Để chọn lọc biến có ý nghĩa và phù hợp với mô hình xếp hạng tín dụng cá nhân của Eximbank, bài nghiên cứu sẽ thực hiện các bước như sau:
Bước 1: Chạy mô hình ước lượng với 39 biến nghiên cứu đã chọn lựa tại mục 2.3.1.2 với phương pháp hồi quy nghiên cứu tác động đồng thời của các biến độc lập đến biến phụ thuộc (gọi chung là mô hình 1).
Bước 2: Sau khi có kết quả hồi quy từ mô hình 1, tiến hành loại bỏ các biến nghiên cứu có mức ý nghĩa lớn hơn 25% (đây là mức ý nghĩa dự báo của mô hình) và hồi quy tác động đồng thời các biến còn lại (gọi chung là mô hình 2)
Bước 3: Sau khi mô hình 2 đã được hồi quy, tiến hành loại bỏ các biến có mức ý nghĩa lớn hơn 5% và hồi quy để đưa ra được mô hình dự báo có độ chính xác cao hơn và sử dụng làm kết quả nghiên cứu (gọi chung là mô hình 3).
Kết quả của 2 lần hồi quy mô hình như sau:
Sau khi chạy hồi quy lần thứ 1 có 20 biến được lựa chọn vào mô hình 2, độ dự báo chính xác của mô hình 2 là 89,3%. Chi tiết theo bảng sau:
Bảng 25: Các hệ số thống kê để đánh giá mô hình của lần ước lượng thứ 1 Coefficients
Biến độc lập Mô hình 1 Mô hình 2
Sig. 0.000 0.000
R-Square 60,3% 58,9%
Độ chính xác 89,3% 89,3%
Kiểm định Fisher 9,420 15,361
-2 Log Likehood - 0.000
Kết quả hồi quy cho thấy mô hình 2 có khả năng dự báo chính xác và phù hợp cho một mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng, tuy nhiên, mô hình còn tồn tại một số biến độc lập có mức ý nghĩa > 5% như biến x7, x9, x15, x33, x37, x38. Do đó, để có một mô hình dự báo chính xác hơn, ta loại bỏ các biến không có ý nghĩa trên ra khỏi mô hình để thiết lập mô hình 3. Chi tiết theo bảng sau:
Bảng 26: Các hệ số thống kê để đánh giá mô hình của lần ước lượng thứ 2 Biến độc lập Mô hình 3 Sig. 0.000 R-Square 56,5% Độ chính xác của dự báo 100% Kiểm định Fisher 20,987 -2 Log Likehood 0,000
(*) Chi tiết kết quả hồi quy của mô hình 1, mô hình 2 và mô hình 3 theo phụ lục 4 của bài nghiên cứu.