Chương 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊNCỨU
3.1.Giả thuyết nghiêncứu
3.1.1. Độ tuổi (TU)
Độ tuổi (TU) được xác định từ thời điểm vay trừ đi năm sinh. Các nghiêncứu trước đã đưa ra giả thiết rằng độ tuổi người vay càng lớn thì rủi ro của khoản nợ càng thấp do tính thận trọng, kinh nghiệm và trải nghiệm tăng lên theo độ tuổi. Chapman (1990) và Kohansal và Mansoori (2009) tìm thấy mối tương quan thuận giữa biến số này và khả năng trả nợ đúng hạn. Ngược lại nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) lại cho thấy mối liên hệ nghịch chiều giữa hai biến số, có nghĩa là nếu độ tuổi vay càng lớn thì rủi ro trả nợ trễ hạn càng cao. Nghiên cứu này sẽ tham khảo kết luận của Trương Đơng Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) về ảnh hưởng âmcủa yếu tố này. Điều này phù hợp với đặc điểm xã hội của Việt Nam khi những người càng lớn tuổi càng có xu hướng an phận thủ thường, động cơ kiếm tiền giảm, sự năng động giảm, và cơ hội tạo ra thu nhập sẽ thấp hơn so với người trẻ. Giả thuyết nghiên cứu như sau:
H1: Khi khách hàng có độ tuổi càng cao, rủi ro trả nợ sẽ tăng lên. 3.1.2. Giới tính (GT)
Giới tính (GT) là biến giả và được xác định là 1 nếu khách hàng vay là nam, là 0 nếu ngược lại. Một số nghiên cứu trước đây như của Chapman (1990) và Weber và Musshoff (2012) khẳng định nữ giới ít tạo ra các khoản nợ xấu hơn nam giới do tính thận trọng và ít ưa thích rủi ro hơn nam giới, trong khi đó một số nghiên cứu như của Antwi (2012) đã khơng tìm thấy mối liên hệ này. Nghiên cứu này nghiêng theo kết luận của Chapman (1990), Weber và Musshoff (2012) vì theo đặc điểm văn hóa của Việt Nam,
người phụ nữ vẫn chịu nhiều ảnh hưởng của truyền thống Á Đông. Theo truyền thống này, người phụ nữ thường cẩn trọng trong các hoạt động hơn nam giới do nhận định khắt khe của xã hội. Giả thuyết nghiên cứu như sau:
H2: Nếu khách hàng vay tín dụng là nam, ảnh hưởng từ tính thích rủi ro sẽ tác động âm tới khả năng trả nợ tín dụng, điều này là ngược lại nếu là nữ.
3.1.3. Tình trạng hơn nhân (HN)
Tình trạng hôn nhân (HN) là biến giả, khi người vay đã kết hôn, quan sát nhận giá trị 1, bằng 0 nếu ngược lại. Một số nghiên cứu thực nghiệm như của Chapman (1990) hay Duygan-Bump và Grant (2008) khơng tìm thấy mối liên hệ nào giữa biến số này và rủi ro trả nợ. Tuy nhiên xét về khía cạnh lý thuyết những người đã lập gia đình sẽ ít ưa mạo hiểm và có hành động chín chắn hơn so với những người chưa lập gia đình, do vậy rủi ro trả nợ sẽ thấp đi. Đặc điểm văn hóa của Việt Nam cũng cho thấy yếu tố gia đình được coi trọng khi một người bắt đầu cuộc sống hơn nhân, lúc này họ sống có trách nhiệm hơn và cẩn trọng hơn trong mỗi hoạt động của mình. Nghiên cứu đưa ra giả thuyết như sau:
H3: Rủi ro tín dụng sẽ giảm đi nếu người vay đã trong tình trạng kết hơn. 3.1.4. Trình độ học vấn (HV)
Trình độ học vấn (HV) là biến giả. Quan sát nhận giá trị 1 nếu khách hàng có trình độ học vấn từ trung học phổ thơng trở xuống, nhận giá trị 2 nếu khách hàng có trình độ cao đẳng hoặc trung cấp, nhận giá trị 3 nếu khách hàng có trình độ đại học và nhận giá trị 4 nếu khách hàng có trình độ sau đại học. Trình độ học vấn càng cao, khả năng trả nợ càng cao vì trình độ học vấn cao người đi vay có nhiều cơ hội tiếp cận thơng tin, dễ dàng tiếp cận với khoa học kỹ thuật, có tính tốn đến hiệu quả khi vay vốn nên khả năng trả nợ của họ cũng cao hơn. Do đó, giả thuyết nghiên cứu đối với biến số này như sau:
3.1.5. Thu nhập (TN)
Thu nhập (TN) được tính theo khoản thu nhập ổn định tính theo tháng ngay tại thời điểm vay do nhân viên tín dụng thẩm định. Tuy vẫn còn một số ý kiến trái chiều về việc thu nhập sẽ ảnh hưởng tiêu cực tới khả năng trả nợ, phần lớn nghiên cứu như của Sileshi, Nyika và Wangia (2012) đều khẳng định rằng rủi ro trả nợ sẽ giảm nếu thu nhập của khách hàng tốt hơn, do thu nhập cao người vay có đủ khả năng bù đắp các khoản chi phí sinh hoạt và chi phí lãi vay tốt hơn. Như vậy giả thuyết nghiên cứu như sau:
H5: Thu nhập của khách hàng càng cao thì khả năng trả nợ càng tốt. 3.1.6. Thời hạn vay (KH)
Thời hạn vay (KH) là thời gian tính từ lúc khách hàng nhận tiền vay lần đầu tiên đến khi kết thúc hợp đồng vay. Các khoản nợ càng ngắn hạn sẽ khiến cho khả năng trả nợ của khách hàng càng giảm do áp lực về thời gian trả nợ sẽ khiến cho khách hàng không đủ khả năng xoay sở tìm kiếm nguồn trả nợ. Giả thuyết nghiên cứu như sau:
H6: Thời gian vay càng ngắn dẫn tới khả năng trả nợ của khách hàng càng thấp. 3.1.7. Mục đích vay (MD)
Mục đích vay (MD) là biến giả. Nếu mục đích vay phục vụ sản xuất kinh doanh biến số nhận giá trị 1, ngược lại bằng 0. Biến số tham chiếu được dùng trong mơ hình là biến số thể hiện mục đích vay dùng trong sản xuất kinh doanh. Do vay cho tiêu dùng thường khơng tạo ra thu nhập đối ứng, trong khi đó vay mua bất động sản trong thời kỳ kinh tế khủng hoảng là rất rủi ro nên khả năng trả nợ sẽ kém đi. Như vậy giả thuyết nghiên cứu như sau:
H7: Nếu mục đích vay của khách hàng là vay sản xuất thì khả năng trả nợ sẽ cao hơn.
3.1.8. Số tiền vay (TV)
Số tiền vay (TV) là biến số thể hiện tổng giá trị khoản vay của khách hàng. Có nhiều kết luận khác nhau về ảnh hưởng của kích cỡ khoản vay tới khả năng trả nợ của khách hàng. Quy mô của khoản cho vay được kỳ vọng là ảnh hưởng dương đối với khả năng trả nợ do khoản vay lớn sẽ giúp cho người vay dễ dàng tạo ra giá trị hơn so với những khoản vay nhỏ do những người vay các khoản nhỏ lẻ thường dùng cho các mục đích tiêu dùng hoặc các mục đích mang tính rủi ro cao (Kohansal và Mansoori, 2009). Do vậy, giả thuyết nghiên cứu như sau:
H8: Khoản vay càng lớn càng giúp cho khách hàng có khả năng trả nợ càng cao. 3.1.9. Lãi suất (LS)
Lãi suất (LS) là lãi suất cho vay thỏa thuận giữa ngân hàng và khách hàng được tính theo lãi suất trung bình trong thời kỳ vay. Lãi suất của khoản vay càng lớn càng khiến cho gánh nặng chi trả tăng cao và dẫn tới là khả năng trả nợ giảm đi (Onyeagocha và ctg, 2012). Giả thuyết nghiên cứu như sau:
H9: Khả năng trả nợ của khách hàng tăng khi khách hàng được vay với lãi suất thấp hơn.
3.1.10. Tài sản đảm bảo (TS)
Tài sản đảm bảo (TS) là biến giả thể hiện giá trị 1 nếu khoản vay có tài sản thế chấp và giá trị 0 nếu khoản vay khơng có tài sản thế chấp (tín chấp). Nói chung, hình thức vay tín chấp thường đem lại rủi ro trong việc trả nợ. Giả thuyết nghiên cứu như sau:
H10: Hình thức vay thế chấp sẽ ảnh hưởng tích cực tới khả năng trả nợ của khách hàng.
3.2. Mơ hình nghiên cứu
3.2.1. Mơ hình Probit
Tổng hợp các nghiên cứu trước về rủi ro tín dụng cá nhân tại Chương 2 cho thấy, rủi ro tín dụng cá nhân chịu sự tác động bởi rất nhiều yếu tố, các yếu tố này có thể nhóm lại thành 5 nhóm nhân tố chính như sau: (i) Đặc điểm nhân khẩu học, (ii) Năng lực của người vay, (iii) Đặc điểm của khoản vay. Các yếu tố thuộc về Đặc điểm nhân khẩu học thường được các nghiên cứu sử dụng bao gồm: giới tính (Miller, 2012), độ tuổi (Kohansal và Mansoori, 2009), tình trạng hơn nhân (Duygan-Bump và Grant, 2008), và kích cỡ hộ gia đình (Zeller, 1996). Trong điều kiện thực tế cho vay tại Agribank, ngoại trừ yếu tố kích cỡ hộ gia đình là khơng được đề cập đến trong hợp đồng và trong hồ sơ vay vốn của khách hàng, các yếu còn lại đều được coi là thông tin bắt buộc mà khách hàng cá nhân phải cung cấp.
Do đặc thù của biến số độc lập được sử dụng trong mơ hình mang giá trị nhị nguyên là 0 và 1, cụ thể hơn nếu Y đạt giá trị 0 thì quan sát đó khơng trả nợ vay đúng hạn, nếu Y đạt giá trị 1 thì ngược lại. Với cách trình bày dữ liệu theo dạng nhị nguyên như đã mơ tả, đề tài có thể lựa chọn một trong ba mơ hình hồi quy như sau: mơ hình xác suất tuyến tính LPM, mơ hình Binary logistics, và mơ hình Probit. Do mơ hình xác suất tuyến tính có nhược điểm là các yếu tố ngẫu nhiên không thuần nhất và phương sai của chúng thay đổi, ngoài ra yếu tố ngẫu nhiên khơng có phân bố chuẩn nên ta khơng thể ước lượng được khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy. Do vậy đề tài có thể sử dụng một trong hai loại mơ hình logit này là mơ hình Binary logistics hoặc mơ hình Probit. Về bản chất hai loại mơ hình này là giống nhau, điều khác nhau ở đây là mơ hình Probit có hàm mật độ phân phối xác suất được chuyển về phân phối chuẩn hóa, trong khi hàm mật độ phân phối xác suất của Binary logistics có phân phối chuẩn. Đề tài này sẽ sử dụng mơ hình Probit để ước lượng. Mơ hình Probit được cho như sau:
Trong cơng thức này 𝑃𝑖 = 𝐸 (𝑌 = 1
𝑋) gọi là xác suất để sự kiện xảy ra (𝑌 = 1) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi. Đặt Z = 𝛽0+ 𝛽1𝑋. Lúc này: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
𝑃𝑖 = 𝑒
𝑧 1 + 𝑒𝑧 Tuyến tính hóa mơ hình:
𝑃1 1 − 𝑃1 = 𝑒 𝑧 𝐿𝑛( 𝑃1 1 − 𝑃1) = 𝑍𝑖 = 𝛽0+ 𝛽1𝑋 Khi đó 𝑃 (𝑌 = 1 𝑋) → 1 𝑘ℎ𝑖 𝑍 → +∞; 𝑃(𝑌 = 1 𝑋 → 0 𝑘ℎ𝑖 𝑍 → −∞ Hàm mật độ tích lũy ∫ 1 √2𝜋𝑒−𝑥/2𝑑𝑧 −𝛽
−∞ là hàm phân phối chuẩn hóa.
3.2.2. Đề xuất mơ hình nghiên cứu khả năng trả nợ tại Agribank Bến Tre
Đề xuất mơ hình nghiên cứu như sau:
Khả năng của khách hàng cá nhân = f (Độ tuổi, Giới tính, Tình trạng hơn nhân, Trình độ học vấn, Thu nhập, Thời hạn vay, Mục đích vay, Số tiền vay, Lãi suất, Tài sản đảm bảo)
𝐿𝑛( 𝑃1
1 − 𝑃1) = 𝛽0+ 𝛽1𝑇𝑈 + 𝛽2𝐺𝑇 + 𝛽3𝐻𝑁 + 𝛽4𝐻𝑉 + 𝛽5𝑇𝑁 + 𝛽6𝐾𝐻𝑇𝑉 + 𝛽7𝑀𝐷 + 𝛽8𝑇𝑉 + 𝛽9𝐿𝑆 + 𝛽10𝑇𝑆
• Cách chọn biến số:
Biến phụ thuộc (Y): đại diện cho khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc nhận những giá trị sau:
Y = 1: nếu khách hàng trả nợ đúng hạn khi có vay vốn tại ngân hàng.
Y = 0: nếu khách hàng khơng có khả năng trả nợ đúng hạn khi có vay vốn tại ngân hàng.
Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân có thể được hiểu là khả năng khách hàng trả nợ đúng hạn quy định trong hợp đồng tín dụng giữa ngân hàng và khách hàng cá nhân là không bị trể hạn hay vỡ nợ, mất khả năng thanh toán, không trả được nợ vay.
Theo đánh giá của các NHTM, các khoản nợ từ nhóm 3 trở lên được đánh giá là khơng có khả năng thu hồi gốc và lãi khi đến hạn trả nợ. Do nợ nhóm 2 chỉ mới là nợ cần chú ý và bao gồm các khoản nợ vay quá hạn từ 1 ngày đến 10 ngày, khách hàng vẫn còn khả năng thanh toán nợ vay. Ta thấy thời gian quá hạn của nợ nhóm 2 so với các nhóm nợ 3, 4, 5 là khá ít, những khoản nợ này được coi là có dấu hiệu cho thấy khả năng trả nợ vay của khách hàng đang bị giảm sút, cần lưu ý. Trong bài nghiên cứu tác giả chỉ tập trung vào đối tượng khách hàng đã mất khả năng thanh tốn, do đó những khách hàng thuộc nhóm 3, 4, 5 được cho là khơng có khả năng thanh toán. Trong nghiên cứu này, các khoản nợ có khả năng tổn thất một phần nợ vốn và lãi vay được cho là khơng có khả năng trả nợ (Y = 0). Các khoản nợ nhóm 1, nhóm 2 được cho là có khả năng trả nợ vay và đảm bảo khoản vay (Y = 1).
Biến độc lập: Việc lựa chọn biến độc lập được tiến hành theo hai cách. Cách tiếp cận đầu tiên là dựa trên cơ sở từ những nghiên cứu trước đây. Cách tiếp cận thứ hai là trực giác dựa trên cơ sở kiến thức của những chuyên gia và lựa chọn những biến chưa có trong những nghiên cứu trước đây và cơ sở lý thuyết hợp lý. Trong bài nghiên cứu này, tác giả dựa vào những nghiên cứu trước đây, ứng dụng các mơ hình tại Việt Nam và nước ngồi đã được đăng trên các tạp chí khoa học.
Bảng 3.1 Các biến số được sử dụng trong mơ hình hồi quy STT Tên STT Tên
biến
Ký
hiệu Phương pháp tính Nghiên cứu trước Kỳ
vọng 1 Khả năng trả nợ Y Trả nợ đúng hạn (nợ nhóm 1) nhận giá trị 1, trả nợ khơng đúng hạn ( nợ nhóm 2,3,4,5) nhận giá trị 0 Kohansal và Mansoori (2009), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) 2 Độ
tuổi TU Thời điểm vay trừ năm sinh
Kohansal và
Mansoori (2009) -
3 Giới
tính GT
Nếu quan sát có giới tính nam nhận giá trị 1, ngược lại nhận giá trị 0
Weber và Musshoff (2012) + 4 Tình trạng hơn nhân
HN Nếu quan sát có gia đình nhận giá trị 1, ngược lại nhận giá trị 0
Duygan-Bump và Grant (2008) + 5 Mục đích vay MD (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhận giá trị 1 nếu quan sát có mục đích vay sản xuất kinh doanh, ngược lại nhận giá trị 0 Kohansal và Mansoori (2009) + 6 Tài sản đảm bảo TS
Thể hiện giá trị 1 nếu người vay có tài sản thế chấp và giá trị 0 nếu người vay theo hình thức tín chấp Nguyễn Phúc Mẫn (2015) + 7 Trình độ học vấn HV Nhận giá trị 1 nếu khách hàng có trình độ học vấn từ trung học phổ thông trở xuống, nhận giá trị 2 nếu khách hàng có trình độ cao đẳng hoặc trung cấp, nhận giá trị 3 nếu khách hàng có trình độ đại học và nhận giá
Trần Thế Sao
trị 4 nếu khách hàng có trình độ sau đại học.
8 Số tiền
vay TV
Giá trị khoản vay của khách hàng tính theo đơn vị triệu đồng
Kohansal và Mansoori (2009) + 9 Thời hạn vay
KH Ngày đáo hạn trừ ngày vay, tính theo
đơn vị tháng Chapman (1990) +
10 Lãi
suất LS Lãi suất cho vay được tính theo năm
Onyeagocha và ctg
(2012) -
11 Thu
nhập TN
Khoản thu nhập ổn định tính theo tháng ngày tại thời điểm vay của khách hàng, tính theo đơn vị triệu đồng
Trương Đơng Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011)
+
(Nguồn: Tác giả tổng hợp nghiên cứu)
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
Kỹ thuật xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm của Green (1991) trích bởi Lưu Tiến Dũng (2013). Tác giả khuyến nghị công thức xác định cỡ mẫu nghiên cứu như sau: n > 50 + 8m. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mơ hình. Giả sử vẫn áp dụng kinh nghiệm chọn mẫu của Green (1991), với số biến độc lập là 11, vậy kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu bằng 138 quan sát. Cỡ mẫu từ 150 hoặc lớn hơn thường là cần thiết để có được ước lượng các thơng số với sai số chuẩn đủ nhỏ (Anderson và Gerbing, 1988). Như vậy, cỡ mẫu lớn hơn 150 là có thể chấp nhận được. Như vậy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được cho nghiêncứunày là 150. Tuy nhiên, cỡ mẫu càng lớn hơn mức tối thiểu yêu cầu thì độ tin cậy của nghiên cứu càng cao (giảm những sai lệch do lấy mẫu).
tại Agribank Bến Tre ngày 23/06/2019. Tác giả chọn lọc những khách hàng có đầy đủ thơng tin và chọn ngẫu nhiên 290 khách hàng trong toàn bộ danh sách. Số lượng thông tin chọn lọc được đối chiếu với hồ sơ gốc của khách hàng được quản lý tại Agribank Bến Tre
Các số liệu nghiên cứu ban đầu được nhập liệu vào bảng tính Excel và được xử lý cơ bản ban đầu để tạo ra các biến cần phân tích trong nghiên cứu. Luận văn sử dụng phần mềm phân tích thống kê chuyên dùng Eviews 8.0 để thực hiện các phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, phân tích đa cộng