Nhóm chỉ số thanh khoản

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 55 - 58)

STT Nhóm biến Tên biến Cơng thức tính Ký hiệu

1 Chỉ số thanh khoản Vốn lưu động trên tổng tài

sản

(Tài sản lưu động-Nợ ngắn hạn)/Tổng tài sản

WCTA

2 Chỉ số thanh khoản Chỉ số thanh toán tiền mặt Tiền mặt/Nợ ngắn hạn CASHCL

3 Chỉ số thanh khoản Tiền mặt trên tổng tài sản Tiền mặt/Tổng tài sản CASHTA

4 Chỉ số thanh khoản Tiền mặt trên doanh thu Tiền mặt/Doanh thu CASHSALE

5 Chỉ số thanh khoản Chỉ số thanh toán hiện

hành

Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn

CRRATIO

6 Chỉ số thanh khoản Tài sản ngắn hạn trên tổng

tài sản

Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản

CATA

7 Chỉ số thanh khoản Nợ ngắn hạn trên vốn chủ

sợ hữu

Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu

CLEQUITY

8 Chỉ số thanh khoản Chỉ số thanh toán nhanh

(Tiền và các khoản tương đương tiền + đầu tư tài chính ngắn hạn)/Nợ ngắn

QUIRATIO

9 Chỉ số thanh khoản Tài sản dễ quy đổi ra tiền

mặt trên tổng tài sản

(Tiền và các khoản tương đương tiền)/Tổng tài sản

QUITA

10 Chỉ số thanh khoản Hàng tồn kho trên tài sản

ngắn hạn

Hàng tồn kho/Tài sản ngắn hạn

INVECA

(Nguồn: A model of Corporate Bankrupt in Thailand using MDA) Để triệt tiêu hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan giữa các biến độc lập mà hậu quả sẽ làm giảm đi khả năng đo lường của mơ hình, cần phải xử lý thơng qua thống kê. Trong thống kê có nhiều phương pháp để giảm tải số lượng biến nghiên cứu, thông thường sử dụng phương pháp chọn từng bước (Stepwise selection) và phương pháp phân tích nhân tố chính (Principle Component Analysic).

Zavgren (1983) chỉ ra rằng các chỉ số tài chính có tương quan với biến phụ thuộc trong nghiên cứu sẽ có cùng tương quan trong các thiết lập đo lường. Trong một mơ hình sử dụng các chỉ số tài chính có tương quan trong việc phân loại mẫu có thể kém hiệu quả trong ứng dụng thực tế. Zavgren cũng chứng minh rằng một

45

mơ hình với nhiều biến cũng có khả năng xử lý đáng kể được hiện tượng đa cộng tuyến.

Để giảm tải số lượng biến độc lập, sử dụng phương pháp của Leshno và Spector (1996), phương pháp này như sau:

- Bao gồm tất cả các biến được sử dụng trong mơ hình Z score của Altman (1968).

- Giữ lại một biến hoặc một cặp biến độc lập có hệ số tương quan từ 0.9 trở lên.

- Loại biến mà dữ liệu bị khuyết nhiều từ cặp có hệ số tương quan cao. - Nếu cả hai biến có cùng dữ liệu bị khuyết thì loại trừ theo hướng xác

định biến nào ít liên quan hơn đến mơ hình dựa vào kinh nghiệm của các nghiên cứu trước.

Một tiêu chí được bổ sung thêm để giảm tải số lượng biến là sử dụng phương pháp chọn từng bước (Jo Han & Lee 1997), theo đó vài chỉ số đo lường nhất định sẽ có quan hệ tương quan hay cộng tuyến cao với các chỉ số khác.

2.3.3 Quy trình thực hiện mơ hình MDA

Bất cứ một mơ hình đo lường nào cũng đều phải xây dựng một quy trình thực hiện nghiêm ngặt, MDA cũng khơng ngoại lệ và quy trình thực hiện theo các bước như sau:

Bước 1: Xác định biến quan trọng. Đây là quy trình chọn từng bước để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng nhất đối với cơng ty có nguy cơ tài chính và cơng ty khơng có nguy cơ tài chính. Sử dụng thống kê F-test hoặc Wilks Lambra để xác định.

Bước 2: Giảm tải biến độc lập theo phương pháp Leshno và Spector (1996).

Bước 3: Kiểm tra tác động của vi phạm giả định các biến có phân phối chuẩn. Thực hiện bằng cách sử dụng điều kiện phân phối chuẩn Skewness và

46

Kurtosis tìm ra các biến có phân phối chuẩn và quy biến khơng có phân phối chuẩn về phân phối chuẩn nếu có thể được.

Bước 4: Chạy mơ hình và lựa chọn các hàm biệt thức phù hợp nhất. Các hàm biệt thức phù hợp nhất đánh giá sự phân loại chính xác và phù hợp với tổng thể. Ma trận phân loại được tính tốn để tăng cường sự chính xác của việc đo lường.

Bước 5: Kiểm định mơ hình MDA

Phương pháp chọn từng bước đã được sử dụng để phát triển đo lường. Ý nghĩa thống kê của mơ hình MDA được đánh giá bằng cách kiểm tra thống kê F test hoặc Wilks Lambra. Phân tích này là cần thiết cho việc xác định biến quan trọng trong việc phân loại cơng ty có nguy cơ tài chính và cơng ty khơng có nguy cơ tài chính.

2.3.3.1 Thống kê mơ tả các biến độc lập

Thống kê cho thấy các biến độc lập có khoảng biến thiên lớn từ hàng chục đến hàng trăm lần, trong đó biến IVETURN08 lên đến gần 1,000 lần, có biến đạt giá trị âm.

47

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (Trang 55 - 58)