Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Suất Trả Nợ Vay Tiêu Dùng Tại Ngân Hàng Prosperity Việt Nam

Trong bối cảnh kinh tế hội nhập, hiệu suất trả nợ vay tiêu dùng đóng vai trò then chốt, phản ánh… 69 trang · Banking University of Ho Chi Minh City · 2018.

• Tác giả: Nguyen Thi Thu Uyen
• Người hướng dẫn: Assoc. Ha Thi Thieu Dao
• Trường học: Banking University of Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Financing and Banking
• Đề tài: Determinants of Consumer Loan Repayment Performance of Customers in Vietnam Prosperity Bank
• Loại tài liệu: graduation thesis
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DECLARATION OF AUTHENCITY
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF TABLE AND FIGURES
• LIST OF ACRONYMS
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. The necessity of the topic
• 1.2. Research objectives
• 1.3. Research questions
• 1.4. Subject and Scope of research
• 1.4.1. Subject of study
• 1.4.2. Scope of study
• 1.5. Analytical methods
• 1.6. Contributions of research
• 1.6.1. Theoretical contributions
• 1.6.2. Practical contributions
• 1.7. Thesis structure
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW AND FACTORS AFFECTING THE REPAYMENT OF CONSUMER BORROWERS IN COMMERCIAL BANKS
• 2.1. Literature review on consumer loans
• 2.2. Consumer loan definition
• 2.3. Consumer loan features
• 2.4. Factors affecting the repayment of consumer borrowers
• 2.5. Definition of consumer loan repayment
• 2.6. Previous experimental studies on determinants of loan repayment performance
• 2.7. Aggregation of factors affecting customers‟ consumer loan repayment
• 3. CHAPTER 3: DATA AND METHODOLOGY
• 3.1. Models researching consumer loan repayment performance
• 3.2. Binary Logistics Regression model
• 3.3. Testing the fiting of model
• 3.4. Testing the statistical significance of the coefficients
• 3.5. Research model at VPBank Huynh Tan Phat
• 3.6. Logit regression model
• 4. CHAPTER 4: RESEARCH RESULT
• 4.1. Consumer loan in Vietnam Prosperity Bank Huynh Tan Phat Branch
• 4.2. Descriptive statistic results
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION, RECOMMENDATIONS AND LIMITATIONS
• 5.1. Conclusion and Recommendations
• 5.1.1. Group of positive effects
• 5.1.2. Group of negative effects
• 5.2. Limitations and suggestions for further researches
• LIST OF TABLES AND FIGURES
• LIST OF ACRONYMS

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hiệu Suất Trả Nợ Vay Tiêu Dùng Hiện Nay

Trong bối cảnh kinh tế hội nhập, hiệu suất trả nợ vay tiêu dùng đóng vai trò then chốt, phản ánh sức khỏe của hệ thống tài chính. Ngân hàng Prosperity Việt Nam (VPBank) cũng không nằm ngoài xu hướng này, khi hoạt động cho vay tiêu dùng ngày càng mở rộng. Tuy nhiên, việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân trở nên phức tạp hơn so với khách hàng doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi VPBank phải có những phương pháp thẩm định tín dụng hiệu quả, nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng tiêu dùng và duy trì sự ổn định trong hoạt động kinh doanh. Theo khảo sát của World Bank năm 2015, cho vay tiêu dùng chiếm 30-35% tổng dư nợ nhưng tạo ra hơn 60% lợi nhuận cho các ngân hàng thương mại ở châu Á, trong đó có Việt Nam. Thị trường Việt Nam với dân số trẻ và thu nhập bình quân đầu người tăng trưởng ổn định là một thị trường tiềm năng cho vay tiêu dùng.

1.1. Tầm quan trọng của vay tiêu dùng với tăng trưởng kinh tế

Vay tiêu dùng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua việc kích cầu, tạo động lực cho sản xuất. Nhu cầu tiêu dùng các sản phẩm như ô tô, nhà ở, đồ gia dụng đều liên quan mật thiết đến kỳ vọng thu nhập trong tương lai. Do đó, việc quản lý hiệu quả hoạt động cho vay tiêu dùng có ý nghĩa quan trọng đối với sự phát triển bền vững của nền kinh tế. Theo Uyen (2018), vay tiêu dùng là một hoạt động tất yếu, được hình thành từ nhu cầu của nền kinh tế để giải quyết vấn đề người tiêu dùng có cần mua sắm vượt quá khả năng thanh toán hiện tại hay không.

1.2. Thực trạng thị trường vay tiêu dùng tại Việt Nam

Thị trường vay tiêu dùng Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ nhờ sự thay đổi trong thói quen tiêu dùng và nhu cầu sở hữu tài sản của tầng lớp trung lưu. Thay vì tích lũy đủ tiền, người dân có xu hướng vay để đáp ứng nhu cầu ngay lập tức. Tuy nhiên, tỷ lệ cho vay tiêu dùng so với tổng dư nợ tại Việt Nam vẫn còn thấp so với các nước ASEAN. Sự cạnh tranh giữa các ngân hàng và công ty tài chính ngày càng gay gắt, đòi hỏi các tổ chức tín dụng phải nâng cao năng lực thẩm định và quản lý rủi ro. Uyen (2018) cũng chỉ ra rằng, mặc dù tăng trưởng nhanh chóng trong những năm gần đây, tỷ lệ cho vay tiêu dùng so với tổng tín dụng ở Việt Nam so với mức trung bình của các nước ASEAN vẫn chỉ bằng một nửa.

II. Thách Thức Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Vay Tiêu Dùng VPBank

Mặc dù cho vay tiêu dùng cá nhân mang lại lợi nhuận cao, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng. Việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân gặp nhiều khó khăn do thiếu các tiêu chí tài chính rõ ràng. Sự tăng trưởng nhanh chóng của hoạt động cho vay tiêu dùng có thể dẫn đến nợ xấu gia tăng, ảnh hưởng đến hiệu suất trả nợ vay tiêu dùng của VPBank. Do đó, việc xác định và quản lý các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng là vô cùng quan trọng. Uyen (2018) nhấn mạnh rằng, không giống như khách hàng doanh nghiệp, ngân hàng có thể đánh giá khả năng trả nợ thông qua các tiêu chí tài chính cụ thể trên báo cáo tài chính, việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng tiêu dùng khó khăn hơn nhiều vì chưa thiết lập các tính năng rõ ràng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.

2.1. Sự gia tăng nợ xấu trong hoạt động vay tiêu dùng

Cùng với sự tăng trưởng của hoạt động cho vay tiêu dùng, nợ xấu cũng có xu hướng gia tăng. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các ngân hàng trong việc quản lý rủi ro và duy trì chất lượng tín dụng. Các yếu tố như suy thoái kinh tế, mất việc làm, hoặc biến động lãi suất có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Uyen (2018) cho biết, thực tế là cùng với sự tăng trưởng trong cho vay tiêu dùng, nợ xấu tại các ngân hàng Việt Nam cũng tăng lên trong những năm gần đây.

2.2. Khó khăn trong thẩm định tín dụng khách hàng cá nhân

Việc thẩm định tín dụng khách hàng cá nhân thường dựa vào kinh nghiệm và đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng. Điều này có thể dẫn đến sai sót và bỏ sót các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Việc thu thập và phân tích thông tin về thu nhập, lịch sử tín dụng, và tình hình tài chính cá nhân của khách hàng cũng gặp nhiều khó khăn. Uyen (2018) cũng chỉ ra rằng, kết quả thẩm định phần lớn phụ thuộc vào năng lực và ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng.

III. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Suất Trả Nợ Vay Tiêu Dùng

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất trả nợ vay tiêu dùng, bao gồm yếu tố khách quan và chủ quan. Các yếu tố khách quan như tình hình kinh tế vĩ mô, chính sách của ngân hàng nhà nước, và sự cạnh tranh trên thị trường. Các yếu tố chủ quan bao gồm thu nhập, lịch sử tín dụng, công việc ổn định, tài sản đảm bảo, và mục đích vay vốn của khách hàng. Việc xác định và đánh giá đúng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này giúp VPBank đưa ra quyết định cho vay chính xác và giảm thiểu rủi ro tín dụng tiêu dùng. Các nghiên cứu của Kenneth Ogol Ochung (2013), Kohansal và Mansoori (2009), Nguyen Quang Nhat (2016), Le Thi Xuan Nguyen (2013), Nguyen Duc Tu (2012) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.

3.1. Ảnh hưởng của thu nhập và công việc ổn định

Thu nhập ổn định và công việc có tính chất lâu dài là những yếu tố quan trọng đảm bảo khả năng trả nợ của khách hàng. Khách hàng có thu nhập cao và công việc ổn định thường có khả năng quản lý tài chính tốt hơn và ít gặp khó khăn trong việc trả nợ. Ngược lại, khách hàng có thu nhập thấp và công việc không ổn định có nguy cơ cao hơn trong việc chậm trả hoặc không trả được nợ. Uyen (2018) nhấn mạnh rằng, nguồn trả nợ chính của người vay có thể khác nhau rất nhiều tùy thuộc vào quá trình làm việc, kỹ năng, kinh nghiệm làm việc và mức độ ổn định công việc.

3.2. Tác động của lịch sử tín dụng và điểm tín dụng

Lịch sử tín dụng và điểm tín dụng là những chỉ số quan trọng phản ánh khả năng trả nợ của khách hàng trong quá khứ. Khách hàng có lịch sử tín dụng tốt và điểm tín dụng cao thường được đánh giá là có độ tin cậy cao hơn và ít rủi ro hơn. Ngược lại, khách hàng có lịch sử tín dụng xấu và điểm tín dụng thấp có nguy cơ cao hơn trong việc không trả được nợ. Uyen (2018) cho biết, thiện chí của người vay trong việc trả nợ rất khó xác định, nhưng nó vẫn là một tiêu chí quan trọng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.

IV. Phương Pháp Phân Tích Hiệu Suất Trả Nợ Vay Tiêu Dùng VPBank

Để đánh giá hiệu suất trả nợ vay tiêu dùng một cách chính xác, VPBank cần áp dụng các phương pháp phân tích phù hợp. Mô hình hồi quy logistic là một công cụ hữu ích để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Mô hình này cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập (ví dụ: thu nhập, lịch sử tín dụng) và biến phụ thuộc (khả năng trả nợ). Kết quả phân tích giúp VPBank đưa ra quyết định cho vay dựa trên bằng chứng và giảm thiểu rủi ro. Uyen (2018) sử dụng mô hình Logit để nghiên cứu khả năng trả nợ vay tiêu dùng. Kết quả cho thấy các yếu tố như đặc điểm nghề nghiệp, thu nhập, tỷ lệ tài sản thế chấp trên quy mô khoản vay, số lượng người phụ thuộc, lịch sử tín dụng cũng như mục đích vay vốn sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

4.1. Sử dụng mô hình hồi quy Logistic để dự báo rủi ro

Mô hình hồi quy Logistic là một phương pháp thống kê được sử dụng rộng rãi để dự báo khả năng xảy ra một sự kiện, chẳng hạn như khả năng trả nợ của khách hàng. Mô hình này cho phép xác định các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ và ước tính xác suất trả nợ của từng khách hàng. Uyen (2018) đã sử dụng mô hình hồi quy Logistic nhị phân để nghiên cứu.

4.2. Phân tích dữ liệu tín dụng và xây dựng hệ thống chấm điểm

Phân tích dữ liệu tín dụng là một quá trình quan trọng để hiểu rõ hơn về hành vi trả nợ của khách hàng và xác định các yếu tố rủi ro. Dựa trên kết quả phân tích, VPBank có thể xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng để đánh giá khách hàng một cách khách quan và nhất quán. Hệ thống chấm điểm tín dụng giúp VPBank đưa ra quyết định cho vay nhanh chóng và hiệu quả hơn. Uyen (2018) đã chọn 300 mẫu từ các nguồn dữ liệu như đơn đăng ký thế chấp nhà, đơn đăng ký vốn chủ sở hữu nhà, đơn đăng ký vay cá nhân cùng với báo cáo tài chính của VPBank Huynh Tan Phat Branch từ tháng 1 năm 2014 đến ngày 31 tháng 12 năm 2017.

V. Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Suất Trả Nợ Vay Tiêu Dùng VPBank

Để nâng cao hiệu suất trả nợ vay tiêu dùng, VPBank cần triển khai các giải pháp đồng bộ. Cần tăng cường công tác thẩm định tín dụng, cải thiện quy trình quản lý rủi ro, và đa dạng hóa sản phẩm cho vay. Đồng thời, VPBank cần chú trọng đến việc chăm sóc khách hàng, hỗ trợ khách hàng gặp khó khăn trong việc trả nợ, và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng. Uyen (2018) đưa ra một số khuyến nghị để thúc đẩy hiệu quả trả nợ của những người vay này.

5.1. Tăng cường thẩm định tín dụng và quản lý rủi ro

VPBank cần đầu tư vào việc đào tạo cán bộ tín dụng, nâng cao năng lực thẩm định và phân tích rủi ro. Cần áp dụng các công cụ và phương pháp phân tích hiện đại để đánh giá khách hàng một cách chính xác và khách quan. Đồng thời, VPBank cần xây dựng quy trình quản lý rủi ro chặt chẽ, từ khâu thẩm định đến khâu giám sát và thu hồi nợ. Uyen (2018) nhấn mạnh rằng, để hạn chế rủi ro phát sinh từ nợ xấu, cần hiểu rõ các yếu tố chính dẫn đến việc trả nợ vay tiêu dùng của khách hàng.

5.2. Phát triển sản phẩm vay tiêu dùng phù hợp và linh hoạt

VPBank cần nghiên cứu và phát triển các sản phẩm vay tiêu dùng phù hợp với nhu cầu và khả năng tài chính của từng phân khúc khách hàng. Cần cung cấp các sản phẩm vay linh hoạt với nhiều lựa chọn về thời hạn vay, lãi suất, và phương thức trả nợ. Đồng thời, VPBank cần đơn giản hóa quy trình vay vốn và tạo điều kiện thuận lợi cho khách hàng tiếp cận nguồn vốn. Uyen (2018) cho biết, VPBank luôn cố gắng cải thiện các sản phẩm và dịch vụ của mình, đồng thời mang lại những lợi ích vượt trội cho khách hàng.

VI. Triển Vọng Phát Triển Vay Tiêu Dùng và Quản Lý Rủi Ro Tương Lai

Thị trường vay tiêu dùng Việt Nam còn nhiều tiềm năng phát triển trong tương lai. Tuy nhiên, để phát triển bền vững, VPBank cần tiếp tục nâng cao năng lực quản lý rủi ro, ứng dụng công nghệ vào hoạt động cho vay, và xây dựng mối quan hệ tin cậy với khách hàng. Việc chủ động thích ứng với sự thay đổi của thị trường và nhu cầu của khách hàng là yếu tố then chốt để VPBank duy trì vị thế cạnh tranh và đạt được thành công trong lĩnh vực cho vay tiêu dùng cá nhân. Uyen (2018) hy vọng rằng, nhờ một số tuyên bố của luận án “Các yếu tố quyết định hiệu quả trả nợ vay tiêu dùng tại VPBank Huynh Tan Phat Branch”, tác giả hy vọng nó có thể giúp ngân hàng thẩm định khách hàng tốt hơn cũng như ngăn ngừa một số rủi ro tiềm ẩn trong tương lai.

6.1. Ứng dụng công nghệ trong quản lý tín dụng và cho vay

Công nghệ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong hoạt động quản lý tín dụng và cho vay. VPBank có thể ứng dụng các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để cải thiện quy trình thẩm định, dự báo rủi ro, và quản lý nợ. Uyen (2018) cho biết, với sự phát triển của công nghệ hiện tại, loại hình tổ chức phục vụ lĩnh vực phát triển kinh doanh rất đa dạng và tiện ích.

6.2. Tác động của kinh tế vĩ mô và chính sách đến vay tiêu dùng

Tình hình kinh tế vĩ mô và chính sách của nhà nước có ảnh hưởng lớn đến hoạt động vay tiêu dùng. VPBank cần theo dõi sát sao các biến động kinh tế và chính sách để đưa ra quyết định kinh doanh phù hợp. Các yếu tố như tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất, và tỷ lệ thất nghiệp có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng và hiệu quả hoạt động cho vay của VPBank. Uyen (2018) cho biết, thu nhập cao và bền vững cùng với sự ổn định kinh tế vĩ mô là hai yếu tố cần thiết để người dân tăng nợ tiêu dùng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Tín dụng tiêu dùng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và là nguồn thu nhập chủ lực của các ngân hàng thương mại bán lẻ. Theo số liệu khảo sát của Ngân hàng Thế giới (World Bank) năm 2015, mặc dù cho vay tiêu dùng chỉ chiếm khoảng 30% đến 35% tổng dư nợ nhưng lại đóng góp hơn 60% lợi nhuận của các ngân hàng thương mại tại khu vực Châu Á nói chung và Việt Nam nói riêng. Tại Việt Nam, quy mô dân số đạt khoảng 92,7 triệu người với cơ cấu dân số trẻ (70% trong độ tuổi 15–64) cùng xu hướng chuyển dịch mạnh mẽ từ tích lũy sang vay tiêu dùng phục vụ mua nhà, mua xe và sinh hoạt cá nhân.

Tuy nhiên, sự bùng nổ của thị trường tín dụng tiêu dùng đi kèm với sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng thương mại và công ty tài chính, dẫn đến rủi ro nới lỏng điều kiện thẩm định tín dụng. Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) – một trong ba ngân hàng thương mại cổ phần bán lẻ hàng đầu Việt Nam năm 2017 – ghi nhận quy mô dư nợ cho vay tiêu dùng tăng trưởng mạnh giai đoạn 2014–2017 (từ 219.770 triệu đồng lên 341.180 triệu đồng), song nợ khó đòi cũng có chiều hướng gia tăng. Đặc biệt, tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát (Quận 7, TP. Hồ Chí Minh), khu vực tập trung nhiều dự án căn hộ cao cấp, showroom ô tô và tiếp giáp các khu công nghiệp/khu chế xuất (KCX Tân Thuận, KCN Long Hậu), việc thẩm định khách hàng vay tiêu dùng gặp nhiều thách thức do sự phân hóa phức tạp về nghề nghiệp (từ công nhân lao động chân tay đến nhân viên văn phòng) và biến động thị trường bất động sản.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Khóa luận xác định các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

• Mục tiêu nghiên cứu:
  1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay tiêu dùng của khách hàng cá nhân tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát.
  2. Đo lường mức độ tác động của từng yếu tố đến xác suất trả nợ đúng hạn của khách hàng.
  3. Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu suất thu hồi nợ và kiểm soát rủi ro tín dụng tiêu dùng tại chi nhánh.
• Câu hỏi nghiên cứu:
  1. Những yếu tố nào tác động đến khả năng trả nợ vay tiêu dùng của khách hàng tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát trong giai đoạn nghiên cứu?
  2. Các yếu tố này tác động như thế nào (chiều hướng và mức độ) đến xác suất hoàn trả nợ của khách hàng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố quyết định hiệu suất trả nợ vay tiêu dùng của khách hàng cá nhân.
• Phạm vi không gian: Hoạt động tín dụng tiêu dùng tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát, Quận 7, TP. Hồ Chí Minh.
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu hồ sơ vay vốn và báo cáo tài chính được thu thập trong giai đoạn từ tháng 01/2014 đến tháng 12/2017.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

Tác giả xây dựng nghiên cứu dựa trên các chuẩn mực và mô hình đánh giá tín dụng quốc tế và Việt Nam:

• Khái niệm tín dụng tiêu dùng: Là hình thức cấp tín dụng nhằm tài trợ cho nhu cầu chi tiêu sinh hoạt của cá nhân và hộ gia đình (mua nhà, sửa nhà, mua sắm ô tô, đồ dùng gia đình, du lịch, giáo dục...).
• Định nghĩa nợ xấu và khả năng trả nợ: Căn cứ theo định nghĩa của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2004) và Hiệp ước Basel II, một khoản nợ bị coi là vỡ nợ hoặc nợ xấu (NPL) khi quá hạn từ 90 ngày trở lên. Tại Việt Nam, theo Khoản 8 Điều 3 và Điều 10 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước, nợ xấu bao gồm các khoản nợ thuộc Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn). Trong nghiên cứu, biến phụ thuộc $Y$ nhận giá trị 1 nếu khách hàng trả nợ tốt (Nhóm 1 - Nợ đủ tiêu chuẩn) và nhận giá trị 0 nếu khách hàng phát sinh nợ xấu (Nhóm 3, 4, 5).
• Mô hình 5C: Khung phân tích định tính truyền thống bao gồm 5 yếu tố: Tư cách người vay (Character), Năng lực trả nợ (Capacity), Vốn tự có (Capital), Tài sản bảo đảm (Collateral), và Điều kiện kinh tế - xã hội (Condition).

Phương pháp nghiên cứu và mô hình định lượng

Khóa luận sử dụng phương pháp định lượng thông qua mô hình hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logistic Regression) xử lý trên phần mềm SPSS 20:

• Hàm phân phối Logistic: Xác suất trả nợ $P_i$ của khách hàng được biểu diễn qua công thức: $$P_i = \frac{e^{\beta_0 + \sum \beta_k X_{ki}}}{1 + e^{\beta_0 + \sum \beta_k X_{ki}}}$$
• Kiểm định thống kê: Sử dụng kiểm định Omnibus để đánh giá độ phù hợp tổng thể của mô hình (so sánh $-2\text{LL}$), kiểm định Wald để xác định ý nghĩa thống kê của từng hệ số hồi quy $\beta_i$, và hệ số VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Tên biến	Ký hiệu	Đơn vị / Định dạng	Dấu kỳ vọng
Tuổi của khách hàng	$X_1$	Số năm (2018 - năm sinh)	$+$
Đặc điểm nghề nghiệp	$X_2$	Biến giả: 1 = Lao động chân tay (công nhân); 0 = Ngành nghề khác	$-$
Thời hạn vay vốn	$X_3$	Tháng	$+$
Tỷ lệ TSBĐ / Quy mô vay	$X_4$	Giá trị TSBĐ / Giá trị khoản vay (%)	$+$
Số người phụ thuộc	$X_5$	Số lượng người	$-$
Thu nhập của khách hàng	$X_6$	Triệu VNĐ / tháng	$+$
Lịch sử tín dụng	$X_7$	Biến giả: 1 = Đã từng có nợ quá hạn; 0 = Chưa từng có nợ quá hạn	$-$
Mục đích vay vốn	$X_8$	Biến giả: 1 = Mua BĐS hoặc ô tô; 0 = Mục đích khác	$+$

Nguồn dữ liệu và quy trình chọn mẫu

Dữ liệu nghiên cứu được trích xuất từ hệ thống ngân hàng lõi T24 và hồ sơ lưu trữ tín dụng tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát từ năm 2014 đến hết 31/12/2017. Tổng cỡ mẫu khảo sát là 300 khách hàng vay tiêu dùng được chọn ngẫu nhiên, sau khi đã loại trừ hai nhóm đối tượng đặc thù:

1. Khách hàng là cán bộ nhân viên VPBank hoặc lực lượng quân đội (do hưởng chính sách thẩm định ưu đãi nội bộ, thiếu các thông tin nhân khẩu học thông thường).
2. Hồ sơ cho vay do chính cán bộ tín dụng tự phê duyệt trực tiếp mà không qua quy trình thẩm định tập trung (nhằm tránh sai lệch dữ liệu do áp lực chỉ tiêu KPI).

Trong 300 mẫu khảo sát: 251 khách hàng có khả năng hoàn trả nợ đúng hạn ($Y=1$, chiếm 83,67%) và 49 khách hàng rơi vào tình trạng nợ xấu không thể trả nợ ($Y=0$, chiếm 16,33%).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Introduction

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tăng trưởng nóng của tín dụng bán lẻ tại Việt Nam và sự gia tăng nợ xấu tại VPBank. Tác giả phân tích đặc điểm địa bàn Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát nằm tại tâm điểm Quận 7 – nơi có tốc độ đô thị hóa nhanh, phát triển nhiều dự án bất động sản cao cấp song cũng tiềm ẩn nguy cơ bong bóng tài sản và rủi ro tín dụng từ nhóm lao động phổ thông tại các khu chế xuất lân cận. Chương này xác định rõ mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi không gian (Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát), thời gian (2014–2017), phương pháp nghiên cứu định lượng Binary Logit và ý nghĩa thực tiễn của đề tài.

Chương 2: Literature Review and Factors Affecting the Repayment of Consumer Borrowers in Commercial Banks

Chương 2 tổng hợp cơ sở lý luận về tín dụng tiêu dùng, phân tích các đặc trưng cơ bản (quy mô khoản vay nhỏ nhưng số lượng lớn, chi phí quản lý cao, rủi ro phụ thuộc vào chu kỳ kinh tế và tính ổn định trong thu nhập của người vay). Tác giả hệ thống hóa các định nghĩa về khả năng trả nợ và nợ xấu theo tiêu chuẩn IMF, Basel II và Thông tư 02/2013/TT-NHNN. Đồng thời, chương này tổng thuật các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (Maharjan và cộng sự, 1983; Roslan & Karim, 2009; Kohansal & Mansoori, 2009; Đinh Thị Thanh Huyền & Kleimeier, 2007; Trương Đông Lộc & Nguyễn Thanh Bình, 2011) để đúc kết 5 nhóm yếu tố chính tác động đến việc hoàn trả nợ: nhóm nhân khẩu học, nhóm tình trạng tài chính, nhóm lịch sử tín dụng, nhóm đặc điểm khoản vay và nhóm yếu tố kinh tế vĩ mô.

Chương 3: Data and Methodology

Chương 3 trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu. Tác giả so sánh mô hình định tính truyền thống 5C (Character, Capacity, Capital, Collateral, Condition) với mô hình định lượng hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logit), chỉ ra ưu điểm vượt trội của Logit trong việc lượng hóa mức độ tác động và tính khách quan so với đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng. Tác giả mô tả chi tiết phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood), quy trình kiểm định sự phù hợp của mô hình qua Omnibus Tests, kiểm định Wald, kiểm định đa cộng tuyến VIF, tiêu chí chọn 300 mẫu dữ liệu từ hệ thống T24 và xây dựng bảng định nghĩa 8 biến độc lập kèm các giả thuyết nghiên cứu từ $H_1$ đến $H_8$.

Chương 4: Research Result

Chương 4 phân tích thực trạng hoạt động cho vay tiêu dùng tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát giai đoạn 2014–2017 và kết quả ước lượng mô hình hồi quy.

+-------------------------------------------------------------------------------+
| Bảng tổng hợp: Cơ cấu cho vay tiêu dùng theo mục đích (VPBank Huỳnh Tấn Phát) |
+------------------------+------------+------------+------------+---------------+
| Mục đích vay           | Năm 2014   | Năm 2015   | Năm 2016   | Năm 2017      |
+------------------------+------------+------------+------------+---------------+
| Sửa chữa nhà           | 44,41%     | 40,15%     | 38,20%     | 35,10%        |
| Mua sắm đồ gia dụng    | 25,92%     | 24,10%     | 22,50%     | 21,30%        |
| Mua nhà / Căn hộ       | 98.180 trđ | 135.200 trđ| 180.450 trđ| 215.600 trđ   |
| Mua xe ô tô            | 23,92%     | 25,80%     | 28,10%     | 30,50%        |
+------------------------+------------+------------+------------+---------------+

Phân tích thống kê mô tả 300 mẫu nghiên cứu:

• Độ tuổi: Nhóm tuổi 26–45 chiếm đa số tuyệt đối với 50%; nhóm 46–60 tuổi chiếm 23%; nhóm 18–25 tuổi chiếm 20%; nhóm trên 60 tuổi chiếm tỷ lệ thấp nhất là 7%.
• Nghề nghiệp: Công nhân lao động chân tay chiếm 34,33%; nhóm ngành nghề khác (chủ yếu là nhân viên văn phòng) chiếm 65,67%.
• Số người phụ thuộc: Dao động từ 0 đến 6 người; các hộ gia đình có 1–2 con chiếm tỷ lệ cao nhất (lần lượt là 33% và 34,67%); nhóm có 6 người phụ thuộc chỉ chiếm 0,33%.
• Thời hạn vay: Bình quân đạt 73 tháng (khoảng 5–6 năm). Vay trung và dài hạn chiếm trên 70% tổng dư nợ.
• Tỷ lệ TSBĐ/Khoản vay: Nhóm có tỷ lệ TSBĐ/khoản vay $\ge 1$ chiếm gần 60%; nhóm cho vay tín chấp hoặc thế chấp một phần ($< 1$) chiếm trên 40%.
• Thu nhập: Mức thu nhập bình quân của khách hàng là 40 triệu đồng/tháng. Trong đó, 37% khách hàng có thu nhập dưới 10 triệu đồng/tháng (thấp nhất là 4 triệu đồng/tháng), 30% đạt 11–30 triệu đồng/tháng, và 20% đạt trên 50 triệu đồng/tháng.
• Lịch sử tín dụng: 83,67% khách hàng chưa từng có nợ quá hạn; 16,33% từng phát sinh nợ quá hạn (chủ yếu là nợ Nhóm 2 tại các TCTD khác).

Kết quả hồi quy mô hình Logistic: Qua phân tích ma trận tương quan và hồi quy từng bước, tác giả kiểm tra mô hình 8 biến và mô hình tối ưu 6 biến. Kết quả khẳng định 6 yếu tố có ý nghĩa thống kê tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng gồm: Đặc điểm nghề nghiệp ($X_2$), Tỷ lệ TSBĐ/khoản vay ($X_4$), Số người phụ thuộc ($X_5$), Thu nhập ($X_6$), Lịch sử tín dụng ($X_7$), và Mục đích vay vốn ($X_8$).

Chương 5: Conclusion, Recommendations and Limitations

Chương 5 đúc kết các phát hiện chính từ kết quả định lượng, phân loại các biến tác động thành hai nhóm (tác động tích cực và tác động tiêu cực). Dựa trên cơ sở đó, tác giả đưa ra hệ thống khuyến nghị thực tiễn nhằm cải thiện chất lượng thẩm định, quản trị rủi ro nợ xấu cho VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát, đồng thời nêu rõ các hạn chế nghiên cứu và gợi ý hướng mở rộng cho các đề tài tương lai.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Kết quả thực nghiệm xác định rõ chiều hướng tác động của các yếu tố đến xác suất trả nợ đúng hạn của khách hàng vay tiêu dùng tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát:

1. Nhóm tác động tích cực ($+$):
   • Thu nhập của khách hàng ($X_6$): Thu nhập càng cao và ổn định thì xác suất trả nợ đúng hạn càng lớn, đảm bảo nguồn tài chính bù đắp chi phí sinh hoạt và nghĩa vụ trả nợ định kỳ.
   • Tỷ lệ giá trị TSBĐ trên quy mô khoản vay ($X_4$): Các khoản vay có tài sản bảo đảm đầy đủ ($\ge 100%$ giá trị định giá) nâng cao tính cam kết của khách hàng và giảm thiểu rủi ro mất vốn cho ngân hàng.
   • Mục đích vay vốn ($X_8$): Khách hàng vay với mục đích mua nhà/căn hộ hoặc ô tô có ý thức và khả năng hoàn trả nợ cao hơn so với vay tiêu dùng sinh hoạt nhỏ lẻ hoặc mua sắm đồ dùng gia đình.
2. Nhóm tác động tiêu cực ($-$):
   • Đặc điểm nghề nghiệp là lao động chân tay ($X_2$): Công nhân có tính chất công việc không ổn định, thu nhập bấp bênh làm giảm đáng kể khả năng hoàn trả nợ đúng hạn.
   • Số người phụ thuộc ($X_5$): Khách hàng có gánh nặng tài chính nuôi dưỡng nhiều người phụ thuộc trong gia đình dễ gặp áp lực chi tiêu đột xuất, dẫn đến nguy cơ chậm trả nợ.
   • Lịch sử nợ quá hạn ($X_7$): Khách hàng từng có lịch sử phát sinh nợ quá hạn tại CIC hoặc các TCTD khác có xác suất tái phát nợ xấu cao hơn rõ rệt.

Đề xuất và giải pháp của tác giả

• Tăng cường kiểm soát hồ sơ đối với nhóm khách hàng lao động chân tay: Thẩm định chặt chẽ tính ổn định của hợp đồng lao động, thời gian làm việc tại đơn vị hiện tại và yêu cầu chứng minh nguồn thu nhập thực tế qua sao kê tài khoản ngân hàng thay vì xác nhận lương bằng giấy tay.
• Hoàn thiện chính sách quản lý tài sản bảo đảm: Nâng cao tỷ lệ cho vay có TSBĐ đối với các khoản vay tiêu dùng quy mô trung bình và lớn; định giá tài sản thận trọng, định kỳ đánh giá lại biến động giá của bất động sản tại khu vực Quận 7, Nhà Bè, Cần Giờ.
• Khai thác triệt để dữ liệu Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC): Nghiêm ngặt từ chối hoặc áp dụng điều kiện tín dụng thắt chặt đối với khách hàng từng có nợ Nhóm 2 trở lên tại các tổ chức tín dụng khác.
• Xem xét kỹ quy mô gia đình và số người phụ thuộc: Thiết lập chỉ số đánh giá tỷ lệ chi tiêu tối thiểu trên số lượng người phụ thuộc khi tính toán dòng tiền ròng dùng để trả nợ của khách hàng.

Đóng góp của nghiên cứu

• Về mặt lý luận: Kế thừa và kiểm chứng mô hình đánh giá rủi ro tín dụng cá nhân trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm tại một chi nhánh ngân hàng bán lẻ đô thị của Việt Nam.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp mô hình định lượng cụ thể giúp bộ phận thẩm định tín dụng tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát sàng lọc hồ sơ vay, giảm bớt sự phụ thuộc vào phán đoán chủ quan của cán bộ tín dụng và hỗ trợ quản trị rủi ro nợ xấu hiệu quả.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế về quy mô và phạm vi mẫu: Dữ liệu nghiên cứu chỉ giới hạn trong phạm vi 300 hồ sơ khách hàng tại một chi nhánh duy nhất (VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát) trong giai đoạn 2014–2017, do đó tính khái quát hóa cho toàn hệ thống VPBank hoặc các ngân hàng thương mại khác có thể chưa toàn diện.
• Hạn chế về số lượng biến số: Mô hình tập trung vào các biến nhân khẩu học và thông tin hồ sơ vay của khách hàng, chưa đưa vào kiểm định tác động của các biến số kinh tế vĩ mô (lãi suất thị trường, lạm phát, biến động giá bất động sản) cũng như các yếu tố hành vi và đạo đức của người vay.
• Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả đề xuất mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu trên toàn hệ thống các chi nhánh VPBank hoặc so sánh đa ngân hàng, đồng thời tích hợp thêm các yếu tố vĩ mô và thuật toán chấm điểm tín dụng hiện đại hơn nhằm tối ưu hóa độ chính xác dự báo.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Tài liệu là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng ứng dụng mô hình Binary Logistic trong phân tích rủi ro tín dụng bán lẻ, cung cấp hướng dẫn rõ ràng từ bước chọn mẫu, làm sạch dữ liệu T24 đến quy trình xử lý hồi quy trên SPSS.
• Đối với chuyên viên thẩm định và quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại: Khóa luận cung cấp góc nhìn thực tiễn về 6 yếu tố trọng yếu ảnh hưởng đến nợ xấu tiêu dùng, giúp các cán bộ tín dụng tại địa bàn đô thị thiết lập thang điểm đánh giá khách hàng một cách khoa học.
• Phần đáng tham khảo nhất: Chương 3 (phương pháp xây dựng mô hình Binary Logit và tiêu chí lọc mẫu) cùng Bảng thống kê mô tả chi tiết cơ cấu thu nhập, độ tuổi, TSBĐ và nghề nghiệp tại Chương 4.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ nguồn nào và quy mô mẫu là bao nhiêu?

Dữ liệu được trích xuất từ hệ thống ngân hàng lõi T24 và các hồ sơ tín dụng thực tế (hồ sơ vay mua nhà, thế chấp nhà, vay tiêu dùng cá nhân) tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát từ tháng 01/2014 đến 31/12/2017, với tổng cộng 300 mẫu khách hàng được chọn ngẫu nhiên.

2. Tác giả loại trừ những đối tượng khách hàng nào khi thu thập mẫu và vì sao?

Nghiên cứu loại trừ 2 nhóm đối tượng: (1) Cán bộ nhân viên VPBank và lực lượng quân đội vì được hưởng quy trình thẩm định ưu tiên đặc thù, thiếu các thông tin nhân khẩu học thông thường; (2) Các hồ sơ do cán bộ tín dụng trực tiếp phê duyệt mà không qua quy trình thẩm định tập trung nhằm tránh thiên lệch do áp lực chỉ tiêu KPI.

3. Khả năng trả nợ của khách hàng (biến phụ thuộc Y) được phân loại như thế nào?

Căn cứ theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN, khách hàng có nợ Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn) được quy ước là có khả năng trả nợ tốt ($Y = 1$, chiếm 83,67% trong mẫu). Khách hàng phát sinh nợ xấu thuộc Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) và Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) được quy ước là không có khả năng trả nợ ($Y = 0$, chiếm 16,33% trong mẫu).

4. Những yếu tố nào được xác định có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng?

Mô hình khẳng định 6 yếu tố có tác động mang ý nghĩa thống kê: Đặc điểm nghề nghiệp (công nhân lao động chân tay), Thu nhập của khách hàng, Tỷ lệ giá trị TSBĐ trên quy mô vay, Số người phụ thuộc, Lịch sử tín dụng (từng có nợ quá hạn), và Mục đích vay vốn (mua BĐS/ô tô).

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thu Uyên đã giải quyết trọn vẹn vấn đề xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả nợ vay tiêu dùng tại VPBank Chi nhánh Huỳnh Tấn Phát giai đoạn 2014–2017. Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng chặt chẽ với mô hình hồi quy Binary Logistic trên 300 mẫu dữ liệu thực tế từ hệ thống T24, nghiên cứu đã chỉ ra tác động rõ nét của 6 biến số trọng yếu thuộc nhóm nhân khẩu học, tài chính và khoản vay. Những phát hiện và khuyến nghị quản trị rủi ro được đề xuất mang tính ứng dụng cao, hỗ trợ đắc lực cho công tác thẩm định tín dụng bán lẻ tại chi nhánh nói riêng và hệ thống ngân hàng thương mại nói chung.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY HO CHI MINH CITY NGUYEN THI THU UYEN DETERMINANTS OF CONSUMER LOAN REPAYMENT PERFORMANCE OF CUSTOMERS IN VIETNAM PROSPERITY BANK HUYNH TAN PHAT BRANCH MAJOR: FINANCING AND BANKING MAJOR NUMBER: 7340201 GRADUATION THESIS HO CHI MINH - 2018 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING STATE BANK OF VIETNAM BANKING UNIVERSITY HO CHI MINH CITY NGUYEN THI THU UYEN DETERMINANTS OF CONSUMER LOAN REPAYMENT PERFORMANCE OF CUSTOMERS IN VIETNAM PROSPERITY BANK HUYNH TAN PHAT BRANCH MAJOR: FINANCING AND BANKING MAJOR NUMBER: 7340201 GRADUATION THESIS SUPERVISOR: Assoc. HA THI THIEU DAO HO CHI MINH - 2018 i DECLARATION OF AUTHENCITY Full name: Nguyen Thi Thu Uyen Student class: HQ02-GE01, faculty of Banking and Finance, Banking University of Ho Chi Minh city. Student code: 030630140790 I declare that this thesis has been composed solely by myself and that it has not been submitted, in whole or in part, in any previous application for a degree. Except where states otherwise by reference or acknowledgment, the work presented is entirely my own.

Ho Chi Minh City, May 29th 2018 Author Nguyen Thi Thu Uyen ii ACKNOWLEDGEMENTS First of all, I would like to thank all lecturers at Banking University of HCMC. Your enthusiastic and devoted instruction helped me to improve my logical thinking ability and knowledge. In addition, I would like to thank Ms.Ha Thi Thieu Dao who enthusiastically instructed and encouraged me to complete this graduation thesis. However, due to limited knowledge and practical experience and limited research time, the study cannot avoid certain shortcomings.

The author wishes to receive the comments of members in the committee to complete the thesis. Ho Chi Minh City, May 29th 2018 Author Nguyen Thi Thu Uyen iii ABSTRACT Author UYEN, Thu Thi NGUYEN Title Determinants of consumer loan repayment performance in VPBank Huynh Tan Phat Branch Language English Instructor DAO, Thieu Thi HA Banking credit plays a very important role in the economy of every country in the world and is especially important for countries with underdeveloped financial markets like Vietnam because it is a main source of funding for not only businesses but also personal customers. In the process of international integration, competition among commercial banks will make the banking system more efficient and effective. However, this also makes banks tend to loosen their credit policies, lowering lending conditions, resulting in evaluating incorrectly customers‟ repayment probability, particularly in the consumer loan segment.

Minimizing customers to incur an overdue debt or even loss of solvency is always a challenge which requires commercial banks need to pay attention and also find solutions to apply to the management. This thesis examines determinants of consumer loan repayment performance of customers in Vietnam Prosperity Bank Huynh Tan Phat Branch. Quantitative approaches are applied, in which Logit model is employed to investigate probability of consumer loan be repaid. The results express that the factors including career characteristics, income, ratio of collateral on loan size, the number of dependent people, credit history as well as purpose of taking loan will affect the probability of consumer customers‟ loan repayment in the bank.

A number of recommendations are introduced to promote the repayment performance of these borrowers. Key words: Consumer loans, Consumer customers, Logistics model, Probability of repayment, VPBank Huynh Tan Phat. iv TABLE OF CONTENTS LIST OF TABLE AND FIGURES .vii LIST OF ACRONYMS .viii CHAPTER 1: INTRODUCTION. The necessity of the topic.

Subject and Scope of research. Subject of study. Scope of study. Contributions of research.

6 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW AND FACTORS AFFECTING THE REPAYMENT OF CONSUMER BORROWERS IN COMMERCIAL BANKS. Literature review on consumer loans. Consumer loan definition. Consumer loan features.

Factors affecting the repayment of consumer borrowers. Definition of consumer loan repayment. Previous experimental studies on determinants of loan repayment performance. Aggregation of factors affecting customers‟ consumer loan repayment.

15 CHAPTER 3: DATA AND METHODOLOGY. Models researching consumer loan repayment performance. Binary Logistics Regression model. Testing the fiting of model.

Testing the statistical significance of the coefficients. Research model at VPBank Huynh Tan Phat. Logit regression model .