GIỚI THIỆU
Quá trình toàn cầu hóa đã làm tăng sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các nền kinh tế, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng Cuộc khủng hoảng tín dụng tại Mỹ đã gây ra tác động lớn đến nền kinh tế toàn cầu, buộc các quốc gia phải thực hiện cải cách và xây dựng hệ thống quản lý tài chính hiệu quả Để phòng ngừa rủi ro tài chính quốc tế, cần có sự công khai và minh bạch trong hoạt động ngân hàng, nhằm giảm thiểu nguy cơ biến động mạnh trên thị trường tài chính và đảm bảo tuân thủ các quy luật chung của thị trường.
Trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam, lợi nhuận từ hoạt động tín dụng đóng vai trò chủ yếu trong tổng thu nhập của các ngân hàng Tuy nhiên, hoạt động tín dụng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt ở các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam, do hệ thống thông tin chưa minh bạch và đầy đủ, quản trị rủi ro còn hạn chế, cùng với tính chuyên nghiệp của cán bộ ngân hàng chưa cao.
Rủi ro tín dụng và nợ xấu là vấn đề phổ biến tại mọi ngân hàng, bao gồm cả ngân hàng hàng đầu thế giới, do có những yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát Từ năm 2010 đến nay, nợ xấu tại các ngân hàng thương mại, đặc biệt là Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai, đang gia tăng, ảnh hưởng đến an toàn hệ thống ngân hàng và nền kinh tế Để giảm thiểu rủi ro, VSB Đồng Nai cần kiểm soát rủi ro tín dụng, đặc biệt là tín dụng cá nhân, một hoạt động cần được quản lý chặt chẽ Vấn đề đặt ra là làm thế nào để kiểm soát hiệu quả, và các tiêu chí nào sẽ được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Ngoài ra, cần nghiên cứu cách sử dụng mô hình hồi quy logistic để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng.
N ội dung nghi ên c ứu chính của luận văn:
Nội dung của luận văn nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:
1 Những nhân tố nào ảnh hưởng đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai?
2 Mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai
K ết cấu của luận văn gồm 5 chương:
Chương II: Các kết quả nghiên cứu trước đây
Chương III: Phương pháp nghiên cứu
Chương IV: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai
LÝ THUYẾT ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Lý thuyết đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
2.1.1 Lịch sử ra đời và phát triển
Mô hình định mức tín nhiệm thể nhân ra đời cách đây hơn 50 năm
Các mô hình đánh giá tín dụng giúp xác định khả năng thanh toán của cá nhân có nhu cầu thế chấp mua nhà hoặc vay tiền qua thẻ tín dụng thông qua thang điểm tín dụng Điểm số này phản ánh mức độ rủi ro liên quan đến khả năng thanh toán và khả năng gây thiệt hại cho ngân hàng Mức điểm được tính toán dựa trên thông tin từ báo cáo sử dụng tín dụng của khách hàng và so sánh với những khách hàng tương tự.
Các mô hình định mức tín nhiệm thể nhân đã trở thành công cụ hiệu quả cho ngân hàng và tổ chức tín dụng trong việc đánh giá khả năng thanh toán của khách hàng Hệ thống này giúp giảm thiểu chi phí phân tích thông tin, đưa ra quyết định cho vay nhanh chóng và chính xác, đồng thời đảm bảo thu hồi tín dụng, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Tăng cường độ chính xác trong phân tích tín dụng chỉ cần một tỷ lệ nhỏ có thể giúp ngân hàng và tổ chức tài chính giảm thiểu tổn thất đáng kể Vì vậy, các mô hình phức tạp trong đánh giá rủi ro khách hàng đang được phát triển và mở rộng, giúp các tổ chức tài chính quản lý nguồn vốn kinh doanh hiệu quả hơn.
Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên việc nhận diện các nhóm khách hàng khác nhau, trong đó chỉ có thể nhận biết sự khác biệt tương đối giữa các nhóm David Duran (1941) là người đầu tiên áp dụng kỹ thuật này để phân biệt giữa các khoản nợ xấu và tốt Báo cáo của ông được trình bày trước Cục nghiên cứu kinh tế quốc gia Hoa Kỳ không nhằm mục đích dự báo Thời điểm đó, các công ty bán hàng qua đơn đặt hàng và cho vay mua nhà gặp khó khăn trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng Quyết định cho vay chủ yếu do các chuyên viên đánh giá tín dụng thực hiện, nhưng trong thời gian chiến tranh, họ đã được huy động cho quân đội, dẫn đến nhu cầu cấp thiết thay thế nguồn lực này Các công ty đã yêu cầu chuyên viên liệt kê nguyên tắc cơ bản để ra quyết định cho vay, và những nguyên tắc này được sử dụng bởi những người kế nhiệm, tạo thành hình thức sơ khai của hệ thống đánh giá tín dụng Sau chiến tranh, các mô hình dựa trên nguyên lý thống kê đã chứng tỏ sức mạnh trong việc đưa ra quyết định cấp tín dụng.
Vào cuối thập kỷ 80, mô hình định mức tín nhiệm đã thành công trong phát hành thẻ tín dụng và lan tỏa sang các sản phẩm ngân hàng khác như khoản vay cá nhân, vay mua nhà và vay kinh doanh nhỏ Đến những năm 90, sự phát triển của marketing trực tiếp đã thúc đẩy việc sử dụng thẻ tính điểm để nâng cao tỷ lệ phản hồi cho các chiến dịch Những tiến bộ trong khoa học máy tính đã cho phép thử nghiệm các kỹ thuật mới để xây dựng thẻ tính điểm tự động Các phương pháp hồi quy log và quy hoạch tuyến tính đã trở thành những công cụ đáng tin cậy cho tổ chức kinh tế từ những năm 80, và gần đây, các kỹ thuật trí thông minh nhân tạo như hệ thống chuyên gia và mạng nơ-ron đã được áp dụng rộng rãi.
2.1.2 Các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Ban đầu, phương pháp đánh giá tín dụng chủ yếu dựa vào thông tin cá nhân mà khách hàng cung cấp qua mẫu đơn với các câu hỏi thống nhất Các chuyên viên tín dụng thường đưa ra quyết định chấp nhận hoặc từ chối cấp tín dụng dựa trên thông tin này, dẫn đến tính chủ quan trong quyết định của họ Các nguyên lý phân loại tổng quát cũng ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định, với những chỉ tiêu quan trọng thường được xem xét để đưa ra kết luận.
- Đặc điểm của khách hàng (tình trạng hôn nhân, gia đình, nghề nghiệp, tuổi tác );
- Số lượng tín dụng xin được vay;
- Tài sản thế chấp (khách hàng sẽ sẵn sàng trả nợ bằng những nguồn tài sản gì trong trường hợp phá sản);
- Năng lực trả nợ (Nguồn thu nhập khả dụng mà khách hàng có thể sử dụng để trả nợ); và
- Các điều kiện thị trường khác
Ngày nay, việc đánh giá khả năng trả nợ dựa trên phương pháp nghiên cứu thống kê đã trở thành công cụ quan trọng trong các lĩnh vực công nghiệp, tài chính và thương mại, giúp nhà kinh doanh đưa ra quyết định hợp lý cho hiện tại và tương lai Một mẫu khách hàng thường được thu thập với quy mô từ vài nghìn đến hàng trăm nghìn người, trong đó thông tin cá nhân và lịch sử tín dụng được ghi nhận trong khoảng thời gian từ 12 đến 24 tháng Các chuyên viên tín dụng sẽ xác định mức độ rủi ro của hồ sơ, từ đó loại bỏ những khách hàng "xấu", như những người thanh toán chậm trong 3 tháng liên tiếp Tuy nhiên, cần lưu ý rằng một số khách hàng không thể được phân loại do lịch sử tín dụng ngắn hoặc thông tin cá nhân không rõ ràng, và những trường hợp này sẽ bị loại khỏi mẫu xem xét.
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG LIÊN DOANH VIỆT THÁI – CHI NHÁNH ĐỒNG NAI
Các đặc trưng thống kê mô tả về mẫu nghiên cứu thực nghiệm
4.1.1 Các đặc trưng về nhân thân khách h àng:
* Về độ tuổi và trình độ học vấn: Đa số khách hàng cá nhân vay vốn tại VSB Đồng Nai có độ tuổi từ 40-
Tại độ tuổi 60, tỷ lệ người có trình độ học vấn đại học và cao đẳng lần lượt là 58,2% và 80,2%, cho thấy họ có nhu cầu vay vốn cao hơn so với các nhóm khác.
Hình 4.1: Biểu đồ thể hiện độ tuổi Hình 4.2 Biểu đồ thể hiện trình độ học vấn
* Về nghề nghiệp và thời gian công tác:
Theo số liệu, phần lớn khách hàng cá nhân vay vốn tại VSB Đồng Nai chủ yếu để kinh doanh, trong đó 38% có thời gian công tác dưới 6 tháng, chiếm 62,6% trong tổng mẫu khảo sát.
Hình 4.3: Biểu đồ thể hiện nghề nghiệp Hình 4.4 Biểu đồ thể hiện thời gian công tác
* Về thời gian làm công việc hiện tại và thu nhập cá nhân hàng năm:
Theo số liệu, phần lớn khách hàng của VSB Đồng Nai đã gắn bó với công việc hiện tại trên 5 năm, chiếm 34% Đồng thời, 75,8% khách hàng có mức thu nhập trung bình từ 12 - 36 triệu đồng.
Biểu đồ thể hiện thời gian Biểu đồ thể hiện thu nhập làm công việc hiện tại cá nhân hàng năm
* Về cơ cấu gia đình và tình trạng nhà ở:
Số liệu cho thấy phần lớn khách hàng có gia đình riêng, không sống chung với các gia đình khác (chiếm 84,6%) và có nhà ở riêng (chiếm 75,8%)
Hình 4.7: Biểu đồ thể hiện Hình 4.8: Biểu đồ thể hiện cơ cấu gia đình tình trạng nhà ở
Phân tích số liệu cho thấy, khách hàng vay tại VSB Đồng Nai chủ yếu nằm trong độ tuổi 40-60, hoạt động kinh doanh và có thời gian công tác dưới 6 tháng Điều này hợp lý bởi những người mới khởi nghiệp thường có nhu cầu vốn lớn, dẫn đến việc tìm đến ngân hàng để vay vốn.
4.1.2 Các đặc trưng về t ài chính c ủa khách h àng:
* Về tình hình trả nợ và tình hình trả lãi:
Trong một khảo sát với 91 mẫu, 72,5% khách hàng vay vốn cho biết họ chưa bao giờ quá hạn thanh toán, trong khi 70,3% chưa từng chậm trả lãi Chỉ có 11% khách hàng đã từng giao dịch với ngân hàng và có thời gian quá hạn trên 30 ngày Đáng chú ý, tỷ lệ khách hàng chưa bao giờ vay vốn rất thấp, chỉ chiếm 2,2%.
Hình 4.9: Biểu đồ thể hiện Hình 4.10: Biểu đồ thể hiện tình hình trả nợ tình hình trả lãi
Hiện tại, trong số 91 khách hàng của VSB Đồng Nai, có 49 người có số dư nợ dưới 100 triệu đồng, chiếm tỷ lệ lớn Chỉ có 13 khách hàng, tương đương 14%, có khoản nợ khá lớn, trong khi số khách hàng nợ lớn chỉ chiếm 8% với 7 người Điều này cho thấy VSB Đồng Nai thực hiện chiến lược thu hồi nợ và cấp tín dụng hiệu quả, giảm thiểu rủi ro.
Hình 4.11: Biểu đồ thể hiện tổng dư nợ hiện tại
* Về sử dụng các dịch vụ khác của VSB và số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân VNĐ (quy đổi) tại VSB:
Số liệu cho thấy khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ và tiết kiệm tương đối đồng đều, không có sự chênh lệch lớn Tuy nhiên, số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân lại thấp, với 78% khách hàng có số dư dưới 20 triệu đồng, trong khi tỷ lệ khách hàng có dư nợ từ 20-500 triệu đồng rất nhỏ.
Hình 4.12: Biểu đồ thể hiện Hình 4.13: Biểu đồ thể hiện tình hình sử dụng các DV khác số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân
Phân tích dữ liệu cho thấy khách hàng cá nhân vay vốn tại VSB Đồng Nai chủ yếu là những người uy tín, với phần lớn chưa từng quá hạn gốc hay chậm trả lãi Tổng dư nợ thường dưới 100 triệu đồng và họ thường xuyên sử dụng dịch vụ thẻ cũng như gửi tiết kiệm.
Giả thuyết về mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập của mô hình
4.2.1 Bi ến ph ụ thuộc: Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Đối với mỗi khoản vay, câu hỏi đầu tiên của ngân hàng là liệu khách hàng có thiện chí và có khả năng thanh toán khi khoản vay đến hạn hay không? Điều này liên quan đến việc nghiên cứu chi tiết “6 khía cạnh – 6C” của khách hàng bao gồm:
Tư cách người vay là yếu tố quan trọng mà CBTD cần xem xét, đảm bảo rằng người vay có mục đích tín dụng rõ ràng và thể hiện thiện chí nghiêm túc trong việc trả nợ đúng hạn.
- Năng lực của người vay (Capacity): Người đi vay phải có năng lực pháp luật và năng lực hành vi dân sự
- Thu nhập của người vay (Cashflow): xác định nguồn trả nợ của khách hàng vay
- Bảo đảm tiền vay (Collateral): là nguồn thu thứ hai có thể dùng để trả nợ vay cho ngân hàng
- Các điều kiện (Conditions): ngân hàng quy định các điều kiện tùy theo chính sách tín dụng từng thời kỳ
Kiểm soát là quá trình đánh giá các ảnh hưởng từ sự thay đổi của luật pháp và quy chế hoạt động, đồng thời xem xét khả năng của khách hàng trong việc đáp ứng các tiêu chuẩn của ngân hàng.
Nhiều ngân hàng hiện nay sử dụng hệ thống cho điểm tín dụng để xử lý đơn xin vay của người tiêu dùng cho các mục đích như mua xe hơi, trang thiết bị gia đình và bất động sản Các yếu tố quan trọng trong việc cho điểm tín dụng bao gồm hệ số tín dụng, tuổi đời, trạng thái tài sản, số người phụ thuộc, sở hữu nhà, thu nhập, điện thoại cố định, tài khoản cá nhân và thời gian làm việc.
4.2.2 Các bi ến độc lập:
Dựa trên các nghiên cứu lý thuyết toàn cầu và thực nghiệm tại Việt Nam, có thể xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, bao gồm các mô hình chấm điểm tín dụng.
STT Theo Stefanie Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh
Các nghiên cứu của thế giới
Lý thuyết điểm số tín dụng tiêu dùng
1 Thời gian giao dịch với ngân hàng
Thu nhập (*) Thu nhập (*) Thu nhập (*)
2 Giới tính Tuổi (*) Tuổi (*) Uy tín của khách hàng
3 Số lần vay nợ tín dụng
Cơ cấu gia đình (*) Thời gian làm việc (*)
Năng lực của khách hàng
4 Thời gian vay nợ Dư nợ hiện tại (*) Dư nợ hiện tại (*) Tính trung thực của khách hàng
Yếu tố kinh tế- môi trường
6 Khu vực Sự thay đổi chính sách pháp luật
7 Tình trạng nhà ở (*) Tình trạng nhà ở (*) Tình trạng nhà ở (*)
11 Thời gian cư trú tại địa chỉ hiện tại
13 Tài sản thế chấp Tài sản thế chấp Tài sản thế chấp
14 Điện thoại bàn Điện thoại bàn
Ghi chú:(*)Những nhân tố sử dụng trong mô hình thực nghiệm cho VSB Đồng Nai
Bảng 4.1: Tổng hợp các biến độc lập theo nghiên cứu trước đây
4.2.3 Gi ả thuyết về mối tương quan giữa khả năng trả nợ của khách h àng cá nhân t ại VSB Đồng Nai v à các nhân t ố ảnh hưởng
Dựa trên lý thuyết từ các nhà nghiên cứu quốc tế về khả năng trả nợ của khách hàng và kết quả từ một số nghiên cứu trong nước, các nhà quản trị VSB đã phối hợp với các chuyên gia để xác định 15 tiêu chí quan trọng liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Tại VSB Đồng Nai, 15 tiêu chí được sử dụng để chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, tác giả đã xây dựng các giả thuyết dựa trên thực tiễn tại VSB.
Hình 4.14: Mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
Các giả thuyết về mối tương quan giữa các nhân tố và khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai:
STT Chỉ tiêu Ký hiệu Giả thuyết
2 Trình độ học vấn Hocvan +
4 Thời gian công tác Thoigianct +
5 Thời gian là công việc hiện tại Tglamcv +
7 Cơ cấu gia đình Giadinh +/-
8 Số người ăn theo Nguoiantheo -
9 Thu nhập cá nhân hàng năm TNcanhan +
10 TN của gia đình/năm TNgiadinh +
11 Tình hình trả nợ với VSB Tra_no +/-
12 Tình hình chậm trả lãi Tra_lai -
13 Tổng dư nợ hiện tại VND (quy đổi) Du_no -
14 Sử dụng các DV khác của VSB DV +
15 Số dư tiền gởi tiết kiệm bình quân VNĐ (quy đổi) tại VSB Tiengui +
Bảng 4.2: Tổng hợp mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Mô hình hồi quy logistic các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
4.3.1 Ma trận tương quan và kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến
Một phương pháp phổ biến để đánh giá giá trị phân biệt là kiểm nghiệm ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Kết quả cho thấy hệ số tương quan nhỏ hơn 0,85, cho thấy có khả năng tồn tại giá trị phân biệt giữa hai biến (John và Benet-Martinez, 2000) Bảng ma trận tương quan tóm tắt mối tương quan thống kê Spearman’s Rho giữa các biến được nghiên cứu Tất cả hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến không vượt quá 0,600, không vượt qua hệ số điều kiện 0,85, chứng minh rằng giá trị phân biệt đã đạt được Điều này có nghĩa là các thang đo trong nghiên cứu này đã hiệu quả trong việc đo lường các khái niệm nghiên cứu khác nhau.
(Xem phụ lục 1, mục 1: Ma trận tương quan)
Ma trận tương quan cho thấy các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng có tương quan với nhau
Tuổi của khách hàng có mối tương quan tích cực với thời gian làm việc, với hệ số tương quan r = 0.273 và p < 0.05 Điều này cho thấy rằng khi tuổi tác của khách hàng gia tăng, thời gian họ dành cho công việc cũng sẽ tăng theo, và ngược lại.
Học vấn có mối tương quan tích cực đáng kể với nghề nghiệp, với hệ số tương quan r = 0.469 và p < 0,05 Điều này cho thấy rằng khách hàng có trình độ học vấn cao thường có nghề nghiệp được đánh giá tốt hơn và ngược lại.
Thời gian công tác có mối quan hệ tích cực với khả năng sở hữu nhà ở (r = 0.418; p < 0,05), cho thấy khi thời gian công tác của khách hàng tăng lên, khả năng sở hữu nhà ở cũng sẽ tăng theo.
Biến thời gian làm công việc hiện tại có mối liên hệ tích cực với biến thu nhập cá nhân, với hệ số tương quan r = 0.310 và p < 0,05 Điều này cho thấy rằng khi thời gian làm việc của khách hàng tăng lên, thu nhập của họ cũng có xu hướng tăng theo, và ngược lại.
Nghiên cứu cho thấy rằng biến gia đình có mối liên hệ nghịch đáng kể với dư nợ tại ngân hàng, với hệ số tương quan r = -0.216 (p < 0,05) Điều này có nghĩa là khách hàng có gia đình thường có khả năng dư nợ thấp hơn, trong khi những khách hàng không có gia đình có xu hướng dư nợ cao hơn.
Biến thu nhập cá nhân có mối liên hệ chặt chẽ với biến tiền gửi, với hệ số tương quan r = 0.235 và p < 0,05 Điều này cho thấy rằng khi thu nhập cá nhân của khách hàng tăng lên, lượng tiền gửi vào ngân hàng cũng sẽ gia tăng tương ứng, và ngược lại.
4.3.2 Mô hình hồi quy logistic các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
Tiến hành hồi quy logistic 15 biến độc lập với biến phụ thuộc là khả năng trả nợ theo 2 cách sau:
4.3.2.1 Mô hình tổng thể (Mô hình 1)
* Ước lượ ng các tham s ố c ủ a mô hình
Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với phương pháp đưa biến trực tiếp vào mô hình (Enter), ta đưa tất cả 15 biến vào mô hình
B ả ng 4.3: Variables in the Equation
Constant 20.917 64536.264 000 1 1.000 124982.377 a Variable(s) entered on step 1: Tuoi, Hocvan, Nghenghiep, Thoigianct, Tglamcv, Nha_o, Giadinh, Nguoiantheo, TNcanhan, TNgiadinh, Tra_no, Tra_lai, Du_no, DV, Tiengui Ở Bảng 4.3, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ biến Học vấn (Sig = 0.431), biến Gia đình (Sig = 0.524), biến Số người ăn theo (Sig = 0.348), biến Thu nhập gia đình (Sig = 0.175), biến Tình hình trả nợ (Sig = 0.192) và biến Tình hình chậm trả lãi (Sig = 0.368) Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình sử dụng tốt
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình:
* Ki ểm đị nh v ề độ phù h ợ p c ủ a mô hình:
B ả ng 4.4: Omnibus Tests of Model Coefficients
Mô hình được trình bày trong Bảng 4.4 có mức ý nghĩa quan sát Sig = 0.000, cho thấy nó có ý nghĩa thống kê Điều này chứng tỏ rằng kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát là cao.
Bảng 4.5 cho thấy giá trị của -2 Log likelihood (-2LL = 25.418) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể
Giá trị Cox & Snell R Square trong mô hình hồi quy logistic đạt 0.669, cho thấy mô hình này có khả năng giải thích 66.9% sự biến động của xác suất khách hàng trả nợ cho ngân hàng.
Log e [ ] = 20.917+0.227tuoi + 0.026hocvan + 0.850nghenghiep + 0.444thoigianct +0.256tglamcv + 0.854Nha_o - 0.033Giadinh – 0.350Nguoiantheo + 1.874Tncanhan –
3.357Tngiadinh - 0.019Tra_no +0.099Tra_lai – 0.143Du_no + 0.827DV +1.555Tiengui
Overall Percentage 93.4 a The cut value is 500
Mức độ chính xác của mô hình dự báo được thể hiện qua Bảng 4.6 Classification Table, trong đó 42 trên 45 trường hợp dự đoán không trả nợ được đã được dự đoán chính xác, đạt tỷ lệ 93.3% Đối với 46 trường hợp thực tế có khả năng trả nợ, mô hình chỉ dự đoán sai 3 trường hợp, mang lại tỷ lệ chính xác 93.5% Từ đó, tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình đạt 93.4%.
4.3.2.2 Mô hình giới hạn: (Mô hình 2)
* Ước lượ ng các tham s ố c ủ a mô hình:
Mô hình hồi quy logistic được sử dụng để dự báo rủi ro tín dụng bằng cách loại bỏ các biến có mức ý nghĩa Sig > 0.05, nhằm tối ưu hóa độ chính xác của mô hình dự báo.
B ả ng 4.7: Variables in the Equation
52.333 80.306 000 1 696 000 a Variable(s) entered on step 1: Tuoi, Nghenghiep, Thoigianct, Tglamcv,
Kết quả từ Bảng 4.7 cho thấy kiểm định Wald cho các hệ số hồi quy của các biến độc lập có mức ý nghĩa sig nhỏ hơn 0.05, ngoại trừ biến Sử dụng các dịch vụ khác của ngân hàng VSB (Sig = 0.223) Điều này chứng tỏ rằng các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê và mô hình hồi quy đang được sử dụng là hợp lý.
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình hồi quy logistic:
* Ki ểm đị nh v ề độ phù h ợ p c ủ a mô hình:
Log e [ ] = - 52.333 + 0 169tuoi + 0.954nghenghiep + 0.386thoigianct +0.116tglamcv + 1.197Nha_o + 0.135Tncanhan– 0.088Du_no + 0.803DV
B ả ng 4.8: Omnibus Tests of Model Coefficients
Mô hình có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa quan sát Sig = 0.000, cho thấy kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 4.9 cho thấy giá trị của -2 Log likelihood (-2LL = 39.689) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể
Giá trị Cox & Snell R Square của mô hình hồi quy Logistic đạt 0.713 cho thấy mô hình này có khả năng giải thích 71.3% sự biến động trong xác suất khách hàng trả nợ cho ngân hàng.
Predicted Tinhhinhtrano Observed khong tra tra duoc
Overall Percentage 92.3 a The cut value is 500
Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai từ mô hình thực nghiệm
Kết quả từ kiểm định hồi quy logistic cho thấy 9 trong số 15 nhân tố trong mô hình ban đầu có ảnh hưởng mạnh mẽ, đáp ứng mục tiêu của tác giả Các nhân tố này bao gồm: tuổi, nghề nghiệp, thời gian công tác, thời gian làm việc hiện tại, nhà ở, thu nhập cá nhân, dư nợ, sử dụng dịch vụ ngân hàng và tài khoản tiền gửi.
Theo mô hình phân tích, tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng và sở hữu nhà là hai yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng trả nợ của khách hàng, điều này phù hợp với thực tiễn và tình hình hiện tại tại VSB Đồng Nai.
Dựa trên mô hình đã chọn, bảng tổng hợp dưới đây trình bày các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Các nhân tố Tác động đối với biến phụ thuộc(Khanangtrano)
Bảng 4.11: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
Tuổi tác có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, với việc khách hàng lớn tuổi có xu hướng có khả năng trả nợ cao hơn Khi tuổi của khách hàng tăng lên, xác suất họ có khả năng thanh toán nợ cũng tăng theo.
Biến Nghề nghiệp (nghenghiep) có tác động (+) với biến khả năng trả nợ của khách hàng Ta có thể thấy rằng, chiều tác động của biến khá hợp lí
Rõ ràng là khi khách hàng có nghề nghiệp thì khả năng trả nợ của khách hàng cao hơn
Thời gian công tác (thoigianct) có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, cho thấy rằng những người có thâm niên trong công việc sẽ dễ dàng nhận được sự chấp thuận tín dụng từ ngân hàng Tương tự, thời gian làm việc (thoigiancv) cũng góp phần quan trọng trong quyết định cấp tín dụng của ngân hàng.
Biến Nhà ở (Nha_o) và Thu nhập cá nhân (Tncanhan) ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, điều này phù hợp với thực tiễn và kết quả từ mô hình nghiên cứu.
Biến Dư nợ (Du_no) ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng Phân tích cho thấy rằng khi khách hàng còn nợ, việc ngân hàng đánh giá cao khả năng trả nợ của họ trở nên khó khăn hơn.
Việc sử dụng các dịch vụ ngân hàng và số dư tiền gửi có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng Ngân hàng thường ưu tiên cấp tín dụng cho những khách hàng duy trì các dịch vụ và tài khoản tiền gửi, vì điều này cho thấy họ có nguồn lực tài chính ổn định Nhờ vậy, khả năng thu hồi các khoản tín dụng cũng cao hơn.
Kết quả từ mô hình cho thấy tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc hoàn toàn khác biệt so với nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006) Sự khác biệt này xuất phát từ mẫu nghiên cứu, thời gian nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu khác nhau giữa hai mô hình.
Bảng so sánh sự khác biệt giữa hai mô hình:
Mẫu nghiên cứu Các ngân hàng bán lẻ
91 khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai Thời gian nghiên cứu Khoảng năm 2006 2011-2012 Đối tượng nghiên cứu Ngân hàng Việt Nam VSB Đồng Nai
Kết quả nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006) không còn phù hợp với bối cảnh hiện tại của VSB Đồng Nai do sự khác biệt lớn Vì vậy, mô hình đánh giá xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai hiện nay tương đối phù hợp với tình hình thực tế của ngân hàng này.
Rủi ro tín dụng là một vấn đề quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng, vì vậy việc xây dựng mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng là rất cần thiết, đặc biệt đối với Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai Hệ thống chấm điểm và xếp hạng tín dụng cho khách hàng cá nhân, cùng với phương pháp logistic, giúp xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Qua quá trình nghiên c ứu, luận văn đ ã thu được kết quả sau:
- Tổng kết các kết quả nghiên cứu trên thế giới về sự ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng
Bài viết nhận diện 15 nhân tố ảnh hưởng đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai, bao gồm: tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, thời gian làm việc hiện tại, tình trạng nhà ở, cơ cấu gia đình, số người phụ thuộc, thu nhập cá nhân hàng năm, thu nhập gia đình hàng năm, tình hình trả nợ với VSB, tình hình chậm trả lãi, tổng dư nợ hiện tại (VNĐ), việc sử dụng các dịch vụ khác của VSB, và số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân.
Mô hình hồi quy logistic được xây dựng nhằm phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái, chi nhánh Đồng Nai Nghiên cứu này giúp xác định các yếu tố quyết định khả năng trả nợ, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng và cải thiện dịch vụ khách hàng tại ngân hàng.
Đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai là rất quan trọng Nghiên cứu này giúp xác định mức độ tác động của từng nhân tố, từ đó đưa ra những giải pháp phù hợp nhằm nâng cao khả năng thu hồi nợ Thông qua việc phân tích các yếu tố này, ngân hàng có thể cải thiện quy trình cho vay và giảm thiểu rủi ro tài chính.
Tuy nhiên, lu ận văn c òn có m ột số hạn chế nhất định:
- Đối tượng nghiên cứu hạn chế (tổng thể mẫu chỉ có 91 khách hàng cá nhân vay vốn tại VSB Đồng Nai)
Mô hình hiện tại chỉ tập trung vào việc đánh giá qua các chỉ tiêu kỹ thuật chấm điểm tín dụng, mà chưa tích hợp kỹ thuật chấm điểm hành vi của khách hàng Tuy nhiên, việc đánh giá hành vi là rất quan trọng, vì nó phản ánh cách thức, thái độ, tính trung thực và mức độ hợp tác của khách hàng trong việc trả nợ ngân hàng.