Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng các mô hình tham số và phi tham số để dự báo khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam trong giai đoạn 2016 – 2018. Các bước xây dựng mô hình được thực hiện như sau:
Bước 1: Thu thập và xử lý dữ liệu. Dữ liệu sử dụng được lấy từ báo cáo tài chính hàng năm có kiểm toán của khoảng 350 doanh nghiệp vừa và nhỏ thuộc 9 ngành khác nhau tại Việt Nam từ năm 2016 đến năm 2018.
Bước 2: Lựa chọn các biến đầu vào của mô hình. Để dự báo khả năng nợ vỡ nợ của các doanh nghiệp, tác giả đã lựa chọn 14 biến đầu vào là các chỉ số tài chính được tính toán từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp. Các biến độc lập này thuộc 4 nhóm chỉ số tài chính: nhóm chỉ số về khả năng thanh khoản, nhóm chỉ số về mức độ sử dụng nợ, nhóm chỉ số về khả năng sinh lời, và nhóm chỉ số về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Bước 3: Thực hiện chạy hồi quy trên các mô hình xếp hạng tín nhiệm được lựa chọn, bao gồm mô hình tham số và phi tham số. Các mô hình tham số bao gồm mô hình logit, mô hình probit, mô hình complementary log – log; các mô hình phi tham số bao gồm mô hình cây quyết định, mô hình random foerest.
Bước 4: Sử dụng ma trận Confusionvà điểm số F1 (F1 – Score) để đánh giá kết quả hồi quy của từng mô hình. Trên cơ sở đó, lựa chọn mô hình xếp hạng tín nhiệm phù hợp và có khả năng dự báo tốt xác suất vỡ nợ của khách hàng.
Các bước nghiên cứu trên sẽ được trình bày chi tiết trong các phần nội dung tiếp theo của Chương 3.