Kithinji, A. M. (2010),credit Risk Management And Profitability Of Commercial Banks In Kenya.

KẾT LUẬN

Vỡ nợ KHCN sẽ làm suy yếu các hoạt động của ngân hàng và các ngân hàng luôn cố gắng nỗ lực để giải quyết cũng như giảm bớt rủi ro này. Các chính sách được các ngân hàng đưa ra liên quan tới hoạt động tín dụng nhằm giảm tỷ lệ vỡ nợ cho vay. Các chính sách về phương án cho vay, cơ chế sàng lọc hồ sơ, tài sản thế chấp, bảo lãnh tín dụng của bên thứ ba, xếp hạng tín dụng được ngân hàng sử dụng để kiểm soát rủi ro hoạt động cho vay đối với KHCN.

Xếp hạng tín dụng KHCN tại các ngân hàng không còn là một khái niệm mới trên thế giới nhưng tại Việt Nam hoạt động này vẫn đang còn được áp dụng bằng những phương pháp định tính đơn giản. KHCN là đối tượng khách hàng rất khó quản lý do tính bảo mật thông tin về nhóm khách hàng này là tương đối cao, khó đánh giá được mức độ tin cậy của các nguồn thông tin và thông tin thường xuyên thay đổi. Đặc biệt là, trong điều kiện môi trường kinh doanh còn thiếu thông tin minh bạch về kinh tế - tài chính như tại thị trường Việt Nam. Do đó, điều này ảnh hưởng rất lớn đến rủi ro của các ngân hàng khi thực hiện nghiệp vụ cho vay KHCN. Vậy, việc đổi mới, cải thiện hệ thống xếp hạng tín dụng KHCN, hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng sử dụng phương pháp định lượng bằng các mô hình phân tích hồi quy như mô hình Logistic, Probit là một điều tất yếu đối với các ngân hàng. Quá trình nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Hợp tác xã Việt Nam” đã đạt được những kết quả có giá trị khoa học và thực tiễn như sau:

Thứ nhất, hệ thống được cơ sở lý thuyết cơ bản về ngân hàng, tín dụng ngân hàng và xếp hạng tín dụng KHCN. Đồng thời, trình bày các yếu tố tác động đến khả năng vỡ nợ KHCN thông qua các nghiên cứu trước đây cũng như các phương pháp, mô hình xếp hạng tín dụng KHCN được xây dựng dựa trên các yếu tố đó.

Thứ hai, luận án đã xây dựng được mô hình nghiên cứu đánh giá khả năng vỡ nợ của KHCN thông qua 21 biến độc lập thể hiện đặc tính của khách hàng cũng như liên quan tới các khoản vay vốn.

Thứ ba, dựa trên mô hình các biến ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của KHCN, luận án cũng tìm ra được các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng (thông qua mô hình lựa chọn là Probit): Giới tính, tình trạng hôn nhân, độ tuổi, thời gian làm việc, thu nhập, kỳ hạn vay, tình hình trả chậm, đa dạng hóa nghề nghiệp, tham gia bảo hiểm nhận thọ và tài sản đảm bảo.

Thứ tư, với việc so sánh 4 mô hình ước lượng khả năng vỡ nợ của KHCN tại Ngân hàng HTX, luận án cũng chỉ ra mô hình Random Forest có khả năng dự báo tốt trên 97%. Mô hình hồi quy Logistic, Probit và ANN có khả năng dự báo chính xác ở mức 83%-84%.

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU