Những kết quả đạt được

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển việt nam (Trang 53)

2.3. Thực trạng xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP

2.3.5.1. Những kết quả đạt được

Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV được cơ cấu chặt chẽ, bao gồm hệ thống các chỉ tiêu và tiêu chí đánh giá, trọng số điểm, cách xác định giá trị cho từng tiêu chí đánh giá, cách quy đổi giá trị sang điểm của từng chỉ tiêu đánh giá, hệ thống các mức xếp hạng cùng với quan điểm cấp tín dụng theo từng mức xếp hạng tương ứng.

Với hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện nay, cho phép BIDV có thể đo lường và định dạng được các rủi ro tín dụng một cách thống nhất.

Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV cũng mang lại nhiều lợi ích cho chính khách hàng bởi thời gian xử lý hồ sơ vay của khách hàng được nhanh hơn thông qua việc chấm điểm tự động.

Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV đã thực hiện được vai trị sàng lọc đối với những khách hàng vay có mức XHTD thấp (từ BB trở xuống), đã giúp cho BIDV hạn chế được rủi ro tín dụng có thể xảy ra đối với nhóm khách hàng này.

2.3.5.2. Những điểm cần hồn thiện trong hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

Bên cạnh một số kết quả đạt được nêu trên, hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV còn những hạn chế sau:

► Xét bộ chỉ tiêu trong hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng

▪ Một số chỉ tiêu đánh giá xếp hạng chưa phù hợp

+ Chỉ tiêu “trình độ học vấn”: phân chia quá nhiều mức trình độ (5 mức trình độ) (bảng 2.5), trong khi rất khó u cầu người vay cung cấp tài liệu chứng thực, đặc biệt là khách hàng ở mức trình độ phổ thơng hoặc dưới phổ thơng.

+ Các chỉ tiêu định lượng như: thời gian cư trú, thời gian làm công việc hiện tại, mức thu nhập hàng tháng chứng minh được, được phân chia làm 5 thang điểm, nhưng khoảng cách giữa các mức định lượng không đảm bảo cho việc phân biệt

mức độ ảnh hưởng của các chỉ tiêu này đến khả năng trả nợ của người vay (bảng 2.5).

Bảng 2.5. Một số chỉ tiêu của Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV

Chỉ tiêu Cơ cấu điểm

100 75 50 25 0 1 Trình độ học vấn Đại học và trên đại học Cao đẳng (hoặc tương đương) Trung học chuyên nghiệp (hoặc tương đương) Trung học phổ thông (hoặc tương đương) Dưới trung học phổ thông 2 Thời gian cư trú ở

địa chỉ hiện tại

Trên 5 năm Trên 3 - 5 năm

Trên 2 - 3 năm Từ 1 - 2 năm Dưới 1 năm 3 Thời gian làm công

việc hiện tại

Trên 7 năm Trên 5 - 7 năm Trên 3 - 5 năm Từ 1 - 3 năm Dưới 1 năm 4 Mức thu nhập ổn định hàng tháng chứng minh được Trên 7 triệu Từ 5 đến 7 triệu Từ 3 đến

dưới 5 triệu Từ 1 đến dưới 3 triệu

Dưới 1 triệu

(Nguồn: Quyết định số 8598/QĐ-BIDV ngày 20/10/2006 và các văn bản sửa đổi bổ sung của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam )

+ Chỉ tiêu “rủi ro nghề nghiệp”: phụ thuộc rất nhiều vào đánh giá chủ quan của nhân viên tín dụng, vì trong hướng dẫn XHTD của BIDV chưa có phụ lục hướng dẫn xác định mức độ rủi ro (rủi ro thất nghiệp, rủi ro về nhân mạng,…) của từng ngành nghề.

+ Mức độ phản ánh của chỉ tiêu “mức thu nhập hàng tháng chứng minh được” đối với khả năng trả nợ của người vay không bằng chỉ tiêu “số tiền tiết kiệm hàng tháng” (là thu nhập ròng của người vay sau khi đã trừ các chi phí cho bản thân và những người phụ thuộc).

+ Chỉ tiêu “tình trạng vay nợ” tỏ ra dư thừa khi mà hệ thống XHTD đã có chỉ tiêu “thu nhập hàng tháng” hoặc chỉ tiêu “tiết kiệm hàng tháng”, và chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả/nguồn trả nợ”, chỉ tiêu “tình hình thực hiện nghĩa trả nợ với BIDV”. Bởi vì, tình trạng nợ vay lớn hay nhỏ là khơng quan trọng mà quan trọng là người vay có ý định, thiện chí trả nợ một cách nghiêm túc hay khơng, và người vay có đủ khả năng tài chính để thực hiện ý định trả nợ hay khơng.

+ Chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được” có tính khơng ổn định vì phụ thuộc vào dư nợ của người vay trong từng kỳ đánh giá (đặc biệt đối với các khoản vay trung hạn hoặc dài hạn) vì số liệu về “nợ phải trả” và “nguồn trả nợ” có tính biến động, và việc đánh giá chỉ tiêu này khi đến kỳ đánh giá lại sẽ khó thực hiện nếu khách hàng bất hợp tác sau khi đã được cấp tín dụng. Mặt khác, theo quy định cho vay của hầu hết các TCTD, khi thẩm định hồ sơ vay, chỉ tiêu được các TCTD xem xét đầu tiên và quan trọng nhất là chỉ tiêu về năng lực tài chính của người vay đủ để thanh toán cả gốc và lãi của khoản vay hay không. Nếu chỉ tiêu “năng lực tài chính của người vay” đủ thanh tốn cả gốc và lãi của khoản vay” được bảo đảm thì chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được” luôn được bảo đảm (trừ khi cả người vay và nhân viên tín dụng, nhân viên XHTD cùng cố ý làm sai).

 Trọng số điểm của một số chỉ tiêu chưa hợp lý

Như đã trình bày ở phần trên, chỉ tiêu “tình trạng vay nợ” và chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được” khơng có nhiều ý nghĩa đối với hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng, nhưng chỉ tiêu “tình trạng vay nợ” chiếm trọng số điểm 20% trong 60% tổng điểm xếp hạng; và chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được” lại chiếm trọng số điểm 30% trong 60% tổng điểm xếp hạng. Đây là những trọng số điểm lớn nhất trong hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV.

Trong khi đó, chỉ tiêu “mức thu nhập ổn định hàng tháng” có ý nghĩa chính trong việc chứng minh khả năng tài chính của người vay đủ trả nợ cho ngân hàng thì chỉ chiếm trọng số điểm 20% trong 60% tổng điểm xếp hạng.

Chỉ tiêu “sử dụng dịch vụ tiền gửi tại BIDV” là một chỉ tiêu gián tiếp thể hiện thu nhập và sự ổn định thu nhập của người vay. Người vay có thể duy trì số dư tiền gửi tại BIDV, chứng tỏ người vay có sự tơn trọng kỷ luật tài chính cá nhân để đáp ứng các nghĩa vụ trả nợ của mình. Mặt khác, BIDV ln đưa vào hợp đồng tín dụng điều khoản BIDV được phép sử dụng tiền gửi của người vay để xử lý nợ quá hạn

nhân vay tiêu dùng hiện hữu, chỉ tiêu này chỉ chiếm trọng số điểm 10% trong 60% tổng điểm xếp hạng; Đây là trọng số điểm thấp nhất trong hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV.

Nhìn chung, hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của BIDV chưa thực sự làm căn cứ để xây dựng thước đo lượng hố rủi ro tín dụng.

Nguyên nhân của những hạn chế đối với bộ chỉ tiêu trong hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của BIDV là:

- Việc xây dựng hệ thống XHTD nói chung địi hỏi phải có đội ngũ chuyên gia nhiều kinh nghiệm, đặc biệt là các chuyên gia về xây dựng mô hình XHTD nội bộ. Đây là lực lượng lao động chất lượng cao, họ khơng chỉ có trình độ chun mơn sâu về nghiệp vụ ngân hàng, am hiểu nền kinh tế xã hội Việt Nam, đặc tính con người Việt Nam, mà cịn có khả năng ứng dụng các mơ hình kinh tế lượng và xác suất thống kê trong phân tích, đánh giá (theo tiêu chuẩn Basel II); trong khi tại Việt Nam hiện nay, đội ngũ ngày còn rất thiếu.

► Xét về khả năng hạn chế lỗi của hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng

Tại Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 và Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013, NHNN quy định cách xác định nhóm nợ đối với người vay, bao gồm các quy định về mặt định tính và các quy định về mặt định lượng; Trong đó, các quy định về mặt định tính để xác định các nhóm nợ được hiểu như sau:

Nợ nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn): Là các khoản nợ được TCTD đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn.

Nợ nhóm 2 (Nợ cần chú ý): Là các khoản nợ được TCTD đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi nhưng khách hàng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ.

Nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn): Là các khoản nợ được TCTD đánh giá là khơng có khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn. Các khoản nợ này được TCTD đánh giá là có khả năng tổn thất một phần nợ gốc và lãi.

Nợ nhóm 4 (Nợ nghi ngờ): Là các khoản nợ được TCTD đánh giá là có khả năng tổn thất cao.

Nợ nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn): Là các khoản nợ được TCTD đánh giá là khơng cịn khả năng thu hồi, mất vốn.

Như vậy, người vay khơng có khả năng trả được nợ vay khi người vay được xếp vào nợ nhóm 3 đến nhóm 5. Ngược lại, người vay có khả năng trả được nợ vay khi người vay thuộc nợ nhóm 1 hoặc nợ nhóm 2. Quy định này phù hợp với định nghĩa không trả được nợ của Ủy ban Basel (tại Hiệp ước Basel II) là trường hợp phát sinh với một người vay riêng lẻ khi người vay đã quá hạn 90 ngày trở lên với bất kể nghĩa vụ tín dụng theo tài liệu nào với ngân hàng.

Theo bảng 2.4, từ năm 2011 - 2013, tỷ lệ nợ xấu cho vay tiêu dùng luôn lớn hơn 12%; Nghĩa là, tỷ lệ xảy ra Lỗi loại II của hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của BIDV là trên 12%, do hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng đã xếp hơn 12% khách hàng “có rủi ro khơng trả được nợ” vào nhóm khách hàng “có khả năng trả nợ tốt”.

Hiện nay, Lỗi loại I của hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng chưa được BIDV theo dõi đánh giá. Tuy nhiên, quá trình nghiên cứu, tại ngày 02/01/2014, tác giả đã tra soát dữ liệu ngẫu nhiên của 77 khách hàng xin cấp tín dụng tiêu dùng trên hệ thống XHTD nội bộ của BIDV tại 04 chi nhánh: Hà Nội, Đà Nẵng, TP.Hồ Chí Minh, Cần Thơ; Sau đó đối chiếu với thơng tin tín dụng của 77 khách hàng này trên Trung tâm thơng tin tín dụng NHNN (CIC), có 7 người vay ở trạng thái nợ xấu (từ nhóm 3 đến nhóm 5). Như vậy, tỷ lệ Lỗi loại I có thể ghi nhận ở mức 9,09% (7 người vay không trả được nợ/77 người xin cấp tín dụng).

Nguyên nhân xảy ra lỗi của hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của BIDV là:

- Hiện nay các NHTM Việt Nam, bao gồm cả BIDV chưa có một hệ thống cơ sở dữ liệu riêng, đáng tin cậy và đầy đủ, phục vụ cho việc đánh giá, xếp hạng khách

hàng. Điều này ảnh hưởng không nhỏ đến việc xây dựng các mơ hình kinh tế lượng, phân tích thống kê ứng dụng trong XHTD nội bộ.

- Chất lượng thông tin đầu vào là một trong những yếu tố quan trọng nhất quyết định đến chất lượng của XHTD nội bộ, nhưng thực tế thông tin tại Việt Nam thiếu minh bạch, thiếu độ tin cậy. Ngồi ra, để có thể áp dụng các phương pháp XHTD nội bộ nâng cao, các NHTM phải cần từ 3 đến 5 dữ liệu để phân tích, tham chiếu và hậu kiểm mơ hình; Nhưng hiện tại ở Việt Nam, thiếu những tổ chức XHTD độc lập, cung cấp thông tin XHTD để các NHTM tham chiếu. Mặt khác, năng lực, kinh nghiệm của nhân viên XHTD đối với việc khai thác, thu thập và đối chiếu, xác thực thông tin của khách hàng sẽ quyết định chất lượng xếp hạng; Tuy nhiên, đội ngũ này của BIDV nhìn chung chưa đạt yêu cầu, và chưa đồng đều.

- Mặt khác, quy trình XHTD của BIDV chưa chặt chẽ. Người chấm điểm và XHTD cá nhân vay tiêu dùng và người kiểm tra, duyệt kết quả là cùng một đơn vị (cùng Phịng tín dụng cá nhân) nên thiếu tính khách quan, dễ xảy ra trường hợp khơng kiểm sốt được thơng tin nhập sai do vơ tình hay cố ý của người chấm điểm, xếp hạng khách hàng.

- Mặc dù NHNN có đưa ra yêu cầu đối với các NHTM về việc xây dựng hệ thống XHTD nội bộ; Tuy nhiên, đến nay NHNN chưa đưa ra hệ thống các quy chuẩn quy định hoặc hướng dẫn xây dựng hệ thống XHTD nội bộ tại các NHTM. Do đó, các NHTM xây dựng hệ thống XHTD nội bộ theo cách riêng, nên thiếu sự thống nhất, tương đồng giữa các hệ thống XHTD của các NHTM. Điều này đã dẫn đến những bất cập trong so sánh, đánh giá cùng một đối tượng khách hàng, nhưng lại có kết quả xếp hạng khác nhau.

2.4. Ứng dụng mơ hình Logistic hồn thiện mơ hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 2.4.1. Kiểm định các hệ số và đo lường độ phù hợp của mơ hình Logistic

Đo lường độ phù hợp của mơ hình: Binary Logistic dựa trên chỉ tiêu -2LL

nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao), giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là khơng có sai số), khi đó mơ hình có độ phù hợp hồn hảo. Phần mềm SPSS sẽ cho ra giá trị -2LL trong bảng phân loại (Clasification table).

Kiểm định ý nghĩa của hệ số: kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi

quy của các biến phải có mức ý nghĩa Sig (p-value) nhỏ hơn 0,05.

Kiểm định độ phù hợp tổng quát: Trong mơ hình hồi quy Binary Logistic,

tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ hình (ngoại trừ hằng số) cũng được kiểm định xem có thực sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc không. Binary Logistic sẽ dùng kiểm định Chi- bình phương để kiểm định giả thuyết H0: β1 = β2 = … = βk = 0. Căn cứ vào mức ý nghĩa quan sát mà SPSS đưa ra trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định chấp nhận hay bác bỏ H0. Nếu Sig. <  thì H0 bị bác bỏ (mơ hình phù hợp một cách tổng qt).

2.4.2. Lựa chọn biến số

Sử dụng hồi quy Binary Logistic cần phải xác định biến độc lập và biến phụ thuộc. Việc lựa chọn các biến được thực hiện như sau:

▪ Biến phụ thuộc

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc (Y) được xác định như sau:

Yi = 1 nếu khách hàng có khả năng trả được nợ

Yi = 0 nếu khách hàng khơng có khả năng trả được nợ

Người vay khơng có khả năng trả được nợ vay (Y = 0) khi người vay được xếp vào nợ nhóm 3 đến nhóm 5. Ngược lại, người vay có khả năng trả được nợ vay (Y = 1) khi người vay thuộc nợ nhóm 1 hoặc nợ nhóm 2.

▪ Biến độc lập

Biến độc lập là những biến ảnh hưởng đến việc phân biệt giữa các nhóm của biến phụ thuộc. Nghĩa là, khi thay đổi giá trị của biến độc lập sẽ làm thay đổi giá trị của biến phụ thuộc.

Nghiên cứu này để hồn thiện mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của BIDV nên tác giả sẽ kiểm định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố (là các chỉ tiêu trong mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của BIDV) đến khả năng trả nợ của người vay bằng việc chọn các chỉ tiêu trong mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của BIDV làm các biến độc lập.

Tuy nhiên, trong 15 chỉ tiêu của mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu, tác giả khơng đưa vào mơ hình Binary Logistic để kiểm định 2 chỉ tiêu “rủi ro nghề nghiệp” và chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được”. Nguyên nhân là việc đánh giá mức độ “rủi ro nghề nghiệp” mang tính chủ quan của nhân viên tín dụng, khơng có cơ sở kiểm chứng; Số liệu về “nợ phải trả” và “nguồn

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển việt nam (Trang 53)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(98 trang)