Luận Văn Thạc Sĩ: Hoàn Thiện Mô Hình Xếp Hạng Tín Dụng Cá Nhân Tại Ngân Hàng TMCP Sài Gòn

Luận văn thạc sĩ UEH nghiên cứu mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn, góp phần nâng cao hiệu quả tín dụng.

• Tác giả: Dương Thị Hồng Thủy
• Người hướng dẫn: PGS. TS Nguyễn Văn Sĩ
• Trường học: Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Hoàn Thiện Mô Hình Xếp Hạng Tín Dụng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Sài Gòn
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng
• 1.1.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng
• 1.1.2. Đối tượng xếp hạng tín dụng
• 1.1.3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng
• 1.1.4. Nguyên tắc xếp hạng tín dụng
• 1.1.5. Quy trình xếp hạng tín dụng
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN
• 2.1. Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Sài Gòn
• 2.1.1. Quá trình hình thành và phát triển
• 2.1.2. Kết quả hoạt động kinh doanh
• 2.2. Thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn
• 2.2.1. Hạng khách hàng
• 2.2.2. Mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng cá nhân của SCB
• 2.2.3. Đánh giá thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn
• 2.2.3.1. Những kết quả đạt được
• 2.2.3.2. Những hạn chế cần hoàn thiện và nguyên nhân
• 2.2.3.2.1. Những hạn chế cần hoàn thiện
• 2.2.3.2.2. Nguyên nhân của những hạn chế
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN
• 3.1. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2. Một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng
• 3.2.1. Mô hình định tính về rủi ro tín dụng – Mô hình 6C
• 3.2.2. Mô hình lượng hoá rủi ro tín dụng – Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng
• 3.3. Lựa chọn mô hình
• 3.3.1. Mô hình hồi quy Binary Logistic
• 3.3.2. Độ phù hợp của mô hình
• 3.3.3. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số
• 3.3.4. Kiểm định độ phù hợp tổng quát
• 3.3.5. Lựa chọn biến số
• 3.3.5.1. Biến phụ thuộc
• 3.3.5.2. Biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu
• 3.3.6. Kết quả phân tích
• 3.3.6.1. Phân tích thống kê mô tả
• 3.3.6.2. Phân tích tương quan
• 3.3.6.3. Ước lượng mô hình Binary Logistic
• 3.4. Đề xuất mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn
• 3.4.1. So sánh tiêu chuẩn phân bổ cá thể mô hình XHTD cá nhân hiện tại của SCB và mô hình hồi quy Binary Logistic đề xuất
• 3.4.2. Vận dụng mô hình Binary Logistic cho mục đích dự báo
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN
• 4.1. Định hướng phát triển của Ngân hàng TMCP Sài Gòn giai đoạn 2013–2015
• 4.1.1. Mục tiêu định hướng hoạt động
• 4.1.2. Mục tiêu định hướng các chỉ tiêu hoạt động
• 4.2. Giải pháp để hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại SCB
• 4.2.1. Các gợi ý từ kết quả nghiên cứu của mô hình Binary Logistic
• 4.2.2. Một số giải pháp nhằm hoàn thiện mô hình XHTD cá nhân tại SCB
• 4.2.2.1. Xây dựng mô hình XHTD riêng biệt đối với khách hàng cá nhân tại SCB
• 4.2.2.2. Chuẩn hóa nhân sự thực hiện XHTD
• 4.2.2.3. Tăng cường công tác kiểm tra khách hàng
• 4.2.2.4. Xây dựng hệ thống thông tin quản trị rủi ro tín dụng
• 4.2.2.5. Xây dựng chính sách khách hàng
• 4.2.2.6. Hoàn thiện các văn bản pháp lý
• 4.2.2.7. Hoàn thiện hệ thống cung cấp thông tin từ Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng Nhà nước (CIC)
• 4.2.2.8. Tổng cục thống kê cần xây dựng các chỉ tiêu tài chính trung bình ngành
• 4.2.2.9. Khuyến khích và tạo điều kiện cho các công ty thông tin tín dụng tư nhân phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng TMCP Sài Gòn

Mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng TMCP Sài Gòn đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Mô hình này không chỉ giúp ngân hàng quản lý rủi ro mà còn tối ưu hóa quy trình cho vay. Việc áp dụng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân giúp ngân hàng đưa ra quyết định chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh. Mô hình này được xây dựng dựa trên các yếu tố như lịch sử tín dụng, thu nhập, và các chỉ số tài chính khác của khách hàng.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng cá nhân

Xếp hạng tín dụng cá nhân là quá trình đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng dựa trên khả năng tài chính và lịch sử tín dụng. Tầm quan trọng của mô hình này nằm ở việc giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng, từ đó bảo vệ lợi ích của ngân hàng và khách hàng.

1.2. Quy trình xếp hạng tín dụng tại ngân hàng TMCP Sài Gòn

Quy trình xếp hạng tín dụng tại ngân hàng TMCP Sài Gòn bao gồm các bước thu thập thông tin, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định xếp hạng. Mỗi bước đều được thực hiện một cách cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và khách quan trong đánh giá.

II. Vấn đề và thách thức trong mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân

Mặc dù mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng TMCP Sài Gòn đã đạt được nhiều thành công, nhưng vẫn còn tồn tại một số vấn đề và thách thức. Những vấn đề này bao gồm việc thiếu dữ liệu chính xác, khó khăn trong việc đánh giá các yếu tố phi tài chính, và sự thay đổi nhanh chóng của thị trường. Những thách thức này cần được giải quyết để nâng cao hiệu quả của mô hình.

2.1. Thiếu dữ liệu và thông tin chính xác

Một trong những thách thức lớn nhất là việc thiếu dữ liệu chính xác từ khách hàng. Điều này có thể dẫn đến việc đánh giá sai lệch về khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng.

2.2. Khó khăn trong việc đánh giá yếu tố phi tài chính

Các yếu tố phi tài chính như khả năng quản lý và tình hình kinh doanh của khách hàng thường khó đo lường. Điều này tạo ra rủi ro cho ngân hàng khi đưa ra quyết định cho vay.

III. Phương pháp xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân hiệu quả

Để xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân hiệu quả, ngân hàng TMCP Sài Gòn cần áp dụng các phương pháp hiện đại như hồi quy logistic và phân tích dữ liệu lớn. Những phương pháp này giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về rủi ro tín dụng và khả năng trả nợ của khách hàng.

3.1. Ứng dụng mô hình hồi quy logistic trong xếp hạng tín dụng

Mô hình hồi quy logistic là một trong những phương pháp phổ biến trong việc đánh giá rủi ro tín dụng. Phương pháp này cho phép ngân hàng dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng dựa trên các yếu tố đầu vào.

3.2. Phân tích dữ liệu lớn để nâng cao độ chính xác

Việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn giúp ngân hàng thu thập và xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá tín dụng cá nhân.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu mô hình xếp hạng tín dụng

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng TMCP Sài Gòn đã mang lại nhiều lợi ích. Ngân hàng không chỉ giảm thiểu rủi ro mà còn nâng cao hiệu quả cho vay. Việc áp dụng mô hình này đã giúp ngân hàng cải thiện quy trình ra quyết định và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

4.1. Kết quả đạt được từ mô hình xếp hạng tín dụng

Mô hình xếp hạng tín dụng đã giúp ngân hàng giảm tỷ lệ nợ xấu và tăng cường khả năng thu hồi nợ. Điều này không chỉ bảo vệ lợi ích của ngân hàng mà còn tạo ra sự tin tưởng từ phía khách hàng.

4.2. Những bài học kinh nghiệm từ ứng dụng mô hình

Các bài học kinh nghiệm từ việc áp dụng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân cho thấy tầm quan trọng của việc liên tục cải tiến và cập nhật dữ liệu. Ngân hàng cần duy trì một hệ thống thông tin mạnh mẽ để hỗ trợ cho quá trình ra quyết định.

V. Kết luận và tương lai của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân

Mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng TMCP Sài Gòn đã chứng minh được giá trị của nó trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Tương lai của mô hình này sẽ phụ thuộc vào khả năng ngân hàng áp dụng công nghệ mới và cải tiến quy trình đánh giá. Việc đầu tư vào công nghệ và dữ liệu sẽ là chìa khóa để nâng cao hiệu quả của mô hình.

5.1. Tương lai của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân

Tương lai của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân sẽ được định hình bởi sự phát triển của công nghệ và nhu cầu ngày càng cao từ thị trường. Ngân hàng cần chuẩn bị sẵn sàng để thích ứng với những thay đổi này.

5.2. Đề xuất cải tiến mô hình xếp hạng tín dụng

Để nâng cao hiệu quả của mô hình, ngân hàng cần xem xét việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy vào quy trình xếp hạng tín dụng. Điều này sẽ giúp ngân hàng cải thiện độ chính xác và giảm thiểu rủi ro.

Trích đoạn nội dung tài liệu

zz BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH DƯƠNG THỊ HỒNG THỦY HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HCM – Năm 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] z BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH DƯƠNG THỊ HỒNG THỦY HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SÀI GÒN Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học PGS. TS NGUYỄN VĂN SĨ TP. HCM – Năm 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỤC LỤC Danh mục các từ viết tắt Danh mục các bảng biểu Danh mục các hình vẽ Lời mở đầu 1. Sự cần thiết của đề tài 2. Mục tiêu nghiên cứu 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4. Phương pháp nghiên cứu 5. Kết cấu luận văn CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1. Tổng quan về xếp hạng tín dụng . Khái niệm xếp hạng tín dụng . Đối tượng xếp hạng tín dụng . Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng . Nguyên tắc xếp hạng tín dụng. Quy trình xếp hạng tín dụng . Tổng quan về xếp hạng tín dụng cá nhân. Khái niệm xếp hạng tín dụng cá nhân . Lịch sử ra đời và phát triển của mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân . Các nhân tố ảnh hưởng đến xếp hạng tín dụng cá nhân. Phương pháp xếp hạng tín dụng cá nhân . Các nghiên cứu về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân . Nghiên cứu Stefanie Kleimeiner về mô hình điểm số tín dụng cá nhân áp dụng cho các ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam .8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và ctg về Phương pháp thống kê xây dựng mô hình mức tín nhiệm cá nhân . Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của Fico . Mô hình điểm số tín dụng VantageScore . Kinh nghiệm về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân của một số NHTM và các tổ chức kiểm toán tại Việt Nam . Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của E & Y . Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Vietcombank. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của BIDV . Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Vietinbank . Hệ thống xếp hạng tín dụng của CIC . Bài học kinh nghiệm về mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân áp dụng cho hệ thống tổ chức tín dụng tại Việt Nam .19 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1.21 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN 22 2. Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Sài Gòn . Quá trình hình thành và phát triển . Kết quả hoạt động kinh doanh . Thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn . Hạng khách hàng . Mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng cá nhân của SCB . Đánh giá thực trạng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn . Những kết quả đạt được . Những hạn chế cần hoàn thiện và nguyên nhân . Những hạn chế cần hoàn thiện . Nguyên nhân của những hạn chế .36 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2.38 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN . Phương pháp nghiên cứu. Một số mô hình đo lường rủi ro tín dụng . Mô hình định tính về rủi ro tín dụng – Mô hình 6C . Mô hình lượng hoá rủi ro tín dụng – Mô hình điểm số tín dụng tiêu dùng . Lựa chọn mô hình . Mô hình hồi quy Binary Logistic . Độ phù hợp của mô hình . Kiểm định ý nghĩa của các hệ số. Kiểm định độ phù hợp tổng quát. Lựa chọn biến số . Biến phụ thuộc . Biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu . Kết quả phân tích .1 Phân tích thống kê mô tả .2 Phân tích tương quan . Ước lượng mô hình Binary Logistic . Đề xuất mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn . So sánh tiêu chuẩn phân bổ cá thể mô hình XHTD cá nhân hiện tại của SCB và mô hình hồi quy Binary Logistic đề xuất . Vận dụng mô hình Binary Logistic cho mục đích dự báo .55 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3.59 CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN 60 4. Định hướng phát triển của Ngân hàng TMCP Sài Gòn giai đoạn 2013–2015 . Mục tiêu định hướng hoạt động . Mục tiêu định hướng các chỉ tiêu hoạt động .62 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Giải pháp để hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại SCB . Các gợi ý từ kết quả nghiên cứu của mô hình Binary Logistic. Một số giải pháp nhằm hoàn thiện mô hình XHTD cá nhân tại SCB . Xây dựng mô hình XHTD riêng biệt đối với khách hàng cá nhân tại SCB. Chuẩn hóa nhân sự thực hiện XHTD . Tăng cường công tác kiểm tra khách hàng . Xây dựng hệ thống thông tin quản trị rủi ro tín dụng . Xây dựng chính sách khách hàng. Hoàn thiện các văn bản pháp lý . Hoàn thiện hệ thống cung cấp thông tin từ Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng Nhà nước (CIC) . Tổng cục thống kê cần xây dựng các chỉ tiêu tài chính trung bình ngành . Khuyến khích và tạo điều kiện cho các công ty thông tin tín dụng tư nhân phát triển.70 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4.72 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Diễn giải 1 SCB Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn 2 Vietcombank Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam 3 BIDV Ngân hàng Đầu tư – Phát triển Việt Nam 4 VAB Ngân hàng TMCP Việt Á 5 Vietinbank Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam 6 NHNN Ngân hàng nhà nước 7 TMCP Thương mại cổ phần 8 XHTD Xếp hạng tín dụng 9 TCTD Tổ chức tín dụng 10 CIC Trung tâm thông tin tín dụng 11 CBTD Cán bộ tín dụng 12 NHTM Ngân hàng thương mại 13 E&Y Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam 14 FICO Fair Isaac Corp 15 TCKT Tổ chức kinh tế LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU STT Ký hiệu Diễn giải Trang 1 Bảng 1.1 Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân theo Stefanie Kleimeier 8 2 Bảng 1.2 Ký hiệu XHTD cá nhân theo Stefanie Kleimeier 9 3 Bảng 1.3 Các đặc trưng của khách hàng 10 4 Bảng 1.4 Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm 12 số tín dụng FICO 5 Bảng 1.5 Hệ thống ký hiệu xếp hạng VantageScore 13 6 Bảng 1.6 Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm 13 số tín dụng VantageScore 7 Bảng 2.1 Các chỉ tiêu tài chính năm 2012 25 8 Bảng 2.2 Cơ cấu dư nợ cho vay theo kỳ hạn tại SCB 26 9 Bảng 2.3 Cơ cấu dư nợ cho vay theo loại khách hàng tại SCB 27 10 Bảng 2.4 Tình hình kiểm soát nợ quá hạn tại SCB 28 11 Bảng 2.5 Cơ cấu chất lượng cho vay tại SCB 28 12 Bảng 2.6 Bảng phân loại khách hàng theo mức độ rủi ro 29 13 Bảng 2.7 Các tiêu chí chấm điểm các thông tin cá nhân cơ 30 bản 14 Bảng 2.8 Các tiêu chí chấm điểm quan hệ với ngân hàng 31 15 Bảng 2.9 Bảng phân loại rủi ro theo điểm xếp hạng 32 16 Bảng 2.10 Ý nghĩa của từng loại rủi ro theo xếp hạng 32 17 Bảng 3.1 Biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu 43 18 Bảng 3.2 Phân loại khách hàng theo khả năng trả nợ 45 19 Bảng 3.3 Số liệu thống kê mô tả của các biến định lượng 45 20 Bảng 3.4 Hệ số tương quan cặp các biến định lượng đưa vào 46 mô hình LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.5 Kết quả ước lượng hồi quy Binary Logistic của 2 48 mô hình 22 Bảng 3.6 Kiểm tra Omnibus của hệ số mô hình 50 23 Bảng 3.7 Mô hình tóm tắt 50 24 Bảng 3.8 Bảng phân loại 50 25 Bảng 3.9 Kết quả hồi quy mô hình 2 51 26 Bảng 3.10 Tiêu chuẩn phân bổ cá thể theo mức rủi ro 54 27 Bảng 3.11 So sánh tiêu chuẩn phân bổ cá thể của mô hình 54 XHTD cá nhân SCB và mô hình Binary Logistic 28 Bảng 3.12 Thông tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị A 55 29 Bảng 3.12 Thông tin xếp hạng khách hàng Nguyễn Thị B 56 30 Bảng 3.13 Thông tin xếp hạng khách hàng Trần Văn C 57 31 Bảng 4.1 Chỉ tiêu kế hoạch hoạt động kinh doanh năm 2013 62 của SCB LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ STT Ký hiệu Diễn giải Trang 1 Hình 2.1 Các chỉ tiêu dư nợ cho vay theo kỳ hạn giai đoạn 2011 27 – 2012 2 Hình 2.2 Các chỉ tiêu nợ quá hạn giai đoạn 2011 – 2012 29 3 Hình 3.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ 52 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI MỞ ĐẦU 1. Sự cần thiết của đề tài Trong điều kiện nền kinh tế Việt Nam hiện nay, sự cạnh tranh giữa các ngân hàng trong và ngoài nước, giữa các ngân hàng với các định chế tài chính càng ngày càng trở nên gay gắt. Các ngân hàng muốn tồn tại và phát triển phải không ngừng nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, phải luôn tìm kiếm hướng đi mới phù hợp với điều kiện và nhu cầu của người dân. Các ngân hàng đã không ngừng nghiên cứu và cung cấp dịch vụ tín dụng bán lẻ đa dạng thỏa mãn những nhu cầu cấp thiết của nền kinh tế. Trong những năm gần đây, tăng trưởng kinh tế và mức thu nhập người dân ngày một tăng đã góp phần tăng cao nhu cầu sử dụng dịch vụ ngân hàng, điều này hứa hẹn khả năng phát triển cho loại hình tín dụng cá nhân. Tín dụng cá nhân được xem là một trong những khoản mục tài sản mang lại nhiều lợi nhuận nhất và rủi ro cao nhất trong danh mục cho vay của Ngân hàng. Do đó, nhiệm vụ quản trị rủi ro các khoản tín dụng đối với khách hàng cá nhân trong điều kiện hiện nay rất phức tạp và khó khăn. Vì vậy, việc ứng dụng mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân trở nên cấp thiết và quan trọng hơn bao giờ hết.