Để kiểm định mức độ phù hợp tổng quát của mô hình, sử dụng kiểm định Omnibus đối với các hệ số của mô hình được trình bày trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients (Bảng 4.12).
Như vậy, các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể. Nói cách khác, mô hình lựa chọn là phù hợp tốt.
Bảng 4.12 Kiểm định Omnibus đối với các hệ số của mô hình Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-
square df Sig.
Step 1 Step 278.760 6 .000
Block 278.760 6 .000
Model 278.760 6 .000
(Nguồn: Tác giả phân tích bằng SPSS từ dữ liệu nghiên cứu)
Ngoài ra, có thể xác định được mô hình dự đoán tốt đến đâu qua Bảng Phân loại dự báo (Classification Table) do SPSS đưa ra thông qua việc so sánh trị số thực và trị số dự đoán cho từng biểu hiện và tính tỷ lệ dự đoán đúng sự kiện. Trong 500 khách hàng cá nhân được khảo sát, thực tế có 87 khách hàng không có khả năng trả nợ, Bảng 4.13 cho thấy mô hình dự báo đúng 63 trường hợp, tỷ lệ dự đoán đúng là 72.4%. Còn 413 khách hàng cá nhân thực tế có khả năng trả nợ, mô hình dự báo đúng 403 trường hợp nên tỷ lệ dự đoán đúng là 97.6%. Từ đó tính được tỷ lệ dự đoán đúng của toàn mô hình là 93.2%.
Bảng 4.13 Bảng Phân loại dự báo Classification Tablea
Observed Predicted
Khong co kha nang tra no Co kha nang tra no e Correct
Step 1 Kha nang tra no
Khong co kha nang tra no
63 24 72.4
Co kha nang tra no 10 403 97.6
Overall Percentage 93.2
a. The cut value is .500
(Nguồn: Tác giả phân tích bằng SPSS từ dữ liệu nghiên cứu)
4.2.3.3 Kiểm định độ phù hợp tổng quát
Ngoài các kiểm định trên, khi phân tích hồi quy Logistic, kết quả từ phần mềm SPSS đồng thời đưa ra Bảng Model Summary (Bảng Tóm tắt mô hình) dùng để kiểm định mức độ giải thích của mô hình thể hiện qua Bảng 4.14 sau:
Bảng 4.14: Bảng tóm tắt mô hình (Model Summary) Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 183.412a .427 .708
a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates chànged by less than .001.
(Nguồn: Tác giả phân tích bằng SPSS từ dữ liệu nghiên cứu)
Hệ số mức độ giải thích của mô hình: R2 Nagekerke = 0.708. Điều này có nghĩa là 70.8% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mô hình, còn lại là do các yếu tố khác.
Như vậy, từ kết quả kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy, độ phù hợp và mức độ giải thích của mô hình cho thấy 6 biến DOTUOI, GIOITINH, TTHONNHAN, NGHENGHIEP, LSUATVAY, HTHUCVAY đều có ý nghĩa thống kê ở mức sai số chuẩn hồi quy 10% và mô hình 3 là mô hình có độ phù hợp khá tốt được sử dụng để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại BIDV chi nhánh Bắc ĐăkLăk, mặt khác mô hình có thể sử dụng với mục đích dự báo.