4.5.1 Kết quả hồi quy:
Dựa trên bảng 4.14, ta thấy các biến đều có ý nghĩa thống kê do mức sig nhỏ hơn 0.05 do đó mô hình phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của KHCN tại Vietinbank được thể hiện như sau:
Kỳ vọng về dấu của các biến có ý nghĩa thống kê: Biến Kỳ vọng dấu theo lý
thuyết
SEX + + INC + + SOL - - TIME + + INT - + SEC + - TOL + + IOS + -
Bảng 4.21 – Kết quả kỳ vọng về dấu của mô hình Nguồn: tác giả dựa trên kết quả nghiên cứu
Tác động biên của các biến có ý nghĩa thống kê lên biến phụ thuộc dựa trên nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) với giả định xác suất ban đầu= 0.5:
Biến Hệ số B Tác động biên SEX 3.041 0.76 INC 0.535 0.134 SOL -0.014 -0.004 TIME 0.057 0.014 INT 315.452 78.863 SEC -23.294 -5.824 TOL 15.009 3.752 IOS -2.423 -0.606
Bảng 4.22 – Tác động biên của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Nguồn: tính toán của tác giả
4.5.2 Phân tích các nhân tố ảnh hƣởng:
Hệ số hồi quy của các biến SEX - Giới tính, biến INC – Thu nhập, biến SOL – Kích cỡ khoản vay, biến TIME – Thời gian vay, biến TOL – Mục đích vay vốn có kết quả phù hợp với kỳ vọng về dấu theo lý thuyết, cụ thể như sau:
Biến số giới tính có ý nghĩa thống kê với mức tác động biên là 0.76. Với mức xác suất ban đầu 50% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu khách hàng vay là nữ thì khả năng trả nợ đúng hạn sẽ tăng 0.76 lần. Bên cạnh đó, dấu kỳ vọng từ mô hình phù hợp với giả thuyết nghiên cứu. Điều này có thể là do tính cách của nam giới thường ưa thích mạo hiểm trong khi nữ giới thì đa số khá thận trọng và tiết kiệm. Kết quả nghiên cứu trên cũng phù hợp với nghiên cứu của Chapman (1990).
Biến số thu nhập có ý nghĩa thống kê với mức tác động biên là 0.134. Với mức xác suất ban đầu 50% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu thu nhập của người vay tăng 1 triệu đồng thì khả năng trả nợ đúng hạn tăng 0.134 lần. Biến số cũng phù hợp với giả thuyết nghiên cứu, thu nhập càng cao thì khả năng trả nợ càng cao. Bởi vì thu nhập chính là nguồn trả nợ chính của khách hàng do đó thu nhập càng tăng thì khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng tăng. Kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với các nghiên cứu khác như Trương Đông Lộc (2011), Mohammad Reza Kohansal (2009).
Kích cỡ khoản vay càng lớn thì khả năng trả nợ càng thấp do áp lực trả nợ của khách hàng càng lớn tuy nhiên tác động không nhiều so với các yếu tố khác. Tác động biên của biến kích cỡ khoản vay thấp nhất so với các biến khác, chỉ khoảng 0.004. Vậy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với mức xác suất ban đầu 50%, nếu kích cỡ khoản vay tăng lên 1 triệu đồng, về mặt trung bình xác suất trả nợ đúng hạn của khách hàng sẽ giảm 0.004 hay 0.4%. Điều này được lý giải xét trong mẫu chọn, vay tiêu dùng chiếm 65.6% trong tổng quan sát, nếu các khoản vay càng lớn thì gốc và lãi định kỳ hàng tháng của khách hàng phải trả càng tăng do đó áp lực trả nợ đúng hạn tăng cao.
Thời gian trả nợ càng dài thì khả năng trả nợ đúng hạn càng cao. Tác đông biện của biến thời gian khoảng 0.014. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với mức xác suất ban đầu là 50%, nếu biến thời gian tăng lên 1 đơn vị thì khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cũng tăng 0.014 lần. Điều này được giải thích vì khách hàng không bị áp lực trả nợ mà các khoản vay sẽ được chia thành những khoản trả định kỳ đều nhau phù hợp với khả năng trả nợ của khách hàng. Trong khi
đó các khoản vay càng ngắn sẽ khiến cho khách hàng bị áp lực về thời gian trả nợ, tìm kiếm nguồn trả nợ cho ngân hàng. Kết quả cũng tương đồng với nghiên cứu của Li shuai (2013).
Mục đích vay kinh doanh làm cho khả năng trả nợ đúng hạn cao hơn so với vay tiêu dùng. Do vay kinh doanh góp phần tăng thu thập cho khách hàng từ khoản vốn vay nếu khách hàng sử dụng vốn một cách hiệu quả trong khi đó vay tiêu dùng không tạo thêm thu nhập đối ứng cho khách hàng. Tác động biên của biến mục đích vay chỉ khoảng 3.752. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với mức xác suất ban đầu là 50%, nếu khách hàng vay với mục đích sản xuất kinh doanh thì khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cũng tăng 3.752 lần.
Đồng thời, hệ số hồi quy của biến INT – Lãi suất vay, biến SEC – Hình thức thế chấp và biến IOS – Kinh nghiệm cán bộ thẩm định có kết quả không phù hợp với kỳ vọng về dấu trong giả thuyết nghiên cứu như sau:
Lãi suất vay càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn cao hơn. Đây là biến có tác động biên mạnh nhất so với các biến khác. Tác đông biên của biến lãi suất là 78.863. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với mức xác suất ban đầu là 50%, nếu biến lãi suất vay tăng lên 1 % thì khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng tăng 78.863 lần. Kết quả nghiên cứu này cũng không phù hợp với nhiều nghiên cứu khác trong giả thuyết. Tuy nhiên, điều này có thể được lý giải như sau: xét trong các mẫu chọn thì các khách hàng có lãi suất vay thấp là các khách hàng mới được ưu đãi theo chương trình khuyến mãi bên cạnh đó các khoản vay có dư nợ khá lớn, chủ yếu phục vụ cho mục đích bất động sản, vay xây dựng, sữa chữa nhà trọ,... Trong khi đó, các khoản vay có lãi suất lớn hơn là do hết thời gian được ưu đãi hoặc khách hàng cũ, đã có thời gian quan hệ với Vietinbank. Đa số các khách hàng này có dư nợ đã giảm hoặc ít hơn khá nhiều so với khi bắt đầu vay nên rủi ro trả nợ trễ hạn ít hơn so với các khách hàng mới. Riêng các khoản vay không có tài sản bảo đảm, khoản vay tín chấp là các khoản vay có lãi suất cao nhất được mặc định trích nợ tự động từ tài khoản ATM của khách hàng do đó khả năng trả trễ là khá ít.
Khách hàng vay không có tài sản thế chấp thì rủi ro trả nợ trễ hạn sẽ giảm. Tác đông biên của biến hình thức thế chấp khoảng 5.824. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với mức xác suất ban đầu là 50%, nếu khách hàng vay không có tài sản bảo đảm thì khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng tăng 5.824 lần. Điều này xuất phát từ nguyên nhân là xét trong các mẫu chọn thì các khoản vay không thế chấp tại Vietinbank chủ yếu là các khoản vay cán bộ công nhân viên của Vietinbank hoặc các khoản vay tín chấp với điều kiện bắt buộc khi cấp hạn mức tín dụng cho vay là phải trả lương qua Vietinbank và các công ty, tổ chức đoàn thể chính trị-xã hội phải có liên kết với Vietinbank. Sau khi cho vay, các khoản vay này được trích nợ tự động cho vay trên phần mềm nên hạn chế được rủi ro trả nợ trễ hạn của khách hàng.
Cán bộ thẩm định có thâm niên từ 2 năm trở lên thì khả năng đánh giá khách hàng thấp hơn. Điều này được lý giải như sau: Thứ nhất, thông thường cán bộ tín dụng có kinh nghiệm lâu năm tại các Ngân hàng Việt Nam thường sẽ được giao quản lý và thẩm định các món vay có dư nợ lớn trong khi đó, các nhân viên mới thì sẽ được giao các món vay có giá trị nhỏ, các món vay đơn giản như cho vay cầm cố sổ tiết kiệm, vay không tài sản đảm bảo với cán bộ công nhân viên Vietinbank, vay tín chấp… Thứ hai, do kinh nghiệm và trình độ nghiệp vụ của nhân viên mới còn nhiều thiếu sót nên trong quá trình thẩm định thông thường sẽ có người quản lý hoặc nhân viên thẩm định có kinh nghiêm hỗ trợ trong quá trình thẩm định thực tế. Do đó, giúp giảm rủi ro trong quá trình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Tác động biên của biến kinh nghiệm cán bộ thẩm định là 0.606. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với mức xác suất ban đầu là 50%, nếu cán bộ thẩm định có kinh nghiệm từ 2 năm trở xuống thì khả năng thẩm định tốt nguồn trả nợ của khách hàng tăng 0.606 lần.
4.5.3 Giải thích các nhân tố không ảnh hưởng:
Các biến AGE – Độ tuổi, HOS – Số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình, MAR – Tình trạng hôn nhân, EDU_1 và EDU_2 – Trình độ học vấn, WORK
– Tình trạng công việc, CIC - Lịch sử nợ quá hạn của khách hàng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Nguyên nhân được giải thích như sau:
Biến số độ tuổi không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng trong mẫu nghiên cứu trên. Kết quả cũng tương đồng với nhiều nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam, trong quá trình nghiên cứu các tác giả cũng đưa ra giả thuyết tác động của biến độ tuổi tuy nhiên kết quả nghiên cứu cũng không tìm thấy tác động như nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009), Million Sileshi (2012) hay nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2012). Điều này được lý giải có thể việc sử dụng vốn vay hiệu quả không chịu tác động quá nhiều của biến độ tuổi, ở mọi lứa tuổi vẫn có thể xảy ra việc trả nợ trễ hạn do người trẻ tuổi sử dụng vốn vay không cẩn thận trong khi đó độ tuổi trung niên sử dụng vốn vay không hiệu quả. Tuy nhiên, tại các Ngân hàng hiện nay trong quá trình thẩm định độ tuổi vẫn là một yếu tố cần được xem xét trước khi quyết định cấp hạn mức tín dụng, đặc biệt độ tuổi U50 trở lên do việc sức khỏe và thu nhập của lứa tuổi trên cũng có nhiều hạn chế hơn.
Biến số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình cũng không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay. Kết quả cũng tương đồng với nghiên cứu của Million Sileshi (2012), điều này là do khi thẩm định cho vay ngân hàng đã cân nhắc khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên thu nhập sau khi đã trừ đi chi phí sinh hoạt (bao gồm chi phí số lượng người phụ thuộc trong gia đình). Hiện tại, Vietinbank có văn bản quy định chi phí sinh hoạt tối thiểu tương ứng với số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình do đó hạn chế rủi ro cho Ngân hàng.
Biến tình trạng hôn nhân cũng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Kết quả cũng tương đồng với giả thuyết của Samuel antwi (2012) và George Yaw Mensah (2012), điều này có thể là do những khách hàng vay có tình trạng đã kết hôn mặc dù thu nhập tăng lên nhưng đồng thời chi phí sinh hoạt và chi phí khác cũng gia tăng tương ứng do đó việc trả trễ hạn cũng tăng lên. Bên cạnh đó, đối với các khoản vay của khách hàng có tình trạng độc thân, không có người đồng trả nợ vay thì Vietinbank khuyến khích khách hàng mua kèm bảo hiểm Phát An Tín Dụng
để đảm bảo trong trường hợp khách hàng không trả được nợ do đó khả năng trả nợ trễ cũng ít.
Như vậy trong bốn yếu tố thuộc về đặc điểm cá nhân của người vay thì chỉ có duy nhất biến giới tính tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng vay trong khi đó biến độ tuổi, số lượng thành viên trong gia đình và tình trạng hôn nhân không thể hiện bất kỳ sự tác động nào.
Về năng lực của người vay, biến trình độ học vấn và biến tình trạng công việc không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Trong đó, biến trình độ học vấn có kết quả không phù hợp với nghiên cứu của TS. Trương Đông Lộc (2011), Nguyễn Quốc Nghi (2012) tuy nhiên kết quả tương đồng với nghiên cứu của George Yaw Mensah (2012), nghĩa là trình độ học vấn của khách hàng cao hay thấp cũng không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Nguyên nhân có thể là do tại Việt Nam hiện nay có quá nhiều trường đại học dẫn đến số lượng sinh viên tốt nghiệp đại học, cao đẳng quá nhiều trong khi đó chất lượng không được đánh giá cao, các nhà tuyển dụng thường ưu tiên nhân viên có kinh nghiệm hơn là bằng cấp. Do đó, trong quá trình thẩm định, các ngân hàng cũng không quá chú trọng học vấn của khách hàng vay mà chủ yếu là tìm hiểu về công việc hiện tại khách hàng đang làm việc. Cùng với biến trình độ học vấn thì biến tình trạng công việc của khách hàng vay cũng có kết quả không phù hợp với giả thuyết nghiên cứu, nghĩa là dù khách hàng vay có đang làm công việc văn phòng hay công việc đòi hỏi chất xám cao thì khả năng xảy ra trả nợ trễ hạn vẫn có. Xét trong mẫu chọn, tình trạng công việc chỉ chiếm 31.1% là công việc văn phòng hay các công việc đòi hỏi chất xám cao, còn lại là công việc khác. Điều này có thể là do ngân hàng cũng ưa chuộng khách hàng vay kinh doanh bởi vì nguồn thu nhập đối ứng từ vay kinh doanh đem lại trong khi đó thu nhập của công việc văn phòng khá ổn định do đó khi phát sinh các chi phí bất thường trong sinh hoạt hoặc thu nhập bị ảnh hưởng do công ty cắt giảm khiến cho họ không xoay được nguồn thu nhập kịp thời để trả nợ. Đồng thời, thời gian làm việc của công nhân viên văn phòng cũng trùng
khớp với thời gian làm việc hành chính của ngân hàng nên sẽ khó khăn cho khách hàng vay khi sắp xếp thời gian để trả nợ đúng hạn cho ngân hàng.
Để tìm hiểu rủi ro đạo đức của người vay, nghiên cứu sử dụng biến lịch sử nợ quá hạn của khách hàng vay tuy nhiên kết quả biến cũng không tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng vay. Điều này được lý giải có thể bởi các nguyên nhân sau: Thứ nhất, các khách hàng mới chưa có quan hệ tín dụng tại ngân hàng nào nên sau khi vay vốn, khách hàng vẫn chưa biết được sự nghiêm trọng của việc trả nợ trễ hạn tại ngân hàng trong khi đó khách hàng đã quan hệ tín dụng tại ngân hàng có kinh nghiệm và hiểu biết về hệ thống CIC cung cấp thông tin cho ngân hàng nên khả năng trả nợ đúng hạn hơn. Thứ hai, dữ liệu được thu thập tại thời điểm cấp hạn mức tín dụng, trong mẫu nghiên cứu có đến 89% khách hàng chưa có nợ quá hạn tại thời điểm phê duyệt cấp tín dụng tuy nhiên trong quá trình quan hệ do chịu tác động của nhiều biến khác như lãi suất, thu nhập, …làm khách hàng trả trễ hạn hoặc quá hạn tại ngân hàng. Thứ ba, hệ thống SMS banking – nhắc nợ khách hàng vay của ngân hàng chưa được kích hoạt vì khách hàng không đăng ký hay nhân viên tín dụng đã không đăng ký kịp thời cho khách hàng dẫn đến khách hàng đóng không đúng hạn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Thông qua phương pháp thống kê mô tả, phân tích hồi quy và phân tích đa cộng tuyến, tác giả sử dụng phần SPSS nhằm thiết lập mô hình nghiên cứu hồi quy tối ưu với 8 biến độc lập có ý nghĩa thống kê bao gồm giới tính, thu nhập, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay, hình thức thế chấp, lãi suất vay, mục đích vay và kinh nghiệm, trình độ của cán bộ thẩm định. Đồng thời kiểm định của mô hình cũng cho thấy độ phù hợp và ý nghĩa của các biến cũng như mức độ tác động biên và kỳ vọng dấu của từng biến độc lập đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietinbank. Trong đó,