hưởng đến RRTD của khách hàng hộ gia đình của NHNo&PTNT chi nhánh Lấp Vò.
4.3.2.1 Các kiểm định cần thiết
Giả thuyết H0: β1= β2 = β3 = ... = β9 = β10 = 0. Kết quả phân tích ở bảng 4.4 cho thấy độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < α = 1% nên hoàn toàn bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là có tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trong mô hình với rủi ro tín dụng của khách hàng hộ gia đình (Bảng 4.4).
Bảng 4.4: KIỂM TRA BAO QUÁT CÁC HỆ SỐ CỦA MÔ HÌNH
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Bảng 4.5: KIỂM TRA ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 27,128 0,633 0,850
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Đo lường độ phù hợp tổng quát của mô hình được dựa trên chỉ tiêu -2 Log likelihood, giá trị này càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao và -2 Log likelihood = 0 là tốt nhất, khi đó sai số của mô hình là 0. Kết quả phân tích ở
bảng 4.5 cho thấy -2 Log likelihood = 27,128 tuy không nhỏ nhưng vẫn có thể
chấp nhận được, khi đó sai số của mô hình là 27,128%. Giá trị Nagelkerke R Square = 0,85 cho thấy các biến độc lập giải thích được 85% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Mức độ chính xác của dự báo được thể hiện thông qua bảng phân loại (bảng 4.6 – trang 47). Bảng này cho thấy trong 43 trường hợp không có nợ xấu, mô hình đã dựđoán đúng 39 trường hợp (sai 4 trường hợp), vậy tỉ lệ dựđoán đúng là 90,7%. Còn với 32 trường hợp có nợ xấu, mô hình đã dự đoán sai 2 trường hợp (đúng 30 trường hợp), tỷ lệ dựđoán đúng là 93,8%. Như vậy, với cỡ mẫu là 75, mô hình đã dự đoán đúng được 69 trường hợp (39 trường hợp không có nợ xấu và 30 trường hợp có nợ xấu), từ đó ta có thể tính toán được tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình là 69/75 = 92% (hay (43*90,7% + 32*93,8%)/75 = 92%). Chi-square df Sig. Step 75,224 10 0,000 Block 75,224 10 0,000 Step 1 Model 75,224 10 0,000
Bảng 4.6: BẢNG PHÂN LOẠI Dựđoán Rủi ro tín dụng Quan sát 0 1 Tỷ lệ dự đoán đúng (%) 0 39 4 90,7 1 2 30 93,8 Rủi ro tín dụng Tỷ lệ dựđoán đúng (%) 92,0 (Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
4.3.2.2. Giải thích sự tác động của các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình
Kết quả phân tích cho thấy, trong 10 biến đưa vào mô hình thì có 4 biến có ý nghĩa thống kê đó là trình độ học vấn, tỷ lệ người phụ thuộc, mức tiết kiệm và mục đích sử dụng vốn (có ý nghĩa thống kê ở mức 5%). Các biến này có ảnh hưởng ngược chiều lẫn cùng chiều với xác suất xảy ra rủi ro tín dụng của khách hàng hộ gia đình. Trong đó, biến tỷ lệ người phụ thuộc của hộ có tác động thuận chiều và mạnh nhất đối với xác suất xảy ra rủi ro tín dụng của khách hàng hộ gia
đình và biến mục đích sử dụng vốn vay là biến có tương quan nghịch mạnh nhất trong ba biến còn lại. Sự ảnh hưởng của từng nhân tố đến xác suất xảy ra rủi ro tín dụng của khách hàng hộ gia đình được giải thích cụ thể như sau:
+ Yếu tố tỷ lệ người phụ thuộc: Gia đình có nhiều người phụ thuộc sẽ làm tăng chi phí chung cho cả hộ gia đình và làm tăng gánh nặng cho chủ hộ. Vì vậy, biến tỷ lệ người phụ thuộc được kỳ vọng sẽ có tương quan thuận với rủi ro tín dụng của hộ gia đình. Đúng như kỳ vọng ban đầu, kết quả trên cho thấy những hộ gia đình có tỷ lệ người phụ thuộc càng cao thì rủi ro tín dụng của hộ đó càng cao. Về mặt thống kê, mối quan hệ này có ý nghĩa ở mức 5%.
Bảng 4.7: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BINARY LOSGISTIC Biến độc lập Hệ số (B) Mức ý nghĩa (Sig.) Hằng số 12,111 0,085 Tuổi tác X1 -0,082 0,372 Trình độ học vấn X2 -3,616 0,040* Nghề nghiệp chính X3 3,373 0,118 Tỷ lệ người phụ thuộc X4 9,410 0,024* Mục đích sử dụng vốn X5 -5,158 0,016* Tiền tiết kiệm X6 -2,642 0,019* Khoảng cách X7 -0,133 0,375 Kinh nghiệm của CBTD X 8 0,034 0,814 Kiểm tra giám sát X9 -1,160 0,172 Tài sản đảm bảo X10 -0,918 0,08 Số quan sát (N) 75 Hệ số Sig. mô hình 0,00 -2 Log likelihood 27,128 Tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình (%) 92 *: Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
(Nguồn: Kết quả phân tích hồi qui bằng SPSS từ số liệu điều tra, năm 2012)
+ Yếu tố tiền tiết kiệm: Từ bảng kết quả trên ta thấy, rủi ro tín dụng của hộ
gia đình sẽ có mối tương quan nghịch với mức tiền tiết kiệm mà hộ gia đình đó có được. Nói cách khác, nếu tiền tiết kiệm của hộ gia đình càng cao thì rủi ro tín dụng của hộ gia đình đó càng thấp và ngược lại. Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với thực tế vì đối với hầu hết hộ nông dân việc trả nợ là ưu tiên hàng đầu vì nếu để lâu thì lãi phát sinh càng lớn (Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2009)), do vậy, khi mức tiết kiệm cao họ sẽ tranh thủ trả nợ, và như vậy, rủi ro tín dụng đối với những hộ gia
Hai biến này đều có kết quả tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2011), tuy nhiên mức ý nghĩa trong nghiên cứu của tác giả này đều ở mức 1%.
+ Đối với yếu tố trình độ học vấn của chủ hộ: biến trình độ học vấn mang dấu (-) đúng như kỳ vọng ban đầu, cho thấy sự tác động ngược chiều của trình độ
học vấn của chủ hộ đến xác suất xảy ra rủi ro tín dụng của khách hàng hộ gia
đình ở mức ý nghĩa 5%. Điều này có ý nghĩa là, nếu chủ hộ có học vấn càng cao thì rủi ro tín dụng của hộ gia đình đó càng thấp, vì học vấn của chủ hộ càng cao thì nông hộ có nhiều cơ hội tiếp cận với thông tin vay vốn, thông hiểu các thể
chế, quy định cho vay, dễ dàng tiếp cận với khoa học kỹ thuật, có tính toán đến hiệu quả khi vay vốn để đầu tư nên họ làm ăn có hiệu quả hơn so với những hộ
có trình độ học vấn thấp. Việc sử dụng vốn có hiệu quả sẽ giúp hộ gia đình trả nợ
vay đúng hạn làm cho rủi ro tín dụng của hộ gia đình sẽ thấp. Kết quả này cũng có sự phù hợp với các nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2011), Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2009) và Ja Afolabi (2010).
+ Yếu tốmục đích sử dụng vốn vay: biến mục đích sử dụng vốn vay mang dấu âm (-) đúng như kỳ vọng ban đầu, cho thấy việc sử dụng vốn vay không
đúng mục đích ban đầu của khách hàng khi lập hồ sơ vay vốn có thể dẫn đến khả
năng không trả được nợ gốc và lãi cho ngân hàng. Điều này giải thích được vì sao khi ngân hàng giải ngân cho khách hàng vay vốn thì vấn đề được các cán bộ
tín dụng quan tâm nhất là khách hàng có sử dụng vốn đúng mục đích hay không. Kết quả phân tích cho thấy việc sử dụng vốn đúng mục đích có thể làm giảm khả
năng xảy ra rủi ro tín dụng cho ngân hàng. Về mặt thống kê, mối quan hệ này có ý nghĩa ở mức 5%.
Bên cạnh các biến có ý nghĩa về mặt thống kê, các biến còn lại (tuổi tác, nghề nghiệp chính, khoảng cách, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, kiểm tra giám sát, tài sản đảm bảo) không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, điều này có thểđược giải thích như sau:
+ Tuổi tác: Theo cán bộ tín dụng, khách hàng vay vốn càng lớn tuổi thì rủi ro xảy ra rủi ro tín dụng càng cao (được thể hiện thông qua mức phí bảo hiểm tín dụng: nếu khách hàng từ 18 đến 55 tuổi vay vốn thì mức phí là 0,45% trên tổng
số tiền vay, nếu khách hàng từ 56 tuổi trở lên thì áp dụng mức phí 0,85% trên tổng số tiền vay, khi đó, nếu khách hàng xảy ra rủi ro như tai nạn bất ngờ dẫn
đến tử vong hoặc thương tật từ 21% trở lên, khách hàng sẽ được bồi thường 100% số tiền được bảo hiểm). Tuy nhiên, kết quả phân tích cho thấy biến này mang dấu (-) và không có ý nghĩa ở mức 5%. Điều này có thể được giải thích là do hầu hết khách hàng lớn tuổi đến vay vốn nhưng họ không trực tiếp sử dụng
đồng vốn vay đó mà là để cho con cái của họ trực tiếp sử dụng, nên rủi ro tín dụng liên quan đến tuổi tác sẽ giảm xuống.
+ Nghề nghiệp chính: kết quả phân tích cho thấy biến này mang dấu (+) và không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Qua khảo sát thực tế tác giả nhận thấy rằng, có những hộ gia đình do trước đây họ làm ăn kinh doanh, buôn bán nhưng bị lỗ không đủ vốn tiếp tục kinh doanh tiếp, nên họ chuyển sang thuê ruộng đất
để sản xuất, chủ yếu là trồng khoai môn. Tuy nhiên, do giá cả của khoai môn biến động rất mạnh (giá bán từ 8.000 đồng/kg có thể xuống còn 4.000 đồng/kg chỉ trong một tháng – Theo cổng thông tin điện tử Đồng Tháp). Những hộ này tiếp tục bị lỗ vốn nên không đủ tiền trả nợ gốc và lãi đúng hạn cho ngân hàng.
+ Khoảng cách: kết quả phân tích cho thấy rằng, biến này không có ý nghĩa
ở mức ý nghĩa 5%. Thực tế cho thấy, khách hàng dù ở gần hay xa ngân hàng đều nhận được sự quan tâm giống như nhau của cán bộ tín dụng ở NHNo&PTNT chi nhánh Lấp Vò, nên không có sự khác biệt về mức độảnh hưởng của khoảng cách
đến rủi ro tín dụng.
+ Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng: biến này không có ý nghĩa thống kê ở
mức 5%. Theo kết quả phân tích hệ số của biến này mang dấu (+), không đúng với kỳ vọng ban đầu, điều này có thể giải thích là do nợ xấu tăng theo doanh số
cho vay (như phân tích ở các chương trước) vì vậy sẽ không đúng nếu như kết luận rằng, ở NHNo&PTNT chi nhánh Lấp Vò các cán bộ tín dụng làm việc càng lâu năm (kinh nghiệm nhiều) thì làm tăng rủi ro tín dụng.
+ Kiểm tra giám sát: đúng với kỳ vọng ban đầu, biến kiểm tra giám sát mang dấu (-), tuy nhiên, kết quả này không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Thực tế cho thấy, việc kiểm tra giám sát của cán bộ tín dụng chỉ dừng lại ở 3 đến 4 lần
hàng có rủi ro tín dụng và khách hàng không có rủi ro tín dụng. Điều này cho thấy việc kiểm tra giám sát của cán bộ tín dụng ở NHNo&PTNT chi nhánh Lấp Vò không ảnh hưởng đến việc khách hàng có xảy ra rủi ro hay không. Kết quả
này có sự trái ngược với nghiên cứu của Trần Phương Hải Đăng (2011), tác giả
này phát hiện rằng, việc kiểm tra giám sát của cán bộ tín dụng sẽ làm giảm rủi ro tín dụng cho khách hàng.
+ Tài sản đảm bảo: hệ số của biến này mang dấu (-), đúng với kỳ vọng ban
đầu, tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Lý do để giải thích cho
điều này là khi xảy ra rủi ro tín dụng không phải khách hàng nào có tài sản nhiều thì dễ dàng phát mãi tài sản để thu hồi nợ gốc và lãi, điều này còn phù thuộc vào mức độ hợp tác của khách hàng với ngân hàng, vì có nhiều khách hàng xảy ra rủi ro tín dụng, khi đến thời hạn phát mãi tài sản thì họ cứđòi nâng giá tài sản đảm bảo làm cho việc tìm kiếm được người mua rất khó khăn, làm ảnh hưởng đến khả
năng thu hồi nợ gốc và lãi của ngân hàng.
Như vậy, dựa vào kết quả xử lý như trên, ta có thể thấy được các yếu tố tác
động trực tiếp đến xác suất xảy ra rủi ro tín dụng của khách hàng hộ gia đình. Các yếu tốđó bao gồm: tỷ lệ người phụ thuộc trong hộ gia đình, số tiền tiết kiệm mà hộ gia đình có được trong một tháng, trình độ học vấn của chủ hộ và mục
đích sử dụng vốn vay của hộ gia đình đó. Việc phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng của khách hàng hộ gia đình cho ta một cái nhìn trực quan hơn dựa trên những phân tích định lượng cũng như đánh giá các yếu tố có liên quan. Từ đó có những biện pháp hạn chế rủi ro tín dụng cho khách hàng hộ gia đình, đảm bảo hoạt động của ngân hàng ngày càng phát triển.
CHƯƠNG 5
GIẢI PHÁP NHẰM HẠN CHẾ RỦI RO TÍN DỤNG CỦA