Đánh giá xếp loại KH AAA AA A BBB BB B CC C
C
C C D
Rủi ro thấp Rủi ro trung bình Rủi ro cao
A (Mạnh) Xuất sắc Tốt Trung bình/Từ chối B (Trung bình) Tốt Trung bình
Từ chối C (Thấp) Trung bình Trung bình/Từ chối
Xếp loại rủi ro Đánh giá
3.3.3. Nhận định về các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHCN tại MB. MB.
3.3.3.1. Mặt thành công
MB đã từng bước xây dựng và hồn thiện cơng tác nhận diện và đánh giá khả năng trả nợ của KHCN:
- Xây dựng chỉ đạo tín dụng phân loại các đối tượng khách hàng có khả năng trả nợ (nhóm đối tượng ưu tiên tài trợ) và nhóm các khách hàng suy giảm/khơng có khả năng trả nợ (đối với các đối tượng hạn chế/không tài trợ). Ban hành, cập nhật CSTD, các sản phẩm cho vay kịp thời, đầy đủ theo tình hình kinh tế thị trường và chỉ đạo của NHNN từng thời kỳ.
- Chú trọng công tác đào tạo, phát triển đội ngũ CBTĐ. Thường xuyên ban hàng các cơng văn, chính sách, cẩm nang hướng dẫn thẩm định khách hàng phù hợp với tình hình kinh tế thực tế và chỉ đạo, định hướng của chính phủ và NHNN. Hồn thiện cơ chế thẩm định tập trung, tách bạch hoạt động bán hàng và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.
- Đã xây dựng được hệ thống XHTD nội bộ với sự giúp đỡ và tư vấn của cơng ty TNHH Earn & Young, góp phần nâng cao khả năng đánh giá, nhận diện khả năng trả nợ của khách hàng trong từng trường hợp cụ thể.
Công tác đánh giá khả năng trả nợ của KHCN tại MB ngoài việc đánh giá các tiêu chí định lượng cịn đi sâu phân tích những yếu tố về mặt định tính nhằm đánh giá tổng thể và có cái nhìn tồn diện hơn về hồ sơ của khách hàng vay vốn, nâng cao khả năng nhận diện khả năng trả nợ và RRTD đối với từng khách hàng cụ thể.
3.3.3.2. Mặt hạn chế
Bên cạnh những thành công đã đề cập ở trên, công tác đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng tại MB vẫn còn bộc lộ nhiều hạn chế:
- Hệ thống chính sách, cơng văn và chỉ đạo tín dụng của MB được xây dựng dựa trên sự tư vấn và kinh nghiệm của các chuyên gia chưa được kiểm định trên cơ sở thực tế. Hệ thống cơng văn, chính sách của MB thường xuyên được ban hành, cập nhật nhưng mang tính chất chắp vá, chưa có xây dựng một cách có hệ thống và khoa học, nhiều cơng văn chính sách cịn chồng chéo, khó hiểu.
- Tương tự hệ thống cơng văn chính sách, hệ thống XHTD nội bộ của MB được xây dựng theo phương pháp chuyên gia. Việc lựa chọn, quyết định toàn bộ các yếu tố cơ bản của hệ thống XHTD phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của các chuyên gia thay vì trên dữ liệu thống kê lịch sử và phân tích mơ hình kinh tế lượng có tính chính xác cao hơn. Kết quả XHTD chưa lượng hóa xác suất trả nợ của KHCN và thực sự hỗ trợ MB trong việc ra quyết định tín dụng. Hiện nay các quyết định tín dụng phần lớn dựa vào kết quả chấm điểm xuất ra từ hệ thống XHTD nội bộ, tuy nhiên cơ cấu điểm số của các chỉ tiêu đưa vào chưa được xây dựng một cách hợp lý, ví dụ tiêu chí tài sản tích lũy rịng là một tiêu chí quan trọng để đánh giá khả năng tài chính của khách hàng nhưng lại không ảnh hưởng đến điểm số XHTD dù đã được tích hợp vào mơ hình, hay thu nhập của khách hàng cũng là một trong những chỉ tiêu ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng trả nợ của khách hàng nhưng ảnh hưởng của chỉ tiêu này đến điểm số XHTD lại khơng đáng kể, thay vào đó những yếu tố như số người phụ thuộc, thời gian cư trú tại địa phương lại có ảnh hưởng đáng kể. Bên cạnh đó mơ hình cịn chưa tích hợp một số yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng như
đến đặc điểm khoản vay và thường được mặc định bởi các TCTD tuy nhiên những yếu tố này lại ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí trả nợ của khách hàng, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng và cần được lưu ý xem xét trước khi ra quyết định tín dụng. Ngồi ra, việc thu thập các thơng tin cho việc XHTD cịn gặp nhiều khó khăn, đặc biệt đối với các thông tin phi tài chính, vì vậy kết quả xếp hạng cịn dựa nhiều trên đánh giá chủ quan của chuyên viên xếp hạng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày tổng quan về tình hình hoạt động, kết quả kinh doanh, và tình hình rủi ro tín dụng tại MB trong những năm gần đây. Trong chương này học viên cũng đã tóm tắt sơ lược về các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân dựa trên hệ thống cơng văn chính sách, hệ thống XHTD nội bộ và quy định thẩm định khách hàng. Thông qua thực tiễn áp dụng đánh giá khả năng trả nợ KHCN tại MB, học viên đưa ra những nhận định về những thành công và hạn chế trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó đề xuất mơ hình mới để đánh giá khả năng trả nợ trên cơ sở khắc phục những hạn chế của những mơ hình hiện tại.
CHƯƠNG 4: VẬN DỤNG MƠ HÌNH LOGIT KIỂM ĐỊNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN TẠI MB
4.1. Mơ hình nghiên cứu.
4.1.1. Tiêu chuẩn lựa chọn mơ hình nghiên cứu.
Thơng qua nguồn dữ liệu từ hệ thống XHTD nội bộ KHCN kết hợp với sao kê tín dụng từ hệ thống T24 học viên phát triển mơ hình nghiên cứu để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng một cách toàn diện và thống nhất. Để đạt được mục tiêu đặt ra, mơ hình nghiên cứu lựa chọn phải đáp ứng được những yêu cầu nhất định:
- Xác định được xác suất khách hàng có khả năng trả nợ: đây là điều kiện cơ
bản và tiên quyết để việc vận dụng mơ hình vào thực tế. Mơ hình phải ước lượng được xác suất khả năng trả nợ của từng khách hàng cụ thể.
- Tính đầy đủ: mơ hình nghiên cứu phải bao hàm đầy đủ những yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, bao gồm những thông tin liên quan đến đặc điểm của khách hàng vay, tình hình tài chính của khách hàng, quan hệ giao dịch với ngân hàng, những yếu tố liên quan đến khoản vay… - Tính khách quan: kết quả đánh giá của mơ hình dựa trên những thông tin
liên quan đến khách hàng trong từng phương án vay cụ thể, thể hiện một cách khách quan không phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của người xây dựng mơ hình.
- Tính nhất quán: kết quả đo lường không mâu thuẫn với những cơ sở lý
thuyết và phương pháp luận đã được thừa nhận trước đây.
- Tính kế thừa: kế thừa những nghiên cứu trước đây về đo lường các nhân tố
- Tính đơn giản: mơ hình áp dụng phải đơn giản, dễ sử dụng để thuận tiện cho
người sử dụng và phù hợp với trình độ nhân lực và cơ sở vật chất.
- Sự cơng nhận: mơ hình nghiên cứu phải đánh giá được chính xác khả năng
trả nợ của khách hàng trong mắt của những người sử dụng.
4.1.2. Lựa chọn mơ hình Logit.
Thơng qua những tiêu chí là cơ sở để lựa chọn mơ hình và những nhận định về các phương pháp đánh giá khả năng nợ hiện tại đang áp dụng tại MB, học viên đưa ra các tiêu chí để lựa chọn mơ hình như sau:
- Mơ hình có thể đưa vào cùng lúc biến định tính và biến định lượng để có thể đánh giá tổng thể các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. - Phải là mơ hình thống kê để khắc phục các hạn chế từ phương pháp đánh giá
khả năng trả nợ dựa vào kinh nghiệm chuyên gia mà MB đang áp dụng. - Mơ hình có khả năng tính tốn xác suất khách hàng có khả năng trả nợ trong
từng trường hợp khách hàng cụ thể và từng phương án vay cụ thể.
- Mơ hình phải đơn giản, dễ sử dụng để phù hợp với quy mơ, trình độ nhân lực và cơ sở vật chất của MB.
Với những tiêu chí đưa ra trên đây kết hợp với những đánh giá về mơ hình đo lường khả năng trả nợ của KHCN đã được học viên nêu ở chương 2, học viên sử dụng mơ hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN trong vòng 1 năm. Hàm hồi quy Logit sẽ được viết như sau:
Ln [
] = + +…+ Trong đó:
- Y là khả năng trả nợ của KHCN, Y = 1 là khả năng khách hàng trả được nợ, Y = 0 nếu khách hàng không trả được nợ.
- , ,… là những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
- : là hệ số chặn của mơ hình
- ,…, là những hệ số của các biến độc lập.
4.2. Phương pháp xây dựng mơ hình nghiên cứu. 4.2.1. Xác định các biến
4.2.1.1. Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là biến đại diện cho khả năng trả nợ của khách hàng. Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc nhận các giá trị sau:
- Y = 1 nếu khách hàng có khả năng trả nợ vay (tương ứng với khách hàng có nợ nhóm 1- 2)
- Y = 0 nếu khách hàng khơng có khả năng trả nợ (tương ứng với khách hàng đang có nợ từ nhóm 3 trở lên)
4.2.1.2. Biến độc lập
Các biến độc lập được xác định bằng cách dựa vào các nghiên cứu trước đây, các ứng dụng tại Việt Nam và dựa trên nguồn dữ liệu thu thập được. Có thể tổng hợp danh sách các biến độc lập hay chính là các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN và mối quan hệ tương quan của các biến này đến biến phụ thuộc theo bảng sau đây: