Kiểm định mơ hình hồi quy Binary Logistic

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Giải pháp hạn chế và xử lý nợ xấu tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Chi nhánh Quận 5 (Trang 54 - 55)

2.4. Mơ hình Binary Logistic trong phân tích các yếu tố tác động nợ xấu tạ

2.4.2. Kiểm định mơ hình hồi quy Binary Logistic

Để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, tác giả dựa vào kết quả của bảng Omnibus Tests of Model Coefficients của bảng 2.18 dưới đây:

Bảng 2.18: Kiểm định giả thuyết

Chi-square df Sig.

Step 1

Step 230.672 8 0.000

Block 230.672 8 0.000

Model 230.672 8 0.000

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của tác giả bằng phần mềm SPSS)

Qua bảng 2.18 cho thấy, kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình cho ta Sig. = 0.0000, vì vậy ta bác bỏ giả thuyết:

H0: B0 = B1 = B2 = B3 = B4 = B5 = B6 = B7 = B8 = 0

Tiếp theo, để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, tác giả sử dụng bảng Model Summary tại bảng 2.19:

Bảng 2.19. Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình

Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 20.103a 0.699 0.959

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của tác giả bằng phần mềm SPSS)

Kết quả ở bảng 2.19 Model Summary của mơ hình hồi quy Binary logistic cho thấy giá trị của chỉ số -2 Log likelihood = 20.103a là không cao lắm, thể hiện tính phù hợp của mơ hình tổng thể.

Hệ số mức độ giải thích của mơ hình R2 Nagelkerke = 0.959, điều này có nghĩa là 95.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc (nợ xấu) của khách hàng doanh nghiệp vay vốn tại Agribank Quận 5 được giải thích bằng 8 biến độc lập, phần cịn lại là do tác động bởi yếu tố khác.

Bảng 2.20. Mức độ chính xác của dự báo

Quan sát

Dự đoán

Nợ xấu Phần trăm chính xác Khơng có nợ xấu (0) Có nợ xấu (1)

Nợ xấu Khơng có nợ xấu 121 2 98.4

Có nợ xấu 2 67 97.1

Phần trăm trung bình 97.9

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của tác giả bằng phần mềm SPSS)

Số liệu từ bảng 2.20 cho thấy, trong tổng công 192 mẫu quan sát thì có 123 mẫu khơng có nợ xấu và 69 mẫu có nợ xấu. Mơ hình đưa ra tỷ lệ dự đốn chính xác 121 trường hợp trong tổng số 123 mẫu quan sát khơng có nợ xấu với tỷ lệ chính xác là 98.4%. Đối với trường hợp 69 mẫu có nợ xấu mơ hình dự đốn được 67 mẫu với tỷ lệ dự đốn chính xác là 97.1%. Tổng hợp lại, mơ hình dự đốn chính xác 188/192 trường hợp tương ứng với tỷ lệ chính xác là 97.9%.

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Giải pháp hạn chế và xử lý nợ xấu tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Chi nhánh Quận 5 (Trang 54 - 55)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(77 trang)