CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN
3.8. PHÂN TÍCH CÁC CHỈ TIÊU TRONG HOẠT ĐỘNG CHOVAY NGẮN HẠN
3.8.4. Hệ số rủi ro tíndụng ngắn hạn(%)
Tỷ lệ nợ xấu ngắn hạn = Nợ xấu ngắn hạn / Tổng dư nợ ngắn hạn
- Đây là chỉ tiêu đánh già rủi ro tín dụng cũng nhƣ chất lƣợng tín dụng tại ngân hàng. Chỉ tiêu này càng lớn thể hiện chất lƣợng tín dụng càng kém và ngƣợc lại.
- Cho thấy khả năng thu thu hồi vốn của ngân hàng đối với các khoảng vay
Qua bảng số liệu trên ta thấy chỉ tiêu nay tại HDBank có nhiều biến động nhƣ năm 2015 thì tăng lên 3,41% so với năm 2014 (2,76%), đến năm 2016 lại giảm còn 3,23%. Nguyên nhân là do năm 2015 nền kinh tế gặp nhiều khó khăn nên nhiều khách hàng khơng có khả năng trả nợ, rồi do cơ cấu lại nợ của ngân hàng nên làm nợ xấu năm 2015 tăng, bƣớc qua năm 2016 NH đã đề ra các biện pháp thích hợp để giảm thiểu nợ xấu nên năm 2016 có sự giảm nhẹ của chỉ tiêu này, hiện tại NH đang có những chính sách hạn chế tối đa nợ xấu trong thời gian sắp tới và chỉ tiêu này sẽ giảm hơn nữa.
3.9. PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TÌNH HÌNH TÍN DỤNG NGẮN HẠN TẠI HDBANK CẦN THƠ TRONG 3 NĂM 2014 - 2016
Tín dụng ngắn hạn tại ngân hàng có nhiều yếu tố tác động, nhƣng do thời gian nghiên cứu có hạn, nên tác giả chỉ tập trung nghiên cứu một số yếu tố về học vấn, tuổi, giá trị TSĐB, thu nhập, khoảng cách, số ngƣời phụ thuộc. Những yếu tố này đƣợc cho là rất quan trọng đối với tín dụng ngắn hạn tại địa bàn nghiên cứu. Vì dựa vào các yếu tố này mà Ngân hàng có quyết định cho khách hàng vay vốn đƣợc khơng hay khách hàng có đủ năng lực và tiêu chuẩn để ngân hàng cho vay vốn khơng.
BẢNG 3.13. THƠNG TIN VỀ CÁC BIẾN ĐỘC LẬP THAM GIA TRONG MƠ HÌNH BINARY LOGISTIC
Chạy bằng SPSS (Frequencies) ta có bảng sau:
Thơng tin ĐVT Lớn nhất Nhỏ nhất Trung bình Độ lệch chuẩn Phƣơng sai Thu nhập Triệu đồng 30 4 26 5.0266 25,267 Tuổi năm 52 25 27 6,383 40,739 Học vấn 1 hoặc 2 2 1 1 0,469 0,220 TSĐB 1 hoặc 0 1 0 1 0,473 0,223 Khoảng cách km 25 1,5 23,5 5.1884 26,919 Số ngƣời phụ thuộc Ngƣời 3 0 3 1,014 1,027
GVHD: Thái Kim Hiền Nhân74 SVTH: Võ Thị Thái Ngọc
Nợ quá hạn 1 hoặc 0 1 0 1 0,469 0,220 Đề tài sử dụng mơ hình binary logistic để xác định mức ý nghĩa của từng yếu tố có ảnh hƣởng đến khả năng tiếp cận tín dụng chính thức của khách hàng trên điạ bàn thành phố Cần Thơ. Kết quả ƣớc lƣợng mơ hình binary logistic đƣợc trình bày ở bảng 3.14.
BẢNG 3.14. KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG MƠ HÌNH BINARY LOGISTIC VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN TÍN DỤNG NGẮN HẠN Nhân tố Hệ số Mức ý nghĩa Thu nhập (X1) 6,266 0,033 Tuổi (X4 ) 0,719 0,037 Học vấn (X5 ) 5,625 0,071 Tài sản đảm bảo(X3 ) 8,617 0,044 Khoảng cách(X6 ) -0,457 0,127 Số người phụ thuộc (X2 ) -2,566 0,099 Nợ quá hạn (X7 ) -9,782 0,058 Hằng số -58,776 0,029 Tổng quan sát 100 % dự báo đúng 98,0% Giá trị Loglikelihood 11,205a
Giá trị kiểm định Chi bình phƣơng 112,615
Xác suất lớn hơn giá trị Chi bình phƣơng
0,000
Hệ số R2 0,952
Hệ số 𝑅2 0,676
(Nguồn: kết quả chạy mơ hình BINARY LOGISTIC trong SPSS)
Từ kết quả chạy mơ hình ta có phƣơng trình hồi quy nhƣ sau:
Ln[𝑃 ( 𝑌=1)𝑃 (𝑌=0)]= –58,776+6,266X1 – 2,566X2+8,617X3+0,719X4+5,625X5– 9,782X7 Từ bảng số liệu 3.14 phân tích mơ hình hồi quy Binary logistic trên ta thấy, giá
trị mức ý nghĩa Sig của các biến đều có giá trị phù hợp nằm trong khoản [5% - 10%] và có mức ý nghĩa mơ hình Sig < 5%. Nên các biến độc lập trong mơ hình hồi quy
Binary logistic có mối tƣơng quan với biến phụ thuộc là yếu tố ảnh hƣởng đến tín
dụng ngắn hạn. Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trên đều có độ tin cậy trên 99%, dấu của các hệ số phù hợp với mong đợi kỳ vọng.
GVHD: Thái Kim Hiền Nhân75 SVTH: Võ Thị Thái Ngọc
Trong kết quả mơ hình hồi quy Binary logistic, các hệ số của mơ hình hồi quy
khơng trực tiếp giải thích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, cho nên phải dùng hệ số tác động biến để giải thích. Các yếu tố đƣợc xem xét có khả năng ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn (cho vay ngắn hạn) đƣợc giải thích nhƣ sau:
Giải thích bằng hằng số C: khi biến độc lập đồng thời có giá trị 0 thì giá trị của biến phụ thuộc bằng –58,776. Hay nói cách khác là nó cho biết ảnh hƣởng trung bình của tất cả các biến chƣa đƣợc đƣa vào mơ hình đối với biến Y vì lý do khơng thể thu thập đƣợcthông tin của những biến này.
Dựa vào kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, ta có Sig < 5%, nhƣ vậy mơ hình tổng thể cho biết mới tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin cậy 99%.
Với R2 = 0,952 (𝑅2 = 0,676) đều này có nghĩa là 95,52% sự thay đổi của các yếu tố ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn đƣợc giải thích bởi 6 biến độc lập trong mơ hình là thu nhập, số ngƣời phụ thuộc, TSĐB, tuổi, học vấn, nợ quá hạn.còn 4,48% là do các yếu tố khác.
Mơ hình hồi quy Binary Logistic sử dụng chỉ tiêu 2 – log likelihood để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình. Giá trị 2 – log likelihood càng nhỏ thể hiện độ phù hợp của mơ hình càng cao.
Hệ số Log likelihood = 11,205, chứng tỏ các biến độc lập tác động nhƣ thu nhập, số ngƣời phụ thuộc, TSĐB, tuổi, học vấn, nợ quá hạn tác động đến tín dụng ngắn hạn tại ngân hàng (Y), làm thay đổi 11,205% của biến Y trong mơ hình.
Theo kết quả nghiên cứu, biến thu nhập của khách hàng mang giá trị dƣơng ở
mức ý nghĩa 5% (P–value = 0,033<α =0,05), có ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn tại ngân hàng, kết quả thống kê của hàm Binary Logistic cho thấy thu nhập của khách hàng mang dấu (+), điều này chứng minh rằng khi khách hàng có nhu cầu vay vốn ngân hàng, nếu thu nhập của khách hàng cao thì khả năng hồn trả nợ vay càng cao, góp phần giảm thiểu rủi ro tín dụng tại ngân hàng, ngân hàng dễ dàng xem xét phát vay cho khách hàng hơn.
Biến số ngƣời phụ thuộc của khách hàng có ý nghĩa ở mức 10% (P–value =
0,099<α = 0,1), có ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn tại ngân hàng. Kết quả
thống kê của hàm Binary Logistic biến phụ thuộc mang dấu (–), phù hợp với kỳ vọng
ban đầu. Nghĩa là số ngƣời phụ thuộc hay số ngƣời không tạo ra thu thập cũng nhƣ sống phụ thuộc vào thành viên khác trong gia đình của khách hàng đó ít thì khả năng cho vay càng cao. Vì số ngƣời phụ thuộc ít, mức chi tiêu cũng ít, nguồn thu nhập sẽ gom vào trả nợ càng cao, nên ngân hàng sẽ cho vay cao hơn. Ngƣợc lại, nếu số ngƣời phụ thuộc càng nhiều thì thu nhập tạo ra một phần sẽ lo cho những ngƣời phụ thuộc
GVHD: Thái Kim Hiền Nhân76 SVTH: Võ Thị Thái Ngọc
kia, làm chậm việc trả nợ NH, gây khó khăn trong cơng tác thu nợ, nên NH quyết định cho vay sẽ giảm khi có số ngƣời phụ thuộc cao.
Biến tài sản đảm bảo của khách hàng mang giá trị dƣơng ở mức ý nghĩa 5% (P- value = 0,044<α = 0,05),có ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn tại NH. Kết quả
thống kê của hàm Binary Logistic biến phụ thuộc mang dấu (+). Đúng với kỳ vọng
ban đầu, theo đánh giá phần lớn các tổ chức tín dụng thì khách hàng chƣa có TSĐB thì khách hàng sẽ không tạo đƣợc niềm tin khi tiếp xúc với NH đồng thời NH sẽ khó đáp ứng các khoản vay của họ, vì NH sợ rủi ro tín dụng. Do đó, nếu khách hàng có TSĐB đủ điều kiện thì khả năng đƣợc vay vốn sẽ tăng và NH sẽ dễ dàng quyết định cho vay.
Biến nợ quá hạncủa khách hàng mang giá trị dƣơng ở mức ý nghĩa 5% (P-value = 0,058<α = 0,1),có ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn tại NH. Kết quả thống kê
của hàm Binary Logistic biến phụ thuộc mang dấu (-) đúng với kỳ vọng ban đầu. Nghĩa là nợ q hạn khơng có thì khách hàng sẽ dễ dàng tìm đến NH vay vốn và NH sẽ cho vay nhanh hơn so với những khách hàng có nợ q hạnvì vậy NH sẽ dễ dàng quyết định cho vay đối với những khách hàng khơng có nợ quá hạn.
Biến tuổi của khách hàng mang giá trị dƣơng ở mức ý nghĩa 5% (P-value = 0,037< α = 0,05),có ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn tại NH. Kết quả thống kê của hàm Binary Logistic biến phụ thuộc mang dấu (+). Đúng với kỳ vọng ban đầu, theo đánh giá phần lớn các tổ chức tín dụng thì khách hàng có độ tuổi theo quy định sẽ có điểm xếp hạng tín dụng cao thì khách hàng sẽ dễ tiếp cận với Ngân hàng và rủi ro trả nợ cũng cao hơn các nhóm tuổi ngồi quy định của NH (18 tuổi – 55 tuổi). Do đó, nếu khách hàng có độ tuổi nằm trong điểm cao sẽ thuận lợi vay vốn và NH sẽ dễ dàng quyết định cho vay.
Biến học vấncủa khách hàng mang giá trị dƣơng ở mức ý nghĩa 10% (P-value = 0,071 < α = 0,1), tức là có ảnh hƣởng đến tín dụng ngắn hạn tại NH. Kết quả thống kê của hàm Binary logistic cho thấy học vấn của KH mang dấu dƣơng đúng với kỳ vọng ban đầu là trình độ học vấn càng cao thì khả năng tiếp cận với nguồn vốn vay của NH càng nhiều so với những ngƣời có trình độ có trình độ học vấn thấp, chƣa hiểu biết nhiều về NH và tìm đến những khoản tín dụng nặng lãi, trả lãi cao ảnh hƣởng đến thu nhập của KH. Kết quả càng khẳng định rằng biến học vấn của KH tác động đến khả năng cho vay của NH và nó cũng ảnh hƣởng đến số điểm xếp hạng tín dụng. Nếu học vấn cao thì điểm cao và ngƣợc lại nếu học vấn thấp thì NH sẽ chấm điểm xếp hạng tín dụng cho KH thấp khách hàng sẽ khó tiếp cận nguồn vốn của NH.
Còn yếu tố nhƣ khoảng cách khơng có ý nghĩa về mặt thông kê do giá trị P-
value của biến này > α =0,1.
Ngồi ra, kết quả mơ hình cho thấy trong thực tế cịn rất nhiều yếu tố khác (lãi suất, chất lƣợng dịch vụ, mục đích vay,…) ảnh hƣởng đến quyết định cho vay ngắn
GVHD: Thái Kim Hiền Nhân77 SVTH: Võ Thị Thái Ngọc
hạn và đi vay của KH mà trong khuôn khổ số liệu khơng thể giải thích đƣợc và những số liệu không thu thập đƣợc do thời gian quá ngắn, đây là hạn chế trong quá trình nghiên cứu.
GVHD: Thái Kim Hiền Nhân78 SVTH: Võ Thị Thái Ngọc
CHƢƠNG 4
MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG NGẮN HẠN TẠI HDBANK
CHI NHÁNH CẦN THƠ TRONG THỜI GIAN TỚI
4.1 ĐÁNH GIÁ TÌNH HÌNH HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG NGẮN HẠN TẠI NGÂN HÀNG HDBANK CHI NHÁNH CẦN THƠ