Việt Nam có trên 84 triệu dân, với đa số là ở độ tuổi trẻ, có thu nhập, phong cách sống hiện đại và có nhu cầu mua sắm lớn. Xu hướng tiêu dùng trước, trả sau tăng nhanh, nhất là ở 2 thành phố lớn Hà Nội và Hồ Chí Minh. Chính vì thế, các sản phẩm tín dụng bán lẻ của các ngân hàng được triển khai trong thời gian gần đây dù còn mới mẻ nhưng đều được khách hàng rất quan tâm và thu được không ít thành công. Đây là thị trường tiềm năng rất lớn nên sự cạnh tranh giữa các ngân hàng rất gay gắt. Để có thể rút ngắn quá trình xét duyệt cho vay, đồng thời hạn chế rủi ro cho ngân hàng, tăng sức cạnh tranh trong ngành, đề tài mong muốn xây dựng mô hình đánh giá xếp hạng tín dụng phù hợp với thực tế, giảm bớt rủi ro do tính chủ quan của chuyên viên tín dụng trong việc ta quyết định cho vay, đưa ra thêm một phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng mới cho những người quan tâm tham khảo
37 trang |
Chia sẻ: lvbuiluyen | Lượt xem: 4921 | Lượt tải: 2
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Vận dụng eviews và spss vào mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam chi nhánh Nam Sài Gòn, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU
Chương này sẽ trình bày về lý do đề tài nghiên cứu được thực hiện, xác định mục tiêu, đối tượng và phương pháp làm cơ sở cho toàn bộ quá trình nghiên cứu của đề tài.
Lý do chọn đề tài
Việt Nam có trên 84 triệu dân, với đa số là ở độ tuổi trẻ, có thu nhập, phong cách sống hiện đại và có nhu cầu mua sắm lớn. Xu hướng tiêu dùng trước, trả sau tăng nhanh, nhất là ở 2 thành phố lớn Hà Nội và Hồ Chí Minh. Chính vì thế, các sản phẩm tín dụng bán lẻ của các ngân hàng được triển khai trong thời gian gần đây dù còn mới mẻ nhưng đều được khách hàng rất quan tâm và thu được không ít thành công. Đây là thị trường tiềm năng rất lớn nên sự cạnh tranh giữa các ngân hàng rất gay gắt. Để có thể rút ngắn quá trình xét duyệt cho vay, đồng thời hạn chế rủi ro cho ngân hàng, tăng sức cạnh tranh trong ngành, đề tài mong muốn xây dựng mô hình đánh giá xếp hạng tín dụng phù hợp với thực tế, giảm bớt rủi ro do tính chủ quan của chuyên viên tín dụng trong việc ta quyết định cho vay, đưa ra thêm một phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng mới cho những người quan tâm tham khảo.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Tìm hiểu các phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân trên thế giới.
Tìm hiểu hệ thống đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam Chi nhánh Nam Sài Gòn.
Ứng dụng mô hình Logit trong việc đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân, đề xuất mô hình phù hợp.
Tìm ra ảnh hưởng biên của các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
Đối tượng
Đối tượng nghiên cứu là hệ thống XHTD cá nhân. Đối tượng khảo sát chính là những KH vay vốn của BIDV.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ tháng 10/2008 đến tháng 02/2010 về thông tin của 137 KH sử dụng thẻ tín dụng NH. Sau khi lấy bộ dữ liệu về thì dữ liệu sẽ được mã hóa rồi sử dụng phần mềm Eviews sử dụng thống kê mô tả,chạy mô hình Logit để phân tích dữ liệu.
Ý nghĩa của đề tài
Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các tổ chức tài chính, và các cá nhân liên quan, đặc biệt là BIDV trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý rủi ro của mình.
Kết cấu của đề tài
Ngoài phần kết luận và các danh mục, phụ lục kèm theo, đề tài gồm 4 chương:
- Chương 1: Tổng quan,
- Chương 2: Cơ sở lý thuyết, Kinh nghiệm trên thế giới và thực tiễn XHTD ở Việt Nam.
- Chương 3:, Phân tích, giới thiệu về việc lựa chọn biến, trình bày về mô hình Logit.
- Chương 4: Hồi quy mô hình Logit với các biến được chọn, đề xuất mô hình XHTDCN.
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG
Chương này sẽ đem lại những hiểu biết cơ bản về quá trình hình thành và phát triển của việc xếp hạng tín dụng. Từ những kinh nghiệm thu thập lại trong quá trình làm việc nhiều năm của các cán bộ tín dụng để hình thành nên các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng,
Ngoài ra, chương này còn cung cấp các nghiên cứu trước đây về việc xếp loại các chỉ tiêu ảnh hưởng lên khả năng trả nợ của khách hàng, cũng như phương pháp xếp hạng tín dụng bằng mô hình hồi quy Logit.
Tổng quan về xếp hạng tín dụng
Lịch sử ra đời và phát triển
Mô hình định mức tín nhiệm thể nhân ra đời cách đây hơn 50 năm. Theo các mô hình này các cá nhân có nhu cầu thế chấp mua nhà, vay trả chậm dùng thẻ tín dụng sẽ được đánh giá và lượng hóa khả năng thanh toán của cá nhận đó bằng thang điểm tín dụng. Mức điểm thu được cho biết mức độ rủi ro tương đối của khả năng thanh toán và khả năng gây thiệt hại của khách hàng đối với người cho vay. Mức điểm dựa trên thông tin có được từ các báo cáo về quá trình sử dụng khoản tín dụng của khách hang, đồng thời so sánh với những khách hàng tương tự.
Các khái niệm về xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng (credit ratings) là thuật ngữ do Moody đưa ra năm 1909 trong cuốn “Cẩm nang chứng khoán đường sắt”, khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp hạng tín dụng đầu tiên cho 1500 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký hiệu gồm 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt từ (AAA) đến (C).
Hiện nay, những ký hiệu này trở thành chuẩn mực quốc tế. Ở Việt Nam thuật ngữ xếp hạng tín dụng đang tồn tại nhiều tên gọi như: xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng doanh nghiệp, định dạng tín dụng, xếp hạng KH. Trong đề tài này tác giả dùng thuật ngữ “xếp hạng tín dụng” (XHTD).
Khái niệm về XHTD có thể được khái quát một cách đơn giản như sau XHTD có nghĩa là việc phân loại, sắp xếp một đối tượng vào các nhóm KH trên cơ sở đo lường rủi ro tín dụng.
Hệ thống XHTD dùng để đánh giá mức độ tín nhiệm đối với trách nhiệm tài chính của cả 2 nhóm KH doanh nghiệp và KH cá nhân (thể nhân). Trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả tập trung phân tích và nghiên cứu hệ thống XHTD dành cho nhóm KH cá nhân.
Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng cá nhân
Thứ nhất, tính chính xác: cung cấp mức độ rủi ro cho người cho vay, tùy thuộc vào mức độ chấp nhận rủi ro của người cho vay mà ra quyết định cho vay hay không.
Thứ hai, tốc độ, hiệu quả và chi phí: mô hình xếp hạng tín dụng được hoàn thiện và được mã hóa thành những phần mềm chuyên biệt đã làm cho việc ra quyết định cho vay diễn ra nhanh hơn dẫn đến giảm chi phí khi xem xét cũng như ra quyết định cho vay.
Thứ ba, sự công bằng: mô hình xếp hạng tín dụng cho kết quả một cách công bằng hơn là việc ra quyết định phán xét cá nhân của người cho vay (loại bỏ hoàn toàn các yếu tố về giới tính, tôn giáo, quốc tịch…).
Thứ tư, mức độ tin cậy: mô hình xếp hạng tín dụng FICO đã được kiểm định và cho thấy rằng việc sử dụng mô hình xếp hạng tín dụng tạo ra sự công bằng, đáng tin cậy đồng thời giảm thiểu rủi ro tín dụng hơn là việc ra quyết định độc lập của người cho vay.
Thứ năm, tính kiên định: mô hình được mã hóa với một số biến nhất định, chỉ đưa ra một kết quả duy nhất, với người cho vay khi xem xét ra quyết định cho vay lại bị ảnh hưởng của nhiều yếu tố xung quanh dẫn đến việc ra quyết định sai.
Một số nghiên cứu và kinh nghiệm xếp hạng tín nhiệm thể nhân trên thực tế
Tình huống nghiên cứu của Vương Quân Hoàng
Tác giả thực hiện hồi quy nhị phân Logistic trên tập mẫu thu thập được với các biến cho vào mô hình như sau:
Bảng 2.1: Các đặc trưng của khách hàng
Ký hiệu
Ý nghĩa
X01
Tuổi tác
X02
Trình độ học vấn
X03
Loại hình công việc
X04
Thời gian công việc
X05
Mức thu nhập hàng tháng
X06
Tình trạng hôn nhân
X07
Nơi cư trú
X08
Thời gian cư trú
X09
Số người sống phụ thuộc
X10
Phương tiện đi lại
X11
Phương tiện thông tin
X12
Chênh lệch giữa thu nhập và chi tiêu
X13
Giá trị tài sản khách hàng
X14
Giá trị các khoản nợ
X15
Quan hệ với Techcombank
X16
Uy tín trong giao dịch
Nguồn: Vương Quân Hoàng, 2006, Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân
Dạng mô hình hồi quy Logit:
Trong đó là xác suất của quan sát x
Mô hình hồi quy Logit có các hệ số hồi quy như sau:
= -1.238151X1 - 0.591102X2 - 1.371960X3 + 3.240103X5 - 1.833702X6 - 8.070600X7 - 5.336831X8 - 1.091686X9 - 1.508460X10 - 18.28262X11 +5.670182X12+ 3.595030X13 - 0930329X14 - 1.482391X15
Trong đó X4 và X16 là những biến không có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mô hình.
Dựa vàp tập mẫu gồm 1727 quan sát tác giả đã đưa ra mô hình hồi quy Logit như trên với việc dự đoán chinh xác rất cao 99.25%.
Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO
Fair Isaac Corp đã xây dựng mô hình điểm số tín dụng FICO thấp nhất là 300 và cao nhất là 850 áp dụng cho cá nhân dựa vào tỷ trọng của 5 chỉ số phân tích dưới đây.
Bảng 3.11 : Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm số tín dụng FICO.
Tỷ trọng
Tiêu chí đánh giá
35%
Lịch sử trả nợ (Payment history) : Thời gian trễ hạn càng dài và số tiền trễ hạn càng cao thì điểm số tín dụng càng thấp.
30%
Dư nợ tại các tổ chức tín dụng (Amounts owed) : Nợ quá nhiều so với mức cho phép đặc biệt là đối với thẻ tín dụng sẽ làm giảm điểm số tín dụng.
15%
Độ dài của lịch sử tín dụng (Length of credit history) : Thông tin càng nhiều năm càng đáng tin cậy và điểm số tín dụng sẽ càng cao.
10%
Số lần vay nợ mới (New credit) : Vay nợ thường xuyên bị xem là dấu hiệu có khó khăn về tài chính nên điểm số tín dụng càng thấp.
10%
Các loại tín dụng được sử dụng (Types of credit used) : Các loại nợ khác nhau sẽ được tính điểm số tín dụng khác nhau.
(Nguồn
Mô hình điểm số tín dụng FICO được áp dụng rộng rãi tại. Theo mô hình của FICO thì người có điểm số tín dụng ở mức 700 được xem là tốt, đối với cá nhân có điểm số tín dụng thấp hơn 620 sẽ có thể bị ngân hàng e ngại khi xét cho vay.
GIỚI THIỆU BIDV CHI NHÁNH NAM SÀI GÒN
Tư cách pháp lý, nội dung và phạm vi hoạt động
Tư cách pháp lý
Tên tiếng Việt: CHI NHÁNH NGÂN HÀNG ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN NAM SÀI GÒN
( Tên giao dịch quốc tế bằng tiếng Anh :
Bank for Investerment and Development of Vietnam, South Saigon Branch
( Viết tắt bằng tiếng Anh : BIDV, South Saigon Branch
Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Nam Sài Gòn là chi nhánh cấp 1 trực thuộc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam, là đại diện pháp nhân của NHĐT&PT VN, có con dấu, có bảng tổng kết tài sản, có nhiệm vụ thực hiện các hoạt động của NHĐT&PT VN theo ủy quyền của Tổng giám đốc NHĐT&PT VN, là đơn vị hạch toán phụ thuộc trong hệ thống NHĐT&PT VN. Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Nam Sài Gòn được thành lập theo Quyết định của Hội đồng quản trị NHĐT&PT VN trên cơ sở chấp thuận của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước.
Lựa chọn địa điểm
Qua khảo sát, Sở giao dịch II đã lựa chọn điểm đặt trụ sở của Chi nhánh Nam Sài Gòn tại số 01 Đinh Lễ - Quận 4 – TP HCM với diện tích: 1.000m2.
Nội dung hoạt động
Huy động vốn
Huy động vốn dài hạn, trung hạn, ngắn hạn bằng Đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ từ mọi nguồn vốn trong nước dưới các hình thức:
Nhận tiền gửi tiết kiệm không kỳ hạn và có kỳ hạn, tiền gửi thanh toán của các tổ chức và dân cư ;
Thực hiện các hình thức huy động vốn khác;
Phát hành chứng chỉ tiền gửi, kỳ phiếu, trái phiếu khi được Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao.
Nghiệp vụ tín dụng
Cho vay dài hạn, trung hạn và ngắn hạn bằng Đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ đối với các tổ chức, cá nhân phù hợp với quy định của Pháp luật và Quy định của Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
Chiết khấu giấy tờ có giá, thực hiện các nghiệp vụ bảo lãnh Ngân hàng.
Thực hiện các loại hình tín dụng khác khi được Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao.
Hoạt động dịch vụ
Thực hiện các nghiệp vụ thanh toán trong nước, quốc tế; dịch vụ thu và chi tiền mặt.
Thực hiện nghiệp vụ mua bán ngoại tệ; dịch vụ ngân hàng đại lý.
Thực hiện các dịch vụ thanh toán khác theo ủy quyền của Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
Các hoạt động khác:
Quản lý vốn đầu tư cho các dự án theo yêu cầu khách hàng.
Thực hiện dịch vụ giữ hộ các giấy tờ có giá và các tài sản quý của khách hàng.
Kinh doanh vàng bạc, kim khí quý, đá quý.
Các nghiệp vụ Ngân hàng đối ngoại và các nghiệp vụ khác do Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao.
Chức năng phòng Quản lý rủi ro:
Công tác quản lý tín dụng:
- Tham mưu đề xuất chính sách, biện pháp phát triển và nâng cao hoạt động tín dụng.
- Quản lý, giám sát, phân tích, đánh giá rủi ro tiềm ẩn đối với danh mục tín dụng của chi nhánh; duy trì và áp dụng hệ thống đánh giá, xếp hạng tín dụng vào việc quản lý danh mục.
- Đầu mối nghiên cứu, đề xuất trình lãnh đạo phê duyệt hạn mức, điều chỉnh hạn mức, cơ cấu, giới hạn tín dụng cho từng ngành, từng nhóm và từng khách hàng.
- Đầu mối đề xuất trình Giám đốc kế hoạch giảm nợ xấu của Chi nhánh, của khách hàng và phương án cơ cấu lại các khoản nợ vay của khách hàng theo quy định.
- Giám sát việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro; tổng hợp kết quả phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro gửi Phòng tài chính kế toán để lập cân đối kế toán theo quy định.
- Thực hiện việc xử lý nợ xấu.
Công tác quản lý rủi ro tín dụng:
- Tham mưu, đề xuất xây dựng các quy định, biện pháp quản lý rủi ro tín dụng.
- Trình lãnh đạo cấp tín dụng/bảo lãnh cho khách hàng.
- Phối hợp, hỗ trợ Phòng Quan hệ khách hàng để phát hiện, xử lý các khoản nợ có vấn đề.
- Chịu trách nhiệm hoàn toàn về việc thiết lập, vận hành, thực hiện và kiểm tra, giám sát hệ thống quản lý rủi ro của Chi nhánh.
Công tác quản lý rủi ro tác nghiệp:
- Phổ biến các văn bản quy định, quy trình về quản lý rủi ro tác nghiệp của BIDV và đề xuất, hướng dẫn các chương trình, biện pháp triển khai để phòng ngừa.
- Hướng dẫn, hỗ trợ các phòng nghiệp vụ trong Chi nhánh tự kiểm tra và phối hợp thực hiện việc đánh giá, rà soát, phát hiện rủi ro tác nghiệp ở các phòng.
Mô hình tổ chức
Chi nhánh Nam Sài Gòn được triển khai theo mô hình Chi nhánh hỗn hợp gồm 04 khối (8 Phòng /Tổ) và khối Đơn vị trực thuộc: gồm các Phòng giao dịch, Quỹ Tiết kiệm.
Hệ thống xếp hạng tín dụng của BIDV:
Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam (BIDV) xây dựng hệ thống XHTD theo nguyên tắc hạn chế tối đa ảnh hưởng chủ quan của các chỉ tiêu tài chính bằng cách thiết kế các chỉ tiêu phi tài chính, và cung cấp những hướng dẫn chi tiết cho việc đánh giá chấm điểm.
Đây là một trong những NHTM tại Việt nam đi đầu trong áp dụng phân loại nợ theo Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN.
Quy trình chấm điểm khách hàng
Bước 1: Các chỉ tiêu, điểm ban đầu, trọng số từng chỉ tiêu được trình bày trong bảng sau:
Bảng: Các chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của BIDV
Chỉ tiêu
Điểm ban đầu
Trọng số
100
75
50
25
0
Phần I: Thông tin về nhân thân
1
Tuổi
36 -55
26-35
56-60
20-25
>60 hoặc 18-20
10%
2
Trình độ học vấn
Trên đại học
Đại học
Cao đẳng
Trung học
Dưới trung học
10%
3
Tiền án, tiền sự
Không
Có
10%
4
Tình trạng cư trú
Chủ sở hữu
Nhà chung cư
Với gia đình
Thuê
Khác
10%
5
Số người ăn theo
<3 người
3 người
4 người
5 người
> 5 người
10%
6
Cơ cấu gia đình
Hạt nhân
Sống với cha mẹ
Sống cùng gia đình khác
Khác
10%
7
Bảo hiểm nhân mạng
>100 triệu
50-100 triệu
30-50 triệu
<30 triệu
10%
8
Tính chất công việc hiện tại
Quản lí, điều hành
chuyên môn
Lao động được đào tạo nghề
Lao động thời vụ
Thất nghiệp
10%
9
Thời gian làm công việc hiện tại
>7 năm
5-7 năm
3-5 năm
1-3 năm
<1năm
10%
10
Rủi ro nghề nghiệp
Thấp
Trung bình
Cao
10%
Phần II: Thông tin về khả năng trả nợ của khách hàng:
1
Thu nhập ròng ổn định hàng tháng
>10 triệu
5-10 triệu
3-5 triệu
1-3 triệu
<1 triệu
30%
2
Tỷ lệ số tiền phải trả/ thu nhập
< 30%
30-45%
45-60%
60-75%
>75%
30%
3
Tình hình trả nợ gốc và lãi
Luôn trả nợ đúng hạn
Đã bị gia hạn nợ, hiện trả nợ tốt
Đã có nợ quá hạn/ Khách hàng mới
Đã có nợ quá hạn, khả năng trả nợ không ổn định
Hiện đang có nợ quá hạn
20%
4
Các dịch vụ sử dụng
Tiền gửi và các dịch vụ khác
Chỉ sử dụng dịch vụ thanh toán
Không sử dụng
15%
Nguồn: Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam
Bước 2: Căn cứ vào tổng điểm đạt được đã nhân với trọng số để xếp hạng khách hàng cá nhân theo mười mức giảm dần từ AAA đến D. Với mỗi mức xếp hạng sẽ có cách đánh giá rủi ro tương ứng.
Bảng: Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của BIDV
Điểm
Xếp hạng
Đánh giá xếp hạng
95 – 100
AAA
Rủi ro thấp
90 – 94
AA
85 - 89
A
80 – 84
BBB
Rủi ro trung bình
70 – 79
BB
60 – 69
B
50 – 59
CCC
Rủi ro cao
40 – 49
CC
35 – 39
C
< 35
D
(Nguồn : Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Bước 3: Việc đánh giá tài sản đảm bảo cũng được chấm điểm theo ba chỉ tiêu là loại tài sản, tỷ suất giữa giá trị tài sản so với khoản vay, rủi ro gảm giá trị tài sản đảm bảo:
Bảng: Các chỉ tiêu chấm điểm tài sản đảm bảo của BIDV
Chỉ tiêu
Điểm
100
75
50
25
0
1
Loại tài sản
đảm bảo
Tài khoản tiền gửi, giấy tờ có giá do Chính phủ hoặc BIDV phát hành
Giấy tờ có giá do tổ chức phát hành (trừ cổ phiếu)
Bất động sản (nhà ở)
Bất động sản (không phải nhà ở), động sản,
cổ phiếu
Không có tài sản đảm bảo
2
Giá trị tài sản đảm bảo/ Tổng nợ vay
> 200%
150 – 200%
100 – 150%
70 – 100%
< 70%
3
Rủi ro giảm giá tài sản đảm bảo trong 2 năm
gần đây
0% hoặc có xu hướng tăng
1 – 10%
10 – 30%
30 – 50%
> 50%
(Nguồn : Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Bước 4: Căn cứ vào tổng điểm đã chấm cho tài sản đảm bảo để xếp loại A, B, C:
Bảng: Hệ thống ký hiệu đánh giá tài sản đảm bảo của BIDV
Điểm
Mức xếp loại
Đánh giá tài sản đảm bảo
225-300
A
Mạnh
75-224
B
Trung bình
<75
C
Thấp
(Nguồn: Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Mô hình xếp hạng khoản vay cá nhân trong hệ thống XHTD của BIDV là một ma trận kết hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh giá tài sản đảm bảo:
Bảng: Ma trận kết hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh giá tài sản đảm bảo của BIDV
Đánh giá TSĐB XHTD
A
B
C
AAA
Xuất sắc
Tốt
Trung bình
AA
A
BBB
Tốt
Trung bình
Trung bình/ Từ chối
BB
B
CCC
Trung bình/ Từ chối
Từ chối
CC
C
D
(Nguồn : Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Chương 3
Khung phân tích
Chương này sẽ trình bày các bước trong quá trình hình thành mô hình nghiên cứu xếp hạng tín dụng cá nhân. Thứ nhất, trình bày về nguồn dữ liệu nghiên cứu, cách thức sẽ thực hiện phân tích. Thứ hai, là việc lựa chọn biến trong quá trình phân tích, ý nghĩa thực tế của các biến này ra sao. Thứ ba, trình bày lý thuyết về mô hình được sử dụng nghiên cứu trong đề tài này.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng bộ dữ liệu gồm 52 mẫu quan sát là những khách hàng cá nhân của BIDV từ năm 2007 đến năm 2009 để tiến hành nghiên cứu. Sử dụng SPSS làm sạch dữ liệu, sử dụng thống kê mô tả dữ liệu để có cái nhìn tổng quát về những thông tin đặc trưng về khách hàng thu thập được. Sau khi lựa chọn biến thích hợp, tiến hành sử dụng phần mềm Eviews để hồi quy các biến theo mô hình Logit để tìm ra tác động biên của từng yếu tố riêng biệt của khách hàng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ như thế nào.
Lựa chọn biến cho mô hình
Các biến được lựa chọn như sau:
Biến phụ thuộc
Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc (Y) được lựa chọn như sau:
Yi = 1 nếu KH có khả năng đảm bảo trả nợ.
Yi = 0 nếu KH không có khả năng trả được toàn bộ nợ cho NH.
Biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu
STT
Chỉ tiêu
Thang đo
Giả thiết
Ký hiệu
1
Giới tính
1: Nam – 0: Nữ
+/-
X1
2
Tuổi
Tuổi
-
X2
3
Trình độ đại học (ĐH)
1: Từ ĐH trở lên –
0: Dưới ĐH
+
X3
4
Tiền án
1: Có – 0: Không
-
X4
5
Bảo hiểm nhân mạng
1: Có – 0: Không
+
X5
6
Tình trạng cư trú
Sở hữu nhà
1: Có – 0: Không
+
X6
Thuê nhà
1: Có – 0: Không
-
X7
7
Tình trạng hôn nhân
1: Có gia đình –
0:Độc thân
-
X8
8
Số người phụ thuộc
Người
-
X9
9
Chức vụ công việc
Lãnh đạo
1: Có – 0: Không
+
X10
Trưởng bộ phận
1: Có – 0: Không
+
X11
Nhân viên
1: Có – 0: Không
-
X12
10
Rủi ro nghề nghiệp
1: Có – 0: Không
-
X13
11
Thời gia
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- detaifix.doc
- mucluc.docx