Ví dụ: Chấm điểm xếp hạng tín dụng cá nhân
- Khách hàng Nguyễn Thị A (Kết quả xếp hạng A1, điểm tín dụng 310 điểm)
Bảng 3.12: Thơng tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị A Thông tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị A
Chỉ tiêu Thơng tin Hệ số Hằng số
Giới tính 0 2.180 -17.290 Thời gian làm việc 46 0.032
Số dịch vụ 0 2.008
56
Tiền vay 100 -0.022
Tài sản 171 0.004
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản 58.48 0.118
(Nguồn: Ngân hàng TMCP Sài Gòn)
Xác suất trả nợ của khách hàng Nguyễn Thị A là:
E(Y/X) = 𝑒−17.29+2.180∗0+0.032∗46+2.008∗0+1.169∗10−0.022∗100+0.004∗171+0.118∗58.48 1+𝑒−17.29+2.180∗0+0.032∗46+2.008∗0+1.169∗10−0.022∗100+0.004∗171+0.118∗58.48 = 3.514
1+3.514 = 0.7785
Như vậy, mơ hình Binary Logistic dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng Nguyễn Thị A là 77.85%. Theo quy định trong bảng 3.10 thì xác suất trả nợ của khách hàng tương ứng với mức rủi ro A1 phù hợp với mức xếp hạng trong dữ liệu. Như vậy, khi ngân hàng cho khách hàng Nguyễn Thị A vay thì khả năng thu hồi nợ cao.
- Khách hàng Nguyễn Thị B (Kết quả xếp hạng B, điểm tín dụng 275 điểm)
Bảng 3.13: Thơng tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị B Thông tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị B
Chỉ tiêu Thông tin Hệ số Hằng số
Giới tính 0 2.180 -17.290 Thời gian làm việc 55 0.032
Số dịch vụ 1 2.008
Thu nhập 10 1.169
Tiền vay 120 -0.022
Tài sản 366 0.004
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản 32.79 0.118
(Nguồn: Ngân hàng TMCP Sài Gòn)
Xác suất trả nợ của khách hàng Nguyễn Thị B là:
E(Y/X) = 𝑒−17.29+2.180∗0+0.032∗55+2.008∗1+1.169∗10−0.022∗120+0.004∗366+0.118∗32.79 1+𝑒−17.29+2.180∗0+0.032∗55+2.008∗1+1.169∗10−0.022∗120+0.004∗366+0.118∗32.79
57
= 2.366
1+2.366 = 0.7029
Như vậy, mơ hình Binary Logistic dự đốn khả năng trả nợ của khách hàng Nguyễn Thị B là 70.29%. Theo quy định trong bảng 3.10 thì xác suất trả nợ của khách hàng tương ứng với mức rủi ro B phù hợp với mức xếp hạng trong dữ liệu. Như vậy, khi ngân hàng cho khách hàng Nguyễn Thị B vay thì khả năng thu hồi nợ. - Khách hàng Trần Văn C (Kết quả xếp hạng B1, điểm tín dụng 225 điểm)
Bảng 3.13: Thơng tin xếp hạng khách hàng Trần Văn C Thông tin xếp hạng khách hàng Trần Văn C
Chỉ tiêu Thông tin Hệ số Hằng số
Giới tính 1 2.180 -17.290 Thời gian làm việc 69 0.032
Số dịch vụ 1 2.008
Thu nhập 7 1.169
Tiền vay 50 -0.022
Tài sản 399 0.004
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản 12.52 0.118
(Nguồn: Ngân hàng TMCP Sài Gòn)
Xác suất trả nợ của khách hàng Trần Văn C là:
E(Y/X) = 𝑒−17.29+2.180∗1+0.032∗69+2.008∗1+1.169∗7−0.022∗50+0.004∗399+0.118∗12.52 1+𝑒−17.29+2.180∗1+0.032∗69+2.008∗1+1.169∗7−0.022∗50+0.004∗399+0.118∗12.52
= 0.4782
1+0.4782 = 0.3235
Như vậy, mơ hình Binary Logistic dự đốn khả năng trả nợ của khách hàng Trần Văn C là 32.35%. Theo quy định trong bảng 3.10 thì xác suất trả nợ của khách hàng tương ứng với mức rủi ro C là rất cao (từ chối tín dụng), trong khi mơ hình chấm điểm XHTD của SCB có mức rủi ro trung bình B1 chấp nhận cho vay. Như vậy, khi ngân hàng cho khách hàng Trần Văn C vay thì khả năng thu hồi nợ là rất thấp nếu đã cho vay cần thường xuyên theo dõi, kiểm tra và giám sát tình hình trả nợ của khách hàng để có biện pháp thu hồi nợ kịp thời.
58
Nhận xét:
- Kết quả đạt được:
+ Khả năng áp dụng mơ hình khá tốt, dễ thực hiện với nhiều chỉ tiêu quan trọng. + Nâng cao khả năng phịng ngừa rủi ro tín dụng.
+ Thơng qua kết quả xếp hạng khách hàng ngân hàng có thể xác định được mức rủi ro của khách hàng từ đó đưa ra những quyết định phù hợp: khả năng mở rộng tín dụng, tài sản đảm bảo, phân loại nợ trích lập dự phịng nhằm chống đỡ những rủi ro đó.
+ Ngoài ra hằng năm hoặc bất cứ lúc nào có biến động xảy ra có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, SCB đều có thể thực hiện xếp hạng lại tín nhiệm khách hàng từ đó đưa ra cách ứng xử thích hợp. Đối với những khách hàng xuống hạng cho thấy mức độ rủi ro của khoản vay đã gia tăng, ngân hàng sẽ đưa ra những giải pháp thích hợp kịp thời như: giảm dư nợ, yêu cầu bổ sung tài sản đảm bảo.
- Hạn chế:
+ Đề tài nghiên cứu với mẫu nhỏ (160 mẫu quan sát lấy từ cơ sở dữ liệu của SCB) nên việc sử dụng mơ hình Binary Logistic cịn nhiều hạn chế, thêm vào đó khi sử dụng mơ hình có thể bị hiện tượng đa cộng tuyến, việc thu thập dữ liệu khơng chính xác hoặc cỡ mẫu q nhỏ sẽ dẫn đến thiết lập mơ hình sai, thiếu tin cậy.
+ Các biến đưa vào mơ hình chỉ là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả được nợ. Cần nghiên cứu chuyên sâu hơn để có được mơ hình hồn hảo nhất từ đó áp dụng thực tế dễ dàng hơn.
59
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Đề tài nghiên cứu và đưa ra mơ hình hồi quy Binary Logistic nhằm tìm ra được những nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng để có những đề xuất cần thiết hoàn thiện mơ hình XHTD của SCB. Đề tài đã kiểm chứng được 7 yếu tố có tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân bao gồm: giới tính, thời gian làm công việc hiện tại, số dịch vụ đang sử dụng, thu nhập hàng tháng, số tiền vay, giá trị tài sản, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản.
Trên cơ sở đó, tại Chương 4 đề tài đưa ra những giải pháp nhằm hồn thiện mơ hình XHTD cá nhân tại SCB trong thời gian tới.
60
CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP HỒN THIỆN MƠ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GỊN
4.1 Định hướng phát triển của Ngân hàng TMCP Sài Gòn giai đoạn 2013 -2015: 4.1.1. Mục tiêu định hướng hoạt động
Năm 2013 là năm thứ hai SCB triển khai đề án hợp nhất và tái cơ cấu toàn diện hoạt động ngân hàng. Do đó, hoạt động trong năm 2013 có tính chất quyết định sự thành cơng của đề án hợp nhất và tái cơ cấu ngân hàng. Với những đánh giá về triển vọng kinh tế năm 2013 và tác động đối với SCB như trên, mục tiêu hoạt động của SCB giai đoạn 2013 -2015 hướng tới là: “Kiện toàn bộ máy tổ chức, cũng cố và nâng cao năng lực tài chính, năng lực quản trị, kiểm sốt, điều hành, hiện đại hố cơng nghệ thông tin – Tạo nền tảng cho sự phát triển trung dài hạn” cụ thể như sau:
- Nâng cao năng lực tài chính để đảm bảo thanh khoản và sức mạnh cạnh tranh. Tiếp tục tăng quy mô vốn điều lệ căn cứ theo tình hình thực tế, tăng tài sản có đi đôi với nâng cao chất lượng và khả năng sinh lời của tài sản; giảm tỷ trọng tài sản có rủi ro trong tổng tài sản có; xử lý các khoản nợ xấu tồn động.
- Đẩy mạnh công tác huy động vốn, tăng cường tín dụng phù hợp với đặc điểm, tình hình hoạt động SCB trên cơ sở tăng cường kiểm soát chất lượng và rủi ro tín dụng.
+ Phát triển các sản phẩm huy động vốn đa dạng, phong phú, hấp dẫn để thu hút nguồn vốn nhàn rỗi từ các tổ chức kinh tế và dân cư.
+ Phát triển các sản phẩm tín dụng, các gói dịch vụ phục vụ nhu cầu vay vốn của khách hàng phù hợp với chính sách và định hướng tín dụng của SCB, cơ cấu lại danh mục tín dụng đầu tư theo hướng ưu tiên phát triển sản xuất, xuất nhập khẩu, nơng nghiệp…
- Đa dạng hố các sản phẩm dịch vụ ngân hàng, phấn đấu nâng dần tỷ trọng thu nhập từ dịch vụ trên tổng thu nhập của SCB.
- Hoàn thiện cơ cấu tổ chức – nhân sự, kiện toàn bộ máy hoạt động theo hướng tinh gọn, hiệu quả.
61
- Nâng cao năng lực quản lý rủi ro, tăng cường kiểm tra kiểm soát nội bộ. Thực hiện nghiêm túc các tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động ngân hàng theo quy định của NHNN.
- Tiếp tục xây dựng quy chế quản lý nội bộ để hoàn chỉnh các quy trình nghiệp vụ nhằm đảm bảo hoạt động kinh doanh thống nhất hiệu quả.
- Đầu tư đổi mới và hiện đại hố cơng nghệ ngân hàng để đáp ứng các yêu cầu phát triển và nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng. Mở rộng quan hệ đại lý, hợp tác kinh doanh, phát triển sản phẩm, ứng dụng và chuyển giao công nghệ với các tổ chức tài chính nước ngồi…
- Tích cực tìm kiếm, lựa chọn và đàm phán các điền kiện liên quan đến việc hợp tác với các đối tác chiến lược trong và ngoài nước theo quy định của pháp luật nhằm tạo điều kiện cho SCB phát triển mạnh hơn, góp phần khẳng định thương hiệu và nâng cao năng lực hoạt động trong tương lai.
Để thực hiện thành công mục tiêu hoạt động SCB cũng đã và đang triển khai mọi hoạt động dựa trên các giải pháp nòng cốt như:
- Tiếp tục cơ cấu lại chất lượng Tài sản Có – Tài sản Nợ, lành mạnh hố tình hình tài chính, trong đó ưu tiên xử lý những tồn đọng và nâng cao các tỷ lệ an toàn hoạt động.
- Xây dựng và hoàn thiện các danh mục sản phẩm dịch vụ, phát huy tối đa sản phẩm tiền gửi và sản phẩm bổ trợ, gia tăng tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ trong tổng thu nhập.
- Hồn thiện cơng nghệ ngân hàng trên nền tảng hệ thống ngân hàng lõi Oracle Flexcube, chú trọng phát triển các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng điện tử.
- Nâng cao năng lực quản lý rủi ro, nghiên cứu và đưa vào ứng dụng các mơ hình quản trị rủi ro tiên tiến, tăng cường kiểm tra kiểm soát nội bộ.
- Kiện toàn bộ máy điều hành năng động, sáng tạo, minh bạch nhằm nâng cao năng lực quản trị, điều hành hoạt động ngân hàng.
62
- Xây dựng và phân định rõ ràng chức năng nhiệm vụ, phân cấp phân quyền của các Phòng/Ban, Đơn vị, hoàn tất định biên nhân sự trong toàn hệ thống, tiến tới kiện toàn bộ máy hoạt động theo hướng tinh gọn và hiệu quả.
4.1.2. Mục tiêu định hướng các chỉ tiêu hoạt động
Bảng 4.1: Chỉ tiêu kế hoạch hoạt động kinh doanh năm 2013 của SCB Chỉ tiêu kế hoạch hoạt động kinh doanh năm 2013 của SCB
Chỉ tiêu hoạt động Năm 2012 Kế hoạch 2013 Tăng trưởng kế hoạch năm 2013 +/- +/- % - Tổng tài sản 149.206 160.857 +11.651 +8% - Huy động khách hàng từ thị trường 1 106.712 125.031 +18.319 +17% - Huy động khách hàng từ thị trường 2 18.251 14.751 -3.500 -19% - Vay NHNN 9.772 3.000 -6.772 -69% - Cho vay khách hàng thị trường 1 88.155 108.867 +20.712 +23% - Đầu tư 11.458 3.554 -7.904 -69% - Vốn điều lệ 10.584 13.584 +3.000 +28% - Lợi nhuận trước thuế 77 386 +309 +400% - Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản
bình quân (ROA) 0,04% 0,18% +0,14% +350% - Tỷ lệ lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở
hữu bình quân (ROE) 0,60% 2,13% +1,53% +253% - Nợ quá hạn/Tổng dư nợ 8,8% ≤ 5%
- Nợ xấu/Tổng dư nợ 7,2% ≤ 3% - Tỷ lệ an toàn vốn > 9% > 9%
(Nguồn: Báo cáo tổng kết tình hình hoạt động năm 2012)
4.2. Giải pháp để hồn thiện mơ hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại SCB
Để hỗ trợ tốt hơn cho kế hoạch hoạt động theo định hướng bán lẻ trong thời gian sắp tới, đề tài đề xuất một số giải pháp hồn thiện mơ hình XHTD cá nhân tại
63
SCB để đảm bảo an toàn cho hoạt động cho vay cũng như nâng cao tính chuyên nghiệp, chuẩn mực và thời gian xử lý hồ sơ cho khách hàng cá nhân.
4.2.1. Các gợi ý từ kết quả nghiên cứu của mơ hình Binary Logistic
Đề tài sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic để khảo sát mẫu và kiểm định kết quả để rút ra được 7 nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng là: giới tính, thời gian làm cơng việc hiện tại, số dịch vụ đang sử dụng, thu nhập hàng tháng, số tiền vay, giá trị tài sản, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản.
Từ kết quả hồi quy cho thấy khi xây dựng mơ hình XHTD cá nhân cần quan tâm đến 7 nhân tố trên cụ thể:
- Giới tính: kết quả kiểm định mơ hình cho thấy nam giới có khả năng trả nợ cao hơn nữ giới. Điều này phù hợp trong điều kiện Việt Nam khi vẫn cịn tồn tại tình trạng phân biệt đối xử về giới được thể hiện thơng qua biến giới tính là có hệ số lớn nhất so với các biến độc lập khác trong mơ hình. Do vậy, cần đưa biến giới tính của khách hàng vào bảng chấm điểm xếp hạng để xem xét, đánh giá.
- Thời gian làm công việc hiện tại: hệ số thời gian làm cơng việc hiện tại có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Các CBTD cần yêu cầu khách hàng cung cấp hợp đồng lao động và các quyết định bổ nhiệm, tăng lương của khách hàng làm căn cứ để xác nhận thời gian công tác thực tế của khách hàng tại cơng ty của mình. Đồng thời, phải theo dõi thời hạn của hợp đồng có thể yêu cầu khách hàng cung cấp lại hợp đồng mới nếu còn tiếp tục làm việc tại cơng ty, như vậy mới đánh giá chính xác tình trạng làm việc của khách hàng một cách chính xác và kịp thời.
- Số dịch vụ đang sử dụng: đây là thông tin dễ dàng để thu thập nếu khách hàng sử dụng dịch vụ của SCB vì những thơng tin trên đã được lưu giữ tại kho dữ liệu của ngân hàng (chỉ cần sao kê tài khoản của khách hàng đã và đang giao dịch tại SCB). Cần lưu ý đưa nhân tố này vào bảng chấm điểm xếp hạng.
- Thu nhập: kết quả nghiên cứu cho thấy mức thu nhập càng cao thì khả năng trả nợ càng cao. Do vậy, khi thu thập thơng tin các cán bộ tín dụng cần xác minh cẩn thận nguồn thu nhập của khách hàng thông qua bảng sao kê tài khoản trả lương
64
trong 03 tháng gần nhất có đóng dấu xác nhận của công ty khách hàng đang làm việc. Khi khách hàng cung cấp thêm giấy tờ chứng minh việc ký kết các cam kết làm việc hay hợp đồng lao động, hoặc có thể yêu cầu khách hàng cung cấp bảng kê nộp thuế thu nhập cá nhân để hoàn thiện hồ sơ. Hàng quý, các cán bộ tín dụng cần đề nghị khách hàng cung cấp lại các giấy tờ trên để cập nhật một cách kịp thời tình hình tài chính của khách hàng nhằm đánh giá lại và phân loại khách hàng một cách hợp lý.
- Số tiền vay: kết quả nghiên cứu cho thấy số tiền vay có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ. Khả năng trả nợ có xu hướng giảm khi khoản vay tăng. Vì vậy, bên cạnh kiểm tra một cách chính xác lịch sử quan hệ tín dụng tại SCB, cán bộ tín dụng cần xác minh tình hình quan hệ với các tổ chức tín dụng khác của khách hàng thông qua kênh thông tin từ CIC, yêu cầu khách hàng cung cấp hợp đồng tín dụng (nếu khách hàng hiện có quan hệ với các TCTD khác), thường xuyên cập nhật thông tin để đánh giá khách hàng theo từng thời kỳ, đảm bảo khả năng trả nợ của khách hàng một cách tốt nhất.
- Giá trị tài sản: kết quả mơ hình cho thấy giá trị tài sản càng cao, khả năng trả nợ càng cao. Trong việc đánh giá tài sản thế chấp dành cho khoản vay, cán bộ tín dụng phải đặc biệt chú ý đến những yếu tố nhạy cảm như: thời gian sử dụng, tình trạng hiện tại và mức độ chuyên dụng thể hiện ở tài sản của khách hàng. Khía cạnh cơng nghệ cũng có một vị trí quan trọng. Nếu tài sản của khách hàng quá lỗi thời về cơng nghệ (máy móc thiết bị, phương tiện vận tải, ơtơ…) thì giá trị tài sản sẽ bị giảm rất nhanh, ngân hàng có thể gặp nhiều khó khăn trong việc tìm người mua lại những tài sản này nếu khoản cho vay không được hồn trả. Các cán bộ tín dụng hàng tháng phải kiểm tra, theo dõi giám sát, cập nhật thông tin về tài sản thế chấp để đánh giá một cách