Sau khi lựa chọn được 9 biến đưa vào mô hình ta có kết quả của mô hình 1, sử dụng phương pháp Enter cho khảo sát để lựa chọn ra các biến tốt nhất. (Chi tiết mô hình 1 xin xem phụ lục 3.1)
Mô hình 1
Y = 0,426 + 0,074 X1 + 0,085 X2 + 0,706 X3 + 0,064X4 + 0,033 X5 + 0,009 X6 - 0,120 X7 - 0,094 X8 + 0,118 X9
Sau khi chạy mô hình hồi quy mẫu 8 biến ta thấy biến trình độ và đạo đức của CBTD (X6) có mức ý nghĩa quan sát (sig) rất lớn là 0,870 nên ta loại biến này ra khỏi mô hình. Tại NHNo&PTNT Long Thành, đa số CBTD đều có thâm niên công tác trong lĩnh vực này khoảng 20 năm trở lên, vì thế từ những kinh nghiệm thực tiễn cộng với những buổi tập huấn về kỹ năng nghiệp vụ do ngân hàng tổ chức cho nên có thể nói họ có kinh nghiệp dày dặn trong công tác thẩm định, cũng như kiến thức về các lĩnh vực sản xuất trên địa bàn huyện. Đồng thời với tâm lý của khách hàng là NHNo&PTNT cho vay về lĩnh vực nông nghiệp với lãi suất thấp nên mặc dù khách hàng không hài lòng với thái độ phục vụ của CBTD nhưng vẫn quyết định đến vay vốn tại ngân hàng. Thế nên trong thời gian tới ngân hàng cũng cần có biện pháp để khắc phục vấn đề này. Vì vậy việc nhân tố này bị loại ra khỏ mô hình là hoàn toàn hợp lý. Sau đó chạy lại mô hình trên bằng phần mềm spss 20.0 với các biến còn lại thì ta có mô hình mới là:(Chi tiết mô hình 2 xin xem phụ lục 3.2)
Mô hình 2
Y = 0,495 + 0,093 X1 + 0,088 X2 + 0,708 X3 + 0,063 X4 +0,032 X5 – 0,122 X7 – 0,094 X8 + 0,118 X8
Sau khi loại biến trình độ và đạo đức của CBTD thì nhìn vào kết quả của mô hình vẫn thấy ý nghĩa quan sát (sig.) của biến số tiền vay vốn đáp ứng được nhu cầu sản xuất, kinh doanh của khách hàng (X5) là 0,659 nên tiếp tục loại biến này ra khỏi mô hình. Qua kết quả khảo sát, hầu hết khách hàng không có ý kiến về việc số tiền khách
50
hàng cho vay đáp ứng được nhu cầu sản xuất của khách hàng. Vì thế mà biến này bị loại ra khỏi kết quả của mô hình và ta có thêm mô hình mới:(Chi tiết mô hình 3 xin xem phụ lục 3.3)
Mô hình 3
Y = 0,521 + 0,094 X1 + 0,094 X2 + 0,708 X3 +0,062 X4 - 0,123 X7 - 0,095 X8 + 0,116 X9
Sau khi loại số tiền vay vốn đáp ứng được nhu cầu sản xuất, kinh doanh của khách hàng thì nhìn vào kết quả của mô hình vẫn thấy ý nghĩa quan sát (sig.) của biến khách hàng sử dụng vốn đúng mục đích (X4) là 0,180 nên tiếp tục loại biến này ra khỏi mô hình. Qua kết quả thu nợ của HSX tại NHNo&PTNT ta có thể thấy tình hình thu nợ hiện nay là rất tốt, hệ số thu nợ là 86%, cộng thêm với kết quả điều tra trên hồ sơ vay vốn của khách hàng do ngân hàng cung cấp, ta thấy có tới 92,3% số hộ vay vốn là sử dụng đúng mục đích. Cho nên biến này không ảnh hưởng tới việc vốn vay được sử dụng hiệu quả. Bên cạnh đó do vẫn còn một số hộ không thực hiện như đúng cam kết đã thỏa thuận ban đầu, do đó ngân hàng cần có những biện pháp để khắc phục, tránh tình trạng hộ vay không sử dụng tiền vay đúng mục đích, gây ảnh hưởng tới chất lượng cho vay của ngân hàng.
Sau khi loại bỏ biến khách hàng sử dụng vốn vay đúng mục đích ta có thêm mô hình mới:(Chi tiết mô hình 4 xin xem phụ lục 3.4)
Mô hình 4
Y = 0,808 + 0,096 X1 + 0,082 X2 + 0,717 X3 - 0,135 X7 - 0,089 X8 + 0,108 X9 Sau khi loại biến dụng vốn vay đúng mục đích thì nhìn vào kết quả của mô hình vẫn thấy ý nghĩa quan sát (sig.) của biến Lãi suất cho vay thấp (X2) là 0,115 nên tiếp tục loại biến này ra khỏi mô hình và ta có thêm mô hình mới:(Chi tiết mô hình 4 xin xem phụ lục 3.5)
Mô hình 5
51
Kết quả cuối cùng sau khi loại đi 3 biến mô hình đã trở nên phù hợp vì tất cả ý nghĩa quan sát (sig.) của 5 biến còn lại đều nhỏ hơn α (tức nhỏ hơn 5%) (xem kết quả phụ lục 3.6).