Như chúng ta đã biết hiện nay các ngân hàng ở Việt Nam, yêu cầu quản lý rủi ro tín dụng khách hàng là một yêu cầu vô cùng cấp thiết vì lĩnh vực tín dụng( cho vay) là lĩnh vực chiếm nhiều thị phần nhất trong doanh thu của mỗi ngân hàng nhưng cũng đồng thời tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất. Tuy nhiên hiện nay một số ngân hàng ở Việt Nam ẫn còn áp dụng phương pháp nội bộ chấm điểm khách hàng , dẫn tới không tính chính xác được xác xuất vỡ nợ và dẫn tới các tổn thất rất to lớn cho ngân hàng.
Ngày nay trong nền kinh tế hiện đại , việc xếp hạng tín dụng khách hàng để đánh giá về rủi ro đang được rất nhiều ngân hàng tại hầu hết trên các nước ưa chuộng và mô hình Logistic được các nhà kinh tế đánh giá là đơn giản, trong sử dụng mà hiệu quả lại rất cao. Mô hình dựa trên nguyên tắc dựa vào các thông tin tài chính trong quá khứ (bao gồm các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính) của khách hàng để ước lượng xác suất rủi ro của khách hàng, và ước lượng được ảnh hưởng của các yếu tố đên xác suất vỡ nợ. từ đó có thể thấy rằng các thông tin trong quá khứ càng chính xác thì độ chính xác của mô hình sẽ càng cao.
Sử dụng các dữ liệu trong quá khứ của khách hàng bao gồm các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, bằng phương pháp hồi quy OLS ta sẽ ước lượng được xác suất vỡ nợ của khách hàng trong đó biến phụ thuộc là tình trạng nợ của khách hàng và các biến phụ thuộc là các chỉ tiêu đã nêu ở trên
Mô hình logit là mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến giả, bởi vị trong sự vận động và các quy luật của kinh tế, người ta nhận thấy rằng luôn có vô vàn hiện tương mà chúng ta không thể lượng hóa được như việc một bác sỹ có kết luận
bệnh nhân ung thư hay không? Đối với các trường hợp này ta phải dùng biến giả để hồi quy mô tả.
