Tần số Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 311 61.8 Nữ 192 38.2 Tổng cộng 503 100.0
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Trình độ học vấn cũng được ngân hàng thu thập và thể hiện mức độ vượt trội của khách hàng có trình độ đại học và cao đẳng/trung cấp khi tỷ lệ tương ứng lần lượt là 31.8% và 42.1% (Bảng 4.5). Đạt tỷ lệ thấp nhất là khách hàng có trình độ sau đại học (8%). Như vậy, khách hàng của ngân hàng phần lớn là những người có trình độ học thức. Bảng 4.5: Trình độ học vấn Tần số Tỷ lệ (%) Trình độ học vấn Trung học phổ thơng 91 18.1 Trung cấp/Cao đẳng 212 42.1 Đại học 160 31.8 Sau đại học 40 8.0 Tổng cộng 503 100.0
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Tỷ lệ khách hàng đã lập gia đình chiếm 65.4% trong tổng số mẫu, trong khi đó các khách hàng độc thân ở mức thấp hơn, đạt 34.6% (Bảng 4.6).
Bảng 4.6: Đặc điểm hôn nhân
Tần số Tỷ lệ (%)
Hơn nhân
Có gia đình 329 65.4
Chưa có gia đình 174 34.6
Tổng cộng 503 100.0
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Tính chất cơng việc của khách hàng được thống kê trong bảng 4.7, trong đó thể hiện rõ phần lớn những khách hàng của ngân hàng (bao gồm vị trí lãnh đạo/quản lý và chuyên viên chiếm 61.9%) có thể có thu nhập ở mức ổn định dựa trên tính chất cơng việc. Trong khi đó những khách hàng thuộc diện khơng được thống kê cụ thể (tiểu thương, hộ kinh doanh cá thể, người làm nghề tự do) chỉ chiếm tỷ lệ 11.9%, còn lại là công nhân viên chiếm 26.2%.
Bảng 4.7: Đặc điểm nghề nghiệp
Tần số Tỷ lệ (%)
Nghề nghiệp
Lãnh đạo/Quản lý 110 21.9
Chuyên viên 201 40
Công nhân viên 132 26.2
Nghề nghiệp khác 60 11.9
Tổng cộng 503 100
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Độ tuổi trung bình của các khách hàng vào khoảng 37 tuổi, đây là một độ tuổi hợp lý vì ở độ tuổi này tính ổn định và tính khơng ưa rủi ro cao dẫn tới khả năng trả nợ có thể tốt hơn. Ngồi ra thu nhập trung bình hàng tháng tính từ thời điểm trước khi vay của một khách hàng vào khoảng 33.5 triệu, đây là mức thu nhập trung bình khá cao. Thống kê chi tiết về độ tuổi và thu nhập của khách hàng được thể hiện tại Bảng 4.3.
4.2.2. Đặc điểm khoản nợ vay
Đặc điểm khoản nợ vay của khách hàng thể hiện ở các yếu tố kích cỡ khoản vay (số tiền vay), kỳ hạn vay, lãi suất vay, hình thức vay và mục đích vay vốn.
Các yếu tố số tiền vay, kỳ hạn vay, và lãi suất vay được thống kê tại Bảng 4.3. Số tiền một khách hàng vay trung bình là 588.5 triệu đồng, thời hạn vay trung bình kéo dài 15.41 tháng, và lãi suất vay bình quân ở mức 16.87%/năm.
Mục đích vay vốn được thống kê dưới ba hình thức: vay dành cho sản xuất kinh doanh, vay dành cho tiêu dùng và vay dành cho mua bất động sản. Quan sát cơ cấu các khoản vay theo mục đích vay tại Bảng 4.8, vay dành cho sản xuất chỉ chiếm 38.3%, trong khi các khoản vay được đánh giá tiềm ẩn rủi ro nhiều hơn là vay tiêu dùng và vay mua bất động sản chiếm tới 61.7%.
Bảng 4.8: Mục đích vay vốn Tần số Tỷ lệ (%) Tần số Tỷ lệ (%) Mục đích vay Vay sản xuất 193 38.3 Vay tiêu dùng 190 37.8 Vay bất động sản 120 23.9 Tổng cộng 503 100.0
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Như thường lệ, hình thức vay vốn thế chấp vẫn là hình thức được ngân hàng ưu tiên nhất khi tỷ lệ này chiếm 74.2% trong tổng số quan sát tại bảng 4.9 dưới đây, số lượng khách hàng được giải quyết vay dưới hình thức tín chấp chiếm tỷ lệ 25.8%.
Bảng 4.9: Hình thức vay vốn Tần số Tỷ lệ (%) Tần số Tỷ lệ (%) Hình thức vay Thế chấp 373 74.2 Tín chấp 130 25.8 Tổng cộng 503 100.0
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
4.2.3. Khả năng trả nợ khoản vay
Khả năng này thể hiện ở những đặc điểm như điểm đánh giá tín dụng, kiểm tra mục đích sử dụng vốn, số nợ gốc trả được, tỷ lệ trả nợ và trả đúng hạn.
Các yếu tố như điểm đánh giá tín dụng, số nợ gốc trả được và tỷ lệ trả nợ gốc được thống kê tại Bảng 4.3. Điểm đánh giá tín dụng trước khi quyết định cho vay trung bình của một khách hàng đạt 90.278/100, đây là số điểm trung bình khá cao. Qua quá trình vay mượn, số tiền gốc trung bình của một khách hàng trả được là 479.609 triệu đồng, tương ứng với tỷ lệ trả nợ gốc trung bình đạt 92.23%. Như vậy tỷ lệ nợ quá hạn từ khách hàng cá nhân trong thời kỳ quan sát đạt 7.77%.
Số liệu về kiểm tra mục đích sử dụng vốn được các nhân viên ngân hàng phụ trách theo dõi khách hàng báo cáo theo định kỳ, số liệu tại Bảng 4.10 cho thấy tỷ lệ khách hàng sử dụng vốn không đúng mục đích là 15.1% đây cũng chính là nguyên nhân dẫn đến nợ quá hạn tại ngân hàng tăng cao trong thời gian qua.
Bảng 4.10: Kiểm tra mục đích sử dụng vốn Tần số Tỷ lệ (%) Tần số Tỷ lệ (%) Kiểm tra mục đích sử dụng vốn Khơng đúng mục đích 76 15.1 Đúng mục đích 427 84.9 Tổng cộng 503 100.0
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Tỷ lệ trả nợ đúng hạn được thống kê tại Bảng 4.11 với kết quả là 72% số quan sát trả nợ đúng hạn, trong khi đó tỷ lệ trễ hạn đạt 28%.
Bảng 4.11: Tỷ lệ trả nợ đúng hạn Tần số Tỷ lệ (%) Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ trả nợ đúng hạn Trễ hạn 141 28.0 Đúng hạn 362 72.0 Tổng cộng 503 100.0
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
4.3. Phân tích tương quan
Ma trận tương quan giữa các biến nghiên cứu mô tả mối tương quan giữa các biến giải thích 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.
Khơng có cặp biến nào có mối tương quan từ 0.6 trở lên. Tuy nhiên có một cặp biến số có mối tương quan ở mức 0.58 và có ý nghĩa thống kê, bao gồm: Biến số “Thời hạn vay vốn” và “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn”, như vậy ở một mức độ nhất định khi thời hạn vay càng dài thì việc sử dụng vốn càng đúng mục đích và ngược lại. Cặp biến số “Kích cỡ khoản vay” và “Cơng nhân viên” có mối tương quan cặp ở mức -0.57 và có ý nghĩa thống kê. Như vậy có mối liên hệ nghịch chiều nào đó giữa hai yếu tố. Nghĩa là những khách hàng có vị trí nghề nghiệp là cơng nhân viên sẽ có xu hướng vay ít hơn, và ngược lại.
Tương quan ở mức 0.52 và có ý nghĩa thống kê có hai cặp biến số: “Giới tính” và “Vay mua bất động sản”, “Vay mua bất động sản” và “ Hình thức vay ”. Như vậy ở mức tương quan yếu, những khách hàng là nam có xu hướng vay mua bất động sản nhiều hơn khách hàng nữ và vay mua bất động sản dưới hình thức thế chấp.
Như vậy một số cặp biến số trên 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.
4.4. Phân tích kết quả hồi quy
Tại phần phân tích này nghiên cứu sẽ thực hiện thủ tục kiểm định đa cộng tuyến sau đó tiến hành phân tích mơ hình hồi quy dựa trên kết quả kiểm định đa cộng tuyến trước đó. Hai mơ hình kinh tế lượng được phân tích là mơ hình OLS và mơ hình Probit.
4.4.1. Phân tích hiện tượng đa cộng tuyến
Thủ tục kiểm định đa cộng tuyến được thực hiện trên Stata, kết quả tóm tắt được trình bày ở Bảng 4.12 như sau:
Bảng 4.12: Phân tích hiện tượng đa cộng tuyến
STT Biến số VIF Tolerance
1. Giới tính 1.48 0.6737 2. Tình trạng hơn nhân 1.21 0.1702 3. Độ tuổi 1.06 0.9419 4. Cao học 1.17 0.8528 5. Trung cấp/Cao đẳng 1.21 0.8233 6. Đại học 1.29 0.7762 7. Lãnh đạo 2.25 0.4435 8. Chuyên viên 2.27 0.3623
9. Công nhân viên 2.44 0.4095
STT Biến số VIF Tolerance
10. Thu nhập 1.02 0.9812
11. Số tiền vay 1.33 0.7520
12. Thời hạn vay 1.25 0.7982
13. Lãi suất vay 1.53 0.6531
14. Hình thức vay 1.36 0.7342 15. Vay tiêu dùng 1.33 0.7495 16. Vay mua bất động sản 1.11 0.9003 17. Điểm đánh giá tín dụng 1.14 0.8788 18. Kiểm tra mục đích sử dụng vốn 1.22 0.8202
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Do hệ số VIF của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên bỏ hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
4.4.2. Phân tích kết quả hồi quy
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy Mô hình 1 (OLS) Mơ hình 1 (OLS)
Biến phụ thuộc là khả năng trả nợ số tiền vay
Mơ hình 2 (Probit) Biến phụ thuộc là khả năng trả nợ đúng hạn
Số quan sát 503 503
Mơ hình 1 (OLS) Biến phụ thuộc là khả năng trả nợ số tiền vay
Mơ hình 2 (Probit) Biến phụ thuộc là khả năng trả nợ đúng hạn R2 0.790 0.675 Sig (F) 0.000 0.000 Biến số B P-value B P(z) Giới tính -0.248*** 0.000 -1.567*** 0.000 Hôn nhân -0.014 0.276 0.067 0.833 Độ tuổi -0.001 0.320 0.001 0.314 Cao đẳng và trung cấp -0.027 0.241 -0.234 0.339 Đại học 0.028** 0.040 0.137 0.559 Sau đại học 0.122*** 0.000 2.059*** 0.001 Lãnh đạo/Quản lý 0.092* 0.060 2.252*** 0.000 Chuyên viên 0.077 0.301 0.967*** 0.001
Công nhân viên -0.086*** 0.000 0.107 0.672
Thu nhập -0.002 0.459 -0.004 0.416 Số tiền vay 0.039*** 0.001 0.723*** 0.002 Thời hạn vay 0.005*** 0.000 0.016 0.544 Lãi suất -0.166*** 0.000 -0.997** 0.030 Hình thức vay vốn 0.190*** 0.001 2.536*** 0.000 download by : skknchat@gmail.com
Mơ hình 1 (OLS) Biến phụ thuộc là khả năng trả nợ số tiền vay
Mơ hình 2 (Probit) Biến phụ thuộc là khả năng trả nợ đúng hạn Vay tiêu dùng -0.040* 0.077 -2.225 0.423 Vay mua bất động sản -0.200*** 0.002 -0.596** 0.011 Điểm tín dụng 0.004 0.151 -0.009 0.654 Kiểm tra mục đích sử dụng vốn -0.025 0.159 -0.029 0.248 Hằng số 0.829*** 0.009 -11.074* 0.069
Ghi chú: ***: Mức ý nghĩa 1%, **: Mức ý nghĩa 5%, *: Mức ý nghĩa 10% Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Căn cứ vào bảng 4.13, giá trị Sig của kiểm định F nhỏ hơn 0.05 cho thấy các hệ số hồi quy không đồng thời bằng không, như vậy về mặt tổng thể mô hình có ý nghĩa thống kê. Ngồi ra tại mơ hình 1, giá trị R2 đạt 0.79 chứng tỏ các biến số hồi quy trong mơ hình đã giải thích được 79% ý nghĩa của mơ hình, tương tự như vậy là 67.5% đối với mơ hình 2.
Riêng đối với mơ hình 1, một số kiểm định quan trọng về giả thuyết của hồi quy tuyến tính như: khơng có liên hệ tuyến tính giữa phần dư và giá trị dự đoán, phương sai của sai số khơng đổi và phần dư có phân phối chuẩn đã được thực hiện tại Phụ lục.
Đối với mơ hình 1, dựa vào giá trị của cột p-value, tác giả xác định các biến có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y ở mơ hình 1, bao gồm: Giới tính; Đại học; Sau đại
học; Lãnh đạo/quản lý; Cơng nhân viên; Số tiền vay; Lãi suất; Hình thức vay vốn;
Vay tiêu dùng; Vay mua bất động sản. Riêng các biến: Hôn nhân; Độ tuổi; Cao đẳng/Trung cấp; Chuyên viên; Thu nhập; Điểm tín dụng; Kiểm tra mục đích sử dụng vốn có giá trị p-value > 0,1 đồng nghĩa các yếu tố này chưa thể hiện sự ảnh hưởng có
ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc Y ở mơ hình 1. Tác giả biểu diễn mơ hình 1 với các biến số thể hiện ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê như sau:
Mơ hình 1:
Y = -0.248*(Giới tính) + 0.028*(Đại học) + 0.122*(Sau đại học) + 0.092*(Lãnh đạo/Quản lý) – 0.086*(Công nhân viên) + 0.039*(Số tiền vay) – 0.166*(Lãi suất) + 0.190*(Hình thức vay vốn) – 0.040*(Vay tiêu dùng) – 0.200*(Vay mua bất động sản)
Đối với mơ hình 2, dựa vào giá trị của cột p(z), tác giả xác định các biến có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ở mơ hình 2, bao gồm: Giới tính; Sau đại học; Lãnh đạo/quản lý; Chuyên viên; Số tiền vay; Lãi suất; Hình thức vay vốn; Vay mua bất động sản. Riêng các biến: Hôn nhân; Độ tuổi; Cao đẳng/Trung cấp; Đại học; Công nhân viên; Thu nhập; Thời hạn vay; Vay tiêu dùng; Điểm tín dụng; Kiểm tra mục đích sử dụng vốn có giá trị p-value > 0,1 đồng nghĩa các yếu tố này chưa thể hiện sự
ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc ở mơ hình 2. Tác giả biểu diễn mơ hình 2 với các biến số thể hiện ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê như sau:
Mơ hình 2:
= -1.567*(Giới tính) + 2.059*(Sau đại học) + 2.252*(Lãnh đạo/Quản lý) + 0.957*(Chuyên viên) + 0.723*(Số tiền vay) + 2.536*(Hình thức vay) – 0.997*(Lãi suất khoản vay) – 0.596*(Vay mua bất động sản)
Riêng đối với mơ hình 2, đề tài tiếp tục chạy bảng tác động biên của các biến số có ý nghĩa lên biến phụ thuộc, kết quả chi tiết được thể hiện tại Phụ lục, kết quả tóm tắt được cho tại bảng 4.14 như sau:
Bảng 4.14: Phân tích tác động biên của các biến số có ý nghĩa thống kê
Biến số dy/dx (ảnh hưởng biên) Sig
Giới tính -0.164 0.000 Sau đại học 0.215 0.000 Lãnh đạo/Quản lý 0.235 0.000 Chuyên viên 0.100 0.000 Số tiền vay 0.075 0.001 Lãi suất -0.231 0.026 Hình thức vay 0.265 0.000 Vay mua bất động sản -0.062 0.000
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu
Như vậy mơ hình 2 được viết lại như sau:
Y = -0.164*(Giới tính ) + 0.215*(Sau đại học) + 0.235*(Lãnh đạo/Quản lý) + 0.100*(Chuyên viên) + 0.075*(Số tiền vay) – 0.231*(Lãi suất khoản vay) + 0.256*(Hình thức vay) – 0.062*(Vay mua bất động sản)
Từ các mơ hình tổng hợp trên, cho thấy biến số “Giới tính” ảnh hưởng âm và có ý nghĩa trong cả hai mơ hình, biến số “Đại học” tác động thuận chiều với khả năng trả nợ số tiền vay (quy mô trả nợ), trong khi đó khơng gây bất cứ ảnh hưởng nào tới khả năng trả nợ đúng hạn (thời gian trả nợ vay). Biến số “Sau đại học” có ý ngĩa thống kê tại hai mơ hình và đều tác động dương tới hai biến phụ thuộc, tương tự như vậy là biến số “Lãnh đạo/Quản lý” và “Hình thức vay”. Biến số “Chuyên viên” chỉ tác động dương tới thời gian trả nợ vay trong khi đó biến “Cơng nhân viên” lại tác động âm tới tỷ lệ trả nợ gốc vay. Biến số “Số tiền vay” ảnh hưởng tích cực tới hai
biến số phụ thuộc, ngược lại biến số “Lãi suất khoản vay”, và “Vay mua bất động sản” cùng tác động tiêu cực tới hai biến phụ thuộc. Các biến số cịn lại như “Hơn nhân”, “Độ tuổi”, “Trung cấp/cao đẳng”, “Chấm điểm tín dụng”, và “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn” đều khơng có ý nghĩa thống kê nào trong hai mơ hình. So sánh giữa kết quả hồi quy và giả thuyết nghiên cứu, các biến số “Giới tính”, “Trình độ học vấn”, “Đặc điểm nghề nghiệp”, “Lãi suất khoản vay”, “Mục đích vay”, “Hình thức vay” và “Kích cỡ khoản vay” phù hợp thực tế. Trong khi đó một số biến số như “Hơn nhân”, “Độ tuổi”, “Chấm điểm tín dụng” hay “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn” khơng được chấp nhận trên thực tế do khơng có ảnh hưởng nào của các biến số này tới khả năng trả nợ.
4.4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Ảnh hưởng của các biến số này tới các biến phụ thuộc trong hai mơ hình được giải thích như sau:
Biến số “Giới tính”
Biến số giới tính có mặt trong cả hai mơ hình và có ý nghĩa thống kê. Mức tác động biên ở mơ hình 1 là -0.248 và mức tác động biên ở mơ hình 2 là -0.164. Theo giả thuyết, biến số này ảnh hưởng âm và điều này đã phù hợp với thực tế trong mẫu