Nghiên cứu lựa chọn sử dụng mô hình hồi quy logistic vì bản chất của biến phụ thuộc là nhị phân; đối với các nhà nghiên cứu DNVVN để tiếp cận nguồn tín dụng chỉ có hai lựa chọn: hoặc đơn xin vay vốn / tín dụng sẽ được chấp thuận (1) hoặc sẽ bị từ chối (0); đó là những gì được gọi là nhị phân. Các biến độc lập là phân loại hoặc kết hợp của liên tục và phân loại đó là lý do tại sao một hồi quy hậu cần được ưa thích hơn. Mô hình hồi quy hậu cần tạo ra một phương trình hoặc chức năng phù hợp nhất bằng cách sử dụng phương pháp tối đa có khả năng tối đa hóa xác suất phân loại các dữ liệu quan sát vào một thể loại thích hợp với hệ số hồi quy. Ngoài ra, hồi quy hậu cần cung cấp một hệ số 'β', đo lường sự đóng góp từng phần của biến số độc lập cho biến thể của biến phụ thuộc. Mô hình cơ bản của phương trình hồi quy đa được thông qua trong nghiên cứu này như sau:
q
Y 1X 1 2 X 2 ... q X q j X j ...( 1 ) j1
Trong đó: Y là giá trị mong đợi của Y khi tất cả các X được đặt thành 0; βj là hệ số hồi quy nhiều phần (tức là một phần), nghĩa là thay đổi kỳ vọng trong Y cho mỗi đơn vị thay đổi trong Xj giả sử tất cả các X khác được giữ liên tục; và là lỗi của dự đoán. Phương trình hồi quy đa biến với tất cả các biến số liên quan đến việc thiết lập mối quan hệ với việc vay vốn từ các DNVVN đã được hình thành
Trong nghiên cứu này, hồi quy hậu cần được sử dụng để đánh giá các yếu tố quyết định tài chính đối ngoại, kết quả phân tích là xác suất phát triển các tiêu chí thích hợp sau khi kiểm soát các rủi ro liên quan khác. Sự hồi quy hậu cần cung cấp kiến thức về mối quan hệ và thế mạnh trong số các biến (ví dụ như việc thiếu tài sản thế chấp đặt một công ty có nguy cơ cao về việc không huy động nguồn vốn bên ngoài hơn vị trí của nó trong đô thị). Sự hồi quy logistic được sử dụng để dự đoán tỷ lệ cược của một trường hợp dựa trên (các) dự đoán. Bản chất của dữ liệu tham gia vào nghiên cứu này được phân loại dẫn đến việc nhà nghiên cứu lựa chọn mô hình hồi quy hậu cần để xác định mức độ mà mỗi biến tham gia vào việc tiếp cận tài chính của công ty. Các biến số thu được từ cuộc khảo sát đã được kiểm tra về ảnh hưởng của họ đối với các đặc điểm của doanh nghiệp và chủ sở hữu-nhà quản lý đối với việc tiếp cận với vốn tín dụng. Một số biến số có liên quan riêng lẻ với khả năng tiếp cận với tài chính nợ; sau đó đã bị thoái lui với khả năng tiếp cận nguồn tài chính nợ.
3.3.3.Các phương pháp đưa biến độc lập vào mô hình hồi quy Binary Logistic
Với phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise), số thống kê được sử dụng cho các biến được dưa vào và dời ra căn cứ trên số thống kê likelihood-ratio (tỷ lệ thích hợp) hay số thống kê Wald. Cũng có thể chọn một trong các phương pháp sau:
- Enter: Đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong một bước
- Forward: Conditional là phương pháp đưa vào dần theo điều kiện. Nó kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng thông số có điều kiện.
- Forward: LR là phương pháp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Wald.
tra việc loại biến căn cứ tên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng của những thông số có điều kiện.
- Backwald: LR là phương pháp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Wald.