CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.4. Mô hình dự kiến
3.4.1 Kỳ vọng dấu của hệ số β của các biến độc lập trong mô hình Hệ số β Kỳ vọng dấu β Giải thích Hệ số β Kỳ vọng dấu β Giải thích
β1 +
Khách hàng vay có giới tính là nữ thì khả năng trả nợ cao hơn so với giới tính là nam do đặc tính thận trọng và tiết kiệm trong khi đó nam giới thường ưu thích mạo hiểm nên biến SEX có mối quan hệ tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β2 -
Khách hàng vay có độ tuổi càng cao thì khả năng trả nợ càng giảm do thu nhập và sức khỏe của họ giảm nên biến AGE có mối quan hệ tương quan nghịch với biến phụ thuộc.
β3 -
Số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình người vay càng tăng thì khả năng trả nợ giảm do tăng chi phí sinh hoạt trong gia đình nên biến HOS có mối quan hệ tương quan nghịch với biến phụ thuộc.
β4 và β5 + Trình độ học vấn của người vay càng cao thì thu nhập của họ càng cao, ổn định và ý thức trả nợ
của họ cũng cao hơn nên biến EDU_1 và EDU_2 có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β6 +
Công việc văn phòng hoặc các công việc đòi hỏi chất xám cao thì khả năng trả nợ cao hơn do thu nhập của họ ổn định hơn nên biến WORK có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β7 +
Thu nhập càng cao thì khả năng trả nợ càng cao nên biến INC có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β8 -
Kích cỡ khoản vay càng cao thì áp lực trả nợ cao bên cạnh đó chi phí trả nợ tăng lên do đó khả năng trả nợ đúng hạn giảm nên biến SOL có mối quan hệ tương quan nghịch với biến phụ thuộc
β9 +
Thời hạn vay càng dài thì khả năng trả nợ đúng hạn càng cao do khách hàng sẽ không bị áp lực về việc tìm kiếm nguồn trả nợ cho ngân hàng nên biến TIME có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β10 -
Lãi suất vay càng cao thì khả năng trả nợ càng giảm do chi phí trả nợ tăng cao hơn nên biến INT có mối quan hệ tương quan nghịch với biến phụ thuộc
β11 +
Khách hàng khi vay vốn có tài sản thế chấp thì làm tăng trách nhiệm của người vay khi vay vốn tại Ngân hàng do đó biến SEC có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β12 +
Khách hàng vay để phục vụ sản xuất kinh doanh thì khả năng trả nợ cao hơn do nguồn vốn vay sản xuất có tạo thêm thu nhập cho khách hàng trả nợ
trong khi vay tiêu dùng không tạo thêm thu nhập đối ứng do đó biến TOL có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β13 +
Trong lịch sử quá hạn của khách hàng do CIC cung cấp, nếu khách hàng chưa có lịch sử nợ quá hạn hay chưa quan hệ thì khả năng trả nợ cao hơn do đó biến CIC có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
β14 +
Cán bộ thẩm định là người quyết định cấp hạn mức tín dụng thông qua việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Nếu cán bộ tín dụng không có kinh nghiệm và năng lực thì khả năng đánh giá nguồn trả nợ thấp do đó là nguyên nhân gây ra việc không trả nợ đúng hạn của khách hàng. Thông thường cán bộ thẩm định có thâm niên từ 2 năm trở lên thì khả năng đánh giá tốt hơn do được đào tạo trong thời gian dài nên biến IOS có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc.
Bảng 3.1 - Kỳ vọng dấu của hệ số β trong mô hình
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ giả thuyết nghiên cứu
3.4.2 Mô hình hồi quy dự kiến
Dựa trên mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết nghiên cứu, luận văn dự kiến mô hình hồi quy như sau:
Loge[P(Y=1)/P(Y=0)] = β0 + β1SEX + β2AGE + β3HOS + β4EDU_1 + β5EDU_2 + β6WORK + β7SOL + β8TIME + β9INC + β10INT + β11SEC + β12TOL + β13CIC + β14 IOS
Như vậy, mô hình hồi quy (3.5) gồm 14 biến với hệ số β tương ứng từ β1->