Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh

PHẦN MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Trong bối cảnh nền kinh tế vẫn còn nhiều khó khăn, hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp ngày càng bị thu hẹp và đình trệ, số lượng doanh nghiệp giải thể, ngừng hoạt động không ngừng gia tăng qua từng năm, việc tiếp cận nguồn vốn vay ngân hàng đối với các doanh nghiệp trở nên hết sức khó khăn, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp có quy mô vừa và nhỏ không có tài sản đảm bảo. Điều này không chỉ gây khó khăn cho các doanh nghiệp mà còn làm các ngân hàng bị “ứ động vốn”. Trước thực trạng đó, tín dụng cá nhân trở thành một mảnh đất màu mỡ để các ngân hàng khai thác và đây cũng là nhóm khách hàng chiến lược mà các ngân hàng hướng đến hiện nay. Chênh lệch giữa lãi suất cho vay và huy động trong mảng khách hàng cá nhân khá cao so với khách hàng doanh nghiệp. Cụ thể, lãi vay đối với cá nhân tiêu dùng, sản xuất nông nghiệp, mua nhà, các ngân hàng vẫn áp dụng mức phổ biến từ: 7 - 10%/năm, trong khi huy động tiết kiệm chỉ từ 4 – 7%/năm (năm 2020). Đó chính là lý do để Agribank đẩy mạnh tín dụng cho phân khúc khách hàng này (Agribank, 2020). Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam – Chi nhánh huyện Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh (Gọi tắt là Agribank Đức Thọ) cũng không nằm ngoài xu thế đó. Trong năm 2019, với hàng loạt các gói tín dụng ưu đãi, chính sách mở rộng cho vay đối với khách hàng cá nhân, Agribank Đức Thọ đã đạt được những kết quả tích cực trong mảng cho vay khách hàng cá nhân. Agribank Đức Thọ thực hiện cho vay hỗ trợ lãi suất 7% đối với khu vực nông nghiệp, nông thôn theo Nghị định 55/2015/NĐ-CP của chính phủ về chính sách tín dụng phục vụ phát triển nông nghiệp nông thôn. Cũng như đánh giá được tính hiệu quả của đề án phát triển dịch vụ tại thị trường nông nghiệp, nông thôn, đơn giản hóa thủ tục cho vay đối với khoản vay nhỏ lẻ ở khu vực nông thôn để góp phần tham gia đấu tranh, hạn chế “tín dụng đen” cũng như chủ động đi tắt đón đầu nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh trong bối cảnh có sự phát triển mạnh mẽ của các Công ty Fintech, Trung gian thanh toán, v.v…(Agribank chi nhánh Đức Thọ, 2020). Việc ngân hàng tập trung vào phát triển mảng cho vay khách hàng cá nhân trong bối cảnh thị trường tín dụng còn nhiều khó khăn là quyết định hợp lý và khôn ngoan của Agribank Đức Thọ. Tuy nhiên, việc tăng trưởng tín dụng lại luôn đi kèm với rủi ro tín dụng: Cơ cấu khách hàng tại Agribank Đức Thọ chưa cân đối, đối tượng chủ yếu mà ngân hàng cho vay trong thời gian qua là khách hàng cá nhân (Bao gồm cả cho vay hộ gia đình) chiếm trên 60% trong tổng dư nợ tại ngân hàng giai đoạn, 2018– 2020: Tỷ lệ nợ xấu lần lượt là: 1,04%, 1,12%; 1,41% (Agribank chi nhánh Đức Thọ, 2020). Rủi ro tín dụng xuất phát từ nhiều nguyên nhân, một trong số đó chính là việc các ngân hàng vẫn chưa chú trọng đến công tác thẩm định, đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. So với việc thẩm định khách hàng doanh nghiệp - đối tượng mà các ngân hàng có thể đánh giá khả năng trả nợ thông qua các chứng từ rõ ràng, việc đánh giá khách hàng cá nhân gặp khá nhiều khó khăn, phần lớn việc đánh giá năng lực của khách hàng cá nhân còn phụ thuộc vào năng lực, kinh nghiệm và cả yếu tố cảm tính của cán bộ tín dụng. Từ những lý do trên tác giả đã lựa chọn đề tài: “Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh hiện nay” làm luận văn tốt nghiệp của mình 2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu tổng quát: Xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh. Mục tiêu cụ thể: - Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh. - Đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh. - Đưa ra một số hàm ý quản trị để gia tăng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ.   3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1. Đối tượng nghiên cứu Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank Đức Thọ Hà Tĩnh. 3.2. Phạm vi nghiên cứu -Về không gian: Nghiên cứu được thực hiện tại Agribank Đức Thọ Hà Tĩnh. -Về thời gian: Tác giả tiến hành khảo sát các khách hàng cá nhân thực hiện vay vốn tại Agribank Đức Thọ giai đoạn 2018 – 2020 và đã có kỳ trả nợ đầu tiên. - Phạm vi nội dung: Tác giả tập trung phân tích các nhân tố thuộc về đặc điểm khoản vay và đặc điểm cá nhân của người vay đến kết quả trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh (Trả nợ có đúng hạn hay không đúng hạn). 4. Phương pháp nghiên cứu 4.1. Quy trình nghiên cứu Quy trình nghiên cứu được thực hiện qua các bước nghiên cứu như sau: Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu. Trong Luận văn, vấn đề nghiên cứu được xác định là xác định và đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, Hà Tĩnh. Theo đó, tác giả đã xây dựng được 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể. Bước 2: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về tín dụng cá nhân, khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Đồng thời tác giả tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân trong nước và nước ngoài. Trên cơ sở đó, tác giả xây dựng mô hình lý thuyết để kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ. Bước 3: Thu thập dữ liệu thứ cấp. Các dữ liệu thứ cấp được thu thập các báo cáo từ Phòng Kế hoạch – Kinh doanh, các thông tin của khách hàng và khoản vay của khách hàng khai thác trên chương trình IPCAS tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh. Bước 4: Dữ liệu thứ cấp sau khi thu thập được mã hóa nhập vào phần mềm exel và SPSS để thực hiện phân tích kết quả nghiên cứu. Các kết quả nghiên cứu được phân tích bao gồm: (1) Phân tích thực trạng khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ; (2) Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ. Để kiểm định được mối quan hệ này tác giả sử dụng mô hình hồi quy Logit nhị thức. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả tiến hành thảo luận cụ thể kết quả nghiên cứu. Bước 5: Tổng kết, kết luận lại kết quả nghiên cứu để đề xuất các giải pháp nhằm giúp Agribank nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. 4.2. Phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ hồ sơ vay vốn của khách hàng cá nhân. Các KHCN được lựa chọn là những KHCN thực hiện vay vốn tại Agribank chi nhánh huyện Đức Thọ trong giai đoạn 2018– 2020 đã có ít nhất một kỳ trả nợ tại ngân hàng. Tổng số lượng KHCN thực hiện vay vốn trong giai đoạn này của chi nhánh là 4.120 khách hàng. Trong đó, có 2.753 khách hàng trả nợ đúng hạn trong tất cả các kỳ trả nợ (chiếm tỷ lệ 66,8%); Có 1.367 khách hàng trả nợ không đúng hạn và đã từng có ít nhất 1 kỳ trả nợ bị nhảy nhóm nợ lên nhóm 2, 3 hoặc 4, 5 (chiếm tỷ lệ 33,2%). Trong phạm vi nghiên cứu của Luận văn tác giả sử dụng phương pháp lựa chọn theo tỷ lệ. Trong 320 khách hàng cá nhân được lựa chọn, tác giả lựa chọn 213 khách hàng trả nợ đúng hạn (chiếm tỷ lệ 66,8%); 107 khách hàng cá nhân đã từng có ít nhất 1 kỳ trả nợ bị nhảy nhóm nợ lên nhóm 2, 3, 4 và 5. Các dữ liệu của khách hàng được thu thập từ hồ sơ của khách hàng trên hệ thống IPCAS của Agribank chi nhánh huyện Đức Thọ. 4.3. Các phương pháp phân tích dữ liệu Phương pháp thống kê mô tả: Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để mô tả các giá trị của các biến trong mô hình nghiên cứu. Thống kê các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất.   Phân tích tương quan Phân tích tương quan là một phép phân tích được sử dụng là thước đo độ lớn của các mối liên hệ giữa các biến định lượng trong nghiên cứu. Thông qua thước đo này người nghiên cứu có thể xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, phụ thuộc trong nghiên cứu. - Dựa trên một khoảng tin cậy cho trước sẽ có một giá trị tương quan của mô hình giữa các biến đại diện. - Khoảng giá trị của hệ số tương quan chạy trong đoạn giá trị [-1 đến 1]. Dấu của hệ số tương quan nói lên tính liên hệ thuận nghịch giữa các biến - Phản ánh tính chất tuyến tính của mô hình hồi quy. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Ma trận tương quan giữa các hệ số được dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Việc này được thực hiện ở bước khảo sát mối tương quan giữa các cặp biến. Bên cạnh đó trong đề tài này sử dụng thêm nhân tố phóng đại phương sai VIF để kiểm tra hiện tượng. Mô hình logitics nhị thức Những mô hình ước lượng mà có biến phụ thuộc chỉ nhận hai giá trị 1 và 0, đại diện cho phạm trù có – không, được gọi là mô hình hồi quy biến phụ thuộc phân đôi hay biến phụ thuộc giả. Các phương pháp dung để ước lượng dạng mô hình này là (1) mô hình hồi quy xác suất tuyến tính LPM, (2) mô hình Logit và (3) mô hình Probit. LPM có ưu điểm là dễ tính toán nhưng lại vi phạm một số giả thiết Bình phương bé nhất OLS. Trong khi đó, Logit và Probit là hai mô hình được các nhà nghiên cứu sử dụng nhiều nhất đối với mô hình biến giả (Gujarati, 2009). Trong nội dung nghiên cứu của mình, đề tài đã lựa chọn phương pháp hồi quy Logit làm phương pháp nghiên cứu. Phương trình hồi quy dạng tổng quát liên hệ các biến độc lập Xi và biến phụ thuộc Y thể hiện như sau: Y = B0 + ∑_"i=0" ^"n" ▒〖"B" _"i" "X" _"i" "+u" 〗(1)   Trong hồi quy Logit, biến phụ thuộc Y chỉ có hai trạng thái 1 và 0. Và để có thể thực hiện hồi quy đối với hàm số mà biến phụ thuộc chỉ có hai trạng thái, cần phải chuyển đổi thành biến số liên tục bằng cách sử dụng xác suất của hai trạng thái này. Nếu gọi P là xác suất để 1 biến cố xảy ra thì 1-P là xác suất để biến cố không xảy ra. Theo đó, phương trình hồi quy Logit như sau: "Ln" ["P(Y=1)" /"P(Y=0)" ]"=" "B" _"0" "+ " "B" _"1" "X" _"1" "+ " "B" _"2" "X" _"2" "+⋯+" "B" _"i" "X" _"i" Trong đó, P(Y=1) là xác suất xảy ra sự kiện và P(Y=0) là xác suất để sự kiện không xảy ra. Xi là các biến độc lập. Hệ số Odds như sau: "O" _"0" "=" "P(Y=1)" /"1-P(Y=0)" Như vậy, Ln(Odds) = "B" _"0" "+ " "B" _"1" "X" _"1" "+ " "B" _"2" "X" _"2" "+⋯+" "B" _"i" "X" _"i" . Đây là dạng hàm Logit và Ln(Odds) là một hàm hồi quy tuyến tính với các biến độc lập Xi. Phương pháp ước lượng áp dụng cho hàm Logit là Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood) mà không phải là phương pháp bình phương bé nhất OLS. 5. Kết cấu của Luận văn Luận văn ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục TLTK, phụ lục có kết cấu bao gồm 3 chương: Chương 1. Những vấn đề cơ bản về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân của ngân hàng thương mại Chương 2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các KHCN tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh Chương 3: Giải pháp gia tăng khả năng trả nợ của các KHCN tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN  HỒNG NGỌC MINH PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI AGRIBANK CHI NHÁNH HUYỆN ĐỨC THỌ, TỈNH HÀ TĨNH LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG HÀ NỘI - 2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN  HỒNG NGỌC MINH PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI AGRIBANK CHI NHÁNH HUYỆN ĐỨC THỌ, TỈNH HÀ TĨNH CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ NGÀNH: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG Người hướng dẫn khoa học: GS.TS NGUYỄN VĂN NAM HÀ NỘI - 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân nghiên cứu thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày tháng11 năm2021 Học viên Hồng Ngọc Minh LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS.TS Nguyễn Văn Nam -người tận tình hướng dẫn tơi mặt khoa học để tơi hồn thành luận văn Tơi xin trân trọng cảm ơn thầy cô giáo Viện Ngân hàng Tài chính, Trường Đại học Kinh tế Quốc Dân ý kiến đóng góp thẳng thắn, sâu sắc giúp đỡ tận tình để tơi hồn thành luận văn thạc sỹ Tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới toàn thể lãnh đạo, cán nhân viên khách hàng tại Agribank chi nhánh huyện Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh cung cấp thơng tin phục vụ cho việc phân tích lời góp ý để tơi hồn thành luận văn Tơi xin tỏ lịng biết ơn gia đình, đồng nghiệp, người khách hàng thân thiết thường xuyên động viên, tạo điều kiện giúp đỡ lúc khó khăn để tơi vượt qua hồn thành khóa học đào tạo thạc sỹ Hà Nội, ngày tháng11 năm2021 Học viên Hoàng Ngọc Minh MỤC L LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ i PHẦN MỞ ĐẦU CHƯƠNG NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1.1 Tổng quan tín dụng cá nhân .7 1.1.1 Khái niệm .7 1.1.2 Đặc điểm .8 1.1.3 Các loại hình tín dụng cá nhân 1.1.4 Các loại rủi ro xuất phát từ hình thức tín dụng cá nhân .11 1.2 Khả trả nợ vay .13 1.3 Các nhân tố ảnh hưởng tới khả trả nợ vay khách hàng cá nhân 15 1.3.1 Đặc điểm nhân học .15 1.3.2 Đặc điểm nghề nghiệp 15 1.3.3 Đặc điểm trình độ học vấn 16 1.3.4 Đặc điểm thu nhập 16 1.3.5 Đặc điểm khoản cho vay .17 1.3.6 Rủi ro đạo đức người vay .18 1.3.7 Rủi ro tác nghiệp từ phía ngân hàng 18 1.3.8 Một số hành vi chi tiêu bất thường 19 1.4 Nghiên cứu thực nghiệm nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân .19 1.4.1 Các nghiên cứu thực nghiệm nước 19 1.4.2 Các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam 21 1.5 Đề xuất mơ hình nghiên cứu giả thuyết thống kê 24 1.5.1 Đề xuất mô hình nghiên cứu .24 1.5.2 Xác định biến số mơ hình nghiên cứu giả thuyết nghiên cứu .26 CHƯƠNG PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA CÁC KHCN TẠI AGRIBANK CHI NHÁNH ĐỨC THỌ, TỈNH HÀ TĨNH 32 2.1 Tổng quan tình hình cho vay trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn chi nhánh Đức Thọ .32 2.1.1 Tổng quan tình hình cho vay khách hàng cá nhân tại Agribank Đức Thọ 32 2.1.2 Tình hình trả nợ khác hàng cá nhân tại Agribank Đức Thọ 37 2.2 Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân Agribank Đức Thọ 39 2.2.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu 39 2.2.2 Kết mơ hình hồi quy Logitics .42 2.2.3 Phân tích tác động biên .48 2.3 Đánh giá tình hình cho vay khả trả nợ khách hàng cá nhân Agribank chi nhánh Đức Thọ 52 2.3.1 Những kết đạt 52 2.3.2 Những hạn chế 53 2.3.3 Nguyên nhân hạn chế 53 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP GIA TĂNG KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA CÁC KHCN TẠI AGRIBANK CHI NHÁNH ĐỨC THỌ, TỈNH HÀ TĨNH 55 3.1 Định hướng phát triển cho vay khách hàng cá nhân Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh 55 3.1.1 Định hướng hoạt động kinh doanh nói chung Agribank chi nhánh Đức Thọ 55 3.1.2 Định hướng phát triển nâng cao chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ 56 3.2 Các giải pháp phân theo yếu tố tác động đến khả trả nợ vay khách hàng cá nhân Agribank chi nhánh Đức Thọ 57 3.2.1 Hàmý quản trị độ tuổi .57 3.2.2 Hàm ý quản trị thu nhập 58 3.2.3 Hàm ý quản trị trình độ học vấn .58 3.2.4 Hàm ý quản trị thời gian vay 58 3.2.5 Hàm ý quản trị lãi suất 59 3.2.6 Hàm ý quản trị mục đích vay vốn 59 3.2.7 Hàm ý trị số lần kiểm tra 59 3.2.8 Hàm ý quản trị tài sản đảm bảo 60 3.3 Các giải pháp hỗ trợ khác 61 3.3.1 Xây dựng điều kiện sàng lọc cho khách hàng cá nhân 61 3.3.2 Quy định mua bảo hiểm cho khoản cho vay khách hàng cá nhân .62 3.3.3 Hoàn thiện máy tổ chức cơng tác kiểm sốt rủi ro tín dụng 63 3.3.4 Nâng cao trình độ chun mơn đạo đức cho đội ngũ cán tín dụng cán quản lý 64 KẾT LUẬN 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC Y DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Agribank HMTD IMF KHCN NHNN NHTM SXKD TCTD TLTK TSĐB Giải nghĩa Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt Nam Hạn mức tín dụng Quỹ tiền tệ quốc tế Khách hàng cá nhân Ngân hàng nhà nước Ngân hàng thương mại Sản xuất kinh doanh Tổ chức tín dụng Tài liệu tham khảo Tài sản đảm bảo DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng Tra Bảng 1.1 Tổng hợp nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng nghiên cứu thực nghiệm 25 Bảng 1.2 Mã hóa đo lường biến mơ hình nghiên cứu 31Y Bảng 2.1 Cơ cấu dư nợ cho vay KHCN tại Agirbank chi nhánh Đức Thọ 37 Bảng 2.2 Tỷ lệ KHCN có dư nợ hạn dư nợ xấu tại Agribank Đức Thọ .38 Bảng 2.3 Dư nợ hạn dư nợ xấu tín dụng KHCN tại Agribank Đức Thọ .38 Bảng 2.4 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu 39 Bảng 2.5 Ma trận hệ số tương quan biến mơ hình nghiên cứu 42 Bảng 2.6 Kết mơ hình hồi quy Logitics 43 Bảng 2.7 Kiểm tra đa cộng tuyến 44 Bảng 2.8 Dấu ước lượng kết kiểm định P – value .46 Bảng 2.9 Kết dự đoán mơ hình 46 Bảng 2.10 Đánh giá tác động biên biến lên tỷ lệ xác suất 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt Agribank huyện Đức Thọ (2018), Báo cáo tổng kết hoạt động kinh doanh năm 2018 Agribank huyện Đức Thọ (2019), Báo cáo tổng kết hoạt động kinh doanh năm 2019 Agribank huyện Đức Thọ (2020), Báo cáo tổng kết hoạt động kinh doanh năm 2020 Nguyễn Đăng Dờn (2016), Quản trị ngân hàng đại, Nxb Phương Đông Nguyễn Đặng Thiên Hương (2019), Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh Nguyễn Minh Kiều (2007), Tín dụng thẩm định tín dụng ngân hàng, Nxb Tài chính, Hà Nội Trương Đơng Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ hạn nông hộ tỉnh Hậu Giang Banking Technology Review Vol 64 Nguyễn Phúc Mẫn, (2015), “Các yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng TMCP Ngoại Thương chi nhánh Vũng Tàu”, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2014), Thông tư 14/2014/TT-NHNN Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Sửa đổi, bổ sung số điều Quy định phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng tổ chức tín dụng ban hành theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 Thống đốc Ngân hàng Nhà nước 10 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013), Thông tư 02/2013/TT-NHNN quy định phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phịng rủi ro việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro hoạt động tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước 11 Đặng Thị Cẩm Nhung, (2015), “Phân tích yếu tố tác động đến khả trả nợ khách hàng cá nhân Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển nông thông Việt Nam Chi nhánh Long An”, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Tài Chính Marketing 12 Nguyễn Quốc Nghi (2013), Các nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ vay hạn nông hộ tại ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn chi nhánh Hậu Giang, Tạp chí khoa học trường Đại học Cần Thơ, Số tạp chí số (9)(2013) Trang: 85-91 13 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2014), Thông tư Số: 14/2014/TT-NHNN sửa đổi, bổ sung số điều quy định phân loại nợ, trích lập sử dụng dự phịng để xử lý rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng Tổ chức tín dụng ban hành theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 Thống đốc Ngân hàng nhà nước 14 Ngân hàng Nhà nước (2013), Thông tư 02/2013/TT-NHNN ban hành ngày 21 tháng 01 năm 2013 Tài liệu tiếng anh 15 Acquah, H D., & Addo, J (2011) Determinants of loan repayment performance of fishermen: Empirical evidence from Ghana 16 Antwi, S., Mills, E.F.E.A., Mills, G.A & Zhao, X (2012), “Rick Factors of loan Default Payment in Ghana: A case study of Akuapem Rural Bank 2012” Working paper School of Finance and Economics, Jiangsu University, China 17 Chapman, J.M (1990), Factors Affecting Credit in personal Lending National Bureau of Economics Research 18 Deininger, K., & Liu, Y (2009) Determinants of repayment performance in Indian micro-credit groups World Bank Policy Research Working Paper, (4885) 19 Heffernan, S (2005) Modern banking John Wiley & Sons 20 Maharjan, K H (1983) Chesada Loohawe chit, and Richard L Meyer," Small Farmer Loan Repayment Performance in Nepal," April 21 Kohansal, M R., & Mansoori, H (2009, October) Factors affecting on loan repayment performance of farmers in Khorasan-Razavi province of Iran In Conference on International Research on Food Security, Natural Resource Management and Rural Development, University of Hamburg (Vol 26, pp 359-366) 22 Macana, J (2006), Summary of ability – to – repay and qualified mortgage rule and the cancurrent proposal Worlking paper Cambridge University 23 Nawai, N., & Shariff, M N M (2012) Factors affecting repayment performance in microfinance programs in Malaysia Procedia-Social and Behavioral Sciences, 62, 806-811 24 Pasha, S A M., & Negese, T (2014) Performance of loan repayment determinants in Ethiopian micro finance-An analysis Eurasian Journal of Business and Economics, 7(13), 29-49 25 Pham Quang Tin, et al (2018), Examining factors influencing credit risk at Vietnam Bank For Social Policies International Journal of Social Science and Economic Research, Volume:03, Issue:04 "April 2018" 26 Sharma, M & Zeller, M (1997), Repayment Performance in Group – Based Credit Programs in Bangladesh: An Empirical Analysis World Development, vol.25, no.10, pp 1731 – 1742, 1997 27 Sileshi, G W., Debusho, L K., & Akinnifesi, F K (2012) Can integration of legume trees increase yield stability in rainfed maize cropping systems in Southern Africa? Agronomy Journal, 104(5), 1392-1398 28 Smullens, S N., Evans, A S., & Nash, D B (2005) Pennsylvania's approach to reducing medical error: The story of the patient safety authority Widener L Rev., 12, 39 29 Ugbomeh, G.M.M., Achoja, F.O., Ideh, V & Ofuoku, A.U (2008), Determinants of LoanRepayment Performance Among Women Self Help Groups in Bayelsa State, Nigeria Agriculturae Conspectus Scientificus, vol.73, no.3 30 Wongnaa1 C A., Awunyo-Vitor, D (2013) Factors Affecting Loan Repayment Performance Among Yam Farmers in the Sene District, Ghana Agris on-line Papers in Economics and Informatics 5(2):111-122 PHỤ LỤC PHỤ LỤC – DỮ LIỆU TT Giớ i tính Độ tuổ i Thu nhậ p Họ c vấn 10 11 12 13 14 35 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 X1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 X2 41 35 46 42 36 35 32 48 52 50 28 30 29 49 56 55 48 37 33 50 33 40 45 44 39 31 50 43 46 41 35 46 42 36 35 X3 90 120 100 80 65 82 72 150 132 96 90 110 160 150 70 50 90 60 85 72 124 140 130 85 70 90 120 100 80 65 82 72 150 132 146 X4 15 12 12 12 15 16 12 12 12 15 16 18 12 12 12 12 12 15 16 12 12 16 12 16 15 16 15 12 12 12 15 Giá trị khoả n vay X5 120 150 106 100 70 50 30 40 60 100 90 60 80 180 200 60 50 70 75 100 60 40 20 120 150 106 100 70 50 30 40 60 100 90 60 Thời gian vay Lãi suất Mục đích vay vốn X6 15 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 15 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 24 36 60 60 X7 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 X8 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 Số lần kiểm tra X9 0 1 1 2 1 1 1 2 0 1 TSĐ B Trả nợ hạn X10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 Y 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 32 48 52 50 28 30 29 49 56 55 48 37 33 50 33 40 45 44 39 31 50 43 46 41 35 46 42 36 35 32 48 52 50 28 30 29 49 56 55 48 37 33 50 90 110 180 150 70 50 90 60 85 72 124 110 130 85 70 90 120 100 80 65 82 72 150 132 146 90 110 180 150 70 50 90 60 85 72 94 140 130 85 70 90 120 100 16 12 12 12 15 16 18 12 12 12 12 12 15 16 12 12 16 12 16 15 16 15 12 12 12 15 16 12 12 12 15 16 18 12 12 12 12 12 80 180 200 60 50 70 75 100 60 40 20 150 106 100 70 50 30 40 60 100 90 60 80 180 200 60 50 70 75 100 60 40 20 120 150 106 100 70 50 30 40 60 100 12 72 120 36 15 48 18 24 36 60 60 12 72 36 15 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 24 36 60 60 12 72 120 36 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 2 1 1 1 2 0 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 135 116 117 118 119 120 121 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 33 40 45 44 39 31 50 43 46 41 35 46 42 36 35 32 48 52 50 28 30 29 49 56 55 48 37 33 50 33 40 45 44 39 31 50 43 46 41 35 46 42 36 80 65 82 72 150 132 146 90 110 180 80 70 50 90 60 85 72 124 140 130 85 70 70 50 90 60 85 72 124 70 130 85 70 90 120 100 80 65 82 72 150 132 146 15 16 12 12 16 12 16 15 16 15 12 12 12 15 16 12 12 12 15 16 18 12 12 12 12 12 15 16 12 12 16 12 16 15 16 15 12 12 12 90 60 80 180 200 60 50 70 75 100 60 40 150 106 100 70 50 30 40 60 100 90 60 80 180 200 60 50 70 75 100 60 40 20 120 150 106 100 70 50 30 40 60 15 48 18 24 36 60 60 12 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 15 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 24 36 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 2 0 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 160 161 162 163 164 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 35 32 48 52 50 28 30 29 49 56 55 48 37 33 50 33 40 45 44 39 31 50 43 46 41 35 46 42 36 35 32 48 52 50 28 30 29 49 56 55 48 37 33 90 110 120 150 70 50 90 60 85 72 124 140 130 85 70 70 50 90 60 85 72 124 140 130 85 70 90 120 100 80 65 82 150 132 146 90 110 180 150 70 50 90 60 15 16 12 12 12 15 16 18 12 12 12 12 12 15 16 12 12 16 12 16 15 16 15 12 12 12 15 16 12 12 12 12 15 16 18 12 12 12 12 100 90 60 80 180 200 60 50 70 75 100 60 40 150 106 100 70 50 30 40 60 100 90 60 80 180 200 60 50 70 75 100 60 40 20 120 150 106 100 70 50 300 40 60 60 12 72 120 36 15 48 18 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 15 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 24 36 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 8,2 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 2 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 50 47 40 45 44 39 31 50 43 46 41 35 46 42 36 35 32 48 52 50 28 30 28 49 26 55 48 37 33 50 50 40 45 24 39 31 50 43 46 37 52 30 33 85 72 124 60 130 85 70 70 50 90 60 85 72 124 140 130 85 70 90 120 100 80 65 82 85 72 124 140 80 85 70 70 50 90 60 85 72 124 140 130 50 90 60 12 15 16 12 12 16 12 16 15 16 16 18 12 12 12 12 12 12 15 16 12 12 16 12 16 15 16 15 12 12 12 15 12 16 12 16 15 16 15 12 12 60 30 90 60 80 50 240 60 50 70 75 60 150 40 180 200 60 50 70 125 100 60 40 20 120 150 106 100 70 50 30 40 60 30 90 60 80 50 240 60 50 70 75 60 60 12 72 120 36 15 48 18 120 36 15 48 18 48 18 24 36 60 60 12 72 120 36 15 48 18 24 36 60 60 12 72 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 6,9 8,8 8,6 6,5 7,2 8,6 8,5 7,5 6,8 9,5 10,2 8,5 7,2 6,6 6,8 8,2 8,5 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 1 1 2 1 1 2 0 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 208 209 210 211 212 213 214 235 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 40 45 44 39 31 24 38 36 42 41 48 28 27 39 40 30 42 44 50 36 31 38 30 38 36 42 41 48 28 27 39 40 30 42 44 50 36 31 38 30 38 36 42 85 72 124 80 65 104 62 80 72 70 90 100 108 120 60 70 72 84 52 60 64 58 70 74 70 60 64 52 60 62 80 72 70 90 100 108 120 60 70 72 84 52 60 15 12 12 16 12 16 12 12 15 12 12 12 15 16 12 16 12 12 12 12 12 12 12 9 12 12 15 12 12 12 15 16 12 16 12 12 60 160 40 70 60 81 90 80 50 30 70 60 120 150 90 100 110 80 70 60 50 50 60 70 90 120 110 150 200 90 80 100 90 80 50 30 70 60 120 150 90 100 110 120 36 24 36 24 48 60 18 12 12 18 24 36 48 60 18 12 12 18 24 36 48 60 18 12 12 6,9 8,8 8,6 8,2 8,8 6,9 7,2 10,8 9,3 8,6 8,8 8,5 7,8 7,7 7,5 9,6 9,5 9,3 10 10,2 7,2 10,8 9,3 8,6 8,8 8,5 7,8 7,7 7,5 9,6 9,5 9,3 10 10,2 9,3 8,6 8,8 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 2 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 41 48 28 27 39 40 30 42 44 50 36 31 38 30 38 36 42 41 48 28 27 39 40 30 42 44 50 36 31 38 30 38 36 42 41 48 28 27 39 40 30 42 44 64 58 70 74 70 60 64 52 60 62 80 72 70 90 100 108 120 60 70 72 84 52 60 64 58 70 74 70 60 64 52 60 62 80 72 70 90 52 108 120 60 70 72 12 12 12 12 12 9 12 12 15 12 12 12 15 12 16 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 9 12 12 12 12 80 70 60 50 50 60 70 90 120 110 150 200 90 80 100 90 80 50 30 70 60 120 150 90 100 110 80 70 60 50 50 60 70 90 120 110 150 200 90 80 100 90 80 18 24 36 48 60 18 12 12 72 18 24 60 18 12 12 18 24 36 48 60 18 12 12 18 24 36 8,5 7,8 7,7 7,5 9,6 9,5 9,3 10 10,2 7,2 10,8 9,3 8,6 8,8 8,5 7,8 7,7 7,5 9,6 9,5 9,3 10 10,2 9,3 8,6 8,8 8,5 7,8 7,7 7,5 9,6 9,5 9,3 10 10,2 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 335 316 317 318 319 320 0 1 1 1 1 1 1 1 50 36 31 38 30 38 36 42 41 48 28 27 39 40 30 42 44 50 36 31 38 30 26 32 35 41 39 84 52 60 64 58 70 74 70 60 64 52 60 50 60 70 72 84 52 60 64 58 70 74 70 60 51 62 12 12 12 12 12 12 12 12 9 12 12 9 12 12 12 12 12 15 16 12 16 12 12 50 30 70 60 120 150 90 100 110 80 70 60 50 50 60 70 90 120 110 150 200 90 80 100 50 30 50 48 60 18 12 12 18 24 36 48 60 18 12 12 72 18 7,2 10,8 9,3 8,6 8,8 8,5 7,8 7,7 7,5 9,6 9,5 9,3 10 10,2 9,3 8,6 8,8 8,5 7,8 7,7 7,5 9,6 9,5 9,3 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PHỤ LỤC – KẾT QUẢ PHÂN TÍCH Mean Media n Maxim um Minim um Std, Dev, Skewn ess Kurtos is Jarque -Bera Probab ility Sum Sum Sq, Dev, Observ ations X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 Y 0,6 40,0 87,6 12,7 85,6 30,1 8,2 0,62 1,0 0,8 0,7 1,0 40,0 80,0 12,0 75,0 18,0 8,2 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0 56,0 180,0 18,0 300,0 120,0 10,8 1,0 4,0 1,0 1,0 0,0 24,0 50,0 5,0 20,0 1,0 6,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5 7,9 29,5 2,5 44,6 28,6 1,1 0,5 0,9 0,4 0,5 -0,6 0,1 1,0 -0,3 1,4 1,4 0,3 0,2 0,6 -1,4 -0,7 1,3 2,0 3,2 3,4 5,3 4,9 2,3 1,0 2,7 2,9 1,5 54,8 12,9 53,2 5,6 176,9 154,6 11,7 53,3 23,4 99,0 56, 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 204 12.789 28.045 4.064 27.385 9.629 2.613 146 309 250 213 74 19.781 277.710 1.993 634.878 261.830 359 79 265 55 71 320 320 320 320 320 320 320 320 320 320 320 X1 -0,064 -0,090 -0,046 0,035 -0,041 0,056 0,038 0,057 -0,037 -0,052 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 Y 0,150 0,039 -0,058 0,137 -0,091 0,019 0,101 0,172 0,222 0,158 0,034 0,162 -0,272 -0,204 0,021 0,140 0,400 -0,052 0,112 -0,144 -0,104 0,150 0,042 0,284 -0,067 -0,111 0,031 -0,105 -0,039 -0,044 -0,120 0,159 0,004 0,077 0,274 0,106 -0,180 0,000 -0,398 -0,096 -0,046 -0,228 0,046 0,367 0,298 Dependent Variable: Y Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 09/19/21Time: 07:13 Sample: 320 Included observations: 320 Convergence achieved after iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 -2.726638 -0.204572 0.042908 0.040977 0.220068 -0.000408 0.033202 -0.849885 -1.103957 1.313121 2.019046 2.371869 0.385830 0.023734 0.009801 0.074984 0.004292 0.009088 0.205516 0.382995 0.252672 0.465525 -1.149574 -0.530213 1.807837 4.180958 2.934844 -0.095070 3.653190 -4.135371 -2.882427 5.196941 4.337138 0.2503 0.5960 0.0706 0.0000 0.0033 0.9243 0.0003 0.0000 0.0039 0.0000 0.0000 McFadden R-squared S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Restr deviance LR statistic Prob(LR statistic) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1 0.614328Mean dependent var 0.472510S.E of regression 0.687724Sum squared resid 0.817260Log likelihood 0.739450Deviance 407.8296Restr log likelihood 209.7580Avg log likelihood 0.000000 107Total obs 213 0.665625 0.319834 31.60887 -99.03580 198.0716 -203.9148 -0.309487 320 Variance Inflation Factors Date: 09/19/21Time: 09:10 Sample: 320 Included observations: 320 Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 0.062492 0.001665 6.57E-06 5.22E-07 6.49E-05 1.99E-07 5.11E-07 0.000391 0.001690 0.000497 165.9606 2.819089 28.95380 11.85624 28.85309 4.912011 2.340928 70.35774 2.047779 2.322350 NA 1.021920 1.078778 1.203613 1.072827 1.047036 1.111233 1.163250 1.113480 1.091554 X10 0.002320 4.813863 1.053033 Expectation-Prediction Evaluation for Binary Specification Equation: UNTITLED Date: 09/19/21Time: 08:58 Success cutoff: C = 0.5 Estimated Equation Dep=0 Dep=1 P(Dep=1)C Total Correct % Correct % Incorrect Total Gain* Percent Gain** E(# of Dep=0) E(# of Dep=1) Total Correct % Correct % Incorrect Total Gain* Percent Gain** *Change in "% Correct" from default (constant probability) specification **Percent of incorrect (default) prediction corrected by equation 83 24 107 83 77.57 22.43 77.57 77.57 Total 18 195 213 195 91.55 8.45 91.55 91.55 101 219 320 278 86.88 13.12 86.88 86.88 Estimated Equation Dep=0 Dep=1 Total 75.74 31.26 107.00 75.74 70.78 29.22 37.34 56.10 31.26 181.74 213.00 181.74 85.32 14.68 18.76 56.10 107.00 213.00 320.00 257.47 80.46 19.54 24.97 56.10 Constant Probability Dep=0 Dep=1 107 107 0.00 100.00 Total 213 213 213 100.00 0.00 320 320 213 66.56 33.44 Constant Probability Dep=0 Dep=1 Total 35.78 71.22 107.00 35.78 33.44 66.56 71.22 141.78 213.00 141.78 66.56 33.44 107.00 213.00 320.00 177.56 55.49 44.51 ... hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh - Đo lường mức độ ảnh hưởng nhân tố đến khả trả nợ khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà. .. hưởng nhân tố đến khả trả nợ khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh Đức Thọ, tỉnh Hà Tĩnh Mục tiêu cụ thể: - Xác định nhân tố ảnh hưởng đến khả trả nợ khách hàng cá nhân tại Agribank chi nhánh. .. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA CÁC KHCN TẠI AGRIBANK CHI NHÁNH ĐỨC THỌ, TỈNH HÀ TĨNH 32 2.1 Tổng quan tình hình cho vay trả nợ khách hàng cá nhân ngân hàng