Luận văn các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank Lê Đức Thọ

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại chi nhánh VPBank Lê Đức Thọ. Tìm hiểu chi tiết trong bài viết.

• Người hướng dẫn: Ph.D. Vu Dinh Hien
• Trường học: National Economics University
• Chuyên ngành: Master of Business Administration
• Đề tài: Factors Impacting Loan Repayments Of Individual Customers At VPBank - Le Duc Tho Branch
• Loại tài liệu: Research Proposal
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Rationale
• 1.2. Research Objective
• 1.3. Research Questions
• 1.4. Research Methodology
• 1.5. Research Scope
• 1.6. Thesis structure
• 2. CHƯƠNG 2: THEORETICAL FRAMEWORK OF INDIVIDUAL CUSTOMERS LOAN AND FACTORS IMPACTING LOAN REPAYMENT OF INDIVIDUAL CUSTOMERS
• 2.1. Theoretical framework on Individual customers loan
• 2.2. Concept and characteristics of individual customers loan
• 2.3. Risk of credit from individual customers loan
• 2.4. Loan repayment of individual customers
• 2.5. Factors impacting Loan repayment of individual customers
• 2.6. Moral hazard of borrowers
• 2.7. Operational risk from banks
• 2.8. Some unusual spending behavior
• 3. CHƯƠNG 3: RESEARCH METHODOLOGY
• 3.1. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2. Mô tả dữ liệu
• 3.3. Các biến số phụ thuộc
• 3.4. Các biến số độc lập
• 3.5. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 4. CHƯƠNG 4: CURRENT SITUATION OF FACTORS IMPACTING LOAN REPAYMENT OF INDIVIDUAL CUSTOMERS AT VPBANK - LE DUC THO BRANCH AND RESEARCH RESULT
• 4.1. Tổng quan về Ngân hàng Việt Nam Thịnh vượng VPbank - chi nhánh Lê Đức Thọ
• 4.2. Lịch sử hình thành và phát triển của VPBank chi nhánh Lê Đức Thọ
• 4.3. Cơ cấu bộ máy tổ chức
• 4.4. Lĩnh vực hoạt động
• 4.5. Tình hình kết quả kinh doanh của VPBank - chi nhánh Lê Đức Thọ giai đoạn 2015 - 2017
• 4.6. Thực trạng các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank - Chi nhánh Lê Đức Thọ
• 4.6.1. Số người phụ thuộc
• 4.6.2. Trình độ học vấn
• 4.6.3. Quy mô khoản vay
• 4.7. Kết quả nghiên cứu
• 4.7.1. Kết quả hồi quy Binary Logistic
• 4.7.2. Độ phù hợp tổng quát của mô hình
• 4.7.3. Mức độ giải thích của mô hình
• 4.7.4. Tính chính xác trong dự báo của mô hình
• 4.7.5. Kết quả phân tích các biến của mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
• 5.1. General orientation for individual customers loan at VPBank up to 2025
• 5.2. Specific orientation for individual customers loan at VPBank - Le Duc Tho branch up to 2025
• 5.3. Limitations of the study
• 5.4. Further research directions

Tóm tắt

I. Tổng quan về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank

Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank - Chi nhánh Lê Đức Thọ là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng. Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, cần phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Những yếu tố này không chỉ liên quan đến tình hình tài chính cá nhân mà còn bao gồm các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế và chính sách của ngân hàng.

1.1. Định nghĩa khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân

Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân được hiểu là khả năng thực hiện nghĩa vụ tài chính đúng hạn. Điều này bao gồm việc trả gốc và lãi suất theo thỏa thuận trong hợp đồng vay. Việc đánh giá khả năng này giúp ngân hàng quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn.

1.2. Tầm quan trọng của khả năng trả nợ trong hoạt động cho vay

Khả năng trả nợ không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng mà còn quyết định sự tồn tại và phát triển của các khoản vay. Ngân hàng cần phải có các biện pháp để đánh giá và quản lý khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank

Nhiều yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank. Những yếu tố này bao gồm tình hình tài chính cá nhân, thu nhập, và các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế. Việc phân tích các yếu tố này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn.

2.1. Tình hình tài chính cá nhân và khả năng trả nợ

Tình hình tài chính cá nhân bao gồm thu nhập, chi tiêu và tài sản. Khách hàng có thu nhập ổn định và tài sản đảm bảo sẽ có khả năng trả nợ cao hơn. Ngân hàng cần xem xét kỹ lưỡng các yếu tố này khi đánh giá khả năng trả nợ.

2.2. Tình hình kinh tế và ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

Tình hình kinh tế có thể ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng. Khi nền kinh tế phát triển, thu nhập của khách hàng tăng lên, từ đó khả năng trả nợ cũng được cải thiện. Ngược lại, trong thời kỳ suy thoái, khả năng trả nợ có thể giảm sút.

III. Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân

Để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, VPBank sử dụng nhiều phương pháp khác nhau. Các phương pháp này bao gồm phân tích tài chính, khảo sát và đánh giá rủi ro tín dụng. Việc áp dụng các phương pháp này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn.

3.1. Phân tích tài chính khách hàng

Phân tích tài chính là một trong những phương pháp quan trọng để đánh giá khả năng trả nợ. Ngân hàng sẽ xem xét các báo cáo tài chính, thu nhập và chi tiêu của khách hàng để đưa ra quyết định cho vay.

3.2. Khảo sát và thu thập thông tin

Khảo sát và thu thập thông tin từ khách hàng là một phương pháp hữu ích để đánh giá khả năng trả nợ. Ngân hàng có thể sử dụng các bảng hỏi và phỏng vấn để thu thập thông tin cần thiết.

IV. Kết quả nghiên cứu về khả năng trả nợ tại VPBank Chi nhánh Lê Đức Thọ

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau. Các yếu tố như thu nhập, lịch sử tín dụng và tình hình kinh tế đều có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng này. Việc phân tích kết quả nghiên cứu giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về tình hình khách hàng.

4.1. Phân tích dữ liệu khách hàng

Phân tích dữ liệu khách hàng cho thấy rằng những khách hàng có thu nhập cao và lịch sử tín dụng tốt thường có khả năng trả nợ cao hơn. Ngân hàng cần chú trọng đến việc thu thập và phân tích dữ liệu này.

4.2. Đánh giá rủi ro tín dụng

Đánh giá rủi ro tín dụng là một phần quan trọng trong việc xác định khả năng trả nợ. Ngân hàng cần phải có các tiêu chí rõ ràng để đánh giá rủi ro tín dụng của từng khách hàng.

V. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank là một yếu tố quan trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Ngân hàng cần tiếp tục cải thiện các phương pháp đánh giá và quản lý khả năng trả nợ để đảm bảo sự phát triển bền vững.

5.1. Đề xuất giải pháp cải thiện khả năng trả nợ

Ngân hàng nên xem xét các giải pháp như cải thiện quy trình thẩm định và tăng cường đào tạo nhân viên để nâng cao khả năng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

VPBank cần tiếp tục nghiên cứu và áp dụng các công nghệ mới trong việc đánh giá khả năng trả nợ, từ đó nâng cao hiệu quả trong hoạt động cho vay.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam năm 2018 với quy mô dân số vượt 96 triệu người, nhu cầu về dịch vụ tài chính, thanh toán và tín dụng tiêu dùng ghi nhận mức tăng trưởng vượt bậc. Khi khả năng hấp thụ vốn của khối khách hàng doanh nghiệp có dấu hiệu chậm lại, các ngân hàng thương mại đã đẩy mạnh chiến lược phát triển ngân hàng bán lẻ sang phân khúc khách hàng cá nhân nhằm đa dạng hóa danh mục tài sản sinh lời và phân tán rủi ro. Tuy nhiên, hoạt động tín dụng cá nhân luôn tiềm ẩn rủi ro không hoàn trả nợ đúng hạn cả về số tiền gốc lẫn thời gian cam kết.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm của đề tài là nhận diện, phân tích và lượng hóa các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) - Chi nhánh Lê Đức Thọ. Mục tiêu cụ thể nhằm đánh giá thực trạng tín dụng bán lẻ, kiểm định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học, năng lực tài chính, chi phí vốn và đề xuất giải pháp kiểm soát rủi ro nợ xấu trong giai đoạn tiếp theo.

Nghiên cứu được thực hiện tại VPBank Chi nhánh Lê Đức Thọ (địa chỉ số 20 lô A1 Lê Đức Thọ, Nam Từ Liêm, Hà Nội) với dữ liệu khảo sát trong giai đoạn 2015 - 2017 và định hướng phát triển đến năm 2020, tầm nhìn 2025. Thực tế kinh doanh giai đoạn 2015 - 2017 của chi nhánh ghi nhận tốc độ tăng trưởng vượt bậc: tổng tài sản tăng từ 1.423,86 tỷ đồng lên 2.303,32 tỷ đồng; nguồn vốn huy động tăng từ 692,55 tỷ đồng lên 1.366,02 tỷ đồng (bình quân tăng trên 35%/năm); dư nợ tín dụng mở rộng từ 448,22 tỷ đồng lên 870,77 tỷ đồng; lợi nhuận trước thuế tăng từ 45,96 tỷ đồng lên 95,01 tỷ đồng (tăng trưởng 38,42% năm 2017). Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc nâng cao năng lực thẩm định và kiểm soát tỷ lệ nợ xấu dưới 2,5%.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Đề tài xây dựng trên nền tảng các lý thuyết tài chính - ngân hàng và quản trị rủi ro hiện đại:

1. Lý thuyết thông tin bất cân xứng và rủi ro đạo đức (Moral Hazard): Phản ánh trường hợp khách hàng sử dụng vốn sai mục đích ban đầu hoặc cố tình trì hoãn nghĩa vụ thanh toán khi xảy ra biến cố.
2. Khung lý thuyết rủi ro tín dụng theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN: Quy định tổn thất tiềm tàng khi người vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nghĩa vụ nợ gốc và lãi theo hợp đồng tín dụng.
3. Các khái niệm nền tảng: Tín dụng khách hàng cá nhân với 3 đặc trưng cốt lõi (dựa trên lòng tin, đảm bảo tính hoàn trả về thời gian/giá trị, chuyển nhượng tạm thời quyền sử dụng vốn có gốc và lãi), rủi ro tác nghiệp từ khâu thẩm định của cán bộ tín dụng, và các hành vi chi tiêu bất thường (ốm đau, mất việc).

Mô hình nghiên cứu đề xuất thiết lập hàm hồi quy giữa khả năng trả nợ (KNTRANO) với 6 biến độc lập: Số người phụ thuộc (PHUTHUOC), Độ tuổi (TUOI), Thu nhập (THUNHAP), Trình độ học vấn (TRINHDO), Quy mô khoản vay (QUYMO), và Lãi suất (LAISUAT).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:

• Nguồn dữ liệu và mẫu nghiên cứu: Dữ liệu thu thập từ báo cáo kết quả kinh doanh và hệ thống hồ sơ tín dụng thực tế tại VPBank Chi nhánh Lê Đức Thọ giai đoạn 2015 - 2017. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 250 hồ sơ vay vốn của khách hàng cá nhân được lựa chọn ngẫu nhiên, đảm bảo tính đại diện và tin cậy thống kê.
• Phương pháp phân tích: Tác giả ứng dụng mô hình hồi quy Binary Logistic xử lý trên phần mềm SPSS 2.0. Lý do lựa chọn mô hình này là vì biến phụ thuộc (KNTRANO) là biến nhị phân định tính: nhận giá trị 1 nếu khách hàng trả nợ đúng hạn trong năm và nhận giá trị 0 nếu phát sinh tình trạng trễ hạn. Mô hình cho phép đo lường chính xác xác suất xảy ra biến cố và xác định hệ số tác động biên của từng nhân tố.
• Tiến trình kiểm định: Đánh giá độ phù hợp tổng quát qua kiểm định Omnibus Tests, mức độ giải thích qua hệ số tương quan Nagelkerke R Square, và kiểm tra tính chính xác của ma trận dự báo phân loại nợ.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích thống kê mô tả trên 250 mẫu quan sát giai đoạn 2015 - 2017 cho thấy:

• Tỷ lệ hoàn trả nợ: Có 180 khách hàng trả nợ đúng hạn (chiếm 72,0%) và 70 khách hàng trả nợ trễ hạn (chiếm 28,0%).
• Cơ cấu nhân khẩu và học vấn: Nhóm tuổi từ 25 đến 50 chiếm tỷ trọng áp đảo với 73,6% (184 hồ sơ); nhóm dưới 25 tuổi chiếm 14,4% và trên 50 tuổi chiếm 12,0%. Về trình độ học vấn, 59,2% khách hàng tốt nghiệp Đại học (148 hồ sơ) và 25,6% có trình độ Sau Đại học (64 hồ sơ).
• Thu nhập và quy mô khoản vay: 53,2% người vay có mức thu nhập từ 15 đến 25 triệu đồng/tháng; nhóm có 2 người phụ thuộc chiếm 58,8% (147 hồ sơ). Khoản vay có quy mô từ 500 triệu đến 1 tỷ đồng chiếm 53,2% (133 hồ sơ). Lãi suất bình quân trong thời gian ưu đãi là 8,2%/năm nhưng sau ưu đãi tăng lên 11,5%/năm (biên độ chênh lệch 3,3% - 4,0%/năm).
• Chỉ số kinh tế lượng: Kiểm định Omnibus Tests đạt mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (< 0,05), giá trị -2 Log likelihood đạt 127,946. Hệ số Nagelkerke R Square đạt 76,4%, chứng minh 6 biến độc lập giải thích được 76,4% sự biến thiên của khả năng trả nợ. Tỷ lệ dự báo chính xác tổng thể của mô hình đạt 81,2% (dự báo đúng 70,8% nhóm trễ hạn và 87,7% nhóm trả nợ đúng hạn).

Thảo luận kết quả

Toàn bộ 6 biến độc lập trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) với sự phân hóa rõ nét về chiều hướng tác động:

• Nhóm nhân tố tác động thuận chiều (+):
  • Độ tuổi: Tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ. Khách hàng lớn tuổi hơn có xu hướng chín chắn, cẩn trọng trong chi tiêu và ý thức giữ gìn lịch sử tín dụng CIC tốt hơn nhóm khách hàng trẻ tuổi dưới 25 vốn dễ gặp biến động việc làm.
  • Thu nhập và Học vấn: Trình độ học vấn có hệ số tác động biên dương +4,6%. Khách hàng học vấn cao có năng lực tài chính tốt, sử dụng vốn linh hoạt và hiểu rõ chế tài vi phạm hợp đồng tín dụng.
  • Quy mô khoản vay: Thể hiện tác động biên dương +14,3%, tương đồng phát hiện của Kohansal và Mansoori (2009). Khách hàng vay số tiền lớn từ 500 triệu đến trên 1 tỷ đồng thường sở hữu phương án kinh doanh, mua sắm tài sản có tính toán chặt chẽ, tạo áp lực tự giác hoàn thành nghĩa vụ nợ.
• Nhóm nhân tố tác động nghịch chiều (-):
  • Lãi suất: Tác động nghịch chiều mạnh nhất với hệ số biên -79,2% (-0,792). Việc lãi suất thả nổi vọt lên mức 11,5% - 12,0%/năm sau thời gian ưu đãi đã làm gia tăng chi phí vay vốn, gây áp lực trực tiếp lên dòng tiền trả nợ.
  • Số người phụ thuộc: Gia tăng số người phụ thuộc làm giảm thu nhập tích lũy khả dụng, đẩy cao nguy cơ mất khả năng thanh toán khi gặp sự cố chi tiêu bất thường.

Dữ liệu mô hình hóa có thể được biểu diễn trực quan qua biểu đồ cơ cấu nhân khẩu học và bảng ma trận dự báo xác suất vỡ nợ, phục vụ công tác giám sát rủi ro danh mục tín dụng.

Đề xuất và khuyến nghị

Hướng tới mục tiêu chiến lược giai đoạn đến năm 2025 của VPBank Lê Đức Thọ (tăng trưởng dư nợ KHCN bình quân 31%/năm, tỷ trọng thu lãi đạt 36%/năm, duy trì nợ xấu dưới 2,5% và nợ nhóm 2 dưới 8%), 4 nhóm giải pháp trọng tâm được kiến nghị:

1. Chuẩn hóa quy trình xác minh thông tin thu nhập thực tế:

   • Hành động: Bắt buộc đối chiếu sao kê tài khoản ngân hàng đối với thu nhập chuyển khoản; thực hiện thẩm định thực địa tại nơi làm việc đối với hồ sơ chứng minh bằng bảng lương và hợp đồng lao động để ngăn chặn hành vi khai khống thu nhập.
   • Chủ thể thực hiện: Phòng Dịch vụ khách hàng và Cán bộ thẩm định tín dụng.
   • Lộ trình: Áp dụng ngay từ quý I hàng năm.

2. Tối ưu hóa chính sách phân khúc khách hàng theo nhân khẩu học:

   • Hành động: Ưu tiên cấp tín dụng cho khách hàng từ 28 đến 50 tuổi có tối đa 2 người phụ thuộc; thắt chặt tỷ lệ cấp tín dụng trên tài sản bảo đảm (LTV) đối với người vay dưới 25 tuổi hoặc khách hàng có từ 3 người phụ thuộc trở lên (nhóm chiếm 18% tổng hồ sơ).
   • Chủ thể thực hiện: Trưởng phòng Kinh doanh và các chuyên viên tư vấn tài chính cá nhân (PB).
   • Mục tiêu metric: Nâng tỷ lệ trả nợ đúng hạn toàn chi nhánh từ 72% lên 85% vào năm 2022.

3. Cải tiến cấu trúc sản phẩm và cơ chế lãi suất cho vay:

   • Hành động: Thu hẹp biên độ điều chỉnh lãi suất sau thời gian ưu đãi (khống chế mức tăng không quá 2,5% - 3,0%/năm thay vì tăng vọt lên 11,5% - 12,0%/năm); kéo dài thời hạn cho vay mua nhà lên 15 - 20 năm để giảm áp lực trả gốc định kỳ hàng tháng cho người vay.
   • Chủ thể thực hiện: Khối Quản trị rủi ro và Ban Giám đốc chi nhánh VPBank.
   • Thời gian thực hiện: Định kỳ rà soát mỗi 6 tháng.

4. Nâng cao chất lượng kiểm soát tác nghiệp và đạo đức cán bộ:

   • Hành động: Giám sát chặt chẽ hoạt động của 10 cán bộ bán hàng (PB, PSE CASA, PSE UPL), tránh tình trạng chạy theo chỉ tiêu KPI mà bỏ qua điều kiện thẩm định; xử lý nhanh các khoản nợ chậm trả 1 - 2 tháng thông qua cảnh báo tự động từ hệ thống CIC.
   • Chủ thể thực hiện: Kiểm soát viên và Giám đốc chi nhánh VPBank Lê Đức Thọ.
   • Timeline: Triển khai thường xuyên, liên tục đến năm 2025.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị ứng dụng thiết thực cho 4 nhóm độc giả:

• Ban lãnh đạo và Nhà quản trị ngân hàng thương mại: Tham khảo mô hình định lượng để xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ theo chuẩn Basel II, phân bổ hạn mức tín dụng cá nhân và kiểm soát nợ xấu chi nhánh.
• Chuyên viên tín dụng và Cán bộ thẩm định rủi ro (PB, PSE): Nắm bắt các biến số then chốt (học vấn, tuổi tác, người phụ thuộc, quy mô vay) để sàng lọc khách hàng, giảm thiểu rủi ro đạo đức ngay tại khâu tiếp nhận hồ sơ.
• Học viên cao học và Giới nghiên cứu kinh tế - tài chính: Sử dụng làm tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng, ứng dụng hồi quy Binary Logistic trên phần mềm SPSS trong phân tích rủi ro tài chính ngân hàng.
• Khách hàng cá nhân có nhu cầu vay vốn: Hiểu rõ quy trình chấm điểm tín dụng của ngân hàng thương mại, từ đó chủ động lập phương án trả nợ cân đối với mức thu nhập thực tế khi lãi suất biến động.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình Binary Logistic trong nghiên cứu giải thích được bao nhiêu phần trăm khả năng trả nợ? Mô hình nghiên cứu đạt chỉ số Nagelkerke R Square là 76,4%, chứng minh 6 biến độc lập gồm thu nhập, độ tuổi, học vấn, số người phụ thuộc, quy mô khoản vay và lãi suất đã giải thích được 76,4% sự thay đổi trong khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại chi nhánh.

Tại sao quy mô khoản vay lớn lại có tương quan thuận chiều với khả năng trả nợ? Biến quy mô khoản vay có hệ số tác động biên dương +14,3%. Các khoản vay từ 500 triệu đến trên 1 tỷ đồng (chiếm 65,2% mẫu khảo sát) thường gắn liền với phương án sản xuất kinh doanh hoặc tích lũy bất động sản rõ ràng, người vay có ý thức quản trị tài chính cao hơn so với các khoản vay nhỏ lẻ thuần tiêu dùng.

Nhân tố nào ảnh hưởng tiêu cực nhất đến khả năng hoàn trả nợ của khách hàng? Lãi suất là nhân tố tác động nghịch chiều mạnh nhất với hệ số biên -79,2%. Sau khi hết thời gian ưu đãi cố định 8,2%/năm, lãi suất thả nổi tăng lên mức 11,5% - 12,0%/năm, làm tăng đáng kể số tiền lãi phải trả hàng tháng và trực tiếp đẩy 28% khách hàng vào tình trạng trễ hạn.

Mẫu khảo sát 250 hồ sơ tại VPBank Lê Đức Thọ có đảm bảo tính đại diện khoa học không? Mẫu 250 hồ sơ được trích xuất ngẫu nhiên từ hệ thống dữ liệu tín dụng giai đoạn 2015 - 2017 với mức tăng trưởng dư nợ từ 448,22 tỷ lên 870,77 tỷ đồng, đảm bảo đầy đủ các kiểm định thống kê Omnibus Tests (Sig. = 0,000) và độ chính xác dự báo toàn diện đạt 81,2%.

Trình độ học vấn của người vay tác động như thế nào đến rủi ro tín dụng? Học vấn có tác động biên dương +4,6% đến khả năng trả nợ đúng hạn. Với 84,8% khách hàng trong mẫu đạt trình độ từ Đại học trở lên, nhóm này có việc làm ổn định, thu nhập tốt và ý thức sâu sắc về việc bảo vệ lịch sử tín dụng CIC để thuận lợi cho các giao dịch tài chính tương lai.

Kết luận

• Đóng góp học thuật: Xác lập và kiểm định thành công mô hình kinh tế lượng Binary Logistic giải thích 76,4% khả năng hoàn trả nợ của khách hàng cá nhân với độ chính xác dự báo đạt 81,2%.
• Quy luật tác động: Chứng minh 4 nhân tố thúc đẩy tích cực (Độ tuổi, Thu nhập, Trình độ học vấn, Quy mô khoản vay) và 2 nhân tố cản trở (Lãi suất, Số người phụ thuộc).
• Cơ sở thực chứng: Khảo sát 250 hồ sơ tín dụng song hành cùng kết quả kinh doanh thực tế ấn tượng của VPBank Lê Đức Thọ giai đoạn 2015 - 2017 (tổng tài sản đạt 2.303,32 tỷ đồng, lợi nhuận 95,01 tỷ đồng).
• Mục tiêu phát triển: Cung cấp khung giải pháp khả thi nhằm hiện thực hóa mục tiêu tăng trưởng dư nợ bán lẻ 31%/năm và khống chế tỷ lệ nợ xấu dưới 2,5% đến năm 2025.
• Khuyến nghị hành động: Các tổ chức tín dụng và cán bộ quản trị rủi ro nên áp dụng ngay cơ chế kiểm tra chéo thu nhập cùng hệ thống chấm điểm tín dụng đa biến để nâng cao chất lượng danh mục cho vay khách hàng cá nhân.

Trích đoạn nội dung tài liệu

NATIONAL ECONOMICS UNIVERSITY NEU BUSINESS SCHOOL --------------------- DANG THANH VIET FACTORS IMPACTING LOAN REPAYMENTS OF INDIVIDUAL CUSTOMERS AT VPBANK - LE DUC THO BRANCH MASTER OF BUSINESS ADMINISTRATION RESEARCH PROPOSAL Supervisor : Ph.D Vu Dinh Hien HANOI – 2018 ACKNOWLEDGEMENT TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEDGEMENT.2 TABLE OF CONTENTS.6 LIST OF TABLE.4 CHAPTER 2: THEORETICAL FRAMEWORK OF INDIVIDUAL CUSTOMERS LOAN AND FACTORS IMPACTING LOAN REPAYMENT OF INDIVIDUAL CUSTOMERS. Theoretical framework on Individual customers loan. Concept and characteristics of individual customers loan. Risk of credit from individual customers loan.

Loan repayment of individual customers. Factors impacting Loan repayment of individual customers. Moral hazard of borrowers. Operational risk from banks.

Some unusual spending behavior.14 CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY. Phương pháp nghiên cứu. Mô tả dữ liệu. Các biến số phụ thuộc.

Các biến số độc lập. Mô hình nghiên cứu đề xuất.18 CHAPTER 4: CURRENT SITUATION OF FACTORS IMPACTING LOAN REPAYMENT OF INDIVIDUAL CUSTOMERS AT VPBANK - LE DUC THO BRANCH AND RESEARCH RESULT. Tổng quan về Ngân hàng Việt Nam Thịnh vượng VPbank - chi nhánh Lê Đức Thọ. Lịch sử hình thành và phát triển của VPBank chi nhánh Lê Đức Thọ.

Cơ cấu bộ máy tổ chức. Lĩnh vực hoạt động. Tình hình kết quả kinh doanh của VPBank - chi nhánh Lê Đức Thọ giai đoạn 2015 - 2017. Thực trạng các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBank - Chi nhánh Lê Đức Thọ.

Số người phụ thuộc. Trình độ học vấn. Quy mô khoản vay. Kết quả nghiên cứu.

Kết quả hồi quy Binary Logistic. Độ phù hợp tổng quát của mô hình. Mức độ giải thích của mô hình. Tính chính xác trong dự báo của mô hình.

Kết quả phân tích các biến của mô hình.32 CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS. General orientation for individual customers loan at VPBank up to 2025. Specific orientation for individual customers loan at VPBank - Le Duc Tho branch up to 2025. Limitations of the study.

Further research directions.46 ABBREVIATION LIST OF TABLE Hình 1. Sơ đồ cơ cấu bộ máy tổ chức VPBank Lê Đức Thọ năm 2018 Bảng 2.1: Mô tả các biến độc lập được chọn và kỳ vọng tương quan với biến phụ thuộc. Một số chỉ tiêu cơ bản trong kết quả kinh doanh của VPBank chi nhánh Lê Đức Thọ giai đoạn 2015-2017.6: Tỷ lệ trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân. Phân loại khách hàng cá nhân trong phạm vi nghiên cứu về số người phụ thuộc.2: Phân loại khách hàng cá nhân trong phạm vi nghiên cứu về độ tuổi.3: Phân loại khách hàng cá nhân trong phạm vi nghiên cứu về trình độ học vấn.4: Phân loại khách hàng cá nhân trong phạm vi nghiên cứu về quy mô khoản vay.5: Phân loại khách hàng cá nhân trong phạm vi nghiên cứu về thu nhập .6: Phân loại khách hàng cá nhân trong phạm vi nghiên cứu về lãi suất theo một số mục đích vay.1: Tóm tắt kết quả hồi quy Binary Logistic của mô hình nghiên cứu.2: Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát của mô hình.3: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình.4: Kiểm định tính chính xác trong dự báo của mô hình.31 EXECUTIVE SUMMARY CHAPTER 1: INTRODUCTION 1.1 Rationale With the characteristics of a developing country which has population of more than 96 million (2018), the medium income is increasing rapidly and the demand for finance and payment services is increasing exponentially, financial experts predict that the retail banking market in Vietnam will focus on developing with the group of customers as individuals, households and small and medium enterprises next year.

It opens a great opportunity for commercial banks to help consumers increase their asset value and manage their business well, as well as carry out daily payment operations. In addition, this is a group of customers that provides stable revenue, low risk and ability to bring long- term development to banks in the context of the economy that still faces many difficulties, credit fell sharply, causing much damage recently. Therefore, the development of retail banking will be the trend of development in Vietnam. It is the fact that, not only have commercial banks stepped up their retail banking operations, but also state-owned banks have been shifting their focus on this potential market.

Talking about exploiting the retail market, can’t help but mention personal credits. Personal credit is one of the essential products that set up the credit system of commercial bank. In Vietnam, in the past few years, in the context of very difficult economic situation, the absorption capacity of enterprises has become very low, which has led to the lending activities of corporate customers of banks slow down. That makes banks begin promote their personal lending activities in order to save excess capital and improve operational efficiency.

The personal credit sector has a lot of potential and helps banks have stable long-term revenue but this activity contains many risks that banks are more concerned about it, Especially among them is the risk of default, in two respects is the amount of principal and repayment period. It would be very dangerous if 1 the bank continued to add to its bad debt portfolio from its personal credit risk when the bad debt from its corporate clients was still unable to handle it. Therefore, the understanding of the factors affecting the repayment capacity (in terms of both the repayment size and the repayment period) will help commercial banks identify factors that make risk credit. These are the main factors that help the author choose to study the topic “Factors impacting ability to pay the loans of individual customers at Commercial Banks”.

This topic will reseach the factors that affect the repayment ability of individual customers at VPBank through the OLS regression model in terms of loan size and Probit model in terms of repayment term, thereby recommending solutions to help the bank manage risks in the personal credit field better.2 Research Objective General objective - Analyzing the factors affecting the repayment capability of individual customers at VPBank to provide management suggestions and recommendations for managing personal credit risk. Specific objectives - Identify the factors that affect the repayment ability of individual customers at VPBank; - Quantify the impact of these factors on the ability of the individual customers to repay loans at the branch; - Giving advice and recommendations to better manage the risk of personal credit at VPBank.3 Research Questions - Rate of repayment for loans granted to individual customers at VP Bank in recent years movements like? 2 - Factors of demographic characteristics, lender capacity, loan characteristics, ethical risks, operating risks, characteristics of credit institutions, etc., affect the repayment capacity of fish customers. at VPBank? - The extent, nature and direction of the impact factors to the repayment capacity of the customer like? - What are the suggestions and recommendations for governance and risk management at VP Bank personal credit in the near future? 1.4 Research Methodology - Thesis uses research methods: + Desk research methodology: Reading, synthesizing, analyzing, and researching materials, thereby establishing a framework for studying the factors that influence the affordability of individual clients commercial banks in general and VPbank in particular. + Comparative method: Used to compare the performance indicators for the years 2015 - 2017 at the branch.

Comparing the impact of factors on the solvency of individual clients to find factors that have a greater impact on research. + Data collection method: Based on statistical reports on individual customer lending from 2015 to 2017; Report on VPBank business results from 2015 to 2017 and current documents related to credit activities in VPBank system. + Survey method: Based on aggregate data from the survey questionnaire and documents from the credit rating system of VPBank to record the frequency and level of factors out in the research model. + Method of quantitative research: Used in the process of building a model to estimate the relationship between the variables (in particular here have a relationship of cause and effect), collecting data based on The model was built on SPSS 2.0 for data analysis.5 Research Scope - Research subjects: Factors impacting ability to pay the loans of individual customers at Commercial Banks - Research scope: + Space: Ability to pay the loans of individual customers at Commercial Banks + Time: from 2015 to 2017 and orientation to 2020 + Reseach sample: Including 500 individual loan applications at VPBank are randomly selected from 2015 to 2017.6 Thesis structure The thesis is organized into the following chapters: Chapter 1: Introduction Chapter 2: Theoretical framework of individual customers loan and factors impacting loan repayment of individual customers Chapter 3: Research methodology Chapter 4: Current situation of factors impacting loan repayment of individual customers at VPBank - Le Duc Tho branch Chapter 5: Conclusions and Recommendations 4 CHAPTER 2: THEORETICAL FRAMEWORK OF INDIVIDUAL CUSTOMERS LOAN AND FACTORS IMPACTING LOAN REPAYMENT OF INDIVIDUAL CUSTOMERS 2.

Theoretical framework on Individual customers loan. Concept and characteristics of individual customers loan Cho vay ra đời và tồn tại khách quan xuất phát từ đòi hỏi giải quyết hiện tượng dư thừa, thiếu hụt vốn diễn ra thường xuyên ở các chủ thể trong nền kinh tế. Theo quy định của pháp luật, cho vay được định nghĩa tại khoản 16 Điều 4 Luật các tổ chức tín dụng 2010: “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 khoảng thời gian nhất định theo thỏa thuận với nguyên tắc có hoàn trả gốc và lãi[8]”. Giáo trình Quản trị Ngân hàng thương mại, Phan Thị Thu Hà (2009) cho rằng “Cho vay của NHTM là việc chuyển nhượng tạm thời một lượng giá trị từ NHTM (người sở hữu) sang khách hàng vay (người sử dụng) sau một thời gian nhất định quay trở lại NHTM với giá trị lớn hơn lượng giá trị ban đầu[2]’’.

Nhìn chung, cho vay là hiện tượng kinh tế khách quan, xuất hiện khi trong xã hội có tình trạng tạm thời thừa và tạm thời thiếu vốn. Có thể hiểu theo nghĩa chung nhất rằng cho vay là việc một bên thỏa thuận để cho bên khác được quyền sử dụng tài sản của mình trong một thời gian nhất định với điều kiện có hoàn trả, dựa trên cơ sở tín nhiệm của mình với bên còn lại. Trong hoạt động cho vay của chi nhánh ngân hàng thương mại, nếu phân chia theo đối tượng khách hàng thì gồm có 2 loại, đó là cho vay khách hàng cá nhân và cho vay khách hàng doanh nghiệp. Tuy nhiên để giới hạn nghiên cứu, ta chỉ tìm hiểu về cho vay đối với các khách hàng cá nhân ở trong luận văn này.

Mục đích đi vay của các khách hàng cá nhân, hộ gia đình (sau đây gọi chung là KHCN) thường là để đáp ứng nhu cầu vốn: Nhu cầu mua xe, sửa chữa, xây nhà; 5 mua ắm tiêu dùng.; các nhu cầu vốn về học tập, y tế, giao dục và nhu cầu phát triển mở rộng sản xuất kinh doanh. Như vậy, trên cơ sở những khái niệm đã tìm hiểu ở trên, có thể hiểu rằng cho vay khách hàng cá nhân là quan hệ cho vay mà Ngân hàng thương mại chuyển giao vốn của mình tới các cá nhân, hộ gia đình với mức lãi suất và trong một thời gian nhất định nhằm phục vụ mục đích tiêu dùng, đầu tư hay sản xuất kinh doanh của chính các cá nhân, hộ gia đình đó.