2.4 Kiểm định sự tác động của các yếu tố đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP
2.4.1.5 Phương pháp phân tích dữ liệu
Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để phân tích đặc điểm của các khách hàng trong mẫu theo ngành nghề, thơng tin tài chính, số tiền vay/giá trị tài sản đảm bảo, số năm kinh nghiệm của người vay hoặc thành viên của doanh nghiệp vay, số năm kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, chứng từ chứng minh mục đích sử dụng vốn vay và số lần kiểm tra sau giải ngân. Tất cả các dữ liệu được thu thập tính đến ngày xảy ra nợ xấu (rủi ro tín dụng) hoặc tính đến thời điểm khảo sát.
Tiếp theo tác giả sử dụng phương pháp hồi quy để ước lượng mơ hình nhằm xác định các yếu tố có tác động đến rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay tại Ngân hàng TMCP Á Châu.
Với giá trị 0 và 1 của biến phụ thuộc, mơ hình Logistic sẽ phù hợp trong phân tích hồi quy nhằm mục đích ước lượng sự tác động của các biến độc lập đến xác
suất xảy ra rủi ro tín dụng trong mơ hình đã được tác giả đề cập ở Chương 1. 2.4.2.Mô tả mẫu nghiên cứu
2.4.2.1Cơ cấu mẫu theo ngành nghề kinh doanh
Trong tổng số 365 khách hàng được khảo sát có 27 khách hàng bao gồm cá nhân và doanh nghiệp hoạt động trong ngành xây dựng, kinh doanh bất động sản, chứng khoán và 338 khách hàng hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh khác. Qua khảo sát tác giả thấy rằng ACB cho vay đa dạng nhiều ngành nghề. Trong đó khách hàng vay chủ yếu kinh doanh ngành nghề xây dựng, kinh doanh bất động sản, chứng khoán và ngành thương mại, dịch vụ và đây cũng là 2 nhóm ngành nghề vừa có dư nợ cao vừa có tỷ lệ khách hàng xảy ra rủi ro tín dụng cao hơn. Trong đó khách hàng kinh doanh ngành xây dựng – kinh doanh bất động sản – chứng khốn có rủi ro cao nhất, có 31/365 khách hàng kinh doanh ngành này (chiếm 8,49%) nhưng lại có 7/27 khách hàng rủi ro tín dụng (chiếm 25,93%)
Bảng 2.5 - Cơ cấu mẫu theo ngành nghề kinh doanh
NGÀNH NGHỀ
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Ngành nghề xây dựng, 24 7,10% 7 25,93% 31 8,49% kinh doanh BĐS, CK
- Sản xuất, gia công, chế 22 6,51% 3 11,11% 25 6,85%
biến 154 45,56% 6 22,22% 160 43,84%
- Thương mại, dịch vụ 40 11,83% 1 3,70% 41 11,23%
- Nhựa, hóa chất, cao su 17 4,22% 1 3,03% 18 4,,11%
- Gỗ và sản phẩm từ gỗ 14 4,14% 0 0% 14 3,84%
- Dược, trang thiết bị y tế 14 4,14% 2 7,41% 16 4,38%
- Vận tải, kho bãi 3 0,89% 1 3,70% 4 1,10%
NGÀNH NGHỀ
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Vàng, cầm đồ 38 11,24% 2 7,41% 40 10,96% - Sắt thép, vật liệu xây dựng 3 0,89% 3 21,21% 6 1,64% - Ngành nghề khác 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00% Tổng
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
2.4.2.2 Cơ cấu mẫu theo kinh nghiệm làm việc/hoạt động kinh doanh ngành nghề chính nghề chính
Về kinh nghiệm làm việc hoặc kinh nghiệm kinh doanh trong lĩnh vực ngành nghề chính mà ngân hàng tài trợ vốn, số lượng khách hàng có kinh nghiệm trên 5 năm chiếm 90,96% và kinh nghiệm từ 3-5 năm chiếm 8,77% và 0,27% khách hàng có kinh nghiệm dưới 3 năm. Điều này cho thấy khách hàng của ACB nói chung và khách hàng của ACB TPHCM nói riêng là có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh của mình. Cơ cấu mẫu cho thấy khách hàng chủ yếu có kinh nghiệm từ 5 năm trở lên, số khách hàng có kinh nghiệm từ 3-5 năm chiếm 8,77% nhưng lại chiếm 40,74% số khách hàng có phát sinh rủi ro tín dụng. Điều này phần nào cho thấy những khách hàng ít năm kinh nghiệm có khả năng xảy ra rủi ro tín dụng hơn khách hàng có kinh nghiệm hoạt động lâu năm trong ngành (trên 5 năm).
Bảng 2.6 - Cơ cấu mẫu theo kinh nghiệm làm việc/hoạt động kinh doanh của khách hàng vay SỐ NĂM KINH NGHIỆM CỦA KHÁCH HÀNG RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Dưới 3 năm 0 0% 1 3,70% 1 0,27% - Từ 3-5 năm 21 6,21% 11 40,74% 32 8,77% - Trên 5 năm 317 93,79% 15 55,56% 332 90,96% Tổng 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00%
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
2.4.2.3Cơ cấu mẫu theo tỷ lệ cho vay/tài sản đảm bảo
Tỷ lệ cho vay chuẩn tại ACB tối đa là 85% đối với khách hàng quan hệ tín dụng từ 3 năm trở lên và có uy tín tốt. Theo mẫu thì có 25,21% khách hàng có tỷ lệ cho vay trên tài sản đảm bảo vượt chuẩn (tỷ lệ cho vay trên 85%) và chiếm 14,81% tổng số khách hàng có rủi ro tín dụng được cho vay vượt tỷ lệ chuẩn. Điều này cho thấy tỷ lệ cho vay/tài sản đảm bảo có ảnh hưởng nhưng khơng ảnh hưởng mạnh đến rủi ro tín dụng, có nghĩa là tỷ lệ cho vay vượt chuẩn khơng làm gia tăng khả năng rủi ro tín dụng.
Bảng 2.7 - Cơ cấu mẫu theo tỷ lệ cho vay/tài sảm đảm bảo
TỶ LỆ CHO VAY/TÀI SẢN ĐẢM BẢO
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Dưới 85% 250 73,96% 23 85,19% 273 74,79% - Trên 85% 88 26,04% 4 14,81% 92 25,21%
TỶ LỆ CHO VAY/TÀI SẢN ĐẢM BẢO
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Tổng 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00%
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
2.4.2.4Cơ cấu mẫu theo tần suất kiểm tra, giám sát sau giải ngân
Trong q trình cho vay, cán bộ tín dụng thực hiện kiểm tra, giám sát sau giải ngân đối với khách hàng vay tối thiểu 1 lần/năm. Theo kết quả của mẫu nghiên cứu cho thấy tần suất kiểm tra dưới 3 lần chiếm tỷ trọng lớn nhất 57,26% trên tổng số 365 quan sát, phần lớn là do khách hàng hiện hữu nên cán bộ tín dụng không kiểm tra, giám sát theo đúng qui định. Trong số 33 khách hàng xảy ra rủi ro tín dụng thì có đến 24 khách hàng có tần số kiểm tra thấp nhất.
Bảng 2.8 - Cơ cấu mẫu theo số lần kiểm tra, giám sát khoản vay
KIỂM TRA, GIÁM SÁT KHOẢN VAY
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Dưới 3 lần 186 55,03% 19 70,37% 205 56,16% - Từ 3 – 4 lần 129 38,17% 8 29,63% 137 37,53% - Trên 4 lần 23 6,80% 0 0.00% 23 6,30% Tổng 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00%
2.4.2.5Cơ cấu mẫu theo sử dụng vốn vay vay
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Theo nguyên tắc, ngân hàng đồng ý cấp tín dụng dựa vào phương án, dự án kinh doanh khả thi và hiệu quả của khách hàng. Mỗi phương án, dự án kinh doanh
đều có mục đích sử dụng vốn khác nhau. Nếu khách hàng sử dụng nguồn tiền vay không đúng như phương án, dự án vay thì cách sử dụng vốn của khách hàng là khơng đúng mục đích. Bảng 2.8 cho thấy trong số 365 mẫu khảo sát có 23 khách hàng sử dụng vốn vay không đúng mục đích chiếm 6,3% nhưng lại có 13 khách hàng sử dụng vốn khơng đúng mục đích phát sinh rủi ro tín dụng chiếm 39.39% số khách hàng phát sinh rủi ro tín dụng. Cho thấy rẳng khách hàng sử dụng vốn vay khơng đúng mục đích dễ phát sinh rủi ro tín dụng hơn khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích.
Bảng 2.9 - Cơ cấu mẫu theo mẫu theo sử dụng vốn vay
SỬ DỤNG VỐN VAY
RỦI RO TÍN DỤNG
Khơng rủi ro Rủi ro Tổng
Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng Số lượng Tỷ trọng - Đúng mục đích 328 97,04% 13 48,15% 341 93.42% - Khơng đúng mục đích 10 2,96% 14 51,85% 24 6.57% Tổng 338 100.00% 27 100.00% 365 100.00% 2.4.3.Kết quả mơ hình Logistic
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
2.4.3.1Kiểm định sự tự tương quan giữa các biến
Tác giả tiến hành kiểm định sự tự tương quan giữa các biến độc lập trước khi đưa vào mơ hình để xác định rằng 7 biến độc lập đưa vào là phù hợp, đảm bảo khơng có hiện tượng tự tương quan ảnh hưởng đến mức ý nghĩa các biến của mơ hình.
Theo kết quả kiểm định từ Ma trận hệ số tương quan giữa các biến (Phụ lục 1) cho thấy các biến khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau bởi các hệ số tự tương quan có giá trị khá thấp (<0.3).
2.4.3.2Kết quả ước lượng hồi quy Logistic
và qua 2 bước như sau:
Bước 1: Đưa tồn bộ các biến đã chọn vào mơ hình.
Sau khi chạy dữ hiệu mơ hình thơng qua phần mềm SPSS cùng phương pháp đưa biến và là Enter, kết quả mơ hình hồi quy Binarry Logistic có dạng: (Phụ lục 2) Y = ln [Pi/(1-Pi)] = 11.920 + 1.483*NGANH – 0.033*KHANANGTC – 0.010*TSDAMBAO – 0.601*KNNGUOIVAY – 0.686*KNCBTD – 4.100*SUDUNGVV – 1.233*KTRAGS (2.1)
Mơ hình này khơng được chấp nhận do biến X3 – TSDAMBAO khơng có ý nghĩa thống kê do có hệ số Sig. lớn (0.633). Tác giả loại bỏ biến TSDAMBAO ra khỏi mơ hình và tiếp tục cho ra mơ hình ước lượng Logistic với các biến cịn lại.
Bước 2: Chạy lại mơ hình sau khi loại bỏ biến TSDAMBAO thơng qua phần mềm SPSS, ta có mơ hình hồi quy Logistic dạng: (Xem phụ lục 2)
Y = ln [Pi/(1-Pi)] = 11.237 + 1.468*NGANH – 0.031*KHANANGTC –
0.611*KNNGUOIVAY – 0.683*KNCBTD – 4.080*SUDUNGVV –
1.292*KTRAGS (2.2)
Bảng 2.10 - Kết quả Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a NGANH 1.468 .706 4.320 1 .038(*) 4.339 KHANANGTC -.031 .016 3.609 1 .057(**) .970 KNNGUOIVAY -.611 .176 12.026 1 .001(*) .543 KNCBTD -.685 .350 3.825 1 .050(*) .504 SUDUNGVV -4.080 .780 27.380 1 .000(*) .017 KTRAGS -1.292 .607 4.528 1 .033(*) .275 Constant 11.237 2.418 21.599 1 .000(*) 75876.812 a.Variable(s) entered on step 1: NGANH, KHANANGTC, KNNGUOIVAY, KNCBTD, SUDUNGVV, KTRAGS.
Với (*) : Mức ý nghĩa 5%, (**) : Mức ý nghĩa 10%
Kết quả của bảng trên cho thấy các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê với mức sai số chuẩn hồi qui 5% và 10%, mơ hình đủ điều kiện để tác giả lựa chọn cũng như là mơ hình phù hợp, các biến trong mơ hình là có ý nghĩa.
Ý nghĩa của các kết quả
Mức độ phù hợp của mô hình: Mức độ phù hợp tổng qt của mơ hình hồi quy Logistic được thể hiện qua bảng 2.11 bên dưới, với mức ý nghĩa quan sát sig. = 0.000 nên có thể bác bỏ giả thiết: Ho: ß1 = ß2 = ß4 = ß5 = ß6 = ß7 = 0
Xét về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể: Kết quả ở bảng 2.10, kiểm định Wald về ý nghĩa của hệ số hồi quy tổng thể của các biến đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0.1 nên có thể bác bỏ giả thiết: Ho: ß1 = 0; Ho: ß2 = 0; Ho: ß4 = 0; Ho: ß5 = 0; Ho: ß6 = 0; Ho: ß7 = 0
Bảng 2.11 - Kết quả Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 101.564 6 .000
Block 101.564 6 .000
Model 101.564 6 .000
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Khác với mơ hình hồi quy tuyến tính thì trong mơ hình hồi quy Logistic giá trị
-2LL (-2 Log likelihood) được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, - 2LL càng nhỏ càng thể hiện mức độ phù hợp cao của mơ hình. Giá trị -2LL trong mơ hình nghiên cứu của tác giả là 91.007 tương đối khơng thấp, điều đó cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình ở mức tương đối chấp nhận được.
Bảng 2.12 - Kết quả Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 91.007a .243 .592
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001.
Mức độ chính xác của dự báo thơng qua mơ hình thể hiện qua bảng kết quả Classification Table. Kết quả 365 mẫu thu thập thực tế có 338 trường hợp khơng xảy ra rủi ro tín dụng, mơ hình dự đoán đúng 335 trường hợp với tỷ lệ dự đoán đúng là 99.1%. Với 27 trường hợp thực tế xảy ra rủi ro tín dụng thì mơ hình dự đốn đúng 15 trường hợp tương ứng tỷ lệ dự đoán đúng là 55,6%. Tỷ lệ dự đốn đúng cho tồn bộ mẫu nghiên cứu là 95,9%.
Bảng 2.13 - Kết quả Classification Table
Observed Predicted RUIROTD Percentage Correct 0 1 Step 1 RUIROTD 0 1 Overall Percentage 335 12 3 15 99.1 55.6 95.9
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Từ những ý nghĩa của kết quả mơ hình, tác giả thấy rằng các hệ số hồi quy
tìm
được có ý nghĩa và mơ hình đã đưa ra trên có thể sử dụng để đo lường các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Á Châu.
2.4.4.Phân tích các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ACB
Qua kết quả mơ hình Logistic thơng qua phần mềm SPSS đo lường các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ACB được trình bày ở Bảng 2.10 cho thấy rằng, trong 7 biến độc lập bao gồm NGANH (X1), KHANANGTC (X2), TSDAMBAO (X3), KNNGUOIVAY (X4), KNCBTD (X5), SUDUNGVV (X6) và KTRAGS (X7)
thì có 5 biến là X1, X4, X5, X6 và X7 có ý nghĩa thống kê với mức sai số chuẩn hồi quy bẳng 5% và 1 biến là X2 có ý nghĩa thống kê với mức sai số chuẩn hồi quy là 10%. Từ kết quả trên, tác giả kết luận có 6 yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng tại ACB.
Bảng 2.14 - Tác động biên của các biến độc lập Xi lên xác suất xảy ra rủi ro Pi Biến số (Xi) Tên biến Hệ số (ßi) Mức ý nghĩa Tác động biên Xi lên Pi (ΔPi/ΔXi) X1 NGANH 1.468 0.038 0.3670 X2 KHANANGTC -0.031 0.057 - 0.0082 X4 KNNGUOIVAY -0,611 0.001 - 0.1502 X5 KNCBTD -0.685 0.050 - 0.1715 X6 SUDUNGVV -4.080 0.000 - 1.0250 X7 KTRAGS -1.292 0.033 - 0.3082 Ngành nghề kinh doanh
Biến NGANH (X1) có hế số dương với mức ý nghĩa 5%, phù hợp với kỳ vọng ban đầu của tác giả. Những khách hàng hoạt động trong ngành có rủi ro kinh doanh cao như xây dựng, bất động sản và kinh doanh chứng khốn sẽ có xác suất xảy ra rủi ro tín dụng cao hơn. Các khách hàng kinh doanh trong ngành này dễ bị tác động bởi yếu tố mô trường kinh doanh, môi trường pháp lý. Trong thời kỳ kinh tế bị suy thoái như những năm gần đây, rất nhiều cá nhân/doanh nghiệp hoạt động trong ngành này rơi vào tình trạng nợ phải thu khó địi, tài chính suy giảm nghiêm trọng và kéo theo khả năng thanh toán nợ vay bị ảnh hưởng nghiêm trọng và có thể dẫn đến mất khả năng thanh tốn. Theo ước lượng mơ hình, khách hàng kinh doanh
ngành nghề mang tính rủi ro sẽ có xác suất xảy ra rủi ro tín dụng cao hơn các khách hàng kinh doanh ngành nghề khác 0.367 lần trong điều kiện các biến khác không đổi.
Khả năng tài chính của người vay
Đúng như kỳ vọng, biến KHANANGTC của người vay (X2) có hệ số âm với mức ý nghĩa 6% và nếu KHANANGTC của người vay tăng lên 1 đơn vị thì xác suất xảy ra rủi ro tín dụng giảm 0.0082 lần trong điều kiện các biến khác không
đổi. Nói một cách khác, nếu vốn tự có của người vay càng nhiều thì khả năng xảy ra
rủi ro tín dụng càng thấp và ngược lại. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế và được giải thích là khi người vay có vốn tự có lớn thì chi phí lãi vay thấp và do bỏ vốn của mình nhiều nên người vay sẽ đầu tư thời gian cũng như quan tâm nhiều hơn và đạt thành cơng nhiều hơn tương ứng rủi ro ít hơn. Hơn nữa tỷ lệ vốn tự có tham