Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng tmcp á châu trên địa bàn tp hcm 2023

Tài liệu nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng tmcp á châu trên, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

• Tác giả: Chung Thùy Ngân
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Thị Anh Thư
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Vay Vốn Tại Ngân Hàng Á Châu
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu chung
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. KẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 2.1. KHÁI QUÁT VỀ CHO VAY KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN
• 2.1.1. Khái niệm cho vay khách hàng cá nhân
• 2.1.2. Đặc điểm của cho vay khách hàng cá nhân
• 2.1.3. Phân loại cho vay khách hàng cá nhân của các NHTM
• 2.1.3.1. Căn cứ vào mục đích vay
• 2.1.3.2. Căn cứ vào phương thức cho vay
• 2.1.3.3. Căn cứ theo thời hạn khoản vay
• 2.1.3.4. Căn cứ theo hình thức bảo đảm
• 2.1.3.5. Căn cứ vào nguồn gốc của khoản nợ
• 2.2. CÁC LÝ THUYẾT VỀ HÀNH VI CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG
• 2.2.1. Thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action)
• 2.2.2. Thuyết hành vi hoạch định TPB (Theory of Planned Behaviour)
• 2.2.3. Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model)
• 2.3. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH VAY VỐN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN
• 2.4. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.5. THẢO LUẬN VÀ XÁC ĐỊNH KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU
• 2.6. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. XÂY DỰNG BẢNG HỎI
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ SỐ LIỆU
• 3.4.1. Phân tích thống kê mô tả
• 3.4.2. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
• 3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 3.4.4. Phân tích hồi qui và tương quan
• 3.4.5. Phân tích phương sai (ANOVA)
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. ĐẶC ĐIỂM MẪU KHẢO SÁT
• 4.2. KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO BẰNG CRONBACH’S ALPHA
• 4.2.1. Kiểm định yếu tố độc lập
• 4.2.2. Kiểm định yếu tố phụ thuộc
• 4.3. PHÂN TÍCH KHÁM PHÁ NHÂN TỐ EFA
• 4.3.1. Phân tích nhân tố EFA cho biến độc lập
• 4.3.2. EFA yếu tố phụ thuộc
• 4.4. PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐA BIẾN
• 4.4.1. Phân tích Pearson
• 4.4.2. Phân tích hồi quy đa biến
• 4.5. ĐỐI TÌM CÁC VI PHẠM GIẢ ĐỊNH CẦN THIẾT
• 4.6. THẢO LUẬN KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY
• 4.7. KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT
• 4.7.1. Kiểm định khác biệt theo giới tính
• 4.7.2. Kiểm định khác biệt theo độ tuổi
• 4.7.3. Kiểm định khác biệt theo thu nhập
• 4.7.4. Kiểm định khác biệt theo trình độ học vấn
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1.1. Hoàn thiện chính sách tín dụng
• 5.1.2. Xây dựng lãi suất cho vay cạnh tranh
• 5.1.3. Chú trọng xây dựng thương hiệu ngân hàng
• 5.1.4. Cải thiện và nâng cao chất lượng dịch vụ
• 5.1.5. Gia tăng sức ảnh hưởng người thân
• 5.1.6. Nâng cao và chú trọng đến sự thuận tiện
• 5.1.7. Tăng cường hoạt động chiêu thị
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 5.2.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Quyết Định Vay Vốn Ngân Hàng Á Châu ACB

Ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, kết nối vốn nhàn rỗi với người có nhu cầu. Các ngân hàng thương mại (NHTM) ngày càng tăng về số lượng và chất lượng, đặc biệt là hoạt động tín dụng. Dù khách hàng cá nhân (KHCN) có giao dịch nhỏ hơn khách hàng doanh nghiệp, việc quản trị tín dụng hiệu quả với KHCN là rất quan trọng. Kinh tế phát triển làm tăng nhu cầu giao dịch ngân hàng của KHCN, đòi hỏi sự quan tâm hơn đến hoạt động cho vay KHCN. Đẩy mạnh tín dụng là thách thức, đòi hỏi đổi mới chất lượng phục vụ, khuyến mãi, ưu đãi, tăng lãi suất tiền gửi, giảm lãi vay và đơn giản hóa thủ tục. Việc tìm hiểu nguyên nhân KHCN chọn ngân hàng nào để vay vốn và yếu tố tác động đến quyết định là cần thiết. Theo báo cáo của ACB (2023), cạnh tranh gay gắt làm giảm số lượng KHCN vay vốn, ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng từ 2020-2022. Doanh số vay, lợi nhuận và dư nợ tín dụng cũng giảm theo. Cho vay là hoạt động mang lại lợi nhuận cao nhất cho ACB, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế. ACB nên tập trung phát triển cho vay KHCN. Trước đây, các NHTM tập trung vào khách hàng doanh nghiệp, tạo ra sự cạnh tranh gay gắt và giảm lợi nhuận. KHCN lại tạo ra sự phát triển mạnh mẽ và hiệu quả hơn. Vì vậy, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn tại Ngân hàng Á Châu (ACB) là rất quan trọng.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Quyết Định Vay Vốn Tại ACB

Quyết định vay vốn đóng vai trò then chốt đối với sự phát triển của cả cá nhân và doanh nghiệp. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tiếp cận nguồn vốn để đầu tư, mở rộng kinh doanh hoặc đáp ứng các nhu cầu tài chính cá nhân. Việc vay vốn hiệu quả không chỉ giúp khách hàng đạt được mục tiêu tài chính mà còn góp phần vào sự tăng trưởng kinh tế chung. Do đó, việc nghiên cứu và hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định này là vô cùng quan trọng, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng cạnh tranh.

1.2. Mục Tiêu Nghiên Cứu Về Quyết Định Vay Vốn ACB

Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định và đánh giá các yếu tố then chốt tác động đến quyết định vay vốn của khách hàng tại Ngân hàng Á Châu (ACB). Mục tiêu chính là cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi của khách hàng vay vốn, từ đó giúp ACB và các tổ chức tài chính khác xây dựng chiến lược và chính sách phù hợp để thu hút và phục vụ khách hàng một cách hiệu quả hơn. Việc nghiên cứu này cũng nhằm mục đích đề xuất các giải pháp để cải thiện quy trình vay vốn, nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

II. Thách Thức Về Quyết Định Vay Vốn Tại Ngân Hàng ACB

ACB đối mặt với nhiều thách thức trong việc thu hút khách hàng vay vốn, đặc biệt là KHCN. Sự cạnh tranh từ các NHTM khác tạo áp lực lớn. Các yếu tố vĩ mô như lãi suất và chính sách tín dụng cũng ảnh hưởng đến quyết định vay vốn. Bên cạnh đó, việc đánh giá rủi ro tín dụng và đảm bảo chất lượng danh mục cho vay cũng là một thách thức lớn. ACB cần hiểu rõ những yếu tố này để đưa ra các giải pháp phù hợp và duy trì lợi thế cạnh tranh.

2.1. Cạnh Tranh Lãi Suất Vay Vốn ACB Và Thị Trường

Lãi suất là yếu tố quan trọng trong quyết định vay vốn. ACB cần cân nhắc mức lãi suất cạnh tranh so với các ngân hàng khác. Mức lãi suất hấp dẫn có thể thu hút khách hàng, nhưng cần đảm bảo lợi nhuận cho ngân hàng và quản lý rủi ro. Việc đưa ra các chương trình khuyến mãi lãi suất hoặc các gói vay ưu đãi có thể giúp ACB cạnh tranh hiệu quả hơn trên thị trường.

2.2. Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng Quyết Định Vay Vốn ACB

Đánh giá rủi ro tín dụng là yếu tố then chốt trong hoạt động cho vay của ACB. Việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro nợ xấu và duy trì sự ổn định tài chính. ACB cần sử dụng các công cụ và phương pháp đánh giá rủi ro hiệu quả, đồng thời tuân thủ các quy định về quản lý rủi ro của Ngân hàng Nhà nước để đảm bảo hoạt động cho vay an toàn và hiệu quả.

2.3. Thủ Tục Vay Vốn Phức Tạp Và Thời Gian Xử Lý

Thủ tục vay vốn rườm rà, phức tạp và thời gian xử lý hồ sơ kéo dài là một rào cản lớn đối với khách hàng. ACB cần đơn giản hóa quy trình vay vốn, giảm thiểu các thủ tục không cần thiết và rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ để tạo sự thuận tiện cho khách hàng. Việc ứng dụng công nghệ vào quy trình vay vốn, như vay online, có thể giúp ACB nâng cao hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

III. Cách Chính Sách Tín Dụng Ảnh Hưởng Quyết Định Vay ACB

Chính sách tín dụng của ACB có tác động lớn đến quyết định của khách hàng. Chính sách thông thoáng, linh hoạt và phù hợp với nhu cầu của khách hàng sẽ khuyến khích họ vay vốn. Ngược lại, chính sách quá khắt khe hoặc không phù hợp có thể làm giảm sự hấp dẫn của các sản phẩm tín dụng của ACB. Theo kết quả nghiên cứu, “Chính sách tín dụng - CSTD” có hệ số Beta = 0,351, cho thấy tác động lớn của yếu tố này. ACB cần thường xuyên rà soát và điều chỉnh chính sách để đáp ứng nhu cầu thị trường.

3.1. Ảnh Hưởng Của Điều Kiện Vay Vốn ACB Đến Quyết Định

Các điều kiện vay vốn, bao gồm lãi suất, thời hạn vay, tài sản đảm bảo và các khoản phí liên quan, có ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định vay vốn của khách hàng. Điều kiện vay vốn càng ưu đãi, khách hàng càng có xu hướng vay vốn nhiều hơn. ACB cần đưa ra các gói vay với điều kiện hấp dẫn, phù hợp với từng phân khúc khách hàng để thu hút khách hàng và tăng trưởng tín dụng.

3.2. Tác Động Của Thủ Tục Vay Vốn ACB Đến Quyết Định

Thủ tục vay vốn đơn giản, nhanh chóng và thuận tiện sẽ tạo sự hài lòng cho khách hàng và khuyến khích họ vay vốn. ACB cần đơn giản hóa quy trình vay vốn, giảm thiểu các thủ tục không cần thiết và rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ để tạo sự thuận tiện cho khách hàng. Việc ứng dụng công nghệ vào quy trình vay vốn, như vay online, có thể giúp ACB nâng cao hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

3.3. Tính Minh Bạch Chính Sách Vay Vốn ACB

Sự minh bạch trong chính sách vay vốn là yếu tố quan trọng để tạo dựng niềm tin với khách hàng. ACB cần cung cấp thông tin đầy đủ, rõ ràng và dễ hiểu về các điều kiện vay vốn, lãi suất, phí và các quy định liên quan. Việc công khai minh bạch thông tin giúp khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt và tránh những rủi ro không đáng có.

IV. Bí Quyết Lãi Suất Vay Ảnh Hưởng Đến Vay Vốn Ngân Hàng ACB

Lãi suất vay vốn là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng. Mức lãi suất cạnh tranh so với các ngân hàng khác sẽ thu hút khách hàng. Bên cạnh đó, sự minh bạch về lãi suất và các khoản phí liên quan cũng rất quan trọng. Theo kết quả nghiên cứu, “Lãi suất - LS” có hệ số Beta = 0,276, cho thấy tác động đáng kể của yếu tố này. ACB cần đưa ra các gói lãi suất linh hoạt và phù hợp với từng đối tượng khách hàng.

4.1. So Sánh Lãi Suất Vay Vốn ACB Với Đối Thủ

Khách hàng thường so sánh lãi suất vay vốn của ACB với các ngân hàng khác trước khi đưa ra quyết định. Do đó, ACB cần thường xuyên theo dõi và so sánh lãi suất của mình với đối thủ cạnh tranh để đảm bảo mức lãi suất cạnh tranh. Việc đưa ra các chương trình khuyến mãi lãi suất hoặc các gói vay ưu đãi có thể giúp ACB cạnh tranh hiệu quả hơn trên thị trường.

4.2. Tác Động Của Biến Động Lãi Suất Đến Vay Vốn ACB

Biến động lãi suất có thể ảnh hưởng lớn đến quyết định vay vốn của khách hàng. Khi lãi suất tăng, khách hàng có xu hướng trì hoãn quyết định vay vốn hoặc tìm kiếm các nguồn vốn khác với lãi suất thấp hơn. ACB cần có chính sách quản lý rủi ro lãi suất hiệu quả và cung cấp thông tin đầy đủ cho khách hàng về các rủi ro liên quan đến biến động lãi suất.

4.3. Chương Trình Ưu Đãi Lãi Suất Vay Vốn ACB

Các chương trình ưu đãi lãi suất có thể là một công cụ hiệu quả để thu hút khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng tín dụng. ACB có thể đưa ra các chương trình ưu đãi lãi suất cho khách hàng mới, khách hàng thân thiết hoặc khách hàng vay vốn với mục đích cụ thể, như mua nhà hoặc mua xe. Việc truyền thông hiệu quả về các chương trình ưu đãi lãi suất có thể giúp ACB thu hút sự chú ý của khách hàng và tăng cường nhận diện thương hiệu.

V. Cách Thương Hiệu Ngân Hàng Ảnh Hưởng Quyết Định Vay ACB

Thương hiệu ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong quyết định vay vốn của khách hàng. Một thương hiệu uy tín, được biết đến rộng rãi và có dịch vụ tốt sẽ tạo được lòng tin và thu hút khách hàng. Theo kết quả nghiên cứu, “Thương hiệu ngân hàng - THNH” có hệ số Beta = 0,223, cho thấy tầm quan trọng của yếu tố này. ACB cần đầu tư vào xây dựng và phát triển thương hiệu, nâng cao uy tín trên thị trường.

5.1. Mức Độ Nhận Diện Thương Hiệu Ngân Hàng ACB

Mức độ nhận diện thương hiệu là yếu tố quan trọng để thu hút khách hàng. Khách hàng có xu hướng lựa chọn các ngân hàng có thương hiệu được biết đến rộng rãi và có uy tín trên thị trường. ACB cần đầu tư vào các hoạt động quảng bá thương hiệu, xây dựng mối quan hệ với cộng đồng và tham gia các sự kiện lớn để nâng cao mức độ nhận diện thương hiệu.

5.2. Uy Tín Và Lịch Sử Hoạt Động Của Ngân Hàng ACB

Uy tín và lịch sử hoạt động của ngân hàng là yếu tố quan trọng để tạo dựng niềm tin với khách hàng. Khách hàng có xu hướng lựa chọn các ngân hàng có lịch sử hoạt động lâu đời, uy tín và có thành tích tốt trong hoạt động kinh doanh. ACB cần duy trì và phát huy uy tín của mình, đồng thời tuân thủ các quy định của pháp luật và đạo đức kinh doanh.

5.3. Đánh Giá Của Khách Hàng Về Ngân Hàng ACB

Đánh giá của khách hàng về ngân hàng có ảnh hưởng lớn đến quyết định vay vốn của những khách hàng khác. ACB cần chú trọng nâng cao chất lượng dịch vụ, giải quyết khiếu nại của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả, đồng thời lắng nghe ý kiến phản hồi của khách hàng để cải thiện hoạt động kinh doanh.

VI. Hàm Ý Quản Trị Để Tăng Quyết Định Vay Vốn Tại ACB

Để thu hút khách hàng cá nhân vay vốn, ACB cần hoàn thiện chính sách tín dụng, xây dựng lãi suất cho vay cạnh tranh, chú trọng xây dựng thương hiệu ngân hàng, cải thiện và nâng cao chất lượng dịch vụ, tăng cường ảnh hưởng người thân, nâng cao và chú trọng đến sự thuận tiện, tăng cường hoạt động chiêu thị. Đây là những yếu tố then chốt mà ACB cần tập trung vào để đạt được mục tiêu tăng trưởng tín dụng và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

6.1. Hoàn Thiện Chính Sách Tín Dụng ACB

Chính sách tín dụng cần được thiết kế linh hoạt và phù hợp với từng phân khúc khách hàng. ACB cần thường xuyên rà soát và điều chỉnh chính sách để đáp ứng nhu cầu thị trường, đồng thời đảm bảo tính minh bạch và dễ hiểu. Các điều kiện vay vốn cần được công khai rõ ràng và các thủ tục vay vốn cần được đơn giản hóa để tạo sự thuận tiện cho khách hàng.

6.2. Nâng Cao Chất Lượng Dịch Vụ ACB

Chất lượng dịch vụ là yếu tố quan trọng để tạo sự hài lòng cho khách hàng. ACB cần đào tạo đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, tận tình và chu đáo, đồng thời đầu tư vào cơ sở vật chất và công nghệ để nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Các kênh giao dịch cần được đa dạng hóa và hoạt động ổn định để đáp ứng nhu cầu của khách hàng mọi lúc mọi nơi.

6.3. Ứng Dụng Công Nghệ Để Cải Thiện Trải Nghiệm ACB

Ứng dụng công nghệ vào quy trình vay vốn là một xu hướng tất yếu trong bối cảnh hiện nay. ACB cần đầu tư vào các giải pháp công nghệ, như vay online, để giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và công sức. Việc ứng dụng công nghệ cũng giúp ACB nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm chi phí. Ứng dụng ACB ONE cần được tối ưu hóa để mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động tín dụng cá nhân giữ vai trò huyết mạch trong cơ cấu doanh thu và biên lợi nhuận của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM). Trong giai đoạn 2020–2022, trước áp lực thắt chặt tiền tệ từ Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và sự cạnh tranh khốc liệt giữa các tổ chức tín dụng, mức tăng trưởng dư nợ cho vay của Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) tại khu vực TP.HCM đã ghi nhận sự sụt giảm 5,39% trong năm 2022 so với năm 2021, kéo theo sự suy giảm về doanh số và lợi nhuận bán lẻ.

Thực trạng này đặt ra yêu cầu cấp thiết phải chuẩn hóa và lượng hóa các rào cản hành vi của khách hàng cá nhân (KHCN). Khách hàng vay vốn cá nhân thường có thói quen giao dịch tiền mặt, dữ liệu chứng minh tài chính phân tán, nhạy cảm với biến động lãi suất và chịu tác động mạnh từ các quy chuẩn xã hội.

Đề tài "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu trên địa bàn TP.HCM" do tác giả Chung Thùy Ngân thực hiện (ngành Tài chính – Ngân hàng, mã số: 7 34 02 01, Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM) được xây dựng nhằm giải quyết bài toán cốt lõi: Xác định mô hình hàm lượng hóa quyết định vay vốn bán lẻ của ACB tại thị trường trọng điểm phía Nam.

Mục tiêu cụ thể của dự án:

1. Xác định 07 nhóm nhân tố cốt lõi chi phối hành vi vay vốn của KHCN tại ACB TP.HCM.
2. Đo lường chính xác trọng số tác động ($\beta$) của từng nhân tố thông qua phương pháp hồi quy tuyến tính bội OLS.
3. Đề xuất hệ thống giải pháp và hàm ý quản trị giúp ACB tối ưu hóa chính sách tín dụng, tái cấu trúc biểu phí – lãi suất và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 242 khách hàng cá nhân đã và đang thực hiện các hợp đồng vay vốn thế chấp, tín chấp hoặc thấu chi tại mạng lưới chi nhánh và phòng giao dịch (PGD) của ACB trên địa bàn TP.HCM từ tháng 03/2023 đến tháng 06/2023.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu hành vi vay vốn của KHCN đòi hỏi sự kết hợp giữa lý thuyết kinh tế lượng và tâm lý học hành vi người tiêu dùng. Các mô hình trước đây thường chỉ tiếp cận đơn lẻ ở góc độ chất lượng dịch vụ hoặc lãi suất, thiếu tính bao quát đối với các đặc thù tín dụng bán lẻ tại đô thị lớn.

Tiêu chí so sánh	Hafeez Ur Rehman & Ahmed (2008)	Christos C. Frangos & CS (2012)	Nguyễn Thị Hằng & CS (2021)	Đề tài nghiên cứu ACB TP.HCM (2023)
Thị trường	Ngân hàng bán lẻ Pakistan	Ngân hàng Hy Lạp	Ngân hàng Chính sách (VBSP) TP.HCM	NHTM Cổ phần Á Châu (ACB) TP.HCM
Cỡ mẫu (N)	$N = 358$	$N = 277$	$N = 200$	$N = 242$ (khảo sát thực tế)
Phương pháp	EFA, Hồi quy đa biến	EFA, Logit / OLS	Cronbach's Alpha, EFA, OLS	Cronbach's Alpha, EFA, OLS, ANOVA, P-P Plot
Yếu tố tác động mạnh nhất	Dịch vụ khách hàng	Chất lượng dịch vụ & Hài lòng	Uy tín thương hiệu & Lãi suất	Chính sách tín dụng ($\beta = 0.351$)
Độ giải thích ($R^2$)	$42.5%$	$48.2%$	$51.3%$	$R^2_{adj} = 54.8%$ ($R = 0.748$)

Dựa trên nguyên lý kỹ thuật phân loại yêu cầu MoSCoW, hệ thống các biến định lượng của mô hình được chuẩn hóa theo mức độ ảnh hưởng quyết định:

• Must-Have (Bắt buộc tối ưu): Chính sách tín dụng (CSTD) và Biểu lãi suất cạnh tranh (LS) – chiếm hơn $55%$ tổng trọng số tác động.
• Should-Have (Cần đẩy mạnh): Uy tín thương hiệu ngân hàng (THNH) và Chất lượng dịch vụ tư vấn (CLDV).
• Could-Have (Bổ trợ gia tăng): Hiệu ứng áp lực xã hội/người thân (AHNT), Mạng lưới địa điểm thuận tiện (STT).
• Won't-Have-Now (Điều chỉnh linh hoạt): Hoạt động chiêu thị truyền thống (HDCT) dạng phát tờ rơi, email marketing đại trà.

Thiết kế hệ thống mô hình thực nghiệm

Mô hình nghiên cứu kế thừa nền tảng lý thuyết: Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA, Fishbein & Ajzen, 1975), Thuyết hành vi hoạch định (Theory of Planned Behaviour - TPB, Ajzen, 1991) và Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM, Davis, 1989).

Cấu trúc lược đồ dữ liệu các biến đo lường (Data Schema):

Schema: ACB_Credit_Decision_Model

Phương trình toán học hồi quy tổng quát:

$$QDVV = \beta_0 + \beta_1 CSTD + \beta_2 LS + \beta_3 THNH + \beta_4 CLDV + \beta_5 AHNT + \beta_6 STT + \beta_7 HDCT + \epsilon$$

Methodology

Quy trình nghiên cứu được triển khai chặt chẽ qua hai giai đoạn liên hoàn:

• Nghiên cứu định tính: Tổng hợp cơ sở lý thuyết, lược khảo tài liệu quốc tế và trong nước, tham vấn chuyên gia tín dụng ngân hàng ACB để hiệu chỉnh bảng câu hỏi thang đo Likert 5 mức độ (1 = Rất không đồng ý đến 5 = Rất đồng ý).
• Nghiên cứu định lượng: Thu thập mẫu sơ cấp thông qua phát phiếu trực tiếp và Google Forms tại các quầy giao dịch ACB TP.HCM.
• Xử lý dữ liệu: Ứng dụng phần mềm SPSS 23.0 thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (phép trích Principal Axis Factoring / Principal Components, phép xoay Varimax), phân tích tương quan Pearson, hồi quy đa biến OLS, chẩn đoán vi phạm phân phối phần dư (Histogram, Normal P-P Plot) và phân tích phương sai One-Way ANOVA.

---

Implementation và kết quả

Development process

Dữ liệu thô sau khi thu thập được làm sạch, mã hóa và phân tích thông qua pipeline thống kê. Kịch bản xử lý dữ liệu và kiểm định mô hình được chuẩn hóa theo mã lệnh:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
from factor_analyzer import FactorAnalyzer

# 1. Load Cleaned Dataset (N = 242 observations)
df = pd.read_csv("acb_credit_survey_2023.csv")

# 2. Define Variables
independent_vars = ['CSTD', 'LS', 'THNH', 'CLDV', 'AHNT', 'STT', 'HDCT']
X = df[independent_vars]
y = df['QDVV']

# 3. Add Constant & Fit Ordinary Least Squares (OLS) Model
X_const = sm.add_constant(X)
ols_model = sm.OLS(y, X_const).fit()

# 4. Check Multicollinearity (VIF Calculation)
vif_data = pd.DataFrame()
vif_data["Feature"] = X.columns
vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(len(X.columns))]

# 5. Output Regression Summary Metrics
print(ols_model.summary())
print("\nVIF Diagnostics:\n", vif_data)

* SPSS Syntax: Testing Cronbach's Alpha, EFA and Linear Regression;
RELIABILITY
  /VARIABLES=CLDV1 CLDV2 CLDV3 CLDV5
  /SCALE('CLDV_Scale') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR
  /SUMMARY=TOTAL.

FACTOR
  /VARIABLES=CLDV1 CLDV2 CLDV3 CLDV5 THNH1 THNH2 THNH3 THNH4 LS1 LS2 LS3 AHNT1 AHNT2 AHNT3 AHNT4 STT1 STT2 STT3 HDCT1 HDCT2 HDCT4 CSTD1 CSTD2 CSTD3 CSTD4
  /MISSING LISTWISE 
  /ANALYSIS CLDV1 TO CSTD4
  /PRINT INITIAL EXTRACTION ROTATION FSCORE
  /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
  /EXTRACTION PC
  /ROTATION VARIMAX
  /METHOD=CORRELATION.

REGRESSION
  /MISSING LISTWISE
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT QDVV
  /METHOD=ENTER CSTD LS THNH CLDV AHNT STT HDCT
  /RESIDUALS HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID).

Testing và validation

Quy trình kiểm định kỹ thuật trải qua các bước sàng lọc nghiêm ngặt:

1. Kiểm định Cronbach's Alpha:

   • Thang đo ban đầu gồm 29 biến quan sát cho biến độc lập và 3 biến cho biến phụ thuộc.
   • 3 biến có tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $< 0.300$ bị loại: THNH5 (ACB là ngân hàng lớn), CLDV4 (Nhân viên tự tin, chuyên nghiệp), STT4 (Địa điểm dễ tìm kiếm).
   • Tất cả các thang đo sau tinh chỉnh đều đạt Cronbach's Alpha từ $0.731$ đến $0.933$. Thang đo phụ thuộc QDVV đạt $\alpha = 0.774$.

2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):

   • Chạy EFA lần 1 loại bỏ biến HDCT3 do hiện tượng tải chéo (cross-loading) trên nhiều cột với chênh lệch hệ số tải $< 0.3$.
   • Chạy EFA lần 2 với 25 biến độc lập: Hệ số $KMO = 0.785 > 0.5$, kiểm định Bartlett's Test có giá trị $Sig = 0.000 < 0.05$. Tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt $77.235% > 50%$, giá trị Eigenvalue của nhân tố thứ 7 đạt $1.245 > 1$. Tất cả các hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều thỏa mãn tiêu chuẩn $> 0.50$.
   • EFA biến phụ thuộc: 3 biến gom thành 1 nhân tố duy nhất với phương sai trích $70.632%$, $Eigenvalue = 2.119$.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        EFA ROTATED COMPONENT MATRIX (KMO = 0.785)                |
+---------+-------------------------------------------------------------------------+
| Factor  | Observed Variables Included                    | Factor Loadings Range  |
+---------+-------------------------------------------------------------------------+
| AHNT    | AHNT1, AHNT2, AHNT3, AHNT4                      | 0.771 - 0.892          |
| CSTD    | CSTD1, CSTD2, CSTD3, CSTD4                      | 0.712 - 0.845          |
| THNH    | THNH1, THNH2, THNH3, THNH4                      | 0.689 - 0.814          |
| STT     | STT1, STT2, STT3                                | 0.734 - 0.862          |
| HDCT    | HDCT1, HDCT2, HDCT4                             | 0.654 - 0.798          |
| CLDV    | CLDV1, CLDV2, CLDV3, CLDV5                      | 0.612 - 0.789          |
| LS      | LS1, LS2, LS3                                   | 0.701 - 0.833          |
+---------+-------------------------------------------------------------------------+

Kết quả đạt được

Hồi quy đa biến OLS trên 242 mẫu thu được các chỉ số tương quan và phương sai vững chắc:

Biến độc lập	Ký hiệu	Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa ($B$)	Sai số chuẩn (Std. Error)	Hệ số Beta chuẩn hóa ($\beta$)	Giá trị kiểm định $t$	Mức ý nghĩa ($Sig.$)	Mức độ tác động
Hằng số	Constant	0.214	0.185	-	1.157	0.248	-
Chính sách tín dụng	CSTD	0.324	0.042	0.351	7.714	0.000	Hạng 1
Lãi suất cho vay	LS	0.258	0.045	0.276	5.733	0.000	Hạng 2
Thương hiệu ngân hàng	THNH	0.212	0.044	0.223	4.818	0.000	Hạng 3
Chất lượng dịch vụ	CLDV	0.165	0.041	0.179	4.024	0.000	Hạng 4
Ảnh hưởng người thân	AHNT	0.153	0.039	0.171	3.923	0.000	Hạng 5
Sự thuận tiện	STT	0.142	0.038	0.158	3.737	0.000	Hạng 6
Hoạt động chiêu thị	HDCT	0.138	0.040	0.151	3.450	0.001	Hạng 7

• Độ phù hợp của mô hình: $R = 0.748$, $R^2 = 0.560$, $R^2_{\text{hiệu chỉnh}} = 0.548$. Mô hình giải thích được $54.8%$ sự biến thiên trong quyết định vay vốn của KHCN.
• Kiểm định ANOVA: Giá trị $F = 42.618$ với $Sig. = 0.000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, khẳng định phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy $99%$.
• Chẩn đoán khuyết tật mô hình: Biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot cho thấy phần dư chuẩn hóa có giá trị trung bình $\mu \approx 0$ ($1.88 \times 10^{-15}$) và độ lệch chuẩn $\sigma = 0.985 \approx 1$. Biểu đồ phân tán phần dư không phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi hay vi phạm tính tuyến tính.
• Kiểm định One-Way ANOVA nhân khẩu học: Không tìm thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định vay vốn theo giới tính ($Sig. > 0.05$), độ tuổi ($Sig. > 0.05$), thu nhập ($Sig. > 0.05$) và trình độ học vấn ($Sig. > 0.05$). Điều này chứng minh bộ giải pháp quản trị có thể áp dụng đồng bộ cho toàn bộ phân khúc khách hàng cá nhân tại ACB.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa cuối cùng:

$$Y_{QDVV} = 0.351 \cdot X_{CSTD} + 0.276 \cdot X_{LS} + 0.223 \cdot X_{THNH} + 0.179 \cdot X_{CLDV} + 0.171 \cdot X_{AHNT} + 0.158 \cdot X_{STT} + 0.151 \cdot X_{HDCT}$$

---

Đổi mới và đóng góp

• Định lượng hóa chính sách tín dụng: Khác với quan niệm truyền thống cho rằng "Lãi suất là yếu tố duy nhất quyết định", nghiên cứu đã chứng minh bằng thực nghiệm rằng Chính sách tín dụng ($\beta = 0.351$) mới là biến có sức nặng lớn nhất. Sự linh hoạt trong điều khoản trả nợ trước hạn, độ co giãn của biên độ lãi suất và tính bảo mật giao dịch là chìa khóa mở rộng dung lượng cho vay.
• Tích hợp đa chiều lý thuyết tâm lý - hành vi: Kết hợp thành công giữa lý thuyết TPB (yếu tố áp lực xã hội từ người thân với $\beta = 0.171$) và mô hình chất lượng dịch vụ ngân hàng thương mại vào một khung phân tích thống nhất.
• Chuẩn hóa dữ liệu mẫu đô thị: Bộ số liệu 242 quan sát đại diện phản ánh chân thực hành vi tiêu dùng tín dụng tại TP.HCM trong bối cảnh nền kinh tế bước vào giai đoạn tái cấu trúc tài chính sau đại dịch.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Dựa trên kết quả thực nghiệm, lộ trình tối ưu hóa hoạt động cấp tín dụng bán lẻ tại ACB TP.HCM được phân bổ theo 3 giai đoạn chiến lược:

Chi tiết các nhóm giải pháp ưu tiên:

1. Hoàn thiện chính sách tín dụng (Ưu tiên số 1 - $\beta = 0.351$):
   • Thiết kế đa dạng các sản phẩm tín dụng theo vòng đời khách hàng: Vay mua nhà sơ cấp/thứ cấp, vay mua ô tô, vay tiêu dùng tín chấp theo lương, vay thấu chi kinh doanh hộ cá thể.
   • Linh hoạt chính sách trả nợ trước hạn: Giảm bậc thang phí phạt sau 12–24 tháng đầu nhằm giảm áp lực tâm lý cho người vay.
   • Nâng cấp hạ tầng bảo mật dữ liệu định danh (eKYC) và an toàn thông tin cá nhân.
2. Chính sách lãi suất cạnh tranh và minh bạch (Ưu tiên số 2 - $\beta = 0.276$):
   • Áp dụng các gói lãi suất ưu đãi cố định trong 6–12 tháng đầu, đi kèm biên độ thả nổi minh bạch gắn với lãi suất cơ sở của ngân hàng.
   • Tối ưu hóa chi phí vốn (COF) thông qua thu hút CASA để tạo dư địa giảm lãi suất cho vay thực tế.
3. Gia tăng ảnh hưởng giới thiệu từ người thân (Ưu tiên số 5 - $\beta = 0.171$):
   • Phát triển chương trình tiếp thị liên kết (Referral Program): Tặng điểm thưởng hoặc giảm trực tiếp $0.2 - 0.5%$ lãi suất vay cho khách hàng hiện hữu khi giới thiệu người thân mở hợp đồng vay vốn thành công tại ACB.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Giới hạn phạm vi địa lý: Dữ liệu nghiên cứu mới chỉ khảo sát trên địa bàn TP.HCM. Các đặc tính tâm lý và điều kiện kinh tế tại khu vực nông thôn hoặc các đô thị loại II chưa được phản ánh đầy đủ.
• Kích thước mẫu khảo sát: Mẫu phân tích $N = 242$ dù đạt chuẩn thống kê ($> 5 \times 25$ biến quan sát) nhưng cần mở rộng lên $N \ge 500$ ở các nghiên cứu diện rộng để tăng tính bao quát.
• Định hướng nghiên cứu tiếp theo: Tích hợp thêm các biến số mới như Năng lực số hóa ứng dụng ngân hàng di động (Mobile Banking/ACB ONE), Điểm tín dụng cá nhân (Credit Scoring) và áp dụng mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (SEM - PLS) để kiểm tra các tác động gián tiếp.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên tài chính: Tiếp cận bộ khung phương pháp luận nghiên cứu định lượng chuẩn tắc từ thiết kế thang đo, xử lý sạch số liệu đến phân tích kinh tế lượng OLS trên SPSS.
• Chuyên viên & Lãnh đạo ngân hàng (ACB & NHTM): Nắm bắt dữ liệu thực nghiệm về trọng số quyết định của khách hàng để tái cấu trúc sản phẩm vay và phân bổ ngân sách marketing tối ưu.
• Nhà nghiên cứu & Giảng viên: Cung cấp tài liệu tham khảo thực chứng có giá trị khoa học cao về hành vi tài chính cá nhân tại các trung tâm kinh tế đô thị Việt Nam.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao Chính sách tín dụng lại có ảnh hưởng mạnh hơn cả Lãi suất cho vay?

Khách hàng cá nhân hiện đại không chỉ quan tâm đến chi phí danh nghĩa mà còn đánh giá tổng chi phí cơ hội. Một khoản vay có lãi suất hấp dẫn nhưng thủ tục giải ngân rườm rà, biên độ thả nổi khó lường, quy định trả nợ trước hạn khắt khe sẽ làm gia tăng rủi ro tài chính cho người vay. Chính sách tín dụng linh hoạt giúp khách hàng chủ động được dòng tiền.

2. Mô hình có bị hiện tượng đa cộng tuyến không?

Không. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng $1.215 - 1.842$, thấp hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo nguy hiểm ($VIF > 5.0$), chứng minh các biến độc lập không có hiện tượng cộng tuyến nghiêm trọng.

3. Biến quan sát nào bị loại trong quá trình kiểm định thang đo?

Qua hai bước kiểm định:

• Vòng Cronbach's Alpha: Loại 3 biến THNH5, CLDV4, STT4 do hệ số tương quan biến - tổng $< 0.3$.
• Vòng EFA: Loại 1 biến HDCT3 do tải chéo không đạt giá trị phân biệt.

4. Kết quả kiểm định ANOVA nhân khẩu học nói lên điều gì?

Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, thu nhập, học vấn) đối với quyết định vay vốn ($Sig. > 0.05$). Điều này chỉ ra rằng các yếu tố cốt lõi như chính sách tín dụng, lãi suất và thương hiệu có tác động đồng nhất lên mọi phân khúc khách hàng.

5. Doanh nghiệp và ngân hàng có thể số hóa mô hình này như thế nào?

Ngân hàng có thể chuyển hóa các trọng số $\beta$ thành hệ số chấm điểm (scoring weights) trên hệ thống khởi tạo khoản vay tự động (Loan Origination System - LOS) để dự báo khả năng chốt hợp đồng của khách hàng tiềm năng.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Chung Thùy Ngân đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đặt ra. Thông qua phân tích định lượng thực nghiệm trên 242 khách hàng tại ACB TP.HCM, nghiên cứu đã xây dựng thành công hàm hồi quy đa biến với 7 nhân tố giải thích được $54.8%$ hành vi quyết định vay vốn ($R^2_{adj} = 0.548$, $Sig. = 0.000$).

Thứ tự mức độ tác động được lượng hóa chính xác: Chính sách tín dụng ($\beta = 0.351$) > Lãi suất ($\beta = 0.276$) > Thương hiệu ngân hàng ($\beta = 0.223$) > Chất lượng dịch vụ ($\beta = 0.179$) > Ảnh hưởng người thân ($\beta = 0.171$) > Sự thuận tiện ($\beta = 0.158$) > Hoạt động chiêu thị ($\beta = 0.151$). Kết quả này cung cấp luận cứ khoa học vững chắc để Ban điều hành ACB tối ưu hóa chiến lược bán lẻ, gia tăng thị phần tín dụng và phát triển bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 Tổng quan về đề tài nghiên cứu Nội dung chính của chƣơng 1 thực hiện về giới thiệu lý do cần thiết thực hiện đề tài, mục tiêu, câu hỏi, đối tƣợng, phạm vi, phƣơng pháp, đóng góp của đề tài và kết cấu của khóa luận. Chương 2 Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu Nội dung chính của chƣơng 2 giới thiệu khái niệm liên quan tới đề tài khóa luận, lý thuyết nền, các nghiên cứu liên quan và xây dựng mô hình, giả thuyết cho nghiên cứu. Chương 3 Phương pháp nghiên cứu Nội dung chính của chƣơng 3 trình bày quy trình nghiên cứu, phƣơng pháp thu thập và xử lý dữ liệu cho bài khóa luận thông qua các bƣớc thu thập dữ liệu, phân tích đánh giá và nhận xét dữ liệu. Chương 4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận Nội dung chính của chƣơng 4 trình bày kết quả nghiên cứu để đạt đƣợc mục tiêu đo lƣờng mức độ ảnh hƣởng của từng nhân tố đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại ACB trên địa bàn TP.

Chương 5 Kết luận và hàm ý quản trị Nội dung chính của chƣơng 5 rút ra kết luận, đề xuất hàm ý quản trị và nêu những hạn chế mà khóa luận gặp phải cần khắc phục đối với các tác giả thực hiện đề tài này trong tƣơng lai. 4 CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2. KHÁI QUÁT VỀ CHO VAY KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN 2. Kh i niệ cho vay h ch hàng c nhân Theo khoản 16 điều 4, Luật tổ chức tín dụng số 47/2010/QH 12 ngày 16/06/2010 thì cho vay KHCN thực chất là hoạt động tài trợ về mặt tài chính của các NH hay tổ chức tín dụng, dựa trên nhu cầu vay vốn của KHCN để dùng vào mục đích cá nhân trong khoảng thời gian nhất định và cam kết hoàn trả cả gốc lẫn lãi đúng thời gian hạn.

Qua đó có thể thấy, cho vay KHCN đƣợc xem nhƣ hình thức cấp tín dụng, mà bên cho vay sẽ là các NH hoặc tổ chức tín dụng cam kết cho KHCN vay một khoản tiền nhất định để sử dụng vào mục đích riêng trong khoảng thời gian cụ thể và phải hoàn trả cả gốc lẫn lãi đúng theo hợp đồng vay. Đặc điể của cho vay h ch hàng c nhân Khoản vay này thƣờng có quy mô nhỏ và đối tƣợng vay sẽ là các cá nhân nên mức lợi nhuận t ng, so sánh với tín dụng DN thì giá trị của các khoản vay này là không cao, mặc dù vậy quy mô của nó lại rất lớn, mức lãi suất vay sẽ cao hơn lãi suất vay của DN vì thế mà lợi nhuận đem lại là khá nhiều. Chi phí vay của nhóm KH này nằm ở mức cao: Trên thực tế giá trị của những khoản vay thƣờng thấp, đôi khi các khoản tín dụng tín chấp còn khá nhỏ nhƣng số lƣợng khoản vay lại nhiều. Mặt khác, công tác xác định và cập nhập đầy đủ thông tin cá nhân không đƣợc chính xác và chi tiết.

Qúa trình cấp tín dụng đòi hỏi mất nhiều thời gian và trải qua nhiều bƣớc từ khi tiếp cận KH, nhận hồ sơ, xác định thông tin có liên quan tới KH cũng nhƣ khoản vay cho tới khi giải ngân và chấm dứt hợp đồng vay. Những thông tin tài chính của KH vay vốn thƣờng chƣa đầy đủ và chính xác nhất, vì họ vẫn còn thói quen thanh toán bằng tiền mặt trong giao dịch nên quá trình kê khai đôi khi họ sẽ kê ít hoặc nhiều hơn so với thực tế, còn làm giả, kê khống mức thu nhập để làm hồ sơ vay, đây là thực tế khá phổ biến tại những NHTM. Thông thƣờng, nhu cầu vay vốn của KHCN sẽ dựa nhiều cào chu kỳ kinh tế, khi nền kinh tế phát triển sẽ kéo theo nhu cầu này t ng cao và nhu cầu sẽ giảm 5 mạnh khi nền kinh tế có dấu hiệu suy thoái. KH vay vốn thƣờng dựa vào khoản thu nhập để thanh toán nợ đúng kỳ hạn.

Thông thƣờng quá trình phê duyệt hồ sơ vay vốn của KHCN sẽ đơn giản và nhanh hơn các DN. Điều khó kh n ở đây đó là xác định về tƣ cách vay của KHCN nhƣng nó lại là nhân tố chính quyết định sự hoàn trả của khoản vay. Phân loại cho vay h ch hàng c nhân của c c NHTM 2. C n cứ vào m c đ ch vay Vay vốn với mục đích kinh doanh: Hợp đồng vay cần đảm bảo khoản vốn vay của KHCN đƣợc sử dụng vào đúng mục đích kinh doanh theo thỏa thuận đã ký.

Vay vốn dùng vào mục đích tiêu dùng: Cần đảm bảo khoản vay đƣợc KHCN dùng vào mục đích chi tiêu cá nhân, đáp ứng nhu cầu tiêu dùng theo đúng nội dung trong hợp đồng vay (Nguyễn Minh Kiều, 2009). C n cứ vào phương thức cho vay Vay trả góp: đây là một hình thức vay tiêu dùng của NH, khi đó KH vay phải thanh toán cả gốc và lãi cho NH trong suốt thời gian vay. Gía trị những khoản vay này thƣờng thấp, KH vay sẽ ít quan tâm tới mức lãi suất mà họ chỉ chú trọng vào số tiền vay, kỳ hạn của khoản vay có nằm trong khả n ng thánh toán hay ko. Vay thông thƣờng: mỗi tháng KHCN sẽ phải thanh toán cho NH một phần gốc và khoản lãi tƣơng ứng với mức lãi đƣợc tính dựa trên dƣ nợ trong thực tế.

Hình thức này hiện nay đƣợc khá nhiều NHTM áp dụng. Vay dựa vào hạn mức thấu chi có trong TKTT (tài khoản thanh toán): theo đó, phía NH sẽ cho KHCN chi vƣợt hạn mức cho phép trong TKTT để tiến hành các giao dịch cần thiết. Một n m là khoảng thời gian để duy trì mức thấu chi tối đa. C n cứ theo th i hạn khoản vay Dựa trên tiêu chí này phía NH sẽ dễ dàng quản lý thời gian vay nhƣ thời gian thu hồi nợ, thời gian giải ngân…từ đó NH quản lý n ng lực thanh toán của NH đƣợc diễn ra một cách thuận lợi.

Cho vay ngắn hạn: thông thƣờng thời gian vay của các KHCN tối đa là 1 n m, mục đích của khoản vay này là sử dụng làm tài sản lƣu động, đáp ứng nhu cầu về vốn trong thời gian ngắn của KHCN. Phía NH có thể sử dụng hình thức cho vay món hay hạn mức, cần hoặc ko cần tới TSĐB. 6 Cho vay trung và dài hạn: những khoản vay trung hạn thƣờng có thời gian từ 1 cho tới 5 n m và thời gian trên 5 n m sẽ là khoản vay dài hạn. Đa số những khoản vay này chiếm tỷ lệ cao trong tổng dƣ nợ cho vay KHCN tại các NHTM và đem lại mức lợi nhuận cao nhất cho NH.

C n cứ theo hình thức bảo đảm Cho vay có TSĐB: việc thanh toán khoản nợ của KHCN sẽ đƣợc đảm bảo dựa vào tài sản cầm cố (TSCC) của họ hay tài sản bảo lãnh của bên thứ ba. Cho vay không dùng TSĐB: NH sẽ dựa vào uy tín của KHCN hoặc uy tín của bên thứ ba đứng ra bảo lãnh cho KHCN vay và một số yếu tố khác có liên quan nhằm đƣa tới quyết định vay. C n cứ vào ngu n gốc của khoản n Cho vay trực tiếp: Qúa trình vay đƣợc KH và NH trực tiếp thực hiện, thông qua hợp đồng vay vốn NH sẽ chuyển tiền vào TK của KHCN hoặc DN họ mua hàng hóa, dịch vụ. Đối với khoản vay này NH sẽ trực tiếp tiến hành thẩm định cũng nhƣ chịu mọi rủi ro liên quan tới khoản vay.

Cho vay gián tiếp: KHCN sẽ vay vốn của NH thông qua một số đơn vị trung gian. CÁC LÝ THUYẾT VỀ HÀNH VI CỦA NGƢỜI TIÊU DÙNG 2. Thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action) Ajzen và Fishbein đã đƣa ra thuyết TRA (1967), trải qua thời gian nội dung của TRA đã có nhiều đổi mới. Theo mô hình TRA (1975) thì xu hƣớng tiêu dùng (XHTD) đƣợc xem nhƣ nhân tố mang tính dự đoán hiệu quả nhất về thực tế hành vi tiêu dùng (HVTD).

Sẽ dựa vào thái độ và chuẩn chủ quan của KH để hình thành nên XHTD.1: Mô hình TRA (Ngu n: Davis, 1989) Trong trƣờng hợp nhà nghiên cứu NTD mới chỉ quan tâm tới công tác dự đoán xu hƣớng mua thì họ phải xác định đƣợc XHTD trực tiếp (dùng tới thang đo xu hƣớng mua). Còn khi họ lại quan tâm hơn đến những nhân tố giúp tạo nên xu hƣớng mua thì họ phải nhận định những nhân tố đƣa tới xu hƣớng mua nhƣ thái độ và thái độ chủ quan của KH. Theo mô hình TRA thì hành vi đƣợc quyết định dựa vào ý định thực hiện hành vi đó. Sẽ có hai nhân tố gây tác động tới hành vi NTD đó là thái độ cá nhân và chuẩn chủ quan.

Lúc này, thái độ của cá nhân sẽ xác định dựa trên sự tin tƣởng và nhận định tính hiệu quả của hành vi và nó sẽ không tác động nhiều tới hành vi mua. Mặc dù vậy, nó sẽ lý giải đƣợc xu hƣớng mua. Trong đó xu hƣớng mua cho thấy quyết định mua hay không mua một sản phẩm ở thời điểm cụ thể, thông thƣờng xu hƣớng mua sẽ đƣợc tạo ra trong suy nghĩ của NTD trƣớc khi dẫn tới hành vi mua. Chính vì thế, xu hƣớng mua đƣợc xem nhƣ nhân tố mang tính dự đoán chính xác nhất về hành vi mua của KH.

Ajzen (1991) đã đƣa ra khái niệm về tính chuẩn chủ quan, nó cho thấy cảm nhận của ngƣời bị tác động, họ sẽ cho rằng các cá nhân cần thực hiện hoặc không hành vi. 8 Lý thuyết này đƣợc tác giả vận dụng để đánh giá thái độ và chuẩn chủ quan ảnh hƣởng đến quyết định, hành vi của ngƣời tiêu dùng thông qua các thuyết hành động. Thuyết hành vi hoạch định TPB (Theory of Planned Behaviour) Thực chất thuyết hành vi có kế hoạch TPB là sự đổi mới của thuyết TRA. Theo Ajzen (1991) đã cho thấy hành vi thƣờng đến từ những dự định có liên quan tới hành vi đó và do 03 yếu tố tác động đó là: thái độ đối với hành vi, tiêu chuẩn chủ quan của cá nhân về hành vi, sự kiểm soát hành vi cảm nhận hay một số yếu tố dẫn tới hành vi.2: Mô hình TPB (Ngu n: Ajzen, 1991) Thứ nhất, thái độ đƣợc hiểu là nhận định mang tính tiêu cực hoặc tích cực về một hành vi nhất định.

Yếu tố thứ hai là tác động từ xã hội, cho thấy áp lực xã hội dẫn tới việc tiến hành hoặc không tiến hành một hành vi. Qua đó có thể nhận định kiểm soát hành vi cảm nhận là cảm nhận mang tính cá nhân về mức độ khó hay dễ khi thực hiện một hành vi.