2.2 Thực trạng hoạt động cho vay khách hàng cá nhân của Ngân hàng
2.3.3.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) với biến phụ thuộc là quyết định vay vốn của KHCN (QUYETDINHVAY) và biến độc lập bao gồm 4 biến là đặc tính sản phẩm (DACTINHSP), sự thuận tiện (THUANTIEN), điều kiện vay (DIEUKIENVAY) và trách nhiệm gia đình (TRACHNHIEM).
+ Ma trận hệ số tương quan giữa các biến.
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy truyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ rằng giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy truyến tính có thể phù hợp. Vì vậy, ta xem xét bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến như sau:
Bảng 2. 8: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
DACTINHSP Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N 1 -.414** .295** .384** .578** .000 .000 .000 .000 265 265 265 265 265 THUANTIEN Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N -.414** 1 -.300** -.364** -.551** .000 .000 .000 .000 265 265 265 265 265 DIEUKIENVAY Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N .295** -.300** 1 .260** .466** .000 .000 .000 .000 265 265 265 265 265 TRACHNHIEM Pearson Correlation .384 ** -.364** .260** 1 .498** Sig. (2- .000 .000 .000 .000 tailed)
N 265 265 265 265 265 QUYETDINHVAY Pearson Correlation Sig. (2- tailed) N .578** -.551** .466** .498** 1 .000 .000 .000 .000 265 265 265 265 265
Bảng trên cho thấy quyết định vay vốn của KHCN (biến phụ thuộc) có mối quan hệ tuyến tính với 4 biến độc lập của mơ hình bao gồm đặc tính sản phẩm (DACTINHSP), sự thuận tiện (THUANTIEN), điều kiện vay (DIEUKIENVAY) và trách nhiệm gia đình (TRACHNHIEM). Do đó, ta tiếp tục sử dụng tất cả các biến vào phương trình hồi quy tuyến tính để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
+ Phương trình hồi quy tuyến tính.
Tiếp theo ta sẽ tiến hành xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính. Dựa vào kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta sử dụng phương pháp đưa vào các biến cùng một lượt (phương pháp enter). Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện trong các bảng dưới đây:
Bảng 2. 9: Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error ước lượng
1 .741a .548 .542 .537
a. Biến độc lập: (Constant), TRACHNHIEM, DIEUKIENVAY, DACTINHSP, THUANTIEN Bảng 2. 10: ANOVAb Mơ hình Tổng độ lệch bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
1 Hồi quy Phần dư Tổng 90.917 4 22.729 78.961 .000b 74.842 260 .288 165.759 264
a. Biến độc lập: (Constant), TRACHNHIEM, DIEUKIENVAY, DACTINHSP, THUANTIEN
b. Biến phụ thuộc: QUYETDINHVAY
Std. nhận của phóng đại
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập hợp dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quả của bảng tóm tắt hồi quy, số R2 hiệu chỉnh bằng 0.542 cho thấy 54.2% biến thiên của quyết định
Bảng 2. 11: Hệ số hồi quyHệ số chưa chuẩn Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Độ chấp Hệ số
Mơ hình B Error Beta t Sig. biến phương sai
1 Hằng số 1.144 .284 4.026 .000 DACTINHSP .348 .054 .313 6.481 .000 .747 1.339 THUANTIEN -.207 .037 -.271 - 5.657 .000 .756 1.322 DIEUKIENVA Y .268 .051 .236 5.248 .000 .862 1.161 TRACHNHIE M .181 .039 .218 4.654 .000 .790 1.266
vay vốn của KHCN được giải thích bởi các biến trong mơ hình. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là chấp nhận được.
Giá trị Sig. trong F-Test bằng 0.000 < 0.05 cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa là 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơ hình có mối quan hệ đối với biến phụ thuộc là quyết định vay vốn của KHCN. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập hợp dữ liệu thu thập được (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đồng thời ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định T với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0. Giả thuyết H0 đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc khơng có quan hệ tuyến tính. Kết quả từ bảng hệ số hồi quy cho thấy 4 biến độc lập là đặc tính sản phẩm (DACTINHSP), sự thuận tiện (THUANTIEN), điều kiện vay (DIEUKIENVAY) và trách nhiệm gia đình (TRACHNHIEM) đều có hệ số Sig. trong kiểm định t nhỏ hơn 0.05. Điều này có nghĩa là có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng các hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể bằng 0 với độ tin cậy 95%. Như vậy, các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi quy tuyến tính.
Căn cứ vào kết quả hồi quy tuyến tính trong bảng hệ số hồi quy, phương trình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
QUYETDINHVAY= 0.313*DACTINHSP + 0.236*DIEUKIENVAY + 0.218*TRACHNHIEM – 0.271*THUANTIEN.
Từ phương trình trên ta biết được tầm ảnh hưởng của các nhân tố đặc tính sản phẩm (DACTINHSP), sự thuận tiện (THUANTIEN), điều kiện vay (DIEUKIENVAY) và trách nhiệm gia đình (TRACHNHIEM) đến quyết định vay vốn của KHCN tại địa bàn TPHCM. Nhân tố về đặc tính sản phẩm có tác động mạnh nhất đến quyết định vay vốn trong khi đó trách nhiệm gia đình có ảnh hưởng ít nhất đến ý định vay vốn.
Từ kết quả trên có thể cho thấy:
Sự khơng thuận tiện có tác động âm đến quyết định vay vốn. (Hệ số -0.271)
Điều kiện vay có tác động dương đến quyết định vay vốn. (Hệ số 0.236)
Trách nhiệm gia đình có tác động dương đến quyết định vay vốn. (Hệ số 0.218)
Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4 đều được chấp nhận.
+ Nhận xét về sự tác động của các biến nghiên cứu đến quyết định vay vốn của KHCN tại địa bàn TPHCM:
Kết quả nghiên cứu cho thấy Nhân tố về Đặc tính sản phẩm có tác động dương đến quyết định vay vốn của KHCN ở khu vực TPHCM. Như đã được trình bày ở Chương 1, Đặc tính sản phẩm vay cụ thể bao gồm những yếu tố về sản phẩm cho vay của Ngân hàng như mức cho vay so với nhu cầu và khả năng tài chính của khách hàng, chính sách về lãi suất cho vay và các loại phí cho vay có ưu đãi và rõ ràng cho khách hàng dễ tiếp cận khơng, thời gian cho vay có hợp lý với nhu cầu thực tế của khách hàng khơng và cuối cùng là các chương trình khuyến mãi về tiền vay có đa dạng và cạnh tranh so với các Ngân hàng TMCP trên thị trường không. Thực tế hiện nay sự cạnh tranh giữa các Ngân hàng với nhau càng gay gắt, các chính sách lãi suất hợp lý lần lượt được các Ngân hàng đưa ra thị trường để thu hút khách hàng vay. Ngồi ra thì các yếu tố về sản phẩm vay, thời gian vay cũng góp phần ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của KHCN tại TPHCM.
Ngoài ra nhân tố về sự thuận tiện trong hồ sơ vay vốn cũng góp phần khơng nhỏ đến quyết định vay vốn của KHCN. Xét về mặt bằng cạnh tranh lãi suất trên thị trường hiện nay, các Ngân hàng đều xấp xỉ cạnh tranh gần như nhau, việc tạo được một hình ảnh tốt về sự thuận tiện khi vay vốn cũng quan trọng không kém. Khách hàng hiện nay đều là những “thượng đế” khó tính, việc họ quyết định vay vốn ở đâu phụ thuộc rất nhiều vào cảm tính khi mà mặt bằng lãi suất gần như nhau.
Nhân tố điều kiện vay vốn và trách nhiệm gia đình qua kết quả nghiên cứu cho thấy đây cũng là những nhân tố ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến quyết định vay vốn của KHCN ở khu vực TPHCM. Theo đó, nếu điều kiện vay vốn càng được nới lỏng thì khách hàng càng có động lực đi vay. Bên cạnh đó, trách nhiệm gia đình
đối với khoản vay càng cao thì bản thân khách hàng vay sẽ cảm thấy an toàn hơn, được chia sẻ một phần gánh nặng tài chính.
+ Đánh giá sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, bạn phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả được khơng đáng tin cậy nữa. Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể phải trên cơ sở các giả định cần thiết sau:
-Liên hệ tuyến tính và phương sai của các phần dư không đổi. -Các phần dư có phân phối chuẩn.
-Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến -Khơng có tương quan giữa các phần dư.
Liên hệ tuyến tính và phương sai của các phần dư khơng đổi
Khi tìm hồi quy tuyến tính và mơ tả phần dư cùng giá trị dự đoán lên đồ thị mà thấy phần dư của chúng thay đổi theo một trật tự nào đó như cong dạng bậc 2 Parapol, cong dạng bậc 3 Cubic… thì mơ hình hồi quy tuyến tính mơ tả quan hệ đường thẳng là khơng phù hợp và giả định có quan hệ tuyến tính bị vi phạm (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Quan sát hình 2.2 bên trên, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giả thuyết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 2. 4 : Đồ thị tần số P-P Plot
Giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích…(Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Vì vậy chúng ta nên thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa, biểu đồ tần số P-P.
Nhìn hình 2.18, ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn gần bằng 1 và biểu đồ tần số P-P Plot không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, ta giả định các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t khơng có ý nghĩa, dấu các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai,…Hiện tượng này có thể phát hiện thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor). Khi vượt quá 10, đó là dấu hiệu đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nhìn vào
bảng 2.15: hệ số hồi quy ta thấy VIF đều nhỏ hơn 10 nên ta có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của sai số). Một giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính là khơng có tương quan giữa các phần dư tức là các phần dư độc lập với nhau. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa để phát hiện ra tương quan là kiểm định Dubin-Watson. Nếu 1<d <3 thì kết luận mơ hình khơng có tương quan, nếu 0<d <1 thì kết luận mơ hình có tương quan dương, nếu 3 <d < 4 thì kết luận mơ hình có tương quan âm (Hồng Ngọc Nhậm, 2004).
Bảng 2. 12: Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
Durbin- Watson
1 .741a .548 .542 .537 2.242
Nhìn vào bảng trên ta thấy giá trị d bằng 2.242 lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3, nên có thể kết luận mơ hình khơng có tương quan.