Bảng 4.3.1.5: Phân tích đường cong ROC:
Giá trị Nagelkerke R2
của mơ hình với biến phụ thuộc là lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số là 37.14%, có nghĩa là sự thay đổi của các biến độc lập có thể giải thích 37.14% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Khả năng dự báo chính xác (Classification model) của mơ hình tới 94.55%. Chúng ta có thể thấy trong bảng trên, ngành dầu khí có tổng cộng 55 quan sát trong đó giá trị lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số nhận giá trị 1 là 51 trường hợp và 4 trường hợp nhận giá trị 0, trong khi đó mơ hình dự báo chính xác 51 trường hợp giá trị lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số nhận giá trị 1 và 1 trường hợp nhận giá trị 0. Tổng cộng mơ hình dự báo chính xác 52 trường hợp trong tổng số 55 trường hợp quan sát. Mặc dù, mơ hình có độ chính xác cao, và sig.H&L =0.79 tuy nhiên các biến độc lập khơng có tác động lên xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính của ngành dầu khí. Do vậy, việc sử dụng lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số như là biến phân loại tình trạng kiệt quệ tài chính của ngành dầu khí chưa đủ để giải tích xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính của ngành mặc dù mơ hình dự báo có độ chính xác cao 94.55%, giá trị AUC của đường cong ROC là 85.78%.
4.3.2 Ngành thương mại
Phân tích xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính ngành dầu khí theo mơ hình 1 (biến phụ thuộc: lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số)