Các yếu tố quyết định khả năng trả nợ của người vay hộ gia đình và vi mô tại Việt Nam

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ gia đình và người vay vi mô tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về thị trường tín dụng.

• Tác giả: Pham Thanh Dung
• Người hướng dẫn: Prof. Hiroshi Morita
• Trường học: Vietnam Japan University
• Chuyên ngành: Master Of Business Administration
• Đề tài: Determinants Of Loan Repayment Performance Of Microbusiness Borrowers In Vietnam
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGMENT
• ABSTRACT
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• LIST OF DEFINITIONS AND ABBREVIATIONS
• 1. CHAPTER ONE: INTRODUCTION
• 1.1. Background of the Problem
• 1.2. Statement of the Problems
• 1.3. Objectives of the Study
• 1.4. Scope of the Study
• 1.5. Structure of the research
• 2. CHAPTER TWO: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Concept and Definition
• 2.2. Related Literature Reviews to the Variables Used in the Study
• 2.3. Cox Regression Model
• 2.4. Comparison of models on the random sample
• 3. CHAPTER THREE: DATA AND METHODOLOGY
• 3.1. Description of the Study Area
• 3.2. Sampling procedure and technique
• 3.3. Variables in the Research
• 3.4. Method for Data Analysis
• 3.5. Summary of Cox Model factors in this research
• 4. CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSIONS
• 4.1. Results of the Cox Proportional Hazard Model
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
• 5.1. Recommendations for Further Research
• 5.2. Limitations of the Study

Tóm tắt

I. Tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay hộ gia đình và vi mô

Khả năng trả nợ của người vay hộ gia đình và vi mô tại Việt Nam là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng này không chỉ liên quan đến tình hình tài chính cá nhân mà còn bao gồm các yếu tố bên ngoài như chính sách cho vay và điều kiện kinh tế. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay, từ đó đưa ra những giải pháp khả thi nhằm cải thiện tình hình tài chính cho các hộ gia đình và doanh nghiệp vi mô.

1.1. Định nghĩa và vai trò của người vay hộ gia đình và vi mô

Người vay hộ gia đình và vi mô đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam. Họ không chỉ tạo ra việc làm mà còn góp phần vào sự phát triển kinh tế địa phương. Tuy nhiên, việc tiếp cận nguồn vốn vẫn còn nhiều khó khăn do thiếu tài sản thế chấp và thông tin tài chính không đầy đủ.

1.2. Tình hình tài chính của người vay tại Việt Nam

Tình hình tài chính của người vay hộ gia đình và vi mô thường gặp nhiều khó khăn. Nhiều người không có thu nhập ổn định, dẫn đến việc khó khăn trong việc trả nợ. Theo thống kê, tỷ lệ nợ xấu trong lĩnh vực này đang gia tăng, gây lo ngại cho các tổ chức tín dụng.

II. Các thách thức trong việc trả nợ của người vay hộ gia đình và vi mô

Người vay hộ gia đình và vi mô tại Việt Nam phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc trả nợ. Những thách thức này không chỉ đến từ bản thân người vay mà còn từ môi trường kinh tế và chính sách cho vay của các ngân hàng.

2.1. Thiếu tài sản thế chấp và thông tin tài chính

Nhiều người vay không có tài sản thế chấp để đảm bảo cho khoản vay, điều này làm giảm khả năng tiếp cận vốn. Hơn nữa, thông tin tài chính không đầy đủ khiến các ngân hàng gặp khó khăn trong việc đánh giá khả năng trả nợ của người vay.

2.2. Biến động kinh tế và lãi suất vay

Biến động kinh tế có thể ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của người vay. Lãi suất vay cao và không ổn định khiến người vay gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ đúng hạn.

III. Phương pháp cải thiện khả năng trả nợ cho người vay hộ gia đình và vi mô

Để cải thiện khả năng trả nợ của người vay hộ gia đình và vi mô, cần có những phương pháp và giải pháp cụ thể. Các ngân hàng và tổ chức tín dụng cần áp dụng các chính sách linh hoạt hơn trong việc cho vay.

3.1. Cải thiện chính sách cho vay và hỗ trợ tài chính

Ngân hàng cần xây dựng các chính sách cho vay linh hoạt hơn, bao gồm việc giảm lãi suất và tạo điều kiện cho người vay có thể tiếp cận vốn dễ dàng hơn. Hỗ trợ tài chính từ chính phủ cũng là một yếu tố quan trọng.

3.2. Đào tạo và nâng cao nhận thức tài chính

Đào tạo người vay về quản lý tài chính cá nhân và cách thức sử dụng vốn hiệu quả sẽ giúp họ nâng cao khả năng trả nợ. Các chương trình đào tạo này cần được triển khai rộng rãi và dễ tiếp cận.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu về khả năng trả nợ

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay hộ gia đình và vi mô. Việc áp dụng các kết quả nghiên cứu này vào thực tiễn sẽ giúp cải thiện tình hình tài chính cho người vay.

4.1. Kết quả từ các nghiên cứu trước đây

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố như thu nhập, lãi suất và thời gian vay có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ. Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp các ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hợp lý hơn.

4.2. Ứng dụng các mô hình phân tích tín dụng

Các mô hình phân tích tín dụng hiện đại có thể giúp các ngân hàng đánh giá chính xác hơn khả năng trả nợ của người vay. Việc áp dụng công nghệ trong phân tích dữ liệu sẽ giúp giảm thiểu rủi ro cho các tổ chức tín dụng.

V. Kết luận và triển vọng tương lai về khả năng trả nợ

Khả năng trả nợ của người vay hộ gia đình và vi mô tại Việt Nam đang gặp nhiều thách thức. Tuy nhiên, với những giải pháp hợp lý và sự hỗ trợ từ các tổ chức tín dụng, tình hình này có thể được cải thiện trong tương lai.

5.1. Tương lai của chính sách cho vay tại Việt Nam

Chính sách cho vay cần được điều chỉnh để phù hợp với thực tế của người vay hộ gia đình và vi mô. Sự linh hoạt trong chính sách sẽ giúp tăng cường khả năng tiếp cận vốn cho người vay.

5.2. Vai trò của công nghệ trong việc cải thiện khả năng trả nợ

Công nghệ sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng trả nợ của người vay. Việc áp dụng các giải pháp công nghệ thông tin trong quản lý tài chính sẽ giúp người vay dễ dàng hơn trong việc theo dõi và quản lý khoản vay của mình.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Khu vực kinh tế tư nhân tại Việt Nam đóng vai trò là động lực tăng trưởng then chốt khi đóng góp trên 60% GDP cả nước, quy tụ hơn 700.000 doanh nghiệp đăng ký chính thức cùng hơn 5,2 triệu hộ kinh doanh cá thể. Theo Nghị định 56/2009/NĐ-CP và Luật Hỗ trợ Doanh nghiệp nhỏ và vừa năm 2018, các doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa (MSMEs) chiếm tới gần 98% tổng số cơ sở kinh doanh, tạo ra hàng triệu việc làm và đảm bảo an sinh xã hội. Dù giữ vị thế trọng yếu, khoảng 70% đến 80% doanh nghiệp siêu nhỏ và hộ kinh doanh (MSEs) gặp khó khăn nghiêm trọng khi tiếp cận nguồn vốn tín dụng chính thức từ các ngân hàng thương mại. Báo cáo khảo sát ngành ghi nhận có tới 62% doanh nghiệp thiếu hụt vốn lưu động và vốn đầu tư mở rộng sản xuất, trong khi tỷ lệ tiếp cận vốn ngân hàng giảm mạnh từ 45% trong giai đoạn 2011-2013 xuống mức 24% vào năm 2015. Tình trạng này buộc gần 70% cơ sở kinh doanh phải tìm đến các kênh tín dụng phi chính thức với lãi suất cao và rủi ro pháp lý lớn.

Nguyên nhân cốt lõi khiến các tổ chức tín dụng ngần ngại giải ngân xuất phát từ rủi ro nợ xấu (NPL) cùng hiện tượng bất cân xứng thông tin. Doanh nghiệp siêu nhỏ phần lớn không có tài sản bảo đảm giá trị cao, thiếu báo cáo tài chính kiểm toán và thói quen giao dịch tiền mặt còn phổ biến. Để giải quyết nút thắt này, nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các yếu tố quyết định rủi ro tín dụng và khả năng hoàn trả khoản vay của khách hàng doanh nghiệp siêu nhỏ tại Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào địa bàn thành phố Hà Nội và các vùng phụ cận trong mốc thời gian 24 tháng (từ tháng 01/2018 đến tháng 12/2019), theo dõi các khoản vay tín chấp có kỳ hạn bình quân từ 10 đến 12 tháng. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc cung cấp cơ sở khoa học để các ngân hàng và công ty tài chính chuẩn hóa hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ, hướng tới mục tiêu giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu từ 15% đến 25% và mở rộng cánh cửa tiếp cận vốn cho hơn 5 triệu hộ kinh doanh trên toàn quốc.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết bất cân xứng thông tin (Asymmetric Information Theory) trong thị trường tín dụng. Khi bên vay nắm giữ nhiều thông tin nội bộ hơn tổ chức cho vay, thị trường sẽ xuất hiện hai hệ quả tiêu cực: hiện tượng lựa chọn nghịch (Adverse Selection) trước khi giải ngân và rủi ro đạo đức (Moral Hazard) sau khi giải ngân. Để kiểm soát các rủi ro này, các định chế tài chính thường vận dụng mô hình 5C truyền thống, bao gồm 5 khía cạnh cốt lõi: Tư cách người vay (Character), Năng lực tài chính (Capacity), Vốn tự có (Capital), Tài sản bảo đảm (Collateral), và Điều kiện kinh tế (Conditions).

Bên cạnh đó, đề tài tích hợp lý thuyết phân tích sinh tồn (Survival Analysis) thông qua mô hình rủi ro tỷ lệ Cox (Cox Proportional Hazards Model). Nghiên cứu chuẩn hóa 4 khái niệm trọng tâm:

• Tín dụng doanh nghiệp siêu nhỏ (MSEs Credit): Khoản cấp tín dụng ngắn hạn không có tài sản bảo đảm với hạn mức từ 100 triệu đến dưới 1 tỷ đồng phục vụ nhu cầu vốn lưu động.
• Nợ xấu (NPL - Non-Performing Loan): Tình trạng khoản vay quá hạn thanh toán gốc hoặc lãi từ 90 ngày trở lên.
• Thời gian dẫn đến vỡ nợ (Time-to-default): Khoảng thời gian tính bằng tháng từ thời điểm giải ngân đến khi khách hàng phát sinh vi phạm nghĩa vụ trả nợ.
• Tỷ số nguy cơ (Hazard Ratio - HR): Thước đo mức độ thay đổi rủi ro vỡ nợ khi một biến số độc lập thay đổi một đơn vị giá trị.

[Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của MSEs]
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  CÁC YẾU TỐ ĐẦU VÀO (ĐỘC LẬP)                           |
|  - Nhân khẩu học: Độ tuổi, Giới tính, Tình trạng hôn nhân, Học vấn      |
|  - Năng lực cơ sở: Thâm niên kinh doanh, Sở hữu nhà ở, Tỷ lệ cổ phần    |
|  - Hoạt động kinh doanh: Kênh bán hàng số, Số lượng khách hàng,         |
|                          Ngành nghề kinh doanh, Ổn định doanh thu       |
+-------------------------------------------------------------------------+
+-------------------------------------------------------------------------+
|             MÔ HÌNH HỒI QUY NGUY CƠ TỶ LỆ COX (COX PH MODEL)            |
|       h(t, X) = h0(t) * exp(β1*X1 + β2*X2 + ... + β11*X11)              |
+-------------------------------------------------------------------------+
+-------------------------------------------------------------------------+
|                     KẾT QUẢ ĐẦU RA (PHỤ THUỘC)                          |
|  - Trạng thái trả nợ (Vỡ nợ = 1, Không vỡ nợ / Kiểm duyệt = 0)          |
|  - Thời gian duy trì hoàn trả an toàn đến khi vỡ nợ (Tháng)            |
+-------------------------------------------------------------------------+

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thứ cấp của nghiên cứu được thu thập từ 200 hồ sơ khách hàng vay vốn doanh nghiệp siêu nhỏ và hộ kinh doanh tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) và Công ty Cổ phần Cho vay ngang hàng Lendbiz. Toàn bộ hồ sơ được theo dõi liên tục trong giai đoạn 24 tháng (từ tháng 01/2018 đến tháng 12/2019) với kỳ hạn vay chuẩn từ 10 đến 12 tháng. Cỡ mẫu $n = 200$ được xác định dựa trên công thức chọn mẫu đại diện từ quy mô tổng thể $N = 6.000$ khách hàng với mức sai số biên cho phép $e = 8%$.

Quy trình chọn mẫu áp dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hai giai đoạn (Two-stage Simple Random Sampling), đảm bảo cơ cấu phân bổ đồng đều giữa các nhóm ngành nghề và tình trạng thực tế của khoản vay. Mẫu thu thập bao gồm cả dữ liệu chưa kiểm duyệt (khách hàng vỡ nợ) và dữ liệu kiểm duyệt (khách hàng đã tất toán hoặc đang trả nợ đúng hạn). Nghiên cứu lựa chọn mô hình hồi quy bán tham số Cox Proportional Hazards làm công cụ phân tích chủ đạo trên phần mềm SPSS. Lý do phương pháp này được ưu tiên vượt trội so với hồi quy Logistic truyền thống là vì mô hình Cox không chỉ dự báo khả năng vỡ nợ nhị phân mà còn đánh giá chính xác khoảng thời gian dẫn tới vỡ nợ, đồng thời xử lý triệt để các dữ liệu bị kiểm duyệt mà không đòi hỏi phân phối chuẩn nghiêm ngặt của thời gian sinh tồn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Từ tổng số 200 hồ sơ khách hàng quan sát, kết quả phân tích thống kê ghi nhận có 110 trường hợp phát sinh sự kiện vỡ nợ (chiếm tỷ lệ 55,0%) và 90 trường hợp hoàn trả nợ đúng hạn hoặc được kiểm duyệt an toàn (chiếm tỷ lệ 45,0%). Mô hình hồi quy Cox đã chỉ ra 10 trên 11 biến số có tác động mang ý nghĩa thống kê rõ rệt đến hiệu quả hoàn trả khoản vay:

• Phát hiện 1: Ứng dụng kênh bán hàng số và thâm niên kinh doanh giúp giảm mạnh xác suất vỡ nợ. Trong 110 hồ sơ vỡ nợ, có tới 74 cơ sở (chiếm 67,3%) chỉ vận hành kênh bán hàng truyền thống, trong khi ở nhóm 90 khách hàng hoàn trả tốt có tới 63 cơ sở (chiếm 70,0%) đã thiết lập kênh thương mại điện tử. Về thâm niên, 73,6% (81/110) trường hợp vỡ nợ thuộc nhóm chủ cơ sở có dưới 3 năm kinh nghiệm thương trường. Ngược lại, 91,1% (82/90) khách hàng trả nợ tốt sở hữu thâm niên từ 3 năm trở lên.

• Phát hiện 2: Tỷ lệ nắm giữ cổ phần chi phối và quyền sở hữu nhà ở tạo rào cản phòng ngừa nợ xấu hiệu quả. Có tới 85,5% (94/110) trường hợp vỡ nợ xảy ra ở nhóm chủ doanh nghiệp chỉ nắm giữ dưới hoặc bằng 50% vốn cổ phần. Mặt khác, những chủ hộ kinh doanh đang phải thuê nhà để ở chiếm tỷ trọng áp đảo trong danh sách nợ quá hạn, trong khi nhóm sở hữu nhà riêng (118 cá nhân trong toàn bộ mẫu) thể hiện tỷ lệ an toàn tín dụng vượt trội.

• Phát hiện 3: Cơ cấu ngành nghề và mức độ biến động doanh thu 6 tháng quyết định tốc độ suy giảm khả năng chi trả. Ngành thương mại bán lẻ đạt tỷ lệ an toàn cao nhất với 31,5% mẫu không phát sinh nợ xấu lớn nhờ chu kỳ tiền mặt ngắn từ 1 đến 2 tháng. Trái lại, lĩnh vực xây dựng và tiểu thủ công nghiệp ghi nhận tỷ số nguy cơ vỡ nợ tăng gấp 1,8 lần do chu kỳ vốn kéo dài từ 6 đến 12 tháng. Khách hàng có biên độ dao động doanh thu trong 6 tháng gần nhất vượt quá mức 30% có nguy cơ vỡ nợ cao gấp 2,4 lần nhóm duy trì dòng tiền ổn định.

Bảng tổng hợp phân bổ mẫu nghiên cứu theo trạng thái hoàn trả (n = 200):

Thảo luận kết quả

Các phát hiện thực nghiệm phản ánh sâu sắc bản chất vận hành của kinh tế vi mô tại Việt Nam. Việc chủ sở hữu nắm giữ trên 50% cổ phần gắn liền trách nhiệm cá nhân tối cao với sự sống còn của doanh nghiệp, từ đó hạn chế tối đa tâm lý ỷ lại và tình trạng thoái lui nghĩa vụ nợ. Ứng dụng kênh bán hàng số giúp doanh nghiệp duy trì dòng tiền phân tán, giảm sự lệ thuộc vào các điểm bán mặt bằng vật lý vốn chịu nhiều áp lực chi phí cố định.

Khi biểu diễn bằng biểu đồ đường cong sinh tồn tích lũy Kaplan-Meier, khoảng cách an toàn giữa nhóm doanh nghiệp có kênh bán hàng số và nhóm thuần truyền thống có xu hướng dãn rộng rõ rệt từ tháng vay thứ 4 đến tháng thứ 9. Kết quả này hoàn toàn tương thích với các nghiên cứu tài chính quốc tế về năng lực thích ứng công nghệ. Bên cạnh đó, số lượng khách hàng trên 50 đối tác giúp phân tán rủi ro công nợ, đảm bảo khi một vài người mua chậm trễ thì doanh nghiệp vẫn giữ vững khả năng thanh toán khoản vay định kỳ hàng tháng (EMI).

Biểu đồ mô phỏng đường cong sinh tồn (Tỷ lệ duy trì trả nợ đúng hạn qua các tháng):
         T1    T2    T3    T4    T5    T6    T7    T8    T9    T10-12

Đề xuất và khuyến nghị

• Hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng tự động: Các ngân hàng thương mại cần cấu trúc lại hệ thống Credit Scoring bằng cách tích hợp 5 biến số thực nghiệm có trọng số cao, bao gồm: tỷ lệ sở hữu trên 50%, sự hiện diện của kênh bán hàng số, số lượng đối tác trên 50 khách hàng, độ biến động doanh thu 6 tháng dưới 30%, và thâm niên hoạt động từ 3 năm trở lên. Mục tiêu hướng tới là giảm thiểu 20% đến 30% tỷ lệ nợ xấu phát sinh trong vòng 6 đến 12 tháng sau khi triển khai áp dụng.

• Tối ưu hóa giải pháp cấp vốn dựa trên dữ liệu dòng tiền: Các công ty Fintech và nền tảng P2P Lending cần đẩy mạnh liên kết cổng thông tin trực tiếp với ví điện tử, phần mềm quản lý bán hàng POS và sàn thương mại điện tử để thẩm định dòng tiền thực theo ngày. Phương thức này cho phép phê duyệt hạn mức tín dụng linh hoạt từ 100 đến 500 triệu đồng trong thời gian xử lý dưới 24 giờ, giải quyết dứt điểm điểm nghẽn thiếu báo cáo tài chính chính thức của hộ kinh doanh.

• Tái cấu trúc mô hình vận hành và quản trị dòng tiền nội bộ: Chủ doanh nghiệp siêu nhỏ và hộ kinh doanh cần chủ động đa dạng hóa tệp khách hàng vượt mốc 50 đầu mối, tránh phụ thuộc vào một vài khách hàng lớn. Đồng thời, cơ sở cần thiết lập kênh bán hàng trực tuyến đa kênh và kiểm soát biên độ dao động doanh thu hàng tháng không vượt quá 30% nhằm duy trì điểm xếp hạng tín dụng nội bộ ở mức tối ưu liên tục trong 12 tháng kinh doanh.

• Ban hành cơ chế thử nghiệm và bảo lãnh tín dụng vi mô: Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lý cần sớm hoàn thiện khung pháp lý thử nghiệm (Sandbox) cho hoạt động cho vay ngang hàng (P2P Lending), kết hợp mở rộng quỹ bảo lãnh tín dụng địa phương không yêu cầu tài sản thế chấp. Động thái này nhằm mục tiêu nâng tỷ lệ hộ kinh doanh tiếp cận được dòng vốn chính thức từ mức 24% hiện nay lên trên 50% trong giai đoạn trung hạn 2021-2025.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Cán bộ quản trị rủi ro và thẩm định tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Khai thác bộ 10 biến số then chốt và các hệ số nguy cơ từ mô hình Cox để thiết lập tiêu chí sàng lọc hồ sơ vay tín chấp không có tài sản bảo đảm, giúp phân loại chính xác người vay tốt và người vay tiềm ẩn nguy cơ nợ xấu.

• Nhà sáng lập và giám đốc công nghệ tại các công ty Fintech, P2P Lending: Ứng dụng thuật toán phân tích sinh tồn để xây dựng phần mềm chấm điểm tín nhiệm tự động, tối ưu hóa quy trình giải ngân các gói vay từ 100 triệu đến 1 tỷ đồng cho khách hàng tiểu thương số.

• Chủ doanh nghiệp siêu nhỏ, nhà khởi nghiệp và chủ hộ kinh doanh: Nắm bắt tường tận các tiêu chuẩn định lượng mà định chế tài chính sử dụng để chấm điểm tín dụng, từ đó chủ động cơ cấu lại tỷ lệ góp vốn trên 50%, minh bạch hóa dòng tiền 6 tháng và số hóa kênh phân phối để nâng cao năng lực huy động vốn.

• Giảng viên, học viên cao học và chuyên gia phân tích kinh tế: Sử dụng công trình như một tài liệu tham khảo mẫu mực về việc ứng dụng mô hình Cox Proportional Hazards trong phân tích dữ liệu rủi ro tài chính thực nghiệm tại các nền kinh tế mới nổi.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao mô hình hồi quy Cox lại ưu việt hơn mô hình hồi quy Logistic trong phân tích rủi ro tín dụng?
Mô hình Logistic chỉ phân loại nhị phân trạng thái vỡ nợ hoặc không tại một thời điểm cố định. Trong khi đó, mô hình Cox là phương pháp bán tham số cho phép phân tích toàn diện yếu tố thời gian dẫn tới vỡ nợ (Time-to-default) và xử lý chuẩn xác các dữ liệu bị kiểm duyệt (Censored data) của các khoản vay 10 đến 12 tháng đang diễn ra an toàn.

2. Kênh bán hàng số giúp giảm thiểu nguy cơ nợ xấu của doanh nghiệp siêu nhỏ như thế nào?
Dữ liệu thực nghiệm chứng minh 67,3% doanh nghiệp vỡ nợ chỉ bán hàng truyền thống. Kênh số hóa giúp cơ sở mở rộng thị trường, thu tiền bán hàng nhanh qua ví điện tử hoặc chuyển khoản, duy trì dòng tiền ổn định liên tục hàng ngày để thanh toán đầy đủ các khoản trả góp hàng tháng (EMI).

3. Vì sao tỷ lệ sở hữu vốn của chủ doanh nghiệp trên 50% lại là tiêu chí thẩm định quan trọng?
Nghiên cứu chỉ ra 85,5% ca nợ xấu rơi vào nhóm chủ sở hữu nắm dưới hoặc bằng 50% vốn. Khi sở hữu cổ phần chi phối trên 50%, người chủ có toàn quyền quyết định chiến lược, gắn liền tài sản cá nhân với sự tồn tại của doanh nghiệp, tạo động lực cao nhất để hoàn trả nợ đúng hạn.

4. Doanh nghiệp không có tài sản thế chấp cần chuẩn bị gì để nâng cao khả năng duyệt vay tín chấp?
Doanh nghiệp cần chứng minh thâm niên kinh doanh từ 3 năm trở lên, duy trì tệp khách hàng thường xuyên trên 50 đối tác, giữ mức biến động doanh thu 6 tháng gần nhất dưới 30% và tích hợp tối thiểu một kênh bán hàng trực tuyến hoạt động hiệu quả.

5. Đặc thù ngành nghề ảnh hưởng như thế nào đến tốc độ vỡ nợ của khoản vay?
Ngành thương mại bán lẻ có chu kỳ quay vòng vốn ngắn từ 1 đến 2 tháng nên tỷ lệ trả nợ đúng hạn cao nhất. Ngược lại, ngành xây dựng và sản xuất có chu kỳ luân chuyển vốn kéo dài 6 đến 12 tháng, khiến áp lực thanh khoản gia tăng và đẩy tỷ số nguy cơ vỡ nợ lên cao hơn.

Kết luận

• Đề tài đã xác lập và kiểm định thành công 10 yếu tố có ý nghĩa thống kê quyết định trực tiếp đến hiệu quả hoàn trả nợ vay của khách hàng doanh nghiệp siêu nhỏ tại Việt Nam.
• Đóng góp học thuật nổi bật là việc phát hiện và đưa vào mô hình 5 biến số thực nghiệm mới bao gồm: tỷ lệ sở hữu vốn chi phối, kênh bán hàng số, số lượng đối tác khách hàng, độ ổn định doanh thu 6 tháng và thâm niên hoạt động thực tế.
• Giá trị ứng dụng được củng cố vững chắc thông qua việc phân tích chuyên sâu bộ dữ liệu 200 hồ sơ vay tín chấp thực tế giai đoạn 2018-2019 từ VPBank và nền tảng Lendbiz.
• Lộ trình tiếp theo đòi hỏi các tổ chức tín dụng nhanh chóng số hóa quy trình thẩm định, tích hợp hàm nguy cơ sinh tồn vào hệ thống quản trị rủi ro tự động hóa trong vòng 6 đến 12 tháng tới.
• Để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững, các định chế tài chính, doanh nghiệp Fintech và cơ quan quản lý nhà nước cần tăng cường liên kết, triển khai các giải pháp cấp vốn dựa trên công nghệ nhằm mở rộng dòng vốn tín dụng an toàn cho hơn 5,2 triệu hộ kinh doanh trên toàn quốc.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY, HANOI VIETNAM JAPAN UNIVERSITY --------------------------- PHAM THANH DUNG DETERMINANTS OF LOAN REPAYMENT PERFORMANCE OF MICROBUSINESS BORROWERS IN VIETNAM MAJOR: MASTER OF BUSINESS ADMINISTRATION CODE: 8340101.01 RESEARCH SUPERVISORS: Prof. HIROSHI MORITA Assoc. VU ANH DUNG Hanoi, 2020 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] THESIS ACKNOWLEDGMENT Foremost, I would like to express my sincere gratitude to my advisors Dr. Vu Anh Dung and Dr.

Hiroshi Morita for the support of my Thesis study and research, for their motivation, and immense knowledge, as well their experience in the field. Their guidance has helped me much in the time of research and writing of this thesis. Besides my advisors, I would like to sincerely thank the rest of my thesis committee: Prof. Tran Thi Lien, Dr.

Tran Thi Bich Hanh, and especially Dr. Yoshifumi Hino, for their encouragement, insightful comments, and hard questions. My thanks also go to Ms. Nguyen Thi Huong, MBA program assistant who has enthusiastically supported me in the process of completing the procedure, as well as connecting for smooth communication between students and advisors in the time of my doing research.

i LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] TABLE OF THE CONTENTS ABSTRACT. iv LIST OF TABLES. vi LIST OF FIGURES. vii LIST OF DEFINITIONS AND ABBREVIATIONS.

viii CHAPTER ONE: INTRODUCTION. Background of the Problem. Statement of the Problems. Objectives of the Study.

Scope of the Study. Structure of the research.6 CHAPTER TWO: LITERATURE REVIEW. Concept and Definition. Related Literature Reviews to the Variables Used in the Study.

Cox Regression Model .1 Comparison of models on the random sample .26 CHAPTER THREE: DATA AND METHODOLOGY. Description of the Study Area. Sampling procedure and technique. Variables in the Research 3.

Method for Data Analysis .6 Summary of Cox Model factors in this research.38 ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSIONS. Results of the Cox Proportional Hazard Model .51 CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS. Recommendations for Further Research. Limitations of the Study .73 iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABSTRACT Introduction: Vietnam is a developing economy where the service industry and light industry account for a big percentage of businesses in the economy.

Businesses in these sectors are almost small and micro enterprises and household/family businesses (MSEs). They are always in need of capital for their activities. However, it’s very difficult for them to get access to loans from banks and credit organizations. Because they almost don’t have collateral to secure for their loan and are not able to provide an eligible financial statement which is usually required by banks.

Consequently, banks or creditors are not interested in offering loan to such clients because they usually don’t have collaterals and have difficulties in providing documents as required by banks, which is very risky to a bank if they accept such types of customers, whereas, there are not enough tools to define and mitigate relevant risk. It’s very difficult for them to determine which are key factors affecting on loan repayment performance of micro-businesses in Vietnam, especially when using cash in payment is still popular, which makes banks find it more difficult and not interested in loans for micro business. So, detailed research on the determinants of loan repayment performance of micro-businesses in Vietnam is essential Objectives: The objectives of this research is to analyze the determinants of credit risk of loan repayment performance of micro-businesses in Vietnam Methodology: A study was conducted on 200 enterprises and household businesses who have taken loans from Banks and P2P lending companies in Vietnam in 24 months starting from Jan 2018 to the end of 2019 (Regarding the average term of a loan is 12 months). The data used in this study was the secondary data from a joint-stock commercial bank and a P2P Lending company in Vietnam.

The Cox regression model is used with twelve explanatory variables. Loan repayment status/Default rate is the dependent variable, while twelve characteristics of borrower and the enterprise owned by the borrower’s characteristics are considered as explanatory variables. In this case, the value of the dependent variable (loan repayment status) is 0 and 1, if borrowers defaulted it takes 1 and otherwise 0. Results: Ten out of eleven significant factors identified through the relevant model are: Gender, Age, Housing, Educational level, Business sector, Years in business, Percentage of share, Digital sales channel, Number of Clients, and Turnover stability in 6 latest months, are the key factors that affect the loan repayment performance.

Among them, 5 new factors which are analyzed regarding Vietnam iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] economy’s characteristics and as a result of this Research are: Percentage of share owning, Digital sales channel, Number of clients, Turnover stability in 6 latest months and Years in Business. Conclusion: Hence, regarding the Research’s result, Banks and financial companies can use it to build their credit scoring models or system. Accordingly, increase their ability in risk management as well as enhance their desire in helping MSEs get the loan that suitable and necessary for them, which is very important to improve economic growth. Policymakers should pay attention to issue more proper policy to further support for MSEs who have been given with not enough financial as well as non-financial aids.

Furthermore, enterprise’s stakeholders can use this research’s result to increase performance rating for themselves and improve its rating to banks and creditors. Keywords: Credit risk; Loan repayment performance; Microcredit; Micro business; Cox Regression model. v LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF TABLES Table 2.1 Comparison of models on the random sample .2: Description of independent variables .1: Status of repayment.3: Summary statistics for continuous variables .4: Univariate analysis result for each covariate .5: Multivariate Cox Proportional Hazards Regression results.6: Final model of Cox PH .7: Cox Model with Time-Dependent Covariates. Analysis of The variable of “Business sector” as categorical variable.48 vi LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF FIGURES Figure 1.1 Enterprise size categorizes by capital scale and labor scale.

2 vii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LIST OF DEFINITIONS AND ABBREVIATIONS Asymmetric information Information failure occurs when one party to an economic transaction possesses greater material knowledge than the other party Adverse selection Adverse selection is when sellers have information that buyers do not have, or vice versa, about some aspect of product quality Banks A financial institution that accepts deposits from the public and creates Demand Deposit. Lending activities can be performed either directly or indirectly through capital markets Creditors A creditor is a party (e., person, organization, company, or government) that has a claim on the services of a second party. It is a person or institution to whom money is owed Credit Scoring Creditworthiness test system or also known as Credit Risk Rating system Credit risk The risk of default on a debt that may arise from a borrower failing to make required payments, including both principal and interest Debtor A debtor (also, debitor) is an entity that owes a debt to another entity. The entity may be an individual, a firm, a government, a company or other legal person F&B Food and Beverage industry Financial company One that makes loans.

It may offer loans to both individuals and businesses. Usually, when we think of a financial company, we think of one that offers short- term loans to individuals. However, it may extend credit to businesses, both small and large, as well. HHs Household business or family business MSEs Micro and small enterprises MSMEs Micro, small and medium enterprises.

Microcredit Microcredit is the extension of very small loans (microloans) to impoverished borrowers who typically lack collateral, steady employment, or verifiable credit history. Microfinance A category of financial services targeting individuals viii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] and small businesses who lack access to conventional banking and related services. Microfinance includes microcredit, the provision of small loans to poor clients; savings and checking accounts; micro-insurance; and payment systems NPL Non-Performing-Loan is a loan that is in default or close to being in default. Many loans become non- performing after being in default for 90 days, but this can depend on the contract terms.

Loan repayment Repayment of part of a loan, usually includes principal and interest, monthly P2P Lending company Peer-to-peer lending, also abbreviated as P2P lending, is the practice of lending money to individuals or businesses through online services that match lenders with borrowers. Peer-to-peer lending companies often offer their services online, and attempt to operate with lower overhead and provide their services more cheaply than traditional financial institutions Working capital is defined as current assets minus current liabilities Secured loan A secured loan is a loan in which the borrower pledges some asset (e. a car or property) as collateral for the loan, which then becomes a secured debt owed to the creditor who gives the loan. SMEs Small and medium enterprises Unsecured loan An unsecured loan is a loan that is issued and supported only by the borrower's creditworthiness, rather than by any type of collateral.

Unsecured loans—sometimes referred to as signature loans or personal loans—are approved without the use of a property or other assets as collateral. ix LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER ONE: INTRODUCTION 1. Background of the Problem Micro enterprises and trading households (MSEs) play a vital role in the economic growth of Vietnam. MSEs not only contribute to GDP of Vietnam, but also help create millions of jobs which make direct contribution to reduce unemployment and enhance public welfare.

Vietnam is home to 700,000 enterprises registered under the Law on Enterprises and more than 5.2 million trading households, in addition to foreign-invested enterprises. In this case, the private sector accounts for over 60% of the GDP, which undoubtedly makes it a driving force of the economy (The Vietnam Investment Review, 2019). In terms of labor scale, nearly 98% of total enterprises in Vietnam are classified as Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) while large-sized enterprises account for only the remaining 2% (Decree No. Moreover, by the General Statistics Office of Vietnam, in 2017, Vietnam also has more than 5.2 million trading households (HHs) which have similar characteristics as micro enterprises (GSO, 2016).

This research, research subjects are included of both micro-enterprises and trading households, which is abbreviated as MSEs in this document. 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 Enterprise size categorizes by capital scale and labor scale Since 2000, when the Enterprise Law was promulgated, Vietnam is emerging as an attractive and potential address for investors from all over the world. According to the Annual Business Report 2016 by Vietnam Chamber of Commerce and Industry, Vietnam witnessed a considerable increase in the number of new enterprises registered, number of employees, as well as total capital during the 2007-2015 period. In line with the remarkable economic development of Vietnam overall, small and medium-sized enterprises (SMEs) in Vietnam also have experienced amazing growth, especially However, 70-80% MSEs in Vietnam have been facing with many challenges and difficulties.

One of key challenges to them is not having access to finance through formal channels (Banks, other financial companies). According to the Insight Asia survey of SMEs in 4 areas of F&B, supporting industry, fashion apparel and cosmetics which have fewer than 200 employees and now have stable production with workshops but intend to expand, or relocate its production / service area, 62% of the respondents said that they faced difficulties in capital (mainly to invest in factories, machinery. 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] In recent years, it is easier for MSEs to get a loan due to an increase in credit channels to them. Some banks and financial companies such as VPBank, FEcredit, MSB, etc… have started offering loans to MSEs, but the number is still limited.