CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
3.4 Mơ hình nghiên cứu
3.4.3. Phân tích tương quan
Mơ hình phù hợp nhất là mơ hình mà các biến khơng có sự tương quan cao với nhau, trong phạm vi bải nghiên cứu của mình học viên xem xét mức độ vi phạm giả thiết trong mơ hình hồi quy bằng việc đo lường vấn đề đa cộng tuyến để xác định mức độ tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Trong trường hợp có một biến độc lập bất kỳ tương quan cao với một hoặc các biến cịn lại thì mơ hình nghiên cứu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó học viên sử dụng ma trận hệ số tương quan để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập
Bảng 3.6: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Stata
Bảng 3.6 cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc, trong đó tương quan dương giữa biến HOCVAN và biến KNTN là lớn nhất ở mức 0.6871, tương quan âm giữa độ tuổi với tình trạng hơn nhân là lớn nhất ở mức là -0,5469.
Theo Franke (2010) cho rằng hệ số tương quan nhỏ hơn 0,8 thì khơng có sự tương quan. Như vậy ta có thể kết luận không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 3.7: Bảng kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm Stata
Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, giá trị trung bình là 1,37. Ta có thể kết luận rằng mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy tác giả sử dụng kiểm định Hosmer – Lemshow’s, kết quả giá trị quan sát và giá trị tiên đoán càng khớp nhau (chênh lệch khơng cao) thì mơ hình càng phù hợp
Giả thuyết khơng là giá trị tiên đốn bằng giá trị quan sát vì vậy mơ hình sẽ phù hợp khi giá trị p càng lớn
Ta có kết quả như sau:
Bảng 3.8: Kết quả dự báo mơ hình Hosmer – Lemshow’s
Từ kết quả bảng 3.8 ta có thể thấy giá trị tiên đoán và giá trị quan sát chênh lệch không cao, chênh lệch cao nhất là 1,2 (giá trị rất nhỏ) đồng thời giá trị p=0,9667 >0,1 (10%) nên có thể kết luận mơ hình nghiên cứu là phù hợp
Ngoài ra tác giả đánh giá khả năng dự báo của mơ hình bằng lệnh estat classification trong Stata và kết quả được trình bày bảng sau:
Bảng 3.9: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình hồi quy
Từ bảng 3.9 ta có thể thấy với khả năng trả nợ thấp giá trị thực tế là 226 giá trị dự báo đúng là 208 đạt tỷ lệ chính xác 92% và với khách hàng có khả năng trả nợ cao thì giá trị thực tế là 374, giá trị dự báo đúng là 355, đạt tỷ lệ 94,9%.
Như vậy khả năng dự báo của mơ hình là cao.
Kết quả hồi quy logistic (Mơ hình probit)
Với 600 khách hàng vay tại FE CREDIT, học viên đã sử dụng mơ hình probit để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc vay tiền mặt tại công ty TNHH MTV Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng.
Kết quả ước lượng bằng mơ hình được thể hiện qua bảng như sau:
Bảng 3.10: Kết quả phân tích bằng mơ hình hồi quy Probit
Nguồn: Dữ liệu phân tích từ Stata
Dựa vào kết quả chạy mơ hình nghiên cứu, phương trình nghiên cứu được thể hiện như sau:
Log (P/1-P)= -5,582611 +3,225*TGVAY - 0,0318214*LSVAY - 0,1744711*STVAY + 0,5875521*THUNHAP + 3,123474*HOCVAN + +0,8197174*TTHONNHAN + 0,1232292*DOTUOI – 0,9771335*GIOITINH
Qua kết quả chạy mơ hình Probit thì ta có thể thấy có 8 biến độc lập có ý
nghĩa về mặt thống kê như sau:
Thời gian vay vốn: có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng
vay (tương quan dương) ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả chỉ ra rằng khách hàng vay trung hạn thì khả năng trả nợ của khách hàng tốt hơn vay ngắn hạn và trái ngược với giả thiết H1 mà học viên đưa ra nhưng lại phù hợp với nghiên cứu trước đây của Roslan và Karim (2009).
Học Vấn: có mối quan hệ tương quan dương với khả năng trả nợ ở mức ý nghĩa
1%, điều này cho thấy với những khách hàng có trình độ chun mơn, có bằng cấp và được đào tạo công việc thường ổn định cao hơn, ý thức về trả nợ tốt hơn và khả năng trả nợ càng cao. Kết quả này phù hợp các nghiên cứu trước đây của Roslan và Karim (2009) , Trương Đơng Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), Nawai và Shariff (2012). Từ kết quả trên ta chấp nhận giả thuyết H5 mà học viên đã đề cập.
Giới tính: có tương quan nghịch với khả năng trả nợ của khách hàng (tương
quan âm) ở mức ý nghĩa 1%, điều này cho thấy các khách hàng nam thường có xu hướng nợ quá hạn cao hơn các bạn nữ, nó phù hợp với giả thuyết H8 mà học viên đưa ra. Ngoài ra kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Wongnaa và Awunyo – Vitor (2013) hay Chapman (1940).
Tình trạng hơn nhân: quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng
(tương quan dương) ở mức ý nghĩa 1%, điều này cho thấy với những khách hàng lập gia đình khả năng trả nợ của họ sẽ tốt hơn những người độc thân và phù hợp với giả thuyết H6 của học viên.
Thu nhập: có quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ của khách hàng (tương quan
dương) ở mức ý nghĩa 1%, kết quả này chỉ ra hoàn toàn phù hợp với lý thuyết cũng như giả thuyết H4 mà học viên đưa ra, với thu nhập càng cao số tiền khách hàng còn lại sau khi trừ tất cả các chi phí sẽ lớn dẫn tới khả năng khó khăn về tài chính thấp, nguồn trả nợ được bảo đảm, khả năng xảy ra nợ quá hạn là thấp. Kết quả này cũng tương đồng với các nghiên cứu của các tác giả trước đây như Balogun và Alimi (1988), Roslan và Karim (2009), Zohair (2013).
Số tiền vay: có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ của khách hàng vay
(tương quan âm) ở mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy số tiền vay càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp và phù hợp với giả thiết H3 mà học viên đưa ra. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và các cộng sự (2006). Thực tế lý thuyết cũng cho thấy việc cấp cho khách hàng khoản vay càng lớn, áp lực tài chính tăng cao thì sẽ gây khó khăn cho việc trả nợ của khách hàng.
Độ tuổi: có mối quan hệ cùng chiều với khả năng trả nợ của khách hàng (tương
quan dương) ở mức ý nghĩa 1%. Có thể thấy khi độ tuổi khách hàng càng lớn thì khả năng trả nợ vay tốt hơn những khách hàng trẻ tuổi và nó cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây như của Chapman (1940) hay Ibekwe (2007)… Kết luận này phù hợp về dấu và chấp nhận giả thiết H7 mà học viên đã đưa ra.
Kết quả này cũng phù hợp với lý thuyết và thực tế khi khách hàng lớn tuổi, tính ổn định trong cơng việc cũng như nguồn thu nhập sẽ ổn định, đồng thời phần lớn đã có gia đình nên khoản vay thường sẽ có sự hỗ trợ của vợ/chồng khi cần thiết.
Lãi suất vay: có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ của khách hàng
vay (tương quan âm) ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả chỉ ra rằng lãi suất vay càng cao thì khả năng trả nợ càng thấp và phù hợp với giả thiết H2 mà học viên đưa ra. Nó cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), Nguyễn Quốc Nghị (2013).
Qua kết quả chạy mơ hình Probit thì ta có thể thấy có 1 biến độc lập khơng có ý nghĩa về mặt thống kê như sau:
Kinh nghiệm làm việc: tương quan nghịch với khả năng trả nợ của khách hàng
nhưng khơng có ý nghĩa về mặt thống kê, điều này có thể giải thích rất nhiều sản phẩm cho vay tín chấp của FE CREDIT đối tượng khách hàng tính ổn định cơng việc khơng cao, thường xun thay đổi cơng việc hiện tại của bản thân
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã phần nào trình bày khái quát cơ sơ lý thuyết về khả năng trả nợ, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả khoản vay, đồng thời cũng khái quát qua một số nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân trong và ngoài nước.
Chương 3 cũng đã sơ lược về các mơ hình mà các tác giả Việt Nam và trên thế giới thường sử dụng để nghiên cứu về các yếu tố tác động đên khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân. Những nội dung trình bày trên đây chính là cơ sở học viên đưa ra các nhân tố có khả năng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại FE CREDIT phù hợp với đề tài của mình, xây dựng mơ hình Hồi quy Probit để đánh giá tác động của từng nhân tố tới khả năng trả nợ và tìm ra được các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc cho vay tiền mặt tại FE CREDIT. Từ những nhận định, phân tích và kết quả mà mơ hình đưa ra, học viên sẽ đưa ra các giải pháp để tăng cường nhận diện các yếu tố tác động cùng chiều cũng như ngược chiều. Bên cạnh đó đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao cơng tác thẩm định, cấp phát tín dụng tại FE CREDIT sao cho hạn chế thấp nhất rủi ro cho FE CREDIT
CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG TRẢ NỢ VAY CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI CƠNG TY TÀI CHÍNH TNHH MTV NGÂN HÀNG VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG