Phân tích Bayesian đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân: Trường hợp nghiên cứu tại BIDV Chi nhánh Nam Sài Gòn

Abstract

Mục tiêu nghiên cứu của bài viết nhằm đánh giá khả năng trả nợ (KNTN) của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) Chi nhánh Nam Sài Gòn. Với mẫu dữ liệu là 1.051 khách hàng cá nhân có dư nợ tín dụng tại BIDV Chi nhánh Nam Sài Gòn được chọn mẫu ngẫu nhiên từ những khách hàng có quan hệ tín dụng với ngân hàng trong giai đoạn 2010–2021, nhóm tác giả sử dụng phương pháp thống kê Bayesian (Bayesian statistics) để đánh giá ảnh hưởng của nhóm nhân tố liên quan đến khách hàng và nhóm nhân tố liên quan đến khoản vay tác động đến KNTN vay. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, Độ tuổi của khách hàng, Kỳ hạn khoản vay, Dư nợ vay và Tài sản đảm bảo (TSĐB) có ảnh hưởng ngược chiều đến KNTN. Thu nhập của người đi vay và lãi suất khoản vay có ảnh hưởng cùng chiều đến KNTN. Ngoài ra, ưu thế nổi trội của phương pháp Bayesian đã cho kết quả xác suất xảy ra các tác động ở mức từ 91,13% đến 99,88%.