Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công thương Việt Nam – Chi nhánh 4 Thành phố Hồ Chí Minh dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1. Mô hình nghiên cứu

3.1.1. Mô hình hồi quy Logit

Mô hình hồi quy Logit của Maddala (1984) hiện là mô hình được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế nói chung và rủi ro rín dụng nói riêng. Mô hình này có thể giúp NHTM xác định được KNTN của khách hàng

Trong thống kê, mô hình logistic (hoặc mô hình logit) là một mô hình thống kê mô hình xác suất xảy ra sự kiện bằng cách xác định tỷ lệ cược log cho sự kiện là sự kết hợp tuyến tính của một hoặc nhiều biến độc lập. Trong phân tích hồi quy, hồi quy logit) là ước lượng các tham số của mô hình logistic (các hệ số trong tổ hợp tuyến tính). Trong hồi quy logistic nhị phân, có một biến phụ thuộc nhị phân duy nhất, được mã hóa bởi một biến chỉ báo, trong đó hai giá trị được gắn nhãn là “0” và “1”, trong khi các biến độc lập có thể là một biến nhị phân (hai lớp, được mã hóa bởi một biến chỉ báo) hoặc một biến liên tục (bất kỳ giá trị thực nào). Xác suất tương ứng của giá trị được gắn nhãn “1” có thể khác nhau giữa 0 (chắc chắn là giá trị “0”) và 1 (chắc chắn là giá trị “1”).

Hồi quy logistic (LR) là một mô hình dự đoán được sử dụng rộng rãi trong phân loại. Theo Thomas (2000), LR là tuyến tính hồi quy trong đó biến mục tiêu là một hàm phi tuyến tính của xác suất là tốt. Ngoài ra, ông nhấn mạnh rằng kết quả phân loại của mô hình LR nhạy cảm với mối tương quan giữa các biến độc lập. Do đó, các biến được sử dụng trong việc phát triển mô hình không nên tương quan chặt chẽ. Lahsasna và cộng sự. (2008) khẳng định rằng tính phi tuyến tính của dữ liệu tín dụng làm giảm độ chính xác của LR. Hơn nữa, Yap et al. (2013) nhấn mạnh rằng mô hình chấm điểm tín dụng LR nhằm xác định xác suất có điều kiện của mỗi ứng dụng thuộc về một loại, nghĩa là tốt hay xấu dựa trên các giá trị của các biến giải thích của người xin cấp tín dụng. Lee và Chen (2005) đã hỗ trợ điều này xem bằng cách nhấn mạnh rằng mỗi ứng dụng sẽ chỉ được gán cho một lớp của biến phụ thuộc. Tuy nhiên, mô hình hồi quy logistic giới hạn việc tạo ra các giá trị dự đoán của biến phụ thuộc (phản hồi) để nói dối trong khoảng giữa không và một. Hồi quy logistic là một kỹ thuật mô hình phổ biến phân loại giữa hai nhóm sử dụng một tập hợp các biến dự đoán (Akkoc, 2014). Mô hình LR được biểu diễn như trong biểu thức. (1).

3.1.2. Xác định các biến và giả thuyết nghiên cứu

Biến phụ thuộc Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Biến phụ thuộc là biến đại diện cho khả năng trả nợ của KHCN. Các xác định giá trị biến:

Bảng 3.1: Cách xác định khả năng trả nợ của khách hàng

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Đề xuất mô hình nghiên cứu sau:

Dựa vào các nghiên cứu trước, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau: Ln TU + β₂GT + β₃HN+ β₄HV + β₅QH + β₆PT+ β₇TN + β₈TV+ β₉LS+ β₁₀TH + β₁₁TS

Biến độc lập

• Độ tuổi

Độ tuổi tại thời điểm vay vốn là yếu tố thường được xem xét khi đánh giá khả năng trả nợ của một KHCN. Thông qua độ tuổi của khách hàng, ngân hàng có thể ước lượng một số đặc điểm của khách hàng về thu nhập, kinh nghiệm cũng như trình độ học vấn, đây là những vấn đề có ảnh hưởng trực tiếp khả năng trả nợ vay. Một số ngân hàng có giới hạn về độ tuổi được vay vốn để hạn chế những người quá trẻ có giới hạn về thu nhập trả nợ và những quá già với những rủi ro về sức khoẻ và thu nhập. Với cơ sở này, xét trong độ tuổi được vay vốn, nhiều nghiên cứu cho thấy rằng với những người có độ tuổi cao hơn thì sẽ đảm bảo hơn về khả năng trả nợ của họ. Điều này có thể hiện thông qua việc họ có thu nhập cao hơn và ổn định hơn, kinh nghiệm và nhiều mối quan hệ xã hội hơn từ đó có nhiều cơ sở giúp họ trả được những khoản tiền đến hạn. Vì vậy, tương đồng với các nghiên cứu của Vigano (1993), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Trọng Chương (2022); Trần Thanh Phong và cộng sự năm (2022), Fitsum Tadele (2016), Andualem và Ebrahim Endris (2023), Chengfeng Zhang và cộng sự (2023), Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Trần Thế Sao (2019), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Trọng Chương (2022); Đinh Kiệm và Đỗ Hữu Trường (2024), tác giả cho rằng độ tuổi sẽ có tác động tích cực với khả năng hoàn trả của KHCN, từ luận điểm này, giả thuyết H₁ được đề xuất như sau:

Giả thuyết H₁ : Độ tuổi có tác động tích cực đến khả năng hoàn trả nợ vay của KHCN.

• Giới tính Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Giới tính là một nhân tố thường được sử dụng trong mô hình về xác suất trả nợ hiện nay. Là biến định tính nên giới tính sẽ được quy ước theo số học để thuận tiện trong nghiên cứu, theo đó, khách hàng là nữ giới thì quy ước là 0, trường hợp ngược lại là 1 với khách hàng nam giới. Trong mỗi xã hội với nền văn hoá khác nhau, vai trò của người phụ nữ và đàn ông cũng được nhìn nhận theo những cách khác nhau, do đó khả năng trả nợ khi tham gia những hoạt động tín dụng cũng có nhiều quan điểm trái chiều. Trong phạm vi của luận văn nghiên cứu tại Việt Nam, tác giả cho rằng đàn ông sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn vì họ là trụ cột chính trong gia đình, tạo ra thu nhập thường xuyên. Quan điểm này cũng tương đồng với nghiên cứu của các tác giả như Roslan và Karim (2009); Bekhet và Eletter (2017). Với phân tích này, tác giả đề xuất giả thuyết H₂ về yếu tố giới tính trong mô hình nghiên cứu như sau:

Giả thuyết H₂: Khách hàng cá nhân là nữ giới có khả năng trả nợ tốt hơn khách hàng nam giới.

• Tình trạng hôn nhân

Trong các thang điểm chấm điểm tín dụng của các ngân hàng tại Việt Nam hiện nay, trạng thái hôn nhân của người vay vốn là thông tin bắt buộc cần có mà khách hàng phải khai báo. Những trạng thái hôn nhân thường gặp là: “Độc thân”; “Đang có gia đình”; “Đã ly hôn”, “Goá”. Roslan và Karim (2009) cho rằng những người có gia đình khả năng trả nợ sẽ cao hơn người không có gia đình. Một nghiên cứu khác của Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh (2007) cho thấy kết quả: so với những người độc thân và đã ly hôn, những người đang có gia đình sẽ trả nợ tốt hơn. Theo quan điểm của tác giả, những người đang có gia đình thì các khoản nợ cũng được chịu trách nhiệm của cả hai người trong gia đình, do vậy khả năng trả nợ vay sẽ cao hơn những người sống một mình. Từ luận điểm này, tác giả đề xuất giả thuyết H₃  về tình trạng hôn như sau:

Giả thuyết H₃ : Khách hàng cá nhân là những người đang có gia đình sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn những người không có gia đình.

• Trình độ học vấn:

Trong nhiều nghiên cứu, trình độ học vấn của người đi vay là yếu tố thường xuyên được đề cập khi nghiên cứu về vấn đề trả nợ vay của KHCN. Điều này xuất phát từ nhiều nguyên nhân như: người có trình độ học vấn cao hơn sẽ có thu nhập tốt hơn giúp đảm bảo hoàn trả trả các khoản nợ, bên cạnh đó, họ sẽ có sẽ ý thức chấp hành tốt hơn các quy định của ngân hàng và pháp luật quốc gia, cũng như ý thức được hậu quả nếu như không hoàn trả đúng hạn khoản nợ của mình. Các nghiên cứu cho rằng người vay có có trình độ học vấn cao sẽ trả nợ tốt hơn như: Chengfeng Zhang và cộng sự (2023), Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Trần Thế Sao (2019), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Trọng Chương (2022). Từ những lập luận này, tác giả đề xuất giả thuyết H₄ liên quan đến trình độ học vấn như sau:

Giả thuyết H₄: Tình trạng học vấn của khách hàng cá nhân có tác động tích cực đến khả năng trả nợ vay của họ.

• Lịch sử tín dụng quá hạn Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Lịch sử tín dụng quá hạn hay còn gọi là lịch sử quan hệ tín dụng của khách hàng cũng là yếu tố không thể thiếu trong phê duyệt hồ sơ. Khi tiếp nhận nhu cầu vay vốn, thông thường cán bộ tín dụng sẽ tra lịch sử tín dụng KHCN qua hệ thống CIC để biết lịch sử vay của khách hàng. Ngân hàng sẽ đánh giá các khách hàng có tiền sử trả nợ tốt thì có mức độ RRTD thấp hơn là những khách hàng đã có tiền sử quá hạn. Những khách hàng đã từng xảy ra quá hạn tín dụng trong quá khứ thường phát sinh từ một số nguyên về thu nhập hoặc ý thức trả nợ của họ, các kết quả này tương đồng với các nghiên cứu như Andualem và Ebrahim Endris (2023), Chengfeng Zhang và cộng sự (2023), Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Trần Huy Hoàng và Nguyễn Trọng Chương (2022).

Từ quan điểm này, tác giả thiết lập giả thuyết H₅  về lịch sử dụng tín dụng quá hạn là.

Giả thuyết H₅: Lịch sử tín dụng quá hạn tác động nghịch biến đến KNTN của khách hàng cá nhân.

• Số người phụ thuộc

Trách nhiệm đối với người phụ thuộc của khách hàng là san sẻ nguồn thu nhập để nuôi dưỡng họ, do vậy nếu số NPT tăng lên thì áp lực về thu nhập của KHCN cũng sẽ tăng theo tương ứng, từ đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của họ, các kết quả này tương đồng với các nghiên cứu như Chapman (1990), Andualem và Ebrahim Endris (2023), Chengfeng Zhang và cộng sự (2023), Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh (2007), Trần Thế Sao (2019), Đinh Kiệm và Đỗ Hữu Trường (202 từ quan điểm này, tác giả để xuất giả thuyết H₆  là:

Giả thuyết H₆: Số người phụ thuộc tác động nghịch biến đến KNTN của KHCN. 

• Thu nhập Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Thu nhập chính là cơ sở để khách hàng trả nợ, do vậy TN càng cao và được đảm bảo thường xuyên thì khả năng trả nợ sẽ cao và ngược lại, các khách hàng có thu nhập thấp và không ổn định thì xác suất vỡ nợ sẽ cao (Kohansal và Mansoori, 2009; Roslan và Karim, 2009). Từ cơ sở này, tác giả thiết lập giả thuyết H₇:

Giả thuyết H₇: Thu nhập tác động đồng biến đến KNTN của khách hàng cá nhân. 

• Số tiền vay

Số tiền vay là tổng giá trị khoản vay của khách hàng tại ngân hàng. Đối với khách hàng cá nhân, số tiền vay lớn sẽ ảnh hưởng đến phần thu nhập trích ra để trả lãi và nợ gốc của KHCN, từ đó gây ra áp lực để cân đối nguồn thu nhập khách hàng cho các hoạt động khác. Tác giả đề xuất giả thuyết H₈ về số tiền vay như sau:

Giả thuyết H₈: Số tiền vay có tác động nghịch biến với khả năng trả nợ vay của khách hàng.

• Lãi suất

Lãi suất đại diện cho tỷ lệ thu nhập mà khách hàng phải trích ra để trả lãi cho khoản vay tương ứng. Do đó, yếu tố này cũng tác động đến khả năng trả lãi của khách hàng theo hướng ngược lại, điều này nghĩa là so với lãi suất thấp thì một mức lãi suất cao thì sẽ gây khó khăn trong việc trả nợ vay.

Giả thuyết H₉: Lãi suất vay tác động nghịch biến với khả năng trả nợ vay của khách hàng.

• Thời gian vay

Thời gian cho vay là một đặc điểm của tín dụng. Thông thường, nếu khách hàng có thời gian vay dài thì sẽ có nhiều phương án để trả nợ hơn, nếu thời gian vay ngắn sẽ gây hạn chế khả năng trả nợ của khách hàng, các kết quả này tương đồng với Bekhet và Eletter (2016), Sunil Sangwan và cộng sự (2022), Andualem và Ebrahim Endris (2023), Chengfeng Zhang và cộng sự (2023), Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh (2007). Từ cơ sở này, tác giả đề xuất giả thuyết H₁₀ như sau:

Giả thuyết H₁₀: Thời gian vay tác động đồng biến với khả năng trả nợ vay của khách hàng. 

• Tài sản đảm bảo

Với những khoản vay có tài sản thế chấp là bất động sản, ngân hàng cũng dễ kiểm soát tài sản hơn là tài sản thế chấp là động sản như ô tô. Đối với khoản những khoản cho vay tín chấp, không có TSBĐ thì ngân hàng cũng dựa vào thiện chí trả nợ của người vay mà không có bất kỳ điều kiện ràng buộc trách nhiệm nào của người vay, kết luận này tương đồng với Bekhet và Eletter (2016), Chengfeng Zhang và cộng sự (2023), Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006), Đinh Kiệm và Đỗ Hữu Trường (2024). Giả thuyết nghiên cứu được đưa ra:

Giả thuyết H₁₁: Nếu TSBĐ của khách hàng là bất động sản thì khả năng trả nợ của KHCN cao hơn tài sản là động sản/không có tài sản

3.2. Dữ liệu nghiên cứu Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Để phục vụ nghiên cứu, tác giả thu thập thông tin từ hồ sơ tín dụng của chi nhánh và khách hàng, cụ thể là:

• Thông tin từ khách hàng: phỏng vấn trực tiếp khách hàng hoặc các giấy tờ chứng minh tài chính, hồ sơ thu thập mà khách hàng cung cấp, tình hình kinh doanh thực tế của khách hàng.
• Thông tin nội bộ ngân hàng: thông tin khoản vay, thông tin TSBĐ, lịch sử thanh toán nợ vay của khoản vay tại ngân hàng.

Tất cả các thông tin này đều được nhập liệu, cập nhật, quản lý và lưu trữ trên hệ thống quản lý tín dụng của VietinBank.

Bảng 3.2: Danh sách các biến và nguồn tham khảo

Bảng 3.3: Mô tả biến trong mô hình NC Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

3.3. Quy trình nghiên cứu Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

Các giai đoạn nghiên cứu của luận văn được thực hiện theo quy trình sau:

Sơ đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu

(Nguồn: Tác giả thiết kế)

Tóm tắt chương 3

Kế thừa kết quả từ chương 1 và chương 2, chương 3 luận văn đã trình bày được quy trình nghiên cứu và các phương pháp thực hiện luận văn, đây là khung thực hiện các phân tích thực nghiệm trình bày ở chương 4 luận văn, bao gồm: Mô hình hồi quy logit, dữ liệu nghiên cứu và quy trình thực hiện từng giai đoạn. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến khả năng trả nợ của khách hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com