Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Tiên Phong chi nhánh Bến Thành

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

1.2. Mục tiêu của đề tài

1.2.1. Mục tiêu tổng quát

1.2.2. Mục tiêu cụ thể

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.4.1. Phương pháp nghiên cứu định tính

1.4.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5.1. Đối tượng nghiên cứu

1.5.2. Phạm vi nghiên cứu

1.6. Ý nghĩa của đề tài

1.7. Bố cục của đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN

2.1. Tổng quan cho vay khách hàng cá nhân của ngân hàng thương mại

2.1.1. Khái niệm cho vay khách hàng cá nhân

2.1.2. Phân loại cho vay khách hàng cá nhân

2.1.3. Đặc điểm cho vay khách hàng cá nhân

2.2. Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân

2.3. Các yếu tố ảnh hưởng khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân và tổng quan các nghiên cứu trước đây

2.3.1. Các nghiên cứu nước ngoài

2.3.2. Các nghiên cứu trong nước

2.3.3. Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN

3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

3.1.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

3.1.2. Nguồn gốc các biến

3.1.3. Các giả thuyết nghiên cứu

3.1.4. Kỳ vọng dấu của hệ số β của các biến độc lập trong mô hình

3.2. Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Các phương pháp đưa biến độc lập vào mô hình

3.2.2. Quy trình nghiên cứu

3.2.3. Nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng

3.2.4. Thống kê mô tả

3.2.5. Phương pháp chọn mẫu và kích cỡ

3.2.6. Hồi quy Logistic

3.2.7. Công cụ nghiên cứu

3.3. Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu

3.3.1. Dữ liệu thứ cấp

3.3.2. Dữ liệu sơ cấp

3.3.3. Xử lý và phân tích dữ liệu

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Thống kê mô tả

4.1.1. Khái quát hoạt động cho vay khách hàng cá nhân

4.1.2. Kết quả đạt được

4.1.3. Những hạn chế

4.2. Thống kê mô tả

4.2.1. Thống kê mô tả chung các biến độc lập tồn tại trong mô hình

4.3. Phân tích tương quan và đa cộng tuyến

4.3.1. Phân tích hệ số tương quan

4.3.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

4.4. Kiểm định hồi quy

4.4.1. Kiểm định độ phù hợp của mô hình

4.4.2. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số

4.4.3. Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát

4.5. Mức độ dự báo khả năng trả nợ của TPBank – CN Bến Thành

4.6. Vận dụng mô hình hồi quy binary logistic cho mục đích dự báo khoản vay

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1. Một số khuyến nghị

5.1.1. Yếu tố “tiêu dùng” của khách hàng

5.1.2. Yếu tố “thu nhập” của khách hàng

5.1.3. Yếu tố “trình độ học vấn”

5.1.4. Yếu tố “Quy mô – Kích cỡ khoản vay”

5.1.5. Yếu tố “Thời hạn vay”

5.1.6. Đối với yếu tố tác động ngược chiều “Lãi suất”

5.1.7. Giải pháp bổ trợ

5.2. Hạn chế, hướng nghiên cứu của đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân

Khả năng trả nợ là yếu tố quan trọng trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Tiên Phong chi nhánh Bến Thành. Kết quả cho thấy, khả năng trả nợ phụ thuộc vào các biến số như thu nhập, trình độ học vấn, tuổi, kích cỡ vay, thời hạn vay, tiêu dùng, và lãi suất. Trong đó, tiêu dùng có tác động mạnh nhất. Nghiên cứu sử dụng mô hình Logistic để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này.

1.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ bao gồm thu nhập, trình độ học vấn, tuổi, kích cỡ vay, thời hạn vay, tiêu dùng, và lãi suất. Thu nhập và trình độ học vấn có tác động tích cực, trong khi lãi suất có tác động ngược chiều. Tiêu dùng là yếu tố có tác động mạnh nhất, cho thấy thói quen chi tiêu của khách hàng ảnh hưởng lớn đến khả năng hoàn trả nợ.

II. Phương pháp nghiên cứu và mô hình phân tích

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp định tính và định lượng. Phương pháp định lượng được áp dụng chủ yếu thông qua mô hình Logistic Regression để phân tích dữ liệu từ 280 hồ sơ tín dụng của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Tiên Phong chi nhánh Bến Thành từ năm 2016 đến 2018. Mô hình này giúp xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ và dự báo rủi ro tín dụng.

2.1. Mô hình Logistic Regression

Mô hình Logistic Regression được sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Kết quả cho thấy các biến như thu nhập, trình độ học vấn, và tuổi có tác động tích cực, trong khi lãi suất và kích cỡ vay có tác động tiêu cực. Mô hình này cũng giúp dự báo rủi ro tín dụng và hỗ trợ ngân hàng trong việc ra quyết định cho vay.

III. Kết quả nghiên cứu và khuyến nghị

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tiêu dùng là yếu tố có tác động mạnh nhất đến khả năng trả nợ. Các yếu tố khác như thu nhập, trình độ học vấn, và tuổi cũng có ảnh hưởng đáng kể. Dựa trên kết quả này, nghiên cứu đưa ra các khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, bao gồm việc điều chỉnh chính sách tín dụng, cải thiện quy trình đánh giá tín dụng, và tăng cường quản lý tài chính.

3.1. Khuyến nghị nâng cao khả năng trả nợ

Để nâng cao khả năng trả nợ, ngân hàng cần tập trung vào việc cải thiện quản lý tài chính của khách hàng, điều chỉnh lãi suất phù hợp, và tăng cường đánh giá tín dụng. Ngoài ra, ngân hàng nên cung cấp các chương trình hỗ trợ tài chính và giáo dục tài chính cho khách hàng để giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Tiên Phong chi nhánh Bến Thành