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

Bộ Giáo Dục Và Đào Tạo Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân  Ngô Tiến Quý 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 Luận Án Tiến Sĩ Ngành Tài Chính ...

DANH MỤC HÌNH Hình 2.1. Quy trình nghiên cứu của luận án 45 Hình 2.2. Mô hình ANN 60 Hình 2.3. Mô hình Random Forest 62 Hình 3.1. Cơ cấu nguồn vốn và vốn chủ sở hữu của Ngân hàng HTX năm 2017 65 Hình 3.2. Cơ cấu nguồn vốn huy động và vốn vay ...

Nghiên cứu tại các nước Đông Nam Á của Dufhues và Cộng sự (2011) về việc trả nợ tín dụng tại hai quốc gia Thái Lan và Việt Nam. Tác giả đã sử dụng các yếu tố về khoản vay của khách hàng như: Dân tộc của chủ hộ (Kinh/Thái), ...

Tác giả Tên đề tài Phương pháp sử dụng Kết quả Chỉ có 3 yếu tố có tác động thực sự lên khả Phân tích kinh tế về khả năng trả năng trả nợ: (1) Quy mô hộ gia đình có tác Ojiaki & Ogbukwa (2012) nợ của nông dân hợp tác xã nhỏ ...

Hàng xác định thông qua tính chất thời hạn của nguồn vốn, phù hợp với chu kỳ luân chuyển vốn của đối tượng đi vay nhằm tránh được những rủi ro tiềm ẩn (Hồ Diệu, 2011; Hồ Hoàng Triệu, 2019). Thứ tư, giá trị hoàn trả phải ...

Một số tác động liên quan đến phá sản bao gồm: Không có khả năng sử dụng lại tiền cho những người vay khác; Không sẵn lòng của các trung gian tài chính khác để phục vụ nhu cầu của những người vay nhỏ và tạo ra sự mất lòng tin ...

Chỉ tiêu 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 ...

2.2. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu Từ các nghiên cứu trước dựa trên mô hình nghiên cứu của Dufhues và Cộng sự (2011); Ojiaki & Ogbukwa (2012); Agarwal & Cộng sự (2009); Dunn & Kim (1999); Ozdemir (2004); Kocenda & Vojtek (2011); Booth và ...

2.3. Thiết kế nghiên cứu 2.3.1. Mẫu nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ nguồn dữ liệu của Ngân hàng HTX Việt Nam. Dữ liệu quá khứ về việc vỡ nợ hay không vỡ nợ của các KHCN tại ngân hàng sẽ được sử dụng (khách ...

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 Trong Chương này, NCS chủ yếu tập trung để trình bày các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận án theo một quy trình nghiên cứu được thiết kế một cách logic chặt chẽ và đảm bảo tính khoa học bao gồm ...

Đối với vị trí công việc của KHCN cho thấy đa số các đối tượng vay vốn là trưởng bộ phận và nhân viên (2.170 khách hàng là nhân viên, trưởng bộ phận là 2.096 người và lãnh đạo thấp nhất với 1.232 người). Hình 3.7. Mô tả về ...

Kết quả mô hình dự báo ANN về chiều tác động khá tương đồng với kết quả mô hình Logistic. Có thể thấy, mẫu dữ liệu nghiên cứu phản ánh tốt việc dự báo về khả năng vỡ nợ của KHCN tại Ngân hàng HTX Việt Nam. Đồng thời, ...

Đa dạng hóa nghề nghiệp có tác động cùng chiều lên khả năng vỡ nợ của KHCN tại ngân hàng. Kết quả này chỉ ra, chỉ có 1 ngành nghề sẽ có rủi ro thấp hơn so với hoạt động nhiều ngành nghề. Với việc đa dạng hóa nghề nghiệp ...

Chính sách cho vay nội bộ hợp lý: Chính sách cho vay hướng dẫn các ngân hàng giải ngân khoản vay cho khách hàng, tuân thủ nghiêm ngặt chính sách cho vay đến nay là phương pháp rẻ nhất và đơn giản nhất của quản lý rủi ro tín dụng. Chính ...

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 ...

66. Livingstone, S. M., & Lunt, P. K. (1992),"Predicting personal debt and debt repayment: Psychological, social and economic determinants", Journal of Economic Psychology , 13(1), 111–134, https://doi.org/10.1016/0167- 4870(92)90055-C 67. Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & ...

PHỤC LỤC 3 CÁC KẾT QUẢ CHẠY MÔ HÌNH Thống kê mô tả Statistic N Mean St. Dev. Min Pctl(25) Pctl(75) Max edu 5,498 21.769 6.250 12 17 26 36 age 5,498 32.823 9.514 20 23 41 53 size 5,498 4.993 0.801 4 4 6 6 Numberdepend 5,498 3.027 1.128 1 2 4 5 number 5,498 552.107 259.918 100 328 ...