Như trình bày ở mục 2.2: Mô hình cơ sở được tác giả lựa chọn để phân tích là mô hình hồi quy Binary Logistic. Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được. Do biến phụ thuộc là quyết định cho vay chỉ có hai biểu hiện là cho vay và không cho vay nên nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy nhị phân là thích hợp để kiểm định các giả thuyết. Phương pháp bình phương nhỏ nhất với mô hình đồng thời (Enter) được sử dụng thông qua phần mềm xử lý thống kê SPSS. Phương pháp đồng thời được sử dụng vì bản chất của nghiên cứu này là kiểm định các lý thuyết khoa học.
Mô hình hồi quy nhị phân:
Yi = β0 + β1UYTIN + β2NANGLUC + β3VONTUCO + β4 TSTC + β5CĐKK + β6CSTD + ui
Trong đó:
- Yi là quyết định cho vay của HDBank với Khách hàng - β0 là hằng số của mô hình
- β1, β2, β3,β4, β5, β6 là hệ số hồi quy của mô hình.
- UYTIN, NANGLUC, VONTUCO, TSTC, CĐKK, CSTD là các biến độc lập. - Ui là phần dư của mô hình.
Để đánh giá mức độ phù hợp mô hình đối với mô hình hồi quy nhị phân và các giả thuyết nghiên cứu, khi nghiên cứu sẽ quan tâm đến các vấn đề:
- Thứ nhất, trước khi thực hiện hồi quy, nghiên cứu xem mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến (giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau), để thấy được mức độ liên hệ chặt chẽ giữa các biến.
- Thứ hai, kiểm định việc vi phạm các giả định (giả định liên hệ tuyến tính và giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập) vì nếu vi phạm các giả định thì các kết quả ước lượng sẽ không đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
- Thứ ba, kiểm định thống kê Wald với ý nghĩa thống kê đối với từng hệ số ước lượng để kiểm tra giả thuyết , tương tự hồi quy đa biến.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU