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 THỊ XÃ BẾN CÁT BÌNH DƯƠNG

( n ) ĐẶNG VĂN TÚ 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 THỊ XÃ BẾN CÁT BÌNH DƯƠNG KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ 7340201 TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2021 ( BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ) ( NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM ) ( TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH ) ĐẶNG VĂN TÚ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔ.

BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO NGÂN HÀNGNHÀ NƯỚCVIỆTNAM

TRƯỜNGĐẠI HỌC NGÂN HÀNGTP.HỒCHÍ MINH

ĐẶNGVĂNTÚ

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ

NỢCỦAKHÁCHHÀNGCÁNHÂNTẠINGÂNHÀNGNÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM – CHINHÁNHTHỊXÃBẾNCÁT BÌNHDƯƠNG

KHOÁLUẬNTỐTNGHIỆP

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN

HÀNGMÃSỐ:7340201

TP.HỒCHÍMINH–NĂM2021

CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢCỦAKHÁCHHÀNGCÁNHÂNTẠINGÂNHÀNGNÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM – CHINHÁNHTHỊXÃBẾNCÁT BÌNHDƯƠNG

KHOÁLUẬNTỐTNGHIỆP

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN

HÀNGMÃSỐ:7340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌCTS.BÙIDIỆUANH

TP.HỒCHÍMINH–NĂM2021

TÓMTẮT

Nghiêncứunàyđượcthựchiệndựatrêncơ

cởlýthuyếtvànhữngnghiêncứutrướccóliênquanđếnkhảnăngtrảnợcủakháchhàngcánhân,trongđóđặcbiệtchútrọngtớinhómcác yếutốtácđộng đếnkhả năngtrảnợ

Dữliệunghiêncứuthuthậptừ660kháchhàngcánhâncódưnợtạithờiđiểm31/12/2020 trên hệthống IPCAS của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển NôngthônViệtNam–chinhánhThịxãBếnCátBìnhDương.Trêncơsởdữliệuthuthập,tác giả tiến hành phân tích thống kê mô tả và kiểm định các khuyết tật của môhìnhhồiquyLogisticđượcvậndụngtrongnghiêncứu.Sauđóthảoluậnvềkếtquảnghiêncứu để xác địnhcác yếu tố, xu hướng tác động của các yếu tố này đến khả năng trảnợcủa khách hàng

Kết quả nghiên cứu cho thấy có 6 trong tổng số 9 biến độc lập đưa vàomôhìnhcóýnghĩathốngkêtươngứngvới6yếutốbaogồm:giớitính,nghềnghiệp,thunhập,quymôkhoảnvay,lãisuất,lịchsửtíndụng.Trongkhigiớitính,thunhập,quymô khoản vay có tác động cùng chiềuvới khả năng trả nợ thì các yếu tố còn lại lànghề nghiệp, lãi suất và lịch sử tín dụng có tác động ngượcchiều đến khả năng trảnợ

Từ kết quả nghiên cứu trên, tác giả đề xuất các giải pháp liên quan đếnhoạtđộng tín dụng cá nhân của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thônViệtNam – chi nhánh Thị xã Bến Cát Bình Dương nhằm nâng cao khả năng trả nợcủakháchhàng cá nhân

This thesis aims to determine the factors affecting the solvency ofindividualcustomersatAgribankBenCat.Theresearchwasconductedbasedonthetheoreticalbasis and previous studies related to the solvency of individual customers, inwhichspecialattentionwaspaidtothegroupoffactorsaffectingthesolvency

Research data was collected from 660 individual customers withoutstandingloansasofDecember31st,2020ontheIPCASsystemofVietnamBankforAgricultureandRuralDevelopment–

BenCatBranch.Onthebasisofcollecteddata,theauthorconductsdescriptivestatisticalanalysisandteststhedefectsoftheLogisticregressionmodelappliedintheresearch.Thendiscusstheresearchresultstodeterminethefactorsandtrendsthataffect theindividualcustomer'ssolvency

Research results show that 6 out of 9 independent variables included inthemodelhavestatisticalsignificancecorrespondingto6factorsincluding:Gender,Job,Income,Loan scale, Interest rate, Credit history While Gender, Income, and Loanscale have a positive impact onsolvency, the remaining factors are Job, Interest rateandCredithistory haveanegativeimpactonsolvency

From the above research results,the author suggests solutions relatedtoindividualcreditactivitiesofVietnamBankforAgricultureandRuralDevelopment-

BenCatBranch inorderto improve solvency ofindividualcustomers

TôitênlàĐặngVănTú,sinhviênlớpHQ5-GE03,ngànhTàichính-NgânhàngcủaTrườngĐạihọc Ngân hàngThành phố HồChíMinh, niênkhoá2017-2021

Tôi cam đoan danh dự Khoá luận tốt nghiệp “Các yếu tố tác động đến khảnăngtrảnợ củakháchhàngcánhân tạiNgânhàngNôngnghiệpvàPháttriểnNôngthôn Việt Nam – chi nhánh Thị xã Bến Cát Bình Dương” là công trình nghiên cứuriêng của tác giả, kết quả

nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dungđã được công bố trướcđây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ cáctríchdẫn được dẫnnguồnđầy đủtrong khóaluận./

BìnhDương,ngày 19tháng06năm2021

Tácgiả

ĐặngVăn Tú

Đầu tiên, tôi xin chân thành cảm ơn các Thầy Cô tại Trường Đại họcNgânhàng Thành phố Hồ Chí Minh đã giảng dạy và hỗ trợ trong quá trình tôi họctập vàrèn luyện tại trường Tôi biết ơn, trân trọng những kiến thức cũng như nhữngkinhnghiệmmàThầyCôđãdạy.Đặcbiệt,tôixingửilờicảmơnsâusắcđếnngườihướngdẫncủamình,TS.BùiDiệuAnh,Côđãnhiệttình,nghiêmkhắchướngdẫnvàhỗtrợtôitrongquátrìnhthựchiệnkhoáluậnnày.NhữnggópýquýbáucủaCôlàcơsở đểtôihoàn thiện khoá luận này

Tôi xin chân thành cảm ơn Ba Mẹ, bạn bè đã luôn ủng hộ trong quá trìnhtôithựchiệnkhoáluận.Sựđộngviênđólàđộnglựctolớngiúptôihoànthànhkhoáluậnnày

Nhândịpnày,tôixingửilờicảmơnđếnBanGiámđốcvàcácanhchịcánbộ,côngnhânviêntạiNgânhàngNôngnghiệp vàPháttriểnNông thônViệtNam– ChinhánhThịxãBếnCátBìnhDươngnóichungvà cácanhchịđangcôngtáctạiPhòngKế hoạch và Kinh doanh nói riêng đã nhiệt tình giải đáp cácthắc mắc cũng như tạođiềukiệnđểtôicóthểthực hiệnkhoáluận nàymộtcách hiệuquảnhất

Tuynhiên,dokiếnthứcvàkinhnghiệmcònhạnchếcũngnhưgiớihạnvềthờigian nghiên cứu,khoá luận không thể tránh khỏi những thiếu sót nhất định TôirấtmongnhậnđượcsựgópýcủaquýThầyCôđểcóthểhoànthiệnkhoáluậncủamình

Trântrọng!

BìnhDương,ngày19tháng06năm2021

Tácgiả

Đặng Văn Tú

DANHMỤCTỪVIẾTTẮT VII DANHMỤCCÁCBẢNG VIII DANHMỤCHÌNH IX

CHƯƠNG1 TỔNGQUANVỀNGHIÊNCỨU 1

1.1. ĐẶTVẤNĐỀ 1

1.2. TÍNHCẤPTHIẾTCỦAĐỀTÀI 1

1.3. MỤCTIÊUCỦAĐỀTÀI 3

1.4. CÂUHỎINGHIÊNCỨU 3

1.5. ĐỐITƯỢNGVÀPHẠMVINGHIÊNCỨU 3

1.6. PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU 4

1.7. NỘIDUNGNGHIÊNCỨU 4

1.8. ĐÓNGGÓPCỦAĐỀTÀI 5

1.9. BỐCỤCCỦAKHOÁLUẬN 5

CHƯƠNG2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊNCỨU TRƯỚC VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂNTẠINGÂNHÀNGTHƯƠNGMẠI 6

2.1. CƠSỞLÝTHUYẾTVỀCHOVAYKHÁCHHÀNGCÁNHÂNVÀ KHẢNĂNGTRẢNỢCỦAKHÁCHHÀNGCÁNHÂN 6

2.2. LƯỢCKHẢOCÁCNGHIÊNCỨUCÓLIÊNQUAN 13

2.3. TỔNGHỢPKẾTQUẢNGHIÊNCỨULÝTHUYẾTVÀLƯỢCKHẢO CÁCNGHIÊNCỨUTRƯỚC 17

CHƯƠNG3 PHƯƠNGPHÁPNGHIÊNCỨU 21

3.1. MÔHÌNHNGHIÊNCỨU 21

3.2. BỐI CẢNH NGHIÊNCỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TẠI NGÂNHÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM – CHINHÁNHTHỊXÃBẾNCÁTBÌNHDƯƠNG 26

CHƯƠNG4 THẢOLUẬNVỀKẾTQUẢNGHIÊNCỨU 37

4.1. THỐNGKÊMÔTẢDỮLIỆUNGHIÊNCỨU 37

4.2. KẾTQUẢNGHIÊNCỨU 45

CHƯƠNG5 KẾTLUẬNVÀHẠNCHẾ 59

5.1. KẾTLUẬN 59

5.2. GIẢIPHÁPĐỐIVỚICHINHÁNH 62

5.3. HẠNCHẾVÀHƯỚNGNGHIÊNCỨUTIẾPTHEO 65

Bảng 2.1 Cáctiêu chíchấmđiểmcủa môhình tín dụng FICO 12

Bảng2.2 Tổng hợp cácyếu tố tácđộng đến khảnăngtrảnợ 18

Bảng3.1 Doanhsố chovay KHCNAgribank Bến Cátgiaiđoạn2018 –2020 27

Bảng3.2 Nợxấu chovay KHCNAgribankBến Cátgiaiđoạn 2018– 2020 30

Bảng3.3 Mẫu dữliệu phânloạitheokhảnăng trảnợ 32

Bảng3.4 Cácbiếnđộc lập sửdụngtrong môhình nghiên cứu 35

Bảng4.1 Thốngkê môtảcácbiến độclập liêntục trongmô hình 39

Bảng4.2 Kiểmđịnh đa cộng tuyến 46

Bảng4.3 Ma trận tương quan 47

Bảng4.4 Mô hình Logisticvới9 biến độclập 48

Bảng4.5 Mô hình Logisticvới6 biến độclập 49

Bảng4.6 Kiểmđịnhgiảthuyếtđộ phùhợp củamô hình 49

Bảng4.7 Kiểmđịnh mức độgiảithích của mô hình 49

Bảng4.8 Kiểmtramức độ chính xác củamô hình 50

Bảng4.9 Kếtquảhồiquy Logistic 51

Bảng4.10 Ước lượng khảnăng trảnợ 52

Hình3.1 Doanhsố thunợKHCNAgribank BếnCátgiaiđoạn 2018– 2020 28

Hình3.2 Dưnợchovay KHCNAgribank BếnCátgiaiđoạn 2018– 2020 29

Hình4.1.Biểuđồcơ cấugiớitính 37

Hình4.2.Biểuđồcơcấunghềnghiệp 38

Hình4.3.Biểuđồcơ cấulịchsửtíndụng 39

Hình4.4.Biểuđồ cơ cấuthunhập 40

Hình4.5.Biểuđồ cơ cấuđộtuổi 41

Hình4.6.Biểuđồ cơ cấuquy môkhoảnvay 42

Hình4.7.Biểu đồcơ cấu lãisuất 43

Hình4.8 Biểuđồ cơ cấu thờihạn vay 44

Hình4.9.Biểu đồcơ cấu tàisản đảmbảo 45

đó, so với hoạt động cho vay khách hàngdoanh nghiệp còn nhiều khó khăn chưa được tháo gỡ, hoạt động cho

cónhiềuđiềukiệnđểpháttriểnhơndosốlượngkháchhànglớn,dễtiếpcận,côngtácphântích,thẩmđịnhvà quảnlý sau chovay cũngđơn giản hơn

Cùng với sự phát triển của công nghệ hiện tại góp phần nâng cao tính tiệníchthìsựxuấthiện của nhiềungân hàng nướcngoài(HSBC, ShinhanBank,ANZ…)vàcông

ty tài chính (HD Saison, Home Credit, Prudential Finance…) tạo nên sựcạnhtranhgaygắt.Dođó,tấtcảcácngânhàngngàycàngmởrộngmạnglướivàchinhánh,đadạnghóadịchvụvàquantrọnghơnlàtăngtốcchovayKHCN.Cạnhtranhvềchovaygiữacáccôngtytàichínhvàngânhàngtrởnênnónghơnbaogiờhết.Tuynhiên,sựbùngphátcủatíndụngcánhânnhưmộtcondaohailưỡi,ẩnchứarấtnhiềurủirođối với hệ thống ngân hàng và lợi nhuận của từng ngân hàng Mặc dù các ngânhàngphải đối mặt với nhiều loại rủi ro nhưng rủi ro vỡ nợ được coi là có ảnh hưởng lớnnhất đến hoạt động tài chínhcho đến nay Nếu rủi ro này xảy ra thì khả năng lỗvốnlàkhôngthểtránhkhỏi.Vìvậy,đểhạnchếrủirophátsinhtừnợxấu,cầnhiểurõcácyếutốchínhtácđộngđến khảnăng trảnợcủa kháchhàng

1.2 TÍNH CẤPTHIẾTCỦAĐỀTÀI

Khônggiốngnhưkháchhàngdoanhnghiệpmàngânhàngcóthểđánhgiáxácsuất trả nợ của họthông qua các chỉ tiêu tài chính cụ thể trên báo cáo tài chính,việcđánhgiákhảnăngtrảnợcủaKHCNkhókhănhơnnhiềudochưathiếtlậpcácđặc

điểm rõ ràng để đánh giá xác suất trả nợ của khách hàng Do đó, kết quả thẩmđịnhphần lớn phụ thuộc vào năng lực và ý kiến chủ quan của CBTD Một thực tế làcùngvớisựtăngtrưởngchovaycánhân,nợxấutạicácngânhàngViệtNamcũnggiatăngtrong thời gian

qua Với phương châm “Mang phồn thịnh đến khách hàng”, Ngânhàng Nông nghiệp và Phát

triển Nông thôn Việt Nam đã luôn là tổ chức tiên phongtrong sự nghiệp phát triểnnông thôn của đất nước với hệ thống mạng lưới chi nhánhtrải dài khắp Việt Nam, các khu vực vùngsâu vùng xa, luôn phấn đấu để xây dựngmột đội ngũ cán bộ vừa giỏi chuyên môn, vừa nhiệt tình,tận tâm với khách hàng,xem sự hài lòng của khách hàng là mục tiêu là động lựcphấn đấu Các số liệu thốngkê gần đây cho thấy, Agribank hiện vẫn là ngân hàng có dư nợ cho vay cá nhân caonhất

hệ thống với dư nợ đạt trên 600.000 tỷ đồng vì vậy mà công tác quản lý rủi ronhằmtránh tình trạng nợ xấu là song song và vô cùng quan trọng Đặc biệt, khiđềcậpđếnnhữngthayđổitronghoạtđộngtíndụngcánhântạicácChinhánhvàPhònggiaodịchcủaAgribank,ChinhánhThịxãBếnCátBìnhDươngđượccoilàmộttrongnhững chi nhánh đáng chú ý trongnhững năm trở lại đây Khi nói đến tín dụng cánhân ở Agribank Bến Cát, có thể nói đây thực sự là

“mảnh đất màu mỡ” mang lạinguồnlợinhuậntươngđốicaochongânhàng.ChinhánhtọalạctạitrungtâmThịxãBếnCát,tỉnhBìnhDươngđượcbaobọcxungquanhbởinhiềukhucôngnghiệp,khudâncư.Đólàlýdotạisaomỗinămngânhàngtiếpnhậnmộtsốlượng

lớnKHCNtừcácngànhnghềkhácnhau(laođộngáotrắng,laođộngáoxanh…)vớicácmụcđíchsửdụngvốnkhácnhau(muađất,muaxe,sửanhà,chănnuôi,sảnxuấtkinhdoanh…).Tuynhiên,nhữ

trongđịabànlàmchohoạtđộngtíndụngliênquanđếnbấtđộngsảnkémổnđịnhvàkhôngcònanto

àn như trước Đồng thời, tác động tiêu cực của đại dịch Covid-19 đến thu nhậpthường xuyên vốn là nguồn trả nợcủa khách hàng, nhất là nhóm khách hàng là côngnhân lao động, khiến khả năng hoàn trả bị hạn chế Tùytheo từng mục đích vay vốnkhác nhau mà việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu và các yếu tố ảnh hưởng đếnkhảnăngtrảnợcũngkhácnhau.Vìnhữnglýdonêutrên,nhậnthấyviệcnghiêncứucácyếutốtácđộngđếnkhảnăngtrảnợcủaKHCNlàcầnthiếtnêntácgiảquyếtđịnh

chọn đề tài: “Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá

nhântại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam– Chi nhánh

ThịxãBếnCátBìnhDương”làmđềtàinghiêncứuchokhoáluậntốtnghiệpcủamình.Quađó,t

ácgiảhyvọngnócóthểgiúpngânhàngthẩmđịnhkháchhàngtốthơncũngnhưngăn ngừa mộtsốrủirotiềmẩntrongtương lai

- Mứcđộtácđộngcủacácyếu tốnàyđếnkhảnăngtrảnợcủaKHCNtạiAgribankBếnCátnhưthếnào?

- GiảiphápnàonhằmnângcaokhảnăngtrảnợcủaKHCNtạiAgribankBếnCát?

1.5 ĐỐITƯỢNGVÀPHẠMVI NGHIÊNCỨU

1.5.1 Đốitượngnghiêncứu

Cácyếutố tácđộng đếnkhảnăngtrảnợcủaKHCNtạiNHTM

1.5.2 Phạmvinghiêncứu

1.5.2.1 Khônggian

ĐềtàiđượcthựchiệntạiNgânhàngNôngnghiệpvàPháttriểnNôngthônViệtNam-Chinhánh Thịxã BếnCátBình Dương

tố đến khảnăng trả nợvay của KHCN

Tác giả lựa chọn mẫu từ nguồn dữ liệu như hợp đồng tín dụng, đơn thếchấpquyền sử dụng đất, đơn xin vay cá nhân… cùng với báo cáo tài chính củaAgribankBến Cát từ 01 tháng 01 năm 2018 đến ngày 31 tháng 12 năm 2020.Phương

- TậphợplýthuyếtvềkhảnăngtrảnợcủakháchhàngvaytạiNHTMđể

hìnhthànhkhunglýthuyếtchokhoáluận

- Xâydựngmôhìnhxácđịnhcácyếutốvàmứcđộảnhhưởngcủacácyếutố nàyđến khả năngtrảnợcủaKHCNtạiAgribank

- Dựatrênkếtquảnghiêncứu,đưarakếtluận,đồngthờiđềxuấtcácgiảiphápnhằmnângcaokhảnăngtrảnợcủaKHCNtạiAgribankBếnCát

1.8 ĐÓNGGÓPCỦAĐỀ TÀI

Đóng góp về thực tiễn: kết quả không chỉ giúp Agribank Bến Cát thẩmđịnhkhách hàng tốt hơn trước khi quyết định cho vay mà còn có thể được sử dụngnhưmộtnguồn tàiliệu để thamkhảo, phục vụ các công tácnghiên cứu khác

1.9 BỐCỤC CỦAKHOÁLUẬN

Khoáluận bao gồm5 chương:

- Chương1:Tổngquan vềnghiên cứu

- Chương2:Cơsởlýthuyếtvàlượckhảocácnghiêncứutrướcvềkhảnăngtrảnợcủakhách hàngcá nhântạiNgân hàngThương mại

- Chương3:Phươngpháp nghiêncứu

- Chương4:Thảoluận vềkếtquảnghiêncứu

- Chương5:Kếtluận vàhạnchế

CHƯƠNG 2.CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁCNGHIÊNCỨUTRƯỚCVỀKHẢNĂNGTRẢNỢCỦAKHÁ CHHÀNGCÁNHÂNTẠINGÂNHÀNGTHƯƠNGMẠI

2.1 CƠ SỞ LÝTHUYẾTVỀCHO VAYKHÁCH HÀNG CÁ NHÂNVÀKHẢNĂNGTRẢNỢCỦAKHÁCHHÀNGCÁNHÂN

2.1.1 Kháiniệmvềcho vay KHCN

2.1.1.1 Kháiniệmvềchovaykháchhàngcá nhân

Luật Các tổ chức tín dụng (2010) có quy định: “Cho vay là hình thức cấptíndụng,theođóbênchovaygiaohoặccamkếtgiaochokháchhàngmộtkhoản tiềnđểsử dụng vàomục đích xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuận vớinguyêntắc có hoàn trảcảgốc vàlãi”

Căn cứ theo Luật Dân sự số 91/2015/QH13 do Quốc hội ban hànhngày24/11/2015vàThôngtư39/2016/TT-

NHNNdoNgânhàngNhànướcbanhànhngày30/12/2016 quy định về hoạt động cho vay của TCTD, chi nhánhngân hàng nướcngoài đối với khách hàng thì chủ thể vay vốn hiện tại là cá nhân và phápnhân Theođó, đối tượng KHCN bao gồm cá nhân và hộ gia đình có giấy chứng nhận đăng kýhộkinh doanh cá thể

Do đó, có thể nói rằng cho vay KHCN là hình thức cho vay mà trongđóNHTM đóng vai trò là người chuyển nhượng quyền sử dụng vốn của mình chocánhân hoặc hộ gia đình sử dụng trong một thời hạn nhất định, phải hoàn trả cả gốcvàlãivớimụcđíchphụcvụđờisốnghoặcphụcvụSXKDdướihìnhthứchộkinhdoanhcáthể

Ngày nay, cùng với sự phát triển vượt bậc của nền kinh tế và sự bùng nổdânsố(hơn96triệungườinăm2019)nhữngnămgầnđây,thịtrườngchovaykháchhàngcá nhân ở ViệtNam trở nên đầy tiềm năng và sôi nổi hơn bao giờ hết Chính vì thế,cácsảnphẩmchovaycánhânngàycàngđượccácngânhàngquantâmvàhoạtđộng

nàyđãtrởthànhnguồnthuquantrọngtronghoạtđộngcủacácNHTMngàynay.Đâychínhlà

cơsởđểcác ngânhàng đẩy mạnhmảngkinhdoanh này

2.1.1.2 Đặcđiểmhoạtđộngcho vay khách hàng cá nhân

Đối tượng của cho vay KHCN là các cá nhân và hộ gia đình có nhu cầuvayvốn sử dụng cho những mục đích sinh hoạt tiêu dùng hay phục vụ hoạt độngSXKDcủacánhânhayhộgiađìnhđó.Khácvớicácdoanhnghiệpvàtổchứckinhtế,KHCNthườngcósốlượngrấtlớn,nhucầuvayvốnrấtđadạngnhưngthôngthườngnhucầuvay vốn của mỗi cá nhân là khôngthường xuyên và chịu ảnh hưởng lớn bởi môitrường kinh tế, văn hóa – xã hội (Hồ Diệu, 2001) Cóthể tóm tắt một số đặc điểmchínhcủa hoạtđộng cho vay KHCNnhưsau:

(i) Quymôkhoảnvaynhỏnhưngsốlượngcáckhoảnvaynhiều

Thông thường quy mô của mỗi khoản vay của KHCN thường nhỏ hơncáckhoản vay của doanh nghiệp Tuy nhiên, dư nợ cho vay KHCN tại các NHTMrấtlớn, chiếm tỷ trọng cao trong tổng dư nợ cho vay của ngân hàng do số lượngKHCNcó nhu cầu vay vốn là rất lớn Do đó chi phí tính trên một đồng dư nợ của KHCN làcaoso vớikhách hàng doanhnghiệp

(ii) Rủiro cho vayKHCNcao

Rủi ro trong cho vay KHCN, nhất là cho vay với mục đích tiêu dùng,thườngcaohơnsovớichovaydoanhnghiệp,donhữngđặctrưngvềkhảnăng tổchức, thiệnchí củangười đi vay, tình trạng công việc và sức khoẻ của người vay… Rủi ro chovay KHCN còn xuất phát từ lý do chất

khôngcao,nguồnthuthậphạnhẹp,phiếndiện,gâykhókhănchonhânviênngânhàngtrongquátrìnhthẩmđịnh/phântíchtín dụng

(iii) Lãisuấtchovaycao

Lãi suất cho vay của các khoản vay KHCN thường cao hơn các khoảnvaykhác Nguyên nhân là do các chi phí của cho vay KHCN lớn, các khoản vaycủaKHCNcómứcđộrủirocao.TheoĐườngThịThanhHải(2014),chovayKHCN

thường có chi phí lớn nhất trong danh mục tín dụng của ngân hàng, bởi quy môcủamỗikhoảnvaythườngnhỏthậmchíkhôngđángkể,songsốlượngcáckhoảnvaylạirấtlớn.Hơnnữa,việccậpnhậtcácthôngtincánhânkhócóthểđầyđủvàchínhxác,do vậy, ngân hàng phải thực hiệnrất nhiều bước trong quá trình cho vay từ lúc tiếpnhậnhồ sơ, thẩmđịnhkhách hàng, giảingânchođến lúcthuhồinợ.

(iv) Tư cách của KHCN là yếu tố khó xác định nhưng có tính chất quantrọng,quyếtđịnh sựhoàn trảkhoảnvay

Tư cách của KHCN là một yếu tố được đánh giá là quan trọng bậc nhấttrongphântíchchovayKHCN,chiphốithiệnchítrảnợcủangườivay.Nóđượcphảnánhthôngquauytíncủangườivaytrongmốiquanhệvớingânhàngvà cácchủthểkhácxung quanh Đây là một yếu tố vôhình không thể lượng hoá được vì vậy việc đánhgiá khách hàng có tư cách tốt hay không phụ thuộc rấtnhiều vào năng lực và kinhnghiệmcủa CBTD

2.1.2 Cácyếutố tácđộngđếnkhảnăngtrả nợ của KHCN

- Khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khiđếnhạnmàchưatính đếnviệc ngânhàngbán tàisản(nếucó)đểhoàn trả;

- Khách hàng có các khoản nợ xấu có thời gian quá hạn trên 90 ngày Trongđó,những khoản thấu chi được xem là quá hạn khi khách hàng vượt hạn mứchoặcđượcthông báomộthạnmức nhỏ hơn dưnợhiện tại.

Theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN do Ngân hàng Nhà nước ban hànhngày21/01/2013quyđịnh:“Nợxấu(NPL)lànợthuộccácnhóm3,4và5”.Cụthể,khoản1,điều

10 của Thông tưnàyquy định phân loạicácnhómnợnhưsau:

- Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) bao gồm: Nợ trong hạn và được đánh giá là cókhảnăng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn; Nợ quá hạn dưới 10 ngàyvàđượcđánhgiálàcókhảnăngthuhồiđầyđủ nợgốcvàlãibịquáhạnvàthuhồiđầyđủnợgốc vàlãicòn lạiđúng thờihạn

- Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày đến90ngày;Nợcơcấu lạithờihạn trảnợlầnđầu

- Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: Nợ quá hạn từ 91 ngày đến 180ngày;Nợ được gia hạn nợ lần đầu; Nợ được miễn, giảm lãi do khách hàngkhông

đủkhảnăngtrảlãitheohợpđồngtíndụng;Cáckhoảnnợphảithuhồitheokếtluậnthanhtra

- Nhóm4(Nợnghingờ)baogồm:Nợquáhạntừ181ngàyđến360ngày;Nợcơcấu lại thời hạn trả

nợ lần đầu quá hạn dưới 90 ngày theo thời hạn trả nợ đượccơ cấu lại lần đầu; Nợ cơ cấu lại thời hạn

hồitheokếtluậnthanhtranhưngđãquáthờihạnthuhồiđến60ngàymàvẫnchưathuhồiđược

- Nhóm5 (Nợcó khảnăng mấtvốn)baogồm:Nợquá hạntrên 360 ngày;Nợcơcấu lại thờihạn trả nợ lần đầu quá hạn từ 90 ngày trở lên theo thời hạn trả nợđược cơ cấu lại lần đầu; Nợ cơ cấu lại

theothờihạntrảnợđượccơcấulạilầnthứhai;Nợcơcấulạithờihạntrảnợlầnthứbatrởlên,kểcảchưabịquáhạnhoặcđãquáhạn;Nợphảithuhồitheokếtluậnthanhtranhưngđãquáthờihạnthuhồitrên60ngàymàvẫnchưathuhồiđược

2.1.2.2 CácyếutốtácđộngđếnkhảnăngtrảnợcủaKHCN

Trongtíndụngngânhàng,cónhiềumôhình/quytắcđượccácNHTMápdụngđể phân tích kháchhàng, đánh giá khả năng hoàn trả của khách hàng Có thể kể đếnmộtsốmô hình sau:

Môhình5C

Mô hình 5C là một trong những mô hình phổ biến mà các NHTM sử dụngđểphân tích các nhu cầu vay vốn của khách hàng Năm chữ C là 5 chữ cái đầu (tiếngAnh)của cácyếu tố được sửdụngtrong mô hìnhnày

Character(Tưcách của kháchhàng ngườiđềnghịcấp tín dụng)

Như đã đề cập trong phần trước của khoá luận, tư cách của khách hàngtrongphântíchnhucầuvayvốnlàvôcùngquantrọngvàđượcưutiênđánhgiátrướctrong5 yếu tố của

mô hình 5C Đây là yếu tố nhằm đánh giá uy tín của người vay, tínhtrung thực trong cung cấp thông tin chongân hàng, những cam kết về trách nhiệmtrongquákhứcóđượctuânthủ mộtcáchkhôngépbuộchaykhông.Nhữngđiềunàyphản ánh thiện chí trả nợ của người vay, là những điều không đơn giản để xácđịnhnhấtlà đốivớicác khách hàng mới

Capital(Vốnhaysứcmạnhtàichínhvàhiệuquảkinhdoanhcủakháchhàng)

Nguồn vốn là một trong những yếu tố quan trọng để quyết định tài trợ haytừchốiphươngánvayvốncủakháchhàng.Phântíchyếutốnàychỉthuần tuýtrênkhíacạnh tài chính ởthời điểm phân tích và trong quá khứ, không liên quan đến các dựbáo tài chính trong tương lai của kháchhàng Thông qua phân tích các chỉ tiêu tàichính của khách hàng, ngân hàng có thểhiểu về khả năng tự chủ tài chính hay mứcđộphụ thuộc nợ(nếucó)của kháchhàng(BùiDiệu Anh, 2020)

Capacitytorepay(Nănglựchoàntrảcủakháchhàng)

kháchhàng.Khixemxétyếutốnày,ngânhàngmuốnxácđịnhkháchhàngcókhảnăngtạoradòngtiềnđểthựchiệnnghĩavụcủamìnhtheođúngcamkếthaykhông?Nhữngnguồntiềnnào

màkháchhàngdùngđểtrảnợ ngânhàng?Ngânhàngcóthểkiểmsoátcácdòngtiềnnàynhưthếnào?

Kháchhàngcóthểtrảnợchongânhàngtừnhiềunguồnnhưngngânhàngđặcbiệtquantâmđếndòngtiềnđượctạoratừphươngánvaycủakháchhàng

Conditions(Cácđiềukiệnmôi trườngkinhdoanh)

Các điều kiện về môi trường kinh doanh có ảnh hưởng rất lớn đến tìnhhìnhhoạtđộngkinhdoanhvàkhảnăngtrảnợcủakháchhàng(BùiDiệuAnh,2020).Yếutố nàyđược xem xét nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của tình hình kinh tế, chínhtrị, xã hội, triển vọng của ngànhnghề… đến thu nhập của khách hàng cũng như bấtkỳsựcản trởnào đếnkhảnăngtrảnợngânhàngcủa ngườivay

Collateral(Bảođảm tíndụng)

Bảo đảm tín dụng giống như một sự ràng buộc trách nhiệm của kháchhàngđối với ngân hàng Trong trường hợp khách hàng vay không có thiện chí hoặc/vàkhông có khả năng hoàn trả nợ thì tài sản bảo đảm là công cụ để ngân hàng thuhồivốn vay (Bùi Diệu Anh, 2020) Cần phải nhấn mạnh, đây là yếu tố nhằm dựphòng,giảmthiểurủiroliênquanđếnkhoảnvay,ngânhàngkhôngcấptíndụngmàchỉdựavàotàisản bảo đảm

Sửdụngmôhình5CtrongtrườnghợpKHCNcóthểphânthànhhainhómyếutố chính tác độngđến khả năng trả nợ của khách hàng: (i) Yếu tố thuộc người vaygồm giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập…(ii) Yếu tố thuộc khoản vay: quy mô,thờihạn vay, lãisuất,tàisản đảmbảo…

Tómlại,dùkhông cólýthuyếtnàođềcậpđếnmứcđộquantrọngcủacácyếutố trong mô hình5C, tuy nhiên việc phân tích khách hàng nên được ưu tiên theo thứtự Tư cách, Vốn, Năng lực hoàn trả, Điều kiện môi trường, Tài sản đảmbảo Ngườita tin rằng việc đánh giá tín dụng theo mô hình này sẽ giảm bớt rủi ro trongcho vayKHCN Mô hình 5C có ưu điểm là đơn giản và dễ hiểu Tuy nhiên, trênthực tế, môhình 5C là mô hình định tính nên các quyết định mang tính chủ quan,phụ thuộc vàocảmtính và nănglực củaCBTD

Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO được xây dựng bởi tổ chứcFairIsaacCorpvớibảnchấtlàcáctínhtoándựatrênmộtphươngtrìnhtoánhọc,sửdụngdữ liệu làthông tin tín dụng của khách hàng từ các báo cáo tín dụng do các tổ chứccung cấp Sau đó FICO sẽ so sánh cácthông tin trên với mẫu chuẩn được đúc kết từhàng trăm ngàn báo cáo tín dụng trongquá khứ để đánh giá rủi ro khi cho vay Mỗikhách hàng sẽ có một điểm số tín dụngriêng, thấp nhất là 300 và cao nhất là 850.Việcchấmđiểmdựa vào cáctiêu chísau:

Bảng2.1 Cáctiêu chíchấmđiểmcủa môhình tíndụng FICO

Tỷt

35% Lịchsửtrảnợ (paymenthistory):Thờigiantrễhạncàngdàivàsốtiềntrễhạncàng nhiều điểmsố tín dụng càng thấp.

30% Dưnợtạicáctổ chức tín dụng(amountowed):Nợquánhiều so vớimứcchophépđặc biệtlàđốivớithẻtíndụng sẽlàmgiảmđiểmsốtín dụng.

15% Độdàicủa lịch sửtín dụng (length ofcredithistory):Thông tin

càngnhiềunămcàng đángtin cậyvàđiểmsốtín dụngsẽcàngcao

10% Số lần vay nợ mới (new credit): Vay nợ thường xuyên bị xem là dấu hiệucókhó khăn vềtàichínhnên điểmsố tín dụngsẽcàng thấp.

10% Các loạitín dụng được sửdụng(typesofcreditused):Các loạinợkhácnhausẽđượctính điểmkhác nhau.

(Nguồn:FederalReserveSystem,2007)

Theo mô hình FICO thì các khách hàng có số điểm từ 700 điểm trở lênđượcxem là khách hàng tốt, từ 620 điểm trở xuống được xem là khách hàng cầncân nhắckhi quyết định cho vay Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO có ưu điểm làđơn giản và dễ thựchiện Tuy nhiên, mô hình còn hạn chế là chưa đánh giá cácyếutốliênquanđếnnhânthâncủakháchhàngvaytrongkhiđâyđượcxemlàmộtyếutốquantrọngảnh hưởng đến khảnăng trảnợcủa khách hàng

Dựavàocáclýthuyếtđãtrìnhbàyở trên,cóthểđánhgiákhảnăngtrảnợcủakháchhàngcăncứvàohainhómchủyếu:(i)Nhómthứnhấtbaogồmcácyếu tốliênquan đến đặcđiểm của khách hàng vay, chẳng hạn như: tính cách/đặc điểm, lịchsửtrảnợ,khảnăngtàichính( i i ) Nhómthứhailàcácyếutốliênquanđếnđặcđiểmcủakhoảnvay,như:quy môkhoảnvay,lãisuất,tàisảnđảmbảo, thờihạnvay…

2.2 LƯỢCKHẢOCÁCNGHIÊNCỨUCÓLIÊNQUAN

Tổng hợp các nghiên cứu trước trong và ngoài nước, cho thấy các yếu tốtácđộngđếnkhảnăngtrảnợcủakháchhàngcóthểphânthànhcácnhómchínhnhưsau:Đặc điểm nhânkhẩu học; Đặc điểm khoản vay; Đặc điểm tình hình tài chính;Đặcđiểmlịchsửtíndụng.Nhìnchung,nhữngyếutốkểtrênlànhữngthôngtinmàkháchhàngphảicung cấpđểngânhàngcóthểđánhgiávàra quyếtđịnhcho vay

Nhóm các đặc điểm nhân khẩu h O ̣c: các yếu tố thuộc “đặc điểm nhân khẩu

học”thông thường bao gồm giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn,tìnhtrạngnhàở…Ngoàira,nhómnàycònbaogồmthôngtinvềđiềukiệnsốngcủakháchhàng Một sốnghiên cứu trước chỉ ra rằng về góc độ giới tính thì nam giới có khảnăng trả nợ thấp hơn nữ giới do bản chất thìnam giới thường ít cẩn trọng hơn vàphạm tội nhiều hơn nữ giới Kết quả nghiêncứu thực nghiệm của Chapman (1990),Weber và Musshoff (2012) đã chứng minh

kếtluậnnữgiớithườngíttạorủirohơnnamgiới.Kếtquảtrêncũngphùhợpvớinghiêncứu của AHRoslan và Mohd Zaini Abd Karim (2009) về các yếu tố ảnh hưởng đếnkhả năng chi trả của các chương trìnhtài chính vi mô ở Malaysia: trường hợp củaAgrobank Cụ thể là tỷ lệ nợ quá hạnđối với khách hàng vay là nam giới cao hơn sovớinữgiới

nhỏ ở Yewa North Local, Nigeria Tác giả lý luận rằng những người nông dân trẻsẽnăng động và dễ dàng tiếp thu kiến thức mới trong sản xuất nông nghiệp hơn nhữngnông dân lớn tuổi do đó mà hiệu quả sản xuất của

họ cao hơn, mang đến nguồn thunhập cao hơn, vì vậy khả năng trả nợ của họ cũng cao hơn.Ngược lại, Chapman(1990) và Kohansal và Mansoori (2009) lại cho rằng độ tuổi

có tương quan cùngchiều đến khả năng trả nợ Các tác giả lý luận rằng tính thậntrọng, kinh nghiệm vàtrải nghiệm tăng lên theo độ tuổi cho nên rủi ro vỡ nợ sẽ thấphơn đối với nhữngngườilớntuổihơn

Nhómcácthôngtinvềtìnhhìnhtàichính:làmộttrongnhữngthôngtinquantrọngđể đánh giá khả năng

trả nợ của khách hàng, phản ánh mức thu nhập và khả năng tàichính của khách hàng Thông tin liên quan đến nhóm này bao gồm: thunhập củangười vay, thu nhập của người đồng trách nhiệm, đặc điểm công việc hiệntại, kinhnghiệmlàmviệchiệntại,tàisảntíchlũy,chiphísinhhoạt…Cácyếutốvềtìnhhìnhtàichính của khách hàng thường được nghiên cứu đến như là: nghề nghiệp, thunhập…

Xét về góc độ nghề nghiệp, các nghiên cứu trước kết luận rằng nhữngkháchhànglàmcáccôngviệcthiếuổnđịnhvàcóđộnguyhiểmcaothìkhảnăngtrảnợthấphơn nhữngngười có nghề nghiệp ổn định và an toàn hơn Nghiên cứu của Chapman(1990) chỉ ra rằng những người làm những công việc đòi hỏitrình độ cao và có tínhổn định có khả năng trả nợ cao hơn những công nhân không lànhnghề Kết quảnghiên cứu của Dadson Awunyo-Vitor (2012) về các yếu tố ảnhhưởng đến trả nợvốn vay của các hộ gia đình tại Gana cũng cho rằng những kháchhàng là công nhâncókhảnăngtrảnợthấp hơnnhữngkhách hànglàmnhững nghềnghiệpkhác

Về mặt lý thuyết thì thu nhập có tác động mạnh mẽ đến khả năng trả nợcủangười vay vì đây là nguồn trả nợ chủ yếu và thường xuyên của khách hàng,cũng làcơ sở chính để ngân hàng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng Một sốnghiêncứu cũng khẳng định điều này như: Chapman (1990) trong nghiên cứu về rủi

ro tíndụngcánhânkếtluậnrằngnhữngkháchhàngcóthunhậpcaothìkhảnăngtrảnợ

cao hơn những khách hàng có thu nhập thấp Hay trong nghiên cứu của KohansalvàMansoori (2009) đã sử dụng mô hình hồi quy Logit để đánh giá khả năng trả nợ củacác hộ nông dân ở tỉnh Khorasan-Razavi của Irancũng cho rằng người thu nhập caosẽ có khả năng trả nợ cao hơn những người thu nhập thấp Tại Việt Nam, TrươngĐông Lộc vàNguyễn Thanh Bình (2011) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đếnkhả năng trả

nợ của các nông hộ ở tỉnh Hậu Giang với 436 hộ nông dân được khảosátnăm2011cũng có nhữngminh chứng ủng hộgiảthuyếttrên

Nhómthôngtinvềdưnợvàlịchsửtíndụng:đượcthểhiệnthôngquacácchỉtiêu:dư nợ của khách

hàng tại các TCTD, số dịch vụ ngân hàng đang sử dụng, thời giansửdụngdịchvụngânhàng,điểmtíndụng…Lịchsửtíndụngcũngthểhiệnmộtphầnthiện chí của người đi vay Ngoài ra, mức độ tin cậy của khách hàng vay đượcđánhgiábằngmứcđộchínhxáccủathôngtinkháchhàngcungcấp.Lịchsửtíndụngphảnánh các giaodịch đã xảy ra giữa khách hàng và các TCTD Một khách hàng có lịchsử tín dụng không tốt như trễ hạn thườngxuyên hoặc không trả sẽ gặp khó khăn khivay các khoản vay mới (Đinh Thị ThanhHuyền và Stefanie Kleimier, 2006) Trongnghiên cứu của Jonathan Crook (1995)với mục đích nâng cao khả năng trả nợ củakhách hàng kết luận rằng những kháchhàng đã từng phát sinh nợ quá hạn sẽ có khảnăng trả nợ thấp hơn những kháchhàng chưa từng phát sinh nợ quá hạn Tại ViệtNam, các nghiên cứu thực nghiệmcủa Lê Huyền Thiên Phú (2013), Nguyễn PhúcMẫn(2015)cũngcó kếtquảủng hộgiảthuyếttrên

Nhóm các đặc điểm của khoản vay:bao gồm một số khía cạnh liên quan đến

khảnăng trả nợ của khách hàng, chẳng hạn như mục đích, thời hạn vay, lãi suất vàquymôkhoảnvay,giátrịtàisảnđảmbảohoặctỷlệsốtiềnvay/giátrịtàisảnthếchấp…Mặc dù đây làmột nhóm các yếu tố liên quan đến khoản vay và thường được mặcđịnh trong các sản phẩm tín dụng nhưngnhững yếu tố này cũng tác động trực tiếpđến khả năng trả nợ của người vay Cáctác giả trước khi nghiên cứu về ảnh hưởngcủa các đặc điểm về khoản vay đến khảnăng trả nợ thường sử dụng các yếu tố như:lãisuất, thờihạn vay,quymô khoảnvay,tàisảnđảmbảo…

Lãisuấtlàyếutốđặcbiệtquantrọngvàđượcsửdụngtronghầuhếtcácnghiêncứu về khả năng trả nợcủa khách hàng vay Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệmđóđềukếtluậnrằnglãisuấtcómốiquanhệngượcchiềuvớikhảnăngtrảnợcủakháchhàng.CácnghiêncứuthựcnghiệmcủaMohammadRezaKohansal(2009),Onyeagochavàcộngsự(2012)ủnghộgiảthuyếtnhữngkháchhàngchấpnhậnkhoảnvay có lãi suất cao có khả năng trả nợ thấp hơn những khách

vớilãisuấtthấphơn.Cáctácgiảlýluậnrằngcáckhoảnvaycólãisuấtcaosẽlàmngườivay gánh chịukhoản chi phí cao hơn và áp lực khi sử dụng các khoản vay nàycũngnặnghơnvàđiềunàycũngphùhợpvớithựctế.TạiViệtNam,nghiêncứucủaTrươngĐông Lộc vàNguyễn Thanh Bình (2011), Bùi Văn Trịnh và Nguyễn Trường Kỳ(2012)cũng có kếtquảtương tự

Xét về mặt lý thuyết, thời hạn vay càng dài thì rủi ro không hoàn trả càngcaodokhókiểmsoátđượckhoảnvaycũngnhưnhữngđiềukiệnkhácthayđổi,dựphóngdòng tiền trả

nợ cũng trở nên kém chính xác hơn Trên thế giới, các nghiên cứu thựcnghiệm của Roslan & Karim (2009), Dadson Awunyo-Vitor(2012) cũng ủng hộ giảthuyết này Tuy nhiên, nghiên cứu của Đặng Thị Cẩm Nhung (2015) với mục tiêuphân tích các yếu

tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngânhàng Nông nghiệp

và Phát triển nông thôn Việt Nam Chi nhánh Long An lại có kếtquảngượclạikhikếtluậnrằng thờihạnvay càngdàithìkhảnăng trảnợcàng cao

Quy mô khoản vay có ý nghĩa quyết định đến khả năng trả nợ của ngườivay,quymôkhoảnvaycànglớnthìkhảnăngtrảnợ

càngcaolàkếtquảtrongnghiêncứucủaBhattvàSui-YangTanin(2002).Doquakhảosát,tácgiảnhậnthấyphầnlớngiátrị của mỗi khoản vay không đáp ứng đượcnhu cầu của người đi vay, điều này làmtăng rủi ro đối với các khoản vay nhỏ Kết quả nghiên cứu

cũngủnghộđiềunàyvớilậpluậnrằngnhữngkhoảnvaylớnsẽdễdànghơntrongviệctạora lợi nhuận

so với các khoản vay nhỏ, các khoản vay nhỏ thường được dùng chonhững trường hợp tiêu dùng hay cáctrường hợp khẩn cấp trong khi các khoản vaylớn thường được dùng để đầu tư tìm

(1983),KohansalvàMansoori(2009)cũngủnghộ giảthuyếttrên.Tuynhiên,pháthiệnnày

trái ngược với nghiên cứu của Jimenez và Saurina (2004) rằng quy mô khoảnvaycàngnhỏthìkháchhàngcàngdễquảnlývàtínhtoántrảnợđúnghạn.KếtquảtươngtựcũngđượckiểmchứngtrongnghiêncứucủaHạThịThiềuDao(2010)vớilậpluậnrằng khoản vay quá lớn thì người vay

sẽ không thể hoàn trả khoản nợ khi đến hạn,tuy nhiên đối tượng trong nghiên cứu này chủ yếu là hộnghèo, thu nhập thấp vàkhôngổn định

Tài sản đảm bảo về lý thuyết sẽ giúp cho khoản vay an toàn hơn cũng nhưlànguồn thu hồi vốn cuối cùng của ngân hàng trong trường hợp khách hàng khôngtrảđược nợ Ngoài ra, tài sản đảm bảo cũng ràng buộc trách nhiệm hoàn trả khoảnvayvớikháchhàng,tạochokháchhàngýthứcđượcnghĩavụtrảnợcủamình.Giátrịtàisản đảm bảocàng lớn thì khả năng trả nợ của khách hàng càng cao là kết quảtrongnghiêncứucủaKohansalvàMansoori(2009).ỞViệtNam,tácgiảLêHuuyềnThiênPhú (2013)

và Nguyễn Phúc Mẫn (2015) cũng ủng hộ giả thuyết trên khi kết luậnrằng những khách hàng vay có tài sảnđảm bảo có khả năng trả nợ cao hơn nhữngkháchhàng vay tín chấp hoặc vaykhôngcó đảmbảo

Nhóm các yếu tố khác:bao gồm những biến động của kinh tế vĩ mô hoặc kinh tế

vimô Thông thường, đây là nhóm yếu tố cả khách hàng và ngân hàng đều khó lườngtrước được Ví dụ như: chínhsách tiền tệ, khủng hoảng kinh tế, thiên tai, chiếntranh… Hơn nữa, một số chi tiêubất thường của khách hàng cũng có thể ảnhhưởngtiêucựcđếnviệchoàntrảkhoảnvay.Cónhữngchiphíkhôngnằmtrongdựkiếncủangườivaynhưbệnhtật,tainạnhoặcthấtnghiệp.Nókhiếnngườiđivayphảichitiêuchonhững khoản nàythay vìdùng nó đểtrả nợ

2.3 TỔNG HỢP KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LÝ THUYẾT VÀ

LƯỢCKHẢOCÁCNGHIÊNCỨUTRƯỚC

Nhưvậy,saukhitìmhiểulýthuyếtvàlượckhảocácnghiêncứutrước,cóthểtậphợpcácyếutốtácđộngđếnkhảnăngtrảnợcủakháchhàngcánhânnhưBảng

2.2 dướiđây:

1 Giớitính

(i)Yếutốthuộckháchhàngvay

Chapman (1990), AH RoslanvàMohd Zaini Abd Karim (2009),WebervàMusshoff(2012)

(i)Yếutốthuộckháchhàngvay

Chapman (1990), Kohansal vàMansoori(2009),Orebiyi(2002),OladeebovsOladeebo(2008) +/-

3 nghiệpNghề

(i)Yếutốthuộckháchhàngvay

Chapman (1990), Dadson

(i)Yếutốthuộckháchhàngvay

Chapman (1990), Kohansal vàMansoori (2009), Trương Đông LộcvàNguyễn ThanhBình (2011) +

5 Lịchsửtíndụng

(i)Yếutốthuộckháchhàngvay

Jonathan Crook (1995), Lê HuyềnThiênPhú(2013),NguyễnPhúc

(ii)Yếutốthuộckhoảnvay

Mohammad Reza Kohansal (2009),Trương ĐôngLộc và Nguyễn ThanhBình(2011),Onyeagochavàcộngsự(2012), Bùi Văn Trịnh và NguyễnTrườngKỳ (2012)

-7 Thời hạnvay

(ii)Yếutốthuộckhoảnvay

Roslan & Karim (2009), DadsonAwunyo-Vitor (2012), Đặng

+/-1 Tác động có hai khả năng: dấu (+) biểu hiện cho tác động cùng chiều; dấu (–) biểu hiện cho tác động ngượcchiều.

8 môkhoảnQuy

vay

(ii)Yếutốthuộckhoảnvay

Maharjan và cộng sự (1983), Zeller(1997), Bhatt và Sui-Yang Tanin(2002), Jimenez và Saurina (2004),KohansalvàMansoori(2009),HạThịThiềuDao (2010)

+/-9 Tàisảnđảmbảo (ii)Yếutốthuộckhoảnv

ay

Kohansal và Mansoori (2009), LêHuuyền Thiên Phú (2013),

(Nguồn: Tácgiả tổng hợp)

Kếtquảtổnghợptrongbảngtrênlàcơsởđểtácgiảxâydựngcácbiếnđộclậptrongmô hình nghiên cứutrong Chương 3

Từ việc tìm hiểu, tổng hợp các lý thuyết cơ bản về hoạt động cho vayKHCNvà khả năng trả nợ của KHCN tại các NHTM cùng với kết quả của các đề tàinghiêncứutrongvàngoàinướccóliênquan,Chương2củakhoáluậnđãxácđịnhcácnhómyếu tố tác độngtrực tiếp và gián tiếp đến khả năng trả nợ của KHCN, bao gồm(i)Nhómyếutốthuộcvềkháchhàngvaynhư:yếutốđặcđiểmnhânkhẩuhọc,tìnhhìnhtàichínhcủangườivay,dưnợvà lịchsửtíndụngcủangườivayvà(ii)Nhómyếutốthuộc về đặc điểm khoản vay, như

sảnđảmbảochokhoảnvay.KhinghiêncứukhảnăngtrảnợcủaKHCN,cónhiềuphươngpháp được các nhànghiên cứu sử dụng, bao gồm cả phương pháp định tính và địnhlượng Các nghiên cứu đã trình bày trong

raquyếtđịnhlựachọnmôhìnhBinaryLogisticđểđolườngkhảnăngtrảnợcủaKHCNtạiAgribankBến Cát

Logisticđượcsửdụngđểdựđoánmộtbiếnphụthuộc(thườnglànhịphân)từmộttậphợpcácbiếnđộc lập Hồi quy Logistic đặc biệt phổ biến trong nghiên cứu y khoa, trong đóbiến phụ thuộc là bệnh nhân có mắc

kếtquảcủaphươngtrìnhlàxácsuấtvàdựavàoxácsuấtđểxácđịnhgiátrịsaucùngcủabiến phụ thuộc.Simon (2007) nói rằng hồi quy Logistic là phương pháp phổbiếnnhấtđượcsửdụngđểphảnhồidữliệunhịphân.Khiphảnhồilànhịphân,nóthườngcódạng1/0,với1thườngbiểuthịthànhcôngvà0thườnglàthấtbại.Tuynhiên,cácgiátrịthựctếmà1và0cóthểnhậnrấtkhácnhau,tùythuộcvàomụcđíchcủanghiêncứu

-L o g i t làmộthàmhoán chuyểncủa xácsuất(P),vàđược địnhnghĩa nhưsau:

1−𝑃

Ưuđiểm củamôhìnhLogistic

- Mô hình Logistic là mô hình định lượng thể hiện tính khách quan, nhấtquán,không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan và khắc phục được những điểmyếu củaphươngpháp định tính 5C

- Kỹ thuật đo lường của mô hình Logistic đơn giản Người phân tích có thểướclượng các tham số của mô hình thông qua các phần mềm như SPSS,Eviews,Stata…

- Mô hình có khả năng đo lường mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lậpđếnbiến phụ thuộc Đây là ưu điểm vượt trội của mô hình Logistic so với cácmôhìnhxếp hạng tín dụng truyềnthống

- Môhìnhcóthểdễdàngbổsungvàsửađổicácbiếnđộclậpđểxácđịnhtácđộngcủatừng yếutố đếnkhảnăng trảnợcủakháchhàng

𝑃

Hayviếtcáchkhác, xácsuất𝑃 ượcđược xác địnhbởicông thức:

+ exp(𝐵′

𝑖𝑖

Dođó,trongmôhìnhLogit,khôngthểnghiêncứuảnhhưởngtrựctiếpcủabiếnđộclập𝑋𝑖l ê nYmàxemxétảnhhưởngcủa𝑋𝑖 ế nđược xácsuấtY nhậngiátrịbằng

1.Ảnhhưởngcủayếutố𝑋𝑖 ế nđược xácsuất𝑃𝑖 ượcđược tínhnhưsau:

tế.Đâylàmộttiêuchíquantrọng,bởivìnếumộtphântíchthốngkêdẫnđếnmộtmôhình rất có ý nghĩa vềmặt toán học nhưng không có ý nghĩa về mặt thống kê thì môhình đó không có giá trị khoa học Việc xác định mô hình tối ưu trong phạm

vi củakhoáluận sẽđược thực hiện dựa vào các kiểmđịnh dướiđây:

3.1.1 Kiểm địnhđacộngtuyến

Trongthốngkê,đacộngtuyến(cònđượcgọilàtínhcộngtuyến)làhiệntượngtrong đó một biến

dự báo trong mô hình hồi quy có thể được dự đoán tuyến tính từcác biến khác với mức độ chính xác đáng kể.Trong trường hợp này, các ước lượnghệ số hồi quy có thể thay đổi thất thường đểđáp ứng với những thay đổi nhỏ trongmô hình hoặc dữ liệu Ví dụ, có hai biến độclập A và B, theo đó nếu A tăng, B tăngvà ngược lại Đa cộng tuyến không làm giảm tính chính xác của dự đoánhoặc độ tincậy của mô hình nói chung, ít nhất là trong tập dữ liệu mẫu; nó chỉ ảnh hưởng đếncác tính toán liên quan đếncác yếu tố dự đoán riêng lẻ Nghĩa là, một mô hìnhhồiquyđabiếnvớicácyếutốđacộngtuyếncóthểchobiếttoànbộnhómcácyếutốdựbáo dự đoánbiến kết quả tốt như thế nào, nhưng nó có thể không đưa ra kết quả hợplệ về bất kỳ yếu tố dự đoán riêng lẻ nào Nếu Variance Inflation

thìhiệntượngđacộngtuyếncóthểxảyra.NếuVIF>10,thìchắcchắncóđacộngtuyếntrongmôhình.NếuVIF<2,đâylàmộtdấuhiệutíchcựcchothấykhôngcóđacộngtuyếnxảyra.Cónghĩalàcácbiếnđộclậpkhôngtươngquanvớinhau(HoàngTrọng&Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)

3.1.2 Kiểmđịnhmứcđộphùhợp

CómộtsựkhácbiệtđángkểgiữaLog-likelihood(cụthểlà-2LL)củamôhìnhcơ sở và mô hìnhmới Nếu mô hình đề xuất có -2LL thấp hơn so với mô hình cơ sởthì điều đó cho thấy rằng mô hình đề xuấtphù hợp hơn và là một cải tiến Để tránhnhầm lẫn các vấn đề, có ba phiên bản khác

Model.Modelluônsosánhmôhìnhđềxuấtvớimôhìnhcơsở.StepvàBlockchỉquantrọngnếuthêm các biến giải thích vào mô hình theo từng bước hoặc phân cấp Nếuchúngtađangxâydựngmôhìnhtheotừnggiaiđoạnthìcácphiênbảnnàysẽsosánh-2LL

của mô hình đề xuất với phiên bản trước đó để xác định xem mỗi tập hợp biếngiảithích mới có đang cải thiện hay không -2LL càng nhỏ thì độ phù hợp của môhìnhcàngcao.Giátrịnhỏnhấtcủa-

2LLlà0(khôngcósaisố)thìmôhìnhcósựphùhợphoànhảo.GiátrịR2chochúngtabiếtgầnđúngmứcđộbiếnthiêntrongkếtquảđượcgiảithích bởimô hình

3.1.3 Kiểmđịnhýnghĩathốngkêcủacáchệsố

Hồi quy Logistic cũng yêu cầu kiểm định giả thuyết null Wald Squaređượcsửdụngđểkiểmtraýnghĩathốngkêcủahệsốhồiquytổngthể.CáchsửdụngSig chokiểm định Wald cũng tuân theo các quy tắc thông thường Wald Chi-Squaređượctínhbằngcáchlấyướctínhhệsốhồiquycủabiếnđộclậptrongmôhìnhlogisticchiachosaisố chuẩncủaướctính hệsốhồiquy,đượcbìnhphương theocôngthức:

Model Coefficientsis được sử dụng để xác định hệ số của các biến độc lập.Nếu sig < 5%, giả thuyếtH 0bị bác bỏ

và ngược lại Nó có nghĩa là tất cả các hệ sốđều khác nhau và khác 0 Hơn nữa, mô

hình này cũng được sử dụng để kiểm địnhrằng mô hình đề xuất (có bao gồm cácbiến giải thích) có là một cải tiến so với môhìnhcơsởhay không

(3.7)

3.2 BỐI CẢNH NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

TẠINGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆTNAM– CHINHÁNHTHỊ XÃBẾNCÁTBÌNHDƯƠNG

3.2.1 Bốicảnhnghiêncứu–GiớithiệuvềAgribankBếnCát

3.2.1.1 Sơlượcvềquátrìnhhìnhthành

Quá trình hình thành và phát triển của Ngân hàng Nông nghiệp và PháttriểnNông thôn Việt Nam - Chi nhánh Thị xã Bến Cát Bình Dương gắn liền với sựhìnhthành và phát triển của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn ViệtNam.Trước năm 1988, Agribank Bến Cát chính là Ngân hàng Nhà nước huyện BếnCát,trực thuộc Ngân hàng Nhà nước tỉnh Sông Bé, hoạt động theo cơ chế bao cấp.Ngày19/6/1988, theo quyết định số 340/QĐ-NHNo-02 của Tổng Giám đốc Ngân hàngNông nghiệp và Phát triểnNông thôn Việt Nam, Ngân hàng Nông nghiệp BếnCátchínhthứcđổitênthànhNgânhàngNôngnghiệpvàPháttriểnNôngthônhuyệnBếnCát (nay làthị xã Bến Cát), trụ sở đường 30/4, khu phố 2, phường Mỹ Phước, thị xãBến Cát, tỉnh Bình Dương Đây là Chi nhánh loại II trực thuộc

NôngnghiệpvàPháttriểnNôngthônViệtNamchinhánhtỉnhBìnhDương,hoạtđộngtheohìnhthứcdoanhnghiệpNhànước,hạch toánđộclậpvàcó tưcáchphápnhân.Ngoàira, Chi nhánh còn có 01 Phònggiao dịch trực thuộc có địa chỉ tại Ấp Xà Mách,ThịtrấnLaiUyên,HuyệnBàuBàng,TỉnhBìnhDươngnhằmphụcvụcácnhucầuvềsảnphẩm,dịchvụngânhàngchodâncưtrênđịabànhuyệnBàuBàngvàcácxã,phường,thịtrấn thuộchuyệnPhúGiáolân cận

3.2.1.2 Tổng quan về tình hình hoạt động tín dụng cá

nhânDoanh số cho vay

Trong3nămgầnđây,hoạtđộngchovayKHCNcủangânhàngdiễnrarấttốt,cụ thể là doanh sốcho vay liên tục tăng ổn định qua các năm Dưới đây là doanh thuchovay KHCNcủaAgribank Bến Cát

Bảng3.1 Doanhsố cho vayKHCNAgribank BếnCátgiaiđoạn2018 – 2020

Tóm lại, doanh số cho vay cá nhân tăng qua từng năm Đặc biệt, tronggiaiđoạn 2019 – 2020, tác động của đại dịch Covid-19 đến ngành ngân hàng làkhôngnhỏ tuy nhiên Chi nhánh vẫn duy trì được sự tăng trưởng trong doanh số chovay cánhân Qua đó có thể thấy Chi nhánh đã thực hiện tốt công tác tiếp thị cũngnhư quảnlýnợ, chủ động kiểmsoáttốttrongmọitình huống

Doanhsốthunợ

Doanhsốthunợcủangânhàngsẽthểhiệnsốlượng,quymôtíndụngvàhiệuquảsửdụngvốnthôngquaviệckháchhàngtrảnợ.Nếukháchhàngluôntrảnợđúnghạn và sử dụng đúng mục đích thì điều

đó minh chứng cho việc khách hàng sử dụngvốn vay là hiệu quả và ngân hàng đáp ứng tốt nhu cầu vay của khách hàng Từđógiúpngân hàng có được lợinhuận kinhtếcao

Doanh số thu nợ cá nhân tại Agribank Bến Cát giai đoạn

2018 - 20201,400,000

trunghạnchiếmtỷtrọngcaonhất.Bêncạnhđó,doanhsốthunợngắn hạn cũng tăngđều và ổnđịnh qua cácnăm

Nhìn chung, ta thấy tổng dư nợ của Ngân hàng vẫn tăng trưởng ổn địnhtrong3nămgầnđây(Hình3.2).Trongđó,sựtăngtrưởngmạnhmẽcủadưnợtrunghạnlànguyênnhânchínhdẫnđếnsựtăngtrưởngcủatổngdưnợquacácnăm.Tráilại,dư

2020

(Nguồn:Agribank Bến Cát)Hình3.2 Dưnợcho vayKHCNAgribank Bến Cátgiaiđoạn 2018 – 2020

Xétvềdưnợngắnhạn,đâylànguồnbổsungkịpthờicho cácnhucầuvềvốnngắn hạn củakhách hàng Bởi vì nó giúp khách hàng giải quyết, tháo gỡ các vấn đềvà khó khăn về tài chính tạm thời Đồngthời, vay vốn ngắn hạn sẽ giúp khách hàngcóthểtiếtkiệmchiphílãisuấthơn.Trongkhiđó,dưnợtrung hạnlà nguồnvốn chocácphươngánsảnxuấtkinhdoanh,mangtínhlâudài,việclựachọnchovaydàihạnsẽlàmgiảmgánhnặng,áplựctrảlãi,trảgốcvàgiúpkháchhànglinhhoạthơntrongviệc trả nợ Tuy nhiên, giai đoạn năm 2019 và 2020 với sự bùng nổ và kéo dài củadịchbệnh đã làm cho nhiều khách hàng e ngại đầu tư, phần đông khách hàng cótâmlýchờdịchbệnhđiquarồimớiđivaylànguyênnhânchínhdẫnđếndưnợngắn

hạncủaChinhánh giảm