MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM: ỨNG DỰNG MÔ HÌNH LOGISTIC

Quách Hải Yến

Ngân hàng TMCP Quân đội, Hà Nội, Việt Nam

Vũ Minh Tuấn

Tập đoàn Công nghiệp -Viễn thông Quân đội, Hà Nội, Việt Nam

Trần Thọ Dương

Công ty TNHH Samsung Display Việt Nam, Hà Nội, Việt Nam

Lê Phương Hà

Viện Chiến lược Chuyển đổi số, Hà Nội, Việt Nam

 

Ngày nhận: 07/10/2022; Ngày hoàn thành biên tập: 25/10/2023; Ngày duyệt đăng: 30/10/2023

DOI: https://doi.org/10.38203/jiem.vi.102023.1089

 

Tóm tắt

Bài viết nghiên cứu ứng dụng mô hình logistic trong việc xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng trong hoạt động quản trị rủi ro của ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu được lấy từ các ngân hàng thương mại của Việt Nam cho 19751 người vay là khách hàng cá nhân năm 2021. Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, kết quả nghiên cứu chỉ ra các biến thuộc tính của khách hàng cá nhân như kỳ hạn của khoản vay; lãi suất thỏa thuận của khoản vay; tỷ lệ giữa tổng số tiền thanh toán nợ hàng tháng của bên vay và thu nhập hàng tháng của bên vay; trình độ học vấn của người vay; tính trạng sở hữu nhà của người vay; thời gian làm việc của người vay; tình trạng hôn nhân của người vay; số tài khoản các loại mà người vay mở trong 6 tháng; số ngày quá hạn trả nợ lớn nhất trong 6 tháng; tỷ lệ giữa tổng số dư hiện tại trên hạng mức tín dụng cao nhất cho tất cả các tài khoản thẻ ngân hàng của người vay có quan hệ cùng chiều với xác suất vỡ nợ, từ đó bài viết đề xuất xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng cho tập khách hàng. Bài viết cung cấp bằng chứng khoa học quan trọng cho nhà quản trị rủi ro, góp phần hỗ trợ nhà quản trị ra quyết định trong hoạt động kinh doanh.

Từ khóa: Mô hình Logistic, Chấm điểm tín dụng, Quản trị rủi ro, Ngân hàng thương mại

Abstract

This article studies the application of the logistic model in building a credit scoring model in risk management activities of commercial banks in Vietnam. The research uses data taken from Vietnamese commercial banks for 19,751 individual borrowers in 2021. Using quantitative research methods, the research results have shown customer attribute variables. personal goods such as loan term; agreed interest rate of the loan; the ratio between the borrower's total debt payments and the borrower's monthly income; Borrower's education level; Borrower's home ownership status; Borrower's working time; borrower's marital status; Number of accounts of all types opened by the borrower in 6 months; Maximum number of days overdue for payment in 6 months; The ratio between the total current balance and the highest credit rating for all the borrower's bank card accounts is positively related to the probability of default, from which the article proposes to build a scoring model. credit score for customer base. The article provides important scientific evidence for risk managers, contributing to supporting managers in making decisions in business activities

Keywords: Logistic Model, Credit Scoring, Risk Management, Commercial Banking

PDF tại: https://drive.google.com/file/d/1110EtC0RG6eKZ9e2E-umdvEAvEKvyJbk/view