[Download] Tải Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An – Tải về File Word, PDF

Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An

Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An
Nội dung Text: Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An

Download


Bài nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân được thực hiện tại Agribank Tân Hưng, Tỉnh Long An. Dữ liệu nghiên cứu được xuất từ hệ thống IPCAS (Customer payment and accounting system) của Ngân Hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Tân Hưng vào 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 trong giai đoạn 2016-2018). Với kích thước n = 300 và chọn 300 khách hàng gần nhất.

Bạn đang xem: [Download] Tải Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An – Tải về File Word, PDF

*Ghi chú: Có 2 link để tải biểu mẫu, Nếu Link này không download được, các bạn kéo xuống dưới cùng, dùng link 2 để tải tài liệu về máy nhé!
Download tài liệu Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An File Word, PDF về máy

Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An

Mô tả tài liệu

Nội dung Text: Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An

  1. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN
    – NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP
    VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM –
    CHI NHÁNH HUYỆN TÂN HƯNG, TỈNH LONG AN
    ASSESSMENT OF INDIVIDUAL CUSTOMERS’ LOAN LIABILITY –
    CASE STUDY OF VIETNAM BANK FOR AGRICULTURE
    AND RURAL DEVELOPMENT – TAN HUNG BRANCH,
    LONG AN PROVINCE
    Trần Thanh Phong, Nguyễn Thanh Bình1, Lữ Xuân Trang2, Đỗ Thị Phượng3

    Ngày nhận bài: 13/12/2019 Ngày chấp nhận đăng: 13/01/2020 Ngày đăng: 05/06/2020

    Tóm tắt

    Bài nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân được thực hiện tại Agribank Tân
    Hưng, Tỉnh Long An. Dữ liệu nghiên cứu được xuất từ hệ thống IPCAS (Customer payment and
    accounting system) của Ngân Hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Tân Hưng vào 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 trong giai đoạn 2016-2018). Với kích thước n = 300 và chọn 300 khách hàng gần
    nhất. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 6 thành phần tác động có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả
    nợ của khách hàng cá nhân gồm: (1) Nhà ở, (2) Mục đích khoản vay, (3) Số người phụ thuộc, (4)
    Thu nhập, (5) Tuổi, (6) Quy mô khoản vay.

    Từ khóa: Agribank Tân Hưng, khả năng trả nợ, khách hàng cá nhân.

    Abstract

    The study of verifying the repayment of individual customers was conducted at Agribank Tan Hung,
    Long An Province. Data was collected from Agribank Tan Hung’s IPCAS (Customer payment and
    accounting system) at the end of December 31st, 2018 (customers who have had credit relationship
    with the bank for 3 years or more up in the period of 2016-2018). With sample n = 300 and the nearest
    300 customers chosen. Results show that there are 6 components that have statistical effects on the
    solvency: (1) Housing, (2) Loan purpose, (3) Family dependents , (4) Income, (5) Age, (6) Loan.

    Keywords: Agribank Tan Hung, solvency, individual customers.

    ____________________________________________________

    1
    Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An
    2
    Trường Cao đẳng Lý Tự Trọng
    3
    Trường Cao đẳng Kinh tế đối ngoại

    15

  2. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    1. Giới thiệu Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông
    thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng
    Trong bối cảnh nền kinh tế vẫn còn nhiều
    (Agribank huyện Tân Hưng) cũng không nằm
    khó khăn, hoạt động sản xuất kinh doanh của
    ngoài xu thế đó. Hiện tại cơ cấu khách hàng tại
    các doanh nghiệp ngày càng bị thu hẹp và đình
    Agribank huyện Tân Hưng chưa cân đối, đối
    trệ, số lượng doanh nghiệp giải thể, ngừng hoạt
    tượng chủ yếu mà ngân hàng cho vay trong thời
    động không ngừng gia tăng qua từng năm, việc
    gian qua là khách hàng cá nhân chiếm trên 98%
    tiếp cận nguồn vốn vay ngân hàng đối với các
    trong tổng dư nợ tại ngân hàng giai đoạn 2016-
    doanh nghiệp trở nên hết sức khó khăn, đặc
    2018, tỷ trọng nợ xấu có xu hướng tăng lần lượt
    biệt là đối với các doanh nghiệp có quy mô
    là: 1,04%, 1,06% và 1,12%. Do vậy để phát
    vừa và nhỏ không có tài sản đảm bảo. Điều
    triển bền vững, việc đánh giá khả năng trả nợ
    này không chỉ gây khó khăn cho các doanh
    của khách hàng cá nhân có căn cứ để ra quyết
    nghiệp mà còn làm các ngân hàng bị “ứ đọng
    định là nhu cầu cần thiết.
    vốn”. Trước thực trạng đó, tín dụng cá nhân trở
    thành một mảnh đất màu mỡ để các ngân hàng Xuất phát từ những lý do trên, nghiên cứu:
    khai thác và đây cũng là nhóm khách hàng Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá
    chiến lược mà các ngân hàng hướng đến hiện nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông
    nay. Chênh lệch giữa lãi suất cho vay và huy nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – chi
    động trong mảng khách hàng cá nhân khá cao nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An là cần
    so với khách hàng doanh nghiệp. Cụ thể, lãi thiết trong giai đoạn hiện nay, nhằm tăng khả
    vay đối với cá nhân tiêu dùng, sản xuất nông năng cạnh tranh và hiệu quả kinh doanh.
    nghiệp, mua nhà, các ngân hàng vẫn áp dụng
    2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
    mức phổ biến từ 7 – 12%/năm, trong khi huy
    động tiết kiệm chỉ từ 5 – 7%/năm. Đó chính là 2.1. Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
    lý do để các ngân hàng đẩy mạnh tín dụng cho
    phân khúc khách hàng này. Thông qua định nghĩa của IMF và các dấu
    hiệu mà Hiệp ước Basel II mô tả có thể thấy
    Việc các ngân hàng tập trung vào phát triển thông thường việc khách hàng phát sinh nợ xấu
    mảng cho vay khách hàng cá nhân trong bối đồng nghĩa với việc khách hàng không có khả
    cảnh thị trường tín dụng còn nhiều khó khăn là năng trả nợ. Tại Việt Nam, theo khoản 8 điều 3
    quyết định hợp lý và khôn ngoan. Tuy nhiên, chương I của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN
    việc tăng trưởng tín dụng lại luôn đi kèm với rủi có quy định nợ xấu (NPL) là nợ thuộc các nhóm
    ro tín dụng, với loại mảng cho vay cá nhân hàm 3, 4 và 5, trong đó điều 11 mục 1 chương II có
    chứa nhiều rủi ro hơn cả. Rủi ro tín dụng xuất quy định rõ:
    phát từ nhiều nguyên nhân, trong đó có yếu tố
    chủ quan đó là việc các ngân hàng vẫn chưa Khả năng trả nợ của khách hàng là việc khách
    chú trọng đến công tác thẩm định, đánh giá hàng có khả năng trả nợ đầy đủ và đúng hạn với
    khả năng trả nợ của khách hàng một cách khoa bên cho vay hay không (Ngân hàng Nhà Nước,
    học. So với việc thẩm định khách hàng doanh 2013). Hiện tại vẫn chưa có định nghĩa thống
    nghiệp – đối tượng mà các ngân hàng có thể nhất về khái niệm “khả năng trả nợ” mà chỉ
    đánh giá khả năng trả nợ thông qua các chứng có những dấu hiệu về việc khách hàng “không
    từ rõ ràng, việc đánh giá khách hàng cá nhân có khả năng trả nợ”, thông qua phương pháp
    gặp khá nhiều khó khăn, phần lớn việc đánh giá loại trừ ta có thể hiểu ngoài những khách hàng
    năng lực của khách hàng cá nhân còn phụ thuộc “không có khả năng trả nợ” là những khách
    vào năng lực, kinh nghiệm và cả yếu tố cảm hàng “có khả năng trả nợ”. Theo Hiệp ước
    tính của cán bộ tín dụng. Basel II có 2 tình trạng sau có thể dùng làm căn

    16

  3. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    cứ để đánh giá khả năng không trả được nợ của hàng vẫn còn khả năng trả nợ, dù khả năng
    khách hàng (Nguyễn Đăng Dờn, 2016): trả nợ bị suy yếu trước mắt.

     Khách hàng không có khả năng thực hiện Để thống nhất cách hiểu trong toàn bộ bài
    nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi đến hạn mà nghiên cứu, nghiên cứu này thống nhất việc
    chưa tính đến việc ngân hàng bán tài sản đánh giá “khả năng trả nợ” của khách hàng theo
    (nếu có) để hoàn trả; Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, nghĩa là sẽ
    được đánh giá thông qua nhóm nợ cao nhất tại
     Khách hàng có các khoản nợ xấu có thời
    các TCTD khách hàng có quan hệ tín dụng. Cụ
    gian quá hạn trên 90 ngày. Trong đó, những
    thể, những khách hàng hiện đang có nợ nhóm
    khoản thấu chi được xem là quá hạn khi
    3, 4, 5 được hiểu là nhóm khách hàng không
    khách hàng vượt hạn mức hoặc được thông
    có khả năng trả nợ, những trường hợp còn lại
    báo một hạn mức nhỏ hơn dư nợ hiện tại.
    (nhóm 1, 2) được hiểu là khách hàng có khả
    Căn cứ theo định nghĩa của Quỹ tiền tệ năng trả nợ.
    quốc tế (IMF) thì: “Nợ xấu là khoản nợ khi
    2.2. Các nghiên cứu có liên quan
    quá hạn trả lãi và/hoặc gốc trên 90 ngày; hoặc
    các khoản lãi chưa trả từ 90 ngày trở lên đã Theo (Đường Thị Thanh Hải, 2014), những
    được nhập gốc, tái cấp vốn hoặc đồng ý chậm nhân tố tác động tới khả năng trả nợ của khách
    theo thỏa thuận, hoặc các khoản phải thanh hàng cá nhân gồm 3 nhóm:
    toán đã quá hạn 90 ngày nhưng có lý do để
    Nhân tố khách hàng
    chắc chắn để nghi ngờ về khả năng khoản vay
    sẽ không được thanh toán đầy đủ” (Nguyễn Thứ nhất, năng lực tài chính của khách
    Đăng Dờn, 2016). hàng. Với mỗi cán bộ tín dụng vấn đề quan tâm
    đầu tiên về khách hàng của mình là khả năng trả
     Nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn) được hiểu là
    nợ. Một khoản vay vốn được ngân hàng chấp
    các khoản nợ được tổ chức tín dụng (TCTD),
    nhận khi khách hàng đáp ứng đầy đủ những yêu
    chi nhánh ngân hàng đánh giá là không có
    cầu về năng lực tài chính đủ lớn và lành mạnh
    khả năng thu hồi nợ gốc và lãi khi đến hạn.
    để thực hiện nghĩa vụ trả nợ. Ngân hàng cần
    Các khoản nợ này được TCTD, chi nhánh
    xem xét kỹ lưỡng những nguồn trả nợ nghi ngờ
    ngân hàng nước ngoài đánh giá là có khả
    về tính lành mạnh hoặc nguồn đủ mạnh nhưng
    năng tổn thất.
    không ổn định.
     Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản
    Thứ hai, nhu cầu, thói quen và đạo đức
    nợ được TCTD, chi nhánh ngân hàng đánh
    khách hàng. Ngoài những nhân tố trên còn kể
    giá là có khả năng tổn thất cao.
    đến nhân tố khách quan bên ngoài ngân hàng
     Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: cũng ảnh hưởng tới cho vay khách hàng cá
    Các khoản nợ được TCTD, chi nhánh ngân nhân, đó là đạo đức khách hàng. Nếu như khách
    hàng đánh giá là không còn khả năng thu hàng là người có ý thức trả nợ tốt, rủi ro tín
    hồi, mất vốn. dụng thấp thì sẽ kích thích ngân hàng mở rộng
    hoạt động cho vay, các quy định cũng sẽ không
     Cũng theo Thông tư số 02/2013/TT-NHNN,
    quá khắt khe.
    nợ nhóm 2 (nợ cần chú ý) là các khoản nợ
    được TCTD, chi nhánh ngân hàng đánh giá Nhân tố ngân hàng
    là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và
    Thứ nhất, chiến lược kinh doanh.  Đây là
    lãi nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm
    nhân tố đầu tiên ảnh hưởng đến hiệu quả tín
    khả năng trả nợ. Như vậy nếu khách hàng
    dụng. Nó liên quan đến các quyết định chiến
    phát sinh nợ nhóm 2 vẫn được hiểu là khách

    17

  4. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    lược về lựa chọn sản phẩm, đáp ứng nhu cầu dẫn đến rủi ro cho ngân hàng và tiên lượng khả
    khách hàng, giành lợi thế cạnh tranh so với các năng kiểm soát của ngân hàng về các rủi ro đó,
    đối thủ, khai thác và tạo ra các cơ hội mới… Dựa dự kiến các biện pháp phòng ngừa và hạn chế
    trên cơ sở một chiến lược kinh doanh được xác thiệt hại có thể xảy ra.
    lập, ngân hàng sẽ chuyển nó thành hành động,
    Thứ năm, công nghệ của ngân hàng. Công
    lập ra những kế hoạch bộ phận cho từng thời kỳ
    nghệ hiện đại giúp cho ngân hàng cung cấp dịch
    đảm bảo cho những mục tiêu đã đề ra; đặc biệt
    vụ hiện đại, phong phú phục vụ nhu cầu ngày
    có kế hoạch ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả
    càng lớn và đa dạng của khách hàng. Trong khi
    cho vay như: kế hoạch tăng trưởng tín dụng, kế
    đó, đặc thù của hoạt động cho vay khách hàng
    hoạch marketing, chính sách nhân sự…
    cá nhân là giao dịch với số lượng khách hàng
    Thứ hai, các chính sách, quy định của ngân đông và đa dạng, ngân hàng phải thực hiện một
    hàng. Đó là chính sách chăm sóc khách hàng số lượng lớn các hợp đồng cho vay. Do đó, hệ
    trước và sau khi cho vay có chu kỳ đáo hạn thống công nghệ của ngân hàng hiện đại vừa
    hay không; Các quy định về lãi suất và phí tín tiết kiệm được thời gian công sức của cán bộ tín
    dụng cao hay thấp, có linh hoạt và phù hợp với dụng, vừa nhằm hạn chế tối đa sự nhầm lẫn, sai
    thu nhập hiện có của người dân hay không; sót trong quá trình giao dịch với khách hàng.
    Các quy định về thời hạn tín dụng và kỳ hạn
    Nhân tố ngoài ngân hàng
    nợ, tài sản đảm bảo, phương thức giải ngân và
    thanh toán, thủ tục xin vay vốn có phức tạp Thứ nhất, đặc điểm thị trường nơi ngân hàng
    hay đơn giản, thời gian thẩm định hồ sơ vay hoạt động. Nếu là thành thị hoặc nơi tập trung
    vốn kéo dài bao lâu… đông dân cư, có mức thu nhập khá, trình độ học
    vấn cao thì nhu cầu vay của khách hàng cá nhân
    Thứ ba, chất lượng cán bộ tín dụng. Cán bộ
    sẽ tăng cao hơn so với các vùng nông thôn, hẻo
    tín dụng là người trực tiếp tiếp xúc với khách
    lánh nơi mà người nông dân quanh năm chỉ biết
    hàng, tiếp nhận hồ sơ, hướng dẫn khách hàng
    tới đồng ruộng.
    các thủ tục vay vốn, thực hiện thu thập và xử lý
    thông tin về khách hàng để đưa ra quyết định Thứ hai, môi trường kinh tế, chính trị. Môi
    cho vay hay không cho vay, cũng như là người trường kinh tế, chính trị có ảnh hưởng tới hoạt
    thực hiện giám sát sau khi cho vay và thu nợ. động cho vay của khách hàng cá nhân. Nếu nền
    Do đó, mỗi cán bộ tín dụng phải có trình độ kinh tế phát triển tốt, thu nhập bình quân đầu
    chuyên môn, khả năng nghiệp vụ, khả năng người cao và môi trường chính trị ổn định thì
    phân tích, đánh giá và lựa những khách hàng có hoạt động cho vay đối với khách hàng cá nhân
    đủ năng lực pháp lý, có đủ năng lực tài chính, cũng sẽ diễn ra thông suốt, phát triển vững chắc
    có tư cách đạo đức tốt… Nhờ có những cán bộ và hạn chế rắc rối xảy ra.
    như vậy, các khoản cho vay diễn ra an toàn và
    hiệu quả hơn. Cách phân loại của Đường Thị Thanh Hải,
    2014 là khá tổng quát và định tính, trên thực tế
    Thứ tư, công tác thông tin. Trên cơ sở nguồn có thể dùng cách phân loại này như là những
    thông tin nhận được, ngân hàng thực hiện phân tiêu chí tổng quát trong khung lý thuyết của
    tích tín dụng để đánh giá khả năng hiện tại và mô hình.
    tiềm năng của khách hàng về sử dụng vốn, cũng
    như khả năng hoàn trả vốn vay cho ngân hàng. Tại Việt Nam, cũng có một số nghiên cứu
    Ngân hàng sẽ tìm kiếm những tình huống có thể thực nghiệm về khả năng trả nợ của khách hàng
    cá nhân như:

    18

  5. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    Nghiên cứu của Nguyễn Phúc Mẫn với mục hạn trả nợ. Kết hợp với hai mô hình hồi quy
    tiêu tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả là các phân tích thống kê mô tả, phân tích tương
    năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân quan, phân tích hồi quy và phân tích sâu Anova
    hàng TMCP Ngoại thương chi nhánh Vũng một yếu tố. Kết quả cho thấy xét về mặt quy mô
    Tàu. Trong đó, khả năng trả nợ được biểu hiện trả nợ, biến số này phụ thuộc cùng chiều với các
    bởi 2 biểu số là quy mô trả nợ và thời hạn trả biến số như “Đại học”, “Sau đại học”, “Lãnh
    nợ (trả nợ đúng hạn hoặc trễ hạn). Với mẫu dữ đạo/Quản lý”, “Kích cỡ khoản vay”, “Thời hạn
    liệu là thông tin nợ cá nhân của 503 khách hàng vay”, và “Hình thức vay”. Quy mô trả nợ cũng
    cá nhân trong khoản thời gian từ 01/2011 đến phụ thuộc vào một số biến số khác nhưng với
    12/2014, kết quả nghiên cứu cho thấy về mặt ảnh hưởng ngược chiều như “Giới tính”, “Công
    quy mô trả nợ, biến số này (i) phụ thuộc cùng nhân  viên”, “Lãi suất khoản vay”, “Vay tiêu
    chiều với các biến số: đại học, sau đại học, lãnh dùng”, “Vay mua bất động sản”. Xét về thời hạn
    đạo/quản lý, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay trả nợ, biến số này chịu ảnh hưởng thuận chiều
    và hình thức vay; (ii) phụ thuộc ngược chiều bởi các biến số như “Sau đại học”, “Lãnh đạo/
    với: giới tính, công nhân viên, lãi suất khoản Quản lý”, “Chuyên viên”, “Kích cỡ khoản vay”,
    vay, vay tiêu dùng, vay mua bất động sản. Xét “Hình thức vay”. Trong khi đó các biến số khác
    về thời hạn trả nợ, biến số này chịu ảnh hưởng như “Giới tính”, “Lãi suất vay”, hay “Vay mua
    cùng chiều với các yếu tố: sau đại học, lãnh đạo/ bất động sản” tác động âm tới khả năng trả nợ
    quản lý, chuyên viên, kích cỡ khoản vay, hình đúng hạn (Lê Huyền Thiên Phú, 2013). 
    thức vay. Trong khi đó các biến số: giới tính, lãi
    Ngoài ra cũng có một số nghiên cứu tại nước
    suất vay, vay mua bất động sản tác động ngược
    ngoài cũng nghiên cứu về chủ đề trên như:
    chiều đến khả năng trả nợ đúng hạn.
    Một trong những nghiên cứu đầu tiên cho
    Tại Việt Nam, nghiên cứu của Lê Huyền
    lĩnh vực này là nghiên cứu của Jonathan Crook.
    Thiên Phú với mục tiêu tìm hiểu các yếu tố ảnh
    Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình
    hưởng  tới khả năng trả nợ của khách hàng cá
    Probit với mẫu dữ liệu nghiên cứu là 4299 hộ
    nhân tại Ngân hàng TMCP Phát triển Mê Kông
    gia đình. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy: (i)
    chi nhánh Tp. Hồ Chí Minh. Trong đó, khả năng
    khả năng trả nợ chịu ảnh hưởng tích cực từ yếu
    trả nợ được biểu hiện bởi hai biến số là quy mô
    tố độ tuổi của chủ hộ, (ii) yếu tố thu nhập, (iii)
    trả nợ và thời hạn trả nợ (trả nợ đúng hạn/trễ
    thu nhập ròng, và (iv) sở hữu nhà riêng. Trên
    hạn). Các yếu tố  ảnh hưởng tới khả năng trả
    cơ sở đó, tác giả đã đưa ra những khuyến nghị
    nợ được nhóm thành năm yếu tố lớn là (i) Đặc
    nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng
    điểm  nhân khẩu học, (ii) Năng lực của người
    (Jonathan Crook, 1995).
    vay, (iii) Đặc điểm của khoản vay, (iv) Rủi ro
    đạo đức, và (v) Rủi ro tác nghiệp. Nghiên cứu Nghiên cứu của (Hussain và Shorouq,
    đã sử dụng các thông tin dữ liệu nợ cá nhân 2014), trong bài viết này đề xuất hai mô hình
    của 503 khách hàng cá nhân trong khoảng thời chấm điểm tín dụng bằng cách sử dụng các
    gian từ 02/2009 tới 10/2012 tại Ngân hàng kỹ thuật khai thác dữ liệu để hỗ trợ các quyết
    TMCP Phát  triển Mê Kông chi nhánh Tp. Hồ định cho vay đối với các ngân hàng thương
    Chí Minh. Nghiên cứu đã sử dụng hai mô hình mại Jordan. Đánh giá ứng dụng cho vay sẽ cải
    để ước lượng, mô hình hồi quy tuyến tính bội thiện hiệu quả quyết định tín dụng và kiểm
    dùng để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả soát các nhiệm vụ văn phòng cho vay, cũng
    năng trả nợ của khách hàng cá nhân xét ở khía như tiết kiệm thời gian và chi phí phân tích. Cả
    cạnh quy mô trả nợ và mô hình Probit dùng để hai trường hợp được chấp nhận và từ chối đơn
    tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả xin vay từ các ngân hàng thương mại Jordan
    nợ của khách hàng cá nhân xét ở khía cạnh thời khác nhau được sử dụng để xây dựng các mô

    19

  6. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    hình chấm điểm tín dụng. Kết quả chỉ ra rằng 3. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
    mô hình hồi quy logistic (logistic regression nghiên cứu
    model) thực hiện tốt hơn một chút so với mô
    3.1. Mô hình nghiên cứu đề nghị
    hình hàm cơ sở xuyên tâm (the radial basis
    function model ) về tỷ lệ chính xác tổng thể. Từ những kết quả nghiên cứu thực nghiệm
    Trong nghiên cứu này tác giả đề xuất mô hình trong 2.2, xem xét trong bối cảnh tại Việt Nam,
    với các biến độc lập như: (i) tuổi, (ii) giới tính, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
    (iii) thu nhập, (iv) loại hình công ty, (vi) bảo Pi
    Y = ln ( ) = Zi = β0 + β1X1 + β2X2 + ….. + βkXk
    lãnh, (vii) khoản vay, (vii) thời hạn vay, (viii) 1 – Pi
    mục đích vay, (ix) quốc tịch.
    Trong đó:
    Nghiên cứu của (Yasir Mehmood và cộng
    Y là khả năng trả nợ của KHCN, Y = 1 là khả
    sự, 2012) về các yếu tố ảnh hưởng đến trễ hạn
    năng khách hàng trả được nợ, Y = 0 nếu khách
    trả nợ tín dụng nông nghiệp cho thấy sự giám
    hàng không trả được nợ, trong đó Y đóng vai trò
    sát cẩu thả của nhân viên ngân hàng, sử dụng là biến phụ thuộc nhận giá trị 0 và 1, trong đó
    vốn vay sai mục đích, lãi suất cao và sự biến đổi giá trị 0 tương ứng với việc khách hàng không
    trong kinh doanh gây ra sự chậm trễ trong việc có khả năng trả nợ (nợ nhóm 3, 4, 5), giá trị 1
    trả nợ của khách hàng. nếu khách hàng có khả năng trả nợ tức là nợ
    thuộc nhóm 1, 2 và Xi (i = 1 – 18) là biến độc
    Nghiên cứu của (Kohansal & Mansoori,
    lập, chi tiết xem Bảng 1.
    2009) sử dụng mô hình logit để giải thích khả
    năng trả nợ vay đúng hạn. Kết quả cho thấy X1, X2,… Xk là những yếu tố ảnh hưởng đến
    kinh nghiệm của nông dân, thu nhập, khoản vay khả năng trả nợ của khách hàng, chi tiết xem
    nhận được và giá trị tài sản thế chấp có quan bảng 1.
    hệ đồng biến với khả năng trả nợ, trong khi lãi β0: là hệ số chặn của mô hình;
    suất cho vay, khoản trả góp nghịch biến với khả
    năng trả nợ. β1,…, βk là những hệ số của các biến độc lập.

    Bảng 1. Các biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu

    Nhóm Ký Giả
    Mô tả biến Thang đo Nguồn nghiên cứu
    biến hiệu thiết
    X1 Độ tuổi Năm – Jonathan Crook (1995)
    Bằng 0 nếu không sở hữu
    Tình trạng Jonathan Crook (1995);
    X2 nhà ở và bằng 1 nếu ngược +
    sở hữu nhà ở Nguyễn Phúc Mẫn (2015).
    lại.
    KHÁCH Người phụ
    X3 Số người – Nguyễn Phúc Mẫn (2015)
    HÀNG thuộc
    Bằng 0 nếu chưa từng phát Jonathan Crook (1995); Lê
    Lịch sử tín
    X4 sinh NQH và bằng 1 nếu đã + Huyền Thiên Phú (2013);
    dụng
    từng phát sinh NQH. Nguyễn Phúc Mẫn (2015).
    Jonathan Crook (1995); Lê
    X5 Thu nhập Triệu đồng/tháng + Huyền Thiên Phú (2013);
    Nguyễn Phúc Mẫn (2015).

    20

  7. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    Nhóm Ký Giả
    Mô tả biến Thang đo Nguồn nghiên cứu
    biến hiệu thiết
    Lê Huyền Thiên Phú
    X6 Kỳ hạn vay Tháng + (2013); Nguyễn Phúc Mẫn
    NGÂN (2015).
    HÀNG Jonathan Crook (1995); Lê
    Quy mô
    X7 Triệu đồng +/- Huyền Thiên Phú (2013);
    khoản vay
    Nguyễn Phúc Mẫn (2015).
    NGOÀI Bằng 0 nếu mục đích phi Lê Huyền Thiên Phú
    Mục đích
    NGÂN X8 SXKD và bằng 1 nếu + (2013); Nguyễn Phúc Mẫn
    khoản vay
    HÀNG SXKD. (2015).
    Nguồn: Tổng hợp của tác giả

    3. Phương pháp nghiên cứu Classification Table: bảng này cho ta kiểm
    tra độ chính xác trong việc dự báo của mô hình,
    3.1. Phương pháp chọn mẫu
    tỷ lệ phần trăm dự đoán đúng càng cao cho thấy
    Dữ liệu nghiên cứu được được xuất từ mô hình càng dự báo càng chính xác (Hoàng
    hệ thống IPCAS (Customer payment and trọng & Chung Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
    accounting system) của Agribank Tân Hưng Chỉ số – 2 Log likelihood (- 2 LL): chỉ số này
    vào thời điểm cuối ngày 31 tháng 12 năm 2018 cho biết mức độ giải thích của mô hình tổng thể
    (những khách hàng có quan hệ tín dụng với thông qua chỉ số này càng nhỏ thể hiện độ phù
    ngân hàng liên tục từ 3 năm trở lên trong giai hợp càng cao (Hoàng trọng & Chung Nguyễn
    đoạn 2016 – 2018). Trong nghiên cứu này nhóm Mộng Ngọc, 2008).
    nghiên cứu chọn ngẫu nhiên 300 khách hàng có
    Chỉ số Nagelkeeke R Square: cho thấy biến
    thời gian quan hệ tín dụng gần nhất. độc lập giải thích được % cho biến phụ thuộc,
    3.2. Quy trình nghiên cứu mô hình phu hợp khi chỉ số này Nagelkeeke
    > 50% (Hoàng trọng & Chung Nguyễn Mộng
    Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để chạy Ngọc, 2008).
    dữ liệu hồi quy Binary Logistic như sau:
    Bước 2: Dựa trên các tiêu chuẩn đo lường
    Bước 1: Chạy mô hình và xác định những mức độ phù hợp của mô hình thực hiện loại dần
    biến quan trọng. Thông qua kết quả chạy mô các biến không có ý nghĩa giải thích cho mô
    hình tác giả xác định những biến độc lập có ảnh hình. Kiểm tra lại mô hình sau khi loại bớt các
    hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Các biến với các tiêu chuẩn như ở bước 1 .
    tiêu chuẩn cần xem xét để đánh giá mức độ phù
    hợp của mô hình: Bước 3: Đề xuất mô hình phù hợp sau khi
    tìm ra mô hình tối ưu.
    Omnibus Test of Model Coefficients (OB):
    dùng để kiểm định sự phù hợp tổng quát của 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
    mô hình với giả thiết H0: β1 = β2 = …= βk = 0, Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình
    nếu Sig < α thì giả thiết H0 bị bác bỏ hay ta có ta có Sig < 0.05, cho thấy mối tương quan giữa
    thể kết luận mô hình phù hợp một cách tổng biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô
    quát (Hoàng trọng & Chung Nguyễn Mộng hình có ý nghĩa thống kê tổng quát ở mức 99%
    Ngọc, 2008). (xem Bảng 2).

    21

  8. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    Bảng 2. Mức độ phù hợp tổng quát Kết quả kiểm định cho thấy giá trị -2LL =
    của mô hình 60,293 không cao lắm, điều này thể hiện mức độ
    phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Kết quả
    Chi-square df Sig.
    kiểm định cho thấy 92,4% sự thay đổi của biến
    Step 349.119 8 .000 phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập trong
    Step 1 Block 349.119 8 .000 mô hình, phần còn lại là do các yếu tố khác. Kết
    quả kiểm định cho thấy mức độ giải thích của mô
    Model 349.119 8 .000
    hình khá cao là 92,4% (xem Bảng 3).
    Nguồn: Trích từ kết quả hồi quy Binary Logistic
    Kết quả trên Bảng 4 cho thấy có 128 trường
    Bảng 3. Mức độ giải thích của mô hình hợp không trả được nợ, trong đó dự báo đúng
    120 trường hợp (dự báo đúng 93,8%). Trong
    Step -2 Log Cox & Snell Nagelkerke
    172 trường hợp trả được nợ kết quả dự báo
    likelihood R Square R Square
    đúng 162 trường hợp (dự báo đúng 94,2%). Kết
    1 60.293a
    .688 .924
    quả kiểm định cho thấy tỷ lệ dự đoán đúng của
    Nguồn: Trích từ kết quả hồi quy Binary Logistic toàn mô hình là 94% (xem Bảng 4).

    Bảng 4. Kết quả dự báo của mô hình

    Observed Predicted
    Y Percentage Correct
    0 khong tra 1 tra duoc
    0 khong tra 120 8 93.8
    y
    Step 1 1 tra duoc 10 162 94.2
    Overall Percentage 94.0
    Nguồn: Trích từ kết quả hồi quy Binary Logistic

    Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy: kiểm định ý nghĩa thống kê ở mức 95% (xem Bảng 5) với
    Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy của 6 phương trình hồi quy như sau:
    biến qmo, tnhap, tuoi, pthuoc, mdich, nhao có
    Pi
    Y = ln ( ) = 0,081*qmo + 0,449*tnhap + 0,409*tuoi – 1,319*pthuoc + 1,443*mdich + 1,875*nhao
    1 – Pi
    Bảng 5. Kết quả hồi quy của mô hình

    B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
    qmo .081 .018 20.778 1 .000 1.085
    tnhap .449 .100 20.094 1 .000 1.566
    tuoi .409 .087 22.264 1 .000 1.505
    pthuoc -1.391 .571 5.927 1 .015 .249
    Step 1a mdich 1.443 .705 4.193 1 .041 4.234
    Lsu .882 .755 1.366 1 .242 2.416
    khan .260 .678 .147 1 .702 1.297
    nhao 1.875 .755 6.159 1 .013 6.519
    Constant -28.786 5.612 26.305 1 .000 .000
    Nguồn: Trích từ kết quả hồi quy Binary Logistic

    22

  9. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    5. Kết luận và hàm ý Thu nhập β = 0,449, cho thấy β > 0 khi người
    vay vốn có thu nhập càng cao thì càng tăng khả
    5.1. Kết Luận
    năng trả nợ (EXP = 1,566).
    Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy
    Tuổi β = 0,409, cho thấy β > 0 khi người trả
    6 biến là: (1) Quy mô (qmo) tức là số tiền mà
    nợ càng có tuổi thì khả năng trả nợ càng cao
    khách hàng vay của ngân hàng; (2) Thu nhập
    (EXP = 1,505).
    (tnhap) tức là thu nhập hàng tháng trung bình
    của khách hàng; (3) Tuổi (tuoi) tức là số tuổi Quy mô β = 0,081 (hệ số này khá nhỏ) cho
    của khách hàng vay vốn của ngân hàng; (4) Phụ thấy β > 0 khi người vay vốn càng nhiều thì
    thuộc (pthuoc) tức là số người phụ thuộc vào càng tăng khả năng trả nợ. Đây kết quả thú vị
    kinh tế đối với người vay vốn ngân hàng; (5) ở nghiên cứu này, mặc dù hệ số β khá nhỏ. Có
    Mục đích (mdich) tức là tiền vốn vay từ ngân thể với những người có vay số vốn lớn với nông
    hàng khách hàng dùng để làm gì; (6) Nhà ở dân thường là đối tượng có sự chuẩn bị kỹ về
    (nhao) tức là người vay vốn ngân hàng có nhà phương án làm ăn cả phương án trả nợ, nên vấn
    hợp pháp hay không. đề thất bại đối với những cá nhân này ít xảy ra
    so với những cá nhân vay với nguồn vốn nhỏ lẻ
    Theo kết quả nghiên cứu cho thấy độ lớn của
    khác (EXP = 1,085).
    hệ số beta lần lược theo thứ tự như sau:
    5.2. Khuyến nghị
    Nhà ở: β = 1,875 cho thấy β > 0 khi người
    vay vốn có nhà ở sẽ tăng khả năng trả nợ. Có Dựa trên những phân tích và những phát hiện
    thể đây là dấu hiệu nhận thấy khi khách hàng của nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất những
    có tài sản thì ý thức trả nợ càng cao vì họ biết khuyến nghị như sau:
    rằng đó là điều kiện đảm bảo cho khoản vay với
    – Đối với ngân hàng: Ngoài những công cụ
    ngân hàng. Ngoài ra chỉ số EXP = 6,519 cho
    thẩm định hiện có cần tham khảo thêm kết quả
    thấy người có nhà thì khả năng trả nợ cao hơn
    dự báo của mô hình nghiên cứu này trong đó
    người không có nhà 6,519 lần (nếu các yếu tố
    những yếu tố quan trọng lần lược được ưu tiên
    khác không đổi).
    xem xét là:
    Mục đích β = 1,443 cho thấy β > 0 khi người
    (1) Xem xét cá nhân đó có nhà ở hay không,
    vay vốn dùng cho mục đích sản xuất sẽ tăng khả
    có nhà ở sẽ là lợi thế, đây là yếu tố có hệ số β
    năng trả nợ so với mục đích phi sản xuất. Trong
    lớn nhất. Ngoài ra nhà ở còn là tài sản đảm bảo
    điều kiện sản xuất tại địa phương, chủ yếu là
    thu hồi vốn cho ngân hàng. Theo nghiên cứu
    nông nghiệp, mặc dù thu nhập từ nông nghiệp
    này là yếu tố quan trọng nhất cần được xem xét.
    không quá cao đột biến như những ngành phi
    sản xuất, nhưng để thất trắng ít xảy ra do vậy (2) Mục đích vay trong đó vay cho sản xuất
    vấn đề trả nợ được đảm bảo (EXP = 4,234). được ưu tiên. Kết quả của nghiên cứu này cho
    thấy vay cho mục đích sản xuất sẽ tăng khả
    Phụ thuộc β = -1,391 cho thấy β < 0 khi
    năng trả nợ so với vay phi sản xuất. Việc ngân
    người vay vốn càng có nhiều người phụ thuộc
    hàng chú ý ưu tiên cho đối tượng vay sản xuất
    sẽ giảm khả năng trả nợ. Nếu người phụ thuộc
    cũng phù hợp với chủ trương của Nhà nước về
    càng nhiều có nghĩa là chủ hộ phải trả nhiều
    chính sách với nông nghiệp.
    hơn cho những khoản chi phí sinh hoạt tối thiểu
    hàng ngày, chi cho việc học hành, khám chữa (3) Số người phụ thuộc làm giảm khả năng
    bệnh và các khoản chi khác điều này làm giảm trả nợ, nếu số người thu thuộc ít sẽ là lợi thế.
    khả năng trả nợ (EXP = 0,249). Với kết quả của nghiên cứu số người phụ thuộc

    23

  10. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    trong gia đình của nông hộ có tác động rất tiêu vay nhiều thì khả năng trả nợ càng kém. Nhưng
    cực đến khả năng trả nợ. Vì chất lượng của trong nghiên cứu này ngược lại. Với đa phần
    khoản vay, do vậy các bộ tín dụng cần xem nông hộ, những người vay vốn lớn thường có
    xét ở nhiều khía cách khác, cân nhắc trước khi phương án kinh doanh rõ ràng, khả năng quản
    quyết định với trường hợp này. trị nguồn vốn tốt do vậy khả năng thành công
    cao. Với những hộ vay vốn ít có thể họ sử dụng
    (4) Thu nhập càng cao sẽ tăng khả năng
    sai mục đích cho những khoản vay đó dẫn đến
    trả nợ. Mặc dù thu nhập là 1 nhân tố trực tiếp,
    khả năng trả nợ kém. Do vậy cán bộ tín dụng
    nhưng trong kết quả của ngiên cứu này đứng ở
    cần xem xét những khoản vay lớn vì nếu quá
    vị trí thứ 4 về mức độ quan trọng. Trong điều
    thận trọng sẽ mất những khách hàng tốt.
    kiện tại Việt Nam nói chung hay cụ thể tại Tân
    Hưng, một huyện thâm canh về nông nghiệp, có – Đối với chính quyền địa phương: Để công
    thể đa phần chủ hộ là nông dân. Có thể chính tác thẩm định đạt hiệu quả cao, những thông
    lý do này mà việc thẩm định về thu nhập sẽ gặp tin trong hồ sơ vay chính xác đều quan trọng,
    khó khăn. Do vậy nhân tố này cần thẩm định nó quyết định chất lượng thẩm định. Do vậy
    cẩn thận. công tác lưu trữ hồ sơ và quản lý thật chặt chẽ,
    nhằm giúp cho công tác thẩm định được chính
    (5) Tuổi càng cao sẽ tăng khả năng trả nợ,
    xác. Ngoài ra chính quyền địa phương tuyên
    đây là yếu tố có hệ số β không cao, cần xem xét.
    truyền khuyến khích nông hộ mua bảo hiểm
    Trong kết quả nghiên cứu cho thấy tuổi càng
    đối với cây trồng, vật nuôi, tài sản phục vụ sản
    cao thì có ưu thế trong khả năng trả nợ. Có thể
    xuất, nhằm phân tán rủi ro khi sử dụng vốn tín
    trên thực tế những nông hộ có tuổi là những
    dụng. Như vậy, sẽ góp phần giải quyết những
    người dân “gốc” ở địa phương, những người có
    khó khăn khách quan mà nông hộ gặp phải. Bên
    tài sản, đất đai và thu nhập từ nhiều nguồn. Do
    cạnh đó, chính quyền địa phương cũng nên bám
    vậy đây là nhân tố rất quan trọng mà cán bộ tín
    sát, theo dõi việc thực hiện các phương pháp
    dụng cần chú ý.
    canh tác mới trong nông nghiệp để đem lại hiệu
    (6) Quy mô vốn vay cao sẽ tăng khả năng quả kinh tế cao. Giới thiệu các loại phân bón,
    trả nợ, đây là yếu tố có β rất thấp, cũng cần thuốc trừ sâu, thuốc phòng ngừa bệnh cho cây
    xem xét, kết quả của nghiên cứu này rất thú trồng, vật nuôi cho nông hộ để mang lại năng
    vị, ngược lại với suy nghĩ thông thường, người suất cao.

    TÀI LIỆU THAM KHẢO

    Tiếng Việt
    Đường Thị Thanh Hải, (2014). Các nhân tố ảnh hưởng đến tín dụng cá nhân ở Việt Nam. Tạp Chí Tài Chính,
    số 4 – 2014.
    Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2005). Phân tích dữ liệu với SPSS. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống
    Kê.
    Lê Huyền Thiên Phú, (2013). Các nhân 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. (Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh
    tế Tp. Hồ Chí Minh).
    Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013). Thông tư số 02/2013/TT-NHNN: Quy định về phân loại tài sản nợ,
    phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ
    chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
    Nguyễn Đăng Dờn (2016). Giáo trình Quản trị kinh doanh ngân hàng II. Thành phố Hồ Chí Minh: Nhà xuất
    bản Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.

    24

  11. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 57, 06/2020

    Nguyễn Phúc Mẫn, (2015). 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. (Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ
    Chí Minh).

    Tiếng Anh
    Crook, J. (1995). Time series explanations of merger activity: some econometric results. International
    Review of Applied Economics, 9(1), 59-85.
    Hussain, A.B & Shorouq, F.K, (2014). Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks:
    Neuralscoring approach, Review of Development Finance 4 (2014) 20–28.
    Kohansal M.R, Mansoori H, (2009). Factors affecting loan repayment performance of farmers in Kharasan-
    Razavi province of Iran. A paper presented in a conference on International Research on Food Security.
    Natural Resource Management and Rural Development, University of Hamburg, October 6-8, 2009.
    Yasir Mehmood, Mukhtar Ahmad, Muhammad Bahzad Anjum, (2012). Factors affecting Dalay in
    Rapayment of Agricultural credit: a case study of District Kasur of Punjab province. World Applied
    Sciences Journal, No. 17, pp.447-451.

    25

Download tài liệu Đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân – nghiên cứu trường hợp Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Tân Hưng, tỉnh Long An File Word, PDF về máy