Do thời gian nghiên cứu có hạn cũng như kinh nghiệm nghiên cứu của tác giả chưa nhiều, đề tài nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế: Số lượng mẫu nghiên cứu không nhiều (chỉ 200 KHCN), chưa bao quát hết được mục đích nghiên cứu ban đầu
của tác giả là sử dụng toàn bộ KHCN có dư nợ tại Agribank Thủ Thừa. Ngoài ra, các giải pháp mà tác giả đề xuất để thực hiện cần phải có thời gian đưa vào thực tiễn để đánh giá đúng mức hiệu quả mang lại, đồng thời để thực hiện được cần phải có sự quan tâm về cơ chế, chính sách từ phía cả Agribank, NHNN và các ngành có liên quan để các giải pháp và kiến nghị có thể phát huy đúng được giá trị của chúng.
Tác giả hi vọng trong thời gian sắp tới sẽ có thời gian và kinh nghiệm để có thể phát triển nghiên cứu với quy mô lớn hơn, bao quát hơn, đánh giá chính xác hơn các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Agribank Thủ Thừa đồng thời khắc phục được các hạn chế còn tồn tại trong đề tài này.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
Dựa trên kết quả mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHCN tại Agribank Thủ Thừa đã xây dựng tại chương 4, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN. Qua đó, góp phần nâng cao khả năng quản trị rủi ro tín dụng tại Agribank Thủ Thừa, đó là: Hoàn thiện chính sách tín dụng; Hoàn thiện hệ thống xếp hạn tín dụng nội bộ đối với khách hàng cá nhân; Nghiêm chỉnh chấp hành quy chế tín dụng, quy chế cho vay; Xây dựng chính sách tuyển dụng, nâng cao chất lượng đào tạo chuyên môn nghiệp vụ. Bên cạnh đó, nghiên cứu dựa trên tình trạng thực tế hoạt động tín dụng cá nhân tại Agribank Thủ Thừa đã đưa ra một số kiến nghị chính sách nhằm nâng cao hiệu quả đánh giá khả năng trả nợ của KHCN tại Agribank Thủ Thừa nói riêng và tại các ngân hàng, TCTD Việt Nam nói chung./.
KẾT LUẬN
Hoạt động tín dụng là một trong những hoạt động kinh doanh tiền tệ của ngân hàng mang lại lợi nhuận chủ yếu trong hoạt động của ngân hàng. Đây cũng là hoạt động tiềm ẩn nhiều rủi ro mà ngân hàng cần đặc biệt lưu tâm. Muốn tồn tại và đứng vững trên thị trường, ngân hàng phải đảm bảo hoạt động vừa an toàn vừa hiệu quả…..
Nghiên cứu được thực hiện nhằm phân tích thực trạng hoạt động tín dụng cá nhân đồng thời nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agriabnk Thủ Thừa, từ đó tìm ra được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân khi cấp tín dụng. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 7 nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, đó là: (i) 2 nhân tố về đặc điểm khách hàng (Giới tính và Thời gian cư trú); (ii) 3 nhân tố liên quan đến tài chính của khách hàng (Lịch sử tín dụng, Thời gian làm công việc hiện tại và Thu nhập); (iii) 2 nhân tố liên quan đến đặc điểm khoản vay (Lãi suất và Quy mô khoản vay). Qua đó đề ra các giải pháp nhằm cải tiến, hoàn thiện khâu thẩm định tín dụng trong việc cấp tín dụng mà đặc biệt là tín dụng đối với khách hàng cá nhân. Trên cơ sở đó, tác giả cũng đưa ra những khuyến nghị chính sách khi thẩm định, xét duyệt, cung cấp tín dụng, quản lý khoản vay sao cho an toàn, hiệu quả nhất có thể, góp phần hạn chế và nâng cao khả năng quản trị rủi ro tín dụng khi cho vay./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
A. Tiếng Việt
[1]. Báo cáo kết quả hoạt động tín dụng của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Thủ Thừa, giai đoạn 2016 - 2018.
[2]. Nguyễn Đăng Dờn (2016). Giáo trình Quản trị kinh doanh ngân hàng II. Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
[3]. Nguyễn Đăng Dờn (2017). Giáo trình Tài chính tiền tệ. Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
[4]. Đinh Phi Hổ (2014). Phương pháp nghiên cứu kinh tế và viết luận văn thạc sỹ. Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Phương Đông.
[5]. Hồ Diệu (2011), Tín dụng ngân hàng, Nhà xuất bản thống kê.
[6]. Đoàn Thị Hồng (2017). Tài liệu bài giảng Nghiệp vụ Ngân hàng thương mại. Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An.
[7]. Đường Thị Thanh Hải, (2014), “Các nhân tố ảnh hưởng đến tín dụng cá nhân ở Việt Nam”, Tạp Chí Tài Chính, số 4 – 2014.
[8]. Nguyễn Quốc Huy, (2015), “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Quân Đội”, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh.
[9]. Nguyễn Phúc Mẫn, (2015), “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương chi nhánh Vũng Tàu”, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh.
[10]. Đặng Thị Cẩm Nhung, (2015), “Phân tích các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thông
Việt Nam Chi nhánh Long An”, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Tài Chính Marketing.
[11]. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam. Quyết định số 72/QĐ-HĐQT-TD: Về việc ban hành quy định cho va đối với khách hàng trong hệ thống Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam.
[12]. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Đề án phát triển ngành ngân hàng đến 2010 và định hướng đến 2020.
[13]. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thông tư số 02/2013/TT-NHNN: Quy định về phân loại tài sản nợ, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
[14]. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thông tư số 09/2017/TT-NHNN: Sữa đổi, bổ sung một số điều của thông tư 19/2013/TT-NHNN về việc mua, bán và xử lý nợ xấu của Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam.
[15]. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thông tư số 39/2016/TT-NHNN: Quy định về hoạt động cho vay của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đối với khách hàng.
[16]. Lê Huyền Thiên Phú, (2013), “Các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông chi nhánh Tp.Hồ Chí Minh”, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh.
[17]. Quốc hội (2010), “Luật các tổ chức tín dụng Việt Nam”, số 47/2010/QH12 ngày 16 tháng 6 năm 2010.
[18]. Quốc hội (2017), “Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Các tổ chức tín dụng”, số 17/2017/QH14 ngày 20 tháng 11 năm 2017.
[19]. Quốc hội (2017), “Nghị quyết về thí điểm xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng”, số 42/2017/QH14 ngày 21 tháng 6 năm 2017.
[20]. Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008), “Phân tích dữ liệu với SPSS”, Trường Đại học Kinh tế Thành Phố Hồ Chí Minh, Nhà xuất bản Hồng Đức. [21]. Nguyễn Văn Tiến (2013), Quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản thống
B. Tiếng Anh
[22]. Crook, J. (1995). Time series explanations of merger activity: some econometric results. International Review of Applied Economics, 9(1), 59-85.
[23]. Bekhet, H. A., & Eletter, S. F. K. (2014). Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: neural scoring approach. Review of Development Finance, 4(1), 20-28.
[24]. Hoyer, W. M. (2001). D. 2001, Consumer Behavior.
[25]. Reekie, W. D., & Crook, J. N. (1995). Managerial Economics: a European Text. Prentice Hall.
[26]. Roslan, A. H., & Karim, M. A. (2009). Determinants of microcredit repayment in Malaysia: the case of Agrobank. Humanity & Social Sciences Journal, 45 - 52
PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1. THỐNG KÊ MÔ TẢ BIẾN ĐỊNH LƯỢNG x13 200 201.6291 151.3991 103 1500 x12 200 49.38 11.42402 36 60 x11 200 10.023 .2247745 9.5 11 x10 200 11.227 5.504753 4.7 45 x9 200 25.62 8.450601 11 41 x8 200 23.085 8.013668 9 40 x6 200 43.245 8.429726 27 59 x5 200 1.835 .5826426 0 3 x1 200 43.51 8.46571 29 59 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max . summarize x1 x5 x6 x8 x9 x10 x11 x12 x13
BIẾN ĐỊNH TÍNH Total 200 100.00 1 24 12.00 100.00 0 176 88.00 88.00 X14 Freq. Percent Cum. . tab x14 Total 200 100.00 1 25 12.50 100.00 0 175 87.50 87.50 X7 Freq. Percent Cum. . tab x7 Total 200 100.00 1 179 89.50 100.00 0 21 10.50 10.50 X4 Freq. Percent Cum. . tab x4 Total 200 100.00 1 175 87.50 100.00 0 25 12.50 12.50 X3 Freq. Percent Cum. . tab x3 Total 200 100.00 1 160 80.00 100.00 0 40 20.00 20.00 X2 Freq. Percent Cum. . tab x2
PHỤ LỤC 2. ĐA CỘNG TUYẾN
PHỤ LỤC 3. KẾT QUẢ HỒI QUY LOGISTICS
MÔ HÌNH 1: TẤT CẢ CÁC BIẾN
Note: 0 failures and 24 successes completely determined.
_cons 52.05551 61.05846 0.85 0.394 -67.61688 171.7279 x14 -.3623992 2.276017 -0.16 0.873 -4.823311 4.098512 x13 .0149437 .0116363 1.28 0.199 -.0078629 .0377503 x12 .0581506 .0939226 0.62 0.536 -.1259344 .2422356 x11 9.594573 4.4355 2.16 0.031 .9011537 18.28799 x10 -.3339471 .1740328 -1.92 0.055 -.6750451 .007151 x9 6.664423 3.398177 1.96 0.050 .0041182 13.32473 x8 .4523106 .3564671 1.27 0.204 -.2463522 1.150973 x7 -14.33254 5.158359 -2.78 0.005 -24.44273 -4.222339 x6 3.43778 1.556319 2.21 0.027 .3874508 6.488109 x5 -4.528119 2.833348 -1.60 0.110 -10.08138 1.025141 x4 -1.884348 2.813757 -0.67 0.503 -7.399211 3.630515 x3 6.066172 5.436088 1.12 0.264 -4.588364 16.72071 x2 .6108025 2.021953 0.30 0.763 -3.352152 4.573757 x1 -10.64163 4.68584 -2.27 0.023 -19.82571 -1.45755 y Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -9.6765262 Pseudo R2 = 0.8401 Prob > chi2 = 0.0000 LR chi2(14) = 101.66 Logistic regression Number of obs = 200 Iteration 8: log likelihood = -9.6765262
Iteration 7: log likelihood = -9.6765268 Iteration 6: log likelihood = -9.6781817 Iteration 5: log likelihood = -9.8302282 Iteration 4: log likelihood = -10.839775 Iteration 3: log likelihood = -15.222847 Iteration 2: log likelihood = -29.996298 Iteration 1: log likelihood = -45.146137 Iteration 0: log likelihood = -60.507565
MÔ HÌNH 2: LOẠI BỎ P > 0.2
Note: 0 failures and 23 successes completely determined.
_cons 10.986 34.63815 0.32 0.751 -56.90353 78.87553 x13 .0205788 .0118236 1.74 0.082 -.0025949 .0437526 x11 10.47131 4.652661 2.25 0.024 1.35226 19.59036 x10 -.3054949 .1691349 -1.81 0.071 -.6369932 .0260033 x9 5.206533 2.537409 2.05 0.040 .2333026 10.17976 x7 -13.12633 4.759486 -2.76 0.006 -22.45475 -3.797906 x6 2.667954 1.061852 2.51 0.012 .5867622 4.749146 x5 -1.712095 1.22365 -1.40 0.162 -4.110404 .6862139 x1 -8.033875 3.171454 -2.53 0.011 -14.24981 -1.817939 y Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -11.741845 Pseudo R2 = 0.8059 Prob > chi2 = 0.0000 LR chi2(8) = 97.53 Logistic regression Number of obs = 200 Iteration 9: log likelihood = -11.741845
Iteration 8: log likelihood = -11.741845 Iteration 7: log likelihood = -11.741912 Iteration 6: log likelihood = -11.779591 Iteration 5: log likelihood = -12.347918 Iteration 4: log likelihood = -14.84978 Iteration 3: log likelihood = -20.765619 Iteration 2: log likelihood = -37.315829 Iteration 1: log likelihood = -46.408698 Iteration 0: log likelihood = -60.507565 . logit y x1 x5 x6 x7 x9 x10 x11 x13
PHỤ LỤC 4. ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA MÔ HÌNH
Correctly classified 97.00%
False - rate for classified - Pr( D| -) 16.67% False + rate for classified + Pr(~D| +) 1.65% False - rate for true D Pr( -| D) 1.65% False + rate for true ~D Pr( +|~D) 16.67%
Negative predictive value Pr(~D| -) 83.33% Positive predictive value Pr( D| +) 98.35% Specificity Pr( -|~D) 83.33% Sensitivity Pr( +| D) 98.35% True D defined as y != 0 Classified + if predicted Pr(D) >= .5 Total 182 18 200 - 3 15 18 + 179 3 182 Classified D ~D Total True
Logistic model for y . estat classification