Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng Đông Á.doc

Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com – Cần Kham Thảo - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN
Trong chương này, tác giả nêu ra lý do chọn đề tài, xác định mục tiêu,đối tượng và
phương pháp làm cơ sở cho toàn b ộ quá trình nghiênứcu của đề tài. Ngoài ra, tác giả cũng
nêu lên những đóng góp d ự kiến, cũng như kết cấu của toàn đề tài giúp ích cho người đọc
có th ể khái quát và quan tâmđến bài vi ết.
1.1. Lý do ch ọn đề tài
Hoạt động tín dụng là ho ạt động mang tính truyền thống và đem lại lợi nhuận cao
nhất cho NH. Nhưng tất nhiên là đi kèm với lợi nhuận cao là r ủi ro lớn. Rủi ro này không
những chỉ ảnh hưởng đến NH cho vay tín dụng mà còn có th ể ảnh hưởng xấu đến toàn b ộ
nên kinh ết, đặc biệt là n ền kinh tế đang phát triển tại Việt Nam. Hiện nay, các NHTM
Việt Nam đang phát triển đa dạng các ảsn phNm tín dụng dành cho m ọi đối tượng. Trong
đó, th ẻ tín dụng dành cho KH cá nhân là m ột sản phNm điển hình được nghiên ứcu trong
đề tài. Đây là hình th ức cho vay tín chấp chứa đựng nhiều rủi ro. Việc quản trị rủi ro bằng
hệ thống XHTD đã được áp dụng cho sản phNm này ngay t ừ khi nó ra đời. Tuy nhiên, qua
quá trình nghiênứcu, hệ thống bộc lộ một số hạn chế. Việc đề xuất một mô hình th ống kê
định lượng để hoàn thi ện hơn hệ thống XHTD tại NH Đông Á (NH mà đề tài nghiên cứu)
là m ột vấn đề mang tính tất yếu và chi ến lược.
1.2. Mục tiêu nghiênứ uc của đề tài
Xácđịnh các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng đảm bảo trả nợ thẻ tín dụng của các KH
sử dụng thẻ tín dụng NH Đông Á. T ừ đó, ước lượng mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố.
Xây d ựng và hoàn thi ện mô hình d ự báo mức độ tín nhiệm hay xác suất trả nợ
bằng mô hình Binary Logistic. Đề tài ph ải đưa ra được tiêu chuNn phân b ổ KH vào
các nhóm theo mức độ tín nhiệm vừa ước lượng từ mô hình.
1

1.3. Đối tượng và ph ương pháp nghiênứ uc
1.3.1. Đối tượng
Đối tượng nghiên ứcu là các hệ thống XHTD cá nhân. Đối tượng khảo sát chính là
những KH sử dụng thẻ tín dụng của NH Đông Á.
1.3.2. Phương pháp nghiênứ uc
Đề tài áp dụng phương pháp nghiênứcu định lượng, sử dụng thống kê mô tả, mô hình
Logit để phân tích d ữ liệu. Dữ liệu nghiên ứcu được lấy từ tháng 10/2008đến tháng
02/2010 về thông tin c ủa 137 KH sử dụng thẻ tín dụng NH Đông Á. Các KH này ph ải sử
dụng thẻ (có giao d ịch) ít nhất 6 tháng gần nhất.
Do hạn chế trong cơ sở dữ liệu, nênđề tài ch ỉ dừng lại ở mức đánh giá chấm điểm
tín dụng, chưa phân tích các yếu tố về hành vi KH. Tuy nhiên, mô hình đề xuất có th ể đưa
vào thêm các ếyu tố hành vi KH n ếu có đầy đủ cơ sở dữ liệu.
1.4. Ý ngh ĩa của đề tài
Kết quả nghiên ứcu của đề tài s ẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các ổt chức tài chính,
và các cá nhân liên quan,đặc biệt là NH Đông Á trong quá trình ho ạt động kinh doanh và
quản lý r ủi ro của mình. Kết quả nghiên ứcu còn là tài li ệu tham khảo cho các chủ thể
tham gia vào quá trình XHTD, cũng như cho những nghiên ứcu liên quanđến XHTD cá
nhân.
1.5. Kết cấu của đề tài
Ngoài ph ần kết luận và các danh mục, phụ lục kèm theo, kết cấu của đề tài g ồm 4
chương:
- Chương 1: Tổng quan,
- Chương 2: Cơ sở lý thuy ết về XHTD,
- Chương 3: Kinh nghiệm trên thế giới và th ực tiễn XHTD ở Việt Nam,
- Chương 4: Xây d ựng mô hình x ếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân ủca
ngân hàng Đông Á.
2

CHƯƠNG 3
KINH NGHIÊM TRÊN THẾ GIỚI VÀ TH ỰC TIỄN
XẾP HẠNG TÍN DỤNG Ở VIỆT NAM
Mục tiêu nghiênứcu của chương này nh ằm khái quátềvcác hệ thống xếp hạng tín
dụng cá nhân trên thếgiới, giới thiệu một số công trình khoa h ọc có liên quan của các tác
giả trong và ngoài n ước. Trong chương này, đề tài nghiên cứu cũng cố gắng trình bày
tương đối tổng quát về hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của một số NHTM trong nước,
cũng như của ngân hàng Đông Á. Qua đó, có th ể đúc kết được những kinh nghiệm và
phương pháp có giá ịtrxem xét đề xuất áp dụng hoàn thi ện cho hệ thống xếp hạng tín
dụng cá nhân của ngân hàng Đông Á.
3.1. Tổng quan về các nghiênứ uc liên quanđến mô hình được xây d ựng(1)
Đã có r ất nhiều nghiên ứcu trong các tài liệu nước ngoài v ề việc tại sao người ta
mất khả năng chi trả các khoản nợ với ngân hàng.
Trong một nghiên ứcu, Tokunaga (1993) đã c ố gắng để phát triển một hệ thống
thông tin cá nhân của những người có v ấn đề trong quan hệ tín dụng với ngân hàng. Ông
nghiên ứcu việc: có th ể phân bi ệt được người sử dụng thẻ tín dụng hiệu quả và không hi
ệu quả bằng các lý thuyết và nghiên cứu về hành vi ng ười tiêu dùng, tâm lý học, và s ử
dụng các yếu tố thực tế liên quan hay không? Ông th ấy rằng những người không thành
công trong việc sử dụng tín dụng (thường xuyên không thanh toán ợn đúng hạn) là do
không có khả năng tập trung quản lý tín d ụng, không khôn ngoan, s ử dụng tiền cho sức
mạnh và s ự thể hiện, không ti ết kiệm và d ễ bị kích động vì tình hình tài chính h ơn
những người sử dụng hợp lý. Ngoài ra, ông c ũng nhận thấy rằng các biến tâm lý làm t ăng
đáng kể khả năng xácđịnh chính xác một KH thuộc nhóm nào k ể trên.
Theo Norvilitis và ctg (2003), có nh ững phát hiện mâu thu ẫn trong lý thuy ết về những
yếu tố mà ng ười ta nghĩ rằng làm cho m ột người vỡ nợ. Một số nghiên ứcu kết luận rằng
những người có nhi ều nợ không khác với những người không nhi ều về mặt nhân
1
Theo Erdem, (2008), Factors Affecting the Probability of Credit card Default and the Intention of Card Use in
Turkey
29

khNu gia đình. Thậm chí, Livingston và Lunt (1992) đã cho th ấy những người có thu nh
ập cao và ít con có kh ả năng mắc nợ cao hơn. Lea và ctg (1993) c ũng đưa ra kết luận: nợ
nhiều hay không c ũng là do y ếu tố kinh tế, xã h ội và tâm lý c ủa người vay. Cả hai
nghiên cứu đều cho thấy rằng nợ là t ương quan mạnh mẽ với các yếu tố kinh tế. Tuy
nhiên, trong một nghiên ứcu khác, Crook (2001) báo cáoằngr thu nhập, việc sợ hữu nhà và
quy mô h ộ gia đình làm t ăng mức nợ ở Mỹ. Và theo V ương Quân Hoàng (2006) t ổng giá
trị của các khoản nợ có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ và kh ả năng sử dụng hiệu quả tín
dụng của cá nhân.
Nghiên ứcu của Cox và Jappelli (1993) cho th ấy nhu cầu về tín dụng thì quan hệ
tương đồng với thu nhập, quan hệ trái chiều với tiền lương và tu ổi tác. Nghiênứcu của
Duca and Rosenthal (1993) cho thấy nhu cầu tín dụng liên hệ cùng chiều với sự giàu có
(tức tài s ản), thu nhập và quy mô gia đình. Từ đây, ta c ũng nhận thấy khi tăng nhu cầu sử
dụng tín dụng, cũng làm ảnh hưởng đến tổng lượng nợ của một cá nhân.
Trong nghiên ứcu của mình, Black and Morgan (1998) nói r ằng nợ xấu và v ỡ nợ
thường liên quan ớti các yếu tố xã h ội và các yếu tố về nhân kh Nu học (như quy mô gia
đình) của người sử dụng tín dụng.
Trong một nghiên ứcu khác, Kaynak và Harcar (2001) điều tra tháiđộ của người tiêu
dùng và thái độ với việc sử dụng thẻ tín dụng ở Thổ Nhĩ Kỳ và th ấy rằng các nhóm tuổi
giữa 36 và 45 có nhi ều khả năng để sở hữu thẻ tín dụng hơn bất cứ nhóm khác. Barker và
Sekerkaya (1992) báo cáoằ ngr các nhóm tuổi trung niên là có khả năng giữ và s ử dụng thẻ
tín dụng lớn nhất. Ngoài ra, trong nghiên cứu của mình, Adcock và ctg (1977) ch ỉ ra rằng
có m ột mối quan hệ tiêu ựcc giữa tuổi tác và sử dụng thẻ tín dụng (từ Lee và Kwon, 2002).
Trong các nghiênứcu của mình, Mathews và Slocum (1969) và Slocum và Mathe ws
(1970) phát hiện ra rằng các chủ thẻ với thu nhập thấp và có địa vị xã h ội thấp hơn
thường hay sử dụng thẻ tín dụng không hi ệu quả và hay không tr ả nợ hơn so với những
chủ thẻ có thu nhập cao và địa vị xã h ội cao hơn.
Ngược lại, lại có lý thuy ết cho rằng một người có thu nh ập cao hơn là nhi ều khả
năng sử dụng thẻ tín dụng cho các chi tiêuủca họ và có th ể có xác suất vỡ nợ cao hơn.
30

Xiao và ctg (1995) ch ỉ ra rằng các cá nhân và giađình có thu nh ập cao có xu h ướng sẽ
sẵn sàng s ử dụng thẻ tín dụng. Theo Livingstone và Lunt (1992), s ự gia tăng của nợ và
kh ả năng trả nợ cũng bị ảnh hưởng bởi thu nhập.
Theo Zelizer (1994), nam giới và ph ụ nữ rất khác nhau về việc tiếp nhận, sử dụng và
quan niệm về giá trị của tiền bạc. Trong nghiên ứcu của mình, Lea và ctg (1995) cho th ấy
rằng những người không tr ả nợ thường là ph ụ nữ hơn là đàn ông . Xiao và ctg (1995) phát
hiện ra rằng người đàn ông có thái độ hợp tác hơn phụ nữ trong việc sử dụng thẻ tín dụng
và quan h ệ với ngân hàng. S ự khác biệt giới tính được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến cách
thức sử dụng thẻ tín dụng.
3.2. Giới thiệu các nghiênứ uc liên quan
3.2.1. Nghiên ứcu của Vương Quân Hoàng và ctg v ề Phương pháp thống kê xây
dựng mô hình định mức tín nhiệm thể nhân
Mục tiêu của tác giả Vương Quân Hoàng trong bài nghiên c ứu này mu ốn xây d ựng
mô hình định mức tín nhiệm trên ơc sở giải quyết hai bài toán là phân nhóm KH và phân
biệt KH.
Ông s ử dụng dữ liệu của ngân hàng Techcombank v ề 1727 KH (quan sát), mỗi KH
trong mẫu này có đặc trưng được cho trong bảng 3.1.
Bảng 3.1: Các biến về đặc trưng của khách hàng
Ký hi ệu Ý ngh ĩa
X01 Tuổi tác
X02 Trình độ học vấn
X03 Loại hình công vi ệc
X04 Thời gian công tác
X05 Mức thu nhập hàng tháng
X06 Tình trạng hôn nhân
X07 Nơi cư trú
X08 Thời gian cư trú
31

Ký hi ệu
Ý ngh ĩa
X09 Số người sống phụ thuộc
X10 Phương tiện đi lại
X11 Phương tiện thông tin
X12 Chênh ệlch thu nhập và chi tiêu
X13 Giá trị tài s ản KH
X14 Giá trị các khoản nợ
X15 Quan hệ với Techcombank
X16 Uy tín trong giao dịch
(Nguồn:Vương Quân Hoàng và ctg, 2006. Ph ương pháp thống
kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân)
Vương Quân Hoàng th ực hiên tính toán trên ầphnmềm máy tính và được kết quả phân
nhóm sau: N = 1728 KH được chia thành 2 nhóm: nhóm A (nhóm KH “t ốt”) có m = 1375
KH, nhóm B (nhóm KH “x ấu”) có n = 353 KH. Kho ảng cách Holtelling tínhđược là
T2
A,B = 27, 30209
Trong khi đó  2 (0.05)  26.296 . Như vậy T2
>  2
(0.05) nên hai nhóm A, B là
16 A,B 16
khác nhau một cách có ý nghĩa. Tiếp theo , ta có bảng 3.2 thể hiện kết quả hồi quy Logit
với biến phụ thuộc Z = 0 nếu KH thuộc nhóm B, và Z = 1 n ếu KH thuộc nhóm A.
Bảng 3.2: Kết quả ước lượng hồi quy Logit mô hình x ếp hạng tín
dụng khách hàng cá nhân ủca Vương Quân Hoàng và ctg.
Ký hi ệu Tham số ước lượng P – value
X01 - 1.2381 0.0237
X02 - 0.5911 0.1986
X03 - 1.3719 0.0929
X05 3.2401 0.0001
X06 - 1.8337 0.0168
X07 - 8.0706 0.0003
32

Ký hi ệu Tham số ước lượng P – value
X08 - 5.3368 0.0004
X09 - 1.0916 0.0224
X10 - 1.508 0.0178
X11 - 18.2826 0.0001
X12 5.6701 0.0000
X13 3.5950 0.0000
X14 - 0.9303 0.0303
X15 - 1.4823 0.0634
(Nguồn:Vương Quân Hoàng và ctg, 2006. Ph ương pháp thống kê xây dựng
mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân)
Từ bảng 3.2 tá có thể viết được mô hình h ồi quy sau
Z = ln (odds) = ln (Pi/1 – P i) = −1.238151 X 1 − 0.591102 X 2 − 1.371960 X 3 +
3.240103 X5 − 1.833702 X 6 − 8.070600 X 7 − 5.336831 X 8 − 1.091686 X 9 −
1.508460 X10 − 18.28262 X11+5.670182 X12+3.595030 X13− 0.930329 X14− 1.482391
Theo kết quả ước lượng hồi quy Logit trên, ông đã lo ại 2 biến X4 (thời gian công
tác) và X (uy tín trong giao dịch) ra khỏi mô hình vì hai lý do sau :
16
 X4 và X 16 có s ự phụ thuộc tuyến tính với các biến khác;

 Cácước lượng 
ˆ
4 , 
ˆ
16 trong mô hình t ỏ ra không ổn định.
Các biến X
5
(Mức thu nhập hằng tháng), X (Chênh ệlch thu nhập và chi tiêu) và
12
X13 (Giá trị tài s ản KH) có ảnh hưởng đồng biến với biến phụ thuộc (xác suất là KH t ốt).
Các biến còn l ại trong mô hình đều tácđộng trái chiều lên biến phụ thuộc.
33

3.2.2. Nghiên ứcu của Stefanie Kleimeier và Dinh Thi Huyen Thanh v ề mô hình
điểm số tín dụng cá nhân áp ụdng cho các ngân hàng bán ẻl tại Việt nam
Stefanie Kleimeier đã ti ến hành nghiên cứu chi tiết nguồn số liệu được tổng hợp từ
các NHTM ạti Việt Nam theo hai mươi biến số bao gồm độ tuổi, thu nhập, trình độ học
vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, tình trạng cư trú, giới tính, tình trang hôn nhân, m ục
đích vay… đê xácđịnh mức ảnh hưởng của các biến số này đến rủi ro tín dụng và qua đó
thiết lập một mô hình điểm số tín dụng cá nhân áp ụdng cho các ngân hàng bán ẻl tại Việt
Nam. Hầu hết số biến này đều là các chỉ tiêu phi tài chính rất khác so với các nghiênứcu từ
trước đến nay. Vì hầu hết các mô hình điểm số tín dụng thường sử dụng các chỉ tiêu tài
chính là ch ủ yếu. Bằng phương pháp ước lượng Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie
Kleimeier thu được kết quả của hàm điểm số sau :
Bảng 3.3: Kết quả ước lượng hàm điểm số của Dinh Thi Huyen Thanh
và Stefanie Kleimeier
Biến Hệ số
Số lần đến NH - 1.774
Giới tính - 1.557
Số lần vay - 0.938
Thời gian vay - 0.845
Tài kho ản tiền gửi - 0.750
Tình trạng cư trú - 0.652
Miền cư trú - 0.551
Số lượng tiền gửi - 0.492
Giá trị tài s ản thế chấp - 0.402
Số người phụ thuộc - 0.356
Thời gian làm công vi ệc hiện tại - 0.285
Tình trạng hôn nhân - 0.233
Loại hình thế chấp - 0.190
Có điện thoại cố định - 0.181
Trình độ học vấn - 0.156
Mục đích vay - 0.125
Hệ số tự do - 3.176
(Nguồn: Dinh Thi Huyen Thanh & Stefanie Kleimeier, 2006. Credit Scoring
for Vietnam’s Retail Banking Market)
34

Nghiên ứcu của Stefanie Kleimeier và Dinh Thi Huyen Thanh đã xây d ựng mô hình
chấm điểm tín dụng cá nhân gồm hai phần là ch ấm điểm nhân thân và n ăng lực trả nợ,
chấm điểm quan hệ với ngân hàng nh ư trình bày t ại bảng 3.5. Căn cứ vào t ổng điểm đạt
được để xếp loại theo mười mức giảm dần từ Aaa đến D như trình trong bảng 3.4. Tuy
nhiên, công trình nghiên ứcu này không đưa ra cách tínhđiểm cụ thể cho từng chỉ tiêu,để
vận dụng được mô hình đòi h ỏi các NHTM phải thiết lập thang điểm cho từng chỉ tiêu
đánh giá phùợhp với thực trạng và h ệ thống cơ sở dữ liệu cá nhân tại ngân hàng mình.
Bảng 3.4: Hệ thống ký hi ệu xếp hạng tín dụng cá nhân của Dinh Thi Huyen
Thanh & Stefanie Kleimeier
Điểm Xếp hạng Ý ngh ĩa xếp hạng
> 400 Aaa
351– 300 Aa Cho vay tối đa theo đề nghị của người vay
301– 350 A
251– 300 Bbb Cho vay theo tài s ản đảm bảo
201– 250 Bb Cho vay theo tài s ản đảm bảo và đánh giáđơn vay vốn
151– 200 B
Yêu cầu đánh giá ậthn trọng đơn vay vốn, và có tài s ản
đảm bảo đầy đủ
101– 150 Ccc
51 – 100 Cc
Từ chối cho vay
0–50 C
0 D
(Nguồn: Dinh Thi Huyen Thanh & Stefanie Kleimeier, 2006. Credit Scoring for
Vietnam’s Retail Banking Market)
Bảng 3.5: Các chỉ tiêu chấm điểm tín dụng cá nhân của Dinh Thi Huyen Thanh & Stefanie
Kleimeier
Bước 1: Ch m điểm nhân thân và n ăng lực trả nợ
Tuổi 18 – 25 tu ổi 26 – 40 tu ổi 41 – 60 tu ổi > 60 tuổi
Trình độ học vấn Sau đại học
Đại học,
Trung học Dưới trung học
cao đẳng
Nghề nghiệp Chuyên môn Giúp việc Kinh doanh Hưu trí
Thời gian công tác < 0.5 năm 0.5 – 1 n ăm 1 – 5 n ăm > 5 năm
Thời gian làm
< 0.5 năm 0.5 – 1 n ăm 1 – 5 n ăm > 5 năm
công vi ệc hiện tại
Tình trạng cư trú Nhà riêng Nhà thuê
Sống cùng
Khác
gia đình
Số người phụ thuộc Độc thân 1 – 3 ng ười 3 – 5 ng ười > 5 người
Thu nhập hằng năm < 12 triệu đồng
12–36 36 – 120 > 120
triệu đồng triệu đồng triệu đồng
Thu nhập hằng năm
< 24 triệu đồng
24–72 72 – 240 > 240
của gia đình triệu đồng triệu đồng triệu đồng
35

Bước 2: Chấm điểm quan hệ với ngân hàng
Thực hiện cam kết
Chưa bao giờ Có tr ễ hạn dưới Có tr ễ hạn trên
với ngân hàng KH mới
trễ hạn 30 ngày 30 ngày
(ngắn hạn)
Thực hiện cam kết
Chưa bao giờ Có tr ễ hạn trong Có tr ễ hạn trước
với ngân hàng KH mới
trễ hạn 2 năm gần đay 2 năm gần đây
(dài h ạn)
Tổng giá trị
< 100 triệu đồng
100 – 500 500 triệu – 1
> 1 tỷ đồng
khoản vay chưa trả triệu đồng tỷ đồng
Các dịch vụ khác Tiền gửi
Tiền gửi tiết
Thẻ tín dụng kiệm và Không
đang sử dụng tiết kiệm
thẻ tín dụng
Số dư bình quân tài
20 – 100 100 – 500 > 500
khoản tiết kiệm < 29 triệu đồng
triệu đồng triệu đồng triệu đồng
trong năm trước
(Nguồn: Dinh Thi Huyen Thanh & Stefanie Kleimeier, 2006.
Credit Scoring for Vietnam’s Retail Banking Market)
3.2.3. Nghiên ứcu của Maria Aparecida Gouvêa và Eric Bacconi Gonçalves về áp
dụng mô hình H ồi quy Binary Logistic, Neutral network và mô hình G enetic
Algorithm để phân tích r ủi ro tín dụng
Mục tiêu ủca bài nghiên cứu là phát triển một mô hình ch ấm điểm tín dụng có tính
dự báo dựa trên ốs liệu của những tổ chức tài chính l ớn bằng cách ửs dụng mô hình h ồi
quy Logit, mạng neutral nhân t ạo và gi ả thuật di truyền (Genetic Algorithms).
Ba mô hình trình bày k ết quả phù hợp với cơ sở dữ liệu được cung cấp bỏi một ngân
hàng bán lẻ lớn tại Brazil. Trong đó, mô hình h ồi quy Logit trình bày k ết quả tốt hơn so
với mô hình được xây d ựng bởi mạng thần kinh nhân t ạo. Và c ả hai mô hình này đều tốt
hơn mô hình d ựa trên thuật toán di truyền. Từ kết quả nghiên ứcu, bà đã đề xuất mô hình
Logit là mô hình ch Nm điểm tín dụng cho mục tiêu nghiênứcu của bà. Ph ần tiếp theo là
tóm t ắt quá trình phân tích và ước lượng mô hình Logit c ủa bà nh ằm phân lo ại KH tốt
và xấu.
Nhằm để ước lượng mô hình h ồi quy Logit, Maria Aparecida Gouvêa thu thập 8000
quan sát và chia vào 2 nhóm KH t ốt và x ấu đều nhau. Dữ liệu được lấy từ tháng 8 năm
2002 đến tháng 2 năm 2003 của một ngân hàng có h ệ thống trên toàn cầu, tất cả các quan
sát này đều đã qua th ời gian đáo hạn nợ. Mỗi quan sát có một số chỉ tiêuđược minh hoạt
dưới đây qua bảng 3.6

36

Bảng 3.6: Bảng mô t ả các biến về đặc trưng khách hàng của Maria Aparecida Gouvêa
và Eric Bacconi Gonçalves
Chỉ tiêu Tiêu chíđánh giá Ký hiệu
Giới tính Nam Nữ Gender_M; Gender_F
Tình trạng hôn nhân Đã có gia đình; Độc thân ; Khác
Status_M; Status_S;
Status_O
Điện thoại nhà Có; Không Ht_Y; Ht_N
Điện thoại công ty Có; Không Ct_Y; Ct_N
Thời gian làm công vi ệc < 24 tháng; 25 – 72 tháng; 73 – 127
Tpj1; Tpj2; Tpj3; Tpj4
hiện tại tháng; >127 tháng
Lương (USD/tháng)
<283; 284 – 413; 414 – 685; 686 – S1; S2; ;S3; S4; S5;
876; 877 – 1304; > 1304 S6
Số lượng các khoản nợ
<4; 5–6; 7–9; 10–12
Qlp1; Qlp2; Qlp3;
(Quantity of loan parts) Qlp4
KH mới Có; Không Fa_Y; Fa_N
Thời gian cư trú tại nhà
< 12 tháng; 13 – 24 tháng; 25 – 120 Tph1; Tph2; Tph3;
tháng; > 120 tháng Tph4
Giá trị trung bình một < 54; 55 – 70; 71 – 113; > 113 Lpv1; Lpv2; Lpv3;
khoản nợ (USD) Lpv4
Tổng dư nợ
< 131; 132 – 174; 175 – 217; 218 – Tlv1; Tlv2; Tlv3;
348; 349 – 783; > 783 Tlv4; Tlv5; Tlv6
Loại tín dụng Có ký qu ỹ;Tín chấp Tc_P; Tc-C
Tuổi
< 25 tuổi; 26 – 40 tu ổi; 41 – 58 tu ổi; Age1; Age2; Age3;
> 58 tuổi Age4
Mã vùng điện thoại nhà 1; 2; 3; 4;5
Hzip1; Hzip2; Hzip3;
Hzip4; Hzip5
Mã vùng điện thoại công
1; 2; 3; 4; 5
Czip1; Czip2; Czip3;
ty Czip4; Czip5
Trình độ chuyên môn 1; 2; 3; 4; 5;6;7
P1; P2; P3; P4; P5;
P6; P7
Tỉ lệ % một khoản nợ/ < 10%; 10.1 - 13.5%; 13.6 – 16.5%; Ps1; Ps2; Ps3; Ps4;
lương 16.6 – 22.5%; > 22.5% Ps5
Tỉ lệ % tổng nợ/ lương
<28%; 28.1 – 47.5% ; 47.6 – 65% ; Ls1 ; Ls2 ; Ls3 ; Ls4 ;
65% Ls5
Loại KH 1 = tốt ; 2 = xấu Loại
(Nguồn: Maria Aparecida Gouvêa và Eric Bacconi Gonçalves, 2007. Credit Risk Analysis
Applying Logistic Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms Models)
Và ti ếp theo là k ết quả ước lượng mô hình Logit c ủa Maria Aparecida Gouvêa ,
được trình bày ở bảng 3.7
37

Bảng 3.7: Kết quả ước lượng hồi quy Logit phân nhóm khách hàng c ủa
Maria Aparecida Gouvêa và Eric Bacconi Gonçalves
Biến Tham số ước lượng p - value
Gender_M - 0.314 0.0000
Status_S - 0.1707 0.0021
Tpj1 - 0.4848 0.0000
Tpj2 - 0.2166 0.0004
Qlp1 1.6733 0.0000
Qlp2 0.9658 0.0000
Qlp3 0.3051 0.0000
Tph2 - 0.3363 0.0008
Tph3 - 0.1451 0.0077
Lpv1 - 0.2035 0.0205
Tlv1 0.9633 0.0000
Tlv2 0.5915 0.0000
Tlv3 0.4683 0.0000
Tc_P - 1.34 0.0000
Age1 - 0.7429 0.0000
Age2 - 0.6435 0.0000
Age3 -0.2848 0.0004
Hzip1 -0.3549 0.0022
Czip1 -0.29 0.0043
Czip2 -0.2888 0.0000
Czip3 -0.2662 0.0003
P1 0.3033 0.0013
P3 0.5048 0.0000
P5 0.4752 0.0000
P6 0.1899 0.0061
Ls1 0.2481 0.0026
Ls3 0.164 0.0136
Fa_N -0.6513 0.0000
Hệ số tự do 0.5868 0.0000
(Nguồn: Maria Aparecida Gouvêa và Eric Bacconi Gonçalves, 2007. Credit Risk Analysis
Applying Logistic Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms Models)
Các biến tácđộng tích cực đến xác suất là m ột KH tốt là Qlp1, Qlp2 và Tlv1. Ng ược
lại, những biến tácđộng trá chiều nhiều nhất đến biến phụ thuộc là Tc_P, Fa_N và Age2.
Ngoài ra, bà còn ki ểm định Chi bình phương cho mô hình đã lo ại các biến không có
ýngh ĩa thống kê. Kết quả kiểm định chi bình phương là 3.4307 < 5.99, điều này cho th ấy
mô hình đã lo ại biến có m ức độ phù hợp cao.
38

3.2.4. Nghiên ứcu của Cumhur Erdem về các nhân tố ảnh hưởng đến vỡ nợ thẻ tín
dụng và ý định sử dụng thẻ ở Thổ Nhỹ Kỳ
Trong bài nghiên cứu này, Cumhur Erdem nh ắm đến hai mục tiêu:
- Thứ nhất, xácđịnh những nhân t ố tácđộng đến xác suất vỡ nợ của những người
sử dụng thẻ tín dụng,
- Thứ hai, Cumhur Erdem muốn xácđịnh các nhân tố như các quan niệm chủ
quan, tháiđộ kiểm soát hành vi và khả năng kiểm soát hành vi của cá nhân có
khả năng giải thích cho yếu tố ý định về hành vi s ử dụng dụng thẻ tín dụng
trong chi tiêu.
Ông s ử dụng mô hình Probit và mô hình c ấu trúc tuyến tính dựa trên lý thuyết
hoạch định hành vi để đạt được hai mục tiêu trên. ướDi đây, tác giả xin trình bày tóm t ắt
mô hình Probit mà Cumhur Erdem đề xuất để đạt mục tiêu thứ nhất của ông:
Cumhur Erdem tiến hành nghiên 520 KH sử dụng thẻ tín dụng trong thành ph ố
Tokat ở Thổ Nhĩ Kỳ. Cuộc nghiên ứcu được tiến hành b ằng cách phỏng vấn trực tiếp
trong tháng 5 và tháng 6 ănm 2006. Trong 520 quan sát, chỉ có 474 quan sát được sử dụng
để phân tích b ởi vì có nh ững quan sát khuyết những câu h ỏi quan trọng. Định nghĩa các
biến sử dụng trong mô hình ước lượng và các phân tích thống kê của chúng đươc trình bày
trong bảng 3.8 dưới. Và đây là nh ững phân tích th ống kê ổtng quan của các biến: các
quan sát ửs dụng thẻ tín dụng để thanh toán 55% chi tiêu tiêu dùngủachọ, thu nhập trung
bình của gia đình các quan sát là 1000 USD , ữn chiếm 23% trong mẫu quan sát; hầu như
toàn b ộ mẫu đều đã có gia đình, tốt nghiệp trung học hay đại học và có công vi ệc ổn định.
Mức dư nợ trung bình mỗi thẻ là 470 USD và trung bình trong 6 tháng gần nhất họ không
thanh toán thẻ 1 đến 2 lần.
Bảng 3.8: Bảng mô t ả các biến được đưa vào mô hình h ồi quy Probit của Cumhur Erdem
Biến Định nghĩa
Trung Độ lệch
bình chu n
NOPAY
Số lần không thanh toán đủ số tiền thanh toán ốti
1.200 1.444
thiểu của thẻ tín dụng 6 tháng gần nhất
PERCPAY
Phần trăm trong chi tiêuđược thanh toán bằng thẻ
55.445 30.203
tín dụng (%)
INCOME Thu nhập trung bình gia đình (được lấy logarit) 7.178 0.525
39

Biến Định nghĩa
Trung Độ lệch
bình chu n
BALANCE
Tổng dư nợ trên ấtt cả các thẻ tín dụng trong lần
708.04 1351.22
thanh toán gần nhất
MINPAY
Tổng số tiền thanh toán ốti thiểu trong tất cả các thẻ
256.33 392.12
tín dụng
MINPAYINC MINPAY/INCOME (lần) 0.196 0.291
BALANCEINC BALANCE/INCOME (lần) 0.522 1.102
HOMEOWN Biến giả (1 = sở hữu nhà, 0 = khác) 0.553 0.500
GENDER Biến giả (1 = nữ, 0 = nam) 0.228 0.418
AGE Tuổi 34.967 8.793
Trình độ học vấn (1 = tiểu học, 2 = trung học cơ sở,
EDUCATION 3 = trung học phổ thông, 4 = sinh viên, 5 = đại học 3.498 0.923
trở lên)
MARITAL Biến giả (1 = đã có gia đình, 2 = độc thân) 0.727 0.451
NUMCHILD Số con 1.467 1.280
ESCAL Biến giả (1 = có ch ồng hoặc đi làm, 0 = khác) 0.559 0.906
(Nguồn: Cumhur Erdem, 2008. Factors Affecting the Probability of
Credit Card Default and the Intention of Card Use in Turkey)
Kết quả của mô hình được trình bày trong bảng 3.9 sau:
Bảng 3.9: Kết quả ước lượng hồi quy Probit về các nhân tổ ảnh
hưởng đến xác suất vỡ nợ của Cumhur Erdem
Biến
Tham số ước
Thống kê Z
lượng
Education -0/0178 - 0.268
Income - 0.0208 - 0.403
Gender - 0.1849 - 1.308
BALANCEINC 0.2016* 3.286
MINPAYINC 0.2892 1.410
Numchild - 0.0326 - 0.492
Homeown - 0.1628 - 1.371
Marital - 0.0532 - 0.298
ESCAL 0.0379 0.563
PERCPAY - 0.3707** - 1.809
Age 0.0009 0.110
Mu (1) 0.3537* 8.068
Mu (2) 0.79008 11.943
Mu (3) 1.5191* 13.350
Mu (4) 1.4658* 13.355
Mu (5) 1.5269* 13.221
40

Ghi chú: (*) và (**) ký hi ệu cho hệ số có ý ngh ĩa thống kê ạti mức ý ngh ĩa 1 và 10%
Bảng 3.10: Tácđộng biên ủca các biến lên biến độc lập theo mô hình Probit
Biến Y = 0 Y = 1 Y = 2 Y = 3 Y = 4 Y = 5 Y = 6
PERCPAY 0.1354 -0.0258 -0.0385 -0.0286 -0.0175 -0.0028 -0.0222
BALANCEINC -0.0736 0.0140 0.0209 0.0156 0.0095 0.0015 0.0121
Bảng 3.9 thể hiện rằng 2 biến BALANCEINC (tỷ lệ tổng dư nợ trên thu nhập trung
bình) và PERCPAY (ph ần trăm thanh toán cho chi tiêuằbng thẻ tín dụng) có ý ngh ĩa
thống kêở mức ý ngh ĩa 1% và 10%. Bi ến BALANCE có ảnh hưởng đồng biến với biến
phụ thuộc NOPAY. Tácđộng biên ủca các biến độc lập có ý ngh ĩa thống kêđược thể hiện
trong bảng 3.10. Theo bảng 3.10, ta có th ể nói khi bi ến BALANCEINC tăng thêm một
đơn vị sẽ làm t ăng xác suất không thanh toán số tiền thanh toán ốti thiểu trong 6 tháng gần
nhất lên 7.36%. Biến PERCPAY tácđộng nghịch biến tới biến phụ thuộc. Cũng theo bảng
3.10, khi phần trăm thanh toán bằng thẻ tín dụng tăng lên 1% thì ẽs làm gi ảm xác suất
không thanh toán số tiền thanh toán ốti thiểu trong 6 tháng gần nhất lên 13.54%. Sự
tácđộng của hai biến này đúng như các lý thuyết mà ông vi ện dẫn trong đề tài c ủa mình.
Như vậy ta có th ể thấy, tại thành ph ố Tokat ở Thổ Nhĩ Kỳ các biến về nhân thân c
ủa cá nhân không có ý ngh ĩa thổng kê, không có tácđộng đến xác suất vỡ nợ của người sử
dụng thẻ tín dụng ở Thổ Nhĩ Kỳ. Điều này đặt ra một giả thiết rằng các biến về nhân thân
được đưa ra ở chương 4 để xây d ựng mô hình ch ấm điểm tín dụng cũng có th ể không có
tácđộng đến biến phụ thuộc (biến phụ thuộc là xác suất đảm bảo trả nợ).
3.3. Thực tiễn ứng dụng trên thế giới và Vi ệt Nam
Hệ thống XHTD cá nhân đã có m ặt trên thế giới từ rất lâu và được nhiều tổ chức tài
chính lớn xây d ựng và ứng dụng. Tuy nhiên, ạti Việt Nam, hiện có r ất ít NHTM tự xây
dựng cho mình một hệ thống XHTD cá nhân, thậm chí hiện nay một số NHTM cũng không
có h ệ thống XHTD cá nhân. Đa số các hệ thống XHTD cá nhân của các NHTM đều dựa
trên cơ sở các mô hình mà các ổt chức tài chính qu ốc tế đã ứng dụng. Tiếp theo, tác giả sẽ
điểm qua một số hệ thống XHTD cá nhân trên thếgiới và t ại các NHTM Việt Nam.
41

3.3.1. Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO
Điểm số tín dụng (Credit score) cá nhân là một phương tiện kiểm soát tín dụng được
gán cho mỗi cá nhân tại một số nước phát triển giúp tổ chức tín dụng ước lượng mức rủi
ro khi cho vay. Điểm tín dụng càng th ấp thì mức rủi ro của nhà cho vay càng cao. Fair
Isaac Corp đã xây d ựng mô hình điểm số tín dụng FICO thấp nhất là 300 và cao nh ất là
850 áp dụng cho cá nhân dựa vào t ỷ trọng của 5 chỉ số phân tích được trình bày trong
Bảng 3.11.
Bảng 3.11 : Tỷ trọng các tiêu chíđánh giá trong mô hìnhđ iểm số tín dụng FICO.
Tỷ trọng Tiêu chíđánh giá
35%
Lịch sử trả nợ (Payment history) : Thời gian trễ hạn càng dài và s ố tiền trễ hạn
càng cao thì điểm số tín dụng càng th ấp.
30%
Dư nợ tại các ổt chức tín dụng (Amounts owed) : Nợ quá nhiều so với mức cho
phépđặc biệt là đối với thẻ tín dụng sẽ làm gi ảm điểm số tín dụng.
15%
Độ dài c ủa lịch sử tín dụng (Length of credit history) : Thông tin càng nhi ều
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 d ấu hiệu có
khó kh ăn về tài chính nên điểm số tín dụng càng th ấp.
10%
Các loại tín dụng được sử dụng (Types of credit used) : Các loại nợ khác nhau ẽs
được tính điểm số tín dụng khác nhau.
(Nguồn http://en.wikipedia.org)
Mô hình điểm số tín dụng FICO được áp dụng rộng rãi t ại Mỹ do các thông tin liên
quan đến tình trạng tín dụng của mọi người có th ể được ngân hàng tra soát dễ dàng qua các
công ty dữ liệu tín dụng (Credit reporting companies). Công ty d ữ liệu tín dụng thực hiện
ghi nhận và c ập nhật thông tin t ừ các ổt chức tín dụng, phân tích và cho điểm đối với từng
người. Theo mô hình điểm số tín dụng của FICO thì người có điểm số tín dụng ở mức 700
được xem là t ốt, đối với cá nhân có điểm số tín dụng thấp hơn 620 sẽ có th ể bị ngân hàng
e ng ại khi xét cho vay.
Bảng 3.12 : Hệ thống ký hi ệu xếp hạng VantageScore
Điểm Xếp hạng người vay
901–990 A
801 – 900 B
701 – 800 C
601 – 700 D
501 - 600 F
42

Tại Mỹ hiện đã xu ất hiện mô hình điểm số tín dụng VantageScore cạnh tranh với
mô hình của FICO, đó là mô hình do ba công ty cung c ấp dữ liệu tín dụng là Equifax,
Experian và TransUnion xây d ựng. Mô hình điểm số tín dụng VantageScore rất đơn giản
giúp mọi người dễ hiểu với năm mức xếp hạng giảm dần từ A đến F như trình bày t ại
Bảng 3.12 tương ứng với điểm số được thiết lập từ 501 (Thấp nhất, không đáng tin cậy
nhất) đến 990 (Cao nhất, đáng tin ậcy nhất). Tỷ trọng các tiêu chíđánh giáđược trình bày
như trong Bảng 3.13.
Bảng 3.13: Tỷ trọng các tiêu chíđánh giá trong mô hìnhđ iểm số tín dụng VantageScore
Tỷ trọng Tiêu chíđánh giá
32%
Lịch sử trả nợ (Payment History) : Tình trạng thanh toán kịp thời và đúng cam
kết.
23%
Tình trạng sử dụng tín dụng (Credit Utilization) : Tỷ lệ vay trả, ý th ức trả nợ
đúng hạn.
15%
Tình trạng số dư có (Credit Balances) : T ổng các khoản vay và m ức tín dụng sẵn
còn để đápứng, các khoản nợ quá hạn được chấm điểm rất khắt khe.
13% Độ sâu tín d ụng (Depth of Credit) : Lịch sử tín dụng càng dài càng đáng tin ậcy.
10%
Tình trạng tín dụng gần đây (Recent Credit) : M ức độ thường xuyên vay nợ và
số lần yêu ầcu vay.
7%
Tình trạng tín dụng sẵn có (Available Credit) : M ức tín dụng có th ể nhận được
ngay hay trong một thời gian ngắn nhất có th ể.
3.3.2. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của E&Y
Công ty TNHH Ernst & Young Vi ệt Nam (E&Y) là t ổ chức kiểm toán có xây dựng
hệ thống XHTD riêng phục vụ cho việc đánh giáếxp hạng khách hàngđược kiểm toán.
Mô hình ch ấm điểm XHTD cá nhân của E&Y bao gồm hai phần là ch ấm điểm khả
năng trả nợ (Trọng số của tổng điểm là 40%) và ch ấm điểm nhân thân (Tr ọng số của
tổng điểm là 60%). Các chỉ tiêu chấm điểm và điểm số được thiết kế như trình bày trong
bảng 3.14.
43

Bảng 3.14: Các chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của E&Y
Chỉ tiêu
Điểm ban đầu Trọng
100 75 50 25 0 số
Phần I: Khả năng trả nợ
1 Dư nợ/Tài s ản 0% 0–20% 20–40% 40–60% > 60% 15%
Đã có n ợ quá hạn
Hiện
Luôn Đã có Khả năng
Tình hình đang có
2 trả nợ gia hạn Hiện trả nợ 15%
trả nợ trả nợ nợ
đúng hạn nợ tốt/ KH mới không ổn quá hnạ
định
Đã có n ợ quá hạn
Hiện
Luôn Đã có Khả năng
Tình hình đang có
3 trả nợ gia hạn Hiện trả nợ 15%
chậm trả lãi trả nợ nợ
đúng hạn nợ tốt/ KH mới không ổn quá hnạ
định
Các dịch vụ Chỉ sử
Dịch vụ Không
4 sử dụng ở dụng 10%
thanh toán sử dụng
ngân hàng tiền gửi
Có kh ả
Không
Đánh giá khả Có th ể phải có kh ả
5 năng 15%
năng trả nợ gia hạn nợ năng
trả nợ
trả nợ
Lợi nhuận/ >25% 20-25% 15-20% 10-15% <10%
6
Doanh thu; hoặc >10 hoặc 5- hoặc 3-5 hoặc 1-3 hoặc <1
15%
Hoặc triệu 10 triệu triệu triệu triệu
thu nhập ròng đồng đồng đồng đồng đồng
Số tiền theo
7
kế hoạch
< 30%
30% - 45% - 60% -
> 75% 15%
trả nợ/ 45% 60% 75%
Nguồn trả nợ
Phần II : Thông tin v ề nhân thân
1
Tiền án,
Không Có 10%
tiền sự
36-55 26-35 56–60 20-25
>60 tuổi
2 Tuổi hoặc 18- 10%
tuổi tuổi tuổi tuổi
20 tuổi
Trình độ Trên Trung
Dưới
3 Đại học Cao đẳng trung 10%
học vấn đại học học
học
44

Chỉ tiêu
100 75 50 25 0 số
Tính chất
Quản lý,
Chuyên Lao động
Lao động Thất
4 công vi ệc môn/ được đào 10%
điều hành thời vụ nghiệp
hiện tại Chủ cơ sở tạo nghề
Thời gian làm
5 công vi ệc > 7 năm 5-7 năm 3-5 năm 1-3 năm <1 năm 10%
hiện tại
Tình trạng
Nhiều
Nhà s ở Ở chung
6 BĐS sở Nhà thuê Khác 10%
chỗ ở hữu riêng với cha mẹ
hữu riêng
Sống cùng
Các
Cơ cấu Gia đình Sống với 1 gia đình
7 trường 10%
gia đình hạt nhân cha mẹ hạt nhân
hợp khác
khác
Số người trực
>5
8 tiếp phụ thuộc <3 người 3 người 4 người 5 người 10%
người
vào ng ười vay
9
Rủi ro
Thấp Trung bình Rất cao 10%
nghề nghiệp
Bảo hiểm
>100 50-100
30-50
10 triệu triệu <30 triệu Không 10%
nhân m ạng triệu đồng
đồng đồng
(Nguồn : Công ty TNHH Ernst & Young Vi ệt Nam)
Trong mô hình này, E&Y chú tr ọng nhiều hơn đến các thông tin về nhân thân v ới
mười chỉ tiêuđánh giá, trong khiđó ch ấm điểm khả năng trả nợ chỉ có ba ch ỉ tiêuđánh giá.
Hệ thống ký hi ệu xếp hạng cá nhân của E&Y có m ười mức giảm dần từ A+ đến D như
trình bày trong Bảng 3.15. Căn cứ vào t ổng điểm đạt được tối đa giảm dần từ 100 điểm
của từng cá nhân (Đã quy đổi theo trọng số như trên)để xếp hạng tương ứng.
Bảng 3.15 : Hệ hống ký hi ệu XHTD cá nhân của E&Y
Điểm Xếp hạng Đánh giáếpx Mức độ rủi ro. Phân lo ại theo quyết định
hạng 493/2005/QĐ-NHNN
100 A+ Thượng hạng Thấp. Nợ đủ tiêu chuNn thuộc nhóm 1
94 A Xuất sắc Thấp. Nợ đủ tiêu chuNn thuộc nhóm 1
89 A- Rất tốt Thấp. Nợ đủ tiêu chuNn thuộc nhóm 1
84 B+ Tốt Thấp. Nợ cần chú ý thuộc nhóm 2
79 B Trung bình Trung bình. Nợ cần chú ý thuộc nhóm 2
69 B- Thỏa đáng Trung bình. Nợ cần chú ý thuộc nhóm 2
59 C+
Dưới
Trung bình. Nợ dưới tiêu chuNn thuộc nhóm 3
trung bình
45

Điểm Xếp hạng Đánh giáếpx Mức độ rủi ro. Phân lo ại theo quyết định
hạng 493/2005/QĐ-NHNN
49 C Dưới chuNn Cao. Nợ dưới tiêu chuNn thuộc nhóm 3
Khả năng
39 C- không thu h ồi Cao. Nợ nghi ngờ thuộc nhóm 4
cao
Khả năng
35 D không thu h ồi Cao. Nợ có kh ả năng mất vốn thuộc nhóm 5
rất cao
(Nguồn : Công ty TNHH Ernst & Young Vi ệt Nam)
3.3.3. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của BIDV
Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam (BIDV) xây d ựng hệ thống XHTD theo
nguyên ắtc 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 các chỉ tiêu.Đây là m ột trong những NHTM tại Việt nam đi đầu trong áp dụng phân
loại nợ theo Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN
Mô hình ch ấm điểm XHTD cá nhân của BIDV bao gồm hai phần là nhóm các chỉ
tiêu chấm điểm nhân thân v ới trọng số 0,4 và nhóm các chỉ tiêu chấm điểm quan hệ với
ngân hàng v ới trọng số 0,6. Các chỉ tiêuđánh giá,điểm ban đầu, và tr ọng số từng chỉ tiêu
được trình bày trong Bảng 3.16
Bảng 3.16 : Các chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của BIDV
Chỉ tiêu
100 75 50 25 0 số
Phần I: Thông tin v ề nhân thân
1 Tuổi
36–55 26–35 56–60 20–25 > 60
10%
tuổi tuổi tuổi tuổi tuổi
Trình độ Trên Trung
Dưới
2 Đại học Cao đẳng trung 10%
học vấn đại học học
học
3
Tiền án,
Không Có 10%
tiền sự
4
Tình trạng Chủ Nhà Với
Thuê Khác 10%
cư trú sở hữu chung cư gia đình
5
Số người
< 3 người 3 người 4 người 5 người
Trên
10%
phụ thuộc 5 người
Cơ cấu Sống với
Sống cùng
6 Hạt nhân gia đình Khác 10%
gia đình cha mẹ
khác
46

Chỉ tiêu
100 75 50 25 0 số
7
Bảo hiểm >100 50 – 100 30–50
<30 triệu 10%
nhân m ạng triệu triệu triệu
Tính chất
Quản lý, Chuyên
Lao động
Lao động Thất
8 công vi ệc hiện được đào 10%
điều hành môn thời vụ nghiệp
tại tạo nghề
Thời gian làm
9 công vi ệc hiện > 7 năm 5 – 7 n ăm 3 – 5 n ăm 1 – 3 n ăm < 1 năm 10%
tại
10
Rủi ro nghề
Thấp Trung bình Cao 10%
nghiệp
Phần II : Quan hệ với ngân hàng
Thu nhập
> 10 triệu 5–10 3 – 5 1 – 3 < 1 triệu
1 ròng ổn định 30%
đồng triệu đồng triệu đồng triệu đồng đồng
hàng tháng
Tỷ lệ số tiền
2 phải trả/ < 30% 30 – 45% 45 – 60% 60 – 75% >75% 30%
Thu nhập
Đã có n ợ
Tình hình Luôn
Đã b ị gia
Đã có n ợ
quá hạn, Hiện
hạn nợ, khả năng đang có
3 trả nợ trả nợ quá hạn/ 25%
hiện trả trả nợ nợ
gốc và lãi đúng hạn KH mới
nợ tốt không ổn quá hạn
định
Tiền gửi
Chỉ sử dụng
Các dịch vụ và các Không
4 dịch vụ 15%
sử dựng dịch vụ sử dụng
thanh toán
khác
(Nguồn : Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Căn cứ vào t ổng điểm đạt được đã nhân v ới trọng số để xếp hạng khách hàng cá nhân
theo m ười mức giảm dần từ AAA đến D như trình bày trong Bảng 3.17. Với mỗi mức xếp
hạng sẽ có cách đánh giáủir ro tương ứng.
47

Bảng 3.17 : Hệ thống ký hi ệu XHTD cá nhân của BIDV
Điểm Xếp hạng Đánh giáếpx hạng
95 – 100 AAA
90–94 AA Rủi ro thấp
85-89 A
80–84 BBB
70–79 BB Rủi ro trung bình
60–69 B
50–59 CCC
40–49 CC
Rủi ro cao
35–39 C
< 35 D
Mô hình x ếp hạng khoản vay cá nhân trong hệ thống XHTD của BIDV là m ột ma
trận kết hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh giá tàiảsn đảm bảo như trình bày trong
bảng 3.19. Việc đánh giá tàiảsn đảm bảo cũng được chấm điểm theo ba chỉ tiêu là loại tài
sản, tỷ suất giữa giá trị tài s ản so với khoản vay, rủi ro gảm giá trị tài s ản đảm bảo như
trình bày trong bảng 3.18. Căn cứ vào t ổng điểm đã ch ấm cho tài s ản đảm bảo để xếp
loại theo ba mức A, B, C như trình bày trong Bảng 3.20.
Bảng 3.18 : Các chỉ tiêu chấm điểm tài s ản đảm bảo của BIDV
Chỉ tiêu
Điểm
100 75 50 25 0
Tài kho ản
Giấy tờ có Bất động
tiền gửi, giấy
giá do ổt sản (không Không có
Loại tài s ản tờ có giá do Bất động
1 chức phát phải nhà ở), tài s ản
đảm bảo Chính phủ sản (nhà ở)
hành (tr ừ động sản, đảm bảo
hoặc BIDV
cổ phiếu) cổ phiếu
phát hành
Giá trị tài s ản
2 đảm bảo/ > 200% 150 – 200% 100 – 150% 70 – 100% < 70%
Tổng nợ vay
Rủi ro giảm giá
0% hoặc có
tài s ản đảm bảo
3 xu hướng 1–10% 10 – 30% 30 – 50% > 50%
trong 2 năm
tăng
gần đây
48

Bảng 3.19: Ma trận kết hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh giá tàiảsn đảm bảo của
BIDV
Đánh giá TSĐB
A B C
XHTD
AAA
AA Xuất sắc Tốt Trung bình
A
BBB
Trung bình/
BB Tốt Trung bình
Từ chối
B
CCC
CC Trung bình/
Từ chối
C Từ chối
D
Bảng 3.20 : Hệ thống ký hi ệu đánh giá tàiảsn đảm bảo của BIDV
Điểm Mức xếp loại Đánh giá tàiảsn đảm bảo
225 – 300 A M ạnh
75 – 224 B Trung bình
< 75 C Thấp
3.3.4. Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Vietinbank
Ngân hàng Công th ương Việt nam (Vietinbank) cũng xây d ựng dụng hệ thống
XHTD áp dụng riêng cho cá nhân. Vietinbank ửs dụng kết hợp các chỉ tiêuđịnh tính để
chấm điểm bổ sung cho các chỉ tiêuđịnh lượng, có các hướng dẫn chi tiết để thực hiện
chấm điểm và XHTD nh ằm hạn chế chủ quan trong đánh giá cácỉ chtiêu. Tương tự như
BIDV, hệ thống các chỉ tiêu tài chính được đánh giá trong mô hình ếxp hạng dựa theo
khung hướng dẫn của NHNN và có điều chỉnh vài h ệ số thống kê ngành theo tính toánừt
dữ liệu hệ thống thông tin tín d ụng của Vietinbank.
Mô hình XHTD cá nhân của Vietinbank gồm hai phần: chỉ tiêu chấm điểm thông tin
cá nhân (nhân thân) và ch ỉ tiêu chấm điểm quan hệ với ngân hàng. Các chỉ tiêu chấm
điểm và điểm số được trình bày trong bảng 3.21.
49

Bảng 3.21 : Các chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân của Vietinbank
Phần I: Thông tin cá nhân
Thời gian làm < 6 tháng 6 tháng – 1 ănm 1 – 5 n ăm > 5 năm
1 công vi ệc
5 10 15 20
hiện tại
Sở hữu riêng Thuê
Chung với
Khác
2 Tình trạng nhà ở gia đình
30 12 5 0
Sống cùng 1
Sống cùng 1
Hạt nhân S ống với cha mẹ số gia đình
3 Cơ cấu gia đình gia đình khác khác
20 5 0 -5
4
Số người Độc thân < 3 ng ười 3 – 5 ng ười > 5 người
phụ thuộc 0 10 5 -5
Thu nhập > 120 36 – 120 12–36 < 12
5 cá nhân triệu đồng triệu đồng triệu đồng triệu đồng
hàng n ăm 40 30 15 -5
Thu nhập > 240 72 – 240 24 -72 < 24
6 gia đình triệu đồng triệu đồng triệu đồng triệu đồng
hằng năm 40 30 15 -5
Phần II: Quan hệ với ngân hàng
Tình hình KH mới
Chưa bao giờ Thời gian quá Thời gian quá
1 quá hạn hạn < 30 ngày hạn < 30 ngày
trả nợ gốc
0 40 0 -5
Chưa bao giờ Đã có l ần
KH mới
Chưa bao giờ chậm trả chậm trả
chậm trả trong 2 năm trong 2 năm
2 Tình hình trả lãi gần đây gần đây
0 40 0 -5
< 100 100 – 500 500 > 1
3 Tổng dư nợ triệu đồng triệu đồng triệu đồng tỷ đồng
15 5 25 -5
Chỉ gửi
Chỉ sử dụng thẻ
Tiết kiệm và Không
4 Các dịch vụ khác tiết kiệm thẻ sử dụng
15 5 25 -5
Số dư tiền gửi
> 500 100 – 500 20 – 100 < 20
5 triệu đồng triệu đồng triệu đồng triệu dồng
tiết kiệm
40 25 10 0
(Nguồn : Ngân hàng Công th ương Việt nam)

50

Khác với hệ thống chấm điểm của BIDV, mô hình ch ấm điểm khách hàng cá nhân
của Vietinbank không s ử dụng điểm trọng số đối với từng chỉ tiêu mà thay vào đó là s ử
dụng điểm âm (-) để giảm trừ điểm đạt được nếu khách hàng có những tiêu chí xếp hạng
nằm trong vùng nguy hiểm ảnh hưởng nặng nề tới khả năng tài chính dành cho vi ệc trả nợ
ngân hàng, và m ỗi chỉ tiêuđánh giá ỳtutheo mức độ quan trọng sẽ có m ức điểm tối đa khác
nhau ừt 10 điểm đến 40 điểm. Căn cứ vào t ổng điểm đạt được qua chấm điểm về thông tin
cá nhân và ch ấm điểm quan hệ với ngân hàng (không s ử dụng điểm trọng số) để xếp hạng
khách hàng theo mười mức giảm dần từ Aa+ đến C như trình bày trong bảng 3.22.
Bảng 3.22: Hệ thống ký hi ệu XHTD cá nhân của Vietinbank
Điểm Xếp hạng Đánh giáếpx hạng
>=401 Aa+
351 – 400 Aa
Rủi ro thấp
301 – 350 Aa-
251 – 300 Bb+
201 – 250 Bb
151 – 200 Bb- Rủi ro trung bình
101 – 150 Cc+
51 – 100 Cc
0–50 Cc- Rủi ro cao
<0 C
(Nguồn : Ngân hàng Công th ương Việt nam)
3.3.5. Nhận xét cácệhthống xếp hạng tín dụng cá nhân của các ổt chức trên
Trong các hệ thống XHTD cá nhân nói trên thì hệ thống XHTD của FICO là đơn
giản nhất. Hệ thống này chú ý phân tích các yếu tố về lịch sử vay tín dụng và các mối
quan hệ quá khứ và hi ện tại để đưa ra dự báo về mức độ tín nhiệm của một KH. Tuy
nhiên, hệ thống này v ẫn còn ch ưa có các chỉ tiêuđánh giáềvchính nhân thân c ủa KH vay,
điều này c ũng không kém quan trọng với XHTD. Bên ạcnh đó, để hệ thống này cho k ết
quả chính xác cần có m ột trung tâm thông tin tín d ụng liên ngân hàng, điều này hi ện này
khó thích ứng với điều kiện Việt Nam.
Hệ thống XHTD cá nhân mà tác giả đánh giá cao nhất là h ệ thống của công ty E&Y.
Hệ thống này không có ph ần “quan h ệ với ngân hàng” nh ư các NHTM ạti Việt Nam khác
thường áp dụng, mà E&Y đã chuy ển thành ph ần mang tên “khả năng trả nợ’. T ại phần
51

này, có m ột số chỉ tiêu quan trọng như: tỉ lệ tổng dư nợ / tổng tài s ản, tỉ lệ lợi nhuận /
doanh thu hay thu nhập ròng, đánh giá khảnăng trả nợ và s ố tiền trả nợ theo kế hoạch /
nguồn trả nợ.
Hệ thống BIDV gần như giống với hệ thống XHTD của E&Y. Nhưng hệ thống của
BIDV có ph ần phân tích r ất chi tiết về đánh già tài sản đảm bảo. Hệ thống của
Vietinbank mặc dù đơn giản hơn hai hệ thống XHTD của BIDV và E&Y, do không c ần
phải nhân v ới trọng số. Tuy vậy, hệ thống đánh giá, chấm điểm lại thiếu một số chỉ tiêu
về nhân thân quan trọng như tuổi tác, trìnhđộ học vấn, tiền án tiền sự của KH, bảo hiểm
nhân m ạng hay rủi ro nghề nghiệp của KH; cũng như các chỉ tiêu về mối quan hệ với
ngân hàng nh ư: tỉ lệ tổng dư nợ / thu nhập và t ỉ lệ số tiền phải trả / nguồn trả nợ.
Nhìn chung, các tiêu chíềvphân h ạng và cách xử lý v ới các nhóm KH theo mức rủi
ro của các ổt chức, NHTM là nh ư nhau. Hầu hết, các mô hình tính điểm tín dụng được
chọn chỉ áp dụng phương phápđịnh tính, mô hình ch Nn đoán, chưa áp dụng các phương
pháp thống kê tiênếtin, các trọng số, điểm số vẫn chưa được kiểm định có ý ngh ĩa thống
kê. Dẫn đến các mô hình trên thiếu khả năng dự báo xác ấsut trả được nợ của KH.
Kỹ thuật được áp dụng đa số là k ỹ thuật chấm điểm tín dụng, ít đưa các nhân tố hành
vi vào mô hình ch ấm điểm. Điều này s ẽ gây khó kh ăn cho NH trong việc áp dụng các
chính sách KH phù hợp cho mỗi đối tượng, cũng như khó quy ết định tăng hay giảm hạn
mức vay tín dụng.
Tóm l ại, mỗi NH có nh ững phương cách khác nhau trong ệvic xếp hạng tín dụng
KH. Tuy nhiên, vẫn có nh ững mặt ưu và nh ược điểm nhất định nào đó. Vì v ậy, cần thiết
phải điều chỉnh, nghiên ứcu mô hình x ếp hạng tín dụng phù hợp với Ngân hàng mình để
có th ể xếp hạng KH chính xác, hạn chế rủi ro tín dụng đến mức tối thiểu có th ể.
3.4. Giới thiệu về ngân hàng TMCP Đông Á
3.4.1. Sơ lược lịch sử hình thành c ủa ngân hàng Đông Á
Ngân hàng TMCP Đông Á được thành l ập và chính th ức đưa vào ho ạt động vào
ngày 01/07/1992 theo gi ấy phép thành lập số 0009/NH-CP do Thống đốc Ngân hàng Nhà
Nước Việt Nam ký ngày 27/03/1992 và gi ấy phép thành lập công ty s ố 135/GP-UB của
52

Uỷ ban nhân dân Thành ph ố Hồ Chí Minh ký ngày 06/04/1992 . DAB đã ti ến hành đăng
ký kinh doanh s ố 059011 ngày 08/04/1992 c ủa Trọng tài kinh t ế Thành ph ố với thời
gian hoạt động là 30 n ăm.
Lúc mới thành l ập, Ngân hàng TMCP Đông Á có m ức vốn điều lệ ban đầu là 20 t ỷ
đồng. Qua hơn 14 năm hoạt động, ngày 09/12/2005, DAB được xếp vào nhóm các ngân
hàng có v ốn điều lệ từ 500 tỷ đồng trở lên khi vốn điều lệ chính thức đạt 500 tỷ đồng. Cổ
đông l ớn của Ngân hàng TMCP Đông Á chi ếm hơn 80% vốn điều lệ là:
o Ban Tài chính Qu ản trị Thành ủy Tp.HCM;
o Công ty C ổ phần Vàng b ạc đá quý Phú Nhuận;
o Công ty Xây d ựng và kinh doanh nhà Phú Nhu ận.
Các ảsn ph m của ngân hàng Đông Á
Bảng 3.23: Các ảsn ph m của ngân hàng Đông Á
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN KHÁCH HÀNG DOANH NGHI ỆP
- Tiết kiệm Đông Á (có k ỳ hạn, không k ỳ - Tài kho ản thanh toán
han, chứng chỉ vàng PNJ – DAB) - Tín dụng Đông Á
- Tiền gửi thanh toán - Dịch vụ thanh tán quốc tế
- Chuyển tiền nhanh trong nước; Chuyển - Dịch vụ thu chi hộ, chi trả lương hộ
tiền ra nước ngoài; Chuy ển tiền từ nước - Một số dịch vụ khác: mua bán ngoại tệ
ngoài v ề Việt Nam (spot, forward, swap); Dịch vụ cho thuê
- Thẻ tín dụng thanh toán quốc tế VISA kho; Bảo lãnh ngân hàng ; Quản lý h ộ tài
Đông Á sản; Đầu tư liên doanh vàủy thácđầu tư
- Tín dụng cá nhân: Tín dụng sản xuất kinh
doanh, tín dụng thanh toán học phí, tín dụng
mua căn hộ dự án Richland Hill; tín dụng
mua hàng tr ả góp, mua nhà, s ửa chữa nhà,
mua ôtô, mua laptop…
- Kiều hối Đông Á
- Dịch vụ Thẻ Đa Năng Đông Á, vay 24 phút
và các thẻ tiện ích khác
- Các dịch vụ khác: Thu chi hộ, xác nhận số
dư tiền gởi tiết kiệm; Giữ hộ tài s ản và ki ểm
đếm hộ; Quản lý h ộ tài s ản; Nhận ủy thác
đầu tư; Thanh toán séc duị chl…
(Nguồn: http://www.dongabank.com.vn)
53

Chính sách tín dụng của ngân hàng Đông Á
NH Đông Á xây d ựng chính sách tín dụng theo hướng đảm bảo tính chủ động và
linh hoạt trong hoạt động thực tế nhằm nắm bắt tốt nhất các ơc hội phát triển đầu tư tín
dụng theo mục tiêuđịnh hướng kinh doanh từng thời kỳ, đảm bảo mục tiêu quản trị rủi ro
theo hướng không t ập trung quá cao cho một nhóm khách hàng, những lĩnh vực ngành
nghề có liên quan với nhau hay đối với một loại tiền tệ.
Chính sách tín dụng chú trọng tuân th ủ các quyđịnh của luật pháp có liên quan, quan
điểm bình đẳng hướng tới khách hàng, không phân bi ệt thành ph ần kinh tế hay hình thức
sở hữu, cácưu đãi tín d ụng chỉ áp dụng căn cứ vào n ăng lực tài chính và m ức độ rủi ro
cũng như thiện chí trả nợ của từng khách hàng. Chính sách tín ụdng cũng chú trọng đề cao
trách nhiệm cá nhân nhằm nâng cao tính minh b ạch và ch ất lượng trong hoạt động tín
dụng.
3.4.2. Hoạt động thẻ tín dụng của ngân hàng Đông Á
Hoạt động tín dụng là ho ạt động mang tính truyền thống và mang l ại lợi nhuận cao
nhất cho NH. Trong thời gian đầu hoạt động, do nguồn vốn hoạt động còn th ấp nên KH
của NH Đông Á ch ỉ là nh ững doanh nghiệp vừa và nh ỏ, các tiểu thương, tiểu chủ. Qua
quá trình phát triển, các hoạt động tín dụng của NH ngày càng phong phú và đa dạng hơn,
đápứng ngày càng t ốt hơn nhu cầu của KH. Trong hoạt động tín dụng, NH Đông Á còn
nhận được các nguồn vốn ủy thác tài trợ từ các ổt chức quốc tế: Tổ chức Hợp tác Phát
triển Quốc tế Thụy Điển (SIDA) với các dự án tài trợ cho doanh nghiệp vừa và nh ỏ ở Việt
Nam, Ngân hàng Th ế giới (WB) và Qu ỹ Phát triển Nông thôn (RDF) v ới Dự án tài chính
nông thôn, NH H ợp tác Quốc tế Nhật Bản (JBIC) với Dự án tài trợ vốn cho các doanh
nghiệp vừa và nh ỏ ở Việt Nam. Các hoạt động tín dụng của NH bao gồm:
- Cho các doanh nghiệp vay ngắn hạn để bổ sung vốn lưu động;
- Cho vay ngắn hạn tài tr ợ xuất - nhập khNu;
- Cho vay cá nhânđể sữa chữa, mua nhà v ới thời hạn từ 1 đến 10 năm;
- Cho vay thanh toán học phí;
- Cho vay tiêu dùng sinh hoạt, tiêu dùng trả góp, vay để mua hàng ở Big C, Best
Carings, mua laptop CMS trả góp, mua ôtô Tr ường Hải…;
54

- Cho vay doanh nghiệp để mua sắm máy móc thiết bị với thời hạn từ 1 đến 7
năm;
- Cho vay tài tr ợ xây d ựng;
- NH cho KH vay bằng VNĐ, ngoại tệ, vàng, và áp dụng các hình thức cho vay
luân chuy ển và cho vay theo h ạn mức tín dụng;
- Chương trình vay 24 phút;
- Sản phNm thẻ tín dụng dành cho KH cá nhân.
Trong đó, s ản phNm thẻ tín dụng là m ột sản phNm mà NH Đông Á m ới phát triển
cáchđây hai n ăm. Đây là m ột loại sản phNm tín dụng cá nhân, loại sản phNm tín dụng
tiêu dùng đáo hạn nhanh và thi ết thực. Hạn mức cho vay không c ố định, nó tùy thu ộc vào
m ức độ tín dụng của mỗi cá nhân. Sản phNm thẻ tín dụng cho KH vay hoàn toàn d ựa trên
ơc sở tín chấp. Phân khúc KH mà nó định vị là nh ững người có thu nh ập trung bình – khá
trở lên (tối thiểu là 4 tri ệu đồng/tháng). Những KH này có th ể sở hữu thẻ và vay tín d ụng
mà không c ần phải có tài s ản đảm bảo. Thẻ tín dụng giúp KH thanh toán và rút ềtin mặt
mà không c ần phải có s ố dư trong tài kho ản. Đây là m ột hình thức mà KH vay tín ch ấp
từ NH để tiêu dùng và trả sau cho NH. Sau 2 năm phát hành, thẻ tín dụng đã cho th ấy nó
đápứng được nhu cầu về vay tín dụng rất lớn của KH, với 9,320 thẻ được phát ra sau 2 năm
và tổng dư nợ lênđến hơn 55 tỷ đồng (theo Báo cáoếkt quả hoạt động kinh doanh sản
phNm thẻ tín dụng NH Đông Á n ăm 2009). Dưới đây là m ột số bảng và bi ểu đồ thể hiện
tình hình hoạt động tổng quát ủca sản phNm thẻ tín dụng NH Đông Á:
Bảng 3.24: Báo cáoếkt quả hoạt động 2 thẻ tín dụng năm 2008 –
2009 phân theo nhóm n ợ
(2)
Nhóm n ợ Số KH Cơ cấu Dư nợ Cơ cấu
0 8,572 91.97% 51,455,307,489 93.56%
1 310 3.33% 1,100,000,000 2.00%
2 148 1.59% 814,897,504 1.48%
3 50 0.54% 301,400,447 0.55%
4 50 0.54% 290,237,467 0.53%
5 190 2.04% 1,038,157,094 1.89%
Tổng 9,320 55,000,000,000
(Nguồn: Báo cáoếkt quả hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng
NH Đông Á 2008 - 2009)
2
Theo Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN có 5 nhóm n ợ phân theo m ức độ rủi ro tăng dần
55

Biểu đồ 3.1: Cơ cấu nhóm n ợ trong tổng số KH (2008 – 2009)
(Nguồn: Báo cáoếkt quả hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng NH Đông Á 2008 - 2009)
Biểu đồ 3.2: Cơ cấu dư nợ thẻ tín dụng phân theo nhóm n ợ (2008 – 2009)
(Nguồn: Báo cáoếkt quả hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng NH Đông Á 2008 - 2009)
Như đã nêu trên, mặc dù đây là s ản phNm mang lại lợi ích lớn cho nhiều phía,
nhưng KH vay trên cơ sở tín chấp, nênđiều này sinh ra r ủi ro tín dụng lớn cho NH. Theo
biểu đồ 3.1, ta có th ể thấy KH nằm trong các nhóm nợ chiếm khoảng 9% (748 KH), với
mức dư nợ chưa thanh toán ủca các nhóm này lênđến hơn 3.5 tỷ (theo biểu đồ 3.2). Mặc
dù đã xây d ựng một hệ thống XHTD cá nhân nội bộ dành cho s ản phNm này, nh ưng
cũng không tránh khỏi rủi ro về tín dụng. Tiếp theo, chúng ta sẽ cùng phân tích và đánh
giá hoạt động XHTD cá nhân cho sản phNm thẻ tín dụng NH Đông Á.
56

3.4.3. Hệ thống thống xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng Đông Á
Nhằm quản trị rủi ro cho sản phNm tín dụng này, ngay t ừ khi được tung ra, NH đã
áp dụng hệ thống XHTD cá nhân dành cho KH đăng ký m ở thẻ tín dụng. Đây c ũng chính
là sản phNm duy nhất mà NH áp dụng hệ thống XHTD cá nhân.
Hệ thống XHTD cá nhân đã là công c ụ quan trọng để tăng cường tính khách quan,
nâng cao ch ất lượng và hi ệu qủa hoạt động tín dụng. Mô hình tính điểm tín dụng là
phương pháp ượlng hóa m ức độ rủi ro thông qua đánh giá thangđiểm.
Nguyên ắtc trong chấm điểm XHTD của NH Đông Á là tính điểm của mỗi chỉ tiêu
đánh giá theođi ểm ứng với mức chỉ tiêu gần nhất mà th ực tế khách hàng đạt được. Nếu
mức chỉ tiêuđạt được của khách hàng nằm ở giữa hai mức chỉ tiêu hướng dẫn thì điểm là
mức chỉ tiêu cao hơn. Điểm tổng hợp cuối cùng ở các nhóm chỉ tiêuđược dùng để xếp hạng
KH. Đầu tiên, chúng ta cùng xem xétề vcách xếp hạng KH của hệ thống:
3.4.3.1. Hạng khách hàng
NH Đông Á x ếp các khách là cá nhân thành 10ạhng có m ức độ rủi ro từ thấp lên cao
như mô t ả trong bảng sau:
Bảng 3.25: Bảng phân lo ại khách hàng theo
mức độ rủi ro
Loại Mức độ rủi ro
1 Thấp
2 Thấp
3 Thấp
4 Thấp
5 Trung bình
6 Trung bình
7 Trung bình
8 Cao
9 Cao
10 Cao
(Nguồn: Phòng chính sách KH NH Đông Á)
57

3.4.3.2. Quy trình chấm điểm tín dụng
Quy trình chNm điểm tín dụng và x ếp hạng KH cá nhân được thực hiện theo các
bước sau:
- Bước 1: Thu thập thông tin,
- Bước 2: Chấm điểm các thông tin cá nhân ơc bản,
- Bước 3: Chấm điểm tiêu chí quan hệ với ngân hàng,
- Bước 4: Tổng hợp điểm và x ếp hạng,
- Bước 5: Trình phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng và x ếp hạng KH.
Cụ thể như sau:
Bước 1: Thu thập thông tin
Việc chấm điểm XHTD cá nhân được thực hiện theo hai nhóm ch ỉ tiêu về nhân
thân và quan h ệ với ngân hàng. Cán bột tín dụng tiến hành điều tra, thu thập và t ổng hợp
thông tin về hai nhóm ch ỉ tiêu này của KH từ các nguồn:
- Hồ sơ do KH cung cấp: giấy tờ pháp lý (chứng minh nhân dân, xác nhận của tổ
chức quản lý lao động hoặc tổ chức quản lý và chi tr ả thu nhập, xác nhận của chính
quyền địa phương, văn bằng, chứng chỉ);
- Phỏng vấn trực tiếp;
- Các nguồn khác.
Nếu xảy ra trường hợp thông tin KH cung c ấp bị sai lệch so với điều tra thực tế của
cán bộ tín dụng, NH sẽ từ chối cấp tín dụng cho KH cung cấp sai thông tin.
Bước 2: Chấm điểm các thông tin cá nhân ơc bản
NH Đông Á áp d ụng biểu điểm chi tiết tại bảng 3.26 để chấm điểm các thông tin cá
nhân c ơ bản. Cán bộ chấm điểm tín dụng tổng hợp điểm của KH theo biểu điểm tại bảng
3.26, nếu KH đạt tổng điểm < 0 thì chấm dứt quá trình chấm điểm và t ừ chối cấp tín dụng.
Nếu KH đạt tổng điểm > 0 thì tiếp tục bước 3.
58

Bước 3: Chấm điểm tiêu chí quan hệ với ngân hàng
NH Đông Á áp d ụng biểu điểm chi tiết tại bảng 3.26 để chấm điểm tiêu chí quan hệ
với NH.
Bảng 3.26: Các chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của NH Đông Á
STT Chỉ tiêu Chấm điểm
Phần I: Chấm điểm các thông tin cá nhân ơc bản
1
Tuổi 18 – 25 tu ổi 25 – 40 tu ổi 40 – 60 tu ổi > 60 tuổi
Điểm 5 15 20 10
Trình độ
Trênđại học
Đại học/
Trung học Dưới trung học
2 học vấn Cao đẳng
Điểm 20 15 5 -5
3
Chức vụ Lãnh đạo Trưởng nhóm Nhân viên Khác
Điểm 25 15 5 0
Thời gian
Dưới 6 tháng
6 tháng –
1 – 5 n ăm > 5 năm
4 công tác 1 năm
Điểm 5 10 15 20
Thời gian
Dưới 6 tháng
6 tháng –
1 – 5 n ăm > 5 năm
5 ở tại nhà 1 năm
Điểm 5 10 15 20
Tình trạng
Sở hữu riêng Thuê
Chung với
Khác
6 nhà ở gia đình
Điểm 30 12 5 0
Sổng với Sống cùng 1
Sống cùng 1 số
Cơ cấu gia đình Hạt nhân gia đình
cha mẹ gia đình khác
7 hạt nhân khác
Điểm 20 5 0 -5
Số người
Độc thân < 3 ng ười 3 – 5 ng ười > 5 người
8 phụ thuộc
Điểm 0 10 5 -5
Thu nhập cá
nhân hàng n ăm > 120 triệu 36 – 120 tri ệu 12 – 36 tri ệu < 12 triệu
9 (đồng)
Điểm 40 30 15 -5
Thu nhập của
gia đình/ năm > 240 triệu 72 – 240 tri ệu 24 – 72 tri ệu < 24 triệu
10 (đồng)
Điểm 40 30 15 -5
59

Phần II: Chấm điểm tiêu chi quan hệ với ngân hàng
Tình hình trả Chưa giao dịch Chưa bao giờ Thời gian quá Thời gian quá
1 nợ với NH vay vốn quá hạn hạn < 30 ngày hạn > 30 ngày
Điểm 0 40 0 -5
Tình hình Chưa giao dịch Chưa bao giờ
Chưa bao giờ Đã có l ần chậm
chậm trả trong trả trong 2 năm
chậm trả lãi vay vốn chậm trả lãi
2 2 năm gần đây gần đây
Điểm 0 40 0 -5
Tổng nợ
< 100 triệu 100 – 500 tri ệu 500 triệu – 1 t ỷ > 1 tỷ
3 hiện tại
Điểm 25 10 5 -5
Các dịch vụ
Chỉ gửi Tiết kiệm và Không s ử dụng
khác ửs dụng Chỉ sử dụng thẻ
tiết kiệm thẻ dịch vụ gì
4 của NH
Điểm 15 5 25 -5
Số dư tiền gửi
tiết kiệm trung
> 500 triệu 100 – 500 tri ệu 20 – 100 tri ệu < 20 triệu
bình (VND)
5 tại NH
Điểm 40 25 10 0
Bước 4: Tổng hợp điểm và x ếp hạng khách hàng
Cán bộ chấm điểm tín dụng tổng hợp điểm bằng cách ộcng tổng số điểm chấm trong
bảng 3.27. Sau khi tổng hợp điểm, cán bộ chấm điểm xếp hạng KH như sau:
Bảng 3.27: Xếp loại khách hàng theođiểm tín dụng
Loại Số điểm đạt được
1 >= 401
2 351 – 400
3 301 – 350
4 251 – 300
5 201 – 250
6 151 – 200
7 101 – 150
8 51 – 100
9 0–50
10 < 0
60

Bước 5: Trình phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng và x ếp hạng khách hàng
Sau khi hoàn t ất việc chấm điểm tín dụng và x ếp hạng KH cá nhân, cán ộb chấm
điểm tín dụng cá nhân lập tờ trình đề nghị lãnh đạo tín dụng phê duyệt. Tờ trình phải được
trưởng phòng tín d ụng kiểm tra và ký tr ước khi trình lên lãnh đạo cấp cao hơn.
Sau khi tờ trình được phê duyệt, kết quả chấm điểm tín dụng và x ếp hạng KH cá
nhân ph ải được cập nhật ngay vào h ệ thống thông tin tín d ụng của NH.
3.4.3.3. Sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng
Kết quả XHTD cá nhân được sử dụng cho các mục đích xácđịnh giới hạn tín dụng;
quyết định từ chối hay đồng ý c ấp thẻ tín dụng và xác định yêu ầcu về tài s ản đảm bảo;
Đánh giá ệhin trạng khách hàng trong quá trình theo dõi vốn vay; và trích d ự phòng r ủi ro.
Mục tiêu của NH Đông Á là xây d ựng một hệ thống XHTD linh hoạt nhằm đảm bảo tính
thực tế cao. Do đó, vi ệc đánh giá và hiệu chỉnh hệ thống sẽ được tiến hành định kỳ. Các
kết quả chấm điểm XHTD được lưu giữ đầy đủ cùng hồ sơ tín dụng của khách hàng.
3.4.4. Đánh giáệhthống xếp hạng tín dụng cá nhân của ngân hàng Đông Á
Hệ thống XHTD cá nhân của NH Đông Á đã góp ph ần rất đáng kể trong việc sàng
lọc và phân lo ại khách hàng, từ đó giúp cho ngân hàng gi ảm được tỷ lệ rủi ro tín dụng
trong mức cho phép. Kết quả XHTD được các nhà quản trị ngân hàng s ử dụng để xácđịnh
mức giới hạn tín dụng tối đa cho từng khách hàng, và các quyđịnh về tài s ản đảm bảo.
Nhìn chung thì hệ thống XHTD cá nhân hiện nay của NH Đông Á là hi ện đại và kh ắc
phục được chủ quan trong chấm điểm các chỉ tiêuđịnh lượng bằng cáchđưa vào các chỉ
tiêu phi tàí chính. Tuy nhiên,ừt thực tế nghiên ứcu như trên ũcng cho thấy những hạn chế
cần phải hoàn thi ện hơn nữa.
3.4.4.1. Mặt làm được
Mô hình x ếp hạng tín dụng là m ột công c ụ tối ưu quản lý r ủi ro trong quá trình thNm
định và ch ấm điểm tín dụng. NH Đông Á d ựa trên kinh nghiệm của các ổt chức trên thế giới,
cũng như từ thực tiễn các hệ thống XHTD cá nhân của những NHTM Việt Nam đã xây d ựng
cho mình một hệ thống XHTD nội bộ phù hợp. Mô hình XHTD cá nhân của NH
61

Đông Á tuân theo các trình t ự, tiêu chí ấrt nghiêm ngặt và ch ặt chẽ, bao gồm : hệ thống
các tiêu chíđánh giá; cách xácđịnh giá trị của từng tiêu chíđánh giá; cách quyđổi giá trị
sang điểm của tiêu chíđánh giá; cách XHTD khách hàng và quanđiể m cấp tín dụng theo
từng mức xếp hạng.
Hệ thống XHTD cá nhân của NH Đông Á được xây d ựng theo đặc thù hoạt động
thẻ tín dụng và chi ến lược phát triển của riêng ngân hàng này. V ới hệ thống XHTD, việc
đo lường và định dạng các ủri ro tín dụng tại NH Đông Á được thực hiện thống nhất. Mô
hình chấm điểm các chỉ tiêu nhân thân có đưa vào ch ỉ tiêu về chức vụ thể hiện được uy
tín cũng như bản lĩnh của cá nhân KH,ảnh hưởng tích cực đến khả năng bảo đảm trả nợ.
Thông qua mô hình này, NH Đông Á ti ến hành ch ấm điểm tín dụng đối với từng
khách hàng để làm c ơ sở quyết định giới hạn tín dụng. Đây là m ột trong những công c ụ
giúp NH Đông Á nâng cao ch ất lượng cấp phát thẻ tín dụng của mình, tăng cường hiệu
quả quản trị rủi ro tín dụng. Hệ thống XHTD cá nhân của NH Đông Á c ũng mang lại
nhiều lợi ích cho chính khách hàng. Thời gian xử lý các giao dịch sẽ nhanh chóng h ơn
thông qua vi ệc chấm điểm tự động. Các khách hàngđược xếp loại tốt sẽ nhận được chính
sáchưu tiên ấcp tín dụng, đặc biệt đối với khách hàng có lịch sử quan hệ tín dụng tốt và
được xếp hạng cao có th ể áp dụng cácưu đãi v ề tín dụng bao gồm nới lỏng cácđiều kiện
cho vay, nâng h ạn mức tín dụng, giảm phí và l ệ phí. Bên cánhđó, h ệ thống XHTD của
NH Đông Á đồng thời cũng chính là b ộ lọc rất minh bạch đối với những khách hàng có
mức XHTD thấp. Từ đó, tu ỳ theo mức độ xếp hạng rủi ro tín dụng, NH Đông Á có th ể
giảm hạn mức hoặc không phát hành thẻ tín dụng.
3.4.4.2. Mặt hạn chế
Các chỉ tiêuđặt ra trong mô hình ch ỉ đinh tính chưa mang tính định lượng nhiều do
dựa trên phương pháp kinh nghiệm, chuyên gia, chưa cập nhật các phương pháp thống kê
định lượng tiên tiến trên thế giới. Ví dụ: nếu thu nhập của KH là 36 tri ệu/năm thì số điểm
ở khung này v ẫn được cho ngang với mức của người có thu nh ập 120/năm. Kết quả chấm
điểm chưa là m ột cơ sở mạnh để đưa ra quyết định cấp hạn mức tín dụng.
62

Các chỉ tiêu trên chỉdành để đánh giá KH ườthng, vì NH Đông Á có áp d ụng chính
sáchưu đãi cho KH VIP (3)
. Chính sách này có thể cho phép hồ sơ của các KH VIP không
được theo đúng quy trình của hệ thống XHTD cá nhân của NH.
Hệ thống XHTD cá nhân của NH Đông Á c ứng nhắc, khó điều chỉnh để liên ụtc cập
nhật những tiêu chí mới được áp dụng trên thế giới, cũng như khó thay đổi các khung điểm
đã định sẵn nếu cần thiết. Bên ạcnh đó, v ề phía KH, thông tin c ủa từng KH vẫn chưa được
cập nhật thường xuyên hayđịnh kỳ, và d ĩ nhiên là việc xếp hạng lại cũng không th ể thực
hiện. KH chỉ được xếp hạng một lần khi đăng ký vào h ệ thống.
Hệ thống khó phát hiện được hành vi gian d ối của KH. Việc đánh giá hành vi này
đến này ch ủ yếu phụ thuộc vào cán bộ tín dụng trong quá trình thu thập thông tin KH và
phỏng vấn KH.
Mô hình ch ấm điểm tín dụng chỉ đưa ra một giá trị thể hiện mức độ tín nhiệm của
KH vào th ời điểm KH đăng ký s ử dụng thẻ, chưa đưa ra được một kết quả dự báo ươtng
đối chính xác cho thời gian tiếp theo.
Ngoài ra, m ột số chỉ tiêu dùngđể chấm điểm bị trùng lắp như thu nhập hằng năm
của KH thì thường tỉ lệ thuận với thu nhập toàn gia đình hằng năm, cũng như nếu là gia
đình hạt nhân thì s ố người ăn theo thường dưới 3 người. Việc này d ẫn đến tình trạng một
số trường hợp KH bị nhân đôi s ố điểm.
3.4.4.3. Nguyên nhân của những hạn chế
Như đã đề cập ở chương I, hệ thống chỉ áp dụng kỹ thuật chấm điểm tín dụng, chưa
áp dụng kỹ thuật chấm điểm hành vi KH. Vi ệc đánh giá hành vi ũcng rất quan trọng, nó
phản ánhđến cách thức, tháiđộ, tính trung thực cũng như sự hợp tác trong việc trả nợ của
KH.
Bên ạcnh việc thiếu minh bạch trong thông tin tài chính cá nhân, th ị trường còn
không có nhi ều nguồn thông tin h ỗ trợ cho việc xếp hạng tín nhiệm. Thông tin t ừ CIC là
3
Khách hàng VIP là một loại KH đặc biệt theo chính sách liênếkt dài lâu v ới NH, được lãnh đạo NH giới thiệu tham
gia
63

nguồn thông tin ch ủ yếu mà Ngân hàng s ử dụng, tuy nhiên hiện nay nguồn thông tin này
hết sức đơn điệu, thiếu cập nhật, không đápứng được nhu cầu cấp thiết của Ngân hàng.
Và cu ối cùng là do NHNN v ẫn chưa có được một hệ thống tổng thể quản lý chung
các hệ thống XHTD của các NHTM.Điển hình là cho đến nay, hệ thống XHTD cá nhân
của các NHTMđều do họ tự xây d ựng, NHNN chỉ ra quyết định chấp nhận hay không,
chưa có m ột quy chuNn chung.
Những hạn chế và nguyên nhân thực tế kể trênđặt ra cho NH Đông Á ph ải cải thiện
hệ thống XHTD nhằm khắc phục những hạn chế, giải quyết những nguyên nhân chủ quan
từ phía NH.
64

TÓM T ẮT CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã t ập trung nghiên cứu:
 Tổng quan về các nghiênứcu liên quanđến mô hình XHTD cá nhân được xây
dựng ở chương IV;

 Tóm t ắt các kết quả đã được công b ố qua các nghiênứcu của nhiều tác giả như:
Dinh Thi Huyen Thanh & Stefanie Kleimeier, 2006; Vương Quân Hoàng và ctg,
2006; Maria Aparecida Gouvêa và Eric Bacconi Gonçalves, 2007; Cumhur Erdem,
2008;

 Phân tích và đánh giá ựthc trang XHTD cá nhân ở Việt Nam và m ột số tổ chức
XHTD tại Việt Nam như: hệ thống của công ty E&Y, h ệ thống cả NH Vietinbank
và BIDV;

 Giới thiệu về NH Đông Á, s ản phNm được nghiên ứcu và h ệ thống XHTD cá
nhân c ủa sản phNm, cùng những nhận xét,đánh giáưu nhược điểm về hệ thống này.
Những nội dung tổng kết, phân tích đánh giáềvnhững kết quả nghiên ứcu trước đây
và th ực trạng XHTD ở Việt Nam, đặc biệt là phát hiện về tình hình XHTD cá nhân tại
Việt Nam chỉ mang tính định tính thiếu cơ sở thống kêđã t ạo lập cơ sở thực tiễn để xây
dựng mô hình XHTD mang tính chi ến lược, đột phá và phù hợp với NH Đông Á và th ực
tiễn ứng dụng trên thế giới.
65

CHƯƠNG 4
XÂY D ỰNG MÔ HÌNH X ẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN
CỦA NGÂN HÀNG ĐÔNG Á

Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng Đông Á.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng Đông Á.doc

Similar to Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng Đông Á.doc (20)

More from 💖Nhận Làm Đề Tài Trọn Gói 💖 Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149

More from 💖Nhận Làm Đề Tài Trọn Gói 💖 Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng Đông Á.doc