MỤC LỤC
Đề tài đã xây dựng một mô hình đơn giản để đánh giá khả năng trả nợ củaKHCN vay vốn trung và dài hạn dựa trên cácnhân tố có sẵn của KHCN tạiVietinBank CN 4, bao gồm xác định các yếu tố ảnh hưởng và mức độ tác động củatừngyếutốđếnkhảnăngtrảnợ củaKHCN. Đề tài cũng đề xuất các giải pháp có tính khả thi, phù hợp với đặc thùVietinBank CN 4 nhằm nâng cao khả năng trả nợ của KHCN vay vốn trung và dàihạn, hạn chế đến mức thấp nhất rủi ro, nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Số lượng khoản vay lại rất nhiều: Cho vay KHCN khác rất nhiều so với việcngânhàngchovaykháchhàngdoanhnghiệp(KHDN)vìnhucầuKHCNrấtđadạng.Giá trị mỗi khoản vay không lớn vì mục đích chủ yếu của những khoản vay là phụcvụnhucầuđờisống(nhàở,ô tô,trangthiếtbịsinhhoạt….). TiềmẩnnhiềuRRTDcao:ChovayKHCNtiềmẩnnhiềuRRTDvìđốitượngvay vốn là cá nhân và hộ gia đình có thu nhập chính là từ lương, cho thuê tài sản vàdễ thay đổi tùy vào sức khỏe và tình trạng công việc luôn thay đổi ở từng thời.
Thôngtưsố11/2021/TT-NHNN:“Rủirotíndụngtronghoạtđộngngânhànglà khả năng xảy ra tổn thất đối với nợ của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàngnước ngoài do khách hàng không có khả năng trả được một phần hoặc toàn bộ nợcủa mình theo hợp đồng hoặc thỏa thuận với tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàngnướcngoài.”. IMF (2019) khuyến nghị rằng các khoản vay (và các tài sản khác) nên đượcphânloạilà“non-performingloan-nợxấu”khi:cáckhoảnthanhtoángốcvàlãiquáhạn từ 90 ngày trở lên; hoặc có khoản thanh toán lãi bằng 90 số ngày lãi trở lên đãđược vốn hóa (nhập vào số tiền gốc), tái cấp vốn, hoặc tái tục (trì hoãn thanh toántheo thỏa thuận); hoặc có bằng chứng tồn tại để phân loại chúng là không hiệu quảngay cả khi không có khoản thanh toán quá hạn 90 ngày, chẳng hạn như khi con nợnộpđơnxinphásản.
Đinh Kiệm và Đỗ Hữu Trường(2022)trongkếtquảkhảosátcủamìnhđãnhậnthấykhithunhậptănglênsẽlàmtàinguồn lực tài chính dùng cho việc trả nợ, khi đó khách hàng CN sẽ đảm bảo đượcviệc hoàn trả khi đến hạn.Hiện nay, tại các ngân hàng ở Việt Nam, khi xem xét hồsơ vay vốn của khách hàng thì ngân hàng luôn phải thu thập thông tin về thông tinthunhậpcủaKH,nếunhưthunhậphiệntạikhôngđảmbảochokhảnăngchitrảcủakháchhàng thìthườngngânhàngcũng sẽtừchốiphêduyệtcáckhoảnvay. Ngoài ra, có thể mong đợi có dấuhiệutíchcựchoặctiêucựcnếukhoảnvayquánhỏ.Nếukhoảnvayquánhỏ,việctrảnợcóthểd ễdàng,từđótăngcườnghiệusuất(tứclàcódấuhiệutíchcực).Tuynhiên,khoảnvayquánhỏcóthểkh ôngthúcđẩyngườivaycamkếtsửdụngkhoảnvaymộtcáchhiệuquả(VonPischke,1991).Nócũn gcóthểkhuyếnkhíchngườivaychuyểnhướngkhoảnvaychocácmụcđíchkhác,tăngnguycơtín dụngvàlàmsuyyếuhiệusuất,trongtrườnghợpnày,dựkiếncódấuhiệutiêucựcchobiếnsố(Vigan o,1993).
Ngoài ra, mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng còn cung cấp cái nhìn tổng thểvềtìnhhìnhtàichínhcánhân.Điểmsốtíndụngthấpcóthểlàmộttínhiệuvềnhữngvấnđềtàichín hcầnđượcgiảiquyết,từđókhuyếnkhíchcánhânnắmvữngtìnhhìnhvàcảithiệnđiểm sốcủamình. Mô hình logit được sử dụng để phân tích các yếu tố quyết định khả năng trảnợcủangườiđivay.Môhìnhlogitđượcsửdụngvìbiếnphụthuộclàphânđôi.Điềunày ngụ ý rằng trong thời gian trả nợ nếu người trả lời gặp khó khăn trong việc trảsố tiền đã thỏa thuận vào thời điểm đã định thì nó được biểu thị bằng không (0) nếukhông thì một (1) cho biến phụ thuộc.
Theo kết quả của họ, xác suất vỡ nợ đối với nam giớicao hơn, nếu người đi vay tham gia vào hoạt động sản xuất, nếu số tiền vay cao hơnvà nếu người vay không tham gia bất kỳ khóa đào tạo nào.Roslan và Mohd- Zaini(2009)cũngchorằnglượngtíndụngmàngườithụhưởngnhậnđượcảnhhưởngđếnkhảnă ngtrảnợcủahọ.Khitíndụngkhôngđầyđủ,nôngdânkhôngthểmuacácđầuvàocầnthiếtđểtăngsả nlượngcủahọ,dođótỷlệtrảnợthấp.Mặtkhác,nếusốtiềntín dụng nhiều hơn mức cần thiết của người đi vay thì sẽ có xu hướng sử dụng saimục đích, dẫn đến nợ nần và khả năng trả nợ kém. Dữ liệu chính đã được thu thập bằng cách phỏng vấn 167 người vay đôthị và 172 người vay nông thôn bằng cách sử dụng bảng câu hỏi có cấu trúc với sựtrợgiúpcủacácnhàthốngkêđượcđàotạo.Bảngcâuhỏibaogồmcảcâuhỏimởvàcâuhỏiđóng .Ngoàira,dữliệuphụđãđượcthuthậptừvănphòngtrụsởOMFI,vănphòngchinhánhOMFIvàcác xuấtbảnphẩmliênquankhác.Môhìnhlogitnhịphânđã được sử dụng để phân tích các yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến việc trả nợvay. Sunil Sangwan và cộng sự (2020)đã thực hiện một nghiên cứu trên quy mô498 hộ gia đình tại hai bang của Ấn Độ, chủ đề mà các tác giả thực hiện là hành vihoàn trả khoản vay giữa các khách hàng của các tổ chức tài chính vi mô Ấn Độ.Nghiên cứu này tập trung vào rủi ro trả nợ liên quan đến hoạt động cho vay của tổchức tài chính vi mô (MFI) ở Ấn Độ.
Theo kết quả, các yếu tố nhân khẩuhọc(tuổivàquymôhộgiađình),cácyếutốkinhtếxãhội(trìnhđộhọcvấn,quymôđất đai, quy mô chăn nuôi, thu nhập phi nông nghiệp, mục đích vay) và các yếu tốthểchế(khoảngcáchđườngxá,liênhệvớicáccơquanpháttriển,đàotạonhậnđượcvề sử dụng vốn vay) là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ hoàn trả vốnvaycủacáchộvaylàhộsảnxuấtnhỏtạikhuvựcnghiêncứu.Trìnhđộhọcvấn,quymô đất đai, quy mô chăn nuôi trong đơn vị chăn nuôi nhiệt đới, thu nhập phi nôngnghiệp, mục đích vay, liên hệ với các đại lý khuyến nông và đào tạo nhận được vềsử dụng vốn vay được tìm thấy để xác định tỷ lệ trả nợ của người vay một cách tíchcực và đáng kể, trong khi tuổi tác, quy mô gia đình, và khoảng cách. Trần Thế Sao (2017)tìm hiểu Các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ ngânhàng của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An”, tác giả cũng sử dụngmô hình hồi quy với biến phụ thuộc nhị phân để phân tích dữ liệu gồm 200 KHCNcókhoảnvaytừ2016đến2018.Môhìnhcủanghiêncứunàycó10biếnđộclậpbaogồm: X1- Tuổi, X2-Tình trạng hôn nhân, X3-Trình độ học vấn, X4-Số người phụthuộc,X5-Kinhnghiệm,X6- Diệntíchđấtcanhtác,X7-Thunhậpphinôngnghiệp,.
Giới tính là một nhân tố thường được sử dụng trong mô hình về xác suất trả nợhiệnnay.Làbiếnđịnhtínhnêngiớitínhsẽđượcquyướctheosốhọcđểthuậntiệntrongnghiên cứu, theo đó, khách hàng là nữ giới thì quy ước là 0, trường hợp ngược lại là 1vớikháchhàngnamgiới.Trongmỗixãhộivớinềnvănhoákhácnhau,vaitròcủangườiphụnữvàđànôn gcũngđượcnhìnnhậntheonhữngcáchkhácnhau,dođókhảnăngtrảnợ khi tham gia những hoạt động tín dụng. Trong nhiều nghiên cứu, trình độ học vấn của người đi vay là yếu tố thườngxuyênđượcđềcậpkhinghiêncứuvềvấnđềtrảnợvaycủaKHCN.Điềunàyxuấtpháttừ nhiều nguyên nhân như: người có trình độ học vấn cao hơn sẽ có thu nhập tốt hơngiúp đảm bảo hoàn trả trả các khoản nợ, bên cạnh đó, họ sẽ có sẽ ý thức chấp hành tốthơn các quy định của ngân hàng và pháp luật quốc gia, cũng như ý thức được hậu quảnếu như không hoàn trả đúng hạn khoản nợ của mình. Vớinhữngkhoảnvaycótàisảnthếchấplàbấtđộngsản,ngânhàngcũngdễkiểmsoáttàisảnhơnlàtà isảnthếchấplàđộngsảnnhưôtô.Đốivớikhoảnnhữngkhoảnchovay tín chấp, không cóTSBĐthì ngân hàng cũng dựa vào thiện chí trả nợ của ngườivay mà không có bất kỳ điều kiện ràng buộc trách nhiệm nào của người vay, kết luậnnày tương đồng với Bekhet và Eletter (2014), Chengfeng Zhang và cộng sự (2021),Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Đinh Kiệm và Đỗ Hữu Trường (2022).
Giai đoạn 2018-2022, nền kinh tế thếgiới nói chung và kinh tế trong nướcnóiriênggặpphảinhiềukhókhăn,hoạtđộngkinhd o a n h củaVietinBankCN4cũnggặp phải nhiều thách thức, một phần do yếu tố chủ quan, một phần do yếu tố kháchquan của nền kinh tế.Tuy nhiên, với sự nỗ lực phấn đấu vươn lên mọi khó khăn vàsự quyết tâm của toàn thể ban lãnh đạo và cán bộ nhân viên. Tỷ lệ dưnợ/giá trị TSBĐ tại VietinBank CN 4đang duy trì ở mức cao, có thể gây rủi ro choNH khi phải xử lý TSBĐ thì giá trị TSBĐ sụt giảm dẫn tới không đủ bù đắp cho nợgốcvàlãikhoảnvay.Mặtkháckhitỷ lệdưnợ/giátrịTSBĐlàmchiphítríchlậpdựphòngRRTDcaohơnđốivớicáckhoảnnợnhòm2vàn ợxấuvìmứckhấutrừTSBĐthấp hơn dư nợ cho vay. Dư nợ có TSBĐ là bất động sản chiếm tỷ trọng cao nhất trong tổng dư nợ, tỷlệ dư nợ/giá trị TSBĐ là BĐS có xu hướng tăng dần qua các năm và ở mức cao67.56%năm2022.Tỷlệdưnợ/giátrịTSBĐcùngvớitìnhhìnhthịtrườngBĐShiệnnay đang gặp nhiều khó khăn có thể gây rủi ro không xử lý được tài sản hoặc giá trịxửlýđượckhôngđủđểthuhồinợgốcvàlãikhiCNcầnxửlýtàisảnđểthuhồinợ.
DưnợcóTSBĐlàtàisảnkháccũngchiếmtỷtrọngcaotrongtổngdưnợ.Đâylà các tài sản như quyền tài sản hình thành trong tương lai, hàng hóa, nguyên vậtliệu…córủiropháplývàrủiro sụtgiảmgiátrịrấtcao,tuynhiêntỷ lệdưnợ/giátrịTSBĐ là tài sản khác ở mức 63,83% và 61,10% trong 2 năm. Tỷlệgiớitínhtrongdữliệunghiêncứuxấpxỉnhauvới50,5%kháchhàngnữvà 49,5% khách hàng nam, kết quả này cho thấy hiện nay nữ giới ngày càng có xuhướng vay cá nhân nhiều hơn, điều này có thể thấy hiện nay xu hướng người trởthành trụcộtthunhậpcủa giađìnhđangngày càngtăng cao. Tại VietinBank CN 4 thì các khách hàng vay là Nam chiếm tỷ lệ lớn với tỷ lệkhoảng 70% số lượng khách hàng, cũng là đối tượng khách hàng chiếm đa số trongsố lượng khách hàng không có khả năng trả nợ, trong số 30 khách hàng không cókhảnăngtrảnợtrongtổngmẫunghiên cứuthìcótới22kháchhànglànam.Kếtquảnày phù hợp với đặc điểm giới tính và đặc điểm văn hóa của Việt Nam, người phụ nữthườngcẩntrọnghơnnamgiớidonhữngnhậnđịnhkhắtkhecủaxãhộiÁĐông.
Khi vay vốn tại VietinBank, tùy vào mục đíchvay, sản phẩm vay thì thời hạn vay của mỗi khách hàng sẽ khác nhau, tuy nhiên đốivới các khoản vay phục vụ cho hoạt động SXKD cần có thời hạn dài hơn trên 12tháng để KH có nguồn thu và tái đầu tư, tránh tình trạng KH phải vay mượn bênngoàiảnhhưởngđếnkhảnăngtrảnợ.Ngoàira,cần chúývàcânnhắcnhữngkhoảnvay lớn, có kỳ hạn dài. Vì vậy cóthểnóimộtKH có lịchsửtín dụng tốtsẽphầnnào đảmbảokhảnăng trảnợ.KhitraCIC hoặc xếp hạng tín dụng nội bộ, nếu phát hiện lịch sử quan hệ tín dụng từng cónợ trễ hạn, ngân hàng nên xem xét không cấp tín dụng để tránh rủi ro về sau, xemxét cả những trường hợp quá hạn hoặc chậm thanh toán thẻ tín dụng. Chi nhánh cũng cần chú trọng tới việc xây dựng hệ thống thu thập thông tinvềKHCNmộtcáchchínhxácngaytừbanđầu,tránhđểxảyratrườnghợpsốliệubịbóp méo nhất là các số liệu liên quan đến thu nhập của khách hàng và cẩu thả trongthu thập đánh giá thông tin hay sự thông đồng giữa cán bộ tín dụng và khách hàng.Đồng thời phải có phương pháp giám sát hữu hiệu và những chế tài cụ thể đối vớinhững cánbộcốtìnhsaiphạm.
Ngoài ra, cán bộ tín dụng cần kiểm soát chặt chẽ trong quá trình cho vayKHCN, đặc biệt là mục đích vay vốn. Chi nhánh cần xây dựng quy trình đánh giáchặt chẽ trước và sau vay để đánh giá nguy cơ cho vay sai hay khách hàng sử dụngvốn sai mục đích. Ban Lãnh đạo cần giám sát và xây dựng các hoạt động giám sátviệc thẩm định và đánh giá của khách hàng cán bộ tín dụng thông qua một bộ phậnđộclậphoặctrựctiếpgiámsátđốicớiviệcđánhgiánày củacánbộtíndụng.
“Sử dụng mô hình hồi quy logistic đểđánh giá khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng AgribankChi nhánh Huyện Phú Quý, Tỉnh Bình Thuận”.Tạp chí Công thương. Phương phápthống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân.