6. Bố cục của nghiên cứụ
4.3.2.2.Các biến số không có ý nghĩa thống kê
53
- Biến số “Hôn nhân”
Biến số thể hiện tình trạng hôn nhân của khách hàng tại thời điểm vaỵ Biến số không thể hiện ý nghĩa thống kê trong mô hình. Về mặt lý thuyết, những khách hàng lập gia đình sẽ ít ưa rủi ro hơn những khách hàng chưa lập gia đình và như vậy ảnh hưởng tích cực tới khả năng trả nợ. Giống như các nghiên cứu của Chapman (1990) hay Duygan-Bump và Grant (2008), nghiên cứu trên thực tế tại ngân hàng đã cho thấy không có bất cứ ảnh hưởng nào của yếu tố này lên khả năng trả nợ. Điều này cũng có nghĩa là sự ưa thích về rủi ro gữa hai loại đối tượng vay phân chia theo
- Biến số “ Độ tuổi”
Biến số này đều không có ý nghĩa thống kê trong hai mô hình. Một số nghiên cứu thực nghiệm như của Chapman (1990) và Kohansai và Mansoori (2009) sử dụng tính ưa thích rủi ro và kinh nghiệm ẩn chứa trong yếu tố độ tuổi để giải thích sự tác động thuận chiều củ biến số này tới khả năng trả nợ. Trong khi đó, một số nghiên cứu khác của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2009) căn cứ vào khả năng tạo ra thu nhập để giải thích về sự tác động nghịch chiều của biến số này tới khả năng trả nợ.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy các yếu tố tiềm ẩn trong độ tuổi đều không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ khi hệ số hồi quy của biến số “Độ tuổi” không có ý nghĩa thống kê trong cả hai mô hình hồi quỵ Có thể những người trẻ với đặc điểm ưa thích rủi ro hơn đã sử dụng vốn vay thiếu hiệu quả trong thời kỳ kinh tế khó khăn, trong khi đó những người lớn tuổi hơn cũng không tạo ra hiệu quả cao hơn do ảnh hưởng từ sức ỳ của độ tuổị
Như vậy trong ba yếu tố thuộc về đặc điểm nhân khẩu học, chỉ có duy nhất biến số “ Giới tính” là có ảnh hưởng tới khả năng trả nợ căn cứ vào yếu tố ưa thích rủi ro tiềm ẩn trong biến số nàỵ Hai biến số còn lại là “Hôn nhân” và “Độ tuổi” đã không thể hiện được bất cứ sự tác động nàọ
- Biến số “ Thu nhập”
Biến số “Thu nhập” được ngân hàng thu thập để đánh giá tiềm năng trả nợ của khách hàng. Biến số không có ý nghĩa thống kê ở hai mô hình.
Về mặt lý thuyết, khách hàng có mức thu nhập cao hơn sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn và phần lớn những nghiên cứu thực nghiệm như của Sileshi và ctg (2012) cũng đưa ra kết quả tương tự.
54
Tuy nhiên nghiên cứu thực nghiệm tại ngân hàng đã đưa ra kết quả khác, yếu tố thu nhập đã không có bất cứ ảnh hưởng nào tới khả năng trả nợ. Điều này có thể xuất phát từ hai nguyên nhân sau: Thứ nhất, biến số này được thu thập trước khi khách hàng được quyết định vaỵ Có nghĩa là yếu tố thu thập có thể biến động mạnh chứ không ổn định trong thời gian vay, đặc biệt là trong nền kinh tế Việt Nam bị suy thoáị Thứ hai, việc thu nhập số liệu về thu nhập chưa chắc đã chính xác hoàn toàn. Thu nhập của khách hàng được căn cứ vào hai nguồn chính (i) số liệu sao kê từ ngân hàng đối với những khách hàng có sử dụng dịch vụ thanh toán lương qua tài khoản ngân hàng hoặc (ii) chứng nhận thu nhập từ công ty thông qua một văn bản xác nhận từ giám đốc/tổng giám đốc và hợp đồng lao động. Chính nguồn căn cứ thứ (ii) đã là một kẽ hở để cả khách hàng và nhân viên ngân hàng tận dụng để khai tăng số thu nhập lên và số liệu về thu nhập bị bóp méọ
Do số liệu về thu nhập có thể bị bóp méo và/hoặc không thể hiện theo cả thời kỳ vay nên không tìm thấy ảnh hưởng của biến số tới khả năng trả nợ.
- Biếnsố “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn”
Để tìm hiểu rủi ro đạo đức của khách hàng, nghiên cứu này sử dụng một biến số đại diện là “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn”. Khách hàng sẽ được đánh giá rủi ro đạo đức nếu sủ dụng sai mục đích vốn vaỵ
Về mặt lý thuyết, khi khách hàng sử dụng sai mục đích, rủi ro sẽ tăng cao và dẫn tới khả năng trả nợ thấp hơn. Tuy nhiên nghiên cứu trên thực tế tại ngân hàng đã chỉ ra kết quả là không có sự khác biệt giữa khách hàng sử dụng đúng mục đích và sai mục đích khi ảnh hưởng của biến số này tới khả năng trả nợ không có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể do những nguyên nhân sau: Thứ nhất, việc sử dụng đúng mục đích của khách hàng trong thời kỳ này đều có những kết quả không khác biệt nhau khi những khoản vay đúng mục đích đã không được thẩm định kỹ càng dẫn tới khả năng trả nợ giảm trong khi đó nhũng khoản vay không đúng mục đích cũng trực tiếp dẫn tới khả năng trả nợ giảm. Thứ hai, ngân hàng có thể đã chưa kiểm soát chặt chẽ các báo cáo từ cán bộ tín dụng phụ trách theo dõi khoản vay đã khiến cho thông tin về việc sử dụng vốn vay bị sai lệch. Thông tin về việc sử dụng khoản vay như thế nào phần lớn là do quyết định của cán bộ tín dụng hay có sự thỏa thuận giữa cán bộ tín dụng và khách hàng. Điều này dẫn tới số liệu về tình hình sử dụng vốn đúng mục đích bị bóp méọ
55
Thứ ba, trong trường hợp ngược lại, có thể ngân hàng đã xử lý rất tốt các khoản vay bị sử dụng sai mục đích, có nghĩa là ngay khi phát hiện ra khách hàng sử dụng sai mục đích, ngân hàng tiến hành các hoạt động thanh lý hoặc các hoạt động khác theo quy định. Tuy nhiên kết quả phân tích tại bảng 4.15 đã cho kết quả ngược lại khi có tới 85% số khách hàng sử dụng vốn sai mục đích đã trả nợ trễ hạn. Có nghĩa là (i) ngân hàng không có khả năng phát hiện sớm những trường hợp sử dụng không đúng mục đích hoặc (ii) ngân hàng có phát hiện ra nhưng việc xử lý không hiệu quả.
Bảng 4.17. Phân tích hoạt động kiểm tra mục đích sử dụng vốn theo khả năng trả nợ theo thời gian
Trễ hạn Đúng hạn Count Colum N% Row N% Count Colum N% Row N% Không đúng mục đích 65 33.3% 85.5% 11 3.6% 14.5% Đúng mục đích 130 66.7% 30.4% 297 85.0% 69.6% Tổng 195 100.0% 308 100.0%
(nguồn : Tính toán của tác giả)
Như vậy tuy biến số này không đánh giá chính xác được khía cạnh ảnh hưởng của rủi ro đạo đức tới khả năng trả nợ nhưng nó cũng đã cho thấy một số đánh giá sơ bộ về hoạt động quản trị rủi ro đối với khách hàng cá nhân.
- Biến số “Chấm điểm tín dụng”
Biến số được dùng để đại diện đo lường cho rủi ro tác nghiệp là “Chấm điểm tín dụng”. Trong lý thuyết cũng như hoạt động thực tiễn của ngân hàng, hoạt động xếp hạng tín dụng giúp cho việc phân loại khách hàng và đánh giá tiềm năng khả năng trả nợ của khách hàng được tốt hơn. Nếu việc xếp hạng giúp cho việc phân loại rủi ro hiệu quả thì hoạt động tác nghiệp (cụ thể là khâu đánh giá khách hàng tiềm năng) hoạt động tốt, nếu không ngược lạị
Nghiên cứu thực nghiệm tại ngân hàng đã cho thấy biến số “Chấm điểm tín dụng” không có bất cứ ảnh hưởng nào tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa là những khách hàng có được điểm đánh giá tín dụng cao có rủi ro trả nợ/khả năng trả nợ không khác biệt đối với khách hàng có điểm đánh giá tín dụng thấp. điều này có thể là do các nguyên nhân sau: Thứ nhất, nền kinh tế bị khủng hoảng
56
nhanh chóng dẫn tới sự biến động rất khó lường về khả năng sử dụng hiệu quả các khoản vay của các khách hàng. Thứ hai, nghiêm trọng hơn, có sự sai sót, sự cẩu thả hoặc sự thông đồng giữa cán bộ thẩm định tín dụng và khách hàng đã dẫn tới số điểm chấm bị sai lệch, không thể hiện rõ tiềm năng trả nợ tiềm năng trả nợ của khách hàng. Thứ ba, cấu trúc bảng chấm điểm tín dụng có thể chưa hợp lý.
Như vậy, nếu rủi ro xuất phát từ nguyên nhân thứ hai hoặc thứ ba, rủi ro tác nghiệp tại khâu thẩm định (một trong các khâu tác nghiệp quan trọng nhất của ngân hàng) là một vấn đề mà ngân hàng phải đặc biệt lưu ý. Thêm vào đó, trong phân tích tại phần trên, khâu kiểm soát mục đích sử dụng vốn của ngân hàng, ở một mức độ nào đó, cũng đã thể hiện sự bất cập của mình.
Xét về yếu tố “Thu nhập”, yếu tố này đã không thể hiện bất cứ sự tác động nào tới khả năng trả nợ do việc thu thập dữ liệu về thu thập của khách hàng còn nhiều bất cập hoặc do biến động về thu nhập của khách hàng trong thời kỳ khủng hoảng đã không theo một xu hướng rõ rệt.
Nhóm biến số thể hiện đặc điểm khoản vay bao gồm các biến số: “Kích cỡ khoản vay”, “Lãi suất khoản vay”, “Hình thức vay”, và “Mục đích vay vốn”. Biến số “Kích cỡ khoản vay” mặc dù đã thể hiện sự tác động tích cực tới khả năng trả nợ giống như lý thuyết và các nghiên cứu trước nhưng mức độ ảnh hưởng là không đáng kể tính theo cả quy mô trả nợ và thời gian trả nợ. Ngược lại biến số “Lãi suất khoản vay” đã thể hiện rõ gánh nặng chi trả của khách hàng khi nó tác động âm tới khả năng trả nợ với mức độ tác động biên ở hai mô hình là khá cao (16.6% ở mô hình 1 và 23.1% ở mô hình 2). “Hình thức vay” cũng là một biến số có mức ảnh hưởng rõ ràng tới khả năng trả nợ. Những khách hàng vay tín chấp có khả năng trả nợ kém hơn hẳn so với những khách hàng vay thế chấp. Điều này đã thể hiện một số yếu kém của ngân hàng trong việc quản trị rủi ro đối với khoản vay tín chấp.
“Mục đích vay vốn” bao gồm ba biến giả, hai trong số đó được đưa vào mô hình hồi quy để tìm hiểu ảnh hưởng của mục đích vay vốn tới khả năng trả nợ. Đáng chú ý nhất là đối với những khách hàng sử dụng vốn vay để mua bất động sản đã có khả năng trả nợ kém hơn hẳn những nhóm khách hàng khác và điều này một lần nữa đặt ra câu hỏi về vấn đề quản trị rủi ro của ngân hàng khi (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
57
không thể lường trước được tình hình kinh tế nói chung và diễn biến của thị trường bất động sản nói riêng. Trong khi đó nhóm khách hàng vay tiêu dùng tuy có thể hiện ảnh hưởng âm tới quy mô trả nợ nhưng mức ảnh hưởng này tương đối thấp (4%).
Rủi ro đạo đức của người vay cũng là một nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ. Biến số đại diện cho nhân tố này là “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn”. Kết quả thực nghiệm cho thấy không đánh giá chính xác được khía cạnh ảnh hưởng của rủi ro đạo đức tới khả năng trả nợ khi (i) không có sự khác biệt về hiệu quả sử dụng các khoản vay đúng hay không đúng mục đích hoặc (ii) thông tin về mục đích sử dụng khoản vay đã bị bóp méọ Điều này một lần nữa đã báo hiệu những bất cập trong quản trị rủi ro đối với khách hàng cá nhân.
Yếu tố cuối cùng được xem xét là rủi ro tác nghiệp, biến số đại diện trong phân tích là “Chấm điểm tín dụng”. Kết quả phân tích cho thấy không có bất cứ ảnh hưởng của biến số này tới khả năng trả nợ, điều này về thực tế là không đúng. Một trong những nguyên nhân có thể dẫn tới kết quả trên không đúng là có sự sai sót, sự cẩu thả hoặc sự thông đồng giữa cán bộ thẩm định tín dụng và khách hàng dẫn tới số điểm chấm bị sai lệch, không thể hiện rõ tiềm năng trả nợ của khách hàng. Và nếu như vậy, rủi ro tác nghiệp rất đáng báo động.
58
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Thông qua nội dung chương này, tác giả đã trình bày rất chi tiết về mô hình, quá trình phân tích dữ liệu và các kết quả rút rạ Với số lượng mẫu khá lớn (503 quan sát), đối tượng nghiên cứu phong phú, bằng sự hỗ trợ của SPSS 20.0, mô hình hồi quy về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân đã được hình thành, từ đó các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ có ý nghĩa thống kê được xác định, bao gồm các biến số sau: Giới tính, trình độ học vấn, đặc điểm nghề nghiệp, kích cỡ khoản vay, lãi suất khoản vay, hình thức vay và mục đích vaỵ Sau đó tác giả đã phân tích tình hình thực tế của từng biến tại chi nhánh để hiểu hơn về kết quả. Đây chính là cơ sở hình thành các kiến nghị nhằm hạn chế sự rủi ro của ngân hàng khi cho khách hàng cá nhân vay vốn sẽ được trình bày ở chương 5 cũng là chương cuối của bài luận văn.
59
CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ