- Nhóm KH có thu nhập từ 12 đến dưới 15 triệu và từ 15 triệu trở lên có tỷ lệ HVTT nợ đúng hạn cao hơn so với trễ hạn.
Giữa các nhóm thu nhập, có sự chênh lệch giữa tỷ lệ HVTT nợ đúng hạn và trễ hạn. Tuy nhiên tỷ lệ chênh lệch không đáng kể
2.5.8 Tỷ lệ hạn mức thẻ tín dụng /thu nhập
Biểu đồ 2.17 cho thấy trong số KH có HVTT nợ đúng hạn:
Tỷ lệ KH có tỷ lệ HM/TN: dưới 1,5 chiếm 31,4%; từ 1,5 đến dưới 2,3 chiếm 46%; từ 2,3 đến dưới 3 chiếm18,4%; từ 3 trở lên chiếm 4,2%.
Biểu đồ 2.18 cho thấy trong số KH có HVTT nợ trễ hạn:
Tỷ lệ KH có tỷ lệ HM/TN: dưới 1,5 chiếm 0%; từ 1,5 đến dưới 2,3 chiếm 6,8%; từ 2,3 đến dưới 3 chiếm 18,4%; từ 3 trở lên chiếm 4,2%.
Như vậy: - Nhóm KH có tỷ lệ HM/TN dưới 1,5; từ 1,5 đến dưới 2,3 có tỷ lệ HVTT đúng hạn cao hơn trễ hạn. - Nhóm KH có tỷ lệ HM/TN từ 2,3 đến dưới 3 và từ 3 trở lên, có tỷ lệ HVTT trễ hạn cao hơn đúng hạn. Biểu đồ 2.17: Tỷ lệ HVTT nợ đúng hạn theo tỷ lệ HM/TN Biểu đồ 2.18: Tỷ lệ HVTT nợ trễ hạn theo tỷ lệ HM/TN
- Nhóm KH có tỉ lệ HM/thu nhập dưới 2.3, có tỷ lệ HVTT nợ đúng hạn cao nhất chiếm 77,4%.
Tỷ lệ HM/TN càng cao thì khả năng thanh tốn đúng hạn càng giảm, thanh toán trễ hạn tăng lên. Điều này hợp lý vì hạn mức cấp phù hợp với thu nhập có thể có của KH thì mới đảm bảo được khả năng trả nợ của KH.
2.6 Ma trận tương quan và kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến
Bảng 2.3: Ma trận tương quan Gioi Gioi tinh Tuoi Hoc van Phu thuoc Hon nhan Nha o Thu nhap Ty le HM/TN HVTT Spearman' s rho
Gioi tinh Correlation Coefficient 1.000 .111** -.027 .096** .001 .079** .123** .085** .069**
Sig. (2-tailed) . .000 .126 .000 .944 .000 .000 .000 .000
N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222
Tuoi Correlation Coefficient .111** 1.000 .081** .535** .537** .633** .494** .244** .047**
Sig. (2-tailed) .000 . .000 .000 .000 .000 .000 .000 .008
N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222
Hoc van Correlation Coefficient -.027 .081** 1.000 .047** .065** .141** .235** .148** -.137**
Sig. (2-tailed) .126 .000 . .007 .000 .000 .000 .000 .000
N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222
Phu thuoc Correlation Coefficient .096** .535** .047** 1.000 .600** .455** .372** .224** .207**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .007 . .000 .000 .000 .000 .000
N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222
Hon nhan Correlation Coefficient .001 .537** .065** .600** 1.000 .448** .313** .177** .072**
Sig. (2-tailed) .944 .000 .000 .000 . .000 .000 .000 .000
N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222
Nha o Correlation Coefficient .079** .633** .141** .455** .448** 1.000 .453** .416** -.051**
Thu nhap Correlation Coefficient .123** .494** .235** .372** .313** .453** 1.000 .325** -.037* Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 . .000 .038 N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 Ty le HM/TN Correlation Coefficient .085** .244** .148** .224** .177** .416** .325** 1.000 .496** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 . .000 N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 HVTT Correlation Coefficient .069** .047** -.137** .207** .072** -.051** -.037* .496** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 .008 .000 .000 .000 .004 .038 .000 . N 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Dựa trên quy ước hệ số tương quan của Nguyễn Văn Minh, 2013 và theo Nguyễn Trương Nam (2012), Tăng Văn Khiên (2005) ma trận tương quan cho thấy:
Tương quan giữa các biến độc lập:
+ Hệ số tương quan của các biến độc lập r lớn nhất bằng 0,633, cho thấy giữa các biến khơng có mối tương quan rất chặt chẽ. Vì vậy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
+ Biến độ tuổi tương quan cùng chiều với mức độ chặt chẽ với biến số người phụ thuộc, tình trạng sở hữu nhà ở, thu nhập có nghĩa là khi tuổi của KH tăng thì số người phụ thuộc, khả năng sở hữu nhà ở, thu nhập tăng theo hoặc ngược lại.
Tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc:
+ Mối tương quan giữa các yếu tố khảo sát (biến độc lập) với hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng của khách hàng (biến phụ thuộc), tất cả đều có ý nghĩa về mặt thống kê vì vậy các yếu tố này có thể tác động đến hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng của khách hàng.
+ Ngoại trừ biến tỷ lệ hạn mức thẻ tín dụng / thu nhập có mối tương quan trung bình; các cịn lại: độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hơn nhân và số người
phụ thuộc, giới tính, thu nhập, tình trạng sở hữu nhà có mối tương quan yếu đối với hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng của khách hàng.
+ Các biến: giới tính, độ tuổi, số người phụ thuộc, tình trạng hơn nhân, tỷ lệ hạn mức thẻ tín dụng / thu nhập có mối tương quan cùng chiều đối với hành vi thanh tốn nợ trễ hạn. Khi KH có số người phụ thuộc, tỷ lệ hạn mức thẻ tín dụng / thu nhập tăng lên thì khả năng khách hàng có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn tăng lên.
+ Các biến: trình độ học vấn, thu nhập, tình trạng sở hữu nhà ở có mối tương quan ngược chiều với hành vi thanh toán nợ trễ hạn. Khi KH có trình độ học vấn, thu nhập cao thì khả năng khách hàng có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn giảm.
Như vậy, so với dấu kỳ vọng của các biến (chương 2) được xây dựng dựa trên kết quả nghiên cứu đi trước cho thấy mối tương quan giữa biến trình độ học vấn, thu nhập, tỷ lệ hạn mức thẻ tín dụng / thu nhập có mối tương quan với biến hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng đúng như kỳ vọng. Đối với mức độ tương quan (mức độ ảnh hưởng) của các biến độc lập với biến phụ thuộc cho thấy mối tương quan ở mức trung bình hoặc yếu, là do biến hành vi thanh toán nợ và một số biến độc lập: tình trạng hơn nhân, giới tính, tình trạng sở hữu nhà ở, trình độ học vấn, thu nhập là biến định tính nên sử dụng hệ số tương quan hạng Spearman’s rho có thể chưa đánh giá chính xác. Vì vậy, để đánh giá chính xác mối tương quan cần thực hiện mơ hình nghiên cứu định lượng phù hợp và mơ hình được lựa chọn là mơ hình hồi quy logistic như đã trình bày ở phần mơ hình nghiên cứu đề nghị.
Chương 3: KẾT QUẢ TỪ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1 Mơ hình hồi quy logistic các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi thanh toán nợ của KHCN sử dụng thẻ tín dụng do DAB phát hành
Tiến hành hồi quy logistic 8 biến độc lập với biến phụ thuộc là hành vi thanh toán nợ theo 2 cách sau:
3.1.1 Mơ hình tổng thể
* Ước lượng các tham số của mơ hình:
Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với phương pháp đưa biến trực tiếp vào mơ hình (Enter), ta đưa tất cả 8 biến vào mơ hình:
Bảng 3.1: Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a GIOITINH .357 .389 .842 1 .359 1.428 TUOI -.009 .034 .074 1 .785 .991 HOCVAN -1.032 .301 11.778 1 .001 .356 PHUTHUOC 2.015 .351 33.043 1 .000 7.503 HONNHAN -.796 .277 8.231 1 .004 .451 NHAO -10.269 .929 122.128 1 .000 .000 THUNHAP -.980 .178 30.206 1 .000 .375 TYLEHM_TN 17.656 1.573 125.953 1 .000 4.656E7 Constant -32.474 3.028 115.024 1 .000 .000 .389 .842 1 .359 1.428
a. Variable(s) entered on step 1: GIOITINH, TUOI, HOCVAN, PHUTHUOC, HONNHAN, NHAO, THUNHAP,
TYLEHM_TN. -.009 .034 .074 1 .785 .991
Ở bảng 3.1, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0,05 ngoại trừ biến giới tính (Sig. = 0,359) và biến tuổi (Sig. = 0,785). Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mơ hình đã sử dụng là tốt.
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình: = 0) = P(Y 1) = P(Y loge 0,357 x giới tính – 0,009 x độ tuổi – 1,032 x trình độ học vấn + 2,015 x số người phụ thuộc – 0,796 x tình trạng hơn nhân – 10,269 x tình trạng nhà ở – 0,980 x thu nhập
+ 17,656 x tỷ lệ hạn mức / thu nhập – 32,474 * Kiểm định về độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 3.2: Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 2259.517 8 .000
Block 2259.517 8 .000
Model 2259.517 8 .000
Bảng 3.2 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 3.3: Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 4174.752 8 .000
Bảng 3.3 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả dự báo phù hợp dữ liệu quan sát.
Bảng 3.4: Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R
Square Nagelkerke R Square
Bảng 3.4 cho thấy giá trị của -2 Log Likelihood (-2LL = 200,305) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mơ hình tổng thể. Giá trị Cox & Snell R Square của mơ hình hồi quy tổng thể logistic bằng 0,504 nghĩa là mơ hình giải thích được 50,4% sự biến động khả năng KH có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn.
Bảng 3.5: Classification Tablea
Observed
Predicted
Hanh vi thanh toan
Percentage Correct HVTT dung han HVTT tre han
Step 1 Hanh vi thanh toan HVTT dung han 2802 9 99.7
HVTT tre han
11 400 97.3
Overall Percentage 99.4
a. The cut value is .500
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 3.5 Classification Table, bảng này cho thấy trong 2811 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ đúng hạn , mơ hình đã dự đốn trúng 2802 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 99,7%. Cịn với 411 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ trễ hạn thì mơ hình lại dự đốn sai 11 trường hợp (tức cho rằng họ thanh toán đúng hạn), tỷ lệ chính xác là 97,3%. Từ đó tính được tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 99,4%.
3.1.2 Mơ hình giới hạn
* Ước lượng các tham số của mơ hình:
Mơ hình hồi quy logistic dự báo hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng giới hạn được ước lượng bằng cách loại bỏ những biến có mức ý nghĩa Sig. > 0.05 (mức ý nghĩa dành cho mơ hình dự báo) từ mơ hình tổng thể.
Bảng 3.6: Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a HOCVAN -1.052 .299 12.407 1 .000 .349 PHUTHUOC 2.005 .339 34.943 1 .000 7.425 HONNHAN -.791 .272 8.421 1 .004 .454 NHAO -10.257 .925 122.983 1 .000 .000 THU NHAP -.986 .176 31.371 1 .000 .373 TYLEHM_TN 17.651 1.552 129.281 1 .000 4.631E7 Constant -32.543 3.008 117.058 1 .000 .000
Ở bảng 3.6, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0,05. Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa, mơ hình đã sử dụng là tốt và có thể sử dụng để dự báo hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng của khách hàng.
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình:
= 0) = P(Y 1) = P(Y loge – 1,052 x trình độ học vấn + 2,005 x số người phụ thuộc – 0,791 x tình trạng hơn nhân – 10,257 x tình trạng nhà ở – 0,986 x thu nhập + 17,651 x tỷ lệ HM/TN – 32,543 * Kiểm định về độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 3.7: Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 2258.635 6 .000
Block 2258.635 6 .000
Bảng 3.7 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 3.8: Hosmer and Lemeshow Test
Step
Chi-square df Sig.
1 415.879 8 .000
Bảng 3.8 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả dự báo phù hợp dữ liệu quan sát.
Bảng 3.9: Model Summary
Step
-2 Log likelihood Cox & Snell R
Square Nagelkerke R Square
1 201.187a
.504 .944
Bảng 3.9 cho thấy giá trị của -2 Log Likelihood (-2LL = 201,187) khơng cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mơ hình tổng thể. Giá trị Cox & Snell R Square của mơ hình hồi quy tổng thể logistic bằng 0,504 nghĩa là mơ hình giải thích được 50,4% sự biến động khả năng KH có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn.
Bảng 3.10: Classification Tablea
Observed
Predicted Hanh vi thanh toan
Percentage Correct HVTT dung
han HVTT tre han
Step 1 Hanh vi thanh toan HVTT dung han
2802 9 99.7
HVTT tre han
10 401 97.6
Overall Percentage
99.4
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 3.10 Classification Table, bảng này cho thấy trong 2811 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ đúng hạn, mơ hình đã dự đốn trúng 2802 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 99,7%. Cịn với 411 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ trễ hạn thì mơ hình lại dự đốn sai 10 trường hợp (tức cho rằng họ thanh tốn đúng hạn), tỷ lệ chính xác là 97,6%. Từ đó tính được tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 99,4%.
3.2 Nhận xét chung và lựa chọn mơ hình
Cả hai mơ hình đều có mức độ phù hợp tổng quát Sig. (Omnibus Tests of Model Coefficients) = 0.000). Kết quả dự báo của cả 2 mơ hình cũng phù hợp với dữ liệu quan sát Sig. (Hosmer and Lemeshow Test) của cả 2 mơ hình đều < 0.05).
Độ chính xác của kết quả dự báo của cả 2 mơ hình rất cao; cả 2 mơ hình đều cho kết quả dự báo với độ chính xác 99,4%.
Qua giá trị của “Cox & Snell R-Squared” trong kết quả thu được từ việc ước lượng hàm hồi quy logistic của các mơ hình cho biết: cả hai mơ hình logistic tổng thể và mơ hình logistic giới hạn đều giải thích 50,4% sự biến động khả năng KH có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn.
Qua giá trị của -2 Log Likelihood cả 2 mơ hình, cho thấy mức độ chênh lệch 0,882 giữa 2 giá trị này không cao.
Tuy nhiên, mức ý nghĩa quan sát của tất cả các biến trong mơ hình logistic giới hạn Sig. < 0,05, có nghĩa là các biến trong mơ hình đều có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó mơ hình tổng thể bao gồm những biến khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Như vậy, mơ hình hồi quy logistic giới hạn có độ phù hợp cao hơn trong việc phản ánh hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng của KHCN sử dụng thẻ tín dụng do DAB phát hành. Mơ hình được ước lượng như sau:
= 0) = P(Y 1) = P(Y loge – 1,052 x trình độ học vấn + 2,005 x số người phụ thuộc
– 0,791 x tình trạng hơn nhân – 10,257 x tình trạng nhà ở – 0,986 x thu nhập + 17,651 x tỷ lệ HM/TN – 32,543
Tóm lại, với mơ hình logistic, để phân biệt rõ khả năng khách hàng có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn hay khơng, các yếu tố cần quan tâm là: