6. Kết cấu của luận văn
2.3. Phương Pháp nghiên cứu
2.3.1. Hồi quy logistic
Nghiên cứu sử dụng hồi quy logistic nhằm phân tích tác động của các tỷ số tài chính lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Lý giải cho vi ệc sử dụng hồi quy logistic xuất phát từ 2 lý do, đó là: (i) hồi quy logistic bao gồm mối quan hệ phi tuyến; (ii) hồi quy logistic không cần thiết phải đáp ứng các giả đ ịnh thống kê trong hồi quy tuyến tính. Hồi quy logistic và MDA là tương đồng nếu các giả định MDA được xác nhận (Kolari và cộng sự, 2002) . Phương trình cơ bản của hồi quy logit, trích dẫn bởi Gujarati và Porter (2009), được trình bày như sau:
1 1
Pi = E(γi = IlxiJ = =— (2.2)
1 ° 1 ij7 1 + e - zi ι + e-(α+∑βj xij+εi ) v ’
trong đó, Yi là biến phụ thuộc, đại diện khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính, nhận 2 giá trị 0 (không xảy ra kiệt quệ tài chính) và 1 (xảy ra kiệt quệ tài chính); Pi là xác suất ước tính của khả năng xảy ra kiệt quệ (giá trị Pi càng cao, doanh nghi p càng có khả năng xảy ra ki t qu tài chính).
Zi = α + ∑βj x ij +εi (2.3) trong đó, Z i là xác suất xảy ra ki ệt quệ tài chính; ơ và β j lần lượt là hệ số chặn và các hệ số của biến độc lập; x ij là vector chứa các biến tài chính giúp dự đoán ki ệt quệ tài chính; εi là số hạng sai số. Phương trình (2.2) biểu diễn hàm phân phối logistic tích lũy . Nếu Pi là xác suất doanh nghi ệp xảy ra kiệt quệ tài chính, xác suất doanh nghi ệ p không xảy ra ki ệt quệ tài chính là ( 1 — Pi), và được tính bằng:
( 1—W=i+⅛ (2.4)
Pi 1 + eZi
___-__ — ______— — pI-P x,i
i 1 + e-zi
Lấy logarite tự nhiên 2 vế, phương trình (2.5) trở thành: z=m⅛)=α+∑βjXij+ɛɪ
(2.5)
(2.6)
-L lɪ
∖
Việ c áp dụng hồi quy OLS cho mô hình lựa chọn nhị phân là không phù hợp (Maddala, 1983) . Do đó, để có được các ước tính các tham số hi ệ u quả, phương pháp hồi quy hợp lý cực đại được áp dụng cho hồi quy logistic. Hàm khả năng L cho mô hình được đưa ra bởi Maddala (2001):
t- ∏∏(ɪ-w (2.7)
Yi=I Yi=O
Do mô hình logit trình bày thang điểm từ 0 đến 1; do đó, nếu xác suất dự đoán lớn hơn 0,5, nghiên cứu sẽ phân loại quan sát này là ki ệt quệ, nhưng nếu xác suất dự đoán nhỏ hơn 0,5, quan sát sẽ được phân loại là không ki ệt quệ (Gujarati và Porter, 2009).
2.3.2. Quy trình nghiên cứu
2.3.2.1. Thống kê mô tả
Sử dụng thống kê mô tả để mô tả các đặc tính cơ bản của dữ liệu, so sánh các đặc tính ở hai nhóm: doanh nghi ệp bị ki ệt quệ tài chính và doanh nghi ệp không b ki t qu tài chính. Các thông số của thống kê mô tả bao gồm: số quan sát, giá trị trung bình, độ l ệ ch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
2.3.2.2. Phân tích tương quan và hệ số VIF
Tiếp theo, tác giả thực hi ện phân tích ma trận tương quan giữa các biến số nghiên cứu nhằm khám phá các mối tương quan giữa kiệt quệ tài chính và các yếu tố xác định. Ngoài ra, nghiên cứu dò tìm giá trị hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng như phân tích hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm
đảm bảo hi ệ n tượng đa cộng tuyến hoàn hảo không xảy ra. Đi ều kiệ n để hiện tương đa cộng tuyến hoàn hảo xảy ra là (i) hệ số tương quan lớn hơn 0,8 và (ii) hệ số VIF lớn hơn 10 (Gujarati và Porter, 2009).
2.3.2.3. Ước lượng hồi quy mô hình
Tác giả thực hi ện hồi quy phương trình (2 .1) bằng hồi quy logistic nhằm đánh giá tác động của các yếu tố tài chính lên khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Vì tính chất đặc thù của dạng hàm logistic không phải tuyến tính, các thông số ước lượng từ mô hình nhị phân không thể trực tiếp giải thích được, vì chúng không cung cấp thông tin hữu ích mô tả đầy đủ mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân (Long và Freese, 2003) . Như vậy, hệ số hồi quy đo lường ở trên mới chỉ cho biết các yếu tố tài chính có ảnh hưởng đến ki ệt quệ tài chính hay không và ảnh hưởng cùng chiều hay ngược chi ều, chứ chưa giải thích một cách trực tiếp lên sự thay đổi của khả năng xảy ra ki ệt quệ. Vì vậy, để làm rõ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc, nghiên cứu tiến hành đo lường hi u ứng biến của biến độc lập. Hi u ứng biên của một biến được đo lường bằng cách lấy đạo hàm riêng của hàm phi tuyến theo biến đó nhân với hệ số ước lượng của biến đó .
2.3.2.4. Xác định mức độ phù hợp của mô hình
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình trong vi ệ c dự đoán khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của doanh nghi ệp, nghiên cứu sử dụng các thước đo bao gồm: giá trị AUC, hệ số phân hạng Gini và tỷ lệ phân loại chính xác.
(1) Giá trị AUC (Area Under ROC Curve1) là thước đo mức độ chính xác của mô hình, được nhi u nhà nghiên cứu sử dụng khi hồi quy mô hình có
1 ROC (receiver operating characteristic) là biểu đồ có trục tung là tỷ lệ doanh nghiệ p có khả năng
xảy ra kiệt quệ trên tổng số doanh nghiệp thực tế đang bị kiệt quệ , trục hoành là tỷ lệ doanh nghiệp
biến phụ thuộc dạng nhị phân (DeLong và Clarke-Pearson, 1988; Alman, 2010). Mô hình được xem là phù hợp khi giá trị AUC trên 0,5 . Đây được xem là thước đo trực tiếp cho độ chính xác của mô hình logit, giá trị AUC bằng 1 thể hiện mô hình hoàn hảo. Trên thực tế, rất khó mô hình nào cho ra giá trị AUC bằng 1. Theo quy ước, mô hình với giá trị AUC trên 0,8 được xem là tốt hay rất tốt, còn nếu giá trị AUC dưới 0,6 được xem là không tốt và không thể áp dụng được.
(2) Tỷ lệ phân loại chính xác là tỷ lệ doanh nghi ệp được xác định đúng là đang bị kiệt quệ tài chính và không bị kiệt quệ tài chính trên tổng số doanh nghi ệp trong mẫu. Tỷ l ệ phân loại độ chính xác được tính như sau:
z Số doanh nghiệp phân loại đúng
Tỷ lệ chính xác =---—;---a, 1 1----—7--- Tong SO doanh nghiệp
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương 2, tác giả trình bày mô hình nghiên cứu, nắm bắt tác động của các tỷ số tài chính (quy mô doanh nghiệp, thanh khoản, đòn bẩy tài chính, lợi nhuận, tăng trưởng và dòng ti ền) lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệ p. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mẫu dữ li ệ u gồm 469 doanh nghi ệp phi tài chính, niêm yết tại các sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2011-2019. Biến phụ thuộc khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính là biến nh phân, nhận 2 giá tr 1 (doanh nghi p xảy ra ki t qu ) và 0 (doanh nghi p không xảy ra ki ệt quệ ). Nghiên cứu sử dụng hồi quy logistic nhằm hồi quy mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU