Kết quả ước lượng các hệ số phân biệt của mô hình Z-score được thể hiện ở bảng 2.8. Trong đó, các hệ số phân biệt chuẩn hóa cho biết chiều hướng tác động đến Z. Các hệ số của các biến X1 và X9 đều dương cho thấy các biến số này có tác động cùng chiều đến sức khỏe tài chính của công ty. Tức là các chỉ số tài chính ROTA lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản, chỉ số vòng quay tài sản càng cao thì cho biết sức khỏe tài chính của công ty càng tốt. Hệ số cấu trúc cho thấy tầm quan trọng của các biến giải thích trong mô hình, hệ số càng cao thì biến đó có ý nghĩa giải thích càng lớn, giá trị 0,2 được coi là ngưỡng giới hạn để xem xét tầm quan trọng của biến. Kết quả cho thấy hệ số cấu trúc của các biến X1, X9 đều lớn hơn 0,2, nên chúng có tầm quan trọng trong việc phân biệt 2 nhóm công ty. Trong đó chỉ số ROTA có hệ số cấu trúc là 0,899, một con số khá ấn tượng, chứng tỏ khả
Bƣớc đƣa biến
vào mô hình Biến độc lập Tolerance P của F
Wilks’ lambda 1 X1 1,000 0,000 2 X1 0,940 0,000 0,946 X9 0,940 0,000 0,473
năng giải thích mô hình của biến số này là rất quan trọng. Các hệ số không chuẩn hóa chính là các hệ số tương ứng với các biến được giữ lại trong mô hình, được dử dụng để lập hàm phân biệt Z.
Kết quả các hệ số của mô hình phân biệt Z được thể hiện ở bảng dưới đây.
Bảng 2.7. Các hệ số của mô hình Z-score Biến độc lập Hệ số phân biệt
không chuẩn hóa
Hệ số phân biệt
chuẩn hóa Hệ số cấu trúc
X1 9,330 1,010 0,899
X9 0,531 0,452 0,204
Hằng số -1,420
(Nguồn: phần mềm SPSS)
Từ kết quả chạy phần mềm, ta lập được hàm phân biệt Z như sau:
Z= -1,420+ 9,330X1+ 0,531X9
Trong đó:
X1: Tỷ số Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản (ROTA) X9: Tỷ số vòng quay tài sản (Doanh thu thuần/Tổng tài sản)