Tương quan giữa các biến trong mô hình (M) được thể hiện trong bảng 4.7. Ma trận hệ số tự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc cũng như giữa các biến độc lập với nhau thể hiện nhiều điểm quan trọng
Thứ nhất, có mối tương quan cao giữa khả năng trả nợ và lãi suất của ngân hàng
(43.28%), thời hạn cho vay (36.14%) và thu nhập của KHCN (18.74%), chi tiêu của
KHCN (24,98%), số người phụ thuộc vào KHCN (28.32%) và nhân tố công việc
(25.85%), giới tính (16.01%), tuổi (19.59%). Trong đó thu nhập của khách hàng, giới tính, số nhân khẩu, thời hạn thể hiện mối tương quan cùng chiều với khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này là hợp lý, và cũng tương thích với kết quả hồi quy mô hình, bới quy mô gia đình lớn hơn có thể cho phép kỳ vọng về tổng thu nhập của gia đình, thu nhập lớn hơn thì rủi ro tín dụng với các khoản vay ngân hàng cũng thấp hơn, thời hạn trả nợ càng dài càng tạo điều kiện cho khách hàng hoạt động kinh doanh, sản xuất và học tập hiệu quả ,năng suất hơn và nâng cao xác suất trả nợ của khách hàng cũng như hạn chế rủi ro tín dụng. Chi phí của khách hàng tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, cần cơ cấu lại danh mục khách hàng theo nghề nghiệp, giới tính và tình trạng hôn nhân tối ưu hơn nữa
Chi tiêu của khách hàng và số lượng người phụ thuộc thể hiện mức độ giải thích khá cao đối với khả năng trả nợ của khách hàng, nhưng với chiều tương quan ngược dấu. Số lượng người phụ thuộc lớn hơn cố nhiên hàm ý tỷ lệ chi tiêu so với thu nhập
cao hơn, tức là mang lại nguồn thu nhập thấp và kém ổn định một cách tương đối. Điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của KHCN.
57
Thứ hai, tác giả sử dụng tương quan hạng Spearman, kiểm định heteroskedasticity để kiểm định giả thuyết phương sai phần dư thay đổi. Kết quả như
sau:
Bảng 4.8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
estat hettest
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance
Variables: fitted values of repay
chi2(1)=0.46 Prob >chi2=0.4961
Kết quả phân tích cho thấy Prob > chi2=0.4961>0.05, bác bỏ giả thiết có hiện tương phương sai sai số thay đổi do đó mô hình kiểm định không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi kết quả hồi quy là hợp lý và có ý nghĩa thống kê.
Thứ ba, mặc dù giữa một số biến độc lập đã cho thấy mức độ tương quan đáng chú ý do sự liên hệ lẫn nhau về bản chất của những biến này, tất cả các hệ số tương quan không vượt quá mức tương quan đến 80%. Điều này cho phép ghi nhận rằng mô hình nghiên cứu không gặp phải khuyết tật đa cộngtuyến.
Đa cộng tuyến là một hiện tượngtrong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 2 nghĩa là các biến độc lập không có tương quan tuyến tính với nhau. Căn cứ vào lý thuyết tác giả tiến hành chạy kiểm định đa cộng tuyến bằng STATA 12. Kết quả như sau:
58
Bảng 4.9. Kiểm tra đa cộng tuyến phương trình 1
Variable VIF 1/VIF
Sex 3.23 0.309660 mar 3.20 1.312573 interest 2.28 0.438353 cost 1.97 0.507778 income 1.29 0.776503 dependent 1.23 0.810404 people 1.22 0.817076 time 1.22 0.818586 level 1.21 0.823113 debt 1.14 0.873641 job 1.13 0.885410 age 1.12 0.895910 Mean VIF 1.69
Kết quả kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) bảng 4.9. cho thấy VIF<2, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến độc lập.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Sau khi tìm hiểu những thông tin về tình hình kinh tế, xã hội và các điều kiện phát triển trên địa bàn tỉnh Long An, nắm được tình hình cho vay KHCNvà khả năng trả nợ của khách hàng, chúng ta đã có cơ sở để tiến hành phân tích các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ KHCNtrên địa bàn tỉnh Long An.
Căn cứ vào kết quả của mô hình ta thấy rằng khả năng trả nợ vay của
KHCNchịu tác động của các yếu tố: giới tính, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân, thời hạn vay, thu nhập bình quân của hộ và chi tiêu bình quân của hộ.Những yếu tố đó tác động làm tăng khả năng trả nợ vay của KHCN. Mô hình cho thấy, chủ hộ là nam giới có khả năng trả nợ vay càng cao. Nghề nghiệp chính càng ổn định thì khả năng trả nợ vay càng tốt, các chủ hộ đã lập gia đình thì khả năng trả nợ cao hơn chủ hộ chưa lập
59
gia đình và tình trạng sở hữu nhà ở cũng làm tăng khả năng trả nợ vay. Tài sản thế chấp là động sản thì khả năng trả nợ vay tốt hơn các tài sản thế chấp khác. Thời hạn vay càng dài thì khả năng trả nợ vay tốt hơn những hộ vay thời gian ngắn. Thu nhập bình quân của hộ càng cao thì càng đảm bảo khả năng trả nợ tốt hơn
60
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ