Điểm ban đầu | Trọng số | ||||||
100 | 75 | 50 | 25 | 0 | |||
Phần II : Quan hệ với ngân hàng | |||||||
1 | Thu nhập ròng ổn định hàng tháng | >10 TR | 5-10 TR | 3-5 TR | 1-3 TR | <1 TR | 30% |
2 | Tỷ lệ số tiền phải trả/ thu nhập | <30% | 30-45 % | 45-60 % | 60-75 % | >75% | 30% |
3 | Tình hình trả nợ gốc và lãi | Đúng hạn | Đã bị gia hạn, hiện trả nợ tốt | Đã có nợ quá hạn/ khách hàng mới | Đã có nợ quá hạn, khả năng trả nợ không ổn định | Hiện đang có nợ quá hạn | 25% |
4 | Các dịch vụ sử dụng | Tiền gửi và các dịch vụ khác | Chỉ sử dụng dịch vụ thanh toán | Không sử dụng | 15% | ||
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Vấn Đề Về Tín Dụng Của Ngân Hàng -
Các Hình Thức Tín Dụng Của Ngân Hàng -
Hoạt Động Xếp Hạng Tín Dụng Trong Các Ngân Hàng -
Những Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Xác Suất Vỡ Nợ Của Khách Hàng Cá Nhân -
Các Mô Hình Phân Tích Và Dự Báo Vỡ Nợ Của Khách Hàng Cá Nhân -
Hoạt Động Sử Dụng Vốn Của Ngân Hàng Hợp Tác Xã Việt Nam
Xem toàn bộ 136 trang tài liệu này.
Nguồn : Ngân hàng thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát tiển Việt Nam
Căn cứ vào tổng điểm đạt được với mức tỷ trọng tương ứng, điểm số của khách hàng sẽ được quy về mức xếp hạng tín dụng tương ứng. Từ đó, ngân hàng sẽ đánh giá được mức độ rủi ro khi thực hiện cấp tín dụng cho khách hàng.
Bảng 1.7. Hệ thống ký hiệu xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại BIDV
Xếp hạng | Đánh giá xếp hạng | |
95-100 | AAA | Rủi ro thấp |
90-94 | AA | |
85- 89 | A | |
80-84 | BBB | Rủi ro trung bình |
70- 79 | BB | |
60- 69 | B | |
50- 59 | CCC | Rủi ro cao |
40- 49 | CC | |
35- 39 | C | |
< 35 | D |
Nguồn : Ngân hàng thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát tiển Việt Nam
Từ kết quả xếp hạng tín dụng thu được, ngân hàng sẽ đưa ra quyết định về việc cấp tín dụng cho khách hàng như mức tín dụng phù hợp, hình thức thu nợ hợp lý nhằm hạn chế được rủi ro từ việc cho vay đối với khách hàng có mức rủi ro vỡ nợ cao.
1.6.7. Một số hạn chế của xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân hiện nay
Thứ nhất, các chỉ tiêu đưa ra trong mô hình xếp hạng tín dụng hiện tại vẫn còn mang tính định tính. Các yếu tố định lượng còn ít do chưa có những cập nhật mới đối.
Thứ hai, kết quả chấm điểm tín dụng chưa phải là một cơ sở vững chắc để giúp ngân hàng đưa ra quyết định cấp hạn mức tín dụng cho khách hàng. Mức độ dự đoán chính xác về khả năng vỡ nợ của khách hàng còn chưa cao. Bởi thế, mà vẫn chưa thể loại bỏ được những nhầm lẫn, sai sót có những trường hợp khách hàng được xếp hạng tín dụng ở mức cao, đáng tin cậy, có mức độ rủi ro thấp nhưng trên thực tế lại không có khả năng trả nợ.
Thứ ba, mô hình xếp hạng tín dụng thực tiễn gặp phải vấn đề khó phát hiện được hành vi gian dối của khách hàng. Việc đánh giá những hành vi này, chỉ dựa trên kinh nghiệm của cán bộ tín dụng trong quá trình tiếp xúc khách hàng và thu thập thông tin.
Thứ tư, mô hình chấm điểm hiện tại chỉ cung cấp giá trị mức độ tín nhiệm tín dụng của khách hàng ở thời điểm cấp tín dụng chứ chưa có tính chất dự báo cho tương lai.
1.7. Các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân
1.7.1. Yếu tố thông tin cá nhân của khách hàng
Những thông tin về bản thân cá nhân của khách hàng là những thông tin mang tính nội tại của khách hàng đó. Việc nghiên cứu những yếu tố này, giúp các ngân hàng đánh giá được tổng quan nhất về khách hàng đó, về khả năng cơ bản của khách hàng trong việc đáp ứng được những điều kiện mà ngân hàng yêu cầu, mức độ đáng tin cậy trong việc khách hàng thực hiện cam kết với ngân hàng và cũng là nguồn thông tin có ảnh hưởng lớn đến việc đưa ra quyết định của ngân hàng về việc có hay không cấp tín dụng cho khách hàng. Các yếu tố trong nhóm thông tin này bao gồm: Độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, chức vụ hiện tại trong công việc, lý lịch tư pháp.
Các yếu tố thuộc thông tin cá nhân là những yếu tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến khả năng vỡ nợ của KHCN. Tuy nhiên, đối với mỗi cá nhân biểu hiện giá trị của các yếu tố trong nhóm này lại khác nhau và thể hiện đặc điểm nhân thân riêng của từng người. Do đó, khi tiến hành xếp hạng tín dụng KHCN, các ngân hàng sẽ xem xét đến các thông tin chủ yếu về bản thân khách hàng, thông tin về điều kiện sống của khách hàng cũng như tài chính cá nhân của khách hàng đó.
Giới tính của khách hàng được coi là yếu tố được các nhà nghiên cứu đánh giá có ảnh hưởng tới khả năng trả nợ. Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra, những đặc tính công việc cũng như văn hóa ảnh hưởng tới thời gian làm việc của nam và nữ. Nữ giới là người đi vay và phải gánh vác thêm các công việc gia đình sẽ có ít thời gian cho công việc hơn dẫn tới có khả năng trả nợ thấp hơn (Carter et al., 2007). Việc nữ giới đứng lên vay các khoản nợ nhưng việc sử dụng các khoản vay này lại thuộc về người khác dẫn tới đánh giá dựa trên giới tính người vay cần xem xét thêm việc sử dụng đúng mục đích của khách hàng.
Tình trạng hôn nhân của khách hàng cũng được coi là yếu tố hay dấu hiệu để dự báo khả năng vỡ nợ hay không trả được nợ của khách hàng. Khách hàng đã lập gia đình có xu hướng tập trung vào công việc hơn so với những khách hàng độc thân (Moffatt, 2005). Do đó, tình trạng hôn nhân của khách hàng cũng được xem xét là yếu tố thuộc về nhân khẩu học ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng (Kočenda & Vojtek, 2011; Moffatt, 2005).
Độ tuổi của khách hàng càng lớn chỉ ra kinh nghiệm làm việc của khách hàng càng nhiều (Ojiako & Ogbukwa, 2012). Do đó, việc tích lũy kinh nghiệm sẽ giúp khách hàng có cách nhìn nhận đầu tư kinh doanh tốt hơn. Bên cạnh đó, kinh nghiệm làm việc càng nhiều sẽ giúp khả năng đối phó với các rủi ro xảy ra trong kinh doanh trở lên tốt hơn dẫn tới khả năng vỡ nợ của khách hàng sẽ giảm đi (Abid et al., 2018).
Yếu tố nghề nghiệp mang thông tin về đặc điểm ngành nghề và mức thu nhập theo ngành nghề. Bên cạnh đó, việc khách hàng vay vốn để kinh doanh riêng hay sử dụng vào mục đích khác cũng là nguyên nhân dẫn tới khả năng vỡ nợ của khách hàng. Việc khách hàng có nguồn thu cố định hay ổn định không nằm trong khoản vay ngân hàng sẽ giúp khả năng trả nợ của khách hàng cao hơn.
Lý lịch tư pháp của khách hàng mang tới những đánh giá về đạo đức của khách hàng đối với xã hội. Việc khách hàng có lý lịch tốt mang tới niềm tin cho ngân hàng về việc thực hiện tốt đạo đức kinh doanh hay tuân thủ pháp luật của khách hàng. Do vậy, khách hàng có lý lịch tốt thường có xu hướng trả nợ cao hơn so với khách hàng có lý lịch tư pháp không tốt.
1.7.2. Yếu tố về điều kiện sống của khách hàng
Những thông tin về điều kiện sống của KHCN phản ánh mối tương tác của khách hàng đó với xã hội. Từ đó, giúp ngân hàng đánh giá được mức độ ảnh hưởng của các tác động từ môi trường bên ngoài đến khả năng tài chính cũng như nhận thức hành vi của khách hàng đó. Nhóm thông tin này bao gồm các yếu tố như: Quy mô hộ gia đình, số người phụ thuộc, phân loại địa phương nơi cư trú, đặc điểm nơi cư trú, tính ổn định về chỗ ở, sở hữu nhà, sở hữu các loại động sản giá trị khác.
Số lượng thành viên trong gia đình mang tới hai tác động trái ngược lên khả năng trả nợ của khách hàng. Trong đó, nếu thành viên trong gia đình ở độ tuổi lao động và tạo ra thu nhập thì khả năng trả nợ tăng lên (Cox & Jappelli, 1993; Ojiako & Ogbukwa, 2012). Bên cạnh đó, số người phụ thuộc trong gia đình càng cao dẫn tới các chi phí và áp lực trả nợ tăng lên dẫn tới khả năng vỡ nợ tăng lên.
1.7.3. Yếu tố về tài chính của khách hàng
Phân tích thông tin tài chính và mối quan hệ tài chính của khách hàng là một công việc quan trọng đối với các ngân hàng, mang tính quyết định trong việc đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng, tác động đến xếp hạng tín dụng của khách hàng đó cũng như việc ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hay là không. Các chỉ tiêu tài chính của các khách hàng được các ngân hàng quan tâm bao gồm: Thu nhập, tiết kiệm, giá trị tài sản đảm bảo, quy mô khoản vay.
Thu nhập càng cao làm cho việc trả nợ trở lên dễ dàng hơn, khả năng vỡ nợ của khách hàng sẽ giảm đi. Ngược lại, khi thu nhập của khách hàng thấp làm cho việc chi trả gốc và lãi vay trở nên khó khăn (Oni et al., 2005). Do vậy, yếu tố thu nhập được coi là quan trọng đối với các khách hàng trong việc quyết định trả nợ vay ngân hàng (Hall & Mishkin, 1980;. Peter & Kerr, 2001).
Tài sản đảm bảo có giá trị càng lớn hay khả năng thanh khoản cao là yếu tố giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận được với nguồn vốn vay của ngân hàng. Đồng thời, việc gắn tài sản đảm bảo với chính lợi ích hay cuộc sống của khách hàng sẽ giúp khách hàng có trách nhiệm với tài sản đó hơn. Do vậy, các tài sản đảm bảo là bất động sản thường mang tới ràng buộc chặt chẽ hơn của khách hàng. Vì vậy, các khách hàng có tài sản đảm bảo là bất động sản sẽ có xu hướng trả được nợ cao hơn so với khách hàng có tài sản là động sản.
1.7.4. Yếu tố hành vi của khách hàng
Nhóm các yếu tố hành vi của khách hàng góp phần phản ánh những cách thức, mục đích, nhu cầu tín dụng cũng như uy tín của khách hàng trong việc hoàn thành nghĩa vụ trả nợ với ngân hàng. Nghiên cứu các nhân tố này, giúp các ngân hàng có thể đưa ra quyết định tăng giảm hạn mức hay ngưng cấp vốn cho KHCN, xây dựng chính sách marketing phù hợp nhằm hướng đến đối tượng khách hàng mục tiêu và đáp ứng nhu cầu tín dụng của họ. Ngoài ra, nhờ đó mà các ngân hàng cũng đưa ra được các cách thức thu hồi nợ linh hoạt dựa trên việc nắm bắt được thói quen chi tiêu của khách hàng từ đó giúp giảm thiểu rủi ro cho vay (Jacobson & Roszbach, 2003). Các yếu tố trong nhóm được phân tích như: Mối quan hệ với ngân hàng, số lượng và loại dịch vụ ngân hàng mà khách hàng đang sử dụng, số lượng khoản vay, thời gian hoàn trả, thời gian thủ tục xin vay, lịch sử vay và trả nợ,…
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Trong Chương này NCS đã tiến hành tổng quan một cách có hệ thống về các nghiên cứu trước đây và hệ thống hóa một cách có hệ thống về các cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân, cụ thể:
Thứ nhất, thực hiện tổng quan các nghiên cứu nước ngoài và trong nước về mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ vợ của khách hàng. Đã có rất nhiều các nghiên cứu về chủ đề này được thực hiện điều đó cho thấy việc nghiên cứu về những yếu tố tác động đến khả năng vỡ nợ của KHCN là một trong chủ đề đã và đang thu hút được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước.
Mặc dù các nghiên cứu được thực hiện trên nhiều góc độ và phương pháp tiếp cận khác nhau về các khía cạnh của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của KHCN. Tuy nhiên, nhìn chung kết quả của các nghiên cứu đều có tính kế thừa và bổ trợ lẫn nhau và cũng đã chỉ ra những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hành như các yếu tố nhân khẩu xã hội học, hành vi và các yếu tố môi trường kinh tế xã hội lên nguy cơ vỡ nợ của KHCN. Đây là tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này.
Thứ hai, phân tích đánh giá một cách khoa học về ưu nhược điểm đối với các mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ của khách hàng như mô hình phân tích biệt số, mạng neuron thần kinh (ANN), Random Forest, Logistic và Probit. Trên cơ sở kết quả phân tích, đánh giá mô hình dự báo vỡ nợ cho khách hàng (ANN), Random Forest được sử dụng để so sánh với mô hình truyền thống Logistic và Probit. Từ đó, lựa chọn mô hình dự báo phù hợp cho bối cảnh các ngân hàng tại Việt Nam.
Thứ ba, hệ thống hóa một cách có hệ thống về cơ sở lý thuyết nền tảng có liên quan đến các vấn đề tín dụng của ngân hàng, tín dụng của khách hàng cá nhân, rủi ro tín dụng, ảnh hưởng của vỡ nợ tín dụng, xếp hạng tín dụng. Trên cơ sở phân tích, đánh giá một cách khoa học về một số mô hình xếp hạng tín dụng của các tổ chức tín dụng trên thế giới cũng như ở Việt Nam, NCS đã chỉ ra 4 nhóm hạn chế hạn chế của xếp hạng tín dụng KHCN hiện nay.
Thứ tư, phân tích đánh giá 4 nhóm yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của KHCN như: (i) Yếu tố thông tin cá nhân; (ii) Yếu tố điều kiện sống; (iii) Yếu tố tài chính; (iv) Yếu tố hành vi của khách hàng. Kết quả nghiên cứu từ Chương này, là tiền đề quan trọng trong việc xây dựng, phát triển mô nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của KHCN cho các ngân hàng tại Việt Nam.
CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Quy trình nghiên cứu
Các biến nghiên cứu có được từ mô hình có trước, yếu tố từ phỏng vấn định tính được đưa vào mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu
Với nội dung của luận án, quy trình nghiên cứu được trình bày như sau:
Cơ sở lý thuyết
Xác định mục tiêu nghiên cứu
Tìm ra khoảng trống nghiên cứu
Các lý thuyết liên quan, các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân
- Mô hình Logit
- Phân tích dự báo ANN, Random Forest
- Kiểm tra kết quả trên mẫu dữ liệu mới
- So sánh các mô hình
Phân tích dữ liệu
Hoàn thiện luận án
Hình 2.1. Quy trình nghiên cứu của luận án
2.1.1. Xác định mục tiêu nghiên cứu
Mặc dù mô hình đánh giá khả năng trả nợ của KHCN không phải là chủ đề mới trong thời gian gần đây. Trong nghiên cứu này, NCS đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lên khả năng vỡ nợ của KHCN. Đồng thời, luận án cũng sử dụng các phương pháp của mô hình dự báo mạng thần kinh nhân tạo (ANN), mô hình Random Forest để xem xét khả năng dự báo với dữ liệu nghiên cứu nhằm tìm ra mô hình có thể ứng dụng dự báo về khả năng vỡ nợ KHCN tại Ngân hàng HTX Việt Nam.
2.1.2. Xây dựng cơ sở lý thuyết
Sau khi xác định được mục tiêu nghiên cứu, NCS tiến hành hệ thống hóa các cơ sở lý thuyết liên quan tới tín dụng KHCN. Đồng thời, thực hiện tổng quan các nghiên cứu đi trước về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của KHCN để làm tiền đề cho việc xây dựng mô hình cũng như các giả thuyết nghiên cứu.
2.1.3. Xây dựng mô hình nghiên cứu
Từ việc tham khảo, kế thừa kết quả từ các nghiên cứu đi trước về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của KHCN và kết quả nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn chuyên gia trong lĩnh vực tín dụng KHCN tại Ngân hàng HTX Việt Nam. NCS đưa ra mô hình nghiên cứu gồm các yếu tố ảnh hưởng lên khả năng vỡ nợ của KHCN khi thực hiện vay vốn ở Ngân hàng HTX Việt Nam.
2.1.4. Phân tích dữ liệu
Sau khi xây dựng được mô hình và các biến nghiên cứu, NCS tiến hành thu thập dữ liệu qua các kênh của ngân hàng. Với dữ liệu thu thập được, NCS tiến hành phân tích với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS, R. Kĩ thuật phân tích hồi quy được sử dụng phân tích đánh giá các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của KHCN. Đồng thời, mô hình phân tích biệt số được thực hiện nhằm chỉ ra mức độ đóng góp của các yếu tố vào khả năng vỡ nợ. Từ các kết quả phân tích này, đề tài sẽ so sánh các mô hình phân tích để lựa chọn mô hình nghiên cứu tối ưu trong bối cảnh nghiên cứu tại Ngân hàng HTX Việt Nam.
2.1.5. Hoàn thiện báo cáo luận án
Sau khi có kết quả phân tích dữ liệu, NCS sẽ tiến hành luận giải các kết quả nhằm đưa ra các kết luận cũng như giải pháp giúp giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng KHCN tại Ngân hàng HTX Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ những hạn chế và các định hướng nghiên cứu tiếp theo liên quan tới chủ đề của luận án.