Khoá luận tốt nghiệp sử dụng phần mềm SPSS nhằm tiến hành tính toán kết quả nghiên cứu theo mô hình hồi quy Logistic bằng phương pháp Backward: Wald. Đây là phương pháp kiểm tra khả năng loại bỏ lần lượt các biến độc lập ra khỏi mô hình nghiên cứu trên cơ sở xác suất của chỉ số thống kê Wald. Kết quả cho thấy, có 8 biến độc lập được loại khỏi mô hình và 3 biến còn lại cuối cùng như sau: X1 (Tài sản lưu động/Nợ ngắn hạn), X5 (Doanh thu/Bình quân khoản phải thu), X9 (Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu).
Tiếp theo, kết quả từ Phụ lục 8 cho thấy độ phù hợp tổng quát của mô hình nghiên cứu có sig. = 0.000 < 0.05. Điều này chứng minh được tổ hợp liên hệ tuyến tính của các biến độc lập có nghĩa trong việc trong việc giải thích cho biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, chỉ số Nagelkerke R2 của mô hình cuối cùng là 0.545 > 0.5. Như vậy, mô hình được sử dụng là tương đối phù hợp, hay cụ thể hơn, các biến độc lập có thể giải thích được 54.5% sự biến động của biến phụ thuộc. Kết quả này là phù hợp với tình hình thực tế tại VietinBank đó là khả năng xảy ra RRTD của một doanh nghiệp phụ thuộc vào cả hai loại chỉ tiêu tài chính và phi tài chính.
Kết quả ước lượng hệ số hồi quy được thể hiện trong Bảng 3.12.
Bảng 3.12: Kết quả hồi quy
Đơn vị tính: đơn vị Biến B Sig. X1 -3.016 0.000* X5 -0.168 0.002* X9 -0.775 0.002* Constant 3.791 0.000*
Ý nghĩa thống kê *: Ý nghĩa 1% ** : Ý nghĩa 5%
(Nguồn: Phụ lục 8)
Từ Bảng 3.12 rút ra được phương trình hồi quy có dạng như sau:
(3.2)
Mặt khác, từ công thức của mô hình Logistic đã trình bày trong chương 2 có thể suy ra được công thức tính toán tác động biên của Xi lên xác suất Y nhận giá trị bằng 1 như sau:
47 Vì Y chỉ nhận một trong hai giá trị là 0 và 1 nên tác động biên của Xi lên xác suất Y nhận giá trị bằng 1 có xác suất ban đầu là 0.5 với giả định các biến còn lại không thay đổi.
Theo kết quả hồi quy, tỷ số Tài sản lưu động/Nợ ngắn hạn có tác động ngược chiều với RRTD với hệ số ước lượng là 0.5x(1-0.5)x(-3.016)= -0.754 ở mức nghĩa 1%. Một cách cụ thể, trong điều kiện các biến khác không thay đổi thì khi khả năng thanh khoản hiện thời của một doanh nghiệp tăng thêm 1 đơn vị thì xác suất xảy ra RRTD của doanh nghiệp đó sẽ giảm đi 0.754 đơn vị.
Bên cạnh đó, hệ số hồi quy của X5 là -0.168. Điều này cho thấy tác động biên của tỷ số Doanh thu/Bình quân khoản phải thu đến xác suất xảy ra RRTD là -0.042 với mức nghĩa 1%.
Mặt khác, kết quả hồi quy cũng cho thấy tỷ số Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu có mối tương quan âm với khả năng có thể xảy ra RRTD. Cụ thể, xác suất xảy ra RRTD của một doanh nghiệp sẽ tăng thêm 0.775 đơn vị nếu tỷ số Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp đó giảm đi 1 đơn vị.
Tóm lại, cả ba biến X1, X5, X9 đều có tác động ngược chiều với xác suất xảy ra RRTD của các doanh nghiệp. Điều này cho thấy những doanh nghiệp nào có khả năng thanh toán hiện thời, vòng quay khoản phải thu và tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu càng cao thì xác suất xảy ra RRTD càng thấp và ngược lại. Trong đó, khả năng thanh toán là biến có hệ số lớn nhất, chứng tỏ chỉ tiêu này có ảnh hưởng rất mạnh đến RRTD của doanh nghiệp. Kết quả này là hoàn toàn phù hợp với tình hình thực tế hiện nay tại các doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với VietinBank.
Cuối cùng, tiến hành kiểm định tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình, kết quả thu được thể hiện trong Bảng 3.13.
Bảng 3.13: Kết quả kiểm định tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình
Đơn vị tính: doanh nghiệp
Thực tế
Kết quả ước lượng
Y Tỷ lệ dự báo chính xác 0 1 Y 0 67 6 91.8% 1 14 30 68.2% Tỷ lệ dự báo chính xác chung 82.9% (Nguồn: Phụ lục8 )
48 Kết quả thể hiện qua Bảng 3.13 cho thấy mức độ dự báo chính xác của mô hình là khá cao với tỷ lệ chung là 91.8%. Trong đó, trong 73 doanh nghiệp không có RRTD theo thực tế, mô hình dự báo đúng được 67 doanh nghiệp (91.8%) còn trong 44 doanh nghiệp có RRTD thì mô hình dự báo được 30 doanh nghiệp (68.2%).