Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam chi nhánh thành phố hồ chí minh

TÍNHCẤPTHIẾTCỦAĐỀTÀI

Khi một ngân hàng cho khách hàng vay đều tiềm ẩn hậu quả khi khách hàng không trả được nợ, đây chính là rủi ro tín dụng của ngân hàng Theo Nguyễn Minh Kiều (2009), rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh do khách hàng vay nợ có thểm ấ t k h ả n ă n g t r ả n ợ m ộ t k h o ả n v a y n à o đ ó

Theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2006), khách hàng được coi là mất khả năng trả nợ nếu không thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà không tính đến khoản thanh lý tài sản của ngân hàng (nếu có) để hoàn trả hoặc có các khoản nợ xấu từ nhóm 3 trở lên.

Khi nghiên cứu về rủi ro không trả được nợ vay, Chapman (1990) đã phân tích những nguyên nhân gây ra nợ xấu mảng cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng, đồng thờikiểm định thực tế và kết luận những nhân tố chính tác động đến rủi ro tín dụng cho vay khách hàng cá nhân Đề tài chỉ ra những nhân tố như: nhân khẩu học của người đi vay (tuổi tác; giới tính; khách hàng đang độc thân, đã kết hôn, li hôn hay góa bụa; khách hàng có bao nhiêu người phụ thuộc, thời gian cư trú); tính chất nghề nghiệp; thu nhập, tài sản tích lũyc ủ a n g ư ờ i đ i v a y ; t í n h c h ấ t c ủ a k h o ả n n ợ C u ố i c ù n g n g h i ê n c ứ u đ ư a r a m ố i l i ê n h ệ q u a n t r ọ n g g i ữ a n h ữ n g n h â n t ố r ủ i r o

Theo nghiên cứu của của Jonathan Crook (1995), tác giả sử dụng các biến độc lập như: độ tuổi, thu nhập, thu nhập ròng, sở hữu nhà riêng, giới tính, trình độ học vấn, nhu cầu vay, dư nợ, ngành kinh doanh, lãi suất Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng trả nợ chịu ảnh hưởng tích cực từ yếu tố độ tuổi của chủ hộ, yếu tố thu nhập, thu nhập ròng và sở hữu nhà riêng.

Vương Quân Hoàng và ctg (2006), thông qua mô hình hồi quy Logit, với kích thước mẫu là 1.727 người vay đã có kết luận các biến độc lập tác động tíchc ự c đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a K H C N l à : n g u ồ n t h u h à n g t h á n g , c h ê n h l ệ c h g i ữ a t h u n h ậ p v à c h i p h í ; t à i s ả n t í c h l ũ y c ủ a k h á c h h à n g N g ư ợ c l ạ i , c á c b i ế n c ó t á c đ ộ n g t i ê u c ự c đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a K H C N g ồ m đ ộ t u ổ i , h ọ c v ấ n , n g h ề n g h i ệ p , t ì n h t r ạ n g h ô n n h â n , đ ị a đ i ể m s i n h s ố n g , t h ờ i g i a n s i n h s ố n g , n g ư ờ i p h ụ t h u ộ c , d i c h u y ể n b ằ n g p h ư ơ n g t i ệ n g ì ( ô t ô , x e m á y )

Theo nghiên cứu của Roslan & Karim (2009) về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các đối tượng tín dụng vi mô tại Agribank cho thấy những người vay hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ ít rủi ro hơn đối với những người hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, quy mô khoản vay càng lớn thì tỷ lệ nợ quá hạn càng thấp, thời hạn cho vay tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê, và thời gian cho vay càng dài thì tỷ lệ nợ quá hạn càng cao.

Theo Trương Đông LộcvàNguyễn ThanhBình (2011) “Cácnhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ ở tỉnh Hậu Giang” Số liệu sử dụng trong nghiên cứu được thu thập từ một cuộc điều tra bằng bảng câu hỏi với một số hộ được phỏng vấn là 436 Nghiên cứu sử dụng mô hình Probit, kết quả phân tích cho thấy lãi suất đi vay tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ, tức lãi suất càng cao thì khả năng trả nợ càng giảm; nguồn thu nhập và số thành viên tạo ra nguồn thu nhập trong gia đình thì tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ vay của các nông hộ.Cuối cùng, nghiên cứu cho thấy những hộ vay vốn sử dụng cho mục đích phi nông nghiệp có khả năng trả nợ đúng hạn thấp hơn những hộ đi vay vốn phục vụ cho sản xuất nông nghiệp.

Trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19 tác động nghiêm trọng đến nền kinh tế, các chính sách của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, như Thông tư 01/2020/TT-NHNN và Thông tư 03/2021/TT-NHNN, nhằm hỗ trợ khách hàng chịu ảnh hưởng, cho thấy mức độ nghiêm trọng của đại dịch đối với nền kinh tế và tác động trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng Do đó, việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ trong bối cảnh hiện nay trở nên khó khăn và quan trọng hơn bao giờ hết.

Trong bối cảnh phát triển, cho vay khách hàng cá nhân trở thành mục tiêu chiến lược của ngân hàng, nhưng nợ xấu luôn là mối quan ngại Nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến khả năng vay vốn tương lai của khách hàng, mà còn tác động tiêu cực đến tình hình kinh doanh của ngân hàng thương mại Nguyên nhân dẫn đến nợ xấu ngân hàng có thể do yếu kém từ chính khách hàng hoặc lỗ hổng trong quá trình thẩm định Đối với khách hàng doanh nghiệp, ngân hàng có thể đánh giá sức khỏe tài chính thông qua báo cáo tài chính nộp cơ quan thuế hoặc báo cáo tài chính có kiểm toán độc lập Tuy nhiên, đối với khách hàng cá nhân, việc thẩm định còn khó khăn do chưa xây dựng được tiêu chuẩn đánh giá khả năng trả nợ, nên kinh nghiệm và kỹ năng của chuyên viên thẩm định đóng vai trò quan trọng.

0 , 3 2 ; 0 , 2 6 v à 0 , 1 9 % V P B l à n g â n h à n g c ó t ỷ l ệ n ợ x ấ u c a o n h ấ t v ớ i 3 , 5 % v à t ă n g 0 , 0 5 đ i ể m p h ầ n t r ă m s o v ớ i c u ố i n ă m t r ư ớ c V ì v ậ y , v i ệ c n g h i ê n c ứ u c á c n h â n t ố ả n h h ư ở n g đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a K H C N l à c ầ n t h i ế t v à c ó ý n g h ĩ a q u a n t r ọ n g t r o n g v i ệ c g i ả m t h i ể u r ủ i r o t í n d ụ n g c ủ a c h i n h á n h t ừ đ ó đ ư a r a n h ữ n g k h u y ế n n g h ị n h ằ m g i a t ă n g h i ệ u q u ả p h á t t r i ể n m ả n g c h o v a y k h á c h h à n g c á n h â n t ạ i c h i n h á n h v à t o à n h ệ t h ố n g V i e t c o m b a n k Đ ó l à đ ộ n g l ự c t h ú c đ ẩ y t á c g i ả c h ọ n đ ề t à i“Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Vietcombank chi nhánh TP.Hồ Chí Minh”.

MỤCTIÊUĐỀTÀI

Mụctiêutổngquát

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Vietcombank CN TP.Hồ Chí Minh, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm giảmthiểu rủiro tín dụng,gia tăng hiệu quảpháttriển mảngcho vaykháchhàng cá nhân tại chi nhánh.

Mụctiêucụthể

Để thực hiện được mục tiêu tổng quát trên, luận văn sẽ hướng tới các mục tiêu cụ thể như sau:

- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Vietcombank CN TP.Hồ Chí Minh

- Xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trên đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Vietcombank CN TP.Hồ Chí Minh

- Đưa ra những khuyến nghị nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, gia tăng hiệuq u ả pháttriểnmảngchovaykháchhàngcánhântạiVietcombankCNTP.HồChí Minh

CÂUHỎINGHIÊNCỨU

Với mục tiêu nghiên cứu nói trên, đề tài sẽ sáng tỏ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.Hồ Chí Minh, thông qua việc trả lời những câu hỏi nghiên cứu như sau:

- Câu hỏithứ nhất: Các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trảnợ vay của khách hàng cá nhân tại Vietcombank CN TP.Hồ Chí Minh?

- Câu hỏi thứ hai: Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trên đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Vietcombank CN TP.Hồ Chí Minh như thếnào?

- Câu hỏi thứ ba: Cần có những khuyến nghị nào nhằm giảm thiểu rủi ro tínd ụ n g , g i a t ă n g h i ệ u q u ả p h á t t r i ể n m ả n g c h o v a y k h á c h h à n g c á n h â n t ạ i V i e t c o m b a n k C N T P H ồ C h í M i n h ?

ĐỐITƯỢNGVÀPHẠMVINGHIÊNCỨU

Đốitượngnghiêncứu

Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của kháchh à n g c á n h â n t ạ i V i e t c o m b a n k c h i n h á n h T P H ồ C h í

Phạmvinghiêncứu

- Phạm vi thời gian: Các số liệu phục vụ nghiên cứu được thu thập từ 250 hồ sơ vay khách hàng cá nhân từ 01/01/2019 – 30/06/2023 tại Vietcombank chi nhánh TP.Hồ Chí Minh.

PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU

Phươngphápvàthiếtkếnghiêncứu

- Phương pháp nghiên cứu:kết h ợp giữa phương pháp giữa định tính và địnhlượng.

- Thiếtk ến gh i ên c ứ u : h ỗn h ợp , ng hi ên c ứu c hu ỗi t h ời g ia n, n g h i ê n c ứ u t ì n h h u ố n g đ i ể n h ì n h , v à q u a n s á t

Trên cơ sở dữ liệu, thông tin thu thập được như: giáo trình, tạp chí, thông tư, luật, báo cáo thường niên của ngânhàng, báo cáo kếtquả kinh doanh của chinhánh, báo cáo nội bộ của phòng kế toán chi nhánh.

Sử dụng mô hình hồi quy Binary Logictics trong SPSS 20.0 được xây dựng từc á c l ý t h u y ế t v à c á c n g h i ê n c ứ u s ẵ n c ó đ ể đ o l ư ờ n g c á c y ế u t ố t á c đ ộ n g đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a k h á c h h à n g c á n h â n đ ố i v ớ i m ộ t n g â n h à n g t h ư ơ n g m ạ i

Theo Simon Jackman (2007), “với hồi quy Binary Logistic, thông tin chúng ta cần thu thập về biến phụthuộc là mộtsựkiện nàođó có xảy rahaykhông,biếnphụ thuộcYlúcnày có 2giátrịlà0 và1,với0làkhông xảy rasựkiện taquan tâmvà1 là có xảy ra, và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra quy tắc nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0.5 thì kết quả dự đoán sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quả dự đoán sẽ cho là “không” ”

Theo Hun Myoung Park (2010), khi biến phụ thuộc là một biến nhị phân, biếnt h ứ b ậ c , h o ặ c b i ế n đ ị n h t í n h T h ậ m c h í n h ữ n g d ữ l i ệ u đ ế m đ ư ợ c l à r ờ i r ạ c n h ư n g t h ư ờ n g đ ư ợ c x e m n h ư l i ê n t ụ c K h i đ ó , p h ư ơ n g p h á p ư ớ c l ư ợ n g b ì n h p h ư ơ n g n h ỏ n h ấ t ( O L S ) k h ô n g c ò n l à m ộ t ư ớ c l ư ợ n g k h ô n g c h ệ c h t u y ế n t í n h t ố t n h ấ t n ữ a , v à

- Vì là mô hình định lượng, thể hiện sự khách quan, nhất quán, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng nên khắc phục được những nhược điểm cảm tính của các mô hình định tính

- Mô hình Logit này đo lường rủi ro cho vay đơn giản, dễ thực hiện bằng phần mềm chuyên dụng (như Eviews, SPSS)

- Thông qua kết quả từ mô hình, ngân hàng có thể ước lượng được xác suất không trả được nợ của khách hàng Ngân hàng có thể xác định được kháchh à n g n à o c ó k h ả n ă n g t r ả n ợ t ố t đ ể p h á t t r i ể n t h ê m s ả n p h ẩ m , d ị c h v ụ ; k h á c h h à n g n à o t i ề m ẩ n r ủ i r o t í n d ụ n g , t ừ đ ó c ó b i ệ n p h á p k ị p t h ờ i V ì v ậ y , M ô h ì n h L o g i t c ó t h ể l à c ơ s ở đ ể n g â n h à n g p h â n l o ạ i k h á c h h à n g v à n h â n d i ệ n r ủ i r o

- Một ưu điểm nổi bật của mô hình Logit có thể đo lường vai trò của các yếu tố tác động đến hạng tín dụng của khách hàng, có thể hiệu chỉnh hoặc thêm bớt các biến nhằm xác định cụ thể tác động của các yếu tố nđến rủi ro tín dụng như thếnào.Đâylàđiểmtiếnbộsovớimôhìnhxếphạngtíndụngtruyềnthốnghay mô hình KMV.

Mô hình Logit là mô hình kinh tế lượng, vì vậy khi kích thước mẫu ở mức nhỏ thì mô hình có thế dự báo kém chính xác Ngoài ra, mức độ chính xác của nguồn thông tin thu thập và khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích của cán bộ tín dụng ảnh hưởng rất lớn đến kết quả của mô hình.

Tuy mô hình Logit còn một số nhược điểm, song thực tế các nghiên cứu trước đây, nhất là các nghiên cứu trong nước thường sử dụng mô hình này cho nghiênc ứ u v ề k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a K H C N t ạ i V i ệ t N a m D o v ậ y , t á c g i ả s ử d ụ n g m ô h ì n h L o g i t đ ể t h ự c h i ệ n n g h i ê n c ứ u c á c y ế u t ố ả n h h ư ở n g k h ả n ă n g t r ả n ợ v a y c ủ a K H C N t ạ i

Quytrìnhnghiêncứu

Thống kê số liệu:Dữ liệu thứ cấp là tài khoản vay của 250 khách hàng cá nhân giai đoạn 01/01/2019 – 30/06/2023 trên chương trình báo cáo nợ vay của Vietcombank CN TP.HCM và hồ sơ bản cứng của các khách hàng cùng các báoc á o l i ê n q u a n đ ế n đ ề t à i n g h i ê n c ứ u t ạ i V i e t c o m b a n k C N

Sau khi xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của doanh nghiệp KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM, nghiên cứu tiến hành phân tích dữ liệu và kiểm định mô hình logit Sử dụng phần mềm thống kê SPSS để chạy hồi quy logit ước lượng hệ số, xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến khả năng trả nợ vay Tiếp theo, tiến hành kiểm định độ chính xác của mô hình logit thông qua các tiêu chuẩn xác định độ phù hợp của mô hình và kiểm định ý nghĩa thống kê của từng yếu tố.

Cáchthứcthuthậpsốliệu

Các quan sát được lựa chọn là những khoản vay đã phát sinh từ ngày 01/01/2019 đến thời điểm 30/06/2023 Tác giả chọn như vậy để đảm bảo rằng tất cả các quan sát được chọn đều đã phát sinh kỳ hạn trả nợ phải thanh toán Dữ liệu được trích xuất từ chương trình báo cáo nợ vay tại Vietcombank CN TP.HCM ngày 30/06/2023 Tác giả chọn lọc những khách hàng có đầy đủ thông tin và chọn ngẫu nhiên 250 khách hàng trong toàn bộ danh sách Số lượng thông tin chọn lọc được đối chiếu với hồ sơ gốc của khách hàng được quản lý tại Vietcombank CNTP.HCM.

 Đối với khách hàng có KNTN vay: thu thập các khách hàng đang có dư nợ tại thời điểm 30/06/2023 và có thời gian quan hệ tín dụng tại Vietcombank

CN TP.HCM đến 30/06/2023 ít nhất 01 năm.

 Đối với khách hàng không có KNTN vay: tác giả thu thập các khách hàng không có KNTN theo từng quý giai đoạn từ 01/01/2019 – 30/06/2023;t r ư ờ n g h ợ p k h á c h h à n g k h ô n g c ó K N T N q u a n h i ề u q u ý t h ì c h ỉ l ấ y 0 1 q u ý ;

Bên cạnh đó, tác giả còn sử dụng số lệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo nợ có vấn đề - nợ xấu của Vietcombank Chi nhánh TP.HCM trong giai đoạn 2019-2023.

KNCN theo các sản phẩm vay trung dài hạn như mua nhà/đất, xây/sửa nhà ở, tiêu dùng có TSBĐ, vay sản xuất kinh doanh có TSBĐ

Phươngphápxửlýsốliệu

- Các số liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 để xác định các yếu tố liên quan đến KNTN vay của KHCN tại Vietcombank TP.HCM

- Tiến hành đưa biến phụ thuộc và các biến độc lập kỳ vọng vào phân tích hồi quy binary logistic, từng bước một loại bỏ dần các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc cho tới khi thu được mô hình tối ưu (ở mức ý nghĩalựa chọn,cácbiếnđộclậptrong môhình đều có tácđộng tớibiến phụ thuộc Y).

ÝNGHĨACỦAĐỀTÀI

Căn cứ theo phương pháp định tính và định lượng, tác giả đã xác định các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Vietcombank CN TP Hồ Chí Minh, từ đó đưa ra các giải pháp, kiến nghị nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, gia tăng hiệu quả phát triển mạng cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng.

KẾTCẤULUẬNVĂN

Ngoàicácnộidung nhưdanh mụchình ảnh,bảngbiểu,tómtắt,phụlục,luận văn được chia thành năm chương với nội dung cụ thể từng chương như sau:

Chương đầu tiên giới thiệu kháiquátvề tínhcấp thiết, lý do chọn đề tài cũng như các nộidung chính của luận văn như: mục tiêunghiên cứu; đối tượng, phạm vi nghiên cứu; phương pháp nghiên cứu; cũng như ý nghĩa thực tiễn, đóng góp của nghiên cứu vào mảng cho vay khối KHCN an toàn, hiệu quả tại Vietcombank CN TP.Hồ Chí Minh.

Chương trình bày lý thuyết tín dụng, hình thức cấp tín dụng; đặc điểm hoạt động cho vay đối với KHCN; rủi ro tín dụng và tác động của rủi ro tín dụng; các nhân tố ảnh hưởng, công bố khoa học trong và ngoài nước liên quan Từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu và phát triển các giải thuyết.

Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu. Ngoàir a , c h ư ơ n g n à y c ò n t h ể h i ệ n q u y t r ì n h t h i ế t k ế b ả n g c â u h ỏ i k h ả o s á t ; p h ư ơ n g p h á p x á c đ ị n h m ẫ u , t h u t h ậ p s ố l i ệ u s ơ c ấ p v à s ố l i ệ u t h ứ c ấ p ; c á c p h ư ơ n g p h á p x ử l ý , p h â n t í c h s ố l i ệ u c ủ a n g h i ê n c ứ u

Dựa trên các phươngpháp phân tích số liệu, chương này sẽ trình bày kếtquả nghiên cứu và các kiểm định, từ đó đề ra mô hình nghiên cứu hợp lý nhất Đồng thời, chương cũng trình bày một số thảo luận, nhận định về các kết quả; đối chiếu, so sánh với các nghiên cứu tương tự trong và ngoài nước.

Chương này sẽ tóm tắt lại kết quả, từ đó đưa ra các kết luận của nghiên cứu. Đồng thời, chương 5 cũng trình bày các hàm ý quản trị và kiến nghị nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, từ đó gia tăng hiệu quả phát triển mảng cho vay khách hàngc á n h â n c ủ a V i e t c o m b a n k C N T P H ồ C h í M i n h

Chương 2 sẽ trình bày một số cơ sở lý thuyết, và các nghiên cứu trong và ngoài nước về những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN ở một số NHTM Qua đó, chương này sẽ thảo luận để xác định, thiết kế mô hình nghiên cứu cụ thể cho trường hợp tại Vietcombank CN TP.HCM.

ĐẶCĐ I Ể M H O Ạ T Đ Ộ N G C H O V A Y Đ Ố I V Ớ I K H Á C H H À N G C Á NHÂN

Cho vay đối với KHCN là một loại hình tín dụng, do đó nó mang ba đặc điểm chung của tín dụng:

- Dựa trên cơ sở lòng tin: NH chỉ cho vay khi tin tưởng rằng vốn vay được sử dụng hợp pháp và đúng mục đích; phương án vay vốn hiệu quả, khả thi; khách hàng có tiềm lực tài chính mạnh, đủ khả năng trả nợ cáckhoản nợ đếnhạn.

- Đảm bảo tính hoàn trả về thời gian và giá trị: Về phía khách hàng, nếu chu kỳ luân chuyển vốn lớn hơn thời hạn cho vay thì khi đến kỳ trả nợ khách hàng chưacónguồn đểtrảnợ,gây thách thứcchokháchhàngvàviệcthu hồi nợ đúng hạn cho NH, ngược lại chu kỳ luân chuyển vốn thấp hơn thời hạn vay, khách hàng rất có thể sử dụng vốn sai mục đích, gây nhiều rủi ro cho NH Về phía ngân hàng, NH căn cứ vào tính chất thời hạn nguồn vốn của mình và chu kỳ luân chuyển vốn của khách hàng Khi ngân hàng có nguồn vốn dồi dào thì

NH có thể cho vay với thời hạn dài và ngược lại chỉ có thể cho vay với thời hạn ngắn.

Cho vay là sự chuyển nhượng giá trị tạm thời với điều kiện hoàn trả cả gốc lẫn lãi Khoản lãi này đối với người vay là chi phí sử dụng vốn, còn đối với ngân hàng (NH) là nguồn trả lãi cho người gửi tiền, bù đắp chi phí hoạt động và tạo lợi nhuận Do đó, người vay phải trả gốc cùng một khoản lãi theo lãi suất đã thỏa thuận khi ký hợp đồng tín dụng.

Ngoài các đặc điểm chung của cho vay thông thường, cho vay đối với

 Cho vay khách hàng doanh nghiệp thường có lợi nhuận thấp hơn cho vay KHCN thường có chi phí và lợi nhuận cao hơn

 Cho vay KHCN an toàn hơn cho vay KHDN vì hầu hết cấp tín dụng có tài sản bảo đảm

 Đốivớicáckhoảnchovay tínchấpđốivớiKHCN:Tổn thấttín dụngđốivới cho vay

KH doanh nghiệp thấp hơn KHCN Đối với khoản vay có TSBĐ,t ổ n t h ấ t t í n d ụ n g đ ố i v ớ i c h o v a y K H d o a n h n g h i ệ p c a o h ơ n

LÝ THUYẾTVỀKHẢNĂNGTRẢNỢCỦAKHÁCHHÀNGCÁNHÂN

Theo thông tư số 11/2021/TT-NHNN về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của các tổ chức tín dụng (TCTD), chi nhánh ngân hàng nước ngoài, khách hàng nói chung và khách hàng cá nhân được theo dõi và phân loại nợ thành 5 nhóm như sau:

- Nhóm2:Nợcầnchúý (Nợquáhạn360ngày)

Theo Nguyễn Ngọc Lê Ca (2011) thì tín dụng cá nhân thường có quy mô giao dịch nhỏ nhưng số lượng giao dịch lớn và phân tán rộng khắp khiến cho việc giao dịch không được thuận tiện (Nguyễn Minh Kiều, 2009) và như vậy ngân hàng phải mở thêm nhiều chi nhánh hoặc các dịch vụ trực tuyến khác để phục vụ cho đặc điểm này của khách hàng cá nhân Khi tiến hành giao dịch với kháchhàngcánhân,thôngthườngtổchứctíndụnggặprủirovềthôngtinbất cânx ứ n g ( H e f f e r n a n , 2 0 0 5 ) h ơ n s o v ớ i k h á c h h à n g t ổ c h ứ c d o v i ệ c t h u t h ậ p c h í n h x á c t h ô n g t i n v ề l o ạ i k h á c h h à n g n à y l à r ấ t k h ó k h ă n đ ồ n g t h ờ i n g u ồ n t r ả n ợ c h ủ y ế u c ủ a k h á c h h à n g c á n h â n l à t ừ t h u n h ậ p ổ n đ ị n h ở t h ờ i đ i ể m h i ệ n t ạ i D o v ậ y , n ế u n g ư ờ i v a y g ặ p v ấ n đ ề v ề s ứ c k h ỏ e , m ấ t v i ệ c l à m h a y g ặ p c á c b i ế n c ố b ấ t ngờ ảnh hưởngđến thu nhập thì sẽkhông trảđược nợ vay chongân hàng. TheoAlex White(2008),trongnghiêncứuvềkhảnăngtrảnợcủacánhân, khả năng trả nợ vay của khách hàng là khả năng khách hàng tạo ra đủ thu nhập trong suốt thời gian vay để đảm bảo cho các khoản hoàn trả theo định kỳ. Khản ă n g trảnợđạidiệnchonănglựctàichínhcủamột kháchhàngcánhânhoặc mộtkháchhàngdoanhnghiệp,thựchiệntốtnghĩavụhoàntrảmộtkhoảnn ợ, mộtk h o ả n v a y c ủ a h ọ K h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a k h á c h h à n g đ ư ợ c đ á n h g i á b ở i n g ư ờ i c h o v a y k h i q u y ế t đ ị n h c ó n ê n c h o v a y đ ố i v ớ i m ộ t d o a n h n g h i ệ p h a y m ộ t c á nhân.Khinóiđếnkhảnăngtứclàcóthểxảyrahoặckhôngthểxảyra,và đượcđol ư ờ n g b ằ n g x á c s u ấ t x ả y ra h o ặ c xác s u ấ t k h ô n g x ảy r a Do đó , kh ả năng trả n ợ củ a khá ch hàng được thể hiện dưới dạng xá c suất trả nợ Trong điều kiện bình thường, một khá ch hàng có hai khả năng: trả được n ợ hoặ c không trả được n ợ Nh ưv ậ y, kh ả n ăn g t r ả n ợv a y c ủ a k há c h h à n g c á nhân l à k hả n ăn g k há ch hàngtạo rađủthu nhậptrongsuốtthờigian vay đểđảmbảothựchiệntốt nghĩavụhoàntrảcáckhoảnnợtheođịnhkỳ.

Có thể nhận thấy các quan điểm trên thế giới thường xem khách hàng phát sinh nợ xấu đồng nghĩa với khách hàng không có khả năng trả nợ Các nghiên cứu thựcnghiệmtrên thếgiớikhixétvềkhảnăng trảnợ vay,ởgóc độđốilập là rủi ro trả nợ vay của khách hàng cá nhân được biểu hiện ở hai góc độ chính là quy mô trả nợ gốc (Số tiền gốc trả nợ được) và thời hạn trả nợ Một số gốc nghiên cứu thực nghiệm gốc như Maharjan và ctg (1983) đúng hạn hay trễ hạn và Sileshi, Nyika và Wangia (2012) tập trung vào yếu tố quy mô trả nợ gốc.

CÁCNGHIÊNCỨUTRƯỚCCÓLIÊNQUAN

Cácnghiêncứutrongnước

Vương Quân Hoàng và ctg (2006) đã sử dụng phương pháp thống kê, và mô hình hồi quy logit để đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến KNTN vay của KHCN tại NH Techcombank Mẫu dữ liệu nghiên cứu gồm 1.727 khách hàng Kết quả nghiên cứu: Các nhân tố có quan hệ đồng biến với KNTN vay của khách hàng: Nguồn thu nhập, chênh lệch giữa thu nhập và tiêu dùng, tài sản tích lũy của khách hàng.Cácnhântốcó quanhệnghịch biến vớiKNTNvaycủakháchhàng:loạihình nghề nghiệp, trình độ học vấn, thâm niên công tác, khách hàng độc thân/có gia đình/li dị hay góa bụa, địa điểm sinh sống, thời gian sống, số người phụ thuộc, phương tiện sử dụng (ô tô, xe máy ), khách hàng sử dụng các hình thức nhậnt h ô n g t i n n à o , d ư n ợ , t ì n h h ì n h q u a n h ệ v à u y t í n t r o n g g i a o d ị c h v ớ i n g â n h à n g Techcombank.

Theo nghiên cứu của Đinh Thị Thanh Huyền và Stefanie Kleimeier9 (2007), nghiên cứu sử dụng mẫu quan sát gồm 56.037 các khoản vay của các hợp đồng vay từ năm 1992 đến 2005, gồm cả khoản vay đúng hạn và quá hạn Các tác giả sửd ụ n g m ô h ì n h h ồ i q u y L o g i t đ ể k i ể m đ ị n h 1 6 b i ế n đ ư a v à o m ô h ì n h b a o g ồ m : g i ớ i t í n h , địa điểmcưtrú, số lầnvay vốn,số lượng tiền gửi, thờigian giaodịchvớingân hàng, thời gian vay, thời gian làm công việc hiện tại, giá trị tài sản bảo đảm, lượng người phụ thuộc, tình trạng hôn nhân, loại tài sản thế chấp, số điện thoại, trình độ học vấn và phương án vay vốn Kết quả chạy mô hình cho thấy các biến có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng lần lượt là thời gian giao dịch với ngân hàng, giới tính, số lượng khoản vay và thời gian vay vốn.

Các nghiên cứu Trương Đông Lộc (2010); Trương Đông Lộc & Nguyễn ThịTuyết(2011) về các nhân tố ảnh hưởng đến rủiro tíndụng của ngân hàng Mô hình xácsuất(probit)vàmôhìnhxácsuấttuyếntính(logit) đãđượctácgiảsửdụng.Tác giả sử dụng các yếu tố tài chính/phi tài chính để đưa vào mô hình từ hồ sơ khác hàngxinvayởngânhàng,ngoàiracònquansáthoạtđộngkinhdoanhcủakhác hàng vàyếu tố của chínhngân hàng mà tác giả quan sát thực tế Bên cạnh đó, trong bài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, Lê Khương Ninh & Lâm Thị Bích Ngọc (2012) đã phân tích với biến phụ thuộc rủi ro được xác định dựa theo đặc điểm hồ sơ khách hàng: có rủi ro và không có rủi ro Các tác giả đãc h ỉ r a r ằ n g S ử d ụ n g v ố n v a y ; K h ả n ă n g t à i c h í n h c ủ a n g ư ờ i v a y ;

Trần Thế Sao (2017) “Các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An” nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic nhằm phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An Kết quả nghiên cứu cho thấycácbiếncómốiquan hệthuậnchiềuvớikhảnăng trảnợđúng hạn của nông hộ là trình độ học vấn, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp vàt h ờ i h ạ n t r ả n ợ N g ư ợ c l ạ i , c á c b i ế n c ó m ố i q u a n h ệ n g h ị c h c h i ề u v ớ i k h ả n ă n g t r ả n ợ đ ú n g h ạ n c ủ a n ô n g h ộ l à s ố t i ề n v a y v à s ố n g ư ờ i p h ụ t h u ộ c T ừ đ ó , n g h i ê n c ứ u đ ã đ ề x u ấ t g i ả i p h á p c h o n g â n h à n g , c h í n h q u y ề n đ ị a p h ư ơ n g v à n ô n g d â n n h ằ m g i ú p n â n g c a o k h ả n ă n g t r ả n ợ đ ú n g h ạ n c ủ a n ô n g h ộ

Nghiên cứu của Nguyễn Đặng Thiên Hương (2022) về các nhân tố có tác động đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại NHTMCP Ngoại Thương Việt Nam. Bằng việc sử dụng mô hình hồi quy logistic, nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố như:t à i s ả n t h ế c h ấ p , t h u n h ậ p h à n g t h á n g , t ì n h t r ạ n g s ở h ữ u n h à v à l ị c h s ử n ợ q u á h ạ n c ó t á c đ ộ n g t í c h c ự c đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ N g ư ợ c l ạ i , s ố n g ư ờ i p h ụ t h u ộ c v à l ã i s u ấ t v a y v ố n l ạ i c ó t á c đ ộ n g t i ê u c ự c đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ

Cácnghiêncứunướcngoài

Kohansal và Mansoori (2009) đã thực hiện nghiên cứu trên 175 nông dân tại tỉnh Khorasan-Razavi, Iran vào năm 2008 Các biến độc lập của mô hình bao gồm độ tuổi của người vay, kinh nghiệm làm nông, diện tích trang trại, tổng thu nhập, thời gian vay, lãi suất vay, tổng chi phí hành chính, số thành viên phụ thuộc và số kỳ thanh toán khoản vay Các biến số có ý nghĩa thống kê trong mô hình là kinh nghiệm làm nông, lãi suất vay, tổng thu nhập, thời gian vay và số kỳ thanh toán khoản vay Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng chính đến khả năng trả nợ vay của nông dân là lãi suất vay và kinh nghiệm làm nông.

Một bài nghiên cứu khoa học về những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả củakháchhàng tạiNgânhàng Akatakyiman Rural Nghiên cứu củaGeorge năm 2012 tại trường đại học khoa học và kỹ thuật Kwame Nkrumah Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 100 quan sát trong 4 năm 2006 đến 2010, bao gồm 11 biến Thông qua mô hình logit, kết quả cho thấy, các biến ảnh hưởng đáng kể là tài sản bảo đảm và mục đích vay Trong khi đó, các biến không ảnh hưởng là giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ giáo dục, số năm quan hệ với ngân hàng và lãisuất.

Trong nghiên cứu của Wongnaa (2013) về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các hộ nông dân trồng khoai lang quận Sene – Ghana, mô hình nghiên cứu được tác giả sử dụng là mô hình probit 100 hộ nông dân bất kỳ đã được lựa chọn để tiến hành khảo sát Kết quả cho ra các biến tác động tích cực đến khả năng trả nợ là giáo dục, kinh nghiệm, lợi nhuận, tuổi tác, giám sát và thu nhập phi nông nghiệp Ngược lại, các biến có ảnh hưởng tiêu cựcđến khảnăng trảnợ củahộ là giới tính và tình trạng hôn nhân.

Nghiên cứu của(YasirMehmood vàcộng sự,2012)vềcácyếu tố ảnhhưởng đếntrễhạntrảnợtíndụngnôngnghiệpchothấysựgiámsátcẩuthảcủanhânviên ngânhàng,sửdụngvốnvaysaimụcđích,lãisuấtcaovàsựbiếnđổitrongkinh doanh gây ra sự chậm trễ trong việc thanh toán nợ của người vay.

Nghiên cứu của (Hussain và Shorouq, 2014) đề xuất hai mô hình chấm điểm tín dụng bằng cách sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để hỗ trợ các quyết định cho vay đối với các ngân hàng thương mại Jordan Đánh giá ứng dụng cho vay sẽ cải thiện hiệu quả quyết định tín dụng và kiểm soát các nhiệm vụ văn phòng cho vay,cũng nhưtiếtkiệmthờigianvàchiphíphân tích Cảhaitrườnghợpđượcchấp nhận và từ chối đơn xin vay từ các ngân hàng thương mại Jordan khác nhau đượcs ử d ụ n g đ ể x â y d ự n g c á c m ô h ì n h c h ấ m điểmtín dụng.Kếtquả chỉ ra rằng mô hình hồi quy logistic (logistic regression model) thực hiện tốt hơn một chút so với mô hình hàm cơ sở xuyên tâm (the radial basis function model) về tỷ lệ chính xác tổng thể Tác giả đã dùng các biến độc lập như: (i) độ tuổi, (ii) giới tính, (iii) nguồn thu nhập,(iv )n g h ề ng hi ệp , (v i )t à i s ản b ảo đ ả m, (v i i ) k ho ản v a y ,

Frederick Murdoch Quaye,Valentina Hartarska vàDenis Nadolnyak (2017) FactorsAffecting FarmLoan Delinquency in theSoutheast,nghiên cứu cácnhân tố ảnh hưởng đến các khoản vay nông trại ở Đông Nam nước Mỹ Nghiên cứu kiểm trả các yếu tố và hành vi ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người nông dân ở Đông Nam

Mỹ trong một kỳ hạn nhất định Một nông dân có thời hạn vay quá hạn ít nhất một năm và vẫn chưa thanh toán xong thì được định nghĩa là vi phạm nghĩa vụ trảnợ Từ dữ liệu khảo sát ARA củaUSDA,nghiên cứu sử dụng dữ liệu mặt cắt ngang 10 năm (2003-2012) Kết quả cho thấy một nông dân lớn tuổi ít có khả năng mất thanh toán hơn so với các đối tác trẻ của họ, do đó tuổi là một yếu tố quan trọng Nông dân là những người có nhiều năm kinh nghiệm canh tác và có trangt r ạ i l ớ n h ơ n t h ì í t c ó k h ả n ă n g q u á h ạ n n ợ D ự k i ế n , n ô n g d â n c ó x u h ư ớ n g t r ả c á c k h o ả n v a y c ủ a h ọ n h i ề u h ơ n k h i h ọ c ó t h u n h ậ p t ừ t r a n g t r ạ i t h u ầ n c a o h ơ n

Nghiên cứu của Uma Murthy và cộng sự (2017) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nợ xấu tại các ngân hàng thương mại ở Selangor, Malaysia, sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, tương quan và hồi quy trên phần mềm SPSS Phân tích mô tả trực tiếp hiển thị kết quả, trong khi tương quan thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập (mức sống, thu nhập người tiêu dùng, kinh tế đất nước, lãi suất ngân hàng) và biến phụ thuộc (nợ xấu) Ngoài ra, nghiên cứu còn trình bày tóm tắt mô hình hồi quy, bảng ANOVA và hệ số hồi quy, thảo luận ý nghĩa và hạn chế của nghiên cứu.

Trương Đông Lộc(201 0) Đặng Thị CẩmN hung (2015);

Frederic kMurdo chQuay e, Valenti naHarta rska vàDenis Nadoln yak (2017)

CÁCYẾUTỐẢNHHƯỞNGĐẾNKHẢNĂNGTRẢNỢCỦAKHCN.19 1 Nhântốtừphíakháchhàng

Nhântốliênquanđếnđặcđiểmsảnphẩmvay

- Lãi suất vay: là cái giá khách hàng phải trả cho NH khi sử dụng vốn vay Khả năng thu xếp các nguồn trả nợ càng giảm khi lãi suất vay càng tăng.

- Quy mô khoản vay: có liên quan trực tiếp đến nguồn thu nhập trả nợ, thời gian công tác/số năm trong nghề, quy mô hoạt động kinh doanh của khách hàngh o ặ c m ố i q u a n h ệ g i ữ a k h á c h h à n g v à N H , c ó t h ể l à m ộ t c h ỉ b á o c h o r ủ i r o t í n d ụ n g C á c k h o ả n v a y n h ỏ t h ư ờ n g l i ê n q u a n đ ế n k h á c h h à n g c ó t h u n h ậ p t h ấ p , q u y m ô k i n h d o a n h n h ỏ n ê n c ó r ủ i r o l ớ n h ơ n , K N T N k é m h ơ n N g ư ợ c l ạ i c á c k h o ả n v a y c ó q u y m ô l ớ n l i ê n q u a n đ ế n k h á c h h à n g c ó t h u n h ậ p c a o , q u y m ô k i n h d o a n h l ớ n n ê n t à i c h í n h đ a s ố l à b ề n v ữ n g , đ ồ n g t h ờ i N H g i á m s á t n g h i ê m n g ặ t h ơ n n ê n r ủ i r o k h ô n g t r ả đ ư ợ c n ợ t h ấ p h ơ n

- TSBĐ nợ vay: giúp giải quyết một phần trường hợp rủi ro đạo đức của khách hàng do sự bất cân xứng thông tin giữa khách hàng và NH Một số sản phẩm vay cá nhân, NH yêu cầu khách hàng phải có TSBĐ để đảm bảo khách hàng thực hiện đúng cam kết trả nợ trong hợp đồng.

Nhântốtừphíangânhàng

- Kỳ hạn vay: Từ áp lực về nguồn vốn và lợi nhuận, NH hướng khách hàng vay sản xuấtkinh doanh đến kỳ hạn vay ngắn, lãisuấtthấp, dẫn đến kỳhạn vay ngắn hơn với chu kỳ sản xuất kinh doanh và dòng tiền của khách hàng dẫn đến khách hàng quá hạn Trường hợp NH áp dụng kỳ hạn vay dài hơn chu kỳ sản xuất kinh doanh của khách hàng thì khách hàng có thể sử dụng vốn sai mục đích, hoặc bắt đầu vào chu kỳ sản xuất kinh doanh mới thay vì trả nợ NH Khách hàng mất KNTN vay do nhân tố này còn do NH luôn ấn định phí trả nợ trước hạn, hay thu hồi lãi suất ưu đãi trong trường hợp khách hàng trả nợ trước hạn.

Năng lực và phẩm chất đạo đức của cán bộ thẩm định (CBTD) đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định cho vay đối với khách hàng không có khả năng trả nợ (KNTN) CBTD có năng lực và phẩm chất đạo đức tốt thường có xu hướng ra quyết định cho vay chặt chẽ hơn so với CBTD có năng lực và phẩm chất đạo đức kém Điều này là do CBTD có năng lực và phẩm chất đạo đức tốt có khả năng đánh giá rủi ro chính xác hơn, hiểu rõ các quy định và nguyên tắc cho vay, cũng như có trách nhiệm và liêm chính trong việc đưa ra quyết định Do đó, họ sẽ có xu hướng thận trọng hơn trong việc cho vay đối với khách hàng không có KNTN để đảm bảo an toàn cho nguồn vốn ngân hàng và hạn chế rủi ro tài chính.

- Chính sách, quy trình, quy định cho vay đối với KHCN: nếu chính sách, quy trình, quy định cho vay của NH chặt chẽ thì CBTD có nhiều căn cứ để đánh giá KNTN vay của khách hàng, từ đó có quyết định cho vay đúng khách hàng có KNTN.Đồng thờivớiquy trình,quyđịnh chovaychặtchẽlãnhđạoNHdễdàng phát hiện ra các trường hợp CBTD cho vay đối với KH không đủ điều kiện vay, hoặc không có KNTN vay Ngược lại, nếu chính sách, quy định, quy trình cho vay không chặt chẽ, sơ hở thì CBTD dễ sai lầm cho vay khách hàng không có KNTN, hoặc CBTD có điều kiện lợi dụng sơ hở trong quy định, quy trình cho vay để cho vay đối với khách hàng không có KNTN nhằm thu lợi ích riêng cho bản thân.

- Sự cạnh tranh giành giật thị phần giữa các NH: với mục tiêu gia tăng thị phần, tăng trưởng dư nợ vay, các NH giao các chỉ tiêu tăng trưởng dư nợ cho vay và phát triển khách hàng quá cao đối với các CBTD dẫn đến CBTD quá mongm u ố n h o à n t h à n h c h ỉ t i ê u m à g ặ p s a i l ầ m q u y ế t đ ị n h c h o v a y đ ố i v ớ i K H k h ô n g c ó K N T N

Nhântốtừnềnkinhtế

- Các yếu tố: thiên tai, dịch bệnh, sự thay đổi trong chính sách kinh tế, lạm phát,l ã i s u ấ t , g i a t ă n g t r o n g g i á n g u y ê n v ậ t l i ệ u đ ầ u v à o c ó t h ể ả n h h ư ở n g đ ế n k ế t q u ả k i n h d o a n h c ủ a k h á c h h à n g d ẫ n đ ế n k h ó k h ă n v ề t à i c h í n h v à m ấ t K N T N v a y NH.

- Nếu như nền kinh tế suy thoái, bị đình trệ có thể dẫn đến hoạt động kinh doanh của khách hàng không ổn định, người lao động trong các cơ quan, doanh nghiệp bị giảm lương, sa thải, giảm nguồn trả nợ NH.

- Tình hình chính trị bất ổn định có thể dẫn tới sự bất ổn trong xã hội, KNTN vay của khách hàng sẽ bị ảnh hưởng theo.

MÔHÌNHNGHIÊNCỨU

Cácm ô h ì n h p h â n t í c h c á c y ế u t ố ả n h h ư ởn g đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a kháchhàngcánhân

Mô hình 5C bao gồm Tư cách (Character), Năng lực (Capacity), Vốn (Capital), Tài sản bảo đảm (Collateral), và các điều kiện khác (Conditions).

Tư cách khách hàng phản ánh ấn tượng chung của khách hàng đối với ngân hàng, mặc dù có phần chủ quan Tuy nhiên, thái độ của khách hàng thường quyết định việc phê duyệt khoản vay nhỏ tại nhiều ngân hàng Những vấn đề chính liên quan đến thái độ đáng ngờ bao gồm thiếu hợp tác với ngân hàng, gian lận, các vụ kiện tụng và thua lỗ Chi phí cơ hội, thời gian và chi phí kiện tụng phát sinh do khoản vay có vấn đề có thể vượt xa thu nhập dự kiến Ngoài ra, các yếu tố khác như trình độ học vấn, kinh nghiệm kinh doanh và phẩm chất cá nhân của khách hàng cũng được xem xét.

Năng lực cụ thể đánh giá khả năng điều hành hoạt động sản xuất, kinh doanh và hoàn trả khoản vay thành công của khách hàng - đây là tiêu chí quan trọng nhất trong mô hình 5C Ngân hàng cần xác định cách khách hàng sẽ trả nợ bằng cách đánh giá kinh nghiệm điều hành, báo cáo tài chính quá khứ, sản phẩm, hoạt động trên thị trường và năng lực cạnh tranh Qua đó, ngân hàng dự tính dòng tiền trả nợ, thời gian trả nợ và xác suất trả nợ thành công của khách hàng Lịch sử các khoản vay và thanh toán, cả cá nhân và thương mại, cũng được xem là chỉ báo khả năng chi trả trong tương lai.

Là số vốn khách hàng đầu tư vào doanh nghiệp Ngân hàng sẽ yên tâm hơn nếu khách hàng có vốn chủ sở hữu đủ lớn Vốn chủ sử hữu có thể được huy động trong quá trình hoạt động, giúp đảm bảo cho trạng thái khoản vay của ngân hàng Ngân hàng cũng nhìn nhận vốn chủ sở hữu như là chỉ báo của mức độ cam kết cũng như mức rủi ro của khách hàng đối với kinh doanh của mình và sẽ cảm thấy thoải mái hơn nếu biết khách hàng sẽ mất rất nhiều nếu công việc kinh doanh của họ không thành công Sẽ tốt hơn nếu nguồn vốn này được lấy từ chính tài sản của cổ đông

Tài sản thế chấp hay sự bảo lãnh của bên thứ ba là một hình thức khác bạn có thể đảm bảo với ngân hàng Ngân hàng có thể xử lý tài sản thế chấp của khách hàngk h i k h á c h h à n g b ị p h á s ả n h o ặ c m ấ t k h ả n ă n g c h i t r ả n ợ

Liệu khoản vay sẽ được sử dụng để đáp ứng nhu cầu vốn lưu động, mua sắm máy móc hay dự trữ nguyên vật liệu, hàng tồn kho? Nếu nền kinh tế bị suy thoái, liệu doanh số của công ty có bị ảnh hưởng nặng nề hay không? Ngân hàng sẽ đánh giá tình hình kinh tế trong và ngoài nước, phân tích ngành kinh doanh doanh nghiệp đang hoạt động cũng như các ngành hoạt động liên quan có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp Những công ty có doanh số ổn định không bị ảnh hưởng nhiều bởi nền kinh tế thì thông thường sẽ được các ngân hàng ưu ái hơn.

Rủi ro tính dụng trong cho vay và đầu tư thường được thể hiện bằng việc xếp hàng khoản vay Việc xếp hạng này được thực hiện bởi một số dịch vụ xếp hạng tư nhân trongđ ó M o o d y ’ s v à S t a n d a r d & P o o r ’ s l à n h ữ n g d ị c h v ụ t ố t n h ấ t Đ ố i với

Moody’s xếp hạng 22 cao nhất là Aaa nhưng đối với Standard & Poor’s thì caon h ấ t l à A A A V i ệ c x ế p h ạ n g g i ả m d ầ n t ừ A a đ ố i v ớ i

Theo Simon Jackman (2007), với hồi quy Binary Logistic, thông tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay không, biến phụ thuộcY lúcnàycó 2giátrịlà0 và1,với0làkhông xảy rasựkiệntaquan tâmvà1 là có xảy ra, và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra quy tắc nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0.5 thì kết quả dự đoán sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quả dự đoán sẽ cho là “không”.

Theo Hun Myoung Park (2010), khi biến phụ thuộc là biến nhị phân, thứ bậc, hoặc định tính thì phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) không còn là ước lượng không chệch tốt nhất (BLUE) nữa, và OLS là ước lượng chệch và không hiệu quả Do đó, các nhà nghiên cứu đã phát triển hàng loạt 24 loại mô hình hồi quy mới đối với các biến phụ thuộc này và hồi quy Binary Logistic được sử dụng đến.

Phương pháp này cũng giống như phương pháp hồi quy tuyến tính, song được xây dựng cho mô hình với biến được dự báo là biến nhị nguyên nhận 2 giá trị tươngứ n g v ớ i s ự h i ệ n d i ệ n h a y v ắ n g m ặ t c ủ a m ộ t đ ặ c t í n h h a y m ộ t k ế q u ả c ầ n q u a n t â m n à o đ ó Cáchệsốtrong phương trìnhhồiquy có thểsửdụngđểướclượng cáctỷsố chênh (odds ratios) cho từng biến độc lập trong mô hình.

Khả năng trả nợ của khách hàng

Tình trạng hôn nhân Độ tuổi

- Các biến độc lập có thể là biến định lượng, có thể là biến định tính hoặc gồm cảb i ế n đ ị n h l ư ợ n g v à b i ế n đ ị n h t í n h

Môhìnhnghiêncứuđềxuất

Qua tổng quan cơ sở lý thuyết, các nội dung nghiên cứu trước liên quan, nội dung đề tài nghiên cứu của một số tác giả trong và ngoài nước như nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017),Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011)vàFrederick Murdoch Quaye, Valentina Hartarska và Denis Nadolnyak (2017), chúng tôi đề xuất xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ củaK H C N t ạ i V i e t c o m b a n k T P H ồ C h í M i n h

Dựa trên cơ sở lý thuyết, và các nghiên cứu trước, 07 nhân tố đã được lựa chọn và tiến hành khảo sát, phân tích nhằm xác định sự ảnh hưởng của chúng đến khả năng trả nợ của KHCN Các nhân tố bao gồm: Tư cách khách hàng, năng lực khách hàng, quy mô khoản vay, mục đích sử dụng vốn, lãi suất cho vay, tỷ lệ cho vay/Tài sản bảo đảm, năng lực của cán bộ tín dụng.

Giảthuyếtcủamôhình

Dựa trên các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm đã được tìm hiểu và trình bày, tác giả xây dựng giả thuyết nghiên cứu về ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM như sau: Độ tuổi ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại VietcombankC N T P H C M

Nghiên cứu của Wongna (2013) đã chỉ ra rằng khách hàng càng lớn tuổi thì càng chín chắn, thận trọng, sử dụng vốn ưu việt, hiệu quả hơn khách hàng trẻ tuổi.

Cụ thể, khi một khách hàng có tuổi đời càng dài thì đã trải qua nhiều biến cố trong cuộc sống, họ thường cẩn trọng trước mọi quyết định, ngoài nghĩ cho bản thân, họ còn nghĩ cho vợ chồng, con cái, cha mẹ Ngoài ra, khi một người càng nhiều tuổi thường tích lũy nhiều kinh nghiệm nghề nghiệp nên mức độ gắn bó, tính ổn định của nguồn thu nhập cũng cao hơn Ngược lại, một khách hàng trẻ tuổi thường có tính ưa mạo hiểm, mức độ ổn định trong công việc cũng không cao.

Giả thuyết H1: Độ tuổi ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM.

Tình trạng hôn nhân ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM.

Nghiên cứu của Wongna (2013) đã xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của KHCN, trong đó có yếu tố tình trạng hôn nhân tác động khá mạnh mẽ Khách hàng có gia đình có khả năng trả nợ tốt hơn khách hàng độc thân, ly dị, góa bụa Thứ nhất, khách hàng đang có gia đình thường thận trọngt r o n g m ọ i q u y ế t đ ị n h d ẫ n t ớ i k h ả n ă n g đ ạ t đ ư ợ c m ụ c t i ê u c a o h ơ n T h ứ h a i , k h á c h h à n g c ó g i a đ ì n h t h ư ờ n g c ó í t n h ấ t 2 n g u ồ n t h u n h ậ p n ê n k h i m ộ t n g ư ờ i g ặ p r ủ i r o t h ì v ẫ n c ó n g u ồ n t h u c ủ a n g ư ờ i c ò n l ạ i

Giả thuyết H2: Khách hàng có gia đình khả năng trả nợ cao hơn KH độc thân, ly dị, góa bụa.

Nghề nghiệp ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM.

Theo nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2010), khách hàng là cán bộ, công nhân viên làm việc có lương hằng tháng thì khả năng trả nợ cao hơn khách hàng có thu nhập từ kinh doanh Cụ thể có thể thấy, khách hàng là cán bộ, công nhân, viên chức có nguồn thu nhập ổn định, bền vững Hơn nữa, cán bộ, công chức, viên chức thường giữ uy tín, hình ảnh nên ý thức trả nợ cao Khách hàng có các nguồn thu khác như cho thuê trọ hay sản xuất kinh doanh thì phụ thuộc vào tình hình kinh tế. Nếu nền kinh tế tăng trưởng, nhu cầu mua bán, chi tiêu cao thì lợi nhuận kinh doanh cao Và ngược lại, nền kinh tế suy thoái, doanh thu sụt giảm, lợi nhuận giảm ảnh hưởng rất lớn đến năng lực trả nợ.

Giả thuyết H3: Khách hàng là cán bộ, công nhân viên làm việc có lương hằng tháng thì khả năng trả nợ cao hơn.

Thu nhập ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank

Các nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2010),Đặng Thị Cẩm Nhung (2015); Nguyễn Phúc Mẫn (2015),Nguyễn Đặng Thiên Hương (2022), Wongna (2013) và Frederick Murdoch Quaye, Valentina Hartarska và Denis Nadolnyak (2017) đềuc h ỉ r a r ằ n g k h á c h h à n g c ó t h u n h ậ p c à n g c a o t h ì k h ả n ă n g t r ả n ợ c à n g t ố t C ụ t h ể , k h á c h hàng có khảnăng tạo rathu nhập caolànhữngngườicó năng lực,địavịnhất định, họ thường phân chia thu nhập vào các mục đích khác nhau như sinh hoạt, trả nợ, con cái, du lịch, mừng cưới, ngoại giao nên thường chủ động trả nợ đều đặn, Hơn nữa, một khách hàng có năng lực thường có khả năng tạo ra nhiều nguồn thu nhập Trường hợp, nguồn thu này suy giảm hoặc mất thì cũng có nhiều nguồn thu khác thay thế.

Giả thuyết H4: Thu nhâp ảnh hưởng cùng chiều đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM.

Thời gian vay ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tạiVietcombank CN TP.HCM

Thờigian vay là yếu tố quan trọng vàđượcsử dụng trong hầu hếtcác nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng Đa số các nghiên cứu thực nghiệm đều cho rằng: thời gian vay có mối quan hệ cùng chiều với khảnăng trảnợ của khách hàng Các nghiên cứu củaĐặng Thị Cẩm Nhung (2015), Nguyễn Phúc Mẫn

(2015),TrầnT h ế Sao(2017)ủnghộgiảthuyết nhữngkháchhàngcókhoảnva yvớithờigian vay dài có khả năng trả nợ tốt hơn Nguyên nhân do với khách hàng cá nhân, thời g i a n v a y c à n g d à i , á p l ự c t r ả n ợ h à n g t h á n g c à n g g i ả m

Giảt hu y ết H5:Th ời gianva y ảnhhư ởng cùngch i ều đếnkh ả năngtrản ợ c ủa K HC N t ại Vie t co mb an k C N TP HC M.

Lãi suất cho vay là yếu tố quan trọng và được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng Đa số các nghiên cứu thực nghiệm đều cho rằng: lãi suất có mối quan hệ ngược chiều với khả năng trả nợ của khách hàng Các nghiên cứu của Kohansal& ctg (2009) vàOnyeagocha & ctg (2012) ủng hộ giả thuyết những khách hàng có khoản vay với lãi suất cao có khả năng trả nợ thấp hơn những khách hàng có khoản vay lãi suất thấp Ngoài ra, các nghiên cứu của Trương Đông Lộc & ctg (2011) và Bùi Văn Trịnh, Nguyễn Trường Kỳ (2022) cũng ra kết quả tương tự.

Tỷ lệ cho vay trên tài sản bảo đảm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM.

Nghiên cứu của Frederick Murdoch Quaye, Valentina Hartarska và DenisNadolnyak (2017) chỉ ra mối quan hệ ngược chiều của Tỷ lệ cho vay trên tài sản bảo đảm với khả năng trả nợ của khách hàng Tỷ lệ cho vay trên tài sản bảo đảm càng cao, khách hàng sử dụng đòn bẩy tài chính càng cao dẫn tới khả năng trả nợ càng thấp Bên cạnh đó, việc khách hàng tham gia vốn tự có với tỷ lệ thấp thường dẫn tới tâm thế bớt trách nhiệm với phương án vay

Giả thuyết H7: Tỷ lệ cho vay trên tài sản bảo đảm ảnh hưởng ngược chiềuđ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a K H C N

Tómtắtchương2 Trong chương 2, đề tài trình bày cơ sở lý luận bao gồm: khái niệm về tín dụng và các hình thức cấp tín dụng; đặc điểm cho vay KHCN; lý thuyết rủi ro tín dụng và tác động của rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay KHCN; cũng như định nghĩa, và tác động của một số nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ củaKHCN Đồng thời trình bày các công bố khoa học trong và ngoài nước có liên quan đến nghiên cứu Từ việc tổng hợp các thông tin trên, mô hình nghiên cứu đề xuất, và các giả thuyết nghiên cứu được xây dựng, và phát triển.

QUYTRÌNHNGHIÊNCỨU

 Sử dụng phương pháp địnhtínhthông qua kỹthuật thảoluận nhóm, nhằm điều chỉnh, và bổ sung các biến quan sát dùng đểđo lường trong nghiên cứu.

 Sử dụng phương pháp định lượng thông quabảng câu hỏi chi tiếtnhằmđánh giá các thang đo, và kiểm định mô hình lý thuyết đã đề xuất.

PHƯƠNGPHÁPVÀTHIẾTKẾNGHIÊNCỨU

Nghiêncứuđịnhtính

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận với nhóm các chuyên gia, và KHCN nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trản ợ c ủ a K H C N , c ũ n g n h ư c á c b i ế n q u a n s á t d ù n g đ ể đ o l ư ờ n g c á c y ế u t ố N g h i ê n c ứ u đ ị n h t í n h t h ự c h i ệ n t h ô n g q u a h a i c u ộ c t h ả o l u ậ n :

Thảo luận lần 1: Thảo luận nhómgồm10 chuyên gia về tài chính ngân hàng. Trong buổi thảo luận,tác giả đã đưara các yếu tố trong mô hình (cùng với các biến quan sát) để đánh giá yếu tố, biến quan sát nào có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ củaKHCN,bổ sung thêmbiến quan sáthayđiều chỉnh cácbiến quan sáthiện cóđể cuối cùng đưa ra bảng phỏng vấn dự thảo.

1 Theo Anh/Chị, khi quyết định cho KHCN vay vốn, anh/chị thường quan tâm các yếu tố nào của khách hàng?

2 Theo Anh/Chị, các nguyên nhân dẫn tới việc KHCN không trả nợ đúnghạn?

3 Trình bày cho các chuyên gia về mô hình nghiên cứu đề xuất với thangđ o b a n đ ầ u , và đặtcâuhỏiđể xácđịnh yếu tố nào là quan trọng,và yếu tố nào không quan trọng?

4 Theo Anh/Chị ngoài những yếu tố nêu trên, yếu tố nào cần phải chỉnh sửa, bổ sung cho phù hợp?

5 Đưa các mục hỏi của mô hình nghiên cứu đề xuất và đặt câu hỏi về mức độ dễ hiểu của các mục hỏi, cần phải chỉnh sửa bổ sung gì cho các phát biểu, có những phát biểu nào trùng nội dung?

Kếtquả thảo luận cho thấy, tấtcả các chuyên giađều đồng ý với5nhómyếu tố và mô hình nghiên cứu đã đề xuất, và không bổ sung thêm yếu tố nào.

Thảo luận lần 2: Phỏng vấn khoảng 20 KHCN nhằm kiểm tra mức độ dễ hiểu, hợp lý của bảng phỏng vấn, từ đó đưa ra thang đo và bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức Bốn câu hỏi cụ thể như sau:

1 Theo Anh/Chị KHCN khi vay vốn tại Vietcombank CN TP.HCM mong đợi điều gì nhất?

2 Theo Anh/Chị, các nguyên nhân dẫn tới việc KHCN không trả nợ đúnghạn?

3 Trình bày cho các KHCN về mô hình nghiên cứu đề xuất với thang đo ban đầu, và đặt câu hỏi để xác định yếu tố nào là quan trọng, và yếu tố nào không quan trọng?

C h ị ngoàinhững y ếu t ố n ê u t r ê n , y ế u t ố n à o c ầ n ph ải c h ỉ n h s ử a , b ổ s u n g c h o p h ù h ợp ?

Kếtquảthảoluậnchothấy,tấtcả20kháchhàngđược hỏiđềuđồngýcác câu hỏi tác giả đề xuất trong phiếu khảo sát.

Nghiêncứuđịnhlượng

Tác giả sử dụng phần mềm excel và chương trình SPSS 20.0 để thực hiện môhình nghiên cứu Các bước cụ thể:

Bước 2 :S ử d ụ n g c h ư ơ n g t r ì n h S P S S 2 0 0 đ ể t h ự c h i ệ n m ô h ì n h n g h i ê n c ứ u Hồi quy Logistic các thang đo và lựa chọn mô hình

+ -2LL (-2 Log Likelihood): đo lường độ phù hợp tổng quát của mô hình, với quy tắc-2LL càng nhỏ càngthểhiệnđộ phù hợp cao Giá trịnhỏ nhấtlà 0 (tức là không có sai số), khi đó mô hình có một độ phù hợp cao

Bảng so sánh các giá trị thực tế và dự đoán cho từng trường hợp có/không vay KNTN giúp xác định tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình Từ đó, ta có thể tiếp cận theo hướng khác để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.

+Kiểmđịnh sựphùhợp củamô hình hồiquy vớigiảthiếtH0l àcáchệsốhồi quy đều bằng 0 (Omnibus Test of Model Coefficients) Nếu Sig 50 + 8m Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình Giả sử vẫn áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu của Green (1991), với số biến độc lập là 7, vậy kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu bằng 106 quan sát.

Theo khuyến nghị của Tabachnick và Fidell (2007), để thực hiện phân tích hồi quy hiệu quả, kích thước mẫu tối thiểu nên là N ≥ 8*n + 150 Nếu mô hình có n biến độc lập, thì cỡ mẫu đề xuất sẽ là N ≥ 206.

Như vậy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được cho nghiên cứu này là 206 Tuy nhiên, cỡ mẫu càng lớn hơn mức tối thiểu yêu cầu thì độ tin cậy của nghiên cứu càng cao (giảm những sai lệch do lấy mẫu).

Tác giả áp dụng hàm rand() trên phần mềm Excel để tiến hành lựa chọn ngẫu nhiên danh sách khách hàng có khả năng thanh toán (KNTN) tương ứng với từng loại sản phẩm vay, bao gồm nhà ở, ô tô, sản xuất kinh doanh và tiêu dùng với tổng số bằng đai (TSBĐ) khác nhau.

Thông tin và dữ liệu mỗi khách hàng theo từng biến nghiên cứu được thu thập qua hệ thốngdữliệucủa VCB, báocáođề xuấttín dụng của cácCBTD, dữl i ệ u q u ả n l ý k h á c h h à n g c ủ a c á c c á n b ộ q u ả n l ý k h á c h h à n g C ỡ m ẫ u l ự a c h ọ n l à 2 5 0 k h á c h h à n g

PHƯƠNGPHÁPTHUTHẬPSỐLIỆU

Đối tượng là các khách hàng cá nhân đã hoặc đang vay vốn tại Vietcombank

CN TP.HCM,cótàisản bảo đảm, số tiềnvay từ1 đến 5 tỷ đồng.Các quan sátđược lựa chọn là những khoản vay đã phát sinh từ ngày 01/01/2019 đến thời điểm 30/06/2023. Tác giả chọn như vậy để đảm bảo rằng tất cả các quan sát được chọn đều đã phát sinh kỳ hạn trả nợ phải thanh toán Dữ liệu được trích xuất từ chương trìnhbáocáo nợvaytạiVietcombankCNTP.HCM ngày30/06/2023.Tác giảchọn lọc những khách hàng có đầy đủ thông tin và chọn ngẫu nhiên 250 khách hàng trong toàn bộ danh sách Số lượng thông tin chọn lọc được đối chiếu với hồ sơ gốc của khách hàng được quản lý tại Vietcombank CN TP.HCM.

- Đối với khách hàng có KNTN vay: thu thập các khách hàng đang có dư nợ tại thời điểm 30/06/2023 và có thời gian quan hệ tín dụng tại Vietcombank CN TP.HCM đến 30/06/2023 ít nhất 01 năm.

- Đối với khách hàng không có giao dịch ký quỹ trong ngày (KNTN vay): Tác giả thu thập dữ liệu của những khách hàng không có KNTN theo từng quý, cụ thể giai đoạn từ 01/01/2021 đến 30/06/2023; trường hợp khách hàng không có KNTN trong nhiều quý thì chỉ lấy dữ liệu của một quý duy nhất.

Bên cạnh đó, tác giả còn sử dụng số lệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo nợ có vấn đề - nợ xấu của Vietcombank Chi nhánh TP.HCM trong giai đoạn 2020 -2023.

PHƯƠNGPHÁPPHÂNTÍCHVÀXỬLÝSỐLIỆU

Phântíchthốngkêmôtả

Phương pháp thống kê mô tả là phương pháp dùng để mô tả và trình bày số liệu đã thu thập làm cơ sở phân tích và đánh giá thực trạng hoạt động tín dụng bằng cách lập bảng phân phối tần số, tính toán các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn.

Phântíchhồiquy

Tác giả sử dụng phương pháp Enter để phân tích hồi quy đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CNTP.HCM Để phân tích sự ảnh hưởng của chúng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM, phương trình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM có dạng:

Y(Y=1/Y=0)=β) được chọn0+β) được chọn1×XX1+β) được chọn2×XX2+β) được chọn3×XX3+β) được chọn4×XX4+β) được chọn5×XX5+ε

Biến phụ thuộc Y "Khả năng trả nợ đúng hạn" được thu thập từ hồ sơ vay của khách hàng và hệ thống báo cáo của ngân hàng, thể hiện khả năng trả nợ đúng hạn của họ bằng giá trị 1 cho đúng hạn và 0 cho không đúng hạn Dựa trên biến nhị phân này, xác suất sự kiện có trả nợ đúng hạn hay không được dự đoán theo nguyên tắc: nếu xác suất dự đoán >0,5 thì dự đoán có xảy ra sự kiện trả nợ đúng hạn, ngược lại thì dự đoán không xảy ra sự kiện.

Xi( i = 1 … 5 ) : l à c á c b i ế n đ ộ c l ậ p , p h ả n á n h c á c y ế u t ố ả n h h ư ở n g đ ế n k h ảnăng trả nợc ủ a K H C N ; β) được chọn i(i =1…5):làcáchệsốhồiquy; β) được chọn 0 : là hằng số; ε:làsaisố.

Mụcđíchcủaviệcphântíchhồiquylàdựđoánmứcđộcủacácbiếnphụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập Phân tích hồi quy đa biến gồm:

 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: Sử dụng giá trị Sig của kiểm định F Nếu Sig < 0,05 thì kết luận mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp, có thể sử dụng được.

 Kiểmđịnh hiện tượngtựtươngquan:Sửdụng trịsốDurbin -WatsonDWđể kiểmtrahiện tượng tựtương quanchuỗibậcnhất(kiểmđịnhtương quan của các sai số kề nhau) DW đạt giá trị trong khoảng 1 - 3 thì mô hình không có tự tương quan Nếu DW không thuộc khoảng trên, mô hình có khả năng cao xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.

 Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy: Sử dụng giá trị Sig của kiểm định T.Với một biến độc lập, nếu Sig.< 0,05, thì biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc; ngược lại, Sig.>0,05thì biến độc lập đó không có sự tác động lên biến phụ thuộc.

Kiểmđịnhsựkhácbiệt

Kiểm định sự khác nhau giữa các nhóm khách hàng do sự khác biệt về yếu tố nhân khẩuhọc.Phươngphápsửdụnglàphươngphápphươngsaimộtyếutố(oneway

ANOVA) ANOVA cho phép xác nhận sự khác nhau có ý nghĩa thống kê hay không về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của KHCN giữa các đối tượng khác nhau Các yếu tố được phân tích trong đề tài này là giới tính, độ tuổi, thu nhập.

Tómtắtchương3 Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu cũng như chi tiết về phương pháp nghiên cứu Cụ thể, nghiên cứu bao gồm định tính và nghiên cứu định lượng.Phương pháp nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm các chuyên gia tài chính ngân hàng và các nhân viên tín dụng có thâm niên nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN và các biến quan sát dùng để đo lường các yếu tố, từ đó hình thành bảng câu hỏi chính thức cho nghiên cứu định lượng.Ngoàira,phươngpháp chọnmẫu,côngcụnghiên cứu,cách thu thập,xử lý, phân tích số liệu thông qua phần mềm SPSS20.0 cũng được trình bàymộtcách chi tiết và đầy đủ

TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG VIỆT NAM –

Giới thiệu Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam chi nhánh TP.HồChí Minh

Được thành lập từ năm 1976, Vietcombank chi nhánh TP HCM đóng vai trò tiên phong trong hệ thống Vietcombank Trải qua hành trình gần 50 năm, chi nhánh đã ghi dấu ấn quan trọng trong sự phát triển của hệ thống ngân hàng, kinh tế - xã hội thành phố Hiện nay, Vietcombank TP HCM là ngân hàng thương mại hàng đầu tại địa bàn, đóng góp lớn về quy mô, hiệu quả cho hệ thống Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam.

Tìnhhìnhkếtquảhoạtđộngkinhdoanh

Huy động vốn đạt trên 117.800 tỷ đồng (tăng 6,7% so với đầu năm) Các chỉ tiêu huy động cuối kỳ và bình quân đều đạt và vượt kế hoạch năm ở cả khối bán buônv à b á n l ẻ C h i n h á n h b á m s á t đ ị n h h ư ớ n g c ủ a t r ụ s ở c h í n h : đ ẩ y m ạ n h h u y đ ộ n g v ố n k h ô n g k ỳ h ạ n b ì n h q u â n t h ô n g q u a v i ệ c p h á t t r i ể n k h á c h h à n g c á n h â n m ớ i ; l ã i s u ấ t đ ư ợ c đ i ề u c h ỉ n h l i n h h o ạ t , k ị p t h ờ i t h e o n h u c ầ u s ử d ụ n g v ố n v à đ ả m b ả o t u â n t h ủ t ỷ l ệ a n t o à n C h í n h s á c h m ớ i p h í g i a o d ị c h n g â n h à n g đ i ệ n t ử , l ã i s u ấ t n ộ i b ộ đ i ề u c h ỉ n h k ị p t h ờ i đ ể d u y t r ì t ă n g t r ư ở n g q u y m ô t i ề n g ử i k h ô n g k ỳ h ạ n , t i ề n g ử i n g o ạ i tệ.

Tính đến 31/12/2022, chi nhánh đạt dư nợ cuốikỳ80.706 tỷ đồng (tăng 13% so với đầunăm).Trongđó,dưnợ cánhânđạt24.338tỷđồng,tăng12,6%sovớiđầunăm.

Tăng trưởng tín dụng bền vững luôn song hành với kiểm soát chất lượng và cơ cấu tín dụng hiệu quả là định hướng xuyên suốt của Vietcombank Ngân hàng đã chủ động giảm 1% lãi suất cho vay bằng VND vào cuối năm 2022, thể hiện sự đồng hành chia sẻ khó khăn với khách hàng Bên cạnh đó, Vietcombank đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng ngay từ đầu năm, đồng thời kiểm soát tốc độ tăng trưởng theo trần NHNN giao Quá trình dịch chuyển dư nợ tín dụng theo định hướng, khách hàng và ngành hàng được thực hiện hiệu quả Ngân hàng cũng mở rộng các ngành hàng cho vay theo chuỗi, triển khai hiệu quả các chương trình cho vay lãi suất cạnh tranh, gắn với phát triển sử dụng các sản phẩm dịch vụ đi kèm.

Nợnhóm2 vànợxấu vẫn trong mứckiểmsoátcủa chinhánh vàdướimức trần cho phép của Trụ sở chính: Tỷ lệ nợ nhóm 2 ở mức 0,35%, tỷ lệ nợ xấu cho vay khách hàng ở mức 0,68%, thấp hơn so với kế hoạch được giao (theo Báo cáo thường niên Vietcombank năm 2022).

Về công tác bán lẻ, trong năm2022, chinhánh chú trọng pháttriển khách hàng mới nhằm xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng lớn Tổng khách hàng tín dụng và huy động vốn mới chi nhánh phát triển được là 85.400 khách hàng.

Về thu dịch vụ, mặc dù trong năm 2022, VCB miễn phí dịch vụ Digibank làm thu dịch vụ của chi nhánh giảm mạnh so với cùng kỳ, nhưng chi nhánh đã chủ động chuyển dịch nguồn thu sang các dịch vụ khác để bù đắp sự sụt giảm cho chính sách và đảm bảo thu dịch vụ vẫn tăng tốt so với cùng kỳ.

Về kinh doanh ngoại tệ, mặc dù tình hình biến động tỷ giá các tháng cuối năm bất lợi cho chi nhánh trong hoạt động kinh doanh ngoại tệ, tuy nhiên chi nhánh đã nỗ lực rà soát và khai thác hiệu quả danh mục khách hàng có nhu cầu thanh toán quốc tế, tiếp cận các dự án lớn nhằm gia tăng doanh số và lợi nhuận Tính đến31/12/2022, doanh số kinh doanh ngoại tệ đạt 5.862 triệu USD.

Bối cảnh kinh tế thế giới năm 2023 dự báo đầy khó khăn Tăng trưởng GDP toàn cầu chậm lại, nhiều nền kinh tế lớn có nguy cơ suy thoái Lạm phát vẫn cao, buộc các ngân hàng trung ương tiếp tục tăng lãi suất Chiến tranh Nga-Ukraine kéo dài làm gián đoạn kinh tế, thương mại Sự phục hồi của Trung Quốc sau khi mở cửa trở lại chưa đủ mạnh để thúc đẩy nền kinh tế toàn cầu.

Tinh thần điều hành chủ đạo của Chính phủ Việt Nam năm 2023 là “Đoàn kết kỷ cương, bản lĩnh linh hoạt, chủ động sáng tạo, kịp thời hiệu quả” với mục tiêu cơb ả n l à t ă n g t r ư ở n g G D P đ ạ t khoảng 6,5%, lạmphátkhoảng 4,5% Nền kinh tế cũng phải đối diện với nhiều thách thức như sức cầu suy giảm, hoạt động ngoại thương chậm lại, thị trường bất động sản trầm lắng, thị trường trái phiếu doanh nghiệp ách tắc, lạm phát tiềm ẩn, lãi suất cao, tỷ giá chịu nhiều áp lực do chính sách tăng lãi suất của FED

Trong bối cảnh chuyển dịch cơ cấu hoạt động kinh doanh, Vietcombank tập trung vào ba trọng tâm: Tăng trưởng tín dụng theo hướng hiệu quả bền vững, nâng cao tỷ trọng thu nhập phi tín dụng, nhất là thu nhập từ dịch vụ, và cơ cấu danh mục nguồn vốn để gia tăng hiệu quả và đảm bảo phát triển bền vững Nỗ lực này nhằm gia tăng tỷ trọng tài sản đảm bảo, phát triển khách hàng và dịch vụ, đảm bảo chất lượng tín dụng cho hoạt động bán buôn ngắn hạn, bán lẻ và giao dịch đồng thời Ngân hàng cũng hướng tới tăng cường cung ứng sản phẩm dịch vụ trên kênh số, nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng nhằm cải thiện tỷ trọng thu nhập phi tín dụng Cuối cùng, Vietcombank chú trọng phát triển vị thế tạo lập thị trường để nâng cao hiệu quả và đảm bảo phát triển bền vững.

CácsảnphẩmchovaydànhchoKHCNtạiVietcombank

Dịch vụ cho vay KHCN tại Vietcombank phát triển với nhiều sản phẩm đa dạng,đ á p ứ n g h ầ u h ế t n h u c ầ u c ủ a c á c đ ố i t ư ợ n g k h á c h h à n g

ChoKHCNvayphụcvụcácnhucầuđờisống,tiêu dùngh ợ p p h á p n h ư d u h ọ c , d u l ị c h , c h ữ a bện h, muasắmnộithất,muaxemáy,muađồgiadụng…

3 Chovay ôtô ChoKHCNvaymuaôtômới/ôtôđãquasửdụng phụcvụnhucầuđilại

4 Kinhdoanhtàilộc Chovayđố itượng làKHCN/chủ hộkinh doanh/chủ doanh nghiệp tư nhân đáp ứng nhu cầu thiếu hụt vốn lưu động trong kinh doanh

7 Cho vay mua nhà ở/đấtởkếthợpkinh doanh

Chov ay m u a n hà ở , đất ởv ừ a phụcvụ đ ời số ng v ừa kế t h ợp k in h d oa nh nh ư ch o t hu ê …

Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHCN dựa trên hệ thống xếphạngtíndụngnộibộcủaVietcombank

Hiệnnay,Vietcombank đang áp dụng bộđiều kiện cho vay tốithiểu vớitoàn bộ sản phẩm vay dành cho KHCN Theo đó, để được Vietcombank cấp tín dụng, khách hàng cần có xếp hạng tối thiểu từ A trở lên Việc triển khai hệ thống XHTD nội bộ có vai trò như một công cụ quản trị rủi ro, là tiêu chí đánh giá khách hàng trước khi quyết định cho vay và là cơ sở để áp dụng lãi suất, trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.

Hệ thống XHTD nội bộ của Vietcombank sẽ đánh giá về rủi ro khách hàng và TSĐB Về rủi ro khách hàng sẽ có 3 nhóm tiêu chí để đánh giá, bao gồm: nhóm thông tin về bản thân khách hàng vay vốn, nhóm thông tin về tình hình tài chính và nhóm thông tin về tình hình giao dịch, quan hệ tín dụng của khách hàng với cácTCTD.

- Nhóm thông tin về khách hàng vay:đánh giá các những thông tin về độ tuổi, tình trạng hôn nhân, tình trạng cư trú, trình độ học vấn, số người phụ thuộc, phương tiện đi lại, tình trạng nhà ở, kinh nghiệm làm việc, lĩnh vực làm việc… của khách hàng và người đồng trách nhiệm Liên quan đến nhóm thông tin này, khách hàng sẽ cung cấp các loại chứng từ sau: hồ sơ pháp lý của khách hàng và người đồng trách nhiệm (CMND, sổ hộ khẩu, đăng ký kết hôn, quyết định ly hôn,giấyxácnhận độc thân…), bằng cấp liênquan, hợp đồng lao động, quyết định bổ nhiệm, giấy đăng ký kinh doanh/giấy xác nhận địa phương…

Nhóm thông tin về tình hình tài chính của khách hàng đóng vai trò quan trọng trong quá trình thẩm định cho vay Những hồ sơ chứng minh năng lực tài chính của khách hàng gồm giấy tờ liên quan đến thu nhập như giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh, sao kê tài khoản, hợp đồng lao động ; các giấy tờ phản ánh chi phí như sổ sách theo dõi, chứng từ thanh toán ; giấy tờ sở hữu tài sản giúp đánh giá khả năng tích lũy của khách hàng Việc đánh giá tình hình tài chính sẽ cung cấp thông tin toàn diện về khả năng trả nợ, khả năng chịu đựng rủi ro và tính minh bạch của khách hàng.

- Nhómthôngtinvềtìnhhìnhgiaodịch vàquanhệtíndụngcủakháchhàng: đánhgiávề q u y m ô n ợv a y , uyt í n t ha nh to á n, qu a nh ệ g i a o dị ch c ủ a khách hàng…Những chứng từ liên quan bao gồm thông tin CIC, hợp đồng tín dụng,s a o k ê l ị c h t r ả n ợ / p h i ế u t h a n h t o á n , s a o k ê t à i k h o ả n …

THỐNGKÊMÔTẢ

Tênbiếnđịnhtính Thànhphần Số lượng Phần trăm

Tìnhtrạnghônnhân Độcthân,lydị,góa bụa 72 28.8

- Khả năng trả nợ của khách hàng gồm 250 người tham gia khảo sátt r o n g đ ó c ó 3 1 n g ư ờ i k h ô n g t r ả n ợ đ ú n g h ạ n c h i ế m

- Độ tuổigồm từ 20-35 tuổi có 72 người chiếm 28.8%, từ 36-60 tuổi có 150 người chiếm 60%, từ 61 tuổi trở lên có 28 người chiếm 11.2%.

- Tình trạng hôn nhângồm có 72 người độc thân, ly dị, goá bụa chiếm2 8 8 % v à c ó g i a đ ì n h g ồ m c ó 1 7 8 n g ư ờ i c h i ế m 7 1 2 %

- Nghề nghiệpgồm có Cán bộ, công nhân viên có 161 người chiếm 64.4%, thành phần Khác gồm có 89 người chiếm 35.6%.

- Thu nhậpgồm có khách hàng có thu nhập 15-30 triệu có 55 người chiếm

22%, từ 31-50 triệu có 103 người chiếm 41.2% chiếm tỉ trọng cao nhất, từ 51-100 triệu có 70 người chiếm 28% chiếm tỉ trọng cao thứ hai, trên 100 triệu gồm có 22 người chiếm 8.8%.

- Thời gian vaygồm có dưới 12 tháng có 135 người chiếm 54%, trên

- Lãi suất vaygồm 3 thành phần Dưới 9% gồm 169 người chiếm 67.6%, từ

9% tới 11% có 65 người tương đương với 26% chiếm tỉ trọng cao thứ hai; còn lại trên 11% có 6.4% tương đương với 16 người

- Tỷ lệ cho vaygồm có Dưới 50% chiếm tỉ trong đa số tương đương với 229 người -91.6%; trên 50% gồm có 21 người chiếm 8.4%.

Khả năng trả nợ của khách hàng

Tình trạng hôn nhân Độ tuổi

MÔHÌNHVÀCÁCGIẢTHUYẾT

GiảthuyếtH2:Kháchhàngcó giađìnhkhảnăngtrảnợcaohơnKHđộc thân, ly dị, góa bụa.

Giảth uy ế t H 3:Khách hà ng l à c á n bộ , c ô n g n hâ n viênl à m việc có l ươn g hằ ng th án g t hì kh ả n ăn g t rả nợ c a o h ơn.

GiảthuyếtH5:Kháchhàngcóthời gianvaycàng dàithìkhảnăngtrảnợ càng tốt

Giả thuyết H7:Tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm bảo càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp.

HỒIQUYBINARYLOGISTICTHEOSPSS

Xâydựngphươngtrìnhhồiquytuyếntínhtừdữliệucủamẫu

B0v àBi:l à h ệ s ố h ồ i q u i , p h ư ơ n g p h á p đ ư ợ c d ù n g đ ể x á c đ ị n h B0v àBil àp hương pháp OLS – phương pháp bình phương nhỏ nhất.

Phântíchhồiquy

Tiến hành hồi quy Binary Logistic giữa biến phụ thuộc là Khả năng trả nợc ủ a k h á c h h à n g ( Y ) v ớ i c á c b i ế n đ ộ c l ậ p , t a c ó k ế t q u ả h ồ i q u i n h ư s a u :

Kết quả bảng 4.2 cho thấy: giá trị Chi bình phương bằng 114.996 với bậc tư do df = 7 tương ứng với 7 thành phần tham gia vào hồi quy là có ý nghĩa thống kê với Sig = 0.000 < 0.05 Nên bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy trong mô hình đềub ằ n g 0

Step Chi-square df Sig.

Không Có Step1 Khanangtrano Khôngt rả nợđúng hạn 24 7 77.4

Kiểm định Hosmer và Lemeshow về mức độ phù hợp của mô hình với Chi bình phương bằng 57.706 ở mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết giá trị quan sátbằng giá trị mong đợi hay nói cách khác giá trị tiên đoán từ mô hình có phù hợp với giá trị quan sát thì phải xem kết quả hồi quy chạy dưới đây.

Mức độ dự báo chính xác của mô hình đối với những người cho rằng khả năng trả nợ của khách hàng là 99.1%, đối với người cho rằng khách hàng không trả nợ đúng hạn là 77.4% Mức độ dự báo chung là 96.4%.

Step -2LogTDkeTDhood Cox&SnellRSquare NagelkerkeRSquare

-2 Log TDkeTDhood cho biết độ phù hợp của mô hình, giá trị này càng nhỏ càng nhỏ thì mô hình càng phù hợp Đồng thời giá trị Nagelkerke R Square =0 6 9 9 , t ứ c l à 3 0 1 % s ự t h a y đ ổ i t r o n g k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a k h á c h h à n g l à d o c á c b i ế n n h ư Đ ộ t u ổ i ( X 1 ) ; T ì n h t r ạ n g h ô n n h â n ( X 2 ) ; n g h e n g h i e p : N g h ề n g h i ệ p ( X 3 ) ; T h u n h ậ p ( X 4 ) ; T h ờ i g i a n v a y ( X 5 ) ; L ã i s u ấ t v a y ( X 6 ) ; T ỷ l ệ c h o v a y ( X 7 )

Kết quả xác định hệ số hồi quy được thể hiện trong bảng 4.6 cho thấy, có 6 biến độc lập được đưa vào mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc với Sig trong kiểm định Wald đều nhỏ hơn 0.05 Vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa về mặt thốngkê.

Bảng4.7Kếtquảhồiquy Variables in the Equation

B (cột B) mang dấu (+) chứng tỏ các biến Độ tuổi, Tình trạng hôn nhân, Nghề nghiệp, Thu nhập, Thời gian vay tác động cùng chiều và mang dấu âm (-) là Lãi suấtvay, Tỷ lệ cho vay chứng tỏ 2 biến này sẽ có tác động ngược chiều.C h i ề u t á c đ ộ n g c ủ a c á c n h â n t ố t ạ i c ộ t E x p ( B ) v à h ệ s ố c ủ a c ộ t W a l d c h o t a b i ế t m ứ c đ ộ t á c đ ộ n g t ă n g h a y g i ả m t ỷ s u ấ t g i ữ a v i ệ c c ó ả n h h ư ở n g t ớ i k h ả nă ng t r ả n ợcủa kháchhàng.Cụthể:

- Biến Tình trạng hôn nhântăngsẽ tác động đến Khả năng trả nợ của kháchh à n g tănglà 6.058 lần;

- Biến Thu nhậptăngsẽ tác động đến Khả năng trả nợ của khách hàngtănglà 4.624 lần;

B S.E Wald df Sig Exp(B) 95%C.I.for

EXP(B) Lower Upper dotuoi 1.214 0.590 4.235 1 0.040 3.368 1.060 10.704 tinhtranghonnhan 1.913 0.777 6.058 1 0.014 6.772 1.476 31.062 nghenghiep 2.022 0.830 5.935 1 0.015 7.553 1.485 38.421 Step

1 a thunhap 1.590 0.739 4.624 1 0.032 4.903 1.151 20.882 thoigianvay 2.671 1.062 6.330 1 0.012 14.453 1.804 115.776 laisuatvay -1.541 0.577 7.128 1 0.008 0.214 0.069 0.664 tylechovay -2.548 1.199 4.518 1 0.034 0.078 0.007 0.820Constant -3.179 2.839 1.253 1 0.263 0.042

∗𝐥𝐚𝐢𝐬𝐮𝐚𝐭𝐯𝐚𝐲(𝐗𝟔)−𝟐.𝟓𝟒𝟖∗𝐭 𝐲 𝐥 𝐞 𝐜 𝐡 𝐨 𝐯 𝐚 𝐲 ( 𝐗𝟕)trong đó: p:Xácsuấtkhảnăngkhông trảnợcủakhách hàng

1-p: là xác suất có khả năng trả nợ của khách hàng

Kết quả kiểm định các giả thuyết từ phân tích tương quan và phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều có ý nghĩaở đ ộ t i n c ậ y l à 9 6 4 % ( B ả n g 4 7 )

H1 Kháchh à n g c à n g l ớ n t u ổ i t h ì k h ả n ă n g t r ả n ợ c à n g c a o 1.214 Chấp nhận với mứcýnghĩa5%

H2 Khách hàng có gia đình khả năng trả nợ cao hơn

KH độc thân, ly dị, góa bụa 1.913 Chấp nhận vớimức ý nghĩa 5

H4 Khách hàng có thu nhập càng cao thì khả năngt r ả n ợ c à n g c a o 1.590 Chấp nhận vớimức ý nghĩa 5

H5 Kháchh à n g c ó t h ờ i g i a n v a y c à n g d à i t h ì k h ả n ă n g t r ả n ợ c à n g t ố t 2.671 Chấp nhận vớimức ý nghĩa 5

H6 Lãi suất vay càng thấp thì khả năng trả nợ càngcao -1.541 Chấp nhận vớimức ý nghĩa 5

H7 Tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm bảo càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp -2.548 Chấp nhận vớimức ý nghĩa 5

Ví dụ khi kiểm tra khả năng trả nợ của mộtkhách hàng cá nhân qua mô hình tác giả xây dựng trong bài (giả sử chưa biết có khách hàng có trả nợ được hay không), ta sẽ xem xét như sau :

Chỉsố Kí hiệu Đánh giá

THẢOLUẬNVỀKẾTQUẢ

Khi so sánh với các nghiên cứu trước, ta thấy rằng các yếu tố ảnh hưởng hầu như không có sự khác biệt Khi nói đến các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN, các yếu tố như độ tuổi, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp, thu nhập, lãi suất, thời gian vay, tỷ lệ cho vay trên TSBĐ đều xuất hiện, nhưng sự tác động của chúng đến khả năng trả nợ của một KHCN là hoàn toàn khác nhau Ở nghiên cứu này, yếu tố tác động lớn nhất là thời gian vay Kết quả này tương tự như kết quảc ủ a Đ ặ n g T h ị C ẩ m N h u n g ( 2 0 1 5 ) , N g u y ễ n P h ú c M ẫ n ( 2 0 1 5 ) h a y n g h i ê n c ứ u c ủ a N g u y ễ n Đ ặ n g T h i ê n H ư ơ n g ( 2 0 2 2 ) Đ i ề u n à y c h o t h ấ y , t h ờ i g i a n v a y c à n g d à i t h ì k h ả n ă n g t r ả n ợ đ ầ y đ ủ , đ ú n g h ạ n c ủ a m ộ t k h á c h h à n g c à n g c a o N h ư n g k ê t q u ả n à y l ạ i k h á c s o v ớ i n g h i ê n c ứ u c ủ a T r ư ơ n g Đ ô n g

Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng các khách hàng là cán bộ,c ô n g n h â n v i ê n c h ứ c , làm công ăn lương có thu nhập hàng tháng sẽ cókhảnăng trả nợ tốt hơn so với khách hàng sản xuất kinh doanh Kết quả này tương tự như kết quả của nghiên cứu Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011). Tác giả cho rằng khách hàng có lương tháng thường ổn định, chủ động sắp xếp tài chính nên xác suất trả nợ đúng hạn cũng cao hơn Tuy nhiên, điều này lại mâu thuẫn

𝟏−𝒑 với một số nghiên cứu khác cho rằng khách hàng sản xuất kinh doanh, tạo ra nhiều dòngt h u n h ậ p t ă n g t h ê m n ê n k h ả n ă n g t r ả n ợ t ố t h ơ n

Tổngkếtchương4 Thông qua các phương pháp thống kê mô tả và phân tích hồi quy bằng phần mềm SPSS 20.0, Chương 4 đã xử lý các dữ liệu thu thập đồng thời đưa ra kết quảl à 0 5 n h â n t ố t á c đ ộ n g t h u ậ n c h i ề u v à 0 2 n h â n t ố t á c đ ộ n g n g h ị c h c h i ề u đ ế n k h ả n ă n g t r ả n ợ c ủ a K H C N t ạ i V i e t c o m b a n k

KẾTLUẬN

Căn cứ vào các lý thuyết cơ bản và các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan, luận văn sử dụng các phương pháp, công cụ, quy trình cụ thể để xây dựng, thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.

Luận văn đã đề xuất mô hình nghiên cứu, và tiến hành kiểm tra với mẫu gồm 250 KHCN đang vay vốn tại Vietcombank CN TP.HCM Kết quả hồi quy cho thấy, cả

07 yếu tố được đề xuất đều tác động, có quan hệ tuyến tính với khả năng trả nợ của một KHCN (Sig < 0,05), và được giữ lại trong mô hình hồi quy.

Vớicâuhỏithứ nhất:Các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM? Nghiên cứu đã đề xuất, và chứng minh 07 yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM, bao gồm:Đ ộ t u ổ i , t ì n h t r ạ n g h ô n n h â n , n g h ề n g h i ệ p , t h u n h ậ p , l ã i s u ấ t , t h ờ i g i a n v a y , t ỷ l ệ c h o v a y / T S B Đ

Với câu hỏi thứ hai: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM? Trong 07 yếu tố kể trên, yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất là Thời gian vay vốn, các yếu tố tiếp theo lần lượt là Tỷ lệ cho vay/TSBĐ, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân, thu nhập, lãi suất, độ tuổi Thể hiện cụ thể qua phương trình hồi quy chuẩn hóa:

Với câu hỏi thứ ba: Những hàm ý chính sách nào cần thực hiện nhằm nâng cao khả năng trảnợ củaKHCN tạiVietcombank CN TP.HCM trong thờigian tới? Dựatrên cáckếtquảthu được,mộtsốhàmýchínhsáchsáchnhằm cảithiệnkhảnăngtrảnợ của KHCN, nâng cao chất lượng tín dụng tại chi nhánh sẽ được trình bày ở nộid u n g t i ế p t h e o

ĐỀXUẤTHÀMÝQUẢNTRỊ

Nhómgiảiphápvềđộtuổicủakháchhàng

Qua mô hình hồi quy, có thể thấy độ tuổi ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của một KHCN Chi nhánh nên tập trung phát triển và cấp tín dụng vào phân khúc khách hàng có độ tuổi từ 30 – 60 Với khách hàng trên 60 tuổi thường đã nghỉ hưu, nguồn thu nhập giảm, lại gặp các vấn đề về sức khỏe, khả năng tiếp thu các quy định, chính sách của ngân hàng hạn chế Với khách hàng dưới 30 tuổi, khách hàng có sức khỏe dồi dào nhưng còn trẻ, chưa tích lũy nhiều kinh nghiệp trong côngv i ệ c , n g u y c ơ n h ả y v i ệ c c a o H ơ n n ữ a , k h á c h h à n g d ư ớ i

Tuy nhiên, chi nhánh vẫn có thể cho vay với nhóm khách hàng trên 60 tuổi bằng cách khuyến khích khách hàng tham gia bảo hiểm khoản vay Với nhóm kháchh à n g d ư ớ i 3 0 t u ổ i , c h i n h á n h c ầ n k ế t h ợ p đ á n h g i á t h ê m c á c y ế u t ố k h á c n h ư n g u ồ n t h u n h ậ p , t ì n h t r ạ n g s ở h ữ u n h à ở , c ấ p t í n d ụ n g t r ê n t à i s ả n b ả o đ ả m v ớ i t ỷ l ệ t h ấ p

Nhómgiảiphápvềtìnhtrạnghônnhâncủakháchhàng

Khi đánh giá hồ sơ vay vốnn, ngân hàng cần ưu tiên những khách hàng đã có gia đình ổn định vì những khách hàng này thường chững chạc, chín chắn, luôn cố gắng phấn đấu vì gia đình mình và uy tín của gia đình đối với xã hội Khách hàng có gia đình sẽ có ít nhất 2 nguồn thu nhập, trong trường hợp một trong hai người gặp rủir o t h ì n g ư ờ i c ò n l ạ i s ẽ l o c h o g i a đ ì n h N g ư ợ c l ạ i , n g ư ờ i đ ộ c t h â n , l y d ị , g ó a b ụ a t h ư ờ n g c h ỉ c ó m ộ t n g u ồ n t h u n h ậ p c ủ a b ả n t h â n n ê n k h á r ủ i r o

Ngoài ra, Ngân hàng cần đánh giá về số người phụ thuộc của khách hàng đó như con cái, anh chị em, cha mẹ già số người phụ thuộc làm giảm khả năng trả nợ

Nhómgiảiphápvềnghềnghiệpcủakháchhàng

Nghề nghiệp là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng Ngân hàng cần ưu tiên nhóm khách hàng là cán bộ, công chức, viên chức Nhóm khách hàng này có thu nhập đều đặn, ổn định Hơn nữa, họ là nhóm thường giữ hình ảnh, uy tín với xã hội nên khả năng không trả nợ cũng thấp hơn Với nhómkhách hàng là người kinh doanh, cần quan sát dòng tiền kinh doanh để đảm bảo khách hàng kinh doanh thật, không sử dụng vốn sai mục đích, có dòng tiền về để trả nợ ngân hàng.

Bên cạnh đó, ngân hàng cần chú ý những khách hàng làm các công việc không có thu nhập ổn định thì cần bổ sung bảo lãnh của bên thứ ba.

Nhómgiảiphápvềthunhậpcủakháchhàng

- Yếu tố năng lực của khách hàng là một trong những yếu tố tác động mạnh nhất tới khả năng thanh toán nợ của một khách hàng cá nhân Trong phạm vi nghiên cứu, yếu tố này tác động tích cực tới khả năng trả nợ, nghĩa là năng lực tàic h í n h k h á c h h à n g v a y v ố n c à n g c a o ( t h u n h ậ p c a o , đ a d ạ n g n g u ồ n t h u n h ậ p , k i n h n g h i ệ m t r o n g l ĩ n h v ự c c ô n g t á c l â u n ă m , c ó đ ị a v ị c a o t r o n g x ã h ộ i ) t h ì x á c s u ấ t khách hàng trả nợ càng tăng Dođó khi xemxétvà đánhgiá một hồ sơ vay vốn cụ thể, chi nhánh cần phải đánh giá chi tiết nguồn thu nhập của khách hàng Chinhánh không chỉ thẩmđịnh về mặtgiá trị củanguồn thunhập mà còn phải tìm hiểu cơ cấu nguồn thu nhập, tính bền vững và ổn định của nguồn thu nhập trong tương lai Về cơ cấu nguồn thu nhập cán bộ thẩm định cần phảiđ á n h g i á x e m n g u ồ n t h u n h ậ p b a o g ồ m n h ữ n g n g u ồ n g ì ( c h o t h u ê x e , t h u ê n h à , l ư ơ n g h a y s ả n x u ấ t k i n h d o a n h … ) v à n g u ồ n t h u n h ậ p đ ế n t ừ a i ( k h á c h h à n g , v ợ / c h ồ n g c ủ a k h á c h h à n g h a y n h ữ n g n g ư ờ i đồng trách nhiệmkhác) để đánh giá mức độ phù hợp, mức độ rủi ro của từng nguồn thu nhập.

Lưu ý, nguồn thu nhập có thể thay đổi theo thời gian do nhiều yếu tố như khách hàng thay đổi công việc, loại hình kinh doanh hoặc nhà cho thuê Các yếu tố này phụ thuộc vào điều kiện và hoàn cảnh cụ thể của từng khách hàng, vì vậy cần cân nhắc kỹ lưỡng khi đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.

Vì vậy, chi nhánh cần cập nhật thông tin liên tục, có thể yêu cầu khách hàngbổ sung thêm nguồn thu nhập mới nếu cần thiết.

- Ngoài ra, tuy nhóm khách hàng cán bộ, công nhân viên chức có thu nhập ổn định, nhưng vẫn có thể gặp rủi ro khi khách hàng nghỉ việc dẫn tới mất nguồn thu nhập Chinhánh nên đánh giá thêmkhảnăng kiếmđược một công việc mới khi khách hàng thôi việc hiện tại.

Nhómgiảiphápvềlãisuấtchovay

Có thể thấy, xu hướng chung của ngân hàng trong nước là lãi suất cho vay phụ thuộc vào tình hình kinh tế Trong thờiđiểm, NHNN muốn thắtchặt tín dụng, kiềm chế lạm phát, các ngân hàng thương mại sẽ đồng loạt tăng lãi suất huy động kéo theo lãi suất cho vay tăng Điều này khiến cho các khách hàng đang vay vốn gặp không ít khó khăn trong việc trả nợ Do đó, việc áp dụng cơ chế lãi suất linh hoạt,phù hợp với thị trường và chỉ đạo của NHNN vừa là công cụ để ngân hàng thu hút được khách hàng mới, duy trì khách hàng hiện hữu, vừa là biện pháp để giảm thiểu nguy cơ mất khả năng trả nợ và tạo điều kiện cho khách hàng trả nợ tốt hơn Chi nhánh nên tư vấn khách hàng chọn các chương trình có kỳ hạn lãi suất cố định phù hợp với dòng tiền của khách hàng để tránh trường hợp khách hàng gặp khó khăn trong việc trả nợ khi lãi suất thay đổi.

Nhómgiảiphápvềthờigianvayvốn

Để đảm bảo khả năng trả nợ của khách hàng, chi nhánh cần cân nhắc thời gian vay vốn phù hợp, tránh tình trạng trả nợ vượt quá thu nhập Với khách hàng làm công ăn lương, chọn ngày thu nợ vào cuối tháng hoặc đầu tháng sau là thích hợp Đối với vay sản xuất kinh doanh, chi nhánh đánh giá kỹ vòng quay vốn lưu động để xác định thời gian vay vừa đủ, tránh ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của khách hàng.

Nhómgiảiphápvềtỷlệchovay/tàisảnbảođảm

- Khi giá trị tài sản bảo đảm cao hơn nhiều lần so với giá trị khoản vay, khách hàng sẽ có nhiều động lực trả nợ đúng hạn để không bị ngân hàng xử lý tài sản. Bên cạnh đó, vốn tự có thể hiện một phần trách nhiệm của khách hàng Nếu khách hàng tham gia vào phương án với mức vốn tự có cao chứng tỏ khách hàngcónăng lực tàichính vànghiêmtúcvớiphươngán vay,quađógiảmthiểu rủi ro trả nợ quá hạn Chi nhánh nên xây dựng quy trình định giá tài sản bảo đảm chi tiết, rõ ràng, ngoài các yếu tố về giá trị cần quan tâm thêm các yếu tố phong thủy, tranh chấp, sở hữu chồng chéo Hiện nay, chi nhánh đang tậpt r u n g v à o m ộ t s ố c ô n g t y đ ị n h g i á đ ộ c l ậ p , n ê n q u a n đ i ể m đ ị n h g i á c h ư a đ a d ạ n g T r o n g t h ờ i g i a n t ớ i , c h i n h á n h n ê n đ a d ạ n g h ó a c ô n g t y đ ị n h g i á đ ộ c l ậ p đ ể c ó g i á t r ị t à i s ả n k h á c h q u a n n h ấ t

- Ngoàira, chinhánhnên chú trọng hơnđếncôngtácđịnh giá lạitàisảnbảođảm định kỳ Việc này giúp cập nhật tình hình và giá trị tài sản, từ đó đưa ra cácb i ệ n p h á p q u ả n l ý t r o n g t r ư ờ n g h ợ p g i á t r ị t à i s ả n b i ế n đ ộ n g t i ê u c ự c

HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU MỚI

Nhữnghạnchếcủaluậnvăn

Mặc dù đã giải quyết được phần lớn các vấn đề đặt ra, tuy nhiên luận vănv ẫ n t ồ n t ạ i m ộ t s ố h ạ n c h ế n h ư s a u :

Thời gian nghiên cứu có giới hạn, do đó, luận văn chưa thể hệ thống, phân tíchmộtcáchtoàndiệncáclýthuyết,cũngnhưcácnghiêncứutrongvàngoàinước có liên quan.

Vềkích thước mẫu,lượng mẫu khảo sátcòn nhỏ(số lương khảo sáthợp lệ là

255 người), kích thước khảo sát còn nhỏ so với quy mô của chi nhánh Việc thu thập ý kiến của các chuyên gia và nhóm khách hàng mang tính chất ngẫu nhiên, không theo quy luật nên còn mang tính chủ quan, chưa đại diện cho tổng thể.

Trong luận văn, khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM chỉđượcgiảithíchthôngqua07yếutố:Tưcáchkháchhàng,Nănglựckháchhàng,

Quy mô khoản vay, Mục đích sử dụng vốn,Lãisuấtcho vay, Tỷ lệ cho vay/Tàisản bảo đảm, Năng lực của cán bộ tín dụng Các yếu tố khác về khả năng trả nợ củaKHCN tại Vietcombank CN TP.HCM vẫn chưa được tìm ra và phân tích, cần có những nghiên cứu tiếp theo để đánh giá chúng.

Hướngnghiêncứutiếptheo

Phần còn lại của khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank CN TP.HCM đượcđánh giá bằng mộtsốnhân tố khác, chúng vẫn chưađược thống kê hếtvà đưa vào nghiên cứu Đây là hạn chế lớn của đề tài, cần được khắc phục trong cácn g h i ê n c ứ u t i ế p t h e o

Ngoài ra, kích thước mẫu nghiên cứu của luận văn còn hạn chế, chủ yếu tập trung vào các khoản vay có thế chấp tài sản, trong phạm vi địa bàn TP.HCM nên chưa đại diện cho tổng thể Do đó, hướng nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng cỡ mẫu, đa dạng đối tượng khách hàng (bao gồm cả khách hàng vay tiêu dùng tín chấp) và cả những khách hàng có tài sản bảo đảm hoặc nguồn thu nhập ở ngoài địa bàn TP.HCM.

1 Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình, 2011 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ ở tỉnh Hậu Giang Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 64, trang 3-7.

2 Đặng Thị Cẩm Nhung, (2015), Phân tích các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam- Chi nhánh Long An, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Tài chínhMarketing

3 Nguyễn Phúc Mẫn, (2015), “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương chi nhánh VũngT à u ” , L u ậ n v ă n t h ạ c s ỹ , T r ư ờ n g Đ ạ i h ọ c

4 Nguyễn Quốc Huy, (2015), “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợc ủ a k h á c h h à n g c á n h â n t ạ i N g â n h à n g T h ư ơ n g m ạ i c ổ p h ầ n Q u â n Đ ộ i ” , L u ậ n v ă n t h ạ c s ỹ , T r ư ờ n g Đ ạ i h ọ c K i n h t ế T P H ồ

8 Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Ngân hàng nhà nước Việt Namquy định về phân loại tài sản có, mức trích, phươngpháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

10 Nguyễn Minh Kiều, 2007 Nghiệp vụ ngân hàng hiện đại, nhà xuất bản LaoĐộng

1 Roslan, A H., & Karim, M A., 2009 Determinants of microcredit repayment in Malaysia: The case of Agribank Humanity & Social Sciences Journal, 45 - 52.

2 C.A Wongnaa, D Awunyo - Victor, 2013 Factor affecting Loan Repayment Performance among Yam Farmers in the Sene District, Ghana Agris on-lone papers in Economics and Informatics, Number 2, 1013, pp.112-122.

3 Kohansal, M.R và Mansoori, H., 2009 Factors affecting on loan repayment performance of farmers in Khorasan-Razavi province of Iran In Conference on International Research on Food Security, Natural Réource Management and Rural Development, University of Hamburg (pp.1-4)

4 Chapman, J M (1990) Factors affecting credit risk in Personal Lending. National Bureau of Economic Research

5 Reekie, W D., & Crook, J N (1995).Managerial Economics: A EuropeanT e x t P r e n t i c e H a l l

6 Basel Committee on Banking Supervision, 2006 International convergence of capital measurement and capital standards: a revised framework– comprehensive version, Bank for International Settlements

5 Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS 1&2, Nhà xuất bản Hồng Đức.

6 Quốc hội (2010) Luật các tổ chức tín dụng Việt Nam số 47/2010/QH12, ngày16/06/2010

7 Thi Huyen Thanh Dinh , Stefanie Kleimeier, 2007 Acredit scoringmodel forVietnam's retail banking market International Review of Financial Analysis

8 A.SaundervàH.Lange.(1995).FinancialInstitutions Management–A ModernPerpective.

9 Henie Van Grenning & Sonja Brajovic Bratanovic (2009) Analyzing Banking Risk (3rd Edition)

10 Hussain, A.B & Shorouq, F.K, (2014) Credit risk assessment model forJordanian commercial banks: Neuralscoring approach, Review of DevelopmentFinance 4 (2014) 20–28

Cumulative Percent Độcthân,lydị,góabụa

Khanangtrano 250 0 1 ,88 ,330 dotuoi 250 1 3 1,82 ,609 tinhtranghonnha n 250 0 1 ,71 ,454 nghenghiep 250 0 1 ,64 ,480 thunhap 250 1 4 2,24 ,894 thoigianvay 250 1 2 1,46 ,499 laisuatvay 250 1 3 1,39 ,606 tylechovay 250 1 2 1,08 ,278

1 72,413 a ,369 ,699 a Estimation terminated at iteration number 8 becauseparameterestimateschangedbylessthan

Step Chi-square df Sig.

Khanangtrano=Khôngtrả nợ đúng hạn

Total Observed Expected Observed Expected

B S.E Wald df Sig Exp(B) 95%C.I.forE

XP(B) Lower Upper dotuoi 1,214 ,590 4,235 1 ,040 3,368 1,060 10,704 tinhtranghonnhan 1,913 ,777 6,058 1 ,014 6,772 1,476 31,062 nghenghiep 2,022 ,830 5,935 1 ,015 7,553 1,485 38,421

1 a thunhap 1,590 ,739 4,624 1 ,032 4,903 1,151 20,882 thoigianvay 2,671 1,062 6,330 1 ,012 14,453 1,804 115,776 laisuatvay -1,541 ,577 7,128 1 ,008 ,214 ,069 ,664 tylechovay -2,548 1,199 4,518 1 ,034 ,078 ,007 ,820 Constant -3,179 2,839 1,253 1 ,263 ,042 a.Variable(s)enteredonstep1:dotuoi,tinhtranghonnhan,nghenghiep,thunhap, thoigianvay, laisuatvay, tylechovay.