Từ kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic thông qua phần mềm SPSS 20.0 (Bảng 4.11 và 4.12) cho thấy trong 9 biến độc lập gồm tuổi (X1), vị trí công tác (X2), trình độ học
vấn (X3), tình trạng hôn nhân (X4), người phụ thuộc (X5), nghề nghiệp (X6), thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân (X7), kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (X8), kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân (X9) thì có 7 biến là X1, X2, X3, X5, X6, X8, X9 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99%. Vì vậy, có thể kết luận rằng có 7 biến tác động đến rủi ro tín dụng đối với KHCN tại OIK.
Tuổi của khách hàng cá nhân (X1)
Kết quả nghiên cứu ở bảng 4.12 cho thấy tuổi có tác động ngược chiều với rủi ro tín đối với khách hàng cá nhân tại OIK (β1 = -0.129), điều này đúng với kỳ vọng của tác giả, tương tự cũng như nghiên cứu của John M. Chapman và các cộng sự (1940), Kohansal và Mansoori (2009) và David E.Idoge(2013). Kết quả này hoàn toàn phù hợp với thực tế (bảng 4.1) khi tuổi người vay càng lớn thì nghề nghiệp, công việc cũng sẽ ổn định và kinh nghiệm cũng được ẩn chứa trong độ tuổi của họ. Như vậy đối với các khách hàng vay càng lớn tuổi thì rủi ro tín dụng sẽ càng thấp và ngược lại.
Vị trí công tác của khách hàng cá nhân (X2)
Vị trí công tác của người vay càng cao thì khả năng tạo ra thu nhập cũng sẽ cao và ổn định, đồng thời giúp người vay có khả năng trả nợ tốt hơn. Điều này đã được các tác giả như John M. Chapman và các cộng sự (1940) và Nguyễn Phúc Mẫn (2015) nghiên cứu và cho ra kết quả.
Đúng như kỳ vọng, kết quả nghiên cứu đã cho thấy vị trí công tác có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng cá nhân tại OIK (β2 = -0.815). Từ đó chứng tỏ một lần nữa khi khách hàng vay có vị trí công tác càng cao thì càng có khả năng trả nợ tốt, chính vì vậy rủi ro tín dụng cũng sẽ càng thấp (được thể hiện rõ trong bảng 4.2).
Trình độ học vấn của khách hàng cá nhân (X3)
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến X3 có hệ số β3 = -1.279, điều này đúng như kỳ vọng của giả thuyết và một số nghiên cứu trước rằng trình độ học vấn có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng cá nhân. Có nghĩa là trình độ học vấn của khách hàng vay càng cao thì càng có khả năng quản lý khoản vay tốt và sử dụng vốn vay có hiệu quả hơn vì vậy rủi ro tín dụng cũng sẽ càng thấp.
Người phụ thuộc của khách hàng cá nhân (X5)
Giống như Kohansal và Mansoori (2009) và David E.Idoge (2013) ra kết quả rằng số người phụ thuộc của người vay sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ vay.
Kết quả nghiên cứu đã cho thấy người phụ thuộc có tác động cùng chiều với rủi ro tín dụng cá nhân ( β5 = 0.949). Đúng với kỳ vọng, nếu khách hàng vay có số người phụ thuộc càng nhiều thì rủi ro tín dụng cũng sẽ càng cao. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế, khi đa phần khách hàng có quá nhiều người phụ thuộc họ phải thường xuyên chi tiêu nhiều hơn, đôi khi phải đối mặt với những khoản chi tiêu ngoài kế hoạch hoặc vượt mức thu nhập cho phép. Như vậy sẽ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Từ đó có nguy cơ phát sinh rủi ro tín dụng.
Nghề nghiệp của khách hàng cá nhân (X6)
Đúng như kỳ vọng, khách hàng là nhân viên văn phòng có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng cá nhân ( β6 = -1.441). Từ kết quả này có thể kết luận rằng giả thuyết là đúng, đối với các khách hàng là nhân viên văn phòng, có công việc và thu nhập ổn định sẽ có rủi ro tín dụng thấp hơn so với khách hàng không phải là nhân viên văn phòng.
Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (X8)
Giống như Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết (2011), Mai Thùy Dung (2011), Nguyễn Thị Thùy Dương (2014) và Phạm Hoàng Cúc Quyên (2014) đã nghiên cứu và cho ra kết quả rằng cán bộ tín dụng càng làm lâu năm thì càng có kinh nghiệm trong thẩm định, quản lý món vay cũng như hỗ trợ khách hàng trong những lúc khó khăn, hay kinh nghiệm của cán bộ tín dụng tỷ lệ nghịch với rủi ro tín dụng. Đúng như kỳ vọng, kết quả nghiên cứu này cũng cho ra kết quả tương tự, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK (β8 = -0.425). Điều này thực tế được thể hiện rõ qua bảng 4.8.
Kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân (X9)
Đúng như kỳ vọng của tác giả và một số nghiên cứu trước, kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân đúng mục đích sẽ có tác động ngược chiều với rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân tại OIK ( β9 = -2.950). Từ kết quả này một lần nữa có thể chứng minh rằng việc sử dụng vốn đúng mục đích của người vay có khả năng hạn chế rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
Tình trạng hôn nhân (X4) và Thu nhập bình quân (X7) của khách hàng cá nhân
Tình trạng hôn nhân và thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân là hai biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Tuy nhiên khi phân tích định tính (bảng 4.4 và bảng 4.7) có thể thấy giả thuyết tác giả đưa ra là đúng. Điều này có thể giải thích như sau: do
nguồn dữ liệu thu thập hồ sơ vay tại OIK đa số là khách hàng đã có gia đình (65.77%) và có thu nhập bình quân tháng từ 5 đến 14.5 triệu đồng (56.04%). Khi xét về khách hàng cá nhân không có rủi ro tín dụng thì đa số là khách hàng đã có gia đình (65.27%) và có thu nhập bình quân tháng từ 5 đến 14.5 triệu đồng (56.49%); đồng thời khi xét về KHCN có rủi ro tín dụng thì đa số cũng là hai đối tượng này. Vì vậy, khi đưa vào phân tích định lượng thì biến X4 và X7 sẽ không có ý nghĩa thống kê trong mô hình là điều đương nhiên.
Chính vì thế, hai biến này chỉ có thể giải thích từ phân tích định tính: Khách hàng đã có gia đình sẽ có rủi ro tín dụng cao hơn so với khách hàng chưa có gia đình và khi khách hàng có thu nhập bình quân càng cao thì rủi ro tín dụng sẽ càng thấp hơn. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế bởi khi KH đã có gia đình sẽ cần chi tiêu nhiều hơn và cũng sẽ thường xuyên phải đối mặt với những khoản chi tiêu ngoài kế hoạch hoặc vượt mức thu nhập. Hay mặc dù khách hàng có thu nhập bình quân cao nhưng có thể là do vấn đề về sức khỏe của các thành viên trong gia đình hoặc do thay đổi vị trí công tác vì vậy thu nhập vì thế cũng ảnh hưởng.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP