Nhóm Ngân hàng Số mẫu phát đi Tổng cộng
Ngân hàng Top 1
Vietinbank 60
180 Vietcombank 60
BIDV 60
Ngân hàng Top 2 Eximbank 60 120
ACB 60
Ngân hàng Top 3 Nam Á Bank 50 100 Saigon Bank 50
Tổng cộng 400 400
Nguồn: Đề xuất của tác giả, 2016
Kỹ thuật và phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Bƣớc 1: Chuẩn bị thông tin, thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch thơng tin, mã hóa
các thông tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
Bƣớc 2: Tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập đƣợc. Bƣớc 3: Kiểm định mơ hình hồi quy nhị phân.
Khó khăn khác khi dùng hồi quy tuyến tính thơng thƣờng là giá trị dự đốn đƣợc của biến phụ thuộc không thể đƣợc diễn dịch nhƣ xác suất (giá trị ƣớc lƣợng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary Logistic phải rơi vào khoảng (0;1)).
Với hồi quy Binary Logistic, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ đƣợc dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất đƣợc dự đoán lớn hơn 0.5 thì kết quả dự đốn sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngƣợc lại thì kết quả dự đốn sẽ cho là “khơng”.
Mơ hình hàm Binary Logistic nhƣ sau:
Độ phù hợp của mơ hình
Hồi quy Binary Logistic địi hỏi phải đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Đo lƣờng độ phù hợp tổng qt của mơ hình Binary Logistic đƣợc dựa trên chỉ tiêu - 2LL (viết tắt của -2 log likelihood), thƣớc đo này có ý nghĩa giống nhƣ SSE (sum of squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt. Giá trị -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 một độ phù hợp hồn hảo. Có thể xác định đƣợc mơ hình dự đốn tốt đến đâu qua bảng phân loại (clasification table) do SPSS đƣa ra, bảng này sẽ so sánh trị số thực và trị số dự đốn cho từng biểu hiện và tính tỷ lệ dự đoán đúng sự kiện.
Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát
Ở hồi quy Binary Logistic, tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ hình ngoại trừ hằng số cũng đƣợc kiểm định xem có thực sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc không. Với hồi quy tuyến tính bội dùng thống kê F để kiểm định giả thuyết H0 : ρ1 = ρ2 = … = ρk = 0, còn với hồi quy Binary Logistic dùng kiểm định Chi- bình phƣơng. Căn cứ vào mức ý nghĩa mà SPSS đƣa ra trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0.
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số
Hồi quy Binary Logistic cũng đòi hỏi kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy khác không. Nếu hệ số hồi quy B0 và B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay khơng xảy ra nhƣ nhau, lúc đó mơ hình hồi quy vơ dụng trong việc dự đốn.
Trong hồi quy tuyến tính sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết H0 :ρk = 0. Còn với hồi quy Binary Logistic, đại lƣợng Wald Chi Square đƣợc sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Cách thức sử dụng mức ý nghĩa Sig. cho kiểm định Wald cũng theo quy tắc thông thƣờng. Wald Chi Square đƣợc tính bằng cách lấy ƣớc lƣợng của hệ số hồi quy của biến độc lập trong mơ
hình (hệ số hồi quy mẫu) Binary Logistic chia cho sai số chuẩn của hệ số hồi quy này, sau đó bình phƣơng lên theo cơng thức sau:
4.2. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU 4.2.1. Mơ hình nghiên cứu:
Mơ hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định vay mua nhà ở của KHCN trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM đƣợc xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết hành động hợp lý (TRA) và thuyết hành vi hoạch định (TPB). Đây là những mơ hình và học thuyết nền tảng cho việc nghiên cứu hành vi và quyết định vay vốn của khách hàng cá nhân, đồng thời trong mơ hình đề xuất này tác giả kế thừa một số yếu tố từ các nghiên cứu trƣớc đây. Các thang đo đo lƣờng các khái niệm ảnh hƣởng đến quyết định vay vốn mua nhà ở đƣợc xây dựng dựa trên các thang đo của Quan Minh Nhựt và Huỳnh Văn Tùng (2013), Bùi Văn Trịnh (2010), Trần Ái Kết và Thái Thanh Thoảng (2013), Trần Kim Chung, Đinh Trọng Thắng, Tạ Minh Thảo (2011), các thang đo trong nghiên cứu của Devlin (2002), Raymond và Roman (2008), Frangos và cộng sự (2012). Mơ hình tác giả xây dựng bao gồm các yếu tố: giới tính, dân tộc, độ tuổi, trình độ học vấn, số ngƣời phụ thuộc, tình trạng việc làm, thu nhập, tổng chi tiêu, số bất động sản sở hữu, tài sản thế chấp, hiểu biết vay vốn, chất lƣợng dịch vụ, nhóm tham khảo và giá trị nhà mua.
Sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic với 12 biến độc lập để xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định vay vốn mua nhà ở của KHCN trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP. HCM. Qua các tài liệu nghiên cứu có liên quan, mơ hình hồi quy Binary Logistic đƣợc xây dựng nhƣ sau:
GTNM NTK HBVV TSTC SHBDS TCT TN TTVL SNPT TDHV ĐT GT Y P Y P e 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 ) 0 ( ) 1 ( log
Với β0: mức độ tác động của các yếu tố khác, ngồi các yếu tố chính trong mơ hình.
β1, β2, β3,…β12: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho biết mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định vay vốn mua nhà ở của KHCN.
Trong đó: Y: Biến phụ thuộc là quyết định vay vốn mua nhà ở của KHCN trẻ tuổi trên địa bàn TP.HCM và nhận hai giá trị là 1 hoặc 0 (1 là KHCN trẻ tuổi quyết định vay vốn ngân hàng để mua nhà ở, 0 là KHCN trẻ tuổi quyết định không vay vốn ngân hàng để mua nhà ở).
Hình 4.3: Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả đề xuất, 2016
YẾU TỐ NHÂN KHẨU HỌC
ĐIỀU KIỆN KINH TẾ
YẾU TỐ BÊN NGOÀI Giới tính Độ tuổi Trình độ học vấn Số người phụ thuộc Tình trạng việc làm Thu nhập Tổng chi tiêu Số BĐS sở hữu Tài sản thế chấp
Hiểu biết vay vốn Nhóm tham khảo Giá trị nhà dự định mua
Quyết định vay vốn mua nhà ở
4.2.2. Các giả thiết nghiên cứu:
4.2.2.1. Giới tính (GT)
GT: đây là biến giả, nhận giá trị 1 nếu khách hàng là nam và nhận giá trị 0
nếu khách hàng là nữ. Trong gia đình, thƣờng khách hàng nam làm chủ các quyết định chi tiêu lớn. Do đó hệ số β1 mang dấu dƣơng.
Giả thiết H1: Yếu tố giới tính có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.2. Độ tuổi (ĐT)
ĐT: Biến này đƣợc kỳ vọng có hệ số β3 mang giá trị dƣơng vì khi các khách hàng có độ tuổi càng cao sẽ càng thành đạt, họ sẽ có những kế hoạch tài chính lâu dài cho gia đình, họ sẽ có xu hƣớng lựa chọn phƣơng án vay vốn mua nhà ở.
Giả thiết H3: Yếu tố độ tuổi có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM..
4.2.2.3. Trình độ học vấn (TDHV)
TDHV: đây là 1 biến giả nhận giá trị là 1 nếu khách hàng chƣa tốt nghiệp PTTH và nhận giá trị là 0 nếu khách hàng đã tốt nghiệp PTTH. Biến này đƣợc kỳ vọng có hệ số β4 mang giá trị âm vì khi các khách hàng có trình độ học vấn càng cao, họ sẽ có những hiểu biết và nắm bắt các vấn đề liên quan đến sản phẩm vay mua nhà ở của ngân hàng càng tốt. Do đó, khi đầu tƣ một khoản tiền vào một tài sản lớn nhƣ nhà ở, họ sẽ có xu hƣớng lựa chọn phƣơng án vay vốn mua nhà.
Giả thiết H4: Yếu tố trình độ học vấn có tác động ngược chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.4. Số người phụ thuộc (SNPT)
SNPT: là biến thể hiện số lƣợng ngƣời phụ thuộc của khách hàng, bao gồm
cha, mẹ, con… của khách hàng đang sống trong gia đình khách hàng hoặc sống riêng. Khi khách hàng có số ngƣời phụ thuộc càng nhiều, thì lƣợng tiền phải chi tiêu cũng cao hơn, và vì vậy khả năng tích lũy của khách hàng cũng giảm, do đó khả
năng khách hàng quyết định vay vốn ngân hàng để mua nhà sẽ thấp hơn. Hệ số β5 đƣợc kỳ vọng sẽ mang giá trị âm.
Giả thiết H5: Yếu tố số người phụ thuộc có tác động ngược chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.5. Tình trạng việc làm (TTVL)
TTVL là biến giả, có giá trị là 1 nếu khách hàng hiện có việc làm và nhận
giá trị 0 nếu khách hàng khơng có việc làm. Do khách hàng có việc làm thì nguồn tài chính của khách hàng sẽ đƣợc đảm bảo tốt hơn, đảm bảo có đủ khả năng thanh tốn các khoản vay, vì vậy hệ số β6 đƣợc kỳ vọng sẽ mang giá trị dƣơng.
Giả thiết H6: Yếu tố tình trạng việc làm có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.6. Thu nhập (TN)
TN: Biến này đƣợc kỳ vọng có hệ số β7 mang giá trị âm, vì khi thu nhập của khách hàng càng cao, đồng nghĩa với khách hàng có khả năng tích lũy cao, vì vậy, họ sẽ có xu hƣớng mua nhà bằng tiền tự tiết kiệm.
Giả thiết H7: Yếu tố thu nhập có tác động ngược chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.7. Tổng chi tiêu (TCT)
TCT: Khách hàng chi tiêu càng nhiều thì tiết kiệm càng ít, do đó nhu cầu
vay vốn cũng tăng lên, vì vậy biến này đƣợc kỳ vọng sẽ có hệ số β8 mang giá trị dƣơng.
Giả thiết H8: Yếu tố tổng chi tiêu có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.8. Số bất động sản sở hữu (SHBDS)
SHBDS: biến này đƣợc kỳ vọng sẽ mang hệ số β9 giá trị dƣơng vì khi số bất động sản mà khách hàng sở hữu càng nhiều, khách hàng thơng thƣờng sẽ có tự tin cho các khoản vay của chính họ, vì vậy khách hàng sẽ có xu hƣớng an tâm quyết định vay vốn mua nhà hơn.
Giả thiết H9: Yếu tố số bất động sản sở hữu có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TPHCM.
4.2.2.9. Tài sản thế chấp có giá (TSTC)
TSTC là giá trị các tài sản mà khách hàng đang sở hữu. Khách hàng có tài
sản thế chấp có giá trị càng cao sẽ càng thuận tiện hơn cho việc vay vốn của khách hàng. Hệ số β10 đƣợc kỳ vọng mang giá trị dƣơng.
Giả thiết H10: Yếu tố tài sản thế chấp có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TPHCM.
4.2.2.10. Hiểu biết vay vốn (HBVV)
HBVV: là biến giả, nhận giá trị 1 nếu khách hàng hiểu biết rõ về thủ tục, quy
trình và nhận giá trị 0 nếu khách hàng không hiểu rõ các vấn đề về vay vốn mua nhà ở tại các NHTMCP. Khách hàng có hiểu biết vay vốn đƣợc kỳ vọng sẽ muốn vay vốn cao hơn, do đó hệ số β11 đƣợc kỳ vọng mang giá trị dƣơng.
Giả thiết H11: Yếu tố hiểu biết vay vốn có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.11. Nhóm tham khảo (NTK)
Đây là biến giả, nhận giá trị 1 nếu nhóm tham khảo có ảnh hƣởng đến quyết địn vay vốn mua nhà ở của khách hàng và nhận giá trị 0 nếu khơng có ảnh hƣởng.
Theo Loudon thì “nhóm tham khảo có ảnh hƣởng đến quyết định mua sắm hàng hóa hay dịch vụ của một cá nhân hay tổ chức. Nhóm này có thể là gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và ngƣời xung quanh mà khách hàng thƣờng xuyên tiếp xúc”. Cịn Hayden thì cho rằng “Nhóm tham khảo giữ vai trò truyền đạt thông tin cho
khách hàng cá nhân về những sản phẩm hay dịch vụ họ nên hay không nên tiêu dùng và NTK có ảnh hƣởng đáng kể trong tiêu dùng sản phẩm hay dịch vụ”.
Cịn theo Kotler (2003) thì trong q trình khách hàng cá nhân đánh giá các lựa chọn để ra quyết định mua hàng, họ thƣờng cân nhắc đến việc lắng nghe ý kiến của những ngƣời xung quanh, có thể là những ngƣời thân quen, bạn bè, đồng nghiệp hay các nhóm xã hội mà họ đang là thành viên (hội khách hàng cá nhân, hội nghề nghiệp). Việc lắng nghe ý kiến của các nhóm tham khảo sẽ tốt hơn nếu khách hàng cá nhân phải đứng trƣớc một loạt các lựa chọn ngang nhau. Đối với vay vốn Ngân hàng mua nhà ở, khách hàng cá nhân sẽ nghe tƣ vấn hoặc sự chỉ bảo của những khách hàng khác hoặc ngƣời thân đã từng vay vốn ngân hàng, do đó nhóm tham khảo sẽ có tác động ảnh hƣởng đến quyết định chọn vay mua nhà ở. Vì vậy hệ số β13 đƣợc kỳ vọng sẽ mang giá trị dƣơng.
Giả thiết H13: Nhóm tham khảo có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của KHCN trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
4.2.2.12. Giá trị ngôi nhà mua (GTNM)
GTNM: biến này đƣợc kỳ vọng sẽ mang hệ số β14 giá trị dƣơng vì khi giá trị ngơi nhà muốn mua càng cao, khách hàng thơng thƣờng sẽ khó đáp ứng đủ khả năng tài chính cho một lần chi trả, trừ những khách hàng có thu nhập cao và vì vậy khách hàng sẽ có xu hƣớng vay vốn nhiều hơn.
Giả thiết H14: Yếu tố giá trị ngơi nhà dự định mua có tác động cùng chiều đến quyết định vay mua nhà ở của khách hàng cá nhân trẻ tuổi tại các NHTMCP trên địa bàn TP HCM.
Bảng 4.2: Các yếu tố độc lập tác động đến biến phụ thuộc quyết định vay vốn mua nhà
YẾU TỐ PHÁT BIỂU NGUỒN TRÍCH DẪN Dấu kỳ vọng
Giới tính □ 1: Nam □ 0 : Nữ
Frangos, Konstantinos, Ioannis, Giannis & Valvi (2012), Devlin (2002), Quan Minh Nhựt và Huỳnh Văn Tùng (2013)
+
Độ tuổi Từ 25 tuổi đến 45 tuổi
Frangos, Konstantinos, Ioannis, Giannis & Valvi (2012), Henderson (1987), Quan Minh Nhựt và Huỳnh Văn Tùng (2013), Trần Ái Kết và Thái Thanh Thoảng (2013) + Trình độ học vấn □ 1: < THPT □ 0 : > THPT
Devlin (2002), Bùi Văn Trịnh
(2010), Henderson (1987) - Số ngƣời phụ
thuộc Ngƣời Tác giả đề xuất - Tình trạng
việc làm
□ 1: Có việc làm □ 0 : Thất nghiệp
Raymond (2008), Trần Kim Chung (2011), Quan Minh Nhựt và Huỳnh Văn Tùng (2013) + Tổng thu nhập Triệu đồng/ Tháng Henderson (1987), Devlin (2002), Trần Kim Chung (2011), Trần Ái Kết và Thái Thanh Thoảng (2013) -
Tổng chi tiêu Triệu đồng/ Tháng Devlin (2002), Quan Minh Nhựt
và Huỳnh Văn Tùng (2013) + Số lƣợng bất
động sản sở hữu
Bất động sản
Bùi Văn Trịnh (2010), Trần Ái Kết và Thái Thanh Thoảng (2013)
+
Tài sản thế