Ước lượng các tham số của mô hình
Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với phương pháp đưa biến trực tiếp vào mô hình (Enter), ta đưa tất cả 12 biến vào mô hình:
Bảng 4.16. Bảng Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a SEX -,556 ,336 2,739 1 ,098 ,573 EGE -,160 ,022 50,921 1 ,000 ,852 MARRIED ,938 ,319 8,656 1 ,003 2,555 HOS -,283 ,248 1,305 1 ,253 ,753 EDU ,634 ,423 2,248 1 ,134 1,885 CAREER -,288 ,197 2,145 1 ,143 ,749 EARNING -,001 ,001 2,176 1 ,140 ,999 LOAN ,004 ,001 27,100 1 ,000 1,004 TIME -,024 ,005 22,293 1 ,000 ,976 INTEREST -,240 ,056 18,190 1 ,000 ,787 TYPE 1,025 ,468 4,800 1 ,028 2,786 PURPOSE 1,817 ,749 5,880 1 ,015 6,153 Constant 9,534 1,525 39,071 1 ,000 13827,79 6
a. Variable(s) entered on step 1: SEX, EGE, MARRIED, HOS, EDU, CAREER, EARNING, LOAN, TIME, INTEREST, TYPE, PURPOSE.
Ở Bảng 4.16, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ 4 biến Số lượng thành viên phụ thuộc (HOS) có Sig. = 0,253; biến Trình độ học vấn (EDU) có Sig. = 0,134; biến Đặc điểm nghề nghiệp (CAREER) có Sig. = 0,143; biến Thu nhập (EARNING) có Sig. = 0,140. Chỉ có biến Sex là > 0,05 nhưng nhỏ hơn 0,1 nên tác giả vẫn giữ lại để chạy lại xem có ý nghĩa ở mức 0,05 không. Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình sử dụng tốt.
Kiểm định về độ phù hợp của mô hình:
Bảng 4.17. Bảng Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 404,818 12 ,000 Block 404,818 12 ,000 Model 404,818 12 ,000
(Nguồn: Chiết xuất từ phần mềm SPSS)
Bảng 4.17 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.000 nên ta hoàn toàn có thể nói mô hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 4.18. Bảng Model Summary
Step -2 Log ikelihood Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 288,042a ,555 ,740
(Nguồn: Chiết xuất từ phần mềm SPSS)
Bảng 4.18 cho thấy giá trị của -2 Log likelihood (-2LL = 288,042) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Giá trị Nagelkerke R Square của mô hình hồi quy tổng thể logistic bằng 0,740 nghĩa là mô hình giải thích được 74% sự biến động xác suất trả được nợ cho ngân hàng.
Bảng 4.19. Bảng Classification Tablea Observed Predicted Y Percentage Correct Cham hoac khong tra Tra dung han Step 1 Y
Cham hoac khong
tra 217 27 88,9
Tra dung han 30 226 88,3 Overall Percentage 88,6 a. The cut value is ,500
(Nguồn: Chiết xuất từ phần mềm SPSS)
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 4.19 Classification Table. Kết quả cho thấy, trong 244 trường hợp được dự đoán là chậm hoặc không trả nợ được, mô hình đã dự đoán trúng 217 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 88,9%. Còn với 256 trường hợp thực tế có trả được nợ thì mô hình lại dự đoán sai 30 trường hợp (tức cho rằng họ chậm hoặc không trả), tỷ lệ đoán đúng là 88,3%. Do đó, kết quả tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 88,6%.
4.2.2.2. Mô hình giới hạn: (Loại các biến chưa đạt ở mô hình chung)
Ước lượng các tham số của mô hình:
Mô hình hồi quy logistic dự báo khả năng trả nợ giới hạn được ước lượng bằng cách loại bỏ những biến có mức ý nghĩa Sig. > 0.05 (mức ý nghĩa dành cho mô hình dự báo) từ mô hình chung, ngoại trừ biến SEX có mức ý nghĩa 0.05<Sig.< 0.1.
Bảng 4.20. Bảng Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a SEX -,726 ,323 5,038 1 ,025 ,484 EGE -,157 ,022 52,545 1 ,000 ,854 MARRIED ,694 ,302 5,277 1 ,022 2,002 LOAN ,003 ,001 24,815 1 ,000 1,003 TIME -,024 ,005 24,099 1 ,000 ,976 INTEREST -,205 ,052 15,807 1 ,000 ,815 TYPE 1,019 ,439 5,402 1 ,020 2,771 PURPOSE 1,628 ,741 4,824 1 ,028 5,092 Constant 8,973 1,364 43,272 1 ,000 7884,278 a. Variable(s) entered on step 1: SEX, EGE, MARRIED, LOAN, TIME, INTEREST, TYPE, PURPOSE.
(Nguồn: Chiết xuất từ phần mềm SPSS)
Ở Bảng 4.20, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0.05. Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình sử dụng tốt. Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình hồi quy logistic:
Kiểm định về độ phù hợp của mô hình:
Bảng 4.21. Bảng Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 392,033 8 ,000 Block 392,033 8 ,000 Model 392,033 8 ,000
Bảng 4.21 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.000 nên ta hoàn toàn có thể nói mô hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 4.22. Bảng Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square 1 300,826a ,543 ,725
(Nguồn: Chiết xuất từ phần mềm SPSS)
Bảng 4.22 cho thấy giá trị của -2 Log likelihood (-2LL = 300,826) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Giá trị Nagelkerke R Square của mô hình hồi quy giới hạn Logistic bằng 0,725 nghĩa là mô hình giải thích được 72,5% sự biến động xác suất trả được nợ cho ngân hàng của khách hàng cá nhân.
Mức độ dự báo của mô hình
Bảng 4.23. Bảng Classification Tablea Observed Predicted Y Percentage Correct Cham hoac khong tra Tra dung han Step 1 Y
Cham hoac khong
tra 211 33 86,5
Tra dung han 31 225 87,9 Overall Percentage 87,2 a. The cut value is ,500
(Nguồn: Chiết xuất từ phần mềm SPSS)
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 4.23 Classification Table. Kết quả cho thấy, trong 244 trường hợp được dự đoán là chậm hoặc không trả nợ được, mô hình đã dự đoán trúng 211 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 86,5%. Còn với 256 trường hợp thực tế có trả được nợ thì mô hình lại dự đoán sai 31 trường hợp (tức cho rằng họ chậm hoặc không trả), tỷ lệ đoán đúng là 87,9%. Do đó, kết quả tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 87,2%.
4.2.3. Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng – Chi Nhánh TP HCM từ mô hình thực nghiệm.
Kết quả của phép kiểm định hồi quy tuyến tính logistic đã chỉ ra 8 nhân tố trong số 12 nhân tố được đưa vào mô hình ban đầu có tác động mạnh đến mô hình và đáp ứng được mục đích xây dựng của tác giả, 8 nhân tố đó bao gồm: giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, kích cỡ khoản vay, lãi suất của khoản vay, thời hạn vay, hình thức vay, mục đích vay.
Theo kết quả từ mô hình, ta thấy biến mục đích vay (PURPOSE) và biến hình thức vay (TYPE) tác động mạnh nhất đến xác suất trả nợ của khách hàng cá nhân, phù hợp với lý luận thực tiễn và tình hình hiện tại ở Ngân hàng VPBANK Chi Nhánh TP Hồ Chí Minh.
Theo như mô hình được lựa chọn mà đưa ra ở trên ta có bảng tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, hệ số β, tác động biên dựa trên nghiên cứu của (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) với giả định xác suất ban đầu là 0.5 như sau:
Bảng 4.24. Bảng Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VPBANK Hồ Chí Minh
Chỉ tiêu Ký hiệu thuyết Giả Kết quả Hệ số β Tác động
biên
Giới tính Sex - - -0,726 -0.18
Độ tuổi EGE - - -0,157 -0.04
Tình trạng hôn nhân MARRIED + + 0,694 0.17
Kích cỡ khoản vay LOAN + + 0,003 0.00075
Lãi suất của khoản vay INTEREST - - -0,205 -0.05
Thời hạn vay TIME - - -0,024 -0.006
Hình thức vay TYPE + + 1,019 0.26
Mục đích vay PURPOSE + + 1,628 0.41
Giới tính (SEX): được xác định là 1 nếu khách hàng vay là nam, là 0 nếu là nữ. Biến Giới tính (SEX) có tác động (-) đối với khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa là nếu khách hàng vay là nam, ảnh hưởng từ tính thích rủi ro sẽ tác động âm (- ) tới khả năng trả nợ tín dụng, điều này là ngược lại nếu là nữ (+). Với mức tác động biên là -0.18, có nghĩa là: nếu xác suất ban đầu là 50% và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nếu khách hàng vay là nữ thì khả năng trả nợ sẽ tăng 0.18 lần.
Biến độ tuổi (EGE) có tác động (-) đối với khả năng trả nợ của khách hàngcá nhân. Điều này có nghĩa là khi tuổi của khách hàng càng cao thì xác suất khả năng trả được nợ của khách hàng đó là càng giảm.
Biến tình trạng hôn nhân (MARRIED) có tác động (+) với biến khả năng trảnợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa nếu khách hàng vay có gia đình thì khả năng trả nợ sẽ tăng. Với xác suất ban đầu là 50% và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nếu khách hàng vay là đã kết hôn thì khả năng trả nợ sẽ tăng 0.17 lần.
Biến kích cỡ khoản vay (LOAN) có tác động (+) với biến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa Khoản vay càng lớn càng giúp cho khách hàng có khả năng trả nợ càng cao.
Biến lãi suất của khoản vay (INTEREST) có tác động (-) đối với khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa là Khả năng trả nợ của khách hàng tăng khi khách hàng được vay với lãi suất thấp hơn. Với xác suất ban đầu là 50% và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nếu lãi suất giảm 1 đơn vị thì khả năng trả nợ sẽ tăng 0.05 lần.
Biến thời hạn vay (TIME) có tác động (-) đối với khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa là Thời gian vay càng ngắn dẫn tới khả năng trả nợ của khách hàng càng thấp.
Hình thức vay (TYPE) có tác động (+) với biến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa Hình thức vay có đảm bảo tiền vay sẽ ảnh hưởng tích cực tới khả năng trả nợ của khách hàng. Với xác suất ban đầu là
50% và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nếu khách hàng vay có đảm bảo tiền vay thì khả năng trả nợ sẽ tăng 0.26 lần.
Biến Mục đích vay (PURPOSE) có tác động dương (+) với biến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Điều này có nghĩa nếu Nếu mục đích vay của khách hàng là vay sản xuất kinh doanh thì khả năng trả nợ sẽ cao hơn. Với xác suất ban đầu là 50% và trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nếu khách hàng vay sản xuất kinh doanh thì khả năng trả nợ sẽ tăng 0.41 lần.
KẾT LUẬN CHƯƠNG IV
Từ kết quả nghiên cứu bằng phương pháp thống kê mô tả và phân tích hồi quy thông qua phần mềm hỗ trợ là excel và SPSS, tác giả đã tìm ra được 8 nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân đã và đang vay vốn tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng – Chi nhánh TP HCM đó là: giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, kích cỡ khoản vay, lãi suất của khoản vay, thời hạn vay, hình thức vay, mục đích vay. Còn các nhân tố không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân là số lượng thành viên phụ thuộc, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập. Trong đó, nhân tố tác động mạnh nhất là mục đích vay, sau đó là hình thức vay, cả 2 biến này đều tác động cùng chiều tới khả năng trả nợ, còn biến kích cỡ khoản vay và thời hạn vay là 2 biến tác động yếu nhất tới khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân.
CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Trong chương này, tác giả sẽ đưa ra kết luận cho bài nghiên cứu của mình hay các câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu của bài luận văn, cụ thể như sau:
Phần kết luận sẽ tóm lại các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng – Chi nhánh TP HCM, mức độ tác động như thế nào?
Phần kiến nghị, tác giả sẽ đưa ra những kiến nghị, giải pháp nhằm giảm nợ quá hạn, đảm bảo an toàn hoạt động cho vay, hạn chế rủi ro trong nghiệp vụ cho vay khách hàng cá nhân.
Ngoài ra, tác giả còn đưa ra những hạn chế của đề tài, hướng nghiên cứu tiếp theo và ứng dụng kết quả của mô hình vào thực tế tại Ngân hàng khi thẩm định cho vay khách hàng.
5.1. Kết luận
Theo kết quả nghiên cứu thống kê mô tả và phân tích hồi quy logit ở Chương 4, tác giả đưa ra kết luận như sau:
Trong nhóm các nhân tố liên quan tới khách hàng mà tác giả đưa vào mô hình để nghiên cứu bao gồm 7 nhân tố như: giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân, số lượng thành viên phụ thuộc, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập thì có tới 4 nhân tố không có ý nghĩa thống kê, không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng là số lượng thành viên phụ thuộc, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập.
Và có 3 nhân tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng: giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân. Cụ thể, nhân tố giới tính, tuổi ảnh hưởng tiêu cực tới khả năng trả nợ của khách hàng, nghĩa là khách hàng là nam giới ảnh hưởng từ việc yêu thích rủi ro sẽ tác động ngược chiều với khả năng trả nợ, khách hàng là nữ giới thông thường thận trọng, cẩn thận và tiết kiệm hơn nên khả năng trả nợ của nữ giới cao hơn nam giới. Còn đối với khách hàng có độ tuổi càng lớn thì khả năng trả nợ càng giảm do ở độ tuổi càng cao thì khả năng linh hoạt, nhạy bén trong việc sử dụng số tiền vay kém hơn những khách hàng trung tuổi.
Nhân tố tình trạng hôn nhân ảnh hưởng tích cực tới khả năng trả nợ ngân hàng do khách hàng đã kết hôn thông thường sẽ ít ưu mạo hiểm, chín chắn và có trách nhiệm hơn những khách hàng sống độc thân nên khả năng trả nợ sẽ cao hơn.
Đối với nhóm nhân tố liên quan tới khoản vay bao gồm 5 nhân tố: kích cỡ khoản vay, lãi suất, thời hạn cho vay, hình thức vay, mục đích vay thì cả 5 nhân tố đều ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng.
Nhân tố thời hạn vay và lãi suất ảnh hưởng ngược chiều tới khả năng trả nợ của khách hàng, nghĩa là khách hàng vay có thời hạn vay càng dài, lãi suất càng thấp thì khả năng trả nợ càng cao do thời gian vay càng dài thì khách hàng có thời gian để sắp xếp nguồn trả nợ tốt hơn và lãi suất thấp thì khách hàng sẽ ít ghánh nặng về tài chính nên có khả năng trả nợ cao hơn. Còn đối với những khách hàng vay ngắn hạn, hay lãi suất cao sẽ bị áp lực về thời gian, về tài chính nên khả năng trả nợ sẽ giảm. Các nhân tố ảnh hưởng cùng chiều tới khả năng trả nợ là kích cỡ khoản vay, loại hình vay và mục đích vay. Trong đó nhân tố hình thức vay và mục đích vay ảnh hưởng mạnh nhất tới khả năng trả nợ. Nhân tố hình thức vay cũng liên quan tới yếu tố lãi suất. Thông thường những khách hàng vay có đảm bảo tiền vay thì lãi suất sẽ thấp hơn những khách hàng vay không có đảm bảo tiền vay, chính vì vậy, khách hàng vay có đảm bảo tiền vay sẽ có ý chí, thiện chí, có động lực trả nợ cao hơn những khách hàng vay không có đảm bảo tiền vay.
Còn đối với những khách hàng vay với mục đích kinh doanh sẽ tạo ra được thu nhập từ kinh doanh nên khả năng trả nợ cao hơn những khách hàng vay với mục đích khác.
Trong tất cả các nhân tố có tác động tới khả năng trả nợ của khách hàng thì mức độ tác động được sắp xếp từ cao tới thấp của các nhân tố như sau: nhân tố mục đích vay, hình thức vay, giới tính, tình trạng hôn nhân, lãi suất, độ tuổi, thời hạn vay, kích cỡ khoản vay. Điều này cũng phù hợp với thực tế khi ra quyết định cho vay khách hàng tại ngân hàng. Câu hỏi luôn luôn đặt ra ở tất cả các khâu xử lý hồ sơ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng khi tiếp cận khách hàng vay vốn là vay với mục đích gì? Có đảm bảo tiền vay hay không có đảm bảo tiền vay?