Trả nợ đúng hạn Tần số Tỷ lệ Không trả nợ đúng hạn 114 39,31% Trả nợ đúng hạn 176 60,69% Tổng 290 100.00% (nguồn: Tác giả tổng hợp và tính tốn)
Bảng 4.6 cho thấy tỷ lệ trả nợ đúng hạn trong 290 quan sát ngẫu nhiên là 60,69%, ứng với tần số là 176 quan sát. Bên cạnh đó, tần số khơng trả nợ đúng hạn là 114 quan sát, tương ứng với tỷ lệ 39.31%.
Giá trị trung bình Giá trị trung vị Giá tri lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Độ lệch (Skewness) Y 0.61 1.00 1.00 0.00 0.49 -0.44 TU 41.18 40.00 85.00 23.00 11.18 0.81 GT 0.51 1.00 1.00 0.00 0.50 -0.06 HN 0.83 1.00 1.00 0.00 0.37 -1.80 HV 2.57 2.50 4.00 1.00 1.04 0.00 TN 16.94 14.00 65.00 4.00 11.46 1.59 KH 36.42 15.00 1004.00 0.00 115.62 7.98 TV 170.95 56.41 4666.80 5.00 394.06 7.36 MD 0.38 0.00 1.00 0.00 0.49 0.48 LS 11.21 11.00 16.50 0.00 1.72 -0.50 TS 0.58 1.00 1.00 0.00 0.49 -0.32 Độ nhọn Kurtosis Kiểm định
Jarque-Bera Prob. Tổng Tổng độ lệch chuẩn Số quan sát Y 1.19 48.78 0.00 176.00 69.19 290 TU 3.76 38.95 0.00 11943.00 36095.31 290 GT 1.00 48.33 0.00 149.00 72.44 290 HN 4.24 175.18 0.00 242.00 40.06 290 HV 1.82 16.89 0.00 744.00 313.26 290 TN 5.40 192.40 0.00 4914.00 37985.12 290 KH 66.53 51843.55 0.00 10561.00 3863461.00 290 TV 72.34 60707.11 0.00 49575.65 44877497.00 290 MD 1.23 48.99 0.00 111.00 68.51 290 LS 8.82 421.26 0.00 3249.90 857.63 290 TS 1.10 48.46 0.00 168.00 70.68 290 (nguồn: Tác giả tổng hợp và tính tốn)
Bảng 4.8 Bảng phân tích tương quan các biến độc lập Y TU GT HN HV TN Y TU GT HN HV TN Y 1.00 TU -0.34 1.00 GT -0.23 0.06 1.00 HN 0.04 0.12 -0.01 1.00 HV 0.49 -0.20 -0.15 0.03 1.00 TN 0.25 -0.11 0.02 0.10 0.21 1.00 KH 0.16 -0.14 -0.03 -0.02 0.06 -0.05 TV 0.02 0.10 0.06 0.02 -0.04 0.22 MD 0.21 0.01 -0.07 -0.07 0.06 0.10 LS -0.38 0.08 0.11 0.08 -0.18 -0.16 TS 0.04 0.26 0.04 0.09 -0.03 0.03 KH TV MD LS TS KH 1.00 TV -0.04 1.00 MD -0.07 0.26 1.00 LS 0.08 -0.26 -0.28 1.00 TS -0.15 0.21 0.24 -0.08 1.00 (nguồn: Tác giả tổng hợp và tính tốn)
Bảng 4.8 mô tả mối tương quan giữa các biến trong mơ hình phân tích. Nghiên cứu chủ yếu quan tâm tới mối liên hệ giữa các biến có hệ số tương quan từ 0.6 trở lên (tương quan tương đối chặt chẽ) và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% vì mối liên hệ này có thể khiến cho mơ hình hồi quy bị thiên lệch do hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích.
Theo kết quả của bảng 4.8, Các cặp biến số đều có mối tương quan với nhau nhưng ở một mức độ tương quan thấp và không ảnh hưởng nhiều tới độ thiên lệch của mơ hình khi tiến hành ước lượng hồi quy.
4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Thủ tục kiểm định đa cộng tuyến được thực hiện trên phần mềm Eviews, kết quả chi tiết tại Phụ lục 2, kết quả được trình bày tóm tắt ở Bảng 4.9 như sau:
Bảng 4.9 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
STT Biến số VIF 1 Độ tuổi (TU) 1.1637 2 Giới tính (GT) 1.0457 3 Tình trạng hơn nhân (HN) 1.0492 4 Trình độ học vấn (HV) 1.1424 5 Mục đích vay (MD) 1.1393 6 Lãi suất (LS) 1.0474 7 Tài sản đảm bảo (TS) 1.2172 8 Kỳ hạn vay (KH) 1.1942 9 Thu nhập (TN) 1.2114 10 Số tiền vay (TV) 1.1810 (nguồn: Tác giả tổng hợp và tính tốn)
Từ kết quả tại bảng 4.9, do hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên bỏ hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
4.4. Phân tích hồi quy
4.4.1. Kết quả hồi quy
Bảng 4.10 Kết quả hồi quy
Số quan sát 290
R2 0.5132
Prob. (LR statistic) 0.0000
Tên biến Hệ số Prob.
Độ tuổi (TU) -0.0331 0.0029 Giới tính (GT) -0.3837 0.0751 Tình trạng hơn nhân (HN) 0.5289 0.0629 Trình độ học vấn (HV) 0.5633 0.0000 Thu nhập (TN) 0.0216 0.0396 Kỳ hạn (KH) 0.0332 0.0000 Số tiền vay (TV) -0.0006 0.0198 Mục đích vay (MD) 0.9636 0.0003 Lãi suất (LS) -0.3948 0.0000 Tài sản đảm bảo (TS) 0.3960 0.0787 Hằng số (C) 2.8692 0.0058 (nguồn: Tác giả tổng hợp và tính tốn)
Căn cứ vào bảng 4.10, giá trị Prob(LR statistic) là 0.0000 < 0.05 cho thấy, với độ tin cậy 95% các hệ số hồi quy không đồng thời bằng 0, như vậy về mặt tổng thể mơ hình có ý nghĩa thống kê. Tại kết quả của mơ hình, giá trị R2 đạt 0.5132, chứng tỏ các biến số hồi quy trong mơ hình đã giải thích được 51.32% ý nghĩa của mơ hình. Từ các hệ số hồi quy có ý nghĩa, ta viết được phương trình hồi quy của mơ hình như sau:
Ln (𝑃(𝑌 = 1)
𝑃(𝑌 = 0))
= 2.8692 – 0.0331*TU + 0.5289*HN + 0.5633*HV + 0.0216*TN + 0.0332*KH – 0.0006*TV + 0.9636*MD – 0.3948*LS
Từ mơ hình tổng hợp trên, cho thấy biến số Độ tuổi (TU), Giới tính (GT), Số tiền vay (TV) và Lãi suất (LS) tác động nghịch chiều với biến phụ thuộc.
Bên cạnh đó, các biến số Tình trạng hơn nhân (HN), Trình độ học vấn (HV), Thu nhập (TN), Kỳ hạn vay (KH), Mục đích vay (MD) và Tài sản đảm bảo (TS) tác động thuận chiều với biến phụ thuộc.
Từ kết quả bảng 4.10, các biến Giới tính, Tình trạng hơn nhân và biến Tài sản đảm bảo có giá trị p – value lần lượt là 0.0751, 0.0629 và 0.0787 đều lớn hơn mức ý nghĩa 0.05, nghĩa là với độ tin cậy 95%, 3 biến này khơng có ý nghĩa thống kê. Các biến cịn lại đều có giá trị p – value nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 và có ý nghĩa thống kê bao gồm 7 biến sau: Độ tuổi, Trình độ học vấn, Thu nhập, Kỳ hạn vay, Số tiền vay, Mục đích vay và Lãi suất.
Tiến hành loại bỏ 3 biến khơng có ý nghĩa thống kê và tiếp tục hồi quy mơ hình Binary Logistic với biến phụ thuộc là Y và 7 biến độc lập có ý nghĩa thống kê như đã phân tích trên, kết quả được trình bày chi tiết ở Phụ lục 3, kết quả tóm tắt như sau:
Bảng 4.11 Kết quả hồi quy mơ hình các biến số có ý nghĩa thống kê
Tên biến Hệ số Prob.
Độ tuổi (TU) -0.0243 0.0186 Trình độ học vấn (HV) 0.5674 0.0000 Thu nhập (TN) 0.0206 0.0376 Kỳ hạn vay (KH) 0.0354 0.0000 Số tiền vay (TV) -0.0006 0.0316 Mục đích vay (MD) 1.0162 0.0001 Lãi suất (LS) -0.3769 0.0000 Hằng số (C) 2.6978 0.0079 (nguồn: Tác giả tổng hợp và tính tốn) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Như vậy, mơ hình được viết lại như sau:
ln (𝑃(𝑌 = 1)
𝑃(𝑌 = 0))
= 2.6978 – 0.0243*TU + 0.5674*HV + 0.0206*TN + 0.0354*KH – 0.0006*TV + 1.0162*MD – 0.3769*LS
4.4.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• Biến Độ tuổi (TU)
Biến Độ tuổi có hệ số trong mơ hình là -0.0243 với giá trị p – value 0.0186 < 0.05, nghĩa là với độ tin cậy 95%, tuổi tác của người vay ảnh hưởng tới khả năng trả nợ tại Agribank Bến Tre. Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, biến Độ tuổi có tác động ngược chiều so với biến phụ thuộc. Điều này phù hợp với đặc điểm xã hội của Việt Nam khi
những người càng lớn tuổi càng có xu hướng an phận thủ thường, động cơ kiếm tiền giảm, sự năng động giảm, và cơ hội tạo ra thu nhập sẽ thấp hơn so với người trẻ.
• Biến Trình độ học vấn
Yếu tố này là biến giả có giá trị từ 1 – 4 thể hiện trình độ học vấn từ dưới Trung học đến Sau Đại học được đưa vào mơ hình để tìm hiểu ảnh hưởng của trình độ học vấn nói chung của khách hàng tới khả năng trả nợ vay. Biến số có ý nghĩa thống kê ở mơ hình. Biến số Trình độ học vấn có hệ số 0.8127 với giá trị p – value là 0.0000 có ý nghĩa thống kê.
Về mặt lý thuyết, trình độ học vấn của người vay càng cao, người vay càng có khả năng quản lý khoản vay tốt hơn và có được mức thu nhập tốt hơn vì vậy khả năng trả nợ cũng tốt hơn. Nghiên cứu thực nghiệm của Trương Đơng Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) hay Sileshi, Nyika và Wangia (2012) đã đồng ý với quan điểm trên. Thật vậy, theo kết quả phân tích, trình đồ học vấn trung học có khả năng trả nợ thấp nhất do đa phần người vay còn trong độ tuổi dưới 18, cịn phụ thuộc vào gia đình.
Kết quả phân tích thực nghiệm cho thấy những khách hàng có trình độ học vấn càng cao thì khả năng trả nợ vay càng tăng. Trong khi đối với nhóm khách hàng có trình độ học vấn đại học chỉ ảnh hưởng tới quy mô trả nợ thì nhóm khách hàng có trình độ sau đại học vừa ảnh hưởng tới quy mô trả nợ vừa ảnh hưởng tới thời gian trả nợ. Có nghĩa là xét về yếu tố đúng hạn, nhóm khách hàng có trình độ sau đại học hiệu quả hơn hẳn so với các nhóm cịn lại. Cịn xét về yếu tố quy mơ trả nợ, nhóm khách hàng cao đẳng, đại học và sau đại học đều có ảnh hưởng hiệu quả hơn các nhóm cịn lại. Nhìn chung khách hàng có trình độ sau đại học có hiệu quả trả nợ tốt hơn các nhóm cịn lại. Điều này có thể là do trình độ học vấn cao hơn hẳn đã giúp cho nhóm khách hàng này có nhiều năng lực hơn (kiến thức, sự trải nghiệm, nhận thức,…) các nhóm cịn lại và điều đó giúp cho họ quản lý rủi ro cũng như sử dụng khoản vay hiệu quả hơn.
Như vậy cũng giống như lý thuyết và một số nghiên cứu thực nghiệm trước, yếu tố trình độ học vấn đã thể hiện sự tác động tích cực tới khả năng trả nợ vay.
• Thu nhập
Biến số Thu nhập được ngân hàng thu thập để đánh giá tiềm năng trả nợ của khách hàng. Về mặt lý thuyết, khách hàng có mức thu nhập cao hơn sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn và phần lớn những nghiên cứu thực nghiệm như của Sileshi, Nyika và Wangia (2012) cũng đưa ra kết quả tương tự.
Trong đề tài này, biến số Thu nhập có hệ số là 0.0206 với giá trị p – value là 0.0376 < 0.05, biến Thu nhập có ý nghĩa thống kê ở trong mơ hình với độ tin cậy 95%. Vì hiện nay đã số ngân hàng cấp thẻ tín dụng điều có yêu cầu về lương cơ bản, và liên kết trực tiếp với tài khoản lương cơ bản để khấu trừ hàng tháng cho nên thu nhập càng cao thì càng được hạn mức tín dụng càng lớn và chứng tỏ rằng khả năng trả nợ càng cao.
• Kỳ hạn vay (KH)
Biến Kỳ hạn vay có hệ số trong mơ hình là 0.0354 với giá trị p – value 0.0000 < 0.05, nghĩa là với độ tin cậy 95%, kỳ hạn vay của người vay ảnh hưởng tới khả năng trả nợ tại Agribank Bến Tre. Biến này có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc. Điều này đúng với giả thuyết ban đầu, các khoản nợ càng ngắn hạn sẽ khiến cho khả năng trả nợ của khách hàng càng giảm do áp lực về thời gian trả nợ sẽ khiến cho khách hàng khơng đỉ khả năng xoay sở tìm kiếm nguồn trả nợ.
• Số tiền vay (TV)
Biến Số tiền vay thể hiện tổng giá trị khoản vay của khách hàng. Về mặt giả thuyết nghiên cứu, số tiền vay càng lớn sẽ càng giúp cho khách hàng dễ xoay sở hơn và tạo ra những khoản chi mang lại giá trị cao hơn. Trong khi đó những khách hàng vay khoản nhỏ lẻ thường sử dụng cho mục đích tiêu dùng, những mục đích mang tính cấp thời và
rủi ro. Một nghiên cứu thực nghiệm như của Kohansal và Mansoori (2009) cũng ủng hộ giả thuyết này.
Tại nghiên cứu này biến số Số tiền vay đã có ảnh hưởng khơng đúng như kỳ vọng khi thể hiện sự tác động âm và có ý nghĩa thống kê. Cụ thể hệ số biên của biến là -0.0006 với giá trị p – value là 0.0316 < 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%. Cho thấy có thể những khoản vay lớn tiềm ẩn nhiều rủi ro về việc trả nợ đúng hạn hơn so với những khoản vay nhỏ hơn.
• Mục đích vay (MD)
Biến số Mục đích vay có hệ số 1.0162 với p – value là 0.0001 < 0.05, nghĩa là với độ tin cậy 95%, biến Mục đích vay ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank – Bến Tre. Điều này phù hợp với thực tế do những khách hàng vay vốn với mục đích sản xuất kinh doanh sẽ tạo ra nguồn thu nhập đối ứng, do đó khả năng trả nợ sẽ cao hơn so với những khách hàng vay vốn với mục đích khác như vay tiêu dùng, vay mua bất động sản…
• Lãi suất (LS)
Lãi suất là một trong các biến số phổ biến được nghiên cứu trong những đề tài tương tự. Biến số này đều có ý nghĩa thống kê trong hai mơ hình với tác động biên mơ hình là -0.3769 với giá trị p – value là 0.0000. Về mặt lý thuyết cũng như nghiên cứu thực nghiệm, yếu tố lãi suất thể hiện gánh nặng chi trả của khách hàng và vì vậy nếu lãi suất càng cao, khả năng trả nợ càng thấp. Đặc biệt là trong thời kỳ kinh tế khó khăn, việc sử dụng đồng vốn vay hiệu quả đã khó trong khi đó lãi suất càng cao làm giảm hiệu quả sử dụng vốn vay.
Kết quả hồi quy mơ hình cho thấy lãi suất tác động nghịch chiều với biến phụ thuộc, với hệ số biên là – 0.3530 với giá trị p – value là 0.0000 có ý nghĩa thống kê. Như vậy,
giống như lý thuyết, kết quả thực nghiệm cũng cho thấy sự tác động của lãi suất lên khả nâng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank Bến Tre.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Thông qua nội dung chương này, tác giả đã trình bày rất chi tiết về mơ hình, q trình phân tích dữ liệu và các kết quả rút ra. Với số lượng mẫu khá lớn (290 quan sát), đối tượng nghiên cứu phong phú, bằng sự hỗ trợ của Eview 8.0, mơ hình hồi quy về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân đã được hình thành, từ đó các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ có ý nghĩa thống kê được xác định, bao gồm các biến số sau: Độ tuổi, Trình độ học vấn, Thu nhập, Kỳ hạn vay, Số tiền vay, Mục đích vay, Lãi suất. Sau đó tác giả đã phân tích tình hình thực tế của từng biến tại chi nhánh để hiểu hơn về kết quả. Đây là cơ sở hình thành các khuyến nghị nhằm gia tăng khả năng trả nợ đối với ngân hàng khi cho khách hàng cá nhân vay vốn sẽ được trình bày ở chương 5, cũng là chương cuối của bài luận văn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1. Kết luận
Thông qua việc nghiên cứu lý thuyết, phân tích thống kê mơ tả và phân tích kinh tế lượng với số lượng mẫu là 290 quan sát trong thời kỳ từ năm 2015 - 2018, đề tài đã tiến hành tìm hiểu những yếu tố ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank Bến Tre. Kết quả hồi quy mơ hình như sau:
ln (𝑃(𝑌 = 1)
𝑃(𝑌 = 0))
= 2.6978 – 0.0243*TU + 0.5674*HV + 0.0206*TN + 0.0354*KH – 0.0006*TV + 1.0162*MD – 0.3769*LS
Nhóm biến số về nhân khẩu học của người vay là Độ tuổi, Trình độ học vấn, Thu nhập đều thể hiện những sự ảnh hưởng nhất định tới khả năng trả nợ. Trong đó, biến Độ tuổi ảnh hưởng âm tới khả năng trả nợ, các biến Trình độ học vấn, Thu nhập đều biến động cùng chiều với biến phụ thuộc khả năng trả nợ.
Bên cạnh đó, yếu tố liên quan đến đặc điểm của khoản vay như Kỳ hạn vay, Số tiền vay, Mục đích vay và Lãi suất đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình, với độ tin cậy 95%. Trong đó, biến Số tiền vay và Lãi suất ảnh hưởng âm tới khả năng trả nợ, nghĩa là những khoản vay có số tiền vay lãi suất càng cao thì xác suất khơng trả được nợ cũng tăng theo. Ngược lại, biến Kỳ hạn vay và Mục đích vay đều tác động tích cực tới khả năng trả nợ của khách hàng, nghĩa là nếu những khoản vay có kỳ hạn vay càng cao thì xác suất khách hàng trả được nợ càng cao; và những khoản vay có mục đích sản xuất kinh doanh thì xác suất trả được nợ đúng hạn tăng lên.
Ngoài ra, tại nghiên cứu này, biến số Giới tính, Tình trạng hơn nhân và biến Tài sản đảm bảo khơng có ý nghĩa thống kê, nghĩa là với độ tin cậy 95%, 3 biến này không ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Agribank Bến Tre.
5.2. Khuyến nghị đối với Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bến Tre
Từ kết quả phân tích hồi quy đã nghiên cứu ở chương 4, đồng thời dựa vào những