PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG VÀ XẾP HẠNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TRONG HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
2.2. Ứng dụng mô hình logistic trong chấm điểm tín dụng và xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng thương Mại Cổ Phần Sài Gòn Thương Tín- Chi nhánh Thừa Thiên Huế
2.2.2. Ước lượng và phân tích mô hình Logistic
Bước 1: Ước lượng mô hình Logistic với đầy đủ các biến số, ta thu được kết quả sau:
Bảng 2.10: Ước lượng mô hình với đầy đủ biến số Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 2.370072 3.825162 0.619601 0.5355 X1 -3.409450 2.344758 -1.454073 0.1459 X2 4.323024 2.558114 1.689926 0.0910 X3 0.478797 1.988766 0.240751 0.8097 X4 0.283718 1.534434 0.184901 0.8533 X5 -0.561473 0.611810 -0.917725 0.3588 X6 -0.565622 0.536291 -1.054692 0.2916 X7 0.171903 0.193769 0.887156 0.3750 X8 -3.132575 6.442055 -0.486270 0.6268 X9 1.132824 0.899255 1.259736 0.2078 X10 7.516324 8.823128 0.851889 0.3943 X11 -33.66563 16.35099 -2.058935 0.0395 X12 -34.98782 42.68424 -0.819689 0.4124 X13 82.84631 78.35282 1.057350 0.2904 D1 -0.359005 1.440969 -0.249141 0.8033
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả)
Đạ i h ọ c Kinh
t ế Hu ế
Nhận xét: Nhìn vào bảng kết quả hồi quy, nhận thấy X3 có hệ số Prob=
0.8097 > 0.1, X4 có hệ số Prob=0.8533 > 0.1 và D1 có hệ số Prob= 0.8033 > 0.1 =>
X3, X4 và D1 không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%. Điều này cho ta thấy hệ số của 3 biến này rất có thể bằng 0.
Vì vậy ta dung kiểm định Wald để kiểm định xem có thể loại bỏ 3 biến này ra khỏi mô hình không.
H0: C(4)=C(5)=C(14)=0 H1: Có ít nhất 1 hệ số khác 0
Bảng 2.11: Kiểm định Wald loại bỏ biến X3, X4, D1 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.598925 (3, 35) 0.6200 Chi-square 1.796775 3 0.6156
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Kết quả:
Kiểm định F có P- Value= 0.6200> 0.1
Kiểm định Chi- Square có P- Value= 0.6156> 0.1
=> Chấp nhận H0, bác bỏ H1. Vậy ta loại bỏ 3 biến X3, X4 và D1 ra khỏi mô hình.
Đạ i h ọ c Kinh
t ế Hu ế
Bước 2: Ước lượng mô hình sau khi loại 2 biến X3 và X4 và D1 Bảng 2.12: Ước lượng mô hình sau khi bỏ biến X3,X4 và D1
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 2.326284 3.513099 0.662174 0.5079 X1 -3.428801 2.233910 -1.534887 0.1248 X2 4.363154 2.430064 1.795489 0.0726 X5 -0.554437 0.555821 -0.997510 0.3185 X6 -0.478920 0.331231 -1.445878 0.1482 X7 0.167755 0.153471 1.093072 0.2744 X8 -3.360723 6.516198 -0.515749 0.6060 X9 1.073633 0.804855 1.333946 0.1822 X10 8.328874 7.899377 1.054371 0.2917 X11 -32.93967 14.76233 -2.231333 0.0257 X12 -28.66755 28.27572 -1.013857 0.3107 X13 73.18344 52.52347 1.393347 0.1635
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả)
Nhận xét: Nhìn vào bảng hồi quy, ta thấy: C có P-value= 0.5078 và X8 có P- value=0.6060=> C và X8 không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Tiến hành kiểm định Wald bỏ biến C và X8 ra khỏi mô hình H0: C(1)=C(7)=0
H1: Có ít nhất một hệ số khác 0
Bảng 2.13: Kiểm định Wald loại bỏ biến C và X8 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.801483 (2, 35) 0.4567 Chi-square 1.602966 2 0.4487
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả)
Đạ i h ọ c Kinh
t ế Hu ế
Kết quả:
Kiểm định F có P-value= 0.4567> 0.1
Kiểm định Chi- Square có P-value= 0.4487> 0.1
=> chấp nhận H0, bác bỏ H1. Loại biến C và X8 ra khỏi mô hình.
Bước 3: Ước lượng mô hình sau khi loại biến C và X8, ta được kết quả:
Bảng 2.14: Ước lượng mô hình sau khi bỏ biến C và X8 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
X1 -2.752391 1.746920 -1.575568 0.1151 X2 3.921074 2.069603 1.894602 0.0581 X5 -0.441793 0.448603 -0.984821 0.3247 X6 -0.453213 0.308959 -1.466904 0.1424 X7 0.139915 0.141071 0.991806 0.3213 X9 0.858669 0.387237 2.217424 0.0266 X10 7.812422 7.767939 1.005726 0.3145 X11 -32.54526 14.05389 -2.315748 0.0206 X12 -25.31034 26.10502 -0.969558 0.3323 X13 66.29298 48.49477 1.367013 0.1716
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả)
Nhận xét: Nhìn vào bảng kết quả hồi quy ta thấy X5 có P-value= 0.3247, X7 có P-value= 0.3247> 0.1, X10 có P-value= 0.3145> 0.1, X12 có P-value=0.3323>
0.1 => X5, X7, X10, X12 không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%.
Tiến hành kiểm định Wald loại biến X5, X7, X10, X12 ra khỏi mô hình.
H0: C(3)= C(5)= C(7)=C(9)= 0 H1: Có ít nhất 1 hệ số khác 0
Đạ i h ọ c Kinh
t ế Hu ế
Bảng 2.15: Kiểm định Wald loại bỏ 4 biến X5, X7, X10, X12 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.526918 (4, 40) 0.7165 Chi-square 2.107673 4 0.7160
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Kết quả:
Kiểm định F có P-value= 0.7165> 0.1
Kiểm định Chi- Square có P-value= 0.7160> 0.1
=> Chấp nhận H0, bác bỏ H1 => Loại 4 biến X5, X7, X10, X12 ra khỏi mô hình.
Bước 4: Ước lượng mô hình sau khi loại 4 biến X5, X7, X10, X12 Bảng 2.16: Ước lượng mô hình sau khi loại X5, X7, X10, X12
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
X1 -0.225487 0.397075 -0.567870 0.5701 X2 0.479039 0.465017 1.030154 0.3029 X6 -0.296719 0.210291 -1.410992 0.1582 X9 0.497427 0.211497 2.351938 0.0187 X11 -21.91951 10.31742 -2.124515 0.0336 X13 2.217148 21.46101 0.103311 0.9177
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả)
Nhận xét: Nhìn vào bảng hồi quy, ta thấy: X1 có P-value= 0.5701> 0.1, X13 có P-value= 0.9177> 0.1 => X1 và X13 không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%.
Tiến hành kiểm định Wald để loại bỏ biến X1 và X13 ra khỏi mô hình.
H0: C(1)= C(6)= 0
H1: Có ít nhất 1 hệ số khác 0
Đạ i h ọ c Kinh
t ế Hu ế
Bảng 2.17: Kiểm định Wald loại bỏ X1 và X13 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability F-statistic 0.177520 (2, 44) 0.8379 Chi-square 0.355039 2 0.8373
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Kết quả:
Kiểm định F có P-value= 0.8379> 0.1
Kiểm định Chi- Square có P-value= 0.8373> 0.1
=> Chấp nhận H0, bác bỏ H1 => Loại X1 và X13 ra khỏi mô hình Bước 5: Ước lượng mô hình sau khi loại X1 và X13
Bảng 2.18: Ước lượng mô hình sau khi loại X1 và X13 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
X2 0.233144 0.204708 1.138910 0.0257 X6 -0.314929 0.187468 -1.679908 0.0930 X9 0.496854 0.211759 2.346322 0.0190 X11 -22.81233 9.576801 -2.382041 0.1172
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả)
Nhận xét: Nhìn vào kết quả hồi quy ta thấy X11 có P-value= 0.1172> 0.1=>
X11 không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10%.
Kiểm định Wald loại bỏ biến X11:
H0: C(4)= 0 H1: C(4) khác 0
Đạ i h ọ c Kinh
t ế Hu ế
Bảng 2.19: Kiểm định Wald loại bỏ biến X11 Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability F-statistic 1.297116 (1, 46) 0.2606 Chi-square 1.297116 1 0.2547
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Kết quả:
Kiểm định F có P-value= 0.2606 > 0.1
Kiểm định Chi- square có P-value= 0.2547 > 0.1
=> Chấp nhận H0, bác bỏ H1 => Loại X11 ra khỏi mô hình Bước 6: Ước lượng mô hình sau khi loại biến X11
Bảng 2.20: Ước lượng mô hình sau khi loại X11 Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
X2 0.066363 0.165094 -0.401972 0.0687 X6 -0.398380 0.176103 -2.262203 0.0237 X9 0.358105 0.176947 2.023796 0.0430
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả)
Nhận xét: Từ kết quả hồi quy ta thấy X2, X6 và X9 đều có P-value >0.1 nên các biến này đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%.
Vậy mô hình Logistic đối với các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với Sacombank là:
Pi= exp( 1* 2 2 * 6 3* 9) 1 exp( 1* 2 2 * 6 3* 9)
C X C X C X
C X C X C X
Thay số, ta được:
Pi=
) 9
* 358105 .
0 6
* 398380 .
0 2
* 066363 .
0 exp(
1
) 9
* 358105 .
0 6
* 398380 .
0 2
* 066363 .
0 exp(
X X
X
X X
X
Đạ i h ọ c Kinh
t ế Hu ế
Từ kết quả ước lượng mô hình Logistic với các biến X2, X6, X9 ta có thể phân tích ảnh hưởng của các biến đến xác suất trả được nợ của doanh nghiệp qua công thức:
k pi Xk pi
pi (1 )
(*)