CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ THỐNG KÊ VÀ HỒI QUY
4.5. Kết quả mô hình nghiên cứu khi áp dụng phương pháp Probit
4.5.4. Các biến số không có ý nghĩa thống kê
Theo kết quả nghiên cứu thì số người tạo ra thu nhập trong gia đình không thể hiện ý nghĩa thống kê trong mô hình. Về mặt lý thuyết, thu nhập sẽ ảnh hưởng tiêu cực tới khả năng trả nợ, phần lớn nghiên cứu như của Sileshi và ctg (2012) đều khẳng định rằng rủi ro trả nợ sẽ giảm nếu thu nhập của khách hàng tốt hơn, do thu nhập cao người vay có đủ khả năng bù đắp các khoản chi phí sinh hoạt và chi phí lãi vay tốt hơn. Gia đình có nhiều người tạo ra thu nhập sẽ làm tăng thu nhập chung của hộ và làm giảm gánh nặng cho chủ hộ.Nghiên cứu trên thực tế tại Ngân hàng đã cho thấy chưa tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của yếu tố này lên khả năng trả nợ. Điều này có thể bị ảnh hưởng do quá trình thẩm định của cán bộ tín dụng chưa chính xác, đặc thù các khoản vay của VIB cụm Tây nguyên là vay hộ gia đình để đầu tư cà phê, thông thường vợ chồng con cái đều làm nông, lấy công làm lời, có thể cả hộ cùng tạo ra thu nhập nhưng trên tờ trình chỉ thể hiện khách hàng vay và người đồng trách nhiệm. Khách hàng vay đầu tư kinh doanh, không có sổ sách kế toán chính xác để xác nhận lãi, lỗ. Nguồn thu nhập chỉ được khách hàng hoặc cán bộ tín dụng khái toán và tính lợi nhuận dựa trên số hecta đất trồng trọt. Khách hàng ngoài đầu tư rẫy cà phê nhưng còn có thêm nguồn thu nhập khác từ kinh doanh, mua bán, cán bộ nhân viên…Nên đây cũng có thể là nguyên nhân chính dẫn đến số liệu không chính xác nên không tìm thấy ảnh hưởng của biến đến khả năng trả nợ.
Theo Kibrom Tadesse (2010) người đi vay có kinh nghiệm sẽ thành công hơn với doanh nghiệp của họ. Họ có doanh số bán hàng và dòng tiền mặt ổn định hơn những người vừa mới bắt đầu. Vì vậy, những người có nhiều kinh nghiệm sẽ có tỷ lệ hoàn trả cao.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy kinh nghiệm không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ khi hệ số hồi quy của biến số không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy. Nguyên nhân thứ nhất, có thể do đặc trưng Vùng miền, khách hàng vay cá nhân tại VIB cụm Tây nguyên đa số là đầu tư khai thác hạt, nguồn thu mang tính vụ mùa và canh tác theo đúng kỹ thuật hướng dẫn, rủi ro thấp nhất là mất mùa
thì họ vẫn hòa vốn. Đối tượng này không phải vay để đầu cơ cà phê, giá cả lên xuống theo giá thế giới.Nên kinh nghiệm từ 3 đến 4 năm hay 10 năm thì vẫn không ảnh hưởng nhiều đến khả năng trả nợ vay. Nguyên nhân thứ hai khi chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ, để khách hàng đáp ứng đủ tiêu chí cho vay, cán bộ tín dụng đã cố tình chỉnh sửa số năm kinh nghiệm của khách hàng nên số liệu đã bị bóp méo. Do đó đây là những nguyên nhân làm cho biến này không có ý nghĩa đối với khả năng trả nợ đúng hạn.
Như vậy, nếu rủi ro xuất phát từ nguyên nhân thứ hai, rủi ro tác nghiệp tại khâu thẩm định (một trong các khâu tác nghiệp quan trọng nhất của ngân hàng) là một vấn đề mà ngân hàng phải đặc biệt lưu ý.
Kết luận chương 4
Thông qua thống kê mô tả và kết quả phân tích hồi quy Probit, tác giả đã thiết lập mô hình đo lường khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại VIB cụm Tây Nguyên. Các kiểm định cho thấy các hệ số hồi quy trong mô hình tìm được đều có ý nghĩa và độ phù hợp của mô hình khá tốt, qua đó nhận định được các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại các chi nhánh và phòng giao dịch, và là căn cứ để tác giả đưa ra một số khuyến nghị trong chương 5.
Những biến được đưa vào mô hình phân tích là tương đồng giữa nghiên cứu của các tác giả, nhưng do đặc điểm từng vùng địa bàn, mô hình hoạt động, văn hóa địa phương mà sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là khác nhau, từ đó việc xây dựng mô hình đo lường tác động của các nhân tố đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại từng khu vực là thực sự cần thiết để có thể đánh giá khách hàng một cách khách quan và chính xác hơn.