Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình 2011, Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tỉnh Hậu Giang, Công nghệ Ngân hàng số 64 tháng 7/2011.
VAMC 2016, Nợ xấu ngân hàng phình to nửa đầu năm 2016, truy cập tại http://sbvamc.vn/no-xau-ngan-hang-phinh-to-nua-dau-nam-2016/ (truy cập ngày 01/10/2016).
Vietinbank 2016, Báo cáo thường niên và báo cáo hợp nhất 2013, 2014, 2015 và quý II/2016, truy cập tại https://www.vietinbank.vn (truy cập ngày 01/08/2016)
Danh mục tài liệu tham khảo tiếng Anh
Basel Committee on Banking Supervision 2006, International Convergence of Capital Measurement, Bank for international settlements, p.104
C.A.Woognaa và D.Awunyo-Vitor 2013, Factors Affecting Loan Repayment Performance Among Yam Farmers in the Sene District, Ghana, Agris online Papers in Economics and Informatics vol V-number 2-2013, available from http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:HyIv5Owgsh4J:ageconsearch.umn.edu/bitstream/152695/2/agris_on-line_2013_2_wongnaa_awunyo-victor.pdf+&cd=1&hl=en&ct=clnk, (13 February 2016).
Daniel Boduszek 2016, Standard Multiple Regression, University of Huddersfield, p.11
International Monetary Fund 2006, Finacial Soundness indicators – Compilation Guide, available from https://www.imf.org/external/pubs/ft/fsi/guide/2006/pdf/fsiFT.pdf (truy cập ngày 20/07/2016)
George Yaw Mensah 2012, Determination of some factors that influences loan default payment – Case study: Customers from Akatakyiman Rural Bank LTD Komenda, Master of science, University of Science and Technology.
H.D. Acquah, J.Addo 2011, Determinants of loan repayment performance of fishermen: empirical evidence from Ghana, www.univagro- iasi.ro/CERCET_AGROMOLD/CA4-11-08.pdf (truy cập ngày 20/07/2016)
Jonathan A.Scott 2006, Loan Officer Turnover and Credit Availability for Small Firms, Journal of small business management, pp.544-562
John M.Chapman và associates 1940, Comemercial Banks and Consumer Instalment Credit, NBER
Kenneth Ogol Ochung 2013, Factors Affecting Loan Repayment Among Customers of Commercial Banks in Kenya: A case of Barclays Bank of Kenya - Nairobi Country, a research project report, University of Nairobi
Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou 2013, The Discrimination Method and Empirical Research of Individual Credit Risk Based on Bilateral Clustering, Scientific Research Publishing July 2013, a vailable from < http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:fSDCXDQ4V_sJ:www.scirp.org/journal/PaperDownload.aspx%3FpaperID%3D34271+&cd=1&hl=en&ct=clnk> (21 February 2016).
Million Sileshi, Rose Nyikal and Sabina Wangia 2012, Factors Affecting Loan Repayment Performance of Smallholder Farmers in East Hararghe, Ethiopia, Haramaya University, Department of Rural Development and Agricultural Extension, Ethiopia.
Mohammad Reza Kohansal và Hooman Mansoori 2008, Factors Affecting on loan Repayment Performance of Farmers in Khorasan-Razavi Province of Iran, The Ferdowsi University of Mashhad, Iran.
Samuel Antwi, Ebenezer Fiifi Emire Atta Mills, Gifty Atta Mills and Xicng Zhao 2012, Risk Factors of Loan Default Payment in Ghana: A case study of Akuapem Rural Bank, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Vol 2, issue 4
PHỤ LỤC
1. Mô hình 1: Kết quả chạy mô hình binary logistic trên phần mềm SPSS
Block 1: Method = Enter
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square | df | Sig. | ||
Step 1 | Step | 214.799 | 15 | .000 |
Block | 214.799 | 15 | .000 | |
Model | 214.799 | 15 | .000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Phân Tích Hệ Số Tương Quan Và Đa Cộng Tuyến Giữa Các Biến Độc Lập Trong Mô Hình: -
Giải Thích Các Nhân Tố Không Ảnh Hưởng: -
Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam - 10
Xem toàn bộ 93 trang tài liệu này.
Model Summary
-2 Log likelihood | Cox & Snell R Square | Nagelkerke R Square | |
1 | 25.770a | .697 | .945 |
Classification Tablea
Predicted | |||||
Y | Percentage Correct | ||||
0 | 1 | ||||
Step 1 | Y | 0 | 67 | 3 | 95.7 |
1 | 3 | 107 | 97.3 | ||
Overall Percentage | 96.7 | ||||
Variables in the Equation
B | S.E. | Wald | df | Sig. | Exp(B) | ||
Step 1a | SEX | 9.198 | 3.834 | 5.756 | 1 | .016 | 9.875E3 |
AGE | .162 | .097 | 2.817 | 1 | .093 | 1.176 | |
MAR | -1.723 | 1.662 | 1.076 | 1 | .300 | .178 | |
HOS | 3.705 | 2.095 | 3.130 | 1 | .077 | 40.667 | |
EDU_1 | 1.844 | 2.220 | .690 | 1 | .406 | 6.323 | |
EDU_2 | -1.695 | 2.016 | .707 | 1 | .401 | .184 |
WORK | 5.360 | 2.585 | 4.300 | 1 | .038 | 212.760 |
SOL | -.027 | .010 | 7.121 | 1 | .008 | .973 |
TIME | .189 | .079 | 5.723 | 1 | .017 | 1.207 |
INC | .959 | .355 | 7.271 | 1 | .007 | 2.608 |
INT | 476.934 | 212.952 | 5.016 | 1 | .025 | 1.348E2 07 |
SEC | -42.368 | 16.152 | 6.880 | 1 | .009 | .000 |
TOL | 30.720 | 11.495 | 7.143 | 1 | .008 | 2.196E1 3 |
CIC | 21.583 | 7.096E3 | .000 | 1 | .998 | 2.362E9 |
IOS | -6.745 | 2.880 | 5.484 | 1 | .019 | .001 |
Constant | -65.098 | 7.096E3 | .000 | 1 | .993 | .000 |
2. Mô hình 2: Kết quả chạy mô hình binary logistic trên phần mềm SPSS sau khi loại biến
Block 1: Method = Enter
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square | df | Sig. | ||
Step 1 | Step | 196.066 | 9 | .000 |
Block | 196.066 | 9 | .000 | |
Model | 196.066 | 9 | .000 |
Model Summary
-2 Log likelihood | Cox & Snell R Square | Nagelkerke R Square | |
1 | 44.503a | .664 | .900 |
Classification Tablea
Predicted | |||||
Y | Percentage Correct | ||||
0 | 1 | ||||
Step 1 | Y | 0 | 66 | 4 | 94.3 |
1 | 6 | 104 | 94.5 | ||
Overall Percentage | 94.4 | ||||
Variables in the Equation
B | S.E. | Wald | df | Sig. | Exp(B) | ||
Step 1a | SEX | 3.374 | 1.268 | 7.077 | 1 | .008 | 29.195 |
WORK | .997 | 1.049 | .904 | 1 | .342 | 2.711 | |
SOL | -.015 | .004 | 10.842 | 1 | .001 | .985 | |
TIME | .061 | .024 | 6.518 | 1 | .011 | 1.063 |
INC | .542 | .171 | 10.077 | 1 | .002 | 1.719 |
INT | 342.812 | 112.533 | 9.280 | 1 | .002 | 7.609E1 48 |
SEC | -24.493 | 7.241 | 11.441 | 1 | .001 | .000 |
TOL | 16.420 | 4.478 | 13.447 | 1 | .000 | 1.353E7 |
IOS | -2.766 | 1.208 | 5.245 | 1 | .022 | .063 |
Constant | -22.265 | 8.385 | 7.051 | 1 | .008 | .000 |
3. Mô hình 3: Mô hình nghiên cứu tối ưu sau khi loại biến WORK
Block 1: Method = Enter
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square | df | Sig. | ||
Step 1 | Step | 195.127 | 8 | .000 |
Block | 195.127 | 8 | .000 | |
Model | 195.127 | 8 | .000 |
Model Summary
-2 Log likelihood | Cox & Snell R Square | Nagelkerke R Square | |
1 | 45.442a | .662 | .898 |
Classification Tablea
Predicted | |||||
Y | Percentage Correct | ||||
0 | 1 | ||||
Step 1 | Y | 0 | 66 | 4 | 94.3 |
1 | 6 | 104 | 94.5 | ||
Overall Percentage | 94.4 | ||||
Variables in the Equation
B | S.E. | Wald | df | Sig. | Exp(B) | ||
Step 1a | SEX | 3.041 | 1.129 | 7.261 | 1 | .007 | 20.929 |
SOL | -.014 | .004 | 11.822 | 1 | .001 | .986 | |
TIME | .057 | .022 | 6.936 | 1 | .008 | 1.059 | |
INC | .535 | .163 | 10.757 | 1 | .001 | 1.707 | |
INT | 315.452 | 98.797 | 10.195 | 1 | .001 | 9.975E1 36 | |
SEC | -23.294 | 6.652 | 12.263 | 1 | .000 | .000 | |
TOL | 15.009 | 3.735 | 16.147 | 1 | .000 | 3.298E6 | |
IOS | -2.423 | 1.068 | 5.148 | 1 | .023 | .089 | |
Constant | -19.690 | 7.288 | 7.300 | 1 | .007 | .000 |