Luận Văn Thạc Sĩ Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Trả Nợ Vay Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Tnhh Mtv Shinhan Việt Nam – Chi Nhánh Hồ Chí Minh đã chia sẻ đến cho các bạn nguồn tài liệu hoàn toàn hữu ích đáng để xem và theo dõi. Nếu các bạn muốn tải bài mẫu này vui lòng nhắn tin ngay qua zalo/telegram : 0932.091.562 để được hỗ trợ tải nhé.

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
VÕ THỊ NHẬT VI
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ
NỢ VAY CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN
HÀNG TNHH MTV SHINHAN VIỆT NAM – CHI
NHÁNH HỒ CHÍ MINH
Tham khảo thêm tài liệu tại Luanvanpanda.com
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận,Báo Cáo
Khoá Luận, Luận Văn
ZALO/TELEGRAM HỖ TRỢ 0932.091.562
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2022

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM
VÕ THỊ NHẬT VI
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ
NỢ VAY CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN
HÀNG TNHH MTV SHINHAN VIỆT NAM – CHI
NHÁNH TP. HỒ CHÍ MINH
Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
(Hướng ứng dụng)
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. PHẠM THỊ ANH THƯ
Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2022

3. LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn Thạc sĩ kinh tế “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt
Nam – Chi nhánh Thành Phố Hồ Chí Minh” là kết quả nghiên cứu của cá nhân tôi,
được thực hiện trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn dưới sự hướng dẫn khoa
học của TS. Phạm Thị Anh Thư.
Các thông tin, số liệu sử dụng trong luận văn này là trung thực. Kết quả này
chưa được công bố trong các công trình nghiên cứu khác.
TP. Hồ Chí Minh, ngày… tháng… năm 2019
Tác giả
Võ Thị Nhật Vi

4. MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG
DANH MỤC BIỂU ĐỒ
TÓM TẮT
ABSTRACT
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ............................................1
1.1. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu ...............................................................1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu......................................................................................2
1.3. Câu hỏi nghiên cứu........................................................................................3
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................3
1.5. Phương pháp nghiên cứu...............................................................................3
1.6. Ý nghĩa của đề tài ..........................................................................................3
1.7. Kết cấu của luận văn......................................................................................4
Tóm tắt chương 1 ......................................................................................................5
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH
HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI .............................6
2.1. Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.....................................6
2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân ...............8
2.3. Mô hình nghiên cứu khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.......................13
2.3.1. Một số mô hình tiêu biểu được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ
KHCN.................................................................................................................13
2.3.2. Tổng quan về mô hình Logit ....................................................................17
2.4. Lược khảo một số nghiên cứu trước đây có liên quan đến vấn đề nghiên
cứu 19
2.4.1. Nghiên cứu của Norhaziah Nawai và Mohd Noor Shariff (2012)........19
2.4.2. Nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013).20

5. 2.4.3. Nghiên cứu của Hussain Ali Bekhet và Shorouq Fathi Kamel Eletter
(2014) 20
2.4.4. Nghiên cứu của Đinh Thị Huyền Thanh và Stefanie Kleimeier (2007)...
...............................................................................................................21
2.4.5. Nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017)...................................................21
2.5. Dấu hiệu cần thiết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
của khách hàng cá nhân tại SHBVN- CN TP. HCM.............................................22
Tóm tắt chương 2 ....................................................................................................24
CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG
CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN – CN TP.HCM................................25
3.1. Giới thiệu Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam.................................25
3.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt
Nam 25
3.1.2. Đôi nét về Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP.
Hồ Chí Minh.......................................................................................................26
3.2. Thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Shinhan –
Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh..................................................................................28
3.3. Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại SHBVN –
Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh..................................................................................32
3.3.1. Thông tin để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN ..................................32
3.3.2. Các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng ...................32
3.3.3. Nhận xét về phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng ......34
Tóm tắt chương 3 ....................................................................................................36
CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .....37
4.1. Mô hình nghiên cứu........................................................................................37
4.1.1. Lý do lựa chọn mô hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách
hàng cá nhân tại SHBVN- CN TP.Hồ Chí Minh ...............................................37
4.1.2. Xác định các biến .....................................................................................38
4.2. Thu thập và xử lý dữ liệu................................................................................46
4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu.........................................................................51

6. 4.3.1. Kết quả hồi quy ........................................................................................51
4.3.2. Giải thích ý nghĩa kết quả hồi quy ...........................................................54
Tóm tắt chương 4 ....................................................................................................56
CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY CỦA
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN- CN TP.HCM ....57
5.1. Giải pháp tăng cường nhận diện khả năng trả nợ vay của KHCN tại Ngân
hàng Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM ....................................................57
5.2. Đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng KHCN tại Ngân
hàng Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM ....................................................60
5.3. Đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng KHCN đối với
Ngân hàng Shinhan Việt Nam ...............................................................................63
Tóm tắt chương 5 ....................................................................................................65
KẾT LUẬN ..............................................................................................................66
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

7. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ tiếng Việt Chữ viết đầy đủ tiếng Anh
ANZ
Ngân hàng Australia và New
Zealand
Australia and New Zealand Bank
CIC Trung tâm thông tin tín dụng Credit Information Center
CSS Hệ thống chấm điểm tín dụng Credit Scoring System
CN Chi nhánh
IMF Quỹ tiền tệ Quốc tế International Monetary Fund
KHCN Khách hàng cá nhân
LO Nhân viên tín dụng Loan Officer
NHTM Ngân hàng thương mại
NHNN Ngân hàng Nhà nước
RM Nhân viên kinh doanh Relationship Manager
SBV
Ngân hàng Nhà nước Việt
Nam
State Bank of Vietnam
SHBVN Ngân hàng Shinhan Việt Nam
TCTD Tổ chức tín dụng
TMCP Thương mại cổ phần
TNHH MTV
Trách nhiệm hữu hạn một
thành viên
TP. HCM Thành phố Hồ Chí Minh
TSBĐ Tài sản bảo đảm
XHTD Xếp hạng tín dụng

8. DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG
TT
Số thứ tự
bảng
Tên bảng Trang
1 3.1
Dư nợ cho vay khách hàng cá nhân theo mục đích
vay
28
2 3.2 Kết quả phân loại nợ cho vay 30
3 3.3
Cơ cấu nợ quá hạn (từ nhóm 2 – nhóm 5) chia theo
sản phẩm cho vay
31
4 4.1
Bảng tóm tắt các biến độc lập được sử dụng trong
mô hình
44 – 45
5 4.2
Bảng phân tích mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ
của KHCN
46
6 4.3 Bảng phân tích mẫu dữ liệu theo giới tính 47
7 4.4
Bảng phân tích mẫu dữ liệu theo tình trạng hôn
nhân
47
8 4.5 Bảng phân tích mẫu dữ liệu theo trình độ học vấn 47
9 4.6 Thống kê mô tả các yếu tố khách hàng phân tích 48
10 4.7
Thống kê loại tài sản đảm bảo khách hàng phân
tích
50
11 4.8
Thống kê tiền sử tín dụng của khách hàng phân
tích
50
12 4.9
Kết quả chạy mô hình Logit đo lường khả năng trả
nợ của KHCN với 14 biến
51
13 4.10
Kết quả chạy mô hình Logit đo lường khả năng trả
nợ của KHCN với 5 biến
52
14 4.11 Kiểm định Omnibus của mô hình 5 biến 53
15 4.12 Kiểm định độ phù hợp của mô hình với 5 biến 53
16 4.13 Kiểm định độ chính xác của mô hình 5 biến 53

9. DANH MỤC BIỂU ĐỒ
TT
Số thứ tự
biểu đồ
Tên biểu đồ Trang
1 2.1
Hệ thống hóa các mô hình đánh giá khả năng trả
nợ của khách hàng
14

10. CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY CỦA
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TNHH MTV SHINHAN
VIỆT NAM – CHI NHÁNH HỒ CHÍ MINH
TÓM TẮT
Tăng trưởng tín dụng thường kéo theo chất lượng tín dụng giảm sút, số lượng
khách hàng quá hạn tăng lên. Nếu chỉ chú trọng vào việc xử lý nợ xấu mà không
tìm ra những giải pháp để nâng cao chất lượng tín dụng thì hoạt động cho vay của
ngân hàng cũng không an toàn và hiệu quả. Đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TNHH MTV
Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh” được thực hiện thông qua việc
thu thập dữ liệu của 300 mẫu khách hàng đang có dư nợ tín dụng tại Ngân hàng
Shinhan chi nhánh TP. Hồ Chí Minh. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy
Logit, được thực hiện bằng phần mềm SPSS để tìm ra được các yếu tố ảnh hưởng
đến khả năng trả nợ, cũng như đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến
khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Shinhan– Chi nhánh TP. Hồ
Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố bao gồm trình độ học vấn, thời
gian làm việc, sở hữu nhà có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ vay của khách
hàng cá nhân. Ngược lại, các yếu tố bao gồm số lượng người phụ thuộc, tiền sử tín
dụng quá hạn có mối quan hệ tiêu cực với khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đã đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao khả năng
trả nợ vay của khách hàng cá nhân và nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng cá
nhân tại Ngân hàng Shinhan.
Từ khóa: Khách hàng cá nhân, khả năng trả nợ vay, Ngân hàng Shinhan

11. FACTORS AFFECTING THE LOAN REPAYMENT POSSIBILITY OF
INDIVIDUAL CUSTOMERS AT SHINHANBAN - HO CHI MINH BRANCH
ABSTRACT
Credit growth often leads to a decline in credit quality, an increase in the number of
overdue customers. If only focus on dealing with bad debts but not find solutions to
improve credit quality, the bank's lending activities are also unsafe and inefficient.
Research topic "Factors affecting the loan repayment possibility of individual
customers at Shinhan Bank Vietnam Ltd. - Ho Chi Minh City Branch” was made
through the data collection of 300 samples of customers with outstanding credit at
Shinhan Bank, HCMC branch. The study uses the Logit regression model,
conducted by SPSS software to find out the factors that affect the loan repayment
possibility, as well as measure the impact of such factors on loan repayment
possibility of individual customers at Shinhan Bank - Ho Chi Minh City Branch.
Research results show that factors including education level, working time, home
ownership have a positive influence on the timely repayment possibility of
individual customers. In contrast, factors including the number of dependents, past-
due credit history have a negative relationship with the timely repayment possibility
of individual customers. From the research results, the author has proposed a
number of solutions to enhance the possibility of timely repayment of individual
customers and improve the quality of personal credit appraisal at Shinhan Bank.
Keywords: Individual customers, loan repayment possibility, Shinhanbank

12. 1
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
1.1. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu
Từ cuối năm 2008, cuộc khủng khoảng tài chính tại Mỹ và suy thoái kinh tế
toàn cầu đã ảnh hưởng đến kinh tế Việt Nam. Các hoạt động sản xuất kinh doanh
của doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn, năng lực tài chính giảm sút ảnh hưởng đến
hoạt động cho vay của ngân hàng. Tuy nhiên những năm gần đây, nền kinh tế Việt
Nam ngày càng hội nhập sâu với nền kinh tế thế giới, các lĩnh vực kinh tế đều bước
vào giai đoạn phát triển nhanh chóng với sự cạnh tranh gay gắt và ngành ngân hàng
không phải là ngoại lệ. Hiện nay, không chỉ có các ngân hàng thương mại cổ phần
cạnh tranh với nhau, các ngân hàng còn cạnh tranh với những công ty tài chính tiêu
dùng và đặc biệt hơn là ngành ngân hàng cũng đang chịu áp lực cạnh tranh mạnh do
có sự tham gia nhiều và sâu hơn của các công ty công nghệ tài chính (Fintech). Bên
cạnh việc chú trọng kinh doanh mảng khách hàng doanh nghiệp, hầu hết các ngân
hàng thương mại cổ phần trong nước và ngân hàng nước ngoài đều đã và đang tập
trung phát triển mảng thị trường bán lẻ bởi dân số Việt Nam ngày càng đông và nhu
cầu sử dụng các sản phẩm như vay mua nhà, mua xe, chi tiêu qua thẻ tín dụng, vay
tiêu dùng,… ngày càng nhiều, góp phần đem lại lợi nhuận đáng kể cho ngân hàng.
Trước đây, Ngân hàng Shinhan được thành lập tại Việt Nam nhằm mục tiêu
phục vụ chủ yếu cho các khách hàng là doanh nghiệp và cá nhân Hàn Quốc. Tuy
nhiên những năm trở lại đây, Ngân hàng Shinhan Việt Nam đã tăng tốc chạy đua để
chiếm lĩnh thị phần phân khúc khách hàng cá nhân đầy tiềm năng ở Việt Nam và
thành công hơn nữa vào ngày 18 tháng 12 năm 2017, Ngân hàng Shinhan đã chính
thức mua lại mảng bán lẻ của Ngân hàng TNHH MTV ANZ. Sự tăng trưởng tín
dụng nhanh thì cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro, chất lượng tín dụng suy giảm dẫn đến gia
tăng nợ xấu cho ngân hàng. Tốc độ tăng trưởng tín dụng càng cao trong ngân hàng
thường đi kèm các tiêu chuẩn cho vay thấp hơn và kéo theo tỷ lệ nợ xấu càng cao
(Jin và cộng sự, 2018). Nợ xấu ảnh hưởng đến bản thân ngân hàng nói riêng và cho
ngành ngân hàng nói chung. Ngân hàng nhà nước đã sử dụng nhiều biện pháp để
kiểm soát và quản lý tình hình nợ xấu. Tuy nhiên nếu chỉ chú trọng đến xử lý nợ
xấu mà không tìm ra những giải pháp để nâng cao chất lượng tín dụng thì sẽ không

13. 2
giải quyết triệt để nợ xấu. Có rất nhiều nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng, từ
nguyên nhân bên ngoài đến nguyên nhân bản thân nội tại của ngân hàng, trong đó
có nguyên nhân từ phía khách hàng. “Khi một tổ chức cho vay có hiểu biết đúng
đắn về các cơ chế để xác định khả năng trả nợ khoản vay thì đó là điều vô giá. Biết
được các yếu tố quyết định trả nợ chính, thì tổ chức có thể xác định được người vay
có rủi ro vỡ nợ cao, do đó sẽ phân bổ các khoản vay hiệu quả hơn, cuối cùng làm
tăng tỷ lệ trả nợ vay. Một tỷ lệ trả nợ cao hơn có thể đổi lại lợi nhuận cho cả tổ chức
cho vay và người đi vay. Như vậy khi một tổ chức có tỷ lệ trả nợ cao có thể giảm lãi
suất cho vay, đó là việc giảm chi phí tài chính trong tín dụng có thể sẽ làm tăng khả
năng tiếp cận vốn cho người vay. Hiểu rõ vấn đề này cùng với các nhân tố khác ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ của người đi vay, có thể đóng góp cho sự phát triển của
tổ chức tín dụng”. (Mirpourian và cộng sự, 2016). Theo Nawai & Shariff (2012)
cho rằng “Khả năng trả nợ rất quan trọng để đảm bảo cho một tổ chức được hoạt
động bền vững”.
Từ những cơ sở trên ta có thể thấy được tầm quan trọng của việc đánh giá
khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân trong hoạt động chính của ngân hàng. Hiện
tại chưa có nghiên cứu nào thực hiện về đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá
nhân tại Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh.
Do vậy việc nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách
hàng cá nhân và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố là rất cần thiết để ngân
hàng Shinhan – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh đạt được mục tiêu phát triển tín dụng
an toàn, hiệu quả. Xuất phát từ yêu cầu thực tế này, học viên chọn đề tài “Các yếu
tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng
TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh”
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát: Nhận diện và đánh giá tác động của các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân từ đó đề ra giải pháp để
giúp cho hoạt động cho vay tại chi nhánh an toàn và hiệu quả hơn.
Mục tiêu cụ thể:

14. 3
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá
nhân.
- Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ vay của
khách hàng cá nhân tại SHBVN – CN TP. HCM.
- Đề xuất các giải pháp góp phần nâng cao khả năng trả nợ vay của khách
hàng cá nhân cũng như nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng cá nhân tại
SHBVN – CN TP. HCM.
1.3. Câu hỏi nghiên cứu:
- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân?
- Mức độ tác động của từng nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá
nhân như thế nào?
- Làm thế nào để nâng cao khả năng trả năng trả nợ vay của khách hàng cá
nhân và nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng cá nhân tại SHBVN – TP. HCM?
1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu của đề tài là khả năng trả nợ vay của khách hàng cá
nhân tại SHBVN – CN TP. Hồ Chí Minh.
- Phạm vi nghiên cứu:
+ Về mặt không gian: Phạm vi nghiên cứu của đề tài được thực hiện tại
SHBVN – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh
+ Về mặt thời gian: Số liệu nghiên cứu định lượng là số liệu sơ cấp, được thu
thập từ hồ sơ vay của 300 khách hàng cá nhân tại SHBVN – Chi nhánh TP. Hồ Chí
Minh trong giai đoạn 3 năm, từ năm 2016 đến năm 2018.
1.5. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu định lượng: sử dụng mô hình hồi quy Logit, được
thực hiện bằng phần mềm SPSS để kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng
trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại SHBVN – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh với
300 mẫu hồ sơ vay cá nhân được chọn ngẫu nhiên từ dữ liệu tín dụng của chi nhánh.
1.6. Ý nghĩa của đề tài
Bài nghiên cứu xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
của khách hàng cá nhân trên cơ sở tổng hợp các nghiên cứu trước đây, qua đó đưa

15. 4
ra bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách
hàng cá nhân. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu thu được, tác giả đề xuất các giải pháp
để nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, cũng như cách nhìn nhận đánh
giá khả năng không trả được nợ của khách hàng, từ đó làm cơ sở lý thuyết để ban
giám đốc chi nhánh và phòng chính chính sách tín dụng cá nhân của Ngân hàng
Shinhan Việt Nam đưa ra chính sách, quy định trong công tác thẩm định khách
hàng vay và quy trình tín dụng cũng như những cải cách về mặt vận hành, quản lý
nhân sự qua đó có thể quản trị rủi ro tín dụng tốt hơn trong hoạt động cấp tín dụng,
góp phần làm tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh và đảm bảo an toàn cho SHBVN
- Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh nói riêng và toàn hệ thống Ngân hàng Shinhan Việt
Nam nói chung.
1.7. Kết cấu của luận văn
Luận văn bao gồm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Chương 3: Thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân
hàng Shinhan – CN TP. HCM
Chương 4: Phương pháp, dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Chương 5: Giải pháp nâng cao khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân
tại Ngân hàng Shinhan– CN TP. HCM

16. 5
Tóm tắt chương 1
Chương 1 đã khái quát được tầm quan trọng và sự cần thiết của việc thực
hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá
nhân, qua đó ảnh hưởng đến hoạt động tín dụng và sự ổn định của ngân hàng. Ngoài
ra trong Chương 1 cũng đã trình bày về mục tiêu tổng quát, mục tiêu cụ thể, câu hỏi
và phương pháp nghiên cứu để tạo tiền đề cho việc đánh giá khả năng trả nợ của
khách hàng cá nhân và sử dụng mô hình hồi quy Logit trong việc kiểm định lại các
yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại SHBVN- Chi
nhánh TP. Hồ Chí Minh.

17. 6
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH
HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.1. Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Theo Nguyễn Minh Kiều (2009) thì “Tín dụng cá nhân là hình thức tín dụng
mà trong đó NHTM đóng vai trò là người chuyển nhượng quyền sử dụng vốn của
mình cho khách hàng cá nhân hoặc hộ gia đình sử dụng trong một thời gian nhất
định phải hoàn trả cả gốc và lãi”. Trong phạm vi của luận văn này, đối tượng khách
hàng cá nhân bao gồm cá nhân và hộ gia đình có giấy chứng nhận hộ kinh doanh cá
thể. Nhu cầu vay vốn của cá nhân, hộ gia đình chủ yếu là nhu cầu về mua nhà, sửa
chữa nhà, mua sắm vật dụng gia đình, nhu cầu tiêu dùng.
Trước khi xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách
hàng cá nhân, ta cần hiểu rõ khái niệm về khả năng trả nợ của khách hàng là gì.
Thực tế cho đến nay vẫn chưa có khái niệm thống nhất nào về khả năng trả nợ của
khách hàng mà chỉ có nêu ra những dấu hiệu về việc khách hàng có khả năng trả nợ
hay không. Căn cứ theo tài liệu của Basel Committee on Banking Supervision
(2006) Ủy ban Basel cũng định nghĩa tình trạng “không có khả năng trả nợ -
default” phát sinh khi một hoặc tất cả các điều kiện sau đây xảy ra:
- Khách hàng không có khả năng thực hiện đầy đủ nghĩa vụ tài chính khi chưa
đến hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng xử lý tài sản (nếu có).
- Khách hàng có nợ quá hạn trên 90 ngày đối với các khoản vay bất kỳ tại các
tổ chức tín dụng.
Với những quan điểm trên thì quan điểm về nợ xấu theo học viên cũng phải
được tiếp cận dựa vào khả năng trả nợ của khách hàng. Có nghĩa là một khoản cho
vay trong hạn, hoặc thậm chí mới cho vay, nhưng có các dấu hiệu chứng tỏ rằng khả
năng trả nợ của khoản vay là đáng nghi ngờ thì cũng có thể coi là một khoản nợ
xấu. Như vậy một lần nữa khẳng định rằng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
liên quan mật thiết đến hoạt động của ngân hàng. Theo Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF)
định nghĩa về nợ xấu:

18. 7
- Định nghĩa về nợ xấu đã được IMF đưa ra như sau: “Một khoản cho vay
được coi là không sinh lời (nợ xấu) khi tiền thanh toán lãi và/hoặc tiền gốc đã quá
hạn từ 90 ngày trở lên, hoặc các khoản thanh toán lãi đến 90 ngày hoặc hơn đã được
tái cơ cấu hay gia hạn nợ, hoặc các khoản thanh toán dưới 90 ngày nhưng có các
nguyên nhân nghi ngờ việc trả nợ sẽ được thực hiện đầy đủ”.
- Về cơ bản, nợ xấu theo quan điểm của IMF được định nghĩa dựa trên hai yếu
tố: (i): quá hạn trên 90 ngày, hoặc (ii): khả năng trả nợ bị nghi ngờ. Với quan điểm
này, nợ xấu được tiếp cận dựa trên thời gian quá hạn trả nợ và khả năng trả nợ của
khách hàng. Khả năng trả nợ ở đây có thể là khách hàng hoàn toàn không trả được
nợ, hoặc việc trả nợ của khách hàng là không đầy đủ. Đây được coi là định nghĩa
hiện đang được áp dụng phổ biến trên thế giới.
- Tại Việt Nam chỉ có quy định về nợ xấu là nợ được các TCTD đánh giá là
không có khả năng trả nợ. Cụ thể theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, quyết định
18/2007/QĐ-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN nợ xấu bao gồm các khoản
nợ từ nhóm 3 cho đến nhóm 5, là các khoản nợ bị đánh giá là có khả năng mất một
phần vốn và lãi (nợ nhóm 3), có khả năng tổn thất cao (nợ nhóm 4), và không còn
khả năng thu hồi nợ (nợ nhóm 5). Nợ nhóm 2 được cho là suy giảm khả năng trả nợ,
tuy nhiên đây chỉ là những khoản vay cần chú ý, khách hàng vẫn còn khả năng
thanh toán nợ. Nhưng nếu khách hàng có nhiều khoản vay mà một trong những
khoản vay đó bị nhảy nhóm nợ thì khách hàng đó được xem là trong tình trạng
nhóm nợ cao nhất. Thông thường các ngân hàng Việt Nam căn cứ vào tình trạng trả
nợ thực tế của khách hàng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Như vậy, nợ
xấu theo quan điểm của NHNN Việt Nam cũng được xác định dựa trên hai yếu tố:
(i): đã quá hạn trên 90 ngày hoặc (ii): khả năng trả nợ đáng lo ngại”.
Thông thường ta có thể phân loại một khách hàng cá nhân đang vay vốn vào
hai trạng thái là có khả năng trả nợ hay không có khả năng trả nợ. Nhưng theo
Nawai & Shariff (2012) cho rằng: “Tình trạng thanh toán khoản vay của khách hàng
cá nhân được phân loại thành 3 nhóm: (1)” paid on time”: khách hàng trả nợ đúng
hạn khi tới kì hạn thanh toán, (2) “delinquency”: Khách hàng trả sau ngày tới hạn
hoặc trả đúng kì hạn nhưng số tiền trả nợ ít hơn số tiền phải thanh toán, và (3)

19. 8
“default”: khách hàng vỡ nợ tức là những khách hàng không trả nợ sau 3 tháng kể
từ ngày tới hạn. Như vậy có thể suy luận rằng khả năng trả nợ của khách hàng cá
nhân là việc mà khách hàng đó có khả năng thực hiện thanh toán các nghĩa vụ nợ
đầy đủ và đúng hạn hay không. Theo Alex White (2008), trong nghiên cứu về khả
năng trả nợ của cá nhân, khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân là khả năng
tạo ra đủ thu nhập trong suốt thời gian vay để đảm bảo cho các khoản hoàn trả theo
định kỳ.
Xét trong mối quan hệ tín dụng ngân hàng, khả năng trả nợ vay của khách
hàng cá nhân là việc đánh giá khách hàng có thực hiện đầy đủ và đúng hạn nghĩa vụ
nợ cho bên cấp tín dụng trong toàn bộ thời gian quan hệ tín dụng hoặc trong một
khoản thời gian xác định hay không. Như vậy, khả năng trả nợ của khách hàng cá
nhân là khả năng mà khách hàng tạo ra đủ thu nhập trong suốt thời gian vay để đảm
bảo thực hiện tốt nghĩa vụ hoàn trả các khoản nợ theo định kỳ.
2.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
 Các yếu tố từ bản thân khách hàng:
- Đạo đức người vay: thể hiện qua mối quan hệ, uy tín của khách hàng, năng
lực trình độ quản lý và thiện chí trả nợ của khách hàng. Hiện nay việc đánh giá
thiện chí trả nợ của khách hàng được cho là rất quan trọng đối với khâu thẩm định
tín dụng, bởi nhiều khách hàng có thừa năng lực tài chính, tài sản đảm bảo nhưng
họ không có thiện chí trả nợ cho ngân hàng. Đạo đức của khách hàng chủ yếu dựa
trên lịch sử quan hệ tín dụng với các ngân hàng, tính thật thà, sự sẵn lòng trả nợ của
khách hàng và thiện chí trong việc thực hiện tất cả các điều khoản trong hợp đồng
tín dụng và thường được ngân hàng phán đoán dựa theo thông tin tra cứu từ trung
tâm thông tin tín dụng (CIC) và từ việc phỏng vấn trực tiếp khách hàng.
- Thông tin thuộc về bản thân khách hàng như độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn
nhân, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, ngành nghề làm việc, chức vụ công
tác, thời gian làm công việc hiện tại,…Những thông tin này giúp ngân hàng đánh
giá về khả năng và mức độ nhận thức của khách hàng, sự an toàn và bền vững trong
nghề nghiệp của khách hàng, tăng khả năng nắm bắt kịp thời những biến động về

20. 9
kinh tế, về thị trường việc làm, điều đó quyết định đến sự ổn định của nguồn thu
nhập cũng như khả năng trả nợ của khách hàng vay. Trình độ học vấn càng cao, thì
khả năng tiếp cận, xử lý và sử dụng thông tin của người vay từ nhiều nguồn cũng
như cách thức xử lý thông tin trong công việc cũng tốt hơn. Do đó giáo dục sẽ có
tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân (Brehanu & Fufa,
2008). Với những khách hàng làm việc trong nhà nước sẽ ổn định hơn làm việc
công ty tư nhân, và có chức vụ cao, giữ vị trí quan trọng trong tổ chức hay công ty
thì một phần đánh giá được uy tín và năng lực của khách hàng đó.
- Yếu tố thuộc về điều kiện sống của khách hàng: nghiên cứu điều kiện sống
của khách hàng nhằm đánh giá được tác động và sự chi phối đến yếu tố tài chính
của khách hàng. Những yếu tố này bao gồm: số người phụ thuộc, số người tạo thu
nhập, tình trạng sở hữu nhà, tình trạng sở hữu các tài sản khác như xe hơi, số lượng
bất động sản đang sở hữu, đặc điểm nơi cư trú của khách hàng. Trong các yếu tố
này, thì số người phụ thuộc sẽ chi phối đến khả năng trả nợ của khách hàng khi các
nhu cầu về đau ốm bệnh tật, học hành, chi phí thiết yếu cho cuộc sống tăng cao, làm
giảm số tiền để trả nợ và ảnh hưởng đến quỹ tiết kiệm cho khách hàng. Còn một số
yếu tố còn lại có tác động làm tăng khả năng trả nợ như khác hàng sở hữu nhiều căn
nhà, số người đi làm tạo thu nhập cho gia đình cao sẽ làm giảm gánh nặng cho
khách hàng vay.
- Động lực của người vay: Theo nghiên cứu của Mirpourian và Cộng sự
(2016) về “khả năng trả nợ của khách hàng vay cá nhân ở Ấn Độ”. Các tác giả đã
thu thập dữ liệu của 373 khách hàng vay trong thời gian từ năm 2005 đến năm
2012. Khác với các nghiên cứu trên, ngoài việc phân tích đặc điểm của khách hàng
vay: độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, trình độ chuyên môn,
kinh nghiệm làm việc, nhóm tác giả đã tập trung vào những vấn đề bị bỏ quên trong
các tài liệu tín dụng vi mô, đó là động lực của người vay cho những khoản vay
trong tương lai, nó ảnh hưởng đến xác suất trả nợ đầy đủ khoản vay hay trả nợ từng
phần. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng tỷ lệ hoàn trả khoản vay được cải thiện
khi mà người vay tiến đến gần hạn mức cho vay. Nói cách khác, động lực của người

21. 10
đi vay khi mà họ đạt được hạn mức cho vay tối đa sẽ ảnh hưởng tích cực đến khả
năng trả nợ của họ.
- Thu nhập của người vay: Người vay có thu nhập cao sẽ có xu hướng trả lãi
hàng tháng cũng như trả nợ gốc hàng tháng khả thi hơn với người có thu nhập hàng
tháng thấp hơn (Brehanu & Fufa, 2008). Bên cạnh đó thu nhập cao hơn khách hàng
sẽ có cơ hội để dành tiết kiệm và đầu tư. Trong trường hợp cần chi tiêu người vay sẽ
có nguồn tiền dữ trự từ tiết kiệm hay tiền lời từ đầu tư. Thu nhập của người vay là
yếu tố quan trọng nhất để ngân hàng xác định có cấp tín dụng hay không và hạn
mức tín dụng là bao nhiêu, vì đây là cơ sở chính cho thấy khả năng trả nợ của khách
hàng.
- Lượng tiền trả nợ hàng tháng: là lượng tiền khách hàng phải trả hàng tháng
cho ngân hàng bao gồm tiền gốc và tiền lãi vay. Khách hàng cần cân đối giữa lượng
tiền trả hàng tháng và thời gian trả nợ giúp người vay chủ động được nguồn tài
chính và giảm áp lực tài chính. Do đó, lượng tiền trả hàng tháng càng ít thì khả năng
trả nợ của khách hàng càng cao.
- Hành vi sử dụng tín dụng cá nhân: yếu tố này phân tích cách thức, thói quen,
mục đích, nhu cầu riêng về sử dụng tín dụng cũng như uy tín của khách hàng trong
việc trả nợ. Các yếu tố phân tích trong hành vi sử dụng tín dụng cá nhân như: thói
quen chi tiêu, uy tín trong giao dịch, tổng dư nợ trung bình, tỷ lệ dư nợ trên thu
nhập, lịch sử vay và trả nợ.
- Mục đích sử dụng vốn: việc sử dụng vốn đúng mục đích là một trong những
yêu cầu cơ bản của ngân hàng với khách hàng. Sở dĩ như vậy là trong quá trình xét
duyệt khoản vay, ngân hàng có đánh giá tính khả thi của mục đích sử dụng vốn của
khách hàng. Nếu khách hàng sử dụng sai mục đích ban đầu, đem số vốn đi vay ngân
hàng đầu tư vào những lĩnh vực rủi ro cao, sử dụng vốn của ngân hàng để chi tiêu
không hợp lý, kinh doanh bất động sản nhưng không bán lại được, dẫn đến thua lỗ
làm cho khả năng trả nợ suy giảm.
 Yếu tố thuộc về ngân hàng:

22. 11
Ngoài những yếu tố xuất phát từ phía khách hàng làm ảnh hưởng đến khả năng
trả nợ vay thì chúng ta cũng không thể không kể đến các yếu tố trong nộ bộ của
chính ngân hàng cấp tín dụng cho khách hàng. Các yếu tố có thể kể đến như:
- Quy trình tín dụng: một quy trình tín dụng chuyên môn hóa sẽ giảm thiểu rủi
ro nợ xấu cho ngân hàng hơn. Cụ thể là từ các khâu nhận nhu cầu vay vốn, thẩm
định, giải ngân và quản lý khoản vay được chia cho các phòng ban riêng biệt thì sẽ
làm tăng tính khách quan trong quá trình ra quyết định cấp tín dụng cũng như quá
trình theo dõi, giám sát sau vay.
- Công tác thẩm định tín dụng: việc thẩm định tín dụng nhằm rút ra các kết
luận chính xác về tính khả thi, khả năng trả nợ và những rủi ro có thể xảy ra khi
quyết định cho vay. Công tác thẩm định có ảnh hưởng rất lớn trong quy trình tín
dụng và ảnh hưởng đến hiệu quả của hoạt động cho vay của ngân hàng, giúp hạn
chế rủi ro, tăng khả năng thu hồi nợ và làm tăng lợi nhuận cho ngân hàng.
- Kiểm tra sau vay: Số lần nhân viên ngân hàng đến thăm cơ sở kinh doanh
của khách hàng sau khi cấp vay tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của khách
hàng (Nawai & Shariff, 2012). Thật vậy việc thường xuyên kiểm tra sau vay để
đánh giá được khách hàng sử dụng vốn vay như thế nào cũng như thấy được sự phối
hợp, thiện chí trả nợ của khách hàng sau khi vay. Mặc khác thông qua việc kiểm tra
sau cho vay sẽ kịp thời phát hiện những khách hàng không có khả năng trả nợ vay
hoặc trả nợ vay không tốt để từ đó đưa ra những biện pháp xử lý kịp thời.
- Trình độ nhân viên ngân hàng: để cho vay đạt hiệu quả cao, ngân hàng cần
phải có những đội ngũ nhân viên có trình độ chuyên môn tốt và kinh nghiệm thực tế
am hiểu được các lĩnh vực ngành nghề khác nhau, thu thập thông tin cũng như sàn
lọc khách hàng kỹ hơn, nhạy bén với những khách hàng cố ý lừa đảo ngân hàng.
Chính vì vậy nên yếu tố trình độ nhân viên cũng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của
khách hàng
- Yếu tố liên quan đến khoản vay:
 Thời gian vay: thời hạn vay cũng phản ánh rủi ro của khoản vay. Thời gian
vay dài, vấn đề kiểm soát rủi ro của ngân hàng đối với khách hàng khó khăn, xác

23. 12
xuất khách hàng không trả nợ hoặc thanh toán không đầy đủ nợ vay cao hơn. Thời
gian cho vay là một cơ chế thay thế cho việc giải quyết các vấn đề của lựa chọn bất
lợi và rủi ro trong mối quan hệ tín dụng (Flannerry,1986). Theo nghiên cứu của
Caravos (2012) cũng cho rằng thời gian vay có tác động ngược chiều với khả năng
trả nợ của khách hàng.
 Lãi suất cho vay: lãi suất là giá của một khoản vay. Khách hàng có rủi ro cao
hơn phải trả lãi suất cao hơn. Đồng thời lãi suất tín dụng là chi phí của vốn của
khách hàng, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh doanh của khách hàng, từ đó
ảnh hưởng đến nguồn thu nhập trả nợ của khách hàng.
 Tài sản đảm bảo: trong quan hệ tín dụng, xử lý tài sản đảm bảo là khâu cuối
cùng khi khách hàng mất khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ cho ngân hàng. Do
đó trong quá trình thẩm định ban đầu, đối với những khách hàng có mức tín nhiệm
thấp, những khoản vay có mức độ rủi ro cao, ngân hàng thường cấp tín dụng với tỷ
lệ vay trên giá trị tài sản đảm bảo thấp hơn hay yêu cầu khách hàng bổ sung thêm
tài sản đảm bảo. Việc áp dụng các biện pháp đảm bảo góp phần làm gia tăng ý thức
trách nhiệm của người đi vay, giảm thiểu tổn thất khi xảy ra rủi ro tín dụng.
 Số tiền vay: số tiền vay càng lớn thì số tiền trả nợ mỗi tháng sẽ càng lớn, do
đó ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Với những trường hợp làm ăn
thua lỗ thì số tiền vay lớn sẽ làm cho khả năng trả nợ của người vay giảm đi
(Brehanu & Fufa, 2008).
 Các yếu tố khác:
Không chỉ có những yếu tố chủ quan từ nhóm các yếu tố xuất phát từ bản
thân khách hàng, về điều kiện sống và khả năng tài chính của khách hàng tác động
đến khả năng trả nợ mà những yếu tố khách quan cũng có thể làm cho khách hàng
mất khả năng thanh toán nợ vay cho ngân hàng như: chính sách tiền tệ, khủng
hoảng kinh tế, thiên tai, lũ lụt, hỏa hoạn,…Đây là những yếu tố mà bản thân khách
hàng cũng như ngân hàng không thể lường trước được nhưng nó cũng tác động tới
khả năng trả nợ của khách hàng. Nếu tình hình kinh tế biến động theo chiều hướng
xấu như khủng hoảng kinh tế, lạm phát cao, tình trạng thất nghiệp tăng, mức thu

24. 13
nhập của người lao động giảm, tình hình sản xuất kinh doanh của khách hàng gặp
khó khăn, có thể khách hàng bị mất việc làm, chi phí sinh hoạt tăng cao, những điều
này chắc chắn giảm nguồn thu nhập để trả nợ vay cho ngân hàng. Trong những thời
điểm này, ngân hàng cần phải theo dõi sát khoản vay để đưa ra biện pháp xử lý kịp
thời.
2.3. Mô hình nghiên cứu khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
2.3.1. Một số mô hình tiêu biểu được sử dụng để đánh giá khả năng trả nợ
KHCN
Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng thường được dựa trên
một số tiêu chuẩn nhất định do ngân hàng lựa chọn như dựa trên đặc điểm của
khách hàng, năng lực tài chính, thiện chí trả nợ, lịch sử thanh toán nợ vay. Kết quả
đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng luôn thay đổi trong suốt thời gian vay, nên
mô hình đo lường khả năng trả nợ thường được giới hạn dự báo kết quả trong thời
gian ngắn hạn.
Trong các mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng thường được sử
dụng, không có một mô hình nào được xem là toàn diện hay tốt nhất. Các NHTM
có thể sử dụng kết hợp các mô hình để xây dựng mô hình phù hợp nhất với ngân
hàng của mình. Theo tài liệu hợp tác nghiên cứu của Ngân hàng Oestrreichische
Nationalbank và Cơ quan Giám sát Tài chính Áo – FMA (2004)

25. 14
Các mô hình đánh giá
khả năng trả nợ
Mô hình phỏng đoán
(Heuristic Model)
Mô hình thống kê
(Statistical Model)
- Bảng câu hỏi cổ điển
- Mô hình định tính
- Mô hình chuyên gia
- Mô hình Fuzzy logic
- Mô hình phân tách
- Mô hình hồi quy
Biểu đồ 2.1. Hệ thống hóa các mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách
hàng
Nguồn: Tổng hợp theo Guidelines on Credit risk Management: Rating Model
and Validation
 Mô hình phỏng đoán (Heuristic Models)
Mô hình phỏng đoán là mô hình thực hiện thu thập dữ liệu về những sự kiện
trong quá khứ của quá trình cấp tín dụng nhằm đưa ra đánh giá, dự báo về mức độ
tín nhiệm của khách hàng. Do đó, hiệu quả của mô hình phỏng đoán phụ thuộc vào
tính chính xác của việc đánh giá, tổng kết dữ liệu quá khứ của các chuyên gia. Có
rất nhiều loại mô hình phỏng đoán và được chia thành:

26. 15
- Bảng câu hỏi cổ điển (Classic rating questionnaries)
- Mô hình định tính (Quantitives Systems)
- Mô hình chuyên gia (Expert Systems)
- Mô hình Fuzzy Logic (Fuzzy logic Systems)
Ưu nhược điểm:
- Ưu điểm: Mô hình căn cứ trên thông tin về lịch sử quan hệ giữa ngân hàng
và khách hàng để đưa ra nhận định về khả năng trả nợ của khách hàng đó trong
tương lai
- Nhược điểm: Độ chính xác của dự đoán về khả năng trả nợ của khách hàng
cá nhân phụ thuộc vào quan điểm của chuyên gia cũng như tính chính xác của thông
tin thu thập được. Ngoài ra, việc lựa chọn những yếu tố đưa vào mô hình cũng như
mức độ quan trọng của từng chỉ tiêu đánh giá cũng mang nặng tính chủ quan của
các chuyên gia.
 Mô hình thống kê (Statistical Models)
Trong khi mô hình phỏng đoán dựa trên quan điểm của các chuyên gia tín
dụng thì mô hình thống kê cố gắng xác minh các giả thiết bằng cách sử dụng các
quy trình thống kê trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm.
Trong quá trình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, các mô hình thống kê sẽ
xây dựng giả thiết dựa trên các yếu tố được dự đoán là có liên quan đến khả năng
trả nợ của khách hàng. Từ đó đánh giá mức độ cao thấp của từng yếu tố được kỳ
vọng sẽ tác động đến tình trạng trả nợ của khách hàng và tình trạng này được xác
định ngay từ đầu dựa trên cơ sở dữ liệu đầu vào. Do đó giả thiết ban đầu về sự ảnh
hưởng của từng yếu tố có thể chấp nhận hoặc bị bác bỏ. Các mô hình thống kê được
sử dụng thường xuyên:
 Mô hình phân tích phân biệt (Dirciminant Analysis Models)
Đây là mô hình nhằm phân biệt giữa người vay có khả năng thanh toán hoặc
không có khả năng thanh toán một cách chính xác bằng cách sử dụng một hàm số
chứa những tiêu chí độc lập có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng như
chỉ tiêu tài chính, phi tài chính. Ở dạng đơn giản nhất, mô hình phân tích phân biệt

27. 16
sẽ xây dựng một tổ hợp tuyến tính có trọng số dưới sự kết hợp của các biến nhằm
phân biệt rõ ràng và khách quan nhất có thể giữa trường hợp tốt và trường hợp xấu.
Ưu điểm: Mô hình tương đối đơn giản, dễ áp dụng và được sử dụng khá rộng rãi
trên thế giới.
Nhược điểm: Khi sử dụng các chỉ tiêu phi tài chính liên quan đến khả năng trả nợ
của khách hàng để đưa vào mô hình ta cần đặc biệt chú ý rằng chúng không tuân
theo quy luật phân phối chuẩn thông thường và có thể gây ảnh hưởng đến ý nghĩa
của mô hình.
Do đó mô hình phân tích phân biệt chỉ thực sự phù hợp cho việc sử dụng các chỉ
tiêu tài chính nên thường dùng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh
nghiệp.
 Mô hình hồi quy ( Regression Models)
Giống như phân tích phân biệt, mô hình hồi quy đưa ra để mô hình hóa sự
phụ thuộc của một biến nhị phân trên các biến độc lập khác. Nếu chúng ta áp dụng
định nghĩa chung của mô hình hồi quy này cho quy trình đánh giá tín dụng, thì mục
tiêu là sử dụng các đặc điểm đáng tin cậy xác định (các biến độc lập) để xác định
liệu người vay được phân loại là có khả năng thanh toán hay mất khả năng thanh
toán (biến nhị phân). Đối với mô hình hồi quy phi tuyến tính thì các giá trị của tham
số cần ước lượng để hàm logarit hợp lý giá trị cao nhất. Mô hình hồi quy thường
gặp là mô hình Logit.
Mô hình Logit là mô hình hồi quy phi tuyến tính trong đó biến phụ thuộc là
biến nhị phân chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1. Mô hình này có thể giúp cho các ngân
hàng thương mại xác định khả năng trả nợ vay của khách hàng thông qua các yếu tố
ảnh hưởng.
Ưu điểm: Mô hình Logit lựa chọn ước lượng hợp lý tối đa. Mức độ phức tạp của
mô hình này cũng ít hơn các mô hình định lượng khác, do đó mô hình Logit được
sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về rủi ro tín dụng cũng như xếp hạng tín
dụng.

28. 17
Nhược điểm: Đòi hỏi số lượng dữ liệu, mẫu quan sát phải đủ lớn.
2.3.2. Tổng quan về mô hình Logit
Như đã trình bày ở trên, Mô hình Logit (Maddala, 1984) là mô hình định
lượng xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập (Xi) trong
đó biến phụ thuộc là biến nhị phân, chỉ nhận hai giá trị là 0 hoặc 1, biến độc lập có
thể là biến rời rạc hoặc liên tục.
 Cụ thể:
Y = 1: Khi khách hàng có khả năng trả nợ, với xác suất là Pi
Y = 0: Khi khách hàng không có khả năng trả nợ, với xác xuất là (1-Pi)
Giả sử Y* là giá trị ước lượng của Y, thu được khi hồi quy Y theo các biến
độc lập, ta có:
Y* = β0 + β1X1 + β2X2 + …+ βiXi + ui
Khi đó, xác suất một khách hàng trả được nợ (tức là xác suất Y= 1) được tính
theo công thức sau:
EXp(β0 + β1X1 + β2X2 + …+ βnXn)
P (Y=1) = Pi =
1+EXp(β0 + β1X1 + β2X2 + …+ βnXn)
Dạng tổng quát của mô hình hồi quy Logit:
Ln[
𝑃 (𝑌=1)
] = β0 + β1X1 + β2X2 + …+ βiXi + ui
𝑃 (𝑌=0)
 Trong đó:
 Y là biến phụ thuộc:
Y = {
0 𝐾ℎá𝑐ℎ ℎà𝑛𝑔 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑐ó 𝑘ℎả 𝑛ă𝑛𝑔 𝑡𝑟ả 𝑛ợ
1 𝐾ℎá𝑐ℎ ℎà𝑛𝑔 𝑐ó 𝑘ℎả 𝑛ă𝑛𝑔 𝑡𝑟ả 𝑛ợ
 Xi là các biến độc lập, bao gồm các yếu tố ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ của khách hàng cá nhân
 Β là các hệ số chưa biết, cần được ước lượng qua các phần mềm
như SPSS, Eview,…
Khi đã ước lược được các hệ số β, trước khi đưa ra mô hình dự báo khả năng trả nợ
của KHCN, ta cần tiến hành một số kiểm định để xem xét tính phù hợp và tin cậy
của mô hình.

29. 18
Nếu X1, X2,… phụ thuộc tương quan tuyến tính lẫn nhau, kết quả ước lượng hồi quy
sẽ nhận được các ước lượng chênh lệch tham số. Việc phân tích hồi quy không hiệu
quả và thậm chí gặp sai lầm đáng tiếc. Thực tế người ta có thể tìm cách bỏ đi một số
biến mà vai trò giải thích cho Y không đủ lớn. Tuy nhiên, để làm được việc này có
hai hạn chế:
- Việc lựa chọn biến loại khỏi mô hình không dễ dàng.
- Không thể loại một số biến mà về mặt lý thuyết nhất thiết này phải có mặt
trong mô hình.
Mục tiêu quan trọng nhất của phân tích hồi quy chính là xác nhận và đo sự tác động
của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Ưu điểm:
- Mô hình Logit là dạng mô hình định lượng, thể hiện sự khách quan, nhất
quán, không phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của cán bộ tín dụng nên khắc phục
được nhược điểm của mô hình định tính vốn mang nặng tính chủ quan.
- Mô hình Logit có kỷ thuật đo lường rủi ro tín dụng khá đơn giản, người phân
tích có thể đo lường được các hệ số bằng phần mềm chuyên dụng như SPSS,
Eview,…
- Mô hình Logit có thể đo lường được tác động của từng yếu tố đến từng
khoản vay, chúng ta có thể ước lượng được xác suất khách hàng không trả nợ nên
làm cơ sở cho ngân hàng phân loại khách hàng và nhận diện rủi ro để ra quyết định
cấp tín dụng chính xác hơn cũng như hỗ trợ cho công tác quản lý rủi ro.
- Mô hình Logit không có hạn chế về phân phối, dạng biến độc lập cũng như
biến phụ thuộc. Mô hình có thể dễ dàng thêm bớt, hiệu chỉnh các biến độc lập vào
mô hình nhằm xác định cụ thể tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng như thế
nào.
Nhược điểm:
- Mô hình Logit là mô hình định lượng nên kết quả kiểm định của mô hình có
thể ra kết quả trái chiều với lý thuyết, thực tế và không có chức năng giải thích kết
quả khác biệt này. Nên đòi hỏi người phân tích phải dự đoán được chính xác các

30. 19
biến độc lập có liên quan trước khi đưa vào mô hình, qua đó mô hình hồi quy Logit
mới thể hiện được chức năng dự báo.
- Mô hình đòi hỏi số mẫu quan sát phải đủ lớn, và độ chính xác của nguồn
thông tin thu thập. Nếu cơ sở dữ liệu không đủ lớn có thể dẫn đến những sai lệch về
đánh giá tác động của các biến độc lập.
Qua việc nghiên cứu đặc điểm của từng mô hình đánh giá khả năng trả nợ
của khách hàng cá nhân và ưu nhược điểm của từng loại mô hình đánh giá khả năng
trả nợ của khách hàng cá nhân, thì học viên cân nhắc lựa chọn mô hình hồi quy
Logit là mô hình được sử dụng trong bài nghiên cứu do yêu cầu của mô hình là số
lượng mẫu quan sát không quá cao, ít ràng buộc về mặc giả thuyết, có thể thêm bớt
các biến độc lập vào mô hình dễ dàng, có thể thực hiện dễ dàng bằng phần mềm
SPSS và hiện mô hình này đang được sử dụng rộng rãi trên thế giới nên mức độ
kiểm chứng của mô hình cao. Vì vậy, việc lựa chọn mô hình Logit trong đánh giá
khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân là phương pháp nghiên cứu phù hợp với
SHBVN- CN TP. HCM.
2.4. Lược khảo một số nghiên cứu trước đây có liên quan đến vấn đề nghiên
cứu
Sau khi lựa chọn mô hình hồi quy Logit để sử dụng cho bài nghiên cứu này,
học viên tiến hành tham khảo những bài nghiên cứu thực nghiệm trước đây có sử
dụng mô hình hồi quy Logit về khả năng trả nợ của khách hàng vay. Qua đó làm cơ
sở cho học viên dự đoán chính xác trước các biến độc lập có liên quan trước khi đưa
vào mô hình. Học viên trình bày một số nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu dưới đây:
2.4.1. Nghiên cứu của Norhaziah Nawai và Mohd Noor Shariff (2012)
Theo bài nghiên cứu của Norhaziah Nawai và Mohd Noor Shariff (2012) về
“Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ trong chương trình tín dụng vi mô ở
Malaysia”, Với việc thực hiện khảo sát từ 309 khách hàng cá nhân ở Peninsular
Malaysia được thu thập trong giai đoạn từ tháng 11/2010 – 02/2011. Với mục tiêu
nghiên cứu, tình trạng trả nợ vay của khách hàng được chia làm 3 loại cụ thể: (1)
“paid on time”: khách hàng trả nợ đúng hạn khi tới kì hạn thanh toán, (2)
“delinquency”: Khách hàng trả sau ngày tới hạn hoặc trả đúng kì hạn nhưng số tiền

31. 20
trả nợ ít hơn số tiền phải thanh toán, và (3) “default”: khách hàng vỡ nợ tức là
những khách hàng không trả nợ sau 3 tháng kể từ ngày tới hạn. Thông qua mô hình
hồi quy Logit, hai tác giả đưa vào kiểm định 12 biến trong việc ảnh hưởng đến khả
năng trả nợ của khách hàng bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, giáo dục
tôn giáo, khoảng cách đến văn phòng cho vay, hình thức kinh doanh, doanh số bán
hàng, số tiền vay, số lần kiểm tra sau vay, việc đáp ứng khoản vay theo nhu cầu của
người vay, đăng ký kinh doanh theo đúng quy định của pháp luật. Kết quả nghiên
cứu cho thấy rằng các yếu tố: độ tuổi, giáo dục tôn giáo, doanh số bán hàng, việc
đăng ký kinh doanh theo đúng quy định của pháp luật có tác động tiêu cực đến khả
năng trả nợ, trong khi đó các biến: giới tính, khoảng cách đến nơi vay, tổng số tiền
vay, số lần kiểm tra sau vay và việc đáp ứng khoản vay theo nhu cầu của khách
hàng có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng.
2.4.2. Nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013)
Các tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy Logit để nghiên cứu về rủi ro tín
dụng cá nhân được thu thập từ dữ liệu gốc từ một số các ngân hàng thương mại của
Đức. Các biến độc lập được đưa vào mô hình bao gồm: Độ tuổi, hôn nhân, số người
phụ thuộc gia đình, nghề nghiệp, số năm làm việc, điều kiện nhà ở, số năm sống
trong ngôi nhà hiện tại, trả góp theo tỷ lệ thu nhập khả dụng, tài sản đảm bảo, tình
trạng tài khoản thanh toán, nguồn tiền để trả góp hàng tháng, số tiền vay, tài khoản
tiết kiệm, thời gian vay, tiền sử tín dụng quá hạn, số khoản vay hiện có tại ngân
hàng, số tiền vay/TSBĐ. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 7 biến trên 17 biến có ý
nghĩa thống kê, trong đó các biến nghề nghiệp, số người phụ thuộc gia đình, thời
gian vay, tài sản đảm bảo có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng
vay, trong khi đó các biến tiền sử tín dụng quá hạn, tình trạng tài khoản thanh toán
có tác động nghịch biến với khả năng trả nợ của khách hàng.
2.4.3. Nghiên cứu của Hussain Ali Bekhet và Shorouq Fathi Kamel Eletter
(2014)
Các tác giả đã sử dụng Mô hình Logit để đánh giá các yếu tố có ảnh hưởng
đến quyết định cho vay. Bài nghiên cứu sử dụng mẫu bao gồm 492 quan sát trường

32. 21
hợp đồng ý và từ chối cấp tín dụng từ các ngân hàng thương mại tại Jordan từ giai
đoạn 2006 đến 2011, trong đó có 292 trường hợp được cấp tín dụng (chiếm 59,3%
mẫu quan sát) và 200 trường hợp bị từ chối cấp tín dụng (chiếm 40,7% mẫu quan
sát). Có tất cả 13 biến bao gồm 07 biến thang đo và 06 biến thứ bậc, cụ thể: tuổi,
giới tính, tổng thu nhập, loại hình công ty khách hàng làm việc, nguồn dự phòng,
giá trị khoản vay, mục đích vay vốn, kinh nghiệm làm việc ở vị trí hiện tại, thời gian
cho vay, quốc tịch người vay, lãi vay, tỷ số nợ/thu nhập và quyết định tín dụng được
đưa vào mô hình. Kết quả cho thấy rằng chỉ có 7 trong 13 biến có ý nghĩa thống kê
và ảnh hưởng đến quyết định tín dụng bao gồm: mục đích vay vốn, loại hình công
ty khách hàng đang làm việc, nguồn trả nợ dự phòng, tỷ số nợ/thu nhập, lãi vay và
tổng thu nhập.
2.4.4. Nghiên cứu của Đinh Thị Huyền Thanh và Stefanie Kleimeier (2007)
Theo bài nghiên cứu của Đinh Thị Huyền Thanh và Stefanie Kleimeiervề
“quy mô chấm điểm tín dụng của thị trường bán lẻ ở Việt Nam”, các tác giả sử dụng
mẫu quan sát 56.037 các khoản vay được lấy từ một ngân hàng thương mại, bao
gồm cả khoản vay đúng hạn và những khoản vay quá hạn trong giai đoạn từ năm
1992 đến năm 2005. Bằng việc sử dụng mô hình hồi quy Logit để kiểm định 16
biến gồm: giới tính, tình trạng hôn nhân, tình trạng cư trú, vùng miền cư trú, trình
độ học vấn, số người phụ thuộc, thời gian làm công việc hiện tại, thời gian vay vốn,
mục đích vay vốn, thời gian giao dịch với ngân hàng, số lần vay vốn, số lượng tiền
gửi, điện thoại bàn, giá trị tài sản thế chấp, loại tài sản thế chấp. Kết quả chạy mô
hình cho thấy các biến: giới tính, số lượng khoản vay, thời gian vay vốn, thời gian
quan hệ với ngân hàng có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
2.4.5. Nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017)
Trong bài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng
của nông hộ trên địa bàn huyện Bến Lức, tỉnh Long An” (2017) của tác giả Trần
Thế Sao. Tác giả sử dụng mô hình Binary Logistic với số mẫu khảo sát là 250 hộ
nông dân đang vay vốn tại các ngân hàng trên địa bàn nhằm xác định mức độ tác
động của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của nông hộ. Các biến độc lập

33. 22
được tác giả đưa vào mô hình là: tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, số
người phụ thuộc, kinh nghiệm trong ngành nghề tạo ra thu nhập chính của chủ hộ,
diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp, số tiền vay, thời gian trả nợ, số lần
đến thăm của cán bộ tín dụng ngân hàng sau giải ngân. Kết quả chạy mô hình cho
thấy có 6 biến độc lập ảnh hưởng đến khả năng trả nợ có ý nghĩa thống kê bao gồm:
trình độ học vấn, số người phụ thuộc, thu nhập phi nông nghiệp, số tiền vay, diện
tích đất canh tác và thời gian trả nợ, trong đó các biến: trình độ học vấn, thu nhập
phi nông nghiệp, diện tích đất canh tác và thời hạn trả nợ có tác động cùng chiều
với khả năng trả nợ của nông hộ, còn biến số người phụ thuộc và số tiền vay tác
động ngược chiều với khả năng trả nợ của nông hộ.
Theo các bài nghiên cứu trên, các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ vay của khách hàng là độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn,
kinh nghiệm làm việc, số người phụ thuộc, số tiền vay, thời gian vay, lãi suất, …
được sử dụng ở hầu hết các nghiên cứu. Ngoài ra, có một số yếu tố được các tác giả
sử dụng mang tính chất đặc trưng cho đối tượng, vùng miền, quốc gia như: tôn giáo,
khoảng cách đến văn phòng cho vay, việc đăng ký kinh doanh theo đúng quy định
của pháp luật, diện tích đất canh tác,...không phù hợp với đối tượng nghiên cứu là
khách hàng cá nhân đang vay vốn tại SHBVN- Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh. Do
vậy, học viên chỉ chọn ra những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay phù hợp
với thực trạng SHBVN- Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh được trình bày trong Chương
4.
2.5. Dấu hiệu cần thiết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ của khách hàng cá nhân tại SHBVN- CN TP. HCM
Hiện tại, Ngân hàng Shinhan – Chi nhánh TP. HCM đang áp dụng hệ thống
chấm điểm tín dụng CSS (Credit Scoring System) được xây dựng nhằm phân tích
xếp hạng tín dụng khách hàng bằng cách thu thập thông tin cá nhân, lịch sử giao
dịch ngân hàng, thông tin tín dụng bên ngoài và tất cả những thông tin có sẵn khác
từ khách hàng. CSS là quy trình tự động hóa và chuẩn hóa việc đưa ra quyết định
phê duyệt liên quan đến phân tích hồ sơ vay và phê duyệt khoản vay dựa trên điểm
tín dụng và hạng tín dụng của khách hàng do hệ thống chấm điểm cung cấp, (Loan

34. 23
policy and Guideline of Shinhan Bank Viet Nam). Theo nhận định cá nhân, có thể
nói hệ thống xếp hạng của ngân hàng Shinhan tiên tiến, chặt chẽ hơn rất nhiều so
với cách chấm điểm tín dụng ở một số ngân hàng TMCP trong nước khác. Tuy
nhiên, những thông tin nhập vào để hệ thống chấm điểm lại được thu thập từ khách
hàng, và chỉ nhập những thông tin của người đứng tên vay chính. Trong khi thực tế
người đồng vay có thể lịch sử trả nợ không tốt thì hệ thống lại cho qua. Mặt khác,
việc khách hàng che dấu, không kê khai thông tin hay thậm chí làm giả hồ sơ vay
vẫn có thể xảy ra. Bên cạnh đó việc dựa vào hệ thống xếp hạng nội bộ còn mang
nặng tính chủ quan phụ thuộc rất nhiều vào cảm tính của nhân viên quan hệ khách
hàng. Việc lựa chọn bộ chỉ tiêu đánh giá khách hàng trong hệ thống chấm điểm tín
dụng của SHBVN cũng như đa phần các NHTM phụ thuộc lớn vào quan điểm của
chuyên gia.
Như đã đề cập, Ngân hàng Shinhan Việt Nam đã mở rộng sang thị phần bán
lẻ, và muốn chiếm lĩnh thị trường tại Việt Nam. Do vậy cả hệ thống Shinhan nói
chung và chi nhánh TP.HCM đang đẩy mạnh tăng trưởng dư nợ cá nhân. Trong giai
đoạn cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng với nhau, việc chạy theo tăng trưởng dư
nợ kéo theo áp lực kinh doanh, nguồn nhân lực chi nhánh thì trong quá trình thẩm
định, đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng còn sơ sài, mang nặng tính hình thức
và không phản ánh đúng năng lực của khách hàng. Số lần nhân viên ngân hàng
kiểm tra sau vay, công tác thẩm định lại cơ sở kinh doanh, thẩm định nguồn thu
nhập, tài sản đảm bảo cho những khách hàng vay thêm đã giảm sút. Dẫn đến tình
trạng số lượng và tần suất khách hàng cá nhân tại SHBVN- TP.HCM thanh toán trễ
hạn, thanh toán không đầy đủ và nợ quá hạn ngày càng nhiều. Điều này ảnh hưởng
đến chất lượng tín dụng của chi nhánh và hoạt động cho vay của ngân hàng không
an toàn và hiệu quả. Do vậy cần thiết thực hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng
đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại chi nhánh.

35. 24
Tóm tắt chương 2
Chương 2 đã trình bày khái quát cơ sở lý thuyết về khả năng trả nợ, các yếu
tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ cũng như những nhận định, các nghiên cứu về
khả năng trả nợ của KHCN trên thế giới và ở Việt Nam. Bên cạnh đó, Chương 2
cũng giới thiệu sơ lược về các mô hình đo lường khả năng trả nợ của khách hàng và
lược khảo những nghiên cứu thực nghiệm trước đây liên quan đến các yếu tố ảnh
hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN. Những nội dung được trình bày trong
chương này sẽ là cơ sở lý luận cho quá trình lựa chọn các yếu tố ảnh hưởng có thể
tác động đến khả năng trả nợ của KHCN trong mô hình nghiên cứu.

36. 25
CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG
CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG SHINHAN – CN TP.HCM
3.1. Giới thiệu Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam
3.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt
Nam
Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam (“Ngân hàng Shinhan Việt Nam
hay SHBVN”) là ngân hàng thành viên thuộc Ngân hàng Shinhan của tập đoàn Tài
chính Shinhan (Shinhan Financial Group – SFG) – tập đoàn tài chính hàng đầu tại
Hàn Quốc, được thành lập trên nền tảng của Ngân hàng Shinhan, Quỹ đầu tư
Shinhan và công ty Quản lý Đầu tư Shinhan.
Ngân hàng Shinhan được thành lập tại Việt Nam vào năm 1993 với việc
thành lập văn phòng đại diện của Ngân hàng Shinhan tại Thành phố Hồ Chí Minh
và trở thành người tiên phong trong việc đẩy mạnh mối quan hệ ngoại giao giữa
Việt Nam và Hàn Quốc. Năm 2008, Ngân hàng Shinhan Việt Nam được cấp giấy
phép hoạt động và trở thành một trong năm ngân hàng đầu tiên với 100% vốn nước
ngoài tại Việt Nam.
Vào ngày 28/11/2011, Ngân hàng Shinhan đã mua 50% cổ phần của ngân
hàng Shinhan Vina và chính thức đổi tên thành Ngân hàng TNHH MTV Shinhan
Việt Nam. Đến năm 2017, Ngân hàng Shinhan Việt Nam đã mua lại mảng bán lẻ
của Ngân hàng TNHH ANZ. Trong suốt 25 năm nỗ lực không ngừng tại Việt Nam,
Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam đã mở rộng mạng lưới hoạt động nhằm
mang đến dịch vụ tốt nhất cho khách hàng. Đến nay, Ngân hàng Shinhan Việt Nam
đã có hơn 30 chi nhánh và phòng giao dịch trên cả nước. Trong tương lai không xa,
Ngân hàng Shinhan Việt Nam sẽ không ngừng mở rộng mạng lưới chi nhánh đến
nhiều tỉnh và thành phố tại Việt Nam và tiếp tục nâng cao chất lượng dịch vụ để
mang đến sự phục vụ tốt nhất cho khách hàng.

37. 26
3.1.2. Đôi nét về Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP.
Hồ Chí Minh
Địa chỉ
Lầu 11, Tòa nhà Centec
72-74 Nguyễn Thị Minh Khai, Phường 6, Quận 3, TP.HCM
Giờ làm việc 8:30 am - 4:30 pm (Thứ Hai – Thứ 6)
Số điện thoại (028) 38240100
Mã SWIFT SHBKVNVX
Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM được thành lập
vào ngày 01/06/1995 với nguồn nhân lực hiện tại khoảng hơn 70 người được chia
thành các bộ phận như sau:
 Board of Manager (BOM): Ban Giám đốc với chức năng điều hành tổng
thể
 VIP: Phòng giao dịch với những khách hàng lớn
 Cash – Teller & Compliance: Bộ phận giao dịch liên quan đến tiền mặt
 Opac & Card: Bộ Phận giao dịch về tài khoản và các loại thẻ ngân hàng
 Remittance: Bộ phận chuyển tiền trong và ngoài nước
 Trade Finance: Bộ phận thanh toán quốc tế
 Relationship Manager: Bộ phận quan hệ khách hàng
 Corporation Loan: Bộ phận vay đối với khách hàng là doanh nghiệp
 Retail Loan: Bộ phận vay đối với khách hàng là cá nhân
 GA & HR: Bộ phận nhân sự và quản lý hành chính, kế toán
3.1.3. Sản phẩm dịch vụ của Ngân hàng Shinhan Việt Nam
 Đối với khách hàng doanh nghiệp
 Dịch vụ tiền gửi: Tiền gửi không kỳ hạn, Tiền gửi có kỳ hạn, Tiền gửi tích
lũy định kỳ, Tài khoản vốn, Tài khoản ký quỹ
 Tín dụng: Cho vay ngắn hạn, cho vay trung và dài hạn, dịch vụ bảo lãnh

38. 27
 Dịch vụ chuyển tiền: chuyển tiền trong nước và chuyển tiền quốc tế
 Xuất nhập khẩu:
+ Dịch vụ nhập khẩu: tín dụng thư nhập khẩu, nhờ thu chứng từ, bảo lãnh
nhập hàng, vay nhập khẩu trên biên nhận ủy thác.
+ Dịch vụ xuất khẩu: thông báo tín dụng thư chứng từ, chuyển nhượng tín
dụng thư chứng từ, chiết khấu tín dụng thư xuất khẩu, chiết khấu khoản phải thu
nước ngoài, tài trợ xuất khẩu.
 Ngân hàng điện tử
 Đối với khách hàng cá nhân
 Dịch vụ tiền gửi và tài khoản: Tiền gửi không kỳ hạn, Tiền gửi có kỳ hạn,
Tiền gửi tích lũy định kỳ, Tài khoản lương,
 Tín dụng: Cho vay mua nhà, cho vay mua xe, cho vay tiêu dùng có tài sản
bảo đảm, cho vay tín chấp, thẻ tín dụng.
 Dịch vụ chuyển tiền: chuyển tiền trong nước và chuyển tiền quốc tế
 Ngân hàng điện tử

39. 28
3.2. Thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng
Shinhan – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh
Bảng 3.1: Dư nợ cho vay khách hàng cá nhân theo sản phẩm vay
Đơn vị: Tỷ đồng
Chỉ tiêu/
năm
2016
Tỷ
trọng
2017 Tỷ trọng
Mức tăng
trưởng
2017/2016
2018 Tỷ trọng
Mức tăng
trưởng
2018/2017
Vay mua
xe
219.00 26% 184 15% -16% 307.00 22% 67%
Vay thế
chấp bất
động sản
616 72% 993.00 78% 61% 921 66% -7%
Cho vay
tiêu dùng
tín chấp
21.00 2% 90.00 7% 329% 167.00 12% 86%
Tổng
cộng
856.00 100% 1,267.00 100% 48% 1,395 100% 10%
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo nội bộ của chi nhánh
Qua bảng số liệu trên, ta thấy hoạt động tín dụng KHCN của SHBVN– CN
HCM tăng trưởng mạnh mẽ từ năm 2016 đến nay, tốc độ tăng trưởng vượt bậc là ở
năm 2017 so với năm 2016, tổng dư nợ KHCN năm 2017 là 1.277 tỷ đồng, tăng
48% so với năm 2016, sau đó dư nợ cho vay KHCN ở năm 2018 đạt mức 1.395 tỷ
đồng, tăng 10% so với năm 2017.
Xét về cơ cấu cho vay, qua các năm SHBVN –CN TP. HCM vẫn tập trung
chủ yếu ở nhóm sản phẩm cho vay thế chấp bất động sản (bao gồm cho vay mua
nhà, xây nhà, sửa chữa nhà, mua chung cư,…) khi dư nợ nhóm này chiếm tỷ trọng
lần lượt là 72% năm 2016, 78% năm 2017 và 66% trong năm 2018. Trong giai đoạn
này, bất động sản có chiều hướng bị thổi phồng dẫn đến làm tăng giá nên thu hút
nhiều nhà đầu tư tập trung vào mảng này, đỉnh điểm là cuối năm 2017. Cùng với
chính sách cho vay và lãi suất hấp dẫn nên dư nợ được tập trung nhiều vào sản

40. 29
phẩm cho vay mua nhà ở. Do vậy nên cũng dễ hiểu là tổng dư nợ cho vay KHCN
của SHBVN- CN TP. HCM năm 2017 tăng đến 48% so với 2016, trong đó dư nợ
cho vay thế chấp nhà đất tăng đến 61% so với năm 2016. Bên cạnh đó, nhóm dư nợ
KHCN đứng thứ 2 là cho vay mua xe. Cụ thể, tỷ trọng cho vay mua xe năm 2016,
2017, 2018 lần lượt là: 26%, 15%, 22% tổng dư nợ của chi nhánh. Dư nợ cho vay
mua xe năm 2018 đạt 307 tỷ đồng, tăng 67% so với năm 2017.
Tuy nhiên từ năm 2017 trở đi, nhóm cho vay tín chấp lại được SHBVN- CN
TP. HCM chú trọng, dư nợ của nhóm cho vay tín chấp tăng trưởng rất mạnh với
mức tăng 329% ở năm 2017 và tăng 86% trong năm 2018. Năm 2018, NHNN hạn
chế cho vay bất động sản nhưng các ngân hàng vẫn đặt mục tiêu tăng trưởng dư nợ
cũng như tăng lợi nhuận bên cạnh đó là để khai thác triệt để các khách hàng bên
phân khúc bán lẻ và giữ chân khách hàng khi mà NHNN đóng hạn mức cho vay bất
động sản, chính vì vậy để đạt mục tiêu trên, SHBVN – CN TP. HCM đã tăng mạnh
việc cho vay mua xe và đặc biệt là cho vay tín chấp để thay thế một phần mức giảm
của nhóm cho vay bất động sản. Tuy nhiên việc khai thác mạnh sản phẩm cho vay
này mang lại rủi ro tiềm ẩn cho SHBVN vì hình thức cho vay tín chấp không có tài
sản đảm bảo, do vậy không có gì ràng buộc được khách hàng nếu khách hàng không
trả được nợ. Do đó, mặc dù đẩy mạnh mảng cho vay tín chấp mang lại lợi nhuận
cao cho ngân hàng vì lãi suất cho vay cao nhưng lại tiềm tàng rủi ro nợ quá hạn cao
hơn là cho vay có thế chấp tài sản đảm bảo.
Chất lượng tín dụng của ngân hàng thể hiện qua khả năng trả nợ của khách
hàng sau cho vay, mà khả năng trả nợ của khách hàng có thể hình dung qua việc
phân loại nhóm nợ theo thời gian chậm trả.

41. 30
Bảng 3.2: Kết quả phân loại nợ cho vay
Đơn vị: %
Chỉ tiêu 2016 2017 2018
Nợ nhóm 1 98.95 98.52 98.01
Nợ nhóm 2 0.72 1.27 1.8
Nợ nhóm 3 0.09 0.08 0.1
Nợ nhóm 4 0.14 0.05 0.03
Nợ nhóm 5 0.09 0.08 0.06
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo nội bộ của chi nhánh
Qua bảng số liệu về cơ cấu phân loại theo nhóm nợ của SHBVN- CN TP. HCM giai
đoạn 2016 -2018, ta có thể thấy nợ nhóm 1 chiếm tỷ trọng chủ yếu. Cụ thể là trong
năm 2016, nợ nhóm 1 chiếu 98.95% tổng dư nợ của chi nhánh, tuy nhiên con số này
đã suy giảm dần từ năm 2017 đến năm 2018 là 98.52% và còn 98.01%. Mặc dù tỷ lệ
nợ nhóm 1 giảm không đáng kể, nhưng so với mức tăng trưởng tín dụng và dư nợ
ngày càng tăng mạnh của chi nhánh thì cũng cần xem xét từ góc độ quản lý rủi ro
của ban giám đốc Chi nhánh. Cũng từ bảng trên, ta thấy thực trạng tỷ lệ nợ nhóm 2
(nợ cần chú ý) của chi nhánh là tăng đáng kể trong 3 năm từ 0.72% trong năm 2016
lên đến 1.8% dư nợ trong năm 2018 (tương ứng với 25 tỷ VND). Tuy nhiên, do số
liệu báo cáo được lấy theo thời điểm sau ngày đến hạn khoản vay khoảng trên 10
ngày, nên nợ nhóm 2 tăng lên đáng kể. Nhưng tổng tỷ trọng nợ xấu (nợ nhóm 3 –
nhóm 5) lại suy giảm trong 3 năm, năm 2016 đạt 0.32% và đến năm 2018 giảm còn
0.19%. Điều này chứng tỏ Chi nhánh cũng nỗ lực khắc phục tình trạng nợ xấu và
tiến hành thu hồi nợ thành công.
Nhìn chung tỷ lệ nợ xấu của chi nhánh đã tăng trong 2 năm trở lại đây cùng
với tốc độ gia tăng của dư nợ tín dụng nhưng tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ cho vay
KHCN tại SHBVN- CN TP. HCM luôn thuộc nhóm thấp nhất so với các chi nhánh
khác và hiện thấp hơn rất nhiều mức khuyến nghị của NHNN Việt Nam là không
quá 3%.

42. 31
Bảng 3.3: Cơ cấu nợ quá hạn (từ nhóm 2 – nhóm 5) chia theo sản phẩm cho
vay
Đơn vị: Tỷ đồng
Chỉ tiêu/ năm 2016 Tỷ trọng 2017 Tỷ trọng 2018 Tỷ trọng
Vay mua xe 1.4 16% 3.10 17% 9.20 33%
Vay thế chấp nhà đất 7 78% 13.9 74% 14.10 51%
Cho vay tín chấp 0.6 7% 1.70 9% 4.50 16%
Tổng cộng 9 100% 18.7 100% 27.80 100%
Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo nội bộ của chi nhánh
Qua bảng tổng hợp số liệu dư nợ khách hàng cá nhân bị quá hạn, nhìn chung qua
các năm, nợ quá hạn ở nhóm vay thế chấp nhà đất vẫn chiếm tỷ trọng cao nhất trong
dư nợ quá hạn. Cụ thể là nhóm cho vay thế chấp nhà chiếm đến 78%, 74% và 51 %
tương ứng ở năm 2016, 2017, 2018. Tuy nhiên, mặc dù nhóm này chiếm tỷ trọng
cao những đã giảm mạnh ở năm 2018 (-27% so với năm 2016). Trong khi đó, nhóm
cho vay mua xe và cho vay tiêu dùng tín chấp chiếm tỷ trọng ít hơn, nhưng tình
trạng đáng chú ý là tỷ trọng nợ quá hạn của 2 nhóm này tăng đáng kể qua các năm.
Trong khi đó, tỷ trọng dư nợ quá hạn cho vay tín chấp đã tăng đáng kể từ 7% trong
năm 2016 lên đến 16% trong năm 2018 . Dư nợ cho vay thế chấp nhà luôn cao là do
giá trị của mỗi khoản vay cao hơn rất nhiều so với cho vay mua xe và tín chấp nên
tỷ trọng dư nợ cho vay thế chấp nhà luôn chiếm tỷ trọng cao nhưng thực chất là số
lượng khách hàng bị quá hạn ít hơn ở sản phẩm cho vay mua xe và tín chấp. Như đã
đề cập ở trên, trong năm 2017 và năm 2018, SHBVN nói chung và SHBVN-
TP.HCM nói riêng bị hạn chế cho vay mua bất động sản theo chủ trương của
NHNN, do vậy chi nhánh đã mở rộng phạm vi tín dụng sang mảng cho vay mua xe
và tín chấp để đạt được chỉ tiêu hội sở giao cho và tìm kiếm lợi nhuận khi mà tình
trạng cho vay thế chấp bất động sản càng khó khăn. Quy trình phê duyệt nhanh và
tính chất loại tài sản thế chấp là động sản và tín chấp cũng sẽ kéo theo chất lượng
tín dụng của những khoản vay này sẽ thấp hơn những khoản vay có thế chấp bằng
bất động sản.

43. 32
3.3. Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại
SHBVN – Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh
3.3.1. Thông tin để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN
Nội bộ ngân hàng: kiểm tra mục đích sử dụng vốn sau vay định kỳ 3 tháng, 6
tháng, 12 tháng. Thực hiện đi thực tế cơ sở kinh doanh của khách hàng, kiểm tra
định kỳ tình hình hoạt động kinh doanh, thẩm định trực tiếp khách hàng, thực hiện
xếp hạng định kỳ khách hàng để đánh giá lại khả năng trả nợ.
Thông tin từ bên ngoài: tra cứu thông tin lịch sử quan hệ tín dụng trên CIC,
thông tin từ bạn bè làm các ngân hàng khác, thông tin thị trường về lĩnh vực hoạt
động kinh doanh của khách hàng vay vốn hay công ty khách hàng đang làm việc.
3.3.2. Các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng
Dựa vào xếp hạng tín dụng trên hệ thống phần mềm của SHBVN. Tại Việt
Nam và nhiều nước trên thế giới hiện nay đều sử dụng hệ thống XHTD nội bộ để
đánh giá rủi ro tín dụng của một khách hàng, một khoản vay cụ thể. Với lợi thế là
ngân hàng thuộc tập đoàn tài chính hàng đầu Hàn Quốc, Ngân hàng Shinhan đã lập
trình một hệ thống xếp hạng tín dụng gọi là “rating” nằm trong phần mềm
“AITHER”, là hệ thống tất cả các thông tin khách hàng, được sử dụng để truy vấn
và thao tác các nghiệp vụ cho vay và quản lý hồ sơ của khách hàng.
Hệ thống xếp hạng nội bộ tại SHBVN sử dụng phương pháp chấm điểm các
nhóm chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, kết hợp với thông tin được kết nối từ kết
quả tra CIC của khách hàng, kết hợp với phương pháp chuyên gia và phương pháp
thống kê để xếp hạng khách hàng. Hệ thống XHTD nội bộ của SHBVN sẽ đánh giá
rủi ro khách hàng và hạn mức tín dụng được cấp dựa trên giá trị của tài sản đảm
bảo. Về rủi ro của khách hàng sẽ có 4 nhóm tiêu chí để đánh giá bao gồm: nhóm
thông tin về bản thân khách hàng vay vốn, nhóm thông tin về tình hình tài chính,
nhóm thông tin về dư nợ tín dụng và số tổ chức tín dụng đang giao dịch, nhóm
thông tin về hạn mức thẻ tín dụng và số thẻ tín dụng.

44. 33
Nhóm thông tin về khách hàng vay: hệ thống thu thập các thông tin đầu vào
của khách hàng bao gồm: họ tên, năm sinh, email, số điện thoại, số chứng minh
nhân dân, ngày cấp, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nơi cư trú, tình trạng nhà
ở, phương tiện đi lại, thời gian công tác ở công việc hiện tại, nơi làm việc, địa điểm
công ty, lĩnh vực làm việc, chức vụ, hình thức làm việc,.. của người vay chính.
Khách hàng sẽ cung cấp các chứng từ để nhân viên thẩm định tín dụng kiểm tra
thông tin: chứng minh dân dân, hộ khẩu người vay, giấy xác nhận tình trạng hôn
nhân, hợp đồng lao động/ quyết định bổ nhiệm, giấy đăng ký hộ kinh doanh…với
những chứng từ trên thì việc thẩm định các thông tin để nhập vào hệ thống xếp hạng
đã rõ ràng, còn các yếu tố khác như tình trạng nhà ở, phương tiện đi lại,… thì phụ
thuộc vào khách hàng khai báo và việc thẩm định thông tin có chính xác hay không
hay những chứng từ khách hàng có làm giả để làm hồ sơ vay hay không.
Nhóm thông tin về tình hình tài chính của khách hàng: thu nhập từ lương,
thưởng, thu nhập từ cho thuê xe, cho thuê nhà, thu nhập từ kinh doanh, thu nhập từ
góp vốn, cổ tức,… của người vay chính và người đồng vay, các khoản chi phí như
chi phí sinh hoạt, nghĩa vụ trả nợ của những ngân hàng khác và các khoản nợ trước
tại SHBVN, tiền thuê nhà, chi phí cho người phụ thuộc, tiền bảo hiểm, chi phí vận
chuyển,… Những hồ sơ chứng minh năng lực tài chính của khách hàng bao gồm:
giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh, sao kê tài khoản, xác nhận lương, hợp đồng
lao động, sổ ghi chép kinh doanh, phiếu thu tiền cho thuê nhà/xe…
Nhóm thông tin về thông tin quan hệ tín dụng với ngân hàng: dư nợ vay có
tài sản thế chấp, tín chấp, tổng số các Tổ chức tín dụng đang giao dịch, số thẻ tín
dụng đang sở hữu, hạn mức thẻ tín dụng bao nhiêu, lịch sử thanh toán có chậm trả
hay không, những thông tin này chủ yếu được nhân viên thẩm định đánh giá dựa
trên kết quả tra CIC. Tuy nhiên hoạt động của CIC chưa có hiệu quả cao khi thông
tin chưa được đầy đủ và kịp thời vì hàng tháng báo cáo một lần, trong khi đó một
khách hàng nếu cố tình lừa đảo ngân hàng có thể nộp hồ sơ vay cùng 1 lúc nhiều
ngân hàng rồi giải ngân nếu vay tín chấp chẳng hạn. Hơn nữa có thể một số ngân
hàng vì cạnh tranh nên đã không cập nhật thông tin lên CIC và điều này dẫn đến rủi
ro cho ngân hàng đang thẩm định khách hàng, dẫn đến rủi ro tín dụng tăng cao.

45. 34
Tài sản đảm bảo: hệ thống sẽ chấm điểm về loại tài sản đảm bảo, tính chất sở
hữu TSBĐ, giá trị của tài sản đảm bảo từ đó đưa ra hạn mức cho vay tối đa. Tại
SHBVN, mức cho vay tối đa với tài sản là nhà phố và căn hộ là 70%, còn đối với tài
sản là đất trống, mức cho vay là 50% giá trị định giá cho những tài sản tại khu vực
thành phố Hồ Chí Minh.
3.3.3. Nhận xét về phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng
 Ưu điểm
Qua việc tổng hợp phân tích số liệu dư nợ tín dụng của SHBVN – Chi nhánh
TP. Hồ Chí Minh, ta có thể thấy rằng mặc dù tỷ lệ nợ quá hạn tăng lên nhưng so với
mức độ tăng trưởng tín dụng lại không đáng kể, rủi ro tín dụng là điều không thể
tránh khỏi khi thực hiện nghiệp vụ cho vay, có thể thấy rằng công tác đánh giá khả
năng trả nợ tại SHBVN – CN HCM đáp ứng tương đối đầy đủ với các yêu cầu về
quản lý rủi ro tín dụng theo chuẩn Basel. Các chỉ tiêu đánh giá trong hệ thống
XHTD đa dạng, đầy đủ hầu hết các thông tin của người vay vốn.
Bên cạnh đó, hệ thống xếp hạng của ngân hàng SHBVN được lập trình trên
phần mềm đánh giá tự động, nhân viên ngân hàng chỉ cần nhập thông tin ban đầu sẽ
ra kết quả mà không phải sử dụng bảng tính xếp hạng tín dụng excel như các
NHTM khác. Điều đó góp phần làm kết quả đánh giá chính xác hơn khi mà bảng
tính được coppy qua lại giữa các khách hàng khác nhau làm sai lệch thông tin và
công thức.
Ban giám đốc cũng chỉ đạo bộ phận thẩm định bám sát hướng dẫn và các
nguyên tắc về thẩm định tín dụng cá nhân, cũng như tổ chức đào tạo kiểm tra định
kỳ về sự am hiểu sản phẩm vay và quy trình cho vay, do vậy việc sàn lọc những
khách hàng tốt được nâng cao hơn. Công tác đánh giá khả nợ của KHCN tại
SHBVN- CN TP. HCM ngoài việc đánh giá các tiêu chí định lượng còn đi sâu phân
tích định tính nhằm đánh giá tổng thể và có cái nhìn toàn diện hơn về hồ sơ của
khách hàng vay vốn, nâng cao khả năng nhận diện khả năng trả nợ và rủi ro tín
dụng đối với từng khách hàng cụ thể.

46. 35
Hơn nữa, khi tính nghĩa vụ trả nợ tại các tổ chức tín dụng, hầu hết các ngân
hàng đều bỏ qua việc tính nghĩa vụ trả nợ thẻ tín dụng, trong khi đó, lãi suất thẻ tín
dụng hầu hết đều bị tính rất cao, gấp 3-5 lần lãi suất cho vay. Trong khi đó tại
SHBVN nói chung và chi nhánh TP.HCM nói riêng, việc tính nghĩa vụ trả nợ cho
thẻ tín dụng rất chặt chẽ, và có những trường hợp buộc phải đóng thẻ tín dụng ở
những TCTD khác trước khi cấp tín dụng cho khách hàng.
 Hạn chế
Như đã đề cập phần trên, hệ thống xếp hạng của ngân hàng SHBVN được
lập trình trên phần mềm đánh giá tự động nhưng chỉ tổng hợp được thông tin của
một người vay chính. Do vậy hệ thống đã bỏ sót thông tin quan trọng và ảnh hưởng
đến kết quả chẩm điểm tín dụng của người đồng vay. Và việc tự động hóa theo quy
trình chấm điểm cũng gia tăng rủi ro tín dụng khi hệ thống chấm điểm bị lỗi tại thời
điểm chấm điểm và ra kết quả đậu, trong khi khách hàng đó thật sự ở trạng thái từ
chối cho vay. Hoặc có những trường hợp nhân viên kinh doanh biết một trong hai
người đồng vay có những yếu tố như trình độ học vấn, tiền sử tín dụng quá hạn, hay
kinh nghiệm làm việc không đáp ứng tiêu chí để chấm điểm, làm cho hạng khách
hàng thấp, không đủ điểm tín dụng để cho vay nên nhân viên kinh doanh sẽ đổi
sang người còn lại là người vay chính.
Cho vay ngân hàng cũng chịu nhiều ảnh hưởng bởi các ngành nghề kinh tế
khác. Cụ thể hơn năm 2019 không phải là năm sôi động của thị trường bất động sản.
Do vậy việc cho vay thế chấp nhà để mua bất động sản giảm, và SHBVN- CN TP.
HCM cũng đang tuân thủ theo chủ trương quản lý sự phát triển thị trường bất động
sản một cách chặt chẽ thông qua việc tăng lãi suất cho vay, và hạn chế tăng trưởng
dư nợ tín dụng trong lĩnh vực này. Nhưng về phía Ban quản trị của Ngân hàng
Shinhan Việt Nam vẫn đặt mục tiêu tăng trưởng tín dụng, nên chi nhánh đã tăng
cường cho vay mảng mua xe và tín chấp. Để đẩy mạnh tăng trưởng dư nợ nên việc
thẩm định cá nhân cũng kém phần chặt chẽ như trước. Nên lý do mà nhưng năm
2017, 2018 dư nợ của chi nhánh tăng trưởng mạnh về cho vay mua xe và tín chấp,
và cũng dễ dàng hiểu khi tỷ lệ nợ quá hạn ở các nhóm này tăng cao qua các năm.

47. 36
Năm 2019, khi cho vay tín chấp, ngân hàng không cần phải tra CIC của
chồng/vợ của người vay mà chỉ xét hồ sơ vay của mỗi cá nhân người đi vay. Do vậy
việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng sẽ rủi ro hơn khi mà không tính đến
nghĩa vụ trả nợ của người hôn phối, trong khi thực tế nghĩa vụ trả nợ đó là của
người vay chính.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày tổng quan về cơ cấu và dịch vụ của SHBVN – Chi
nhánh TP. Hồ Chí Minh, cũng như về thực trạng hoạt động tín dụng và giới thiệu
được các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của SHBVN- CN TP. Hồ Chí
Minh. Từ thực trạng cho vay khách hàng cá nhân để bài nghiên cứu thể hiện rõ hơn
về sự cần thiết cần phải nghiên cứu tìm ra những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Shinhan - chi nhánh TP.HCM.

48. 37
CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô hình nghiên cứu
4.1.1. Lý do lựa chọn mô hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách
hàng cá nhân tại SHBVN- CN TP.Hồ Chí Minh
Dựa vào các yếu tố đầu vào của hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ của
Ngân hàng Shinhan Việt Nam, loại bỏ những thông tin không cần thiết, và đưa vào
những yếu tố mới, học viên phát triển mô hình nghiên cứu để đánh giá khả năng trả
nợ của khách hàng một cách toàn diện nhất. Để đạt được mục tiêu trên, mô hình
nghiên cứu được lựa chọn phải đáp ứng các yêu cầu đặt ra như sau:
Tính đầy đủ: mô hình nghiên cứu phải có đầy đủ những yếu tố ảnh hưởng
đến khả năng trả nợ như đặc điểm của khách hàng vay, thông tin về tài chính, các
yếu tố liên quan đến khoản vay,…
Tính khách quan: kết quả đánh giá của mô hình dựa trên những thông tin thu
thập được từ những khách hàng ngẫu nhiên được chọn, thể hiện một cách khách
quan không phụ thuộc vào ý chí chủ quan của người xây dựng mô hình. Xác định
được xác xuất khách hàng có khả năng trả nợ.
Tính nhất quán: kết quả đo lường không mâu thuẫn với những cơ sở lý
thuyết và phương pháp luận đã được thừa nhận trước đây.
Tính kế thừa: kế thừa những nghiên cứu trước đây về đo lường các nhân tố
ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN.
Tính đơn giản: mô hình áp dụng phải đơn giản, dễ sử dụng
Dựa vào thực trạng hoạt động cho vay và các phương pháp đánh giá khả
năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại SHBVN – CN TP.Hồ Chí Minh ở chương 3,
ta cần phải xây dựng một mô hình có thể đo lường cụ thể khả năng trả nợ của khách
hàng cá nhân để lượng hóa khả năng trả nợ vay của KHCN thành xác suất trả nợ,
dùng làm cơ sở đánh giá rủi ro của từng khách hàng.
Với những tiêu chí đưa ra ở trên kết hợp với việc phân tích nghiên cứu về
đặc điểm, các ưu nhược điểm trong các ứng dụng các mô hình đo lường khả năng
trả nợ ở chương 2, học viên quyết định lựa chọn Mô hình Logit. Đây là mô hình