Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng tmcp quân đội

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG -o0o - ại Đ họ c LUẬN VĂN THẠC SĨ ại go N PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG th TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG ươ THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN QUÂN ĐỘI ng Ngành: Tài – Ngân hàng -f tu PHAN ĐÌNH TRUNG BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ ại Đ họ PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG c TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG N THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN QUÂN ĐỘI ại go Ngành: Tài – Ngân hàng th Mã số: 8340201 ươ TS Kim Hương Trang Hà Nội - 2020 tu Người hướng dẫn: -f ng Họ tên học viên: Phan Đình Trung LỜI CAM ĐOAN DANH DỰ CỦA TÁC GIẢ VỀ TÍNH TRUNG THỰC, HỢP PHÁP CỦA NGHIÊN CỨU Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu thân Nội dung luận văn có tham khảo sử dụng tài liệu, viết, thông tin đăng tải tác phẩm, tạp chí trang web theo Danh mục Tài liệu tham khảo Luận văn Các số liệu thông tin sử dụng luận văn có nguồn gốc, trung thực phép công bố ại Đ Tác giả luận văn họ c PHAN ĐÌNH TRUNG ại go N -f ng ươ th tu LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn TS Kim Hương Trang, người tận tình bảo, định hướng, hướng dẫn tơi thời gian qua, nhờ tơi hồn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn thầy, cô trường Đại học Ngoại thương truyền đạt kiến thức vô bổ ích suốt hai năm học cao học trường để tơi hồn thành luận văn Đ ại Tôi xin gửi lời cảm ơn tới người thân gia đình, bạn bè, đồng họ nghiệp trường Đại học Ngoại thương tạo điều kiện cho tơi học hồn thành chương trình cao học c go N PHAN ĐÌNH TRUNG ại -f ng ươ th tu MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH DỰ CỦA TÁC GIẢ VỀ TÍNH TRUNG THỰC, HỢP PHÁP CỦA NGHIÊN CỨU DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN Đ PHẦN MỞ ĐẦU ại CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI họ 1.1 Tổng quan hoạt động tín dụng ngân hàng thương mại c 1.1.1.Khái niệm tín dụng khách hàng cá nhân N 1.1.2 Phân loại tín dụng ngân hàng thương mại go 1.1.3 Đặc điểm tín dụng khách hàng cá nhân 11 1.1.4 Quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại 13 ại 1.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân 16 th 1.2.1 Khái niệm khả trả nợ vay 16 ươ 1.2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân 17 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP ng NGHIÊN CỨU 23 -f 2.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu 23 tu 2.1.1 Các nghiên cứu nước 23 2.1.2 Các nghiên cứu Việt Nam 26 2.2 Xây dựng giả thuyết nghiên cứu 29 2.3 Chọn mẫu nghiên cứu 30 2.4 Mô tả biến nghiên cứu 31 2.5 Mơ hình nghiên cứu 35 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN TẠI NGÂN HÀNG TCMP QUÂN ĐỘI 37 3.1 Tổng quan ngân hàng TMCP Quân Đội 37 3.1.1 Quá trình hình thành phát triển 37 3.1.2 Chiến lược giai đoạn 2017 - 2021 40 3.1.3 Kết hoạt động kinh doanh 42 3.1.4 Thực trạng hoạt động cho vay rủi ro tín dụng ngân hàng TMCP Quân Đội 43 3.2 Phân tích kết nghiên cứu 47 3.2.1 Thống kê mô tả liệu 47 Đ ại 3.2.2 Phân tích tương quan biến 49 3.2.3 Kết hồi quy kiểm định khuyết tật mơ hình 53 họ 3.3 Lựa chọn mô hình phân tích kết hồi quy 60 c CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP TĂNG CƯỜNG NHẬN DIỆN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ N CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI 63 go 4.1 Thuận lợi thách thức hoạt động tín dụng KHCN MB 63 4.1.1 Thuận lợi 63 ại 4.1.2 Thách thức 64 th 4.2 Xây dựng chiến lược quản trị rủi ro tín dụng KHCN MB 65 ươ 4.2.1 Đối với thị trường mục tiêu 65 4.2.2 Đối với quản lý rủi ro sản phẩm mới, hoạt động thị trường 67 ng 4.2.3 Đối với quản trị lãi suất tín dụng 68 4.2.4 Tăng cường quản lý tài sản đảm bảo 69 -f 4.3 Giải pháp tăng cường nhận diện khả trả nợ vay KHCN MB 70 tu 4.3.1 Đối với nhóm tác động chiều 70 4.3.2 Đối với nhóm tác động ngược chiều 72 4.3.3 Hồn thiện mơ hình, nâng cao khả dự báo 76 4.3.4 Hoàn thiện bổ sung sách tín dụng 77 KẾT LUẬN 82 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 83 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ Bảng 2.1: Các biến độc lập mơ hình nghiên cứu .34 Bảng 3.1: Một số tiêu kinh doanh MB giai đoạn 2016 đến 2019 .42 Bảng 3.2: Phân loại dư nợ theo thời gian cho vay 43 Bảng 3.3: Cơ cấu nhóm nợ Ngân hàng TMCP Quân Đội giai đoạn 2016 -2019 44 Bảng 3.4: Dư nợ theo đặc điểm khách hàng Ngân hàng TMCP Quân Đội giai đoạn Đ 2016-2019 46 ại Bảng 3.5: Thống kê mô tả biến độc lập biến phụ thuộc nghiên cứu 48 Bảng 3.6: Ma trận tương quan biến độc lập mơ hình 51 họ Bảng 3.7: Kết hồi quy mơ hình .53 c Bảng 3.8: Kết kiểm định khuyết tật đa cộng tuyến biến độc lập 56 N go Biểu đồ 3.1: Tương quan nhóm nợ MB giai đoạn 2016 – 2019 45 Biểu đồ 3.2: Thống kê liệu theo khả trả nợ khách hàng .47 ại th Hình 3.1: MB công ty thành viên 39 ng ươ Hình 3.2: Phân phối phần dư mơ hình B 58 Sơ đồ 3.1: Chiến lược phát triển MB giai đoạn 2017-2021 .41 -f tu DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CÁN BỘ THẨM ĐỊNH HĐKD HOẠT ĐỘNG KINH DOANH KHCN KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN KHDN KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP MB NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI NH NGÂN HÀNG NHNN NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC NHTM NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI QTRR QUẢN TRỊ RỦI RO ại Đ CBTĐ c họ go N TỔ CHỨC KINH TẾ TCTD TỔ CHỨC TÍN DỤNG TMCP THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN TSĐB TÀI SẢN ĐẢM BẢO UBND ỦY BAN NHÂN DÂN ại TCKT -f ng ươ th tu TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN Để thực đề tài:“ Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân Ngân hàng TMCP Quân Đội”, tác giả định thực phân tích yếu tố có tác động trực tiếp đến khả trả nợ vay khách hàng dựa quy trình thẩm định ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Quân Đội (MB) Tác giả sử dụng kết hợp phương pháp định tính định lượng (Mixed Đ Methods Approaches), phương pháp chủ đạo định lượng Trước hết, tác ại giả tổng hợp yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng, tiếp thực hồi quy logit để xem xét mô hình có kết phù hợp họ Sau đó, tác giả khai thác sâu vào mơ hình cách thực chẩn đốn mơ hình c Kết kiểm định Pearson Chi2, Hosmer – Lemesshow Chi2 khả N dự báo cho thấy mơ hình lựa chọn phù hợp với liệu mẫu go Mơ hình thực ban đầu mơ hình hồi quy gồm 13 biến: Giới tính, tình trạng nhân, số người phụ thuộc, học vấn, số năm kinh nghiệm, thời gian vay, ại giá trị vay, lãi suất, lịch sử điểm xếp hạng tín dụng, tài sản tích lũy, tỷ lệ vay/tài sản th đảm bảo, thu nhập thuần, mục đích vay biến độc lập Sau tiến hành so ươ sánh mơ hình với kết hợp kiểm định, tác giả lựa chọn mơ hình với biến sau: Tình trạng nhân, thời gian vay, giá trị vay, lãi suất, tài sản tích ng lũy, tỷ lệ vay/tài sản đảm bảo, thu nhập Đây mơ hình phù hợp mục tiêu nghiên cứu tác giả Kết hợp với thực tế, mô hình hồi quy chứng minh -f yếu tố có tác động định đến khả trả nợ khách hàng tu cá nhân, đồng thời mơ hình dự báo khả trả nợ khách hàng cá nhân xác đến 93.02% Sau thực phân tích kết nghiên cứu, tác giả đề xuất số giải pháp cải thiện quy trình thẩm định khách hàng dựa yếu tố tác động đến khả trả nợ hay hồn thiện sách tín dụng nhằm giúp ngân hàng TMCP Quân Đội tăng triển khai công tác quản trị rủi ro tín dụng hiệu PHẦN MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hoạt động tín dụng ngân hàng thương mại mảng kinh doanh đem lại lợi nhuận khủng Trong đó, quy định, quy trình sách cho vay ảnh hưởng trực tiếp đến định cho vay khách hàng ngân hàng Nó sử dụng công cụ giúp ngân hàng thẩm định đầy đủ, thơng báo phê duyệt khoản vay quản trị tín dụng cách hiệu Đ Trong thời điểm nay, tăng trưởng tín dụng hình thức ại không giúp ngân hàng gia tăng lợi nhuận mà giúp ngân hàng phát triển họ quy mơ Nhưng điều đồng nghĩa với việc đo lường nhận diện rủi ro tín dụng vô quan trọng Trong công tác quản trị rủi ro tín dụng, ngân hàng c thương mại (NHTM) điều chỉnh sách tín dụng phù hợp theo go N thời kỳ cho đối tượng khách hàng cụ thể Điều giúp NHTM hạn chế việc xảy rủi ro tối thiểu tổn thất rủi ro tín dụng gây Hiện tại, ại giới Việt Nam có nhiều nghiên cứu liên quan đến quản trị rủi ro tín dụng yếu tố ảnh hưởng đến tín dụng, nhiên để ước đốn rủi ro tín dụng th ứng dụng thực tiễn cách xác NHTM cịn gặp khơng ươ khó khăn Theo tiêu chuẩn Basel II, rủi ro tín dụng tính tốn theo phương pháp là: ng (1) Phương pháp chuẩn hóa (SA – Standardized Approach): Sử dụng kết xếp -f hạng tổ chức đánh giá tín dụng độc lập bên để xác định hệ số rủi ro cho tu nhóm tài sản khác nhau; (2) Phương pháp xếp hạng nội – (FIRB: Internal Rating based - Foundation): Sử dụng liệu nội để xây dựng mơ hình xác suất vỡ nợ (PD model) tham số LGD (tỷ lệ tổn thất), EAD (giá trị chịu rủi ro thời điểm vỡ nợ) ngân hàng Nhà nước cung cấp để tính tốn vốn; (3) Phương pháp xếp hạng nội – nâng cao (FIRB: Internal Rating based - Advanced): Ngân hàng tự xây dựng mơ hình PD, LGD, EAD để tính vốn cho rủi ro tín dụng Trong đó, sử dụng liệu nội để xây dựng mơ hình xác suất vỡ nợ (hoặc trả nợ) yếu tố quan trọng để NHTM ước lượng tiếp cận yếu tố khác mơ hình quản trị rủi ro tín dụng phức tạp Thêm vào đó, thị trường tài 73 thị trường để đánh giá giá mua Đặc biệt cần lưu ý đơn giá mua bán giá xây thô hay giá hoàn thiện nội thất bản; đơn giá mua bán tính theo diện tích tim tường hay diện tích thơng thủy; đơn giá mua bán có tính chi phí bảo trì VAT khơng Các yếu tố mang tính chất so sánh phải tương đồng vị trí bất động sản, hạ tầng xung quanh Trong trường hợp mua từ cá nhân, tổ chức mà từ chủ đầu tư: CBTĐ cần theo giá trị văn chuyển nhượng hợp đồng mua bán qua cơng chứng có xác nhận chủ đầu tư giá trị thị trường tài sản có diện tích, vị trí, giao dịch tương tự để xác định mức giá mua bán hợp lý, có tính đến Đ ại yếu tố rủi ro phân khúc thị trường chung cư bị giảm giá - Đối với phương án vay mua nhà đất: CBTĐ cần đánh giá tổng nhu cầu vốn họ khách hàng vào yếu tố sau: Xem xét giá trị giao dịch khách hàng c bên bán cần tham khảo giá trị định giá công ty định giá độc lập tham khảo N giá mua bán thị trường bất động sản có vị trí diện tích tương tự go Kết hợp đánh giá tính khoản, lợi tài sản vị trí tài sản mua khách hàng có thuận tiện sinh hoạt hay kinh doanh không, sở hạ tầng xung quanh có ại đồng khơng Ngồi cịn có kênh định giá tài sản theo khung giá Nhà th nước hệ số K ươ - Đối với phương án mua xe ô tô: Nhu cầu vốn khách hàng dựa yếu tố sau: Đầu tiên xác định giá trị xe giá thực tế xe, thể ng chứng từ hợp đồng mua bán, hóa đơn thuế, định bán, lý xe… Ngồi CBTĐ cần tham khảo giá thị trường thông qua báo giá hãng xe -f hãng, tham khảo mạng internet Trường hợp mua xe cũ, CBTĐ đánh giá giá trị tu lại xe dựa vào nhiều yếu tố như: thời gian sử dụng xe, hạng xe, dòng xe, phụ kiện xe, chất lượng máy móc xe, khấu hao xe bổ sung thêm chứng thư định giá bên thứ để khách quan - Đối với phương án vay tiêu dùng: CBTĐ xác định tổng nhu cầu vốn thông qua biên xác nhận nhu cầu vốn vay khách hàng, đảm bảo phù hợp với giá trị hàng hóa, dịch vụ mua sắm theo hợp đồng mua bán, bảng kê chi tiết hàng hóa mua sắm nhà cung cấp Kiểm tra lại thông tin giá mua bán phương tiện thông tin đại chúng, mạng internet,… từ đánh giá tính hợp lý giá trị mua bán khách 74 hàng Theo kết hồi quy mơ hình số cơng trình nghiên cứu khác giới mà tác giả đề cập chương 3, giá trị vay thông thường tác động ngược chiều đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Do đó, xác định xác giá trị vay phần thiếu quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng 4.3.2.2 Tăng cường kiểm soát lãi suất cho vay lãi suất huy động vốn Đối với NHTM nói chung, đặc biệt NHTM tổ chức theo mô hình tín dụng tập trung, lãi suất cho vay lãi suất huy động có quan hệ tương hỗ Đ ại lớn việc cung - cầu tiền tệ thị trường vốn Thực tế cho thấy xu hướng chung ngân hàng nước điều chỉnh lãi suất cho vay thường có độ trễ so với lãi họ suất huy động lãi suất thị trường biến động theo chiều hướng giảm Điều c khiến cho khách hàng vay vốn gặp khơng khó khăn việc trả nợ Do N đó, MB cần áp dụng chế lãi suất linh hoạt phù hợp với thị trường đồng thời go cập nhật đạo NHNN vừa công cụ để ngân hàng trì khách hàng hữu, giảm thiểu nguy vỡ nợ tạo điều kiện cho khách hàng trả nợ tốt ại hơn, đồng thời tăng cường thu hút khách hàng khác th 4.3.2.3 Đánh giá tỷ lệ vay/giá trị tài sản đảm bảo phù hợp vị rủi ro MB ươ Theo kết nghiên cứu Asghar Ali cộng (2010), kết hợp với kết hồi quy mô hình chương 4, ta nhận thấy LTV hay tỷ lệ vay vốn giá trị ng TSĐB thấp khả trả nợ thành cơng khách hàng cao Hơn nữa, giá trị tài sản đảm bảo cao so với giá trị khoản vay, khách hàng có nhiều -f động lực trả nợ vay cho ngân hàng để tránh trường hợp tài sản bị xử lý Mặt khác, tu tài sản chấp hình thành từ phương án vay tỷ lệ tài trợ tài sản đảm bảo giá trị tài trợ phương án, CBTĐ cần đánh giá cách khách quan tỷ lệ LTV để giảm thiểu tổn thất rủi ro tín dụng Đánh giá LTV dựa yếu tố: Một tổng giá trị vay, hai giá trị tài sản đảm bảo Tổng giá trị vay tác giả đề cập phần 4.3.2.1 Vì vậy, phần này, tác giả đề xuất số ý kiến tài sản đảm bảo: - Đối với tài sản thẻ tiết kiệm, tiền gửi theo hợp đồng tiền gửi, giấy tờ có giá, CBTĐ phải kiểm tra xác định giá trị tài sản đảm bảo phù hợp quy định MB 75 thời kỳ - Đối với tài sản bất động sản cần dựa hợp đồng mua bán chủ đầu tư, hợp đồng mua bán viết tay, kết hợp tham khảo thị trường qua phương tiện truyền thơng internet Ngồi ra, CBTĐ sử dụng thêm ý kiến bên thứ quan định giá độc lập giá trị đất theo đơn giá nhà nước ban hành - Đối với tài sản phương tiện vận tải: Cần ý giá trị thực tế, giá trị khấu hao theo thời gian sử dụng Đ ại Ngồi tỷ lệ LTV cịn dùng để đánh giá ngược lại khả tài khách hàng thơng qua vốn tự có tỷ lệ vốn tự có Trong tất trường hợp họ cấp tín dụng, vốn tự có biểu phần trách nhiệm khách hàng c tham gia vào phương án Nếu vốn tự có cao chứng tỏ lực tài khách N hàng ổn định, thể tính khả thi chắn phương án Qua giảm thiểu go rủi ro phát sinh nợ hạn, nợ xấu 4.3.2.4 Đánh giá khách quan chi phí sinh hoạt hàng tháng khách hàng ại Chi phí sinh hoạt số tiền mà khách hàng phải bỏ hàng tháng để chi tiêu cho th nhu cầu sống nhu cầu khác CBTĐ cần phải đặc biệt lưu ý đến chi phí sinh ươ hoạt hàng tháng khách hàng để tính tốn xác khả trả nợ khách hàng Để đánh giá khách quan, CBTĐ cần ý số nội dung sau: ng - Đối với khách hàng sử dụng dịch vụ tài linh hoạt, có thẻ -f tín dụng CBTĐ xác định chi phí trả thẻ tín dụng/tháng = % trả nợ tối thiểu/ tu tháng + lãi suất/ tháng theo quy định TCTD phát hành MB với hạng thẻ tương ứng) * dư nợ thẻ bình qn 12 tháng gần Trường hợp khơng có thơng tin hạng thẻ mặc định tính theo hạng thẻ tiêu chuẩn tham khảo quy định MB thời kỳ - Đối với khoản vay thông thường, CBTĐ cần thực cân đối nguồn trả nợ theo yếu tố sau: phương thức trả nợ, thời gian vay vốn, lãi suất cho vay quy định hợp đồng tín dụng khế ước nhận nợ Nếu có dư nợ MB TCTD khác cần xác nhận TCTD kiểm tra lại thông tin hệ thống nội dư nợ MB Ngoài ra, CBTĐ bắt buộc phải sử dụng hệ số DTI - 76 nghĩa vụ trả nợ thu nhập đó: Nghĩa vụ trả nợ thu nhập (DTI) = Số tiền phải trả hàng tháng/ tổng thu nhập hàng tháng + Số tiền phải trả hàng tháng Khách hàng người đồng trả nợ (nếu có) bao gồm: Số tiền phải trả cho khoản vay, dư nợ thẻ TCTD khoản vay lần MB Tổng thu nhập hàng tháng thu nhập khách hàng thu nhập người đồng trả nợ (nếu có) mà MB ghi nhận làm nguồn trả nợ phương án Chỉ thực cấp tín dụng DTI tối đa 70% 4.3.3 Hồn thiện mơ hình, nâng cao khả dự báo Qua nội dung chương nhận thấy rằng: Ban đầu, tác giả đưa vào mơ hình Đ ại tổng cộng 13 biến độc lập dùng để giải thích cho biến phụ thuộc Đây biến quan trọng quy trình thẩm định tín dụng thực tế Tuy nhiên, cuối họ có biến độc lập có ý nghĩa, biến cịn lại bị khơng có ý nghĩa Điều chứng c tỏ mơ hình cịn số thiếu sót Vì vậy, để mơ hình ứng dụng nhiều N vào thực tế ta cần phải hoàn thiện Tác giả xin đề xuất giải pháp để go đưa mơ hình logit ứng dụng vào thực tế sau: 4.3.3.1 Nâng cao số lượng chất lượng liệu đầu vào ại Đối với liệu sản phẩm tín dụng KHCN, MB truy xuất trực th tiếp liệu từ hệ thống Core Banking T24 hệ thống quản lý khách hàng CRA, ươ chất lượng liệu đầu vào tương đối đầy đủ ổn định, xác kịp thời Tuy nhiên, số liệu đặc điểm KHCN số người phụ thuộc, thời gian ng công tác, thời gian vay… chưa cập nhật kịp thời nên chưa phản ánh đầy đủ thông tin Muốn nâng cao số lượng chất lượng liệu đầu vào cần ý -f điểm sau: tu i) Phải thường xuyên liên hệ, kiểm tra giám sát khoản vay khách hàng, không trước cấp tín dụng mà cần thực suốt thời gian thu nợ sau giải ngân ii) Đối với kết xuất từ hệ thống CRA, chế hệ thống dựa chủ yếu kinh nghiệm CBTĐ nên nhiều tiêu cịn mang tính phán đốn chủ quan Do đó, hệ thống CRA muốn đạt hiệu cao việc dự báo khả trả nợ KHCN tương lai cần liên tục vận hành điều chỉnh cho phù hợp theo thời kỳ Điều đồng nghĩa với việc MB cần phải xây dựng đội ngũ 77 chun viên có trình độ chun mơn hóa cơng việc vận hành hệ thống CRA kết hợp kiểm tra kết với tình trạng dư nợ thực tế khách hàng 4.3.3.2 Cải thiện mơ hình hồi quy Mơ hình đề xuất để phân tích mơ hình nghiên cứu thử nghiệm theo quan điểm chủ quan tác giả Ưu điểm mơ hình tính tốn xác xác suất trả nợ khách hàng cá nhân vay vốn MB Tuy nhiên, ta thấy nhược điểm mơ hình mức độ tương quan biến độc lập cịn cao Lấy ví dụ biến LOG_TNT - thu nhâp Đ ại GTV - giá trị vay Mặc dù mặt lý thuyết biến thay cho thực tế khơng Do đó, tác giả đề xuất ứng dụng họ số mơ hình khác để cải thiện kết ước lượng phương pháp GMM - c Generalized Method of Moments N Ngoài ra, từ đầu, tác giả hạn chế tiêu lấy mẫu mơ hình go nhiều, ví dụ khơng có khách hàng vay tín chấp qn nhân, khách hàng vay tín chấp Viettel,… Tuy vậy, thơng qua mơ hình xây dựng, ta mở rộng nghiên ại cứu cách tự thêm biến kiểm soát, biến giả để xây dựng mơ hình cho phù th hợp ươ Tại thời điểm 2015 - 2020, xác suất trả nợ khách hàng cá nhân cao tình hình kinh tế ổn định Vì để nâng cao khả dự báo mơ hình, ta cần ng tiếp tục phát triển mơ hình phạm vi thời gian dài hơn, nâng lên 10 năm, đồng thời kết hợp với yếu tố kinh tế vĩ mô lạm phát, tăng trưởng kinh tế -f cú sốc bất lợi dịch Covid-19, giá dầu âm năm 2020 xét yếu tố tu ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân 4.3.4 Hồn thiện bổ sung sách tín dụng 4.3.4.1 Đối với xếp hạng tín dụng Mỗi ngân hàng thương mại có sách xếp hạng tín dụng riêng, việc thường xun xếp hạng tín dụng định kỳ giúp NHTM thấy mức độ rủi ro cụ thể khách hàng để từ đưa giải pháp phù hợp Dựa tài liệu, tác giả xin đề xuất số nội dung để hoàn thiện xếp hạng tín dụng MB sau: 78 - Hồn thiện mơ hình xếp hạng tín dụng có khả lượng hóa tiêu chí đánh giá khả trả nợ khách hàng sở sử dụng tiêu kinh tế - xã hội mơi trường kinh doanh có tác động đến khả trả nợ khách hàng, kết hợp xây dựng sở liệu phương pháp quản lý liệu để phục vụ cho mơ hình - Hệ thống xếp hạng tín dụng phải xây dựng thành phần mềm để đo lường, lưu trữ đánh giá liệu Có chế giám sát xây dựng, xếp hạng đảm bảo đáp ứng nguyên tắc sau: Đ ại + Khơng gây xung đột lợi ích: Đảm bảo ngun tắc độc lập, khơng xung đột lợi ích cá nhân, đơn vị xây dựng mơ hình ứng dụng mơ hình họ + Kết hệ thống xếp hạng tín dụng phải độc lập minh bạch Thể c đầy đủ thông tin để quan có thẩm quyền, tổ chức kiểm tốn nội bộ, tổ chức go cách thuận tiện N kiểm toán độc lập quan chức khác khác tra, giám sát + Phân định rõ trách nhiệm cá nhân, đơn vị liên quan đến việc xây ại dựng mơ hình vận hành hệ thống xếp hạng tín dụng th + Kết xếp hạng tín dụng phải ứng dụng vào hoạt động tín dụng ươ quản trị rủi ro hàng ngày, từ việc xây dựng chiến lược, sách kinh doanh quản trị đến triển khai toàn hoạt động tín dụng ng + Hệ thống xếp hạng tín dụng phải đánh giá định kỳ, hàng năm đột xuất đơn vị độc lập nhằm đảm bảo khách quan công -f 4.3.4.2 Đối với thẩm định phê duyệt tín dụng tu Quy trình thẩm định phê duyệt tín dụng MB tổ chức theo hướng tập trung, có chuyên gia, nhóm chuyên gia thẩm định cấp phê duyệt tách biệt nhằm đảm bảo độc lập, khách quan chun mơn hóa cao hoạt động tín dụng Ngồi ra, quy trình tuân thủ nguyên tắc mắt là: Mỗi phương án phê duyệt có ý kiến đơn vị kinh doanh, quan thẩm định, cấp phê duyệt kiểm soát sau vay, trừ trường hợp hệ thống tự động thẩm định dựa tiêu chí có sẵn Tuy vậy, để tránh rủi ro phát sinh liên quan đến thẩm định phê duyệt tín dụng, MB cần lưu ý nội dung sau: 79 - Cán thẩm định, cán phê duyệt không thực thẩm định phê duyệt phương án cấp tín dụng số trường hợp sau: + Khách hàng người thân gia đình tổ chức mà người thân gia đình góp vốn sở hữu với tỷ lệ 5% trở lên + Cán thẩm định, cán phê duyệt có lợi ích liên quan đến phương án cấp tín dụng - Việc thẩm định tín dụng cần đảm bảo tối thiểu tiêu chí sau: + Xác định cụ thể người có liên quan khách hàng, tổng dư nợ cấp tín dụng Đ ại khách hàng người có liên quan + Bổ sung thêm kết xếp hạng tín dụng khách hàng có, đồng thời họ đánh giá tính đầy đủ hồ sơ, tình trạng pháp lý khả thu hồi TSĐB phát c sinh rủi ro N + Nếu sử dụng thêm thơng tin bên thứ ngồi MB cần thực kiểm go tra chất lượng thơng tin tính độc lập kênh thơng tin - Việc phê duyệt tín dụng đảm bảo tối thiểu tiêu chí sau: ại + Thẩm quyền phê duyệt định có rủi ro tín dụng trường hợp yêu th cầu cấp phê duyệt cao cần phải xác định theo tiêu chí định tính định ươ lượng phù hợp với quy chuẩn MB Nếu phê duyệt theo chế hội đồng phải có biên có ghi rõ ý kiến đồng ý hay từ chối, nguyên nhân đồng ý, từ ng chối chịu trách nhiệm ý kiến + Thơng tin cung cấp để phê duyệt phải đầy đủ, phù hợp với quy mô loại -f hình cấp tín dụng đánh giá đảm bảo thực hiệu quản trị rủi ro tín tu dụng MB + Nội dung phê duyệt phải minh bạch, dễ hiểu, khách quan, nêu rõ sở thông báo phê duyệt đảm bảo khả thực thi thực tế 4.3.4.3 Đối với công tác quản lý khách hàng, khoản cấp tín dụng danh mục cấp tín dụng Thứ nhất, MB cần giám sát thường xuyên việc thực điều khoản hợp đồng tín dụng, xác định dấu hiệu bất thường tình hình thực nghĩa vụ tài khách hàng ngân hàng, phát rủi ro tiềm ẩn phát 80 sinh q trình cấp tín dụng, rà sốt đánh giá lại danh mục tín dụng định kỳ để có giải pháp kiểm sốt rủi ro Ngồi ra, việc quản lý khách hàng, việc cấp tín dụng danh mục cấp tín dụng cần thực sở phù hợp với đặc thù khách hàng, ví dụ khách hàng bán lẻ định hướng quản lý theo sản phẩm, phi bán lẻ định hướng khách hàng theo ngành Thứ hai, việc theo dõi kiểm sốt rủi ro tín dụng khách hàng, khoản cấp tín dụng danh mục cấp tín dụng cần thực nhanh chóng xác nhằm phát kịp thời rủi ro có biện pháp xử lý chất lượng tín Đ ại dụng bị suy giảm có nguy xuất chậm trả, không thực nghĩa vụ trả nợ Và phải đảm bảo yếu tố sau: Một theo dõi kết phân loại nợ khoản họ cấp tín dụng, hai đánh giá đầy đủ mức độ dự phòng rủi ro theo quy định NHNN, c ba kiểm soát trạng thái rủi ro tín dụng thực tế N Cuối cùng, việc quản lý khách hàng, khoản cấp tín dụng danh mục cấp tín go dụng cần thực thơng qua chế: - Thiết lập hạn mức tín dụng: Các hạn mức tín dụng thiết lập cần đảm ại bảo khả so sánh tương quan với tổng dư nợ cấp tín dụng quy mơ vốn th MB Đồng thời thảm khảo thêm tình hình thị trường, định hướng kinh doanh nhu ươ cầu quản trị nội thời kỳ, đảm bảo tối thiểu tiêu chí: Hạn mức tăng trưởng tín dụng, chất lượng tín dụng, tỷ lệ an tồn vốn, hạn mức tín dụng nhóm ng khách hàng - Giám sát chất lượng tín dụng sau giải ngân khoản vay cẩn phải -f đảm bảo nguyên tắc sau: tu + Kiểm soát việc sử dụng vốn có mục đích hay khơng Khách hàng thực điều khoản cam kết với ngân hàng có hay khơng? + Đánh giá định kỳ yếu tố trả nợ khách hàng + Thực tốt công tác quản lý TSĐB + Theo dõi lịch trả nợ nhắc nhở khách hàng nghĩa vụ trả nợ đến hạn Nếu khách hàng có dấu hiệu chậm trả, chây ì cần báo cáo ngày cho ban lãnh đạo để lên phương án xử lý, hạn chế tổn thất rủi ro - Theo dõi kiểm sốt rủi ro tín dụng sau: 81 + Đảm bảo thực vai trò, trách nhiệm cá nhân, phận việc thực theo dõi, kiểm sốt rủi ro tín dụng theo quy định MB + Đánh giá theo dõi rủi ro tín dụng khách hàng, khoản cấp tín dụng danh mục cấp tín dụng Định kỳ phân loại nợ, trích lập dự phịng rủi ro, sử dụng dự phịng rủi ro để xử lý rủi ro tín dụng + MB cần kiểm sốt rủi ro tín dụng theo hạn mức tín dụng phân bổ với khách hàng, khoản cấp tín dụng danh mục cấp tín dụng bao gồm: tần suất tối thiểu thực việc tầm soát từ xa kiểm tra chỗ khách hàng để thu thập Đ ại thông tin phục vụ cho việc theo dõi rủi ro tín dụng + Xây dựng hệ thống tiêu chí đánh giá phương pháp xác định mức độ suy họ giảm chất lượng tín dụng danh mục cấp tín dụng Kết hợp thêm vào chế c cảnh báo sớm có nguy chất lượng tín dụng khách hàng bị suy giảm N - Định kỳ kiểm tra sức chịu đựng hệ thống: go + Xây dựng giả định, kịch áp dụng vào thực tế để kiểm tra sức chịu đựng hệ thống, dựa tiêu chí sau: Các giả định, kịch ại xây dựng vào kết thảo luận đơn vị liên quan, phù hợp với liệu th lịch sử, dự báo diễn biến thị trường, kinh tế vĩ mô tình hình thực tế chiến ươ lược kinh doanh MB Các giả định, kịch cần rà soát, đánh giá độc lập định kỳ, hàng tháng, hàng quý đột xuất phát sinh biến động ng lớn + Khi có kết kiểm tra sức chịu đựng hệ thống, MB cần điều chỉnh định -f hướng hoạt động kinh doanh cần thiết, đồng thời xây dựng phương án xử lý tu phù hợp đảm bảo tuân thủ giới hạn an toàn thiết lập ban đầu 82 KẾT LUẬN Bài nghiên cứu đề tài “Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng TMCP Quân Đội” thu thập liệu giai đoạn 2015-2020 Trong đó, mơ hình mà tác giả lựa chọn phần phản ánh đứng thực tế yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân, cụ thể: Mơ hình giải thích 65.03% biến phụ thuộc, đồng thời khả dự báo mơ hình đạt 93.02% Tuy nhiên, tác giả cảm thấy cịn có số hạn Đ chế cần khắc phục định hướng cho nghiên cứu tiếp theo: ại Thứ nhất, mức độ giải thích mơ hình đạt 65.03%, mức trung bình họ chưa đạt đến kỳ vọng tác giả (> 80%) Ngoài ra, ban đầu tác giả đưa vào mơ hình 13 biến độc lập q trình xử lý số liệu thực hồi quy, cịn lại c biến dùng để phân tích Trên thực tế, thẩm định khách hàng cá nhân, go N để giảm thiểu tối đa rủi ro tổn thất rủi ro, yếu tố số năm nghiệm hay mục đích vay cán ngân hàng đưa vào để đánh giá Nguyên nhân có ại thể mẫu nghiên cứu q ít, có 760 quan sát Vì vậy, theo dự đoán tác giả, tiếp tục tăng số mẫu quan sát lên khoảng 1500 đến 2000 số th nghiên cứu khác tỷ lệ giải thích mơ hình cao hơn, đồng thời yếu ươ tố mà tác giả đề xuất ban đầu thể vai trò mơ hình ng Thứ hai, thiếu sót nghiên cứu mơ hình nghiên cứu tác động yếu tố vi mơ mà cịn chưa phân tích ảnh hưởng yếu tố bên -f khác mang tính vĩ mơ như: Tăng trưởng GDP, lạm phát, thất nghiệp… Để thu thập tu liệu vĩ mô, tác giả cần hỗ trợ nhiều nguồn lực Mặt khác, thời gian nghiên cứu có hạn nên tác giả chưa tiến hành nghiên cứu sâu để đánh giá đầy đủ tác động yếu tố Vì vậy, định hướng cho nghiên cứu xem xét tác động yếu tố vĩ mô (GDP, lạm phát, thất nghiệp…) đến khả trả nợ khách hàng Dĩ nhiên, tác giả phải kết hợp nghiên cứu mở rộng thêm yếu tố vi mô để có kết nghiên cứu tốt DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO A TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT Các văn pháp luật: Luật tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12; Luật sửa đổi, bổ sung số điều Luật tổ chức tín dụng ngày 20 tháng 11 năm 2017; Thông tư số 02/2013/TT-NHNN Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Quy định phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phịng rủi ro việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro hoạt động tổ chức tín dụng, chi nhánh Đ ngân hàng nước ngồi ại Nguyễn Quang Dong, Giáo trình Kinh tế lượng, Nhà xuất Đại học Kinh tế Quốc dân, 2012 họ Trương Đông Lộc Nguyễn Thanh Bình, Các nhân tố ảnh hưởng đến khả c trả nợ vay hạn nông hộ tỉnh Hậu Giang, Tạp chí Cơng nghệ ngân hàng, N số 64, 07/2011 go Hoàng Thanh Hải, Nguyễn Quỳnh Hoa, Trần Đình Chúc, Mơ hình hồi quy Logit đo lường xác suất vỡ nợ khách hàng tín dụng cá nhân, Tạp Chí Kinh Tế & ại Quản Trị Kinh Doanh, Số 07, 2018 th Vương Quân Hoàng, Đào Gia Hưng, Nguyễn Văn Hữu, Trần Minh Ngọc, Lê Hồng ươ Phương, Phương pháp thống kê xây dựng mơ hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân, Tạp chí Ứng dụng Toán học, Tập 4, Số 2, 2006, Tr 01-16 ng Bùi Hữu Phước, Ngô Thành Danh Ngô Văn Toàn, Các yếu tố ảnh hưởng đến tế Đối ngoại, Số 98, 2018 -f rủi ro tín dụng ngân hàng ngoại thương chi nhánh Kiên Giang, Tạp chí Kinh tu Trần Thế Sao, Các yếu tố ảnh hưởng khả trả nợ ngân hàng nông hộ địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An, năm 2017, địa http://tapchicongthuong.vn/bai-viet/cac-yeu-to-anh-huong-kha-nang-tra-no-nganhang-cua-nong-ho-tren-dia-ban-huyen-ben-luc-tinh-long-an-46830.htm, truy cập ngày 20/02/2020 Nguyễn Văn Tiến, Giáo trình Quản trị Ngân hàng Thương mại, Nhà xuất Thống kê, 2015 Ngân hàng thương mại cổ phần Quân Đội, Báo cáo tài hợp nhất, Hà Nội, từ năm 2014 – 2019 B TÀI LIỆU NƯỚC NGOÀI Asghar Ali and Kevin Daly, Macroeconomic determinants of credit risk: Recent evidence from a cross country study, International Review of Financial Analysis, Volume 19, Issue 3, 06/2010, pages 165-171 Burcu Duygan-Bump, Charles Grant, Household debt repayment behaviour: What role institutions play?, Working Paper, No QAU08-3, 2008 Daniel McFadden, conditional logit analysis of qualitative choice behavior, Đ ại frontiers in econometrics, Chapter four, 1974, pp 105-142 Donald Cox and Tullio Jappelli, The effect of borrowing constraints on họ consumer liabilities, Journal of Money, Credit and Banking, Vol 25, No 2, E.Pishbahar, M.Ghahremanzadeh, M.Ainollahi and R.Ferdowsi, Factors N c 05/1993, pp 197-213 go influencing agricultural credits repayment performance among farmers in East Azarbaijan Province of Iran, J Agr Sci Tech, 2015, Vol 17, pp 1095-1101 ại Eduardo Augusto de Souza Rodrigues, Victorio Chu, Leonardo Alencar, Tony th Takeda, The effect of repayment through payroll deduction on personal loan ươ interest rates, Central Bank of Brazil Working Paper No 108, 2006 Femi Oluwatusin, Ayotunde Ola Kolawole, Loan repayment performance ng among crop famers in Ekiti State, Nigeria, Journal of Biology, Agriculture and Healthcare, ISSN 2224-3208 (Working Paper), ISSN 2225-093X, Vol.4, No.7, tu -f 2014 Gabriel Jimenez and Jesús Saurina, Collateral, Type of lender and relationship banking as determinants of credit risk, Journal of Banking & Finance Volume 28, Issue 9, 2004, pages: 2191-2212 George M.M Ugbomeh, Felix Achoja, Ideh Victor and Albert Ofuoku, Determinants of loan repayment performance among women self help groups in Bayelsa State, Nigeria, Agriculturae Conspectus Scientificus, Vol 73, No 3, 2008, pages: 189-195 10 Hao Manh Quach, Andrew W Mullineux and Victor Murinde, Access to credit and household poverty reduction in rural Vietnam: A cross-sectional study, Journal Article, 2005 11 H.D.Acquah and J.Addo, Determinants of loan repayment performance of fishermen: empirical evidence from Ghana, Journal:Cercetari Agronomice In Moldova, Vol 44, No 4, 2011, paper: 88-97 12 Jarko Fidrmuc and Christa Hainz, Default rates in the loan market for SMEs: Evidence from Slovakia, Economic Systems, Vol 34, No 2, 2010 13 John M Chapman, Factors affecting credit risk in personal lending, Đ ại Commercial Banks and Consumer Instalment Credit, 1940, p 109 – 139 14 Jonathan Crook, The demand for household debt in the USA: Evidence from the họ 1995 survey of consumer finance, Applied Financial Economics Journal, Vol c 11, No.1, 2001, pp 83-91 N 15 John Duca and Stuart S Rosenthal, Borrowing constraints, household debt and go racial discrimination in loan markets, Journal of Financial Intermediation, Vol 3, No 1, 1993, pp 77-103 ại 16 Klaus Deininger and Yanyan Liu, Determinants of repayment performance in th Indian Micro-Credit Groups, Policy Research Working Paper, No 4885, 2009 ươ 17 Krishna H Maharjan, Chesada Loohawenchit, Richard L Meyer, Small Farmer Loan Repayment Performance In Nepal, Economics and Sociology ng Occasional Paper, No.846, 1981 18 Li Rui and Zhu Xi, Econometric analysis of credit constraints of chinese rural -f households and welfare loss, Applied Economics, 42: 13, 2007, pp 1615 - 1625 tu 19 Manohar P Sharma and Manfred Zeller, Repayment performance in groupbased credit programs in Bangladesh, World Development, Vol 25, No 10, 1997, pp 1731-1742 20 Million Sileshi, Rose Nyikal, Sabina Wangia, Factors affecting loan repayment performance of small holder farmers in East Hararghe, Ethiopia, ISSN 2224607X, Working Paper, Vol 2, No.11, 2012 21 Mohammad Reza Kohansal, Hooman Mansoori, Factors affecting on loan repayment performance of farmers in Khorasan-Razavi province of Iran, Working paper, Tropentag, October 2009 22 Norhaziah Nawai and Mohd Noor Mohd Shariff , Factors affecting repayment performance in microfinance programs in Malaysia, Procedia - Social and Behavioral Sciences ,Vol 62(24), 2012 23 Rajeev Dhir (2020), Creditworthiness, Investopedia, https://www.investopedia.com/terms/c/credit-worthiness.asp, truy cập ngày 01/05/2020 24 Roslan Abdul-Hakim and Mohd Zaini Abd Karim, Determinants of microcredit Đ ại repayment in Malaysia the case of Agrobank, Humanity & Social Sciences Journal 4(1): 45-52, 2009 họ 25 Samuel Antwi, Ebenezer Fiifi Emire Atta Mills, Gifty Atta Mills, Xicang Zhao, c Risk factors of loan default payment in Ghana: A case study of Akuapem Rural N Bank, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and go Management Sciences, ISSN: 2225-8329, Volume 2, Issue 4, 2012 26 Sandra Black and Donald Morgan, Risk and the democratization of credit cards, ại Federal Reserve Bank of New York, Research Paper No.9815, 1998 th 27 Santiago Fernández de Lis, Jorge Martínez Pagés and Jesús Saurina, Credit ươ growth, problem loans and credit risk provisioning in Spain, Banco De España, Documento De Trabajo N 0018, 2000 regression analysis, 2014 -f ng 28 Saral Miller, Risk Factors for Consumer Loan Defaul: A censored quantile 29 Sonia Livingstone and Peter Lunt, Predicting personal debt and debt tu repayment: Psychological, Social and Economic Determinants, Journal of Economic Psychology, Vol 13, No 1, 1992, pp 111-134 30 Sumit Agarwal, Brent Ambrose and Souphala Chomsisengphet, Determinants of automobile loan default and prepayment, Economic Perspectives, Vol 32, No 3, 2008, pages: 17-28 31 S U O Onyeagocha, S A N D Chidebelu, E C Okorji, Ada-Henri Ukoha, M.N.Osuji and O.C Korie, Determinants of loan repayment of microfinance institutions in Southeast States of Nigeria, International Journal Of Social Science And Humanities, Vol.1, No.1, 2012 32 Thi Huyen Thanh Dinh and Stefanie Kleimeier, A credit scoring model for Vietnam's retail banking market, International Review of Financial Analysis, Vol 16, 2007, pages 471-495 33 Zhang Qinlan and Yoichi Izumida, Determinants of repayment performance of group lending in China: Evidence from rural credit cooperatives' program in Guizhou province, China Agricultural Economic Review, Vol No 3, 2013, pp 324-341 ại Đ c họ ại go N -f ng ươ th tu