Analytical Methods
Quantitative data was analyzed using descriptive statistics such as mean, standard deviation and percentage used to
investigate the relative importance of major variables hypothesized to influence loan repayment performance of
smallholder farmers. Moreover a two-limit tobit model was used to select variables which most significantly
distinguish between non-defaulters and defaulters of agricultural loan, from a set of personal and socio-economic
variables hypothesized to influence repayment behavior.
The various studies on loan repayment performance in different countries identified the most probable causes of
loan default. Moreover, the major independent variables such as age, gender, credit experience, loan diversion,
education level, weak supervision, among others, were analyzed using different models such as logit, probit, and
Ordinary Least Square multiple regression method. However most of the studies conducted in modeling the
determinants of loan repayment have used dichotomous discrete choice models (Logit and Probit) where the
dependent variable is a dummy that takes a value of zero or one depending on whether or not a farmer has
defaulted. However, Lynne et al. (1988) pointed out possible loss of information if a binary variable is used as the
dependent variable because of the dependent variable may have more than two outcome. In addition, binomial
models, explain only the probability that an individual made a certain choice (i.e. defaulted or has not defaulted)
and they fail to take into account the degree of loan recovery. The linear probability model (LPM), even though
computationally and conceptually simpler and easier than the binary choice models, it depends on the use of
ordinary least squares (OLS) approach. Application of OLS to censored model however, inherently produces
heteroscedastic disturbance term (ɛi) and as a result, the standard deviations of the estimates are biased. These
inadequacies are minimized with the use of the Tobit Model (Tobin, 1958). Therefore, the current study employed
two limit tobit regression model to determine causes of loan repayment performance in the study areas.
วิธีวิเคราะห์มีวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณใช้สถิติพรรณนาเช่นค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และเปอร์เซ็นต์ที่ใช้ในการตรวจสอบความสำคัญสัมพัทธ์ของตัวแปรหลักที่ตั้งสมมติฐานว่าจะมีผลต่อประสิทธิภาพการชำระค่าสินเชื่อของเกษตรกรเกษตรกร นอกจากนี้ แบบ tobit สองวงเงินถูกใช้เพื่อเลือกตัวแปรใดมากที่สุดอย่างมีนัยสำคัญแยกแยะไม่ใช่ defaulters และ defaulters ของสินเชื่อเกษตร จากส่วนบุคคล และสังคมเศรษฐกิจตัวแปรการตั้งสมมติฐานว่าจะมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมการชำระค่าการศึกษาต่าง ๆ ยืมค่าประสิทธิภาพการทำงานในต่างประเทศระบุสาเหตุอาจเกิดขึ้นมากที่สุดเริ่มต้นเงินกู้ นอกจากนี้ ตัวแปรอิสระสำคัญเช่นอายุ เพศ เครดิตประสบการณ์ กู้ผันระดับการศึกษา ดูแลอ่อนแอ หมู่คนอื่น ๆ ได้วิเคราะห์โดยใช้รูปแบบที่แตกต่างกันเช่น logit, probit และปกติน้อยตารางหลายวิธีถดถอย อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่ของการศึกษาที่ดำเนินการในโมเดลนี้ดีเทอร์มิแนนต์ของสินได้ใช้แบบจำลองทาง dichotomous แยกกัน (Logit และ Probit) ซึ่งการขึ้นอยู่กับตัวแปรคือ หุ่นที่ค่าศูนย์หรือหนึ่งขึ้นหรือไม่มีเกษตรกรค่าเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม Lynne et al. (1988) ชี้ให้เห็นข้อมูลสูญหายได้ถ้าตัวแปรฐานสองจะใช้เป็นขึ้นอยู่กับตัวแปรเนื่องจากขึ้นอยู่กับตัวแปรอาจมีผลมากกว่าสอง นอกจากนี้ ทวินามโมเดล อธิบายความที่บุคคลทำการบางอย่างทางเลือก (เช่นค่าเริ่มต้น หรือมีค่าเริ่มต้น)and they fail to take into account the degree of loan recovery. The linear probability model (LPM), even thoughcomputationally and conceptually simpler and easier than the binary choice models, it depends on the use ofordinary least squares (OLS) approach. Application of OLS to censored model however, inherently producesheteroscedastic disturbance term (ɛi) and as a result, the standard deviations of the estimates are biased. Theseinadequacies are minimized with the use of the Tobit Model (Tobin, 1958). Therefore, the current study employedtwo limit tobit regression model to determine causes of loan repayment performance in the study areas.
การแปล กรุณารอสักครู่..
