Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Ứng dụng mô hình hồi quy logistic nhị phân để đo lường khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGAN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

PHẠM THỊ YẾN TRANG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC NHỊ PHÂN

ĐỂ ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG

CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP.HỒ CHÍ MINH- NĂM 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH

PHẠM THỊ YẾN TRANG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC NHỊ PHÂN

ĐỂ ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG

CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP Á CHÂU

LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng

Mã ngành: 60 34 02 01

Người hướng dẫn khoa học: TS. LÊ THẨM DƯƠNG

TP. HỒ CHÍ MINH- NĂM 2017

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn “Ứng dụng mô hình hồi quy Logistic nhị phân để đo lường khả năng trả

nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu” chưa từng được trình nộp

để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại học nào. Luận văn này là công trình

nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các

nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại

trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong luận văn.

Tác giả

Phạm Thị Yến Trang

LỜI CẢM ƠN

Luận văn “Ứng dụng mô hình hồi quy Logistic nhị phân để đo lường khả năng

trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu” là kết quả nổ lực của

bản thân và được sự giúp đỡ, động viên khích lệ của các thầy cô, bạn bè đồng nghiệp

và người thân. Qua trang viết này tác giả xin gửi lời cảm ơn tới những người đã giúp

đỡ tôi trong thời gian học tập - nghiên cứu khoa học vừa qua.

Tôi xin tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đối với thầy giáo TS. Lê Thẩm

Dương đã trực tiếp tận tình hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn này.

Xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo trường Đại học Ngân hàng TPHCM đã tạo

điều kiện cho tôi hoàn thành tốt công việc nghiên cứu khoa học của mình.

Cuối cùng tôi xin chân thành cảm ơn đồng nghiệp, đơn vị công tác đã giúp đỡ tôi

trong quá trình học tập và thực hiện Luận văn.

Tác giả

Phạm Thi Yến Trang

MỤC LỤC

PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................................ 1

1. Lý do chọn đề tài ......................................................................................... 1

2. Mục tiêu và mục đích nghiên cứu cụ thể .................................................... 2

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................... 3

4. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 3

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài .................................................... 5

6. Bố cục đề tài ................................................................................................ 5

Chương 1: Cơ sở lý luận về đối tượng nghiên cứu ........................................................ 6

1.1 Cho vay khách hàng cá nhân .................................................................. 6

1.1.1 Khái niệm và đặc điểm cho vay đối với khách hàng cá nhân .......................... 6

1.1.2 Phân loại cho vay khách hàng cá nhân theo mục đích ..................................... 7

1.1.3 Khuôn khổ pháp lý của hoạt động đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng

cá nhân tại Việt Nam ...................................................................................................... 7

1.2 Các căn cứ thẩm định cho vay đối với khách hàng cá nhân ................... 9

1.2.1 Thẩm định năng lực pháp luật dân sự của Khách hàng cá nhân ...................... 9

1.2.2 Thẩm định mục đích sử dụng vốn vay ............................................................. 9

1.2.3 Thẩm định năng lực tài chính trả nợ ............................................................... 10

1.2.4 Thẩm định tài sản đảm bảo ............................................................................. 10

1.3 Tổng quan các tiền nghiên cứu ............................................................. 10

Chương 2: Tình hình cho vay khách hàng cá nhân tại ACB ....................................... 14

2.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Á Châu ............................................. 14

2.1.1 Thông tin khái quát về ACB ........................................................................... 14

2.1.2 Lịch sử hình thành và phát triển ..................................................................... 15

2.1.3 Mô hình quản trị, tổ chức kinh doanh và bộ máy quản lý .............................. 18

2.1.4 Định hướng của HĐQT về hoạt động của ACB đến 2018 ............................. 19

2.1.5 Tình hình tài chính của ACB .......................................................................... 19

2.1.6 Kết quả hoạt động tín dụng giai đoạn 2015-2016 .......................................... 21

2.2 Tổ chức hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP

Á Châu 23

2.2.1 Các sản phẩm tín dụng khách hàng cá nhân tại ACB ..................................... 23

2.2.2 Tổ chức hoạt động đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân

hàng TMCP Á Châu ..................................................................................................... 23

2.2.3 Tình hình cho vay khách hàng cá nhân tại ACB - Chi nhánh Tp.HCM ........ 34

2.3 Các nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng thường gặp khi cho vay khách

hàng cá nhân ở ACB ................................................................................................ 36

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 38

3.1 Quy trình nghiên cứu ............................................................................ 38

3.2 Mô hình hồi quy nhị phân .................................................................... 38

3.2.1 Lý thuyết về mô hình hồi quy nhị phân .......................................................... 40

3.2.2 Độ phù hợp của mô hình ................................................................................ 42

3.2.3 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số ..................................................... 42

3.2.4 Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát ............................................................ 43

3.2.5 Các phương pháp đưa biến độc lập vào mô hình hồi quy logistic nhị phân .. 43

3.3 Dữ liệu nghiên cứu. .............................................................................. 44

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận ................................................................ 47

4.1 Thống kê mô tả dữ liệu ......................................................................... 47

4.1.1 Thống kê mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của khách hàng ......................... 47

4.1.2 Thống kê mẫu dữ liệu theo đặc điểm khách hàng .......................................... 49

4.1.3 Thống kê chéo giữa các cặp tiêu chí ............................................................... 49

4.2 Kiểm định Omnibus ............................................................................. 55

4.3 Kiểm định Hosmer and Lemeshow Test .............................................. 55

4.4 Kiểm định mức độ giải thích của mô hình ........................................... 56

4.5 Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình (logistic regression

classification results) ................................................................................................ 56

4.6 Kết quả hồi quy (variables in equation + phân tích vai trò của các biến

giải thích đối với biến phụ thuộc) ............................................................................ 57

4.7 Mô hình hồi quy kết quả đo lường khả năng trả nợ đúng hạn ............. 61

4.7.1 Mô hình ........................................................................................................... 61

4.7.2 Ví dụ minh họa ............................................................................................... 63

4.8 Kết quả khảo sát ý kiến của chuyên gia ............................................... 63

4.8.1 Mục tiêu khảo sát ý kiến chuyên gia .............................................................. 63

4.8.2 Thảo luận ........................................................................................................ 70

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị giải pháp ứng dụng mô hình để dự báo xác suất

trả nợ quá hạn của khách hàng cá nhân ở ACB ........................................................... 73

5.1. Giải pháp ứng dụng mô hình ............................................................. 73

5.2. Ưu điểm của mô hình ........................................................................ 75

5.3. Các hạn chế của mô hình .................................................................. 75

5.4. Kết luận và Hàm ý chính sách .......................................................... 75

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................... 77

PHỤ LỤC ..................................................................................................................... 79

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Chữ viết tắt

ACB Ngân hàng TMCP Á Châu

Banker Kinh nghiệm của nhân viên phân tích tín dụng

(Bankerexperience)

CA Nhân viên Phân tích tín dụng cá nhân (CA-1/2/M/L)

CBL Trưởng phòng/bộ phận khách hàng cá nhân

CIC Trung tâm thông tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước

(Credit Information Center)

CLMS Chương trình quản lý tín dụng cá nhân (Customer Loan

Manage System)

CNTT Công nghệ thông tin

COG Nhân viên quản lý nợ

Collateral Tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm bảo

Crehistory Lịch sử tín dụng (Credit history)

CTD Cấp tín dụng

CVCB Công việc cơ bản

HĐTD Hợp đồng tín dụng

HĐBĐ Hợp đồng bảo đảm

HSO Hội Sở

HSTD Hồ sơ tín dụng

KHCN Khách hàng cá nhân

KPP Kênh phân phối (Chi nhánh/ Phòng giao dịch)

KQTNNL Khối Quản trị nguồn nhân lực

N3-5 Nợ quá hạn từ nhóm 3 đến nhóm 5

Netincom Chi phí dự phòng/nghĩa vụ trả nợ

NHNN Ngân hàng Nhà Nước

NHTM Ngân hàng thương mại

NQH Nợ quá hạn

NVNL Nhân viên nhập liệu

NVKS Nhân viên kiểm soát

NVGN Nhân viên giải ngân

NVPC Nhân viên phân công

NVTĐ Nhân viên thẩm định

NVTX Nhân viên truy xuất

OS Nhân viên thực hiện nghiệp vụ pháp lý chứng từ

PD Phê duyệt

PFC Nhân viên tư vấn tài chính cá nhân tại kênh phân phối

PLCT Pháp lý chứng từ

Policy Chính sách tín dụng

R/RA/RO Nhân viên/chuyên viên quan hệ khách hàng tại kênh

phân phối

SXKD Sản xuất kinh doanh

SRM Giám đốc quan hệ khách hàng cao cấp

TCTD Tổ chức tín dụng

TĐTS Thẩm định tài sản

TĐV Trưởng đơn vị

TTTĐ Tờ trình thẩm định khách hàng

TSBĐ Tài sản đảm bảo

TKY Thư ký

TN Trung tâm thu nợ

TTKV Trung tâm tín dụng khu vực (Trực thuộc Trung tâm tín

dụng, phụ trách một khu vực được giao)

TTTD Trung tâm tín dụng

TT TDCN Trung tâm tín dụng cá nhân

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2. 1: Số liệu tài chính của ACB năm 2015-2016 ................................................ 19

Bảng 2. 2: Các chỉ tiêu tài chính của ACB năm 2015 – 2016 ..................................... 20

Bảng 2. 3: Bảng lược đồ quy trình cấp tín dụng khách hàng cá nhân ......................... 23

Bảng 2. 4 Bảng lược đồ quy trình phối hợ tác nghiệp theo mô hình thẩm định tập

trung ........................................................................................................................ 25

Bảng 2. 5 Bảng lược đồ quy trình phối hợ tác nghiệp theo mô hình thẩm định phân tán

........................................................................................................................ 26

Bảng 2. 6 Đối tượng và điều kiện kết quả thi nghiệp vụ.............................................. 27

Bảng 2. 7: Hạn mức thẩm định tín dụng KHCN tối đa dựa trên kinh nghiệm (Y), chức

danh thẩm định và tỷ lệ nợ quá hạn (Z) ....................................................................... 28

Bảng 2. 8: Hạn mức thẩm định tín dụng KHCN dựa trên chức danh và kinh nghiệm

thẩm định ...................................................................................................................... 28

Bảng 2. 9: Đánh giá tiêu chí chính sách tín dụng khách hàng cá nhân ........................ 32

Bảng 2. 10: Tổng hợp tình hình nợ vay khách hàng cá nhân tại ACB-CN Tp.HCM .. 34

Bảng 2. 11: Thống kê một số dạng nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng tại ACB ........ 36

Bảng 4. 1: Thống kê mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của Khách hàng – tiêu chuẩn 1

........................................................................................................................ 47

Bảng 4. 2: Thống kê mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của Khách hàng – tiêu chuẩn 2 .

........................................................................................................................ 48

Bảng 4. 3: Thống kê mẫu dữ liệu theo độ tuổi ............................................................. 49

Bảng 4. 4: Thống kê mẫu dữ liệu theo giới tính của khách hàng ................................ 49

Bảng 4. 5: Thống kê mẫu dữ liệu theo tình trạng hôn nhân ......................................... 50

Bảng 4. 6: Thống kê mẫu dữ liệu theo số lượng con của Khách hàng ........................ 50

Bảng 4. 7: Thống kê mẫu dữ liệu theo số năm kinh nghiệm công tác của Khách hàng ..

........................................................................................................................ 51

Bảng 4. 8: Thống kê mẫu dữ liệu theo tính chất công việc của khách hàng ................ 51

Bảng 4. 9: Thống kê khả năng trả nợ phân theo lịch sử tín dụng ................................ 52

Bảng 4. 10: Thống kê xác suất trả nợ đúng hạn/quá hạn theo thu nhập ...................... 52

Bảng 4. 11: Thống kê khả năng trả nợ phân theo số nguồn thu nhập .......................... 53

Bảng 4. 12: Thống kê khả năng trả nợ phân theo nguồn thu nhập bổ sung từ người

thân ........................................................................................................................ 53

Bảng 4. 13: Thống kê khả năng trả nợ phân theo số tháng vay ................................... 54

Bảng 4. 14: Hệ số tương quan giữa Số tiền vay và Giá trị thế chấp ............................ 54

Bảng 4. 15: Hệ số tương quan giữa Khả năng trả nợ và Giá trị thế chấp .................... 55

Bảng 4. 16: Kết quả kiểm định Omnibus ..................................................................... 55

Bảng 4. 17: Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow ............................................. 56

Bảng 4. 18: Tóm tắt mô hình ....................................................................................... 56

Bảng 4. 19: Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình ................................... 56

Bảng 4. 20: Kết quả hồi quy ......................................................................................... 57

Bảng 4. 21: Tổng hợp các yếu tố dự báo khả năng trả nợ quá hạn .............................. 60

Bảng 4. 22: Ví dụ minh họa ......................................................................................... 63

Bảng 4. 23 Bảng tổng hợp kết quả khảo sát chuyên gia đồng thuận ........................... 64

Bảng 4. 24 Bảng tổng hợp kết quả khảo sát chuyên gia không đồng thuận ................ 67

DANH MỤC HÌNH

Hình 2. 1: Biểu đồ số lượng chi nhánh và phòng giao dịch qua các năm ......... 15

Hình 2. 2: Biểu đồ số lượng chi nhánh và phòng giao dịch theo địa lý ............ 16

Hình 2. 3: Biểu đồ số lượng nhân viên ACB qua các năm. .............................. 17

Hình 2. 4: Mô hình quản trị, tổ chức kinh doanh và bộ máy quản lý ............... 18

Hình 2. 5: Tăng trưởng dư nợ giai đoạn 2012-2016 ......................................... 22

Hình 2. 6: Tỷ trọng cho vay mảng bán lẻ .......................................................... 22

Hình 2. 7: Các yếu tố phản ảnh khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân ........ 33

Hình 3. 1: Quy trình nghiên cứu ....................................................................... 38

Hình 3. 2: Mô hình đề xuất ............................................................................... 39

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

Khách hàng vay cá nhân tại ACB hiện nay đang sử dụng 2 hệ thống xếp hạng (chấm

điểm tín dụng):

(1) Hệ thống xếp hạng phân loại nhóm nợ khách hàng để phục vụ cho phân loại nợ.

Hệ thống này thực hiện xếp hạng tín dụng ở giai đoạn hậu giải ngân. Đối tượng phục

vụ là cơ quan, cá nhân bên ngoài cần quan tâm.

(2) Hệ thống chấm điểm xét duyệt tín dụng (triển khai thí điểm từ năm 2016) để hỗ

trợ cấp xét duyệt cho vay bậc chuyên viên phê duyệt (bậc xét duyệt HSTD có hệ số

rủi ro thấp) tham khảo ra quyết định cho vay (các cấp bậc phê duyệt cao hơn là Ban

tín dụng, Ủy ban tín dụng chưa áp dụng). Hệ thống này thực hiện chấm điểm tín dụng

ở giai đoạn hoàn tất tờ trình thẩm định khách hàng (báo cáo kết quả thẩm định). Đối

tượng phục vụ là người có thẩm quyền ra quyết định cho vay.

Cơ sở dữ liệu chính hai hệ thống chấm điểm này sử dụng từ kết quả thẩm định, đánh

giá khả năng trả nợ của khách hàng do nhân viên phân tích tín dụng thu thập, phân

tích, đánh giá và lập báo cáo. Do đó mức độ tin cậy dựa vào ý chí chủ quan, kinh

nghiệm, trình độ chuyên môn nghiệp vụ và đạo đức nghề nghiệp của nhân viên nghiệp

vụ.

Hiện nay việc đo lường, đánh giá khả năng trả nợ của KHCN ở khâu thẩm định ban

đầu ra kết quả báo cáo đề xuất cho vay tại ACB chưa có công cụ hỗ trợ cho nhân viên

nghiệp vụ. Công tác thẩm định, đánh giá và ra kết quả báo cáo (lập tờ trình) đề xuất

cấp tín dụng hiện nay còn mang tính định tính.

Việc triển khai mô hình này cho phép cung cấp thêm những bằng chứng cụ thể, định

lượng và có căn cứ khoa học về khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng, từ đó cung

cấp thêm căn cứ hỗ trợ cho nhân viên phân tích tín dụng trong quá trình thẩm định, ra

kết quả báo cáo (lập tờ trình) đồng ý/từ chối đề xuất cho vay.

Hiện nay Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia (CIC) cũng cung cấp điểm số xếp

hạng tín dụng khách hàng cá nhân. Chỉ số này được tính dựa trên hai phương pháp là

thống kê và chuyên gia. CIC có lợi thế về nguồn dữ liệu từ các TCTD, chỉ số do CIC

có độ tin cậy tương đối tốt để làm căn cứ hỗ trợ thẩm định, đánh giá khả năng trả nợ

của khách hàng. Tuy nhiên, nếu là khách hàng lần đầu quan hệ với TCTD thì CIC

chưa có cơ sở dữ liệu để chấm điểm, đồng thời việc khai thác thông tin từ CIC đòi hỏi

trả phí cao và phụ thuộc thời gian xử lý thông tin của Trung tâm thông tin tín dụng

quốc gia. Chính vì vậy việc ứng dụng mô hình dự báo riêng cho ngân hàng vẫn hết

sức cần thiết. Mô hình này khai thác dữ liệu sẵn có của hệ thống thông tin tín dụng

của ACB để đo lường dự báo khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng, tiết kiệm

được chi phí và thời gian thực hiện giúp tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng

Đề tài này đặc biệt có ý nghĩa thực tiễn đối với ACB nơi học viên đang công tác. Kết

quả nghiên cứu là một mô hình hỗ trợ quá trình thẩm định, ra kết quả báo cáo (lập tờ

trình) đề xuất cấp tín dụng, quyết định cho vay của ngân hàng, có giá trị ứng dụng rõ

ràng cho một ngân hàng thương mại cổ phần như ACB.

2. Mục tiêu và mục đích nghiên cứu cụ thể

Nghiên cứu tập trung vào ứng dụng kỹ thuật hồi quy nhị phân của mô hình logistic để

phân tích dữ liệu khách hàng cá nhân của ACB, từ đó thiết lập hệ thống chấm điểm,

đo lường khả năng trả nợ đúng hạn khách hàng cá nhân hỗ trợ quá trình thẩm định, ra

kết quả báo cáo (lập tờ trình) đề xuất cấp tín dụng, quyết định cho vay. Ba mục tiêu cụ

thể như sau:

Thứ nhất, cung cấp những nội dung về lý thuyết và thực trạng từ hoạt động cho vay

khách hàng cá nhân tại ACB giai đoạn 2015-2016.

Thứ hai, ứng dụng mô hình logistic để đo lường khả năng trả nợ đúng hạn trên cơ sở

dữ liệu lịch sử về khách hàng của ACB.

Thứ ba, thống kê và đánh giá chi tiết các đặc tính tiêu biểu của khách hàng có ý thức

trả nợ cao và có khả năng trả nợ đúng hạn, giúp phân biệt với các khách hàng tiềm ẩn

nhiều rủi ro hơn. Từ đó, lựa chọn các tiêu chí thẩm định, sàng lọc riêng phù hợp bối

cảnh, xác định lại trọng số đối với các tiêu chí đánh giá khả năng trả nợ của khách

hàng cá nhân tại ACB.

Thứ tư, đề xuất những giải pháp cụ thể về việc ứng dụng mô hình logistic để đo lường

khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ACB nhằm hỗ trợ công tác thẩm định, ra

kết quả báo cáo (lập tờ trình) đề xuất cấp tín dụng, quyết định cho vay trong thời gian

tới.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Đo lường khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân

tại ACB và yếu tố tác động trọng yếu đến khả năng trả nợ.

Phạm vi nghiên cứu triển khai cho các khoản vay đã thực hiện ở ACB trong giai đoạn

2015-2016. Phạm vi nghiên cứu không xem xét đến ảnh hưởng của yếu tố vĩ mô đến

khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ACB.

4. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu phối hợp giữa các phương pháp định tính và

định lượng. Trong đó, phần định tính tập trung vào ba công cụ sau: Nghiên cứu tài

liệu và các công cụ bán thống kê.

 Phần định lượng tập trung vào Thống kê mô tả (Descriptives statistics) và Hồi

quy nhị phân (binary logistic regression).

Chi tiết phần này sẽ được trình bày trong chương 3: Phương pháp nghiên cứu

 Phương pháp phân tích định tính:

+ Nghiên cứu vận dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu nhằm hệ thống hóa các vấn

đề từ lý luận đến thực tiễn liên quan đến chủ đề nghiên cứu, xác định các điểm kế

thừa từ các tiền nghiên cứu và hướng phát triển trong nghiên cứu này. Từ bước phân

tích này, dự kiến sẽ thu thập được các căn cứ khoa học xây dựng các giả thuyết

nghiên cứu.

+ Phương pháp chuyên gia dự kiến sẽ áp dụng cho 1 một nhóm cán bộ tín dụng,

những người có kiến thức, có kinh nghiệm về cho vay khách hàng cá nhân tại ACB.

Vận dụng phương pháp này giúp thu thập dữ liệu bằng lời, các ý kiến, các thông tin

giúp khẳng định hoặc bác bỏ các giả thuyết nghiên cứu đặt ra, giúp củng cố các phát

biểu, các phát hiện của nghiên cứu.

+ Các công cụ bán thống kê sẽ hỗ trợ cho các phân tích so sánh trong nghiên cứu.

Dữ liệu nghiên cứu: Chủ yếu gồm dữ liệu thứ cấp, gồm:

 Các số liệu phản ánh tình hình hoạt động cho vay KHCN của ACB – Chi

nhánh TPHCM giai đoạn 2015 đến 2016, được thu thập từ báo cáo hoạt động nội bộ

của ACB năm 2015, 2016. Bộ dữ liệu về các khoản vay KHCN trong giai đoạn 2015,

2016

 Mẫu nghiên cứu # 419 khách hàng chiếm 10,8% so với tổng thể 3856 khách

hàng trên một năm có đề nghị vay vốn tại ACB giai đoạn 2015-2016. Số mẫu này

được tính dựa trên công thức tính cỡ mẫu sau:

Trong đó:

n là cỡ mẫu

N là tổng thể = 4000 khách hàng

z là giá trị bách phân vị, bằng 1.96 tương ứng độ tin cậy 95%

p là độ lệch chuẩn so với tổng thể, tương ứng là 0.5 ; q = 1-p

e là sai số cho phép, tối đa là 10%

Với các tiêu chí trên yêu cầu tối thiểu số mẫu bằng 351 khách hàng. Mẫu dữ liệu huy

động cho nghiên cứu này gồm 419 khách hàng, vượt yêu cầu tối thiểu của mẫu, đảm

bảo tính đại diện cho tổng thể.

 Phương pháp chọn mẫu dự kiến là phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng,

trong đó, khách hàng được chọn vào mẫu được lấy từ các nhóm, tầng, phân theo tiêu

chí bốn tiêu chí: Năng lực của khách hàng, Tính chất khoản vay, Phương án đảm bảo

cho khoản vay và Chính sách tín dụng .

 Ngoài ra, nghiên cứu cũng khai thác các dữ liệu khác nhằm đánh giá tổng quát

tình hình cho vay khách hàng cá nhân tại ACB trong giai đoạn nghiên cứu, bao gồm:

Nhóm nợ khách hàng, nợ trễ kỳ, lãi suất, nợ quá hạn theo CIC, tỷ lệ cho vay/TSĐB...

 Tất cả các dữ liệu này hoàn toàn khả thi từ cơ sở dữ liệu lưu trữ trên hệ thống

quản lý tín dụng của ACB.

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Đề tài này đặc biệt có ý nghĩa thực tiễn đối với ACB nơi học viên đang công tác. Kết

quả nghiên cứu là một mô hình hỗ trợ quyết định đề xuất cấp tín dụng, quyết định cho

vay của ngân hàng, được xây dựng trên dữ liệu khách hàng của chính ACB, sẽ phù

hợp với điều kiện riêng của ACB và với đặc tính khách hàng cá nhân tại ACB. Như

vậy, kết quả nghiên cứu có giá trị ứng dụng rõ ràng cho một ngân hàng thương mại

như ACB.

Ngoài ra, thực hiện đề tài nghiên cứu này giúp học viên tích lũy thêm kiến thức, kỹ

năng và kinh nghiệm nghiên cứu trong lĩnh vực Tài chính ngân hàng.

6. Bố cục đề tài

Bố cục đề tài bao gồm:

Phần mở đầu

Chương 1: Cơ sở lý luận về đối tượng nghiên cứu và mô hình nghiên cứu

Chương 2: Tình hình cho vay khách hàng cá nhân tại ACB

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận và kiến nghị giải pháp ứng dụng mô hình để dự báo xác suất trả

nợ quá hạn của khách hàng cá nhân ở ACB

Chương 1: Cơ sở lý luận về đối tượng nghiên cứu

1.1 Cho vay khách hàng cá nhân

1.1.1 Khái niệm và đặc điểm cho vay đối với khách hàng cá nhân

1.1.1.1 Khái niệm cho vay: Cho vay là hình thức cấp tín dụng, theo đó bên cho

vay giao hoặc cam kết giao cho khách hàng một khoản tiền để sử dụng vào mục đích

xác định trong một thời gian nhất định theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả cả

gốc và lãi. (Luật các tổ chức tín dụng, Số: 47/2010/QH12, ngày 16 tháng 06 năm

2010)

Cấp tín dụng bao gồm nghiệp vụ cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh

toán, bảo lãnh ngân hàng và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác.

1.1.1.2 Khái niệm cho vay khách hàng cá nhân: Cho vay cá nhân là một hình

thức cấp tín dụng, theo đó ngân hàng giao cho đối tượng khách hàng cá nhân một

khoản tiền để sử dụng vào mục đích và thời gian nhất định theo thỏa thuận, với

nguyên tắc hoàn trả cả gốc và lãi.

Điểm mới đối với khách hàng vay cá nhân theo Thông tư 39/2016/TT-NHNN, ngày

20 tháng 10 năm 2016:

 Tổ chức không có tư cách pháp nhân sẽ không đủ tư cách chủ thể vay vốn như

hộ gia đình, tổ hợp tác, hộ kinh doanh, doanh nghiệp tư nhân...

 Đồng thời, Thông tư 39/2016/TT-NHNN cũng quy định cá nhân được vay vốn

cho nhu cầu sử dụng vốn của hộ kinh doanh, doanh nghiệp tư nhân do chính cá nhân

là chủ hộ kinh doanh hoặc chủ doanh nghiệp tư nhân.

1.1.1.3 Đặc điểm Hoạt động cho vay khách hàng cá nhân của các ngân hàng

thương mại có những đặc điểm cơ bản

 Chủ thể đi vay là cá nhân và các hộ gia đình.

 Quy mô khoản vay: Hầu hết các khoản cho vay này có quy mô nhỏ.

 Số lượng hợp đồng lớn.

 Mục đích cho vay: Nhằm phục vụ nhu cầu phục vụ đời sống hoặc sản xuất

kinh doanh nhỏ của cá nhân, hộ gia đình.

 Lãi suất cho vay: Lãi suất cho vay thường cao hơn lãi suất các khoản cho vay

với tổ chức doanh nghiệp cùng kỳ.

 Chi phí cho vay: Chi phí tính trên mỗi đồng cho vay KHCN thường lớn hơn

các khoản vay doanh nghiệp.

 Rủi ro: Các khoản cho vay KHCN thường có nhiều rủi ro.

 Hồ sơ vay vốn: Thường không có tính chuẩn hóa, khó xác thực.

 Quản trị rủi ro: gặp nhiều khó khăn trong việc xác định và giám sát kiểm tra

mục đích sử dụng vốn.

1.1.2 Phân loại cho vay khách hàng cá nhân theo mục đích

1.1.2.1 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống: Là việc tổ chức tín dụng cho vay đối

với khách hàng là cá nhân để thanh toán các chi phí cho mục đích tiêu dùng, sinh hoạt

của cá nhân đó, gia đình của cá nhân đó.

1.1.2.2 Cho vay phục vụ hoạt động kinh doanh, hoạt động khác (sau đây gọi là

hoạt động kinh doanh): Là việc tổ chức tín dụng cho vay đối với khách hàng là pháp

nhân, cá nhân nhằm đáp ứng nhu cầu vốn ngoài quy định tại khoản 4 Điều này, bao

gồm nhu cầu vốn của pháp nhân, cá nhân đó và nhu cầu vốn của hộ kinh doanh,

doanh nghiệp tư nhân mà cá nhân đó là chủ hộ kinh doanh, chủ doanh nghiệp tư nhân.

1.1.3 Khuôn khổ pháp lý của hoạt động đánh giá khả năng trả nợ của khách

hàng cá nhân tại Việt Nam

Các điều khoản cụ thể tập trung tại Thông tư 39/2016/TT-NHNN, ngày 30 tháng 12

năm 2016 như sau:

2.2.2.1 Điều kiện vay vốn theo luật định

Tổ chức tín dụng xem xét, quyết định cho vay khi khách hàng có đủ các điều kiện sau

đây:

 Khách hàng là pháp nhân có năng lực pháp luật dân sự theo quy định của pháp

luật. Khách hàng là cá nhân từ đủ 18 tuổi trở lên có năng lực hành vi dân sự đầy đủ

theo quy định của pháp luật hoặc từ đủ 15 tuổi đến chưa đủ 18 tuổi không bị mất hoặc

hạn chế năng lực hành vi dân sự theo quy định của pháp luật.

 Nhu cầu vay vốn để sử dụng vào mục đích hợp pháp.

 Có phương án sử dụng vốn khả thi.

 Có khả năng tài chính để trả nợ.

2.2.2.2 Nguyên tắc thẩm định và quyết định cho vay

 Trong quá trình thẩm định, tổ chức tín dụng được sử dụng hệ thống xếp hạng

tín dụng nội bộ, kết hợp với các thông tin tại Trung tâm Thông tin tín dụng quốc gia

Việt Nam, các kênh thông tin khác.

 Tổ chức tín dụng phải tổ chức xét duyệt cho vay theo nguyên tắc phân định

trách nhiệm giữa khâu thẩm định và quyết định cho vay.

 Trường hợp quyết định không cho vay, tổ chức tín dụng thông báo cho khách

hàng lý do khi khách hàng có yêu cầu.

2.2.2.3 Quy định nội bộ về cho vay của tổ chức tín dụng được thực hiện trong

toàn hệ thống và phải có tối thiểu các nội dung cụ thể sau

 Điều kiện cho vay; các nhu cầu vốn không được cho vay; phương thức cho

vay; lãi suất cho vay và phương pháp tính lãi tiền vay; hồ sơ cho vay và các tài liệu

của khách hàng gửi tổ chức tín dụng phù hợp với đặc điểm của khoản vay, loại cho

vay và đối tượng khách hàng; thu nợ; điều kiện, quy trình và thủ tục cơ cấu lại thời

hạn trả nợ; chuyển nợ quá hạn;

 Quy trình thẩm định, phê duyệt và quyết định cho vay, trong đó quy định cụ

thể thời hạn tối đa thẩm định, quyết định cho vay; phân cấp, ủy quyền và trách nhiệm

của từng cá nhân, bộ phận trong việc thẩm định, phê duyệt, quyết định cho vay và các

công việc khác thuộc quy trình hoạt động cho vay.

 Quy trình kiểm tra, giám sát quá trình vay vốn, sử dụng vốn vay và trả nợ của

khách hàng; phân cấp, ủy quyền và trách nhiệm của từng cá nhân, bộ phận trong việc

kiểm tra, giám sát quá trình vay vốn, sử dụng vốn vay và trả nợ của khách hàng.

 Việc áp dụng biện pháp bảo đảm tiền vay, thẩm định tài sản bảo đảm tiền vay,

việc quản lý, giám sát, theo dõi tài sản bảo đảm tiền vay phù hợp với biện pháp bảo

đảm tiền vay, đặc điểm của tài sản bảo đảm tiền vay và khách hàng.

 Chấm dứt cho vay, xử lý nợ; miễn, giảm lãi tiền vay, phí.

 Nhận dạng các loại rủi ro có thể phát sinh trong quá trình cho vay; quy trình

theo dõi, đánh giá và kiểm soát rủi ro; phương án xử lý rủi ro.

 Kiểm soát việc cho vay để trả nợ khoản vay tại tổ chức tín dụng, trả nợ khoản

vay nước ngoài nhằm phòng ngừa và ngăn chặn việc phản ánh sai lệch chất lượng tín

dụng. Kiểm soát việc cho vay theo phương thức cho vay tuần hoàn và phương thức

cho vay quay vòng nhằm quản lý dòng tiền của khách hàng để đảm bảo khả năng thu

hồi đầy đủ nợ gốc và lãi tiền vay đúng hạn theo thoả thuận, phản ánh đúng chất lượng

tín dụng.

1.2 Các căn cứ thẩm định cho vay đối với khách hàng cá nhân

1.2.1 Thẩm định năng lực pháp luật dân sự của Khách hàng cá nhân

Mục đích thẩm định

Xác định khách hàng có đủ năng lực pháp luật và hành vi dân sự để thực hiện giao

dịch vay vốn với ngân hàng. Cụ thể:

Cá nhân từ đủ 18 tuổi trở lên có năng lực hành vi dân sự đầy đủ theo quy định của

pháp luật hoặc từ đủ 15 tuổi đến chưa đủ 18 tuổi không bị mất hoặc hạn chế năng lực

hành vi dân sự theo quy định của pháp luật.

Hồ sơ thẩm định năng lực pháp luật dân sự gồm

 Giấy tờ tùy thân còn hiệu lực (CMND/Thẻ căn cước hoặc Hộ chiếu).

 Hộ khẩu/sổ tạm trú/giấy đăng ký tạm trú.

 Giấy xác nhận tình trạng hôn nhân.

 Các chứng từ khác.

1.2.2 Thẩm định mục đích sử dụng vốn vay

Mục đích thẩm định

Tổng hợp minh chứng và đánh giá tính xác thực, tính hợp pháp, tính hợp lý, tính hợp

lệ và tính khả thi của phương án vay vốn. Cụ thể: Mục đích sử dụng tiền vay vào phục

vụ phương án kinh doanh cá nhân/hộ gia đình hoặc phục vụ đời sống.

Hồ sơ chứng minh mục đích vay vốn

 Chứng từ pháp lý: Đối với phục vụ đời sống, các chứng từ như hợp đồng mua

bán, chuyển nhượng, chứng từ sở hữu, giấy phép xây dựng, sửa chữa…; Đối với mục

đích sản xuất kinh doanh, giấy phép kinh doanh, giấy phép đủ điều kiện hoạt động đối

với ngành nghề kinh doanh có điều kiện…

 Chứng từ chứng minh chi phí đầu tư của phương án: Dự toán, hợp đồng, hóa

đơn chứng từ …

1.2.3 Thẩm định năng lực tài chính trả nợ

Mục đích thẩm định

Tổng hợp minh chứng về năng lực tài chính khách hàng, đánh giá tính xác thực, tính

hợp pháp, tính hợp lý, tính hợp lệ của nguồn thu nhập, khả năng đảm bảo trả nợ gốc

và lãi đầy đủ và đúng hạn.

Hồ sơ chứng minh năng lực tài chính trả nợ

 Chứng từ chứng minh thu nhập: bảng lương, bản sao kê tài khoản, hợp đồng

cho thuê, báo cáo nguồn thu của cơ sở/công ty…

 Chứng từ pháp lý liên quan đến thu nhập cần chứng minh: Hợp đồng lao động;

Quyết định bổ nhiệm, Giấy đăng ký kinh doanh, chứng từ sở hữu bất động sản/động

sản cho thuê…

1.2.4 Thẩm định tài sản đảm bảo

Mục đích thẩm định

Xác định giá trị tài sản, tính xác thực, tính hợp pháp, khả năng chuyển nhượng và đủ

điều kiện sử dụng làm tài sản đảm bảo cho khoản vay.

Hồ sơ chứng minh năng lực tài chính trả nợ

 Chứng từ chứng minh quyền sở hữu tài sản

 Giấy chứng nhận bảo hiểm về tài sản (nếu có)

 Cam kết tài sản riêng, hợp đồng ủy quyền, chứng từ thừa kế

1.3 Tổng quan các tiền nghiên cứu

Liên quan gần với đối tượng nghiên cứu và vấn đề nghiên cứu, giới hạn trong phạm vi

các tài liệu mà học viên có thể tiếp cận được thông qua tra cứu ở hệ thống lưu trữ tại

thư viện trường, thông qua các tạp chí khoa học trong lĩnh vực kinh tế và thông qua

nguồn mở google scholar, hiện có một số nghiên cứu tiêu biểu sau:

Ở trong nước, có nghiên cứu của Nguyễn Trần Sỹ (2013) dưới dạng luận văn tốt

nghiệp thạc sĩ, công bố ở Đại học Đà nẵng. Đề tài đã tìm hiểu các khai phá tri thức

trong lĩnh vực hoạt động thẩm định vay vốn tại Ngân hàng đặc biệt là đề ra quyết định

trong hoạt động thẩm định tín dụng (Nguyễn Trần Sỹ, 2013). Kết quả nghiên cứu đã

cung cấp một mô hình trợ giúp dự báo thẩm định vay vốn trong ngân hàng

Vietcombank dựa trên nền tảng lý thuyết về luật kết hợp và kỹ thuật mạng nơ ron.

Nghiên cứu này khai thác dữ liệu của toàn bộ khách hàng có lưu trữ trong hệ thống

quản lý giao dịch ở Vietcombank Quảng Bình. Mẫu đưa vào phân tích sau quá trình

lọc có 300 khách hàng. Toàn bộ thông tin khách hàng gồm: tuổi, giới tính, lịch sử tín

dụng… đều được đưa vào mô hình phân tích và kết quả sẽ là một “trường rủi ro” dự

báo rủi ro tín dụng ở hai mức: Cao và Thấp. Nghiên cứu này chưa cụ thể hóa đối

tượng khách hàng là doanh nghiệp hay cá nhân, cũng chưa cụ thể hóa tính chất của rủi

ro tín dụng, mà chỉ dừng lại ở sự phân định rủi ro cao hay thấp mà thôi.

Nghiên cứu của Đoàn Thị Xuân Duyên (2013) cũng ứng dụng mô hình logistic vào

việc đo lường khả năng trả nợ của khách hàng. Nghiên cứu này cùng thực hiện tại

ngân hàng ACB nhưng triển khai cho nhóm đối tượng là khách hàng doanh nghiệp.

Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được huy động từ cơ sở dữ liệu xếp hạng tín dụng của

ACB, giai đoạn 2010 đến 2012. Mẫu nghiên cứu chỉ tính các khách hàng doanh

nghiệp đang có dư nợ tại ACB trong giai đoạn 2010-2012 mà thôi, không bao gồm

các khách hàng doanh nghiệp bị từ chối cấp tín dụng và các khách hàng doanh nghiệp

không được xếp hạng tín dụng nội bộ. Mẫu được lấy theo nguyên tắc chọn mẫu phi

xác suất. Mô hình nghiên cứu có 2 biến phụ thuộc D phản ánh khả năng trả nợ của

khách hàng doanh nghiệp, D = 1 nếu khách hàng doanh nghiệp trả được nợ/trả nợ tốt

và D = 0 nếu khách hàng doanh nghiệp không trả được nợ/không trả nợ tốt. “Trả nợ

tốt” tương đương với việc khách hàng không có khoản nợ nào trong lịch sử quan hệ

tín dụng với ngân hàng mà ở trạng thái quá hạn dưới 10 ngày (D=1). Nếu có quá hạn

trên 10 ngày, khả năng trả nợ của khách hàng đó bị xếp vào nhóm “Trả nợ không tốt”

(D=0). Doanh nghiệp được xem là có khả năng trả nợ nếu lịch sử tín dụng không có

khoản vay nào quá hạn trên 90 ngày (D=1). Ngược lại thì D=0 tương ứng với việc

doanh nghiệp mất khả năng trả nợ. Tập hợp biến giải thích là các nhân tố ảnh hưởng

đến khả năng trả nợ của khách hàng, bao gồm: các biến phản ánh năng lực tài chính

và năng lực phi tài chính của khách hàng doanh nghiệp; biến phản ánh đặc thù khoản

vay như thời gian cho vay, lãi suất, tài sản đảm bảo. Ngoài ra mô hình còn tích hợp

các biến kiểm soát như biến năm vay vốn, địa bàn hoạt động của doanh nghiệp vay

vốn và quy mô của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu đã khẳng định Kỹ thuật đo

lường trong mô hình xây dựng tương đối đơn giản, giúp lượng hoá xác suất trả nợ của

KHDN, khắc phục được các nhược điểm của mô hình chuyên gia, do đó góp phần tích

cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại ACB. Tuy vậy mô hình chưa phân loại

được khả năng trả nợ tốt và không tốt của KHDN tại ACB. Điều này cho thấy còn

nhiều nhân tố ảnh hưởng đến kết quả mô hình vẫn chưa được đưa vào mô hình cho

phù hợp. Mô hình xây dựng còn hạn chế trong việc xác suất dự báo tình trạng KHDN

không trả nợ tốt và không khả năng trả nợ còn thấp, điều này đòi hỏi phải tìm kiếm

thêm nhiều nhân tố ảnh hưởng để nâng cao hiệu quả mô hình (Đoàn Thị Xuân Duyên,

2013).

Ở phạm vi quốc tế có nghiên cứu của Bekhet và Eletter (2014) ứng dụng hai mô hình:

(1) Hồi quy nhị phân – logistic nhị phân regression model và (2) hàm cơ sở bán kính -

Radial basis function vào dự báo rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại ở

Jordan. Phạm vi nghiên cứu gồm dữ liệu của 424 khách hàng - thu thập từ nhiều ngân

hàng thương mại khác nhau ở Jordan, trong suốt giai đoạn từ 2006 đến 2011. Nghiên

cứu này ngoài việc ứng dụng các kỹ thuật trên vào xây dựng 2 mô hình dự báo rủi ro,

còn thực hiện so sánh kết quả thu được từ hai mô hình này. Bekhet và Eletter (2014)

đã chỉ ra mô hình dự báo với kỹ thuật hồi quy nhị phân cho kết quả có độ tin cậy, xác

suất dự báo chính xác hơn so với kỹ thuật sử dụng hàm cơ sở bán kính RBF xét ở tổng

thể.

Trong khuôn khổ của luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kế thừa lại mô hình định lượng với

hồi quy nhị phân của (Bekhet & Eletter, 2014) để triển khai cho trường hợp của ACB.

Đề tài này phát triển hơn so với các tiền nghiên cứu ở hai điểm: (i) phân định rõ ràng

đối tượng khách hàng là cá nhân và chỉ triển khai mô hình dự báo phù hợp với đặc thù

riêng của nhóm khách hàng này. (ii) Cụ thể hóa kết quả dự báo thành một con số xác

suất cụ thể về khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Giá trị này nằm trong

khoảng {0;1}. Giá trị càng lớn tiến đến 1 thì khả năng trả nợ đúng hạn càng kém và

ngược lại. Ngoài ra, chưa có nghiên cứu nào trong số các nghiên cứu trên đề cập đến

ý nghĩa của người đồng ý vay trong việc xác định khả năng trả nợ của khách hàng

vay. Luận văn dự kiến tích hợp thêm biến số này vào mô hình.

Ngoài ra, các nghiên cứu cùng thực hiện cho ngân hàng ACB có lưu trữ tại hệ thống

thư viện điện tử của đại học Ngân hàng hiện chỉ có 19 khóa luận tốt nghiệp đại học,

không có luận văn cao học. Trong số đó, không có nghiên cứu nào trùng lắp về đối

tượng nghiên cứu, mục tiêu lẫn phương pháp nghiên cứu với đề tài này.

Chương 2: Tình hình cho vay khách hàng cá nhân tại ACB

2.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Á Châu

2.1.1 Thông tin khái quát về ACB

Tên tổ chức: NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU

Tên đầy đủ bằng tiếng Anh: Asia Commercial Joint Stock Bank

Tên viết tắt bằng tiếng Anh: ACB; Logo:

Website: http://www.acb.com.vn

Trụ sở chính: 442 Nguyễn Thị Minh Khai, Phường 05, Quận 3, Tp. Hồ Chí Minh

Giấy chứng nhận đăng ký doanh nghiệp số: 0301452948, đăng ký lần đầu ngày 19

tháng 5 năm 1993, đăng ký thay đổi lần thứ 30 ngày 09 tháng 01 năm 2017

Vốn điều lệ của ACB tại thời điểm 31/08/2017: 10.273.238.960.000 đồng

Mã cổ phiếu: ACB

Ngành nghề kinh doanh

 Huy động vốn ngắn hạn, trung hạn và dài hạn dưới các hình thức tiền gửi có kỳ

hạn, không kỳ hạn, tiếp nhận vốn ủy thác đầu tư và phát triển của các tổ chức trong

nước, vay vốn của các tổ chức tín dụng khác

 Cho vay ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.

 Chiết khấu thương phiếu, trái phiếu và giấy tờ có giá

 Hùn vốn và liên doanh theo luật định.

 Dịch vụ thanh toán giữa các khách hàng, thực hiện kinh doanh ngoại tệ, vàng

bạc và thanh toán quốc tế, huy động các loại vốn từ nước ngoài và các dịch vụ ngân

hàng khác trong quan hệ với nước ngoài khi được Ngân hàng Nhà nước cho phép.

 Hoạt động bao thanh toán; đại lý bảo hiểm; Mua bán trái phiếu; hoạt động ủy

thác và nhận ủy thác trước “đại lý bảo hiểm”.

 Cung cấp dịch vụ cho thuê tài chính.

 Kinh doanh chứng khoán.

 Môi giới và tư vấn đầu tư chứng khoán .

 Lưu ký, tư vấn tài chính doanh nghiệp và bảo lãnh phát hành.

 Các dịch vụ về quản lý quỹ đầu tư và khai thác tài sản, và cung cấp các dịch vụ

ngân hàng khác.

2.1.2 Lịch sử hình thành và phát triển

Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu (ACB) được thành lập theo Giấy phép số

0032/NH-GP do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cấp ngày 24/4/1993, và Giấy phép

số 533/GP-UB do Ủy ban Nhân dân Tp. Hồ Chí Minh cấp ngày 13/5/1993. ACB niêm

yết tại Sở giao dịch Chứng khoán Hà Nội (trước đây là Trung tâm Giao dịch

Chứng khoán Hà Nội) theo Quyết định số 21/QĐ-TTGDHN ngày 31/10/2006.

Cổ phiếu ACB bắt đầu giao dịch vào ngày 21/11/2006.

Địa bàn kinh doanh: Đến ngày 31/12/2016, ACB có 350 chi nhánh và phòng giao dịch

đang hoạt động tại 47 tỉnh thành trong cả nước. Thành phố Hồ Chí Minh, miền Đông

Nam Bộ và vùng đồng bằng Sông Hồng là các thị trường trọng yếu của Ngân hàng

tính theo số lượng chi nhánh, phòng giao dịch và tỷ trọng đóng góp của mỗi khu vực

vào tổng lợi nhuận Ngân hàng.

Hình 2. 1: Biểu đồ số lượng chi nhánh và phòng giao dịch qua các năm

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

Hình 2. 2: Biểu đồ số lượng chi nhánh và phòng giao dịch theo địa lý

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

Tình hình nhân sự tại ACB:

Hình 2. 3: Biểu đồ số lượng nhân viên ACB qua các năm.

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

2.1.3 Mô hình quản trị, tổ chức kinh doanh và bộ máy quản lý

Hình 2. 4: Mô hình quản trị, tổ chức kinh doanh và bộ máy quản lý

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

2.1.4 Định hướng của HĐQT về hoạt động của ACB đến 2018

Tiếp tục triển khai hoạt động kinh doanh theo chiến lược phát triển giai đoạn 2014-

2018. ACB tập trung nguồn lực trong các lĩnh vực sau: (1) định hướng khách hàng,

(2) quản lý rủi ro, (3) kết quả tài chính bền vững, (4) năng suất và hiệu quả, và (5) đạo

đức kinh doanh.

Hoàn thiện cơ cấu tổ chức và mô hình kinh doanh. Thực hiện phương án tái cơ cấu đã

đăng ký với Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam, trong đó tập trung giải quyết dứt điểm

các vấn đề tồn đọng trước đây trong năm 2017. Triển khai các dự án chiến lược. Tăng

cường công tác quản lý rủi ro, nhất là rủi ro hoạt động.

Các giá trị cốt lõi của ACB đã được xác định là Chính trực, Cẩn trọng, Cách tân, Hài

hòa và Hiệu quả, là nền tảng cho các nguyên tắc hành động cũng như chính sách đối

với các đối tượng liên quan bao gồm cổ đông, nhân viên, khách hàng, cơ quan quản lý

và cộng đồng.

2.1.5 Tình hình tài chính của ACB

Bảng 2. 1: Số liệu tài chính của ACB năm 2015-2016

Quy mô (tỷ đồng) 2015 2016 +/-

Tổng tài sản 201.46 233.68 16%

Tiền, vàng gửi và cho các TCTD khác vay 10.322 8.324 -19%

Cho vay khách hàng 135.35 163.4 21%

Đầu tư tài chính 41.085 47.199 15%

Tiền gửi của khách hàng 174.92 207.05 18%

Tiền gửi và vay TCTD khác 2.433 2.235 -8%

VCSH 12.788 14.063 10%

Vốn điều lệ 9.377 9.377 0%

Kết quả kinh doanh (tỷ đồng)

Thu nhập lãi thuần 5.884 6.892 17%

Thu nhập ngoài lãi 41.342 1.772 32%

Chi phí hoạt động 4.022 4.678 16%

Chi phí dự phòng 51.889 2.319 23%

Lợi nhuận trước thuế 1.314 1.667 27%

Lợi nhuận sau thuế 1.028 1.325 29%

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

Tổng tài sản (TTS) đạt 234 nghìn tỷ đồng, tăng 32 nghìn tỷ đồng (16%) so với cuối

năm 2015, và đạt 99% kế hoạch. Bên cạnh đó kết quả hoạt động kinh doanh, lợi

nhuận sau thuế năm 2016 cũng tăng trưởng 29% so với năm 2015, với kết quả tăng

trưởng này cho thấy được hiệu quả hoạt động của ACB khá tốt.

Bảng 2. 2: Các chỉ tiêu tài chính của ACB năm 2015 – 2016

2015 2016 +/- Các chỉ số hoạt động

Hệ số an toàn vốn

12,80% 12,80% 0,39% CAR (%)

9,27% 8,26% -1,01% CAR Tier 1 (%)

Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản (%) 6,35% 6,02% -0,33%

Vốn chủ sở hữu/Tổng cho vay khách hàng (%) 9,45% 8,61% -0,84%

Khả năng thanh khoản

Dư nợ cho vay/Tổng tài sản (%) 67,18% 69,92% 2,74%

Tổng dư nợ/Tổng tiền gửi khách hàng (%) 77,38% 78,92% 1,54%

Chất lượng tài sản

1.771 1.421 -20% Nợ xấu N3-5 (tỷ đồng)

4.109 3.444 -16% Nợ quá hạn N2-5 (tỷ đồng)

1,30% 0,88% -0,4% Nợ xấu/Tổng dư nợ (%)

60% 74% 13,6% Nhóm 5/ Tổng nợ xấu

3,1% 2,1% -0,99% Nợ quá hạn/Tổng dư nợ

Quỹ dự phòng rủi ro tín dụng/Tổng nợ xấu (%) 87% 126% 39,5%

(Vốn chủ sở hữu + Dự phòng)/Tổng nợ xấu (số

lần) 7,22 11 3,94

Khả năng sinh lời

Lợi nhuận thuần sau thuế/VCSH (ROE) (%) 8,2% 9,9% 1,7%

Lợi nhuận thuần sau thuế/TTS (ROA) (%) 0,5% 0,6% 0,07%

Thu nhập lãi cận biên lũy kế (NIM) (%) 3,17% 3,09% 0,08%

Thu nhập ngoài lãi/Tổng thu nhập (%) 18,6% 20% 1,88%

Chi phí hoạt động/Tổng thu nhập (%) 55,7% 54,0% -1,67%

Chi phí dự phòng nợ xấu/LN trước dự phòng (%) 59,0% 58,2% -0,78%

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

Song song với việc tăng trưởng về quy mô, ACB vẫn luôn chú ý nâng cao chất lượng

tài sản. Bảng tổng kết tài sản năm 2016 Ngân hàng có tính thanh khoản cao với tỷ lệ

cho vay/ huy động ổn định ở mức 79%, tỷ lệ an toàn vốn cấp 1 và an toàn vốn hợp

nhất đạt lần lượt 8,26% và 13,19%, được cải thiện liên tục qua các năm, đảm bảo nhu

cầu về an toàn vốn theo TT 36/2014/TTNHNN và sẵn sàng cho Basel II.

Chất lượng tài sản được cải thiện với cơ cấu bảng tổng kết tài sản liên tục có sự dịch

chuyển theo hướng lành mạnh hơn. Cuối năm 2016, tỷ trọng cho vay khách hàng trên

TTS đạt 70%, tăng hơn 3% so với năm 2015. Tài sản sinh lời chiếm đến 94% trên

TTS, đảm bảo khả năng thanh khoản và tối đa hoá hiệu quả sử dụng vốn cho toàn

ngân hàng.

2.1.6 Kết quả hoạt động tín dụng giai đoạn 2015-2016

Kết quả đến hết năm 2016, tổng dư nợ cho vay khách hàng đạt 163 nghìn tỷ đồng, đạt

103% kế hoạch, tăng 28 nghìn tỷ đồng (+21%) so với cuối năm 2015 cao hơn mức

trung bình ngành (18%) nhưng vẫn đảm bảo tuân thủ mức trần tăng trưởng tín dụng

do NHNN đề ra.

Cho vay khách hàng cá nhân (KHCN) 85 nghìn tỷ đồng vào cuối năm 2016, tăng

30%, tiếp tục đóng vai trò đầu tàu cho động lực tăng trưởng tín dụng toàn ngân hàng.

Cho vay của nhóm khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) cũng đạt mức tăng

trưởng 19%. Tổng danh mục cho vay từ KHCN và SME chiếm gần 85% trên tổng số

dư nợ cho vay toàn ngân hàng

Hình 2. 5: Tăng trưởng dư nợ giai đoạn 2012-2016

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

ACB đã và đang tiếp tục chiến lược tập trung vào mảng bán lẻ, đẩy mạnh tín dụng cá

nhân.

Hình 2. 6: Tỷ trọng cho vay mảng bán lẻ

Nguồn: Báo cáo thường niên ACB năm 2016

2.2 Tổ chức hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á

Châu

2.2.1 Các sản phẩm tín dụng khách hàng cá nhân tại ACB

 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống - Xây dựng, sửa chữa nhà.

 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống - Mua nhà ở, đất ở.

 Cho vay phục vụ hoạt động kinh doanh - Bổ sung vốn lưu động và Đầu tư tài

sản cố định.

 Cho vay sản phẩm cho vay phục vụ hoạt động kinh doanh - Hỗ trợ vốn kinh

doanh.

 Cho vay phục vụ hoạt động kinh doanh - Hợp tác kinh doanh/ góp vốn với

doanh nghiệp có tài sản bảo đảm.

 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống - Mua xe ô tô.

 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống - Không có tài sản bảo đảm.

 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống - Có tài sản bảo đảm.

 Cho vay theo hạn mức thấu chi trên tài khoản thanh toán đối với khách hàng cá

nhân.

 Cho vay tiêu dùng dành cho KHCN theo phương thức cấp thẻ tín dụng.

 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống - Hỗ trợ du học/du lịch.

 Cho vay phục vụ nhu cầu đời sống - Cầm cố thẻ tiết kiệm.

2.2.2 Tổ chức hoạt động đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại

ngân hàng TMCP Á Châu

2.2.2.1 Quy trình cấp tín dụng khách hàng cá nhân tại ACB

Bảng 2. 3: Bảng lược đồ quy trình cấp tín dụng khách hàng cá nhân

Nguồn: Thủ tục phối hợp tác nghiệp tín dụng khách hàng cá nhân ACB

Trong đó quy trình thẩm định cấp tín dụng khách hàng cá nhân (bước 2b) hiện nay

ACB đang thực hiện theo 2 mô hình như sau:

Mô hình (1): Quy trình phối hợp tác nghiệp thẩm định cấp tín dụng khách hàng cá

nhân theo mô hình trung tâm tín dụng cá nhân thẩm định tín dụng cho kênh phân

phối.

Mô hình này được áp dụng khi hồ sơ tín dụng không thuộc thẩm quyền thẩm định của

kênh phân phối.

Bảng 2. 4 Bảng lược đồ quy trình phối hợp tác nghiệp theo mô hình thẩm định

Nguồn: Thủ tục phối hợp tác nghiệp tín dụng khách hàng cá nhân ACB

tập trung

Mô hình (2): Quy trình phối hợp tác nghiệp thẩm định cấp tín dụng khách hàng cá

nhân theo mô hình kênh phân phối tự thẩm định tín dụng.

Mô hình này được áp dụng khi hồ sơ tín dụng thuộc thẩm quyền/hạn mức được giao

cụ thể cho nhân viên nghiệp vụ tại kênh phân phối.

Bảng 2. 5 Bảng lược đồ quy trình phối hợp tác nghiệp theo mô hình thẩm định

Nguồn: Thủ tục phối hợp tác nghiệp tín dụng khách hàng cá nhân ACB

phân tán

Trong quá trình tác nghiệp nếu vượt hạn mức của nhân viên nghiệp vụ tại kênh phân

phối thì HSTD được chuyển lên nhân viên nghiệp vụ có hạn mức thẩm định tín dụng

cao hơn tại trung tâm tín dụng theo Mô hình (1).

2.2.2.1 Cách thức phân hạn mức thẩm định tín dụng KHCN cho nhân viên

nghiệp vụ tại ACB

Hình thức cấp hạn mức thẩm định tín dụng KHCN tại ACB được thực hiên chi tiết

đến từng nhân viên nghiệp vụ tại kênh phân phối và trung tâm tín dụng KHCN. Điều

kiện nhân viên nghiệp vụ được cấp hạn mức thẩm định tín dụng như sau:

 Điều kiện chung

Dựa trên kết quả thi nghiệp vụ: Những nhân viên không đạt điểm yêu cầu (5 điểm) sẽ

bị cắt hạn mức thẩm định xuống tối đa 500.000.000 đồng/tổng mức cấp tín dụng.

Bảng 2. 6 Đối tượng và điều kiện kết quả thi nghiệp vụ

 Nhân viên nghiệp vụ tại kênh phân phối (PFC/RA/RO/SRM/CBL)

Bảng 2. 7: Hạn mức thẩm định tín dụng KHCN tối đa dựa trên kinh nghiệm (Y),

chức danh thẩm định và tỷ lệ nợ quá hạn (Z)

 Nhân viên nghiệp vụ tại trung tâm tín dụng KHCN

Bảng 2. 8: Hạn mức thẩm định tín dụng KHCN dựa trên chức danh và kinh

nghiệm thẩm định

Điều kiện với tỷ lệ nợ quá hạn hồ sơ đã tác nghiệp:

CA KHCN có tỷ lệ NQH (Nhóm 2 đến nhóm 5) > 5% trong 6 tháng liên tục: Giám

đốc trung tâm tín dụng thực hiện nhắc nhở bằng văn bản (lần 1) và kiểm soát HSTD

trước khi trình duyệt.

CA KHCN có tỷ lệ NQH (Nhóm 2 đến nhóm 5) > 5% trong 12 tháng liên tục: Giám

đốc trung tâm tín dụng thực hiện nhắc nhở bằng văn bản (lần 2), xem xét/đánh giá lại

tiến trình nghề nghiệp và kiểm tra/kiểm soát HSTD trước khi trình duyệt.

2.2.2.2 Chính sách và định hướng cấp tín dụng KHCN tại ACB

ACB đã xây dựng chính sách và định hướng tín dụng cho cả hệ thống từ năm 2012

đến nay. Cơ sở xây dựng chính sách theo định hướng phát triển kinh tế, chính sách

tiền tệ, các Quy định, Thông tư, hướng dẫn của Ngân hàng Nhà Nước trong từng thời

kỳ, định hướng chiến lược kinh doanh của ACB hàng năm. Chính sách này được điều

chỉnh, cập nhật định kỳ hàng năm hoặc đột xuất khi có sự biến động lớn về tình hình

kinh tế, chính trị ảnh hưởng trọng yếu đến rủi ro tín dụng.

Nội dung các tiêu chí được quy định trong chính sách được loại trừ các đối tượng

khách hàng có rủi ro pháp lý, đối tượng có thông tin nợ xấu tại các TCTD, hạn chế

các khách hàng có liên quan đến thông tin ngành bất lợi. Ngoài ra trong chính sách

còn định hướng phân khúc khách hàng tiếp cận cho vay theo ngành nghề và quy định

hướng dẫn thực hiện, điều chỉnh, cập nhật các điều kiện cho vay tại quy trình thẩm

định và lập tờ trình tín dụng đảm bảo phù hợp với định hướng chính sách và khẩu vị

rủi ro của ACB trong từng thời kỳ.

Kết quả phân tích, đánh giá và thẩm định/tái thẩm định khách hàng vay, mức

cấp tín dụng mới/tái cấp tín dụng, mỗi khoản vay/khách hàng sẽ được xếp vào

một trong ba nhóm sau:

 Nhóm cấp tín dụng bình thường: Là các khách hàng thỏa tất cả các tiêu chí

phân nhóm khách hàng đều thuộc “Cấp tín dụng bình thường”, không có tiêu chí nào

thuộc “cấp tín dụng bình thường có kiểm soát hạn mức” hay “kiểm soát cấp tín dụng”.

 Nhóm cấp tín dụng bình thường có kiểm soát hạn mức: là các khách hàng có

ít nhất một trong các tiêu chí phân nhóm khách hàng thuộc “Cấp tín dụng bình thường

có kiểm soát hạn mức”, không có tiêu chí nào thuộc “kiểm soát cấp tín dụng”.

2.2.2.3 Nhóm kiểm soát cấp tín dụng: là các khách hàng có ít nhất một trong các

tiêu chí phân nhóm khách hàng thuộc “kiểm soát cấp tín dụng”.

Theo chính sách này khách hàng vay/người đồng ký vay tại ACB được phân

thành nhóm khách hàng căn cứ theo ba tiêu chí sau:

 Tiêu chí 1 – Đối tượng khách hàng:

+ Khách hàng được phân thành ba nhóm cấp tín dụng bình thường, cấp tín dụng bình

thường có kiểm soát hạn mức, kiểm soát cấp tín dụng theo các tiêu chuẩn về độ tuổi,

nơi cư ngụ và sản suất kinh soanh, lịch sử tín dụng, nghề nghiệp, tình hình tài chính,

thời gian làm việc, gia cảnh, điều kiện sinh sống, năng lực hành vi, quan hệ xã hội,

thái độ hợp tác với ACB…

+ Đối tượng mục tiêu của ACB là những khách hàng có nghề nghiệp, thu nhập ổn

định, có khả năng tài chính để trả nợ, có phương án sử dụng vốn khả thi, có quan hệ

xã hội, lịch sử bản thân lành mạnh, lịch sử quan hệ tín dụng tốt, có thái độ hợp tác tốt

với ACB và nơi cư ngụ/ nơi sản xuất kinh doanh trong phạm vi quản lý hiệu quả của

đơn vị cho vay.

 Tiêu chí 2 – Ngành nghề kinh doanh: được phân vào ba nhóm cấp tín dụng

bình thường, cấp tín dụng bình thường có kiểm soát hạn mức, kiểm soát cấp tín dụng.

ACB tập trung cho vay những cá nhân, doanh nghiệp hoạt động trong các ngành nghề

có khả năng tăng trưởng hoặc phát triển ổn định, ít chịu ảnh hưởng của chu kỳ kinh tế

trong thời gian kinh tế đi xuống, năng lực cạnh tranh trên trung bình trở lên, có khả

năng tạo giá trị tăng tốt, ít nhạy cảm các yếu tố văn hóa – tín ngưỡng – chính trị và

chính sách.

 Tiêu chí 3 – Mục đích cấp tín dụng:

+ ACB chỉ cấp tín dụng cho các mục đích sử dụng vốn hợp pháp, không cấp tín dụng

đối với các mục đích không được cho vay.

+ Các mục đích cấp tín dụng được phân vào hai nhóm cấp tín dụng bình thường và

cấp tín dụng bình thường có kiểm soát hạn mức đối với khách hàng cá nhân. Theo đó,

một số mục đích cấp tín dụng thuộc diện không khuyến kích theo quy định của Ngân

hàng Nhà nước và có mức độ rủi ro cao được phân vào nhóm cấp tín dụng bình

thường có kiểm soát hạn mức, kiểm soát cấp tín dụng để ACB kiểm soát sự tuân thủ

về quy mô, giới hạn khi cấp tín dụng cho khách hàng.

+ Việc xác định mục đích vay vốn và nguyên nhân vay vốn giúp ACB đo lường được

rủi ro tín dụng và xác định phương thức cho vay, thời hạn cho vay phù hợp. ACB định

hướng các đơn vị Chi nhánh/Phòng giao dịch cách xác định loại hình cho vay, thời

hạn cho vay tương ứng với một số nguyên nhân vay vốn và mục đích vay điển hình

theo định hướng.

Chính sách và định hướng cấp tín dụng KHCN tại ACB định hướng bắt buộc đối

với quy trình thẩm định cho vay về tỷ lệ nguồn thu nhập được sử dụng để chứng

minh cho nghĩa vụ trả nợ tại ACB, tỷ lệ này được phân ra ba mức theo tính chất

rủi ro của nguồn thu nhập. Nguồn thu nhập trả nợ được phân thành ba nhóm

như sau:

 Nhóm 1 – Tính tối đa 100% vào dòng tiền trả nợ: Các nguồn thu nhập ổn định, ít

có khả năng biến động, có tính xác thực.

 Nhóm 2 – Tính tối đa 70% vào dòng tiền trả nợ: các nguồn thu nhập có độ ổn

 Nhóm 3 – Tính tối đa 50% vào dòng tiền trả nợ: các nguồn thu nhập có độ ổn

định thấp hơn, tính xác thực thấp hơn, có khả năng biến động so với nhóm 1.

định thấp hơn, tính xác thực thấp hơn có khả năng biến động so với nhóm 1 và nhóm

Bảng 2. 9: Đánh giá tiêu chí chính sách tín dụng khách hàng cá nhân

Nguồn: Định hướng chính sách và hoạt động tín dụng tại ACB

2.2.2.4 Các phương pháp thẩm định/đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng

cá nhân tại ngân hàng TMCP Á Châu

Thẩm định/đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ACB được kết hợp

bởi hai phương pháp: (1) Thẩm định gián tiếp thông qua rà soát đối chiếu các thông

tin của khách hàng với thông tin nội bộ (dữ liệu thông tin trên chương trình DNA,

CLMS, chính sách tín dụng, quy trình hướng dẫn thẩm định, thông tin ngành …) và

thông tin bên ngoài (CIC, cục thuế, Web…); (2) Thẩm định trực tiếp: nhân viên

nghiệp vụ trực tiếp đến cơ sở, nơi cư trú, các địa điểm trọng yếu phỏng vấn trực tiếp

khách hàng và những đối tượng liên quan, kết hợp đối chiếu, xác thực giữa số liệu

trên giấy tờ với số liệu hiện trạng thực tế và số liệu phỏng vấn.

Các phương pháp, nội dung thẩm định khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân

được thực hiện xoay quanh chín yếu tố theo hình 1. nhằm đưa ra kết quả nhận

định, đánh giá tổng hợp phục vụ cho quyết định đề xuất, cấp tín dụng cho khách

hàng.

Hình 2. 7: Các yếu tố phản ảnh khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân

2.2.3 Tình hình cho vay khách hàng cá nhân tại ACB - Chi nhánh Tp.HCM

Chi nhánh Tp. Hồ Chí Minh (tên gọi trước đây là Sở Giao Dịch) Ngân hàng TMCP Á

Châu. Địa chỉ tại 442 Nguyễn Thị Minh Khai, P. 5, Quận 3, Hồ Chí Minh. Mức đóng

góp thu nhập #10% cho cả hệ thống. Đây là chi nhánh chính của ngân hàng, giữ vai

trò đầu tàu trong hoạt động kinh doanh của toàn hệ thống.

Hoạt động tín dụng tại chi nhánh thực hiện theo 2 mô hình: (1) Quy trình phối hợp

tác nghiệp thẩm định cấp tín dụng khách hàng cá nhân theo mô hình kênh phân

phối tự thẩm định tín dụng; (2) Quy trình phối hợp tác nghiệp thẩm định cấp tín

dụng khách hàng cá nhân theo mô hình trung tâm tín dụng cá nhân thẩm định

tín dụng cho kênh phân phối. Trong quá trình tác nghiệp nhân viên nghiệp vụ tại

Chi nhánh thực hiện theo mô hình (1) nếu vượt hạn mức của nhân viên nghiệp vụ tại

Chi nhánh thì HSTD được chuyển lên nhân viên nghiệp vụ có hạn mức thẩm định tín

dụng cao hơn tại trung tâm tín dụng theo mô hình (2).

Kết quả hoạt động tín dụng tại chi nhánh năm 2015 tổng dư nợ cho vay #9.009 tỷ

đồng, năm 2016 tổng dư nợ cho vay #9.990 tỷ đồng, trong đó dư nợ cho vay khách

hàng cá nhân chiếm #33,3%.

Bảng 2. 10: Tổng hợp tình hình nợ vay khách hàng cá nhân tại ACB-CN

Tp.HCM

Cho vay KHCN theo

Trong đó

Chi

tiết

dư

mục

đích

Dư nợ vay

NQH (N3-5)

Ngắn hạn

Trung dài hạn

(Năm 2015)

1/ Sản xuất kinh doanh

469,839,979,944

492,868,766,958

962,708,746,902

8,808,746,902

2/ Cầm cố chứng từ có

giá

410,064,076,145

13,748,000,000

423,812,076,145

0

3/ Du học

16,555,560,600

16,818,244,250

33,373,804,850

0

4/ Tiêu dùng có thế chấp

12,278,778,460

227,893,072,698

240,171,851,158

2,571,851,158

5/ Tiêu dùng tín chấp

14,207,691,661

33,996,508,492

48,204,200,153

1,450,844,165

6/ Mua BĐS, xây dựng,

sửa nhà

17,027,133,000 1,267,270,969,439

1,284,298,102,439

15,898,102,439

7/ Khác

26,056,093,931

32,759,293,630

58,815,387,561

1,784,297,028

966,029,313,741 2,085,354,855,467

Tổng dư nợ (đồng)

3,051,384,169,208

30,513,841,692

Số lượng khách hàng

(người)

3,606

36

4,347,131,912

26,166,709,780

Dư nợ quá hạn (đồng)

30,513,841,692

0.45%

0.55%

Tỷ lệ nợ quá hạn (%)

1.00%

Cho vay KHCN theo

Trong đó

Chi

tiết

dư

mục

đích

Dư nợ vay

NQH (N3-5)

Ngắn hạn

Trung dài hạn

(Năm 2016)

1/ Sản xuất kinh doanh

558,452,361,000

504,256,385,902

1,062,708,746,902

10,605,346,902

2/ Cầm cố chứng từ có

giá

455,064,076,145

45,748,000,000

500,812,076,145

0

3/ Du học

11,555,560,600

16,818,244,250

28,373,804,850

0

4/ Tiêu dùng có thế chấp

10,278,778,460

282,793,072,698

293,071,851,158

4,591,851,158

5/ Tiêu dùng tín chấp

14,567,691,661

57,636,508,492

72,204,200,153

4,204,200,153

6/ Mua BĐS, xây dựng,

sửa nhà

10,327,133,000 1,337,070,969,439

1,347,398,102,439

23,627,298,595

7/ Khác

16,213,093,931

27,602,293,630

43,815,387,561

500,297,028

Tổng dư nợ cho vay

(đồng)

3,348,384,169,208 1,076,458,694,797 2,271,925,474,411

43,528,993,836

Số lượng khách hàng

(người)

3,856

50

6,028,168,691

37,500,825,509

Dư nợ quá hạn (đồng)

43,528,994,200

0.56%

0.74%

Tỷ lệ nợ quá hạn (%)

1.30%

Nguồn: Từ báo cáo nội bộ của ACB – Chi nhánh Tp.HCM

Trong tổng nợ vay khách hàng cá nhân tại Chi nhánh, phần lớn dư nợ tập trung vào 2

nhóm sản phẩm chính là mua BĐS, xây dựng, sửa chữa nhà với tỷ trọng #42% năm

2015, #40% năm 2016 và sản xuất kinh doanh chiếm tỷ trọng #32% năm 2015, 2016.

Dư nợ vay khách hàng cá nhân năm 2016 tăng 10% so với năm 2015, trong đó tỷ lệ

tăng cao nhất thuộc nhóm vay theo mục đích tiêu dùng tín chấp với tỷ lệ tăng 50%,

nhóm tiêu dùng có thế chấp tỷ lệ tăng 22%, tuy nhiên tỷ trọng dư nợ vay của nhóm

này không cao chỉ chiếm khoảng 10% trong tổng dư nợ. Số lượng khách hàng giao

dịch vay vốn tại chi nhánh năm 2016 cũng tăng 7% so với 2015. Các chỉ số tăng

trưởng này tập trung chủ yếu đối với nhóm dư nợ vay có kỳ hạn trung dài hạn.

Bên cạnh các chỉ số tăng trưởng tín dụng thì tỷ lệ nợ quá hạn năm 2016 tăng lên đáng

kể so với 2015, tỷ lệ #30%, trong đó tỷ trọng nợ quá hạn cao rơi vào nhóm mục đích

mua BĐS, xây dựng, sửa chữa nhà # 52% năm 2015, #54% năm 2016 trên tổng dư nợ

quá hạn và tỷ trọng nhóm sản xuất kinh doanh #29% năm 2015, #24% năm 2016. Đối

với nhóm vay mục đích tiêu dùng thế chấp, tín chấp tuy tỷ trọng nợ quá hạn thấp so

với tổng dư nợ nhưng xét tỷ lệ dư nợ quá hạn trên tổng dư nợ nhóm sản phẩm này thì

tỷ lệ nợ quá hạn khá cao ở mức 1,07% (tín chấp); 3,01% (thế chấp) năm 2015 và

1,57% (tín chấp); 5,82% (thế chấp) năm 2016.

Qua tình hình cho vay tại chi nhánh cho thấy được tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ vẫn còn ở

mức thấp so với quy định của NHNN Việt Nam (tỷ lệ nợ xấu/tổng dư nợ không quá

3%), tuy nhiên nếu đánh giá so sánh qua hai năm 2015, 2016 ta thấy được tỷ lệ nợ xấu

(nợ từ nhóm 3 - nhóm 5) của chi nhánh có xu hướng tăng và hiệu quả cho vay đối với

một số nhóm sản phẩm không cao như mục đích tiêu dùng thế chấp, tín chấp.

2.3 Các nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng thường gặp khi cho vay khách

hàng cá nhân ở ACB

Bảng 2. 11: Thống kê một số dạng nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng tại ACB

TRƯỚC KHI CẤP TÍN DỤNG SAU KHI CẤP TÍN DỤNG

- Hồ sơ giả mạo. - Hồ sơ cho vay nhưng khách hàng sử

- Hồ sơ có thông tin khách hàng từng vi dụng sai mục đích làm mất vốn.

phạm pháp luật nghiêm trọng/không đủ - Hồ sơ khách hàng đầu tư dàn trải, đầu

năng lực pháp lý để vay vốn. cơ giá dẫn đến rủi ro mất vốn ảnh hưởng

- Hồ sơ có lịch sử trả nợ xấu tại TCTD. đến khả năng chi trả.

- Hồ sơ có phương án vay không khả thi, - Hồ sơ có nguồn thu nhập suy yếu dần

có khả năng phát sinh thêm chi phí bất lợi sau khi cho vay dẫn đến mất khả năng chi

ảnh hưởng đến năng lực trả nợ. trả nợ vay.

- Hồ sơ mượn năng lực trả nợ của người - Hồ sơ do nhân viên thông đồng với

thân để vay ké hoặc đứng vay dùm người khách hàng để tạo lập thông tin giả, che

dấu thông tin xấu để được vay vốn. thân.

- Hồ sơ khách hàng do nhân viên nghiệp

vụ đánh giá sai dẫn đến cho vay vượt quá

năng lực trả nợ của khách hàng làm mất

khả năng chi trả nợ vay.

- Hồ sơ khách hàng cố ý làm giả tinh vi

qua mặt các cấp để vay được vốn.

- Hồ sơ vay do tranh chấp trong gia

đình/ly hôn dẫn đến việc chia sẻ quyền lại

từ nguồn thu, tài sản đùn đẩy trách nhiệm

chi trả nợ vay cho ngân hàng.

Nguồn: Tài liệu đào tạo nghiệp vụ phân tích tín dụng cá nhân ACB

Qua thống kê các dạng hồ sơ vay phát sinh rủi ro tín dụng như bảng 2.11 ta thấy được

vai trò của việc thẩm định, phân tích đánh giá một khách hàng đáp ứng đầy đủ điều

kiện vay vốn với yêu cầu rủi ro tín dụng thấp nhất là một yêu cầu cấp thiết như một

tấm lọc chặn giúp ngân hàng tránh nguy cơ nợ quá hạn, rủi ro mất vốn mà vẫn đảm

bảo hiệu quả hoạt động tín dụng không làm mất đi cơ hội bán hàng, cơ hội tạo tiền

cho ngân hàng.

Với thực trạng hoạt động cho vay khách hàng cá nhân hiện nay tại ACB, nhân viên

nghiệp vụ chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, kiến thức nghiệp vụ của bản thân để thực

hiện thẩm định, phân tích, đánh giá đề xuất cấp tín dụng cho khách hàng. Mặc dù có

chính sách và định hướng cấp tín dụng, quy trình hướng dẫn nghiệp vụ nhưng nội

dung của những quy định, hướng dẫn này mang tính định hướng chung cho toàn hệ

thống và việc áp dụng, tuân thủ phụ thuộc vào ý chí chủ quan của nhân viên nghiệp

vụ. Việc cho vay khách hàng cá nhân của ACB vẫn còn mang tính định tính, chưa có

công cụ thống kê đo lường, nhận diện rủi ro làm cơ sở để đối chiếu so sánh với quyết

định mang tính định tính của nhân viên nghiệp vụ, do đó mục tiêu luận văn nghiên

cứu ứng dụng mô hình hồi quy của học viên mang ý nghĩa thực tiễn nhằm hỗ trợ thêm

công cụ cho các đối tượng quan tâm một cơ sở khoa học làm căn cứ để đưa ra kết quả

báo cáo (lập tờ trình) đề xuất, quyết định đồng ý/từ chối cho vay.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

3.1 Quy trình nghiên cứu

Hình 3. 1: Quy trình nghiên cứu

3.2 Mô hình hồi quy nhị phân

Mô hình đề xuất, mô hình hồi quy nhị phân được lựa chọn để phân tích quyết định

cho vay dựa trên các thông tin khách hàng và thông tin về khoản vay mà khách hàng

đề nghị.

Mô hình như sau:

Biến phụ thuộc trong đó lần lượt tương ứng với

việc khách hàng có nợ quá hạn/không có nợ quá hạn.

Tập hợp các biến giải thích được xác định dựa trên các lý thuyết và thực tiễn về các

căn cứ thẩm định cho vay đối với khách hàng cá nhân, gồm các nhóm biến:

 X1 gồm tập hợp các biến phản ánh năng lực vay vốn của khách hàng gồm tuổi,

thu nhập, nghề nghiệp, đặc điểm nhân khẩu, uy tín, lịch sử tín dụng…

 X2 gồm tập hợp các biến phản ánh tính chất của khoản vay gồm: số tiền vay,

mục đích vay vốn, thời gian vay vốn, tỷ lệ tiền vay trên thu nhập.

 X3 gồm tập hợp các biến phản ánh các phương án đảm bảo cho khác khoản vay

gồm: tài sản đảm bảo, người đồng ký vay, nguồn trả nợ bổ sung.

 X4 gồm tập hợp các biến phản ánh các chính sách tín dụng của ngân hàng. Kết

quả ước lượng mô hình này sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình ước lượng xác suất

Uy tín

trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân vay vốn tại ACB. Hình 3. 2: Mô hình đề xuất

Đặc điểm nhân khẩu

Năng lực tài chính

X1 Năng lực của khách hàng

Kinh nghiệm

Thời gian vay

X2 Tính chất khoản vay Số tiền vay Mục đích vay

Khả năng trả nợ đúng hạn

Tỷ lệ tiền vay trên thu nhập

Tài sản đảm bảo

Nguồn trả nợ bổ sung

X3 Phương án đảm bảo cho khoản vay Người đồng ký vay

X4 Chính sách tín dụng

Mô hình này được xây dựng trên cơ sở kế thừa lại mô hình định lượng với hồi quy nhị

phân của (Bekhet & Eletter, 2014) để triển khai cho trường hợp của ACB.

3.2.1 Lý thuyết về mô hình hồi quy nhị phân

Hồi quy nhị phân 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 thay phiên (dichotomous), hai

biểu hiện này sẽ được mã hóa 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. 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 logistic nhị phân phải rơi vào khoảng [0; 1]).

Với hồi quy logistic nhị phân, 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 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”.

Nghiên cứu mô hình hàm logistic nhị phân trong trường hợp đơn giản nhất là khi chỉ

có một biến độc lập X.

Mô hình hàm logistic nhị phân như sau:

Trong công thức này E(Y/X) 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. Kí hiệu biểu thức (Bo + B1X) là z , viết lại mô

hình hàm logistic nhị phân như sau:

Vậy thì xác suất không xảy ra sự kiện là:

Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra với xác suất sự kiện đó

không xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này có thể được thể hiện trong công thức:

Lấy Log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta được

kết quả là:

Vì Logeez = z nên kết quả cuối cùng là :

X (*)

Mở rộng mô hình logistic nhị phân cho 2 hay nhiều biến độc lập Xk.

Diễn dịch các hệ số hồi quy của mô hình logistic nhị phân

Tên gọi hồi quy logistic nhị phân xuất phát từ quá trình biến đổi lấy logarit của thủ tục này.

Sự chuyển hóa cho các hệ số của hồi quy logistic nhị phân có nghĩa hơi khác với hệ số hồi

quy trong trường hợp thông thường với các biến phụ thuộc dạng thập phân.

Đó là: từ công thức (*) có thể hiểu hệ số ước lượng B1 thực ra là sự đo lường những

thay đổi trong tỷ lệ (được lấy logarit) của các xác suất xảy ra sự kiện với 1 đơn vị thay

đổi trong biến phụ thuộc X1.

Chương trình SPSS sẽ tự động thực hiện việc tính toán các hệ số và hiện cả hệ số thật

lẫn hệ số đã được chuyển đổi.

Chú ý về cách diễn dịch dấu của các hệ số, một hệ số dương làm tăng tỷ lệ xác suất

được dự đoán trong khi hệ số âm làm giảm tỷ lệ xác suất dự đoán.

3.2.2 Độ phù hợp của mô hình

Hồi quy logistic nhị phân cũng đòi hỏi phải đánh giá độ phù hợp của mô hình. Đo

lường độ phù hợp tổng quát của mô hình logistic nhị phân được dựa trên chỉ tiêu -2LL

(viết tắt của -2 log likelihood), thước đo này có ý nghĩa giống như SSE (sum of

squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt. Quy tắc đánh giá độ phù hợp căn cứ trên -2LL ngược với quy tắc dựa trên hệ số xác định mô hình R2, nghĩa là giá trị -2LL

càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không

có sai số) khi đó mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo.

Chúng ta còn có thể xác định được mô hình dự đoán tốt đến đâu qua bảng phân loại

(clasification table) do SPSS đưa ra, bảng này sẽ so sánh số trị số thực và trị số dự

đoán cho từng biểu hiện và tính tỷ lệ dự đoán đúng sự kiện.

3.2.3 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số

Hồi quy logistic nhị phân cũng đòi hỏi kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy khác 0. Nếu

hệ số hồi quy Bovà B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức

xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra như nhau, lúc đó mô hình hồi quy vô

dụng trong việc dự đoán.

Trong hồi quy tuyến tính chúng ta sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết H0: ρk

= 0. Còn với hồi quy logistic nhị phân, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để

kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Cách thức sử dụng mức ý

nghĩa Sig. cho kiểm định Wald cũng theo quy tắc thông thường. Wald Chi Square

được tính bằng cách lấy ước lượng của hệ số hồi quy của biến độc lập trong mô hình

(hệ số hồi quy mẫu) logistic nhị phân chia cho sai số chuẩn của hệ số hồi quy này, sau

đó bình phương lên theo công thức sau:

Wald Chi- Square =

3.2.4 Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát

Kiểm định “Omnibus test of model coefficients” cho phép kiểm định giả thuyết H0: ρ1

= ρ2 = … = ρk = 0. Nếu chấp nhận H0 thì mô hình là không phù hợp. Ngược lại bác bỏ

H0 đồng nghĩa với việc tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình

(ngoại trừ hằng số) có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.

3.2.5 Các phương pháp đưa biến độc lập vào mô hình hồi quy logistic nhị phân

Với phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise), số thống kê được sử dụng cho các

biến được đưa vào và dời ra căn cứ trên số thống kê likelihood-ratio (tỷ lệ thích hợp)

hay số thống kê Wald. Cũng có thể chọn một trong các phương pháp thay thế sau:

Enter: đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong 

một bước.

Forward: Conditional là phương pháp đưa vào dần theo điều kiện. Nó kiểm tra 

việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước

lượng thông số có điều kiện.

 Forward: LR là phương pháp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trên

xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa

(maximum - likelihood estimates).

Forward: Wald là phương pháp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trên 

xác suất của số thống kê Wald.

Backwald: Conditional là phương pháp loại trừ dần theo điều kiện. Nó kiểm tra 

việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước

lượng của những thông số có điều kiện.

 Backwald: LR là phương pháp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trên xác

suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng khả năng xảy ra tối

đa.

Backwald: Wald là phương pháp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trên xác suất

của số thống kê Wald.

3.3 Dữ liệu nghiên cứu.

Biến nghiên cứu được xác định trên dữ liệu của khách hàng cá nhân đã từng có quan

hệ tín dụng với ACB chi nhánh TP.HCM, đã từng được ngân hàng chấp nhận cho vay.

Bảng mã hóa dữ liệu nghiên cứu

Stt Tên dữ liệu Mã hóa Ghi chú

Tuổi Tuổi của người vay vốn (số năm) 1 Age

Giới tính Giới tính của người vay vốn 2 Gender

Gender = {1,0} = {nam,nữ}

Thu nhập chính Tổng thu nhập hàng tháng tính bằng 3 Income

VND (chuyển thành Log khi xử lý mô

hình)

Nghề nghiệp/ Nghê nghiệp/ngành nghề của người 4 Career

ngành nghề vay vốn

Career nhận các giá trị lần lượt từ 1

đến 5 tương ứng với các trường hợp

1= Báo chí

2= Giáo duc

3= Y dược

4= Kế toán

5= Kỹ sư

6= Nhân viên hành chánh văn phòng

7= Cấp quản lý/cấp lãnh đạo

8= Tự doanh (tự tạo lập Cơ sở/Doanh

nghiệp làm chủ)

9= Quân đội/Công An/hưu trí

Nguồn trả nợ bổ Biến này nhận giá trị bằng 1 nếu người 5 Partner

sung vay vốn cần thêm nguồn trả nợ từ

người thân để chứng minh thêm, cam

kết trả hộ khách hàng– ví dụ như có

người thân (cha/mẹ/anh/chị/em) cam

kết trả nợ cùng. Trong trường hợp

ngược lại thì nhận giá trị 0.

Giá trị khoản vay Giá trị khoản vay chuyển thành Log 6 Loanamount

khi xử lý mô hình.

Mục đích vay 7 Loanpurpose Mục đích vay vốn.

vốn Loanpurpose nhận các giá trị lần lượt

từ 1 đến 5 tương ứng với các trường

hợp sau:

1= Vay mua nhà/đất – tài sản duy nhất

2= Vay mua nhà/đất – bổ sung tài sản

2= Vay mua xe máy

3= Vay mua ô tô

4= Vay tu sửa nhà

5= Vay tiêu dùng khác

Thời gian vay Thời gian vay vốn được đo bằng số 8 Loanduration

tháng vay vốn.

Thường trú Biến này nhận giá trị 1 nếu người vay 9 Residence

có địa chỉ lưu trú ổn định, thời gian

lưu trú ổn định 2 năm trở lên và nhận

giá trị 0 nếu ngược lại.

Nợ phải trả/Tổng Biến này được đo bằng tỷ lệ giữa số 10 Loanrate

tài sản cá nhân nợ gốc phải trả so với tổng tài sản cá

nhân của khách hàng vay.

Thời gian công 11 Workingduration Biến này được tính bằng với số tháng

tác mà người vay vốn đã làm việc ở công

việc hiện tại.

Tỷ lệ cho Biến này được đo bằng tỷ lệ giữa số 12 Collateral

vay/TSĐB tổng mức cấp tín dụng so với tổng tài

sản đảm bảo.

13 Biến này nhận giá trị 1 nếu chính sách Policy Chính sách tín

tín dụng ACB phù hợp, cập nhật xu dụng

hướng phát triển kinh tế, tình hình

chính trị, xã hội VN trong từng thời kỳ

và nhận giá trị 0 nếu ngược lại.

Uy tín thanh toán Biến này được tính bằng số lần ghi 14 Crehistory

nhận trả nợ trễ hạn trong lịch sử thanh nợ vay

toán nợ vay của khách hàng tại các

TCTD.

Kinh nghiệm của Biến này được tính bằng số năm kinh 15 Banker

nhân viên phân nghiệm làm công việc phân tích tín

tích tín dụng dụng cá nhân của nhân viên nghiệp vụ.

Thu nhập dự Biến này được đo bằng tỷ lệ giữa thu 16 Netincome

phòng/nghĩa vụ nhập còn lại để dự phòng hằng tháng

trả nợ so với nghĩa vụ trả nợ vay hằng tháng

của người vay vốn.

Số nguồn thu Số lượng nguồn thu nhập chứng minh 18 Incomenumber

nhập trả nợ vay ví dụ: số lượng 4 nguồn,

gồm cho thuê, từ lương, từ sản xuất

kinh doanh.

Tỷ lệ thu Biến này được đo bằng tỷ lệ giữa thu 19 Incomerate

nhập/chi phí nhập trả nợ so với tổng chi phí .

Kỳ hạn vay Mã hóa kỳ hạn vay phân kỳ luật định 20 Loanterm

1= Ngắn hạn < 12 tháng

2= Trung hạn: 12 tháng

tháng

3= Dài hạn > 60 tháng

Số lượng tài sản 21 Collateralnumber Số lượng tài sản đảm bảo cho tổng

đảm bảo mức cấp tín dụng thuộc sở hữu của

khách hàng.

Số lượng tài sản Số lượng tài sản đảm bảo cho tổng 22 Guaratee

bảo lãnh mức cấp tín dụng thuộc sở hữu của

người bảo lãnh.

Nợ quá hạn Nếu khách hàng vay vốn chưa từng có 23 Delaydebt

nợ quá hạn tại ACB, biến này nhận giá

trị 0 và bằng 1 nếu ngược lại.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.1 Thống kê mô tả dữ liệu

4.1.1 Thống kê mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của khách hàng

Bảng 4. 1: Thống kê mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của Khách hàng – tiêu

chuẩn 1

Tần suất % % cộng dồn

Đúng hạn 392 93.6 93.6

Quá hạn 27 6.4 100.0

Tổng cộng 419 100.0

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu

Bảng 4. 2: Thống kê mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của Khách hàng – tiêu

chuẩn 2

Tần suất % % cộng dồn

Đúng hạn 392 93.6 93.6

Quá hạn do trễ kỳ 16 3.8 97.4

Quá hạn thực chuyển 11 2.6 100.0

Total 419 100.0

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Kết quả thống kê cho thấy:

Theo tiêu chuẩn thứ nhất, khả năng trả nợ của khách hàng chia thành 2 bậc: “Đúng

hạn” và “Quá hạn”. Khách hàng trả nợ đúng vào ngày cam kết ghi đúng trong lịch trả

nợ đã thống nhất với ngân hàng thì được xếp vào nhóm “Đúng hạn”. Các trường hợp

khác được xem là “Quá hạn”. Theo đó, cơ cấu mẫu gồm 93.6% khách hàng trả nợ

đúng hạn và 6.4% khách hàng trả nợ quá hạn.

Theo tiêu chuẩn thứ hai, Khả năng trả nợ của khách hàng chia thành 3 bậc: “Đúng

hạn”, “Quá hạn do trễ kỳ” và “Quá hạn thực chuyển”. “Đúng hạn là trả nợ đúng vào

ngày cam kết theo đúng lịch trả nợ. Quá hạn do trễ kỳ tính cho trường hợp khách hàng

chậm trả nợ nhưng đã hoàn trả trong vòng 10 ngày tính từ ngày cam kết. các trường

hợp còn lại (không phải đúng hạn và không phải quá hạn do trễ kỳ) sẽ được tính thành

Quá hạn thực chuyển tính. Theo tiêu chuẩn phân loại này, cơ cấu mẫu gồm 93.6%

khách hàng trả nợ đúng hạn, 3.8% khách hàng quá hạn do trễ kỹ, 2.6% khách hàng

quá hạn thực chuyển.

Cơ cấu mẫu dữ liệu theo hai tiêu chí trên là thống nhất với nhau và cũng thống nhất

với đặc điểm chung của tổng thể nghiên cứu 3856 khách hàng có quan hệ tín dụng với

ngân hàng ACB giai đoạn 2015-2016.

4.1.2 Thống kê mẫu dữ liệu theo đặc điểm khách hàng

Khách hàng được chọn vào mẫu theo nguyên tắc chọn mẫu xác suất, đã đảm bảo một

tỷ lệ cân đối giữa các độ tuổi khác nhau trong phổ tuổi từ 24 đến 66 tuổi và tình trạng

hôn nhân của khách hàng, số con, kinh nghiệm làm việc, nghề nghiệp.

Kết quả thống kê cung cấp một số đặc điểm tiêu biểu của khách hàng ACB. Phần lớn

khách hàng đề nghị vay vốn và được ngân hàng chấp nhận là những khách hàng đã

kết hôn (chiếm 82.3%), trung bình có từ 1-2 con (chiếm 72.1%), có kinh nghiệm làm

việc chủ yếu trên 3 năm.

4.1.3 Thống kê chéo giữa các cặp tiêu chí

Thứ nhất, tuổi tác của khách hàng không có liên quan với khả năng trả nợ của họ.

Tuổi tác cao hay thấp không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách

hàng.

Bảng 4. 3: Thống kê mẫu dữ liệu theo độ tuổi

Phổ tuổi Tỷ lệ %

24-30 14.10%

31-40 33.90%

41-50 27.90%

51-60 20.50%

61-66 3.60%

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ hai, khả năng trả nợ không phân biệt theo giới tính. Khách hàng Nam hay Nữ

không có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Bảng 4. 4: Thống kê mẫu dữ liệu theo giới tính của khách hàng

Tỷ lệ % Giới tính Tần suất

47.7 Nữ 200

52.3 Nam 219

100.0 Tổng cộng 419

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ ba, tình trạng hôn nhân có liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng, trong

đó, 16.67% khách hàng đã li hôn trả nợ quá hạn, 9.52% khách hàng độc thân trả nợ

quá hạn, khách hàng đang có gia đình chỉ có 5.51% không trả nợ đúng hạn và 100%.

Khách hàng góa đảm bảo trả nợ đúng hạn.

Bảng 4. 5: Thống kê mẫu dữ liệu theo tình trạng hôn nhân

Tình trạng hôn nhân Tần suất Tỷ lệ %

Độc thân 42 10.0

Kết hôn 345 82.3

Li dị 24 5.7

Góa 8 1.9

Tổng cộng 419 100.0

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ tư, những khách hàng có nhiều hơn 2 con thì xác suất trả nợ quá hạn cao hơn so

với những khách hàng chỉ có 1 đến 2 con. Tuy nhiên, bình quân 9.84% khách hàng

không có con phụ thuộc trả nợ quá hạn.

Bảng 4. 6: Thống kê mẫu dữ liệu theo số lượng con của Khách hàng

Số lượng con Tần suất Tỷ lệ %

0 61 14.6

1 122 29.1

2 180 43.0

3 46 11.0

4 10 2.4

Total 419 100.0

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ năm, kinh nghiệm công tác của khách hàng có liên quan chặt chẽ đến khả năng

trả đúng hạn. Trong đó, tuổi công tác càng cao thì việc trả nợ quá hạn càng giảm.

Thống kê cho thấy, 51.8% các khoản nợ quá hạn rơi vào nhóm khách hàng có kinh

nghiệm công tác từ 0 đến 5 năm.

Bảng 4. 7: Thống kê mẫu dữ liệu theo số năm kinh nghiệm công tác của Khách

hàng

Số năm kinh nghiệm làm việc Tỷ lệ %

0 1.2

1 6.4

2 11.3

3-5 23.8

6-10 36.5

11-20 17.5

21-35 3.3

100 Tổng cộng

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ sáu, Tính chất công việc/nghề nghiệp của khách và khả năng trả nợ đúng hạn có

mối quan hệ không rõ ràng. Không thể dự báo khả năng trả nợ của khách hàng từ thu

nhập của khách hàng.

Bảng 4. 8: Thống kê mẫu dữ liệu theo tính chất công việc của khách hàng

Nghề nghiệp Tần suất Tỷ lệ %

1.0 Báo chí 4

2.9 Giáo dục 12

4.5 Y dược 19

1.0 Kế toán 4

2.4 Kỹ sư 10

19.8 Nhân viên 83

27.0 Quản lý 113

39.9 Tự doanh 167

1.7 Hưu trí 7

100.0 Tổng cộng 419

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ bảy, lịch sử tín dụng phản ánh rất tốt đến xác suất trả nợ đúng hạn của khách

hàng. Khách hàng có lịch sử tín dụng từ mức 3- trung bình đến 5- rất xấu có tỷ lệ trả

nợ quá hạn rất cao, lên đến 92.86% .

Bảng 4. 9: Thống kê khả năng trả nợ phân theo lịch sử tín dụng

Lịch sử tín dụng Khả năng trả nợ đúng hạn Tổng cộng

Đúng hạn Quá hạn

383 6 389 1 Rất tốt

8 8 16 2 Tốt Uy tín

1 1 2 thanh 3 Khá

toán 0 3 3 4 Trung bình

0 9 9 5 Rất xấu

392 27 419 Tổng cộng

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ tám, mối quan hệ giữa thu nhập và khả năng trả nợ đúng hạn là không rõ ràng.

Không thể dự báo khả năng trả nợ của khách hàng từ thu nhập của khách hàng.

Bảng 4. 10: Thống kê xác suất trả nợ đúng hạn/quá hạn theo thu nhập

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ chín, khách hàng của ACB có thể có nhiều nguồn thu nhập khác nhau, tuy nhiên

hơn 1 nửa trong số đó phụ thuộc vào 1 nguồn thu nhập duy nhất (56.32%). Mối quan

hệ giữa số nguồn thu nhập và khả năng trả nợ đúng hạn là không rõ ràng. Thống kê

mô tả không cung cấp đủ minh chứng để khẳng định số nguồn thu nhập nhiều thì khả

năng trả nợ đúng hạn cao hơn.

Bảng 4. 11: Thống kê khả năng trả nợ phân theo số nguồn thu nhập

Số nguồn thu nhập Khả năng trả nợ đúng hạn Tổng cộng

Đúng hạn Quá hạn

221 15 236 1

87 8 95 2

50 1 51 3

31 2 33 4

3 1 4 5

392 27 419 Tổng cộng

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ mười, tỷ lệ khách hàng có thêm thu nhập từ người thân để đảm bảo cho khoản

vay chỉ chiếm 16.95% trong tổng số khách hàng. Việc có thu nhập bổ sung từ người

thân cũng không có liên hệ rõ ràng với khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Hệ

số tương quan giữa hai biến số này là rất bé, mang giá trị dương và không có ý nghĩa.

Bảng 4. 12: Thống kê khả năng trả nợ phân theo nguồn thu nhập bổ sung từ

người thân

Nguồn thu nhập bổ sung từ người Khả năng trả nợ Tổng cộng

thân Đúng hạn Quá hạn

Không có 328 20 348

Có 64 7 71

Tổng cộng 392 27 419

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ mười một, mối quan hệ giữa thời gian cho vay với tỷ lệ nợ quá hạn là không rõ

ràng. Tuy nhiên, các khoản vay trả góp, dài hạn trên 60 tháng có tỷ lệ nợ quá hạn thấp

nhất, chỉ đạt 4.15%, bằng một nửa so với tỷ lệ trung bình nợ quá hạn của các khoản

vay khác.

Bảng 4. 13: Thống kê khả năng trả nợ phân theo số tháng vay

Số tháng vay (Z) tỷ lệ nợ quá hạn Tỷ lệ

10.02% 9.52% Z <=12 tháng

10.74% 8.89% 12< Z <=36

21.72% 9.89% 36< Z <=60

57.52% 4.15% Z >60

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ mười hai, số tiền vay càng lớn thì tỷ lệ nợ quá hạn càng tăng. Hệ số tương quan

giữa hai biến số tuy không lớn nhưng có ý nghĩa thống kê, đạt 0.087 (sig = 0.076).

Thứ mười hai, số tiền cho vay có tương quan chặt chẽ với giá trị tài sản đảm bảo. Giá

trị tài sản đảm bảo càng cao thì số tiền cho vay càng lớn. Hệ số tương quan đạt .392

đạt ý nghĩa thống kê tại mức 0.01.

Bảng 4. 14: Hệ số tương quan giữa Số tiền vay và Giá trị thế chấp

Số tiền vay Giá trị thế chấp

Hệ số 1 .392** Số tiền vay Sig. (2-tailed) .000

Hệ số .392** 1 Giá trị thế chấp Sig. (2-tailed) .000

**. Hệ số tương quan có ý nghĩa tại mức 0.01 (kiểm định 2-đuôi).

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

Thứ mười ba, Giá trị tài sản đảm bảo có tương quan chặt chẽ với khả năng trả nợ

đúng hạn của khách hàng. Giá trị càng bé thì khả năng trả nợ quá hạn càng cao. Hệ số

tương quan đạt -0.230 ở mức ý nghĩa 0.01.

Tỷ lệ nợ quá hạn cho toàn bộ khách hàng là 6.44% tuy nhiên, riêng nhóm cho vay

không có tài sản đảm bảo có tỷ lệ nợ quá hạn lên đến 16.04%.

Bảng 4. 15: Hệ số tương quan giữa Khả năng trả nợ và Giá trị thế chấp

Giá trị thế chấp

Khả năng trả nợ -.230** Hệ số 1 Giá trị thế chấp Sig. (2-tailed) .000

Hệ số -.230** 1 Khả năng trả nợ Sig. (2-tailed) .000

**. Hệ số tương quan có ý nghĩa tại mức 0.01 (kiểm định 2-đuôi).

Nguồn: Thống kê trong mẫu dữ liệu phân tích

4.2 Kiểm định Omnibus

Bảng 4. 16: Kết quả kiểm định Omnibus

Kiểm định Omnibus Chi-square df Sig.

Step 463.176 6 .000 Step Block 463.176 6 .000 1 Model 463.176 6 .000

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Omnibus test giúp kiểm định giả thuyết H0: 1 = 2 = … = 6 = 0. Kiểm định này cho

phép đánh giá mức độ phụ hợp của mô hình, trong đó, xem xét khả năng giải thích

biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập.

Kết quả ở bảng trên cho thấy Kiểm định có ý nghĩa với sig = 0.000, bác bỏ H0, nghĩa

là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình có ý nghĩa trong việc

giải thích cho biến phụ thuộc. Mô hình là phù hợp.

4.3 Kiểm định Hosmer and Lemeshow Test

Kiểm định “Hosmer and Lemeshow” giúp kiểm định giả thuyết H0: Không có sự khác

biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo. Kết quả kiểm định cung cấp bằng chứng

chấp nhận H0: Không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo với mức ý

nghĩa sig = 0.753. Mô hình là phù hợp.

Bảng 4. 17: Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow

Step Chi-square Df Sig.

1 5.040 8 .753

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

4.4 Kiểm định mức độ giải thích của mô hình

Bảng 4. 18: Tóm tắt mô hình

Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

1 117.681a .669 .892

a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates

changed by less than .001.

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu Hệ số mức độ giải thích của mô hình R2 – Nagelkerke .892 điều này có nghĩa 89.2%

sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích tốt bởi tổ hợp các biến độc lập của mô

hình. Chỉ còn 1 tỷ lệ nhỏ sự thay đổi của biến phụ thuộc là do các yếu tố khác tác

động.

4.5 Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình (logistic regression

classification results)

Bảng 4. 19: Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình

Dự báo

Quan sát Khả năng trả nợ Tỷ lệ dự báo đúng

Đúng hạn Quá hạn

390 2 99.5 Đúng hạn Dự báo 12 15 55.6 Quá hạn

Tổng cộng 96.7

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Kết quả thống kê ở bảng trên, trong tổng cộng 392 trường hợp trả nợ đúng hạn, mô

hình dự báo đúng 390 trường hợp, đạt tỷ lệ 99.5% và trong 27 trường hợp trả nợ quá

hạn, mô hình dự báo đúng 15 trường hợp, chiếm tỷ lệ 55.6%. Tổng quát cả hai trường

hợp, mô hình dự báo chính xác 96.7% trường hợp.

4.6 Kết quả hồi quy (variables in equation + phân tích vai trò của các biến

giải thích đối với biến phụ thuộc)

Bảng 4. 20: Kết quả hồi quy

Bi S.E. Wald df Sig.

- 2.264 .420 29.059 1 1 Crehistory .000

1.225 .763 2.581 1 2 Collateral .008

-.705 .209 11.359 1 3 Banker .001

35.431 2 4 Policy .000

3.946 .671 34.542 1 5 Policy(1) .000

4.066 1.042 15.227 1 6 Policy(2) .000

1 -1.207 .788 2.346 7 .026 Netincomrate

a. Variable(s) entered on step 1: BorrowerCredithistory, Collateralrate,

Bankerexperience, CreditPolicy, Netincomrate.

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Kết quả hồi quy cung cấp nhiều thông tin quan trọng. Trong bộ dữ liệu gồm 22 thông

tin khách hàng và khoản vay mà ngân hàng thống kê, sử dụng để đánh giá chất lượng

và rủi ro tín dụng, chỉ có một số ít thông tin có ý nghĩa dự báo khả năng trả nợ của

khách hàng. Đó là những biến có tương quan chặt chẽ với khả năng trả nợ của khách

hàng và có kết quả hồi quy có ý nghĩa thống kê. Về phía ngân hàng, cả 2 biến, chính

sách tín dụng và năng lực của nhân viên phân tích tín dụng – cũng có ý nghĩa dự báo

khả năng trả nợ đúng hạn của khoản vay. Cụ thể như sau:

Biến Crehistory – lịch sử tín dụng của khách hàng – có ý nghĩa thống kê với sig =

0.000 với độ tin cậy trên 99%. Đây là biến có giá trị dự báo rất cao vì có ý nghĩa

thống kê cao và ổn định ở tất cả các lần hồi quy, hệ số tác động cao, rõ rệt lên biến

phụ thuộc là khả năng trả nợ đúng hạn. Biến lịch sử tín dụng có B = -2.264. Khi các

yếu tố khác không đổi, nếu khách hàng có điểm tín dụng tốt hơn một điểm (tương ứng

với xác suất 20% trong thang likert 5) thì khả năng trả nợ quá hạn của khách hàng sẽ

là 70.63%, tăng lên 50.63% so với xác suất ban đầu là 20% (công thức số 1). Đây là

cơ sở để khuyến nghị đặt trọng tâm vào biến số này trong công tác thẩm định khoản

vay và năng lực khách hàng. Mặc dù vậy, lịch sử tín dụng – theo cách xác định của

ACB - là biến số chỉ áp dụng được cho những khách hàng đã từng vay vốn ít nhất 1

lần tại hệ thống của ACB chứ không áp dụng được với những khách hàng lần đầu có

quan hệ tín dụng với ACB. Đây là điểm hạn chế cần lưu ý khắc phục. Kinh nghiệm

thế giới cho thấy có thể đánh giá lịch sử tín dụng gián tiếp qua các thông tin khác –

chứ không nhất thiết phải là thông tin tín dụng trong hệ thống ngân hàng. Ở Việt

Nam, lịch sử tín dụng của khách hàng cũng có thể thu thập và xác định thông qua

thông tin của trung tâm thông tin tín dụng quốc gia. Chúng tôi khuyến nghị bằng các

cách khác nhau nên mở rộng kênh thu thập thông tin lịch sử tín dụng của khách hàng

và sử dụng như chỉ tiêu quan trọng trong thẩm định tín dụng.

(1)

Tỷ lệ chi phí dự phòng trên nghĩa vụ trả nợ - netincomerate – có ý nghĩa thống

kê với sig = 0.026, với độ tin cậy trên 95%. Khả năng trả nợ quá hạn càng cao nếu

tỷ lệ này càng thấp. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu khách hàng có tỷ lệ này giảm

đi 1% thì khả năng trả nợ quá hạn của khách hàng sẽ là 27.08%, tăng lên 17.08%.

Biến số này có mức tác động mạnh, có ý nghĩa dự báo tốt cho khả năng trả nợ quá hạn

của khoản vay, là chỉ tiêu tiêu biểu – trong rất nhiều chỉ tiêu khác – có thể phản ánh

tốt năng lực tài chính của khách hàng, nên được chú trọng trong công tác thẩm định

khách hàng và thẩm định khoản vay.

Giá trị tài sản đảm bảo càng lớn không có nghĩa đảm bảo cho khả năng trả nợ đúng

hạn càng cao. Số lượng tài sản đảm bảo nhiều cũng không có nghĩa đảm bảo cho khả

năng trả nợ đúng hạn càng cao. Thực tiễn tại ACB cho thấy, giá trị tài sản đảm bảo

càng cao thì số tiền vay càng lớn (Hệ số tương quan đạt .392 đạt ý nghĩa thống kê

tại mức 0.01). Căn cứ vào số lượng tài sản đảm bảo hoặc giá trị tài sản đảm bảo để

quyết định cho vay và quyết định số tiền cho vay là không phù hợp, tiềm ẩn nhiều rủi

ro vì đây là các biến không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, liên quan đến tài sản đảm

bảo, có thể sử dụng biến Tỷ lệ cho vay trên giá trị tài sản đảm bảo để dự báo rủi ro

khoản vay bị quá hạn. Tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm bảo càng cao thì xác suất trả nợ

quá hạn càng cao. Kết quả hồi quy cho phép khẳng định điều đó. Tỷ lệ cho vay trên

tài sản đảm bảo – collateralrate - có ý nghĩa thống kê với sig = 0.008, với độ tin

cậy trên 95%. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu khách hàng có tỷ lệ này tăng lên

1% thì xác suất trả nợ quá hạn của khách hàng sẽ là %, tăng lên % so với

xác suất ban đầu là 10%.

Ngân hàng ACB có quy định riêng về chính sách tín dụng, trong đó quy định các

trường hợp hạn chế cho vay. Chính sách này chia các trường hợp hạn chế cấp tín dụng

thành 2 cấp, cấp 1 (nhóm cấp tín dụng bình thường có kiểm soát) và cấp 2 (nhóm

kiểm soát cấp tín dụng). Cấp 2 gồm nhiều các điều kiện hạn chế tín dụng hơn cấp 1.

Kết quả hồi quy cho thấy các khoản vay rơi vào chính sách hạn chế tín dụng càng cao

thì xác suất quá hạn càng cao. Các biến chính sách tín dụng – creditpolicy – đều có

ý nghĩa thống kê với sig = 0.000, với độ tin cậy trên 99%. Khi các yếu tố khác

không đổi, nếu khoản vay thuộc vào nhóm tín dụng bị hạn chế cấp 1 thì xác suất trả

nợ quá hạn của khách hàng sẽ là 85.17%, tăng lên 75.17% so với xác suất ban đầu là

10%.

Khi các yếu tố khác không đổi, nếu khoản vay thuộc vào nhóm tín dụng bị hạn chế

cấp 2 thì xác suất trả nợ quá hạn của khách hàng sẽ là %, tăng lên % so

với xác suất ban đầu là 10%.

Xác suất khoản vay rơi vào nợ quá hạn cũng phụ thuộc vào yếu tố kinh nghiệm thẩm

định tín dụng của nhân viên phân tích tín dụng. Kinh nghiệm được đo bằng số năm

công tác trong lĩnh vực thẩm định. Nhân viên phân tích tín dụng càng nhiều năm

kinh nghiệm thì xác suất khoản vay rơi vào nợ quá hạn càng giảm (có ý nghĩa

thống kê với sig = 0.001, với độ tin cậy trên 99%). Khi các yếu tố khác không đổi,

nhân viên có kinh nghiệm thêm 1 năm thì xác suất khoản vay trả nợ quá hạn giảm đi

8.35% so với xác suất ban đầu là 10%.

Kết quả phân tích được tổng hợp

Bảng 4. 21: Tổng hợp các yếu tố dự báo khả năng trả nợ quá hạn

STT Biến tác động Mã biến Sự Sự thay Mối Thang đo biến

thay đổi của quan

đổi của xác suất hệ

biến trả nợ

quá hạn

1 Lịch sử tính dụng Crehistory ↑ ↓ Nghịch Likert từ

(-) 5-rất xấu đến 1-

rất tốt

2 Tỷ lệ cho vay Collateral ↑ ↑ Thuận %

trên tài sản đảm (+)

bảo (collateral)

3 Chi phí dự Netincom ↑ ↓ Nghịch Từ 0 đến 1

phòng/nghĩa vụ (-)

trả nợ (netincom)

4 Kinh nghiệm của Banker ↑ ↓ Nghịch Số năm kinh

(-) nghiệm nhân viên phân

tích tín dụng

(banker)

5 Chính sách tín Policy ↑ ↑ Thuận 0: Không hạn chế

dụng (Policy) (+) 1: Hạn chế tín

dụng cấp 1

2: Hạn chế tín

dụng cấp 2

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

4.7 Mô hình hồi quy kết quả đo lường khả năng trả nợ đúng hạn

4.7.1 Mô hình

Việc ước lượng mô hình hồi quy ở phần trước cung cấp những tham số cần thiết cho

việc xây dựng công thức tính xác suất trả nợ quá hạn cho từng khách hàng gắn với

từng phương án kinh doanh cụ thể.

Công thức thứ nhất (1) áp dụng cho các chỉ tiêu tài chính như sau:

Trong đó: P(Y=1) là xác suất trả nợ quá hạn. Nếu P(Y=1) > 50%, khách hàng và

khoản vay tiềm ẩn rủi ro trả nợ quá hạn, với độ tin cậy là 96.7% và ngược lại.

Việc sử dụng mô hình được mô tả qua các bước cụ thể dưới đây:

Bước 1

Khi một khách hàng đề nghị vay vốn, bên cạnh việc cung cấp hồ sơ đề nghị vay vốn theo

quy định của Ngân hàng, khách hàng cần phải cung cấp thông tin thông qua việc trả lời

đầy đủ bảng thông tin khách hàng. Nhân viên phân tích tín dụng sau khi kiểm tra tính xác

thực của các thông tin khách hàng thì tiến hành mã hóa thông tin và nhập dữ liệu vào

phần mềm SPSS.

Bước 2

Tính giá trị của 5 biến giải thích ảnh hưởng đến khả năng trả nợ quá hạn của khách

hàng, bao gồm:

 Nhân tố phản ánh sự uy tín của khách hàng: crehistory – lịch sử tín dụng

 Nhân tố phản ánh năng lực tài chính của khách hàng – Netincome - Chi phí dự

phòng/nghĩa vụ tín dụng.

 Nhân tố phản ánh tài sản đảm bảo – Collateral – Tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm

bảo.

 Nhân tố phản ánh năng lực của nhân viên phân tích tín dụng – Banker – Kinh

nghiệm thẩm định của nhân viên phân tích tín dụng.

 Nhân tố phản ánh chính sách tín dụng của ngân hàng – Policy – Chính sách hạn

chế tín dụng của ngân hàng.

Bước 3

Tính xác suất trả nợ quá hạn đối với khách hàng này. Giá trị của các biến giải thích

như đã tính ở bước 2 được sử dụng trong công thức tính xác suất ở bước này. Nhắc lại

là:

Công thức áp dụng đối với các chỉ tiêu tài chính:

Kết quả tính được từ hai công thức (1) và (2) cho biết xác suất trả nợ quá hạn đối với

khách hàng. Nếu con số này lớn hơn 0.5 hàm ý khách hàng có hơn 50% xác suất trả

nợ quá hạn. Nhân viên phân tích tín dụng có thể đưa ra quyết định từ chối cấp tín

dụng cho khách hàng này và ngược lại.

Bước 4

Tổng hợp kết quả: Kết quả tính toán từ hai công thức trên được tổng hợp ở bước này

nhằm hỗ trợ nhân viên phân tích tín dụng đưa ra quyết định cấp hay không cấp tín

dụng đối với khách hàng.

4.7.2 Ví dụ minh họa

Giả sử một khách hàng cá nhân kinh doanh trong lĩnh vực thương mại dịch vụ đề nghị

vay vốn tại ngân hàng. Khách hàng cung cấp thông tin thông qua việc trả lời bảng

khảo sát thông tin khách hàng. Sau đó nhân viên phân tích tín dụng tiến hành mã hóa

lại các nhân tố tài chính và phi tài chính tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của

khách hàng. Số liệu được trình bày ở bảng số 3.1.

Bảng 4. 22: Ví dụ minh họa

Các yếu tố Giá trị mã hóa

Lịch sử tín dụng (crehistory) 1

Tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm bảo (collateral) 0.7

Chi phí dự phòng/nghĩa vụ trả nợ (netincom) 0. 2

Kinh nghiệm của nhân viên phân tích tín dụng (banker) 7 (năm)

1 Chính sách tín dụng (Policy)

Các giá trị này lần lượt được sử dụng trong các công thức tính xác suất cho vay dưới

đây: (3.1)

 Xác suất trả nợ quá hạn đối với trường hợp này là: 6.68%

 Xác suất trả nợ đúng hạn đối với trường hợp này là: 93.32%

Kết quả này một con số cụ thể về rủi ro trả nợ quá hạn của khách hàng. Trong trường

hợp này, rủi ro rất thấp, với độ tin cậy cao 96.7%, gợi ý cho nhân viên phân tích tín

dụng nên đồng ý cấp tín dụng đối với khách hàng và khoản vay này.

4.8 Kết quả khảo sát ý kiến của chuyên gia

4.8.1 Mục tiêu khảo sát ý kiến chuyên gia

Mục tiêu vận dụng phương pháp chuyên gia nhằm thu thập ý kiến những luận điểm

của những chuyên viên có kinh nghiệm sâu trong lĩnh vực thẩm định cho vay khách

hàng cá nhân về kết quả định lượng được từ mô hình hồi quy.

Mẫu khảo sát gồm 20/20 chuyên viên tín dụng ngân hàng, có kinh nghiệm trên 5 năm

về cho vay khách hàng cá nhân tại ACB.

Khảo sát được thực hiện bảng câu hỏi trắc nghiệm về mức độ đồng thuận với nội

dung kết quả định lượng gồm 13 biến.

Bảng 4. 23 Bảng tổng hợp kết quả khảo sát chuyên gia đồng thuận

Thứ tự Tên yếu tố tác Kết quả định lượng Kết quả định tính Ghi chú

biến động

Thứ 2 Giới tính khách Khách hàng Nam hay 40% ý kiến đồng Lưu ý cơ sở dữ liệu,

hàng (Nam/nữ). Nữ không có ảnh thuận hoàn toàn. bình quân #80%

hưởng đến khả năng 15% ý kiến tương khoản vay thuộc

trả nợ của khách hàng. đối đồng thuận. trường hợp hai vợ

30% có khả năng chồng đứng vay, dữ

đồng thuận. liệu chỉ truy xuất

được đại diện một

người (vợ/chồng).

Biểu đồ 4.1

Thứ 3 Tình trạng hôn Có tác động đến khả 45% ý kiến đồng Biểu đồ 4.2

nhân (Độc thân, năng trả nợ của khách thuận hoàn toàn.

kết hôn, ly hôn, hàng: 10% ý kiến tương

góa). - Ly hôn: 16.67% đối đồng thuận.

5% có khả năng NQH.

- Độc thân: 9.52% đồng thuận.

NQH.

- Kết hôn: 5.51%

NQH.

- Góa: 0% NQH.

Thứ 4 Số lượng con. Khách hàng có nhiều 35% ý kiến đồng Lưu ý cơ sở dữ liệu,

hơn 2 con thì xác suất thuận hoàn toàn. bình quân 9.84%

trả nợ quá hạn cao hơn 15% ý kiến tương khách hàng không có

so với những khách đối đồng thuận. con phụ thuộc trả nợ

hàng chỉ có 1 đến 2 30% có khả năng quá hạn.

con. đồng ý. Biểu đồ 4.3

Thứ 5 Kinh nghiệm Số năm kinh nghiệm 40% ý kiến đồng Biểu đồ 4.4

công tác. công tác càng cao thì thuận hoàn toàn.

việc trả nợ quá hạn 35% ý kiến tương

càng giảm: đối đồng thuận.

Kết quả 51.8% các 10% có khả năng

khoản NQH rơi vào đồng thuận.

nhóm khách hàng có

kinh nghiệm công tác

từ 0 đến 5 năm.

Kinh nghiệm công tác

của khách hàng có liên

quan chặt chẽ đến khả

năng trả đúng hạn.

Thứ 7 Lịch sử uy tín Lịch sử trả nợ trễ 85% ý kiến đồng Biểu đồ 4.5

quan hệ tín kỳ/lịch sử nợ xấu từ thuận hoàn toàn.

dụng. mức 3- trung bình đến 10% ý kiến tương

mức 5- rất xấu có tỷ lệ đối đồng thuận.

trả NQH rất cao, lên 5% có khả năng

đến 92.86%. đồng thuận.

Lịch sử tín dụng phản

ánh rất tốt đến xác suất

trả nợ đúng hạn của

khách hàng.

Thứ 12 Số tiền vay Số tiền vay càng lớn 50% ý kiến đồng Biểu đồ 4.6

(Tổng mức cấp thì tỷ lệ NQH càng thuận hoàn toàn.

tín dụng). tăng. 15% ý kiến tương

Hệ số tương quan giữa đối đồng thuận.

hai biến số tuy không 25% có khả năng

lớn nhưng có ý nghĩa đồng thuận.

thống kê, đạt 0.087

(sig = 0.076).

Số tiền cho vay có

tương quan chặt chẽ

với giá trị tài sản đảm

bảo. Giá trị tài sản

đảm bảo càng cao thì

số tiền cho vay càng

lớn. Hệ số tương quan

đạt .392 đạt ý nghĩa

thống kê tại mức 0.01.

Thứ 13 Giá trị tài sản Giá trị càng bé thì khả (1) Giá trị tài sản Lưu ý cơ sở dữ liệu,

đảm bảo. năng trả nợ quá hạn đảm bảo càng nhỏ khách hàng vay thế

càng cao. thì khả năng trả nợ chấp và vay tín chấp

Giá trị tài sản đảm bảo quá hạn càng cao. được đặt chung vào

có tương quan chặt 10% ý kiến đồng dữ liệu thống kê.

chẽ với khả năng trả thuận hoàn toàn. Biểu đồ 4.7

nợ đúng hạn của khách 5% ý kiến tương đối Biểu đồ 4.8

hàng. Hệ số tương đồng thuận.

quan đạt -0.230 ở mức 40% có khả năng

ý nghĩa 0.01. đồng thuận.

Tỷ lệ NQH cho toàn (2) Vay tín chấp khả

bộ khách hàng là năng trả nợ quá hạn

6.44%. của khách hàng là

Tuy nhiên, riêng nhóm lớn hơn rất nhiều so

cho vay không có tài với vay có tài sản

sản đảm bảo có tỷ lệ đảm bảo.

nợ quá hạn lên đến 55% ý kiến đồng

16.04%. thuận hoàn toàn.

10% ý kiến tương

đối đồng thuận.

15% có khả năng

đồng thuận.

Khi gộp chung cả

khoản vay tín chấp

và thế chấp như (1)

thì kết quả đồng

thuận không rõ

ràng. Nhưng tách

khoản vay tín chấp

ra để khảo sát

nhưng (2) thì kết

quả đồng thuận rất

cao.

Nguồn: Kết quả khảo sát chuyên gia, kết quả thống kê phân tích số liệu

Bảng 4. 24 Bảng tổng hợp kết quả khảo sát chuyên gia không đồng thuận

Thứ tự Tên yếu tố Kết quả định lượng Kết quả định tính Ghi chú

biến tác động

Thứ 1 Tuổi tác. Tuổi tác của khách hàng 25% Hoàn toàn không Biểu đồ 4.9

không có liên quan với đồng ý.

khả năng trả nợ của họ. 35% Tương đối không

Tuổi tác cao hay thấp đồng ý.

không ảnh hưởng đến 15% Có khả năng không

khả năng trả nợ đúng hạn đồng ý.

của khách hàng. Đa số ý kiến khảo sát cho

rằng tuổi có liên quan

đến khả năng trả nợ của

họ, cụ thể như tuổi càng

cao càng ảnh hưởng đến

khả năng trả nợ của

khách hàng theo hướng

tăng rủi ro do sức khỏe.

Thứ 6 Tính chất Tính chất công việc/nghề 10% Hoàn toàn đồng Biểu đồ 4.10

công nghiệp của khách và khả thuận.

việc/nghề năng trả nợ đúng hạn có 30% Tương đối đồng

nghiệp. mối quan hệ không rõ thuận.

ràng. 45% Có khả năng đồng

Không thể dự báo khả thuận.

năng trả nợ của khách Mức độ đồng thuận thấp.

hàng.

Thứ 8 Trị giá tổng Mối quan hệ giữa tổng số 15% Hoàn toàn không Biểu đồ 4.11

thu nhập tiền chứng minh nguồn đồng ý.

(tổng số tiền trả nợ và khả năng trả nợ 45% Tương đối không

chứng minh đúng hạn là không rõ đồng ý.

nguồn trả ràng. 35% Có khả năng không

nợ). Không thể dự báo khả đồng ý.

năng trả nợ của khách Đa số ý kiến khảo sát cho

hàng từ thu nhập của rằng: Thu nhập (tổng số

khách hàng. tiền) chứng minh năng

lực trả nợ càng cao thì

khả năng trả nợ quá hạn

của khách hàng càng thấp

Thứ 9 Số lượng Mối quan hệ giữa số 5% Hoàn toàn không Lưu ý cơ sỡ dữ

nguồn thu nguồn thu nhập và khả đồng ý. liệu, khách hàng

chứng minh năng trả nợ đúng hạn là 45% Tương đối không của ACB có thể

năng lực trả không rõ ràng. đồng ý. có nhiều nguồn

nợ. Thống kê mô tả không 25% Có khả năng không thu nhập khác

cung cấp đủ minh chứng đồng ý. nhau, tuy nhiên

để khẳng định số nguồn Đa số ý kiến khảo sát cho hơn 1 nửa trong

thu nhập nhiều thì khả rằng: Số lượng nguồn thu số đó phụ thuộc

năng trả nợ đúng hạn cao nhập chứng minh năng vào 1 nguồn thu

hơn. lực trả nợ càng nhiều nhập duy nhất

càng làm giảm xác xuất (56.32%).

trả nợ quá hạn của khách

hàng.

Thứ 10 Thu nhập Việc có thu nhập bổ sung 15% ý kiến đồng thuận Nguồn thu nhập

bổ sung cam kết cùng trả nợ hoàn toàn. bổ sung là nguồn

cam kết không có liên hệ rõ ràng 25% ý kiến tương đối từ người thân ở

cùng trả nợ với khả năng trả nợ đúng đồng thuận. đây khác

hạn của khách hàng. 30% có khả năng đồng vợ/chồng, như:

Hệ số tương quan giữa thuận. cha/mẹ/anh/chị/

hai biến số này là rất bé, Mức độ đồng thuận thấp. em/con hoặc

mang giá trị dương và công ty cam kết

không có ý nghĩa. cùng trả nợ.

Lưu ý cơ sỡ dữ

liệu, tỷ lệ khách

hàng có thêm thu

nhập từ người

thân để đảm bảo

cho khoản vay

chỉ chiếm

16.95% trong

tổng số khách

hàng.

Biểu đồ 4.13

Thứ 11 Thời gian Mối quan hệ giữa thời 50% Hoàn toàn không Biểu đồ 4.14

cho vay. gian cho vay với tỷ lệ nợ đồng ý.

quá hạn là không rõ ràng. 25% Tương đối không

Tuy nhiên, các khoản đồng ý.

vay trả góp, dài hạn trên 25% Có khả năng không

60 tháng có tỷ lệ NQH đồng ý.

thấp nhất, chỉ đạt 4.15%, Đa số ý kiến khảo sát cho

bằng một nửa so với tỷ lệ rằng: Thời hạn vay có tác

trung bình NQH của các động đến khả năng trả nợ

khoản vay khác. quá hạn của khách hàng.

Nguồn: Kết quả khảo sát chuyên gia, kết quả thống kê phân tích số liệu

4.8.2 Thảo luận

Qua kết quả khảo sát chuyên gia có sự đồng thuận với kết quả định lượng gồm 7/13

biến, còn lại 6 biến không đồng thuận gồm: Tuổi tác; Tính chất công việc/nghề

nghiệp; Trị giá tổng thu nhập (tổng số tiền chứng minh nguồn trả nợ); Số lượng nguồn

thu chứng minh năng lực trả nợ; Thu nhập bổ sung cam kết cùng trả nợ; Thời gian cho

vay.

Nhận định, đánh giá các nguyên nhân sai lệch giữa hai phương pháp:

Biến Tuổi tác: Đa số ý kiến khảo sát cho rằng tuổi có liên quan đến khả năng trả nợ

của khách hàng, cụ thể như tuổi càng cao càng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của

khách hàng theo hướng tăng rủi ro do sức khỏe.

Với cơ sở dữ liệu khách hàng được chọn vào mẫu theo nguyên tắc chọn mẫu xác suất,

đã đảm bảo một tỷ lệ cân đối giữa các độ tuổi khác nhau từ 24 đến 66 tuổi. Kết quả

định lượng: Tuổi tác của khách hàng không có liên quan với khả năng trả nợ của họ.

Tuổi tác cao hay thấp không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách

hàng.

Quan điểm của tác giả đồng thuận theo kết quả định lượng, lý do tuổi cao sức khỏe

kém chưa giải thích được sự ảnh hưởng. Theo chính sách và định hướng tín dụng của

ACB đã khảo sát đánh giá và xây dựng chính sách xác định độ tuổi của khách hàng đủ

năng lực vay vốn đến 70 tuổi, đồng thời sức khỏe hay ý chí trả nợ phụ thuộc vào ý

thức, môi trường sống, thói quen tập tính của con người hơn là tuổi tác.

Biến tính chất công việc/nghề nghiệp: Tương tự biến tuổi tác ACB đã chọn lọc loại

trừ các đối tượng hoạt động trong ngành nghề có rủi ro cao ra khỏi chính sách và định

hướng tín dụng, do đó các khách hàng vay vốn tại ACB gần như hoạt động trong các

ngành nghề có mức rủi ro không chênh lệch nhiều, và thực tế tính chất nghề nghiệp ít

tác động đến ý chí trả nợ của khách hàng, do đó kết quả định lượng là không thể dự

báo khả năng trả nợ của khách hàng theo tác giả là phù hợp.

Biến trị giá tổng thu nhập (tổng số tiền chứng minh nguồn trả nợ): Kết quả định

lượng việc có thu nhập bổ sung cam kết cùng trả nợ không có liên hệ rõ ràng với khả

năng trả nợ đúng hạn của khách hàng, ý kiến khảo sát có đồng thuận nhưng ở mức

thấp #40%. Do thực tế nếu tách riêng biến này ra không đi kèm với tổng nghĩa vụ trả

nợ thì chưa đủ thông tin để kết luận, kết quả định lượng là phù hợp.

Biến số lượng nguồn thu chứng minh năng lực trả nợ: Tỷ lệ không đồng thuận

#50%, đa số ý kiến khảo sát cho rằng: Số lượng nguồn thu nhập chứng minh năng lực

trả nợ càng nhiều càng làm giảm xác xuất trả nợ quá hạn của khách hàng. Đây cũng là

dạng quan điểm phân tán rủi ro, nhận định khả năng tạo ra tiền từ nhiều nguồn giảm

rủi ro ngành. Tuy nhiên theo quan điểm của tác giả biến này mang tính hai mặt, việc

phân tán ra nhiều nguồn cho thấy sự đầu tư dàn trải, không tập trung chuyên nhất dễ

dẫn đến khả năng quản lý kém gây thất thoát ảnh hưởng đến năng lực trả nợ

Biến thu nhập bổ sung cam kết cùng trả nợ: Việc có thu nhập bổ sung cam kết

cùng trả nợ không có liên hệ rõ ràng với khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng, có

ý kiến đồng thuận nhưng ở tỷ lệ thấp #40%. Biến này khi tách biệt chưa đủ thông tin,

cơ sở để đánh giá mức độ tác động của nó, đồng thời cơ sở dữ liệu gộp chung giữa thu

nhập bổ sung cam kết cùng trả nợ của người thân (cha/mẹ/anh/chị/em/con) với thu

nhập của khách hàng từ nguồn tự doanh được thành lập ở dạng công ty trách nhiệm

hữu hạn/cổ phần/ hợp doanh… Hai loại nguồn này có tính chất sở hữu khác nhau

nhưng đều ký bảo lãnh bổ sung ở dạng cam kết cùng trả nợ, số liệu không tách biệt,

do đó kết quả định lượng là phù hợp .

Biến Thời gian cho vay: Kết quả định lượng cho ra mối quan hệ giữa thời gian cho

vay với tỷ lệ nợ quá hạn là không rõ ràng, tỷ lệ không đồng thuận khá cao #75% đa số

ý kiến khảo sát cho rằng: Thời hạn vay có tác động đến khả năng trả nợ quá hạn của

khách hàng. Theo quan điểm của tác giả đồng ý với kết quả khảo sát về thời hạn vay

có tác động lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng. Thực tế trong quy định, hướng

dẫn nghiệp vụ thẩm định và lập tờ trình, quy định sản phẩm của ACB rất chú trọng

đến việc xác định thời hạn vay phù hợp với từng khách hàng, nhân viên nghiệp vụ

cũng được đào tạo kỹ lưỡng để xác định được vấn đề này, do đó trong cơ sở dữ liệu

của ACB về nợ quá hạn rất ít trường hợp khách hàng nợ quá hạn rơi vào nguyên nhân

xác định sai kỳ hạn vay, kết quả định lượng là phù hợp.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị giải pháp ứng dụng mô hình để dự báo xác

suất trả nợ quá hạn của khách hàng cá nhân ở ACB

5.1. Giải pháp ứng dụng mô hình

Sản phẩm chính của nghiên cứu này là mô hình cho phép dự báo khả năng trả nợ của

khách hàng cá nhân. Mô hình này được xây dựng phù hợp với đặc điểm của khách

hàng cá nhân vay vốn tại ACB. Kết quả của mô hình hỗ trợ cho việc ra quyết định đề

suất cấp tín dụng của nhân viên phân tích, quyết định cho vay của cấp phê duyệt tại

ACB. Mô hình đã sàng lọc trong rất nhiều để cho ra 5 yếu tố chính, có tác động quyết

định đến xác suất trả nợ quá hạn/đúng hạn của khách hàng bao gồm: Lịch sử tín dụng,

chi phí dự phòng/nghĩa vụ tín dụng, tỷ lệ cho vay/tài sản đảm bảo, kinh nghiệm thẩm

định của nhân viên phân tích tín dụng, chính sách tín dụng của ngân hàng.

Việc ước lượng mô hình hồi quy nhị phân Logistic cung cấp những tham số cần thiết

cho việc xây dựng công thức tính xác suất trả nợ quá hạn/đúng hạn cho từng khách

hàng cụ thể.

Công thức như sau:

Trong đó:

P(Y=1) là xác suất trả nợ quá hạn. Nếu P(Y=1) càng tiến gần 1, khách hàng có xác

suất trả nợ quá hạn càng lớn và ngược lại.

Giá trị của các biến Lịch sử tín dụng, Chi phí dự phòng/nghĩa vụ tín dụng, Tỷ lệ cho

vay/tài sản đảm bảo, Kinh nghiệm thẩm định của nhân viên phân tích tín dụng, Chính

sách tín dụng của ngân hàng được thu thập từ nhiều kênh thông tin: Thông tin nội bộ,

thông tin bên ngoài và thông tin thu thập từ khách hàng.

Việc sử dụng mô hình được mô tả qua các bước cụ thể dưới đây:

Sơ đồ quy trình ứng dụng mô hình hồi quy dự báo khả năng trả nợ của KHCN

Kiểm tra tính xác thực của thông tin thu thập

Thu thập thông tin số liệu liên quan đến KHCN vay vốn

Nhập liệu chương trình tin học, mã hóa số liệu

So sánh, đánh giá với kết quả báo cáo

Công thức tính xác suất trả nợ quá hạn

(tờ trình) thẩm định ra đề xuất đồng

của KHCN

ý/từ chối cấp tín dụng

Xây dựng chính sách tín dụng, quy định,

quy trình hướng dẫn cho vay KHCN

Định kỳ/đột xuất cập nhật điều chỉnh theo sự thay đổi Chính sách tín dụng

Bước 1: Thu thập thông tin khách hàng, tập trung thông tin của 5 biến số (Lịch sử tín

dụng, chi phí dự phòng/nghĩa vụ tín dụng, tỷ lệ cho vay/tài sản đảm bảo, kinh nghiệm

thẩm định của nhân viên phân tích tín dụng, chính sách tín dụng của ngân hàng).

Bước 2: Nhân viên phân tích tín dụng kiểm tra tính xác thực của thông tin.

Bước 3: Mã hóa dữ liệu, nhận liệu thông qua chương trình tin học (hiện nay CLMS).

Mã hóa dữ liệu được thực hiện như Bảng mã hóa dữ liệu nghiên cứu tại chương 3,

mục 3.3.

Bước 4: Tính xác suất trả nợ quá hạn của khách hàng theo công thức sau:

(1)

Kết quả tính được từ công thức trên cho biết xác suất trả nợ quá hạn của khách hàng.

Nếu con số này càng lớn thì xác suất nợ quá hạn của khách hàng càng lớn và ngược

lại.

Bước 5: Sử dụng kết quả tính xác suất trả nợ của khách hàng để so sánh, phân tích,

đánh giá với kết quả báo cáo (lập tờ trình) thẩm định ra đề xuất cấp tín dụng.

Bước 6: Định kỳ/đột xuất cập nhật điều chỉnh công thức tính theo sự thay đổi chính

sách tín dụng, biến động của thị trường, kinh tế - chính trị.

5.2. Ưu điểm của mô hình

Những bước kiểm tra cho thấy mô hình là phù hợp cho việc dự báo xác suất trả nợ

quá hạn cho khách hàng cá nhân. Mô hình này có thể sử dụng như là công cụ hỗ trợ

cho nhân viên phân tích tín dụng trong quá trình thẩm định và đề xuất cấp tín dụng.

Ngoài ra, chính khách hàng cũng có thể ứng dụng mô hình này để tự đánh giá khả

năng tiếp cận tín dụng của chính mình.

Thứ nhất, mô hình đã được tính toán trên số liệu lịch sử của ACB với các chính sách

tín dụng đặc thù của ACB, vì thế, có thể xem là mô hình đã được phù hợp hóa với

thực tiễn và đặc thù của khách hàng cá nhân trên địa bàn.

Thứ hai, mô hình khá đơn giản khi thực hiện, không làm phát sinh thêm nhiều chi phí

cho ngân hàng cũng như không đòi hỏi nhiều thời gian thực hiện, khá linh hoạt khi

điều chỉnh theo các thay đổi chính sách tín dụng của ngân hàng.

5.3. Các hạn chế của mô hình

Thứ nhất, chưa xác định được bộ thang đo giúp cán bộ tín dụng tham chiếu để đưa ra

quyết định tín dụng cuối cùng.

Thứ hai, mô hình vẫn còn một số yếu tố chưa tích hợp được, tiêu biểu như: Tính chất

công việc/nghề nghiệp, Tuổi tác, Thu nhập bổ sung cam kết cùng trả nợ, Thời hạn cho

vay, Tổng số tiền chứng minh nguồn trả nợ, Số lượng nguồn trả nợ.

Thứ ba, cập nhật hằng năm số liệu của khách hàng và xử lý lại mô hình để tính lại

tham số cho công thức tính xác suất. Điều này giúp mô hình trở nên phù hợp hơn với

diễn biến thực tiễn.

5.4. Kết luận và Hàm ý chính sách

Sản phẩm chính của nghiên cứu này là mô hình dự báo khả năng trả nợ quá hạn đối

với khách hàng cá nhân, được thiết kế dựa trên chính dữ liệu lịch sử của khách hàng

đã có quan hệ tín dụng với ACB và gắn với chính sách tín dụng từng thời kỳ của ngân

hàng ACB. Kết quả của mô hình này hỗ trợ cho việc ra quyết định cấp tín dụng của

cán bộ thẩm định tại ACB. Ngân hàng cũng có thể triển khai mô hình này cho nhiều

đối tượng quan tâm kiểm tra xác suất trả nợ quá hạn.

Kết quả nghiên cứu cũng là cơ sở của các hàm ý chính sách sau:

Thứ nhất, chính sách tín dụng và định hướng tín dụng có tác động rất lớn đến xác suất

trả nợ đúng hạn/quá hạn. Hiện chính sách này được điều chỉnh theo từng thời kỳ, linh

hoạt với các sự kiện quan trọng liên quan đến rủi ro tín dụng, tuy nhiên các mô hình

chấm điểm xét duyệt tín dụng, mô hình xếp hạng phân loại nhóm nợ khách hàng chưa

theo kịp sự linh hoạt này và khả năng tích hợp chung với chính sách tín dụng còn khá

thấp. Kết quả nghiên cứu đã đưa ra được mô hình phù hợp, khá đơn giản khi thực hiện

điều chỉnh theo các thay đổi chính sách tín dụng của ngân hàng.

Thứ hai, kinh nghiệm của nhân viên phân tích tín dụng có tác động tích cực đến việc

giảm thiểu rủi ro phát sinh nợ quá hạn. Kết quả định lượng cho thấy càng nhiều kinh

nghiệm thì xác suất khoản vay rơi vào quá hạn càng thấp với mức ý nghĩa thống kê rất

cao, 99%). Kết quả này khẳng định tầm quan trọng của việc liên tục bồi dưỡng

chuyên môn và kiểm soát chuyên môn cho nhân viên phân tích tín dụng.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

TIẾNG VIỆT

1. Đoàn Thị Xuân Duyên. (2013). Ứng dụng mô hình Logit để đo lường khả năng

trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương mại Á Châu. Luận

văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

2. Luật các tổ chức tín dụng – Số 47/2010/QH12

3. Ngân hàng Nhà nước. (2001). Quyết định 1627/2001/QĐ-NHNN Quy chế cho

vay của Tổ chức tín dụng đối với khách hàng.

4. Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu ACB. (2010, 11 29). Quy định về hệ

thống xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại nợ tại ACB. QĐ1226/NVQĐ-

BCS&QLTD.10.

5. Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu ACB. (2014, 07 30). Hướng dẫn thẩm

định, phân tích tín dụng KHCN có Tài sản đảm bảo.

6. Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu ACB. (2015, 5 12). Hướng dẫn công

việc chấm điểm xét tín dụng khách hàng cá nhân.

7. Ngân hàng thương mại Cổ phần Á Châu ACB. (2016, 10 19). Quy chế cho vay

đối với khách hàng.

8. Ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu ACB. (2017, 1 25). Định hướng chính

sách và hoạt động tín dụng tại ACB.

9. Nguyễn Trần Sỹ. (2013). Ứng dụng hệ thống khai phá tri thức xây dựng hệ

thống trợ giúp thẩm định vay vốn tại NH Vietcombank Quảng Bình. Luận văn

thạc sĩ, Đại học Đà Nẵng.

10. Quốc Hội. (2010). Luật các tổ chức tín dụng 42/2010/QH12.

11. Ngân hàng Nhà nước. (2016). Thông tư số:39/2016/TT-NHNN Hà Nội,ngày

30 tháng 12 năm 2016 quy định về hoạt động cho vay của Tổ chức tín dụng,

chi nhánh ngân hàng nước ngoài với khách.

TIẾNG ANH

12. Bekhet, H. A., & Eletter, S. F. (2014). Credit risk assessment model for

Jordanian commercial banks: Neural scoring approach. Review of development

finance, 20-28.

PHỤ LỤC

Uy tín Đặc điểm nhân khẩu Năng lực tài chính

Mô hình đề xuất

X1 Năng lực của khách hàng

Kinh nghiệm

Số tiền vay

Mục đích vay X2 Tính chất khoản vay

Thời gian vay Tỷ lệ tiền vay trên thu nhập

Khả năng trả nợ đúng hạn

Nguồn trả nợ bổ sung

X3 Phương án đảm bảo cho khoản vay Tài sản đảm bảo Người đồng ký vay

X4 Chính sách tín dụng

Thái độ hợp tác

CIC, DNA, sao kê giao dịch

Uy tín với đối tác

Vi phạm nợ thuế

Mô hình kiến nghị đưa vào ứng dụng

Uy tín

Tình trạng hôn nhân

Số con, số người phụ thuộc

Đặc điểm nhân khẩu

Môi trường sống

Trình độ học vấn, bằng cấp

Năng lực tạo tiền

X1 Năng lực của khách hàng

Kinh nghiệm

Chức vụ đảm nhiệm

Số tiền vay

Tổng mức cấp tín dụng/1 KH tại các TCTD Tổng mức cấp tín dụng/1 nhóm KH liên quan tại các TCTD

Mục đích sử dụng vốn vay

Mục đích vay

Tỷ lệ vốn tự có tham gia vào phương án vay

X2 Tính chất khoản vay

Sự hợp lý, hợp lệ của nhu cầu vay vốn

Đầy đủ chứng từ xác thực, hợp pháp

Thời gian vay

Thời hạn vay

Phương thức trả gốc+lãi+ân hạn

Phương thức trả nợ

Khả năng trả nợ đúng hạn

Khả năng tạo thêm tiền từ phương án vay

Tỷ lệ chi phí dự phòng/tổng nghĩa vụ trả nợ

Phương án trả nợ

X3

Tỷ lệ nguồn trả nợ bổ sung từ người thân, cty/tổng nghĩa vụ trả nợ

Phương án đảm bảo cho khoản vay

Tài chính cá nhân

Vốn chủ sở hữu/tổng tài sản cá nhân

Tài sản đảm bảo

2. Không đồng ý một phần

3. Có khả năng

4. Đồng ý một phần

5. Hoàn toàn đồng ý

Biểu đồ 4.1 kết quả khảo sát: Giới tính của khách hàng vay (nam/nữ) ảnh

hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Biểu đồ 4.2 kết quả khảo sát: Tình trạng hôn nhân (độc thân, đã kết hôn, ly

hôn, góa) có tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Biểu đồ 4.3 kết quả khảo sát: Những khách hàng có nhiều hơn 2 con thì xác

suất trả nợ quá hạn cao hơn so với những khách hàng chỉ có 1 đến 2 con

Biểu đồ 4.4 kết quả khảo sát: Kinh nghiệm công tác (thâm niên làm nghề)

của khách hàng càng lâu năm thì khả năng trả quá hạn thấp

Biểu đồ 4.5 kết quả khảo sát: Khách hàng có lịch sử trả nợ trể kỳ/lịch sử nợ

xấu càng nhiều thì khả năng trả nợ quá hạn càng cao.

Biểu đồ 4.6 kết quả khảo sát: Số tiền vay càng lớn thì khả năng trả nợ quá

hạn càng tăng.

Biểu đồ 4.7 kết quả khảo sát: Giá trị tài sản đảm bảo càng nhỏ thì khả năng

trả nợ quá hạn càng cao.

Biểu đồ 4.8 kết quả khảo sát: Vay tín chấp khả năng trả nợ quá hạn của

khách hàng là lớn hơn rất nhiều so với vay có tài sản đảm bảo.

Biểu đồ 4.9 kết quả khảo sát: Tuổi tác của khách hàng càng cao thì khả năng

trả nợ quá hạn của khách hàng càng thấp

Biểu đồ 4.10 kết quả khảo sát: Tính chất công việc/nghề nghiệp (công an,

nhân viên văn phòng, dược sỹ, tự doanh, …) của khách hàng có phản ảnh khả năng trả

nợ quá hạn của khách hàng.

Biểu đồ 4.11 kết quả khảo sát: Trị giá tổng thu nhập (tổng số tiền) chứng

minh năng lực trả nợ càng cao thì khả năng trả nợ quá hạn của khách hàng càng thấp.

Biểu đồ 4.12 kết quả khảo sát: Số lượng nguồn thu nhập chứng minh năng

lực trả nợ càng nhiều làm giảm xác xuất trả nợ quá hạn của khách hàng.

Biểu đồ 4.13 kết quả khảo sát: Việc có thu nhập bổ sung thêm từ người thân

(cha/mẹ/anh/chị/em/con/…) hoặc công ty cam kết cùng trả nợ làm giảm khả năng trả

nợ quá hạn của khách hàng

Biểu đồ 4.14 kết quả khảo sát: Thời hạn vay có tác động đến khả năng trả nợ

quá hạn của khách hàng.