Theo phần lý thuyết trình bày tại chương 1, mô hình cơ bản của hàm Binary Logistic là:
= + + + +⋯+
Log của hệ số Odds là một hàm tuyến tính với các biến độc lập Xi (i = 1,2,…,n).
Nếu hệ số Odds < 0,5 thì doanh nghiệp không có khả năng trả nợ (có rủi ro), nếu Odds > 0,5 thì doanh nghiệp có khả năng trả nợ.
Như vậy, để kiểm định tác động của các tỷ số thuộc bộ chỉ tiêu tài chính đối với kết quả xếp hạng tín dụng hay rủi ro không trả nợ của doanh nghiệp, luận văn đề xuất thay các biến độc lập của mô hình bằng các tỷ số tài chính, cụ thể:
- X1: Tỷ số thanh toán hiện hành. - X2: Tỷ số thanh toán nhanh. - X3: Tỷ số thanh toán tức thời. - X4: Vòng quay vốn lưu động. - X5: Vòng quay hàng tồn kho. - X6: Vòng quay khoản phải thu. - X7: Hiệu suất sử dụng tài sản cố định. - X8: Tỷ số nợ phải trả/Tổng tài sản.
- X9: Tỷ số (Nợ dài hạn + Vốn chủ sở hữu)/Tài sản dài hạn. - X10: Tỷ số Nợ dài hạn/Vốn chủ sở hữu.
- X11: Tỷ số Lợi nhuận gộp/Doanh thu thuần.
- X12: Tỷ số Lợi nhuận hoạt động kinh doanh/Doanh thu thuần. - X13: Tỷ số Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu (ROE).
- X14: Tỷ số Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân (ROA). - X15: Tỷ số EBIT/Chi phí lãi vay.
Để mô hình hồi quy Binary Logistic đảm bảo khả năng tin cậy, luận văn thực hiện hai kiểm định chính sau:
Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Sử dụng kiểm định Wald, khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có mức độ tin cậy ít nhất 90% (Sig. < 0,1), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Mức độ phù hợp của mô hình
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0 và mô hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0.
Giả thiết:
- H0: Các hệ số hồi quy đều bằng không. - H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
Sử dụng kiểm định Omnibus để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa của mô hình đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 90% (Sig. < 0,1), chấp nhận giải thuyết H1, mô hình được xem là phù hợp.