Bảng 4.6: Ma trận tương quan
Y nhậpThu tiêu Chi Tuổi Giới
tính Nhân khẩu Người phụ thuộc Trình
độ suấtLãi nhân Hôn
Số tiền vay Nghề nghiệ p Thời hạn vay Y 1.000 Thu nhập 0.1874 1.000 Chi tiêu -0.2498 -0.0946 1.000 Tuổi -0.1959 0.0075 0.0110 1.000 Giới tính 0.1601 0.0826 -0.0314 0.1082 1.000 Nhân khẩu 0.0403 0.1002 -0.1067 0.1126 0.0621 1.000 Người phụ thuộc -0.2832 0.0461 0.2214 -0.0518 0.0189 -0.2196 1.000 Trình độ -0.0360 0.2181 0.1105 0.1491 0.0493 0.0676 -0.0138 1.0000 Lãi suất -0.4328 0.0005 0.2704 0.1343 0.0549 -0.2687 0.6526 0.2148 1.0000 Hôn nhân -0.0220 -0.0032 -0.0198 0.1165 0.8042 -0.0504 0.0663 -0.0590 0.0269 1.0000 Số tiền vay -0.2400 0.0461 -0.1769 -0.0680 -0.1259 -0.2378 0.1739 -0.0802 0.1214 0.0094 1.0000 Nghề nghiệp -0.2585 0.0724 0.0799 0.1032 -0.0008 -0.0072 0.0403 0.0129 0.0769 0.0688 0.2371 1.0000 Thời hạn vay 0.3614 -0.0087 -0.1844 -0.1357 -0.0358 -0.0282 -0.2615 -0.0006 -0.3304 -0.0362 -0.0687 -0.2054 1.0000
(Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu trên Stata)
Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau. Hệ số tương quan càng lớn cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngược lại khi hệ số tương quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng thời với hệ số dương chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm cho thấy quan hệ ngược chiều giữa hai biến. Tuy nhiên đây chỉ là những đánh giá sơ bộ về mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến. Để đánh giá được các yếu tố tác động lên khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân (giải quyết mục tiêu nghiên cứu của đề tài), tác giả tiến hành chạy mô hình hồi quy.
53
4.3.3. Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính logit sẽ được sử dụng trong tiến trình nghiên cứu. Sau khi xây dựng được mô hình hồi quy bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất, để đảm bảo sự tin cậy của mô hình xây dựng, tác giả tiến hành kiểm định một số khuyết tật. Cụ thể, mô hình hồi quy logit được tác giả áp dụng có dạng:
𝒍𝒍𝒍𝒍[𝐏𝐏𝐏𝐏((𝐘𝐘=𝟏𝟏𝐘𝐘=𝟎𝟎))] = β0 + β1*THUNHAP+ β2*CHIPHI +
β3*TUOI+β4*GIOITINH+β5*NHANKHAU+ β6*NGUOIPHUTHUOC +β7*TRINHDO
+β8*HONNHAN +β9*NGHENGHIEP +β10*SOTIENVAY+β11*LAISUAT
+β12*THOIHAN
Trong đó:
Y = 1: Khách hàng có khảnăng trả nợ vay
Y = 0: Khách hàng không có khảnăng trả nợ vay
β1,2,…,14: Hệ số của các biến độc lập
β0: Hệ số chặn.
Sau khi chạy mô hình, ta có kết quả như sau:
Bảng 4.7. Kết quả chạy mô hình hồi quy
Number of obs = 230 F(12, 217) = 14.83 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.4506 AdjR-squared = 0.4202 Root MSE = 0.37871 Source SS df MS Model 25.5255909 12 2.12713258 Residual 31.1222351 217 0.143420438 Total 56.6478261 229 0.24737042
54
Y Coef. Std. Err t P>/t/ [95% Conf. Interval]
Thu nhập 1.54e-08 4.85e-09 3.18 0.002 5.87e-09 2.50e-08
Chi phí -1.11e-08 4.42e-09 -2.50 0.013 -1.98e-08 -2.35e-09
Tuổi -0.005268 0.002612 -2.02 0.045 -0.0104161 -0.0001199 Giới tính 0.4669412 0.0907458 5.15 0.000 0.2880851 0.6457973 Nhân khẩu -0.686855 0.0245005 --2.80 .0006 -0.1169749 -0.0203961 Người phụ thuộc 0.0162307 0.0272724 0.60 0.552 -0.037522 0.0699834 Trình độ -0.0016643 0.0139667 -0.12 0.905 -0.029192 0.0258634 Lãi suất -12.90149 2.598399 -4.97 0.000 -18.02282 -7.780155 Hôn nhân -0.3681704 0.0893838 -4.12 0.000 -0.5443419 -0.1919989
Số tiền vay -3.26e-10 1.05e-10 -3.10 0.002 -5.33e-10 -1.19e-10
Nghề nghiệp -0.04819 0.0217547 -2.22 0.028 -0.0910676 -0.0053125
Thời hạn vay 0.0073359 0.0023861 3.07 0.002 0.0026329 0.0120388
_cons 1.607725 0.2349349 6.84 0.000 1.144679 2.070771
(Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu trên Stata)
Hệ số R-bình phương bằng 0,4506 cho thấy sự tổng hòa của các biến độc lập đại diện cho nhiều thông tin khác nhau liên quan đếnAgribank và KHCN sử dụng dịch vụ cho vay của ngân hàng giải thích được hơn 49% những thay đổi trong khả năng trả nợ của KHCN.
Tuy nhiên, không phải biến số nào cũng thể hiện ý nghĩa thống kê đáng chú ý trong việc giải thích những biến thiên của khả năng trả nợ của KHCN. Chi tiêu của số người phụ thuộc(dependent) và trình độ(level), không thể hiện ý nghĩa thống kê trong việc giải thích khả năng trả nợ của KHCNvới tất cả các mức ý nghĩa thống kê thường được áp dụng là 99%, 95%, và 90%.
Thu nhập thường xuyên của khách hàng thể hiện ý nghĩa thống kê nổi bật trong việc giải thích khả năng trả nợ của KHCN. Theo đó một đồng tăng lên trong thu nhập hàng tháng của khách hàng đi vay kéo theo sự tăng lên xác suất khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Điều này đúng với thực tiễn hoạt động cho vay KHCN tại chi
nhánh, khách hàng thu nhập càng cao thì khả năng trả nợ càng lớn như đã phân tích ở phần thống kê mô tả.
Tuổi tác của KHCNcàng tăng lên bao nhiều thì xác suất trả nợ của khách hàng sẽ giảm xuống đặc biệt lứa tuổi từ 40-60 tuổi số lượng khách hàng không trảnợ có tần suất rất lớn. Đây là yếu tố nhân viên tín dụng và quản lý chi nhánh cần lưu ý về chiến
55
lược tín dụng của mình nên tập trung vào đối tượng trẻ hơn trong độ tuổi lao động nhằm nâng cao hiệu quả tín dụng.
Theo kết quả hồi quy giới tính cũng đóng vai trò quan trọng đối với xác suất trả nợ vì nó tác động tích cực đến giá trị này, trong số liệu nghiên cứu giới tính nữ chiếm ưu thế, cho nên có thể cân bằng hoặc nghiêng về đối tượng nữ vay vốn tại chi nhánh khi ưu tiên cho vay vốn.
Số lượng thành viên trong hộ gia đình càng lớn thì xác suất trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân càng thấp, do đó công tác tín dụng cần lưu ý xem xét đầy đủ khía cạnh thu nhập, chi tiêu, nghề nghiệp của khách hàng cân đối với số thành viên trong gia đình và mức lãi suất phụhợp đối với từng đối tượng.
Mức lãi suất của ngân hàng cũng không nên cao quá mức 7% theo kết quả khảo sát khách hàng của chi nhánh, nếu để mức lãi suất cao quá mức này sẽ làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, tuy nhiên cũng không để mức quá thấp 5% như hiện tại sẽ làm giảm lợi nhuận hoạt động tín dụng.
Tình trạng hôn nhân của cá nhân vay vốn tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ, do đó cần xem xét cơ cấu khách hàng theo đối tượng này thật hợp lý hơn để nâng cao hiệu quả tín dụng trong trung và dài hạn.
Dư nợ càng cao thì xác suất khả năng trả nợ đúng hạn càng thấp, hiện nay tình trạng cho vay KHCNvới dư nợ cao diễn ra khá phổ biến nguyên nhân là do công tác thẩm định yếu kém, yếu tố đạo đức, phẩm chất của nhân viên tín dụng và yếu tố xuất
phát từ chính bản thân khách hàng. Khách hàng có nhu cầu vay vốn cao do đó bằng nhiều cách khiến nhân viên tín dụng buông lỏng hoạt động thẩm định mà dựa trên uy tín của chính bản thân nhân viên cũng như khách hàng để cho vay dẫn đến nợ xấu bên cạnh đó là quy trình, chính sách tín dụng còn nhiều bất cập, công tác đào tạo, tuyển dụng cán bộ chưa được đầu tư dẫn đến áp lực, khó khăn cho nhân viên trong hoạt động tín dụng.
Ngân hàng cần có thời hạn cho vay hợp lý, thời hạn cho vay cần kéo dài hơn nữa nhằm nâng cao hiệu quả tín dụng, tạo điều kiện cho khách hàng hoạt động kinh doanh tốt hơn nhằm nâng cao xác suất trả nợ vốn vay.
Thẩm định nghề nghiệp công việc của khách hàng hiện nay còn nhiều bất cấp, do thủ tục giấy tờ cho vay đơn giản, yêu cầu không cao, áp lực doanh số tín dụng lớn
56
nên khách hàng bằng nhiều biện pháp khác nhau đã giả mạo giấy tờ hồ sơ để vay bằng được vốn, dưới sự hỗ trợ của nhân viên tín dụng dẫn đến hậuquả vô cùng to lớn về rủi ro tín dụng hiện nay.
Qua phân tích hồi quy cho thấy rằng để nâng cao hiệu quả tín dụng cần làm tốt công tác quản trị nguồn vốn, đào tạo, phát triển nguồn nhân lực, tăng cường công tác kiểm tra, thanh tra kiểm soát hoạt động tín dụng, nâng cao hiệu quả chính sách tín dụng nhằm đáp ứng yêu cầu của khách hàng vay vốn, cấp thiết cần xây dựng mô hình quản trị rủi ro tín dụng của chi nhánh, kiến nghị ngân hàng nhà nước về chính sách tiền tệ, nới lỏng tín dụng nhằm đáp ứng nhu cầu vay vốn của khách hàng.