Chương 2. ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN ĐỊA BÀN NGHIÊM CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.2. Phương pháp thu thập số liệu, tài liệu
2.2.2.2. Phương pháp thu thập số liệu sơ cấp
- Các số liệu sơ cấp được thu thập qua việc khảo sát điều tra thực tế năm 2015 thông qua bảng câu hỏi và phương pháp chuyên gia, phỏng vấn trực tiếp với các hộ nghèo và cận nghèo được vay vốn NHCSXH.
- Sử dụng phương pháp chọn mẫu hộ gia đình nghèo và hộ cận nghèo được vay vốn NHCSXH tại 9 xã thuộc 3 (Thống Nhất có Nợ quá hạn: 0,24%;
Trảng Bom có Nợ quá hạn: 0,73% và Định Quán có Nợ quá hạn: 1,18%) của tỉnh Đồng Nai.
Phiếu điều tra đã xây dựng sẵn và các ý kiến đánh giá của tổ Trưởng tổ TK&VV, Trưởng thôn, tổ chức chính trị xã hội nhận u
NHCSXH
- 270 ); trong đó 135
hộ có nợ quá hạn chiếm 50% số phiếu điều tra.
Bảng 2.2 Bảng phân bổ phiếu điều tra tại 9 xã thuộc 3 huyện
- 204
(4 phiếu/huyện)
Chất lƣợng Tín dụng
Huyện Thống Nhất Huyện Trảng Bom Huyện Định Quán
Tổng Cộng Gia
Tân 1 Lộ 25 Gia Tân 3
Hố Nai 3
Đông Hòa
Đồi 61
Phú Cường
Gia Canh
TT. Đ Quán
Loại Tốt 30 30 30 90
Loại TB 30 30 30 90
Loại Yếu 30 30 30 90
Cộng 90 90 90 270
)
+ Phỏng vấn 36 Trưởng ấp (12 phiếu/huyện)
+ Phỏng vấn 8 28 phiếu/huyện)
Các dữ liệu thu thập được sẽ là cơ sở để đánh giá thực trạng, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến công tác thu hồi nợ đến hạn, nợ quá hạn trên địa bàn huyện.
2.2 2.2
Sau khi điều tra thực tế các số liệu và thông tin thu thập về thực trạng của các hộ nghèo, hộ cận nghèo vay vốn của NHCSXH tại 9 xã thuộc 3 huyện sẽ được thống kê, kết hợp phân tích nhằm đưa ra những đánh giá định tính về mức độ, xu hướng, tính chất và mối quan hệ giữa các biến số. Phương pháp này sử dụng phần mềm hỗ trợ Excel (với các mẫu được chọn lọc ngẫu nhiên từ những hộ được vay vốn của NHCSXH tại 3 huyện Thống Nhất, Trảng Bom và Định Quán ).
2.2.3.2. Phương pháp phân tích hồi quy
Dùng mô hình hồi quy và phần mềm kinh tế lượng chuyên dụng Stata để xác định các nguyên nhân dẫn đến nợ quá hạn không thu hồi được. Áp dụng phương pháp phân tích bằng mô hình hồi quy tuyến tính, mô hình hồi quy được sử dụng là mô hình sử dụng hàm Binary Logistic Regresion chạy trên phần mềm SPSS 19.
Ước lượng hàm hồi quy với biến phụ thuộc là nợ quá hạn của khách hàng (dùng số liệu hộ có nợ quá hạn hay không có nợ quá hạn) tại 3 huyện
và các biến độc lập là những nhân tố có thể có ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng: Giới tình, tuổi, số lao động, trình độ học vấn, mục đích xin vay, số tiền vay, hiệu quả sử dụng vốn, thương xuyên gửi tiền tiết kiệm thông qua tổ TK&VV trên địa bàn, đánh giá thái độ của cán bộ tín dụng khi làm việc, đánh giá chất lượng hoạt động của Ban quản lý tổ TK&VV, đánh giá chất lượng hoạt động quản lý của các Hội đoàn thể, tham gia sinh hoạt cùng với tổ TK&VV định kỳ hàng tháng, đánh giá về hiệu quả hoạt động của NHCSXH, đánh giá hiệu quả của việc gửi tiền tiết kiệm thông qua tổ TK&VV.
* Thiết kế mô hình nghiên cứu
Xây dựng mô hình: Để xác định những nhân tố tác động đến chất lượng tín dụng tại NHCSXH tỉnh Đồng Nai, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic với phương trình như sau:
14 14 7
7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1
1 ...
)] 0 (
) 1 [ (
loge PPYY o X X X X X X X X
Trong đó: biến Y là Nợ quá hạn (biến phụ thuộc) nhận hai giá trị 0 và 1 (1 là nợ quá hạn, 0 là không có nợ quá hạn)
Phương trình tổng quát:
Loge[P(Y=1)/P(Y=0)] = β0 + β1*gioitinh + β2*tuoi + β3*sold+β4*hocvan + β5*mucdichxv+ β6*sotienvay + β7*hieuquasd + β8*gttk + β9*tdcbtd + β10*chatluongtvv +β11*chatluonghdt+ β12*shtvv +β13*hqnhcs + β14*hqgttk
Kiểm định giả thuyết H0: βj = 0
So sánh giá trị p-value tương ứng của mỗi βj với mức ý nghĩa α. Nếu p- value < α, ta chấp nhận giả thuyết H1 và bác bỏ giả thuyết H0, tức là hệ số hồi quy của biến độc lập tương ứng có ý nghĩa thống kê hay biến độc lập đó có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Trường hợp ngược lại ta chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ giả thuyết H1, vậy hệ số hồi quy của biến độc lập tương ứng
không có ý nghĩa thống kê hay biến độc lập đó không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 2.3 Mô tả các biến số độc lập ảnh hưởng đến nợ quá hạn của các hộ Số
TT Diễn giải ký hiệu các biến Tên biến
Kỳ vọng
dấu
1 Giới tính (1=Nữ; 0=Nam) gioitinh +/-
2 Tuổi tuoi +/-
3 Số lao động sold -
4 Trình độ học vấn (Học đến dưới cấp II =1; học đến
hêt cấp III = 2; học trên cấp III =3) hocvan -
5 Mục đích xin vay vốn (Trồng trọt = 1; buôn bán = 2;
chăn nuôi = 3) mucdichxv +/-
6 Số tiền vay sotienvay -
7 Hiệu quả sử dụng vốn (Thu nhâp tăng đến 20% = 1;
đến 50% =2; đến 100% = 3; trên 100% = 4) hieuquasd + 8 Thường xuyên gửi tiền tiết kiệm thông qua tổ
TK&VV trên địa bàn (1=Có; 0=Không) gttk -
9 khi làm việc (Nhiệt tình =1; bình thường = 2; không nhiệt tình =3)
tdcbtd -
10 (Nhiệt tình =1; bình thường = 2; không nhiệt tình =3)
chatluongtvv -
11 thể (Nhiệt tình =1; bình thường = 2; không nhiệt tình =3)
chatluonghdt -
12 Tham gia sinh hoạt cùng với tổ TK&VV định kỳ shtvv -
hàng tháng (1=Có; 0=Không)
13
Đánh giá về hiệu quả hoạt động của NHCSXH (1=Tác động tốt; 2 = Ít tác động; 3= không tác động)
hqnhcs +
14 Hiệu quả của việc gửi tiền tiết kiệm thông qua tổ TK&VV (1= Tác động tốt; 2 = Ít tác động; 3=
không tác động)
hqgttk +