Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An

Bài nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân được thực hiện tại Agribank Tân Hưng, Tỉnh Long An. Dữ liệu nghiên cứu được xuất từ hệ thống IPCAS (Customer payment and accounting system) của Ngân Hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Tân Hưng vào thời điểm cuối ngày 31 tháng 12 năm 2018 (những khách hàng có quan hệ tín dụng với ngân hàng liên tục từ 3 năm trở lên trong giai đoạn 2016-2018). Với kích thước n = 300 và chọn 300 khách hàng gần nhất.

Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN – NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM – CHI NHÁNH HUYỆN TÂN HƯNG, TỈNH LONG AN ASSESSMENT OF INDIVIDUAL CUSTOMERS’ LOAN LIABILITY CASE STUDY OF VIETNAM BANK FOR AGRICULTURE AND RURAL DEVELOPMENT – TAN HUNG BRANCH, LONG AN PROVINCE Trần Thanh Phong, Nguyễn Thanh Bình1, Lữ Xuân Trang2, Đỗ Thị Phượng3 Ngày nhận bài: 13/12/2019 Ngày chấp nhận đăng: 13/01/2020 Ngày đăng: 05/06/2020 Tóm tắt Bài nghiên cứu khả trả nợ khách hàng cá nhân thực Agribank Tân Hưng, Tỉnh Long An Dữ liệu nghiên cứu xuất từ hệ thống IPCAS (Customer payment and accounting system) Ngân Hàng Nông nghiệp phát triển nông thôn Tân Hưng vào thời điểm cuối ngày 31 tháng 12 năm 2018 (những khách hàng có quan hệ tín dụng với ngân hàng liên tục từ năm trở lên giai đoạn 2016-2018) Với kích thước n = 300 chọn 300 khách hàng gần Kết nghiên cứu cho thấy có thành phần tác động có ý nghĩa thống kê tới khả trả nợ khách hàng cá nhân gồm: (1) Nhà ở, (2) Mục đích khoản vay, (3) Số người phụ thuộc, (4) Thu nhập, (5) Tuổi, (6) Quy mô khoản vay Từ khóa: Agribank Tân Hưng, khả trả nợ, khách hàng cá nhân Abstract The study of verifying the repayment of individual customers was conducted at Agribank Tan Hung, Long An Province Data was collected from Agribank Tan Hung’s IPCAS (Customer payment and accounting system) at the end of December 31st, 2018 (customers who have had credit relationship with the bank for years or more up in the period of 2016-2018) With sample n = 300 and the nearest 300 customers chosen Results show that there are components that have statistical effects on the solvency: (1) Housing, (2) Loan purpose, (3) Family dependents , (4) Income, (5) Age, (6) Loan Keywords: Agribank Tan Hung, solvency, individual customers Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An Trường Cao đẳng Lý Tự Trọng Trường Cao đẳng Kinh tế đối ngoại 15 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 Giới thiệu Ngân hàng Nông nghiệp phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng (Agribank huyện Tân Hưng) khơng nằm ngồi xu Hiện cấu khách hàng Agribank huyện Tân Hưng chưa cân đối, đối tượng chủ yếu mà ngân hàng cho vay thời gian qua khách hàng cá nhân chiếm 98% tổng dư nợ ngân hàng giai đoạn 20162018, tỷ trọng nợ xấu có xu hướng tăng là: 1,04%, 1,06% 1,12% Do để phát triển bền vững, việc đánh giá khả trả nợ khách hàng cá nhân có để định nhu cầu cần thiết Trong bối cảnh kinh tế cịn nhiều khó khăn, hoạt động sản xuất kinh doanh doanh nghiệp ngày bị thu hẹp đình trệ, số lượng doanh nghiệp giải thể, ngừng hoạt động không ngừng gia tăng qua năm, việc tiếp cận nguồn vốn vay ngân hàng doanh nghiệp trở nên khó khăn, đặc biệt doanh nghiệp có quy mơ vừa nhỏ khơng có tài sản đảm bảo Điều khơng gây khó khăn cho doanh nghiệp mà làm ngân hàng bị “ứ đọng vốn” Trước thực trạng đó, tín dụng cá nhân trở thành mảnh đất màu mỡ để ngân hàng khai thác nhóm khách hàng chiến lược mà ngân hàng hướng đến Chênh lệch lãi suất cho vay huy động mảng khách hàng cá nhân cao so với khách hàng doanh nghiệp Cụ thể, lãi vay cá nhân tiêu dùng, sản xuất nông nghiệp, mua nhà, ngân hàng áp dụng mức phổ biến từ – 12%/năm, huy động tiết kiệm từ – 7%/năm Đó lý để ngân hàng đẩy mạnh tín dụng cho phân khúc khách hàng Xuất phát từ lý trên, nghiên cứu: Đánh giá khả trả nợ khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp phát triển nông thôn Việt Nam – chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An cần thiết giai đoạn nay, nhằm tăng khả cạnh tranh hiệu kinh doanh Cơ sở lý thuyết mơ hình nghiên cứu 2.1 Khả trả nợ khách hàng cá nhân Thông qua định nghĩa IMF dấu hiệu mà Hiệp ước Basel II mơ tả thấy thơng thường việc khách hàng phát sinh nợ xấu đồng nghĩa với việc khách hàng khơng có khả trả nợ Tại Việt Nam, theo khoản điều chương I Thông tư số 02/2013/TT-NHNN có quy định nợ xấu (NPL) là nợ thuộc nhóm 3, 5, điều 11 mục chương II có quy định rõ: Việc ngân hàng tập trung vào phát triển mảng cho vay khách hàng cá nhân bối cảnh thị trường tín dụng cịn nhiều khó khăn định hợp lý khơn ngoan Tuy nhiên, việc tăng trưởng tín dụng lại ln kèm với rủi ro tín dụng, với loại mảng cho vay cá nhân hàm chứa nhiều rủi ro Rủi ro tín dụng xuất phát từ nhiều nguyên nhân, có yếu tố chủ quan việc ngân hàng chưa trọng đến công tác thẩm định, đánh giá khả trả nợ khách hàng cách khoa học So với việc thẩm định khách hàng doanh nghiệp - đối tượng mà ngân hàng đánh giá khả trả nợ thông qua chứng từ rõ ràng, việc đánh giá khách hàng cá nhân gặp nhiều khó khăn, phần lớn việc đánh giá lực khách hàng cá nhân phụ thuộc vào lực, kinh nghiệm yếu tố cảm tính cán tín dụng Khả trả nợ khách hàng việc khách hàng có khả trả nợ đầy đủ hạn với bên cho vay hay không (Ngân hàng Nhà Nước, 2013) Hiện chưa có định nghĩa thống khái niệm “khả trả nợ” mà có dấu hiệu việc khách hàng “khơng có khả trả nợ”, thơng qua phương pháp loại trừ ta hiểu ngồi khách hàng “khơng có khả trả nợ” khách hàng “có khả trả nợ” Theo Hiệp ước Basel II có tình trạng sau dùng làm 16 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 để đánh giá khả không trả nợ khách hàng (Nguyễn Đăng Dờn, 2016): hàng khả trả nợ, dù khả trả nợ bị suy yếu trước mắt  Khách hàng khơng có khả thực nghĩa vụ tốn đầy đủ đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản (nếu có) để hồn trả; Để thống cách hiểu toàn nghiên cứu, nghiên cứu thống việc đánh giá “khả trả nợ” khách hàng theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, nghĩa đánh giá thơng qua nhóm nợ cao TCTD khách hàng có quan hệ tín dụng Cụ thể, khách hàng có nợ nhóm 3, 4, hiểu nhóm khách hàng khơng có khả trả nợ, trường hợp cịn lại (nhóm 1, 2) hiểu khách hàng có khả trả nợ  Khách hàng có khoản nợ xấu có thời gian hạn 90 ngày Trong đó, khoản thấu chi xem hạn khách hàng vượt hạn mức thông báo hạn mức nhỏ dư nợ Căn theo định nghĩa Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) thì: “Nợ xấu khoản nợ hạn trả lãi và/hoặc gốc 90 ngày; khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên nhập gốc, tái cấp vốn đồng ý chậm theo thỏa thuận, khoản phải tốn q hạn 90 ngày có lý để chắn để nghi ngờ khả khoản vay khơng tốn đầy đủ” (Nguyễn Đăng Dờn, 2016) 2.2 Các nghiên cứu có liên quan Theo (Đường Thị Thanh Hải, 2014), nhân tố tác động tới khả trả nợ khách hàng cá nhân gồm nhóm: Nhân tố khách hàng Thứ nhất, lực tài khách hàng. Với cán tín dụng vấn đề quan tâm khách hàng khả trả nợ Một khoản vay vốn ngân hàng chấp nhận khách hàng đáp ứng đầy đủ yêu cầu lực tài đủ lớn lành mạnh để thực nghĩa vụ trả nợ Ngân hàng cần xem xét kỹ lưỡng nguồn trả nợ nghi ngờ tính lành mạnh nguồn đủ mạnh không ổn định  Nợ nhóm (nợ tiêu chuẩn) hiểu khoản nợ tổ chức tín dụng (TCTD), chi nhánh ngân hàng đánh giá khơng có khả thu hồi nợ gốc lãi đến hạn Các khoản nợ TCTD, chi nhánh ngân hàng nước đánh giá có khả tổn thất  Nhóm (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản nợ TCTD, chi nhánh ngân hàng đánh giá có khả tổn thất cao Thứ hai, nhu cầu, thói quen đạo đức khách hàng. Ngồi nhân tố cịn kể đến nhân tố khách quan bên ngân hàng ảnh hưởng tới cho vay khách hàng cá nhân, đạo đức khách hàng Nếu khách hàng người có ý thức trả nợ tốt, rủi ro tín dụng thấp kích thích ngân hàng mở rộng hoạt động cho vay, quy định khơng q khắt khe  Nhóm (Nợ có khả vốn) bao gồm: Các khoản nợ TCTD, chi nhánh ngân hàng đánh giá khơng cịn khả thu hồi, vốn  Cũng theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, nợ nhóm (nợ cần ý) khoản nợ TCTD, chi nhánh ngân hàng đánh giá có khả thu hồi đầy đủ nợ gốc lãi có dấu hiệu khách hàng suy giảm khả trả nợ Như khách hàng phát sinh nợ nhóm hiểu khách Nhân tố ngân hàng Thứ nhất, chiến lược kinh doanh.  Đây nhân tố ảnh hưởng đến hiệu tín dụng Nó liên quan đến định chiến 17 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 lược lựa chọn sản phẩm, đáp ứng nhu cầu khách hàng, giành lợi cạnh tranh so với đối thủ, khai thác tạo hội mới… Dựa sở chiến lược kinh doanh xác lập, ngân hàng chuyển thành hành động, lập kế hoạch phận cho thời kỳ đảm bảo cho mục tiêu đề ra; đặc biệt có kế hoạch ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu cho vay như: kế hoạch tăng trưởng tín dụng, kế hoạch marketing, sách nhân sự… dẫn đến rủi ro cho ngân hàng tiên lượng khả kiểm soát ngân hàng rủi ro đó, dự kiến biện pháp phịng ngừa hạn chế thiệt hại xảy Thứ năm, công nghệ ngân hàng. Công nghệ đại giúp cho ngân hàng cung cấp dịch vụ đại, phong phú phục vụ nhu cầu ngày lớn đa dạng khách hàng Trong đó, đặc thù hoạt động cho vay khách hàng cá nhân giao dịch với số lượng khách hàng đông đa dạng, ngân hàng phải thực số lượng lớn hợp đồng cho vay Do đó, hệ thống công nghệ ngân hàng đại vừa tiết kiệm thời gian cơng sức cán tín dụng, vừa nhằm hạn chế tối đa nhầm lẫn, sai sót q trình giao dịch với khách hàng Thứ hai, sách, quy định ngân hàng. Đó sách chăm sóc khách hàng trước sau cho vay có chu kỳ đáo hạn hay khơng; Các quy định lãi suất phí tín dụng cao hay thấp, có linh hoạt phù hợp với thu nhập có người dân hay khơng; Các quy định thời hạn tín dụng kỳ hạn nợ, tài sản đảm bảo, phương thức giải ngân tốn, thủ tục xin vay vốn có phức tạp hay đơn giản, thời gian thẩm định hồ sơ vay vốn kéo dài bao lâu… Nhân tố ngân hàng Thứ nhất, đặc điểm thị trường nơi ngân hàng hoạt động. Nếu thành thị nơi tập trung đông dân cư, có mức thu nhập khá, trình độ học vấn cao nhu cầu vay khách hàng cá nhân tăng cao so với vùng nông thôn, hẻo lánh nơi mà người nông dân quanh năm biết tới đồng ruộng Thứ ba, chất lượng cán tín dụng. Cán tín dụng người trực tiếp tiếp xúc với khách hàng, tiếp nhận hồ sơ, hướng dẫn khách hàng thủ tục vay vốn, thực thu thập xử lý thông tin khách hàng để đưa định cho vay hay không cho vay, người thực giám sát sau cho vay thu nợ Do đó, cán tín dụng phải có trình độ chun mơn, khả nghiệp vụ, khả phân tích, đánh giá lựa khách hàng có đủ lực pháp lý, có đủ lực tài chính, có tư cách đạo đức tốt… Nhờ có cán vậy, khoản cho vay diễn an toàn hiệu Thứ hai, mơi trường kinh tế, trị. Mơi trường kinh tế, trị có ảnh hưởng tới hoạt động cho vay khách hàng cá nhân Nếu kinh tế phát triển tốt, thu nhập bình quân đầu người cao mơi trường trị ổn định hoạt động cho vay khách hàng cá nhân diễn thông suốt, phát triển vững hạn chế rắc rối xảy Cách phân loại Đường Thị Thanh Hải, 2014 tổng quát định tính, thực tế dùng cách phân loại tiêu chí tổng quát khung lý thuyết mơ hình Thứ tư, cơng tác thơng tin. Trên sở nguồn thông tin nhận được, ngân hàng thực phân tích tín dụng để đánh giá khả tiềm khách hàng sử dụng vốn, khả hoàn trả vốn vay cho ngân hàng Ngân hàng tìm kiếm tình Tại Việt Nam, có số nghiên cứu thực nghiệm khả trả nợ khách hàng cá nhân như: 18 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 Nghiên cứu Nguyễn Phúc Mẫn với mục tiêu tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng TMCP Ngoại thương chi nhánh Vũng Tàu Trong đó, khả trả nợ biểu biểu số quy mô trả nợ thời hạn trả nợ (trả nợ hạn trễ hạn) Với mẫu liệu thông tin nợ cá nhân 503 khách hàng cá nhân khoản thời gian từ 01/2011 đến 12/2014, kết nghiên cứu cho thấy mặt quy mô trả nợ, biến số (i) phụ thuộc chiều với biến số: đại học, sau đại học, lãnh đạo/quản lý, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay hình thức vay; (ii) phụ thuộc ngược chiều với: giới tính, cơng nhân viên, lãi suất khoản vay, vay tiêu dùng, vay mua bất động sản Xét thời hạn trả nợ, biến số chịu ảnh hưởng chiều với yếu tố: sau đại học, lãnh đạo/ quản lý, chuyên viên, kích cỡ khoản vay, hình thức vay Trong biến số: giới tính, lãi suất vay, vay mua bất động sản tác động ngược chiều đến khả trả nợ hạn hạn trả nợ Kết hợp với hai mơ hình hồi quy là các phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy phân tích sâu Anova yếu tố. Kết cho thấy xét mặt quy mô trả nợ, biến số phụ thuộc chiều với biến số “Đại học”, “Sau đại học”, “Lãnh đạo/Quản lý”, “Kích cỡ khoản vay”, “Thời hạn vay”, “Hình thức vay” Quy mơ trả nợ phụ thuộc vào một số biến số khác với ảnh hưởng ngược chiều “Giới tính”, “Cơng nhân  viên”, “Lãi suất khoản vay”, “Vay tiêu dùng”, “Vay mua bất động sản” Xét thời hạn trả nợ, biến số chịu ảnh hưởng thuận chiều biến số “Sau đại học”, “Lãnh đạo/ Quản lý”, “Chuyên viên”, “Kích cỡ khoản vay”, “Hình thức vay”. Trong biến số khác “Giới tính”, “Lãi suất vay”, hay “Vay mua bất động sản” tác động âm tới khả trả nợ hạn (Lê Huyền Thiên Phú, 2013).  Ngoài có số nghiên cứu nước ngồi nghiên cứu chủ đề như: Một nghiên cứu cho lĩnh vực nghiên cứu Jonathan Crook Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mơ hình Probit với mẫu liệu nghiên cứu 4299 hộ gia đình Kết nghiên cứu cho thấy: (i) khả trả nợ chịu ảnh hưởng tích cực từ yếu tố độ tuổi chủ hộ, (ii) yếu tố thu nhập, (iii) thu nhập ròng, (iv) sở hữu nhà riêng Trên sở đó, tác giả đưa khuyến nghị nhằm nâng cao khả trả nợ khách hàng (Jonathan Crook, 1995) Tại Việt Nam, nghiên cứu Lê Huyền Thiên Phú với mục tiêu tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng  tới khả trả nợ khách hàng cá nhân Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông chi nhánh Tp Hồ Chí Minh Trong đó, khả trả nợ biểu hai biến số quy mô trả nợ thời hạn trả nợ (trả nợ hạn/trễ hạn) Các yếu tố  ảnh hưởng tới khả trả nợ nhóm thành năm yếu tố lớn (i) Đặc điểm  nhân học, (ii) Năng lực người vay, (iii) Đặc điểm khoản vay, (iv) Rủi ro đạo đức, (v) Rủi ro tác nghiệp. Nghiên cứu sử dụng thông tin liệu nợ cá nhân 503 khách hàng cá nhân khoảng thời gian từ 02/2009 tới 10/2012 Ngân hàng TMCP Phát  triển Mê Kông chi nhánh Tp Hồ Chí Minh Nghiên cứu sử dụng hai mơ hình để ước lượng, mơ hình hồi quy tuyến tính bội dùng để tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân xét khía cạnh quy mơ trả nợ mơ hình Probit dùng để tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân xét khía cạnh thời Nghiên cứu (Hussain Shorouq, 2014), viết đề xuất hai mơ hình chấm điểm tín dụng cách sử dụng kỹ thuật khai thác liệu để hỗ trợ định cho vay ngân hàng thương mại Jordan Đánh giá ứng dụng cho vay cải thiện hiệu định tín dụng kiểm sốt nhiệm vụ văn phòng cho vay, tiết kiệm thời gian chi phí phân tích Cả hai trường hợp chấp nhận từ chối đơn xin vay từ ngân hàng thương mại Jordan khác sử dụng để xây dựng mơ 19 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 Phương pháp nghiên cứu liệu nghiên cứu hình chấm điểm tín dụng Kết mơ hình hồi quy logistic (logistic regression model) thực tốt chút so với mơ hình hàm sở xuyên tâm (the radial basis function model ) tỷ lệ xác tổng thể Trong nghiên cứu tác giả đề xuất mơ hình với biến độc lập như: (i) tuổi, (ii) giới tính, (iii) thu nhập, (iv) loại hình cơng ty, (vi) bảo lãnh, (vii) khoản vay, (vii) thời hạn vay, (viii) mục đích vay, (ix) quốc tịch 3.1 Mơ hình nghiên cứu đề nghị Từ kết nghiên cứu thực nghiệm 2.2, xem xét bối cảnh Việt Nam, tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu sau: Pi Y = ln ( ) = Zi = β0 + β1X1 + β2X2 + + βkXk – Pi Trong đó: Nghiên cứu (Yasir Mehmood cộng sự, 2012) yếu tố ảnh hưởng đến trễ hạn trả nợ tín dụng nông nghiệp cho thấy giám sát cẩu thả nhân viên ngân hàng, sử dụng vốn vay sai mục đích, lãi suất cao biến đổi kinh doanh gây chậm trễ việc trả nợ khách hàng Y khả trả nợ KHCN, Y = khả khách hàng trả nợ, Y = khách hàng không trả nợ, Y đóng vai trị biến phụ thuộc nhận giá trị 1, giá trị tương ứng với việc khách hàng khơng có khả trả nợ (nợ nhóm 3, 4, 5), giá trị khách hàng có khả trả nợ tức nợ thuộc nhóm 1, Xi (i = – 18) biến độc lập, chi tiết xem Bảng Nghiên cứu (Kohansal & Mansoori, 2009) sử dụng mơ hình logit để giải thích khả trả nợ vay hạn Kết cho thấy kinh nghiệm nông dân, thu nhập, khoản vay nhận giá trị tài sản chấp có quan hệ đồng biến với khả trả nợ, lãi suất cho vay, khoản trả góp nghịch biến với khả trả nợ X1, X2,… Xk yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng, chi tiết xem bảng β0: hệ số chặn mơ hình; β1,…, βk hệ số biến độc lập Bảng Các biến độc lập sử dụng nghiên cứu Nhóm biến Ký hiệu X1 X2 KHÁCH HÀNG X3 X4 X5 Mô tả biến Thang đo Độ tuổi Năm Bằng khơng sở hữu Tình trạng nhà ngược sở hữu nhà lại Người phụ Số người thuộc Bằng chưa phát Lịch sử tín sinh NQH dụng phát sinh NQH Thu nhập Triệu đồng/tháng 20 Giả Nguồn nghiên cứu thiết Jonathan Crook (1995) + Jonathan Crook (1995); Nguyễn Phúc Mẫn (2015) - Nguyễn Phúc Mẫn (2015) + + Jonathan Crook (1995); Lê Huyền Thiên Phú (2013); Nguyễn Phúc Mẫn (2015) Jonathan Crook (1995); Lê Huyền Thiên Phú (2013); Nguyễn Phúc Mẫn (2015) Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 Nhóm biến NGÂN HÀNG NGỒI NGÂN HÀNG Ký hiệu Mơ tả biến Thang đo Giả thiết X6 Kỳ hạn vay Tháng + X7 Quy mơ khoản vay Triệu đồng +/- X8 Mục đích khoản vay Bằng mục đích phi SXKD SXKD + Nguồn nghiên cứu Lê Huyền Thiên Phú (2013); Nguyễn Phúc Mẫn (2015) Jonathan Crook (1995); Lê Huyền Thiên Phú (2013); Nguyễn Phúc Mẫn (2015) Lê Huyền Thiên Phú (2013); Nguyễn Phúc Mẫn (2015) Nguồn: Tổng hợp tác giả Phương pháp nghiên cứu Classification Table: bảng cho ta kiểm tra độ xác việc dự báo mơ hình, tỷ lệ phần trăm dự đốn cao cho thấy mơ hình dự báo xác (Hồng trọng & Chung Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) 3.1 Phương pháp chọn mẫu Dữ liệu nghiên cứu được xuất từ hệ thống IPCAS (Customer payment and accounting system) Agribank Tân Hưng vào thời điểm cuối ngày 31 tháng 12 năm 2018 (những khách hàng có quan hệ tín dụng với ngân hàng liên tục từ năm trở lên giai đoạn 2016 - 2018) Trong nghiên cứu nhóm nghiên cứu chọn ngẫu nhiên 300 khách hàng có thời gian quan hệ tín dụng gần Chỉ số - Log likelihood (- LL): số cho biết mức độ giải thích mơ hình tổng thể thơng qua số nhỏ thể độ phù hợp cao (Hoàng trọng & Chung Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Chỉ số Nagelkeeke R Square: cho thấy biến độc lập giải thích % cho biến phụ thuộc, mơ hình phu hợp số Nagelkeeke > 50% (Hoàng trọng & Chung Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) 3.2 Quy trình nghiên cứu Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để chạy liệu hồi quy Binary Logistic sau: Bước 2: Dựa tiêu chuẩn đo lường mức độ phù hợp mơ hình thực loại dần biến khơng có ý nghĩa giải thích cho mơ hình Kiểm tra lại mơ hình sau loại bớt biến với tiêu chuẩn bước Bước 1: Chạy mơ hình xác định biến quan trọng Thơng qua kết chạy mơ hình tác giả xác định biến độc lập có ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng Các tiêu chuẩn cần xem xét để đánh giá mức độ phù hợp mơ hình: Bước 3: Đề xuất mơ hình phù hợp sau tìm mơ hình tối ưu Omnibus Test of Model Coefficients (OB): dùng để kiểm định phù hợp tổng qt mơ hình với giả thiết H0: β1 = β2 = …= βk = 0, Sig < α giả thiết H0 bị bác bỏ hay ta kết luận mơ hình phù hợp cách tổng quát (Hoàng trọng & Chung Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Kết nghiên cứu thảo luận Kết kiểm định độ phù hợp mô hình ta có Sig < 0.05, cho thấy mối tương quan biến phụ thuộc biến độc lập mơ hình có ý nghĩa thống kê tổng qt mức 99% (xem Bảng 2) 21 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 Bảng Mức độ phù hợp tổng qt mơ hình Step Chi-square df Sig Step 349.119 000 Block 349.119 000 Model 349.119 000 Kết kiểm định cho thấy giá trị -2LL = 60,293 không cao lắm, điều thể mức độ phù hợp tốt mơ hình tổng thể Kết kiểm định cho thấy 92,4% thay đổi biến phụ thuộc giải thích biến độc lập mơ hình, phần lại yếu tố khác Kết kiểm định cho thấy mức độ giải thích mơ hình cao 92,4% (xem Bảng 3) Nguồn: Trích từ kết hồi quy Binary Logistic Kết Bảng cho thấy có 128 trường hợp khơng trả nợ, dự báo 120 trường hợp (dự báo 93,8%) Trong 172 trường hợp trả nợ kết dự báo 162 trường hợp (dự báo 94,2%) Kết kiểm định cho thấy tỷ lệ dự đốn tồn mơ hình 94% (xem Bảng 4) Bảng Mức độ giải thích mơ hình Step -2 Log Cox & Snell Nagelkerke likelihood R Square R Square a 60.293 688 924 Nguồn: Trích từ kết hồi quy Binary Logistic Bảng Kết dự báo mơ hình Observed Predicted Y Step khong tra tra duoc Overall Percentage y khong tra 120 10 Percentage Correct tra duoc 162 93.8 94.2 94.0 Nguồn: Trích từ kết hồi quy Binary Logistic Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy: kiểm định Wald ý nghĩa hệ số hồi quy biến qmo, tnhap, tuoi, pthuoc, mdich, nhao có ý nghĩa thống kê mức 95% (xem Bảng 5) với phương trình hồi quy sau: Pi Y = ln ( ) = 0,081*qmo + 0,449*tnhap + 0,409*tuoi – 1,319*pthuoc + 1,443*mdich + 1,875*nhao – Pi Bảng Kết hồi quy mơ hình Step 1a qmo tnhap tuoi pthuoc mdich Lsu khan nhao Constant B 081 449 409 -1.391 1.443 882 260 1.875 -28.786 S.E .018 100 087 571 705 755 678 755 5.612 Wald 20.778 20.094 22.264 5.927 4.193 1.366 147 6.159 26.305 df 1 1 1 1 Sig .000 000 000 015 041 242 702 013 000 Exp(B) 1.085 1.566 1.505 249 4.234 2.416 1.297 6.519 000 Nguồn: Trích từ kết hồi quy Binary Logistic 22 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 Kết luận hàm ý Thu nhập β = 0,449, cho thấy β > người vay vốn có thu nhập cao tăng khả trả nợ (EXP = 1,566) 5.1 Kết Luận Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy biến là: (1) Quy mô (qmo) tức số tiền mà khách hàng vay ngân hàng; (2) Thu nhập (tnhap) tức thu nhập hàng tháng trung bình khách hàng; (3) Tuổi (tuoi) tức số tuổi khách hàng vay vốn ngân hàng; (4) Phụ thuộc (pthuoc) tức số người phụ thuộc vào kinh tế người vay vốn ngân hàng; (5) Mục đích (mdich) tức tiền vốn vay từ ngân hàng khách hàng dùng để làm gì; (6) Nhà (nhao) tức người vay vốn ngân hàng có nhà hợp pháp hay không Tuổi β = 0,409, cho thấy β > người trả nợ có tuổi khả trả nợ cao (EXP = 1,505) Quy mô β = 0,081 (hệ số nhỏ) cho thấy β > người vay vốn nhiều tăng khả trả nợ Đây kết thú vị nghiên cứu này, hệ số β nhỏ Có thể với người có vay số vốn lớn với nơng dân thường đối tượng có chuẩn bị kỹ phương án làm ăn phương án trả nợ, nên vấn đề thất bại cá nhân xảy so với cá nhân vay với nguồn vốn nhỏ lẻ khác (EXP = 1,085) Theo kết nghiên cứu cho thấy độ lớn hệ số beta lần lược theo thứ tự sau: 5.2 Khuyến nghị Nhà ở: β = 1,875 cho thấy β > người vay vốn có nhà tăng khả trả nợ Có thể dấu hiệu nhận thấy khách hàng có tài sản ý thức trả nợ cao họ biết điều kiện đảm bảo cho khoản vay với ngân hàng Ngoài số EXP = 6,519 cho thấy người có nhà khả trả nợ cao người khơng có nhà 6,519 lần (nếu yếu tố khác khơng đổi) Dựa phân tích phát nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất khuyến nghị sau: - Đối với ngân hàng: Ngoài cơng cụ thẩm định có cần tham khảo thêm kết dự báo mơ hình nghiên cứu yếu tố quan trọng lần lược ưu tiên xem xét là: Mục đích β = 1,443 cho thấy β > người vay vốn dùng cho mục đích sản xuất tăng khả trả nợ so với mục đích phi sản xuất Trong điều kiện sản xuất địa phương, chủ yếu nông nghiệp, thu nhập từ nông nghiệp không cao đột biến ngành phi sản xuất, để thất trắng xảy vấn đề trả nợ đảm bảo (EXP = 4,234) (1) Xem xét cá nhân có nhà hay khơng, có nhà lợi thế, yếu tố có hệ số β lớn Ngồi nhà tài sản đảm bảo thu hồi vốn cho ngân hàng Theo nghiên cứu yếu tố quan trọng cần xem xét (2) Mục đích vay vay cho sản xuất ưu tiên Kết nghiên cứu cho thấy vay cho mục đích sản xuất tăng khả trả nợ so với vay phi sản xuất Việc ngân hàng ý ưu tiên cho đối tượng vay sản xuất phù hợp với chủ trương Nhà nước sách với nông nghiệp Phụ thuộc β = -1,391 cho thấy β < người vay vốn có nhiều người phụ thuộc giảm khả trả nợ Nếu người phụ thuộc nhiều có nghĩa chủ hộ phải trả nhiều cho khoản chi phí sinh hoạt tối thiểu hàng ngày, chi cho việc học hành, khám chữa bệnh khoản chi khác điều làm giảm khả trả nợ (EXP = 0,249) (3) Số người phụ thuộc làm giảm khả trả nợ, số người thu thuộc lợi Với kết nghiên cứu số người phụ thuộc 23 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 gia đình nơng hộ có tác động tiêu cực đến khả trả nợ Vì chất lượng khoản vay, tín dụng cần xem xét nhiều khía cách khác, cân nhắc trước định với trường hợp vay nhiều khả trả nợ Nhưng nghiên cứu ngược lại Với đa phần nông hộ, người vay vốn lớn thường có phương án kinh doanh rõ ràng, khả quản trị nguồn vốn tốt khả thành công cao Với hộ vay vốn họ sử dụng sai mục đích cho khoản vay dẫn đến khả trả nợ Do cán tín dụng cần xem xét khoản vay lớn thận trọng khách hàng tốt (4) Thu nhập cao tăng khả trả nợ Mặc dù thu nhập nhân tố trực tiếp, kết ngiên cứu đứng vị trí thứ mức độ quan trọng Trong điều kiện Việt Nam nói chung hay cụ thể Tân Hưng, huyện thâm canh nơng nghiệp, đa phần chủ hộ nơng dân Có thể lý mà việc thẩm định thu nhập gặp khó khăn Do nhân tố cần thẩm định cẩn thận - Đối với quyền địa phương: Để công tác thẩm định đạt hiệu cao, thơng tin hồ sơ vay xác quan trọng, định chất lượng thẩm định Do công tác lưu trữ hồ sơ quản lý thật chặt chẽ, nhằm giúp cho công tác thẩm định xác Ngồi quyền địa phương tun truyền khuyến khích nơng hộ mua bảo hiểm trồng, vật nuôi, tài sản phục vụ sản xuất, nhằm phân tán rủi ro sử dụng vốn tín dụng Như vậy, góp phần giải khó khăn khách quan mà nông hộ gặp phải Bên cạnh đó, quyền địa phương nên bám sát, theo dõi việc thực phương pháp canh tác nông nghiệp để đem lại hiệu kinh tế cao Giới thiệu loại phân bón, thuốc trừ sâu, thuốc phịng ngừa bệnh cho trồng, vật ni cho nông hộ để mang lại suất cao (5) Tuổi cao tăng khả trả nợ, yếu tố có hệ số β khơng cao, cần xem xét Trong kết nghiên cứu cho thấy tuổi cao có ưu khả trả nợ Có thể thực tế nơng hộ có tuổi người dân “gốc” địa phương, người có tài sản, đất đai thu nhập từ nhiều nguồn Do nhân tố quan trọng mà cán tín dụng cần ý (6) Quy mô vốn vay cao tăng khả trả nợ, yếu tố có β thấp, cần xem xét, kết nghiên cứu thú vị, ngược lại với suy nghĩ thông thường, người TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Đường Thị Thanh Hải, (2014) Các nhân tố ảnh hưởng đến tín dụng cá nhân Việt Nam Tạp Chí Tài Chính, số – 2014 Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2005) Phân tích liệu với SPSS Hà Nội: Nhà xuất Thống Kê Lê Huyền Thiên Phú, (2013) Các nhân tố ảnh hưởng tới khả trả nợ khách hàng cá nhân Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông chi nhánh Tp.Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh) Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013) Thông tư số 02/2013/TT-NHNN: Quy định phân loại tài sản nợ, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro hoạt động tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngồi Nguyễn Đăng Dờn (2016) Giáo trình Quản trị kinh doanh ngân hàng II Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh 24 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing số 57, 06/2020 Nguyễn Phúc Mẫn, (2015) Các yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng TMCP Ngoại Thương chi nhánh Vũng Tàu (Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh) Tiếng Anh Crook, J (1995) Time series explanations of merger activity: some econometric results International Review of Applied Economics, 9(1), 59-85 Hussain, A.B & Shorouq, F.K, (2014) Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: Neuralscoring approach, Review of Development Finance (2014) 20–28 Kohansal M.R, Mansoori H, (2009) Factors affecting loan repayment performance of farmers in KharasanRazavi province of Iran A paper presented in a conference on International Research on Food Security Natural Resource Management and Rural Development, University of Hamburg, October 6-8, 2009 Yasir Mehmood, Mukhtar Ahmad, Muhammad Bahzad Anjum, (2012) Factors affecting Dalay in Rapayment of Agricultural credit: a case study of District Kasur of Punjab province World Applied Sciences Journal, No 17, pp.447-451 25 ... để ngân hàng đẩy mạnh tín dụng cho phân khúc khách hàng Xuất phát từ lý trên, nghiên cứu: Đánh giá khả trả nợ khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp phát triển nông thôn. .. thôn Việt Nam – chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An cần thiết giai đoạn nay, nhằm tăng khả cạnh tranh hiệu kinh doanh Cơ sở lý thuyết mô hình nghiên cứu 2.1 Khả trả nợ khách hàng cá nhân Thông... đến khả trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng TMCP Ngoại thương chi nhánh Vũng Tàu Trong đó, khả trả nợ biểu biểu số quy mô trả nợ thời hạn trả nợ (trả nợ hạn trễ hạn) Với mẫu liệu thông tin nợ cá