Kết quả hồi quy và kiểm định giả thiết

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển việt nam (Trang 64 - 67)

CHƯƠNG 4 : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.3.1. Kết quả hồi quy và kiểm định giả thiết

Sau khi hồn thành thống kê mơ tả dữ liệu, ta tiến hành hồi quy dữ liệu bằng Mơ hình Logit, loại dần các biến khơng có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc. Từ

các hệ số β ta có thể xác định mơ hình hồi quy Binary Logit như sau:

Ln[𝑃(𝑌=1)

𝑃 (𝑌=0)] = 5,696 – 0.611LAISUAT + 0,016TYLETSDB + 1,686QUYMO –

0,041 THOIGIANQH – 1,784LICHSUQH + 2,646DTTTTS

Để mơ hình hồi quy Logit đảm bảo độ tin cậy, học viên thực hiện các kiểm định như sau:

Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy

Học viên sử dụng kiểm định Wald nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không. Mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. ≤ 0,05), ta có thể kết luận rằng tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê.

Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình

Học viên sử dụng kiểm định Omnibus (Ob) nhằm xem xét có tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay khơng. Mơ hình được xem là phù hợp khi có ít nhất một hệ số hồi quy khác khơng. Ta có mức ý nghĩa của mơ hình có độ tin cậy 99% (Sig. ≤ 0,001). Như vậy. các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể hay nói cách khác, mơ hình được lựa chọn là phù hợp.

Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mơ hình

Với 439 KHDN có khả năng trả nợ, mơ hình đã dự đốn đúng cho trường hợp của 429 KHDN, vậy tỷ lệ dự đoán đúng là 97,7%. Cịn 61 KHDN khơng có khả năng trả nợ, mơ hình dự đốn đúng cho trường hợp của 39 KHDN, đạt tỷ lệ chính xác 63,9%. Tỷ lệ dự báo đúng của tồn bộ mơ hình là 93,6%.

Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình

Học viên sử dụng thước đo R2 – Nagelkerke (R2) nhằm xem xét có bao nhiêu phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập. Ta có R2

= 0,623, có nghĩa là 62,3% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.

Bảng 4.5: Bảng tóm lược kết quả mơ hình hồi quy và các kiểm định Biến độc lập Hệ số hồi quy (β) Sai số chuẩn Sig. Mức ý nghĩa Chiều tương quan với biến

phụ thuộc LAISUAT -0,611** 0,216 0,005 5% - TYLETSDB 0,016*** 0,005 0,001 1% + QUYMO 1,686*** 0,525 0,001 1% + THOIGIANQH -0,041** 0,014 0,004 5% - LICHSUNQH -1,784*** 0,519 0,001 1% - DTTTTS 2,646*** 0,742 0,000 1% +

STVAY Khơng có ảnh hưởng

THVAY Khơng có ảnh hưởng

LINHVUC

TGIANKD Khơng có ảnh hưởng

KNGHIEMNQL Khơng có ảnh hưởng

NOPTRA/VCSH Khơng có ảnh hưởng

VCSH/TTS Khơng có ảnh hưởng

Ob 0,000

R2 0,623

Độ chính xác 93,6%

Nguồn: Học viên thống kê từ mẫu phân tích

Ghi chú:

* có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 10%; ** có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 5% ***có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1%

Dấu (+) đại diện mối quan hệ đồng biến giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Dấu (-) đại diện mối quan hệ nghịch biến giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ứng dụng mô hình logit để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng TMCP đầu tư và phát triển việt nam (Trang 64 - 67)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(86 trang)