STT Ký hiệu
biến Biến độc lập Giả thuyết
Kỳ vọng 1. Nhân tố từ phía khách hàng
X1 Tuoi Tuổi tác Khách hàng càng lớn tuổi KNTN càng tốt +
X2 Gtinh Giới tính Khách hàng nữ có KNTN tốt hơn khách hàng nam +
X3 Honnhan Tình trạng hơn nhân KNTN tốt hơn khách hàng độc Khách hàng có gia đình có
thân, ly dị,
+
X4 Hocvan Trình độ học vấn vấn càng cao KNTN càng tốt Khách hàng có trình độ học +
X5 Thamnien
Thời gian công
tác/Số năm trong nghề
Khách hàng có thời gian cơng tác/số năm trong nghề càng cao
KNTN càng tốt + X6 Nhao Khách hàng có sở hữu nhà Khách hàng có sở hữu nhà có KNTN tốt hơn khách hàng không sở hữu nhà + X7 Kcach
Nơi cư trú của khách hàng
Khách hàng có khoảng cách càng gần càng có KNTN càng
tốt +
X8 Nnghiep Loại hình cơng việc
khách hàng Nghề nghiệp có ảnh hưởng đến KNTN của khách hàng Có ảnh hưởng X9 Thunhap Thu nhập ròng hàng tháng Thu nhập càng cao KNTN càng tốt +
X10 TimeQHTD
Thời gian từ lúc quan hệ tín dụng với BIDV đến ngày giải ngân
Khách hàng có thời gian quan hệ tín dụng tại BIDV trước khi
cấp tín dụng càng dài KNTN càng cao
+
2. Nhân tố về liên quan đặc điểm khoản vay
X11 TSBD_STV Tỷ lệ TSBĐ trên số
tiền vay Tỷ lệ TSBD/Số tiền vay càng lớn KNTN càng giảm +
X12 Mucdich Mục đích vay khách
hàng
Khách hàng có mục đích vay sản xuất kinh doanh có KNTN
tốt hơn vay tiêu dùng +
X13 Kyhan Thời hạn khoản vay Kỳ hạn vay có ảnh hưởng đến
KNTN khách hàng
Có ảnh hưởng
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
4.2 Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng phần mềm excel và chương trình SPSS 16.0 để thực hiện mơ hình nghiên cứu. Các bước cụ thể:
Bƣớc 1: Chọn mẫu và thu thập dữ liệu từng biến.
Bƣớc 2: Sử dụng chương trình SPSS 16.0 để thực hiện mơ hình nghiên cứu.
Các bước, tiêu chuẩn đo lường độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu:
(1) Phân tích nhân tố khám phá (Explory Factor Analysis) EFA: nhằm rút
gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung của tập biến ban đầu (Hair&ctg, 1998);
(2) Đánh giá độ tin cậy – Kiểm định Cronbach’s Alpha: cho thấy mức độ giống nhau của các câu hỏi trong một nhân tố;
(3) Hồi quy Logistic các thang đo và lựa chọn mơ hình
- Hàm Logistic được hồi quy bằng phương pháp Enter.
- Các tiêu chuẩn đo lường hiệu quả của mơ hình mà luận văn sử dụng gồm: + -2LL (-2 Log Likelihood): đo lường độ phù hợp tổng qt của mơ hình, với quy tắc -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất là 0 (tức là khơng có sai số), khi đó mơ hình có một độ phù hợp cao.
+ Classification Table: bảng so sánh trị số thực và trị số dự đoán cho từng biểu hiện có KNTN vay/khơng có KNTN vay và tính tỷ lệ dự đốn đúng. Từ đó ta có hướng tiếp cận khác để xác định được mức độ phù hợp của mơ hình.
+ Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy với giả thiết H0 là các hệ số hồi
quy đều bằng 0 (Omnibus Test of Model Coefficients). Nếu Sig<α thì H0 bị bác bỏ
hay có tồn tại mơ hình hồi quy.
+ Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình: có bao nhiêu phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập. Sử dụng thước đo R2 – Nagelkerke
+ Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: xem xét mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là có ý nghĩa hay không. Mức ý nghĩa Sig của các kiểm định và của hệ số hồi quy (β) được chọn là 5% thì ta kết luận rằng tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê.
Bƣớc 3: Phân tích kết quả mơ hình, và các nhận định.
4.3 Thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu
4.3.1 Chọn mẫu
Phạm vi nghiên cứu là các khách hàng có KNTN vay đang có dư nợ vay tại BIDV Long An thời điểm 30/06/2015 và các khách hàng khơng có KNTN giai đoạn từ 31/12/2012 – 30/06/2015;
- Đối với khách hàng khơng có KNTN vay: tác giả thu thập các khách hàng khơng có KNTN theo từng quý giai đoạn từ 31/12/2012 – 30/06/2015; trường hợp khách hàng khơng có KNTN qua nhiều quý thì chỉ lấy 01 quý;
- Đối với khách hàng có KNTN vay: thu thập các khách hàng đang có dư nợ tại thời điểm 30/06/2015 và có thời gian quan hệ tín dụng tại BIDV Long An đến 30/06/2015 ít nhất 01 năm.
Chọn mẫu gồm 15% số lượng khách hàng đáp ứng tiêu chuẩn có thời gian quan hệ tín dụng trên 1 năm, nên cỡ mẫu được chọn là 770 khách hàng.
Tác giả dùng hàm rand() trong excel chọn mẫu ngẫu nhiên các khách hàng có KNTN theo từng sản phẩm vay: nhà ở, ô tô, sản xuất kinh doanh, tiêu dùng có TSBĐ khác và tiêu dùng tín chấp khơng có TSBĐ.
4.3.2 Thu thập dữ liệu
Thông tin và dữ liệu mỗi khách hàng theo từng biến nghiên cứu được thu thập qua hệ thống dữ liệu BIDV, báo cáo đề xuất tín dụng của các CBTD, dữ liệu quản lý khách hàng của các cán bộ quản lý khách hàng.
4.3.3 Thống kê mô tả dữ liệu
Sau khi chọn mẫu theo cách thức như trên tác giả chọn được 770 khách hàng. Trong đó, khách hàng vay tiêu dùng khơng có TSBĐ chiếm 53% số lượng khách hàng trong mẫu; khách hàng vay mục đích sản xuất kinh doanh chiếm 32% số lượng khách hàng trong mẫu, các sản phẩm vay khác chiếm tỷ lệ tương đối. Các khách hàng trong mẫu có thời gian quan hệ tín dụng trên 01 năm nên có thể đánh giá chính xác được thực tế KNTN. Như vậy, mẫu được chọn nhìn chung phù hợp với dữ liệu tổng thể.