VAY NGÂN HÀNG CỦA DOANH NGHIỆP TƯ NHÂN TẠI THÀNH PHỐ CẦN THƠ
5.1.3 Đánh giá tầm quan trọng của từng yếu tố đối với việc vay ngân hàng
Giá trị hệ số tương quan kết cấu cho thấy sự tương quan của từng yếu tố đối với giá trị biệt số D. Hệ số này được sắp xếp theo thứ tự giảm dần.
Bảng 14: HỆ SỐ TƯƠNG QUAN KẾT CẤU
Biến Hệ số tương quan
Lãi suất vay (X5) -0,921
Tổng tài sản (X6) 0,543
Mức độ hiểu biết (X4) 0,117
Thời gian xét duyệt (X3) -0,066
Vay người thân (X2) -0,064
Năm hoạt động (X1) -0,001
(Nguồn: Tính toán từ số liệu thu thập trực tiếp năm 2006)
Yếu tố có sự tương quan lớn nhất đối với quyết định vay hay không vay của doanh nghiệp là lãi suất. Trong năm 2006 lãi suất cơ bản là 8,25%/năm do đó lãi suất cho vay ngân hàng sẽ dao động trên 10% tùy theo khách hàng và món vay. Tiền lãi là một khoản phải trả cho ngân hàng chủ yếu thông qua nguồn lợi nhuận hoạt động của doanh nghiệp. Do đó khi quyết định tìm đến ngân hàng thì lợi nhuận của doanh nghiệp đạt được phải vừa trả lãi ngân hàng, nghĩa vụ cho nhà nước và các khoản phải trả khác. Trong tình hình đó đối với những doanh nghiệp hoạt động không hiệu quả thì nguồn vốn ngân hàng là điều họ không ưu tiên. Do đó đây là yếu tố mà các doanh nghiệp luôn quan tâm hàng đầu khi vay.
Yếu tố có mối tương quan cũng quan trọng tiếp theo là yếu tố tổng tài sản của doanh nghiệp. Yếu tố lãi suất vay là quan trọng nhất tuy nhiên quyết định vay chỉ được đưa ra sau khi đã xem xét các yếu tố về tài sản như tài sản lưu động, vốn lưu động, tài sản thế chấp.
Mức độ hiểu biết cũng khá quan trọng đối với phân biệt vay hay không vay. Doanh nghiệp hiểu biết vay và các hoạt động tài chính, quản trị sẽ có những quyết định phù hợp. Các yếu tố thời gian xét duyệt tín dụng và vay người thân có tác động không nhiều đối với việc vay hay không vay (chưa tới 10%).
Bảng 15: GIÁ TRỊ BIỆT SỐ TRUNG BÌNH CỦA TỪNG NHÓM
Phân loại nhóm Giá trị trung bình của mỗi nhóm
Không vay -13,120
Có vay 3,936
(Nguồn: Tính toán từ số liệu thu thập trực tiếp năm 2006)
Giá trị biệt số trung bình của từng nhóm nhóm không vay mang dấu âm với giá trị khá lớn, trong khi đó nhóm có vay mang dấu dương. Các giá trị này cho thấy các yếu tố trong mô hình có sự tác động rất rõ đối với sự phân biệt đối với mẫu trong từng nhóm phân loại mà trong đó tác động đối với những mẫu không vay mạnh hơn những doanh nghiệp có vay.
Như đã trình bày trong phần xác định vấn đề, các dữ liệu được chia thành hai phần: mẫu phân tích dùng để ước lượng hàm phân biệt và mẫu kiểm tra dùng để kiểm tra tính đúng đắn của hàm phân biệt được xây dựng.
Bảng 16: KẾT QUẢ PHÂN BIỆT
Phân loại Kết quả phân biệt Tổng số
Không vay Có vay
Mẫu phân tích Số doanh nghiệp
Không vay 9 0 9
Có vay 0 30 30
% Không vay 100,0 0,0 100,0
Có vay 0,0 100.0 100,0
Mẫu kiểm tra Số doanh nghiệp
Không vay 3 0 3
Có vay 0 10 10
% Không vay 100,0 0,0 100,0
Có vay 0,0 100,0 100,0
Dùng giá trị trung bình biệt số của từng nhóm để tính điểm phân biệt giữa hai nhóm
Các quan sát sẽ được phân biệt theo tiêu chuẩn này, tức là quan sát nào có biệt số lớn 0 sẽ được xếp vào những doanh nghiệp vay (giá trị biến phân loại 2), quan sát nào có biệt số nhỏ hơn 0 sẽ được xếp vào những doanh nghiệp không vay (giá trị biến phân loại 1). Trong bảng Casewise Statistics trong phân phụ lục SPSS đưa ra liệt kê kết quả phân biệt của từng quan sát một. Trong phần liệt kê cho thấy trong tất cả các quan sát thuộc mẫu kiểm tra và mẫu phân tích đều cho kết quả phân biệt đúng. Do đó bảng kết quả phân biệt được SPSS đưa ra cho tỉ lệ phân biệt đúng là 100% ở cả hai mẫu phân tích và mẫu kiểm tra độc lập vì vậy ta có thể kết luận rằng mô hình phân tích biệt số được xây dựng trong luận văn này là khá tốt.