Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu là đánh giá và phân tích định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng phát sinh nợ xấu của khách hàng cá nhân sử dụng thẻ tín dụng tại Ngân hàng Công thương Việt Nam Chi nhánh 4 Nghiên cứu sẽ trả lời hai câu hỏi chính liên quan đến vấn đề này.
(1) Những nhân tố nào ảnh hưởng đến xác suất phát sinh nợ xấu TTDQT của khách hàng cá nhân sử dụng TTDQT tại NHCTCN4?
(2) Mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến xác suất phát sinh nợ xấu
TTDQT của khách hàng cá nhân sử dụng TTDQT tại NHCTCN4?
Phạm vi và phương pháp nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào việc kiểm tra và phân tích tác động của một số nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân sử dụng thẻ tín dụng quốc tế (TTDQT) tại Ngân hàng Công thương Chi nhánh 4 (NHCTCN4) Nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến việc hoàn trả nợ của khách hàng, từ đó giúp cải thiện chính sách cho vay và quản lý rủi ro tại ngân hàng.
Phạm vi thu thập dữ liệu trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, bao gồm thông tin của 589 khách hàng sử dụng thẻ tín dụng quốc tế (TTDQT) tại NHCTCN4 từ năm 2012 đến 2015 Trong số này, có 94 chủ thẻ đang gặp nợ xấu (nhóm nguy cơ - Risk Factors) và 495 chủ thẻ không phát sinh nợ xấu (nhóm đối chứng - Control) với các giao dịch trong 6 kỳ sao kê từ tháng 01/2015 đến tháng 06/2015 hoặc có dư nợ TTDQT Những chủ thẻ không có giao dịch hoặc dư nợ đã bị loại bỏ do không phù hợp với nghiên cứu Tại thời điểm nghiên cứu, chi nhánh ghi nhận 105 trường hợp nợ xấu, trong đó 11 khách hàng thiếu thông tin cần thiết như trình độ, tình trạng hôn nhân, số người phụ thuộc và tình trạng sở hữu nhà, do đó cũng bị loại khỏi mẫu Cuối cùng, chỉ có 495 chủ thẻ từ tổng số 1.953 thỏa mãn cả ba điều kiện: không nợ xấu, có giao dịch trong 6 kỳ sao kê gần nhất hoặc có dư nợ TTDQT, và có đầy đủ thông tin cần thiết cho nghiên cứu.
Dựa trên lý thuyết hành vi thanh toán nợ vay, nghiên cứu này áp dụng mô hình Logistic để xây dựng mô hình hồi quy Logistic, nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất phát sinh nợ xấu TTDQT của khách hàng thông qua các bước cụ thể.
Bước 1: Xác định câu hỏi nghiên cứu
Bước 2: Trên cơ sở lý thuyết về nợ xấu TTDQT, tác giả lập luận lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp
Bước 3: Thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình hồi quy Logistic trên phần mềm SPSS và R Phân tích định lượng sẽ được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất phát sinh nợ xấu TTDQT của khách hàng.
Bước 4: Phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu h
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Đề tài này cung cấp cho các tổ chức tín dụng công cụ dự báo xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu, từ đó giúp giảm thiểu nợ xấu cho ngân hàng Đây cũng là cơ sở khoa học để tham khảo và thực hiện các nghiên cứu quy mô lớn hơn Hơn nữa, tác giả đề xuất các giải pháp ứng dụng nhằm hạn chế nợ xấu từ thẻ tín dụng.
Kết cấu luận văn
Lời mở đầu của bài viết sẽ trình bày lý do lựa chọn đề tài, xác định vấn đề nghiên cứu, mục tiêu cụ thể, đặt ra các câu hỏi nghiên cứu, và xác định phạm vi nghiên cứu Đồng thời, phần này cũng nêu rõ ý nghĩa thực tiễn của đề tài, phương pháp nghiên cứu được áp dụng, cùng với kết cấu của luận văn.
Chương 1: Tổng quan thẻ tín dụng và hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng quốc tế
Chương 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về thẻ tín dụng và lý thuyết hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng Tác giả tổng hợp kết quả từ các nghiên cứu trong nước và quốc tế liên quan đến hành vi thanh toán nợ Đồng thời, chương này cũng trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất và lý do lựa chọn mô hình Logistic cho đề tài.
Chương 2: Thực trạng phát triển và thực trạng nợ xấu TTDQT
Chương 2 phân tích thực trạng phát triển thẻ tín dụng quốc tế (TTDQT) qua các năm và tình hình nợ xấu liên quan Đồng thời, chương này cũng chỉ ra tiềm năng phát triển của thẻ tín dụng và một số nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng nợ xấu trong lĩnh vực này.
Chương 3: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới xác suất nợ xấu TTDQT
Dựa trên lý thuyết đã trình bày ở chương 1, chương 3 tiến hành phân tích thống kê mô tả các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng, đồng thời thực hiện phân tích định lượng cho mô hình nghiên cứu.
Chương 4: Kết luận và giải pháp giúp hạn chế nợ xấu TTDQT h
Chương 4 tổng kết các yếu tố tác động đến khả năng thanh toán nợ của khách hàng và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố Dựa trên những kết luận này, bài viết đề xuất các giải pháp áp dụng mô hình nghiên cứu vào thực tiễn nhằm giảm thiểu nợ xấu trong lĩnh vực TTDQT.
TỔNG QUAN THẺ TÍN DỤNG VÀ HÀNH VI THANH TOÁN NỢ THẺ TÍN DỤNG QUỐC TẾ
Tổng quan về thẻ tín dụng quốc tế
Thẻ tín dụng là công cụ tài chính cho phép người dùng chi tiêu trong hạn mức tín dụng đã được cấp, với yêu cầu thanh toán vào ngày đến hạn Nó phục vụ hai mục đích chính: làm phương tiện giao dịch và hình thức vay ngắn hạn Tổ chức phát hành thẻ quy định hạn mức chi tiêu dựa trên khả năng trả nợ của khách hàng, cho phép người dùng chi tiêu trước và trả tiền sau Vào cuối mỗi kỳ sao kê, thường là một tháng, chủ thẻ cần thanh toán toàn bộ hoặc một phần số tiền đã chi tiêu Để duy trì tình trạng tốt, chủ thẻ nên thanh toán đúng hạn, vượt qua số tiền thanh toán tối thiểu ghi trên sao kê.
Thẻ tín dụng là một cam kết từ tổ chức phát hành, đảm bảo thanh toán cho tổ chức thanh toán các khoản chi tiêu của chủ thẻ Khi khách hàng mua sắm hoặc rút tiền qua máy ATM, tổ chức thanh toán sẽ tạm ứng cho nhà cung cấp dịch vụ Ngân hàng phát hành sẽ thanh toán cho ngân hàng thanh toán và sau đó thu hồi khoản tiền này từ khách hàng theo thỏa thuận đã ký kết.
Thẻ tín dụng đã trở thành phương tiện thanh toán hiện đại hàng đầu, giúp chủ thẻ chi tiêu dễ dàng mà không cần mang theo tiền mặt.
Thẻ tín dụng được chia thành hai loại chính: thẻ tín dụng nội địa và thẻ tín dụng quốc tế Thẻ tín dụng nội địa chỉ có thể sử dụng và thanh toán trong một quốc gia cụ thể, với tổ chức phát hành và cơ sở chấp nhận thẻ đều ở trong nước, và đồng tiền sử dụng là nội tệ Ngược lại, thẻ tín dụng quốc tế được phát hành bởi các ngân hàng và tổ chức tài chính trong và ngoài nước, cho phép người dùng thanh toán tại các điểm chấp nhận thẻ và rút tiền trên toàn cầu.
Lý thuyết về hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng
Hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng đề cập đến việc người sử dụng thẻ tín dụng thực hiện nghĩa vụ thanh toán cho tổ chức phát hành, liên quan đến các khoản chi tiêu hoặc rút tiền mặt đã thực hiện bằng thẻ.
Hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng được chia thành hai loại: thanh toán đúng hạn và thanh toán quá hạn Thanh toán đúng hạn là khi người dùng thực hiện giao dịch lớn hơn số tiền tối thiểu trước thời điểm hết hạn, trong khi thanh toán quá hạn xảy ra khi nợ không được thanh toán đúng thời gian quy định Thanh toán quá hạn thường được phân loại thành hai nhóm khác nhau.
Phân loại theo kỳ sao kê, hành vi thanh toán nợ quá hạn được đánh giá dựa trên mức độ của kỳ sao kê Các mức độ này bao gồm nợ quá hạn dưới mức quy định, thể hiện sự chậm trễ trong việc thanh toán.
Phân loại nợ quá hạn theo kỳ sao kê từ 30 ngày đến 120 ngày giúp quản lý nợ hiệu quả và phân loại khách hàng một cách thuận tiện.
Ngân hàng phân loại nợ theo nhóm dựa trên thời gian thanh toán quá hạn Cụ thể, nợ quá hạn được chia thành các mức: dưới 10 ngày, từ 10 đến 90 ngày, từ 91 đến 180 ngày, từ 181 đến 360 ngày, và trên 360 ngày Việc phân loại này giúp ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng và quản lý nợ hiệu quả hơn.
Tại Ngân hàng NHCTCN4, trước ngày 31/12/2014, việc phân loại hành vi nợ quá hạn được thực hiện theo kỳ sao kê Tuy nhiên, từ ngày 01/01/2015, NHCTVN đã áp dụng đồng thời hai phương pháp phân loại trong các báo cáo liên quan đến nợ quá hạn thẻ tín dụng.
Trong nghiên cứu hành vi thanh toán nợ quá hạn, các tác giả có những quan điểm và mục tiêu khác nhau Zhao và cộng sự (2009) xác định khách hàng quá hạn là những người không thanh toán đủ số tối thiểu trong kỳ sao kê, trong khi Black và cộng sự (1998) coi khách hàng là quá hạn nếu họ đã từng quá hạn ít nhất một kỳ trong năm Noh và cộng sự (2005) lập luận rằng nợ quá hạn được tính từ 30 ngày trở lên Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013) và Stanvins (2000) định nghĩa hành vi thanh toán nợ quá hạn là việc khách hàng chậm trả trong hai kỳ liên tiếp Các nghiên cứu của Sheng (2011), Bellotti và cộng sự (2009), Nyamongo (2009), và Dunn (1999) tập trung vào những khách hàng có nợ quá hạn từ ba kỳ sao kê trở lên.
1.2.2 Một số nghiên cứu về hành vi thanh toán thẻ tín dụng
1.2.1 Các nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Hương (2012) về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân sử dụng mô hình hồi quy Logistic, dựa trên dữ liệu của 91 khách hàng có quan hệ tín dụng tại ngân hàng liên doanh Việt Thái Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố dự báo khả năng trả nợ của khách hàng vay tiêu dùng bao gồm:
Thâm niên / Kinh nghiệm làm việc
Thời gian làm công việc hiện tại
Tình trạng sở hữu bất động sản
Tình trạng sử dụng dịch vụ
Nghiên cứu cho thấy có sáu yếu tố không có khả năng dự báo hành vi trả nợ trễ hạn của khách hàng, với mức ý nghĩa cao hơn 5%, bao gồm: trình độ học vấn, cơ cấu gia đình, số người phụ thuộc, thu nhập gia đình, tình hình trả nợ, và tình hình chậm trả lãi Điều này đặt ra câu hỏi liệu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng phát sinh nợ xấu của khách hàng vay qua thẻ tín dụng có tương tự như các khách hàng vay tiêu dùng thông thường hay không.
Trong nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013), các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng được phân tích dựa trên mô hình của Stavins (2000) Nghiên cứu ứng dụng mô hình hồi quy Logistic để xây dựng mô hình cụ thể cho hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng.
Mô hình nghiên cứu tập trung vào hành vi thanh toán nợ thẻ tín dụng, trong đó biến phụ thuộc (Y) được xác định là Y = 1 nếu khách hàng thanh toán trễ hạn từ 2 kỳ sao kê trở lên, và Y = 0 nếu khách hàng chỉ thanh toán trễ hạn tối đa 1 kỳ sao kê.
i là các hệ số hồi quy tương ứng
Các biến độc lập bao gồm độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, số người phụ thuộc, giới tính, thu nhập, tình trạng sở hữu bất động sản và tỷ lệ hạn mức thẻ tín dụng so với thu nhập.
Nghiên cứu chỉ ra rằng nợ quá hạn thẻ tín dụng có mối quan hệ đồng biến với số người phụ thuộc và tỉ lệ hạn mức thẻ tín dụng so với thu nhập Ngược lại, các yếu tố như trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, tình trạng sở hữu nhà ở và thu nhập lại có mối tương quan nghịch biến với nợ quá hạn Đặc biệt, độ tuổi và giới tính không ảnh hưởng đến hành vi thanh toán nợ của chủ thẻ tín dụng.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Hương (2012) gặp hạn chế trong việc lựa chọn mô hình tối ưu để dự báo hành vi thanh toán nợ, do phương pháp loại bỏ các biến có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% chưa hợp lý Nhược điểm này cũng được phản ánh trong nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013) Để khắc phục, tác giả đã thực hiện lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách loại từng biến, sử dụng chỉ tiêu AIC và phân tích các tiêu chuẩn định tính.
1.2.2 Các nghiên cứu quốc tế
Nghiên cứu của Stavins (2000) đã chỉ ra mối quan hệ giữa dư nợ thẻ tín dụng, nợ quá hạn và phá sản cá nhân Tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy Logistic để phân tích dữ liệu, từ đó đề xuất mô hình dự báo nợ quá hạn thẻ tín dụng.
Mô hình hồi quy Logistic
Mô hình Logistic là một phương pháp thống kê với biến phụ thuộc là biến nhị phân, chỉ nhận hai giá trị 0 hoặc 1 Các biến độc lập trong mô hình này có thể là biến liên tục hoặc không liên tục, theo nghiên cứu của Nguyễn Văn Tuấn (2008).
Trong đó, Y là biến phụ thuộc Y bằng 1 nếu hiện tượng nghiên cứu sảy ra,
Y = 0 khi hiện tượng nghiên cứu không xảy ra, trong đó i là hệ số hồi quy tương ứng và các biến độc lập được đưa vào mô hình Để dễ dàng diễn giải kết quả nghiên cứu, mô hình Logistic có thể được trình bày dưới dạng khác.
Mô hình Logistic được sử dụng để dự báo xác suất xảy ra của sự kiện Sau khi xây dựng mô hình, ta có thể thay thế các giá trị quan sát vào hàm Binary Logistic để tính toán xác suất sự kiện xảy ra Công thức tính xác suất từ mô hình Logistic giúp dễ dàng chứng minh khả năng xảy ra của sự kiện.
Theo mô hình dự báo, nếu P > 0,5, sự kiện được coi là có xác suất xảy ra Khi P = 0,5, không thể xác định chắc chắn sự kiện có xảy ra hay không Ngược lại, nếu P < 0,5, ta kết luận rằng sự kiện không có xác suất xảy ra, với độ chính xác tương ứng với tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 11).
P và logit(P) có mối quan hệ liên tục và theo dạng như sau h
Biểu đồ 1.1: Mối quan hệ giữa Logit (P)
Các giả định của mô hình hồi qui Logistic Nguyễn Văn Tuấn (2008):
1 Mô hình cung cấp một sự “Đại diện” tiêu biểu giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
2 Các quan sát của biến phụ thuộc là độc lập với nhau
3 Các biến độc lập không có sai số ngẫu nhiên Ƣu điểm:
Trong các mối quan hệ phi tuyến, chúng ta cần áp dụng hồi quy tuyến tính với các quan hệ phi tuyến, trong đó mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là phi tuyến, nhưng các hệ số trong mô hình hồi quy vẫn tuyến tính Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc nhị phân để ước lượng xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên thông tin từ biến độc lập Khi biến phụ thuộc là nhị phân, nó sẽ được mã hóa thành hai giá trị "0" hoặc "1" Việc phân tích biến phụ thuộc nhị phân bằng hồi quy thông thường không khả thi do vi phạm giả định về phân phối chuẩn của phần dư, dẫn đến phân phối nhị thức và làm mất hiệu lực của các kiểm định thống kê Một thách thức khác là giá trị dự đoán của biến phụ thuộc trong hồi quy tuyến tính thông thường không thể được diễn giải như xác suất.
Mô hình Logistic là một phương pháp đo lường rủi ro tín dụng đơn giản và dễ thực hiện Nó được đánh giá cao về khả năng dự báo chính xác và dễ hiểu, phù hợp cho việc trình bày trong các nghiên cứu Với tính chất định lượng, mô hình này khắc phục nhược điểm của các mô hình định tính, đảm bảo sự khách quan và nhất quán, không bị ảnh hưởng bởi ý kiến chủ quan.
Mô hình Logistic là công cụ hiệu quả để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến hạng tín dụng của khách hàng Nó cho phép điều chỉnh và thêm bớt các biến số, từ đó xác định rõ ràng tác động của từng yếu tố đối với rủi ro tín dụng.
Mô hình Logistic giúp ngân hàng phân loại khách hàng và nhận diện rủi ro hiệu quả Qua kết quả từ mô hình, ngân hàng có thể ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng, từ đó xác định được nhóm khách hàng an toàn và nhóm khách hàng nằm trong vùng cảnh báo Điều này giúp ngân hàng chủ động đưa ra các biện pháp hạn chế rủi ro.
Mô hình Logistic nổi bật hơn so với các mô hình xếp hạng tín dụng truyền thống và mô hình KMV nhờ khả năng đo lường vai trò của các yếu tố ảnh hưởng đến hạng tín dụng của khách hàng Khác với mô hình điểm số Z cứng nhắc trong việc xem xét các yếu tố và hệ số của chúng, mô hình Logistic cho phép điều chỉnh linh hoạt các biến, giúp xác định rõ ràng tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng.
Mô hình này có nhược điểm là phụ thuộc vào độ chính xác của nguồn thông tin về thu nhập, khả năng dự báo và trình độ phân tích của người nghiên cứu.
Mô hình nghiên cứu đề xuất
Đề tài ứng dụng mô hình hồi quy Logistic trong nghiên cứu của tác giả Cox
Hồi quy Logistic, được phát triển vào năm 1958, là một kĩ thuật định lượng phổ biến trong quản lý rủi ro tín dụng Mô hình này thường được sử dụng để phân tích và dự báo các vấn đề liên quan đến nợ quá hạn, nợ xấu và số dư tài khoản (Zhao, 2009 theo Rosenberg và Gleit, 1994).
Nghiên cứu toàn cầu về các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu thẻ tín dụng đã bắt đầu từ năm 1995, khi thẻ tín dụng trở nên phổ biến ở các quốc gia phát triển Các lý thuyết liên quan đến nợ xấu thẻ tín dụng ngày càng được hoàn thiện và phức tạp hơn Tại Việt Nam, sự phát triển mạnh mẽ của thẻ tín dụng bắt đầu từ năm gần đây, mở ra nhiều thách thức và cơ hội mới trong quản lý nợ xấu.
2010 Do đó, các nghiên cứu về thẻ tín dụng còn ít và được thực hiện từ năm 2012 trở lại đây
Một số nghiên cứu trước đây đã đưa ra được các nhân tố chính ảnh hưởng đến nợ xấu thẻ tín dụng gồm:
Nghiên cứu của Wang và cộng sự (2010) cho thấy chủ thẻ nam có xu hướng sử dụng thẻ tín dụng thường xuyên hơn so với chủ thẻ nữ Hira (2009) cũng chỉ ra rằng các chủ thẻ nam có xác suất phát sinh nợ xấu thẻ tín dụng thấp hơn Những phát hiện này cho thấy sự khác biệt trong hành vi sử dụng thẻ tín dụng giữa hai giới.
(2013), Nyamongo (2009) lại cho rằng tác động của giới tính đến nợ quá hạn, nợ xấu thẻ tín dụng là không có ý nghĩa thống kê
Tuổi: Người lớn tuổi thường có cuộc sống ổn định và uy tín cá nhân cao hơn Vì vậy, trong các nghiên cứu của Nyamongo (2009), Bellotti và cộng sự
Nhiều nghiên cứu như của Noh và các cộng sự (2005), Stavins (2000) và Dunn (1999) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa tuổi tác và nợ xấu, cho thấy khi tuổi càng cao, khả năng phát sinh nợ xấu ở chủ thẻ tín dụng càng thấp Tuy nhiên, nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013) lại cho thấy mối tương quan giữa độ tuổi và nợ quá hạn thẻ tín dụng không có ý nghĩa thống kê.
Người có trình độ học vấn cao thường có khả năng nhận thức tốt hơn và lập kế hoạch chi tiêu hợp lý hơn Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo chỉ ra rằng trình độ học vấn ảnh hưởng tích cực đến khả năng quản lý tài chính cá nhân.
Nghiên cứu của Stavins (2000) chỉ ra rằng trình độ học vấn có mối quan hệ ngược chiều với xác suất nợ quá hạn thẻ tín dụng, trong khi đó, nghiên cứu của Dunn (1999) lại cho thấy không có mối tương quan nào giữa trình độ học vấn và nợ xấu thẻ tín dụng.
Tình trạng hôn nhân có ảnh hưởng đáng kể đến hạnh phúc và sự ổn định trong cuộc sống Theo nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013), những người đang trong giai đoạn kết hôn thường trải qua cuộc sống hạnh phúc và ổn định hơn so với những người chưa kết hôn hoặc đã ly dị.
Nghiên cứu của Stavins (2000) và Dunn (1999) cho thấy rằng chủ thẻ đã kết hôn có khả năng trả nợ đúng hạn cao hơn so với những người chưa kết hôn Bên cạnh đó, nghiên cứu của Wang và cộng sự (2010) cũng chỉ ra rằng những người đã kết hôn thường xuyên sử dụng thẻ tín dụng hơn.
Số người phụ thuộc có tác động trực tiếp đến khả năng chi trả nợ, khi số lượng người phụ thuộc tăng lên, thu nhập còn lại để trả nợ sẽ giảm, dẫn đến chi phí hàng tháng cao hơn Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013) và Dunn (1999) cho thấy rằng số người phụ thuộc càng nhiều thì nguy cơ phát sinh nợ quá hạn và nợ xấu càng gia tăng, đồng thời có mối quan hệ tích cực với xác suất nợ xấu thẻ tín dụng Ngược lại, nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Hương (2012) chỉ ra rằng số người phụ thuộc ảnh hưởng không đáng kể đến khả năng phát sinh nợ quá hạn.
Tình trạng sở hữu nhà ở có liên quan chặt chẽ đến khả năng tài chính của người sở hữu Theo nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013) và Stavins (2000), những người sở hữu nhà thường thanh toán nợ đúng hạn hơn so với những người sống trong nhà của bố mẹ hoặc nhà thuê Tuy nhiên, nghiên cứu của Dunn (1999) cho thấy không có mối liên hệ rõ ràng giữa tình trạng sở hữu nhà và nợ xấu thẻ tín dụng Hơn nữa, nghiên cứu của Nyamongo (2009) cũng khẳng định rằng việc sở hữu nhiều tài sản không có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng phát sinh nợ xấu thẻ tín dụng.
Thu nhập bao gồm lương và các khoản thu nhập khác, là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá khả năng tài chính của khách hàng Khách hàng có thu nhập cao thường có khả năng trả nợ tốt hơn, điều này ảnh hưởng lớn đến quyết định cấp tín dụng Nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013), Yi Zhao và cộng sự (2009), Nyamongo (2009), Bellotti và cộng sự (2009), cùng với Stavins (2000) cho thấy rằng thu nhập cao làm giảm xác suất nợ quá hạn và nợ xấu.
Nghiên cứu năm 1999 cho thấy thu nhập không có tác động đáng kể đến nợ xấu thẻ tín dụng Tuy nhiên, tỷ lệ hạn mức/thu nhập và số tiền thanh toán tối thiểu/thu nhập lại có mối quan hệ ngược chiều mạnh mẽ với nợ xấu thẻ tín dụng.
Hạn mức thẻ tín dụng quốc tế do ngân hàng cấp có thể trở thành đòn bẩy tài chính hiệu quả nếu ở mức hợp lý Tuy nhiên, nếu hạn mức quá cao so với khả năng trả nợ của khách hàng, nguy cơ phát sinh nợ xấu sẽ gia tăng Nghiên cứu của Zhao (2009) và Bellotti cùng cộng sự đã chỉ ra mối liên hệ này.
Nghiên cứu năm 2009 cho thấy hạn mức tín dụng có mối quan hệ ngược chiều với nợ quá hạn và nợ xấu thẻ tín dụng Các nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Phương Thảo (2013), Stavins (2000) và Dunn (1999) cũng chỉ ra rằng tỷ lệ hạn mức thẻ tín dụng so với thu nhập càng cao thì xác suất nợ quá hạn và nợ xấu càng gia tăng.
Nợ xấu thẻ tín dụng quốc tế là các khoản nợ mà khách hàng không thanh toán đủ số tiền tối thiểu được ghi trên sao kê Điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến điểm tín dụng và khả năng vay mượn trong tương lai.
THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN VÀ NỢ XẤU TTDQT
Thực trạng phát triển thẻ tín dụng
2.1.1 Thực trạng phát triển thẻ tín dụng tại Việt Nam
Thẻ tín dụng là phương tiện thanh toán không dùng tiền mặt phổ biến thứ hai tại Mỹ và ngày càng được ưa chuộng trên toàn thế giới Tại Việt Nam, giai đoạn 2010 - 2011 chứng kiến sự cạnh tranh gay gắt trong thị trường thẻ tín dụng với khoảng 50 ngân hàng tham gia phát hành Thẻ tín dụng giúp giảm rủi ro khi mang theo tiền mặt, đồng thời cho phép thanh toán nhanh chóng, dễ dàng và thuận tiện, có thể thực hiện giao dịch bằng bất kỳ loại tiền tệ nào Nhờ vào những lợi ích này, thẻ tín dụng nhanh chóng trở thành lựa chọn yêu thích của người tiêu dùng Việt Nam.
Biểu đồ 2.1: Số lƣợng thẻ giai đoạn 2012 - 2014
Thẻ tín dụng mang lại lợi nhuận lớn cho các tổ chức phát hành, điều này giải thích tại sao khi các tổ chức thẻ quốc tế lần đầu tiên gia nhập thị trường Việt Nam, họ đã nhanh chóng thu hút sự chú ý của người tiêu dùng.
Số lượng thẻ tín dụng không ngừng tăng lên với tốc độ cao và đỉnh điểm là giai đoạn 2010 - 2011 Số lượng thẻ tín dụng năm 2011 tăng 137% so với năm 2010
Hạn mức vay qua thẻ tín dụng thường nhỏ, kết hợp với áp lực chỉ tiêu cao, dẫn đến việc kiểm soát rủi ro bị lơ là Khi nợ xấu tăng cao, các tổ chức phát hành phải giảm số lượng thẻ mới để cải thiện chất lượng nợ Do đó, vào năm 2012 và 2013, tốc độ tăng trưởng số lượng thẻ chậm lại nhưng vẫn duy trì trên 50% mỗi năm Theo cafef.vn, đến hết quý 3 năm 2014, số lượng thẻ đạt hơn 3 triệu Từ năm 2010 đến 2014, tốc độ tăng thẻ tín dụng tại Việt Nam rất nhanh, với số lượng thẻ tăng gấp hơn 6 lần trong 5 năm và dự báo sẽ tiếp tục tăng trưởng trong tương lai.
2.1.2 Thực trạng phát triển TTDQT tại NHCTCN4
NHCT cung cấp TTDQT tín chấp cho khách hàng cá nhân người Việt Nam từ 15 tuổi trở lên, với thu nhập tối thiểu 2.5 triệu đồng Hạn mức tín dụng tối đa cho mỗi khách hàng thông thường là gấp 10 lần lương Đối tượng khách hàng phải làm việc tại các cơ quan hành chính, đơn vị sự nghiệp công lập, doanh nghiệp có vốn nhà nước, hoặc các tổ chức tài chính có liên kết với NHCT Ngoài ra, khách hàng cá nhân có thể là những người đã có giao dịch tại NHCT hoặc cán bộ công nhân viên làm việc tại ngân hàng này.
NHCT nhận thấy lợi nhuận từ TTDQT rất cao, tuy nhiên việc khai thác khách hàng vẫn chưa hiệu quả Kể từ giữa năm 2010, NHCT đã triển khai chính sách mở rộng TTDQT với chỉ tiêu cao cho các chi nhánh Hệ thống kiểm soát rủi ro nợ xấu được xây dựng bài bản, giúp nhân viên tín dụng đề xuất HMTD phù hợp dựa trên năng lực tài chính của khách hàng Để đáp ứng áp lực tăng trưởng TTDQT, chính sách phát hành đã được nới lỏng, dẫn đến sự phát triển tích cực của TTDQT tại NHCTCN4 qua các năm.
1 Số lượng thẻ năm 2014 trên biểu đồ là số lượng thẻ đến cuối quí 3 năm 2014 vì tác giả chưa có số liệu chính xác đến cuối năm 2014 h
Bảng 2.1: Số lƣợng thẻ tín dụng tại NHCTCN4 từ năm 2010 – 2014
Nguồn: Báo cáo phát hành TTDQT NHCTCN4 2010 - 2014
TTDQT tại NHCTCN4 bắt đầu phát triển từ năm 2010, với sự bùng nổ số lượng thẻ từ tháng 6 cùng năm Trong 5 tháng đầu năm, tổng số thẻ phát hành đạt hơn 50 thẻ, và đến cuối năm 2010, con số này tăng vọt lên 983 thẻ, mặc dù chỉ có 193 thẻ hoạt động Năm 2010 ghi nhận số lượng chủ thẻ phát hành mới cao nhất từ 2010 đến 2014 với 735 người Tuy nhiên, chính sách phát hành thẻ còn lỏng lẻo dẫn đến nợ xấu từ cuối năm 2010 Ban lãnh đạo Chi nhánh đã nhận định được rủi ro từ các khoản vay qua hình thức phát hành thẻ và đã chỉ đạo tập trung vào chất lượng thẻ hơn là số lượng Dù vậy, áp lực về chỉ tiêu thẻ vẫn khiến Ban lãnh đạo chỉ yêu cầu các phòng ban tăng cường kiểm soát rủi ro.
Trước áp lực nợ xấu TTDQT gia tăng, Ban giám đốc Chi nhánh quyết định tập trung vào khai thác khách hàng hiện tại thay vì phát triển khách hàng mới Chiến lược này bao gồm việc tiếp thị cho cả khách hàng hiện tại và mới, nhằm nâng cao tỷ lệ thẻ hoạt động Kết quả cho thấy, năm 2011, số lượng thẻ phát hành mới chỉ tăng 10%, trong khi số lượng chủ thẻ phát hành mới giảm 21% so với năm 2010 Năm 2012, số lượng thẻ phát hành tăng 22% và tỷ lệ kích hoạt đạt 73%, mặc dù số lượng chủ thẻ phát hành mới giảm 39% so với năm trước NHCT nhận thấy sự lãng phí lớn khi phát hành TTDQT mà khách hàng không kích hoạt.
Năm 2012, ngân hàng phát hành 1.099 thẻ TTDQT, với chi phí trung bình 35.000 đồng cho mỗi thẻ, bao gồm các khoản chi phí như in thẻ, gửi thẻ và lương Để tăng tỷ lệ kích hoạt thẻ, NHCT đã áp dụng chính sách tính chỉ tiêu kích hoạt 1 thẻ bằng 3 thẻ không kích hoạt, dẫn đến việc chi nhánh đẩy mạnh hoạt động này Kết quả, năm 2013, số thẻ kích hoạt tăng 119%, mặc dù số thẻ phát hành mới giảm 40% và số chủ thẻ mới giảm 57% Đến năm 2014, đối mặt với rủi ro cao từ TTDQT, ban giám đốc quyết định tạm ngưng phát triển khách hàng mới, tập trung phục vụ khách hàng hiện tại và nâng cao tỷ lệ kích hoạt thẻ Khách hàng mới chủ yếu là nhân viên nhận lương qua NHCT Trong năm 2014, tỷ lệ thẻ phát hành tăng 22% và tỷ lệ kích hoạt tăng 39%, dù số lượng chủ thẻ mới tăng thấp hơn so với các năm trước.
Biểu đồ 2.2: Số lƣợng thẻ tín dụng tại NHCTCN4 giai đoạn 2010 - 2014 h
Nguồn: Báo cáo phát hành TTDQT NHCTCN4 2010 - 2014
Theo biểu đồ 2.2, số lượng thẻ phát hành có sự biến động không theo xu hướng rõ ràng, đạt đỉnh vào năm 2012 Đến năm 2013, số thẻ phát hành giảm nhẹ, nhưng lại tăng trở lại vào năm 2014 Sự gia tăng số thẻ kích hoạt qua các năm đã giúp ngân hàng cải thiện hiệu quả phát hành thẻ Tuy nhiên, số lượng chủ thẻ mới lại giảm dần, đặc biệt là năm 2013, khi số chủ thẻ mới giảm tới 39% so với năm 2012.
Thực trạng và nguyên nhân gây ra nợ xấu TTDQT
2.2.1 Thực trạng nợ xấu TTDQT tại NHCTCN4
Sau một thời gian phát triển nhanh chóng thẻ tín dụng, ngân hàng đã phải đối mặt với hệ quả nghiêm trọng là tỷ lệ nợ xấu thẻ tín dụng quốc tế tại NHCTCN4 đang ở mức cao so với tổng hạn mức tín dụng được cấp.
Bảng 2.2: Số liệu nợ xấu giai đoạn 2012 – 2014 ĐVT: Triệu đồng
Năm Nợ xấu Tổng HMTD thẻ Tỷ lệ xấu/tổng HMTD
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2012 - 2014
Năm 2012, tổng nợ xấu TTDQT tại NHCTCN4 là 2,109 triệu đồng Nợ xấu tăng nhanh qua các năm Năm 2013 nợ xấu tăng 58.32% so với năm 2012 Năm
Năm 2014, nhờ cải cách trong thu hồi nợ và thẩm định cho vay, tỷ lệ nợ xấu đã giảm xuống còn 15.15%, cho thấy dấu hiệu tích cực Mặc dù nợ xấu và hạn mức tín dụng đều tăng, tỷ lệ nợ xấu trên tổng hạn mức tín dụng đã giảm, cho thấy hạn mức tín dụng cho khách hàng mới tăng nhanh hơn nợ xấu Tuy nhiên, tỷ lệ nợ xấu từ 7,08% đến 16,82% vẫn cao, với mỗi 100 đơn vị tiền cho vay có tới 7,08 đơn vị có nguy cơ mất vốn So với ngưỡng an toàn 3%, tỷ lệ này vẫn cho thấy những thách thức trong quản lý nợ xấu.
NHCTCN4 cho thấy một con số cao, tuy nhiên, nghiên cứu chỉ ra rằng không phải tất cả chủ thẻ đều sử dụng hạn mức tín dụng quốc tế (TTDQT) được cấp Ngay cả khi có sử dụng, họ cũng chưa chắc đã khai thác hết hạn mức tín dụng Do đó, tỷ lệ nợ xấu so với tổng hạn mức tín dụng (HMTD) sẽ thấp hơn so với tỷ lệ nợ xấu so với tổng dư nợ Điều này cho thấy mức độ nghiêm trọng của nợ xấu trong thực tế đang đáng được chú ý.
Bảng 2.3: Số chủ thẻ phát sinh nợ xấu ĐVT: Người
Năm Số chủ thẻ nợ xấu Tổng số chủ thẻ Tỷ lệ chủ thẻ nợ xấu
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2012 - 2014
Bảng 2.3 chỉ ra rằng số lượng chủ thẻ quá hạn và số chủ thẻ đề nghị tăng đã tăng qua các năm, nhưng tốc độ tăng trưởng đang chậm lại Đồng thời, tỷ lệ chủ thẻ có hành vi thanh toán nợ quá hạn từ ba kỳ sao kê trở lên lại gia tăng liên tục Với tỷ lệ 5,38%, số chủ thẻ phát sinh nợ xấu đang ở mức rất cao, cho thấy rằng trong 100 khoản vay được cấp tín dụng, có đến 5 khoản vay có khả năng mất vốn.
Tại NHCTCN4, tổng dư nợ thẻ quá hạn chỉ đạt 3,845 triệu đồng, với tỷ lệ nợ xấu chỉ 0,096%, cho thấy tình hình tài chính ổn định của chi nhánh Mặc dù nợ xấu thẻ tín dụng ở quy mô quốc gia cũng chiếm tỷ lệ nhỏ, nhưng cần lưu ý rằng khả năng thu hồi nợ thấp và việc thu hồi rất khó khăn, điều này làm cho vấn đề nợ xấu trở nên nghiêm trọng hơn.
Khi thẩm định hồ sơ vay, cán bộ dựa vào các tài liệu như giấy đề nghị mở thẻ, hợp đồng mở thẻ và sao kê lương Ngân hàng yêu cầu đơn vị công tác xác nhận thu nhập và cam kết hỗ trợ trong việc thu hồi nợ Để kiểm tra lịch sử nợ vay, cán bộ thẩm định sẽ tra cứu trên Hệ thống CIC và hệ thống của ngân hàng Ngoài ra, họ cũng tham khảo thông tin từ các cơ quan chức năng như cơ quan thuế và website của doanh nghiệp.
2.2.2 Nguyên nhân phát sinh nợ xấu TTDQT
2.2.2.1 Nguyên nhân từ phía ngân hàng
Nghiên cứu của Stanvin (2000) chỉ ra rằng nguyên nhân phát sinh nợ xấu chủ yếu đến từ việc người cho vay chấp nhận cấp tín dụng cho các cá nhân có mức độ rủi ro cao Việc cho vay với dư nợ vượt quá khả năng thanh toán của người đi vay là một yếu tố gia tăng tỷ lệ nợ xấu Để đối phó với tình trạng này, người cho vay thường áp dụng lãi suất và phí cao hơn nhằm bù đắp rủi ro tín dụng Tuy nhiên, những người đi vay chấp nhận mức lãi suất và phí cao lại có nguy cơ phát sinh nợ xấu và phá sản nhiều hơn Nghiên cứu cũng cho thấy rằng, lãi suất và phí cao không đồng nghĩa với tỷ lệ nợ xử lý rủi ro thấp hơn Cụ thể, nếu lãi suất cho vay tăng 1%, tỷ lệ nợ xấu có xu hướng tăng 0,21%; phí tăng 1 USD làm nợ xấu tăng 0,04%; và phí phạt tăng 1 USD dẫn đến nợ xấu tăng 0,07%.
Các tổ chức phát hành thẻ tín dụng thường áp dụng lãi suất dựa trên mức độ rủi ro của người vay, với tỷ lệ "dư nợ/thu nhập" càng cao thì lãi suất càng cao Những tổ chức này thường có doanh thu từ thẻ tín dụng lớn hơn khi áp dụng biểu lãi suất và phí cao hơn, dẫn đến nguy cơ chọn lựa ngược cho người cho vay Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy rằng cho vay khách hàng có rủi ro cao vẫn mang lại lợi nhuận cao hơn Do đó, ngân hàng có xu hướng cấp tín dụng cho người vay có rủi ro cao hơn để tối ưu hóa lợi nhuận.
Nghiên cứu cho thấy rằng các tổ chức phát hành thẻ có lãi suất cho vay và phí phạt trả nợ quá hạn cao thường đạt doanh thu cao hơn Mặc dù tỷ lệ nợ xấu có thể gia tăng, nhưng lãi suất cao mang lại lợi nhuận tốt hơn cho các tổ chức này Tuy nhiên, nếu lãi suất tăng quá cao, khách hàng tốt có thể chuyển sang tổ chức phát hành khác có mức phí thấp hơn Cụ thể, nếu lãi suất tăng thêm 1%, doanh thu sẽ tăng khoảng 4 triệu USD; nếu phí phạt trả nợ quá hạn tăng hơn 1/2 độ lệch chuẩn, doanh thu sẽ tăng 3 triệu USD; và nếu phí thanh toán tối thiểu cao hơn 1/2 độ lệch chuẩn, doanh thu sẽ tăng tới 8 triệu USD.
Tại NHCTCN4, việc nới lỏng quy định về đối tượng mở thẻ tín dụng nhằm mục đích lợi nhuận đã dẫn đến tình trạng nợ xấu gia tăng Mặc dù chi nhánh đã áp dụng các ràng buộc chặt chẽ hơn so với quy định chung, tỷ lệ nợ xấu vẫn tăng vọt Chẳng hạn, trong khi NHCT cho phép phát hành thẻ với hạn mức tối đa gấp 10 lần lương hàng tháng, NHCTCN4 thường chỉ phát hành thẻ với hạn mức gấp 3-5 lần Mặc dù thị trường thẻ tín dụng đang cạnh tranh gay gắt, việc nới lỏng quy định cần phải đi đôi với việc tăng cường kiểm soát quản lý rủi ro để đảm bảo chất lượng nợ.
Vấn đề người ủy quyền
Vấn đề người ủy quyền liên quan đến việc bên ủy quyền giao phó nhiệm vụ cho bên thừa hành nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể Tuy nhiên, lợi ích giữa người ủy quyền và người được ủy quyền thường không đồng nhất, vì người được ủy quyền thường nắm giữ thông tin nhiều hơn, trong khi người ủy quyền không thể kiểm soát hoàn toàn hoạt động của họ Điều này có thể dẫn đến việc người được ủy quyền hành động trái ngược với lợi ích của người ủy quyền Chẳng hạn, trong thị trường thẻ tín dụng, nhân viên tín dụng có thể vì áp lực đạt chỉ tiêu hoặc nhận hối lộ mà đồng ý cấp tín dụng cho khách hàng có mức độ rủi ro cao, từ đó gây ra nguy cơ nợ xấu cho tổ chức phát hành.
Nhân viên tín dụng là người phân tích và đánh giá năng lực pháp lý, tài chính của khách hàng để quyết định phát hành thẻ tín dụng Trình độ, kỹ năng và ý thức tuân thủ quy định của nhân viên tín dụng là yếu tố quan trọng giúp phát hiện và hạn chế rủi ro cho ngân hàng Dù được đào tạo bài bản, nhân viên tín dụng thường phải đối mặt với áp lực xử lý hồ sơ nhanh chóng và chỉ tiêu cao, dẫn đến việc không đủ thời gian rà soát hồ sơ, làm tăng khả năng sai sót trong quá trình cấp thẻ tín dụng.
Tại NHCTCN4, chỉ có một nhân viên duy nhất phụ trách quản lý toàn bộ hồ sơ thẻ tín dụng quốc tế, đồng thời chăm sóc khoảng 2.000 khách hàng hiện tại và phát triển khách hàng mới Áp lực thời gian để xử lý hồ sơ thẻ tín dụng rất cao, vì nếu không kịp tiến độ sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lương thưởng Việc làm hồ sơ gấp và bỏ qua các bước kiểm tra đã dẫn đến vấn đề liên quan đến người ủy quyền.
Hồ sơ được xử lý theo quy trình một cửa tại NHCTCN4, nơi nhân viên tín dụng tiếp xúc khách hàng, thẩm định hồ sơ, phát hành và giao thẻ Cán bộ tín dụng cũng đảm nhận việc xác minh thông tin khách hàng Tuy nhiên, do hạn chế về thời gian, quá trình xác minh thường bị bỏ qua Phương pháp này giúp tiết kiệm chi phí và giải quyết hồ sơ nhanh chóng, nhưng lại gặp phải vấn đề lớn về kiểm soát rủi ro kém.
Tại NHCTVN, hệ thống chấm điểm tín dụng được xây dựng theo chuẩn Basel II nhưng chưa được coi trọng đúng mức, dẫn đến khả năng dự báo chính xác không cao Điểm tín dụng chỉ là một yếu tố tham khảo trong quyết định cấp tín dụng, trong khi quy trình chấm điểm và rà soát còn thiếu chặt chẽ và mang tính hình thức Các khoản vay dưới 50 triệu đồng thường bị xem nhẹ, với tỷ lệ khách hàng quá hạn lên đến 85% trong nhóm này Hệ thống tự động chấm điểm tín dụng cho các khoản vay nhỏ chỉ đạt hạng A, không đủ để cảnh báo rủi ro Mặc dù tất cả khách hàng phát hành thẻ tín dụng đều có điểm tín dụng từ hạng BBB trở lên, vẫn xảy ra tình trạng nợ quá hạn và nợ xấu.
2.2.2.2 Nguyên nhân từ phía khách hàng
Các biện pháp thu hồi nợ xấu TTDQT và khó khăn
Ngân hàng áp dụng các biện pháp thu hồi nợ xấu thẻ tín dụng bằng cách liên lạc trực tiếp với chủ thẻ hoặc thông qua người thân của họ Đồng thời, ngân hàng gửi công văn yêu cầu hỗ trợ thu hồi nợ đến nơi làm việc của chủ thẻ cũng như các cơ quan Đoàn, Đảng và chính quyền địa phương Ngoài ra, ngân hàng có thể phong tỏa hoặc trích nợ từ các tài khoản tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng để thu hồi nợ.
Ngân hàng sẽ gửi văn bản đề nghị cơ quan quản lý lao động trích tiền lương, trợ cấp và thu nhập khác của khách hàng để thu hồi nợ thẻ tín dụng Hồ sơ mở thẻ tín dụng thường yêu cầu Đơn vị quản lý lao động xác nhận thu nhập và cam kết hỗ trợ thu hồi nợ Tuy nhiên, một số Đơn vị quản lý lao động thường từ chối trách nhiệm và không hợp tác với ngân hàng, gây khó khăn trong quá trình thu hồi nợ.
Ngân hàng áp dụng các biện pháp thu hồi nợ đối với khách hàng đã nghỉ việc bằng cách cử cán bộ tín dụng đến địa chỉ cư trú của khách hàng để đòi nợ Đồng thời, ngân hàng cũng gửi công văn tới công an địa phương và đơn vị công tác mới của khách hàng nhằm đề nghị hỗ trợ trong việc thu hồi nợ Tuy nhiên, một trong những khó khăn lớn là nếu khách hàng thất nghiệp, họ sẽ không có nguồn thu để trả nợ, và việc tìm kiếm đơn vị công tác mới cho khách hàng cũng gặp nhiều trở ngại và tốn thời gian.
Ngân hàng áp dụng biện pháp thu hồi nợ đối với khách hàng thanh toán lương qua ngân hàng khác bằng cách gửi công văn đề nghị ngân hàng quản lý tài khoản hỗ trợ Theo hợp đồng mở thẻ tín dụng, ngân hàng có quyền trích tiền từ tài khoản gửi của chủ thẻ tại các ngân hàng khác nếu chủ thẻ không thanh toán nợ Tuy nhiên, một khó khăn lớn là các ngân hàng quản lý tài khoản thường không hợp tác với ngân hàng cho vay trong việc thực hiện việc trích tiền này.
Đối với chủ thẻ gặp khó khăn tài chính tạm thời như thất nghiệp hoặc phá sản, ngân hàng thường áp dụng biện pháp tái cơ cấu để hỗ trợ khách hàng phục hồi khả năng chi trả Trong nhiều trường hợp, phí phạt và lãi suất phạt hàng tháng có thể cao hơn số tiền khách hàng thanh toán, khiến tình hình tài chính trở nên khó khăn hơn Việc tái cơ cấu giúp giảm bớt áp lực tài chính và tạo điều kiện cho khách hàng ổn định lại tình hình tài chính của mình.
Biện pháp đối phó với chủ thẻ giả mạo hồ sơ vay cần chú trọng vào việc kiểm soát rủi ro, vì tình trạng này dẫn đến việc chủ thẻ làm giả hồ sơ vay Khi thẻ được sử dụng để mua sắm hoặc rút tiền, ngân hàng gặp khó khăn trong việc thu hồi nợ do không thể xác định được chủ thẻ Ngân hàng thường phải gửi công văn yêu cầu hỗ trợ từ cơ quan công an và chính quyền địa phương để xác minh thông tin và thu hồi nợ, nhưng các cơ quan này không có trách nhiệm cung cấp thông tin cho ngân hàng Hơn nữa, hồ sơ pháp lý giả mạo gây trở ngại lớn trong việc khởi kiện, dẫn đến khả năng mất vốn cao trong những trường hợp này.
Một biện pháp cuối cùng để hỗ trợ khách hàng gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ thẻ tín dụng là thương lượng với chủ thẻ về việc miễn hoặc giảm lãi suất và phí phạt Điều này đặc biệt áp dụng trong các trường hợp khách hàng quá hạn do những yếu tố khách quan như tử vong hoặc tai nạn làm mất khả năng lao động, hoặc do nguyên nhân chủ quan nhưng chủ thẻ thể hiện tinh thần hợp tác Tuy nhiên, việc này có thể dẫn đến giảm lợi nhuận cho ngân hàng, nhất là khi số tiền lãi và phí phạt lớn so với số tiền gốc.
Trong trường hợp chủ thẻ chết hoặc mất tích, người thừa kế sẽ phải chịu trách nhiệm thanh toán nợ vay Nếu người thừa kế từ chối trách nhiệm, ngân hàng sẽ phải xem xét các biện pháp xử lý rủi ro khoản nợ Mặc dù tình huống này ít xảy ra, nhưng nó có thể dẫn đến rủi ro mất vốn cao cho ngân hàng.
Ngân hàng thường không khởi kiện khách hàng nợ xấu thẻ tín dụng do nhiều lý do Thứ nhất, khoản nợ xấu từ thẻ tín dụng thường không lớn Thứ hai, thủ tục khởi kiện tốn kém về chi phí và nhân sự Thứ ba, các khoản vay từ thẻ tín dụng thường không có tài sản đảm bảo, nên ngân hàng khó thu hồi nợ nếu khởi kiện thành công Cuối cùng, ngân hàng thiếu nhân sự, với chỉ hai nhân viên quản lý thẻ trong khi chỉ tiêu tăng trưởng thẻ tín dụng lên đến 100% mỗi năm, dẫn đến việc nhân viên phải kiêm nhiệm nhiều vị trí khác nhau.
Trong Chương 2, tác giả chỉ ra rằng thẻ tín dụng đã phát triển nhanh chóng nhưng cũng gây ra nhiều hậu quả khó xử lý Tuy nhiên, không thể từ bỏ một thị trường tiềm năng chỉ vì một số khách hàng gặp vấn đề nợ xấu Thị trường thẻ tín dụng tại Việt Nam vẫn còn nhiều cơ hội để khai thác Do đó, trong Chương 3, tác giả sẽ đề xuất các mô hình nhằm cảnh báo rủi ro sớm cho các tổ chức phát hành thẻ.
PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI XÁC SUẤT NỢ XẤU THẺ TÍN DỤNG QUỐC TẾ
Phân tích thống kê mô tả mức độ ảnh hưởng của các nhân tố
3.1.1 Cơ cấu nợ xấu thẻ TTDQT theo giới tính
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2014
Biểu đồ 3.1 chỉ ra rằng tỷ lệ khách hàng nữ có nợ xấu là 33%, trong khi tỷ lệ khách hàng nam lên tới 67% Điều này cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu ở khách hàng nam cao gấp hơn 2 lần so với khách hàng nữ, khẳng định rằng khách hàng nam gặp khó khăn về nợ xấu nhiều hơn so với khách hàng nữ.
Biểu đồ 3.1: Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo giới tính
3.1.2 Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo tuổi
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2014
Biểu đồ 3.2 cho thấy nhóm khách hàng từ 31 – 40 tuổi có tỷ lệ nợ xấu cao nhất, đạt 52% Mặc dù nhóm này thường được coi là có khả năng tài chính tốt nhờ vào công việc và thu nhập ổn định, họ lại gặp khó khăn trong việc chi trả nợ do nhiều khoản chi mới phát sinh như chi phí cho người phụ thuộc, mua nhà, và xe Sự gia tăng chi phí nhanh hơn so với thu nhập đã làm giảm khả năng trả nợ của họ Các nhóm tuổi khác chỉ có tỷ lệ quá hạn chênh lệch khoảng 2%, trong khi nhóm khách hàng từ 41 – 50 tuổi có tỷ lệ nợ xấu cao thứ hai, chiếm 18%.
Tỷ lệ khách hàng dưới 30 tuổi phát sinh nợ xấu đạt 16%, trong khi nhóm trên 50 tuổi có tỷ lệ này thấp hơn, chỉ 14% Khách hàng trên 50 tuổi thường được đánh giá cao về uy tín, sở hữu tài sản lớn và có chi phí cho con cái giảm Tại Nhật Bản, nhóm khách hàng này là mục tiêu chính của các ngân hàng phát hành thẻ tín dụng Tuy nhiên, họ cũng đối mặt với rủi ro như tỷ lệ tử vong cao và giảm thu nhập khi về hưu Để giảm thiểu những rủi ro này, ngân hàng đã giới hạn độ tuổi tối đa khi phát hành thẻ và sẽ đánh giá lại khả năng trả nợ của khách hàng sau khi nghỉ hưu để điều chỉnh hạn mức tín dụng cho phù hợp.
Biểu đồ 3.2: Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo độ tuổi
Khách hàng trên 50 tuổi có tỷ lệ phát sinh nợ xấu rất thấp Tại NHCTCN4, chỉ những khách hàng chiến lược mới được cấp thẻ tín dụng sau khi nghỉ hưu.
3.1.3 Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo trình độ học vấn
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2014
Biểu đồ 3.3 cho thấy tỷ lệ khách hàng có trình độ cao đẳng phát sinh nợ xấu TTDQT chiếm 72%, cao gấp 2,5 lần so với các nhóm khách hàng khác Tỷ lệ nợ xấu ở khách hàng có trình độ đại học và trung cấp lần lượt là 14% và 11%, trong khi khách hàng có trình độ trên đại học có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất (3%) Điều này cho thấy rằng, trong nhóm khách hàng có trình độ cao đẳng, đại học và trên đại học, xác suất phát sinh nợ xấu giảm theo trình độ học vấn Nhóm khách hàng có trình độ trung cấp trở xuống có tỷ lệ nợ xấu tương đối thấp (11%) do ngân hàng phát hành thẻ cho nhóm này ít hơn so với các nhóm khác.
Biểu đồ 3.3: Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo trình độ
Trung cấp trở xuống Cao đẳng Đại học Trên đại học h
3.1.4 Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo tình trạng hôn nhân
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2014
Theo Biểu đồ 3.4, tỷ lệ khách hàng đã kết hôn và chưa kết hôn phát sinh nợ xấu không có sự chênh lệch lớn Cụ thể, khách hàng chưa kết hôn có tỷ lệ nợ xấu cao hơn 2% so với khách hàng đã kết hôn, cho thấy mức chênh lệch này là không đáng kể.
3.1.5 Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo số người phụ thuộc
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2014
Sự gia tăng số lượng người phụ thuộc dẫn đến chi phí cho họ cũng tăng theo, làm giảm thu nhập còn lại để trả nợ Biểu đồ 3.5 chỉ ra rằng tỷ lệ khách hàng có hai người phụ thuộc gặp nợ xấu cao nhất, đạt 39% Trong khi đó, tỷ lệ khách hàng có một người phụ thuộc cũng ghi nhận mức nợ xấu đáng kể.
Biểu đồ 3.4: cơ cấu nợ xấu TTDQT theo Hôn nhân
Chưa kết hôn Đã kết hôn
Biểu đồ 3.5: Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo số người phụ thuộc
Không người phụ thuộc Một người
Tỷ lệ khách hàng có ba người phụ thuộc phát sinh nợ xấu là 21%, trong khi tỷ lệ khách hàng có bốn người phụ thuộc trở lên chỉ chiếm 4% Đặc biệt, khách hàng không có người phụ thuộc có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất, chỉ 2% Tổng cộng, khách hàng có bốn người phụ thuộc chiếm tỷ lệ 34%.
3.1.6 Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo tình trạng sở hữu nhà ở
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2014
Biểu đồ 3.6 cho thấy tỷ lệ khách hàng phát sinh nợ xấu có sở hữu nhà riêng cao nhất, đạt 46%, trong khi khách hàng thuê nhà chiếm 30% và khách hàng sống cùng gia đình chỉ 24% Mặc dù lý thuyết cho rằng khách hàng sở hữu nhà có khả năng phát sinh nợ xấu thấp hơn, nhưng thực tế lại cho thấy điều ngược lại Do đó, cần thực hiện các phân tích định lượng để kiểm tra lại mối quan hệ giữa tình trạng sở hữu nhà ở và nợ xấu TTDQT trước khi đưa ra kết luận.
3.1.7 Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo thu nhập
Nguồn: Báo cáo nợ xấu TTDQT NHCTCN4 2014
Biểu đồ 3.6: Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo tình trạng sở hữu nhà ở
Nhà thuê Sống cùng gia đình Nhà sở hữu riêng
Biểu đồ 3.7: Cơ cấu nợ xấu TTDQT theo thu nhập
5%).
Mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy cao cho thấy sự tương quan giữa các biến X1, X6 và xác suất nợ xấu TTDQT còn thấp, điều này cho thấy độ tin cậy của mô hình chưa cao Hệ số hồi quy cao của X1 và X6 cũng chỉ ra rằng mô hình chưa phù hợp do các biến này có tương quan yếu với biến phụ thuộc.
Căn cứ vào kết quả hồi quy tại Bảng 3.1 mô hình dự báo xác suất nợ xấu TTDQT là:
Trong đó, xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu là:
Khi xác suất P lớn hơn 0,5, chúng ta có thể dự đoán rằng khách hàng sẽ phát sinh nợ xấu Nếu P bằng 0,5, chưa thể khẳng định khách hàng có nợ xấu hay không Ngược lại, khi P nhỏ hơn 0,5, có thể kết luận rằng khách hàng không phát sinh nợ xấu và có thể cấp tín dụng cho họ.
3.2.1.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình Để phân tích số liệu thu thập được, tác giả sử dụng phần mềm thống kê SPSS Sử dụng phương pháp Enter để đưa biến độc lập vào mô hình Kết quả phân tích hồi quy Logistics đối với biến phụ thuộc - xác suất nợ xấu và 8 biến độc lập là: Giới tính, Tuổi, Trình độ học vấn, Tình trạng hôn nhân, Số người phụ thuộc, Tình trạng sở hữu nhà ở, Thu nhập, Hạn mức TTDQT
Bảng 3.2: Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát
Omnibus Tests of Model Coefficients
Kiểm định được thực hiện để xác định ý nghĩa của tổ hợp liên hệ tuyến tính giữa các hệ số trong mô hình, ngoại trừ hằng số, đối với biến phụ thuộc Giả thuyết H0 được đặt ra là P1 = P2 = … = P8 = 0 Sử dụng kiểm định Chi-square với mức ý nghĩa Sig < 5%, kết quả tại bảng 3.2 cho thấy không có hiện tượng các hệ số hồi quy đồng thời bằng không, từ đó bác bỏ giả thuyết H0 Điều này chứng tỏ mô hình có ý nghĩa thống kê và độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 3.3: Kiểm định sự phù hợp giữa kết quả dự báo và dữ liệu
Step Chi-square df Sig
Mức ý nghĩa của kiểm định Chi-square là 0.000 < 0.05 nên ta kết luận có sự phù hợp cao giữa dữ liệu nghiên cứu và kết quả dự báo
Bảng 3.4: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 235.004 a 381 651 a Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than 001
Hệ số tương quan Nagelkerde R Square đạt 65,1%, cho thấy các biến độc lập giải thích 65,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc, trong khi hệ số tương quan Cox & Snell R Square chỉ đạt 38,1%.
Chỉ tiêu -2LL (viết tắt của -2 log likelihood) càng nhỏ thì độ phù hợp của mô hình càng cao, với giá trị nhỏ nhất là 0, biểu thị cho sự hoàn hảo không có sai số Khi -2LL không cao, điều này cho thấy mô hình vẫn có khả năng phù hợp tốt với dữ liệu.
Mô hình tổng thể cho thấy độ phù hợp khá tốt với giá trị 235.004, tuy nhiên, việc xác định giá trị -2LL nhỏ là một thách thức Do đó, tác giả tiếp tục phân tích dựa vào xác suất dự báo chính xác từ kết quả phân tích Logistic trên phần mềm SPSS Bảng 3.4 sẽ so sánh các trị số thực và trị số dự đoán cho từng biểu hiện, từ đó tính toán tỷ lệ dự đoán đúng sự kiện và đánh giá mức độ chính xác của mô hình.
Bảng 3.5: Ƣớc lƣợng mức độ dự báo chính xác của mô hình
Overall Percentage 93.9 a The cut value is 500
Trong 495 trường hợp không phát sinh nợ xấu thì mô hình dự đoán chính xác
Trong nghiên cứu với 483 trường hợp, mô hình dự đoán khách hàng phát sinh nợ xấu đã đạt được tỷ lệ chính xác cao Cụ thể, trong 12 trường hợp mà mô hình dự đoán có nợ xấu nhưng thực tế không phát sinh, xác suất dự đoán chính xác cho trường hợp không phát sinh nợ xấu là 97.6% Đối với 94 trường hợp khách hàng có nợ xấu, mô hình đã dự đoán chính xác 70 trường hợp, dẫn đến tỷ lệ dự đoán chính xác là 74.5% Tính trung bình, tác giả kết luận rằng mô hình này có khả năng dự báo chính xác 93.9% xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu TTDQT.
3.2.2.1 Ƣớc lƣợng tham số của mô hình
Theo Bảng 3.1, với mức ý nghĩa 5%, các biến X2, X3, X4, X5, X7, X8 có tương quan với xác suất nợ xấu TTDQT, cho thấy việc sử dụng chúng để dự báo xác suất nợ xấu là hợp lý Ngược lại, các biến X1 và X6 không có tương quan với xác suất nợ xấu TTDQT do mức ý nghĩa lớn hơn 5%, vì vậy không nên sử dụng chúng trong dự báo Tác giả đã lập mô hình giới hạn chỉ với các biến có hệ số hồi quy có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, và từng bước loại bỏ các biến không phù hợp, bắt đầu từ X6 Sau khi loại bỏ X6, mức ý nghĩa của X1 vẫn cao hơn 5%, do đó X1 cũng bị loại bỏ Quá trình loại bỏ từng bước giúp tránh nhầm lẫn với các biến có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5% Cuối cùng, mô hình còn lại bao gồm 6 biến độc lập là X2, X3, X4, X5, X7, X8 Kết quả phân tích hồi quy Logistics được trình bày như sau.
Bảng 3.6: Phân tích mô hình hồi quy Logistic giới hạn
B S.E Wald df Sig Exp(B) Step 1 a Do_tuoi.X2 -.055 019 8.216 1 004 946
Constant 5.076 985 26.536 1 000 160.076 a Variable(s) entered on step 1: Do_tuoi.X2, Trinh_do.X3, Hon_nhan.X4, Nguoi_phu_thuoc.X5, Thu_nhap.X7, Han_muc.X8
3.2.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 3.7: Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp Omnibus Tests of Model Coefficients
Sử dụng kiểm định Chi-square với mức ý nghĩa Sig < 0.05 cho thấy không có hiện tượng các hệ số hồi quy đồng thời bằng không Điều này chứng tỏ mô hình có ý nghĩa thống kê và độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 3.8: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 236.021 a 380 649 a Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than 001
Mô hình hồi quy giới hạn với 6 biến độc lập gồm độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, số người phụ thuộc, thu nhập và hạn mức TTDQT đã được phân tích Kết quả cho thấy giá trị -2LL của mô hình hồi quy giới hạn là 236.021, cao hơn một chút so với -2LL của mô hình hồi quy tổng thể là 235.004, tuy nhiên tỷ lệ chênh lệch giữa hai mô hình là rất nhỏ.
Bảng 3.9: Kiểm định sự phù hợp giữa kết quả dự báo và dữ liệu
Step Chi-square df Sig
Mức ý nghĩa của kiểm định Chi-square là 0.000 < 0.05 nên ta kết luận có sự phù hợp cao giữa dữ liệu nghiên cứu và kết quả dự báo
Bảng 3.10: Ƣớc lƣợng mức độ dự báo chính xác của mô hình
Overall Percentage 93.9 a The cut value is 500 h
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mô hình tối ưu
Để dễ dàng diễn dịch và phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy, công thức (1) có thể được viết lại như sau
Theo công thức (2), khi các biến độc lập tăng thêm một đơn vị, tỷ lệ giữa xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu và không phát sinh nợ xấu sẽ thay đổi tương ứng Cụ thể, nếu trình độ khách hàng tăng thêm một bậc, xác suất phát sinh nợ xấu của khách hàng sẽ giảm tương ứng.
Phần mềm SPSS đã hỗ trợ trong việc tính toán xác suất nợ xấu, với tỷ lệ thay đổi của xác suất này được thể hiện qua cột Exp(B) trong Bảng 3.6 Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, độ tuổi của khách hàng ( = -0.055) có ảnh hưởng đáng kể: mỗi khi khách hàng tăng thêm một tuổi, tỷ lệ xác suất nợ xấu so với khả năng trả nợ đúng hạn giảm xuống 0.946 lần với mức ý nghĩa 5%.
Trình độ học vấn có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của chủ thẻ Cụ thể, khi trình độ học vấn của chủ thẻ tăng thêm 1 đơn vị, tỷ lệ xác suất nợ xấu giảm 0.157 lần so với xác suất trả nợ đúng hạn, với mức ý nghĩa 5% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Trình trạng hôn nhân có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của chủ thẻ Cụ thể, khi các yếu tố khác không thay đổi, tỷ lệ xác suất nợ xấu của chủ thẻ đã kết hôn giảm 0.244 lần so với xác suất trả nợ đúng hạn, với mức ý nghĩa 5%.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, số người phụ thuộc có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nợ xấu của chủ thẻ Cụ thể, với mức ý nghĩa 5%, khi số người phụ thuộc tăng thêm một, tỷ lệ xác suất nợ xấu so với khả năng trả nợ đúng hạn sẽ tăng lên 4.444 lần.
Theo nghiên cứu, khi thu nhập của chủ thẻ tăng thêm một triệu đồng, tỷ lệ xác suất nợ xấu giảm 0.652 lần so với xác suất trả nợ đúng hạn, với mức ý nghĩa 5% và các yếu tố khác không đổi.
Hạn mức tín dụng (β = 0.033) cho thấy rằng, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi và với mức ý nghĩa 5%, khi hạn mức của chủ thẻ tăng thêm một triệu đồng, tỷ lệ xác suất nợ xấu của chủ thẻ sẽ tăng 1.034 lần so với xác suất trả nợ đúng hạn.
Kết quả nghiên cứu phù hợp với cơ sở lý thuyết và kỳ vọng về dấu của hệ số hồi qui trong mô hình.
Dự báo xác suất phát sinh nợ xấu
Để dự báo xác suất phát sinh nợ xấu thẻ tín dụng Công thức (1) được viết lại như sau:
Dựa trên công thức (3), chúng ta có thể dự đoán xác suất phát sinh nợ xấu của khách hàng Cụ thể, khách hàng 30 tuổi, có trình độ đại học, sống cùng vợ/chồng và có một người phụ thuộc, với thu nhập 15 triệu đồng và thẻ tín dụng hạn mức 45 triệu đồng (gấp ba lần lương), sẽ có xác suất phát sinh nợ xấu như sau:
Xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu là 60%, cao hơn 50%, do đó không thể cấp tín dụng 45 triệu đồng Nếu giảm hạn mức tín dụng xuống 30 triệu đồng (gấp hai lần lương), xác suất nợ xấu giảm xuống 37%, thấp hơn 50%, cho phép cấp tín dụng với hạn mức 30 triệu đồng Kết quả dự báo đạt độ chính xác 93,9%.
Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu TTDQT và mức độ tác động của chúng Qua việc xây dựng mô hình hồi quy tổng thể và mô hình giới hạn, nghiên cứu đã sử dụng phần mềm R để lựa chọn mô hình phù hợp nhằm dự đoán xác suất nợ xấu TTDQT Kết quả cho thấy có 6 nhân tố có mối tương quan với nợ xấu TTDQT Tác giả đã đưa ra các giải pháp nhằm giảm thiểu nợ xấu TTDQT trong Chương 4.