hưởng rủi ro tín dụng của khách hàng vay vốn tại ngân hàng SCB Vĩnh Long
Sự cần thiết ứng dụng mô hình Logistic
Vấn đề rủi ro tín dụng có mối quan hệ mật thiết với tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể và được ước tính dựa trên cơ sở ước lượng tỷ lệ không trả nợ trong danh mục các khách hàng phân loại theo nhóm nợ. Tuy nhiên, tỷ lệ trích lập dự phòng cụ thể đối với các nhóm nợ quy định tại Thông tư 02 được áp dụng còn khá chủ quan, chưa phản ảnh chính xác khả năng trả nợ của khách hàng, gây ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Do đó, cần xây dựng một mô hình cụ thể để có cơ sở đối chiếu và xác định tỷ lệ trích lập dự phòng khung cho từng nhóm khách hàng, tránh việc thực hiện trích lập tập trung vào một thời điểm khi phát sinh làm ảnh hưởng đến lợi nhuận và uy tín của ngân hàng.
Cơ chế xác định lãi suất đã bước đầu xây dựng theo tiêu chí rủi ro tín dụng, khách hàng rủi ro cao, các sản phẩm tín dụng rủi ro cao phải chấp nhận lãi suất tín dụng cao và ngược lại. Tuy nhiên vẫn chưa có công thức xác định cụ thể mà dựa trên
kinh nghiệm là chủ yếu. Xây dựng mô hình khả năng trả nợ sẽ lượng hóa được rủi ro tổn thất của từng khoản tín dụng cụ thể, từ đó có thể xác định chính xác được phần bù rủi ro tín dụng cho từng khoản tín dụng khi định giá lãi suất tín dụng.
Tình trạng nợ xấu-khách hàng không trả nợ gia tăng nhanh tại SCB từ năm 2010-2013, điều đó cho thấy việc nhận định khả năng trả nợ của khách hàng chỉ có thể nhận định chính xác khả năng trả nợ khi khách hàng đã suy giảm hoặc không còn khả năng trả nợ. Còn đối với trường hợp khách hàng che dấu thông tin thì SCB chỉ có thể phát hiện tình trạng nợ qua kết quả trả nợ thực tế. Ở đây có một khoảng cách giữa kết quả đánh giá hiện tại và kết quả trả nợ của khách hàng trong tương lai.
3.2 Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng bộ dữ liệu thứ cấp gồm 137 mẫu quan sát từ hồ sơ tín dụng là những khách hàng cá nhân và doanh nghiệp của SCB Vĩnh Long từ năm 2012 đến năm 2014 để tiến hành nghiên cứu. Sử dụng SPSS làm sạch dữ liệu, sử dụng thống kê mô tả dữ liệu để có cái nhìn tổng quát về những thông tin đặc trưng về khách hàng thu thập được. Sau khi lựa chọn biến thích hợp, tiến hành sử dụng phần mềm SPSS để hồi quy các biến theo mô hình Binary Logistic để tìm ra tác động biên của từng yếu tố riêng biệt của khách hàng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng như thế nào.
Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua 2 phương pháp: nghiên cứu định tính kết hợp nghiên cứu định lượng. Mục đích của nghiên cứu định tính dùng để khám phá các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của các NHTM và các nghiên cứu trước để hiệu chỉnh, bổ sung thang đo cho phù hợp với đặc thù hoạt động tín dụng của NHTMCP Sài Gòn tại địa bàn tỉnh Vĩnh Long qua đó xây dựng các thang đo đưa vào mô hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua thảo luận nhóm chuyên đề với các chuyên gia trong ngành ngân hàng, các lãnh đạo phòng tín dụng và khách hàng có quan hệ tín dụng lâu năm SCB Vĩnh Long. Kết quả của nghiên cứu này và các nghiên cứu trước đây của Trương Đông Lộc để xây dựng một bảng câu hỏi thu thập thông tin sơ cấp hồ sơ tín dụng tại SCB các yếu tố ảnh hưởng RRTD dùng cho nghiên cứu định lượng.
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 5 yếu tố của mô hình nghiên cứu về rủi ro tín dụng được vào mô hình nghiên cứu dùng cho nghiên cứu tiếp theo là nghiên cứu định lượng.