ỨNG DỤNG MÔ HÌNH LOGISTIC ĐỂ XẾP HẠNG KHÁCH HÀNG
DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG VPBANK - NGÔ QUYỀN
Có rất nhiều phương pháp để xếp hạng tín dụng đối với khách hàng doanh
nghiệp. Tuỳ từng ngân hàng thì có những phương pháp xếp hạng khác nhau. Đối
với ngân hàng VPBank – chi nhánh Ngô Quyền, bên cạnh phương pháp xếp
hạng nói trên, sau đây em sẽ đưa ra một phương pháp khác - ứng dụng mô hình
LOGISTIC để xếp hạng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng VPBank – Ngô
Quyền.
3.1. Ứng dụng mô hình LOGIT với đầy đủ các biến số vào một số khách hàng
của ngân hàng VPBank – Ngô Quyền
Sử dụng số liệu là 11 chỉ tiêu định lượng để xếp hạng doanh nghiệp của 50
doanh nghiệp hiện đang có quan hệ tín dụng với VPBank – chi nhánh Ngô
Quyền
Kí hiệu:
Biến phụ thuộc Y: Tình trạng nợ của khách hàng ( doanh nghiệp )
Việc phân chia dựa trên tình trạng chiếm dụng vốn của các
doanh nghiệp
Y = 0: Doanh nghiệp không có nợ không đủ tiêu chuẩn
Y = 1: Doanh nghiệp có nợ không đủ tiêu chuẩn
Các biến độc lập X: Quy mô của doanh nghiệp
Việc phân chia phụ thuộc vào tổng tài sản ( <10 tỷ quy mô
doanh nghiệp nhỏ ), số lao động, doanh thu thuần, nộp ngân sách nhà nước.
D = 0: Khi quy mô của doanh nghiệp nhỏ
D = 1: Khi quy mô của doanh nghiệp không phải là nhỏ
X1: Khả năng thanh toán ngắn hạn
X2: Khả năng thanh toán nhanh
X3: Kỳ thu tiền bình quân
X4: Nợ phải trả trên tổng tài sản
X5: Nợ phải trả trên nguồn vốn chủ sở hữu
X6: Vòng quay hàng tồn kho
X7: Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu

9
-0.10473 0.16999 -0.18106 0.14187
4
0.42766
4
0.22055
1
0.311305 -0.07015
X1 0.20429
1
0.19661
9
1 0.95122
3
-0.10783 0.69104
7
-0.3829 0.33989
9
0.21572
7
0.07223
8
0.44989
6
0.13815
3
X2 0.14129
8
0.22720
9

0.14187
4
0.33989
9
0.35137 -0.09747 0.241102 -0.15945 1 0.20231 0.33527
4
0.56971 -0.00535
Ta thấy hệ số tương quan của một số cặp biến số là rất lớn, như:
r(X1,X2) = 0.951223
r(X3,X5) = 0.762368
r(X1,X4) = 0.691047
r(X2,X4) = 0.62336
Tức là các biến có tương quan chặt với nhau, nếu giữ nguyên các biến đó và
hồi quy thì kết quả sẽ không chính xác vì có thể xảy ra các hiện tượng là không
tách được ảnh hưởng của các biến tới biến phụ thuộc, ý nghĩa của các biến sai về
mặt kinh tế. Vì vậy dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan của các biến xác định
các cặp biến có quan hệ tương quan chặt để loại một hoặc cả hai biến trong mỗi
cặp đó.
Ngoài ra ta có thể kết hợp các kiểm định sau để việc loại biến được chính xác:
Ước lượng mô hình Logit với đầy đủ các biến số, ta thu được kết quả sau:
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
D1 1.192121 0.974617 1.223169 0.2213
X1 1.896150 1.004133 1.888345 0.0590
X2 -1.878610 1.033080 -1.818456 0.0690
X3 215.7457 625.2673 0.345046 0.7301
X4 -12.52131 7.043104 -1.777811 0.0754
X5 -0.674376 0.885391 -0.761670 0.4463
X6 0.025879 0.025619 1.010161 0.3124
X7 13.70830 7.355708 1.863627 0.0624
X8 -31.03930 17.78750 -1.745007 0.0810

X1 1.840920 0.977601 1.883100 0.0597
X2 -1.816673 1.004981 -1.807669 0.0707
X4 -12.14723 7.275309 -1.669651 0.0950
X5 -0.568638 0.855819 -0.664437 0.5064
X6 0.024617 0.025028 0.983616 0.3253
X7 13.65584 7.256692 1.881827 0.0599
X8 -30.78391 17.67848 -1.741321 0.0816
X9 39.92666 28.15955 1.417873 0.1562
X10 1.776629 0.940602 1.888821 0.0589
C 3.475079 4.172130 0.832927 0.4049
Từ bảng trên thống kê t của X5 = -0.568638, giá trị p-value của X5 =
0.5064, chứng tỏ hệ số của biến này có thể = 0.
Kiểm định:
Ho: C(5) = 0
H1: C(5) ≠ 0
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis: C(5)=0
F-statistic 0.4414765551 Probability 0.51032
Chi-square 0.4414765551 Probability 0.50641

Kết quả kiểm định cho thấy C(5) = 0 do kiểm định F có P = 0.51032 >
0.05 và kiểm định χ
2
có P = 0.50641 > 0.05. Chấp nhận giả thiết Ho.
Vậy ta có thể bỏ biến X5 ra khỏi mô hình. Thử hồi quy lại các biến trên khi
không có X5. Ta có được kết quả sau:
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
D1 1.171353 0.929718 1.259902 0.2077
X1 1.746575 0.961692 1.816148 0.0693

X7 11.10615 5.981732 1.856677 0.0634
X8 -22.83146 8.879521 -2.571249 0.0101
X9 29.41683 12.89567 2.281141 0.0225
X10 1.707614 0.886749 1.925702 0.0541

Ta thấy biến D1 có p-value = 0.2655 > 0.05, chứng tỏ hệ số của biếnnày rất
có thể bằng 0.
Kiểm định :
Ho: C(1) = 0
H1: C(1) ≠ 0
Wald Test:
Equation: Untitled
Null
Hypothesis:
C(1)=0
F-statistic 1.239947 Probability 0.271814
Chi-square 1.239947 Probability 0.265481
Kết quả kiểm định cho thấy C(1) = 0 do kiểm định F có P = 0.271814 và
kiểm định χ
2
có P = 0.265481 > 0.05, vậy chấp nhận giả thiết Ho. Hồi quy lại các
biến khi không có biến D1.
Variable Coefficien
t
Std. Error z-Statistic Prob.
X1 1.434456 0.802578 1.787309 0.0739
X2 -1.449024 0.866151 -1.672945 0.0943
X4 -5.980214 2.609746 -2.291493 0.0219
X7 12.32075 5.632256 2.187533 0.0287
X8 -22.86419 8.435738 -2.710396 0.0067

Bảng 3.7. Bảng so sánh kết quả hạng và xác suất nợ không đủ tiêu chuẩn (
KĐTC ) của 50 DN

STT
các
công ty
Xác suất nợ
KĐTC
Xếp hạng tại VPB - Ngô
Quyền
1 0.0164803 A+
2 0.0426518 A+
3 0.0640561 A+
4 0.0815994 A+
5 0.0863142 A+
6 0.1024201 A
7 0.1995222 A
8 0.2018065 B+
9 0.2299520 B+
10 0.2648686 B+
11 0.2843790 B+
12 0.2847372 B+
13 0.2930685 B+
14 0.3410943 B+
15 0.3523912 B+
16 0.3539158 B+
17 0.3539353 B+
18 0.3635200 B+
19 0.3960667 B+
20 0.4050807 B