Tínhcấpthiếtcủađềtài
Nềnkinhtếhiệnđạiđangpháttriểnkhôngngừngvànhucầuvềnguồnvốntiêudùngngàycàngtăngnhằ mphụcvụnângcaochấtlượngcuộcsống.Từđó,hoạtđộngcho vay khách hàng cá nhân ở thị trường Việt Nam trở nên sôi động với sự tham giacủa các tổ chức tín dụng trong và ngoài nước, ngoài ra các công ty tài chính trongnước và có đầu tư nước ngoài cũng đang vào cuộc để cạnh tranh mảng thị trườngnhiều tiềm năng này Theo xu thế phát triển của nền kinh tế cũng như xu hướng trảgóp tiêu dùng của người dân, lĩnh vực cho vay không tài sản bảo đảm của Việt Namđang ngày một phát triển mà biểu hiện là rất nhiều ngân hàng đang mở rộng công tytàichínhđểpháttriểnphânkhúcchovaytiêudùngtínchấp.
Không nằm ngoài xu thế đó, Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng đãmua lại công ty tài chính than khoáng sản Việt Nam và thành lập công ty tài chínhTNHH MTV ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (FE CREDIT) Và với những gìđang có FE CREDIT đã cho thấy lựa chọn của VP Bank là hoàn toàn hợp lý với lợinhuận mà công ty này mang lại chiếm tới gần 50% lợi nhuận hợp nhất của VP Banktrongnăm2017vànăm2019.
Trong những năm qua, VPB FC – Công Ty Tài chính TNHH MTV Ngân hàngViệtNamThịnhVượngvớithươnghiệuFECreditđãtriểnkhaivàthựchiệntốtnghiệpvụchovaykhá chhàngcánhân,songviệchoànthiệnvàpháttriểnnghiệpvụnàycòngặp không ít khó khăn, bất cập Nhìn một cách tổng thể khách quan, tỷ lệ nợ xấu giatăngnguyênnhânchínhvẫnlàđốitượngkháchhàngvàphânkhúckháchhàngmàtổchức tín dụng hướng tới Với định hướng vay tiêu dùng không tài sản đảm bảo,FeCreditluônchútrọngvàonhữngkháchhàngcócôngviệcvàthunhậpbìnhthườngvàởhọkhảnăngtrảnợvayđ ôikhilàmộtđiềurấtkhóxácđịnhvàđolườngtrướcdocácnhântốnhưtínhổnđịnhtrongcôngviệcthườngkhông cao,côngviệcthườngxuyênthayđổi,mứcthunhậpkhóđoánđịnh,trìnhđộchuyênmôncũngnhưhọcvấn cònhạnchế và mục đích sử dụng vốn vay dường như là không thể kiểm soát Tuy nhiên, tácgiả nhận thấy các đề tài nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu đều nghiên cứu,đánhgiávềkhảnăngtrảnợcủakháchhàngtronglĩnhvựcchovaycủacácNgânhàng, chỉmộtsốítnghiêncứuchútrọngđếnviệcnghiêncứucácnhântốảnhhưởngđếnviệctrảnợvayc ủakháchhàngcánhânvaytiêudùngtínchấpcánhântạicácCôngtyTàichính.Vìthế,nhậnthứcđ ượctầmquantrọngcủahoạtđộngchovaytínchấp,dựatrênthựctiễnvàtrêncơsởnhữngkiếnthứ cđãhọc,tácgiảđãchọnđềtài:“Phântíchcácyếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng đối với Công ty tài chính
Mụcđíchvànhiệmvụnghiêncứu
Dođặcthùđốitượngvaytiêudùngtínchấplàkháchhàngcánhân,nênnghiêncứu tập trung xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của kháchhàng cá nhân tại Công ty Tài chính FE Credit, từ đó đánh giá mức độ, chiều hướngảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Cuối cùng,đề xuất một số giải pháp nhận biết khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, hỗ trợchoviệcđưaraquyếtđịnhchovayđốivới côngtyFECredit.
Đốitượng vàphạm vinghiêncứu
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng đối với Công ty tàichính.
Phạmvikhônggian:NhómkháchhàngcánhâncủaCôngtyTàichínhTNHHNgânhàngViệtNa mThịnhVượnghiệnđangsinhsốngtrêncáctỉnhthànhcảnước.Phạm vi thời gian: Số liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu thông tin của kháchhàngcánhântạiCôngtyTàichínhTNHHNgânhàngViệtNamThịnhVượngtrongnăm2019.Phạm vi nội dung nghiên cứu: Nghiên cứu tập trung tìm hiểu các yếu tố ảnhhưởngđếnkhảnăngtrảnợcủakháchhàngcánhân.
Phươngphápnghiên cứu
Nghiêncứusửdụngthôngtinthứcấp củacáckháchhàngcánhâncó giaodịchtíndụngtạiCôngtyTàichínhTNHHMTVNgânhàngViệtNamThịnhVượngnăm2019.Tácgiảs ử dụng ngônngữ Pythonđểxử lýdữ liệu.
Tácgiảtiếnhànhthốngkêmôtảgiátrịlớnnhất,giátrịnhỏnhất,độlệchchuẩn,giá trị trung bình của các nhân tố mang tính chất định lượng, kết hợp mô tả thống kêcácyếutốmangtínhchấtđịnhtính.
Tác giả tiến hành phân tích ma trận hệ số tương quan nhằm xác định các mốiquan hệ của biến độc lập lên biến phụ thuộc Căn cứ vào ma trận tương quan nhằmkiểmđịnhhiệntượngđacộngtuyếntrongmôhình.
Phươngphápướclượng Để đánh giá được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàngvay tiêu dùng tín chấp tại Công ty Tài chính FE Credit, tác giả sử dụng phươngpháphồiquyBinaryLogisticđểướclượngmôhìnhnghiêncứuvới biếnphụthuộclàkhảnăngtrảnợcủakháchhàng(trảđượcnợhaykhông).
Kếtcấucủaluậnvăn
Côngtytàichínhvàhoạtđộngcho vaytiêudùngtínchấptạicôngtytàichính.41 Kháiniệmvàđặcđiểmcủacôngtytàichính
Tác giả Frederic S Mishkin cho rằng: “Công ty Tài chính được hiểu là một tổchức kinh doanh tiền tệ, một tổ chức tài chính phi Ngân hàng Các công ty này huyđộng vốn bằng cách phát hành cổ phiếu, trái phiếu, thương phiếu và dùng tiền thuđượcđểchovay.CáckhoảnchovaycủaCông tyTàichínhthườngđápứngnhucầucủa các doanh nghiệp và người tiêu dùng nhỏ vì thường là các món tiền nhỏ” TheoNghị định số 79/2002/NĐ-CP, Công ty Tài chính là loại hình TCTD phi Ngân hàng,vớichứcnănglàsửdụngvốntựcó,vốnhuyđộngvàcácnguồnvốnkhácđểchovay,đầu tư; cung ứng các dịch vụ tư vấn về tài chính, tiền tệ và thực hiện một số dịch vụkhác theo quy định của pháp luật, nhưng không được làm dịch vụ thanh toán, khôngđượcnhậntiềngửidưới1năm”.
TheoquyđịnhcủaNgânhàngNhànước,LuậtcácTCTD(2010),đượcthểhiệnrõ trong Chương IV- Mục 3, một số hoạt động cho vay của Công ty Tài chính baogồm:Chovay,baogồmcảchovaytrảgóp,chovaytiêudùng;BảolãnhNgânhàng;Chiếtkhấu,táichiếtk hấucôngcụchuyểnnhượng,cácgiấytờcógiákhác;Pháthànhthẻ tín dụng, bao thanh toán, cho thuê tài chính và các hình thức cấp tín dụng khácsaukhiđượcNgânhàngNhànướcchấpthuận.
Thứ nhất, Công ty Tài chính không được nhận tiền gửi của các chủ thể trongnềnkinhtếbằnghìnhthứcmởtàikhoảnvớithờihạndưới1năm.Thôngthường,cácCôngtyTàichínhs ẽhuyđộngvốnbằngviệcpháthànhtráiphiếudài hạn,tínphiếu.Tuy nhiên, hiện nay đa số các Công ty Tài chính ở Việt Nam sử dụng vốn tự có đểchovayvàhoạtđộngchủyếutronglĩnhvựcchovaycánhântiêudùngtínchấp.
Thứhai,CôngtyTàichínhkhôngđượcsửdụngvốnvaytừcáctổchứckinhtế,cá nhân…trong nền kinh tế để làm phương tiện thanh toán Ngoài ra, Công ty Tàichính không được phép cung cấp các các dịch vụ thanh toán qua tài khoản và tiềnmặt chocácchủthểtrongnềnkinhtế.
Thứ ba, Chính phủ chỉ kiểm soát và giới hạn số tiền tối đa, kỳ hạn của các khoảnvay mà các
Công ty Tài chính có thể cho các cá nhân vay, nhưng không hạn chế vềsốlượngchinhánh,tàisảncómàcáccôngtynàynắmgiữvàcáchthunhậnvốnnhưthế nào Việc không có các hạn chế trên giúp các Công ty Tài chính hoạt động linhhoạt trong các hình thức cho vay, phù hợp với nhu cầu đa dạng của khách hàng hơnlàcác tổchứcNgânhàng.
QuacácđịnhnghĩavềCôngtyTàichínhtacóthểthấyrằng,nguồnvốnsửdụngcho hoạt động tín dụng của Công ty Tài chính là điểm khác biệt lớn nhất so với cáchthứchuyđộngvốntừ cácchủthểtrênnềnkinhtếcủacácNgânhàng.
1.1.2.1 Đặctrưngcho vaytiêudùng Điều 1-Thông tư 43/2016/TT-NHNN (2016) có nêu rõ: “Cho vay tiêu dùng làviệcCông ty Tài chính cho vay bằng đồng Việt Nam đối với khách hàng là cá nhânnhằm đáp ứng nhu cầu vốn mua, sử dụng hàng hóa, dịch vụ cho mục đích tiêu dùngcủakháchhàng,giađìnhcủakháchhàngđóvớitổngdưnợchovaytiêudùngđốivớimột khách hàng tại Công tyTài chính đó không vượt quá 100.000.000 đồng (mộttrăm triệu đồng) Nhu cầu mua, sử dụng hàng hóa, dịch vụ bao gồm: mua phươngtiện đi lại, trang thiết bị, đồ dùng gia đình; Chi phí học tập, chữa bệnh, du lịch, vănhóa,thểdục,thểthao;Sửachữanhàở”.
Có thể hiểu cho vay tiêu dùng là một mối quan hệ về kinh tế trong đó TCTDchuyển cho người vay một lượng giá trị với những điều kiện đã thỏa thuận nhằm tàitrợchonhucầuchitiêucủangườitiêudùnglàcánhânhoặchộgiađình,giúpnhữngngười này chi trả những nhu cầu về nhà ở, đồ dùng gia đình, xe cộ hoặc những chitiêu về giáo dục, y tế, du lịch trước khi họ có khả năng chi trả, tạo điều kiện để chọcó thể hưởng mức sống cao hơn Cho vay tiêu dùng được hình thành từ những nhucầuthựctếphátsinhtrongnềnkinhtế,nócónhữngđặcđiểmkhácvớitíndụngNgânhàngnhư:
Một là, cho vay tiêu dùng nhằm phục vụ cho nhu cầu chi tiêu tiêu dùng của cánhân,hộgiađình,khôngnhằmmụcđíchđầutư,sảnxuấtkinhdoanh.Cácđịnhnghĩavề cho vay tiêu dùng cũng nêu rõ các mục đích cho vay để các cá nhân, hộ gia đìnhthỏa mãn các nhu cầu chi tiêu tiêu dùng của mình Cho vay tiêu dùng không tài trợcho các hoạt động đầu tư hoặc sản xuất kinh doanh, do đó việc chi trả khoản vay sẽkhôngchịuảnhhưởngcủakếtquảkinhdoanhmàdựavàothunhậpcủakháchhàng.Khoản vay này giúp các khách hàng vay tiêu dùng có thể chi tiêu trước cho nhu cầutiêudùngcủamìnhvàsẽchitrảsaubằngthu nhậphàngtháng.
Hai là, giá trị mỗi khoản vay nhỏ nhưng số lượng các khoản vay lớn Các hoạtđộngvayvốntiêudùngcủakháchhànghầuhếtlànhữngkhoảnvaynhỏdotínhchấtvà đặc điểm của cho vay tiêu dùng là phục vụ nhu cầu của các cá nhân, hộ gia đìnhvàcácmặthàngđápứngchonhucầutiêudùngthườngcógiátrịnhỏ.Songđốitượngcủaloạihìnhchovaynà ykhárộngvàđadạngvìmọitầnglớpdâncưtrongxãhộicónhu cầu đều có thể vay vốn và nhu cầu chi tiêu tiêu dùng trong dân cư cũng ngàycàngtăngdongườidânngàycàng muốnnâng caochấtlượng cuộcsốngcủa mình.
Balà,chiphíchocáckhoảnchovaytiêudùngkhálớn.Đểthựchiệnbấtcứmộtkhoản cho vay nào, các TCTD đều phải tiến hành đầy đủ quy trình cho vay như tiếpnhậnhồsơ,thẩmđịnh,xétduyệt,giảingân,thuhồinợ,chiphíquảnlý… Đốivớimỗikhách hàng, các TCTD đều phải thực hiện đủ trình tự, thêm vào đó số lượng khoảnvay nhiều, nhưng giá trị mỗi khoản vay nhỏ dẫn đến chi phí cho hoạt động tín dụngtiêudùngsẽrấtcao.
Bốnlà,lãisuấtchovaytiêudùngthườngcaovàcốđịnh.Docáckhoảnvaytiêudùng thường là các khoản cho vay trả góp nên lãi suất thường được xác định trước,sauđótínhrasốtiềnphảitrảcốđịnhđềuhàngthángnênkhivaytiêudùngcáckháchhàng thường kém nhạy cảm với lãi suất vì họ thường quan tâm tới số tiền phải trảhàng tháng hơn là lãi suất Quy mô các khoản vay tiêu dùng thường nhỏ nên chi phíquản lý và hoạt động sẽ cao do TCTD cũng phải thực hiện đầy đủ quy trình như cáckhoản vay khác Hơn nữa, hoạt động cho vay tiêu dùng tín chấp tiềm ẩn độ rủi ro rấtcao vì khách hàng không có tài sản đảm bảo cho khoản vay, nên lãi suất của cáckhoảnvaynàytươngđốicaohơnsovớicáckhoảnvaycóthếchấptàisản.
Nămlà,chovaytiêudùnglàmộttrongcáckhoảnmụccómứcsinhlờicao.Khảnăngsinhlờicủakhoảnvay phụthuộcvàonhiềuyếutố,trongđóyếutốmangvaitròchủ đạo là lãi suất Khả năng sinh lời và rủi ro có mối quan hệ rất chặt chẽ với nhau,rủi ro càng lớn thì lợi nhuận kỳ vọng càng cao Thực tế cho thấy, các Công ty Tàichính ngày càng nhiều, các Ngân hàng cũng đã và đang thành lập các Công ty Tàichính của mình để tham gia vào thị trường cho vay tiêu dùng đã cho thấy được tiềmnăngcủahoạtđộngchovaynàylàrấtlớn.
Ngày nay, để đáp ứng nhu cầu vay vốn tiêu dùng của các cá nhân, các TCTDcần phải xây dựng chính sách sản phẩm đa dạng, phong phú cũng như mở rộng quymô hoạt động nhằm phục vụ cho các nhu cầu tiêu dùng trong xã hội Hoạt động nàyđem lại lợi nhuận rất cao cho các TCTD nhưng đồng thời phát sinh nhiều rủi ro tíndụng kèm theo Vì vậy, các TCTD thực hiện hoạt động cho vay tiêu dùng tín chấpphải có những hoạt động nhằm hạn chế và phòng ngừa rủi ro, đặc biệt là việc đánhgiákhảnăngtrảnợcủakháchhàng.
Có nhiều định nghĩa về hoạt động cho vay tín chấp, nhưng nội dung chủ yếuđều có thể tóm gọn như trong tài liệu Hướng dẫn cho vay tiêu dùng tín chấp số032016/HD/LHNBtạiCôngtyTàichínhFECredit(2016):“Chovaytínchấplàhoạtđộng cấp tín dụng, theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho khách hàng mộtkhoảntiềnđểsửdụngvàomụcđíchxácđịnh,trongmộtthờigiannhấtđịnhtheothỏa thuậnvớinguyêntắccóhoàntrảcảgốcvàlãi,đượcđảmbảobằnguytín,khôngcầncótài sản thế chấp”. Hoạt động cho vay tín chấp thường mang lại nhiều rủi ro hơn so với các hoạtđộng cho vay có tài sản đảm bảo do nguồn trả nợ chủ yếu dựa vào thu nhập từ quátrình làm việc, kinh nghiệm, năng lực và sức khỏe của khách hàng, nếu người đi vaybị bệnh, chết hoặc mất việc, khả năng thu hồi lại vốn của TCTD là rất khó Đặc biệt,các khoản cho vay tiêu dùng của Công ty Tài chính hầu hết là các khoản cho vay tínchấp, không có tài sản đảm bảo mà chỉ dựa vào chứng minh tài chính dựa trên cơ sởthunhậphàngthángcủakháchhàngnênđộrủirocàngtănglên.Tuynhiên,nếukiểmsoátrủirotốtthìhoạtđộng nàyđemlạilợinhuậnrấtcaochocácTCTD.Vềcănbản,chovaytiêudùngtínchấpcủaCôngtyTàichínhcó một sốđặctrưngnhư sau:
Thứnhất,thủtụcvayvốncủaCôngtyTàichínhrấtđơngiản,nhanhchóng,chỉcần có chứng minh nhân dân;
Sổ hộ khẩu; Giấy tờ chứng minh công việc (Hợp đồnglao động, Giấy xác nhận công tác…); Giấy tờ chứng minh thu nhập (Sao kê lương,Giấyxácnhậnlương…)làcóthểđượcxemxétchovayvàkhôngcầnphảicótàisảnthế chấp Thủ tục vay tiêu dùng tại các Ngân hàng thương mại lại đòi hỏi nhiều hơnnhư phải chứng minh được khả năng trả nợ, các khoản vay lớn phải có tài sản thếchấp.
Cácnhântốảnhhưởngđếnkhảnăngtrảnợcủakháchhàng
Vềnguyêntắckhảnăngtrảnợcủakháchhànglàviệckháchhàngcótrảnợđầyđủ và đúng hạn cho các tổ chức cho vay theo đúng hợp đồng đã cam kết hay không.Tuy nhiên hiện nay khả năng trả nợ của khách hàng vẫn chưa có định nghĩa thốngnhấtmàchỉcócácdấuhiệuvềkháchhàngcónguycơnợxấu,nợtrễhạnhoặckhôngcókhả năngtrảnợ.
Căn cứ theo Hiệp ước Basel II có hai dấu hiệu như sau để đánh giá một kháchhàngcókhảnăngmấtkhảnăngtrảnợ:
Thứ nhất , Khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ phải trả nợ củamình đầy đủ khi đến hạn thanh toán mà chưa tính đến việc các tổ chức tín dụng bántàisản(nếucó)đểhoàntrả.
Thứhai ,Kháchhàngcócáckhoảnnợcóthờigianquáhạntrên90ngày.Trongđó những khoản thấu chi được xem là quá hạn khi khách hàng vượt hạn mức hoặcđược thông báo một hạn mức nhỏ hơn dư nợ hiện tại Như vậy, căn cứ theo thông tư02/2013/TT-
NHNNngày21tháng01năm2013phânloạinợtheophươngphápđịnhtính,thìnợtừ nhóm3trởlênsẽđượctínhlàkhôngcókhảnăngtrảnợ.
Nhận biết rủi ro tín dụng khách hàng của các tổ chức tín dụng rất đa dạng vàphứctạp.Tínhchínhxáctrongviệcđánhgiámứcđộrủirocủakhoảnvayđượcquyếtđịnh bởi sự hiểu biết của các tổ chức tín dụng về khách hàng và giúp tổ chức tránhđược những tổn thất trong việc khách hàng sau này không có khả năng trả nợ vay.Mức độ hiểu biết về khách hàng phụ thuộc vào lượng thông tin mà các tổ chức tíndụngthuthậpđượcvàkhảnăngxửlýhiệuquảcácthôngtinđó.Nguồnthôngtinđầutiên về khách hàng mà các tổ chức tín dụng có thể tiếp cận được là thông qua bộ hồsơvayvốnmàkháchhàngcungcấp.Đ ể nhậnbiếtnhữngrủirocóthểxảyrakhichovay,cánbộtíndụngthư ờngtiếnhànhxemxétkháchhàngvàphươngánvayvốntrên những khía cạnh như: tính hợp pháp, hợp lệ của hồ sơ vay vốn, tình hình tài chínhcủa khách hàng, tính khả thi của phương án xin vay và khả năng đảm bảo tiền vay.Đo lường khả năng trả nợ để đánh giá mức rủi ro tín dụng trong các quyết định chovay,cáccáctổchứctíndụngcầncócácphươngphápnhằmxácđịnhkhảnăngtrảnợcủa khách hàng Đối với cấp tín dụng cá nhân, phần lớn nguồn thông tin thu thậpđượclàdosựcungcấpcủakháchhàngvàsựđiềutracủacáctổchứctíndụng(khônggiống như tín dụng đối với doanh nghiệp còn có sự công bố thông tin rộng rãi trêncácbáocáotàichính…).Tuynhiên,lợithếcủacôngnghệthôngtinđanglàmchosựđánhgiárủirotíndụng vềmặtlượngthậmchícủamộtkháchhàngnhỏcũngtrởnêncótínhkhảthi vàchi phí thấp.
Theonhưđịnhnghĩa,khảnăngtrảnợlàkhảnănghoàntrảkhoảnvốnvaycùngvớilãisuấttheomộtlịch trìnhcụthể.Nóphụthuộcvàohaiyếutố:nănglựctàichínhcủakháchhàngvàkhảnăngtạoralợinhuậnròngph ụcvụchoviệchoàntrảtíndụng.Để đánh giá khả năng tài chính của khách hàng, tổ chức tín dụng thường tìm kiếmcácdữ liệutàichínhtừkháchhàng.
Trongtrườnghợpchovaycánhân,ngânhàngthườngyêucầukháchhàngphảitrình bày chi tiết về thu nhập, chi phí và giá trị thuần phục vụ cho việc hoàn trả Tổchức tín dụng cũng tìm kiếm chi tiết thông tin về tài sản “Có” và tài sản “Nợ” hiệntại của khách hàng Tài sản Có bao gồm: tài sản, lượng tiền đầu tư vào cổ phiếu, vàocác quỹ và những khoản tiền gửi có kỳ hạn Tài sản nợ bao gồm các khoản vay chưatrảvàthẻtíndụng.
Trong trường hợp cho vay doanh nghiệp, tổ chức tín dụng thường yêu cầu cácbáocáotàichínhđóđượckiểmtoánvàdòngtiềncủadựánđểxácđịnhkhảnăngvaynợ của khách hàng Tổ chức tín dụng xem xét hiệu quả của việc mạo hiểm được đềxuất cũng như những rủi ro sẽ gặp phải Đánh giá nguồn cơ bản để hoàn trả khoảnvaylàrấtquantrọng.Trướcđây,ngânhàngchovaytiềndựatrênsựbảolãnh.Trongnhữngnămgầnđâ y,tổchứctíndụngchovaydựatrêndòngtiềnthayvìchovaydựatrênbảolãnh.
Tổngquantìnhhìnhnghiêncứuvềcácyếutốảnhhưởngđếnkhảnăngtrảnợvaycủakhá chhàng
TínhđếnthờiđiểmhiệntạithìởViệtNamcũngnhưcácnướckháctrênthếgiớiđãcórấtnhiềunghiêncứu xemxétnhữngnhântốtácđộngđếnkhảnăngtrảnợcũngnhư xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp của một quốc gia hay một nhóm các quốcgia.Tuynhiên,do nghiêncứulựachọnphântíchđốitượngkháchhàngcánhân,nêntácgiảchỉcungcấpthôngtinsơlượcqua cácnghiêncứuvềkhảnăngtrảnợvaycủaKHDN.
Fitzpatrick (1931) là người tiên phong sử dụng phân tích tỷ số tài chính để dựđoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp Số liệu nghiên cứu của ông được thuthập từ các báo cáo tài chính của 20 doanh nghiệp không tham gia vào ngành côngnghiệpsảnxuấtvàkinhdoanhtrongnhữngnăm1920-1929tạiHoaKỳ.Cótổngcộng13 tỷ số tài chính đã được lựa chọn dựa trên việc sử dụng thường xuyên bởi các nhàphân tích hàng đầu tại thời điểm đó Các phát hiện cho thấy rằng các tỷ số tài chínhtốt nhất để dự đoán sự phá sản từ báo cáo cuối cùng hàng năm trước khi kinh doanhphásảnlàKhảnăngsinhlờicủatàisản;Vòngquaytàisảncốđịnh;Tỷsốnợtrêntàisản;vàTỷsốthanh toánnhanh.
Beaver (1966) sử dụng phương pháp phân tích phân biệt để tìm ra mối quan hệgiữa các tỷ số tài chính và khả năng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Bằng nghiên cứuthực nghiệm 79 doanh nghiệp kinh doanh thất bại và một số lượng tương ứng cácdoanh nghiệp kinh doanh thành công cho giai đoạn từ năm 1954-1964, bài nghiêncứu của ông đã phân tích, đánh giá từng tỷ số tài chính nhằm đưa ra những tiêu chídự báo phá sản doanh nghiệp thông qua việc quan sát các tỷ số tài chính này. Tổngcộng đã có 30 tỷ số tài chính được chia thành năm nhóm (các tỷ số dòng tiền, tỷ sốdoanhthuthuần,tỷsốnợphảitrảtrêntổngtàisản,tỷsốtàisảnthanhkhoảntrêntổngtài sản, tỷ số tài sản thanh khoản nhanh, các tỷ số vòng quay) đã được sử dụng.
Altman (1968) tiếp tục kế thừa và mở rộng nghiên cứu của Beaver (1966).Altman
(1968) đã sử dụng phương pháp phân tích phân biệt và các tỷ số tài chínhtrong dự báo thất bại doanh nghiệp nhằm giúp cho các doanh nghiệp phát hiện sớmcác dấu hiệu báo trước nguy cơ phá sản để có biện pháp kịp thời Sau đó, Altman(1968) đã tiếp tục thực hiện các nghiên cứu khác nhau và cho thấy chỉ số Z’, Z’’ cómứcđộchínhxáccaohơnsovớimôhìnhcũ.Kếtquảnghiêncứuchỉracácbiếnđộclập có khả năng dự báo tốt nguy cơ phá sản của doanh nghiệp là Vốn lưu động/tổngtài sản; Lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/tổng tài sản;Vốnhóathịtrường/tổngnợphảitrả;vàDoanhthu/tổngtàisản.
Khi xét về khả năng trả nợ vay của khách hàng, các nghiên cứu thực nghiệmtrênthếgiớithườngđánhgiákháiniệm“khảnăngtrảnợ”theonhiềucáchkhácnhau,chủyếutheo2ph ươngdiệnchính:Trảnợ đúnghạnhoặctrảđượcnợ.
Xét về phương diện trả nợ đúng hạn, nghiên cứu của Antwi Samuei và cộng sự(2012) đã định nghĩa khách hàng có khả năng trả nợ là những khách hàng không cókhoản nợ Default (Định nghĩa theo Basel II – Không có nợ quá hạn trên 90 ngày).Tương tự, nghiên cứu về các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ trên mẫu quan sátthực nghiệm ở Ghana của tác giả Camllus Abawiera Wongnaa và cộng sự
(2013)đánhgiárằngkháchhàngcókhảnăngtrảnợ(abletopay)làkháchhàngcókhảnăngtrảtấtcảcáckhoả nnợtrongthờigianquayđịnh,ngượclạinhữngkháchhàngbịmấtkhảnăngtrảnợsẽcónợquáhạn. Đối với phương diện trả được nợ, trong nghiên cứu về Khả năng tiếp cận vốnvay và hiệu quả trả nợ của nông dân chăn nuôi trong khuôn khổ Quỹ bảo lãnh tíndụngnôngnghiệpởĐôngNam,NigeriaNwosuvàcộngsự(2014),haytrongnghiêncứucủaMillionSile sivàcộngsự(2012),cáctácgiảđãsửdụngtỷlệnợđãtrả(Tổngnợ đã trả/ Tổng nợ đã đến hạn trả) Tác giả Acquah và Addo
(2011) trên mẫu thựcnghiệm cư dân làng chài ở Ghana về xác định các yếu tố tác động đến khả năng trảnợ, đã sử dụng định lượng tổng số tiền trả nợ của khách hàng để đánh giá khả năngtrả nợ vay, trùng với quan điểm của Oladeebo và Oladeebo trong nghiên cứu đánhgiávềkhảnăngtrảnợvaycủatiểunôngtạiNigeria.
Ngoài hai hướng tiếp cận mang tính chất định lượng như trên, còn một phươngpháp đánh giá định tính khác, ví dụ như trong nghiên cứu thực nghiệm đối với mẫuquan sát gồm 2.765 khách hàng cá nhân thuộc 16 ngân hàng lớn của Mỹ, về Nhữngyếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, tác giả Chapman(1940) đã sử dụng một định nghĩa mang tính chất định tính: Có khả năng trả nợ làkhoản nợ không gặp bất kỳ khó khăn nào (difficulty) trong quá trình thu hồi nợ, vàngượclại,kháchhàngkhôngcókhảnăngtrảnợlàkháchhàngbịnợquáhạnhoặcbịvỡnợ. Để thống nhất cách hiểu trong toàn bộ luận văn, tác giả quyết định đánh giákhảnăngtrảnợcủakháchhàngsẽđượcxemxétdựatrênquyđịnhcủaBaselII.
Tính chất của hoạt động tín dụng tiêu dùng tín chấp của Công ty Tài chính làchovaytrảgóp,kháchhàngthôngthườnglàngườilàmcôngănlươngnênviệccôngty của khách hàng trả lương chậm trễ cũng làm ảnh hưởng đến việc trả nợ đúng hạncủa khách hàng hàng tháng, việc này xảy ra khá thường xuyên nên trong nghiên cứunày, khả năng trả nợ vay sẽ được đánh giá bằng việc khách hàng trả đúng hạn củakhách hàng. Khi nghiên cứu về rủi ro tín dụng cá nhân, tác giả Chapman (1990) đãphânloạinhữngnhântốảnhhưởngđếnrủirocánhânbaogồm:Đặcđiểmnhânkhẩuhọc, đặc điểm thu nhập, đặc điểm học vấn, đặc điểm khoản vay, đặc điểm nghềnghiệp.TácgiảNwosu(2014)đãđưathêmvàoxemxétyếutốtàisảnđảmbảotrongnghiên cứu của mình trong mẫu thực nghiệm ở Nigeria Tác giả Đinh Thị
HuyềnThanhvàStefanieKleimier(2006)thêmvàovấnđề“Quanhệtíndụng”trongnghiêncứu để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, vấn đề này cũng được xuất hiệntrong nghiên cứu của Oladeebo (2008) dưới dạng tiêu chí đánh giá về “Số năm cóquan hệ tín dụng với tổ chức tín dụng” Tổng hợp các nghiên cứu trước về rủi ro tíndụngcánhânchothấy,rủirocánhânchịusựtácđộngbởirấtnhiềucácyếutốnhưngcóthểphânthànhcácnh ómchínhsau:Đặcđiểmnhânkhẩuhọc;Nănglựccủangườivay; Đặc điểm của khoản vay Tất cả dữ liệu của các yếu tố kể trên là những thôngtin bắt buộc khách hàng phải cung cấp đầy đủ trong hồ sơ vay vốn, đồng thời đượckiểm tra lại trong quá trình thẩm định, và là những thông tin có thể thu thập được đểnghiêncứu.
Các yếu tố thuộc về “Đặc điểm nhân khẩu học” thường được các nghiên cứutrước sử dụng như: Độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, đặc điểm về gia đình vàmộtsốđặcđiểmnhânkhẩuhọckhác.
Theokếtquảcủamộtsốnghiêncứutrước,xétởgócđộgiớitínhthìnữgiớithìkhảnăngtrảnợcủahọsẽ caohơnnamgiớivìbảnchấtcủangườinữgiớithườngcẩntrọng và ít phạm tội hơn nam giới Nghiên cứu thực nghiệm của Chapman (1990),Weber và Musshoff (2012) cũng đã minh chứng cho lý thuyết nữ giới ít tạo ra rủi rotín dụng hơn nam giới.Tác giả cũng cho thấy rằng giới tính và tình trạng hôn nhânthật sự có liên quan đến khả năng trả nợ khi nghiên cứu vào năm 1940 với mẫu thựcnghiệm trên khách hàng của
16 ngân hàng lớn cho thấy tỷ lệ giữa số lượng kháchhàng không có khả năng trả nợ trên số lượng khách hàng có khả năng trả nợ(Bad/Good) của nam giới cao hơn vượt trội so với nữ giới (Tỷ lệ này ở nam giới cógia đìnhvànamgiớiđộcthânlần lượtlà1.08và1.37; tỷlệnàyởnữgiớilần lượtlà
0.44 và 0.43) Nghiên cứu của Oladeebo (2008) tại Nigeria cho thấy, trong số nhữngkhách hàng không có khả năng trả nợ thì nam giới chiếm ưu thế (65%), trong khi đónữ giới chỉ chiếm 35% Các tham số nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu hồi quyLogistic trong hai nghiên cứu của Camillus (2013), và nghiên cứu của Edward Yeboa-Irene Mirekuah Oduro (2018) cũng cho thấy rằng xác suất không có khả năng trả nợcủanamgiớicaohơnnữgiới.Tuynhiênmộtnghiêncứukhác,Samuel(2012)lạichothấy rằng tỷ lệ 58% mẫu thực nghiệm trong nghiên cứu là nam giới, 42 phần trămkháchhànglànữgiới,tuynhiêntỷlệkhôngtrảđượcnợởmỗigiớitínhlạibằngnhau(~12.5%).Nhưvậyyếutố vềgiớitínhchỉmang yếutốđặctrưngchotừngmẫuquansát. Độtuổi Độtuổicũnglàmộtyếutốrấtquantrọngvàthườngxuyênđượcxemxéttrongmôhìnhnghiêncứuthực nghiệmvềkhảnăngtrảnợcủakháchhàng.KếtquảnghiêncứucủatácgiáNwosu(2014)chỉrarằngnhữngn gườilớntuổitrongphạmvinghiêncứuđócókhảnăngtrảnợvaytốthơnnhữngngườitrẻtuổi.Điềunàycóthểgiả ithích rằngngườilớntuổicóxuhướngthựctếhơnvềsốlượngkhoảnvayđượcyêucầuvàcũngcónhiềukhảnăngđ ápứngcácyêucầuvềtàisảnthếchấpgắnliềnvớisốlượngkhoản vay mà họ yêu cầu Nghiên cứu của Chapman (1940) cho thấy rằng nhữngngười có độ tuổi dưới 35 có tỷ lệ không trả được nợ vay cao hơn so với nhóm kháchhàngtrên35tuổịThamsốâmvớibiếnsốAgetrongmôhìnhnghiêncứulogisticcủaAcquah- Ađo(2011) và của Samuel (2012) cũng chỉ ra rằng với độ tuổi của ngườivay càng cao thì khả năng trả nợ của họ càng tốt hơn. Nghiên cứu của Camillus (2013)cũngchorakếtquảtươngtự,khilýluậnrằngnhữngkháchhàngnhiềutuổihơn,khônngoan và có trách nhiệm hơn những người trẻ tuổi Mặt khác, những người trẻ lại lànhữngđốitượngđộclậphơ,họkhôngcóconcáinênítphảicótráchnhiệmtàichínhvớingườikhác,vàhọcũ nghiểubiếthơn.Vìthếmàtácđộngvềtuổivẫncóthểmangtương quan ngược chiều với khả năng trả nợ Điển hình là nghiên cứu của Orebiyi(2002) kết luận rằng biến tuổi tác lại có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ.Oladeebo and Oladeebo (2008) cũng cho kết quả rằng biến tuổi có tác động tiêu cựcđến khả năng trả nợ của những người nông dân hợp tác xã nhỏ ở Yewa North Local,Nigeria, tác giả lý luận rằng những người nông dân trẻ sẽ năng động và sẽ tiếp thucác đổi mới trong sản xuất nông nghiệp hơn những người lớn tuổi, do đó thu nhậpcủa họ cũng sẽ tăng lên đáng kể và khả năng trả nợ của họ cũng sẽ cao hơn nhữngngườilớntuổi.Vềmặtlýthuyết,nhữngngườicógiađìnhsẽthậntrọngvàhànhđộngchín chắn hơn so với những người chưa lập gia đình, do đó những người đã kết hônsẽcókhảnăngtrảnợcaohơn.
Nwosuvàcộngsự(2014)trongquátrìnhnghiêncứukhảnăngtrảnợcủanhữngngườinôngdânchănnuô iởNigeria,cáctácgiảđãkếtluậnrằngnhữngngườiđãkếthônđượccoilàcósựổnđịnh,cótráchnhiệmhơn, dođóhọđượcđánhgiálàcókhảnăngtrảnợcaohơnnhữngngườichưakếthôn.Ngoàira,Afolabi(2010)trongnghi êncứu phân tích việc trả nợ của các nông hộ nhỏ ở Oyo State, Nigeria, tác giả đã nhậnđịnh rằng những người đã kết hôn thì năng suất sản xuất của hộ cũng sẽ cao hơn, từđódẫnđếnthunhậpcaohơndođókhảnăngtrảnợcủahọcũngcaohơnnhữngngườiđộcthân.NghiêncứucủaEdwardYeboah(2018)trênmẫukháchhàngcủamộtsốtổ chứctíndụngtạiG h a n a lạikiểmđịnhvàchấpnhậngiảthuyếtrằngngườicógiađìnhsẽ có khả năng trả nợ tốt hơn người độc thân, ly dị, hoặc góa phụ, do các nhu cầu tàichính của những người có gia đình có thể được hỗ trợ bởi vợ/chồng của họ Tuy nhiênnghiên cứu của Chapman (1940) cho thấy rằng nam giới kết hôn có khả năng trả nợcao hơn nam giới độc thân, nhưng xu hướng lại đảo ngược đối với nữ giới: nữ giớiđộc thân có khả năng trả nợ tốt hơn so với nữ giới đã có gia đình Nghiên cứu năm2013củaCamillusđãkiểmđịnhvàchấpnhậngiảthuyếtrằngkháchhàngđãkếthônsẽ có những nhu cầu nhất định về sử dụng vốn vay để phục vụ cho gia đình của họ,dođónhữngkháchhàngđộcthânsẽcótỷlệtrảnợcaohơn. Đặcđiểmhộgiađình
Xét về phương diện đặc điểm hộ gia đình, các công trình nghiên cứu đi trướccónhiềucáchtiếpcận,đócóthểlàquymôhộgiađình,sốngườiphụthuộc, Đốivớiquymôhộgiađình,n ghiêncứucủaNwosuvàcộngsự(2014)đãchỉrarằngquymôhộ gia đình lớn có thể gây áp lực lên người thụ hưởng khoản vay và do đó dẫn đếnkhả năng hoàn trả khoản vay kém hơn do nguồn vốn sử dụng để trả nợ có thể đượcchuyểnhướngđểsửdụngchomụcđíchkháccủamọingườitronggiađình.Điềunàytrái ngược với phát hiện củaAfolabi (2008) đã chứng minh về mối quan hệ thuậnchiều giữa quy mô hộ gia đình và khả năng trả nợ vay Tuy nhiên nghiên cứu tại cácquốc gia đang phát triển (2014) đã báo cáo rằng quy mô hộ gia đình có ảnh hưởngtiêucựcđếnhiệuquảtrảnợ,phùhợpvớikếtquảnày.Nghiêncứuvềkhảnăngtrảnợcủa phụ nữ lao động tự lực ở bang Beylsa, Nigeria cho rằng khi quy mô hộ gia đìnhcànglớnthìkhảnăngkháchhàngchuyểnkhoảntiềnvaysangmụcđíchngoàiýmuốncàng cao để có thể duy trì gia đình của họ Hơn nữa, Oladeebo và Oladeebo (2008)cho rằng quy mô gia đình có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng hoàn trả khoản vay.NgoàiraOjiakovàOgbukwa(2012)chokếtquảtươngđươngrằngdấuhiệutiêucựccủaquymôhộgiađ ìnhngụýrằngkhảnăngtrảnợgiảmkhiquymôhộgiatăng.Mặtkhác, Afolabi (2008) đã tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa quy mô gia đình và việchoàn trả khoản vay và cho rằng đó là do nông dân trồng khoai mỡ đã sử dụng rộngrãilaođộnggiađìnhtrongcác hoạtđộngcanhtác.Dođó,ảnhhưởngcủaquymôhộgiađìnhđốivớiviệchoàntrảkhoảnvaylàkhôngr õràng.Hiệuquảphụthuộcvào việc quản lý của hộ gia đình Nghiên cứu trên mẫu quan sát của các tiểu nông ởEthiopia của tác giả MillionSileshi và cộng sự (2012) cũng cho thấy rằng không cómột mối liên hệ mang ý nghĩa thống kê giữa khả năng trả nợ vay và quy mô hộ giađình.
GiớithiệuchungvềCôngtyTàichínhTNHHNgânhàngViệtNamThịnhVượng
Credit Công ty Tài Chính Fe Credit hay còn được gọi là Công ty Tài ChínhTNHH MTV Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (Được Viết Tắt là Fe Credit) đượcthành lập vào 02/11/2010. Tiền thân là Khối Tín dụng tiêu dùng trực thuộc Các tổchứctíndụngTMCPViệtNamThịnhVượng(VPBank).
TiềnthânlàKhốiTíndụngtiêudùng trực thuộc Các tổ chức tín dụngTMCPViệtNamThịnhVượng(VPBan k), FE CREDIT đã thành công trongviệc chuyển đổi hoạt động Tín dụng tiêudùng sang một pháp nhân độc lập mới,đượcnhậndiệnvớiThươnghiệuFECR
Sau 8 năm hoạt động, FE CREDIT đã thiết lập một nền tảng vững chắc để trởthành công ty dẫn đầu thị trường tài chính tiêu dùng với mạng lưới trải dài trên toànquốctạihơn13,000điểmbánhàngcùnghơn17,500nhânviên,FECREDITkếthợpvới hơn 9,000 đối tác đến nay đã phục vụ cho gần 10 triệu người dân Việt Nam giảiquyết khó khăn tài chính thông qua các sản phẩm và dịch vụ cho vay tín chấp củamình.
Môhìnhnghiêncứu
Căncứvàophạmviđốitượngnghiêncứucủađềtàilàkháchhàngcánhâncùngcác dữ liệu phục vụ cho phân tích có thể thu thập được từ FE CREDIT, kết hợp vớithamkhảocácnghiêncứuđitrước,vớimụctiêupháttriểnmôhìnhnghiêncứuđể đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại FE CREDIT một cách toàndiệnnhất,môhình nghiêncứuđượclựachọnphảiđápứngcácyêucầunhưsau:
Tính đầy đủ: Mô hình được chọn phải có đầy đủ những yếu tố ảnh hưởng đếnkhả năng như đặc điểm khách hàng vay, thông tin về tài chính của khách hàng, cácyếu tốkháccóliênquanđếnkhoảnvay.
Tính khách quan: Kết quả đo lường không mâu thuẫn với các cơ sở lý thuyếttrướcđếnnay.
Tính kế thừa: Có tính kế thừa các bài nghiên cứu khoa học trước đây về đolườngcácnhântốảnhhưởngđếnkhảnăngtrảnợvaycủakháchhàngcánhân.
Từ những yêu cầu trên, kết hợp với tham khảo các công trình nghiên cứu trướcđây, tác giả lựa chọn phương pháp hồi quy Binary Logistic để tiến hành nghiên cứu,phântíchcácmốiliênhệgiữacácbiếnđộclậpvàbiếnphụthuộc.
Theo Ali Al-aradi (2014) về nghiên cứu chấm điểm tín dụng bằng mô hìnhLogistic regression, hồi quy logistic được sử dụng trong nhiều ứng dụng bao gồmnghiên cứu y sinh, nghiên cứu khoa học xã hội, tiếp thị cũng như các ứng dụng tàichính.Tácgiảđánhgiámôhìnhnàycóthểdùngđểmôhìnhhóaxácsuấtkháchhàngđáng tin cậy (tức là có thể đáp ứng nghĩa vụ tài chính kịp thời) bằng cách sử dụngmộtsốyếutốdựđoán.Nhữngyếutốdựđoánnàycóthểbaogồmquymôkhoảnvaycũng như các thông tin cá nhân khác như thu nhập hàng năm của khách hàng, nghềnghiệp,cáckhoảnnợchưathanhtoánkhác,hànhvikhôngtrảđượcnợtrongquákhứvàlịchsử tíndụngcủahọ.
Phụthuộc Nhịphân Độclập Liêntụchoặcrờirạc Đặc điểm nhân khẩu học
Giới tính Tuổi Tình trạng hôn nhân Số người tham chiếu
Y(X)làbiếnlựachọnnhịphân,trongđềtàinghiêncứu,biến phụthuộcđượcgiảithíchnhư sau:
Mô hình hồi quy Binary Logistic có dạng như sau:P= E(Y=1/X)= i i 𝑒 (((((((((((((((0+βiXi)βiXi)iXi)
Trongđó,PilàkỳvọngxácsuấtY=1vớiđiềukiệnXix ả yra,Xilàbiếnđộclập.Khiđó,xácsuấtkh ông xảyrasự kiệnlà:
−Pi =𝑒(𝛽0+βiXi)iXi) Ápdụng môhình tuyếntínhhóa,môhìnhBinaryLogisticđượcviếtthành:
Loge( P i )=𝛽 0+βiXi)𝛽1X1+βiXi)𝛽2X2+βiXi)𝛽3X3+βiXi)…+βiXi)𝛽iXi 1−Pi Ý nghĩa của mô hình: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến độclập Xi thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc Y sẽ thay đổi 1 lượng𝛽so với ban đầu.Nếuhệsốhồiquy𝛽dươngthìnhântốXisẽtácđộngcùngchiềuvàngượclạinếuhệsốhồiquy𝛽âmthình ântốXisẽtácđộngcùngchiềuvớibiếnphụ thuộc
Dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã được giới thiệu ở chương 2,trên nguyên tắc thừa kế và điều chỉnh cho phù hợp với tình hình thực tế tại Công tyTàichínhFECredit,cácbiếnsốđượcđề xuấtđưavàomôhìnhnhư sau:
Dưnợ Lãisuấttrungbình Kỳhạntrungbình Sốkhoảnvayđãđóng Sốkhoảnvaycònhiệulực SốnămquanhệtíndụngvớiFECredit
Trong đó, biến phụ thuộc là khả năng trả nợ Khách hàng được xem là có khảnăng trả nợ nếu tất toán được toàn bộ khoản vay và lãi được thanh toán, không quáhạn dưới 90 ngày, biến phụ thuộc sẽ nhận giá trị 1, ngược lại nếu khách hàng khôngtấttoánđượctoànbộkhoảnvayhoặckhoảnvayquáhạntrên90ngàythìsẽnhậngiátrị0.
Bảng2.2: Bảng môtảcácbiếnsử dụng trongnghiên cứu
Khả năng trả nợ của khách hàng0=Kháchhàngcókhả năngtrảnợ
Giớitính 0=Nữ 1=Nam age(X2) Tuổi marital_status(X3)
Tình trạng hôn nhân1=Cógiađình0=Độc thân/Góa/Lydị number_reference(X4) Sốlượngngườithamchiếu job(X5)
Khác1=Cónghềnghiệ p experience(X6) Sốthángkinhnghiệm income(X7) Thunhập/tháng basicexpences(X8) Chiphísinhhoạtcơbản/tháng type_residence(X9)
Tìnhtrạng nhàở 0=Nhàthuê/Khôngcó nơicưtrú ổnđịnh1=Nhàsởhữu year_residence(X10) Sốnămcư trú tạiđịađiểmhiệntại outstanding_balance(X11) Dưnợ avg_interest_rate(X12) Lãisuấttrungbình avg_tenor(X13) Kỳhạntrungbình number_closedloan(X14) Sốkhoảnvayđãđóng number_activeloan(X15) Sốkhoản vaycònhiệulực year_relationship(X16) SốnămquanhệtíndụngvớiFECredit
Dựavàocơsởlýthuyếtvàkếtquảtừcácnghiêncứutrướcđãđượctrìnhbày,cácgiảthuyếtnghiênc ứuđược vậndụngvàođềtàinhư sau:
GiảthuyếtH2:Hônnhânlàbiếnnhịphân,kháchhàngvayvốnđãcógiađìnhthìkhảnăngtrảnợtă ng.Dấukỳvọng(+βiXi))
GiảthuyếtH3:Sốlượngngườithamchiếulàbiếnnumeric.Sốlượngngườithamchiếucàngnhiềut hìkhảnăngtrảnợcàngcao.Dấukỳvọng(+βiXi))
GiảthuyếtH4:Nếukháchhàngđangcóviệclàmthìkhảnăngtrảnợcủakháchhàngcaohơn.Dấukỳvọng(-) GiảthuyếtH5:Sốnămkinhnghiệmcàngnhiềuthìkhảnăngtrảđượcnợcàngtăng.Dấukỳvọng(+βiXi))
GiảthuyếtH9:Loạihìnhcưtrúlàbiếnnhịphân.Kháchhàngcósởhữunơicưtrúthìkhảnăngtrảnợcà ngtốt.Dấukỳvọng (+βiXi))
GiảthuyếtH10:Sốnămcưtrúcủakháchhàngcàngcaothìkhảnăngtrảnợcủakháchhàngcà ngtốt.Dấukỳvọng(+βiXi))
Giả thuyết H14: Số khoản vay đã đóng càng cao thì khả năng trả nợ càng cao
Giả thuyết H15: Số khoản vay đang còn hiệu lực càng cao thì khả năng trả nợ càngthấp.Dấukỳvọng(-)
Giả thuyết H16: Số năm quan hệ tín dụng với FE Credit càng cao thì khả năng trảnợcàng tốt.Dấukỳvọng(+βiXi))
Dữliệunghiêncứu
Nghiên cứu sử dụng thông tin thứ cấp từ hồ sơ của những khách hàng vay vốntạiCôngtyTàichínhFECredittrongnăm2019.Tổngcộngcó 51.915 hồsơ.
Tuy nhiên, để đảm bảo cho tính đầy đủ của tất cả thông tin được đề xuất đánhgiá, tác giả đã loại bỏ các quan sát bị thiếu một trong các dữ liệu dùng để đánh giátínhchínhxáccủacácgiảthuyết.Cuốicùngđưavàonghiêncứu13.066kháchhàng,trong đó có 12.143 hồ sơ vay được đánh giá là có khả năng trả nợ, chiếm tỷ lệ93%trongtổngsốlượnghồsơthỏamãnđiềukiệnvàcó923hồsơkháchhàngđượcđánhgiálàkhôngcókhản ăngtrảnợ,chiếmtỷlệ7%
Phân bổ khả năng trả nợ của mẫu nghiên cứu
Có khả năng trả nợ Không có khả năng trả nợ
Phương phápnghiêncứu
Tác giả chủ yếu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để nghiên cứunhằmthựchiệnđượcmụctiêunghiêncứucủađềtài.Cácbướcthựchiệnnghiêncứutheothứsơđồdướiđ ây:
Phươngphápthốngkêmôtảđượcsửdụngtrongnghiêncứuđểmôtảkháiquát lạinhữngđặctínhcơbảncủadữliệuthuthậpđượcquacácphươngphápkhácnhau.Trên cơ sở dữ liệu có sẵn, tác giả thực hiện thống kê để đánh giá sơ lược về các đặctrưngcủakháchhàngcánhânvayvốntínchấptạiCôngtyTàichínhFECredit.
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lườngmứcđộtươngquantuyếntínhgiữahaibiến.Vềnguyêntắc,việcphântíchtươngquanPearsonsẽtìmr amộtđườngthẳngphùhợpnhấtvớimốiquanhệtuyếntínhcủa2biến.Trongphântíchápdụngcholuậnvăn,v iệckiểmđịnhhệsốtươngquanPearsonlàđểkiểmtra mốiliênhệtuyếntínhgiữacácbiếnđộclậpvàbiếnphụthuộc.Hệsốtươngquan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +βiXi)1 đến -
1.Điều kiện để tương quan có ý nghĩa làgiátrịsig. 0.05 thì phải thực hiện loại bỏ bớt biến nghiên cứu ra khỏimô hìnhnhằmđảmbảotínhphùhợpcủamôhình.
Kiểmđịnhđacộngtuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình hồi qui phụ thuộctuyếntínhlẫnnhau,thể hiệndướidạnghàmsố.Xétvềhậuquả,mặcdùsựhiệndiệncủađacộngtuyếnkhôngảnhhưởngđếntínhnhấtq uáncủacácướctínhOLScủacáchệ số hồi qui Tuy nhiên, các ước tính sẽ trở nên không chính xác và không đáng tincậy Hơn nữa, thực tế không thể phân biệt các tác động riêng lẻ của các biến độc lậplên biến phụ thuộc Hậu quả là sai số chuẩn của tham số hồi quy tăng, từ đó dẫn đếnt- teststrêncáchệ sốcóítkhảnăngbácbỏgiảthuyếtkhông.
Có hai cách chủ yếu để phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến: dựa vào hệ sốphóng đại phương sai VIF, hoặc dựa vào ma trận hệ số tương quan Tuy nhiên cáchdùngmatrậnhệsốtươngquanítđượcsửdụng,chủyếusửdụngcáchnhậnxétchỉ số Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hệ số VIF để kiểm định đa cộng tuyến.NếuhệsốphóngđạiphươngsaiVIF(varianceinflationfactor)>2thìcódấuhiệuđacộng tuyến, đây là điều không mong muốn Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộngtuyến.NếuVIF |z| [0.025 0.975] appsex -0.2326 0.0688 3.3822 0.0007 0.0978 0.3674 marital_status 0.1832 0.0688 -2.5108 0.0120 -0.3262 -0.0402 number_reference 0.1486 0.0730 -4.2224 0.0000 -0.2176 -0.0796 job 0.4341 0.0352 -4.4164 0.0000 -0.6268 -0.2415 experience 0.0008 0.0983 -1.4257 0.1540 -0.0019 0.0003 income 0.0000 0.0000 -0.4232 0.6721 -0.0000 0.0000 basicexpenses 0.0000 0.0000 -3.4134 0.0006 -0.0000 -0.0000 type_residence 0.0206 0.0770 -0.2680 0.7887 -0.1716 0.1303 year_residence 0.4333 0.1820 -2.3807 0.0173 -0.7901 -0.0766 outstanding_balance -0.0000 0.0000 5.4115 0.0000 0.0000 0.0000 avg_interest_rate 0.0024 0.0017 -1.3918 0.1640 -0.0057 0.0010 avg_tenor 0.0006 0.0038 -0.1525 0.8788 -0.0081 0.0069 number_closedloan 0.3516 0.0435 -8.0766 0.0000 -0.4369 -0.2662 number_activeloan 0.1067 0.0945 -1.1289 0.2589 -0.2918 0.0785 year_relationship 0.0428 0.0123 -3.4910 0.0005 -0.0668 -0.0188
Bảngtrênchothấy9/15biếnđộclậpcóýnghĩavềmặtthốngkê,trongđó7/15biếncóýnghĩavềmặtth ốngkêvới mứcýnghĩa1%.Cácbiếncóýnghĩavớimứcýnghĩa 1% bao gồm: Giới tính, Số lượng người tham chiếu, Nghề nghiệp, Chi phí cơbản, Tổng dư nợ, Số khoản vay đã đóng, Số năm quan hệ tín dụng với FE Các biếnnàyđềucóP-value