Phân tích tác động biên của các yếu tố (mô hình 4)

Một phần của tài liệu xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng đông á (Trang 82 - 83)

- Dịch vụ thu chi hộ, chi trả lương hộ Một số dịch vụ khác: mua bán ngoại tệ

17 Loại hình công ty

4.7. Phân tích tác động biên của các yếu tố (mô hình 4)

Theo bảng 3.24, ta có cơ cấu các nhóm nợ trên tổng số KH. Từđây, cơ cấu của các KH có khả năng trả nợ (nhóm nợ thấp hơn 3) là 97.96% (xấp xỉ 98%). Vậy, ta có thể xác

định xác suất ban đầu của khả năng đảm bảo trả nợ là 98%. Ngoài ra, để có thể nhìn nhận tổng quan hơn, tác giả chọn thêm 2 mức xác suất ban đầu khác là 90% và 95%. Dưới đây là bảng kết quảước lượng tác động biên của các yếu tố trong mô hình 4.

Bảng 4.7: Bảng tính tác động biên của các biến lên xác suất trả nợ của KH Xác suất ban đầu

Biến 98% 95% 90%

Tên biến Biên độ của các biến Xác suất trả nợ mới

Gender Nam so với nữ 0.09725 0.04010 0.01940

Marrital Có gia đình so với độc thân 0.77934 0.57797 0.39346 Renting Có thuê nhà so với không thuê nhà 0.99968 0.99919 0.99829

Length_stay Cư trú nhiều hơn

1 tháng 0.97980 0.94952 0.89910

Work_tenure Làm việc nhiều hơn

1 tháng 0.98039 0.95094 0.90179

DAB_acc Có chi lương qua NH Đông Á so với

chi lương tiền mặt 0.99960 0.99896 0.99780 OtherB_acc Có chi lương qua NH khác so với chi

lương tiền mặt 0.19338 0.08506 0.04218

DAB_relate Số dịch vụ đang

sử dụng của NH Đông Á tăng thêm 1 0.99760 0.99385 0.98710

Income Thu nhập tăng thêm

1 triệu đồng 0.98357 0.95869 0.91662

Saving Tiết kiệm tăng thêm

1 triệu đồng 0.97130 0.92920 0.86143

Gov Làm việc tại công ty nhà nước so với

loại hình công ty khác 0.99879 0.99687 0.99342 Foreign Làm việc tại công ty nước ngoài so

với loại hình công ty khác 0.99996 0.99990 0.99979 Finance_comp Làm việc tại công ty tài chính so với

loại hình công ty khác 0.99969 0.99921 0.99834 VN_comp Làm việc tại công ty Việt Nam so với

loại hình công ty khác 0.99960 0.99897 0.99782 HE Trình độ ĐH trở lên so với dưới ĐH 0.99991 0.99977 0.99952

83

Theo bảng trên, ta có thể thấy được sự thay đổi của xác suất trả nợ của KH khi có sự

biến đổi biên của từng biến riêng biệt. Ví dụ, khi thu nhập của KH tăng thêm 1 triệu đồng thì xác suất trả nợ của KH lúc này là 98,357%, tăng thêm so với xác suất ban đầu 98% là 0.357%.

Tiếp theo, tác giả biểu diễn sự khác biệt về xác suất đảm bảo trả nợ của nam và nữ, trình độ dưới ĐH và từ ĐH trở lên qua biểu đồ 4.1, trong điều kiện sự thay đổi về số

tháng cư trú (biến Length_stay) và tất cả các biến còn lại cốđịnh.

Biểu đồ 4.1: Biểu đồ thể hiện sự khác biệt và xác suất trả nợ theo giới tính và trình độ học vấn

(Nguồn: số liệu tính toán từ dữ liệu của NH Đông Á)

Một phần của tài liệu xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng đông á (Trang 82 - 83)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(106 trang)