GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, đặc biệt trong bối cảnh hiện nay khi các NHTM đang chuyển dịch dần sang các dịch vụ và thanh toán Tuy nhiên, tín dụng vẫn giữ vị trí chủ chốt, chiếm tỷ lệ lớn trong hoạt động của ngân hàng và mang lại nhiều lợi nhuận đáng kể cho các NHTM.
Nền kinh tế Việt Nam đang trong quá trình hội nhập và phát triển với lực lượng lao động trẻ, trong đó 70% dân số từ 15 đến 24 tuổi, tổng dân số gần 97 triệu người vào đầu năm 2020 Dân số lao động đang tìm kiếm thu nhập và có nhu cầu chi tiêu, tạo ra một thị trường vay vốn cá nhân hấp dẫn Do đó, các ngân hàng thương mại đang chú trọng phát triển hoạt động tín dụng cá nhân, đồng thời mở rộng thị trường để tăng cường cạnh tranh, dẫn đến áp lực rủi ro gia tăng Việc đo lường rủi ro tín dụng trở nên cấp bách để ngân hàng có thể phát hiện sớm và chủ động ứng phó, nhằm hạn chế tối đa rủi ro và tổn thất có thể xảy ra.
Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) đã chuyển hướng từ mô hình bán buôn sang tập trung vào bán lẻ, nhằm gia tăng thị phần trong lĩnh vực này Chiến lược của ngân hàng hiện nay là đẩy mạnh cho vay cho khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ và vừa, điều này phản ánh tiềm năng lớn của thị trường bán lẻ tại Việt Nam với tỷ suất sinh lời cao và khả năng phân tán rủi ro hiệu quả.
Tỉnh Bình Dương nổi bật với sự phát triển kinh tế năng động, thu hút đầu tư và tạo điều kiện thuận lợi cho người dân, chủ yếu là lực lượng lao động, sinh sống và tiêu dùng tại đây Điều này dẫn đến nhu cầu vay cá nhân gia tăng, khiến các ngân hàng cạnh tranh khốc liệt và rủi ro cho vay đối với khách hàng cá nhân (KHCN) ngày càng lớn Vietcombank Bình Dương cũng không ngoại lệ, cần phát triển song song với việc kiểm soát rủi ro Theo báo cáo năm 2019 của Vietcombank Bình Dương, nợ quá hạn KHCN dao động từ 5 tỷ đến 15 tỷ đồng, chiếm tỷ lệ 0,2 đến 0,4% tổng dư nợ, với xu hướng gia tăng do áp lực cạnh tranh trong lĩnh vực cho vay Do đó, nghiên cứu khả năng trả nợ đúng hạn của KHCN là cần thiết để xác định các yếu tố ảnh hưởng và nâng cao khả năng trả nợ trong tương lai.
Việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng tại Vietcombank đã có nhiều thay đổi để đáp ứng nhu cầu, với các mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân được điều chỉnh qua các năm nhằm lượng hóa rủi ro Tuy nhiên, quá trình thẩm định hiện tại chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, chưa chú trọng đến việc chuẩn hóa ước lượng khả năng trả nợ của khách hàng Do đó, tác giả đã chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam - Chi nhánh Bình Dương” cho luận văn tốt nghiệp của mình.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của luận văn là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Bình Dương Qua nghiên cứu, luận văn đưa ra các khuyến nghị nhằm cải thiện khả năng trả nợ đúng hạn cho nhóm khách hàng này tại ngân hàng.
Trong nghiên cứu luận văn, cần xác định những mục tiêu cụ thể, bao gồm việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của người vay.
Tại Vietcombank Bình Dương, việc kiểm định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân (KHCN) là rất quan trọng Bài viết này cũng đưa ra những khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro trong hoạt động cho vay đối với KHCN tại ngân hàng.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu của luận văn, các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra bao gồm: Những nhân tố nào ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Bình Dương? Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến khả năng trả nợ của khách hàng là như thế nào? Cuối cùng, những giải pháp nào nên được đề xuất để hạn chế rủi ro trong cho vay khách hàng cá nhân tại Vietcombank Bình Dương?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN tại Vietcombank Chi nhánh Bình Dương.
Phạm vi nghiên cứu tại Vietcombank Bình Dương gồm các khách hàng cá nhân vay nợ ngân hàng trong giai đoạn từ 2016 đến cuối năm 2019.
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn này áp dụng lý thuyết các mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng và các nghiên cứu thực nghiệm để phân tích khả năng trả nợ của khách hàng thông qua phương pháp thống kê mô tả Bằng cách xem xét các biến số, nghiên cứu xác định mức độ yêu cầu của khách hàng đối với từng yếu tố ảnh hưởng, từ đó xây dựng mô hình đánh giá phù hợp.
Dữ liệu nghiên cứu trong luận văn được thu thập từ hồ sơ cho vay của KHCN tại Vietcombank Bình Dương, bao gồm các báo cáo và dữ liệu khách hàng từ hệ thống Corebanking, chương trình xếp hạng tín dụng nội bộ, cùng với thông tin từ chương trình CIC.
Luận văn áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, thu thập 365 mẫu từ 4.300 khách hàng cá nhân vay vốn tại ngân hàng trong giai đoạn 2016-2019 Quá trình nghiên cứu sẽ loại bỏ các mẫu không đạt yêu cầu và thu thập các biến liên quan, đồng thời theo dõi tình hình dư nợ và trả nợ của khách hàng vay vốn thông qua bảng Excel.
Luận văn áp dụng phần mềm SPSS để xử lý và phân tích dữ liệu thu thập từ khảo sát thực tế Các phương pháp thống kê mô tả và phân tích hồi quy bằng mô hình hồi quy Binary Logistic (Logit) được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố Ngoài ra, luận văn cũng thực hiện các kiểm định nhằm kiểm tra giả thuyết của mô hình và đánh giá mức độ phù hợp cũng như ý nghĩa của các hệ số hồi quy Quy trình nghiên cứu được trình bày rõ ràng và chi tiết.
Bảng 1.1 Quy trình nghiên cứu
Ý nghĩa của đề tài
Luận văn này phân tích các yếu tố và mức độ ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Bình Dương, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm cải thiện khả năng trả nợ đúng hạn cho khách hàng tại ngân hàng này.
Kết cấu của luận văn
Luận văn gồm các chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu Chương này nêu ra lý do nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu và ý nghĩa của đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và nghiên cứu có liên quan Nội dung chương
Bài viết này tập trung vào việc trình bày cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đó liên quan đến ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Những yếu tố này có thể bao gồm thu nhập, lịch sử tín dụng và các yếu tố kinh tế vĩ mô, từ đó giúp hiểu rõ hơn về hành vi tài chính của người tiêu dùng.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, đề tài đưa ra giả thuyết nghiên cứu, đưa ra mô
Xác định vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm
Mô hình nghiên cứu và giả thuyết
Thống kê mô tả Phân tích hồi quy
Kết luận và khuyến nghị hình nghiên cứu đề xuất Nội dung chương 3 cũng đưa ra dữ liệu nghiên cứu, phương pháp phân tích và xử lý số liệu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Chương này đưa ra một số kết quả phân tích khả năng trả nợ của cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam- Chi nhánh Bình Dương, các kết quả phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan, và phân tích hồi quy Ngoài ra, để đảm bảo mô hình không bị mắc các khuyết tật về dữ liệu và sai lệch đề tài tiến hành kiểm định để đem lại kết quả chính xác cho đề tài.
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị Chương này đưa ra các kết luận rút ra từ quá trình phân tích đồng thời đưa ra các khuyến nghị dựa trên các kết quả nghiên cứu của đề tài Chương 5 cũng nêu lên những hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
2.1.1 Cho vay khách hàng cá nhân tại ngân hàng thương mại
Tín dụng là mối quan hệ vay mượn giữa bên cho vay và bên đi vay, với nguyên tắc hoàn trả Tín dụng ngân hàng được định nghĩa là giao dịch tài sản giữa ngân hàng và bên đi vay, bao gồm các tổ chức kinh tế và cá nhân Trong giao dịch này, ngân hàng chuyển giao tài sản cho bên đi vay trong một khoảng thời gian nhất định, và bên đi vay có trách nhiệm hoàn trả cả vốn gốc và lãi khi đến hạn Tóm lại, tín dụng ngân hàng là việc chuyển nhượng quyền sử dụng vốn từ ngân hàng cho khách hàng với một khoản chi phí và thời gian cụ thể.
Cho vay là hình thức cấp tín dụng, trong đó bên cho vay cung cấp cho khách hàng một khoản tiền để sử dụng cho mục đích cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định Theo thỏa thuận, khách hàng phải hoàn trả cả gốc và lãi (Luật các tổ chức tín dụng, 2017)
Cho vay cá nhân là hình thức tín dụng mà ngân hàng cung cấp quyền sử dụng vốn cho cá nhân hoặc hộ gia đình có đăng ký kinh doanh cá thể trong một khoảng thời gian nhất định Mục đích của việc cho vay này là phục vụ đời sống hoặc hỗ trợ sản xuất kinh doanh của hộ gia đình.
Tín dụng có thể được thể hiện qua nhiều hình thức như cho vay, cho thuê tài chính, chiết khấu, bao thanh toán và bảo lãnh ngân hàng, nhưng hình thức cho vay là phổ biến và quan trọng nhất trong hoạt động của các ngân hàng thương mại Do đó, thuật ngữ tín dụng và cho vay thường được sử dụng thay thế cho nhau, đặc biệt trong lĩnh vực tín dụng cá nhân Bài nghiên cứu này sẽ tập trung vào hình thức cho vay cá nhân, là một phần quan trọng của tín dụng cá nhân.
2.1.2 Đặc điểm cho vay cá nhân
Quy mô khoản vay cá nhân thường nhỏ nhưng số lượng khách hàng vay lại rất lớn và đa dạng Các khoản vay này chủ yếu đáp ứng nhu cầu tiêu dùng cá nhân và sản xuất nhỏ lẻ, với giá trị không cao so với vay sản xuất kinh doanh Điều này một phần do giá trị hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng ở mức vừa phải Hơn nữa, nhiều khách hàng đã tích lũy tài sản có giá trị lớn trước đó, nên họ chỉ cần ngân hàng hỗ trợ cho hoạt động tiêu dùng cá nhân Mặc dù từng khoản vay nhỏ, tổng quy mô cho vay của ngân hàng lại rất lớn nhờ vào số lượng khách hàng có nhu cầu vay vốn tín dụng cá nhân cao.
Các khoản tín dụng cá nhân thường có lãi suất cao hơn so với các loại vay khác do chi phí cho vay lớn Đối với vay ngắn hạn, lãi suất được cố định từ đầu và không thay đổi trong suốt thời gian vay Trong khi đó, với các khoản vay trung và dài hạn, lãi suất thường được điều chỉnh mỗi ba tháng dựa trên lãi suất huy động cộng với một biên độ nhất định tùy thuộc vào từng ngân hàng.
Tín dụng cá nhân là loại hình tín dụng có chi phí lớn nhất trong danh mục của ngân hàng, do quy mô mỗi khoản vay thường nhỏ nhưng số lượng vay lại rất lớn Việc cập nhật thông tin cá nhân cũng gặp khó khăn, dẫn đến ngân hàng phải thực hiện nhiều bước trong quy trình cho vay, từ tiếp nhận hồ sơ đến thu hồi nợ Hơn nữa, tín dụng cá nhân còn tiềm ẩn mức độ rủi ro cao hơn so với cho vay doanh nghiệp, điều này bắt nguồn từ hai nguyên nhân chính.
Một trong những rủi ro lớn nhất trong cho vay kinh doanh là rủi ro lãi suất Ngân hàng và khách hàng thường thỏa thuận áp dụng lãi suất thả nổi, nghĩa là lãi suất sẽ được điều chỉnh theo từng kỳ hạn cụ thể trong suốt thời gian vay.
Vì vậy, nguy cơ rủi ro về lãi suất đối với cho vay kinh doanh sẽ thấp hơn so với cho vay cá nhân.
Cho vay khách hàng cá nhân tiềm ẩn rủi ro đạo đức, bởi khả năng hoàn trả vốn vay phụ thuộc vào thu nhập của người đi vay Nhiều yếu tố chủ quan như tình trạng tài chính cá nhân và công việc không ổn định có thể làm giảm khả năng trả nợ Đồng thời, các yếu tố khách quan như thiên tai, suy thoái kinh tế cũng ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả của khách hàng, dẫn đến nguy cơ nợ xấu cho ngân hàng.
Các khoản cho vay cá nhân mang theo rủi ro cao, chịu ảnh hưởng bởi khả năng trả nợ và ý chí của khách hàng Tình hình tài chính của họ thường xuyên thay đổi do công việc và sức khoẻ Hơn nữa, sự thiếu hụt trong quản lý và công nghệ trong sản xuất làm giảm khả năng cạnh tranh và dễ bị tác động bởi biến động thị trường Do đó, ngân hàng phải đối mặt với rủi ro như thất nghiệp, tai nạn và phá sản khi cho vay Tuy nhiên, số lượng khoản vay lớn giúp phân tán rủi ro, mặc dù việc quản lý đòi hỏi nhiều nhân lực và phải chặt chẽ.
Vào thứ năm, lợi nhuận từ tín dụng cá nhân rất lớn do lãi suất cao hơn so với các khoản tín dụng khác của ngân hàng thương mại Nguyên nhân là do tín dụng cá nhân có chi phí và rủi ro cao nhất trong các loại cho vay Với mức lợi nhuận cao trên mỗi khoản tín dụng cá nhân và số lượng lớn, tổng lợi nhuận từ hoạt động này đóng góp đáng kể vào thu nhập của ngân hàng thương mại.
2.1.3 Các hình thức cho vay khách hàng cá nhân
Theo thời hạn vay, có ba loại hình cho vay KHCN: cho vay ngắn hạn dưới 1 năm, cho vay trung hạn từ 1 đến 5 năm, và cho vay dài hạn trên 5 năm.
Cho vay sản xuất kinh doanh và thương mại là hình thức tín dụng hỗ trợ hoạt động mua bán hàng hóa, phục vụ mục đích sản xuất Trong khi đó, cho vay tiêu dùng đáp ứng nhu cầu cá nhân như mua nhà, sửa chữa nhà, mua sắm nội thất, ô tô và các mục đích hợp pháp khác Đặc điểm nổi bật của cho vay tiêu dùng là khách hàng sẽ hoàn trả nợ theo nhiều kỳ, bao gồm cả gốc và lãi, theo một chu kỳ nhất định.
Ngân hàng dựa vào mức độ tín nhiệm của khách hàng để cung cấp hai hình thức cho vay: vay thế chấp có tài sản đảm bảo và vay tín chấp không cần tài sản đảm bảo (Mai Văn Bạn, 2009).
2.1.4 Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Khả năng trả nợ của khách hàng là yếu tố quyết định trong việc ngân hàng xem xét cấp tín dụng, phản ánh khả năng hoàn trả đầy đủ và đúng hạn Mặc dù chưa có định nghĩa thống nhất về khả năng trả nợ, nhưng có thể xác định qua các dấu hiệu cho thấy khách hàng không đủ khả năng thanh toán Theo hiệp ước Basel II (2006), có hai tình trạng có thể được sử dụng để đánh giá khả năng không trả nợ của khách hàng.
Mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Mô hình 5C gồm 5 yếu tố.
Uy tín, thái độ của khách hàng (Character)
Yếu tố uy tín và thái độ của khách hàng đóng vai trò quan trọng trong mối quan hệ với ngân hàng Điều này bao gồm sự hợp tác, tính trung thực và minh bạch trong mục đích vay vốn, cũng như trách nhiệm trong việc trả nợ.
Yếu tố năng lực là một yếu tố quan trọng trong mô hình 5C, thể hiện khả năng quản lý tài chính và hoàn trả khoản vay của khách hàng Ngân hàng thương mại (NHTM) đánh giá năng lực của khách hàng dựa trên kinh nghiệm nghề nghiệp, trình độ chuyên môn, kế hoạch làm việc và sự ổn định trong công việc Bên cạnh đó, ngân hàng cũng xem xét luồng tiền trả nợ, thời gian và số tiền vay mượn để đánh giá xác suất thành công của khách hàng Khách hàng có lịch sử tín dụng tốt sẽ luôn được ưu tiên hơn so với những người có lịch sử chậm trả.
Ngân hàng sẽ cảm thấy yên tâm hơn khi khách hàng có nguồn vốn vững chắc và tài sản cá nhân đáng kể, bao gồm thu nhập từ cho thuê nhà, bất động sản và hàng hóa Những yếu tố này không chỉ đảm bảo khoản vay mà còn giảm thiểu rủi ro trong trường hợp khách hàng gặp khó khăn trong hoạt động kinh doanh.
Tài sản thế chấp (Collateral)
Yếu tố tài sản thế chấp đóng vai trò quan trọng đối với các ngân hàng thương mại, bao gồm loại tài sản, giá trị và khả năng thanh khoản Việc này giúp ngân hàng dễ dàng phát mãi tài sản để thu hồi nợ khi xảy ra rủi ro, từ đó giảm thiểu tổn thất.
Các điều kiện khác (Conditions)
Ngân hàng đánh giá các điều kiện kinh tế trong và ngoài nước, cũng như tình hình ngành nghề của người vay, để xác định các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến khách hàng Từ đó, ngân hàng xây dựng danh mục và sản phẩm cho vay phù hợp với từng đối tượng khách hàng trong từng giai đoạn khác nhau.
Mô hình 5C là một phương pháp đơn giản nhưng yêu cầu kinh nghiệm và khả năng thẩm định cao từ người thực hiện Để áp dụng hiệu quả, việc thu thập thông tin cần phải chính xác Mô hình này bao gồm các yếu tố quan trọng.
Mô hình 5P được phát triển bởi Cục dự trữ liên bang Mỹ (IMF) (Fed,
Yếu tố mục đích là điều kiện quan trọng khi xem xét cấp tín dụng cho người vay Mục đích vay cần phải hợp pháp và phù hợp với quy định của ngân hàng, đồng thời phải được chứng minh qua các hợp đồng mua bán, hóa đơn và chứng từ liên quan đến phương án sử dụng vốn.
Yếu tố thanh toán phản ánh khả năng hoàn trả khoản vay đúng hạn của khách hàng, thể hiện tình hình tài chính và nguồn thu nhập chính cũng như các nguồn thu nhập phụ Ngân hàng thường định lượng khả năng tài chính của khách hàng dựa trên từng sản phẩm và loại thu nhập, kèm theo các chứng từ chứng minh thu nhập.
Yếu tố bảo vệ trong khoản tín dụng là điều kiện quan trọng để đảm bảo an toàn trong suốt thời gian vay vốn, bao gồm việc kiểm tra mục đích sử dụng vốn hợp pháp và đúng đắn Ngoài ra, yếu tố này còn được thể hiện qua việc có tài sản đảm bảo, giúp tăng cường tính bảo vệ cho khoản vay.
Yếu tố chính sách đóng vai trò quan trọng trong việc thể hiện chiến lược phát triển bền vững, giúp ngân hàng thương mại (NHTM) tồn tại và phát triển trong tương lai Các chính sách này được điều chỉnh theo từng giai đoạn và phù hợp với nhu cầu của từng đối tượng khách hàng.
Định giá trong ngân hàng dựa vào hệ thống xếp hạng tín dụng để đánh giá khách hàng qua các tiêu chí định lượng và định tính Qua việc chấm điểm, ngân hàng thương mại (NHTM) có thể xây dựng chính sách cấp tín dụng phù hợp cho từng khách hàng.
Mô hình điểm số tín dụng cá nhân FICO, do Fair Isaac Corp phát triển, được sử dụng phổ biến tại Mỹ để đánh giá tình trạng tín dụng của cá nhân Người dùng có thể tra cứu dữ liệu tín dụng thông qua các công ty dữ liệu tín dụng, với 5 chỉ số phân tích chính được áp dụng.
Lịch sử trả nợ (Payment History)
Yếu tố lịch sử trả nợ đóng vai trò quan trọng trong đánh giá tín dụng của ngân hàng; thời gian chậm trả và số tiền chậm trả càng lớn thì điểm tín dụng càng bị ảnh hưởng tiêu cực.
Dư nợ tại các tổ chức tín dụng (Amounts owed)
Dư nợ tại các tổ chức tín dụng cho thấy khách hàng cá nhân (KHCN) đang vay vượt quá mức cho phép, đặc biệt là qua thẻ tín dụng Điều này không chỉ phản ánh tình trạng khó khăn về tài chính mà còn có thể làm giảm điểm tín nhiệm của khách hàng.
Độ dài lịch sử tín dụng (Length of credit history)
Độ dài lịch sử tín dụng của khách hàng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu là yếu tố quan trọng, vì thông tin càng được ghi nhận trong nhiều năm thì độ tin cậy của khách hàng càng cao.
Số lần vay nợ mới (New credit)
Nghiên cứu thực nghiệm về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Tác giả sẽ nghiên cứu các nghiên cứu thực nghiệm về khả năng trả nợ của khách hàng tại các ngân hàng thương mại, đồng thời tổng hợp các biến mà các tác giả đã sử dụng trong nghiên cứu Điều này sẽ tạo cơ sở cho việc xây dựng các biến trong mô hình nghiên cứu.
2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Nghiên cứu của Jonathan Crook (1995) về "Giải pháp nhằm nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng" sử dụng mô hình probit với 4299 mẫu hộ gia đình Kết quả cho thấy khả năng trả nợ của khách hàng bị ảnh hưởng tích cực bởi độ tuổi của chủ hộ, thu nhập, thu thập ròng và việc sở hữu nhà riêng.
Nghiên cứu của Antwi và cộng sự (2012) về các nhân tố ảnh hưởng tới rủi ro không trả được nợ tại ngân hàng Akuapem ở Ghana đã sử dụng mô hình hồi quy logistic Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian từ năm 2006 đến 2010.
Nghiên cứu dựa trên 800 quan sát, phân tích các biến như loại hình vay mượn (bao gồm vay kinh doanh, vay sản xuất nông nghiệp, vay tiêu dùng cá nhân và vay mua phương tiện), lãi suất vay, tài sản đảm bảo, tình trạng hôn nhân, nơi sinh sống (thành thị hoặc nông thôn) và giới tính Tác giả kết luận rằng hai yếu tố chính có ảnh hưởng đáng kể đến các quyết định vay mượn.
Loại hình vay mượn và tài sản đảm bảo đóng vai trò quan trọng trong khả năng trả nợ của khách hàng Các ngân hàng đặc biệt chú trọng đến tài sản đảm bảo nhằm giảm thiểu rủi ro không trả nợ.
Maharjan và cộng sự (1983) đã tiến hành nghiên cứu về khả năng trả nợ của nông dân tại Nepal trong lĩnh vực tín dụng nông nghiệp Nghiên cứu dựa trên một mẫu khảo sát gồm 150 nông dân thực hiện vào năm 1982, sử dụng mô hình hồi quy bội với biến phụ thuộc để phân tích dữ liệu.
Khoản tiền Y là số tiền vay đã được trả trong tổng số tiền vay Các yếu tố ảnh hưởng bao gồm kích thước trang trại của nông dân, thu nhập của họ, tỷ lệ sản phẩm của nông dân so với tổng sản lượng thị trường, và tỷ lệ chi phí của hộ gia đình so với tổng thu nhập Ngoài ra, các yếu tố giả định như thẩm định trước khi cho vay, việc kiểm soát khoản vay để đảm bảo sử dụng đúng mục đích, việc người vay nhận thư nhắc nhở từ ngân hàng, và các cuộc thăm viếng định kỳ của ngân hàng đối với người vay cũng đóng vai trò quan trọng.
Kết quả hồi quy cho thấy rằng kích cỡ trang trại lớn hơn và tỷ lệ chi tiêu của hộ gia đình cao hơn theo tỷ lệ thu nhập sẽ dẫn đến tỷ lệ trả nợ thấp hơn Đồng thời, các biến số khác đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với khả năng trả nợ của nông dân Các tác giả khuyến nghị cần kiểm soát khoản cho vay từ quá trình thẩm định đầu vào cho đến khi người cho vay tiến hành trả nợ, nhằm nâng cao khả năng trả nợ của nông dân.
Nghiên cứu của Oni (1999) nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của nông dân, được thực hiện trên mẫu 205 nông dân Mô hình hồi quy probit được áp dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này.
Biến phụ thuộc Y có giá trị 1 khi người nông dân không bao giờ trả nợ trễ hạn cho khoản vay trả dần, và giá trị 0 khi họ thực hiện một lần trả nợ đúng hạn.
X2: mức độ tiếp xúc của nông dân với ngân hàng
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng khả năng trả nợ của nông hộ phụ thuộc vào số tiền vay và mức độ tiếp xúc với ngân hàng, trong khi sự chậm trễ trong giải ngân lại có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với khả năng trả nợ.
Kohansal và Mansoori (2009) đã sử dụng mô hình hồi quy logic để nghiên cứu khả năng trả nợ của nông dân tại tỉnh Kohansal và Razavi, Iran Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu dữ liệu gồm 175 nông dân vào năm nghiên cứu.
2008 Mô hình nghiên cứu như sau:
Biến phụ thuộc Y có giá trị 1 khi người nông dân không bao giờ trả nợ trễ hạn cho khoản vay trả dần, và giá trị 0 khi họ trả nợ đúng hạn một lần Biến độc lập sẽ được phân tích trong bối cảnh này.
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
Trong mô hình nghiên cứu, chỉ có biến X1, X2 và D2 không có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến số khác đều có ý nghĩa Các tác giả kết luận rằng lãi suất khoản vay là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người nông dân, tiếp theo là kinh nghiệm của họ.
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thị Tuyết, (2011), “Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP Ngoại thương chi nhánh Cần Thơ”.
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại Vietcombank Cần Thơ Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập từ 438 khách hàng để xác định các yếu tố này Để thực hiện phân tích, tác giả áp dụng mô hình xác suất Probit với phương trình cụ thể.
Với X1: Kinh nghiệm của khách hàng đi vay
X2: Khả năng tài chính của khách hàng vay X3: Tài sản đảm bảo
X4: Sử dụng vốn vay X5: Kinh nghiệm của cán bộ tín dụng
X6: Đa dạng hóa hoạt động kinh doanh X7: Kiểm tra, giám sát khoản vay Kết quả của mô hình:
Giả thuyết nghiên cứu
Các yếu tố “Đặc điểm cá nhân của người vay” có hai biến số là tình trạng hôn nhân và tuổi tác.
Tình trạng hôm nhân (HN) Đây là biến giả và được xác định là 1 nếu khách hàng vay đã kết hôn, là
Kết hôn giúp các gia đình lập kế hoạch vay mượn và sử dụng các khoản vay một cách hợp lý hơn, từ đó ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ tín dụng Nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) cùng với Quan Minh Nhựt (2013) cũng khẳng định kết quả tương tự Dựa trên những phát hiện này, tác giả đưa ra giả thuyết.
H 1 : Nếu khách hàng cá nhân vay vốn đã kết hôn thì khả năng trả nợ đúng hạn sẽ cao hơn.
Độ tuổi của người vay ảnh hưởng đến rủi ro khoản nợ, với độ tuổi càng cao thì rủi ro càng thấp do sự thận trọng, kinh nghiệm và trải nghiệm tăng lên (Kohansal và Mansoori, 2009; Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình, 2011) Nghiên cứu của Quan Minh Nhựt (2013) cũng xác nhận điều này Tại Việt Nam, người lớn tuổi thường có xu hướng an phận, giảm động lực kiếm tiền và cơ hội tạo ra thu nhập thấp hơn so với người trẻ.
H 2 : Khách hàng có độ tuổi càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn càng cao.
Nhóm yếu tố về “năng lực của người vay” bao gồm ba biến như sau.
Số năm kinh nghiệm (KN) của khách hàng được phân loại thành các mức giá trị khác nhau: dưới 1 năm nhận giá trị 0, từ 1 đến dưới 3 năm nhận giá trị 1, từ 3 đến dưới 4 năm nhận giá trị 2, từ 4 đến dưới 5 năm nhận giá trị 3, và từ 5 năm trở lên nhận giá trị 4 Sự gia tăng số năm kinh nghiệm của khách hàng đồng nghĩa với khả năng trả nợ cao hơn (A Wongnaa, D Awunyo-Vitor, 2013).
H 3 : Số năm kinh nghiệm càng cao thì khả năng trả nợ đúng hạn của người vay càng cao
Trình độ học vấn (HV) là một biến giả với các giá trị tương ứng: chưa tốt nghiệp PTTH (0), tốt nghiệp PTTH (1), trung cấp (2), cao đẳng (3), và đại học hoặc trên đại học (4) (Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình, 2011) Nghiên cứu cho thấy rằng trình độ học vấn cao hơn liên quan đến khả năng trả nợ tốt hơn, nhờ vào việc áp dụng khoa học kỹ thuật và tính toán hiệu quả khi vay vốn Điều này đã được xác nhận bởi nhiều tác giả như Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011), Bùi Văn Thịnh (2010), và Nguyễn Quốc Nghi (2013).
Do đó, giả thuyết nghiên cứu đối với biến số này như sau.
H 4 : Trình độ học vấn càng cao, khả năng trả nợ đúng hạn càng lớn.
Tổng thu nhập hàng tháng của người vay bao gồm các nguồn thu như lương, trợ cấp và cho thuê tài sản Nghiên cứu của Maharjan đã chỉ ra rằng việc xác định chính xác tổng thu nhập này là yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá khả năng vay vốn của khách hàng.
Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) chỉ ra rằng thu nhập có tác động tích cực đến khả năng trả nợ của người vay Các tác giả khác như Vương Quân Hoàng (2006), Nguyễn Quốc Nghi (2013), và Trương Đông Lộc cùng Nguyễn Thanh Bình (2013) cũng khẳng định rằng người vay có thu nhập cao sẽ có khả năng trả nợ tốt hơn Biến này được kỳ vọng có hệ số dương, vì thu nhập cao đồng nghĩa với khả năng tích lũy tài chính tốt hơn, từ đó nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng.
H 5 : Thu nhập càng cao khách hàng có khả năng trả nợ đúng hạn cao.
Nhóm yếu tố về “Đặc điểm của khoản vay” gồm 5 biến nghiên cứu như sau.
Số tiền vay thể hiện tổng giá trị khoản vay của khách hàng và có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Khoản vay lớn thường giúp người vay dễ dàng tạo ra giá trị hơn so với khoản vay nhỏ, thường được sử dụng cho mục đích tiêu dùng hoặc rủi ro cao Tuy nhiên, nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và cộng sự (2006) cùng với Kohansal và Mansoori (2009) chỉ ra rằng kích cỡ khoản vay có thể tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ của người vay Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra.
H 6 : Khoản vay càng lớn sẽ làm cho khả năng trả nợ đúng hạn khoản vay càng thấp/ càng cao và ngược lại.
Thời gian vay bắt đầu từ khi khách hàng nhận tiền vay lần đầu cho đến khi hợp đồng vay kết thúc Các khoản nợ ngắn hạn có thể làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng do áp lực thời gian Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) cùng Kenneth Ogol Ochung (2013) cho thấy rằng kỳ hạn vay dài hơn có mối quan hệ tích cực với khả năng trả nợ của khách hàng Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu rằng kỳ hạn vay càng lâu, khả năng trả nợ cho ngân hàng càng cao.
H 7 : Thời gian vay càng ngắn dẫn tới khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng càng thấp và ngược lại.
Lãi suất của khoản vay được xác định giữa ngân hàng và khách hàng, dựa trên lãi suất trung bình trong kỳ vay Nghiên cứu của Kenneth Ogol Ochung (2013) và Kohansal cùng Mansoori (2009) cho thấy lãi suất khoản vay có ảnh hưởng ngược chiều đến khả năng trả nợ của người vay Kết quả tương tự cũng được xác nhận bởi Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình.
Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi (2013) chỉ ra rằng lãi suất vay cao sẽ khiến khách hàng phải trả nợ với số tiền lớn hơn, dẫn đến khó khăn trong việc thanh toán đầy đủ cho ngân hàng.
H 8 : Lãi suất vay càng lớn dẫn tới khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng càng thấp và ngược lại.
Loại hình vay được phân loại thành các nhóm khác nhau dựa trên mục đích sử dụng, bao gồm vay mua phương tiện đi lại (giá trị 0), vay bất động sản và tiêu dùng (giá trị 1), vay cho sản xuất nông nghiệp (giá trị 2) và vay kinh doanh (giá trị 3) (Antwi và cộng sự, 2012).
H 9 : Loại hình vay ảnh hưởng cùng chiều với khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân.
Tài sản thế chấp (TS)
Theo nghiên cứu của Nguyễn Văn Tiến (1999), Antwi và cộng sự (2012), cùng Trương Đông Lộc (2010) và Trương Đông Lộc với Nguyễn Thị Tuyết (2011), khả năng thu hồi nợ từ các khoản vay có tài sản đảm bảo cao hơn so với các khoản vay không có tài sản đảm bảo Biến tài sản đảm bảo được định nghĩa là biến giả, với giá trị 1 cho khoản vay có tài sản đảm bảo và 0 cho khoản vay không có Nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2010) cho thấy tài sản đảm bảo có mối quan hệ tích cực với khả năng trả nợ của khách hàng, cho thấy rằng khách hàng có tài sản đảm bảo có khả năng trả nợ đúng hạn cao hơn so với khách hàng không có tài sản đảm bảo.
Giả thuyết H 10 : Khách hàng có tài sản đảm bảo thì có khả năng trả nợ đúng hạn sẽ tăng.
Yếu tố “Rủi ro tư cách người vay” , gồm biến độc lập sau
Sử dụng vốn đúng mục đích (MD)
Biến kiểm tra mục đích sử dụng vốn trong khoản vay được thể hiện qua nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011), với hai giá trị 1 và 0 Biến này có giá trị 1 nếu khách hàng sử dụng vốn đúng mục đích và 0 nếu không Nghiên cứu của Bùi Văn Thịnh cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng vốn đúng cách trong quá trình vay.
Nguyễn Quốc Nghi (2013) chỉ ra rằng việc khách hàng sử dụng vốn không đúng mục đích ban đầu sẽ làm gia tăng rủi ro không trả được nợ Nghiên cứu của Kohansal và Mansoori (2009) cũng đã xác nhận điều này.
H11: Khách hàng sử dụng vốn đúng mục đích, khả năng trả nợ đúng hạn sẽ tăng.
Yếu tố “Rủi ro từ phía ngân hàng”, có biến độc lập như sau.
Chấm điểm xếp hạng tín dụng (XH) Đây là biến giả Nếu khách hàng có điểm xếp hạng tín dụng tốt nhận giá trị 1, ngược lại nhận giá trị 0.
H12: Kết quả chấm điểm xếp hạng tín dụng cao làm cho khả năng trả nợ đúng hạn khoản vay cao.
Mô hình nghiên cứu đề xuất
Khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân được xác định bằng hai giá trị: giá trị 1 cho khách hàng có khả năng trả nợ đúng hạn và giá trị 0 cho khách hàng không có khả năng trả nợ đúng hạn Do đó, mô hình hồi quy nhị phân (Binary Logistic) là công cụ phù hợp để phân tích khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng.
3.2.1 Hồi quy nhị phân Binary Logistic
Hồi quy nhị phân (Binary Logistic) là một mô hình phổ biến trong nghiên cứu, được sử dụng để ước lượng xác suất xảy ra của một sự kiện Mô hình này đặc trưng bởi biến phụ thuộc có giá trị nhị phân, giúp phân tích và dự đoán các kết quả có hai khả năng.
Giá trị trong mô hình chỉ có hai trạng thái là 0 và 1, được áp dụng thực tiễn để dự đoán khả năng xảy ra của các hiện tượng kinh tế xã hội Mô hình này thường được sử dụng trong các nghiên cứu nhằm đánh giá khả năng người vay có khả năng trả nợ hay không.
Mô hình nghiên cứu được tổng quát các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn chả KHCN tại Vietcombank Bình Dương như sau.
Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm đặc điểm cá nhân của người vay, năng lực tài chính của họ, đặc điểm của khoản vay, và rủi ro liên quan từ ngân hàng Để nghiên cứu những yếu tố này, mô hình hồi quy nhị phân (binary logistic) được áp dụng nhằm phân tích ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn.
KNTN = β 0 + β 1 *HN+ β 2 *DT+ β 3 *KN+ β 4 *HV+ β 5 *TN+ β 6 *ST+ β 7 *TG + β 8 *LS + β 9 *LH + β 10 *TS +β 11 *MD+ β 12 *XH
Trong đó, KNTN là biến phụ thuộc; βj (j= 1,12): hệ số phản ảnh tác động của
12 biến độc lập với biến phụ thuộc.
3.2.2.1 Mô tả biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc được lựa chọn cho khả năng trả nợ vay đúng hạn của khách hàng cá nhân được xác định như sau.
Y = 0 nếu khách hàng trả nợ vay không đúng hạn 1 phần hoặc toàn bộ gốc/lãi.
Y= 1 nếu khách hàng trả nợ vay đúng hạn
3.2.2.2 Mô tả các biến độc lập
Bảng 2.1 Tóm tắt các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu
STT Nhóm đặc điểm Tên biến Giải thích
1 Đặc điểm cá nhân của người vay
Bằng 1 nếu đã kết hôn, bằng 0 nếu độc thân hoặc đã ly hôn HN +
2 Độ tuổi Độ tuổi đi vay từ 18 tuổi đến 70 tuổi DT +
3 Năng lực của người vay
Số năm kinh nghiệm làm công việc hiện tại
Dưới 1 năm nhận giá trị 0
Từ 1 năm đến dưới 3 năm nhận giá trị 1
Từ 3 năm đến dưới 4 năm nhận giá trị 2
Từ 4 năm đến dưới 5 năm nhận giá trị 3
Từ 5 năm trở lên nhận giá trị 4
Chưa tốt nghiệp PTTH nhận giá trị 0 Tốt nghiệp PTTH nhận giá trị 1 Trung cấp (hoặc tương đương) nhận giá trị 2
Cao đẳng (hoặc tương đương) 3 Đại học/Trên đại học nhận giá trị 4
5 Thu nhập Thu nhập/năm TN +
Số tiền vay Số tiền khách hàng cá nhân vay tại NH ST -
Thời gian tính từ lúc khách hàng nhận tiền vay lần đầu tiên đến khi kết thúc hợp đồng vay
STT Nhóm đặc điểm Tên biến Giải thích
Kỳ vọng của khoản vay
8 Lãi suất vay Lãi suất của khoản vay LS -
Vay mua phương tiện đi lại nhận giá trị 0 Vay Bất động sản,tiêu dùng nhận giá trị 1 Vay cho mục đích sản suất nông nghiệp nhận giá trị 2
Vay kinh doanh nhận giá trị 3
Có tài sản thế chấp nhận giá trị 1, không có tài sản nhận giá trị 0 TS +
Rủi ro về tư cách của người vay
Sử dụng vốn vay đúng mục đích
Sử dụng vốn vay đúng mục đích chọn giá trị 1, ngược lại 0 MD +
Rủi ro từ phía ngân hàng
Chấm điểm xếp hạng tín dụng
Số điểm từ kết quả chấm điểm trên chương trình chấm điểm xếp hạn tín dụng XH +
Dữ liệu nghiên cứu
Tabacnick và Fidell (2007), được trích dẫn bởi Lưu Tiến Dũng (2013), nhấn mạnh rằng kích cỡ mẫu nghiên cứu phải đủ lớn để đảm bảo tính thuyết phục của kết quả hồi quy Tác giả cũng cung cấp công thức xác định cỡ mẫu dựa trên kinh nghiệm, với yêu cầu n >.
Theo công thức 104 + m, trong đó n là kích cỡ mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập, với 12 biến độc lập, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 116 quan sát Tuy nhiên, để đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của nghiên cứu, tác giả đã thực hiện khảo sát với 365 quan sát.
Nghiên cứu này sử dụng số liệu từ 365 hồ sơ vay ngẫu nhiên của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Chi nhánh Bình Dương Sau khi xác định tên khách hàng, tác giả tiến hành khảo sát hồ sơ tín dụng để thu thập thông tin cần thiết Đối với những khoản vay thiếu thông tin về mục đích sử dụng vốn, tác giả đã liên hệ với cán bộ tín dụng phụ trách để bổ sung dữ liệu.
Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
3.4.1 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 điều tra thực tế, sau đó tiến hành đánh giá thông qua các phương pháp phù hợp.
3.4.2 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp này được áp dụng để phân tích tổng quát tình hình và các đặc trưng của khu vực nghiên cứu Nó sử dụng dữ liệu thống kê từ các nguồn có sẵn cùng với số liệu thu thập để thực hiện đánh giá và phân tích một cách hiệu quả.
3.4.3 Phương pháp phân tích hồi quy
Bài viết nghiên cứu khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Bình Dương thông qua việc thiết lập phương trình hồi quy và kiểm định ý nghĩa của các biến độc lập Phân tích này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.
3.4.3.1 Mô hình hồi quy Binary Logistic (Logit) Để tiến hành đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của khách hàng cá nhân tại Vietcombank Bình Dương, 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 Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), với mô hình hồi quy Binary Logistic, thông tin cần thu thập về biến phụ thuộc Y và biến độc lập
X Đây là mô hình định lượng với biến phụ thuộc Y là biến giả, chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1, với giá trị bằng 0 là không xảy ra sự kiện và bằng 1 là có xảy ra.
Mô hình hồi quy Binary Logistic, hay còn gọi là mô hình Logit, là một phương pháp toán học dùng để phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập (Xi).
Trong công thức này Pilà kỳ vọng xác suất Y=1 với điều kiện Xixảy ra Xi 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 được viết thành:
Mô hình hồi quy cho thấy rằng, khi biến độc lập Xi thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, biến phụ thuộc Y sẽ thay đổi một lượng βi so với giá trị ban đầu Nếu hệ số hồi quy βi dương, nhân tố Xi sẽ có tác động cùng chiều đến Y, trong khi nếu βi âm, tác động sẽ ngược chiều.
Để đảm bảo mô hình không gặp phải các vấn đề về dữ liệu như khuyết tật, sai lệch, chúng tôi sẽ thực hiện kiểm định tự tương quan, đa cộng tuyến và phương sai thay đổi Qua đó, các điều chỉnh cần thiết sẽ được tiến hành nhằm nâng cao độ chính xác cho nghiên cứu.
Trước khi tiến hành hồi quy Binary Logistic, nghiên cứu thực hiện các kiểm định ban đầu như phân tích tương quan giữa các biến, đặc biệt là mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Đồng thời, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến để xác định xem có vi phạm nào giữa các biến độc lập hay không Khi các kiểm định này được thỏa mãn, các kiểm định về mức độ phù hợp của mô hình và tính nội sinh của mô hình sẽ được thực hiện, kèm theo phân tích các giả thiết về hệ số hồi quy.
Kiểm định tương quan Pearson
Mục đích của việc sử dụng tương quan Pearson là để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, với yêu cầu rằng hệ số tương quan phải đạt mức ý nghĩa (sig < 0,05) trước khi tiến hành hồi quy Phân tích này dựa vào hệ số tương quan trong ma trận hệ số tương quan của các biến trong mô hình nghiên cứu.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong nghiên cứu, công cụ phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) được sử dụng Quy tắc xác định là nếu giá trị VIF vượt quá 10, mô hình sẽ gặp phải vấn đề đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Một phương pháp hiệu quả để phát hiện đa cộng tuyến là phân tích hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến giải thích trong ma trận tương quan Nếu có mối quan hệ tương quan mạnh giữa các biến độc lập, điều này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Nếu mô hình nghiên cứu gặp phải 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, X3, Xklà các biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và X2, X3 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
Kiểm định độ phù hợp tổng quát trong hồi quy Logistic sử dụng kiểm định Chi-square để xác định ý nghĩa của các biến số trong mô hình đối với biến phụ thuộc Kết luận được đưa ra dựa trên mức ý nghĩa quan sát từ bảng Omnibus Tests of Model Coefficients của SPSS; nếu giá trị sig nhỏ hơn mức ý nghĩa đã chỉ định, có thể khẳng định sự tồn tại mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Ngoài ra, độ phù hợp của mô hình còn được đánh giá qua chỉ tiêu -2LL (hay -2 log likelihood), với giá trị càng nhỏ càng cho thấy mô hình có độ phù hợp cao Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0, tương ứng với mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.
Chúng ta có thể đánh giá độ chính xác của mô hình dự đoán thông qua bảng phân loại (Classification Table) do SPSS cung cấp, bảng này sẽ so sánh số liệu thực tế với số liệu dự đoán cho từng biểu hiện và tính toán tỷ lệ dự đoán đúng.
Kiểm định ý nghĩa của các hệ số (kiểm định Wald)
Trong hồi quy Logistic, kiểm định Wald sẽ được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy tổng thể.
