Biến độc lập | Trung bình | Mode | Độ lệch chuẩn | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất |
Giới tính | 0.53 | 1 | 0.499 | 0 | 1 |
Tuổi | 2.20 | 2 | 0.757 | 1 | 4 |
Trình độ | 0.89 | 1 | 0.313 | 0 | 1 |
Số người phụ thuộc | 0.95 | 1 | 0.910 | 0 | 5 |
Tình trạng hôn nhân | 0.83 | 1 | 0.378 | 0 | 1 |
Đặc tính nghề nghiệp | 0.32 | 0 | 0.465 | 0 | 1 |
Tài sản đảm bảo | 0.52 | 1 | 0.500 | 0 | 1 |
Thu nhập | 2.58 | 2 | 0.684 | 1 | 4 |
Hạn mức tín dụng | 2.08 | 2 | 0.626 | 1 | 4 |
Tỷ lệ thanh toán | 1.99 | 1 | 0.961 | 1 | 4 |
Tỷ lệ sử dụng | 1.88 | 1 | 0.884 | 0 | 3 |
Giá trị giao dịch bình quân | 1.64 | 1 | 0.783 | 0 | 5 |
Ứng tiền mặt | 0.05 | 0 | 0.228 | 0 | 1 |
Thanh toán đúng hạn | 0.67 | 1 | 0.470 | 0 | 1 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Về Rủi Ro Tín Dụng Trong Hoạt Động Kinh Doanh Thẻ Tín Dụng Tại Ngân Hàng Tmcp Công Thương Việt Nam: -
Đánh Giá Thực Trạng Hoạt Động Kinh Doanh Thẻ Tín Dụng Và Rủi Ro Tín Dụng Trong Hoạt Động Kinh Doanh Thẻ Tín Dụng Tại Ngân Hàng Tmcp Công Thương Việt -
Mô Hình Nghiên Cứu Về Các Nhân Tố Tác Động Đến Rủi Ro Tín Dụng Trong Hoạt Động Kinh Doanh Thẻ Tín Dụng -
Giải Pháp Vận Dụng Tác Động Các Nhân Tố Nhằm Hạn Chế Rủi Ro Tín Dụng Trong Hoạt Động Kinh Doanh Thẻ Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ -
Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - 12 -
Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam - 13
Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.
Nguồn: Số liệu tính toán từ dữ liệu điều tra
3.2.4. Kết quả hồi quy trong mô hình:
Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với các mô hình bằng các phương pháp đưa biến khác nhau từ đó kiểm tra kết quả hồi quy.
Mô hình 1 được ước lượng bằng phương pháp đưa biến trực tiếp 14 biến vào mô hình (Enter).
Mô hình 2 được ước lượng bằng cách loại bỏ những biến có mức ý nghĩa Sig. > 0.25 (mức ý nghĩa dành cho mô hình dự báo) từ mô hình 1, sử dụng phương pháp Enter đưa những biến còn lại vào mô hình.
Mô hình 3 được ước lượng bằng phương pháp Stepwise Backward, đưa 14 biến vào mô hình sau đó loại dần theo kiểm định Wald.
Và sau đây là kết quả ước lượng của 3 mô hình:
Biến | Giả thiết kỳ vọng | Mô hình 1 | Mô hình 2 | Mô hình 3 | |||
| Sig. | | Sig. | | Sig. | ||
Giới tính | +/- | 0.224 | 0.849 | ||||
Tuổi | +/- | 0.457 | 0.658 | ||||
Trình độ | + | 0.393 | 0.841 | ||||
Số người phụ thuộc | +/- | 0.285 | 0.701 | ||||
Tình trạng hôn nhân | +/- | -2.582 | 0.172 | -1.442 | 0.200 | ||
Đặc tính nghề nghiệp | + | -0.753 | 0.723 | ||||
Tài sản đảm bảo | + | 1.252 | 0.404 | ||||
Thu nhập | + | 6.470 | 0.006 | 5.467 | 0.000 | 5.571 | 0.000 |
Hạn mức tín dụng | + | 6.612 | 0.003 | 6.376 | 0.001 | 5.851 | 0.001 |
Tỷ lệ thanh toán | + | 7.683 | 0.001 | 7.408 | 0.000 | 7.081 | 0.000 |
Tỷ lệ sử dụng | + | 5.809 | 0.000 | 5.393 | 0.000 | 5.306 | 0.000 |
Giá trị giao dịch bình quân | +/- | -0.541 | 0.710 | ||||
Ứng tiền mặt | - | -6.659 | 0.011 | -6.176 | 0.006 | -5.145 | 0.008 |
Thanh toán đúng hạn | + | 0.116 | 0.921 | ||||
Constant | -43.005 | 0.000 | -38.618 | 0.000 | -38.448 | 0.000 | |
OB | 0.00 | 0.00 | 0.00 | ||||
-2LL | 32.69 | 34.34 | 36.01 | ||||
Độ chính xác | 99,4% | 99,4% | 99,4% | ||||
Likelihood ratio | 483.14 | 481.49 | 479.82 | ||||
Nguồn: Số liệu tính toán từ dữ liệu điều tra
Kết quả trên cho thấy:
Mô hình 1:
- Theo mô hình 1, các biến có ý nghĩa nhất (Sig < 0.05) lần lượt là Thu nhập, Hạn mức tín dụng, Tỷ lệ thanh toán, Tỷ lệ sử dụng, và Ứng tiền mặt.
+ Thu nhập: có + 6.470 và sig = 0,006 < 0,05, cho thấy biến Thu nhập biến thiên cùng chiều với khả năng trả nợ của khách hàng, điều này có nghĩa là thu nhập của chủ thẻ tín dụng càng cao thì khả năng trả được nợ càng cao và ngược lại. Dấu của biến phù hợp trong kết quả hồi quy phù hợp với giả thiết ban đầu đã đề ra. Qua đó cho thấy thu nhập có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của chủ thẻ tín dụng. Sau khi sử dụng thẻ tín dụng để chi tiêu, thanh toán hóa đơn hàng hóa, dịch vụ hoặc ứng tiền mặt để sử dụng, chủ thẻ tín dụng có trách nhiệm chi trả các khoản nợ, lãi, phí phát sinh nếu có. Thông thường chủ thẻ sử dụng nguồn thu nhập của mình để thanh toán dư nợ thẻ tín dụng và với một nguồn thu nhập cao, ổn định, chủ thẻ sẵn sàng thanh toán toàn bộ dư nợ thẻ tín dụng đến hạn để tránh phải trả các khoản lãi, phí phát sinh do thanh toán một phần dư nợ hoặc thanh toán trễ hạn. Với nguồn thu nhập cao, chủ thẻ có thể hoàn toàn chủ động trong việc thanh toán dư nợ thẻ tín dụng của mình một cách hợp lý để tránh phát sinh nợ quá hạn.
+ Hạn mức tín dụng: tương tự như biến Thu nhập, biến Hạn mức tín dụng có tác động cùng chiều lên khả năng trả nợ của chủ thẻ tín dụng, phù hợp với giả thiết ban đầu của tác giả ( + 6.612 và sig = 0,003 < 0,05). Hạn mức tín dụng là giá trị tín dụng tối đa được duy trì trong một thời gian nhất định mà ngân hàng và khách hàng đã thỏa thuận trong hợp đồng tín dụng. Hạn mức tín dụng là thước đo thể hiện năng lực tài chính của khách hàng, chủ thẻ tín dụng được cấp hạn mức tín dụng càng lớn thì năng lực tài chính càng cao, do đó khả năng trả nợ khách hàng càng cao. Kết quả của mô hình hồi quy thể hiện thực tế đã ủng hộ lý thuyết này.
+ Tỷ lệ thanh toán: Thể hiện khả năng chủ thẻ dùng nguồn thu nhập của mình để thanh toán một phần hay toàn bộ dư nợ thẻ tín dụng khi đến hạn thanh toán. Thực tế cho thấy, khi chủ thẻ sử dụng thẻ tín dụng để thanh toán hàng hóa, dịch vụ đồng nghĩa với việc họ vay ngân hàng một khoản tiền mà không phải chịu lãi hay phí phát sinh trong khoảng thời gian nhất định (thông thường tối đa được 45 ngày tùy theo chính sách của từng ngân hàng) kể từ khi thực hiện giao dịch. Khi chủ thẻ thanh toán càng nhiều dư nợ thẻ thậm chí thanh toán toàn bộ dư nợ thẻ khi
đến hạn, họ sẽ không phải chịu các khoản lãi và phí phát sinh do không thanh toán hết khoản nợ này. Ngược lại, nếu chỉ thanh toán đúng hạn một phần dư nợ hiện tại hoặc thanh toán trễ hạn, chủ thẻ sẽ đối diện với nguy cơ phải chịu các khoản lãi và phí phát sinh. Theo mô hình 1, biến tỷ lệ thanh toán tác động cùng chiều với khả năng trả nợ của chủ thẻ tín dụng ( +7.683 và sig = 0,001 < 0,05), phù hợp với giả thiết ban đầu của tác giả. Điều này chứng tỏ rằng, tỉ lệ thanh toán của chủ thẻ càng cao thì khả năng trả nợ của khách hàng càng cao và ngược lại.
+ Tỷ lệ sử dụng: Cho biết mức độ sử dụng thẻ cũng như khả năng chủ thẻ thanh toán dư nợ hiện tại. Mỗi khách hàng có một hạn mức thẻ nhất định và chủ thẻ chỉ được chi tiêu trong hạn mức này, do đó để đảm bảo việc chi tiêu thường xuyên, liên tục thì chủ thẻ phải luôn duy trì cho mình 1 hạn mức nhất định. Mức độ sử dụng thẻ cao chứng tỏ chủ thẻ thường xuyên có nhu cầu vay vốn ngắn hạn từ ngân hàng và để được ngân hàng duy trì số dư hạn mức tín dụng thường xuyên chủ thẻ bắt buộc phải thanh toán tối thiểu hoặc toàn bộ dư nợ thẻ tín dụng, từ đó đảm bảo được khả năng thanh toán của chủ thẻ. Theo mô hình 1, biến Tỷ lệ sử dụng có +5.809 và sig = 0,000 < 0,05, tỉ lệ sử dụng thẻ càng cao thì khả năng trả nợ của khách hàng càng cao và ngược lại (hoàn toàn phù hợp với giả thiết của tác giả).
+ Ứng tiền mặt: theo mô hình 1, -6.659 và sig = 0,011 < 0,05, biến Ứng tiền mặt giúp trả lời câu hỏi chủ thẻ sử dụng thẻ tín dụng để thanh toán mua hàng hóa, dịch vụ hay để ứng tiền mặt. Theo kết quả mô hình 1, biến độc lập Ứng tiền mặt tác động ngược chiều với khả năng trả nợ. Khi thực hiện giao dịch thanh toán hóa đơn mua hàng hóa, dịch vụ, chủ thẻ có thể sử dụng dịch vụ ứng tiền mặt trên thẻ tín dụng. Theo quy định của ngân hàng, chủ thẻ ứng tiền mặt phải chịu một khoản phí ứng tiền mặt trên mỗi lần rút tiền và chịu lãi tính từ ngày thực hiện giao dịch. Do đó, chủ thẻ có nhu cầu ứng tiền mặt cao luôn đối diện với áp lực phải trả nhiều hơn những gì họ đã sử dụng (do phí và lãi phát sinh) và có nguy cơ không thể thanh toán các khoản phải trả đúng hạn khi đến hạn thanh toán. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây cũng từng có kết luận như thế (Trịnh Hoàng
Nam, 2013). Kết quả hồi quy một lần nữa khẳng định nhận định trên và đúng và phù hợp với căn cứ thực tế.
- Các biến không có ý nghĩa thống kê, hay không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ là Giới tính, Tuổi tác, Trình độ, Số người phụ thuộc, Tình trạng hôn nhân, Đặc tính nghề nghiệp, Tài sản đảm bảo, Giá trị giao dịch bình quân và Thanh toán đúng hạn.
Xét Mô hình 2 từ bảng 3.3 ta thấy các biến Thu nhập, Hạn mức tín dụng, Tỷ lệ thanh toán, Tỷ lệ sử dụng, và Ứng tiền mặt (Sig < 0.05) có ý nghĩa thống kê.
- Trong đó, biến Thu nhập +5.467 và sig = 0,000 < 0,05 tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Hạn mức tín dụng +6.376 và sig = 0,001 < 0,05 tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Tỷ lệ thanh toán +7.408 và sig = 0,000 < 0,05 tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Tỷ lệ sử dụng + 5.393 và sig = 0,000 < 0,05 tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Ứng tiền mặt - 6.176 và sig = 0,006 < 0,05 tác động ngược chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến không có ý nghĩa thống kê, hay không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ là biến Tình trạng hôn nhân (sig = 0,2> 0,05).
Tương tự xét Mô hình 3:
- Tất cả các biến trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05). Biến có tác động lớn nhất là biến Tỷ lệ thanh toán. Điều này cho thấy mức độ thanh toán thẻ tín dụng càng lớn thì khả năng trả nợ càng cao.
- Trong đó, biến Thu nhập +5.571 và sig = 0.000 < 0,05 tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Hạn mức tín dụng +5.851 và sig = 0,001 < 0,05 tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Tỷ lệ thanh toán +7.081 và sig = 0,000 < 0,05 tác động cùng chiều với
khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Tỷ lệ sử dụng + 5.306 và sig = 0,000 < 0,05 tác động cùng chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
- Biến Ứng tiền mặt -5.145 và sig = 0,008 < 0,05 tác động ngược chiều với khả năng trả nợ, phù hợp với giả thiết ban đầu.
Kết luận chung:
- Trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients tại phụ lục 1, 2 và 3: Cả ba mô hình đều có mức độ phù hợp tổng quát (Sig. OB = 0.00 < α) nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.
- Về kiểm định -2LL cho thấy, trong bảng Model Summary tại phụ lục 1, 2 và 3 cả ba mô hình có chỉ số tương đối thấp, điều này chứng tỏ mức độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Trong đó, mô hình 1 có sự phù hợp cao nhất và mô hình 3 có sự phù hợp thấp nhất (-2LL của mô hình 1 là 32.69, mô hình 3 là 36.01)
- Mức độ chính xác của cả 3 mô hình rất cao, trong bảng Classification Table ở phụ lục 1, 2 và 3 kết quả của mô hình cho thấy trong 102 trường hợp không có khả năng trả nợ mô hình đã dự đoán đúng 100 trường hợp, tỷ lệ đúng là 99%; còn với 427 trường hợp có khả năng trả nợ, mô hình dự đoán sai 2 trường hợp, tỷ lệ đúng là 99,5%. Tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 99,4%.
Đánh giá chung về mô hình phân tích các nhân tố:
Có thể nhận thấy rằng các chỉ tiêu thống kê về mức độ phù hợp với mô hinh tổng thể, mức độ phù hợp tổng quát, mức độ giải thích cho sự thay đổi cũng như khả năng dự báo chính xác thì mô hình 1 là vượt trội nhất. Mô hình này đảm bảo các yếu tố về thống kê để có thể suy rộng ra tổng thể cũng như đáp ứng các yêu cầu đặt ra.
3.3.5. Phân tích tác động biên của các yếu tố:
Bảng 3.7: Tác động biên của các biến
Biên độ của biến | Tác động biên | |
Thu nhập | Dưới 5 triệu đồng /tháng Từ 5 triệu đồng /tháng đến dưới 10 triệu đồng /tháng Từ 10 triệu đồng /tháng đến dưới 20 triệu đồng /tháng Từ 20 triệu đồng /tháng trở lên | 1.62 |
Hạn mức tín dụng | Dưới 10 triệu đồng Từ 10 triệu đồng đến dưới 50 triệu đồng Từ 50 triệu đồng đến dưới 100 triệu đồng Từ 100 triệu đồng trở lên | 1.65 |
Tỷ lệ thanh toán | Thanh toán tối thiểu Thanh toán tối thiểu và thanh toán thêm 1 phần dư nợ Thanh toán toàn bộ | 1.92 |
Tỷ lệ sử dụng | 0% 50% 100% | 1.45 |
Ứng tiền mặt | Có ứng tiền mặt so với không ứng tiền mặt | -1.67 |
Nguồn: Số liệu tính toán từ dữ liệu điều tra
Từ bảng 3.7 ta thấy:
Thu nhập, hạn mức tín dụng, tỷ lệ thanh toán thẻ, tỷ lệ sử dụng thẻ đều tác động cùng chiều với khả năng thu hồi nợ của ngân hàng , trong đó tỷ lệ thanh toán thẻ tác động mạnh nhất. Cụ thể tác động biên của tỷ lệ thanh toán thẻ lên khả năng thu hồi nợ với xác suất 0,5 thì tác động này là 1,92.
Sau đó là hạn mức tín dụng, hạn mức tín dụng càng cao thể hiện khả năng tài chính của khách hàng càng mạnh do đó khả năng thu hồi vốn càng cao, chỉ tiêu này cũng có tác động cùng chiều và có tác động biên là 1,65 lên khả năng thu hồi nợ.
Biến thu nhập cũng có tác động biên cùng chiều và tương đương với biến hạn mức tín dụng (tác động biên là 1,62) lên khả năng thu hồi nợ. Thu nhập càng cao thì khả năng trả nợ khách hàng càng cao do đó khả năng thu hồi vốn càng cao.
Tỷ lệ sử dụng thẻ có tác dụng biên là 1.45 lên khả năng trả nợ của khách hàng. Việc sử dụng thẻ càng thường xuyên thì khả năng trả được nợ càng cao.
Đối với biến “Ứng tiền mặt” tác dụng biên = -1,67, tác dụng biên của biến ứng tiền mặt có tác động ngược chiều lên khả năng trả nợ khách hàng, điều này hoàn toàn hợp lý. Khi khách hàng chấp nhận trả một khoản phí khá cao để thực hiện rút tiền mặt từ thẻ tín dụng để sử dụng thì thể hiện khả năng tài chính của khách hàng có thể bị giảm sút dẫn đến khả năng trả nợ của khách hàng bị suy giảm do đó khả năng thu hồi nợ của ngân hàng giảm.
Như vậy: Các nhân tố có tác động biên đến khả năng thu hồi nợ với mức độ khác nhau. Với bộ số liệu gồm 529 mẫu nghiên cứu và sử dụng phân tích hồi quy, kết quả nghiên cứu cho thấy có 5 nhân tố tác động đến khả năng thu hồi nợ trong hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng tại Vietinbank: thu nhâp, hạn mức tín dụng, tỷ lệ thanh toán thẻ, tỷ lệ sử dụng thẻ và ứng tiền mặt. Trong đó khả năng thu hồi nợ tác động ngược chiều với nhân tố ứng tiền mặt và tác động cùng chiều với bốn nhân tố còn lại (nhân tố tác động mạnh nhất đến rủi ro tín dụng thẻ là nhân tố tỷ lệ thanh toán thẻ).
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Từ những hạn chế về thực trạng hệ thống quản lý rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh thẻ tín dụng tại Vietinbank, trong chương 3 tác giả đã tập trung nghiên cứu những nội dung chủ yếu sau:
Lựa chọn mô hình nghiên cứu thực nghiệm là mô hình thống kê hồi quy Logistic trên cơ sở số liệu từ 529 khách hàng sử dụng thẻ tín dụng của Vietinbank
Đề xuất cách phân nhóm về khả năng trả nợ của KH theo Điều 7 Quyết định 493/2005/QĐ – NHNN, cũng như giới thiệu về các biến số (độc lập và phụ thuộc), giới thiệu mẫu nghiên cứu.