Quy trình nghiên cứu được thể hiện ở sơ đồ 3.1, cụ thể như sau:
Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu lý thuyết
Lựa chọn các biến đưa vào mô hình theo phương pháp
propit cực đại - Hồi quy, thống kê mô tả
- Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến - Phân tích kết quả hồi quy
Viết báo cáo nghiên cứu
Nghiên cứu định tính:
+ Thống kê, tổng hợp các báo báo tổng kết, tham vấn chuyên gia về nhân tố ảnh hưởng rủi ro TD + Thống kê, mô tả những nghiên cứu trước đây, để đưa các biến vào mô hình phân tích định lượng
Nghiên cứu định lượng:
+ Xác định 6 nhân tố đưa vào mô hình
+ Tiến hành lấy dữ liệu của 300 mẫu nghiên cứu.
3.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tìm hiểu cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng. Tham khảo các tài liệu có uy tín để xây dựng mô hình phù hợp với đề tài nghiên cứu. Lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh.
Nghiên cứu định tính:
Thống kê, mô tả, tham vấn trực tiếp chuyên gia. Qua cơ sở lý luận về rủi ro tín dụng, các nghiên cứu trước đây về đề tài này cũng như bản thân đã và đang công tác tại phòng Kế hoạch – kinh doanh tại Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh., tôi nhận thấy có rất nhiều nguyên nhân để xảy ra rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, trong phạm vi của bài nghiên cứu không thể lượng hóa được tất cả các nhân tố đó. Với mong muốn làm sáng tỏ thêm các nhân tố cũng như các nguyên nhân ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. Vì thế, bài nghiên cứu đã đưa vào mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng mà thực tế ở tại đơn vị, đồng thời tác giả cũng căn cứ vào các báo cáo tổng kết hoạt động kinh doanh hàng năm của Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh và sử dụng phương pháp chuyên gia dưới hình thức tham vấn trực tiếp một số người có kinh nghiệm, am hiểu sâu rộng trong hoạt động tín dụng tại chi nhánh như: Giám đốc, PGĐ phụ trách tín dụng chi nhánh tỉnh, các Trưởng phòng chuyên đề Agribank chi nhánh tỉnh, các Giám đốc, PGĐ chi nhánh huyện và phòng giao dịch trực thuộc, …Với mục đích tìm ra, tổng hợp lại những nguyên nào ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại chi nhánh. Và qua đó xem xét, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó như thế nào, trong đó có các nhân tố ảnh hưởng đến RRTD mà tác giả đưa vào biến của mô hình nghiên cứu định lượng. Từ đó, với kết quả của phương pháp nghiên cứu định tính có phù hợp với kết quả nghiên cứu định lượng hay không. Và với mục tiêu và mục đích cuối cùng của nghiên cứu đề tài là kết quả nghiên cứu định tính trên sẽ góp phần làm sáng tỏ và giải thích rõ ràng thêm nguyên nhân ảnh hưởng đến RRTD của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định lượng:
phải xác định tổng thể mẫu, cần chọn ra bao nhiêu mẫu quan sát sát nhằm đáp ứng cho nhu cầu nghiên cứu cũng như đáp ứng mức độ chính xác của mô hình.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), cỡ mẫu là n ≥ 50 + 8p (n: kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p: số lượng biến độc lập trong mô hình). Vậy cỡ mẫu tối thiểu là n ≥ 50 + 8*6 = 98. Quy mô mẫu ước tính cho bài nghiên cứu này là 300 hồ sơ vay.
Nguồn dữ liệu: Sử dụng dữ liệu của các nghiên cứu trong và ngoài nước đã được công bố (từ tạp chí nước ngoài, tạp chí trong nước), từ các nghiên cứu này tác giả rút ra được những nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh.
Bên cạnh đó, các số liệu thứ cấp về thực trạng hoạt động kinh doanh tại chi nhánh được tác giả thu thập trực tiếp từ Phòng Tổng hợp của Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh, tứ các báo cáo tổng kết, báo cáo kết quả hoạt động hàng năm của chi nhánh, giai đoạn 2014 - 2016 .
Dữ liệu sơ cấp: Để sử dụng mô hình xác suất, trong nghiên cứu này tác giả đã sử dụng nghiên cứu với số biến quan sát là 300, bao gồm cả khách hàng doanh nghiệp và cá nhân. Tuy nhiên Bài nghiên cứu chỉ thực hiện thu thập dữ liệu từ các hồ sơ tín dụng phát sinh và còn dư nợ đến 31/12/2016 tại Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh.
Cách thức chọn mẫu: Dựa vào sao kê dư nợ đến 31/12/2016 của từng chi nhánh huyện và Hội sở tỉnh (gồm 8 huyện, 1 Hội sở và 1 chi nhánh thuộc Agribank tỉnh), do Phòng Tổng hợp Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh cung cấp, trong đó bao gồm các khoản cho vay đối với Doanh nghiệp và cá nhân, được sắp xếp theo thứ tự mã CIF (mã số khách hàng). Tác giả chọn mỗi chi nhánh trực thuộc tỉnh khoảng 30 khách hàng. Mỗi chi nhánh, tác giả chọn mẫu hệ thống theo bước nhảy là 10 (lý do: đã biết được đám đông nghiên cứu là tất cả các hồ sơ vay phát sinh trong năm qua, tức là biết con số cụ thể và có sẵn danh sách đi kèm). Sau khi chọn được 300 khách hàng thì tiến hành khảo sát hồ sơ tín dụng để thu thập các thông tin cần thiết cho mô hình. Trên sao kê dư nợ do phòng Tổng hợp Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh cung cấp có các thông tin dữ liệu đáp ứng cho mô hình gồm: giá trị tài sản đảm bảo, vốn tự có của
khách hàng ta tính được khả năng tài chính. Tổng hợp tất cả các cán bộ tín dụng cho vay đối với khách hàng có tên trong mẫu nghiên cứu, tác giả nhờ Phòng Tổng hợp Agribank – chi nhánh tỉnh Tây Ninh cung cấp thêm thông tin số năm công tác trong lĩnh vực tín dụng của từng cán bộ đó, ta có nhân tố kinh nghiệm của cán bộ tín dụng. Còn lại thông tin các nhân tố như: số năm kinh nghiệm của khách hàng trong ngành nghề kinh doanh, số lần kiểm tra giám sát vốn vay đối với khách hàng đó, khách hàng có sử dụng vốn đúng mục đích hay không, thì tác giả tập hợp các khách hàng này lại rồi gửi đến Trưởng phòng kế hoạch – kinh doanh từng chi nhánh trực thuộc tỉnh nhờ sự hỗ trợ cung cấp thông tin các nhân tố này. Sau khi thu thập đầy đủ thông tin hồ sơ khách hàng, tiến hành phân tích mô hình xác suất tuyến tính Logit với phần mềm Stata 14, theo các bước sau:
Bước 1: Đưa các biến vào mô hình hồi quy, sử dụng phương pháp hồi quy Logistic Stata 14 xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt.
Bước 2: Chạy kết quả mô hình hồi quy
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình để lựa chọn mô hình tối ưu bằng cách sử dụng phương pháp hàm hợp lý cực đại của Logistic, để kiểm định giả thuyết:
H0: không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tập hợp các biến độc lập: β1, β2, β3, =…=βK= 0.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng giá trị P – Value (P>|z|). Nếu giá trị P<0,05 và càng nhỏ thì độ phù hợp của mô hình càng cao, biến độc lập có thể giải thích cho biến phụ thuộc, mô hình có ý nghĩa thống kê, mô hình có thể sử dụng được.
- Xác định các hệ số của phương trình hồi quy, đó là các hệ số hồi quy riêng phần βk đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập Xk thay đổi một đơn vị, trong khi các biến độc lập khác được giữ nguyên. Tuy nhiên, độ lớn của βk phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến độc lập, vì thế việc so sánh trực tiếp chúng với nhau là không có ý nghĩa. Do đó, để có thể so sánh các hệ số hồi quy với nhau từ đó xác định tầm quan trọng (mức độ giải thích) của các biến độc lập cho biến phụ thuộc, người ta biểu diễn số đo
của tất cả các biến độc lập bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn beta (βk#0). - Mặt khác, đây là mô hình có khả năng dự báo. Do đó, để dự đoán được các khả năng có thể xảy ra của mô hình ta có thể xem xét thêm qua Estat Classification Table.
Bước 3 : Kiểm tra vi phạm các giả định hồi quy
Mô hình hồi quy được xem là phù hợp với tổng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định. Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi quy, cần phải kiểm tra các giả định sau: có liên hệ tuyến tính gữa các biến độc lập với biến phụ thuộc không và không có tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tuyến).
Để kiểm định tương quan giữa hai biến X và Y ta đặt giả thuyết
Ho: ρ= 0 (nghĩa là hai biến không có quan hệ tuyến tính với nhau) H1: ρ ≠ 0 (Hai biến có quan hệ tuyến tính với nhau)
Sau đó dùng ma trận tương quan để xem các hệ số ma trận có lớn không (các hệ số <0,8 thì phù hợp). Đồng thời kiểm tra các biến đưa vào mô hình có đa cộng tuyến hay không bằng hệ số VIF( nếu vif <10 thì không có đa cộng tuyến): Nếu các hệ số tương quan nhỏ hơn 0,8 và hệ số Vif nhỏ hơn 10 thì bác bỏ H0, chấp nhận H1. Và ngược lại, chấp nhận H0.