2.4.1.175 ^ Kế thừa các nghiên cứu trước đây để hiệu chỉnh và đưa ra mô hình
nghiên cứu với
các giả thuyết nghiên cứu:
2.4.1.176 Dựa vào cơ sở lý luận và mô hình của các nghiên cứu trước, có thể thấy có
rất nhiều
nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng. Tuy nhiên do hạn chế về nguồn thu thập dữ liệu, nghiên cứu này chỉ tập trung vào các nhân tố chủ quan là từ phía ngân hàng và khách hàng
tác động đến rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Logistic bao gồm 9 biến từ X1đến X9 và có dạng như sau:
2.4.1.177 Y = Po+ P1X1 + P2X2 + P3X3 + P4X4 + P5X5 + P6X6 + P7X7 + P8X8 + P9X9
2.4.1.178 Trong đó:
2.4.1.179 o Biến phụ thuộc Y là Rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. 2.4.1.180 o Biến độc lập gồm có 9 biến lần lượt là tuổi, vị trí công tác, trình độ học
vấn, tình
trạng hôn nhân, người phụ thuộc, nghề nghiệp, thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân, kinh nghiệm cán bộ tín dụng, kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách
hàng cá nhân.
2.4.1.181 Sau đây là mô hình cụ thể:
2.4.1.182 RRTDCN = Po + PTUOI + P2VTCT + P3HV + P4TTHN + P5NPT + P6NN + 2.4.1.183 P7TNBQ +P8KNCBTD + P9SDVV
> Rủi ro tín dụng cá nhân tại OIK (Y)
2.4.1.184 Theo Mai Thùy Dung (2011), Nguyễn Thị Thùy Dương (2014) và Phạm
Hoàng Cúc
Quyên (2014) thì biến phụ thuộc Y là mức độ rủi ro của khoản vay được đo lường bằng 2 giá trị, có giá trị là 1 đối với khách hàng có phát sinh rủi ro tín dụng (nợ nhóm 2, 3, 4, 5) và 0 nếu khách hàng chưa phát sinh rủi ro tín dụng (nợ nhóm 1). Vì vậy, biến phụ thuộc Y
trong nghiên cứu này cũng được đo lường bằng 2 giá trị tương tự như các tác giả trên.
> Tuổi của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.185 Tuổi của khách hàng cá nhân được tính tại thời điểm vay vốn của ngân hàng
trừ đi năm
sinh.
2.4.1.186 Theo John M. Chapman và các cộng sự (1940),
Kohansal và Mansoori (2009) và David
E.Idoge(2013) đã nghiên cứu và cho kết quả rằng người vay càng lớn tuổi thì rủi ro tín
2.4.1.187 dụng sẽ càng thấp, vì tuổi của người vay càng lớn thì nghề nghiệp cũng như
công việc của
họ cũng sẽ ổn định hơn so với người vay có tuổi thấp. Chính vì vậy, có giả thuyết sau: 2.4.1.188 Giả thuyết (X): Khách hàng cá nhân có tuổi càng cao sẽ tác động ngược
chiều với rủi
ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (-)
> Vị trí công tác của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.189 Vị trí công tác của khách hàng cá nhân được lượng hóa bởi biến giả: có giá
trị là 0 nếu
là nhân viên, giá trị là 1 nếu là quản lý cấp cơ sở, giá trị là 2 nếu là quản lý cấp trung và giá trị là 3 nếu là quản lý cấp cao.
2.4.1.190 Vị trí công tác của người vay càng cao thì khả năng tạo ra thu nhập cũng sẽ
cao và ổn
định, đồng thời giúp người vay có khả năng trả nợ tốt hơn. Điều này đã được các tác giả như John M. Chapman và các cộng sự (1940) và Nguyễn Phúc Mẫn (2015) nghiên cứu và cho ra kết quả. Vì thế khi người vay có vị trí công tác càng cao sẽ đảm bảo có khả năng trả
nợ tốt thì rủi ro tín dụng cũng sẽ càng thấp. Chính vì điều đó, có giả thuyết sau:
2.4.1.191 Giả thuyết (X) : Khách hàng cá nhân có vị trí công tác càng cao sẽ tác động
ngược
chiều với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (-)
> Trình độ học vấn của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.192 Trình độ học vấn của khách hàng cá nhân được lượng hóa bởi biến giả: có
giá trị là 0
nếu là Trung học phổ thông trở xuống, giá trị là 1 nếu trình độ là Trung cấp hoặc Cao đẳng,
giá trị là 2 nếu trình độ từ Đại học trở lên.
2.4.1.193 Kết quả nghiên cứu của David E.Idoge (2013) và Nguyễn Phúc Mẫn (2015)
đã cho thấy
trình độ học vấn của người vay càng cao thì càng có khả năng quản lý khoản vay tốt và có được mức thu nhập ổn định vì vậy khả năng trả nợ cũng tốt hơn. Từ đó thấy được rủi ro tín
dụng cũng sẽ càng thấp khi người vay có trình độ học vấn càng cao. Vì thế, có giả thuyết sau:
2.4.1.194 Giả thuyết (X): Khách hàng cá nhân có trình độ học vấn càng cao sẽ tác
động ngược
chiều với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (-)
> Tình trạng hôn nhân của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.195 Tình trạng hôn nhân của khách hàng cá nhân được lượng hóa bởi các biến
giả: có giá
trị là 1 nếu khách hàng cá nhân đã có gia đình và là 0 nếu khách hàng cá nhân chưa có gia đình.
2.4.1.196 Kết quả nghiên cứu của John M. Chapman và các cộng sự (1940) và David E.Idoge
(2013) đã cho thấy tình trạng hôn nhân của người vay có ảnh hưởng tiêu cực với khả năng trả nợ vay. Bởi vì các tác giả cho rằng người độc thân ít có nhu cầu chi tiêu hơn so với người có gia đình, và cũng không thường xuyên phải đối mặt với những khoản chi tiêu ngoài kế hoạch hoặc vượt mức thu nhập cho phép. Từ kết quả này có thể thấy khi người vay đã có gia đình sẽ có rủi ro tín dụng cao hơn những người vay chưa có gia đình. Vì vậy,
có giả thuyết sau:
2.4.1.197 Giả thuyết (X): Khách hàng cá nhân đã có gia đình sẽ tác động cùng chiều
với rủi ro
tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (+)
> Người phụ thuộc của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.198 Người phụ thuộc của khách hàng cá nhân là tổng số người phụ thuộc tại thời
điểm vay
vốn của ngân hàng.
2.4.1.199 Theo Kohansal và Mansoori (2009) và David E.Idoge (2013) đã nghiên cứu
và cho ra
kết quả rằng số người phụ thuộc của người vay sẽ ảnh hưởng tiêu cực với khả năng trả nợ vay. Từ đó có thể thấy nếu người vay có số người phụ thuộc càng nhiều thì rủi ro tín dụng cũng sẽ càng cao. Chính vì thế, có giả thuyết sau:
2.4.1.200 Giả thuyết (X): Khách hàng cá nhân có càng nhiều người phụ thuộc sẽ có
tác động
cùng chiều với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (+)
> Nghề nghiệp của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.201 Nghề nghiệp của khách hàng cá nhân được lượng hóa bởi biến giả: có giá trị
là 1 nếu
là nhân viên văn phòng và có giá trị là 0 nếu là nghề nghiệp khác.
2.4.1.202 Các khách hàng cá nhân khi vay vốn tại OIK phải có thu nhập từ lương là
chủ yếu. Vì
vậy đối với các khách hàng là nhân viên văn phòng, có công việc và thu nhập ổn định sẽ có rủi ro tín dụng thấp hơn so với các nghề nghiệp khác. Chính vì thế, có giả thuyết sau:
2.4.1.203 Giả thuyết (X): Khách hàng cá nhân là nhân viên văn phòng sẽ tác động
ngược chiều
với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (-)
> Thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.204 Thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân được đo lường bởi thu nhập
bình quân
2.4.1.205 Theo kết quả nghiên cứu của John M. Chapman và các cộng sự (1940) và David
E.Idoge(2013) đã cho thấy người vay có thu nhập càng cao càng có ảnh hưởng tích cực vớikhả năng trả nợ vay. Chính vì vậy, rủi ro tín dụng sẽ càng thấp khi người vay có thu nhập
càng cao.
2.4.1.206 Giả thuyết (X): Khách hàng cá nhân có thu nhập bình quân càng cao sẽ tác
động
ngược chiều với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (-)
> Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (X)
2.4.1.207 Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng được đo lường bởi số năm cán bộ tín dụng
làm việc
tại thời điểm thẩm định khách hàng cá nhân.
2.4.1.208 Theo Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), Mai Thùy Dung
(2011), Nguyễn
Thị Thùy Dương (2014) và Phạm Hoàng Cúc Quyên (2014) đã nghiên cứu và cho ra kết quả rằng cán bộ tín dụng càng làm lâu năm thì càng có kinh nghiệm trong thẩm định, quản
lý món vay cũng như hỗ trợ khách hàng trong những lúc khó khăn, hay kinh nghiệm của cán bộ tín dụng tỷ lệ nghịch với rủi ro tín dụng. Vì vậy, có giả thuyết sau:
2.4.1.209 Giả thuyết (X): Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng tác động ngược chiều với
rủi ro tín
dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (-)
> Kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân (X)
2.4.1.210 Kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân được lượng
hóa bởi biến
giả có giá trị là 1 nếu khách hàng cá nhân sử dụng vốn đúng mục đích và 0 nếu sử dụng vốn không đúng mục đích.
2.4.1.211 Theo Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), Mai Thùy Dung
(2011), Nguyễn
Thị Thùy Dương (2014) và Phạm Hoàng Cúc Quyên (2014) đã nghiên cứu và cho kết quả rằng việc sử dụng vốn vay không đúng mục đích so với phương án, dự án của khách hàng
có thể dẫn đến rủi ro tín dụng cho ngân hàng. Đồng thời, kết quả nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011) cũng cho thấy rằng việc sử dụng vốn đúng mục đích của người vay có khả năng hạn chế rủi ro tín dụng cho ngân hàng. Vì vậy, có giả thuyết sau:
2.4.1.212 Giả thuyết (X): Sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân đúng mục đích
tác động
ngược chiều với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK. (-)
2.4.1.214 Bảng 3.2: Diễn giải các biến được sử dụng trong mô hình hồi quy Logistic
2.4.1.2152.4.1.216 Tê n biến độc
lập
2.4.1.217 Diễn giải biến
2.4.1.218 Kỳ vọng về dấu của (lị 2.4.1.219 X1 2.4.1.220 T
UOI 2.4.1.221trừ đi năm sinh.Thời điểm vay vốn tại ngân hàng 2.4.1.222— 2.4.1.223
X2
2.4.1.224 V
TCT
2.4.1.225 Có giá trị là 0 nếu là nhân viên,
giá trị là 1 nếu là
quản lý cấp cơ sở, giá trị là 2 nếu là quản lý cấp trung và giá trị là 3 nếu là quản lý cấp cao.
2.4.1.226 — 2.4.1.227 X3 2.4.1.228 H V
2.4.1.229 Có giá trị là 0 nếu là Trung học
phổ thông trở
xuống, giá trị là 1 nếu trình độ là Trung cấp hoặc
Cao đẳng, giá trị là 2 nếu trình độ từ Đại học trở
2.4.1.230 — 2.4.1.231 X4 2.4.1.232 TT HN 2.4.1.233 Có giá trị bằng 1 nếu khách hàng cá nhân đã có
gia đình và bằng 0 nếu chưa có gia đình.
2.4.1.234 + 2.4.1.235 X5 2.4.1.236 NP T
2.4.1.237 Tổng số người phụ thuộc của
khách hàng cá nhân
tại thời điểm vay vốn của ngân hàng.
2.4.1.238 + 2.4.1.239 X6 2.4.1.240 N N
2.4.1.241 Có giá trị là 1 nếu là nhân viên
văn phòng và 0 nếu là nghề nghiệp khác. 2.4.1.242 — 2.4.1.243 X7 2.4.1.244 T NBQ
2.4.1.245 Thu nhập bình quân tháng của
khách hàng cá
nhân (triệu đồng) tại thời điểm vay vốn ngân hàng. 2.4.1.246 — 2.4.1.247 X8 2.4.1.248 K NCBTD 2.4.1.249 Số năm cán bộ tín dụng làm việc
tại thời điểm
thẩm định khách hàng cá nhân. 2.4.1.250 — 2.4.1.251 X9 2.4.1.252 SD VV 2.4.1.253 Có giá trị là 1 nếu khách hàng cá nhân sử dụng vốn đúng mục đích và 0 nếu sử dụng vốn không đúng mục đích. 2.4.1.254 — 2.4.1.255 Y 2.4.1.256TDCN RR
2.4.1.257 Có giá trị là 1 đối với khách hàng
có phát sinh rủi
ro tín dụng (nợ nhóm 2, 3, 4, 5) và 0 nếu khách hàng chưa phát sinh rủi ro tín dụng (nợ nhóm 1).
2.4.1.258
2.4.1.259 3.3 Phương pháp nghiên cứu
2.4.1.260
2.4.1.261 - Phương pháp định tính: Kế thừa các nghiên cứu
trước đây để lựa chọn và xác định
các biến độc lập chủ quan tác động đến rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân. Tuy
nhiên do hạn chế về nguồn thu thập dữ liệu, nghiên cứu này chỉ tập trung vào 9 nhân tố
2.4.1.262 chính: tuổi, vị trí công tác, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, người
phục thuộc, nghề
nghiệp, thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng và kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân. Từ đó thống kê mô tả mẫu nghiên cứu theo cơ cấu mẫu của từng biến độc lập với biến phụ thuộc.
- Phương pháp định lượng: Đề tài sử dụng mô hình hồi quy Logistic với những số liệu
thứ cấp từ các báo cáo và hồ sơ vay của khách hàng cá nhân tại Bộ phận tư vấn tài chính
cá nhân của ACB Ông Ích Khiêm. Sau đó, tập hợp và xử lý số liệu trên phần mềm SPSS
20.0 để xác định các nhân tố chủ quan tác động đến rủi ro tín dụng.