Tỷ lệ HVTT nợ đúng hạn theo tình trạng sở hữu nhà ở

hạn theo tình trạng sở hữu nhà ở hạn theo tình trạng sở hữu nhà ởBiểu đồ 2.14: Tỷ lệ HVTT nợ trễ

Biểu đồ 2.13 cho thấy trong số KH có HVTT nợ đúng hạn:

Tỷ lệ KH: có tình trạng nhà ở: nhà th chiếm 15,8%; ở cùng gia đình chiếm 42,4%; sở hữu chiếm 41,8%.

Biểu đồ 2.14 cho thấy trong số KH có HVTT nợ trễ hạn:

Tỷ lệ KH: có tình trạng nhà ở: nhà th chiếm 17,8%; ở cùng gia đình chiếm 48,7%; sở hữu chiếm 33,6%.

Như vậy:

- Nhóm KH thuê nhà: có tỷ lệ HVTT nợ trễ hạn cao hơn so với đúng hạn. Vì ở nhà thuê, tốn kém thêm chi phí thuê nhà nên khả năng cân đối chi tiêu – thu nhập khó hơn vì vậy dễ thanh tốn trễ hạn hơn.

- Nhóm KH ở cùng gia đình: có tỷ lệ HVTT nợ trễ hạn cao hơn so với đúng hạn. Có thể do nhóm KH thường có gia đình sống chung với cha mẹ / gia đình anh chị em, có thu nhập thấp hơn / có nhiều phụ thuộc vì vậy khó cân đối chi tiêu – thu nhập hơn nên khó thanh tốn đúng hạn hơn.

- Nhóm KH sở hữu nhà: có tỷ lệ HVTT nợ đúng hạn cao hơn trễ hạn. Vì sở hữu nhà, nên không phải tốn kém chi phí th nhà, đồng thời có thể nhóm này có thu nhập cao hơn nên dễ cân đối chi tiêu – thu nhập nên thanh toán đúng hạn hơn.

2.5.7 Thu nhập

Biểu đồ 2.15: Tỷ lệ HVTT nợ

đúng hạn theo thu nhập Biểu đồ 2.16: Tỷ lệ HVTT nợtrễ hạn theo thu nhập

Biểu đồ 2.15 cho thấy trong số KH có HVTT nợ đúng hạn:

Tỷ lệ KH có thu nhập: dưới 5 triệu chiếm 13,0%; từ 5 đến dưới 8 triệu chiếm 34,8%; từ 8 đến dưới 12 triệu chiếm 23,3%; từ 12 đến dưới 15 triệu chiếm 8%; từ 15 triệu trở lên chiếm 20.9%.

Biểu đồ 2.16 cho thấy trong số KH có HVTT nợ trễ hạn:

Tỷ lệ KH: có thu nhập dưới 5 triệu chiếm 16,3%; từ 5 đến dưới 8 triệu chiếm 35,3%; từ 8 đến dưới 12 triệu chiếm 24,6%; từ 12 đến dưới 15 triệu chiếm 5,6%; từ 15 triệu trở lên chiếm 18,2%.

Như vậy:

- Nhóm KH có thu nhập dưới 5 triệu; từ 5 đến dưới 8 triệu; từ 8 đến dưới 12 triệu có tỷ lệ HVTT nợ trễ hạn cao hơn đúng hạn.

- 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: Tỷ lệ HVTT nợ

đúng hạn theo tỷ lệ HM/TN Biểu đồ 2.18: Tỷ lệ HVTT nợtrễ hạn theo tỷ lệ HM/TN

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.

- 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 quanGioi 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

Sig. (2-tailed) N

1.000 .111** -.027 .096** .001 .079** .123** .085** .069**

. .000 .126 .000 .944 .000 .000 .000 .000

3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222

Tuoi Correlation Coefficient

Sig. (2-tailed) N

.111** 1.000 .081** .535** .537** .633** .494** .244** .047**

.000 . .000 .000 .000 .000 .000 .000 .008

3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222

Hoc van Correlation Coefficient

Sig. (2-tailed) N

-.027 .081** 1.000 .047** .065** .141** .235** .148** -.137**

.126 .000 . .007 .000 .000 .000 .000 .000

3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222

Phu thuoc Correlation Coefficient Sig. (2-tailed)

N

.096** .535** .047** 1.000 .600** .455** .372** .224** .207**

.000 .000 .007 . .000 .000 .000 .000 .000

3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222

Hon nhan Correlation Coefficient Sig. (2-tailed)

N

.001 .537** .065** .600** 1.000 .448** .313** .177** .072**

.944 .000 .000 .000 . .000 .000 .000 .000

3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222

Nha o Correlation Coefficient

Sig. (2-tailed) N

.079** .633** .141** .455** .448** 1.000 .453** .416** -.051**

.000 .000 .000 .000 .000 . .000 .000 .004

Thu nhap Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N .123** .494** .235** .372** .313** .453** 1.000 .325** -.037* .000 .000 .000 .000 .000 .000 . .000 .038 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 Ty le HM/TN Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N .085** .244** .148** .224** .177** .416** .325** 1.000 .496** .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 . .000 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 3222 HVTT Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N .069** .047**-.137** .207** .072**-.051** -.037* .496** 1.000 .000 .008 .000 .000 .000 .004 .038 .000 . 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 toán 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 tốn 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 tốn 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 thanh tốn 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 TUOI HOCVAN PHUTHUOC HONNHAN NHAO THUNHAP TYLEHM_TN Constant .357 .389 .842 1 .359 1.428 -.009 .034 .074 1 .785 .991 -1.032 .301 11.778 1 .001 .356 2.015 .351 33.043 1 .000 7.503 -.796 .277 8.231 1 .004 .451 -10.269 .929 122.128 1 .000 .000 -.980 .178 30.206 1 .000 .375 17.656 1.573 125.953 1 .000 4.656E7 -32.474 3.028 115.024 1 .000 .000

a. Variable(s) entered on step 1: GIOITINH, TUOI, HOCVAN, PHUTHUOC, HONNHAN, NHAO, THUNHAP, TYLEHM_TN.

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:  P(Y= 1) loge   = P(Y= 0) 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 Block Model 2259.517 8 .000 2259.517 8 .000 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 RSquare 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

HVTT tre han Overall Percentage

2802 9 99.7

11 400 97.3

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 mô 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 PHUTHUOC HONNHAN NHAO THU NHAP TYLEHM_TN Constant -1.052 .299 12.407 1 .000 .349 2.005 .339 34.943 1 .000 7.425 -.791 .272 8.421 1 .004 .454 -10.257 .925 122.983 1 .000 .000 -.986 .176 31.371 1 .000 .373 17.651 1.552 129.281 1 .000 4.631E7 -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:  P(Y= 1) loge   = P(Y= 0) – 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 Block Model 2258.635 6 .000 2258.635 6 .000 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) 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 mô 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

HVTT tre han Overall Percentage

2802 9 99.7

10 401 97.6

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