CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.7. Quy trình nghiên cứu
Dựa trên mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu được tóm tắt như sau:
Hình 3.2 – Quy trình nghiên cứu mô hình
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu Cơ sở lý thuyết và các bằng
chứng thực nghiệm
Mô hình dự kiến các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng
hạn của KHCN
Điều chỉnh chọn lọc các biến phù hợp với mô hình Thu thập số liệu và thử nghiệm
các biến trên phần mềm SPSS
Mô hình nghiên cứu tối ưu với các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của KHCN
Phân tích hồi quy mô hình nghiên cứu và kiểm định giả
thuyết
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Có rất nhiều phương pháp thống kê được sử dụng trong việc đánh giả khả năng trả nợ của KHCN tuy nhiên chương 3 sẽ trình bày cụ thể khái niệm, ưu điểm và nhược điểm của từng mô hình MDA, mô hình LPM, mô hình logit và probit, mô hình mạng Neutral. Theo đó, mô hình binary logistic là phù hợp nhất bởi vì đặc tính dễ sử dụng và được sử dụng phổ biến trong hầu hết các nghiên cứu về khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng.
Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm tại chương 2 và thực tế tại Ngân hàng, luận văn đề xuất mô hình nghiên cứu ban đầu bao gồm 14 biến độc lập (giới tính, độ tuổi, số thành viên phụ thuộc, trình độ học vấn, tình trạng công việc, thu nhập, kích cỡ khoản vay, thời hạn vay, hình thức thế chấp, lãi suất vay, mục đích vay, lịch sử nợ quá hạn và kinh nghiệm, trình độ cán bộ thẩm định) và biến phụ thuộc khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cùng các giả thuyết nghiên cứu và bảng kỳ vọng về dấu của mô hình. Dữ liệu nghiên cứu của mô hình được lấy cân bằng từ 550 mẫu hồ sơ vay vốn KHCN tại 11 chi nhánh của Ngân hàng Sacombank tại thời điểm ngày 30.06.2017. Thông qua, phương pháp nghiên cứu thống kê mô tả và phương pháp hồi quy mô hình binary logistic để tìm ra mô hình nghiên cứu tối ưu với các biến có ý nghĩa thống kê trong chương 4.