0
Tải bản đầy đủ (.pdf) (95 trang)

Ki mđ nhh st ngph –Z test

Một phần của tài liệu HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ & PHÁT TRIỂN VIỆT NAM.PDF (Trang 61 -61 )

LI CAM OAN

K t lu nch ng 1

2.4.1.1 Ki mđ nhh st ngph –Z test

N u các gi đ nh c a mô h̀nh đ c gi nguyên, th̀ c l ng c a LM l̀ phân ph i chu n ti m c n:

Gi thuy t Ho: có th đ c ki m đ nh v i ch s z- statistic

N u Ho x y ra ngh a l̀ z có phân ph i chu n v i giá tr trung b̀nh b ng 0. i u này đ c th hi n trong h̀nh sau đây, v i ki m đ nh hai bên v i m c đ l̀ 0,05

2.4.1.2 Ki m đ nh đ phù h p t ng qút – Wald test (LR test)

0

:

1 2

...

x

0

H β = β = = β =

Trong h i quy Logit, đ ki m tra gi thuy t Ho ngh a l̀ t t c các h s không đ ng th i b ng không, t ng đ ng v i vi c ki m đ nh F trong mô h̀nh h i quy

tuy n tính v i ch̀ s likelihood ratio (LR). V i gi thuy t Ho, LR đ c tính b ng phân ph i v i b c t do b ng s l ng các bi n gi i thích. V i m c ý ngh a nh h n 0,05, chúng ta bác b gi thuy t H0 v̀ ch p nh n H1 gi thuy t. i u đó có ngh a l̀ các h s h i quy khác nhau có ý ngh a th ng kê v̀ th c s quan tr ng trong vi c gi i thích các bi n ph thu c. Ki m đ nh Wald c ng đ c dùng đ ki m đ nh các gi thuy t. M c dù LR v̀ ki m đ nh Wald l̀ t ng đ ng nhau, nh ng giá tr c a chúng l̀ khác nhau trong các m u gi i h n. Lý thuy t th ng kê không nói rõ ki m đ nh LR hay Walt l̀ chính xác h n trong vi c ki m đ nh k t qu mô h̀nh. Vi c l a ch n ki m đ nh ǹo l̀ ph thu c v̀o s ti n l i, s thích cá nhân, quy c trong l nh v c nghiên c u…, tuy nhiên ki m đ nh LR v n đ c nhi u ng i s d ng h n.

Trong ph n ǹy, đ t̀i tr̀nh b̀y k t qù h i qui c a 2 mô h̀nh. Thông qua ki m đ nh Wald v̀ LR, đ t̀i đã ch n mô h̀nh phù h p nh t. Vào cu i c a ph n ǹy, đ t̀i s tr̀nh b̀y cách x p h ng tín d ng c a m t cá nhân trong th c t b ng cách s d ng d li u t m u v̀ m t s k t lu n.

2.4.2K t qu x p h ng tín d ng ć nhân theo mô hình Logit

T d li u c a 128 quan sát, đ t̀i chia ra 2 nhóm khách hàng: nhóm 1 (Y=1) là các khách h̀ng đ kh n ng tr n , nhóm 2 (Y = 0) l̀ các khách h̀ng không có kh n ng tr n nh th hi n trong b ng d i đây 2.4.2.1 Th ng kê mô t B ng 19. Phân lo i kh́ch h̀ng theo kh n ng tr n Nhóm ( Y ) S l ng T tr ng 0 38 29.69% 1 90 70.31% T ng c ng 128 100% V i b ng trên, s l ng khách h̀ng không có kh n ng tr n l̀ 29,69% v̀ 70,31% khách h̀ng đ kh n ng đ tr ti n. Ngòi ra, đ t̀i c ng th ng kê mô t cho tòn b d li u v̀ cho ra các thông s sau:

B ng 20. Th ng kê mô t c a ćc bi n đ nh l ng

Bi n bình Giá tr trung Min Max

Age 42.45 23 71 Dependants 1.30 0 4 Working time 59.51 6 180 Income 21.41 2.1 234.1 Loan 579.80 50 4300 Debtasset 2.23 0.02 65 2.4.2.2 K t qu h i qui

V im c ý ngh al̀ 5%, mô h̀nh h i qui có k t qu nh sau:

B ng 21. K t qu h i qui c a 2 mô hình Logit

Bi n D u k v ng Mô hình 1 H só Mô hình 2 Sig. H s Sig. Intercept -7.523 0.000 -6.292 0.000 Age (+/-) 0.095 0.008 0.071 0.017 Gender (+/-) 1.053 0.113 Edu (+) -1.092 0.110 Dependants (-) -0.379 0.208 Marital status (-) -0.522 0.613 House ownership status (+) 2.917 0.001 2.480 0.001 Workingtime (+) 0.056 0.000 0.051 0.000 Income (+) 0.060 0.001 0.047 0.003 Loan (-) -0.002 0.001 -0.002 0.001 Debtasset (+) -0.030 0.229 Cuskind (+/-) -0.201 0.758 Jobkind (+/-) 1.293 0.091 Mc Fadden Adj R2 0.504 0.434 Count R2 0.898 0.867 AIC 0.807 0.783 BIC 480.720 503.768 (K t qu đ c t ng h p t các b ng B.1, B.2 và B.5 trong ph n Ph l c )

T các k t qu h i quy c a mô hình 1, các bi n Gender, Edu, Dependants, Marital status, cuskind and jobkindkhông có giá tr th ng kê m c ý ngh a 0,05.

Sau đó, đ t̀i s d ng Wald Test đ ki m đ nh đ phù h p t ng quát (k t qu đ c tr̀nh b̀y ph n ph l c, b ng A.3)

H0 : βGender = βEdu = βDependants = βMarital status = β cuskind= βjobkind = βDebtasset =0

K t qu : Ch p nh n gi thuy t. Do đó, các bi n ǹy nên đ c đ a ra kh i mô h̀nh 1. Cu i cùng, đ t̀i ch y h i quy c a mô h̀nh 2 v̀ có k t qu nh trên. V̀ v i giá tr Prob (LR statistic) c a hai mô h̀nh trên, đã bác b gi thuy t r ng t t c các h s trong m i mô h̀nh b ng không. So sánh hai mô h̀nh, th y h s BiC c a mô hình 2 l n h n mô h̀nh 1 (503.78> 480.720) nên đ t̀i ch n mô h̀nh 2 .

D a trên b ng x p h ng tín d ng cá nhân đ c xác đ nh b ng xác su t d đoán c a V ng Hòng Quân, khách h̀ng c a tòn b d li u m u s đ c chia th̀nh 6 c p b c nh sau B ng 22. X p h ng tín d ng ć nhân cho d li u m u B ng 23. X p h ng tín d ng ć nhân theo nhóm % N Nam Nhà thuê Có nhà Thu nh p nhóm 1 Thu nh p nhóm 2 Thu nh p nhóm 3 A1 39.62 57.33 3.85 61.76 46.67 58.33 46.86 A2 18.87 20 3.85 23.53 10 19.44 37.5 A3 9.43 6.67 11.54 6.86 5 8.33 12.5 B1 9.43 4 0 7.84 11.67 0 3.13 B2 1.89 0 3.85 0 1.67 0 0 B3 20.75 12 76.92 0 25 13.89 0 (K t qu đ c t ng h p t các b ng B.6, B.7, B.8 trong ph n Ph l c )

D li u m u đ c chia th̀nh 02 nhóm: nhóm A (t A1 đ n A3) bi u th kh n ng tr n t t, Nhóm B bi u th kh n ng tr n x u.

Bi n Gender: kh n ng tr n d ng nh khác nhau gi a nam v̀ n , v i nam gi i có xu h ng tr n cao h n .Bi n House: xác su t tr n c a khách h̀ng s h u nh̀ có xu h ng cao h n khách h̀ng thuê nh̀. i v i Income: xác su t tr n gi a các nhóm thu nh p l̀ khác nhau, v̀ nhóm 3 (thu nh p cao nh t) có xu h ng tr n cao h n.

V i b ng 28, bi nHouse có h s 2,48 – cao nh t trong mô h̀nh (ý ngh a m c 5%), v̀ có tác đ ng biên l̀ = pi(1− pi).

β

k = Pi (1-Pi) 2,48. Nh đã tr̀nh b̀y trên, Pi l̀ xác su t tr n c a cá nhân khi bi n Xk l̀ không thay đ i, do đó, tác đ ng biên ch ph thu c v̀o giá tr c a h s Xk , t đó đ t̀i th y r ng tác đ ng biên c a bi n House l̀ m nh nh t so v i các bi n đ c l p khác trong mô h̀nh.

B ng 24. T́c đ ng biên c a ćc bi n gi i thích Bi n dy/dx P>|Z| Age 0.0107 0.017 House 0.4996 0.002 Workingtime 0.0077 0.000 Income 0.0071 0.000 Loan -0.0003 0.003 (K t qu đ c t ng h p t các b ng B.4 trong ph n Ph l c)

2.4.3 M t s k t qu kh́c

M t s k t qu c tính đ c tr̀nh b̀y các h̀nh sau:

Hình 9. th th hi n kh n ng tr n v i kho n vay theo thu nh p

Trong hình trên, Income l̀ bi n ngo i sinh v̀ đ c chia l̀m 4 m c. th th hi n m i quan h ngh ch bi n gi a kh n ng tr n v̀ các kho n vay theo thu nh p. m c thu nh p cao, có v l̀ không có s liên k t gi a kho n vayv̀ kh n ng tr n . V i cùng m t kích th c cho vay, kh n ng tr n t ng theo t l t ng ng v i m c thu nh p. C th , c hai đ u c a các kích th c cho vay, xác su t tr n h i t giá tr c a 1 v̀ 0 t ng ng.

Hình 10. th th hi n kh n ng tr n v i đ tu i theo thu nh p

Trong hình 13, Income l̀ bi n ngo i sinh v̀ đ c chia l̀m 6 m c. th th hi n m i quan h đ ng bi n gi a kh n ng tr n v̀ đ tu i theo thu nh p. c p đ

cùng đ tu i, kh n ng tr n t ng theo t l t ng ng v i các m c thu nh p. áng chú ý, kh n ng tr n h i t m c đ tu i 70.

Hình 11. th th hi n kh n ng tr n v i đ tu i theo kho n vay

Trong hình 14,Loansizel̀ bi n ngo i sinh v̀ đ c chia l̀m 7 m c. th th hi n m i quan h đ ng bi n gi a kh n ng tr n v̀ đ tu i theo kho n vay. V i cùng m t đ tu i, kh n ng tr n có xu h ng gi m khi kho n vay t ng.

Hình 12. th th hi n kh n ng tr n v i đ tu i v̀ s h u nh̀

Trong hình 15, House l̀ bi n ngo i sinh (đ c phân l̀m 2 lo i; s h u hay thuê). th th hi n, kh n ng tr n l̀ đ ng bi n v i tu i n u khách h̀ng s h u nh̀ v̀ ngh ch bi n n u khách h̀ng thuê nh̀.

P

r

Age

Graph of Prob and Age by Loansize

Prob(loansize1) Prob(loansize2) Prob(loansize3) Prob(loansize4) Prob(loansize5) Prob(loansize6) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 20 30 40 50 60 70

P

r

Age

Graph of Prob and Age by House owner

Hình 13. th th hi n kh n ng tr n v i thu nh p v̀ s h u nh̀

Trong hình 16, House l̀ bi n ngo i sinh ( đ c phân l̀m 2 lo i: s h u hay thuê). th th hi n, kh n ng tr n l̀ đ ng bi n v i thu nh p n u khách h̀ng s h u nh̀ v̀ ng c bi n n u khách h̀ng thuê nh̀.

2.4.4 K t qu nghiên c u

Thông qua m u nghiên c u bao g m 128 quan sát, đ t̀i đã xác nh n đ c có 5 y u t nh h ng kh n ng tr n c a khách h̀ng cá nhân c a BIDV. Các y u t ǹy đ c chia l̀m 2 nhóm nh sau:

• Nhóm đ u tiên có nh h ng tích c c đ i v i bi n ph thu c, bao g m Age, House, Workingtime and Income. Tuy nhiên bi n House v̀ Age có tác đ ng m nh đ n kh n ng tr n .

• Nhóm th hai có tác đ ng tiêu c c đ n bi n ph thu c l̀ bi n Loan. Do đó thông tin c a khách h̀ng nên đ c thu th p chính xác, đ c bi t, v i các bi n quan tr ng nh t, đ h tr t t h n quá tr̀nh đ a ra quy t đ nh (cho vay hay không). c bi t, khi c p tín d ng cho khách h̀ng cá nhân, nhân viên tín d ng c n l u ý h n v̀o 5y u t trên m̀ đ t̀i đã nghiên c u.

2.4.5H n ch trong nghiên c u c a đ t̀i

t̀i nghiên c u v i m u nh ( 128 m u quan sát l y t c s d li u c a BIDV), nên vi c s d ng ph ng pháp ML còn nhi u h n ch . Ph ng pháp ML không nên s d ng v i các m u có s l ng nh h n 100, trong khi các m u trên

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 P r Income

Graph of Prob. and Income by House owner

500 có v đ y đ nh ng thi u thông tin c a m t s y u t khác có th nh h ng đ n kh n ng thanh toán các kho n n c a khách h̀ng, ch ng h n nh lo i công vi c ho c giá tr c a món n . i u ǹy có th d n đ n m t s v n đ liên quan đ n các giá tr d đoán c a mô h̀nh, v̀ ý ngh a c a các giá tr h s trong vi c gi i thích tác đ ng biên c a t ng bi n gi i thích.

D a trên k t qu c a các nghiên c u đã đ c p trên, cho th y gi i tính đ c cho l̀ có nh h ng đ n kh n ng tr n . Tuy nhiên, mô h̀nh ǹy cho th y bi n gi i tính không nh h ng đ n bi n ph thu c (nó có v l̀ m t h qu c a kích th c m u nh ). i v i nghiên c u sau ǹy, c n có m t nghiên c u m i v s khác bi t trong kh n ng chi tr n gi a các nhóm gi i tính c a khách h̀ng.

K t lu n c a ch ng 2

Trong ch ng ǹy, đ t̀i đ a ra cái nh̀n t ng quan v th c tr ng tín d ng cá nhân t i BIDV c ng nh mô h̀nh XHTD hi n t i BIDV đang s d ng.Qua đó, đ t̀i phân tích v̀ ch ra các m t h n ch m̀ mô h̀nh XHTD c còn t n t i. t̀i đ a ra nghiên c u v̀ ki m đ nh mô h̀nh Logit nh m t̀m ra đ c nh ng nhân t quan tr ng nh h ng đ n kh n ng tr n c a khách h̀ng đ có nh ng đ xu t c n thi t hòn thi n mô h̀nh XHTD c .

CH NG 3

M T S GI I PH́P HOÀN THI N MÔ HÌNH

X PH NG TÍND NG CÁ NHÂN T I BIDV

3.1 nh h ng ph́t tri n ho t đ ng kinh doanh c a BIDV giai đo n 2009-

2012, t m

nhìn đ n 2015

Phát tri n ho t đ ng bán l g n ch t v i vi c tri n khai TA 2 và quá trình

c ph n hóa c a BIDV v i m c tiêu chuy n đ i BIDV t m t NHTM truy n

th ng tr th̀nh NHBL hi n đ i. V̀ v y, ho t đ ng bán l ph i có nh ng bi n

đ i m nh m c v l ng v̀ ch t , theo đó xác đ nh rõ BIDV l y ho t đ ng

NHBL l̀m nhi m v tr ng tâm, l̀m m c tiêu h̀ng đ u trong tòn b ho t

đ ng c a BIDV.

3.1.1 M c tiêu đ n 2012

“BIDV tr th̀nh ngân h̀ng th ng m i h̀ng đ u Vi t Nam trong l nh v c NHBL, đáp ng đ y đ các thông l v̀ chu n m c qu c t v ho t đ ng”.

3.1.2 T m nhìn đ n 2015

“BIDV tr th̀nh ngân h̀ng th ng m i h̀ng đ u Vi t Nam trong l nh v c NHBL, ngang t m v i các ngân h̀ng th ng m i h̀ng đ u khu v c ông Nam ́; Cung c p các s n ph m, d ch v NHBL đ ng b , đa d ng, ch t l ng t t nh t phù h p v i các phân đo n khách h̀ng m c tiêu”.

3.1.3 Gí tr c t l i

nh h ng kh́ch h̀ng l̀ n nt ng cho m i ho t đ ng NHBL c a BIDV.

Ph́t tri n-B n v ng-Hi u qu l̀ m c tiêu xuyên su t m i ho t đ ng kinh doanh NHBL c a BIDV.

Minh b ch-Tuân th , Tin t ng-Tŕch nhi m, Chuyên nghi p-Śng t o là chu n m c, l̀ c t lõi v n hoá kinh doanh c a ho t đ ng NHBL c a BIDV.

3.1.4 K ho ch truy n thông cho ho t đ ng Ngân h̀ng b́n l

3.1.4.1 Giai đo n 2009 -2012 – Giai đo nxây d ng th ng hi u ngân h̀ng b́n l

a. M c tiêu giai đo n 1: Xây d ng đ c th ng hi u ngân h̀ng bán l

BIDV r ng rãi trong lòng công chúng.

nh h ng truy n thông t p trung v̀o các phân đo n khách h̀ng chính

trong giai đo n ǹy là: Nhóm khách h̀ng thân thi t, Nhóm khách h̀ng ph

thông.

b. Gi i ph́p th c hi n:

Gi i pháp v ho t đ ng, c ch :

- V phía H i s chính:

+ Hòn thi n quy tr̀nh v ph i h p th c hi n các ch ng tr̀nh marketing t

HSC xu ng chi nhánh v̀ quy tr̀nh truy n thông v̀ xây d ng th ng hi u cho kh i ngân h̀ng bán l c a BIDV.

+ Xác đ nh v̀ xây d ng các quy ch ph i h p, ch c n ng v̀ nhi m v trong

th c hi n ch ng tr̀nh marketing gi a các phòng ban t i chi nhánhv̀ gi a HSC

và chi nhánh.

- V phía chi nhánh:

+ Xác đ nh rõ nhi m v ho t đ ng v̀ t ch c ho t đ ng marketing l̀ trách

nhi m c a phòng Quan h khách h̀ng; xây d ng v̀ đ̀o t o đ i ng bán h̀ng.

+ Th c hi n các ch ng tr̀nh marketing theo h ng d n c a HSC v̀ g i

các báo cáo theo m u v ho t đ ng marketing t i các chi nhánh đ n h i s chính.

+ Chi nhánh ch đ ng đ xu t các ph ng án marketing t i đ a b̀n c a

Gi i pháp v truy n thông

BIDV d ki n xây d ng m t ch ng tr̀nh PR đ ng b , có t ch c v̀ hi u

qu đ đ y m nh th ng hi u bán l trong nh ng n m giai đo n đ u, giúp cho

công chúng hi u rõ nh ng u đi m c a BIDV, t o h̀nh nh thân thi n th ng nh t

đ i v i th ng hi u BIDV, đ ng th i t o l i th kinh doanh cho kh i ngân hàng

bán l .

3.1.4.2 Giai đo n 2012 – 2015 – Giai đo n t́i đ nh v th ng hi u

a. M c tiêu giai đo n này

- Nâng cao ch t l ng ph c v c a đ i ng ti p xúc tr c ti p v i khách

h̀ng, đ c bi t l̀ đ i bán h̀ng lên m c đ chuyên nghi p qu c t . Phát tri n các

kênh bán h̀ng hi n đ i e – sales, th c hi n hi n đ i hóa Marketing.

- Tái đ nh v ngân h̀ng bán l BIDV, kh ng đ nh v th l̀ m t th ng hi u

Một phần của tài liệu HOÀN THIỆN MÔ HÌNH XẾP HẠNG TÍN DỤNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƯ & PHÁT TRIỂN VIỆT NAM.PDF (Trang 61 -61 )

×