dành cho sản xuất kinh doanh, vay dành cho tiêu dùng và vay dành cho mua bất động sản. Trong đó, vay dành cho sản xuất chỉ chiếm 38.4%, trong khi các khoản vay được đánh giá là tiềm ẩn rủi ro nhiều hơn là vay tiêu dùng và vay mua bất động sản chiếm tới 61.6%.
- Hình thức vay vốn Bảng 4.6. Hình thức vay vốn Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ hợp lệ (%) Tỷ lệ cộng dồn (%) Hình thức vay Tín chấp 32 25.6 25.6 25.6 Thế chấp 93 74.4 74.4 100.0 Tổng cộng 125 100.0 100.0
32
Từ bảng trên ta thấy, hình thức vay vốn thế chấp vẫn là hình thức được ngân hàng ưu tiên khi tỷ lệ này chiếm 74.4% trong tổng số quan sát, số lượng khách hàng được giải quyết vay dưới hình thức tín chấp chiếm tỷ lệ thấp hơn ở mức 25.6%.
4.2.3. Khả năng trả nợ khoản vay
Khả năng trả nợ khoản vay thể hiện ở những đặc điểm như Điểm đánh giá tín dụng, , Số nợ gốc trả được, Tỷ lệ trả nợ, Kiểm tra mục đích sử dụng vốn.
Các yếu tố như Điểm đánh giá tín dụng , Số nợ gốc trả được và Tỷ lệ trả nợ gốc
được thống kê tại Bảng 4.8. Điểm đánh giá tín dụng trước khi quyết định cho khách hàng vay trung bình đạt 90.04/100, đây là số điểm trung bình khá cao. Khi thời hạn vay kết thúc, số tiền gốc trung bình một khách hàng trả được 529.789 triệu đồng, tương ứng với tỷ lệ trả nợ gốc trung bình đạt 92.24%. Như vậy, tỷ lệ nợ quá hạn từ khách hàng cá nhân trong giai đoạn quan sát ở mức 7.76%. - Kiểm tra mục đích sử dụng vốn Bảng 4.7. Kiểm tra mục đích sử dụng vốn Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ hợp lệ (%) Tỷ lệ cộng dồn (%) Kiểm tra mục đích sử dụng vốn Khơng đúng mục đích 19 15.6 15.6 15.6 Đúng mục đích 106 84.4 84.4 100.0 Tổng cộng 125 100.0 100.0
(Nguồn: tính tốn của tác giả)
Bảng trên thể hiện số liệu về kiểm tra mục đích sử dụng vốn được các nhân viên ngân hàng phụ trách theo dõi khách hàng báo cáo theo định kỳ, cho thấy phần lớn khách hàng sử dụng vốn đúng mục đích là 84.4%, trong khi đó số khách hàng sử dụng không đúng mục đích là 15.6%, đây cũng chính là nguyên nhân dẫn đến nợ quá hạn tại ngân hàng tăng cao trong thời gian qua.
33
Bảng 4.8. Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình
(Nguồn: kết quả từ phần mềm eviews)
4.3. Thực hiện mơ hình hồi quy
Sau khi xử lý các số liệu bằng phần mềm eviews, ta có được kết quả tóm tắt của mơ hình hồi quy như sau:
Bảng 4.9. Kết quả hồi quy
Mơ hình hồi quy bội
Biến phụ thuộc là khả năng trả nợ số tiền
Số quan sát 125
R2 0.6297
34 Biến số β P- value Giới tính -0.1561 0.0010 Độ tuổi 0.0008 0.7415 Tình trạng hơn nhân 0.0565 0.1587 Trung cấp/Cao đẳng 0.0590 0.2537 Đại học 0.1202 0.0021 Sau đại học 0.2102 0.0000
Công nhân viên -0.1838 0.0004
Chuyên viên 0.0161 0.7030
Lãnh đạo/Quản lý 0.2180 0.0000
Thu nhập -1.1807 0.9849
Kích cỡ khoản vay -4.9586 0.8218
Lãi suất khoản vay -0.0075 0.0247
Thời hạn vay 0.0042 0.1428
Hình thức vay 0.1157 0.0184
Vay sản xuất kinh doanh -0.0933 0.2333
Vay tiêu dùng 0.0560 0.4753
Vay mua bất động sản -0.0626 0.0000
Kiểm tra mục đích sử dụng vốn 0.0563 0.2592
Chấm điểm tín dụng 0.0010 0.7964
(Nguồn:kết quả từ phần mềm eviews)
Căn cứ vào bảng 4.9, giá trị Sig(F) < 0.05 cho thấy các hệ số hồi quy không đồng thời bằng không, như vậy về mặt tổng thể mơ hình có ý nghĩa thống kê. Với chỉ số AIC (Akaike Info Criterion) = 1.0957 là tương đối nhỏ, điều chứng tỏ mơ hình có ý nghĩa trong thực tiễn và với mức ý nghĩa R2 = 62.97%, mơ hình đã giải thích đúng thực tiễn 62.97%. (Xem phụ lục 2).
35
4.4. Kiểm định mơ hình nghiên cứu 4.4.1. Kiểm định giả thuyết mơ hình 4.4.1. Kiểm định giả thuyết mơ hình
Ta cần kiểm định giả thuyết mơ hình (phân tích phương sai) của tổng thể, cần tiến hành kiểm định F thơng qua phân tích phương sai. Ta có F = 9.389 > F(1, 125, 0.05) = 3.84 và Sig = 0.000 của F < 1/1000 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 (Có sự khác biệt của các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP An Bình – Chi nhánh Sài Gịn)
4.4.2. Kiểm định sự tương quan giữa các biến trong mơ hình
Kiểm định giả thuyết:
- H0: β1 = 0 (Khơng có sự tương quan giữa các biến) - H1: β1 ≠ 0 (Có sự tương quan giữa các biến)
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey
(Nguồn: kết quả từ phần mềm eviews)
Ta thấy rằng xác xuất bằng 0 (Prob (F-statistic) = 0 < α = 5%).Vì vậy bác bỏ giả thuyết H0, chỉ ra rằng các biến trong mơ hình là có tương quan nhau.
36
Bảng 4.11. Bảng phân tích tương quan các biến độc lập
37
4.5. Phân tích kết quả hồi quy
Từ các hệ số hồi quy có ý nghĩa ta viết được phương trình hồi quy của mô hình như sau:
Y = 0.6818 - 0.1561*(Giới tính) + 0.1202*(Đại học) + 0.2102*(Sau đại học) - 0.1838*(Công nhân viên) + 0.2180*(Lãnh đạo/Quản lý) - 0.0075*(Lãi suất) + 0.1157*(Hình thức vay) - 0.0626*(Vay mua bất động sản)
Từ mơ hình tổng hợp trên, cho thấy biến số “Giới tính” ảnh hưởng âm và có ý nghĩa trong mơ hình, biến số “Đại học” tác động thuận chiều với khả năng trả nợ số tiền vay (quy mô trả nợ). Biến số “Sau đại học” có ý nghĩa thống kê tại mô hình và tác động dương tới biến phụ thuộc, tương tự như vậy là biến số “Lãnh đạo/Quản lý” và “Hình thức vay”. Biến số “Công nhân viên” tác động âm tới tỷ lệ trả nợ gốc vay, biến số “Lãi suất khoản vay” và “Vay mua bất động sản” cùng tác động tiêu cực tới biến phụ thuộc. Các biến số cịn lại như “Hơn nhân”, “Độ tuổi”, “Trung cấp/Cao đẳng”, “Chuyên viên”, “Thu nhập”, “Kích cỡ khoản vay”, “Thời hạn vay”, “Vay sản xuất kinh doanh”, “Vay tiêu dùng”, “Chấm điểm tín dụng” hay “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn” đều khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
So sánh giữa kết quả hồi quy và giả thuyết đặt ra, các biến số “Giới tính”, “Trình độ học vấn”, “Đặc điểm nghề nghiệp”, “Lãi suất khoản vay”, “Mục đích vay” và “Hình thức vay” phù hợp với thực tế. Trong khi đó một số biến số như “Hơn nhân”, “Độ tuổi”, “Kích cỡ khoản vay”, “Thời hạn vay”, “Chấm điểm tín dụng” hay “Kiểm tra mục đích sử dụng vốn” không được chấp nhận trên thực tế do khơng có ảnh hưởng nào của các biến số này tới khả năng trả nợ.
38
Ảnh hưởng của các biến số tới biến phụ thuộc trong mơ hình được giải thích như sau:
4.5.1. Các biến số có ý nghĩa thống kê:
- Biến số “Giới tính”
Biến số giới tính được đưa vào mơ hình và có ý nghĩa thống kê. Mức tác động biên ở mơ hình là -0.1561. Biến số này ảnh hưởng âm và điều này đã phù hợp với giả thuyết đặt ra.
Từ kết quả của phương trình hồi quy trên, ta thấy được có sự khác nhau về khả năng trả nợ giữa nam giới và nữ giới. Có thể do ảnh hưởng từ nét văn hóa truyền thống của người phụ nữ Á đông trong nữ giới đã giúp cho khả năng thận trọng của nữ giới cao hơn nam giới. Việc sử dụng vốn vay thận trọng trong hoàn cảnh nền kinh tế đang gặp rủi ro cao đã giúp cho nữ giới có hiệu quả trả nợ tốt hơn. Một minh chứng cụ thể tại Bảng 4.12 cho thấy số lượng nam giới vay mua bất động sản gấp 2 lần nữ giới. Việc vay vốn mua bất động sản trong thời gian này hàm chứa nhiều rủi ro được thể hiện thông qua việc tác động âm của biến số “Vay mua bất động sản” tới khả năng trả nợ vay.
Bảng 4.12. Phân tích mục đích vay theo yếu tố giới tính
Mục đích vay
Sản xuất Tiêu dùng Bất động sản
Nam 28 29 20
Nữ 20 18 10
(Nguồn: tính tốn của tác giả)
- Biến số “Trình độ học vấn”
Yếu tố này bao gồm bốn biến giả là “Trung học phổ thông”, “Trung cấp/Cao đẳng”, “Đại học”, và “Sau đại học”. Ba biến “Trung cấp/Cao đẳng”, “Đại học”, “Sau đại học” được đưa vào mơ hình để tìm hiểu ảnh hưởng của trình độ học vấn nói chung của khách hàng tới khả năng trả nợ. Biến số “Trung cấp/Cao đẳng” khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình.
39
Biến số “Đại học”, “Sau đại học” có ý nghĩa trong mô hình với mức tác động biên lần lượt là 0.1202 và 0.2102.
Về mặt lý thuyết, trình độ học vấn của người vay càng cao thì người vay càng có năng lực quản lý tốt khoản vay của mình và có vị trí cơng việc ổn định nên sẽ có mức thu nhập tốt hơn vì vậy khả năng trả nợ cũng tốt hơn.
Từ kết quả phân tích thực nghiệm trên, cho thấy những khách hàng có trình độ học vấn từ đại học tới sau đại học có khả năng trả nợ cao hơn các nhóm cịn lại. Điều này có thể là do trình độ học vấn cao hơn đã giúp cho nhóm khách hàng này có nhiều năng lực hơn (kiến thức, sự trải nghiệm, nhận thức,… ) các nhóm cịn lại và điều đó giúp cho họ quản lý rủi ro cũng như sử dụng khoản vay hiệu quả hơn.
Như vậy, đúng như lý thuyết đặt ra, yếu tố trình độ học vấn đã thể hiện sự tác động tích cực đến khả năng trả nợ vay.
- Biến số “Đặc điểm nghề nghiệp”
Yếu tố “Đặc điểm nghề nghiệp” gồm bốn biến giả là “Lãnh đạo/Quản lý”, “Chuyên viên”, “Công nhân viên”, và “Nghề nghiệp khác”. Trong đó chỉ có ba biến “Lãnh đạo/Quản lý”, “Chuyên viên”, “Công nhân viên” được đưa vào mô hình hồi quy để tìm hiểu ảnh hưởng của yếu tố đặc điểm nghề nghiệp đến khả năng trả nợ. Biến số “Chun viên” khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Biến số “Lãnh đạo/Quản lý” có ý nghĩa thống kê với tác động biên 0.2180, trong khi biến số “Cơng nhân viên” có ý nghĩa thống kê với mức tác động biên -0.1838.
Với giả thuyết đặt ra, những khách hàng có vị trí nghề nghiệp cao hơn thì khả năng tạo ra thu nhập cao, ổn định hơn và điều này dẫn tới khả năng trả nợ cũng tốt hơn.
Kết quả từ phương trình hồi quy cho thấy biến số “Lãnh đạo/Quản lý” đã thể hiện rõ nhất ảnh hưởng tích cực tới quy mơ trả nợ, trong khi đó biến số “Cơng nhân viên” đã có ảnh hưởng âm tới quy mơ trả nợ. Như vậy, vị trí cơng việc đã có những ảnh hưởng nhất định tới khả năng trả nợ, điều này một lần nữa đã chứng tỏ khả năng tạo ra thu nhập cao và ổn định
40
ẩn trong biến số vị trí nghề nghiệp đã giúp cho những khách hàng có vị trí nghề nghiệp cao có khả năng trả nợ tốt hơn.
- Biến số “Lãi suất khoản vay”
Lãi suất là chi phí khách hàng bỏ ra để chi trả cho khoản vay của mình nên việc lãi suất cao hay thấp là mối quan tâm hàng đầu đối với khách hàng. Biến số này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình với tác động biên là -0.0075.
Giả thuyết đặt ra, yếu tố lãi suất thể hiện gánh nặng chi trả của khách hàng và vì vậy nếu lãi suất càng cao thì khả năng trả nợ sẽ càng thấp. Đặc biệt là trong thời kỳ kinh tế khó khăn, việc sử dụng khoản vay sao cho hiệu quả đã khó trong khi đó lãi suất càng cao càng làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng.
Kết quả từ phương trình hồi quy đã ủng hộ giả thuyết trên khi biến số này đã thể hiện sự tác động âm và có ý nghĩa thống kê tới khả năng trả nợ với mức tác động biên chỉ 0.75%.
Một yếu tố đáng quan tâm khác đó là yếu tố rủi ro đạo đức, một biểu hiện của thơng tin bất cân xứng. Về phía khách hàng, một số khách hàng có đạo đức kém sẽ sẵn sàng vay bằng mọi giá để thực hiện những ý đồ của mình mà ngân hàng khơng thể lường trước được. Về phía ngân hàng, các cán bộ tín dụng có thể vì thành tích đạt được hoặc vì tư lợi cho bản thân mà vơ tình hoặc cố ý tiếp tay cho các khoản vay đó thơng qua hoạt động thẩm định hoặc kiểm tra mục đích sử dụng vốn của khách hàng. Đây cũng có thể là một trong những nguyên nhân gây nên ảnh hưởng tiêu cực của biến số này tới khả năng trả nợ.
- Biến số “Hình thức vay”
Hình thức vay vốn gồm khoản vay thế chấp hoặc tín chấp. Biến số này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình với mức tác động biên 0.1157.
Giả thuyết đặt ra, hình thức vay tín chấp đem lại rủi ro nhiều hơn so với hình thức vay thế chấp. Nguyên nhân là do hình thức vay tín chấp khơng có tài sản đảm bảo nên khách hàng chấp nhận vay với mức lãi suất cao hơn. Việc vay với lãi suất cao hơn trong thời điểm
41
nền kinh tế khó khăn đồng thời khơng bị ràng buộc về tài sản thế chấp đã khiến cho khách hàng dễ dàng từ bỏ trách nhiệm trả nợ của mình khi sử dụng khoản vay không hiệu quả.
Kết quả từ phương trình hồi quy đã chứng minh nhận định trên khi tác động biên của biến số này là 11.57%. Điều này đã nói lên ảnh hưởng khơng nhỏ của biến số này tới khả năng trả nợ nói chung. Sự ảnh hưởng của biến số đã thể hiện khả năng quản trị rủi ro của ngân hàng cịn hạn chế đối với các khoản vay tín chấp, có thể việc cho vay với điều kiện đơn giản hay kèm theo đó là quy trình cho vay chưa chặt chẽ (cán bộ ngân hàng không bị giám sát chặt trong khâu thẩm định tín dụng) và chưa được kiểm sốt gắt gao đã dẫn tới tình trạng trên.
- Biến số “Mục đích vay vốn”
Nhân tố này bao gồm ba biến số là “Vay sản xuất kinh doanh”, “Vay tiêu dùng” và “Vay mua bất động sản”.
Kết quả từ phương trình hồi quy cho thấy vay tiêu dùng và vay sản xuất kinh doanh không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Biến số vay mua bất động sản tác động âm tới mơ hình với mức tác động biên 0.0626. Trong thời kỳ nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, thị trường bất động sản bị đóng băng, việc mua bất động sản hiện tại đã đem lại rất nhiều rủi ro cho khách hàng khi số vốn vay được bị chơn vào đó và khơng thanh khoản được trong khi giá trị bất động sản ngày càng bị đánh giá thấp đi.
4.5.2. Các biến số khơng có ý nghĩa thống kê
- Biến số “Hôn nhân”
Biến số “Hôn nhân” thể hiện tình trạng hơn nhân của khách hàng tại thời điểm vay. Biến số khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Giả thuyết đặt ra những khách hàng đã lập gia đình thì cuộc sống sẽ ổn định, chính chắn hơn so với những khách hàng chưa lập gia đình và như vậy ảnh hưởng tích cực tới khả năng trả nợ vay.
42
Kết quả từ phương trình hồi quy trên đã cho thấy khơng có ảnh hưởng nào của yếu tố này đến khả năng trả nợ. Điều này cũng có nghĩa là những khách hàng đã lập gia đình và những khách hàng cịn độc thân thì khả năng trả nợ khơng có sự khác biệt. Có thể gánh nặng về việc đảm bảo cuộc sống gia đình trong hoàn cảnh kinh tế khó khăn hiện tại khiến cho những người vay đã kết hơn cũng có xu hướng trả nợ kém đi. Cụ thể họ sẵn sàng sử dụng khoản vay để trang trải cho cuộc sống gia đình.
- Biến số “Độ tuổi”
Biến số này khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Giả thuyết đưa ra rằng những người có độ tuổi càng lớn, thì khả năng trả nợ sẽ càng cao do tính thận trọng, kinh nghiệm và trải nghiệm tăng lên theo độ tuổi.
Kết quả từ phương trình hồi quy cho thấy biến số độ tuổi khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi quy. Có thể những người trẻ đã sử dụng khoản vay thiếu hiệu quả trong