Nguồn: Học viên thiết kế Ngay sau khi tiếp nhận yêu cầu vay vốn từ KH:
+ KH từng có quan hệ tín dụng với các TCTD/Agribank: NH lấy thơng tin KH từ CIC/ lịch sử trả nợ vay của KH trong quá khứ, dựa trên kết quả đó, nếu KH từng có khoản nợ ở các TCTD/Agribank ở nhóm 3-5 sẽ từ chối cấp tín dụng cho KH; đối với những KH từng có khoản nợ nhóm 2 sẽ tiếp tục phân tích, đánh giá những thơng tin KH cung cấp, XHTD KH từ đó mới đưa ra quyết định cấp tín dụng hay khơng và mức cấp tín dụng là bao nhiêu; đối với những KH có khoản nợ ở nhóm 1 tiếp tục phân tích những thông tin do KH cung cấp từ đó đưa ra quyết định tín dụng, tùy thuộc vào uy tín, khả năng tài chính của KH sẽ đưa ra mức cấp tín dụng phù hợp.
Khách hàng
Ngân hàng
- Thông tin CIC - Thẩm định theo nguyên tắc 6C - Lịch sử trả nợ của KH Lý do từ chối Từ chối
Phân tích thơng tin
KH cung cấp,
XHTD KH
Từ chối
Lý do từ chối
+ KH chưa có quan hệ tín dụng với các TCTD: NH phân tích những thơng tin KH cung cấp, XHTD khách hàng, đánh giá khả năng trả nợ vay của KH thông qua kinh nghiệm của CBTD đưa ra quyết định cấp tín dụng hay khơng và mức cấp tín dụng là bao nhiêu.
- Sau khi giải ngân: đo lường khả năng trả nợ vay của KH dựa trên thực tế trả nợ của KH, từ đó đưa ra những chính sách tín dụng tiếp theo. Song song với việc đo lường khả năng trả nợ vay của KH thơng qua thực tế trả nợ thì đối với những KH lâu năm, có uy tín hay những KH có năng lực tài chính tốt nếu có những thời điểm KH thanh toán nợ khơng đúng theo HĐTD thì NH sẽ đánh giá khả năng trả nợ của KH thơng qua khả năng tài chính của KH, đánh giá các yếu tố tác động đến hoạt động sản xuất của KH từ đó đưa ra những chính sách tín dụng tiếp theo.
Xác định rủi ro tín dụng bằng phương pháp phân loại nợ theo tình trạng thanh toán nợ thực tế hoặc/và kết quả xếp hạng tín dụng. Dựa trên kết quả xếp hạng tín dụng của HGĐ và những thông tin khách hàng cung cấp đánh giá khả năng trả nợ vay của HGĐ. Phương pháp thẩm định và đánh giá khả năng trả nợ vay hiện tại của Agribank TPHCM dựa vào nguồn thông tin KH cung cấp, thông tin từ CIC, kinh nghiệm và kiến thức của CBTD, quá trình thực hiện đánh giá năng lực tài chính và khả năng trả nợ HGĐ dựa trên XHTD KH. Hiện tại, NH chưa sử dụng những dữ liệu thông tin trả nợ vay của những HGĐ đã và đang có quan hệ tín dụng tại NH để đánh giá, đưa ra những đặc điểm của từng nhóm HGĐ, kết hợp những thơng tin này với kết quả phân loại nợ và sự phân tích của cán bộ tín dụng để đưa ra quyết định cho vay (cho vay bao nhiêu) hoặc không cho vay.
Tuy nhiên phương pháp hiện tại đang áp dụng chưa phân biệt giữa tín dụng ngắn hạn và trung dài hạn, điều này có thể làm sai lệch đến đánh giá về khả năng trả nợ của HGĐ, những HGĐ có khả năng trả nợ tốt trong ngắn hạn không đồng nghĩa cũng trả nợ tốt trong trung dài hạn; Các chỉ tiêu định tính, chỉ tiêu phi tài chính được sử dụng để phân tích, đánh giá, chỉ tiêu đưa vào hệ thống chấm điểm KH chưa có khung điểm đánh giá, cho điểm nên việc cho điểm, đánh giá phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của CBTD; Kết quả đánh giá có khả năng thiếu chính xác trong dự báo khả năng trả
nợ của HGĐ do các thơng tin mà NH có được về HGĐ khơng được cập nhật thường xuyên; CBTD phụ thuộc quá nhiều vào thông tin do HGĐ cung cấp mà chưa quan tâm đến những nguồn thông tin khác cũng tác động đến khả năng trả nợ của HGĐ: thông tin từ ngân hàng khác, thơng tin đại chúng… Chính vì vậy sẽ tác động đến kết quả đánh giá, dự báo khả năng trả nợ vay của HGĐ sẽ bị sai lệch.
2.2.4. Nhân tố thuộc về đặc điểm sản phẩm
Sản phẩm tín dụng chưa đa dạng, chưa có sự khác biệt với các NHTM khác tại TPHCM. Agribank TPHCM vẫn áp dụng thống nhất các sản phẩm tín dụng do Trụ sở chính ban hành, chưa xây dựng được sản phẩm riêng, gói sản phẩm cho từng đối tượng KH cụ thể, sản phẩm tín dụng chỉ áp dụng cho 02 đối tượng KH truyền thống: cá nhân, HGĐ và doanh nghiệp với hình thức cho vay ngắn hạn, trung hạn, dài hạn.
Agribank có những chính sách, chương trình hỗ trợ lãi suất cho KH: hỗ trợ lãi suất cho KH vay theo quyết định hỗ trợ lãi suất của ủy ban thành phố; hỗ trợ lãi suất cho KH vay đối với kỳ hạn ngắn hạn, trung và dài hạn trong những khoảng thời gian nhất định tùy thuộc vào mức độ tín nhiệm, uy tín của KH…Những chính sách này một mặt giúp NH sử dụng nguồn vốn của NH một cách có hiệu quả, một mặt hỗ trợ KH trong sản xuất kinh doanh.
Sản phẩm tín dụng của Agribank chủ yếu là cho vay có tài sản đảm bảo, tùy theo khả năng tài chính, uy tín, quan hệ với NH, dư nợ cho vay mà có tỷ lệ tài sản đảm bảo khác nhau. Song song đó, Agribank kết hợp với ủy ban nhân quận/huyện thực hiện cho KH cá nhân, HGĐ vay tín chấp qua tổ vay vốn, hội nông dân, hội phụ nữ... với mức cho vay tối đa là 50 triệu/KH. Agribank sẽ ký kết thỏa thuận liên ngành, kinh tế với các hội viên của tổ vay vốn, hội nông dân, hội phụ nữ... tại từng địa phương thơng qua đó tổ vay vốn, hội nông dân, hội phụ nữ... sẽ bảo lãnh cho khoản vay của KH. Agribank ký kết hợp đồng liên kết với các đơn vị hành chính sự nghiệp, một mặt phát triển các sản phẩm dịch vụ NH: thẻ, chuyển lương qua tài khoản,…; một mặt cho vay cán bộ cơng nhân viên với hình thức tín chấp (bảng lương, bảo lãnh của đơn vị KH đang công tác).
Lãi suất cho vay tại Agribank nhìn chung tương đương hoặc thấp hơn so với các NHTM khác, đặc biệt là lãi suất cho vay đối với các đối tượng KH sản xuất nông nghiệp, KH thuộc các lĩnh vực ưu tiên theo quy định tại Thơng tư số 16/2013/TT- NHNN nên có tính cạnh tranh và thu hút KH.
2.3. Ứng dụng mơ hình logit để đo lƣờng các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của hộ gia đình tại Agribank TPHCM trả nợ vay của hộ gia đình tại Agribank TPHCM
2.3.1. Đặt vấn đề
Trong những năm gần đây với sự biến động của tình hình hình kinh tế, chính trị, xã hội có những tác động đến hoạt động của NH, NH phải đối mặt với nhiều khó khăn về vốn, thanh khoản và mở rộng tín dụng, nợ xấu tăng cao. Điều này địi hỏi NH phải có những thay đổi để thích ứng, một mặt để giúp NH vượt qua giai đoạn khó khăn, nhiều biến động hiện nay, một mặt mang lại nguồn thu nhập cho NH.
Bên cạnh tăng trưởng tín dụng đối với các công ty và doanh nghiệp, định hướng phát triển trong thời gian tới của Agribank TPHCM tập trung tăng trưởng tín dụng cá nhân, HGĐ, đây là phân khúc khách hàng tiềm năng mang lại cho NH nguồn thu nhập ổn định và an toàn hơn. Với thực trạng nợ xấu – khách hàng không trả nợ gia tăng tại NH thời gian từ 2012 – 2014 và khả năng trả nợ vay của khách hàng có mối quan hệ mật thiết với tỷ lệ trích lập dự phịng cụ thể và được ước tính dựa trên cơ sở ước lượng tỷ lệ không trả nợ trong danh mục các khách hàng phân loại nợ theo nhóm nợ, ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả kinh doanh của NH. Do đó bên cạnh việc thẩm định để đánh giá khả năng trả nợ theo cách truyền thống ta có thể kết hợp với việc phân tích những nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của khách hàng để từ đó đưa ra quyết định cho vay hoặc không cho vay đối với khách hàng.
2.3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.3.2.1. Mục tiêu khảo sát nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xác định và phân tích các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của HGĐ tại Agribank TPHCM.
2.3.2.2. Đối tượng khảo sát nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng 1.752 mẫu nghiên cứu thu thập từ những HGĐ đã và đang có quan hệ tín dụng với Agribank TPHCM từ 2012 – 2014. 2.3.2.3. Phạm vi khảo sát nghiên cứu
Cuộc khảo sát được thực hiện trong phạm vi Agribank TPHCM. 2.3.2.4. Tiêu chuẩn xây dựng mơ hình nghiên cứu
Thơng qua cơ sở dữ liệu từ hệ thống IPCAS nội bộ tại Agribank TPHCM và nguồn dữ liệu định tính: ý thức và thiện chí trả nợ của người đi vay, năng lực của khách hàng vay…
Việc thu thập số liệu để đưa vào mơ hình cần được thực hiện một cách khách quan, linh động, có kiểm chứng. Sử dụng cùng lúc nhiều nguồn thơng tin để có được cái nhìn toàn diện về phương pháp đánh giá các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của HGĐ.
Mơ hình phải đảm bảo tính khách quan: đặc điểm của khách hàng được lựa chọn để tạo một tập dữ liệu thực nghiệm phải được thực hiện một cách khách quan, không thực hiện theo cảm tính của người xây dựng mơ hình; kết quả đo lường bên cạnh việc kế thừa các kết quả nghiên cứu, các kinh nghiệm đo lường thì khơng được mâu thuẫn với các cơ sở lý thuyết và phương pháp lập luận đã được công bố trước đây. Bên cạnh đó, mơ hình được sự cơng nhận của những người sử dụng mơ hình vì có khả năng đánh giá các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của HGĐ.
2.3.2.5. Phương pháp xây dựng mơ hình nghiên cứu Chỉ định mơ hình và các biến Chỉ định mơ hình và các biến
Xác định mơ hình
Trong nghiên cứu của Burcu Duygan-Bump và Charles Grant và của tác giả C.A Wongnaa, D. Awunyo-Victor sử dụng mơ hình probit để đánh giá các nhân tố tác động đến hành vi trả nợ của HGĐ. Đây là mơ hình hồi quy, nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến độc lập khác. Mục tiêu của mơ hình là sử dụng những nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng đảm bảo trả nợ (biến độc lập) để xác định rủi ro tài chính cũng như khả năng trả nợ của KH (biến phụ thuộc), mơ hình có
thể ước lượng xác suất khả năng trả nợ của một khách hàng là bao nhiêu trực tiếp từ mẫu.
Qua nghiên cứu những ưu, nhược điểm của từng loại mơ hình cũng như dựa vào đặc điểm riêng của HGĐ tại NH, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy Logit trong bài luận văn. Do kết quả mơ hình Logit tương đối chính xác, mơ hình dễ sử dụng, cấu trúc dữ liệu trong mơ hình Logit cũng tương tự như mơ hình Probit, cũng ước lượng được xác suất trả nợ của một KH, kết quả của 02 mơ hình Logit và Probit khác nhau khơng đáng kể. Trong q trình sử dụng mơ hình khơng địi hỏi các giả thuyết về những nhân tố liên quan đến khả năng trả nợ, có thể đưa dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng vào mơ hình bên cạnh đó, nguồn dữ liệu đầu vào của NH đủ lớn để chạy mơ hình và kết quả từ mơ hình có ý nghĩa thống kê.
Hàm hồi quy logit có dạng:
Pr(Di=1) = Pr (D*I>0) = F ((β0 + β1Xi1 + … + βnXin) Trong đó:
- Di = 1 nếu khách hàng HGĐ trả được nợ, Di = 0 nếu khách hàng HGĐ không trả được nợ.
- X1, … ,Xn: các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ vay của khách hàng.
- β0, … , βn: các hệ số hồi quy của hàm Logit
Hàm hồi quy Logit sẽ tính xác suất xảy ra Di theo quy tắc: Nếu xác suất >= 0,5 thì khách hàng có Di = 1; Nếu xác suất < 0,5 thì khách hàng có Di = 0.
Kích thước mẫu:
- Kích thước mẫu phụ thuộc vào đối tượng nghiên cứu. Mẫu nghiên cứu càng nhiều thì độ chính xác càng cao. Việc xác định kích thước mẫu bao nhiêu là phù hợp vẫn chưa có thơng tin chính thức. Một số nhà nghiên cứu không đưa ra con số cụ thể mà đưa ra tỷ lệ giữa số mẫu cần thiết và biến cần khảo sát. Gorsuch (1983, được trích bởi MacCallum, 1999) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần số lượng biến. Tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng tỷ lệ đó là 4 hoặc 5. Bên cạnh đó, trong q trình xử lý dữ liệu mơ hình logit đỏi hỏi một số lượng dữ liệu đủ
lớn cho mỗi phạm trù trong số liệu thống kê, tác giả chọn mẫu 1.752 chấp nhận được.
Phương pháp phân tích dữ liệu: các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được làm sạch, xử lý và phân tích dưới sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 18.0.
Xác định biến phụ thuộc: khả năng trả nợ vay của HGĐ
Đối với mỗi khoản vay, câu hỏi đầu tiên của NH là liệu khách hàng có thiện chí và có khả năng thanh tốn khi khoản vay đến hạn hay không? Biến phụ thuộc được xác định dựa trên khả năng trả nợ của HGĐ.
Xác định biến độc lập
Sau khi lựa chọn được biến phụ thuộc, bước tiếp theo phải xác định biến độc lập trong phân tích. Từ các nghiên cứu lý thuyết trên thế giới, các mơ hình chấm điểm tín dụng và nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam, có thể tổng kết các biến nhân tố tác động đến khả năng (xác suất) trả nợ vay của HGĐ như sau: