Dựa trên thực trạng hoạt động tín dụng và các phương pháp đánh giá khả năngtrả nợ của KHDN nói riêng và khách hàng nói chung tại Vietinbank Tây Sài Gòn, xét thấy cần phải xây dựng một mô hình có thể đo lường cụ thể khả năng trả nợ của KHDN: không chỉ dừng lại ở việc phân tích tình trạng của KHDN mà còn xem xét KHDN trong bối cảnh quan hệ tín dụng tại Vietinbank Tây Sài Gòn.
Tiêu chí chọn lựa mô hình dựa trên cơ sở sau:
- Phải là mô hình thống kê để khắc phục những hạn chế từ các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của KHDN của Vietinbank Tây Sài Gòn dựa hoàn toàn trên kinh nghiệm của cán bộ tín dụng.
- Mô hình có khả năng lượng hóa khả năng trả nợ KHDN thành xác suất trả nợ, dùng làm cơ sở định giá rủi ro của từng KHDN tại Vietinbank Tây Sài Gòn.
- Mô hình đơn giản, dễ sử dụng và có thể áp dụng kết quả XHTD nội bộ tại Vietinbank Tây Sài Gòn là dữ liệu đầu vào của mô hình.
Qua các nghiên cứu những ưu, nhược điểm của từng loại mô hình trước đây cũng như dựa vào đặc điểm riêng của KHDN tại Vietinbank Tây Sài Gòn, học viên sử dụng phương pháp hồi quy Logistic trong bài luận văn. Đây là mô hình được sử dụng nhiều nước trên thế giới hiện nay trong việc đánh giá khả năng trả nợ của KHDN sau khi cấp tín dụng, thường là nhận định kết quả trả nợ của KHDN trong vòng 1 năm. Và hàm hồi quy Logit được viết như sau:
Loge (Y) = 0 + 1X1 + 2X2 +3X3 ……+nXn
Trong đó:
- Y: khả năng trả nợ của KHDN.
- X1…..Xn : Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHDN. - là hệ số hồi quy của hàm Logistic.
Hàm hồi quy Logistic sẽ tính xác suất xảy ra Y theo nguyên tăc: Nếu xác suất >= 0.5 thì KHDN có Y=1; Nếu xác suất <0.5 thì KHDN có Y=0