tp.hcm49 4.3 Các kết quả kiểm định
4.3.3. Kiểm định mức phù hợp của mô hình
Kiểm định mức phù hợp của mô hình là kiểm định các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của các hộ vay vốn chƣơng trình HSSV. Mô hình kinh tế lƣợng đƣợc xây dựng nhƣ sau:
= β0 + β1GTINH+ β2TRDO + β3NGHENGHIEP + β4TVHOI + β5QMO + β6LSTD + β7YTHUC + β8NCAU + ε
Sau khi đã loại bỏ 01 biến độc lập không có tác động đến biến phụ thuộc, mô hình trở thành:
= β0 + β1GTINH+ β2TRDO + β4TVHOI + β5QMO + β6LSTD + β7YTHUC + β8NCAU + ε
Trên cơ sở mô hình hồi quy Binary Logistic đã xây dựng, sử dụng bộ dữ liệu hình thành trên cơ sở dữ liệu hộ vay vốn chƣơng trình HSSV tại ngân hàng CSXH TP.HCM kết hợp với phỏng vấn trực tiếp hộ vay, với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0 nhằm kiểm tra và xác định các yếu tố ảnh hƣởng tới khả năng trả nợ của hộ. Các kết quả hồi quy đƣợc trình bày sau đây :
- Kiểm định Chi-square
Kiểm định Chi-square để xem các biến số đƣa vào mô hình có thực sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc hay không.
Kết quả ở bảng dƣới kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, cho thấy mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000<0,05 nhƣ vậy mô hình tổng quát cho thấy mối tƣơng quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu, có ý nghĩa thống kê với khoảng độ tin cậy trên 99% nên ta bác bỏ giả thuyết H0: mô hình là không phù hợp.
Bảng 4.8: Kiểm định Chi-square các hệ số trong mô hình
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 262.249 8 .000
Block 262.249 8 .000
- Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Kết quả bảng kiểm định mức độ giải thích của mô hình cho thấy giá trị của -2 Log likelihood = 86,602. Và hệ số mức độ giải thích của mô hình Nagelkerke R2 = 0,653, điều này có nghĩa 65,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc có thể đƣợc giải thích bởi 07 biến độc lập trong mô hình, còn lại là do các yếu tố khác.
Bảng 4.9: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 271.844a .481 .653
a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001.
- Kiểm định Hosmer và Lemeshow
Bảng 4.10: Kiểm định Hosmer và Lemeshow
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 30.854 8 .000
Kết quả bảng trên cho thấy, Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0: Không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo. Nói cách khác, mô hình là phù hợp.
Bảng 4.11: Mức độ dự báo chính xác của mô hình Classification Tablea Observed Predicted KNTRANO Percentage Correct 0 1 Step 1 KNTRANO 0 117 38 75.5 1 25 220 89.8 Overall Percentage 84.3
a. The cut value is .500
Bảng trên cho thấy mô hình dự đoán đúng việc hộ không có khả năng trả nợ 155 trƣờng hợp, đạt tỷ lệ 75,5%; dự đoán đúng việc hộ có khả năng trả nợ 245trƣờng hợp, đạt tỷ lệ 89,8%. Trung bình theo trọng số, khả năng dự đoán chính xác của mô hình là tƣơng đối cao, ở mức 84,3%.
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số (kiểm định Wald )
Kiểm định Wald dùng để kiểm tra các biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình hay không. Cụ thể ta xem xét bảng:
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy Binary logisct
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a GTINH 1.644 .446 13.605 1 .000 5.178 TRDO .516 .068 57.780 1 .000 1.676 QMO .000 .000 7.850 1 .005 1.000 TVHOI -5.961 .709 70.738 1 .000 .003 LSTD 4.499 .729 38.059 1 .000 89.926 YTHUC -1.246 .474 6.903 1 .009 .288 NCAU(1) 1.251 .589 4.512 1 .034 3.493 Constant -1.434 .904 2.515 1 .113 .238
Kết quả bảng trên cho thấy cả 07 nhân tố độc lập đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,1 (độ tin cậy 90%), do đó ta bác bỏ giả thuyết H0: nhân tố không có tác động tới khả năng trả nợ của hộ vay chƣơng trình HSSV, chấp nhận các giả thuyết H1,H2,H4,H5, H6, H7, H8
4.4. Giải thích kết quả kiểm định và mô hình hồi quy
Từ kết quả hồi quy ở trên, mô hình kinh tế lƣợng của đề tài đƣợc trình bày: = -1,434+1,64*GTINH +0,516*TRDO + 0,000*QMO – 5,961*TVHOI + 4,499*LSTD – 1,246*YTHUC + 1,251*NCAU
*. Khi đó, phƣơng trình dự đoán khả năng trả nợ của hộ vay sẽ là :
Với: P(Yi=1): xác suất hộ vay có khả năng trả nợ
F(x)= -1,434+1,64*GTINH +0,516*TRDO + 0,000*QMO – 5,961*TVHOI + 4,499*LSTD – 1,246*YTHUC + 1,251*NCAU
Và xác suất dự đoán này đúng 84,3%. *.Kết quả hồi quy:
Dựa vào bảng trên cho thấy các biến có tác động có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ, trong đó biến Lịch sử tín dụng tác động mạnh nhất do hệ số hồi quy Beta = 4.49 cụ thể nhƣ sau:
- Giới tính: Giới tính của ngƣời vay vốn và trả nợ vay tác động cùng chiều khả năng trả nợ của hộ vay theo chƣơng trình HSSV, với hệ số hồi quy Beta = 1.64. Thực tế cho thấy nữ giới đứng tên vay vốn đƣợc đánh giá cao có khả năng trả nợ vay cao hơn so với nam giới, vì phụ nữ thƣờng có ý thức tiết kiệm, quản lý chi tiêu tốt hơn. Yếu tố giới tính của chủ hộ vay vốn trong đề tài có tác động, có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ (Sig.= 0,000 < 0,1). Kết quả này giống với kết quả nghiên cứu của Nawai và Shariff (2012) và Mokhta và cộng sự (2012).
- Trình độ: Khi hộ vay vốn có trình độ cao thì họ sẽ nắm bắt đƣợc nhiều cơ hội phát triển kinh tế cao hơn so với các hộ vay vốn có trình độ thấp; họ sẽ có cách nhìn nhận, phƣơng pháp và kỹ năng phát triển kinh tế tốt nên sẽ nâng cao khả năng trả nợ vay. Yếu tố trình độ của chủ hộ vay vốn trong đề tài có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ, với hệ số hồi quy Beta = 0.516, có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ (Sig.= 0,000 < 0,05). Kết quả này giống với các kết quả nghiên cứu trƣớc (Wahab và cộng sự, 2011; Pasha và Negese, 2014; Angaine và Waari, 2014)
- Thành viên của các tổ chức Hội đoàn thể: Khi hộ gia đình tham gia vào các tổ chức đoàn thể, thì nhu cầu học tập, trao đổi kinh nghiệm lẫn nhau đƣợc nâng cao, từ đó hoạt động sử dụng vốn đƣợc tốt hơn. Yếu tố thành viên của các tổ chức Hội đoàn thể của chủ hộ vay vốn trong đề tài có tác động ngƣợc chiều, với hệ số hồi quy Beta = -5.96, có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ (Sig.= 0,000 < 0,1). Kết quả này trái ngƣợc với nghiên cứu Antwi và cộng sự (2012). Nguyên nhân, do khoản vay chƣơng trình học sinh sinh viên khác với các khoản vay với các mục đích khác. Việc vay cho học sinh sinh viên với mục đích học tập, do vậy trái ngƣợc với các nghiên cứu trƣớc về các khoản vay đề sản xuất hay đầu tƣ sản xuất kinh doanh.
- Quy mô khoản vay: Khi hộ vay với khoản tiền lớn thì gánh nặng trả nợ sẽ cao hơn. Yếu tố quy mô khoản vốn vay trong đề tài có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc, với hệ số hồi quy Beta = 0.00, có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ (Sig.= 0,005 < 0,1). Kết quả này giống một phần với các kết quả nghiên cứu trƣớc của Kohansal và Mansoori (2009).
- Lịch sử tín dụng của hộ gia đình (LSTD): Yếu tố lịch sử tín dụng của chủ hộ vay vốn trong đề tài có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ, với hệ số hồi quy Beta = 4.49, có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ (Sig.= 0,000 < 0,05). Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi Lịch sử tín dụng của hộ vay Chƣơng trình học sinh sinh viên tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hƣởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì khả năng trả nợ vốn vay của hộ sẽ tăng
4,499 đơn vị. Kết quả này tƣơng đồng với nghiên cứu của Trƣơng Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011).
- Ý thức chấp hành tích lũy (YTHUC): Yếu tố ý thức chấp hành tích lũy của chủ hộ vay vốn trong đề tài có tác động ngƣợc chiều đến khả năng trả nợ, với hệ số hồi quy Beta = 1.246, có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ (Sig.= 0,009 < 0,05). Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi ý thức chấp hành tích lũy của hộ vay Chƣơng trình học sinh sinh viên tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hƣởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì khả năng trả nợ vốn vay của hộ sẽ giảm 1,246 đơn vị. Điều này đƣợc giải thích là do vay vốn từ Chƣơng trình học sinh sinh viên khác với các chƣơng trình vay vốn khác, không phục vụ mục đích sản xuất kinh doanh để tạo ra lợi nhuận, từ đó bù đắp cho khoản lãi suất phải trả, mà đơn thuần là vay chỉ mục đích phục vụ học tập cho HSSV. Việc vay vốn chƣơng trình chỉ với mục đích phục vụ cho học tập của học sinh sinh viên. Ngoài ra do thời gian khoản vay kéo dài, khi chƣa đến hạn trả nợ hộ vay bị rủi ro do nguyên nhân khách quan có thể xin rút một phần tiền tiết kiệm tích lũy để trang trải chi phí; dẫn đến trong thời hạn còn lại của khoản vay việc tích lũy của hộ vay không đủ để thực hiện nghĩa vụ trả nợ với Ngân hàng. do vậy không giống với các khoản vay khác từ các tổ chức tín dụng nên ý thức chấp hành tích lũy tác động ngƣợc chiều đến khả năng trả nợ vay từ Chƣơng trình. Kết quả này tƣơng đồng với nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2012).
- Nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng (NCAU): Yếu tố Nhu cầu vốn vay từ các tổ chức tín dụng của chủ hộ vay vốn trong đề tài có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ, với hệ số hồi quy Beta = 1.25, có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ (Sig.= 0,0 < 0,05). Kết quả từ mô hình hồi quy Binary Logistic cho biết khi Nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng của hộ tăng lên 1 đơn vị với điều kiện ảnh hƣởng của các nhân tố còn lại từ mô hình không đổi thì khả năng trả nợ vốn vay của hộ sẽ tăng 1,251 đơn vị. Điều này phù hợp với thực tế, do hộ vay của NHCSXH hầu hết đều vay tín chấp và là thành phần yếu thế, đối tƣợng chính sách đƣợc Đảng và Nhà nƣớc chăm lo; đối với hộ vay trong quá trình vay vốn có nhu
cầu tín dụng tại các tổ chức tín dụng khác sẽ có ý thức trả nợ cao hơn để tránh gây thông tin nợ xấu của bản thân trên hệ thống Trung Tâm Thông Tin Tín Dụng trực thuộc Ngân Hàng Nhà Nƣớc Việt Nam (CIC). Kết quả này tƣơng đồng với nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2012).
TÓM TẮT CHƢƠNG 4
Trên cơ sở những số liệu, thông tin thực tế thu thập đƣợc bằng số liệu NHCSXH CN TP.HCM cung cấp tại địa bàn nghiên cứu với 400 mẫu hồ sơ vay vốn chƣơng trình HSSV, một mô hình hồi quy Binary Logistic phù hợp với điều kiện thực tế đã đƣợc xây dựng và tiến hành phân tích trên phần mềm SPSS. Kết quả hồi quy Binary Logistic đã giúp trả lời đƣợc các câu hỏi mà nghiên cứu đã đƣa ra trƣớc đó. Qua nghiên cứu cho thấy có 07 biến độc lập ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của hộ vay vốn chƣơng trình HSSV tại NHCSXH trên địa bàn TP.HCM là: giới tính, trình độ, quy mô, thành viên các tổ chức Hội đoàn thể, lịch sử tín dụng, ý thức tiết kiệm, nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng khác. Đồng thời, từ kết quả chạy mô hình này giúp tác giả đƣa ra một số hàm ý chính sách tại Chƣơng 5.