Tổng Hợp Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Trả Nợ Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Vsb Đồng Nai Từ Mô Hình Thực Nghiệm

Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 4.10 Classification Table, bảng này cho thấy trong 45 trường hợp được dự đoán là không trả nợ được, mô hình đã dự đoán trúng 41 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 91.1%. Còn với 46 trường hợp thực tế có trả được nợ thì mô hình lại dự đoán sai 3 trường hợp (tức cho rằng họ không trả), tỷ lệ trúng giờ là 93.5%. Từ đó ta tính được tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 92.3%.

4.3.3. Nhận xét chung và lựa chọn mô hình:

Cả hai mô hình đều có mức độ phù hợp tổng quát (Sig.OB = 0.00). Kết quả dự báo của cả 2 mô hình cũng phù hợp với dữ liệu quan sát (Sig. HL của cả 2 mô hình đều > 0.05).

- Độ chính xác của kết quả dự báo của cả 2 mô hình rất cao, hơn

90%.

- Qua giá trị của “Cox & Snell R-squared” trong kết quả thu được từ

việc ước ượng hàm hồi quy logistic của các mô hình cho biết: mô hình logistic tổng thể và mô hình logistic giới hạn giải thích lần lượt 66.9% và 71.3% sự biến động của xác suất trả được nợ của khách hàng.

Vậy mô hình hồi quy logistic giới hạn có độ phù hợp cao hơn trong phản ánh thực trạng cho vay tín dụng cá nhân tại VSB Đồng Nai. Mô hình được ước lượng như sau:

Loge[

] = -52.333 + 0.169tuoi + 0.954nghenghiep + 0.386thoigianct

+0.116tglamcv + 1.197Nha_o + 0.335Tncanhan– 0.088Du_no + 0.803DV

+1.640Tiengui

Tóm lại, với mô hình logistic, để phân biệt rò ràng khách hàng có khả năng trả nợ hay không, các chỉ tiêu cần quan tâm là:

* Thời gian công tác (=0.386) nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì thời gian công tác tăng 1 đơn vị, xác suất trả nợ của khách hàng tăng 1.47 lần so với nhóm có thời gian công tác thấp hơn (Tức là Loge(khanangtrano)= 0.386 Khanangtrano = 1.47)

* Thời gian làm công việc hiện tại (=0.116) nghĩa là trong điều kiện

các yếu tố khác không đổi, thời gian làm công việc tăng 1 đơn vị, xác suất trả nợ của khách hàng tăng 1.12 lần.

* Chỉ tiêu có nhà ở hay không (=1.197) nghĩa là trong điều kiện các

yếu tố khác không đổi, nếu nhóm khách hàng được đánh giá cao như ở nhà riêng thì xác suất trả nợ tăng thêm 3.30 lần so với nhóm ở nhà thuê.

* Thu nhập cá nhân (=0.335) nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nhóm khách hàng có thu nhập cá nhân được đánh giá cao như thu nhập lớn hơn 120 triệu có xác suất trả nợ tăng 1.39 lần so với nhóm có thu nhập từ 36 – 120 triệu;

* Khách hàng có sử dụng dịch vụ tại ngân hàng (=0.803) nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu nhóm khách hàng có sử dụng dịch vụ tại ngân hàng được đánh giá cao như sử dụng dịch vụ tiết kiệm và thẻ có khả năng trả nợ tăng 2.232 lần so với các nhóm được đánh giá thấp hơn như nhóm chỉ sử dụng dịch vụ tiết kiệm.

* Khách hàng có tiền gửi tại ngân hàng (=1.640) nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nhóm khách hàng có tiền gửi ngân hàng được đánh giá cao như số tiền gửi lớn hơn 500 triệu thì khả năng trả nợ tăng

5.15 lần so với nhóm chỉ được đánh giá thấp hơn như nhóm chỉ gửi 100 – 500 triệu.

4.4. Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai từ mô hình thực nghiệm

Kết quả của phép kiểm định hồi quy tuyến tính logistic đã chỉ ra 9 nhân tố trong số 15 nhân tố được đưa vào mô hình ban đầu có tác động mạnh đến mô hình và đáp ứng được mục đích xây dựng của tác giả. 9 nhân tố đó bao gồm: tuổi, nghề nghiệp, thời gian công tác, thời gian làm công việc hiện tại, nhà ở, thu nhập cá nhân, dư nợ, sử dụng dịch vụ ngân hàng, tài khoản tiền gửi.

Theo kết quả từ mô hình, ta thấy biến tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng và biến nhà ở tác động mạnh nhất đến xác suất trả nợ của khách hàng, phù hợp với lí luận thực tiễn và tình hình hiện tại ở VSB Đồng Nai.

Theo như mô hình được lựa chọn mà đưa ra ở trên ta có bảng tổng hợp

các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng như sau:

Các nhân tố

Tác động đối với biến phụ thuộc(Khanangtrano)
Tuoi	+
Nghenghiep	+
thoigianct	+
Tglamcv	+
Nha_o	+
Tncanhan	+
Du_no	-
DV	+
Tiengui	+

Có thể bạn quan tâm!

• Thang Điểm Các Thông Tin Cá Nhân Cơ Bản
• Các Đặc Trưng Thống Kê Mô Tả Về Mẫu Nghiên Cứu Thực Nghiệm:‌
• Tổng Hợp Mối Quan Hệ Giữa Các Biến Độc Lập Và Biến Phụ Thuộc
• Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – Chi nhánh Đồng Nai - 7
• Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – Chi nhánh Đồng Nai - 8

Xem toàn bộ 71 trang tài liệu này.

Bảng 4.11: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai

Biến Tuổi (Tuoi) có tác động (+) đối với khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này có nghĩa là khi tuổi của khách hàng càng cao thì xác suất khả năng trả được nợ của khách hàng đó là càng tăng.

Biến Nghề nghiệp (nghenghiep) có tác động (+) với biến khả năng trả

nợ của khách hàng. Ta có thể thấy rằng, chiều tác động của biến khá hợp lí.

Rò ràng là khi khách hàng có nghề nghiệp thì khả năng trả nợ của khách hàng cao hơn.

Biến Thời gian công tác (thoigianct) cũng có tác động cùng chiều với biến khả năng trả nợ. Điều này nói lên rằng khi khách hàng có thâm niêm trong công việc thì ngân hàng càng dễ đi đến quyết định cấp tín dụng hơn.Tương tự với biến thời gian làm việc (thoigiancv).

Biến Nhà ở (Nha_o) và biến Thu nhập cá nhân (Tncanhan) cũng có tác động cùng chiều với biến khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này hoàn toàn hợp lí với tính thực tiễn của nó và kết quả rút ra từ mô hình.

Biến Dư nợ (Du_no) có tác động nghịch đối với khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả phân tích cho biến này cũng hoàn toàn hợp lí vì khách hàng còn có những khoản nợ thì không dễ dàng khi muốn ngân hàng đánh giá cao khả năng trả nợ của mình.

Biến sử dụng các dịch vụ khác (DV) và biến Số dư tiền gửi (Tiengui) có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của khách hàng. Ngân hàng sẽ ưu tiên cấp tín dụng và đánh giá cao những khoản vay này khi khách hàng con sử dụng các dịch vụ của ngân hàng và có các tài khoản tiền gửi. Điều này nói lên rằng, khách hàng có nguồn lực tài chính không khó khăn và các khoản tín dụng có thể thu hồi cao hơn.

Tuy nhiên, theo kết quả từ mô hình ta thấy tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc hoàn toàn trái ngược với kết quả nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006). Sở dĩ có sự khác biệt lớn này là do sự khác nhau về mẫu nghiên cứu, thời gian nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu của hai mô hình.

Bảng so sánh sự khác biệt giữa hai mô hình:

Kleimeier và Thanh (2006)	Tác giả
Mẫu nghiên cứu	Các ngân hàng bán lẻ Việt Nam	91 khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai
Thời gian nghiên cứu	Khoảng năm 2006	2011-2012
Đối tượng nghiên cứu	Ngân hàng Việt Nam	VSB Đồng Nai

Với sự khác biệt quá lớn như vậy, kết quả nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006) không thể phù hợp với hoàn cảnh và tình hình hiện tại của VSB Đồng Nai. Do vậy, các kết quả của mô hình như đã nghiên cứu ở trên đánh giá xác suất trả nợ của các khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai tương đối phù hợp với tình hình hiện tại của VSB Đồng Nai.

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN

Rủi ro tín dụng không còn là vấn đề mới mẻ nhưng luôn được quan tâm thường xuyên do ảnh hưởng không nhỏ của nó đến hoạt động kinh doanh của Ngân hàng. Do vậy, việc xây dựng mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng là vô cùng bức thiết đối với các Ngân hàng nói chung và Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai nói riêng. Thông qua hệ thống chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân và phương pháp logistic phần nào cho thấy được sự ảnh hưởng của các nhân tố trên đến khả năng trả nợ của các khách hàng.

Qua quá trình nghiên cứu, luận văn đã thu được kết quả sau:

- Tổng kết các kết quả nghiên cứu trên thế giới về sự ảnh hưởng của

các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng.

- Nhận diện được các nhân tố ảnh hưởng đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai bao gồm 15 nhân tố: Tuổi, Trình độ học vấn, Nghề nghiệp, Thời gian công tác, Thời gian làm công việc hiện tại, Tình trạng nhà ở, Cơ cấu gia đình, Số người ăn theo, Thu nhập cá nhân hàng năm, Thu nhập của gia đình hàng năm, Tình hình trả nợ với VSB, Tình hình chậm trả lãi, Tổng dư nợ hiện tại VNĐ, Sử dụng các dịch vụ khác của VSB và Số dư tiền gửi tiết kiệm bình quân.

- Xây dựng được mô hình hồi quy logistic các nhân tố ảnh hưởng đến

xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái

– chi nhánh Đồng Nai.

- Đánh giá được mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – chi nhánh Đồng Nai.

Tuy nhiên, luận văn còn có một số hạn chế nhất định:

- Đối tượng nghiên cứu hạn chế (tổng thể mẫu chỉ có 91 khách hàng cá nhân vay vốn tại VSB Đồng Nai)

- Mô hình chỉ đánh giá trên các chỉ tiêu dựa trên kỹ thuật chấm điểm tín dụng, chưa áp dụng kỹ thuật chấm điểm hành vi của khách hàng. Việc đánh giá hành vi cũng rất quan trọng vì nó phản ánh cách thức, thái độ, tính trung thực cũng như sự hợp tác trong việc trả nợ Ngân hàng.

- Luận văn chủ yếu dựa vào nguồn thông tin từ Trung tâm thông tin tín dụng (CIC) trong khi nguồn thông tin này lại không được cập nhật thường xuyên.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

- Mở rộng đối tượng nghiên cứu

- Nghiên cứu thêm các nhân tố hành vi ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

- Ngoài thông tin từ CIC, có thể tham khảo thông tin từ các TCTD khác để thông tin tài chính của khách hàng được đầy đủ và rò ràng hơn.

Một số đề xuất từ nghiên cứu mô hình:

Để việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai được chính xác, minh bạch, luận văn đề xuất một số giải pháp sau:

- Nâng cao trình độ thẩm định của CBTD, đặc biệt là thẩm định tư cách của khách hàng vì điều này có ảnh hưởng rất lớn đến thiện chí hoàn trả tiền vay của khách hàng.

- Để phục vụ cho công tác đánh giá, các CBTD phải thường xuyên cập nhật các thông tin về kinh tế kĩ thuật, các thông tin dự báo về sự phát triển của các ngành, giá cả thị trường, ….

- Nâng cao hiệu quả trong việc thu thập và sử dụng thông tin trong hoạt động tín dụng. Thông tin đầy đủ, chính xác về khách hàng, về thị trường, có vai trò rất quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng cho vay, hạn chế rủi ro. Điều này giúp CBTD nắm bắt được thông tin các doanh nghiệp một cách chính xác hơn, đánh giá được tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp vay vốn và để có cơ sở định giá lại tài sản đảm bảo của khách hàng. Ngoài thông tin CIC, có thể thu thập thông tin từ các nguồn sau:

+ Từ các đối tác của khách hàng

+ Từ những ngân hàng mà khách hàng có quan hệ. Tăng cường sự hợp

tác giữa các ngân hàng trong vấn đề chia sẻ thông tin.

+ Từ cơ quan quản lý khách hàng

- Để xác suất trả nợ của khách hàng được đánh giá cao, VSB Đồng Nai cần tăng cường giám sát sử dụng vốn vay, tránh trường hợp khách hàng sử dụng vốn vay sai mục đích, không trả nợ mà sử dụng vào việc khác, khi nợ đến hạn không có khả năng trả. Trong đó đặc biệt thực hiện:

+ Kiểm tra thường xuyên và đột xuất

+ Thay đổi nội dung kiểm tra, không chỉ kiểm tra mục đích vay mà còn các yếu tố khác như TSĐB, pháp lý, uy tín…