- Dịch vụ thu chi hộ, chi trả lương hộ Một số dịch vụ khác: mua bán ngoại tệ
17 Loại hình công ty
4.6. xuất mô hình xếp hạng tín dụng cho ngân hàng Đôn gÁ
Mô hình 3 đảm bảo tất cả các hệ số trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê cao (Sig. < 0.1). Trong mô hình này cũng không có hiện tượng đa cộng tuyến do đã loại bỏ cả 2 biến Saving và Income. Tuy nhiên, vì XHTD là một mô hình đòi hỏi tính chính xác của dụ báo, thì mô hình 3 lại thấp nhất trong 3 mô hình về tính chính xác của kết quả dự báo. Bên cạnh đó, theo kết quả thống kê chi bình phương (với 11 bậc tự do) về chỉ số Log likelihood của 2 mô hình 1 (mô hình đầy đủ biến) và mô hình 3, thì thống kê 2
k
χ = 14.07
> 3.81. Ta kết luận bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận H1 là mô hình không được loại biến. Ta có thể nhận thấy về các chỉ tiêu thống kê về mức độ phù hợp với mô hình tổng thể, mức độ phù hợp tổng quát, mức độ giải thích cho sự thay đổi, cũng như khả năng dự
báo chính xác thì mô hình 2 là vượt trội nhất, thích hợp cho một mô hình XHTD. Tuy nhiên, mô hình này mắc phải hiện tượng đa cộng tuyến, và chỉ số mức ý nghĩa của biến Age (Sig = 0.214 > 0.1).
Chung lại, chúng ta cần một sự kết hợp giữa 2 mô hình 2 và 3. Chúng ta ước lượng
được mô hình 4, chính là mô hình 3 thêm vào biến Income và Saving, cũng như là mô hình 2 loại đi biến Age. Chúng ta chấp nhận hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình theo Ramanathan (2003), để có được kết quả dự báo chính xác. Ngoài ra, theo lý thuyết, 2 biến Income và Saving có mức độ quan trọng khá cao trong XHTD, chúng ta không nên loại 2 biến này ra khỏi mô hình dự báo. Dưới đây là ước lượng của mô hình 4.
81 Bảng 4.6: Mô hình 4 – mô hình đề xuất