6. Kết cấu của đề tài
1.6.2. Phương pháp xử lý số liệu
- Công cụ phân tích dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng kết hợp đồng thời cả hai phần mềm Excel và STATA 13 trong việc xử lý làm sạch số liệu và phân tích dữ liệu nghiên cứu.
- Phân tích thống kê mô tả
Trên cơ sở thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành tính toán và mã hoá các biến trên phần mềm Excel, sau đó nhập dữ liệu vào phần mềm STATA 13 thực hiện thống kê mô tả. Nội dung phân tích thông kê mô tả là tóm tắt các đặc trưng của dữ liệu các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Các giá trị được trích xuất bao gồm giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn…
- Phân tích tương quan: Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, cần phải xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến. Điều này nhằm kiểm định giữa các biến có mối quan hệ tương quan tuyến tính với nhau và các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.
- Kiểm định mô hình hồi quy logistic
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng (2005) thì mô hình Logistic có dạng phương trình như sau:
Với P là giá trị của biến phụ thuộc nằm trong khoảng từ 0 đến 1, X là vectơ các biến độc lập với hệ số hồi quy β,α là hệ số tự do trong mô hình và u đại diện cho yếu tố nhiễu. Từ phương trình trên ta có:
Khi X → + ∞, P → 1, và khi X → - ∞, thì P → 0. Do đó, P sẽ nằm trong khoảng [0,1]. Phương thức ước lượng mô hình phụ thuộc vào giá trị quan sát P có nằm giữa 0 và 1 hay không, hoặc là đó có phải là số nhị nguyên có giá trị 0 hoặc 1 hay không. Trong trường hợp mà P đúng là nằm giữa khoảng 0 và 1, phương pháp chỉ đơn giản là biến đổi P và thu được:
Y = ln[P/ (1 – P)]
Tiếp theo cần lấy hồi quy Y theo một hằng số và X (có thể dễ dàng thêm vào nhiều biến giải thích). Tuy nhiên, nếu P là số nhị nguyên, thì lôgarít của P/(1 – P) sẽ không thể xác định được khi P có giá trị hoặc 0 hoặc 1. Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại hạn chế được vấn đề này. Tác động cận biên của X lên P được tính toán bằng cách lấy đạo hàm riêng phần của P theo X. Tác động cận biên ước lượng được cho như sau:
Kiểm định độ phù hợp tổng quát
Ở hồi quy Binary logistic, ta dùng kiểm định Chi-square để kiểm định giả thuyết Ho: p1= p2 = ••• = pk = 0. C ăn cứ vào mức ý nghĩa mà SPSS đưa ra trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định bác bỏ hay chấp nhân H0.
Kiểm định ý nghĩa của các hệ sổ hồi quy
Hồi quy Binary Logistic đòi hỏi kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy khác không, tức là xác suất để sự kiện xảy ra hay không xảy là không như nhau. Để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng. Mức ý nghĩa P < 0.05 cho kiểm định Wald sẽ bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy đều bằng 0.
Độ phù hợp của mô hình được đo lường dựa trên chỉ tiêu -2LL (-2 Log Likelihood), chỉ tiêu này có giá trị càng nhỏ càng tốt, nghĩa là giá trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo.
Hệ số tương quan Nagelkerke R Square cho biết phần trăm xác suất tiếp cận nguồn vốn tín dụng được giải thích bởi các biến đưa vào mô hình.
Ngoài ra, có thể xác định được mô hình dự đoán tốt đến đâu qua bảng phân loại. Bảng này sẽ so sánh trị số thực và trị số dự đoán cho từng biểu hiện, từ đó đánh giá tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình.
- Phân tích hồi quy
Thực hiện hồi quy mô hình logistic, kết quả trích xuất hệ số Beta (β) phản ánh chiều tác động và mức độ tác động của các nhân tố mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp vay vốn tại Vietcombank Ba Đình. Các nhân tố có ý nghĩa thống kê giải thích mô hình khi giá trị p-value <0.1.
TÓM TẮT CHƯƠNG 1
Trong chương này nghiên cứu đã trình bày cơ sở lý thuyết về tín dụng ngân hàng thương mại, khách hàng pháp nhân, tín dụng khách hàng pháp nhân, rủi ro vỡ nợ và dự báo rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp. Nghiên cứu đã đề xuất mô hình nghiên cứu, các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của KHPN. Dữ liệu nghiên cứu và cách thức xử lý số liệu cũng được trình bày rõ trong chương này.
CHƯƠNG 2
PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP NGOẠI THƯƠNG CHI
NHÁNH BA ĐÌNH