cá nhân vay vốn
Quyết định cho vay của một ngân hàng là một quyết định rất quan trọng vì nó gián tiếp xác định lợi nhuận cũng như hiệu suất kinh doanh của ngân hàng trong tương lai. Trong thời gian gần đây, các NHTM càng cẩn trọng hơn trong việc ra quyết định cấp tín dụng của mình để hạn chế tối đa ảnh hưởng từ những khoản vay không chất lượng, có nguy cơ làm phát sinh nợ xấu của ngân hàng. Bởi vì, vấn đề nợ xấu đã và đang trở thành đề tài nóng được quan tâm trên hầu hết các phương tiện truyền thông trong vài năm trở lại đây, điều này phần nào ảnh hưởng đến hình ảnh cũng như uy tín của hệ thống ngân hàng. Nhìn chung, nợ xấu đang tăng lên ở mức đáng báo động không chỉ ở những nước đang phát triển và kém phát triển mà cả những nước đã phát triển cũng không tránh khỏi. Hậu quả của nợ xấu trong hệ thống ngân hàng là sự sụp đổ của một số ngân hàng cũng như tình trạng trì trệ của nền kinh tế nước ta.
Nguyên nhân gây ra tình trạng nợ xấu lớn nhất là do các ngân hàng không có đủ thông tin từ phía khách hàng mặc dù đã có nhiều nỗ lực trong công tác thẩm định. Thực tế, khách hàng có thể đến với ngân hàng do ý định vay vốn nảy sinh từ bản thân nhu cầu của họ hoặc do trong quá trình tiếp xúc, hay các cán bộ tín dụng đã thuyết phục được khách hàng nộp hồ sơ xin vay. Nhưng cho dù là khách hàng mà ngân hàng lần đầu biết đến hay là do cán bộ tín dụng tìm hiểu, thì việc lựa chọn khách hàng vẫn là khâu không thể thiếu. Ngân hàng có thể đưa ra các tiêu chí để lựa chọn khách hàng (kể cả năng lực tài chính và phi tài chính), phương án sử dụng vốn vay, nguồn tài trợ và mức độ sẵn sàng bảo đảm cho các khoản vay (cả bằng tài sản và bằng dòng tiền trong tương lai). Do đó, trở ngại đối với các NHTM hiện nay là khả năng “thấu hiểu” một khối lượng lớn thông tin và lọc lại những thông tin thật sự hữu ích cho việc ra quyết định. Sự tồn tại của mỗi ngân hàng phụ thuộc vào khả năng sàng lọc lượng thông tin ấy của chính Ban quản lý cũng như cán bộ thẩm định của ngân hàng đó. Nếu ngay từ lúc bắt đầu ra quyết định, việc ngân
hàng xác định đúng hướng, lựa chọn đối tượng cho vay thích hợp có thể giúp nhà kinh doanh hạn chế đến mức tối đa rủi ro có thể phát sinh (giảm xác suất xảy ra sai lầm loại I). Và theo đó, khi có bất trắc xảy ra ngoài dự kiến thì họ vẫn có thể chủ động đối phó với tình huống mới chứ không phải quan tâm đến việc sửa chữa sai lầm
Với lý do trên, mô hình Logistic nhị phân đã được sử dụng để xác định xác suất sự chấp nhận của một đơn xin vay vốn của cá nhân và dự đoán sự tác động của các yếu tố độc lập đến biến quyết định cho vay cuối cùng. Qua quá trình khảo sát 120 đối tượng KHCN và xử lý số liệu qua SPSS 16, kết quả xử lý được tổng hợp qua Bảng 4.14 sau:
Bảng 4.14: Kết quả phân tích các yếu tố tác động đến quyết định cho vay khách hàng cá nhân tại ngân hàng Eximbank chi nhánh Tây Đô
Biến Hệ số Bêta Mức ý nghĩa
Sig. Hệ số Exp(B) X1 (TUOI) -0,518 0,679 0,596 X2 (HONNHAN) -2,844 0,119 0,058 X3 (HOCVAN) 3,552 0,077 34,885 X4 (NGHENGHIEP) 0,101 0,062 1,106 X5 (KINHNGHIEM) 0,080 0,498 1,083 X6 (THUNHAP) 2,399*** 0,013 11,007 X7 (NGUONTRANO) -0,628** 0,042 0,534 X8 (MUCDICHVAY) 1,240 0,478 3,456 X9 (SOTIENVAY) -1,465 0,078 0,231 X10 (ĐBTS) -0,240** 0.001 0,786 X11 (DICHVUKHAC) 1,335 0,172 3,799 Hằng số 0,390 0,025 1,477 Số quan sát 120 -2LL 20,984 Hệ số R2 42,1% Hệ số R2 điều chỉnh 73,7% Xác xuất dự báo trúng 89,17%
Ghi chú: *,**,*** lần lượt có ý nghĩa ở mức 1%, 5%, 10% Nguồn: Số liệu xử lý bằng SPSS 16, 2013
Sử dụng phần mềm SPSS để chạy mô hình hồi quy Binary Logistic với độ tin cậy 95%; kết quả hiển thị được diễn giải cụ thể như sau:
Ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy
- Trị số -2 Log likelihood (-2LL) là giá trị thể hiện mức độ phù hợp của mô hình. Trị số này càng nhỏ thì thể hiện mức độ sai số của mô hình càng ít. Trong mô hình này với -2LL = 20,984 là không cao lắm, như vậy có độ phù hợp khá tốt với mô hình tổng thể. Đồng thời hệ số R2 điều chỉnh = 73,7% có nghĩa là 73,7% quyết định cho vay của ngân hàng được giải thích bởi các biến
trong mô hình nghiên cứu. Còn 26,3% sự biến động còn lại do các yếu tố khác mà bài viết chưa nghiên cứu và đưa vào mô hình. Mức độ dự báo chính xác của mô hình là 89,17%
- Dựa vào Bảng 4.14 cho kết quả kiểm định Wald có 3 nhân tố có ảnh hưởng mạnh đến quyết định cho vay của ngân hàng, trong đó các yếu tố: X5 (Thu nhập hàng tháng), X6 (Nguồn trả nợ), X9 (Hình thức đảm bảo tài sản) lần lượt có ý nghĩa ở mức 5% và 10%
Từ kết quả phân tích trên, phương trình hồi quy logistic nhị phân được viết lại như sau:
10 240 , 0 7 628 , 0 6 399 , 2 390 , 0 ] ) 0 ( ) 1 ( [ X X X Y P Y P Loge
Bảng 4.15 cho ta thấy trong 14 trường hợp thực tế ngân hàng đã quyết định Không cho vay, mô hình dự đoán đúng 12 trường hợp tương ứng với tỉ lệ trúng là 85,71%, còn lại 2 trường hợp mô hình đã dự báo sai là Cho vay. Tương tự, trong 106 trường hợp KHCN theo thực tế chi nhánh đã quyết định cấp tín dụng (Cho vay), mô hình đã dự đoán đúng 95 trường hợp, ứng với tỉ lệ trúng là 89,62%. Từ điều này, ta tính được tỉ lệ dự đoán chính xác của toàn mô hình là 89,17%
Bảng 4.15: Mức độ dự báo chính xác của mô hình
Bảng phân loại
Tần số quan sát
Dự báo
Quyết định của ngân hàng Tỷ lệ % đúng Không cho vay Cho vay
Quyết định thực tế của ngân hàng Không cho vay 12 2 85,71 Cho vay 11 95 89,62 Tỷ lệ phần trăm tổng thể 89,17 Nguồn: Số liệu xử lý bằng SPSS 16, 2013
Giải thích ý nghĩa các hệ số trong mô hình
- X1 (Tuổi): Kết quả phân tích hồi quy Logistic nhị phân cho thấy độ tuổi của KHCN có tương quan tỉ lệ nghịch với quyết định cho vay của ngân hàng, tuy nhiên biến này không có ý nghĩa thống kê (tức Sig > 0,05) và ngược lại với kỳ vọng ban đầu. Sở dĩ như vậy là do đối tượng khách hàng đến vay vốn tại ngân hàng chủ yếu thuộc nhóm từ 40 tuổi trở xuống. Tuy nhiên, việc nói những khách hàng càng trẻ hoặc càng lớn tuổi thì khả năng trả nợ càng cao, dẫn đến khả năng cho vay càng cao có phần không hợp lý. Theo ý kiến chủ quan của người viết, những khách hàng ở khung tuổi từ 35 đến 45 tuổi là những khách hàng có nguồn thu nhập tương đối ổn định, sức khỏe và hiệu suất
làm việc đang ở giai đoạn tốt nhất, hăng say nhất cũng như còn đủ năng lực làm tăng thêm thu nhập cá nhân. Tuy đây không phải là điều kiện tiên quyết nhưng việc xét đến tuổi tác của khách hàng cũng phần nào giúp ngân hàng có một cái nhìn bao quát nhất về đối tượng đang giao dịch với mình.
- X2 (Tình trạng hôn nhân): Theo kết quả phân tích, những khách hàng đã kết hôn có khả năng được vay vốn cao hơn những khách hàng độc thân, do khi ấy, đồng nghĩa với việc thanh toán nợ (gốc và lãi) hàng kỳ cho ngân hàng của khách hàng sẽ được san sẻ. Tuy nhiên biến này chỉ có ý nghĩa về mặt kinh tế, không có ý nghĩa về mặt thống kê trong mô hình (mức ý nghĩa Sig. > 0,05)
- X3 (Trình độ học vấn):tương tự biến X2, biến này cũng chỉ có ý nghĩa về mặt kinh tế. Khi một khách hàng có trình độ càng cao thì uy tín đối với nơi khách hàng đang làm việc cũng như đối với ngân hàng càng cao, kỳ vọng khách hàng thực hiện đúng, đủ những điều khoản đã thỏa thuận với ngân hàng, do đó khả năng được cấp vốn càng cao.
- X4 (Nghề nghiệp): với mức ý nghĩa Sig. > 0,05, biến nghề nghiệp không có ý nghĩa trong mô hình. Tuy nhiên, trong thực tế hiện nay, chiến lược của ngân hàng là tập trung vào những khách hàng có nguồn thu nhập ổn định, được đảm bảo. Những khách hàng này thường là các cán bộ công chức, viên chức có nguồn thu nhập chính từ lương, và chủ yếu là làm tại các cơ quan trực thuộc Nhà nước như giáo viên, nhân viên văn phòng, v.v... Những đối tượng mà nghề nghiệp là buôn bán kinh doanh hoặc làm việc tại các công ty, doanh nghiệp ngoài Nhà nước, của tư nhân hoặc nước ngoài thường có thu nhập cao hơn, nhưng bên cạnh đó, nguy cơ mất việc và rủi ro ngành nghề lại luôn tiềm ẩn hơn nhóm khách hàng là CCVC.
- X5 (Số năm kinh nghiệm): độ ổn định công việc hiện tại của khách hàng cũng được thể hiện qua số năm kinh nghiệm mà khách hàng đã và đang làm trong ngành/nghề/công việc đó, qua đó cũng thể hiện được sự tăng trưởng về thu nhập của khách hàng. Một khách hàng có số năm kinh nghiệm trong công việc càng cao được kỳ vọng sẽ có thu nhập cao hơn những cá nhân có số năm ít hơn; ngoài ra, người có nhiều năm kinh nghiệm được đánh giá là đã có 1 sự thành thạo, kĩ năng nhất định trong công việc họ đang làm, do đó khả năng mất việc, hoặc xảy ra rủi ro nghề nghiệp là thấp hơn so với những người chỉ với vài năm kinh nghiệm. Do mức ý nghĩa Sig. của biến này không có ý nghĩa thống kê, biến X5 bị loại khỏi mô hình.
- X6 (Thu nhập ròng hàng tháng) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Theo kết quả hồi quy Logistic cho thấy, biến thu nhập của khách hàng và quyết định cho vay của ngân hàng tỉ lệ thuận với nhau, kết quả phản ánh đúng
như kì vọng ban đầu. Hệ số ExpB của biến thu nhập là 11,007. Có thể diễn giải ý nghĩa của hệ số này là khi thu nhập ròng của khách hàng tăng lên 1 triệu đồng thì sẽ làm tăng quyết định cho vay của ngân hàng lên 11,007 lần, điều này cho thấy một thực tế khách hàng có thu nhập càng cao thì khả năng được vay vốn càng cao. Bởi lẽ, khi thu nhập khách hàng tăng dần đồng nghĩa với việc khách hàng có đủ năng lực tài chính để vay vốn, đủ khả năng chi trả các khoản tiền lãi và gốc hàng tháng mà vẫn đảm bảo được chi phí sinh hoạt, chi tiêu của chính khách hàng cũng như trang trải chi tiêu cho những người phụ thuộc, gia đình. Ngoài ra, Theo Nghị định số 65 /2013/NĐ-CP của Chính phủ, từ ngày 01/07/2013, cá nhân cư trú có thu nhập tiền lương, tiền công, thu nhập từ kinh doanh được giảm trừ gia cảnh vào thu nhập chịu thuế trước khi tính thuế là 9 triệu đồng/tháng đối với người nộp thuế. Điều này đồng nghĩa với việc thu nhập thực tế của người lao động tăng lên.
Mức vay phụ thuộc vào thu nhập rất nhiều vì đây là nguồn đảm bảo trả gốc và lãi hàng tháng. Khách hàng có thể cân nhắc nên chứng minh thêm nguồn thu nhập (nếu khách hàng đã kết hôn) để có thể được vay vốn số tiền cao hơn hay có phương án trả nợ dài hoặc ngắn hơn. Bên cạnh đó, các nhân viên tín dụng sẽ tính toán mức vay, và thời gian trả nợ hợp lý để tránh áp lực trả nợ, ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống của khách hàng. Khách hàng cũng nên chú ư tiết kiệm ít nhất 10% thu nhập sau khi trừ chi phí sinh hoạt và trả nợ vay ngân hàng để phòng trong một số trường hợp bất khả dĩ xảy ra.
Theo quan sát, khách hàng cá nhân đến vay vốn ít quan tâm đến lãi suất, tức là khách hàng quan tâm đến số tiền lãi, gốc phải thanh toán mỗi kỳ nhiều hơn lãi suất phải trả cho khoản vay. Do đó dẫn đến tình trạng, một số khách hàng vay các gói ưu đãi ngỡ ngàng khi số tiền phải trả mỗi kỳ bỗng tăng hơn ban đầu khi thời hạn ưu đãi đã hết. Mặc dù ngân hàng thỏa thuận làm hợp đồng kéo dài thời gian trả nợ nhưng tâm lý đa số khách hàng tranh thủ tất toán hợp đồng sớm hơn dự kiến, điều này có thể thấy qua chỉ số vòng quay vốn tín dụng cá nhân đã phân tích ở trên
- X7 (Nguồn thu nhập trả nợ)
Dựa vào kết quả bảng 4.14, chúng ta cũng có thể thấy đây là biến có ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng cũng như quyết định khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này cũng có ý nghĩa trong thực tế. Khi thẩm định khách hàng, cán bộ tín dụng cũng như ngân hàng đều quan tâm nguồn trả nợ chính của khách hàng xuất phát từ nguồn nào và mức độ ổn định, tăng trưởng của nguồn trả nợ. Thông thường khách hàng đến vay có các nguồn trả nợ chính như: từ lương (đối với cán bộ, công nhân viên văn phòng,...); từ hoạt
động sản xuất kinh doanh (đối với tiểu thương, hộ sản xuất…), cho thuê tài sản (cho thuê nhà trọ, mặt bằng, xe…). Đối với nguồn thu nhập từ lương được kì vọng là nguồn có mức độ ổn định cao, nhưng còn phải xem xét đến việc tình hình kinh doanh của công ty nơi khách hàng làm việc có tăng trưởng hay đang trì trệ không, có ổn định hay công ty đang gặp rủi ro gì hay không nên ngân hàng thường yêu cầu những khách hàng này sao kê bản lương nhằm để theo dõi lịch sử nguồn thu nhập. Những khách hàng là cán bộ, công nhân viên làm trong các cơ quan Nhà nước thường được đánh giá là có độ tín nhiệm cao và uy tín, những khách hàng này có thể được cho vay tín chấp thông qua nguồn lương ổn định hàng tháng.
Đối với nguồn trả nợ từ sản xuất kinh doanh và nguồn khác, để xác định được khả năng trả nợ của khách hàng đó, ngân hàng cũng thu thập thông tin để đánh giá sự ổn định đầu ra, đầu vào trong suốt quá trình sản xuất – kinh doanh của cá nhân đó thông qua tổng hợp các hóa đơn phát sinh ở khâu nhập nguyên vật liệu, hàng hóa về đến khâu bán lại thành phẩm. Công việc này cũng nhằm củng cố quyết định cho vay của ngân hàng.
- X8 (Mục đích vay vốn): Trong quá trình thu thập số liệu cũng như tham khảo ý kiến của các cán bộ tín dụng, các khoản vay của cá nhân tại chi nhánh chủ yếu là vay để tiêu dùng. Các khoản vay tiêu dùng thường nhỏ lẻ, không tốn thời gian xét duyệt hồ sơ như các khoản vay SXKD, tuy nhiên lại làm tăng chi phí cho ngân hàng khi phải xử lý nhiều gói nhỏ, lẻ tẻ của các cá nhân khác nhau thay vì 1 món vay lớn như món vay SXKD. Trong mô hình, biến này không có ý nghĩa.
- X9 (Số tiền vay): Qua bảng 4.14 cho ta thấy, số tiền vay và quyết định cho vay của ngân hàng tỉ lệ nghịch với nhau, điều này đúng với kì vọng ban đầu. Khi một khách hàng vay 1 món vay lớn đồng nghĩa với việc ngân hàng phải xét duyệt kĩ càng hơn vì nếu không rủi ro sẽ cao hơn. Qua điều tra, KHCN chủ yếu vay các khoản nhỏ lẻ để mua vật dụng trong gia đình, xây hoặc sửa nhà. Các khoản vay lớn hơn mức 500 triệu thường là các khoảng thanh toán tiền hàng, xây nhà trọ, mở cửa hàng, quán cà phê... số lượng các khoản vay này chỉ chiếm 22,5%
- X10 (Hình thức đảm bảo tài sản):với mức ý nghĩa 5%, hình thức đảm bảo tải sản có tương quan tỉ lệ nghịch với quyết định cho vay của ngân hàng
Qua quá trình thu thập thông tin khách hàng, trong 120 mẫu, có đến 71 trường hợp trên tổng số đảm bảo tiền vay bằng hình thức đối vật (chiếm 59,2%), tức cầm cố/thế chấp tài sản thuộc sở hữu khách hàng hay được hình
thành từ vốn vay (nhà cửa, máy móc, thiết bị, xe…). Theo đó, tài sản đảm bảo cũng là một trong các yếu tố góp phần nên quyết định cho vay