Czynniki wpływające na podjęcie decyzji o wyborze pożyczkodawcy przez osoby 50+

• Authors: Beata Agnieszka Lewicka
• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Celem artykułu jest wskazanie czynników determinujących wybór pożyczkodawcy przez mieszkańców województwa lubelskiego w wieku 50+. Aby wykazać zależności między przyczynami pożyczki a decyzją, gdzie powinno się ją zaciągnąć, zastosowano metodę regresji logistycznej. Zbudowano trzy modele opisujące, jakie czynniki zwiększają bądź zmniejszają prawdopodobieństwo skorzystania z kredytu bankowego, pożyczki w instytucji pozabankowej oraz pożyczki od osób fizycznych (znajomych i rodziny). Interpretacja modeli wykazała, że powody, dla których osoba 50+ pożycza środki, odgrywają ważną rolę przy wyborze pożyczkodawcy. Przykładowo w sytuacji doświadczania przejściowych kłopotów finansowych czy problemów z zaspokojeniem podstawowych potrzeb, istotnie wzrasta prawdopodobieństwo wykorzystania instytucji pozabankowych oraz rodziny i znajomych. Inaczej jest w sytuacji, gdy osoba w wieku 50+ chce wesprzeć swoją rodzinę. Wówczas szansa na zaciągnięcie przez nią kredytu bankowego wzrasta aż 23-krotnie.

EN

The aim of this paper is to present which factors have an influence on where a resident of Lubelskie region who is over 50 years old borrows money. In order to find relationships between reasons for borrowing and chosen institution, binary logistic regression was applied. Three models were built, describing factors which decrease or increase the likelihood of borrowing from banks, non-banks institutions and family and friends. Interpretation of models revealed that borrowing motives play a great role in a lender choosing. For example, in case of problems with making ends meet or with meeting basic needs the likelihood of using non-banks institutions and relatives increases. Whereas, if a person who is over 50 years old wants to support his/her family, chances on taking out a loan from a bank increases nearly 23 times.

Keywords

PL

pożyczki; kredyty; finanse gospodarstw domowych 50+; regresja logistyczna

EN

loan; indebtedness; household finance 50+; binary logistic regression

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
• Journal: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
• Year: 2016
• Volume: 50
• Issue: 4

Dates

published

2016

online

2017-02-20

Contributors

author

Beata Agnieszka Lewicka

References

• Beach B., Grandparental Generosity: Financial Transfers from Grandparents to Grandchildren, London 2013.
• Danieluk B., Zastosowanie regresji logistycznej w badaniach eksperymentalnych, „Psychologia Społeczna” 2010, t. 5, nr 2–3 (14).
• Finney A., Demystifying Non-mortgage Borrowing in Older Age: A Longitudinal Approach, Personal Finance Research Centre and the International Longevity Centre (UK), 2013.
• GUS, Ludność. Stan i struktura ludności oraz ruch naturalny w przekroju terytorialnym, stan w dniu 30 czerwca 2015 r.
• Hosmer D.W., Lemeshow S., Applied Logistic Regression, ed. 2, Wiley & Sons, New York 2000, DOI: https://doi.org/10.1002/0471722146.
• ICAN Research, Jak pożyczają Polacy?, Raport przygotowany na zlecenie serwisu Kokos.pl., 2015 (sierpień).
• Jabłońska K., Sobieraj A., Metodyka dobierania próby badawczej w naukach społecznych, „Bezpieczeństwo i Technika Pożarnicza” 2013, nr 32 (4), DOI: https://doi.org/10.12845/bitp.32.4.2013.3.
• KNF, Rekomendacja S – dotycząca dobrych praktyk w zakresie zarządzania ekspozycjami kredytowymi zabezpieczonymi hipotecznie, Warszawa 2013 (czerwiec).
• KRD, Finanse po 50.: niskie dochody i rosnące długi, 2015, http://krd.pl/Centrum-prasowe/Informacje-prasowe/2015/Finanse-po-50---niskie-dochody-i-rosnace-dlugi [data dostępu: 01.06.2016].
• Kufel T., Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa 2011.
• Mach Ł., Zastosowanie regresji logistycznej do określenia prawdopodobieństwa sprzedaży zasobu mieszkaniowego, [w:] R. Knosala (red.), Komputerowo zintegrowane zarządzanie, t. 2, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole 2010.
• Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z wykorzystaniem programu STATISTICA PL na przykładach z medycyny, t. 2, StatSoft, Kraków 2000.
• ZUS, Wiek emerytalny kobiet i mężczyzn uprawniający do emerytury z Funduszu Ubezpieczeń Społecznych, Warszawa 2014.

Identifiers

DOI

10.17951/h.2016.50.4.299