Kiểm định khả năng giải thích biến độc lập của biến phụ thuộc.
Ở bảng 4.11 , ta đọc kết quả kiểm định H0 : 1 = 2 = 3= 4 = 5 = 6 =7 = 8 =0.
Kiểm định này xem xét khả năng giải thích biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập.
46
Kết quả ở bảng 1 cho thấy độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,000 nên ta bác bỏ H0. Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Ở bảng 4.11 thể hiện kết quả độ phù hợp của mô hình. Khác với hồi quy tuyến tính thông thường hệ số R2 càng lớn thì mô hình càng phù hợp, hồi quy Binary Logistic sử dụng chỉ tiêu -2LL (-2 log likelihood) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của - 2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.
Kết quả bảng 2 cho thấy giá trị của -2LL = 31,8 không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể.
Kiểm định giả thuyết hồi quy khác không
Bảng 4.11 thể hiện kết quả của kiểm định Wald. Nếu hệ số hồi quy B0 và B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy ra như nhau, lúc đó mô hình hồi quy không có tác dụng dự đoán.
4.6.1.2 Kết quả hồi quy
Kết quả bảng 4 cho thấy:
Ở mức ý nghĩa từ 10% có 5 biến được chọn có ý nghĩa trong mô hình là thu nhập (thu nhập hàng tháng của hộ ), lãi suất (có hài lòng về lãi suất không ), người quen (có người quen làm việc tại ngân hàng ), lao động (số lao động tạo ra thu nhập của hộ ).
Từ các hệ số hồi quy này ta viết được phương trình:
[
] 0,199 TN - 0,257 HV – 1,689 GT + 3,486 LS +
3,289 NQ+ 0,71 NN + 2,023 LĐ
Giải thích sự tác động của các biến có ý nghĩa trong mô hình:
Thu nhập : Thu nhập hàng tháng của hộ, đây là biến định lượng với đơn vị tính là triệu đồng. Biến có ý nghĩa thống kê ở mức 10 %. Dấu của biến trong mô hình hồi quy trùng với dầu kỳ vọng.
47
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu mà thu nhập của hộ tăng lên 1 triệu thì xác suất hộ gia đình quyết định gửi tiết kiệm sẽ tăng 1,22 lần.
Lãi suất: Hộ gia đình có thấy hài lòng với mức lãi suất không. Đây là biến giả, có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1 %, hệ số góc 3,486. Dấu của hệ số hồi qui dương trùng với dấu kì vọng.
Hê số góc của biến khá lớn cho thấy biến có tác động lớn đến quyết định gửi tiền vào ngân hàng của hộ. Sự hài lòng về lãi suất có ý nghĩa quan trọng để người dân có quyết định gửi tiền hay lựa chọn hình thức tiết kiệm khác. Kết quả của mô hình hồi qui đã cho thấy điều đó.
Khi mà các yếu tố khác không đổi, nếu hộ gia đình nào hài lòng về mức lãi suất thì thì xác suất hộ gia đình quyết định gửi tiết kiệm sẽ cao hơn hộ không hài lòng là 32,671 lần
Người quen : Hộ gia đình có người quen làm việc tại các ngân hàng, sử dụng biến già và biến có mức ý nghĩa thống kê 5 %. Dấu của hệ số hồi qui trùng với dấu kì vọng.
Khi mà các yếu tố khác không đổi, nếu hộ gia đình có người quen làm việc tại ngân hàng, thì xác suất hộ gia đình quyết định gửi tiết kiệm sẽ cao hơn hộ không có quen là 26,812 lần
Lao động: Số lao động tạo ra thu nhập cho cả hộ, đơn vị tính là số người. Trong mô hình hồi qui, biến có mức ý nghĩa 5%. Dấu của biến trùng với kì vọng. Khi mà các yếu tố không đổi, nếu số lao đông tăng thêm một người thì quyết định gửi tiết kiệm sẽ tăng 7,561 lần
48
CHƯƠNG 5
MỘT SỐ GIẢI PHÁP THÚC ĐẨY HỘ GIA ĐÌNH GỬI TIỀN TẠI NGÂN HÀNG.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});