Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại cổ phần quân đội

Mặc dù tỷ lệ này còn khá thấp so với mặt bằng chung ngành ngân hàng và an toàn so với tỷ lệ quy định của Ngân hàng nhà nước, tuy nhiên đây cũng là một trong những dấu hiệu cho thấy rủi r

- -

Nguy ễn Quốc Huy

PHÂN TÍCH NH ỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN

- -

Nguy ễn Quốc Huy

PHÂN TÍCH NH ỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN

Basel : Công ước về hoạt động giám sát ngân hàng

B ảng 2.1 : Các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN 14

Bảng 2.2 : Các tiêu chí chấm điểm của mô hình tín dụng Fico 18

Bảng 3.1 : Một số chỉ tiêu kinh doanh của MB trong giai đoạn 2010 đến 2014 26

B ảng 3.2 : Phân loại dư nợ KHCN theo thời gian cho vay 28

Bảng 3.3 : Phân loại dư nợ KHCN theo mục đích 29

Bảng 3.4 : Phân tích rủi ro tín dụng theo nhóm nợ 30

B ảng 3.5 : Cơ cấu nợ quá hạn (2-5 ) phia chia theo sản phẩm tín dụng 31

Bảng 3.6 : Các nhóm chỉ tiêu trong xếp loại rủi ro KHCN 37

Bảng 3.7 : Bảng kết quả xếp hạng và phân loại nhóm nợ tại MB 37

B ảng 3.8 : Tiêu chí đánh giá TSBĐ tại MB 38

Bảng 3.9 : Kết quả đánh giá XHTD tại MB 38

B ảng 4.1 : Các biến độc lập sử dụng trong bài nghiên cứu 45

Bảng 4.2: Phân tích mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của KHCN 48

Bảng 4.3 : Phân bố giá trị các biến độc lập trong mẫu dữ liệu 49

B ảng 4.4: Kết quả chạy mô hình Logit đo lường khả năng trả nợ của KHCN với 15 biến 53

Bảng 4.5 : Kết quả kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients với mô hình 15 biến 54

Bảng 4.6 : Kiểm định độ phù hợp của mô hình với mô hình 15 biến 54

Bảng 4.7 : Kiểm định độ chính xác của mô hình với mô hình 15 biến 54

Bảng 4.8 : Kết quả chạy mô hình Logit với 6 biến 55

Bảng 4.9 : Kết quả kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients với mô hình 6 biến 56

B ảng 4.10 : Kiểm định độ phù hợp của mô hình với mô hình 6 biến 56

Bảng 4.11 : Kiểm định độ chính xác của mô hình với mô hình 6 biến 56

Hình 2.1 : Đồ thị mô hình Logit 19 Hình 3.1: Chiến lược phát triển của MB 24

Hình 3.2: Quy trình chấm điểm xếp hạng tín dụng tại MB 36

MỤC LỤC

TRANG BÌA PHỤ

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1

1.1 Giới thiệu vấn đề nghiên cứu và tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 2

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 3

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 3

1.5 Phương pháp nghiên cứu 3

1.5.1 Phương pháp định tính 3

1.5.2 Phương pháp định lượng 3

1.6 Kết cấu luận văn 3

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 5

2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân 5

2.1.1 Định nghĩa khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân 5

2.1.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân 7

2.1.3 Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN 11

2.1.4 Các mô hình nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân 15

2.1.4.1 Mô hình 5C 15

2.1.4.2 Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO 17

2.1.4.3 Mô hình hồi quy Logit 19

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 22

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN QUÂN ĐỘI 23

3.1 Giới thiệu về ngân hàng TMCP Quân Đội 23

3.1.1 Quá trình hình thành và phát triển 23

3.1.2 Chiến lược phát triển và mục tiêu kinh doanh 24

3.1.3 Kết quả hoạt động kinh doanh 26

3.2 Thực trạng hoạt động cho vay và rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Quân Đội 28

3.2.1 Dư nợ KHCN theo thời gian vay vốn 28

3.2.2 Dư nợ KHCN theo mục đích vay vốn 29

3.2.3 Phân tích rủi ro tín dụng theo nhóm nợ 30

3.2.4 Phân tích rủi ro tín dụng theo sản phẩm cho vay 31

3.3 Thực trạng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Quân Đội 32

3.3.1 Thông tin để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN 32

3.3.2 Các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHCN tại MB 33

3.3.2.1 Phương pháp đánh giá dựa trên định hướng của chỉ đạo tín dụng, sản phẩm tín dụng và các chính sách tín dụng từng thời kỳ 33

3.3.2.2 Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHCN dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ 35

3.3.3 Nhận định về các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHCN tại MB 39 3.3.3.1 Mặt thành công 39

3.3.3.2 Mặt hạn chế 40

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 42

CHƯƠNG 4: VẬN DỤNG MÔ HÌNH LOGIT KIỂM ĐỊNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN TẠI MB 43

4.1 Mô hình nghiên cứu 43

4.1.1 Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình nghiên cứu 43

4.1.2 Lựa chọn mô hình Logit 44

4.2 Phương pháp xây dựng mô hình nghiên cứu 45

4.2.1 Xác định các biến 45

4.2.1.1 Biến phụ thuộc 45

4.2.1.2 Biến độc lập 45

4.2.2 Quy trình xây dựng mô hình nghiên cứu 47

4.3 Dữ liệu nghiên cứu 47

4.3.1 Thu thập dữ liệu và chọn mẫu 47

4.3.2 Thống kê mô tả dữ liệu 48

4.4 Kết quả nghiên cứu 52

4.4.1 Kết quả chạy mô hình 52

4.4.2 Các tiêu chí đo lường mức độ phù hợp và chính xác của mô hình: 59

4.5 Đánh giá kết quả và mô hình hồi quy 59

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 62

CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN TẠI NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI 63

5.1 Định hướng chiến lược phát triển hoạt động cho vay KHCN tại MB 63

5.2 Giải pháp đối với các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của KHCN tại ngân hàng TMCP Quân Đội 65

5.2.1 Đối với nhóm tác động cùng chiều 65

5.2.2 Đối với nhóm tác động ngược chiều 68

5.3 Đề xuất nhóm giải pháp nâng cao chất lượng công tác thẩm định khả năng trả nợ của KHCN tại ngân hàng TMCP Quân Đội 70

5.3.1 Đối với nguồn nhân lực 70

5.3.2 Đối với chính sách tín dụng và hệ thống công văn 73

5.4 Kiến nghị 74

5.4.1 Đối với Ngân hàng nhà nước 74

5.4.2 Đối với Chính phủ 74 KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 76 LỜI KẾT LUẬN 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Giới thiệu vấn đề nghiên cứu và tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế vẫn còn nhiều khó khăn, hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp bị thu hẹp và đình trệ, số doanh nghiệp giải thể, ngừng hoạt động tăng cao qua các năm, việc tiếp cận nguồn vốn vay ngân hàng đối với các doanh nghiệp trở nên hết sức khó khăn, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp có quy mô vừa và nhỏ không có tài sản đảm bảo Điều này không chỉ gây khó khăn cho các doanh nghiệp mà còn làm các ngân hàng bị hạn chế nguồn khách hàng đầu ra và sử dụng nguồn vốn huy động một cách không hiệu quả Trước thực trạng đó, tín dụng cá nhân trở thành một mảnh đất màu mỡ để các ngân hàng khai thác

Nếu như trước đây những Ngân hàng hàng đầu Việt Nam như Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam, Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam hay Ngân hàng TMCP Đầu tư và phát triển Việt Nam được xem là những ngân hàng hàng đầu trong lĩnh vực bán buôn, thì những năm gần đây cũng có những tăng tốc chạy đua nhằm chiếm lĩnh thị phần trong phân khúc bán lẻ và hướng đến hình ảnh một ngân hàng bán lẻ đa năng và hàng đầu Việt Nam Ngân hàng TMCP Quân Đội (MB) cũng không nằm ngoài xu thế đó Trong năm 2014, với hàng loạt các gói tín dụng ưu đãi, chính sách mở rộng cho vay đối với khách hàng cá nhân, MB đã đạt được những kết quả tích cực trong mảng tín dụng cá nhân Kết quả hoạt động kinh doanh của MB trong năm 2014 tiếp tục duy trì ở mức tốt với mức lợi nhuận trước thuế hơn 3.100 tỷ đồng,

cơ cấu tín dụng được cải thiện khi tỷ trọng dư nợ cho khách hàng cá nhân tăng lên mạnh, chiếm gần 21% trong tổng dư nợ số với con số 14% của năm 2013

Việc các ngân hàng tập trung vào phát triển phân khúc khách hàng cá nhân trong bối cảnh thị trường tín dụng còn nhiều khó khăn là quyết định hợp lý và khôn ngoan Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng luôn đi kèm với rủi ro nợ xấu Nợ xấu không chỉ ảnh hưởng đến bản thân các ngân hàng mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến các thành

phần khác trong nền kinh tế Nợ xấu xuất phát từ nhiều nguyên nhân, một trong số đó

là việc công tác thẩm định đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng còn chưa được chú trọng Khác với khách hàng doanh nghiệp- đối tượng mà các ngân hàng có thể đánh giá khả năng trả nợ thông qua các tiêu chí tài chính cụ thể trên báo cáo tài chính…, việc đánh giá khách hàng thể nhân (cá cá nhân, hộ gia đình…) còn gặp khá nhiều khó khăn

do chưa xây dựng được những tiêu chí chuẩn mực để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, vì vậy chất lượng của công tác thẩm định phần lớn còn phụ thuộc vào năng lực và cảm tính của cán bộ thẩm định Thực tế cho thấy đi liền với tăng trưởng,

nợ xấu KHCN tại MB cũng đã tăng từ tỷ lệ 1,36% vào thời điểm đầu năm 2015 lên 1,62% Mặc dù tỷ lệ này còn khá thấp so với mặt bằng chung ngành ngân hàng và an toàn so với tỷ lệ quy định của Ngân hàng nhà nước, tuy nhiên đây cũng là một trong những dấu hiệu cho thấy rủi ro tín dụng tại MB có xu hướng tăng lên và cần thiết phải

có những nghiên cứu liên quan đến những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN để MB có thể đạt được mục tiêu phát triển tín dụng một cách bền vững và hiệu quả Xuất phát từ thực trạng này, tôi tiến hành nghiên cứu đề tài “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại cổ phần Quân Đội”

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

- Ứng dụng mô hình Logit trong việc đo lường khả năng trả nợ của KHCN tại ngân hàng Quân Đội

- Dựa trên kết quả nghiên cứu đề xuất các giải pháp đối với các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Quân Đội

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại MB?

- Hệ thống XHTD nội bộ và các phương pháp thẩm định hiện tại của MB đã đánh giá đầy đủ và chính xác khả năng trả nợ của khách hàng?

- Tiêu chuẩn để lựa chọn mô hình đánh giá khả năng trả nợ vào thực tế?

- Các giải pháp đối với nhóm yếu tố tác động đến khả năng đánh giá khả năng trả

nợ của khách hàng?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại MB

1.5 Phương pháp nghiên cứu

1.5.1 Phương pháp định tính

Sử dụng phương pháp thống kê, tổng hợp, phân tích, so sánh, đối chiếu Thu thập, thống kê những thông tin có sẵn, từ đó sử dụng các số liệu để so sánh, đánh giá Phân tích dựa trên những thông tin, dữ liệu đã thống kê

1.5.2 Phương pháp định lượng

Sử dụng mô hình hồi quy Logit

1.6 Kết cấu luận văn

Chương 1: Giới thiệu chung về vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan về các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trước đây về

khả năng trả nợ của KHCN tại các ngân hàng thương mại (NHTM)

Chương 3: Đánh giá thực trạng khả năng trả nợ của KHCN tại MB

Chương 4: Phương pháp nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu và kết quả kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại MB

Chương 5: Giải pháp nâng cao khả năng nhận diện khách hàng có rủi ro quá

hạn trong hoạt động cho vay KHCN tại MB và kiến nghị

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân 2.1.1 Định nghĩa khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân

Khả năng trả nợ của khách hàng là việc khách hàng có khả năng trả nợ đầy

đủ và đúng hạn với bên cho vay hay không Hiện tại vẫn chưa có định nghĩa thống nhất về khái niệm “khả năng trả nợ” mà chỉ có những dấu hiệu về việc khách hàng

“không có khả năng trả nợ”, thông qua phương pháp loại trừ ta có thể hiểu ngoài những khách hàng “không có khả năng trả nợ” là những khách hàng “có khả năng trả nợ”

Căn cứ theo Hiệp ước Basel II có 2 tình trạng sau có thể dùng làm căn cứ để đánh giá khả năng không trả được nợ của khách hàng:

- Khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hoàn trả

- Khách hàng có các khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày Trong

đó, những khoản thấu chi được xem là quá hạn khi khách hàng vượt hạn mức hoặc được thông báo một hạn mức nhỏ hơn dư nợ hiện tại.1

Căn cứ theo định nghĩa của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) về nợ xấu: là khoản nợ khi quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc đồng ý chậm theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh toán đã quá hạn 90 ngày nhưng có lý do để chắc chắn để nghi ngờ

về khả năng khoản vay sẽ không được thanh toán đầy đủ 2

Thông qua định nghĩa của IMF và các dấu hiệu mà Hiệp ước Basel II mô tả

có thể thấy thông thường việc khách hàng phát sinh nợ xấu đồng nghĩa với việc khách hàng không có khả năng trả nợ Tại Việt Nam, theo khoản 8 điều 3 chương I thông tư 02/2013/TT-NHNN có quy định nợ xấu (NPL) là nợ thuộc các nhóm 3, 4

và 5, trong đó điều 11 mục 1 chương II có quy định rõ:

- Nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) được hiểu là các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là không có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn Các khoản nợ này được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất

- Nợ nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm : Các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất cao

- Nợ nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm : Các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là không còn khả năng thu hồi, mất vốn

Cũng theo thông tư 02, nợ nhóm 2 (Nợ cần chú ý) là các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm khả năng trả nợ Như vậy nếu khách hàng phát sinh nợ nhóm 2 vẫn được hiểu là khách hàng còn khả năng trả nợ,

dù khả năng trả nợ bị suy yếu trước mắt Để thống nhất cách hiểu trong toàn bộ luận văn, học viên thống nhất việc đánh giá “khả năng trả nợ” của khách hàng sẽ được đánh giá thông qua nhóm nợ cao nhất tại các TCTD khách hàng có quan hệ tín dụng Những khách hàng hiện đang có nợ nhóm 3, 4, 5 được hiểu là nhóm khách hàng không có khả năng trả nợ, những trường hợp còn lại được hiểu là khách hàng

có khả năng trả nợ

2.1.2 Các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả

nợ đúng hạn đối với những khách hàng hoàn trả nợ vay đúng ngày, nợ quá hạn đối với những khách hàng chậm trả hoặc trả ít hơn số tiền phải trả và vỡ nợ đối với những khách hàng không có khả năng trả nợ quá 3 tháng Thông qua mô hình hồi quy Logit, nhóm tác giả đưa vào kiểm định 12 biến bao gồm: giới tính, tuổi, trình

độ học vấn, giáo dục tôn giáo, thu nhập của khách hàng, khoảng cách đến nơi vay, doanh số hàng tháng, số lần kiểm soát sau trong tháng, việc đáp ứng khoản vay đúng nhu cầu của người vay, tổng dư nợ, và đăng ký kinh doanh theo đúng quy định của pháp luật trong việc ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng độ tuổi, giáo dục tôn giáo, doanh số bán hàng, và việc đăng ký kinh doanh theo quy định pháp luật có tác động tiêu cực đến khả năng trả

nợ vay, trong khi đó các biến giới tính, khoảng cách đến nơi vay, tổng số nợ vay, số lần kiểm soát sau và việc đáp ứng khoản vay theo nhu cầu của khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến khả năng chi trả của khách hàng

Theo nghiên cứu của Hussain Ali Bekhet và Shorouq Fathi Kamel Eletter 4(2014), các tác giả đã sử dụng mô hình logit để đánh giá các yếu tố có ảnh hưởng đến quyết định cho vay Bài nghiên cứu sử dụng mẫu bao gồm 492 quan sát trường hợp đồng ý và từ chối cấp tín dụng từ các ngân hàng thương mại tại Jordan từ giai

3 Norhaziah Nawaia, Mohd Noor Mohd Shariff, 2012 Factors affecting repayment performance in microfinance

programs in Malaysia Procedia - Social and Behavioral Sciences, 62 ( 2012 ) 806 – 811

4 Hussain Ali Bekhet, Shorouq Fathi Kamel Eletter, 2014 Credit risk assessment model for Jordanian

commercial banks: Neural scoring approach Review of Development Finance, 4 (2014) 20–28

đoạn 2006 đến 2011, trong đó có 292 trường hợp được cấp tín dụng (chiếm 59,3% mẫu quan sát) và 200 trường hợp từ chối cấp tín dụng (chiếm 40,7%) Có tất cả 13 biến bao gồm 07 biến thang đo và 06 biến thứ bậc, cụ thể: tuổi, giới tính, tổng thu nhập, loại hình công ty khách hàng làm việc, nguồn dự phòng, giá trị khoản vay, mục đích vay vốn, kinh nghiệm làm việc ở vị trí hiện tại, thời gian cho vay, quốc tịch người vay, lãi vay, tỷ số nợ/thu nhập và quyết định tín dụng được đưa vào mô hình Kết quả cho thấy rằng chỉ có 7 trong 13 biến có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến quyết định tín dụng bao gồm mục đích vay vốn, loại hình công ty khách hàng làm việc, nguồn trả nợ dự phòng, tỷ số nợ/thu nhập, lãi vay và tổng thu nhập

Theo nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và các cộng sự trong việc xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân5 (2006), nhóm tác giả sử dụng mẫu gồm 1.727 khách hàng quan hệ với ngân hàng Techcombank, nhóm khách hàng được chia làm 2 nhóm bao gồm 1.375 khách hàng “tốt” và 353 khách hàng “xấu” Mô hình hồi quy logit được sử dụng để kiểm định bao gồm 16 biến: tuổi tác, trình độ học vấn, loại hình công việc, thời gian công tác, thu nhập hàng tháng, tình trạng hôn nhân, nơi cư trú, thời gian cư trú, số người phụ thuộc, phương tiện đi lại, phương tiện thông tin, chênh lệch giữa thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản khách hàng, giá trị các khoản nợ, quan hệ với Techcombank và uy tín trong giao dịch Căn cứ vào kết quả chạy mô hình tác giả đã loại 2 biến thời gian công tác và

uy tín trong giao dịch vì có sự phụ thuộc tuyến tính vào các biến khác và hệ số beta

tỏ ra không ổn định Trong 14 biến còn lại biến thu nhập hàng tháng, chênh lệch thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản của khách hàng có tác động tích cực đến khả năng trả

nợ của khách hàng, 11 biến còn lại có tác động trái chiều đến biến phụ thuộc

Bài nghiên cứu về “Nhu cầu vay nợ của các hộ gia đình tại Mỹ: bằng chứng thực nghiệm từ cuộc khảo sát 1995 về tín dụng tiêu dùng” của tác giả Jonathan

5

Vương Quân Hoàng và cộng sự 2006 Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách

hàng thể nhân Tạp chí ứng dụng toán học, số 2, tập 4.

Crook 6 nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tín dụng đối với những

hộ gia đình và những yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu vay nợ của các hộ gia đình Bài nghiên cứu sử dụng mô hình Probit, mẫu nghiên cứu bao gồm 4.299 hộ gia đình Kết quả chạy mô hình cho thấy khả năng trả nợ chịu ảnh hưởng tích cực bởi yếu tố

độ tuổi của chủ hộ (kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Crook và Thomas năm 1993, Cox và Jappelli năm 1993, Gropp và các cộng sự năm 1997 và Crook năm 1996) Tương tự yếu tố thu nhập, thu nhập ròng và sở hữu nhà riêng cũng ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của các hộ gia đình (kết quả này phù hợp với các nghiên cứu Cox và Jappelli năm 1993; Crook năm 1996, Duca và Rosenthal đối với trường hợp biến thu nhập và tình trạng sở hữu nhà riêng)

Trong bài nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của Nông hộ ở tỉnh Hậu Giang” (2011), PGS.TS Trương Đông Lộc và ThS Nguyễn Thanh Bình7 đã sử dụng mẫu gồm 436 nông hộ ở tỉnh Hậu Giang Bài viết

sử dụng mô hình Probit để kiểm định 7 biến số, bao gồm: mục đích sử dụng vốn vay, thu nhập sau khi vay, lãi suất vay, tuổi của người đi vay, ngành nghề chính tạo

ra thu nhập của nông hộ, số thành viên có thu nhập trong nông hộ và trình độ học vấn của chủ hộ Kết quả chạy mô hình cho thấy thu nhập sau khi vay và số thành viên trong gia đình có thu nhập có mối tương quan thuận với khả năng trả nợ đúng hạn của các nông hộ Kết quả nghiên cứu còn cho thấy rằng những nông hộ có thu nhập trả nợ từ sản xuất nông nghiệp sẽ có khả năng thanh toán đúng hạn cao hơn so với những nông hộ có nguồn thu nhập từ các hoạt động khác Cuối cùng kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ càng cao

6 Jonathan Crook, 2001 The demand for household debt in the USA: evidence from the 1995 Survey of

Consumer Finance Applied Financial Economics, vol 11, pp 83 91

7

Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình, 2011 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông

hộ tỉnh Hậu Giang Báo công nghệ ngân hàng, số 64, trang 2

Trong bài nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng chi trả của các

chương trình tín dụng vi mô ở Malaysia: trường hợp của Agrobank của tác giả A.H

Roslan và Mohd Zaini Abd Karim 8 (2009), để khám phá ra các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng chi trả của các đối tượng tín dụng vi mô trong trường hợp Agrobank, các tác giả đã sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 2.630 khách hàng vay được thu thập trong giai đoạn từ tháng 06 đến tháng 08 năm 2007 từ 86 chi nhánh của Agrobank trải khắp đất nước Malaysia Các tác giả đã sử dụng mô hình Probit và Logit để xác định những nhân tố chính ảnh hưởng đến khả năng chi trả Các nhân tố này được chia làm 3 nhóm, nhóm thứ nhất bao gồm các nhân tố liên quan đặc điểm/đặc trưng của bên đi vay, nhóm nhân tố thứ hai liên quan đến dự án/kế hoạch kinh doanh của khách hàng vay và nhóm nhân tố thứ ba liên quan đến bản thân khoản vay Kết quả nghiên cứu cho thấy biến giới tính có ý nghĩa thống kê, tỷ lệ nợ quá hạn đối với những người vay là nam giới cao hơn so với nữ giới ( trong khi đó nghiên cứu của Bhatt,N và Sui-Yang Tan vào năm 2002 không tìm thấy có sự khác biệt giữa nam và nữ liên quan đến vấn đề nợ quá hạn) Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy những người vay hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ/hỗ trợ ít rủi ro hơn đối với những người hoạt động trong lĩnh vực sản xuất Việc người đi vay được đào tạo bài bản về chuyên môn đối với công việc đang làm sẽ ít rủi ro hơn so với những người lao động không được đào tạo, từ đó khả năng trả nợ cũng được những cải thiện Quy mô khoản vay có ý nghĩa tích cực đối với khả năng chi trả của khách hàng, quy mô khoản vay càng lớn tỷ lệ nợ quá hạn càng thấp, thông qua cuộc khảo sát, các tác giả nhận thấy phần lớn giá trị khoản vay không đáp ứng đủ nhu cầu, điều này làm tăng rủi ro đối với những khoản vay nhỏ (kết quả này đối ngược với kết quả nghiên cứu của Sharma và Zellar về chương trình tín dụng nhóm ở Bangladesh nhưng phù hợp với kết quả nghiên cứu của Jimenez và Saurina vào

8 A.H Roslan, Mohd Zaini Abd Karim, 2009 Determinants of microcredit repayment in Malaysia: the case of

Agrobank Humanity & Social Sciences Journal, 4 (1): 45-52

năm 2004) Thời hạn cho vay cũng có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê, thời gian cho vay càng dài tỷ lệ nợ quá hạn càng cao Kết quả ước lượng từ mô hình Probit phù hợp với những gì thu được từ mô hình logit

Theo bài nghiên cứu của Đinh Thị Thanh Huyền và Stefanie Kleimeier9(2007) về mô hình chấm điểm tín dụng của thị trường ngân hàng bán lẻ ở Việt Nam, các tác giả sử dụng mẫu quan sát gồm 56037 các khoản vay được lấy từ một ngân hàng thương mại, bao gồm cả những khoản vay đúng hạn và những khoản vay quá hạn, được ký từ giai đoạn 1992 đến 2005 Các tác giả sử dụng mô hình hồi quy Logit để kiểm định 16 biến đưa vào mô hình bao gồm: thời gian giao dịch với ngân hàng, giới tính, số lần vay vốn, thời gian vay, tình trạng cư trú, vùng miền cư trú, số lượng tiền gửi, giá trị tài sản thế chấp, số người phụ thuộc, thời gian làm công việc hiện tại, tình trạng hôn nhân, loại tài sản thế chấp, điện thoại bàn, trình độ học vấn

và mục đích vay vốn Kết quả chạy mô hình cho thấy các biến thời gian quan hệ với ngân hàng, giới tính, số lượng khoản vay và thời gian vay vốn có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng

2.1.3 Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN

Thông qua các nghiên cứu trước đây có thể tóm tắt các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của KHCN thành các nhóm chính sau:

 Nhóm thông tin về bản thân khách hàng

Nhóm nhân tố phản ánh trình độ học vấn, nhận thức của khách hàng, tính chất công việc, mức độ an toàn trong công việc của khách hàng Đây là những yếu

tố ảnh hưởng mức độ ổn định của nguồn thu nhập trả nợ cho ngân hàng của khách hàng Ngoài ra, nhóm thông tin này cũng cho biết về điều kiện sống của khách

9 Thi Huyen Thanh Dinh , Stefanie Kleimeier, 2007 Acredit scoringmodel forVietnam's retail banking market

International Review of Financial Analysis 16 (2007) 471–495

hàng, điều này sẽ tác động đến khả năng tài chính và nhận thức của khách hàng Các thông tin này bao gồm:

+ Thông tin người đồng trách nhiệm

 Nhóm thông tin về tình hình tài chính của khách hàng

Đây chính là một trong những nhóm thông tin quan trọng nhất để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, phản ánh mức độ thu nhập, loại hình các nguồn thu nhập, năng lực tài chính của khách hàng Liên quan đến nhóm thông tin này bao gồm các yếu tố:

+ Thu nhập của người vay

+ Thu nhập của người đồng trách nhiệm

+ Các loại thu nhập (kinh doanh, lương, cho thuê…)

+ Tính chất công việc hiện tại

+ Kinh nghiệm của khách hàng trong lĩnh vực hiện tại

+ Thời gian làm công việc hiện tại

+ Tài sản tích lũy

+ Chi phí sinh hoạt, chi phí dự phòng

+ Thu nhập ròng

+ Chi phí trả nợ

 Nhóm thông tin về tình hình dư nợ, giao dịch của khách hàng

Nhóm thông tin này phản ánh quy mô dư nợ, tình hình giao dịch của khách hàng với các TCTD Đây là cơ sở quan trọng để đánh giá năng lực của khách hàng

dự trên quy mô dư nợ tại các TCTD khác và uy tín thanh toán trong lịch sử quan hệ tín dụng của khách hàng để đánh giá thiện chí của khách hàng trong việc trả nợ Những thông tin này được phản ánh qua các tiêu chí:

+ Dư nợ của khách hàng tại các TCTD

+ Số dịch vụ ngân hàng đang sử dụng

+ Có sử dụng dịch vụ trả lương qua ngân hàng không

+ Thời gian quan hệ tín dụng với các TCTD

+ Uy tín trong giao dịch tín dụng

 Nhóm thông tin về đặc điểm của khoản vay

Liên quan đến nhóm thông tin bao gồm các yếu tố:

+ Mục đích vay

+ Thời hạn vay

+ Lãi suất vay

+ Quy mô của khoản vay

+ Loại tài sản đảm bảo

+ Giá trị tài sản đảm bảo

+ Tỷ lệ cho vay/tài sản đảm bảo…

Mặc dù đây là nhóm các yếu tố liên quan đến khoản vay và thường được mặc định trong các sản phẩm tín dụng được cung cấp bởi các ngân hàng cho vay, tuy nhiên những yếu tố này cũng ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của

khách hàng Ví dụ, một khoản vay có thời hạn quá ngắn và lãi suất quá cao sẽ gây

áp lực trả nợ lớn và có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng Mục đích vay sản xuất kinh doanh có thể tạo ra nguồn thu nhập tăng thêm so với thu nhập hiện hữu của khách hàng trong khi các mục đích vay phi sản xuất kinh doanh (tiêu dùng, mua xe phục vụ đi lại cá nhân…) thì không, điều này cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng

 Nhóm các yếu tố khác

Bao gồm các yếu tố về kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô và yếu về môi trường ảnh hưởng đến nguồn thu nhập trả nợ của khách hàng Thông thường những yếu tố này là nhóm yếu tố khách hàng mà cả ngân hàng cho vay và khách hàng không thể lường trước được, ví dụ:

+ Chính sách tiền tệ

+ Khủng hoảng kinh tế

+ Chiến tranh, thiên tai, lũ lụt…

Bảng 2.1 : Các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN

chiến tranh, thiên tai, lũ lụt…

Nguồn: thống kê dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

2.1.4 Các mô hình nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân 2.1.4.1 Mô hình 5C

Mô hình 5C nghiên cứu 5 nhóm tiêu chí của người đi vay, bao gồm: Tư cách của người vay (character), Vốn (Capital), Năng lực tài chính (Capacity), tài sản đảm bảo (Collaterall) và các điều kiện (Conditions)

 Tư cách người vay (Character): Một trong những yếu tố đầu tiên CBTD

phải đánh giá trước khi quyết định tài trợ khách hàng chính là tư cách của người vay Liên quan đến tư cách người vay, bên cho vay phải hiểu rõ khách hàng có đầy đủ năng lực pháp luật dân sự và năng lực hành vi dân

sự hay không, ngoài ra phải đánh giá tư cách đạo đức, thiện chí, mục đích vay vốn, uy tín của khách hàng, đánh giá khách hàng vay có phù hợp với quy định, CSTD của ngân hàng không… Trong những tiêu chí nói trên, cần quan tâm đặc biệt yếu tố năng lực pháp luật dân sự và năng lực hành vi dân sự vì đây là yếu tố xác định tính hiệu lực của hợp đồng tín dụng được

ký kết giữa ngân hàng và khách hàng Ngoài ra, tư cách đạo đức và thiện chí của khách hàng vay để làm căn cứ đánh giá mức độ hợp tác của khách

hàng sau khi cho vay Về mục đích vay vốn, CBTD cần phân tích, thẩm định cẩn thận nhu cầu của khách hàng tránh trường hợp tài trợ những phương án không khả thi, trường hợp vay ké, vay hộ làm thất thoát nguồn vốn vay của ngân hàng

 Vốn (Capital): Vốn thể hiện số tiền khách hàng tham gia vào phương án

vay, còn được gọi là vốn tự có Vốn tự có thể hiện năng lực tài chính và trách nhiệm của khách hàng vào phương án vay Vốn tự có càng lớn nghĩa

là số tiền khách hàng cần ngân hàng tài trợ càng nhỏ, khi đó sẽ giảm bớt áp lực trả nợ cho ngân hàng Tóm lại, vốn tự có là tiêu chí cần xem xét khi đánh giá một phương án vay của khách hàng, vốn tự có càng cao rủi ro của ngân hàng sẽ càng thấp và ngược lại

 Năng lực tài chính (Capacity): đây là yếu tố rất quan trọng để xác định sẽ

tài trợ hay từ chối một phương án vay vốn của khách hàng Liên quan đến yếu tố thu nhập của người vay, CBTD phải đánh giá thu nhập của người vay có đủ để đảm bảo cho khoản vay không, đánh giá tính ổn định, triển vọng của nguồn thu nhập trong những năm sắp tới/ trong thời gian vay vốn

để đảm bảo khách hàng có thể thanh toán khoản vay đúng hạn cho đến khi khoản vay đáo hạn

 Tài sản đảm bảo (Collateral): Tài sản đảm bảo là yếu tố quan trọng khi

quyết định cho vay Trong trường hợp khách hàng bị suy giảm về năng lực tài chính và xấu nhất là không còn khả năng thanh toán, TSĐB sẽ trở thành nguồn trả nợ thứ cấp của khách hàng Khi đánh giá TSĐB, ngoài đánh giá loại hình, giá trị và tính khả mại của tài sản đảm bảo, ngân hàng cần phải chú ý về tính pháp lý để chắc chắn rằng tài sản đủ điều kiện để nhận làm tài sản thế chấp theo quy định của ngân hàng cho vay và NHNN

 Các điều kiện (Conditions): như đã phân tích ở phần năng lực tài chính,

ngoài việc xét đến các yếu tố hiện tại và bản thân khách hàng vay, khi

quyết định cho vay ngân hàng cần phải quan tâm đến các yếu tố khác như tình hình kinh tế, chính trị, xã hội, triển vọng ngành khách hàng đang làm việc, dự báo những thuận lợi và bất lợi có thể ảnh hưởng đến nguồn thu nhập của khách hàng trong tương lai do ảnh hưởng bởi những yếu tố khách hàng vì những vấn đề này sẽ tác động trực tiếp đến khả năng trả nợ của khách hàng

Mô hình 5C có ưu điểm là đơn giản, dễ hiểu Tuy nhiên trong thực tế việc

áp dụng mô hình 5C phát sinh nhược điểm là mô hình định tính, các quyết định tín dụng dựa vào mô hình này mang tính chất chủ quan, phụ thuộc vào cảm tính

và trình độ đánh giá của CBTD

2.1.4.2 Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO

Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO được xây dựng bởi tổ chức Fair Isaac Corp Điểm số tín dụng của Fico được tính toán dựa trên một phương trình toán học, đánh giá nhiều thông tin tín dụng của khách hàng từ các báo cáo tín dụng do các tổ chức cung cấp Sau đó, Fico so sánh những thông tin trên với những mẫu chuẩn được đúc kết từ hàng trăm ngàn báo cáo tín dụng trong quá khứ

để đánh giá mức độ rủi ro tín dụng trong tương lai của khách hàng Điểm số tín dụng là thước đo được tính cho từng khách hàng cụ thể để các tổ chức tín dụng đánh giá rủi ro khi cho vay Điểm số càng thấp mức độ rủi ro khi cho vay khách hàng sẽ càng cao Trong mô hình tín dụng Fico, điểm số thấp nhất là 300 và cao nhất là 850, việc chấm điểm dựa vào các tiêu chí dưới đây:

Bảng 2.2 : Các tiêu chí chấm điểm của mô hình tín dụng Fico

35% Lịch sử trả nợ (payment history): thời gian trễ hạn càng dài và số

tiền trễ hạn càng nhiều điểm số tín dụng càng thấp

với mức cho phép đặc biệt là đối với thẻ tín dụng sẽ làm giảm điểm số tín dụng

15% Độ dài của lịch sử tín dụng (length of credit history): thông tin

càng nhiều năm càng đáng tin cậy và điểm số tín dụng sẽ càng cao

dấu hiệu có khó khăn về tài chính nên điểm số tín dụng sẽ càng thấp

10% Các loại tín dụng được sử dụng (Types of credit used): các loại nợ

khác nhau sẽ được tính điểm khác nhau

Nguồn: http://en.wikipedia.org

Theo mô hình tín dụng Fico thì khách hàng có điểm số tín dụng từ 700 trở lên được xem là khách hàng tốt, đối với những khách hàng có điểm số từ 620 trở xuống ngân hàng sẽ e ngại khi xem xét cho vay

Mô hình điểm số tín dụng của Fico có ưu điểm là đơn giản và dễ thực hiện, tuy nhiên mô hình có hạn chế là chưa đưa các yếu tố liên quan đến nhân thân của khách hàng vay vào mô hình để đánh giá, trong khi đây là nhóm nhân tố quan trọng nguyên nhân ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng

2.1.4.3 Mô hình hồi quy Logit

Mô hình Logit là mô hình nghiên cứu định lượng xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập ( ), trong đó biến phụ thuộc là biến nhị phân, chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1, biến độc lập có thể là biến rời rạc hoặc liên tục

đóng vai trò là các biến độc lập (định lượng hoặc định tính) thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Trong phạm vi

bài nghiên cứu này các biến đóng vai trò là như độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn…

là các hệ số chưa biết, cần được ước lượng, là xác suất khách hàng trả được nợ

Ŷ là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến độc lập Khi đó phương trình tính xác suất khách hàng có khả năng trả nợ (tức là xác suất

Y = 1) được tính theo công thức sau:

hoặc SPSS

Khi đã ước lượng được các hệ số , trước khi tiến hành dự báo xác suất khả năng trả nợ của khách hàng cần tiến hành mô hình sử dụng đã phù hợp chưa Cách thức đánh giá tính phù hợp của mô hình sẽ được trình bày chi tiết ở chương

4 của luận văn này

Đánh giá mô hình Logit:

 Ưu điểm:

+ Mô hình Logit là mô hình nghiên cứu định lượng thể hiện sự khách quan, nhất quán và không phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của người phân tích, khắc phục được yếu điểm của mô hình 5C

+ Kỹ thuật đo lường của mô hình logit đơn giản, người phân tích có thể ước lượng các tham số của mô hình thông qua các phần mềm chuyên dụng như Eview, SPSS…

+ Mô hình có thể đo lường được tác động của từng yếu tố đến từng khoản vay, đây là ưu điểm nổi bật của mô hình Logit so với các mô hình xếp hạng tín dụng truyền thống hay mô hình điểm số tín dụng Fico

+ Mô hình có thể dễ dàng thêm bớt, hiệu chỉnh các biến độc lập vào mô hình

để xác định tác động của từng yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng

 Nhược điểm

+ Do đây là mô hình định lượng nên kết quả kiểm định của mô hình có thể ra kết quả trái với lý thuyết và thực tế và không có chức năng giải thích kết quả khác biệt này

+ Mô hình phụ thuộc vào độ lớn mẫu nghiên cứu và độ chính xác của nguồn thông tin thu thập Trong trường hợp biến độc lập có số lượng biến hiển thị quá thấp, mô hình có thể mắc lỗi bỏ qua tác động của biến trên lên biến phụ thuộc

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Chương 2 đã trình bày khát quát về cơ sở lý luận về TDCN và các rủi ro trong hoạt động TDCN, tóm tắt các nghiên cứu, nhận định trên thế giới và Việt Nam về khả năng trả nợ của KHCN Qua đó, giới thiệu những mô hình nghiên cứu để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN và tổng kết các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN Những nội dung trong chương này sẽ là cơ sở lý luận để vận dụng mô hình nghiên cứu để đánh phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại MB

CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

- Ngân hàng có 1 Hội sở chính, 1 Sở giao dịch, 71 chi nhánh trong cả nước, 2 chi nhánh nước ngoài và 142 phòng giao dịch, 2 quỹ tiết kiệm

- Ngân hàng có 5 công ty con, bao gồm: Công ty Quản lý nợ và Khai thác tài sản Ngân hàng TMCP Quân Đội (hoạt động tháng 07/2014), công ty cổ phần Chứng khoán MB - MBS (tháng 12/2013), công ty Cổ phần Quản lý Quỹ đầu tư MB – MB Cap ( tháng 10/2013), Công ty Cổ phần Địa ốc MB – MB Land (tháng 10/2012) và Công ty Cổ phần Việt Remax (tháng 02/2010)

- Có 3 công ty liên kết: Công ty Cổ phần Đầu tư VIETASSET (tháng 05/2010,

tỷ lệ góp vốn 45%), Công ty Cổ phần Long Thuận Lộc (tháng 05/2008, tỷ lệ vốn góp 44,39%) và Công ty Cổ phần Bảo hiểm Quân Đội – Mic (tháng 6/2014, tỷ lệ góp vốn 49,77%)

Trải qua hơn 20 năm hình thành và phát triển, MB ngày càng phát triển lớn mạnh, kinh doanh có hiệu quả và khẳng định được uy tín trong ngành dịch vụ tài chính Dấu ấn rõ rệt nhất của MB là việc bứt phá lên giữ vị trí đầu bảng trong 03 năm liên tục 2012, 2013, 2014 và 6 tháng đầu năm 2015 về lợi nhuận kinh doanh,

hiệu quả hoạt động so với các ngân hàng thương mại cổ phần không do nhà nước nắm cổ phần chi phối; được đánh giá là ngân hàng lớn thứ 5 tại Việt Nam hiện nay

3.1.2 Chiến lược phát triển và mục tiêu kinh doanh

Chiến lược giai đoạn 2011-2015 hướng tới mục tiêu đứng trong Top 3 ngân hàng TMCP Việt Nam vào năm 2015 với sự tư vấn của nhà tư vấn chiến lược hàng đầu thế giới - Mc.Kinsey, MB được kỳ vọng sẽ trở thành ngân hàng thuận tiện đối với khách hàng với 3 trụ cột ngân hàng cộng đồng, ngân hàng chuyên nghiệp, ngân giao dịch; và 2 nền tảng: QTRR hàng đầu và thẩm định tín dụng vượt trội, văn hóa cung cấp dịch vụ và thực thi nhanh hướng tới khách hàng

Hình 3.1 Chiến lược phát triển của MB

(Nguồn: báo cáo thường niên MB – 2014)

Với mục tiêu trở thành ngân hàng thuận tiện, hiện đại, đa năng, phục vụ tốt nhất cho tổ chức và cá nhân, MB luôn chú trọng phát triển mạng lưới, kênh phân phối Đến thời điểm tháng 6/2015, MB đã có 1 Sở giao dịch, 71 chi nhánh trong cả nước, 2 chi nhánh nước ngoài và 142 phòng giao dịch, 2 quỹ tiết kiệm (tăng gấp 2.3

lần) so với 2008 Phát triển các kênh phân phối qua các chuỗi đại lý, kênh Viettel…

Với mục tiêu QTRR hàng đầu, công tác QTRR tại MB đã có các bước chuyển mình mạnh mẽ theo mô hình quản trị rủi ro tập trung hướng tới mục tiêu xây dựng một nền tảng QTRR tiên tiến, hiện đại, tiệm cận với thông lệ quốc tế, đáp ứng được chiến lược kinh doanh tổng thể của MB Mô hình tổ chức QTRR theo “ba vòng kiểm soát” cho phép tách bạch trách nhiệm giữa các chức năng kinh doanh, quản lý rủi ro và kiểm toán nội bộ đã hỗ trợ công tác phát triển kinh doanh, đồng thời đảm bảo các nguyên tắc quản trị rủi ro Nhờ đó, MB nắm bắt các cơ hội kinh doanh, kiểm soát rủi ro phù hợp với chính sách và khẩu vị rủi ro của MB, cân bằng giữa rủi ro và thu nhập đảm bảo hoạt động của ngân hàng an toàn, hiệu quả, đúng định hướng

Về chiến lược kinh doanh đối với khối KHCN, MB tập trung cho vay ở 4 nhóm sản phẩm chính theo định hướng phát triển an toàn – bền vững: cho vay nhà đất, cho vay ô tô, cho vay sản xuất kinh doanh, cho vay tín chấp Ưu tiên tài trợ theo chuỗi liên kết như chuỗi Bất động sản gồm chủ đầu tư – Nhà phân phối – KHCN mua nhà, chuỗi phân phối theo chương trình của CIB/SME gồm nhà phân phối – đại lý – người tiêu thụ cuối cùng, cho vay tiêu dùng tín chấp hoặc cho vay tiêu dùng có tài sản đảm bảo đối với nhóm khách hàng Quân nhân, cán bộ quản lý…

Với những mục tiêu và định hướng phát triển cụ thể, MB đặt mục tiêu đạt tốc độ tăng trưởng gấp 1,5 đến 2 tốc độ tăng trưởng bình quân của ngành ngân hàng, phấn đấu trở thành ngân hàng đứng trong top 3 ngân hàng TMCP ở Việt Nam

3.1.3 Kết quả hoạt động kinh doanh

Bảng 3.1 Một số chỉ tiêu kinh doanh của MB trong giai đoạn 2010 đến 2014

Nguồn: Báo cáo thường niên năm 2014 của MB

Tình hình kinh doanh của MB khá ổn định và hiệu quả trong giai đoạn từ năm 2010 đến nay Các chỉ tiêu về tổng tài sản, vốn huy động, dư nợ cho vay và lợi nhuận cho vay đều có sự tăng trưởng qua các năm Trong đó, tốc độ tăng trưởng tổng tài sản bình quân đạt 20,7%, vốn chủ sở hữu bình quân đạt 21,6%, tốc độ tăng trưởng bình quân của huy động vốn và dư nợ cho vay lần lượt là 38,7% và 26,5% Đây có thể nói là những con số tăng trưởng rất đáng khích lệ và đầy triển vọng của

MB, đặc biệt là trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam vẫn còn chịu ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thế giới và tình hình khó khăn của ngành ngân hàng trong nước

Năm 2014, MB tiếp tục với mục tiêu “phát triển bền vững - an toàn - hiệu quả” và phương châm quản trị “Tái cơ cấu - phát triển bền vững” Theo đó, MB triển khai các sang kiến chiến lược, kế hoạch kinh doanh, các chương trình hành động theo kế hoạch đã đề ra, tuân thủ nghiêm túc các quy định, chính sách của nhà nước Kết quả hoạt động kinh doanh của MB năm 2014 tiếp tục duy trì ở mức tốt Lợi nhuận trước thuế là hơn 3.100 tỷ đồng, tốc độ tăng trưởng tín dụng đạt ở mức cao 14,6%, trong khi huy động tăng 23,2% Cơ cấu tín dụng được cải thiện khi tỷ trọng dư nợ cho KHCN tăng mạnh, chiếm gần 21% tổng dư nợ so với mức 14% của năm 2013 Tỷ lệ nợ xấu là 2,73%, nằm trong giới hạn cho phép theo nghị quyết đại hội cổ đông là dưới 3,5% Quỹ dự phòng rủi ro tín dụng đạt 80% so với nợ xấu nội bảng, tuân thủ tốt các quy định của ngân hàng nhà nước MB kiểm soát chi phí hoạt động ở mức tốt, chi phí dự phòng được trích lập đầy đủ, đảm bảo an toàn hoạt động ngân hàng Có thể nói ngân hàng đã vượt gần như toàn bộ các chỉ tiêu kế hoạch năm 2014 Vị thế, thương hiệu được khẳng định

Tiếp nối thành công trong những năm gần đây, 6 tháng đầu năm 2015 MB tiếp tục gặt hái những kết quả khả quan Lợi nhuận trước thuế và sau thuế của ngân hàng và các công ty con lần lượt đạt 1.828 và 1.438 tỷ đồng, đều tăng 7,4% so với kết quả cùng kỳ năm trước Trong đó lợi nhuận sau thuế của riêng ngân hàng là

1.429 tỷ đồng So với kế hoạch lợi nhuận trước thuế 3.150 tỷ đồng đề ra đầu năm

2015, sau 6 tháng, MB đã hoàn thành được 58% Tính đến ngày 30/6, tổng tài sản của ngân hàng MB đạt 204.409 tỷ đồng, tăng nhẹ 1,95% so với đầu năm Cho vay khách hàng đạt 110.847 tỷ đồng, tăng 10,2% Tiền gửi của khách hàng đạt 171.116

tỷ đồng, tăng 2,09% Tổng số nợ xấu của MB tính đến thời điểm ngày 30/6/2015 là 2.256 tỷ đồng, chiếm 2,03% trên tổng dư nợ, giảm so với kết quả 2,72% đầu năm Trong đó, nợ nghi ngờ giảm 40,9% còn 533 tỷ đồng và nợ có khả năng mất vốn giảm 27,4% còn 989 tỷ đồng Trong kỳ, chi phí hoạt động là 2.277 tỷ đồng, tăng không đáng kể so với cùng kỳ năm trước Lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh trước chi phí dự phòng rủi ro đạt 1.455 tỷ đồng, giảm 0,75% Chi phí dự phòng quý

3.2.1 Dư nợ KHCN theo thời gian vay vốn

Bảng 3.2 Phân loại dư nợ KHCN theo thời gian cho vay

Đơn vị: tỷ đồng Phân loại 2012 Tỷ trọng 2013 Tỷ trọng 2014 Tỷ trọng 6T2015 Tỷ trọng

Ngắn hạn 856 9,33% 1.265 10,30% 2.934 14,30% 4.142 17,56% Trung hạn 3.156 34,41% 3.795 30,91% 6.933 33,80% 7.671 32,51% Dài hạn 5.161 56,26% 7.219 58,79% 10.651 51,90% 11.780 49,93% Tổng cộng 9.173 100% 12.279 100% 20.518 100% 23.593 100%

Nguồn: báo cáo kết quả kinh doanh khối KHCN từ năm 2011 – 6T2015

Xét về tốc độ tăng trưởng, tốc độ tăng trưởng bình quân của nợ ngắn hạn, trung hạn và dài hạn lần lượt là 128%, 36,7% và 56,6% Có thể thấy tốc độ tăng trưởng của dư nợ nợ ngắn cao hơn khá nhiều so với dư nợ trung hạn và dư nợ dài hạn Tuy nhiên xét trên tổng tỷ trọng cho vay dư nợ ngắn hạn chỉ chiếm khoảng 17,5% tổng doanh số cho vay KHCN Xét về mức độ rủi ro, nợ ngắn hạn sẽ có ít rủi

ro hơn do ngân hàng có khả năng thu hồi vốn nhanh Tuy nhiên xét chung trong ngành ngân hàng, cơ cấu cho vay của MB là phù hợp với ngành do chủ yếu các khoản vay KHCN tập trung vào các mục đích phi sản xuất kinh doanh (hoặc sản xuất kinh doanh theo hình thức trả góp)

3.2.2 Dư nợ KHCN theo mục đích vay vốn

Bảng 3.3 Phân loại dư nợ KHCN theo mục đích

Đơn vị: tỷ đồng

Mục đích 2012 Tỷ trọng 2013 Tỷ trọng 2014 Tỷ trọng 6T2015 Tỷ trọng

SXKD 1.572 17,13% 2.104 17,13% 3.462 16,87% 4.128 17,50% Nhà đất 5.523 60,21% 7.263 59,15% 10.457 50,97% 11.734 49,74% Tiêu dùng 655 7,14% 859 7,00% 1.955 9,53% 2.385 10,11%

Ô tô 1.091 11,89% 1.503 12,24% 3.256 15,87% 3.780 16,02% Tín chấp 245 2,67% 448 3,65% 1.056 5,15% 1.210 5,13% Khác 87 0,96% 102 0,83% 332 1,61% 356 1,5% Tổng 9.173 100% 12.279 100% 20.518 100% 23.593 100%

Nguồn: báo cáo kết quả kinh doanh khối KHCN từ năm 2011 – 6T2015

Cơ cấu tín dụng KHCN của MB tập trung chủ yếu ở nhóm sản phẩm Nhà đất (bao gồm cho vay mua, sửa chữa, xây dựng nhà đất, chung cư, đất dự án…) khi dư

nợ nhóm sản phẩm này chiếm tới 49,73% tổng dư nợ Tuy nhiên từ năm 2013 trở lại đây dư nợ của nhóm sản phẩm tiêu dùng và tín chấp tăng rất mạnh khi tốc độ tăng trưởng bình quân lần lượt là 89% và 85% Điều này tương đối phù hợp với

tình hình thị trường ngân hàng đối với phân khúc bán lẻ khi các ngân hàng liên tục đẩy mạnh khai thác nhóm khách hàng này bằng các chính sách cho vay linh hoạt, chính sách ưu đãi lãi suất Tuy nhiên việc khai thác mạnh các nhóm sản phẩm này

sẽ mang lại rủi ro tiềm ẩn trong dài hạn cho MB vì chủ yếu những khách hàng thuộc nhóm sản phẩm này đều sử dụng vốn vay vào các mục đích không xác thực

và không có tài sản đảm bảo

3.2.3 Phân tích rủi ro tín dụng theo nhóm nợ

Bảng 3.4 Phân tích rủi ro tín dụng theo nhóm nợ

Đơn vị: tỷ đồng

Nguồn: báo cáo kết quả kinh doanh khối KHCN từ năm 2011 – 6T 2015

Với mục tiêu đặt công tác quản trị rủi ro lên hàng đầu, MB luôn có mức nợ xấu ở mức an toàn so với mặt bằng chung trong thị trường ngân hàng và thấp hơn

so với quy định của NHNN, chất lượng tín dụng luôn được kiểm soát ở mức tốt Tuy nhiên, nhìn qua các con số thống kê qua các năm có thể thấy nợ xấu ở MB đang có xu hướng tăng lên qua các năm, dư nợ nhóm 2 cũng có những chuyển biến cùng chiều hướng Sở dĩ, nợ xấu có xu hướng tăng lên phần lớn do ảnh hưởng của tình hình kinh tế suy thoái làm ảnh hưởng trực tiếp đến tình hình hoạt động kinh

Nợ xấu (3-5) 72 0,79% 140 1,13% 280 1,36% 381 1.62% Tổng cộng 9.173 100% 12.279 100% 20.518 100% 23.593 100%

doanh của các cá nhân, hộ gia đình đang vay vốn tại MB, qua đó ảnh hưởng đến nguồn thu nhập trả nợ của khách hàng Ngoài ra, chủ trương đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng KHCN trong thời gian qua cũng làm ảnh hưởng phần nào đến chất lượng tín dụng các khoản vay

Trong năm vừa qua, với chủ trương tích cực thu hồi nợ xấu, nợ quá hạn, lãi treo; hoàn thiện cơ chế, chính sách liên quan đến xử lý nợ, việc xử lý nợ xấu, MB

đã có những chuyển biến khá tích cực khi nợ nghi ngờ giảm 40,9% còn 533 tỷ đồng

và nợ có khả năng mất vốn giảm 27,4% còn 989 tỷ đồng Riêng đối với mảng tín dụng cá nhân, nợ cần chú ý giảm 10%, nợ nghi ngờ giảm 8,5%, tuy nhiên nợ dưới tiêu chuẩn và nợ có khả năng mất vốn lần lượt tăng 18,6% và 9,7% Tính đến hết 30/06/2015, tỷ lệ nợ xấu của khối KHCN đã tăng từ 1,36% vào cuối năm 2014 lên 1,62%, đây được xem là điểm hạn chế trong công tác thu hồi và giải quyết nợ xấu của khối KHCN so với toàn ngành

3.2.4 Phân tích rủi ro tín dụng theo sản phẩm cho vay

Bảng 3.5 Cơ cấu nợ quá hạn (2-5 ) phia chia theo sản phẩm tín dụng Đơn vị: tỷ đồng

Sản phẩm 2012 Tỷ trọng 2013 Tỷ trọng 2014 Tỷ trọng 6T 2015 Tỷ trọng

Nhà đất 81 33,19% 153 36,26% 273 33,5% 284 36,17% SXKD 45 18,44% 73 17,29% 121 14,84% 127 16,17%

Ô tô 34 13,93% 43 10,19% 117 14,36% 103 13,12% Tiêu dùng 63 25,81% 121 28,67% 244 29,94% 224 28,53% Tín chấp 17 6,97% 27 6,39% 43 5,27% 35 4,46% Khác 4 1,66% 5 1,2% 17 2,09% 12 1,55% Tổng công 244 100% 422 100% 815 100% 785 100%

Nguồn: báo cáo kết quả kinh doanh khối KHCN từ năm 2011 – 6T 2015