(Luận văn thạc sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển việt nam chi nhánh bắc đăklăk

1 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .4 LỜI CÁM ƠN .5 TÓM TẮT DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 10 1.1 Tính cấp thiết đề tài .10 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 12 1.2.1 Mục tiêu tổng quát: .12 1.2.2 Mục tiêu cụ thể: 12 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 12 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu .13 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 13 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 13 1.5 Phương pháp nghiên cứu .13 1.5.1 Phương pháp chọn mẫu 13 1.5.2 Phương pháp xử lý số liệu 13 1.6 Những đóng góp đề tài 14 1.7 Kết cấu đề tài .14 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN 17 2.1 Tổng quan cho vay khách hàng cá nhân Ngân hàng thương mại 17 2.1.1 Khái niệm cho vay 17 2.1.2 Đặc điểm, phương thức cho vay khách hàng cá nhân 18 2.1.3 Rủi ro tín dụng cho vay 18 2.2 Khái niệm khả trả nợ vay .19 2.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân .20 2.3.1 Các yếu tố liên quan đến khách hàng .20 2.3.1.1 Độ tuổi khách hàng .20 2.3.1.2 Giới tính 21 2.3.1.3 Tình trạng nhân 21 2.3.1.4 Đặc điểm nghề nghiệp .22 2.3.2 Các yếu tố liên quan đến khoản vay .22 2.3.2.1 Số tiền vay vốn 22 2.3.2.2 Lãi suất vay .23 2.3.2.3 Thời gian vay vốn .23 2.3.2.4 Hình thức đảm bảo khoản vay 23 2.4 Các mơ hình nghiên cứu trước 24 2.4.1 Mơ hình định tính – Mơ hình 5C .24 2.4.2 Mơ hình điểm số tín dụng cá nhân FICO .25 2.4.3 Mô hình hồi quy Logistic 26 2.5 Một số cơng trình nghiên cứu trước đây: 27 2.5.1 Nghiên cứu nước 27 2.5.2 Nghiên cứu nước 29 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU SỬ DỤNG 32 3.1 Phương pháp nghiên cứu 32 3.1.1 Diễn dịch hệ số hồi quy mơ hình 33 3.1.2 Kiểm định ý nghĩa hệ số 33 3.1.3 Độ phù hợp mơ hình 33 3.1.4 Kiểm định độ phù hợp tổng quát 34 3.1.5 Các phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình .34 3.2 Các giả thuyết 36 3.3 Xác định biến đưa vào mơ hình 39 3.3.1 Xác định biến phụ thuộc 39 3.3.2 Xác định biến độc lập kỳ vọng dấu βi .39 3.4 Dữ liệu nghiên cứu 42 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 44 4.1 Thống kê mô tả mẫu 44 4.1.1 Thực trạng dư nợ khách hàng cá nhân BIDV Chi nhánh Bắc ĐăkLăk 44 4.1.2 Đặc điểm cá nhân .45 4.1.3 Đặc điểm khoản nợ vay 48 4.1.4 Khả trả nợ khoản vay 49 4.2 Kết hồi quy .49 4.2.1 Kiểm định tượng đa cộng tuyến .49 4.2.2 Phân tích hồi quy Logistic .51 4.2.3 Ý nghĩa kết 56 4.2.3.1 Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy 56 4.2.3.2 Kiểm định mức độ phù hợp mơ hình 57 4.2.3.3 Kiểm định độ phù hợp tổng quát .58 4.3 Vận dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic cho mục đích dự báo 59 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ .62 5.1 Tổng hợp kết luận 62 5.2 Một số khuyến nghị 64 5.3 Một số hạn chế nghiên cứu .65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 LỜI CAM ĐOAN Tôi tên Lê Thị Hồng Thương, sinh ngày 07 tháng 12 năm 1992 TP Buôn Ma Thuột, công tác Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam chi nhánh Bắc ĐăkLăk, học viên cao học khóa 16 khu vực Tây Nguyên Trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh Tơi xin cam đoan luận văn “Các nhân tố tác động đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam chi nhánh Bắc ĐăkLăk” cơng trình nghiên cứu tơi, thực sở nghiên cứu lý thuyết thực tiễn hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Trần Phúc, luận văn chưa trình nộp để lấy học vị thạc sĩ trường đại học Các thông tin, số liệu sử dụng luận văn trung thực, kết nghiên cứu trình bày luận văn chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác TP Buôn Ma Thuột, ngày tháng 03 năm 2017 Tác giả Lê Thị Hồng Thương LỜI CÁM ƠN Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến Quý Thầy Cô trường Đại Học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh tham gia giảng dạy suốt khóa học, Ban Giám hiệu nhà trường Phòng Đào tạo giúp trang bị kiến thức, tạo môi trường điều kiện thuận lợi suốt trình học tập thực luận văn Với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, xin bày tỏ lời cám ơn tới Tiến sĩ Nguyễn Trần Phúc ln tận tình hướng dẫn cho tơi suốt thời gian thực nghiên cứu Xin chân thành cám ơn Ban Lãnh đạo anh, chị đồng nghiệp Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam chi nhánh Bắc ĐăkLăk chia sẻ thông tin, cung cấp cho tơi liệu hữu ích phục vụ cho đề tài nghiên cứu Tôi xin gửi lời tri ân sâu sắc đến gia đình người bạn động viên, hỗ trợ nhiều suốt q trình học tập, làm việc hồn thành luận văn TĨM TẮT Hoạt động tín dụng bán lẻ hoạt động truyền thống quan trọng chi nhánh, mang lại nguồn thu nhập cho ngân hàng đồng thời gánh chịu nhiều rủi ro Trong thời gian qua, ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam chi nhánh Bắc ĐăkLăk tồn số khách hàng cá nhân chưa thực tốt nghĩa vụ trả nợ Chính sách tín dụng quy trình thẩm định khách hàng chi nhánh cịn mang tính chủ quan, nên việc xây dựng mơ hình lượng hóa khả trả nợ khách hàng cá nhân việc có ý nghĩa cần thiết để hỗ trợ cho việc định cấp tín dụng cho khách hàng Trên sở liệu 500 khách hàng cá nhân giao dịch vay vốn chi nhánh giai đoạn 2011 – 2015, sử dụng phương pháp phân tích hồi quy Binary Logistics từ tám biến độc lập ban đầu đưa vào mơ hình, kết cho thấy có sáu biến ảnh hưởng đến biến phụ thuộc biến khả trả nợ khách hàng cá nhân Cụ thể, biến độ tuổi, giới tính nghề nghiệp có mối tương quan âm, ngược lại biến tình trạng nhân, lãi suất vay hình thức vay tương quan dương với biến phụ thuộc Ngồi ra, mơ hình tìm cịn vận dụng cho mục đích dự báo DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT BIDV Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam CIC Trung tâm thơng tin tín dụng IMF Quỹ tiền tệ giới KHCN Khách hàng cá nhân NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại TCTD Tổ chức tín dụng TMCP Thương mại cổ phần TSBĐ Tài sản bảo đảm DANH MỤC BẢNG Tên bảng STT Trang Bảng 2.1 Các số mơ hình điểm số FICO 25 Bảng 3.1 Các phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình 34 Bảng 3.2 Giá trị biến phụ thuộc mơ hình nghiên cứu 39 Bảng 3.3 Các biến độc lập sử dụng để ước lượng mơ hình 40 Bảng 3.4 Ý nghĩa biến kỳ vọng dấu hệ số 41 Bảng 4.1 Tình hình nợ xấu thể nhân 44 Bảng 4.2 Đặc điểm độ tuổi 45 Bảng 4.3 Đặc điểm giới tính 46 Bảng 4.4 Đặc điểm tình trạng nhân 47 Bảng 4.5 Đặc điểm nghề nghiệp 47 Bảng 4.6 Hình thức vay vốn 48 Bảng 4.7 Tỷ lệ trả nợ hạn 49 Bảng 4.8 Kiểm định đa cộng tuyến 50 Bảng 4.9 Các biến mơ hình (Variables in the Equation) 51 Bảng 4.10 Các biến mơ hình (Variables in the Equation) 53 Bảng 4.11 Các biến mơ hình (Variables in the Equation) 54 Bảng 4.12 Kiểm định Omnibus hệ số mơ hình 57 Bảng 4.13 Bảng Phân loại dự báo 57 Bảng 4.14 Bảng tóm tắt mơ hình (Model Summary) 58 10 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Tính cấp thiết đề tài Hệ thống ngân hàng Việt Nam hình thành từ năm 1951 thực bắt đầu phát triển từ năm 1990 Từ hệ thống ngân hàng cấp, đến Việt Nam có số lượng đông đảo ngân hàng tổ chức tín dụng phi ngân hàng vịng 25 năm Hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giữ vai trò quan trọng việc ổn định phát triển kinh tế NHTM nơi cung cấp vốn cho kinh tế, cầu nối doanh nghiệp với thị trường, công cụ để Nhà nước điều tiết vĩ mô kinh tế cầu nối tài quốc gia với tài quốc tế Và hoạt động tín dụng hoạt động truyền thống chủ chốt NHTM, nhận quan tâm ý đặc biệt nhà quản trị Sở dĩ bên cạnh việc mang lại nguồn thu nhập lớn cho ngân hàng hoạt động tín dụng hoạt động gánh chịu nhiều rủi ro tiềm ẩn nhất, tác động mạnh mẽ đến hiệu kinh doanh ngân hàng Trong thời gian gần đây, chất lượng tín dụng vấn đề nhận nhiều quan tâm ngành tài ngân hàng giải pháp hạn chế nợ xấu tiếp tục đề tài tranh luận nhiều Theo quan điểm ngân hàng, chất lượng tín dụng với yếu tố cấu thành mức độ an tồn tín dụng khả sinh lời hoạt động tín dụng mang lại Nợ xấu không giải cách triệt để gánh nặng cho ngân hàng tác động tiêu cực đến kinh tế Mà nguyên nhân dẫn đến tình trạng bắt nguồn từ khả trả nợ khách hàng Hiện hoạt động tín dụng cá nhân ngày phát triển hệ thống ngân hàng Việt Nam nhu cầu tiêu dùng người dân ngày tăng cao, nước ta đất nước đông dân nên việc phát triển tín dụng tiêu dùng dân cư có tiềm tăng trưởng cao Xu hướng ngân hàng thương mại nói chung xác định mục tiêu hoạt động hướng tới phát triển dịch vụ ngân hàng bán lẻ ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam nói riêng vươn lên 55 Ln[(P=1)/(P=0)] = 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY (4.3) Bảng 4.12 cột mức ý nghĩa (Sig.) kiểm định Wald cho thấy: - Biến DOTUOI có Sig = 0.00 < 0.01 Do đó, biến độ tuổi tương quan có ý nghĩa với biến TRANO với độ tin cậy 99% - Biến GIOITINH có Sig = 0.064 < 0.1 Do đó, biến giới tính tương quan có ý nghĩa với biến TRANO với độ tin cậy 90% - Biến TTHONNHAN có Sig = 0.00 < 0.01 Do đó, biến TTHONNHAN tương quan có ý nghĩa với biến TRANO với độ tin cậy 99% - Biến NGHENGHIEP có Sig = 0.00 < 0.01 Do đó, biến NGHENGHIEP tương quan có ý nghĩa với biến TRANO với độ tin cậy 99% - Biến LSUATVAY có Sig = 0.051 < 0.1 Do đó, biến lãi suất vay tương quan có ý nghĩa với biến TRANO với độ tin cậy 90% - Biến HTHUCVAY có Sig = 0.00< 0.01 Do đó, biến hình thức vay tương quan có ý nghĩa với biến TRANO với độ tin cậy 99% Do tất biến (DOTUOI, GIOITINH, TTHONNHAN, NGHENGHIEP, LSUATVAY, HTHUCVAY) có ý nghĩa thống kê mức sai số chuẩn hồi quy 10% nên mơ hình mơ hình chọn lựa: Ln[(P=1)/(P=0)] = 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY (4.3) Kết hồi quy cho thấy mối tương quan biến độc lập đưa vào mơ hình biến phụ thuộc Cụ thể cho thấy độ tuổi có mối quan hệ nghịch chiều với khả trả nợ vay KHCN, điều phù hợp với nghiên cứu Trương Đơng Lộc Nguyễn Thanh Bình (2011) cho độ tuổi lớn rủi ro khơng trả cao Ở góc độ giới tính, mơ hình cho kết nữ giới tạo khoản nợ xấu nam giới với cá tính thận trọng quản lý tài tốt vay vốn, nghiên cứu Chapman (1990), Miller (2012) Wongnaa 56 (2013) chứng minh kết tương tự Tuy nghiên cứu Wongnaa (2013) biến tình trạng nhân có tác động tiêu cực đến biến phụ thuộc, luận văn lại chứng minh điều ngược lại kết cho thấy khách hàng lập gia đình có khả trả nợ tốt so với người độc thân thân trưởng thành hơn, có trách nhiệm, suy nghĩ hành động chín chắn Một yếu tố khác liên quan đến khách hàng vay có mối quan hệ tác động âm với khả trả nợ vay nghề nghiệp, tương đồng với kết mơ hình Chapman (1990) Từ bốn biến liên quan đến khoản vay đưa vào mơ hình có hai nhân tố có ảnh hưởng đến khả trả nợ vay KHCN lãi suất vay hình thức vay Tuy nhiên trái với nghiên cứu thực nghiệm cua Trương Đông Lộc Nguyễn Thanh Binh (2011), Kohansal Mansoori (2009) cho lãi suất vay cao khả trả nợ vay thấp, kết mơ hình với liệu nghiên cứu BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk cho thấy mối tương quan dương hai biến Như thấy mơ hình biến đưa vào mơ hình tương đồng nghiên cứu thực nghiệm mà tác giả tham khảo nghiên cứu tác giả chi nhánh, kết ảnh hưởng nhân tố khác nhau, đặc trưng khách hàng vay vốn địa bàn, đặc điểm riêng biệt địa phương, quy mô chi nhánh, đối tượng cho vay 4.2.3 Ý nghĩa kết 4.2.3.1 Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy Như trình bày phần trên, mức ý nghĩa kiểm định Wald Chi Square bảng 4.11 cho biết biến DOTUOI, GIOITINH, TTHONNHAN, NGHENGHIEP, LSUATVAY, HTHUCVAY có ý nghĩa thống kê mức sai số chuẩn hồi quy 10%, biến cịn lại SOTIENVAY TGIANVAY có Sig > 0.1 khơng có ý nghĩa thống kê mức sai số chuẩn hồi quy 10% Do bác bỏ giả thuyết: β1 = β2 = β3 =β4 = β6 = β8 =0 57 4.2.3.2 Kiểm định mức độ phù hợp mơ hình Để kiểm định mức độ phù hợp tổng qt mơ hình, sử dụng kiểm định Omnibus hệ số mô hình trình bày bảng Omnibus Tests of Model Coefficients (Bảng 4.12) Như vậy, biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc tổng thể Nói cách khác, mơ hình lựa chọn phù hợp tốt Bảng 4.12 Kiểm định Omnibus hệ số mơ hình Omnibus Tests of Model Coefficients Chisquare Step Step df Sig 278.760 000 Block 278.760 000 Model 278.760 000 (Nguồn: Tác giả phân tích SPSS từ liệu nghiên cứu) Ngồi ra, xác định mơ hình dự đốn tốt đến đâu qua Bảng Phân loại dự báo (Classification Table) SPSS đưa thông qua việc so sánh trị số thực trị số dự đoán cho biểu tính tỷ lệ dự đốn kiện Trong 500 khách hàng cá nhân khảo sát, thực tế có 87 khách hàng khơng có khả trả nợ, Bảng 4.13 cho thấy mơ hình dự báo 63 trường hợp, tỷ lệ dự đoán 72.4% Cịn 413 khách hàng cá nhân thực tế có khả trả nợ, mơ hình dự báo 403 trường hợp nên tỷ lệ dự đoán 97.6% Từ tính tỷ lệ dự đốn tồn mơ hình 93.2% Bảng 4.13 Bảng Phân loại dự báo Classification Tablea Observed Predicted Kha nang tra no Percentag 58 Khong co Step Kha nang tra no e Correct kha nang Co kha tra no nang tra no Khong co kha nang 63 24 72.4 10 403 97.6 tra no Co kha nang tra no Overall Percentage 93.2 a The cut value is 500 (Nguồn: Tác giả phân tích SPSS từ liệu nghiên cứu) 4.2.3.3 Kiểm định độ phù hợp tổng quát Ngoài kiểm định trên, phân tích hồi quy Logistic, kết từ phần mềm SPSS đồng thời đưa Bảng Model Summary (Bảng Tóm tắt mơ hình) dùng để kiểm định mức độ giải thích mơ hình thể qua Bảng 4.14 sau: Bảng 4.14: Bảng tóm tắt mơ hình (Model Summary) Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell Nagelkerke R Square 183.412a 427 R Square 708 a Estimation terminated at iteration number because parameter estimates chànged by less than 001 (Nguồn: Tác giả phân tích SPSS từ liệu nghiên cứu) Hệ số mức độ giải thích mơ hình: R2 Nagekerke = 0.708 Điều có nghĩa 70.8% thay đổi biến phụ thuộc giải thích biến độc lập mơ hình, cịn lại yếu tố khác 59 Như vậy, từ kết kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy, độ phù hợp mức độ giải thích mơ hình cho thấy biến DOTUOI, GIOITINH, TTHONNHAN, NGHENGHIEP, LSUATVAY, HTHUCVAY có ý nghĩa thống kê mức sai số chuẩn hồi quy 10% mơ hình mơ hình có độ phù hợp tốt sử dụng để đo lường yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk, mặt khác mơ hình sử dụng với mục đích dự báo 4.3 Vận dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic cho mục đích dự báo Từ công thức số 4.3, ta viết lại mô hình Binary Logistic đo lường khả trả nợ khách hàng cá nhân sau: E (Y = ) = X 𝑒 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY 1+ 𝑒 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY (4.4) Với công thức trên, ta tính khả trả nợ khách hàng cá nhân để từ có sở đưa định cho vay khách hàng cá nhân có nhu cầu vay vốn Dựa vào mơ hình giúp ngân hàng nâng cao chất lượng phân tích tín dụng, hạn chế đưa định sai lầm cấp tín dụng, giảm thiểu rủi ro, đảm bảo an toàn hoạt động Hơn nữa, áp dụng mơ hình định lượng lượng hóa rủi ro phân tích tín dụng, giúp đưa định xác hơn, khách quan hơn, tránh tình trạng phê duyệt cho vay theo cảm tính Mơ hình giúp giảm thiểu rủi ro không trước cho vay mà cịn áp dụng sau cho vay Ví dụ vận dụng mơ hình hồi quy để định cấp tín dụng cho khách hàng cá nhân: Một khách hàng cá nhân X chưa có quan hệ tín dụng với ngân hàng đến đề cập vay vốn, có thơng tin khách hàng sau: 60  Tuổi: 50  Giới tính: Nam  Tình trạng hôn nhân: Độc thân  Nghề nghiệp: Làm nông  Lãi suất vay: 15%  Hình thức vay: Tín chấp Áp dụng cơng thức 4.4, tính xác suất trả nợ khách hàng X sau: E (Y = ) X = 𝑒 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY + 𝑒 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY = 0.0111782 < 0.5 Khách hàng khơng có khả trả nợ hạn, ngân hàng xem xét từ chối cấp tín dụng hay giảm hạn mức cho vay khách hàng có quan hệ vay vốn chi nhánh Kết luận chương Thông qua thống kê mơ tả kết ước lượng phân tích hồi quy Binary Logistic, tác giả thiết lập mơ hình đo lường khả trả nợ khách hàng cá nhân BIDV Bắc ĐăkLăk Các kiểm định cho thấy hệ số hồi quy mơ hình tìm có ý nghĩa độ phù hợp mơ hình tốt, qua nhận định yếu tố tác động đến khả trả nợ khách hàng cá nhân chi nhánh, để tác giả đưa số khuyến nghị chương Trong tám biến độc lập đưa vào mơ hình, kết cho thấy có sáu biến tác động đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Biến giới tính mang dấu âm chứng tỏ khách hàng nữ có khả trả nợ vay hạn tốt so với nam giới, điều hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu Chapman (1990) hay Vương Quốc Duy Đặng Hoàng Trung (2015) Hai yếu tố khác phù hợp với nghiên cứu Chapman biến tình trạng nhân, nghề nghiệp cho khách hàng có gia đình trả nợ tốt so với người độc thân, hay người lao động tay chân có rủi ro khơng trả nợ cao Lãi suất vấn đề người vay 61 quan tâm ảnh hưởng trực tiếp đến kết sản xuất kinh doanh họ, nhiên kết phân tích mơ hình cho kết trái với kỳ vọng lãi suất có mối tương quan dương với khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Bên cạnh đó, kỳ vọng dấu biến độ tuổi không kỳ vọng cho độ tuổi có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả trả nợ vay Điều cho thấy biến đưa vào mơ hình phân tích tương đồng nghiên cứu tác giả, đặc điểm vùng địa bàn, mơ hình hoạt động, văn hóa địa phương mà tác động biến độc lập đến biến phụ thuộc khác nhau, từ việc xây dựng mơ hình đo lường tác động nhân tố đến khả trả nợ khách hàng cá nhân khu vực thực cần thiết để đánh giá khách hàng cách khách quan xác 62 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ 5.1 Tổng hợp kết luận Từ sở lý thuyết đến thực trạng chi nhánh BIDV Bắc ĐăkLăk kết phân tích hồi quy Bianry Logistic, luận văn trả lời cho câu hỏi nghiên cứu đặt chương 1: Đối với câu hỏi nghiên cứu thứ nhất, nghiên cứu trình bày mặt thành cơng hạn chế hoạt động đánh giá khả trả nợ khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk Phương pháp đánh giá khả trả nợ khách hàng cá nhân chi nhánh chủ yếu dựa việc phân tích khách hàng qua hồ sơ thu thập từ khách hàng, thông tin lưu trữ ngân hàng thơng tin bên ngồi khác theo phương pháp định tính, cịn hạn chế chưa lượng hóa khả trả nợ KHCN Về câu hỏi thứ hai, thơng qua phương pháp phân tích định lượng, tiến hành hồi quy nhị phân Binary Logistics, luận văn nêu yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk Trong hồi quy Binary logistics, biến phụ thuộc nhận hai giá trị Trong đó, biến phụ thuộc nhận giá trị khách hàng có khả trả nợ khách hàng khả trả nợ Dựa kết mơ hình hồi quy nhị phân, biến giải thích có ý nghĩa là: độ tuổi, giới tính, tình trạng nhân, nghề nghiệp, lãi suất vay hình thức vay Theo đó, độ tuổi có mối tương quan âm với biến khả trả nợ, có nghĩa khách hàng cá nhân lớn tuổi khả trả nợ thấp Biến giới tính mang dấu âm thể khách hàng nữ có khả trả nợ tốt so với nam giới Về tình trạng nhân, đối tượng khách hàng lập gia đình có khả trả nợ tốt so với khách hàng độc thân Bên cạnh đó, xét theo khía cạnh đặc điểm nghề nghiệp, đối tượng cơng chức nhà nước, giáo viên có nguồn thu nhập ổn định, có khả trả nợ tốt so với hộ nông dân, nguồn thu để trả nợ dễ bị ảnh hưởng khí hậu thay đổi hay sâu bệnh phá hoại mùa màng, hạn hán,… Trong yếu tố liên quan đến khoản vay 63 lãi suất vay nhân tố có ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân, cụ thể mơ hình cho thấy biến lãi suất vay có mối tương quan dương với biến phụ thuộc Hình thức vay chấp ảnh hưởng tích cực đến khả trả nợ nhờ vào ý thức bảo vệ tài sản cá nhân khách hàng Từ sở yếu tố ảnh hưởng khả trả nợ khách hàng làm tiền đề cho tác giả đề xuất số khuyến nghị trình bày phần Đối với câu hỏi thứ ba, qua kiểm định cho thấy biến giải thích mơ hình có ý nghĩa, độ phù hợp mơ hình tốt nên việc nhận định yếu tố ảnh hưởng khả trả nợ, đánh giá sơ khách hàng, để cán quản lý khách hàng có định đắn với khách hàng có quan hệ tín dụng chi nhánh có nên tiếp tục cho vay hay hạn chế tín dụng khách hàng tùy theo khả trả nợ khách hàng sở tính tốn theo cơng thức: E (Y = ) = X 𝑒 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY 1+ 𝑒 5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY Ngoài ra, mơ hình cịn vận dụng với mục đích dự báo cho khách hàng chưa có quan hệ tín dụng chi nhánh, hỗ trợ cho cán ngân hàng việc định cấp tín dụng cho khách hàng, từ phát triển khách hàng cá nhân, đem lại hiệu lợi nhuận cho chi nhánh Tuy nhiên cần lưu ý mức độ xác dự báo mơ hình mức 93.2% Nghiên cứu bước đầu lượng hóa nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân nhiên nhiều điểm hạn chế, chưa thể áp dụng mơ hình tổng thể hệ thống ngân hàng, từ gợi mở cho nghiên cứu sau 64 5.2 Một số khuyến nghị Từ mơ hình nghiên cứu, tác giả sáu yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk độ tuổi, giới tính, tình trạng nhân, nghề nghiệp khách hàng, lãi suất vay hình thức vay vốn Sau số khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro cho ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng:  Khi tiếp nhận hồ sơ đề nghị vay vốn khách hàng, nghề nghiệp độ rủi ro nghề nghiệp cần xem xét đánh giá kĩ Có nhìn tổng quan nghề nghiệp vấn đề liên quan, tình hình phát triển ngành nghề địa phương Chẳng hạn cho vay đối tượng hộ nông dân với nguồn thu nhập từ vườn cơng nghiệp, phải có hiểu biết tình trạng nơng nghiệp tại địa phương giá nông sản, thiên tai, mùa,… nguồn thu nhập không ổn định, dễ ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng từ xác định chi phí cần thiết vay vốn, mức cho vay hợp lí để đảm bảo an tồn cho ngân hàng Ngân hàng nên xây dựng tỷ lệ cho vay hợp lí phù hợp với ngành nghề, phân chia theo độ rủi ro ngành nghề để tránh rủi ro cho ngân hàng  Liên quan đến vấn đề độ tuổi khách hàng, thẩm định hồ sơ vay vốn, cán cần đánh giá cẩn trọng độ tuổi khách hàng, thời gian thu hồi vốn phù hợp Do địa bàn chủ yếu khách hàng vay hộ nông dân nên có nhiều khách hàng vay lớn tuổi, sức lao động giảm sút, hiệu canh tác không cao, ảnh hưởng đến khả trả nợ vay  Xét yếu tố tình trạng nhân, thực tế khách hàng lập gia đình thường chín chắn hơn, theo xu hướng ổn định ưa rủi ro, có trách nhiệm hơn, thường ảnh hưởng tích cực đến khả trả nợ so với khách hàng độc thân Do đó, trước định cấp tín dụng cho khách hàng, cán cần ý đến yếu tố để đánh giá tổng nguồn thu nhập trả nợ, từ thấy khả đảm bảo cho nghĩa vụ trả nợ vay khách hàng 65  Tiếp theo, ngân hàng cần đặc biệt ý tới khía cạnh hình thức vay, khoản vay tín chấp thể mức độ rủi ro cao Để hạn chế vấn đề này, việc thẩm định khách hàng kĩ lưỡng, ngân hàng cần có biện pháp hạn chế cho vay, ví dụ đưa cấu vay hợp lí vay tín chấp chấp tài sản đảm bảo, hay đưa điều kiện khắt khe để vay theo hình thức tín chấp để đảm bảo hạn chế tối đa nợ xấu khoản vay tín chấp, đảm bảo an tồn cho hoạt động ngân hàng  Bên cạnh đó, cơng tác đào tạo tập huấn cán cần triển khai thường xuyên hồn thiện Cán tín dụng cần nghiên cứu nắm vững quy trình cấp tín dụng, cẩn trọng công tác thu thập thông tin khách hàng nhằm đưa định cho vay đắn, tăng cường kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay khách hàng định kỳ sau giải ngân, để kiểm soát rủi ro kịp thời, đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng Tùy theo điều kiện vùng, ngân hàng nên thiết kế sản phẩm tín dụng phù hợp với đặc trưng địa bàn, nhu cầu khách hàng địa phương, giúp ngân hàng phát triển sản phẩm dịch vụ theo nhu cầu khách hàng giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng 5.3 Một số hạn chế nghiên cứu Đề tài điểm hạn chế sau: (i) Mẫu liệu nhỏ hạn chế đề tài phân tích hồi quy Binary Logistic (ii) Việc phân chia đặc điểm nghề nghiệp theo ngành nghề cơng nhân viên chức, giáo viên, nhân viên dịch vụ, kinh doanh, làm nông chưa thực cụ thể thuyết phục chưa xét đến yếu tố vị trí cơng tác (lãnh đạo hay nhân viên), quy mơ đơn vị cơng tác Do mơ hình chưa đưa trọn vẹn ý nghĩa tác động từ nhân tố đến khả trả nợ khách hàng cá nhân (iii) Mặt khác, nghiên cứu chưa tính đến tác động yếu tố vĩ mô khác lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế vùng, …Đây hướng 66 gợi mở cho nghiên cứu việc kết hợp yếu tố vi mô vĩ mơ phân tích hồi quy Từ hạn chế trên, viết chưa đưa trọn vẹn nhân tố tác động mức độ ảnh hưởng nhân tố đến khả trả nợ khách hàng cá nhân, từ hạn chế khả nhận định đưa khuyến nghị phù hợp 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bùi Diệu Anh (2011), Tín dụng ngân hàng, Giáo trình Tín dụng 1, Trường Đại học Ngân hàng TP HCM Đồn Thị Bảo Châu (2014), Phân tích yếu tố ảnh hưởng khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu, Luận văn thạc sĩ kinh tế Hồng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích liệu nghiên cứu SPSS, Nhà xuất Thống kê, Thành phố Hồ Chí Minh Luật số 47/2010/QH12 Quốc hội Ngày 16/06/2010 ban hành luật tổ chức tín dụng Nguyễn Minh Kiều (2009), Nghiệp vụ Ngân hàng đại, Nhà xuất Thống kê Nguyễn Thị Thanh Hương (2016), Xếp hạng tín dụng nội theo phân khúc thị trường Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt Nam, Luận án tiến sĩ kinh tế Peter S.Rose (2004), Quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất tài Quyết định 18/2007/ QĐ-NHNN ngày 25 tháng năm 2007 việc sửa đổi bổ sung số điều phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng ban hành kèm theo QĐ 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 thàng năm 2005 Thống đốc ngân hàng nhà nước Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 thàng năm 2005 ban hành phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng 10 Thơng tư 39/2016/TT-NHNN Thống đốc NHNN ngày 30 tháng 12 năm 2016 Quy định hoạt động cho vay tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngồi khách hàng 68 11 Trần Thị Xuân Hương cộng (2012), Giáo trình Nghiệp vụ Ngân hàng Thương mại, NXB Kinh tế TP HCM 12 Trương Đông Lộc Nguyễn Thanh Bình (2009), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ hạn nông hộ tỉnh Hậu Giang, Tạp chí Cơng nghệ Ngân hàng 13 Vương Quốc Duy Đặng Hồng Trung (2015), Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận tín dụng thức hộ chăn ni heo địa bàn quận Ơ Mơn, Cần Thơ, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tiếng Anh Abraham Gebeyehu (2002), Loan repayment and its determinants in smallscale enterprise financing in Ethiopia, Addis Ababa, University Ethiopia A.H.Roslan & Mohd Zaini Abd Karim (2009), Department of Economics, College of Arts and Sciences University Utara, Malaysia Antwi, S., Mills, E.F.E.A., G.A & Zhao, X (2012), Risk Factors of loan default payment in Ghana: A case study of Akuapem Rural Bank 2012, Working paper, School of Finance and Economics, Jiangsu University, China Basel committee o Banking supervision (2006), International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards, Bank for International Settlements C.A.Wongnaa (2013), Factors affecting loan repayment performance among Yam farmers in the Sene district, Ghana Chapman, J.M (1990), Factors Affecting Credit in personal Lending, National Bureau of Economics Research IMF (2004), Financial Soundness Indicators (FSIs): Compilation Guide Kibrom Tadesse (2010), Determinants of succesful loan repayment performance of private borrowers in Development Bank of Ethiopia North 69 Region, Department of Management, College of Business and Economics, Mekelle University, Ethiopia Kohansal, R.K & Mansoori, H.(2009), Factors Affectingon loan Repayment Performance of Farmers in Khorasan-Razavi Province of Iran, Working paper Ferdowsi University of Mashhad, Iran 10 Malgorzata Wozniacka Snigdha Sen (2004), Credit Scores: What you should know about your own,Credit Scores: What you should know about your own 11 Miller, S (2012), Risk Factors for Consumer Loan Default: A Censored Quantile Regression Analysis, Working paper, University of Illinois ... đó: - Y: Khả trả nợ vay hạn khách hàng cá nhân Y = 1: Khách hàng trả nợ vay hạn Y = 0: Khách hàng không trả nợ vay hạn - X1, …, X8: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ hạn khách hàng cá nhân -... nhóm đến nhóm khoản vay không trả nợ hạn 2.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Qua số nghiên cứu cho thấy nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng chủ yếu xuất phát. .. động đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Ngân hàng TMCP Đầu tư Phát triển Việt Nam chi nhánh Bắc ĐăkLăk? ?? 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu nhân tố tác động đến khả trả