Phù hp ca mô hình Logit

Một phần của tài liệu Dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán TPHCM (Hose) Luận văn thạc sĩ 2014 (Trang 25)

2. T NG QUAN CÁC NGHIÊ NC UăTR Că ỂY

3.1.2.2. phù hp ca mô hình Logit

M c tiêu c aăph ngăphápăMLă(maximumălikelihood)ălàăt iăđaăhóaăgiáătr c a LLF (Log likelihood function) ch không ph i là t i thi u hóa RSS (residual sum of squares). Do v y, tiêu chu nănh ăRSS, R2khôngăcònăđúngăv iămôăhìnhăLogit.ăThayăvàoăđó,ăcó 2 cách đoăl ng m căđ phù h p c a mô hình h i quy v i bi n ph thu c b gi i h n:

oăl ng s c m nh d báo (Measures of predictive power): cho th y kh n ngăgi i

thích/ d báo c a các bi năđ c l p t i bi n ph thu c.

- S d ng R-square

V i L0 là likelihood c a mô hình ch có h s ch n (only an intercept model) hay mô hình không d báo (no predictors) và LM là likelihood c a mô hình logit.

 Cox-Snell’s R2 = 1 ậ (L0/LM)2/n

 Nagelkerke’săR2 = [(1 ậ (L0/LM)2/n)]/ [1-(L0)2/n]

Các giá tr R2 đ uăđoăl ng m căđ c i thi n kh n ngăd báo c a mô hình khi có các bi năđ c l p so v i mô hình khi ch cóătungăđ g căvàăcóăýăngh aăt ngăt R2 trong mô

hình h i quy tuy n tính.

- Phơnătíchăđ ng bi u di n R.O.C (ROC curve)

 S d ng AUC (Area Under the ROC Curve)

AUC (Area Under the ROC Curve) là vùng di n tích vùng t d iăđ ngăROCăchoăđ n đi m có t aăđ (1,0) góc ph i c aăđ th . Altman và các c ng s (2010)ăđãăchoăr ng ắvùngăd iăđ ng cong ROC (AUC) là m t công c đoăl ng m căđ chính xác trong d báo c a mô hình, v i giá tr b ngă1ăđ i di n cho m t mô hình hoàn h o”. Hay nói cách khác, n uăđ ng ROC càng g năđi m (0,1) góc trái c aăđ th th kh n ngăd báo c a mô hình càng t t. Sauăđó,ăs d ng ki măđ nh phi tham s Mann ậ Whitney nh m ki măđ nh xem s khác nhau gi a các giá tr AUC có th c s khác nhau v m t th ng kê gi a các mô hình hay không.

 S d ng Gini rank coefficient

Theo Anderson (2007), h s Giniăđ căcácănhàăphânătíchăđ aăvàoăs d ngănh ăm t công c đ đoăl ngă m t b ng phân lo i có th phân bi t gi a các quan sát t t và các quan sát x u hi u qu đ n m căđ nào. H s Giniăđ c tính theo công th c (2*AUC ậ 1). M tămôăhìnhălýăt ng, t c là m t mô hình phân lo i hoàn h o các quan sát t t và các

quan sát x u, có h s Gini b ng 1.

Goodness of fit tests: s d ng công c Hosmer-Lemeshow

Ragavană(2008)ăđãăth c hi n,ăcácăđ iăt ngăđ c chia thành x p x 10 nhóm theo phân v . S khác bi t gi a các quan sát và các quan sát k v ng trong các nhóm s t ng h p trong th ng kê Pearson chi-square,ăsauăđóăsoăsánhăgiáătr này v i phân ph i chi-square

v i b t t do là k (k là s nhóm tr điăn).ăM t giá tr nh c a chi-square (<15) và m t giá tr l n c a p-value (>0.05) g i ý r ng mô hình phù h p t t v i d li u.

C 2ăph ngăphápăđ u có nh ngă uănh căđi m khác nhau. Có nh ng mô hình R2 cao, trong khi ki măđ nh goodness of fit tests r t t .ăNg c l i, m t s mô hình ki măđnh Goodness of fit cho k t qu r t t t trong khi R2 r t th p.

Một phần của tài liệu Dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán TPHCM (Hose) Luận văn thạc sĩ 2014 (Trang 25)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(116 trang)