Ứng dụng mô hình binary logistic vào phân tích rủi ro tín dụng cá nhân không có tài sản đảm bảo tại ngân hàng VPbank

BỘ TÀI CHÍNH TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING TRANG NGỌC ĐĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG CÁ NHÂN KHÔNG CÓ TÀI SẢN ĐẢM BẢO TẠI NGÂN HÀNG VPBANK LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60.34.02.01 TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015 BỘ TÀI CHÍNH TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING TRANG NGỌC ĐĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG CÁ NHÂN KHÔNG CÓ TÀI SẢN ĐẢM BẢO TẠI NGÂN HÀNG VPBANK LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60 34.02.01 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN VĂN HIẾN TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu cá nhân tôi, có hỗ trợ từ người hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Văn Hiến Các nội dung kết nghiên cứu luận văn xác, trung thực chưa công bố công trình Những số liệu sử dụng cho việc chạy mô hình tác giả thu thập xử lý, có ghi rõ nguồn gốc Ngoài luận văn có sử dụng số luận điểm khoa học tác giả khác thích nguồn gốc rõ ràng Nếu phát gian lận nào, xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật Người cam đoan Trang Ngọc Đăng DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Tiếng Việt BCTC Báo cáo tài ĐVT Đơn vị tính NHNN Ngân hàng nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại TMCP Thương mại cổ phần RRTD Rủi ro tín dụng Tiếng Anh Credit Information CIC VPB Center Trung tâm thông tin tín dụng Vietnam Prosperity Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Thịnh Banks Vượng DANH MỤC BẢNG, HÌNH A BẢNG Tên Bảng Trang Bảng 2.1 Các biến độc lập mô hình Trương Đông Lộc 16 Bảng 2.2 Kết nghiên cứu Trương Đông Lộc 17 Bảng 2.3 Kết nghiên cứu mô hình Vương Quân Hoàng 19 Bảng 2.4 Ký hiệu xếp hạng tín dụng cá nhân theo Stefanie Kleimeier 21 Bảng 2.5 Chỉ tiêu xếp hạng tín dụng cá nhân theo Stefanie Kleimeier 21 Bảng 2.6 Mô hình xếp hạng công ty Moody’s Standard& Poor’s 28 Bảng hạn mức tín dụng theo Mô hình điểm số tín dụng tiêu Bảng 2.7 dùng 29 Bảng 2.8 Cấu trúc mô hình đánh giá điểm tín dụng FICO 30 Bảng 2.9 Cấu trúc liệu biến mô hình Logistic 31 Bảng 3.1 Số khách hàng chọn nghiên cứu 38 Bảng 3.2 Giá trị biến phụ thuộc mô hình Logistic 39 Bảng 3.3 Giá trị biến độc lập mô hình hồi quy Logistic 40 Bảng 4.1 Các tiêu tài VPBank 44 Diễn biền lượng hồ sơ vay cá nhân Bảng 4.2 tài sản đảm bảo duyệt VPBank theo quý 52 Bảng 4.3 Tỷ lệ hồ sơ bị từ chối phân theo lý 54 Cơ cấu nợ mảng tín dụng khách hàng cá nhân vay không Bảng 4.4 có tài sản đảm bảo VPBank 56 Bảng 4.5 Bảng tổng hợp nguyên nhân khách hàng không toán 57 Bảng 4.6 Cơ cấu mẫu theo mục đích sử dụng vốn 59 Bảng 4.7 Cơ cấu mẫu theo rủi ro tín dụng 60 Bảng 4.8 Bảng thống kê mô tả biến 61 Bảng 4.9 Kết hồi quy lần với tất 18 biến 62 Bảng 4.10 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X3 63 Bảng 4.11 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3 64 Bảng 4.12 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X4 65 Bảng 4.13 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3, X4 66 Bảng 4.14 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X5 67 Bảng 4.15 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3, X4, X5 68 Bảng 4.16 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X2 69 Bảng 4.17 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3, X4, X5, X2 70 Bảng 4.18 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X15 71 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3, X4, X5, X2, Bảng 4.19 X15 72 Bảng 4.20 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X12 73 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3, X4, X5, X2, Bảng 4.21 X15, X12 74 Bảng 4.22 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X16 75 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3, X4, X5, X2, Bảng 4.23 X15, X12, X16 76 Bảng 4.24 Kết kiểm định Wald Test để loại bỏ biến X6 77 Kết hồi quy lần sau bỏ bớt biến X3, X4, X5, X2, Bảng 4.25 X15, X12, X16, X6 78 Bảng 4.26 Tóm tắt kết mô hình nghiên cứu 79 Tác động biến độc lập mô hình đến rủi ro tín Bảng 4.27 dụng 80 Bảng 4.28 Kết tổng quát mô hình 81 Bảng 4.29 Kết kiểm định Wald Test ý nghĩa hệ số 82 B Hình Tên hình Trang Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu 37 Hình 4.1 Biểu đồ cấu tín dụng VPBank 47 Diễn biến lượng hồ sơ vay cá nhân tài sản đảm bảo Hình 4.2 VPBank theo Quý 51 Biểu đồ diễn biền lượng hồ sơ vay cá nhân tài sản Hình 4.3 đảm bảo duyệt VPBank theo quý 53 Biều đồ diễn biến tỷ lệ khách hàng bị từ chối tín dụng theo lý Hình 4.4 55 Hình 4.5 Biểu đồ tỷ lệ nợ xấu VPBank năm 2012-2014 55 Biểu đồ cấu nhóm nợ mảng tín dụng khách hàng cá Hình 4.6 nhân vay tài sản đảm bảo VPBank 56 MỤC LỤC CHƢƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ………… …………… … 1.1 Tính cấp thiết đề tài ………………………………… … ………… …… 1.2 Tình hình nghiên cứu đề tài ……………………………………… ………… 1.3 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu đề tài 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu .4 1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu .5 1.4 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu ………… ………………………………… 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu ………… ………………………………………… 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu …………………… …………………………………… 1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu …………………………… ……………………… 1.6 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài ……………………………………….6 1.6.1 Ý nghĩa khoa học ……………………………………………………………… 1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn ……………………………………………………………… 1.7 Bố cục nghiên cứu …………………………… ………………………… CHƢƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU .8 2.1 Cơ sở lý thuyết .8 2.1.1 Tổng quan tín dụng khách hàng cá nhân …………………………………….8 2.1.2 Rủi ro tín dụng 10 2.2.3 Ánh hưởng rủi ro tín dụng 14 2.2 Giới thiệu số nghiên cứu trƣớc đo lƣờng yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng ………………………………………… ………………………… 16 2.3 Mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng…………………………………………… 22 2.3.1 Giới thiệu số mô hình đo lường rủi ro tín dụng……………………… 22 2.3.2 Giới thiệu mô hình hồi quy Logistic ……………………………………… 30 2.3.3 Phân tích sở lựa chọn mô hình hồi quy Binary Logisttic để phân tích rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank ……… 33 CHƢƠNG THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU …………………………………… 35 3.1 Phƣơng pháp nghiên cứu ….……………………………………… ……… 35 3.2 Quy trình nghiên cứu………………………………………… …………… 36 3.3 Lấy mẫu nghiên cứu ………………………… …………………………… 37 3.3.1 Cách lấy mẫu ………………………… …………………………… 37 3.3.2 Xác định cỡ mẫu ………………………… ……………………………… .38 3.4 Biện luận mô hình nghiên cứu ………… ………………………………… 39 3.4.1 Xác định biến phụ thuộc ………… ………………………………… 40 3.4.2 Xác định biến độc lập ………… …………………………………… .40 3.4.3 Biện luận mô hình nghiên cứu ……………………………………………… 41 CHƢƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN …… 44 4.1 Giới thiệu chung VPBank ……………… 44 4.1.1 Lĩnh vực hoạt động ………………………………………………………… 45 4.1.2 Cơ cấu tín dụng VPBank ………………………………………………….47 4.1.3 Các sản phẩm cho vay khách hàng cá nhân ………………………………….48 4.2 Thực trạng quản lý rủi ro tín dụng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank …………………………… ……………………………………………… 48 4.2.1 Quy trình quản lý rủi ro khâu thẩm định……………………………… 48 4.2.2 Quy trình quản lý rủi ro khâu giám sát sau cho vay thu hồi nợ …………50 4.2.3 Phân tích rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank ………………………………… …………………………… 51 4.2.4 Nhận định quy trình quản lý rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank ………………………………………………………… 58 4.3 Kết nghiên cứu …………………………………………………………… 59 4.3.1 Kết thống kê mẫu nghiên cứu ……………………………… ………… 59 4.3.2 Kiểm định tự tương quan……………………………………………………….61 4.3.3 Quy trình xây dựng mô hình tối ưu …………………………….… ……… 62 4.3.4 Kết nghiên cứu đưa mô hình Binary Logistic 79 4.4 Kiểm định thống kê ……… ……………………………………………… 81 4.4.1 Kiểm định độ phù hợp mô hình ………………………………………… 81 4.4.2 Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số ……………………………….……… 81 4.5 Thảo luận biến nghiên cứu theo kết đối chiếu với thực tế….……83 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP ………………………….……87 5.1 Kết luận ………………………………………………………………………… 86 5.2 Gợi ý giải pháp ……………………………………………………………… 87 5.2.1 Gợi ý sách chung …………………………………… …………………88 5.2.2 Gợi ý áp dụng Mô hình logistic việc xác định xác suất rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tiền mặt VPBank ………… ………………………… 93 5.3 Những hạn chế đề tài hƣớng nghiên cứu ……………………94 Kết kiểm định Bảng 4.29 Kết kiểm định Wald Test ý nghĩa hệ số Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic Value Df F-statistic 1.664246 (10, 188) 0.0918 Chi-square 16.64246 0.0827 10 Probability Null Hypothesis: C(7)=C(8)=C(9)=C(10)=C(11)=C(13)=C (14)=C(17)=C(18)=C(19)=0 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std Err C(7) -4.45059 1.356286 C(8) -3.05278 1.232248 C(9) 0.156806 0.073214 C(10) -4.10772 1.495883 C(11) -2.33825 1.352319 C(13) 1.085612 0.504391 C(14) -0.48502 0.262354 C(17) -3.51445 1.380175 C(18) -0.93091 0.341943 C(19) 1.327270 0.507496 Restrictions are linear in coefficients Nguồn: Nghiên cứu tác giả Kết kiểm định cho thấy, C(7) = C(8) = C(9) = C(10) = C(11) = C(13) = C(14) = C(17) = C(18) = C(19) =0 kiểm định F-statistic có xác suất 0.0981 < α = 10%, kiểm định Chi-square có xác suất 0.0827 < α = 10%, ta bác bỏ giả thiết Ho, chấp nhận H1 Điều có nghĩa biến X7, X8, X9, X10, X11, X13, X14, X17, X18, X19 có ý nghĩa thống kê với mức α = 10% 82 4.5 Thảo luận biến nghiên cứu theo kết đối chiếu với thực tế Sau tiến hành kiểm định phù hợp, ta kết luận mô hình nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank sau: [ ) ] ) 2.47025144192 - 3.70192823429*X7 - 2.28238602462*X8 + 0.123034531243*X9 0.911513951765*X13 - 3.40951589375*X10 - 0.578343462832*X14 - 3.12181523675*X11 - 2.89896310223*X17 + - 0.919615474623*X18 + 1.30925946403*X19 Với quy ước xác suất P(y) > 50% : khách hàng có rủi ro tín dụng P(y) < 50% : khách hàng rủi ro tín dụng Đối chiếu với kết thực tế 207 khách hàng chọn mẫu, mô hình dự đoán xác 180 trường hợp, dự đoán sai 27 trường hợp, tỷ lệ dự đoán xác 86.95% Như vậy, rủi ro tín dụng giải thích nhân tố tình trạng hôn nhân (X7), giới tính (X8), tuổi (X9), nghề nghiệp (X10), tình trạng nhà (X11), số người phụ thuộc (X13), thời gian công tác (X14), bảo hiểm khoản vay (X17), thu nhập gia đình (X18), chi phí gia đình (X19) Trong mô hình, ta thấy hệ số X7 mang dấu “–“ nghĩa khách hàng lập gia đình, có xu hướng trả nợ tốt khách hàng độc thân Điều hiểu người lập gia đình, sống ổn định hơn, có ý thức trách nhiệm với khoản vay Hệ số X8 mang dấu “–“ thể khách hàng nam có xu hướng trả nợ tốt khách hàng nữ, theo nghiên cứu Lea (1995) Xiao (1995) Hệ số X9 mang dấu “+“ nghĩa khách hàng lớn tuổi khả trả nợ thấp so với khách hàng trẻ tuổi, điều kết nghiên cứu Adcock ctg (1977) Hệ số X10 mang dấu “-“ thể khách hàng làm việc công ty, xí nghiệp, tổ chức có lương ổn định trả nợ tốt khách hàng tự doanh, buôn bán nhỏ lao động tự 83 Hệ số X11 mang dấu “-“ thể khách hàng có nhà riêng thường trả nợ tốt khách hàng nhà thuê, sống ổn định hơn, không tiền thuê nhà hàng tháng, ý thức trả nợ tốt hơn, khó bán nhà chuyển nơi khác so với người thuê nhà Hệ số X13 mang dấu “+” kỳ vọng, khách hàng có nhiều người phụ thuộc khả xảy rủi ro tín dụng cao so với khách hàng không có, có người phụ thuộc Cụ thể, khách hàng có thêm người phụ thuộc, log xác suất khả xảy rủi ro tín dụng tăng 0.911 đơn vị (lần) Hệ số X14 mang dấu “-” kỳ vọng, khách hàng có thời gian công tác, làm việc lâu năm, thường có thu nhập ổn định, có kinh nghiệm uy tín thường trả nợ tốt khách hàng có thời gian công tác ngắn Cụ thể khách hàng có thêm năm kinh nghiệm công tác thì log xác suất khả khách hàng trả nợ tốt giảm 0.578 đơn vị (lần) Hệ số X17 mang dấu “-“ cho thấy khách hàng có mua bảo hiểm khoản vay thường trả nợ tốt khách hàng không mua bảo hiểm khoản vay Tại VPBank nay, hình thức mua bảo hiểm khoản vay thường khuyến khích không bắt buộc, vậy, khách hàng tự tham gia bảo hiểm khoản vay tự nguyện thể ý thức trả nợ tốt, có trách nhiệm với khoản vay Hệ số X18 mang dấu “-” X19 mang dấu “+” thể thu nhập gia đình lớn, chi phí nhỏ rủi ro tín dụng thấp ngược lại Trong mô hình này, biến thu nhập chi phí cá nhân bị loại ý nghĩa thống kê, ta hiểu biến bao hàm thu nhập chi phí gia đình Điều mang rõ đặc tính người Việt, sinh sống chi tiêu gắn liền với gia đình chặt chẽ, rủi ro tín dụng khách hàng chịu ảnh hưởng từ thu nhập chi phí gia đình Hệ số β1 = 2.47 tương đối cao, cho thấy sau bỏ qua yếu tố tình trạng hôn nhân (X7), giới tính (X8), tuổi (X9), nghề nghiệp (X10), tình trạng nhà (X11), số người phụ thuộc (X13), thời gian công tác (X14), bảo hiểm khoản vay (X17), thu nhập gia đình (X18), chi phí gia đình (X19) thân khách hàng có mức rủi ro định 84 Đối với biến mô tả đặc điểm khoản vay ý nghĩa mô hình bao gồm số tiền vay (X2), lãi suất (X4), thời hạn vay (X3), số tiền trả hàng tháng (X5), ảnh hưởng đến mức độ rủi ro tín dụng, điều hiểu sản phầm cho vay cá nhân tài sản đảm bảo VPBank thiết kế, nghiên cứu kỹ càng, ổn định mặt, hoàn toàn phù hợp với điều kiện khách hàng cụ thể, thân sản phẩm vay không gây ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Nhưng số mẫu nghiên cứu chưa đủ lớn, nên biến chưa thể ý nghĩa Biến thời gian sinh sống địa (X12) ý nghĩa thống kê, điều giải thích biến bao hàm biến tình trạng nhà ở, khách hàng thuê nhà thường có thời hạn ngắn, khách hàng có nhà riêng sống người thân có thời gian sinh sống địa lâu Do khách hàng thuê nhà thường có rủi ro tín dụng cao trường hợp lại, điều thể khách hàng có thời gian sinh sống địa ngắn nguy xảy rủi ro tín dụng cao Biến thu nhập cá nhân (X15) chi phí cá nhân (X16) ý nghĩa thống kê tác động đa cộng tuyến nên bị loại khỏi mô hình Cũng giải thích hai biến bao hàm biến thu nhập chi phí gia đình Thứ khách hàng độc thân, sinh sống VPBank ghi nhận thông tin thu nhập chi phí cá nhân thu nhập chi phí gia đình Thứ hai khách hàng sống gia đình, đặc điểm sinh sống người Việt, gắn kết chặt chẽ với gia đình, thu nhập chi phí gia đình bao gồm thu nhập chi phí cá nhân Do nguyên nhân trên, nên hai biến bị loại khỏi mô hình Tóm lƣợc chƣơng Nội dung chương xây dựng mô hình hồi quy Logistic để phân tích yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank Bên cạnh đó, nội dung chương tiến hành phân tích cách khái quát thực trạng rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank 85 Từ kết nghiên cứu có được, sau tiến hành kiểm định, ta thấy mô hình có tình khả dụng độ phù hợp tốt việc ứng dụng vào thực tiễn để xác định khả xảy rủi ro tín dụng khách hàng, từ giúp việc định tín dụng xác hơn, nhanh chóng Thêm vào đó, việc xác định yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank góp phần cung cấp thêm góc độ công tác quản trị rủi ro tín dụng VPBank Đây thông tin cần thiết cho công tác thẩm định giám sát sau cho vay, cung cấp thông tin hữu ích cho cán liên quan sở để hình thành chương 86 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý GIẢI PHÁP 5.1 Kết luận Với mục tiêu trở thành ngân hàng TMCP hàng đầu Việt Nam ngân hàng TMCP bán lẻ hàng đầu Việt Nam vào năm 2017, mảng cho vay khách hàng cá nhân VPBank phát triển cách mạnh mẽ Song song với số lượng, chất lượng tín dụng yếu tố tiên việc ngăn ngừa giảm thiểu rủi ro hoạt động kinh doanh ngân hàng Sau trình nghiên cứu lý thuyết rủi ro tín dụng trình phân tích rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank, bên cạnh việc hoàn thiện sách, tác giả ứng dụng mô hình logistic để xây dựng mô hình xác định xác suất khả xảy rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank Theo đó, rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank chịu tác động yếu tố tình trạng hôn nhân, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, tình trạng nhà ở, số người phụ thuộc, thời gian công tác, bảo hiểm khoản vay, thu nhập gia đình, chi phí gia đình Với mức độ xác mô hình 86.95%, mô hình giải thích xấp xỉ 67.5% ý nghĩa biến Bên cạnh đó, thông qua việc phân tích rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank qua năm, ta nhận thấy mức độ rủi ro đa phần xuất phát từ phía thân khách hàng, phận thẩm định phận đánh giá, xem xét định phê duyệt hay từ chối khoản vay Mô hình đề xuất góp phần giảm tải thời gian áp lực cho phận thẩm định Tuy nhiên, thời gian nghiên cứu có hạn, liệu chưa đầy đủ nên mô hình nhiều điểm hạn chế cần phải tiếp tục nghiên cứu sâu đề tài sau, việc ứng dụng mô hình, cần xem xét nhiều yếu tố gợi ý sách phù hợp khả thi 87 5.2 Gợi ý giải pháp 5.2.1 Gợi ý sách chung 5.2.1.1 Đối với ngân hàng nhà nước Để hoạt động tín dụng khách hàng cá nhân nói riêng tín dụng ngân hàng nói chung hoạt động có hiệu hơn, giảm thiểu rủi ro tín dụng cho ngân hàng, ngân hàng nhà nước nên hoàn thiện hệ thống pháp lý, quy định liên quan đến tín dụng Ngân hàng nhà nước nên có quy định cụ thể việc áp dụng mô hình định lượng việc định tín dụng, đối tượng khách hàng nào, hình thức tín dụng áp dụng mô hình định lượng nào, điều góp phần nâng cao chất lượng tín dụng, giảm tỷ lệ nợ xấu ngành ngân hàng Bên cạnh đó, cần phải có biện pháp công khai, minh bạch thông tin tín dụng tất khách hàng bao gồm thể nhân pháp nhân Hiện Việt Nam, tất ngân hàng sử dụng thông tin tín dụng khách hàng từ trung tâm thông tin tín dụng CIC Tuy nhiên thông tin trang CIC công bố cập nhật tương đối chậm, thông thường từ đến tháng cập nhật lần, chậm trể dễ dẫn đến việc định tín dụng không xác, nguy xảy rủi ro cao 5.2.1.2 Đối với mảng tín dụng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank  Gợi ý sách phận bán hàng Từ việc phân tích nguyên nhân xảy rủi ro tín dụng, ta thấy phần lớn xuất phát từ thân khách hàng, phần từ ý thức, thái độ khách hàng việc toán nợ, phần từ tình hình tài khách hàng Trong suốt trình tín dụng, phận bán hàng phận tiếp xúc, tư vấn làm hồ sơ cho khách hàng Bộ phận tách riêng khỏi phận phê duyệt tín dụng để tránh xảy tiêu cực, nhiên phận bán hàng chịu tiêu, áp lực doanh số, nên việc chạy theo số lượng mà không quan tâm đến chất lượng điều tránh khỏi Do đó, để giảm thiểu rủi ro tín dụng, việc chạy theo doanh số, phận bán hàng nên có thêm quy định phải chịu trách nhiệm phần với rủi ro tín dụng trình khách hàng toán 88 Bộ phận bán hàng nên tham khảo kết nghiên cứu luận văn yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân như: tình trạng hôn nhân, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, tình trạng nhà ở, số người phụ thuộc, thời gian công tác… Từ đó, bước đầu lựa chọn khách hàng có khả xảy rủi ro tín dụng thấp Đối với khách hàng có nguy cao, nên cân nhắc lựa chọn tư vấn sản phẩm an toàn hơn, yêu cầu cao hạn mức tín dụng thấp Bên cạnh đó, phận bán hàng phải giám sát chặt chẽ trình tư vấn cho khách hàng Để khách hàng đồng ý vay, phận bán hàng bỏ qua vài yếu tố quan trọng không tư vấn cho khách hàng, tư vấn không rõ ràng ví dụ điều khoản phí phạt trễ hạn, phí bảo hiểm khoản vay… điều làm ảnh hưởng lớn đến uy tín ngân hàng mà làm tăng nguy rủi ro tín dụng  Gợi ý sách phận phê duyệt tín dụng Với quy trình tín dụng VPBank, chủ yếu thu thập thông tin từ tài liệu khách hàng cung cấp xác minh phận thẩm định Tuy nhiên có vài yếu tố dựa vào để định tín dụng chưa phù hợp, cần phải điều chỉnh theo gợi ý sau: Yếu tố đánh giá tư cách khách hàng từ người thân, bạn bè, đồng nghiệp: yếu tố khó xác định cách xác Theo quy trình, cán thẩm định qua điện thoại thẩm định nhà tiếp xúc, xác minh thông tin khách hàng từ phía người thân, bạn bè, đồng nghiệp Trong số đó, có người có quan hệ tốt, yêu mến khách hàng, nhiên không loại trừ trường hợp cán tín dụng gặp phải đối tượng đồng nghiệp, hàng xóm cung cấp thông tin xấu khách hàng cách không khách quan lý cá nhân, không trung thực Trong trường hợp này, cán tín dụng không xem xét tất ý kiến cách tổng quát dễ mắc phải rủi ro tín dụng từ chối khách hàng tốt Do đó, khâu thẩm định qua điện thoại, phải tiến hành xác minh tất thông tin khách hàng từ tất người tham chiếu có được, phải có nhìn tổng quát, không dựa vào ý kiến nhân để định tín dụng Đối với thông tin chưa chắn, cần ghi lại nhờ phận thẩm định nhà kiểm tra lại 89 Yếu tố đánh giá nhà cửa/ nơi làm việc khách hàng: yếu tố khó xác định chuẩn mực cụ thể để đo lường mức độ sơ sài nhà cửa nơi làm việc nhỏ Nhưng lại yếu tố chiếm phần lớn nguyên nhân khiến khách hàng bị từ chối tín dụng từ phận thẩm định trường Yếu tố phụ thuộc nhiều vào tính chủ quan cán thẩm định Đặc biệt nước ta lại có điều kiện kinh tế địa lý vùng miền đặc trưng, thành phố nhà cửa đánh giá chủ yếu dựa vào nhà, vùng nông thôn nhà đơn sơ nhiều yếu tố liên quan khác ruộng, vườn, đồng, ao… Không thể áp dụng chuẩn mực chung vào đánh giá, bị chi phối nhiều từ khả đánh giá nhận xét cán thẩm định Do đó, việc xem xét đánh giá tình trạng nhà ở, nơi làm việc khách hàng phải dựa vào điều kiện cụ thể vùng miền địa phương phải có nhìn đa dạng, cứng nhắc công tác thẩm định Yếu tố xác định khách hàng làm giấy tờ giả: yếu tố dựa vào trình độ kinh nghiệm chủ quan cán tín dụng, chưa có tính chuyên nghiệp nghiệp vụ phát giấy tờ giả Mặc dù VPBank có riêng phận an ninh, đào tạo chuyên nghiệp để phát gian lận, nhiên trường hợp nghi ngờ làm giả giấy tờ có tổ chức, có quy mô lớn có dấu hiệu lừa đảo chiếm đoạt tài sản cán tín dụng chuyển phận an ninh để điều tra Còn lại, đa số trường hợp nghi ngờ cá nhân khách hàng làm giả giấy tờ bị từ chối tín dụng Điều có nguy làm tăng rủi ro từ chối nhầm khách hàng tốt, toàn hồ sơ nộp ngân hàng photo, có chữ ký đối chiếu nhân viên bán hàng, trình photo có lỗi kỹ thuật, thân giấy tờ gốc có sai sót không khách hàng phát để điều chỉnh, thân nhân viên bán hàng tự ý chỉnh sửa hồ sơ để khách hàng dễ duyệt Đo đó, giấy tờ nghi ngờ khách hàng cung cấp giấy tờ giả, nên giảm thiểu tỷ lệ từ chối trường này, thay vào cán thẩm định ghi cho phận thẩm định nhà đối chiếu giấy tờ gốc, thật có dấu hiệu lừa đảo chuyển hồ sơ phận an ninh Quy trình thẩm định đến phê duyệt tín dụng từ khoảng 3-5 ngày khách hàng có hồ sơ tốt, khách hàng thiếu chứng từ, phải bổ sung nhiều lần, thời gian phê duyệt kéo dài đến 10 ngày Điều ảnh 90 hưởng nhiều đến khách hàng uy tín ngân hàng Do đó, khâu thẩm định giấy tờ phải có tính quán với tất cán thẩm định Một hồ sơ phải kiểm tra tất giấy tờ trước định trả cho khách hàng bổ sung, tránh tình trạng sau cán A trả yêu cầu bổ sung giấy tờ, sau khách hàng nộp lại, cán B tiếp nhận lại yêu cầu bổ sung giấy tờ khác Để khắc phục tình trạng thông tin CIC cập nhật chậm, nên tiến hành kiểm tra thông tin CIC lần bước thẩm định giấy tờ, lần bước phê duyệt tín dụng trước định để tránh rủi ro Thường xuyên tổ chức buổi trang bị kiến thức, kỹ bổ sung cho cán tín dụng, liên tục cập nhật thông tin để trình định tín dụng đạt độ xác cao Song song với việc xem xét yếu tố quy trình thông thường, cán tín dụng nên đặc biệt lưu ý thêm yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng từ kết nghiên cứu luận văn bao gồm: tình trạng hôn nhân, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, tình trạng nhà ở, số người phụ thuộc, thời gian công tác, bảo hiểm khoản vay, thu nhập chi phí gia đình Nếu khách hàng vay yếu tố nói có nhiều dấu hiệu rủi ro cán nên xem xét kỹ hơn, điều chỉnh hạn mức tín dụng phù hợp Bên cạnh xem xét đánh giá mang tính chủ quan cán tín dụng, phận phê duyệt tín dụng cần có mô hình định tính, giúp cán phê duyệt tín dụng có thêm công cụ tính toán nhanh khả xảy rủi ro tín dụng khách hàng, từ góp phần tăng tính xác cho định tín dụng  Gợi ý sách phận giám sát sau cho vay thu hồi nợ Việc xác định tỷ lệ nợ xấu bị ảnh hưởng phần cách thức phân loại nhóm nợ dẫn đến tỷ lệ tăng lên so với thực tế Hiện nay, việc phân loại nhóm nợ hoàn toàn dựa vào phương pháp định lượng Thực tế có nhiều trường hợp dựa vào số ngày khách hàng toán chậm để chuyển nhóm nợ Vì tại, VPBank xác định ngày trả tiền hàng tháng dựa vào ngày khách hàng giải ngân không dựa vào ngày khách hàng nhận lương Như có nhiều trường hợp khách hàng hoàn toàn có khả toán, 91 chậm so với lịch toán, điều dẫn đến việc khách hàng bị chuyển nợ nhóm không xác Song song với việc chuyển nhóm nợ không xác, quy trình xử lý sau chuyển nhóm nợ thay đổi, từ nhiều trường hợp dẫn đến khách hàng hoàn toàn có khả toán khó chịu quy trình xử lý nợ bị gọi điện nhiều lần, người thân bị làm phiền… nên định lý hợp đồng, dẫn đến tổn thất từ phía ngân hàng Do đó, quy trình giám sát sau cho vay thu hồi nợ cần phải linh hoạt hơn, không cứng nhắc quy trình định áp dụng cho tất khách hàng Đối với khách hàng có lịch sử toán tốt, điều kiện gia đình công việc ổn định, quy giám sát sau cho vay nên nới lỏng hơn, tránh tình trạng tạo cảm giác khó chịu, bị làm phiền cho khách hàng người thân, tránh tối thiểu tình trạng khách hàng tốt lại lý hợp đồng không chấp nhận quy trình thủ tục rườm rà Đối với khách hàng có tình hình tài tốt, ngày lãnh lương bị trễ so với ngày đóng tiền hàng tháng, nên tránh gọi điện nhắc nợ thường xuyên, tìm hiểu rõ nguyên nhân khách hàng chưa toán, thật nguyên nhân khách quan chuyển phòng ban hỗ trợ thay đổi lịch toán hàng tháng cho khách hàng Đối với khách hàng cố ý né tránh, không toán, phải cố gắng tìm hiểu nguyên nhân, đàm phán thuyết phục, cố gắng giảm tỷ lệ nợ chuyển qua phận pháp lý Bên cạnh việc xử lý khách hàng dựa nhóm nợ, phận thu hồi nợ nên cân nhắc tham khảo thêm kết nghiên cứu đề tài yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng như: tình trạng hôn nhân, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, tình trạng nhà ở, số người phụ thuộc, thời gian công tác, bảo hiểm khoản vay, thu nhập chi phí gia đình Theo đó, khách hàng trả nợ tốt, yếu tố có nhiều dấu hiệu rủi ro phận thu hồi nợ nên tăng cường giám sát chặt chẽ để tránh xảy rủi ro 92 5.2.2 Gợi ý áp dụng Mô hình logistic việc xác định xác suất rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank Sau trình nghiên cứu, gợi ý sách chung cho phận để tham khải góp phần giảm thiểu rủi ro tín dụng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank, tác giả đề xuất áp dụng mô hình Logistic để xác định xác suất rủi ro trên: [ ) ] ) 2.47025144192 - 3.70192823429*X7 - 2.28238602462*X8 + 0.123034531243*X9 0.911513951765*X13 - 3.40951589375*X10 - 0.578343462832*X14 - 3.12181523675*X11 - 2.89896310223*X17 + - 0.919615474623*X18 + 1.30925946403*X19 Theo đó, rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank chịu tác động yếu tố tình trạng hôn nhân, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, tình trạng nhà ở, số người phụ thuộc, thời gian công tác, bảo hiểm khoản vay, thu nhập gia đình, chi phí gia đình Mô hình góp thêm công cụ giúp phận phê duyệt tín dụng tính toán xác suất khách hàng xảy rủi ro tín dụng với mức độ xác định Từ góp phần giảm thiểu thời gian áp lực cho phận phê duyệt tín dụng Tuy nhiên, thời gian nghiên cứu có hạn, mô hình nhiều hạn chế cần nghiên cứu tiếp, nên mô hình mang tính chất tham khảo, góp thêm công cụ trình phê duyệt tín dụng thay hoàn toàn phương pháp định tính truyền thống Vì vậy, để đưa mô hình vào thực tiễn hoạt động, VPBank cần phải xem xét đánh giá nhiều yếu tố khác Một điều kiện khác để ứng dụng mô hình logistic việc xác định xác suất rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank phải thường theo dõi, đánh giá độ xác mô hình để kịp thời điều chỉnh theo thời điểm, chu kỳ kinh tế khác đặc điểm khách hàng khác Mặt khác, sử dụng liệu khách hàng khứ để xây dựng mô hình dự báo xác suất rủi ro cho khách hàng tương lai, nên sử dụng mô hình suốt tất năm 93 5.3 Những hạn chế đề tài hƣớng nghiên cứu Mô hình logistic việc xác định xác suất rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank thể nhiều ưu điểm so với trình đánh giá rủi ro định tính truyền thống: - Mô hình trực tiếp đưa xác suất rủi ro tín dụng nhanh chóng, góp phần giúp cán tín dụng rút ngắn thời gian đưa định tín dụng - Mô hình lượng hoá biến định tính thành biến định lượng dạng câu hỏi có/không nên giảm tính chủ quan cán tín dụng - Số lượng biến đưa vào mô hình bao gồm 10 biến, việc thu thập thông tin từ biến từ khách hàng đơn giản - Mô hình góp phần giảm bớt tính chủ quan hình thức đánh giá định tính truyền thống, từ giảm khả xảy rủi ro chủ quan Tuy nhiên, bên cạnh ưu điểm, mô hình logistic việc xác định xác suất rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank thể vài hạn chế sau: - Về kích cỡ mẫu nghiên cứu: Do kích cỡ mẫu nhỏ (207 mẫu) nên việc ứng dụng mô hình logistic việc xác định xác suất rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank nhiều hạn chế, chưa thể khẳng định hoàn toàn tính xác mô hình Để ứng dụng mô hình vào thực tiển hoạt động, cần tiến hành nghiên cứu lại phạm vi rộng hơn, tăng kích cỡ mẫu để tăng tính xác cho mô hình - Về mức độ phù hợp mô hình: McFadden R-squared = 0.675078 cho thấy độ phù hợp mô hình 67.5%, hay mô hình giải thích xấp xỉ 67.5% ý nghĩa biến Điều có nghĩa là, có biến khác có ý nghĩa chưa đưa vào mô hình Để tăng tính phù hợp cho mô hình, ta cần tiến hành kiểm định biến bị bỏ sót mô hình nghiên cứu đưa thêm biến vào để tăng độ phù hợp - Về tính ứng dụng mô hình: biến mô hình lựa chọn đơn giản, nhiên để có kết xác để đưa vào mô hình, cần đến quy trình thẩm định truyền thống, ví dụ để tính toán xác khoản thu nhập, chi phí từ tài liệu thông tin mà khách hàng cung cấp, 94 xác minh xác thời gian công tác, số người phụ thuộc từ hồ sơ khách hàng Với hạn chế vừa nêu, để hoàn thiện mô hình logistic việc xác định xác suất rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank, tác giả đề xuất hướng nghiên cứu sau: - Mở rộng phạm vi nghiên cứu, tăng kích cỡ mẫu, đặc biệt tăng tỷ lệ mẫu nhóm – nhóm có rủi ro tín dụng để có kết nghiên cứu tổng quát hơn, xác - Tiến hành kiểm định biến bị bỏ xót mô hình, nghiên cứu đưa thêm biến vào mô hình để tăng mức độ phù hợp Ví dụ theo nghiên cứu Vương Quân Hoàng giá trị tài sản khách hàng giá trị khoản nợ có ảnh hưởng đến tỷ lệ rủi ro tín dụng Tuy nhiên với đối tượng khách hàng cá nhân vay tài sản đảm bảo VPBank VPBank chưa có yêu cầu thông tin này, nên chưa có liệu để thống kê đưa vào nghiên cứu Ở nghiên cứu tiếp theo, tác giả hướng đến thu thập liệu biến để tiến hành kiểm định mức độ ảnh hưởng biến đến rủi ro tính dụng Hoặc theo nghiên cứu trước, lịch sử tín dụng khách hàng khứ yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, yếu tố không đưa vào nghiên cứu Nguyên nhân quy trình tín dụng VPBank, sau kiểm tra thông tin CIC, khách hàng đạt yêu cầu tiến hành bước thẩm định không lưu thông tin CIC lại hồ sơ khách hàng nên liệu để phục vụ nghiên cứu Ớ nghiên cứu tác giả hướng đến thu thập liệu biến để tiến hành kiểm định mức độ ảnh hưởng biến đến rủi ro tín dụng Tóm lƣợc chƣơng Dựa kết mô hình nghiên cứu kết phân tích thực trạng rủi ro tín dụng, chương đề xuất nhóm giải pháp phận cụ thể nhằm 95 góp phần hạn chế rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank Bên cạnh đó, luận văn đề xuất ứng dụng mô hình nghiên cứu vào thực tiễn hoạt động VPBank nhằm góp thêm công cụ đo lường rủi ro tín dụng kết hợp với phương pháp truyền thống để đạt hiệu cao Sau cùng, luận văn đưa hạn chế đề tài hướng nghiên cứu cho nghiên cứu sau 96 [...]... Minh Kiều (2013), Tín dụng và thẩm định tín dụng ngân hàng, NXB Tài chính 11) Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương chi nhánh Cần Thơ, Tạp chí Ngân hàng, số 5, tháng 3, năm 2011, trang 38-41 12) Lê Thị Minh Ngọc (2013) Ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại... tài khoản tại ngân hàng (Max: 4đ) 8 _ Các tài khoản tiết kiệm và phát hành Sec 4 _ Chỉ tài khoản tiết kiệm 3 _ Chỉ tài khoản phát hành Sec 2 _ Không có 0 PHỤ LỤC 03: BẢNG MÔ TẢ CÁC SẢN PHẨM CHO VAY KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN KHÔNG CÓ TÀI SẢN ĐÃM BẢO TẠI VPBANK Thời Khoản vay vay (tháng) Sản phẩm Tối thiểu hạn 1 tháng 48 1.50% 36 2.50% 36 2.92% 36 3.75% 6 24 5.00% khách hàng tự doanh thu 10,000,000 200,000,000... tổ chức tín dụng khác Sản phẩm dành cho khách hàng có bảo hiểm 10,000,000 100,000,000 6 nhân thọ Sản phẩm dành cho khách hàng đã vay tại 10,000,000 100,000,000 6 VPBank Sản phẩm dành cho khách hàng có hóa đơn 15,000,000 30,000,000 tiền điện giá trị lớn Sản phẩm dành cho khách hàng có hóa đơn 20,000,000 60,000,000 tiền điện giá trị nhỏ Sản phẩm khuyến mãi dành cho khách hàng có trị lớn và chứng minh...TÀI LIỆU THAM KHẢO A Tài liệu tiếng Việt 1) Nguyễn Lê Ngọc Ca (2011) - Giải pháp phát triển tín dụng cá nhân tại ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, ĐH Kinh tế TP HCM, Luận văn thạc sĩ 2) Nguyễn Anh Dũng (2012) - Quản trị rủi ro tín dụng tại chi nhánh ngân hàng đầu tư và phát triển Bình Định, Đại học Đà Nẵng, Luận văn thạc sĩ 3) Nguyễn Đăng Dờn (2011), Giáo trình tiền tệ - ngân hàng, NXB... (2013), Một số giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – chi nhánh 1 TP HCM, Đại học kinh tế TP HCM, Luận văn thạc sĩ 18) Trần Thị Thanh Thảo (2010), Giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng tại chi nhánh ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương Đà Nẵng, Đại học Đà Nẵng, Luận văn thạc sĩ 19) Nguyễn Văn Tiến (2014), Giáo trình tín dụng ngân hàng, NXB Thống Kê 20) Lê Văn Triết... 13) Ngân hàng nhà nước Việt Nam, (2005), Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro, theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 của Thống đốc NHNN 14) Ngân hàng TMCP VPBank (2011-2014), Báo cáo thường niên có kiểm toán, TP HCM 15) Vũ Việt Quảng (2013), Giáo trình Kinh tế lượng trong tài chính, Trường ĐH Kinh tế TP HCM 16) Quốc hội khoá XII, Luật các tổ chức tín dụng, ... nghiệp - Lâm Thương nghiệp, dịch Theo thời hạn vay PHỤ LỤC 02: MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ TÍN DỤNG TIÊU DÙNG STT Các hạng mục xác định chất lƣợng tín dụng Điểm Nghề nghiệp của ngƣời vay (Max: 10đ) 1 _ Chuyên gia hay phụ trách kinh doanh 10 _ Công nhân có kinh nghiệm 8 _ Nhân viên văn phòng 7 _ Sinh viên 5 _ Công nhân không có kinh nghiệm 4 _ Công nhân bán thất nghiệp 2 Trạng thái nhà ở (Max: 6đ) 2 _ Nhà riêng... vay của các Ngân hàng thương mại, Trường ĐH Ngân hàng TP HCM 8) Trần Thị Thuý Hà, (2012), Nghiên cứu về hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của Ngân hàng TMCP Nhà Hà Nội, Luận văn thạc sĩ, Universite De Nantes 9) Vương Quân Hoàng, Đào Gia Hưng, Nguyễn Văn Hữu, Trần Minh Ngọc và Lê Hồng Phương (2006), Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân, Tạp chí ứng dụng toán học,... chế rủi ro trong hoạt động cho vay của các NHTM, Tạp chí Nghiên cứu lập pháp số 201 – tháng 8/2011 http://www.fdvn.vn/index.php?option=com_content&view=article&id=1003%3Ah n-ch-ri -ro- trong-hot-ng-cho-vay-ca-cac-ngan-hang-thng-mi&catid=2%3Ax-phucthm-v-tan-hoang-phat-khong-hy-an-la-sai&Itemid=18&lang=vi Truy xuất ngày 7/9/2014 30) Nguyễn Anh Khoa (2014), Mô hình Logistic trong xếp hạng rủi ro tín dụng. .. và chứng minh thu nhập Sản phẩm khuyến mãi dành cho khách hàng có hóa đơn internet FPT giá 10,000,000 100,000,000 6 trị nhỏ và chứng minh thu nhập Sản phẩm khuyến mãi dành cho khách hàng có hóa đơn internet FPT giá trị lớn và không cần 6,000,000 20,000,000 6 chứng minh thu nhập Sản phẩm khuyến mãi dành cho khách hàng có hóa đơn internet FPT giá 6,000,000 trị nhỏ và không cần chứng minh thu nhập 15,000,000 ... trạng rủi ro tín dụng cá nhân tài sản đảm bảo VPBamk nào? Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank? 2) Xác xuất trả nợ khách hàng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank. .. Từ việc phân tích thực trạng rủi ro tín dụng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank, xác định yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng cá nhân tài sản đảm bảo VPBank Xây dựng mô hình dự báo rủi ro, xác định...BỘ TÀI CHÍNH TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING TRANG NGỌC ĐĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC VÀO PHÂN TÍCH RỦI RO TÍN DỤNG CÁ NHÂN KHÔNG CÓ TÀI SẢN ĐẢM BẢO TẠI NGÂN HÀNG VPBANK