Theo bảng 2.24, ta có cơ cấu các nhóm nợ trên tổng số KH. Từđây, cơ cấu của các KH có khả năng trả nợ (nhóm nợ thấp hơn 3) là 97.96% (xấp xỉ 98%). Vậy, ta có thể xác định xác suất ban đầu của khả năng đảm bảo trả nợ là 98%. Ngoài ra, để có thể nhìn nhận tổng quan hơn, tác giả chọn thêm 2 mức xác suất ban đầu khác là 90% và 95%. Dưới đây là bảng kết quảước lượng tác động biên của các yếu tố trong mô hình 4.
Bảng 3.7: Bảng tính tác động biên của các biến lên xác suất trả nợ của KH Xác suất ban đầu
Biến 98% 95% 90%
Tên biến Biên độ của các biến Xác suất trả nợ mới
Gender Nam so với nữ 0.09725 0.04010 0.01940
Marrital Có gia đình so với độc thân 0.77934 0.57797 0.39346 Renting Có thuê nhà so với không thuê nhà 0.99968 0.99919 0.99829 Length_stay Cư trú nhiều hơn 1 tháng 0.97980 0.94952 0.89910 Work_tenure Làm việc nhiều hơn 1 tháng 0.98039 0.95094 0.90179 DAB_acc Có chi lương qua NH Đông Á so với chi
lương tiền mặt 0.99960 0.99896 0.99780 OtherB_acc Có chi lương qua NH khác so với chi
lương tiền mặt 0.19338 0.08506 0.04218 DAB_relate Số dịch vụđang sử dụng của NH Đông Á
tăng thêm 1 0.99760 0.99385 0.98710 Income Thu nhập tăng thêm 1 triệu đồng 0.98357 0.95869 0.91662 Saving Tiết kiệm tăng thêm 1 triệu đồng 0.97130 0.92920 0.86143 Gov Làm việc tại công ty nhà nước so với loại
hình công ty khác 0.99879 0.99687 0.99342 Foreign Làm việc tại công ty nước ngoài so với
loại hình công ty khác 0.99996 0.99990 0.99979 Finance_comp Làm việc tại công ty tài chính so với loại
hình công ty khác 0.99969 0.99921 0.99834 VN_comp Làm việc tại công ty Việt Nam so với
loại hình công ty khác 0.99960 0.99897 0.99782 HE Trình độĐH trở lên so với dưới ĐH 0.99991 0.99977 0.99952
Theo bảng trên, ta có thể thấy được sự thay đổi của xác suất trả nợ của KH khi có sự biến
đổi biên của từng biến riêng biệt. Ví dụ, khi thu nhập của KH tăng thêm 1 triệu đồng thì xác suất trả nợ của KH lúc này là 98,357%, tăng thêm so với xác suất ban đầu 98% là 0.357%.
Tiếp theo, tác giả biểu diễn sự khác biệt về xác suất đảm bảo trả nợ của nam và nữ, trình độ
dưới ĐH và từ ĐH trở lên qua biểu đồ 3.1, trong điều kiện sự thay đổi về số tháng cư trú (biến Length_stay) và tất cả các biến còn lại cốđịnh.
Biểu đồ 3.1: Biểu đồ thể hiện sự khác biệt và xác suất trả nợ theo giới tính và trình độ học vấn
(Nguồn: số liệu tính toán từ dữ liệu của NH Đông Á)