TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Ngân hàng Chính sách xã hội (NHCSXH) được thành lập theo Quyết định số 131/2002/QĐ-TTg ngày 04/10/2002 của Thủ tướng Chính phủ, nhằm tổ chức lại Ngân hàng Phục vụ người nghèo NHCSXH có nhiệm vụ thực hiện Nghị định số 78/2002/NĐ-CP của Chính phủ về tín dụng đối với người nghèo và các đối tượng chính sách khác.
Trong 15 năm qua, hoạt động tín dụng chính sách của NHCSXH đã và đang lớn mạnh cả về chất và lượng Từ 03 chương trình tín dụng nhận bàn giao ban đầu vào năm 2003, đến nay NHCSXH đang triển khai thực hiện hơn 20 chương trình tín dụng ưu đãi cùng nhiều chương trình từ nguồn vốn ủy thác của nước ngoài với tổng dƣ nợ tính đến 30/6/2020 đạt 219.565 tỷ đồng, gấp hơn 32 lần so với thời điểm thành lập; tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm đạt 19,2%, với trên 6,7 triệu hộ nghèo và các đối tƣợng chính sách còn dƣ nợ Dƣ nợ cho vay hộ nghèo và các đối tƣợng chính sách tại các huyện nghèo theo Nghị quyết số 30a của Chính phủ là 13.944 tỷ đồng, với gần 457 nghìn đối tƣợng đang dƣ nợ Chất lƣợng tín dụng không ngừng đƣợc củng cố và nâng cao, đến nay nợ quá hạn và nợ khoanh giảm từ 13,75% tại thời điểm nhận bàn giao xuống còn 0,7% tại thời điểm 30/06/2020 (trong đó, nợ quá hạn 0,25%, nợ khoanh 0,45%) Đặc biệt, đối tƣợng HSSV là một trong những đối tƣợng đƣợc Chính phủ và Nhà nước đặt mối quan tâm hàng đầu; vì là nguồn nhân lực tương lai cho đất nước Ngày 27/9/2007, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định 157/2007/QĐ-TTg về tín dụng đối với học sinh, sinh viên (HSSV) Đây là chính sách thể hiện sự quan tâm của Đảng, Chính phủ trong việc thực hiện chủ trương về phát triển giáo dục, bảo đảm an sinh xã hội Tính đến nay, tổng dư nợ chương trình đạt hơn 15.993 tỷ đồng với trên 671.000 khách hàng còn dƣ nợ Vốn tín dụng chính sách đã giúp trên 3,5 triệu lượt HSSV có hoàn cảnh khó khăn trên khắp cả nước được vay vốn học tập Cụ thể hơn trong 6 tháng đầu năm 2020, hoạt động tín dụng chính sách xã hội đã góp phần hỗ trợ vốn giúp trên 9.000 lƣợt HSSV có hoàn cảnh khó khăn vay vốn học tập Tuy nhiên, đến nay, việc triển khai thực hiện nguồn vốn ƣu đãi này đã bắt đầu phát sinh những bất cập cần đƣợc quan tâm giải quyết
Mặc dù đối tượng vay vốn là những người có nhận thức cao và được đào tạo bài bản, nhưng họ lại không hoàn trả nguồn vốn ưu đãi cho Ngân hàng, dẫn đến tỷ lệ nợ quá hạn cao nhất trong các chương trình cho vay HSSV tại NHCSXH, đặc biệt là ở TP Hồ Chí Minh Chính sách tín dụng này mang lại ý nghĩa lớn về kinh tế, chính trị và xã hội, do đó việc hạn chế rủi ro trong thu hồi nợ và bảo toàn nguồn vốn vay luôn là một thách thức phức tạp.
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của chương trình cho vay HSSV tại NHCSXH TP.HCM, nhằm cung cấp cái nhìn đa chiều về vấn đề Nghiên cứu sẽ góp phần đề xuất các phương hướng cho vay hiệu quả, giảm tỷ lệ hộ vay không trả được nợ, và nâng cao chất lượng tín dụng cho chương trình HSSV cũng như các chương trình khác của NHCSXH trong thực tiễn hiện nay.
Mục tiêu của đề tài
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát Đề tài được thực hiện nhằm mục tiêu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đối với chương trình cho vay Học sinh sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội TP Hồ Chí Minh Trên cơ sở đó đề xuất một số khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng trả nợ của hộ vay vốn và hạn chế rủi ro đối với chương trình cho vay Học sinh sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội trên địa bàn TP Hồ Chí Minh
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
Để hiểu rõ hơn về khả năng trả nợ của chương trình cho vay học sinh sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội TP Hồ Chí Minh, trước tiên cần xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng này Những yếu tố như thu nhập của gia đình, chi phí học tập, và ý thức trách nhiệm của sinh viên trong việc hoàn trả nợ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo khả năng thanh toán Việc phân tích các yếu tố này sẽ giúp cải thiện chương trình cho vay và hỗ trợ sinh viên hiệu quả hơn.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ trong chương trình cho vay học sinh, sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội TP Hồ Chí Minh là bước quan trọng Việc phân tích này giúp đánh giá hiệu quả của chương trình và tìm ra những giải pháp phù hợp nhằm nâng cao khả năng trả nợ cho đối tượng vay vốn.
Để nâng cao khả năng trả nợ cho chương trình cho vay học sinh sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội TP Hồ Chí Minh, cần đề xuất một số khuyến nghị quan trọng Trước tiên, ngân hàng nên cải thiện quy trình tư vấn và hỗ trợ cho vay, giúp sinh viên hiểu rõ hơn về nghĩa vụ trả nợ Thứ hai, cần xây dựng các chương trình giáo dục tài chính để nâng cao nhận thức của sinh viên về quản lý tài chính cá nhân Cuối cùng, ngân hàng cần xem xét việc linh hoạt trong chính sách trả nợ, tạo điều kiện thuận lợi cho sinh viên trong việc hoàn trả khoản vay.
Câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu của luận văn sẽ tập trung vào những câu hỏi cụ thể sau:
- Nhân tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đối với chương trình cho vay
Học sinh sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội TP Hồ Chí Minh?
Mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng trả nợ trong chương trình cho vay học sinh sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội TP Hồ Chí Minh rất quan trọng Các yếu tố này bao gồm thu nhập của gia đình, tình hình học tập của sinh viên và khả năng tìm kiếm việc làm sau khi tốt nghiệp Việc đánh giá đúng mức độ ảnh hưởng của những yếu tố này sẽ giúp cải thiện hiệu quả của chương trình cho vay và đảm bảo khả năng trả nợ của sinh viên.
Để nâng cao khả năng trả nợ cho chương trình cho vay học sinh sinh viên tại Ngân hàng Chính sách xã hội TP Hồ Chí Minh, cần đưa ra các đề xuất và khuyến nghị như: cải thiện quy trình tư vấn và hỗ trợ khách hàng, tăng cường giáo dục tài chính cho sinh viên, thiết lập các chính sách linh hoạt trong việc trả nợ, và phát triển các chương trình khuyến khích sinh viên trả nợ đúng hạn Những biện pháp này sẽ giúp nâng cao ý thức trách nhiệm và khả năng tài chính của sinh viên, từ đó giảm thiểu rủi ro nợ xấu cho ngân hàng.
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu: Đối tƣợng nghiên cứu: tập trung nghiên cứu những vấn đề lý luận, thực tiễn và các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ vay đối với chương trình cho vay HSSV trên địa bàn TP.HCM Đối tƣợng nghiên cứu là các hộ vay đang có dƣ nợ chương trình cho vay HSSV tại NHCSXH CN TP.HCM
+ Phạm vi không gian: tác giả thực hiện nghiên cứu tại NHCSXH CN TP.HCM
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích dữ liệu khách hàng vay vốn chương trình HSSV của Ngân hàng Chính sách xã hội Chi nhánh TP.HCM trong khoảng thời gian từ 2015 đến 2019.
Phương pháp nghiên cứu
Để đạt mục tiêu đề ra, luận văn sử dụng các phương pháp nghiên cứu định tính, chủ yếu nhƣ sau:
Phương pháp phân tích thống kê được áp dụng để đánh giá tình hình triển khai và chất lượng tín dụng trong hoạt động tín dụng chính sách tại TP.HCM, đặc biệt là chương trình cho vay học sinh, sinh viên (HSSV).
Phương pháp phân tích hệ thống là công cụ quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng chính sách của Ngân hàng Chính sách xã hội (NHCSXH) trên toàn quốc, cũng như những tác động của nó đối với kinh tế, chính trị và xã hội Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu định lượng áp dụng kỹ thuật phân tích hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định các giả thuyết Bằng cách kết hợp phương pháp hồi quy với phương pháp ước lượng, nghiên cứu sẽ kiểm tra tính chính xác của các giả thuyết đã được đề ra.
Mô hình phân tích hồi quy Binary logistic được áp dụng để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ của hộ vay trong chương trình HSSV tại NHCSXH CN TP.HCM Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố tác động và mức độ ảnh hưởng của chúng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn.
Nội dung nghiên cứu
Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ vay chương trình HSSV tại Tp Hồ Chí Minh, dựa trên dữ liệu khảo sát thực tế và áp dụng mô hình phân tích hồi quy Logistic nhị phân.
Nghiên cứu này sẽ áp dụng lý thuyết và thực nghiệm từ các tác giả trong và ngoài nước, tập trung vào các quốc gia đã triển khai chương trình cho vay tương tự Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ đưa ra các kiến nghị và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm giải quyết những hạn chế còn tồn tại trong nghiên cứu này.
Đóng góp của đề tài
Đề tài sẽ cung cấp thêm các thông tin cho những nhà quản trị:
Nghiên cứu đã đề xuất một số kiến nghị nhằm cải thiện khả năng thu hồi nợ và giảm thiểu rủi ro tín dụng cho chương trình cho vay học sinh, sinh viên của Ngân hàng Chính sách Xã hội TP.HCM.
Nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ vay trong chương trình HSSV tại NHCSXH là cần thiết để cải thiện hoạt động cho vay tại TP.HCM Việc này giúp hộ vay và chính quyền địa phương có cái nhìn thực tế hơn về chương trình, từ đó đề xuất các chính sách và khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và khả năng thu hồi nợ Điều này cũng góp phần đảm bảo vốn đến đúng đối tượng và giảm thiểu rủi ro tín dụng trong chương trình cho vay HSSV tại NHCSXH CN TP.HCM.
TỔNG QUAN LÝ LUẬN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ ĐỐI VỚI CHƯƠNG TRÌNH CHO VAY HỌC SINH SINH VIÊN
Tổng quan về cho vay học sinh sinh viên
2.1.1 Khái niệm về cho vay học sinh sinh viên
Cho vay đối với học sinh sinh viên là hình thức cho vay dành cho những đối tượng có hoàn cảnh khó khăn Ngân hàng sử dụng nguồn lực tài chính từ Nhà nước để hỗ trợ học sinh sinh viên đang theo học tại các trường Đại học, Cao đẳng, Trung học chuyên nghiệp và dạy nghề Mục đích của việc cho vay này là giúp đỡ chi phí học phí, mua sắm phương tiện học tập và các chi phí khác phục vụ cho việc học tập.
Khả năng trả nợ là yếu tố quan trọng mà bên cho vay xem xét để đánh giá rủi ro vỡ nợ và khả năng nhận nợ mới của khách hàng Để xác định khả năng này, bên cho vay sẽ dựa vào nhiều yếu tố, bao gồm lịch sử trả nợ và điểm tín dụng của khách hàng.
Nội dung về chương trình cho vay hssv tại nhcsxh
Hoạt động tín dụng sinh viên tại Việt Nam bắt đầu từ năm 1994, nhưng đến năm 2007 mới được triển khai rộng rãi nhờ Quyết định số 157/2007/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ Ngân hàng Chính sách Xã hội Việt Nam (NHCSXH) là cơ quan đại diện thực hiện chính sách này, nhằm hỗ trợ học sinh, sinh viên có hoàn cảnh khó khăn Chương trình tín dụng sinh viên không chỉ tạo cơ hội học tập cho người dân mà còn phù hợp với xu thế giáo dục đại học toàn cầu.
Rủi ro mất vốn từ hộ vay không có khả năng trả nợ đối với ngân hàng là những sự kiện bất ngờ có thể gây tổn thất tài sản, làm giảm lợi nhuận thực tế so với dự kiến, hoặc yêu cầu ngân hàng chi thêm chi phí để hoàn thành các giao dịch tài chính.
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ vay trong chương trình cho vay HSSV là cần thiết để giảm thiểu rủi ro mất vốn và bảo vệ nguồn vốn Nhà nước Điều này không chỉ giúp bảo toàn tài chính mà còn cung cấp những thông tin quý giá nhằm hoàn thiện chính sách tín dụng HSSV.
2.2.1 Đối tƣợng đƣợc vay vốn
HSSV có hoàn cảnh khó khăn đang theo học tại các trường đại học, cao đẳng, trung cấp chuyên nghiệp và các cơ sở đào tạo nghề hợp pháp tại Việt Nam.
- HSSV mồ côi cả cha lẫn mẹ hoặc chỉ mồ côi cha hoặc mẹ nhưng người còn lại không có khả năng lao động
- HSSV là thành viên của hộ gia đình thuộc một trong các đối tƣợng:
+ Hộ nghèo theo tiêu chuẩn quy định của pháp luật
Hộ gia đình có thu nhập bình quân đầu người không vượt quá 150% so với mức thu nhập bình quân của hộ nghèo theo quy định pháp luật.
HSSV gặp khó khăn tài chính do tai nạn, bệnh tật, thiên tai, hỏa hoạn hoặc dịch bệnh trong thời gian học có xác nhận của UBND xã, phường, thị trấn nơi cư trú Trong quá trình thực hiện, NHCSXH sẽ tổng hợp báo cáo Thủ tướng Chính phủ, và đã nhận được quyết định cho vay kịp thời theo các Quyết định đã ban hành.
Lao động nông thôn trong độ tuổi lao động cần có trình độ học vấn và sức khỏe phù hợp để theo học nghề tại các cơ sở đào tạo như trường đại học, cao đẳng, trung cấp nghề, trung tâm dạy nghề, và trung cấp chuyên nghiệp theo quy định tại Quyết định số 1956/QĐ-TTg ngày 27/11/2009 của Thủ tướng Chính phủ.
Bộ đội xuất ngũ có thể theo học tại các cơ sở dạy nghề thuộc Bộ Quốc phòng và các cơ sở dạy nghề khác trong hệ thống giáo dục quốc dân, theo quy định tại Quyết định số 121/2009/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.
Người lao động bị thu hồi đất theo Quyết định số 63/2015/QĐ-TTg ngày 10/12/2015 của Thủ tướng Chính phủ sẽ được hưởng chính sách hỗ trợ đào tạo nghề và giải quyết việc làm Theo đó, họ có thể tham gia đào tạo nghề và được vay vốn một lần theo quy định của chính sách tín dụng đối với học sinh, sinh viên.
HSSV Y khoa có hoàn cảnh khó khăn đã tốt nghiệp trong vòng 12 tháng từ các trường đại học, cao đẳng, trung cấp và cơ sở đào tạo chuyên ngành Y hợp pháp tại Việt Nam có thể được vay vốn theo chính sách tín dụng dành cho HSSV Điều này áp dụng trong thời gian thực hành tại cơ sở khám bệnh, chữa bệnh để đủ điều kiện cấp chứng chỉ hành nghề theo quy định của Luật khám bệnh, chữa bệnh theo Quyết định số 09/2016/QĐ-TTg ngày 02/3/2016 của Thủ tướng Chính phủ.
(1) Đối tƣợng đƣợc xem xét cho vay
HSSV học trung cấp, cao đẳng có thể liên thông lên cao đẳng, đại học; HSSV đang theo học tại trường nhưng chuyển sang trường khác cũng được xét duyệt Ngoài ra, HSSV học đại học tại chức và đào tạo từ xa nếu đủ điều kiện vẫn có thể được giải quyết cho vay.
Người lao động đã từng vay vốn học nghề nhưng mất việc do nguyên nhân khách quan và có tên trong Quyết định của UBND cấp tỉnh về việc tiếp tục hỗ trợ học nghề để chuyển đổi việc làm, sẽ được Ngân hàng Chính sách Xã hội (NHCSXH) xem xét cho vay tiếp, nhưng tối đa không quá 03 lần.
- HSSV mà gia đình gặp khó khăn về tài chính:
Nếu hộ vay đã nhận đủ tiền vay trong 12 tháng nhưng vẫn gặp khó khăn, họ có thể cung cấp văn bản nêu rõ lý do khó khăn được xác nhận bởi UBND cấp xã, hoặc danh sách do UBND cấp xã lập gửi đến NHCSXH.
Nếu hộ vay hiện đang thuộc diện hộ nghèo hoặc có thu nhập bình quân đạt 150% mức thu nhập của hộ nghèo, và được UBND xã xác nhận, thì NHCSXH sẽ tiếp tục xem xét cho vay vốn.
(2) NHCSXH không giải quyết cho vay đối với những HSSV là:
- Học viên cao học, nghiên cứu sinh; HSSV học văn bằng thứ 2;
- Cán bộ công tác tại các ngành ở xã, huyện, tỉnh học tại chức;
- HSSV có hoàn cảnh khó khăn bị các cơ quan xử phạt hành chính trở lên về: cờ bạc, nghiện hút, trộm cắp,…;
- HSSV đang bị các trường học kỷ luật từ cảnh cáo trở lên
(3) Quy định về HSSV có hoàn cảnh khó khăn
- Học sinh, sinh viên mồ côi cả cha lẫn mẹ hoặc chỉ mồ côi cha hoặc mẹ nhưng người còn lại không có khả năng lao động
- Học sinh, sinh viên là thành viên của hộ gia đình thuộc một trong các đối tƣợng:
+ Hộ nghèo theo tiêu chuẩn quy định của pháp luật
+ Hộ gia đình có mức thu nhập bình quân đầu người tối đa bằng 150% mức thu nhập bình quân đầu người của hộ gia đình nghèo theo quy định
Học sinh và sinh viên có hoàn cảnh khó khăn về tài chính do tai nạn, bệnh tật, thiên tai, hỏa hoạn hoặc dịch bệnh trong thời gian học tập sẽ được hỗ trợ, với xác nhận từ Uỷ ban nhân dân xã, phường, thị trấn nơi cư trú.
2.2.2 Điều kiện vay vốn Để đƣợc vay vốn, HSSV phải có đủ các điều kiện sau:
(1) HSSV đang sống trong hộ gia đình cư trú hợp pháp tại địa phương nơi cho vay có đủ các tiêu chuẩn nhƣ trên
Tổng quan các chương trình nghiên cứu có liên quan về khả năng trả nợ của hộ
Tín dụng cho hộ nghèo là giải pháp thiết thực giúp hộ nghèo tiếp cận nguồn vốn ưu đãi, từ đó đầu tư vào sản xuất kinh doanh, tạo việc làm và nâng cao thu nhập Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra khả năng trả nợ của hộ nghèo trong bối cảnh chính sách tín dụng toàn cầu, nhằm khắc phục hạn chế và nâng cao vai trò của tín dụng trong việc phát triển bền vững Khả năng trả nợ vay, tức là khả năng tài chính để hoàn trả nợ, là yếu tố quan trọng ngân hàng xem xét khi cho vay Do đó, ngân hàng cần xác định các yếu tố tích cực và tiêu cực ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng trước khi quyết định cho vay.
Nguyễn Thị Lan Hương (2012) đã phân tích chương trình cho sinh viên vay vốn tại Mỹ và đưa ra những gợi ý cho Việt Nam Nghiên cứu cho thấy các chương trình vay của Chính phủ liên bang và tư nhân ở Mỹ còn tồn tại một số vấn đề Từ đó, tác giả rút ra kinh nghiệm và đề xuất các giải pháp thiết kế, triển khai chương trình hỗ trợ tài chính hiệu quả cho học sinh, sinh viên tại Việt Nam.
Nguyễn Đắc Hƣng (2011) đã nghiên cứu nhằm hoàn thiện chính sách tín dụng ưu đãi cho giáo dục đại học và dạy nghề Bài viết phân tích các chính sách tín dụng ưu đãi tại một số quốc gia, từ đó đánh giá việc thực hiện chính sách này ở Việt Nam Tác giả đề xuất các định hướng để cải thiện và bổ sung chính sách tín dụng học tập, đảm bảo phù hợp với thực tiễn và đạt được các mục tiêu ngắn hạn cũng như dài hạn trong việc xã hội hóa giáo dục.
Phạm Thị Vân Hà (2007) đã nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng cho vay đối với học sinh, sinh viên tại Chi nhánh Ngân hàng Chính sách xã hội thành phố Hà Nội Tác giả phân tích thực trạng chương trình cho vay HSSV, chỉ ra các nhân tố chủ quan như khả năng huy động vốn và mối quan hệ với chính quyền địa phương, cùng với các nguyên nhân khách quan như tình hình kinh tế xã hội và chính sách vĩ mô của Nhà Nước Nghiên cứu nêu rõ những kết quả đạt được, cũng như những khó khăn trong quá trình thực hiện cho vay HSSV Từ đó, tác giả đề xuất các giải pháp về huy động nguồn vốn, nâng cao trình độ cán bộ, đẩy mạnh công tác thông tin tuyên truyền và kiến nghị với Chính Phủ, Ngân hàng Nhà nước, NHCSXH Việt Nam, nhằm nâng cao hiệu quả cho vay HSSV tại TP Hà Nội.
Nguyễn Thị Minh Hường (2008) phân tích chính sách đầu tư cho giáo dục và đào tạo thông qua tín dụng sinh viên, nhấn mạnh tác dụng lớn của chính sách này đối với học sinh sinh viên (HSSV) có hoàn cảnh khó khăn, giúp họ tiếp tục học tập Tuy nhiên, bài viết chỉ ra rằng ngân sách Nhà nước không hỗ trợ người vay và Ngân hàng Chính sách Xã hội (NHCSXH) không đủ vốn để đáp ứng nhu cầu vay của HSSV Tác giả đề xuất Chính Phủ, Bộ Tài chính, và Ngân hàng Nhà nước cần có kế hoạch chủ động để đảm bảo nguồn vốn cho NHCSXH, đồng thời khuyến nghị việc cho vay vốn du học nước ngoài và điều chỉnh tăng mức cho vay đối với HSSV, đặc biệt tại Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh trong năm 2008.
Nghiên cứu của Hua Shen và Adrian Ziderm (2009) về mức phải trả và khả năng thu hồi từ các khoản vay sinh viên đã chỉ ra rằng trong 44 chương trình từ 39 nước, phần lớn đều được hỗ trợ bởi nhà nước, với tỷ lệ sinh viên phải trả chỉ khoảng 40% và tỷ lệ thu hồi vốn còn thấp hơn Trong khi đó, nghiên cứu của Tim Leunig và Gill Wyness (2011) về việc trả nợ vay sớm của sinh viên đã đặt ra câu hỏi liệu chính phủ Anh có nên áp dụng các chế tài kinh tế cho việc này hay không, đặc biệt khi chính phủ nâng mức thu nhập bắt đầu trả nợ từ 15.000 lên 21.000 Bảng và lãi suất cao hơn Chính phủ lo ngại rằng sinh viên sẽ tìm cách trốn trả lãi cao bằng cách thanh toán nợ sớm, dẫn đến việc nghiên cứu áp dụng phí cho những sinh viên trả nợ sớm với số tiền lớn Tuy nhiên, tác giả cho rằng biện pháp này không hợp lý, vì những người trả nợ sớm thường là sinh viên nghèo và chỉ có khả năng trả một lượng nhỏ, chủ yếu vì sợ nợ chứ không phải do dư dả tài chính.
Nghiên cứu của Maureen Woodhall (2004) về vay nợ sinh viên chỉ ra rằng, mặc dù có nhiều chương trình và mô hình hỗ trợ tài chính cho sinh viên, không có một giải pháp nào phù hợp với tất cả quốc gia Chính phủ thường bày tỏ sự không hài lòng với các chương trình này, dẫn đến nhiều ý kiến bi quan Tuy nhiên, tác giả nhấn mạnh rằng những chương trình này đóng góp quan trọng vào việc đa dạng hóa nguồn thu nhập và chia sẻ gánh nặng tài chính cho sinh viên Do đó, việc nâng cao hiệu quả và tác động của các chương trình này là điều cần thiết.
Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của nông dân tại tỉnh Khorasan-Razavi, Iran, đã sử dụng mô hình hồi quy logit với mẫu 175 nông dân và 12 biến độc lập Kết quả cho thấy, kinh nghiệm, thu nhập và kích thước khoản vay có mối quan hệ tích cực với khả năng trả nợ, trong khi lãi suất và số người phụ thuộc lại có ảnh hưởng tiêu cực Các yếu tố như độ tuổi, quy mô trang trại và việc sử dụng máy móc không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Theo nghiên cứu của Yasir Mehmood và cộng sự (2012), sự giám sát lỏng lẻo của nhân viên ngân hàng, việc sử dụng vốn vay không đúng mục đích, lãi suất cao và những biến động trong kinh doanh đã dẫn đến tình trạng quá hạn trả nợ tín dụng của các hộ nghèo.
Nghiên cứu của Wongnaa và Awunyo-Vitor (2013) về khả năng trả nợ của hộ nông dân trồng khoai lang tại quận Sene-Ghana đã khảo sát 100 hộ nông dân ngẫu nhiên Kết quả từ mô hình Probit cho thấy rằng các yếu tố như giáo dục, kinh nghiệm, lợi nhuận, tuổi tác, giám sát của ngân hàng và thu nhập phi nông nghiệp có tác động tích cực đến khả năng trả nợ Ngược lại, giới tính và tình trạng hôn nhân lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng trả nợ của các hộ.
Nghiên cứu của Ifeanyi và cộng sự (2014) chỉ ra rằng số lượng thành viên trong gia đình cùng với các vấn đề tài chính có tác động đáng kể đến khả năng trả nợ của nông dân.
Nghiên cứu của Antwi và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng tình trạng hôn nhân, nơi sinh sống và giới tính của khách hàng có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro không trả được nợ tại Ngân hàng Akuapem, được phân tích thông qua mô hình hồi quy logit.
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh Hậu Giang bằng mô hình probit Qua khảo sát 436 nông hộ, kết quả cho thấy khả năng trả nợ đúng hạn có mối quan hệ thuận với thu nhập sau khi vay, số thành viên có thu nhập trong gia đình và trình độ học vấn của chủ hộ, nhưng lại có mối quan hệ nghịch với lãi suất vay Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các khoản vay có nguồn gốc từ hoạt động sản xuất nông nghiệp có tỷ lệ hoàn trả đúng hạn cao hơn so với các khoản vay từ nguồn khác.
Hạ Thị Thiều Dao (2010) trong nghiên cứu "ISA/FOS – Một mô hình tài chính vi mô cần nhân rộng" đã chỉ ra rằng tỷ lệ người sống phụ thuộc có mối tương quan chặt chẽ với tỷ lệ hoàn trả nợ thấp Điều này cho thấy rằng người nghèo thường không thể trả nợ vay do phải sử dụng phần lớn thu nhập cho các nhu cầu thiết yếu của gia đình.
Nghiên cứu của Nguyễn Mai Phương Uyên (2019) về việc tiếp cận vốn vay của hộ nghèo tại huyện Cầu Kè, tỉnh Trà Vinh cho thấy nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vay vốn, bao gồm diện tích đất, thu nhập, tổng số thành viên và phương án vay Kết quả cũng chỉ ra rằng hộ nghèo gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn tín dụng chính sách do thiếu thông tin rõ ràng, đặc biệt là ở các vùng sâu vùng xa Hơn nữa, công tác tuyên truyền chưa được chú trọng, chính quyền các cấp chưa thực sự gần gũi với dân, và nhiều hộ nghèo thiếu tự tin, ý chí vươn lên, cũng như mắc bệnh tật ảnh hưởng đến khả năng lao động.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề xuất mô hình nghiên cứu và giả thuyết
Dựa trên các nghiên cứu của Pasha và Negese (2014), Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), Kohansal và Mansoori (2009) Tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu nhƣ sau:
3.1.1 Đề xuất mô hình nghiên cứu
Nguồn: tác giả đề xuất
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu
Nhóm nhân tố liên quan đến hộ gia đình:
1 Giới tính của chủ hộ
2 Trình độ học vấn của chủ hộ
3 Nghề nghiệp của chủ hộ
4 Thành viên trong các tổ chức Hội đoàn thể
Nhóm nhân tố liên quan đến khoản vay:
6 Lịch sử tín dụng của hộ gia đình
7 Ý thức chấp hành tích lũy
8 Nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng khác
3.1.2 Giả thuyết nghiên cứu Đề tài sử dụng các biến độc lập với giả thuyết nghiên cứu cụ thể nhƣ sau:
- Giả thuyết H 1 : Giới tính của chủ hộ (GTINH): Theo Antwi và cộng sự
Giới tính của chủ hộ, được mã hóa thành biến giả với giá trị 1 cho nam và 0 cho nữ, đóng vai trò quan trọng trong khả năng trả nợ của hộ vay Nghiên cứu chỉ ra rằng giới tính của người vay vốn có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến khả năng hoàn trả nợ Do đó, kỳ vọng rằng các khoản vay do nữ giới thực hiện sẽ có khả năng hoàn trả nợ cao hơn.
Trình độ học vấn của chủ hộ (TRDO) được đo lường bằng thang đo thứ bậc, theo nghiên cứu của Pasha và Negese (2014), nhằm giải quyết sự khác biệt trong hệ thống giáo dục Quy ước này xác định trình độ của người vay vốn trong khoảng từ 0 đến 12.
Trình độ học vấn của người vay vốn ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của hộ vay Cụ thể, người có trình độ học vấn cao có khả năng tiếp cận và nắm bắt thông tin tốt hơn, từ đó áp dụng khoa học kỹ thuật vào sản xuất để tạo ra thu nhập cao hơn Hơn nữa, những người có trình độ cao cũng nhận thức rõ hơn về trách nhiệm hoàn trả nợ Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình đã chỉ ra những yếu tố này.
Nghiên cứu năm 2011 đã cung cấp bằng chứng cho giả thuyết rằng trình độ học vấn cao có khả năng làm tăng KNTN, và ngược lại, mối quan hệ này cũng cho thấy sự tương tác tích cực giữa hai yếu tố này.
Nghề nghiệp của chủ hộ (NGHENGHIEP) được đo lường bằng thang đo thứ bậc nhằm phản ánh sự khác biệt, theo Ifeanyi và cộng sự (2014) Các quy ước nghề nghiệp của người vay vốn được phân loại như sau: Sản xuất nông nghiệp được xếp hạng 1, buôn bán và kinh doanh là 2, cán bộ nhân viên là 3, và các nghề khác được xếp hạng 4.
Giả thuyết H4 liên quan đến vai trò của thành viên trong các tổ chức Hội đoàn thể (TVHOI) được định nghĩa bởi Antwi và cộng sự (2012) như một biến giả có dữ liệu định tính Cụ thể, giá trị của biến này là 1 nếu hộ vay là thành viên trong các tổ chức Hội đoàn thể và 0 nếu không phải.
Giả thuyết H 5 : Quy mô khoản vay (QMO) là biến mang dữ liệu định lƣợng, biểu thị tổng số tiền mà hộ vay chương trình HSSV được vay tại NHCSXH
Quy mô khoản vay ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ gia đình Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) cho thấy rằng khoản vay lớn có thể tạo ra giá trị cao hơn so với khoản vay nhỏ Những khoản vay nhỏ thường được sử dụng cho chi tiêu hoặc sản xuất nhỏ, dẫn đến thu nhập thấp và không ổn định, do đó áp lực trả nợ sẽ tăng lên khi số tiền vay lớn hơn.
Giả thuyết H6 về lịch sử tín dụng của hộ gia đình (LSTD) được định nghĩa là một biến giả với dữ liệu định tính, trong đó giá trị 1 biểu thị hộ vay có lịch sử tín dụng tốt và giá trị 0 cho hộ vay có lịch sử tín dụng kém Theo nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), lịch sử tín dụng tích cực có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của hộ gia đình.
Giả thuyết H7 đề cập đến Ý thức chấp hành tích lũy (YTHUC), là một biến giả với dữ liệu định tính, trong đó hộ vay được đánh giá giá trị 1 nếu có ý thức chấp hành tích lũy tốt và giá trị 0 nếu ngược lại Theo nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2012), Ý thức chấp hành tích lũy có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của hộ vay.
Giả thuyết H8 cho rằng nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng (NCAU) là một biến giả định tính, với giá trị 1 nếu hộ vay có nhu cầu vay và 0 nếu không Theo nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2012), nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của hộ vay.
Dựa trên các nghiên cứu trước đó, bài viết sẽ phân tích khả năng trả nợ của hộ vay chương trình HSSV bằng cách đưa vào mô hình các biến số cụ thể.
Bảng 3.1: Bảng mô tả các biến đƣợc sử dụng trong đề tài
Tên biến Định nghĩa Mô tả Kỳ vọng dấu
KNTRANO Khả năng trả nợ Y = 1 nếu hộ có khả
Tên biến Định nghĩa Mô tả Kỳ vọng dấu năng trả nợ
Y = 0 nếu hộ không có khả năng trả nợ
GTINH Giới tính của chủ hộ X 1 = 1 nếu là nam
TRDO Trình độ học vấn của chủ hộ
Trình độ học vấn của chủ hộ Trong đó X 2 = 0,
NGHENGHIEP Nghề nghiệp của chủ hộ
X3 = 1: Sản xuất nông nghiệp; X3=2: Buôn bán, kinh doanh; X3 3: Cán bộ nhân viên; X4
Hộ gia đình là thành viên trong các tổ chức Hội đoàn thể
X4=1 nếu hộ là thành viên tổ chức Hội đoàn thể X4 = 0 hộ không là thành viên các tổ chức Hội đoàn thể
QMO Quy mô khoản vay
Số tiền đƣợc giải ngân cho khoản vay chương trình HSSV
LSTD Lịch sử tín dụng
X 6 = 1 nếu hộ có lịch sử tín dụng tốt
X 6 = 0 nếu hộ có lịch sử tín dụng không tốt
YTHUC Ý thức chấp hành tích X 7 = 1 nếu hộ có ý tức +
Tên biến Định nghĩa Mô tả Kỳ vọng dấu lũy chấp hành tích lũy tốt
X7 = 0 nếu hộ có ý thức chấp hành tích lũy không tốt
NCAU Nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng
X 8 = 1 nếu hộ có nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng
X 8 = 0 nếu hộ không có nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng
Nguồn: Tổng hợp của tác giả,2020
Phương pháp nghiên cứu và thiết kế nghiên cứu
Mẫu thiết kế dựa trên dữ liệu ngân hàng nhằm cung cấp thông tin cho các hộ vay vốn trong Chương trình HSSV tại Ngân hàng Chính sách Xã hội tại TP HCM.
Phương pháp định lượng kết hợp phân tích mô hình hồi quy Binary Logistic và thống kê mô tả được áp dụng để phân tích đề tài, nhằm làm rõ các đặc trưng của khu vực nghiên cứu.
3.2.2 Thiết kế nghiên cứu Để đảm bảo tính khoa học, nghiên cứu đƣợc thực hiện thông qua hai giai đoạn chính nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng công thức Slovin (1960) để xác định quy mô mẫu điều tra đánh giá, với công thức cụ thể là n = N/(1 + N * e²).
Trong nghiên cứu, chọn 400 mẫu dữ liệu (thứ cấp) khách hàng vay vốn của hộ thỏa mãn phạm vi nghiên cứu
Chúng tôi tiến hành thu thập thông tin và quan sát thực tế từ các hộ vay vốn chương trình HSSV tại NHCSXH thành phố Hồ Chí Minh để thu thập dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Dựa trên dữ liệu khảo sát, đề tài sẽ phân tích mối liên hệ giữa khả năng trả nợ vay và các yếu tố liên quan thông qua mô hình hồi quy Binary Logistic.
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.2: Quy trình nghiên cứu
Nguồn: tác giả tổng hợp
Mẫu nghiên cứu, kích cỡ mẫu
Dữ liệu từ ngân hàng cung cấp thông tin về các hộ vay vốn trong Chương trình HSSV tại NHCSXH TP.HCM Mẫu nghiên cứu bao gồm những hộ vay đang có dư nợ tại NHCSXH trên địa bàn thành phố.
Theo Tabacnick và Fidell (2007) trích bởi Lưu Tiến Dũng (2013) cho rằng kích cỡ mẫu nghiên cứu cần đủ lớn để kết quả hồi quy đảm bảo tính thuyết phục,
Xác định vấn đề nghiên cứu
Thống kê mô tả Kiểm định các giả thuyết
Các tác giả đã đề xuất công thức xác định cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là n > 104 + m, trong đó n là kích cỡ mẫu và m là số lượng biến độc lập trong mô hình Với 8 biến độc lập, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 113 quan sát Tuy nhiên, để đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của nghiên cứu, tác giả đã chọn cỡ mẫu lớn hơn, thực hiện nghiên cứu trên 400 quan sát.
Phương pháp chọn mẫu xác suất ngẫu nhiên đơn giản giúp giảm thiểu thời gian thu thập số liệu trong nghiên cứu Theo Trần Tiến Khai (2014), đây là hình thức đơn giản nhất của phương pháp chọn mẫu xác suất không hạn chế.
Phương pháp định lượng được áp dụng để phân tích đề tài thông qua việc kết hợp mô hình hồi quy Logistic nhị phân, phân tích phương sai ANOVA và thống kê mô tả, nhằm làm rõ các đặc trưng của khu vực nghiên cứu.
Công cụ nghiên cứu
Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS, sử dụng mô hình kinh tế lượng với hàm hồi quy Binary Logistic để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ vay chương trình học sinh sinh viên và mức độ ảnh hưởng của chúng Sau đó, sẽ tiến hành kiểm định mô hình nghiên cứu và báo cáo kết quả nghiên cứu.
Các bước phân tích dữ liệu
Phần mềm SPSS được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu, trong khi phần mềm MS Excel hỗ trợ tính toán một số chỉ tiêu liên quan.
Hình 3.3: Quy trình phân tích và xử lý dữ liệu
3.6.1 Phương pháp phân tích, xử lý số liệu
Nghiên cứu này áp dụng phần mềm SPSS để xử lý và phân tích dữ liệu thu thập từ khảo sát thực tế, tiếp theo là sử dụng các phương pháp đánh giá hiệu quả.
3.6.2 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp này được áp dụng để phân tích tổng quát tình hình và khái quát các đặc trưng của khu vực nghiên cứu, đồng thời sử dụng dữ liệu thống kê để hỗ trợ quá trình phân tích.
Nhập và mã hóa dữ liệu và phần mềm SPSS
Phân tích thống kê mô tả
Một số kiểm định liên quan
Nhập và mã hóa dữ liệu và phần mềm SPSS
Kiểm định tương quan, kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định độ phù hợp của mô hình Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu dựa trên dữ liệu có sẵn và số liệu thu thập được, nhằm làm rõ thực trạng khả năng trả nợ của các hộ vay vốn trong chương trình hỗ trợ học sinh, sinh viên tại TP.HCM.
3.6.3 Phương pháp phân tích hồi quy
Bài viết này tập trung vào việc thiết lập phương trình và thực hiện hồi quy để kiểm định ý nghĩa của các biến độc lập Mục tiêu là nghiên cứu và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của hộ vay vốn trong chương trình hỗ trợ học sinh, sinh viên tại TP.HCM.
3.6.3.1 Mô hình kinh tế lượng tổng quát Để tiến hành đo lường những nhân tố tác động lên khả năng trả nợ của hộ vay vốn chương trình học sinh sinh viên trên địa bàn TP.HCM, đề tài tiến hành dựa trên mô hình hồi quy Binary Logistic để phân tích mối liên hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập
Theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), mô hình hồi quy Binary Logistic yêu cầu thu thập thông tin về biến phụ thuộc Y và biến độc lập X Mô hình này là một phương pháp định lượng, trong đó biến phụ thuộc Y là biến giả, chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1.
1, với giá trị bằng 0 là không xảy ra sự kiện và bằng 1 là có xảy ra
3.6.3.2 Mô hình hồi quy Binary Logistic (Logit)
Mô hình hồi quy Binary Logistic, hay còn gọi là mô hình Logit, là một công cụ toán học dùng để phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập X i.
Trong công thức này P i là kỳ vọng xác suất Y=1 với điều kiện X i xảy ra X i là biến độc lập Khi đó, xác suất không xảy ra sự kiện là:
P(Y=0) = 1 – P(Y=1) Áp dụng phương pháp tuyến tính hóa, mô hình cho thấy rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến độc lập Xi thay đổi 1 đơn vị, biến phụ thuộc Y sẽ thay đổi một lượng βi so với ban đầu Nếu hệ số hồi quy βi dương, nhân tố Xi sẽ có tác động cùng chiều, trong khi nếu βi âm, nhân tố Xi sẽ có tác động ngược chiều.
Trên cơ sở các nghiên cứu liên quan, một số biến đƣợc đề xuất, đề tài đƣa ra mô hình nhƣ sau:
= β 0 + β1GTINH+ β2TRDO + β3NGHENGHIEP + β4TVHOI + β5QMO + β6LSTD + β7YTHUC + β8NCAU + ε
Khả năng trả nợ (KNTRNO) được xác định là biến phụ thuộc trong nghiên cứu này Nếu giá trị quan sát là 1, hộ được xem là có khả năng trả nợ và không phát sinh nợ quá hạn; ngược lại, giá trị 0 chỉ ra rằng hộ đã phát sinh nợ quá hạn Để đảm bảo tính chính xác của mô hình, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai thay đổi, từ đó thực hiện các điều chỉnh cần thiết nhằm nâng cao độ tin cậy của kết quả.
Trước khi thực hiện hồi quy Binary Logistic, nghiên cứu tiến hành các kiểm định ban đầu như phân tích tương quan giữa các biến, đặc biệt là kiểm tra mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Đồng thời, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến để xác định sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập Khi các kiểm định này đạt yêu cầu, sẽ tiến hành kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình và tính nội sinh của mô hình dựa trên giả thuyết về hệ số hồi quy.
* Kiểm định tương quan Pearson
Mục đích của việc chạy tương quan Pearson là để kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, với điều kiện rằng mối tương quan này phải có ý nghĩa thống kê (sig < 0,05) Phân tích này dựa trên hệ số tương quan trong ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, nghiên cứu sử dụng chỉ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) Theo quy tắc, nếu giá trị VIF vượt quá 10, điều này cho thấy mô hình đang gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Một phương pháp hiệu quả để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến là phân tích các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến giải thích trong ma trận hệ số tương quan Nếu có mối quan hệ tương quan mạnh giữa các biến độc lập, điều này cho thấy mô hình có thể gặp phải vấn đề đa cộng tuyến.
Nếu mô hình nghiên cứu xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, đề tài sẽ áp dụng phương pháp loại bỏ một số biến giải thích khỏi mô hình để cải thiện tính chính xác của kết quả.
Bước 1: Xem cặp biến nào có quan hệ chặt chẽ Giả sử X2, X 3, X k là các biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và X 2 , X 3 có tương quan chặt chẽ với nhau
Bước 2: Tính R 2 đối với các hàm hồi quy: Có mặt cả hai biến; không có mặt một trong hai biến
Bước 3: Loại biến mà giá trị R 2 tính được khi không có mặt biến đó là lớn hơn
* Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình