CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3 Kết quả hồi quy và thảo luận
Nghiên cứu vận dụng mô hình Binary Logistic để nghiên cứu kết hợp với sử dụng phương pháp-khắc phục phương sai thay đổi (sử dụng sai số chuẩn mạnh robust standard errors). Khi mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi thì nó sẽ vẫn cho các hệ số ước lượng tin cậy nhưng các sai số chuẩn của hệ số không còn là nhỏ nhất, nó sẽ làm giảm hoặc mất đi ý nghĩa thống kê.
Ý nghĩa của robust standard errors chính là việc loại bỏ tối thiểu các sai số, đưa các sai số về giá trị thật thấp nhất của nó. Phương pháp này sẽ phù hợp khi mô hình có cỡ mẫu đủ lớn.
Xét giá trị p-value , nếu p-value > 0.05: không có ý nghĩa thống kê; p-value < 0.05: có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.
Hình 4.2: Kết quả hồi quy mô hình Binary Logistic
Biến năng lực tài chính của khách hàng có p-value = 0.002 < 0.05: có ý nghĩa thống kê, và hệ số hồi quy âm, tức là năng lực tài chính của khách hàng có mối quan hệ tương quan ngược chiều với rủi ro tín dụng, nói cách khác khi doanh nghiệp có nguồn vốn tự có càng lớn thì xác xuất xảy ra rủi ro tín dụng càng ít.
Biến vốn vay trên tài sản đảm bảo có p-value = 0 < 0.05: có ý nghĩa thống kê, và hệ số hồi quy dương, tức là tỷ lệ vốn vay trên tài sản đảm bảo có mối tương quan cùng chiều với rủi ro tín dụng, nói cách khác khi tỷ lệ vốn vay trên tài sản đảm bảo càng lớn thì xác xuất xảy ra rủi ro tín dụng càng lớn.
Biến kinh nghiệm cán bộ cho vay có p-value = 0 < 0.05: có ý nghĩa thống kê, và hệ số hồi quy âm, có nghĩa là khi kinh nghiệm của cán bộ tín dụng càng nhiều thì sẽ làm cho rủi ro tín dụng giảm xuống.
Biến số lần kiểm tra vốn vay có p-value = 0.012 < 0.05, và hệ số hồi quy âm, có nghĩa là khi số lần kiểm tra vốn vay của cán bộ tín dụng càng nhiều thì rủi ro tín dụng sẽ giảm xuống.