Nghiên cứu các yếu tố dự đoán rủi ro trong ngân hàng bán lẻ: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ueh default predictors in retail banking an empirical study in vietnam, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện trong lĩnh

• Tác giả: Nguyen Bao Quoc
• Người hướng dẫn: Dr. Le Cong Tru
• Trường học: University of Economics
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Default Predictors in Retail Banking – An Empirical Study in Vietnam
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• LIST OF ABBREVIATIONS
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Justification of the study
• 1.2. Research objectives
• 1.3. Research questions
• 1.4. Scope of the study
• 1.5. Organization of the study
• 2. CHƯƠNG 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. History of credit scoring
• 2.2. Concepts of credit scoring
• 2.3. Reviews of economic theories
• 2.4. Reviews of empirical studies
• 2.5. Empirical literature summary
• 2.6. Problems and limitations of previous studies
• 3. CHƯƠNG 3: DATA AND RESEARCH METHODOLOGY
• 3.1. Methodologies for CSM
• 3.2. Statistical tests of individual predictors
• 3.3. Goodness-of-fit statistics
• 3.4. Pseudo R-squared statistics
• 3.5. Cox and Snell's R2
• 3.6. Hosmer and Lemeshow test
• 3.7. Validations of predicted probabilities
• 3.8. Area under the ROC curve
• 4. CHƯƠNG 4: DATA ANALYSIS AND RESULTS
• 4.1. Personal tastes for loans by ages
• 4.2. Discretionary incomes and default
• 4.3. Nexus between loan amount and loan outcomes
• 4.4. Loan duration and loan outcomes
• 4.5. Collateral value and loan outcome
• 4.6. Differences in variables between defaulted and non-defaulted loans
• 4.7. Correlation matrix among independent variables
• 4.8. Overall evaluations and statistical tests of individual predictors
• 4.9. Goodness-of-fit statistics
• 4.10. Validations of predicted probabilities
• 4.11. Receiver operating characteristic and area under the ROC curve
• 5. CHƯƠNG 5: CONCLUSION AND POLICY IMPLICATIONS
• 5.1. Limitations and further studies

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu các yếu tố dự đoán rủi ro trong ngân hàng bán lẻ

Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro trong ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam. Ngành ngân hàng đang đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là trong bối cảnh cạnh tranh gia tăng và khủng hoảng kinh tế. Việc hiểu rõ các yếu tố dự đoán rủi ro là rất quan trọng để cải thiện hiệu quả cho vay và quản lý rủi ro.

1.1. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến rủi ro trong ngân hàng bán lẻ

Các yếu tố như lịch sử vay, tình trạng tài chính và mức thu nhập của khách hàng có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ. Nghiên cứu chỉ ra rằng, những yếu tố này cần được xem xét kỹ lưỡng để dự đoán rủi ro hiệu quả.

1.2. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu rủi ro trong ngân hàng

Nghiên cứu về rủi ro trong ngân hàng bán lẻ không chỉ giúp các ngân hàng giảm thiểu tổn thất mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh. Việc áp dụng các mô hình dự đoán rủi ro sẽ giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn.

II. Vấn đề và thách thức trong quản lý rủi ro ngân hàng bán lẻ

Ngành ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm tỷ lệ nợ xấu gia tăng và sự cạnh tranh từ các ngân hàng nước ngoài. Những vấn đề này đòi hỏi các ngân hàng phải có chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả.

2.1. Tình hình nợ xấu trong ngân hàng bán lẻ

Tỷ lệ nợ xấu trong ngân hàng bán lẻ đã tăng lên đáng kể, gây áp lực lên các ngân hàng trong việc quản lý rủi ro. Việc nhận diện sớm các yếu tố dự đoán nợ xấu là rất cần thiết.

2.2. Cạnh tranh từ ngân hàng nước ngoài

Sự gia nhập của các ngân hàng nước ngoài đã tạo ra áp lực cạnh tranh lớn cho các ngân hàng nội địa. Điều này yêu cầu các ngân hàng phải cải thiện quy trình cho vay và quản lý rủi ro để duy trì thị phần.

III. Phương pháp nghiên cứu và mô hình dự đoán rủi ro

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp định lượng để phân tích dữ liệu từ các khoản vay cá nhân. Mô hình hồi quy logistic được áp dụng để xác định mối quan hệ giữa các đặc điểm của người vay và khả năng trả nợ.

3.1. Phương pháp hồi quy logistic trong phân tích rủi ro

Hồi quy logistic là một công cụ mạnh mẽ để dự đoán khả năng vỡ nợ dựa trên các yếu tố như lịch sử vay và tình trạng tài chính. Phương pháp này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn.

3.2. Dữ liệu và mẫu nghiên cứu

Dữ liệu được thu thập từ một trong những ngân hàng thương mại lớn nhất tại Việt Nam, bao gồm các khoản vay cá nhân. Mẫu nghiên cứu đại diện cho các đặc điểm của khách hàng và các khoản vay.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như lịch sử vay và tình trạng tài chính có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ. Những phát hiện này có thể được áp dụng để cải thiện quy trình cho vay và quản lý rủi ro trong ngân hàng.

4.1. Phân tích kết quả và ý nghĩa

Kết quả cho thấy rằng việc xem xét các yếu tố cá nhân của người vay có thể giúp giảm thiểu rủi ro vỡ nợ. Ngân hàng cần áp dụng các mô hình này để cải thiện hiệu quả cho vay.

4.2. Ứng dụng mô hình vào thực tiễn

Các ngân hàng có thể sử dụng mô hình dự đoán rủi ro để tối ưu hóa quy trình cho vay, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh và giảm thiểu tổn thất.

V. Kết luận và triển vọng tương lai trong nghiên cứu rủi ro ngân hàng

Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố dự đoán rủi ro trong ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam. Tương lai của ngành ngân hàng sẽ phụ thuộc vào khả năng áp dụng các mô hình dự đoán rủi ro hiệu quả.

5.1. Tóm tắt các phát hiện chính

Các yếu tố như lịch sử vay và tình trạng tài chính là những yếu tố quan trọng trong việc dự đoán rủi ro. Ngân hàng cần chú trọng đến những yếu tố này trong quy trình cho vay.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu có thể mở rộng để xem xét các yếu tố khác như tác động của môi trường kinh tế vĩ mô đến rủi ro trong ngân hàng bán lẻ. Điều này sẽ giúp ngân hàng có cái nhìn toàn diện hơn về rủi ro.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Tín dụng ngân hàng tại Việt Nam ghi nhận sự bùng nổ mạnh mẽ trong giai đoạn 2000-2010 khi tỷ lệ tín dụng trên GDP danh nghĩa tăng vọt từ khoảng 22% lên hơn 120%, tương ứng tốc độ tăng trưởng bình quân 33%/năm theo báo cáo của McKinsey Global Institute. Sự mở rộng quy mô cho vay nóng đã kéo theo áp lực nợ xấu gia tăng nhanh chóng, đưa tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống chạm ngưỡng 10% tổng dư nợ vào tháng 5/2012, tương đương 10% GDP cả nước. Trong bối cảnh hoạt động bán lẻ phát triển vượt bậc nhưng chủ yếu dựa vào thẩm định thủ công cảm tính, việc xây dựng mô hình định lượng rủi ro trở thành yêu cầu cấp thiết để giảm thiểu chi phí và bảo toàn nguồn vốn.

Nghiên cứu tập trung giải quyết vấn đề phân định các yếu tố thúc đẩy khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân, đo lường mức độ tác động tương đối giữa đặc điểm người vay và đặc tính khoản vay. Mục tiêu cụ thể là xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng thực nghiệm nhằm hỗ trợ các ngân hàng thương mại phân loại rủi ro chính xác và tối ưu hóa chính sách cấp tín dụng. Phạm vi nghiên cứu khảo sát 1.810 khoản vay cá nhân tại 32 chi nhánh của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) trải dài từ Bắc vào Nam trong giai đoạn 2008-2011, với thời điểm theo dõi kết thúc vào tháng 6/2012. Kết quả mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi giúp các tổ chức tín dụng giảm thiểu từ 20% đến 30% tỷ lệ nợ xấu tiềm ẩn trên danh mục khách hàng cá nhân có tổng dư nợ đạt 38.326 tỷ đồng vào cuối năm 2011.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn vận dụng lý thuyết thông tin bất đối xứng của Stiglitz và Weiss (1981) cùng mô hình phân bổ tín dụng của Rothschild và Stiglitz (1976) để lý giải hai hiện tượng trọng tâm trong thị trường cho vay bán lẻ: lựa chọn đối nghịch trước khi ký hợp đồng và rủi ro đạo đức sau khi giải ngân. Để giải thích hành vi vay nợ của người tiêu dùng, nghiên cứu kết hợp lý thuyết hàm tiêu dùng tuyệt đối của Keynes (1936) với hiệu ứng thị sai tiêu dùng của Duesenberry (1949) và Nurkse (1957). Các khái niệm học thuật then chốt bao gồm: xác suất vỡ nợ (quá hạn trên 90 ngày theo chuẩn Basel II và Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà nước), mô hình chấm điểm tín dụng (Credit Scoring Model), nguyên tắc 5C truyền thống, giá trị thông tin (Information Value) và tỷ lệ bảo đảm bằng tài sản. Mô hình nghiên cứu phân tách 18 biến giải thích thành 2 nhóm chính: đặc điểm nhân khẩu học - tài chính của người vay và đặc tính kỹ thuật của khoản vay để ước lượng hàm xác suất trễ hạn.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thứ cấp gồm 1.810 khoản vay cá nhân được giải ngân và theo dõi thực tế trong 4 năm (2008-2011) tại 32 chi nhánh BIDV trên toàn quốc theo Công văn số 124/CV-NHBL2. Mẫu nghiên cứu được thu thập theo phương pháp chọn mẫu đại diện đa tầng tại các địa bàn kinh tế trọng điểm, bao gồm 78% khoản vay hoạt động tốt và 22% khoản vay phát sinh nợ quá hạn.

Phương pháp phân tích trọng tâm là hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logistic Regression) xử lý trên phần mềm IBM SPSS Statistics 20. Kỹ thuật này được lựa chọn thay thế cho phân tích biệt số và hồi quy tuyến tính OLS vì biến phụ thuộc mang bản chất nhị phân, dữ liệu thực tế không thỏa mãn giả định phân phối chuẩn đa biến và mô hình Logit đảm bảo giá trị xác suất ước lượng luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Nghiên cứu áp dụng chỉ số giá trị thông tin với ngưỡng sàn 0,1 để tinh lọc các biến có lực phân loại cao, đồng thời giữ nguyên các biến định lượng dưới dạng liên tục để tránh hiện tượng quá khớp (overfitting). Độ tin cậy của mô hình được kiểm chứng thông qua kiểm định độ tương thích Hosmer-Lemeshow, hệ số Cox và Snell R-squared, Nagelkerke R-squared và diện tích dưới đường cong ROC.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Mô hình thực nghiệm mang lại 4 phát hiện cốt lõi về các yếu tố dự báo rủi ro tín dụng bán lẻ:

Thứ nhất, lịch sử tín dụng tại Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC) là biến số có sức mạnh phân loại mạnh nhất; nhóm khách hàng có tiền sử nợ quá hạn ghi nhận tỷ lệ vỡ nợ tăng vọt, trong khi nhóm có lịch sử trả nợ tốt chỉ có tỷ lệ vỡ nợ thực tế ở mức 15,79%. Thứ hai, hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng đóng vai trò chỉ báo quyết định; khách hàng chưa mở tài khoản thanh toán có tỷ lệ vỡ nợ lên tới 33,59%, cao hơn gấp đôi so với nhóm đã có tài khoản giao dịch thường xuyên. Thứ ba, trình độ học vấn tỷ lệ nghịch với xác suất vỡ nợ; khách hàng chưa tốt nghiệp trung học phổ thông có tỷ lệ trễ hạn lên đến 36,71%, trong khi tỷ lệ này ở nhóm có bằng đại học hoặc sau đại học giảm xuống dưới 18%. Thứ tư, về mục đích vay vốn, các khoản vay tiêu dùng không bảo đảm có tỷ lệ nợ xấu lên tới 36,18%, cao hơn đáng kể so với các khoản vay phục vụ sản xuất kinh doanh cá thể có phương án doanh thu rõ ràng.

Thảo luận kết quả

Các phát hiện thực nghiệm khẳng định rằng năng lực tài chính nội tại và uy tín cá nhân của người vay có ý nghĩa quyết định hơn nhiều so với quy mô hay kỳ hạn khoản vay. Khách hàng có học vấn cao, việc làm ổn định và thâm niên quan hệ với ngân hàng từ 5 năm trở lên sở hữu nguồn thu nhập khả dụng vững chắc, giúp giảm thiểu rủi ro khi nền kinh tế biến động. Kết quả này củng cố các kết luận của Kočenda và Vojtek (2011) tại thị trường mới nổi châu Âu và tương thích với nghiên cứu của Đinh và Kleimeier (2007) tại Việt Nam.

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan qua đồ thị đường cong ROC với trục tung phản ánh độ nhạy và trục hoành phản ánh 1 trừ độ đặc hiệu. Đường cong ROC uốn cong rõ rệt về góc trên bên trái với diện tích dưới đường cong (AUC) đạt trên 0,85, vượt xa mức 0,5 của phép phân loại ngẫu nhiên, chứng minh khả năng dự báo xuất sắc. Đồng thời, bảng thống kê ma trận tương quan chỉ ra rằng tỷ lệ tài sản bảo đảm trên khoản vay chỉ có tác dụng hỗ trợ thu hồi vốn thứ cấp sau khi vỡ nợ xảy ra, chứ không thể ngăn ngừa sự cố mất khả năng thanh toán nếu dòng tiền của người vay bị đứt gãy.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng bán lẻ, luận văn đề xuất 4 giải pháp hành động cụ thể:

1. Thiết lập quy trình tra cứu CIC tự động và bắt buộc: Ban điều hành các ngân hàng thương mại cần ban hành quy định bắt buộc 100% hồ sơ vay vốn cá nhân phải được đối chiếu dữ liệu lịch sử nợ quá hạn tại CIC trước khi phê duyệt, hướng đến mục tiêu giảm 25% tỷ lệ phê duyệt sai đối tượng trong lộ trình triển khai 6 tháng.
2. Ứng dụng hệ thống chấm điểm tín dụng tự động dựa trên biến số hành vi: Khối Quản trị Rủi ro cần tích hợp mô hình Logit vào phần mềm lõi để tự động hóa việc tính điểm dựa trên trình độ học vấn, thu nhập khả dụng và thâm niên giao dịch, phấn đấu nâng tỷ lệ phân loại chính xác lên trên 85% và rút ngắn thời gian thẩm định xuống dưới 24 giờ trong vòng 12 tháng.
3. Tái cơ cấu chính sách cấp tín dụng cho phân khúc vay tiêu dùng tín chấp: Khối Khách hàng Cá nhân cần siết chặt điều kiện giải ngân và áp dụng định giá lãi suất theo mức độ rủi ro, đặt mục tiêu kéo giảm tỷ lệ nợ xấu ở nhóm vay tiêu dùng từ mức 36,18% hiện tại xuống dưới 5% trong thời hạn 18 tháng.
4. Triển khai chính sách ưu đãi giữ chân khách hàng lâu năm: Các chi nhánh ngân hàng cần chủ động giảm từ 0,5% đến 1,0%/năm lãi suất cho vay đối với nhóm khách hàng duy trì tài khoản thanh toán và có quan hệ tín dụng trên 3 năm nhằm xây dựng danh mục cho vay an toàn bền vững.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn cung cấp nguồn tư liệu học thuật và thực tiễn giá trị cho 4 nhóm đối tượng:

1. Chuyên viên quản trị rủi ro và thẩm định tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Nắm bắt phương pháp lượng hóa xác suất vỡ nợ, ứng dụng bộ 18 biến số thực nghiệm để cải tiến phiếu chấm điểm hồ sơ vay vốn, giúp giảm 20% thời gian xử lý thủ công.
2. Ban lãnh đạo ngân hàng và các nhà hoạch định chiến lược kinh doanh: Khai thác bằng chứng thực nghiệm từ 1.810 khoản vay để xây dựng chính sách tín dụng phân tầng, phân bổ vốn hiệu quả vào các phân khúc khách hàng có biên độ an toàn cao.
3. Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Kinh tế - Tài chính: Sử dụng làm tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp hồi quy Logistic nhị phân, quy trình tính toán giá trị thông tin IV và kỹ thuật kiểm định mô hình bằng chỉ số AUC trên dữ liệu thực tế tại Việt Nam.
4. Cơ quan thanh tra, giám sát ngân hàng và tổ chức xếp hạng tín nhiệm: Vận dụng các phát hiện thực tế để hoàn thiện quy định phân loại nợ theo Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN và Thông tư 03/2013/TT-NHNN, gia tăng tính minh bạch cho toàn hệ thống tài chính.

Câu hỏi thường gặp

Yếu tố nào có sức mạnh dự báo vỡ nợ cao nhất trong cho vay bán lẻ tại Việt Nam? Lịch sử tín dụng CIC và việc duy trì tài khoản thanh toán là hai yếu tố có năng lực dự báo mạnh nhất. Khách hàng chưa có tài khoản ngân hàng ghi nhận tỷ lệ vỡ nợ lên tới 33,59%, cho thấy các biến số hành vi phản ánh kỷ luật tài chính chuẩn xác hơn các thông tin kê khai thu nhập tĩnh.

Tại sao mô hình hồi quy Logistic được ưu tiên hơn mô hình hồi quy tuyến tính OLS? Hồi quy Logistic nhị phân xử lý hoàn hảo biến phụ thuộc nhận giá trị 0 hoặc 1, đảm bảo xác suất dự báo luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Kỹ thuật này khắc phục hoàn toàn nhược điểm vi phạm giả định phân phối chuẩn đa biến của phương pháp bình phương bé nhất OLS trên tập dữ liệu thực tế.

Tài sản bảo đảm có thể thay thế hoàn toàn việc thẩm định năng lực trả nợ không? Tài sản bảo đảm không thể ngăn ngừa nguy cơ vỡ nợ nếu khách hàng bị suy giảm nguồn thu. Dữ liệu khảo sát 1.810 khoản vay cho thấy nợ xấu vẫn xuất hiện ở các khoản vay thế chấp bất động sản khi người vay mất thanh khoản, do đó tài sản chỉ mang ý nghĩa dự phòng tổn thất.

Quy mô khoản vay có quyết định trực tiếp đến nguy cơ phát sinh nợ xấu hay không? Quy mô khoản vay có tác động cùng chiều nhưng không mang tính áp đảo so với đặc tính người vay. Trong mẫu khảo sát tại 32 chi nhánh BIDV, các khoản vay tiêu dùng nhỏ không có tài sản thế chấp lại có tỷ lệ vỡ nợ lên tới 36,18%, cao hơn nhiều so với các khoản vay kinh doanh lớn có dòng tiền thực.

Chỉ số AUC có vai trò như thế nào trong đánh giá chất lượng mô hình chấm điểm? Diện tích dưới đường cong ROC (AUC) đo lường khả năng phân biệt giữa hồ sơ vay tốt và hồ sơ vay xấu. Một mô hình đạt chuẩn định lượng thường có AUC từ 0,70 đến 0,90, trong đó mức trên 0,85 chứng minh mô hình có độ tin cậy vượt bậc, hạn chế tối đa rủi ro từ chối nhầm khách hàng tốt.

Kết luận

• Xác lập vai trò vượt trội của các biến số đặc tính cá nhân và lịch sử tín dụng CIC so với các yếu tố quy mô hay kỳ hạn khoản vay trong dự báo nợ xấu.
• Xây dựng thành công mô hình hồi quy Logistic nhị phân trên tập dữ liệu thực chứng gồm 1.810 khoản vay tại 32 chi nhánh BIDV trên phạm vi toàn quốc.
• Phân loại chính xác 22% khoản nợ xấu thực tế, đạt mức độ tin cậy cao với chỉ số kiểm định AUC vượt ngưỡng 0,85.
• Cung cấp cơ sở khoa học giúp các ngân hàng thương mại kiểm soát tỷ lệ nợ xấu hệ thống từng chạm mốc 10% trong giai đoạn biến động kinh tế 2012.
• Đề xuất lộ trình 4 giải pháp ứng dụng công nghệ tự động hóa chấm điểm tín dụng trong thời gian từ 6 đến 18 tháng tới.

Luận văn là tài liệu học thuật giá trị, kết hợp hài hòa giữa lý thuyết kinh tế học hiện đại và thực tiễn hoạt động ngân hàng tại Việt Nam. Các tổ chức tín dụng và nhà nghiên cứu hãy áp dụng ngay khung phân tích này để tối ưu hóa công tác quản trị rủi ro tín dụng bán lẻ!

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHI MINH CITY 2013 HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM – NETHERLANDS PROGRAMME FOR M. IN DEVELOPMENT ECONOMICS MASTER'S THESIS IN DEVELOPMENT ECONOMICS DEFAULT PREDICTORS IN RETAIL BANKING – AN EMPIRICAL STUDY IN VIETNAM By NGUYEN BAO QUOC MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS NGUYEN BAO QUOC HO CHI MINH CITY, SEPTEMBER 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM - NETHERLANDS PROGRAMME FOR M. IN DEVELOPMENT ECONOMICS DEFAULT PREDICTORS IN RETAIL BANKING – AN EMPIRICAL STUDY IN VIETNAM A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS By NGUYEN BAO QUOC Academic supervisor: Dr. LE CONG TRU HO CHI MINH CITY, SEPTEMBER 2013 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DECLARATION I declare that "Default Predictors in Retail Banking – An Empirical Study in Vietnam" is my own work; it has not been submitted to any degree at other universities.

I confirm that I have made by effort and applied all knowledge for finishing this thesis in the best way. Ho Chi Minh City, September 2013 NGUYEN BAO QUOC i LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ACKNOWLEDGEMENTS First and foremost I would like to offer my gratitude to my supervisor, Dr. Le Cong Tru, for invaluable comments, remarks and engagement through the learning process of the thesis. Then I have Mr.

Le Duc Anh to thank for introducing me to the topic. I am also much obliged to Associate Prof. Nguyen Trong Hoai, Dr. Pham Khanh Nam and Dr.

Luca Tasciotti for helpful remarks on my TRD as well as keeping me on the right track. For the availability of the dataset, I am thankful to MDE. Tran Thu Trang from the Head Office of BIDV. Last but not least, I am deeply indebted to my parents, my dearly beloved wife, my brothers and sisters for all the understanding and spiritual assistance.

I will wholeheartedly be grateful forever for your love. ii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABSTRACT Due to intense competition, over-lending and economic turmoil, banking system in Vietnam is suffering a huge amount of non-performing loans. Given the considerable growth of retail banking market, an exploration of risk predictors becomes crucial more than ever. This paper investigates key factors that influence loan repayment performance among individual customers.

The survey covers a representative sample of personal loans from one of the largest Vietnamese commercial banks. A logistic regression technique is employed to evaluate the relationship between delinquency and borrower characteristics and loan features. The regression results reveal that borrower characteristics, e. borrowing history, bank- account holding and education level, rather than loan factors, such as purposes, duration and credit limit, have stronger effects on the default outcome.

This suggests that bankers apply appropriate adjustments to borrower characteristics to minimize default risk. Key words: retail banking, credit scoring, default, risk, logistic regression, probability. iii LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] TABLE OF CONTENTS DECLARATION. iii TABLE OF CONTENTS.

iv LIST OF TABLES. vii LIST OF FIGURES. vii LIST OF ABBREVIATIONS .viii Chapter 1 INTRODUCTION. Justification of the study.

Scope of the study. Organization of the study. 5 Chapter 2 LITERATURE REVIEW. History of credit scoring.

Concepts of credit scoring. Reviews of economic theories. Reviews of empirical studies. Default predictors in markets for credit cards and instant loans.

Default predictors in markets for automobiles, mortgages and real property construction. Default predictors in markets for individual loans. Empirical literature summary. Problems and limitations of previous studies.

21 iv LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Chapter 3 DATA AND RESEARCH METHODOLOGY. Methodologies for CSM. Statistical tests of individual predictors. Goodness-of-fit statistics.

Pseudo R-squared statistics. Cox and Snell's R2. Hosmer and Lemeshow test. Validations of predicted probabilities.

Area under the ROC curve. 38 Chapter 4 DATA ANALYSIS AND RESULTS. Personal tastes for loans by ages .