1. Trang Chủ
  2. SỐ 202+203
  3. Dự báo khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Chi nhánh Tân Phước Khánh - Bình Dương
Đăng bài
Tạp chí đã xuất bản
2004
SỐ 1
2005
SỐ 2
SỐ 3
SỐ 4
SỐ 5
SỐ 6
SỐ 7
2006
SỐ 8
SỐ 9
SỐ 10
SỐ 11
SỐ 12
SỐ 13
2007
SỐ 14
SỐ 15
SỐ 16
SỐ 17
SỐ 18
SỐ 19
SỐ 20
SỐ 21
2008
SỐ 22+23
SỐ 24
SỐ 25
SỐ 26
SỐ 27
SỐ 28
SỐ 29
SỐ 30
SỐ 31
SỐ 32
SỐ 33
2009
SỐ 34+35
SỐ 36
SỐ 37
SỐ 38
SÔ 39
SỐ 40
SỐ 41
SỐ 42
SỐ 43
SỐ 44
SỐ 45
2010
SỐ 46+47
SỐ 48
SỐ 49
SỐ 50
SỐ 51
SỐ 52
SỐ 53
SỐ 54
SỐ 55
SỐ 56
SỐ 57
2011
SỐ 58+59
SỐ 60
SỐ 61
SỐ 62
SỐ 63
SỐ 64
SỐ 65
SỐ 66
SỐ 67
SỐ 68
SỐ 69
2012
SỐ 70+71
SỐ 72
SỐ 73
SỐ 74
SỐ 75
SỐ 76
SỐ 77
SỐ 78
SỐ 79
SỐ 80
SỐ 81
2013
SỐ 82+83
SỐ 84
SỐ 85
SỐ 86
SỐ 87
SỐ 88
SỐ 89
SỐ 90
SỐ 91
SỐ 92
SỐ 93
2014
SỐ 96
SỐ 94+95
SỐ 97
SỐ 98
SỐ 99
SỐ 100
SỐ 101
SỐ 102
SỐ 103
SỐ 104
SỐ 105
2015
SỐ 106+107
SỐ 108
SỐ 109
SỐ 110
SỐ 111
SỐ 112
SỐ 113
SỐ 114
SỐ 115
SỐ 116
SỐ 117
2016
SỐ 118+119
SỐ 120
SỐ 121
SỐ 122
SỐ 123
SỐ 124
SỐ 125
SỐ 126
SỐ 127
SỐ 128
SỐ 129
2017
SỐ 130&131
SỐ 132
SỐ 133
SỐ 134
SỐ 135
SỐ 136
SỐ 137
SỐ 138
SỐ 139
SỐ 140
SỐ 141
2018
SỐ 142&143
SỐ 144
SỐ 145
SỐ 146
SỐ 147
SỐ 148
SỐ 149
SỐ 150
SỐ 151
SỐ 152
SỐ 153
2019
SỐ 154&155
SỐ 156
SỐ 157
SỐ 159
SỐ 160
SỐ 161
SỐ 162
SỐ 158
SỐ 163
SỐ 164
SỐ 165
2020
Số 166+ 167
Số 168
Số 169
Số 170
Số 171
SỐ 172
Số 173
SỐ 174
SỐ 175
SỐ 177
2021
SỐ 178+179
SỐ 180
Số 181
Số 182
SỐ 183
SỐ 184
SỐ 185
SỐ 186
SỐ 187
SỐ 188
SỐ 189
2022
SỐ 190+191
SỐ 192
SỐ 193
SỐ 194
SỐ 195
SỐ 196
SỐ 197
SỐ 198
Số 199
SỐ 200
SỐ 201
2023
SỐ 202+203
SỐ 204
SỐ 205
SỐ 206
SỐ 207
SỐ 208
SỐ 209
SỐ 210
SỐ 211
SỐ 212
SỐ 213
Thông tin tạp chí
Tôn chỉ & Mục đíchHội đồng biên tậpBan biên tậpChính sách Tạp chíLịch làm việc Lãnh đạo
Thông tin người dùng
Độc giả
Tác giả
Biên tập viên
Phản biện
Đạo đức xuất bảnThư mời số đặc biệt
ISSN
ISSN 2615-9813
ISSN (số cũ) 1859-3682

SỐ 202+203 | THÁNG 01+02/2023

Dự báo khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Chi nhánh Tân Phước Khánh - Bình Dương

Bùi Đan Thanh, Võ Thị Thanh Vân, Nguyễn Ngọc Huyền

24/02/2023 110 0 0
Like Mua ngay 30.000 đ
Tín dụng cá nhân hiệu suất trả nợ vỡ nợ ngân hàng.

Tóm tắt:

Bài viết nghiên cứu tác động của các yếu tố đến khả năng vỡ nợ (KNVN) của khách hàng cá nhân (KHCN) tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank). Bài viết sử dụng số liệu của 200 khách hàng có phát sinh giao dịch tại Agribank Chi nhánh Tân Phước Khánh – Bình Dương trong giai đoạn 2019–2021. Bằng việc sử dụng phương pháp mô hình hồi quy Logistic, kết quả nghiên cứu cho thấy giới tính của người vay (GEN), giá trị khoản vay (LVA), mục đích vay (PUR), tình trạng cư trú của người vay vốn (RES), tỷ lệ khoản vay trên tài sản đảm bảo sử dụng cho khoản vay (COL), lịch sử vay vốn của người vay (HIS), số người phụ thuộc của người vay vốn (DEP) có tác động cùng chiều đến KNVN. Ngược lại, các biến tuổi của người vay vốn (AGE), trình độ học vấn của người vay vốn (STU), tình trạng hôn nhân của người vay vốn (MAR) và tổng thu nhập của người vay vốn (INC) tác động ngược chiều đến KNVN. Các biến nghề nghiệp của người vay (CAR), kinh nghiệm làm việc của người vay (EXP) và thời hạn vay (TER) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.

 

Tài liệu tham khảo:

  1. Abaidoo, A., & Oppong, S. (2015). Determinant of loan default and its effect on financial performance of commercial banks in Ghana. A case study of Fidelity Bank Limited.
  2. Abdou, H., El-Masry, A., & Pointon, J. (2007). On the applicability of credit scoring models in Egyptian banks. Banks and Bank systems, 2(1).
  3. Abid, L., Masmoudi, A., & Zouari-Ghorbel, S. (2018). The Consumer Loan’s Payment Default Predictive Model: An Application of the Logistic Regression and the Discriminant Analysis in a Tunisian Commercial Bank. Journal of the Knowledge Economy, 9(3), 948-962.
  4. Altunbas, Y., Carbo, S., Gardener, E. P., & Molyneux, P. (2007). Examining the relationships between capital, risk and efficiency in European banking. European financial management, 13(1), 49-70.
  5. Anh, D. T. Q. & Lich, H. K. (2021). Determinants Influencing the Intention to Use Formal Credits of Business Households in Vietnam. VNU Journal of Economics and Business, 1(3), 63-71.
  6. Berk, J., & DeMarzo, P. (2016). Corporate Finance, GE. Pearson Australia Pty Limited.
  7. Berlin, M., & Mester, L. J. (2004). Credit card rates and consumer search. Review of Financial Economics, 13(1-2), 179-198.
  8. Đặng Thị Cẩm Nhung (2015). Các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng nâng nghiệp và phát triển nông thân Việt Nam - Chi nhánh Long An, Luận văn Thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Tài chính Marketing.
  9. Đào Thanh Bình (2021). Xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng khách hàng cá nhân vay tiêu dùng tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học Thương mại, 128, 47-54.
  10. Dinh, T. H. T. & Kleimeier, S. (2007). A credit scoring model for Vietnam’s
  11. retail banking market. International Review of Financial Analysis, 16(5), 471-495.
  12. Đinh, T. Q. A. & Hoàng, K. L. (2021). Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng tín dụng chính thức của hộ kinh doanh cá thể tại Việt Nam. VNU Journal of Economics and Business, 1(3), 63-71.
  13. Dufhues, T., Buchenrieder, G., Quoc, H. D., & Munkung, N. (2011). Social
  14. capital and loan repayment performance in Southeast Asia. The Journal of SocioEconomics, 40(5), 679-691.
  15. Giesecke, K. & Kim, B. (2011). Risk analysis of collateralized debt obligations. Operations Research, 59(1), 32-49.
  16. Hall, R. E. & Mishkin, F. S. (1980). The Sensitivity of Consumption to Transitory Income: Estimates from Panel Data on Households. Econometrica, 50(2), 461-481.
  17. Hayden, E., & Porath, D. (2006). Statistical methods to develop rating models. In the Basel II Risk Parameters (pp. 1-12). Springer, Berlin, Heidelberg.
  18. Herron, J. (2014). US warms up to EMV credit cards. Bankrate. Np Web, 26.
  19. Hồ Diệu (2011). Tín dụng ngân hàng. Nhà xuất bản thống kê.
  20. Hoàng Thị Kim Diễm (2013). Vận dụng Eviews và SPSS vào mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân tại Ngân hàng BIDV chi nhánh Nam Sài Gòn. Khoa Toán Thống kê, Đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
  21. Hsieh, M. H., Pan, S. L., & Setiono, R. (2004). Product-, corporate-, and country-image dimensions and purchase behavior: A multicountry analysis. Journal of the Academy of marketing Science, 32(3), 251-270.
  22. , N. T. (2020). On the Calculus of Subjective Probability in Behavioral Economics. Asian Journal of Economics and Banking, 4(1), 49-60.
  23. Hüseyin, İ. N. C. E., & Aktan, B. (2010). Kredi Kartı Taleplerinin Değerlendirilmesinde Grup ve Bireysel Kredi Puanlama Modellerinin Karşılaştırılmalı Bir Analizi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 4(1), 75-90.
  24. Ince, H., & Aktan, B. (2009). A comparison of data mining techniques for credit scoring in banking: A managerial perspective. Journal of Business Economics and Management, 10(3), 233-240.
  25. Jacobson, T., & Roszbach, K. (2003). Bank lending policy, credit scoring and value-at-risk. Journal of banking & finance, 27(4), 615-633.
  26. Jiménez, G., & Saurina, J. (2004). Collateral, type of lender and relationship banking as determinants of credit risk. Journal of banking & Finance, 28(9), 2191-2212.
  27. Khan, M. S. N., Hassan, M. K., & Shahid, A. I. (2007). Banking behavior of Islamic bank customers in Bangladesh. Journal of Islamic Economics, Banking and Finance, 3(2), 159-194.
  28. Khoa, D. D., Phuong, P. T. T., Thach, N. N., & Diep, N. V. (2022). How Credit Growth and Political Connection Affect Net Interest Margin of Commercial Bank in Vietnam: A Bayesian Approach. Studies in Systems, Decision and Control, 427, 711-731.
  29. , P. (2019). Quantum Probability based Decision Making in Finance: from Individual Preferences to Market Outcomes. Asian Journal of Economics and Banking, 3(1), 88-109.
  30. Kočenda, E., & Vojtek, M. (2011). Default predictors in retail credit scoring: Evidence from Czech banking data. Emerging Markets Finance and Trade, 47(6), 80-98.
  31. Lê Văn Triết (2010). Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của ngân hàng TMCP Á Châu. Doctoral dissertation, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
  32. Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L. (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012-1027.
  33. Mokhtar, S. H., Nartea, G., & Gan, C. (2012). Determinants of microcredit loans repayment problem among microfinance borrowers in Malaysia. International Journal of Business and Social Research (IJBSR), 2(7), 33-45.
  34. Moody, J. (1909). The Recovery from the Depression. The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science, 34(3), 146-153.
  35. Ngô Tiến Quý (2020). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Hợp tác xã Việt Nam. Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân.
  36. Nguyễn Đăng Dờn (2013). Quản trị ngân hàng thương mại hiện đại.
  37. Nguyễn Nhan Như Ngọc & Phạm Đức Chính (2015). Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của nông hộ tỉnh An Giang. Tạp chí phát triển Khoa học & Công nghệ, tập 18, số Q1/2015.
  38. Nguyễn Văn Tiến (2010). Quản trị rủi ro kinh doanh Ngân hàng. Nhà Xuất bản Thống kê. 
  39. Nguyễn Võ Ngoạn (2006). Tín dụng có 4 nguyên tắc hay có 3? Tạp chí Ngân hàng, số 18/2006.
  40. Nijskens, R., & Wagner, W. (2011). Credit risk transfer activities and systemic risk: How banks became less risky individually but posed greater risks to the financial system at the same time. Journal of Banking & Finance, 35(6), 1391-1398.
  41. Ojiako, I. A, Ogbukwa, B. C (2012). Economic analysis of loan repayment capacity of smallholder cooperative farmers in Yewa North Local Government Area of Ogun State, Nigeria.
  42. Okurut, F. N. (2006). Access to credit by the poor in South Africa: Evidence from Household Survey Data 1995 and 2000. Stellenbosch: University of Stellenbosch.
  43. Pennington-Cross, A., Yezer, A., & Nichols, J. (2000). Credit Risk and Mortgage Lending: Who Uses Subprime and Why? Finance Faculty Research and Publications. 95.
  44. Pham, T. T. T. & Lensink, R. (2008). Household Borrowing in Vietnam: A Comparative Study of Default Risks of Formal, Informal and Semi–formal Credit. Journal of Emerging Market Finance, 7(3), 237-261.
  45. Quang Linh Huynh (2021). Importance of environmentally managerial accounting to environmental and economic performance. In: International Journal of Energy Economics and Policy, 11(5), 381-388
  46. Shariff, M. N. M., & Nawai, N. (2013). Repayment performance in microfinance programs: An individual lending approach. In: Conference on Business Management Research 2013, 128-138, EDC, Universiti Utara Malaysia, Sintok.
  47. Stepanova, M., & Thomas, L. (2002). Survival Analysis Methods for Personal Loan Data. Operations Research, 50(2), 277–289. 
  48. Tô Ngọc Hưng & Phạm Quỳnh Trang (2018). Những vấn đề quan tâm để triển khai Basel II trong quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng, số 197-tháng 10, 2018.

 

Forecasting Debt Default Possibility of Personal Customers at Vietnam Bank for Agriculture and Rural Development – Tan Phuoc Khanh Branch in Binh Duong Province

Personal credit repayment performance debt default banking.

Abstract:

The article studies the impact of factors on the probability of default of individual customers at the Vietnam Bank for Agriculture and Rural Development. The article uses data from 200 customers who have transactions at the branch from 2019 to 2021. By using the Logistic regression model method, the research results show that the gender of the person is the loan (GEN), loan value (LVA), loan purpose (PUR), legal residency status (RES), loan-to-collateral value ratio (COL), loan history (HIS), and the number of dependents (DEP) have positive effects on the probability of debt default. In contrast, age (AGE), education degree (STU), marital status (MAR), and total income (INC) have negative impacts on the possibility of debt default. Besides, occupation (CAR), work experience (EXP), and loan term (TER) are not statistically significant in the research model.

 

Bài viết liên quan