a) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy
Trong bảng 4.10, cột mức ý nghĩa (Sig.) trong kiểm định Wald cho thấy: Các biến có ý nghĩa ≤ 90% bao gồm GT, TU, HN, NN, TN, KV, LS, THV, HTV. Do đó, các biến này tương quan không có ý nghĩa với biến TYTRN.
Các biến HV, MD, KTSDV co Sig. <0.05. Do đó các biến này tương quan có ý nghĩa với biến TYTRN với độ tin cậy lớn hơn 95%.
b) Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Mức độ dự báo chính xác
Bảng 4.11: Phân loại dự báo (Classification Tablea)
Observed Predicted X_TRNDH Percentage Correct 0 1 Step 1 X_TRNDH 0 31 95 24.6 1 33 441 93.0 Overall Percentage 78.7
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Trong bảng 4.11, với 64 KH trả nợ không đúng hạn, mô hình dự báo đúng 31 KH, tỷ lệ đúng là 24.6%. Đối với 536 KH trả nợ đúng hạn, mô hình dự báo đúng 441 KH, tỷ lệ đúng là 93%. Tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình là 78.7%.
Mức độ phù hợp của mô hình
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 147.591 12 .000
Block 147.591 12 .000
Model 147.591 12 .000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kiểm định Omnibus cho thấy Sig. <0.0001 (độ tin cậy 99%). Như vậy, các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể. Hay, mô hình lựa chọn là phù hợp
c) Kiểm định mức độ giải thích của mô hình
Bảng 4.13 Tóm tắt mô hình (Model Summary)
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell
R Square Nagelkerke R Square
1 469.157a .218 .340
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
R2 – Nagelkerke: 0.340, có ý nghĩa là 34% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mô hình.