Trang chủ / Khả Năng Trả Nợ

Tổng Hợp Mối Quan Hệ Giữa Các Biến Độc Lập Và Biến Phụ Thuộc


Các giả thuyết về mối tương quan giữa các nhân tố và khả năng trả nợ

của khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai:


STT

Chỉ tiêu

Ký hiệu

Giả thuyết

1

Tuổi

Tuoi

+/-

2

Trình độ học vấn

Hocvan

+

3

Nghề nghiệp

Nghenghiep

+

4

Thời gian công tác

Thoigianct

+

5

Thời gian là công việc hiện tại

Tglamcv

+

6

Tình trạng nhà ở

Nha_o

+/-

7

Cơ cấu gia đình

Giadinh

+/-

8

Số người ăn theo

Nguoiantheo

-

9

Thu nhập cá nhân hàng năm

TNcanhan

+

10

TN của gia đình/năm

TNgiadinh

+

11

Tình hình trả nợ với VSB

Tra_no

+/-

12

Tình hình chậm trả lãi

Tra_lai

-

13

Tổng dư nợ hiện tại VND (quy

đổi)

Du_no

-

14

Sử dụng các DV khác của VSB

DV

+

15

Số dư tiền gởi tiết kiệm bình

quân VNĐ (quy đổi) tại VSB

Tiengui

+

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 71 trang tài liệu này.

Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng liên doanh Việt Thái – Chi nhánh Đồng Nai - 5


Bảng 4.2: Tổng hợp mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc


4.3. Mô hình hồi quy logistic các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của các khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai

4.3.1. Ma trận tương quan và kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến

Một phương pháp chung để đánh giá giá trị phân biệt là kiểm nghiệm ma trận tương quan cho các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả hệ số tương quan nhỏ hơn 0,85 chỉ ra rằng giá trị phân biệt có khả năng tồn tại giữa 2 biến (John và Benet-Martinez, 2000). Bảng ma trận tương quan tóm tắt mối tương quan thống kê Spearman’s Rho giữa các biến được giải thích. Tất cả hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến tối đa là 0,600 nghĩa là không vượt quá hệ số điều kiện 0,85. Điều đó chứng minh rằng giá trị phân biệt đã đạt được. Hay nói cách khác, các thang đo trong nghiên cứu này đã đo lường được các khái niệm nghiên cứu khác nhau.

(Xem phụ lục 1, mục 1: Ma trận tương quan)


Ma trận tương quan cho thấy các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng có tương quan với nhau.

+ Biến Tuổi tương quan cùng chiều với biến thời gian làm công việc (r = 0.273; p<0,05), vì vậy nếu tuổi của khách hàng càng tăng thì thời gian làm công việc càng tăng theo và ngược lại.

+ Biến học vấn có tương quan cùng chiều đáng kể với biến nghề nghiệp (r = 0.469; p<0,05) nghĩa là một khách hàng có học vấn càng cao thì có nghề nghiệp được đánh giá điểm càng cao và ngược lại.

+ Biến thời gian công tác có liên quan đáng kể đến biến nhà ở (r = 0.418; p<0,05) nghĩa là khách hàng có thời gian công tác tăng thì khả năng có nhà ở cũng càng tăng và ngược lại.


+ Biến thời gian làm công việc hiện tại có liên quan thuận đáng kể đến biến thu nhập cá nhân (r = 0.310; p<0,05) nghĩa là khách hàng có thời gian làm công việc tăng thì thu nhập của khách hàng đó cũng càng tăng và ngược lại.

+ Biến gia đình có liên quan nghịch đáng kể đến biến dư nợ tại ngân hàng (r = -0.216; p<0,05) nghĩa là khách hàng có gia đình thì khả năng dư nợ của khách hàng đó cũng càng giảm và ngược lại.

+ Biến thu nhập cá nhân có liên quan đáng kể đến biến tiền gửi (r = 0.235; p<0,05) nghĩa là khách hàng có thu nhập cá nhân càng tăng thì lượng tiền gửi vào ngân hàng cũng càng tăng và ngược lại.


4.3.2. Mô hình hồi quy logistic các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả

nợ của các khách hàng cá nhân tại VSB Đồng Nai


Tiến hành hồi quy logistic 15 biến độc lập với biến phụ thuộc là khả năng trả nợ theo 2 cách sau:

4.3.2.1. Mô hình tổng thể (Mô hình 1)

* Ước lượng các tham số của mô hình

Sử dụng phần mềm thống kê SPSS với phương pháp đưa biến trực tiếp vào mô hình (Enter), ta đưa tất cả 15 biến vào mô hình.


Bảng 4.3: Variables in the Equation


B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)


Step 1a

Tuoi

.227

.162

1.962

1

.017

1.255

Hocvan

.026

.180

.021

1

.431

1.027

Nghenghiep

.850

76.675

.000

1

.023

2.339

Thoigianct

.444

.340

1.703

1

.000

1.559

Tglamcv

.256

.284

.809

1

.001

1.291

Nha_o

.854

291.215

.000

1

.000

2.348

Giadinh

-.033

.128

.068

1

.524

.967

Nguoiantheo

-.350

.279

1.577

1

.348

.705

TNcanhan

1.874

481.750

.000

1

.000

6.511

TNgiadinh

-3.357

1665.480

.000

1

.175

.035

Tra_no

-.019

.054

.125

1

.192

.981

Tra_lai

.099

.053

3.498

1

.368

1.104

Du_no

-.143

.135

1.124

1

.049

.867

DV

.827

569.301

.000

1

.015

2.287

Tiengui

1.555

270.966

.000

1

.000

4.737

Constant

20.917

64536.264

.000

1

1.000

124982.377

a. Variable(s) entered on step 1: Tuoi, Hocvan, Nghenghiep, Thoigianct, Tglamcv, Nha_o,

Giadinh, Nguoiantheo, TNcanhan, TNgiadinh, Tra_no, Tra_lai, Du_no, DV, Tiengui.


Ở Bảng 4.3, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ biến Học vấn (Sig. = 0.431), biến Gia đình (Sig. = 0.524), biến Số người ăn theo (Sig. = 0.348), biến Thu nhập gia đình (Sig. = 0.175), biến Tình hình trả nợ (Sig. = 0.192) và biến Tình hình chậm trả lãi (Sig. = 0.368). Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình sử dụng tốt.

Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình:


Loge[

] = 20.917+0.227tuoi + 0.026hocvan + 0.850nghenghiep + 0.444thoigianct

+0.256tglamcv + 0.854Nha_o - 0.033Giadinh – 0.350Nguoiantheo + 1.874Tncanhan –

3.357Tngiadinh - 0.019Tra_no +0.099Tra_lai – 0.143Du_no + 0.827DV +1.555Tiengui


* Kiểm định về độ phù hợp của mô hình:


Bảng 4.4: Omnibus Tests of Model Coefficients


Chi-square

df

Sig.


Step 1

Step

100.724

15

.000

Block

100.724

15

.000

Model

100.724

15

.000


Bảng 4.4 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.000 nên ta hoàn toàn có thể nói mô hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.


Bảng 4.5: Model Summary

Step

-2 Log

likelihood

Cox & Snell

R Square

Nagelkerke

R Square

1

25.418a

.669

.893


Bảng 4.5 cho thấy giá trị của -2 Log likelihood (-2LL = 25.418) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Giá trị Cox & Snell R Square của mô hình hồi quy tổng thể logistic bằng 0.669 nghĩa là mô hình giải thích được 66.9% sự biến động xác suất trả được nợ cho ngân hàng.


Bảng 4.6: Classification Tablea


Observed

Predicted

Tinhhinhtrano

Percentage Correct

Khong

tra

tra duoc


Step 1

Tinhhinhtrano

khong tra

42

3

93.3

tra duoc

3

43

93.5

Overall Percentage



93.4

a. The cut value is .500


Mức độ chính xác của dự báo cũng thể hiện qua Bảng 4.6 Classification Table, bảng này cho thấy trong 45 trường hợp được dự đoán là không trả nợ được, mô hình đã dự đoán trúng 42 trường hợp, vậy tỷ lệ chính xác là 93.3%. Còn với 46 trường hợp thực tế có trả được nợ thì mô hình lại dự đoán sai 3 trường hợp (tức cho rằng họ không trả), tỷ lệ trúng giờ là 93.5%. Từ đó ta tính được tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 93.4%.


4.3.2.2. Mô hình giới hạn: (Mô hình 2)


* Ước lượng các tham số của mô hình:


Mô hình hồi quy logistic dự báo rủi ro tín dụng giới hạn được ước lượng bằng cách loại bỏ những biến có mức ý nghĩa Sig. > 0.05 (mức ý nghĩa dành cho mô hình dự báo) từ mô hình tổng thể.


Bảng 4.7: Variables in the Equation


B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)


Step 1a

Tuoi

.169

.096

3.112

1

.017

1.184

Nghenghiep

.954

.385

.000

1

.023

2.596

Thoigianct

.386

.241

2.567

1

.000

1.472

Tglamcv

.116

.240

.232

1

.001

1.122

Nha_o

1.197

.084

.000

1

.000

3.310

TNcanhan

.335

.089

2.295

1

.000

1.144

Du_no

-.088

.106

.687

1

.049

.916

DV

.803

32.761

.000

1

.223

2.232

Tiengui

1.640

.282

.000

1

.000

5.153

Constant

-

52.333

80.306

.000

1

.696

.000

a. Variable(s) entered on step 1: Tuoi, Nghenghiep, Thoigianct, Tglamcv,

Nha_o, TNcanhan, Du_no, DV, Tiengui.


Ở Bảng 4.7, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0.05 ngoại trừ biến Sử dụng các dịch vụ khác của ngân hàng VSB (Sig. = 0.223). Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình sử dụng tốt.

Từ các hệ số hồi quy này, ta viết được phương trình hồi quy logistic:



Loge[

] = - 52.333 + 0.169tuoi + 0.954nghenghiep + 0.386thoigianct

+0.116tglamcv + 1.197Nha_o + 0.135Tncanhan– 0.088Du_no + 0.803DV

+1.640Tiengui


* Kiểm định về độ phù hợp của mô hình:


Bảng 4.8: Omnibus Tests of Model Coefficients


Chi-square

df

Sig.

Step 1

Step

86.453

9

.000

Block

86.453

9

.000

Model

86.453

9

.000

Bảng 4.8 có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.000 nên ta hoàn toàn có thể nói mô hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp tổng quát cao.


Bảng 4.9: Model Summary

Step

-2 Log

likelihood

Cox & Snell

R Square

Nagelkerke

R Square

1

39.689a

.713

.818

Bảng 4.9 cho thấy giá trị của -2 Log likelihood (-2LL = 39.689) không cao lắm, như vậy nó thể hiện một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể. Giá trị Cox & Snell R Square của mô hình hồi quy giới hạn Logistic bằng 0.713 nghĩa là mô hình giải thích được 71.3% sự biến động xác suất trả được nợ cho ngân hàng.


Bảng 4.10: Classification Tablea


Observed

Predicted

Tinhhinhtrano

Percentage Correct

khong tra

tra duoc

Step 1

Tinhhinhtrano

khong tra

41

4

91.1

tra no

3

43

93.5

Overall Percentage



92.3

a. The cut value is .500

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 03/06/2022