CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG
2.5. Điều tra chọn mẫu trong cho vay hộ nuôi tôm tại NHNo&PTNT Huyện
NHNO&PTNT HUYỆN BÌNH ĐẠI-TỈNH BẾN TRE VÀ KẾT QUẢ
2.5.1. Điều tra chọn mẫu trong cho vay hộ nuôi tôm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre
Chương trình máy tính được sử dụng trong điều tra chọn mẫu cho vay hộ nuôi tôm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre là phần mềm SPSS. Phần mềm này do một công ty chuyên viết phần mềm về tài chính, thống kê...sáng tạo ra và đã được sử dụng rộng rãi ở nước ta và trên thế giới. Nó được dùng để phân tích xử lý dữ liệu nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế và xã hội và cho ra kết quả chính xác cao.
- Chọn mẫu để nghiên cứu là 100 khoản vay hộ nuôi tôm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre được khảo sát vào thời gian đến cuối tháng 7 năm 2010 và đại diện cho khoảng3.000 mẫu khảo sát. Sau đó, dùng mơ hình hồi qui Binary Logistic gồm nhiều biến độc lập Xk dùng
kiểm định Chi-bình phương được chạy trên phần mềm SPSS để phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng trong cho vay hộ nuôi tơm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre. Từ đó, đề xuất các giải pháp để hạn chế rủi ro tín dụng trong cho vay hộ ni tơm. Trong mơ hình hồi qui này biến phụ thuộc Y có dạng nhị phân với hai giá trị là 0 và 1. Mơ hình hàm hồi qui Binary Logistic có dạng như sau:
Log e[P(Y=1)/P(Y=0)]=B0+ BkXk (2.1) Với:
Y : là biến phụ thuộc
P(Y=1) : là xác suất để sự kiện xảy ra P(Y=0) : là xác suất để sự kiện không xảy ra B0và Bk: là hệ số hồi qui
Xk: là các biến độc lập
- Trong mơ hình nghiên cứu thì biến phụ thuộc Y là mức độ rủi ro tín dụng của các khoản vay hộ ni tơm với giá trị 1 là có xảy ra rủi ro tín dụng và 0 là khơng xảy ra rủi ro tín dụng. Giả định các khoản vay nhóm 1 khơng có xảy ra rủi ro tín dụng và bằng giá trị 0, cịn các khoản vay từ nhóm 2 đến nhóm 5 có xảy ra rủi ro tín dụng và bằng giá trị 1.
Các biến độc lập X được giả định quan hệ với biến phụ thuộc Y như sau :
Số thứ
tự Biến độc lập Đo lường Giả định
1 Khả năng tài chính của hộ ni tơm vay vốn (X1)
Vốn tự có/Tổng nhu
cầu dự án Tỷ lệ nghịch 2 Tài sản bảo đảm (X2) Số tiền vay/Tổng giá trị
3 Kinh nghiệm của hộ nuôi
tôm vay vốn (X3) Số năm nuôi tôm Tỷ lệ nghịch 4 Kiểm tra, giám sát hộ nuôi
tôm vay vốn (X4) Số lần Tỷ lệ nghịch
5 Kinh nghiệm của cán bộ tín
dụng (X5) Số năm làm việc Tỷ lệ nghịch
2.5.2. Kết quả điều tra chọn mẫu trong cho vay hộ nuôi tơm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre
Số liệu điều tra chọn mẫu 100 khoản vay hộ nuôi tôm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại được trình bày qua bảng sau:
Bảng 2.8: Bảng số liệu 100 khoản vay hộ nuôi tôm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại-Tỉnh Bến Tre
Số thứ tự Y X1 X2 X3 X4 X5 1 0 0.40 0.37 2 2 9 2 0 0.33 0.49 3 3 2 3 0 0.40 0.27 3 2 21 …… …….. …….. …….. ……. ……. ……. 99 1 0.17 0.54 1 1 2 100 1 0.18 0.70 1 1 2
(Nguồn:Phòng Kế hoạch và Kinh doanh của NHNo&PTNT Huyện Bình Đại) Sau khi đưa vào phần mềm SPSS bảng số liệu trên thì được các bảng kết quả như sau:
Bảng 2.9: Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step
1 StepBlock 123.820123.820 55 0.0000.000
Kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng qt của mơ hình ở bảng trên có mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,000 nên có thể an toàn bác bỏ giả thuyết : Ho : βkhả năng tài chính của hộ ni tơmvay vốn = βtài sản bảo đảm = βkinh nghiệm của hộ nuôi tôm vay vốn = βkiểm tra giám sát hộ nuôi tôm vay vốn = βkinh nghiệm cán bộ tín dụng=0
Bảng 2.10: Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R
Square Nagelkerke R Square
1 0.000 0.710 1.000
Giá trị của -2LL = 0,000, như vậy thể hiện một độ phù hợp rất tốt của mơ hình tổng thể.
Bảng 2.11: Classification Table(a)
Observed
Predicted khơng xảy ra rủi ro tín
dụng Percent age Correct khơng xảy ra rủi ro tín dụng có xảy ra rủi ro tín dụng Step 1 rủi ro tín dụngkhơng xảy ra
khơng xảy ra
rủi ro tín dụng 69 0 100.0 có xảy ra rủi
ro tín dụng 0 31 100.0
Overall Percentage 100.0
a The cut value is .500
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua bảng trên. Bảng này cho thấy đối với dự đốn khơng xảy ra rủi ro tín dụng có 69 trường hợp với tỷ lệ đoán đúng là 100%. Cịn đối với dự đốn xảy ra rủi ro tín dụng có 31 trường hợp với tỷ lệ đoán đúng là 100%. Từ đó ta tính được tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 100%.
Bảng 2.12: Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1(a) X1 -22.141 57084.337 0.000 1 1.000 0.000 X2 0.483 22912.901 0.000 1 1.000 1.621 X3 -0.089 2399.272 0.000 1 1.000 0.915 X4 -33.041 12387.946 0.000 1 0.998 0.000 X5 -0.077 395.901 0.000 1 1.000 0.926 Constant 57.922 15746.845 0.000 1 0.997 142993481 299165900 00000000.0 00 a Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5.
Bảng trên cho thấy tại cột B thì các biến X1,X3,X4,X5 đều mang dấu âm(-) chứng tỏ giả định tỷ lệ nghịch là đúng và biến X2 mang dấu dương(+) chứng tỏ giả định tỷ lệ thuận là đúng. Như vậy các hệ số hồi qui tìm được có ý nghĩa và mơ hình có thể sử dụng tốt.
Từ các hệ số hồi qui trên ta có được phương trình:
Log e[P(Y=1)/P(Y=0)] = 57,922 – 22,141khả năng tài chính của hộ ni tơm vay vốn + 0,483tài sản bảo đảm – 0,089kinh nghiệm của hộ nuôi tômvay vốn – 33,041kiểm tra giám sát hộ nuôi tôm vay vốn – 0,077kinh nghiệm cán bộ tín dụng
Tóm lại, ý nghĩa của các hệ số hồi qui Binary Logistic là các biến từ X1 đến X5 đều làm tăng hoặc giảm rủi ro tín dụng cho vay hộ nuôi tôm tại NHNo&PTNT Huyện Bình Đại. Tuy nhiên, biến khả năng tài chính của hộ ni tơm vay vốnvà biến kiểm tra giám sát hộ ni tơmvay vốn có tác động mạnh hơn các biến còn lại trong cho vay hộ ni tơm. Do đó, NHNo&PTNT Huyện Bình Đại cần lưu ý hơn nữa hai chỉ tiêu này và cả các chỉ tiêu còn lại để hạn chế rủi ro tín dụng trong cho vay hộ ni tơm.
2.6 NHỮNG NGUYÊN NHÂN CHỦ YẾU DẪN ĐẾN RỦI RO TÍN DỤNGTRONG CHO VAY HỘ NUÔI TÔM TẠI NHNO&PTNT HUYỆN