Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), mô hình hồi quy 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. Có rất nhiều hiện tượng trong tự nhiên chúng ta cần dự đoán khả năng xảy ra sự kiện hay xác suất xảy
ra ví dụ như người vay có trả được nợ hay không. Mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế.
Thuật ngữ “ hồi quy” do Francis Galton đưa ra lần đầu tiên. Phân tích hồi quy là một trong những công cụ cơ bản của kinh tế lượng, nghiên cứu sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến khác hay còn gọi là biến độc lập. Trong đó biến phụ thuộc là biến giả, chỉ nhận 2 giá trị là 0 hoặc 1.
Ưu điểm của mô hình:
- Là mô hình toán học định lượng nên khắc phục được những điểm của mô hình định tính, thể hiện sự khách quan, nhất quán, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của cán bộ tín dụng.
- Thực hiện được bằng các phần mềm chuyên dụng như Eviews
- Dễ dàng hiệu chỉnh hoặc thêm bớt các biến nhằm xác định cụ thể tác động của các yếu tố tới khả năng trả nợ của khách hàng tùy theo đặc trưng từng khu vực nghiên cứu.
Nhược điểm: Tuy nhiên mô hình vẫn còn tồn tại nhược điểm đó là mô hình phụ thuộc vào mức độ chính xác của nguồn thông tin thu thập và khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích của cán bộ tín dụng. Ngoài ra bản chất mô hình Logistic là mô hình kinh tế lượng vì vậy khi hệ số xác định ở mức nhỏ thì mô hình có thể dự báo kém chính xác.