Với kết quả các hệ số tìm hồi quy có ý nghĩa được trình bày ở bảng 4.2, mô hình nghiên cứu có thể được viết lại như sau:
KNTRANO = 10,199 - 0,567GTINH - 0,019TUOI + 0,356HONNHAN - 0,832NNGHIEP + 0,009TGIANLV + 0,359TNHAP + 0,628TTNHAO – 0,087KVAY - 0,22LSUAT – 1,05QHTD + µ
Kết quả hồi quy Binary Logistic nhằm xác định những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Mẫu nghiên cứu bao gồm 10 biến đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa lần lượt là 1% và 6%. Từ các hệ số hồi quy ở mô hình nghiên cứu ta có thể diễn dịch ý nghĩa của các hệ số hồi quy như sau:
Các biến có hệ số hồi quy mang dấu âm bao gồm: Giới tính, tuổi, nghề nghiệp, khoản vay, lãi suất, quan hệ tín dụng, điều này có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các biến này tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giảm xuống với một tỷ lệ nhất định. Ngược lại, các biến như: Hôn nhân, thời gian làm việc, thu nhập, tình trạng nhà ở có hệ số hồi quy mang dấu dương, có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các biến này tăng 1 đơn vị thì khả năng trả nợ của khách hàng sẽ tăng lên với một tỷ lệ tương ứng. Qua kết quả trên có thể thấy các hệ số hồi quy có dấu đúng với dấu của kỳ vọng ban đầu.
Để giải thích rõ hơn mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc khả năng trả nợ của khách hàng, ta tiến hành mô phỏng tỷ lệ theo công thức sau:
Đặt P0 là xác suất ban đầu P1 là xác suất thay đổi
) 1 ( 1 * 0 0 1 B Exp P B Exp P P
Dựa vào kết quả chạy mô hình hồi quy Binary Logistic ở bảng 4.2 và công thức nêu trên ta tính toán được bảng sau:
Bảng 4.8 Ước lượng khả năng hoàn trả nợ vay của từng nhân tố Các biến độc lập Hệ số hồi quy (B) Hệ số Exp (B)
Khả năng trả nợ được ước tính khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị với xác suất
ban đầu lần lượt
10% 20% 30% 40% GTINH -0,567 0,567 0,0593 0,1242 0,1955 0,2743 TUOI -0,019 0,981 0,0983 0,1969 0,2960 0,3954 HONNHAN 0,356 1,428 0,1369 0,2631 0,3797 0,4877 NNGHIEP -0,832 0,435 0,0461 0,0981 0,1571 0,2248 TGIANLV 0,009 1,009 0,1008 0,2014 0,3019 0,4022 TNHAP 0,359 1,431 0,1372 0,2635 0,3801 0,4882 TTNHAO 0,628 1,874 0,1723 0,3190 0,4454 0,5554 KVAY -0,087 0,917 0,0925 0,1865 0,2821 0,3794 LSUAT -0,220 0,803 0,0819 0,1672 0,2560 0,3487 QHTD -1,050 0,350 0,0374 0,0805 0,1304 0,1892 (Nguồn: tính toán của tác giả) Theo kết quả hồi quy của mô hình ở bảng 4.3 và kết quả ước lượng ở bảng 4.8 ta có thể nhận xét về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng:
Biến tình trạng nhà ở có tác động mạnh nhất đến khả năng hoàn trả nợ vay của khách hàng: Giả sử trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với xác suất ban đầu là 10% thì những khách hàng ở nhà chủ sở hữu hoặc ở nhà người thân thì xác suất trả nợ tăng lên 17,23%, tăng 7,23% so với xác suất ban đầu. Nếu xác suất ban đầu là 20%, xác suất trả nợ của khách hàng sẽ tăng lên 31,9%, tương tự, xác suất này sẽ tăng lên 44,54% và 55,54% nếu xác suất ban đầu là 30% và 40%. Biến này thỏa mãn kỳ vọng về dấu ban đầu và có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc, thực tế đã cho thấy những người đi thuê nhà hàng tháng thì phải trang trải nguồn thu nhập của mình cho việc thuê nhà ở, do đó khả năng trả nợ của họ cũng sẽ giảm xuống và chi phí này là chi phí thiết yếu nên nó đóng vai trò khá quan trọng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Crook (1992) cũng đã có một nghiên cứu thực nghiệm chứng minh vấn đề này. Ngoải ra, đặc trưng cho vay của FE Credit là vay vốn tín chấp, yếu tố này đóng vai trò khá quan trọng trong việc thu hồi
được nợ trong tương lai vì những người sống với người thân hoặc sống tại nhà chủ sở hữu sẽ khó di chuyển nơi ở và dễ tìm được thông tin hơn những người đi ở thuê.
Biến quan hệ tín dụng có tác động mạnh thứ hai đến khả năng trả nợ của khách hàng: Giả sử trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, với xác suất ban đầu là 10%, nếu khách hàng đang có tối thiểu một khoản vay tại các TCTD thì khả năng trả nợ của khách hàng này sẽ giảm xuống còn 3,74%, giảm 6,26% so với xác suất ban đầu. Biến quan hệ tín dụng có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc đúng như kỳ vọng ban đầu, đồng thời cũng phù hợp với thực tế. Khách hàng của Công ty Tài chính FE Credit chủ yếu là những khách hàng có nguồn thu nhập trung bình, do đó việc tăng thêm 1 khoản vay tức là gánh nặng nợ của khách hàng cho việc trả nợ cũng tăng lên, do đó khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giảm khi họ phải chi trả thêm một khoản vay. Trong các nghiên cứu trước, các tác giả thường nghiên cứu về số lần vay nợ tín dụng của khách hàng như nghiên cứu của Kleimeier và Thanh (2006), riêng đối với mô hình này thì biến phụ thuộc QHTD được xét ở góc độ khách hàng hiện tại có đang có một khoản vay khác hay không nhằm đánh giá nếu khách hàng tăng thêm một khoản vay thì khả năng trả nợ của khách hàng sẽ tăng hay giảm. Kết quả nghiên cứu cho thấy biến quan hệ tín dụng có tác động khá mạnh và đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.
Biến nghề nghiệp có tác động ngược chiều và có ảnh hưởng mạnh thứ ba đến khả năng trả nợ vay của khách hàng: Giả sử với xác suất cho trước là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu khách hàng làm Công nhân thì xác suất trả được nợ của khách hàng giảm còn 4,61%, giảm hơn so với ban đầu là 5,39%, nếu xác suất ban đầu lần lượt là 20%, 30% và 50% thì xác suất trả nợ của khách hàng lần lượt là 9,81%, 15,71% và 22,48%. Các nghiên cứu thực nghiệm trước thường xem xét biến này ở một số lĩnh vực nghề nghiệp nhất định, tác giả Chapman(1990) đã kết luận những người làm công việc đòi hỏi có kiến thức cao và công việc ổn định sẽ có khả năng trả nợ cao hơn. Như đã trình bày ở phần mô tả các biến, đối tượng vay vốn chủ yếu ở Công ty Tài Chính FE Credit chủ yếu là khách hàng làm Công nhân nên đề tài này chỉ phân nghề nghiệp ra làm hai loại: Công nhân và ngành nghề khác. Biến nghề nghiệp cũng là một biến đóng vai trò chủ yếu trong các biến độc lập có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, dấu kỳ vọng ban đầu là dấu âm, kết quả của biến này trong mô hình thỏa được kỳ vọng ban đầu. Thực tế cũng đã cho thấy
nguồn thu nhập và tính ổn định nghề nghiệp của những người làm Công nhân không cao nên khả năng trả nợ của họ cũng giảm so với các ngành nghề khác.
Biến giới tính có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ và có ảnh hưởng mạnh thứ tư đến biến phụ thuộc: Giả sử xác xuất ban đầu là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu khách hàng là giới tính nam thì khả năng trả nợ sẽ giảm xuống còn 5,93%, tương đương giảm 4,07% so với xác suất ban đầu. Điều này là hoàn toàn phù hợp với kết quả và lý luận của các nghiên cứu trước như của Chapman (1990), Weber và Musshoff (2012) đã chứng minh lý thuyết nữ giới ít tạo ra rủi ro tín dụng hơn nam giới.
Biến thu nhập của khách hàng có tác động thuận chiều và có ảnh hưởng mạnh thứ năm đến khả năng trả nợ của khách hàng. Với xác suất cho trước ban đầu là 10%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu thu nhập của khách hàng tăng 1 đơn vị thì xác suất trả nợ của khách hàng tăng lên 13,72%, tăng 3,72% so với ban đầu. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với thực tế và kỳ vọng dấu ban đầu, việc trả nợ của khách hàng sẽ trở nên dễ dàng hơn nếu nguồn thu nhập của họ tăng lên, thu nhập càng cao thì khoản tiền còn lại sau khi trừ đi các chi phí cho cuộc sống họ vẫn còn phần dư để trả nợ. Một số nghiên cứu thực nghiệm của tác giả như: Chapman (1990), Kohansal và Mansoori (2009), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) cũng đã ủng hộ cho lý thuyết trên.
Biến hôn nhân có tác động thuận chiều và có mức ảnh hưởng mạnh thứ sáu đến khả năng hoàn trả nợ vay của khách hàng: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi với xác suất ban đầu là 10%, nếu khách hàng đã kết hôn thì xác suất trả nợ của khách hàng sẽ tăng lên 13,69%, tăng so với ban đầu 3,69%. Kết quả này xảy ra đúng với kỳ vọng ban đầu, phù hợp với điều kiện thực tế và đã được chứng minh qua các nghiên cứu của Afolabi (2010), Nwosu và ctg (2014), những khách hàng đã lập gia đình được cho là chín chắn và có sự ổn định hơn, ngoài ra, những người có gia đình thì năng suất lao động cũng sẽ tăng lên. Hơn nữa, đặc tính của sản phẩm cho vay tại FE Credit là hình thức cho vay tín chấp, đảm bảo hoàn toàn bằng sự uy tín của khách hàng, với những khách hàng đã có gia đình thì sẽ có mối liên hệ ràng buộc của họ với vợ, chồng, con cái, nên việc thu hồi nợ của Công ty Tài chính đối với các khách hàng đó cũng sẽ dễ dàng hơn những người độc thân.
Biến lãi suất có sự tác động ngược chiều lên biến khả năng trả nợ và chỉ có ảnh hưởng thứ bảy đến biến phụ thuộc: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu xác suất ban đầu là 10%, biến lãi suất tăng 1 đơn vị thì khả năng trả nợ của khách hàng giảm 1,81% so với ban đầu và giảm còn 8,19%. Lãi suất càng cao thì chi phí của khách hàng cho việc trả nợ càng nhiều, tuy nhiên, thông thường các khách hàng sẽ sử dụng nguồn thu nhập của mình chủ yếu cho các sinh hoạt cần thiết hằng ngày trước, số tiền dư mới được sử dụng để trả nợ, nên việc phải chịu một mức lãi suất cao cũng sẽ làm tăng thêm gánh nặng cho khách hàng, từ đó, khả năng trả nợ của họ cũng sẽ giảm xuống. Tác giả Mohammad Reza Kohansal (2009); Onyeagocha và ctg (2012) cũng đã có những nghiên cứu chứng minh cho việc lãi suất tăng thì sẽ làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng.
Biến quy mô khoản vay có tác động tương quan ngược chiều và có mức ảnh hưởng thứ tám đến khả năng trả nợ của khách hàng. Giả sử xác suất ban đầu là 10%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu khoản vay của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì xác suất trả nợ của khách hàng sẽ giảm xuống còn 9,25%, giảm 0,75% so với ban đầu. Một số tác giả như Maharjan và ctg (1983), Kohansal và Mansoori (2009) cũng đã có những kết luận ủng hộ giả thuyết trên. Đặc điểm của việc cho vay tại FE Credit là vay tiêu dùng, khách hàng sử dụng vốn vay chủ yếu là để phục vụ các mục tiêu tiêu dùng của mình chứ không phải đi vay để thực hiện sản xuất kinh doanh, sản xuất đầu tư nhằm tạo ra nguồn thu nhập để trả nợ. Việc trả nợ của khách hàng tại FE Credit chủ yếu được đảm bảo bằng nguồn thu nhập hàng tháng và hoàn toàn không có tài sản đảm bảo nên rủi ro khách hàng không thể trả được nợ là rất cao, đặc biệt đối với các khoản vay lớn, chỉ cần nguồn thu nhập hàng tháng của khách hàng bị giảm hoặc mất cũng sẽ gây ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Biến tuổi có mức ảnh hưởng không cao, chỉ ở mức thứ chín trong mười biến tác động đến khả năng trả nợ, ngoài ra biến này có tác động tương quan ngược chiều với khả năng trả nợ của khách hàng. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu xác suất cho trước là 10%, nếu tuổi của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì xác suất trả nợ của khách hàng sẽ giảm xuống còn 9,83%, giảm 0,17% so với ban đầu. Lượng khách hàng đi vay tại FE Credit đa số là người trẻ, những người này thường có sức lao động cao hơn những người lớn tuổi nên họ dễ tạo ra năng suất lao động cao hơn, nên khả năng trả nợ của họ cũng sẽ cao hơn những người có độ tuổi
lớn hơn, điều này được chứng minh bằng các nghiên cứu thực nghiệm trước của tác giả Orebiyi (2002), Oladeebo and Oladeebo (2008).
Biến thời gian làm việc có tác động thuận chiều với khả năng trả nợ của khách hàng và là biến có mức độ ảnh hưởng thấp nhất trong các biến độc lập trong mô hình. Trong điều kiện các yếu tố khác không có sự thay đổi, với xác suất ban đầu là 10% nếu khách hàng có thời gian làm việc tăng lên 1 đơn vị thì xác suất trả nợ của khách hàng sẽ tăng lên 10,08%, tăng 0,08% so với ban đầu. Tác giả Kohansal và Mansoori (2009); C.A. Wongnaa và D. Awunyo-Vitor (2013) cũng đã có những minh chứng thực nghiệm ủng hộ giả thuyết này. Dấu của biến thời gian làm việc phù hợp với kỳ vọng ban đầu, điều này cũng được lý giải bởi thực tiễn, những người có thời gian làm công việc hiện tại thông thường sẽ có sự ổn định trong công việc và thu nhập của họ cũng sẽ cao hơn dẫn đến khả năng trả nợ của họ cũng sẽ cao hơn so với những người có thời gian làm công việc hiện tại ngắn hơn.
Như vậy, sau khi thảo luận và phân tích kết quả hồi quy Binary Logistic, đề tài đã trả lời được câu hỏi các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng tại Công ty Tài chính FE Credit: Giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp, thời gian làm việc, thu nhập, tình trạng nhà ở, quy mô khoản vay, lãi suất, quan hệ tín dụng. Ngoài ra, đề tài cũng đã chỉ ra được mức độ ảnh hưởng của các biến này lên biến phụ thuộc.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Trên cơ sở 1.676 mẫu nghiên cứu được chọn ngẫu nhiên được thu thập tại khu vực nghiên cứu,trong chương 4 tác giả tiến hành phân tích ma trận hệ số tương quan giữa các biến và giữa biến phụ thuộc với biến độc lập trong mô hình, thực hiện hồi quy mô hình Binary Logistic và sử dụng các phương pháp để kiểm định sự phù hợp và kiểm định tính chính xác của mô hình hồi quy. Kết quả hồi quy cho thấy mô hình có sự phù hợp tốt, không xảy ra hiện tượng tự tương quan và các biến độc lập trong mô hình đều có sự ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Những phân tích thảo luận từ kết quả chạy mô hình trong chương này sẽ là nền tảng giúp cho đề tài nghiên cứu có những kiến nghị và giải pháp phù hợp trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Trong chương 5, đề tài sẽ trình bày các kết luận và một số khuyến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu đã thực hiện liên quan đến hoạt động cho vay và khả năng hoàn trả nợ vay của khách hàng tại Công ty Tài chính FE Credit. Ngoài ra, chương này cũng sẽ trình bày một số hạn chế và nêu rõ hướng nghiên cứu tiếp theo.