XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI VIỆT NAM

Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH XÂY DỰNG MƠ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG TẠI VIỆT NAM Đào Thanh Bình Đại học Hà Nội Email: binhdtt@hanu.edu.vn Ngày nhận: 26/03/2019 Ngày nhận lại: 14/04/2019 Ngày duyêt đăng: 19/04/2019 T rong bối cảnh nhiều ngân hàng Việt Nam hướng tới tín dụng tiêu dùng cho vay cá nhân, báo nhằm mục tiêu đưa mơ hình chấm điểm tín dụng cho vay tiêu dùng áp dụng cho ngân hàng Việt Nam Bài báo sử dụng phương pháp hệ thống FICO có tính đến tình hình Việt Nam Bài báo nhằm mục tiêu giúp cho người tiêu dùng tính điểm tín dụng cách đơn giản Từ khóa: Tín dụng tiêu dùng, chấm điểm tín dụng, vỡ nợ Giới thiệu Thị trường tiêu dùng ngân hàng Việt Nam phát triển thay đổi nhanh chóng chất lượng số lượng Mặt khác, tín dụng tiêu dùng coi dịch vụ non trẻ lĩnh vực ngân hàng thị trường tài Việt Nam, sản phẩm ngân hàng bán lẻ hạn chế Bên cạnh đó, hệ thống đánh giá tín dụng tiêu dùng Việt Nam cịn phát triển Điều làm cho nhiều ngân hàng dự để quảng bá sản phẩm cho vay tiêu dùng ngại rủi ro mà họ phải gánh chịu Thứ nhất, việc thiếu thơng tin đáng tin cậy gây khó khăn cho tổ chức tín dụng để cung cấp tín dụng nói chung thực q trình tính điểm tín dụng Mặc dù số cơng ty báo cáo quốc tế có tiềm TransUnion xuất Việt Nam, việc thành lập phát triển công ty bước đường dài Như vậy, liệu sử dụng cho q trình tính điểm tín dụng chủ yếu thu thập từ trình thẩm định cán tín dụng Nói cách khác, phương pháp chủ yếu dựa thông tin tự khai báo khách hàng điều gây rủi ro cho ngân hàng khách hàng giấu thơng tin tín dụng tiêu cực họ, đặc biệt khoản nợ xấu Thứ hai, hệ thống đánh giá tín dụng nội cho tín dụng tiêu dùng hầu hết ngân hàng thương mại Việt Nam đặt số hạn chế Các hệ thống đánh giá tín dụng xây dựng sở phương pháp định tính mà điểm trọng số biến kết phương pháp thống kê, mà dựa vào kinh nghiệm xét đốn nhân viên tín dụng Hơn nữa, ngân hàng khơng thể xác định mức độ đóng góp biến định tính (thơng số) với tổng số điểm trọng số (ví dụ 10% cho yếu tố phi tài chính) Quan trọng hơn, hệ thống áp dụng, xác suất việc khơng trả nợ khơng ước tính Theo lý nêu trên, để thúc đẩy phát triển ngành cơng nghiệp tín dụng tiêu dùng Việt Nam, nhu cầu cho cải tiến với cơng khai thơng tin tín dụng chất lượng hệ thống xếp hạng tín dụng nội tăng lên đáng kể Việc nâng cao phương pháp luận phương pháp tiếp cận bước để thiết lập mơ hình tín dụng tiêu dùng Việt Nam nên áp dụng, lý cho phát triển mơ hình đánh giá tín dụng tiêu dùng Việt Nam Mơ hình chấm điểm tín dụng lần giới thiệu vào năm 1940 năm qua phát triển đáng kể cạnh tranh gia tăng ngành công nghiệp tài với tiến cơng nghệ thơng tin Đánh giá tín dụng khoa học thương mại Sè 128/2019 47 47 Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH có nhiều lợi ích khơng cho người cho vay mà cịn cho khách hàng vay Từ quan điểm người cho vay, đánh giá tín dụng giúp tăng tốc độ tính thống trình xin vay cho phép tự động hóa q trình cho vay Hơn nữa, bảo vệ lợi ích khách hàng vay điểm số tín dụng giúp giảm phân biệt đối xử mơ hình cung cấp phân tích khách quan cho tín dụng tiêu dùng Bởi lợi ích nó, phương pháp áp dụng rộng rãi giới Tuy nhiên, mơ hình khơng nghiên cứu chuyên sâu Việt Nam Theo đề xuất trên, mục đích báo để áp dụng phát triển mơ hình tính điểm tín dụng cao cấp cho khoản vay tiêu dùng Ban đầu, phương pháp MDA (Multiple Discriminant Analysis) phần mềm SPSS sử dụng để xác định biến số xây dựng mơ hình tín dụng tiêu dùng Việt Nam Sau đó, mơ hình bao gồm biến số tạo sở kết SPSS Mơ hình áp dụng để tính tốn Z-score, sau xác định xác suất việc khơng trả nợ Phần báo đề cập đến vấn đề tổng quan lý thuyết chấm điểm tín dụng tiêu dùng chủ yếu cho Việt Nam Phần ba xây dựng mơ hình tín dụng tiêu dùng, phần bốn tổng hợp hai mơ hình tìm được, ước lượng xác suất vỡ nợ mẫu phần cuối tổng hợp kết luận Tổng quan lý thuyết Phân tích biệt thức (Discriminant Analysis - DA) kỹ thuật sử dụng rộng rãi để đưa điểm tín dụng giới Năm 1936, Fisher giới thiệu ý tưởng phân biệt nhóm tổng thể để kiểm tra khả phân biệt nhóm quần thể thực vật dựa đặc điểm khác (đặc biệt hai loài hoa diên vỹ cách sử dụng phép đo kích thước vật lý giống thực vật) Sau đó, vào năm 1941, Durand, người làm việc cho dự án nghiên cứu Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Hoa Kỳ, nhận việc phân tích biệt thức Fisher sử dụng để phân biệt khoản vay tốt xấu Cụ thể hơn, ông muốn xác định thông số cho vay quan trọng đặc điểm có ý nghĩa thống kê Trong nghiên cứu mình, ơng trình bày hệ thống dựa điểm số sử dụng cho việc phân loại độ tín nhiệm đương đơn vay để mua xe cũ (tín dụng tiêu dùng) Các biến khoa học 48 thương mại quan trọng phương trình kiểm định ơng là: tuổi tác, giới tính, nơi cư trú, nghề nghiệp, ngành nghề, độ ổn định công việc, tài khoản ngân hàng quyền sở hữu nhà Đã có vài nghiên cứu Việt Nam bao gồm chủ đề đánh giá tín dụng nói chung mơ hình chấm điểm tín dụng tiêu dùng nói riêng Về mơ hình chấm điểm tín dụng cho tín dụng doanh nghiệp, hai nghiên cứu thực Đào B., (2012) Đào B., (2013) cung cấp thêm kiến thức mơ hình điểm số Z Altman ứng dụng việc phát triển mơ hình chấm điểm tín dụng Hơn nữa, phương pháp làm việc hai tạo lập tảng vững cho việc xây dựng mơ hình chấm điểm tín dụng cho khoản tín dụng tiêu dùng Cụ thể, hai tập trung vào chủ đề mô hình chấm điểm tín dụng cho cơng ty phi sản xuất sản xuất Việt Nam sử dụng phân tích biệt thức Một điểm khác cần lưu ý viết xây dựng mơ hình sử dụng Z-score để hiệu chỉnh xác suất vỡ nợ (PD), sau dựa thơng tin Standard & Poor đề nghị xếp hạng công ty phi sản xuất Việt Nam Các thảo luận việc thành lập mối quan hệ Z-score, xác suất việc vỡ nợ xếp hạng ma trận chuyển đổi giúp góp phần nâng cao chất lượng hệ thống xếp hạng tín dụng Việt Nam Liên quan đến mơ hình tính điểm tín dụng cho tín dụng tiêu dùng, nghiên cứu tiếng thực Dinh Kleimeier (2007), bao gồm chủ đề thành lập mơ hình chấm điểm tín dụng thị trường tiêu dùng Việt Nam Tất khoản vay tiêu dùng bật vào ngày cụ thể năm 2005 trích dẫn từ sở liệu ngân hàng thương mại Việt Nam sau 22 biến số lựa chọn ban đầu bao gồm biến số định lượng 13 biến số định tính Ngồi ra, cỡ mẫu gồm 56.307 khoản vay, 798 khoản vỡ nợ Sau đó, phương pháp lựa chọn bước sử dụng để chọn số 22 biến Áp dụng phương pháp này, 16 biến đưa vào mô hình Các báo đề cập đến việc thiếu thơng tin điểm tín dụng bán lẻ xác định đặc điểm bên vay mà ngân hàng cần thu thập Các yếu tố dự đoán quan trọng tìm thấy thời gian, giới tính, số tiền vay thời hạn vay Dinh Kleimeier (2007) đề nghị công ty cập nhật thông tin tín dụng tiêu dùng Sè 128/2019 Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH thường xuyên để đáp ứng với thay đổi kinh tế nói chung người vay nói riêng Chấm điểm tín dụng tiêu dùng cho ngân hàng Việt Nam 3.1 Thu thập liệu mã hóa biến Chấm điểm tín dụng thường áp dụng để đánh giá tín dụng người vay, ngân hàng vào điểm số để cấp định tín dụng Tuy nhiên, thực tế khó khăn để thu thập liệu trực tiếp từ người nộp đơn vay, nhà nghiên cứu thấy khơng thể xây dựng mẫu cho khoản vay Vì vậy, mẫu đại diện người xin vay xây dựng cách sử dụng khoản vốn vay tiêu dùng cấp ngân hàng Mục đích nghiên cứu để phát triển mơ hình tính điểm tín dụng tiêu dùng nhằm đánh giá đơn xin vay cho mục đích tính tốn xác suất vỡ nợ khoản vay, đặc biệt khoản vay Tuy nhiên, kết áp dụng đánh giá cho vay nói chung Theo đề xuất trên, để phát triển mơ hình, 200 khoản vay tiêu dùng lựa chọn ngẫu nhiên từ sở liệu năm ngân hàng thương mại nhà nước Việt Nam Tuy nhiên, khác liệu, có 122 khoản vay chọn Sau đó, số tiền vay sử dụng để phân loại khách hàng vay thành hai nhóm khác nhau, ứng viên có điểm số cao có nhiều khả để vay số tiền vay lớn Sự phân loại áp dụng cho khoản vay khác bất động sản xe Bên cạnh đó, vấn ý kiến chuyên gia thực để đưa điều chỉnh cần thiết việc phân loại nhóm Đầu tiên, số biến chọn lựa cẩn thận sở danh sách biến số thường sử dụng cho nước phát triển nghiên cứu Crook (1996), Vigano (1993) Kleimeier Dinh (2007) Phương pháp tiếp cận kiến thức chun mơn có sẵn thơng tin đưa vào xem xét Sau đó, sáu biến số định lượng bốn biến số định tính lựa chọn Thứ hai, biến định tính, thay sử dụng biến giả, với thang đánh giá 10 (cao nhất) (thấp nhất) áp dụng dựa nguyên tắc: cụ thể tốt, điểm số (mã) khoản cho vay đương đơn nhận cao Mã hóa biến phần lớn dựa nguyên tắc phân loại Rose (2008) (Phụ lục A1) Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 3.2 Thử nghiệm tất 10 biến SPSS Như đề cập trên, mơ hình chấm điểm tín dụng tiêu dùng thường xây dựng theo mơ hình Z-score Altman Trong bước đầu tiên, phân tích biệt thức phần mềm SPSS sử dụng để kiểm tra khả phân biệt biến Nói cách khác, kỹ thuật thống kê giúp nhà nghiên cứu xác định biến cần thiết để bao gồm mơ hình tín dụng tiêu dùng Sau tuân thủ nghiêm ngặt phương thức kiểm tra, kết SPSS đưa Trước hết, bảng “Thử nghiệm khác biệt trung bình nhóm” kết phân tích ANOVA thực cho biến độc lập trình bày Năm số biến bao gồm Học vấn, Nghề nghiệp, Thu nhập cá nhân hàng năm, Số người phụ thuộc Tài khoản có ý nghĩa thống kê tất có mức ý nghĩa thấp 5% Điều đôi với kết Lambda Wilks Lambda biến độc lập thấp, biến mô hình có khả phân biệt mạnh Năm biến có ý nghĩa thống kê kể có Lambda thấp theo thứ tự tăng dần: Thu nhập, Tài khoản, Nghề nghiệp, Số người phụ thuộc, Học vấn Giá trị riêng 1,3889 cho thấy tỷ lệ phương sai giải thích, đó, giá trị riêng lớn thường thể hàm số mạnh Giá trị 1,3889 cho thấy có tỷ lệ tương đối cao phương sai giải thích biến phụ thuộc, thể khả phân biệt tốt hàm Điều minh họa kết Lambda Wilks tức tỷ lệ tổng phương sai điểm số biệt thức khơng giải thích khác biệt nhóm Lambda 1,00 xảy trung bình nhóm quan sát (tất phương sai giải thích yếu tố khác khác biệt trung bình), lambda nhỏ xảy biến đổi nhóm nhỏ so với tổng biến đổi Giá trị Wilks Lambda 0,4186 có giá trị đáng kể (Sig = 0,000), đó, trung bình nhóm thường khác Thử nghiệm biệt thức với mười biến phát chín giá trị nhóm “Đầu” bốn nhóm “Đáy” xếp đặt không chỗ tương đương với 6,55% lỗi Loại I 14,75% lỗi Loại II xảy Do đó, trung bình 89,3% trường hợp nhóm ban đầu phân loại xác (Xem phụ lục A2) Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] khoa học thương mại Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 49 Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH Tóm lại, yếu tố bật cần lưu ý năm biến số, bao gồm Học vấn, Nghề nghiệp, Thu nhập, Số người phụ thuộc Tài khoản, đóng vai trị quan trọng việc phân biệt hai nhóm tất có mức ý nghĩa thấp 5% Hơn nữa, Số người phụ thuộc biến đóng góp nhiều cho khả phân biệt mơ hình với giá trị F cao 86,26 Bên cạnh đó, biến cịn lại bao gồm Tuổi (Age), Số năm cơng tác (Yearwork), Số năm nơi (YearResi), Số năm quan hệ với ngân hàng (YWBank) Hình thức sở hữu nhà (ResiStatus) biến khơng có ý nghĩa thống kê với giá trị F thấp Do đó, với mục đích phát triển mơ hình chấm điểm tín dụng tiêu dùng tốt hơn, năm biến với khả dự đoán cao chọn biến độc lập 3.3 Thử nghiệm năm biến số quan trọng Trên sở thủ tục thử nghiệm áp dụng kết thử nghiệm trước, năm biến thể tốt việc phân biệt nhóm đưa vào MDA phần mềm SPSS Bảng nhóm số liệu thống kê minh họa khác biệt giá trị trung bình tỷ lệ tài Đặc biệt, khác biệt lớn hai nhóm thể rõ ràng Reven I (thu nhập cá nhân hàng năm) có ảnh hưởng mạnh lên mơ hình dự đốn Chi tiết hơn, thu nhập cá nhân hàng năm người xếp vào nhóm gấp khoảng lần so với người nhóm Xếp hạng khả phân biệt tương ứng Tài khoản, Học vấn, Nghề nghiệp, thể số liệu Nhóm cao Nhóm Ngược lại, người xin vay từ Nhóm có biến Số người phụ thuộc Nhóm (Xem Phụ lục A3) Sự khác biệt giá trị trung bình biến minh họa rõ ràng giá trị Lambda Wilks, thử nghiệm F mức ý nghĩa Tất biến thấp đáng kể mức 5%, thể có khác biệt đáng ý biến nhóm Nói chung, mức độ đơn biến, tất tỷ lệ cho thấy người vay nhóm “Đầu” có giá trị cao (Xem Phụ lục A4) Vec-tơ tỷ lệ (Scaled vector) sử dụng để “xác định đóng góp tương đối biến cho tổng khả phân biệt hàm số cuối tương tác hai yếu tố” (Altman, 1968) Các số thống kê có liên quan thử nghiệm quan sát thấy Vec-tơ tỷ lệ tính theo cơng thức đây: khoa học 50 thương mại Vec-tơ tỷ lệ = Độ lệch chuẩn x Hệ số biến Kết vec-tơ tỷ lệ phù hợp với giá trị thử nghiệm F Nó hai biến Thu nhập Tài khoản đóng góp chủ yếu vào hàm dự đoán (Xem Phụ lục A5) Như đề cập trên, giá trị riêng cho thấy tỷ lệ phương sai biến phụ thuộc giải thích biến độc lập Rõ ràng cần lưu ý giá trị riêng 0.998 gần giá trị có nghĩa tất phương sai điểm số biệt thức đóng góp cho khác biệt nhóm Xây dựng mơ hình Theo phương pháp luận cho việc phát triển mơ hình chấm điểm tín dụng tín dụng tiêu dùng dựa mơ hình Z-score Altman (1968), hàm số thể hình thức sau: Z = W’X = W1 X1 +….+Wk Xk Trong đó: Z = Chỉ số tổng thể, X1 Xk = biến độc lập, w1 Wk = Hệ số biệt thức (hệ số biến thứ k) Hằng số có hai hình thức: hình thức phi chuẩn hóa (có số) hình thức chuẩn hóa (khơng có số) thể bảng Hệ số tương quan hàm biệt thức Hàm phi chuẩn hóa Dựa kết SPSS, mơ hình Z-score phi chuẩn hóa áp dụng cho tín dụng tiêu dùng Việt Nam sau: Z = 0,2256X1 + 0,004083X2 + 0,0055X3 0,3004X4 + 0,1318X5 – 3,3022 (1) Trong đó: X1 = Học vấn; X2 = Nghề nghiệp; X3 = Thu nhập; X4 = Số người phụ thuộc; X5 = Tài khoản Trong phương trình 1, hệ số có độ lớn cao Học vấn (X1) giá trị F thấp so với tỷ lệ khác Nếu tỷ lệ tăng đơn vị, số điểm tăng lên 0.2256 Số người phụ thuộc (X4) có mối quan hệ nghịch biến với điểm số người xin vay 0,3004 lần Hằng số (-3,3022) cho biết tất biến độc lập 0, số điểm 3,3022 hợp lý Với dạng phi chuẩn hóa, điểm cắt cho mơ hình biệt thức xác định sau: C= cutoff Z*N+Z*N N+ N 1122 (2) 12 Trong đó: Z1 mức trung bình Z-score Nhóm tính tốn cách sử dụng công thức (1) Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH N1 số quan sát Nhóm Z2 mức trung bình Z-score Nhóm tính tốn cách sử dụng công thức (1) N2 số quan sát Nhóm Với mục đích kiểm tra tính hợp lý giá trị nhóm trọng tâm, giá trị trung bình điểm Z cho hai nhóm khác tính tốn -0,992 0,992 tương ứng cho Nhóm Nhóm (Xem phụ lục A7) Chúng có giá trị, trái dấu Sau đó, áp dụng phương trình - hàm chuẩn hóa, điểm cắt khơng trung bình Z-score phi chuẩn hóa cho hai nhóm có giá trị trái dấu ((0,992 * 61 - 0,992 * 61)/(61 +61) = 0) Trên sở điểm cắt này, kết cho thấy 11 giá trị nhóm giá trị nhóm khơng phân loại đúng, đem lại kết phân loại xác 89,4% (Xem Phụ lục A6) Hàm chuẩn hóa Hàm chuẩn hóa viết sau: Z = 0,2453X1 + 0,0754X2 + 0,8148X3 -0,2412X4 + 0,4011X5 (3) Trong đó: X1 = Học vấn; X2 = Nghề nghiệp; X3= Thu nhập (đơn vị triệu đ); X4 = Số người phụ thuộc; X5 = Tài khoản Có thể thấy từ bảng Phụ lục A7, khác với hình thức phi chuẩn hóa, Thu nhập (X3) có hệ số cao nhất, phù hợp với kết thử nghiệm F Vec-tơ tỷ lệ Ngược lại, Nghề nghiệp (X2) biến với hệ số thấp Điểm cắt xác định cách áp dụng phương trình (2): (286 * 61 + 82 * 61)/(61+61)= 184 Kết là, hai mươi giá trị từ Nhóm khơng có giá trị thuộc Nhóm xếp khơng chỗ, đại diện cho 84% độ xác mơ hình dự đốn cách sử dụng hình thức chuẩn hóa Con số thấp so với kết phân loại theo hàm phi chuẩn hóa (89,4%) Ước lượng xác suất vỡ nợ từ điểm số Z hàm phi chuẩn hóa Dựa nghiên cứu thực tác giả khác giới, báo lập Z-score xuất phát mơ hình xác suất vỡ nợ (PD) xếp hạng tín dụng Theo nghiên cứu tiến hành Đinh Kleimeier (2007), xác suất không trả nợ (PD) xác định cách áp dụng công thức logit sau: PD = 1+e-z (4) Trong đó: PD xác suất vỡ nợ, Z Z-score (điểm số cao, tốt), e = 2,71828 Tuy nhiên, kết tính tốn dựa phương trình tạo xác suất vỡ nợ cao cho đơn xin vay nước Vì vậy, theo nghiên cứu Đào (2010) hiệu chỉnh chấm điểm tín dụng xác suất vỡ nợ, phương trình điều chỉnh thành: (5) PD = -Z 1+e*20 Áp dụng phương trình (5) cho mẫu gồm 122 người tiêu dùng Việt Nam, xác suất vỡ nợ đưa Kết cho thấy tất người xin vay từ Nhóm có xác suất vỡ nợ thấp nhiều so với Nhóm Chỉ có 11 ứng viên thuộc Nhóm với xác suất vỡ nợ cao phân loại vào Nhóm ứng viên thuộc Nhóm với xác xuất vỡ nợ thấp phân loại vào Nhóm Tổng số 13 khách hàng vay phân loại khơng đúng, đem lại độ xác 89,34% Ví dụ mười khoản vay thuộc giá trị đầu cuối nhóm trình bày Phụ lục A7(1) A7(2) Kết luận Trong báo này, tổng quan phát triển chấm điểm tín dụng tiêu dùng giới nói chung Việt Nam nói riêng trình bày ngắn gọn Sau đó, tổng quan lý thuyết cung cấp kiến thức điểm tín dụng phương pháp tính điểm tín dụng phổ biến Thu thập liệu xử lý trình thực sở giả định ghi nhận trước đưa tỷ lệ tài vào DA SPSS để tạo kết thống kê Ban đầu, phân tích biệt thức với mười biến độc lập tiến hành để kiểm tra khả phân biệt biến phân loại nợ Bài kiểm tra phát năm yếu tố phân biệt đáng kể mà sau sử dụng thêm lần SPSS để tạo phương trình cuối Có hai nhóm hệ số, chuẩn hóa phi chuẩn hóa Hàm phi chuẩn hóa mơ tả sau: Z = 0,2256X1 + 0,0483X2 + 0,0055X3 0,3004X4 + 0,1318704X5 – 3,3022 Trong đó: X1 = Học vấn; X2 = Nghề nghiệp; X3 = Thu nhập (đơn vị triệu đ); X4 = Số người phụ thuộc; X5 = Tài khoản Kiểm định mẫu thực hiện, độc giả có quan tâm xin liên hệ trực tiếp với tác giả khoa học thương mại Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 51 Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH Một phát quan trọng 89,4% 122 người xin vay phân loại xác với hàm phi chuẩn hóa Trung bình số điểm Nhóm Nhóm 0,992 trái dấu Hàm chuẩn hóa trình bày đây: Z = 0,245X1 + 0,0754X2 + 0,81480X3 - 0,24127X4 + 0,4011X5 Như đề cập kết phân loại, hình thức phi chuẩn hóa chứng minh mạnh so với hình thức chuẩn hóa Tuy nhiên, hai thực mức độ xác tương đối Phụ lục A1: Mã hóa biến số định tính Biến số cao việc phân loại nhóm Sau đó, xác suất vỡ nợ tính sở điểm phi chuẩn hóa Tóm lại, có số nhược điểm khơng thể tránh khỏi, điểm số phát triển có ý nghĩa hữu ích cho người cho vay đánh giá xác tín dụng khách hàng vay, giảm rủi ro tín dụng Bài viết cung cấp cho độc giả phương pháp cách tiếp cận để phát triển mơ hình tính điểm tín dụng cao cấp với mức ứng dụng, tính xác tính khả thi cao để dự đốn tín dụng người xin vay Các loại Tốt nghiệp Tiến só Thạc só, Sau Đại học Tốt nghiệp Đại học Tốt nghiệp Cao đẳng Tốt nghiệp trường dạy nghề Tốt nghiệp Trung học phổ thông Dưới Trung học phổ thông Điều hành chuyên nghiệp (Giám đốc, Phó Giám đốc, Kế toán trưởng) Điều hành chuyên nghiệp cấp độ thấp (Trưởng /Phó Trưởng phòng), Kiến trúc Học vấn Nghề nghiệp Hình thức Mã 10 10 Doanh nhân, ngân hàng, công nhân có tay nghề cao Nhân viên văn phòng Sinh viên Lao động tay nghề Lao động bán thời gian Nghỉ hưu Chủ sở hữu nhà 10 Nhà riêng sở hữu nhà Thuê nhà Sống bạn bè, người thân Sống bố mẹ Có tài khoản vãng lai tài khoản tiết kiệm Có tài khoản vãng lai Tài khoản Có tài khoản tiết kiệm Không có tài khoaûn 10 A2: Phân loại kết với 10 biến Nhóm Ban đầu Dự đoán số lượng nhóm Nhóm Nhóm 57 Số lượng % Tổng 61 52 61 93,44% 6,56% 100 14,75% 85,25% 100 A3: Số liệu thống kê nhóm tỷ lệ quan trọng Biến số Học vấn Trung bình Độ lệch chuẩn Nhóm Nhóm Tổng Nhóm 7,4754 7,9918 7,7336 1,1952 Nhóm 0,9682 Tổng 1,1137 Nghề nghiệp 7,3279 8,3443 7,8361 2,1191 1,5263 1,9085 Thu nhập (triệu đồng) 96,8813 346,1430 221,5121 36,0447 204,5403 192,4863 Số người phụ thuộc 1,5574 1,1639 1,3607 0,8470 0,7568 0,8239 Tài khoản 1,9344 4,3934 3,1639 2,9432 3,1373 3,2711 khoa học 52 thương mại Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH A4: Khả phân biệt riêng lẻ biến số Wilks' Lambda F df1 df2 Sig Học vấn 0,9458 6,8751 120 0,0099 Nghề nghiệp 0,9285 9,2396 120 0,0029 Thu nhập (triệu đồng) 0,5773 87,8620 120 0,0000 Số người phụ thuộc 0,9425 7,3189 120 0,0078 Tài khoản 0,8576 19,9327 120 0,0000 Vec -tơ tỷ lệ Xếp hạng A5: Vec-tơ tỷ lệ biến số Biến số Độ lệch chuẩn Hệ số Học vấn 1,1137 0,2454 0,2733 Nghề nghiệp 1,9085 0,0754 0,1439 192,4863 0,8148 156,8389 Số người phụ thuộc 0,8239 -0,2413 -0,1988 Tài khoản 3,2711 0,4011 1,3121 Thu nhập (triệu đồng) A6: Kết phân loại Ban đầu Nhóm Dự đoán số lượng nhóm Nhóm Số lượng % Tổng Nhóm 59 2 11 50 61 61 96,72% 3,28% 100 18,03% 81,97% 100 A7 (1): Tính tốn Điểm hàm chuẩn hóa Phi chuẩn hóa cho 10 đại diện ứng viên cho vay Nhóm xác suất vỡ nợ STT Y Thu Số Học vấn Nghề nghiệp nhập (triệu đồng) người phụ thuộc Tài khoản Điểm Z hàm chuẩn Điểm Z hàm phi hóa chuẩn hóa PD hàm phi chuẩn hóa 10 1,051 859 4,44 0,06% 2 8 1,000 820 5,17 0,03% 10 1,000 819 4,65 0,05% 8 800 657 3,76 0,12% 720 10 3,39 3,39 0,17% 57 10 180 151 0,10 4,33% 58 8,5 10 180 151 0,21 3,88% 59 8 180 149 -0,77 9,77% 60 8,5 180 152 0,43 3,15% 168 7,60% 61 139 -0,50 Trung bình 286 0,992 Độ lệch chuẩn 167 1.29 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] khoa học thương mại Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 53 Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH A7(2): Tính tốn Điểm hàm chuẩn hóa cho 10 đại diện ứng viên cho vay Nhóm xác suất vỡ nợ Tài khoả n Điểm Z hàm chuẩn hóa 177 -1,41 168 141 -0,05 4,99% 156 129 -0,83 10,32% 150 127 0,11 4,28% 150 124 -1,01 12,11% 48 40 -2,35 34,29% 8,5 48 0 42 -0,83 10,31% 59 43 36 -2,45 36,61% 60 20 0 17 -2,07 28,28% 61 18 16 -2,37 34,95% Trung bình 82 -0,992 Độ lệch chuẩn 30 0,58 Học Nghề vấn nghiệp Thu nhập (triệu đồn g) STT Y 1 216 8 8,5 57 58 Soá người phụ thuộc Tài liệu tham khảo: Altman, E I (1968), “Z-score”, chi tiết tại: http://www.valuebasedmanagement.net/methods_al tman_z-score.html (Truy cập vào ngày 18 tháng 10, 2009) Altman, E.I., (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis, and the Prediction of Corporate bankruptcy, Journal of Finance, Tập 23, Số 4, (Tháng 9, 1968), Trang 589-609 Beaver, W., (1968), Alternative Accounting Measures as Predictors of Failure, Accouting Review, tháng 1, trang 46-53 Crook, J N (1996), Credit scoring: an overview, Working Paper Số 96/13, ban nghiên cứu kinh doanh, Trường Đại học Edinburgh Dinh, T H T., Kleimeier S., (2007), A Credit Scoring Model for Vietnam’s retail banking market, International Review of Financial Analysis, Tập 16, Số 5, trang 471-4 Durand, D., Risk Elements in Consumer Installment Lending, National Bureau of Economic Research, New York, 1941, Tập 15, Số Đào, T.T Bình (2013), Mơ hình chấm điểm tín dụng cho cơng ty sản xuất Việt Nam, Tạp chí Điểm Z hàm phi chuẩn hóa PD hàm phi chuẩn hóa 17,04% Kinh tế & Phát triển , số 188 tháng 02 năm 2013, trang 39-49 http://ktpt.edu.vn/tap-chi/so188/nghien-cuu-trao-doi-685/mo-hinh-xep-hangtin-dung-cho-cac-cong-ty-san-xuat-o-vietnam.372652.aspx Fisher, R A (1936), The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems, Annals of Eugenics, Tập 7, trang 179-188 Vigano, L (1993), A credit scoring model for development banks: An African case study, Savings and Development, 17(4), trang 441-482 Summary In the context of focusing on consumer credit and personal lending in many Vietnamese banks, this paper aims to provide a consumer credit scoring model that can be applied to Vietnamese banks The article uses the method of FICO system, taking into account the situation of Vietnam It also provides suggestions to help consumers simply calculate their credit score khoa học 54 thương mại Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG INTERNET BANKING TRONG THANH TOÁN HỌC PHÍ: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI Bùi Thị Thu Loan Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Email: buithithuloan@haui.edu.vn Vũ Duy Hào Trường Đại học Kinh tê/quô/c dân Email:haodv@neu.edu.vn Chu Thi;Hiên Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Email: chuthihien120797@gmail.com Ngày nhận: 18/03/2019 Ngày nhận lại: 10/04/2019 Ngày duyêt đăng: 16/04/2019 T banking) hói quen tốn khơng dùng tiền mặt người dân, có hình thức tốn trực tuyến (Internet hạn chế nước có kinh tế Việt Nam bất chấp đặc tính ưu việt hình thức tốn mang lại Mặc dù có vài nghiên cứu kiểm tra yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ internet banking, song nghiên cứu tập trung đối tượng có thu nhập Trong thói quen sử dụng dịch vụ cần xây dựng định hướng dựa hành vi nhận thức tính hữu ích giới trẻ Do đó, nghiên cứu cung cấp chứng thực nghiệm yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ toán trực tuyến dựa đối tượng khảo sát sinh viên với quy mơ mẫu 228 Kết phân tích cho thấy, ảnh hưởng yếu tố biết đến hầu hết nghiên cứu có bao gồm nhân tơ€chuẩn chủ quan tính hữu ích dịch vụ phong cách giới trẻ yếu tố phát có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến ý định sử dụng internet banking Bên cạnh đó, nghiên cứu hàm ý số giải pháp tư•kê€t qua‚hơ•i quy gợi mở hướng nghiên cứu tương lai Từ khóa: toán trực tuyến, phong cách giới trẻ, ý định, tốn khơng dùng tiền mặt Giới thiệu Inernet banking (IB) ứng dụng sử dụng phổ biến toán hầu hết quốc gia Đây dịch vụ ngân hàng điện tử dùng để truy vấn thông tin tài khoản thực giao dịch chuyển khoản toán qua mạng internet Dịch vụ bắt đầu sử dụng từ năm 80 hầu phát triển Tại Việt Nam, dịch vụ Internet-banking bắt đầu du nhập muộn từ năm 2001 hình thức ngân hàng điện tử internet thức trở thành kênh giao dịch điện tử vào năm 2004 Dịch vụ Internet banking với ưu nhanh gọn, tiện lợi tiết kiệm chi phí ngày nhiều khách hàng lựa chọn Dựa nhu cầu này, ngân hàng ngày cạnh tranh để cung cấp sản phẩm, dịch vụ tối ưu cho khách hàng Trong giai đoạn nay, ứng dụng công nghệ thay cho phương pháp tốn truyền thống thủ cơng tính tất yếu Việc triển khai cung cấp dịch vụ từ hệ thống ngân hàng, mặt khẳng định vị ngân hàng việc đại khoa học thương mại Sè 128/2019 55 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 55 Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH hóa hạ tầng cơng nghệ cung cấp sản phẩm dịch vụ tiện ích cho khách hàng Mặt khác, góp phần hạn chế việc sử dụng tiền mặt toán, giúp tiết kiệm chi phí xã hội minh bạch hóa hoạt động kinh doanh chủ thể kinh tế Về phía khách hàng, xuất internet banking mang lại lợi ích lớn thời gian chi phí Các giao dịch tốn khơng cịn giới hạn thời gian khoảng cách địa lý thơng qua ứng dụng tốn qua hệ thống internet 24/24 24/7 Thêm vào đó, phí tốn qua hệ thống toán trực tuyến xem rẻ so với hình thức tốn chuyển tiền truyền thống ngân hàng Tuy nhiên, nước phát triển nước có kinh tế Việt nam, thói quen sử dụng tiền mặt diễn tra phần lớn giao dịch Chính phủ có quy định hạn chế định Theo số liệu từ Ngân hàng thể giới (WB), Việt Nam nước có tỷ lệ sử dụng tiền mặt cao khu vực, chiếm tới 95,1 % (WB, 2018) Ngay môi trường giáo dục Đại học, nơi giúp định hình thói quen trách nhiệm tn thủ quy định việc nâng cao tính minh bạch kinh tế, vấn đề tốn khơng dùng tiền mặt dường chưa quan tâm mức số nơi Vấn đề đặt bối cảnh Việt nam nay, thông tư 02 quy định bắt buộc việc tốn qua ngân hàng có hiệu lực sinh viên số trường đại học nói chung trường đại học cơng nghiệp nói riêng trì thói quen tốn học phí tiền mặt Đây đồng thời thực tế gây áp lực việc nâng cao chất lượng dịch vụ nhà trường Trên sở đó, theo hướng tiếp cận lý thuyết Hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior TPB) Ajzen (1991), nghiên cứu áp dụng phân tích định lượng để kiểm tra mức độ ảnh hưởng chiều ảnh hưởng yếu tố: Thái độ, Chuẩn chủ quan, Nhận thức kiểm soát hành vi yếu tố phong cách giới trẻ đến ý định sử dụng toán internet banking tốn học phí, nghiên cứu trường hợp đại học công nghiệp Hà nội Tổng quan nghiên cứu Lý thuyết TPB Ajzen (1991), giải thích dự đoán hành vi ứng dụng lĩnh vực nghiên cứu khác dựa tảng lý thuyết khoa học 56 thương mại Hành động có lý trí (hay hành động hợp lý), theo lý thuyết này, ý định cá nhân việc thực hành vi định chịu ảnh hưởng 03 yếu tố, là: Thái độ (Attitude); Chuẩn chủ quan (Subjective Norm); Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control) Lý thuyết TPB nhiều nhà nghiên cứu tiếp tục phát triển mở rộng để giải thích dự đoán hành vi người bối cảnh cụ thể, như: Chang (1998), Choo cộng (2004), cung cấp chứng thực nghiệm ảnh hưởng tích cực yếu tố Thái độ, Chuẩn chủ quan Nhận thức kiểm soát hành vi đến ý định thực hành vi Theo hướng tiếp cận này, nhiều nghiên cứu mở rộng phạm vi yếu tố ảnh hưởng hướng nghiên cứu cụ thể hành vi sử dụng IB (Long Phạm, 2014; ChinHo Lin, 2011) Nghiên cứu Pham cộng ( 2014); Wang, Lin Tin ( 2003) cho biết khả chấp nhận cơng nghệ (IT) đóng vai trị quan trọng hành vi sử dụng dịch vụ bên cạnh yếu tố thái độ dịch vụ, chuẩn chủ quan tính hữu ích dịch vụ (Long cộng sự, 2014 ; Wang, Lin Tin, 2003; Bùi Hải Yến) Tuy nhiên nghiên cứu thực giai đoạn việc ứng dụng phiên cơng nghệ tích hợp máy tính điện thoại chưa thực phổ biến Đồng thời, nghiên cứu tiến hành mẫu khảo sát đối tượng có thu nhập, đó, khả chấp nhận cơng nghệ yếu tố ảnh hưởng tiên tính đặc thù độ tuổi Câu hỏi đặt liệu có khác biệt đáng kể sinh viên, người chưa tạo thu nhập người làm mà thu nhập họ tốn qua hệ thống ngân hàng ý định sử dụng internet banking không Nếu có, yếu tố ảnh hưởng đến ý định liệu đối tượng sinh viên, cịn yếu tố tham gia vào mơ hình mà có khả luận giải thêm ý định sử dụng IB, nghiên cứu cụ thể ứng dụng tốn tiền học phí Việc trả lời câu hỏi nghiên cứu mục tiêu hướng đến viết Phương pháp nghiên cứu mơ hình nghiên cứu 3.1 Giả thuyết nghiên cứu - Ý định sử dụng internet banking tốn học phi‹ Có nhiều lý thuyết khác sử dụng để lý giải mối quan hệ yếu tố tiền đề hành vi Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH người sử dụng dịch vụ Trong nghiên cứu này, tiếp cận theo lý thuyết TPB, ý định sử dụng internet banking hiểu ý định cá nhân khả chấp nhận sử dụng toán trực tuyến qua hệ thống ngân hàng thay cho hành vi sử dụng tiền mặt Đây coi giai đoạn việc hình thành phản ánh nhận thức lợi ích việc tốn khơng dùng tiền Khi đó, ý định sử dụng dịch vụ toán internet banking sinh viên cao khả thực hành vi toán qua hệ thống giao dịch trực tuyến dựa ứng dụng công nghệ cung cấp ngân hàng khách hàng lớn Vì vậy, nghiên cứu ý định thực hành vi toán qua internet banking sinh viên dựa lý thuyết TPB làm lý thuyết khung tiền đề cho nghiên cứu nhằm mục đích nhận diện yếu tố có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ, từ đó, hàm ý giải pháp thay đổi hành vi, thói quen sử dụng tiền mặt tốn Trên sở đó, nho‹m tác giả đưa nho‹m giả thuyết sau: Gia&thuyê't H1: Thái độ có mối quan hệ thuận chiều ý định sử dụng dịch vụ IB toan€ ho„c phi€của sinh viên; Gia&thuyê't H2: Chuẩn chủ quan có mối quan hệ thuận chiều ý định sử dụng IB toan€ ho„c phi€của sinh viên; Gia&thuyê't H3: Nhận thức kiểm sốt hành vi có mối quan hệ thuận chiều ý định sử dụng IB toa€n ho„c phi€của sinh viên Phong cách giới trẻ khuynh hướng sử dụng ứng dụng cơng nghệ đại tốn trực tuyến qua ngân hàng Phong cách tiêu dùng hay sử dụng dịch vụ đề cập lần đầu nghiên cứu Mai cộng (2009); Tambyah, Nguyễn Jung (2009), theo khuynh hướng tiêu dùng theo hướng truyền thống đại Những thay đổi nhanh chóng kinh tế với phát triển vượt bậc khoa học công nghệ ảnh hưởng đến khuynh hướng lựa chọn sử dụng dịch vụ cá nhân Mặc dù nghiên cứu dựa mơ hình có tính đến khả chấp nhận cơng nghệ (Pham cộng sự, 2009; Wang, 2003) song thực tế, bối cảnh Việt Nam năm gần cho thấy, người Việt có tỷ lệ sử dụng internet điện thoại thông minh cao song tỷ lệ tốn qua internet lại khơng tương xứng Phong cách sống cá nhân đặc trưng nhìn thực giới quan, cá tính, sắc cá nhân (bản ngã hay tôi) ảnh hưởng môi trường xung quanh gia đình, nơi sinh sống, giáo dục, văn hóa ảnh hưởng mạnh từ yếu tố truyền thơng Trong đó, giới trẻ đánh giá người tiên phong cho trào lưu mới, thời thượng táo bạo Đồng thời, họ người đầu cho xu hướng sử dụng dịch vụ đại Kết vấn sâu 11 sinh viên cho thấy họ nhận thức việc toán qua ứng dụng trực tuyến trở thành xu hướng định hình phong cách giới trẻ giao dịch giúp họ thể tự tin việc bắt kịp xu hướng tất yếu kinh tế Trên sở đó, tác giả đề xuất giả thuyết H4: Gia&thuyê't H4: Phong cách giới trẻ có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng internet banking tốn 3.2 Phương pha'p nghiên cư'u va*mơ hi*nh nghiên cư'u Trước hết, đề cập trên, nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, kiểm tra sơ bơŒsự phù hợp thang đo mơ hình nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp sinh viên trước tiến hành phân tích hồi quy Nghiên cứu định tính sơ thông qua vấn sâu thực với đối tượng 11 sinh viên học trường đại học công nghiệp Hà nội; độ dài trung bình vấn từ 25 đến 30 phút dựa lưới vấn, đó, đối tượng sinh viên trả lời vấn, gồm: 06 sinh viên nữ sinh viên nam NôŒi dung vấn sâu thực nhằm bước đầu kiểm tra phù hợp biến độc lập có ảnh hưởng đến ý định sử dụng internet banking sinh viên, nhận diện sơ mối quan hệ biến mơ hình Kết nghiên cứu định tính sơ ủng hộ mơ hình nghiên cứu đề xuất tác giả Phần lớn sinh viên vấn cho sử dụng toán trực tuyến đem lại tiện lợi, nhanh chóng an tồn Đặc biệt giảm khó chịu tham gia tốn học phí tiền mặt Họ hồn tồn ủng hộ muốn sử dụng thời gian tới IB phù hợp với phong cách sinh viên động Tuy nhiên việc sử dụng dịch vụ lại khó khăn từ khoa học thương mại Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 57 Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH phía gia đình bạn bè, ảnh hưởng Dựa phản hồi, mẫu phân tích cuối định đến việc thay đổi hồn tồn hình thức sử dụng phân tích hồi quy 228 Trong tốn Kết đáng ý phân đó, nam giới chiếm tỷ lệ 44% nữ giới chiếm tỷ lệ tích định tính tham gia biến phong cách 56% Khảo sát thực thông qua bảng câu giới trẻ nhận diện mơ hình nghiên cứu hỏi sử dụng thang đo Likert mức điểm, tương ứng ViêŒc nhâŒn diêŒn biê‹n nghiên cư‹u na‘y, dựa vào mô với điểm Hồn tồn khơng đồng ý hình gốc theo lý thuyết TPB Ajzen (1991), điểm Hồn tồn đồng ý Các câu hỏi cho nhóm tác giả xây dựng mơ hình gồm yếu tố thang đo nghiên cứu xây dựng sở đề cập dươ‹i (Hình 1) kế thừa từ kết nghiên cứu trước Ajzen (1991, 2002), Holak Leman 7KiL ÿ ӝ (1990), Nguyễn Thị Tuyết Mai (2016), Adewal cộng (2016), kết hợp với điều chỉnh theo kết nghiên cứu định tính sơ thực H1(+) H2 (+) Chuҭn chӫ quan éÿӏnh sӱ dөng ,% Nhұn thӭc NLӇP VRiW KjQK YL WtQK (H3+) WRiQ WURQJ WKDQK KӑF SKt cӫa sinh viên nghiên cứu định tính trước Các câu hỏi nghiên cứu dựa sở thang đo gốc chuyển thể sử dụng nghiên cứu trước Một số biến mơ tả tóm tắt Bảng Phong cách giӟi trҿ Kết nghiên cứu thảo luận Đánh giá thang đo Nguồn: Tổng hợp từ nhóm tác giả Kết phân tích Cronbach Alpha (Bảng Hình : Mơ hình nghiên cứu đề xuất 2) cho thấy, thang đo 04 yếu tố lớn Tiếp theo, nhóm nghiên cứu sử dụng phương 0,7 đảm bảo yêu cầu độ tin cậy giá trị (Hair pháp nghiên cứu định lượng, phân tích liệu sơ cộng sự, 1998) Dữ liệu sử dụng phân tích cấp thu từ mẫu khảo sát ban đầu 245 đảm bảo phù hợp với phân tích yếu tố, giá trị KMO sinh viên học trường Đại học Công nghiệp 0,902 (>0,5) Kết phân tích EFA dựa báo cáo Hà Nội (Haui) Chúng sử dụng phạm vi nghiên phương sai trích hệ số tải cho thấy, thang đo đạt yêu cứu điển hình nghiên cứu ban đầu với việc cầu với phương sai trích đạt 62.12 % hệ số tải lớn tham gia biến nên thực nghiên 0,5 Kê‹t qua•ma trâŒn xoay nhân tơ‹cu™ng thê•hiêŒn ti‹nh ơ•n cứu sơ để xác nhận kết trước kiểm soát điŒnh cu•a nho‹m ca‹c thang đo đươŒc kiê•m tra Bảng 2: Kết phân tích độ tin cậy thang đo yếu tố diện (H4+) rộng Bieán quan sát Trên thực tế, Thái độ cá nhân trường Đại Cronbach Alpha 0,827 N of Items 0,717 0,915 0,858 0,717 Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả học Haui Chuẩn chủ quan trường Nhận thức hành vi biết đến với tỷ Phong cách giới trẻ chủ quan lệ sinh viên Chuẩn KMO chủ yếu đến từ Bartlett's Test khu vực nông thơn (trên 85%) Việc thay đổi thói quen sử dụng dịch vụ thường có đặc điểm riêng bao gồm ảnh hưởng từ yếu tố nhận thức, hành vi, tính hữu Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 0,902 Sig = 0,000 ích dịch vụ từ mơi trường học tập xã hội nơi chủ thể chịu ảnh hưởng định Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Thống kê mơ tả Kết thống kê mẫu ban đầu cho thấy sử dụng tiền mặt phương thức tốn khoa học 58 thương mại sử dụng sinh viên bao gồm nam giới nữ giới Tỷ lệ toán tiền mặt báo cáo mẫu nghiên cứu lên tới 95,9% Trong điểm Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ôn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH Bảng 1: Tóm tắt thang đo biến Mã hóa TĐ1 TĐ2 Thái độ (TĐ) TĐ3 TĐ4 CQ1 Chuẩn chủ CQ2 quan (CQ) CQ3 CQ4 Phong PS1 cách giới trẻ PS2 (PS) PS3 PS4 PS5 Ý định sử dụng IB TTHP (YD) Biến quan sát Thang Nguồn điểm Tôi thích ý tưởng sử dụng dịch vụ internet banking Likert Long cộng toán học phí mức điểm (2014); Wang, Lin Tôi hoàn toàn ủng hộ ý định sử dụng dịch vụ internet (2003); Chan banking toán học phí Chen (2001), Sử dụng dịch vụ internet banking toán học Nguyễn Thị Tuyết phí ý định tốt Mai (2016), Holak Tôi hoàn toàn tin tưởng sử dụng internet banking Leman (1990) ý định hay Gia đình bạn bè có ảnh hưởng đến ý định sử dụ ng Likert Holak Leman internet banking mức điểm (1990), Nguyễn Thị Tôi thấy hầu hết bạn SV sử dụng Tuyết Mai (2016), nên có ý định sử dụng IB Long cộng Các phương tiện truyền thông có ảnh hưởng đến ý (2014); Wang, Lin định sử dụng dịch vụ IB (2003); Chan Các nhu cầu từ công việc làm thêm ảnh hưởng Chen (2001) đến ý định sử dụng IB Sử dụng dịch IB thể lối sống thời thượng Likert Nguyễn Thị Tuyết đại mức điểm Mai (2016), Wang, Thay đến tận trường để đóng học phí thích nhà Lin (2003); Chan click chuột smartphone có kết nối internet Chen (2001) Tôi thích thể đẳng cấp thân, thích mẻ đại Tôi thích sử dụng dịch vụ toán học phí vừa tiện lợi, nhanh gọn IB Sử dụng IB để toán học phí độc lập mà không cần phụ thuộc thầy cô giáo thu phí thể lối sống tự lập giới trẻ Tôi cân nhắc ý định sử dụng IB toán Likert Long cộng học phí nhà trường khuyến khích mức điểm (2014); Wang, Lin Tôi tin sử dụng tiếp tục sử dụng dịch vụ (2003); Chan IB để toán học phí Chen (2001), Tôi kêu gọi bạn bè sử dụng dịch vụ IB để Nguyễn Thị Tuyết toán học phí Mai (2016), Holak vaø Leman (1990) (Nguồn:Tổng hợp tác giả) đáng lưu lý mức độ sử dụng internet từ thường xuyên đến thường xuyên sinh viên 79,4% Thêm vào đó, bối cảnh cạnh tranh thị trường tài nay, dịch vụ mở tài khoản thẻ miễn phí thuận tiện chỗ từ Ngân hàng cho sinh viên Haui giúp nâng tỷ lệ sinh viên sở hữu tài khoản thẻ ngân hàng, yếu tố giúp sinh viên sử dụng dịch vụ IB, lên tới 72,5% Tuy nhiên, tính trung bình mẫu có 13,6% sinh viên sử dụng dịch vụ IB toán hoŒc phi‹, tỷ lệ đánh giá thấp Kê't qua&phân tích hồi quy Kết phân tích hồi quy bội kiểm tra (Bảng 3) cho thấy, mơ hình nghiên cứu phù hợp, có ý nghĩa thống kê với F = 79,09; p < 0,01 Các yếu tố mơ hình giải thích 65,4% ý định sử dụng IB toa‹n hoŒc phi‹của sinh viên Mơ hình khơng xảy tượng đa cộng tuyến (hệ số khoa học thương mại Sè 128/2019 Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn.Stt.010.Mssv.BKD002ac.email.ninhddtt@edu.gmail.com.vn.bkc19134.hmu.edu.vn 59 Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an.Tai lieu Luan van Luan an Do an Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] QUẢN TRỊ KINH DOANH VIF trung bình nhỏ 5) tượng tự tương mối quan tâm giới trẻ chịu ảnh hưởng quan quan (hệ số Dubin-Watson 2,160) niệm, thói quen hành vi sử dụng dịch vụ từ bạn Bảng 3: Kết phân tích hồi quy yếu tố ảnh hưởng đến ý định sư‚du„ng IB toan€ ho„c phi€cu‚a sinh viên Coefficients a Unstandardized Standardizd Coefficients Coefficients B Std Error Beta -2.183 1.201 058 052 054 110 053 084 308 035 487 303 048 338 Collinearity Statistics Tolerane VIF Model T Sig (Constant) 1.818 070 Thaido 1.120 264 659 Chuanchuquan 2.061 040 922 Loi ich su dung 8.688 000 487 Phongcachgioitre 6.376 000 542 Durbin- Watson R2 0.660 R2 adjust a Dependent Variable: ydinhsudung IB TT hoc phi* p