của khách hàng
Các nghiên cứu trên thế giới
- Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) sử dụng mô hình hồi quy logit để tìm hiểu khả năng trả nợ của đối tƣợng khách hàng là nông dân, địa bàn nghiên cứu tại tỉnh Khorasan và Razavi của Iran với mẫu dữ liệu gồm 175 nông dân vào năm 2008.
Nghiên cứu này đã kết luận rằng biến lãi suất của khoản vay là nhân tố quan trọng nhất ảnh hƣởng tới khả năng trả nợ vay của ngƣời nông dân, kế tiếp là biến số kinh nghiệm làm việc của ngƣời nông dân. Bên cạnh đó thì các biến độ tuổi ngƣời vay, diện tích trang trại và biến sử dụng máy móc canh tác không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
- Nghiên cứu của Maharjan và ctg (1983) sử dụng mô hình hồi quy bội nghiên cứu về khả năng trả nợ của những ngƣời nông dân tại Nepal trong lĩnh vực tín dụng nông nghiệp trong một mẫu khảo sát điều tra gồm 150 nông dân trong năm 1983.
Kết quả hồi quy cho thấy nếu nhƣ kích cỡ trang trại càng lớn hoặc tỷ lệ chi tiêu của hộ gia đình càng lớn tính theo tỷ lệ thu nhập thì tỷ lệ trả nợ càng thấp, trong khi đó các biến số còn lại nhƣ: kích cỡ trang trại, thu nhập, tỷ lệ sản phẩm so với tổng sản lƣợng của thị trƣờng… đều tác động thuận chiều và có ý nghĩa thống kê đối với khả năng trả nợ của ngƣời nông dân. Các tác giả khi đƣa ra các khuyến nghị đã tập trung vào khả năng kiểm soát khoản cho vay từ quá trình thẩm định đầu vào tới khi ngƣời cho vay tiến hành trả nợ để năng cao hơn nữa khả năng trả nợ của ngƣời nông dân.
- Nghiên cứu của Antwi và ctg (2012) tìm hiểu các nhân tố ảnh hƣởng tới rủi ro không trả đƣợc nợ tại Ghana cho những khoản vay ở ngân hàng Akuapem thông qua mô hình hồi quy logistic. Cơ sở dữ liệu cho nghiên cứu gồm 800 quan sát từ năm 2006 đến năm 2010. Mô hình nghiên cứu của các tác giả nhƣ sau:
Tác giả đã đi đến kết luận rằng loại hình vay mƣợn (Loan type) và khoản vay đƣợc đảm bảo (Security) là hai biến số thực sự có ảnh hƣởng tới khả năng trả nợ của ngƣời vay và rằng các ngân hàng nên chú trọng tới khả năng đảm bảo khoản nợ vay bằng tài sản của ngƣời vay nợ để cải thiện rủi ro không trả đƣợc nợ của ngƣời vay.
- Shaik Abdul Majeeb Pasha (2014), nghiên cứu tài chính vi mô liên quan đến việc cung cấp tín dụng nhỏ, tiết kiệm, và các dịch vụ khác cho ngƣời nghèo không bao gồm các tài sản thế chấp của ngân hàng thƣơng mại và các lý do khác. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ các nguồn tài chính và phân tích bằng cách sử dụng mô hình logistic nhị phân. Tài chính vi mô là đề tài tƣơng đối mới với Ethiopia trong thời gian 1994-1995. Trong đó Viện nghiên cứu tài chính vi mô Sidama (SMFI) là một trong số 31 Viện tài chính vi mô (MFIs) để phục vụ ngƣời nghèo ở Ethiopia. Trên cơ sở này các nhà khoa học nghiên cứu các yếu tố kinh tế xã hội chủ yếu và các yếu tố liên quan đến khoản vay đó sẽ xác định hiệu suất trả nợ vay của khách hàng. Trong thực tế, việc xác định và phân tích các yếu tố xác định tỷ lệ hoàn trả vốn vay là rất quan trọng trong việc đạt đƣợc lợi nhuận và tính bền vững của tổ chức tài chính vi mô. Nghiên cứu chỉ ra rằng có 14 yếu tố quyết định đến hiệu suất trả nợ vay, trong đó có 9 biến có ý nghĩa thống kê và các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Dựa trên các phân tích, các nhà nghiên cứu cho rằng trình độ học vấn và đào tạo sẽ giúp ngƣời nghèo sử dụng vốn hữu ích và hiệu quả hơn. Hơn nữa, tuổi tác và kinh nghiệm kinh doanh tốt sẽ giúp họ có thể trả nợ vốn vay của viện tốt hơn.
- C.A.Wongnaa1, D.Awunyo-Vitor (2013), nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của các hộ nông dân trồng khoai lang tại quận Sene, Ghana. Trong nghiên cứu này các nhà khoa học đã đi tìm các nhân tố ảnh hƣởng để tìm ra các giải pháp cải thiện khả năng trả nợ của các hộ dân. Tác giả lựa chọn 100 hộ nông dân bất kỳ để tiến hành khảo sát với bảng câu hỏi không cấu trúc. Mô hình nghiên cứu của tác giả sử dụng là mô hình probit.
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng giáo dục, kinh nghiệm, lợi nhuận, tuổi tác, giám sát và thu nhập phi nông nghiệp có tác động tích cực đến khả năng trả nợ. Ngƣợc lại, giới tính và hôn nhân có ảnh hƣởng tiêu cực đến khả năng trả nợ trong khi ảnh hƣởng của quy mô hộ đã đƣợc tìm thấy là không rõ ràng.
- Mohammad Reza Kohansal (2009), nghiên cứu đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến hiệu suất trả nợ của nông dân trong tỉnh Khorasan Razavi của Iran. Mô hình logit giải thích xác suất trả nợ đúng hạn là kết quả hồi quy các biến độc lập xác định. Các hệ số của các biến độc lập và ý nghĩa của các biến đã đƣợc sử dụng để xác định tác động xác suất của mỗi biến lên biến phụ thuộc.
Kết quả cho thấy rằng kinh nghiệm của nông dân, thu nhập, mức vay dựa trên giá trị thế chấp có tƣơng quan tích cực trong khi lãi suất cho vay, tổng chi phí ứng dụng tác động tiêu cực đến hiệu suất trả nợ của ngƣời dân. So sánh độ nhạy của các biến quan trọng chỉ ra rằng lãi suất cho vay là yếu tố quan trọng nhất trong mô hình của các nhà khoa học. Kinh nghiệm chăn nuôi và tổng chi phí ứng dụng là những yếu tố tiếp theo tƣơng ứng.
- Ifeanyi A.Ojiako and Blessing C.Ogbukwa (2012), sử dụng mô hình Tobits để nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến hành vi trả nợ của hộ kinh doanh nông nghiệp nhỏ tại Bắc Yewa, bang Ogun, Nigeria. Trong số các ràng buộc đƣợc xác định để tiếp cận tín dụng chính thức là yếu tố không có khả năng để cung cấp tài sản thế chấp, giải ngân kịp thời, và chi phí lãi suất cao. Mức cho vay và thu nhập phi nông nghiệp là yếu tố quyết định đáng kể hiệu suất hoàn trả vốn vay. Mức vốn cho vay tác động tiêu cực đến hành vi trả nợ của ngƣời vay. Tuy nhiên, thu nhập phi nông nghiệp có ảnh hƣởng tích cực đến hành vi trả nợ, chỉ ra rằng hầu hết ngƣời đi vay phải phụ thuộc nhiều hơn vào các nguồn thu nhập phi nông nghiệp của họ để trả nợ vay.
Các nghiên cứu trong nước
- Nghiên cứu của Vƣơng Quân Hoàng (2006) về phƣơng pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm thể nhân. Mục tiêu nghiên cứu của tác giả nhằm xây dựng mô hình định mức tín nhiệm trên cơ sở giải quyết hai bài toán là phân
nhóm khách hàng và phân biệt khách hàng. Tác giả tiến hành khảo sát 1727 khách hàng tại Techcombank nhằm xác định các yếu tố ảnh hƣởng. Mô hình hồi quy Logit đƣợc sử dụng để kiểm định bao gồm 16 biến: tuổi tác, trình độ học vấn, loại hình công việc, thời gian công tác, thu nhập hàng tháng, tình trạng hôn nhân, nơi cƣ trú, thời gian cƣ trú, số ngƣời phụ thuộc, phƣơng tiện đi lại, phƣơng tiện thông tin, chênh lệch giữa thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản khách hàng, giá trị các khoản nợ, quan hệ với Techcombank và uy tín trong giao dịch.
Kết quả nghiên cứu đã loại 2 biến thời gian công tác và uy tín trong giao dịch, và chỉ ra rằng các biến mức thu nhập hàng tháng, chênh lệch thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản khách hàng có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Các biến còn lại có tác động trái chiều lên biến phụ thuộc.
- Nghiên cứu của Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) về các nhân tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh hậu Giang với 436 hộ nông dân đã đƣợc khảo sát trong năm 2011. Các tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy probit với các biến số nhƣ sau:
Y = f (mục đích sử dụng vốn, thu nhập sau khi vay, lãi suất vay, tuổi của ngƣời đi vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của chủ hộ, số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập, trình độ học vấn của chủ hộ).
Trong đó : Y là khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ, Y nhận giá trị 1 nếu nông hộ trả nợ vay đúng hạn, nhận giá trị 0 nếu trả nợ không đúng hạn.
Các tác giả đã kết luận rằng khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ có tƣơng quan thuận với thu nhập sau khi vay, trình độ học vấn của chủ hộ và số thành viên trong gia đình có thu nhập. Trong khi đó biến số lãi suất đi vay có tƣơng quan nghịch.
- Nghiên cứu của Stefanie Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh (2006) với đề tài: “Chấm điểm tín dụng cho thị trƣờng ngân hàng bán lẻ Việt Nam: Kết quả thực hiện và ảnh hƣởng đối với cho vay so với mối quan hệ đƣợc giao dịch”:
Tác giả đã tiến hành nghiên cứu chi tiết nguồn số liệu đƣợc tổng hợp từ các ngân hàng bán lẻ Việt Nam theo mô hình hồi quy logistic với 22 biến số. Trong đó
bao gồm độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, tình trạng cƣ ngụ, giới tính, tình trạng hôn nhân, mục đích vay, quan hệ với ngân hàng,… để xác định mức ảnh hƣởng của các biến số này đến rủi ro tín dụng và qua đó thiết lập một mô hình điểm số tín dụng cá nhân áp dụng cho các ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam. Nghiên cứu của Stefanie Kleimeier đã xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân gồm hai phần là chấm điểm nhân thân và năng lực trả nợ, chấm điểm quan hệ với ngân hàng.
Tuy nhiên, công trình nghiên cứu này không đƣa ra cách tính điểm cụ thể cho từng chỉ tiêu, để vận dụng mô hình đòi hỏi các NHTM phải thiết lập thang điểm cho từng chỉ tiêu đánh giá phù hợp với thực trạng và hệ thống cơ sơ dữ liệu cá nhân tại ngân hàng mình.
- Nghiên cứu của Bùi Văn Trịnh và Nguyễn Trƣờng Kỳ (2012), nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến việc trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tại Thành phố Cần Thơ với 300 mẫu phỏng vấn trực tiếp các nông hộ có vay vốn chính thức trên địa bàn Thành phố Cần Thơ. Nghiên cứu sử dụng mô hình Probit và phần mềm Stata cho thấy lãi suất vay vốn tỷ lệ nghịch với trả nợ vay đúng hạn của nông hộ, còn các yếu tố mục đích sử dụng vốn vay, thu nhập của hộ trong năm và số thành viên có thu nhập trong gia đình có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận với khả năng trả nợ nay đúng hạn của nông hộ.
=> Các nghiên cứu trƣớc thƣờng tập trung vào từng nhóm đối tƣợng chuyên biệt nhƣ nông dân, ngƣ dân, cƣ dân của một khu vực địa lý. Ở nghiên cứu này, tác giả tập trung vào nhóm đối tƣợng khách hàng cá nhân của một ngân hàng cụ thể, phân tích khả năng trả nợ của khách hàng dƣới góc nhìn của ngân hàng, toàn bộ dữ liệu nghiên cứu đƣợc thu thập từ nội bộ ngân hàng, từ đó cải thiện chất lƣợng tín dụng và giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cho vay.
Kết luận chƣơng 2
Từ việc làm rõ các lý thuyết nền tảng của đề tài ở chƣơng 2, tác giả tiến hành đi sâu vào trình bày các nội dung liên quan đến phƣơng pháp nghiên cứu ở chƣơng 3. Trong đó, đề tài sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu chính là nghiên cứu định lƣợng với mô hình hồi quy Binary logistic.
Giới thiệu chƣơng 3
Nội dung chƣơng 3 nhằm làm rõ phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài thông qua việc thiết lập quy trình nghiên cứu từ khâu xác định tổng thể mẫu, thu thập dữ liệu, mô tả các biến, đƣa ra giả thuyết nghiên cứu cũng nhƣ xử lý dữ liệu. Trong đó mô hình nghiên cứu chính đƣợc sử dụng trong đề tài này là mô hình hồi quy Binary logistic.
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu đƣợc chia làm hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức:
- Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ:đây là giai đoạn nghiên cứu thăm dò, tác giả dựa trên việc nghiên cứu định tính để xác định vấn đề nghiên cứu, nêu lên cơ sở lý thuyết nền tảng. Bên cạnh đó, tác giả cũng xác định tổng thể mẫu cần nghiên cứu và chọn lọc các biến quan sát phù hợp.
- Giai đoạn nghiên cứu chính thức: tác giả tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu và xác định giả thuyết nghiên cứu, xử lý dữ liệu và từ đó đi phân tích, tổng hợp và đánh giá kết quả.