Chương 3 : Kết quả từ mơ hình nghiên cứu
3.1. Mơ hình hồi quy logistic các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi thanh toán nợ của
thanh tốn nợ của KHCN sử dụng thẻ tín dụng do DAB phát hành
Tiến hành hồi quy logistic 8 biến độc lập với biến phụ thuộc là hành vi thanh tốn nợ theo 2 cách sau:
3.1.1 Mơ hình tổng thể
* Ước lượng các tham số của mơ hình:
Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với phương pháp đưa biến trực tiếp vào mơ hình (Enter), ta đưa tất cả 8 biến vào mơ hình:
Bảng 3.1: Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a GIOITINH TUOI HOCVAN PHUTHUOC HONNHAN NHAO THUNHAP TYLEHM_TN Constant .357 .389 .842 1 .359 1.428 -.009 .034 .074 1 .785 .991 -1.032 .301 11.778 1 .001 .356 2.015 .351 33.043 1 .000 7.503 -.796 .277 8.231 1 .004 .451 -10.269 .929 122.128 1 .000 .000 -.980 .178 30.206 1 .000 .375 17.656 1.573 125.953 1 .000 4.656E7 -32.474 3.028 115.024 1 .000 .000
a. Variable(s) entered on step 1: GIOITINH, TUOI, HOCVAN, PHUTHUOC, HONNHAN, NHAO, THUNHAP, TYLEHM_TN.
Ở bảng 3.1, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0,05 ngoại trừ biến giới tính (Sig. = 0,359) và biến tuổi (Sig. = 0,785). Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mơ hình đã sử dụng là tốt.
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình: P(Y= 1) loge = P(Y= 0) 0,357 x giới tính – 0,009 x độ tuổi – 1,032 x trình độ học vấn + 2,015 x số người phụ thuộc – 0,796 x tình trạng hơn nhân – 10,269 x tình trạng nhà ở – 0,980 x thu nhập
+ 17,656 x tỷ lệ hạn mức / thu nhập – 32,474 * Kiểm định về độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 3.2: Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig. Step 1 Step Block Model 2259.517 8 .000 2259.517 8 .000 2259.517 8 .000
Bảng 3.2 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 3.3: Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 4174.752 8 .000
Bảng 3.3 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả dự báo phù hợp dữ liệu quan sát.
Bảng 3.4: Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell RSquare Nagelkerke R Square
Bảng 3.4 cho thấy giá trị của -2 Log Likelihood (-2LL = 200,305) khơng cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mơ hình tổng thể. Giá trị Cox & Snell R Square của mơ hình hồi quy tổng thể logistic bằng 0,504 nghĩa là mơ hình giải thích được 50,4% sự biến động khả năng KH có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn.
Bảng 3.5: Classification Tablea
Observed
Predicted Hanh vi thanh toan
Percentage Correct HVTT dung han HVTT tre han
Step 1 Hanh vi thanh toan HVTT dung han
HVTT tre han Overall Percentage
2802 9 99.7
11 400 97.3
99.4
a. The cut value is .500
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 3.5 Classification Table, bảng này cho thấy trong 2811 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ đúng hạn , mơ hình đã dự đốn trúng 2802 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 99,7%. Cịn với 411 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ trễ hạn thì mơ hình lại dự đốn sai 11 trường hợp (tức cho rằng họ thanh tốn đúng hạn), tỷ lệ chính xác là 97,3%. Từ đó tính được tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 99,4%.
3.1.2 Mơ hình giới hạn
* Ước lượng các tham số của mơ hình:
Mơ hình hồi quy logistic dự báo hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng giới hạn được ước lượng bằng cách loại bỏ những biến có mức ý nghĩa Sig. > 0.05 (mức ý nghĩa dành cho mơ hình dự báo) từ mơ hình tổng thể.
Bảng 3.6: Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a HOCVAN PHUTHUOC HONNHAN NHAO THU NHAP TYLEHM_TN Constant -1.052 .299 12.407 1 .000 .349 2.005 .339 34.943 1 .000 7.425 -.791 .272 8.421 1 .004 .454 -10.257 .925 122.983 1 .000 .000 -.986 .176 31.371 1 .000 .373 17.651 1.552 129.281 1 .000 4.631E7 -32.543 3.008 117.058 1 .000 .000
Ở bảng 3.6, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0,05. Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa, mơ hình đã sử dụng là tốt và có thể sử dụng để dự báo hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng của khách hàng.
Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình: P(Y= 1) loge = P(Y= 0) – 1,052 x trình độ học vấn + 2,005 x số người phụ thuộc – 0,791 x tình trạng hơn nhân – 10,257 x tình trạng nhà ở – 0,986 x thu nhập + 17,651 x tỷ lệ HM/TN – 32,543 * Kiểm định về độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 3.7: Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig. Step 1 Step Block Model 2258.635 6 .000 2258.635 6 .000 2258.635 6 .000
Bảng 3.7 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.
Bảng 3.8: Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 415.879 8 .000
Bảng 3.8 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0,000 nên ta hồn tồn có thể nói mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả dự báo phù hợp dữ liệu quan sát.
Bảng 3.9: Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R
Square Nagelkerke R Square
1 201.187a .504 .944
Bảng 3.9 cho thấy giá trị của -2 Log Likelihood (-2LL = 201,187) khơng cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mơ hình tổng thể. Giá trị Cox & Snell R Square của mơ hình hồi quy tổng thể logistic bằng 0,504 nghĩa là mơ hình giải thích được 50,4% sự biến động khả năng KH có hành vi thanh tốn nợ thẻ tín dụng trễ hạn.
Bảng 3.10: Classification Tablea
Observed
Predicted Hanh vi thanh toan
Percentage Correct HVTT dung
han HVTT tre han
Step 1 Hanh vi thanh toan HVTT dung han
HVTT tre han Overall Percentage
2802 9 99.7
10 401 97.6
99.4
Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 3.10 Classification Table, bảng này cho thấy trong 2811 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ đúng hạn, mơ hình đã dự đốn trúng 2802 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 99,7%. Cịn với 411 trường hợp thực tế là có hành vi thanh tốn nợ trễ hạn thì mơ hình lại dự đốn sai 10 trường hợp (tức cho rằng họ thanh tốn đúng hạn), tỷ lệ chính xác là 97,6%. Từ đó tính được tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 99,4%.