Tên biến độc
lập Diễn giải biến
Kỳ vọng về dấu của βi
X1 TUOI Thời điểm vay vốn tại ngân hàng trừ đi năm sinh. – X2 VTCT
Có giá trị là 0 nếu là nhân viên, giá trị là 1 nếu là quản lý cấp cơ sở, giá trị là 2 nếu là quản lý cấp trung và giá trị là 3 nếu là quản lý cấp cao.
–
X3 HV
Có giá trị là 0 nếu là Trung học phổ thông trở xuống, giá trị là 1 nếu trình độ là Trung cấp hoặc Cao đẳng, giá trị là 2 nếu trình độ từ Đại học trở lên.
–
X4 TTHN Có giá trị bằng 1 nếu khách hàng cá nhân đã có
gia đình và bằng 0 nếu chưa có gia đình. + X5 NPT Tổng số người phụ thuộc của khách hàng cá nhân
tại thời điểm vay vốn của ngân hàng. + X6 NN Có giá trị là 1 nếu là nhân viên văn phòng và 0
nếu là nghề nghiệp khác. –
X7 TNBQ
Thu nhập bình quân tháng của khách hàng cá nhân (triệu đồng) tại thời điểm vay vốn ngân hàng.
–
X8 KNCBTD Số năm cán bộ tín dụng làm việc tại thời điểm
thẩm định khách hàng cá nhân. –
X9 SDVV
Có giá trị là 1 nếu khách hàng cá nhân sử dụng vốn đúng mục đích và 0 nếu sử dụng vốn khơng đúng mục đích.
–
Y RRTDCN
Có giá trị là 1 đối với khách hàng có phát sinh rủi ro tín dụng (nợ nhóm 2, 3, 4, 5) và 0 nếu khách hàng chưa phát sinh rủi ro tín dụng (nợ nhóm 1).
3.3 Phương pháp nghiên cứu
− Phương pháp định tính: Kế thừa các nghiên cứu trước đây để lựa chọn và xác định các biến độc lập chủ quan tác động đến rủi ro tín dụng đối với khách hàng cá nhân. Tuy nhiên do hạn chế về nguồn thu thập dữ liệu, nghiên cứu này chỉ tập trung vào 9 nhân tố
33
chính: tuổi, vị trí cơng tác, trình độ học vấn, tình trạng hơn nhân, người phục thuộc, nghề nghiệp, thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng và kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân. Từ đó thống kê mơ tả mẫu nghiên cứu theo cơ cấu mẫu của từng biến độc lập với biến phụ thuộc.
− Phương pháp định lượng: Đề tài sử dụng mơ hình hồi quy Logistic với những số liệu thứ cấp từ các báo cáo và hồ sơ vay của khách hàng cá nhân tại Bộ phận tư vấn tài chính cá nhân của ACB Ơng Ích Khiêm. Sau đó, tập hợp và xử lý số liệu trên phần mềm SPSS 20.0 để xác định các nhân tố chủ quan tác động đến rủi ro tín dụng.
3.4 Dữ liệu nghiên cứu
3.4.1 Nguồn dữ liệu
Tất cả nguồn dữ liệu được thu thập tại Bộ phận tư vấn tài chính cá nhân của OIK. Cụ thể như sau:
− Rủi ro tín dụng của khách hàng cá nhân (Y) nguồn dữ liệu thu thập từ hợp đồng tín dụng và báo cáo tình hình thu nợ khách hàng cá nhân.
− Tuổi (X1), vị trí cơng tác (X2), trình độ học vấn (X3), tình trạng hơn nhân (X4), người phụ thuộc (X5), nghề nghiệp (X6), thu nhập bình quân (X7) nguồn dữ liệu thu thập từ hồ sơ vay vốn, hợp đồng tín dụng và tờ trình thẩm định của khách hàng cá nhân.
− Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng (X8) nguồn dữ liệu thu thập từ thơng tin cán bộ tín dụng (chính là các PFC) đã trực tiếp thẩm định hồ sơ của khách hàng cá nhân.
− Sử dụng vốn vay (X9) nguồn dữ liệu thu thập từ báo cáo tình hình kiểm tra mục đích sử dụng vốn của khách hàng cá nhân. Căn cứ vào đó, nếu sử dụng vốn của khách hàng là đúng mục đích dữ liệu sẽ là đúng (có giá trị 1), nếu khơng đúng mục đích sẽ là khơng đúng (có giá trị 0). Ngược lại đối với trường hợp PFC khơng kiểm tra thì các khách hàng đó được xem là sử dụng vốn vay đúng mục đích (có giá trị 1).
3.4.2 Cách lấy dữ liệu
Thu thập dữ liệu các hồ sơ vay khách hàng cá nhân phát sinh từ ngày 01/01/2013 đến 31/12/2015 vẫn còn dư nợ và hồ sơ vay phải do các PFC tại OIK thẩm định tín dụng (thuận tiện cho việc thu thập dữ liệu kinh nghiệm của cán bộ tín dụng). Bởi do các khoản vay của khách hàng cá nhân tại ngân hàng phần lớn dưới 5 tỷ đồng, vì thế các PFC có kinh nghiệm làm việc từ 1 năm trở lên sẽ được thẩm định tín dụng.
34
Với cách lấy dữ liệu như trên, số lượng hồ sơ vay khách hàng cá nhân thỏa điều kiện có 298 hồ sơ. Vì vậy mẫu nghiên cứu là 298 với số biến độc lập là 9 biến (tuổi, vị trí cơng tác, trình độ học vấn, tình trạng hơn nhân, người phụ thuộc, nghề nghiệp, thu nhập bình quân của khách hàng cá nhân, kinh nghiệm của cán bộ tín dụng và kiểm tra mục đích sử dụng vốn vay của khách hàng cá nhân).
Theo Green (1991) và Tabachnick & Fidell (2007) được trích bởi Đinh Phi Hổ (2014) nếu dữ liệu là dạng số liệu chéo, quy mô mẫu được xác định là: n ≥ 50 + 8k; với k là số biến độc lập của mơ hình. Áp dụng cách xác định đó vào mơ hình nghiên cứu này với 9 biến độc lập: n ≥ 50 + 8k = 50 + 8(9) = 122. Như vậy, số quan sát tối thiểu là 122 (hồ sơ vay khách hàng cá nhân). Chính vì thế, tiến hành nghiên cứu này với mẫu 298 là hoàn toàn phù hợp.
35
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
4.1.1 Cơ cấu mẫu theo tuổi của khách hàng cá nhân
Theo dữ liệu thu thập hồ sơ vay khách hàng cá nhân thì độ tuổi của khách hàng nằm trong khoảng từ 24 đến 55 tuổi. Vì vậy tác giả đã tổng hợp chia thành 3 nhóm tuổi để thuận tiện cho việc mơ tả mẫu. Theo quy định của ACB thì tuổi của người vay phải từ 22 đến 55 tuổi, trong tổng số 298 quan sát khơng có trường hợp trình ngoại lệ về tuổi của khách hàng vay. Nhìn vào bảng 4.1 cho thấy khách hàng vay có độ tuổi từ 24 đến 34 tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất 54.03%, từ 35 đến 44 tuổi chiếm 27.18% và từ 45 đến 55 tuổi chiếm tỷ trọng thấp nhất 18.79%. Trong số 59 khách hàng cá nhân có rủi ro tín dụng thì có đến 32 khách hàng có độ tuổi từ 24 đến 34 tuổi chiếm 54.24%. Điều này cho thấy tuổi của KHCN càng cao càng ít rủi ro tín dụng hơn.