ระบบคะแนนสินเชื่อและคุณภาพลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่เกิดจากนโยบายคืนภาษีรถยนต์คันแรก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา 1. ประสิทธิภาพของระบบ Credit Scoring ในการช่วยคัดกรองลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มีโอกาสเกิดเป็นหนี้เสีย หรือลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่ไม่มีคุณภาพ 2. ประสิทธิภาพของข้อมูลประวัติการชำระหนี้ที่ได้จากการตรวจสอบ NCB ในการช่วยคัดกรองลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มีโอกาสเกิดเป็นหนี้เสีย หรือลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่ไม่มีคุณภาพ 3. ปัจจัยที่มีผลต่อการพิจารณาคุณภาพของลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ และ 4. ปัจจัยการสวมสิทธิ์เช่าซื้อรถยนต์ของกลุ่มลูกหนี้ที่เช่าซื้อรถยนต์ช่วงก่อน และหลังรัฐบาลออกนโยบายคืนภาษีรถยนต์คันแรก
วิธีการดำเนินการวิจัย เป็นลักษณะของการวิจัยเชิงปริมาณ จากการรวบรวมข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) แบบ Panel Data ของลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ธนาคารพาณิชย์แห่งหนึ่ง จำนวน 6,288 สัญญา หรือ 436,930 งวด การผ่อนชำระรายเดือน โดยใช้แบบจำลอง Random Effected Ordered Probit ประมาณค่าตัวแปร
ผลการวิจัยพบว่า 1. ระบบ Credit Scoring ซึ่งประกอบด้วยตัวแปร ผู้ค้ำประกัน วงเงินกู้ จำนวนเงินดาวน์ และจำนวนงวดผ่อนชำระตามสัญญา โดยลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มี Credit Scoring สูง จะมีโอกาสเป็นหนี้เสียน้อยกว่าลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มี Credit Scoring ต่ำ 2. ข้อมูลประวัติการชำระหนี้ที่ได้จากการตรวจสอบ NCB โดยลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มี NCB Score C, B และ Q จะมีโอกาสเป็นหนี้เสียมากกว่าลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มี NCB Score A จึงสรุปได้ว่า ประสิทธิภาพของระบบ Credit Scoring และข้อมูลประวัติการชำระหนี้ที่ได้จากการตรวจสอบ NCB สามารถช่วยคัดกรองคุณภาพลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ได้ 3. ปัจจัยที่มีผลต่อการพิจารณาคุณภาพของลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ ซึ่งประกอบด้วย ประเภทของการเช่าซื้อรถยนต์ และจำนวนงวดผ่อนชำระคงเหลือ โดยลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์มือสอง มีโอกาสเป็นหนี้เสียมากกว่าลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ใหม่ เนื่องจากเงื่อนไขรถยนต์มือสองผ่อนดาวน์น้อย ทำให้สัดส่วนภาระหนี้ต่อมูลค่ารถยนต์สูง และลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มีสัดส่วนภาระหนี้คงเหลือต่อมูลค่ารถยนต์สูง ก็จะมีโอกาสเป็นหนี้เสียสูงกว่าลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่สัดส่วนภาระหนี้คงเหลือต่อมูลค่ารถยนต์ต่ำ 4. ปัจจัยการสวมสิทธิ์เช่าซื้อรถยนต์ ช่วงก่อนและหลังรัฐบาลออกนโยบายคืนภาษีรถยนต์คันแรก โดยลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่มีการสวมสิทธิ์จะมีโอกาสเป็นหนี้เสียมากกว่าลูกหนี้เช่าซื้อรถยนต์ที่ไม่มีการสวมสิทธิ์ และจะมีการสวมสิทธิ์เช่าซื้อรถยนต์มีเพิ่มขึ้นในช่วงที่มีนโยบายคืนภาษีรถยนต์คันแรก
* นักศึกษาปริญญาเอก วิทยาลัยนวัตกรรมการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลรัตนโกสินทร์ 73170
Corresponding author: rattawit.jir@thanachart.co.th
Article Details
ทัศนะและข้อคิดเห็นของบทความที่ปรากฏในวารสารฉบับนี้เป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน ไม่ถือว่าเป็นทัศนะและความรับผิดชอบของกองบรรณาธิการ
เอกสารอ้างอิง
ธนาคารแห่งประเทศไทย. (2561). ยอดคงค้าง Gross NPLs ทั้งระบบจำแนกตามประเภทธุรกิจ. [ออนไลน์] ค้นเมื่อ 25 มกราคม 2561 ,จาก https://www.bot.or.th/Thai/Statistics/FinancialInstitutions/Pages/default.aspx, 25.
Altman, E. I. (1968). Financial Ratio, Discriminant Analysis and Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance. 23. 589-609.
Avery, R. B. (1981). Credit Scoring Models with Discriminant Analysis and Truncated Samples. Board of Governors of the Federal Reserve, Research Paper in Banking and Financial Economics No. 54. Washington, DC : Board of Governors of the Federal Reserve System.
De Lucia, R.D. & Peters, J. (1993). Five-C (5’C). (2nd ed). New York : Harper & Row Publishers.
Durand, D. (1941). Risk Elements in Consumer Instalment Financing. National Bureau of Economic Research, Retrieved May 25, 2017 from https://www.nber.org/books/dura41-2.
Einav, L., Jenkins M. & Levin J. (2013). The impact of credit scoring on consumer lending. RAND Journal of Economics. 44 (2). 249–274.
Greene, W. H. & Hensher, D. A. (2010). Modeling Ordered Choices: A Primer. Cambridge University Press.
Mester, L. J. (1997). What’s the Point of Credit Scoring?. Federal Reserve Bank of Philadelphia, September/October., 3-16
Mishkin, S. F. (2001). The Economics of Money Banking and Financial Markets. (6th ed.).Boston : Addison Wesley Longman.
Sjovoll, E. (1999). Assessment of Credit Risk in the Norwegian Business Sector. Norges Bank, August.
Stiglitz, J.E. & Weiss, A. (1981). Credit Rationing in Markets with Imperfect Information. The American Economic Review. 71 (3). 393-410.
