Khi thực hiện đề tài này tác giả đã tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện và công bố trong thời gian qua để làm cơ sở nghiên cứu, có rất nhiều bài nghiên cứu liên quan cụ thể như sau:
Norhaziah & Mohd (2013), với mục tiêu nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ khách hàng cá nhân trong chương trình tín dụng vi mô ở Malaysia. Với mẫu dữ liệu gồm 309 khách hàng được thu thập trong giai đoạn từ tháng 10/2010 đến tháng 02/2011. Thông qua mô hình hồi quy Logit, nghiên cứu đưa vào kiểm định 12 biến bao gồm: Giới tính, tuổi, trình độ học vấn, giáo dục, thu nhập, khoảng cách đến nơi vay, doanh số hàng tháng, số lần kiểm soát sau trong tháng, đáp ứng các khoản vay đúng nhu cầu người vay, tổng dư nợ, và đăng ký kinh doanh theo đúng quy định của pháp luật trong việc ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy: độ tuổi, giáo dục, doanh số hàng tháng, số lần kiểm soát sau trong tháng, đáp ứng các khoản vay đúng nhu cầu người vay, tổng dư nợ, và đăng ký kinh doanh theo đúng quy định của pháp luật tác động tiêu cực đến nợ vay. Trong đó, các biến giới tính, khoảng cách đến nơi vay,
tổng số dư nợ, số lần kiểm soát sau và việc đáp ứng khoản vay là có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nghiên cứu cũng đưa ra những khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng tại các nhà băng (Norhaziah & Mohd, 2013).
Abraham (2002), nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng là doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ ở Ethiopia. Tác giả thu thập số liệu của 154 mẫu nghiên cứu, áp dụng mô hình Probit và mô hình Tobit, tác giả xác định rằng ngành nghề hoạt động có ảnh hưởng đến khả năng thu hồi nợ của khách hàng vay. Giới tính và kinh nghiệm của ngừơi điều hành cũng ảnh hưởng đến việc thu hồi nợ, người điều hành là nữ thì khả năng thu hồi nợ sẽ cao hơn nam và người càng có nhiều kinh nghiệm thì khả năng trả nợ cũng sẽ tốt hơn. Bên cạnh đó tác giả cũng chỉ ra rằng khách hàng có nhiều nguồn trả nợ thay thế thì khả năng trả nợ cũng sẽ tốt hơn.
Castro (2013) đã nghiên cứu và kết luận ngoài các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP, chỉ số giá chứng khoán, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lãi suất và tăng trưởng tín dụng; tỷ giá hối đoái thì yếu tố khủng hoảng tài chính cũng tác động đến rủi ro tín dụng giảm một cách đáng kể.
Nkusu (2011) và Messai (2013) cũng đưa ra kết quả tương tự trong nghiên cứu về các yếu tố vi mô và vĩ mô quyết định nợ xấu. Louzis và cộng sự (2012) đã nghiên cứu “ Các yếu tố vĩ mô và yếu tố nội tại của ngân hàng quyết định nợ xấu ở Hy Lạp”. Các tác giả đã đưa ra các yếu tố vĩ mô đó là tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ cho vay; yếu tố nợ công cũng làm ảnh hưởng đến nợ xấu; Và yếu tố nội tại của ngân hàng như chính sách của mỗi ngân hàng, đặc biệt là việc cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng và sự quản lý rủi ro cũng sẽ tác động đến nợ xấu.
Wheelock và Wilson (1999) đã tiến hành nghiên cứu nhiều biến khác nhau đó là chất lượng tài sản bảo đảm nợ vay, ESP, tỷ lệ thanh khoản, thể loại ngân hàng, hiệu quả quản lý và qui mô tài sản, mục đích là để tìm ra những nguyên nhân chính
gây ra nợ xấu. Họ cũng chỉ ra rằng những ngân hàng không hiệu quả sẽ có nhiều nợ có rủi ro. Họ cũng tìm thấy một mối quan hệ quan trọng giữa tăng tỷ lệ vốn chủ sở hữu/ tài sản và khả năng ngân hàng được khôi phục.
Ngoài ra nghiên cứu cũng có tham khảo thêm một số tài liệu của nhà nghiên cứu trong nước như:
Hoàng Thị Mỹ Tuyến (2019) với nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP và đầu tư phát triển Việt Nam chi nhánh Ninh Thuận”. Nghiên cứu sử dụng mô hình Logistic, với biến đo lường KNTRANO là biến giả (biến nhị phân) để đo lường, phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến khă năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV chi nhánh Ninh Thuận. Kết quả nghiên cứu cho thấy đặc điểm nhân khẩu học, đặc điểm nghề nghiệp, số người phụ thuộc, trình độ học vấn, thu nhập, tính chất khoản vay, lãi suất khoản vay, tuổi của người đi vay, rủi ro đạo đức và rủi ro tác nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với khả năng trả nợ của cá nhân. Qua đó, nghiên cứu này đưa ra thêm được những giải pháp cần thiết để giảm thiểu rủi ro tín dụng thông qua các nhân tố ảnh hưởng đến KNTN vay. Tuy nhiên, do giới hạn về thời gian nghiên cứu, giới hạn về trình độ, kiến thức của tác giả và khả năng tiếp cận dữ liệu của ngân hàng nên đề tài cần được tiếp tục nghiên cứu trên diện rộng để có thể đưa vào vận dụng trong thực tiễn. Hướng nghiên cứu phát triển đề tài này là xây dựng một mô hình XHTD đối với cả KHCN phù hợp với hoạt động tại BIDV nói chung, và các đặc trưng riêng của BIDV chi nhánh Ninh Thuận dựa trên các nhân tố ảnh hưởng đến KNTN vay của KHCN. Vấn đề đổi mới, hoàn thiện hệ thống XHTD đang và sẽ được các NHTM đặt nặng quan tâm nhằm góp phần giảm thiểu rủi ro trong kinh doanh, nâng cao chất lượng công tác tín dụng tại Ngân hàng mình, đây chính là thuận lợi giúp đề tài này có thể tiếp tục phát triển trong tương lai.
Hồ Hoàng Triều ( 2019) với nghiên cứu “ khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – chi nhánh huyện Thủ Thừa, tỉnh Long An. Nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu
phân tích thực trạng và tăng cường khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank Thủ Thừa, đồng thời mang kiến thức khoa học vận dụng vào thực tế. Với mẫu dữ liệu là 200 khách hàng cá nhân có dư nợ tín dụng tại Agribank Thủ Thừa được chọn theo nguyên tắc ngẫu nhiên tại thời điểm cuối ngày 31 tháng 12 năm 2018 (những khách hàng có quan hệ tín dụng với ngân hàng liên tục từ 3 năm trở lên năm 2016 - 2018) cùng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 13.0. Phân tích hồi quy Binary Logistic được sử dụng trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu đã giải quyết được vấn đề đặt ra: tóm tắt một số kiến thức lý thuyết có liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân; trình bày thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank Thủ Thừa. Đồng thời, kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 13.0, tác giả đã trình bày được 7 nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, đó là: (i) 2 nhân tố về đặc điểm khách hàng (Giới tính và Thời gian cư trú);
(ii) 3 nhân tố liên quan đến tài chính của khách hàng (Lịch sử tín dụng, Thời gian làm công việc hiện tại và Thu nhập); và (iii) 2 nhân tố liên quan đến đặc điểm khoản vay (Lãi suất và Quy mô khoản vay); với kết quả đạt được, luận văn đưa ra một số giải pháp nhằm nâng cao khả năng quản trị rủi ro và các khuyến nghị cụ thể trong việc nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank Thủ Thừa.
Vương Thị Phương Uyên (2018) với mục tiêu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín. Nghiên cứu thực hiện nhằm để xây dựng chính xác một mô hình đo lường khả năng trả nợ của KHCN là vấn đề phức tạp và khó khăn. Bằng việc ứng dụng mô hình binary logistic để đo lường khả năng trả nợ của KHCN tại Sacombank, nghiên cứu đã chỉ ra các nhân tố trình độ học vấn đại học, tình trạng công việc, thu nhập, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay, lãi suất vay, mục đích vay, hình thức thế chấp và trình độ, kinh nghiệm của cán bộ thẩm định có tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của KHCN tại Sacombank. Dựa trên kết quả nghiên cứu, luận văn cũng đề xuất một số kiến nghị nhằm hoàn thiện chính sách tín dụng và
quy trình thẩm định tại Ngân hàng góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay KHCN, tuy nhiên nghiên cứu vẫn còn nhiều hạn chế như đã đề cập do đó vẫn cần nghiên cứu sâu hơn, mở rộng quy mô mẫu tổng thể hơn để xem xét việc ứng dụng mô hình trong thực tế.
Lê Huyền Thiên Phú (2013) với mục tiêu tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông chi nhánh TP.Hồ Chí Minh. Trong đó, khả năng trả nợ được biểu hiện bởi hai biến số là quy mô trả nợ và thời hạn trả nợ (trả nợ đúng hạn/trễ hạn). Các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ được nhóm thành năm yếu tố lớn là (i) Đặc điểm nhân khẩu học, (ii) Năng lực của người vay, (iii) Đặc điểm của khoản vay, (iv) Rủi ro đạo đức, và (v) Rủi ro tác nghiệp. Nghiên cứu đã sử dụng các thông tin dữ liệu nợ cá nhân của 503 khách hàng cá nhân trong khoảng thời gian từ 02/2009 tới 10/2012 tại Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông chi nhánh TP.Hồ Chí Minh. Nghiên cứu đã sử dụng hai mô hình để ước lượng, mô hình hồi quy tuyến tính bội dùng để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân xét ở khía cạnh quy mô trả nợ và mô hình Probit dùng để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân xét ở khía cạnh thời hạn trả nợ. Kết hợp với hai mô hình hồi quy là các phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy và phân tích sâu Anova một yếu tố. Kết quả cho thấy xét về mặt quy mô trả nợ, biến số này phụ thuộc cùng chiều với các biến số như “Đại học”,
“Sau đại học”, “Lãnh đạo/Quản lý”, “Kích cỡ khoản vay”, “Thời hạn vay”, và
“Hình thức vay”. Quy mô trả nợ cũng phụ thuộc vào một số biến số khác nhưng với ảnh hưởng ngược chiều như “Giới tính”, “Công nhân viên”, “Lãi suất khoản vay”,
“Vay tiêu dùng”, “Vay mua bất động sản”. Xét về thời hạn trả nợ, biến số này chịu ảnh hưởng thuận chiều bởi các biến số như “Sau đại học”, “Lãnh đạo/Quản lý”,
“Chuyên viên”, “Kích cỡ khoản vay”, “Hình thức vay”. Trong khi đó các biến số khác như “Giới tính”, “Lãi suất vay”, hay “Vay mua bất động sản” tác động âm tới khả năng trả nợ đúng hạn.
Nguyễn Phúc Mẫn (2015) với mục tiêu tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương chi nhánh Vũng Tàu. Trong đó, khả năng trả nợ được biểu hiện bởi 2 biểu số là quy mô trả nợ và thời hạn trả nợ (trả nợ đúng hạn hoặc trễ hạn). Với mẫu dữ liệu là thông tin nợ cá nhân của 503 khách hàng cá nhân trong khoản thời gian từ 01/2011 đến 12/2014 tại ngân hàng, kết quả nghiên cứu cho thấy về mặt quy mô trả nợ, biến số này (i) phụ thuộc cùng chiều với các biến số: Đại học, sau đại học, lãnh đạo/quản lý, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay và hình thức vay. Và (ii) phụ thuộc ngược chiếu với:
Giới tính, công nhân viên, lãi suất khoản vay, vay tiêu dùng, vay mua bất động sản.
Xét về thời hạn trả nợ, biến số này chịu ảnh hưởng cùng chiều với các yếu tố: Sau đại học, lãnh đạo/quản lý, chuyên viên, kích cỡ khoản vay, hình thức vay. Trong khi đó các biến số: giới tính, lãi suất vay, vay mua bất động sản tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ đúng hạn. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng đã đề xuất những khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Ngoại Thương chi nhánh Vũng Tàu (Nguyễn Phúc Mẫn, 2015).
Đặng Thị Cẩm Nhung (2015) với mục tiêu phân tích các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam Chi nhánh Long An. Với mẫu dữ liệu là 200 mẫu dữ liệu được chọn ngẫu nhiên tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam Chi nhánh Long An, nghiên cứu sử dụng mô hình Logit với phương pháp thống kê mô tả, phân tích hồi quy, nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam Chi nhánh Long An. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng trả nợ chịu tác động bởi các yếu tố: giới tính, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân, thời hạn vay, thu nhập bình quân của hộ và chi tiêu bình quân của hộ. Nghề nghiệp chính càng ổn định thì khả năng trả nợ vay càng tốt, các chủ hộ đã lập gia đình thì khả năng trả nợ cao hơn chủ hộ chưa lập gia đình và tình trạng sở hữu nhà ở cũng làm tăng khả năng trả nợ vay. Tài sản thế chấp là động sản thì khả năng trả nợ vay tốt hơn các tài sản thế chấp khác. Thời hạn vay càng dài thì khả năng trả nợ vay tốt hơn những hộ vay thời
gian ngắn. Thu nhập bình quân của hộ càng cao thì càng đảm bảo khả năng trả nợ tốt hơn. Dựa trên kết quả nghiên cứu, nghiên cứu đề xuất những khuyến nghị trong việc nhận diện khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Agribank Long An (Đặng Thị Cẩm Nhung, 2015).
Lê Khương Ninh và Lê Thị Thu Diềm (2012) Khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp ở thành phố Cần Thơ. Nghiên cứu đã trình bày kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp bằng cách sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic trên cơ sở thu thập thông tin từ 214 doanh nghiệp theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên. Trong nghiên cứu này tác giả cũng đưa ra cơ sở lý luận chọn các biến được đưa vào mô hình dựa trên các nghiên cứu liên quan. Trên cơ sở lý thuyết đó, các biến độc lập được đề xuất gồm:
đòn bẩy tài chính, tỷ lệ giữa thu nhập giữ lại và tổng tài sản, ROE, ROA, dòng tiền, vốn lưu động, thanh khoản, khả năng hoạt động, quy mô, kinh nghiệm, ngành nghề.
Qua phương pháp hồi quy Binary Logistic kết quả mô hình cho thấy đoàn bẫy tài chính, ROA, dòng tiền có ảnh hưởng đến khả năng tra nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp trong mẫu khảo sát. Bài viết xác định rằng doanh nghiệp có quy mô nhỏ rất nhạy cảm với các biến động của môi trường kinh doanh nên dễ gặp thất bại và khó thực hiện khả năng trả nợ vay ngân hàng.
Đoàn Thị Xuân Duyên (2013) Ứng dụng mô hình Logit để đo lường khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Á Châu. Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp, tác giả đã thu thập thông tin của 530 khoản vay doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Á Châu. Tác giả đã sử dụng mô hình Logit để chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp như: năm vay, thời hạn vay, sản phẩm vay, giá trị khoản vay, lãi suất, quy mô doanh nghiệp, điểm phi tài chính, điểm xếp hạng tín dụng. Phương pháp sử dụng phân tích là Binary Logistic, kết quả nghiên cứu đều chỉ ra rằng các yếu tố đều có mối quan hệ với khả năng trả nợ vay ngân hàng của doanh nghiệp.
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ ở tỉnh Hậu Giang, nhóm tác giả đã thu thập số liệu bằng một cuộc điều tra bằng bảng câu hỏi với số hộ được phỏng vấn là 436 hộ. Mô hình nghiên cứu được đề xuất với 07 yếu tố là: mục đich sử dụng vốn vay, thu nhập sau khi vay, lãi suất vay, độ tuổi, ngành nghề chính, số thành viên trong gia đình, trình độ học vấn chủ hộ. Phương pháp sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ là Probit. Kết quả phân tích cho thấy trong số 7 biến độc lập đưa vào mô hình có 5 biến có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 1% và 5% đó là: thu nhập sau khi vay, lãi suất các khoản vay, ngành nghề chính, số thành viên trong gia đình, trình dộ học vấn chủ hộ. Ngoài ra nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn càng cao. Kết quả phân tích còn cho thấy khả năng trả nợ đúng hạn của những hộ đi vay vốn phục vụ cho sản xuất nông nghiệp cao hơn những hộ vay vốn sử dụng cho mục đích phi nông nghiệp.
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011) Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương CN TP Cần Thơ, cũng đã có kết quả tương tự. Tuy nhiên kết quả cho thấy ngoài những yếu tố đã nêu ra ở bài nghiên cứu trước đó của Trương Đông Lộc (2010) thì có thêm hai biến khác cũng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng đó là việc sử dụng vốn vay của khách hàng và biến đa dạng hóa hoạt động kinh doanh nhưng lại không có biến ngành nghề kinh doanh chính. Cũng tương tự bài nghiên cứu chỉ mới kiểm định tại NHTMCP Ngoại Thương CN TP Cần Thơ, tuy nhiên nó lại phản ánh tương đối phù hợp về thực tế của NH Ngoại thương CN TP Cần Thơ.
Như vậy, qua nghiên cứu tài liệu có liên quan trong và ngoài nước như trên ta thấy các bài nghiên cứu đã đưa ra cơ sở vững chắc cho việc sử dụng mô hình để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng, từ đó đề ra những giải pháp tích cực cho vấn đề nghiên cứu. Kết quả quan trọng nhất mà các tác giả đóng góp là sự khẳng định mô hình đến nay vẫn còn ý nghĩa nghiên cứu và định lượng. Những