Tìm kiếm tài liệu miễn phí

Các yếu tố vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng: Trường hợp các ngân hàng thương mại cổ phần sở hữu nhà nước ở Hậu Giang

Bài viết này phân tích các yếu tố kinh tế vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) có sở hữu nhà nước trên địa bàn tỉnh Hậu Giang dựa trên số liệu được thu thập từ 316 quan sát của 5 ngân hàng.



Đánh giá tài liệu

0 Bạn chưa đánh giá, hãy đánh giá cho tài liệu này


  • 5 - Rất hữu ích 0

  • 4 - Tốt 0

  • 3 - Trung bình 0

  • 2 - Tạm chấp nhận 0

  • 1 - Không hữu ích 0

Mô tả

Tạp chı́ Khoa học Trường Đại học Cầ n Thơ

Tập 48, Phần D (2017): 104-111

DOI:10.22144/jvn.2017.635

CÁC YẾU TỐ VI MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNG:
TRƯỜNG HỢP CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN SỞ HỮU NHÀ NƯỚC
Ở HẬU GIANG
Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành
Khoa Kinh tế, Trường Đại học Cần Thơ
Thông tin chung:
Ngày nhận: 19/09/2016
Ngày chấp nhận: 28/02/2017

Title:
Micro-factors affecting credit
risk in state owned join-stock
commercial banks in Hau
Giang
Từ khóa:
Rủi ro tín dụng, ngân hàng
TMCP sở hữu nhà nước,
logit đa thức, Hậu Giang
Keywords:
Credit risk, Hau Giang, loan,
multinomial logit, stateowned commercial banks

ABSTRACT
This paper is aimed to analyze micro-factors that affect credit risks in stateowned commercial banks in Hau Giang province by using data collected
from 316 observations from five banks. Both binary logit and multinomial
logit models were used to estimate factors affecting credit risks. The results
showed that the multinomial logit outperformed the binary logit. At credit
risk level 1, five factors affecting credit risks of commercial banks include
collaterals, loan purpose, borrowers’ loan history, main source of income
for repayment, and loan inspection and supervision. At credit risk level 2,
factors affect credit risks of commercial banks including all as at the level
1 and borrower’s financial ability, and experience of bank’s staff.
TÓM TẮT
Bài viết này phân tích các yếu tố kinh tế vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín
dụng của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) có sở hữu nhà
nước trên địa bàn tỉnh Hậu Giang dựa trên số liệu được thu thập từ 316
quan sát của 5 ngân hàng. Cả hai mô hình logit nhị thức và logit đa thức
được sử dụng để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Kết
quả phân tích cho thấy mô hình logit đa thức cho phép giải thích tốt hơn
mô hình logit nhị thức. Ở mức độ rủi ro 1, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro
tín dụng của các NHTMCPNN bao gồm: tài sản đảm bảo, sử dụng vốn vay,
lịch sử vay vốn của khách hàng, ngành nghề chính tạo ra thu nhập, và kiểm
tra giám sát vốn vay. Ở mức độ rủi ro 2, các yếu tố có ý nghĩa bao gồm năm
yếu tố ở mức độ rủi ro 1 cộng với khả năng tài chính của khách hàng và
kinh nghiệm cán bộ tín dụng.

Trích dẫn: Phan Đình Khôi và Nguyễn Việt Thành, 2017. Các yếu tố vi mô ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng:
Trường hợp các ngân hàng thương mại cổ phần sở hữu nhà nước ở Hậu Giang. Tạp chí Khoa học
Trường Đại học Cần Thơ. 48d: 104-111.
việc trích lập dự phòng rủi ro, dẫn đến giảm lợi
nhuận. Trường hợp phải trích lập dự phòng quá mức
có thể làm cho lợi nhuận của các ngân hàng âm, từ
đó làm mất niềm tin đối với các cổ đông và có thể
dẫn đến thị giá cổ phiếu của ngân hàng suy giảm.
Nợ xấu tăng cao còn là một trong những nguyên
nhân dẫn đến rủi ro thanh khoản, rủi ro kỳ hạn, thậm
chí là rủi ro hệ thống trong thị trường tài chính. Việc
nhận thức được rủi ro và quản lý rủi ro đang là vấn

1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Cùng với tăng trưởng kinh tế vĩ mô, quy mô tín
dụng ở các ngân hàng càng lớn dần cả về số dư nợ
và số hợp đồng. Tăng trưởng tín dụng kéo theo khả
năng rủi ro tín dụng tiềm ẩn trong toàn hệ thống
ngân hàng. Rủi ro tín dụng thể hiện qua chỉ tiêu nợ
xấu gây ra những hệ lụy xấu đến hoạt động của ngân
hàng, chẳng hạn như là các ngân hàng phải gia tăng
104

Tạp chı́ Khoa học Trường Đại học Cầ n Thơ

Tập 48, Phần D (2017): 104-111

đề cấp bách trong hệ thống ngân hàng. Vì vậy, đánh
giá rủi ro trong hoạt động cho vay là vấn đề mà hệ
thống ngân hàng cần quan tâm nhiều nhất để làm sao
hạn chế thấp nhất nợ xấu.

bao gồm: khả năng tài chính của người vay, sử dụng
vốn vay, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, đa dạng
hóa hoạt động kinh doanh, lĩnh vực ngành nghề
chính tạo ra thu nhập để trả nợ, kiểm tra và giám sát
nợ vay, lịch sử vay vốn, và tài sản đảm bảo.

Bài viết này nhằm phân tích các yếu tố vi mô ảnh
hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương
mại cổ phần (NHTMCP) có sở hữu nhà nước trên
địa bàn tỉnh Hậu Giang. Mô hình logit nhị phân và
logit đa thức được sử dụng để ước lượng các yếu tố
ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Kết quả nghiên cứu
được kỳ vọng sẽ cung cấp góc nhìn mới trong hoạt
động quản lý rủi ro tín dụng cho các ngân hàng. Dựa
vào kết quả nghiên cứu, một số khuyến nghị được
đề xuất nhằm giúp các NHTMCP có sở hữu nhà
nước trên địa bàn tỉnh Hậu Giang thực hiện tốt công
tác quản lý rủi ro tín dụng.

Nghiên cứu về rủi ro tín dụng dựa vào cách phân
loại rủi ro theo hai mức độ được tìm thấy khá phổ
biến ở Việt Nam. Tuy nhiên, rủi ro tín dụng là khái
niệm tổng hợp. Để đo lường rủi ro tín dụng, các ngân
hàng dựa vào các nhóm nợ (từ nhóm 1 đến nhóm 5)
theo quy định để phân loại mức độ rủi ro tín dụng
của khách hàng. Do vậy, cách phân loại rủi ro dựa
vào hai mức độ có khả năng làm cho phân bố của rủi
ro bị chệch cho nên kết quả ước lượng kém tin cậy.
Miyamoto (2014) đề xuất sử dụng phương pháp đo
lường rủi ro dạng đa thức (theo nhiều hơn hai mức
độ) để có thể giải thích tốt hơn cho vấn đề quản lý
rủi ro tại ngân hàng.
2.2 Mô hình nghiên cứu

2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU
2.1 Cơ sở lý luận

Để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của
ngân hàng, mô hình logit đa thức tổng quát
(Multinomial Generalized Logit) được sử dụng để
phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng
đến rủi ro tín dụng. Gọi Yij là mức độ rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng có ý nghĩa quan trọng trong hoạt
động của hệ thống ngân hàng, tuy nhiên nhận dạng
rủi ro tín dụng luôn là một thách thức đối với vấn đề
quản lý ngân hàng. Các nghiên cứu về rủi ro tín dụng
được thực hiện khá toàn diện ở cấp độ vĩ mô và vi
mô ở các quốc gia. Tiêu biểu là các nghiên cứu của
De Lis et al (2001); Das và Ghosh (2007); và
Bonfim (2009). Các kết quả đã xác nhận giả thuyết
cho rằng trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng, tăng
trưởng tín dụng cao có thể dẫn đến khuynh hướng
chấp nhận rủi ro quá mức. Tuy nhiên, sự mất cân
bằng được điều chỉnh khi tăng trưởng kinh tế chậm
lại. Để khám phá những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro
tín dụng ở cấp độ vi mô, Altman et al. (2004) xây
dựng mô hình phân tích xác suất vỡ nợ của doanh
nghiệp dựa vào tập hợp các biến giải thích mô tả tình
hình tài chính, độ tuổi, quy mô, tốc độ tăng trưởng
tài sản, lợi nhuận, đòn bẩy và thanh khoản của khách
hàng; tập hợp các biến chỉ rủi ro hệ thống, bao gồm
các yếu tố tăng trưởng GDP, sản xuất công nghiệp,
lòng tin, tăng trưởng tín dụng và lãi suất trái phiếu.
Theo đó, rủi ro tín dụng có thể được nhận biết thông
qua đặc điểm vĩ mô và vi mô của khách hàng.

được quan sát từ các hồ sơ vay vốn, phương trình
hồi quy logit đa thức có dạng tổng quát như sau:

Pr(Yi  j | xi )  pij 
j=0,...,J

exp[xi  j ]



J
j 0

exp[xi  j ]

(1)

Trong đó, i là số quan sát,

xi là tập hợp các yếu

tố ảnh hưởng đến khả năng xảy ra rủi ro tín dụng,
j=0,...J là tập hợp các mức độ rủi ro được giả định
xảy ra độc lập, và 0 , 1 ,...,  J là tập hợp các hệ số
ước lượng tương ứng với từng mức độ rủi ro. Vì
J

p
j 1

ij

 1 , một trong các hệ số ước lượng

0 , 1 ,...,  J phải được đặt bằng 0 để các hệ số còn

Ở Việt Nam, những nghiên cứu về rủi ro tín dụng
khá hạn chế do hạn chế về số liệu và phương pháp.
Ở cấp độ vi mô, các nghiên cứu trong nước đánh giá
rủi ro tín dụng thường chia rủi ro thành hai mức độ
dựa vào cách xếp loại nợ của ngân hàng. Cụ thể,
Trương Đông Lộc (2010), Trương Đông Lộc và
Nguyễn Thị Tuyết (2011), và Lê Khương Ninh và
Lâm Thị Bích Ngọc (2012) phân tích các yếu tố ảnh
hưởng đến rủi ro tín dụng với biến phụ thuộc rủi ro
được xác định dựa theo đặc điểm hồ sơ khách hàng:
có rủi ro và không có rủi ro. Các tác giả đã chỉ ra
rằng các yếu tố vi mô giải thích cho rủi ro tín dụng

lại có thể được ước lượng (Greene, 2012).
Trường hợp J  1 , phương trình (1) trở thành mô
hình logit nhị phân với biến phụ thuộc nhận hai mức
độ rủi ro tương ứng là: Yi  1 có rủi ro hoặc Yi  0
không có rủi ro. Phương trình logit nhị phân có
dạng:

Pr(Yi  1| xi )  pi1 

exp[xi  ]
(2)
1  exp[xi  ]

Trường hợp J  2 , phương trình (1) trở thành
105

Tạp chı́ Khoa học Trường Đại học Cầ n Thơ

Tập 48, Phần D (2017): 104-111

mô hình logit đa thức với 3 mức độ rủi ro tương ứng

những hồ sơ vay bị xếp loại từ nhóm 3 (nợ dưới
chuẩn) trở lên được cho là những hồ sơ tín dụng có
rủi ro. Khi đó, mô hình logit nhị phân được sử dụng
để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng
giữa hai nhóm khách hàng: nhóm nợ đủ chuẩn
(nhóm 1 và 2) và nhóm nợ dưới chuẩn (các nhóm
còn lại).

Yi  2 có rủi ro ở mức 2, hoặc Yi  1 rủi ro ở
mức 1, hoặc Yi  0 không có rủi ro. Phương trình
là:

logit đa thức có dạng:

Pr(Yi  j | xi )  pij 
j=0,1,2

exp[xi  j ]
1   k 1 exp[xi  k ]
k 2

Tuy nhiên, cách phân loại rủi ro tín dụng theo
nhóm nợ như trên có thể không phản ánh đúng mức
độ rủi ro tín dụng. Bởi vì, cách phân loại các nhóm
nợ có thể bị lệch về phía các nhóm nợ thấp với rủi
ro thấp trong khi số lượng ít các hồ sơ vay ở nhóm
nợ cao thường là các hồ sơ có rủi ro tín dụng cao (nợ
khó đòi). Vì vậy, biến phụ thuộc phản ánh rủi ro tín
dụng trong nghiên cứu này còn được chia làm 3 mức
độ dựa vào khả năng kiểm soát rủi ro của ngân hàng.
Theo đó, các hồ sơ trong nhóm 1 và nhóm 2 được
xếp vào nhóm không rủi ro (mức độ 0), các hồ sơ
trong nhóm 3 và nhóm 4 được xếp vào nhóm nợ có
rủi ro nhưng có thể kiểm soát được (rủi ro mức 1) và
hồ sơ thuộc nhóm 5 được xếp vào nhóm rủi ro không
thể kiểm soát được (rủi ro mức 2). Mô hình logit đa
thức được sử dụng để ước lượng các yếu tố ảnh
hưởng đến các mức độ rủi ro tín dụng trong trường
hợp này (Bảng 1).

(3)

Trong điều kiện mức độ rủi ro xảy ra không theo
trật tự, các hệ số  ở phương trình (2) và (3) được
ước lượng bằng phương pháp ước lượng hợp lý tối
đa (MLE) theo Greene (2012). Tác động biên trung
bình (marginal effect at the mean) được tính dựa
theo Cameron và Trivedi (2010) và được sử dụng để
giải thích mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập
đến rủi ro tín dụng.
2.3 Mô tả biến
Biến phụ thuộc trong mô hình là rủi ro tín dụng
và được quan sát dựa vào hồ sơ vay của khách hàng.
Rủi ro tín dụng của một hồ sơ vay được phân loại
theo chất lượng khoản vay dựa vào 5 mức độ (theo
Thông tư 02/2013/TT-NHNN). Thông thường,
Bảng 1: Mô tả biến phụ thuộc
Tên biến

Mô tả
0: không rủi ro (nợ đủ chuẩn)
Mức độ rủi ro trong mô hình logit nhị thức
1: có rủi ro (nợ dưới chuẩn)
0: không rủi ro (nợ nhóm 1 và nhóm 2)
Mức độ kiểm soát rủi ro trong mô hình
1: rủi ro có thể kiểm soát (nợ nhóm 3 và 4)
logit da thức
2: rủi ro không thể kiểm soát (nhóm 5)
Thị Bích Ngọc, 2012) bao gồm: năng lực tài chính
Các biến độc lập và dấu kỳ vọng được xác định
của người vay, sử dụng vốn vay, kinh nghiệm của
dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài
cán bộ tín dụng, đa dạng hóa hoạt động kinh doanh,
(De Lis, et al., 2001; Altman, et al., 2004; Das và
lĩnh vực ngành nghề chính tạo ra thu nhập để trả nợ,
Ghosh, 2007; và Bonfim, 2009) và trong nước
kiểm tra và giám sát nợ vay, lịch sử vay vốn, tài sản
(Trương Đông Lộc, 2010; Trương Đông Lộc và
đảm bảo. Bảng 2 mô tả các biến và kỳ vọng dấu
Nguyễn Thị Tuyết, 2011; Lê Khương Ninh và Lâm
trong mô hình.

106

Tạp chı́ Khoa học Trường Đại học Cầ n Thơ

Tập 48, Phần D (2017): 104-111

Bảng 2: Mô tả biến độc lập
Tên biến

Mô tả

Tài sản đảm bảo

Số tiền vay/tổng trị giá tài sản đảm bảo

Khả năng tài chính của
người vay

Vốn tự có trong dự án/Tổng vốn của dự án
vay vốn

Lịch sử vay vốn

Nhận giá trị 1 nếu người vay có nợ quá hạn
trước đó hoặc 0 cho các trường hợp khác

Sử dụng vốn vay
Mức độ đa dạng hóa của
hoạt động kinh doanh

Nhận giá trị 1 nếu khách hàng sử dụng vốn
đúng mục đích hoặc 0 cho các trường hợp
khác
Nhận giá trị bằng 1 nếu khách hàng vay kinh
doanh cho 3 ngành hàng trở lên hoặc 0 cho
các trường hợp ngược lại
Nhận giá trị 1 nếu nguồn thu nhập chính để
trả nợ từ nuôi trồng thủy sản hay sản xuất
nông nghiệp và giá trị 0 nếu thuộc lĩnh vực
khác

Dấu kỳ vọng
(+)
(De Lis, F. S., Pagés, J. M., &
Saurina, J. (2001); Trương
Đông Lộc và Nguyễn Thị
Tuyết (2011)
(–)
(De Lis, F. S., Pagés, J. M., &
Saurina, J. (2001)
(+)
Lê Khương Ninh và Lâm Thị
Bích Ngọc (2012)
(–)
Trương Đông Lộc và Nguyễn
Thị Tuyết (2011)
(–)
Trương Đông Lộc (2010)

(–/+)
Trương Đông Lộc (2010)
Lê Khương Ninh và Lâm Thị
Bích Ngọc (2012)
(–)
Lê Khương Ninh và Lâm Thị
Kinh nghiệm của cán bộ Số năm trực tiếp làm công tác tín dụng của
Bích Ngọc (2012)
tín dụng
cán bộ tín dụng
Trương Đông Lộc và Nguyễn
Thị Tuyết (2011)
(–)
Kiểm tra và giám sát nợ Số lần kiểm tra hồ sơ vay trước khi khoản
Trương Đông Lộc và Nguyễn
vay
vay chuyển sang nợ xấu
Thị Tuyết (2011)
và các hồ sơ vay đều được xếp loại tín dụng theo
2.4 Số liệu
quy định của ngân hàng.
Số liệu được thu thập từ 5 NHTMCPNN ở Hậu
3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Giang bao gồm: Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát
triển Tây Nam, Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát
3.1 Mô tả đặc điểm của khách hàng vay vốn
triển Hậu Giang, Ngân hàng Nông nghiệp & Phát
Bảng 3 trình bày đặc điểm tỷ lệ số tiền vay trên
triển nông thôn Hậu Giang, Ngân hàng TMCP Công
tài sản đảm bảo và tỷ lệ vốn tự có tham gia trong
thương Hậu Giang, và Ngân hàng TMCP Phát triển
từng dự án của khách hàng. Theo quy trình, trước
nhà Đồng bằng sông Cửu Long chi nhánh Hậu
khi ký hợp đồng tín dụng các ngân hàng thực hiện
1
Giang .
thẩm định phương án hoặc dự án kinh doanh dựa
Hồ sơ khách hàng được thu thập ngẫu nhiên từ
vào mục đích, tính khả thi, hiệu quả của phương án
danh sách hồ sơ khách hàng cá nhân, tổ chức có hợp
hoặc dự án đó và lịch sử vay vốn của khách hàng.
đồng tín dụng và còn dư nợ đến ngày 30/4/2014.
Sau khi hợp đồng được ký kết, các ngân hàng thực
Tổng số 316 hồ sơ được chọn để thu thập các thông
hiện kiểm tra và giám sát quá trình sử dụng vốn vay
tin cần thiết cho mô hình. Chẳng hạn, các hoạt động
của khách hàng. Số liệu cho thấy trong tổng số 316
kinh doanh của khách hàng thể hiện mức độ đa dạng
hồ sơ vay, tỷ lệ số tiền vay trên giá trị tài sản đảm
hóa và lĩnh vực chính tạo ra thu nhập để trả nợ được
bảo ở mức trung bình là 83%, mức cao nhất là 310%
thu thập từ hồ sơ vay của khách hàng. Phương pháp
và mức thấp nhất chỉ là 7%. Trong khi đó, tỷ lệ vốn
thu thập số liệu phải đảm bảo được rằng tất cả các
tự có của khách hàng tham gia vào phương án kinh
quan sát được chọn đều đã phát sinh kỳ hạn trả nợ
doanh ở mức trung bình khoảng 43%, mức thấp nhất
Lĩnh vực chính tạo ra
thu nhập để trả nợ

1Trước

khi Ngân hàng này được sáp nhập với Ngân hàng
TMCP Đầu tư & Phát triển.

107

Tạp chı́ Khoa học Trường Đại học Cầ n Thơ

Tập 48, Phần D (2017): 104-111

là 20% và mức cao nhất là 80%. Kết quả này phản
ánh thực trạng cho vay dựa vào vốn tự có và tài sản
đảm bảo của khách hàng ở mức cao hơn mức trung
bình theo quy định chung của ngân hàng. Theo quy
định hiện hành, các ngân hàng thực hiện cho vay tối
đa là 80% phương án kinh doanh của khách hàng.
Mức tài trợ này phụ thuộc vào kết quả xếp hạng tín
dụng nội bộ của ngân hàng cho từng khách hàng vay
và thời gian vay vốn của dự án/phương án. Các
khoản vay bắt buộc phải có tài sản đảm bảo và giá
trị khoản vay trung bình tương đương không quá
80% giá trị tài sản, ngoại trừ những khách hàng có
tiềm lực tài chính mạnh và phương án kinh doanh
hiệu quả. Vì vậy, thực trạng cho vay với tỉ lệ tài sản
đảm bảo hiện tại cho thấy mức độ rủi ro tín dụng
tiềm tàng trong các hợp đồng cho vay trên địa bàn.

Đặc điểm kinh nghiệm của cán bộ tín dụng và số
lần kiểm tra và giám sát khoản vay được trình bày ở
Bảng 5. Số liệu cho thấy cán bộ tín dụng có kinh
nghiệm trung bình là 5,6 năm, trong đó có những
cán bộ tín dụng có kinh nghiệm dưới 1 năm và cán
bộ tín dụng đã có nhiều kinh nghiệm nhất là 14 năm.
Số lần kiểm tra và giám sát hồ sơ vay ít nhất là 1 lần,
mức lớn nhất là 3 lần và trung bình là 2,5 lần trong
quá trình cho vay.
Bảng 5: Đặc điểm kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, số
lần kiểm tra và giám sát khoản vay

Chỉ tiêu
Kinh
nghiệm
của
CBTD
(năm)
Kiểm tra
giám sát
vốn vay
(lần)

Bảng 3: Đặc điểm tài sản đảm bảo và khả năng
tài chính của khách hàng
Chỉ tiêu
Tài sản
đảm bảo
(%)
Khả năng
tài chính
(%)

Số quan Nhỏ Lớn Trung Độ lệch
sát
nhất nhất bình chuẩn
316

7

310

83

51

316

20

80

43

15

Ngành kinh tế
Nuôi trồng thủy sản và sản
xuất nông nghiệp
Lĩnh vực khác
Hiện trạng sử dụng vốn
Đúng mục đích
Không đúng mục đích
Lịch sử trả nợ
Chưa từng bị nợ quá hạn
Đã từng bị nợ quá hạn
Tổng số quan sát

126

39,9

190

60,1

182
134

57,6
42,4

251
65
316

79,4
20,6
100,0

14

5,6

2,7

316

1

3

2,5

0,6

Bảng 6 trình bày kết quả ước lượng của mô hình
logit nhị thức và logit đa thức. Các kiểm định đa
cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi được thực
hiện cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến
trong mô hình nhưng có hiện tượng phương sai sai
số thay đổi (dựa theo Gould, 1998). Do vậy, kết quả
ước lượng được thực hiện dựa trên sai số chuẩn điều
chỉnh (robust standard error) theo phương pháp
MLE. Kiểm định Wald ở hai mô hình cho kết luận
hai mô hình rủi ro tín dụng với các biến độc lập có
ý nghĩa ở mức 1%. Tỉ lệ dự báo đúng của mô hình
logit nhị phân là 86%. Như vậy, các hệ số ước lượng
của cả hai mô hình đều có ý nghĩa và cho phép giải
thích rủi ro tín dụng.

Bảng 4: Tỉ lệ hồ sơ tín dụng phân theo ngành, sử
dụng vốn và lịch sử trả nợ
Tỷ lệ
(%)

0

3.2 Kết quả ước lượng và thảo luận

Bảng 4 phân loại khách hàng vay theo lịch sử trả
nợ, ngành kinh tế và hiện trạng sử dụng vốn vay ở
Hậu Giang. Tỉ lệ khách hàng thuộc lĩnh vực nuôi
trồng thủy sản và sản xuất nông nghiệp chiếm
khoảng 40%; có khoảng 42% khách hàng không sử
dụng vốn đúng mục đích; và khoảng 20% khách
hàng đã từng có nợ quá hạn. Đặc điểm của khách
hàng cho thấy khả năng tiềm tàng của rủi ro tín dụng
trên địa bàn và hoạt động quản lý rủi ro tín dụng cần
được các ngân hàng đặc biệt quan tâm.

Số quan
sát

316

Nguồn: Số liệu tự thu thập năm 2014

Nguồn: Số liệu tự thu thập năm 2014

Tiêu chí phân loại

Số
Nhỏ Lớn Trung Độ lệch
quan
nhất nhất bình chuẩn
sát

Hệ số ước lượng của tài sản đảm bảo dương và
có ý nghĩa ở mức 1%. Nghĩa là số tiền vay trên giá
trị tài sản đảm bảo càng cao thì khoản vay đó có rủi
ro càng cao. Hệ số tác động biên cho thấy khi tỷ lệ
số tiền vay trên giá trị tài sản đảm bảo tăng lên 1%
thì xác suất xảy ra rủi ro tín dụng sẽ tăng lên 17 điểm
phần trăm. Hệ số ước lượng khả năng tài chính của
người vay âm và có ý nghĩa ở mức 5%. Nếu vốn tự
có của người vay tham gia vào dự án càng lớn thì
khả năng xảy ra rủi ro tín dụng càng thấp và ngược
lại. Hệ số tác động biên cho thấy, khi tỷ lệ vốn tự có
trên tổng nguồn vốn dự án vay vốn tăng lên 1% thì
xác suất xảy ra rủi ro tín dụng ở nhóm này sẽ giảm
được 23,3 điểm phần trăm. Biến lịch sử vay vốn có
hệ số dương ở mức ý nghĩa 1%. Nghĩa là các khách

Nguồn: Số liệu tự thu thập năm 2014

108

Tài liệu cùng danh mục Ngân hàng - Tín dụng

Cẩm nang về tín dụng

Tín dụng là chức năng quan trọng nhất của Ngân hàng thương mại, là hoạt động mang lại lợi nhuận chủ yếu, nhưng đồng thời cũng là lĩnh vực chứa đựng nhiều rủi ro nhất. Có thể nói hoạt động tín dụng mang tính chất quyết định đối với sự thành bại của ngân hàng thương mại.


Bài giảng Tài chính tiền tệ: Chương 14 - Thanh toán tín dụng & quốc tế

Bài giảng Tài chính tiền tệ: Chương 14 - Thanh toán tín dụng & quốc tế trình bày về thanh toán quốc tế và vai trò thanh toán quốc tế; hệ thống văn bản pháp lý điều chỉnh hoạt động thanh toán quốc tế và điều kiện thương mại quốc tế; các điều kiện thanh toán quốc tế; các phương tiện thanh toán quốc tế; khái niệm tín dụng quốc tế; các hình thức tín dụng quốc tế.


Giáo trình hướng dẫn phân tích lãi suất và giá trị của tiền tệ theo thời gian tích lũy p2

Một khoản vốn gốc là 1.000.000 VND được đầu tư trong 3 năm. Lãi suất hiệu dụng của năm đầu tiên là 7,5%, năm thứ hai là 7% và của năm thứ ba là 6,5%. Giá trị tích luỹ vào cuối năm thứ ba sẽ là bao nhiêu? Giải: A(3) = (1+7,5%).(1+7%).(1+6,5%).1000000 = 1.225.016 VND 1.3. Lãi đơn (Simple Interest) và lãi kép (Composed Interest) (1+i3).(1+i2).(1+i1).A(0)


Ngân hàng trung ương_chương 4

Ngân hàng trung ương là một định chế tài chính công cộng thực hiện nhiệm vụ phát hành tiền và điều tiết lưu thông tiền tệ trong nền kinh tế, góp phần ổn định và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc dân., điều này thể hiện thông qua các chức năng của ngân hàng trung ương: độc quyền phát hành tiền, ngân hàng của các ngân hàng và ngân hàng trung ương là ngân hàng của chính phủ, trong đó chức năng phát hành tiền là chức năng cơ bản nhât mà không có một tổ chức nào thay thế được....


Supervision and Regulation

As the central bank of the United States, the Federal Reserve performs services for foreign central banks and for international organizations such as the International Monetary Fund and the International Bank for Re- construction and Development. The Reserve Banks provide several types of services to these organizations, including maintaining non-interest- bearing deposit accounts (in U.S. dollars), securities safekeeping accounts, and accounts for safekeeping gold. Some foreign off icial institutions direct a portion of their daily receipts and payments in U.S. dollars through their funds accounts at the Federal Reserve. If an account contains ex- cess funds, the foreign off icial institution...


Chương 5 - Rủi ro tín dụng và phương pháp phòng ngừa

Từ xưa, những người cho vay đã luôn đòi hỏi những bảo đảm chắc chắn cho sự hoàn trả nợ vay. Khó khăn là mặc dù họ có quyền đáng kể khi thương lượng trước khi ký hợp đồng cho khoản vay, nhưng người vay ở thế có lợi hơn một khi tiền đã được giải ngân.


Thủ thuật của các đại gia trên sàn chứng khoán

Dưới con mắt của các chuyên gia và những nhà phân tích chứng khoán thì có thể thấy rõ các chiêu chụp giật điển hình nhằm trục lợi của một số kẻ đầu cơ trong thời gian gần đây. Khi thấy các biến động đột ngột của thị trường, nhà đầu tư cần quan sát kỹ mới nên giao dịch. Sự yếu kém về hạ tầng công nghệ thông tin, trình độ chưa chuyên nghiệp của đại đa số các nhà đầu tư chứng khoán Việt Nam khiến cho những "đại gia" trong và ngoài nước đang tha hồ tung...


What is the neutral real interest rate, and how can we use it?

Meanwhile, the share of auto loans in the total loan portfolio dropped to 4.1% in the fourth quarter of 2007, from 4.3% in the previous quarter. The ratio of past-due auto loans to total auto loans was maintained at 5.1% in the fourth quarter of 2007, little changed from the third quarter, as the 3.3% climb in past-due auto loans to PHP 4.4 billion nearly matched the growth in total auto loans. Nonetheless, the ratio was slightly lower in the first quarter of 2008 than in the first quarter of 2007 (5.2%), as the 17.6% hike in past-due auto loans...


Khi tín dụng tăng trưởng thấp là... lựa chọn

Hoảng hốt vì lệch pha? Tuần qua, một số thông tin bình luận bày tỏ lo ngại khi có lệch pha quá lớn giữa huy động và cho vay tiếp tục thể hiện sau 9 tháng. Tốc độ huy động tăng trưởng gấp cả chục lần tốc độ tăng tín dụng, các ngân hàng như “thùng không đáy”, vốn huy động tăng mạnh mà chảy đi đâu, chảy vào “sân sau”… Theo quan điểm của người viết, đó là góc nhìn sai lầm về cân đối vốn huy động và cho vay hiện nay. Thậm chí, diễn biến được cho là “lệch...


Ebook Fundamentals of financial management (12th edition): Part 2

(BQ) Part 2 book "Fundamentals of financial management" has contents: Investing in long term assets - capital budgeting; capital structure and dividend policy; working capital management and financial forecasting; special topics in financial management.


Tài liệu mới download

Từ khóa được quan tâm

Có thể bạn quan tâm

Bộ sưu tập

Danh mục tài liệu