Mô Hình Điểm Số Tín Dụng Cá Nhân Áp Dụng Cho Các Ngân Hàng Bán Lẻ Tại Việt

(1) Có thể phân khúc khách hàng theo những tiêu thức nào? Mối liên hệ giữa việc phân khúc khách hàng với việc hình thành hệ thống chỉ tiêu XHTDNB của Agribank? Mức độ tác động?

(2) Làm thế nào để xây dựng được một hệ thống XHTDNB phù hợp với sự phân khúc khách hàng? Cách thức tính điểm cho từng chỉ tiêu để đánh giá chính xác năng lực của khách hàng?

4.3. Mô hình nghiên cứu

Tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu dưới đây:

Các nhân tố thuộc nhóm Thông tin thân nhân của KH (Biến độc lập)

Tác động theo từng phân

đoạn thị trường

Các chỉ tiêu thuộc nhóm Quan hệ của KH với NH (Biến phụ thuộc)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 303 trang tài liệu này.

Các chỉ tiêu thuộc nhóm Quan hệ của KH với NH (đã có tác động ảnh hưởng của các nhân tố thuộc Thông tin thân nhân của KH)

(Biến độc lập)

Tác động theo từng phân

đoạn thị trường

Khả năng trả nợ của KH (Biến phụ thuộc)

Mô hình 1.1: Mô hình nghiên cứu

5. Những đóng góp mới của luận án

- Luận án đã đi sâu nghiên cứu các chỉ tiêu trong hệ thống XHTDNB theo sự phân khúc thị trường;

- Khảo sát các chỉ tiêu theo vùng, miền, kết hợp phân tích định lượng và phân tích định tính để đánh giá mức độ tác động, ảnh hưởng của các chỉ tiêu trong hệ thống XHTDNB lên khả năng trả nợ của khách hàng;

- Tìm sự khác biệt về mức độ tác động giữa các vùng miền.

- Xây dựng mô hình XHTDNB riêng cho từng khu vực cụ thể.

Kết quả của nghiên cứu được thể hiện rõ qua những đóng góp về phương diện lý thuyết và thực tiễn sau đây:

5.1. Phương diện lý thuyết

Thứ nhất, hệ thống hóa được những vấn đề lý luận chung về XHTDNB, hệ thống hóa các tiêu chí, các nhân tố có tác động đến kết quả XHTDNB. Qua đó, kết quả của nghiên cứu đóng góp vào việc hoàn thiện khung lý thuyết về XHTDNB theo phân khúc thị trường cho các NHTM Việt Nam.

Thứ hai, tiến hành đánh giá định tính kết hợp với định lượng hệ thống các tiêu chí trong đánh giá XHTDNB theo phân khúc thị trường ở Việt Nam.

Thứ ba, nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu các chỉ tiêu, nhân tố tác động đến kết quả XHTDNB. Vì vậy, những khiếm khuyết cũng như các kết quả nghiên cứu của luận án sẽ là tiền đề để các nhà nghiên cứu sau này tiếp tục bổ sung và hoàn thiện công tác XHTDNB tại các NHTM Việt Nam.

5.2. Phương diện thực tiễn

Một là, kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng ngay vào công tác XHTDNB tại Agribank, một NHTM Nhà nước có số lượng khách hàng lớn nhất Việt Nam.

Hai là, kết quả nghiên cứu giúp các nhà nghiên cứu, các nhà quản lý trong ngành ngân hàng tại Việt Nam nói chung và Agribank nói riêng tiếp cận một phương pháp mới trong đo lường và đánh giá các tiêu chí của hệ thống XHTDNB.

Ba là, công trình sẽ là tài liệu tham khảo hữu ích cho những ai quan tâm đến XHTDNB tại các NHTM về phương pháp luận cũng như kiểm định, đo lường kết quả nghiên cứu.

6. Kết cấu của luận án

Ngoài các phần: Lời cam đoan, lời cảm ơn, mục lục… theo qui định, Luận án

được kết cấu gồm phần mở đầu và 05 chương:

Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và thực tiễn về XHTDNB theo phân khúc thị trường của NHTM tại Việt Nam.

Chương 3: Thực trạng XHTDNB theo phân khúc thị trường tại Agribank. Chương 4: Quy trình nghiên cứu khảo sát và xử lý số liệu.

Chương 5: Mô hình XHTDNB theo phân khúc thị trường tại Agribank; Kết quả và một số kiến nghị.

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

Hiện nay, trên thế giới và Việt Nam đã có nhiều công trình nghiên cứu chuyên sâu về XHTD dành cho các quốc gia, các tổ chức…; XHTDNB đối với các TCTD nói chung và hệ thống NHTM nói riêng. Kết quả của các công trình nghiên cứu đã được ứng dụng tương đối rộng rãi trên thế giới và tại Việt Nam. Nhiều mô hình XHTDNB từ đơn giản đến phức tạp, từ mô hình nặng về các chỉ tiêu định tính đến mô hình nặng về các chỉ tiêu định lượng, mỗi một mô hình đều có những ưu thế và những hạn chế nhất định. Trong phạm vi nghiên cứu của luận án, tác giả xin giới thiệu tổng quan những mô hình điển hình, những công trình nghiên cứu chuyên sâu và các bài báo, các nghiên cứu chuyên đề về XHTD. Qua đó, tìm ra khoảng trống cần nghiên cứu cho luận án..

1.1. Một số mô hình xếp hạng tín dụng

1.1.1. Mô hình chấm điểm

Đây là mô hình XHTD đã có từ lâu nhằm đánh giá khách hàng vay vốn qua các hoạt động phân tích của cán bộ tín dụng ở NHTM thông qua các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Mô hình này là một trong những mô hình hết sức đơn giản và dễ thực hiện để XHTD. Được các công ty xếp hạng tín nhiệm (Credit Rating Agency) trên thế giới sử dụng một cách phổ biến như: Moody’s; Standard and Poor; Fitch.

- Các chỉ tiêu tài chính: Các chỉ tiêu tài chính mà các cán bộ tín dụng thường

được sử dụng để đánh giá khách hàng vay vốn của mình bao gồm:

+ Các tỷ số thanh khoản để đo lường khả năng thanh toán nợ ngắn hạn của doanh nghiệp như: Hệ số thanh khoản hiện thời (ngắn hạn); hệ số thanh khoản nhanh; hệ số khả năng thanh toán tổng quát; hệ số khả năng trả lãi….

+ Các chỉ tiêu về hiệu quả hoạt động để đo lường mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản của doanh nghiệp chẳng hạn như: Vòng quay hàng tồn kho; vòng quay khoản phải thu; kỳ thu tiền bình quân; vòng quay tổng tài sản.

+ Các tỷ số đòn bẩy tài chính để đo lường mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho

hoạt động của doanh nghiệp như: Hệ số nợ so với vốn chủ sở hữu; hệ số nợ so với tổng tài sản; hệ số tài trợ vốn chủ sở hữu; hệ số nợ dài hạn; phân tích hệ số khả năng hoàn trả lãi vay; hệ số khả năng trả nợ.

+ Các chỉ tiêu khả năng sinh lời để đo lường khả năng của doanh nghiệp, như: Hệ số thu nhập trên tổng tài sản; khả năng sinh lời so với doanh thu; ROE; ROA…

- Các chỉ tiêu phi tài chính: Các chỉ tiêu phi tài chính được thu thập từ các nguồn thông tin trong và ngoài DN bao gồm: Lĩnh vực hoạt động kinh doanh, uy tín trong quan hệ với các TCTD, khả năng trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ, trình độ quản lý của nhà lãnh đạo DN, môi trường kinh doanh của DN, khả năng ứng phó của DN trên thương trường… Thông thường việc phân tích các chỉ tiêu phi tài chính được thông qua mô hình 6C gồm: Tư cách người vay (Character); năng lực của người vay (Capacity); thu nhập của người vay (Cash); bảo đảm tiền vay (Collateral); các điều kiện (Conditions); kiểm soát (Control). [4]

Có thể thấy rằng đây là một mô hình khá phổ biến đang được thực hiện tại các NHTM Việt Nam, bởi lẽ mô hình này có nhiều lợi thế và khá phù hợp với các NHTM trong điều kiện Việt Nam hiện nay, cụ thể là:

Thứ nhất, đây là mô hình tương đối đơn giản, tận dụng được kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu của các cán bộ tín dụng, các chuyên gia tài chính – ngân hàng để phân tích các chỉ tiêu tài chính. Việc phân tích dựa trên công nghệ giản đơn, hệ thống lưu trữ thông tin ổn định, sử dụng hồ sơ sẵn có, sử dụng các yếu tố không mang tính lượng hoá.

Thứ hai, vì đây là mô hình đơn giản, nên ngân hàng chỉ cần có tiềm lực công nghệ trung bình với một đội ngũ cán bộ tín dụng tương đối tốt cùng với một hệ thống thông tin quản lý cập nhật là có thể thực hiện được [4]

Thứ ba, có thể áp dụng cho các khoản vay riêng lẻ, chịu tác động của yếu tố vùng, miền, phong tục tập quán…

Hạn chế của mô hình:

Thứ nhất, đây là mô hình tương đối đơn giản, song hạn chế của mô hình này là nó phụ thuộc vào mức độ chính xác của nguồn thông tin thu thập, khả năng dự

báo cũng như trình độ phân tích, đánh giá của cán bộ tín dụng (CBTD). Như vậy, kết quả đánh giá thường mang tính chủ quan và phụ thuộc gần như hoàn toàn vào khả năng đánh giá, phân tích và nhận định của CBTD.

Thứ hai, các NHTM sử dụng mô hình này sẽ chịu chi phí cao, tốn nhiều thời gian để đánh giá và đòi hỏi phải có đội ngũ CBTD phải có tính chuyên nghiệp, có thâm niên, kỹ năng, kiến thức chuyên môn cao.

Thứ ba, mô hình này rất khó khăn đo lường các yếu tố XHTD, vì vậy không có tác dụng tư vấn đối với khách hàng cũng như đối với việc thẩm định hồ sơ khoản vay.

1.1.2. Mô hình điểm số của Altman

Để khắc phục những hạn chế của mô hình chấm điểm và nâng cao tính khách quan qua việc lượng hóa, hiện nay, một số ngân hàng tiếp cận phương pháp XHTD qua phương pháp định lượng. Đây là một mô hình định lượng dựa trên việc mô hình hoá các mối quan hệ giữa các biến qua đó phản ánh chất lượng tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng từ phía khách hàng.

Mô hình điểm số Z do Altman khởi tạo từ năm 1986 và thường được sử dụng để xếp hạng tín nhiệm đối với các doanh nghiệp. Mô hình này dùng để đo xác suất vỡ nợ của khách hàng thông qua các đặc điểm cơ bản của khách hàng. Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro đối với người vay và phụ thuộc vào 05 chỉ số tài chính của người vay (Xj ). Từ mô hình này tính được xác suất vỡ nợ của người vay trên cơ sở số liệu trong quá khứ. Altman đã xây dựng mô hình cho điểm như sau:

Trong đó:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5

X1 = Tỷ số “Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản” X2 = Tỷ số “Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản”

X3 = Tỷ số “Lợi nhuận trước thuế và tiền lãi/Tổng tài sản”

X4 =Tỷ số “Thị giá cổ phiếu/Giá trị ghi sổ của nợ dài hạn”. X5 = Tỷ số “ Doanh thu/Tổng tài sản”

Như vậy, với số Z càng cao thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp và ngược lại. Đây là một căn cứ khách quan để qua đó xếp hạng các khách hàng theo mức độ nguy cơ vỡ nợ. Điểm số Z là thước đo khá tổng hợp về xác xuất vỡ nợ của khách hàng.[22]

So với mô hình chấm điểm, mô hình điểm số của Altman có một số ưu điểm lớn như sau:

(1) Kết quả XHTD được dựa trên cơ sở định lượng. Đây là một mô hình có độ tin cậy khá cao được thực hiện trên cơ sở định lượng khá cụ thể về các nhân tố ảnh hưởng.

(2) Kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản. Mô hình điểm số Z đã sử dụng phương pháp phân tích khác biệt đa nhân tố để lượng hoá xác suất vỡ nợ của người vay, đã khắc phục được các nhược điểm của mô hình định tính, do đó góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại các NHTM.

(3) Mô hình XHTD thể hiện: tính nhất quán, khách quan, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của các cán bộ tín dụng.

Hạn chế của mô hình:

- Bên cạnh những mặt tích cực, mô hình điểm số của Altman cũng bộc lộ một số nhược điểm như sau:

(1) Phụ thuộc nhiều vào cách phân loại nhóm khách hàng vay có rủi ro và không có rủi ro.

(2) Đòi hỏi hệ thống thông tin đầy đủ cập nhật của tất cả các khách hàng. Yêu cầu này rất khó thực hiện đối với các NHTM Việt Nam hiện nay. Do hầu hết thông tin được cung cấp từ phía khách hàng không rõ ràng, chính xác, chưa có một hệ thống thông tin chuẩn mực, có hệ thống và đồng nhất của khách hàng ở Việt Nam.

1.1.3. Mô hình Logistic

Mô hình logistic là một mô hình toán học hồi quy sử dụng biến (Y) là biến phụ thuộc và tất cả các biến còn lại là biến độc lập. Đây là một mô hình toán học nên mô hình Logistic cũng có nhiều ưu điểm như mô hình Altman, ngoài ra mô hình này cho phép ngân hàng tính toán được được khả năng vỡ nợ đối với từng khoản cho vay.

Hạn chế của mô hình

Do cũng là mô hình toán học nên mô hình này có một số hạn chế như mô hình Altman, khi sử dụng mô hình này do các biến số tồn tại trong cùng một điều kiện kinh tế xã hội luôn biến động nên có thể gặp hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy, để khắc phục những hạn chế này, thông thường người ta sử dụng mô hình hồi quy Logistics theo thành phần chính.

1.1.4. Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO

Theo mô hình này, điểm số tín dụng (Credit Score) cá nhân là phương tiện kiểm soát tín dụng được gán cho mỗi cá nhân tại một số nước phát triển, giúp cho tổ chức tín dụng ước lượng mức rủi ro khi cho vay. Điểm càng thấp thì mức độ rủi ro của người cho vay càng cao. Fair Asaac Corp đã xây dựng mô hình điểm số tín dụng FICO thấp nhất là 300 điểm và cao nhất là 850 điểm áp dụng cho cá nhân dựa vào tỷ trọng của 5 chỉ số.

Mô hình điểm số tín dụng FICO được áp dụng rộng rãi ở Mỹ do các thông tin liên quan đến tình trạng tín dụng có thể được ngân hàng tra soát dễ dàng qua các công ty dữ liệu tín dụng (Credit reporting Companies).

Hạn chế của mô hình

Mô hình điểm số tín dụng FICO khó có thể áp dụng được tại các NHTM Việt Nam. Do các NHTM Việt Nam rất khó tiếp cận được các thông tin dữ liệu chính xác của người vay, hệ thống dữ liệu của khách hàng vay thường bị che dấu hoặc thiếu chính xác nếu được đăng tải trên các phương tiện thông tin.

1.1.5. Mô hình điểm số tín dụng cá nhân áp dụng cho các ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam (2006)

Tác giả của mô hình điểm số tín dụng cá nhân áp dụng cho các ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam là Stefanie Kleimeier và Đinh Thị Thanh Huyền. Các tác giả đã tiến hành nghiên cứu chi tiết nguồn số liệu được tổng hợp từ các NHTM Việt Nam theo 22 biến số. Bao gồm: Độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, tình trạng chỗ ở, giới tính, tình trạng hôn nhân, mục đích vay, số người sống phụ thuộc, có sử dụng điện thoại nhà riêng, có sử dụng điện thoại di động, loại tài sản thế chấp, giá trị tài ản thế chấp, thời gian vay, lịch sử giao dịch với ngân