Trong nghiên c u này, lãi su t kho n vay là nhân t quan tr ng nh t nh h ng đ n kh n ng tr n c a khách hàng, các nhân t quan tr ng ti p theo là s n m kinh nghi m và t ng chi phí
Nghiên c u s d ng d li u s c p và d li u th c p, đ c thu th p t 100 h b ng cách ph ng v n và s d ng b ng kh o sát. D li u s c p đ c thu th p trong 2 n m β011 – 2012, nh ng bi n đ c thu th p thông qua b ng câu h i: đ tu i, gi i tính, trình đ h c v n, tình tr ng hôn nhân, s n m kinh nghi m, ngh nghi p, ng i nông dân có kh n ng tr n ho c không có kh n ng tr n vay đúng h n, lãi su t cho vay, quy mô và các y u t khác nh h ng đ n kh n ng tr n vay. Bên c nh đó k t h p d li u th c p thu th p đ c t internet, t p chí h c thu t, th vi n… xây d ng mô hình probit đ đánh giá m c đ nh h ng c a các y u t đ n kh n ng tr n vay c a khách hàng.
Mô hình th c nghi m trong bài nghiên c u này :
ATPi= 0 + 1AML + 2 FAE + 3EDU + 4 FSZ + 5 TIME + 6 ACOFI + 7
Trong đó:
ATP: kh n ng tr n vay đúng h n c a khách hàng (0: không có kh n ng tr n , 1: có kh n ng tr n ), đây là bi n ph thu c.
AML: s ti n cho vay
FAE: s n m kinh nghi m (n m). Ng i vay có nhi u n m kinh nghi m h n s có kh n ng tr n vay cao h n do h có đ u ra n đ nh h n nh ng ng i m i b t đ u làm. Vi v y s n m kinh nghi m càng nhi u thì kh n ng tr n vay cao h n.
EDU: trình đ h c v n (đol ng b ng s n m h c tr ng), (trình đ h c v n cao cho phép ng i vay có kh n ng đ c và hi u nh ng thông tin ph c t p, bi t dòng ti n c a mình v n đ ng nh th nào, có nh ng quy t đ nh kinh doanh đúng đ n…). Do đó ng i vay v i trình đ h c v n cao s có kh n ng tr n vay cao h n.
HOS: s thành viên trong h , h càng có đông thành viên thì kh n ng s d ng v n vay sai m c đích càng cao do m i thành viên có m t yêu c u, ý ki n khác nhau. Do đó, h có s thành viên càng nhi u thì kh n ng tr n vay càng th p.
FSZ: quy mô trang tr i (đo b ng m u). M t s ng i đi vay s d ng t l v n vay cao h n đ thanh toán bù tr m t cách b t h p lý v i di n tích đ t l n và cu i cùng h vay ti n đ ph c v m t m c đích khác. K t qu là n ng su t thu đ c th p, vì v y quy mô trang tr i càng l n thì kh n ng tr n càng th p.
TIME: đo l ng b i bi n gi : 1 là kho n vay đ c gi i ngân đúng th i đi m, 0 là kho n vay gi i ngân không đúng th i đi m.
NSPV: là s l n ki m tra sau cho vay c a cán b tín d ng (đo l ng b ng s ngày trong kho ng th i gian s n xu t). S l n ki m tra sau cho vay c a cán b tín d ng s thúc đ y ng i vay tích c c h n trong vi c s n xu t kinh doanh, tiêu tùng và s d ng v n vay đúng m c đích. Do đó s l n ki m tra sau càng nhi u thì t l tr n vay c a khách hàng càng cao.
PGF: lãi su t c a kho n vay. Bên c nh vi c tr g c ng i đi vay còn ph i tr kho n lãi phát sinh t kho n vay do đó ng i vay ph i d ki n kho n l i nhu n mang l i đ tr n vay.
MAR: tình tr ng hôn nhân (đo l ng b i bi n gi : 0 là ch a k t hôn, 1 là đư k t hôn). Ng i vay đư k t hôn th ng s d ng ti n vay đ trang tr i nh ng nhu c u khác c a gia đình bên c nh m c đích ban đ u khi vay do đó ng i vay ch a k t hôn s có kh n ng tr n cao h n.
AGE: s n m kinh nghi m (đo l ng b ng n m). Có s tranh lu n ng i vay có nhi u n m kinh nghi m làm ngh h n th ng khôn ngoan và có trách nhi m h n nh ng ng i vay ít n m kinh nghi m h n.M t khác, ng i vay có ít n m kinh nghi m h n đang đ u tranh đ ngày càng tr ng thành và đ c l p h n. Do đó tu i có th có tác đ ng tích c c ho c tiêu c c đ n t l tr n vay.
SEX: gi i tính (đo l ng b ng bi n gi : 0- n , 1- nam), khi ph n đ ng tên vay thì th ng có kh n ng tr n cao h n là nam.
ui: sai s
K t qu phân tích b ng mô hình probit Ph l c 02 K t qu nghiên c u:
- Trình đ h c v n và s n m kinh nghi m trong gia đình có tác đ ng cùng chi u đ n kh n ng tr n vay.
- Ng i đ ng tên vay là n thì có xác su t tr n vay cao h n ng i đ ng tên
vay là nam.
- Ng i ch a l p gia đình thì có xác su t tr n cao h n so v i ng i đư l p gia đình. Do ng i đư l p gia đình, bên c nh vi c s d ng v n vay đ gia đình thì h còn s d ng đ cho nh ng nhu c u khác c a các thành viên trong h nên kh n ng s d ng v n không đúng m c đích cao h n d n đ n xác su t không tr đ c n vay cao h n.
- S l n ki m tra sau cho vay càng nhi u, s giám sát sau cho vay càng ch t ch thì kh n ng tr n vay càng cao.
1.4.4. Nghiên c u c a tác gi StefanieăKleimeirerăvƠă inhăTh Huy n Thanh
Trong nghiên c u c a Kleimeier và Thanh (β006) đư đ xu t m t mô hình tính đi m tín d ng đ i v i kho n vay t i các NH Vi t Nam. Tác gi đư s d ng các nhân t đ đánh giá kh n ng tr n c a KH bao g m: th i gian giao d ch v i NH, gi i
tính, s l n vay n tín d ng, th i gian vay n , tài kho n ti n g i, khu v c, tình tr ng nhà , tài kho n hi n t i, giá tr ph thêm, s ng i ph thu c, th i gian c trú đa ch hi n t i, tình tr ng hôn nhân, tài s n th ch p, đi n tho i bàn, trình đ h c v n, m c đích vay. Các nhân t này đ c tác gi đ a vào mô hình h i quy logistic đ phân bi t KH có kh n ng tr n và KH không có kh n ng tr n .
K t qu nghiên c u (Ph l c 02)
T đó, mô hình h i quy t ng th v các nhân t tác đ ng đ n kh n ng tr n KH là:
Và mô hình h i quy gi i h n (lo i b bi n có p-value >5%) v các nhân t tác đ ng đ n kh n ng tr n c a KH là:
Trong nghiên c u c a tác gi Burcu Duygan-Bump và Charles Grant và c a tác gi C.A Wongnaa, D. Awunyo-Victor, tác gi s d ng mô hình Probit đ đo l ng s nh h ng c a các nhân t đ n kh n ng tr n vay c a HG , mô hình d dùng trong trình bày toán h c, th ng đ c s d ng cho mô hình XHTD trong th c t . Trong quá trình s d ng mô hình không đòi h i các gi thuy t v nh ng nhân t liên quan đ n kh n ng tr n tuy nhiên trong quá trình x lý d li u, đòi h i ph i có m t s l ng m u đ l n cho m i ph m trù trong s li u th ng kê.
Trong nghiên c u c a tác gi Stefanie Kleimeirer và inh Th Huy n Thanh, tác gi ch cung c p m t mô hình đánh giá ch m đi m tín d ng qua mô hình h i quy logistic. Tuy nhiên, trong th c t , các NH c n ph i c p nh t mô hình đánh giá r i ro tín d ng m t cách th ng xuyên vì đ i v i các n c đang phát tri n nh Vi t Nam, thay đ i kinh t m t cách rõ r t h n các n c phát tri n t ng đ i n đ nh. Chính
vì v y c n đi u tra mô hình đánh giá tín d ng n đ nh hay thay đ i nh th nào theo th i gian. H n n a, các NH áp d ng mô hình đánh giá tín d ng có th so sánh v i nhau trong th tr ng NH đang trong giai đo n phát tri n. B ng cách này, các NH có th khám phá m i liên h t n t i gi a các đ c đi m cho vay, t c là các nhân t bao g m trong mô hình logistic và t m quan tr ng c a chúng đ i v i phát tri n kinh t và tài chính.
Nghiên c u c a Duca và Rosenthal (1993) tìm th y r ng nhu c u vay n tín d ng c a các HG tr liên quan đ n thu nh p, s giàu và quy mô HG .
B ng 1.2. Tóm t t các nhân t tác đ ng đ n kh n ng tr n c a khách hàng HG
ST T
TheoăStefanieăKleimeierăvƠă inhăTh
Huy n Thanh Các nghiên c u c a th gi i
1 Th i gian giao d ch v i NH (+) Thu nh p (+)
2 Gi i tính Tu i
3 S l n vay n tín d ng C c u gia đình
4 Th i gian vay n (-) D n hi n t i
5 Tài kho n ti n g i (+) L ch s tr n trong quá kh (+)
6 Khu v c
7 Tình tr ng nhà (+) Tình tr ng nhà
8 Tài kho n hi n t i 9 Giá tr ph thêm (+)
10 S ng i ph thu c (-) S thành viên trong h (-)
11 Th i gian c trú t i đ a ch hi n t i (+) S n m kinh nghi m (+)
12 Tình tr ng hôn nhân Tình tr ng hôn nhân (-)
13 Tài s n th ch p 14 Trình đ h c v n 15 M c đích vay
16 S l n ki m tra sau cho vay (+)
Ghi chú:
(-) có tác đ ng ng c chi u v i kh n ng tr n vay c a HG (+) có tác đ ng cùng chi u v i kh n ng tr n vay c a HG
Các nghiên c u đ nh l ng ch y u t p trung l ng hóa các nhân t thu c v KH và ch có m t nhân t thu c v NH là s l n ki m tra sau cho vay nên ch a đánh giá đ y đ các nhân t tác đ ng đ n kh n ng tr n vay c a HG , c n k t h p 2 ph ng pháp phân tích đ nh tính các nhân t ch a l ng hóa d a trên nh h ng th c ti n, nh n đnh c a chuyên gia và phân tích đ nh l ng các nhân t có th th ng kê, so sánh c th .
K t lu năch ngă1
Ch ng 1 c a lu n v n t p trung nghiên c u và làm rõ m t s v n đ sau:
Th nh t, nghiên c u nh ng lý lu n c b n v HG nh : khái ni m, đ c đi m, vai trò, các ph ng pháp đánh giá kh n ng tr n vay c a HG , nh ng nhân t tác đ ng đ n kh n ng tr n vay c a HG ...
Th hai, nghiên c u nh ng lý lu n chung v kh n ng tr n c a KH.
Th ba tìm hi u nh ng k t qu nghiên c u c a th gi i và Vi t Nam v nh ng nhân t tác đ ng đ n kh n ng tr n vay c a HG .
CH NGă2. PHÂN TÍCH CÁC NHÂN T TÁCă NGă N KH N NGă TR N VAY H GIAă ỊNHT I NGÂN HÀNG NÔNG NGHI P VÀ PHÁT TRI N NÔNG THÔN VI T NAM KHU V C THÀNH PH H CHÍ MINH
2.1. Khái quát và th c tr ng cho vay h giaăđình t i Agribank TPHCM 2.1.1. Khái quát v Agribank TPHCM
TPHCM gi vai trò đ u tàu trong quá trình phát tri n kinh t - xã h i đ t n c, kh ng đnh là trung tâm kinh t , tài chính, th ng m i, d ch v mang tính c nh tranh cao. Tr i qua quá trình phát tri n lâu dài, h th ng Agribank TPHCM đư phát tri n không ng ng v s l ng và ch t l ng, g m 1 V n phòng đ i di n khu v c mi n Nam, 180 đi m giao d ch các lo i (trong đó có 40 chi nhánh lo i I, lo i III) v i 4.013 cán b , nhân viên; hi n t i Agribank chi m kho ng 11% v th ph n m ng l i các t ch c tín d ng trên đ a bàn là 1 trong 2 khu v c có đóng góp l n nh t vào ho t đ ng kinh doanh c a Agribank.
Bi u đ 2.1. Th ph n m ng l i c a Agribank TPHCM
n v tính: %
Ngu n: Báo cáo k t qu ho t đ ng tín d ng c a Agribank TPHCM, 2014 V i h th ng chi nhánh và phòng giao d ch r ng kh p, Agribank hi n là NH duy nh t có kh n ng ti p c n đ n t t c các huy n, xư trên đ a bàn thành ph , đ c bi t là t i các đ a bàn vùng sâu, vùng xa còn khó kh n nh C Chi, C n Gi . Riêng
11%
89%
Agribank Khác
t i C n Gi , Agribank g n nh là NH duy nh t cung c p tín d ng và d ch v NH KH trên đ a bàn.
Ngu n v n huy đ ng c a các Agribank TPHCM n m β014 đ t 92.422 t đ ng t ng 19,7% so v i n m β01γ, chi m 8,1% t ng ngu n v n c a các TCTD trên đ a bàn TPHCM. T ng ngu n v n huy đ ng t ng tr ng khá n đ nh qua t ng tháng trong n m β014 v i t c đ t ng tr ng c n m x p x t c đ c a h th ng tín d ng
trên đ a bàn TPHCM.
B ng 2.1: Ngu n v n huy đ ng Agribank TPHCM th i gian t 2012-2014
n v tính: t đ ng
Ch ătiêu 2012 2013 2014
Ngu năv năhuyăđ ng 70.160 100% 77.212 100% 92.422 100%
T ăch c 48.410 69% 44.783 58% 48.059 52%
Cá nhân 21.750 31% 32.429 42% 44.363 48%
Ngu n: T ng h p b ng cân đ i k toán các NH th i gian t 2012 – 2014
Bi u đ 2.2:Ngu n v n huy đ ng Agribank TPHCM th i gian t 2012-
2014
n v tính: t đ ng
Ngu n: T ng h p b ng cân đ i k toán các NH th i gian t 2012-2014
- 10,000.0 20,000.0 30,000.0 40,000.0 50,000.0 60,000.0 70,000.0 80,000.0 90,000.0 100,000.0 2012 2013 2014 70,160.0 77,212.0 92,422.0 48,410.4 21,749.6 32,429.0 44,362.6 Ngu n v n huy đ ng T Cá nhân
T ng d n n m β014 đ t 66.455 t đ ng, gi m 4.295 t đ ng so v i n m 2013, đ t t l 7% d n c a các TCTD trên đa bàn TPHCM. Agribank TPHCM t p trung nâng cao hi u qu tín d ng, cho vay có ch n l c và trình t u tiên đ i v i các đ i t ng khách hàng trên c s cân đ i gi a ngu n v n và d n t i m i NH.
B ng 2.2 . D n Agribank TPHCM th i gian t 2012-2014 n v tính: t đ ng 2012 2013 2014 D ăn 71.432 70.750 66.455 Ng năh n 49.513 47.586 39.023 Trung,ădƠiăh n 21.919 23.164 27.432
Ngu n: T ng h p b ng cân đ i k toán các NH th i gian t 2012-2014
Bi u đ 2.3 . D n Agribank TPHCM th i gian t 2012-2014
n v tính: t đ ng
Ngu n: T ng h p b ng cân đ i k toán các NH th i gian t 2012 – 2014
2.1.2. Ho tăđ ng cho vay h giaăđìnhăc a Agribank TPHCM
2.1.2.1. Th c tr ng h gia đình t i TPHCM
TPHCM có t ng di n tích t nhiên là 209.554 ha, trong đó đ t nông nghi p là 118.172 ha chi m 56,4% (Ngh quy t 15 /2013/NQ-H ND). M c dù c s h t ng phát tri n đ y nông nghi p ra xa n i đô, nh ng TPHCM v n t n t i 3 vùng s n xu t nông nghi p n i đô, ven đô, và ngo i thành. T đó, hình thành nên các vùng
71,432.0 70,750.0 66,455.0 49,513.0 47,586.0 39,023.0 21,919.0 23,164.0 27,432.0 - 10,000.0 20,000.0 30,000.0 40,000.0 50,000.0 60,000.0 70,000.0 80,000.0 2012 2013 2014 D n N T
s n xu t có l i th so sánh cao v th tr ng, giao thông v n t i… không ph i ch đ cung ng cho nhu c u đô th, mà còn t o s n ph m xu t kh u. Hi n t i, vùng ven đô, g m 6 qu n n i thành m r ng: 2, 9, 7, 12, Th c và Bình Tân ho t đ ng nông