3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Hồi quy Logit vừa được sử dụng để dự báo xác suất xảy ra sự kiện dựa vào các thơng tin có được từ các biến độc lập và vừa có thể đo lường mức độ tác động của một biến độc lập lên thay đổi xác xuất xảy ra sự kiện. Đối với bài luận này, tác giả nghiên cứu mức độ tác động của các biến về đặc điểm công ty lên khả năng chi trả cổ tức.
Trong hồi quy Logit, biến phụ thuộc Y hoặc bằng 0 hoặc bằng 1. Y = 1 khi xảy ra (có) sự kiện; Y = 0 khi khơng xảy ra (khơng có) sự kiện, với các xác suất tương ứng p và (1-p).
Luận văn đưa ra mơ hình nghiên cứu tổng qt:
Log e [P/(1-P)] = β0 +β1 X1 +β2 X2 + ... +βi Xi
Z Trong đó, Z được định nghĩa như sau:
Z = β0 +β1 ROA +β2 REPS + β3 VTA + β4 GOV + β5 LOGTA + β6 DE + β7
CASH/TA+ β8 FAGROW + β9 CSITA + β10 LOGAGE + β11 LOGSEOAGE
- β0 là hệ số chặn (Intercept). Giá trị của Y khi tất cả các biến độc lập bằng 0 - β1,... β10 là các hệ số hồi quy của các biến độc lập. Hệ số hồi quy cho biết độ mạnh cũng như chiều ảnh hưởng của các yếu tố nguy cơ đến xác suất xảy ra sự kiện nghiên cứu. Nếu hệ số hồi quy dương thì yếu tố nguy cơ làm tăng khả năng xảy ra của sự kiện nghiên cứu và ngược lại.
Biến phụ thuộc Y có hai giá trị 0 và 1, nhận giá trị 0 nếu công ty không trả cổ tức (Non-payers) và 1 nếu công ty trả cổ tức (bằng CTTM, CTCP hay cả hai). Biến độc lập bao gồm ROA, REPS, VTA, GOV, LOGTA, DE, CASHTA, FAGROW, CSITA, LOGAGE và LOG (SEOAGE).