Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a Gioi_tinh.X1 .289 .358 .651 1 .420 1.335 Do_tuoi.X2 -.050 .020 6.099 1 .014 .951 Trinh_do.X3 -1.801 .281 41.196 1 .000 .165 Hon_nhan.X4 -1.412 .366 14.905 1 .000 .244 Nguoi_phu_thuoc.X5 1.457 .249 34.297 1 .000 4.293 Nha_o.X6 -.153 .239 .410 1 .522 .858 Thu_nhap.X7 -.424 .065 43.113 1 .000 .654 Han_muc.X8 .033 .005 35.652 1 .000 1.033 Constant 4.857 1.024 22.491 1 .000 128.648
a. Variable(s) entered on step 1: Gioi_tinh.X1, Do_tuoi.X2, Trinh_do.X3, Hon_nhan.X4, Nguoi_phu_thuoc.X5, Nha_o.X6, Thu_nhap.X7,
Han_muc.X8.
Bảng 3.1 cho thấy kiểm định Wald của các hệ số hồi quy của biến X2, X3, X4, X5, X7, X8 trong mơ hình tổng thể có mức ý nghĩa Sig < 5% là dấu hiệu cho thấy sử dụng các biến này để dự báo trong mơ hình hồi quy tổng thể là tốt. Hệ số
Mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy cao thể hiện mức độ tương quan giữa các biến X1, X6 với xác suất nợ xấu TTDQT có mức độ tin cậy là chưa cao. Hệ số hồi quy của biến X1, X6 cao cũng chứng tỏ mức độ phù hợp của mơ hình chưa tốt vì bao gồm các biến có tương quan với biến phụ thuộc thấp.
Căn cứ vào kết quả hồi quy tại Bảng 3.1 mơ hình dự báo xác suất nợ xấu TTDQT là:
[
]
Trong đó, xác suất khách hàng phát sinh nợ xấu là:
Khi P > 0,5 ta dự báo khách hàng phát sinh nợ xấu. Khi P = 0,5 ta chưa thể kết luận khách hàng có phát sinh nợ xấu hay khơng. Khi P < 0,5 ta kết luận khách hàng khơng phát sinh nợ xấu. Có thể cấp tín dụng cho khách hàng khi P < 0,5.
3.2.1.2 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Để phân tích số liệu thu thập được, tác giả sử dụng phần mềm thống kê SPSS. Sử dụng phương pháp Enter để đưa biến độc lập vào mơ hình. Kết quả phân tích hồi quy Logistics đối với biến phụ thuộc - xác suất nợ xấu và 8 biến độc lập là: Giới tính, Tuổi, Trình độ học vấn, Tình trạng hơn nhân, Số người phụ thuộc, Tình trạng sở hữu nhà ở, Thu nhập, Hạn mức TTDQT.