Từ công thức số 4.3, ta viết lại mô hình Binary Logistic đo lường khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân như sau:
E (Y = 1
X) =
𝑒5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY 1+ 𝑒5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY (4.4)
Với công thức trên, ta có thể tính được khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân để từ đó có cơ sở đưa ra quyết định cho vay đối với khách hàng cá nhân có nhu cầu vay vốn. Dựa vào mô hình có thể giúp ngân hàng nâng cao chất lượng phân tích tín dụng, hạn chế đưa ra những quyết định sai lầm trong cấp tín dụng, giảm thiểu rủi ro, đảm bảo an toàn trong hoạt động. Hơn nữa, áp dụng mô hình định lượng có thể lượng hóa được rủi ro trong phân tích tín dụng, giúp đưa ra quyết định chính xác hơn, khách quan hơn, tránh tình trạng phê duyệt cho vay theo cảm tính. Mô hình này giúp giảm thiểu rủi ro không chỉ trước khi cho vay mà còn có thể áp dụng sau khi cho vay.
Ví dụ vận dụng mô hình hồi quy để ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng cá nhân:
Một khách hàng cá nhân X chưa có quan hệ tín dụng với ngân hàng đến đề cập vay vốn, có thông tin khách hàng như sau:
Tuổi: 50
Giới tính: Nam
Tình trạng hôn nhân: Độc thân
Nghề nghiệp: Làm nông
Lãi suất vay: 15%
Hình thức vay: Tín chấp
Áp dụng công thức 4.4, tính được xác suất trả nợ của khách hàng X như sau:
E (Y =1 X) = 𝑒
5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY
1 + 𝑒5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY
= 0.0111782 < 0.5
Khách hàng không có khả năng trả nợ đúng hạn, do đó ngân hàng có thể xem xét từ chối cấp tín dụng hay giảm hạn mức cho vay nếu như khách hàng đang có quan hệ vay vốn tại chi nhánh.
Kết luận chương 4
Thông qua thống kê mô tả và kết quả ước lượng phân tích hồi quy Binary Logistic, tác giả đã thiết lập mô hình đo lường khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV Bắc ĐăkLăk. Các kiểm định cho thấy các hệ số hồi quy trong mô hình tìm được đều có ý nghĩa và độ phù hợp của mô hình khá tốt, qua đó nhận định được các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại chi nhánh, và là căn cứ để tác giả đưa ra một số khuyến nghị trong chương 5.
Trong tám biến độc lập được đưa vào mô hình, kết quả cho thấy có sáu biến tác động đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân. Biến giới tính mang dấu âm chứng tỏ khách hàng nữ có khả năng trả nợ vay đúng hạn tốt hơn so với nam giới, điều này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu của Chapman (1990) hay Vương Quốc Duy và Đặng Hoàng Trung (2015). Hai yếu tố khác cũng phù hợp với nghiên cứu của Chapman đó là biến tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp khi cho rằng khách hàng có gia đình trả nợ tốt hơn so với người độc thân, hay những người lao động tay chân có rủi ro không trả được nợ cao hơn. Lãi suất luôn là vấn đề được người đi vay
quan tâm vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả sản xuất kinh doanh của họ, tuy nhiên kết quả phân tích mô hình cho kết quả trái với kỳ vọng là lãi suất có mối tương quan dương với khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân. Bên cạnh đó, kỳ vọng về dấu của biến độ tuổi cũng không đúng như kỳ vọng khi cho rằng độ tuổi có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ vay.
Điều đó cho thấy tuy những biến được đưa vào mô hình phân tích là tương đồng giữa nghiên cứu của các tác giả, nhưng do đặc điểm từng vùng địa bàn, mô hình hoạt động, văn hóa địa phương mà sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là khác nhau, từ đó việc xây dựng mô hình đo lường tác động của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại từng khu vực là thực sự cần thiết để có thể đánh giá khách hàng một cách khách quan và chính xác hơn.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ 5.1 Tổng hợp kết luận chính
Từ cơ sở lý thuyết đến thực trạng tại chi nhánh BIDV Bắc ĐăkLăk và kết quả phân tích hồi quy Bianry Logistic, luận văn đã trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu đặt ra trong chương 1:
Đối với câu hỏi nghiên cứu thứ nhất, nghiên cứu cũng đã trình bày mặt thành công và hạn chế của hoạt động đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk. Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại chi nhánh chủ yếu dựa trên việc phân tích khách hàng qua những hồ sơ thu thập được từ khách hàng, thông tin lưu trữ tại ngân hàng và các thông tin bên ngoài khác theo phương pháp định tính, do đó còn hạn chế như chưa lượng hóa khả năng trả nợ của KHCN.
Về câu hỏi thứ hai, thông qua phương pháp phân tích định lượng, tiến hành hồi quy nhị phân Binary Logistics, luận văn đã nêu ra được các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk. Trong hồi quy Binary logistics, biến phụ thuộc chỉ nhận một trong hai giá trị là 1 hoặc 0. Trong đó, biến phụ thuộc nhận giá trị là 1 khi khách hàng có khả năng trả nợ và 0 khi khách hàng không có khả năng trả nợ. Dựa trên kết quả của mô hình hồi quy nhị phân, những biến giải thích có ý nghĩa là: độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp, lãi suất vay và hình thức vay. Theo đó, độ tuổi có mối tương quan âm với biến khả năng trả nợ, có nghĩa là khách hàng cá nhân càng lớn tuổi thì khả năng trả nợ càng thấp. Biến giới tính mang dấu âm thể hiện rằng khách hàng nữ có khả năng trả nợ tốt hơn so với nam giới. Về tình trạng hôn nhân, đối tượng khách hàng đã lập gia đình sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn so với những khách hàng đang độc thân. Bên cạnh đó, xét theo khía cạnh đặc điểm nghề nghiệp, đối tượng công chức nhà nước, giáo viên có nguồn thu nhập ổn định, có khả năng trả nợ tốt hơn so với hộ nông dân, nguồn thu để trả nợ dễ bị ảnh hưởng bởi khí hậu thay đổi hay sâu bệnh phá hoại mùa màng, hạn hán,… Trong các yếu tố liên quan đến khoản vay thì
lãi suất vay cũng là một nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân, cụ thể mô hình cho thấy biến lãi suất vay có mối tương quan dương với biến phụ thuộc. Hình thức vay thế chấp cũng ảnh hưởng tích cực hơn đến khả năng trả nợ nhờ vào ý thức bảo vệ tài sản cá nhân của khách hàng. Từ cơ sở các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ của khách hàng làm tiền đề cho tác giả đề xuất một số khuyến nghị trình bày trong phần tiếp theo.
Đối với câu hỏi thứ ba, qua các kiểm định cho thấy các biến giải thích trong mô hình đều có ý nghĩa, độ phù hợp mô hình khá tốt nên ngoài việc nhận định các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ, đánh giá sơ bộ khách hàng, để cán bộ quản lý khách hàng có thể có quyết định đúng đắn với các khách hàng đang có quan hệ tín dụng tại chi nhánh là có nên tiếp tục cho vay hay hạn chế tín dụng đối với mỗi khách hàng tùy theo khả năng trả nợ của khách hàng đó trên cơ sở tính toán theo công thức:
E (Y = 1
X) =
𝑒5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY 1+ 𝑒5.953 – 0.181 DOTUOI – 0.916 GIOITINH + 5.178 TTHONNHAN – 0.693 NGHENGHIEP + 13.863 LSUATVAY + 3.837 HTHUCVAY
Ngoài ra, mô hình trên còn có thể được vận dụng với mục đích dự báo cho những khách hàng chưa từng có quan hệ tín dụng tại chi nhánh, hỗ trợ cho cán bộ ngân hàng trong việc ra quyết định cấp tín dụng mới cho khách hàng, từ đó phát triển nền khách hàng cá nhân, đem lại hiệu quả và lợi nhuận cho chi nhánh. Tuy nhiên cần lưu ý mức độ chính xác dự báo của mô hình chỉ ở mức 93.2%.
Nghiên cứu đã bước đầu lượng hóa được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tuy nhiên vẫn còn nhiều điểm hạn chế, chưa thể áp dụng mô hình trên tổng thể hệ thống ngân hàng, từ đó gợi mở cho những nghiên cứu sau này.
5.2 Một số khuyến nghị
Từ mô hình nghiên cứu, tác giả chỉ ra được sáu yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk là độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp của khách hàng, lãi suất vay và hình thức vay vốn. Sau đây là một số khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro cho ngân hàng khi cấp tín dụng cho khách hàng:
Khi tiếp nhận hồ sơ đề nghị vay vốn của khách hàng, nghề nghiệp và độ rủi ro trong nghề nghiệp cần được xem xét đánh giá kĩ càng. Có cái nhìn tổng quan về nghề nghiệp và những vấn đề liên quan, tình hình phát triển của ngành nghề tại địa phương. Chẳng hạn như khi cho vay đối tượng hộ nông dân với nguồn thu nhập duy nhất từ vườn cây công nghiệp, phải có hiểu biết về tình trạng nông nghiệp hiện tại tại địa phương như giá cả nông sản, thiên tai, mất mùa,… do nguồn thu nhập không ổn định, dễ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng từ đó xác định chi phí cần thiết vay vốn, mức cho vay hợp lí để đảm bảo an toàn cho ngân hàng. Ngân hàng cũng nên xây dựng các tỷ lệ cho vay hợp lí phù hợp với các ngành nghề, phân chia theo độ rủi ro của từng ngành nghề để tránh rủi ro cho ngân hàng.
Liên quan đến vấn đề độ tuổi của khách hàng, khi thẩm định hồ sơ vay vốn, cán bộ cần đánh giá cẩn trọng hơn về độ tuổi của khách hàng, thời gian thu hồi vốn phù hợp. Do trên địa bàn chủ yếu khách hàng vay là hộ nông dân nên có nhiều khách hàng vay lớn tuổi, sức lao động đã giảm sút, hiệu quả canh tác không cao, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay.
Xét về yếu tố tình trạng hôn nhân, trên thực tế khách hàng đã lập gia đình thường sẽ chín chắn hơn, theo xu hướng ổn định và ít ưa rủi ro, có trách nhiệm hơn, thường ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ hơn so với khách hàng độc thân .Do đó, trước khi ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng, cán bộ cần chú ý đến yếu tố này để đánh giá được tổng nguồn thu nhập trả nợ, từ đó thấy được khả năng đảm bảo cho nghĩa vụ trả nợ vay của khách hàng.
Tiếp theo, ngân hàng cần đặc biệt chú ý tới khía cạnh hình thức vay, những khoản vay tín chấp thể hiện mức độ rủi ro rất cao. Để hạn chế vấn đề này, ngoài việc thẩm định khách hàng kĩ lưỡng, ngân hàng cần có những biện pháp hạn chế cho vay, ví dụ đưa ra cơ cấu vay hợp lí giữa các món vay tín chấp và có thế chấp bằng tài sản đảm bảo, hay đưa ra điều kiện khắt khe hơn để có thể vay theo hình thức tín chấp để đảm bảo hạn chế tối đa nợ xấu của các khoản vay tín chấp, đảm bảo an toàn cho hoạt động của ngân hàng.
Bên cạnh đó, công tác đào tạo tập huấn cán bộ cần được triển khai thường xuyên và hoàn thiện hơn nữa. Cán bộ tín dụng cần nghiên cứu nắm vững quy trình cấp tín dụng, cẩn trọng trong công tác thu thập thông tin khách hàng nhằm đưa ra quyết định cho vay đúng đắn, tăng cường kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng định kỳ sau khi giải ngân, để có thể kiểm soát rủi ro kịp thời, đảm bảo an toàn cho hoạt động ngân hàng. Tùy theo điều kiện từng vùng, ngân hàng cũng nên thiết kế các sản phẩm tín dụng phù hợp với đặc trưng địa bàn, nhu cầu khách hàng tại địa phương, giúp ngân hàng phát triển được sản phẩm dịch vụ theo đúng nhu cầu khách hàng và giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.
5.3 Một số hạn chế của nghiên cứu
Đề tài còn những điểm hạn chế như sau:
(i) Mẫu dữ liệu nhỏ là một trong những hạn chế của đề tài khi phân tích hồi quy Binary Logistic.
(ii) Việc phân chia đặc điểm nghề nghiệp theo các ngành nghề chính là công nhân viên chức, giáo viên, nhân viên dịch vụ, kinh doanh, làm nông là chưa thực sự cụ thể và thuyết phục vì chưa xét đến yếu tố vị trí công tác (lãnh đạo hay nhân viên), quy mô của đơn vị công tác. Do đó mô hình có thể chưa đưa ra được trọn vẹn ý nghĩa của sự tác động từ nhân tố này đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
(iii) Mặt khác, nghiên cứu cũng chưa tính đến tác động của các yếu tố vĩ mô khác như lạm phát, tốc độ tăng trưởng kinh tế của vùng, …Đây cũng là hướng
gợi mở cho nghiên cứu tiếp theo trong việc kết hợp các yếu tố vi mô và vĩ mô trong phân tích hồi quy.
Từ các hạn chế trên, bài viết chưa đưa ra được trọn vẹn các nhân tố tác động cũng như mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, từ đó hạn chế khả năng nhận định và đưa ra các khuyến nghị phù hợp.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Bùi Diệu Anh (2011), Tín dụng ngân hàng, Giáo trình Tín dụng 1, Trường
Đại học Ngân hàng TP HCM.
2. Đoàn Thị Bảo Châu (2014), Phân tích các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ
vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu,
Luận văn thạc sĩ kinh tế.
3. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên
cứu SPSS, Nhà xuất bản Thống kê, Thành phố Hồ Chí Minh.
4. Luật số 47/2010/QH12 của Quốc hội Ngày 16/06/2010 ban hành về luật tổ chức tín dụng
5. Nguyễn Minh Kiều (2009), Nghiệp vụ Ngân hàng hiện đại, Nhà xuất bản Thống kê.
6. Nguyễn Thị Thanh Hương (2016), Xếp hạng tín dụng nội bộ theo phân khúc
thị trường tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam,
Luận án tiến sĩ kinh tế.
7. Peter S.Rose (2004), Quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản tài
chính.
8. Quyết định 18/2007/ QĐ-NHNN ngày 25 tháng 4 năm 2007 về việc sửa đổi bổ sung một số điều về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của các tổ chức tín dụng ban hành kèm theo QĐ 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 thàng 4 năm 2005 của Thống đốc ngân hàng nhà nước.
9. Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22 thàng 4 năm 2005 ban hành về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng.
10. Thông tư 39/2016/TT-NHNN của Thống đốc NHNN ngày 30 tháng 12 năm 2016 Quy định về hoạt động cho vay của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đối với khách hàng.
11. Trần Thị Xuân Hương và cộng sự (2012), Giáo trình Nghiệp vụ Ngân hàng
Thương mại, NXB Kinh tế TP HCM.
12. Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2009), Các nhân tố ảnh hưởng