Tên gọi hồi quy Binary logistic xuất phát từ quá trình biến đổi lấy logarit của thủ tục này. Sự chuyển hóa cho các hệ số của hồi quy Binary logistic có nghĩa hơi khác với hệ số hồi quy trong trường hợp thông thường với các biến phụ thuộc dạng thập phân.
Đó là: từ công thức (*) ta hiểu hệ số ước lượng B1 thực ra là sự đo lường những thay đổi trong tỷ lệ (được lấy logarit) của các xác suất xảy ra sự kiện với 1 đơn vị thay đổi trong biến phụ thuộc X1
P(Y 1) eB B .X
0 1
P(Y 0)
Chương trình SPSS sẽ tự động thực hiện việc tính toán các hệ số cho bạn và cho hiện cả hệ số thật lẫn hệ số đã được chuyển đổi.
4.2.3.5. Kiểm định các giả thuyết Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định các giả thuyết bằng nhân tử phóng đại phương sai VIF ( Variance inflation factor – VIF), có liên hệ với độ chấp nhận. Thực tế nó là nghịch đảo của độ chấp nhận, tức là đối với biến Xk thì VIF = 1/(1-R2k) quy tắc khi VIF > 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Việc kiểm định hiện tượng này đánh giá độ chấp nhận của các giả thuyết trong phương trình.
Kiểm định biến quan sát
Để xem xét các biến quan sát có phù hợp với mô hình ở mức độ nào ta kiểm định bằng sig.( viết tắc là Observed significance level là mức ý nghĩa quan sát ).
- Nếu (sig.) 0,05 => Có ý nghĩa thống kê
- Nếu (sig.) > 0,05 => Không có ý nghĩa thống kê (cần phải loại biến ra khỏi mô hình).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Hồi quy Binary logistic cũng đòi hỏi ta phải đánh giá độ phù hợp của mô hình. Đo lường độ phù hợp tổng quát của mô hình Binary logistic được dựa trên chỉ tiêu - 2LL (viết tắt của -2 log likelihood), thước đo này có ý nghĩa giống như SSE (sum of squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt.
53
Giá trị -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo.
Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số [7]
Trong hồi quy tuyến tính chúng ta sử dụng kiểm định t để kiểm định giả thuyết k 0. Còn với hồi quy Binary logistic, đại lượng Wald Chi Square được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Cách thức sử dụng mức ý nghĩa Sig. cho kiểm định Wald cũng theo quy tắc thông thường. Wald Chi Square được tính bằng cách lấy ước lượng của hệ số hồi quy của biến độc lập trong mô hình (hệ số hồi quy mẫu) Binary logistic chia cho sai số chuẩn của hệ số hồi quy này, sau đó bình phương.
Kiểm định mức độ phù hợp tổng quát
Ở hồi quy Binary logistic, tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình ngoại trừ hằng số cũng được kiểm định xem có thực sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc không. Với hồi quy tuyến tính bội ta dùng thống kê F để kiểm định giả thuyết 1 2 ..... k 0, còn với hồi quy Binary logistic ta dùng kiểm định Chi- bình phương. Căn cứ vào mức ý nghĩa mà SPSS đưa ra trong
bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0.
4.3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.3.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Bảng 4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Số lượng | Tỷ lệ | % cộng dồn | ||
Giới tính | Nữ | 185 | 55,7 | 55,7 |
nam | 147 | 44,3 | 100,0 | |
Trình độ | PTTH | 19 | 5,7 | 5,7 |
Trung cấp, cao đẳng | 111 | 33,4 | 39,2 | |
Đại học | 202 | 60,8 | 100,0 | |
Thu nhập | Dưới 5 triệu | 29 | 8,7 | 8,7 |
Từ 5 đến 7 triệu | 143 | 43,1 | 51,8 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Cho Vay Tiêu Dùng Tại Vietinbank Cn Thủ Thiêm – Tp.hồ Chí Minh -
Phân Tích Tình Hình Cho Vay Tiêu Dùng Theo Thời Hạn Cho Vay -
Những Khó Khăn Trong Việc Cho Vay Tiêu Dùng Tại Vietinbank Chi Nhánh Thủ Thiêm – Tp.hồ Chí Minh -
Kết Quả Hồi Quy Binary Logistic Variables In The Equation -
Gia Tăng Niềm Tin Của Khách Hàng Đối Với Ngân Hàng -
Các yếu tố tác động đến quyết định vay tiêu dùng của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam – Chi nhánh Thủ Thiêm - 12
Xem toàn bộ 110 trang tài liệu này.
54
Số lượng | Tỷ lệ | % cộng dồn | ||
Từ 7 đến 9 triệu | 81 | 24,4 | 76,2 | |
Trên 9 triệu | 79 | 23,8 | 100,0 | |
Tình trạng hôn nhân | Độc thân | 137 | 41,3 | 41,3 |
Có gia đình | 179 | 53,9 | 95,2 | |
Ly thân | 16 | 4,8 | 100,0 | |
Nghề nghiệp | Lao động phổ thông | 23 | 6,9 | 6,9 |
Công nhân viên chức | 141 | 42,5 | 49,4 | |
Giáo viên | 93 | 28,0 | 77,4 | |
Cán bộ y tế | 75 | 22,6 | 100,0 | |
Tổng | 332 | 100,0 | ||
Nguồn: Số liệu điều tra Từ bảng 4.1 ta thấy kết quả mẫu nghiên cứu thu thập được có những đặc
điểm cơ bản sau:
Về giới tính: Nữ giới chiếm tỷ lệ 55,7% trong tổng mẫu điều tra và nam giới chiếm 44,3% tổng mẫu điều tra.
Về trình độ: Kết quả 332 mẫu nghiên cứu thì phần lớn khách hàng có trình độ đại học chiếm 60,8%; tiếp đến là khách hàng có trình độ trung cấp- cao đẳng chiếm 43,1% còn lại số ít là PTTH chiếm 5,7% tổng mẫu điều tra. Điều đó chứng tỏ chất lượng xét theo trình độ của mẫu điều tra tương đối cao.
Về mức thu nhập: Thu nhập của khách hàng giao động từ 5 đến 7 triệu chiếm tỷ lệ lớn nhất (43,1%). Tiếp đến là mức thu nhập từ 7 đến 9 triệu chiếm 24,4%. Khách hàng có mức thu nhập trên 9 triệu chiếm 23,8% tổng mẫu điều tra và còn lại tỷ lệ nhỏ là khách hàng có thu nhập dưới 5 triệu, chiếm 8,7% tổng mẫu điều tra.
Về tình trạng hôn nhân thì phần lớn khách hàng có gia đình chiếm tỷ lệ 53,9% tổng mẫu điều tra, tiếp đến là khách hàng chưa lập gia định chiếm 41,3% còn lại là khách hàng đang ly thân chiếm 4,8%.
Về nghề nghiệp của khách hàng: số lượng khách hàng được điều tra là công nhân viên chức chiếm tỷ trọng lớn nhất (42,5%), tiếp đến là giáo viên (28%); Tiếp
55
theo là khách hàng có nghề nghiệp là cán bộ y tế chiếm 22,6%; còn lại là lao động phổ thông chiếm 6,9% tổng mẫu điều tra. Số mẫu này mang tính đại diện cho toàn thể khách hàng cá nhân tham gia vay tiêu dùng cá nhân của Ngân hàng, bởi hầu hết những khách hàng này đều đại diện cho một tỷ lệ hợp lý những người sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng cá nhân tại Ngân hàng.
4.3.2. Kết quả khảo sát
Trước khi bước vào phân tích nội dung chính, luận văn có một số khảo sát về các đặc điểm của khách hàng cũng như những hoạt động liên quan đến vay tiêu dùng. Kết quả thu được như sau:
Bảng 4.2. Bạn từng vay vốn tại VietinBank không?
Số lượng | Tỷ lệ (%) | % cộng dồn | |
Không | 134 | 40,4 | 40,4 |
Có | 198 | 59,6 | 100,0 |
Tổng | 332 | 100,0 |
Nguồn: Số liệu điều tra Kết quả khảo sát khách hàng xem họ đã từng vay vốn tại Ngân hàng VietinBank Chi nhánh Thủ Thiêm cho thấy, có 198 khách hàng trong tổng số 332 khách hàng được khảo sát trả lời rằng họ đã từng vay tiêu dùng tại Chi nhánh này, chiếm 59,6% tổng số mẫu điều tra. Còn lại 40,4% khách hàng chưa vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm. Điều đó chứng tỏ, trong tổng số khách hàng được
hỏi phần lớn khách hàng đã từng vay tiêu dùng tại Chi nhánh.
Bảng 4.3. Bạn thường vay vốn tại Ngân hàng nào?
Số lượng | Tỷ lệ (%) | % cộng dồn | |
Agribank | 72 | 21,7 | 21,7 |
BIDV | 95 | 28,6 | 50,3 |
VietinBank | 109 | 32,8 | 83,1 |
Khác | 56 | 16,9 | 100,0 |
Tổng | 332 | 100,0 |
Nguồn: Số liệu điều tra
56
Thêm vào đó luận văn tiếp tục hỏi xem khách hàng thường vay tại Ngân hàng nào? Kết quả cho thấy, có 32,8% khách hàng trả lời họ thường vay tại Ngân hàng VietinBank, còn lại 28,6% khách hàng vay tại BIDV; 21,7% khách hàng vay tại Agribank và 16,9% khách hàng vay tại Agribank. Điều đó chứng tỏ lượng khách hàng chọn vay tại VietinBank tương đối lớn.
Bảng 4.4. Hình thức vay vốn
Số lượng | Tỷ lệ (%) | % cộng dồn | |
Ngắn hạn | 71 | 21,4 | 21,4 |
Trung hạn | 216 | 65,1 | 86,4 |
Dài hạn | 45 | 13,6 | 100,0 |
Tổng | 332 | 100,0 |
Nguồn: Số liệu điều tra Xét về hình thức vay vốn mà KHCN thường vay kết quả cho thấy, có 65,1%
khách hàng lựa chọn hình thức vay trung hạn, 21,4% khách hàng lựa chọn hình thức vay ngắn hạn và 13,6% khách hàng còn lại lựa chọn hình thức vay dài hạn.
Bảng 4.5. Mục đích vay vốn
Số lượng | Tỷ lệ (%) | % cộng dồn | |
Mua/xây/sửa chữa nhà | 145 | 43,7 | 43,7 |
Mua xe | 87 | 26,2 | 69,9 |
Du học | 68 | 20,5 | 90,4 |
Khác | 32 | 9,6 | 100,0 |
Tổng | 332 | 100,0 |
Nguồn: Số liệu điều tra Xét về khía cạnh mục đích vay vốn của KHCN, kết quả cho thấy: có 43,7%
khách hàng vay với mục đích là mua/xây/sửa nhà; 26,2% khách hàng vay mua xe; 20,5% khách hàng vay du học; còn lại 9,6% khách hàng cá nhân vay cho mục đích khác.
57
Bảng 4.6. Bạn quyết định vay vốn thông qua nguồn thông tin nào?
Số lượng | Tỷ lệ (%) | % cộng dồn | |
Báo | 60 | 18,1 | 18,1 |
Internet | 92 | 27,7 | 45,8 |
Tivi | 57 | 17,2 | 63,0 |
Bạn bè | 78 | 23,5 | 86,4 |
Khác | 45 | 13,6 | 100,0 |
Tổng | 332 | 100,0 |
Nguồn: Số liệu điều tra Xét về thông tin mà khách hàng biết về các dịch vụ cho vay của VietinBank
cho thấy: có 27,7% khách hàng biết được thông qua Internet. Có 23,5% khách hàng biết thông tin qua bạn bè. Có 18,1% khách hàng biết thông tin vay tiêu dùng của VietinBank qua báo; và 17,2% khách hàng biết được thông tin qua Tivi; và 13,6% khách hàng biết thông tin vay tiêu dùng của VietinBank qua các kênh khác. Điều đó chứng tỏ thông tin qua kênh Internet có mức độ phủ sóng rộng đối với khách hàng cá nhân tại TP. Hồ Chí Minh đối với các dịch vụ vay tiêu dùng của VietinBank.
4.3.3. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay tiêu dùng của KHCN vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm
4.3.3.1. Thống kê tỷ lệ đánh giá các mức độ hài lòng của khách hàng khi vay tiêu dùng tại Vietinbank – CN Thủ Thiêm
Trước khi tiến hành thống kê mô tả các thành phần của các nhóm yếu tố chúng ta tiến hành thiết lập cơ sở đánh giá giá trị thu được. Giá trị thu được của thống kê mô tả thường được sử dụng là giá trị trung bình, vì vậy luận văn tiến hành xác định ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng.
Giá trị khoảng cách = (Maximum - Minimum) / n
= (5 -1) / 5 = 0,8
58
Bảng 4.7. Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng
1,00 | - 1,80 | Hoàn toàn không hài lòng |
1,81 | - 2,60 | Không hài lòng |
2,61 | - 3,40 | Bình thường |
3,41 | - 4,20 | Hài lòng |
4,21 | - 5,00 | Rất hài lòng |
Nguồn: Tác giả tính toán
Bảng 4.8. Thống kê tỷ lệ đánh giá các mức độ hài lòng của khách hàng khi vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm
Quan sát | Trung bình | Sai số | Đánh giá | |
Nhân viên có kiến thức chuyên môn cao | 332 | 3,7741 | ,63640 | Hài lòng |
Thời gian giao dịch vay vốn nhanh chóng | 332 | 3,7771 | ,66302 | Hài lòng |
Nhiệt tình giúp khách hàng về thủ tục, hồ sơ | 332 | 3,7651 | ,69889 | Hài lòng |
An toàn khi thực hiện giao dịch vay vốn | 332 | 3,7741 | ,63640 | Hài lòng |
Thời hạn vay và trả nợ vay rất linh hoạt | 332 | 3,7892 | ,65323 | Hài lòng |
Nhanh chóng giải quyết các yêu cầu của khách hàng | 332 | 3,7620 | ,70433 | Hài lòng |
Lãi suất và các loại phí phù hợp | 332 | 3,7861 | ,64526 | Hài lòng |
Quan tâm tới các khó khăn của khách hàng | 332 | 3,7620 | ,66460 | Hài lòng |
Tính bảo mật thông tin cao | 332 | 3,7922 | ,71804 | Hài lòng |
Nguồn: Số liệu điều tra Kết quả thống kê cho thấy, hầu hết các yếu tố tác động đến sự hài lòng của KHCN khi vay tiêu dùng tại Ngân hàng VietinBank – CN Thủ Thiêm đều được
59
khách hàng đánh giá rằng họ hài lòng. Điều đó chứng tỏ Ngân hàng VietinBank – CN Thủ Thiêm đáp ứng khá tốt nhu cầu vay tiêu dùng của khách hàng. Tuy nhiên, không có yếu tố nào được khách hàng đánh giá là đã đem đến cho họ thật sự hài lòng. Vì vậy để biết được khách hàng có hay không tiếp tục sử dụng dịch vụ vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm trong thời gian tới và yếu tố nào ảnh hưởng nhiều nhất, yếu tố nào ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến quyết định này thì chúng ta tiến hành hồi quy Logit về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay tiêu dùng của KHCN ở phần tiếp theo.
4.3.3.2. Phân tích hồi quy logistic
a. Kiểm định độ phù hợp tổng quát
Để thực hiện kiểm định này ta đối với mô hình hồi quy Binary Logistic ta dùng kiểm định F để kiểm định xem khả năng giải thích của biến độc lập có giải thích được cho biến phụ thuộc hay không với giả thuyết H0: β1 = β2 =….= β3 = 0.
Kết quả cho thấy (phụ lục 2.2), độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát sig. = 0,000 nên ta bác bỏ H0. Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.
b. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Mô hình hồi quy Binary logistic cũng đòi hỏi ta phải đánh giá độ phù hợp của mô hình. Đo lường độ phù hợp của mô hình Binary logistic được dựa trên chỉ tiêu - 2LL (viết tắt của -2 log likelihood), -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có độ phù hợp hoàn hảo.
Kết quả cho thấy (phụ lục 2.2 ) giá trị của -2LL = 46,797 không cao lắm, như vậy nó thể hiện mức độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể.
Mức độ chính xác cũng được thể hiện ở bảng 4.9, bảng này cho thấy trong 133 khách hàng trả lời sẽ không vay tiêu dùng tại VietinBank – CN Thủ Thiêm (xem theo cột 2) mô hình đã dự đoán đúng 130 trường hợp (xem theo hàng), vậy tỷ lệ đúng là 97%. Còn với 199 trường hợp khách hàng quyết định sẽ vay tiêu dùng tại
60