Trước khi tiến hành chạy mô hình hồi quy, tác giả thực hiện thống kê mô tả các biến trong mô hình. Các đại lượng thống kê mô tả chỉ có ý nghĩa khi được tính đối với các biến định lượng, các biến định tính sẽ được thực hiện thống kê tần suất để mô tả khái quát.
Các đại lượng thống kê mô tả bao gồm: Tổng số quan sát, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, trung bình cộng, độ lệch chuẩn được sử dụng để thống kê mô tả các biến định lượng như: Tuổi, thời gian làm việc, thu nhập, khoản vay, lãi suất. Kết quả mô tả thống kê các biến này được thực hiện trên phần mềm SPSS được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 3.3 Thống kê mô tả các biến định lượng
Biến Số quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Trung bình tổng thể Độ lệch chuẩn TUOI 1676 20 58 31,54 7,864 TGIANLV 1676 3 396 46,77 43,919 TNHAP 1676 2,54 28,34 6,5692 2,11365 KVAY 1676 5 100 27,55 14,379 LSUAT 1676 19 42 31,87 7,103
(Nguồn: Trích xuất kết quả từ phần mềm SPSS) Từ kết quả thống kê mô tả ở bảng 3.3, ta có thể thấy độ tuổi trung bình của nhóm khách hàng trong nghiên cứu này là 31,54 tuổi. Theo chính sách của Công ty Tài chính FE Credit là cho vay đối với các khách hàng có độ tuổi thấp nhất là 20 và cao nhất là 60 tuổi, tuy nhiên, thời gian vay của khách hàng sẽ được cộng với độ
độ tuổi cao nhất là 58 tuổi. Thời gian làm việc của khách hàng dao động từ 3 đến 396 tháng, số tháng làm việc trung bình của mẫu nghiên cứu là 46,77 tháng, tức là khoảng hơn 3 năm.
Thu nhập trung bình của khách hàng khoảng hơn 6,56 triệu đồng/ tháng, mức thu nhập thấp nhất được ghi nhận trong nghiên cứu là 2,54 triệu đồng và mức cao nhất là 28,34 triệu đồng. Định mức về khoản vay tại Công ty Tài chính FE Credit là từ 5 đến 100 triệu đồng, số tiền vay trung bình trong nghiên cứu này là 27,55 triệu đồng. Mức lãi suất trung bình được tính toán rơi vào khoảng 31,87%/ năm, mức lãi suất thấp nhất là 19%/ năm, thông thường các khách hàng thuộc công ty đối tác của FE Credit sẽ được hưởng mức lãi suất này, mức cao nhất sẽ được áp dụng cho các khách hàng có độ rủi ro cao theo đánh giá của FE Credit là 42%/ năm.
Để có thể thấy rõ hơn các phân bổ cho từng biểu hiện đối với các biến định lượng, tác giả thực hiện thống kê tần suất của các biến này dựa vào nguồn số liệu được thu thập từ hồ sơ vay vốn được tính toán cụ thể ở phần phụ lục 2 và các biểu đồ cột.
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.3 Biểu đồ cơ cấu độ tuổi
0 100 200 300 400 500 600 700 800
20-29 tuổi 30-39 tuổi 40-49 tuổi 50-60 tuổi
784
592
266
34
Theo biểu đồ thống kê 3.3 cho thấy, độ tuổi khách hàng vay vốn nhiều nhất tại tại Công ty Tài chính FE Credit chủ yếu là khách hàng có độ tuổi từ 20-29 tuổi chiếm 46,8%, khách hàng có độ tuổi từ 30-39 tuổi chiếm 35,3%, tiếp theo là từ 40- 49 tuổi chiếm 15,9% và cuối cùng là các khách hàng có độ tuổi từ 50-60 tuổi chỉ chiếm 2% trên tổng số. Điều này cho thấy số lượng khách hàng có nhu cầu vay vốn tiêu dùng thường thuộc các tầng lớp trẻ, độ tuổi càng cao thì nhu cầu vay vốn tiêu dùng càng giảm.
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.4 Biểu đồ cơ cấu thời gian làm việc
Dựa vào hình 3.4, ta có thể thấy thời gian làm công việc hiện tại của khách hàng được chia thành bốn nhóm, trong đó nhóm có thời gian làm việc từ 1 đến dưới 3 năm chiếm cao nhất trong số các khách hàng vay vốn khoảng 40%. Nhóm khách hàng làm có thời gian làm việc từ 3 đến dưới 5 năm chiếm tỷ lệ 25,1% , nhóm khách hàng có thời gian làm việc trên 5 năm có 1 số lượng chiếm tỷ 23,9%. Tỷ lệ khách hàng làm việc dưới 1 năm chiếm tỷ lệ thấp nhất là 11%, điều này có thể lý giải bởi chính sách của FE Credit đánh giá các khách hàng làm việc từ 1 năm trở lên cao hơn vì họ sẽ có công việc và thu nhập ổn định hơn.
0 100 200 300 400 500 600 700
< 1 năm 1-dưới 3 năm 3- dưới 5 năm > 5 năm
184
671
420
401
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.5 Biểu đồ cơ cấu thu nhập
Dựa vào biểu đồ cơ cấu thu nhập 3.5 cho thấy, thu nhập của khách hàng vay vốn tại FE Credit tập trung cao nhất ở mức từ 5 đến dưới 7 triệu đồng chiếm 52,1%. Mức thu nhập tiếp theo là từ 7 đến dưới 10 triệu chiếm 24,6%, khách hàng có mức thu nhập dưới 5 triệu chiếm 17,2% và mức thu nhập trên 10 triệu đồng có số lượng thấp nhất, chỉ chiếm 6,1%.
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.6 Biểu đồ cơ cấu khoản vay
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
< 5 triệu 5-dưới 7 triệu 7- dưới 10 triệu > 10 triệu
288
873
412
103
CƠ CẤU THU NHẬP
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
5-15 triệu 16-30 triệu 31-50 triệu 51-100 triệu
347
905
349
75
Theo hình 3.6, ta thấy tỷ lệ khoản vay của khách hàng tại Công ty Tài chính FE Credit được duyệt cao nhất ở mức từ 16 đến 30 triệu chiếm 54%, khá cao so với các mức vay vốn còn lại điều này có thể được lý giải phù hợp với tình hình thực tế vì lượng nhu cầu vốn phục vụ cho mục đích tiêu dùng thông thường không cao như các khoản vay phục vụ cho mục đích đầu tư, sản xuất. Lượng khách hàng vay vốn từ 31 đến 50 triệu chiếm 20,8% gần xấp xỉ với lượng khách hàng vay từ 5 đến 15 triệu chiếm 20,7%. Đặc trưng của Công ty Tài chính FE Credit là cho vay không có tài sản đảm nên các khoản vay có mức vay cao sẽ rất hạn chế, do đó mức vay từ 50 đến 100 triệu chỉ chiếm khoảng 4,5% so với các mức vay còn lại.
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.7 Biểu đồ cơ cấu lãi suất
Theo hình 3.7, cơ cấu lãi suất được phân bổ thành bốn nhóm, trong đó mức lãi suất từ trên 36% đến 42%/ năm có tỷ lệ khách hàng vay vốn cao nhất là chiếm 40,6%, các khách hàng vay vốn tại FE Credit sẽ phải gánh chịu mức lãi suất cao hơn so với các khách hàng khác nếu không đáp ứng được các chính sách ưu đãi trong quy định của Công ty. Tỷ lệ khách hàng vay vốn với mức lãi suất từ 25% đến dưới 30%/ năm chiếm tỷ lệ 22,3%, thấp hơn gần một nửa so với mức lãi suất cao nhất. Thông thường các khách hàng làm việc tại các công ty đối tác của FE Credit sẽ được vay vốn với mức lãi suất ưu đãi từ 19% đến dưới 25%/ năm chiếm tỷ lệ 21,8% so với ba nhóm lãi suất còn lại. Cuối cùng là nhóm khách hàng vay vốn với
0 100 200 300 400 500 600 700 < 25% 25%-dưới 30% 30%-dưới 36% > 36% 366 373 256 681
lãi suất có thể thấy phân bố của lượng khách hàng vay vốn chịu mức lãi suất cao chiếm đa số, việc này có thể cho thấy rằng nguồn thu nhập trong lĩnh vực cho vay tiêu dùng tài chính có thể mang lại nguồn thu nhập và lợi nhuận lớn cho Công ty Tài chính FE Credit.
Khả năng trả nợ là biến phụ thuộc của đề tài nghiên cứu được thể hiện dưới dạng biến nhị phân và một số biến độc lập là biến định tính bao gồm: Giới tính, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp, tình trạng nhà ở, quan hệ tín dụng, các biến này chỉ nhận hai giá trị 0 và 1, do đó tác giả chỉ thực hiện thống kê tần suất để mô tả khái quát các biến này thông qua số liệu được thống kê ở phần mục lục 2 và các biểu đồ.
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.8 Biểu đồ thể hiện khả năng trả nợ
Theo biểu đồ ở hình 3.8, trong 1.676 hồ sơ vay vốn được chọn làm mẫu cho đề tài nghiên cứu, có 1.268 hồ sơ đã tất toán được khoản nợ tại Công ty Tài chính FE Credit, tương ứng với 75,7% trên tổng số lượng tổng thể mẫu, số khách hàng không trả nợ chiếm 24,3%, tương ứng với số lượng 408 hồ sơ.
24,3% 75,7%
KHẢ NĂNG TRẢ NỢ
Không trả nợ Trả nợ
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.9 Biểu đồ thể hiện giới tính
Theo biểu đồ 3.9, ta thấy trong tổng số lượng khách hàng được chọn làm mẫu trong nghiên cứu, số khách hàng đi vay vốn là nữ giới tại FE Credit đạt 1.073 khách, chiếm tỷ lệ 64%. Số khách hàng là nam giới chiếm 36%, tương đương với số lượng 603 khách hàng.
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.10 Biểu đồ thể hiện tình trạng hôn nhân
Nhìn vào biểu đồ hình 3.10, có thể thấy tỷ lệ khách hàng đã kết hôn chiếm 66,1% so với tổng thể, tương đương với 1.107 tổng số lượng khách hàng. Số lượng khách hàng có tình trạng hôn nhân là độc thân/ góa/ li dị chỉ chiếm 33,9% tương đương với 569 khách hàng. 64% 36% GIỚI TÍNH Nữ Nam 33,9% 66,1% TÌNH TRẠNG HÔN NHÂN Độc thân/ Góa/ Li dị Đã kết hôn
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.11 Biểu đồ thể hiện nghề nghiệp
Biểu đồ 3.11 cho thấy đối tượng khách hàng chủ yếu của FE Credit là Công nhân, chiếm tỷ lệ 96,3% , tương ứng với 1.614 khách hàng làm nghề Công nhân trong tổng số quan sát, vượt trội so với các ngành nghề còn lại chỉ chiếm 3,7%, tương ứng với 62 hồ sơ trong tổng số quan sát.
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.12 Biểu đồ thể hiện tình trạng nhà ở
Tỷ lệ khách hàng phải thuê nhà chiếm 44% so với tổng thể, tương ứng với 738 hồ sơ vay vốn và lượng khách hàng có nhà chủ sở hữu hoặc ở nhà người thân chiếm 56%, tương ứng 938 hồ sơ trong tổng số 1.676 hồ sơ được chọn.
3,7% 96,3% NGHỀ NGHIỆP Ngành nghề khác Công nhân 44% 56% TÌNH TRẠNG NHÀ Ở Thuê nhà Nhà chủ sở hữu/ người thân
(Nguồn: dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn từ 2012-2016)
Hình 3.13 Biểu đồ thể hiện Quan hệ tín dụng
Hình 3.13 cho thấy, tỷ lệ khách hàng khi vay vốn tại FE Credit đã có ít nhất một khoản vay tại các TCTD chiếm 43,2%, thấp hơn so với tỷ lệ các khách hàng hiện không tồn tại khoản vay ở các TCTD chiếm 56,8% so với tổng thể mẫu nghiên cứu, tương ứng lần lượt với 724 và 952 hồ sơ trong tổng số quan sát.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Dựa vào cơ sở lý luận về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân ở chương 2, trong chương 3 tác giả đã xây dựng được quy trình nghiên cứu và mô hình nghiên cứu của đề tài. Mô hình nghiên cứu được đề xuất có mười biến được kỳ vọng là có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ bao gồm: Giới tính, tuổi, hôn nhân, nghề nghiệp, thời gian làm việc, thu nhập, tình trạng nhà ở, khoản vay, lãi suất và quan hệ tín dụng. Mô hình hồi quy Binary Logistic sẽ được sử dụng để phân tích trên cơ sở dữ liệu 1.676 mẫu tác giả thu thập được. Ngoải ra, phương pháp kiểm định độ phù hợp của mô hình, kiểm định ý nghĩa các hệ số, kiểm định độ phù hợp tổng quát và việc mô tả thống kê các biến cũng được giới thiệu trong chương này. Đây là nền tảng cơ bản và quan trọng để thực hiện bước phân tích, trình bày và thảo luận kết quả ở chương tiếp theo.
56,8% 43,2% QUAN HỆ TÍN DỤNG Không có khoản vay Đang có khoản vay
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Dựa vào mô hình nghiên cứu đã được trình bày ở chương trước làm tiền đề nên nội dung chính của chương này sẽ tập trung phân tích mô hình hồi quy Binary Logistic, trình bày và thảo luận kết quả dựa trên các cơ sở lý luận, các nghiên cứu thực nghiệm đã được giới thiệu.