Từ các hệ số hồi quy có ý nghĩa theo Bảng 4.10, ta viết được phương trình của 2 mô hình như sau:
Mô hình 1: Y= - 0.739 – 0.325*X_GT + 0.059*X_TU + 0.814*X_HV – 0.045*X_HN – 0.144*X_NN + 0.860*X_TN – 0.351*X_KV + 0.036*X_LS – 0.012*X_THV + 0.422*X_HTV + 0.717*X_MD + 1.268*X_KTSDV Mô hình 2: Y= 0.53 + 0.009*X_GT + 0.064*X_TU + 0.030*X_HV + 0.019*X_HN + 0.042*X_NN - 0.156*X_TN + 0.089*X_KV - 0.003*X_LS + 0.004*X_THV - 0.001*X_HTV - 0.015*X_MD + 0.066*X_KTSDV
Bảng 4.16: Phân tích hiện tượng đa cộng tuyến
Model
Collinearity Statistics Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) X_GT .902 1.108 X_TU .932 1.074 X_HV .594 1.683 X_HN .928 1.078 X_NN .631 1.584 X_TN .143 6.978 X_KV .126 7.947 X_LS .469 2.134 X_THV .211 4.742 X_HTV .361 2.771 X_MD .428 2.335 X_KTSDV .444 2.252
Từ kết quả mô hình trên, nhận thấy biến “Trình độ học vấn” có tác động tích cực đến khả năng trả nợ đúng hạn và không có tác động đến khả năng trả nợ số tiền vay. Các biến số “Nghề nghiệp”, “Thu nhập”, “Thời hạn vay” có tác động âm đến khả năng trả nợ số tiền vay, tuy nhiên lại không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn. Biến số “Khoản vay” có tác động cùng chiều với khả năng trả nợ số tiền vay nhưng không có tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn. Biến số “Mục đích vay vốn” có tác động ngược chiều với khả năng trả nợ đúng hạn nhưng không có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ số tiền vay. Riêng biến số “Kiểm tra sau cho vay” tác động cùng chiều với cả khả năng trả nợ đúng hạn và khả năng trả nợ số tiền vay của khách hàng. Các biến số còn lại như “Giới tính”, “Độ tuổi”, “Tình trạng hôn nhân”, “Lãi suất”, “ Hình thức vay” không được chấp nhận trên thực tế do không có ảnh hưởng nào đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Giải thích các biến số phụ thuộc trong 2 mô hình như sau:
a) Các biến số có ý nghĩa thống kê:
- Biến số “Trình độ học vấn”
Biến số này được đó lường bởi biến giả, bằng 1 nếu khách hàng vay học từ lớp 9 trở lên, ngược lại bằng 0. Kết quả phân tích mô hình hồi quy Binary Logistic cho thấy trình độ học vấn của khác hàng có mối tương quan tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng ở mức ý nghĩa 5%. Mức tác động của biến số này đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng 0.814.
Bảng 4.17: Phân tích trình độ học vấn ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
Trình độ học vấn Tần số Tỷ lệ Tần số trả nợ đúng hạn Tỷ lệ < lớp 9 390 65% 282 72% > lớp 9 210 35% 192 91% Tổng cộng 600 100%
(Nguồn: tính toán của tác giả)
Qua lý thuyết các nghiên cứu trước và kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã nói lên rằng, khách hàng có học vấn càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn càng cao.
Theo phân tích hình 4.17 khách hàng có trình độ học vấn trên lớp 9 có khả năng trả nợ đúng hạn chiến 91% cao hơn khách hàng có trình độ dưới lớp 9, tỷ lệ này ở mức 72%. Có thế do khách hàng dễ dàng tiếp cập với khoa học kỹ thuật, tính toán được hiệu quả khi sử dụng đồng vốn vay đầu tư, sản xuất kinh doanh có hiệu quả hơn người có trình độ học vấn thấp. Việc sử dụng vốn hiệu quả sẽ giúp khách hàng trả nợ vay đúng hạn.
- Biến số “Nghề nghiệp”
Để đo lường mức độ ảnh hưởng của nghề nghiệp chính tạo ra thu nhập để trả nợ vay đến khả năng trả nợ đúng hạn, nghiên cứu sử dụng biến giả bằng 1 nếu nguồn thu chính để trả nợ vay là từ hoạt động sản xuất nông nghiệp, ngược lại các nguồn thu khác thì bằng 0. Kết quả phân tích cho thấy rằng các khoản vay có nguồn thu từ hoạt động sản xuất nông nghiệp có xác suất trả được số tiền nợ cao hơn các nguồn thu từ các hoạt động khác.
- Biến số “Thu nhập”
Biến số này được thu thập để đánh giám tiềm năng trả nợ của khách hàng. Biến số này có ý nghĩa thống kê ở mô hình 2 với mức tác động là - 0.156. Đây là mức tác động cao nhất đối với mô hình này. Về mặt lý thuyết, khách hàng có mức thu nhập càng cao thì sẽ có khả năng trả nợ càng tốt. Nhưng điểu bất ngờ khi nghiên cứu thực nghiệm tại chi nhánh là mức tác động của yếu tố này là -0.156. Điều này có nghĩa người có thu nhập cao thì khả năng vỡ nợ càng cao. Vì vậy khi xem xét yếu tố thu nhập của khách hàng chúng ta không nên quá đề cao, mà nên xem xét tình hình thu nhập cao nhưng có ổn định không, thu nhập này kèm với mức rủi ro là bao nhiêu, thu nhập có hoàn toàn để trả nợ vay hay không. Người vay đang ở trong giai đoạn nào của quy trình sản xuất kinh doanh với mức thu nhập đang có. Đặc biệt quan trọng hơn là việc quản lý nguồn thu nhập của khách hàng và thái độ trả nợ của khách hàng. Như hiện tại nguồn thu chủ yếu của khách hàng tại chi nhánh là thu từ hoạt động sản xuất mía, mỳ, cao su thì CBTD cần tính toán mức rủi ro giá cả các mặt hàng trên bị giảm sút sẽ ảnh hưởng tới nguồn thu của khách hàng trong giai đoạn khách hàng trả nợ cho ngân hàng.
- Biến số “Khoản vay”
Đây là biến số thể hiện giá trị khoản vay của khách hàng. Biến số này có ý nghĩa thống kê với mô hình 2 với mức tác động là 0.089.
Về mặt giả thuyết nghiên cứu, số tiền vay càng lớn sẽ càng giúp khách hàng dễ xoay sở hơn và tạo ra những khoản chi mang lại giá trị cao hơn. Trong khi đó những khách hàng vay nhỏ lẻ thường sử dụng cho mục đích chi tiêu tiêu dùng mang tính nhất thời và mang lại nhiều rủi ro cho ngân hàng.
Nghiên cứu thực nghiệm tại chi nhánh cho thấy biến số giá trị khoản vay có ảnh hưởng đúng như kỳ vọng khi thể hiện sự tác động dương và có ý nghĩa thống kê. Mức tác động này không đáng kể cho thấy mặc dù những khoản vay lớn giúp cho khách hàng dễ dàng xoay sở và tạo ra giá trị hơn nhưng đồng thời nó cũng tiềm ẩn những khoản đầu tư rủi ro dễ gây tổn thất và điều này làm giảm mức độ hiệu quả của khoản vay có giá trị lớn.
Như vậy, việc khách hàng được vay những khoản vay có giá trị lớn giúp cho khách hàng sử dụng hiệu quả hơn nhưng sự tác động tới khả năng trả nợ là không đáng kể.
- Biến số “Thời hạn vay”
Đây là biến số thể hiện thời gian cam kết hoàn trả của khách hàng vay. Biến số này được tính toán dựa trên số tháng vay thực tế của khách hàng. Biến số này có ý nghĩa thống kê đối với khả năng trả nợ số tiền vay với mức tác động không đáng kể 0.004. Theo các nghiên cứu trước và nghiên cứu thực nghiệm tại chi nhánh đã cho thấy, khi khách hàng đi vay mà thời hạn trả nợ càng dài thì càng tạo điều kiện cho khách hàng trong việc trả nợ. Lịch trả nợ vay được người đi vay thiết kế dựa vào điều kiện kinh tế của họ kết hợp với cán bộ ngân hàng, thì người đi vay sẽ chủ động hơn trong việc trả nợ. Bên cạnh đó, thời hạn trả nợ vay dài, mà được chia nhỏ để trả từ từ thì lại càng dễ trả hết nợ.
- Biến số “Mục đích sử dụng vốn”
Mục đích vay vốn thể hiện việc sử dụng vốn vay của khách hàng cho nhu cầu được ngân hàng chấp nhận. Yếu tố này được xác định bằng cách nhận giá trị bằng 1 nếu mục đích vay vốn của khách hàng là trồng trọt và chăn nuôi, bằng 2 nếu mục đích vay là chi tiêu tiêu dùng, bằng 3 nếu mục đích vay để phục vụ các mục đích khác.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mục đích vay vốn có tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng với mức tác động 0.717.
Bảng 4.18 Phân tích tác động mục đích vay vốn đến khả năng trả nợ Mục đích vay vốn Tần số Trễ hạn Tỷ lệ Đúng hạn Tỷ lệ
Trồng trọt và chăn nuôi 367 91 25% 276 75%
Vay tiêu dùng 197 33 17% 164 83%
Mục đích khác 36 2 6% 34 94%
Tổng cộng 600 126 474
(Nguồn: tính toán của tác giả)
Tuy nhiên, kết quả phân tích tại bảng 4.18 lại không thấy sự khác biệt giữa cho vay sản xuất nông nghiệp và cho vay với mục đích tiêu dùng, tỷ lệ trả nợ đúng hạn giữa hai mục đích này lần lượt là 75% và 83%. Điều này chứng tỏ ngân hàng đã chú trọng trong công tác kiểm soát các khoản vay tiêu dùng. Ngân hàng cần nâng cao hơn công tác kiểm soát này để đảm bảo các khoản vay tiêu dùng luôn có tỷ lệ khả năng trả nợ cao.
- Biến số “Kiểm tra giám sát sau cho vay”
Đây là biến số đo lường mức độ tác động của công tác kiểm tra giám sát sau cho vay đến khả năng trả nợ của khách hàng. Nghiên cứu được tính toán dựa trên số lần CBTD đi kiểm tra thực tế tình hình sử dụng vốn sau khi cho vay. Trên lý thuyết, CBTD không kiểm tra thực tế tình hình sử dụng vốn của khách hàng sẽ dẫn đến việc khách hàng có thể sử dụng vốn sai mục đích. Các khoản vay sử dụng sai mục đích, rủi ro sẽ tăng cao dẫn đến khả năng trả nợ thấp hơn. CBTD không theo dõi đôn đốc khách hàng khi các khoản vay gần đến hạn sẽ dễ dẫn đến việc khách hàng không trả nợ đúng hạn. Theo nghiên kết quả nghiên cứu thực tế tại chi nhánh đã chỉ ra rằng biến
số kiểm tra giám sát sau cho vay có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Biến số này có ý nghĩa thống kê ở cả 2 mô hình và có mức tác động ở mô hình 1 là 1.268 và ở mô hình 2 là 0.066.
Nghiên cứu thực nghiệm tại chi nhánh một lần nữa đã chứng minh nhận định tác động của công tác kiểm tra giám sát đến khả năng trả nợ của khách hàng khi tác động ở hai mô hình ở mức rất cao, thậm chí mức tác động ở mô hình thứ nhất là cao nhất trong tất cả các biến số trong mô hình. Điều này nói lên tầm ảnh hưởng mạnh mẽ của biến số này tới khả năng trả nợ của khách hàng. Ảnh hưởng của biến số này nói lên tầm quan trọng trong công tác kiểm tra giám sát sau cho vay. Có thể ngân hàng đã chưa có sự kiểm soát chặt chẽ công tác kiểm tra giám sát sau cho vay của CBTD. Chưa có biện pháp xử lý kịp thời các khoản vay bị sử dụng sai mục đích. CBTD không phát hiện hoặc sau khi phát hiện các khoản vay bị sử dụng sai mục đích đã không tiến hành các hoạt động thanh lý hay hoạt động khác theo quy định.
Bảng 4.19 Phân tích hình kiểm tra sử dụng vốn đối với khả năng trả nợ của khách hàng Số lần CBTD KTSDV Trễ hạn Tỷ lệ Đúng hạn Tỷ lệ 0 102 81% 169 36% 1 22 17% 116 24% 2 0 0% 52 11% 3 0 0% 69 15% 4 1 1% 22 5% 5 1 1% 43 9% 6 0 0% 3 1% Tổng cộng 126 100% 474 100%
(Nguồn: tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích tại bảng 4.19 cho thấy kết quả, trong 126 khách hàng trả nợ trễ hạn thì có đến 102 khách hàng CBTD không đi kiểm tra giám sát thực tế các khoản vay, chiếm tỷ lệ 81%. Trong khi đó chỉ có 169/474 các khoản vay sẽ trả nợ đúng nếu CBTD không đi kiểm tra các khoản vay chiếm tỷ lệ 36%. Có nghĩa là khi các khoản vay tới hạn CBTD phải thường xuyên đôn đốc, nhắc nhở khách hàng về thời hạn trả nợ để đảm bảo khách hàng trả nợ đúng hạn. Ngân hàng chưa có biện pháp chế tài đối
với các trường hợp CBTD không đi kiểm tra thực tế các khoản vay để có hướng xử lý. Như vậy theo kết quả nghiên cứu đã cho thấy mức tác động của công tác kiểm tra giám sát sau cho vay từ đó ngân hàng có thể đề ra các phương án kiểm soát hoạt động này nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng.
b) Các biến số không có ý nghĩa thống kê:
- Biến số “Giới tính”.
Kết quả của hai mô hình, biến số này không có ý nghĩa thống kê. Theo lý thuyết, giới tính nữ thường không ưa thích rủi ro, điều này khiến họ sử dụng các khoản vay thận trọng hơn nam giới. Việc thận trọng này giúp họ quản lý khoản vay tốt hơn, hiệu quả trả nợ cũng tốt hơn. Tuy nhiên thực tế tại chi nhánh, biến số này không có tác động đến biến số khả năng trả nợ của khách hàng.
- Biến số “Độ tuổi”
Biến số này không có ý nghĩa thống kê trong hai mô hình. Ở một số nghiên cứu khác của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2009) căn cứ vào khả năng tạo ra thu nhập để giải thích tác động của biến số này đến khả năng trả nợ. Có thể những người trẻ có đặc điểm ưa thích rủi ro hơn đã sử dụng nguồn vốn vay thiếu hiệu quả, tuy nhiên những người lớn tuổi lại so sức ỳ của độ tuổi lại không tạo ra nhiều thu nhập để trả nợ, nên nghiên cứu thực tế tại chi nhánh các yếu tố tiềm ẩn rủi ro trong biến số độ tuổi không có bất cứ ảnh hưởng nào đến khả năng trả nợ của khách hàng.
- Biến số “Tình trạng hôn nhân”
Biến số này thể hiện tình trạng hôn nhân của khách hàng tại thời điểm vay. Ở hai mô hình biến số này đều không có ý nghĩa thống kê. Các nghiên cứu trước của Chapman (1990) hay lý thuyết cho rằng những khách hàng độc thân sẽ ưa thích rủi ro hơn, do đó sẽ tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Tuy nhiên nghiên cứu thực nghiệm tại chi nhánh lại không tìm thấy sự tác động của biến số này. Như vậy trong cả 3 yếu tố thuộc nhóm đặc điểm nhân khẩu học đều không thể hiện sự tác động nào đến khả năng trả nợ của khách hàng.
- Biến số “Lãi suất”
Theo lý thuyết lãi suất khoản vay sẽ thể hiện gánh nặng chi trả của khách hàng, sẽ có tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng. Tuy nhiên nghiên cứu thực nghiệm tại chi nhánh lại không tìm thấy sự tác động này. Có thề ngân hàng đã có chính sách lãi suất ưu đãi, phù hợp đối với từng đối tượng khách hàng.
- Biến số “Hình thức vay”
Biến số này không có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình. Theo lý thuyết những khoản vay tín chấp, vay chi tiêu tiêu dùng sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro. Tuy nhiên tại chi nhánh, yếu tố này lại không có tác động đối với khả năng trả nợ của khách hàng. Có thể do chi nhánh quản lý khác tốt trong công tác quản trị rủi ro đối với các khoản vay tín chấp.
TÓM TẮT CHƯƠNG IV
Với mô hình nghiên cứu đã được đề cập ở chương III cùng với số lượng mẫu 600 hồ sơ, kết hợp với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 23.0, tác giả đã thực hiện chạy mô hình hồi quy về khả năng trả nợ của khách hàng, phân tích dữ liệu và rút ra các kết quả. Theo kết quả nhận được, tác giả xác định được các yếu tố có nghĩa thống kê với biến số khả năng trả nợ của khách hàng bao gồm: “Giới tính”, “Độ tuổi”, “Tình trạng hôn nhân”, “Lãi suất”, “Hình thức vay”, “Kiểm tra sau cho vay”. Tác giả cũng đã sử dụng phương pháp thống kê mô tả đánh giá tình hình thực tế tại chi nhánh để hiểu rõ hơn về kết quả. Trên đây là cơ sở hình thành các kiến nghị nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng tại chi nhánh.
CHƯƠNG V: MỘT SỐ GIẢI PHÁP