BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH
------------------------------------

NGUYỄN HOÀNG AN

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGIT ĐỂ ĐÁNH GIÁ
KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG
DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP
ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2016


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH
------------------------------------

NGUYỄN HOÀNG AN

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGIT ĐỂ ĐÁNH GIÁ
KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG
DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP
ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số ngành: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Người hướng dẫn khoa học:


CIC

Credit Information Center – trung tâm thông tin tín dụng Ngân hàng
nhà nước.

GDP

Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm quốc nội

KHDN

Khách hàng doanh nghiệp

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

NHTM

Ngân hàng thương mại

OLS

Ordinary Least Squares – Mô hình hồi quy bình phương nhỏ nhất

TCTD

Tổ chức tín dụng


3

Bảng 2.3

4

Bảng 3.1

Dư nợ tín dụng KHDN theo thời hạn cho vay

31

5

Bảng 3.2

Dư nợ tín dụng KHDN theo thành phần kinh tế

33

6

Bảng 3.3

Dư nợ tín dụng KHDN theo lĩnh vực kinh doanh

33

7


13

Bảng 4.2

Basel
Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit
Giải thích biến phụ thuộc trong mô hình đề xuất bởi
Andrea Ruth Coravos

Thống kê các nhóm chỉ tiêu trong hệ thống XHTD nội
bộ tại BDIV
Mối quan hệ giữa mức xếp hạng và khả năng trả nợ của
KHDN
Tỷ lệ chính xác của phương pháp đánh giá khả năng trả
nợ của KHDN tại BIDV tại thời điểm 31/12/2015
Bảng tóm tắt các biến được sử dụng trong mô hình
Bảng phân tích mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của
KHDN

9
21
28

36

37

41
49
52


Số thứ tự

Tên biểu đồ

biểu đồ
Biểu đồ 2.1

Hệ thống hóa các mô hình đánh giá khả năng trả nợ
của khách hàng

Trang

15


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 1
1.1.

Giới thiệu vấn đề nghiên cứu ...................................................................... 1

1.2.



Giới thiệu chương ........................................................................................ 7

2.2.

Nền tảng lý thuyết ........................................................................................ 7

2.2.1.

Tổng quan về khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp ........ 7

2.2.1.1. Khái quát về khả năng trả nợ của khách hàng .............................. 7
2.2.1.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng
doanh nghiệp ................................................................................................... 9
2.2.1.3. Ý nghĩa và vai trò của đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng
doanh nghiệp ................................................................................................. 13


2.2.2.

Lý thuyết về mô hình Logit sử dụng trong việc đánh giá khả năng

trả nợ của khách hàng...................................................................................... 14
2.2.2.1. Một số mô hình tiêu biểu được sử dụng trong việc đánh giá khả
năng trả nợ của khách hàng ......................................................................... 14
2.2.2.2. Tổng quan mô hình Logit ............................................................... 21
2.3.

Lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan đến vấn đề nghiên cứu 24


CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG
DOANH NGHIỆP VÀ CÔNG TÁC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA
KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ
PHÁT TRIỂN VIỆT NAM ..................................................................................... 31
3.1.

Thực trạng hoạt động tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng

TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam........................................................... 31
3.2.

Thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân

Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam ................................................ 34
3.3.

Thực trạng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại

Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam ...................................... 35
3.3.1.

Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh

nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam ................. 35
3.3.1.1. Đánh giá dựa trên kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ .................. 35
3.3.1.2. Đánh giá dựa trên kết quả thẩm định tín dụng khách hàng trước,
trong và sau cho vay ..................................................................................... 38
3.3.2.

Thành tựu đạt được ............................................................................ 39

Xây dựng Mô hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách

hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt
Nam
4.2.

............................................................................................................... 43

Phương pháp xây dựng mô hình .............................................................. 44

4.2.1.

Lựa chọn các biến cho mô hình nghiên cứu ..................................... 44

4.2.2.

Thu thập và xử lý dữ liệu ................................................................... 51

4.3.

Thảo luận kết quả nghiên cứu .................................................................. 53

4.3.1.

Kết quả hồi quy và kiểm định giả thiết ............................................. 53

4.3.2.

Giải thích ý nghĩa kết quả hồi quy .................................................... 56


5.2.1.1. Đối với lãi suất cho vay ................................................................... 61
5.2.1.2. Đối với chính sách về tài sản đảm bảo .......................................... 62
5.2.1.3. Liên quan đến quy mô khách hàng ............................................... 62
5.2.1.4. Về mối quan hệ giữa khách hàng – ngân hàng ............................ 63
5.2.1.5. Về lịch sử quan hệ của khách hàng ............................................... 63
5.2.1.6. Về yếu tố doanh thu ........................................................................ 63
5.2.2.

Giải pháp ứng dụng mô hình Logit trong công tác đánh giá khả năng

trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV ............................................. 64
5.3.

Khuyến nghị đối với NHNN Việt Nam .................................................... 64

5.4.

Hạn chế của đề tài và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo. ...................... 65

5.4.1.

Các hạn chế của đề tài nghiên cứu .................................................... 65

5.4.2.

Gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo ..................................................... 65

Tóm tắt chương 5 .................................................................................................... 66
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

Kết quả xếp hạng tín dụng khách hàng là yếu tố không thể thiếu trong quá trình
thẩm định cấp tín dụng cho khách hàng, giúp NHTM có cơ sở để đánh giá khả năng
trả nợ của khách hàng trong quan hệ tín dụng. Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát


2

Triển Việt Nam (BIDV) – một trong những NHTM hàng đầu Việt Nam đã ban hành
hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đối với KHDN từ cuối năm 2006 nhằm bám sát
chỉ đạo của NHNN về phân loại nợ và trích lập dự phòng (Quyết định số
493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 của Thống đốc NHNN Việt Nam). BIDV
luôn không ngừng cải tiến quy trình xếp hạng tín dụng nhằm kiểm soát và giảm thiểu
rủi ro trong hoạt động cấp tín dụng; tuy nhiên bản thân quy trình này vẫn mang nhiều
nhược điểm, nhất là mang nặng tính chủ quan và định tính. Từ đó làm ảnh hưởng đến
khả năng dự báo của các NHTM nói chung hay BIDV nói riêng về khả năng trả nợ
của khách hàng trong tương lai khi cơ sở cho các dự báo này phụ thuộc quá nhiều vào
thông tin xếp hạng tín dụng.
Vì các lý do trên, tác giả đã chọn đề tài: “Ứng dụng mô hình Logit để đánh
giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại Ngân Hàng TMCP Đầu
Tư Và Phát Triển Việt Nam” cho luận văn cao học.
1.2. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu
Bên cạnh xu hướng phát triển thị trường ngân hàng bán lẻ trong những năm qua,
tín dụng dành cho khách hàng doanh nghiệp vẫn luôn chiếm tỷ trong cao nhất trong
hoạt động kinh doanh của các NHTM cả về dư nợ và doanh số cho vay. Bên cạnh đó,
trong những năm qua, BIDV luôn là một trong những NHTM dẫn đầu về quy mô cho
vay khách hàng doanh nghiệp tại Việt Nam. Do đó, việc đánh giá đúng khả năng trả
nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV sẽ góp phần quan trọng nhằm hạn chế rủi
ro trong hoạt động cấp tín dụng của BIDV nói riêng và các NHTM tại Việt Nam nói
chung. Việc xây dựng mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp
cũng sẽ tạo tiền đề cho việc chuẩn hóa công tác quản trị rủi ro tín dụng tại các NHTM.

của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV?
1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: việc ứng dụng mô hình Logit nhằm đánh giá khả năng
trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp đang quan hệ tín dụng tại BIDV.
- Phạm vi nghiên cứu là 500 khách hàng doanh nghiệp đang có quan hệ tín dụng
tại BIDV và thuộc đối tượng được xếp hạng theo chương trình xếp hạng tín
dụng nội bộ của BIDV.
- Thời gian nghiên cứu: dữ liệu thống kê về khách hàng doanh nghiệp tại BIDV
trong 4 năm gần đây (2013 – 2015).


4

1.6. Phương pháp nghiên cứu
Học viên sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất với kích thước mẫu gồm
500 khách hàng doanh nghiệp đảm bảo đại diện cho tổng thể khách hàng doanh
nghiệp tại BIDV (hơn 200.000 khách hàng doanh nghiệp), thể hiện được đặc tính của
các nhóm khách hàng. Với dữ liệu thu thập được, học viên sử dụng kết hợp hai
phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng
- Phương pháp nghiên cứu định tính: Nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận quy nạp
để đi đến những kết luận khái quát về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
của khách hàng doanh nghiệp
- Phương pháp nghiên cứu định lượng:
 Nghiên cứu sử dụng phân tích thống kê mô tả nhằm đánh giá thực trạng công
tác đánh giá khả năng trả nợ của các khách hàng doanh nghiệp tại BIDV và
sử dụng các dữ liệu thu thập được để tiến hành lập các bảng biểu nhằm so
sánh phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của các NHTM khác tại Việt
Nam.
 Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, sử dụng mô hình Logit để đánh
giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại BIDV thông qua phần

Trong giai đoạn hiện tại, bên cạnh việc đặt mục tiêu gia tăng doanh số, tăng
trưởng lợi nhuận thì các NHTM cũng phải đảm bảo an toàn trong hoạt động kinh
doanh của mình, nhất là hoạt động tín dụng – rủi ro nhất và cũng đem lại nhiều lợi
nhuận nhất cho các NHTM. Để làm được điều đó, các NHTM cần đặc biệt quan tâm
đến việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng nói chung và các khách hàng doanh
nghiệp nói chung.
Việc sử dụng mô hình định lượng nói chung và mô hình Logit nói riêng sẽ giúp
các BIDV cũng như các NHTM khác tại Việt Nam có được một công cụ đánh giá khả
năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp hiệu quả và chính xác hơn các phương pháp
định tính vốn dựa chủ yếu vào kết quả xếp hạng tín dụng hiện tại. Từ một số giải pháp
ứng dụng mô hình Logit cho trường hợp của BIDV; các NHTM tại Việt Nam cũng
có thể ứng dụng mô hình định tính trong công tác đánh giá khả năng trả nợ của khách
hàng doanh nghiệp. Qua đó, các NHTM Việt Nam có thể quản trị tốt hơn rủi ro trong
hoạt động cấp tín dụng của mình, đảm bảo an toàn cho hệ thống ngân hàng và hướng
tới sự phát triển bền vững trong tương lai.


6

Tóm tắt chương 1
Chương 1 đã khái quát về tầm quan trọng và sự cần thiết của việc thực hiện một
nghiên cứu về các yếu tố có ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của các NHTM Việt
Nam. Ngoài ra, chương 1 cũng đã trình bày về mục tiêu , câu hỏi và phương pháp
nghiên cứu để tạo tiền đề cho việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh
nghiệp tại BIDV sau đó áp dụng mô hình Logit trong việc phân tích và nghiên cứu
các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp.


7



8

hàng có thực hiện đầy đủ và đúng hạn nghĩa vụ cho ngân hàng – bên cấp tín dụng
như đã thỏa thuận trong thời gian quan hệ tín dụng hay không.
Cũng có một số nhà nghiên cứu xây dựng quan điểm của mình đối với tình trạng
“không có khả năng trả nợ” hay khả năng "không trả được nợ” của một khách hàng.
Theo R3 – Hiệp Hội các chuyên gia phục hồi kinh doanh (2008)1 định nghĩa về
khả năng “không trả được nợ” của khách hàng doanh nghiệp như sau: “Một công ty
được xem là không có khả năng trả nợ nếu tài sản của họ ít hơn nợ phải trả hoặc nếu
họ không thể thanh toán các khoản nợ khi đến hạn phải trả”
Các nhà nghiên cứu thuộc Công ty kiểm toán PwC (2009)2 đã định nghĩa tình
trạng “không có khả năng trả nợ” của một doanh nghiệp như sau: “Một công ty lâm
vào tình trạng không có khả năng trả nợ khi công ty đó không có đủ tài sản để bù đắp
các khoản nợ của mình và/hoặc không thể thanh toán các khoản nợ đến hạn”
Theo tài liệu của Uỷ ban Basel về giám sát ngân hàng (2006)3, tình trạng “không
có khả năng trả nợ – default” phát sinh khi một hoặc tất cả các điều kiện sau đây xảy
ra: “(i) Khách hàng không có khả năng thực hiện đầy đủ nghĩa vụ tài chính khi đến
hạn mà chưa tính đến việc ngân hàng phải xử lý tài sản (nếu có); (ii) Khách hàng có
nợ quá hạn trên 90 ngày đối với khoản vay bất kỳ tại các tổ chức tín dụng”.
Từ các khái niệm tiêu biểu trên, học viên thống nhất với quan điểm của Basel
về khả năng trả nợ của khách hàng thông qua tình trạng “không có khả năng trả nợ”.
Có thể thấy việc khách hàng “không có khả năng trả nợ” liên hệ khá mật thiết với
thời gian quá hạn của một hay tất cả các khoản vay của một khách hàng. Hay nói cách
khác, khả năng trả nợ của khách hàng có quan hệ khá mật thiết với kết quả phân loại
nợ đối với các khoản vay của khách hàng. Tuy nhiên, khả năng trả nợ của khách hàng
theo Basel chỉ đề cập đến thời gian quá hạn của khoản vay chứ không đề cập đến các

R3 – The Association of Business Recovery Professionals, 2008. Understanding Insolvency.
PricewaterhouseCoopers, 2009. Insolvency in brief – A guide to insolvency terminology and

- Nợ cơ cấu nhưng khách hàng
vẫn còn khả năng trả nợ
Không có khả - Có nợ quá hạn trên 90 ngày
năng trả nợ

Nợ nhóm 3, 4, 5 (Nợ xấu)

- Nợ cơ cấu đã quá hạn

Nguồn: Tổng hợp theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005, các
văn bản sửa đổi bổ sung về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng; tài liệu của
Basel
2.2.1.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng doanh
nghiệp
a. Yếu tố liên quan đến môi trường vĩ mô
Khả năng trả nợ của KHDN chịu tác động nhất định từ môi trường vĩ mô như:
chu kỳ kinh tế; chỉ số lạm phát, thất nghiệp; tăng trưởng GDP; chính sách tài khóa –
tiền tệ; … Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng và các điều kiện vĩ mô thuận lợi, các
doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc hoàn trả nợ vay từ các NHTM do các cơ hội
đầu tư tăng lên và triển vọng kinh doanh thuận tốt hơn. Ngược lại, trong giai đoạn
nền kinh tế suy thoái và các tình hình vĩ mô diễn biến xấu đi, các doanh nghiệp sẽ
gặp khó khăn hơn trong hoạt động kinh doanh, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến khả
năng hoàn trả nợ vay.
b. Yếu tố liên quan đến khách hàng doanh nghiệp
 Ngành nghề kinh doanh


10

Hoạt động kinh doanh luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro và mỗi ngành nghề, lĩnh vực

11

nợ của doanh nghiệp trong quá trình vay vốn, …. Độ tin cậy càng cao càng giúp làm
giảm thiểu đáng kể rủi ro doanh nghiệp không thanh toán được các nghĩa vụ nợ của
mình
 Khả năng tài chính
Các chỉ tiêu về tài chính luôn là yếu tố được các NHTM quan tâm hàng đầu
như: chỉ tiêu về khả năng thanh toán, chỉ tiêu về lợi nhuận, chỉ tiêu cân nợ, chỉ tiêu
hoạt động. Và các chỉ tiêu này cũng được sử dụng phần lớn trong việc đánh giá khả
năng trả nợ của khách hàng và các nghiên cứu về rủi ro tín dụng. Các doanh nghiệp
có các chỉ tiêu về tài chính tốt trên thực tế và cả trong nghiên cứu thực nghiệm thường
có khả năng trả nợ tốt hơn. Hầu hết các nghiên cứu trên thế giới đều sử dụng các chỉ
tiêu tài chính làm biến độc trong phân tích và kết quả thực nghiệm cho thấy một số
chỉ tiêu tài chính có tác động mạnh mẽ đến khả năng trả nợ của KHDN, một số nghiên
cứu tiêu biểu sẽ được trình bày ở phần sau. Ngoài ra, các chỉ tiêu tài chính cũng cấu
thành điểm tài chính – vốn chiếm vai trò quan trọng trong kết quả XHTD tại các
NHTM
c. Yếu tố liên quan đến khoản vay
 Thời gian vay
Thời gian vay cũng phản ánh rủi ro của một khoản vay, thông thường các khoản
vay có kỳ hạn dài thường phải chịu lãi suất cao hơn các khoản vay có kỳ hạn ngắn do
ngân hàng phải chịu nhiều chi phí cơ hội hơn khi thời gian thu hồi vốn kéo dài. Thời
gian cho vay phù hợp với vòng quay vốn, dòng tiền của doanh nghiệp giúp doanh
nghiệp chủ động hơn trong việc thanh toán các nghĩa vụ nợ khi đến hạn qua đó làm
giảm bớt rủi ro tín dụng. Nghiên cứu tiêu biểu của Andrea Ruth Coravos (2010) cũng
chỉ rõ thời hạn vay có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ của khách hàng
 Lãi suất:
Trong hoạt động tín dụng, ngân hàng thường định giá mức độ rủi ro từ khoản
vay một khách hàng thông qua lãi suất. Nói cách khác, lãi suất chính là giá cả của tín
dụng. Khách hàng có rủi ro tín dụng cao hơn phải trả lãi suất cao hơn và ngược lại.

dụng, vừa đảm bảo khả năng giám sát hoạt động kinh doanh của KHDN, lường trước
được những rủi ro có thể xảy ra trong quá trình quan hệ tín dụng của KHDN; qua đó
góp phần làm giảm khả năng KHDN không trả được nợ. Ngoài ra, một NHTM xây
dựng được quy trình quản trị rủi ro hiệu quả sẽ giúp nhận diện kịp thời những dấu


13

hiệu khi KHDN suy giảm khả năng trả nợ và làm giảm thiểu đến mức thấp nhất những
tổn thất khi rủi ro tín dụng xảy ra để bảo toàn lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh
của NHTM.
2.2.1.3. Ý nghĩa và vai trò của đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh
nghiệp
Ủy Ban Basel (2004)4 đã xây dựng “Hiệp ước quốc tế về tiêu chuẩn vốn và đo
lường rủi ro” hay còn gọi là Hiệp ước Basel II nhằm nhấn mạnh tầm quan trọng của
việc quản trị rủi ro tín dụng và đo lường rủi ro tín dụng. Theo yêu cầu của Hiệp ước
Basel II, các NHTM sẽ sử dụng các mô hình dựa trên hệ thống dữ liệu nội bộ để xác
định tổn thất dự tính (EL: Expected Loss). Phương pháp đánh giá dựa trên xếp hạng
nội bộ (IRB) đưa ra khái niệm tổn thất mất vốn do khách hàng không trả được nợ
được tính toán cụ thể như sau: Tổn thất dự kiến (EL: Expected Loss) = PD * EAD *
LGD, từ đó tính được yêu cầu về vốn cho các rủi ro tín dụng. Bên cạnh các yếu tố
như: tỷ lệ tổn thất ước tính (LGD: Loss Given Default), tổng dư nợ của khách hàng
tại thời điểm khách hàng không trả được nợ (EAD: Exposure at Defaul); thì xác suất
khách hàng không trả được nợ (PD - Probability of Default) được xem như yếu tố
quan trọng trong quá trình phê duyệt tín dụng, quản lý rủi ro tín dụng, phân bổ nguồn
vốn cho vay và quản trị ngân hàng. Cụ thể hơn, kết quả đánh giá khả năng trả nợ của
KHDN có thể được ứng dụng vào:
- Hỗ trợ phê duyệt tín dụng: cải thiện tính chính xác và đảm bảo cơ sở cho việc
ra quyết định cấp tín dụng, cung cấp phương tiện hỗ trợ để quá trình phê duyệt
nên hiệu quả, tiết kiệm thời gian, chi phí và giảm bớt sự can thiệp chủ quan từ

hạng tín dụng là rất phong phú liên quan đến khoản vay và hoạt động kinh doanh
của khách hàng. Thông tin đầu vào và kết quả XHTD hiện tại của khách hàng
có thể là cơ sở tham khảo cho việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng
trong tương lai.
2.2.2. Lý thuyết về mô hình Logit sử dụng trong việc đánh giá khả năng trả nợ
của khách hàng
2.2.2.1. Một số mô hình tiêu biểu được sử dụng trong việc đánh giá khả năng trả
nợ của khách hàng
Phương pháp xác định khả năng trả nợ của khách hàng thường được dựa trên
một tiêu chuẩn nhất định do ngân hàng lựa chọn như dựa trên đặc điểm của khách
hàng như năng lực tài chính, thiện chí trả nợ của khách hàng khi chưa phát sinh nghĩa
vụ nợ hoặc/và dựa trên đặc điểm của khoản nợ như lịch sử thanh toán nợ, tình trạng
trả nợ thực tế của khách hàng. Kết quả đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng luôn