Hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển việt nam

Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi không gian: 04 Chi nhánh của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam gồm: Chi nhánh Hà Nội, Chi nhánh Đà Nẵng, Chi nhánh TP.HCM, Chi nhánh Cần Thơ - Ph

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

TRỊNH ĐÌNH CƯỜNG

HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG

CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS PHẠM TỐ NGA

TP.Hồ Chí Minh - 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi Các số liệu và kết quả nêu trong luận văn là trung thực

Những kết luận, giải pháp và kiến nghị của luận văn chưa từng được ai công

bố trong bất kỳ công trình khoa học nào

Tác giả luận văn

Trịnh Đình Cường

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục các hình vẽ, đồ thị

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN

VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1

1.1 Cho vay tiêu dùng cá nhân 1

1.2 Tổng quan về xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 2

1.2.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 2

1.2.2 Đặc điểm của xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng: 3

1.2.3 Mục tiêu xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 4

1.2.4 Vai trò của xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 4

1.2.5 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 6

1.2.6 Các phương pháp xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 8

1.2.6.1 Phương pháp chuyên gia 8

1.2.6.2 Phương pháp thống kê 9

1.2.6.3 Phương pháp kết hợp 12

1.3 Các nghiên cứu về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 12

1.3.1 Nghiên cứu mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006) 12

1.3.2 Nghiên cứu mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier (2006), 13

1.4 Một số mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 14

1.4.1 Một số mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng phổ biến nhất trên thế giới 14

1.4.2 Một số mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của các Ngân hàng thương mại Việt Nam và công ty kiểm toán có xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 17

1.5 Đánh giá mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng 20

1.5.1 Số lượng các chỉ tiêu trong hệ thống xếp hạng tín dụng 21

1.5.2 Khả năng hạn chế lỗi của mô hình xếp hạng tín dụng 26

1.6 Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 26

1.6.1 Các yếu tố chủ quan 26

1.6.2 Các yếu tố khách quan 27

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 28

CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM 29

2.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 29

2.1.1 Quá trình hình thành và phát triển 29

2.1.2 Kết quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam giai đoạn 2011 - 2013 30

2.2 Quy định của Ngân hàng Nhà nước về xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 32

2.3 Thực trạng xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 33

2.3.1 Quy định chung 33

2.3.2 Nội dung chấm điểm xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 36

2.3.3 Quy trình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 38

2.3.4 Vai trò của hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 40

2.3.5 Đánh giá hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 41

2.3.5.1 Những kết quả đạt được 42

2.3.5.2 Những điểm cần hoàn thiện trong hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 42

2.4 Ứng dụng mô hình Logistic hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 47

2.4.1 Kiểm định các hệ số và đo lường độ phù hợp của mô hình Logistic 47

2.4.2 Lựa chọn biến số 48

2.4.3 Chọn mẫu 51

2.4.3.1 Xác định kích thước mẫu 51

2.4.3.2 Phương pháp chọn mẫu 52

2.4.4 Ước lượng hồi quy Binary Logistic 53

2.4.4.1 Xử lý biến độc lập 54

2.4.4.2 Kết quả hồi quy Binary Logistic 55

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 57

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM 58

3.1 Định hướng phát triển hoạt động tín dụng tiêu dùng giai đoạn 2014 - 2016 tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 58

3.2 Giải pháp hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 59

3.2.1 Giải pháp đối với các yếu tố chủ quan 59

3.2.2 Kiến nghị đối với các yếu tố khách quan ảnh hưởng đến việc hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam 64

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 67

KẾT LUẬN 68 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Kết quả hoạt động kinh doanh của BIDV giai đoạn 2011 - 2013

Bảng 2.2 Nguyên tắc XHTD cá nhân vay tiêu dùng

Bảng 2.3 Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV

Bảng 2.4 Thống kê hoạt động cho vay tiêu dùng từ năm 2004 đến 2013

Bảng 2.5 Một số chỉ tiêu của Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV Bảng 2.6 Biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu

Bảng 2.7 Số lượng khách hàng cá nhân vay tiêu dùng theo mẫu

Bảng 2.8 Kích thước mẫu dùng để nghiên cứu

Bảng 2.9 Kết quả ước lượng hồi quy Binary Logistic

Bảng 3.1 Kế hoạch kinh doanh hoạt động tín dụng tiêu dùng giai đoạn 2014 - 2016

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Sơ đồ 2.1 Quy trình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại BIDV

MỞ ĐẦU

1 Vấn đề nghiên cứu

Bất cứ giai đoạn nào của nền kinh tế, tín dụng tiêu dùng đều có vai trò kích cầu, thúc đẩy tiêu thụ, gián tiếp thúc đẩy sản xuất “Vay tiêu dùng trước, trả nợ sau” vốn là đặc điểm văn hoá rất phổ biến ở các nước phát triển, đặc biệt là ở Mỹ, chính

“văn hoá” này đã trở thành một trong những động lực thúc đẩy nền kinh tế tăng trưởng Ở các nước phát triển, dư nợ cho vay tiêu dùng chiếm khoảng từ 40% đến 50%/tổng dư nợ cho vay

Cùng với xu thế chung, vay tiêu dùng là một nhu cầu thiết yếu ngày càng tăng mạnh ở Việt Nam Theo đánh giá của các chuyên gia, Việt Nam còn rất nhiều tiềm năng đối với tín dụng tiêu dùng; Bởi vì, Việt Nam là một trong những nước đông dân số trẻ, chủ yếu ở trong độ tuổi có nhiều nhu cầu mua sắm, tiêu dùng, và thu nhập của người dân đang có xu hướng tăng Thực tế cho thấy, những ngân hàng thương mại đạt lợi nhuận cao trong thời gian qua, nguồn thu chiếm tỷ trọng lớn nhất chủ yếu đến từ khối tín dụng cá nhân Điều đó giải thích cho hiện tượng những năm gần đây các TCTD chuyển sang chiến lược tăng tỷ trọng dư nợ cho vay tiêu dùng, trong đó có cả Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

Song song với chiến lược phát triển tín dụng tiêu dùng, các TCTD cũng phải tăng cường biện pháp quản trị rủi ro tín dụng; Bởi vì, cho vay tiêu dùng là một trong những danh mục cho vay có độ rủi ro cao Để giảm thiểu rủi ro tín dụng, “xếp hạng tín dụng” là một trong những kỹ thuật của biện pháp sàng lọc khách hàng được các TCTD sử dụng phổ biến và có hiệu quả Về mặt pháp lý, hệ thống XHTD là cơ sở cho các TCTD xây dựng khung đánh giá rủi ro tín dụng, từ đó có thể phân loại nợ

và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, được NHNN quy định tại điều 4 và điều 7 Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 và khoản 3, điều 5 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013

Tuy nhiên, hiện nay hầu hết các Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của các TCTD Việt Nam đều được xây dựng theo phương pháp chuyên gia;

Nghĩa là, việc lựa chọn, quyết định toàn bộ các yếu tố cơ bản của Hệ thống xếp hạng tín dụng (bộ chỉ tiêu, trọng số điểm từng phần, từng chỉ tiêu, công thức tổng hợp điểm,…) hoàn toàn phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của các chuyên gia; hoặc phương pháp chuyên gia kết hợp với phương pháp thống kê Tuy nhiên, việc

sử dụng phương pháp thống kê chỉ đơn thuần là thống kê mô tả, chưa sử dụng các

mô hình kinh tế lượng trong quá trình xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng Vì vậy, kết quả xếp hạng tín dụng chưa thực sự làm thước đo để lượng hóa rủi ro Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) cũng không phải là trường hợp ngoại lệ, hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của BIDV

cũng có những nhược điểm nêu trên Do đó, “Hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam” là lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu của tác giả

2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát: Trên cơ sở các chỉ tiêu chấm điểm của mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, tác giả vận dụng phương pháp Logistic để hình thành mô hình XHTD mới đối với cá nhân vay tiêu dùng thay thế cho mô hình hiện tại

Mục tiêu cụ thể:

- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của cá nhân vay tiêu dùng Phân tích sự ảnh hưởng và định lượng mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đó đến khả năng trả nợ của cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

- Vận dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để tính xác suất trả nợ của cá nhân vay tiêu dùng Từ đó, đề xuất áp dụng mô hình XHTD mới thay thế mô hình XHTD hiện hữu đối với cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

3 Đối tượng nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu là hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

- Đối tượng khảo sát chính là những hồ sơ tín dụng cho vay tiêu dùng tại một

số chi nhánh của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam trên toàn quốc

4 Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi không gian: 04 Chi nhánh của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam gồm: Chi nhánh Hà Nội, Chi nhánh Đà Nẵng, Chi nhánh TP.HCM, Chi nhánh Cần Thơ

- Phạm vi thời gian: tác giả thu thập thông tin tín dụng của những khách hàng

cá nhân vay tiêu dùng, có thông tin và kết quả xếp hạng tín dụng trên hệ thống XHTD của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam tại thời điểm ngày 02/01/2014 Trong khoảng thời gian từ ngày 01/01/2011 đến 31/12/2013

- Phạm vi chuyên môn: dữ liệu nghiên cứu là thông tin xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

5 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính kết hợp với phương pháp định lượng Quá trình nghiên cứu được tiến hành theo quy trình suy diễn; bắt đầu bằng việc sử dụng các lý thuyết nền về XHTD cá nhân vay tiêu dùng, lựa chọn những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của cá nhân vay tiêu dùng Trên cơ sở ứng dụng mô hình Binary Logistic để hoàn thiện mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng hiện hữu của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

Để hoàn thiện mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng, tác giả sử dụng phương pháp thực nghiệm và phương pháp thống kê mô tả; Ứng dụng mô hình hồi quy Binary Logistic và xử lý bằng phần mềm SPSS để tìm ra các hệ số ước lượng của

mô hình hồi quy Binary Logistic Qua đó, tác giả xác định được mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến khả năng trả nợ của cá nhân vay tiêu dùng

6 Kết cấu của luận văn

Ngoài phần phần mở đầu, kết luận và các danh mục, phụ lục kèm theo, kết cấu của luận văn gồm 3 chương:

Chương 1: Tổng quan về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

tại ngân hàng thương mại Chương 2: Ứng dụng mô hình Logistic hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng

cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

Chương 3: Giải pháp hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu

dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

1.1 Cho vay tiêu dùng cá nhân

Cho vay tiêu dùng là một hình thức tín dụng, qua đó ngân hàng cho khách hàng là cá nhân vay một lượng tiền nhất định để mua hàng hoá, dịch vụ sử dụng cho mục đích tiêu dùng (Nguyễn Văn Tiến, 2013)

Cho vay tiêu dùng có những đặc điểm của một khoản vay nói chung, đó là thời hạn vay, tính hoàn trả và lãi suất Ngoài ra, cho vay tiêu dùng còn có những điểm đặc thù sau:

- Đối tượng được cấp tín dụng: Là cá nhân có năng lực pháp luật dân sự và năng lực hành vi dân sự; Có nguồn thu nhập ổn định bảo đảm trả được nợ vay cho ngân hàng; Có tài sản bảo đảm hoặc được sự bảo lãnh của bên thứ ba

- Mục đích tín dụng: Để mua hàng hoá và dịch vụ sử dụng vào mục đích tiêu dùng, chứ không phục vụ mục đích sản xuất kinh doanh Các hàng hoá, dịch vụ chủ yếu gồm: nhà ở, đất ở, đồ dùng gia đình, phương tiện đi lại, giáo dục, y tế, du lịch,

- Quy mô các món vay thường nhỏ, nhưng số lượng các món vay lại lớn Do các món vay có giá trị nhỏ, nên chi phí tổ chức cho vay cao, đây là một trong những nguyên nhân khiến cho lãi suất cho vay tiêu dùng thường cao hơn lãi suất cho vay thương mại hay công nghiệp

- Nhu cầu tiêu dùng của khách hàng thường phụ thuộc vào chu kỳ kinh tế Khi kinh tế tăng trưởng, người dân lạc quan về thu nhập trong tương lai nên có xu hướng tăng chi tiêu cho tiêu dùng, kích thích tín dụng tiêu dùng tăng trưởng; Ngược lại, khi kinh tế suy thoái, thu nhập của người dân giảm, họ bi quan lo lắng về nguy

cơ thất nghiệp nên có xu hướng tiết kiệm, chi tiêu ít hơn, khiến cho tín dụng tiêu dùng giảm

- Mức thu nhập và trình độ học vấn là hai biến số có mối quan hệ mật thiết tới nhu cầu vay tiêu dùng của khách hàng: Người có thu nhập càng cao thì chi tiêu càng nhiều, việc vay mượn được xem như công cụ để đạt được mức sống cao hơn, tiện nghi hơn; Người vay có trình độ học vấn cao thì các khoản vay của họ thường an toàn hơn không chỉ vì có nguồn trả nợ tốt, mà còn do nhận thức, ý thức trả nợ, và tư cách đạo đức của người vay Học vấn cao thường nhận được sự tin tưởng của các TCTD nên họ dễ dàng được vay và có xu hướng vay được nhiều hơn Ngược lại, những người có học vấn thấp thường vay khó hơn, số tiền vay được ít hơn, chịu sự giám sát chặt chẽ của các TCTD, thậm chí không được cấp tín dụng

- Chất lượng thông tin tài chính của cá nhân vay tiêu dùng thường không cao Trong khi các công ty muốn vay vốn ngân hàng thì phải xuất trình các báo cáo tài chính và thường phải có xác nhận của công ty kiểm toán; còn thông tin tài chính cá nhân rất khó kiểm chứng được Mặt khác, các thông tin về khách hàng cá nhân chủ yếu là do khách hàng tự cung cấp nên độ chính xác không cao

- Tư cách của khách hàng là yếu tố khó xác định, song lại rất quan trọng, quyết định sự hoàn trả của khoản vay Cũng như bất kỳ khoản vay nào, đây là chỉ tiêu quan trọng để ngân hàng thẩm định trước khi quyết định cấp tín dụng Đối với cho vay tiêu dùng, thì tư cách người vay lại càng có vai trò quan trọng, nhưng đây là yếu tố định tính nên ngân hàng khó xác định chính xác Tư cách người vay quyết định đến việc sử dụng vốn vay đúng mục đích và là yếu tố quyết định thiện chí hoàn trả nợ vay Do đó, tư cách của người vay càng được đánh giá cao, thì khả năng trả

nợ của khách hàng càng cao, rủi ro tín dụng càng thấp

1.2 Tổng quan về xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

1.2.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

Xếp hạng tín nhiệm (credit ratings) là thuật ngữ do John Moody (người sáng lập công ty đánh giá tín dụng Moody’s của Mỹ, là một trong 3 công ty đánh giá tín dụng lớn nhất trên thế giới hiện nay) đưa ra năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt”, khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng

đầu tiên cho 1500 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gồm 3 chữ

cái A, B, C được xếp lần lượt từ Aaa (mức ổn định cao nhất) đến C (mức rủi ro cao

nhất)

Hiện nay, những ký hiệu này trở thành chuẩn mực quốc tế Ở Việt Nam, thuật ngữ “credit rating” được dịch với nhiều nghĩa khác nhau, như: xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng tín dụng, đánh giá tín nhiệm Thuật ngữ “xếp hạng tín nhiệm” có nội dung rộng hơn thuật ngữ “xếp hạng tín dụng” vì nó không chỉ là xếp hạng (hoặc đánh giá) về năng lực tài chính mà còn bao gồm nhiều yếu tố khác Trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ xem xét đến những yếu tố ảnh hưởng đến việc trả nợ của đối tượng được cấp tín dụng nên tác giả sẽ sử dụng thuật ngữ “xếp hạng tín dụng” xuyên suốt trong bài nghiên cứu

Có nhiều định nghĩa khác nhau về xếp hạng tín dụng Tuy nhiên đặc điểm chung của XHTD là công việc chấm điểm các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả

nợ của một đối tượng trên cơ sở đo lường rủi ro tín dụng Với tổng điểm đạt được, đối tượng đó sẽ được xếp vào một nhóm các đối tượng có chung mức độ rủi ro tín dụng

Theo đó, có thể khái quát một cách đơn giản như sau:

“XHTD là việc chấm điểm tín dụng để phân loại, sắp xếp một đối tượng trên

cơ sở đo lường rủi ro tín dụng” (Nguyễn Trọng Hoà, 2010)

Đối tượng của XHTD là các cá nhân, doanh nghiệp xin cấp tín dụng, các quốc gia,

Như vậy, XHTD cá nhân vay tiêu dùng là việc chấm điểm tín dụng để phân loại, sắp xếp một cá nhân xin vay vốn phục vụ cho mục đích tiêu dùng, trên cơ sở

đo lường rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng của các tổ chức tín dụng do khách hàng không trả được nợ hoặc trả nợ không đúng hạn theo cam kết (Trần Huy Hoàng, 2011)

1.2.2 Đặc điểm của xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng:

- Được tiến hành dựa trên những thông tin của đối tượng xin cấp tín dụng

- Chỉ thực hiện chức năng đánh giá mức độ rủi ro tín dụng của một cá nhân vay tiêu dùng

- Chỉ có giá trị trong một khoảng thời gian nhất định

- Không bao gồm các chỉ tiêu tài chính, gồm nhóm chỉ tiêu thanh khoản, nhóm chỉ tiêu hoạt động, nhóm chỉ tiêu cân nợ, nhóm chỉ tiêu thu nhập, nhóm chỉ tiêu dòng tiền; và cũng không bao gồm các chỉ tiêu phi tài chính như: ngành nghề kinh doanh, triển vọng ngành, thị trường và khách hàng tiêu thụ, vị thế cạnh tranh, đối thủ cạnh tranh, sự phụ thuộc vào các đối tác, trình độ và chất lượng đội ngũ quản lý

và lực lượng lao động,

1.2.3 Mục tiêu xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

Các TCTD thực hiện XHTD cá nhân vay tiêu dùng nhằm đạt được những mục tiêu sau:

- Nhằm quản lý rủi ro tín dụng, để tối đa hóa tỷ suất thu nhập đã được điều chỉnh bởi rủi ro tín dụng trong phạp vi hợp lý, chấp nhận được

- Tiết kiệm thời gian, giảm bớt sự can thiệp bằng những đánh giá chủ quan của con người đối với khách hàng xin cấp tín dụng

- Làm căn cứ để các TCTD đưa ra các quyết định cấp tín dụng, và đưa ra cảnh báo sớm đối với những trường hợp có mức rủi ro cao

- Làm bộ chỉ tiêu thống nhất trong xét duyệt hồ sơ xin cấp tín dụng, đảm bảo

- Hỗ trợ phê duyệt tín dụng: Hệ thống XHTD hiệu quả cho phép các TCTD

cải thiện tính chính xác việc ra quyết định cấp tín dụng, cung cấp phương tiện hỗ trợ

để quá trình này trở nên hiệu quả, tiết kiệm thời gian, chi phí và giảm bớt sự can thiệp từ con người Trong giai đoạn thẩm định, kết quả XHTD được sử dụng để quyết định việc đồng ý hay từ chối cấp tín dụng cho khách hàng, tối ưu hóa tỷ lệ phê duyệt các đề nghị vay vốn thông qua việc xác định một mức điểm từ chối

- Thực hiện quản trị rủi ro tín dụng: Hệ thống XHTD là một công cụ để đánh

giá mức độ rủi ro của khách hàng Hệ thống XHTD chuẩn mực sẽ giúp các TCTD đánh giá được một khách hàng “tốt” hoặc “xấu” xét về khả năng trả nợ, cũng như xác định xác suất vỡ nợ của người vay, nhờ tích hợp trong nó các nguyên tắc, chính sách và tiêu chuẩn tín dụng căn bản của các TCTD Hệ thống XHTD tạo ra một căn

cứ độc lập để TCTD đánh giá hiệu quả quá trình quản trị rủi ro của các bộ phận có trách nhiệm liên quan, bảo đảm rằng chức năng cấp tín dụng được quản lý phù hợp, các tài sản có rủi ro tín dụng nằm trong các giới hạn, thống nhất với các tiêu chuẩn,

và khả năng phát hiện sớm các khoản tín dụng xấu

- Hỗ trợ xác định lãi suất cho vay: Mức lãi suất cho vay phải phù hợp và đủ để

bồi hoàn tổn thất tín dụng, và tương ứng với mức độ rủi ro XHTD thực hiện chức năng phân loại các mức độ rủi ro, và là một trong những căn cứ tin cậy để định giá các khoản tín dụng, theo nguyên tắc mức XHTD thấp (rủi ro cao) sẽ tương ứng với mức lãi suất cao và ngược lại

- Hỗ trợ quản lý và quản trị khách hàng: Quan hệ khách hàng của các TCTD

phụ thuộc vào mức độ XHTD của khách hàng đó Những khách hàng vay có mức rủi ro cao cần phải theo dõi, kiểm soát, đánh giá thường xuyên Ngược lại, những khách hàng tốt với mức XHTD cao sẽ được ưu ái hơn trong các quan hệ giao dịch

- Làm căn cứ để trích lập dự phòng tín dụng: Mức trích lập dự phòng cho các

khoản tín dụng phụ thuộc vào mức độ rủi ro của khoản tín dụng đó Ngoài ra, để dự phòng bù đắp cho tổn thất tín dụng, các TCTD cũng áp dụng chính sách bảo đảm tín dụng phù hợp với mức độ rủi ro của khoản tín dụng đó; Theo đó, các khoản cấp tín

dụng có mức rủi ro cao (mức XHTD thấp) sẽ phải có tỷ lệ bảo đảm tín dụng cao và ngược lại

- Hỗ trợ công tác quản lý thông tin theo danh mục và tạo lập báo cáo: Dữ liệu

đưa vào hệ thống XHTD là rất phong phú, và thuộc nhiều loại trường thông tin khác nhau liên quan đến người vay và khoản tín dụng được cấp Hơn nữa, hệ thống XHTD thường được các TCTD thiết lập trên nền tảng công nghệ tin học cao, cho phép chiết xuất, quản lý các trường thông tin theo từng danh mục yêu cầu và đưa ra

hệ thống báo cáo hiệu quả

 Đối với khách hàng cá nhân vay tiêu dùng

- Khách hàng cá nhân vay tiêu dùng thường muốn hồ sơ vay vốn của họ được quyết định một cách nhanh chóng Một trong những ưu điểm của XHTD là hoàn toàn loại bỏ những đánh giá mang tính chủ quan của nhân viên tín dụng, nhờ đó làm giảm đáng kể thời gian quyết định cấp tín dụng của các TCTD Do đó, hệ thống XHTD của các TCTD rất có ý nghĩa đối với các cá nhân vay tiêu dùng

- Khách hàng có điểm tín dụng càng cao (độ rủi ro thấp) thì sẽ có nhiều cơ hội được cấp tín dụng dễ dàng hơn Mặt khác, các TCTD thường đưa ra nhiều khuyến khích hơn đối với các khách hàng có mức rủi ro thấp, như: lãi suất cho vay thấp, vị thế ưu tiên, hạn mức tín dụng cao, tỷ lệ tài sản bảo đảm/nợ vay thấp, Ngược lại, sẽ không có hoặc ít có sự ưu ái hơn đối với những đơn xin cấp tín dụng có điểm tín dụng thấp

1.2.5 Nguyên tắc xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

Mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng thường bao gồm nhiều chỉ tiêu được cho điểm, mức xếp hạng của khách hàng sẽ tương ứng với tổng điểm do mô hình tổng hợp Theo đó, việc XHTD cá nhân vay tiêu dùng được thực hiện theo những nguyên tắc sau:

Nguyên tắc 1: kết hợp phân tích các nhân tố định tính với nhân tố định lượng

Theo Hiệp ước Basel II, Ủy ban Basel khuyến nghị các NHTM lựa chọn phương pháp XHTD nội bộ cần phải kết hợp phân tích nhiều nhân tố định tính với

nhân tố định lượng để phân biệt rõ giữa các cấp độ rủi ro tín dụng Các nhân tố định lượng dùng để thống kê các quan sát được đo bằng số, các quan sát không thể đo lường bằng số được xếp vào dữ liệu định tính

Nguyên tắc 2: Thực hiện phân tích thứ tự từ các yếu tố vĩ mô ảnh hưởng đến

người vay đến các yếu tố của bản thân người vay

Nguyên tắc 3: Xây dựng thang điểm cho các mức xếp hạng phải đảm bảo

phân biệt được mức độ rủi ro tín dụng giữa các nhóm khách hàng

Nguyên tắc 4: Việc thu thập thông tin để đưa vào mô hình XHTD cần được

thực hiện một cách khách quan, linh hoạt Xem xét tất cả các thông tin được biết về khách hàng tại thời điểm nộp đơn xin cấp tín dụng, và các thông tin từ cơ sở dữ liệu lịch sử được lưu trữ tại các TCTD, có xem xét lịch sử vay và trả nợ trước đây của khách hàng Thông tin của người xin cấp tín dụng phải được khai thác từ nhiều nguồn khác nhau để có cái nhìn toàn diện và trung thực

Theo Hiệp ước Basel II, Ủy ban Basel khuyến nghị các NHTM có thể lựa chọn một trong 3 phương pháp XHTD gồm: phương pháp XHTD nội bộ cơ bản, phương pháp XHTD nội bộ nâng cao, và phương pháp XHTD tiêu chuẩn Trong đó, phương pháp XHTD tiêu chuẩn là phương pháp mà các NHTM dựa vào thông tin XHTD của các tổ chức xếp hạng bên ngoài (như Moody’s, Standard & Poor’s, Fitch

- Đây là 3 tổ chức đánh giá tín dụng lớn nhất và uy tín nhất thế giới hiện nay, chiếm 95% thị phần đánh giá tín dụng toàn cầu, S&P và Moody’s có trụ sở tại Mỹ, Fitch

có cả trụ sở tại Mỹ và Anh) Phương pháp này được áp dụng phổ biến tại các nước phát triển, nhưng không thích hợp và không được ưa chuộng tại các nước châu Á (trong đó có Việt Nam) Các tổ chức xếp hạng bên ngoài phải thỏa mãn 6 tiêu chí bao gồm: sự khách quan, tính độc lập, tổ chức quốc tế, công khai thông tin trọng yếu (phương pháp luận, định nghĩa khách hàng không trả được nợ, ), nguồn lực, và

sự tin cậy (Basel II) Tại Việt Nam và các nước châu Á, hai phương pháp XHTD nội bộ được sử dụng phổ biến hơn Với phương pháp XHTD nội bộ, các NHTM chỉ ước lượng xác suất người vay không trả được nợ trên cơ sở thông tin nội bộ của ngân hàng và thông tin thu thập được từ hồ sơ xin cấp tín dụng của khách hàng

1.2.6 Các phương pháp xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

Trước đây, các TCTD thường sử dụng phương pháp chuyên gia để xây dựng

hệ thống XHTD nói chung, kể cả XHTD đối với cá nhân vay tiêu dùng Tuy nhiên, các chuyên gia thường có cái nhìn bi quan và không thích mạo hiểm, nên các hệ thống XHTD được xây dựng theo phương pháp chuyên gia thường không có cơ sở khách quan, và có phần khắt khe Khi so sánh với phương pháp XHTD truyền thống (phương pháp chuyên gia) thì phương pháp thống kê, sử dụng các mô hình kinh tế lượng với sự hỗ trợ phân tích của máy tính cho kết quả đảm bảo tính khách quan hơn Tuy nhiên, ngày nay người ta thường dùng phương pháp kết hợp để xây dựng

hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng nhằm tận dụng và phát huy những ưu điểm của các phương pháp

1.2.6.1 Phương pháp chuyên gia

Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý ý kiến của các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia thành ba giai đoạn: Lựa chọn chuyên gia; Trưng cầu ý kiến chuyên gia; Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo

Chuyên gia là những người có nghiên cứu, am hiểu sâu sắc về lĩnh vực của họ,

có nhiều kinh nghiệm và có độ nhạy đối với nghề nghiệp Chuyên gia giỏi là người thấy rõ mối tương quan, những mâu thuẫn và những tồn tại trong lĩnh vực nghiên cứu của mình, và họ luôn tìm hướng giải quyết những vấn đề đó

Trong XHTD, phương pháp chuyên gia thường sử dụng hệ thống các nhân tố định tính để xây dựng bảng câu hỏi đánh giá cổ điển để khảo sát và thu thập dữ liệu phục vụ cho việc xây dựng mô hình XHTD Bảng câu hỏi cổ điển bao gồm những nhân tố tương quan với khả năng trả nợ của người vay; và mỗi nhân tố đều được gán điểm số Các nhân tố và các điểm số tương ứng đều qua kiểm định thống kê Điểm số của mỗi câu trả lời sẽ được tổng hợp và người vay sẽ được xếp hạng tương ứng với tổng điểm đạt được Kết quả xếp hạng này sẽ phản ánh khả năng trả nợ của người vay, làm căn cứ để các TCTD ra quyết định cấp tín dụng

► Nhận xét ưu, nhược điểm của phương pháp chuyên gia

▪ Ưu điểm: Tận dụng được kinh nghiệm và tri thức chuyên sâu của các

chuyên gia theo đúng chuyên ngành, lĩnh vực của họ Các chỉ tiêu trong hệ thống XHTD dùng để đánh giá người xin cấp tín dụng là kết quả được tập hợp từ nhiều khảo sát nên tránh được sự phiến diện, một chiều

▪ Nhược điểm: Chi phí đánh giá có thể rất cao do phải trả chi phí lớn cho các

chuyên gia, và do số lượng khảo sát lớn Mặt khác, không thể loại bỏ hoàn toàn yếu

tố chủ quan trong kết quả đánh giá, thời gian đánh giá dài, nhân sự của nhóm chuyên gia đánh giá có thể rất lớn

▪ Điều kiện áp dụng: Phương pháp chuyên gia được sử dụng phù hợp trong

cho những dự án nghiên cứu có kinh phí lớn, có khả năng nghiên cứu ở quy mô rộng, với kích thước mẫu lớn, và lĩnh vực nghiên cứu phải có nhiều chuyên gia giỏi

1.2.6.2 Phương pháp thống kê

Phương pháp thống kê là một quá trình bao gồm điều tra thống kê, khái quát hóa thông tin (còn gọi là tổng hợp thống kê), phân tích và dự báo Phương pháp này thường sử dụng kết hợp với các phương pháp toán học như thống kê nhiều chiều, lý thuyết dự báo,…và các chương trình phần mềm hỗ trợ cho việc nghiên cứu nên có

độ chính xác cao

Tùy thuộc vào phương pháp thống kê được sử dụng trong nghiên cứu XHTD, việc xây dựng mô hình XHTD có thể sử dụng các mô hình thống kê gồm: Mô hình phân tích phân biệt; Mô hình hồi quy; Mô hình Logit hoặc Probit; Mạng Neutral Phương pháp thống kê cho phép lựa chọn và xác định trọng số cho những nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay một cách khách quan Vì vậy người vay có khả năng trả nợ hay không sẽ được phân loại từ bộ dữ liệu thực nghiệm một cách tối ưu nhất

Sự phù hợp của mô hình XHTD được xây dựng bằng phương pháp thống kê phụ thuộc rất lớn vào chất lượng của bộ dữ liệu thực nghiệm Thứ nhất, phải đảm bảo rằng bộ dữ liệu là đủ lớn và thỏa mãn các giả thuyết về mặt thống kê Thứ hai,

đảm bảo rằng dữ liệu sử dụng để nghiên cứu xây dựng mô hình XHTD phản ánh chính xác lĩnh vực mà TCTD có kế hoạch sử dụng mô hình Nếu không thỏa mãn, việc xây dựng mô hình XHTD bằng phương pháp thống kê sẽ chỉ phân loại chính xác đối với dữ liệu thực nghiệm, nhưng không đưa ra được mô hình XHTD đáng tin cậy

► Nhận xét ưu, nhược điểm của phương pháp thống kê

▪ Ưu điểm: Dễ áp dụng, đơn giản, và việc đánh giá xếp hạng hoàn toàn trên cơ

sở định lượng Đây là phương pháp có chi phí thấp, thời gian thực hiện nhanh, và có thể loại bỏ yếu tố chủ quan trong kết quả đánh giá

▪ Nhược điểm: Trong trường hợp thu thập số liệu gặp khó khăn hoặc số liệu

kém tin cậy thì việc sử dụng phương pháp thống kê khó có thể thực hiện Mặt khác, nếu kết quả nghiên cứu không phù hợp với giả thiết thì kết quả XHTD có thể không đáng tin cậy

▪ Điều kiện áp dụng: Phương pháp thống kê được sử dụng phù hợp cho

những dự án nghiên cứu hạn chế về kinh phí, lĩnh vực nghiên cứu đã có nhiều báo cáo nghiên cứu được công bố, có sự hỗ trợ của các mô hình toán học và phần mềm

vi tính để xử lý số liệu Kết quả nghiên cứu bằng phương pháp thống kê có ý nghĩa ngay với cả các nghiên cứu bị giới hạn về kích thước mẫu (tuy nhiên phải đảm bảo

số lượng mẫu tối thiểu)

Một trong những mô hình thống kê được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu XHTD là mô hình Binary Logistic (viết tắt là mô hình Logistic):

Mô hình Binary Logistic được sử dụng để dự báo xác suất xảy ra một sự kiện khách hàng trả được nợ vay (Y = 1, Y là biến phụ thuộc, là biến nhị phân, chỉ có thể nhận hai giá trị là 0 hoặc 1) dựa vào các thông tin là các biến độc lập (Xi) trong mô hình

Xác suất để xảy ra sự kiện khách hàng trả được nợ vay (tức là xác suất Y = 1) được tính theo công thức:

Z Z i

e

e Y

e e e e Y

1)0(

)1(

Lấy log cơ số e hai vế của phương trình ta được kết quả sau :

Z e

Y P

Y P

log)0(

)1(

)1(

Hay viết cách khác:

k k i

Qua tổng kết các nghiên cứu trước đây cho thấy đã có rất nhiều phương pháp,

mô hình XHTD đã được đề xuất, áp dụng và có những kết quả khá tốt trong thực tiễn Tuy nhiên, các mô hình thống kê, đặc biệt là mô hình hồi quy Logistic được sử dụng nhiều nhất và được đánh giá cao trong các nghiên cứu XHTD cũng như trong ứng dụng thực tế XHTD (Nguyễn Trọng Hoà, 2010) Đây là những bài học kinh nghiệm quan trọng, là lý do tác giả lựa chọn mô hình hồi quy Logistic cho nghiên

cứu hoàn thiện mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư

và Phát triển Việt Nam

1.2.6.3 Phương pháp kết hợp

Thực tế, không có phương pháp xây dựng mô hình XHTD cá nhân nào tỏ ra toàn năng; Do đó, các phương pháp nêu trên ít khi được sử dụng dưới dạng thuần túy của nó Để phát huy những ưu điểm của các phương pháp, người ta thường dùng phương pháp kết hợp để xây dựng mô hình XHTD Bởi vì, mô hình XHTD cá nhân theo phương pháp thống kê chỉ thực hiện với một số giới hạn các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng không trả được nợ, không bao gồm tất cả các kiến thức của các chuyên gia; Hơn nữa, một số mô hình thống kê không có khả năng thực hiện với dữ liệu định tính, hoặc việc sử dụng mô hình thống kê đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để tìm một hàm đúng (như mô hình Logit), những dữ liệu này thường không có sẵn trong ngân hàng dữ liệu, trong trường hợp này các mô hình của phương pháp chuyên gia sẽ hỗ trợ để xây dựng một mô hình XHTD cá nhân hoàn thiện Phương pháp chuyên gia thì tỏ ra hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu định tính, nếu được kết hợp với phương pháp thống kê để xử lý dữ liệu định lượng sẽ cho ra một mô hình XHTD cá nhân có độ chính xác cao

▪ Ưu điểm của phương pháp kết hợp: có thể tận dụng, phát huy được những

ưu điểm, đồng thời có thể hạn chế được những nhược điểm của mỗi phương pháp

▪ Điều kiện áp dụng: Phương pháp kết hợp được sử dụng phù hợp cho những

dự án nghiên cứu có kinh phí lớn, lĩnh vực nghiên cứu phải có nhiều chuyên gia giỏi hoặc có nhiều báo cáo nghiên cứu đã được công bố, có sự hỗ trợ của các mô hình toán học và phần mềm vi tính để xử lý số liệu, các nghiên cứu bị giới hạn về kích thước mẫu (tuy nhiên cũng phải đảm bảo số lượng mẫu tối thiểu)

1.3 Các nghiên cứu về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng 1.3.1 Nghiên cứu mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của

Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006)

Mục tiêu nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và cộng sự là xây dựng mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng theo mô hình hồi quy Logistic với bộ dữ liệu của 1.727 khách hàng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank)

Vương Quân Hoàng và cộng sự đã thực hiện phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập là các nhân tố gồm: tuổi, trình độ học vấn, loại hình công việc, mức thu nhập hàng tháng, nơi cư trú, thời gian cư trú, số người phụ thuộc, chênh lệch thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản, phương tiện thông tin, đến khả năng trả nợ của người vay (biến phụ thuộc) (trình bày tại phụ lục 01)

Số liệu thu thập được tác giả xử lý bằng phần mềm máy tính Kết quả nghiên cứu đã chứng minh: mức thu nhập hàng tháng, nơi cư trú, thời gian cư trú, phương tiện thông tin, chênh lệch thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản là các nhân tố tác động mạnh nhất đến khả năng trả nợ của người vay Các nhân tố: mức thu nhập hàng tháng, chênh lệch thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản có tác động đồng biến với biến phụ thuộc (khả năng trả nợ); Các biến còn lại trong mô hình đều có tác động nghịch biến lên biến phụ thuộc (trình bày tại phụ lục 02)

1.3.2 Nghiên cứu mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Dinh

Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier (2006),

Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier đã xây dựng mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng theo mô hình hồi quy Logistic với bộ dữ liệu của 56.037 khoản vay của các NHTM Việt Nam theo 22 biến để xác định mức ảnh hưởng của các biến này đến rủi ro tín dụng, bao gồm: tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, thu nhập, trình

độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian làm công việc hiện tại, tình trạng cư trú, số người phụ thuộc, giá trị tài sản thế chấp, tài khoản tiền gửi, số lượng tiền gửi, số lần đến ngân hàng, số khoản vay, thời gian vay, miền cư trú, tình trạng cư trú,…

Bằng phương pháp ước lượng, kết quả nghiên cứu đã chứng minh: giới tính, tài khoản tiền gửi, số lần đến ngân hàng, số khoản vay, thời gian vay, miền cư trú, tình trạng cư trú là các nhân tố tác động mạnh nhất đến khả năng trả nợ của người

vay Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu lại cho thấy tất cả các biến đều có tác động nghịch biến lên biến phụ thuộc (trình bày tại phụ lục 03) Các biến khác gồm: tài khoản tiền gửi, số lượng tiền gửi, giá trị tài sản thế chấp, thời gian làm công việc hiện tại, trình độ học vấn, cho kết quả không phù hợp với giả thiết, nên kết quả XHTD có thể không đáng tin cậy (Nguyễn Trọng Hoà, 2010)

1.4 Một số mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

1.4.1 Một số mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng phổ biến nhất

trên thế giới

Một hình thức của mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng phổ biến nhất trên thế giới là Mô hình điểm số tín dụng Trong đó, Mô hình điểm số tín dụng cá nhân vay tiêu dùng phổ biến nhất là Mô hình điểm số FICO và mô hình cạnh tranh với FICO là Mô hình điểm số VantageScore Cả hai mô hình này đều chấm điểm cá nhân vay tiêu dùng từ các dữ liệu của 3 công ty cung cấp dữ liệu tín dụng lớn là Experian, TransUnion, và Equifax

Các thông tin mà 3 công ty này thu thập được từ các chủ nợ và các TCTD qua các nguồn như: hồ sơ tín dụng, các hồ sơ liên quan đến lịch sử chi trả tài chính cho các công ty công cộng như bảo hiểm, cước viễn thông, điện sinh hoạt, và các thông tin trong hồ sơ công cộng như phá sản, tài sản bị tiếp quản (do nợ thuế chưa trả hay

án phạt), nhưng không bao gồm các thông tin về giới tính, chủng tộc, tôn giáo, đảng phái chính trị, quá khứ bệnh lý, hồ sơ tội phạm, vì ở các nước phát triển, việc

sử dụng các thông tin này để chấm điểm tín dụng bị xem là phân biệt đối xử Thông tin về phá sản sẽ lưu giữ trong hồ sơ tín dụng cá nhân khoảng 10 năm, trong khi các thông tin tiêu cực khác được lưu giữ 7 năm Nếu trong lịch sử, một người thiếu nợ, nhưng bây giờ đã trả hết hay bắt đầu tiếp tục trả hàng tháng đều đặn được trên 1 năm, thì người đó nên viết thư xin TCTD hoặc các văn phòng tín dụng huỷ bỏ những dữ kiện xấu trong hồ sơ cũ của mình

Lịch sử trả nợ trong quá khứ ảnh hưởng lớn nhất đến điểm tín dụng của người xin cấp tín dụng Việc không trả hay không thể trả sẽ kéo điểm tín dụng xuống Ngược lại, trả tiền đúng hạn sẽ làm cho điểm tín dụng cao hơn

▪ Mô hình điểm số tín dụng FICO

FICO là viết tắt của Fair Isaac Corporation, công ty này có những bước đi tiên phong trong khái niệm điểm số tín dụng từ cuối thập niên 1950

FICO là mô hình điểm số tín dụng cá nhân vay tiêu dùng được các TCTD sử dụng nhiều nhất, để đánh giá rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân vay tiêu dùng FICO xây dựng với thang điểm từ 300 (thấp nhất, không đáng tin cậy nhất) đến 850 (cao nhất, đáng tin cậy nhất) Điểm tín dụng càng cao thì người vay có nhiều cơ hội vay tiền dễ dàng hơn, và lãi suất vay thấp hơn

Điểm tín dụng FICO được cấu thành từ 5 tiêu chí đánh giá, gồm: Lịch sử trả

nợ (trọng số điểm 35%), dư nợ tại các tổ chức tín dụng (trọng số điểm 30%), độ dài của lịch sử tín dụng (trọng số điểm 15%), số lần vay nợ mới (trọng số điểm 10%), các loại tín dụng đang dùng (trọng số điểm 10%) (trình bày tại phụ lục 04)

▪ Mô hình điểm số tín dụng VantageScore

Mô hình điểm số tín dụng cá nhân vay tiêu dùng VantageScore được xây dựng bởi sự hợp tác của 3 công ty cung cấp dữ liệu tín dụng là Experian, TransUnion, và Equifax

Mô hình điểm số VantageScore rất đơn giản và dễ hiểu với 5 mức xếp hạng giảm dần từ A đến F (trình bày tại phụ lục 05), tương ứng với điểm số được thiết lập từ 501 (thấp nhất, không đáng tin cậy nhất) đến 990 (cao nhất, đáng tin cậy nhất)

Điểm tín dụng VantageScore được cấu thành từ 6 tiêu chí đánh giá, gồm: Lịch

sử trả nợ (trọng số điểm 32%), tình trạng sử dụng tín dụng (trọng số điểm 23%), tình trạng số dư Có (trọng số điểm 15%), độ sâu tín dụng (trọng số điểm 13%), tình trạng tín dụng gần đây (trọng số điểm 10%), tình trạng tín dụng sẵn có (trọng số điểm 7%) (trình bày tại phụ lục 06)

► Nhận xét mô hình điểm số tín dụng cá nhân vay tiêu dùng FICO và VantageScore

▪ Ưu điểm

- Cả hai mô hình điểm số tín dụng đều rất đơn giản và dễ hiểu với số lượng các tiêu chí đánh giá rất ít; khả năng ứng dụng cao ở nhiều quốc gia do mô hình không sử dụng các tiêu chí đánh giá mang tính chất phân biệt đối xử

- Việc sử dụng mô hình điểm số FICO và VantageScore trong xét duyệt đơn xin cấp tín dụng sẽ làm cho người tiêu dùng luôn có ý thức trách nhiệm đối với việc thanh toán tài chính trong một thời gian dài; Vì họ ý thức rằng không thể mua một điểm tốt; mà chỉ có thể xây dựng nó theo thời gian bằng cách chứng tỏ rằng mình là

một người vay tiền có trách nhiệm

▪ Điểm hạn chế

- Mô hình điểm số FICO và VantageScore đều sử dụng thông tin trong quá khứ để dự đoán tương lai của người xin cấp tín dụng Với nguyên tắc “những người

có rủi ro thấp nhất (tức điểm tín dụng cao) sẽ được ưu tiên cấp tín dụng dễ dàng hơn,

và hưởng lãi suất vay thấp hơn Điều này, quá nghịch lý khi không có sự công bằng trong xã hội; Bởi vì người giàu có thường có điểm tín dụng cao, nên dễ dàng vay tiền, và lãi suất vay thấp; người nghèo thường có điểm tín dụng thấp nên vay tiền sẽ khó khăn hơn, lãi suất vay lại cao,…và tiếp tục nghèo

- Hai mô hình này chỉ có thể hoạt động hiệu quả trong một quốc gia có hệ thống tra soát, truy cập và cập nhật thông tin tín dụng cá nhân một cách thường xuyên, kịp thời và chính xác Đối với những quốc gia chưa đáp ứng được những điều kiện này thì việc áp dụng các mô hình này là không khả thi vì sẽ cho kết quả XHTD thiếu chính xác

- Hai mô hình này đều đánh giá người xin cấp tín dụng trên cơ sở thông tin tín dụng trong quá khứ; nhưng lại không xem xét các trường hợp tuy trong quá khứ họ

có lịch sử thanh toán tài chính không tốt, nhưng bây giờ đã trả hết nợ và có nhiều

điều kiện thuận lợi cho khả năng thanh toán tài chính (như công việc ổn định, mức lương cao, số người phụ thuộc giảm, )

1.4.2 Một số mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của các Ngân

hàng thương mại Việt Nam và công ty kiểm toán có xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng

▪ Mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam (E&Y)

Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam (E&Y) là một tổ chức kiểm toán có xây dựng hệ thống XHTD riêng phục vụ cho việc đánh giá xếp hạng khách hàng được kiểm toán

E&Y sử dụng hệ thống chấm điểm với 7 chỉ tiêu đánh giá khả năng trả nợ của người vay (trọng số điểm 40%) và 10 chỉ tiêu đánh giá về nhân thân của người vay (trọng số điểm 60%) Các chỉ tiêu đều được cho thang điểm với 5 mức: 0 - 25 - 50 -

75 - 100; và mỗi chỉ tiêu được cho trọng số điểm (tỷ lệ %) (trình bày tại phụ lục 07)

Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của E&Y có 10 mức đánh giá, giảm dần từ A+ đến D (trình bày tại phụ lục 08) Căn cứ vào tổng điểm đạt được tối đa giảm dần

từ 100 điểm (đã quy đổi theo trọng số) để xếp hạng tương ứng

▪ Mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (Vietinbank)

Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (Vietinbank) bao gồm hai cấu phần: chấm điểm các chỉ tiêu về thông tin

cá nhân của người vay (bao gồm 6 chỉ tiêu) và chấm điểm các chỉ tiêu về quan hệ với ngân hàng (bao gồm 5 chỉ tiêu) (trình bày tại phụ lục 09) Mô hình chấm điểm XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Vietinbank không sử dụng trọng số điểm đối với từng chỉ tiêu; Tuy nhiên, Vietinbank lại sử dụng điểm âm (-) để giảm trừ số điểm đạt được nếu khách hàng có những tiêu chí xếp hạng nằm trong vùng nguy hiểm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay Căn cứ vào tổng điểm đạt được qua

chấm điểm, người vay sẽ được xếp vào một trong 10 mức, giảm dần từ Aa+ đến C (trình bày tại phụ lục 10)

Theo mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Vietinbank, các chỉ tiêu đánh giá về nhân thân và năng lực trả nợ của khách hàng còn khá sơ sài, nên độ tin cậy của kết quả XHTD chưa cao

▪ Mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank)

Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank) có nhiều điểm tương đồng so với hệ thống XHTD của Vietinbank Kết cấu của hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Vietcombank cũng gồm hai cấu phần: chấm điểm các chỉ tiêu về thông tin cá nhân của người vay

và chấm điểm các chỉ tiêu về quan hệ với ngân hàng Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Vietcombank bao gồm 10 chỉ tiêu về thông tin cá nhân của người vay

và 5 chỉ tiêu về quan hệ với ngân hàng; Trong đó, Vietcombank đã bổ sung thêm 4 chỉ tiêu đánh giá về nhân thân người vay là: tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, các chỉ tiêu còn lại tương tự như mô hình của Vietinbank (trình bày tại phụ lục 11)

Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Vietcombank cũng không sử dụng trọng số điểm đối với từng chỉ tiêu; và cũng sử dụng điểm âm (-) để giảm trừ số điểm đạt được nếu khách hàng có những tiêu chí xếp hạng nằm trong vùng nguy hiểm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay Căn cứ tổng điểm đạt được qua chấm điểm, người vay sẽ được xếp vào một trong 10 mức, giảm dần từ A+ đến D (tương ứng với các mức độ rủi ro tăng dần) kèm theo đề xuất cho quyết định về tín dụng đối với người xin cấp tín dụng (trình bày tại phụ lục 12)

Tuy có bổ sung thêm một số chỉ tiêu để xem xét mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay; Nhưng hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Vietcombank cũng còn khá đơn giản, thiếu một số chỉ tiêu quan trọng nên độ tin cậy của kết quả XHTD chưa cao

► Bài học kinh nghiệm

▪ Về phương pháp xây dựng mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng

Về cơ bản việc XHTD cá nhân vay tiêu dùng tại các NHTM Việt Nam đều có tính đến yếu tố định tính và định lượng, chỉ tiêu tài chính và phi tài chính của khách hàng

Tuy nhiên, hệ thống XHTD nội bộ tại các NHTM Việt Nam hiện nay đều được xây dựng theo phương pháp chuyên gia, nghĩa là việc lựa chọn, quyết định toàn bộ các yếu tố cơ bản của hệ thống xếp hạng (bộ chỉ tiêu, trọng số của từng chỉ tiêu, điểm và trọng số điểm của các tiêu chía đánh giá) hoàn toàn phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của các chuyên gia thay vì sử dụng phương pháp kết hợp có sử dụng dữ liệu thống kê lịch sử và phân tích mô hình kinh tế lượng Do đó, kết quả XHTD nội bộ chưa thực sự là căn cứ để làm cơ sở xây dựng các thước đo để lượng hóa rủi ro, hỗ trợ ngân hàng tính toán chuẩn xác tổn thất dự tính và vốn yêu cầu tối thiểu bù đắp rủi ro Điều này dẫn đến hạn chế trong quản trị rủi ro danh mục, định giá tín dụng,… của ngân hàng

▪ Về bộ chỉ tiêu đánh giá trong mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng

Hầu hết các hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng đều vận dụng các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của người vay làm các chỉ tiêu để chấm điểm tín dụng Các chỉ tiêu thường có khoảng 4 hoặc 5 tiêu chí thể hiện mức độ ảnh hưởng của chỉ tiêu đó đến khả năng trả nợ của người vay Các tiêu chí được cho điểm tương ứng với mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả được nợ vay Có những hệ thống XHTD sử dụng điểm âm (-) để giảm trừ số điểm đạt được nếu khách hàng có những tiêu chí xếp hạng nằm trong vùng nguy hiểm ảnh hưởng đến khả năng trả được nợ của người vay

Các chỉ tiêu thường được chia làm hai nhóm là: nhóm các chỉ tiêu chấm điểm thông tin cá nhân (nhân thân) người vay, và nhóm các chỉ tiêu về quan hệ với ngân hàng; hoặc nhóm các chỉ tiêu đánh giá khả năng trả nợ của người vay Hầu hết các chỉ tiêu đánh giá này đều nằm trong 3 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

của người vay, bao gồm: nhóm nhân tố ảnh hưởng đến hành vi trả nợ của của người vay; nhóm nhân tố tài chính thể hiện khả năng hoàn trả nợ vay; và nhóm nhân tố bảo đảm cho khoản vay

Ngoài các nhân tố nêu trên, cả 3 hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của E&Y, Vietinbank và Vietcombank đều có đánh giá đối với chỉ tiêu “sử dụng các dịch vụ ngân hàng” của người vay; Tuy nhiên, tác giả chưa thấy có nghiên cứu nào cho thấy nhân tố này có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay

▪ Cách chấm điểm và tổng hợp điểm: có hai cách khác nhau

+ Cách 1: Tổng điểm tối đa đạt 100 điểm Điểm cao nhất của mỗi chỉ tiêu là

điểm thông tin cá nhân (nhân thân) người vay tiếp tục được nhân () với trọng số 60%; tổng điểm của nhóm chỉ tiêu đánh giá khả năng trả nợ của người vay tiếp tục được nhân () với trọng số 40%

+ Cách 2: Tổng điểm tối đa không bị giới hạn trên (không quy định điểm trần) Tổng điểm là tổng cộng các điểm số của tất cả các chỉ tiêu Các chỉ tiêu và nhóm

cho điểm âm (-) để giảm trừ số điểm đạt được nếu khách hàng có những tiêu chí xếp hạng nằm trong vùng nguy hiểm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay

▪ Hệ thống ký hiệu xếp hạng

Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng thường có 10 mức xếp hạng, được thể hiện bằng 10 ký hiệu chữ cái, có kèm theo ký hiệu toán học (+/-) hoặc không, tăng dần từ trên xuống dưới theo mức độ rủi ro tăng dần, có kèm theo hoặc không kèm theo đề xuất cho quyết định cấp tín dụng Căn cứ tổng điểm đạt được qua chấm điểm, người vay sẽ được xếp vào một trong 10 mức xếp hạng đó

1.5 Đánh giá mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng

Một mô hình XHTD tốt là mô hình có khả năng dự đoán đúng khả năng trả nợ của người vay Để đánh giá một mô hình XHTD ta cần xem xét bộ chỉ tiêu trong hệ thống XHTD và khả năng hạn chế lỗi của hệ thống XHTD

1.5.1 Số lượng các chỉ tiêu trong hệ thống xếp hạng tín dụng

Số lượng các chỉ tiêu trong hệ thống XHTD phải đạt tối ưu Sự lựa chọn các chỉ tiêu để đưa vào hệ thống XHTD phần nào có tính chất chủ quan của người xây dựng mô hình XHTD Một số chỉ tiêu có thể không được đưa vào mô hình do không lường được vai trò quan trọng của nó; Trong khi đó, có một số chỉ tiêu được

sử dụng nhưng có thể lại không có tính quyết định cho kết quả XHTD

Số lượng chỉ tiêu được đưa vào mô hình XHTD nếu quá ít sẽ không phản ánh hết những tác động của các nhân tố đến khả năng trả nợ của người vay Tuy nhiên, nếu mô hình XHTD được xây dựng bằng phương pháp hồi quy mà đưa nhiều chỉ tiêu làm các biến của mô hình hồi quy thì không phải lúc nào cũng tốt vì những lý

do sau (trừ khi chúng có mối liên hệ rất mạnh với biến phụ thuộc):

+ Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng các sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán

+ Mô hình có nhiều biến thì khó giải thích và khó hiểu hơn một mô hình ít biến

+ Mặt khác, một hệ thống XHTD với nhiều chỉ tiêu sẽ làm cho người xin cấp tín dụng không trả lời hết tất cả các câu hỏi để thu thập thông tin cho bộ chỉ tiêu trong hệ thống XHTD hoặc họ chuyển sang xin vay vốn ở các TCTD khác đòi hỏi ít chỉ tiêu hơn

Các nhân tố được dùng làm bộ chỉ tiêu trong hệ thống XHTD cá nhân thường theo mô hình 6C, theo tiêu chuẩn 5P, hay theo nhóm CAMPARI (Trần Huy Hoàng, 2011)

Mô hình 6C gồm các nhân tố: Tính cách của người vay (Character), Năng lực của người vay (Capacity), Nguồn tiền để trang trải khoản vay (Cashflows), Sự đảm

bảo cho khoản vay (Collateral), Điều kiện môi trường kinh doanh của người vay (Conditions), và Khả năng kiểm soát (Control)

Theo tiêu chuẩn 5P gồm các nhân tố: Mục đích vay (Purpose), Thanh toán (Payment), Bảo vệ (Protection), Chính sách (Policy), Định giá (Pricing)

Nhóm CAMPARI gồm các nhân tố: Tư cách của người vay (Character), Năng lực vay và hoàn trả nợ vay (Ability), Lãi cho vay (Magin), Mục đích vay (Purpose),

Số tiền vay (Amount), Sự hoàn trả (Repayment), Bảo đảm (Insurance)

Mô hình điểm số tín dụng cá nhân vay tiêu dùng FICO thì chỉ dựa vào 5 nhân

tố, gồm: lịch sử trả nợ, dư nợ tại các tổ chức tín dụng, độ dài của lịch sử tín dụng, số lần vay nợ mới, và các loại tín dụng đang dùng

Mô hình điểm số tín dụng cá nhân vay tiêu dùng VantageScore thì chỉ dựa vào

6 nhân tố, gồm: lịch sử trả nợ, tình trạng sử dụng tín dụng, tình trạng số dư Có, độ sâu tín dụng, tình trạng tín dụng gần đây, và tình trạng tín dụng sẵn có

Nghiên cứu của Vương Quân Hoàng (2006) và Đinh Thị Huyền Thanh (2006)

về mô hình điểm số tín dụng cá nhân vay tiêu dùng cho thấy có rất nhiều nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay Nghiên cứu của Vương Quân Hoàng (2006) với 16 nhân tố; nghiên cứu của Đinh Thị Huyền Thanh (2006) với 22 nhân

tố, gồm: tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, tình trạng cư trú, thu nhập hằng tháng, số người phụ thuộc, chênh lệch thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản bảo đảm, giá trị các khoản nợ, lịch sử thực hiện các cam kết với ngân hàng, các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng đang sử dụng,

Nhìn chung, ta có thể gộp các nhân tố trên thành 3 nhóm nhân tố sau:

▪ Nhóm nhân tố ảnh hưởng đến hành vi trả nợ của của người vay

Các TCTD phân tích, đánh giá ý định trả nợ nghiêm túc, trung thực và mức độ

uy tín của người vay thông qua việc xác minh và phán đoán khách hàng bằng cách xem xét các thông tin sau:

+ Giới tính: do có những đặc điểm khác nhau về tính cách, tâm lý, thói quen,

và ảnh hưởng của các tiêu chuẩn đạo đức xã hội, nên khả năng trả nợ của nam và

nữ là khác nhau Ngoài ra, tuỳ thuộc vào nền văn hoá của mỗi quốc gia mà khả năng trả nợ của các phái ở các quốc gia cũng không giống nhau

+ Tuổi: các TCTD thường hạn chế cấp tín dụng cho những người trong độ tuổi

từ 18 đến 24 tuổi, hoặc trên 65 tuổi, do ảnh hưởng đến trách nhiệm và độ trưởng thành của người xin cấp tín dụng, hoặc mức độ ổn định về thu nhập và sức khoẻ + Tình trạng hôn nhân: có thể ảnh hưởng đến trách nhiệm, độ tin cậy, hoặc độ trưởng thành của người vay

+ Trình độ học vấn: những người có trình độ cao thường có nhiều cơ hội việc làm hơn, thu nhập ổn định và cao hơn do đó mức độ rủi ro tín dụng thường thấp hơn những người có trình độ thấp Mặt khác, người có trình độ cao sẽ có ý thức trách nhiệm nhiều hơn và nhu cầu xây dựng và giữ gìn sự uy tín của bản thân hơn

+ Tính chất công việc hiện tại (nghỉ hưu/thất nghiệp, nhân viên, quản lý, điều hành): thường liên quan với thu nhập, độ rủi ro nghề nghiệp (rủi ro thất nghiệp, rủi

ro nhân mạng), uy tín vị thế của người vay, và viễn cảnh dài hạn của công việc mà người vay đang hoạt động

+ Thời gian làm công việc hiện tại: phản ánh sự hài lòng của người vay với công việc hiện tại của mình Mức độ ổn định của công việc thường đồng biến với khả năng hoàn trả vốn vay Hầu hết các TCTD đều hạn chế cấp tín dụng đối với những người mới làm việc tại nơi làm việc hiện tại được vài tháng, nhất là cho vay những khoản tiền lớn

+ Thời gian cư trú ở địa chỉ hiện tại: Khoảng thời gian một người cư trú tại một nơi càng lâu thì có thể tin rằng cuộc sống của người đó ổn định Còn nếu một người thường xuyên thay đổi chỗ ở thì sẽ là một yếu tố bất lợi cho các TCTD khi quyết định cho vay

+ Tình trạng nơi cư trú (nhà thuê, sống với cha mẹ hay có sở hữu nhà): Có thể chỉ ra mức độ gia tăng áp lực tài chính lên thu nhập của người vay nếu người vay không sở hữu nhà mà phải thuê nhà

+ Số người phụ thuộc: Số lượng người phụ thuộc vào người vay càng nhiều thì

áp lực càng gia tăng đối với thu nhập của người vay do gia tăng chi phí

+ Lịch sử thực hiện nghĩa vụ trả nợ: Lịch sử đã xác nhận rằng, cách tốt nhất để

dự đoán hành vi của một người trong tương lai là nên xem xét hành vi của người đó trong quá khứ Dựa vào lịch sử trả nợ của người vay, các TCTD có thể đánh giá được ý định trả nợ một cách nghiêm túc, trung thực và khả năng trả nợ của người vay Chính vì vậy mà các hệ thống chấm điểm số tín dụng uy tín trên thế giới như điểm số tín dụng FICO và VantageScore của Mỹ dành cho chỉ tiêu lịch sử trả nợ tỷ trọng điểm lớn nhất trong tổng điểm tín dụng (tỷ trọng điểm chỉ tiêu lịch sử trả nợ của FICO chiếm 35%, của Vantage Score là 32%)

▪ Nhóm nhân tố tài chính thể hiện khả năng hoàn trả nợ vay

+ Mức thu nhập ổn định hàng tháng (nguồn thu nhập phải hợp pháp và phải có chứng từ chứng minh được): các TCTD chỉ quan tâm đến những khoản thu nhập có tính ổn định và là mức thu nhập ròng (tức là thu nhập sau khi đã trừ các chi phí cho bản thân và những người phụ thuộc trực tiếp vào người vay)

+ Số dư tiền gửi: Một tiêu thức gián tiếp về thu nhập và sự ổn định thu nhập của người vay là số dư tiền gửi trung bình hàng tháng mà người vay có thể duy trì Người vay có thể duy trì liên tục và ổn định số dư tiền gửi, chứng tỏ người vay có

sự tôn trọng kỷ luật tài chính cá nhân để đáp ứng các nghĩa vụ trả nợ của mình Mặt khác, ngân hàng có thể đưa vào hợp đồng tín dụng điều khoản ngân hàng cho vay được phép sử dụng tiền gửi của người vay để xử lý nợ quá hạn nếu người vay không thanh toán nợ đủ và đúng hạn cho ngân hàng

▪ Nhóm nhân tố bảo đảm cho khoản vay

+ Giá trị của tài sản thế chấp, cầm cố: Giá trị tài sản lớn hơn giá trị khoản vay

sẽ tạo cho người vay có động lực trả nợ cho các TCTD vì người vay không muốn

mất tài sản thế chấp Hơn nữa, giá trị tài sản thế chấp còn tượng trưng cho sự giàu

có về tài chính của người vay, nó có mối tương quan tích cực đáng kể với thu nhập

và khả năng trả nợ của người vay

+ Loại tài sản thế chấp, cầm cố: Các TCTD thường thích những loại tài sản thế chấp, cầm cố có tính thanh khoản cao như vàng, sổ tiết kiệm, chứng chỉ tiền gửi,…; tiếp đến là các bất động sản như quyền sở hữu nhà, quyền sử dụng đất,…; động sản thường là quyền sở hữu phương tiện vận tải, hoặc máy móc, thiết bị,…Đối với phương tiện vận tải thì các TCTD thường quan tâm đến các phương tiện vận tải đường bộ, hạn chế nhận thế chấp các phương tiện vận tải khác vì khó quản lý và độ rủi ro cao; Đối với máy móc, thiết bị thì các TCTD thường quan tâm đến khía cạnh công nghệ, vì nếu tài sản thế chấp có công nghệ lạc hậu thì giá trị giảm rất nhanh và rất khó tìm được người mua trong khi công nghệ lại thay đổi hàng ngày Do đó, các TCTD rất hạn chế nhận tài sản thế chấp là các phương tiện vận tải, máy móc, thiết bị,…

Như vậy, một hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng có số lượng các chỉ tiêu

là tối ưu phải bao gồm các chỉ tiêu được xây dựng từ các nhân tố của cả 3 nhóm nhân tố nêu trên Nếu TCTD muốn đưa thêm các nhân tố khác vào mô hình XHTD

cá nhân vay tiêu dùng thì nhân tố đó phải có nhiều ý nghĩa khác biệt cho việc giải thích khả năng trả nợ của cá nhân xin cấp tín dụng Việc đưa thêm nhân tố mới vào

mô hình phải đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến; Bởi vì đa cộng tuyến

sẽ làm cho mô hình XHTD có các ước lượng của các hệ số hồi qui mâu thuẫn với lý thuyết kinh tế (Mai Văn Nam, 2005)

- Do đặc thù của cho vay tiêu dùng, nên trong hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng không bao gồm các nhân tố thể hiện các chỉ tiêu tài chính, gồm nhóm chỉ tiêu thanh khoản, nhóm chỉ tiêu hoạt động, nhóm chỉ tiêu cân nợ, nhóm chỉ tiêu thu nhập, nhóm chỉ tiêu dòng tiền; và cũng không bao gồm những nhân tố thể hiện các chỉ tiêu phi tài chính như: ngành nghề kinh doanh, triển vọng ngành, thị trường và khách hàng tiêu thụ, vị thế cạnh tranh, đối thủ cạnh tranh, sự phụ thuộc vào các đối tác, trình độ và chất lượng đội ngũ quản lý và lực lượng lao động,

1.5.2 Khả năng hạn chế lỗi của mô hình xếp hạng tín dụng

Hệ thống XHTD phải có khả năng hạn chế lỗi ở mức tối thiểu Một mô hình XHTD thường gặp hai lỗi: Lỗi loại I và Lỗi loại II (Nguyễn Đình Thọ, 2012)

Lỗi loại I là lỗi mô hình XHTD đã xếp một khách hàng “có khả năng trả nợ tốt” vào nhóm khách hàng “có rủi ro không trả được nợ” và từ chối cho vay, điều này sẽ làm mất cơ hội cho vay của các TCTD nên làm giảm lợi nhuận của các TCTD

Ngược lại, Lỗi loại II là lỗi mô hình XHTD đã xếp một khách hàng “có rủi ro không trả được nợ” vào nhóm khách hàng “có khả năng trả nợ tốt” và các TCTD cung cấp tín dụng, sẽ gây thiệt hại cho các TCTD do rủi ro người vay không thể trả

nợ vay

Các nghiên cứu thường tập trung vào Lỗi loại II, để cố gắng làm giảm thiệt hại nghiêm trọng cho các TCTD Ngoài ra, mức độ xảy ra Lỗi loại II là một chỉ tiêu để đánh giá hiệu quả của một mô hình XHTD Tuy nhiên, cũng không nên bỏ qua yêu cầu giảm Lỗi loại I để làm tăng doanh thu và lợi nhuận của các TCTD (Xiao-Lin Li

- Mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng: Một mô hình XHTD tốt là mô hình

có bộ chỉ tiêu chấm điểm phải đạt tối ưu và mô hình XHTD có khả năng hạn chế lỗi

ở mức tối thiểu

- Hệ thống công nghệ thông tin: Hiện nay, các TCTD xây dựng hệ thống

XHTD nội bộ theo chuẩn Basel II dựa trên ứng dụng các mô hình kinh tế lượng và xác suất thống kê; việc lưu trữ cơ sở dữ liệu khách hàng phải đa chiều và theo lịch

sử nên có dung lượng lớn Tất cả những điều đó phụ thuộc rất nhiều hệ thống công nghệ thông tin của các TCTD

- Người làm công tác XHTD: Thẩm định khách hàng cá nhân vay tiêu dùng rất

đa dạng và phức tạp, đòi hỏi nhân viên chấm điểm tín dụng phải có sự nhạy bén và kinh nghiệm nghề nghiệp Việc thu thập thông tin và khả năng phân tích, đánh giá, xác thực thông tin khách hàng phụ thuộc rất nhiều vào năng lực, trình độ, kinh nghiệm của người chấm điểm tín dụng Mặt khác, việc XHTD thường có rủi ro đạo đức xảy ra từ phía người làm công tác XHTD khi họ cố ý làm sai lệch thông tin khách hàng, bởi vì họ có quan hệ lợi ích với khách hàng Điều này làm xảy ra trường hợp khách hàng vay tiêu dùng chưa đủ điều kiện được cấp tín dụng theo quy định, nhưng người XHTD hướng dẫn khách hàng hợp thức hoá hồ sơ, thậm chí cố ý nhập sai thông tin khách hàng vào hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng để khách hàng được cấp tín dụng hoặc được hưởng chính sách ưu đãi về hạn mức tín dụng, lãi suất vay, tỷ lệ tài sản đảm bảo/nợ vay,

- Quy trình XHTD cá nhân vay tiêu dùng: Các TCTD phải chú trọng đến việc

xây dựng quy trình XHTD cá nhân vay tiêu dùng để hạn chế rủi ro đạo đức từ phía người làm công tác XHTD và người xin cấp tín dụng

1.6.2 Các yếu tố khách quan

- Rủi ro đạo đức từ phía khách hàng: Khách hàng cố tình cung cấp thông tin

sai lệch, không trung thực để đáp ứng được những điều kiện được cấp tín dụng

- Thông tin phục vụ cho việc chấm điểm tín dụng: Chất lượng thông tin đầu

vào là một trong những yếu tố quan trọng nhất, quyết định đến chất lượng của XHTD cá nhân vay tiêu dùng Các TCTD phải xây dựng được cơ sở dữ liệu riêng, nguồn dữ liệu phải đa chiều và theo lịch sử, đồng thời phải có xác minh, đối chiếu với dữ liệu của các tổ chức cung cấp thông tin chuyên nghiệp

- Khung pháp lý cho hoạt động XHTD cá nhân vay tiêu dùng: Một khung pháp

lý hoàn thiện sẽ giúp cho các TCTD có căn cứ XHTD nội bộ theo thông lệ quốc tế

và có sự thống nhất, tương đồng về kết quả XHTD cá nhân vay tiêu dùng giữa các TCTD

- Phương pháp xây dựng mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng , gồm: phương pháp chuyên gia, phương pháp thống kê, và phương pháp kết hợp Qua đó, tác giả

đề xuất ứng dụng mô hình hồi quy Binary Logistic của phương pháp thống kê để hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

- Trình bày một số mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng của Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier (2006), mô hình điểm số FICO và VantageScore, hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của E&Y, Vietinbank và Vietcombank

- Cách đánh giá một mô hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng là xem xét bộ chỉ tiêu trong hệ thống XHTD và khả năng hạn chế lỗi của hệ thống XHTD

CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM

2.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

2.1.1 Quá trình hình thành và phát triển

Được thành lập từ ngày 26/4/1957 với tên gọi là Ngân hàng Kiến Thiết Việt Nam, trực thuộc Bộ Tài chính Nhiệm vụ chính là quản lý vốn ngân sách nhà nước, cung cấp vốn dùng cho công tác kiến thiết cơ bản

Từ ngày 24/6/1981, đổi tên thành Ngân hàng Đầu tư và Xây dựng Việt Nam, trực thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Nhiệm vụ chính là cho vay và cấp vốn đầu tư xây dựng cơ bản

Từ ngày 14/11/1990, đổi tên thành Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) Ngày 08/11/1994, chính thức chuyển sang hoạt động với mô hình của một Ngân hàng thương mại

Từ ngày 01/05/2012, thực hiện cổ phần hoá, chuyển đổi thành Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam

Đến cuối năm 2013, mạng lưới hoạt động của BIDV gồm 01 Hội sở chính, 01

Sở giao dịch, 126 Chi nhánh, 6 công ty con, 5 công ty liên doanh, 2 công ty liên kết,

503 Phòng giao dịch, 95 Quỹ tiết kiệm hoạt động rộng khắp trên địa bàn 63 tỉnh/thành phố trong cả nước Ngoài ra, BIDV còn hiện diện thương mại và Liên doanh tại Séc, Myanma, Lào và Campuchia

Đến nay, BIDV hoạt động kinh doanh ở một số lĩnh vực như: ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán và đầu tư tài chính:

- Hoạt động ngân hàng thương mại: BIDV cung cấp đầy đủ, trọn gói các sản phẩm dịch vụ ngân hàng truyền thống và hiện đại, bao gồm: sản phẩm tiền gửi, sản