CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6. Phân tích kết quả hồi quy
4.6.3. Giải thích các nhân tố không ảnh hưởng:
Các biến SEX – Giới tính, AGE – Độ tuổi, HOS – Số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình, EDU_1 – Trình độ học vấn, CIC - Lịch sử nợ quá hạn của khách hàng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Nguyên nhân được giải thích như sau:
Biến giới tính không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng trong mẫu nghiên cứu. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Wongnaa (2013), Million Sileshi (2012) cũng cho rằng giới tính không ảnh hưởng nhiều đến khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này cho thấy khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng không chịu tác động quá nhiều của biến độ giới tính, khách hàng nam
hay nữ vẫn có thể xảy ra việc trả nợ trễ hạn do khách hàng nam tuy có thu nhập cao nhưng phải tốn nhiều chi phí cho các mối quan hệ trong khi khách hàng nữ tiết kiệm, cẩn trọng hơn nhưng đa số là làm công việc đơn giản, nhẹ nhàng, dành thời gian chăm lo gia đình nên thu nhập thấp hơn.
Biến số độ tuổi không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng trong mẫu nghiên cứu trên. Kết quả cũng tương đồng với nhiều nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam, trong quá trình nghiên cứu các tác giả cũng đưa ra giả thuyết tác động của biến độ tuổi tuy nhiên kết quả nghiên cứu cũng không tìm thấy tác động như nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009), Million Sileshi (2012) hay nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2012). Điều này được lý giải có thể việc sử dụng vốn vay hiệu quả không chịu tác động quá nhiều của biến độ tuổi, ở mọi lứa tuổi vẫn có thể xảy ra việc trả nợ trễ hạn do người trẻ tuổi sử dụng vốn vay không cẩn thận,với đặc điểm ưa thích rủi ro hơn đã sử dụng vốn vay thiếu hiệu quả trong thời kỳ kinh tế khó khăn trong khi đó độ tuổi trung niên sử dụng vốn vay không tạo ra hiệu quả cao hơn do ảnh hưởng từ sức ỳ của độ tuổi.. Tuy nhiên, tại các Ngân hàng hiện nay trong quá trình thẩm định độ tuổi vẫn là một yếu tố cần được xem xét trước khi quyết định cấp hạn mức tín dụng, đặc biệt độ tuổi từ 50 trở lên do việc sức khỏe và thu nhập của lứa tuổi trên cũng có nhiều hạn chế hơn.
Biến số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình cũng không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay. Kết quả cũng tương đồng với nghiên cứu của Million Sileshi (2012), điều này là do khi thẩm định cho vay ngân hàng đã cân nhắc khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên thu nhập sau khi đã trừ đi chi phí sinh hoạt (bao gồm chi phí số lượng người phụ thuộc trong gia đình). Hiện tại, Sacombank có văn bản quy định chi phí sinh hoạt tối thiểu tương ứng với số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình do đó hạn chế rủi ro cho Ngân hàng.
Về năng lực của người vay, biến trình độ học vấn EDU_1 - trình độ trung cấp, cao đẳng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Kết quả này cũng không phù hợp với nghiên cứu của TS. Trương Đông Lộc (2011), Nguyễn
Quốc Nghi (2012) tuy nhiên kết quả tương đồng với nghiên cứu của George Yaw Mensah (2012), nghĩa là khách hàng có trình độ trung cấp , cao đẳng không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng. Bởi vì như đã trình bày ở trên số lượng người tốt nghiệp đại học ở Việt Nam quá nhiều trong khi đó chất lượng không được đánh giá cao, nên đối với khách hàng có trình độ thấp hơn thường ít được cán bộ tín dụng quan tâm đánh giá khi thẩm định hồ sơ vay mà quan tâm tới công việc đang làm hiện tại hơn.
Để tìm hiểu rủi ro đạo đức của người vay, nghiên cứu sử dụng biến lịch sử nợ quá hạn của khách hàng vay tuy nhiên kết quả biến cũng không tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng vay. Điều này được lý giải có thể bởi các nguyên nhân sau: Thứ nhất, các khách hàng mới chưa có quan hệ tín dụng tại ngân hàng nào nên sau khi vay vốn, khách hàng vẫn chưa biết được sự nghiêm trọng của việc trả nợ trễ hạn tại ngân hàng trong khi đó khách hàng đã quan hệ tín dụng tại ngân hàng có kinh nghiệm và hiểu biết về hệ thống CIC cung cấp thông tin cho ngân hàng nên khả năng trả nợ đúng hạn hơn. Thứ hai, dữ liệu được thu thập tại thời điểm cấp hạn mức tín dụng, trong mẫu nghiên cứu có đến 60% khách hàng chưa có nợ quá hạn tại thời điểm phê duyệt cấp tín dụng tuy nhiên trong quá trình quan hệ do chịu tác động của nhiều biến khác như lãi suất, thu nhập, …làm khách hàng trả trễ hạn hoặc quá hạn tại ngân hàng. Thứ ba, hệ thống SMS banking – nhắc nợ khách hàng vay của ngân hàng chưa được kích hoạt vì khách hàng không đăng ký hay nhân viên tín dụng đã không đăng ký kịp thời cho khách hàng dẫn đến khách hàng đóng không đúng hạn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Thông qua phương pháp thống kê mô tả, phân tích hồi quy và phân tích đa cộng tuyến, tác giả sử dụng phần SPSS nhằm thiết lập mô hình nghiên cứu hồi quy tối ưu với 9 biến độc lập có ý nghĩa thống kê bao gồm trình độ học vấn từ đại học trở lên, tình trạng công việc, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay, thu nhập, lãi suất vay, hình thức thế chấp, mục đích vay và kinh nghiệm, trình độ của cán bộ thẩm định. Đồng thời kiểm định của mô hình cũng cho thấy độ phù hợp và ý nghĩa của các biến cũng như mức độ tác động biên và kỳ vọng dấu của từng biến độc lập đến khả năng trả nợ của KHCN tại Sacombank. Trong đó, biến lãi suất vay có tác động mạnh nhất nhưng kỳ vọng dấu của biến không phù hợp với giả thuyết trong khi đó biến kích cỡ khoản vay có tác động thấp nhất nhưng kỳ vọng dấu phù hợp với giả thuyết của mô hình. Bên cạnh đó, chương còn giải thích sự không ảnh hưởng của các biến còn lại đến khả năng trả nợ của KHCN để người đọc có cái nhìn khái quát về toàn bộ mô hình.