CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU
4.2 Phƣơng pháp nghiên cứu, thu thập và xử lý dữ liệu:
4.2.1 Phƣơng pháp nghiên cứu:
Do số lượng các biến độc lập khá nhiều (17 biến) nên để tìm được mơ hình Logit tốt nhất một cách nhanh chóng, tác giả thực hiện quy trình đánh giá tác động tổng thể của các nhân tố đến biến phụ thuộc NQH theo ba bước:
- Bước 1: Phân tích nhân tố EFA (phương pháp trích Principal component và xoay nhân tố Varimax) tìm ra các biến trong mơ hình. Các tiêu chuẩn sử dụng:
KMO ≥ 0.5: phân tích nhân tố phù hơp với dữ liệu;
Tổng phương sai trích (total variance explained) ≥ 50%;
Sig < 5%: các biến độc lập có tương quan với nhau;
Biến bị loại bỏ khi giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố < 0.5 và khoảng cách giữa giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn thứ nhất và thứ nhì của mỗi biến < 0.3
- Bước 2: Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha của từng biến trong mô hình: nhằm loại bỏ các biến khơng đủ độ tin cậy theo các tiêu chuẩn đặt ra.
Thực hiện đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho 5 thang đo ứng với 5 nhân tố được rút ra từ phân tích nhân tố trên, với các tiêu chuẩn sử dụng:
Cronbach’s Alpha Based on Standardized Items > 0.6;
Hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh (corrected item – total correlation) của mỗi biến ≥ 0.3;
Kết quả đánh giá độ tin cậy của 5 thang đo ứng với 5 nhân tố trên: tác giả loại 2 thang đo và chọn được 3 thang đo phù hợp.
- Bước 3: Hồi quy Logistic để ước lượng xác suất khách hàng không trả nợ đúng hạn và khơng trả nợ trong vịng 90 ngày kể từ ngày đến hạn hợp đồng. Từ đó xác định hiệu quả tín dụng của khoản vay.
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:
Omnibus Test of Model Coefficients: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy với giả thiết H0 là các hệ số hồi quy đều bằng 0. Nếu Sig<α thì H0 bị bác bỏ hay có tồn tại mơ hình hồi quy.
-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 trí số dự đốn cho từng biểu hiện có nợ xấu/ khơng có nợ xấu và tính tỷ lệ dự đoán đúng. Từ đó ta có hướng tiếp cận khác để xác định được mức độ phù hợp của mơ hình.
Mức ý nghĩa Sig. của các kiểm định và của hệ số hồi quy (β) được chọn là 5%.
4.2.2 Phƣơng pháp thu thập và xử lý dữ liệu:
Dữ liệu được sử dụng để hồi quy trong mơ hình của bài nghiên cứu này được chọn ngẫu nhiên với tỷ trọng 10% số lượng khách hàng cá nhân hiện đang vay vốn tại BIDV Long An. Số lượng mẫu chọn ra là 585 khách hàng, những thông tin liên quan đến khách hàng được tập hợp từ danh sách khách hàng vay vốn của tất cả cán bộ quản lý khách hàng tại chi nhánh và thu thập từ chương trình quản lý SIBS của BIDV. Theo
mẫu quan sát có 27.35% khách hàng khơng thực hiện nghĩa vụ trả nợ trong vịng 90 ngày khi hợp đồng tín dụng đến hạn và ngược lại có 72.65%.
Sau khi thu thập đầy đủ dữ liệu, tác giả tiến hành mã hóa dữ liệu bằng các xử lý kỹ thuật của phần mềm SPSS 16.0. Thống kê mô tả các biến được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.2: Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation NQH 585 0 1 ,27 ,446 TUOI 585 22 75 41,89 10,165 GTINH 585 0 1 ,60 ,490 HONNHAN 585 0 1 ,89 ,310 HOCVAN 585 0 2 ,85 ,733 NNGHIEP 585 0 2 1,28 ,617 THAMNIEN 585 1 34 10,18 7,332 NHAO 585 0 1 ,87 ,333 SNGUOIPHUTHUOC 585 0 3 1,47 ,754 THUNHAP 585 2 108 11,46 8,828 GIATRIKVAY 585 8 3300 269,36 383,960 MUCDICH 585 0 1 ,43 ,496 TSDB 585 0 1 ,60 ,490 THGIANQHTD 585 0 12 2,04 2,432 LSUTRANO 585 0 2 ,30 ,512 SOLUONGTCTD 585 0 2 ,10 ,339 TTRANGVAY 585 0 1 ,15 ,358 TYLETSDB 585 0 2200 114,95 157,715 Valid N (listwise) 585