Để biết được cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động lên khả năng tiếp cận vốn của khách hàng, tác giả tiến hành phân tích hồi quy Logistic bởi vì biến phụ thuộc là dạng biến nhị phận tiếp cận/không tiếp cận. Phân tích hồi quy Logistic sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood) với biến phụ thuộc là “Khả năng tiếp cận vốn - KNTCV” của khách hàng còn biến độc lập là các biến Vốn chủ sở hữu (VCSH), (ROA), Tài sản bản đảm (TSBD), Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (TN_TTS), Tuổi doanh nghiệp (TDN) và mối quan hệ (MQH). Vậy phương trình hồi quy Logistic biểu diễn mối liên hệ giữa các biến có dạng:
64
(1)
Trong đó:
Trong khi đó p chỉ có thể nằm trong khoảng 0-1 và khoảng thang đo của logit (p) từ trừ vô cực đến cộng vô cực và đối xứng xung qua 0. Công thức 2 dưới đây cho thấy mối quan hệ giữa các phương trình hồi quy thông thường (α + βx ... vv) là một công thức đường thẳng và các phương trình hồi quy logistic.
Sau khi ước lược α và β tính P ta có công thức sau:
P= (2)
: là hằng số, và thể hiện giá trị ước lượng
β1-βk: là hệ số hồi quy Logistic, và thể hiện giá trị ước lượng các biến. Exp: Cơ sở logarits tự nhiên
Phân tích hồi quy Logistics của SPSS được thực hiện bằng phương pháp pháp Enter. Cuối cùng kết quả SPSS cho ta thấy bảng 4.13 cột Percentage correct 93.5%, nhìn chung từ kết quả này mô hình tương đối là tốt, nhưng ngoài ra, SPSS còn cung cấp cho chúng ta các loại kiểm định cho phù hợp mô hình và ý nghĩa thông kê như sau: