Từ kết quả hồi quy từ mô hình trên, ta đưa ra kết luận từ mô hình có thể được thống kê ở bảng 4.14 như sau:
Bảng 4.14: Tóm tắt kết quả mô hình
STT Ký hiệu biến Biến đầu vào Mức ý nghĩa
1 X1 Kinh nghiệm của K/H vay Không có ý nghĩa thống kê 2 X2 Khả năng TC của K/H vay 5%
3 X3 Tài sản đảm bảo 5%
4 X4 Kinh nghiệm của CBTD 5%
5 X5 Kiểm tra, giám sát khoản vay Không có ý nghĩa thống kê
Nhận xét: Trong 5/5 biến được kỳ vọng đưa vào mô hình, 3/5 biến thể hiện có
khả năng giải thích rõ về rủi ro tín dụng của khách hàng trong quá trình nghiên cứu đó là các biến Khả năng tài chính của khách hàng vay (X2), Tài sản đảm bảo (X3), Kinh nghiệm của CBTD (X4) và 2/5 biến chưa cho thấy sự giải thích rõ ràng, có ý nghĩa trong việc giải thích rủi ro tín dụng của ngân hàng đó là các biến Kinh nghiệm của khách hàng vay (X1), Kiểm tra giám sát khoản vay (X5).
Đồng thời từ kết quả nghiên cứu trên cũng đưa ra mô hình Binary Logistic như sau:
4 3 2 9,178 0,506 701 , 9 131 , 3 ] ) 0 ( ) 1 ( [ X X X Y P Y P Loge
Trong đó, các biến độc lập, các hệ số hồi quy và mức ý nghĩa của từng biến được thể hiện chi tiết ở bảng sau:
Bảng 4.15: Tác động của từng biến độc lập trong mô hình đến rủi ro tín dụng STT Ký hiệu
biến Biến độc lập
Hệ số hồi quy (βi)
Mức ý nghĩa
1 X2 Khả năng TC của K/H vay -9,701 ,004
2 X3 Tài sản đảm bảo 9,178 ,036
3 X4 Kinh nghiệm của CBTD -0,506 ,002 Với mức ý nghĩa thống kê cho phép (Sig < 0,05) các biến có khả năng giải thích tốt nhất về khả năng trả nợ của các khách hàng là các biến X2, X3, X4.
Tóm lại, sau khi đưa ra mô hình bằng phần mềm SPSS để đo lường rủi ro tín dụng của
các khách hàng phụ thuộc vào 3 chỉ tiêu (biến) theo hình sau:
H3 Khả năng tài chính K/H
(X2) Tài sản đảm bảo
(X3)
Kinh nghiệm của CBTD (X4) Rủi ro tín dụng của SCB Vĩnh Long (RRTD) H2 H4
Hình 4.3: Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng SCB Vĩnh Long 4.4.7 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Đối với 3/5 biến có ý nghĩa trong việc giải thích rủi ro tín dụng cho thấy sự phù hợp về cả phương pháp và kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2011) với hệ thống biến được lấy chủ đạo, mô phỏng theo nghiên cứu Altman (2000). Diễn dịch ý nghĩa các hệ số hồi quy Binary Logistic như sau:
Hệ số hồi quy biến chỉ báo khả năng tài chính (β2):
Khi hệ số khả năng tài chính càng cao cho thấy vốn tự có của khách hàng vay trong tổng vốn của dự án vay vốn càng lớn và khách hàng có thể ít gặp rủi ro tín dụng trong tương lai.. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số tác động (hệ số hồi quy β2 âm thể hiện sự biến thiên ngược chiều giữa hai chỉ tiêu chỉ báo khả năng tài chính và khả năng xảy ra rủi ro tín dụng. Cũng từ mô hình, nếu chỉ báo khả năng tài chính của khách hàng vay tăng lên 01 đơn vị với điều kiện các chỉ báo còn lại là không đổi thì Loge của tỷ lệ xác suất xảy ra rủi ro tín dụng sẽ giảm đi 9,701 đơn vị.
Hệ số hồi quy biến chỉ tài sản đảm bảo (β3):
Khi tỷ số tiền vay trên tổng giá trị tài sản đảm bảo càng lớn thì khả năng gặp khó khăn trong việc trả nợ của khách hàng hoặc gặp phá sản của DN càng lớn. Trên thực tế nếu số tiền vay vốn chiếm quá nhiều so với tài sản đảm bảo có nghĩa là khách hàng đi vay mượn nhiều hơn số tài sản hiện có, nên khách hàng có thể gặp rủi ro trong việc trả nợ. Theo kết quả kỳ vọng ‘chỉ tiêu chỉ báo tài sản đảm bảo khi phân tích trong mô hình có mối tương quan thuận với rủi ro tín dụng, kết quả trên được phản ánh khá phù hợp trong kết quả phân tích về mối quan hệ tác động cùng chiều giữa hai chỉ tiêu chỉ báo TSĐB và rủi ro tín dụng. Hệ số tác động (hệ số hồi quy dương) đã cho thấy sự phù hợp trên. Như vậy nếu tỷ số tiền vay vốn/TSĐB tăng thêm 1 đơn vị với điều kiện các chỉ số khác không đổi thì thì Loge của xác suất rủi ro tín dụng hoặc khả năng trả nợ sẽ tăng 9,178 đơn vị.
Hệ số hồi quy biến kinh nghiệm của CBTD (β4):
Khi kinh nghiệm của CBTD càng lâu năm thì rủi ro tín dụng càng giảm. Theo kết quả kỳ vọng “chỉ tiêu kinh nghiệm của CBTD” khi phân tích trong mô hình có mối tương quan nghịch với rủi ro tín dụng, kết quả trên được phản ánh khá phù hợp trong
kết quả phân tích về mối quan hệ tác động ngược chiều giữa hai chỉ tiêu chỉ báo kinh nghiệm của CBTD và rủi ro tín dụng. Hệ số tác động (hệ số hồi quy âm) đã cho thấy sự phù hợp trên. Như vậy nếu chỉ tiêu kinh nghiệm của CBTD tăng thêm 1 đơn vị với điều kiện các chỉ số khác không đổi thì thì Loge của RRTD sẽ giảm 0,506 đơn vị.
Kết quả nghiên cứu trên so với nghiên cứu trước đây khá phù hợp với những xu hướng trong các mối quan hệ theo các nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2011). Các chỉ tiêu nghiên cứu có mối quan hệ X2,X3,X4 tác động cùng chiều so với kỳ vọng cũng cho thấy những đặc thù của hoạt động tín dụng của SCB Vĩnh Long nói chung và các khách hàng có tham gia vay vốn tín dụng tại hệ thống của SCB nói riêng.