CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định khả năng dự báo của mô hình
Ngoài trị số prob(chi2), để có thể đánh giá mức độ phù hợp (khả năng dự báo) của mô hình ta sẽ căn cứ vào bảng thống kê kết quả dự báo chính xác của mô hình cũng như căn cứ vào phân tích đường cong ROC. Qua đó cung cấp cho ta số liệu để đánh giá sự sai lệch giữa giá trị tính toán của mô hình và giá trị thực tế của số liệu.
Bảng 4.7 Thống kê kết quả dự báo của mô hình
Dự báo (điểm cắt là 0,5) Có nguy cơ phá sản
(Y=1)
Không có nguy cơ phá
sản (Y=0) Tổng
Có nguy cơ phá sản (Y=1) 173 85 258
Không có nguy cơ phá sản (Y=0) 37 1118 1155
Tổng 210 1203 1413
Dự báo đúng 82,38% 92,93% 91,37%
Với kết quả có trong bảng 4.8 ta thấy rằng với dữ liệu ban đầu là 210 quan sát công ty có nguy cơ phá sản thì mô hình dự báo chính xác 173 chiếm tỷ lệ 82,38%, trong khi đó với 1203 quan sát công ty không có nguy cơ phá sản ban đầu thì mô hình dự báo chính xác là 1118 chiếm tỷ lệ 92,93%. Như vậy tỷ lệ dự báo chính xác của toàn bộ mô hình là 1291 quan sát trên tổng số 1413 quan sát chiếm tỷ lệ 91,37% chứng tỏ độ tin cậy của mô hình là khá tốt.
Đường cong ROC – đồ thị của độ nhạy, là đường cong bắt đầu từ điểm (0;0) tương ứng với điểm cắt c =1 và kết thúc tại điểm (1;1) tương ứng với c =0. Một mô hình có sức mạnh tiên đoán thì đường cong ROC sẽ là một đường thẳng có góc 450. Diện tích phía dưới đường cong là tập hợp các dự báo chính xác. Vì thế nó thường được sử dụng xem như một tiêu chí để đánh giá sức mạnh tiên đoán của mô hình. Một mô hình không có sức mạnh tiên đoán khi diện tích bằng 0,5; một mô hình có sức mạnh tiên đoán hoàn hảo khi có diện tích bằng 1.
Với kết quả tính toán của đồ thị phân tích ROC, diện tích phía dưới đường cong của mô hình là 0,9511 điều đó cho thấy sức mạnh dự báo của mô hình là tốt.
Hình 4.1 Đồ thị phân tích ROC
Nguồn: Tính toán của tác giả bằng phần mềm stata 12
0. 00 0. 25 0. 50 0. 75 1. 00 Se nsi tivi ty 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1 - Specificity