CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
2.2. Các nghiên cứu liên quan
Đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm trong và ngồi nước về chủ đề các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng đối với các khoản vay tại các NHTM. Phần tiếp theo tác giả sẽ tập trung lược khảo các nghiên cứu, đồng thời tổng kết các biến số mà các tác giả đã vận dụng trong nghiên cứu của mình, là cơ sở để xây dựng mơ hình đề xuất cho đề tài.
Maharjan và ctg (1983) nghiên cứu về khả năng trả nợ của những người nông
dân tại Nepal trong lĩnh vực tín dụng nơng nghiệp trong một mẫu khảo sát điều tra
gồm 150 nông dân trong năm 1982. Các tác giả sử dụng mơ hình nghiên cứu hồi quy bội như sau:
Y= f(X1, X2, X3, X4, D1, D2, D3, D4) Trong đó:
Y: Khoản tiền vay đã trả được trên tổng số tiền vay X1: Kích cỡ trang trại mà người nông dân sở hữu X2: Thu nhập của người nông dân
X3: Tỷ lệ sản phẩm của người nông dân so với tổng sản lượng của thị trường X4: Tỷ lệ chi phí của cả hộ gia đình trên tổng thu nhập
D1: Biến giả, đạt giá trị 1 nếu khoản vay được thẩm định trước khi cho vay, bằng 0 nếu ngược lại.
D2: Biến giả đạt giá trị bằng 1 nếu khoản vay được kiểm soát để sử dụng đúng mục đích, bằng 0 nếu ngược lại
D3: Biến giả đạt giá trị 1 nếu người vay nhận được thư nhắc nhở về khoản vay từ phía ngân hàng, bằng 0 nếu ngược lại
D4: Biến giả đạt giá trị bằng 1 nếu như ngân hàng cho vay tiến hành các cuộc thăm viếng thông thường đối với người vay, bằng 0 nếu ngược lại
Kết quả hồi quy cho thấy nếu như kích cỡ trang trại càng lớn hoặc tỷ lệ chi tiêu của hộ gia đình càng lớn tính theo tỷ lệ thu nhập thì tỷ lệ trả nợ càng thấp, trong khi đó các biến số cịn lại đều tác động thuận chiều và có ý nghĩa thống kê đối với khả năng trả nợ của người nông dân. Các tác giả khi đưa ra các khuyến nghị đã tập trung vào khả năng kiểm soát khoản cho vay từ quá trình thẩm định đầu vào tới khi người cho vay tiến hành trả nợ để năng cao hơn nữa khả năng trả nợ của người nông dân.
Kohansal và Mansoori (2009) sử dụng mơ hình hồi quy logic khi tìm hiểu khả
năng khi trả nợ của nông dân tại tỉnh Kohansal và Razavi của Iran. Hai tác giả đã tiến hành nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gồm 175 nơng dân vào năm 2008. Mơ hình nghiên cứu như sau:
Y = f ( X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, D1, D2)
Trong đó: Biến phụ thuộc Y đạt giá trị bằng 1 nếu người nông dân không bao giờ trả nợ trễ hạn, và bằng 0 nếu ít nhất một lần trả nợ không đúng hạn.
Biến độc lập:
X1: Thể hiện độ tuổi của người vay chính X2: Thể hiện diện tích của một trang trại
X3: Biểu hiện số năm kinh nghiệm trong công việc của người nông dân X4: Là tổng thu nhập
X5: Là lãi suất của khoản vay
X6: Đại diện cho thời gian của khoản cho vay
X7: Tổng chi phí hành chính mà người nơng dân phải trả để đạt được sự chấp thuận cho vay
X8: Kích cỡ của khoản vay X9: Là số thành viên phụ thuộc
X10: Tổng số kỳ thanh toán cho khoản vay
D1: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nông dân sử dụng khoản vay vào việc đầu tư trang trại, bằng 0 nếu ngược lại
D2: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nơng dân có máy móc canh tác, bằng 0 nếu ngược lại
Ngoại trừ biến X1, X2 và D2 và các biến số cịn lại đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Các tác giả đã đưa ra kết luận rằng lãi suất của khoản vay là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng tới khả năng trả nợ vay của người nông dân kế tiếp là biến số kinh nghiệm của người nơng dân.
Antwi và ctg (2012) tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro không trả được
nợ tại Gahana cho những khoản vay của ngân hàng Akuapem thơng qua mơ hình hồi quy logistic. Cơ sở dữ liệu cho nghiên cứu gồm 800 quan sát từ năm 2006 tới năm 2010. Mơ hình nghiên cứu của các tác giả như sau:
Y = f (LOAN TYPE, INTEREST RATE, SECURYTY, MARITAL STATUS, TOWN DUMMY, SEX)
Trong đó:
Y là biến giá trị 1 nếu khoản nợ được hoàn trả đúng hạn và nhận giá trị 0 nếu ngược lại.
LOAN TYPE là biến số phân loại hình vay mượn, bao gồm 4 loại vay: vay kinh doanh, vay cho mục đích sản suất nơng nghiệp, vay tiêu dùng các nhân, vay mua phương tiện đi lại.
INTEREST RATE lãi suất khoản vay, SECURYTY biến giả nhận giá trị 1nêu khoản vay có đảm bảo và 0 nếu ngược lại.
MARITAL STATUS : tình trạng hơn nhân, đạt giá trị 1 nếu đã lập gia đình, và 0 nếu ngược lại. TOWN DUMMY cũng là biến giả đạt giá trị 1nếu người vay sinh sống tại thành phố Akuapem, bằng 0 nếu ngược lại.
SEX : giới tính bằng 1 nếu là nam, bằng 0 là nữ.
Các tác giả đã đi tới kết luận rằng loại hình vay mượn và khoản vay được đảm bảo là hai biến số thực sự có ảnh hưởng tới khả năng trả nợ của người vay, các ngân
hàng nên chú trọng tới khả năng đảm bảo khoản nợ vay bằng tài sản của người vay nợ để cải thiện rủi ro không trả được nợ của người vay.
Ifeanyi A.Ojiako and Blessing C.Ogbukwa (2012) sử dụng mơ hình Tobits để
nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi trả nợ của hộ kinh doanh nông nghiệp nhỏ tại Bắc Yewa, bang Ogun, Nigeria. Trong số các ràng buộc được xác định để tiếp cận tín dụng chính thức là yếu tố khơng có khả năng để cung cấp tài sản thế chấp, giải ngân kịp thời, và chi phí lãi suất cao. Mức cho vay và thu nhập phi nông nghiệp là yếu tố quyết định đáng kể hiệu suất hoàn trả vốn vay. Mức vốn cho vay tác động tiêu cực đến hành vi trả nợ của người vay. Tuy nhiên, thu nhập phi nơng nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến hành vi trả nợ, chỉ ra rằng hầu hết người đi vay phải phụ thuộc nhiều hơn vào các nguồn thu nhập phi nông nghiệp của họ để trả nợ vay.
C.A.Wongnaa1 và D.Awunyo-Vitor (2013) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng
đến khả năng trả nợ của các hộ nông dân trồng khoai lang tại quận Sene, Ghana. Trong nghiên cứu này các nhà khoa học đã đi tìm các nhân tố ảnh hưởng để tìm ra các giải pháp cải thiện khả năng trả nợ của các hộ dân. Tác giả lựa chọn 100 hộ nông dân bất kỳ để tiến hành khảo sát với bảng câu hỏi khơng cấu trúc. Mơ hình nghiên cứu của tác giả sử dụng là mơ hình probit. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng giáo dục, kinh nghiệm, lợi nhuận, tuổi tác, giám sát và thu nhập phi nơng nghiệp có tác động tích cực đến khả năng trả nợ. Ngược lại, giới tính và hơn nhân có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ trong khi ảnh hưởng của quy mơ hộ đã được tìm thấy là không rõ ràng.
Shaik Abdul Majeeb Pasha (2014) nghiên cứu tài chính vi mô liên quan đến
việc cung cấp tín dụng nhỏ, tiết kiệm, và các dịch vụ khác cho người nghèo không bao gồm các tài sản thế chấp của ngân hàng thương mại và các lý do khác. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ các nguồn tài chính và phân tích bằng cách sử dụng mơ hình logistic nhị phân. Tài chính vi mơ là đề tài tương đối mới với Ethiopia trong thời gian 1994-1995. Trong đó Viện nghiên cứu tài
chính vi mơ Sidama (SMFI) là một trong số 31 Viện tài chính vi mơ (MFIs) để phục vụ người nghèo ở Ethiopia. Trên cơ sở này các nhà khoa học nghiên cứu các yếu tố kinh tế xã hội chủ yếu và các yếu tố liên quan đến khoản vay đó sẽ xác định hiệu suất trả nợ vay của khách hàng. Trong thực tế, việc xác định và phân tích các yếu tố xác định tỷ lệ hoàn trả vốn vay là rất quan trọng trong việc đạt được lợi nhuận và tính bền vững của tổ chức tài chính vi mơ. Nghiên cứu chỉ ra rằng có 14 yếu tố quyết định đến hiệu suất trả nợ vay, trong đó có 9 biến có ý nghĩa thống kê và các biến cịn lại khơng có ý nghĩa thống kê. Dựa trên các phân tích, các nhà nghiên cứu cho rằng trình độ học vấn và đào tạo sẽ giúp người nghèo sử dụng vốn hữu ích và hiệu quả hơn. Hơn nữa, tuổi tác và kinh nghiệm kinh doanh tốt sẽ giúp họ có thể trả nợ vốn vay của viện tốt hơn.
Nghiên cứu của Trương Đơng Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) về các nhân
tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh hậu Giang với 436 hộ nông dân đã được khảo sát trong năm 2011. Các tác giả đã sử dụng mơ hình hồi quy Probit với các biến số như sau:
Y = f (mục đích sử dụng vốn, thu nhập sau khi vay, lãi suất vay, tuổi của người đi vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của chủ hộ, số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập, trình độ học vấn của chủ hộ).
Trong đó: Y là khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ, Y nhận giá trị 1 nếu nông hộ trả nợ vay đúng hạn, nhận giá trị 0 nếu trả nợ khơng đúng hạn. “Mục đích sử dụng vốn” là biến giả, bằng 1 nếu nông hộ sử dụng vốn vay đúng mục đích, bằng 0 nếu sử dụng sai đúng mục đích. “Thu nhập sau khi vay” là thu nhập của nông hộ sau khi vay ( đồng). “Lãi suất vay” là lãi suất phải trả của nông hộ khi đi vay từ các hộ tín dụng (%). “Tuổi của người đi vay” là số tuổi của người đi vay vốn. “Ngành nghề chính tạo ra thu nhập của chủ hộ” là biến giả, bằng 1 nếu ngành nghề chính tạo ra thu nhập trả nợ từ nơng nghiệp, bằng 0 nếu là nghề khác. “Số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập” là số người có thu nhập trong gia đình.“Trình độ học vấn của chủ
hộ” là biến giả, bằng 1 nếu chủ hộ học từ lớp 9 trở lên, bằng 0 nếu ngược lại. Các tác giả đã kết luận rằng khả năng trả nợ vay đúng hạn của nơng hộ có tương quan thuận với thu nhập sau khi vay, trình độ học vấn của chủ hộ và số thành viên trong gia đình có thu nhập. Trong khi đó biến số lãi suất đi vay có tương quan nghịch với khả năng trả nợ đúng hạn. Nghiên cứu cũng chỉ rằng những khoản vay được sử dụng đúng mục đích cũng sẽ cho xác suất trả nợ đúng hạn cao hơn.
Nghiên cứu của Vương Quân Hoàng (2006) về phương pháp thống kê xây dựng
mơ hình định mức tín nhiệm thể nhân. Mục tiêu nghiên cứu của tác giả nhằm xây dựng mơ hình định mức tín nhiệm trên cơ sở giải quyết hai bài tốn là phân nhóm khách hàng và phân biệt khách hàng. Tác giả tiến hành khảo sát 1727 khách hàng tại Techcombank nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng. Mơ hình hồi quy Logit được sử dụng để kiểm định bao gồm 16 biến: tuổi tác, trình độ học vấn, loại hình cơng việc, thời gian cơng tác, thu nhập hàng tháng, tình trạng hôn nhân, nơi cư trú, thời gian cư trú, số người phụ thuộc, phương tiện đi lại, phương tiện thông tin, chênh lệch giữa thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản khách hàng, giá trị các khoản nợ, quan hệ với Techcombank và uy tín trong giao dịch. Kết quả nghiên cứu đã loại 2 biến thời gian công tác và uy tín trong giao dịch, và chỉ ra rằng các biến mức thu nhập hàng tháng, chênh lệch thu nhập và chi tiêu, giá trị tài sản khách hàng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Các biến cịn lại có tác động trái chiều lên biến phụ thuộc.
Nghiên cứu của Stefanie Kleimeier và Đinh Thị Huyền Thanh (2006) với đề tài
“Chấm điểm tín dụng cho thị trường ngân hàng bán lẻ Việt Nam: Kết quả thực hiện và ảnh hưởng đối với cho vay so với mối quan hệ được giao dịch”. Tác giả đã tiến hành nghiên cứu chi tiết nguồn số liệu được tổng hợp từ các ngân hàng bán lẻ Việt Nam theo mơ hình hồi quy logistic với 22 biến số. Trong đó, bao gồm: độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian cơng tác, tình trạng cư ngụ, giới tính, tình trạng hơn nhân, mục đích vay, quan hệ với ngân hàng,… để xác định mức ảnh hưởng của các biến số này đến rủi ro tín dụng và qua đó thiết lập một mơ hình điểm số tín dụng cá nhân áp dụng cho các ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam. Nghiên cứu của
Stefanie Kleimeier đã xây dựng mơ hình chấm điểm tín dụng cá nhân gồm hai phần là chấm điểm nhân thân và năng lực trả nợ, chấm điểm quan hệ với ngân hàng. Tuy nhiên, cơng trình nghiên cứu này khơng đưa ra cách tính điểm cụ thể cho từng chỉ tiêu, để vận dụng mơ hình địi hỏi các NHTM phải thiết lập thang điểm cho từng chỉ tiêu đánh giá phù hợp với thực trạng và hệ thống cơ sơ dữ liệu cá nhân tại ngân hàng mình.
Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu liên quan
STT Nghiên cứu Yếu tố
1 Maharjan và ctg
(1983)
X1: Kích cỡ trang trại mà người nông dân sở hữu X2: Thu nhập của người nông dân
X3: Tỷ lệ sản phẩm của người nông dân so với tổng sản lượng của thị trường
X4: Tỷ lệ chi phí của cả hộ gia đình trên tổng thu nhập D1: Biến giả, đạt giá trị 1 nếu khoản vay được thẩm định trước khi cho vay, bằng 0 nếu ngược lại.
D2: Biến giả đạt giá trị bằng 1 nếu khoản vay được kiểm sốt để sử dụng đúng mục đích, bằng 0 nếu ngược lại
D3: Biến giả đạt giá trị 1 nếu người vay nhận được thư nhắc nhở về khoản vay từ phía ngân hàng, bằng 0 nếu ngược lại D4: Biến giả đạt giá trị bằng 1 nếu như ngân hàng cho vay tiến hành các cuộc thăm viếng thông thường đối với người vay, bằng 0 nếu ngược lại
2 Kohansal và
Mansoori (2009)
X1: Thể hiện độ tuổi của người vay chính
STT Nghiên cứu Yếu tố
X2: Thể hiện diện tích của một trang trại
X3: Biểu hiện số năm kinh nghiệm trong công việc của người nông dân
X4: Là tổng thu nhập
X5: Là lãi suất của khoản vay
X6: Đại diện cho thời gian của khoản cho vay
X7: Tổng chi phí hành chính mà người nơng dân phải trả để đạt được sự chấp thuận cho vay
X8: Kích cỡ của khoản vay X9: Là số thành viên phụ thuộc
X10: Tổng số kỳ thanh toán cho khoản vay
D1: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nông dân sử dụng khoản vay vào việc đầu tư trang trại, bằng 0 nếu ngược lại D2: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nơng dân có máy móc canh tác, bằng 0 nếu ngược lại
3 Antwi và ctg (2012) LOAN TYPE là biến số phân loại hình vay mượn, bao gồm 4 loại vay: vay kinh doanh, vay cho mục đích sản suất nơng nghiệp, vay tiêu dùng các nhân, vay mua phương tiện đi lại. INTEREST RATE lãi suất khoản vay, SECURYTY biến giả nhận giá trị 1nêu khoản vay có đảm bảo và 0 nếu ngược lại. MARITAL STATUS : tình trạng hơn nhân, đạt giá trị 1 nếu đã lập gia đình, và 0 nếu ngược lại. TOWN DUMMY cũng
STT Nghiên cứu Yếu tố
là biến giả đạt giá trị 1nếu người vay sinh sống tại thành phố Akuapem, bằng 0 nếu ngược lại.
SEX : giới tính bằng 1 nếu là nam, bằng 0 là nữ. 4 Ifeanyi A.Ojiako &
Blessing C.Ogbukwa (2012)
Mức cho vay
Thu nhập phi nông nghiệp
5 C.A.Wongnaa1 và
D.Awunyo-Vitor (2013)
Giáo dục, kinh nghiệm, lợi nhuận, tuổi tác, giới tính, hơn nhân, giám sát và thu nhập phi nông nghiệp
6 Trương Đơng Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011)
Mục đích sử dụng vốn, thu nhập sau khi vay, lãi suất vay, tuổi của người đi vay, ngành nghề chính tạo ra thu nhập của chủ hộ, số thành viên trong gia đình tạo ra thu nhập, trình độ học vấn của chủ hộ
7 Vương Quân Hoàng