Đối với các công trình khoa học, bài báo kinh tế - tài chính, bài nghiên cứu đề cập đến những nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân trong lĩnh vực tài chính ngân hàng tại Việt Nam điển hình như:
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của các nông hộ ở tỉnh Hậu Giang. Tác giả sử dụng
số liệu sơ cấp bằng cách phỏng vấn trực tiếp 436 nông hộ có vay vốn trong năm 2009
và đến 31/12/2009 vẫn còn dư nợ, nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng
trả nợ vay đúng hạn của nông hộ. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ có tương quan thuận với thu nhập sau khi vay và số thành viên trong gia đình có thu nhập và có tương quan nghịch với lãi suất đi vay. Mặc khác, kết quả còn cho thấy trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn của họ càng cao. Cuối cùng, kết quả phân tích định lượng còn cho thấy rằng khả năng trả nợ đúng hạn của những hộ đi vay vốn phục vụ cho sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ cao hơn những hộ vay vốn sử dụng cho mục đích phi nông nghiệp
Trần Thế Sao (2017) với nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ của nông
hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An”. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy
Binary Logistic nhằm đánh giá sự tác động của các nhân đố đến khả năng trả nợ ngân
hàng của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An. Kết quả cho thấy trình độ học vấn, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp và thời hạn trả nợ có mối
quan hệ thuận chiều với khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ. Ngược lại, số tiền vay và số người phụ thuộc có mối quan hệ nghịch chiều với khả năng trả nợ đúng
19
trong từng giai đoạn cụ thể, tóm lược một cách khái quát về những nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân có ảnh hưởng tới hiệu quả cho vay của Ngân hàng Quân đội. Tuy nhiên mẫu trong nghiên cứu của tác giả chủ yếu là tập khách hàng Viettel, khách hàng MOD, đa số những khách hàng này có lịch sử tín dụng và năng lực trả nợ khá tốt, chính vì vậy kết quả nghiên cứu chỉ ra các giả thuyết về “thu nhập khách hàng”, “hồ sơ khách hàng” có sự phân hoá rõ rệt so với các nhân tố khác trong cùng đề tài nghiên cứu.
Như vậy, để có thể hình dung một cách dễ thấy thì tác giả tống hợp được nội dung sau đây:
Γ- Độ tuối X1 Miler (2012), Kenneth Ogol Ochung (2011)
+
2 Số người phụ thuộc trong gia đình
X2 Black and Morgan (1998), Crook (2001)
-
3 Trình độ học vấn X3 Sileshi và ctg (2015) +
4 Thu nhập X4 Trương Đông Lộc và Nguyễn
Thanh Bình (2011)
+
5 Đặc điểm nghề nghiệp X5 John M. Chapman (1940) +
6 Quy mô khoản vay X6 Chapman (1990) -
7 Lãi suất X7 Trương Đông Lộc và Nguyễn
Thanh Bình (2011) + 8 Mục đích sử dụng vốn X8 + 9 Kinh nghiệm cán bộ tín dụng X9 Scott J. (2006) +
20
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Trong chương này, tác giả trình bày cơ sở lý luận khoa học liên quan đến đề tài như khái niệm về tín dụng, về các loại rủi ro, các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay, các nghiên cứu trước đây,.... Từ đó, tác giả đã hình thành những ý niệm ban đầu về hướng nghiên cứu của bài khóa luận dựa trên các lập luận chắc chắn của các nhà kinh tế học khác. Trong hoàn cảnh cạnh tranh gay gắt ngày nay, không chỉ với các ngân hàng trong nước mà còn với các ngân hàng nước ngoài vốn là các tổ chức tài chính hùng mạnh trên thế giới không những về tiềm lực tài chính, công nghệ mà còn về năng lực quản lý lãnh đạo, kinh nghiệm. thì BIDV phải không ngừng nỗ lực phấn đấu nhằm đưa ngân hàng phát triển ổn định và vững chắc, xứng đáng với vị thế hàng đầu Việt Nam. Để đạt được thành tựu này, BIDV phải không ngừng nâng năng lực đánh giá, năng lực cho vay với từng sản phẩm dịch vụ cá nhân của BIDV, đây chính là vấn đề hết sức quan trọng và cũng là nguyên nhân dẫn đến nghiên cứu này của tác giả.
21
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu được thực hiện bằng cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính được sử dụng các dữ liệu thống kê trên cơ sở những dữ liệu có sẵn để tiến hành lập luận, phân tích, đánh giá và giải thích sơ lược về thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam hiện nay.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện dưới hình thức khảo sát, thu thập số liệu liên quan, xây dựng mô hình về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, từ đó chạy mô hình hồi quy để có nhận định chính xác hơn, khách quan
hơn sự tác động của các nhân tố.
Cụ thể, bài viết sẽ sử dụng phương pháp điểu tra chọn mẫu thông qua dữ liệu về hồ sơ vay vốn của các khách hàng cá nhân. Số mẫu nghiên cứu là 300 khách hàng cá nhân đang vay vốn tại BIDV. Dựa trên số liệu thu thập được từ bảng câu hỏi khảo sát, tác giả phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi
quy Lôgit nhằm xác định mức độ tác động của các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Có hai khía cạnh có thể tiếp cận để đánh giá, đo lưởng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, đó là “trả nợ đủ” và “trả nợ đúng thời hạn”. Tuy nhiên, có thể thấy gần như nếu khách hàng cá nhân trả nợ đúng hạn tức là họ đã có đủ tiền để trả nợ. Chính vì vậy, nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích định lượng, cụ thể là sử dụng dữ liệu chéo và áp dụng mô hình Logistic, với biến đo lường Y - khả năng trả nợ là biến giả (biến nhị phân). Cụ thể nếu Y nhận giá trị 1 nếu khách hàng cá nhân đó trả nợ vay đúng hạn, nhận giá trị 0 khi khách hàng không có khả năng trả nợ. Với phương
22
3.2.1 Mô hình nghiên cứu lý thuyết 5C
Khi các cá nhân có nhu cầu sử dụng sản phẩm tín dụng, ngân hàng sẽ phân tích tín dụng hay còn được hiểu là quá trình định lượng rủi ro từ phía khách hàng vay và khoản vay để phục vụ cho việc quyết định chấp nhận hoặc từ chối cấp tín dụng. Đối với từng loại khách hàng và mục đích sử dụng vốn, nội dung phân tích tín dụng có thể có điểm khác biệt. Đặc biệt đối với khách hàng cá nhân khi đề nghị vay vốn, ngân
hàng sẽ sử dụng một số chỉ tiêu để thẩm định tín dụng hồ sơ vay vốn đó, bao gồm các
yếu tố như: Character (Tư cách của khách hàng nguoèi đề nghị cấp tín dụng); Capital
(Vốn hay sức mạnh tài chính và hiệu quả kinh doanh của khách hàng); Capacity to repay (Năng lực hoàn trả của khách hàng); Conditions (Các điều kiện môi trường kinh doanh); Collateral (Bảo đảm tín dụng).
Character (Tư cách của khách hàng người đề nghị cấp tín dụng)
Đây là yếu tố chi phối thiện chí trả nợ của khách hàng, là một trong những yếu tố quan trọng trong các nhân tố phân tích khả năng trả nợ vay của khách hàng. Tư cách của người đề nghị cấp tín dụng muốn nói tới ở đây là uy tín, là ấn tượng chung của khách hàng để lại đối với ngân hàng (thiện chí trả nợ). Ản tượng này có thể khá chủ quan và không thể cân đo, đong đếm được. Vì vậy, để đánh giá được tư cách của khách hàng, đặc biệt là các khách hàng mới là một điều không hề đơn giản mà cần có
những phương pháp và lý lẽ khoa học.
Dựa trên kiến thức, kinh nghiệm và kỹ năng của nhân viên phân tích tín dụng, tư cách
của khách hàng có thể được đánh giá qua các tiêu chí: Lịch sử quan hệ tín dụng của khách hàng đối với ngân hàng, giữa khách hàng và các chủ thể trong xã hội; Xem xét,
23
Là nguồn vốn tự có của khách hàng. Thông qua phân tích, Ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về khả năng tự chủ tài chính của khách hàng hoặc mức độ lệ thuộc vào nợ, từ đó ngân hàng sẽ yên tâm hơn nếu khách hàng có vốn tự có đủ lớn. Ngân hàng nhìn nhận
vốn tự có như là chỉ báo của mức độ cam kết cũng như mức rủi ro của khách hàng đối với kinh doanh của mình, nếu hoạt động kinh doanh không tốt thì chính khách hàng là người thiệt hại đầu tiên. Điều này sẽ phần nào chi phối quyết định chấp nhận cấp tín dụng cho khách hàng trong thời gian tới.
Capacity to repay (Năng lực hoàn trả của khách hàng)
Yếu tố này được xem là trung tâm trong các nội dung phân tích, bởi vì nó cho biết khách hàng có khả năng trả nợ hay không?
Khi phân tích yếu tố này, ngân hàng cần tập trung trả lời một số câu hỏi: Khách hàng có khả năng tạo ra dòng tiền để có thể thực hiện các nghĩa vụ hoàn trả nợ cho ngân hàng theo đúng cam kết trong hợp đồng tín dụng hay không? Khách hàng có thể hoàn
trả nợ cho ngân hàng từ những nguồn nào? Ngân hàng sẽ kiểm soát dòng tiền này như thế nào?
Để đánh giá năng lực dựa trên các yếu tố như: kinh nghiệm điều hành, sản phẩm, tình
hình hoạt động trên thị trường và khả năng cạnh tranh (nếu khách hàng sản xuất kinh doanh) hoặc thu nhập từ lương (nếu khách hàng là cán bộ, công nhân viên). Từ đó, ngân hàng dự tính được luồng tiền sẽ được sử dụng để trả nợ, thời gian trả nợ và xác suất trả nợ thành công của khách hàng. Việc đánh giá lịch sử các khoản vay và thanh toán các khoản vay cũng được coi là chỉ báo cho khả năng chi trả trong tương lai.
Conditions (Các điều kiện môi trường kinh doanh)
Các điều kiện về môi trường kinh doanh có ảnh hưởng rất lớn đến tình hình hoạt động
kinh doanh và khả năng trả nợ của khách hàng. Vì vậy, để có một quyết định chính xác ngân hàng cần phân tích, đánh giá xu hướng tiến triển gần đây của khách hàng cũng như của ngành chính mà khách hàng dang hoạt động. Để có thể đánh giá đúng
24
tình trạng thị trường lao động trong ngành, khu vực mà khách hàng đang hoạt động; các yếu tố chính trị, pháp lý, xã hội, môi trường ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh,
ngành nghề của khách hàng...
Để đánh giá được môi trường kinh doanh bên cạnh sử dụng các dữ liệu thông tin được
lưu trữ trong hệ thống, ngân hàng cần phải thu thập thêm các dữ liệu thông tin từ các cơ quan chức năng, từ các tạp chí, các báo cáo nghiên cứu có liên quan đến các ngành.
Collateral (Bảo đảm tín dụng)
Bảo đảm tín dụng hay sự bảo lãnh của bên thứ ba là một hình thức khác mà khách hàng có thể đảm bảo với ngân hàng trong quan hệ tín dụng. Ngân hàng có thể xử lý tài sản bảo đảm của khách hàng khi khách hàng bị phá sản hoặc mất khả năng chi trả nợ. Ngân hàng được đảm bảo quyền ưu tiên xử lý tài sản bảo đảm của khách hàng trước các chủ nợ khác. Đối với ngân hàng, đây là sự đảm bảo và là nguồn trả nợ thay thế ngoài dòng tiền trả nợ dự tính. Một số ngân hàng có thể yêu cầu có bảo lãnh của bên thứ ba cùng với TSBĐ. Trong một số trường hợp ngân hàng có thể yêu cầu bên bảo lãnh thứ ba ký giấy bảo lãnh cam kết sẽ thanh toán khoản vay nếu khách hàng vay (bên được bảo lãnh) không thể trả nợ. Các tiêu chí chính để đánh giá TSBĐ: (1) Loại TSBĐ (bất động sản, động sản, máy móc thiết bị, hàng tồn kho, ...); (2) Tính pháp lý của TSBĐ; (3) Khả năng thanh khoản của TSBĐ; (4) Giá trị
3.2.2 Mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ
xếp hạng tín dụng nội bộ là việc NHTM đánh giá khả năng, xác suất trả nợ của khách
hàng, mức độ rủi ro của khoản vay, từ đó làm cơ sở để đưa ra quyết định cấp tín dụng,
quản lý rủi ro, xây dựng chính sách khách hàng phù hợp với từng đối tượng khách hàng theo kết quả xếp hạng.
Hệ thống xếp hạng tín dụng lượng hoá đến tất cả các yếu tố có liên quan đến rủi ro tín dụng của khách hàng, các NHTM không sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng
25
đúng đắn về tín dụng đã được điều chỉnh theo mức độ rủi ro tín dụng có liên quan đến khách hàng là người đi vay và tất cả các khoản vay của khách hàng đó. Thông qua kết quả xếp hạng tín dụng khách hàng, ngân hàng sẽ đánh giá được mức độ tín nhiệm của từng khách hàng vay vốn, xác định được mức độ rủi ro khi cung cấp khoản
vay, khả năng trả nợ vay. Dựa vào kết quả xếp hạng ngân hàng sẽ quyết định cho vay hay từ chối cho vay đảm bảo tính khách quan và khoa học. Hệ thống xếp hạng tín dụng thường được phát triển theo ba phương pháp: phương pháp chuyên gia, phương
pháp mô hình và phương pháp hỗn hợp (kết hợp cả yếu tố chuyên gia và kết quả mô hình tính toán); trong đó, phương pháp xếp hạng hỗn hợp được các tổ chức tín dụng sử dụng phổ biến nhất.
3.3 Mô hình nghiên cứu
Sau khi tìm hiểu các mô hình lý thuyết và dựa trên tình hình thực tế tại BIDV và các nghiên cứu trước đây, mô hình phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân được sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN tại BIDV. Mô hình hồi quy logit sẽ có dạng như sau:
Y = βo + β1X1+ β2X2+ β3X3 + β4X4+ β5X5 + βf>Xf> + β7X7 + βsXs+ β9X9
Trong đó:
Y là khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Biến phụ thuộc Y sẽ nhận 2 giá trị như sau:
- Nếu Y=1 thì khách hàng có khả năng trả nợ vay
- Nếu Y=0 thì khách hàng không có khả năng trả nợ vay
Việc đánh giá khách hàng có khả năng trả nợ vay hay không được căn cứ vào phân loại nợ theo quy định pháp luật Việt Nam. Nợ nhóm 1 được đánh giá là có khả năng trả nợ vay dúng hạn, ngược lại nếu khách hàng có khoản nợ bị liệt vào khoản 2,3,4,5 sẽ bị coi là mất khả năng thanh toán. Nếu phương thức trả nợ vay là trả tiền gốc và lãi đều hàng kỳ, tại thời điểm kết thúc khoản vay, khách hàng trả hết nợ gốc và laĩ phát sinh trong kỳ thì coi đó như khách hàng đó trả nợ đúng hạn và không tính đến những lần quá hạn trước đó và nhóm nợ trong suốt thời gian vay được nhận giá trị 1.
26
hàng kì, nếu khách hàng trả hết nợ gốc và lãi thì khách hàng trả nợ thành công, khi đó quan sát nhận giá trị là 1, còn lại các trường hợp trả gốc nhưng chậm lãi hay trả đủ lãi nhưng chậm trả gốc sẽ nhận giá trị là 0.
- X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10: lần lượt là các yeus tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
- β0, β1,β2, β3,β4,β5, β6, β7, β8, β9, β 10 : là cáchệ số hồi quy của hàm Lôgit
Mô hình Logit dựa trên phương pháp ước lượng hợp lí tối đa Maximum Likelihood hay còn gọi là ML để ước lượng các hệ số β0, β1, β2, β3 ... βn. Ước lượng ML có nhiều tính chất phù hợp đối với mẫu lớn: (1) Là các ước lượng "xấp xỉ" không chệch (khi mẫu nhỏ thì các ước lượng ML bị chệch, nhưng khi tăng dần kích cỡ mẫu lên thì các ước lượng ML sẽ tiệm cận về các ước lượng không chệch); (2) chúng là các ước