Kết quả ước lượng

Một phần của tài liệu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm tôm nuôi của hộ nông dân tại tỉnh bạc liêu (Trang 54 - 56)

1. 3 Giả thiết cần kiểm định và câu hỏi nghiên cứu

4.2 Kết quả ước lượng

Để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BH tôm nuôi của nông hộ trên địa bàn tỉnh Bạc Liêu đề tài sử dụng mô hình Logit để phân tích. Kết quả chạy mô hình Logit được trình bày cụ thể bảng 4.9.

Bảng 4.9 trình bày kết quả giá trị kiểm định mô hình (P-value = 0,000) cho biết các hệ số của mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, nghĩa là hệ số của các biến giải thích có thể được sử dụng để giải thích nhu cầu tham gia BH

Kiểm định đa cộng tuyến được tiến hành để kiểm tra tính vững của các hệ số trong phương trình. Kết quả kiểm định cho thấy các giá trị đều nhỏ hơn 0,8, do đó có thể bỏ qua tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Bảng 4.9: Kết quả mô hình Logit cho quyết định mua BH tôm nuôi

Biến độc lập Hệ số Hiệu ứng biên Giá trị P

Hằng số - 2,906* _ 0,067 TRINHDO - 0,252** - 0,057 0,037 GIOITINH 0,316 0,074 0,781 DTNUOI 0,159** 0,036 0,011 VAYVON 0,294 0,068 0,687 LAMVIECDP 1,871* 0,331 0,084 THONGTIN 2,334*** 0,497 0,002 SONAMKN 0,072 0,016 0,445 TAPHUANKT 2,545*** 0,503 0,002 CHIPHISX - 0,000 - 0,000 0,218 Tổng số quan sát 2 Pr Log likelihood Pseudo R2 113 0,000 -32,676 0,582

Nguồn: số liệu phân tích của tác giả, 2013

Ghi chú:

***: biến có ý nghĩa thống kê mức 1% **: biến có ý nghĩa thống kê mức 5% *: biến có ý nghĩa thống kê mức 10% Bảng 4.10: Dự báo mô hình

Quan sát

Dự báo

Tham gia BH Không tham gia BH

Tần số Tỷ lệ (%) Tần số Tỷ lệ (%)

Tham gia BH 52 88,14 7 11,86

Không tham gia BH 5 9,26 49 90,74

Mô hình dự báo đúng (%) 89,38

Nguồn: số liệu phân tích của tác giả, 2013

Trong mô hình Logit, hệ số Pseudo-R2

không hoàn toàn giải thích cho sự phù hợp của mô hình, mà thường dùng để so sánh các mô hình với nhau, vì vậy ta cần xem xét mức độ giải thích chính xác của mô hình thay cho giá trị R2

khi nhận xét về sự phù hợp của mô hình. Mức độ chính xác được thể hiện ở bảng 4.10, cho thấy trong 57 trường hợp tham gia BH tôm nuôi (xem theo cột)

mô hình đã dự đoán đúng 52 trường hợp (xem theo hàng), vậy tỷ lệ đúng là 88,14%. Còn với 56 trường hợp không tham gia BH, mô hình dự đoán đúng 49 trường hợp, tương ứng tỷ lệ đúng là 90,74%. Từ đó ta tính được tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 89,38%.

Theo kết quả phân tích, trong 9 biến đưa vào mô hình thì có 5 biến có ý nghĩa thống kê. Cụ thể: các biến TAPHUANKT, THONGTIN có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến TRINHDO và DTNUOI có ý nghĩa thống kê mức 5%, còn lại biến LAMVIECDP có ý nghĩa mức 10%. Để thấy rõ hơn tác động của từng biến giải thích lên biến phụ thuộc trong mô hình phân tích trên, các biến độc lập lần lượt được xem xét. Dựa trên cơ sở đó, tác giả đề xuất một số giải pháp phù hợp nhằm gia tăng nhu cầu đối với BH tôm nuôi.

Một phần của tài liệu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm tôm nuôi của hộ nông dân tại tỉnh bạc liêu (Trang 54 - 56)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(74 trang)