Coefficients
Biến độc lập Mơ hình 1 Mơ hình 2
Sig. 0.000 0.000
R-Square 60,3% 58,9%
Độ chính xác 89,3% 89,3%
Kiểm định Fisher 9,420 15,361
-2 Log Likehood - 0.000
Kết quả hồi quy cho thấy mơ hình 2 có khả năng dự báo chính xác và phù hợp cho một mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng, tuy nhiên, mơ hình cịn tồn tại một số biến độc lập có mức ý nghĩa > 5% như biến x7, x9, x15, x33, x37, x38. Do đó, để có một mơ hình dự báo chính xác hơn, ta loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa trên ra khỏi mơ hình để thiết lập mơ hình 3. Chi tiết theo bảng sau:
Bảng 26: Các hệ số thống kê để đánh giá mơ hình của lần ước lượng thứ 2 Biến độc lập Mơ hình 3 Sig. 0.000 R-Square 56,5% Độ chính xác của dự báo 100% Kiểm định Fisher 20,987 -2 Log Likehood 0,000
(*) Chi tiết kết quả hồi quy của mơ hình 1, mơ hình 2 và mơ hình 3 theo phụ lục 4 của bài nghiên cứu.
3.1.6 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Đặt: H0 là giả thuyết mơ hình khơng có khả năng giải thích giá trị thực tế. H1 là giả thuyết mơ hình có khả năng giải thích giá trị thực tế.
Bảng 27: Kiểm định tổng thể - phân tích phương sai:
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 12.109 13 .931 20.987 .000b Residual 9.320 210 .044 Total 21.429 223 a. Dependent Variable: Z b. Predictors: (Constant), x36, x4, x23, x13, x27, x34, x26, x30, x3, x11, x10, x4, x1
Với F = 20,987 và Sig < 5% nên bác bỏ giả thuyết H0 Mơ hình có khả
năng giải thích giá trị thực tế.
3.1.7 Mơ hình Logistic cho xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Eximbank: Eximbank:
Trên cơ sở những đánh giá và kiểm định trên, ta có thể xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Eximbank dựa trên việc dự đoán xác suất trả nợ của khách hàng thông qua hàm phân phối Logistic được ước lượng từ mẫu nghiên cứu như sau:
Với Zi = 1,340 – 0,003x1 – 0,123x3 – 0,066x4 – 0,122x10 – 0,064x11 – 0,099x13 – 0,081x23 – 0,138x24 – 0,170x26 + 0,107x27 – 0,133x30 – 0,741x34 – 0,001x36.
Dựa trên xác suất trả nợ của khách hàng, ta phân loại khách hàng theo các mức tín nhiệm như sau:
Bảng 28: Xếp hạng khách hàng theo xác suất trả nợ từ việc ứng dụng mơ hình Logistic vào xếp hạng khách hàng cá nhân tại Eximbank
STT Xếp hạng tín nhiệm Xác suất trả nợ (%) Rủi ro
1 AAA 91 – 100 Thấp 2 AA 81 – 90 Thấp 3 A 71 – 80 Thấp 4 BBB 61 – 70 Trung bình 5 BB 51 – 60 Trung bình 6 B 41 – 50 Cao 7 CCC 31 – 40 Cao 8 CC 21 – 30 Cao 9 C 11 – 20 Cao 10 D < 10 Cao
3.1.8 So sánh với kết quả xếp hạng tín dụng của Eximbank
Trong 224 khách hàng được lấy làm mẫu quan sát, có 200 khách hàng có khả năng trả nợ tốt, 24 khách hàng đã và đang suy giảm khả năng trả nợ và khơng cịn khả năng trả nợ vay cho Eximbank.
Độ chính xác của mơ hình xếp hạng tín dụng nội bộ Eximbank là 63% (dự báo đúng 140/224 khách hàng).
Độ chính xác của mơ hình Logistic là 68% (dự báo đúng 153/224 khách hàng). 3.2 ĐÁNH GIÁ VIỆC ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI EXIMBANK
3.2.1 Điểm tích cực:
Việc sử dụng mơ hình Logistic trong đánh giá xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân có thể giúp Eximbank giảm thiểu rủi ro khi cho vay khách hàng do một số ưu điểm sau:
Qua nghiên cứu tại mẫu 224 khách hàng, độ chính xác của mơ hình Logistic cao hơn so với mơ hình xếp hạng tín dụng hiện tại Eximbank đang sử dụng.
Tiêu chí đánh giá được đưa vào mơ hình đề xuất áp dụng cho Eximbank bao gồm 13 tiêu chí, ít hơn rất nhiều so với các tiêu chí mà hệ thống xếp hạng hiện tại của Eximbank u cầu và việc tìm thơng tin để trả lời các chỉ tiêu đó cũng khá đơn giản, giúp giảm thiểu thời gian thu thập thông tin khách hàng, cho kết quả xếp hạng nhanh chóng từ đó Eximbank có thể rút ngắn thời gian để đưa ra phán quyết cho vay khách hàng.
Mơ hình Logistic đã chuyển hóa các biến định tính thành các biến giả định lượng dưới dạng câu hỏi có/khơng do đó hạn chế được ảnh hưởng bởi nhận định cá nhân của cán bộ thực hiện xếp hạng từ đó giúp cho kết quả xếp hạng tín dụng đưa ra chính xác hơn.
3.2.2 Điểm hạn chế:
Về kích cỡ mẫu nghiên cứu:
Do kích cỡ mẫu nhỏ (224 mẫu) nên việc nghiên cứu ứng dụng mô hình Logistic vào xếp hạng tín dụng cá nhân tại Eximbank cịn nhiều hạn chế, chưa thể hoàn toàn khẳng định được tính chính xác của mơ hình. Kích cỡ mẫu nhỏ có thể xảy ra việc thiết lập mơ hình sai do đó để áp dụng được mơ hình cần có sự nghiên cứu sâu hơn, mở rộng phạm vi nghiên cứu, tăng thêm các biến nghiên cứu và kích cỡ mẫu để nghiên cứu nhằm tăng tính chính xác và độ tin cậy cho mơ hình.
Về tính ứng dụng của mơ hình:
Mơ hình Logistic khá đơn giản, các tiêu chí đánh giá chủ yếu theo các thơng tin dưới dạng trả lời có/khơng do đó chỉ phù hợp với việc đánh giá những đối tượng khách hàng đơn giản như khách hàng cá nhân vay tiêu dùng, khách hàng mở thẻ tín dụng...
Trường hợp ứng dụng mơ hình Logistic để đánh giá các khách hàng vay kinh doanh hoặc các doanh nghiệp thì cần nghiên cứu chuyên sâu và ứng dụng nhiều phương pháp để cho được kết quả chính xác hơn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Để nghiên cứu, xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân phù hợp hơn, có độ chính xác cao hơn, bài nghiên cứu đã ứng dụng mơ hình Logistic vào xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Eximbank.
Mặc dù nghiên cứu còn nhiều hạn chế như về kích cỡ mẫu nhỏ (224 mẫu nghiên cứu) nhưng Chương 3 của bài nghiên cứu cũng cho thấy một cái nhìn tổng quan về tính ứng dụng của mơ hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Eximbank.
Qua nghiên cứu trên mẫu 224 khách hàng cho thấy kết quả xếp hạng từ mơ hình Logistic có độ chính xác cao hơn mơ hình xếp hạng tín dụng hiện tại của Eximbank.
Chương 4
MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN
HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN XUẤT NHẬP KHẨU VIỆT NAM
4.1 ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN XUẤT NHẬP KHẨU VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2015 CỔ PHẦN XUẤT NHẬP KHẨU VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2015
Với phương châm phát triển nhanh và bền vững một cách linh hoạt, có hiệu quả, Eximbank thường xuyên theo dõi tình hình hoạt động và cập nhật kịp thời các chương trình hành động kịp thời. Hiện tại, Eximbank đang theo đuổi 5 chương trình hành động sau:
(1) Chương trình 1: Phát triển tín dụng gắn chặt với quản trị rủi ro: Kế hoạch phát triển tín dụng từ năm 2011 - 2015 là duy trì và phát triển thế mạnh tài trợ khách hàng doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp xuất nhập khẩu, đồng thời điều chỉnh cơ cấu phát triển tín dụng cân bằng giữa tín dụng doanh nghiệp và bán lẻ. Đối với khách hàng doanh nghiệp, chú trọng phát triển tín dụng tài trợ các doanh nghiệp xuất khẩu chủ lực của Việt Nam, thu hút nguồn thu ngoại tệ để chủ động tài trợ cho các doanh nghiệp nhập khẩu. Đối với nghiệp vụ ngân hàng bán lẻ, tài trợ vốn cho các nhu cầu tiêu dùng, tài trợ vốn để thực hiện các phương án trực tiếp sản xuất kinh doanh, dịch vụ.
Định hướng phát triển cân bằng giữa cho vay doanh nghiệp và cá nhân đã được Hội đồng Quản trị Eximbank đưa ra từ năm 2011 tuy nhiên tốc độ triển khai khá chậm, mức thay đổi cơ cấu là rất nhỏ. Do đó, đến tháng 6/2013, Hội đồng Quản trị Eximbank đã thống nhất thành lập Trung tâm bán lẻ với trách nhiệm chính là quản lý đội ngũ bán hàng trực tiếp tại các đơn vị kinh doanh, trực tiếp kinh doanh và hỗ trợ các đơn vị kinh doanh phát triển tín dụng bán lẻ. Cho thấy động thái rất kiên quyết của Ban lãnh đạo Eximbank trong việc phát triển tín dụng bán lẻ.
Bên cạnh việc phát triển tín dụng, Eximbank rất chú trọng quản lý 4 loại rủi ro chính trong hoạt động ngân hàng: Rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro thanh khoản và rủi ro hoạt động nhằm đảm bảo phát triển tín dụng nhưng vẫn đảm bảo tính an tồn.
Để quản lý rủi ro tín dụng, Eximbank tập trung xây dựng và hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng.Với sự tư vấn của Ernst & Young, hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng của Eximbank đã được xây dựng và thử nghiệm từ năm 2011 nhưng đến nay vẫn chưa được chính thức triển khai do có nhiều hạn chế và độ chính xác chưa cao. Ban lãnh đạo Eximbank đang yêu cầu các bộ phận phụ trách nghiên cứu thêm và đề xuất hướng xây dựng mơ hình phù hợp hơn. Định hướng của Eximbank trong thời gian tới là hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng để chuyển việc phân loại nợ, trích lập dự phịng rủi ro từ phương pháp định lượng sang phương pháp định tính.
(2) Chương trình 2: Phát triển mạng lưới, đầu tư cơ sở vật chất: Đầu tư xây dựng một hệ thống cơ sở vật chất và phát triển mạng lưới là điều kiện giúp cho hoạt động kinh doanh ngày càng thuận lợi, hiện đại, tăng cường hiệu quả và quảng bá thương hiệu.
(3) Chương trình 3: Chương trình đào tạo và phát triển nguồn nhân lực: Việc xây dựng kế hoạch đào tạo và phát triển nguồn nhân lực nhằm đáp ứng yêu cầu hoạt động kinh doanh của Eximbank giai đoạn 2011 – 2015 và đưa Eximbank trở thành một định chế tài chính phát triển theo chiều rộng và có chiến lược theo chiều sâu đối với các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng.
(4) Chương trình 4: Phát triển cơng nghệ thơng tin và công tác quản trị: Với mục tiêu đáp ứng những yêu cầu cơ bản trong công tác quản trị điều hành của Hội đồng Quản trị và Ban điều hành, đảm bảo độ an toàn hoạt động cao nhất, Eximbank đã thuê những chuyên gia giỏi và nhiều kinh nghiệm sang Eximbank cộng tác để tư vấn và nâng cấp phát triển hệ thống công nghệ thông tin.
(5) Chương trình 5: Tiếp thị và quảng bá thương hiệu Eximbank: Eximbank đã giới thiệu bộ nhận dạng thương hiệu mới với logo và thông điệp truyền thông mới. Trong các giai đoạn tiếp theo, các chiến dịch truyền thông quảng
bá thương hiệu sẽ từng bước lồng ghép các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng để thu hút thêm khách hàng, tăng thị phần của Eximbank.
4.2 CÁC GIẢI PHÁP NHẰM ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN XUẤT NHẬP KHẨU VIỆT NAM
4.2.1 Đối với Ngân hàng Thương mại cổ phần Xuất Nhập khẩu Việt Nam:
4.2.1.1 Đánh giá và nhận xét:
Qua nghiên cứu ứng dụng của mơ hình Logistic đã phần nào cho thấy hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Eximbank còn nhiều điểm chưa phù hợp và cần cải thiện, như:
Về tính đầy đủ và khách quan của việc đánh giá xếp hạng khách hàng:
Mơ hình chấm điểm của Eximbank sử dụng được cả chỉ tiêu định tính và chỉ tiêu định lượng về khách hàng, tuy nhiên, nhược điểm là không thể thu thập được đủ lượng kiến thức chuyên gia đủ lớn để bao quát tất cả các thuộc tính thơng tin liên quan đến xếp hạng tín dụng.
Điển hình như các biến:
(1) Đánh giá mối quan hệ của khách hàng với cộng đồng: biến này thực sự rất định tính và khó xác định được chính xác. Theo cách thức thẩm định thông thường, cán bộ thẩm định sẽ đi thăm hỏi các gia đình sống xung quanh nhà khách hàng (không đi cùng khách hàng), nhưng trong số đó có người quý mến cũng có người khơng q mến, thậm chí là ganh ghét và nói xấu khách hàng chỉ vì nhà khách hàng khá giả hơn. Do đó, đối với tiêu chí này, đa phần những cán bộ thẩm
định đều chọn lựa câu trả lời là bình thường. Như vậy kết quả của chỉ tiêu này
không mang lại ý nghĩa đánh giá khách hàng như mong đợi.
(2) Chiều hướng biến động của giá cả sản phẩm: trong nền kinh tế Việt Nam hiện nay, kinh tế rất khó dự báo, thực tế cho thấy các chuyên gia kinh tế dự báo cịn có nhiều quan điểm trái ngược nhau do đó cán bộ thẩm định rất khó có thể xác định được câu trả lời cho chỉ tiêu này.
Các biến liên quan đến việc dự đoán xu hướng giá cả, xu hướng ổn định của nguồn thu, hay triển vọng phát triển của ngành nghề là rất chủ quan, phụ thuộc lớn khả năng đánh giá và nhận xét của các cán bộ thẩm định ngân hàng.
(3) Đánh giá về cơ quan, doanh nghiệp nơi khách hàng cơng tác: Khơng có một chuẩn nào cho việc xếp hạng doanh nghiệp tại Eximbank, nếu chỉ dựa trên số vốn điều lệ để đánh giá thì các doanh nghiệp nhà nước luôn được xếp thứ hạng cao, trong khi các doanh nghiệp liên doanh, công ty cổ phần của cá nhân đang kinh doanh tốt thì lại có thứ hạng thấp hơn. Cho thấy việc xếp hạng doanh nghiệp này là chưa hợp lý.
Về xác suất khách hàng không trả được nợ:
Hiện tại, các mơ hình xếp hạng tín dụng của các Ngân hàng thương mại Việt Nam đều được xây dựng theo phương pháp chuyên gia, cho điểm từng chỉ tiêu và từ tổng điểm đó sẽ suy ra hạng tín dụng của khách hàng theo thứ bậc đã được Ngân hàng đưa ra.
Ví dụ như tại Eximbank, khách hàng có tổng điểm từ 90 – 100 điểm sẽ được xếp hạng là AAA, tức là khách hàng có khả năng đáp ứng tất cả các cam kết tài chính với Eximbank, có khả năng trả nợ rất tốt và Eximbank sẽ cho vay tối đa đề xuất của khách hàng.
Tuy nhiên, qua nghiên cứu cho thấy, việc hiện tại khách hàng có khả năng tài chính tốt khơng có nghĩa là trong tương lai khả năng tài chính của khách hàng khơng suy giảm, mơ hình định lượng khơng thể giúp các Ngân hàng thương mại xác định được xác xuất vỡ nợ của khách hàng là bao nhiêu.
Thực tế thì khơng có mơ hình xếp hạng tín dụng nào chính xác hồn tồn mà chỉ có mơ hình xếp hạng thích hợp nhất có thể áp dụng cho những nội dung đánh giá khác nhau của người sử dụng. Theo đề xuất của em, mơ hình Logistic phù hợp với xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tiêu dùng và thẻ tín dụng, phù hợp với định hướng tín dụng của Eximbank trong thời gian tới.
Về việc phân loại nợ và trích lập dự phịng rủi ro: Hiện nay, tỷ lệ nợ xấu
của Eximbank nói riêng và các Ngân hàng nói chung đang có xu hướng tăng do việc phân loại nợ đều được dựa theo phương pháp định lượng.
Có rất nhiều tình huống trong thực tế khơng chỉ dựa vào số ngày chậm trả nợ mà đánh giá phân loại nợ quá hạn đối với khách hàng như: Kế hoạch tài chính của khách hàng có thay đổi dẫn đến việc khách hàng đề nghị điều chỉnh kỳ hạn trả nợ hay dòng tiền kinh doanh thu về bị chậm, thời gian chậm trả có thể là hơn 10 ngày, trong trường hợp này khách hàng đã bị chuyển nợ nhóm 2 (nợ dưới tiêu chuẩn) và Ngân hàng sẽ phải trích lập dự phòng đối với khách hàng này.
Thực tế, những khách hàng trên có đầy đủ khả năng trả nợ, nếu phân loại nợ theo phương pháp định tính dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ thì kết quả phân loại nợ của Eximbank sẽ thay đổi, do đó, các Ngân hàng thương mại cần xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng hồn chỉnh và có tính ứng dụng cao để đưa