I. Giới thiệu
Luận văn tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV Bến Tre. Mục tiêu chính là xác định các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ, từ đó đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý tín dụng. Nghiên cứu sử dụng mô hình Binary Logistic để phân tích dữ liệu từ 250 khách hàng vay vốn tại chi nhánh Bến Tre từ năm 2016 đến 2018. Kết quả cho thấy các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, thời hạn khoản vay, lãi suất, mục đích vay, hình thức vay, và xếp hạng tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ.
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Nghiên cứu này có tính cấp thiết cao do sự gia tăng rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay khách hàng cá nhân. Sự chuyển dịch cơ cấu từ bán buôn sang bán lẻ tại BIDV Bến Tre đòi hỏi phải có các biện pháp quản lý rủi ro hiệu quả. Nghiên cứu nhằm giảm thiểu nợ xấu và nâng cao chất lượng tín dụng, đồng thời hỗ trợ khách hàng cải thiện cuộc sống và tăng cường quan hệ với ngân hàng.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của luận văn là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV Bến Tre. Nghiên cứu sử dụng mô hình Binary Logistic để phân tích dữ liệu và đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao khả năng trả nợ, giảm thiểu rủi ro tín dụng.
II. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về hoạt động cho vay khách hàng cá nhân và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Nghiên cứu kế thừa các công trình trước đây, bao gồm nghiên cứu của Antwi và cộng sự (2012) và Đặng Thị Cẩm Nhung (2015), để xây dựng mô hình gồm 9 nhân tố. Các yếu tố này bao gồm giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, thời hạn khoản vay, lãi suất, mục đích vay, hình thức vay, xếp hạng tín dụng, và lịch sử tín dụng.
2.1 Hoạt động cho vay khách hàng cá nhân
Cho vay khách hàng cá nhân là hoạt động chuyển nhượng quyền sử dụng vốn của ngân hàng cho cá nhân hoặc hộ gia đình. Đối tượng vay vốn đa dạng, bao gồm cá nhân và hộ gia đình có nhu cầu vay vốn cho mục đích sinh hoạt hoặc sản xuất kinh doanh. Hoạt động này tiềm ẩn nhiều rủi ro tín dụng do thiếu thông tin định lượng trong quá trình thẩm định.
2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ bao gồm thu nhập, trình độ học vấn, thời hạn khoản vay, lãi suất, mục đích vay, hình thức vay, và xếp hạng tín dụng. Nghiên cứu sử dụng mô hình Binary Logistic để phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này với khả năng trả nợ của khách hàng.
III. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với mô hình Binary Logistic để phân tích dữ liệu từ 250 khách hàng vay tại BIDV Bến Tre. Dữ liệu được thu thập từ báo cáo nội bộ của chi nhánh từ năm 2016 đến 2018. Phương pháp này được lựa chọn do tính khách quan và khả năng đo lường rủi ro tín dụng một cách hiệu quả. Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng phương pháp định tính để phân tích các tài liệu thứ cấp và kế thừa kết quả từ các nghiên cứu trước đây.
3.1 Phương pháp định lượng
Phương pháp định lượng được thực hiện thông qua mô hình Binary Logistic, giúp xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Mô hình này phù hợp với yêu cầu mẫu không quá lớn và ít ràng buộc về giả thiết, đồng thời khắc phục được nhược điểm của phương pháp định tính.
3.2 Phương pháp định tính
Phương pháp định tính được sử dụng để phân tích các tài liệu thứ cấp và kế thừa kết quả từ các nghiên cứu trước đây. Nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp chọn mẫu và điều tra hồ sơ của 250 khách hàng vay tại BIDV Bến Tre để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.
IV. Kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, thời hạn khoản vay, lãi suất, mục đích vay, hình thức vay, và xếp hạng tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV Bến Tre. Các yếu tố này được xác định thông qua mô hình Binary Logistic và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
4.1 Tổng quan về BIDV Bến Tre
BIDV Bến Tre là một trong những chi nhánh quan trọng của BIDV, tập trung vào hoạt động cho vay khách hàng cá nhân. Từ năm 2016 đến 2018, chi nhánh đã chuyển dịch cơ cấu hoạt động từ bán buôn sang bán lẻ, dẫn đến sự gia tăng rủi ro tín dụng và nợ xấu.
4.2 Kết quả mô hình nghiên cứu
Kết quả từ mô hình Binary Logistic cho thấy các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, thời hạn khoản vay, lãi suất, mục đích vay, hình thức vay, và xếp hạng tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ. Các yếu tố này được sử dụng để đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả quản lý tín dụng.
V. Kết luận và kiến nghị
Nghiên cứu kết luận rằng các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, thời hạn khoản vay, lãi suất, mục đích vay, hình thức vay, và xếp hạng tín dụng có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV Bến Tre. Từ kết quả này, nghiên cứu đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao khả năng trả nợ và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
5.1 Kiến nghị
Các kiến nghị bao gồm cải thiện quy trình thẩm định, tăng cường giám sát việc sử dụng vốn vay, và nâng cao nhận thức của khách hàng vay về trách nhiệm trả nợ. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đề xuất việc áp dụng công nghệ để quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn.
5.2 Hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai
Nghiên cứu có một số hạn chế như phạm vi dữ liệu hẹp và thời gian nghiên cứu ngắn. Hướng nghiên cứu tương lai có thể mở rộng phạm vi địa lý và thời gian, đồng thời kết hợp thêm các yếu tố kinh tế vĩ mô để phân tích toàn diện hơn.
