3.1. Mô hình nghiên cứu
3.1.1. Mô hình kinh tế lượng tổng quát
Sau khi xem xét các ưu điểm và nhược điểm của các mô hình nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, học viên quyết định sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic(Logit) để tiến hành nghiên cứu đề tài, phân tích mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), với hồi qui Binary Logistic, thông tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc Y và biến độc lập X. Đây là mô hình định lượng với biến phụ thuộc Y là biến giả, chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện mà ta quan tâm và 1 là có xảy ra.
Mô hình Binary Logistic là mô hình toán học hồi quy để xem xét mối liên hệ giữa biến phụ thuộc Y và tất cả các biến còn lại là biến độc lập (Xi)
Mô hình hồi quy Binary Logistic có dạng như sau: Pi= 𝑒Ŷ
1−𝑒Ŷ = 𝑒𝑥𝑝(𝑜+1𝑋1+⋯𝑛𝑋𝑛)
1+𝑒𝑥𝑝(𝑜+1𝑋1+⋯𝑛𝑋𝑛)
Trong công thức này Pi là kỳ vọng xác suất Y=1 với điều kiện Xi xảy ra. Xi là biến độc lập. Khi đó, xác suất không xảy ra sự kiện là:
P(Y=0) = 1 – P(Y=1)
Áp dụng phương pháp tuyến tính hoá, mô hình được viết thành: Loge = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βiXi
Ý nghĩa của mô hình: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi biến độc lập Xi thay đổi 1 đơn vị thì biến phụ thuộc Y sẽ thay đổi 1 lượng βi so với ban đầu. Nếu hệ số hồi quy βi dương thì nhân tố Xisẽ có tác động cùng chiều và ngược lại nếu hệ số hồi quy βi âm thì nhân tố Xi sẽ có tác động ngược chiều.
Đánh giá mô hình Logit:
+ Mô hình Logit là mô hình nghiên cứu định lượng thể hiện sự khách quan, nhất quán và không phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của người phân tích, khắc phục được yếu điểm của mô hình 5C.
+ Kỹ thuật đo lường của mô hình logit đơn giản, người phân tích có thể ước lượng các tham số của mô hình thông qua các phần mềm chuyên dụng như Eview, SPSS…
+ Mô hình có thể đo lường được tác động của từng yếu tố đến từng khoản vay, đây là ưu điểm nổi bật của mô hình Logit so với các mô hình xếp hạng tín dụng truyền thống hay mô hình điểm số tín dụng Fico.
+ Mô hình có thể dễ dàng thêm bớt, hiệu chỉnh các biến độc lập vào mô hình để xác định tác động của từng yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Nhược điểm
+ Do đây là mô hình định lượng nên kết quả kiểm định của mô hình có thể cho ra kết quả trái với lý thuyết và thực tế và không có chức năng giải thích kết quả khác biệt này.
+ Mô hình phụ thuộc vào độ lớn mẫu nghiên cứu và độ chính xác của nguồn thông tin thu thập. Trong trường hợp biến độc lập có số lượng biến hiển thị quá thấp, mô hình có thể mắc lỗi bỏ qua tác động của biến trên lên biến phụ thuộc.