4. Nội dung và kết quả nghiên cứu
4.3 Ước lượng ngoài mẫu
Ở phần này chúng tôi muốn kiểm tra khả năng dự đoán xác suất bất ổn tài chình của các doanh nghiệp trong giai đoạn 2012-2013. Cụ thể, chúng tơi muốn biết tình hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu bảng với biến giải thìch ở mỗi cá thể thay đổi theo thời gian và các biến vĩ mô trong việc dự đốn
Sử dụng mơ hính ước lượng ở mục 4.2, chúng tơi ước lượng xác suất bất ổn tài chình từng cơng ty bị bất ổn tài chình giai đoạn 2012-2013. Đầu tiên, chúng tơi tình tốn xác suất bất ổn tài chình sau đó sắp xếp chúng theo thứ tự từ cao xuống thấp theo từng năm. 2 thập phân vị cao nhất 1 và 2 (những cơng ty có xác suất phá sản là từ 80% đến 100%) chúng tôi xem là dự đoán đúng. Trong khi những thập phân vị từ 6 đến 10 ( từ dưới 40% đến 0%) chúng tôi sẽ như là dự báo khơng chình xác
Bảng 8. Kết quả ước lượng ngồi mẫu của các mơ hình phân theo thập phân vị:
Phân vị Mơ Hính I Mơ hính II Mơ hính III
1-2 36.6 56.1 61
3 7.1 7.3 12.1
4 14.6 12.1 9.8
5 17.4 9.8 7.3
6-10 24.3 14.7 9.8
Như dự đốn, mơ hính thời lượng với biến giải thìch thay đổi theo thời gian cho từng doanh nghiệp ( mơ hính II và mơ hính III) có khả năng dự báo tốt hơn mơ hính I. Mơ hính 3 có khả năng dự đốn chình xác đến 61% với sai lầm phân loại là 9.8%. Trong khi ở mơ hính I khả năng ước lượng chình xác chỉ 36.6% và sai lầm
phân loại lên đến 24.3%. Điều này cho thấy việc xây dựng mơ hính dựa trên dữ liệu bảng giúp mơ hính khai thác được nhiều thơng tin từ những biến tài chình hơn từ đó giúp cho việc dự đốn xác suất bất ổn tài chình hiệu quả hơn.
Từ kết quả bảng trên cho thấy giữa 2 mô hính II và III, thí mơ hính III cho kết quả chình xác hơn. Sự khác nhau giữa 2 mơ hính là biến lãi suất được đưa vào mơ hính 3 như là tỷ lệ nguy cơ cơ bản. Qua kết quả dự đốn ngồi mẫu, chúng ta có thể suy ra rằng việc dự đoán xác suất phá sản khơng chỉ dự báo riêng bằng chình nội tại của doanh nghiệp mà doanh nghiệp còn bị ảnh hưởng bởi những yếu tố vĩ mơ khác, cụ thể ở đây là lãi suất.
Bên cạnh đó, chúng ta cũng thấy rằng, tuy mơ hính 3 là mơ hính có mức độ dự đốn cao nhất. Tuy nhiên, khả năng dự báo chỉ đạt 61%, từ đây cho ta thấy, vẫn cịn có nhiều yếu tố vĩ mơ khác có tác động đến xác suất kiệt quệ tài chình của doanh nghiệp. Thêm vào đó, từ mơ hính II và III cho thấy, khi cho thêm biến vĩ mơ là biến giải thìch thí tăng sự chình xác trong sự dự đốn và giảm bớt sự dự đoán sai lầm
5. Kết luận
Trong bài nghiên cứu này, chúng tơi nghiên cứu vai trị của việc sử dụng biến độc lập thay đổi theo thời gian của từng công ty và biến vĩ mơ trong việc dự đốn xác suất bất ổn tài chình của doanh nghiệp. Để xem xét khả năng dự đoán của 2 loại biến này, chúng tôi so sánh 3 mơ hính: mơ hính thống kê logit truyền thống, mơ hính thời lượng với biến độc lập của từng doanh nghiệp thay đổi theo thời gian và mơ hính mở rộng với tỷ lệ nguy cơ cơ bản được đại diện bằng một biến vĩ mô.
Mẫu tiến hành nghiên cứu gồm 625 công ty được niêm yết trên sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chì Minh, và sở giao dịch chứng khốn Hà Nội với dữ liệu gồm 9 năm từ 2005-2013. Chúng tơi ước lượng hệ số của mơ hính dựa trên dữ liệu trong vòng 7 năm từ 2005-2011 và dùng dữ liệu năm 2012-2013 để thực hiện so sánh dự đốn ngồi mẫu
Kết quả ước lượng khả năng chình xác ngồi mẫu cho thấy mơ hính II và III với biến giải thìch cho từng doanh nghiệp thay đổi theo thời gian thí dự đốn chình xác hơn mơ hính thống kê logit truyền thống ( mơ hính I). Giữa hai mơ hính thời lượng II và III, mơ hính III với biến vĩ mơ đại diện cho tỷ lệ rủi ro cơ bản cho kết quả dự đoán tốt hơn. Hơn nữa, từ kết quả ước lượng cũng cho thấy, biến lãi suất là một yếu tố quan trọng trong việc dự đoán xác suất kiệt quệ tài chình ví biến vĩ mơ này khơng những ảnh hưởng đến 1 công ty nhất định nào mà ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường.
Ở bài nghiên cứu này, chúng tôi muốn chỉ ra trong một môi trường biến động - cụ thể sự biến động lãi suất mạnh trong những năm 2005-2011- việc sử dụng mơ hính thời lượng với biến vĩ mơ đại diện cho tỷ lệ nguy cơ cơ bản là vơ cùng hữu ìch, ví thế chúng khơng nghiên cứu việc sử dụng nhiều biến vĩ mô khác để đại diện cho tỷ lệ nguy cơ cơ bản.