Phân Tích Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Trả Nợ Thẻ Tín Dụng Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam

• Tác giả: Vũ Thị Thùy Dương
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Thu Huyền
• Trường học: Trường Đại Học Ngoại Thương
• Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng
• Đề tài: Phân Tích Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Trả Nợ Thẻ Tín Dụng Tại Ngân Hàng Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ THẺ TÍN DỤNG VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ THẺ TÍN DỤNG CỦA KHCN
• 1.1. Khả năng trả nợ thẻ tín dụng
• 1.2. Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ thẻ tín dụng của KHCN
• 1.3. Tổng quan nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng của KHCN
• 1.3.1. Yếu tố từ phía khách hàng
• 1.3.2. Yếu tố từ phía ngân hàng
• 1.4. Khoảng trống nghiên cứu
• 1.5. Kết quả nghiên cứu
• 1.6. Dữ liệu nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Thiết kế nghiên cứu
• 2.2. Xây dựng giả thuyết
• 2.3. Mô hình nghiên cứu
• 2.4. Phương pháp nghiên cứu
• 2.4.1. Phương pháp nghiên cứu tài liệu
• 2.4.2. Phương pháp thu thập số liệu
• 2.4.3. Phương pháp giả thuyết
• 2.4.4. Phương pháp xử lý số liệu
• 2.4.5. Phương pháp phân tích tổng kết
• 2.4.6. Phương pháp thống kê mô tả
• 2.4.7. Phân tích tương quan
• 2.4.8. Phân tích hồi quy logistics và kiểm định giả thuyết
• 2.5. Quy mô mẫu và nguồn dữ liệu nghiên cứu
• 2.5.1. Hệ thống dữ liệu CIC
• 2.5.2. Quy mô mẫu
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ THẺ TÍN DỤNG CỦA KHCN TẠI NHTM CP VIỆT NAM
• 3.1. Thực trạng thị trường thẻ tín dụng cá nhân tại Việt Nam
• 3.1.1. Quy định của pháp luật về hoạt động thẻ tín dụng tại NHTMCP Việt Nam
• 3.1.2. Thực trạng quy trình cấp thẻ tín dụng của NHTMCP Việt Nam
• 3.1.3. Thực trạng về công nghệ áp dụng cho thẻ tín dụng tại Việt Nam
• 3.1.4. Thực trạng số lượng thẻ tín dụng cá nhân của các NHTMCP Việt Nam
• 3.2. Thống kê mô tả biến nghiên cứu
• 3.3. Phân tích tương quan
• 3.4. Kết quả phân tích hồi quy
• 3.5. Thảo luận các kết quả nghiên cứu
• 3.5.1. Tình trạng hôn nhân (married)
• 3.5.2. Số lượng hợp đồng thẻ tín dụng (Cardholder)
• 3.5.3. Tổng dư nợ thẻ tín dụng (loancard)
• 3.5.4. Kinh nghiệm làm việc (yr_nbr)
• 3.5.5. Số ngày quá hạn thanh toán thẻ tín dụng (overdue)
• 3.6. Kết quả kiểm định các khuyết tật của mô hình
• 3.6.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
• 3.6.2. Các điểm thực tế và dự báo biến phụ thuộc khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại các NHTMCP Việt Nam
• 4. CHƯƠNG 4: ĐỀ XUẤT, GỢI Ý KIẾN NGHỊ
• 4.1. Đề xuất các giải pháp
• 4.1.1. Đối với yếu tố nghề nghiệp
• 4.1.2. Đối với yếu tố tình trạng hôn nhân
• 4.1.3. Đối với yếu tố số lượng hợp đồng thẻ tín dụng
• 4.1.4. Đối với yếu tố thu nhập
• 4.1.5. Đối với yếu tố tổng dư nợ thẻ tín dụng
• 4.1.6. Đối với yếu tố kinh nghiệm làm việc
• 4.1.7. Đối với yếu tố số ngày quá hạng thanh toán thẻ tín dụng
• 4.2. Kiến nghị đối với chính phủ và ngân hàng nhà nước
• 4.3. Kiến nghị đối với đối với CIC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC KẾT QUẢ XỬ LÝ SỐ LIỆU

I. Tổng Quan Về Thẻ Tín Dụng và Khả Năng Trả Nợ 2024

Thẻ tín dụng đã trở thành một công cụ thanh toán phổ biến tại Việt Nam, mang lại sự tiện lợi và linh hoạt cho người tiêu dùng. Tuy nhiên, việc sử dụng thẻ tín dụng cũng đi kèm với những rủi ro nhất định, đặc biệt là khả năng trả nợ. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng Việt Nam, một vấn đề ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp các ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng chính xác hơn, từ đó đưa ra các chính sách phù hợp để quản lý nợ xấu thẻ tín dụng và bảo vệ quyền lợi của cả ngân hàng và khách hàng. Thẻ tín dụng cho phép người dùng vay tiền để thanh toán, có hạn mức tín dụng nhất định (Hassler, 2001). Theo Varaprasad và cộng sự (2013), thẻ tín dụng tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch thương mại và tiêu dùng, thay thế tiền mặt hoặc séc và thường cung cấp hạn mức tín dụng quay vòng không bảo đảm. Người vay được yêu cầu thanh toán ít nhất một phần số dư chưa thanh toán của thẻ.

1.1. Định Nghĩa và Vai Trò của Thẻ Tín Dụng Hiện Nay

Thẻ tín dụng là một công cụ thanh toán cho phép người dùng vay tiền từ ngân hàng để thực hiện các giao dịch mua sắm hoặc rút tiền mặt. Ngân hàng Việt Nam cung cấp nhiều loại thẻ tín dụng với các tiện ích và ưu đãi khác nhau. Vai trò của thẻ tín dụng ngày càng quan trọng trong nền kinh tế hiện đại, thúc đẩy tiêu dùng và tạo điều kiện thuận lợi cho các giao dịch thương mại. Theo Nguyễn Văn Tiến (2015), ngân hàng cấp cho từng chủ thẻ một hạn mức tín dụng nhất định và chủ thẻ được chi tiêu trong hạn mức đã cho mà không phải trả lãi nếu họ hoàn trả hết số tiền đã sử dụng đúng kỳ hạn theo sao kê.

1.2. Tầm Quan Trọng của Việc Đánh Giá Khả Năng Trả Nợ

Việc đánh giá khả năng trả nợ là vô cùng quan trọng đối với cả ngân hàng và khách hàng. Đối với ngân hàng, việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng và nợ xấu thẻ tín dụng. Đối với khách hàng, việc hiểu rõ khả năng trả nợ giúp quản lý tài chính cá nhân hiệu quả hơn và tránh rơi vào tình trạng nợ quá hạn. Đánh giá đúng đắn giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay phù hợp, bảo vệ nguồn vốn và duy trì sự ổn định tài chính. Các nhà kinh tế và chuyên gia tài chính trên toàn thế giới đã cảnh báo bẫy nợ thẻ tín dụng đáng báo động khi bắt đầu cuộc khủng hoảng nợ ở cấp quốc gia (Chong, 2017; Surane, 2017; Bresiger, 2018).

II. Rủi Ro và Thách Thức Nợ Xấu Thẻ Tín Dụng tại Việt Nam

Mặc dù thẻ tín dụng mang lại nhiều lợi ích, song cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt là tình trạng nợ xấu thẻ tín dụng. Tình trạng này không chỉ gây thiệt hại cho các ngân hàng Việt Nam mà còn ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế nói chung. Nhiều khách hàng sử dụng thẻ tín dụng một cách thiếu kiểm soát, dẫn đến nợ quá hạn và không có khả năng trả nợ. Do đó, việc xác định và quản lý các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng là vô cùng cần thiết. Sự tích tụ tín dụng ồ ạt, dẫn đến việc chủ thẻ rơi vào bẫy nợ ngày càng sâu (Livingstone & Lunt, 1992; Ausubel, 1997; Yoo, 1998; Silva & Draut , 2004; Stavins, 2006).

2.1. Thực Trạng Nợ Xấu Thẻ Tín Dụng Hiện Nay tại Việt Nam

Tình hình nợ xấu thẻ tín dụng tại Việt Nam đang có xu hướng gia tăng, gây lo ngại cho các ngân hàng. Nguyên nhân chủ yếu là do sự quản lý rủi ro chưa chặt chẽ từ phía ngân hàng và sự thiếu ý thức quản lý tài chính cá nhân từ phía khách hàng. Số liệu thống kê cho thấy tỷ lệ nợ quá hạn thẻ tín dụng đang ở mức cao, ảnh hưởng đến lợi nhuận và sự ổn định của các ngân hàng Việt Nam. Các khía cạnh đa chức năng của thẻ tín dụng với khả năng mua hàng vượt quá khả năng chi trả, duy trì mức độ ẩn danh trong một số giao dịch mua nhất định và tận dụng các điều khoản quay vòng đã dẫn đến sự gia tăng chi tiêu bằng thẻ tín dụng (Klein, 1999).

2.2. Nguyên Nhân Dẫn Đến Tình Trạng Nợ Quá Hạn Thẻ Tín Dụng

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến tình trạng nợ quá hạn thẻ tín dụng, bao gồm: (1) Thu nhập cá nhân không ổn định, (2) Quản lý tài chính cá nhân kém, (3) Chi tiêu vượt quá khả năng trả nợ, (4) Mất việc làm hoặc giảm thu nhập đột ngột, (5) Lãi suất và phí thẻ tín dụng cao. Ngoài ra, các yếu tố như tình trạng hôn nhân, số lượng người phụ thuộc, và kinh nghiệm tín dụng cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ.

2.3. Tác Động Của Nợ Xấu Đến Hoạt Động Ngân Hàng và Nền Kinh Tế

Tình trạng nợ xấu thẻ tín dụng gây ra nhiều tác động tiêu cực. Đối với ngân hàng, nó làm giảm lợi nhuận, tăng chi phí dự phòng rủi ro, và ảnh hưởng đến hồ sơ tín dụng. Đối với nền kinh tế, nó có thể làm giảm tăng trưởng tín dụng, hạn chế khả năng đầu tư và tiêu dùng, và gây ra những bất ổn tài chính. Vì vậy, việc kiểm soát và giảm thiểu nợ xấu là một nhiệm vụ quan trọng của các ngân hàng Việt Nam.

III. Cách Phân Tích Yếu Tố Ảnh Hưởng Khả Năng Trả Nợ Thẻ

Để hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng, cần sử dụng các phương pháp phân tích phù hợp. Điều này bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu về khách hàng, sử dụng các mô hình thống kê và kinh tế lượng, và đánh giá các yếu tố định tính. Các phương pháp phân tích này giúp các ngân hàng Việt Nam xác định các yếu tố quan trọng nhất và đưa ra các quyết định tín dụng thông minh hơn. Dòng nghiên cứu về khả năng trả nợ của KHCN rất đa dạng trên nhiều góc độ khác nhau và đã nhận diện ra nhiều nhân tố từ phía khách hàng và TCTD tác động đến khả năng trả nợ vốn vay của KHCN tại các quốc gia khác nhau (Đặng Thị Cẩm Nhung, 2015; Charles và Mori, 2016; Barboza, 2017; Trần Thanh Phong và cộng sự, 2020; Ma, 2020).

3.1. Phương Pháp Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu Khách Hàng

Việc thu thập dữ liệu khách hàng là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình phân tích. Dữ liệu cần thu thập bao gồm thông tin cá nhân, thu nhập cá nhân, lịch sử tín dụng, thông tin về việc làm, và các thông tin khác liên quan đến tài chính cá nhân. Dữ liệu này có thể được thu thập từ các nguồn khác nhau, bao gồm hồ sơ đăng ký thẻ tín dụng, hệ thống dữ liệu CIC, và các nguồn thông tin công khai khác. Sau khi thu thập, dữ liệu cần được xử lý và làm sạch để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ.

3.2. Mô Hình Hồi Quy Logistic trong Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng

Mô hình hồi quy logistic là một công cụ thống kê mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong việc đánh giá rủi ro tín dụng. Mô hình này cho phép xác định các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ và ước lượng xác suất khách hàng không trả được nợ. Các biến số đầu vào có thể bao gồm thu nhập cá nhân, tỷ lệ nợ trên thu nhập (DTI), lịch sử tín dụng, việc làm, và các yếu tố khác. Kết quả của mô hình có thể được sử dụng để xếp hạng tín dụng khách hàng và đưa ra các quyết định tín dụng phù hợp.

3.3. Sử Dụng Dữ Liệu CIC Để Phân Tích Lịch Sử Tín Dụng

Dữ liệu từ Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC) là một nguồn thông tin quan trọng để phân tích lịch sử tín dụng của khách hàng. Dữ liệu CIC cung cấp thông tin chi tiết về các khoản vay, thẻ tín dụng, và các nghĩa vụ tài chính khác của khách hàng. Việc phân tích dữ liệu CIC giúp các ngân hàng Việt Nam đánh giá được khả năng trả nợ và mức độ tin cậy của khách hàng một cách chính xác hơn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Kết Quả Nghiên Cứu và Hàm Ý Chính Sách

Nghiên cứu này cung cấp những kết quả quan trọng về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng tại Việt Nam. Các kết quả này có thể được sử dụng để đưa ra các hàm ý chính sách nhằm cải thiện quản lý rủi ro tín dụng và giảm thiểu nợ xấu thẻ tín dụng. Ngoài ra, nghiên cứu cũng có thể giúp khách hàng nâng cao ý thức quản lý tài chính cá nhân và sử dụng thẻ tín dụng một cách thông minh hơn. Vấn đề nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh toán thẻ tín dụng của KHCN nhận được rất nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học, nhà nghiên cứu ở trên thế giới (Dunn và Kim, 1999; Ha và Krishnan, 2012; Scholnick và cộng sự, 2012; Besharat và cộng sự, 2014; Chin và cộng sự, 2017; Barboza, 2017).

4.1. Tác Động Của Thu Nhập Cá Nhân Đến Khả Năng Trả Nợ

Thu nhập cá nhân là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Khách hàng có thu nhập ổn định và cao thường có khả năng trả nợ tốt hơn. Tuy nhiên, chỉ dựa vào thu nhập là chưa đủ, cần xem xét thêm các yếu tố khác như tỷ lệ nợ trên thu nhập (DTI), thói quen chi tiêu, và quản lý tài chính cá nhân.

4.2. Ảnh Hưởng Của Lịch Sử Tín Dụng Đến Quyết Định Cấp Thẻ

Lịch sử tín dụng là một yếu tố quan trọng trong quá trình xét duyệt thẻ tín dụng. Khách hàng có lịch sử tín dụng tốt thường dễ dàng được cấp thẻ với hạn mức cao và lãi suất ưu đãi. Ngược lại, khách hàng có lịch sử tín dụng xấu có thể bị từ chối cấp thẻ hoặc phải chịu lãi suất cao hơn. Ngân hàng Việt Nam cần chú trọng đến việc đánh giá lịch sử tín dụng của khách hàng để đưa ra các quyết định tín dụng phù hợp.

4.3. Đề Xuất Giải Pháp Quản Lý Rủi Ro Cho Ngân Hàng và Khách Hàng

Để quản lý rủi ro tín dụng và giảm thiểu nợ xấu thẻ tín dụng, các ngân hàng Việt Nam cần thực hiện các biện pháp sau: (1) Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, (2) Tăng cường giám sát và quản lý nợ, (3) Đa dạng hóa sản phẩm thẻ tín dụng, (4) Nâng cao ý thức quản lý tài chính cá nhân cho khách hàng. Khách hàng cũng cần chủ động quản lý chi tiêu, trả nợ đúng hạn, và tìm hiểu kỹ về các điều khoản và điều kiện của thẻ tín dụng.

V. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Về Khả Năng Trả Nợ 2024

Nghiên cứu này đã cung cấp một cái nhìn tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng tại Việt Nam. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để đưa ra các hàm ý chính sách và giải pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn. Tuy nhiên, nghiên cứu này vẫn còn một số hạn chế và cần được tiếp tục phát triển trong tương lai. Có thể nhận thấy các nghiên cứu thường gắn với không gian cụ thể, phạm vi hẹp với hình thức khảo sát khách hàng, chưa đề cập đến quy mô mẫu lớn trên toàn hệ thống ngân hàng được cung cấp bởi Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia. Dòng nghiên cứu về khả năng trả nợ thẻ tín dụng tại Việt Nam vẫn còn rất hạn chế và chưa đa dạng phương pháp ước lượng xác suất rủi ro thẻ tín dụng (Bùi Thị Tuyết Nga, 2017).

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu Chính Về Rủi Ro Thẻ Tín Dụng

Các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khả năng trả nợ bao gồm thu nhập cá nhân, tỷ lệ nợ trên thu nhập (DTI), lịch sử tín dụng, việc làm, tình trạng hôn nhân, và số lượng người phụ thuộc. Mô hình hồi quy logistic đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả trong việc đánh giá rủi ro tín dụng và ước lượng xác suất khách hàng không trả được nợ. Các kết quả này có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định tín dụng thông minh hơn.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo và Các Vấn Đề Cần Quan Tâm

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu về các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng, chẳng hạn như văn hóa tiêu dùng, giáo dục tài chính, và điều kiện kinh tế vĩ mô. Ngoài ra, cần phát triển các mô hình dự báo rủi ro tín dụng phức tạp hơn và sử dụng các kỹ thuật học máy để cải thiện độ chính xác của dự báo. Nghiên cứu dữ liệu chuyên sâu về lịch sử thanh toán thẻ tín dụng Hệ số thanh toán thẻ (Card Paying), các khoản vay mới phát sinh… thu thập các dữ liệu phi ngân hàng từ hệ thống thanh toán điện nước, bảo hiểm, thuế.

Tổng quan nghiên cứu

Trong giai đoạn 2020-2023, thị trường thẻ tín dụng tại các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc với số lượng thẻ và dư nợ tăng trưởng mạnh mẽ. Theo số liệu từ Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC), tổng số khách hàng cá nhân có dư nợ thẻ tín dụng lên đến khoảng 3.212 người trong nghiên cứu này. Tuy nhiên, sự gia tăng sử dụng thẻ tín dụng cũng kéo theo rủi ro nợ xấu, đặc biệt là khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân (KHCN) đang trở thành vấn đề cấp thiết đối với các NHTMCP.

Mục tiêu nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng của KHCN tại các NHTMCP Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp chính sách giúp ngân hàng phát triển sản phẩm thẻ tín dụng bền vững và kiểm soát rủi ro nợ xấu hiệu quả. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu khách hàng cá nhân sử dụng thẻ tín dụng tại các NHTMCP trên toàn quốc trong giai đoạn 2021-2023.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp cơ sở khoa học cho các ngân hàng trong việc nhận diện khách hàng có khả năng trả nợ tốt, đồng thời hỗ trợ xây dựng các chính sách tín dụng phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng thẻ. Kết quả nghiên cứu cũng góp phần bổ sung khoảng trống về dữ liệu đại diện toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam, đồng thời làm rõ các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng phát triển.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết kinh tế và tài chính trọng yếu như:

• Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Stiglitz và Weiss, 2001): Giải thích các vấn đề về lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo đức trong thị trường tín dụng, khi ngân hàng không có đầy đủ thông tin về khả năng trả nợ của khách hàng, dẫn đến rủi ro vỡ nợ.
• Lý thuyết lãi suất của Fisher (1930): Mối quan hệ giữa vốn và thu nhập được thể hiện qua lãi suất, ảnh hưởng đến chi phí vay và khả năng trả nợ của khách hàng.
• Mô hình phân tích 6C (Caouette và cộng sự, 2011): Đánh giá khách hàng dựa trên 6 yếu tố gồm tư cách, năng lực, vốn, tài sản đảm bảo, điều kiện và tuân thủ, nhằm hạn chế rủi ro tín dụng.
• Mô hình Logistic Regression: Phương pháp định lượng để đo lường tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng, với biến phụ thuộc nhị phân (có khả năng trả nợ hoặc không).

Các khái niệm chính bao gồm: khả năng trả nợ thẻ tín dụng, rủi ro tín dụng, dư nợ thẻ tín dụng, số ngày quá hạn thanh toán, thu nhập, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp và số hợp đồng thẻ tín dụng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC) với quy mô mẫu 3.212 khách hàng cá nhân có dư nợ thẻ tín dụng tại các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2021-2023. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu đại diện toàn hệ thống nhằm đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của kết quả.

Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng phương pháp hồi quy Logistic nhằm kiểm định các giả thuyết về tác động của các biến độc lập đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng. Các biến độc lập bao gồm giới tính, tuổi, nghề nghiệp, kinh nghiệm làm việc, thu nhập, tình trạng hôn nhân, tổng dư nợ thẻ tín dụng, số hợp đồng thẻ tín dụng và số ngày quá hạn thanh toán.

Quy trình nghiên cứu gồm các bước: thu thập dữ liệu, xử lý và làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan, xây dựng mô hình hồi quy Logistic, kiểm định giả thuyết và đánh giá độ phù hợp của mô hình. Timeline nghiên cứu kéo dài từ năm 2021 đến 2023, phù hợp với giai đoạn phát triển mạnh của thị trường thẻ tín dụng Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tổng dư nợ thẻ tín dụng có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng (β = -0,000043; odds ratio = 0.99996), cho thấy dư nợ càng lớn thì khả năng trả nợ càng giảm.
2. Kinh nghiệm làm việc cũng ảnh hưởng tiêu cực (β = -0,0182; odds ratio = 0.9820), khách hàng có kinh nghiệm làm việc lâu hơn có xu hướng giảm khả năng trả nợ, có thể do áp lực tài chính hoặc các yếu tố khác liên quan đến thu nhập.
3. Số ngày quá hạn thanh toán thẻ tín dụng là yếu tố tiêu cực rõ ràng (β = -0,0223; odds ratio = 0.9779), khách hàng có số ngày quá hạn nhiều hơn có khả năng trả nợ thấp hơn.
4. Giới tính tác động tiêu cực (β = -0,3422; odds ratio = 0.7102), cho thấy một số khác biệt về khả năng trả nợ giữa các nhóm giới tính.
5. Ngược lại, các yếu tố như nghề nghiệp (β = 1,1423; odds ratio = 3.1340), tình trạng hôn nhân (β = 0,8874; odds ratio = 2.4289), thu nhập (β = 0,0281; odds ratio = 1.0285) và số hợp đồng thẻ tín dụng (β = 0,1665; odds ratio = 1.1812) có mối quan hệ thuận chiều với khả năng trả nợ, tức là các yếu tố này giúp tăng khả năng trả nợ của khách hàng.

Mô hình hồi quy Logistic dự báo chính xác 95,56% khả năng trả nợ thẻ tín dụng của khách hàng cá nhân tại các NHTMCP Việt Nam. Kiểm định Hosmer-Lemeshow cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu (p-value > 0,05). Giá trị R2 hiệu chỉnh đạt 0,3134, chứng tỏ các biến độc lập giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân các yếu tố như tổng dư nợ và số ngày quá hạn thanh toán tác động tiêu cực là do áp lực tài chính tăng lên khi dư nợ lớn và việc chậm thanh toán làm giảm uy tín tín dụng, dẫn đến khó khăn trong việc tiếp tục trả nợ. Kinh nghiệm làm việc tiêu cực có thể phản ánh các yếu tố phức tạp về thu nhập và chi tiêu trong thời gian dài.

Các yếu tố thuận chiều như nghề nghiệp, thu nhập và tình trạng hôn nhân cho thấy khách hàng có thu nhập ổn định, có công việc và gia đình ổn định thường có trách nhiệm và khả năng trả nợ tốt hơn. Số lượng hợp đồng thẻ tín dụng thuận chiều với khả năng trả nợ có thể do khách hàng có nhiều thẻ thường có kiến thức và kinh nghiệm quản lý tài chính tốt hơn.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế và trong nước, kết quả này tương đồng với các nghiên cứu cho thấy thu nhập, nghề nghiệp và tình trạng hôn nhân là các nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Tuy nhiên, sự khác biệt về tác động của tuổi và giới tính cũng phản ánh đặc thù văn hóa và thị trường Việt Nam.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ cột thể hiện tỷ lệ trả nợ theo nhóm nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân và biểu đồ đường thể hiện mối quan hệ giữa tổng dư nợ và xác suất trả nợ thành công.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường đánh giá và phân loại khách hàng dựa trên nghề nghiệp và thu nhập: Ngân hàng cần xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu khách hàng chi tiết, tập trung vào các nhóm nghề nghiệp có thu nhập ổn định để ưu tiên cấp tín dụng, nâng cao tỷ lệ trả nợ đúng hạn trong vòng 6-12 tháng tới.
2. Xây dựng chính sách quản lý dư nợ thẻ tín dụng hợp lý: Giới hạn mức dư nợ tối đa phù hợp với khả năng tài chính của khách hàng, đặc biệt với nhóm khách hàng có số ngày quá hạn thanh toán cao, nhằm giảm thiểu rủi ro nợ xấu trong 1 năm tới.
3. Phát triển các chương trình tư vấn tài chính và giáo dục khách hàng: Tập trung vào nhóm khách hàng có nhiều hợp đồng thẻ tín dụng để nâng cao nhận thức về quản lý chi tiêu và trả nợ, dự kiến triển khai trong 6 tháng tới với sự phối hợp của phòng dịch vụ khách hàng.
4. Tăng cường ứng dụng công nghệ và phân tích dữ liệu lớn (Big Data): Sử dụng các mô hình Machine Learning để dự báo rủi ro tín dụng và phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro trả nợ, giúp ngân hàng chủ động trong quản lý tín dụng, thực hiện trong vòng 12-18 tháng.
5. Hợp tác với CIC và các cơ quan quản lý: Đề xuất hoàn thiện hệ thống thông tin tín dụng, cập nhật dữ liệu thanh toán điện nước, bảo hiểm, thuế để bổ sung thông tin đánh giá khách hàng, nâng cao độ chính xác dự báo khả năng trả nợ trong dài hạn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý ngân hàng thương mại cổ phần: Giúp hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng, từ đó xây dựng chính sách tín dụng và quản trị rủi ro hiệu quả.
2. Chuyên gia phân tích tín dụng và nhân viên tín dụng: Cung cấp cơ sở khoa học và công cụ phân tích dữ liệu khách hàng, hỗ trợ đánh giá và ra quyết định cho vay chính xác hơn.
3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá về mô hình nghiên cứu, phương pháp hồi quy Logistic và các yếu tố tác động đến tín dụng cá nhân tại Việt Nam.
4. Cơ quan quản lý nhà nước và Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC): Hỗ trợ hoàn thiện hệ thống dữ liệu tín dụng và xây dựng chính sách quản lý thị trường thẻ tín dụng phù hợp với thực tiễn.

Câu hỏi thường gặp

1. Yếu tố nào ảnh hưởng mạnh nhất đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng?
   Tổng dư nợ thẻ tín dụng và số ngày quá hạn thanh toán là hai yếu tố tiêu cực có ảnh hưởng mạnh nhất, làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng. Ví dụ, khách hàng có dư nợ lớn và thường xuyên quá hạn thanh toán có nguy cơ vỡ nợ cao hơn.

2. Tại sao nghề nghiệp lại có tác động tích cực đến khả năng trả nợ?
   Nghề nghiệp ổn định thường đi kèm với thu nhập ổn định, giúp khách hàng có khả năng tài chính tốt hơn để trả nợ đúng hạn. Các nhóm nghề nghiệp có thu nhập cao thường có tỷ lệ trả nợ thành công cao hơn.

3. Giới tính ảnh hưởng như thế nào đến khả năng trả nợ?
   Nghiên cứu cho thấy giới tính có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ, có thể do sự khác biệt trong hành vi chi tiêu và quản lý tài chính giữa các nhóm giới tính. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng còn phụ thuộc vào đặc thù văn hóa và xã hội.

4. Mô hình Logistic có ưu điểm gì trong nghiên cứu này?
   Mô hình Logistic phù hợp để phân tích biến phụ thuộc nhị phân như khả năng trả nợ (có hoặc không), dễ dàng hiệu chỉnh và giải thích các yếu tố ảnh hưởng, đồng thời cho kết quả dự báo chính xác đến 95,56%.

5. Làm thế nào để ngân hàng giảm thiểu rủi ro nợ xấu thẻ tín dụng?
   Ngân hàng cần áp dụng các giải pháp như đánh giá kỹ lưỡng khách hàng dựa trên nghề nghiệp, thu nhập, giới hạn dư nợ hợp lý, tăng cường giáo dục tài chính cho khách hàng và ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu để dự báo rủi ro sớm.

Kết luận

• Nghiên cứu đã xác định được 8 yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng của khách hàng cá nhân tại các NHTMCP Việt Nam, trong đó tổng dư nợ, số ngày quá hạn và kinh nghiệm làm việc có tác động tiêu cực, còn nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân, thu nhập và số hợp đồng thẻ tín dụng có tác động tích cực.
• Mô hình hồi quy Logistic được xây dựng có độ phù hợp cao với dữ liệu, dự báo chính xác trên 95% khả năng trả nợ của khách hàng.
• Kết quả nghiên cứu góp phần bổ sung khoảng trống về dữ liệu đại diện toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam và làm rõ các nhân tố tác động trong bối cảnh thị trường thẻ tín dụng phát triển nhanh.
• Các đề xuất chính sách tập trung vào quản lý dư nợ, nâng cao nhận thức khách hàng, ứng dụng công nghệ và hoàn thiện hệ thống dữ liệu tín dụng.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai các giải pháp đề xuất, mở rộng nghiên cứu với dữ liệu phi ngân hàng và áp dụng các mô hình Machine Learning nâng cao để dự báo rủi ro tín dụng hiệu quả hơn.

Hành động ngay hôm nay: Các ngân hàng và cơ quan quản lý nên phối hợp triển khai các giải pháp quản lý rủi ro thẻ tín dụng dựa trên kết quả nghiên cứu để đảm bảo sự phát triển bền vững của thị trường tài chính Việt Nam.