Đang tải... (xem toàn văn)
Cho vay ngang hàng (cho vay P2P) là một dạng kinh tế chia sẻ dựa trên công nghệ Internet cho phép kết nối trực tiếp người có vốn và người cần vay vốn. Để bên cho vay vốn có thể đưa ra quyết định, nền tảng cho vay ngang hàng (Peer to peer lending P2P lending) buộc người đi vay phải cung cấp các thông tin tài chính, xếp hạng tín dụng cũng như các thông tin liên quan về nhân khẩu học như: giới tính, chủng tộc, tuổi tác hay những thông tin xã hội như: bạn bè, vốn xã hội, hay ảnh chụp của người vay vốn. Những yếu tố này được xem là những yếu tố quyết định đến khả năng tiếp cận nguồn vốn vay và ảnh hưởng trực tiếp đến thành công của việc thương lượng lãi suất trực tuyến giữa hai bên. Bài viết này sẽ tổng hợp các nhân tố quyết định đến khả năng tiếp cận nguồn vốn của người đi vay trong mô hình cho vay P2P với mục đích cung cấp khung lý thuyết căn bản nhằm phục vụ công tác nghiên cứu, triển khai mô hình cho vay P2P tại các tổ chức tài chính cũng như phục vụ công tác quản lý, giám sát hoạt động cho vay ngang hàng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
NHẬN DIỆN NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN VỐN TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY NGANG HÀNG Cho vay ngang hàng (cho vay P2P) dạng kinh tế chia sẻ dựa công nghệ Internet cho phép kết nối trực tiếp người có vốn người cần vay vốn Để bên cho vay vốn đưa định, tảng cho vay ngang hàng (Peer to peer lending/ P2P lending) buộc người vay phải cung cấp thơng tin tài chính, xếp hạng tín dụng thơng tin liên quan nhân học như: giới tính, chủng tộc, tuổi tác hay thông tin xã hội như: bạn bè, vốn xã hội, hay ảnh chụp người vay vốn Những yếu tố xem yếu tố định đến khả tiếp cận nguồn vốn vay ảnh hưởng trực tiếp đến thành công việc thương lượng lãi suất trực tuyến hai bên Bài viết tổng hợp nhân tố định đến khả tiếp cận nguồn vốn người vay mơ hình cho vay P2P với mục đích cung cấp khung lý thuyết nhằm phục vụ công tác nghiên cứu, triển khai mơ hình cho vay P2P tổ chức tài phục vụ công tác quản lý, giám sát hoạt động cho vay ngang hàng Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Đặt vấn đề Cho vay ngang hàng (cho vay P2P) sản phẩm, dịch vụ sáng tạo lĩnh vực cơng nghệ tài (fintech), kết nối trực tiếp người có vốn người cần vay vốn khơng cần thơng qua tổ chức tài So với phương thức cho vay truyền thống, mơ hình cho vay qua mạng P2P không đổi phương thức, mà giúp tận dụng tối đa lợi kho liệu lớn nhằm tăng khả đánh giá rủi ro nâng cao hiệu tín dụng Hình thức cho sản phẩm tất yếu kinh tế số, góp phần làm hệ thống tín dụng quốc gia trở nên đa dạng toàn diện Tại Việt Nam, cho vay P2P phát triển nhanh với nhu cầu ngày gia tăng thị trường Hiện nay, Việt Nam có khoảng 40 cơng ty cho vay P2P, tổng dư nợ ước tính lên tới trăm ngàn tỷ đồng Trong bối cảnh 60% hộ gia đình, doanh nghiệp vừa nhỏ Việt Nam cần vốn chưa thể tiếp cận kênh tín dụng thức (VCCI, 2018), cho vay P2P cơng cụ tài lý tưởng giúp khách hàng “dưới chuẩn” có hội tiếp cận vốn vay Tuy nhiên, giống hoạt động cho vay truyền thống, vấn đề thông tin bất cân xứng thách thức lớn hoạt động cho vay ngang hàng (Jensen Meckling, 1976) Trong mơ hình này, người cho vay người vay phải đối mặt với vấn đề rủi ro đạo đức người cho vay muốn có nhiều thơng tin hợp lệ người vay tốt, người vay lại tìm cách để che giấu số đặc điểm để tăng khả tiếp cận vốn đạt lãi suất thấp Bên cạnh đó, mặc vay P2P đời từ năm 2005 với tảng Anh, tiếp Mỹ vào năm 2006 đến nay, có mặt hầu hết châu lục, thu hút ngày nhiều quan tâm từ nhà nghiên cứu (Iyer cộng sự, 2009; Pope cộng sự, 2008; Ravina, 2007), Việt Nam, công bố khoa học nghiên cứu lĩnh vực hạn chế Nhằm giải tình trạng thơng tin bất cân xứng dẫn đến hạn chế việc tiếp cận nguồn vốn vay hoạt động cho vay ngang hàng, đồng thời nhận thấy cần thiết để đưa khung lý thuyết tổng quan cho vay ngang hàng Việt Nam, viết nghiên cứu nhân tố đặc thù ảnh hưởng đến khả tiếp cận vốn định lãi suất hai bên mơ hình tín dụng P2P Cho vay ngang hàng yếu tố ảnh hưởng đến cho vay ngang hàng Theo Duyên Mai Tạp chí Tài (2019), cho vay ngang hàng thiết kế xây dựng tảng công nghệ số (block chain), kết nối trực tiếp người vay với người cho vay (nhà đầu tư) mà không thơng qua trung gian tài Theo đó, cơng ty P2P Lending cung cấp tảng giao dịch trực tuyến (P2P Lending Platform) để người vay kết nối với người cho vay, trực tiếp giao dịch với Nói cách khác, cho vay P2P hình thức cho phép cá nhân vay nợ khơng có tham gia tổ chức tín dụng thức đóng vai trò trung gian tài Phương thức cho phù hợp với cá nhân, doanh nghiệp nhỏ siêu nhỏ gặp khó khăn vốn tài sản chấp Không giống ngân hàng thương mại lấy chênh lệch lãi suất làm lợi nhuận, tổ chức tài trung gian mơ hình cho vay P2P lấy phí quản lý từ việc xếp hạng tín dụng, phân loại mức độ rủi ro qua thơng tin tài đặc điểm khách hàng, từ đó, định đến thành cơng hợp đồng vay vốn Hình 1: Mơ hình cho vay P2P (Nguồn: Kevin Davis, Jacob Murphy, 2016) Theo mô hình cho vay trên, thấy có ba chủ thể tham gia vào quy trình cho vay, bao gồm: người cho vay (nhà đầu tư), người vay nhà điều hành cho vay P2P Từ đó, ta phân loại yếu tố ảnh hưởng đến cho vay ngang hàng thành ba nhóm tương ứng: (1) Nhóm nhân tố ảnh hưởng đến khả huy động vốn tảng cho (2) (3) vay ngang hàng; Nhóm yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ người vay; Nhóm nhân tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận vốn lãi suất cho vay Trong phần tiếp theo, viết nhận diện nhóm nhân tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận vốn lãi suất cho vay ngang hàng Những nhân tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận vốn hoạt động cho vay ngang hàng 3.1 Nhóm nhân tố tài Hầu hết tảng cho vay P2P cung cấp cho người cho vay tổng thể thông tin đặc điểm tài người vay vốn Những đặc điểm coi thơng số tín nhiệm để nhà đầu tư định cho vay vay với lãi suất Những đặc điểm tài bao gốm: xếp hạng tín dụng, thơng tin chi tiết thu nhập, chi tiêu, quyền sở hữu tài sản, tỷ lệ nợ thu nhập Những thông tin thu thập đánh giá bên thứ ba nhằm đảm bảo khách quan Một số tảng prosper.com Mỹ liên kết với ngân hàng để cung cấp thêm thông tin liên quan đến tài hạn mức tín dụng hay tình trạng sử dụng thẻ ngân hàng (Klafft, 2008) Iyer cộng (2009) nhận thấy tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ nợ/thu nhập người vay số lần yêu cầu vay vốn sáu tháng gần có ảnh hưởng tiêu cực đến định người cho vay Lin cộng (2012) nghiên cứu nhận thấy việc sử dụng thẻ ngân hàng có ảnh hưởng tuyến tính đến kết cho vay: mức độ sử dụng loại thẻ ngân hàng thấp mức độ tin cậy người vay cao, lãi suất vay thấp Lý việc sử dụng thẻ ngân hàng mức độ cao chứng tỏ có nhiều giao dịch nhu cầu tài chính, dễ bị tổn thương trước cú sốc tài Klafft (2008) cho nguyên tắc đánh giá tài cho vay P2P tương đồng với cho vay truyền thống Dữ liệu phân tích tác giả từ tảng Prosper xếp hạng tín dụng người vay có ảnh hưởng lớn đến lãi vay, tỷ lệ nợ thu nhập có tác động nhỏ nhiều (tuy có ảnh hưởng định) Các thông tin bổ sung tài khoản ngân hàng quyền sở hữu nhà đất gần không tác động lên lãi suất Tuy nhiên, việc tài khoản ngân hàng tồn hiệu lực lại biến số thiếu, định đến việc có cấp vốn hay khơng Klafft (2008) rằng, người vay có xếp hạng tín dụng thấp bị hạn chế việc cấp vốn tương tự mơ hình cho vay truyền thống Phân tích Klafft tảng prosper cho thấy 5,5% danh sách người vay có xếp hạng tín dụng HR (xếp hạng tín dụng thấp nhất) tài trợ vốn thành cơng, người có xếp hạng tín dụng cao (AA) tỷ lệ vay vốn thành công lên tới 54% Freedman Jin (2008) nghiên cứu tỷ lệ tài trợ trung bình prosper.com tăng từ 8,51% năm 2007 lên 10,14% năm 2008 Sự tăng lên tỷ lệ tài trợ kết việc bổ sung chi tiết thông tin tài tảng P2P cung cấp người vay, đồng thời, thơng tin thu nhập, tình trạng việc làm, nghề nghiệp người vay báo cáo cập nhật Bên cạnh đó, Lin (2009) phát khách hàng vay có xếp hạng tín dụng thấp có khả tài trợ vốn hơn, đồng thời, khả vỡ nợ cao hơn, vậy, lãi suất nhận cao Tương tự, Yuliya Laura (2015) cho người nộp đơn có mức xếp hạng tín dụng cao trung bình có nhiều khả nhận khoản vay mà họ yêu cầu Iyer cộng (2009) nghiên cứu ảnh hưởng cụ thể yếu tố tài thành cơng việc vay vốn Nhóm tác giả đưa giả thuyết việc liệu người cho vay suy khả tín dụng người vay từ đặc điểm khác, bên cạnh xếp hạng tín dụng hay khơng Nghiên cứu có chênh lệch 28% lãi suất loại xếp hạng tín dụng đáng tin cậy (AA) xếp hạng tín dụng thấp (HR) (Hình 2) Hình 2: Lãi suất dao động nhóm xếp hạng tín dụng tảng Prosper.com (Nguồn: Iyer cộng sự, 2009) Sự chênh lệch giải thích yếu tố khác ngồi xếp hạng tín dụng, chủ yếu từ biến số ngân hàng tiêu chuẩn khác tỷ lệ nợ so với thu nhập (debt to income), số lượng nợ hạn số lượng yêu cầu vay vốn Các biến không chuẩn có tác động nhỏ đến chênh lệch lãi suất Tuy nhiên, ảnh hưởng thông tin đến lãi suất tối đa mà người vay sẵn sàng trả đáng kể 3.2 Nhóm nhân tố nhân học Không khách quan cho vay truyền thống với việc xét duyệt cho vay phải theo quy trình tiêu chí nghiêm ngặt ngân hàng dựa việc đánh giá rủi ro người vay, cho vay ngang hàng mang đặc tính chủ quan người cho vay người vay Nếu người cho vay có cảm tình với thấy điểm tương đồng vùng miền, giới tính, tuổi tác, khả tiếp cận vốn người vay cao lãi suất vay thấp Đặc điểm nhân học bao gồm chủng tộc, giới tính tuổi tác Ravina (2007) kết luận tương đồng đặc điểm nhân học người vay người cho vay có tác động tích cực đến mức độ thành cơng người người vay Việc sống khu vực, chủng tộc hay giới tính làm tăng khả vay vốn Nghiên cứu Herzenstein cộng (2008), Pope Sydnor (2008) Ravina (2007) việc phân biệt đối xử dựa đặc điểm nhân học khác với phân biệt chủng tộc, có tác động đến khả tài trợ vốn lãi suất Việc phân biệt đối xử dựa hai phương pháp (Pope Sydnor, 2008), là: phân biệt đối xử dựa cảm tính (như giới, tuổi,…) phân biệt đối xử dựa số liệu thống kê (như người cao tuổi thường nhận lãi suất cao rủi ro cao theo tỷ lệ mặc định thống kê so với đối tượng vay khác (Phelps, 1972) a) Chủng tộc Ở quốc gia đa sắc tộc Mỹ chủng tộc người vay yếu tố định quan trọng cho vay P2P Nghiên cứu Pope Sydnor (2008) cho thấy hội cho người Mỹ gốc Phi vay thấp từ 25-34% so với người da trắng có xếp hạng tín dụng tương tự Herzenstein cộng (2008) xác nhận lại phát kết nghiên cứu tương tự Tuy nhiên, Ravina (2007) nghiên cứu trước lại rằng, khác chủng tộc ảnh hưởng không đáng kể đến khả tiếp cận vốn vay mà chủ yếu tác động đến lãi vay Bằng chứng người Mỹ gốc Phi phải trả lãi cao từ 1,39 đến 1,46% (Ravina, 2007) từ 0,6 đến 0,8% (Pope Sydnor, 2008) so với người da trắng với xếp hạng tín dụng tương tự Kết lý giải cách hợp lý lợi nhuận ròng ước tính khoản vay từ người Mỹ gốc Phi thấp nhiều từ người da trắng, chí khơng thể bù lại mức lãi suất cao mà họ phải chịu Các tác giả cho phát phù hợp với phương pháp phân biệt đối xử theo số liệu thống kê khả vỡ nợ người da đen da trắng b) Tuổi tác Pope Sydnor (2008) phân tích ảnh hưởng tuổi tác người vay thành công việc xin tài trợ vốn Nhóm tuổi từ 35 đến 60 tuổi có số điểm đánh giá khả tiếp cận vốn cao từ 40 đến 90 điểm so với người vay 35 tuổi Những người từ 60 tuổi trở lên có khả tiếp cận vốn vay từ 1,2 đến 2,3% so với nhóm tuổi 35 đến 60 Gonzalez Komarova Loureiro (2014) tìm thấy thiên vị tuổi tác đối tượng vay người trẻ tuổi (đặc biệt độ tuổi đại học) Các tác giả nhận thấy tuổi tác tiêu chí chấm điểm chủ quan người cho vay để đánh giá độ tin cậy khả trả nợ người trẻ tuổi thiếu kinh nghiệm (thành kiến tuổi tác) c) Giới tính Nghiên cứu thực nghiệm Pope Sydnor (2008) cho thấy phụ nữ độc thân trả lãi suất 0,4% lãi suất nam giới phải trả, đó, lợi nhuận ước tính khoản vay cho phụ nữ độc thân khoảng 2% so với nam giới độc thân Hình 3: Xếp hạng tín dụng theo giới tính (Nguồn: Komarova Loureiro Yuliya, 2015) Barasinska (2009) kết luận nghiên cứu vị rủi ro người cho vay liên quan đến giới tính, người cho vay nữ thường né tránh rủi ro nam giới Do chất vị tha nên nữ giới có xu hướng cho vay với lãi suất thấp so với nam giới đối tượng có xếp hạng tín dụng Kết nghiên cứu Gonzalez Loureiro (2015) nhà đầu tư thực định cho vay đặc biệt người vay giới tính: cho vay với người vay có hồ sơ hấp dẫn chí áp dụng mức lãi suất cao với người vay có tỷ lệ xếp hạng tín dụng an tồn (Hình 4) Hình 4: Hạn chế cấp tín dụng người cho vay người vay giới tính (Nguồn: Komarova Loureiro Yuliya, 2015) Theo tác giả, thực trạng lý giải theo thuyết tiến hóa tâm lý học, người cho vay thường ưu tiên cho người khác giới người giới có lực tài hấp dẫn (hiệu ứng “vẻ đẹp bất lợi”), đó, thơng tin bất cân xứng nên nhà đầu tư cảm thấy khơng có thơng tin khách quan đầy đủ, dẫn đến cảm tính đóng vai trò thơng tin đầu vào việc định cho vay 3.3 Nhóm yếu tố thơng tin “mềm” Bên cạnh yếu tố nhân học có yếu tố thơng tin “mềm” ảnh hưởng đến trình cho vay P2P mà đo lường Những yếu tố bao gồm: vốn xã hội, bạn bè, hình ảnh người vay, quy mô vốn vay mối quan hệ người vay cộng đồng cho vay P2P a) Vốn xã hội Vốn xã hội có ảnh hưởng tích cực đến việc tiếp cận vốn, đồng thời làm giảm lãi suất mà người vay nhận có điểm tín dụng thấp (Greiner Wang, 2009) Khi xếp hạng tín dụng người vay yếu, người cho vay cần thêm thông tin để đánh giá mức độ tín nhiệm khách hàng vay nhằm giảm rủi ro cho vay Trong trường hợp này, người cho vay phụ thuộc vào mạng lưới xã hội người vay để lấy thông tin phục vụ cho định cho vay Các mạng xã hội trực tuyến đóng vai trò quan trọng việc giảm bất đối xứng thông tin nâng cao xếp hạng tín dụng (Wei cộng sự, 2010) Tuy nhiên, vốn xã hội yếu tố dự báo tốt để giải ngân yếu tố quan trọng để nhà đầu tư định tốt (Greiner Wang, 2009) Freedman Ginger (2017) người vay có quan hệ xã hội có nhiều khả nhận lãi suất thấp Tuy nhiên, hầu hết người vay có nhiều mối quan hệ xã hội thường có xu hướng trả nợ trễ không trả b) Bạn bè Bạn bè hay người thân quen kết nối trực tiếp với qua tảng P2P Kết nối cơng khai có xu hướng thúc đẩy người cho vay bạn bè xã hội bạn bè gián tiếp (bạn bạn) tiếp cận nguồn vốn vay dựa tin tưởng gián tiếp (Lopez, 2009) 10 Freedman Jin (2008) nhận thấy khoản vay qua bạn bè có độ trễ tốn tỷ lệ lợi nhuận cao đáng kể so với người vay vãng lai Lin (2009) ước tính bạn bè mạng xã hội người vay với danh tính xác minh làm tỷ lệ khơng trả nợ người vay giảm trung bình 9% Tỷ lệ không trả nợ hạ thấp bạn bè người vay tham gia cho vay, người bạn cho vay thành công, áp lực người vay để trả nợ bạn tăng lên Lý thuyết tài vi mơ cho thấy mạng lưới xã hội giúp làm giảm không đối xứng thông tin trình cho vay, khuyến khích người vay trả nợ Vai trò mạng xã hội áp dụng cho bối cảnh cho vay trực tuyến P2P (Lin cộng sự, 2012) c) Hình ảnh người vay nộp hồ sơ tín dụng Trong Klafft (2008) hình ảnh người vay vốn ảnh hưởng đến khả nhận vốn vay không ảnh hưởng đến lãi vay Ravina (2007) lại chứng minh người vay có ảnh đẹp có khả vay cao 1,41% trả lãi 81 điểm so với người vay có thơng tin vay vốn tương tự vẻ ngồi khơng bắt mắt Kết luận Pope Sydnor (2008) chứng minh thị trường Prosper (Mỹ) nhận thấy thị trường phản ứng tiêu cực khách hàng có ảnh thể nét mặt không vui vẻ d) Quy mô vốn vay Nghiên cứu Collier Hampshire (2010) quy mô khoản vay lớn gắn liền với tỷ lệ thành công thấp lãi suất cao Do vậy, người vay tăng tỷ lệ thành công khoản vay cách trả lãi suất cao / giảm quy mô khoản vay e) Người vay thành viên nhóm/tổ chức 11 Tại hầu hết tảng cho vay P2P, thành viên phép thành lập cộng đồng đặc biệt Các nhóm xóa số rào cản thơng tin nhóm thiết kế với ưu đãi đặc thù dành riêng cho nhóm (Freedman Jin, 2008) Berger (2009), Greiner Wang (2009) thành viên nhóm nhận lãi suất giảm đáng kể so với người vay ngồi nhóm Ví dụ thành viên nhóm đáng tin cậy tảng Prosper có khả nhận vốn vay nhiều gấp đơi so với người ngồi nhóm (Lopez, 2009) Về mối quan hệ quy mơ nhóm lãi suất, Collier Hampshire (2010) tỷ lệ người cho vay người vay nhóm có ảnh hưởng đến lãi suất lớn so với kích thước nhóm Nghiên cứu cho thấy cho thấy nhóm lớn có xu hướng nhận lãi suất thấp hơn, đồng thời tỷ lệ người cho vay lớn lãi suất thấp Tuy nhiên, mối tương quan tương đối Ngược với đó, liệu Freedman Jin (2008) lại phát nhóm có quy mơ lớn lãi suất vay cao tỷ lệ lợi nhuận cho người cho vay thấp Tác giả nhận thấy lợi tức đầu tư cho vay nhóm thấp đáng kể so với khoản vay khơng có nhóm Khi khoản vay u cầu "chứng thực" bạn bè, tỷ lệ không trả tiền vay tương đối thấp, lãi suất vay tăng lên Kết luận đề xuất hướng nghiên cứu Để hợp đồng vay vốn P2P thành cơng, cần có tham gia nhiều nhân tố, có nhân tố khách quan tương tự mơ hình cho vay truyền thống qua ngân hàng xếp hạng tài chính, có nhân tố mang tính chủ quan như: nhân học, vốn xã hội, bạn bè, hình ảnh người vay vốn, v.v Những nhân tố có mức độ ảnh hưởng khác đến việc định cho vay lãi suất cho vay Đối với nhà đầu tư P2P, nên giảm bớt rủi ro cách chia nhỏ số tiền đầu tư vào khoản vay Đầu tư vào người vay có xếp hạng tín dụng cao 12 giảm bớt rủi ro lợi nhuận thấp Nên cẩn trọng với người vay vốn có vốn xã hội tốt nhân tố vốn xã hội không đủ để đánh giá khoản vay tốt Nên có phương án đảm bảo quyền lợi người vay không trả nợ tảng P2P sụp đổ Cân nhắc lợi ích chi phí việc đầu tư vào P2P hay ngân hàng Đối với người vay ngang hàng, để tăng khả tiếp cận vốn nhận lãi suất ưu đãi, người vay nên cải thiện “xếp hạng tín dụng”, phát triển vốn xã hội với người xếp hạng tín dụng cao, tham gia vào nhóm uy tín mạng lưới bạn bè nên đầu tư hình ảnh nộp hồ sơ vay vốn Các vay có tỷ lệ thành cơng cao người vay chấp nhận trả lãi suất cao với rủi ro thấp giảm quy mơ vay Không khách quan vay ngân hàng, điểm tương đồng với người cho vay vừa điểm cộng, làm giảm khả tiếp cận vốn người vay định kiến chủ quan Đối với nhà điều hành tảng P2P, vấn đề cốt lõi cân đối chi phí hoạt động khả đánh giá rủi ro Bên cạnh đó, tảng P2P huy động thêm vốn công khai nhiều thông tin khoản vay nhằm giảm bớt tượng thông tin bất đối xứng bên mơ hình cho vay P2P Hạn chế viết chưa có số liệu thực tế cho vay ngang hàng Việt Nam hình thức cho vay chưa phổ biến Tuy nhiên, mở nhiều nghiên cứu cho vay ngang hàng Việt Nam phân tích nhân tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận vốn lãi suất trông hoạt động cho vay P2P Việt Nam, đánh giá rủi ro cho vay P2P, quy định pháp luật cần có hoạt động cho vay ngang hàng Việt Nam, đề xuất mơ hình cho vay ngang hàng Việt Nam, v.v Các nghiên cứu tương lai nên sử dụng phương pháp đặt bảng hỏi, khảo sát, vấn để lấy số liệu, tránh dùng liệu thứ cấp từ tảng P2P khơng thể kiến thức hành vi cho vay (Chen Han, 2012) 13 Tài liệu tham khảo Berger, S C., & Gleisner, F (2009), Emergence of Financial Intermediaries in Electronic Markets : The Case of Online P2P Lending BuR - Business Research, Official Open Access Journal of VHB, 2(1), trang 39-65 Collier, B., & Hampshire, R (2010), Sending Mixed Signals: Multilevel Reputation Effects in Peer-to-Peer Lending Markets ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work (trang 1-10) Savannah, Georgia: ACM Chen, D & Han, C (2012), A Comparative Study of online P2P Lending in the USA and China Journal of Internet Banking and Commerce, August 2012, vol 17, no.2: trang 115 Duyên, H.T & Mai, D.T.T (2019), Cho vay ngang hàng giới thực tiễn Việt Nam, Tạp chí Tài chính, truy cập ngày 29/6/2019 tại: http://tapchitaichinh.vn/nganhang/cho-vay-ngang-hang-tren-the-gioi-va-thuc-tien-tai-viet-nam-306106.html Freedman, S & Jin, G.Z (2017), The information value Of online social networks: Lessons from peer-to-peer lending International Journal of Industrial Organization 51 (2017), trang 185–222 Freedman, S., & Jin, G.Z (2008), Do Social Networks Solve Information Problems for Peer-to-Peer Lending? Evidence from Prosper com Working Papers College Park, MD: NET Institute Truy cập tại: http://en.ccer.edu.cn/download/6641-1.pdf Greiner, M E., & Wang, H (2009) The Role of Social Capital in People-to-People Lending Marketplaces Thirtieth International Conference on Information Systems (trang 18) Phoenix: Association for Information Systems Iyer, R., Khwaja, A I., Luttmer, E F P., & Shue, K (2009), Screening in New Credit Markets Can Individual Lenders Infer Borrower Creditworthiness in Peer-to-Peer Lending? Management Cambridge, MA Jensen, M C., & Meckling, W H (1976) Theory of the Firm : Managerial Behavior Agency Costs and Ownership Structure Journal of Financial Economics, 3(4), trang 305- 360 Truy cập tại: http://tolstenko.net/blog/dados/Unicamp/2010.2/ce738/03_SSRN-id94043.pdf 10 Davis, K & Murphy, J (2016), Peer to Peer lending: Structures, risks and regulation JASSA The Finsia Journal of Applied Finance Xuất 3/ 2016: trang 37-44 14 11 Klafft, M (2008), Peer to Peer Lending: Auctioning Microcredits over the Internet Proceedings of the 2008 Int’l Conference on Information Systems, Technology and Management (trang 1-8) Dubai: IMT Truy cập tại: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1352383 12 Lin, M (2009) Peer-to-Peer Lending : An Empirical Study 15th Americas Conference on Information Systems (trang 8) San Francisco: Association for Information Systems 13 Lin, M., Prabhala, N R., & Viswanathan, S (2009) Social Networks as Signaling Mechanisms: Evidence from Online Peer-to-Peer Lending pages.stern.nyu.edu College Park Retrieved from http://pages.stern.nyu.edu/~bakos/wise/papers/wise2009- p09_paper.pdf\ 14 Herrero-Lopez, S (2009) Social Interactions in P2P Lending Proceedings of the 3rd Workshop on Social Network Mining and Analysis (trang 1–8) Paris: ACM Truy cập tại: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1731011.1731014 15 Pope, D G., & Sydnor, J R (2008) What’s in a Picture? Evidence of Discrimination from Prosper com Journal of Human Resources Philadelphia, PA Truy cập tại: http://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:What?s+in+a+Pict ure?+Evidence+of+Discrimination+from+Prosper#0 16 Ravina, E (2007) Beauty, Personal Characteristics, and Trust in Credit Markets papers.ssrn.com New York, NY Retrieved from http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? abstract_id=972801 17 Yuliya, L.K & Laura, G (2015), Competition against common sense Insights on peer-topeer lending as a tool to allay financial exclusion The International Journal of Bank Marketing; Bradford Volume 33 Issue Trang 605-623 18 VCCI (2018), 60% Doanh nghiệp nhỏ vừa chưa tiếp cận với nguồn vốn tín dụng, Tạp chí Kinh tế dự báo, truy cập ngày 30/6/2019 tại: http://kinhtevadubao.vn/chitiet/146-12122-60-dnnvv-chua-tiep-can-duoc-voi-nguon-von-tin-dung.html 15 ... xử dựa hai phương pháp (Pope Sydnor, 2008), là: phân biệt đối xử dựa cảm tính (như giới, tuổi,…) phân biệt đối xử dựa số liệu thống kê (như người cao tuổi thường nhận lãi suất cao rủi ro cao theo... có khả tài trợ vốn hơn, đồng thời, khả vỡ nợ cao hơn, vậy, lãi suất nhận cao Tương tự, Yuliya Laura (2015) cho người nộp đơn có mức xếp hạng tín dụng cao trung bình có nhiều khả nhận khoản vay... người xếp hạng tín dụng cao, tham gia vào nhóm uy tín mạng lưới bạn bè nên đầu tư hình ảnh nộp hồ sơ vay vốn Các vay có tỷ lệ thành công cao người vay chấp nhận trả lãi suất cao với rủi ro thấp giảm