CHƯƠNG 4 THẢO LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3.1. Phân tích biến độc lập
Giới tính 0,962 1,040 Trình độ học vấn 0,623 1605 Tình trạng hôn nhân 0,893 1,120 Nghề nghiệp 0,825 1,213 Thu nhập 0,441 2,265 Lịch sử tín dụng 0,719 1391 Khoản vay 0,335 2,986 Thời hạn vay 0,541 1,848 Lãi suất 0,495 2,019 Tài sản đàm bảo 0,394 2,536
Y Tuổi tínhGiới độ họcTrình vấn Tình trạng hôn nhân Nghề nghiệp nhậpThu Lịch sửtín dụng Khoản
vay hạn vayThời Lãisuất Tài sản đảm bảo Y 1 Tuổi 0,025 1 Giới tính 163**. 0,069 1 Trình độ học vấn . 228** 0,082 .091* 1 Tình trạng hôn nhân . 165** .216** 0,030 .187** 1 Nghề nghiệp 266**. 207**. .116** .347** .185** 1 Thu nhập . 141** 0,041 0,054 .440** 0,072 .203** 1 Lịch sử tín dụng **-.313 - 0,054 0,005 0,042 -.090* -0,013 - 0,013 1 Khoản vay . 128** . 193** .115* .414** .095* .214** . 409** 0,062 1 Thời hạn vay . 158** .115* - 0,007 0,005 0,082 0,008 **-.163 0,017 .198** 1 Lãi suất 0,072- 0,087- 0,083- 0,051- -.109* -.120** -.188 ** .434** -0,016 .327** 1 Tài sản đàm bảo .143** .231** 0,042 .384** 0,082 .210** .336** .104* .459** .173** 0,018 1
Bảng 4.4. Kiếm định đa cộng tuyến
B S.E. df Sig. Tuổi -0,057 0,029 1 0,046 Giới tính 2,321 0,623 1 0,000 Trình độ học vấn 0,460 0,462 1 0,319 Tình trạng hôn nhân 1,002 0,871 1 0,250 Nghề nghiệp 1,595 0,601 1 0,008 Thu nhập 0,160 0,070 1 0,023 Lịch sử tín dụng -1,713 1,387 1 0,000 Khoản vay 0,001 0,001 1 0,014 Thời hạn vay 0,015 0,017 1 0,381 Lãi suất 1,057 0,359 1 0,003 Tài sản đảm bảo 0,000 0,000 1 0,368 Constant -9,870 3,489 1 0,005
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Bảng 4.5. Ma trận tương quan
(Nguồn:tổng hợp kết quả từ SPSS)
Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau, hệ số càng lớn thể hiện mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngược lại. Từ kết quả bảng 4.5 cho thấy tất cả các hệ số tương quan giữa các biến đều thấp hơn 0.5, vì vậy các biến độc lập không có tương quan với nhau mà tương quan với biến độc lập. Cùng với đó, kết quả bảng 4.4 cho thấy chỉ số VIF nhỏ hơn 10 nên mô hình không xảy ra đa cộng tuyến.
B S.E. df Sig. Tuổi -0,032 0,024 1 0,019 Giới tính 2,347 0,591 1 0,000 Nghề nghiệp 1,701 0,557 1 0,002 Thu nhập 0,219 0,062 1 0,000 Lịch sử tín dụng -1,775 1,271 1 0,000 Khoản vay 0,001 0,001 1 0,015 Lãi suất 1,217 0,309 1 0,000 Constant -11,065 3,234 1 0,001 Chi- square df Sig. Step 119,66 5 7 0,000 Block 119,66 5 7 0,000 Model 119,66 5 7 0,000
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R Square
1 116.930a 0,223 0,579
Bảng 4.6. Mô hình Logistic 11 biến độc lập
(Nguồn:tổng hợp kết quả từ SPSS)
Kết quả hồi quy Logistic với 11 biến độc lập thì có 7 biến độc lập có ý nghĩa thống kê (sig.<α=5%): X1 (Tuổi), X2 (Giới tính), X5 (Nghề nghiệp), X6 (Thu nhập), X7
(Lịch sử tín dụng), Xs (Khoản vay), X10 (Lãi suất). Còn lại các biến như X3 (Trình độ học vấn), X4 (Tình trạng hôn nhân), X9 (Thời hạn vay), X11 (Tài sản đảm bảo) không có ý nghĩa thống kê (sig.>α=5%).
Kết quả sau khi thực hiện hồi quy Logistic với 7 biến độc lập:
Bảng 4.7. Mô hình Logistic 7 biến độc lập
(Nguồn:tổng hợp kết quả từ SPSS)
Bảng 4.8. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
(Nguồn:tổng hợp kết quả từ SPSS)
Kết quả từ bảng 4.7 và bảng 4.8 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê (sig.<α=5%) hay các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc.
Y Percentage Correct 0 1 Y 0 14 19 42,4 1 6 461 98,7 Overall Percentage 95,0
Bảng 4.9. Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Tuổi -0,032 0,024 5,704 1 0,019 0,969 Giới tính 2,347 0,591 15,760 1 0,000 10,454 Nghề nghiệp 1,701 0,557 9,315 1 0,002 5,477 Thu nhập 0,219 0,062 12,409 1 0,000 1,245 Lịch sử -1,775 1,271 37,430 1 0,000 0,308
Bảng 4.10. Kiểm tra mức độ chính xác mô hình
(Nguồn:tổng hợp kết quả từ SPSS)
Chỉ số -2LL trong bảng 4.9 là 116.930 nhỏ hơn chỉ số -2LL của mô hình trống ban đầu (243.167). Đồng thời, chỉ số Nagelkerke R Square là 0,579 nghĩa là các biến độc lập giải thích được 57,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Dựa theo quan sát kết quả ở bảng 4.10 cho thấy trong số 33 khách hàng không có khả năng trả nợ trong dữ liệu mẫu thì mô hình dự đoán chính xác 14 khách hàng tương ứng xác suất 42,4%. Trường hợp khách hàng có khả năng trả nợ, mô hình dự đoán chính xác 461 khách hàng trên tổng 467 khách hàng trong dữ liệu mẫu tương ứng xác suất 98,7%. Tổng thể, tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình là 95% - là một tỷ lệ khá cao, điều rất quan trọng trong việc ứng dụng mô hình.
4.3.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Với kết quả sau khi thực hiện hồi quy Logistic với 7 biến độc lập có ý nghĩa thống kê được trình bày trong bảng..., mô hình nghiên cứu có thể viết lại như sau:
* X ~∖ 1J
io^e ∣p(y,θ)j = -11,065 — 0,032(Tuoi) + 2,347(Gi i tính.)ớ +
1,701(Nghe nghi p)ệ + 0,219(Thu nh p) — 1,775(Lich s tín d ng)ậ ử ụ +
0,001(Kho n vay) — 1,217(Lai su t)ả ấ + μ
49
Khoản
vay 0,001 0,001 8,079 1 0,015 1,001
Lãi suất -1,217 0,909 15,549 1 0,000 0,378
Biến độc
lập B
Khả năng trả nợ khi biến độc lập thay đổi một đơn vị so với khả năng trả nợ ban đầu
10% 20% 30% 40% Tuổi - 0,032 10% 19,49% 29% 39% Giới tính 2,347 53,74% 72,33% 81,75% 87,45% Nghề nghiệp 1,701 37,84% 57,80% 70,13% 78,51% Thu nhập 0,219 12,15% 23,73% 34,79% 45,35% Lịch sử tín dụng - 1,775 1,85% 4,06% 6,77% 10,15% Khoản vay 0,001 10,01% 20,02% 30,02% 40,02% Lãi suất -1,217 3,19% 6,89% 11,26% 14,49%
Bảng 4.11. Kết quả hồi quy Logistic
(Nguồn:tổng hợp kết quả từ SPSS)
Việc hệ số ước lượng B của các biến độc lập dương thể hiện tương quan thuận giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghĩa là khi biến độc lập tăng hoặc giảm một đơn vị thì logit(P) sẽ tăng hoặc giảm B. Ngược lại, các hệ số ước lượng B mang dấu âm thể hiện tương quan nghịch giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.12. Ước lượng khả năng trả nợ
Với giả định xác suất trả nợ ban đầu là 40%, tác giả sẽ dựa vào bảng 4.11 và bảng 4.12 để thảo luận khả năng trả nợ của KHCN tại ACB Phan Đăng Lưu.
• Tuổi
Ket quả nghiên cứu cho thấy, độ tuổi khách hàng vay càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp hơn 1% so với giả định xác suất ban đầu là 40%. Phù hợp với giả thuyết ban đầu đặt ra, những khách hàng vay càng trẻ thì có khả năng tạo ra thu nhập cao do linh hoạt xác định những hướng kinh doanh mới kèm theo sức khoẻ tốt. Đồng thời những khách hàng trẻ lại có ít kinh nghiệm xác định phương án kinh doanh cũng như sử dụng vốn vay hợp lý. Ngoài ra việc có sự hỗ trợ tài chính lớn từ gia đình cũng là một trong những nguyên nhân khiến các khách hàng trẻ ít lựa chọn phương án tài chính là vay vốn ngân hàng.
• Giới tính
Với các điều kiện khác không đổi, nếu khách hàng vay là nữ thì khả năng trả nợ vay là 87,45% cao hơn so với xác suất giả định ban đầu 47,45%. Kết quả này đúng với nhiều nghiên cứu trước đây như của Weber và Musshoff (2012). Phần
đa nữ giới ở Việt Nam nói riêng, các nước văn hoá Á Đông nói chung ít tạo rủi ro tín dụng hơn nam giới vì họ ít ưa thích rủi ro hơn nên trong các khoản vay họ sẽ thận trọng hơn so với nam giới. Theo văn hoá Á Đông, người đàn ông sẽ là trụ cột chính và người phụ nữ là người vun vén để chăm sóc gia đình nên họ sẽ có trách nhiệm tính toán thận trọng các khoản thu chi trong gia đình. Bên cạnh đó, những người phụ nữ hiện đại ngày nay thích linh hoạt, tự chủ tài chính hơn nên việc đó có thể là những nguyên nhân dẫn đến nữ giới có trách nhiệm đối với các khoản vay cao hơn nam giới, phù hợp với thực trạng hiện tại ở ACB Phan Đăng Lưu.
• Nghề nghiệp
Trên thực tế những khách hàng có nghề nghiệp ổn định thì khả năng tạo ra dòng tiền thường xuyên ổn định nên việc có khả năng trả nợ cao hơn những khách hàng làm công việc không ổn định (công nhân lao động chân tay). Kết quả mô hình tiên lượng phù hợp với giả thuyết ban đầu đặt ra liên quan đến nghề nghiệp của khách hàng vay và đúng với trường hợp của chi nhánh nghiên cứu. Với các đặc điểm giống nhau, nếu khách hàng vay có nghề nghiệp ổn định thì khả năng trả nợ vay là 78,51% cao hơn so với xác suất giả định ban đầu là 38,51%. Đối với những khách hàng vay là công nhân - là công việc mang tính rủi ro cao khả năng trả nợ của họ sẽ thấp hơn so với các nhóm nghề ổn định, nhưng việc xác nhận nghề nghiệp chính xác của khách hàng hiện nay còn nhiều bất cập vì thủ tục đơn giản, dẫn đến việc khách hàng có thể giả mạo hồ sơ để vay vốn và cũng một phần áp lực doanh số nên một số CBTD cũng hỗ trợ khách hàng thực hiện điều này dẫn đến việc gây ra rủi ro tín dụng rất nghiêm trọng.
• Thu nhập
Thu nhập thường xuyên của khách hàng là yếu tố khá quan trọng đối với xác suất trả được nợ, cụ thể là các yếu tố khác không đổi với một triệu đồng thu nhập tăng thêm thì khả năng trả nợ của khách hàng tăng 5,35% so với giả định ban đầu là 40%. Kết quả này đúng với hầu hết các nghiên cứu trước và tình hình thực tế cho vay KHCN. Bởi lẽ thu nhập càng cao sẽ càng củng cố năng lực tài chính của khách hàng vay đảm bảo khả năng trả nợ khi đến hạn. Theo số liệu thống kê năm 2020, thu nhập bình quân đầu người của TP.HCM đứng thứ hai cả nước với
hơn 6,5 triệu đồng/tháng thấp hơn so với kỳ vọng đặt ra. Vì chịu ảnh hưởng “cơn bão” Covid-19 khiến các ngành dịch vụ, du lịch bị tác động nặng nề, đây là một trong những ngành đóng góp lớn nhất vào sự phát triển kinh tế do đó cũng làm tác động đến mức thu nhập bình quân đầu người của TP.HCM.
• Lịch sử tín dụng
Những khách hàng vay đã từng phát sinh nợ quá hạn có khả năng trả nợ thấp hơn những khách hàng chưa từng phát sinh nợ quá hạn, theo kết quả hồi quy cho thấy cùng với các điều kiện không đổi thì xác suất thấp hơn 30,15% so với giả định xác suất ban đầu là 40%. Điều này phù hợp với thực tế, nếu khách hàng là người có ý thức trả nợ tốt thì sẽ luôn cố gắng cân nhắc tài chính để đủ khả năng trả nợ không phát sinh nợ quá hạn. Vì đây là vấn đề liên quan đến đạo đức và uy tín của khách hàng, do đó ngân hàng sẽ đánh giá chặt chẽ và xem xét nhiều yếu tố khác khi ra quyết định cho vay.
• Quy mô khoản vay
Kết quả mô hình tiên lượng phù hợp với giả thuyết ban đầu đặt ra liên quan đến quy mô khoản vay của khách hàng vay và đúng với trường hợp của chi nhánh nghiên cứu. Với các đặc điểm không đổi, với một triệu đồng tiền vay tăng lên sẽ làm khả năng trả nợ tăng thêm 0,02% so với giả định ban đầu là 40%. Điều này đúng với nhiều kết quả nghiên cứu trước đây và thực tế của chi nhánh nghiên cứu vì khi khách hàng vay khoản vay lớn Giám đốc ngân hàng sẽ là người trực tiếp thẩm định do đó quá trình thẩm định cũng kỹ càng, chuyên nghiệp và khắt khe hơn giúp khoản vay giảm thiểu rủi ro hơn. Nhưng vẫn không thể phủ nhận rằng việc khoản vay càng lớn tiềm ẩn những rủi ro và luôn cần được xem xét kỹ lượng thận trọng.
• Lãi suất
Theo tình hình thực tế, lãi suất càng cao thì khả năng trả được nợ càng thấp và điều này phù hợp với giả thuyết ban đầu. Cùng với các đặc điểm không đổi, khi lãi suất tăng lên 1% thì khả năng trả nợ của khách hàng vay giảm 25,51% so với giả định xác suất ban đầu là 40%. Lãi suất càng cao thường dễ xảy ra rủi ro không trả được nợ vì họ phải trả lãi cao khi thu nhập không thể đảm bảo hoàn trả đủ cho khoản vay.Do đó có thể nhận thấy, lãi suất vay càng cao sẽ làm tăng áp lực
tài chính gây nên việc làm giảm khả năng trả nợ. Vì tình hình dịch bệnh kéo dài ảnh hưởng đến công việc và nguồn thu nhập của khách hàng, Ngân hàng ACB là một trong những ngân hàng tiên phong giảm lãi suất cho vay cho khách hàng cá nhân và doanh nghiệp.
4.3.2.2. Các biến không có ý nghĩa thống kê
• Trình độ học vấn
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến số trình độ học vấn không tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng vay tại mức ý nghĩa 5%. Trong nghiên cứu đã trình bày tại Chương 2, trình độ học vấn tác động dương đến khả năng trả nợ của khách hàng do những khách hàng có trình độ học vấn cao thì thường có mức thu nhập cao. Tuy nhiên, kết quả mô hình nghiên cứu lại cho rằng không có tác động của yếu tố trình độ học vấn đến khả năng trả nợ. Có thể do tuy trình độ học vấn thấp thì vẫn có mức thu nhập thường xuyên cao, vẫn đảm bảo uy tín trong việc thanh toán nợ đúng hạn cho Ngân hàng cũng như người có trình độ học vấn cao thì vẫn có khả năng không thanh toán nợ đúng hạn cho Ngân hàng do mức thu nhập không tương xứng với trình độ.
• Tình trạng hôn nhân
Tại mức ý nghĩa 5%, mô hình nghiên cứu cho ra kết quả tình trạng hôn nhân không tác động đến khả năng trả nợ. Một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tình trạng hôn nhân có tác động âm đến khả năng trả nợ của khách hàng hay ngược lại giả thuyết nghiên cứu trình bày tại Chương 2 tình trạng hôn nhân có tác động dương đến khả năng trả nợ của khách hàng khi lập luận rằng những người có gia đình thì sẽ thận trọng hơn trong tình hình tài chính . Tuy nhiên kết quả nghiên cứu tại Chi nhánh lại chỉ ra rằng tình trạng hôn nhân không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Điều này có thể xuất phát từ tình hình hôn nhân không bị ảnh hưởng bởi các nhân tố như người phụ thuộc là con cái, ba mẹ.
• Thời hạn vay
Dựa theo kết quả nghiên cứu cho thấy tại mức ý nghĩa 5% yếu tố thời hạn vay không tác động đến khả năng trả nợ. Các nghiên cứu khác giải thích tác động dương đến khả năng trả nợ do sử dụng việc có đủ thời gian khai thác, tạo ra giá trị cho phương án hoặc tác động âm đến khả năng trả nợ khi sử dụng tính dễ
kiểm soát, đơn giản của khoản vay ngắn hạn. Trường hợp tại Chi nhánh thời hạn vay lại không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ do có thể xuất phát từ việc lựa chọn thời hạn vay của khách hàng, rất nhiều khách hàng có xu hướng tất toán nợ trước hạn sau đó mở một khoản vay mới với số tiền ít hơn do mức phạt trước hạn của Ngân hàng khá thấp so với các TCTD khác. Do đó khách hàng tại Chi nhánh có xu hướng quan tâm đến thời hạn vay với mục đích giảm áp lực trả nợ cũng như chấp nhận thanh toán nợ trước hạn là phù hợp hơn nhầm đảm bảo ổn định dòng tiền để trả nợ.
• Tài sản đảm bảo
Giá trị của tài sản đảm bảo không có tác động đến khả năng trả nợ tại mức ý nghĩa 5% là kết quả của mô hình nghiên cứu. Các nghiên cứu trước và lý thuyết hầu hết đều cho rằng có tác động dương giá trị tài sản đến khả năng trả nợ. Tuy nhiên, tại Chi nhánh lại xác định không có sự ảnh hưởng của giá trị tài sản đảm bảo đến khả năng trả nợ. Có thể hiểu nguồn thu trả nợ chính của KHCN là nguồn thu nhập từ lương, hoạt động kinh doanh hoặc các khoản có tính chất như lương,