Tác giả: Trần Lệ Quyên - Văn Thiên Hào

Số trang: 314-321

DOI url:

Tóm tắt:

Bài viết nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thẻ tín dụng tại Cwin4555 link đăng ký đăng nhập TMCP Quốc tế Việt Nam - Khu vực TP. Hồ Chí Minh (VIB - KV TP.HCM). Sử dụng dữ liệu của 195 khách hàng thẻ tín dụng trong giai đoạn 2021–2024, mô hình hồi quy Logit được áp dụng để đánh giá tác động của các đặc điểm nhân khẩu học, năng lực thanh toán và lịch sử giao dịch đến rủi ro thẻ tín dụng. Kết quả cho thấy tuổi khách hàng, trình độ học vấn, nghề nghiệp, hệ số sử dụng thẻ, hệ số dòng tiền mặt, lãi suất và quy trình xét duyệt có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro thẻ tín dụng. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số kiến nghị nhằm quản lý hiệu quả các yếu tố rủi ro, đồng thời đưa ra các giải pháp về đào tạo nguồn nhân lực, cải tiến hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, nâng cấp hạ tầng công nghệ thông tin và đồng bộ hệ thống dữ liệu, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và chất lượng tín dụng của ngân hàng trong bối cảnh cạnh tranh và chuyển đổi số.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

Ðặng Thị Xuân Kiêm (2019). Hạn chế rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng tại Cwin4555 link đăng ký đăng nhập TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Trung tâm thẻ Hòa Chí Minh (Master's thesis, Trường Đại học Cwin.com giải trí hiện đại TP. HCM). Bùi Thị Tuyết Nga (2017). Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ thẻ tín dụng của khách hàng cá nhân tại Cwin4555 link đăng ký đăng nhập TMCP Quân Đội (Master's thesis, Trường Đại học Cwin.com giải trí hiện đại TP. HCM). Nguyễn, T. N. L., & Nguyễn, V. C. (2020). Các yếu tố quyết định khả năng sinh lời trong các Cwincom hiện đang mở niêm yết: Một nghiên cứu từ sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(1), 47-58. Agarwal, S., Driscoll, J. C., Gabaix, X., & Laibson, D. I. (2009). The Age of Reason: Financial decisions over the life-cycle with implications for regulation. Brookings Papers on Economic Activity, 2, 51-117. Black, S. E., & Morgan, D. P. (1998). The changing mix of bank card borrowers and the rising rate of charge-offs. In Federal Reserve Bank of Chicago Proceedings (No. 594). Calem, P. S., & Mester, L. J. (1995). Consumer behavior and the stickiness of credit-card interest rates. American Economic Review, 85(5), 1327-1336. Chien, Y. W., & Devaney, S. A. (2001). The effects of credit attitude and socioeconomic factors on credit card and installment debt. Journal of Consumer Affairs, 35(1), 162-179. Chong, V., & Lam, J. (2012). An empirical study of Malaysian young adults’ attitudes towards credit card debt: Influence of the personal and bank factors. Cox, D. R. (2018). Analysis of binary data. UK: Routledge. Davies, E., & Lea, S. E. (1995). Student attitudes to student debt. Journal of Economic Psychology, 16(4), 663-679. Dunn, L. F., & Kim, T. (1999). An empirical investigation of credit card default. Working Paper, Ohio State University, Department of Economics, 99-113. Gross, D. B., & Souleles, N. S. (2002). Do liquidity constraints and interest rates matter for consumer behavior? Evidence from credit card data. The Quarterly Journal of Economics, 117(1), 149-185. Hayhoe, C. R., Leach, L. J., Turner, P. R., Bruin, M. J., & Lawrence, F. C. (2000). Differences in spending habits and credit use of college students. Journal of Consumer Affairs, 34(1), 113-133. Kara, A., Kaynak, E., & Kucukemiroglu, O. (1994). Credit card development strategies for the youth market: The use of conjoint analysis. International Journal of Bank Marketing, 12(6), 30-36. Kiarie, F. K., Nzuki, D. M., & Gichuhi, A. W. (2015). Influence of socio-demographic determinants on credit card default risk in commercial banks in Kenya. International Journal of Science and Research, 4(5), 1611-1615. Lee, C. C., Lin, T. T., & Chen, Y. T. (2011). An empirical analysis of credit card customers’ overdue risks for medium- and small-sized commercial banks in Taiwan. Journal of Service Science and Management, 4(2), 234-241. Lin, L., Revindo, M. D., Gan, C., & Cohen, D. A. (2019). Determinants of credit card spending and debt of Chinese consumers. International Journal of Bank Marketing, 37(2), 545-564. Ponce, A., Seira, E., & Zamarripa, G. (2017). Borrowing on the wrong credit card? Evidence from Mexico. American Economic Review, 107(4), 1335-1361. Soman, D., & Cheema, A. (2002). The effect of credit on spending decisions: The role of the credit limit and credibility. Marketing Science, 21(1), 32-53. Stavins, J. (2000). Credit card borrowing, delinquency, and personal bankruptcy. New England Economic Review, 15-30. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (1996). SPSS for Windows workbook to accompany large sample examples of using multivariate statistics. HarperCollins College Publishers. Wang, L., Lu, W., & Malhotra, N. K. (2011). Demographics, attitude, personality, and credit card features correlate with credit card debt: A view from China. Journal of Economic Psychology, 32(1), 179-193. Warwick, J., & Mansfield, P. (2000). Credit card consumers: College students’ knowledge and attitude. Journal of Consumer Marketing, 17(7), 617-626. Zhao, Y., Zhao, Y., & Song, I. (2006, November). A dynamic model for repayment behaviors of new customers in the credit card market. In Marketing Science Conference.

Từ khóa:

thẻ tín dụng, rủi ro thẻ tín dụng, quản trị rủi ro, mô hình Logit, VIB - KV TP. Hồ Chí Minh.