Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo- 123docz.net

Nghiên cứu chỉ tập trung vào một số nhân tố định lượng được, phổ biến, dễ thu thập dữ liệu nghiên cứu nên không khỏi bỏ sót những yếu tố khác có thể tác động đến KNTN vay của HSSV tại NHCSXH Bến Tre.

Nghiên cứu sẽ thuyết phục hơn nếu phạm vi nghiên cứu được mở rộng với sự có mặt của nhiều nhân tố được kiểm định hơn. Đây cũng là hướng nghiên cứu tiếp theo mà tác giả muốn theo đuổi nếu có điều kiện trong thời gian tới.

TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt

Nguyễn Hồng Ánh (2002). Phân tích về mặt tâm lý học lối sống của sinh viên Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn hiện nay. Luận án tâm lý học chuyên

ngành, trường Đại học sư phạm Hà Nội.

Đào Thanh Bình và cộng sự (2011). Chất lượng tín dụng đối với HSSV có hoàn cảnh khó khăn của Ngân hàng Chính sách Xã hội Việt Nam nhìn từ phía sinh viên: Nghiên cứu thực nghiệm tại trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Tạp chí

công thương, 2017.

Phạm Trí Cao và Vũ Minh Châu (2006). Kinh tế lượng ứng dụng. NXB Lao động – Xã hội.

Phạm Trí Cao (2013). Khái niệm về hồi quy. Giáo trình online voer.edu.vn.

Phạm Trí Cao (2013). Giới thiệu một số vấn đề liên quan đến mô hình hồi quy. Giáo trình online voer.edu.vn.

Lưu Tiến Dũng (2013). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài long của doanh nghiệp đối với cử nhân các ngành khoa học xã hội và nhân văn. Tạp chí Khoa

học Đại học Quốc gia Việt Nam, 2(2013), pp.1-9.

Nguyễn Văn Đức (2016). Cho vay học sinh, sinh viên của Ngân hàng Chính sách

Xã hội Việt Nam - Thực trạng và giải pháp. Luận án Tiến sĩ, trường Đại học

Thương Mại.

Trần Tiến Khai (2014). Phương pháp nghiên cứu kinh tế. NXB Lao động xã hội, chương 6, trang 188.

Dương Thị Bình Minh (2007). Lý thuyết Tài chính - Tiền tệ. NXB Thống kê, Hà

Nội, chương 3, trang 190.

Vũ Văn Hóa (2003). Lý thuyết Tiền Tệ. NXB Tài Chính, Hà Nội, chương 4, trang 130.

Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với

SPSS, Tập 2. NXB Hồng Đức, chương 10, trang 1-11.

Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011). Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ ở tỉnh Hậu Giang. Tạp chí Công nghệ

Ngân hàng, (64), 3-7.

Nguyễn Mai Hương và Nguyễn Thùy Linh (2019). Chương trình tín dụng sinh viên và một số vấn đề đặt ra. Tạp chí Tài chính.

Phạm Tất Thắng (2009). Định hướng giá trị của sinh viên (qua nghiên cứu trường

hợp sinh viên của 11 đơn vị đào tạo trên địa bàn Hà Nội từ 1998 đến nay).

Luận án xã hội học - Viện xã hội học.

Từ điển tiếng Việt của các tác giả: Hoàng Phê, Hoàng Thị Tuyền, Vũ Xuân Lương, Phạm Thị Thủy, Đào Thị Minh Thu, Đặng Thanh Hòa. Nhà xuất bản Đà Nẵng phát hành năm 2007; trang 701; dòng 27 từ trên xuống; cột thứ nhất và trang 1330; dòng 14 từ dưới lên; cột thứ 2.

Thủ tướng Chính phủ, Quyết định 157/2007/QĐ-TTg, ngày 27 tháng 9 năm 2007 về tín dụng đối với học sinh, sinh viên.

Thủ tướng Chính phủ, Quyết định 750/QĐ-TTg, ngày 01 tháng 6 năm 2015 của Thủ tướng Chính phủ về việc về điều chỉnh giảm lãi suất cho vay đối với một số chương trình tín dụng chính sách tại Ngân hàng Chính sách xã hội.

Thủ tướng Chính phủ, Quyết định 751/QĐ-TTg, ngày 30 tháng 5 năm 2017 của Thủ tướng Chính phủ về việc điều chỉnh mức cho vay đối với học sinh, sinh viên. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2013). Thông tư số 02/2013/TT-NHNN, ngày

21/01/2013 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2014). Thông tư số 09/2014/TT-NHNN ngày 18/03/2014 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước về việc sửa đổi, bổ sung một

số điều của Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước quy định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

Chi nhánh Ngân hàng Chính sách xã hội tỉnh Bến Tre (2017). Báo cáo tổng kết 15

năm (2002 – 2017) thực hiện tín dụng chính sách xã hội, Bến Tre.

Kết nối giáo dục (2018). Trường đại học và trường nghề - chọn trường nào là tốt nhất?, https://ketnoigiaoduc.vn/truong-dai-hoc-va-truong-nghe-chon-truong- nao-la-tot-nhat-n1571.html, truy cập ngày 27/02/2018.

Tài liệu tiếng Anh

Basel Committee on Banking Supervison (2006). International convergence of capital measurement and capital standards: a received framework – comprehensive version, Bank for International Settlements.

Boyd, L. A. (1997). Discrimination in mortgage lending: The impact on minority defaults in the Stafford Loan program. The Quarterly Review of Economics and Finance, 37(1), 23-37.

California Postsecondary Education Commission (2006). Developing a statewide higher education affordability policy (Commission Report 06-10).

Sacramento, CA: Author.

Choy, S. P., & Li, X. (2006). Dealing with debt: 1992-93 bachelor’s degree recipients 10 years later (NCES 2006-156). Washington, DC: US Department

of Education, National Center for Education Statistics.

Christman, D. E. (2000). Multiple realities: Characteristics of loan defaulters at a two-year public institution. Community College Review, 27(4), 16-32.

Dynarski, M. (1994). Who defaults on student loans? Findings from the National Postsecondary Student Aid Study. Economics of Education Review, 13(1), 55- 68.

Flint, T. A. (1994). The federal student loan default cohort: A case study. Journal of

Student Financial Aid, 24(1), 13-30.

Flint, T. A. (1997). Predicting student loan defaults. The Journal of Higher Education, 68(3), 322-354.

Gross, J. P., Cekic, O., Hossler, D., & Hillman, N. (2010). What matters in student

loan default: A review of the research literature. Journal of Student Financial

Aid, 39(1), 2.

Harrast, S. A. (2004). Undergraduate borrowing: A study of debtor students and their ability to retire undergraduate loans. Journal of Student Financial Aid,

34(1), 21-37.

Herr, E., & Burt, L. (2005). Predicting student loan default for the University of

Texas at Austin. Journal of Student Financial Aid, 35(2), 2.

Hillman, N. W. (2014). College on credit: A multilevel analysis of student loan default. The Review of Higher Education, 37(2), 169-195.

Hung, F.S. (2011). Policy options for student loan schemes, lessons from China.

Journal of Higher Education, 14(1), 25-42 (in Chinese).

Kamau, P. N., Muthoni, L., & Odhiambo, C. (2018). Modelling Factors Affecting Probability of Loan Default: A Quantitative Analysis of the Kenyan Students' Loan. International Journal of Statistical Distributions and Applications, 4(1), 29.

Kohansal, M. R., & Mansoori, H. (2009). Factors Affecting on loan Repayment Performance of Farmers in Khorasan-Razavi Province of Iran. Conference on

International Research on Food Security, Natural Resource. University of

Hamburg.

Lochner, L., & Monge-Naranjo, A. (2004). Education and default incentives with government student loan programs. Cambridge, MA: National Bureau of

Monteverde, K. (2000). Managing student loan default risk: Evidence from a privately guaranteed portfolio. Research in Higher Education, 41(3), 331-352. Podgursky, M., Ehlert, M., Monroe, R., Watson, D., & Wittstruck, J. (2002).

Student loan defaults and enrollment persistence. Journal of Student Financial

Aid, 32(3), 27-42.

Shen, H., & Ziderman, A. (2009). Student loans repayment and recovery: international comparisons. Higher education, 57(3), 315-333.

Shibata, M. (2008). Student financial aid policy in Japan. The International

Symposium, Worldwide perspectives of financial assistance policy, December 6-

7, Tokyo.

Volkwein, J. F., & Cabrera, A. F. (1998). Who defaults on student loans? The effects of race, class, and gender on borrower behavior. In R. Fossey & M. Bateman (Eds.), Condemning students to debt: College loans and public policy (pp. 105-126). New York: Teachers College Press.

Volkwein, J. F., & Szelest, B. P. (1995). Individual and campus characteristics associated with student loan default. Research in Higher Education, 36(1), 41- 72.

Volkwein, J. F., Szelest, B. P., Cabrera, A. F., & Napierski-Prancl, M. R. (1998). Factors associated with student loan default among different racial and ethnic groups. Journal of Higher Education, 69(2), 206-237.

Woo, J. H. (2002). Factors affecting the probability of default: Student loans in

California. Journal of Student Financial Aid, 32(2), 1.

Woo, J. H. (2002a). Clearing accounts: The causes of student loan default. Rancho Cordova, CA: EdFund.

Woo, J. H. (2002b). Factors affecting the probability of default: Student loans in California. Journal of Student Financial Aid, 32(2), 5-23.

Ziderman, A. (2004). Policy options for student loan schemes:lessons from five Asian case studies. International Institute for Educational Planning. Paris:

PHỤ LỤC

KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUI

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

QUYMO 400 4.5 38.5 19.445 8.6252 LSUAT 400 6.00 7.80 7.4586 .45852 TNHAPSV 400 3.0 10.5 5.666 1.4477 NPTHUOC 400 1 3 1.76 .803 Valid N (listwise) 400 Logistic Regression

Case Processing Summary

Unweighted Casesa N Percent

Selected Cases Included in Analysis 400 100.0

Missing Cases 0 .0

Total 400 100.0

Unselected Cases 0 .0

Total 400 100.0

a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.

Dependent Variable Encoding

Original Value Internal Value

Có nợ quá hạn 0

Trả được nợ (đúng hạn) 1

Block 0: Beginning Block

Classification Tablea,b

Observed Predicted KNTRANO Percentage Correct Có nợ quá hạn Trả được nợ (đúng hạn) Có nợ quá hạn

Trả được nợ

(đúng hạn) 0 306 100.0

Overall Percentage 76.5

a. Constant is included in the model. b. The cut value is .500

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 0 Constant 1.180 .118 100.177 1 .000 3.255

Variables not in the Equation

Score df Sig.

Step 0 Variables GTINHSV 4.614 1 .032

QUYMO 4.073 1 .044 HEDTAO 25.083 1 .000 LSUAT 4.520 1 .034 VLAMSV 64.643 1 .000 TNHAPSV 62.110 1 .000 NPTHUOC 98.806 1 .000 DTGD 63.111 1 .000 Overall Statistics 141.023 8 .000

Block 1: Method = Enter

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 167.039 8 .000

Block 167.039 8 .000

Model 167.039 8 .000

Model Summary

Step -2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 269.159a .341 .514

a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.

Classification Tablea Observed Predicted KNTRANO Percentage Correct Có nợ quá hạn Trả được nợ (đúng hạn)

Step 1 KNTRANO Có nợ quá hạn 50 44 53.2

Trả được nợ

(đúng hạn) 29 277 90.5

Overall Percentage 81.8

The cut value is .500a

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a GTINHSV .426 .324 1.726 1 .189 1.531 QUYMO .021 .019 1.230 1 .267 1.021 HEDTAO .860 .329 6.838 1 .009 2.362 LSUAT .481 .319 2.280 1 .131 1.618 VLAMSV .786 .351 5.023 1 .025 2.194 TNHAPSV .489 .145 11.383 1 .001 1.630 NPTHUOC -.901 .255 12.507 1 .000 .406 DTGD 1.913 .582 10.795 1 .001 6.777 Constant -4.876 2.655 3.372 1 .066 .008

a. Variable(s) entered on step 1: GTINHSV, QUYMO, HEDTAO, LSUAT, VLAMSV, TNHAPSV, NPTHUOC, DTGD.

Correlations

KNTRANO GTINHSV QUYMO HEDTAO LSUAT VLAMSV TNHAPSV NPTHUOC DTGD

KNTRANO Pearson Correlation 1 .107*

.101* .250** .106* .402** .394** -.497** .397** Sig. (2-tailed) .032 .044 .000 .034 .000 .000 .000 .000 N 400 400 400 400 400 400 400 400 400

GTINHSV Pearson Correlation .107* 1 .102* .073 -.030 .088 .069 -.028 .015

Sig. (2-tailed) .032 .041 .146 .549 .078 .170 .582 .769