1 Hệ thống phần mềm ứng dụng phục vụ hoạtđộng kinh doanh của BIDV theo mơhình xử lý tập trung dữ liệu trên máy chủ AS/
PHỤ LỤC 1 Kiểm định các biến độc lập
Kiểm định các biến độc lập
Từ phương trình hồi quy tổng quát, sau khi chạy ước lượng mơ hình hồi quy trên Eviews 6.0 ta có mơ hình 1(kết quả xem phụ lục 2), ta có phương trình hồi quy sau:
P(F=1)Loge[ ]=11,168+1,261*X1+0,007*X2-6,444*X3+0,00035*X4 + Loge[ ]=11,168+1,261*X1+0,007*X2-6,444*X3+0,00035*X4 + P(F=O) 2,60*X5-0,118*X6-0,004*X7-4,828*X8- 0,513*X9+0,0289*X10+0,0146*X11 + 0,3405*X12+0,0605*X13- 0,0435*X14
Sau khi chạy ra hệ số C(i) với (i=2,3…,15)
Ta xét ý nghĩa của từng biến trong mơ hình nghiên cứu:
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X1:
Xét Prob = 0,000 của X1, giá trị xác suất của X1< α =0,05, nên biến X1 có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ rằng X1 (thông tin khách hàng ) ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, ta chấp nhận biến X1.
Đồng thời Coefficient của X1 mang dấu “+”, chứng tỏ biến X1 có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ, và đúng theo giả thuyết ban đầu có ý nghĩa là thơng tin khách hàng càng đầy đủ thì khả năng trả nợ càng cao.
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X2:
Xét Prob = 0,1174 của X2, giá trị xác suất của X2 > α =0,05, nên hệ số biến X2 khơng có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ rằng biến này là thời hạn vay không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, ta bỏ biến X2 ra khỏi mơ hình nghiên cứu
Để kiểm tra xem có thể bỏ biến X2 ra khỏi mơ hình ta dùng kiểm định Wald Test:
Giả thuyết: H0: C(3)=0 H1: C(3) ≠ 0
ii
Kết quả Kiểm định Wald Test được thể hiện như sau: Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value Df Probability
F-statistic 2.451404 (1, 2159) 0.1176
Chi-square 2.451404 1 0.1174
Bảng 1: Bảng kiểm định Wald test đối với X2 (thời hạn vay)
Kết quả kiểm định cho thấy C(3)=0 do kiểm định F có xác suất = 0,1176 > 0,05 và Kiểm định Chi – square (χ2) có xác suất = 0,1174 > 0,05, nên chấp nhận giả thuyết H0.
Vậy ta có thể bỏ X2 ra khỏi mơ hình.
+ Sau khi ta bỏ biến X2 ra khỏi mơ hình 1 thì ta ước lượng lại mơ hình nghiên cứu có phương trình mơ hình hồi quy trong Mơ hình 2:
( =1)
Loge[ ]=11,356+1,206*X1-5,478*X3+0,0005*X4+2,18*X5-
( =0)
0,196*X6-0,006*X7-4,910*X8-0,520*X9+0,028*X10+0,01568*X11+ 0,322* X12+0,076*X13-0,025*X14
Chạy mơ hình Eviews 6.0 ta được mơ hình 2 (xem phụ lục 3)
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X3 trong Mơ hình 2:
Xét Prob = 0,000 của X3, giá trị xác suất của X3< α =0,05, nên hệ số biến X1 có ý nghĩa thống kê, ta thấy biến này là lãi suất ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, ta chấp nhận biến X3.
Đồng thời Coefficient của X3 có dấu “-“, chứng tỏ biến X3 có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ, và đúng theo giả thuyết ban đầu có ý nghĩa là lãi suất càng cao thì khả năng trả nợ càng giảm.
3
nhân ta xét tác động biên của X3 lên P(Y=1), với tỷ lệ xác suất ban đầu bằng với xác suất khách hàng trả được nợ.
Tabulation of Y
Date: 09/08/13 Time: 07:58 Sample: 1 2174
Included observations: 2174 Number of categories: 2
Value Count Percent
0 420 19.32
1 1754 80.68
Total 2174 100.00
Bảng 2: Bảng tỷ lệ xác suất trả nợ của KHCN
Xác suất trả nợ ban đầu P0=80,68%, tác động biên của X3 lên xác suất trả được nợ của khách hàng là 80,68%*(1-80,68%)*(-75,478)= - 1176,504 %
Khi cố định các yếu tố khác, nếu lãi suất tăng 1% thì xác suất trả nợ của khách hàng giảm là 1176,504%.
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X4 trong Mơ hình 2:
Xét Prob = 0,0537 của X4, giá trị xác suất của X4> α =0,05, nên hệ số biến X4 khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α=5%, nhưng xét mức ý nghĩa α=10% thì X4 có ý nghĩa thống kê, ta chấp nhận biến X4.
Đồng thời Coefficient của X4 có dấu “+”, chứng tỏ biến X4 có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ.
Do mức ý nghĩa α=10% thì X4 có ý nghĩa thống kê, ta tiến hành kiểm định Wald Test để xem biến X4 có phải bỏ khỏi mơ hình 2.
Giả thuyết: H0: C(4)=0 H1: C(4) ≠ 0
Kiểm định Wald Test: Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 3.722328 (1, 2160) 0.0538
Chi-square 3.722328 1 0.0537
Bảng 3: Bảng kiểm định Wald test đối với biến X4
Kết quả kiểm định cho thấy C(4)=0 do kiểm định F có xác suất = 0,0538<0,1 và Kiểm định Chi – square (χ2) có xác suất = 0,0537 <0,1 , nên chấp nhận giả thuyết H1 với mức ý nghĩa α = 10%
Vậy ta khơng bỏ X4 ra khỏi mơ hình.
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X5, X6 trong Mơ hình 2: tương tự như biến X2, Biến X5 và X6 là tài sản bảo đảm và loại tài sản bảo đảm không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ trong mơ hình 2, sau khi kiểm định Wald test thì X5, X6 bị loại khỏi mơ hình 2 (Xem Prob của X5, X6 tại phụ lục 3 và Kiểm định Wald test tại phụ lục 7)
Sau khi bỏ biến X5, X6 trong mơ hình 2, ta có phương trình hồi quy từ mơ hình 3 (mơ hình 3 đã bỏ X2, X5, X6):
Chạy mơ hình Eviews 6.0 ta được mơ hình 3 (xem phụ lục 4)
( =1)
Loge[ ] = 11,356 + 1,206*X1 - 5,478*X3 + 0,0005*X4 -
( =0)
0,006*X7 -4,910*X8 - 0,520*X9 + 0,028*X10 + 0,01568*X11 + 0,322* X12 + 0,076* X13 - 0,025* X14
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X7 trong Mơ hình 3
Xét Prob = 0,0001 của X7, giá trị xác suất của X7< α =0,05, nên hệ số biến X7 có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ rằng biến này là thu nhập ảnh hưởng
đến khả năng trả nợ, ta chấp nhận biến X7.
Đồng thời Coefficient của X7 có dấu “-“, chứng tỏ biến X7 có tác động ngược chiều đến khả năng trả nợ, tuy nhiên dấu của X7 trong mơ hình này trái theo giả thuyết ban đầu. Bởi vì giả thuyết ban đầu thì thu nhập càng cao thì khả năng trả nợ càng cao.
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X8, X9, X10 trong Mơ hình 3:
tương tự biến X1 vì có Prob lần lượt là 0,00; 0,000; 0,0436 đều < α = 0,05 nên rủi ro nghề nghiệp, số người phụ thuộc, thời gian cư trú ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Các biến đều có dấu hệ số trùng với giả thuyết, rủi ro càng cao và số người phụ thuộc càng nhiều thì khả năng trả nợ càng giảm; thời gian cư trú càng dài thì khả năng trả nợ càng cao.
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X11 trong Mơ hình 3: tương tự
X2, Biến X11 là độ tuổi của người vay không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ trong mơ hình 3, sau khi kiểm định Wald test thì X11 bị loại khỏi mơ hình 3 (Xem Prob của X11 tại phụ lục 4 và Kiểm định Wald test tại phụ lục 8)
Sau khi bỏ biến X11 trong mơ hình 3, ta có phương trình hồi quy từ mơ hình 4 (mơ hình 4 đã bỏ các biến X2, X5, X6, X11) : ( =1) Loge[ ]=11,811 + 1,2027*X1- 75,503X3 + 0,0005*X4 – ( =0) 0,0057*X7 – 4,909*X8 - 0,473*X9 + 0,0311*X10 + 0,308* X12 + 0,088* X13- 0,233* X14
(Mơ hình 4 xem tại phụ lục 5)
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X12 trong Mơ hình 4
Xét Prob = 0,0787 của X12, giá trị xác suất của X12> α =0,05, nên hệ số biến X12 khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α=5%, nhưng xét mức ý nghĩa α=10% thì X12 có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ rằng biến này là giới tính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, ta chấp nhận biến X12.
Đồng thời Coefficient của X12 có dấu “+”, chứng tỏ biến X12 có tác động cùng chiều đến khả năng trả nợ, và theo giả thuyết ban đầu có ý nghĩa là khách hàng có giới tính nam thì khả năng trả nợ càng cao.
Do mức ý nghĩa α=10% thì X12 có ý nghĩa thống kê, ta tiến hành kiểm định Wald Test để xem biến X12 có phải bỏ khỏi mơ hình 4.
Giả thuyết: H0: C(9)=0 H1: C(9) ≠ 0 Kiểm định Wald Test: Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 3.334175 (1, 2160) 0.0680
Chi-square 3.334175 1 0.0679
Bảng 4 : Kiểm định Wald test biến X12
Kết quả kiểm định cho thấy C(9)=0 do kiểm định F có xác suất = 0,0680 <0,1 và Kiểm định Chi – square (χ2) có xác suất = 0,0679 <0,1, nên bác bỏ giả thuyết H0.
Vậy ta khơng bỏ X12 ra khỏi mơ hình.
+ Kiểm định ý nghĩa đối với biến X13, X14 trong Mơ hình 4: tương tự X2, X13 và X14 có Prob lần lượt là 0,7279 và 0,2603 đều lớn hơn α = 0,05, nên X13 và X14 là tình trạng hơn nhân và trình độ học vấn khơng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ
Ta tiến hành kiểm định Wald test để xem có loại bỏ X13, X14
Wald Test:
vii
( =1)
Log [e ( =0) ]=11,6844–75,454*X3+0,005716*X4-0,00572*X7- 4,882*X8 - 0,432*X9 + 0,0354*X10 + 0,314* X12
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 0.054945 (2, 2160) 0.9465
Chi-square 0.109891 2 0.9465
Bảng 5: Bảng kiểm định Wald Test đối với biến X13, X14
Kết quả kiểm định cho thấy C(10)=0 và C(11)=0 do kiểm định F có xác suất = 0,9465 >0,05 và Kiểm định Chi – square (χ2) có xác suất = 0,9465 >0,05 , nên bác bỏ giả thuyết H0.
Như vậy sau khi kiểm định ý nghĩa từng biến ta có mơ hình 5 là mơ hình với những biến độc lập có ý nghĩa (xem mơ hình 5 tại phụ lục 6)
Phương trình hồi quy của mơ hình 5 là:
Nhìn vào phương trình ta thấy các Prob của X1, X3, X4, X7, X8, X9, X10 lần lượt là 0,00; 0,00; 0,0088; 0,0001; 0,00; 0,000; 0,0078 đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 và X12 có Prob là 0,0729 thì nhỏ hơn mức ý nghĩa là 0,1. Tất cả các biến đều có ý nghĩa tác động đến khả năng trả nợ.
Như vậy, với mơ hình 5 ta có các biến đều có ý nghĩa thống kê và mơ hình 5 là mơ hình ta sẽ xem xét để phân tích.
viii
Mơ hình 1
Dependent Variable: Y
PHỤ LỤC 2
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 10/02/13 Time: 23:12
Sample: 1 2174
Included observations: 2174
Convergence achieved after 6 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 11.16878 1.086817 10.27660 0.0000 X1 1.261033 0.184631 6.830007 0.0000 X2 0.007030 0.004490 1.565696 0.1174 X3 -76.44451 6.250614 -12.22992 0.0000 X4 0.000355 0.000276 1.287842 0.1978 X5 2.60E-05 0.000116 0.223351 0.8233 X6 -0.177679 0.316103 -0.562093 0.5741 X7 -0.004215 0.001781 -2.366672 0.0179 X8 -4.828753 0.236284 -20.43620 0.0000 X9 -0.512833 0.108400 -4.730950 0.0000 X10 0.028972 0.014047 2.062604 0.0392 X11 0.014608 0.015159 0.963647 0.3352 X12 0.340578 0.177045 1.923685 0.0544 X13 0.060570 0.256015 0.236586 0.8130 X14 -0.043555 0.288176 -0.151142 0.8799
McFadden R-squared 0.511881 Mean dependent var 0.806808
S.D. dependent var 0.394893 S.E. of regression 0.253316
Akaike info criterion 0.492955 Sum squared resid 138.5412
Schwarz criterion 0.532176 Log likelihood -520.8423
Hannan-Quinn criter. 0.507295 Restr. log likelihood -1067.040
LR statistic 1092.396 Avg. log likelihood -0.239578
Prob(LR statistic) 0.000000
Obs with Dep=0 420 Total obs 2174
9
Mơ hình 2
Test Equation:
Dependent Variable: Y
PHỤ LỤC 3
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 09/08/13 Time: 08:29
Sample: 1 2174
Included observations: 2174
Convergence aChieved after 6 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 11.35619 1.071068 10.60268 0.0000 X1 1.205652 0.180235 6.689326 0.0000 X3 -75.47784 6.104856 -12.36358 0.0000 X4 0.000501 0.000260 1.929334 0.0537 X5 2.18E-05 0.000116 0.187309 0.8514 X6 -0.196201 0.318133 -0.616726 0.5374 X7 -0.005647 0.001515 -3.727547 0.0002 X8 -4.909607 0.234158 -20.96706 0.0000 X9 -0.520003 0.108279 -4.802434 0.0000 X10 0.028216 0.014040 2.009760 0.0445 X11 0.015633 0.015108 1.034796 0.3008 X12 0.322068 0.176382 1.825972 0.0679 X13 0.075935 0.254812 0.298004 0.7657 X14 -0.024892 0.286904 -0.086759 0.9309
McFadden R-squared 0.510721 Mean dependent var 0.806808
S.D. dependent var 0.394893 S.E. of regression 0.253155
Akaike info criterion 0.493174 Sum squared resid 138.4287
Schwarz criterion 0.529779 Log likelihood -522.0799
Hannan-Quinn criter. 0.506558 Restr. log likelihood -1067.040
LR statistic 1089.920 Avg. log likelihood -0.240147
Prob(LR statistic) 0.000000
Obs with Dep=0 420 Total obs 2174
Mơ hình 3