Đề tài nghiên cứu sâu hơn về các hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân, một lĩnh vực mới xuất hiện tại Việt Nam trong những năm gần đây. Các dịch vụ ngân hàng dành cho khách hàng cá nhân được dự đoán sẽ bùng nổ trong những năm tới, do đó, việc tìm hiểu và cải thiện hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân là một bước đi quan trọng hướng tới việc chuẩn bị cho sự phát triển đầy hứa hẹn của thị trường cho vay cá nhân. | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM gt gt gt gt oOo i LỜI CAM ĐOAN gt gt gt gt oOo ii TÓM TẮT Phù hợp với xu hướng chungtrong việc vaytiêu dùngthếgiới tín dụng cá nhân một sản phẩmtương đối mớitrongthị trườngtài chínhViệt Nam đã đạt được một số thành công nhất địnhtrong những năm gần đâyvàhứa hẹntiềm năng phát triểnlớn. Trong tình hình cạnh tranh gay gắt giữa các bên cho vay cùng với sự gia tăng nhu cầu vay từ khách hàng cá nhân mô hình đánh giátín dụngcá nhânlần đầu tiên đượcáp dụng từcuối năm 2009và đã trở thànhmột công cụhiệuquảđểgiảmthiểurủi ro tín dụngtrong ngắn hạnnhờ độ chính xác caovà đặc biệt là sự hiệu quả trong việc giải quyết tình trạng bất đối xứngthôngtintrên thị trườngchovay. Từ những ý tưởng trên đề tài quot HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠN G TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI N GÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ amp PHÁT TRIỂN VIỆT NAM quot được thực hiện với mong muốn xây dựngmột mô hìnhthíchhợpđể đánh giákhả năng thanh toáncủakhách hàng cá nhân. Đề tài trình bàymột nghiên cứuở cấp vi môbằngcáchsửdụngnguồn dữ liệuchéotừ ngân hàng BIDVbao gồm128mẫu quan sátvới11biến giải thíchbaogồm tuổi giới tính trình độ giáo dục số người phụ thuộc tình trạng hôn nhân tình trạng sở hữu nhà giá trị khoản vay thời gian làm việc thu nhập tỷ lệ nợ trên tài sản loại hình khách hàng loại hình công ty. Thông qua việc xử lý dữ liệuvà sử dụngphần mềmStata đề tài đưa ra những kết luận sau đây 1 Các biến Age House Ownership Status Loan Working time and Monthly Income có ảnh hưởng mạnh đếnkhả năng trả nợcủa khách hàngcánhân. 2 Tất cả các biếncònlạikhông ảnh hưởng đếnkhả năng trả nợcủakhách hàng cá nhân. 3 Trong số mười hai biến tình trạng sở hữu nhà ởcóảnh hưởng biên lớn nhấtđếnbiến phụ thuộc. iii Từ những mặt hạn chế đã trình bày của mô hình XHTD cũ đề tài đưa ra những đề xuất thông qua kết quả nghiên cứu được từ mô hình Logit nhằm hoàn thiện mô hình xếp hạn tín dụng cá nhân cũ để phù hợp với tình hình cho vay tín dụng cá nhân thực tế tại BIDV nhằm hạn chế
