Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Trả Nợ Vay Của Nông Hộ Theo Trương Đông Lộc Và Nguyễn Thanh Bình

- Ali và Daly (2010); Fidrmuc và Hainz (2010), Psillaki và các tác giả (2010) có nghiên cứu định tính về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của cá nh n đi vay được gọi là được gọi là mô hình 5C, có thể kể ra là: phẩm chất đạo đức (character), năng lực (capacity), vốn (capital), môi trường kinh doanh (condition), và tài sản thế chấp (collateral). Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng phẩm chất đạo đức, năng lực và tài sản thế chấp đều có có ảnh hưởng nhất định đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Lãi suất:

- Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) thực hiện bài nghiên cứu đăng trên tạp chí Công nghệ Ngân hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của một đối tượng khách hàng đặc thù là nông hộ tại Miền Tây Nam Bộ. Nh m đối tượng được khảo sát có khả năng trả nợ đúng hạn là khoảng 60% theo điều tra của tác giả, nguồn vay vốn chủ yếu là ngân hàng chính sách xã hội (52,4%) và ng n hàng thương mại (34,7%).

Bảng 4.1 – Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của nông hộ theo Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình

Chỉ tiêu

Có thể bạn quan tâm!

• Tổng Quan Về Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Ngoại Thương Việt Nam Và Những Biểu Hiện Khách Hàng Cá Nhân Không Trả Được Nợ Tại Ngân Hàng Thương
• Tỷ Trọng Dư Nợ Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân Của Vietcombank Giai Đoạn 2013 – 2018
• Nhận Xét Đánh Giá Các Yếu Tố Tác Động Đến Hoạt Động Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân Tại Vietcombank:
• Các Đặc Trưng Thống Kê Mô Tả Của Mẫu Nghiên Cứu:
• Kết Quả Kiểm Định Mức Độ Dự Báo Chính Xác Của Mô Hình Ban Đầu
• Các Giải Pháp Nâng Cao Khả Năng Trả Nợ Vay Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Tmcp Ngoại Thương Việt Nam:

Xem toàn bộ 112 trang tài liệu này.

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Theo nghiên cứu này lãi suất cho vay tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ của khách hàng. C nghĩa là, lãi suất càng cao thì khả năng trả được nợ của khách hàng càng giảm.

Kinh nghiệm của cán bộ tín dung:

Scott J. (2006), hướng nghiên cứu của mình đến phương iện thẩm định tư cách, năng lực tài chính của người vay. Trong nghiên cứu của Scott, rủi ro khách hàng không trả được nợ xuất phát từ việc ng n hàng không xác định đúng đối tượng cho vay, cụ thể từ chối cho vay với một khách hàng năng lực, phẩm chất đạo đức tốt và chấp thuận cho vay với những trường hợp ngược lại. Việc thẩm định khả năng tài chính và phẩm chất đạo đức của khách hàng có hiệu quả hay không phụ thuộc rất lớn vào kinh nghiệm, kiến thức và năng lực của cán bộ tín dụng. Kinh nghiệm, năng lực của cán bộ tín dụng thể hiện thông qua việc đánh giá đúng khả năng khách hàng có thực hiện đúng cam kết trả nợ hay không, đồng thời có những hành động xử lý

kịp thời khi xuất hiện rủi ro mất vốn của ngân hàng. Nghiên cứu của Scott cho thấy rằng việc thẩm định hồ sơ cảm tính, hời hợt, không c căn cứ khoa học như thế dẫn đến khả năng cao ng n hàng không thu hồi được khoản tiền đã cho vay.

4.1.3. Nhận xét chung về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân:

Nhìn chung các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nh n thay đổi tùy theo đối tượng khách hàng của tổ chức tín dụng mà tổ chức xếp hạng tín dụng đang nhắm đến, không có một mô hình nào hoàn hảo thể hiện chính xác và toàn bộ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân. Tuy nhiên, ta có thể rút ra một số nhận xét chung về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nh n như sau:

- Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân về cơ bản có thể được chia làm hai nhóm: nhóm các yếu tố liên quan đến nhân thân của khách hàng và nhóm các yếu tố có liên hệ với ngân hàng

- Các nghiên cứu nêu trên chưa lượng h a được xác suất không trả được nợ của khách hàng cũng như tác động của các yếu tố trong mô hình đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Các nhận xét được người viết rút ra từ các nghiên cứu trên:

Thứ nhất, về mặt phương pháp và bố cục của các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nh n, đặc biệt là các nghiên cứu trong nước với phạm vi nghiên cứu là một ngân hàng nhất định, các nghiên cứu này đều xuất phát từ tình hình thực tế của đơn vị được chọn nghiên cứu, từ đ xây dựng một mô hình phù hợp với đơn vị đ . Hiện tại, chưa c một nghiên cứu nào bao quát các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân ở cấp độ toàn quốc.

Thứ hai, ta có thể phân loại các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân thành 2 nhóm chính:

- Nhóm 1 – Các yếu tố liên quan đến nhân thân của khách hàng cá nhân:

 Số tiền vay.

 Thời hạn vay.

 Yếu tố năng lực của người vay: tình trạng công việc, thu nhập và tình trạng nhà ở.

 Số người phục thuộc.

 Độ tuổi.

 Lịch sử nợ quá hạn.

 Mục đích sử dụng vốn.

Nhóm này thể hiện trình độ nhận thức, mức độ bền vững của thu nhập từ sự ổn định trong nghề nghiệp, các đặc trưng cá nh n của người đi vay, đồng thời đánh giá các tác động xung quanh từ gia đình, đặc điểm cư trú, c ảnh hưởng đến khả năng tài chính của khách hàng.

- Nhóm 2 – Các yếu tố liên quan ngân hàng;

Là nhóm yếu tố quan trọng, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến khoản vay và khả năng trả nợ của khách hàng:

 Tỷ lệ tài sản bảo đảm.

 Lãi suất.

 Kinh nghiệm cán bộ tín dụng

Thứ ba, khi nghiên cứu về mối quan hệ giữa các khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân và yếu tố ảnh hưởng đến nó, ta thấy rằng việc xây dựng một mô hình biểu diễn mối quan hệ này là việc làm cần thiết. Tuy nhiên, người viết cho rằng những mô hình hiện tại đang được sử dụng cho việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân và yếu tố ảnh hưởng đến n đều có những điểm mạnh và điểm yếu nhất định.

- Mô hình 6C là mô hình định tính nên không thể tính toán lượng h a được khả năng vỡ nợ với từng khoản vay cũng như tác động của các yếu tố ảnh hưởng được đưa vào mô hình

- Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam có thể tính được điểm số tín nhiệm của từng khách hàng nhưng lại

không thể mô tả chính xác đối tượng nghiên cứu là khả năng trả nợ của khách hàng, tức là xác suất khách hàng trả được nợ hoặc không trả được nợ

Thứ tư, các nghiên cứu trước đ y về khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nh n đều có những hạn chế nhất định:

- Phần lớn các nghiên cứu hướng tới toàn hệ thống ngân hàng (các nghiên cứu nước ngoài), hoặc một nhóm khách hàng nhất định, hoặc trên một địa bàn nhất định (Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình), có nghiên cứu về từng ngân hàng riêng lẽ nhưng lại quá cũ (Vương Qu n Hoàng 2006).

- Chưa c luận án nào nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.

4.2. Đề xuất mô hình kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân:

4.2.1. Đề xuất mô hình:

Trên cơ sở các mô hình nghiên cứu trước đ , tác giả đề xuất sử dụng mô hình Binary Logistic trong nghiên cứu này. Vì đ y là mô hình toán học nên lượng hóa được các đối tượng cần nghiên cứu, đồng thời kết quả thu được từ mô hình chỉ phụ thuộc vào chất lượng thông tin đầu vào mà loại bỏ được sự chủ quan, thiếu nhất quán của người sử dụng mô hình định tính. Đồng thời mô hình phản ánh khả năng trả nợ theo quan điểm xác suất thống kê, nghĩa là theo 2 trạng thái trả được nợ hoặc không trả được nợ.

Mô hình Binary Logistic cũng c ý nghĩa về mặt ứng dụng thực tiễn là thông qua việc ước lượng xác suất không trả được nợ của khách hàng, ngân hàng có thể chủ động trong việc đưa ra những biện pháp nhằm hạn chế rủi ro đối với những khách hàng có xác suất vỡ nợ cao. Mô hình cho phép ước lượng được tác động của từng biến độc lập đến khả năng trả nợ vay, qua đ tạo sự thuận lợi cho ngân hàng trong việc xác định đúng đối tượng cho vay. Mô hình hồi quy nhị phân là mô hình khá phổ biến trong nghiên cứu ùng ước lượng xác suất một sự kiện xảy ra. Mô hình đáp ứng được đặc trưng của biến phụ thuộc trong mô hình chỉ nhận một trong

2 giá trị là 0 hoặc 1. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì không thể phân tích với dạng hồi quy thông thường vì nó sẽ vi phạm các giả định, dễ thấy nhất là khi biến phụ thuộc chỉ có 2 biểu hiện thì không phù hợp khi giả định phần ư c ph n phối chuẩn, mà thay vào đ n sẽ phân phối nhị thức, điều này làm mất hiệu lực thống kê của các kiểm định trong phép hồi quy thông thường. Thêm vào đ , về phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng cá nh n, người viết sử dụng mô hình hồi quy nhị phân (Binary Logistic) để ước lượng xác xuất không trả được nợ của khách hàng. Mô hình này đáp ứng được sử dụng để lượng hóa rủi ro của khách hàng cá nh n, đồng thời có những ưu điểm vượt trội hơn so với các mô hình 5C và mô hình chấm điểm tín dụng thông thường trong việc tính toán xác suất phát sinh rủi ro tín dụng của từng khoản nợ, có thể ước lượng được tác động của từng nhân tố đến đối tượng nghiên cứu là rủi ro tín dụng cá nhân dựa trên số liệu thu thập thực tế, giảm thiểu yếu tố đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng.

Tuy nhiên, cũng phải thừa nhận rằng mô hình hồi quy Binary Logistic vẫn còn tồn tại một số mặt hạn chế. Nổi bật nhất là việc phụ thuộc rất lớn vào chất lượng nguồn thông tin đầu vào, đồng thời để hiểu được kết quả rút ra được từ mô hình hồi quy đòi hỏi người đọc phải có nền tảng kiến thức nhất định về thống kê. Ngoài ra, o đ y là một mô hình thống kê toán học, nên cỡ mẫu sử dụng phải tương đối lớn mới có thể đưa ra được kết qủa dự báo c ý nghĩa.

- Phương trình tổng quát như sau:

P (Y=1/X ...X ) =

r 1 k

Z= β0 + β1Xi1 + … + βkXik + εi

- Trong đ :

- Y: Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, Y = 1 nếu khách hàng cá nhân trả được nợ, trả nợ tốt, Y =0 nếu khách hàng cá nhân không trả được nợ, không trả nợ tốt.

- X1, … Xk: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng

- β1, … βk: Các hệ số hồi quy của hàm Logit

- εi: sai số

4.2.2. Quy trình thực hiện:

4.2.2.1. Nghiên cứu định tính:

Như đã trình bày tại phần Phương pháp nghiên cứu trong chương I, nghiên cứu định tính nhằm mục đích xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nh n. Đồng thời, từ đ , xây dựng mô hình phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân phù hợp với tình hình thực tế tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam. Cơ sở nghiên cứu định tính của luận văn này gồm:

 Các nghiên cứu về khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân (bao gồm nghiên cứu của các tác giả nước ngoài)

 Từ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nh n được nêu ra trong các nghiên cứu trước đ y, tác giả tiến hành chọn lọc, loại bỏ những yếu tố không phù hợp và đề xuất mô hình phân tích tiếp tục tiến hành nghiên cứu định lượng cũng như nghiên cứu tình hình thực tế tại đơn vị.

4.2.2.2. Mô hình ban đầu nghiên cứu khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam:

Dựa trên tình hình thực tế của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam và các nghiên cứu trước đ y, mô hình ph n tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nh n được sử dụng trong luận văn này như sau.

Bảng 4.2 - Tóm tắt các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động cho vay khách hàng các nhân tại Vietcombank trong mô hình nghiên cứu

Biến phục

thuôc

- Biến phụ thuộc: Khả năng trả nợ - Y

Biến phụ thuộc Y đại diện cho khả năng trả nợ của khách hàng. Biến phụ thuộc chỉ có thể nhận một trong hai giá trị là 0 hoặc 1:

 Y=0 khi khách hàng không có khả năng trả nợ

 Y=1 khách hàng có khả năng trả nợ

Việc đánh giá khách hàng c khả năng trả nợ hay không sẽ căn cứ vào phân loại nợ của theo quy định pháp luật Việt Nam như đã đề cập trong chương 1. Nợ nh m 1 và 2 được đánh giá là c khả năng thanh toán, ngược lại nếu khách hàng có khoản nợ bị liệt vào các nhóm 3,4,5 sẽ bị xem là không có khả năng thanh toán.

Mối quan hệ giữa biến độc lập Y và các biến phụ thuộc X1, X2,… X12 sẽ được biểu diễn như sau:

 Xác suất khách hàng trả nợ: P

(Y=1/ X X … X

) =

r 1, 2, 12