Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 39.689a .713 .818
B ng 4.9 cho th y giá tr c a -2 Log likelihood (-2LL = 39.689) không cao l m, nh v y nó th hi n m t đ phù h p khá t t c a mô hình t ng th . Giá tr Cox & Snell R Square c a mô hình h i quy gi i h n Logistic b ng 0.713 ngha là mô hình gi i thích đ c 71.3% s bi n đ ng xác su t tr đ c n cho ngân hàng. B ng 4.10: Classification Tablea Predicted Tinhhinhtrano Observed
khong tra tra duoc
Percentage Correct khong tra 41 4 91.1 Tinhhinhtrano tra no 3 43 93.5 Step 1 Overall Percentage 92.3
M c đ chính xác c a d báo c ng th hi n qua B ng 4.10 Classification Table, b ng này cho th y trong 45 tr ng h p đ c d đoán là
không tr n đ c, mô hình đã d đoán trúng 41 tr ng h p, v y t l chính xác là 91.1%. Còn v i 46 tr ng h p th c t có tr đ c n thì mô hình l i d
đoán sai 3 tr ng h p (t c cho r ng h không tr ), t l trúng gi là 93.5%.
T đó ta tính đ c t l d đoán đúng c a toàn b mô hình là 92.3%.
4.3.3. Nh n xét chung và l a ch n mô hình:
C hai mô hình đ u có m c đ phù h p t ng quát (Sig.OB = 0.00). K t qu d báo c a c 2 mô hình c ng phù h p v i d li u quan sát (Sig. HL c a c 2 mô hình đ u > 0.05).
- chính xác c a k t qu d báo c a c 2 mô hình r t cao, h n
90%.
- Qua giá tr c a “Cox & Snell R-squared” trong k t qu thu đ c t vi c c ng hàm h i quy logistic c a các mô hình cho bi t: mô hình logistic t ng th và mô hình logistic gi i h n gi i thích l n l t 66.9% và 71.3% s bi n đ ng c a xác su t tr đ c n c a khách hàng.
V y mô hình h i quy logistic gi i h n có đ phù h p cao h n trong
ph n ánh th c tr ng cho vay tín d ng cá nhân t i VSB ng Nai. Mô hình
đ c c l ng nh sau:
Loge[ ] = -52.333 + 0.169tuoi + 0.954nghenghiep + 0.386thoigianct
+0.116tglamcv + 1.197Nha_o + 0.335Tncanhan– 0.088Du_no + 0.803DV +1.640Tiengui
Tóm l i, v i mô hình logistic, đ phân bi t rõ ràng khách hàng có kh
n ng tr n hay không, các ch tiêu c n quan tâm là:
* Th i gian công tác (=0.386) ngha là trong đi u ki n các y u t
khác không đ i thì th i gian công tác t ng 1 đ n v , xác su t tr n c a khách
hàng t ng 1.47 l n so v i nhóm có th i gian công tác th p h n (T c là
Loge(khanangtrano)= 0.386 Khanangtrano = 1.47)
* Th i gian làm công vi c hi n t i (=0.116) ngha là trong đi u ki n các y u t khác không đ i, th i gian làm công vi c t ng 1 đ n v , xác su t tr n c a khách hàng t ng 1.12 l n.
* Ch tiêu có nhà hay không (=1.197) ngha là trong đi u ki n các y u t khác không đ i, n u nhóm khách hàng đ c đánh giá cao nh nhà riêng thì xác su t tr n t ng thêm 3.30 l n so v i nhóm nhà thuê.
* Thu nh p cá nhân (=0.335) ngh a là trong đi u ki n các y u t
khác không đ i, nhóm khách hàng có thu nh p cá nhân đ c đánh giá cao
nh thu nh p l n h n 120 tri u có xác su t tr n t ng 1.39 l n so v i nhóm
có thu nh p t 36 – 120 tri u;
* Khách hàng có s d ng d ch v t i ngân hàng (=0.803) ngh a là
trong đi u ki n các y u t khác không đ i, n u nhóm khách hàng có s d ng
d ch v t i ngân hàng đ c đánh giá cao nh s d ng d ch v ti t ki m và th có kh n ng tr n t ng 2.232 l n so v i các nhóm đ c đánh giá th p h n
nh nhóm ch s d ng d ch v ti t ki m.
* Khách hàng có ti n g i t i ngân hàng (=1.640) ngha là trong
đi u ki n các y u t khác không đ i, nhóm khách hàng có ti n g i ngân hàng
đ c đánh giá cao nh s ti n g i l n h n 500 tri u thì kh n ng tr n t ng
5.15 l n so v i nhóm ch đ c đánh giá th p h n nh nhóm ch g i 100 – 500 tri u.
4.4. T ng h p các nhân t nh h ng đ n kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân t i VSB ng Nai t mô hình th c nghi m
K t qu c a phép ki m đ nh h i quy tuy n tính logistic đã ch ra 9 nhân
t trong s 15 nhân t đ c đ a vào mô hình ban đ u có tác đ ng m nh đ n
mô hình và đáp ng đ c m c đích xây d ng c a tác gi . 9 nhân t đó bao
g m: tu i, ngh nghi p, th i gian công tác, th i gian làm công vi c hi n t i,
nhà , thu nh p cá nhân, d n , s d ng d ch v ngân hàng, tài kho n ti n
g i.
Theo k t qu t mô hình, ta th y bi n ti n g i ti t ki m t i ngân hàng và bi n nhà tác đ ng m nh nh t đ n xác su t tr n c a khách hàng, phù
h p v i lí lu n th c ti n và tình hình hi n t i VSB ng Nai.
Theo nh mô hình đ c l a ch n mà đ a ra trên ta có b ng t ng h p
các nhân t nh h ng đ n kh n ng tr n c a khách hàng nh sau: Các nhân t Tác đ ng đ i v i bi n ph thu c(Khanangtrano) Tuoi + Nghenghiep + thoigianct + Tglamcv + Nha_o + Tncanhan + Du_no - DV + Tiengui + B ng 4.11: Các nhân t nh h ng đ n kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân t i VSB ng Nai Bi n Tu i (Tuoi) có tác đ ng (+) đ i v i kh n ng tr n c a khách
hàng. i u này có ngh a là khi tu i c a khách hàng càng cao thì xác su t kh
n ng tr đ c n c a khách hàng đó là càng t ng.
Bi n Ngh nghi p (nghenghiep) có tác đ ng (+) v i bi n kh n ng tr
Rõ ràng là khi khách hàng có ngh nghi p thì kh n ng tr n c a khách hàng
cao h n.
Bi n Th i gian công tác (thoigianct) c ng có tác đ ng cùng chi u v i
bi n kh n ng tr n . i u này nói lên r ng khi khách hàng có thâm niêm
trong công vi c thì ngân hàng càng d đi đ n quy t đ nh c p tín d ng
h n.T ng t v i bi n th i gian làm vi c (thoigiancv).
Bi n Nhà (Nha_o) và bi n Thu nh p cá nhân (Tncanhan) c ng có tác
đ ng cùng chi u v i bi n kh n ng tr n c a khách hàng. i u này hoàn toàn
h p lí v i tính th c ti n c a nó và k t qu rút ra t mô hình.
Bi n D n (Du_no) có tác đ ng ngh ch đ i v i kh n ng tr n c a
khách hàng. K t qu phân tích cho bi n này c ng hoàn toàn h p lí vì khách hàng còn có nh ng kho n n thì không d dàng khi mu n ngân hàng đánh giá
cao kh n ng tr n c a mình.
Bi n s d ng các d ch v khác (DV) và bi n S d ti n g i (Tiengui) có
tác đ ng cùng chi u v i kh n ng tr n c a khách hàng. Ngân hàng s u
tiên c p tín d ng và đánh giá cao nh ng kho n vay này khi khách hàng con s
d ng các d ch v c a ngân hàng và có các tài kho n ti n g i. i u này nói lên
r ng, khách hàng có ngu n l c tài chính không khó kh n và các kho n tín
d ng có th thu h i cao h n.
Tuy nhiên, theo k t qu t mô hình ta th y tác đ ng c a các bi n đ c l p đ n bi n ph thu c hoàn toàn trái ng c v i k t qu nghiên c u c a
Kleimeier và Thanh (2006). S d có s khác bi t l n này là do s khác nhau v m u nghiên c u, th i gian nghiên c u và đ i t ng nghiên c u c a hai mô hình.
Kleimeier và Thanh (2006) Tác gi M u nghiên c u Các ngân hàng bán l Vi t Nam 91 khách hàng cá nhân t i VSB ng Nai Th i gian nghiên c u Kho ng n m 2006 2011-2012
i t ng nghiên c u Ngân hàng Vi t Nam VSB ng Nai V i s khác bi t quá l n nh v y, k t qu nghiên c u c a Kleimeier và Thanh (2006) không th phù h p v i hoàn c nh và tình hình hi n t i c a VSB
ng Nai. Do v y, các k t qu c a mô hình nh đã nghiên c u trên đánh
giá xác su t tr n c a các khách hàng cá nhân t i VSB ng Nai t ng đ i
CH NG V: K T LU N
R i ro tín d ng không còn là v n đ m i m nh ng luôn đ c quan tâm
th ng xuyên do nh h ng không nh c a nó đ n ho t đ ng kinh doanh c a
Ngân hàng. Do v y, vi c xây d ng mô hình đánh giá kh n ng tr n c a
khách hàng là vô cùng b c thi t đ i v i các Ngân hàng nói chung và Ngân hàng liên doanh Vi t Thái – chi nhánh ng Nai nói riêng. Thông qua h
th ng ch m đi m và x p h ng tín d ng khách hàng cá nhân và ph ng pháp
logistic ph n nào cho th y đ c s nh h ng c a các nhân t trên đ n kh
n ng tr n c a các khách hàng.
Qua quá trình nghiên c u, lu n v n đã thu đ c k t qu sau:
- T ng k t các k t qu nghiên c u trên th gi i v s nh h ng c a
các nhân t đ n kh n ng tr n c a khách hàng.
- Nh n di n đ c các nhân t nh h ng đ n xác su t tr n c a khách
hàng cá nhân t i Ngân hàng liên doanh Vi t Thái – chi nhánh ng Nai bao
g m 15 nhân t : Tu i, Trình đ h c v n, Ngh nghi p, Th i gian công tác,
Th i gian làm công vi c hi n t i, Tình tr ng nhà , C c u gia đình, S
ng i n theo, Thu nh p cá nhân hàng n m, Thu nh p c a gia đình hàng
n m, Tình hình tr n v i VSB, Tình hình ch m tr lãi, T ng d n hi n t i
VN , S d ng các d ch v khác c a VSB và S d ti n g i ti t ki m bình
quân.
- Xây d ng đ c mô hình h i quy logistic các nhân t nh h ng đ n
xác su t tr n c a khách hàng cá nhân t i Ngân hàng liên doanh Vi t Thái
- ánh giá đ c m c đ nh h ng c a t ng nhân t đ n xác su t tr
n c a khách hàng cá nhân t i Ngân hàng liên doanh Vi t Thái – chi nhánh
ng Nai.
Tuy nhiên, lu n v n còn có m t s h n ch nh t đ nh:
- i t ng nghiên c u h n ch (t ng th m u ch có 91 khách hàng cá
nhân vay v n t i VSB ng Nai)
- Mô hình ch đánh giá trên các ch tiêu d a trên k thu t ch m đi m tín
d ng, ch a áp d ng k thu t ch m đi m hành vi c a khách hàng. Vi c đánh
giá hành vi c ng r t quan tr ng vì nó ph n ánh cách th c, thái đ , tính trung
th c c ng nh s h p tác trong vi c tr n Ngân hàng.
- Lu n v n ch y u d a vào ngu n thông tin t Trung tâm thông tin tín
d ng (CIC) trong khi ngu n thông tin này l i không đ c c p nh t th ng
xuyên.
H ng nghiên c u ti p theo:
- M r ng đ i t ng nghiên c u
- Nghiên c u thêm các nhân t hành vi nh h ng đ n kh n ng tr n - Ngoài thông tin t CIC, có th tham kh o thông tin t các TCTD khác
đ thông tin tài chính c a khách hàng đ c đ y đ và rõ ràng h n.
M t s đ xu t t nghiên c u mô hình:
vi c đánh giá kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân t i VSB
ng Nai đ c chính xác, minh b ch, lu n v n đ xu t m t s gi i pháp sau:
- Nâng cao trình đ th m đ nh c a CBTD, đ c bi t là th m đ nh t cách
c a khách hàng vì đi u này có nh h ng r t l n đ n thi n chí hoàn tr ti n
- ph c v cho công tác đánh giá, các CBTD ph i th ng xuyên c p
nh t các thông tin v kinh t k thu t, các thông tin d báo v s phát tri n c a
các ngành, giá c th tr ng, ….
- Nâng cao hi u qu trong vi c thu th p và s d ng thông tin trong ho t
đ ng tín d ng. Thông tin đ y đ , chính xác v khách hàng, v th tr ng, có vai trò r t quan tr ng trong vi c đ m b o ch t l ng cho vay, h n ch r i ro.
i u này giúp CBTD n m b t đ c thông tin các doanh nghi p m t cách
chính xác h n, đánh giá đ c tình hình ho t đ ng s n xu t kinh doanh c a
doanh nghi p vay v n và đ có c s đ nh giá l i tài s n đ m b o c a khách hàng. Ngoài thông tin CIC, có th thu th p thông tin t các ngu n sau:
+ T các đ i tác c a khách hàng
+ T nh ng ngân hàng mà khách hàng có quan h . T ng c ng s h p
tác gi a các ngân hàng trong v n đ chia s thông tin.
+ T c quan qu n lý khách hàng
- xác su t tr n c a khách hàng đ c đánh giá cao, VSB ng Nai
c n t ng c ng giám sát s d ng v n vay, tránh tr ng h p khách hàng s
d ng v n vay sai m c đích, không tr n mà s d ng vào vi c khác, khi n
đ n h n không có kh n ng tr . Trong đó đ c bi t th c hi n:
+ Ki m tra th ng xuyên và đ t xu t
+ Thay đ i n i dung ki m tra, không ch ki m tra m c đích vay mà còn
1 TÀI LI U THAM KH O I.Tài li u ti ng Vi t
1. Hoàng Tr ng – Chu Nguy n M ng Ng c, (2008), Phân tích d li u nghiên c u
v i SPSS, NXB H ng c, Tp.HCM;
2. Nguy n Quang Dong, (2002), Kinh t l ng ch ng trình nâng cao, NXB Khoa h c và k thu t, Hà N i;
3. Nguy n Minh Ki u, (2007), Tín d ng và th m đnh tín d ng ngân hàng, NXB Tài chính, Tp.HCM;
4. Ramanathan R., (2007), Nh p môn kinh t l ng v i các ng d ng, B n d ch ti ng Vi t c a Fulbright, Ch ng trình gi ng d y Kinh t Fulbright.
5. V ng Quân Hoàng, ào Gia H ng, Nguy n V n H u, Tr n Minh Ng c và
Lê H ng Ph ng, (2006), Ph ng pháp th ng kê xây d ng mô hình đ nh m c tín
nhi m khách hàng th nhân
II. Tài li u ti ng Anh
1. Aparecida, G. M., Gonçalves, E. B., (2007), Credit Risk Analysis Applying Logistic Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms Models, speech at POMS 18th Annual Conference, Dallas, Texas, USA, May 4 – May 7, 2007;
2. Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier, (2006), Credit Scoring for Vietnam’s Retail Banking Market, Maastricht University, Netherlands; http://edocs.ub.unimaas.nl/loader/file.asp?id=1157.
3. Erdem, C., (2008), Factors Affecting the Probability of Credit Card Default and the Intention of Card Use in Turkey, International Research Journal of Finance and Economics, No. 18, pp. 159 – 171.
4. Ausubel, L,M. (1997), “Credit card default, credit card profits and bankruptcy”, American Bankruptcy Law Journal, Vol.71, pp. 249-270.
5. Ausubel, L,M. (1991), “The failure of competition in the credit card market”, American Economic Review, Vol. 81, pp.50-81.
6. Barker, T. and Sekerkaya, A. (1992), “Globalizaton of Credit Card Usage: The Case of a Developing Economy”. International Journal of Bank Marketing, Vol.10, No.6, pp. 27-31.
7. Black, S.E. and Morgan, D.P. (1998). Risk and the democratization of credit cards. Federal Reserve Bank of New York Research Paper, No: 9815,
8. Crook, J. (2001). “The demand for household debt in the USA: Evidence from the 1995 survey of consumer finance” Applied Financial Economics, Vol. 11, No.1, pp. 83-91.
9. Cox, D. and Jappelli, T. (1993), “The effect of borrowing constraints on consumer liabilities”, Journal of Money, Credit and Banking, Vol.25, pp. 197- 213.