CỦA KHÁCH HÀNG HỘ GIA ĐÌNH TẠI NHNo&PTNT CHI NHÁNH HUYỆN LẤP VÒ DỰA TRÊN MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC.
4.3.1 Các biến được đưa vào mô hình Binary Losgistic 4.3.1.1 Biến phụ thuộc
Đề tài sử dụng mô hình Binary Losgistic để phân tích, do đó biến phụ thuộc là biến giả, nhận giá trị 1 nếu hộ gia đình có rủi ro tín dụng (có nợ xấu - nợ thuộc nhóm 3, 4, 5) và nhận giá trị 0 nếu hộ gia đình không có rủi ro tín dụng (không có nợ xấu - nợ thuộc nhóm 1, 2).
Việc phân loại như trên là hoàn toàn phù hợp dựa theo quyết định số
493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 của Thống đốc ngân hàng nhà nước về
phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng, quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/04/2007 của Thống đốc ngân hàng nhà nước về
việc sửa đổi, bổ sung một sốđiều của quyết định 493 và thông tư số 15/2010/TT- NHNN ngày 16/06/2010 của ngân hàng nhà nước Việt Nam: Quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro cho vay trong hoạt động của tổ chức tài chính quy mô nhỏ.
4.3.1.2 Biến độc lập
Theo nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2011), các biến ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ gia đình bao gồm: Trình độ học vấn của chủ hộ, tiền tiết kiệm, mục đích sử dụng vốn (các biến này có tương quan thuận với khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ gia đình) và các biến tỷ lệ người phụ
thuộc, lãi suất vay thì tương quan nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ.
Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011) đã xác định các nhân tố
trình độ học vấn, thu nhập sau khi vay, số thành viên có thu nhập và nghề nghiệp của chủ hộ là nông nghiệp sẽ có tương quan thuận với khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ gia đình, còn yếu tố lãi suất vay thì tương quan nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ.
Nghiên cứu của Ja Afolabi (2010) cho thấy rằng các biến tuổi của chủ hộ, thu nhập của hộ, qui mô gia đình, qui mô sản xuất, lãi suất khoản vay sẽ có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ gia đình. Trong đó, qui mô gia
đình, lãi suất khoản vay sẽ tương quan nghịch với khả năng trả nợ vay đúng hạn của hộ gia đình.
Ngoài ra, các biến số lần kiểm tra của cán bộ tín dụng, mục đích sử dụng vốn sẽ có tương quan nghịch với rủi ro tín dụng của doanh nghiệp (nghiên cứu của Trần Phương Hải Đăng (2011)).
Vì thời gian làm nghiên cứu này có hạn (chỉ trong 2 tháng) nên biến thu nhập sau khi vay của Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011) sẽ không có trong mô hình nghiên cứu của tác giả, vì đối với biến này sẽ cần nhiều thời gian hơn mới có thể xác định được. Ngoài ra, biến lãi suất vay (của Nguyễn Quốc Nghi (2011), Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011) và của Ja Afolabi (2011)) cũng sẽ không xuất hiện trong mô hình vì tác giả chỉ nghiên cứu ở một ngân hàng cụ thể nên lãi suất khoản vay gần như giống nhau đối với tất cả khách hàng hộ gia đình.
Kế thừa kết quả của các nghiên cứu trên, tác giả tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của khách hàng hộ
gia đình tại NHNo&PTNT chi nhánh Lấp Vò như sau: Loge [ ) 0 ( ) 1 ( = = Y P Y P ]= B0 + B1X1 + B2X2 +... + B10X10 + e Với các biến độc lập như sau:
(1) Tuổi tác (X1): Tuổi tác của chủ hộ đi vay vốn (tuổi). Thông qua việc thực tập tại ngân hàng tác giả nhận thấy rằng, nếu chủ hộ gia đình lớn tuổi, sức
khỏe kém thì sẽ không được trực tiếp đứng tên trên hồ sơ vay vốn, nếu muốn vay
được vốn thì phải sang tên (chuyển quyền thừa kế) cho con cái trong nhà, có như
vậy cán bộ tín dụng mới làm thủ tục hồ sơ vay vốn.
(2) Trình độ học vấn (X2): Biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ hộ học trên lớp 9, ngược lại sẽ nhận giá trị 0. Bởi vì, khi hoàn thành bậc trung học cơ sở (học hết lớp 9) thì chủ hộ sẽđược trang bị kiến thức cần thiết để có thể tiếp nhận nắm bắt
được thông tin mới. Sự phân chia trình độ học vấn như vậy là phù hợp với nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011).
(3) Nghề nghiệp chính (X3): Là biến giả, nhận giá trị 1 nếu nghề nghiệp chính tạo ra thu nhập của chủ hộ là nông nghiệp và giá trị 0 nếu là nghề khác. Theo Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011) những khoản vay có nguồn trả nợ từ hoạt động sản xuất nông nghiệp có xác suất trả nợ cao hơn so với khả
năng này ở những khoản vay có nguồn thu nhập trả nợ từ những hoạt động khác. (4) Tỷ lệ người phụ thuộc (X4): Số người phụ thuộc (không tạo ra thu nhập)/ tổng số nhân khẩu hộ.
(5) Mục đích sử dụng vốn (X5): Biến giả, nhận giá trị 1 nếu hộ sử dụng nguồn vốn đúng mục đích và giá trị 0 nếu ngược lại. Theo quy định của NHNo&PTNT Việt Nam, nếu số vốn được sử dụng 100% đúng như mục đích ban đầu kê khai trong hồ sơ vay vốn thì được xem nhưđúng mục đích, tất cả mọi trường hợp còn lại có số vốn sử dụng theo mục đích kê khai ban đầu nhỏ hơn 100% đều được xem như không đúng mục đích và cần được theo dõi. Nếu khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích như ban đầu kê khai trong hồ sơ xin vay vốn ngân hàng thì hiệu quả hoạt động cao, khả năng rủi ro sẽ thấp.
(6) Tiền tiết kiệm (X6): Số tiền tiết kiệm hàng tháng của hộ.
(7) Khoảng cách (X7): Khoảng cách từ nhà khách hàng đến ngân hàng (km).
(8) Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (X8): số năm trực tiếp công tác của cán bộ tín dụng. Cán bộ tín dụng càng làm việc lâu năm, kinh nghiệm thẩm định dự án cho vay cũng như kiểm tra đôn đốc khách hàng thực hiện nghĩa vụ trả nợ
(9) Số lần kiểm tra giám sát khoản vay trước khi khoản vay chuyển sang nợ
xấu (X9):Các cán bộ tín dụng thường xuyên kiểm tra giám sát các khoản vay thì sẽ kịp thời nắm bắt thông tin về khả năng hoạt động của khách hàng, kịp thời thu hồi khoản vay nếu thấy có biểu hiện rủi ro. Do đó khả năng mất vốn càng thấp.
Thông qua việc thực tập tại ngân hàng, tác giả thấy rằng, trước khi ra quyết
định cho vay, các cán bộ tín dụng ngân hàng thường quan tâm đến chỉ tiêu: Tổng giá trị tài sản đảm bảo/ Số tiền vay; do đó, tác giả quyết định đưa thêm yếu tố
này vào mô hình Binary logistic để tiến hành nghiên cứu:
(10) Tổng giá trị tài sản đảm bảo/ Số tiền vay (X10): Tài sản đảm bảo nhằm
đảm bảo khả năng thu hồi vốn của ngân hàng trong trường hợp khách hàng không có khả năng thanh toán nợ đến hạn. Nếu số tiền vay trên tổng giá trị tài sản đảm bảo càng lớn, khả năng thu hồi vốn của ngân hàng đối với tài sản đảm bảo đó (khi xảy ra rủi ro) càng thấp, rủi ro mất vốn càng lớn.
Bảng 4.3: DIỄN GIẢI CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Biến số Diễn giải biếnnguồn Kỳ vọng
Tuổi tác (X1) Tuổi tác của chủ hộđi vay vốn (năm tuổi)13 + Trình độ học vấn (X2) Biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ hộ học từ lớp 9 trở
lên, nhận giá trị 0 nếu ngược lại.4, 10 - Nghề nghiệp chính (X3) Biến giả, nhận giá trị 1 nếu nghề chính tạo ra thu
nhập của hộ là nông nghiệp và giá trị 0 nếu là nghề khác.10
-
Tỷ lệ người phụ thuộc (X4)
Số người phụ thuộc (không tạo ra thu nhập)/tổng
số nhân khẩu của hộ.4 + Mục đích sử dụng vốn
(X5)
Biến giả, nhận giá trị 1 nếu hộ sử dụng nguồn vốn
vay đúng mục đích và giá trị 0 nếu ngược lại4, 9 - Tiền tiết kiệm (X6) Số tiền tiết kiệm hàng tháng của hộ (triệu
đồng/tháng)4 -
Khoảng cách (X7) Khoảng cách từ nhà đến ngân hàng9 + Kinh nghiệm (X8) Số năm kinh nghiệm của CBTD9 - Kiểm tra, giám sát (X9) Số lần kiểm tra, giám sát của CBTD9 - Tài sản đảm bảo (X10) Tổng giá trị TSĐB / số tiền vay -