Phát triển cho vay nhà ở đối với khách hàng cá nhân của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam

lượng về mức độ tin cậy (TC), mức độ đồng cảm (DC), năng lực nhân viên (NL) và thời gian giao dịchTG) củaBIDV đều được khách hàng cá nhân đánh giá ở mức trên trung bình. Điều này cùng phù hợp với hiện trạng hiện nay của các khoản vay nhà ở của khách hàng cá nhân/hộ gia đình tại BIDV còn rất khiêm tốn. Tuy nhiên nhân tố DC được đánh giá ở cận mức trung bình (3.0738 điểm), điều này cho thấy, BIDV chưa tạo được sự đồng cảm với khách hàng. Tiêu chí NL cùng bị khách hàng đánh giá ở mức cận trên trung bình (3.1238), đây là cũng là vấn đề mà BIDV cần lưu tâm khi đưa ra giải pháp.

Về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới sự hài lòng của khách hàng cá nhân cho thấy ảnh hưởng lớn nhất thuộc về nhân tố TC, tiếp theo là nhân tố DC. Theo đó, các nhân tố TC, DC có tác động cùng chiều tới mức độ hài lòng của khách hàng.

Mặc dù nghiên cứu này đã đạt được mục tiêu đề ra là đánh giá được những nhân tố chính ảnh hưởng tới sự hài lòng nhóm khách hàng cá nhân/hộ gia đình và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới sự hài lòng của khách hàng như thế nào. Tuy nhiên nghiên cứu cũng còn những hạn chế nhất định như: quy mô mẫu còn nhỏ, không thu thập được mẫu đánh giá trên phạm vi cả nước mà chỉ tập trung chủ yếu ở các thành phố như Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh, Hải Phòng, Quảng Ninh, Huế, Đà Nẵng và Quảng Ngãi. Điều này là những khoảng trống cần được nghiên cứu tiếp.

PHỤ LỤC 5

Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro trong cho vay nhà ở

Do RRCVNO là loại rủi ro đặc thù của ngành ngân hàng nên các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro trong hoạt động cho vay này cũng có những điểm khác biệt so với các loại rủi ro khác. Các nhân tố tác động đến rủi ro gồm: nhóm các nhân tố thuộc về môi trường, nhóm các nhân tố thuộc về năng lực ngân hàng, nhóm các nhân tố thuộc về năng lực khách hàng và nhóm các nhân tố thuộc về nội tại của mỗi khoản vay .

(1) Nhóm các nhân tố môi trường

- Các vấn đề về chính sách vĩ mô của Chính phủ

Nhân tố này đóng vai trò quyết định đối với hoạt động của nền kinh tế quốc dân nói chung và lĩnh vực kinh doanh tiền tệ, tín dụng của NHTM nói riêng. Trong một nền kinh tế, Chính phủ là người ban hành các chính sách tiền tệ và ngân hàng là đơn vị thực hiện các chính sách đó. Các chính sách này có thể có lợi cho ngân hàng, nhưng cũng có thể có hại. Khi NHNN thay đổi lãi suất huy động hoặc tỷ lệ dự trữ bắt buộc… chúng sẽ làm thay đổi mọi kế hoạch của NHTM. Khi lãi suất huy động tăng lên làm cho NHTM gặp khó khăn trong việc cho vay. Với mức lãi suất huy động cao thì lãi của hoạt động tín dụng cũng phải được đẩy lên để đảm bảo lợi nhuận cho NHTM. Nhưng điều đó cũng đồng nghĩa với việc khách hàng trả lãi và gốc cho NHTM là rất khó, dẫn đến rủi ro tín dụng tăng lên.

- Các vấn đề về tính đồng bộ của môi trường pháp lý

Đây cũng là nhân tố ảnh hưởng đến vấn đề rủi ro tín dụng. Khi mà các quy định về quy trình tín dụng trong hoạt động tín dụng không được quy định chặt chẽ và hợp lý, sẽ không chỉ gây ra khó khăn cho hoạt động tín dụng mà còn tạo khả năng rủi ro xảy ra. Khi quy định hợp lý và chặt chẽ, nó sẽ hạn chế được những trường hợp xấu trong hợp đồng tín dụng.

- Các vấn đề về chính trị và xã hội tác động tới hoạt động tín dụng của NHTM

Khi tình hình chính trị bất ổn sẽ làm xáo trộn mọi vấn đề trong xã hội và cả các hoạt động tín dụng tại NHTM. Tình trạng này làm cho các doanh nghiệp sản xuất bị gặp khó khăn, khiến cắt giảm lương, việc làm của người lao động làm cho tỷ lệ thất nghiệp tăng cao và dẫn đến khả năng thanh toán cho NHTM giảm mạnh.

- Các yếu tố tự nhiên như thiên tai, dịch bệnh, bão lũ…

Đây là những yếu tố bất khả kháng, không thể lường trước được. Bản thân khách hàng vay vốn cũng không thể dự tính được. Trong những năm gần đây chúng ta đều chứng kiến tai họa xảy ra đối với lĩnh vực chăn nuôi, khiến nhiều cơ sở chăn nuôi phải thiêu huy toàn bộ đàn gia súc, gia cầm của mình. Điều này làm ảnh hưởng đến thu nhập không những của doanh nghiệp mà còn đến thu nhập của các cá nhân người lao động tại các đơn vị đó. Khiến họ không còn khả năng thanh toán nghĩa vụ tài chính với NHTM, khiến ngân hàng bị mất vốn hay rủi ro tín dụng xảy ra.

- Thực trạng của thị trường bất động sản cũng là yếu tố tác động không nhỏ đến RRCVNO của NHTM. Theo đó, khả năng giao dịch mua – bán BĐS sẽ bị biến động do thị trường hoạt động ở trạng thái tốt hay xấu, từ đó tác động tới cầu tín dụng và khả năng thanh khoản của BĐS nhà ở, gián tiếp tác động đến khả năng phát mại tài sản làm đảm bảo là BĐS nhà ở nếu tình huống xấu xảy ra với khoản tín dụng.

(2) Nhóm các nhân tố thuộc về năng lực của ngân hàng cho vay

- Thu nhập kinh doanh của ngân hàng

Thu nhập kinh doanh của NHTM chủ yếu từ hoạt động tín dụng, do đó việc đảm bảo tăng trưởng thu nhập khiến các NHTM phải tăng quy mô của hoạt động tín dụng lên, khiến RRTD tăng, bởi việc mở rộng tín dụng khiến việc giám sát và kiểm tra các hợp đồng tín dụng trở nên yếu đi. Việc giám sát của các cán bộ tín dụng đối với các hợp đồng tín dụng bị lỏng lẻo và việc tuân thủ các quy trình tín dụng cũng bị lơ là.

- Trình độ và năng lực của cán bộ tín dụng

Nếu cán bộ tín dụng yếu kém về năng lực, khi tiếp nhận hồ sơ của khách hàng thì khả năng phan tích và thẩm định dự án không đánh giá hết và đúng dự án vay vốn đó. Trong trường hợp này cán bộ tín dụng có thể bị khách hàng lừa gạt hoặc chấp nhận tài trợ cho các dự án vay vốn có độ rủi ro. Điều này khiến khả năng mất vốn có thể rất cao.

- Quy trình tín dụng

Với mỗi một NHTM đều tự xây dựng cho mình một quy trình tín dụng riêng. Nếu quy trình chưa chặt chẽ hoặc quá cụ thể, quá linh hoạt đều có thể là nhân tố gây ra rủi ro. Một vấn đề nổi cộm hiện nay trong các quy trình tín dụng là đánh giá lại giá trị tài sản làm đảm bảo vay vốn.

- Cạnh tranh giữa các NHTM

Các NHTM sử dụng các chiêu thức cạnh tranh khác nhau nhằm thu hút khách hàng vay vốn. Họ thẩm định khách hàng một cách sơ sài, cảm tính và chủ quan. Thậm chí, họ liều lĩnh cấp tín dụng cho các hợp đồng tín dụng rủi ro cao nhằm đạt được lợi nhuận cao.

(3) Các nhân tố ảnh hưởng từ năng lực khách hàng

- Năng lực khách hàng vay vốn

Nếu khách hàng vay vốn có it kinh nghiệm và năng lực tài chính ở mức độ thấp, họ sẽ không năm bắt được thông tin kịp thời, thiếu thích nghi với cạnh tranh. Khi vay vốn để mua nhà ở, khả năng rủi ro đối với NHTM cho vay sẽ là rất lớn.

- Rủi ro đạo đức

Khách hàng có hành vi lừa đảo, sử dụng vốn sai mục đích, trốn tránh trách nhiệm ủy quyền và bảo lãnh. Khi khách hàng thực hiện hành vi lừa đảo, họ sẽ lợi dụng các điểm yếu và kẽ hở của NHTM. Họ lập các phương án đầu tư mua nhà /sửa chữa nhà giả, dùng các giấy tờ thế chấp giả mạo hoặc đi vay ở nhiều ngân hàng với cùng một bộ hồ sơ.

(4) Nhóm các nhân tố thuộc về nội tại của mỗi khoản vay

- Quy mô khoản vay

Với khoản vay có quy mô lớn, khả năng xảy ra RRCVNO có thể xuất hiện là rất cao nếu NHTM không có các biện pháp giám sát đầy đủ.

- Lãi suất cho vay

Mức lãi suất cho vay là một trọng những nhân tố có thể đưa lại RRTDNO. Trong nhiều trường hợp, khi cầu tín dụng tăng cao mà cung ít, khiến các NHTM đẩy lãi suất cho vay lên, khách hàng vì muốn đáp ứng đủ vốn cho việc đàu tư vào nhà ở nên vẫn phải chấp nhận. Khi biến động kinh tế không thuận lợi khiến thu nhập của khách hàng giảm sút, sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ và kết quả là RRTDNO xuất hiện.

- Kỳ hạn cho vay

Các khoản vay nhà ở phần lớn là những khoản tín dụng có kỳ hạn dài. Việc thẩm định năng lực thanh toán của khách hàng sẽ rất có thể không chính xác, nhất là trong điều kiện thông tin về khách hàng còn hạn chế như nước ta hiện nay. Do vậy, tiềm ẩn RRTDNO là rất lớn trong các khoản vay này.

- Tài sản làm đảm bảo

Để nhận được khoản vốn vay, khách hàng phải có tài sản làm đảm bảo và chúng thường là bất động sản mà khách hàng đó sở hữu hoặc chính tài sản là bất động sản được hình thành từ khoản vay này. Tuy nhiên có một số vấn đề đặt ra là:

Tính toán giá trị tài sản làm đảm bảo cao hơn giá trị thực tế của tài sản đó Một tài sản được khách hàng sử dụng làm đảm bảo cho nhiều món vay

Khả năng phát mại tài sản thấp do thị trường không thuận lợi, do đồng sở hữu… Các vấn đề này khi xảy ra sẽ gây RRCVNO cho NHTM nếu NHkhông quan tâm

kịp thời, đúng mức và có các biện pháp bổ sung phù hợp.

PHỤ LỤC 6

Ứng dụng của mô hình hồi quy Binary Logistic

Hồi quy Binary logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được.

Có rất nhiều hiện tượng trong tự nhiên chúng ta cần đoán khả năng xảy ra một sự kiện nào đó mà ta quan tâm (chính là xác suất xảy ra), ví dụ sản phẩm mới có được chấp nhận hay không, người vay trả được nợ hay không, mua hay không mua… Những biến nghiên cứu có hai biểu hiện như vậy gọi là biến hay phiên (dichotomous), hai biểu hiện này sẽ được mã háo thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là biến nhị phân. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì nó không thể được nghiên cứu với dạng hồi quy thông thường vì nó sẽ xâm phạm các giả định, rất dễ thấy là khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu hiện thì thật không phù hợp khi giả định rằng phần dư có phân phối chuẩn, mà thay vào đó nó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực thống kê của các kiểm định trong phép hồi quy thông thường của chúng ta. Một khó khăn khác khi dùng hồi quy tuyến tính thông thường là giá trị dự đoán được của biến phụ thuộc không thể được diễn dịch như xác suất ( giá trị ước lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary logistic phải rơi vào khoảng (0;1))

Mô hình Binary Logistic

Với hồi quy Binary logistic, thông tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0.5 thì kết quả dự đoán sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quả dự đoán sẽ cho là “không”.

Ta sẽ nghiên cứu mô hình hàm Binary Logistic trong trường hợp đơn giản nhất làkhi chỉ có một biến độc lập X.

Ta có mô hình hàm Binary logistic như sau:

P = E (Y=) =

Trong đó: Pi

=E (Y=) là xác suất để Y = 1 (là xác suất để sự kiện xảy ra) khi biến

độc lập X có giá trị cụ thể là Xi.

Đặt (Bo + B1X) = z, mô hình hàm Binary Logistic được viết lại như sau:

P(Y

 1) 

1 ez

Xác suất không xảy biến Y (không xảy ra sự kiện) là:

P(Y  0)  1P(Y  1)  1

1ez

Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra (Y =1) với xác suất sự kiện đó không xảy ra (Y = 0), tỷ lệ chênh lệch này có thể được thể hiện trong công thức :

P(Y

 1)

 0)



1ez

1

1ez

Lấy Log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta được kết quả dạng hàm hồi quy Binary Logistic như sau:

log

[ P(Y  1)]log ez

e P(Y  0) e

Vì Logeez = z nên kết quả cuối cùng là :

log

[P(Y  1)] B

B X (*)

e P(Y

 0) o 1

Ta có thể mở rộng mô hình Binary logistic cho 2 hay nhiều biến độc lập Xk

Biến phụ thuộc Y trong mô hình sẽ nhận hai giá trị là 1 và 0, trong đó 1 là cá nhân tiếp tục vay ngân hàng và 0 là cá nhân sẽ không vay ngân hàng

Sử dụng phần mền SPSS với các biến độc lập như trên, các kết quả mô hình thu được như sau:

		Chi-square	Df	Sig.
Step 1	Step	39.394	2	.000

Step	-2 Log likelihood		Cox & Snell R Square		Nagelkerke R Square
1	25.473		.568		.727

		B	S.E	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Step 1a	QI_4	.147	.305	.232	1	.030	1.159
	QI_6	-.123	.255	.233	1	.029	.884
	QI_10	.822	.448	3.376	1	.026	2.276
	QII_20	-.301	.547	.657	1	.018	.642
	QII_21	-.201	.511	.346	1	.036	.740
	QII_22	-.444	.160	.730	1	.033	.362
	Constant	- 5.511	3.296	2.795	1	.025	.004