3.2 Nghiên cứu định lượng
3.2.4.3 Kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic
Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với phương pháp đưa biến trực tiếp vào mơ hình (Enter), ta đưa tất cả 7biến vào mơ hình.
Ta có các kết quả thực nghiệm như sau:
Bảng 3.7: Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 118.542 7 .000
Block 118.542 7 .000
Model 118.542 7 .000
Nguồn: Số liệu tính tốn từ dữ liệu thu thập tạiDAB
Bảng 3.7 ta đọc kết quả kiểm định H0: bKinhNghiem = bKhaNangTT = bSDVon = bVonTuCo = bKinhDoanh = bNhanSu = bKiemTra = 0. Kiểm định này xem xét khả năng giải thích biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập, tức là kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát. Kết quả cho thấy độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,000 nên ta bác bỏ giả thuyết H0. Nghĩa là tổ hợp biến độc lập trên có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.
Về thể hiện kết quả độ phù hợp của mình. Hồi quy Binary Logistic sử dụng chỉ tiêu -2LL (-2 log likelihood) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là khơng có sai số) khi đó mơ hình có độ phù hợp hồn hảo.
Bảng 3.8: Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 26.333 .549 .875
Nguồn: Số liệu tính tốn từ dữ liệu thu thập tại DAB
Kết quả bảng 3.8cho thấy giá trị của -2LL = 26.333 không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mơ hình tổng thể.
Bảng 3.9: Classification Tablea
Observed
Predicted ChatluongTD
Percentage Correct Khong tra Tra duoc
ChatluongTD Khong tra 26 3 89.7
Tra duoc 1 119 99.2
Overall Percentage 97.3
Nguồn: Số liệu tính tốn từ dữ liệu thu thập tại DAB
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua bảng 3.9, bảng này cho thấy trong 29 trường hợp có rủi ro tín dụng (xem theo hàng) mơ hình đã dự đốn trúng 26 trường hợp, đạt tỷ lệ 89,7%. Còn với 120 trường hợp khơng có rủi ro tín dụng mơ hình chỉ dự đốn sai 1 trường hợp, đạt tỷ lệ 99,2%. Kết luận chung tỷ lệ đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 97,3%.
Bảng 3.10: Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a KinhNghiem .378 .155 5.934 1 .015 1.459 SuDungVon 3.907 1.713 5.205 1 .023 49.754 KhaNangTT 3.102 1.489 4.342 1 .037 22.239 VonTuCo 11.085 5.138 4.655 1 .031 6.516 Kinhdoanh 2.318 1.095 4.483 1 .034 10.159 Nhansu .708 .279 6.439 1 .011 2.031 Kiemtra 2.114 .860 6.046 1 .014 8.281 Constant -21.573 6.197 12.120 1 .000 .000
Nguồn: Số liệu tính tốn từ dữ liệu thu thập tại DAB
Kết quả bảng 3.10 cho thấy kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi qui tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05, tức các biến độc lập đưa vào mơ hình đều phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5% nên ta an toàn bác bỏ giả thuyết H0: bKinhNghiem = 0, bKhaNangTT = 0, bSDVon = 0, bVonTuCo = 0, bKinhDoanh = 0, bNhanSu = 0, bKiemTra = 0.
Từ các hệ số hồi qui này ta viết được phương trình:
Loge [ ] ]= -21,573 + 0,378KinhNghiem + 3,907SuDungVon +
3,102KhaNangTT + 11,085VonTuCo + 2,318KinhDoanh + 0,708NhanSu + 2,114KiemTra
Kết quả phân tích cho thấy trong 7 biến đưa vào mơ hình Binary Logistic thì cả 7 biến đều có mối tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc, ta giải thích mối quan hệ của từng biến độc lập với biến phụ thuộc như sau:
v Kinh nghiệm quản lý kinh doanh (KinhNghiem): Kinh nghiệm quản lý kinh doanh của người quản lý DN càng cao thì chất lượng tín dụng đối với DN càng cao và ngược lại. Điều đó có nghĩa là chất lượng tín dụng của DN phụ thuộc rất lớn vào năng lực tổ chức, kinh nghiệm quản lý kinh doanh của người quản lý DN. Đây chính là tiền đề tạo ra khả năng kinh doanh có hiệu quả của DN, là cơ sở cho DN thực hiện cam kết hoàn trả đúng hạn nợ ngân hàng.
v Uy tín, đạo đức của khách hàng (SuDungVon): Uy tín, đạo đức của khách hàng thể hiện qua việc khách hàng sử dụng vốn vay có đúng mục đích hay khơng. Khi cấp bất kỳ một khoản tín dụng nào, ngân hàng đều quan tâm đến việc sử dụng vốn vay có đúng với phương án, dự án kinh doanh của khách hàng đề ra hay không. Điều này cho thấy việc sử dụng vốn vay khơng đúng mục đích có thể sẽ dẫn đến rủi ro tín dụng, ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của ngân hàng. Kết quả phân tích cũng cho thấy việc sử dụng vốn đúng mục đích của người vay có thể hạn chế rủi ro tín dụng cho ngân hàng.
v Khả năng thanh toán của khách hàng (KhaNangTT): Khả năng thanh toán của doanh nghiệp là năng lực về tài chính mà doanh nghiệp có được để đáp ứng nhu cầu thanh toán các khoản nợ cho các cá nhân, tổ chức có quan hệ cho doanh nghiệp vay hoặc nợ.Kết quả cho thấy hệ số khả năng thanh toán của DN càng cao, khả năng trảnợ củaDNcàng cao, chất lượng tín dụng của DN càng caovà ngược lại.
v Vốn tự có của KH tham gia vào phương án, dự án kinh doanh (VonTuCo): Vốn tự có của DN trong tổng nhu cầu vốn đầu tư dự án càng lớn thì chất lượng tín
P (Y = 1) P (Y = 0)
VonTuCo có hệ số bcao nhất chứng tỏ biến độc lập này có tác động mạnh nhất đến chất lượng tín dụng. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với thực tế và được giải thích là khi vốn tự có của người vay tham gia vào dự án càng lớn thì bên cạnh việc chi phí phải trả cho vốn vay sẽ thấp hơn mà người vay còn phải đầu tư thời gian và sự quan tâm nhiều hơn đến dự án, nên dự án sẽ dễ dàng thành công hơn và, rủi ro sẽ thấp hơn và như vậy chất lượng tín dụng càng cao.
v Đa dạng hóa hoạt động kinh doanh (KinhDoanh): Với sự phát triển không ngừng của nền kinh tế và mỗi một ngành hàng đều có chu kỳ sống của nó, hoạt động kinh doanh của DN vay vốn càng đa dạng hóa thì rủi ro cho DN càng thấp, do đó chất lượng tín dụng đối với các DN đa dạng hóa hoạt động kinh doanh sẽ càng cao. Kết quả phân tích bằng mơ hình Binary Logistic hồn tồn phù hợp với kỳ vọng ban đầu. Điều này có nghĩa là khả năng vượt qua khó khăn và khả năng trả nợ của các DN có đa dạng hóa ngành nghề kinh doanh sẽ cao hơn so với những DN chỉ kinh doanh đơn độc một hoặc hai ngành hàng.
v Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (NhanSu): Cán bộ tín dụng càng làm lâu năm thì càng có nhiều kinh nghiệm trong thẩm định, quản lý món vay cũng như hỗ trợ khách hàng trong những lúc khó khăn. Kết quả cũng cho thấy rõ yếu tố kinh nghiệm của cán bộ tín dụng có mối tương quan thuận với chất lượng tín dụng, cán bộ tín dụng càng có nhiều kinh nghiệm thì chất lượng của các khoản vay mà họ quản lý càng cao và ngược lại.
v Kiểm tra, giám sát khoản vay (KiemTra): Trong hoạt động tín dụng, việc kiểm tra, giám sát sau khi cho vay là một nhiệm vụ bắt buộc của cán bộ tín dụng. Nhiều nghiên cứu cho rằng việc xảy ra rủi ro tín dụng là do q trình kiểm tra, giám sát sau khi cho vay không chặt chẽ. Kết quả trên cho thấy rõ việc kiểm tra, giám sát càng chặt chẽ thì khả năng xảy ra rủi ro tín dụng càng thấp hay chất lượng của khoản vay đó càng cao và ngược lại.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Thông qua việc thu thập dữ liệu từ các hồ sơ vay của các DNNVV tại Ngân hàng TMCP Đông Á, các số liệu thu thập được sau đó được xử lý bằng phần mềm SPSS 16 để xác định các mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của các DNNVV tại DAB.
Kết quả phân tích hồi quy Binary Logistic cho thấy các nhân tố thuộc về phía các DNNVV như uy tín, đạo đức của khách hàng, kinh nghiệm quản lý kinh doanh, khả năng thanh tốn, vốn tự có tham gia vào tổng nhu cầu vốn, đa dạng hóa hoạt động kinh doanh và các nhân tố về phía ngân hàng như kiểm tra giám sát khoản vay, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng đều có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng tín dụng của các DNNVV.
Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng trên cùng với việc phân tích thực trạng và nguyên nhân làm ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng trong Chương 2 là cơ sở để đưa ra các kiến nghị và giải pháp nhằm nâng cao chất lượng tín dụng đối với các DNNVV tại Ngân hàng TMCP Đông Á trong Chương 4.
CHƯƠNG 4
GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI DNNVV TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐƠNG Á