Tác giả sử dụng phần mềm Excel và chương trình SPSS 20 để thực hiện xây dựng mô hình nghiên cứu tối ưu.
Bƣớc 1: Xác định biếnquan trọng. Đây là quy trình chọn từng bước để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng nhất đối với khách hàng có khả năng hay không có khả năng xảy ra rủi ro tín dụng.
43
- Omnibus Test of model Coefficients (OB): kiểm định sự phù hợp tổng quát của mô hình hồi quy với giả thiết H0 là các hệ số hồi quy đồng thời bằng 0. Nếu sig< α thì H0 bị bác bỏ hay mô hình phù hợp một cách tổng quát;
- Mức ý nghĩa của các kiểm định và của hệ số hồi quy (β) được chọn là 5%. - Classification Table: Cho biết độ chính xác của kết quả dự báo từ mô hình; - -2Log likelihood (-2LL) càng nhỏ càng tốt.
Bƣớc 2: Dựa trên các tiêu chuẩn đo lường độ phù hợp của mô hình, thực hiện giảm tải biến độc lập theo phương pháp Back Walk: Wald, kiểm tra lại kết quả với các tiêu chuẩn đo lường đo phù hợp của mô hình như bước 1.
44
Tóm lƣợc chƣơng 3
Trong chương này tác giả trình bày lý do đề xuất mô hình Binary Logistic để phân tích khả năng trả nợ của khách hàng nhằm mục đích đánh giá rủi ro tín dụng của các khách hàng này. Kết hợp với cơ sở lý luận về mô hình định lượng đã trình bày ở chương 02, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu của luận văn gồm 08 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc đồng thời giải thích tính chất của các biến độc lập và kỳ vọng về dấu của nó trong mô hình dự kiến. Với hệ thống biến được lựa chọn đưa vào mô hình để nghiên cứu, chương 04 sẽ cho chúng ta biết được ý nghĩa kết quả nghiên cứu cũng như việc giải thích về rủi ro tín dụng của DNNVV thông qua các biến kỳ vọng đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, nội dung của chương này cũng trình bày phương pháp nghiên cứu, cách thu thập dữ liệu khi ứng dụng mô hình này để phân tích rủi ro tín dụng.
45
CHƢƠNG 04
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN