(Luận văn) yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại cổ phần tiên phong chi nhánh bến thành thành phố hồ chí minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH BÙI VŨ NAM PHONG lu an n va gh tn to YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐÉN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG p ie CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TIÊN PHONG – d oa nl w CHI NHÁNH BẾN THÀNH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH oi lm ul nf va an lu z at nh LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ z m co l gm @ an Lu TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019 n va ac th si BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH BÙI VŨ NAM PHONG lu an n va YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐÉN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG tn to CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TIÊN PHONG – p ie gh CHI NHÁNH BẾN THÀNH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH w d oa nl LUẬN VĂN THẠC SĨ va an lu Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng oi lm ul nf Mã số: 34 02 01 z at nh Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN THẾ KHẢI z m co l gm @ an Lu TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2019 n va ac th si TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn nghiên cứu “Yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tiên Phong – Chi nhánh Bến Thành thành phố Hồ Chí Minh”, với mục tiêu: Đưa giải pháp nâng cao khả trả nợ khách hàng cá nhân; sở phân tích đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân TPBank – CN Bến Thành Thực nghiên cứu này, luận văn sử dụng nghiên cứu lý thuyết lu nghiên cứu thực nghiệm trước khả trả nợ khách hàng cá nhân, an va đặc biệt trọng tới nhân tố ảnh hưởng tới khả trả nợ n Nghiên cứu sử dụng thông tin liệu nợ cá nhân 280 khách hàng cá gh tn to nhân khoảng thời gian từ 01/2016 tới 12/2018 TPBank – CN Bến Thành ie Nghiên cứu sử dụng mơ hình để ước lượng, mơ hình Logistic dùng để tìm hiểu p yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân Chi nhánh nl w Kết cho thấy xét mặt khả trả nợ, biến số phụ thuộc chiều với d oa biến số như: “Thu nhập”, “Trình độ”, ”Tuổi”, “Kích cỡ vay”, “Thời hạn vay”; “Tiêu an lu dùng”, “Lãi suất” Trong biến “Tiêu dùng” có tác động mạnh Từ kết phân tích, nghiên cứu đưa khuyến nghị liên quan tới hoạt động va ul nf cho vay KHCN TPBank – CN Bến Thành nhằm nâng cao khả trả nợ oi lm khách hàng cá nhân thời gian tới z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si LỜI CAM ĐOAN Tác giả luận văn có lời cam đoan danh dự cơng trình nghiên cứu khoa học mình, cụ thể: Tôi tên là: Bùi Vũ Nam Phong Ngày tháng năm sinh: 07/07/1995 Quê quán: TDP8, Phường Tân Tiến, TP Buôn Ma Thuột, Tỉnh Đăk Lăk Hiện công tác tại: Ngân hàng TMCP Tiên Phong Chi Nhánh Bến Thành lu Là học viên cao học khóa 19, Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM an va Mã số học viên: 020119170100 n Đề tài: “Yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhận Ngân Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thế Khải Tôi cam đoan luận văn chưa trình nộp để lấy học vị thạc sĩ p ie gh tn to Hàng Thương Mại Cổ Phần Tiên Phong Chi Nhánh Bến Thành thành phố Hồ Chí Minh” nl w trường đại học Luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tơi, d oa kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung cơng bố trước an lu nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ luận văn oi lm ul nf va Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm TÁC GIẢ LUẬN VĂN z at nh z gm @ Bùi Vũ Nam Phong m co l an Lu n va ac th si LỜI CẢM ƠN Lời xin trân trọng cảm ơn TS Nguyễn Thế Khải tận tâm, nhiệt tình hướng dẫn tơi suốt q trình làm bảo vệ luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo, Thầy Cô Khoa Sau đại học Giảng viên Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi, hỗ trợ nhiệt tình truyền đạt kiến thức chun ngành để tơi hồn thành luận văn lu Tôi xin gởi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo, anh chị đồng nghiệp an va Ngân hàng TMCP Tiên Phong – CN Bến Thành nhiệt tình giúp đỡ, hỗ trợ tơi n trình thu thập tổng hợp số liệu để thực luận văn to gh tn Cuối cùng, xin gửi lòng biết ơn sâu sắc đến Cha, Mẹ, gia đình bạn bè, ie đồng nghiệp chia sẻ, động viên tạo điều kiện hỗ trợ tơi suốt q trình p học tập, thực luận văn nl w Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm d oa TÁC GIẢ LUẬN VĂN oi lm ul nf va an lu Bùi Vũ Nam Phong z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si MỤC LỤC CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1 Tính cấp thiết đề tài: 1.2 Mục tiêu đề tài: 1.2.1 Mục tiêu tổng quát: 1.2.2 Mục tiêu cụ thể: 1.3 Câu hỏi nghiên cứu: lu 1.4 Phương pháp nghiên cứu: an n va 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: gh tn to 1.5.1 Đối tượng nghiên cứu: 1.5.2 Phạm vi nghiên cứu: p ie 1.6 Ý nghĩa đề tài: 1.7 Bố cục đề tài: nl w oa CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ d NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN lu va an 2.1 Tổng quan cho vay khách hàng cá nhân ngân hàng thương mại ul nf 2.1.1 Khái niệm cho vay khách hàng cá nhân oi lm 2.1.2 Phân loại cho vay khách hành cá nhân 2.1.3 Đặc điểm cho vay khách hàng cá nhân z at nh 2.2 Khả trả nợ khách hàng cá nhân 10 z 2.3 Các yếu tố ảnh hưởng khả trả nợ vay khách hàng cá nhân tổng quan @ gm nghiên cứu trước 12 l 2.3.1 Các nghiên cứu nước 12 m co 2.3.2 Các nghiên cứu nước 14 an Lu 2.3.3 Tổng hợp yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN 17 n va ac th si CHƯƠNG 3: MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 3.1 Mơ hình nghiên cứu giả thuyết 19 3.1.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 19 3.1.2 Nguồn gốc biến 22 3.1.4 Các giả thuyết nghiên cứu 25 3.1.5 Kỳ vọng dấu hệ số β biến độc lập mô hình 28 3.2 Phương pháp nghiên cứu 30 3.2.1 Các phương pháp đưa biến độc lập vào mô hình 30 lu an 3.2.2 Quy trình nghiên cứu 31 n va 3.2.3 Nghiên cứu định tính nghiên cứu định lượng 31 3.2.5 Phương pháp chọn mẫu kích cỡ 32 3.2.6 Hồi quy Logistic 33 p ie gh tn to 3.2.4 Thống kê mô tả 32 w 3.2.7 Công cụ nghiên cứu 34 oa nl 3.3 Thu thập liệu xử lý liệu 35 d 3.3.1 Dữ liệu thứ cấp 35 lu va an 3.3.2 Dữ liệu sơ cấp 35 3.3.3 Xử lý phân tích liệu 35 ul nf oi lm CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 37 4.1 Thống kê mô tả 37 z at nh 4.1.1 Khái quát hoạt động cho vay khách hàng cá nhân 37 z 4.1.2 Kết đạt 37 gm @ 4.1.3 Những hạn chế 38 l 4.2 Thống kê mô tả 39 m co 4.2.1 Thống kê mô tả chung biến độc lập tồn mơ hình 39 an Lu 4.3 Phân tích tương quan đa cộng tuyến 49 4.3.1 Phân tích hệ số tương quan: 49 n va ac th si 4.3.2 Kiểm định tượng đa cộng tuyến 51 4.4 Kiểm định hồi quy 52 4.4.1 Kiểm định độ phù hợp mơ hình 52 4.4.2 Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số 53 4.4.3 Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát 53 4.4.4 Mức độ dự báo khả trả nợ TPBank – CN Bến Thành 54 4.5 Vận dụng mơ hình hồi quy binary logistic cho mục đích dự báo khoản vay 54 lu CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 58 an 5.1 Kết luận 58 va n 5.2 Một số khuyến nghị 59 to 5.2.2 Yếu tố “thu nhập” khách hàng 60 ie gh tn 5.2.1 Yếu tố “tiêu dùng” khách hàng 60 p 5.2.3 Yếu tố “trình độ học vấn” 61 nl w 5.2.4 Yếu tố “ Quy mơ – Kích cỡ khoản vay” 61 oa 5.2.5 Yếu tố “Thời hạn vay” 62 d 5.2.6 Đối với yếu tố tác động ngược chiều “Lãi suất” 62 lu va an 5.2.7 Giải pháp bổ trợ 62 ul nf 5.3 Hạn chế, hướng nghiên cứu đề tài 63 oi lm TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Nguyên nghĩa lu an n va Chi nhánh KHCN Khách hàng cá nhân KHDN Khách hàng doanh nghiệp BĐS Bất động sản TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại TMCP Thương mại cổ phần TPBank Ngân hàng TMCP Tiên Phong p ie gh tn to CN d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Nguồn gốc biến Bảng 3.2: Các biến dấu kỳ vọng biến Bảng 3.3: Các phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình Bảng 4.1: Thống kê mơ tả chung biến cịn tồn mơ hình Logistic Regression Bảng 4.2: Kết mơ hình sau chạy lần Bảng 4.3: Kết mơ hình sau chạy lần Bảng 4.4: Kết mơ hình sau chạy lần lu an Bảng 4.5: Kết mơ hình sau chạy lần n va Bảng 4.6: Kết mơ hình sau chạy lần tn to Bảng 4.7: Kết mơ hình sau chạy lần gh Bảng 4.8: Ma trận hệ số tương quan p ie Bảng 4.9: Kiểm định tượng đa cộng tuyến w Bảng 4.10: Model Summary oa nl Bảng 4.11: Mức độ phù hợp tổng quát d Bảng 4.12: Kết dự báo oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 56 1+ e-27.687 + 0.136*51 + 0.259*10 + 0.499*12.2 + 1.906*5 – 1.135*6.2 + 0.731*12 +0.043*69 Khách hàng A có khả trả nợ hạn với 0,0406, ngân hàng khơng thể xem xét cấp tín dụng, 0,0406 < 0.5 khách hàng có quan hệ vay vốn TPBank – CN Bến Thành Khách hàng B có khả trả nợ 0,8970 ngân hàng cấp tín dụng, 0,8970 > 0.5 khách hàng có quan hệ vay vốn TPBank – CN Bến Thành Qua ví dụ cho thấy, áp dụng hồi qui Binary Logistic hoạt động cho vay lu KHCN nói riêng, cho vay nói chung có ý nghĩa lớn hoạt động tín dụng an TPBank – CN Bến Thành va n 4.6 Thảo luận tn to Qua kết mơ hình hồi qui Binary Logistic, cho thấy mơ hình dự đốn ie gh với tỉ lệ 83.6% lượng hóa mức độ yếu tố đến khả trả nợ p KHCN Từ kết trên, mơ hình góp phần cơng cụ w thẩm định đơn vị, giúp cán tín dụng xem xét khả trả nợ KHCN trước oa nl định thức việc có cho vay khách hàng hay khơng ? d Câu hỏi thứ nhất, yếu tố xác định có ảnh hưởng đến khả trả nợ lu va an KHCN TPBank – CN Bến Thành “Tuổi”, “Trình độ” , “Thu nhập”, “Tiêu dùng”, nf “Giá trị khoản vay”, “Thời hạn vay”, “Lãi suất” Tiếp theo trả lời câu hỏi “ mức độ ảnh oi lm ul hưởng nào, đến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành, cần so sánh hệ số hồi quy biến độc lập mơ hình nghiên cứu, cụ thể từ phương trình z at nh hồi quy: KNT = - 27.687 + 0.136 TUOI + 0.259 TDO + 0.499 TN + 1.906 TD – 1.135 LS + 0.731 z gm @ THV + 0.043 KCV Qua đó, cho thấy biến có tác động nhiều đến khả trả nợ KHCN m co l TPBank – CN Bến Thành là: - Biến “Tiêu dùng” có hệ số hồi quy cao 1.906 Do đó, tác động biến an Lu đến biến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành lớn nhất; n va ac th si 57 - Biến có tác động lớn thứ hai đến biến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành biến “Lãi suất” với hệ số hồi quy – 1.135; - Biến “Thời hạn vay” có hệ số hồi quy lớn thứ ba 0.731 nên biến có tác động lớn thứ ba đến biến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành; Tiếp theo biến “Kích cỡ khoản vay” có tác động đến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành thấp nhất, với hệ số hồi quy 0.043 Câu hỏi thứ ba đề tài nghiên cứu làm rõ chương lu Tóm tắt chương an Thơng qua phương pháp thống kê mơ tả, phân tích hồi quy phân tích đa cộng n va tuyến, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 nhằm thiết lập mơ hình nghiên cứu hồi quy tn to tối ưu với biến độc lập có ý nghĩa thống kê bao gồm: Tuổi, Trình độ, Thu nhập, Tiêu ie gh dùng, Lãi suất, Thời hạn vay, Quy mô khoản vay Đồng thời kiểm định mơ hình p cho thấy độ phù hợp ý nghĩa biến mức độ tác động biên kỳ vọng dấu biến độc lập đến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành w oa nl Trong đó, biến Tiêu dùng có tác động mạnh kỳ vọng dấu biến phù hợp với giả d thuyết biến kích cỡ khoản vay có tác động thấp kỳ vọng dấu phù hợp với lu an giả thuyết mơ hình Bên cạnh đó, chương cịn đưa khả vận dụng mơ hình hồi nf va qui Binary Logistic cho mục đích dự báo xác định cho vay KHCN khả oi lm ul trả nợ để người đọc có nhìn khái qt tồn mơ hình Đồng thời sở quan trọng đề xuất chương z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 58 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Trong chương 5, đề tài trình bày kết luận số khuyến nghị dựa kết nghiên cứu đạt liên quan đến hoạt động cho vay hoàn trả nợ vay KHCN TPBank – CN Bến Thành Bên cạnh đó, số hạn chế đề tài rút nêu rõ hướng nghiên cứu 5.1 Kết luận lu Luân văn thực mục tiêu nghiên cứu, từ sở lý thuyết đến thực trạng KHCN an TPBank – CN Bến Thành kết phân tích hồi quy Bianry Logistic, luận văn n va hoàn thành nội dung chủ yếu sau: tn to Thứ nhất, nghiên cứu trình bày lý luận yếu tố ảnh hưởng ie gh đến khả trả nợ KHCN vận dụng vào phân tích thực tiễn mặt thành cơng p hạn chế hoạt động đánh giá khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành Phương pháp đánh giá khả trả nợ KHCN chi nhánh chủ yếu dựa việc phân w oa nl tích khách hàng qua hồ sơ thu thập từ khách hàng, thông tin lưu trữ ngân d hàng thông tin bên ngồi khác theo phương pháp định tính, cịn hạn chế lu an chưa lượng hóa khả trả nợ KHCN nf va Thứ hai, thông qua phương pháp phân tích định lượng, tiến hành hồi quy nhị phân oi lm ul Binary Logistics, luận văn nêu yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành Trong hồi quy Binary logistics, biến phụ thuộc z at nh nhận hai giá trị Trong đó, biến phụ thuộc nhận giá trị khách hàng có khả trả nợ khách hàng khơng có khả trả nợ Dựa kết z mơ hình hồi quy nhị phân, biến giải thích có ý nghĩa là: độ tuổi, trình độ, thu @ gm nhập, tiêu dùng, lãi suất vay, thời hạn vay, kích cỡ khoản vay Theo đó, biến lãi suất có m co l mối tương quan âm với biến khả trả nợ, có nghĩa KHCN vay lãi suất lớn khả trả nợ thấp Các biến cịn lại có dấu dương, có nghĩa hệ số beta an Lu biến lớn ảnh hưởng khả trả nợ cao Từ sở yếu tố ảnh n va ac th si 59 hưởng khả trả nợ khách hàng làm tiền đề cho tác giả đề xuất số khuyến nghị trình bày phần Thứ ba, qua kiểm định cho thấy biến giải thích mơ hình có ý nghĩa, độ phù hợp mơ hình Nên ngồi việc nhận định yếu tố ảnh hưởng khả trả nợ, đánh giá sơ khách hàng, để cán quản lý khách hàng có định đắn với khách hàng có quan hệ tín dụng Chi nhánh có nên tiếp tục cho vay hay hạn chế tín dụng khách hàng tùy theo khả trả nợ khách hàng lu sở tính tốn theo cơng thức: an e-27.687 + 0.136TUOI + 0.259 TDO + 0.499 TN + 1.906 TD – 1.135 LS + 0.731 THV + 0.043 KCV n va E(Y = 1/X) = to + 0.259 TDO + 0.499 TN + 1.906 TD – 1.135 LS + 0.731 THV +0.043 KCV ie gh tn 1+ e-27.687 + 0.136 TUOI p Ngồi ra, mơ hình cịn vận dụng với mục đích dự báo cho khách hàng chưa có quan hệ tín dụng Chi nhánh, hỗ trợ cho cán ngân hàng w oa nl việc định cấp tín dụng cho khách hàng, từ phát triển khách hàng d cá nhân, đem lại hiệu lợi nhuận cho vay Tuy nhiên cần lưu ý mức độ lu an xác dự báo mơ hình mức 83,6% nf va Nghiên cứu bước đầu lượng hóa yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ oi lm ul khách hàng cá nhân TPBank – CN Bến Thành nhiều điểm hạn chế, chưa thể áp dụng mơ hình tổng thể hệ thống ngân hàng, từ gợi mở cho nghiên cứu 5.2 Một số khuyến nghị z at nh sau z Mô hình nghiên cứu với biến độc lập là: độ tuổi, trình độ, thu nhập, tiêu dùng, gm @ lãi suất vay, thời hạn vay kích cỡ khoản vay m co l Trên sở lý thuyết mơ hình nghiên cứu Binary Logistics áp dụng TPBank – CN Bến Thành, Luận văn yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách an Lu hàng cá nhân TPBank – CN Bến Thành như: “Trình độ” , “Thu nhập”, “Kích cỡ khoản n va ac th si 60 vay”, “Thời hạn vay”, “Tuổi”, “Lãi suất”, “Tiêu dùng” Từ đó, tác giả đề xuất số kiến nghị cho yếu tố tác động 5.2.1 Yếu tố “tiêu dùng” khách hàng Đây yếu tố tác động chiều lớn Yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến khả trả nợ ngân hàng Dù có thu nhập lớn tiêu dùng lớn, lãng phí, …thì khả trả nợ khách hàng thấp Do vậy, nghiên cứu yếu tố này, ngân hàng cần xem xét kỹ số nhân lệ thuộc gia đình, gia cảnh Khách hàng (bố, mẹ già, lu ốm đau, bệnh tật, đông, học, … nhu cầu chi tiêu khác) an Đối với góc độ ngân hàng, cán tín dụng phải xem xét, tìm hiểu kỹ lưỡng n va số người có thu nhập để trả nợ cho khoản vay, số người phụ thuộc khách hàng, gia đình tn to khách hàng Không tiếp nhận thông tin cách qua loa, thiếu xác gây ảnh hưởng ie gh đến định cho vay Ngồi tìm hiểu thơng tin trên, cán tín dụng phải p xem xét mức sống gia đình như: có nhà riêng hay nhà thuê, khỏe mạnh hay bị bênh có người thân bị bệnh… để từ đánh giá mức chi tiêu hàng w oa nl tháng khách hàng, sau cân đối tính tốn yếu tố cho vay cách hợp lý d Nghiên cứu yếu tố nhạy cảm nên cán ngân hàng cần có phương lu an pháp nghiên cứu thích hợp với khách hàng để xác định nhu cầu chi tiêu bản; nf va 5.2.2 Yếu tố “thu nhập” khách hàng oi lm ul Nghiên cứu yếu tố này, cần có giải pháp đề để tăng thu nhập cho hộ gia đình – KHCN, nguồn thu nhập tăng ổn định làm tăng khả đảm bảo cho z at nh việc hoàn trả nợ vay Một thực trạng tồn KHCN vay vốn để phục vụ nhu cầu tiêu dùng trước mắt, chưa có phương án, kế hoạch sử dụng vốn vay hiệu z Vì biện pháp cần thiết đặt nỗ lực thân hộ gia đình sử @ gm dụng vốn mục đích, hiệu để tạo thu nhập tăng thêm, đáp ứng khả hoàn vốn KHCN vay vốn m co l trả nợ vay, NH cho vay phải thường xuyên giám sát, theo dõi việc sử dụng an Lu Các KHCN vay vốn cần phải thực tốt khuyến nghị có liên quan, có hiểu biết giảm gánh nặng chi phí người phụ thuộc họ có điều n va ac th si 61 kiện tốt để sản xuất kinh doanh hiệu quả, tăng thêm thu nhập cho khách hàng Thu nhập tạo phải sử dụng để phục vụ nhu cầu thiết yếu, sống phần để hoàn trả nợ vay Mức thu nhập có ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN; xét duyệt hồ sơ vay khách hàng, điều bắt buộc nhân viên tín dụng khơng thể bỏ qua xác minh nguồn thu nhập khách hàng Việc tăng cường khả thẩm định nhân viên tín dụng điều quan trọng, giúp cho việc thẩm định khách hàng xác hơn, rủi ro xét duyệt hồ sơ, tránh trường hợp khách hàng lu giả mạo chứng từ để lừa đảo Ngân hàng an Ngân hàng nên trọng phát triển đối tượng người có thu nhập cao, ổn định n va nhằm tăng khả trả nợ KHCN Bởi ngồi khả chi tiêu nhiều họ có tn to khả tốn tốt người có thu nhập thấp Và thường người có thu p trọng ie gh nhập cao họ xem trọng uy tín nên lịch sử tín dụng tốt họ quan w 5.2.3 Yếu tố “trình độ học vấn” oa nl Yếu tố trình độ học vấn khách hàng tìm thấy có ảnh hưởng đến d đến khả trả nợ KHCN Những người có trình độ học vấn cao khả lu an trả nợ lớn họ người có nhận thức, trách nhiệm tốt Từ đó, ngân hàng thứ đến đại học/cao đẳng oi lm ul nf va đưa mức trọng số cao khách hàng có trình độ sau đại học 5.2.4 Yếu tố “ Quy mơ – Kích cỡ khoản vay” z at nh Yếu tố “ Quy mô – Kích cỡ khoản vay, yếu tố liên quan đến ngân hàng cho vay, nghiên cứu quy mơ khoản vay lớn gây khó khăn cho vấn đề z hoàn trả người vay Do đó, việc xác định quy mơ khoản vay phù hợp với đối @ gm tượng tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu hồi nợ Cho vay nhỏ tương ứng với thu m co l nhập người vay khuyến nghị phù hợp Cho vay nhỏ đảm bảo khả hấp thu vốn KHCN nhỏ dẫn đến có khả hoàn trả vốn bảo vệ an Lu định chế tài trường hợp khơng thu hồi nợ Một ràng buộc thực n va ac th si 62 hoàn trả nợ tốt vòng vay trước vay số tiền lớn vòng vay sau nên sử dụng để khuyến khích động lực trả nợ khách hàng Do vậy, ngân hàng cần trọng cho vay với quy mơ lớn giúp cho khách hàng sử dụng hiệu tác động tới khả nãng trả nợ không đáng kể 5.2.5 Yếu tố “Thời hạn vay” Thời hạn vay ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN Ngân hàng cần xem xét cho vay với thời hạn vay phù hợp cho khoản vay khoản nợ ngắn hạn lu khiến cho khả trả nợ khách hàng giảm áp lực thời gian trả nợ khiến an cho khách hàng không đủ khả xoay sở tìm kiếm nguồn trả nợ va n 5.2.6 Đối với yếu tố tác động ngược chiều “Lãi suất” tn to Đối với yếu tố lãi suất, nhân tố quan trọng tác động đến khả ie gh trả nợ hạn khách hàng Phát triển dịch vụ bán lẻ Ngân hàng đặc biệt p trọng xem xét, để tìm kiếm thu hút khách hàng mới, Ngân hàng đưa nl w sách ưu đãi lãi suất cho khách hàng Tuy nhiên, việc ưu đãi cho phép oa khoảng thời gian ngắn sau thả theo lãi suất thị trường Điều này, dẫn đến d tăng khoản nợ trả định kỳ khách hàng lãi suất thị trường tăng cao Và thực lu va an tế việc tăng lãi suất khách hàng rõ nên toán dễ dẫn đến rủi ro trả nợ nf không hạn Hiện nay, hệ thống SMS Banking – nhắc nợ khách hàng vay oi lm ul ngân hàng đăng ký cho khách hàng vay vốn Để thuận tiện cho khách hàng việc trả nợ hạn chế công việc cho cán quản lý khoản vay, có thay đổi lãi suất, z at nh ngân hàng sử dụng dịch vụ SMS Banking để thông báo cho khách hàng, giúp cho khách hàng có chuẩn bị mặt tài z m co l 5.2.7 Giải pháp bổ trợ gm KHCN TPBank – CN Bến Thành @ Trên kiến nghị dựa yếu tố ảnh hưởng tới khả trả nợ Ngoài ra, để tăng cường khả trả nợ KHCN cịn phải chấn chỉnh hồn an Lu thiện khía cạnh khác như: n va ac th si 63 Thứ nhất, nâng cao chất lượng đội ngũ CBTD: Ngân hàng cần hồn thiện cơng tác đào tạo quản lý đội ngũ CBNV công tác quản trị rủi ro, trọng công tác đào tạo Nên thường xuyên cho cán tham gia chương trình tập huấn đào tạo trung tâm đào tạo tổ chức, tăng cường nâng cao chất lượng khóa đào tạo cho cán ngân hàng Nhằm tăng cường trình độ chun mơn, kinh nghiệm, khả dự đốn loại rủi ro xảy để từ có cách xử lí phù hợp Thứ hai, yếu tố quản lý từ nhà nước Ngân hàng nhà nước cần đôn đốc giám lu sát việc thực Luật, Nghị định Thông tư số 13/2010/TT-NHNN sửa đổi bổ an sung Thông tư 19/2010/TT-NHNN để ngành Ngân hàng Việt Nam có đủ khả thực n va theo tiêu chuẩn Basel II vào năm tới Đề tài điểm hạn chế sau: ie gh tn to 5.3 Hạn chế, hướng nghiên cứu đề tài p Mơ hình đo lường khả trả nợ KHCN chưa thật có ý nghĩa nghiên cứu chưa phân loại khả trả nợ tốt không tốt KHCN TPBank – CN w oa nl Bến Thành Điều cho thấy nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết mơ hình chưa d đưa vào mơ hình cho phù hợp lu an Đề tài nghiên cứu chưa đề cập phân tích chi tiết tính phù hợp tính đầy đủ nf va định nghĩa khả trả nợ KHCN quy định phân loại nợ nội TPBank oi lm ul – CN Bến Thành theo văn hướng dẫn ngân hàng, mục tiêu đo lường khả trả nợ KHCN Nên nghiên cứu cần phải mở rộng nghiên cứu sâu để xây dựng định z at nh nghĩa khả trả nợ với đầy đủ tiêu chí theo quy định phân loại nợ NHNN Đề tài nghiên cứu xét yếu tố ảnh hưởng đến KHCN TPBank – CN Bến z Thành, nên kết nghiên cứu chưa hoàn toàn phù hợp với KHDN TCTD khác @ m co l toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam gm Kết nghiên cứu sở tham khảo xét phạm vi nghiên cứu KHCN Do hạn chế thời gian liệu nghiên cứu, nên đề tài loại bỏ yếu tố kinh tế vĩ mô an Lu (lạm phát, tãng trưởng kinh tế, …) xét yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN có ý nghĩa KHCN xét điều kiện kinh tế từ 2016 – 2018, chưa n va ac th si 64 xác định mức ý nghĩa điều kiện kinh tế vĩ mơ khác Do đó, nghiên cứu cần mở rộng phạm vi nghiên cứu xem xét thêm ảnh hưởng biến kinh tế vĩ mơ, điều địi hỏi liệu nghiên cứu phải trải rộng khoảng thời gian dài tối thiểu chu kỳ kinh tế Tóm tắt chương Mục đích tiêu tổng qt nghiên cứu qua mơ hình hồi quy xác định đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN TPBank – CN Bến Thành; từ lu đưa kiến nghị hiệu an Sau phân tích kết hồi quy chương 4, tác giả tiến hành nghiên cứu yếu n va tố giải thích mơ hình Ở chương cuối luận văn này, để nâng cao tính ứng dụng tn to mơ hình, từ kết nghiên cứu chương lý luận chương 4, tác giả đưa đề xuất ie gh giải pháp nhằm nâng cao khả trả nợ khách hàng, đồng thời với hạn chế p tồn mơ hình, tác giả đưa hướng phát triển cho công trình nghiên cứu sau d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng việt - Báo cáo hoạt động Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Tiên Phong – Chi nhánh Bến Thành thành phố Hồ Chí Minh qua năm - Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích liệu với SPSS, NXB Hồng Đức, TP Hồ Chí Minh - Nguyễn Văn Tiến TS Nguyễn Thị Lan (2014), Giáo trình Tín dụng ngân hàng, lu an Nhà xuất Thống kê n va - Nguyễn Minh Kiều (2007), Nghiệp vụ Ngân hàng đại Nhà xuất Thống - Bùi Văn Trịnh Nguyễn Trường Kỳ (2012), Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng gh tn to kê p ie đến việc trả nợ vay hạn nơng hộ Thành phố Cần Thơ Tạp chí khoa học Số w Trang 110 oa nl - Đồn Thị Xn Dun (2013), Ứng dụng mơ hình Logit để đo lường khả trả d nợ khách hàng doanh nghiệp ngân hàng thương mại cổ phần Á châu, Luận văn thạc an lu sỹ kinh tế, trường Đại học kinh tế TP Hồ Chí Minh nf va - Đường Thị Thanh Hải (2014), Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu tín dụng cá oi lm ul nhân Việt Nam, Tạp chí tài chính, số 4, tr.61-62 - Lê Khương Ninh Lê Thị Thu Diềm (2012), Khả trả nợ vay ngân hàng z at nh doanh nhiệp thành phố Cần Thơ, Công nghệ ngân hàng Số 76 Trang 11-20 - Nguyễn Phúc Mẫn (2015), Những yếu tố ảnh hưởng tới khả trả nợ khách z hàng cá nhân ngân hàng TMCP Ngoại Thương chi nhánh Vũng Tàu Luận văn thạc sỹ, gm @ Trường đại học Tài Marketing l - Trương Đơng Lộc Nguyễn Thanh Bình (2011), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả an Lu Trang 3-7 m co trả nợ vay hạn nông hộ tỉnh Hậu Giang Công nghệ ngân hàng Số 64 n va ac th si - Vương Quốc Duy Đặng Hồng Trung (2015), Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay hạn nông hộ tỉnh Hậu Giang Tạp chí cơng nghệ Ngân hàng - Nguyễn Quốc Nghi 2012, Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay hạn hộ gia đình khu vực nơng thơn tỉnh Trà Vinh, Tạp chí khoa học đào tạo Ngân hàng số 120 tháng 5/2012 - Quốc hội (2010), luật số 47/2010/QH12 ngày 16 tháng năm 2010, Luật tổ chức tín dụng lu - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2016), Thông tư 39/2016/TT-NHNN ngày an hàng nước khách hàng n va 30/12/2016 việc quy định hoạt động cho vay tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân gh tn to - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2014), Quyết định 22/VBHN-NHNN ngày ie 04/06/2014 ban hành quy định phân loại nợ, trích lập dự phịng sử dụng dự phòng để p xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng nl w d oa Tài liệu tiếng nước an lu - Hussain Ali Bekhet, Shorouq Fathi Kamel Eletter, 2014 Credit risk assessment ul nf Finance.20-28 va mode for Jordanian commercial banks: Neural scoring approach Review of Development oi lm - Ahmad Fatollahi & Ebrahim Samani (2014) Factors Contributing to Repayment Behavior of Micro Loans in Agricultural Bank of Meshkinshahr International Finance z at nh and Banking 2:1, 27-37 - Acquah,H.D & Addo,J (2011), Determinants of loan repayment performance of z no l gm @ fishermen: empirical evidence from Ghana Cercetări Agronomice in Moldova, vol XLIV, m co - Antwi, S., Mills, E.F.E.A., Mills, G.A & Zhao, X (2012), Rick Factorrs of loan Default Payment in Ghana: A case study of Akuapem Rural Bank 2012 Working paper an Lu School of Finance and Economics, Jiangsu Universuty, China n va ac th si - Anderson, JC Gerbing DW (1988) Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach Psychological Bulletin, 103, 411-423 - George Yaw Mensah 2012, Determination of some factors that influences loan default payment – Case study: Customers from Akatakyiman Rural Bank LTD Komenda, Master of science, University of Science and Technology - Kenneth Ogol Ochung 2013, Factors Affecting Loan Repayment Among Customers of Commercial Banks in Kenya: A case of Barclays Bank of Kenya - Nairobi Country, a research project report, University of Nairobi lu an - Samuel Antwi, Ebenezer Fiifi Emire Atta Mills, Gifty Atta Mills and Xicng Zhao n va 2012, Risk Factors of Loan Default Payment in Ghana: A case study of Akuapem Rural tn to Bank, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Vol 2, issue p ie gh d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si PHỤ LỤC PHỤ LỤC KẾT QUẢ HỒI QUA ĐA BIẾN Variables Entered/Removeda Mode Variables Entered Variables l Method Removed lu an KCV, TDO, LS, n va THV, TN, TUOI, Enter gh tn to TDb p ie a Dependent Variable: KNT nl w b All requested variables entered d oa Model Summaryb R Adjusted R an Square Durbin-Watson the Estimate 472 364 oi lm 485 Std Error of ul 697a nf va l R Square lu Mode 1.972 a Predictors: (Constant), KCV, TDO, LS, THV, TN, z at nh TUOI, TD z b Dependent Variable: KNT Sum of Squares df Mean Sig an Lu Square F m co Model l gm @ ANOVAa n va ac th si Regres sion Residu al Total 33.936 4.848 35.974 272 132 69.911 279 000b 36.656 a Dependent Variable: KNT lu b Predictors: (Constant), KCV, TDO, LS, THV, TN, an n va TUOI, TD tn to Coefficientsa Unstandardized Standardi Coefficients zed y Coefficie Statistics p ie gh Model t Sig Collinearit nl w d oa nts Std Error Tolerance 432 -5.484 000 5.957 000 753 1.328 3.161 002 728 1.374 3.231 001 801 1.249 3.361 001 736 1.359 006 961 1.041 TUOI 020 oi lm TDO 025 008 TN 043 013 157 TD 239 071 170 LS -.115 042 -.122 -2.758 069 011 281 6.257 003 299 z at nh 161 z m co l gm @ an Lu THV VIF ul -2.368 nf t) va (Constan Beta an lu B 000 941 1.063 n va ac th si .852 1.174 008 3.976 191 001 006 KCV lu an n va p ie gh tn to d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si