Đánh giá yếu tố tác động đến khả năng tiếp cận tín dụng của các hộ kinh doanh ở ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn việt nam chi nhánh huyện xuân lộc, tỉnh đồng nai

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN VĂN TIẾP ĐÁNH GIÁ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CỦA CÁC HỘ KINH DOANH Ở NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM CHI NHÁNH HUYỆN XUÂN LỘC, TỈNH ĐỒNG NAI LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – Năm 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN VĂN TIẾP ĐÁNH GIÁ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CỦA CÁC HỘ KINH DOANH Ở NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM CHI NHÁNH HUYỆN XUÂN LỘC, TỈNH ĐỒNG NAI Chuyên ngành: Quản lý công Mã số: 8340403 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS ĐẶNG VĂN CƯỜNG TP Hồ Chí Minh – Năm2020 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan luận văn thạc sĩ với đề tài “Đánh giá yếu tố tác động đến khả tiếp cận tín dụng hộ kinh doanh Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt Nam Chi nhánh huyện Xn Lộc, tỉnh Đồng Nai” cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập riêng theo hướng dẫn TS Đặng Văn Cường Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực, có nguồn gốc rõ ràng, cụ thể chưa cơng bố cơng trình khác Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung tính trung thực Luận văn TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2020 Nguyễn Văn Tiếp MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH ẢNH TĨM TẮT CHƯƠNG 1.GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài………………………………………………………… 1.2.Mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu 1.3.Phạm vi nghiên cứu đối tượng nghiên cứu 1.3.1 Phạm vi nghiên cứu 1.3.2 Đối tượng nghiên cứu 1.4.Phương pháp nghiên cứu 1.4.1 Phương pháp nghiên cứu định tính 1.4.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng 1.5.Kết cấu luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG 2.1.Cơ sở lý thuyết 2.1.1.Lý thuyết vòng đời sống 2.1.2.Sự lựa chọn đối nghịch 10 2.2.Nghiên cứu thực nghiệm 11 2.2.1.Nghiên cứu nước 11 2.2.2.Nghiên cứu nước 15 2.3.Đề xuất mô hình nghiên cứu 21 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CỦA HỘ KINH DOANH 24 3.1.Quy trình nghiên cứu 24 3.2.Mơ hình nghiên cứu 25 3.3.Đo lường biến 28 3.4.Giả thuyết nghiên cứu 31 3.4.1.Tuổi chủ hộ 31 3.4.2.Giới tính 32 3.4.3.Quy mô hộ kinh doanh 33 3.4.4.Trình độ học vấn 34 3.4.5.Số năm hoạt động hộ kinh doanh 35 3.4.6.Thu nhập hộ kinh doanh 35 3.4.7.Tài sản chấp 36 3.5.Lựa chọn mẫu nghiên cứu 38 3.6.Phương pháp phân tích 39 CHƯƠNG THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 41 4.1.Thống kê mẫu nghiên cứu 41 4.2.Kết nghiên cứu 50 4.2.1.Kết hồi quy 50 4.2.2.Thảo luận 56 4.2.2.1 Độ tuổi chủ hộ kinh doanh (tuoi) 57 4.2.2.2 Trình độ học vấn chủ hộ kinh doanh (hocvan) 57 4.2.2.3 Giới tính chủ hộ kinh doanh (gioitinh) 58 4.2.2.4 Quy mô hộ kinh doanh (Quymo) 59 4.2.2.5 Thu nhập năm hộ kinh doanh (Sale) 59 4.2.2.6 Số năm hoạt động hộ kinh doanh (sonam) 60 4.2.2.7 Tài sản chấp 61 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ CÁC GIẢI PHÁP 64 5.1.Kết luận 64 5.2 Giải pháp nâng cao khả tiếp cận vốn tín dụng hộ kinh doanh địa bàn huyện Xuân Lộc, tỉnh Đồng Nai 66 5.3.Hạn chế đề tài hướng nghiên cứu 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Diễn giải HKD Hộ kinh doanh VTD Vay tín dụng KNTCV Khả tiếp cận vốn TSTC Tài sản chấp ĐCT Đa cộng tuyến VIF Hệ số phóng đại phương sai DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Tổng hợp kết vấn chuyên gia 27 Bảng 3.2 Mô tả biến 30 Bảng 3.3 Kỳ vọng dấu hồi quy 38 Bảng 4.1 Thống kê tỷ lệ hộ kinh doanh cảm thấy khả tiếp cận tín dụng cao thấp theo trình độ học vấn 41 Bảng 4.2 Thống kê tỷ lệ hộ kinh doanh cảm thấy khả tiếp cận cao thấp theo số năm hoạt động kinh doanh 42 Bảng 4.3 Thống kê tỷ lệ hộ kinh doanh cảm thấy khả tiếp cận cao thấp theo quy mô hộ kinh doanh 43 Bảng 4.4 Thống kê tỷ lệ hộ kinh doanh cảm thấy khả tiếp cận cao thấp theo độ tuổi chủ hộ kinh doanh 44 Bảng 4.5 Thống kê tỷ lệ hộ kinh doanh cảm thấy khả tiếp cận cao thấp theo giới tính chủ hộ kinh doanh 45 Bảng 4.6 Thống kê tỷ lệ hộ kinh doanh cảm thấy khả tiếp cận cao thấp theo tài sản chấp 46 Bảng 4.7 Thống kê tỷ lệ hộ kinh doanh cảm thấy khả tiếp cận cao thấp theo thu nhập năm hộ kinh doanh 46 Bảng 4.8 Thống kê mô tả biến mơ hình nghiên cứu 48 Bảng 4.9 Ma trận tương quan 49 Bảng 4.10 Kết kiểm tra ĐCT hệ số VIF 49 Bảng 4.11 Kết kiểm tra phù hợp 51 Bảng 4.12 Kết dự báo Hosmer – Lemshow’s 52 Bảng 4.13 Kết kiểm định Hosmer – Lemshow’s 52 Bảng 4.14 Kết kiểm tra khả dự báo mơ hình hồi quy 53 Bảng 4.15 Kết hồi quy yếu tố ảnh hưởng đến vay tín dụngcủa hộ kinh doanh Agribank Xuân Lộc 54 Bảng 4.16 Kết hồi quy ảnh hưởng biên yếu tố đến vay tín dụngcủa hộ kinh doanh Agribank Xuân Lộc 55 Bảng 4.17 Tổng hợp kỳ vọng dấu kết đề tài 62 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 23 Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu 25 71 Đầu tiên, nghiên cứu sau cố gắng gia tăng số lượng khách hàng hộ kinh doanh phân tích để đại diện cho tồn khách hàng hộ kinh doanh vay Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển nông thôn Việt Nam huyện Xuân Lộc, tỉnh Đồng Nai Thứ hai, nghiên cứu sau phân chia khách hàng hộ kinh doanh thành nhóm hộ kinh doanh theo ngành nghề hoạt động để từ dễ dàng việc phân vay vốn tín dụng hộ kinh doanh vay Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển nông thôn Việt Nam huyện Xuân Lộc, tỉnh Đồng Nai Thứ ba, nghiên cứu sau cân nhắc đến việc xem xét yếu tố khác có ảnh hưởng đáng kể đến vay vốn tín dụng hộ kinh doanh cách tham khảo ý kiến chuyên gia lĩnh vực cho vay đưa vào mơ hình nghiên cứu vay vốn tín dụng hộ kinh doanh khách hàng TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH ADB (2000) Finance for the Poor: Microfinance Development Strategy Rural Asian study: Beyond the Green Revolution, 52 Akerlof, G A (1970) The market for lemons: Quality and the market mechanism Quarterly Journal Economics, 84, 488-500 Akpan, S B., Patrick, I V., Udoka, S J., Offiong, E A., & Okon, U E (2013) Determinants of credit access and demand among poultry farmers in Akwa Ibom State, Nigeria American Journal of Experimental Agriculture, 3(2), 293 Barslund, M., & Tarp, F (2008) Formal and informal rural credit in four provinces of Vietnam The Journal of Development Studies, 44(4), 485-503 Bester, H (1985) Screening vs rationing in credit markets with imperfect information American economic review, 75(4), 850-855 Binswanger, H P., & McIntire, J (1987) Behavioral and material determinants of production relations in land-abundant tropical agriculture Economic Development and Cultural Change, 36(1), 73-99 Biyase, M., & Fisher, B (2017) Determinants of Access to Formal Credit by the Poor Households Studia Universitatis Babes-Bolyai Oeconomica, 62(1), 50-60 Calomiris, C W., & Hubbard, R G (1990) Firm Heterogeneity, Internal Finance, andCredit Rationing' The Economic Journal, 100(399), 90-104 Chen, K C., & Chivakul, M (2008) What drives household borrowing and credit constraints? Evidence from Bosnia and Herzegovina (No 8-202) International Monetary Fund Diagne, A (1999) Determinants of household access to and participation in formal and informal credit markets in Malawi (No 583-2016-39679, pp 1-68) Duy, V Q., D’Haese, M., Lemba, J., & D’Haese, L (2012) Determinants of household access to formal credit in the rural areas of the Mekong Delta, Vietnam African and Asian studies, 11(3), 261-287 Felipe, J., & Adams, F G (2005) " A theory of production" the estimation of the Cobb-Douglas function: A retrospective view Eastern Economic Journal, 31(3), 427445 Goetz, A M., & Gupta, R S (1996) Who takes the credit? Gender, power, and control over loan use in rural credit programs in Bangladesh World development, 24(1), 45-63 Gonzalez-Vega, C (2003) Deepening rural financial markets: Macroeconomic, policy and political dimensions In Paving the Way Forward for Rural Finance: An International Conference on Best Practices, Washington, DC (pp 2-4) Gulli, H (1998) Microfinance and poverty: Questioning the conventional wisdom Idb Hall, R E (1988) Intertemporal substitution in consumption Journal of political economy, 96(2), 339-357 Jorgenson, D (1967) The theory of investment behavior In Determinants of investment behavior (pp 129-175) NBER Kedir, A (2003) Determinants of access to credit and loan amount: Householdlevel evidence from urban Ethiopia Khandker, S (2001) Does micro-finance really benefit the poor? Evidence from Bangladesh In Asia and Pacific Forum on Poverty: Reforming Policies and Institutions for Poverty Reduction (Vol 14) Khandker, S R (1998) Fighting poverty with microcredit: experience in Bangladesh Oxford University Press Khandker, S R (2003) Micro-finance and poverty (Vol 2945) World Bank Publications Kochar, A (1997) An empirical investigation of rationing constraints in rural credit markets in India Journal of Development Economics, 53(2), 339-371 Mayo, E., Fisher, T., Conaty, P., Doling, J and Mullineux, A (1998) Small is Bankable: Community Reinvestment in the UK, York: Joseph Rowntree Foundation McSweeney, B G (1979) Collection and analysis of data on rural women's time use Studies in Family Planning, 10(11/12), 379-383 Meyer, R L., & Nagarajan, G (1992) An assessment of the role of informal finance in the development process (No 996-2016-77859) Modigliani, F (1966) The life cycle hypothesis of saving, the demand for wealth and the supply of capital Social research, 160-217 Modigliani, F (1986) Life cycle, individual thrift, and the wealth of nations Science, 234(4777), 704-712 Modigliani, F., & Miller, M H (1958) The cost of capital, corporation finance and the theory of investment The American, 1, Morduch, J (1995) Income smoothing and consumption smoothing Journal of economic perspectives, 9(3), 103-114 Morduch, J., & Haley, B (2002) Analysis of the effects of microfinance on poverty reduction New York: NYU Wagner Working Paper, 1014 Mpuga, P (2010) Constraints in access to and demand for rural credit: Evidence from Uganda African Development Review, 22(1), 115-148 Okurut, F N (2006) Access to credit by the poor in South Africa: evidence from household survey data 1995 and 2000 Stellenbosch: University of Stellenbosch Panjaitan-Drioadisuryo, R D., & Cloud, K (1999) Gender, self-employment and microcredit programs an Indonesian case study The Quarterly Review of Economics and Finance, 39(5), 769-779 Parker, J., & Nagarajan, G (2001) Can Microfinance Meet the Poor's Needs in Times of Natural Disaster Microenterprise Best Practices, Development Alternatives, Inc., US Agency for International Development USAID, DAI Pastrapa, E., & Apostolopoulos, C (2015) Estimating Determinants of Borrowing: Evidence from Greece Journal of Family and Economic Issues, 36(2), 210-223 Pitt, M M., & Khandker, S R (1998) The impact of group-based credit programs on poor households in Bangladesh: Does the gender of participants matter? Journal of political economy, 106(5), 958-996 Pitt, M M., & Khandker, S R (2002) Credit programmes for the poor and seasonality in rural Bangladesh Journal of Development Studies, 39(2), 1-24 Rhyne, E (1998) The yin and yang of microfinance: Reaching the poor and sustainability MicroBanking Bulletin, 2(1), 6-8 Robinson, M S (2001) The microfinance revolution: Sustainable finance for the poor The World Bank Rothschild, M., & Stiglitz, J (1978) Equilibrium in competitive insurance markets: An essay on the economics of imperfect information In Uncertainty in economics (pp 257-280) Academic Press Sekyi, S (2017) Rural Households’ Credit Access and Loan Amount in Wa Municipality, Ghana International Journal of Economics and Financial Issues, 7(1), 506-514 Soman, D., & Cheema, A (2002) The effect of credit on spending decisions: The role of the credit limit and credibility Marketing Science, 21(1), 32-53 Stiglitz, J E., & Weiss, A (1981) Credit rationing in markets with imperfect information The American economic review, 71(3), 393-410 Townsend, P (1979) Poverty in the United Kingdom: a survey of household resources and standards of living Univ of California Press Williamson, O E (1987) Transaction cost economics: The comparative contracting perspective Journal of economic behavior & organization, 8(4), 617-625 Wongnaa, 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(665-2016-44943), 111-122 Zellner, A., Kmenta, J., & Dreze, J (1966) Specification and estimation of CobbDouglas production function models Econometrica: Journal of the Econometric Society, 784-795 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT Huỳnh Thế Ngà (2017) Các yếu tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận tín dụng thức nơng hộ địa bàn huyện Gị Quao, tỉnh Kiên Giang, Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế TPHCM http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/55763 Lê Khương Ninh, Phạm Văn Dương (2011), Phân tích yếu tố định lượng vốn vay tín dụng thức hộ nơng dân An Giang Tạp chí Kinh tế Ngân hàng châu Á, số 60, trang – 15 Lê Khương Ninh & Phạm Văn Dương (2011) Các yếu tố định lượng vốn vay thức nơng hộ Hậu Giang, Tạp chí Ngân hàng, số 9, trang 42 – 48 Lê Trung Kiên (2016) Các nhân tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận tín dụng thức nơng hộ huyện U Minh tỉnh Cà Mau, Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế TPHCM http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/48258 Nguyễn Quốc Oánh, Phạm Thị Mỹ Dung (2010), Khả tiếp cận tín dụng thức hộ nơng dân: Trường hợp nghiện cứu vùng cận ngoại thành Hà Nội Tạp chí Khoa học phát triển, Tập 8, số Sử Ngọc Anh (2012) Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận vốn tín dụng tiểu thương chợ, Trung tâm thương mại địa bàn Quận 5, thành Thố Hồ Chí Minh, Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế TPHCM http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/49648 Trần Dũ Điều (2017) Các nhân tố ảnh hưởng đến tiếp cận tín dụng ngân hàng hộ tiểu thương: nghiên cứu Thành phố Rạch Giá, tỉnh Kiên Giang, Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế TPHCM http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/55763 Trần Anh Tú (2018) Các yếu tố ảnh hưởng đến khả tiếp cận nguồn vốn tín dụng thức hộ nông dân địa bàn huyện Tân Phú, tỉnh Đồng Nai, Luận văn thạc sĩ, Đại học Kinh tế TPHCM http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/55763 PHỤ LỤC DÀN BÀI THẢO LUẬN CHUYÊN GIA Câu 1: Các ơng/bà vui lịng cho biết yếu tố tuổi chủ hộ có ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xn Lộc: Có: Khơng: Câu 2: Các ơng/bà vui lịng cho biết yếu tố giới tính chủ hộ có ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xn Lộc: Có: Khơng: Câu 3: Các ơng/bà vui lịng cho biết yếu tố trình độ chủ hộ có ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xuân Lộc: Có: Khơng: Câu 4: Các ơng/bà vui lịng cho biết yếu tố số năm kinh doanh chủ hộ có ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xuân Lộc: Có: Khơng: Câu 5: Các ơng/bà vui lòng cho biết yếu tố doanh thu hàng năm chủ hộ có ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xn Lộc: Có: Khơng: Câu 6: Các ơng/bà vui lịng cho biết yếu tố quy mơ chủ hộ có ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xn Lộc: Có: Khơng: Câu 7: Các ơng/bà vui lịng cho biết yếu tố tài sản chấp chủ hộ có ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xuân Lộc: Có: Khơng: Câu 8: Ngồi yếu tố trên, ơng/bà cho biết yếu tố ảnh hướng đến khả tiếp cận tín dụng chủ hộ kinh doanh địa bàn huyện Xuân Lộc: Trân trọng cám ơn! PHỤC LỤC DANH SÁCH CÁC CHUYÊN GIA THAM GIẢ PHỎNG VẤN Họ và tên Chức vụ Nguyễn Văn Tích Giám đốc Agribank CN huyện Thống Nhất Nguyễn Văn Quang P Giám đốc Agribank CN huyện Thống Nhất Nguyễn Thanh Tùng Giám đốc Agribank CN TP Long Khánh Nguyễn Quốc Hữu P Giám đốc Agribank CN huyện Trảng Bom Phạm Văn Sơn Giám đốc Agribank CN huyện Định Quán Nguyễn Cảnh Lĩnh P Giám đốc Agribank CN huyện Xuân Lộc Hứa Thị Hồng Hoa Phó Trưởng phịng tín dụng Agribank tỉnh Đồng Nai Lê Văn Hải Phó Trưởng phịng Tín Dụng Agribank tỉnh Đồng Nai Võ Phước Dư P Giám đốc Agribank CN huyện Tân Phú 10 Nguyễn Trí Phúc Trưởng phịng tín dụng CN huyện Xuân Lộc 11 Trần Hữu Lâm Khách Hàng Vay Huyện Xuân Lộc 12 Phạm Thị Kim Thoa Khách Hàng Vay TP Long Khánh 13 Trương Thị Lệ Huyền Khách Hàng Vay Huyện Xuân Lộc 14 Nguyễn Ngọc Hà Khách Hàng Vay TP Biên Hòa 15 Trần Thị Hoa Khách Hàng Vay Huyện Trảng Bom STT Nơi công tác PHỤ LỤC Thống kê mô tả Variable Obs Mean tindung hocvan sonam tuoi tstc 201 201 201 201 201 6567164 1.766169 6.094527 44.16915 7512438 gioitinh quymo sale 201 201 201 4975124 4.457711 432.5721 Std Dev Min Max 4759907 768147 4.073821 10.38996 4333716 1 22 15 58 5012422 2.647537 241.0445 80 10 900 Ma trận tương quan tindung hocvan sonam tuoi tstc gioitinh quymo tindung 1.0000 hocvan 0.1896 0.0070 1.0000 sonam 0.4913 0.0000 0.0758 0.2848 1.0000 tuoi 0.4122 0.0000 0.0689 0.3312 0.2419 0.0005 1.0000 tstc 0.7717 0.0000 0.0948 0.1809 0.3674 0.0000 0.3769 0.0000 1.0000 gioitinh -0.4542 0.0000 0.0180 0.8002 -0.2754 0.0001 -0.0345 0.6270 -0.3942 0.0000 1.0000 quymo 0.4705 0.0000 0.0455 0.5211 0.2769 0.0001 0.2255 0.0013 0.3743 0.0000 -0.1612 0.0223 1.0000 sale 0.3392 0.0000 0.1678 0.0172 0.1951 0.0055 0.1938 0.0058 0.1921 0.0063 -0.1621 0.0215 0.1725 0.0144 Đa cộng tuyến Collinearity Diagnostics SQRT RVariable VIF VIF Tolerance Squared -hocvan 1.04 1.02 0.9608 0.0392 sonam 1.25 1.12 0.8012 0.1988 tuoi 1.24 1.11 0.8067 0.1933 tstc 1.58 1.26 0.6313 0.3687 gioitinh 1.26 1.12 0.7924 0.2076 quymo 1.21 1.10 0.8264 0.1736 sale 1.12 1.06 0.8952 0.1048 -Mean VIF 1.24 Hồi quy Probit begin with full model for all terms in model p < 0.1000 Probit regression Number of obs LR chi2(7) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -29.387536 tindung Coef hocvan sonam tuoi tstc gioitinh quymo sale _cons 5248555 1661588 0571323 3.269945 -1.062217 2510147 0026998 -7.85064 Std Err .2715748 0613347 0236105 8446166 4093 090631 0010304 1.880541 z 1.93 2.71 2.42 3.87 -2.60 2.77 2.62 -4.17 P>|z| 0.053 0.007 0.016 0.000 0.009 0.006 0.009 0.000 = = = = 201 199.79 0.0000 0.7727 [95% Conf Interval] -.0074212 045945 0108565 1.614527 -1.864431 0733811 0006802 -11.53643 1.057132 2863727 1034081 4.925364 -.2600042 4286483 0047193 -4.164847 Kiểm tra linktest Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: log log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = = -129.28108 -29.700241 -29.110044 -29.068881 -29.068795 -29.068795 Probit regression Number of obs LR chi2(2) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -29.068795 tindung Coef _hat _hatsq _cons 1.122404 -.0924697 0594008 Std Err .2687737 1064265 2233038 z P>|z| 4.18 -0.87 0.27 0.000 0.385 0.790 5956171 -.3010617 -.3782665 Probit model for tindung, goodness-of-fit test (Table collapsed on quantiles of estimated probabilities) Group Prob Obs_1 Exp_1 Obs_0 Exp_0 Total 0.0000 0.0030 0.3749 0.7982 0.9436 0 16 16 0.0 0.0 2.6 11.6 18.0 21 20 19 4 21.0 20.0 17.4 8.4 2.0 21 20 20 20 20 10 0.9832 0.9974 0.9995 1.0000 1.0000 19 20 20 20 20 19.4 19.9 20.0 20.0 20.0 0 0 0.6 0.1 0.0 0.0 0.0 20 20 20 20 20 = = = = 201 10 7.75 0.4583 201 200.42 0.0000 0.7752 [95% Conf Interval] Kiểm tra Hosmer-Lemeshow number of observations number of groups Hosmer-Lemeshow chi2(8) Prob > chi2 = = = = 1.649191 1161224 4970681 Dự báo Probit model for tindung True Classified D ~D Total + - 126 62 133 68 Total 132 69 201 Classified + if predicted Pr(D) >= True D defined as tindung != Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value Pr( +| D) Pr( -|~D) Pr( D| +) Pr(~D| -) 95.45% 89.86% 94.74% 91.18% False False False False Pr( +|~D) Pr( -| D) Pr(~D| +) Pr( D| -) 10.14% 4.55% 5.26% 8.82% + + - rate rate rate rate for for for for true ~D true D classified + classified - Correctly classified 93.53% Kết ảnh hưởng biên Average marginal effects Model VCE : OIM Number of obs = 201 Expression : Pr(tindung), predict() dy/dx w.r.t : hocvan sonam tuoi tstc gioitinh quymo sale Delta-method dy/dx Std Err hocvan sonam tuoi tstc gioitinh quymo sale 0422082 0133623 0045945 2629648 -.0854221 0201863 0002171 0205819 0044693 0017472 0533962 0301474 0065805 000075 z 2.05 2.99 2.63 4.92 -2.83 3.07 2.90 P>|z| [95% Conf Interval] 0.040 0.003 0.009 0.000 0.005 0.002 0.004 0018685 0046027 0011701 1583101 -.14451 0072887 0000702 0825479 0221219 008019 3676195 -.0263343 0330838 0003641 ... thạc sĩ với đề tài ? ?Đánh giá yếu tố tác động đến khả tiếp cận tín dụng hộ kinh doanh Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt Nam Chi nhánh huyện Xuân Lộc, tỉnh Đồng Nai? ?? công trình nghiên... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN VĂN TIẾP ĐÁNH GIÁ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN TÍN DỤNG CỦA CÁC HỘ KINH DOANH Ở NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG... nhất: Các yếu tố tác động đến khả tiếp cận tín dụng hộ kinh doanh vay Agribank Xuân Lộc? Câu hỏi thứ hai: Chi? ??u hướng ảnh hưởng yếu tố khả tiếp cận tín dụng hộ kinh doanh vay Agribank Xuân Lộc