Chương 1 TÔNG QUAN 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài 1. Các nghiên cứu nước ngoài Taddese (2017) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Công ty cổ phần Ngân hàng Enat tai Ethiopia. Nghiên cứu đã khảo sát 127 khách hàng vay cá nhân tại 17 chi nhánh của Ngân hàng Enat tại Ethiopia.
Mô hình hồi quy được áp dụng nhằm xác định các yếu tố tác động đến số tiền khách hàng đã trả được. Kết quả cho thấy các yếu tố tuổi, trình độ học van, số người phụ thuộc, mục đích khoản vay, thời hạn giải ngân khoản vay, số tiền vay, số tiền tiết kiệm, thu nhập phi nông nghiệp có tác động đến hiệu quả trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Công ty cô phần Ngân hàng Enat tại Ethiopia. Abajihad (2020) đã nghiên cứu các yêu tô ảnh hưởng đến hiệu suất trả nợ của người vay của tổ chức tài chính vi mô trong trường hợp Tây Nam Oromia, Vùng Jimma. Nghiên cứu đã áp dung mô hình Logit nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc trả nợ đúng hạn của 196 khách hàng cá nhân tại Oromia credit và Saving Share Company, thuộc vùng Tây Nam Oromia.
Kết quả cho thay Trình độ học van, mục đích khoản vay, giám sát, lãi suất, khả năng nhận thức, loại khoản vay, thời gian hoàn vốn, nguồn thu nhập khác, lượng thu nhập từ khoản vay có ảnh hưởng đến việc trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân. Kassegn và Endris (2022) đã xác định các yếu tô anh hưởng đến tỷ lệ trả khoản vay của các hộ nông dân sản xuất nhỏ ở Quận Habru, Ethiopia, những người đã vay vốn từ Tổ chức Tiết kiệm và Tin dung Amhara. Nghiên cứu đã khảo sát 384 người vay từ các nông hộ nhỏ trong khu vực nghiên cứu. Kết quả của mô hình Tobit cho thấy: các yếu tố nhân khẩu học (tuổi và quy mô hộ gia đình), các yếu tố kinh tế xã hội (trình độ học vấn, quy mô đất đai, quy mô chăn nuôi, thu nhập phi nông nghiệp, mục đích vay vốn) và các yếu tố thé chế (khoảng cách đường đi, tiếp xúc với các tác nhân phát triển, đào tạo nhận được về sử dụng vốn vay) có ảnh hưởng đến tỷ lệ trả khoản vay của các hộ nông dân sản xuất nhỏ ở Quận Habru, Ethiopia 1.
Các nghiên cứu trong nước Nguyễn Thị Thùy Dương (2014) đã nghiên cứu các yếu tô tác động đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Á Châu. Nghiên cứu đã khảo sát và thu thập đữ liệu từ 365 hồ so tại tại khu vực TPHCM. Phương pháp hồi quy Binary Logistic được sử dụng dé đo lường các yếu tố tác động đến rủi ro tin dụng trong hoạt động cho vay tai Ngân hàng TMCP A Châu. Trong đó, biến phụ thuộc Rui ro tín dụng có giá trị là 1 khi dư nợ của khách hàng thuộc nhóm nợ xấu (2, 3, 4, 5) và nhận giá tri 0 khi những khoản dư nợ thuộc nhóm 1.
Kết quả cho thấy có 6 yếu tô tác động đến rủi ro tín dụng của khánh hàng tại ACB là ngành nghề kinh doanh, khả năng tài chính của người vay, kinh nghiệm người vay, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, sử dung vốn vay và kiêm tra giám sát khoản vay. Nghiên cứu đã đưa ra kiến nghị một số giải pháp và hàm ý chính sách nhằm tăng cường hiệu quả chất lượng tin dụng, kiểm soát các yếu tố dé hạn chế các rủi ro tín dụng có thé xay ra. Nghiên cứu của Bui Hữu Phước va cs (2017) đã phân tích các yêu tổ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam (chi nhánh Kiên Giang). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 120 hồ sơ tín dụng khách hang doanh nghiệp tại Vietcombank chi nhánh Kiên Giang trong năm 2016 (01/01/2016 đến 31/12/2016) với những khoản vay được chọn nằm trong thời gian nghiên cứu.
Mô hình lôgit nhị phân và mô hình logit đa thức được sử dung dé ước tính các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Kết quả cho thấy, ở mức độ rủi ro tin dụng 1, tác động đến tín hiệu rủi ro bao gồm: Tài sản đảm bảo, năng lực tài chính của khách hàng, hoạt động kinh doanh đa dạng, kinh nghiệm của nhân viên ngân hàng và kiểm tra, giám sát khoản vay. Ở mức độ rủi ro tín dụng 2, các yếu tô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của ngân hàng thương mại chỉ là bốn yếu tố liên quan đến tín hiệu, ít hơn một yếu tố như vậy với mức độ rủi ro tín dung 1, tai san thê chap không ảnh hưởng đên mức độ rủi ro tín dụng 2. Nghiên cứu đã đưa ra một số gợi ý về quản lý rủi ro và các gợi ý chính sách dé giúp giảm nhẹ rủi ro tin dụng.
Lê Nguyễn Hương Giang (2019) đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại Ngân Hang Thương Mại Cổ Phan Đông A Chi nhánh Lâm Đồng. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập được từ 133 hồ sơ tín dụng. Mô hình logit nhị thức được sử dụng dé ước tính các yếu tố tác động đến rủi ro tin dụng. Kết quả phân tích cho thấy rủi ro tín dụng sẽ tăng khi tỷ lệ số tiền vay trên giá trị tài sản đảm bảo tăng.
Tương tự, rủi ro tín dụng cũng tăng khi lĩnh vực ngành nghề chính tạo ra để trả nợ là sản xuất nông nghiệp. Trái lại, rủi ro tín dụng có mối quan hệ nghịch biến với khả năng tài chính của người đi vay, kinh nghiệm của nhân viên tín dụng và số lần kiểm tra giám sát khoản vay. Trần Thị Diễm Oanh (2020) đã nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Dau tư và Phát triển Việt Nam (BIDV). Nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê mô tả và phân tích hồi quy Binary Logistic dựa vào các dit liệu từ hồ sơ thông tin vay vốn của 130 khách hang tại BIDV từ năm 2013 - 2019.
Trong đó, biến phụ thuộc (Y) Khách hàng có RRTD hoặc không có RRTD, Y = 1 nếu có RRTD là khách hàng không trả nợ đúng hạn, Y = 0 nếu không có RRTD là khách hàng trả nợ đúng hạn. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố có tác động đến rủi ro tín dụng tại BIDV bao gồm tỷ lệ vốn tự có của khách hàng, việc sử dụng vốn đúng mục đích, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, số lần kiểm tra, giám sát khoản vay, tỷ lệ số tiền vay trên tông giá trị tài sản đảm bảo. Dựa vào kết quả nghiên cứu tác giả đưa ra một số giải pháp Quản trị rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng điền hình như: thu thập thông tin đầy đủ; đánh giá một cách thận trọng, đầy đủ về khả năng tài chính và mục đích vay vốn của khách hàng: có cơ chế khen thưởng, đào tạo, đánh giá năng lực của cán bộ tín dụng một cách toàn diện; gia tăng rà soát và kiểm tra, báo cáo sau cho vay. Bùi Thị Thu Tâm (2021) đã nghiên cứu các nhân tô ảnh hưởng đến rủi ro tin dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) chỉ nhánh tỉnh Sóc Trăng.
Số liệu sơ cấp được thu thập từ 120 khách hàng có giao dịch tại Agribank chi nhánh tỉnh Sóc Trăng. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hôi quy Binary Logistic dé tìm ra các nhân tô và mức độ anh hưởng của các nhân tố đến rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân. Trong đó, biến phụ thuộc (Y) Khách hàng có RRTD hoặc không có RRTD, Y = 1 nếu có RRTD là khách hàng không trả nợ đúng hạn, Y = 0 nếu không có RRTD là khách hàng trả nợ đúng hạn. Nghiên cứu xác định ra 05 nhân tố: tỷ lệ vốn tự có, kinh nghiệm CBTD, số lần kiểm tra sử dụng vốn, lãi suất khoản vay, thời gian quan hệ tín dụng, giá trị khoản vay có ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Agribank Chi Nhánh Tỉnh Sóc Trăng.
Lê Trung Hiếu và Ngô Thị Phương Dung (2021) đã nghiên cứu các nhân tô anh hưởng đến rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thương mại Cô phan Sài Gòn Thương Tín - Chi nhánh Trà Vinh (Sacombank Trà Vinh). Số liệu sơ cấp được thu thập từ 160 khách hàng có giao dịch tại Sacombank Tra Vinh. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy Binary Logistic dé tìm ra các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của các nhân tô đến RRTD của khách hàng cá nhân tại Sacombank Trà Vinh. Trong đó, biến phụ thuộc (Y) Khách hàng có RRTD hoặc không có RRTD, Y = 1 nếu có RRTD là khách hàng không trả nợ đúng han, Y = 0 nếu không có RRTD là khách hàng trả nợ đúng hạn.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, những nhân tổ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân tại Sacombank Trà Vinh gồm các biến: Giới tính, tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, số người phụ thuộc, sử dụng vốn, quy mô sản xuất - kinh doanh và kỳ hạn vay. Nghiên cứu cũng đề xuất một số giải pháp góp phần tăng cường công tác quản trị rủi ro, kiểm soát chất lượng tín dụng tại Sacombank Tra Vinh. Nghiên cứu cua Lâm Thi Mỹ Lan và Nguyễn Hoang Long (2023) đã xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng Thuong mại Cô phan Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) - Chi nhánh Trà Vinh. Dữ liệu được thu thập từ hỗ so vay của 140 doanh nghiệp được chon lọc tinh đến thời điểm ngày 31/12/2022 dựa trên số khách hàng còn dư nợ tin dung tại BIDV Tra Vinh.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy Binary Logistic, trong đó biến phụ thuộc Rui ro tín dụng nhận gia tri 1 khi các hồ sơ nợ nhóm 2 đến nhóm 5; nhận giá trị 0 đối với các hồ sơ nợ nhóm 1 không có RRTD xảy ra. Kết quả cho thay rủi ro tin dụng của khách hàng doanh nghiệp vay vốn tại BIDV Tra Vinh bị ảnh hưởng bởi các yếu tố được sắp xếp theo mức độ từ cao đến thấp lần lượt là: lịch sử vay vốn, kiểm tra giám sát khoản vay, xếp hạng doanh nghiệp, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, ROA, nợ phải trả/vốn chủ sở hữu, loại hình doanh nghiệp. Đánh giá các nghiên cứu có liên quan Tông quan các nghiên cứu có liên quan đên đê tai: Bảng 1.