2.3 Kiểm định các yếu tố hƣởng đến khả năng trả nợ vay của KHCN tại Ngân
2.3.5 Kết quả hồi quy mơ hình Logit
Mơ hình Logit là một mơ hình tốn học nên có những ưu điểm giống như mơ hình điểm số Z. Do đây là mơ hình định lượng nên khắc phục được những nhược điểm của các mơ hình định tính, thể hiện sự khách quan, nhất quán, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng.
Ta có phương trình dạng tổng quát như sau:
Ln [P(Y=1)/P(Y=0)] = C1 + C2*TUOI + C3 * GTINH + C4 * CVIEC + C5 * KNGHIEM + C6 * TGIANLAM + C7 * NHA + C8 * PTHUOC + C9 * THUNHAP + C10 * DUNO + C11 * HONNHAN + C12 * LAISUAT + C13 * TGIANVAY + C14*TYLEVAY + C15* TGIANCUTRU
Trong đó: Y = 1: Khách hàng có khả năng trả nợ vay Y = 0: Khách hàng khơng có khả năng trả nợ vay C2,3,….15: Hệ số của các biến độc lập
Bảng 2.10 Kết quả chạy mơ hình Logit với 14 biến độc lập
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. TUOI 0.006567 0.049730 0.132047 0.8949 GTINH -0.312924 0.696514 -0.449272 0.6532 CVIEC -1.843553 0.756823 -2.435909 0.0149 KNGHIEM 0.002108 0.007826 0.269345 0.7877 TGIANLAM -0.004600 0.006938 -0.663035 0.5073 NHA 2.015159 0.921153 2.187649 0.0287 PTHUOC -0.899206 0.451915 -1.989768 0.0466 THUNHAP 0.088293 0.042802 2.062805 0.0391 TGIANCUTRU 0.023606 0.053935 0.437665 0.6616 HONNHAN -1.689073 1.443151 -1.170406 0.2418 LAISUAT -0.304950 0.136806 -2.229065 0.0258 TGIANVAY -0.003960 0.011814 -0.335221 0.7375 DUNO 0.001013 0.002540 0.398693 0.6901 TYLEVAY -0.075288 0.023564 -3.195051 0.0014 C 9.295117 3.399904 2.733935 0.0063
Mean dependent var 0.832000 Log likelihood -44.31218 McFadden R-squared 0.804232 Obs with Dep=1 416 Obs with Dep=0 84 Total obs 500
Những biến khơng có ý nghĩa (Prob > α = 5%) sẽ dần bị loại bỏ ra khỏi mơ hình các biến như: TUOI, GTINH, KNGHIEM, TGIANLAM, HONNHAN,
TGIANVAY, TGIANCUTRU, DUNO. Như vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 đối với
các biến: TUOI, GTINH, KNGHIEM, TGIANLAM, HONNHAN, TGIANVAY,
TGIANCUTRU, DUNO, nghĩa là các biến TUOI, GTINH, KNGHIEM,
TGIANLAM, HONNHAN, TGIANVAY, TGIANCUTRU, DUNO không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại ACB. Chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 đối với các biến: CVIEC, NHA, PTHUOC, THU NHAP, LAISUAT, TYLEVAY, nghĩa là các biến : CVIEC, NHA, PTHUOC, THU NHAP, LAISUAT, TYLEVAY có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại ACB. Sau khi loại bỏ các biến không ảnh hưởng, cuối cùng ta được kết quả như sau:
Bảng 2.11 Kết quả chạy mơ hình Logit với 6 biến độc lập
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob
CVIEC -1.893639 0.689124 -2.747893 0.0060 NHA 1.950234 0.766961 2.542808 0.0110 PTHUOC -1.022533 0.428126 -2.388395 0.0169 THUNHAP 0.096736 0.028620 3.380044 0.0007 LAISUAT -0.266970 0.122366 -2.181732 0.0291 TYLEVAY -0.069874 0.021834 -3.200289 0.0014 C 7.288285 2.106296 3.460238 0.0005
Mean dependent var 0.832000
Log likelihood -45.79194
McFadden R-squared 0.797694
Obs with Dep=0 84
Obs with Dep=1 416
Từ kết quả trên ta có thể viết lại mơ hình đo lường khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Á Châu như sau:
Ln [P(Y=1)/P(Y=0)] = 7.288285 – 1.893639* CVIEC + 1.950234* NHA – 1.022533* PTHUOC + 0.096736* THUNHAP – 0.266970* LAISUAT – 0.069874 * TYLEVAY
Căn cứ vào kết quả chạy mơ hình ta thấy
Mean dependent var = 0.832. Chỉ số này khá cao, chứng tỏ mơ hình có ý nghĩa thống kê.
Probability (LR stat) = 0.000 < α = 0.05, với mức ý nghĩa chung của mơ hình nhỏ hơn α nên mơ hình có ý nghĩa tổng qt. Điều đó chứng tỏ khả năng trả nợ vay của khách hàng bị ảnh hưởng bới các yếu tố như độ tuổi của khách hàng, lãi suất của khoản vay, độ rủi ro trong nghề nghiệp của khách hàng, số người phụ thuộc, thu nhập của khách hàng, tình trạng sở hữu nhà của khách hàng.
Với McFadden R-squared = 79.769% khá cao và chỉ số Log Likelihood lúc này là - 45.79194, khơng q cao, ta thấy rằng mơ hình này có độ phù hợp ở mức tương đối , có thể chấp nhận được. Điều này chứng tỏ khả năng trả nợ của khách hàng có thể được giải thích bởi các yếu tố: độ tuổi của khách hàng, lãi suất của khoản vay, độ rủi ro trong nghề nghiệp của khách hàng, số người phụ thuộc, thu nhập của khách hàng, tình trạng sở hữu nhà của khách hàng.
Cụ thể là:
Tỷ lệ cho vay của khách hàng (β = - 0.069874) nghĩa là trong điều kiện các
yếu tố khác không đổi, Tỷ lệ cho vay của khách hàng tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng trả nợ của khách hàng giảm 1.07237 lần so với khách hàng có Tỷ lệ cho vay thấp hơn (Ln TRANO = 0.069874 => TRANO = 1.07237). Tỷ lệ cho vay ảnh hưởng bởi dư nợ vay và giá trị tài sản đảm bảo. Tỷ lệ này càng cao thì dư nợ vay trên tài sản đảm bảo càng cao, càng tăng độ rủi ro đối với khoản vay. Vì vậy mà đối với từng đối tượng và mục đích vay cụ thể, Ngân hàng ACB đều quy định những tỷ lệ cho vay chuẩn nhằm đảm bảo khả năng an toàn và hạn chế rủi ro khi cho vay.
Lãi suất của khoản vay ((β = - 0. 266970) nghĩa là trong điều kiện các yếu tố
khác không đổi, Lãi suất của khoản vay tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng trả nợ vay của khách hàng giảm 1.306 lần so với khách hàng có lãi suất vay thấp hơn. Khi đi vay, vấn đề lãi suất luôn luôn được khách hàng đặt lên hàng đầu. Đơn giản bởi vì nó gắn liền với tình hình thu nhập của họ sắp tới cũng như khả năng trả nợ vay ngân hàng. Lãi suất càng cao thì gánh nặng trả nợ vay ngân hàng càng lớn, tình hình thu nhập của khách hàng càng sụt giảm.
Độ rủi ro trong nghề nghiệp của khách hàng ((β = - 1.893639) nghĩa là trong
điều kiện các yếu tố khác không đổi, nghề nghiệp của khách hàng rủi ro thì khả năng trả nợ vay của khách hàng giảm 6.6435 lần so với khách hàng ít rủi ro nghề nghiệp hơn. Khả năng trả nợ vay của khách hàng phụ thuộc vào nguồn thu nhập của khách hàng và nguồn thu nhập này gắn liền với nghề nghiệp của họ. Những ngành nghề có độ rủi ro thấp thì độ bền vững và an tồn của nó càng cao, đảm bảo tốt cho khoản vay.
Số người phụ thuộc (β = - 1.022533) nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác
không đổi, Số người phụ thuộc của khách hàng tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng trả nợ vay của khách hàng giảm 2.78 lần so với khách hàng có số người phụ thuộc ít hơn. Bên cạnh các chi phí cho bản thân, chi phí dành cho người phụ thuộc cũng là một khoản phải tính đến khi thẩm định một khách hàng vay. Số người phụ thuộc này ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn thu nhập trả nợ vay của khách hàng, số người phụ thuộc càng nhiều thì chi phí dành cho người phụ thuộc càng lớn, dẫn đến việc nguồn thu nhập của khách hàng bị giảm sút, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng.
Thu nhập của khách hàng (β = 0.096736) nghĩa là trong điều kiện các yếu tố
khác không đổi, Thu nhập của khách hàng tăng thêm 1 đơn vị thì khả năng trả nợ vay của khách hàng tăng 2.631 lần so với khách hàng có thu nhập thấp hơn. Thu nhập của khách hàng là nguồn thu chủ yếu của nợ vay. Thu nhập của khách hàng bị chi phối bởi thời gian công tác và nghề nghiệp của họ. Thu nhập khách hàng càng
Tình trạng sở hữu nhà của khách hàng (β = 1.950234) nghĩa là trong điều kiện
các yếu tố khác không đổi, khách hàng có nhà riêng thì khả năng trả nợ vay của khách hàng tăng 7.03 lần so với khách hàng khơng có sở hữu nhà. Ngân hàng thường dựa vào tài sản đảm bảo để bảo đảm an toàn cho khoản vay của minh, do đó việc sở hữu nhà ở của khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng trong việc xét duyệt cho vay của ngân hàng. Một khách hàng có sở hữu nhà ở thì khả năng trả nợ vay của họ được đánh giá cao hơn so với việc khơng có sở hữu nhà ở.