào việc hiểu rõ hơn về tình hình tài chính của hộ nông dân.
Nghiên cứu sử dụng mô hình Binary Logistic để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ tại huyện Bến Lức, tỉnh Long An Kết quả cho thấy rằng trình độ học vấn, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp và thời hạn trả nợ có mối quan hệ tích cực với khả năng trả nợ đúng hạn Ngược lại, số tiền vay và số người phụ thuộc lại có mối quan hệ tiêu cực với khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ.
Nghiên cứu này tóm lược các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, từ đó đánh giá hiệu quả cho vay của Ngân hàng Quân đội Mẫu nghiên cứu chủ yếu bao gồm khách hàng Viettel và MOD, những người có lịch sử tín dụng và khả năng trả nợ tốt Kết quả cho thấy các giả thuyết về “thu nhập khách hàng” và “hồ sơ khách hàng” có sự phân hóa rõ rệt so với các nhân tố khác trong nghiên cứu.
Như vậy, để có thể hình dung một cách dễ thấy thì tác giả tống 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 Γ - Độ tuối 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 các khái niệm cơ bản về tín dụng, rủi ro và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay, cùng với các nghiên cứu trước đây Từ đó, tác giả hình thành những ý niệm ban đầu cho hướng nghiên cứu của bài khóa luận, dựa trên lập luận của các nhà kinh tế học Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt với cả ngân hàng trong nước và quốc tế, BIDV cần nỗ lực phát triển ổn định và vững chắc để duy trì vị thế hàng đầu tại Việt Nam Để đạt được điều này, BIDV phải nâng cao năng lực đánh giá và cho vay cho từng sản phẩm dịch vụ cá nhân, đây là vấn đề quan trọng và là lý do 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 thực hiện 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 Kết quả từ mô hình hồi quy sẽ giúp đưa ra những nhận định chính xác và khách quan về tác động của các yếu tố này.
Bài viết sử dụng phương pháp điều tra chọn mẫu với 300 khách hàng cá nhân vay vốn tại BIDV Dữ liệu thu thập từ bảng câu hỏi khảo sát sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS Nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy Lôgit để xác định mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, có hai khía cạnh quan trọng: "trả nợ đủ" và "trả nợ đúng thời hạn" Nghiên cứu cho thấy rằng việc trả nợ đúng hạn thường chỉ ra rằng khách hàng có đủ khả năng tài chính để thực hiện nghĩa vụ này Do đó, nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích định lượng, sử dụng dữ liệu chéo và mô hình Logistic, với biến Y đo lường khả năng trả nợ dưới dạng biến giả (biến nhị phân) Cụ thể, Y nhận giá trị 1 nếu khách hàng trả nợ đúng hạn và 0 nếu không có khả năng trả nợ Phương pháp này cho phép kiểm tra giả thuyết nghiên cứu một cách hiệu quả thông qua phân tích hồi quy Logistic.
3.2.1 Mô hình nghiên cứu lý thuyết 5C
Khi cá nhân cần vay tín dụng, ngân hàng thực hiện phân tích tín dụng để đánh giá rủi ro từ khách hàng và khoản vay, từ đó quyết định việc cấp tín dụng Nội dung phân tích có thể khác nhau tùy thuộc vào từng loại khách hàng và mục đích sử dụng vốn Đối với khách hàng cá nhân, ngân hàng sẽ xem xét một số chỉ tiêu quan trọng trong hồ sơ vay, bao gồm Tư cách của khách hàng (Character) và vốn (Capital).
Vốn và sức mạnh tài chính cùng hiệu quả kinh doanh của khách hàng là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá khả năng hoàn trả Năng lực hoàn trả của khách hàng phản ánh khả năng thanh toán nợ đúng hạn Các điều kiện môi trường kinh doanh cũng ảnh hưởng đến khả năng này Cuối cùng, bảo đảm tín dụng là một yếu tố cần thiết để giảm thiểu rủi ro trong quá trình cho vay.
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 rõ nét 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 những 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 khách hàng được đánh giá qua các tiêu chí như lịch sử quan hệ tín dụng với ngân hàng và các bên liên quan trong xã hội Việc xem xét và đối chiếu thông tin do khách hàng cung cấp với các nguồn thông tin khác là rất quan trọng trong quá trình này.
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 lệ thuộc vào nợ 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 Do đó, vốn tự có ảnh hưởng trực tiếp 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 khả năng tạo ra dòng tiền để thực hiện nghĩa vụ hoàn trả nợ theo hợp đồng tín dụng Ngân hàng cũng cần xác định các nguồn thu nhập mà khách hàng có thể sử dụng để hoàn trả nợ và cách thức kiểm soát dòng tiền này Đánh giá năng lực của khách hàng dựa trên kinh nghiệm điều hành, sản phẩm, tình hình hoạt động thị trường và khả năng cạnh tranh, hoặc thu nhập từ lương đối với cán bộ, công nhân viên Từ đó, ngân hàng có thể dự đoán luồng tiền sử dụng để trả nợ, thời gian hoàn trả và xác suất thành công trong việc trả nợ 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 mạnh mẽ đến hoạt động và khả năng trả nợ của khách hàng Do đó, ngân hàng cần phân tích và đánh giá xu hướng phát triển gần đây của cả khách hàng và ngành nghề mà họ đang hoạt động để đưa ra quyết định chính xác.
Để đánh giá tình trạng thị trường lao động trong ngành mà khách hàng đang hoạt động, cần xem xét 24 yếu tố liên quan đến chính trị, pháp lý, xã hội và môi trường tác động đến hoạt động kinh doanh của họ Ngoài việc sử dụng dữ liệu có sẵn trong hệ thống, ngân hàng cần thu thập thêm thông tin từ các cơ quan chức năng, tạp chí và báo cáo nghiên cứu liên quan đến các ngành để có cái nhìn toàn diện về môi trường kinh doanh.
Collateral (Bảo đảm tín dụng)
Bảo đảm tín dụng qua sự bảo lãnh của bên thứ ba là một phương thức mà khách hàng có thể sử dụng để đảm bảo khoản vay với ngân hàng Khi khách hàng gặp khó khăn tài chính, ngân hàng có quyền xử lý tài sản bảo đảm để thu hồi nợ, đồng thời được ưu tiên hơn so với các chủ nợ khác Đối với ngân hàng, bảo lãnh này không chỉ là một hình thức đảm bảo mà còn là nguồn trả nợ thay thế Một số ngân hàng có thể yêu cầu bảo lãnh bên thứ ba kết hợp với tài sản bảo đảm Trong trường hợp khách hàng không thể thanh toán, bên bảo lãnh sẽ cam kết trả nợ thay cho khách hàng Các tiêu chí chính để đánh giá tài sản bảo đảm bao gồm loại tài sản, 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 việc NHTM đánh giá khả năng, xác suất trả nợ của khách hàng, mức độ rủi ro của khoản vay, từ đó làm cơ sở để đưa ra quyết định cấp tín dụng, quản lý rủi ro, xây dựng chính sách khách hàng phù hợp với từng đối tượng khách hàng theo kết quả xếp hạng.
Hệ thống xếp hạng tín dụng lượng hoá tích hợp tất cả các yếu tố liên quan đến rủi ro tín dụng của khách hàng, nhưng nhiều ngân hàng thương mại (NHTM) vẫn chưa áp dụng kết quả xếp hạng này trong quy trình ra quyết định.
Mô hình nghiên cứu
Sau khi nghiên cứu các mô hình lý thuyết và tình hình thực tế tại BIDV, chúng tôi áp 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 hiệu quả khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV.
Y là khả năng của khách hàng cá nhân trong việc trả nợ vay đúng hạn tại ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Biến phụ thuộc Y sẽ có hai giá trị khác nhau.
- 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 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 thực hiện trả nợ gốc và lãi đều đặn hàng kỳ và thanh toán đầy đủ vào cuối kỳ vay, họ sẽ được xem là trả nợ đúng hạn, không bị ảnh hưởng bởi các lần quá hạn trước đó, và nhóm nợ trong suốt thời gian vay sẽ được ghi nhận giá trị 1.
Trong 26 kỳ, nếu khách hàng thanh toán đầy đủ nợ gốc và lãi, họ sẽ được coi là đã trả nợ thành công và nhận giá trị 1 Ngược lại, nếu khách hàng chỉ trả gốc nhưng chậm lãi hoặc trả đủ lãi nhưng chậm trả gốc, họ sẽ nhận giá trị 0.
- X 1 , X 2, X 3 , X 4 , X 5, X 6 , X 7, X 8, X 9 , X 10 : lần lượt là các yeus tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
- β 0, β 1, β 2, β 3, β 4, β 5, β 6, β 7, β 8, β 9 , β 10 : là cáchệ 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 β 0, β 1, β 2, β 3 β n Ước lượng ML có nhiều đặc điểm phù hợp với mẫu lớn, bao gồm: (1) các ước lượng xấp xỉ không chệch, mặc dù với mẫu nhỏ có thể bị chệch nhưng khi kích cỡ mẫu tăng, chúng sẽ tiệm cận về các ước lượng không chệch; (2) tính vững, tức là các giá trị ước lượng sẽ gần với giá trị thực của tham số tổng thể khi cỡ mẫu lớn hơn; (3) các ước lượng xấp xỉ hiệu quả, với phương sai nhỏ nhất trong số các ước lượng vững; và (4) các ước lượng xấp xỉ phân phối chuẩn, nghĩa là khi cỡ mẫu lớn, các ước lượng ML sẽ có phân phối chuẩn.
Biến phụ thuộc Y được sử dụng trong mô hình nghiên cứu này đại diện cho khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, chỉ nhận một trong hai giá trị là 1 và 0.
- 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 cho thấy khách hàng có khả năng thanh toán đúng hạn, trong khi nợ thuộc nhóm 2, 3, 4, 5 được xem là mất khả năng thanh toán Nếu khách hàng trả cả gốc và lãi đầy đủ trong suốt thời gian vay, họ sẽ được coi là trả nợ đúng hạn, không tính đến các lần quá hạn trước đó, và nhóm nợ trong thời gian vay sẽ được ghi nhận giá trị 1.
Nếu khách hàng trả hết nợ gốc và lãi đúng hạn, họ sẽ được đánh giá thành công với giá trị 1 Ngược lại, nếu 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 liên quan đến khả năng trả nợ vay, từ đó xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại BIDV.
Sơ đồ 3.1: Sơ đồ mô hình nghiên cứu Độ tuổi - X 1
Biến X 1 thể hiện độ tuổi của khách hàng
1 X 1 = 1 nếu người đi vay từ 18 đến 25 tuổi
2 X 1 = 2 nếu người đivay từ 26đến 40 tuổi
3 X 1 = 3 nếu người đivay từ 41đến 60 tuổi
4 X 1 = 4 nếu người đivay trên 60 tuổi
Giả thiết H 1 : Tuổi người đivay càng lớn thì khả năng trả nợ càng cao Kỳ vọng biến
X 1 tương quan thuận với biến phụ thuộc.
Biến này phản ánh khả năng 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 việc phân tích khách hàng.
X 2 sẽ nhận một trong những giá trị sau:
Giả thiết H 2 : Trình độ học vấn của người đi vay càng cao thì khả năng trả nợ càng cao Kỳ vọng biến X 2 tương quan thuận với biến phụ thuộc.
Số người phụ thuộc trong gia đình (X3) là biến số thể hiện số lượng người mà khách hàng 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 thu nhập cao của khách hàng sẽ làm tăng khả năng trả nợ, với kỳ vọng rằng biến này có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc Ngoài ra, đặc điểm nghề nghiệp cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định 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:
X 5 = 0 khi khách hàng không có việc làm
X 5 = 1 khách hàng có việc làm
Giả thiết H 5: 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 ó Đây là biến thể hiện số tiền mà khách hàng được vay theo quy định của hợp đồng tín dụng.
Gỉa thiết H 6 : 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 X 7 thể hiện lãi suất cho vay được quy định trong hợp đồng tín dụng.
Giả thiết X 7 : Lãi suất cho vay càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp Kỳ vọng biến
X 7 tương quan nghịch với biến phụ thuộc.
Kinh nghiệm cán bộ tín dụng - X s
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 X 8 : Cán bộ tín dụng càng ít kinh nghiệm thì khả năng trả nợ vay càng thấp Kỳ vọng biến X 8 tương quan thuận với biến phụ thuộc.
Mục đích sử dụng vốn - X 9 là chỉ số quan trọng để đánh giá việc khách hàng có sử dụng nguồn vốn vay đúng theo mục đích đã cam kết trong hợp đồng tín dụng hay không Việc xác định đúng mục đích sử dụng vốn không chỉ giúp đảm bảo tính minh bạch trong giao dịch tài chính mà còn góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng vốn vay.
Giả thuyết H9 cho rằng nếu khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích, khả năng trả nợ của họ sẽ giảm Điều này dẫn đến một mối tương quan thuận giữa việc sử dụng vốn vay đúng cách và khả năng trả nợ.
Dữ liệu nghiên cứu
Mau 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 của BIDV, trong đó có những khách hàng đang có dư nợ và những khách hàng đã tất toán khoản vay.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập thông qua khảo sát thực tế tại một số chi nhánh chính của hệ thống BIDV, với 250 mẫu được chọn ngẫu nhiên Mặc dù thời gian nghiên cứu có hạn, tác giả đã sử dụng phần mềm kinh tế lượng để xử lý và phân tích sâu dữ liệu thu thập được, từ đó rút ra kết luận cho kết quả nghiên cứu.
Mẫu nghiên cứu bao gồm 250 khách hàng cá nhân tại ngân hàng BIDV, với cả hồ sơ vay vốn trả nợ đúng hạn và không đúng hạn, được chọn ngẫu nhiên.
Trong chương này, tác giả giới thiệu các bước nghiên cứu cần thiết để thực hiện bài khóa luận, bao gồm việc hình thành ý tưởng, nghiên cứu lý luận để đưa ra các giả thuyết, lựa chọn mô hình nghiên cứu, tiến hành khảo sát, và cuối cùng là xử lý dữ liệu cũng như phân tích và hiểu kết quả.
Chương 3 cung cấp cho người đọc 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.
