Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính, ngân hàng thương mại giữ vai trò trung gian huyết mạch nhằm luân chuyển vốn từ nơi tạm thời nhàn rỗi sang nơi có nhu cầu sản xuất, kinh doanh và tiêu dùng. Sự vận hành hiệu quả của dòng vốn tín dụng là điều kiện tiên quyết để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững. Tuy nhiên, hoạt động tín dụng ngân hàng luôn tiềm ẩn rủi ro khi khách hàng không hoàn trả hoặc chậm hoàn trả nợ gốc và lãi vay theo cam kết. Tình trạng phát sinh nợ quá hạn hoặc mất vốn không chỉ làm suy giảm kết quả tài chính của từng ngân hàng mà còn tiềm ẩn nguy cơ tác động lan truyền đến an toàn của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia.
Cùng với xu hướng phát triển chung của nền kinh tế, các ngân hàng thương mại tại Việt Nam đang đẩy mạnh hoạt động ngân hàng bán lẻ, trong đó tín dụng cá nhân được chú trọng mở rộng nhằm gia tăng quy mô dư nợ và thúc đẩy bán chéo sản phẩm (bảo hiểm, thẻ, dịch vụ ngân hàng điện tử). Dù quy mô mỗi khoản vay cá nhân nhỏ lẻ nhưng tổng số lượng giao dịch lại rất lớn và đóng góp tỷ trọng doanh thu đáng kể cho ngân hàng. Tuy nhiên, phân khúc này chứa đựng rủi ro tín dụng cao do khả năng thanh toán của cá nhân phụ thuộc vào nhiều yếu tố chủ quan và khách quan.
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Ba Tháng Hai (BIDV Ba Tháng Hai) là một chi nhánh có quy mô hoạt động lớn tại khu vực phía Nam (tọa lạc tại Quận 10, Thành phố Hồ Chí Minh). Việc phân tích các nhân tố chi phối khả năng hoàn trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại chi nhánh là yêu cầu cấp thiết nhằm giúp ngân hàng chủ động kiểm soát rủi ro và nâng cao hiệu quả thu hồi nợ.
Mục tiêu nghiên cứu:
- Mục tiêu chung: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai, trên cơ sở đó đề xuất các giải pháp nhằm giúp ngân hàng thu hồi nợ đúng hạn.
- Mục tiêu cụ thể:
- Phân tích thực trạng hoạt động tín dụng tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai giai đoạn 2021 – 2023;
- Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai;
- Đề xuất một số giải pháp để BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai thu hồi nợ đúng hạn đối với khách hàng cá nhân.
Câu hỏi nghiên cứu:
- Thực trạng hoạt động tín dụng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Ba Tháng Hai hiện nay như thế nào?
- Đâu là các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Ba Tháng Hai?
- Giải pháp nào để Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Ba Tháng Hai thu hồi nợ đúng hạn đối với khách hàng cá nhân?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai.
- Đối tượng khảo sát: Khách hàng cá nhân có thực hiện vay vốn tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai.
- Phạm vi thời gian: Thời gian thực hiện nghiên cứu từ tháng 03/2024 đến tháng 07/2024. Số liệu thứ cấp về hoạt động kinh doanh và tín dụng thu thập trong giai đoạn 2021 – 2023. Dữ liệu hồ sơ tín dụng khách hàng được chốt tại thời điểm ngày 31/12/2023.
- Phạm vi không gian: Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Ba Tháng Hai.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Cơ sở lý luận và khung pháp lý
Nghiên cứu được xây dựng dựa trên các lý thuyết nền tảng về tín dụng ngân hàng (Nguyễn Minh Kiều, 2011) và các văn bản quy phạm pháp luật của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam:
- Luật Các tổ chức tín dụng năm 2010 (Luật số 47/2010/QH12): Quy định bản chất quan hệ giao dịch tín dụng giữa bên cho vay và bên đi vay, xác lập nghĩa vụ hoàn trả vô điều kiện nợ gốc và lãi vay khi đến hạn thanh toán.
- Thông tư số 39/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016: Quy định về hoạt động cho vay của tổ chức tín dụng, xác định thời hạn cho vay, thỏa thuận trả nợ và thẩm quyền chuyển nợ quá hạn khi khách hàng không thực hiện đúng cam kết.
- Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013: Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro. Khóa luận sử dụng tiêu chuẩn phân loại 5 nhóm nợ tại Điều 10 của Thông tư này để đo lường biến phụ thuộc:
- Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn): Các khoản nợ trong hạn và nợ quá hạn dưới 10 ngày được đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ gốc và lãi (được quy ước là trả nợ đúng hạn).
- Nhóm 2 (Nợ cần chú ý), Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ), Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn): Các khoản nợ quá hạn từ 10 ngày trở lên hoặc nợ được cơ cấu lại thời hạn trả nợ (được quy ước là trả nợ trễ hạn/không đúng hạn).
Tổng quan nghiên cứu và các biến mô hình
Tác giả đã tổng hợp và kế thừa kết quả từ 6 công trình nghiên cứu thực nghiệm trong nước:
- Bùi Hữu Phước và cs (2018): Nghiên cứu tại Vietcombank Kiên Giang ($n=120$), sử dụng hồi quy Logic nhị phân và đa thức, xác định các yếu tố: năng lực tài chính, tài sản đảm bảo, sử dụng vốn, kinh nghiệm cán bộ tín dụng, đa dạng hóa ngành nghề, kiểm tra giám sát vốn vay.
- Trần Thế Sao (2017): Nghiên cứu tại Bến Lức, Long An ($n=250$), sử dụng Binary Logistic, xác định các yếu tố: trình độ học vấn, số người phụ thuộc, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp, số tiền vay, thời gian trả nợ.
- Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành (2017): Nghiên cứu tại các NHTM Nhà nước tỉnh Hậu Giang ($n=316$), sử dụng hồi quy Logit, xác định các yếu tố: tài sản đảm bảo, khả năng tài chính, lịch sử vay vốn, sử dụng vốn vay, ngành nghề chính, kinh nghiệm cán bộ tín dụng, kiểm tra giám sát.
- Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011): Nghiên cứu tại Vietcombank Sài Gòn Chợ Lớn ($n=438$), sử dụng hồi quy Probit, xác định các yếu tố: năng lực tài chính, sử dụng vốn vay, kinh nghiệm cán bộ tín dụng, số lần kiểm tra giám sát, đa dạng hóa hoạt động kinh doanh.
- Nguyễn Thanh Thảo (2011): Nghiên cứu tại Hậu Giang ($n=436$), sử dụng hồi quy Probit, xác định các yếu tố: mục đích sử dụng vốn, thu nhập, lãi suất, ngành nghề, số nhân khẩu, học vấn.
- Lê Thị Bích (2010): Nghiên cứu tại khu vực ĐBSCL ($n=202$), sử dụng hồi quy Logistic, xác định các yếu tố: năng lực tài chính, đảm bảo nợ vay, ngành nghề chính, kiểm tra giám sát, kinh nghiệm cán bộ, kinh nghiệm người vay.
Từ các nghiên cứu tiền nhiệm, mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 1 biến phụ thuộc và 6 biến độc lập:
$$\text{KNTN} = \beta_0 + \beta_1 \text{NLTC} + \beta_2 \text{TSDB} + \beta_3 \text{LSVV} + \beta_4 \text{SDV} + \beta_5 \text{KTGS} + \beta_6 \text{KNCB}$$
| Ký hiệu |
Tên biến |
Đo lường / Diễn giải |
Kỳ vọng dấu |
| KNTN |
Khả năng trả nợ đúng hạn |
Biến phụ thuộc: Nhận giá trị 1 nếu khoản vay thuộc Nhóm 1; nhận giá trị 0 nếu khoản vay thuộc Nhóm 2, 3, 4, 5 |
- |
| NLTC |
Năng lực tài chính |
Tỷ lệ: Nguồn vốn tự có / Tổng vốn xin vay |
(+) $H_1$ |
| TSDB |
Tài sản đảm bảo |
Tỷ lệ: Số tiền vay / Giá trị tài sản đảm bảo |
(-) $H_2$ |
| LSVV |
Lịch sử vay vốn |
Biến giả: 1 = có nợ quá hạn trước đó; 0 = không có nợ quá hạn trước đó |
(-) $H_3$ |
| SDV |
Sử dụng vốn vay |
Biến giả: 1 = sử dụng vốn đúng mục đích; 0 = sử dụng vốn không đúng mục đích |
(+) $H_4$ |
| KTGS |
Kiểm tra, giám sát vốn vay |
Số lần kiểm tra khoản vay trước khi chuyển sang nợ quá hạn |
(+) $H_5$ |
| KNCB |
Kinh nghiệm cán bộ tín dụng |
Số năm trực tiếp làm công tác tín dụng của cán bộ tín dụng |
(+) $H_6$ |
Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu
- Cỡ mẫu nghiên cứu: Theo công thức xác định cỡ mẫu cho mô hình hồi quy $N \ge 8p + 50$ (Nguyễn Đình Thọ, 2012), với $p=6$ biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là $8 \times 6 + 50 = 98$. Tác giả đã thu thập dữ liệu từ 200 hồ sơ vay của khách hàng cá nhân có dư nợ tính đến ngày 31/12/2023 tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai.
- Phương pháp phân tích: Xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0 thông qua thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan và hồi quy Binary Logistic.
- Tiến trình nghiên cứu: Thực hiện theo quy trình 7 bước (Xác định đối tượng nghiên cứu $\rightarrow$ Tổng quan cơ sở lý thuyết $\rightarrow$ Xây dựng mô hình và phương pháp $\rightarrow$ Thu thập số liệu $\rightarrow$ Phân tích kết quả kinh doanh và hoạt động tín dụng $\rightarrow$ Chạy hồi quy Logistic $\rightarrow$ Đề xuất giải pháp).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 1 làm rõ tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ vai trò trung gian vốn của ngân hàng thương mại và rủi ro chậm trả nợ trong tín dụng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai. Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu chung, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng khảo sát và giới hạn phạm vi nghiên cứu (tháng 03/2024 – 07/2024, số liệu thứ cấp 2021 – 2023, cỡ mẫu 200 hồ sơ vay tính đến 31/12/2023). Chương này cũng nêu bật ý nghĩa lý luận và thực tiễn của đề tài trong việc cung cấp khung tham chiếu khoa học và hỗ trợ chi nhánh kiểm soát nợ quá hạn, đồng thời trình bày kết cấu tổng thể 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về hoạt động tín dụng ngân hàng, bao gồm khái niệm, vai trò (đối với khách hàng, ngân hàng và nền kinh tế), bản chất và các tiêu chí phân loại tín dụng (theo chủ thể, thời hạn, mức độ tín nhiệm, phương thức cho vay, phương thức hoàn trả). Chương làm rõ các đặc thù của tín dụng cá nhân: quy mô món vay nhỏ nhưng số lượng lớn, chi phí xử lý hồ sơ cao, độ co giãn lãi suất hạn chế và rủi ro tín dụng tiềm ẩn lớn.
Tác giả phân tích các quy định pháp lý về khả năng trả nợ đúng hạn và phương pháp đo lường nợ theo Thông tư 39/2016/TT-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN. Đồng thời, chương 2 tổng thuật 6 công trình nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Bùi Hữu Phước và cs, 2018; Trần Thế Sao, 2017; Phan Đình Khôi & Nguyễn Việt Thành, 2017; Trương Đông Lộc & Nguyễn Thị Tuyết, 2011; Nguyễn Thanh Thảo, 2011; Lê Thị Bích, 2010), từ đó xây dựng 6 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_6$) phản ánh mối quan hệ giữa các nhân tố năng lực tài chính, tài sản đảm bảo, lịch sử tín dụng, mục đích sử dụng vốn, kiểm tra giám sát và kinh nghiệm cán bộ đối với khả năng trả nợ đúng hạn.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 thiết lập mô hình nghiên cứu định lượng dạng hàm hồi quy Binary Logistic, định nghĩa và mã hóa chi tiết biến phụ thuộc ($KNTN$) cùng 6 biến độc lập ($NLTC, TSDB, LSVV, SDV, KTGS, KNCB$). Tác giả trình bày phương pháp xác định cỡ mẫu theo công thức $N \ge 8p + 50$ (tối thiểu 98 quan sát, thực tế thu thập 200 hồ sơ vay cá nhân có dư nợ đến 31/12/2023). Quy trình nghiên cứu được chuẩn hóa qua 7 bước rõ ràng, kết hợp phương pháp thống kê mô tả số tuyệt đối, số tương đối để đánh giá hoạt động kinh doanh giai đoạn 2021 – 2023 và sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để thực hiện kiểm định hồi quy Logistic.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 cung cấp thông tin tổng quan về BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai (thành lập ngày 01/11/2013 theo Quyết định số 1913/QĐ-HĐQT, địa chỉ tại 456 Ba Tháng Hai, Phường 12, Quận 10, TP.HCM; cơ cấu tổ chức gồm Ban giám đốc, 4 khối kinh doanh, 8 phòng ban chức năng, 3 phòng giao dịch: PGD Nguyễn Thị Minh Khai, PGD An Dương Vương, PGD Phạm Viết Chánh; nhân sự tăng từ 38 người lúc thành lập lên 142 cán bộ nhân viên).
Kết quả hoạt động kinh doanh và tín dụng giai đoạn 2021 – 2023:
- Kết quả kinh doanh: Doanh thu năm 2021 đạt 896,87 triệu đồng; năm 2022 tăng 10,05% (+90,10 triệu đồng); năm 2023 tăng 17,51% so với năm 2022 (+172,773 triệu đồng). Chi phí hoạt động tăng tương ứng 10,01% (năm 2022) và 12,91% (năm 2023). Lợi nhuận tăng trưởng đều qua các năm, trong đó năm 2023 tăng 32,87% so với năm 2022 (+74,828 triệu đồng).
- Tình hình huy động vốn: Tổng vốn huy động năm 2021 đạt 7.268 triệu đồng; năm 2022 đạt 8.714 triệu đồng (tăng 17,98% so với năm 2021); năm 2023 tăng 14,45% so với năm 2022.
- Tình hình cho vay: Doanh số cho vay năm 2021 đạt 6.257 triệu đồng; năm 2022 đạt 7.369 triệu đồng (tăng 17,98% so với năm 2021); năm 2023 tiếp tục tăng 14,45% so với năm 2022.
- Dư nợ, nợ quá hạn và nợ xấu: Hoạt động tín dụng mở rộng liên tục, tuy nhiên áp lực thu hồi nợ cũng tăng theo quy mô dư nợ qua các năm.
| Chỉ tiêu tài chính |
Năm 2021 |
Năm 2022 |
Năm 2023 |
Tăng trưởng 2022/2021 |
Tăng trưởng 2023/2022 |
| Doanh thu (triệu đồng) |
896,87 |
986,97 |
1.159,74 |
+10,05% (+90,10) |
+17,51% (+172,773) |
| Chi phí (triệu đồng) |
- |
- |
- |
+10,01% |
+12,91% |
| Lợi nhuận (triệu đồng) |
- |
- |
- |
Tăng trưởng |
+32,87% (+74,828) |
| Huy động vốn (triệu đồng) |
7.268 |
8.714 |
9.973 |
+17,98% |
+14,45% |
| Doanh số cho vay (triệu đồng) |
6.257 |
7.369 |
8.434 |
+17,98% |
+14,45% |
(Nguồn: Báo cáo kế toán và hoạt động tín dụng BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai, tổng hợp từ văn bản)
Kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic:
Từ dữ liệu 200 hồ sơ vay tín chấp/vay cá nhân có dư nợ tính đến 31/12/2023, phân tích tương quan và hồi quy Binary Logistic xác định có 5 nhân tố tác động có ý nghĩa thống kê đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai:
- Năng lực tài chính ($NLTC$): Tác động thuận chiều (+) đến khả năng trả nợ đúng hạn;
- Tài sản đảm bảo ($TSDB$): Tỷ số tiền vay/giá trị tài sản đảm bảo tác động nghịch chiều (-) đến khả năng trả nợ đúng hạn;
- Sử dụng vốn vay ($SDV$): Việc sử dụng vốn đúng mục đích tác động thuận chiều (+) (hay sử dụng vốn không đúng mục đích làm suy giảm khả năng trả nợ);
- Kiểm tra, giám sát vốn vay ($KTGS$): Số lần kiểm tra giám sát tác động thuận chiều (+) đến việc trả nợ đúng hạn;
- Kinh nghiệm cán bộ tín dụng ($KNCB$): Số năm kinh nghiệm công tác của cán bộ tín dụng tác động thuận chiều (+) đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu thực nghiệm và định hướng phát triển của chi nhánh, tác giả đề xuất 7 nhóm giải pháp nhằm nâng cao tỷ lệ thu hồi nợ đúng hạn đối với khách hàng cá nhân:
- Đảm bảo thông tin của hồ sơ vay vốn đầy đủ, chính xác: Thu thập, đối chiếu chặt chẽ hồ sơ nhân thân, hồ sơ pháp lý và nguồn thu nhập thực tế của người vay.
- Nâng cao chất lượng công tác thẩm định hồ sơ vay vốn: Phân tích chuyên sâu năng lực tài chính, phương án sử dụng vốn và tính khả thi trong kế hoạch trả nợ của khách hàng.
- Tuân thủ việc sử dụng vốn đúng mục đích: Giám sát chặt chẽ chứng từ giải ngân và kiểm tra mục đích sử dụng vốn sau khi giải ngân để ngăn ngừa việc chuyển hướng dòng tiền vay sai quy định.
- Tích cực kiểm tra giám sát các khoản vay: Tăng cường tần suất kiểm tra định kỳ và đột xuất tình hình hoạt động, nơi cư trú và nguồn thu nhập của người vay trước khi khoản nợ chuyển sang quá hạn.
- Tăng hiệu quả việc xét duyệt tài sản đảm bảo: Thực hiện định giá tài sản độc lập, chính xác, đảm bảo tính thanh khoản và tính pháp lý đầy đủ của tài sản bảo đảm nhằm giảm thiểu tỷ lệ số tiền vay trên giá trị tài sản ($TSDB$).
- Nâng cao trình độ, truyền tải kinh nghiệm cho cán bộ tín dụng: Tổ chức các chương trình đào tạo nghiệp vụ, chia sẻ kỹ năng thẩm định, nhận diện rủi ro và xử lý nợ quá hạn từ các cán bộ có thâm niên cho đội ngũ cán bộ trẻ.
- Xây dựng chiến lược hoạt động tín dụng phù hợp: Hoàn thiện quy trình phân khúc khách hàng, chính sách lãi suất và hạn mức tín dụng phù hợp với từng nhóm khách hàng cá nhân.
Kết quả và đóng góp
Kết quả chính của nghiên cứu
- Nghiên cứu đã lượng hóa được tác động của các yếu tố chi phối khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai thông qua mô hình hồi quy Binary Logistic từ mẫu 200 hồ sơ vay thực tế.
- Khẳng định vai trò quyết định của 5 nhân tố có ý nghĩa thống kê: Năng lực tài chính ($NLTC$), Tài sản đảm bảo ($TSDB$), Sử dụng vốn đúng mục đích ($SDV$), Tần suất kiểm tra giám sát ($KTGS$) và Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng ($KNCB$).
- Đánh giá toàn diện bức tranh tài chính và tín dụng giai đoạn 2021 – 2023 của BIDV Ba Tháng Hai: Doanh thu duy trì đà tăng trưởng liên tục (năm 2022 tăng 10,05%, năm 2023 tăng 17,51%); lợi nhuận năm 2023 tăng 32,87%; huy động vốn và doanh số cho vay tăng trưởng đều đặn (năm 2022 tăng 17,98%, năm 2023 tăng 14,45%).
Đóng góp của tác giả
- Về mặt lý luận: Cung cấp tài liệu tham khảo và khung lý thuyết thực nghiệm hoàn chỉnh về phân tích rủi ro trả nợ của khách hàng cá nhân tại các chi nhánh ngân hàng thương mại đô thị, phục vụ cho các nghiên cứu chuyên sâu tiếp theo trong ngành Tài chính – Ngân hàng.
- Về mặt thực tiễn: Cung cấp căn cứ khoa học giúp Ban Giám đốc và bộ phận tín dụng tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai nhận diện rõ các điểm trọng yếu phát sinh rủi ro, từ đó chủ động điều chỉnh quy trình thẩm định, quản lý sau cho vay và thực thi đồng bộ 7 nhóm giải pháp nhằm hạn chế phát sinh nợ quá hạn.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế của đề tài: Khóa luận được thực hiện dựa trên dữ liệu thu thập tại một chi nhánh duy nhất (BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai) với cỡ mẫu 200 hồ sơ vay chốt tại thời điểm 31/12/2023 và thời gian thực hiện nghiên cứu từ tháng 03/2024 đến tháng 07/2024. Do đó, mức độ khái quát hóa kết quả cho toàn bộ hệ thống BIDV hoặc các ngân hàng thương mại khác tại các địa bàn khác nhau có thể còn những hạn chế nhất định. Mô hình chỉ tập trung vào 6 biến độc lập đại diện cho hồ sơ khách hàng, khoản vay và cán bộ tín dụng mà chưa bao quát hết các yếu tố kinh tế vĩ mô bên ngoài.
- Hướng nghiên cứu tiếp theo: Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng không gian khảo sát trên nhiều chi nhánh ngân hàng thương mại khác nhau, gia tăng quy mô mẫu khảo sát và tích hợp thêm các biến số vĩ mô (lãi suất thị trường, biến động kinh tế vùng) hoặc các yếu tố tâm lý, hành vi của người đi vay nhằm nâng cao độ chuẩn xác của mô hình dự báo khả năng trả nợ.
Giá trị tham khảo
- Đối tượng tham khảo:
- Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Quản trị Kinh doanh đang thực hiện đề tài nghiên cứu về rủi ro tín dụng, quản trị nợ quá hạn và tín dụng bán lẻ.
- Cán bộ tín dụng, chuyên viên thẩm định và lãnh đạo các phòng nghiệp vụ tại các ngân hàng thương mại quan tâm đến công tác quản trị rủi ro nợ cá nhân.
- Nội dung đáng tham khảo:
- Phương pháp đo lường biến phụ thuộc nhị phân dựa trên phân loại 5 nhóm nợ theo quy định của Ngân hàng Nhà nước tại Thông tư 02/2013/TT-NHNN và Thông tư 39/2016/TT-NHNN.
- Kỹ thuật xây dựng mô hình Binary Logistic từ dữ liệu hồ sơ tín dụng thứ cấp với công thức tính cỡ mẫu đại diện $8p+50$.
- Phương pháp phân tích thực trạng hoạt động kinh doanh, huy động vốn và tăng trưởng tín dụng chi nhánh ngân hàng thương mại thông qua các chỉ tiêu tài chính giai đoạn 2021 – 2023.
Câu hỏi thường gặp
1. Biến phụ thuộc "Khả năng trả nợ đúng hạn" (KNTN) được đo lường và mã hóa như thế nào trong nghiên cứu?
Biến phụ thuộc $KNTN$ được đo lường dưới dạng biến nhị phân (Binary) dựa trên tiêu chuẩn phân loại nợ tại Điều 10, Thông tư số 02/2013/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam:
- Gán giá trị bằng 1 (trả nợ đúng hạn) nếu khoản vay thuộc Nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn: các khoản nợ còn trong hạn hoặc quá hạn dưới 10 ngày).
- Gán giá trị bằng 0 (trả nợ trễ hạn/không đúng hạn) nếu khoản vay thuộc Nhóm 2, 3, 4, 5 (Nợ cần chú ý quá hạn từ 10 đến 90 ngày, Nợ dưới tiêu chuẩn quá hạn 91 đến 180 ngày, Nợ nghi ngờ quá hạn 181 đến 360 ngày, và Nợ có khả năng mất vốn quá hạn trên 360 ngày hoặc các trường hợp nợ cơ cấu lại).
2. Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm những biến độc lập nào và được đo lường ra sao?
Mô hình hồi quy Logistic của đề tài đề xuất 6 biến độc lập:
- NLTC (Năng lực tài chính): Đo lường bằng tỷ lệ Nguồn vốn tự có / Tổng vốn xin vay;
- TSDB (Tài sản đảm bảo): Đo lường bằng tỷ lệ Số tiền vay / Giá trị tài sản đảm bảo;
- LSVV (Lịch sử vay vốn): Biến giả, nhận giá trị 1 nếu người vay có nợ quá hạn trước đó, 0 nếu không;
- SDV (Sử dụng vốn vay): Biến giả, nhận giá trị 1 nếu sử dụng vốn đúng mục đích, 0 nếu không đúng mục đích;
- KTGS (Kiểm tra, giám sát vốn vay): Số lần kiểm tra khoản vay trước khi chuyển sang nợ quá hạn;
- KNCB (Kinh nghiệm cán bộ tín dụng): Số năm trực tiếp làm công tác tín dụng của cán bộ phụ trách.
3. Quy mô mẫu nghiên cứu được xác định dựa trên nguyên tắc nào và thực tế đã thu thập bao nhiêu hồ sơ?
Cỡ mẫu nghiên cứu được xác định theo nguyên tắc của Nguyễn Đình Thọ (2012) áp dụng cho phân tích hồi quy: $N \ge 8p + 50$, trong đó $p$ là số biến độc lập. Với $p = 6$ biến độc lập, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là $8 \times 6 + 50 = 98$ quan sát. Trên thực tế, tác giả đã thu thập dữ liệu từ 200 hồ sơ vay của khách hàng cá nhân có dư nợ tính đến ngày 31/12/2023 tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai để thực hiện kiểm định.
4. Kết quả nghiên cứu chỉ ra những yếu tố nào tác động có ý nghĩa thống kê đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại BIDV Ba Tháng Hai?
Phân tích hồi quy Binary Logistic trên dữ liệu 200 hồ sơ khách hàng đã kết luận có 5 nhân tố tác động có ý nghĩa thống kê đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại chi nhánh:
- Năng lực tài chính ($NLTC$): Tác động thuận chiều (+);
- Tài sản đảm bảo ($TSDB$): Tỷ lệ tiền vay trên giá trị tài sản đảm bảo tác động nghịch chiều (-);
- Việc sử dụng vốn vay ($SDV$): Sử dụng đúng mục đích tác động thuận chiều (+);
- Kiểm tra, giám sát vốn vay ($KTGS$): Tần suất kiểm tra giám sát tác động thuận chiều (+);
- Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng ($KNCB$): Thâm niên công tác của cán bộ tín dụng tác động thuận chiều (+).
5. Tình hình kinh doanh và tín dụng của BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai giai đoạn 2021 – 2023 biến động như thế nào?
Trong giai đoạn 2021 – 2023, chi nhánh ghi nhận sự tăng trưởng ổn định trên các mặt hoạt động:
- Doanh thu: Năm 2021 đạt 896,87 triệu đồng; năm 2022 tăng 10,05% (+90,10 triệu đồng); năm 2023 tăng 17,51% so với năm 2022 (+172,773 triệu đồng).
- Lợi nhuận: Tăng trưởng liên tục, riêng năm 2023 đạt mức tăng 32,87% so với năm 2022 (+74,828 triệu đồng).
- Huy động vốn: Năm 2021 đạt 7.268 triệu đồng; năm 2022 đạt 8.714 triệu đồng (+17,98%); năm 2023 đạt mức tăng trưởng 14,45%.
- Doanh số cho vay: Năm 2021 đạt 6.257 triệu đồng; năm 2022 đạt 7.369 triệu đồng (+17,98%); năm 2023 tăng 14,45% so với năm 2022.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đoàn Kim Thoa đã phân tích toàn diện thực trạng hoạt động kinh doanh, hoạt động tín dụng và các nhân tố chi phối khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Ba Tháng Hai trong giai đoạn 2021 – 2023. Bằng việc ứng dụng mô hình kinh tế lượng Binary Logistic trên tập dữ liệu 200 hồ sơ tín dụng, nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê của 5 nhân tố cốt lõi gồm năng lực tài chính, tài sản đảm bảo, việc sử dụng vốn vay, kiểm tra giám sát và kinh nghiệm của cán bộ tín dụng. Kết quả nghiên cứu là cơ sở khoa học và thực tiễn vững chắc để tác giả đề xuất hệ thống 7 nhóm giải pháp đồng bộ, giúp chi nhánh kiểm soát hiệu quả nợ quá hạn và nâng cao chất lượng danh mục tín dụng bán lẻ.
