Bảng 3.5. Kết quả ước lượng mơ hình 1 sau khi đã loại đi các biến khơng có ý nghĩa thống kê.
Mơ hình 1 sau khi loại đi các biến khơng có ý nghĩa thống kê vẫn chịu sự tác động của hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên, tất cả các biến trong mơ hình đều có mức ý nghĩa cao (Prob < 0.1).
Theo kết quả hồi quy của mơ hình, thứ tự tác động mạnh giảm dần của các biến lên xác suất khách hàng trả nợ cho ngân hàng là: hv, ts1, dvu, tgct, tkiem, gdinh, gtinh, rrcao. Các biến có tác động thuận chiều, làm tăng khả
năng trả nợ của khách hàng gồm có: hv, dvu, ts1, tnhap. Các biến có tác động ngược chiều, làm giảm khả năng trả nợ của khách hàng là các biến còn lại: gdinh, tgct, ginh, rrcao, tkiem.
Biến tkiem có tác động ngược chiều có thể do mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến chưa được khắc phục
Bảng 3.6. Kết quả ước mơ hình 2 sau khi đã loại biến tkiem để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 3.7. Kết quả ước lượng mơ hình 2 sau khi đã loại biến tkiem và các biến khơng có ý nghĩa thống kê.
Sau khi ước lượng mơ hình 2 đã loại biến tkiem, mơ hình khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp tục loại các biến khơng có ý nghĩa thống kê, ta được kết quả ước lượng ở Bảng 3.7.
Trong mơ hình có 2 biến tgct, thue có Prob > 0.1, tuy nhiên Prob của 2 biến này không lớn hơn mức ý nghĩa 10% nhiều nên vẫn chấp nhận được trong mơ hình để tăng mức dự báo.
Mặc dù biến tkiem đưa ra khỏi mơ hình để giải quyết vấn đề đa cộng tuyến, nhưng biến tnhap khi đó lại trở nên khơng có ý nghĩa thống kê.
Nhận xét tổng qt 2 mơ hình:
Kiểm định bằng Log likelihood Ratio cho thấy rằng mơ hình hồi quy là phù hợp với Prob = 0.000
Dựa vào giá trị Pseudo R2, ta có các mơ hình lần lượt giải thích được: mơ hình 1: 51.37%, mơ hình 2: 42.93% khả năng trả nợ của khách hàng. Như vậy, mơ hình 2 – là mơ hình đã giải quyết vấn đề đa cộng tuyến lại là mơ hình có R2 thấp hơn
Về kiểm định -2LL cho thấy, cả 2 mơ hình đều có chỉ số tương đối thấp, điều này chứng tỏ mức độ phù hợp của mơ hình so với tổng thể. Trong đó, mơ hình 2 có mức độ phù hợp thấp hơn