Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần bưu điện liên việt – chi nhánh bến tre

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Việt Nam đang phát triển và hội nhập kinh tế, với hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại (NHTM) tăng trưởng mạnh Tuy nhiên, sự gia tăng này đi kèm với rủi ro tín dụng (RRTD), thể hiện qua tỷ lệ nợ xấu RRTD ảnh hưởng tiêu cực đến ngành ngân hàng, làm giảm lợi nhuận và khả năng thu hút vốn đầu tư Mặc dù Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành quy định duy trì tỷ lệ nợ xấu dưới 2% và yêu cầu các NHTM áp dụng giải pháp mạnh để kiểm soát nợ xấu, tình trạng nợ xấu vẫn gia tăng, tác động lớn đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Rủi ro tín dụng (RRTD) là một loại rủi ro đặc thù của ngân hàng, ảnh hưởng mạnh mẽ đến hoạt động của ngân hàng Ngân hàng cần áp dụng các biện pháp ngăn ngừa để giảm thiểu khả năng xảy ra và tổn thất do rủi ro này Việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD và mức độ tác động của chúng là cần thiết để giúp ngân hàng hạn chế rủi ro tín dụng, đồng thời tăng trưởng tín dụng một cách an toàn và hiệu quả Nghiên cứu này sẽ phân tích và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD trong quá trình cho vay tại Ngân hàng thương mại cổ phần Bưu Điện Liên Việt (Lienvietpostbank) - chi nhánh Bến Tre, nhằm làm rõ hơn vấn đề này trong phạm vi nghiên cứu.

Luận văn thạc sĩ Tài chính

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của luận văn là nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) và xác định mức độ tác động của những nhân tố này Qua đó, nghiên cứu sẽ hỗ trợ ngân hàng trong việc kiểm soát và giảm thiểu rủi ro tín dụng hiệu quả hơn.

Từ mục tiêu nghiên cứu chung, luận văn xác định các mục tiêu cụ thể sau đây:

- Tìm kiếm các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD tại NH TMCP Bưu Điện Liên Việt-CN Bến Tre;

- Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến RRTD của NH TMCP Bưu Điện Liên Việt-CN Bến Tre;

- Đề xuất những giải pháp kiểm soát và hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động tín dụng của ngân hàng.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu đề ra, luận văn hướng đến trả lời các câu hỏi sau:

- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến RRTD tại NH TMCP Bưu Điện Liên Việt-CN Bến Tre?

- Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến RRTD của NH TMCP Bưu Điện Liên Việt-CN Bến Tre ra sao?

- Những giải pháp cần thiết nào nhằm kiểm soát và hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động tín dụng của ngân hàng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD tại NH TMCP Bưu Điện Liên Việt-CN Bến Tre

• Thời gian nghiên cứu: xem xét trong giai đoạn 07/2014 đến 12/2018

• Không gian nghiên cứu: ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt – chi nhánh Bến Tre.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:

Luận văn áp dụng phương pháp thống kê mô tả để hệ thống hóa các khái niệm và nội dung liên quan đến hoạt động cho vay và rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng thương mại Bên cạnh đó, nghiên cứu còn dựa vào các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước để làm cơ sở tham khảo và phân tích cho vấn đề nghiên cứu liên quan.

Phương pháp phân tích kết hợp với tổng hợp và mô tả thực trạng dư nợ tại Lienvietpostbank – Chi nhánh Bến Tre, bao gồm tỷ lệ nợ xấu và cơ cấu dư nợ theo các tiêu chí khác nhau, được thực hiện dựa trên số liệu thống kê và các báo cáo liên quan.

− Phương pháp nghiên cứu định lượng:

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp hồi quy để ước lượng tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng phát sinh trong hoạt động cho vay khách hàng tại Lienvietpostbank – Chi nhánh Bến Tre Dữ liệu phân tích được thu thập từ hồ sơ 300 khách hàng từ năm 2014 đến 2018, bao gồm cả khách hàng trả nợ đúng hạn và không đúng hạn Các dữ liệu này được xuất ra từ phần mềm quản lý dữ liệu của chi nhánh và được đối chiếu với hồ sơ gốc lưu trữ tại ngân hàng Tác giả sẽ sử dụng phần mềm SPSS với mô hình Binary Logistics để xử lý và phân tích hồi quy, nhằm đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng.

• Nguồn số liệu được thu thập là số liệu thứ cấp, được lấy từ các báo cáo nội bộ tại thời điểm cuối năm 2018 của Lienvietpostbank – CN Bến Tre.

Đóng góp của đề tài

Bài nghiên cứu này nhằm xác định và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt - chi nhánh Bến Tre Nghiên cứu cung cấp thông tin và đánh giá thực trạng rủi ro tín dụng tại chi nhánh, đồng thời đưa ra giải pháp hỗ trợ cán bộ ngân hàng trong việc ra quyết định cho vay Mục tiêu là hạn chế rủi ro tín dụng tại Lienvietpostbank - chi nhánh Bến Tre, từ đó giúp chi nhánh tăng trưởng tín dụng an toàn, hiệu quả và kiểm soát nợ xấu theo quy định của Ngân hàng Nhà nước.

Bố cục của luận văn

Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn bao gồm các chương sau

− CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

• Lý do chọn đề tài

• Phạm vi, đối tượng nghiên cứu

• Đóng góp của đề tài

• Bố cục của nghiên cứu

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN

Cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng (RRTD) được định nghĩa là khả năng mà ngân hàng có thể mất một phần hoặc toàn bộ khoản vay do khách hàng không thanh toán hoặc thanh toán trễ hạn Theo nghiên cứu của Timothy và MacDonald (2015), RRTD liên quan đến sự thay đổi tiềm ẩn của thu nhập thuần và giá trị thị trường của vốn Ủy ban giám sát Basel cũng xác định RRTD là khả năng người đi vay hoặc đối tác ngân hàng không thực hiện các điều khoản trả nợ đã thỏa thuận Rủi ro tín dụng, hay còn gọi là rủi ro vỡ nợ, phát sinh từ sự không chắc chắn về khả năng hoàn trả các khoản nợ từ phía khách hàng đối với ngân hàng (Basel Committee on Banking Supervision, 2010).

Rủi ro tín dụng (RRTD) là khả năng người vay không thanh toán đúng hạn các khoản nợ đối với người cho vay, gây tổn thất tài chính cho ngân hàng RRTD phát sinh khi khách hàng không thực hiện đúng các điều khoản hợp đồng tín dụng, thể hiện qua việc chậm trả nợ, trả không đầy đủ hoặc không thanh toán khi đến hạn Theo pháp luật Việt Nam, RRTD trong hoạt động ngân hàng có thể dẫn đến tổn thất cho tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài khi khách hàng không thực hiện nghĩa vụ theo cam kết.

Theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng được định nghĩa là tổn thất có khả năng xảy ra đối với nợ của tổ chức tín dụng, do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán Tất cả các khái niệm về rủi ro tín dụng đều thống nhất ở điểm rằng đây là tổn thất mà ngân hàng có thể phải gánh chịu do sự không thực hiện đầy đủ nghĩa vụ thanh toán của khách hàng.

2.1.2.2 Các nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng

Hoạt động tín dụng của ngân hàng thương mại (NHTM) bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố môi trường, bao gồm môi trường kinh tế, chính trị, văn hóa - xã hội, và khung pháp lý, cùng với các tác động từ khu vực và địa phương.

− Nhóm nguyên nhân từ phía ngân hàng:

Khẩu vị rủi ro của ngân hàng phản ánh thái độ chấp nhận rủi ro ở mức độ nhất định, cho phép ngân hàng sẵn sàng hứng chịu và vượt qua rủi ro Việc mở rộng tín dụng quá mức dẫn đến lựa chọn khách hàng không kỹ càng và giảm khả năng giám sát của cán bộ tín dụng, làm lỏng quy trình tín dụng Sự yếu kém trong đội ngũ cán bộ ngân hàng cũng gia tăng nguy cơ xảy ra rủi ro tín dụng.

Ngân hàng cần điều chỉnh chính sách tín dụng để phù hợp hơn với tình hình kinh tế hiện tại, đồng thời khắc phục các sơ hở trong quy định cho vay nhằm ngăn chặn việc khách hàng lợi dụng để chiếm đoạt vốn.

Cán bộ ngân hàng cần tuân thủ quy trình cho vay nghiêm ngặt để đảm bảo đánh giá đầy đủ và chính xác khách hàng trước khi phê duyệt khoản vay Việc cho vay khống và thiếu tài sản đảm bảo không chỉ vi phạm quy định mà còn gây rủi ro lớn cho ngân hàng.

Luận văn thạc sĩ Tài chính nhấn mạnh việc cho vay vượt tỷ lệ an toàn, đồng thời chỉ ra rằng cán bộ ngân hàng chưa thực hiện kiểm tra và giám sát chặt chẽ tình hình sử dụng vốn vay của khách hàng.

Trình độ nghiệp vụ của cán bộ tín dụng chưa đáp ứng yêu cầu, dẫn đến việc đánh giá các dự án và hồ sơ xin vay không đạt tiêu chuẩn Hệ quả là nhiều dự án thiếu tính khả thi vẫn được phê duyệt cho vay, gây ra rủi ro cho ngân hàng.

Một số cán bộ ngân hàng hiện nay vẫn thiếu tinh thần trách nhiệm và vi phạm đạo đức kinh doanh Họ có thể thông đồng với khách hàng để lập hồ sơ giả nhằm vay vốn, hoặc có hành vi xâm tiêu trong quá trình giải ngân và thu nợ Đôi khi, họ cũng thể hiện sự nể nang trong mối quan hệ với khách hàng.

• Ngân hàng đôi khi quá chú trọng về lợi nhuận, đặt những khoản vay có lợi nhuận cao hơn những khoản vay lành mạnh

• Do áp lực cạnh tranh với các ngân hàng khác

• Do tình trạng tham nhũng, tiêu cực diễn ra trong nội bộ NH

− Nhóm nguyên nhân từ phía khách hàng:

Nhiều khách hàng vay vốn với mục đích đầu tư vào các danh mục dễ bị ảnh hưởng bởi biến động thị trường, trong khi một số người có hành vi lừa đảo nhằm chiếm dụng vốn ngân hàng.

Người vay vốn thường gặp rủi ro khi sử dụng số tiền vay không đúng mục đích, đặc biệt là cho các hoạt động đầu tư có tính rủi ro cao, dẫn đến thua lỗ và không đủ khả năng thanh toán nợ cho ngân hàng.

• Do trình độ kinh doanh yếu kếm, khả năng tổ chức điều hành sản xuất kinh doanh của lãnh đạo còn hạn chế

• Doanh nghiệp vay ngắn hạn để đầu tư vào tài sản lưu động và cố định

Doanh nghiệp sản xuất kinh doanh thiếu linh hoạt và không cải tiến quy trình công nghệ sẽ gặp khó khăn trong việc cạnh tranh trên thị trường Việc không trang bị máy móc hiện đại, không thay đổi mẫu mã và không nghiên cứu nâng cao chất lượng sản phẩm dẫn đến tình trạng hàng hóa ứ đọng Hệ quả là doanh nghiệp không thể thu hồi vốn để trả nợ ngân hàng.

• Do bản thân doanh nghiệp có chủ ý lừa gạt ngân hàng, dùng một loại tài sản thế chấp đi vay nhiều nơi, không đủ năng lực pháp nhân

− Những nguyên nhân khác dẫn đến RRTD cho NHTM:

Một số công ty và tổng công ty thường bảo lãnh hoặc ủy quyền cho các chi nhánh thực hiện vay vốn từ ngân hàng thương mại nhằm tránh sự giám sát của ngân hàng cho vay chính Tuy nhiên, khi đơn vị vay vốn không còn khả năng thanh toán, bên bảo lãnh và ủy quyền lại không chịu trách nhiệm trả nợ thay.

Sự thay đổi đột ngột trong chính sách, thiên tai bão lũ và tình hình kinh tế bất ổn đã khiến cả ngân hàng và khách hàng gặp khó khăn trong việc ứng phó kịp thời.

Các nghiên cứu có liên quan

Theo Ghosh (2012), rủi ro tín dụng của ngân hàng bị ảnh hưởng bởi sự đan xen giữa các yếu tố nội bộ và bên ngoài Các yếu tố bên ngoài bao gồm suy thoái kinh tế vĩ mô, điều kiện kinh tế xấu đi và sự phát triển kém của thị trường Trong khi đó, các yếu tố nội bộ như rủi ro kinh doanh, quản trị tài chính kém, thiếu sót trong quản trị ngân hàng và hiệu quả hoạt động không cao sẽ làm gia tăng rủi ro tín dụng.

Miyamoto (2014) đã tiến hành nghiên cứu để xác định các chỉ số cần thiết đo lường rủi ro tín dụng cho ngân hàng nhỏ, thông qua việc sử dụng thông tin tài chính và phi tài chính của ngân hàng, thu thập từ nhiều năm mối quan hệ Nghiên cứu cho thấy rằng cả thông tin tài chính lẫn phi tài chính đều đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá rủi ro của ngân hàng nhỏ, sử dụng mô hình hồi quy đa thức để phân tích dữ liệu.

Nghiên cứu của Magali (2013) về "Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các hợp tác xã tiết kiệm và tín dụng nông thôn (SACCOS) tại Tanzania" đã phân tích nhiều nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng Các yếu tố này bao gồm độ tuổi của người vay, trình độ học vấn, quy mô gia đình, tình trạng hôn nhân, lãi suất vay, số tiền cho vay, thời hạn cho vay, giá trị tài sản thế chấp, kinh nghiệm của khách hàng vay, và mục đích vay.

Nghiên cứu của Memić (2015) nhằm đánh giá khả năng dự đoán rủi ro vỡ nợ trên thị trường ngân hàng ở Bosnia và Herzegovina Mục tiêu chính là phân loại thông tin công ty thành các nhóm tốt và xấu, nhằm thay thế đánh giá của con người trong quản lý rủi ro Nghiên cứu sử dụng các phương pháp thống kê như hồi quy nhị thức và phân tích biệt số bội để so sánh khả năng dự đoán Kết quả cho thấy các mô hình có khả năng tiên đoán cao, với một số biến có ảnh hưởng lớn hơn đến dự đoán vỡ nợ so với các biến khác.

Nghiên cứu của John M Chapman (1990) về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong cho vay cá nhân phân tích nguyên nhân gây ra nợ xấu trong lĩnh vực này Nghiên cứu đã kiểm định thực tế và xác định các nhân tố chính tác động đến rủi ro tín dụng, bao gồm nhân khẩu học của người vay như tuổi tác, giới tính, tình trạng hôn nhân, số người phụ thuộc và thời gian cư trú Ngoài ra, tính chất nghề nghiệp, tình hình tài chính của người vay và đặc điểm của khoản nợ cũng được xem xét Kết quả nghiên cứu chỉ ra mối liên hệ quan trọng giữa các nhân tố rủi ro này.

Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất trả nợ của nông dân tại tỉnh Khorasan-Razavi, Iran, đã sử dụng mô hình hồi quy logic để phân tích khả năng trả nợ Dữ liệu được thu thập từ 175 nông dân vào năm 2008, với biến phụ thuộc Y được xác định là 1 nếu nông dân không bao giờ trả nợ trễ hạn và 0 nếu họ trả nợ đúng hạn Các biến độc lập bao gồm độ tuổi của người vay, diện tích trang trại, số năm kinh nghiệm, tổng thu nhập, lãi suất khoản vay, thời gian cho vay, và tổng chi phí hành chính để được chấp thuận vay.

Luận văn thạc sĩ Tài chính chỉ ra rằng kích cỡ khoản vay, số thành viên phụ thuộc và tổng số kỳ thanh toán đều có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của người nông dân Ngoài biến độ tuổi của người vay chính và diện tích trang trại, các biến số khác đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình Kết luận cho thấy lãi suất khoản vay là yếu tố quan trọng nhất tác động đến khả năng trả nợ, tiếp theo là kinh nghiệm của người nông dân.

Trương Đông Lộc (2010) đã nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Nhà nước tại khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long, và kết luận rằng các yếu tố này bao gồm khả năng tài chính của người vay, đảm bảo nợ vay, lĩnh vực ngành nghề tạo ra thu nhập để trả nợ, kiểm tra giám sát nợ vay, cũng như kinh nghiệm của cán bộ tín dụng và người vay Tuy nhiên, nghiên cứu này có hạn chế khi chỉ áp dụng cho các ngân hàng thương mại Nhà nước ở khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long, do đó, kết quả chưa thể khái quát cho toàn bộ bối cảnh.

Nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2014) và Trương Đông Lộc cùng Nguyễn Thị Tuyết (2011) đã chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thông qua việc áp dụng mô hình xác suất (probit) và mô hình xác suất tuyến tính (logit) Các tác giả đã xem xét cả yếu tố tài chính và phi tài chính từ hồ sơ khách hàng vay, đồng thời quan sát hoạt động kinh doanh và các yếu tố của ngân hàng Lê Khương Ninh và Lâm Thị Bích Ngọc (2012) cũng phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, xác định biến phụ thuộc dựa trên đặc điểm hồ sơ khách hàng Họ chỉ ra rằng các yếu tố vi mô như khả năng tài chính của người vay, cách sử dụng vốn vay, kinh nghiệm cán bộ tín dụng, đa dạng hóa hoạt động kinh doanh, lĩnh vực ngành nghề tạo thu nhập, kiểm tra và giám sát nợ vay, lịch sử vay vốn và tài sản đảm bảo đều có ảnh hưởng lớn đến rủi ro tín dụng.

Nghiên cứu của Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành (2017) đã áp dụng mô hình logit nhị thức và logit đa thức để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Mô hình này tương tự như nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2010) và các tác giả khác, nhưng cho thấy logit đa thức giải thích tốt hơn logit nhị thức Nghiên cứu phân chia rủi ro thành hai mức từ năm nhóm nợ, trong đó nhóm 1 và 2 không có rủi ro, nhóm 3 và 4 là rủi ro mức 1, và nhóm 5 là rủi ro mức 2 với khả năng mất vốn Theo Thông tư 02/2013, tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro cho từng nhóm nợ được quy định như sau: Nhóm 1: 0%; Nhóm 2: 5%; Nhóm 3: 20%; Nhóm 4: 50%; Nhóm 5: 100% Như vậy, nhóm nợ 1 là nợ đủ tiêu chuẩn, trong khi nhóm nợ 5 có khả năng mất vốn và các nhóm 2, 3, 4 thuộc nhóm có rủi ro.

Năm 2018, nghiên cứu đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam (chi nhánh Kiên Giang) dựa trên 120 hồ sơ tín dụng Mô hình lôgic nhị phân và lôgic đa thức được áp dụng để ước tính các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng, trong đó logit đa thức cho kết quả tốt hơn Ở mức độ rủi ro tín dụng 1, các yếu tố ảnh hưởng bao gồm tài sản đảm bảo, năng lực tài chính của khách hàng, hoạt động kinh doanh đa dạng, kinh nghiệm của nhân viên ngân hàng và kiểm tra, giám sát khoản vay Đối với mức độ rủi ro tín dụng 2, chỉ có bốn yếu tố liên quan đến tín hiệu ảnh hưởng, trong đó tài sản thế chấp không còn tác động Từ đó, nhóm tác giả đã đề xuất một số gợi ý về quản lý rủi ro và chính sách nhằm giảm thiểu RRTD.

Nguyễn Phúc Mẫn (2015) trong luận văn "Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân vay vốn tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại Thương Việt Nam - Chi nhánh Vũng Tàu" đã áp dụng các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trước đó để phân tích khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ, từ đó giúp ngân hàng cải thiện quy trình đánh giá rủi ro tín dụng.

Luận văn thạc sĩ Tài chính tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại NHTMCP Ngoại Thương - Chi nhánh Vũng Tàu, với dữ liệu từ 503 khách hàng trong giai đoạn 01/2011 đến 12/2014 Nghiên cứu áp dụng hai mô hình: hồi quy tuyến tính bội để phân tích quy mô trả nợ và mô hình Probit cho thời hạn trả nợ Kết quả cho thấy quy mô trả nợ có mối quan hệ thuận chiều với các yếu tố như trình độ học vấn (đại học, sau đại học), chức vụ (lãnh đạo/quản lý), kích cỡ khoản vay, thời hạn vay và hình thức vay Ngược lại, các yếu tố như giới tính, công nhân viên, lãi suất khoản vay, vay tiêu dùng và vay mua bất động sản có ảnh hưởng tiêu cực đến quy mô trả nợ Đối với thời hạn trả nợ, các yếu tố như trình độ học vấn, chức vụ và kích cỡ khoản vay có tác động tích cực, trong khi giới tính, lãi suất vay và vay mua bất động sản lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ đúng hạn.

Khe hở nghiên cứu về RRTD tại NHTM đã được nhiều nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam thực hiện, nhưng kết quả vẫn chưa đồng nhất về các nhân tố ảnh hưởng Mỗi nghiên cứu phát hiện ra các yếu tố khác nhau tùy thuộc vào đặc điểm, quy mô và nguồn lực của từng quốc gia cũng như từng đối tượng ngân hàng.

Dựa trên nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011) cùng với Magali (2014), tác giả đã lựa chọn các biến phù hợp với bối cảnh Việt Nam và phạm vi nghiên cứu của mình Theo tìm hiểu, hiện chưa có nghiên cứu nào về các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại ngân hàng Lienvietpostbank – CN Bến Tre.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

3.1.1.1 Các bước nghiên cứu sơ bộ

Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua 02 bước:

Nghiên cứu định tính được tiến hành để khám phá và điều chỉnh các biến quan sát nhằm đo lường các khái niệm trong mô hình Dựa trên cơ sở lý thuyết từ chương 2, mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 07 yếu tố với các biến quan sát từ các nghiên cứu trước, tạo nền tảng cho việc thực hiện nghiên cứu định tính.

Nhóm thảo luận tập trung gồm 5 chuyên gia với hơn 5 năm kinh nghiệm trong quản lý tín dụng và quản lý rủi ro tín dụng tại Lienvietpostbank – CN Bến Tre Mục tiêu chính của nhóm là loại bỏ các biến không thống nhất và bổ sung các biến mới để thống nhất mô hình Quy trình thảo luận sẽ được thực hiện một cách có hệ thống để đạt được kết quả tối ưu.

Tiến hành thảo luận tay đôi với từng đối tượng tham gia nghiên cứu, sau đó điều chỉnh các biến dữ liệu dựa trên dữ liệu nội bộ của ngân hàng Các dữ liệu này sẽ được đối chiếu với bộ dữ liệu trích xuất từ phần mềm quản lý thông tin Quá trình nghiên cứu định tính kết thúc khi các câu hỏi thảo luận cho kết quả lặp lại mà không phát hiện sự thay đổi mới.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm điều chỉnh thang đo sơ bộ đã xây dựng từ nghiên cứu định tính Tác giả đã tiến hành khảo sát hồ sơ của 300 khách hàng khoa học công nghệ đang vay vốn tại Lienvietpostbank – Chi nhánh Bến Tre, sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện để phục vụ cho nghiên cứu.

3.1.1.2 Kết quả nghiên cứu sơ bộ

Các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD tại ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt – CN Bến Tre bao gồm: trình độ học vấn, năng lực tài chính của khách hàng, tài sản đảm bảo, mục đích sử dụng vốn vay, chính sách tín dụng, xếp hạng tín dụng, và kinh nghiệm của khách hàng đi vay Bên cạnh đó, tuổi và giới tính cũng có thể tác động đến RRTD Tác giả sẽ tổng hợp kết quả thảo luận nhóm và kiểm tra bộ dữ liệu từ 300 khách hàng cá nhân tại ngân hàng.

Phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu này là phương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất, cho phép tác giả tiếp xúc trực tiếp với hồ sơ và thông tin của các khách hàng khoa học và công nghệ đang vay vốn tại ngân hàng TMCP Bưu điện Liên Việt – CN Bến Tre Phương pháp này giúp tác giả dễ dàng tiếp cận đối tượng nghiên cứu, đặc biệt khi bị giới hạn về thời gian và chi phí Tuy nhiên, nhược điểm lớn của phương pháp này là không thể xác định được sai số do quá trình lấy mẫu.

Kích cỡ mẫu trong phân tích hồi quy phụ thuộc vào nhiều yếu tố quan trọng, bao gồm mức ý nghĩa, độ mạnh của phép kiểm định và số lượng biến độc lập Việc xác định kích thước mẫu hợp lý là cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích.

Có nhiều phương pháp để xác định kích thước mẫu đại diện cho tổng thể Một trong những kỹ thuật hiệu quả là dựa trên kinh nghiệm của Green (1991), được trích dẫn bởi Lưu Tiến Dũng (2013) Tác giả đã đề xuất một công thức cụ thể để tính toán cỡ mẫu nghiên cứu, giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.

Theo quy tắc của Green (1991), kích thước mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu được tính bằng công thức 50 + 8m, trong đó m là số lượng biến độc lập Nếu mô hình có 11 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu sẽ là 138 quan sát.

Cỡ mẫu từ 150 trở lên là cần thiết để ước lượng các thông số với sai số chuẩn nhỏ, theo nghiên cứu của Anderson và Gerbing (1988) Việc sử dụng cỡ mẫu lớn hơn giúp cải thiện độ chính xác trong các phân tích thống kê.

150 là có thể chấp nhận được Như vậy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được cho nghiên

Luận văn thạc sĩ Tài chính này yêu cầu cỡ mẫu tối thiểu là 150, nhưng cỡ mẫu lớn hơn sẽ tăng độ tin cậy của nghiên cứu và giảm sai lệch do lấy mẫu Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập từ bảng câu hỏi khảo sát 300 khách hàng cá nhân vay vốn tại Lienvietpostbank – CN Bến Tre Nghiên cứu sẽ áp dụng phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên với kích thước mẫu n = 300, và tất cả thông tin về khoản vay được lấy từ hồ sơ vay vốn của 300 khách hàng qua phần mềm quản lý hồ sơ của ngân hàng.

3.1.2.2 Xây dựng và mã hoá thang đo

Bảng 3 1: Mã hoá các biến trong mô hình nghiên cứu

STT Biến Ký hiệu Giải thích

1 Rủi ro tín dụng RRTD

Bằng 1 nếu ngân hàng có RRTD, bằng 0 nếu ngân hàng không có RRTD

2 Tuổi Tuoi Tính đến thời điểm ký hợp đồng cho vay

3 Giới tính Gtinh Bằng 1 nếu quan sát là nam, bằng 0 nếu là nữ

Trình độ học vấn TD

Sau đại học Bằng 1 nếu quan sát có trình độ sau đại học Đại học Bằng 2 nếu quan sát có trình độ đại học

Cao đẳng Bằng 3 nếu quan sát có trình độ cao đẳng Trình độ khác Bằng 4 nếu quan sát có trình độ khác

Nghề nghiệp của KH NN

Quản lý Bằng 1 nếu quan sát là quản lý CCVC - LLVT Bằng 2 nếu quan sát là CCVC - LLVT Công nhân viên Bằng 3 nếu quan sát là công nhân viên

Nghề khác Bằng 4 nếu quan sát có nghề nghiệp khác

6 Tình trạng hôn nhân HN Bằng 1 nếu quan sát đã kết hôn, Bằng

2 chưa kết hạn, bằng 3: khác

Bằng 1 nếu khoản vay là ngắn hạn; Bằng 2 nếu khoản vay là trung hạn; Bằng 3 nếu khoản vay là dài hạn;

8 Mục đích sử dụng vốn vay MDV

Biến giả, bằng 1 nếu khách hàng đúng mục đích và bằng 0 sử dụng sai mục đích

Thể hiện giá trị 1 nếu người vay có tài sản đảm bảo và giá trị 0 nếu người vay theo tín chấp (không có tài sản đảm bảo)

10 Lãi suất LS Lãi suất được tính theo năm

11 Xếp hạng tín dụng XHTD

Giá trị tín dụng được phân loại như sau: 1 cho khách hàng có xếp hạng tín dụng cao nhất, 2 cho khách hàng có xếp hạng tín dụng cao, 3 cho khách hàng có xếp hạng tín dụng vừa, 4 cho khách hàng có xếp hạng tín dụng thấp, và 5 cho khách hàng có xếp hạng tín dụng xấu.

12 Kinh nghiệm của khách hàng đi vay KN

Bằng 1 nếu khách hàng đã có kinh nghiệm trong đi vay và bằng 0 nếu khách hàng vay lần đầu

Nguồn: Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011; Magali (2014)

Mô hình nghiên cứu

RRTD = β0 + β1Tuoi + β2Gtinh + β3TD + β4NN + β5HN + β6TH + β7LS + β8KN + β9MDV + β10HTV + β11XHTD + β12KN + ꜫ

Theo đó, các biến được chọn trên cơ sở sau đây:

Bảng 3 2: Các biến trong mô hình nghiên cứu

STT Biến Nghiên cứu trước đây

1 Rủi ro tín dụng (RRTD)

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), Joseph và Wilson (2013), Nguyễn Phúc Mẫn

2 Tuổi (Tuoi) Wongnaa và AwunyoVitor (2013), Nguyễn Phúc

Haik Abdul Majeeb PASHA (2014); C A Wongnaa và Awunyo-Vitor (2013), Nguyễn Phúc Mẫn (2015)

4 Trình độ (TD) Dadson Awunyo-Vitor (2012), Nguyễn Phúc

5 Nghề nghiệp của khách hàng (NN)

Dadson Awunyo-Vitor (2012), Nguyễn Phúc Mẫn (2015)

6 Tình trạng hôn nhân (HN) Mohammad Reza Kohansal (2009), Nguyễn

7 Thời hạn khoản vay (TH) Dadson Awunyo-Vitor (2012), Nguyễn Phúc

8 Lãi suất cho vay (LS) Mohammad Reza Kohansal (2009), Nguyễn

9 Kinh nghiệm của khách hàng đi vay (KN)

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), Joseph và Wilson (2013),

10 Mục đích vay vốn (MDV)

Nguyễn Phúc Mẫn (2015), Nguyễn Phương Dũ

(2018), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết

Chapman (1990), Nguyễn Phúc Mẫn (2015), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), Joseph John Magali (2013),

STT Biến Nghiên cứu trước đây

12 Xếp hạng tín dụng (XHTD) Nguyễn Phúc Mẫn (2015)

Nguồn: tổng hợp của tác giả

Nghiên cứu định tính trong luận văn này được áp dụng để mô tả và phân tích đặc điểm cũng như hành vi của con người và nhóm người từ góc nhìn của nhà nghiên cứu Mục tiêu cụ thể là khám phá việc khách hàng sử dụng vốn vay không hiệu quả, dẫn đến rủi ro tín dụng (RRTD) cho ngân hàng.

Trong nghiên cứu này, tác giả tổng hợp và phân tích hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Lienvietpostbank – CN Bến Tre trong giai đoạn 2014 – 2018 Luận văn tập trung vào thực trạng cho vay và tỷ lệ nợ xấu (RRTD) của chi nhánh, nhằm nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát khách hàng Tác giả sẽ xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD và phân tích hồ sơ khách hàng có dư nợ vay từ năm 2014 đến 2018.

Trong nghiên cứu này, phương pháp định lượng được áp dụng để xác nhận và kiểm tra các kết quả từ nghiên cứu định tính, thông qua phương pháp mô tả và nghiên cứu nhân quả dựa trên dữ liệu từ bảng câu hỏi, khảo sát hồ sơ và thông tin về các khoản vay cá nhân Mục tiêu là đánh giá và biện luận về hiệu quả của các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng (RRTD) tại Lienvietpostbank – CN Bến Tre Theo báo cáo nội bộ của chi nhánh, hoạt động cho vay chủ yếu tập trung vào khối bán lẻ, bao gồm cán bộ hưu trí, công chức viên chức và các đối tượng khách hàng cá nhân khác, dẫn đến việc RRTD diễn ra trong trường hợp cho vay khách hàng cá nhân.

Trong hoạt động ngân hàng, tín dụng đóng vai trò chủ yếu, với khả năng tạo ra lợi nhuận và tăng giá trị ngân hàng nếu được quản lý tốt Ngược lại, quản lý kém có thể dẫn đến tổn thất lớn Tính rủi ro là đặc điểm cơ bản của tài chính hiện đại, do đó, các mô hình tài chính phải hoạt động trong môi trường rủi ro Mục tiêu quản lý tín dụng là giảm thiểu rủi ro tín dụng thông qua việc lượng hóa và đánh giá rủi ro này Các ngân hàng cần áp dụng nhiều mô hình khác nhau, bao gồm mô hình định lượng và định tính, để đánh giá rủi ro tín dụng, như mô hình hệ thống chuyên gia, mô hình điểm số Z, mô hình Binary Logistic và mô hình Probit.

Mô hình Binary Logistic, hay còn gọi là mô hình logit, được giới thiệu bởi Maddala vào năm 1984, là một loại mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận hai giá trị 0 và 1 Mô hình này thường được sử dụng để ước lượng xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên các biến độc lập Biến phụ thuộc Y có hai giá trị: 0 (không xảy ra sự kiện) và 1 (có xảy ra sự kiện) Để dự đoán xác suất sự kiện, nếu xác suất dự đoán lớn hơn 0.5 (điểm cắt mặc định), kết quả sẽ là "có" xảy ra sự kiện; ngược lại, kết quả sẽ là "không".

Mô hình hồi quy Binary Logistic như sau:

P là xác suất để Y = 1, tức là xác suất xảy ra sự kiện khi các biến độc lập có giá trị cụ thể Xác suất không xảy ra sự kiện được tính bằng 1 trừ đi P.

So sánh xác suất xảy ra của một sự kiện với xác suất không xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này được thể hiện một cách rõ ràng.

Các hệ số hồi quy được ước lượng bằng phương pháp hợp lý tối đa (Maximum Likelihood)

Mô hình phân tích rủi ro tín dụng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh tế, sử dụng kỹ thuật hồi quy để đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập (Xi) Qua đó, ngân hàng có thể xác định mức độ rủi ro tín dụng của khoản vay dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến khách hàng Biến phụ thuộc Y chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1, cho phép phân loại rủi ro một cách rõ ràng.

1 Cụ thể: Bằng 0: Khách hàng không có rủi ro tín dụng dẫn đến việc khách hàng có khả năng trả nợ vay Bằng 1: Khách hàng có rủi ro tín dụng, nghĩa là khách hàng không có khả năng hoàn trả các khoản vay Các nhân tố ảnh hưởng đến khách hàng như giới tính, trình độ học vấn, thu nhập ảnh hưởng đến RRTD tại ngân hàng.

Các giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết H1: Tuổi có tác động cùng chiều đến RRTD

Giả thuyết H2: Giới tính có tác động cùng chiều đến RRTD

Giả thuyết H3: Trình độ có tác động ngược chiều đến RRTD

Giả thuyết H4: Nghề nghiệp khách hàng có tác động ngược chiều đến RRTD Giả thuyết H5: Tình trạng hôn nhân có tác động cùng chiều đến RRTD

Giả thuyết H6: Thời hạn khoản vay có tác động cùng chiều đến RRTD

Giả thuyết H7: Lãi suất cho vay có tác động cùng chiều đến RRTD

Giả thuyết H8 cho rằng kinh nghiệm của khách hàng khi vay tiền có ảnh hưởng tiêu cực đến rủi ro tín dụng (RRTD) Theo giả thuyết H9, mục đích sử dụng vốn vay cũng có tác động ngược chiều đến RRTD Cuối cùng, giả thuyết H10 chỉ ra rằng hình thức vay cũng ảnh hưởng tiêu cực đến RRTD.

Giả thuyết H11: Xếp hạng tín dụng có tác động cùng chiều đến RRTD.

Các kiểm định

Trước khi thực hiện hồi quy với mô hình Binary logistic, tác giả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF Nếu VIF > 2, có dấu hiệu đa cộng tuyến, và nếu VIF > 10, chứng tỏ có đa cộng tuyến nghiêm trọng Ngược lại, VIF < 2 cho thấy không có đa cộng tuyến Để đảm bảo mô hình không gặp phải các vấn đề như tự tương quan và phương sai thay đổi, tác giả tiến hành các kiểm định như kiểm định tự tương quan bậc 1 (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test) và kiểm định phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity Test: White) Khi mô hình không còn các khuyết tật này, ước lượng sẽ chính xác và hiệu quả.

Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy là quá trình xác định xem các hệ số này có khác 0 hay không Nếu tất cả các hệ số hồi quy, bao gồm cả hệ số tự do, đều bằng 0, thì xác suất xảy ra của sự kiện là như nhau, dẫn đến mô hình hồi quy không có giá trị dự báo Để kiểm tra ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể, đại lượng Wald Chi-Square được sử dụng, được tính toán dựa trên ước lượng của các hệ số hồi quy.

Hệ số hồi quy của biến độc lập trong mô hình thạc sĩ Tài chính lượng được tính bằng cách chia hệ số hồi quy mẫu cho sai số chuẩn của hệ số hồi quy đó, sau đó bình phương kết quả theo công thức đã định.

Để sử dụng mức ý nghĩa (Sig) trong kiểm định Wald, quy tắc thông thường là nếu Sig nhỏ hơn 0.05, ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0 (Bk = 0), cho thấy hệ số có ý nghĩa thống kê Việc đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy cũng dựa trên quy tắc này.

Trong mô hình phân tích, tổ hợp liên hệ tuyến tính của các hệ số (không bao gồm hệ số tự do) cần được kiểm định để xác định tính ý nghĩa trong việc giải thích biến phụ thuộc Kiểm định Chi-Square được áp dụng, với mức ý nghĩa (Sig) trong bảng kiểm định Omnibus (SPSS) để quyết định bác bỏ hay không giả thuyết H0, mà theo đó, các hệ số hồi quy đều bằng 0 (B1 = B2 =…= Bk = 0) Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, giả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ, cho thấy mô hình có độ phù hợp tốt Độ phù hợp tổng quát còn được đánh giá qua chỉ tiêu -2LL (viết tắt của -2 Log Likelihood), với giá trị -2LL càng nhỏ thì độ phù hợp càng cao; giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0, biểu thị cho một mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.

Để đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo, có thể sử dụng bảng phân loại dự báo (classification table) Bảng này sẽ so sánh giá trị thực tế với giá trị dự báo cho từng biểu hiện, từ đó tính toán tỷ lệ dự đoán đúng các sự kiện.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình

4.1.1 Thống kê mô tả về mẫu nghiên cứu

Mô hình Logit (M) được phát triển từ 295 quan sát dữ liệu khách hàng vay vốn tại chi nhánh Bến Tre Mô hình này bao gồm một biến phụ thuộc là RRTD và nhiều biến độc lập phản ánh các chỉ tiêu khác nhau liên quan đến khách hàng, như đã phân tích trong chương 2 và chương 3.

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Nguồn: kết quả từ SPSS

Theo Bảng 4.1, trong tổng số 295 quan sát từ cuộc khảo sát, 43% khách hàng đã kết hôn, trong khi 54% vẫn chưa kết hôn Ngoài ra, 3.1% khách hàng có tình trạng hôn nhân khác.

Bảng 4.2 cho thấy thống kê về công việc của các khách hàng có hồ sơ vay vốn tại chi nhánh, trong đó 14,2% là quản lý, 33,6% thuộc nghề nghiệp khác, và 32,5% là công nhân viên cùng các công việc khác như sinh viên, nội trợ, lao động nông nghiệp Kết quả này phản ánh đối tượng khách hàng mà ngân hàng hướng đến nhằm nâng cao hiệu quả tín dụng và quản trị rủi ro tín dụng Tuy nhiên, cần xem xét và đánh giá tỷ trọng khách hàng có thể gây ra rủi ro tín dụng Vấn đề quan trọng là chất lượng thẩm định, công tác tư vấn, giám sát và thu hồi nợ của nhân viên tín dụng, đòi hỏi trách nhiệm không chỉ của cá nhân mà còn của toàn bộ hệ thống chi nhánh.

Bảng 4.3 cho thấy trình độ học vấn của các khách hàng cá nhân (KHCN) đang vay vốn tại chi nhánh ngân hàng Tỷ lệ khách hàng có trình độ đại học cao nhất, chiếm gần 45%, tiếp theo là các khách hàng có trình độ Cao đẳng với gần 32% Đáng chú ý, tỷ lệ khách hàng có trình độ sau đại học (thạc sĩ hoặc tiến sĩ) cũng chiếm khoảng 20% Kết quả này phản ánh nhận thức tốt của khách hàng về tín dụng cá nhân và chất lượng khách hàng của chi nhánh Mặc dù ở tỉnh Bến Tre, chất lượng nguồn lao động vẫn đang được cải thiện, đặc biệt là với những người có trình độ từ Cao đẳng trở lên.

Bảng 4.4: RRTD của ngân hàng (RRTD)

Bảng 4.4 cho thấy rằng tỷ lệ RRTD của KHCN tại chi nhánh là 36,9%, cho thấy khả năng thực hiện nghĩa vụ nợ của khách hàng là cao Điều này đồng nghĩa với việc ngân hàng có khả năng không xảy ra RRTD lên đến 63,1% Trước khi tiến hành mô hình, tác giả đã thống kê các yếu tố ảnh hưởng đến RRTD từ 295 mẫu KHCN tại LienVietPostBank – CN Bến Tre để hiểu rõ hơn về thực trạng khách hàng.

Bảng 4.5: Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)

N Minimum Maximum Mean Std Deviation

Bảng 4.5 cho thấy mức RRTD tại Lienvietpostbank – chi nhánh Bến Tre có giá trị cao nhất là 1, thấp nhất là 0, và trung bình là 0,35 Dư nợ bình quân của chi nhánh chủ yếu tập trung vào lĩnh vực bán lẻ, phục vụ các đối tượng như hưu trí, cán bộ công chức, viên chức và lực lượng vũ trang Trong năm 2018, tỷ lệ hoàn thành kế hoạch đạt 85%, và dư nợ bình quân của chi nhánh đã tăng liên tục từ năm 2016 đến năm 2018.

Bảng 4.6: Tăng trưởng dư nợ cho vay bình quân tại Ngân hàng Bưu Điện Liên

Việt – CN Bến Tre (2016 – 2018) ĐVT: tỷ đồng, %

ST ST Tăng trưởng ST Tăng trưởng

Nguồn: Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của LienVietPostBank 2016 - 2018

Tăng trưởng dư nợ bình quân của chi nhánh Bến Tre có sự tăng trưởng từ năm

Từ năm 2016 đến 2018, dư nợ bình quân tại chi nhánh tăng trưởng đáng kể, với mức tăng 43% trong năm 2017 so với năm 2016, trong đó cho vay cán bộ hưu trí tăng 51% và CCVC – LLVT tăng 36% Tuy nhiên, đến năm 2018, dư nợ cho vay bình quân chỉ tăng 12%, chủ yếu do sự sụt giảm 8% trong cho vay đối với cán bộ CCVC – LLVT Mặc dù cho vay cán bộ hưu trí và các khoản vay khác vẫn ghi nhận sự tăng trưởng 27%, chi nhánh vẫn đối mặt với vấn đề nợ quá hạn.

Bảng 4.7: Tình hình nợ quá hạn của Ngân hàng TMCP Bưu Điện Liên Việt –

Chỉ tiêu Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Tăng giảm 2018/ 2017

Nguồn: Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của LienVietPostBank, 2015 - 2018

Tình hình nợ quá hạn của Chi nhánh có xu hướng tăng, đặc biệt trong năm 2018, với nợ nhóm 2 giảm 38% so với năm 2017, trong khi nợ nhóm 4 giảm nhẹ 2% và nợ nhóm 5 tăng mạnh Điều này tạo ra áp lực buộc Chi nhánh phải thực hiện các biện pháp cải thiện Mặc dù tỷ lệ nợ quá hạn tăng, nhưng dư nợ cho vay cũng gia tăng, giữ tỷ lệ quá hạn ở mức tương đối thấp, đảm bảo chất lượng tín dụng của Chi nhánh và toàn hệ thống ngân hàng Ngân hàng Bưu Điện Liên Việt – CN Bến Tre đối mặt với rủi ro tín dụng trong quá trình cho vay và đầu tư, với việc giám sát liên tục khả năng thanh toán nợ của các đối tác Để quản lý rủi ro tín dụng, ngân hàng chỉ giao dịch với các đối tác có uy tín cao và yêu cầu tài sản đảm bảo khi cần thiết.

Độ tuổi của khách hàng có nhu cầu tín dụng dao động từ 22 đến 73, với trường hợp 22 tuổi thường mở thẻ tín dụng để phục vụ nhu cầu mua sắm Độ tuổi trung bình của khách hàng là 46, cho thấy sự tích lũy kinh nghiệm theo thời gian, với tuổi càng cao thường đi kèm với kinh nghiệm phong phú hơn.

Luận văn thạc sĩ Tài chính trong lĩnh vực kinh doanh, nông nghiệp và nuôi trồng ngày càng gia tăng Chi nhánh đang hướng tới việc cung cấp tín dụng cho khách hàng cá nhân có độ tuổi lao động trẻ, sức khỏe tốt và thu nhập cao, điều này phản ánh rõ nét chất lượng tín dụng và mục tiêu quản trị rủi ro tín dụng của chi nhánh.

Mức lãi suất vay tại Lienvietpostbank – CN Bến Tre dao động từ 0,0775 đến 0,15, với giá trị trung bình là 0,1137 Lãi suất vay tín chấp tại ngân hàng này thu hút sự quan tâm của khách hàng có nhu cầu vay vốn tiêu dùng không cần tài sản đảm bảo Các cá nhân là hội viên của các tổ chức như Hội nông dân, hội phụ nữ, và lực lượng vũ trang có thể vay vốn qua các tổ chức liên kết để phục vụ cho sản xuất kinh doanh hoặc tiêu dùng cá nhân, với lãi suất cạnh tranh và phương thức trả nợ linh hoạt, phù hợp với khả năng tài chính của họ.

4.1.2 Phân tích mô hình nghiên cứu

Trước khi xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD của KHCN, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai thay đổi.

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là chỉ số quan trọng trong việc xác định hiện tượng đa cộng tuyến Nếu VIF lớn hơn 2, điều này cho thấy có dấu hiệu của đa cộng tuyến, và nếu VIF vượt quá 10, điều đó khẳng định chắc chắn sự hiện diện của đa cộng tuyến Ngược lại, khi VIF nhỏ hơn 2, không có dấu hiệu đa cộng tuyến Bảng dưới đây sẽ trình bày kết quả kiểm định về hiện tượng đa cộng tuyến với biến phụ thuộc là rủi ro tín dụng.

Bảng 4.8: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Coefficients)

Bảng 4.8 cho thấy hệ số VIF nhỏ hơn 10, điều này chứng tỏ mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến Nghiên cứu của Hair và cộng sự (1995) đã xác nhận rằng hệ số VIF dưới 10 là chấp nhận được Theo nguyên tắc chung trong nghiên cứu về kiểm định đa cộng tuyến, nếu hệ số VIF vượt quá ngưỡng này, sẽ cần xem xét lại mô hình.

10, điều đó có nghĩa là các hệ số hồi quy liên quan được ước lượng không hiệu quả kém do hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.9: Kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients

Bảng 4.9 trình bày kết quả kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients, trong đó cột Chi-square và sig phản ánh kết quả kiểm định Chi bình phương nhằm xác định xem các hệ số hồi quy của các biến độc lập có đồng thời bằng không hay không Kết quả cho thấy sig của cả ba chỉ số đều bằng 0,000, nhỏ hơn 5% (độ tin cậy 95%), điều này chứng tỏ mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.10: Tóm tắt mô hình (Model Summary)

Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

1 237.164 a 0.390 0.536 a Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001

Chỉ số -2 Log likelihood ở bảng 4.12: càng nhỏ càng tốt, cách tính ngược lại với

Tiêu đề	Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Bưu Điện Liên Việt – Chi Nhánh Bến Tre
Tác giả	Nguyễn Thị Diễm
Người hướng dẫn	TS. Lê Thanh Ngọc
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP.Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài chính – Ngân hàng
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2019
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	78
Dung lượng	1,76 MB