Tìm hiểu hệ thống đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam Chi nhánh Nam Sài Gòn.

GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
CHƯƠNG 1
GIỚI THIỆU
Chương này sẽ trình bày về lý do đề tài nghiên cứu được thực hiện, xác định mục tiêu, đối
tượng và phương pháp làm
cơ

sở
cho toàn bộ quá trình nghiên cứu của đề tài.
I. Lý do chọn đề tài
Việt Nam có trên 84 triệu dân, với đa số là ở độ tuổi trẻ, có thu nhập, phong cách sống hiện
đại và có nhu cầu mua sắm lớn. Xu hướng tiêu dùng trước, trả sau tăng nhanh, nhất là ở 2
thành phố lớn Hà Nội và Hồ Chí Minh. Chính vì thế, các sản phẩm tín dụng bán lẻ của các
ngân hàng được triển khai trong thời gian gần đây dù còn mới mẻ nhưng đều được khách
hàng rất quan tâm và thu được không ít thành công. Đây là thị trường tiềm năng rất lớn nên
sự cạnh tranh giữa các ngân hàng rất gay gắt. Để có thể rút ngắn quá trình xét duyệt cho vay,
đồng thời hạn chế rủi ro cho ngân hàng, tăng sức cạnh tranh trong ngành, đề tài mong muốn
xây dựng mô hình đánh giá xếp hạng tín dụng phù hợp với thực tế, giảm bớt rủi ro do tính
chủ quan của chuyên viên tín dụng trong việc ta quyết định cho vay, đưa ra thêm một
phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng mới cho những người quan tâm tham khảo.
II. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
- Tìm hiểu các phương pháp đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân trên thế giới.
- Tìm hiểu hệ thống đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân tại ngân hàng đầu tư và phát
triển Việt Nam Chi nhánh Nam Sài Gòn.
- Ứng dụng mô hình Logit trong việc đánh giá xếp hạng tín dụng cá nhân, đề xuất mô
hình phù hợp.
- Tìm ra ảnh hưởng biên của các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của
khách hàng.
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 1
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao

Khoa Toán Thống Kê
III. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
1. Đối tượng
Đối tượng nghiên cứu là hệ thống XHTD cá nhân. Đối tượng khảo sát chính là
những KH vay vốn của BIDV.
2. Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được lấy từ tháng 10/2008 đến tháng 02/2010 về thông tin của
137 KH sử dụng thẻ tín dụng NH. Sau khi lấy bộ dữ liệu về thì dữ liệu sẽ được mã hóa rồi
sử dụng phần mềm Eviews sử dụng thống kê mô tả,chạy mô hình Logit để
phân

tích
dữ
liệu.
IV. Ý nghĩa của đề tài
Kết quả nghiên cứu của đề tài sẽ góp thêm cơ sở khoa học cho các tổ chức tài chính,
và các cá nhân
liên

quan,
đặc biệt là BIDV trong quá trình hoạt động kinh doanh và quản lý
rủi ro của mình.
V. Kết cấu của đề tài
Ngoài phần kết luận và các danh mục, phụ lục kèm theo, đề tài gồm 4 chương:
- Chương 1: Tổng quan,
- Chương 2: Cơ sở lý thuyết, Kinh nghiệm trên thế giới và thực tiễn XHTD ở Việt Nam.
- Chương 3:, Phân tích, giới thiệu về việc lựa chọn biến, trình bày về mô hình Logit.
- Chương 4: Hồi quy mô hình Logit với các biến được chọn, đề xuất mô hình XHTDCN.
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 2
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao

Khoa Toán Thống Kê
CHƯƠNG 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN
DỤN
G
Chương này sẽ đem lại những hiểu biết cơ bản về quá trình hình thành và phát triển
của việc xếp hạng tín dụng. Từ những kinh nghiệm thu thập lại trong quá trình làm việc
nhiều năm của các cán bộ tín dụng để hình thành nên các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả
nợ của khách hàng,
Ngoài ra, chương này còn cung cấp các nghiên cứu trước đây về việc xếp loại các chỉ
tiêu ảnh hưởng lên khả năng trả nợ của khách hàng, cũng như phương pháp xếp hạng tín
dụng bằng mô hình hồi quy Logit.
I. Tổng quan về xếp hạng tín dụng
1. Lịch sử ra đời và phát triển
Mô hình định mức tín nhiệm thể nhân ra đời cách đây hơn 50 năm. Theo các mô hình
này các cá nhân có nhu cầu thế chấp mua nhà, vay trả chậm dùng thẻ tín dụng sẽ được đánh
giá và lượng hóa khả năng thanh toán của cá nhận đó bằng thang điểm tín dụng. Mức điểm
thu được cho biết mức độ rủi ro tương đối của khả năng thanh toán và khả năng gây thiệt hại
của khách hàng đối với người cho vay. Mức điểm dựa trên thông tin có được từ các báo cáo
về quá trình sử dụng khoản tín dụng của khách hang, đồng thời so sánh với những khách
hàng tương tự.
2. Các khái niệm về xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng (credit ratings) là thuật ngữ do Moody đưa ra năm 1909 trong
cuốn
“Cẩm
nang chứng khoán đường sắt”, khi tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố
bảng xếp hạng tín dụng đầu tiên cho 1500 trái phiếu của 250 công ty theo một hệ thống ký
hiệu gồm 3 chữ cái A, B, C được xếp lần lượt từ (AAA) đến (C).
Hiện nay, những ký hiệu này trở thành chuẩn mực quốc tế. Ở Việt Nam thuật ngữ
xếp hạng tín dụng đang tồn tại nhiều tên gọi như: xếp hạng tín nhiệm, xếp hạng doanh

SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 3
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
nghiệp, định dạng tín dụng, xếp hạng KH. Trong đề tài này tác giả dùng thuật ngữ “xếp
hạng tín dụng” (XHTD).
Khái niệm về XHTD có thể được khái quát một cách đơn giản như sau XHTD có
nghĩa là việc phân loại, sắp xếp một đối tượng vào các nhóm KH trên cơ sở đo lường rủi ro
tín dụng.
Hệ thống XHTD dùng để đánh giá mức độ tín nhiệm đối với trách nhiệm tài chính
của cả 2 nhóm KH doanh nghiệp và KH cá nhân (thể nhân). Trong phạm vi bài nghiên
cứu này, tác giả tập trung phân tích và nghiên cứu hệ thống XHTD dành cho nhóm KH cá
nhân.
3. Tầm quan trọng của xếp hạng tín dụng cá nhân
Thứ nhất, tính chính xác: cung cấp mức độ rủi ro cho người cho vay, tùy thuộc vào
mức độ chấp nhận rủi ro của người cho vay mà ra quyết định cho vay hay không.
Thứ hai, tốc độ, hiệu quả và chi phí: mô hình xếp hạng tín dụng được hoàn thiện và
được mã hóa thành những phần mềm chuyên biệt đã làm cho việc ra quyết định cho vay diễn
ra nhanh hơn dẫn đến giảm chi phí khi xem xét cũng như ra quyết định cho vay.
Thứ ba, sự công bằng: mô hình xếp hạng tín dụng cho kết quả một cách công bằng
hơn là việc ra quyết định phán xét cá nhân của người cho vay (loại bỏ hoàn toàn các yếu tố
về giới tính, tôn giáo, quốc tịch…).
Thứ tư, mức độ tin cậy: mô hình xếp hạng tín dụng FICO đã được kiểm định và cho
thấy rằng việc sử dụng mô hình xếp hạng tín dụng tạo ra sự công bằng, đáng tin cậy đồng
thời giảm thiểu rủi ro tín dụng hơn là việc ra quyết định độc lập của người cho vay.
Thứ năm, tính kiên định: mô hình được mã hóa với một số biến nhất định, chỉ đưa ra
một kết quả duy nhất, với người cho vay khi xem xét ra quyết định cho vay lại bị ảnh hưởng
của nhiều yếu tố xung quanh dẫn đến việc ra quyết định sai.
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 4
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê

II. Một số nghiên cứu và kinh nghiệm xếp hạng tín nhiệm thể nhân trên thực tế
1. Tình huống nghiên cứu của Vương Quân Hoàng
Tác giả thực hiện hồi quy nhị phân Logistic trên tập mẫu thu thập được với các biến cho vào
mô hình như sau:
Bảng 2.1: Các đặc trưng của khách hàng
Ký hiệu Ý nghĩa
X
01
Tuổi tác
X
02
Trình độ học vấn
X
03
Loại hình công việc
X
04
Thời gian công việc
X
05
Mức thu nhập hàng tháng
X
06
Tình trạng hôn nhân
X
07
Nơi cư trú
X
08
Thời gian cư trú

X
09
Số người sống phụ thuộc
X
10
Phương tiện đi lại
X
11
Phương tiện thông tin
X
12
Chênh lệch giữa thu nhập và chi tiêu
X
13
Giá trị tài sản khách hàng
X
14
Giá trị các khoản nợ
X
15
Quan hệ với Techcombank
X
16
Uy tín trong giao dịch
Nguồn: Vương Quân Hoàng, 2006, Phương pháp thống kê xây dựng mô hình định
mức tín nhiệm khách hàng thể nhân
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 5
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
Dạng mô hình hồi quy Logit:

( )
1
T
T
x
x
e
P x
e
β
β
=
+
Trong đó
( )P x
là xác suất của quan sát x
Mô hình hồi quy Logit có các hệ số hồi quy như sau:
T
x
β
= -1.238151X
1
- 0.591102X
2
- 1.371960X
3
+ 3.240103X
5
- 1.833702X
6

-
8.070600X
7
- 5.336831X
8
- 1.091686X
9
- 1.508460X
10
- 18.28262X
11
+5.670182X
12
+
3.595030X
13
- 0930329X
14
- 1.482391X
15

Trong đó X
4
và X
16
là những biến không có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mô hình.
Dựa vàp tập mẫu gồm 1727 quan sát tác giả đã đưa ra mô hình hồi quy Logit như trên với
việc dự đoán chinh xác rất cao 99.25%.
2. Mô hình điểm số tín dụng cá nhân của FICO
Fair Isaac Corp đã xây dựng mô hình điểm số tín dụng FICO thấp nhất là 300 và cao nhất là

850 áp dụng cho cá nhân dựa vào tỷ trọng của 5 chỉ số phân tích dưới đây.
Bảng 3.11 : Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm số tín dụng FICO.
Tỷ trọng Tiêu chí đánh
g
i
á
35%
Lịch sử trả nợ (Payment history) : Thời gian trễ hạn càng dài và số tiền trễ hạn
càng cao thì điểm số tín dụng càng thấp.
30%
Dư nợ tại các tổ chức tín dụng (Amounts owed) : Nợ quá nhiều so với mức cho
phép đặc biệt là đối với thẻ tín dụng sẽ làm giảm điểm số tín dụng.
15%
Độ dài của lịch sử tín dụng (Length of credit history) : Thông tin càng nhiều
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 dấu hiệu có
khó khăn về tài chính nên điểm số tín dụng càng thấp.
10%
Các loại tín dụng được sử dụng (Types of credit used) : Các loại nợ khác nhau sẽ
được tính điểm số tín dụng khác nhau.
(Nguồn
h
tt


p :
//

e
n.
wi



k

i


p
e
d
i


a.org)
Mô hình điểm số tín dụng FICO được áp dụng rộng rãi tại. Theo mô hình của FICO thì
người có điểm số tín dụng ở mức 700 được xem là tốt, đối với cá nhân có điểm số tín dụng
thấp hơn 620 sẽ có thể bị ngân hàng e ngại khi xét cho vay.
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 6
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
III. GIỚI THIỆU BIDV CHI NHÁNH NAM SÀI GÒN
1. Tư cách pháp lý, nội dung và phạm vi hoạt động
a. Tư cách pháp lý
• Tên tiếng Việt: CHI NHÁNH NGÂN HÀNG ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN NAM SÀI GÒN
• Tên giao dịch quốc tế bằng tiếng Anh :

Bank for Investerment and Development of Vietnam, South Saigon Branch
• Viết tắt bằng tiếng Anh : BIDV, South Saigon Branch
Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Nam Sài Gòn là chi nhánh cấp 1 trực thuộc
Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam, là đại diện pháp nhân của NHĐT&PT VN, có con
dấu, có bảng tổng kết tài sản, có nhiệm vụ thực hiện các hoạt động của NHĐT&PT VN theo
ủy quyền của Tổng giám đốc NHĐT&PT VN, là đơn vị hạch toán phụ thuộc trong hệ thống
NHĐT&PT VN. Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Nam Sài Gòn được thành lập
theo Quyết định của Hội đồng quản trị NHĐT&PT VN trên cơ sở chấp thuận của Thống đốc
Ngân hàng Nhà nước.
b. Lựa chọn địa điểm
Qua khảo sát, Sở giao dịch II đã lựa chọn điểm đặt trụ sở của Chi nhánh Nam Sài Gòn tại số
01 Đinh Lễ - Quận 4 – TP HCM với diện tích: 1.000m
2
.
c. Nội dung hoạt động
• Huy động vốn
Huy động vốn dài hạn, trung hạn, ngắn hạn bằng Đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ từ mọi
nguồn vốn trong nước dưới các hình thức:
- Nhận tiền gửi tiết kiệm không kỳ hạn và có kỳ hạn, tiền gửi thanh toán của các tổ chức
và dân cư ;
- Thực hiện các hình thức huy động vốn khác;
- Phát hành chứng chỉ tiền gửi, kỳ phiếu, trái phiếu khi được Tổng giám đốc Ngân hàng
Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao.
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 7
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
• Nghiệp vụ tín dụng
- Cho vay dài hạn, trung hạn và ngắn hạn bằng Đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ đối với
các tổ chức, cá nhân phù hợp với quy định của Pháp luật và Quy định của Ngân hàng Đầu tư
và Phát triển Việt Nam.

- Chiết khấu giấy tờ có giá, thực hiện các nghiệp vụ bảo lãnh Ngân hàng.
- Thực hiện các loại hình tín dụng khác khi được Tổng giám đốc Ngân hàng Đầu tư và
Phát triển Việt Nam giao.
• Hoạt động dịch vụ
- Thực hiện các nghiệp vụ thanh toán trong nước, quốc tế; dịch vụ thu và chi tiền mặt.
- Thực hiện nghiệp vụ mua bán ngoại tệ; dịch vụ ngân hàng đại lý.
- Thực hiện các dịch vụ thanh toán khác theo ủy quyền của Tổng giám đốc Ngân hàng
Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
• Các hoạt động khác:
- Quản lý vốn đầu tư cho các dự án theo yêu cầu khách hàng.
- Thực hiện dịch vụ giữ hộ các giấy tờ có giá và các tài sản quý của khách hàng.
- Kinh doanh vàng bạc, kim khí quý, đá quý.
- Các nghiệp vụ Ngân hàng đối ngoại và các nghiệp vụ khác do Tổng giám đốc Ngân
hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam giao.
2. Chức năng phòng Quản lý rủi ro:
• Công tác quản lý tín dụng:
- Tham mưu đề xuất chính sách, biện pháp phát triển và nâng cao hoạt động tín dụng.
- Quản lý, giám sát, phân tích, đánh giá rủi ro tiềm ẩn đối với danh mục tín dụng của chi
nhánh; duy trì và áp dụng hệ thống đánh giá, xếp hạng tín dụng vào việc quản lý danh mục.
- Đầu mối nghiên cứu, đề xuất trình lãnh đạo phê duyệt hạn mức, điều chỉnh hạn mức, cơ
cấu, giới hạn tín dụng cho từng ngành, từng nhóm và từng khách hàng.
- Đầu mối đề xuất trình Giám đốc kế hoạch giảm nợ xấu của Chi nhánh, của khách hàng và
phương án cơ cấu lại các khoản nợ vay của khách hàng theo quy định.
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 8
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
- Giám sát việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro; tổng hợp kết quả phân loại nợ và
trích lập dự phòng rủi ro gửi Phòng tài chính kế toán để lập cân đối kế toán theo quy định.
- Thực hiện việc xử lý nợ xấu.
• Công tác quản lý rủi ro tín dụng:

- Tham mưu, đề xuất xây dựng các quy định, biện pháp quản lý rủi ro tín dụng.
- Trình lãnh đạo cấp tín dụng/bảo lãnh cho khách hàng.
- Phối hợp, hỗ trợ Phòng Quan hệ khách hàng để phát hiện, xử lý các khoản nợ có vấn đề.
- Chịu trách nhiệm hoàn toàn về việc thiết lập, vận hành, thực hiện và kiểm tra, giám sát hệ
thống quản lý rủi ro của Chi nhánh.
• Công tác quản lý rủi ro tác nghiệp:
- Phổ biến các văn bản quy định, quy trình về quản lý rủi ro tác nghiệp của BIDV và đề xuất,
hướng dẫn các chương trình, biện pháp triển khai để phòng ngừa.
- Hướng dẫn, hỗ trợ các phòng nghiệp vụ trong Chi nhánh tự kiểm tra và phối hợp thực hiện
việc đánh giá, rà soát, phát hiện rủi ro tác nghiệp ở các phòng.
3. Mô hình tổ chức
Chi nhánh Nam Sài Gòn được triển khai theo mô hình Chi nhánh hỗn hợp gồm 04 khối (8
Phòng /Tổ) và khối Đơn vị trực thuộc: gồm các Phòng giao dịch, Quỹ Tiết kiệm.
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 9
Ban Giám đốc
Khối Quan hệ
khách hàng
Khối QLRR
Khối tác
nghiệp
Khối quản lý
nội bộ
Phòng QHKH
Khối đơn vị
trực thuộc
Phòng
QLRR
Phòng DVKH
Phòng QL và
DV Kho quỹ

Phòng Tổ chức
Hành chính
Phòng Kế
hoạch - Tổng
hợp
PGD
Phòng Quản trị
tín dụng
Máy ATM
Phòng Tài chính
- Kế toán
Quỹ Tiết kiệm
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
4. Hệ thống xếp hạng tín dụng của BIDV:
Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam (BIDV) xây dựng hệ thống XHTD theo nguyên tắc
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.
Đây là một trong những NHTM tại Việt nam đi đầu trong áp dụng phân loại nợ theo Điều 7
của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN.
Quy trình chấm điểm khách hàng
Bước 1: Các chỉ tiêu, điểm ban đầu, trọng số từng chỉ tiêu được trình bày trong bảng sau:
Bảng: Các chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của BIDV
Chỉ tiêu
Điểm ban đầu Trọng
số
100 75 50 25 0
Phần I: Thông tin về nhân thân
1 Tuổi 36 -55 26-35 56-60 20-25
>60 hoặc 18-

20
10%
2
Trình độ học
vấn
Trên
đại học
Đại học Cao đẳng Trung học
Dưới trung
học
10%
3
Tiền án, tiền
sự
Không Có 10%
4
Tình trạng cư
trú
Chủ sở
hữu
Nhà chung
cư
Với gia đình Thuê Khác 10%
5
Số người ăn
theo
<3
người
3 người 4 người 5 người > 5 người 10%
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 10

Xác định nhân thân Xác định khả năng trả nợ
Tổng hợp điểm và quyết định
Đánh giá
Tài sản đảm bảo
Xếp loại khách hàng
Bước 1
Bước 3
Bước 2
Bước 4
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
6
Cơ cấu gia
đình
Hạt
nhân
Sống với
cha mẹ
Sống cùng
gia đình
khác
Khác 10%
7
Bảo hiểm
nhân mạng
>100
triệu
50-100
triệu
30-50 triệu <30 triệu 10%

8
Tính chất
công việc hiện
tại
Quản
lí, điều
hành
chuyên
môn
Lao động
được đào
tạo nghề
Lao động
thời vụ
Thất nghiệp 10%
9
Thời gian làm
công việc hiện
tại
>7 năm 5-7 năm 3-5 năm 1-3 năm <1năm 10%
1
0
Rủi ro nghề
nghiệp
Thấp Trung bình Cao 10%
Phần II: Thông tin về khả năng trả nợ của khách hàng:
1
Thu nhập ròng
ổn định hàng
tháng

>10
triệu
5-10 triệu 3-5 triệu 1-3 triệu <1 triệu 30%
2
Tỷ lệ số tiền
phải trả/ thu
nhập
< 30% 30-45% 45-60% 60-75% >75% 30%
3
Tình hình trả
nợ gốc và lãi
Luôn
trả nợ
đúng
hạn
Đã bị gia
hạn nợ,
hiện trả
nợ tốt
Đã có nợ
quá hạn/
Khách hàng
mới
Đã có nợ quá
hạn, khả năng
trả nợ không
ổn định
Hiện đang có
nợ quá hạn
20%

4
Các dịch vụ sử
dụng
Tiền
gửi và
các
dịch vụ
khác
Chỉ sử dụng
dịch vụ
thanh toán
Không sử
dụng
15%
Nguồn: Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam
Bước 2: Căn cứ vào tổng điểm đạt được đã nhân với trọng số để xếp hạng khách hàng cá
nhân theo mười mức giảm dần từ AAA đến D. Với mỗi mức xếp hạng sẽ có cách đánh giá
rủi ro tương ứng.
Bảng: Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của BIDV
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 11
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
Điểm Xếp hạng Đánh giá xếp hạng
95 – 100
AAA
Rủi ro t
h
ấ
p
90 – 94

AA
85 - 89
A
80 – 84 BBB
Rủi ro trung
b
ì
nh
70 – 79 BB
60 – 69 B
50 – 59 CCC
Rủi ro ca
o
40 – 49 CC
35 – 39 C
<
35 D
(Nguồn : Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Bước 3: Việc đánh giá tài sản đảm bảo cũng được chấm điểm theo ba chỉ tiêu là loại tài sản,
tỷ suất giữa giá trị tài sản so với khoản vay, rủi ro gảm giá trị tài sản đảm bảo:
Bảng: Các chỉ tiêu chấm điểm tài sản đảm bảo của BIDV
Chỉ tiêu
Đ
iể
m
100 75 50 25 0
1
Loại tài
s
ả

n
đảm
b
ả
o
Tài khoản tiề
n
gửi, giấy tờ c
ó
giá do C
h
í
nh
phủ hoặc
B
IDV
phát
h
à
nh
Giấy tờ c
ó
giá
do t
ổ
chức
ph
át hành (trừ
c
ổ

ph
iế
u)
Bất động sản
(nhà ở)
Bất động sả
n
(không phải
nhà ở), động
s
ả
n,
cổ
ph
iế
u
Không c
ó
tài sản đảm
b
ả
o
2
Giá trị tài
s
ả
n
đảm bảo/ T
ổng

nợ
v
a
y
> 200% 150 – 200% 100 – 150% 70 – 100% < 70%
3
Rủi ro giảm giá
tài sản đảm bảo
t
rong
2
n
ăm
gần
đ
â
y
0% hoặc c
ó
xu
hướng tă
ng
1 – 10% 10 – 30% 30 – 50% > 50%
(Nguồn : Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Bước 4: Căn cứ vào tổng điểm đã chấm cho tài sản đảm bảo để xếp loại A, B, C:
Bảng: Hệ thống ký hiệu đánh giá tài sản đảm bảo của BIDV
Điểm Mức xếp loại Đánh giá tài sản đảm bảo
225-300 A Mạnh
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 12
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao

Khoa Toán Thống Kê
75-224 B Trung bình
<75 C Thấp
(Nguồn: Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Mô hình xếp hạng khoản vay cá nhân trong hệ thống XHTD của BIDV là một ma trận kết
hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh giá tài sản đảm bảo:
Bảng: Ma trận kết hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh giá tài sản đảm bảo của BIDV
Đánh giá TSĐB XHTD
A
B
C
AAA
Xuất sắc T
ố
t Trung bình
AA
A
BBB
T
ố
t Trung bình
Trung bình/ Từ chối
BB
B
CCC
Trung bình/ Từ
chối
Từ c
hố
i

CC
C
D
(Nguồn : Ngân hàng đầu tư và phát triển Việt Nam)
Chương 3
Khung phân tích
Chương này sẽ trình bày các bước trong quá trình hình thành mô hình nghiên cứu xếp hạng
tín dụng cá nhân. Thứ nhất, trình bày về nguồn dữ liệu nghiên cứu, cách thức sẽ thực hiện
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 13
GVHD: Th.S Phạm Trí Cao
Khoa Toán Thống Kê
phân tích. Thứ hai, là việc lựa chọn biến trong quá trình phân tích, ý nghĩa thực tế của các
biến này ra sao. Thứ ba, trình bày lý thuyết về mô hình được sử dụng nghiên cứu trong đề tài
này.
I. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng bộ dữ liệu gồm 52 mẫu quan sát là những khách hàng cá nhân của
BIDV từ năm 2007 đến năm 2009 để tiến hành nghiên cứu. Sử dụng SPSS làm sạch dữ liệu,
sử dụng thống kê mô tả dữ liệu để có cái nhìn tổng quát về những thông tin đặc trưng về
khách hàng thu thập được. Sau khi lựa chọn biến thích hợp, tiến hành sử dụng phần mềm
Eviews để hồi quy các biến theo mô hình Logit để tìm ra tác động biên của từng yếu tố riêng
biệt của khách hàng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ như thế nào.
II. Lựa chọn biến cho mô hình
Các biến được lựa chọn như sau:
 Biến phụ thuộc
Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc (Y) được lựa chọn như sau:
Y
i
= 1 nếu KH có khả năng đảm bảo trả nợ.
Y
i

= 0 nếu KH không có khả năng trả được toàn bộ nợ cho NH.
 Biến độc lập sử dụng trong nghiên cứu
STT Chỉ
t
iê
u
Thang đo Giả thiết Ký hiệu
1
Giới tính 1: Nam – 0: Nữ +
/
X1
2
Tuổi T
uổ
i
-
X2
3
Trình độ đại học (ĐH)
1: Từ ĐH trở lên
–
0: Dưới
ĐH
+ X3
SVTH: Hoàng Thị Kim Diễm - TF03-K33 Page 14