CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
2.3. Nghiên cứu thực nghiệm về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
2.3.1. Các nghiên cứu trên thế giới
Jonathan Crook (1995), nghiên cứu “Giải pháp nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng”. Tác giả dùng mô hình probit, trong đó bao gồm 4299
mẫu nghiên cứu hộ gia đình. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy khả năng trả nợ chịu ảnh hưởng tích cực từ yếu tố độ tuổi của chủ hộ, yếu tố thu nhập, thu thập ròng và sở hữu nhà riêng.
Antwi và cộng sự (2012), nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro không trả được nợ tại Gahana của ngân hàng ngân hàng Akuapem”. Bằng mô hình hồi quy logistic, dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 2006 đến 2010 gồm 800 quan sát, các biến của nghiên cứu gồm “loại hình vay mượn” là vay kinh doanh, vay cho mục đích sản suất nông nghiệp, vay tiêu dùng cá nhân, vay mua phương tiện đi lại, “lãi suất vay”, “tài sản đảm bảo”,“tình trạng hôn nhân”, “nơi sinh sống” là thành thị hay nông thôn, “giới tính”. Tác giả kết luận hai yếu tố
“Loại hình vay mượn” và “tài sản đảm bảo” thực sự ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, các ngân hàng chú trọng đến tài sản đảm bảo để giảm thiểu rủi ro không trả nợ của khách hàng.
Maharjan và cộng sự (1983), nghiên cứu “Khả năng trả nợ của những người nông dân tại Nepal trong lĩnh vực tín dụng nông nghiệp”. Trong một mẫu khảo sát điều tra gồm 150 nông dân trong năm 1982, các tác giả sử dụng mô hình nghiên cứu hồi quy bội với biến phụ thuộc.
Trong đó, Y là khoản tiền vay đã trả được trên tổng số tiền vay. Các biến giải thích bao gồm kích cỡ trang trại mà người nông dân sở hữu, thu nhập của người nông dân, tỷ lệ sản phẩm của người nông dân so với tổng sản lượng của thị trường, tỷ lệ chi phí của cả hộ gia đình trên tổng thu nhập. Các biến giả như thẩm định trước khi cho vay, khoản vay được kiểm soát để sử dụng đúng mục đích, người vay nhận được thư nhắc nhở về khoản vay từ phía ngân hàng, ngân hàng cho vay tiến hành các cuộc thăm viếng thông thường đối với người vay.
Kết quả hồi quy cho thấy nếu như kích cỡ trang trại càng lớn hoặc tỷ lệ chi tiêu của hộ gia đình càng lớn tính theo tỷ lệ thu nhập thì tỷ lệ trả nợ càng thấp, trong khi đó các biến số còn lại đều tác động thuận chiều và có ý nghĩa thống kê đối với khả năng trả nợ của người nông dân. Các tác giả khi đưa ra các khuyến
nghị đã tập trung vào khả năng kiểm soát khoản cho vay từ quá trình thẩm định đầu vào tới khi người cho vay tiến hành trả nợ để năng cao hơn nữa khả năng trả nợ của người nông dân.
Oni (1999), đã thực hiện một nghiên cứu để xác định “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của nông dân”. Tác giả đã tiến hành nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gồm 205 nông dân vào năm 1999. Mô hình hồi quy probit của nghiên cứu như sau:
Y = f (X1, X2, X3,X4,X5)
Trong đó: Biến phụ thuộc Y đạt giá trị bằng 1 nếu người nông dân không bao giờ trả nợ trễ hạn cho khoản vay trả dần theo từng phần, bằng 0 nếu một lần trả nợ đúng hạn.
Biến độc lập:
X1: Số tiền được vay
X2: mức độ tiếp xúc của nông dân với ngân hàng X3: Giải ngân chậm trễ
X4: Đất canh tác
X5: kinh nghiệm sản xuất
Tác giả sử dụng các biến độc lập trên để đo lường khả năng trả nợ của nông hộ. Kết quả nghiên cứu chỉ ra, số tiền vay và mức độ tiếp xúc giữa nông dân với ngân hàng tương quan thuận với khả năng trả nợ, ngược lại sự chậm trễ giải ngân tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ của nông dân.
Kohansal và Mansoori (2009), sử dụng mô hình hồi quy logic khi tìm hiểu “Khả năng khi trả nợ của nông dân tại tỉnh Kohansal và Razavi của Iran”.
Hai tác giả đã tiến hành nghiên cứu trên mẫu dữ liệu gồm 175 nông dân vào năm 2008. Mô hình nghiên cứu như sau:
Y = f (X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, D1, D2)
Trong đó: Biến phụ thuộc Y đạt giá trị bằng 1 nếu người nông dân không bao giờ trả nợ trễ hạn cho khoản vay trả dần theo từng phần, bằng 0 nếu một lần trả nợ đúng hạn. Biến độc lập:
X1: Thể hiện độ tuổi của người vay chính X2: Thể hiện diện tích của một trang trại
X3: Biểu hiện số năm kinh nghiệm trong công việc của người nông dân X4: Là tổng thu nhập
X5: Là lãi suất của khoản vay
X6: Đại diện cho thời gian của khoản cho vay
X7: Tổng chi phí hành chính mà người nông dân phải trả để đạt được sự chấp thuận cho vay
X8: Kích cỡ của khoản vay X9: Là số thành viên phụ thuộc
X10: Tổng số kỳ thanh toán cho khoản vay
D1: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nông dân sử dụng khoản vay vào việc đầu tư trang trại, bằng 0 nếu ngược lại
D2: Là biến giả đạt giá trị 1 nếu người nông dân có máy móc canh tác, bằng 0 nếu ngược lại
Ngoại trừ biến X1, X2 và D2 và các biến số còn lại đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Các tác giả đã đưa ra kết luận rằng lãi suất của khoản vay là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng tới khả năng trả nợ vay của người nông dân kế tiếp là biến số kinh nghiệm của người nông dân.