Bài viết sử dụng 03 biến giả: giới tính, trình độ và rủi ro tín dụng
Trong đó biến giới tính được đo lường bằng 2 giá trị 1 và 0 (1 là nam và 0 là nữ), biến trình độ khách hàng được đo lường bằng 3 giá trị 1, 2, 3 (1 là phổ thông, 2 là trung cấp và cao đẳng và 3 là đại học và trên đại học) và biến phụ thuộc rủi ro tín dụng được đo lường bằng 2 giá trị 0 và 1 (1 là có rủi ro và 0 là khơng có rủi ro) Bài nghiên cứu xác định các khoản vay có rủi ro tín dụng là các khoản vay thuộc nhóm nợ 2, 3, 4, 5 và những khoản vay thường xuyên phát sinh nợ quá hạn 4 ngày trở lên liên tiếp trong 3 tháng.
Các biến X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9 là các biến độc lập. Các biến này được định nghĩa và diễn dãi chi tiết ở bảng 3.2
3.1.2 Phƣơng pháp kiểm định
3.1.2.1Bảng thống kê mô tả
Sau khi thu thấp dữ liệu, tiến hành chạy chương trình cho kết quả như sau:
Bảng 3.2: Bảng thống kê mô tả X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Y Mean 0.668508 1.961326 6.972376 0.326298 0.680281 0.812155 2.259669 0.386740 2.220994 0.193370 Median 1.000000 2.000000 6.000000 0.300000 0.684685 1.000000 2.000000 0.000000 2.000000 0.000000 Maximum 1.000000 3.000000 23.00000 0.820000 1.000000 1.000000 5.000000 1.000000 8.000000 1.000000 Minimum 0.000000 1.000000 1.000000 0.100000 0.140000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Std. Dev. 0.472055 0.762777 4.199776 0.147196 0.198384 0.391672 0.921338 0.488354 1.451360 0.396036 Skewness -0.715915 0.064789 1.328897 1.709367 -0.124132 -1.598381 0.746524 0.465129 0.846739 1.552789 Kurtosis 1.512534 1.730393 4.928081 5.532856 2.869029 3.554822 3.670982 1.216345 4.529587 3.411155 Jarque-Bera 32.14780 12.28306 81.30948 136.5276 0.594197 79.39199 20.20722 30.51966 39.27323 74.01140 Probability 0.000000 0.002152 0.000000 0.000000 0.742971 0.000000 0.000041 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 121.0000 355.0000 1262.000 59.06000 123.1309 147.0000 409.0000 70.00000 402.0000 35.00000 Sum Sq. Dev. 40.11050 104.7293 3174.862 3.900020 7.084134 27.61326 152.7956 42.92818 379.1602 28.23204
Observations 181 181 181 181 181 181 181 181 181 181
)
Số quan sát là 181. Hồ sơ có rủi ro tín dụng chiếm khoảng 19,3% trong 181 hồ sơ. Khách hàng là nam chiếm khoảng 66% trong mẫu khảo sát.
Trình độ cao đẳng chiếm ưu thế khi trình độ trung bình là 1,96, gần bằng 2 tương đương trình độ cao đẳng.
Kinh nghiệm của khách hàng trung bình là 7 năm, cao nhất là 23 năm và thấp nhất là 1 năm.
Vốn tự có của khách hàng trung bình chiếm 32% so với nhu cầu vay vốn. Cao nhất là 82% và thấp nhất là 10%.
Tỷ lệ số tiền vay trên tài sản đảm bảo trung bình là 68%. Cao nhất là 100% và thấp nhất là 14%. Các khách hàng có tỷ lệ tài sản đảm bảo 100% là các khách hàng vay. cầm cố sổ tiết kiệm, vay tín chấp hoặc các khách hàng mở thẻ tín dụng khơng có tài sản đảm bảo.
Trong các khách hàng thì có khoảng 81,2% khách hàng sử dụng vốn đúng mục đích.
Kinh nghiệm trung bình của nhân viên quan hệ khách hàng là 2,25 năm. Thấp nhất là 1 năm và cao nhất là 5 năm.
Khách hàng tại chi nhánh thường ít đa dạng hoạt động kinh doanh khi trung bình có 38% khách hàng kinh doanh từ 2 ngành nghề trở lên.
Trước khi chuyển sang nợ có rủi ro tín dụng thì trung bình nhân viên quan hệ khách hàng kiểm tra 2 lần đối với 1 khách hàng, cao nhất là 8 lần và thấp nhất là 0 lần.
3.1.2.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Để kiểm tra có hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tn theo một tuyến tính với nhau hay khơng, ta cần chạy mơ hình hồi quy phụ 2 biến với mức ý nghĩa 5%. Trong 9 biến độc lập, dự kiến có thể có các cặp biến xảy ra đa cộng tuyến và tiến hành hồi quy, cụ thể:
Biến khả năng tài chính của khách hàng vay và biến sử dụng vốn vay
hàng, khách hàng có nhiều khả năng sử dụng tiền vay vào nhiều mục đích cá nhân và mục đích kinh doanh khác khi cần thiết, ta cùng xem xét vấn đề này thông qua bảng hồi quy sau:
Bảng 3.3: Kết quả hồi quy phụ của biến khả năng tài chính của khách hàng vay (X4) và biến sử dụng vốn vay (X6)
Dependent Variable: X6 Method: Least Squares Date: 10/21/13 Time: 18:23 Sample: 1 181
Included observations: 181
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.612683 0.069256 8.846614 0.0000
X4 0.611316 0.193564 3.158214 0.0019
R-squared 0.052781 Mean dependent var 0.812155
Adjusted R-squared 0.047490 S.D. dependent var 0.391672 S.E. of regression 0.382259 Akaike info criterion 0.925550 Sum squared resid 26.15580 Schwarz criterion 0.960893 Log likelihood -81.76230 Hannan-Quinn criter. 0.939879 F-statistic 9.974316 Durbin-Watson stat 2.095709 Prob(F-statistic) 0.001863
)
Nhìn vào kết quả hồi quy bằng Eviews ta có thể nhìn thấy giữa hai biến này khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, vì R2 =5,2% , mức ý nghĩa thống kê của mơ hình thấp.
Biến kinh nghiệm nhân viên quan hệ khách hàng và biến kiểm tra, giám sát khoản vay
Thông thường khi nhân viên quan hệ khách hàng càng có thâm niên tín dụng thì càng nhận ra được nhiều rủi ro do khách hàng sử dụng vốn không hiệu quả và nhìn
nhận được trách nhiệm của bản thân hơn, do đó họ sẽ tiến hành kiểm tra giám sát khoản vay theo đúng quy định và đột xuất khi cần thiết để giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng và cho chính bản thân họ. Ta có thể xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa 2 biến này thông qua mơ hình hồi quy phụ sau:
Bảng 3.4: Kết quả hồi quy phụ của biến kinh nghiệm nhân viên quan hệ khách hàng (X3)và biến kiểm tra, giám sát khoản vay
)
Kết quả hồi quy cho R2 = 2,8%, do đó có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa 2 biến trong mẫu điều tra.
Biến tài sản đảm bảo và biến kiểm tra, giám sát khoản vay
Đây là cặp biến dự kiến có đa cộng tuyến, khi số tiền vay trên tài sản đảm bảo nhỏ, hay giá trị tài sản đảm bảo dư để đảm bảo cho khoản vay thì thường nhân viên quan hệ khách hàng ít chú trọng trong việc kiểm tra sau vay, vì nhiều lý do như tận dụng thời gian kiểm tra khách hàng khác, nhân viên yên tâm về xử lý khoản vay …
Dependent Variable: X9 Method: Least Squares Date: 10/21/13 Time: 18:20 Sample: 1 181
Included observations: 181
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.620372 0.283091 5.723856 0.0000
X7 0.265801 0.116053 2.290339 0.0232
R-squared 0.028471 Mean dependent var 2.220994
Adjusted R-squared 0.023043 S.D. dependent var 1.451360 S.E. of regression 1.434540 Akaike info criterion 3.570554 Sum squared resid 368.3652 Schwarz criterion 3.605897 Log likelihood -321.1352 Hannan-Quinn criter. 3.584883 F-statistic 5.245651 Durbin-Watson stat 1.832615 Prob(F-statistic) 0.023168
Bảng 3.5: Kết quả hồi quy phụ của biến tài sản đảm bảo (X5) và biến kiểm tra, giám sát khoản vay (X9)
Dependent Variable: X9 Method: Least Squares Date: 10/21/13 Time: 18:25 Sample: 1 181
Included observations: 181
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.476067 0.386891 6.399916 0.0000
X5 -0.374952 0.546098 -0.686602 0.4932
R-squared 0.002627 Mean dependent var 2.220994
Adjusted R-squared -0.002945 S.D. dependent var 1.451360 S.E. of regression 1.453496 Akaike info criterion 3.596808 Sum squared resid 378.1643 Schwarz criterion 3.632151 Log likelihood -323.5111 Hannan-Quinn criter. 3.611137 F-statistic 0.471422 Durbin-Watson stat 1.849466 Prob(F-statistic) 0.493222
)
Kết quả hồi quy cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi R2 = 0,2 %. Biến kinh nghiệm của khách hàng đi vay và biến đa dạng hóa hoạt động kinh doanh
Dự kiến 2 biến này có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến do khi khách hàng có kinh nghiệm nhiều năm trong 1 ngành nghề thường khách hàng sẽ theo đuổi ngành nghề đó, ít khi chuyển sang hoặc kinh doanh thêm ngành nghề. Ta kiểm tra dự kiến này thế nào thông qua hồi quy theo mẫu
Bảng 3.6: Kết quả hồi quy phụ của biến kinh nghiệm của khách hàng đi vay (X3) và biến đa dạng hóa hoạt động kinh doanh (X8)
Dependent Variable: X8 Method: Least Squares Date: 10/21/13 Time: 18:29 Sample: 1 181
Included observations: 181
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.334179 0.070542 4.737303 0.0000
X3 0.007539 0.008673 0.869195 0.3859
R-squared 0.004203 Mean dependent var 0.386740
Adjusted R-squared -0.001360 S.D. dependent var 0.488354 S.E. of regression 0.488686 Akaike info criterion 1.416796 Sum squared resid 42.74775 Schwarz criterion 1.452139 Log likelihood -126.2200 Hannan-Quinn criter. 1.431125 F-statistic 0.755500 Durbin-Watson stat 2.272793 Prob(F-statistic) 0.385904
)
Nhự vậy dự kiến trên không đúng trong trường hợp mẫu khảo sát này vì R2 =0,4% Biến đa dạng hoạt động kinh doanh và biến sử dụng vốn vay
Dự kiến khi khách hàng kinh doanh nhiều ngành nghề, mặc dù ngân hàng cho vay ngành nghề này và đã có thẩm định thị trường của ngành đó, tuy nhiên do có nhiều nhu cầu vốn nên khách hàng có khả năng sử dụng khơng đúng mục đích. Ta có thể kiểm tra
Bảng 3.7: Kết quả hồi quy phụ của biến đa dạng hoạt động kinh doanh (X8) và biến sử dụng vốn vay (X6)
Dependent Variable: X6 Method: Least Squares Date: 10/21/13 Time: 18:37 Sample: 1 181
Included observations: 181
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.765766 0.036860 20.77482 0.0000
X8 0.119949 0.059272 2.023699 0.0445
R-squared 0.022367 Mean dependent var 0.812155
Adjusted R-squared 0.016906 S.D. dependent var 0.391672 S.E. of regression 0.388347 Akaike info criterion 0.957154
Sum squared resid 26.99562 Schwarz criterion 0.992497 Log likelihood -84.62246 Hannan-Quinn criter. 0.971483 F-statistic 4.095358 Durbin-Watson stat 2.164648 Prob(F-statistic) 0.044488
)
Do R2 = 2,2%, mức ý nghĩa của mơ hình khơng cao nên có thể nói khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Biến kinh nghiệm của khách hàng đi vay và biến kiểm tra, giám sát khoản vay
Bảng 3.8: Kết quả hồi quy phụ của biến kinh nghiệm của khách hàng đi vay (X3) và biến kiểm tra, giám sát khoản vay (X9)
Dependent Variable: X9 Method: Least Squares Date: 10/21/13 Time: 18:40 Sample: 1 181
Included observations: 181
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.807894 0.206978 8.734710 0.0000
X3 0.059248 0.025447 2.328260 0.0210
R-squared 0.029394 Mean dependent var 2.220994
Adjusted R-squared 0.023971 S.D. dependent var 1.451360 S.E. of regression 1.433859 Akaike info criterion 3.569604 Sum squared resid 368.0153 Schwarz criterion 3.604947 Log likelihood -321.0492 Hannan-Quinn criter. 3.583933 F-statistic 5.420793 Durbin-Watson stat 1.833649 Prob(F-statistic) 0.021016
)
Mặc dù có khả năng khi thấy khách hàng có kinh nghiệm tốt trong ngành nghề vay vốn thì có thể nhân viên quan hệ khách hàng sẽ ít kiểm tra sau vay hơn, nhưng kết quả hồi quy cho thấy R2 chỉ đạt 2,9%, mức ý nghĩa của mơ hình khơng cao. Như vậy có thể nói trong mẫu khảo sát khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa 2
biến này.
Như vậy, sau khi dự kiến các cặp biến có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và tiến hành hồi quy, kết quả cho thấy trong mơ hình của mẫu khảo sát này khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
3.1.2.3 Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Bảng 3.9: Bảng ma trận hệ số tương quan
Covariance Analysis: Ordinary Date: 10/19/13 Time: 09:15 Sample: 1 181 Included observations: 181 Covariance Probability X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X1 0.221605 ----- X2 0.025854 0.578615 0.3341 ----- X3 -0.064406 0.164678 17.54067 0.6624 0.4895 ----- X4 -0.006365 0.012730 0.046417 0.021547 0.2175 0.1265 0.3124 ----- X5 0.008532 0.007559 -0.169066 0.002597 0.039139 0.2200 0.5019 0.0059 0.2312 ----- X6 -0.023595 0.059034 0.182656 0.013172 -0.011372 0.152559 0.0851 0.0073 0.1345 0.0019 0.0480 ----- X7 -0.007845 0.164739 0.239217 0.032287 -0.008726 0.087452 0.844174 0.8085 0.0014 0.4058 0.0012 0.5210 0.0009 ----- X8 -0.004395 0.003907 0.132230 -0.000336 -0.015764 0.028448 0.004548 0.237172 0.7978 0.8879 0.3859 0.9499 0.0277 0.0445 0.8920 ----- X9 0.034584 0.268215 0.039254 0.001260 -0.014675 0.058087 0.224383 0.002930 2.094808 0.4974 0.0010 0.0210 0.9368 0.4932 0.1687 0.0232 0.9557 -----
Trên đây là bảng tự tương quan giữa các biến độc lập. Nếu giữa 2 biến có hệ số tương quan tuyến tính r càng xa giá trị 0 thì mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến càng mạnh dần. , theo một quy tắc thực nghiệm như sau:
/r/ > 0,8: tương quan tuyến tính rất mạnh /r/ = 0,6 – 0,8: tương quan tuyến tính mạnh /r/ = 0,2 – 0,4: tương quan tuyến tính yếu
/r/ < 0,2: tương quan tuyến tính rất yếu hoặc khơng có tương quan tuyến tính. Trong bảng này có thể nhìn thấy các cặp biến có tự tương quan như sau:
X6 và X2 có r = 0,059. Vì P value = 0.0073 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận rất yếu.
X6 và X4 có r = 0,013. Vì P value = 0.0019 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận rất yếu.
X6 và X5 có r = -0,011. Vì P value = 0.048 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan nghịch rất yếu.
X7 và X2 có r = 0,16. Vì P value = 0.0014 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận rất yếu.
X7 và X4 có r =0,032. Vì P Value = 0.0012 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận rất yếu.
X7 và X6 có r = 0,08. Vì P value = 0.0009 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận rất yếu.
X8 và X5 có r = - 0,015. Vì P value = 0.0277 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan nghịch rất yếu.
X8 và X6 có r = 0,02. Vì P value = 0.0445 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận rất yếu.
X9 và X2 có r = 0,26. Vì P value = 0.001 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận yếu.
X9 và X3 có r = 0,03. Vì P value = 0.0210 < mức ý nghĩa 5%, do đó 2 biến này có tương quan thuận yếu.
tương quan thuận yếu.
Tuy có các cặp biến tự tương quan tuy nhiên mức độ tương quan nhưng ở mức độ yếu và rất yếu, đồng thời như kết luận ở trên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nên ta có thể chấp nhận mức độ tương quan này trong mơ hình.
3.2 Phân tích, đánh giá mơ hình hồi quy đa biến
Mơ hình hồi quy đa biến có dạng :
Y = c + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 Sau khi chạy hồi quy đa biến, kết quả như sau:
Bảng 3.10: Kết quả hồi quy đa biến
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/21/13 Time: 19:00 Sample: 1 181
Included observations: 181
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.029992 0.122016 8.441475 0.0000 X1 -0.048318 0.045114 -1.071028 0.2857 X2 -0.024303 0.029360 -0.827749 0.4090 X3 -0.021222 0.005179 -4.097683 0.0001 X4 -0.755111 0.151082 -4.998018 0.0000 X5 0.286440 0.111282 2.573993 0.0109 X6 -0.291080 0.058281 -4.994439 0.0000 X7 -0.070496 0.024445 -2.883808 0.0044 X8 -0.109313 0.043736 -2.499405 0.0134 X9 -0.053661 0.015180 -3.534930 0.0005
R-squared 0.525003 Mean dependent var 0.193370
Adjusted R-squared 0.500003 S.D. dependent var 0.396036 S.E. of regression 0.280039 Akaike info criterion 0.345887 Sum squared resid 13.41013 Schwarz criterion 0.522600 Log likelihood -21.30282 Hannan-Quinn criter. 0.417531 F-statistic 21.00028 Durbin-Watson stat 2.036599 Prob(F-statistic) 0.000000
Nhìn vào kết quả hồi quy, đầu tiên R2 đạt 52,5% và R2 hiệu chỉnh đạt 50%, điều này có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 52,5% rủi ro tín dụng của ABBANK trên địa bàn tỉnh Đồng Nai.
Đặt giả thuyết: H0: β1=β2=…=β9=0
H1: Có ít nhất 1 hệ sốβ khác 0
Chọn độ tin cậy cho kiểm định là 95%, ta có mức ý nghĩa 5% Với cỡ mẫu = 181 và 9 biến độc lập
Ta có F(9,171)= 2,07. Theo kết quả hồi quy, F-statistic =21 > F giới hạn = 2,07 nên bác bỏ giả thuyết H0
Như vậy có thể kết luận rằng mơ hình hồi quy bộ với các biến độc lập được đưa vào có thể giải thích một cách có ý nghĩa cho biến phụ thuộc. Ta có thể nhận xét kết quả