Chƣơng 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2 Thực trạng về cung cấp tín dụng của khách hàng cá nhân tại BIDV Bình Dƣơng.
4.2.2 Kết quả nghiên cứu
Sau khi tiến hành thu thập dữ liệu, tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích kết quả nghiên cứu. Sau khi khảo sát đối với 160 khách hàng, kết quả tổng
48
số phiếu khảo sát thu về và có đầy đủ thơng tin hợp lệ là 153 phiếu (đảm bảo cỡ mẫu tối thiểu).
4.2.2.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Đầu tiên, tác giả tiến hành thống kê mô tả tần số mẫu nghiên cứu theo các biến nghiên cứu định tính gồm các biến: khả năng tiếp cận tín dụng, giới tính, trình độ, thủ tục, nghề nghiệp, phƣơng án kinh doanh và kinh nghiệm làm việc.
Bảng 4.2 Thống kê tần số các nhóm nghiên cứu
Biến Phân loại Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy Khả năng tiếp cận Không đƣợc vay 55 35.9 35.9 35.9 Đƣợc vay 98 64.1 64.1 100.0 Giới tính Nữ 67 43.8 43.8 43.8 Nam 86 56.2 56.2 100.0 Trình độ Dƣới đại học 55 35.9 35.9 35.9 Trên đại học 98 64.1 64.1 100.0 Thủ tục Phức tạp 81 52.9 52.9 52.9 Đơn giản 72 47.1 47.1 100.0 Nghề nghiệp Không ổn định 45 29.4 29.4 29.4 Ổn định 108 70.6 70.6 100.0 Phƣơng án kinh doanh Khơng có phƣơng án 73 47.7 47.7 47.7 Có phƣơng án 80 52.3 52.3 100.0 Kinh nghiệm Dƣới 3 năm 57 37.3 37.3 37.3 Trên 3 năm 96 62.7 62.7 100.0
49
Nhìn chung, kết quả nghiên cứu từ bảng 4.2 cho thấy đa phần khách hàng cá nhân đƣợc vay tín dụng cá nhân (98 khách hàng, chiếm tỷ trọng 64.1%). Khách hàng hầu nhƣ đạt đƣợc các điều kiện về tài sản thế chấp và các yêu cầu cho tham gia tín dụng cá nhân nên đa số đƣợc tiếp cận. Trong đó, khách hàng đa phần là nam với 86 ngƣời so với số khách hàng nữ là 67 ngƣời (56.2% so với 43.8%). Đa phần khách hàng có trình độ từ đại học trở lên (với 98 ngƣời, chiếm tỷ trọng 64.1%), khách hàng có nghề nghiệp ổn định và đa phần có phƣơng án kinh doanh sử dụng tín dụng cá nhân. Các khách hàng cũng đa phần có kinh nghiệm làm việc do có cơng việc ổn định nên dễ dàng tiếp cận tín dụng cá nhân hơn.
Tiếp theo, tác giả tiến hành thống kê mô tả các biến nghiên cứu để hiểu rõ về giá trị của các biến tƣơng ứng.
Bảng 4.3 Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Biến quan sát Số quan sát Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn
Độ tuổi 153 24 55 36.33 7.023
Tài sản 153 14 60 38.46 9.379
Thu nhập 153 7 34 14.86 6.584
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Theo kết quả nghiên cứu, độ tuổi trung bình của khách hàng trong mẫu nghiên cứu là 36.33 tuổi, trong đó nhỏ nhất là 24 tuổi và lớn nhất là 55 tuổi. Giá trị tài sản thế chấp cũng có nhiều khác biệt, thể hiện qua độ lệch chuẩn là 9.379 triệu đồng và thu nhập của khách hàng cũng khá cao với giá trị trung bình là 14.86 triệu đồng/ tháng. Đây là mức tổng thu nhập của khách hàng bình quân theo tháng nên số thu nhập có thể cao.
4.2.2.2 Kết quả hồi quy nhị phân
Đề tài nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích mơ hình hồi quy Binary logistic. Để có đƣợc mơ hình tối ƣu, chúng ta phải phân tích mơ hình theo từng giai đoạn đƣa biến vào mơ hình. Mục tiêu phân tích mơ hình lần thứ nhất là
50
đƣa tất cả các biến của mơ hình nghiên cứu vào khung phân tích mơ hình Binary logistic của phần mềm SPSS 20.0 để giữ lại những biến phù hợp với mơ hình và loại trừ các biến khơng phù hợp. Đối với mơ hình hồi quy Binary logistic, chúng ta phải thực hiện hai bƣớc kiểm định tổng quát và kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu.
Bƣớc 1. Kiểm định tổng quát: mục đích của việc kiểm định này là xác định các
hệ số β trong mơ hình có đồng thời bằng 0 hay khơng, nếu các hệ số này đồng thời bằng 0 thì mơ hình khơng có ý nghĩa. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2002), giá trị sig. của kiểm định tổng qt bằng 0,000 thì có thể an tồn bác bỏ giả thiết các hệ số β trong mơ hình đồng thời bằng 0.
Sau khi tiến hành đƣa tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc vào khung của phần mềm SPSS 20.0, ta có kết quả giá trị sig. nhƣ bảng bên dƣới:
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định mơ hình tổng qt
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 77.708 9 0.000
Block 77.708 9 0.000
Model 77.708 9 0.000
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Do kết quả sig đều đạt giá trị 0.000 nên ta yên tâm bát bỏ giả thiết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = β8 = β9 = 0. Tức là các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc (khả năng tiếp cận tín dụng cá nhân).Sau khi xác định mơ hình đạt đƣợc u cầu kiểm định tổng quát, chúng ta phải kiểm định tiếp độ phù hợp của mơ hình ở bƣớc 2.
51
Bƣớc 2: Kiểm định độ phù hợp của mơ hình: kiểm định này giúp xác định liệu
mơ hình có phù hợp hay khơng cũng nhƣ kiểm định các giả thiết của mơ hình.
Kiểm định này dựa trên chỉ tiêu -2LL (viết tắt của -2 log likelihood). Quy tắt đánh giá dựa trên -2LL càng nhỏ thể hiện độ phù hợp càng cao (ngƣợc lại quy tắt đánh giá R2). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2002), giá trị -2LL càng thấp thì mơ hình càng phù hợp.
Bảng 4.5 Kết quả độ phù hợp của mơ hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 122.146a 0.398 0.546
a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Kết quả phân tích từ bảng 4.5 cho thấy giá trị -2LL = 122.146 ở mức thấp có thể chấp nhận đƣợc nên mơ hình phù hợp tƣơng đối của mơ hình tổng thể. Mức này thông thƣờng nhỏ hơn 200.
Bảng 4.6 Mức độ dự báo chính xác của mơ hình hồi quy nhị phân
Quan sát Dự báo Tiếp cận tín dụng Phần trăm dự báo đúng Không đƣợc tiếp cận Đƣợc tiếp cận Tiếp cận Không đƣợc tiếp cận 39 16 70.9 Đƣợc tiếp cận 14 84 85.7 Phần trăm tổng 80.4
52
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Nhƣ kết quả của bảng 4.6, ta thấy mức độ chính xác của dự báo ở mức cao, tỷ lệ dự báo đúng của mô hình đạt 80.4%. Tức là mơ hình nghiên cứu có thể dự đoán đúng đến 80.4% khả năng tiếp cận tín dụng.
Bƣớc 3: Kiểm định Wald về ý nghĩa của hệ số hồi quy Bảng 4.7 Kết quả hồi quy nhị phân
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Giới tính (X1) 0.081 0.467 0.030 1 0.863 1.084 Tuổi (X2) 0.085 0.039 4.723 1 0.030 1.089 Tài sản (X3) 0.129 0.032 16.484 1 0.000 1.138 Thu nhập (X4) 0.135 0.053 6.566 1 0.010 1.144 Trình độ (X5) 0.099 0.494 0.040 1 0.841 1.104 Thủ tục (X6) 1.541 0.540 8.145 1 0.004 4.669 Nghề nghiệp (X7) 0.575 0.530 1.179 1 0.277 1.777 Phƣơng án (X8) 0.243 0.484 0.252 1 0.616 1.275 Kinh nghiệm (X9) 1.301 0.500 6.771 1 0.009 3.673 Hằng số -11.063 2.294 23.262 1 0.000 0.000
a. Các biến đƣợc vào mơ hình: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9.
53
Mặc dù độ chính xác của mơ hình đạt ở mức cao nhƣng chúng ta phải kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể.Thông qua kiểm định Wald về mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy, các biến có mức ý nghĩa sig. lớn hơn 0.05 đều khơng có ý nghĩa nên phải loại ra khỏi mơ hình nghiên cứu.
Kiểm định Wald về ý nghĩa của hệ số hồi quy tổng thể của các biến X1 (giới tính), X5 (trình độ), X7 (nghề nghiệp ổn định), X8 (phƣơng án kinh doanh) đều có mức ý nghĩa sig. lớn hơn 0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết:
H0: β1 = 0, H0: β5 = 0, H0: β7 = 0, H0: β8 = 0
Đối với các biến X2, X3, X4, X6 và X9 thì giá trị sig. này đều nhỏ hơn 0.05 nên ta bác bỏ giả thuyết: H0:β2 = 0, H0:β3 = 0, H0: β4 = 0, H0: β6 = 0, H0: β9 = 0
Với kết quả trên, ta phải loại bốn biến X1, X5, X7 và X8 ra khỏi mơ hình vì hệ số hồi quy của các biến này khơng có ý nghĩa (các giá trị sig. >0.05).
Mức độ ảnh hƣởng của từng yếu tố đến khả năng tiếp cận tín dụng của khách hàng cá nhân tại Ngân Hàng Thƣơng Mại Cổ Phần Đầu tƣ và Phát Triển Việt Nam Chi nhánh Bình Dƣơng: trong hồi quy nhị phân khơng có hệ số hồi quy chuẩn hóa, do đó chúng ta khơng thể đánh giá thứ tự tác động của các biến độc lập. Tuy nhiên, mức độ tác động có thể đƣợc thể hiện qua hệ số B chƣa chuẩn hóa. Nhƣ vậy, mức độ tác động từ cao đến thấp nhƣ sau: Thủ tục; Kinh nghiệm; Thu nhập; Tài sản và Độ tuổi của khách hàng.
Khả năng dự báo của mơ hình hồi quy logistic đƣợc thể hiện qua hệ số Odds
( )
Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu dựa vào mức ý nghĩa 5% của mơ hình nghiên cứu.
54