nhân
2.3.1. Cơ sở lý thuyết trong việc chọn các biến của mô hình.
Các mô hình quản trị rủi ro tín dụng đều có những ưu điểm và nhược điểm, mặt khác các mô hình này không loại trừ lẫn nhau, nên thông thường các ngân hàng thường kết hợp nhiều mô hình để phân tích đánh giá mức độ rủi ro tín dụng. Trong thực tế Việt Nam,thường sử dụng các yếu tố định tính
để đánh giá khoản vay từ khâu thẩm định đến quản lý, theo dõi, kiểm tra và giám sát các khoản nợ. Nhìn chung các ngân hàng đều có quan tâm đến hai nhóm chỉ tiêu cơ bản sau:
- Nhóm chỉ tiêu về nhân thân khách hàng.
- Nhóm chỉ tiêu về quan hệ của khách hàng với ngân hàng
Từ hai nhóm yếu tố trên sẽ xây dựng được các biến số được cho là có tác động đến chất lượng tín dụng của khách hàng. Thực hiền hồi quy lần lượt các biến giải thích đó với biến phụ thuộc là chất lượng tín dụng, để lựa chọn ra các biến tác động đến biến chất lượng tín dụng có ý nghĩa thống kê.
Vì các biến giải thích được lựa chọn ở trên có quan hệ tương quan rất chặt với nhau nên để khắc phục hiện tượng này, chúng ta dùng phương pháp phân tích nhân tố: Ý tưởng cơ bản của phương pháp này là thay thế p biến ban đầu, có quan hệ tương quan với nhau, bằng một số biến mới là tổ hợp tuyến tính của chúng; các biến này không tương quan với nhau sao cho giữ được sự khác biệt tối đa giữa các cá thể, nhưng lại đảm bảo được sự liên hệ tối đa của chính các biến ban đầu. Giả sử ban đầu mô tả mỗi cá thể bởi một véctơ p chiều mà mỗi thành phần là giá trị của một biến, sau đó tổ hợp các biến giải thích thành các vecto đôi một trực giao. Mỗi vecto mới này là một thành phần hay coi là một biến mới mà có thể đo lường các cá thể (các doanh nghiệp) trên một tiêu chuẩn nào đó.
Giả sử với p biến giải thích Xj ( j=1,p ) ban đầu có quan hệ với biến phụ thuộc Y như sau: Yk = uk1X1 + uk2X2 +….+ ukpXp.
Một bộ số (vectơ) uk xác định một biến Yk và tương ứng với Yk ta có các giá trị tương ứng của các cá thể.
Qua phân tích thành phần chính, thu được các vectơ (biến mới) Fi là tổ hợp của các biến Xp:
Như vậy, biến phụ thuộc Yk được thể hiện qua một vectơ mới mà mỗi thành phần của vectơ này là hệ số phân tích qua một biến mới (một thành phần chính Fi). Nhờ đó có thể mô tả được quan hệ của chúng.
i k i ii k V F Y ∑ = = 1
Sau đó sử dụng phương pháp phân tích khác biệt đa nhân tố, là một trong những phương pháp có nhiều ứng dụng của phân tích thống kê, để phân tích. Phương pháp này được sử dụng để phân lớp một biến số thành một số nhóm phụ thuộc dựa trên các tiêu thức (biến độc lập) của biến số đó. Số lượng nhóm có thể là hai hoặc nhiều hơn tuỳ thuộc vào mục đích của người phân tích. Dạng đơn giản của phương pháp này là sự kết hợp tuyến tính của các biến độc lập mà sẽ tạo ra sự khác biệt nhất giữa các nhóm. Phương pháp phân tích khác biệt xác định các hệ số dựa trên các biến độc lập được lựa chọn. Khi các hệ số này được áp dụng cho các tỷ số thực tế, sẽ có cơ sở cho việc phân loại các nhóm loại trừ lẫn nhau.