Luận văn thạc sĩ ueh ứng dụng mô hình logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng tmcp đầu tư và phát triển việt nam

Luận văn thạc sĩ kinh tế nghiên cứu ueh ứng dụng mô hình logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân,

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2016

86
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Giới thiệu vấn đề nghiên cứu

1.2. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

1.4. Câu hỏi nghiên cứu

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.6. Phương pháp nghiên cứu

1.7. Kết cấu của luận văn

1.8. Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu

1.9. Tóm tắt chương 1

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG VÀ MÔ HÌNH LOGIT

2.1. Giới thiệu chương

2.2. Nền tảng lý thuyết

2.3. Tổng quan về khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp

2.4. Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng

2.5. Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp

2.6. Ý nghĩa và vai trò của đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp

2.7. Lý thuyết về mô hình Logit sử dụng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng

2.8. Một số mô hình tiêu biểu được sử dụng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng

2.9. Tổng quan mô hình Logit

2.10. Lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan đến vấn đề nghiên cứu

2.10.1. Nghiên cứu của Irakli Ninua

2.10.2. Nghiên cứu Jiménez và Saurina

2.10.3. Nghiên cứu của Andrea Ruth Coravos

2.10.4. Nghiên cứu của Chiara Pederzoli, GridThoma, Costanza Torricelli

2.11. Tóm tắt chương 2

3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP VÀ CÔNG TÁC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM

3.1. Thực trạng hoạt động tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam

3.2. Thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam

3.3. Thực trạng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam

3.4. Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam

3.5. Đánh giá dựa trên kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ

3.6. Đánh giá dựa trên kết quả thẩm định tín dụng khách hàng trước, trong và sau cho vay

3.7. Thành tựu đạt được

3.8. Những mặt hạn chế

3.9. Các nguyên nhân gây ra hạn chế

3.9.1. Từ phía khách hàng

3.9.2. Từ phía BIDV

3.9.3. Từ phía NHNN Việt Nam

3.10. Tóm tắt chương 3

4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Mô hình nghiên cứu

4.2. Lý do lựa chọn Mô hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam

4.3. Xây dựng Mô hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam

4.4. Phương pháp xây dựng mô hình

4.5. Lựa chọn các biến cho mô hình nghiên cứu

4.6. Thu thập và xử lý dữ liệu

4.7. Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.8. Kết quả hồi quy và kiểm định giả thiết

4.9. Giải thích ý nghĩa kết quả hồi quy

4.9.1. Biến lãi suất cho vay

4.9.2. Biến tỷ lệ TSĐB trên tổng dư nợ

4.9.3. Biến quy mô của khách hàng doanh nghiệp

4.9.4. Biến thời gian quan hệ với ngân hàng

4.9.5. Biến lịch sử quan hệ tín dụng

4.9.6. Biến tỷ lệ Doanh thu thuần/Tổng tài sản

4.10. Tóm tắt Chương 4

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP

5.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu của đề tài

5.2. Những kết quả đạt được của nghiên cứu

5.3. Ý nghĩa khoa học của đề tài nghiên cứu

5.4. Giải pháp ứng dụng mô hình Logit nhằm đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV

5.5. Giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả công tác đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV

5.5.1. Đối với lãi suất cho vay

5.5.2. Đối với chính sách về tài sản đảm bảo

5.5.3. Liên quan đến quy mô khách hàng

5.5.4. Về mối quan hệ giữa khách hàng – ngân hàng

5.5.5. Về lịch sử quan hệ của khách hàng

5.5.6. Về yếu tố doanh thu

5.6. Giải pháp ứng dụng mô hình Logit trong công tác đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV

5.7. Khuyến nghị đối với NHNN Việt Nam

5.8. Hạn chế của đề tài và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo

5.8.1. Các hạn chế của đề tài nghiên cứu

5.8.2. Gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo

5.9. Tóm tắt chương 5

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Khả Năng Trả Nợ Doanh Nghiệp Tại BIDV

Đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp là một trong những yếu tố quan trọng trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam (BIDV), việc áp dụng mô hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ không chỉ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro mà còn nâng cao hiệu quả trong việc cấp tín dụng. Mô hình này cho phép phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn.

1.1. Khái Niệm Về Khả Năng Trả Nợ Doanh Nghiệp

Khả năng trả nợ doanh nghiệp được hiểu là khả năng của doanh nghiệp trong việc thanh toán các khoản nợ đúng hạn. Điều này phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tình hình tài chính, doanh thu, và các yếu tố bên ngoài như thị trường và chính sách kinh tế.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Đánh Giá Khả Năng Trả Nợ

Việc đánh giá khả năng trả nợ giúp ngân hàng xác định được mức độ rủi ro khi cho vay. Điều này không chỉ bảo vệ lợi ích của ngân hàng mà còn đảm bảo sự phát triển bền vững của doanh nghiệp.

II. Những Thách Thức Trong Đánh Giá Khả Năng Trả Nợ Doanh Nghiệp

Mặc dù việc đánh giá khả năng trả nợ là rất quan trọng, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong quá trình này. Các yếu tố như thông tin không đầy đủ, sự chủ quan trong đánh giá, và sự biến động của thị trường có thể ảnh hưởng đến kết quả đánh giá.

2.1. Thông Tin Không Đầy Đủ Về Doanh Nghiệp

Nhiều doanh nghiệp không cung cấp đầy đủ thông tin tài chính, điều này gây khó khăn cho ngân hàng trong việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ.

2.2. Sự Chủ Quan Trong Đánh Giá

Đánh giá khả năng trả nợ đôi khi bị ảnh hưởng bởi các yếu tố chủ quan, dẫn đến quyết định cho vay không chính xác.

III. Phương Pháp Ứng Dụng Mô Hình Logit Trong Đánh Giá Khả Năng Trả Nợ

Mô hình Logit là một trong những phương pháp hiệu quả để đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Phương pháp này sử dụng các biến độc lập để dự đoán xác suất trả nợ của doanh nghiệp, từ đó giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hợp lý.

3.1. Cấu Trúc Mô Hình Logit

Mô hình Logit sử dụng hàm logistic để tính toán xác suất trả nợ, cho phép phân tích nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

3.2. Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Mô Hình Logit

Việc sử dụng mô hình Logit giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về khả năng trả nợ của doanh nghiệp, từ đó giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cho vay.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình Logit Tại BIDV

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Logit đã giúp BIDV cải thiện đáng kể trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp. Các yếu tố như doanh thu, tỷ lệ tài sản đảm bảo và lịch sử tín dụng đã được xác định là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ.

4.1. Phân Tích Dữ Liệu Tín Dụng Tại BIDV

Dữ liệu tín dụng từ 500 doanh nghiệp đã được phân tích để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, từ đó đưa ra các khuyến nghị cho ngân hàng.

4.2. Kết Quả Hồi Quy Mô Hình Logit

Kết quả hồi quy cho thấy mô hình Logit có độ chính xác cao trong việc dự đoán khả năng trả nợ của doanh nghiệp, giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hiệu quả hơn.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Việc ứng dụng mô hình Logit trong đánh giá khả năng trả nợ tại BIDV đã mang lại nhiều lợi ích. Tuy nhiên, cần tiếp tục cải tiến và cập nhật mô hình để phù hợp với sự biến động của thị trường và nhu cầu của khách hàng.

5.1. Đề Xuất Giải Pháp Cải Tiến Mô Hình

Cần nghiên cứu và phát triển thêm các biến số mới để cải thiện độ chính xác của mô hình Logit trong việc đánh giá khả năng trả nợ.

5.2. Tương Lai Của Đánh Giá Khả Năng Trả Nợ

Trong tương lai, việc ứng dụng công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo có thể giúp nâng cao hiệu quả trong việc đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

24/07/2025
Luận văn thạc sĩ ueh ứng dụng mô hình logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng tmcp đầu tư và phát triển việt nam

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 cũng đã trình bày về mục tiêu , câu hỏi và phương pháp nghiên cứu để tạo tiền đề cho việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV sau đó áp dụng mô hình Logit trong việc phân tích và nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG VÀ MÔ HÌNH LOGIT 2. Giới thiệu chương Trong hoạt động tín dụng của các NHTM, cụ thể hơn là từng khoản cho vay; điều quan trọng bậc nhất đó là phải thu hồi vốn vay sau thời hạn cho vay. Sau khi trải qua quá trình thẩm định và phê duyệt cho vay, hầu hết các NHTM khi cho vay đều kỳ vọng không chỉ thu hồi được nợ vay mà hơn nữa đó là thu được lãi cho vay để trang trải chi phí hoạt động và mang lại lợi nhuận cho hoạt động kinh doanh.

Tuy nhiên, trên thực tế thì không phải lúc nào các NHTM đều có thể đạt được mục đích của mình bởi mỗi khoản cho vay đều tiềm ẩn rủi ro người vay không thể thanh toán được nợ vay đầy đủ, đúng hạn. Đó chính là rủi ro tín dụng – một loại rủi ro luôn tồn tại mà các NHTM luôn phải tìm cách kiểm soát và hạn chế. Để làm được điều đó, đòi hỏi các NHTM cần đánh giá và đo lường khả năng trả nợ của khách hàng. Từ việc hiểu rõ các quan điểm về khả năng trả nợ của khách hàng cũng như các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng, bài nghiên cứu cũng sẽ giới thiệu tổng quan mô hình Logit nhằm đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.

Nền tảng lý thuyết 2. Tổng quan về khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp 2. Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng Trước khi xác định của yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, ta cần có cái nhìn tổng quan về khả năng trả nợ của khách hàng cũng như hiểu rõ các quan điểm về khả năng trả nợ của khách hàng. Hiện tại, trên thế giới và tại Việt Nam chưa có khái niệm thống nhất về khả năng trả nợ của khách hàng mà chỉ tập trung vào các trạng thái, biểu hiện của khách hàng trong quan hệ tín dụng với ngân hàng như: không có khả năng trả nợ, mất khả năng trả nợ, vỡ nợ,… hoặc gián tiếp thông qua các đơn vị đo lường gián tiếp như: tỷ số khả năng trả nợ, các hệ số khả năng thanh toán.

Thông qua việc xác định khách hàng không có khả năng trả nợ, các khách hàng còn lại thuộc trường hợp có khả năng trả nợ. Trong hoạt động cấp tín dụng, khả năng trả nợ của khách hàng – bên được cấp tín dụng, được hiểu là khả năng một khách LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 8 hàng có thực hiện đầy đủ và đúng hạn nghĩa vụ cho ngân hàng – bên cấp tín dụng như đã thỏa thuận trong thời gian quan hệ tín dụng hay không. Cũng có một số nhà nghiên cứu xây dựng quan điểm của mình đối với tình trạng “không có khả năng trả nợ” hay khả năng "không trả được nợ” của một khách hàng. Theo R3 – Hiệp Hội các chuyên gia phục hồi kinh doanh (2008)1 định nghĩa về khả năng “không trả được nợ” của khách hàng doanh nghiệp như sau: “Một công ty được xem là không có khả năng trả nợ nếu tài sản của họ ít hơn nợ phải trả hoặc nếu họ không thể thanh toán các khoản nợ khi đến hạn phải trả” Các nhà nghiên cứu thuộc Công ty kiểm toán PwC (2009)2 đã định nghĩa tình trạng “không có khả năng trả nợ” của một doanh nghiệp như sau: “Một công ty lâm vào tình trạng không có khả năng trả nợ khi công ty đó không có đủ tài sản để bù đắp các khoản nợ của mình và/hoặc không thể thanh toán các khoản nợ đến hạn” Theo tài liệu của Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (2006)3, tình trạng “không có khả năng trả nợ – default” phát sinh khi một hoặc tất cả các điều kiện sau đây xảy ra: “(i) Khách hàng không có khả năng thực hiện đầy đủ nghĩa vụ tài chính khi đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng phải xử lý tài sản (nếu có); (ii) Khách hàng có nợ quá hạn trên 90 ngày đối với khoản vay bất kỳ tại các tổ chức tín dụng”.

Từ các khái niệm tiêu biểu trên, học viên thống nhất với quan điểm của Basel về khả năng trả nợ của khách hàng thông qua tình trạng “không có khả năng trả nợ”. Có thể thấy việc khách hàng “không có khả năng trả nợ” liên hệ khá mật thiết với thời gian quá hạn của một hay tất cả các khoản vay của một khách hàng. Hay nói cách khác, khả năng trả nợ của khách hàng có quan hệ khá mật thiết với kết quả phân loại nợ đối với các khoản vay của khách hàng. Tuy nhiên, khả năng trả nợ của khách hàng theo Basel chỉ đề cập đến thời gian quá hạn của khoản vay chứ không đề cập đến các 1 R3 – The Association of Business Recovery Professionals, 2008.

Insolvency in brief – A guide to insolvency terminology and procedure 3 Basel Committee on Banking Supervision, 2006. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards – A Revised Framework Comprehensive Version. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 9 khoản nợ được cơ cấu, kết quả đánh giá khả năng trả nợ sau cơ cấu cũng như tình trạng khoản vay sau đó.1: Phân loại nợ và khả năng trả nợ của khách hàng theo Basel Tình trạng Thời gian quá hạn Phân loại nợ khách hàng Có khả năng - Không có nợ quá hạn Nợ nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) trả nợ - Nợ quá hạn dưới 10 ngày - Nợ quá hạn từ 10 đến 90 ngày Nợ nhóm 2 (Nợ cần chú ý) - Nợ cơ cấu nhưng khách hàng vẫn còn khả năng trả nợ Không có khả - Có nợ quá hạn trên 90 ngày Nợ nhóm 3, 4, 5 (Nợ xấu) năng trả nợ - Nợ cơ cấu đã quá hạn Nguồn: Tổng hợp theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, các văn bản sửa đổi bổ sung về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng; tài liệu của Basel 2. Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp a.

Yếu tố liên quan đến môi trường vĩ mô Khả năng trả nợ của KHDN chịu tác động nhất định từ môi trường vĩ mô như: chu kỳ kinh tế; chỉ số lạm phát, thất nghiệp; tăng trưởng GDP; chính sách tài khóa – tiền tệ; … Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng và các điều kiện vĩ mô thuận lợi, các doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc hoàn trả nợ vay từ các NHTM do các cơ hội đầu tư tăng lên và triển vọng kinh doanh thuận tốt hơn. Ngược lại, trong giai đoạn nền kinh tế suy thoái và các tình hình vĩ mô diễn biến xấu đi, các doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn hơn trong hoạt động kinh doanh, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng hoàn trả nợ vay. Yếu tố liên quan đến khách hàng doanh nghiệp  Ngành nghề kinh doanh LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10 Hoạt động kinh doanh luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro và mỗi ngành nghề, lĩnh vực đều đối mặt với những rủi ro khác nhau có thể dẫn đến thất bại, phá sản. Điều này có thể được thấy rõ qua việc một số ngành nghề kinh doanh phải đáp ứng những điều kiện khắt khe về vốn pháp định, cơ sở vật chất như chứng khoán, bất động sản, hàng không,.

do tính chất những lĩnh vực này đòi hỏi vốn đầu tư lớn, thời gian thu hồi vốn dài. Lại có những ngành nghề rất nhạy cảm với biến động của môi trường kinh doanh hay thị hiếu của người tiêu dùng như: thời trang, ẩm thực,… Việc phải đối mặt với những rủi ro kinh doanh khác nhau dẫn đến khả năng trả nợ của các ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh cũng khác nhau. Nghiên cứu của Jiménez và Saurina (2003); Irakli Ninua (2008) đã chỉ ra rằng ngành nghề kinh doanh, lĩnh vực hoạt động có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN, nhất là đối với các KHDN hoạt động trong ngành sản xuất so với những ngành còn lại.  Quy mô doanh nghiệp Khả năng trả nợ của khách hàng ở một khía cạnh nào đó cũng phụ thuộc vào quy mô doanh nghiệp.

Những doanh nghiệp có quy mô lớn, tài sản lớn cũng đồng nghĩa với việc khả năng chịu đựng tốt hơn với những biến động của thị trường, môi trường kinh doanh so với các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn, nhất là khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ cũng tốt hơn. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, các doanh nghiệp có quy mô lớn vẫn có thể gặp phải tình trạng mất khả năng thanh toán. Đó là khi bên cạnh yếu tố quy mô, doanh nghiệp còn phải đồng thời gặp phải những vấn đề khác tác động xấu đến hoạt động kinh doanh. Ngoài ra, quy mô cũng là một trong những yếu tố đầu vào đầu tiên khi xếp hạng tín dụng KHDN tại các NHTM và thường được biểu hiện qua nhiều yếu tố như: Doanh thu thuần, vốn chủ sở hữu, số lượng lao động,….

 Mức độ tín nhiệm Nền tảng của tín dụng chính là sự tin cậy giữa bên cấp tín dụng và bên được cấp tín dụng. Và điều này phần lớn được tạo nên từ mức độ tín nhiệm của người đi vay và bao gồm rất nhiều yếu tố như: thương hiệu và thị phần của doanh nghiệp trên thị trường, uy tín của ban lãnh đạo doanh nghiệp, lịch sử quan hệ tín dụng, thiện chí trả LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 11 nợ của doanh nghiệp trong quá trình vay vốn, …. Độ tin cậy càng cao càng giúp làm giảm thiểu đáng kể rủi ro doanh nghiệp không thanh toán được các nghĩa vụ nợ của mình  Khả năng tài chính Các chỉ tiêu về tài chính luôn là yếu tố được các NHTM quan tâm hàng đầu như: chỉ tiêu về khả năng thanh toán, chỉ tiêu về lợi nhuận, chỉ tiêu cân nợ, chỉ tiêu hoạt động. Và các chỉ tiêu này cũng được sử dụng phần lớn trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng và các nghiên cứu về rủi ro tín dụng.

Các doanh nghiệp có các chỉ tiêu về tài chính tốt trên thực tế và cả trong nghiên cứu thực nghiệm thường có khả năng trả nợ tốt hơn.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ