Chuyên đề tốt nghiệp ứng dụng mô hình logistic trong đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại ngân hàng tmcp quân đội chi nhánh thăng long pgd nhân chính

Nghiên cứu ứng dụng mô hình logistic trong đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Quân Đội, chi nhánh Thăng Long.

• Tác giả: Nguyễn Thi Bích Ngọc
• Người hướng dẫn: ThS. Đặng Ngọc Biên
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Tài Chính Doanh Nghiệp
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Logistic Đo Lường Rủi Ro Tín Dụng Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng TMCP Quân Đội
• Loại tài liệu: Đề Tài Chuyên Đề Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Cho vay khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại
• 1.1.1. Khái niệm tín dụng khách hàng cá nhân
• 1.2. Đặc điểm cho vay khách hàng cá nhân
• 1.3. Phân loại cho vay khách hàng cá nhân
• 1.4. Rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại
• 1.4.1. Khái niệm rủi ro tín dụng
• 1.4.2. Phân loại rủi ro tín dụng
• 1.4.3. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng
• 1.4.4. Hậu quả của rủi ro tín dụng
• 1.5. Mô hình Logistic đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân
• 1.5.1. Giới thiệu chung
• 1.5.2. Mô hình nghiên cứu
• 1.5.3. Điều kiện ước lượng mô hình
• 1.5.4. Ước lượng mô hình
• 1.5.5. Kiểm định mô hình
• 1.6. Tổng quan nghiên cứu
• 1.6.1. Danh mục mô hình
• 1.6.2. Tổng quan nghiên cứu
• 1.6.3. Các nghiên cứu ngoài nước
• 1.6.4. Các nghiên cứu trong nước
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI - CHI NHÁNH THĂNG LONG - PGD NHÂN CHÍNH
• 2.1. Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Quân đội — Chi nhánh Thăng Long — PGD Nhân Chính
• 2.2. Thông tin khái quát
• 2.3. Kết quả hoạt động kinh doanh
• 2.4. Tình hình rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Quân đội — Chi nhánh Thăng Long — PGD Nhân Chính
• 2.5. Quy trình tín dụng
• 2.6. Thực trạng cho vay khách hàng cá nhân
• 2.7. Thực trạng triển khai công tác quản trị rủi ro
• 2.8. Các chỉ tiêu phản ánh kết quả hoạt động quản trị rủi ro
• 2.9. Đánh giá hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Quân đội — Chi nhánh Thăng Long — PGD Nhân Chính
• 2.10. Kết quả đạt được
• 2.11. Hạn chế tồn tại
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC TRONG ĐO LƯỜNG RỦI RO TÍN DỤNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP QUÂN ĐỘI — CHI NHÁNH THĂNG LONG — PGD NHÂN CHÍNH
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.3. Xác định các biến và giả thuyết
• 3.4. Kết quả nghiên cứu
• 3.5. Phân tích dữ liệu sơ bộ
• 3.6. Tính chính xác của mô hình nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: TỔNG KẾT ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC VÀ CÁC GIẢI PHÁP KIẾN NGHỊ
• 4.1. Những kết quả đạt được
• 4.2. Những hạn chế còn tồn tại
• 4.3. Giải pháp kiến nghị đối với Ngân hàng TMCP Quân đội
• 4.3.1. Kiến nghị từ kết quả mô hình
• 4.3.2. Giải pháp nâng cao chất lượng hoạt động quản trị rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng mô hình Logistic trong đo lường rủi ro tín dụng

Mô hình Logistic đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc đo lường rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại. Đặc biệt, trong bối cảnh ngân hàng TMCP Quân đội, việc áp dụng mô hình này giúp xác định chính xác hơn xác suất vỡ nợ của khách hàng cá nhân. Mô hình Logistic không chỉ đơn thuần là một phương pháp thống kê mà còn là một giải pháp hiệu quả để quản lý rủi ro tín dụng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

1.1. Khái niệm mô hình Logistic và ứng dụng trong ngân hàng

Mô hình Logistic là một phương pháp hồi quy được sử dụng để dự đoán xác suất xảy ra của một sự kiện nhị phân, như vỡ nợ. Trong ngân hàng, mô hình này giúp phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn.

1.2. Lợi ích của việc áp dụng mô hình Logistic trong đo lường rủi ro

Việc áp dụng mô hình Logistic giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng, tối ưu hóa quy trình cho vay và nâng cao khả năng dự đoán. Điều này không chỉ giúp bảo vệ lợi ích của ngân hàng mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho khách hàng cá nhân.

II. Thách thức trong việc đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân

Rủi ro tín dụng là một trong những thách thức lớn nhất mà ngân hàng TMCP Quân đội phải đối mặt. Tỷ lệ nợ xấu và nợ quá hạn đang gia tăng, gây ra nhiều khó khăn trong việc quản lý rủi ro. Việc thiếu thông tin chính xác về khách hàng cá nhân cũng là một yếu tố làm gia tăng rủi ro tín dụng.

2.1. Nguyên nhân dẫn đến rủi ro tín dụng tại ngân hàng

Các nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng bao gồm thông tin khách hàng không đầy đủ, sự thay đổi trong tình hình tài chính của khách hàng và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Những yếu tố này làm cho việc đánh giá rủi ro trở nên khó khăn hơn.

2.2. Hậu quả của rủi ro tín dụng không được kiểm soát

Rủi ro tín dụng không được kiểm soát có thể dẫn đến tổn thất tài chính lớn cho ngân hàng, ảnh hưởng đến uy tín và khả năng cạnh tranh. Điều này cũng có thể gây ra sự mất lòng tin từ phía khách hàng.

III. Phương pháp ứng dụng mô hình Logistic trong đo lường rủi ro tín dụng

Để ứng dụng mô hình Logistic hiệu quả, ngân hàng cần thực hiện các bước như thu thập dữ liệu, xác định các biến ảnh hưởng và xây dựng mô hình. Quá trình này đòi hỏi sự chính xác và cẩn thận để đảm bảo kết quả đáng tin cậy.

3.1. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu

Quy trình thu thập dữ liệu bao gồm việc thu thập thông tin từ các hồ sơ tín dụng, báo cáo tài chính và các yếu tố cá nhân của khách hàng. Dữ liệu cần được xử lý và phân tích để đảm bảo tính chính xác.

3.2. Xác định các biến và giả thuyết trong mô hình

Việc xác định các biến ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng là rất quan trọng. Các biến này có thể bao gồm thu nhập, lịch sử tín dụng và các yếu tố cá nhân khác. Giả thuyết cần được kiểm định để đảm bảo tính hợp lý của mô hình.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn mô hình Logistic

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Logistic có khả năng dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng cá nhân một cách chính xác. Ngân hàng TMCP Quân đội đã áp dụng mô hình này để cải thiện quy trình cho vay và quản lý rủi ro tín dụng.

4.1. Phân tích kết quả mô hình và độ chính xác

Kết quả từ mô hình Logistic cho thấy độ chính xác cao trong việc dự đoán rủi ro tín dụng. Điều này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hợp lý hơn và giảm thiểu tổn thất.

4.2. Ứng dụng mô hình trong thực tiễn tại ngân hàng

Mô hình Logistic đã được áp dụng thành công tại ngân hàng TMCP Quân đội, giúp cải thiện quy trình thẩm định và quản lý rủi ro tín dụng. Ngân hàng đã có những bước tiến đáng kể trong việc giảm tỷ lệ nợ xấu.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của mô hình Logistic trong ngân hàng

Mô hình Logistic không chỉ là một công cụ hữu ích trong việc đo lường rủi ro tín dụng mà còn mở ra nhiều cơ hội cho ngân hàng TMCP Quân đội trong việc cải thiện quy trình cho vay. Tương lai, mô hình này có thể được phát triển và áp dụng rộng rãi hơn trong ngành ngân hàng.

5.1. Tương lai của mô hình Logistic trong quản lý rủi ro

Mô hình Logistic có tiềm năng lớn trong việc phát triển các phương pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn. Ngân hàng có thể áp dụng công nghệ mới để cải thiện độ chính xác của mô hình.

5.2. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả ứng dụng mô hình

Để nâng cao hiệu quả ứng dụng mô hình Logistic, ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ thông tin và đào tạo nhân viên. Việc này sẽ giúp cải thiện quy trình thẩm định và quản lý rủi ro tín dụng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Tại hầu hết các ngân hàng thương mại, tín dụng là nguồn rủi ro lớn nhất và rõ ràng nhất theo nhận định của Ủy ban Basel (BCBS). Tại Việt Nam, tính đến tháng 9/2019, Ngân hàng Nhà nước đã công nhận 9 ngân hàng thương mại đáp ứng các tiêu chuẩn của Basel II — trong đó yêu cầu các ngân hàng áp dụng phương pháp xếp hạng nội bộ (IRB) phải ước lượng xác suất vỡ nợ PD nội bộ. Đây là bối cảnh thực tiễn thúc đẩy tác giả lựa chọn đề tài.

Bên cạnh đó, thực trạng tại Ngân hàng TMCP Quân đội — Chi nhánh Thăng Long — PGD Nhân Chính (MB Nhân Chính) cho thấy rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân chưa được kiểm soát hiệu quả: tỷ lệ nợ xấu và nợ quá hạn có xu hướng gia tăng, trong khi công cụ đo lường hiện tại chỉ dừng ở hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ CRA mang bản chất phương pháp chuyên gia, thiếu công cụ định lượng độc lập.

Mục đích nghiên cứu bao gồm ba nhiệm vụ chính:

1. Xây dựng mô hình với những yếu tố đặc thù của khách hàng tại MB Nhân Chính ảnh hưởng đến xác suất xảy ra rủi ro tín dụng.
2. Phân tích và đánh giá chiều hướng, mức độ tác động của từng nhân tố đến xác suất rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân.
3. Đề xuất giải pháp, kiến nghị cho MB và Ngân hàng Nhà nước nhằm nâng cao chất lượng quản trị rủi ro.

Câu hỏi nghiên cứu được đặt ra gồm bốn câu: (1) Những nhân tố nào ảnh hưởng đến xác suất rủi ro tín dụng KHCN tại MB? (2) Chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố đó? (3) Mô hình đo lường xác suất vỡ nợ được xây dựng như thế nào? (4) Kiến nghị nào có thể nâng cao chất lượng quản trị rủi ro?

Đối tượng nghiên cứu là tín dụng khách hàng cá nhân và các nhân tố ảnh hưởng đến xác suất rủi ro tín dụng KHCN tại MB Nhân Chính. Phạm vi không gian và thời gian: toàn bộ khách hàng cá nhân hiện hữu có quan hệ tín dụng với MB tại PGD Nhân Chính tính đến ngày 31/12/2018. Dữ liệu được thu thập từ hồ sơ thẩm định và các giấy tờ xác minh hợp lệ trong nội bộ ngân hàng.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình

Chuyên đề xây dựng khung lý thuyết dựa trên các nguồn:

• Luật các tổ chức tín dụng 2010 (Luật số 47/2010/QH12): định nghĩa cấp tín dụng và cho vay khách hàng cá nhân.
• Thông tư 08/2017/TT-NHNN: định nghĩa rủi ro tín dụng theo quy định pháp lý.
• Basel II (2004): yêu cầu ước lượng PD nội bộ theo phương pháp IRB cơ bản (FIRB) và IRB nâng cao (AIRB); xác định mô hình hồi quy Logistic là công cụ bắt buộc để đo lường PD trong tổn thất dự kiến EL và tổn thất ngoài dự kiến UL.
• Mô hình hồi quy Logistic: được Joseph Berkson (1944) phát hiện và hoàn thiện bởi Maddala (1984). Phương pháp ước lượng sử dụng là Maximum Likelihood Estimation (MLE) do R. Fisher phát triển khoảng năm 1912–1922. Kiểm định mô hình bao gồm kiểm định Omnibus (Chi-Square), kiểm định -2LL, Cox-Snell R² (1989), Nagelkerke R² (1991) và kiểm định Hosmer-Lemeshow (HL).

Chuyên đề xây dựng hai mô hình song song: Mô hình PD (xác suất vỡ nợ — Probability of Default) và Mô hình trả nợ kém, đều được ước lượng bằng phương pháp Backward (LR) trên phần mềm SPSS.

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

• Thống kê mô tả: phân tích sơ bộ dữ liệu, phát hiện giá trị ngoại lai, thống kê các biến định lượng và định tính.
• Phân tích tương quan: kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập theo từng nhóm (Đặc điểm cá nhân; Gia đình, người thân; Tài sản bảo đảm; Hoạt động tín dụng với ngân hàng), loại các biến có hệ số tương quan lớn hơn 0,4 và sig < α.
• Hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logistic Regression): ước lượng xác suất vỡ nợ với biến phụ thuộc nhị phân (0 — không vỡ nợ / 1 — vỡ nợ).
• Nguồn dữ liệu: hồ sơ tín dụng nội bộ của toàn bộ khách hàng cá nhân có quan hệ tín dụng tại PGD Nhân Chính tính đến 31/12/2018; báo cáo kết quả kinh doanh MB Nhân Chính giai đoạn 2016–2018.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm nền tảng về tín dụng khách hàng cá nhân (KHCN): khái niệm, đặc điểm (quy mô nhỏ, số lượng khách hàng lớn, chi phí cho vay cao, lãi suất cao, rủi ro cao, chất lượng thông tin không đồng đều), phân loại theo mục đích sử dụng, hình thức cấp tín dụng và tài sản bảo đảm.

Khái niệm rủi ro tín dụng được dẫn chiếu theo cả quy định pháp lý (Thông tư 08/2017/TT-NHNN) và quan điểm học thuật (Joel Bessis, 2002). Phân loại rủi ro tín dụng gồm hai trục: theo nguyên nhân (rủi ro danh mục gồm rủi ro nội tại và rủi ro tập trung; rủi ro giao dịch gồm rủi ro lựa chọn, rủi ro nghiệp vụ và rủi ro bảo đảm) và theo khả năng trả nợ (rủi ro đọng vốn và rủi ro vỡ nợ/mất vốn).

Phần mô hình trình bày chi tiết cơ sở toán học của hồi quy Logistic: hàm logit, công thức ước lượng xác suất, hệ số OR (Odds Ratio), điều kiện ước lượng, phương pháp MLE và toàn bộ quy trình kiểm định. Tổng quan nghiên cứu điểm qua các công trình quốc tế (Y. Keung Lai và J. Yen (2010) với 1.000 mẫu từ UCI; Michel Alexandre và cộng sự (2017) với 299.369 người vay tại Central Bank of Brazil; Dominic M. Njoroge và Moses M. Muraya (2019) với 1.000 khách hàng tại Equity Bank Kenya) và các nghiên cứu trong nước (Trương Thị Hồng & Lê Thị Minh Ngọc (2014); Nguyễn Thị Thúy Quỳnh và cộng sự (2017) với 235.629 KHCN tại Lendingclub; Nguyễn Văn Huân & Đỗ Năng Thắng (2018) với 240 khách hàng; Nguyễn Tiến Hưng & Lê Thị Huyền Trang (2018) với 15.470 khách hàng).

Chương 2: Thực trạng hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại MB Nhân Chính

Chương 2 giới thiệu MB Nhân Chính: được thành lập ngày 03/12/2013 theo Quyết định số 185/QĐ-NHQD-HĐQT, trở thành PGD Online từ ngày 15/04/2016, hoạt động theo mô hình ngân hàng cộng đồng tập trung vào phân khúc bán lẻ. Tính đến cuối 2018, MB toàn hệ thống có vốn điều lệ 21.605 tỷ đồng, tổng nguồn vốn hơn 350.000 tỷ đồng, 285 điểm giao dịch và 10.000 nhân sự.

Số liệu kinh doanh giai đoạn 2016–2018 được tổng hợp trong bảng sau:

Chỉ tiêu	2016	2017	2018	Tăng trưởng
Tổng vốn huy động	—	tăng 40,61%	tăng 35,12%	Tăng đều, đạt ~85% KH năm 2018
Tỷ trọng CASA	21,59%	—	29,68%	Tăng đều
Tổng dư nợ thời điểm	—	—	~1.181 tỷ đồng	Tăng 53,1% so với 2016
Tỷ trọng cho vay KHCN	31,27%	31,91%	31,33%	Ổn định
Tỷ lệ nợ xấu	—	2,27%	1,27%	Cải thiện năm 2018
Tỷ lệ KHCN có NQH	5,19%	5,72%	6,21%	Tăng ~0,5%/năm
Tỷ lệ FTR	50% (3/2016)	—	97% (12/2018)	Cải thiện mạnh

Về đo lường rủi ro, MB Nhân Chính hiện sử dụng hệ thống chấm điểm XHTD nội bộ CRA với thang điểm từ 20 đến 100 cho mỗi chỉ tiêu, chia thành hai nhóm: "Chỉ tiêu về nhân thân" và "Chỉ tiêu về khả năng trả nợ". Kết quả xếp hạng từ AAA đến D với ba mức rủi ro thấp — trung bình — cao và được kết hợp với đánh giá TSBĐ (mức A, B, C). Hạn chế chính được xác định: toàn bộ CBTD bị động theo khuôn hệ thống CRA, thiếu công cụ định lượng độc lập để kiểm chứng hoặc bổ sung.

Chương 3: Ứng dụng mô hình Logistic trong đo lường rủi ro tín dụng KHCN tại MB Nhân Chính

Đây là chương cốt lõi của chuyên đề. Tác giả xây dựng hai mô hình: Mô hình PD (xác suất vỡ nợ) và Mô hình trả nợ kém, ước lượng bằng phương pháp Backward (LR) trên SPSS.

Các biến độc lập được nhóm thành bốn nhóm: (1) Đặc điểm cá nhân; (2) Gia đình, người thân; (3) Tài sản bảo đảm; (4) Hoạt động tín dụng với ngân hàng — trong đó có các biến đặc thù của quy trình MB như số người phụ thuộc, đặc điểm nơi cư trú, tỷ lệ LTV (Loan-to-Value), tỷ lệ cho vay so với nhu cầu vốn.

Kiểm định mô hình thực hiện theo trình tự: kiểm định Omnibus (Bảng 3.13, 3.14), kiểm định mô hình tổng thể (Bảng 3.15, 3.16), kiểm định Hosmer-Lemeshow HL (Bảng 3.17, 3.18) và kiểm định mức độ dự đoán (Bảng 3.19, 3.20, 3.21). Kết quả mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến xác suất vỡ nợ và xác suất trả nợ kém được trình bày tại Bảng 3.11 và Bảng 3.12. Mục 3.6 đánh giá tính chính xác tổng thể của mô hình nghiên cứu.

Chương 4: Tổng kết ứng dụng mô hình Logistic và các giải pháp kiến nghị

Chương 4 tổng kết kết quả đạt được và hạn chế còn tồn tại của mô hình, sau đó đề xuất hệ thống xếp hạng tín dụng KHCN mới theo mô hình Logistic (Bảng 4.1) và xác suất vỡ nợ/trả nợ kém của các khoản vay thế chấp (Bảng 4.2). Các giải pháp, kiến nghị được phân thành hai nhóm: kiến nghị từ kết quả mô hình và giải pháp nâng cao chất lượng quản trị rủi ro tín dụng KHCN tại MB.

---

Kết quả và đóng góp

Chuyên đề đạt được các kết quả chính sau:

• Xây dựng thành công hai mô hình đo lường xác suất rủi ro tín dụng KHCN tại MB Nhân Chính: Mô hình PD và Mô hình trả nợ kém, ước lượng bằng phương pháp Backward (LR), đáp ứng toàn bộ các kiểm định thống kê (Omnibus, -2LL, HL, mức độ dự đoán).
• Xác định các nhân tố có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến xác suất vỡ nợ của KHCN tại MB Nhân Chính, bao gồm các biến thuộc bốn nhóm đặc điểm cá nhân, gia đình, tài sản bảo đảm và hoạt động tín dụng.
• Đề xuất bảng xếp hạng tín dụng KHCN theo mô hình Logistic (Bảng 4.1) thay thế một phần cho hệ thống CRA hiện hành; cùng bảng xác suất vỡ nợ/trả nợ kém theo loại khoản vay thế chấp (Bảng 4.2) làm công cụ tham chiếu thực tiễn cho CBTD.
• Kiến nghị chính sách cho MB và Ngân hàng Nhà nước về định hướng đo lường rủi ro bằng mô hình định lượng trong lộ trình triển khai Basel II tại Việt Nam.

Về đóng góp so với nghiên cứu trước, tác giả chỉ rõ ba điểm mới: (1) bổ sung các biến đặc trưng quy trình của MB như số người phụ thuộc, tỷ lệ LTV, tỷ lệ cho vay so với nhu cầu vốn; (2) tập dữ liệu chỉ bao gồm KHCN tại một ngân hàng duy nhất, đảm bảo tính thống nhất trong đặc tính dữ liệu và phương pháp thu thập; (3) sử dụng phương pháp phân tích hợp lý tối đa MLE thay cho các phương pháp truyền thống (Berkson 1953, Goldberger 1963), qua đó tránh bỏ sót biến có ý nghĩa.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Theo đánh giá của tác giả tại Chương 4, mô hình vẫn còn các hạn chế sau:

• Phạm vi dữ liệu giới hạn trong một PGD (MB Nhân Chính) đến ngày 31/12/2018, nên kết quả chưa thể khái quát hóa cho toàn hệ thống MB hoặc các ngân hàng thương mại khác tại Việt Nam.
• Hồi quy Logistic không dự đoán được kết quả liên tục và đòi hỏi mẫu đủ lớn (ít nhất 50 quan sát cho mỗi biến dự đoán) để đạt kết quả ổn định — đây là ràng buộc chi phí thu thập dữ liệu không nhỏ.
• Mô hình không xử lý hiệu quả các quan hệ phi tuyến bậc cao hoặc tương tác phức tạp giữa các biến độc lập.

Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng quy mô mẫu sang nhiều chi nhánh MB, hoặc kết hợp hồi quy Logistic với các kỹ thuật học máy (Decision Tree, KNN, ANN) theo hướng nghiên cứu của Nguyễn Tiến Hưng & Lê Thị Huyền Trang (2018) để tăng độ chính xác dự báo.

---

Giá trị tham khảo

Chuyên đề có giá trị tham khảo với các nhóm đối tượng sau:

• Sinh viên ngành Tài chính — Ngân hàng, Tài chính doanh nghiệp đang thực hiện đề tài về đo lường hoặc quản trị rủi ro tín dụng, đặc biệt phần Chương 1 về cơ sở lý thuyết mô hình Logistic và phần Chương 3 về quy trình xây dựng, kiểm định mô hình có thể dùng làm khung phương pháp tham chiếu.
• Cán bộ tín dụng và bộ phận quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại đang trong lộ trình triển khai Basel II, đặc biệt khi cần bổ sung công cụ định lượng bên cạnh hệ thống XHTD nội bộ.
• Người nghiên cứu về ứng dụng mô hình định lượng trong tài chính ngân hàng tại Việt Nam, với lưu ý rằng nghiên cứu này cung cấp một trường hợp thực tế với dữ liệu được thu thập tập trung từ một ngân hàng cụ thể, khắc phục nhược điểm mẫu đa ngân hàng của các nghiên cứu trước.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả chọn mô hình hồi quy Logistic thay vì mô hình VaR hay mô hình EL/UL? Tác giả lập luận rằng mô hình VaR không hiệu quả khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến mức tổn thất, trong khi mô hình EL/UL cần ước lượng PD như một thừa số đầu vào với dữ liệu tối thiểu 5 năm — điều này vượt quá phạm vi dữ liệu tại MB Nhân Chính. Hồi quy Logistic vừa đo lường trực tiếp PD, vừa phân tích được từng nhân tố ảnh hưởng, phù hợp với tập KHCN đa dạng và là công cụ bắt buộc theo Basel II.

2. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập như thế nào và gồm bao nhiêu mẫu? Dữ liệu là toàn bộ khách hàng cá nhân hiện hữu có quan hệ tín dụng tại PGD Nhân Chính tính đến ngày 31/12/2018, thu thập từ hồ sơ thẩm định và các giấy tờ xác minh hợp lệ trong nội bộ ngân hàng. Bảng 3.1 (Tóm tắt dữ liệu được xử lý) cho biết số mẫu sau xử lý; tổng số KHCN có quan hệ tín dụng tại ngân hàng năm 2018 là 531 người (theo Bảng 2.7).

3. Mô hình Logistic được kiểm định theo những tiêu chí nào? Mô hình được kiểm định qua bốn bộ kiểm định: kiểm định Omnibus (Chi-Square) đánh giá ý nghĩa tổng thể các hệ số (Bảng 3.13, 3.14); kiểm định -2LL và R² (Cox-Snell, Nagelkerke) đánh giá mức độ giải thích của mô hình (Bảng 3.15, 3.16); kiểm định Hosmer-Lemeshow đánh giá mức độ phù hợp giữa giá trị dự báo và thực tế (Bảng 3.17, 3.18); và kiểm định mức độ dự đoán dựa trên case quan sát thực tế (Bảng 3.19, 3.20, 3.21).

4. MB Nhân Chính đang sử dụng hệ thống đo lường rủi ro nào trước khi có nghiên cứu này, và hạn chế của nó là gì? MB Nhân Chính sử dụng hệ thống chấm điểm XHTD nội bộ CRA (thuộc bpmkhcn), thực hiện theo Số tay chấm điểm XHTD với thang đo 20–100 điểm cho mỗi chỉ tiêu, xếp hạng từ AAA đến D. Hạn chế chính: CBTD hoàn toàn bị động theo khuôn hệ thống có sẵn, không có công cụ định lượng độc lập bổ sung, và hệ thống mang bản chất phương pháp chuyên gia dựa trên kinh nghiệm lịch sử, chưa ước lượng được xác suất vỡ nợ PD cụ thể.

5. Tỷ lệ nợ xấu và nợ quá hạn KHCN tại MB Nhân Chính trong giai đoạn nghiên cứu diễn biến như thế nào? Tỷ lệ nợ xấu đạt đỉnh 2,27% vào năm 2017 (gần với mức cảnh báo 3% của Hội sở), sau đó cải thiện xuống còn 1,27% vào năm 2018. Tỷ lệ KHCN có NQH tăng liên tiếp từ 5,19% (2016) lên 6,21% (2018), với tốc độ tăng khoảng 0,5%/năm. Trong tổng NQH KHCN, khoảng 70% tập trung vào nợ nhóm 2 (nợ cần chú ý), có khả năng thu hồi cao. Tỷ lệ nợ xấu/NQH KHCN giảm từ 32,17% (2016) xuống khoảng 23% (2018), cho thấy cơ cấu nợ đang cải thiện dần.

---

Kết luận

Chuyên đề ứng dụng mô hình hồi quy Logistic để đo lường rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại MB Nhân Chính — một hướng tiếp cận định lượng còn tương đối mới tại Việt Nam vào thời điểm 2019. Nghiên cứu có đóng góp thực tiễn rõ ràng khi xây dựng được hai mô hình (Mô hình PD và Mô hình trả nợ kém) dựa trên dữ liệu thống nhất từ một ngân hàng cụ thể, đồng thời đề xuất bảng xếp hạng tín dụng mới có thể ứng dụng trực tiếp trong thực tế tác nghiệp của CBTD. Phạm vi nghiên cứu hạn chế ở một PGD và dữ liệu đến 31/12/2018 là giới hạn chính cần được khắc phục trong các nghiên cứu kế tiếp nhằm tăng tính khái quát hóa của kết quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYET VA TONG QUAN NGHIÊN CỨU 1. Cho vay khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại 1. Khái niệm tín dụng khách hàng cá nhân Theo Luật các tổ chức tín dụng 2010 (Luật số 47/2010/QH12) định nghĩa: “Cap tin dụng là việc thỏa thuận dé tổ chức, cá nhân sử dụng một khoản tiền hoặc cam kết cho phép sw dụng một khoản tiễn theo nguyên tắc có hoàn trả bằng nghiệp vụ cho vay, chiết khẩu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hang và các nghiệp vụ cấp tín dụng khác.”[6] Dựa trên cơ sở đó, tín dụng khách hàng cá nhân (KHCN) được hiểu là thỏa thuận nhượng lại tạm thời cho một cá nhân cụ thể quyền sử dụng nguồn vốn/tài sản từ ngân hàng thương mại. Nguồn vốn/tài sản này được cá nhân sử dụng nhằm phục vụ nhu cầu đời song sinh hoạt hoặc tài trợ hoạt động sản xuất kinh doanh.

trong một thời gian xác định và phải hoàn trả nợ gốc và lãi vay khi đến hạn tat toán HDTD. Tín dụng ngân hàng cho các cá nhân đã tăng lên đáng ké trong nửa thé ky qua khi nhu cầu tiêu dùng tăng lên, cùng với đó là hành vi thường xuyên sử dụng thẻ tín dung trong thanh toán của các cá nhân cũng tăng lên (Alexandra Twin, 2019)[7]. Chủ yếu sản phẩm tín dụng mà NHTM cung cấp cho khách hàng cá nhân là cho vay. Mặc dù tín dụng ngân hang đa dạng sản phẩm (chiết khấu, cho thuê tài chính, bảo lãnh, bao thanh toán.) nhưng chiếm quy mô và tỷ trong không đáng kê trong tín dụng khách hàng cá nhân.

Do đó, trong phạm vi nghiên cứu chuyên đề tốt nghiệp này, hoạt động tín dụng khách hàng cá nhân chính là hoạt động cho vay của ngân hàng đôi với cá nhân. Đặc điểm cho vay khách hàng cá nhân[S] - — Thời gian cho vay linh hoạt: Các hợp đồng cho vay KHCN có thé là ngắn hạn (T < 12 tháng), trung hạn (12 thang < T < 60 tháng) hoặc dài hạn (T > 60 tháng) tùy vào nhu cầu và sản phẩm tín dụng. - Quy mô cho vay nhỏ, số lượng khách hàng lớn: Các khoản vay của KHCN có độ lớn tùy vào sản phẩm tín dụng khách hàng sử dụng. Quy mô cho vay tiêu dùng đơn thuần (vay mua sắm đồ dùng gia đình, thẻ tín dụng.) thường 5 nhỏ hơn quy mô của vay vốn mua ô tô, nhà đất hay sản xuất kinh doanh.

Nhìn chung, các khoản vay này đều có quy mô nhỏ hơn đối với tín dụng KHDN mặc dù lượng khách hàng là nhiều hơn đáng kể. Chi phí cho vay cao: Mac đù có một lượng khách hàng nhiều với lượng lớn thông tin nhưng quy mô cho vay lại nhỏ (so với KHDN) nên chi phí cho vay phải bỏ ra trên mỗi đồng vốn cho vay cũng cao hơn so với KHDN. Có tính nhạy cảm theo chu kỳ: Nhu cầu cho vay KHCN tăng lên trong thời kỳ kinh tế mở rộng, người tiêu dùng lạc quan về thu nhập cũng như sự phát triển của nền kinh tế, cho vay mở rộng. Ngược lại, khi nền kinh tế rơi vào khủng hoảng, suy thoái, cá nhân và các hộ gia đình cảm thấy không tin tưởng vào nên kinh tế, đặc biệt khi tỷ lệ thất nghiệp tăng cao, từ đó tiêu dùng giảm, cho vay KHCN cũng giảm.

Lãi suất cho vay cao: Theo Chương trình phân tích chi phí chức năng (FCA) của FED, tín dụng KHCN có chỉ phí lớn nhất và rủi ro cao nhất trong danh mục cho vay của ngân hàng. Đây cũng chính là nguyên nhân khiến lãi suất cho vay KHCN thường cao hơn cho vay KHDN nhiều lần trong cùng một hệ thống NHTM. Bên cạnh đó người tiêu dùng là những đối tượng kém nhạy cảm với lãi suất, họ có mối quan tâm đến số tiền phải trả hàng tháng hơn (mặc dù lãi suất ảnh hưởng đến số tiền đó). Do vậy, lãi suất cao không chỉ để bu đắp rủi ro lãi suất, rủi ro đến từ khách hang mà còn là công cụ kiếm lợi nhuận hiệu quả cho ngân hàng.

Rui ro cao: Nhiều khoản vay KHCN là tín chấp mà không cần tài sản bảo đảm như KHDN, trong khi đó lượng khách hàng lớn, các đặc điểm cá nhân của người vay theo thời gian có thé thay đổi như tuổi tác, sức khỏe, công việc,. làm cho khả năng thanh toán nợ thay đổi, gây nên rủi ro cho ngân hàng. Chất lượng thông tin khách hàng không cao: So với thông tin của một doanh nghiệp có mã số thuế, đăng ký kinh doanh, báo cáo thuế, báo cáo tài chính. đầy đủ, minh bạch và được quản lý chặt chẽ theo Pháp luật thì thông tin của một cá nhân lại khó kiểm chứng hơn nhiều.

Bên cạnh đó, van đề thông tin bất đối xứng khi người vay che giấu hoặc không trung thực cũng khiến cho việc thâm định thông tin tài chính KHCN gặp nhiều vấn đề và lỗ hồng. Phân loại cho vay khách hàng cá nhân Vì lượng lớn khách hàng với nhu cầu vay vốn đa dạng mà cho vay KHCN cũng có nhiều sản phẩm và hình thức cấp tín dụng khác nhau. Dựa trên đặc điểm sản phẩm cho vay và hình thức cấp tin dụng, ta có thé phân loại tín dụng KHCN theo 3 tiêu chí sau: 1. Phân theo mục đích sử dụng - Cho vay tiêu dùng: Sản phâm tín dụng KHCN tài trợ nhu cầu chỉ tiêu cá nhân của người vay hay nhu cầu sinh hoạt đời sống.

Mục đích vay tiêu dùng cụ thê thường gặp như vay mua ô tô, nhà đắt, phục vụ sửa chữa, tu sửa nhà ở, du học. - Cho vay san xuất kinh doanh: San phẩm tín dụng KHCN phục vụ cho hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng trong đầu tư hoặc tự doanh. Mục đích vay SXKD cụ thê thường gặp như đầu tư tài chính (bất động sản, chứng khoán.), bổ sung vốn lưu động, đầu tư tài sản cô định. Phân theo hình thức cấp tin dụng Hiện nay hình thức cấp tín dụng tại NHTM rat đa dạng, riêng về cho vay KHCN, NHTM thường triển khai các hình thức cấp tín dụng sau: - Cho vay từng lan: hay còn được biết đến là vay theo món.

Đối với hình thức vay vốn từng lần, mỗi lần thực hiện giao dịch ngân hàng và người vay phải thực hiện đủ thủ tục vay và có riêng từng khế ước vay. - Cho vay hạn mức: là hình thức vay mà thỏa thuận giữa ngân hàng và người vay đề ra một mức dư nợ tối đa duy trì trong một thời kỳ xác định. Mức hạn mức này gồm: (1) Hạn mức quay vòng/tuần hoàn: trong thời gian duy trì han mức, người vay thực hiện vay nợ - trả nợ nhiều lần song dư nợ của khách hàng phải đảm bảo bé hơn hoặc băng hạn mức đã thỏa thuận; (2) Hạn mức không quang vòng - Cho vay thấu chỉ: là việc ngân hàng cho KHCN được tải trợ vốn/sử dụng vượt số tiền có trong tài khoản thanh toán của mình với một mức nhất định. Thời gian duy trì hạn mức không quá | năm.

Phan theo tài san bảo đảm Tài sản bảo đảm (TSBĐ) là một hoặc nhiều tài sản mà ngân hàng chấp nhận là nguồn bảo đảm cho việc gia hạn khoản vay của khách hàng. Nếu người vay vỡ nợ hoặc không còn khả năng thanh toán khoản vay nợ, ngân hàng có thể thu giữ TSBD và bán/thanh ly tài sản đó dé thu lại một phần hoặc toàn bộ khoản vay của khách hàng. TSBĐ có thể ở nhiều dạng khác nhau như quyền sử dụng đât, nhà ở, xe ô tô, sô tiêt kiệm. - Cho vay có TSBĐ cụ thé: Người vay có nguồn dam bảo trả nợ là TSBD thuộc quyền sở hữu của chính khách hàng hoặc bên thứ 3 liên quan.

TSBD này có thê độc lập hoặc hình thành từ nguồn vốn vay. - Cho vay tin chấp: Người vay không có TSBĐ cho khoản vay. Ngân hàng quyết định tài trợ vốn vay cho KH dựa trên uy tín, khả năng tài chính (thu nhập, lương.) của chính khách hàng. Rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại Tín dụng là một trong những hoạt động chính và là nguồn chủ yếu đem lại doanh thu cho NHTM.

Tuy nhiên, hoạt động tín dụng lại phức tạp nhất và tiềm an nhiều rủi ro nhất trong các hoạt động của NHTM. Rui ro tín dụng là loại rủi ro mà NHTM phải quan tâm đầu tiên và hàng dau (Joel Bessis, 2002)[9]. Khái niệm rủi ro tin dung Rui ro tin dụng được NHNN định nghĩa tại Khoản 2 Thông tư 08/2017/TT- NHNN như sau: “Rui ro tín dụng: là rui ro do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện một phan hoặc toàn bộ nghĩa vu trả nợ theo hợp đông hoặc thỏa thuận với ngân hàng, chỉ nhánh ngân hàng nước ngoải "[10] Theo Joel Bessis: “Rui ro tin dung là rui ro mà khách hang võ nợ, có nghĩa là người vay không tuân thủ các điều khoản đối với hợp đông tín dung. Rui ro tín dụng gây ton that một phan hoặc toàn bộ số tiền của doi tác cho vay ”[9] Có rất nhiều quan điểm về rủi ro tín dụng, mà tóm lại, ta có thé định nghĩa đơn giản nhất về rủi ro tín dụng như sau: Rủi ro tín dụng là khả năng mà một người vay ngân hàng hoặc đối tác không đáp ứng một phần hoặc toàn bộ các nghĩa vụ của minh theo các điều khoản đã thỏa thuận trong HDTD.

Phan loại rủi ro tín dụng[8] > Phân loại theo nguyên nhân Hình 1.1: Phân loại rủi ro tín dụng theo nguyên nhân Rủi ro nội tại Rủi ro danh mục Rủi ro tập trung Rủi ro tín dụng Rủi ro lựa chọn Rủi ro giao dịch Rủi ro bảo đảm Rủi ro nghiệp vụ (N,guon: Toàn tập Quan trị ngân hàng thương mai[8]) - Rui ro danh mục: là khả năng danh mục tín dụng của NHTM không đạt được mục tiêu tài chính. Nguyên nhân xuất phát từ những hạn chế, yêu kém trong quản lý danh mục các khoản cho vay của ngân hàng. Loại rủi ro này được chia thành 2 loại bao gồm: Tủi ro nỘi tai và rủi ro tập trung. + Rúi ro nội tại: là rủi ro liên quan tới đặc điểm của từng loại sản phẩm tín dung.

Rủi ro này xuất phát từ các yếu tố, những đặc tính riêng biệt nội tại (bên trong) của mỗi người vay hoặc ngành, lĩnh vực SXKD hoạt động. Đặc điểm hoạt động hay đặc điểm sử dụng tín dụng của khách hàng ảnh hưởng đến rủi ro này. + Rui to tập trung: nguyên nhân gây ra rủi ro đến từ việc không đa dang danh mục cho vay của NHTM khi khách hàng ngân hàng cho vay tập trung 9 vào một loại đối tượng mà có chung nhóm đặc điểm giống nhau.