Đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
Khả năng của khách hàng cá nhân = f (Độ tuổi, Giới tính, Tình trạng hôn 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 không 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 không 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 toán, do đó những khách hàng thuộc nhóm 3, 4, 5 được cho là không 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 không 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 mô hình tại Việt Nam và nước ngoài đã được đăng trên các tạp chí khoa học.
Bảng 3.1 Các biến số được sử dụng trong mô hình hồi quy 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 không 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 hôn 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
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 Đông 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 mô 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 thông 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 thông 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 mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, phân tích đa cộng tuyến và phân tích hồi quy Probit.