L IăM ăU
1.2.4.Mô hình hi quy Binary logistic:
7 .K tc uc alu nv n:
1.2.4.Mô hình hi quy Binary logistic:
Các mô hình đánh giá kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân đ c nêu trên tuy có nh ng u đi m riêng nh ng trong tr ng h p bi n quan sát ch có 2 tr ng thái thì nh ng mô hình trên v n ch a đ a ra m t k t qu chính xác. Ch ng h n, bi n ph thu c là kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân có 2 giá tr t ng
ng v i hai tr ng h p khách hàng có kh n ng tr n và khách hàng không có kh
n ng tr n .Khi đó, mô hình th ng đ c s d ng đ c l ng là mô hình h i quy nh phân Binary Logistic.
Theo Simon Jackman (2007), v i h i quy Binary logistic, thông tin chúng ta c n thu th p v bi n ph thu c là m t s ki n nào đó có x y ra hay không, bi n ph thu c Y lúc này có hai giá tr 0 và 1, v i 0 là không x y ra s ki n ta quan tâm và 1 là có x y ra, và t t nhiên là c thông tin v các bi n đ c l p X. T bi n ph thu c nh phân này, m t th t c s đ c dùng đ d đoán xác su t s ki n x y ra quy t c n u xác su t đ c d đoán l n h n 0,5 thì k t qu d đoán s cho là “có” x y ra s ki n, ng c l i thì k t qu d đoán s cho là “không”.
Theo Karl L.Wuensch (2014), h i quy Binary logistic đ c s d ng đ tiên
đoán m t bi n xác th c (th ng là bi n nh phân) t m t t p h p bi n. V i m t bi n ph thu c, phân tích bi t s th ng đ c s d ng n u t t c các d báo là liên t c
và đ c phân ph i t t, phân tích logic th ng đ c s d ng n u t t c các d báo
đ u là nh phân và h i quy logistic th ng đ c ch n n u nh ng bi n d báo là m t t p h p liên t c và nh ng bi n là nh phân ho c n u chúng không ph i là phân ph i t t. Trong h i quy logistic, bi n ph thu c đ c d báo là m t hàm xác su t và là m t bi n nh phân.
Theo Hun Myoung Park (2010), khi bi n ph thu c là m t bi n nh phân, bi n th b c, ho c bi n đ nh danh. Th m chí nh ng d li u đ m đ c là r i r c
nh ng th ng đ c xem nh liên t c. Khi đó ph ng pháp c l ng bình ph ng
nh nh t (OLS) không còn là m t c l ng không ch ch tuy n tính t t nh t (BLUE) n a, và OLS là c l ng ch ch và không hi u qu . Do đó, nh ng nhà
25
nghiên c u đã phát tri n hàng lo t môt hình h i quy m i đ i v i các bi n ph thu c này và h i quy Binary Logistic đ c s d ng đ n.
Ph ng pháp này c ng gi ng nh ph ng pháp h i quy tuy n tính, song
đ c xây d ng cho mô hình v i bi n đ c d báo là bi n nh nguyên nh n 2 giá tr
t ng ng v i s hi n di n hay v ng m t c a m t đ c tính hay m t k t qu c n
quan tâm nào đó. Các h s trong ph ng trình h i quy có th s d ng đ c l ng các t s chênh (odds ratios) cho t ng bi n đ c l p trong mô hình.
Mô hình đ c th hi n nh sau:
撮岫桟/散岻= 蚕試宋+試層×散 層+蚕試宋+試層×散
+ Bi n ph thu c Y là m t bi n nh nguyên nh n giá tr (0 ho c 1), hay kí t ng n.
+ Các bi n đ c l p có th là bi n đ nh l ng, có th là bi n đ nh tính ho c g m c bi n đ nh l ng và bi n đ nh tính.
+ Trong công th c này E(Y/X) là xác su t đ Y = 1 (t c là xác su t đ s ki n x y ra) khi bi n đ c l p có giá tr c th là Xi. Ký hi u bi u th c (B0 + B1X) là z, ta có th vi t l i mô hình hàm Binary logistic nh sau:
隈(訓= 層) = 蚕子 層+蚕子
V y thì xác su t không x y ra s ki n là:
Th c hi n phép so sánh gi a xác su t m t s ki n x y ra v i xác su t s ki n
đó không x y ra, t l chênh l ch này có th đ c th hi n trong công th c:
P(Y=0) = 1 ậ P(Y=1) = 1- 1 z z e e ( 1) 1 ( 0) 1 1 z z z z e P Y e e P Y e
26
L y log c s e hai v c a ph ng trình trên r i th c hi n bi n đ i v ph i ta
đ c k t qu là:
Ta có th m r ng mô hình Binary Logistic cho nhi u bi n đ c l p. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ki m đ nh đ phù h p c a mô hình
H i quy Binary logistic c ng đòi h i ta ph i đánh giá đ phù h p c a mô
hình. o l ng đ phù h p t ng quát c a mô hình Binary logistic đ c d a trên ch tiêu -2LL (vi t t t c a -2 log likelihood), th c đo này có ý ngh a gi ng nh SSE (Sum of square of error) ngh a là càng nh càng t t. Giá tr -2LL càng nh càng th hi n đ phù h p cao, giá tr nh nh t c a -2LL là 0 (t c là không có sai s ) khi đó
mô hình có m t đ phù h p hoàn h o.
Ki m đ nh ý ngh a th ng kê c a các h s
H i quy Binary logistic c ng đòi h i ki m đnh gi thuy t h s h i quy khác
không. i l ng Wald Chi Square đ c s d ng đ ki m đ nh ý ngh a th ng kê c a h s h i quy t ng th . Cách th c s d ng m c ý ngh a Sig. cho ki m đ nh Wald
c ng theo quy t c thông th ng. Wald Chi Square đ c tính b ng cách l y c
l ng c a h s h i quy c a bi n đ c l p trong mô hình (h s h i quy m u) Binary logistic chia cho sai s chu n c a c l ng h s h i quy này, sau đó bình ph ng
lên theo công th c:
君軍珪袈隅刑兄繰恵掲軍慶祁 = [ 試撫
史蚕盤試撫匪]匝 = [ 試 史蚕岫試岻]匝
Ki m đ nh đ phù h p t ng quát
h i quy Binary logistic, t h p tuy n tính c a toàn b các h s trong mô hình h i quy ngo i tr h ng s c ng đ c ki m đnh xem có th c s có ý ngh a
trong vi c gi i thích cho bi n ph thu c không. Ta dùng ki m đnh Chi- bình
ph ng cho gi thuy t H0: 1 2 ... k 0, c n c vào m c ý ngh a quan sát mà SPSS đ a ra trong b ng Omnibus Test of Model Coefficients đ quy t đnh bác b hay ch p nh n H0. 0 1 ( 1) [ ] ( 0) e P Y Log B B X P Y
27
1.2.5. Mô hình phân tích các y ut ă nhăh ngăđ năkh ăn ngătr ăn ăc aăkháchă
hàng cá nhân
Ph ng pháp phân tích mô hình h i quy Binary Logistic đ xác đnh các y u t nh h ng đ n kh n ng tr n vay c a khách hàng cá nhân t i ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam.
tìm ra cácy u t nh h ng đ n kh n ng tr n vay c a khách hàng cá nhân t i ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Namtác gi đã v n d ng mô hình h i quy Binary logistic v i s li u thu th p t 150 h s vay cá nhân đã đ c ngân hàng đánh giá có kh n ng tr n ho c không có kh n ng tr n .
S d ng s li u g m 10 bi n đ c l p, là nh ng y u t tác đ ng chính t i kh
n ng tr n vay c a khách hàng cá nhân t i Ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam và đ c ký hi u nh sau:
Y = 1: khách hàng không có kh n ng tr n . Y = 0: khách hàng có kh n ng tr n . Các bi n đ c l p Xi là các y u t chính tác đ ng t i kh n ng tr n vay c a khách hàng cá nhân. Ph ng trình h i quy d ki n có d ng: Y= 0+ 1X1+ 2 X2+ 3 X3+ 4 X4+ 5 X5+ 6 X6+ 7 X7 + 8 X8+ 9 X9+ 10 X10+ i B ng 1.5: Di n gi i các bi n trong mô hình STT KÝ HI U BI N DI N GI I KÝ HI U CÁC BI N D U K V NG
1 X1 S thành viên ph thu c trong gia đình - 2 X2 Tình tr ng công vi c. 1: công vi c v n phòng, trí
óc; 0: công vi c không ph i v n phòng, trí óc
-
3 X3 Th i h n cho vay -
4 X4 TS B/s ti n vay -
5 X5 L ch s n quá h n trong quá kh : 0: không có n quá h n, 1: đang có n quá h n ho c đã t ng có n quá h n (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
28
6 X6 Cán b tín d ng có trình đ chuyên môn. Cán b tín d ng có thâm niên trên 3 n m nh n giá tr là
1, ng c l i nh n giá tr là 0. - 7 X7 Thu nh p/s ti n vay ph i tr đ nh k - 8 X8 M c đ nh h ng c a thay đ i lãi su t. Nh n giá tr là 1 n u nh h ng đáng k , nh n giá tr là 0 n u nh h ng không đáng k +/-
9 X9 Khách hàng vay tiêu dùng nh n giá tr là 1, khách hàng vay m c đích khác nh n giá tr là 0
-
10 X10 Khách hàng vay s n xu t kinh doanh nh n giá tr là 1, khách hàng vay m c đích khác nh n giá tr là 0 - 11 Y Kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân. Nh n giá tr là 1 n u khách hàng không có kh n ng tr n , nh n giá tr là 0 n u khách hàng có kh n ng tr n (Ngu n: nghiên c u c a tác gi ) 1.3. Ph ngăphápănghiênăc u
D li u nghiên c u đ c thi t k trong phi u đi u tra d i d ng b ng câu h i d a trên m c tiêu nghiên c u v kh n ng tr n vay c a khách hàng cá nhân t i Ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam. Th c hi n ph ng
pháp ch n m u thu n ti n, tác gi thu th p d li u b ng cách ph ng v n tr c ti p cán b tín d ng đ thu th p thông tin khách hàng cá nhân có l ch s giao d ch ti n vay t i Ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam và ghi l i k t qu trong phi u đi u tra. Th i gian kh o sát đ c th c hi n t 20/09/2014 đ n 07/05/2015. T ng s phi u đi u tra phát ra là 200 phi u và thu h i v là 182 phi u. V i 182 phi u thu v sau khi ti n hành nh p li u và lo i b nh ng phi u đi u tra
không có đ y đ d li u, m u nghiên c u còn l i 150 khách hàng cá nhân đ c s d ng đ phân tích các y u t nh h ng đ n kh n ng tr n vay. Mô hình h i quy
29
Binary Logistic đ c l ng xác su t m t s ki n x y ra v i nh ng thông tin c a bi n đ c l p mà ta có đ c.
Quy trình th c hi n nghiên c u đ c tóm t t trong s đ sau:
S ăđ 1.6: quy trình nghiên c u c aăđ tài
Ngu n: nghiên c u c a tác gi
K TăLU NăCH NGă1
Do m c tiêu nghiên c u c a đ tài là các y u t quy t đnh kh n ng tr n ngân hàng c a khách hàng cá nhân t i Ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam nên ch ng c s lý lu n tìm hi u 2 v n đ tr ng tâm là:
Ho t đ ng tín d ng cá nhân c a ngân hàng th ng m i: tìm hi u v khái ni m, vai trò, các s n ph m tín d ng cá nhân, các y u t tác đ ng đ n ho t đ ng tín C s lý thuy t Mô hình d ki n v i các y u t nh h ng, các bi n quan sát i chi u các nghiên c u liên quan Mô hình v i các y u t nh h ng, các bi n quan sát chính th c i u ch nh các bi n quan sát Xây d ng b ng thu th p s li u và ti n hành thu th p s li u
Phân tích h i quy đ xây d ng mô hình nghiên c u và ki m đnh các gi thi t nghiên c u
30
d ng cá nhân. T đó tìm th y đ c s c n thi t c ng nh nh ng l i ích mà ho t
đ ng c p tín d ng cá nhân mang l i trong cu c s ng, cho s phát tri n trong n n kinh t xã h i.
Gi i thi u mô hình h i quy Binary logistic và xây d ng mô hình các y u t
nh h ng đ n kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân.
Thông qua vi c nghiên c u ch ng 1 này, lu n v n s ti n hành v n d ng, đi sâu vào phân tích ch ng 2 c a đ tài đó là: th c tr ng các y u t nh h ng đ n kh n ng tr n c a khách hàng cá nhân và ki m đ nh l i mô hình t i Ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam.
31
CH NGă2: KI Mă NH CÁC Y U T NHăH NGă N KH N NGă
TR N C A KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN T I NGÂN HÀNG NÔNG NGHI P VÀ PHÁT TRI N NÔNG THÔN VI T NAM.
2.1. T ngăquanăv ăNgơnăhƠngăNôngănghi păvƠăPhátătri năNôngăthônăVi tăNam.
2.1.1. Gi i thi u Ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam.
Ngân hàng Nông nghi p và Phát tri n Nông thôn Vi t Nam đ c thành l p theo ngh đnh s 53/H BT ngày 26 tháng 3 n m 1988 c a H i đ ng b tr ng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong 25 n m t n t i và phát tri n, Agribank đã đ t đ c nhi u thành t u đáng
khích l .
N m 2011, th c hi n Quy t đnh s 214/Q -NHNN, ngày 31/01/2011, c a Th ng đ c Ngân hàng Nhà n c Vi t Nam, Agribank chuy n đ i ho t đ ng sang mô hình Công ty Trách nhi m h u h n m t thành viên do Nhà n c làm ch s h u 100% v n đi u l . Tháng 11/2011, Agribank đ c Chính ph phê duy t c p b sung 8.445,47 t đ ng, nâng t ng s v n đi u l c a Agribank lên 29.605 t đ ng, ti p t c là Ngân hàng Th ng m i có v n đi u l l n nh t Vi t Nam, đ m b o h s
CAR đ t trên 9% theo quy đnh c a Ngân hàng Nhà n c Vi t Nam.
n nay, Agribank là m t DN Nhà n c h ng đ c bi t, đ c t ch c theo mô hình T ng công ty Nhà n c (t p đoàn) mang tính h th ng th ng nh t r ng kh p trên toàn qu c v i g n 2.300 chi nhánh và phong giao d ch đ c kêt nôi tr c tuyên. N m 2010, Agribank b t đâu m rông mang l i ra n c ngoai khi chin h
th c khai tr ng chi nhanh đâu tiên tai V ng quôc Campuchia.
V i vai trò tr c t đ i v i n n kinh t đ t n c, ch đ o ch l c trên th
tr ng tài chính nông nghi p, nông thôn, Agribank chú tr ng m rông mang l i
ho t đ ng r ng kh p xu ng các huy n, xã nh m t o đi u ki n cho khách hàng m i vùng, mi n đ t n c d dàng và an toan đ c ti p c n ngu n v n ngân hàng.
Hi n nay, Agribank có s l ng khách hàng đông đ o v i trên hàng tri u h s n xu t và hàng ch c nghìn doanh nghi p.M ng l i hoat đông r ng kh p góp ph n t o nên th m nh v t tr i c a Agribank trong vi c nâng cao s c c nh tranh
32
Nh m đáp ng m i yêu c u thanh toán xu t, nh p kh u c a khách hàng trong
và ngoài n c, Agribank luôn chú tr ng m r ng quan h ngân hàng đ i lý trong khu v c và qu c t .Hi n nay, Agribank có quan h ngân hàng đ i lý v i 1.043 ngân hàng t i 92 qu c gia và vùng lãnh th . Agribank đã ti n hành ký k t th a thu n v i Ngân hàng Phongsavanh (Lào), Ngân hàng ACLEDA (Campuchia), Ngân hàng