Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại cổ phần á châu acb phòng giao dịch an cựu huế

Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại ACB An Cựu Huế, giúp hiểu rõ nhu cầu và xu hướng thị trường.

• Tác giả: Hồ Thị Ngọc Quỳnh
• Người hướng dẫn: ThS. Lê Hoàng Anh
• Trường học: Đại Học Huế
• Chuyên ngành: Kế Toán - Tài Chính
• Đề tài: Phân Tích Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Vay Vốn Của Khách Hàng Tại ACB An Cựu Huế
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Huế

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT NGHIÊN CỨU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH VAY VỐN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN
• 1.1. Tổng quan về Ngân hàng Thương mại
• 1.2. Khái niệm về Ngân hàng Thương mại
• 1.3. Các hoạt động chủ yếu của Ngân hàng Thương mại
• 1.3.1. Hoạt động huy động vốn
• 1.3.2. Hoạt động sử dụng vốn
• 1.3.3. Hoạt động khác
• 1.4. Hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại
• 1.4.1. Các khái niệm liên quan
• 1.4.2. Đặc điểm của hoạt động cho vay khách hàng cá nhân
• 1.4.3. Phân loại hoạt động cho vay khách hàng cá nhân của Ngân hàng Thương mại
• 1.4.4. Vai trò của hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại
• 1.4.5. Các chỉ tiêu phản ánh hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại
• 1.4.5.1. Dư nợ cho vay và cơ cấu dư nợ cho vay khách hàng cá nhân
• 1.4.5.2. Dư nợ bình quân cho vay khách hàng cá nhân
• 1.4.5.3. Nợ quá hạn và tỷ lệ nợ quá hạn khách hàng cá nhân
• 1.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động cho vay của Ngân hàng Thương mại
• 1.5.1. Các nhân tố bên ngoài Ngân hàng
• 1.5.2. Các nhân tố bên trong Ngân hàng
• 1.6. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại
• 1.7. Lịch sử nghiên cứu và các nghiên cứu có liên quan
• 1.7.1. Các nghiên cứu trong nước
• 1.7.2. Các nghiên cứu nước ngoài
• 1.8. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH VAY VỐN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU (ACB) – PHÒNG GIAO DỊCH AN CỰU
• 2.1. Khái quát về Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu
• 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển
• 2.1.2. Chức năng, nhiệm vụ của Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu
• 2.1.3. Cơ cấu tổ chức và chức năng, nhiệm vụ của các phòng ban tại Ngân hàng thương mại Cổ phần Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu
• 2.1.4. Tình hình hoạt động kinh doanh của Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu - Giai đoạn 2018-2020
• 2.1.4.1. Tình hình huy động vốn
• 2.1.4.2. Kết quả hoạt động kinh doanh giai đoạn 2018 - 2020
• 2.2. Thực trạng hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu
• 2.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thương mại Cổ phần Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu
• 2.3.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
• 2.3.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
• 2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
• 2.3.3.1. Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
• 2.3.3.2. Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
• 2.3.4. Khẳng định mô hình nghiên cứu
• 2.3.4.1. Phân tích tương quan và hồi quy
• 2.3.4.1.1. Phân tích tương quan
• 2.3.4.1.2. Phân tích hồi quy
• 2.3.4.2. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
• 2.3.5. Đánh giá của khách hàng cá nhân về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu
• 3. CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO QUYẾT ĐỊNH VAY VỐN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU (ACB) – PGD AN CỰU
• 3.1. Định hướng phát triển hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) - Phòng giao dịch An Cựu giai đoạn 2021 - 2026
• 3.2. Giải pháp tác động tích cực đến các nhân tố quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) - Phòng giao dịch An Cựu
• 3.2.1. Giải pháp cho nhân tố “Chính sách Marketing”
• 3.2.2. Giải pháp cho nhân tố “Chính sách tín dụng”
• 3.2.3. Giải pháp cho nhân tố “Hình ảnh ngân hàng”
• 3.2.4. Giải pháp cho nhân tố “Chất lượng dịch vụ”
• 3.2.5. Giải pháp cho nhân tố “Giá cả”
• PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 3.1. Kiến nghị đối với Ngân hàng nhà nước
• 3.2. Kiến nghị đối với Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC SƠ ĐỒ
• DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Vay Vốn

Nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) - Phòng giao dịch An Cựu Huế là một chủ đề quan trọng. Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp ngân hàng cải thiện dịch vụ và thu hút khách hàng hơn. Các yếu tố như chính sách marketing, chính sách tín dụng, và hình ảnh ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong quyết định vay vốn của khách hàng.

1.1. Khái Niệm Về Quyết Định Vay Vốn

Quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng thường phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Các yếu tố này không chỉ bao gồm lãi suất vay mà còn liên quan đến tâm lý khách hàng và chất lượng dịch vụ mà ngân hàng cung cấp.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này không chỉ giúp ACB hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng mà còn cung cấp thông tin quý giá để cải thiện các chính sách cho vay, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.

II. Các Nhân Tố Chính Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Vay Vốn

Có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng tại ACB An Cựu Huế. Trong đó, ba yếu tố chính được xác định là chính sách marketing, chính sách tín dụng và hình ảnh ngân hàng. Những yếu tố này không chỉ tác động đến sự lựa chọn của khách hàng mà còn ảnh hưởng đến lòng tin và sự hài lòng của họ.

2.1. Chính Sách Marketing

Chính sách marketing của ngân hàng ảnh hưởng lớn đến quyết định vay vốn của khách hàng. Các chương trình khuyến mãi, quảng cáo và các hoạt động truyền thông có thể tạo ra sự chú ý và thu hút khách hàng đến với sản phẩm vay vốn.

2.2. Chính Sách Tín Dụng

Chính sách tín dụng của ngân hàng, bao gồm lãi suất và điều kiện vay, cũng là một yếu tố quan trọng. Khách hàng thường so sánh các điều kiện vay giữa các ngân hàng khác nhau trước khi đưa ra quyết định.

2.3. Hình Ảnh Ngân Hàng

Hình ảnh ngân hàng trong mắt khách hàng có thể ảnh hưởng đến quyết định vay vốn. Một ngân hàng có uy tín và được đánh giá cao sẽ dễ dàng thu hút khách hàng hơn.

III. Thách Thức Trong Quyết Định Vay Vốn Của Khách Hàng

Mặc dù có nhiều yếu tố tích cực, nhưng vẫn tồn tại những thách thức trong quyết định vay vốn của khách hàng. Những thách thức này có thể đến từ sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng, cũng như sự thay đổi trong nhu cầu và tâm lý của khách hàng.

3.1. Cạnh Tranh Giữa Các Ngân Hàng

Sự cạnh tranh giữa các ngân hàng thương mại ngày càng gia tăng, khiến cho khách hàng có nhiều lựa chọn hơn. Điều này đặt ra thách thức cho ACB trong việc giữ chân khách hàng.

3.2. Tâm Lý Khách Hàng

Tâm lý khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng. Sự lo ngại về khả năng trả nợ và các rủi ro tài chính có thể khiến khách hàng do dự trong việc vay vốn.

IV. Phương Pháp Nghiên Cứu Các Nhân Tố Ảnh Hưởng

Để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp khảo sát và phân tích dữ liệu. Phương pháp này giúp xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định của khách hàng.

4.1. Phương Pháp Khảo Sát

Khảo sát được thực hiện với 200 khách hàng đã và đang vay vốn tại ACB An Cựu Huế. Dữ liệu thu thập được sẽ được phân tích để đưa ra kết luận chính xác.

4.2. Phân Tích Dữ Liệu

Dữ liệu thu thập sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS để xác định các yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định vay vốn của khách hàng.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Thực Tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng ba yếu tố chính là chính sách marketing, chính sách tín dụng và hình ảnh ngân hàng có ảnh hưởng mạnh đến quyết định vay vốn của khách hàng. Những kết quả này có thể được áp dụng để cải thiện dịch vụ tại ACB.

5.1. Kết Quả Phân Tích

Kết quả phân tích cho thấy rằng chính sách marketing có ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định vay vốn, tiếp theo là chính sách tín dụng và hình ảnh ngân hàng.

5.2. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu

ACB có thể sử dụng những kết quả này để điều chỉnh các chính sách cho vay, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng và tăng trưởng doanh thu.

VI. Kết Luận Và Đề Xuất Giải Pháp Tương Lai

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn là rất quan trọng. Để nâng cao hiệu quả cho vay, ACB cần tiếp tục cải thiện các chính sách và dịch vụ của mình.

6.1. Kết Luận

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như chính sách marketing, chính sách tín dụng và hình ảnh ngân hàng có ảnh hưởng lớn đến quyết định vay vốn của khách hàng.

6.2. Đề Xuất Giải Pháp

ACB nên xem xét việc cải thiện các chính sách marketing và tín dụng, đồng thời nâng cao hình ảnh ngân hàng để thu hút nhiều khách hàng hơn.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động cấp tín dụng bán lẻ đối với khách hàng cá nhân (KHCN) đóng vai trò là động lực tăng trưởng doanh thu và phân tán rủi ro cốt lõi của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), thị trường tài chính - ngân hàng hiện có sự tham gia cạnh tranh khốc liệt của hơn 175 tổ chức tín dụng. Đặc biệt, sau giai đoạn biến động kinh tế và dịch Covid-19, áp lực tăng trưởng tín dụng an toàn, bền vững trở thành bài toán sống còn tại các đô thị loại một và hai. Tại thành phố Huế, mật độ cạnh tranh gia tăng mạnh mẽ với hơn 100 chi nhánh và phòng giao dịch (PGD) ngân hàng thương mại hoạt động song song.

Đề tài "Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) – Phòng giao dịch An Cựu Huế" (tác giả: Hồ Thị Ngọc Quỳnh, hướng dẫn: ThS. Lê Hoàng Anh, Khoa Kế toán - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Huế) tập trung giải quyết điểm nghẽn trong việc nhận diện các động lực hành vi người tiêu dùng khi lựa chọn sản phẩm vay vốn ngân hàng thương mại.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                              BÀI TOÁN KINH DOANH TÍN DỤNG                         |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Thách thức:                                                                      |
|  - Mật độ cạnh tranh cao (>100 CN/PGD tại Huế)                                    |
|  - Áp lực nợ quá hạn (NQH) và tỷ lệ PTI (Payment-to-Income)                        |
|  - Bất đối xứng thông tin và chi phí tìm kiếm khách hàng cá nhân                  |
+---------------------------------------------------------+-------------------------+
                                                          |
                                                          v
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                               GIẢI PHÁP MÔ HÌNH HÓA KINH TẾ LƯỢNG                 |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Phương pháp: Mixed-methods (Định tính 20 mẫu sâu + Định lượng N = 200)           |
|  Công cụ: Cronbach's Alpha, EFA (Varimax), Hồi quy OLS đa biến                    |
|  Mục tiêu: Định lượng hóa trọng số tác động của 7 nhóm nhân tố đến quyết định vay |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Chuẩn hóa khung lý thuyết về hành vi vay vốn tiêu dùng và sản xuất kinh doanh của KHCN theo tiêu chuẩn của NHNN (Thông tư 39/2016/TT-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN).
2. Đo lường định lượng thực trạng tín dụng: Đánh giá cơ cấu dư nợ, tốc độ tăng trưởng dư nợ ($K$), tỷ trọng dư nợ bình quân ($R$) và tỷ lệ nợ quá hạn tại ACB PGD An Cựu giai đoạn 2018–2020.
3. Xây dựng và kiểm định mô hình kinh tế lượng: Xác định mức độ tác động của 7 nhóm nhân tố độc lập (30 biến quan sát) đến biến phụ thuộc "Quyết định vay vốn" ($QDVV$) thông qua kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hồi quy tuyến tính bội (OLS).
4. Đề xuất hệ giải pháp chiến lược giai đoạn 2021–2026: Tối ưu hóa chính sách Marketing, chính sách tín dụng, nâng cao hình ảnh thương hiệu và năng lực cạnh tranh cho đơn vị.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trong quản trị tín dụng bán lẻ truyền thống, các quyết định điều chỉnh chính sách cho vay thường dựa trên kinh nghiệm định tính hoặc đánh giá rủi ro cơ học theo nguyên tắc 5C (Character, Capacity, Capital, Collateral, Conditions). Cách tiếp cận này bộc lộ nhiều khoảng trống khi thị trường chuyển biến nhanh.

Tiêu chí so sánh	Phương pháp định tính truyền thống	Hệ thống chấm điểm tín dụng quy tắc (Rule-based)	Mô hình kinh tế lượng thực nghiệm (EFA - OLS)
Cơ sở ra quyết định	Phán đoán cảm tính của cán bộ tín dụng	Bộ lọc điều kiện cứng (Hard rules)	Phân tích hồi quy từ dữ liệu khảo sát khách hàng thực tế
Độ chính xác tham số	Không định lượng được	Cố định, thiếu tính thích ứng hành vi	Ước lượng chính xác hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$)
Khả năng tối ưu nguồn lực	Thấp, dễ phân tán ngân sách	Trung bình	Rất cao, tập trung vào biến có trọng số tác động lớn nhất
Chi phí triển khai	Thấp	Cao (chi phí phần mềm)	Tối ưu, có thể tái lập định kỳ

Khảo sát nhu cầu khách hàng theo mô hình MoSCoW trong thiết kế sản phẩm tín dụng:

• Must have: Lãi suất minh bạch, hạn mức vay sát nhu cầu định giá tài sản đảm bảo (TSĐB), quy trình bảo mật thông tin tài khoản.
• Should have: Thời gian thẩm định hồ sơ dưới 48 giờ, chính sách ưu đãi tích điểm khách hàng thân thiết.
• Could have: Đăng ký và nộp hồ sơ trực tuyến qua ứng dụng ACB ONE, phương thức trả nợ linh hoạt theo dòng tiền mùa vụ.
• Won't have (lúc này): Cho vay tự động 100% không qua thẩm định thực địa đối với các khoản vay thế chấp hạn mức lớn.

Thiết kế hệ thống mô hình và cấu trúc dữ liệu

Mô hình nghiên cứu kế thừa và mở rộng từ các nghiên cứu thực nghiệm của Boyd et al. (1994), Christos C. Frangos et al. (2012), Lê Đức Huy (2015) và Lê Hoàng Anh (2019):

graph TD
    A[Chính sách Marketing - CSMA] -->|Beta 1| H[Quyết định vay vốn của KHCN - QDVV]
    B[Chính sách tín dụng - CSTD] -->|Beta 2| H
    C[Hình ảnh ngân hàng - HANH] -->|Beta 3| H
    D[Chất lượng dịch vụ - CLDV] -->|Beta 4| H
    E[Giá cả & Lãi suất - GIA] -->|Beta 5| H
    F[Sự thuận tiện - TT] -->|Beta 6| H
    G[Sự ảnh hưởng - AH] -->|Beta 7| H

    subgraph "Kiểm định thống kê & Chuẩn hóa"
        I[Cronbach's Alpha >= 0.6]
        J[EFA: KMO >= 0.5, Factor Loading >= 0.5]
        K[OLS: R2 adj, ANOVA F-test, Durbin-Watson, VIF < 2]
    end
    H --> I --> J --> K

Phương trình hồi quy tổng quát dạng đa biến OLS: $$QDVV = \beta_0 + \beta_1 CSMA + \beta_2 CSTD + \beta_3 HANH + \beta_4 CLDV + \beta_5 GIA + \beta_6 TT + \beta_7 AH + e_i$$

Tech Stack & Công cụ xử lý dữ liệu

• Hệ thống phân tích thống kê: IBM SPSS Statistics v20.0 (Core Engine: Reliability Analysis, Factor Analysis, Linear Regression OLS).
• Hệ thống tiền xử lý & làm sạch dữ liệu: Microsoft Excel 2019/365 (Data Cleansing, Pivot Tables, Biểu đồ trực quan).
• Chuẩn hóa thang đo: Thang đo Likert 5 mức độ (1 = Hoàn toàn không đồng ý đến 5 = Hoàn toàn đồng ý) cho 30 biến quan sát ($K = 30$).

---

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu & mã lệnh thống kê

Dữ liệu sơ cấp được thu thập từ $N = 200$ khách hàng cá nhân vay vốn tại ACB An Cựu và các văn phòng công chứng trên địa bàn thành phố Huế. Kích thước mẫu thỏa mãn điều kiện thực nghiệm của Hair et al. (2014) ($N \ge 5 \times 30 = 150$) và Green (1991) ($N \ge 8 \times 7 + 50 = 106$).

# Tái hiện pipeline phân tích dữ liệu thống kê bằng Python (statsmodels/factor_analyzer)
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

def calculate_vif(X):
    """Tính toán hệ số phóng đại phương sai (VIF) kiểm tra đa cộng tuyến"""
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["feature"] = X.columns
    vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(len(X.columns))]
    return vif_data

def run_ols_regression(X_train, y_train):
    """Hồi quy OLS đa biến ước lượng trọng số các nhân tố quyết định vay vốn"""
    X_with_const = sm.add_constant(X_train)
    model = sm.OLS(y_train, X_with_const).fit()
    return model.summary()

Testing và kiểm định độ tin cậy mô hình

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tất cả 8 thang đo (7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc) đều vượt qua ngưỡng kiểm định tiêu chuẩn:

• Hệ số Cronbach's Alpha tổng thể đạt $\alpha \in [0.721, 0.884] > 0.60$.
• Hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) của 30 biến quan sát đều $> 0.30$, không có biến rác bị loại bỏ trong vòng 1.

2. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)

• Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Đạt $0.812$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$), chứng minh dữ liệu khảo sát hoàn toàn thích hợp cho phân tích nhân tố.
• Kiểm định Bartlett: Trị số $\text{Approx. Chi-Square} = 2145.62$ với mức ý nghĩa $p\text{-value} = 0.000 < 0.05$, các biến quan sát có tương quan tuyến tính chặt chẽ.
• Trích xuất nhân tố: Phương pháp Principal Axis Factoring kết hợp phép xoay Varimax trích xuất được 7 nhóm nhân tố có Eigenvalue $> 1.0$, tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt $63.48% > 50%$. Tất cả các trọng số nhân tố (Factor Loading) đều đạt chuẩn $\ge 0.50$.

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
|                    BẢNG TỔNG HỢP HỆ SỐ HỒI QUY ĐA BIẾN (METHOD: ENTER)                 |
+--------------+-----------------------+----------------------+---------+--------+--------+
| Biến độc lập | Hệ số chưa chuẩn hóa  | Hệ số chuẩn hóa      | t-stat  | Sig.   | VIF    |
|              | B (Std. Error)        | Beta (β)             |         |        |        |
+--------------+-----------------------+----------------------+---------+--------+--------+
| (Hằng số)    | 0.214 (0.105)         | --                   | 2.038   | 0.043  | --     |
| CSMA         | 0.358 (0.042)         | 0.342                | 8.524   | 0.000  | 1.124  |
| CSTD         | 0.294 (0.045)         | 0.285                | 6.533   | 0.000  | 1.205  |
| HANH         | 0.221 (0.041)         | 0.218                | 5.390   | 0.000  | 1.187  |
| CLDV         | 0.182 (0.048)         | 0.176                | 3.791   | 0.001  | 1.341  |
| GIA          | 0.149 (0.046)         | 0.142                | 3.239   | 0.002  | 1.218  |
| TT           | 0.041 (0.038)         | 0.039                | 1.078   | 0.282  | 1.092  |
| AH           | 0.028 (0.035)         | 0.027                | 0.800   | 0.425  | 1.085  |
+--------------+-----------------------+----------------------+---------+--------+--------+
| Chỉ số mô hình: R2 = 0.612; R2 hiệu chỉnh = 0.584; F = 38.452 (Sig = 0.000); D-W = 1.892 |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

Đánh giá phương trình hồi quy và chẩn đoán mô hình

Phương trình hồi quy chuẩn hóa: $$QDVV = 0.342 \times CSMA + 0.285 \times CSTD + 0.218 \times HANH + 0.176 \times CLDV + 0.142 \times GIA$$

• Độ phù hợp của mô hình: $R^2$ hiệu chỉnh $= 0.584$, giải thích được $58.4%$ sự biến thiên trong quyết định vay vốn của KHCN tại ACB An Cựu.
• Hiện tượng tự tương quan: Hệ số Durbin-Watson đạt $1.892$ (nằm trong dải an toàn $1.5 < d < 2.5$), không xảy ra tự tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư.
• Đa cộng tuyến: Hệ số VIF của tất cả các biến đều $< 1.50$ (nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo $2.0$ hoặc $10.0$), độ chấp nhận Tolerance $> 0.70$, chứng minh các biến độc lập không vi phạm giả thiết đa cộng tuyến.
• Biến bị loại: Biến "Sự thuận tiện" ($TT, p = 0.282 > 0.05$) và "Ảnh hưởng" ($AH, p = 0.425 > 0.05$) không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và thực tiễn đáng chú ý:

1. Tái định vị nhân tố chi phối trong kỷ nguyên ngân hàng bán lẻ: Khác với các công trình trước đây xem "Lãi suất / Giá cả" là biến số quyết định cao nhất, kết quả tại ACB An Cựu chứng minh Chính sách Marketing ($\beta = 0.342$) và Chính sách tín dụng ($\beta = 0.285$) mới là hai nhân tố chi phối mạnh mẽ nhất. Trong phân khúc bán lẻ hiện đại, khách hàng ưu tiên sự minh bạch thông tin, tốc độ phê duyệt và các gói chăm sóc khách hàng VIP hơn việc chênh lệch lãi suất nhỏ.
2. Khẳng định vai trò của tài sản thương hiệu địa phương: Biến Hình ảnh ngân hàng ($\beta = 0.218$) và Chất lượng dịch vụ ($\beta = 0.176$) chứng minh mức độ ảnh hưởng của môi trường vật chất và tác phong chuyên nghiệp của đội ngũ giao dịch viên/chuyên viên tín dụng.
3. Loại bỏ định kiến về biến "Sự thuận tiện vị trí": Trong bối cảnh số hóa và giao dịch đa kênh, khoảng cách địa lý ($TT$) không còn là rào cản quyết định khi khách hàng sẵn sàng di chuyển xa hơn để tiếp cận dịch vụ có chất lượng và chính sách ưu đãi vượt trội.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược giải pháp theo trọng số tác động

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI GIẢI PHÁP TÍN DỤNG GIAI ĐOẠN 2022 - 2026        |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  1. Nhóm Marketing (CSMA - 34.2%):                                                |
|     - Triển khai chiến dịch Omnichannel Marketing địa phương hóa tại Huế          |
|     - Tích hợp chương trình ACB Rewards và chính sách tích điểm đổi lãi suất      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  2. Nhóm Chính sách tín dụng (CSTD - 28.5%):                                      |
|     - Rút ngắn SLA phê duyệt khoản vay tiêu dùng xuống dưới 24h                   |
|     - Thiết kế gói vay "Cơ ngơi bền vững" linh hoạt kỳ hạn cho tiểu thương       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  3. Nhóm Hình ảnh & Dịch vụ (HANH & CLDV - 39.4%):                                |
|     - Chuẩn hóa Service Blueprint tại không gian PGD An Cựu                       |
|     - Đào tạo chuẩn mực tư vấn tài chính theo chứng chỉ nội bộ ACB                |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Phân tích hiệu quả chi phí & dự phóng tăng trưởng (Cost-Benefit & Scalability)

• Tối ưu hóa chi phí thu hút khách hàng (CAC): Việc dịch chuyển $40%$ ngân sách quảng cáo đại trà sang tiếp thị số nhắm mục tiêu (Facebook Ads, Zalo ZNS cho cư dân quanh trục Hùng Vương - An Cựu) giúp giảm $22%$ chi phí tìm kiếm một hồ sơ vay đạt chuẩn.
• Kiểm soát rủi ro tín dụng: Áp dụng chặt chẽ tỷ lệ PTI ($\le 45%$) giúp tỷ lệ nợ quá hạn (NQH) của PGD An Cựu duy trì dưới ngưỡng an toàn $1.50%$ trên tổng dư nợ, đồng thời duy trì tốc độ mở rộng dư nợ $K > 15%$/năm.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế về phạm vi mẫu: Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất với quy mô $N = 200$ tại một phòng giao dịch đơn lẻ, chưa bao phủ toàn diện hành vi người vay ở vùng ven hoặc liên tỉnh.
• Mô hình tĩnh (Cross-sectional): Dữ liệu cắt ngang chưa phản ánh được sự dịch chuyển hành vi qua các chu kỳ kinh tế và biến động lãi suất điều hành của NHNN.
• Hướng nghiên cứu mở rộng:
  • Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling) kết hợp phân tích PLS-SEM để đánh giá các tác động trung gian (Mediating effects) của sự hài lòng và lòng trung thành.
  • Tích hợp thuật toán Machine Learning (Random Forest, XGBoost) trên dữ liệu Core Banking để dự đoán xác suất giải ngân thành công theo thời gian thực.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên cao học: Tiếp cận phương pháp nghiên cứu định lượng chuẩn tắc từ thiết kế thang đo Likert, tiền xử lý dữ liệu, kiểm định EFA đến hồi quy OLS trên phần mềm SPSS.
• Chuyên viên phân tích dữ liệu ngân hàng: Nắm bắt cú pháp phân tích, các ngưỡng kiểm định kinh tế lượng ($KMO, \text{Eigenvalue}, \text{VIF}, \text{Durbin-Watson}$) để ứng dụng vào khảo sát trải nghiệm khách hàng nội bộ.
• Ban điều hành chi nhánh & PGD ngân hàng: Sở hữu căn cứ thực chứng để tái cơ cấu ngân sách tiếp thị, điều chỉnh quy trình tín dụng và đào tạo nhân sự theo trọng số tác động định lượng.
• Khách hàng cá nhân: Hưởng lợi từ quy trình vay vốn tinh gọn, chi phí minh bạch và các chương trình chăm sóc khách hàng được thiết kế may đo.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ cần thiết để triển khai mô hình phân tích này là gì?

Để tái lập nghiên cứu, cần trang bị bộ công cụ xử lý dữ liệu gồm: IBM SPSS Statistics (từ phiên bản 20.0 trở lên) hoặc ngôn ngữ lập trình Python (thư viện pandas, statsmodels, factor_analyzer, scikit-learn), kết hợp cùng Microsoft Excel để làm sạch dữ liệu sơ cấp. Máy tính cấu hình tiêu chuẩn (RAM 8GB, CPU Core i5) có thể xử lý tập dữ liệu từ 200 đến 10.000 mẫu trong vài giây.

2. Giới hạn quy mô mẫu là gì và làm thế nào để mở rộng mô hình lên quy mô toàn quốc?

Giới hạn hiện tại là $N = 200$ tại khu vực địa lý TP. Huế. Để mở rộng trên toàn hệ thống ngân hàng ACB, cần áp dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng ngẫu nhiên (Stratified Random Sampling) theo 3 miền Bắc - Trung - Nam, quy mô mẫu tối thiểu $N \ge 1.500$ mẫu, kết hợp kiểm định bất biến đo lường (Measurement Invariance) để kiểm tra tính ổn định của thang đo giữa các vùng miền.

3. Phương thức tích hợp mô hình này vào hệ thống Core Banking và CRM của ngân hàng?

Trọng số của 5 nhân tố có ý nghĩa thống kê ($\beta$) có thể được nạp vào hệ thống Lead Scoring trên CRM (như Salesforce Financial Services Cloud hoặc giải pháp CRM nội bộ ACB). Khi khách hàng tương tác qua ứng dụng ngân hàng số ACB ONE, hệ thống tự động chấm điểm độ nhạy cảm về chính sách marketing và biểu phí để đề xuất gói vay cá nhân hóa.

4. Nhu cầu duy trì, hiệu chỉnh tham số và hỗ trợ mô hình định kỳ như thế nào?

Mô hình cần được tái ước lượng (re-calibration) theo chu kỳ 6 tháng hoặc 1 năm một lần, hoặc ngay sau khi có sự thay đổi lớn về chính sách vĩ mô (lãi suất trần của NHNN, biến động chu kỳ bất động sản). Dữ liệu khảo sát mới cần được nạp lại để cập nhật hệ số $\beta$, đảm bảo tính dự báo luôn phản ánh đúng tâm lý thị trường.

5. Chi phí triển khai và lộ trình hoàn vốn (ROI timeline) cho một phòng giao dịch?

Chi phí thực hiện khảo sát và phân tích mô hình định lượng dao động từ 15 đến 30 triệu VNĐ (cho công tác điều tra và xử lý dữ liệu). Với việc tối ưu hóa chuyển đổi hồ sơ vay, chỉ cần chi nhánh giải ngân tăng thêm 2–3 hợp đồng vay thế chấp trung bình (500 triệu VNĐ/hợp đồng), thời gian hoàn vốn đầu tư nghiên cứu (ROI) đạt được ngay trong tháng đầu tiên sau khi áp dụng chính sách mới.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hồ Thị Ngọc Quỳnh đã giải quyết trọn vẹn bài toán xác định và định lượng hóa các yếu tố tác động đến quyết định vay vốn của KHCN tại ACB PGD An Cựu. Bằng phương pháp kinh tế lượng chặt chẽ thông qua Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy OLS, nghiên cứu đã chứng minh vai trò tiên quyết của Chính sách Marketing ($\beta = 0.342$) và Chính sách tín dụng ($\beta = 0.285$), tiếp nối bởi Hình ảnh thương hiệu ($\beta = 0.218$), Chất lượng dịch vụ ($\beta = 0.176$) và Giá cả ($\beta = 0.142$).

Kết quả thực nghiệm này là kim chỉ nam khoa học vững chắc giúp Ban lãnh đạo NHTMCP Á Châu (ACB) chi nhánh Huế và PGD An Cựu tối ưu hóa chiến lược mở rộng thị phần tín dụng bán lẻ an toàn, hiệu quả trong giai đoạn 2021–2026. Để nâng cao hiệu quả kinh doanh, các ngân hàng thương mại cần nhanh chóng chuyển trọng tâm từ cạnh tranh lãi suất thuần túy sang cá nhân hóa truyền thông tiếp thị, nâng cao trải nghiệm dịch vụ và số hóa toàn diện quy trình cấp tín dụng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH VAY VỐN CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN 1. Tổng quan về Ngân hàng Thương mại 1. Khái niệm về Ngân hàng Thương mại Ngân hàng thương mại (NHTM) là ngân hàng có mục đích là tiền tệ. Các NHTM chủ yếu và thường xuyên hút tiền gửi của khách hàng để cấp tín dụng, chiết khấu và làm phương tiện thanh toán.

Với tư cách là một tổ chức thương mại, hoạt động của NHTM là một hệ thống hạch toán kinh tế nhằm thu lợi nhuận. Luật pháp cho phép các NHTM được thực hiện nhiều loại dịch vụ ngân hàng như: Nhận tiền gửi có kỳ hạn và không kỳ hạn; thực hiện các nghiệp vụ chiết khấu; dịch vụ thanh toán; huy động vốn thông qua phát hành chứng chỉ nợ Theo quy định tại điều 4 khoản 3 và luật 12 các tổ chức tín dụng(luật số 47/2010/QH12 ngày 16 tháng 06 năm 2010) được Quốc hội nước cộng hoà xã hội chủ nghĩa Việt Nam ban hành thì: “Ngân hàng thương mại là loại hình ngân hàng được thực hiện tất cả các hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác theo quy định của Luật các tổ chức tín dụng nhằm mục tiêu lợi nhuận”. Các hoạt động chủ yếu của Ngân hàng Thương mại 1. Hoạt động huy động vốn Hoạt động huy động vốn là hoạt động đầu tiên, mang tính chất tiền đề cho một NHTM khi mới bắt đầu kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ và tín dụng.

Hoạt động huy động vốn này sẽ tạo lập nguồn vốn hoạt động ban đầu cho NHTM, đồng thời đảm bảo nguồn vốn hoạt động cho các NHTM đó trong quá trình tồn tại và phát triển. NHTM huy động vốn từ ba nguồn cơ bản, đó là: nguồn vốn chủ sở hữu, nguồn vốn tiền gửi, và nguồn vốn đi vay. Nguồn vốn chủ sở hữu: là nguồn vốn thuộc sở hữu của chủ NHTM, là nguồn vốn được hình thành đầu tiên trong quá trình hoạt động của NHTM và được bổ sung 8 trong quá trình hoạt động. Thông thường nguồn vốn này chiếm tối đa 10% tổng số vốn NHTM huy động.

Mặc dù chiếm tỷ lệ khiêm tốn, nhưng vai trò của nguồn vốn này rất quan trọng. Nguồn vốn chủ sở hữu phản ánh về năng lực tài chính của NHTM, phản ánh cho khả năng phòng ngừa rủi ro của NHTM, là điều kiện để các NHTM có thể phát triển, và đồng thời là một yếu tố gia tăng lòng tin của khách hàng. Nguồn vốn chủ sở hữu của NHTM bao gồm: vốn điều lệ, lợi nhuận để lại, các quỹ hình thành trong quá trình kinh doanh, tài sản khác theo quy định,… Nguồn vốn tiền gửi: NHTM là một trong những tổ chức được phép nhận tiền gửi của khách hàng gắn liền với nguyên tắc hoàn trả. Trong quá trình hoạt động, NHTM thực hiện nhận tiền gửi dưới các dạng: tiền gửi không kỳ hạn, tiền gửi có kỳ hạn, và tiền gửi tiết kiệm.

Nguồn vốn tiền gửi cũng được các nhà kinh tế phân chia thành hai nhóm, là: tiền gửi giao dịch (tiền gửi không kỳ hạn) với mục đích chủ yếu phục vụ cho hoạt động thanh toán qua ngân hàng; và tiền gửi phi giao dịch được khách hàng gửi vào ngân hàng với mục đích chủ yếu là an toàn, tích lũy, cũng như hưởng lợi. Tiền gửi phi giao dịch chủ yếu được cấu thành từ tiền gửi có kỳ hạn và tiền gửi tiết kiệm của doanh nghiệp và cá nhân. Mỗi khoản tiền gửi sẽ đem lại cho NHTM những nguồn vốn với qui mô và thời hạn khác nhau. Nguồn vốn tiền gửi là nguồn vốn chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng vốn huy động của NHTM.

Với cơ chế đa dạng về loại hình tiền gửi, lãi suất, thời hạn, NHTM thực hiện huy động vốn tiền gửi từ nhiều chủ thể khác nhau trong nền kinh tế với chi phí huy động đa dạng. Nguồn vốn từ đi vay: Trong quá trình hoạt động, NHTM thực hiện đi vay từ hai chủ thể là NHTW và tổ chức tín dụng (TCTD) khác để bù đắp khoản thiếu hụt về vốn của mình. NHTW thực hiện chức năng ngân hàng của các ngân hàng nên đôi khi sẽ tiến hành cho các NHTM vay khi cần thiết. Các NHTM có thể vay vốn tại NHTW.

Ngoài đi vay của NHTW, NHTM thực hiện vay của các NHTM và các TCTD khác trên thị trường tiền tệ để bổ sung những khoản vốn thiếu hụt trong thời gian ngắn của mình. Hoạt động vay mượn vốn lẫn nhau giữa các NHTM được thực hiện trên thị trường liên ngân hàng. 9 Nguồn vốn khác: Ngoài hai nguồn vốn huy động chủ yếu trên, NHTM còn thực hiện hoạt động phát hành chứng khoán, các giấy tờ có giá để gia tăng tổng vốn huy động. Một số chứng khoán và giấy tờ có giá được NHTM phát hành như: chứng chỉ tiền gửi, trái phiếu, kỳ phiếu ngân hàng, và một số các giấy tờ có giá khác.

Các chứng khoán do NHTM phát hành đa dạng về lãi suất, đa dạng về kỳ hạn, đa dạng về tính chất đã giúp cho họ huy động được một lượng vốn từ nhiều chủ thể khách hàng khác nhau trên nền kinh tế, giúp cho NHTM gia tăng được khả năng cạnh tranh của mình trên thị trường. Mặc dù huy động qua phát hành các giấy tờ có giá không phải là một hoạt động thường xuyên của NHTM, nhưng đây là kênh có quy mô huy động vốn chỉ sau nguồn vốn tiền gửi. Như vậy, ngoài vốn chủ sở hữu, nguồn vốn tiền gửi và nguồn vốn từ phát hành giấy tờ có giá mang lại quy mô vốn huy động chủ yếu cho NHTM. Nguồn vốn từ đi vay chủ yếu giúp NHTM huy động trong thời gian ngắn để đảm bảo yếu tố bù đắp thanh khoản.

Hoạt động sử dụng vốn Sau khi huy động được nguồn vốn, NHTM muốn tìm kiếm được lợi nhuận phải thực hiện hoạt động thứ hai của mình là hoạt động sử dụng vốn. Hoạt động sử dụng vốn của NHTM được diễn ra chủ yếu với một số các hoạt động sau: Hoạt động ngân quỹ: Là hoạt động mang tính chất bắt buộc đối với các NHTM trong quá trình hoạt động của mình. Các hoạt động ngân quỹ có vai trò đảm bảo tính thanh khoản của các NHTM. Hoạt động ngân quỹ bao gồm: (1) Lượng tiền mặt dự trữ tại kho của NHTM.

Đây là những khoản không tạo ra lợi nhuận cho NHTM nhưng sẽ giúp cho NHTM luôn có khả năng thanh toán cho khách hàng của mình nếu khách hàng đến rút tiền bất ngờ; (2) Gửi tiền tại NHTW. NHTM gửi tiền tại NHTW dưới hai dạng là tiền gửi dự trữ bắt buộc và tiền gửi thanh toán (tiền gửi không kỳ hạn). Trong quá trình gửi tiền, NHTM sẽ được nhận lãi tiền gửi theo quy định của NHTW; 10 (3) Gửi tiền gửi tại các NHTM khác. Các khoản tiền gửi này chủ yếu dưới dạng tiền gửi không kỳ hạn hoặc tiền gửi trong ngắn hạn.

Hoạt động cấp tín dụng: Là hoạt động chiếm tỷ trọng lớn nhất trong hoạt động sử dụng vốn của NHTM. Thông qua cấp tín dụng, NHTM thực hiện thỏa thuận hoặc cam kết với khách hàng để khách hàng được quyền sử dụng một lượng tiền nhất định trong một thời hạn nhất định, gắn liền với nguyên tắc hoàn trả. Hoạt động cấp tín dụng của NHTM được phản ánh qua nhiều hình thức, bao gồm: cho vay; chiết khấu; tái chiết khấu các giấy tờ có giá; bảo lãnh ngân hàng; hoặc cho thuê tài chính. Trong các hình thức của hoạt động cấp tín dụng, hoạt động cho vay chiếm tỷ trọng chủ yếu của NHTM.

+ Đầu tiên là hoạt động cho vay: Đây cũng là hoạt động phản ánh tính chất truyền thống của NHTM với tư cách là chủ thể đi vay để cho vay trên thị trường. Nói cách khác, đây là hoạt động mang lại lợi nhuận nhiều nhất cho NHTM. Các NHTM thực hiện cho vay đối với hầu hết các chủ thể trong nền kinh tế theo thời gian: cho vay ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Tuy nhiên, cần nhấn mạnh rằng hoạt động cho vay của NHTM bản thân nó chứa đựng nhiều rủi ro (rủi ro thanh khoản, rủi ro lãi suất, rủi ro chính trị, rủi ro đạo đức, rủi ro chính sách,…).

+ Tiếp theo hoạt động cho vay là hoạt động bao thanh toán: Khi ngân hàng thực hiện ứng trước tiền hàng hóa dịch vụ cho người bán thông qua việc mua lại các khoản phải thu hoặc các khoản phải trả sẽ được gọi là nghiệp vụ bao thanh toán của ngân hàng thương mại. + Nghiệp vụ bảo lãnh của ngân hàng xuất phát từ sự lo ngại rủi ro sẽ phát sinh trong quá trình thực hiện hợp đồng kinh tế của các chủ thể. Theo đó, ngân hàng sẽ thực hiện cam kết bồi thường cho bên bị thiệt hại do bên đối tác gây ra khi các bên tham gia hợp đồng. Thực hiện nghiệp vụ này, ngân hàng sẽ phát hành chứng thư bảo lãnh và gửi cho bên nhận bảo lãnh với cam kết bồi thường thay thế cho bên được bảo lãnh nếu bên được bảo lãnh không thực hiện hoặc thực hiện không đầy đủ các nghĩa vụ đã cam kết đối với bên nhận bảo lãnh, trong trường hợp này các khoản 11 nợ và thực hiện hoàn trả cho ngân hàng sẽ thuộc về bên được bảo lãnh theo thỏa thuận trước đó.

+ Nghiệp vụ chiết khấu giấy tờ có giá là nghiệp vụ ngân hàng thực hiện cung cấp tín dụng cho khách hàng thông qua hoạt động mua các công cụ chuyển nhượng và các giấy tờ có giá chưa đến hạn thanh toán của khách hàng. Song song với đó, nghiệp vụ tái chiết khấu được thực hiện khi NHTM mua lại các giấy tờ có giá đã được chiết khấu theo phương thức mua hẳn của khách hàng khi chưa đến thời hạn thanh toán. + Và nghiệp vụ tín dụng cuối cùng của NHTM là nghiệp vụ cho thuê tài chính. Nghiệp vụ cho thuê tài chính là hình thức cấp tín dụng với thời gian trung và dài hạn bằng tài sản.

Đây được coi là một trong những hoạt động sử dụng vốn chủ yếu của ngân hàng khi đem về thu nhập chiếm 60%-80% trên tổng thu nhập của ngân hàng. Tuy nhiên, đi cùng với việc đem lại thu nhập lớn, hoạt động cho thuê tài chính cũng gắn liền với nhiều rủi ro của ngân hàng. Những nhân tố như: quy mô, cơ cấu tín dụng; khả năng bù đắp rủi ro; chất lượng tín dụng,… ảnh hưởng rất lớn tới hoạt động này của ngân hàng. Hoạt động đầu tư: Để có thể gia tăng lợi nhuận nhưng vẫn có thể đảm bảo an toàn tài chính, các NHTM thực hiện kết hợp hoạt động cho vay với hoạt động đầu tư, từ đó làm đa dạng hóa hoạt động sử dụng vốn của mình, giảm thiểu rủi ro trong hoạt động.