d. Môhình hồi quyLogit.
2.3.1.2Biến độc lập
Sau khi lựa chọn được biến phụ thuộc, bước tiếp theo phải xác định được biến độc lập (biến giải thích) trong phân tích. Việc lựa chọn biến độc lập được tiến hành theo hai cách. Cách tiếp cận đầu tiên là dựa trên cơ sở và những nghiên cứu từ trước.Cách tiếp cận thứ hai là trực giác dựa trên cơ sở kiến thức của các chuyên gia và lựa chọn những biến chưa có trong những nghiên cứu trước và cơ sở lý thuyết hợp lý.Trong nghiên cứu này, biến độc lập được chọn vừa kế thừa từ những kết quả nghiên cứu trước đây đồng thời thu thập từ tình hình thực tế của khách hàng cá nhân tại tỉnh Bến Tre.
Ký hiệu : Các biến độc lập trong nghiên cứu.
Bảng 2.8: Bảng tóm tắt biến độc lập của mô hình
Ký hiệu Chỉ tiêu Thang đo Giả thuyết X1 Thông tin khách hàng 1: Thông tin đầy đủ +
2.3.2 Chọn mẫu
0: Thông tin không đầy đủ
X2 Thời hạn vay Tháng - X3 Lãi suất Phần trăm -
X4 Dư nợ Triệu đồng -
X5 Tài sản bảo đảm Triệu đồng + X6 Loại tài sản bảo đảm 1: Bất động sản
2: Động sản + X7 Thu nhập Triệu đồng + X8 Rủi Ro nghề nghiệp 1: Rủi ro cao; 0: rủi ro thấp - X9 Số người phụ thuộc Người - X10 Thời gian cư trú Năm +
X11 Độ tuổi Năm -
X12 Giới tính 1: Nam; 0: nữ +/- X13 Tình trạng hôn nhân 1: có gia đình
0: độc thân, ly hôn + X14 Trình độ học vấn Năm + Thu thập các thông tin, số liệu là một quá trình quan trọng trong bất kỳ một nghiên cứu thống kê nào, bởi việc lựa chọn số liệu chính xác sẽ mô tả tốt nhất cho việc nhận biết mô hình và đưa ra một kết quả chính xác nhất theo mong muốn của nghiên cứu. Bộ số liệu sử dụng trong đề tài là thông tin về việc vay và trả nợ và các thông tin về khách hàng được cung cấp bởi BIDV Bến Tre (số liệu chiết xuất từ dữ liệu Hội sở chính của BIDV), về toàn bộ các khoản tín dụng đã và đang có quan hệ tín dụng tại BIDV Bến Tre.
Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này thu được từ nguồn dữ liệu tại BIDV Bến Tre qua các năm. Đối tượng khảo sát là khách hàng cá nhân đã và
đang có dư nợ tại BIDV Bến Tre, như vậy ta có thể đánh giá khả năng trả nợ của KHCN tại ngân hàng. Tổng số KHCN điều tra là 2.174 người, tất cả khách hàng phân bổ rộng khắp địa bàn tỉnh Bến Tre. Đây là những khách hàng tại trụ sở BIDV Bến Trevà 2 phòng giao dịch trực thuộc theo bảng dưới
đây: Bảng 2.9: Bảng tổng hợp số liệu thu thập mẫu của mô hình Địa bàn Số mẫu Tỷ lệ Tại TP. Bến Tre (trụ sở) 1.374 63,2% Tại PGD Bình Đại 300 13,8% PGD Mỏ Cày 500 25% Tổng số 2.174 100%
(Nguồn: Số liệu tổng hợp từ BIDV - Bến Tre)
Ngoài ra trong 2.174 khách hàng thì được chia làm 2 nhóm: Nhóm 1 là nhóm KHCN có khả năng trả nợ tốt và nhóm 0 là nhóm KHCN không có khả năng trả nợ. Việc phân nhóm khách hàng dựa theo phân loại nợ tại BIDV Bến Tre. Dưới đây là bảng mô tả phân nhóm khách hàng:
Bảng 2.10: Bảng mô tả phân nhóm khách hàng cá nhân
Nhóm Số KHCN điều tra Tỷ lệ (%)
0 420 19,32
1 1.754 80,68
Tổng cộng 2.174 100
(Nguồn: Số liệu tổng hợp từ BIDV - Bến Tre)
Phân tích hồi quy Logit cũng như các kỹ thuật khác, kết quả của phân tích đều bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu. Kích thước mẫu quá nhỏ có thẻ dẫn đến những kết luận khó có thể chính xác. Đã có nhiều kết quả nghiên cứu đưa ra một tỷ lệ 20 quan sát cho mỗi biến dự báo, cũng có kết quả cho rằng có
tối thiểu 5 quan sát cho mỗi biến dự báo, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008). Mẫu quan sát của nghiên cứu này có 2.174 quan sát, với số biến giải thích dự định đưa vào mô hình là 14 biến, thì theo các kết quả nghiên cứu trên mô hình của chúng ta có thể có kết luận chính xác để suy rộng ra tổng thể.
Ngoài việc xem xét kích thước mẫu cho toàn bộ mẫu nghiên cứu trong hồi quy Logit cũng cần phải xem xét tới kích thước mẫu của mỗi phạm trù.Kích thước mẫu của mỗi phạm trù phải lớn hơn số biến độc lập. Trong thực hành mỗi phạm trù phải có ít nhất 20 quan sát. Từ bảng 2.10, ta thấy kích thước của nhóm 0(nhóm không có khả năng trả nợ) là 420 quan sátvà nhóm 1(nhóm có khả năng trả nợ tốt) của chúng ta là 1.754 quan sát, cả hai nhóm đều lớn hơn 20 quan sát và 14 biến độc lập của mô hình ngiên cứu, có thể nói là mô hình này đã đảm bảo điều kiện cần thiết để từ đó cho ra kết quả tốt. Sau đây là bảng trình bàymột số chỉ số thống kê mô tả mẫu nghiên cứu:
Bảng 2.11: Bảng chỉ số thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Biến độc lập Trung Bình Mode Độ lệch Maximum Minimum
X1 0,699 1 0,495 1 0 X2 39,599 36 25,045 180 2 X3 0,127 0,13 0,025 0,3 0 X4 312,125 70 739,501 15000 1,91 X5 552,685 296,37 1301,995 2888,78 15 X6 0,893 1 0,309 1 0 X7 30,894 3,89 0,318 1333,33 0,318
X8 0,176 0 0 1 0 X9 1,474 2 0 8 0 X10 15,019 14 5 29 5 X11 42,543 42 21 81 21 X12 0,631 1 0 1 0 X13 0,835 1 0 1 0 X14 0,351 0 0 1 0 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});