Classification Tablea Observed Predicted Y Percentage Correct 0 1 Step 1 Y 0 73 12 85.9 1 3 412 99.3 Overall Percentage 97.0
Kết quả chạy mơ hình với 15 biến độc lập cho ta 5 biến có ý nghĩa thống kê (Sig. < = 5%) bao gồm các biến (Tình trạng sở hữu nhà ở), (số người phụ thuộc), (lịch sử tín dụng), (lãi suất) và (tỷ lệ tài trợ/tài sản đảm bảo). Những biến khơng có ý nghĩa gồm (tuổi), (giới tính), (tình trạng hơn nhân), (thời gian cư trú), (kinh nghiệm trong lĩnh vực hiện tại), (thời gian làm công việc hiện tại), (thu nhập), (kỳ hạn vay), (quy mô khoản vay) và (mục đích khoản vay) sẽ bị loại dần ra khỏi mơ hình.
Sau khi loại dần các biến khơng có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc (Sig. < ) ta thu được kết quả sau cùng như sau:
Bảng 4.8 Kết quả chạy mơ hình Logit với mơ hình 6 biến Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a X4 2.086 .734 8.074 1 .004 8.052 X5 -1.037 .391 7.030 1 .008 .355 X7 -1.735 .642 7.291 1 .007 .176 X10 .069 .025 7.663 1 .006 1.071 X11 -.435 .177 6.011 1 .014 .647 X14 -.066 .020 11.031 1 .001 .936 Constant 9.687 2.765 12.274 1 .000 16110.285 a. Variable(s) entered on step 1: X4, X5, X7, X10, X11, X14.
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients với mơ hình 6 biến
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 353.535 6 .000 Block 353.535 6 .000 Model 353.535 6 .000
Bảng 4.10 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình với mơ hình 6 biến Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 102.351a .507 .847 a. Estimation terminated at iteration number 8 because
parameter estimates changed by less than .001.
Bảng 4.11 Kiểm định độ chính xác của mơ hình với mơ hình 6 biến Classification Tablea Observed Predicted Y Percentage Correct 0 1 Step 1 Y 0 73 12 85.9 1 2 413 99.5 Overall Percentage 97.2 a. The cut value is .500
Kết quả mơ hình
- Biến : hệ số mang dấu “+” cho thấy tình trạng sở hữu nhà ở có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả này tương đồng với giả thiết ban đầu và kết quả nghiên cứu của Jonathan Crook (1995), Cox và Jappelli (1993); Crook (1996). = 2.086 cho biết trong điều kiện các yếu tố các không thay đổi, khi biến tăng 1 đơn vị thì Ln [
] sẽ tăng 2.086
đơn vị, hay khi tăng 1 đơn vị thì khả năng trả nợ của khách hàng sẽ tăng 8.05 so với khách hàng khơng sở hữu nhà ở. Tình trạng nhà ở thể hiện một phần năng lực tài chính của khách hàng và là một trong những tiêu chí để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Việc khách hàng sở hữu nhà ở sẽ được đánh giá cao hơn so với một khách hàng chưa sở hữu nhà riêng, trong điều kiện tất cả các yếu tố khác như nhau.
- Biến : hệ số mang dấu “-” cho thấy số người phụ thuộc có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả này tương đồng với giả thiết ban đầu và kết quả nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và các cộng sự (2006). Hệ số = -1.037 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác như nhau, nếu số người phụ thuộc tăng thêm 1 người thì khả năng trả nợ của khách hàng suy giảm 2.821 lần. Việc có người phụ thuộc sẽ làm ảnh hưởng đến tổng thu nhập ròng của khách hàng dùng để trả nợ thơng qua chi phí cấp dưỡng, số người phụ thuộc càng cao chi phí cấp dưỡng sẽ càng lớn và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
- Biến : hệ số mang dấu “-” cho thấy lịch sử tín dụng xấu có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, kết quả này tương đồng với giả thiết đặt ra ban đầu. Hệ số = -1.735 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác như nhau, nếu khách hàng từng có phát sinh nợ quá hạn trong quá khứ sẽ làm suy giảm khả năng trả nợ 5.67 lần so với khách hàng chưa từng phát
sinh nợ quá hạn. Nợ quá hạn phát sinh có thể do nhiều yếu tố (chủ quan hoặc khách quan), MB chỉ cho vay đối với các trường hợp khách hàng chứng minh được việc phát sinh nợ quá hạn trong quá khứ là nguyên nhân khách quan. Tuy nhiên, việc từng phát sinh nợ quá hạn trong quá khứ cũng là một tín hiệu khơng tốt để đánh giá năng lực tài chính và khả năng trả nợ của khách hàng, vì vậy MB cần cân nhắc khi tài trợ những khách hàng này. - Biến : hệ số mang dấu “+” cho thấy thu nhập của khách hàng có tác
động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả này tương đồng với giả thiết và kết quả của các nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và các cộng sự (2006) và Hussain Ali Bekhet và Shorouq Fathi Kamel Eletter (2014). Hệ số = 0.069 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác như nhau, nếu thu nhập khách hàng tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm khả năng trả nợ của khách hàng tăng 1.071.
- Biến : hệ số mang dấu “-” cho thấy lãi suất có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, kết quả này tương đồng với giả thiết đặt ra ban đầu. Hệ số = -0.435 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác như nhau, nếu lãi suất khoản vay tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm khả năng trả nợ của khách hàng suy giảm 1.545 lần. Lãi suất khoản vay càng cao chi phí trả nợ hàng tháng sẽ càng lớn và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. - Biến : hệ số mang dấu “-” cho thấy tỷ lệ tài trợ trên TSĐB có tác
động tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, kết quả này tương đồng với giả thiết đặt ra ban đầu. Hệ số = -0.066 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác như nhau, nếu tỷ lệ tài trợ trên tài sản đảm bảo tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm khả năng trả nợ của khách hàng suy giảm 1.068 lần.
4.4.2. Các tiêu chí đo lường mức độ phù hợp và chính xác của mơ hình:
- Omnibus Test of Model Coefficients (OB): bảng 4.9 cho thấy kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa Sig. = 0,0000 <
nên ta bác bỏ giả thuyết : = = …= = 0, hay ta có thể kết luận mơ hình phù hợp một cách tổng quát.
- Chỉ số - 2 Log likelihood (- 2 LL): bảng 4.10 cho thấy chỉ số Log Likelihood là 102.351, khơng q cao, cho thấy mơ hình phù hợp của mơ hình tổng thể. - Classification Table: bảng 4.11 cho thấy trong 85 khách hàng khơng có trả
nợ trong mẫu nghiên cứu mơ hình đã dự đoán đúng 73 khách hàng, tương ứng với xác suất dự đốn đúng là 85,9%. Trong khi đó, đối với trường hợp khách hàng có khả năng trả nợ mơ hình đã dự đoán đúng 412 trên tổng số 415 khách hàng, tương ứng với xác suất dự đoán đúng là 99,3%. Tỷ lệ dự đốn chính xác cùa mơ là hình 97%, đây là mức tỷ lệ khá cao.
4.5. Đánh giá kết quả và mơ hình hồi quy
Nhìn chung, kết quả hồi quy đã được kiểm định khá phù hợp và đã xác định được các biến có tác động đến khả năng trả nợ của KHCN là các biến (tình trạng sở hữu nhà ở) (số người phụ thuộc), (lịch sử quan hệ tín dụng), (thu nhập của khách hàng), (lãi suất khoản vay) và (tỷ lệ tài trợ trên tài sản đảm bảo). Tuy nhiên, kết quả mơ hình cũng đã loại bỏ 9/15 biến đưa vào mơ hình ban đầu, trong đó có nhiều yếu tố trên thực tế có thể ảnh hưởng khả năng đến khả năng trả nợ của khách hàng (như biến quy mô khoản vay, kinh nghiệm làm việc…). Ngoài ra, kết quả mơ hình vẫn chưa phản ánh đầy đủ các biến có tác động đến RRTD đối với khách hàng cá nhân do chủ yếu một số nguyên nhân sau:
- Số lượng quan sát cịn thấp, cần phải gia tăng kích thước mẫu.
- Dữ liệu đầu vào còn thiếu thơng tin, đơi khi cịn thiếu chính xác. Tính chính xác của thơng tin đầu vào phụ thuộc vào nhiều yếu tố khách quan và chủ quan. Do
hạn chế về mặt thời gian và nhân lực, khi tiến hành thẩm định và XHTD KHCN trước khi quyết định cho vay, CBTĐ chủ yếu dựa vào thơng tin do CBBH cung cấp, vì vậy tính chính xác của thơng tin đầu vào phụ thuộc nhiều vào năng lực, kinh nghiệm và đạo đức nghề nghiệp của CBBH.
- Do hạn chế về mặt thời gian và dữ liệu nghiên cứu, bài nghiên cứu đã loại bỏ một số nhân tố có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN, ví dụ yếu tố kinh tế vĩ mơ (khủng hoảng kinh tế, chính sách tiền tệ, lạm phát…). Đây là hạn chế của bài nghiên cứu, trong những bài nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi nghiên cứu để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Kết quả mơ hình đã hồi quy ra những chỉ tiêu cơ bản quan trọng có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của Khách hàng, từ đó, góp phần tăng độ chính xác của kết quả XHTD nội bộ. Cụ thể, mơ hình đã xác định được những yếu tố có ảnh hưởng quyết định đến khả năng trả nợ của khách hàng (bao gồm yếu tố thu nhập, tình trạng sở hữu nhà ở, tỷ lệ tài trợ/TSĐB, lãi suất, lịch sử quan hệ tín dụng, số người phụ thuộc). Đây là những yếu tố hệ thống XHTD nội bộ của MB chưa tich hợp để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng (như yếu tố lãi suất, tỷ lệ tài trợ/TSĐB) hoặc đã tích hợp nhưng chưa được xây dựng tỷ trọng điểm số phù hợp (như yếu tố thu nhập, tình trạng sở hữu nhà ở). Nếu MB xây dựng được một cơ sở dữ liệu đủ lớn thì hồn tồn có thể sử dụng phương pháp định lượng là mơ hình hồi qui, phục vụ cho cơng tác ra quyết định cấp tín dụng. Ngoài ra, với phương pháp này, tỉ trọng các tiêu chí có thể thay đổi phù hợp với điều kiện mới. Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả đạt được thì mơ hình hồi quy cũng đã loại bỏ nhiều yếu tố cần được xem xét khi đánh giá khách hàng (9/15 biến ban đầu đưa vào mơ hình), vì vậy để phát huy tính hiệu quả của mơ hình hồi quy, học viên đề xuất sử dụng mơ hình hồi quy logit kết hợp với mơ hình XHTD hiện tại để giảm được sai lầm trong phương pháp thẩm định chun gia cịn mang yếu tố cảm tính (nếu chỉ sử
năng trả nợ của mơ hình. Điều này giúp ngân hàng đánh giá được chính xác khả năng trả nợ của khách hàng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trong chương 4, học viên đã giới thiệu tổng quát về tình hình hoạt động và kinh doanh Ngân hàng TMCP Quân Đội nói chung, cũng như tình hình hoạt động kinh doanh và tăng trưởng, rủi ro tín dụng trong của khối KHCN trong giai đoạn từ năm 2012 đến nay. Trong chương này học viên cũng đã xây dựng mơ hình hồi quy Logit để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN, kết quả chạy mơ hình đã đưa ra các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các KHCN đang vay vốn tại MB. Từ những phân tích và kết quả chạy mơ hình hồi quy, học viên đề xuất mơ hình để nhận diện khả năng trả nợ của KHCN dựa trên các dữ liệu đầu vào thu thập được và đưa ra giải pháp hoàn thiện hơn các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ hiện tại tại MB.
CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP ĐỐI VỚI CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN TẠI NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI.
5.1. Định hướng chiến lược phát triển hoạt động cho vay KHCN tại MB
Trước tình hình kinh tế vẫn cịn nhiều khó khăn, các doanh nghiệp hấp thụ vốn có phần “chậm chạp” thì TDCN đã được nhiều ngân hàng đẩy mạnh, thậm chí là một trong những mũi nhọn tăng trưởng. Thị trường bán lẻ Việt Nam chỉ đang ở giai đoạn đầu phát triển và còn nhiều tiềm năng rộng lớn để các ngân hàng có thể khai thác. Chính vì thế, các ngân hàng đang nỗ lực làm sao để thay đổi cách nhìn của khách hàng về các gói sản phẩm bán lẻ, đặc biệt là với các sản phẩm vay, để các sản phẩm này trở nên dễ tiếp cận hơn với chất lượng dịch vụ tốt và chi phí ngày càng hợp lý hơn cho khách hàng.
Nhận thấy cơ hội và tiềm năng ở khối ngân hàng bán lẻ nên hầu hết các ngân hàng đều tập trung chiến lược cho phân khúc này. Với từng thế mạnh riêng, các nhà băng lớn đang cùng nhau chia phần miếng bánh bán lẻ ở từng phân khúc riêng. Không chỉ ở khối ngân hàng TMCP quốc doanh mà ở khối ngân hàng TMCP cũng đang đua nhau thâu tóm cơng ty tài chính với tham vọng đẩy mạnh mảng bán lẻ. Khơng đứng ngồi xu hướng này, MB cũng muốn đẩy mạnh nguồn thu đến từ lĩnh vực bán lẻ. Tại đại hội cổ đông diễn ra ngày 21/4, chủ tịch HĐQT MB, ông Lê Hữu Đức, cũng cho biết MB sẽ mua lại hoặc sáp nhập TCTD khác để thành lập công ty con nhằm đẩy mạnh lĩnh vực tài chính tiêu dùng. Mục tiêu của MB trong việc thành lập cơng ty tài chính để triển khai lĩnh vực kinh doanh mới là tài chính tiêu dùng nhằm đa dạng hóa nguồn thu, giảm rủi ro và khai thác các tiềm năng phát triển trương tương lai. Kế hoạch năm 2015 của MB là gia tăng gấp đôi số lượng khách hàng nhằm đẩy mạnh dư nợ cho vay cá nhân. Đến 31/12/2014, MB có khoảng 3 triệu khách hàng, trong đó có khoảng
1,8 triệu là cá nhân. Năm 2014, riêng tăng trưởng dư nợ cho phân khúc khách hàng cá nhân, MB dẫn đầu thị trường với tỷ lệ 66%. Bên cạnh những chiến lược phát triển kinh doanh, MB cũng đưa ra nhiều tiêu chí để kiểm sốt chất lượng các khoản vay và hạn chế rủi ro tín dụng, cụ thể:
Nguyên tắc tuân thủ quy định pháp luật và thận trọng
- MB tăng trưởng tín dụng có chọn lọc, an tồn, hiệu quả đảm bảo danh mục tín dụng hợp lý, đảm bảo tuân thủ các quy định của pháp luật, phù hợp với định hướng của chính phủ và NHNN.
- Việc cấp tín dụng phải đảm bảo an tồn , thơng tin có căn cứ, xác định rõ cơ sở chắc chắn của nguồn thu nhập trả nợ, kiểm sốt chặt chẽ mục đích sử dụng vốn vay.
Nguyên tắc tối đa hóa tài sản đảm bảo
- MB xác định tài sản đảm bảo chỉ là nguồn trả nợ thứ cấp và là công cụ để ràng buộc trách nhiệm của người vay. Tuy nhiên, để đảm bảo an tồn và giảm chi phí rủi ro, các đơn vị kinh doanh trên toàn hệ thống nỗ lực đàm phán khách hàng cầm cố, thế chấp tài sản đảm bảo cho mọi nghĩa vụ tại MB.
- MB chỉ xem xét cấp tín dụng tín chấp và có tài sản đảm bảo đặc biệt đối với những khác hàng uy tín, có năng lực tài chính tốt, có lịch sử tín dụng uy tín, có kết quả XHTD tốt, thuộc các ngành, lĩnh vực ưu tiên tài trợ theo định hướng của MB từng thời kỳ.
Nguyên tắc kiểm sốt chặt chẽ chất lượng tín dụng và phân tán rủi ro
- Công tác quản lý cấp tín dụng phải được quy trình hóa và u cầu gắn chặt với các đơn vị quản lý và phát triển khách hàng.
- Lãnh đạo các khối/vùng/chi nhánh chịu trách nhiệm chính và tồn diện về chất lượng tín dụng, quản lý và chỉ đạo trực tiếp công tác quản lý, theo dõi và giám sát tỷ lệ nợ xấu, nợ quá hạn của đơn vị mình, hạn chế việc tập trung vào một số
nhóm khách hàng lớn, ngành lớn, tập trung cho vay khơng có TSĐB giá trị lớn ở một chi nhánh.
- Các đơn vị Thẩm định, Vận hành, Quản trị rủi ro, Kiểm soát nội bộ phối hợp chặt chẽ và thường xuyên với các đơn vị kinh doanh trong công tác bán hàng và kiểm sốt chất lượng tín dụng.
Nguyên tắc phê duyệt và thẩm định tập trung
- MB thiết lập nhóm chuyên gia thẩm định và chuyên gia phê duyệt để tách bạch