TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN BÁO CÁO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT GIẢI THƯỞNG "SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC" NĂM 2018 2019 DỰ BÁO KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG HỘ GIA ĐÌNH NÔNG THÔN VIỆT NA[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN BÁO CÁO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT GIẢI THƯỞNG "SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC" NĂM 2018 - 2019 DỰ BÁO KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG HỘ GIA ĐÌNH NƠNG THƠN VIỆT NAM Thuộc lĩnh vực khoa học cơng nghệ: Tài – Ngân hàng MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ VÀ SƠ ĐỒ DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu .2 Câu hỏi nghiên cứu .3 Câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi quản lý Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Hướng tiếp cận Phương pháp nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu Kết cấu nghiên cứu CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG HỘ GIA ĐÌNH NƠNG THƠN` 10 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước 10 1.1.1 Đặc điểm hộ gia đình nơng thôn 10 1.1.3 Bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng hộ gia đình nông thôn 14 1.1.4 Dự báo khả vay vốn hộ gia đình nơng thơn 19 1.2 Tổng quan tình hình nghiênc cứu nước 21 1.2.1 Đặc điểm hộ gia đình nơng thơn Việt Nam 21 1.2.2 Nhân tố tác động đến khả tiếp cận tín dụng hộ gia đình nơng thơn 22 1.2.3 Bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng khu vực nơng thơn 24 1.2.4 Dự báo khả vay vốn hộ gia đình nơng thơn 27 1.3 Khoảng trống nghiên cứu 28 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 31 2.1 Quy trình nghiên cứu giả thuyết nghiên cứu 31 2.1.1 Quy trình nghiên cứu 31 2.1.2 Giả thuyết nghiên cứu 33 2.1.2.1 Giả thuyết nghiên cứu mơ hình 1: Ước lượng khả tiếp cận tín dụng thức hộ gia đình nơng thôn Việt Nam 33 2.1.2.2 Giả thiết nghiên cứu mơ hình 2: Các nhân tố ảnh hưởng đến quy mơ tín dụng hộ gia đình nơng thôn Việt Nam 36 2.2 Thu thập xử lý liệu 39 2.2.1 Phương pháp thu thập liệu 39 2.2.2 Phương pháp xử lý số liệu 40 2.3 Biến số mơ hình nghiên cứu .42 2.3.1 Biến số 42 2.3.2 Mơ hình nghiên cứu 45 2.3.2.1 Lựa chọn mơ hình 45 2.3.2.2 Phương pháp ước lượng 48 2.3.3 Phương pháp xác định ngưỡng phân loại điểm cắt để dự báo khả cho vay hộ gia đình nơng thơn Việt Nam 49 2.4 Phương pháp kiểm định 53 2.4.1 Phương pháp kiểm định mơ hình mơ hình 53 2.4.1.1 Kiểm định phù hợp mô hình 53 2.4.1.2 Kiểm định phương sai sai số .55 2.4.1.3 Kiểm định đa cộng tuyến .55 2.4.2 Kiểm định ngưỡng phân loại cho dự báo khả cho vay hộ gia đình nơng thơn Việt Nam 56 CHƯƠNG THỰC TRẠNG TÍN DỤNG CHÍNH THỨ TẠI KHU VỰC NƠNG THƠN VIỆT NAM VÀ ƯỚC LƯỢNG KHẢ NĂNG VAY VỐN, KHỐI LƯỢNG VỐN VAY CỦA HỘ GIA ĐÌNH NƠNG THƠN VIỆT NAM 59 3.1 Thực trạng tín dụng thức khu vực nơng thơn Việt Nam 59 3.1.1 Đặc điểm dân cư khu vực nông thôn Việt Nam 59 3.1.1.1 Nghề nghiệp, dịch chuyển lao động 59 3.1.1.2 Chất lượng lao động 60 3.1.1.3 Thu nhập 62 3.1.1.4 Đời sống dân cư nông thôn 64 3.1.1.5 Nghèo đói 65 3.1.2 Phân tích thực trạng tín dụng thức dân cư khu vực nông thôn Việt Nam 67 3.1.2.1 Phân tích thực trạng cho vay dân cư khu vực nông thôn Ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam 67 3.1.2.2 Phân tích thực trạng cho vay dân cư khu vực nông thôn Ngân hàng nông nghiệp phát triển nông thôn Việt Nam 75 3.1.2.3 So sánh thực trạng cho vay nơng thơn Ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt Nam 78 3.2 Kết ước lượng mơ hình 79 3.2.1 Thống kê mô tả liệu 79 3.2.1.1 Thống kê mô tả chung .79 3.2.1.2 Thông tin thống kê mơ tả dựa mơ hình 83 3.2.2 Kết ước lượng mơ hình 85 3.2.3 Kết ước lượng mơ hình 90 CHƯƠNG KẾT QUẢ DỰ BÁO KHẢ NĂNG CHO VAY VÀ XẾP HẠNG TÍN NHIỆM CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI ĐỐI VỚI CÁC HỘ GIA ĐÌNH NƠNG THƠN VIỆT NAM 95 4.1 Kết dự báo khả cho vay hộ gia đình nơng thơn Việt Nam thảo luận 95 CHƯƠNG HÀM Ý CHÍNH SÁCH CHO VAY CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI ĐỐI VỚI HỘ GIA ĐÌNH NƠNG THƠN VIỆT NAM 101 5.1 Kết luận 101 5.2 Khuyến nghị 101 5.2.1 Đối với Chính phủ 101 5.2.2 Đối với hệ thống ngân hàng 102 5.2.3 Chính quyền địa phương cấp xã 103 5.2.4 Về phía hộ gia đình nông thôn 104 Tài liệu tham khảo 107 DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ VÀ SƠ ĐỒ Danh mục bảng Bảng 1: Số hộ khảo sát theo tỉnh .4 Bảng 2.1: Kỳ vọng dấu hệ số mơ hình 36 Bảng 2.2: Kỳ vọng dấu hệ số mơ hình 39 Bảng 2.3: Bảng thống kê số hộ gia đình tỉnh Việt Nam dựa vào liệu VARHS 40 Bảng 2.4: Bảng thống kê số hộ gia đình tỉnh dựa vào liệu VARHS qua xử lý 42 Bảng 2.5: Mô tả biến đưa vào mơ hình 42 Bảng 2.6: Confusion matrix 50 Bảng 2.7: Bảng đánh giá hiệu phân loại 53 Bảng 2.8: Bảng nhân tử phóng đại phương sai VIF 56 Bảng 2.9: Bảng ma trận nhầm lẫn mơ hình 57 Bảng 3.1: Năng suất lao động xã hội phân theo ngành kinh tế Việt Nam năm 2016 sơ năm 2017 61 Bảng 3.2: Thu nhập bình quân đầu người tháng theo giá hành phân theo nhóm thu nhập phân theo thành thị, nơng thơn giới tính chủ hộ năm 2014 2016 63 Bảng 3.3: Hạn mức, thời gian lãi suất cho vay số đối tượng sách NHCSXH Việt Nam 70 Bảng 3.4: Dư nợ tín dụng các tượng sách thuộc khu vực nơng thơn Việt Nam giai đoạn 2013-2016 .73 Bảng 3.5: Nợ hạn nợ khoanh NHCSXH VN giai đoạn 2015-2018 .75 Bảng 3.6: Dư nợ nợ xấu cho vay nông nghiệp nông thôn NHNN&PTNT VN giai đoại năm 2013-2018 78 Bảng 3.7: Bảng thống kê mô tả chung 80 Bảng 3.8: Thống kê mô tả biến 83 Bảng 3.9: Kết ước lượng mơ hình hồi quy Logit .86 Bảng 3.10: Kết ước lượng mơ hình ( mơ hình hồi quy Poisson) 90 Bảng 4.1: Kết dự báo điểm cắt, độ nhạy độ đặc hiệu .95 Bảng 4.2: Bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng cho hộ gia đình nơng thơn 99 Danh mục hình: Hình 2.1: Mơ tả ngưỡng phân loại điểm cắt .50 Hình 2.2: Đường ROC 52 Hình 2.3: Kết kiểm định phù hợp mơ hình .54 Hình 2.4: Kết kiểm định phù hợp mơ hình .55 Hình 2.5: Biểu đồ cung cấp diện tích đường cong ROC 57 Sơ Đồ: Sơ đồ 2.1: Quy trình nghiên cứu .32 Sơ đồ 3.1: Quy trình thủ tục xét duyệt cho vay vốn .69 Biểu đồ : Biểu đồ 1.1: Quan sát cho vay nông nghiệp Mỹ 20 Biểu đồ 3.1: Cơ cấu hộ phân theo ngành nghề SXKD năm 2011 năm 2016 60 Biểu đồ 3.2: Thu nhập bình quân nhân tháng chia theo nguồn thu khu vực nông thôn năm 2014 năm 2016 tốc độ tăng trưởng năm 2016 so với năm 2014 64 Biểu đồ 3.3: Tỷ lệ hộ nghèo theo chuẩn nghèo Chính phủ theo thành thị - nơng thơn tính theo thu nhập giai đoạn 2010-2016 .66 Biểu đồ 3.4: Cơ cấu giới tính người tham gia khảo sát 80 Biểu đồ 3.5: Tỉ lệ độ tuổi tham gia khảo sát 81 Biểu đồ 3.6: Tỉ lệ dân tộc tham gia khảo sát 81 Biểu đồ 3.7: Tỉ lệ trình độ học vấn người tham gia khảo sát 82 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ABA: American Bankers Association - Hiệp hội Ngân hàng Hoa Kỳ ABC: Agricultural Bank of China - Ngân hàng Nông nghiệp Trung Quốc AUC: Area Under the Curve – Khu vực phía đường cong BAAC: Bank for Agriculture and Agricultural Co-operatives - Ngân hàng nông nghiệp Thái Lan ĐBSCL: Đồng sông Cửu Long DTTS: Dân tốc thiểu số FCS: Farm Credit System - Hệ thống Tín dụng Nơng nghiệp Hoa Kỳ HMTD: Hạn mức tín dụng HSSV: Học sinh, sinh viên LSMS: Living Standards Measurement Study (World Bank) - Nghiên cứu đo lường mức sống NĐ-CP: Nghị định Chính phủ NHCSXH VN, NHCSXH: Ngân hàng sách xã hội Việt Nam NHNN&PTNT VN, NHNN&PTNT: Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển nông thôn Việt Nam NHNo-HSX: Ngân hàng Nông nghiệp – Hộ sản xuất NHTM: Ngân hàng thương mại NQ-CP: Nghị Chính phủ NQ-HĐTV: Nghị Hội đồng thành viên NRSRO: Tổ chức xếp hạng cơng nhận tồn quốc QĐ-HĐQT: Quyết định Hội đồng quản trị QĐ-TTg: Quyết định Thủ tướng Chính phủ ROC: Receiver Operating Characteristic - Những đặc thù có tác dụng với người nhận SEC: Ủy ban chứng khoán Mỹ SXKD: sản xuất, kinh doanh TCTD: Tổ chức tín dụng TDCT: Tín dụng thức TDCT: Tín dụng thức TDPCT: Tín dụng phi thức TSTC: Tài sản chấp TT-NHNN: Thông tư Ngân hàng nhà nước Việt Nam UBND: Ủy ban nhân dân UNU-WIDER: United Nations University - World Institute for Development Economics Research, Viện nghiên cứu Kinh tế Phát triển trường đại học Liên hợp quốc VARHS: Vietnam Access to Resources Household Survey – Điều tra tiếp cận nguồn lực Việt Nam XHTD/XHTN: Xếp hạng tín dụng/ Xếp hạng tín nhiệm MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Tính từ năm 2015 đến nay, quy mơ dân số Việt Nam xếp hạng 14 giới chiếm 1,27% dân số giới, ước tính 96.963.958 người (số liệu cập nhật đến hết ngày 31/12/2018) Trong đó, tỷ lệ dân số sống nơng cao chiếm 64,08% tổng số dân (danso.org, 2019) Vì mà vấn đề phát triển kinh tế địa phương ln ưu tiên hàng đầu góp phần phát triển toàn kinh tế Đặc biệt, đối tượng hộ gia đình nơng thơn Việt Nam bao gồm hầu hết dân số sống nông thôn Việt Nam, chủ thể cần quan tâm trọng phát triển để đưa nước ta thoát khỏi nông nghiệp lạc hậu Mặc dù, thành phần kinh tế Đảng Nhà nước xác định phủ nhận tầm quan trọng hộ gia đình nơng thơn, vai trị hộ phát triển kinh tế địa phương Các sách địa phương (như: Ni gì? Trồng gì? Tập trung phát triển ngành nghề nào?) có đạt hiệu theo yêu cầu hay không, phụ thuộc nhiều vào hợp tác, đồng hành tiềm lực hộ gia đình địa phương Trong Văn kiện Đại hội Toàn quốc Đảng lần thứ XII có khác biệt khơng nêu rõ thành phần kinh tế mà khẳng định nước ta có nhiều hình thức sở hữu, nhiều thành phần kinh tế (Nguyễn Văn Thu, 2019) Đây điều chỉnh hợp lý, linh hoạt phù hợp với bối cảnh phát triển kinh tế, góp phần quan tâm trọng nhiều thành phần khác hộ gia đình nơng thơn Mặc dù có quan tâm trọng phát triển, để hộ gia đình nơng thơn phát triển theo tiềm phải xây dựng sách hồn thiện Các hộ gia đình nơng thơn Việt Nam khơng làm nơng nghiệp đơn mà có nhiều hộ tham gia sản xuất kinh doanh phi nông nghiệp, mắt xích chuỗi cung ứng mặt hàng công nghiệp, tiểu thủ công nghiệp, hay kinh doanh tự doanh… Các hộ gia đình kinh doanh sản xuất lĩnh vực phi nông nghiệp chiếm tỷ lệ khiêm tốn thu nhập hộ thường lớn hộ làm nông nghiệp thông thường Hiện có nhiều hộ gia đình nơng thôn chuyển sang hướng áp dụng công nghệ kỹ thuật vào sản suất tập trung, chuyên môn hóa sản xuất, sản xuất đáp ứng tiêu chuẩn quy trình quốc tế… từ nâng cao suất, nâng cao giá trị sản phẩm Tuy nhiên tất hộ gia đình nơng thơn có đủ nguồn lực, kiến thức, kỹ để vươn nơng nghiệp thời đại 4.0 Trong số tiềm lực tài thân hộ gia đình nơng thơn coi quan trọng cần thiết nhất, bao gồm hộ làm nông nghiệp phi nông nghiệp cần vốn để phát triển, mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh áp dụng tiến khoa học kỹ thuật Rất nhiều hộ gia đình nơng thơn có ý tưởng, kế hoạch mở rộng sản xuất kinh doanh, phát triển ngành nghề họ khơng có đủ vốn khó tiếp cận với nguồn vay thức Chính phủ cấp ban ngành có sách cho vay ưu đãi, khuyến khích hộ gia đình nơng thơn vay vốn để tăng gia, sách chưa đạt kỳ vọng đặt Hiện tại, ngân hàng thương mại Việt Nam (NHTM) chưa có khung đồng bộ, chuẩn hóa cho vay đối tượng Một phần hộ gia đình nơng thơn chưa phải số nhóm khách hàng xác định đối tượng cho vay quy định Luật Cho vay tổ chức tín dụng Mặt khác, NHTM chưa có mức quan tâm hợp lý đến đối tượng Tương lai, chắn nhóm đối tượng khách hàng tiềm năng, mang lại nguồn lợi lớn cho NHTM Đến thời điểm tại, Việt Nam có nhiều nghiên cứu đặc điểm hộ gia đình nơng thơn Việt Nam nghiên cứu hầu hết tập trung vài địa phương, vùng miền, có nghiên cứu bao qt nước Bên cạnh đó, NHTM chưa có sở phân loại tín dụng hộ gia đình nơng thơn Các tiêu chí sở quan trọng, có NHTM cho đối tượng vay chưa có tiêu chí đánh giá tín nhiệm cụ thể, chuẩn tắc, tương lai đối tượng chiếm thị phần không nhỏ Các NHTM dựa tảng sở liệu sẵn có khách hàng để làm sở đưa tiêu chí đánh giá cho nhóm khách hàng thuộc hộ gia đình nơng thơn Khi xác định đầy đủ tiêu chí cho hộ gia đình nơng thơn giúp cho NHTM phịng ngừa, hạn chế rủi ro cho đối tượng vay, đưa định, dự báo có cho vay khơng, quy mơ cho vay, quy trình giải ngân trích lập dự phịng… Từ luận điểm trên, nhóm định nghiên cứu đề tài “Dự báo khả tiếp cận tín dụng hộ gia đình nơng thơn Việt Nam” thơng qua tìm hiểu đặc điểm cụ thể, phù hợp hộ gia đình nơng thơn Việt Nam tiêu chí phù hợp để xếp hạng từ đưa dự báo NHTM Mục tiêu nghiên cứu Đưa nhân tố ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Đưa nhân tố tác động đến quy mơ tín dụng hộ gia đình nơng thơn 38 Theo kết nghiên cứu “đánh giá khả tiếp cận tín dụng thức nơng hộ xã đại an, huyện trà cú, tỉnh Trà Vinh” tác giả Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Phi Hùng; Bùi Hoàng Nam năm 2016 Nhóm đưa giả thiết H11: H11: Có tổ đội giúp tiếp cận tín dụng bảo hiểm có ảnh hưởng vay với quy mơ tín dụng lớn NHóm tự đề xuất gải thiết H12: H12: Có người đảm bảo khoản vay vay với quy mơ tín dụng lớn Nhóm tự đề xuất giả thiết H13: H13: Thời hạn khoản vay có tác động tiêu cực đến quy mơ tín dụng Theo kết nghiên cứu “các yếu tố ảnh hưởng đến tiếp cận tín dụng hộ nông dân việt nam” tác giả Trịnh Thị Thu Hằng năm 2015 Nhóm đưa giả thiết H14: H14: Mục đích sử dụng cho sản xuất kinh doanh vay với quy mơ tín dụng lớn Giả thiết H15 nhóm tự đề xuất: H15: Số lần không trả nợ ảnh hưởng tiêu cực đến quy mơ tín dụng Theo kết nghiên cứu “đánh giá khả tiếp cận tín dụng thức nông hộ xã đại an, huyện trà cú, tỉnh Trà Vinh” tác giả Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Phi Hùng; Bùi Hồng Nam năm 2016 Nhóm đưa giả thiết H16: H16: Khả tiếp thu cơng nghệ có tác động tích cực đến quy mơ tín dụng Theo kết nghiên cứu “đánh giá khả tiếp cận tín dụng thức nông hộ xã đại an, huyện trà cú, tỉnh Trà Vinh” tác giả Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Phi Hùng; Bùi Hồng Nam năm 2016 Nhóm đưa giả thiết H17: H17: Khả mua sắm máy móc có tác động tích cực đến quy mơ tín dụng Nhóm tự đề xuất giả thiết H18: H18: Khả bán sản phẩm có tác động tích cực đến quy mơ tín dụng Nhóm tự đề xuất giả thiết H19: H19: Dư nợ khoản vay có tác động tiêu cực đến quy mơ tín dụng 39 Bảng 2.2: Kỳ vọng dấu hệ số mơ hình Kỳ vọng Tên biến Tên biến dấu hệ số Độ tuổi + Tổ đội Giới tính Người bảo đảm Gía trị TSTC + Thời hạn Thu nhập + Mục đích rịng năm Học vấn + Không trả nợ Tiếp thu công Diện tích đất + nghệ Trang bị máy móc Dân tộc + Sản phẩm tiếp cận Hộ nghèo + thị trường Khoảng cách Dư nợ Tiết kiệm + NHTM Kỳ vọng dấu hệ số + + + + + + - Nguồn: Nhóm tác giả 2.2 Thu thập xử lý liệu 2.2.1 Phương pháp thu thập liệu Để ước lượng khả vay vốn hộ gia đình nơng thơn Việt Nam, nhóm nghiên cứu sử dụng liệu Điều tra Tiếp cận nguồn lực 2016 (VARHS Vietnam access to resources household survey) Các liệu bắt đầu nghiên cứu đưa từ năm 2002 nhằm mục đích điều tra hoạt động tạo thu nhập mức sống vùng nông thôn, quan hệ đất đai, thị trường tín dụng, vốn xã hội thích ứng với rủi ro hộ gia đình Việt Nam Với quy mô khảo sát 12 tỉnh Việt Nam, thực cách năm lần Viện Nghiên cứu quản lý Kinh tế trung ương (Bộ kế hoạch đầu tư), Trung tâm tư vấn sách Nơng nghiệp thuộc Viện Chính sách Chiến lược Phát triển Nông nghiệp Nông thôn (Bộ Nông nghiệp phát triển Nông thôn), Viện Khoa học Lao động Xã hội (Bộ Lao động- Thương binh Xã hội) nhóm Nghiên cứu kinh tế học phát triển (Đại học Copenhagen) kết hợp nghiên cứu (UNU WIDER; cộng sự, 2016) Ngồi ra, liệu có tính lặp lại nên thuận lợi cho việc nghiên cứu mối quan hệ Bộ liệu gần VARHS Bộ liệu VARHS 2016 (Đảng cộng sản Việt Nam, 2013) Bộ liệu đặc biệt quan tâm đến thu thập liệu nông nghiệp ruộng hộ gia đình Với mẫu quan sát lên đến 2669 hộ gia đình nơng thơn từ 12 tỉnh khắp đất nước Việt Nam, gồm: Hà Tây cũ, Phú Thọ , Lào Cai, Điện Biên, Lai Châu, Nghệ An, Quảng Nam, Khánh Hịa, Đắk Lắk, Đắk 40 Nơng, Lâm Đồng Long An (UNU WIDER; cộng sự, 2016) Số hộ tỉnh tổng hợp bảng sau: Bảng 2.3: Bảng thống kê số hộ gia đình tỉnh Việt Nam dựa vào liệu VARHS Tỉnh Số Hộ Hà Tây cũ 578 Phú Thọ 380 Lào Cai 104 Điện Biên 123 Lai Châu 132 Nghệ An 224 Quảng Nam 329 Khánh Hòa 107 Đăk Lăk 159 Đăk Nông 133 Lâm Đồng 76 Long An 324 Tổng 2.669 Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ liệu VARHS 2016 – UNU WIDER Các thông tin từ liệu VARHS rộng đầy đủ hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Tuy nhiên xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu nhóm sử dụng liệu từ số question (bảng hỏi) (đây tệp liệu VARHS 2016, sử dụng phần mềm stata) lấy từ liệu VARHS 2016, là: nhóm thơng tin nhân học, nhóm thơng tin đất đai, nhóm thơng tin tín dụng, nhóm thơng tin thu nhập nhóm thơng tin đặc điểm hộ gia đình 2.2.2 Phương pháp xử lý số liệu Các liệu biến số nhóm cần sử dụng bị phân bố bảng hỏi (question) khác Bộ liệu VARHS 2016 (ví dụ: nhóm liệu nhân học thuộc bảng hỏi (question1), nhóm liệu tín dụng thuộc bảng hỏi (question 8)) thứ tự quan sát không giống bảng hỏi (question) (ví dụ: hộ gia đình A xếp vào quan sát bảng hỏi (question1), hộ gia đình A lại xếp vào quan sát 15 bảng hỏi (question 8)) , việc gây nhiều khó khăn việc ghép liệu biến với Tuy nhiên liệu bảng hỏi (question) có tính lặp, cụ thể có lặp thơng tin tỉnh, quận, xã mã hộ (tức bảng hỏi (question) VARHS có thơng tin đó) Nên nhóm thực việc ghép liệu bảng hỏi dựa tiêu chí có thơng tin tỉnh, quận, huyện, thị xã mã hộ giống Nhóm thực việc ghép liệu excel công cụ: hàm vlookup, hàm ghép chuỗi Cụ thể: 41 Hàm vlookup hàm tra cứu tham chiếu, dùng để dò tìm giá trị bảng liệu, tìm thấy liệu phù hợp vlookup đến dịng thuộc cột định dựa theo phương thức dị tìm cụ thể Hàm Vlookup có điểm yếu dị tìm liệu cột phải cột Vì vậy, ngồi việc sử dụng vlookup, nhóm cịn phải dùng thêm hàm ghép chuỗi để ghép thông tin cột tỉnh, quận, xã mã hộ vào cột Sau dùng hàm vlooup để ghép liệu thơng tin hộ có tỉnh, quận, xã mã hộ Sau ghép biến dựa tỉnh, quận, xã mã hộ, hộ mà khơng có đầy đủ liệu biến (do thông tin tỉnh, quận, xã mã hộ question (bảng hỏi) không khớp liệu có hộ mà nhiều thành viên hộ trả lời khảo sát) biến bị loại bớt cách sử dụng delete row excel Ngồi ra, mục đích nghiên cứu, biến “nguồn vay tín dụng” (bao gồm tín dụng thức tín dụng phi thức), nhóm lọc tín dụng thức cơng cụ “find and replace” excel, thực xóa tồn liệu hộ có sử dụng tín dụng phi thức cơng cụ delete rows excel Sau xử lý xong liệu số quan sát VARHS 2016 giảm bớt 2.157 quan sát, cụ thể số hộ tỉnh sau bảng sau: 42 Bảng 2.4: Bảng thống kê số hộ gia đình tỉnh dựa vào liệu VARHS qua xử lý Tỉnh Số hộ Hà Nội 502 Phú Thọ 341 Lào Cai 89 Điện Biên 91 Lai Châu 87 Nghệ An 172 Quảng Nam 260 Khánh Hòa 81 Dak Lak 111 Dak Nông 98 Lâm Đồng 61 Long An 264 Tổng 2.157 Nguồn: Nhóm tác giả xử lí từ VARHS 2016 2.3 Biến số mơ hình nghiên cứu 2.3.1 Biến số Các biến đưa vào mô hình liệt kê bảng: Bảng 2.5: Mơ tả biến đưa vào mơ hình Tên biến Giải thích Tác giả nghiên cứu Tiếp cận Khả tiếp cận tín tín dụng dụng hộ gia đình Biến phụ Quy mô vốn vay Quy mô thuộc ngân hàng chấp nhận vốn giải ngân Độ tuổi người (Okunade E.O., 2007); Độ tuổi kháo sát (Dinh Khoi Phan, 2012) Giới tính người (Dinh Khoi Phan, 2012); Giới tính kháo sát (Trịnh Thị Thu Hằng, 2015) Biến (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Dân tộc Kinh độc lập Dân tộc Phi Hùng; Bùi Hoàng Nam, 2016); dân tộc khác (Dinh Khoi Phan, 2012) (M H Quach & A W Trình độ học vấn Học vấn Mullineux, 2007); (Okunade E.O., người khảo sát 2007) 43 Hộ gia đình (Trịnh Thị Thu Hằng, địa phương 2015) xác nhận hộ nghèo (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Diện tích Tổng diện tích đất Phi Hùng; Bùi Hồng Nam, 2016); đất hộ gia đình sở hữu (Manohar P Sharma, Akhter Ahmed, & Shahidur Rashid, 2001) (Trịnh Thị Thu Hằng, Khu vực Nông thôn thành thị 2015) Nếu đất đai hộ gia Thiên tai đình chịu thiên tai Tiết kiệm Khả tiết kiệm (Dinh Khoi Phan, 2012) NHTM NHTM Việc tham gia tổ đội giúp (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Tổ đội đối tượng tiếp cận Phi Hùng; Bùi Hoàng Nam, 2016) tín dụng bảo hiểm Người bảo Có người bảo đảm cho đảm khoản vay hộ gia đình Tổng thời hạn Thời hạn khoản vay Khoảng Khoảng cách từ hộ gia (Bùi Văn Trịnh & Trương cách đình đến địa điểm cho vay Thị Phương Thảo, 2014) (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Phi Hùng; Bùi Hoàng Nam, 2016); Thu nhập Tổng thu nhập ròng năm (Bùi Văn Trịnh & Trương Thị ròng hộ gia đình Phương Thảo, 2014); (Dinh Khoi Phan, 2012) Tài sản Hộ gia đình vay (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm chấp có TSTC hay khơng Phi Hùng; Bùi Hồng Nam, 2016) Gía trị (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Giá trị khoản TSTC TSTC Phi Hùng; Bùi Hoàng Nam, 2016) Biến giả; nhận giá trị (Dinh Khoi Phan, 2012); Mục đích hộ gia đình vay với (Trịnh Thị Thu Hằng, 2015) mục đích phục vụ SXKD Số lần hộ gia đình khơng Khơng trả trả khoản vay (nếu nợ có) Tiếp thu Khả tiếp thu công (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm công nghệ nghệ hộ gia đình Phi Hùng; Bùi Hồng Nam, 2016) Trang bị Khả trang bị máy (Nguyễn Văn Vũ An; Phạm máy móc móc hộ gia đình Phi Hùng; Bùi Hồng Nam, 2016) Sản phẩm Khả tiếp cận thị tiếp cận thị trường sản phẩm tự trường sản xuất; Biến giả thang Hộ nghèo 44 Dư nợ đo 0: không biết; 1: dễ - 5: khó Số dư nợ hộ gia đình đến thời điểm Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ nghiên cứu Biến phụ thuộc Tiếp cận tín dụng: Biến giả, Đo lường khả tiếp cận tín dụng hộ gia đình; nhận giá trị không tiếp cận; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khơng dễ khơng khó; khả tiếp cận dễ khả tiếp cận dễ Quy mô vốn: Quy mô vốn vay ngân hàng chấp nhận giải ngân (đơn vị: nghìn đồng) Biến độc lập Độ tuổi: Độ tuổi người kháo sát tính đến năm 2016; Giá trị dao động từ đến 96 tuổi Giới tính: Giới tính người kháo sát; Biến giả nhận giá trị nữ nam Dân tộc: Biến giả; Nhận giá trị dân tộc Kinh dân tộc khác Học vấn: Trình độ học vấn người khảo sát Trong liệu VARHS 2016 ban đầu, câu hỏi khảo sát phục vụ cho biến là: Người hỏi học vấn đến lớp mấy? Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu điều chỉnh biến độc lập thành biến giả, nhận hai giá trị đối tượng tốt nghiệp THCS người hỏi chưa tốt nghiệp THCS Hộ nghèo: Biến giả; Nhận giá trị hộ gia đình địa phương xác nhận hộ nghèo hộ gia đình khơng xác nhận hộ gia đình nghèo Diện tích đất: Tổng diện tích đất hộ gia đình sở hữu (đơn vị: m2) Khu vực: Biến giả; Nhận giá trị hộ gia đình nơng thơn thành thị Thiên tai: Biến giả; Nhận giá trị đất đai hộ gia đình bị hứng chịu thiên tai (khảo sát từ tháng 7/2014) đất đai hộ gia đình khơng bị hứng chịu thiên tai (khảo sát từ tháng 7/2014) Tiết kiệm NHTM: Đo lường khả tiết kiệm NHTM; Biến giả nhận giá trị không tiết kiệm; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khơng dễ khơng khó; khả tiếp cận dễ khả tiếp cận dễ 45 Tổ đội: Biến giả; Nhận giá trị việc tham gia tổ đội giúp hộ gia đình tiếp cận tín dụng bảo hiểm; nếu việc tham gia tổ đội khơng giúp hộ gia đình tiếp cận tín dụng bảo hiểm Người bảo đảm: Biến giả; Nhận giá trị có người bảo đảm cho khoản vay hộ gia đình; khơng có người bảo đảm cho khoản vay hộ gia đình Thời hạn: Tổng thời hạn khoản vay (đơn vị: tháng vô thời hạn) Khoảng cách: Khoảng cách từ hộ gia đình đến địa điểm cho vay (đơn vị: km) Thu nhập ròng: Tổng thu nhập rịng năm hộ gia đình (đơn vị: nghìn đồng) Tài sản chấp: Biến giả; Nhận giá trị hộ gia đình vay có TSTC hộ gia đình vay khơng có TSTC Gía trị TSTC: Giá trị khoản TSTC (đơn vị: nghìn đồng) hộ gia đình vay có TSTC Mục đích: Mục đích sử dụng khoản vay; Biến giả nhận giá trị hộ gia đình vay với mục đích phục vụ SXKD hộ gia đình vay khơng với mục đích phục vụ SXKD Không trả nợ: Số lần hộ gia đình khơng trả khoản vay (nếu có) Tiếp thu công nghệ mới: Đo lường khả tiếp thu cơng nghệ hộ gia đình; Biến giả nhận giá trị không tiếp thu; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khơng dễ khơng khó; khả tiếp cận dễ khả tiếp cận dễ Trang bị máy móc mới: Đo lường khả trang bị máy móc hộ gia đình; Biến giả nhận giá trị không trang bị; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khơng dễ khơng khó; khả tiếp cận dễ khả tiếp cận dễ Sản phẩm tiếp cận thị trường: Đo lường khả tiếp cận thị trường sản phẩm hộ gia đình tự sản xuất; Biến giả nhận giá trị không tiếp cận; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khó; khả tiếp cận khơng dễ khơng khó; khả tiếp cận dễ khả tiếp cận dễ Dư nợ: Số dư nợ hộ gia đình (đơn vị: nghìn đồng) 2.3.2 Mơ hình nghiên cứu 2.3.2.1 Lựa chọn mơ hình Phần nhóm hướng đến việc tìm hiểu nhân tố tác động đến khả tiếp cận tín dụng quy mơ tín dụng hộ gia đình, để từ đưa dự báo đề xuất tiêu chí xếp hạng tín dụng cho Ngân hàng tham khảo để đưa định có nên cho vay hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Để thể mối quan hệ này, nhóm đưa mơ hình sau: 46 a Mơ hình 1: Phân tích nhân tố tác động đến khả tiếp cận tính dụng thức hộ gia đình nông thôn Bùi Văn Trịnh & Trương Thị Phương Thảo (2014) nghiên cứu nhân tố tác động đến khả tiếp cận nguồn vốn tín dụng thức nông hộ nuôi tôm Trà Vinh sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic có dạng: Phân tích nhân tố tác động đến khả tiếp cận tính dụng thức hộ gia đình nơng thôn Loge [ 𝑃(𝑌=1) ] = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + … + βnXn 𝑃(𝑌=0) Để ước lượng mơ hình, tác giả chuyển mơ hình tổng quát dạng tuyến tính sau: Yi = α + βiXi+ εi Mơ hình hồi quy cụ thể xây dựng sau: VAYTCTD= α+ β1DTNUOI + β2THUNHAP + β3TGLNGHE + β4HTNUOI + β5THUTUC + β6LAISUAT + β7KCACH + β8SOLANVAY + β9NHANKHAU + β10SOTCTD Trong đó: Biến phụ thuộc biến nhị phân nhận khả nông hộ ni tơm nhận nguồn tín dụng thức, hay khơng nhận khoản vay từ nguồn tín dụng thức Các biến độc lập nhân tố ảnh hưởng đến khả nhận nguồn tín dụng thức nông hộ nuôi tôm Nguyễn Văn Vũ An; Phạm Phi Hùng; Bùi Hoàng Nam (2016) sử dụng hàm Probit để xác định nhân tố ảnh hưởng khả tiếp cận nguồn tín dụng thức nơng hộ, cụ thể có dạng sau: Yi = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 + β10X10 + β11X11 + β12X12 + β13X13 + β14X14 + εi Trong đó: Y biến phụ thuộc, khả tiếp cận nguồn tín dụng thức nơng hộ đo lường hai giá trị (1 có tiếp cận khơng có tiếp cận được) Các biến X biến độc lập (biến giải thích) Các biến X1; X2; X3; X4; X5; X7; X8; X11 biến định lượng biến X6; X9; X10; X12; X13; X14 biến giả Với biến phụ thuộc mơ hình nghiên cứu biến dạng danh mục phương pháp bình phương tối thiểu OLS khơng cịn ước lượng khơng chệch tốt (BLUE) Điều có nghĩa ước lượng OLS bị chệch không hiệu Khi đó, sử dụng mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc dạng danh mục hay biến Logit trở nên phù hợp 47 Mơ hình Logit mơ tả mối quan hệ biến phụ thuộc pi biến độc lập X2, , Xk thông qua hàm phân phối Logistic: Pi = exp(𝛽1+𝛽2𝑋2𝑖+…+𝛽𝑘𝑋𝑘𝑖) (1) 1+exp(𝛽1+𝛽2𝑋2𝑖+…+𝛽𝑘𝑋𝑘𝑖) Theo đó, tác động Xj, j = 2,…,k lên pi tính bởi: 𝜕pi 𝜕𝑋𝑗 = pi (1 - pi) βj, j = 1,…,k Tiến hành tuyến tính hóa: 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 = exp(𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + ⋯+ 𝛽𝑘 𝑋𝑘𝑖 ) ↔ ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 ) = 𝛽1 + 𝛽2 𝑋2𝑖 + … + 𝛽𝑘 𝑋𝑘𝑖 Đặt Li= ln ( 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 ) → Li= β1 + β2X2i + … + βk X ki (2) Trong phương trình (1), xác suất pi khơng có quan hệ tuyến tính với Xj, 𝑝𝑖 mơ hình (2), Li (logarit tỷ số OR – tỷ số 1−𝑝𝑖 ) có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc Nếu Li dương, có nghĩa giá trị biến giải thích tăng tỷ số 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 tăng; ngược lại, Li âm tỷ số 𝑝𝑖 1−𝑝𝑖 giảm Với mơ hình 1: Phân tích nhân tố tác động đến khả tiếp cận tính dụng thức hộ gia đình nơng thơn, nhóm định lựa chọn mơ hình Logit Mơ hình Logit phù hợp với xác suất ước lượng biến phụ thuộc khoảng Khi có liệu vi mô, tham số hai mô hình thường ước lượng phương pháp ước lượng hợp lý tối đa ML Không giống với mô hình tuyến tính LPM, ảnh hưởng biên biến giải thích mơ hình Logit phụ thuộc khơng vào hệ số biến mà cịn vào giá trị tất biến giải thích mơ hình Mơ hình Logit sử dụng phân phối xác suất logistic để ước lượng tham số mô hình b Mơ hình 2: Các nhân tố ảnh hưởng đến quy mơ tín dụng hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Dựa tài liệu mà nhóm tham khảo từ nghiên cứu nhóm tác giả Nguyễn Văn Vũ An, Phạm Phi Hùng, Bùi Hoàng Nam ( 2016) Ban đầu, nhóm sử dụng mơ hình Tobit có dạng: Zi = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 + β6 X6 + β7 X7 + β8 X8 + β9 X9 +β10X10 + β11X11 + β12X12 + β13X13 + β14X14+β15X15 + β16X16 + β17X17 + εi Trong đó, Z số tiền nơng hộ vay từ nguồn Tín dụng thức (Triệu đồng) Các biến X biến độc lập (biến giải thích) 48 Tuy nhiên, nhóm nhận thấy liệu biến phụ thuộc (biến quy mơ tín dụng) nhóm đầy đủ khơng bị khuyết thiếu thông tin hộ Trong khi, mô hình Tobit lại mơ hình sử dụng có mẫu kiểm duyệt (kiểm lọc), tức là, mẫu thơng tin biến phụ thuộc khơng có cho quan sát Vì vậy, nhóm định sử dụng mơ hình Poisson thay Vì số liệu biến phụ thuộc liệu VARHS có dạng số nguyên Trong đó, phân phối xác suất Poisson (PPD) thường dùng để mơ hình hóa liệu số đếm Mơ hình Poisson có dạng: yi = E(yi | Xi) + ui = exp[ β1+ β2X2i + β3X3i + …+ βkXki ] + ui = exp (BX)+ ui Trong đó, exp e lũy thừa biểu thức BX, với BX viết tắt hồi quy bội thấy móc yi biến phụ thuộc, βk hệ số hồi quy, Xk biến độc lập, ui sai số ngẫu nhiên Một tính chất phân phối Poisson trung bình phương sai biến giống Tính chất gọi phân tán (equidispersion), tính chất hạn chế phân phối poisson, thực tế phương sai biến đếm thường lớn trung bình Tính chất gọi “ phân tán” (overdispersion) Vì vậy, mơ hình chọn sau kiểm định đạt kết không xảy tượng “ phân tán” (Domadar N Gujarati, 2011) 2.3.2.2 Phương pháp ước lượng a Mơ hình 1: Phân tích nhân tố tác động đến khả tiếp cận tính dụng thức hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Khi có liệu cấp độ cá nhân nghiên cứu nhóm, mơ hình logit thường dựa phương pháp ước lượng hợp lí tối đa ML (Maximum likelihood) để ước lượng hệ số 𝛽1 , 𝛽2 ,…, 𝛽𝑘 xác xuất pi hàm tuyến tính biến độc lập Hàm hợp lý: L(pi) = ∏𝑛𝑖=1 ( exp((𝛽1 +𝛽2 𝑋2𝑖 +⋯+𝛽𝑘 𝑋𝑘𝑖 ) )𝑦 i ( 1+exp(𝛽1+𝛽2𝑋2𝑖+…+𝛽𝑘𝑋𝑘𝑖) )1−𝑦 i 1+exp(𝛽1+𝛽2𝑋2𝑖+…+𝛽𝑘𝑋𝑘𝑖) Trong yi, i=1,…, n “Ước lượng hợp lý tối đa ML có nhiều tính chất phù hợp mẫu lớn: (1) ước lượng "xấp xỉ" không chệch (khi mẫu nhỏ ước lượng ML bị chệch, tăng dần cỡ mẫu lên ước lượng ML tiệm cận ước lượng không chệch); (2) chúng ước lượng vững (hoặc quán), nghĩa giá trị ước lượng tiến gần giá trị thực tham số tổng thể cỡ mẫu tăng lên; (3) 49 ước lượng xấp xỉ hiệu - nghĩa là, mẫu lớn, chúng có phương sai nhỏ số ước lượng vững; (4) chúng ước lượng xấp xỉ phân phối chuẩn (nghĩa cỡ mẫu lớn ước lượng ML có phân phối chuẩn).” (Domadar N Gujarati, 2011) Bên cạnh đó, nhóm đồng thời sử dùng ước lượng hiệu chỉnh sai số chuẩn vững Robust để ước lượng cho mơ hình Poisson để tránh gặp lỗi phương sai sai số thay đổi b Mơ hình 2: Các nhân tố tác động đến khả tiếp cận tín dụng hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Ban đầu nhóm sử dụng phương pháp ước lượng maximum likelihood (MLE) cho liệu sử dụng mơ hình Tobit tài liệu tham khảo từ trước Tuy nhiên, sau thay đổi sử dụng mơ hình Poisson, mơ hình phi tuyến tham số, nhóm sử dụng ước lượng hồi quy phi tuyến Và điều đạt phương pháp hợp lý tối đa (ML) ( phương pháp cụ thể ước lượng hợp lý tối đa giống trình bày phần a mơ hình 1) Ngồi ra, mơ hình Logit, nhóm dùng ước lượng hiệu chỉnh sai số chuẩn vững Robust để ước lượng cho mơ hình Poisson để tránh gặp lỗi phương sai sai số thay đổi 2.3.3 Phương pháp xác định ngưỡng phân loại điểm cắt để dự báo khả cho vay hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Mục đích việc dự báo nghiên cứu dùng để tìm với giá trị biến độc lập (các nhân tố tác động hộ gia đình nơng thơn) ngân hàng nên cho vay Nhóm tham khảo viết “ Dự báo rủi ro hoạt động doanh nghiệp tiếp cận theo mơ hình ROC” TS Hoàng Tùng, để đưa số sở lý thuyết sau đây: Lấy trục tọa độ, với trục tung khả tiếp cận tín dụng trục hoành nhân tố tác động đến khả tiếp cận Trong liệu khả tiếp cận tín dụng, chia thành lớp: lớp dễ dàng tiếp cận tín dụng (lớp ngân hàng nên cho vay) lớp khó tiếp cận tín dụng (ngân hàng khơng nên cho vay), điểm giá trị chia khả tiếp cận tín dụng thành lớp trục tung ngưỡng phân loại (threshold) Mặt khác, ta ước lượng mơ hình logit, mơ hình cho ta thấy dự đốn khả tiếp cận tín dụng (thơng qua biến độc lập) Nếu ta từ ngưỡng phân loại kẻ đường song song với trục tung, đường phân đường đồ thị biểu diễn mơ hình thành nửa: nửa tập hợp điểm cho khả tiếp cận tín dụng cao (ngân hàng nên cho vay) nửa tập hợp điểm cho khả tiếp cận tín dụng thấp (ngân hàng khơng nên cho vay) Đồng thời, đường cắt đường logit điểm cắt (cutpoint) Từ điểm cắt ta tìm giá trị phân loại a nhân tố tác động đến khả tiếp cận tín dụng Mà giá trị 50 nhân tố mà lớn a cho kết khả tiếp cận tín dụng cao (ngân hàng nên cho vay), nhỏ a khả tiếp cận tín dụng thấp (ngân hàng khơng nên cho vay) Khi xảy trường hợp bảng confusion matrix sau: Bảng 2.6: Confusion matrix Kết dự báo Kết thực tế Có tiếp cận Khơng tiếp cận Có tiếp cận True positive False positive Không tiếp cận False negative True negative Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ StatQuest with Josh Starmer (StatQuest with Josh Starmer, 2019) Hình 2.1: Mô tả ngưỡng phân loại điểm cắt Tải FULL (126 trang): https://bit.ly/3fQM1u2 Dự phịng: fb.com/KhoTaiLieuAZ Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ StatQuest with Josh Starmer (StatQuest with Josh Starmer, 2019) 51 Từ sở lý thuyết trên, nhóm chọn ngưỡng phân loại 50% cho phù hợp với biến phụ thuộc khả tiếp cận tín dụng Lý dó vì, biến phụ thuộc nhóm (biến khả tiếp cận tín dụng) chứa nhiều thông tin trả lời từ hộ “don’t know” không trả lời Những thông tin nhóm thực gán biến giả = khơng biết, nhóm gán biến giả biến khả tiếp cận tín dụng từ 0-5 theo thứ tự từ khó đến dễ Vì vậy, vơ tình phân lớp liệu thành nhóm khó tiếp cận tín dụng dễ tiếp cận tín dụng, nhóm thơng tin khơng biết bị cho khó tiếp cận, chưa có đầy đủ thơng tin để nhận biết hộ khó tiếp cận tín dụng hay dễ tiếp cận tín dụng Do đó, xuất tình trạng số lượng khó tiếp cận tín dụng bị đội lên so với thực tế Nên tìm hiểu ngưỡng phân loại mà Ngân hàng thường dùng, nhóm nhận thấy để đảm bảo an toàn Ngân hàng thường dùng ngưỡng khoảng 80%-90% (Hoan, 2018) Nhưng để khắc phục tình trạng số lượng khó tiếp cận tín dụng nhiều so với thực tế vơ tình loại bỏ khách hàng tốt Nên nhóm hạ thấp ngưỡng phân loại xuống thấp 50% Tuy nhiên, ngưỡng cần phải kiểm định xem hiệu phân loại có mong muốn hay khơng Tải FULL (126 trang): https://bit.ly/3fQM1u2 Dự phịng: fb.com/KhoTaiLieuAZ Nhóm sử dụng AUC (Area under the curve) ROC (Receiver operating characteristic) để kiểm tra nưỡng phân loại có tốt hay khơng Bằng cách, từ bảng confusion matrix tìm tỷ số: TPR/Recall/ Sensitivity= True positive/ ( True positive + False negative) FPR/ 1- Specificity= False positive/ ( False positive + True negative) Với Sensitivity trục tung, 1-specificity trục hoành, ta vẽ đồ thị đường ROC 52 Hình 2.2: Đường ROC Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ "A Comparison of Machine Learning Techniques and Logistic Regression Method for the Prediction of Past-Due Amount" (2016) (Jie Hao; Jennifer L Priestley, 2016) ROC số khái qt chất lượng mơ hình việc biểu thị mối quan hệ True positive rate (TPR) False positive rate (FPR) Đường ROC nằm hướng phía đỉnh góc bên trái độ xác dự báo cao, điều thể TPR cao FPR thấp Còn hướng tới đường chéo 45 độ so với trục hồnh độ xác dự báo Từ tính AUC, AUC diện tích phía đường cong ROC, thước đo độ xác phân loại AUC nằm giá trị 0,5 1,0 AUC lớn độ xác cao Thơng qua AUC ta đánh giá hiệu phân loại ngưỡng phân loại Ta có bảng đánh giá giá trị AUC sau: 6180100 ... hưởng đến khả tiếp cận tín dụng hộ gia đình nơng thơn Việt Nam? Các nhân tố ảnh hưởng đến quy mơ tín dụng hộ gia đình nơng thơn Việt Nam? Hộ gia đình có đặc điểm ngưỡng phân loại dự báo vay khả cho... Việt Nam ước lượng khả vay vốn, khối lượng vốn vay hộ gia đình nơng thơn Việt Nam Chương 4: Dự báo khả cho vay đánh giá khả tiếp cận tín dụng thức ngân hàng thương mại hộ gia đình nơng thơn Việt. .. cực đến khả tiếp cận tín dụng H16: Khả tiếp thu cơng nghệ có tác động tích cực đến khả tiếp cận tín dụng H17: Khả mua sắm máy móc có tác động tích cực đến khả tiếp cận tín dụng H18: Khả bán sản