CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Kết quả nghiên cứu
4.2.3 Kết quả hồi quy mô hình nhị phân
Bảng 4.10: Kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 71.013 11 .000
Block 71.013 11 .000
Model 71.013 11 .000
Nguồn: Kết quả SPSS Trong trường hợp này sig. của cả 3 chỉ số ở bước 1 (Step 1) đều bằng 0,000 và có giá trị Sig. nhỏ hơn 5% (với độ tin cậy 95%) nên mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.11: Tóm tắt mô hình Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 212.079a .293 .391
a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001.
Nguồn: Kết quả SPSS Chỉ số -2 Log likelihood ở bảng 4.11: càng nhỏ càng tốt, việc tính chỉ số -2 Log likelihood ngược lại với cách tính R bình phương trong hồi quy đa biến. Nếu chỉ số -2 Log likelihood nhỏ thì thể hiện độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Hệ số mức độ giải thích của mô hình: R2 Nagelkerke = 0.391. Điều này có nghĩa là 39.1%
sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập, còn lại là do các yếu tố khác.
Bảng Classification Table sau đây (Bảng 4.12) cho thấy khả năng trả nợ của KHDN Vietcombank Bình Dương theo hai tiêu chí: không có khả năng trả nợ và có khả năng trả nợ.
Bảng 4.12: Bảng phân loại Classification Tablea
Observed
Predicted KNTN
Percentage Correct KHDN khong
co kha nang tra no
KHDN co kha nang tra no Step 1 KNTN KHDN khong co kha
nang tra no 60 35 63.2
KHDN co kha nang tra
no 16 94 85.5
Overall Percentage 75.1
a. The cut value is .500
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả bảng 4.12 cho thấy, trong 95 trường hợp quan sát KHDN về không có khả năng trả nợ tại Vietcombank Bình Dương, thì có 60 trường hợp KHDN không có khả năng trả nợ với tỷ lệ dự đoán đúng bằng 63.2% (60 /95). Trong 110 trường
hợp quan sát KHDN có khả năng trả nợ, dự đoán có 94 trường hợp KHDN có khả năng trả nợ tại Vietcombank Bình Dương, với tỷ lệ dự đoán đúng là 85.5%.
Vậy trung bình dự đoán đúng là: (60 + 94) / (60+35+16+94) = 75.1%.
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy – Lần 1 Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a LHDN -.004 .012 .087 1 .767 .996
TSDB -.021 .142 .022 1 .882 .979
Size 1.382 .503 7.550 1 .006 .251
XHTD -2.666 1.230 4.697 1 .030 .070
Duno -.027 .070 .152 1 .697 .973
NPTTS -.583 .295 3.902 1 .048 1.791
Laisuat -.173 .066 6.942 1 .008 .841
NDHTS -5.559 2.298 5.854 1 .016 .004
ROA 3.901 2.525 2.387 1 .122 49.456
Thoigian 1.009 .848 1.418 1 .234 2.743
DTTS .211 .083 6.380 1 .012 1.235
Constant 4.383 2.793 2.462 1 .117 80.047
a. Variable(s) entered on step 1: LHDN, TSDB, Size, XHTD, Duno, NPTTS, Laisuat, NDHTS, ROA, Thoigian, DTTS.
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả hồi quy bảng 4.13 cho thấy mô hình có 6 biến mang ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Theo kết quả nghiên cứu giá trị Sig. của các biến LHDN, TSDB, Duno, ROA, Thoigian không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nên tác giả sẽ thực hiện kiểm định Wald và tuần tự loại bỏ các biến ra khỏi mô hình để xây dựng mô hình tin cậy hơn.
Bảng 4.14: Kiểm định Wald – Lần 1 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
t-statistic -0.144487 193 0.8853
F-statistic 0.020877 (1, 193) 0.8853
Chi-square 0.020877 1 0.8851
Nguồn: Kết quả từ SPSS Với giả thuyết H0: C(LHDN) = 0
Kết quả kiểm định cho thấy C(LHDN) = 0 do kiểm định F có giá trị p-values = 0,8853> 0,05 và kiểm định Chi-square có p-valeus = 0,8851 > 0,05. Vì vậy giả thuyết H0 được chấp nhận.
Bảng 4.15: Kết quả hồi quy – Lần 2 Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a TSDB -.027 .141 .037 1 .848 .973
Duno -.026 .070 .137 1 .711 .974
Size 1.387 .503 7.605 1 .006 .250
XHTD -2.651 1.226 4.675 1 .031 .071
NPTTS -.589 .295 3.992 1 .046 1.801
Laisuat -.171 .065 6.890 1 .009 .842
NDHTS -5.496 2.294 5.740 1 .017 .004
ROA 3.842 2.531 2.305 1 .129 46.628
Thoigian 1.019 .848 1.442 1 .230 2.770
DTTS .209 .083 6.312 1 .012 1.232
Constant 4.253 2.763 2.369 1 .124 70.317
a. Variable(s) entered on step 1: TSDB, Duno, Size, XHTD, NPTTS, Laisuat, NDHTS, ROA, Thoigian, DTTS.
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả hồi quy bảng 4.15 cho thấy mô hình có 6 biến mang ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Theo kết quả nghiên cứu giá trị Sig. của các biến TSDB, Duno, ROA,
Thoigian không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nên tác giả sẽ thực hiện kiểm định Wald và tuần tự loại bỏ các biến ra khỏi mô hình để xây dựng mô hình tin cậy hơn.
Bảng 4.16: Kiểm định Wald – Lần 2 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
t-statistic -0.444727 194 0.6570
F-statistic 0.197782 (1, 194) 0.6570
Chi-square 0.197782 1 0.6565
Nguồn: Kết quả từ SPSS Với giả thuyết H0: C(TSDB) = 0. Kết quả kiểm định cho thấy C(TSDB) = 0 do kiểm định F có giá trị p-values = 0.6570 > 0,05 và kiểm định Chi-square có p-valeus
= 0.6565 > 0,05. Vì vậy giả thuyết H0 được chấp nhận. Nên mô hình loại bỏ biến TSDB và thực hiện hồi quy lần 3.
Bảng 4.17: Kết quả hồi quy – Lần 3 Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a Duno -.028 .070 .158 1 .691 .973
Size 1.385 .503 7.575 1 .006 .250
XHTD -2.649 1.227 4.659 1 .031 .071
NPTTS -.582 .292 3.963 1 .046 1.789
Laisuat -.172 .065 6.896 1 .009 .842
NDHTS -5.530 2.287 5.847 1 .016 .004
ROA 3.890 2.528 2.369 1 .124 48.923
Thoigian .986 .831 1.408 1 .235 2.680
DTTS .209 .083 6.329 1 .012 1.233
Constant 4.244 2.769 2.349 1 .125 69.711
a. Variable(s) entered on step 1: Duno, Size, XHTD, NPTTS, Laisuat, NDHTS, ROA, Thoigian, DTTS.
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả hồi quy bảng 4.17 cho thấy giá trị p-value của Duno, ROA và Thoigian lớn hơn 5%, nên tác giả sẽ thực hiện kiểm định Wald và tuần tự loại bỏ các biến ra khỏi mô hình để xây dựng mô hình tin cậy hơn.
Bảng 4.18: Kiểm định Wald – Lần 4 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
t-statistic 0.925158 195 0.3560
F-statistic 0.855918 (1, 195) 0.3560
Chi-square 0.855918 1 0.3549
Nguồn: Kết quả từ SPSS Với giả thuyết H0: C(Duno) = 0
Kết quả kiểm định cho thấy C(Duno) = 0 do kiểm định F có giá trị p-values = 0.3560>0,05 và kiểm định Chi-square có p-values = 0.3549>0,05. Nên giả thuyết H0 được chấp nhận. Điều này đồng nghĩa với việc loại bỏ biến Duno ra khỏi mô hình và thực hiện hồi quy lần 4.
Bảng 4.19: Kết quả hồi quy – Lần 4 Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a Size 1.419 .501 8.017 1 .005 .242
XHTD -2.613 1.230 4.513 1 .034 .073
NPTTS -.575 .293 3.866 1 .049 1.778
Laisuat -.168 .064 6.793 1 .009 .846
NDHTS -5.273 2.161 5.952 1 .015 .005
ROA 4.359 2.233 3.811 1 .051 78.154
Thoigian .965 .829 1.355 1 .244 2.624
DTTS .206 .083 6.102 1 .014 1.228
Constant 3.453 1.933 3.193 1 .074 31.609
a. Variable(s) entered on step 1: Size, XHTD, NPTTS, Laisuat, NDHTS, ROA, Thoigian, DTTS.
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả hồi quy bảng 4.19 cho thấy giá trị p-value của ROA và Thoigian lớn hơn 5%, nên tác giả sẽ thực hiện kiểm định Wald và tuần tự loại bỏ biến Thoigian ra khỏi mô hình để xây dựng mô hình tin cậy hơn.
Bảng 4.20: Kiểm định Wald – Lần 5 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
t-statistic 1.893481 196 0.0598
F-statistic 3.585270 (1, 196) 0.0598
Chi-square 3.585270 1 0.0583
Nguồn: Kết quả từ SPSS Với giả thuyết H0: C(Thoigian) = 0
Kết quả kiểm định cho thấy C(Thoigian) = 0 do kiểm định F có giá trị p-values
= 0.0598 > 0,05 và kiểm định Chi-square có p-values = 0.0583 > 0,05. Vì vậy giả thuyết H0 được chấp nhận. Nên tác giả sẽ loại bỏ biến Duno ra khỏi mô hình và thực hiện hồi quy lần 5.
Bảng 4.21: Kết quả hồi quy cuối cùng Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a Size 1.428 .507 7.922 1 .005 .240
XHTD -2.635 1.234 4.559 1 .033 .072
NPTTS -.577 .293 3.881 1 .049 1.780
Laisuat -.165 .063 6.772 1 .009 .848
NDHTS -4.992 2.130 5.492 1 .019 .007
ROA 4.383 2.215 3.917 1 .048 80.096
DTTS .193 .082 5.533 1 .019 1.213
Constant 4.203 1.853 5.144 1 .023 66.865
a. Variable(s) entered on step 1: Size, XHTD, NPTTS, Laisuat, NDHTS, ROA, DTTS.
Nguồn: Kết quả từ SPSS Kết quả hồi quy bảng 4.21 cho thấy giá trị p-value của tất cả các biến đều nhỏ hơn 5% nên mô hình có 7 biến mang ý nghĩa thống kê. Và các kiểm định được thực hiện như sau:
Bảng 4.22: Kiểm định Omnibus Tests of Model Coefficients – mô hình hồi quy cuối cùng
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 69.357 7 .000
Block 69.357 7 .000
Model 69.357 7 .000
Nguồn: Kết quả từ SPSS Trong trường hợp này sig. của cả 3 chỉ số ở bước 1 (Step 1) cho mô hình nghiên cứu cuối cùng đều bằng 0,000 < 5% (độ tin cậy 95%) nên mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.23: Tóm tắt mô hình cuối cùng Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 213.734a .287 .383
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.
Nguồn: Kết quả từ SPSS Chỉ số -2 Log likelihood ở bảng 4.23: càng nhỏ càng tốt, việc tính chỉ số -2 Log likelihood ngược lại với cách tính R bình phương trong hồi quy đa biến. Nếu chỉ số -2 Log likelihood nhỏ thì thể hiện độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Hệ số mức độ giải thích của mô hình: R2 Nagelkerke = 0.383. Điều này có nghĩa là 38.3%
sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập, còn lại là do các yếu tố khác.
Bảng Classification Table sau đây (Bảng 4.24) cho thấy khả năng trả nợ của KHDN Vietcombank Bình Dương theo hai tiêu chí: không có khả năng trả nợ và có khả năng trả nợ của KHDN tại Vietcombank Bình Dương.
Bảng 4.24: Bảng phân loại Classification Tablea
Observed
Predicted KNTN
Percentage Correct KHDN khong
co kha nang tra no
KHDN co kha nang tra no Step 1 KNTN KHDN khong co kha nang
tra no
60 35 63.2
KHDN co kha nang tra no 16 94 85.5
Overall Percentage 75.1
a. The cut value is .500
Nguồn: Kết quả từ SPSS Từ Bảng 4.24, tác giả mô tả xác suất trả nợ của các KHDN với độ chính xác của mô hình là 75,1% như sau:
𝑃|𝐾𝑁𝑇𝑁 = 1|
= 𝑒4.203+1.428𝑆𝑖𝑧𝑒−2.635𝑋𝐻𝑇𝐷−0.577𝑁𝑃𝑇𝑇𝑆−0.165𝐿𝑎𝑖𝑠𝑢𝑎𝑡−4.992𝑁𝐷𝐻𝑇𝑆+4.383𝑅𝑂𝐴+0.193𝐷𝑇𝑇𝑆
1 + 𝑒4.203+1.428𝑆𝑖𝑧𝑒−2.635𝑋𝐻𝑇𝐷−0.577𝑁𝑃𝑇𝑇𝑆−0.165𝐿𝑎𝑖𝑠𝑢𝑎𝑡−4.992𝑁𝐷𝐻𝑇𝑆+4.383𝑅𝑂𝐴+0.193𝐷𝑇𝑇𝑆
Trong đó, mô tả các biến như sau:
KNTN: khả năng trả nợ của KHDN Size: quy mô của DN
XHTD: xếp hạng tín dụng
NPTTS: nợ phải trả trên tổng tài sản Laisuat: mức lãi suất cho vay
NDHTS: nợ dài hạn trên tổng tài sản ROA: lợi nhuận trên tổng tài sản
DTTS: doanh thu thuần trên tổng tài sản
Sau đây, tác giả sẽ thực hiện kiểm định tính định dạng đúng của mô hình, để xem xét mô hình cuối cùng có thể được sử dụng để dự báo hay không thông qua kiểm định Hosmer and Lemeshow Test với giả thuyết H0: “Không có sự khác biệt
giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo (Hay nói cách khác mô hình được dùng để dự báo)”.
Bảng 4.25: Hosmer and Lemeshow Test Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 9.164 8 .329
Nguồn: Kết quả từ SPSS Giá trị p value = 0,329 > 5%. Do đó giả thuyết H0 không chấp nhận H0 không có cơ sở để bác bỏ. Điều này cho thấy không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo, do đó mô hình có thể được sử dụng để dự báo.