Phân tích hồi quy logistic

4.2 .Phương pháp nghiên cứu

4.2.3. Nghiên cứu định lượng

4.2.3.4. Phân tích hồi quy logistic

Để xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ tín dụng cá nhân, luận văn sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic dùng để ước lượng ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định của khách hàng.

Mơ hình tổng qt của mơ hình hồi quy Binary Logistic như sau:

Phương trình tổng quát được viết lại với các biến độc lập Xk trong mơ hình được thay bằng các nhân tố đã thiết lập từ phân tích nhân tố ở phần trên:

Trong đó:

+ Y (Quyết định lựa chọn vay tiêu dùng của KHCN): Biến phụ thuộc (Quyết định vay tiêu dùng của KHCN tại VietinBank CN Thủ Thiêm) có giá trị 1 nếu khách hàng lựa chọn sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng của KHCN tại VietinBank CN Thủ Thiêm trong thời gian tới và ngược lại có giá trị 0)

+ βi: Hệ số ước lượng

+ Fi: biến độc lập, bao gồm các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến vay tiêu dùng của KHCN tại VietinBank CN Thủ Thiêm. Điều này có nghĩa là các hệ số βi sẽ lớn hơn 0.

Tên gọi hồi quy Binary logistic xuất phát từ quá trình biến đổi lấy logarit của thủ tục này. Sự chuyển hóa cho các hệ số của hồi quy Binary logistic có nghĩa hơi khác với hệ số hồi quy trong trường hợp thông thường với các biến phụ thuộc dạng thập phân.

Đó là: từ cơng thức (*) ta hiểu hệ số ước lượng B1 thực ra là sự đo lường những thay đổi trong tỷ lệ (được lấy logarit) của các xác suất xảy ra sự kiện với 1 đơn vị thay đổi trong biến phụ thuộc X1

0 1.X P(Y 1) ( 0) B B e P Y    

Chương trình SPSS sẽ tự động thực hiện việc tính tốn các hệ số cho bạn và cho hiện cả hệ số thật lẫn hệ số đã được chuyển đổi.

4.2.3.5. Kiểm định các giả thuyết Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Kiểm định các giả thuyết bằng nhân tử phóng đại phương sai VIF ( Variance inflation factor – VIF), có liên hệ với độ chấp nhận. Thực tế nó là nghịch đảo của độ chấp nhận, tức là đối với biến Xk thì VIF = 1/(1-R2k) quy tắc khi VIF > 10 là dấu

hiệu của đa cộng tuyến. Việc kiểm định hiện tượng này đánh giá độ chấp nhận của các giả thuyết trong phương trình.

Kiểm định biến quan sát

Để xem xét các biến quan sát có phù hợp với mơ hình ở mức độ nào ta kiểm định bằng sig.( viết tắc là Observed significance level là mức ý nghĩa quan sát ).

- Nếu (sig.) 0,05 => Có ý nghĩa thống kê

- Nếu (sig.) > 0,05 => Khơng có ý nghĩa thống kê (cần phải loại biến ra khỏi mơ hình).

Kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Hồi quy Binary logistic cũng địi hỏi ta phải đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Đo lường độ phù hợp tổng qt của mơ hình Binary logistic được dựa trên chỉ tiêu - 2LL (viết tắt của -2 log likelihood), thước đo này có ý nghĩa giống như SSE (sum of squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt.

Giá trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là khơng có sai số) khi đó mơ hình có một độ phù hợp hồn hảo.

Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số [7]

Trong hồi quy tuyến tính chúng ta sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết k  0. Còn với hồi quy Binary logistic, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Cách thức sử dụng mức ý nghĩa Sig. cho kiểm định Wald cũng theo quy tắc thông thường. Wald Chi Square được tính bằng cách lấy ước lượng của hệ số hồi quy của biến độc lập trong mơ hình (hệ số hồi quy mẫu) Binary logistic chia cho sai số chuẩn của hệ số hồi quy này, sau đó bình phương.

Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát

Ở hồi quy Binary logistic, tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ hình ngoại trừ hằng số cũng được kiểm định xem có thực sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc khơng. Với hồi quy tuyến tính bội ta dùng thống kê F để kiểm định giả thuyết 1  2  .....  k  0, còn với hồi quy Binary logistic ta dùng kiểm định Chi- bình phương. Căn cứ vào mức ý nghĩa mà SPSS đưa ra trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0.

4.3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 4.3.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu 4.3.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Bảng 4.1. Thống kê mơ tả mẫu nghiên cứu

Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ % cộng dồn Giới tính Nữ 185 55,7 55,7 nam 147 44,3 100,0 Trình độ PTTH 19 5,7 5,7 Trung cấp, cao đẳng 111 33,4 39,2 Đại học 202 60,8 100,0

Thu nhập Dưới 5 triệu 29 8,7 8,7

Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ % cộng dồn Từ 7 đến 9 triệu 81 24,4 76,2 Trên 9 triệu 79 23,8 100,0 Tình trạng hơn nhân Độc thân 137 41,3 41,3 Có gia đình 179 53,9 95,2 Ly thân 16 4,8 100,0 Nghề nghiệp Lao động phổ thông 23 6,9 6,9

Công nhân viên chức 141 42,5 49,4

Giáo viên 93 28,0 77,4

Cán bộ y tế 75 22,6 100,0

Tổng 332 100,0

Nguồn: Số liệu điều tra Từ bảng 4.1 ta thấy kết quả mẫu nghiên cứu thu thập được có những đặc điểm cơ bản sau:

Về giới tính: Nữ giới chiếm tỷ lệ 55,7% trong tổng mẫu điều tra và nam giới chiếm 44,3% tổng mẫu điều tra.

Về trình độ: Kết quả 332 mẫu nghiên cứu thì phần lớn khách hàng có trình độ đại học chiếm 60,8%; tiếp đến là khách hàng có trình độ trung cấp- cao đẳng chiếm 43,1% cịn lại số ít là PTTH chiếm 5,7% tổng mẫu điều tra. Điều đó chứng tỏ chất lượng xét theo trình độ của mẫu điều tra tương đối cao.

Về mức thu nhập: Thu nhập của khách hàng giao động từ 5 đến 7 triệu chiếm tỷ lệ lớn nhất (43,1%). Tiếp đến là mức thu nhập từ 7 đến 9 triệu chiếm 24,4%. Khách hàng có mức thu nhập trên 9 triệu chiếm 23,8% tổng mẫu điều tra và còn lại tỷ lệ nhỏ là khách hàng có thu nhập dưới 5 triệu, chiếm 8,7% tổng mẫu điều tra.

Về tình trạng hơn nhân thì phần lớn khách hàng có gia đình chiếm tỷ lệ 53,9% tổng mẫu điều tra, tiếp đến là khách hàng chưa lập gia định chiếm 41,3% còn lại là khách hàng đang ly thân chiếm 4,8%.

Về nghề nghiệp của khách hàng: số lượng khách hàng được điều tra là công nhân viên chức chiếm tỷ trọng lớn nhất (42,5%), tiếp đến là giáo viên (28%); Tiếp

theo là khách hàng có nghề nghiệp là cán bộ y tế chiếm 22,6%; còn lại là lao động phổ thông chiếm 6,9% tổng mẫu điều tra. Số mẫu này mang tính đại diện cho tồn thể khách hàng cá nhân tham gia vay tiêu dùng cá nhân của Ngân hàng, bởi hầu hết những khách hàng này đều đại diện cho một tỷ lệ hợp lý những người sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng cá nhân tại Ngân hàng.

4.3.2. Kết quả khảo sát

Trước khi bước vào phân tích nội dung chính, luận văn có một số khảo sát về các đặc điểm của khách hàng cũng như những hoạt động liên quan đến vay tiêu dùng. Kết quả thu được như sau:

Bảng 4.2. Bạn từng vay vốn tại VietinBank khơng?

Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%) % cộng dồn

Không 134 40,4 40,4

Có 198 59,6 100,0

Tổng 332 100,0

Nguồn: Số liệu điều tra Kết quả khảo sát khách hàng xem họ đã từng vay vốn tại Ngân hàng VietinBank Chi nhánh Thủ Thiêm cho thấy, có 198 khách hàng trong tổng số 332 khách hàng được khảo sát trả lời rằng họ đã từng vay tiêu dùng tại Chi nhánh này, chiếm 59,6% tổng số mẫu điều tra. Còn lại 40,4% khách hàng chưa vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm. Điều đó chứng tỏ, trong tổng số khách hàng được hỏi phần lớn khách hàng đã từng vay tiêu dùng tại Chi nhánh.

Bảng 4.3. Bạn thường vay vốn tại Ngân hàng nào?

Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%) % cộng dồn Agribank 72 21,7 21,7 BIDV 95 28,6 50,3 VietinBank Khác 109 56 32,8 16,9 83,1 100,0 Tổng 332 100,0

Thêm vào đó luận văn tiếp tục hỏi xem khách hàng thường vay tại Ngân hàng nào? Kết quả cho thấy, có 32,8% khách hàng trả lời họ thường vay tại Ngân hàng VietinBank, còn lại 28,6% khách hàng vay tại BIDV; 21,7% khách hàng vay tại Agribank và 16,9% khách hàng vay tại Agribank. Điều đó chứng tỏ lượng khách hàng chọn vay tại VietinBank tương đối lớn.

Bảng 4.4. Hình thức vay vốn Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%) % cộng dồn Ngắn hạn 71 21,4 21,4 Trung hạn 216 65,1 86,4 Dài hạn 45 13,6 100,0 Tổng 332 100,0

Nguồn: Số liệu điều tra Xét về hình thức vay vốn mà KHCN thường vay kết quả cho thấy, có 65,1% khách hàng lựa chọn hình thức vay trung hạn, 21,4% khách hàng lựa chọn hình thức vay ngắn hạn và 13,6% khách hàng cịn lại lựa chọn hình thức vay dài hạn.

Bảng 4.5. Mục đích vay vốn Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%) % cộng dồn Mua/xây/sửa chữa nhà 145 43,7 43,7 Mua xe 87 26,2 69,9 Du học Khác 68 32 20,5 9,6 90,4 100,0 Tổng 332 100,0

Nguồn: Số liệu điều tra Xét về khía cạnh mục đích vay vốn của KHCN, kết quả cho thấy: có 43,7% khách hàng vay với mục đích là mua/xây/sửa nhà; 26,2% khách hàng vay mua xe; 20,5% khách hàng vay du học; còn lại 9,6% khách hàng cá nhân vay cho mục đích khác.

Bảng 4.6. Bạn quyết định vay vốn thông qua nguồn thông tin nào? Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%) % cộng dồn Báo 60 18,1 18,1 Internet 92 27,7 45,8 Tivi 57 17,2 63,0 Bạn bè 78 23,5 86,4 Khác 45 13,6 100,0 Tổng 332 100,0

Nguồn: Số liệu điều tra Xét về thông tin mà khách hàng biết về các dịch vụ cho vay của VietinBank cho thấy: có 27,7% khách hàng biết được thơng qua Internet. Có 23,5% khách hàng biết thơng tin qua bạn bè. Có 18,1% khách hàng biết thông tin vay tiêu dùng của VietinBank qua báo; và 17,2% khách hàng biết được thông tin qua Tivi; và 13,6% khách hàng biết thông tin vay tiêu dùng của VietinBank qua các kênh khác. Điều đó chứng tỏ thơng tin qua kênh Internet có mức độ phủ sóng rộng đối với khách hàng cá nhân tại TP. Hồ Chí Minh đối với các dịch vụ vay tiêu dùng của VietinBank.

4.3.3. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay tiêu dùng của KHCN vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm

4.3.3.1. Thống kê tỷ lệ đánh giá các mức độ hài lòng của khách hàng khi vay tiêu dùng tại Vietinbank – CN Thủ Thiêm

Trước khi tiến hành thống kê mơ tả các thành phần của các nhóm yếu tố chúng ta tiến hành thiết lập cơ sở đánh giá giá trị thu được. Giá trị thu được của thống kê mô tả thường được sử dụng là giá trị trung bình, vì vậy luận văn tiến hành xác định ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng.

Giá trị khoảng cách = (Maximum - Minimum) / n

Bảng 4.7. Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng Giá trị trung bình Ý nghĩa

1,00 - 1,80 Hồn tồn khơng hài lịng 1,81 - 2,60 Khơng hài lịng 2,61 - 3,40 Bình thường 3,41 - 4,20 Hài lịng 4,21 - 5,00 Rất hài lòng Nguồn: Tác giả tính tốn

Bảng 4.8. Thống kê tỷ lệ đánh giá các mức độ hài lòng của khách hàng khi vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm

Tiêu chí Quan

sát

Trung

bình Sai số Đánh giá

Nhân viên có kiến thức chun mơn cao 332 3,7741 ,63640 Hài lòng Thời gian giao dịch vay vốn nhanh chóng 332 3,7771 ,66302 Hài lịng Nhiệt tình giúp khách hàng về thủ tục, hồ sơ 332 3,7651 ,69889 Hài lịng An tồn khi thực hiện giao dịch vay vốn 332 3,7741 ,63640 Hài lòng Thời hạn vay và trả nợ vay rất linh hoạt 332 3,7892 ,65323 Hài lịng Nhanh chóng giải quyết các u cầu của

khách hàng 332 3,7620 ,70433 Hài lịng

Lãi suất và các loại phí phù hợp 332 3,7861 ,64526 Hài lòng Quan tâm tới các khó khăn của khách hàng 332 3,7620 ,66460 Hài lịng

Tính bảo mật thơng tin cao 332 3,7922 ,71804 Hài lòng

Nguồn: Số liệu điều tra

khách hàng đánh giá rằng họ hài lịng. Điều đó chứng tỏ Ngân hàng VietinBank – CN Thủ Thiêm đáp ứng khá tốt nhu cầu vay tiêu dùng của khách hàng. Tuy nhiên, khơng có yếu tố nào được khách hàng đánh giá là đã đem đến cho họ thật sự hài lịng. Vì vậy để biết được khách hàng có hay khơng tiếp tục sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm trong thời gian tới và yếu tố nào ảnh hưởng nhiều nhất, yếu tố nào ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến quyết định này thì chúng ta tiến hành hồi quy Logit về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay tiêu dùng của KHCN ở phần tiếp theo.

4.3.3.2. Phân tích hồi quy logistic

a. Kiểm định độ phù hợp tổng quát

Để thực hiện kiểm định này ta đối với mơ hình hồi quy Binary Logistic ta dùng kiểm định F để kiểm định xem khả năng giải thích của biến độc lập có giải thích được cho biến phụ thuộc hay không với giả thuyết H0: β1 = β2 =….= β3 = 0.

Kết quả cho thấy (phụ lục 2.2), độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,000 nên ta bác bỏ H0. Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của tồn bộ các hệ số trong mơ hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.

b. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Mơ hình hồi quy Binary logistic cũng đòi hỏi ta phải đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Đo lường độ phù hợp của mơ hình Binary logistic được dựa trên chỉ tiêu - 2LL (viết tắt của -2 log likelihood), -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là khơng có sai số) khi đó mơ hình có độ phù hợp hồn hảo.

Kết quả cho thấy (phụ lục 2.2 ) giá trị của -2LL = 46,797 khơng cao lắm, như vậy nó thể hiện mức độ phù hợp khá tốt của mơ hình tổng thể.

Mức độ chính xác cũng được thể hiện ở bảng 4.9, bảng này cho thấy trong 133 khách hàng trả lời sẽ không vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm (xem theo cột 2) mơ hình đã dự đốn đúng 130 trường hợp (xem theo hàng), vậy tỷ lệ đúng là 97%. Còn với 199 trường hợp khách hàng quyết định sẽ vay tiêu dùng tại

VietinBank – CN Thủ Thiêm thì mơ hình dự đốn đúng 195 trường hợp, tỷ lệ đúng là 98,5%. Từ đó ta tính được tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 97,9%.

Bảng 4.9. Phân loại mức độ dự đốn của mơ hình

Quan sát Dự đoán Quyết định % đúng Khơng Có Bước 1

Quyết định vay tiêu dùng tại VietinBank Thủ Thiêm

Không 130 4 97,0

Có 3 195 98,5

Tỷ lệ phần trăm tổng thể 97,9

Nguồn: Xử lý từ SPSS

c. Hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay tiêu dùng của khách hàng tại VietinBank Chi nhánh Thủ Thiêm

Bảng 4.10 thể hiện kết quả của kiểm định Wald (kiểm định giả thuyết hồi quy khác không). Nếu hệ số hồi quy B0 và B1 đều bằng 0 thì tỷ lệ chênh lệch giữa các xác suất sẽ bằng 1, tức xác suất để sự kiện xảy ra hay khơng xảy ra như nhau, lúc đó mơ hình hồi quy khơng có tác dụng dự đốn.

Đối với hồi quy tuyến tính sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết H0: k=0. Còn đối với hồi quy Binary Logistic, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể.

Bảng 4.10. Kết quả hồi quy Binary logistic Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a

Quytrinh 2,262 ,988 5,248 1 ,022 9,606

Thoigian 1,794 ,922 3,787 1 ,052 6,011

Laisuat 1,240 ,717 2,990 1 ,084 3,455

Thoihan 2,534 ,898 7,961 1 ,005 12,608