CHƯƠNG 1 LỜI NÓI ĐẦU BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ BÍCH NGA CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI N[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ BÍCH NGA CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60 34 02 01 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS Lê Thị Anh Đào TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! i TÓM TẮT Hiện nay, hầu hết ngân hàng tập trung phát triển dịch vụ bán lẻ tiềm phát triển rộng dịch vụ tín dụng cá nhân ngân hàng quan tâm nhiều lợi ích mang lại gia tăng dư nợ, bán chéo sản phẩm bảo hiểm, thẻ,…Mặc dù lĩnh vực tín dụng cá nhân có nhiều tiềm tạo cho ngân hàng có nhiều nguồn thu từ việc bán chéo sản phẩm nhiên chứa đựng rủi ro mà cụ thể rủi ro trả nợ Với định hướng mục tiêu chiến lược kinh doanh Ban lãnh đạo Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam báo cáo thường niên 2015 phát triển an toàn, hiệu bền vững để trở thành Ngân hàng bán lẻ tốt hàng đầu Việt Nam Luận văn nhận diện nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay hạn khách hàng cá nhân Ngân hàng TMCP Cơng Thương Việt Nam thơng qua sử dụng mơ hình binary logistics liệu thu thập từ 180 mẫu hồ sơ khách hàng cá nhân có dư nợ thời điểm ngày 01/04/2016 chi nhánh (Chi nhánh Bình Dương, Chi nhánh Khu cơng nghiệp Bình Dương, chi nhánh 5, chi nhánh Tây Tiền Giang, chi nhánh Phú n) Từ mơ hình nghiên cứu dự kiến ban đầu bao gồm 15 biến độc lập thông qua phương pháp phân tích thống kê mơ tả phân tích hồi quy thiết lập thành mơ hình nghiên cứu tối ưu bao gồm biến có ý nghĩa thống kê bao gồm giới tính, thu nhập, kích cỡ khoản vay, lãi suất, mục đích vay, thời hạn vay, hình thức chấp kinh nghiệm, trình độ cán thẩm định, biến lãi suất có tác động mạnh Dựa kết nghiên cứu mô hình, luận văn kiến nghị số giải pháp nhằm hồn thiện sách tín dụng nâng cao hiệu hoạt động cho ngân hàng ii LỜI CAM ĐOAN Tơi tên: Trần Thị Bích Nga Sinh ngày 06 tháng 01 năm 1990 Hiện công tác Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Công Thương Việt Nam – chi nhánh Bình Dương Là học viên lớp cao học 16B2 trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh Mã số học viên: 020116140142 Cam đoan luận văn “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân Ngân hàng Thương Mại Cổ Phần Công Thương Việt Nam” Người hướng dẫn khoa học: TS Lê Thị Anh Đào Luận văn chưa trình nộp để lấy học vị thạc sĩ trường đại học Luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung công bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ luận văn Tôi xin chịu trách nhiệm trước pháp luật lời cam đoan danh dự tơi Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng TÁC GIẢ LUẬN VĂN Trần Thị Bích Nga năm iii LỜI CÁM ƠN Để hoàn thiện luận văn trình trải nghiệm dài tác giả với nhiều cảm xúc, nhiều giai đoạn khó khăn từ khâu hình thành ý tưởng, thu thập liệu hoàn thành luận văn Trong q trình đó, với nỗ lực tâm mình, tác giả cố gắng để hoàn thiện luận văn thời gian cho phép Tuy nhiên, khơng có thành cơng mà không gắn liền với giúp đỡ, hỗ trợ từ thầy cô, bạn bè, đồng nghiệp đặc biệt gia đình – người ln ủng hộ, động viên khuyến khích tơi thời gian qua Lời đầu tiên, với lịng biết ơn sâu sắc, tơi xin gửi lời cám ơn đến TS.Lê Thị Anh Đào Người dẫn tận tình động viên tinh thần tơi q trình thực khóa luận nghiên cứu Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến thầy khoa Sau Đại học tồn thầy cô trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh truyền dạy kiến thức, tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình thực nghiên cứu Tôi xin chân thành gửi lời cám ơn Ban lãnh đạo Ngân hàng Công Thương – Chi nhánh Bình Dương tạo điều kiện thuận lợi để tơi theo học khóa học thạc sĩ Tơi gửi lời cám ơn chân thành đến anh, chị, bạn đồng nghiệp người giúp đỡ, chia sẻ thông tin, cung cấp liệu để phục vụ cho đề tài nghiên cứu Và xin gửi lời tri ân sâu sắc đến gia đình tơi bạn bè tôi, người động viên, khuyến khích hỗ trợ tơi nhiều suốt q trình học tập hồn thành luận văn Xin gửi lời cám ơn chân thành sâu sắc! Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng TÁC GIẢ LUẬN VĂN Trần Thị Bích Nga năm iv MỤC LỤC TĨM TẮT i LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CÁM ƠN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC HÌNH viii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1.1 Tính cấp thiết đề tài: 1.2 Mục tiêu nghiên cứu: 1.2.1 Mục tiêu tổng quát: 1.2.2 Mục tiêu cụ thể: 1.3 Câu hỏi nghiên cứu: 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu: 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu: 1.5 Phương pháp nghiên cứu: 1.6 Ý nghĩa đề tài: 1.7 Kết cấu luận văn: CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN 2.1 Khả trả nợ KHCN 2.1.1 Khái niệm khả trả nợ KHCN: 2.1.2 Mối quan hệ khả trả nợ khách hàng rủi ro tín dụng: 2.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN 2.2.1 Đặc điểm cá nhân người vay: 12 2.2.2 Năng lực người vay: 13 2.2.3 Đặc điểm khoản vay: 13 2.2.4 Rủi ro tư cách người vay: 14 2.2.5 Rủi ro tác nghiệp từ ngân hàng: 15 2.3 Các cơng trình nghiên cứu trước đây: 15 2.3.1 Nghiên cứu nước ngoài: 15 2.3.2 Nghiên cứu nước: 17 KẾT LUẬN CHƢƠNG 18 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 19 3.1 Xác định mơ hình hồi quy lựa chọn phương pháp ước lượng 19 3.1.1 Mơ hình xác suất tuyến tính (LPM): 19 3.1.2 Mơ hình phân tích phân biệt (MDA): 20 3.1.3 Mơ hình Logit mơ hình probit: 21 3.1.4 Mơ hình mạng Neutral: 21 3.2 Đề xuất mơ hình nghiên cứu ban đầu: 22 3.3 Các giả thuyết nghiên cứu: 24 3.4 Mơ hình dự kiến: 28 3.4.1 Kỳ vọng dấu hệ số B biến độc lập mơ hình: 28 3.4.2 Mơ hình hồi quy dự kiến: 31 3.5 Dữ liệu nghiên cứu: 31 v 3.6 Phương pháp nghiên cứu: 33 3.6.1 Phương pháp thống kê mô tả: 34 3.6.2 Phương pháp phân tích hồi quy: 34 3.7 Quy trình nghiên cứu: 36 KẾT LUẬN CHƢƠNG 38 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 39 4.1 Thống kê mô tả: 39 4.1.1 Thống kê mô tả chung: 39 4.1.2 Cơ cấu mẫu theo biến độc lập: 40 4.2 Quy trình xây dựng mơ hình tối ưu: 45 4.3 Phân tích hệ số tương quan đa cộng tuyến biến độc lập mơ hình: 48 4.4 Kiểm định hồi quy: 51 4.4.1 Độ phù hợp mơ hình: 51 4.4.2 Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số: 51 4.4.3 Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát: 52 4.4.4 Mức độ dự báo xác: 53 4.5 Phân tích kết hồi quy: 53 4.5.1 Kết hồi quy: 53 4.5.2 Phân tích nhân tố ảnh hưởng: 54 4.5.3 Giải thích nhân tố không ảnh hưởng: 57 KẾT LUẬN CHƢƠNG 61 CHƢƠNG 5: KÊT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 62 5.1 Kết luận: 62 5.2 Kiến nghị: 64 5.3 Hạn chế đề tài: 67 5.4 Hướng nghiên cứu đề xuất: 68 KẾT LUẬN 69 vi DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Nguyên nghĩa BCTC Báo cáo tài BDS Phần mềm chấm điểm tín dụng ngân hàng CIC Credit Information Center (Trung tâm thơng tin tín dụng Ngân hàng Nhà nước) CLOS Chương trình nhập thơng tin khách hàng CN Chi nhánh KHCN Khách hàng cá nhân KHDN Khách hàng doanh nghiệp LPM Mơ hình xác suất tuyến tính MDA Mơ hình phân tích phân biệt MIS Báo cáo cho vay chi nhánh NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại TMCP Thương mại cổ phần VAMC VietNam Asset Management Company (Công ty Quản lý tài sản) Vietinbank Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam vii DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 – Tình hình dư nợ KHCN Vietinbank giai đoạn 2013-2015 Bảng 1.2 – Báo cáo chất lượng nợ hạn Vietinbank năm 2013->QII-2016 Bảng 3.1 - Kỳ vọng dấu hệ số B mơ hình .31 Bảng 3.2 - Mô tả biến nguồn liệu thu thập từ biến 33 Bảng 4.1 – Bảng thống kê mô tả liệu biến mơ hình 40 Bảng 4.2 - Đặc điểm giới tính 41 Bảng 4.3 – Tình trạng nhân 41 Bảng 4.4– Số lượng thành viên phụ thuộc gia đình 41 Bảng 4.5 – Trình độ học vấn 42 Bảng 4.6– Tình trạng cơng việc 43 Bảng 4.7– Tài sản chấp .43 Bảng 4.8 – Mục đích vay vốn 43 Bảng 4.9 – Lịch sử nợ hạn khách hàng 44 Bảng 4.10 – Kinh nghiệm, trình độ cán thẩm định cho vay 44 Bảng 4.11 – Khả trả nợ hạn 45 Bảng 4.12 – Kết mơ hình sau chạy bước 46 Bảng 4.13 – Kết mô hình sau chạy bước 47 Bảng 4.14 – Kết mơ hình sau chạy bước 48 Bảng 4.15 – Ma trận hệ số tương quan biến độc lập 50 Bảng 4.16 – Phân tích tượng đa cộng tuyến 51 Bảng 4.17 – Mức độ phù hợp mơ hình .51 Bảng 4.18 – Kết kiểm định Wald .52 Bảng 4.19 – Kết kiểm định Omnibus .52 Bảng 4.20 – Mức độ dự báo xác mơ hình .53 Bảng 4.21 – Kết kỳ vọng dấu mơ hình 54 Bảng 4.22 – Tác động biên biến độc lập lên biến phụ thuộc .54 viii DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 – Biểu đồ nợ không đủ tiêu chuẩn Vietinbank giai đoạn 2013-2016 Hình 2.1 – Mơ hình nghiên cứu Keneth (2013) 11 Hình 3.1– Mơ hình nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ KHCN 23 Hình 3.2 – Quy trình nghiên cứu mơ hình 37 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1.1 Tính cấp thiết đề tài: Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam thành lập từ năm 1988 Từ ngân hàng thương mại quốc doanh, đến Vietinbank trở thành ngân hàng thương mại có vốn điều lệ lớn cấu cổ đông mạnh Việt Nam Với mục tiêu tầm nhìn phát triển trở thành ngân hàng hàng đầu bán lẻ tốt Việt Nam, Vietinbank không ngừng cải tiến chất lượng sản phẩm dịch vụ bán lẻ nhằm thu hút khách hàng Hoạt động bán lẻ Vietinbank năm 2015 có nhiều đổi bứt phá mạnh mẽ như: tín dụng bán lẻ VietinBank tăng trưởng đột phá 51% (tăng khoảng 40 nghìn tỷ đồng) so với năm 2014; hoạt động huy động vốn tăng 20% tổng thu phí dịch vụ tăng 18%; số lượng khách hàng bán lẻ tăng 18%; sản phẩm thẻ VietinBank tăng trưởng giữ vững vị trí đứng đầu thị phần…Cụ thể, tình hình dư nợ cho vay KHCN sau: ĐVT: tỷ đồng Chỉ tiêu 2013 2014 2015 Tổng dư nợ tín dụng 376,289 439,869 538,080 Dư nợ KHCN 58,478 73,925 112,178 15.5% 16.8% 20.8% Tỷ trọng dư nợ KHCN/tổng dư nợ Bảng 1.1 – Tình hình dư nợ KHCN Vietinbank giai đoạn 2013-2015 Nguồn: báo cáo tài hợp Vietinbank Theo báo cáo tài hợp Vietinbank qua năm 2013, 2014 2015, tỷ trọng dư nợ KHCN Vietinbank năm 2013 chiếm 15.5% tổng dư nợ tương đương với 58,477 tỷ đồng, đến năm 2014 16.8% năm 2015 20.8% tương đương với 112,178 tỷ đồng, đứng thứ dư nợ cho vay loại hình doanh nghiệp Ngân hàng 64 xuống khả đánh giá khách hàng thấp Kết lý giải cán địi hỏi chặt chẽ, nghiêm khắc thận trọng q trình thẩm định bên cạnh cán phân công quản lý khách hàng không nhiều so với cán thẩm định cũ 5.2 Kiến nghị: Căn vào kết phân tích nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay KHCN Vietinbank, luận văn đưa số kiến nghị dựa mơ hình nhằm hạn chế khả trả nợ không hạn KHCN: Đối với yếu tố kích cỡ khoản vay, cần thận trọng khoản vay lớn khoản vay tăng hạn mức cho khách hàng thông qua xem xét nguồn trả nợ, mục đích vay khách hàng cách kỹ lưỡng Hiện nay, số chi nhánh áp lực tiêu ngày cao nên thường cấp nhiều hạn mức khách hàng đề nghị cấp cho vay sai mục đích sử dụng vốn Bên cạnh đó, cán tín dụng cần tư vấn kỹ lựa chọn gói sản phẩm phù hợp cho khách hàng để tăng khả trả nợ hạn cho khách hàng Đối với khoản vay trả gốc lãi định kỳ thời hạn trả nợ dài khả trả nợ khách hàng cao Do đó, cán thẩm định cần phải phân tích, lập lịch trả nợ cho thời hạn vay phù hợp với thu nhập khách hàng Đồng thời, cần đánh giá, giám sát thêm thông tin công việc khách hàng, mức độ ổn định thu nhập nhằm phát thu nhập khách hàng giảm hay định kỳ trả nợ cho khách hàng khơng phù hợp cấu lại khoản vay cho hợp lý Đồng thời, Vietinbank áp dụng mức phí trả nợ trước hạn cho khách hàng cao phí thu hồi lãi suất ưu đãi trường hợp khách hàng trả trước hạn Điều làm cho khách hàng đắn đo với kỳ hạn vay dài, tâm lý khách hàng vay khơng muốn bị áp lực trả nợ nên thường cố gắng trả sớm nhiên việc trả sớm khiến cho khách hàng bị phạt phí cao khơng cịn hưởng lãi suất ưu đãi Do đó, ngân hàng cần cân nhắc xem xét phí phạt mức thu hồi ưu đãi lãi suất cách cạnh tranh để hỗ trợ khách hàng cũ đồng thời thu hút khách hàng 65 Đối với yếu tố lãi suất, nhân tố quan trọng tác động đến khả trả nợ hạn khách hàng Như trình bày, phát triển dịch vụ bán lẻ Ngân hàng đặc biệt trọng xem xét, để tìm kiếm thu hút khách hàng mới, Ngân hàng đưa sách ưu đãi lãi suất cho khách hàng Tuy nhiên, việc ưu đãi cho phép khoảng thời gian ngắn sau thả theo lãi suất thị trường Điều này, dẫn đến tăng khoản nợ trả định kỳ khách hàng lãi suất thị trường tăng cao Và thực tế việc tăng lãi suất khách hàng rõ nên toán dễ dẫn đến rủi ro trả nợ không hạn Hiện nay, hệ thống SMS Banking – nhắc nợ khách hàng vay 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, ngân hàng sử dụng dịch vụ SMS Banking để thơng báo cho khách hàng, giúp cho khách hàng có chuẩn bị mặt tài Về yếu tố tài sản chấp, với mục tiêu hướng tới an toàn, bền vững hiệu Định hướng Vietinbank năm 2016 Ban lãnh đạo Vietinbank tăng cường tỷ lệ cấp tín dụng có bảo đảm tài sản khoản tốt để hạn chế tối đa mức độ ảnh hưởng đến kết phân loại nợ theo phương pháp định tính tăng cường khả thu hồi nợ rủi ro xảy khoản vay chấp ngân hàng trọng nhiên trình thẩm định tài sản, việc thẩm định dựa đánh giá chủ quan cán cho vay hàm chứa nhiều rủi ro xét cho cùng, tài sản đảm bảo nguồn trả nợ cuối cho ngân hàng khách hàng khơng cịn khả trả nợ Hiện nay, số ngân hàng cổ phần có phận nhân viên thẩm định tài sản riêng xếp chi nhánh nhằm hỗ trợ trình thẩm định giá tài sản đảm bảo khách quan trình thẩm định cho vay đồng thời nhân viên đào tạo kỹ thẩm định giá, tình trạng pháp lý tài sản,… hạn chế rủi ro cho ngân hàng Bên cạnh đó, ngân hàng xem xét tăng cường khoản vay khơng có tài sản đảm bảo với cán công nhân viên Vietinbank khoản vay tín chấp khả trả nợ trễ hạn khoản vay thấp khoản vay tín chấp bảo lãnh 66 đồn thể trị-xã hội bên cạnh việc trích nợ tự động từ tài khoản ATM khoản vay giúp cho Ngân hàng quản lý hạn chế rủi ro trả nợ không hạn khách hàng Về rủi ro tác nghiệp từ phía Ngân hàng, cụ thể từ phía cán thẩm định khách hàng Hiện nay, thực tế phòng giao dịch Vietinbank số lượng nhân viên hạn chế nên vị trí cán thẩm định khách hàng kiêm nhiệm vị trí cán quan hệ khách hàng nên dễ dẫn đến rủi ro trình thẩm định áp lực tiêu vừa phải tìm kiếm khách hàng tăng dư nợ khách hàng phải kiểm soát rủi ro trả nợ trễ hạn khách hàng Vì vậy, cần tách biệt hai vị trí để đảm bảo khách quan, minh bạch q trình thẩm định Bên cạnh đó, tăng cường công tác đào tạo tái đào tạo Mặc dù chất lượng đầu vào tuyển dụng Vietinbank cao sách đãi ngộ tốt với thương hiệu mạnh nên thu hút nhân giỏi, có thâm niên nhiều năm ngân hàng khác Tuy nhiên, công tác đào tạo Vietinbank mang nhiều lý thuyết, chủ yếu đào tạo từ xa, chưa có tính ứng dụng cao, cơng tác tái đào tạo nhân viên cũ không trọng dẫn đến trình độ, kiến thức nhân viên khơng cập nhật nâng cao Về rủi ro đạo đức người vay, nghiên cứu khơng tìm thấy tác động biến lịch nợ hạn khách hàng khứ nhiên việc tra cứu thông tin quan hệ khách hàng điều kiện bắt buộc xem xét định cho vay Tuy nhiên, trình trả nợ vay khách hàng xảy thời gian dài khơng đảm bảo đánh giá tồn uy tín khách hàng Mặc dù theo thông tư 02/2013 phân loại nợ, việc tra cứu CIC giúp cho ngân hàng phát sớm rủi ro tín dụng nhiên phát khoản nợ thành nợ xấu KHCN vay vốn trình trả nợ gốc lãi, có dấu hiệu đóng chậm trễ hạn thường xuyên từ lần trở lên nhân viên tín dụng cần tiến hành kiểm tra, thu thập thông tin khách hàng thẩm định lại tình hình khoản vay khách hàng nhằm phát xử lý khoản vay có dấu hiệu rủi ro 67 Cũng giống biến rủi ro lịch nợ hạn khách hàng, biến độ tuổi yếu tố không tìm thấy tác động nghiên cứu nhiên ngân hàng, xét cho vay hạn chế với độ tuổi lớn thu nhập họ giảm sử dụng vốn vay họ hiệu khơng cao khả trả nợ khách hàng độ tuổi lớn thấp so với độ tuổi khác Tương tự biến độ tuổi, biến tình trạng nhân khơng tìm thấy tác động, nhiên xem xét cho vay khoản vay khơng có người đồng trả nợ rủi ro tín dụng dễ xảy cho ngân hàng trường hợp khách hàng vay khả trả nợ nghiên cứu đề xuất kiến nghị bắt buộc mua bảo hiểm phát an tín dụng kèm để giảm rủi ro khách hàng không trả nợ vay ngân hàng không nhiều thời gian xử lý rủi ro bên cạnh việc bán chéo sản phẩm bảo hiểm giúp ngân hàng tăng doanh thu phí bảo hiểm Mặc dù, nghiên cứu khơng tìm thấy tác động biến tình trạng cơng việc đến khả trả nợ hạn khách hàng Tuy nhiên, xem xét yếu tố này, cán thẩm định nên cân nhắc nguồn thu nhập khách hàng ổn định ý thức trách nhiệm họ cao việc trả nợ trễ hạn vài yếu tố khách quan Bên cạnh đó, trình độ học vấn đối tượng khách hàng này, ngân hàng xem xét đến việc bán chéo nhiều sản phẩm khác thẻ tín dụng, bảo hiểm, internet banking, thẻ ATM, visa,…nhằm tăng doanh thu phí sản phẩm dịch vụ bán lẻ cho ngân hàng Trên kiến nghị dựa kết phân tích với mục tiêu nâng cao khả trả nợ hạn KHCN, nâng cao trình độ thẩm định cán cho vay Đồng thời kiến nghị xây dựng sách tín dụng ứng xử, đánh giá phù hợp với đối tượng KHCN góp phần hạn chế rủi ro tín dụng nâng cao hiệu hoạt động ngân hàng 5.3 Hạn chế đề tài: Trong nghiên cứu hạn chế sau: 68 Số liệu thu thập từ số chi nhánh (CN Bình Dương, CN KCN Bình Dương, CN 5, CN Phú Yên, CN Tây Tiền Giang) chưa đảm bảo xác mẫu chọn đại diện cho hệ thống Vietinbank Phần mềm clos core banking phầm mềm chấm điểm tín dụng ngân hàng chưa phản ánh xác thơng tin khách hàng q trình vay khả thu thập thơng tin chủ yếu từ phía khách hàng cung cấp số lượng thành viên gia đình, trình độ học vấn,… Biến tình trạng cơng việc chưa có phân tách rõ rệt, chưa thực thuyết phục khó để xếp loại đánh giá cơng việc địi hỏi chất xám cao Do cần có tách biệt rõ ràng 5.4 Hƣớng nghiên cứu đề xuất: Dựa hạn chế đề tài, luận văn đề xuất hướng nghiên cứu sau: Dựa mơ hình nghiên cứu, thu thập số liệu mẫu nghiên cứu quy mơ rộng để có nhìn tổng thể Nếu sử dụng phương pháp vấn khảo sát khách hàng vay để làm liệu chọn lựa xác nhân tố đưa vào mơ hình Cần phân loại biến tình trạng cơng việc rõ ràng để khơng bỏ qua khách hàng tốt cho ngân hàng Các nghiên cứu nước thường chuyên sâu nghiên cứu đối tượng nghề nghiệp định nông dân, ngư dân, hộ gia đình,… kết phân tích xác cho ngành nghề 69 KẾT LUẬN Để xây dựng xác mơ hình đo lường khả trả nợ KHCN vấn đề phức tạp khó khăn Bằng việc ứng dụng mơ hình binary logistic để đo lường khả trả nợ KHCN Vietinbank, nghiên cứu nhân tố giới tính, thu nhập, kích cỡ khoản vay, thời gian vay, mục đích vay, hình thức chấp trình độ, kinh nghiêm cán thẩm định có tác động đến khả trả nợ hạn KHCN Vietinbank Dựa kết nghiên cứu, luận văn đề xuất số kiến nghị nhằm hồn thiện sách tín dụng quy trình thẩm định Ngân hàng góp phần nâng cao hiệu hoạt động cho vay KHCN nhiên nghiên cứu cịn nhiều hạn chế đề cập cần nghiên cứu sâu hơn, mở rộng quy mô mẫu tổng thể để xem xét việc ứng dụng mơ hình thực tế DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Việt Bùi Diệu Anh, Hồ Diệu Lê Thị Hiệp Thương 2011, Nghiệp vụ tín dụng ngân hàng, NXB Phương Đơng, TP HCM Đinh Thị Thanh Vân 2012, So sánh nợ xấu, phân loại nợ trích lập dự phịng rủi ro tín dụng Việt Nam thơng lệ quốc tế, Cơng nghệ Ngân hàng, số 19, tháng 10/2012 Đồn Thị Xn Dun 2013, Ứng dụng mơ hình logit để đo lường khả trả nợ KHDN Ngân hàng TMCP Á Châu, Luận văn thạc sỹ,Trường Đại Học Kinh tế TP.HCM Đường Thị Thanh Hải 2014, Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu tín dụng cá nhân Việt Nam, Tạp chí tài 19/05/2014, truy cập http://tapchitaichinh.vn/thitruong-tai-chinh/vang-tien-te/cac-nhan-to-anh-huong-den-hieu-qua-tin-dung-canhan-o-viet-nam-49282.html (ngày truy cập 20/07/2016) Hoàng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008, Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức, tập Luật tổ chức tín dụng 2010, truy cập http://moj.gov.vn/vbpq/lists/vn%20bn%20php%20lut/view_detail.aspx?itemid=258 14 (ngày truy cập 20/07/2016) Nghiên cứu định lượng 2014, Xếp hạng tín dụng mơ hình binary logistics, truy cập http://www.slideshare.net/Kungfu88vn/xep-hang-tin-dung-mh-binary-logistic (truy cập ngày 21/2/2016) Nguyễn Châu Trinh 2015, Hồi quy với biến nhị phân nghiên cứu xác suất, truy cập http://eba.htu.edu.vn/nghien-cuu/hoi-quy-voi-bien-nhi-phan-trong- nghien-cuu-xac-suat.html (truy cập ngày 21/02/2016) Nguyễn Minh Kiều 2011, Tín dụng thẩm định tín dụng ngân hàng, NXB Lao động xã hội, TP.HCM 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 Nguyễn Thị Nga 2016, Vận dụng phương pháp thống kê phân tích rủi ro phá sản doanh nghiệp, truy cập http://tapchitaichinh.vn/nghien-cuu trao-doi/traodoi-binh-luan/van-dung-phuong-phap-thong-ke-trong-phan-tich-rui-ro-pha-san-taidoanh-nghiep-92330.html (truy cập ngày 28/09/2016) Nguyễn Xuân Đại 2015, Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng KHCN Ngân hàng TMCP Quốc tế Chi nhánh 5, Luận văn thạc sĩ, trường Đại học Ngân hàng Tp.HCM Phạm Lê Hồng Nhung 2010, Hướng dẫn thực hành SPSS bản, truy cập http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:IIgmfnvEzikJ:lms.ctu.edu vn/dokeos/courses/KT321/document/Bai_giang_Nghien_Cuu_Marketing_2010/HU ONG_DAN_THUC_HANH_SPSS_ThS_Pham_Le_Hong_Nhung.doc+&cd=7&hl= en&ct=clnk (truy cập ngày 09/02/2016) Quỳnh Vũ 2016, Cẩn trọng với việc trả nợ trễ hạn, Thời báo ngân hàng, 15/06/2016, truy cập http://tccn.vietstock.com.vn/PrintView.aspx?ArticleID=219100 (truy cập ngày 24/07/2016) Thời báo ngân hàng 2015, Nợ xấu ngân hàng giảm 2.72%, truy cập http://thoibaotaichinhvietnam.vn/pages/tien-te-bao-hiem/2015-12-24/no-xau-nganhang-da-giam-ve-272-27301.aspx (truy cập ngày 28/09/2016) Tôn Nữ Quỳnh Chi 2015, Các yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay KHCN Ngân hàng Nông Nghiệp Phát Triển Nông Thôn Việt Nam, Luận văn thạc sĩ, trường Đại học Kinh tế Tp.HCM Trương Đơng Lộc Nguyễn Thanh Bình 2011, Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay hạn nông hộ tỉnh Hậu Giang, Công nghệ Ngân hàng số 64 tháng 7/2011 VAMC 2016, Nợ xấu ngân hàng phình to nửa đầu năm 2016, truy cập http://sbvamc.vn/no-xau-ngan-hang-phinh-to-nua-dau-nam-2016/ (truy cập ngày 01/10/2016) Vietinbank 2016, Báo cáo thường niên báo cáo hợp 2013, 2014, 2015 quý II/2016, truy cập https://www.vietinbank.vn (truy cập ngày 01/08/2016) Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Anh Basel Committee on Banking Supervision 2006, International Convergence of Capital Measurement, Bank for international settlements, p.104 C.A.Woognaa D.Awunyo-Vitor 2013, Factors Affecting Loan Repayment Performance Among Yam Farmers in the Sene District, Ghana, Agris online Papers in Economics and Informatics vol V-number 2-2013, available from http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:HyIv5Owgsh4J:ageconsear ch.umn.edu/bitstream/152695/2/agris_on-line_2013_2_wongnaa_awunyovictor.pdf+&cd=1&hl=en&ct=clnk, (13 February 2016) Daniel Boduszek 2016, Standard Multiple Regression, University of Huddersfield, p.11 International Monetary Fund 2006, Finacial Soundness indicators – Compilation Guide, available from https://www.imf.org/external/pubs/ft/fsi/guide/2006/pdf/fsiFT.pdf (truy cập ngày 20/07/2016) 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 H.D Acquah, J.Addo 2011, Determinants of loan repayment performance of fishermen: empirical evidence from Ghana, www.univagro- iasi.ro/CERCET_AGROMOLD/CA4-11-08.pdf (truy cập ngày 20/07/2016) Jonathan A.Scott 2006, Loan Officer Turnover and Credit Availability for Small Firms, Journal of small business management, pp.544-562 John M.Chapman associates 1940, Comemercial Banks and Consumer Instalment Credit, NBER 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 Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou 2013, The Discrimination Method and Empirical Research of Scientific Research Individual Credit Risk Based on Bilateral Clustering, Publishing July 2013, a vailable from < http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:fSDCXDQ4V_sJ:www.sci rp.org/journal/PaperDownload.aspx%3FpaperID%3D34271+&cd=1&hl=en&ct=cln k> (21 February 2016) Million Sileshi, Rose Nyikal and Sabina Wangia 2012, Factors Affecting Loan Repayment Performance of Smallholder Farmers in East Hararghe, Ethiopia, Haramaya University, Department of Rural Development and Agricultural Extension, Ethiopia Mohammad Reza Kohansal Hooman Mansoori 2008, Factors Affecting on loan Repayment Performance of Farmers in Khorasan-Razavi Province of Iran, The Ferdowsi University of Mashhad, Iran Samuel Antwi, Ebenezer Fiifi Emire Atta Mills, Gifty Atta Mills and Xicng Zhao 2012, Risk Factors of Loan Default Payment in Ghana: A case study of Akuapem Rural Bank, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Vol 2, issue PHỤ LỤC Mơ hình 1: Kết chạy mơ hình binary logistic phần mềm SPSS Block 1: Method = Enter Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Step Step df Sig 214.799 15 000 Block 214.799 15 000 Model 214.799 15 000 Model Summary -2 Log likelihood Step Cox & Snell Nagelkerke R Square R Square 25.770a 697 945 Classification Tablea Predicted Y Observed Step Y Percentage Correct 67 95.7 107 97.3 Overall Percentage 96.7 Variables in the Equation B a S.E Wald df Sig Exp(B) Step SEX 9.198 3.834 5.756 016 9.875E3 AGE 162 097 2.817 093 1.176 MAR -1.723 1.662 1.076 300 178 HOS 3.705 2.095 3.130 077 40.667 EDU_1 1.844 2.220 690 406 6.323 EDU_2 -1.695 2.016 707 401 184 WORK 5.360 2.585 4.300 038 212.760 SOL -.027 010 7.121 008 973 TIME 189 079 5.723 017 1.207 INC 959 355 7.271 007 2.608 476.934 212.952 5.016 025 1.348E2 07 -42.368 16.152 6.880 009 000 30.720 11.495 7.143 008 2.196E1 CIC 21.583 7.096E3 000 998 2.362E9 IOS -6.745 2.880 5.484 019 001 Constant -65.098 7.096E3 000 993 000 INT SEC TOL Mơ hình 2: Kết chạy mơ hình binary logistic phần mềm SPSS sau loại biến Block 1: Method = Enter Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Step Step df Sig 196.066 000 Block 196.066 000 Model 196.066 000 Model Summary Step -2 Log likelihood 44.503a Cox & Snell Nagelkerke R Square R Square 664 900 Classification Tablea Predicted Y Observed Step Y Percentage Correct 66 94.3 104 94.5 Overall Percentage 94.4 Variables in the Equation B a Step SEX S.E Wald df Sig Exp(B) 3.374 1.268 7.077 008 29.195 997 1.049 904 342 2.711 SOL -.015 004 10.842 001 985 TIME 061 024 6.518 011 1.063 WORK INC 542 INT 171 10.077 002 1.719 342.812 112.533 9.280 002 7.609E1 48 000 SEC -24.493 7.241 11.441 001 TOL 16.420 4.478 13.447 000 1.353E7 IOS -2.766 1.208 5.245 022 063 Constant -22.265 8.385 7.051 008 000 Mơ hình 3: Mơ hình nghiên cứu tối ƣu sau loại biến WORK Block 1: Method = Enter Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Step Step df Sig 195.127 000 Block 195.127 000 Model 195.127 000 Model Summary -2 Log likelihood Step Cox & Snell Nagelkerke R Square R Square 45.442a 662 898 Classification Tablea Predicted Y Observed Step Y Percentage Correct 66 94.3 104 94.5 Overall Percentage 94.4 Variables in the Equation B S.E Wald df Sig Exp(B) Step 1a SEX 3.041 1.129 7.261 007 20.929 SOL -.014 004 11.822 001 986 TIME 057 022 6.936 008 1.059 INC 535 163 10.757 001 1.707 315.452 98.797 10.195 001 9.975E1 36 SEC -23.294 6.652 12.263 000 000 TOL 15.009 3.735 16.147 000 3.298E6 IOS -2.423 1.068 5.148 023 089 Constant -19.690 7.288 7.300 007 000 INT