ĐẶTVẤN ĐỀ
Qua quá trình đánh giá tình hình, xu hướng chung của các NHTM trong nướchiện nay là tập trung phát triển hoạt động cho vay đối với nhóm KHCN Nhu cầu tăng,quy mô thị trường lớn, dân số đông nhưng tỷ lệ người dân tiếp cận với các dịch vụ củangânhàngcònthấp,mónvaynhỏ,dễthẩmđịnhvàbùđắpnhưngđemlạilãicaokhiếnđâylà thịtrường tìmnăng.
Theo báo cáo của Ngân hàng nhà nước tổng dư nợ cho vay tiêu dùng đến cuốinăm
2020 đạt 1,85 triệu tỷ đồng, tăng khoảng 10,15% so với cuối năm 2019 và tănghơn 10 lần dư nợ cuối năm 2010 Song song với kết quả tăng trưởng dư nợ trong vaytiêu dùng đã cho thấy, hệ thống ngân hàng đã và đang tập trung phát triển hoạt độngcho vay lĩnh vực này, đáp ứng nhu cầu tiêu dùng ngày càng cao của người dân thì kèmtheo công nghệ phát triển các ngân hàng nước ngoài cũng nhập cuộc (SHINHANBANK, WORRI BANK, STANDARD CHARTERED,
….) và các công ty tài chính(HOMECREDIT,FECREDIT,
….)đangtạonênsựcạnhtranhgaygắt.Dođóđểchạyđuagiành“miếngbánh”này,tấtcảcácngânhàngk hôngngừngmở rộngmạnglướivàchinhánh,pháttriểncácdịchvụsảnphẩmvàquantrọnghơnlàtăngtốcchovayKHCN.Tuy nhiên sự bùng nổ của tín dụng cá nhân cũng kéo theo nhiều hệ luỵ, ẩn chứa rấtnhiềurủirođốivớihệthốngngânhàng.Trongđórủirovỡnợđượccoilàcóảnhhưởnglớn nhất đến hoạt động và tình hình tài chính của ngân hàng Trong thực tế nếu rủi ronàyxảyrathìkhảnăngngânhàngbịlỗvốnhoặcthậmchímấtkhảnănghoạtđộngtiếptục.Vìvậy,để giảmthiểutốiđavấnđềnợxấupháttriển,cầnhiểu rõcácnhântốchínhtácđộng đến khảnăng trả nợcủa khách hàng.
TÍNHCẤP THIẾT CỦA ĐỂ TÀI
HoạtđộngtíndụnglàhoạtđộngquantrọngthểhiệnsựđặctrưngcủacácNHTM,nổi bật là hoạt động cho vay đối với nhóm KHCN, mang lại nguồn lợi nhuận lớn màsong song đó cũng mang lại nhiều rủi ro cho các
NHTM Trong môi trường cạnh tranhgiữacácNHTM,sựchạyđuachiếmlĩnhthịphần,thuhútcáckháchhàngđãkhiếncácngân hàng dần mở rộng chính sách tín dụng của mình Không giống như khách hàngdoanh nghiệp mà việc cho vay đối với nhóm KHCN mang tính chất đặc thù bởi việcđánh giá khả năng trả nợ của KHCN khó khăn hơn do chưa có nhiều quy định về điềukiệnđểđánhgiákhảnăngtrảnợcủakháchhàng.Vìvậyquátrìnhthẩmđịnhdễbịláchrào kiểm soát, thông tin sai lệch… dẫn tới kết quả sai trong quá trình đánh giá của cánbộtíndụng.CùngvớisựpháttriểnkhôngngừngtrongnhữngnămtrởlạiđâyngânhàngÁ Châu đã khẳng định vị thế của mình trên thị trường tài chính với hệ thống trải dàitrên khắp Việt Nam, tăng cường xây dựng mối quan hệ hợp tác với các tổ chức nướcngoài, đội ngũ nhân viên luôn được trau dồi chuyên môn – thái độ phục vụ chuyênnghiệp xem sự hài lòng của khách hàng là động lực phấn đấu Với tổng dư nợ cho vayxấp xỉ 47.000 tỷ đồng (năm 2020) và vẫn luôn không ngừng tăng trưởng thì công tácquảnlýnợxấuluônlàmộttrongnhữngmốiquantâmhàngđầucủabanlãnhđạongânhàng Khi nhắc đến hoạt động tín dụng cá nhân tại các Chi nhánh và Phòng giao dịchACB thì không thể không nhắc đến Chi Nhánh Phan Đăng Lưu khi được xem là mộttrong những Chi nhánh đáng chú ý nhất những năm gần đây Chi nhánh toạ lạc ở mộtvị trí nằm tiếp giáp giữa 2 quận, tập trung nhiều toà nhà văn phòng lớn, các trung tâmthươngmạivàcáccởsởkinhdoanhdịchvụnhỏlẻnêncóthểnóiđâylàmảnhđất“màumỡ” khi mang lại nguồn lợi nhuận tương đối cao cho ngân hàng Đó cũng là lý do tạisao tuy chỉ mới được thành lập gần đây nhưng Chi nhánh đã có một lượng lớn KHCNtừ nhiều nghành nghề khác nhau (nhân viên văn phòng, chủ kinh doanh,…….) với cácmục đích sử dụng vốn khác nhau (mua nhà, mua xe, sản xuất kinh doanh,……). Tuynhiênđốimặtvớicơnsốtđầutưbấtđộngsảntrongthờigiangầnđâytrênđịabànthànhphốcũngnhưcáct ỉnhlâncận(BìnhDương,ĐồngNai,
….)đãkhiếnhoạtđộngtíndụngliênquanđếnbấtđộngsảnkhôngcònantoànvàkémổnđịnhhơntrước.Đặc biệttrongtình hình thực tế hiện tại, sự bùng phát của đại dịch Covid – 19 đã ảnh hưởng nghiêmtrọngđếnnguồnthunhậpcủakháchhàng,vốnlànguồntrảnợ.Mặcdùđốimặtvới nhữngtháchthứcvàkhókhăntrongthờiđiểmhiệntạinhưngChiNhánhvẫnluônhoànthành tốt các kế hoạch kinh doanh đã đề ra, trong đó có đảm bảo việc kiểm soát vàkhôngngừnggiảmtỷlệnợxấu.Vìnhữnglýdonêutrên,nhậnthấyviệcnghiêncứucácyếutốtácđộngđến khảnăngtrảnợcủaKHCNlàcầnthiếtđểgiúpChinhánhcónhữngphươngánthúcđẩyviệcgiảmtỷlệnợxấu nêntácgiảquyếtđịnhchọnđềtài:“Cácyếutố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng
TMCP ÁChâuchinhánhPhanĐăngLưu”làmđềtàinghiêncứuchokhoáluậntốtnghiệpcủamình Qua đó, tác giả hy vọng nó có thể giúp ngân hàng thẩm định khách hàng tốt hơncũngnhưngăn ngừa mộtsốrủiro tiềmẩntrongtươnglai.
MỤCTIÊU CỦA ĐỀ TÀI
1.3.1 Mụctiêuchung Đề tài nghiên cứu xác định các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ và mức độtácđộngcủacácyếutốđếnkhảnăngtrảnợcủakháchhàngcánhântạiACBCNPhanĐăng Lưu Từ kết quả nghiên cứu, đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao khảnăngtrảnợcủa khách hàng cánhântạiACBCNPhanĐăng Lưu.
CÂUHỎI NGHIÊN CỨU
ĐỐITƯỢNG VÀPHẠMVINGHIÊNCỨU
1.5.2.1 Không gian Đềtàiđược thựchiện tạiNgân hàngTMCPÁChâu CNPhanĐăngLưu.
1.5.2.2 Thờigian Đềtàisửdụng dữliệu nghiên cứu tronggiaiđoạn từnăm2018 đến năm2020.
PHƯƠNGPHÁPNGHIÊN CỨU
Khoá luận sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng.Trong đó phương pháp nghiên cứu định tính bao gồm thống kê, tổng hợp và phân tíchđược sử dụng khi tham khảo các tài liệu và các nghiên cứu trước để trang bị nền cơ sởlý thuyết cho đề tài Phương pháp định lượng sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đểxây dựng mô hình xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến khảnăng trảnợvay của KHCN.
Tác giả lựa chọn mẫu từ nguồn dữ liệu như hợp đồng tín dụng, đơn thế chấpquyền sử dụng đất, đơn xin vay cá nhân… cùng với Báo cáo tài chính của ACB PhanĐăng Lưu từ 01 tháng 01 năm 2018 đến ngày 31 tháng 12 năm 2020 Phương phápthống kê, tổng hợp, so sánh và phân tích được sử dụng trong đề tài này Sau khi tổnghợpcácdữliệucósẵn,tácgiảsửdụngcácdữliệunàyđểsosánhvàphântíchbằngmôhìnhhồiquyLogistics vớiviệc sửdụng phần mềmSPSS.
NỘIDUNG NGHIÊN CỨU
Đểđạtđược mục tiêu cuốicùngcủa đềtài, trảlờicác câuhỏinghiên cứu, đềtài đưara hướng giảiquyếtmộtsốnộidungcụ thểsau:
- Xâydựngmôhìnhxácđịnhcácyếu tốvàmứcđộảnhhưởngcủacácyếutố này đến khảnăng trả nợcủaKHCNtạiACB.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, đưa ra kết luận, đồng thời đề xuất các hàm ý quảntrịvàkhuyếnnghịnhằmnângcaokhảnăngtrảnợcủaKHCNtạiACBPhanĐăngLưu.
ĐÓNGGÓP ĐỀ TÀI
Đóng góp về thực tiễn: kết quả không chỉ giúp ACB Phan Đăng Lưu thẩm địnhkhách hàng tốt hơn trước khi quyết định cho vay mà còn có thể được sử dụng như mộtnguồntàiliệu đểthamkhảo, phục vụ cáccôngtác nghiêncứu khác.
BỐCỤC DỰKIẾNBÀI LUẬN VĂN
Chương1:Tổng quan vềnghiên cứu
Chương5:Kếtluận và khuyến nghị
CƠSỞLÝTHUYẾTVỀCHOVAYKHÁCHHÀNGCÁNHÂNVÀKHẢNĂNGTRẢNỢCỦAKHÁCH HÀNGCÁ NHÂN
CăncứKhoản16,Điều4,LuậtcácTổchứctíndụngsố47/2010/QH12,chovaylà hình thức cấp tín dụng, theo đó bên cho vay giao hoặc cam kết giao cho khách hàngmột khoản tiền để sử dụng vào mục đích xác định trong một thời gian nhất định theothoả thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả gốc và lãi.Đối tượng KHCN phải dựa theoLuậtDânsựsố91/2015/QH13doQuốchộibanhànhngày24/11/2015quyđịnhvềhoạtđộng cho vay của TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đối với khách hàng thì chủthể vay vốn hiện tại bao gồm cá nhân và hộ gia đình có giấy chứng nhận đăng ký hộkinh doanh cá thể để thanh toán các chi phí cho mục đích tiêu dùng, sinh hoạt của cánhânđó,giađìnhcủacánhânđó,nhucầuvốncủahộkinhdoanh,doanhnghiệptưnhânmàcá nhân đólà chủ hộ kinhdoanh, chủ doanhnghiệp tưnhân. Ở thị trường Việt Nam, cho vay cá nhân trong những năm gần đây đã thật sựbùng nổ và sôi nổi hơn bao giờ hết do tác động của nền công nghiệp 4.0, doanh nghiệpvừa và nhỏ muốn tiếp cận nguồn vốn để phát triển kinh doanh đẩy mạnh tốc độ tăngtrưởng Ngoài ra, với ảnh hưởng của đại dịch Covid thì việc các cá nhân tiếp cận đượcnguồn vốn để hỗ trợ khắc phục tình hình kinh doanh sau dịch là một trong những lý dokhiến các ngân hàng tự tin vào mảng kinh doanh này Với hơn 90 triệu dân, hoạt độngchovaycánhânlàhoạtđộnglưuthôngnguồnvốntrongxãhội,vớitỷlệdânsốtrẻlớn
–nhucầuchitiêutrướctrảsauluônduytrìởmứccao,giúpsảnphẩmchovaycánhânluônnhận được sựquan tâm.
Là những cá nhân, hộ kinh doanh cá thể có nhu cầu vay vốn để thực hiện cácmụcđíchmuasắm,phụcvụsảnxuấtkinhdoanh.Kháchhàngcánhânlànhómkhách hàng có số lượng lớn nhưng không thường xuyên, chịu nhiều yếu tố tác động đến khảnăngtrảnợnhưthunhập,tình hình kinh tếxã hội,…
TuỳthuộcvàomụcđíchvayvốnvàphươngthứcchovaymàcáckhoảnvayđốivớinhómKHCN cóthờigianlàngắnhạn,trunghạnhoặcdàihạn.Cụthểđốivớinhómmục đích vay mua sắm thì thời hạn trả nợ được khách hạn lựa chọn là trung hoặc dàihạn do phần lớn phụ thuộc vào khả năng trả nợ của khách hàng và khả năng cho vaycủa ngân hàng, đơn cử như các khoản vay mua nhà thường có thời hạn trả nợ từ 5 đến35 năm Đối với nhóm mục đích vay sản xuất kinh doanh hộ gia đình thì thời gian trảnợthườnglà ngắnhạn phùhợp vớimụcđích bổsung nguồnvốn củakháchhàng. Hìnhthứcchovay:
- Chovaycó tàisảnbảođảm:làviệcchovay theođókháchhàngvayđảmbảothựchiệnnghĩavụtrảnợbằngtàisảncầmcố,thếch ấpnhưbấtđộngsản,độngsản,… vàtàisảnhìnhthànhtừvốnvaycủakháchhàngvayhoặcbảolãnhbằngtàisảncủabênth ứba.Vaycótàisảnđảmbảonhằmphòngngừa các rủi ro giảm bớt tổn thất cho ngân hàng, tăng tính an toàn chokhoảnvayvàđểtạoáplựcchokháchhàngvaycóthểthựchiệnnghĩavụtrảnợđú ng hạn.
- Chovaykhôngcótàisảnđảmbảo:làviệcchovaykhôngcầntàisảnđảmbảo của khách hàng vay còn gọi là vay tín chấp Loại vay này được cấpdựa trên mức độ tín nhiệm và thu nhập của khách hàng vay, đồng thờimang lại rủi ro cao cho ngân hàng. Để giảm thiểu rủi ro lãi suất cho loạivay tín chấp cao hơn, hạn mức và thời hạn vay thấp hơn loại vay có tàisảnđảmbảo.
LãisuấtđốivớiKHCNthườngđượccácNHTMápdụnglinhđộngtuỳtheotừngnhóm đối tượng, mục đích vay vốn và được điều chỉnh dựa trên các yếu tố tác độngngoàithựctế.
Hiệnnaychưa cókháiniệmcụthểvềkhảnăngtrảnợ,.thôngquatìnhhìnhthựctếthìkhảnăngcủakháchhàngchínhlàkh ảnăngtạo ratàichínhđểđảmbảoviệchoàntrảcáckhoảnvayđầyđủtheođịnhkì.Trongđiềukiệnthựctếbìnhthường :kháchhàngcó2 khảnăng là trảđược nợhoặc không trảđược nợ.
Trong tài liệu của Basel Committee on Banking Super vision – (2006) đã địnhnghĩakháchhàngkhôngcókhảnăngtrảnợlànhữngkháchhàngthuộcmộttrongnhữngdấuhiệu hoặc tấtcảcác dấu hiệu sau:
- Kháchhàngkhôngcókhảnăngthựchiệnnghĩavụthanhtoánđầyđủtheokì hạn mà ngân hàng chưa thực hiện hành động thu hồi hoặc bán tài sảnđểhoàn trả(nếu có).
Cùng định nghĩa phù hợp về khách hàng không có khả năng trả nợ, Quỹ tiền tệquốctế(IMF–InternationalMonetaryFund)địnhnghĩamộtkhoảnvayđượccoilànợxấu khi quá hạn thanh toán lãi/ gốc trên 90 ngày hoặc hơn; các khoản lãi chưa thanhtoántrên90ngàyđãđượcnhậpgốchoặcđãđượcđồngýtrảchậm.Khicáckhoảnthanhtoán đến hạn dưới 90 ngày nhưng có thể nhận thấy các dấu hiệu rõ ràng thể hiện ngườiđivay không hoàn trảđược khoản nợnhưmấtviệc, phásản,…
Có thể nhận thấy các quan điểm thường xem khách hàng phát sinh nợ xấu đồngnghĩa với khách hàng không có khả năng trả nợ đều được xác định qua 2 yếu tố: quáhạntrên 90 ngàyvà cólýdo nghingờkhảnăng trảnợcủa khách hàng.
Tại Việt Nam theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN, Quyết định 18/2007/QĐ- NHNNvàthôngtư02/2013/TT-NHNNphânloạinợxấubaogồmkhoảnnợtừnhóm3(Nợ dưới tiêu chuẩn), nợ nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) trở lên cho đến nhóm 5 (Nợ có khảnăng mất vốn) Trong đó nợ nhóm 2 là nhóm được cho là suy giảm khả năng trả nợ,ngânhàng cần đánh giá lạikhảnăngtrảnợcủa khách hàng.
2.1.2.2 Cácyếu tốtácđộngđếnkhảnăngtrảnợ của KHCN Để đánh giá khả năng hoàn trả của khách hàng các NHTM áp dụng nhiều môhìnhphân tích, có thểkểđếnmô hình5Cnhưsau:
Môhình5C(Clàchữcáiđầubằngtiếnganh–biểuđạtcácyếutốsửdụngtrongmô hình) là một mô hình phổ biến mà các NHTM sử dụng để đánh giá, phân tích nhưcầu vay vốn của khách hàng Tất cả các tiêu chí thuộc mô hình này được đánh giá tốtthìkhoản vaymớiđượcxemlàkhảthi.
Tư cách khách hàng vô cùng quan trọng trong phân tích nhu cầu vay vốn Đâylà yếu tố để cán bộ tín dụng đánh giá uy tín của người vay, mục đích sử dụng vốn vàtrách nhiệm đối với khoản vay Qua công tác thu thập thông tin như lịch sử trả nợ, tìnhhình chi tiêu – kinh doanh hiện tại đối với khách hàng cũ hoặc thu thập thông tin từTrung tâm thông tin tín dụng, các thông tin từ các ngân hàng khác đối với khách hàngmớicánbộtíndụngcóthểkiểmtrađượctínhtrungthựckhikháchhàngcungcấpthôngtin Nếu khách hàng thể hiện được sự trung thực và phương án sử dụng vốn phù hợpvớichính sách tín dụng của ngânhàngthìtưcách vay vốn đượcthông qua.
Sứcmạnhtàichínhlàmộttrongnhữngyếutốgiúpngânhàngđưaraquyếtđịnhđồng ý hay từ chối phương án vay vốn của khách hàng Yếu tố này được phân tích quatình hình tài chính ở hiện tại hoặc tra soát trong quá khứ và không liên quan đến cácbáocáovềtàichínhcủakháchhàngtrongtươnglai.Thôngquaphântíchcácchỉsốtàichính,ngân hàng cóthểbiếtđược khảnăngtựchủ tàichính của khách hàng.
Cácđiềukiệnvềmôitrườngkinhdoanhlàyếutốđượccánbộtíndụngxemxétnhằmxácđịnhm ứcđộảnhhưởngcủatìnhhìnhxãhội,kinhtế,chínhtrị,sứcpháttriểncủangành nghề….đến nguồn thu trảnợcủa khách hàng.
Collateral(Bảođảm tíndụng) Đây là nguồn thu hồi nợ dự phòng, giảm thiểu rủi ro liên quan đến khoản vaykhi nguồn thu từ thu nhập của khách hàng không thể hoàn trả đầy đủ các khoản nợ.Trongtrườnghợp cáckháchhàng khôngcó thiệnchíhoặc khôngcókhả nănghoàn trảthìtàisản bảo đảmchínhlà công cụ đểngân hàngthu hồinợ.
Kháchhàngcóthểcónhiềunguồnthunhằmhoàntrảkhoảnvaynhưngngân hàngchútrọngxemxétđếndòngtiềnđượctạoratừphươngánvayvốncủakhách hàng.Khixemxétyếutốnàyđểđánhgiákhách hàngthểhiệnkhảnănghoàntrảkhoảnvay ngân hàng cần xác định khách hàng có khả năng tạo ra dòng tiền ổn định để thựchiệnnghĩavụcủamình theonhưcamkếthaykhông?Việc ngânhàngcóthểkiểmsoátđược dòng tiền ổn định của khách hàng sẽ giúp đánh giá khả năng hoàn trả của kháchhàng.
LƯỢCKHẢOCÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
Ahmah&Ebrahim(2014),nghiêncứucácyếutốhànhvitrảnợcủakháchhàngtại ngân hàng Tác giả đã thu thập và sử dụng 150 mẫu khảo sát bằng bảng câu hỏi,nhữngngườiđượcphỏngvấn làngườiđangvayvàđangcónợquáhạn.Thôngquamôhình hồi quy logit, kết quả cho thấy các biến như giám sát, công việc, khoản vay vàtrình độ học vấn có ý nghĩa thống kê với nghiên cứu của tác giả về việc không trả nợcủa khách hàng Ngược lại, các biến như tuổi, giới tính, thu nhập, lãi suất, hình thứcvay, khoảng cách đến ngân hàng thì cho thấy kết quả tiêu cực Tuy nhiên phần lớnnhững người được hỏi trong nghiên cứu này không biết chữ hoặc trình độ ở mức tiểuhọc,trunghọchọcóthểhiểusaiýcâuhỏihoặccungcấpcấutrảlờikhôngchínhxácvìvậynghiên cứu này cần đượcgiảithích mộtcácthận trọng.
Wongnaal & Dadson (2013), nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năngtrảnợcủacáchộnôngdântrồngkhoailangtạiquậnSene,Gana.Trongnghiêncứunàycác nhà khoa học đã đi tìm các nhân tố ảnh hưởng để tìm ra các giải pháp cải thiện khảnăng trả nợ của các hộ dân Tác giả sử dụng mô hình Probit nghiên cứu trên mẫu dữliệugồm100hộnôngdânbấtkỳkhảosátvớibảngcâuhỏikhôngcấutrúc.Kếtquảchothấy giáo dục, kinh nghiệm, lợi nhuận, tuổi, giám sát và thu nhập phi nông nghiệp cótác động tích cực đến khả năng trả nợ Ngược lại, giới tính và hôn nhân có ảnh hưởngtiêu cực đến trả nợ trong khi ảnh hưởng của quy mô hộ đã được tìm thấy là không rõràng.
Antwi và cộng sự (2012), nghiên cứu về những nhân tố ảnh hưởng đến rủi romất khả năng hoàn trả nợ vay tại Ghana, trường hợp nghiên cứu của ngân hàngAkuapem thông qua mô hình hồi quy logit Nghiên cứu này đã đưa ra một mô hìnhnghiên cứu gồm
6 nhân tố như: loại hình cho vay, lãi suất vay, khoản vay có tài sảnđảmbảo,tìnhtrạnghônnhân,nơisinhsốngvàgiớitính.Mụctiêunghiêncứunhằm xácđịnhmộtsốyếutốảnhhưởngđếnrủirokhôngtrảđượcnợcủakháchhàngtạiNgânhàng Akuapem Cơ sở dữ liệu để tiến hàng phân tích gồm 800 mẫu được quan sát từ2006đến2010.Kếtquảnghiêncứuchothấy,Ngânhàngcầnchútrọngvàonhântốloạihìnhchovayvàkh oảnvaycótàisảnđảmbảođểgópphầngiảmbớtrủirovìđâylàhainhântốđược đánhgiácó ảnhhưởngnhiều đếnkhảnăng trảnợvay củakháchhàng.
Kohansal & Mansoori (2009), nghiên cứu tìm hiểu và đánh giá khả năng trả nợcủa nông dân tại tỉnh Khorasan-Razavi của Iran Hai tác giả sử dụng mô hình hồi quylogit tiến hành nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gồm 175 nông dân Kết quả cho thấy rằngkinhnghiệm,nguồnthunhập,mứcvaydựatrêngiátrịthếchấpcómốitươngquantíchcực Ngược lại, lãi suất là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trảnợ của người nông dân Tác giả kết luận rằng để cải thiện rủi ro không trả được nợ củakháchhàngvayngânhàngnênchútrọngđếnkhảnăngđảmbảokhoảnvaybằngtàisảncủakhách hàng vay.
2.2.2 Mộtsốnghiêncứutrongnước Đặng Thị Cẩm Nhung (2015), nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng trảnợ của KHCN tại Agribank chi nhánh Long An, với 230 mẫu dữ liệu Nghiên cứu sửdụng mô hình logit, kết quả cho thấy các yếu tố như giới tính, nghề nghiệp, tình trạnghôn nhân, thời hạn vay, thu nhập bình quân và chi tiêu có tác động tích cực đến khảnăngtrảnợcủakháchhàngvay.Môhìnhchothấy,chủhộlànam,nghềnghiệpổnđịnh,các chủ hộ đã lập gia đình, thời hạn vay dài và thu nhập bình quân càng cao thì khảnăngtrảnợtốtcàngcao.
NguyễnPhúcMẫn(2015),nghiêncứunhữngyếutốảnhhưởngđếnkhảnăngtrảnợvaycủaKHC NtạiVietcombank.Nghiêncứutrên503kháchhàngvới13biến:giớitính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, đặc điểm nghề nghiệp, thu nhập,kích cỡ khoản vay, lãi suất, thời hạn vay, hình thức vay, mục đích vay, kiểm tra mụcđíchsửdụngvốn,chấmđiểmtíndụng.TácgiảsửdụngmôhìnhProbitđểphântíchdữliệu, kết cho thấy về quy mô trả nợ, biến số này phụ thuộc cùng chiều với các biến sốnhư: Đại học, sau đại học, lãnh đạo/quản lý, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay và hìnhthức vay Các biến có ảnh hưởng ngược chiều với quy mô trả nợ như: giới tính, côngnhânviên,lãisuấtkhoảnvay,vaytiêudùng,vaymuabấtđộngsản.Vềbiếnsốthờihạntrảnợchịuảnh hưởngthuậnchiềubởicácbiếnsốnhư:sauđạihọc,lãnhđạo/quảnlý, chuyênviên,kíchcỡkhoảnvay,hìnhthứcvay.Trongkhiđócácbiếnsốkhácnhư:giớitính,lãisuấtvay hayvay muabấtđộng sảntácđộngâmtớikhảnăngtrảnợđúnghạn.
Vương Quân Hoàng (2006) về phương pháp thống kê xây dựng mô hình địnhmứctínnhiệmthểnhân.Mụctiêunghiêncứucủatácgiảnhằmxâydựngmôhìnhđịnhmứctínnhiệ mtrêncơsởgiảiquyếthaibàitoánlàphânnhómkháchhàngvàphânbiệtkhách hàng Tác giả tiến hành khảo sát 1727 khách hàng tại Techcombank nhằm xácđịnhcácyếutốảnhhưởng.Kếtquảnghiêncứuđãchỉrarằngcácbiến:thunhận,chênhlệchthunhập,chi tiêuvàgiátrịtàisảnkháchhàngcóảnhhưởngtíchcựcđếnbiếnphụthuộc.
BùiVănTrịnhvàNguyễnTrườngKỳ(2012),nghiêncứucácnhântốảnhhưởngđến việc trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tại Thành phố Cần Thơ, với 300 mẫu khảosát Nghiên cứu sử dụng mô hình Probit với 11 biến: tuổi, giới tính, trình độ, nghềnghiệp, tình trạng hôn nhân, số người phụ thuộc, thời hạn cho vay, lãi suất ngân hàng,thunhập,chitiêuvàsốnhânkhẩu.Kếtquảnghiêncứuchothấylãisuấtvaycótácđộngtiêucựcvớitrản ợvayđúnghạn,cácyếutốmụcđíchsửdụngvốn,thunhậptrongnămvà số thành viên có thu nhập trong gia đình ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợđúng hạn.
TỔNGHỢP CÁCYẾU TỐẢNH HƯỞNGĐẾN KHẢNĂNG TRẢNỢ CỦAKHCN
Saukhinghiêncứu,tìmhiểulýthuyếtvàcácnghiêncứuliênquantrướctácgiảđãtổng hợpđược cácyếu tố tácđộng đếnkhảnăng trảnợcủaKHCNnhưbảngsau:
Thunhập BùiVăn Trịnh và Nguyễn
Lãisuất BùiVăn Trịnh và Nguyễn
Quaviệcnghiêncứutìmhiểuvàtổnghợpcáclýthuyếtcơbảnvềhoạtđộngchovay KHCN tác giả nhận thấy rằng khả năng trả nợ của khách hàng vay là yếu tố quantrọngtrongviệcchovaycủangânhàng.Cùngvớiviệctổnghợpcáctàiliệu,lượckhảokết quả nghiên cứu liên quan trước đó, Chương 2 của khoá luận đã xác định các yếu tốtác động đến khả năng trả nợ vay của khách hàng tạo nền tảng cho việc tác giả xâydựng,quyếtđịnhlựachọnmôhìnhnghiêncứulàmôhìnhBinaryLogisticđểđolườngkhảnăng trảnợcủa khách hàng vay tạiACBPhanĐăng Lưu.
QUYTRÌNH NGHIÊNCỨU
- Phương pháp định tính: tác giả dựa trên cơ sở lý thuyết và việc tìm hiểu,tổnghợpcácnghiêncứuliênquantrướcđóđểchọnlọccácbiếnquansát.Sau đó tiến hành sàng lọc các biến đưa vào nghiên cứu, kiểm tra và điềuchỉnhthanh đo.
- Phương pháp định lượng: tiến hành thu thập dữ liệu hồ sơ khách hàng từngânhàng.SửdụngphầnmềmSPSSđểkiểmđịnhmôhìnhhồiquytuyếntính.
MÔHÌNH NGHIÊN CỨU
HồiquyBinaryLogisticshaycòngọilàhồiquynhịphânlàmôhìnhđượcdùngkhá phổ biến trong các nghiên cứu để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra.ĐặctrưngcủahồiquyLogisticslàbiếnphụthuộcchỉcó2giátrị0và1,vídụnhư:khách hàng có trả được nợ hay không, khách hàng có quyết định mua hay không,…Mô hìnhnàyđượcsửdụngđặcbiệtphổbiếnchongànhykhoa,trongđóbiếnphụthuộclàbệnhnhâncó mắc bệnh hay không.
Pi: Xác suất xảy ra sự kiệnB0,
B1, … Bk: Hệ số hồi quyX0, X1,
Trong đó Pi= E(Y = 1/X) = P(Y = 1) gọi là xác suất để sự kiện xảy ra (Y = 1) khi biếnđộclậpXcógiátrịcụthểXi.Pikhôngphảilàmộthàmtuyến tínhcủacácbiếnđộc lậpmàđượcgọilàhàmphânphốilogistic.Tronghàmnày,khiBkXknhậngiátrịtừ-đến
+, Pinhận giá trị từ 0 đến1, phi tuyến tính cho cả X và tham số B Điều này có nghĩalà chúng ta không thể áp dụng trực tiếp phương pháp bình phương tối thiểu mà phảidùngphương pháphợp lý tốiđa đểước lượng B.
- Mô hình này cho phép ngân hàng tính toán được khả năng vỡ nợ đối vớitừngkhoản vay.
- Mô hình Logistic là mô hình định lượng thể hiện tính khách quan,nhấtquán không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của nhân viên tín dụng vàkhắcphục nhữngyếu điểmcủaphương phápđịnh tính 5C.
- Mô hình Logistic có kỹ thuật đo lường rủi ro cho vay đơn giản, dễ dàngthực hiện ước lượng các tham số của mô hình bằng phần mềm chuyêndụngnhưSPSS, Eviews, Stata,…
- Ưu điểm vượt trội của mô hình Logistic là có khả năng đo lường mức độảnhhưởngcủatừngbiếnđộclậpđếnbiếnphụthuộc.Kếtquachothấytừmôhình,c húngtacóthểướclượngđượcxácsuấtkhôngtrảđượcnợvaycủa khách hàng, là cơ sở để ngân hàng có thể phân loại khách hàng vànhậndiệnrủirotừđógiúpngânhàngđưaranhữngbiệnphápphòngngừahạnchếrủir omộtcáchchủ động.
- MôhìnhLogisticdễdàngthaotáchiệuchỉnhvàsửađổicácbiếnđộclậođể xác định tác động của từng yếu tố đến khả năng trả nợ vay của kháchhàng.
- Đây là mô hình kinh tế lượng nên khi hệ số xác định thấp thì mô hình cóthểdựbáo kémchính xác.
- Mô hình đòi hỏi phải có một số lượng dữ liệu đủ lớn cho mỗi phạm trùtrong số liệu thống kê, trong quá trình xử lý dữ liệu Mô hình sẽ khôngthểứng dụng khicáctrường hợpdữliệu của KHCNthiếu.
Trongthốngkê,đacộngtuyến làhiệntượngtrongđómộtbiếndựbáotrongmôhình hồi quy có thể được dự đoán tuyến tính từ các biến khác với mức độ chính xácđángkể.Mộtmôhìnhhồiquyđabiếnvớicácyếutốđacộngtuyếncóthểchobiếttoànbộ nhóm các yếu tố dự báo biến kết quả tốt như thế nào, nhưng nó có thể không đưa rakếtquảhợplệvềbấtkỳyếutốdựđoánriênglẻnào.TheoHoàngTrọng&ChuNguyễnMộng Ngọc (2005), nếu Variance Ìnlation Factor (VIF) < 10 thì hiện tượng đa cộngtuyến có thể không xảy ra, ngược lại VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến xảy ra.Nếu VIF > 2 thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra, và nếu VIF < 2 thì chắc chắnđólà dấuhiệutíchcựcchothấy không cóđacộngtuyến xảyra.
HồiquyLogistic cũngđòihỏiphảiđánh giáđộphù hợpcủa môhình.Đo lườngđộ phù hợp tổng quát của mô hình này được dựa trên chỉ tiêu Log-likelihood (-2LL).Nếu mô hình mới có giá trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao, giá trị nhỏnhấtcủa-2LLlà0(khôngcósaisố)thìmôhình cósựphùhợphoànhảo.GiảtrịR 2 chochúngtabiếtgầnđúngmứcđộbiếnthiêntrongkếtquảđượcgiảithí chbởimôhình.
Squaređượctínhbằngcáchlấyướctínhhệsốhồi quy của biến độc lập trong mô hình Logistic chia cho sai số chuẩn của ước tính hệsốhồiquy, được bình phương theo côngthức:
TronghồiquyLogistic,sựkếthợptuyếntínhcủatấtcảcáchệsốtrongmôhìnhhồi quy cũng được thử nghiệm để giải thích ảnh hưởng của chúng lên biến phụ thuộc.Với mức Sig < 0.05 ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 tức là các hệ sốhồi quy khác nhau có ý nghĩa thống kê và các hệ số đều thực sự có ý nghĩa trong việcgiảithích biến phụthuộc.
DỮLIỆU NGHIÊN CỨU VÀCÁCH CHỌN BIẾNSỐ
Dữ liệu nghiên cứu của đoạn văn bao gồm dữ liệu của 500 khách hàng cá nhânhiệnđangcòndưnợvaytừ2018đếnthángcuốingày31/12/2020đượcxuấttừhệthốngcủaACBPhan ĐăngLưu.Đểcókếtquảmangđộchínhxáccao,sựsailệchgiữanghiêncứuvàthựctếcàngnhỏthìkịchthướ cmẫuphảicànglớn.TheoHairvàcộngsự(1998)kích thước của một mẫu nghiên cứu cần phải tối thiểu từ 100 đến 150 Vì yếu tố kháchquan, tác giả chọn kích thước mẫu là 500 KHCN đang có dư nợ tại ACB Phan ĐăngLưu trong năm 2020 đã được loại trừ các trường hợp như cán bộ nhân viên tại ACBPhan Đăng Lưu vay tín chấp, vay thấu chi và cũng như các đối tượng ưu tiên vay tínchấptạiACBPhanĐăng Lưu.
Khi đã xem xét nhiều yếu tố khác nhau, tác giả quyết định sử dụng mô hình hồiquyLogisticđểđịnhlượngbiếnYbằngSPSS.Biếnphụthuộc(Y)chỉcó2trườnghợpnhậngiátrịsau:t rườnghợpY=1nếukháchhàngcókhảnăngtrảnợnếuY=0nếukháchhàngkhôngcókhảnăngtrảnợ.Khảnăn gthanhtoánkhoảnvaycóthểhiểu làkhảnăngcủa người vay có thể hoàn trả khoản vay đúng thời hạn quy định trong hợp đồng vaygiữa ngân hàng với khách hàng vay là không bị trễ hạn hoặc mất khả năng thanh toán,không trả được nợ vay Theo đánh giá của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và cácNHTM,cáckhoảnnợtừnhóm3trởlênđượcxemlàkhôngcókhảnăngthuhồikhiđếnhạntrảgốcvàlãi. Nợnhóm2lànợcầnchúývàbaogồmcác khoảnnợvayquáhạntừ1đến10ngày,kháchhàngvẫncònkhảnăngthanhtoánnợvaysovớinhómnợ3, 4,5,đây chỉ là dấu hiệu cho thấy khả năng thanh toán nợ vay của khách hàng đang bị giảmsút.Trongnghiêncứunày,cáckhoảnnợcủakháchhàngthuộcnhóm3,4và5nghĩalànhữngkháchhà ngkhôngcókhảnăngthanhtoán(Y=0).Ngượclại,cáckhoảnnợnhóm1,2 đượccho làcó khảnăngthanhtoánvàđảmbảokhoản vay(Y=1).
Trong nghiên cứu này, tác giả chọn 4 biến giả (giới tính, nghề nghiệp, trình độhọc vấn và lịch sử tín dụng) trong 10 biến độc lập Vì trong phân tích hồi quy các biếnđượcđưavàomôhìnhphảiđượclượnghoábằngcácconsố,tuynhiênthựctếcónhữngbiếnsốkinhtếkhô ngđượcbiểuthịtrựctiếpbằngconsố.Dướiđâylàcácbiếnđộclậpvàgiảthuyếttươngứng:
Giả thuyết H 1 : tuổi của KHCN càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp.Kỳvọng dấu âm(-) Khách hàng vay có độ tuổi càng cao, từ trung niên trở lên thì khả năngthanhtoánnợcàngthấp.Vìhọkhôngcónhiềukhảnăngtạoranguồnthunhậpổ nđịnh,vấnđềsứckhoẻvàvấnđềconcáicũngảnhhưởngđếnkhảnăngtrảnợ.
X2:Giớitính (biếngiảvới2giá trị:1=Nữ,0=Nam)
GiảthuyếtH 2 :khách hàngvaylànữcókhảnăngtrảnợcaohơnkhách hànglànamgiới.Kỳvọngdấu dương(+).
X3:Trìnhđộhọcvấn(0=chưatốtnghiệpphổthông,1=tốtnghiệpphổthông, 2=đạihọc, 3=sau đạihọc)
GiảthuyếtH 3 :Trình độhọcvấncàngcaothìkhảnăngtrảnợcàngcao.Kỳvọn g dấu dương (+)
X4:Tình trạnghôn nhân (1=đã kếthôn,0=chưakếthôn)
GiảthuyếtH 4 :Khách hàngvayđãlậpgiađìnhthìcókhảnăngtrảnợcaohơn,vìhọsẽc ótráchnhiệmhơnvàítmạohiểmhơnkhiđưaracácquyếtđịnh.Kỳ vọng dấu dương (+).
X5: Nghề nghiệp (biến giả với 2 giá trị: 1= nghề nghiệp khác, 0 côngnhân)
Giả thuyết H 5 : những người làm việc có tính ổn định, môi trường làmviệcítrủiro thìcó khảnăng trảnợcao Kỳvọng dấudương (+).
X6:Thu nhậpcủa kháchhàng vay (triệuđồng/tháng)
GiảthuyếtH 6 :Thu nhậpcủakháchhàngvaycàngcaothìkhảnăngtrả nợcàngcao.Kỳvọngdấudương (+).
X7: Lịch sử tín dụng (1= khách hàng vay từng có khoản vay quá hạn ởnhóm3,4 và 5, 0=khách hàng chưatừng phátsinh nợquá hạn)
GiảthuyếtH 7 :những kháchhàngvayđãhoặcđangcókhoảnvaynợquáhạnthìkhả năngtrảnợcàngthấp Kỳvọng dấuâm(-).
GiảthuyếtH 8 :Tổng sốtiềnkhoảnvaycànglớnthìkhảnăngtrảnợ càngcao Vì trước khi ngân hàng đưa ra quyết định cho vay khoản vay lớn đãqua rất nhiều quy trình thẩm định chặt chẽ, rủi ro không trả nợ vay thấp.Kỳvọng dấu (+).
Giả thuyết H 9 : thời hạn cho vay càng dài thì khả năng trả nợ càng cao.Kỳvọng dấu dương (+).
Giả thuyết H 10 : Lãi suất vay càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp.
GiảthuyếtH 11 :Giá trịtàisản càngcaothìkhảnăngtrảnợcàngcao.Kỳvọngdấu dương (+).
Biếnđộclập Đo lường Dấu kỳ vọng
1=kháchhàngvaytừngcókhoả n vay quá hạn ở nhóm3,4 và 5 0=khách hàngchưa từng phátsinhnợquáhạn
Chương 3 của khoá luận trình bày về mô hình nghiên cứu, các kiểm định môhình,phươngphápthunhậpdữliệuvàcáchchọnbiếnsố.Saubướcthảoluậncáchchọnbiếnsố,tácgiảđãt ổnghợp11biếnđộclậpdựatrêncáclượckhảonghiêncứutrướcđóở Chương 2 Nội dung của Chương 3 là nền tảng, cơ sở để phân tích, đánh giá và thảoluậnkếtquảnghiên cứu cho chương sau.
TỔNGQUANVỀ N GÂNHÀNGTMCP ÁCHÂU –CHI NHÁNHPHAN ĐĂNGLƯU
Ngày 12/04/2016, Ngân hàng TMCP Á Châu chính thức khai trương trụ sở mớicủa chi nhánh Phan Đăng Lưu tại địa chỉ 24B Phan Đăng Lưu, Phường 6, Quận BìnhThạnh, TP.HCM Những ngày đầu thành lập chưa tạo dựng được tiếng tâm trên thịtrường cũng như đội ngũ nhân sự ít, chưa hoàn thiện nên ngân hàng đã gặp nhiều khókhăn trong hoạt động kinh doanh Nhưng với tinh thần quyết tâm phấn đấu cùng độingũ cán bộ nhân viên ngày càng được tào tạo bài bản và không ngừng trau dồi nghiệpvụ,tinh thầnđoàn kết kiên cường vượt khó đã giúp cho Chi nhánh phát triển được nhưngày hômnay.
Nhìn lại chặng đường 05 năm hình thành và phát triển, ACB - Chi nhánh PhanĐăng Lưu luôn đồng hành và hỗ trợ tận tình cho khách hàng nhằm mang đến sự hàilòngcũngnhưtintưởngđốivớihệthốngngânhàngACB.Vớinhữngkếtquảđạtđược,ACB - Chi nhánh Phan Đăng Lưu đã có nhiều năm liền đạt được danh hiệu là đơn vịhoạt động xuất sắc Ngoài ra trong thời gian 05 năm hoạt động, chi nhánh Phan ĐăngLưu cũng đã đúc kết được nhiều kinh nghiệm, từ đó nâng cao khả năng nhận biết vàphát hiện những rủi ro trong kinh doanh nhằm đưa ra phương án hạn chế, phòng ngừacũngnhưcácchiếnlượchiệuquảchocácchínhsáchhoạtđộngvàđịnhhướngsaunàycủa chi nhánh. Đồng thời tập thể cán bộ ngân hàng tại chi nhánh thường xuyên nângcao trình độ chuyên môn, rèn luyện tay nghề nghiệp vụ và luôn phấn đấu không ngừngđể có thể cùng chi nhánh Phan Đăng Lưu vượt qua được những khó khăn, thử tháchphía trước để có thể tiếp tục là một trong những đơn vị hoạt động xuất sắc nhất của hệthống ngân hàng ACB.
ACB–ChinhánhPhanĐăngLưusẽluônluônhoạtđộngcùngvớiphươngchâm“Ngân hàng của mọi nhà” nhằm mang đến cho khách hàng những sản phẩm, dịch vụtốt nhất từ đó củng cố niềm tin của khách hàng đối với ACB, giúp ACB có thể càngngàytiến đến hộinhậpvào hàng ngũ nhữngngân hàng pháttriểnnhấttạiViệtNam.
Doanh số cho vay Đơnvịtính:triệuVNĐ
Chovay ngắnhạn 88.702 135.210 187.555 46.508 52.4 52.345 38.7 Cho vay trunghạn 124.099 163.016 199.326 38.917 31.4 36.31 22.3 Doanh số chovay 212.801 298.226 386.881 85.425 40.1 88.655 29.7
Bảng4.1 Doanhsố chovayKHCN ACBPhan ĐăngLưu giaiđoạn 2018-2020
(Nguồn:ACB Phan Đăng Lưu)
Xét số liệu trong 3 năm gần đây mặc dù đối mặt với những thách thức và khókhăn đặc biệt là dịch bệnh Covid – 19hoạt động cho vay KHCN diễn ra rất tốt, doanhsốchovayliêntụctăngổnđịnhquacácnăm.Trongcơcấudoanh sốchovayngắnhạnluôn chiếm tỷ trọng cao và tăng đều qua các năm Bên cạnh sự tăng cao của doanh sốchovayngắnhạnthìchovay trunghạncũngcósựtăngtrưởnglớn,đónggópmộtphầnkhông nhỏ vào sự phát triển của tổng doanh số cho vay Giai đoạn
2019 – 2020 dướitác động của đại dịch Covid 19 nhưng Chi nhánh vẫn duy trì được sự tăng trưởng ổnđịnhcủadoanhsố đãphảnánhhoạtđộngcủaChinhánh luôn theođúngkếhoạchđề racũng như Chi nhánh thực hiện tốt công tác hỗ trợ các cá nhân – hộ kinh doanh tiếp cậnnguồnvốn, ổn định tình hình kinhdoanhsau dịch.
Doanh số thu nợ cá nhân tại ACB - Chi nhánh Phan Đăng Lưu giai đoạn 2018 - 2020
2018 2019 2020 thu nợ ngắn hạnthu nợ trung hạntổng
Hình4.1 Doanhsố thu nợ KHCNACB PhanĐăng Lưu giaiđoạn 2018-2020
(Nguồn:ACB Phan Đăng Lưu)
VềvấnđềthuhồinợChinhánhđãlàmtốtcôngtácđảmbảokháchhàngsửdụngvốnđúngmụcđíchp háttriểnhiệuquảtrongviệckinhdoanhtạonguồnthutrảnợ.Nhìnvàohình4.1tổngdoanhsốthuhồinợcósự tăngtrưởngđềuquacácnăm.Quahình4.1thể hiện doanh số thu hồi nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng cao, thu nợ trung hạn mặc dù cósự tăng trưởng đều và ổn định qua các năm nhưng không đáng kể Mặc dù giai đoạnnăm 2020 là năm dịch bệnh bùng phát khiến một số hộ kinh doanh – cá nhân bị ảnhhưởngnhưngChinhánhvẫncósựổnđịnhtrongdoanhsốthuhồinợchứngtỏtìnhhìnhthuhồinợcủaChinhánh đạthiệu quả tốt.
Dư nợ cho vay KHCN tại ACB - Chi Nhánh Phan Đăng Lưu giai đoạn 2018-2020
Dư nợ ngắn hạn Dự nợ trung hạn Tổng dư nợ
Hình4.2 Dưnợcho vay KHCNACBPhan Đăng Lưu giaiđoạn 2018-2020
(Nguồn:ACB Phan Đăng Lưu)
Qua bảng số liệu đã thể hiện những kết quả khả quan trong những năm qua Dưnợ ngắn hạn được xem như là nguồn vốn bổ sung kịp thời giúp khách hàng giải quyết,tháo gỡ các khó khăn cũng như các vấn đề về tài chính trong ngắn hạn Đồng thời vớivị trí Chi nhánh nằm tiếp giáp quận 3, một trong những khu vực mà tỷ trọng về kinhdoanh các ngành, nghề dịch vụ lớn thì việc vay để bổ sung nguồn vốn trong ngắn hạnđốivớicáchộkinhdoanhcánhânnhỏlẻđượccoilàmộtphươngántốt,đồngthờiviệcáp dụng lãi suất tốt của Chi nhánh sẽ giúp khách hàng tiết kiệm chi phí lãi suất hơn.Tuy nhiên, đối mặt với tình hình dịch bệnh ở giai đoạn 2019-2020 hầu hết các ngànhdịch vụ, vận tải….đều bị ảnh hưởng nặng nề đã làm cho nhiều khách hàng e ngại đivay, hầu như đều mang tâm lý chờ đợi sự ổn định của dịch bệnh.Đối với dư nợ trunghạn, thì đây là nguồn vốn cần thiết cho các kế hoạch sản xuất kinh doanh có thời hạnlâudài,việclựachọncáckhoảnvaytrunghạnsẽgiúpkháchhànggiảmthiểugánhnặng về khả năng xoay nguồn thu, giảm áp lực về lãi, nợ gốc qua đó giúp khách hàng linhhoạt hơn trong việc trả nợ Để có được những kết quả trên, Chi nhánh đã không ngừngtìmhiểu,chủđộngvàtíchcựctưvấn,tìmragiảiphápcũngnhưnhữngphươngán,sảnphẩmvay phù hợp đốivớinhu cầu và tình hìnhtàichínhcủa khách hàng.
Nợxấukhách hàngcánhân tạiACB– Chinhánh PhanĐăngLưu Đơnvịtính:triệuVNĐ
(Nguồn:ACB Phan Đăng Lưu)
Tìnhhìnhnợxấugiaiđoạn2018-2020củaChinhánhcóxuhướngtăngtuynhiênkhông đáng kể Trong đó tỉ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ chỉ dao động từ 0.4% đến 0.7%vẫnthấp so vớitỉlệ1%-2%mà Ngân hàngACBcho phép.
Nhìn vào bảng 4.2 ta thấy sự chêch lệch giữa năm 2020 so với năm 2019 caohơn so với 2019 so với 2018 bởi vì ảnh hưởng của dịch bệnh tại thời điểm trên, một số khách hàng không trả nợ đúng hạn do không có nguồn trả nợ Ngân hàng vì tình hìnhgiãn cách xã hội nghiêm trọng tại khu vực
TP.HCM gây đứt gãy nguồn thu nhập ổnđịnhthườngxuyêncủakháchhàng,đặcbiệtlàcácngànhnghềdịchvụ.Lýdokhácdẫnđếnviệcnợxấut ạiChinhánhtăngcaodoviệcphânkỳtạithờiđiểmnàycònnhiềuhạnchế, kỳ hạn nợ không thích hợp với dòng tiền của khách hàng dẫn đến khó kiểm soátđược dòng tiền dùng để trả nợ của khách hàng Ngoài ra còn chưa có sự liên kết chặtchẽthôngtingiữacácNgânhàngvớinhaukhiếnnhiềucánhânvaynơinàytrảnơikháckhiếncho khoản nợtăng dẫnđến mấtkhảnăng chitrả.
Tuynợxấucóxuhướngtăngnhưngsovớitổngdưnợthìmứctăngkhôngđángkể, doanh số cho vay tăng liên tục trong 3 năm cho thấy Chi nhánh rất quan tâm đếnhoạt động tín dụng, bên cạnh đó việc kiểm soát nợ xấu ở mức thấp cũng cho thấy chấtlượng tín dụng luôn là trọng tâm hàng đầu của Ngân hàng Vì vậy việc xây dựng môhìnhnghiêncứunhầmxácđịnhkhảnăngtrảnợcủaKHCN,đưaranhữnggiảipháphạn
57.6% Nam chếtốiđanguycơvỡnợlàphùhợpvớitìnhhìnhthựctếtạiNgânhàngACB-ChiNhánh PhanĐăng Lưu
THỐNGKÊ MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Mô hình được xây dựng dựa trên mẫu dữ liệu gồm 500 quan sát là khách hàngcánhânvaytạiNgânhàngACB–chinhánhPhanĐăngLưu.Quatìmhiểu,nghiêncứuthực trạng hoạt động tín dụng tại ACB Phan Đăng Lưu những năm gần đây cho thấykhả năng trả nợ chịu tác động của các yếu tố như: tuổi, giới tính, trình độ học vấn, tìnhtrạng hôn nhân, nghề nghiệp, thu nhập, lịch sử tín dụng, quy mô khoản vay, thời hạnvay,lãisuất, tàisản đảmbảo.
Giới tính: từ hình 4.3, có thể thấy khách hàng vay vốn tại Chi nhánh chủ yếu lànữ chiếm tỷ lệ 57.6% tương ứng với 288 khách hàng và khách hàng vay vốn giới tínhnam chiếm tỷ lệ 42.4% tương ứng với 212 khách hàng Có thể thấy mẫu dữ liệu tìnhhình thực tế tại Chi nhánh Phan Đăng Lưu tỷ lệ nữ vay vốn cao hơn nam Tại khu vựccác thành phố lớn, việc phụ nữ đi vay vốn phổ biến hơn do sự bình đẳng về giới tính,phụ nữ tại thành phố thường có xu hướng muốn tự chủ về tình hình tài chính cá nhânvàmuốn chia sẻgánh nặng tàichính vớigia đình
Chưa tốt nghiệp phổ thông Tốt nghiệp phổ thông Đại học
Trìnhđộhọcvấn:theomẫusốliệucó457kháchhàngtốtnghiệpphổthông,đạihọc, sau đại học chiếm tỷ lệ lần lượt là 24.2%, 56.2%, 11% và nhóm khách hàng chưatốt nghiệp phổ thông chiếm tỷ lệ 8.6% tương ứng
43 khách hàng Có thể thấy kháchhàng đi vay vốn tại Chi nhánh có trình độ học vấn tốt từ tốt nghiệp phổ thông trở lênchiếm tỷ lệ cao, điều này cũng góp phần giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu tại Chi nhánh do trìnhđộhọcvấntốtlàmộttrongnhữngcơ sởđểNgânhàngđánhgiáuytíncủakháchhàng,đối tượng khách hàng có trình độ thường có mức thu nhập thường xuyên cao vốn lànguồn thu trả nợ Ngân hàng Đối với nhóm khách hàng chưa tốt nghiệp phổ thôngChinhánh thường đánh giá khách hàng dựa theo một số tiêu chí cụ thể nhầm xác định uytíncủa khách hàng.
96.4% Đã kết hôn Chưa kết hôn
Tình trạng hôn nhân:khách hàng đã lập gia đình chiếm tỷ lệ 96.4% tương ứng482 khách hàng chêch lệch lớn với nhóm đối tượng khách hàng chưa kết hôn chiếm tỷlệ rất nhỏ chỉ 3.6% tương ứng 18 khách hàng Điều này phản ánh sát thực tế hoạt độngcho vay của Chi nhánh thường tập trung chủ yếu ở nhóm đối tượng khách hàng đã kếthôn,nhómđốitượngnàycótâmlýlosợkhoảnvaysẽảnhhưởngđếntìnhhìnhtàichínhgia đình (chi tiêu hàng tháng,… ) và có yếu tố ràng buộc pháp lý cao, nguồn tài sảnđảm bảo tốt cũng như mục đích sử dụng vốn vay rõ ràng giúp Ngân hàng dễ dàng phêduyệthồsơ.
Nghề nghiệp khác Công nhân
Nghề nghiệp:đối tượng khách hàng thuộc nghề nghiệp khác (nhân viên vănphòng,hộkinhdoanh,giảngviên,
….)chiếmtỷlệ84.8%tươngứngvới422kháchhàngvàkháchhànglàcôngnhânchiếmtỷlệ15.2%tương ứngvới78kháchhàng.Sốlượngkhách hàng thuộc nghề nghiệp khác chiếm tỷ lệ cao do chi nhánh nằm trong khu vựctrung tâm thành phố, nằm trên tuyến đường có nhiều cao ốc toà nhà văn phòng Ngoàira, để vay vốn tại Chi nhánh cần có tài sản đảm bảo là các loại giấy tờ như quyền sửdụngđất,quyềnsởhữunhàở,… hoặccácloạigiấytờcógiádoChínhphủcấpgâycảntrở rất nhiều cho phần lớn khách hàng công nhân do chưa đáp ứng được yêu cầu về tàisản đảm bảo Ngoài ra với sự phát triển của các công ty tài chính hỗ trợ vay tín chấpvới thủ tục đơn giản đã thu hút lượng lớn khách hàng công nhân Trong bối cảnh dịchbệnhCovid-19,yếutốkháchhàngcôngnhânítcũnghạnchếtìnhhìnhnợxấuphátsinhtại Chi nhánh do nguồn thu nhập thường xuyên của công nhân bị ảnh hưởng nghiêmtrọng do các quy định về giãn cách xã hội hoặc công ty chủ thể, xí nghiệp ngừng hoạtđộng.
Chưa từng phát sinh nợ quá hạn Đã từng phát sinh nợ quá hạn
Lịch sử tín dụng:có 471 khách hàng chiếm tỷ lệ 94.2% trong mẫu dữ liệu chưatừng phát sinh nợ quá hạn và có 29 khách hàng chiếm tỷ lệ 5.8% đã từng phát sinh nợquá hạn tại các tổ chức tín dụng hoặc tại Chi nhánh trong quá khứ Qua đó có thể thấyđối tượng khách hàng có nợ quá hạn rất nhỏ, việc phê duyệt khoản vay đối với nhómđối tượng khách hàng này cũng được Chi nhánh đánh giá chặt chẽ, áp dụng điều kiệnvàxemxétnhiềuyếutốkhácbêncạnhcácquyđịnhđánhgiákháchhàngthôngthường,lãixuấtchovay cũngcaohơnnhómđốitượngchưatừngphátsinhnợquáhàngvàthờigiangiảiquyếthồ sơcũng kéo dài.
N Minimum Maximum Mean Std.Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic
Tuổi:kháchhàngvayvốntạiChinhánhcóđộtuổitrungbìnhlà48.63tuổigiaođộng từ 24 – 74 tuổi.
Trong đó nhóm khách hàng dưới 30 tuổi chiếm tỷ lệ 3.2%, đốitượng khách hàng trên 60 tuổi chiếm tỷ lệ 14.6%. Độ tuổi phản ánh kinh nghiệm trongviệc xác định phương án kinh doanh cũng như sử dụng vốn vay hợp lý Điều này phùhợpvớitìnhhìnhthựctếtạiChinhánhkhikháchhàngchủ yếulànhânviênvănphònghoặc chủ hộ kinh doanh có độ tuổi giao động từ 30 đến 60 tuổi chiếm tỷ lệ là 82.2%.Có thể thấy độ tuổi dưới 30 rất ít đi vay vốn tại Chi nhánh, nguyên nhân chủ yếu là dosự cạnh tranh giữa các chính sách lãi suất ưu đãi, quy định vay vốn và hạn mức vay tốiđatrên tàisản đảmbảo của cácNgân hàng khác.
Thunhập:bìnhquânmứcthunhậpcủakháchhàngvayvốntạiChinhánh32.655triệuđồng/ tháng,mứcthunhậpthấpnhấtlà6triệuđồng/thángvàcaonhấtlà235triệuđồng/tháng Trong đó mức thu nhập dưới
10 triệu đồng chiếm 28% tương ứng 139khách hàng, mức thu nhập từ 30-50 triệu đồng chiếm tỷ lệ 14% tương ứng 70 kháchhàng,mứcthunhậptrên50triệuđồngchiếmtỷlệ17%tươngứng85kháchhàng.Phầnđa khách hàng vay vốn tại Chi nhánh có mức thu nhập từ 10 – 30 triệu đồng chiếm tỷlệ 41% tương ứng 206 khách hàng Tỷ lệ này phản ánh chất lượng khách hàng vay vốntại Chi nhánh thường có mức thu nhập tốt, tuy có sự chêch lệch đối với khách hàng cómức thu nhập dưới 10 triệu đồng nhưng không đáng kể và Ngân hàng cũng đề xuấtkhoảnvay phù hợp vớithu nhập hiện tại.
Quy mô khoản vay: tại ACB – Chi nhánh Phan Đăng Lưu quy mô khoản vaytrung bình là 763, 286 triệu đồng, khoản vay nhỏ nhất là 28 triệu đồng và khoản vaylớn nhất là
6000 triệu đồng Mặc dù tại Chi nhánh hạn mức tối đa cho KHCN là 20 tỷđồng nhưng trong thời gian nghiên cứu chưa có trường hợp KHCN đến vay tối đa hạnmức Từ đó có thể thấy quy mô khoản vay chêch lệch khá cao từ dưới 100 triệu đồngchiếm tỷ lệ 10.2%, quy mô khoản vay trên 2000 triệu đồng chiếm tỷ lệ 12%, chiếm tỷtrọng lớn là quy mô khoản vay từ 100 – 500 triệu đồng và từ 500 – 2000 triệu đồngchiếm tỷ lệ lần lượt là 41.8% và 36% cho thấy khách hàng vay đa dạng với nhiều mụcđíchkhác nhau.
Thời hạn vay:Từ bảng 4.3 cho thấy thời hạn vay trung bình tại Chi nhánh là49,39 tháng tương đương 4 – 5 năm Thời hạn vay phổ biến nhất là 60 tháng chiếm tỷlệ65.2%tương ứng326khoảnvay,đâycũnglàthờigiantốiđatạiChinhánh.Phầnđakhách hàng chọn thời hạn vay dài nhất nhằm giảm áp lực trả nợ, phù hợp với phươngánkinhdoanh.Thờihạnvayphổbiếnthứ2là12thángvà36thángchiếmtỷlệlầnlượtlà9.2%và24.4
%.Kháchhànglựachọnnhữngkhoảnvaynàythườnglànhữnghộkinhdoanh dịch vụ ăn uống có phương án kinh doanh ngắn dao động từ 1-3 năm Ngoài racác thời hạn vay 24 tháng hoặc 48 tháng khách hàng ít lựa chọn nên chỉ chiếm tỷ lệkhôngquá 1%nguyên nhân chủyếu làkhôngtốiưuvềmặtchiphívàthờigian.
Lãi suất:lãi suất tại ACB dao động từ 7,0% - 11,5% tuỳ vào từng đối tượngkhách hàng, nhu cầu, thu nhập, mục đích vay, phương án sử dụng vốn, tài sản đảmbảo,….Mức lãi suất trên được cho là mang tính cạnh tranh trong khu vực so với các tổchức tín dụng khác Mặc dù còn nhiều hạn chế liên quan đến dịch vụ nhưng Chi nhánhcũng thu hút được lượng lớn khách hàng với mức lãi suất phổ biến là 7%-9% đối vớimục đích vay kinh doanh, vay du học chiếm tỷ lệ 58.4% tương đương 292 khoản vay.Còn lại là mức lãi suất 10%-11.5% chiếm tỷ lệ 41.6% tương ứng với 208 khoản vay,đây là mức lãi suất áp dụng phổ biến cho các mục đích vay vốn mua nhà, muaxe,… Ngoài ra tuỳ theo những chính sách ưu đãi đi kèm mà khách hàng có được mứclãisuấttốtnhấttrong nămđầu tiên.
Tàisảnđảmbảo:quyđịnhtạiChinhánhlàchovay80%giátrịtàisảnđảmbảo,theo mẫu dữ liệu giá trị
TSĐB trung bình là 1532.011 triệu đồng/ khoản vay và giá trịtàisảnđảmbảolớnnhấtlà18824,480triệuđồng/khoảnvay,tỷlệnàykhácaovàan toàn Trong đó giá trị TSĐB dưới 700 triệu đồng chiếm tỷ lệ 41.4%, giá trị trên 3000triệu đồng chiếm tỷ lệ 13.4% trong tổng số mẫu dữ liệu nghiên cứu Phổ biến nhất làgiá trịTSĐB từ 700 – 3000 triệu đồng chiếm tỷ lệ 45.2% Điều này cho thấy giá trịTSĐBtạichinhánhcógiá trịlớn,giúpgiảmthiểurủirochoNgânhàngđồng thờităngtráchnhiệmtrả nợcho khách hàng.
KẾTQUẢNGHIÊNCỨU
Kếtquảthực hiệnhồiquyBinary Logisticbằngphần mềnSPSS với11biến độclập:
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).* Correlationissignificantatthe0.05level(2-tailed).
Hệsốtươngquanchỉramốiquanhệhaichiềugiữatừngcặpbiếnvớinhau,hệsốcànglớn thểhiệnmốiquanhệgiữahaibiến càngchặtvàngượclại.Từkếtquảbảng 4.5chothấytấtcảcáchệsốtươngquangiữacácbiếnđềuthấphơn0.5,vìvậycácbiếnđộc lập không có tương quan với nhau mà tương quan với biến độc lập Cùng với đó,kết quả bảng 4.4 cho thấy chỉ số VIF nhỏ hơn 10 nên mô hình không xảy ra đa cộngtuyến.
Kết quả hồi quy Logistic với 11 biến độc lập thì có 7 biến độc lập có ý nghĩathống kê (sig.=5%).
Kếtquả sau khithực hiện hồiquyLogistic với7biến độc lập:
Kếtq u ả t ừ b ả n g 4 7 v à b ả n g 4 8 c h o t h ấ y m ô h ì n h c ó ý n g h ĩ a t h ố n g k ê (s ig.