3.3 .Thu thập và mô tả dữ liệu
3.4. Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu
3.4.3. Kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Tính thích hợp của mơ hình nghiên cứu trên được kiểm định thơng qua các kiểm định về tính phù hợp như: Kiểm định Omnibus (Althose, L.A, 1997), kiểm định Hosmer và Lemershow (Hosmer D.W and Lemeshow S, 1980), giá trị Cox and Snell R bình phương (Cox, D.R. and E.J Snell, 1989) và giá trị Nagelkerke R bình phương (Nagelkerke, N.J.D., 1991),… Trong đó, các kiểm định lần lược như sau:
Kiểm định Omnibus (Omnibus test) (Althose, L.A, 1997) được sử dụng để đánh giá khả năng tác động, giải thích của các biến giải thích đến mơ hình bằng khơng, nghĩa là mơ hình khơng mang tính khả dụng, tất cả các biến giải thích tham gia vào mơ hình đều có sự ảnh hưởng kém đến việc giải thích cho biến phụ thuộc. Về cơ bản, kiểm định Omnibus dựa trên nguyên tắt kiểm định Chi bình phương (chi-square) kết hợp với kiểm định Fisher theo hướng đo lường khả năng giải thích của mơ hình chia cho phần khơng được giải thích bởi mơ hình. Giá trị kiểm định F (F test) được thiết lập bởi phương trình sau:
= ∑ − /( − 1)
∑ ∑ − /( − )
Kiểm định Omnibus được đặt trên hai giả thuyết cụ thể là (i) tác động của của các biến giải thích đến biến phụ thuộc là bằng khơng “0”, nghĩa là mơ hình khơng khả dụng. Và giả thuyết đối là có tồn tại ít nhất một biến giải thích tồn tại trong mơ hình, trong trường hợp này, tính khả dụng của mơ hình là có tồn tại.
Với kết quả tìm được trong q trình phân tích bằng phần mềm SPSS cho thấy, giá trị mức ý nghĩa của kiểm định Omnibus (SigOmnibus) khá thấp (bằng 0) cho thấy giả thuyết về tính khả dụng của mơ hình là tồn tại.
Bảng 3.7: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình theo kiểm định Omnibus Chi-square df Sig. Step 1 Step 68.713 9 .000 Block 68.713 9 .000 Model 68.713 9 .000 Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu
Kiểm định Hosmer and Lemershow (Hosmer D.W and Lemeshow S, 1980) là kiểm định nhằm đánh giá tính khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán. Về cơ bản, kiểm định Hosmer and Lemershow cho sánh sự khác biệt giữa giá trị dự đoán (được xem là giá trị kỳ vọng – Experted) và giá trị quan sát, giá trị dự đoán và được xác định bởi công thức sau:
= ( − )
(1 − )
Trong đó, Og và Eg là các giá trị thực tế và giá trị kỳ vọng (giá trị dự đoán), Ng và πg là giá trị xác xuất p cho trường hợp diễn ra giá trị 1 của giá trị biến phụ thuộc.
Hai giả thuyết của kiểm định Hosmer and Lemershow được giả định: Giả thuyết H0, khơng có sự khác biệt giữa giá trị thực tế (Og) và giá trị dự đoán (Eg), và giả thuyết đối (H1) mô tả sự khác biệt có ý nghĩa giữa giá trị thực tế và giá trị dự đốn.
Kết quả phân tích cho thấy, mức ý nghĩa của kiểm định Hosmer and Lemershow khá cao và tiến đến giá trị 62,2%. Vì vậy, giả thuyết về khơng có sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế được chọn trong kiểm định này.
Bảng 3.8: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình theo kiểm định Hosmer và Lemershow
Hosmer and Lemeshow Test
Step
Chi-square df Sig.
1 6.228 8 .622
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu
Với hai kiểm định Hosmer and Lemershow và kiểm định Omnibus cho thấy sự thống nhất về tính khả dụng của mơ hình khá cao.
Bên cạnh hai kiểm định trên, mức độ phù hợp của mơ hình (goodness of fit) còn được thể hiện qua hai giá trị Cox and Snell R bình phương đạt 23,8% (Cox, D.R. and E.J Snell, 1989) và giá trị Nagelkerke R bình phương đạt 33,6% (Nagelkerke, N.J.D., 1991).
Bảng 3.9: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình theo kiểm định Cox&Snelll và Nagelkerke
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 242.226a .238 .336
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu phân tích
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình: Tác giả sử dụng kiểm định Linktest (Pregibon, D, 1980). Kiểm định linktest được sử dụng phục vụ mục tiêu phát hiện sai dạng mơ hình của mơ hình đang thực hiện. Theo (Pregibon, D, 1980), mơ hình sẽ phù hợp về dạng hàm khi sự tác động bởi phần giá trị của nhiễu tạo ra sẽ có tương quan hồi quy mật thiết với biến phụ thuộc (Y). Ngược lại, bình phương của phần dư này khơng có tương quan hồi quy với biến phụ thuộc (Y).Vì vậy, kết quả kiểm định thỏa mãn linktest (Pregibon, D, 1980) khi kiểm định _hat có ý nghĩa và _hatsq khơng có ý nghĩa có thể kết luận mơ hình phù hợp với nghiên cứu.
Kết quả sau cho thấy, mơ hình thỏa mãn linktest (Pregibon, D, 1980) nên có thể kết luận mơ hình có thể sử dụng tốt cho nghiên cứu.
Bảng 3.10: Kiểm định tính phù hợp của mơ hình
Iteration 0: log likelihood = -155.46934 Iteration 1: log likelihood = -122.85213 Iteration 2: log likelihood = -120.56971 Iteration 3: log likelihood = -120.39937 Iteration 4: log likelihood = -120.39897 Iteration 5: log likelihood = -120.39897
Logistic regression Number of obs = 253 LR chi2(2) = 70.14
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood = -120.39897 Pseudo R2 = 0.2256
-------------------------------------------------------------------------- y | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] ------------+------------------------------------------------------------- _hat | .9069847 .144571 6.27 0.000 .6236308 1.190339 _hatsq | .0960535 .0639558 1.50 0.133 -.0292975 .2214046 _cons | -.0934504 .1976783 -0.47 0.636 -.4808927 .2939919 --------------------------------------------------------------------------
Tất cả các kiểm định trên đều cho thấy, tính khả dụng và mức độ phù hợp của mơ hình là khá tốt. Trong kết quả phân loại khả năng dự đốn của mơ hình cho thấy khả năng dự đốn của mơ hình là khá cao.
Trong trường hợp những doanh nghiệp thực tế được xếp vào khơng rủi ro tín dụng gồm 77 doanh nghiệp, mơ hình đã dự đốn chính xác 42 doanh nghiệp, đạt tỷ lệ 54,5% các quan sát trong trường hợp này.
Trong trường hợp các doanh nghiệp bị xếp vào trường hợp rủi ro tín dụng với tổng số doanh nghiệp là 176, mơ hình đã dự đốn chính xác 156 trường hợp, đạt tỷ lệ chính xác đến 88,6%.
Xét chung cho cả mơ hình, khả năng chính xác của mơ hình đạt 198/253 doanh nghiệp, với tỷ lệ chính xác đạt 78,3% giá trị thực tế.
Bảng 3.11: Khả năng dự đốn của mơ hình
Observed Predicted
Y
Percentage Correct Khong rui ro Rui ro
Step 1 Y Khong rui ro 42 35 54.5
Rui ro 20 156 88.6
Nguồn: Tổng hợp từ dữ liệu phân tích