Luận án tiến sĩ nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng hợp tác xã việt nam

Luận án tiến sĩ kinh tế nghiên cứu nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng hợp tác xã, phân tích chuyên sâu, xây dựng mô hình lý

• Tác giả: Ngô Tiến Quý
• Người hướng dẫn: Nguyễn Việt Dũng
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Vỡ Nợ Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Hợp Tác Xã Việt Nam
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN
• 1.1. Tổng quan nghiên cứu
• 1.2. Các nghiên cứu nước ngoài về các yếu tố ảnh hưởng lên khả năng vỡ nợ của khách hàng
• 1.3. Các nghiên cứu trong nước về các yếu tố ảnh hưởng lên khả năng vỡ nợ của khách hàng
• 1.4. Các nghiên cứu ước lượng dự báo về rủi ro vỡ nợ của khách hàng sử dụng cây phân loại
• 1.5. Các vấn đề về tín dụng của ngân hàng
• 1.5.1. Khái niệm tín dụng ngân hàng
• 1.5.2. Đặc trưng của tín dụng ngân hàng
• 1.5.3. Vai trò của tín dụng ngân hàng
• 1.5.4. Các hình thức tín dụng của ngân hàng
• 1.6. Các vấn đề về tín dụng khách hàng cá nhân
• 1.6.1. Tín dụng khách hàng cá nhân
• 1.6.2. Chính sách tín dụng khách hàng cá nhân
• 1.6.3. Quy trình tín dụng khách hàng cá nhân
• 1.6.4. Rủi ro tín dụng
• 1.6.5. Ảnh hưởng của vỡ nợ tín dụng
• 1.6.6. Hoạt động xếp hạng tín dụng trong các ngân hàng
• 1.6.6.1. Khái niệm xếp hạng tín dụng
• 1.6.6.2. Vai trò của xếp hạng tín dụng
• 1.6.6.3. Nguyên tắc hoạt động xếp hạng tín dụng
• 1.6.6.4. Quy trình xếp hạng tín dụng
• 1.6.6.5. Một số mô hình xếp hạng tín dụng
• 1.6.6.6. Mô hình xếp hạng tín dụng tại ngân hàng
• 1.6.6.7. Một số hạn chế của xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân hiện nay
• 1.7. Các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân
• 1.7.1. Yếu tố thông tin cá nhân của khách hàng
• 1.7.2. Yếu tố về điều kiện sống của khách hàng
• 1.7.3. Yếu tố về tài chính của khách hàng
• 1.7.4. Yếu tố hành vi của khách hàng
• 1.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Quy trình nghiên cứu
• 2.1.1. Xác định mục tiêu nghiên cứu
• 2.1.2. Xây dựng cơ sở lý thuyết
• 2.1.3. Xây dựng mô hình nghiên cứu
• 2.1.4. Phân tích dữ liệu
• 2.1.5. Hoàn thiện báo cáo luận án
• 2.2. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 2.2.1. Mô hình nghiên cứu
• 2.2.2. Các biến nghiên cứu trong mô hình
• 2.2.3. Các giả thuyết nghiên cứu
• 2.3. Thiết kế nghiên cứu
• 2.3.1. Mẫu nghiên cứu
• 2.3.2. Thu thập dữ liệu
• 2.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
• 2.3.4. Mô tả dữ liệu
• 2.3.5. Phân tích tương quan
• 2.3.6. Các mô hình phân tích và dự báo vỡ nợ của khách hàng cá nhân
• 2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Khái quát chung về Ngân hàng Hợp tác xã Việt Nam
• 3.1.1. Giới thiệu về ngân hàng Hợp tác xã Việt Nam
• 3.1.2. Hoạt động sử dụng vốn của Ngân hàng hợp tác xã Việt Nam
• 3.1.3. Thực trạng về các cá nhân vay vốn tại NN HTX theo mẫu nghiên cứu
• 3.2. Kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng lên khả năng vỡ nợ của KHCN
• 3.2.1. Kết quả hồi quy Logistic
• 3.2.2. Kết quả mô hình ước lượng Probit
• 3.2.3. Kết quả mô hình dự báo dựa trên mạng Neuron nhân tạo (Artificial Neural Network)
• 3.2.4. Kết quả mô hình phân loại Random Forest
• 3.2.5. Tổng hợp kết quả nghiên cứu
• 3.2.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 3.2.7. So sánh mức độ dự báo chính xác của các mô hình ước lượng
• 3.2.8. Phỏng vấn chuyên gia về nguyên nhân rủi ro tín dụng
• 3.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 4.1. Giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng KHCN tại Ngân hàng HTX Việt Nam
• 4.2. Giải pháp giúp hạn chế rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân trong quá trình chuẩn bị hồ sơ
• 4.3. Giải pháp về giám sát hoạt động sau cho vay
• 4.4. Giải pháp liên quan tới cải thiện hệ thống chấm điểm tín dụng định kỳ
• 4.5. Giải pháp hoàn thiện hệ thống chấm điểm tín dụng trực tuyến
• 4.6. Xây dựng hệ thống xếp hạn tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng HTX dựa trên kết quả nghiên cứu
• 4.7. Cách thức ra quyết định cho vay và không cho vay đối với khách hàng cá nhân khi vay vốn ở Ngân hàng HTX
• 4.7.1. Đối với Ngân hàng HTX Việt Nam
• 4.7.2. Đối với Ngân hàng Nhà nước
• 4.7.3. Đối với Trung tâm thông tin tín dụng (CIC)
• 4.8. Hạn chế của đề tài và các hướng nghiên cứu tiếp theo
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan nghiên cứu

Nghiên cứu về khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng hợp tác xã Việt Nam đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ, bao gồm thông tin cá nhân, điều kiện sống, và tình hình tài chính của khách hàng. Các nghiên cứu quốc tế như của Abid & Cộng sự (2018) đã so sánh các mô hình dự báo khả năng vỡ nợ và chỉ ra rằng mô hình Logistic có hiệu quả cao hơn so với mô hình phân tích biệt số. Mensah (2013) cũng đã chỉ ra rằng lãi suất cho vay và rủi ro đạo đức là những yếu tố quan trọng trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ. Những nghiên cứu này cung cấp cơ sở lý thuyết cho việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng tại ngân hàng hợp tác xã Việt Nam.

1.1. Các nghiên cứu nước ngoài

Các nghiên cứu nước ngoài đã chỉ ra rằng hành vi khách hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng lớn đến khả năng vỡ nợ. Ví dụ, nghiên cứu của Ojiako & Ogbukwa đã chỉ ra rằng độ tuổi, giới tính, và trình độ học vấn có tác động đến khả năng trả nợ của nông dân tại Nigeria. Những yếu tố này cũng có thể được áp dụng để phân tích tình hình tại ngân hàng hợp tác xã Việt Nam, nơi mà tín dụng cho khách hàng cá nhân đang ngày càng gia tăng.

1.2. Các nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, các nghiên cứu về khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân còn hạn chế. Tuy nhiên, một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng tín dụng tiêu dùng và tình hình kinh tế có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ. Các yếu tố như thu nhập, tình trạng hôn nhân, và tài sản đảm bảo cũng được xem xét. Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp ngân hàng hợp tác xã xây dựng các chính sách cho vay hiệu quả hơn.

II. Phương pháp nghiên cứu

Luận án sử dụng cả phương pháp định tính và định lượng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân. Phương pháp định tính bao gồm phỏng vấn chuyên gia để thu thập thông tin về các yếu tố rủi ro trong cho vay. Phương pháp định lượng sử dụng các mô hình hồi quy Logistic, Probit, và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để phân tích dữ liệu. Việc so sánh các mô hình này sẽ giúp xác định mô hình dự báo nào có hiệu quả nhất trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng. Kết quả từ nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho quản lý rủi ro tín dụng tại ngân hàng hợp tác xã.

2.1. Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu được thiết kế để thu thập dữ liệu từ các khách hàng cá nhân tại ngân hàng hợp tác xã. Dữ liệu sẽ bao gồm thông tin về lịch sử tín dụng, thu nhập, và các yếu tố cá nhân khác. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện để kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố này và khả năng vỡ nợ.

2.2. Phân tích dữ liệu

Dữ liệu thu thập sẽ được phân tích bằng các phương pháp thống kê để xác định các yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng vỡ nợ. Các mô hình như Logistic và Probit sẽ được so sánh để tìm ra mô hình dự báo tốt nhất. Kết quả sẽ được sử dụng để đưa ra các khuyến nghị cho ngân hàng hợp tác xã trong việc quản lý rủi ro tín dụng.

III. Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng hợp tác xã. Các yếu tố như thu nhập, tình trạng hôn nhân, và tài sản đảm bảo đều có tác động đáng kể đến khả năng trả nợ. Mô hình hồi quy Logistic cho thấy tỷ lệ dự đoán chính xác cao hơn so với các mô hình khác. Điều này cho thấy rằng việc sử dụng mô hình này có thể giúp ngân hàng hợp tác xã cải thiện quy trình cho vay và giảm thiểu rủi ro vỡ nợ.

3.1. Kết quả phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy cho thấy rằng các yếu tố như thu nhập và tài sản đảm bảo có tác động tích cực đến khả năng trả nợ. Ngược lại, các yếu tố như nợ xấu trước đó và tình trạng hôn nhân có tác động tiêu cực. Những phát hiện này có thể giúp ngân hàng hợp tác xã trong việc đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng.

3.2. So sánh các mô hình dự báo

Kết quả so sánh giữa các mô hình cho thấy mô hình Logistic có độ chính xác cao nhất trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ. Mô hình ANN cũng cho kết quả khả quan, nhưng không vượt trội hơn so với Logistic. Việc lựa chọn mô hình phù hợp sẽ giúp ngân hàng hợp tác xã tối ưu hóa quy trình cho vay và giảm thiểu rủi ro.

IV. Giải pháp và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu, một số giải pháp được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng tại ngân hàng hợp tác xã. Đầu tiên, ngân hàng cần cải thiện quy trình thẩm định hồ sơ vay vốn để giảm thiểu rủi ro vỡ nợ. Thứ hai, cần xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên các yếu tố đã được xác định trong nghiên cứu. Cuối cùng, ngân hàng nên tăng cường giám sát và hỗ trợ khách hàng trong quá trình vay vốn để đảm bảo khả năng trả nợ.

4.1. Cải thiện quy trình thẩm định

Ngân hàng cần xem xét lại quy trình thẩm định hồ sơ vay vốn để đảm bảo rằng các yếu tố rủi ro được đánh giá đầy đủ. Việc này sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu khả năng vỡ nợ và nâng cao hiệu quả cho vay.

4.2. Xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng

Hệ thống chấm điểm tín dụng cần được xây dựng dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đã được xác định trong nghiên cứu. Điều này sẽ giúp ngân hàng có cái nhìn tổng quan hơn về khả năng trả nợ của khách hàng và đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN 1. Tổng quan nghiên cứu 1. Các nghiên cứu nước ngoài về các yếu tố ảnh hưởng lên khả năng vỡ nợ của khách hàng Abid & Cộng sự (2018) tiến hành xây dựng so sánh mô hình dự báo khả năng vỡ nợ của khách hàng qua mô hình Logit, mô hình phân tích biệt số để phân biệt giữa các cá nhân có xếp hạng tín dụng tốt và xấu. Dữ liệu đã được thu thập từ một ngân hàng thương mại trong khoảng thời gian 3 năm từ 2010 đến 2012.

Bằng cách so sánh hiệu quả của hồi quy Logistic (LR) và phân tích biệt số (DA), các tác giả thấy rằng mô hình LR mang lại hiệu quả tốt 99% tỷ lệ phân loại trong dự đoán các loại khách hàng, phương pháp DA (trong đó tỷ lệ phân loại tốt chỉ bằng 68,49% dẫn đến tỷ lệ lỗi cao đáng kể tức là 31,51 %) (Abid et al. Kết quả chỉ ra, mô hình Logistic có khả năng dự báo tốt hơn so với mô hình phân tích biệt số DA. Mensah (2013) thực hiện nghiên cứu về khả năng vỡ nợ tín dụng khi vay vốn ở các ngân hàng tại Ghana. Kết quả nghiên cứu thông qua phân tích hồi quy chỉ ra rằng, không có mối quan hệ đáng kể giữa vỡ nợ cho vay và lịch trả nợ.

Thay vào đó, nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ đáng kể giữa lãi suất cho các khoản vay, rủi ro đạo đức và vay quá mức của khách hàng. Hơn nữa, các nhân viên cho vay không thể đến thăm người vay thường xuyên, các khoản vay không được hỗ trợ bởi tài sản thế chấp cũng được phát hiện đã góp phần đáng kể vào việc vỡ nợ trong số các khoản vay của khách hàng. Nghiên cứu của Ojiaki & Ogbukwa về khả năng trả nợ các nông dân khi vay vốn tại ngân hàng tại Nigeria. Các tác giả đã sử dụng các biến nghiên cứu liên quan tới đặc điểm riêng của hộ gia đình như: Độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, quy mô hộ, tình trạng hôn nhân, tham gia công việc khác, thu nhập từ ngoài nông nghiệp, quy mô sử dụng cho nông nghiệp, sử dụng máy móc, số nợ vay, lãi suất cho vay, cải tiến nông nghiệp,… Với 110 hộ nông dân vay vốn của ngân hàng, với phương pháp hồi quy mô hình Logit được sử dụng đã đưa ra kết quả: Chỉ có 3 yếu tố có tác động thực sự lên khả năng trả nợ: (i) Quy mô hộ gia đình có tác động ngược chiều lên khả năng trả nợ; (ii) Quy mô sử dụng đất cho nông nghiệp có tác động cùng chiều lên khả năng trả nợ của người nông dân và (iii) Số tiền vay có tác động cùng chiều lên khả năng trả nợ của hộ dân (Ojiako & Ogbukwa, 2012).

luan an 7 Nghiên cứu tại các nước Đông Nam Á của Dufhues và Cộng sự (2011) về việc trả nợ tín dụng tại hai quốc gia Thái Lan và Việt Nam. Tác giả đã sử dụng các yếu tố về khoản vay của khách hàng như: Dân tộc của chủ hộ (Kinh/Thái), giới tính chủ hộ, tuổi của chủ hộ, thuộc nhóm nghèo hay không, trình độ học vấn chủ hộ, giá trị đầu tư của hộ,…. Với 467 hộ gia đình được khảo sát tại Thái Lan với mô hình Logit được sử dụng đã cho thấy chỉ có hai yếu tố: (i) Trình độ học vấn của chủ hộ và (ii) Giá trị đầu tư của hộ có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ của các hộ gia đình. Các yếu tố khác đều không có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ tín dụng của hộ.

Đối với Việt Nam, kết quả nghiên cứu trên 198 hộ được khảo sát đã tìm ra có 2 yếu tố có ảnh hưởng: (i) Khoản vay của hộ (ii) Dân tộc của hộ có tác động cùng chiều lên khả năng trả nợ tín dụng của hộ dân (Dufhues et al. Kết quả nghiên cứu của Kocenda & Vojtek (2011) sử dụng dữ liệu ngân hàng cho vay bán lẻ từ Cộng hòa Séc. Tác giả xây dựng hai mô hình rủi ro tín dụng dựa trên cây hồi quy phân loại và hồi quy Logistic. Nghiên cứu thực hiện trên 3.403 dữ liệu với 21 biến giải thích.

Kết quả 2 mô hình chỉ ra, các đặc điểm tài chính và hành vi quan trọng nhất đối với khả năng vỡ nợ được phát hiện là số lượng tài nguyên mà khách hàng sở hữu, mức độ giáo dục, tình trạng hôn nhân, mục đích của khoản vay, số năm có tài khoản với ngân hàng. Bằng cách này, các tác giả xác nhận tầm quan trọng của các biến số xã hội học và liên kết kết quả của nghiên cứu với các vấn đề cụ thể đặc trưng cho các thành viên mới của EU. Theo nghiên cứu của Peter & Peter (2006) ước tính khả năng vỡ nợ liên quan đến thu nhập và các yếu tố khác với dữ liệu của Úc (Cục Thống kê Úc, ABS 2001) cho một mẫu gồm 3.431 hộ gia đình, tỷ lệ trả được nợ cao hơn đáng kể so với tín dụng tiêu dùng. Kết quả cho thấy rằng độ tuổi của chủ hộ đóng vai trò quan trọng: Các hộ gia đình trẻ có xu hướng bị ảnh hưởng xấu bởi gánh nặng ngày càng tăng của các khoản thanh toán thế chấp.

Thu nhập và các yếu tố nhân khẩu học xã hội cũng có ảnh hưởng: Thu nhập thấp, ít được giáo dục, tuổi đời trẻ và ly hôn là những yếu tố làm tăng khả năng vỡ nợ (V. Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu được thực hiện về việc tìm hiểu và giải thích các yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của KHCN tại các ngân hàng. Trong số đó, phải kể đến nghiên cứu của Mathews & Slocum (1969). Đây là một trong những nghiên cứu sớm nhất về các yếu tố có tính quyết định đến khả năng vỡ nợ trong tín dụng KHCN tại các ngân hàng.

Nghiên cứu này chỉ ra rằng các chủ thẻ có mức thu nhập thấp, địa vị xã hội thấp hơn có xu hướng sử dụng thẻ tín dụng không hiệu quả và khả năng trả nợ thấp hơn so với những chủ thẻ có thu nhập cao, địa vị xã hội cao hơn (Mathews & Slocum, 1969). luan an 8 Nghiên cứu của Agarwal & Cộng sự (2009) đánh giá ảnh hưởng của các đặc điểm thông tin cá nhân về vốn đến khả năng vỡ nợ của hộ gia đình và kết quả vỡ nợ trên bộ dữ liệu của hơn 170.000 chủ thẻ tín dụng trong thời gian trên 24 tháng. Kết quả cho thấy, các yếu tố rủi ro như chi tiêu, nợ, thu nhập, tài sản, điều kiện kinh tế, môi trường pháp lý, đặc điểm nhân khẩu học xã hội có ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ. Người vay chuyển nơi ở có xu hướng vỡ nợ nhiều hơn, người đã kết hôn và sở hữu một ngôi nhà của riêng mình có nguy cơ vỡ nợ thấp hơn.

Theo độ tuổi, nhóm khách hàng trẻ nhất (30 tuổi trở xuống) và già nhất (60 tuổi trở lên) có nguy cơ phá sản thấp nhất. Thu nhập và tài sản cũng đóng vai trò tương đối quan trọng khi kết quả chỉ ra rằng chủ thẻ với thu nhập cao và nhiều tài sản có khả năng vỡ nợ ít hơn tương ứng là 17% và 22%. Bằng cuộc điều tra hàng tháng ngẫu nhiên qua điện thoại được tiến hành bởi Trung tâm nghiên cứu khảo sát tại Đại học bang Ohio trên mẫu 500 hộ gia đình ở bang này từ tháng 2/1998 đến tháng 5/1999, nghiên cứu của Dunn & Kim (1999) đã tập trung vào mối quan hệ giữa khả năng vỡ nợ và kết quả của sự lựa chọn tài chính của khách hàng trong phạm vi các điều khoản hợp đồng với ngân hàng phát hành thẻ tín dụng. Kết quả cho thấy rằng, các biến nhân khẩu học xã hội như tuổi tác, tình trạng hôn nhân, số con có liên quan mạnh mẽ đến khả năng vỡ nợ trong khi thu nhập, giáo dục và sở hữu nhà không có ảnh hưởng như giả thuyết ban đầu (Dunn & Kim, 1999).

Livingstone & Lunt (1992) báo cáo về những phát hiện của một cuộc khảo sát chuyên sâu về các yếu tố xã hội, kinh tế và tâm lý liên quan đến nợ. Phân tích biệt số và phân tích hồi quy bội được sử dụng để giải quyết mục tiêu nghiên cứu. Các yếu tố xã hội học được tìm thấy có vai trò tương đối nhỏ trong khả năng trả nợ. Thu nhập được dự đoán quan trọng nhất trong việc xác định trả nợ.

Các yếu tố về thái độ (là tín dụng thay vì chống trả nợ) được coi là những yếu tố dự báo quan trọng về trả nợ và không trả nợ. Các yếu tố tâm lý khác, tập trung vào các phân bổ kinh tế, kiểm soát, chiến lược đối phó và niềm vui của người khách hàng là rất quan trọng và một loạt các hoạt động kinh tế cụ thể cũng liên quan đến kinh nghiệm về trả nợ (Livingstone & Lunt, 1992). Ozdemir (2004) thực hiện phân tích mối liên hệ giữa rủi ro vỡ nợ của khách hàng tín dụng tiêu dùng với một số đặc điểm nhân khẩu học và tài chính sử dụng dữ liệu của một ngân hàng ở Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả cho thấy, trừ biến tình trạng nơi ở, các biến nhân khẩu học khác không có ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của KHCN.

Trong khi đó, các đặc điểm về tài chính có thể giải thích tốt khả năng vỡ nợ, điển hình là biến lãi suất và thời hạn vay. Theo đó, thời hạn vay càng dài và lãi suất càng cao thì khả năng hoàn thành đúng nghĩa vụ thanh toán nợ của khách hàng càng thấp. luan an 9 Nghiên cứu của Arminger & Cộng sự (1997) được thực hiện trên mẫu dữ liệu gồm 8.163 quan sát của một ngân hàng chuyên về tín dụng tiêu dùng ở Đức trong 2 năm 1991 và 1992 bằng cách so sánh kết quả của hai phương pháp trên với kết quả từ hệ thống tiếp cận (feedforward network). Các biến giải thích chính được sử dụng bao gồm: Tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, thâm niên công tác và sở hữu xe hơi.

Kết quả cho thấy, khả năng trả nợ tốt hơn thuộc về nhóm các đối tượng người trưởng thành, người có ô tô, người có thâm niên công tác, người có gia đình và nữ giới. Jacobson & Roszbach (2003) thực hiện nghiên cứu với trường hợp vay vốn ở các ngân hàng tại Thụy Điển. Với mẫu dữ liệu gồm 13.