Thời hạn vay Tần số Phần trăm Phần trăm lũy kế
Dưới 1 năm 4 2.7 2.7 1 năm 20 13.3 16.0 2 năm 33 22.0 38.0 3 năm 13 8.7 46.7 4 năm 56 37.3 84.0 5 năm 22 14.7 98.7 6 năm 2 1.3 100.0 Tổng cộng 150 100.0
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Tỷ lệ giữa tài sản đảm bảo và số tiền vay.
Theo quy định các khoản vay tại Agribank là những khoản vay có đảm bảo bằng tài sản của khách hàng hoặc của bên thứ ba.
Số tiền vay được cấp trên giá trị tài sản đảm bảo luôn được giới hạn trong một tỷ lệ hợp lý, nhằm đảm bảo đáp ứng nhu cầu khách hàng vay và an toàn vốn cho Agribank.
46
Số người
Biểu đồ 2.9: Thống kê khách hàng theo tỷ lệ tài sản đảm bảo/ số tiền vay.
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Tuy nhiên, kết quả thống kê cho thấy hơn 68% các khoản vay tại Agribank có tỷ lệ tài sản đảm bảo trên số tiền vay dưới 1. Điều này phản ánh thực trạng các khoản vay tín chấp tồn bộ hoặc tín chấp một phần ở Agribank đang chiếm tỷ lệ cao dẫn đến tiềm ẩn rủi ro khách hàng không thực hiện nghĩa vụ trả nợ cao.
Tuy nhiên, đây phần lớn là các khoản vay đối với khách hàng cá nhân là cán bộ, nhân viên đang làm việc tại Agribank nên rủi ro đến từ những khoản vay này có thể kiểm sốt được.
Lịch sử nợ quá hạn trong quá khứ của khách hàng.
Kết quả thống kê cho thấy có 52% khách hàng khơng có nợ quá hạn ở hiện tại và trước đây, 48% khách hàng đang có nợ quá hạn hoặc đã từng có nợ quá hạn.
Bảng 2.10: Thống kê khách hàng theo lịch sử nợ quá hạn.
Lịch sử nợ quá hạn Tần số Phần trăm Phần trăm lũy kế
Khơng có nợ q hạn 78 52.0 52.0
Đang có nợ quá hạn hoặc đã
từng có nợ quá hạn 72 48.0 100.0
47
Tổng cộng 150 100.0
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Kết quả này phản ánh thực trạng các món vay khách hàng cá nhân vẫn còn tiềm ẩn rủi ro về khả năng thanh toán.Thu nhập của một số khách hàng cá nhân không ổn định tại một số thời điểm làm ảnh hưởng đến khả năng trả nợ.Nguyên nhân của tình trạng này có thể xuất hiện từ cả phía khách hàng lẫn phía Agribank. Khách hàng có thể gặp khó khăn tạm thời trong công việc hoặc kinh doanh dẫn đến thu nhập khơng đảm bảo cho việc thanh tốn nợ đúng thời hạn. Tuy nhiên, một số trường hợp nguyên nhân dẫn đến khách hàng bị quá hạn là do cán bộ tín dụng định kỳ trả nợ khơng phù hợp với nguồn thu nhập của khách hàng.
Trình độ chun mơn của cán bộ tín dụng.
Trình độ chun mơn của cán bộ tín dụng có ảnh hưởng rất lớn đến khả năng trả nợ vay của khách hàng. Cán bộ tín dụng có trình độ và kinh nghiệm sẽ chọn lọc được những khách hàng tốt để cho vay cũng như loại bỏ những khách hàng không tốt ngay từ khâu xét duyệt hồ sơ.
Bên cạnh đó trong q trình quản lý khách hàng, cán bộ tín dụng có trình độ chun mơn và kinh nghiệm sẽ kịp thời xử lý những tình huống phát sinh như: đánh giá kịp thời sự suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng và có đề xuất để thu hồi nợ, có những biện pháp hỗ trợ kịp thời khi khách hàng gặp khó khăn tạm thời như điều chỉnh kỳ hạn nợ, gia hạn nợ, cho vay mới.Đa phần các Cán bộ được Agribank tuyển dụng có nền tảng kiến thức cơ bản như nhau nhưng vấn đề quan trọng khi quản lý khoản vay lại nằm ở kinh nghiệm thực tế, khả năng xử lý tình huống. Những kiến thức, kinh nghiệm này thường do các cán bộ lâu năm truyền lại cho các cán bộ mới nên nếu người trước làm sai sẽ ảnh hưởng đến những người sau. Đây là một thực trạng tồn tại từ rất lâu trong hệ thống Agribank.
48
Bảng 2.11: Thống kê cán bộ tín dụng của Agribank theo kinh nghiệm làm việc. Kinh nghiệm của Kinh nghiệm của
cán bộ tín dụng Tần số Phần trăm Phần trăm lũy kế
Từ 3 năm trở lên 133 88.7 88.7
Dưới 3 năm 17 11.3 100.0
Tổng cộng 150 100.0
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Thống kê cho thấy có 11,7% cán bộ tín dụng của Agribank trong mẫu nghiên cứu có kinh nghiệm dưới 3 năm, có 88,7% cán bộ tín dụng của Agribank có kinh nghiệm làm việc trên 3 năm.
Kết quả này cho thấy Agribank có đội ngũ nhân viêncó kinh nghiệm làm việc lâu năm, tuy nhiên vẫn tiềm ẩn rủi ro những người mới sẽ bước tiếp vào sai lầm của những người đi trước nếu như khơng có bản lĩnh nghề nghiệp vững vàng.
Thu nhập so với số tiền vay phải trả định kỳ.
Thống kê cho thấy có 64% số khách hàng của Agribank có nguồn thu nhập hiện tại không đủ đảm bảo cho nghĩa vụ trả nợ định kỳ. Kết quả này cho thấy rủi ro khách hàng không thực hiện được nghĩa vụ trả nợ cho ngân hàng cao.
49
Số người
Biểu đồ 2.12: Thống kê khách hàng theo tỷ lệ thu nhập trên số tiền vay
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Mục đích sử dụng vốn.
Mục đích sử dụng vốn của các khách hàng trong mẫu bao gồm: vay sản xuất kinh doanh, vay tiêu dùng và vay với mục đích khác.
Thống kê mẫu cho thấy có 65 khách hàng trong mẫu vay vốn của Agribank phục vụ cho mục đích sản xuất kinh doanh, chiếm 43% khách hàng. Số khách hàng vay vốn của Agribank phục vụ cho mục đích tiêu dùng là 64 khách hàng, chiếm 43% tổng số khách hàng. Số khách hàng vay vốn phục vụ mục đích khác là 21 khách hàng, chiếm 14% tổng số khách hàng.
Bảng 2.13: Thống kê khách hàng theo mục đích sử dụng vốn
STT Mục đích vay vốn Số lƣợng khách hàng Tỷ lệ
1 Vay sản xuất kinh doanh 65 43%
2 Vay tiêu dùng 64 43%
3 Vay mục đích khác 21 14%
Tổng cộng 150 100%
Nguồn: tính tốn của tác giả
50
2.4. Mơ hình phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân. hàng cá nhân.
2.4.1. Thống kê mô tả dữ liệu.
Bảng 2.14: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu Biến Số quan Biến Số quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Y 150 0 1 0.34 0.475 X1 150 0 12 3.24 3.777 X2 150 0 1 0.57 0.496 X3 150 0 6 3.14 1.438 X4 150 0 40 1.658 4.0263 X5 150 0 1 0.48 0.501 X6 150 0 1 0.11 0.318 X7 150 0 6 1.096 1.2062 X8 150 0 1 0.41 0.493 X9 150 0 1 0.57 0.497 X10 150 0 1 0.71 0.457 Nguồn: Phụ lục 4
Có 34% số khách hàng cá nhân trong mẫu nghiên cứu khơng có khả năng trả nợ.Khách hàng cá nhân trong mẫu nghiên cứu có số người phụ thuộc nhiều nhất là 12 người, thấp nhất là khơng có người nào phụ thuộc.
Thống kê mô tả cho thấy số lượng khách hàng cá nhân làm công việc văn phịng, cơng việc trí óc chiếm 57% tổng số lượng khách hàng trong mẫu nghiên cứu.
Các khách hàng cá nhân trong mẫu nghiên cứu có thời gian vay trung bình là 3,14 năm. Khách hàng có thời gian vay lâu nhất là 6 năm.Điều này phù hợp với thực tế hoạt động tín dụng cá nhân tại Agribank đó là tập trung phát triển tín dụng trung hạn đối với khách hàng cá nhân. Trung bình thu nhập của các khách hàng cá nhân này gấp 1,1 số tiền vay phải trả định kỳ.
Bên cạnh đó, tài sản đảm bảo so với số tiền vay của các khách hàng cá nhân này trung bình gấp 1,658 lần, cá biệt có trường hợp tài sản đảm bảo của khách hàng lớn gấp 40 lần số tiền vay.
51
Thống kê mô tả cũng cho thấy có 48% số khách hàng cá nhân trong mẫu nghiên cứu đang có nợ quá hạn hoặc đã từng có nợ quá hạn và 11% trong số hồ sơ khách hàng cá nhân đang được quản lý bởi các cán bộ tín dụng có thẩm niên dưới 3 năm.
Mặt khác, theo kết quả nghiên cứu cho thấy có 41% khoản vay của các khách hàng này chịu ảnh hưởng bởi biến động lãi suất trong thời gian qua. 59% khoản vay của các khách hàng này theo hợp đồng tín dụng có lãi suất cố định trong suốt thời gian vay.
2.4.2. Kiểm định mối tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình
Phụ lục 2 cho thấy hệ số tương quan của hầu hết các biến Xi trong mơ hình là thấp (dưới 30%). Do đó có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
2.4.3. Phân tích kết quả ƣớc lƣợng
Sử dụng phần mềm SPSS để ước lượng mơ hình Binary logistic với dữ liệu thu thập được, ta có kết quả phân tích như sau:
Bảng 2.15: Kết quả hồi quy mơ hình Binary Logistic Biến Hệ số hồi Biến Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Wald Bậc tự do Sig. Exp(B) X1 -1,465 1,738 ,710 1 ,399 ,231 X2 -,913 ,379 5,821 1 ,016 ,401 X3 -1,387 ,481 8,309 1 ,004 ,250 X4 3,051 1,220 6,253 1 ,012 21,130 X5 ,001 1,353 ,000 1 ,999 1,001 X6 -1,772 1,428 1,539 1 ,215 ,170 X7 -2,191 ,729 9,023 1 ,003 8,942 X8 -2,483 1,326 3,506 1 ,061 ,084 X9 -2,569 1,721 2,227 1 ,136 ,077 X10 -3,679 2,021 3,312 1 ,069 ,025 Constant 5,792 3,360 2,972 1 ,085 327,829 Nguồn: Phụ lục 4
52
2.4.3.1. Kiểm định hệ số hồi quy:
Ta lần lượt kiểm định giả thuyết sau đối với các hệ số hồi quy thu được
𝑯𝟎: 𝜷𝒊= 𝟎 𝑯𝟏: 𝜷𝒊≠ 𝟎
So sánh giá trị Sig. tương ứng với mỗi 𝜷𝒊 với mức ý nghĩa 𝜶 = 5%. Nếu Sig. <𝜶 ta chấp nhận giả thuyết H1 và bác bỏ giả thuyết H0, tức là hệ số hồi quy của biến độc lập tương ứng có ý nghĩa thống kê hay biến độc lập đó có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Trường hợp ngược lại ta chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1.
Cột hệ số Sig. cho thấy:
- Hệ số hồi quy của các biến X2, X3, X4, X7, X8, X10 có Sig. nhỏ hơn 5%. Do đó các biến X2, X3, X4, X7, X8, X10 có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y. Hay nói cách khác là tình trạng công việc của khách hàng vay, thời hạn cho vay, TSĐB/số tiền vay, Thu nhập/số tiền vay phải trả định kỳ, Mức độ ảnh hưởng của thay đổi lãi suất và khách hàng có mục đích vay vốn phục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng.
Kỳ vọng về dấu:
Bảng 2.16: Kỳ vọng về dấu của các biến độc lập
Biến Kỳ vọng dấu theo lý thuyết Kết quả từ mơ hình
X2 - - X3 - - X4 - + X7 - - X8 +/- - X10 - - Nguồn: Phụ lục 4
Hệ số hồi quy của các biến X2, X3, X7, X8, X10 có kết quả phù hợp với kỳ vọng về dấu theo lý thuyết. Tức là:
53
- Khách hàng có số thành viên phụ thuộc trong gia đình gia tăng thì khả năng trả nợ vay của khách hàng này sẽ giảm sút. Điều này có thể được lý giải là số thành viên phụ thuộc gia tăng dẫn đến sinh hoạt phí của khách hàng sẽ gia tăng, khoản thu nhập dùng để trả nợ sẽ giảm. Kết quả thu được khác với nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013).
- Khách hàng cá nhân làm cơng việc văn phịng, cơng việc trí óc có khả năng trả nợ cao hơn hơn so với các đối tượng khác. Có thể được lý giải là những công việc này sẽ đem lại cho khách hàng mức thu nhập cao hơn, khoản thu nhập dùng để trả nợ do đó cũng gia tăng. Kết quả thu được này phù hợp với nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013).
- Thời hạn vay của khách hàng cũng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay. Ảnh hưởng này diễn ra ngược chiều với khả năng trả nợ. Tức là khách hàng có thời hạn vay dài thì sẽ có khả năng trả nợ. Điều này có thể được lý giải là do các khách hàng được vay với thời gian dài sẽ được ngân hàng thẩm định kỹ càng nên đảm bảo sự ổn định của nguồn thu nhập dùng để trả nợ. Kết quả thu được này phù hợp với nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013).
- Khách hàng có thu nhập so với số tiền vay phải trả định kỳ càng tăng thì khả năng trả nợ của khách hàng càng tốt. Điều này cho thấy khi thu nhập của khách hàng gia tăng thì khoản thu nhập dùng để trả nợ cũng sẽ tăng theo.Kết quả thu được này phù hợp với nghiên cứu củaSumit Agarwal (2008).
- Ngoài ra sự thay đổi lãi suất cũng có ảnh hưởng đến việc khách hàng không trả được nợ. Kết quả nghiên cứu cho thấy khi lãi suất gia tăng, gánh nặng nợ của khách hàng do đó sẽ tăng theo dẫn đến khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm.
- Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các khách hàng vay vốn với mục đích sản xuất kinh doanh có khả năng trả nợ cao hơn khách hàng vay vốn với mục đích khác.
Hệ số hồi quy của các biến X4 có kết quả khơng phù hợp với kỳ vọng về dấu theo lý thuyết. Theo đó:
54
- Khi tài sản đảm bảo của khách hàng so với số tiền vay càng lớn thì khả năng khách hàng không trả được nợ vẫn xảy ra. Kết quả thu được này không phù hợp với nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013). Tuy nhiên, hiện tượng này thường thấy ở các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Nhiều khách hàng có tài sản đảm bảo rất lớn so với số tiền vay nhưng các tài sản này có tính thanh khoản thấp dẫn đến khả năng trả nợ của khách hàng không tăng theo.
2.4.3.2. Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình: Bảng 2.17: Kết quả kiểm định Ominibus Bảng 2.17: Kết quả kiểm định Ominibus
Chi-square Bậc tự do Sig. Step 1 Step 161,661 10 ,000 Block 161,661 10 ,000 Model 161,661 10 ,000 Nguồn: Phụ lục 4
Kiểm định Omnibus cho thấy mức ý nghĩa nhỏ hơn 1% (độ tin cậy 99%).Như vậy các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể.Nói cách khác, mơ hình lựa chọn là phù hợp.
Bảng 2.18: Mức độ phù hợp của mơ hình
Step -2 Log likelihood R2Cox & Snell R2Nagelkerke
1 30,650a
,660 ,913
Nguồn: Phụ lục 4
Hệ số R2 theo Nagelkerke là 91,30% cho thấy các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 91,30% mức độ biến động của biến phụ thuộc khả năng trả nợ.
55
2.4.4. Mức độ dự báo chính xác của mơ hình: Bảng 2.19: Mức độ dự báo chính xác của mơ hình Bảng 2.19: Mức độ dự báo chính xác của mơ hình
Quan sát Dự báo Y Phần trăm chính xác 0 1 Step 1 Y 0 96 3 97.0 1 4 47 92.2 Mức độ dự báo chung 95.3 Nguồn: Phụ lục 4
Kết quả trên cho thấy trong99 trường hợp khách hàng có khả năng trả nợthì mơ hình dự đốn đúng 96 trường hợp, tỷ lệ đúng là 97%. Cịn trong 51 trường hợp khách hàng khơng có khả năng trả nợ thì mơ hình dự đốn đúng 47 trường hợp, tỷ lệ đúng là 92,2%. Do đó tỷ lệ dự báo đúng của tồn bộ mơ hình là 95,3%.
- Kết luận từ kiểm định mơ hình:
Qua các kết quả kiểm định nhận thấy rằng : Mơ hình lựa chọn là phù hợp, với mức ý nghĩa nhỏ hơn 1% ( độ tin cậy 99%). Tỷ lệ dự báo đúng mơ hình là 95,3%. Các yếu tố sau đây có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân bao gồm: tình trạng cơng việc của khách hàng vay, thời hạn cho vay, TSĐB/số tiền vay, Thu nhập/số tiền vay phải trả định kỳ, Mức độ ảnh hưởng của thay đổi lãi suất và khách hàng có mục đích vay vốn phục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh.
Khách hàng có thu nhập so với số tiền vay phải trả định kỳ càng tăng thì khả