CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
3.3.DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ CÁCH CHỌN BIẾN SỐ
3.3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu của đoạn văn bao gồm dữ liệu của 500 khách hàng cá nhân hiện đang còn dư nợ vay từ 2018 đến tháng cuối ngày 31/12/2020 được xuất từ hệ thống
của ACB Phan Đăng Lưu. Để có kết quả mang độ chính xác cao, sự sai lệch giữa nghiên
cứu và thực tế càng nhỏ thì kịch thước mẫu phải càng lớn. Theo Hair và cộng sự (1998)
3.3.2. Cách chọn biến số
Khi đã xem xét nhiều yếu tố khác nhau, tác giả quyết định sử dụng mô hình hồi quy Logistic để định lượng biến Y bằng SPSS. Biến phụ thuộc (Y) chỉ có 2 trường hợp nhận giá trị sau: trường hợp Y=1 nếu khách hàng có khả năng trả nợ nếu Y=0 nếu khách
hàng không có khả năng trả nợ. Khả năng thanh toán khoản vay có thể hiểu là khả năng
của người vay có thể hoàn trả khoản vay đúng thời hạn quy định trong hợp đồng vay giữa ngân hàng với khách hàng vay là không bị trễ hạn hoặc mất khả năng thanh toán, không trả được nợ vay. Theo đánh giá của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và các NHTM, các khoản nợ từ nhóm 3 trở lên được xem là không có khả năng thu hồi khi đến
hạn trả gốc và lãi. Nợ nhóm 2 là nợ cần chú ý và bao gồm các khoản nợ vay quá hạn từ 1 đến 10 ngày, khách hàng vẫn còn khả năng thanh toán nợ vay so với nhóm nợ 3, 4, 5, đây chỉ là dấu hiệu cho thấy khả năng thanh toán nợ vay của khách hàng đang bị giảm sút. Trong nghiên cứu này, các khoản nợ của khách hàng thuộc nhóm 3, 4 và 5 nghĩa là những khách hàng không có khả năng thanh toán (Y=0). Ngược lại, các khoản nợ nhóm
1, 2 được cho là có khả năng thanh toán và đảm bảo khoản vay (Y=1).
Trong nghiên cứu này, tác giả chọn 4 biến giả (giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn và lịch sử tín dụng) trong 10 biến độc lập. Vì trong phân tích hồi quy các biến được đưa vào mô hình phải được lượng hoá bằng các con số, tuy nhiên thực tế có những
biến số kinh tế không được biểu thị trực tiếp bằng con số. Dưới đây là các biến độc lập và giả thuyết tương ứng:
• X1: Tuổi (năm)
Giả thuyết H1: tuổi của KHCN càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp. Kỳ vọng dấu âm (-)
Khách hàng vay có độ tuổi càng cao, từ trung niên trở lên thì khả năng thanh toán nợ càng thấp. Vì họ không có nhiều khả năng tạo ra nguồn thu
Biến độc lập Đo lường Dấu kỳ vọng
Tuổi Tuổi người vay -
• X3: Trình độ học vấn (0= chưa tốt nghiệp phổ thông, 1= tốt nghiệp phổ thông, 2= đại học, 3= sau đại học)
• Giả thuyết H3: Trình độ học vấn càng cao thì khả năng trả nợ càng cao. Kỳ vọng dấu dương (+)
• X4: Tình trạng hôn nhân (1= đã kết hôn, 0= chưa kết hôn)
Giả thuyết H4: Khách hàng vay đã lập gia đình thì có khả năng trả nợ cao
hơn, vì họ sẽ có trách nhiệm hơn và ít mạo hiểm hơn khi đưa ra các quyết
định. Kỳ vọng dấu dương (+).
• X5: Nghề nghiệp (biến giả với 2 giá trị: 1= nghề nghiệp khác, 0= công
nhân)
Giả thuyết H5: những người làm việc có tính ổn định, môi trường làm việc ít rủi ro thì có khả năng trả nợ cao. Kỳ vọng dấu dương (+).
• X6: Thu nhập của khách hàng vay (triệu đồng/tháng)
Giả thuyết He: Thu nhập của khách hàng vay càng cao thì khả năng trả nợ càng cao. Kỳ vọng dấu dương (+).
• X7: Lịch sử tín dụng (1= khách hàng vay từng có khoản vay quá hạn ở nhóm 3,4 và 5, 0= khách hàng chưa từng phát sinh nợ quá hạn)
Giả thuyết H7: những khách hàng vay đã hoặc đang có khoản vay nợ quá
hạn thì khả năng trả nợ càng thấp. Kỳ vọng dấu âm (-). • X8: Quy mô khoản vay (triệu đồng)
Giả thuyết Hs: Tổng số tiền khoản vay càng lớn thì khả năng trả nợ càng cao. Vì trước khi ngân hàng đưa ra quyết định cho vay khoản vay lớn đã qua rất nhiều quy trình thẩm định chặt chẽ, rủi ro không trả nợ vay thấp. Kỳ vọng dấu (+).
• X9: Thời hạn vay (tháng)
Giả thuyết H9: thời hạn cho vay càng dài thì khả năng trả nợ càng cao. Kỳ vọng dấu dương (+).
• X10: Lãi suất (%)
Giả thuyết H10: Lãi suất vay càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp. Kỳ
Giả thuyết H11: Giá trị tài sản càng cao thì khả năng trả nợ càng cao. Kỳ vọng dấu dương (+).
Giới tính 0= Nam1= Nữ + Trình độ học vấn 0= chưa tốt nghiệp phổ thông 1= tốt nghiệp phổ thông 2= đại học 3= sau đại học +
Tình trạng hôn nhân 0= chưa kết hôn1= đã kết hôn +
Nghề nghiệp 1= nghề nghiệp khác 0= công nhân + Thu nhập Triệu đồng/ tháng + Lịch sử tín dụng 1= khách hàng vay từng có khoản vay quá hạn ở nhóm
3,4 và 5
0= khách hàng chưa từng phát sinh nợ quá hạn
-
Quy mô khoản vay Triệu đồng +
Thời hạn vay Tháng +
Lãi suất % -
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 của khoá luận trình bày về mô hình nghiên cứu, các kiểm định mô hình, phương pháp thu nhập dữ liệu và cách chọn biến số. Sau bước thảo luận cách chọn
biến số, tác giả đã tổng hợp 11 biến độc lập dựa trên các lược khảo nghiên cứu trước đó
x∖ Năm Chỉ tiêU\ 2018 2019 2020 2019/2018 2020/2019 +/- % +/- % Cho vay 88.702 135.210 187.555 46.508 52.4 52.34 38.7