Trong phần tiếp theo của nghiên cứu sẽ trình bày kết quả thực nghiệm của ước lượng hàm hồi quy Logit theo mẫu được trình bày như trên. Đầu tiên, ta cần xem xét bảng thể hiện mức độ tương quan của các biến được đưa vào mô hình. Nếu hệ số tương quan cặp > 0.8 thì sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến nếu đưa biến này vào mô hình. Bảng 4.1 là bảng ma trận thể hiện các chỉ số tương quan cặp của các biến định lượng theo mô hình.
Ta thấy hệ số tương quan của một số cặp biến có hệ số tương quan rất lớn, như: r(X4,X5) = 0.926 > 0.8
r(X12,X13) = 0.847 > 0.8
Tức là các biến có tương quan chặt với nhau, nếu giữ nguyên các biến đó và hồi quy thì kết quả sẽ không chính xác vì có thể xảy ra các hiện tượng là không tách được ảnh hưởng của các biến tới biến phụ thuộc, ý nghĩa của các biến sai về mặt kinh tế. Hướng giải quyết đa cộng tuyến đó là hoặc loại bỏ các biến hoặc tăng kích thướng mẫu hoặc tái thiết lập mô hình. Hướng đơn giản nhất là loại bỏ biến khỏi mô hình.
Y X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Y 1 X2 -0.42 1 X3 0.18 -0.12 1 X4 0.14 0.19 -0.07 1 X5 0.20 0.14 0.01 0.926 1 X6 0.22 0.30 0.10 0.29 0.39 1 X7 0.08 -0.41 0.09 -0.19 -0.16 -0.34 1 X8 0.14 0.06 0.13 -0.12 0.03 0.23 0.47 1 X9 -0.02 0.17 -0.03 -0.05 0.03 0.01 0.18 0.55 1 X10 0.17 -0.16 -0.12 0.02 0.04 0.03 0.07 -0.05 -0.05 1 X11 0.02 -0.25 0.23 -0.62 -0.45 -0.23 0.40 0.24 0.17 -0.08 1 X12 0.31 -0.15 -0.36 -0.08 -0.04 -0.08 0.44 0.23 0.11 0.06 0.36 1 X13 0.33 0.00 -0.42 0.03 0.05 0.01 0.33 0.34 0.17 0.08 0.08 0.847 1 X14 -0.18 0.11 -0.30 -0.28 -0.32 -0.26 0.03 -0.10 0.12 -0.04 0.13 0.10 0.05 1 X15 0.01 -0.04 -0.26 -0.27 -0.27 -0.38 0.20 0.10 0.04 0.09 0.12 0.16 0.21 0.63 1 X16 0.07 -0.04 -0.45 0.03 0.01 -0.29 0.20 0.09 0.03 0.39 -0.11 0.21 0.26 0.21 0.56 1
Bằng phần mềm Eviews 5.1, ta ước lượng mô hình với đầy đủ biến ta được kết quả như sau:
Biến Ký hiệu G
T
Bước 1 Bước 2 Bước 3 Bước 4 Bước 5 Bước 6
β Prob β Prob β Prob β Prob β Prob β Prob
Hằng số C -0.529 0.940 -0.791 0.874 -0.865 0.857 1.277 0.684 1.423 0.623 -1.708 0.332
Quy mô X2 -/+ -9.738 0.074 -6.334 0.037 -6.313 0.038 -6.485 0.042 -5.741 0.034 -4.400 0.022
BCTC được kiểm toán X3 +/- 6.798 0.058 5.621 0.064 5.737 0.055 6.528 0.036 5.404 0.028 3.703 0.028
Thanh toán hiện tại X4 + 1.375 0.380 0.338 0.636 0.335 0.629
Thanh toán nhanh X5 + -1.437 0.389
Thanh toán tức thời X6 + 12.360 0.131 7.322 0.145 7.417 0.141 8.460 0.098 6.187 0.132 7.257 0.069
Vòng quay VLĐ X7 + -2.347 0.098 -1.609 0.112 -1.582 0.110 -1.638 0.101 -1.598 0.098 -1.170 0.085 Vòng quay HTK X8 + -0.280 0.420 Vòng quay KPThu X9 + 0.173 0.379 0.017 0.883 Hiêu suất sử dụng TSCĐ X10 + -0.001 0.970 Nợ phải trả/Tổng tài sản X11 - -5.441 0.643 -5.165 0.555 -5.239 0.543 -10.02 0.149 -6.615 0.148 LNST/VCSH X12 + 20.409 0.393 10.983 0.533 11.204 0.503 21.675 0.034 21.801 0.038 14.760 0.032 LNST/TTS X13 + 21.456 0.554 20.572 0.590 20.484 0.555 Kinh nghiệp chủ DN X14 + -0.141 0.463
Năm hoạt động của DN X15 + 0.355 0.332 0.215 0.416 0.227 0.377 0.272 0.338
Số năm quan hệ TD với
VIB X16 + 0.977 0.228 0.634 0.238 0.639 0.233 0.705 0.165 0.829 0.088 0.637 0.077
Likelihood ratio (LR statistic) 31.29826 29.754 29.73116 28.98232 27.93388 25.30607
Mc Fadden R - squared 64.002% 60.844% 60.798% 59.266% 57.122% 51.749%
Từ các kết quả ước lượng ta thấy:
Mô hình xác suất KH có nợ đủ tiêu chuẩn là:
Pi= exp (-1.708-4.4X2+3.703X3+7.275X6-1.170X7+14.76X12+0.637X16) 1+exp (-1.708-4.4X2+3.703X3+7.275X6-1.170X7+14.76X12+0.637X16)
Các biến có ý nghĩa nhất (có p-value ( Prob) < 0.10) lần lượt là X2 ( Quy mô), X3 (BCTC có được được kiểm toán chấp nhận), X12 ( LNST/VCSH), X6 ( Hệ số thanh toán tức thời), X16 (Số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng VIB).
Các biến không có ý nghĩa thống kê, hay không ảnh hưởng đến khả năng trả nợ là X4, X5, X8, X9, X10, X11, X13, X14, X15.
Ta thấy các biến điển hình đại diện cho khả năng trả nợ theo lý thuyết cũng được thể hiện trong mô hình: X2 (Quy mô), biến X6 (Hệ số thanh toán tức thời), biến X12 (LNST/VCSHbq). Các biến này đều thể hiện ý nghĩa kinh tế của nó khi tác động đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Trong đó biến X12 có ý nghĩa cao nhất. Điều này thể hiện khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu tác động rất lớn đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Nó có ý nghĩa cao hơn cả hệ số thanh toán tức thời của doanh nghiệp.
Biến X3 ( BCTC được kiểm toán chấp nhận) cũng thể hiện đúng ý nghĩa của nó. Bởi các doanh nghiệp thực hiện công tác tài chính kế toán càng minh bạch thì khả năng và uy tín trả nợ của họ càng tăng. Đồng thời biến X3 là một trong những biến có ý nghĩa thống kê nhất của mô hình.
Từ bảng ta thấy, biến X16 đưa vào mô hình rất có ý nghĩa. Có thể kết luận các doanh nghiệp có số năm quan hệ tín dụng với ngân hàng càng lâu thì khả năng có nợ đủ tiêu chuẩn tăng. Nhưng cũng cần thận trọng khi đánh giá chỉ tiêu này. Bởi, số năm trung bình mà các doanh nghiệp giao dịch tín dụng với VIB là khoảng 3 năm, doanh nghiệp quan hệ tín dụng lâu nhất là 8 năm. Đây chưa phải là thời gian quá dài cho mối quan hệ tín dụng, đặc biệt hầu như các doanh nghiệp vay vốn có thời hạn thường ít nhất là 12 tháng. Rất có thể việc biến X16 tác động làm tăng khả năng doanh nghiệp có nợ đủ tiêu chuẩn là do ngân hàng tạo điều kiện để doanh nghiệp “đảo nợ” bằng cách chỉ cần doanh nghiệp trả nợ trong ngày đến hạn, thì ngay trong hôm đó KH được giải ngân một khoản vay mới. Điều này thực sự sẽ rất nguy hiểm khi ngân hàng lại tin tưởng rằng KH quan hệ tín dụng lâu thì khả năng có nợ đủ tiêu chuẩn tăng lên.
Bởi vậy để có kết luận thật chính xác ta cần nghiên cứu trên quy mô mẫu lớn hơn và có nhiều KH quan hệ lâu hơn để đánh giá và đưa ra kết luận có độ tin cậy cao hơn.
Các biến có dấu trái với giả thiết:
- X5 (Khả năng thanh toán nhanh) điều này là trái với giả thiết. Có thể là do số liệu mà doanh nghiệp cung cấp cho ngân hàng chưa đáng tín cậy, hoặc do hiện tượng đa công tuyến gây ra ( vì hệ số tương quan R(X4,X5)=0.926 là rất lớn).
- X7 (Vòng quay VLĐ) điều này là trái với giả thiết. Điều này có thể lý giải đối với mẫu nghiên cứu có thể do tốc độ giảm VLĐ bình quân lớn hơn tốc độ giảm của DDT, làm cho vòng quay VLĐ tăng nhưng không cải thiện khả năng trả nợ của doanh nghiệp, bởi hầu hết các doanh nghiệp này đều có quy mô siêu nhỏ hoặc vừa và nhỏ.