Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của

Nghiên cứu phân tích các yếu tố tác động đến năng lực hoàn trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam.

• Tác giả: Trần Thị Bích Nga
• Người hướng dẫn: TS. Lê Thị Anh Đào
• Trường học: Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• TÓM TẮT
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CÁM ƠN
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa của đề tài
• 1.7. Kết cấu của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN
• 2.1. Khả năng trả nợ của KHCN
• 2.1.1. Khái niệm khả năng trả nợ của KHCN
• 2.1.2. Mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của khách hàng và rủi ro tín dụng
• 2.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN
• 2.2.1. Đặc điểm cá nhân của người vay
• 2.2.2. Năng lực của người vay
• 2.2.3. Đặc điểm của khoản vay
• 2.2.4. Rủi ro về tư cách của người vay
• 2.2.5. Rủi ro tác nghiệp từ ngân hàng
• 2.3. Các công trình nghiên cứu trước đây
• 2.3.1. Nghiên cứu nước ngoài
• 2.3.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.1. Xác định mô hình hồi quy và lựa chọn phương pháp ước lượng
• 3.1.1. Mô hình xác suất tuyến tính (LPM)
• 3.1.2. Mô hình phân tích phân biệt (MDA)
• 3.1.3. Mô hình Logit và mô hình probit
• 3.1.4. Mô hình mạng Neutral
• 3.2. Đề xuất mô hình nghiên cứu ban đầu
• 3.3. Các giả thuyết nghiên cứu
• 3.4. Mô hình dự kiến
• 3.4.1. Kỳ vọng dấu của hệ số B của các biến độc lập trong mô hình
• 3.4.2. Mô hình hồi quy dự kiến
• 3.5. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.6. Phương pháp nghiên cứu
• 3.6.1. Phương pháp thống kê mô tả
• 3.6.2. Phương pháp phân tích hồi quy
• 3.7. Quy trình nghiên cứu
• 3.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.1.1. Thống kê mô tả chung
• 4.1.2. Cơ cấu mẫu theo biến độc lập
• 4.2. Quy trình xây dựng mô hình tối ưu
• 4.3. Phân tích hệ số tương quan và đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình
• 4.4. Kiểm định hồi quy
• 4.4.1. Độ phù hợp của mô hình
• 4.4.2. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số
• 4.4.3. Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát
• 4.4.4. Mức độ dự báo chính xác
• 4.5. Phân tích kết quả hồi quy
• 4.5.1. Kết quả hồi quy
• 4.5.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng
• 4.5.3. Giải thích các nhân tố không ảnh hưởng
• 4.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.3. Hạn chế của đề tài
• 5.4. Hướng nghiên cứu đề xuất

Tóm tắt

I. Cách phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng

Trong luận văn về 'Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam', việc phân tích các yếu tố tác động đóng vai trò then chốt để hiểu rõ các nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng. Các nhân tố này bao gồm đặc điểm cá nhân khách hàng, năng lực tài chính, đặc điểm khoản vay, và các yếu tố rủi ro đạo đức. Phương pháp phân tích dựa trên mô hình hồi quy logistic giúp xác định tác động của từng yếu tố, qua đó đề xuất chính sách phù hợp nhằm nâng cao khả năng trả nợ, giảm thiểu nợ xấu.

1.1. Phân tích đặc điểm cá nhân của khách hàng cá nhân

Chọn lọc các yếu tố như giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, số thành viên phụ thuộc để xác định mức độ tác động đến khả năng trả nợ. Nghiên cứu cho thấy rằng, khách hàng đã kết hôn, có số thành viên gia đình hợp lý thường có khả năng trả nợ tốt hơn do nguồn thu nhập ổn định và trách nhiệm cao hơn.

1.2. Đánh giá năng lực tài chính và đặc điểm khoản vay

Các yếu tố như trình độ học vấn, thu nhập, vị trí công việc, kích cỡ, thời hạn và loại hình khoản vay đều ảnh hưởng mạnh đến khả năng trả nợ. Các khoản vay có lãi suất thấp, tài sản thế chấp rõ ràng, mục đích sản xuất kinh doanh cho khả năng trả nợ cao hơn so với vay tiêu dùng không có tạo thu nhập thêm.

II. Hướng dẫn xây dựng mô hình dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng

Để dự đoán chính xác khả năng trả nợ của khách hàng, luận văn đề xuất sử dụng mô hình hồi quy logistic (binary logistic regression). Mô hình này phù hợp để xử lý biến phụ thuộc dạng nhị phân (trả nợ đúng hạn hoặc không). Các biến độc lập bao gồm các yếu tố như giới tính, độ tuổi, thu nhập, trạng thái hôn nhân, mục đích vay và lịch sử nợ quá hạn. Các giả thuyết về dấu của các hệ số sẽ giúp xác định tác động của từng biến, từ đó xây dựng nội dung dự báo cho chính sách tín dụng mục tiêu.

2.1. Các giả thuyết về dấu của hệ số mô hình hồi quy logistic

Hệ số dương thể hiện ảnh hưởng tích cực của biến đến khả năng trả nợ, ví dụ như trình độ học vấn cao hoặc vay phục vụ sản xuất kinh doanh. Ngược lại, hệ số âm chỉ ra tác động tiêu cực như kích cỡ khoản vay lớn hoặc lãi suất cao gây áp lực trả nợ, giảm khả năng thành công trong hợp tác tín dụng.

2.2. Các bước xây dựng mô hình dự báo chính xác

Thu thập dữ liệu phù hợp, xử lý dữ liệu bằng thống kê mô tả, sau đó thực hiện phân tích hồi quy logistic. Kiểm định ý nghĩa của các biến bằng giá trị Wald, đánh giá độ phù hợp mô hình qua chỉ tiêu -2LL, BIC, và phân tích phần dư để đảm bảo dự báo chính xác nhằm nâng cao hiệu suất quản lý rủi ro tín dụng.

III. Bí quyết tối ưu hoá chính sách tín dụng dựa trên các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

Dựa trên mô hình và phân tích thực nghiệm, ngân hàng cần điều chỉnh chính sách tín dụng theo từng nhóm khách hàng dựa trên các nhân tố ảnh hưởng. Đặc biệt, tập trung kiểm soát các yếu tố như lãi suất, tài sản đảm bảo, mục đích vay để giảm thiểu rủi ro. Áp dụng các chương trình khuyến mãi dành cho khách hàng có lịch sử nợ tốt, nâng cao đào tạo cán bộ thẩm định nhằm nâng cao khả năng đánh giá khách quan hơn.

3.1. Các giải pháp giảm thiểu rủi ro tín dụng qua phân loại khách hàng

Chia khách hàng thành các nhóm dựa trên đặc điểm cá nhân, năng lực tài chính và lịch sử tín dụng. Áp dụng các chính sách phù hợp như giảm lãi suất cho khách hàng có khả năng trả nợ cao hoặc yêu cầu tài sản đảm bảo chặt chẽ hơn đối tượng có rủi ro cao.

3.2. Ứng dụng công nghệ trong quản trị rủi ro tín dụng

Sử dụng phần mềm chấm điểm tín dụng và hệ thống dự báo dựa trên mô hình hồi quy logistic để liên tục cập nhật, phân tích tình hình khách hàng. Đồng thời, đào tạo cán bộ thẩm định nhằm nâng cao chất lượng đánh giá và giảm thiểu các sai sót trong quá trình xét duyệt khoản vay.

IV. Kết quả nghiên cứu thực tiễn và những ứng dụng ứng phó phù hợp

Kết quả khảo sát và phân tích mô hình cho thấy các yếu tố như giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, đề mục đích vay đều ảnh hưởng rõ rệt đến khả năng trả nợ của khách hàng. Chính sách ngân hàng cần điều chỉnh phù hợp để tập trung vào khách hàng tiềm năng, giảm thiểu các khoản vay có nguy cơ không trả đúng hạn. Các mô hình dự báo chính xác giúp ngân hàng kiểm soát tối ưu rủi ro, qua đó nâng cao chất lượng tín dụng và ổn định hoạt động tài chính.

4.1. Các ứng dụng thực tiễn từ kết quả nghiên cứu

Ngân hàng có thể sàng lọc khách hàng dựa trên thang điểm tín dụng, giảm thiểu rủi ro phát sinh nợ quá hạn. Tăng cường kiểm tra, cập nhật dữ liệu khách hàng để dự báo kịp thời các yếu tố ảnh hưởng tiêu cực, từ đó điều chỉnh chính sách phù hợp để giảm thiểu thiệt hại.

4.2. Ứng dụng mô hình dự báo trong quản lý rủi ro dài hạn

Dựa trên mô hình phân tích, ngân hàng có thể xây dựng hệ thống cảnh báo sớm về khách hàng có khả năng vỡ nợ, đồng thời đề ra các biện pháp xử lý kịp thời nhằm duy trì ổn định hoạt động tín dụng.

V. Định hướng phát triển mô hình nghiên cứu và chính sách tín dụng trong tương lai

Từ những kết quả nghiên cứu, các nhà quản lý ngân hàng cần tiếp tục cập nhật các nhân tố mới, nâng cao độ chính xác mô hình dự báo. Đồng thời, mở rộng nghiên cứu so sánh giữa các nhóm khách hàng khác nhau, như nhóm vay cá nhân doanh nghiệp nhỏ, để xây dựng chiến lược phù hợp giúp nâng cao khả năng trả nợ; giảm thiểu rủi ro không mong muốn dựa trên các dữ liệu thực tế và nền tảng công nghệ mới.

5.1. Nâng cao chất lượng dữ liệu và cải tiến mô hình dự báo

Kết hợp dữ liệu dự phòng, dữ liệu từ các tổ chức tín dụng khác, sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để phù hợp với xu hướng công nghệ, giúp nâng cao khả năng dự báo chính xác hơn trong tương lai.

5.2. Chính sách tín dụng thích ứng với từng nhóm khách hàng

Phát triển chính sách linh hoạt dựa trên phân loại khách hàng và dự báo khả năng trả nợ, nhằm tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro trong hoạt động ngân hàng dài hạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

mở đầu. Trong chương này, trình bày tóm tắt toàn bộ nội dung của các chương đã thực hiện hay nói cách khác là giới thiệu chung về đề tài thực hiện để người đọc có thể khái quát được toàn bộ bài nghiên cứu. Chương 2: Cơ sở lý luận về tín dụng cá nhân và các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN. Trong chương này, ngoài trình bày cơ sở lý luận và lý thuyết về tín dụng cá nhân, khả năng trả nợ của KHCN và các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN mà còn trình bày các công trình nghiên cứu trước đây liên quan làm cơ sở thực hiện chương 3.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Trong chương này, luận văn sẽ trình bày về các mô hình nghiên cứu, dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu cũng như phương pháp được sử dụng trong bài nghiên cứu dựa trên nền tảng các công trình nghiên cứu trước đây đã nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của KHCN. - Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Trong chương này, luận văn phân tích về thực trạng tín dụng KHCN và nợ quá hạn tại Ngân hàng.

Đồng thời, luận văn còn trình bày về kết quả nghiên cứu cũng như phân tích sâu hơn về các nhân tố ảnh hưởng và giải thích về các nhân tố không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của KHCN. Dựa trên kết quả nghiên cứu, luận văn đề xuất kiến nghị trong chương 5. 7 - Chương 5: Kết luận và kiến nghị nhằm hoàn thiện chính sách tín dụng và những ứng xử phù hợp với đối tượng KHCN góp phần hạn chế rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng tại Vietinbank. 8 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHCN Chương này tập trung vào ba nội dung chính.

Nội dung thứ nhất trình bày lý thuyết về khả năng trả nợ của KHCN và mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của KHCN với rủi ro tín dụng. Nội dung thứ hai đề cập tới các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN. Và cuối cùng, tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN nhằm rút ra cơ sở đề xuất cho mô hình nghiên cứu ban đầu.1 Khả năng trả nợ của KHCN 2.1 Khái niệm khả năng trả nợ của KHCN: Để xác định và định lượng các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, trước hết cần làm rõ khả năng trả nợ của khách hàng là như thế nào. Hiện tại, vẫn chưa có định nghĩa chính thức nào về khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng mà chỉ tập trung vào biểu hiện của khách hàng được đánh giá là không có khả năng trả nợ.

Như trong tài liệu Basel Committee on Banking Super vision - điều 452 (2006), định nghĩa khách hàng không có khả năng trả nợ là những khách hàng thuộc một trong các dấu hiệu hoặc tất cả dấu hiệu như sau:  Khách hàng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán đầy đủ khi ngân hàng chưa thực hiện hành động để thu hồi giống như giải chấp chứng khoán (nếu đang nắm giữ)  Khách hàng đã quá hạn trên 90 ngày dựa trên nghĩa vụ bắt buộc đối với ngân hàng. Đồng thời, quỹ tiền tệ thế giới IMF đưa ra định nghĩa tương đồng về nợ không có khả năng hoàn trả hay nợ xấu tại IMF’s Compilation Guide on Financial Soudness Indicators - điều 4. Sau 9 khi khoản vay được xếp vào danh mục nợ xấu, nó hoặc bất cứ khoản vay thay thế nào cũng nên được xếp vào danh mục nợ xấu cho tới thời điểm phải xóa nợ hoặc thu hồi được lãi và gốc của khoản vay đó hoặc thu hồi được khoản vay thay thế. Tại Việt Nam từ khi quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng ban hành theo quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 của thống đốc NHNN quy định nợ đủ tiêu chuẩn là nợ có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi đúng hạn.

Như vậy, có thể nói khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng là việc đánh giá khách hàng có thực hiện đầy đủ và đúng hạn nghĩa vụ nợ cho bên cấp tín dụng trong toàn bộ thời gian quan hệ tín dụng hoặc trong một khoảng thời gian xác định hay không.2 Mối quan hệ giữa khả năng trả nợ của khách hàng và rủi ro tín dụng: Theo quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết. Hay nói cách khác, rủi ro tín dụng xảy ra khi khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện hoàn trả nợ bao gồm lãi và nợ gốc khi đến hạn thanh toán. Như vậy, giữa khả năng trả nợ của khách hàng và rủi ro tín dụng có mối liên hệ với nhau. Nếu khả năng trả nợ của khách hàng càng cao thì rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng càng thấp và ngược lại, khách hàng có khả năng trả nợ kém hay không có khả năng trả nợ sẽ làm tăng rủi ro tín dụng cho ngân hàng.

Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, luận văn tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cũng chính là tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro không trả được nợ của khách hàng.2 Các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của KHCN Theo Nguyễn Minh Kiều (2011), khi thẩm định khả năng trả nợ của KHCN, thường chúng ta tập trung vào một số yếu tố liên quan đến khách hàng hình thành 10 nhóm nội dung cần thẩm định. Nhiều ngân hàng vẫn thường sử dụng phương pháp truyền thống để đánh giá tín dụng đối với KHCN, chẳng hạn phân tích và đánh giá 5C, bao gồm: Character – Tư cách của khách hàng vay vốn, Capacity – Năng lực của khách hàng, Capital – Vốn riêng của khách hàng, Collateral – Tài sản đảm bảo, Conditions – Điều kiện trả nợ. Ngoài ra, hiện nay nguyên tắc 6C cũng được đề cập với quy tắc thứ 6 là Control – kiểm soát khoản vay. 11 Borrower factors  Age  Gender  Educational Background  Profession  Occupation  Experience borrower  Training Lender factors  Amount of time taken for loan approval  Location  Macro-level factors Loan Repayment  Inflation  Occupation  Firm performance Loan factors  Coast of loan facilities  Type of loan/security provided  Amount of loan extended  Monthe/period when loan Independent Variable Dependent Variable Hình 2.1 – Mô hình nghiên cứu của Keneth (2013) Nguồn: Theo nghiên cứu của Keneth (2013) Samuel antwi (2012), nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng ở Ghana bao gồm tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, lãi suất, tài sản bảo đảm, mục đích vay.

Trong khi đó, Kohansal (2009), nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của nông dân tại tỉnh 12 Khorasan-Razavi của Iran chọn các yếu tố sau: tuổi, kinh nghiệm, thu nhập, lãi suất, diện tích nông trại, mục đích sử dụng khoản vay, tổng chi phí sinh hoạt, kích cỡ khoản vay, thời gian vay tài sản thế chấp, số tiền trả góp. Nhìn chung, các nghiên cứu chọn khá nhiều các nhân tố tác động nhưng có thể nhóm lại thành các nhân tố ảnh hưởng như sau: 2.1 Đặc điểm cá nhân của ngƣời vay: Đặc điểm cá nhân của người vay thường được phân tích ở các nội dung như giới tính, độ tuổi, số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình, tình trạng hôn nhân. Mỗi khía cạnh đều có tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng, chẳng hạn như: Về giới tính, Chapman (1940) thì cho rằng nữ giới có khả năng trả nợ tốt hơn so với nam giới trong khi đó các nghiên cứu của Samuel antwi (2012), Wongaa (2013) hay Million Sileshi (2012) lại không tìm thấy mối liên hệ này. Độ tuổi là một trong các yếu tố được lựa chọn trong hầu hết các nghiên cứu liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Từ nghiên cứu Samuel antwi (2012), Wongaa (2013) đến nghiên cứu tại Việt Nam của Trương Đông Lộc (2011) với kỳ vọng độ tuổi của người vay càng thấp thì khả năng trả nợ sẽ cao. Số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình càng nhiều thì người vay sẽ phải tốn nhiều chi phí sinh hoạt hơn do đó áp lực trả nợ cao, khả năng trả nợ sẽ thấp hơn nhiều. Tại Việt Nam, nghiên cứu yếu tố trên cũng được Trương Đông Lộc (2011) và Nguyễn Quốc Nghi (2012) ủng hộ giả thuyết. Tình trạng hôn nhân của khách hàng là một trong các biến ít được sử dụng trong các nghiên cứu ở Việt Nam và quốc tế.

Bởi vì trong quá trình thẩm định khả năng trả nợ của khách hàng, thu nhập của khách hàng đã được xem xét là tổng thu nhập của người vay và người đồng trả nợ (nếu có). Bên cạnh đó, các nghiên cứu của Chapman (1940) và Samuel antwi (2012) với giả thuyết đưa ra là người vay đã kết hôn thì khả năng trả nợ sẽ cao hơn vì thu nhập của của hai vợ chồng sẽ nhiều hơn so với thu nhập của một cá nhân đồng thời người vay sẽ đã có gia đình thì tính trách nhiệm sẽ cao hơn và sự cẩn trọng cũng tăng lên trong việc sử dụng vốn vay.2 Năng lực của ngƣời vay: Đánh giá năng lực của người vay là xem xét khả năng kiếm tiền của khách hàng để phán quyết xem khách hàng có thể tạo ra được thu nhập dùng để trả được nợ hay không (Nguyễn Minh Kiều 2011, trang 384). Năng lực của người vay có thể được xem xét thông qua các yếu tố thu nhập, tình trạng công việc, trình độ học vấn. Trình độ học vấn là một trong các yếu tố được chú trọng trong chấm điểm tín dụng tại các Ngân hàng.

Khách hàng vay có trình độ học vấn cao sẽ dễ chấm điểm tín dụng cao hơn. Do trình độ học vấn cao, khả năng tìm kiếm công việc tốt hơn và thu nhập của họ thường ổn định hơn. Giả thuyết trên cũng được các nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2011) và Nguyễn Quốc Nghi (2012) và Wongnaa (2012) ủng hộ. Tình trạng công việc là một trong những nhân tố ảnh hưởng nhất định đến khả năng trả nợ của khách hàng.