CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
4.1.2. Lựa chọn mơ hình Logit
Thơng qua những tiêu chí là cơ sở để lựa chọn mơ hình và những nhận định về các phương pháp đánh giá khả năng nợ hiện tại đang áp dụng tại MB, học viên đưa ra các tiêu chí để lựa chọn mơ hình như sau:
- Mơ hình có thể đưa vào cùng lúc biến định tính và biến định lượng để có thể đánh giá tổng thể các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. - Phải là mơ hình thống kê để khắc phục các hạn chế từ phương pháp đánh giá
khả năng trả nợ dựa vào kinh nghiệm chuyên gia mà MB đang áp dụng. - Mơ hình có khả năng tính tốn xác suất khách hàng có khả năng trả nợ trong
từng trường hợp khách hàng cụ thể và từng phương án vay cụ thể.
- Mơ hình phải đơn giản, dễ sử dụng để phù hợp với quy mơ, trình độ nhân lực và cơ sở vật chất của MB.
Với những tiêu chí đưa ra trên đây kết hợp với những đánh giá về mơ hình đo lường khả năng trả nợ của KHCN đã được học viên nêu ở chương 2, học viên sử dụng mơ hình Logit để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN trong vòng 1 năm. Hàm hồi quy Logit sẽ được viết như sau:
Ln [
] = + +…+ Trong đó:
- Y là khả năng trả nợ của KHCN, Y = 1 là khả năng khách hàng trả được nợ, Y = 0 nếu khách hàng không trả được nợ.
- , ,… là những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
- : là hệ số chặn của mơ hình
- ,…, là những hệ số của các biến độc lập.
4.2. Phương pháp xây dựng mơ hình nghiên cứu. 4.2.1. Xác định các biến
4.2.1.1. Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là biến đại diện cho khả năng trả nợ của khách hàng. Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc nhận các giá trị sau:
- Y = 1 nếu khách hàng có khả năng trả nợ vay (tương ứng với khách hàng có nợ nhóm 1- 2)
- Y = 0 nếu khách hàng khơng có khả năng trả nợ (tương ứng với khách hàng đang có nợ từ nhóm 3 trở lên)
4.2.1.2. Biến độc lập
Các biến độc lập được xác định bằng cách dựa vào các nghiên cứu trước đây, các ứng dụng tại Việt Nam và dựa trên nguồn dữ liệu thu thập được. Có thể tổng hợp danh sách các biến độc lập hay chính là các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN và mối quan hệ tương quan của các biến này đến biến phụ thuộc theo bảng sau đây:
Bảng 4.1 Các biến độc lập sử dụng trong bài nghiên cứu
Loại biến Ký hiệu Mô tả biến Thang đo Giả thiết Biến đặc điểm của Tuổi Năm +/- Giới tính 0: nữ 1: nam +/-
người vay 0: độc thân, ly dị, góa Tình trạng sở hữu nhà ở 0: khơng sở hữu nhà ở 1: có sở hữu nhà ở +
Người phụ thuộc Số người - Thời gian cư trú năm + Biến liên quan đến tài chính của khách hàng vay Lịch sử tín dụng 0: Chưa từng phát sinh NQH 1: đã từng phát sinh NQH -
Kinh nghiệm trong lĩnh vực hiện tại
Năm +
Thời gian làm công việc hiện tại
Năm + Thu nhập Triệu đồng + Biến liên quan đến đặc điểm khoản vay
Lãi suất %/năm -
Kỳ hạn vay Tháng -
Quy mô khoản vay Triệu đồng -
Tỷ lệ tài trợ/tài sản đảm bảo
% -
Mục đích khoản vay 0: mục đích phi SXKD 1: mục đích SXKD
4.2.2. Quy trình xây dựng mơ hình nghiên cứu.
Để chạy mơ hình Logit xây dựng mơ hình nghiên cứu, học viên sử dụng phần mềm SPSS 20. Các bước xây dựng lần lượt như sau:
Bước 1: Chạy mơ hình và xác định những biến quan trọng. Thông qua kết
quả chạy mơ hình học viên xác định những biến độc lập có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Các tiêu chuẩn cần xem xét để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình:
- Omnibus Test of Model Coefficients (OB): dùng để kiểm định sự phù hợp
tổng qt của mơ hình với giả thiết : = = …= = 0, nếu Sig < thì giả thiết bị bác bỏ hay ta có thể kết luận mơ hình phù hợp một cách tổng quát.
- Classification Table: bảng này cho ta kiểm tra độ chính xác trong việc dự
báo của mơ hình, tỷ lệ phần trăm dự đốn đúng càng cao cho thấy mơ hình càng dự báo càng chính xác.
- Chỉ số - 2 Log likelihood (- 2 LL): chỉ số này đo lường mức độ phù hợp của
mơ hình tổng thể, chỉ số này càng nhỏ thể hiện độ phù hợp càng cao.
Bước 2: Dựa trên mức độ ý nghĩa của các biến và các tiêu chuẩn đo lường
mức độ phù hợp của mơ hình thực hiện loại dần các biến khơng có ý nghĩa giải thích cho mơ hình. Kiểm tra lại mơ hình sau khi loại bớt các biến với các tiêu chuẩn như ở bước 1 .
Bước 3: Đề xuất mơ hình phù hợp sau khi tìm ra mơ hình tối ưu.
4.3. Dữ liệu nghiên cứu
4.3.1. Thu thập dữ liệu và chọn mẫu
Phạm vi nghiên cứu là các KHCN đang có quan hệ tín dụng với MB. Dữ liệu nghiên cứu được được xuất từ hệ thống T24 của MB vào thời điểm cuối tháng 6 năm 2015. Số lượng đơn vị trong mẫu nghiên cứu là 500 khách hàng, bao gồm
những khách hàng đang có dư nợ tại MB. Mẫu nghiên cứu được chọn theo nguyên tắc ngẫu nhiên, tuy nhiên có loại trừ các trường hợp sau:
- Các trường hợp cán bộ cơng nhân viên MB vay tín chấp, các trường hợp vay tín chấp quân nhân đặc thù.
- Các trường hợp vay vốn do cán bộ bán hàng trực tiếp thẩm định.
Trường hợp vay cán bộ nhân viên và các trường hợp vay tín chấp đặc thù là những đối tượng khách hàng ưu tiên cho vay theo quy định của MB, một số thông tin về những khách hàng này sẽ không cần đánh giá như những khách hàng vay thơng thường (ví dụ thơng tin về người hơn phối, người phụ thuộc…), vì vậy những đối tượng khách hàng này sẽ khơng có đầy đủ dữ liệu cho mục tiêu của mẫu nghiên cứu. Đối tượng thứ hai là những khách hàng vay do đối tượng cán bộ quan hệ khách hàng trực tiếp thẩm định, thơng thường vì áp lực chỉ tiêu cán bộ bán hàng sẽ có động cơ đánh giá sai lệch một số thông tin về khách hàng hoặc thu thập sót những thơng tin về khách hàng, đặc biệt là những thơng tin phi tài chính, vì vậy để đảm bảo mức tin cậy của dữ liệu nghiên cứu đầu vào học viên sẽ loại những đối tượng khách hàng này ra khỏi mẫu nghiên cứu.
4.3.2. Thống kê mô tả dữ liệu
Tỷ lệ khách hàng có khả năng trả nợ và khơng có khả năng trả nợ trong mẫu nghiên cứu được trình bay theo bảng dưới đây:
Bảng 4.2 Phân tích mẫu dữ liệu theo khả năng trả nợ của KHCN
Số khách hàng Tỷ trọng Khách hàng có khả năng trả nợ 85 17% Khách hàng khơng có khả năng trả nợ 415 83%
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS – Nhà xuất bản Hồng Đức, 2008) cho rằng phải có tối thiểu 5 giá trị quan sát cho mỗi biến dự báo. Mẫu quan sát trong bài viết này là 500 khách hàng, trong đó số khách hàng khơng có khả năng trả nợ là 85 khách hàng, chiếm tỷ trọng 17%, tương ứng là 415 khách hàng và tỷ trọng 87% đối với trường hợp khách hàng có khả năng trả nợ. Như vậy, mẫu nghiên cứu đã đảm bảo điều kiện cần thiết để cho ra kết quả tốt và suy rộng ra cho tổng thể.
Bảng 4.3 Phân bố giá trị các biến độc lập trong mẫu dữ liệu
Biến
Mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic
X1 500 25 64 44.31 .368 8.230 X2 500 0 1 .39 .022 .489 X3 500 0 1 .88 .014 .323 X4 500 0 1 .85 .016 .357 X5 500 0 4 1.11 .041 .921 X6 500 5 25 13.22 .262 5.851 X7 500 0 1 .27 .020 .443 X8 500 8 516 156.39 3.622 80.985 X9 500 6 516 110.62 3.267 73.050 X10 500 5.8110 243.0000 47.948541 1.7967679 40.1769520 X11 500 6.6000 18.0000 12.676440 .0763039 1.7062077 X12 500 10 360 60.26 1.844 41.226 X13 500 50 4000 534.06 28.618 639.927 X14 500 30 95 50.41 .737 16.476 X15 500 0 1 .16 .016 .369 Valid N (listwise) 500
Độ tuổi: trong mẫu nghiên cứu nhóm khách hàng có độ tuổi từ 40 trở xuống
chiếm tỷ trọng 36,6%, độ tuổi từ 41-60 chiếm tỷ trọng khoảng 65,4%, độ tuổi trung bình của mẫu quan sát là 44 tuổi.
Giới tính: theo thống kê trong mẫu nghiên cứu số khách hàng nữ chiếm tỷ
trọng 60,8%.
Tình trạng hơn nhân: có đến 88,2% khách hàng trong mẫu nghiên cứu đã có
gia đình, phần cịn lại là những khách hàng độc thân, hoặc ly dị và góa.
Tình trạng nhà ở: thể hiện việc khách hàng vay đã sở hữu nhà ở hay chưa, có
đến 83% khách hàng trong mẫu nghiên cứu đã sở hữu nhà ở, thể hiện năng lực tài chính khá của đối tượng khách hàng vay vốn tại MB.
Người phụ thuộc: thể hiện số người (con cái, cha mẹ, ông bà…) mà khách
hàng đang chịu trách nhiệm cấp dưỡng hàng tháng, số người phụ thuộc càng cao càng ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Trong mẫu nghiên cứu, số khách hàng khơng có người phụ thuộc chiếm khoảng 28%, số khách hàn có từ 3 người phụ thuộc trở lên chiếm 5,6% trở lên, còn lại là số khách hàng có từ 1-2 người phụ thuộc.
Thời gian cư trú tại địa phương: thể hiện số năm khách hàng cư trú tại nơi ở
hiện tại, trong mẫu nghiên cứu thời gian cư trú nhỏ nhất của khách hàng là 5 năm và lớn nhất là 25 năm, thời gian cư trú bình quân là 13 năm, điều này thể hiện mức độ ổn định về nơi cư trú của đối tượng khách hàng vay vốn tại MB.
Lịch sử tín dụng: thể hiện uy tín thanh tốn trong lịch sử quan hệ tín dụng
của khách hàng trong quá khứ. Trong số 500 khách hàng thuộc mẫu nghiên cứu có 73,2% số khách hàng có uy tín thanh tốn tốt, chưa từng phát sinh nợ quá hạn.
Kinh nghiệm trong lĩnh vực hiện tại: thể hiện số tháng kinh nghiệm của
khách hàng trong lĩnh vực cơng việc hiện tại, đây là tiêu chí để đánh giá thâm niên cũng như chuyên môn của khách hàng, số năm kinh nghiệm trung bình của mẫu
nghiên cứu khoảng 13 năm, cho thấy nhóm khách hàng vay vốn tại MB có nhiều năm kinh nghiệm trong cơng việc.
Thời gian làm công việc hiện tại: là thước đo đánh giá tính ổn định của cơng
việc hiện tại, theo thống kê trong mẫu nghiên cứu có đến 68,6% khách hàng có thời gian làm cơng việc hiện tại trên 5 năm, điều này thể hiện mức độ ổn định của nguồn thu nhập trả nợ của khách hàng.
Thu nhập: là tổng thu nhập hàng tháng của khách hàng và người đồng trách
nhiệm (nếu có). Về mặt lý thuyết thu nhập càng cao sẽ càng có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Trong mẫu quan sát khách hàng có thu nhập cao nhất là 243 triệu đồng/tháng, thấp nhất khoảng 6 triệu đồng/tháng, thu nhập trung bình khoảng 48 triệu đồng/tháng, cho thấy mức thu nhập khá tốt của nhóm khách hàng vay vốn tại MB.
Lãi suất: nhóm khách hàng được áp lãi suất từ 10-13% chiếm khoảng 58,8%
tổng mẫu quan sát, nhóm khách hàng vay có lãi vay từ 10% trở xuống chiếm khoảng 4,8%, cịn lại là nhóm khách hàng có mức lãi suất trên 13%.
Kỳ hạn vay: thể hiện thời gian trả nợ của khoản vay. Khác với KHDN, các
khoản vay chủ yếu của KHCN là những khoản vay trung và dài hạn, số khách hàng thuộc nhóm này chiếm tỷ trọng khoảng 83% trên tổng số phương án vay, kỳ hạn vay trung bình của mẫu nghiên cứu khoảng 60 tháng.
Quy mô khoản vay: thể hiện số tiền vay vốn của khách hàng, về lý thuyết
khoản vay càng lớn áp lực trả nợ sẽ càng cao và ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của khách hàng. Theo thống kê có khoảng 11,3% số khách hàng trong mẫu nghiên cứu có mức dư nợ vay trên 1 tỷ đồng, số khách hàng vay từ 500 triệu đồng đến dưới 1 tỷ chiếm khoảng 25,7%, số còn lại là dưới 500 triệu đồng. Dư nợ cao nhất trong mẫu quan sát là 4 tỷ đồng, nhỏ nhất là 50 triệu đồng , quy mô dư nợ bình quân khoảng 534 triệu đồng.
Tỷ lệ tài trợ trên TSĐB: là số tiền cho vay căn cứ trên giá trị tài sản cầm cố
hoặc thế chấp, phần nào thể hiện quy mô dư nợ trên năng lực tài chính của khách hàng. Tỷ lệ này càng cao đồng nghĩa quy mô dư nợ càng lớn so với tài sản thế chấp và năng lực tài chính của khách hàng và ảnh hưởng khơng tốt đến khả năng trả nợ của khách hàng. Trong mẫu nghiên cứu tỷ lệ tài trợ lớn hơn 80% chiếm khoảng 7,6%, tỷ lệ tài trợ ở mức từ 70%-80% chiếm tỷ trọng khoảng 10,6%, còn lại là mức tỷ lệ tài trợ dưới 70%. Điều này cho thấy mức tỷ lệ tài trợ khá an tồn của MB trong hoạt động tín dụng cá nhân.
Mục đích khoản vay: đối với khoản vay cá nhân mục đích vay bao gồm
nhiều loại như SXKD, tiêu dùng, mua nhà, mua xe…Trong phạm vi bài viết này học viên chia thành 2 nhóm mục đích chính gồm mục đích SXKD (bao gồm các khoản vay SXKD, mua xe, mua mặt bằng, xây dựng nhà xưởng…phục vụ cho việc SXKD) và mục đích phi SXKD (như mua xe, mua nhà, tiêu dùng…không phục vụ cho mục đích SXKD). Trong bài viết này, học viên đánh giá những khoản vay sản xuất kinh doanh là những khoản vay sẽ tạo ra nguồn thu nhập tăng thêm trong tương lai và có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, trong khi đó những khoản vay phi SXKD chỉ phục vụ mục đích tiêu dùng cá nhân, gia đình và khơng tạo ra nguồn thu nhập tăng thêm. Trong mẫu nghiên cứu có khoảng 16,2% các khoản vay là khoản vay SXKD, 83,8% khoản vay là phi SXKD.
4.4. Kết quả nghiên cứu 4.4.1. Kết quả chạy mơ hình 4.4.1. Kết quả chạy mơ hình
Tiến hành chạy mơ hình Logit bằng phần mềm SPSS 20.0 với 15 biến độc lập ta được bảng kết quả sau:
Bảng 4.4 Kết quả chạy mơ hình Logit đo lường khả năng trả nợ của KHCN
với 15 biến
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a X1 -.010 .047 .046 1 .831 .990 X2 -.781 .616 1.607 1 .205 .458 X3 -2.158 1.472 2.150 1 .143 .116 X4 2.609 .934 7.797 1 .005 13.587 X5 -1.066 .432 6.087 1 .014 .344 X6 .001 .051 .001 1 .981 1.001 X7 -1.512 .699 4.672 1 .031 .221 X8 .008 .007 1.049 1 .306 1.008 X9 -.007 .007 1.158 1 .282 .993 X10 .036 .033 1.205 1 .272 1.037 X11 -.574 .206 7.790 1 .005 .564 X12 -.002 .011 .045 1 .832 .998 X13 .002 .002 1.149 1 .284 1.002 X14 -.074 .023 10.242 1 .001 .928 X15 1.378 1.056 1.704 1 .192 3.968 Constant 14.107 4.215 11.202 1 .001 1338497.265 a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12, X13, X14, X15.
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients với mơ
hình 15 biến
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 361.703 15 .000 Block 361.703 15 .000 Model 361.703 15 .000
Bảng 4.6 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình với mơ hình 15 biến
Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R Square
1 94.184a .515 .861
a. Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than .001.
Bảng 4.7 Kiểm định độ chính xác của mơ hình với mơ hình 15 biến Classification Tablea