Kết quả ở bảng 4.14, 4.15, 4.16 cho thấy khả năng trả nợ đúng hạn có mối liên quan tới các yếu tố độ tuổi, số người phụ thuộc, trình độ học vấn, thu nhập, tình trạng công
58
khi chạy đơn biến, nhưng với kỳ vọng nó sẽ có ý nghĩa trong mô hình đa biến nên chúng tôi vẫn cho biến kinh nghiệm cán bộ vào mô hình hồi quy.
Phương trình hồi quy trong nghiên cứu có dạng:
Y = βo + β1X1+ β2X2+ β3X3 + β4X4+ β5X5 + βf>Xf> + β7X7 + βsXs+ β9X9
Trong đó:
Y là khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân tại ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam
X1 là độ tuổi của khách hàng
X2 là biến trình độ học vấn của khách hàng sử dụng sản phẩm vay X3 là số người phụ thuộc trong gia đình
X4 là thu nhập của người đi vay X5 là đặc điểm nghề nghiệp X6 là quy mô khoản vay X7 là lãi suất
X8 là mục đích sử dụng vốn
X9 là kinh nghiệm của cán bộ tín dụng
Kết quả phân tích mô hình khi cho tất cả các biến vào mô hình và chạy loại dần từng biến, cuối cùng kết quả có 6 biến độc lập: số người phụ thuộc, thu nhập, tình trạng công việc, mục đích sử dụng vốn, lãi suất vay, biến kinh nghiệm cán bộ tín dụng phù hợp giải thích cho biến độc lập khả năng trả nợ đúng hạn.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định mức độ giải thích của mô hình Model Summary.
Step Chi-square df Sig. 1 11.155 ^8 ”193 B S.E. Wald d f Sig. Exp(B ) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1a Số người phụ thuộc Thu nhập -1.697 .322 27.83 3 1 .000 .183 .098 .344 của người .835 .245 11.610 1 . 001 2.306 1.426 3.729 đi vay Tình trạng công việc 1.047 .442 5.614 1 .018 2.848 1.198 6.771 59
a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.
Ket quả kiểm định cho ta thấy, giá trị của -2 Log likelihood là 158.668a không cao lắm, điều này thể hiện độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Đồng thời, giá trị R = 0.622 có nghĩa là 62.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình gồm 6 biến độc lập, còn lại là do các yếu tố khác.
Bảng 4.18: Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát của mô hình Hosmer and Lemeshow.
Hosmer and Lemeshow Test
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)
Kết quả kiểm định Hosmer and Lemeshow có giá trị sig = 0.193 >0.05 nghĩa là mô hình có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.19: Kết quả hồi quy Binary Logistic của mô hình nghiên cứu Variables in the Equation.
Mục đích sử dụng vốn 1.477 .504 8.588 1 . 003 4.378 1.631 11.755 Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng .655 .315 4.311 1 .038 1.924 1.037 3.570 Lãi suất -1.028 .461 4.967 1 . 026 .358 .145 .883 Constant -.544 1.51 3 .129 1 .719 .581 60
a. Variable(s) entered on step 1: PHUTHUOC, thunhapTB, tinhtrangcongviec, mucdichSDvon, kinhnghiem, LSvay.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)
Ket quả cho thấy, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy của các biến PHU
THUOC, THU NHAP, TINH TRANG CONG VIEC, MUC DICH SU DUNG VON, KINH NGHIEM CUA CAN BO TIN DUNG, LAI SUAT VAY đều có mức ý nghĩa sig <0.05, điều này cho thấy cả 6 biến độc lập đề xuất trong mô hình đề tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV.
Từ các hệ số hồi quy có ý nghĩa, ta có thể viết được phương trình hồi quy của mô hình như sau:
KNTRANO = - 0.544 - 1.697*PHU THUOC + 0.835*THU NHAP + 1.047*TINH
TRANG CONG VIEC + 1.477*MUC DICH SU DUNG VON + 0.
655*KINHNGHIEM - 1.028*LAI SUAT VAY Cụ thể:
Biến số người phụ thuộc: Nếu người đi vay có số người phụ thuộc càng nhiều thì người này phải bỏ ra nhiều tiền hơn cho những khoản sinh hoạt phí tối thiểu hàng ngày chẳng hạn như: chi cho học tập, khám chữa bệnh, chi phí ăn uống và các khoản phát sinh thêm. Điều này làm giảm mức thu nhập bình quân của người đi vay xuống, mặc dù người đi vay có mức thu nhập cao nhưng số người phụ thuộc càng nhiều thì
61
khả năng tích lũy của họ sẽ giảm. Do đó sẽ khiến khả năng trả nợ của người đi vay dễ bất ổn và tăng xác suất không trả được vay nợ đúng hạn của khách hàng.
Biến thu nhập: Đây là một trong những biến số quan trọng và được xem là một trong những chỉ số để ngân hàng đánh giá mức độ trả nợ của khách hàng. Biến thu nhập là yếu tố tiên quyết trong việc đưa ra nhận định rằng khách hàng đó có trả được nợ hay không? Khi điều tra thông tin của khách hàng, cán bộ tín dụng căn cứ vào quy mô khoản vay, mục đích vay vốn và mong muốn của khách hàng để đề ra các gói vay phù hợp. Tùy từng gói vay mà sẽ có những gói lãi suất ưu đãi khác nhau. Bằng những
phép tính gốc lãi chi trả hàng tháng và dựa trên mức thu nhập của khách hàng, cán bộ
tín dụng sẽ tư vấn việc chọn mức thời gian vay vốn phù hợp để bảo đảm khả năng trả
nợ của khách. Chẳng hạn, nếu khách hàng có thu nhập không cao nhưng số người phụ thuộc nhiều, quy mô vay lớn thì xác suất để người đó không trả được nợ là khá cao. Ngược lại, nếu khách hàng có thu nhập cao, các nguy cơ về không trả được nợ sẽ được giảm thiểu, điều này cũng có thể lý giải qua tâm lý e sợ bị phạt phí chậm trả nợ và sợ ảnh hưởng tới lịch sử tín dụng. Nhìn chung trong mô hình trên, biến thu nhập là một biến số quan trọng có ảnh hưởng lớn tới khả năng trả nợ của khách hàng.
Tuy nhiên, để phản ánh chính xác được sự ảnh hưởng của nhân tố này đến khả năng trả nợ, cần chú ý là các thông tin về “thu nhập” khai thác được từ khách hàng phải trung thực và chính xác. Thông tin về thu nhập của khách hàng sẽ thu thập trước khi khách hàng vay vốn, có nghĩa là trong quá trình vay vốn, thu nhập của khách hàng vẫn có thể biến động tăng lên hoặc giảm đi, có ảnh hưởng tới khả năng trả nợ về sau của chính khách hàng. Việc thu thập thông tin về thu nhập khách hàng chưa chắc mang tính chính xác cao. Cụ thể hiện nay thông tin về thu nhập của khách hàng được căn cứ vào 2 nguồn chính đó là số liệu sao kê từ ngân hàng đối với những khách hàng được trả lương qua tài khoản hoặc chứng nhận thu nhập từ công ty đang làm việc (thông qua hợp đồng lao động và bảng lương). Nguồn chứng minh thứ 2 có thể tạo ra
Giả thuyết Kết quả kiểm định
62
biến tình trạng công việc thể hiện được khả năng tạo ra nguồn thu nhập của khách hàng trong quá trình vay vốn. Tuy nhiên, biến này cũng tương tự như biến số “Thu nhập”, việc thu thập thông tin về tình trạng công việc của khách hàng không mang tính chính xác cao. Vì trong quá trình vay vốn, tình trạng công việc của khách hàng có thể thay đổi và điều này làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Nếu trong quá trình vay vốn, tình trạng công việc của khách hàng ổn định hoặc thăng tiến thì khả năng trả nợ sẽ tăng cao và ngược lại, nếu trong quá trình vay vốn mà khách hàng bị mất việc hoặc không có bất cứ công việc nào để tạo ra nguồn thu nhập thì khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giảm.
Biến “Mục đích sử dụng vốn”: Đối với mục đích sử dụng vốn, chưa có nghiên cứu nào xem xét về sự tác động của yếu tố này này đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân hay không? Có thể thấy rằng, mục đích sử dụng vốn vay trong nhu cầu vay vốn của khách hàng là tương đối quan trọng, nó được xem là tiền đề đối với đề xuất vay vốn của khách hàng tại ngân hàng. Dựa vào mục đích sử dụng vốn, ngân hàng mới xem xét và quyết định cho khách hàng vay với mục đích đã đề xuất. Nếu khách hàng sử dụng vốn vay vào đúng mục đích đã đề xuất thì khả năng trả nợ vay đúng hạn sẽ cao hơn nếu như khách hàng sử dụng sai mục đích vay vốn. Tuy nhiên, trên thực tế không phải lúc nào khách hàng cũng vay và sử dụng tiền vay đúng mục đích và cũng không phải ngân hàng lúc nào cũng kiểm tra được việc sử dụng vốn đúng mục đích của khách hàng. Vì vậy rất khó trong việc kiểm tra mục đích sử dụng vốn của khách hàng.
Biến “Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng”: Biến này có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu với mức tác động biên là dương là 0.655. Kết quả phân tích thực nghiệm cho thấy, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng càng cao thì khả năng thu hập thông tin của khách hàng càng chính xác, điều này sẽ giúp cho ngân hàng giảm bớt lượng khách hàng không có khả năng trả nợ đúng hạn.
Biến “Lãi suất vay”: Lãi suất là một trong những biến số được nghiên cứu một cách phổ biến nhất trong các đề tài tương tự về vấn đề khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. Biến số này có ý nghĩa trong mô hình và có mức tác động biên âm là -1.028.
63
Ta có thể thấy, lãi suất chính là chi phí sử dụng vốn vay mà người đi vay phải chấp nhận chi trả, nó thể hiện gánh nặng chi trả đối với các khoản nợ vay của khách hàng. Do đó, nếu lãi suất càng cao thì khả năng trả nợ của khách hàng sẽ giảm. Như vậy, nhân tố “lãi suất” đã thể hiện sự tác động ngược chiều của mình đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân tại BIDV.
Kiểm định giả thiết của mô hình nghiên cứu
Từ kết quả hồi quy ta có thể kết luận như sau:
Giả thuyết H1 Số người phụ thuộc có mối tương quan nghịch
với khả năng trả nợ đúng hạn
Chấp nhận
Giả thuyết H2 Thu nhập có mối tương quan nghịch với khả năng trả nợ đúng hạn
Chấp nhận
Giả thuyết H3 Tình trạng công việc có mối tương quan thuận
với khả năng trả nợ đúng hạn
Chấp nhận
Giả thuyết H4 Mục đích sử dụng vốn có mối quan hệ thuận với khả năng trả nợ đúng hạn
Chấp nhận
Giả thuyết H5 Kinh nghiệm cán bộ tín dụng có mối quan hệ thuận với khả năng trả nợ đúng hạn
Chấp nhận
Giả thuyết H6 Lãi suất vay có mối quan hệ nghịch với khả năng trả nợ đúng hạn
64
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Ở chương này, tác giả đã giới thiệu bao quát về lịch sử phát triển cũng như tình hình về vay nợ cá nhân của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Qua đó, tác giả cũng đã trình bày rất chi tiết về mô hình, quá trình phân tích dữ liệu và các kết quả rút ra được. Với số lượng mẫu 250 quan sát, đối tượng nghiên cứu phong phú, bằng sự hỗ trợ của SPSS 20.0, mô hình hồi quy về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân đã được hình thành, từ đó các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ có ý nghĩa thống kê được xác định, bao gồm các biến số sau: Số người phụ thuộc, thu nhập, tình trạng công việc, lãi suất khoản vay và kinh nghiệm của cán bộ tín dụng. Sau đó tác giả đã phân tích tình hình thực tế của từng biến tại chi nhánh để hiểu hơn về kết quả. Đây chính là cơ sở hình thành các kiến nghị nhằm hạn chế sự rủi ro của ngân hàng khi cho khách hàng cá nhân vay vốn sẽ được trình bày ở chương 5 của luận văn.
65
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ
Trong chương này, tác giả sẽ đưa ra kết luận từ những kết quả nghiên cứu đã được đề cập trong chương 4 và đề xuất một số kiến nghị đối với các nhà quản trị ngân hàng
và các nhà hoạch định chính sách.
5.1 Ket luận
Thông qua việc nghiên cứu lý thuyết của các nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, phân tích thống kê mô tả và phân tích kinh tế lượng thông qua phần mềm SPSS với số lượng mẫu là 250 mẫu quan sát trong giai đoạn 2016 - 2020, bài nghiên cứu đã tìm hiểu và đo lường những nhân tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Theo đó, tác giả đưa ra một số kết luận chính như sau:
Trong 9 biến tác giả đề xuất tại mô hình hôi quy thì chỉ có 6 biến số có ý nghĩa thống
kê đó là: “Số người phụ thuộc”, “Thu nhập trung bình”, “Tình trạng công việc”, “Mục
đích sử dụng vốn”, “Kinh nghệm của cán bộ tín dụng”, “Lãi suất vay”. Trong đó có 3 biến số tương quan nghịch và 3 biến số tương quan thuận với khả năng trả nợ. Cụ thể:
Biến “Số người phụ thuộc” là biến số thuộc về đặc điểm người đi vay và tương quan nghịch với biến khả năng trả nợ. Khi số người phụ thuộc càng nhiều thì người đi vay phải mất chi phí nhiều hơn trong tổng thu nhập hằng tháng của khách hàng để chi trả các khoản sinh hoạt phí cho người phụ thuộc. Vì vậy, nếu số người phụ thuộc càng nhiều thì khách hàng càng tiết kiệm ít hơn, điều này làm ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng trong dài hạn, đặc biệt khi có biến động về lãi suất thì khả năng chi trả của khách hàng sẽ hạn chế.
Biến “Thu nhập trung bình” và “Tình trạng công việc”: là biến số thể hiện năng lực người đi vay và có tương quan thuận với khả năng trả. về thu nhập của người đi vay, khi khách hàng có thu nhập cao thì sẽ nguồn tiền tích lũy để trả nợ cho ngân hàng cao
66
khách hàng có công việc sẽ tạo ra được nguồn thu nhập thường xuyên giúp khách hàng quản lý khoản nợ vay tốt hơn nhóm còn lại.
Biến “Mục đích sử dụng vốn” là biến số thuộc về đặc điểm khoản vay, có tương quan
thuận với khả năng trả nợ. Trên lý thuyết, nếu người vay vốn sử dụng đúng mục đích đề ra trong hợp đồng tín dụng thì khả năng trả nợ càng cao và ngược lại. Tuy nhiên với cơ chế hoạt động đặc thù của các NHTM hiện nay khó có thể quản lý được khách
hàng có sử dụng vốn vay đúng mục đích hay không nên việc xác định mục đích sử dụng vốn vay cũng đã trở thành một vấn đề cần chú ý hơn đối với các NHTM nói chung và BIDV nói riêng.
Biến “Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng” cũng là một biến số thuộc về đặc điểm khoản
vay, khi kinh nghiệm của cán bộ tích lũy qua các năm càng nhiều thì việc xem xét khả năng thu thập thông tin của khách hàng càng chính xác, nếu kinh nghiệm của cán
bộ chưa được tích lũy nhiều thì việc thu thập thông tin của khách hàng sẽ có phần sai
sót hoặc nhận diện khách hàng tiềm năng sẽ không được chính xác.
Cuối cùng là biến “Lãi suất”: Đây là biến thuộc về dặc điển khoản vay, và tương quan
nghịch với khả năng trả nợ. Khi lãi suất tăng lên, đồng nghĩa với việc phần lãi khách hàng phải trả cho ngân hàng hàng kỳ cũng sẽ tăng theo. Tuy nhiên, nếu lãu suất tăng nhưng thu nhập của khách hàng không tăng đủ để đáp ứng phần chênh lệch thì khả năng trả nợ của khách hàng sẽ bị suy giảm. Do đó, để có thể thu hút lượng khách hàng đến vay vốn thì hiện nay các NHTM triển khai các gói lãi suất ưu đãi áp dụng cho năm đầu ngay sau khi cấp tín dụng, lãi suất ưu đãi này chính là lãi suất cố định trong suốt quá trinhg vay vốn, tuy nhiên các năm về sau lãi suất sẽ tăng dần theo biên
67
vay ngân hàng để đầu tư và tiêu dùng. Mục đích chính của người đi vay chủ yếu là để sản xuất kinh doanh, mua nhà đất để ở hoặc mua xe oto đẻ tiện đi lại. Vì vậy, nhu