6. Kết cấu đề tài:
2.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động cho vay khách hàng cá nhân của ngân
hàng thương mại
Theo lập luận của ThS Đường Thị Thanh Hải (2014) trên Tạp chí Tài chính, số 4 (5/2014) về “Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tín dụng cá nhân ở Việt Nam”, bà đã dựa vào các đặc điểm của cho vay cá nhân từ đó đưa ra nhận định về các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả tín dụng cá nhân ở Việt Nam là do 3 nhân tố: nhân tố từ phía ngân hàng, nhân tố từ phía khách hàng và nhân tố ngoài ngân hàng như kinh tế - xã hội, sự cạnh tranh với các ngân hàng khác. Cụ thể như sau:
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ Tạp chí Tài chínhsố 4 (5/2014)
Sơ đồ 2.1. Các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động cho vay KHCN của NHTM 2.3.1 Nhân tố từ ngân hàng
Thứ nhất, chính sách cho vay:
Đó là chính sách chăm sóc khách hàng trước và sau khi cho vay có chu đáo hay không; Các quy định về lãi suất và phí tín dụng cao hay thấp, có linh hoạt và phù hợp với thu nhập hiện có của người dân hay không; Các quy định về thời hạn tín dụng và kỳ hạn nợ, tài sản đảm bảo, phương thức giải ngân và thanh toán, thủ tục xin vay vốn có phức tạp hay đơn giản, thời gian thẩm định hồ sơ vay vốn kéo dài bao lâu…
Chính sách cho vay
Quy trình cho vay
Công nghệ của ngân hàng Đội ngũ cán bộ tín dụng Ngân hàng Tình hình tài chính của khách hàng Mục đích sử dụng vốn Khả năng trả nợ của khách hàng Tài sản đảm bảo Khách hàng Tình hình kinh tế Môi trường pháp lý Ngoài ngân hàng Hoạt động cho vay KHCN của NHTM
Một số chính sách tín dụng đúng đắn là rất quan trọng, nó sẽ quyết định đến sự thành bại của một ngân hàng, một chính sách tốt sẽ thu hút được nhiều khách hàng, đảm bảo khả năng sinh lời từ hoạt động tín dụng trên cơ sở phân tán rủi ro. Điều đó cũng có nghĩa là hiệu quả hoạt động tín dụng tùy thuộc vào việc xây dựng chính sách tín dụng của NHTM có đúng đắn hay không. Bất cứ ngân hàng nào muốn đạt hiệu quả hoạt động tín dụng tốt đều phải có chính sách phù hợp.
Thứ hai, quytrình tín dụng:
Quy trình tín dụng quy định các bước thực hiện trong quá trình cho vay, từ bước thu thập thông tin khách hàng, kiểm tra đến quyết định cho vay, giải ngân và thu hồi nợ, một quy trình được thiết kế chặt kẽ sẽ giúp cho ngân hàng hạn chế được nhưng rủi ro. Trong quy trình cho vay, bước chuẩn bị cho vay rất quan trọng (khách hàng nhập hồ sơ vay vốn, ngân hàng thẩm định, phân tích để quyết định có cho vay hay không), bước này là cơ sở định hướng hoạt động cho vay tùy thuộc vào chất lượng công tác thẩm định đối tượng được vay vốn cũng như quy định về điều kiện và thủ tục cho vay của từng NHTM. Kiểm tra quá trình sử dụng vốn vay giúp cho ngân hàng nắm được khoản vốn vay có được sử dụng đúng mục đích hay không, đồng thời có những giải pháp cần thiết, sớm ngăn ngừa rủi ro có thể xảy ra. Việc lựa chọn và áp dụng có hiệu quả các hình thức kiểm tra sẽ thiết lập được một hệ thống phòng ngừa hữu hiệu cho hoạt động tín dụng, góp phần cải thiện hoạt động tín dụng. Thu hồi nợ cho vay cũng là một khâu vô cùng quan trọng, sự nhạy bén của ngân hàng trong việc phát hiện kịp thời sẽ giảm tối thiểu những khoản nợ quá hạn và điều đó sẽ có tác dụng tích cực đối với hoạt động tín dụng.
Thứ ba, đội ngũ cán bộ tín dụng:
CBTD/CV QHKH là người trực tiếp tiếp xúc với khách hàng, tiếp nhận hồ sơ, hướng dẫn khách hàng các thủ tục vay vốn, thực hiện thu thập và xử lý thông tin về khách hàng để đưa ra quyết định cho vay hay không cho vay, cũng như là người thực hiện giám sát sau khi cho vay và thu nợ. Do đó, mỗi CBTD/CV QHKH phải có trình độ chuyên môn, khả năng nghiệp vụ, khả năng phân tích, đánh giá, có trách nhiệm trong công việc trên cơ sở lựa chọn được những khách hàng có đủ năng lực pháp lý, có đủ năng lực tài chính, có tư cách đạo đức tốt… Nhờ có những cán bộ như vậy, các khoản cho vay diễn ra an toàn và hiệu quả hơn, hoạt động cho vay cũng nhanh chóng và thuận tiện hơn.
Công nghệ hiện đại giúp cho ngân hàng cung cấp dịch vụ hiện đại, phong phú phục vụ nhu cầu ngày càng lớn và đa dạng của khách hàng. Trong khi đó, đặc thù của hoạt động cho vay KHCN là giao dịch với số lượng khách hàng đông và đa dạng, ngân hàng phải thực hiện một số lượng lớn các hợp đồng cho vay. Do đó, hệ thống công nghệ của ngân hàng hiện đại vừa tiết kiệm được thời gian công sức của CBTD/CV QHKH, vừa nhằm hạn chế tối đa sự nhầm lẫn, sai sót trong quá trình giao dịch với khách hàng.
2.3.2 Nhân tố từ khách hàng
Thứ nhất, tình hình tài chính của khách hàng:
Với mỗi CBTD/CV QHKH vấn đề quan tâm đầu tiên về khách hàng của mình là khả năng trả nợ. Một khoản vay vốn được ngân hàng chấp nhận khi khách hàng đáp ứng đầy đủ những yêu cầu về năng lực tài chính đủ lớn và lành mạnh để thực hiện nghĩa vụ trả nợ. Ngân hàng cần xem xét kỹ lưỡng những nguồn trả nợ nghi ngờ về tính lành mạnh hoặc nguồn đủ mạnh nhưng không ổn định
Thứ hai, mục đích sử dụng vốn vay:
Việc sử dụng vốn vay hiệu quả của khách hàng cũng tác động tới hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng. Nếu khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích, khách hàng không có khả năng thanh toán chi phí lãi cũng như các chi phí khác có liên quan, điều này làm ảnh hưởng không tốt đến hoạt động tín dụng của ngân hàng.
Thứ ba, khả năng trả nợ của khách hàng:
Khả năng trả nợ của khách hàng là quan trọng nhất để ngân hàng xem xét cho vay. Một khách hàng có tư cách đạo đức tốt, có tình hình tài chính vững vàng, có thu nhập sẽ sẵn sàng hoàn trả đầy đủ những khoản vay của ngân hàng khi những khoản vay đến hạn thanh toán. Qua đó, đảm bảo hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng.
Thứ tư, tài sản bảo đảm:
Tài sản bảo đảm được xem là một nguồn trả nợ dự phòng cho ngân hàng khi khách hàng không có khả năng trả nợ. Mục đích vay vốn của KHCN chủ yếu dùng cho sản xuất và tiêu dùng. Do đó, bên cạnh phương án vay vốn, kế hoạch trả nợ, thu nhập, tài sản đảm bảo cũng là một yếu tố quan trọng song không phải là cốt yếu khi ngân hàng tiến hành ra quyết định cho vay.
2.3.3 Các nhân tố ngoài ngân hàng
Môi trường kinh tế, văn hóa xã hội có ảnh hưởng tới hoạt động cho vay của KHCN. Nếu nền kinh tế phát triển tốt, thu nhập bình quân đầu người cao và môi trường chính trị ổn định thì hoạt động cho vay đối với KHCN cũng sẽ diễn ra thông suốt, phát triển vững chắc và hạn chế rắc rối xảy ra.
Thứ hai, sự cạnh tranh từ các ngân hàng khác
Nhận thấy tiềm năng to lớn của khối KHCN, các NHTM Nhà nước, cổ phần, chi nhánh các ngân hàng nước ngoài đều hướng vào mục tiêu đó. Sự cạnh tranh diễn ra gay gắt. Nếu môi trường có sự cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng để dành khách hàng thì hoạt động cho vay của ngân hàng gặp nhiều khó khăn...
2.4 Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Định nghĩa: Hồi qui bội là một mô hình thống kê được sử dụng để dự đoán giá trị
của biến phụ thuộc hay còn gọi là biến kết quả dựa vào những giá trị của hai hay nhiều biến độc lập hay còn gọi là biến nguyên nhân.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội cho tổng thể:
Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + β4X4i + … + βkXki + εi Với Yi: là biến phụ thuộc
β0, β1, β2, β3,…, βk: các hệ số hồi quy
Xki: giá trị của biến độc lập thứ k tại quan sát thứ i εi: sai số của hồi quy
Các vấn đề chính liên quan đến mô hình hồi quy tuyến tính bội:
Ý nghĩa của hệ số hồi quy trong mô hình:
βk cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi các biến độc lập còn lại không thay đổi, tức khi Xk thay đổi một đơn vị thì sẽ làm cho giá trị trung bình Y thay đổi bao nhiêu.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội:
Hệ số xác định R2 điều chỉnh (Adjusted R square) được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. R2 điều chỉnh là hệ số thể hiện % sự biến thiên phụ thuộc (Y) được giải thích bởi biến độc lập (Xk).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phương sai để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
H0: β0 = β1 = β2 = β3 = … = βk (hay R2 = 0), tức các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, kết luận kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của Y, điều này cũng có nghĩa mô hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Để có cái nhìn khái quát hơn về của ngân hàng thương mại ở chương này đã trình bày từ các khái niệm đến chức năng, vai trò về hoạt động cho vay của ngân hàng, phân loại các khoản cho vay. Thông qua đó tìm hiểu hoạt động cho vay khách hàng cá nhân, những nhân tố tác động tới hoạt động cho vay khách hàng cá nhân của NHTM.
Chương 2 chỉ tập trung vào các khái niệm, các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động cho vay KHCN. Từ đó có cái nhìn tổng quát hơn về hoạt động cho vay KHCN của NHTM. Bên cạnh đó, ở chương này còn trình bày về mô hình hồi quy tuyến tính bội, mô hình này sẽ được sử dụng để đánh giá những nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động cho vay KHCN tại ngân hàng TMCP Việt Á. Đồng thời thông qua những cơ sở lý thuyết này làm tiền đề cho các lý luận ở các chương tiếp theo. Chương 3 sẽ trình bày chi tiết hơn về phương pháp nghiên cứu.
CHƯƠNG 3
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Phương pháp nghiên cứu
3.1.1 Nghiên cứu định tính
Bài phân tích đầu tiên được xây dựng dựa trên phương pháp nghiên cứu định tính nhằm khám phá và xây dựng các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động cho KHCN thông qua kỹ thuật thảo luận tay đôi, phương pháp chuyên gia.
Đối tượng chuyên gia: Phó giám đốc, trưởng phòng, các anh, chị cán bộ tín dụng – phòng quan hệ khách hàng Ngân hàng TMCP Việt Á chi nhánh Sài Gòn.
Qua quá trình nghiên cứu định tính, bên cạnh xem xét các nghiên cứu trước đây em còn tiến hành tổng hợp ý kiến của các chuyên gia cho thấy có 6 thành phần đo lường hoạt động cho vay KHCN đó là: chính sách tín dụng, cán bộ tín dụng, cơ sở vật chất, nhân tố từ phía khách hàng, môi trường bên ngoài và sản phẩm tín dụng.
3.1.2 Nghiên cứu định lượng
3.1.2.1 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Nhằm kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi, em đã thực hiện một cuộc phỏng vấn thử với 20 khách hàng.
3.1.2.2 Nghiên cứu định lượng chính thức
Sau khi bảng câu hỏi đã được kiểm tra rõ ràng, tiến hành phương pháp phỏng vấn trực tiếp các khách hàng đã và đang vay vốn tại Ngân hàng TMCP Việt Á chi nhánh Sài Gòn để thu thập ý kiến của khách hàng.
3.1.2.3 Xác định mẫu nghiên cứu
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội. Thông thường cỡ mẫu ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008). Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Nghiên cứu có 28 biến quan sát, vậy cần ít nhất là 140 mẫu. Tuy nhiên, để đạt được mức độ tin cậy cao trong nghiên cứu, cỡ mẫu trong nghiên cứu được chọn là 200 mẫu.
3.1.2.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
Phần mềm SPSS được sử dụng để xử lý và phân tích số liệu. Các phương pháp phân tích được sử dụng trong nghiên cứu là:
Mẫu thu thập theo các thuộc tính như nghề nghiệp, mục đích vay vốn của khách hàng…được mô tả bởi bảng mô tả tần số.
Để đánh giá mức độ tin cậy và giá trị của thang đo sử dụng phương phân tích Cronbach alpha: phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tín cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến cố có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố khám phá EFA: Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Sau đó phương pháp phân tích nhân tố khám EFA được dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Khi phân tích nhân tố khám phá cần chú ý một số điều kiện sau:
0,5 KMO 1 là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s < 0,05. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa đánh giá xem các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Compoments với phép xoay Varimax. Những nhân tố có eigenvalue >1 được giữ lại mô hình (Gerbing & Anderson, 1988; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là
100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %..
Các biến quan sát có trọng số factor loading < 0,5 sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 2006).
Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội:
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, tiến hàng dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra sự tương quan giữa bến độc lập và các biến phụ thuộc, dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến thông qua kiểm tra hệ số đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Điều kiện để không có hiện tượng đa cộng tuyến xẩy ra trong mô hình hồi quy thì các hệ số VIF phải nhỏ hơn 10. Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng.
3.2 Mô hình nghiên cứu
3.2.1 Mô hình nghiên cứu đề nghị
Thông qua kết quả nghiên cứu định tính, trao đổi và khảo sát ý kiến của các chuyên