Phân tích hồi quy: Với biến phụ thuộc là rủi ro tín dụng với giá trị 1 là có rủi ro tín dụng và 0 là không có rủi ro tín dụng. Mô hình Logit được sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng.
Bảng 4.11 Kết quả hồi quy
RRTD beta Std. Err. Z P-value
X1 0.052 0.282 0.190 0.852 X2 -1.757 0.887 -1.980 0.048 X3 -6.264 1.529 -4.100 0.000 X4 -1.999 0.917 -2.180 0.029 X5 -1.089 1.575 -0.690 0.489 X6 -1.012 0.279 -3.630 0.000 X7 -8.335 2.708 -3.080 0.002 _cons 25.236 6.237 4.050 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả bằng phần mềm STATA Khả năng dự báo chính xác của mô hình đạt 90% cho thấy mô hình có khả năng dự báo tốt.
Logistic model for rrtd
--- True --- Cl ssified D ~ D Total + 69 7 7 6 — 7 67 7 4 Total 7 6 7 4 150 Classified + if predicted Pr(D) >= .5 True D defined as rrtd != 0
False + rate for true ~D
False - rate for true D
False + rate for classified +
False - rate for classified -
Correctly classified
Hình 4.1 Kết quả kiểm định Logistic Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả bằng phần mềm STATA
Sensitivity Specificity
Positive Predictive value
Negative predictive value
Pr : D) 9 0 .7 9% Pr : ~D) 9 0 .54% Pr D I + ) 0 9 .7 9% Pr ~DI —) 9 0 .54% Pr : ~D) 9 . 46% Pr : D) 9 . 2 1% Pr ~DI + ) 9 . 2 1% Pr D I —) . 9 46% 90.67%
Kiểm định về sự phù hợp của mô hình chỉ ra mô hình phù hợp với p-value =0.2272 > 0.05.
Logistic model for rrtd, goodness-of-fit test
number of observations = number ofcovariate patterns =
Pearson chi2(62) = Prob > chi2 =
Hình 4.2 Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả bằng phần mềm STATA Kết quả hồi quy chỉ ra X1 và X5 không ảnh hưởng lên rủi ro tín dụng (p-value lớn hơn 0.05)
Các biến X2, X3, X4, Xó, X7 có tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng (hệ số beta âm và p-value nhỏ hơn 0.05)
Phương trình nghiên cứu là:
Y = 00 + 01X1 + P2X2 + P3X3 + P4X4 + P5X5 + 06X6 + P7X7 + £ (4.1) Suy ra:
Y = 25.236 - 1.757X2 - 6.264X3 - 1.999X4 - 1.012X6 - 8.335X7 + £ (4.2) Kết quả X2 có tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng cho thấy các đối tượng sử dụng đúng mục đích sẽ có rủi ro tín dụng thấp hơn so với các đối tượng sử dụng không đúng mục đích. Mục đích vay vốn được ngân hàng thẩm định và có tính khả thi cao. Do vậy, các dự án này có tính rủi ro thấp hơn so với các dự án sử dụng không đúng mục đích (do các dự án không đúng mục đích chưa được thẩm định về tính khả thi dự án)
X3 có tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng chỉ ra các khoản vay ngắn hạn có tỷ lệ rủi ro tín dụng thấp hơn các khoản vay dài hạn. Với các khoản vay ngắn hạn, khả năng kiểm soát khoản vay của ngân hàng và khách hàng tốt hơn so với các khoản vay dài hạn. Do đó, tính rủi ro của các khoản vay ngắn hạn có rủi ro thấp hơn.
X4 có tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng cho thấy tài sản đảm bảo là bất động sản có xu hướng có tỷ lệ rủi ro tín dụng thấp hơn so với tài sản đảm bảo khác. Các tài sản bất động sản có tính hữu hình cao dẫn tới khả năng mua bán nợ xấu từ các tài sản này cũng dễ hơn với các tài sản đảm bảo động sản. Do đó, tính ràng buộc về tài sản đảm bảo và trả nợ trở lên chặt chẽ hơn dẫn tới khách hàng có trách nhiệm trả nợ cao hơn.
X6 có tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng cho thấy việc kiểm tra giám sát các khoản vay càng nhiều thì tỷ lệ rủi ro tín dụng càng thấp. Hoạt động kiểm tra giám sát các khoản vay làm cho hoạt động kinh doanh từ các khoản vay được hoạt động theo đúng mục đích khoản vay. Đồng thời các phát sinh trong quá trình hoạt động có thể
150 70 69.99
được hỗ trợ từ phía ngân hàng giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng.
X7 có tác động ngược chiều lên rủi ro tín dụng chỉ ra chỉ có 1 ngành nghề sẽ có rủi ro thấp hơn so với hoạt động nhiều ngành nghề. Với việc đa dạng hóa nghề nghiệp đang không mang lại hiệu quả cho thu nhập. Việc tập trung cho công việc giúp giá trị thu nhập tạo ra tốt hơn dẫn tới khả năng trả nợ cao hơn. Đa dạng hóa công việc đang làm cho cá nhân không mang lại thu nhập tốt cho việc trả nợ. Các chi phí về công việc dường như cao hơn mức thu nhập kì vọng làm cho khả năng trả nợ thấp hơn.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ