Trong trường hợp nghiên cứu của luận văn, dữ liệu thứ cấp được tập hợp từ số liệu được công bố của các doanh nghiệp niêm yết, cơng cụ xử lý là mơ hình hồi quy Logistic, cần có sự trợ giúp của các phần mềm thống kê như Eview, SPSS, Stata… Stata là phần mềm chuyên hỗ trợ cho các mơ hình thống kê và cho kết quả hồi quy chính xác cao. Do vậy, tác giả sử dụng phần mềm Stata để xử lý số liệu.
Trình tự xử lý số liệu gồm: mơ tả và trình bày dữ liệu, đánh giá độ phù hợp của phương trình hồi quy, lựa chọn biến giải thích.
- Đánh giá mức ý nghĩa của mơ hình hồi quy dựa vào thước đo Chi2. Giá trị của Chi2 càng gần 0 thì mơ hình hồi quy càng có ý nghĩa thống kê.
- Lựa chọn biến giải thích theo tiêu chí tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc trong mức có ý nghĩa thống kê. Thơng thường các nhà nghiên cứu hay sử dụng mức có ý nghĩa là 1% và 5%. Tuy nhiên trong trường hợp ở Việt Nam điều kiện thu thập dữ liệu khó khăn và nền kinh tế đang phát triển, tác giả sẽ xem xét thêm mức có ý nghĩa 10%.
2.3.2 Kết quả thực nghiệm và giải thích kết quả
Sau khi lựa chọn được biến độc lập và biến phụ thuộc, chúng ta đi vào ước lượng phương trình hồi quy Logistic sau:
P(Yi=1)= Exp(B1 + B2ROE + B3ROA + B4RTA + B5WCTA + B6CLCA + B7TLTA)/(1 + Exp(B1
+ B2ROE + B3ROA + B4RTA + B5WCTA + B6CLCA + B7TLTA))
Để ước lượng phương trình hồi quy Logistic, tác giả sử dụng phần mềm Stata và thu được kết quả như sau:
Bảng 2.5: Kết quả thực nghiệm của mô hinh nghiên cứu
Logistic regression Number of obs = 197
Pseudo R2 = 0.9173
Default Coef. Std.Err P> /z/
ROE 9.556307 11.91993 0.423 ROA -40.69496 32.77118 0.214 RTA -38.66687 14.07536 0.006 WCTA 0.4275215 4.700528 0.928 CLCA 29.71471 11.90951 0.013 TLTA 11.57036 6.719903 0.085 _cons 0.944834 2.484194 0.704
(Nguồn số liệu tính tốn của tác giả)
Để đánh giá mơ hình hồi quy có ý nghĩa hay khơng ta có thể kiểm định cặp giả thuyết sau:
H0: Mơ hình hồi quy Logistic khơng có ý nghĩa. H1: Mơ hình hồi quy Logistic có ý nghĩa.
Kết quả thu được từ mơ hình là chi2 = 0.00 cho thấy bác bỏ giả thuyết H0, tức là mơ hình hồi quy Logistic có ý nghĩa thống kê.
Giải thích kết quả: kết quả chạy mơ hình Logistic cho 197 quan sát là các doanh nghiệp đã niêm yết trên HOSE ít nhất 2 năm tại thời điểm 31/12/2011 như sau:
- Đối với biến ROE: theo kết quả mơ hình ROE có tính chất nghịch biến với biến phụ thuộc (ngược với giả thiết ban đầu), P có giá trị rất lớn (0.42). Do vậy, ROE khơng có ý nghĩa về mặt thống kê trong việc đánh giá xác suất phá sản của doanh nghiệp. Điều này có thể là do mẫu nghiên cứu bao gồm nhiều ngành nghề khác nhau, mà ROE của mỗi ngành nghề có khác biệt đáng kể do đó ảnh hưởng đến khả năng phân nhóm của của biến độc lập trong mơ hình.
- Đối với biến ROA: theo kết quả mơ hình ROA có tính chất nghịch biến với biến phụ thuộc (ngược với giả thiết ban đầu), P có giá trị rất lớn
(0.21). Do vậy, ROA khơng có ý nghĩa về mặt thống kê trọng việc đánh giá xác suất phá sản của doanh nghiệp. Điều này có thể là do ảnh hưởng của mẫu nghiên cứu gồm nhiều ngành nghề khác nhau hay mẫu nghiên cứu chưa đủ lớn để tạo ra mối liên hệ giữa biến độc lập và biến phục thuộc.
- Đối với biến RTA: theo kết quả mơ hình RTA có tính chất nghịch biến với biến phụ thuộc (phù hợp với giả thiết ban đầu), P có giá trị rất nhỏ (0.006). Do vậy với mức ý nghĩa 10%, RTA có ý nghĩa về mặt thống kê trọng việc đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp. Với tính chất nghịch biến, RTA có tác dụng ngược chiều với khả năng lâm vào tình trạng phá sản của doanh nghiệp, tức là RTA càng lớn, doanh nghiệp hoạt động càng hiệu quả thì khả năng lâm vào tình trạng phá sản là rất thấp. - Đối với biến WCTA: theo kết quả mơ hình WCTA có tính chất đồng biến
với biến phụ thuộc (ngược với giả thiết ban đầu), P có giá trị rất lớn (0.92). Do vậy, WCTA khơng có ý nghĩa về mặt thống kê trọng việc đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp. Điều này có thể do mẫu nghiên cứu không đủ lớn để tạo ra mối liên hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Đối với biến CLCA: theo kết quả mơ hình CLCA có tính chất đồng biến với biến phụ thuộc (phù hợp với giả thiết ban đầu), P có giá trị rất nhỏ (0.01). Do vậy với mức ý nghĩa 10%, CLCA có ý nghĩa về mặt thống kê trọng việc đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp. Với tính chất đồng biến, CLCA có tác dụng cùng chiều với khả năng lâm vào tình trạng phá sản của doanh nghiệp, tức là nếu doanh nghiệp càng sử dụng nợ ngắn hạn để đầu tư dài hạn thì doanh nghiệp càng tiếp cận gần với nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản.
- Đối với biến TLTA: theo kết quả mơ hình TLTA có tính chất đồng biến với biến phụ thuộc (phù hợp với giả thiết ban đầu), P có giá trị nhỏ (0.08). Do vậy với mức ý nghĩa 10%, TLTA có ý nghĩa về mặt thống kê
trọng việc đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp. Với tính chất đồng biến, TLCA có tác dụng cùng chiều với khả năng lâm vào tình trạng phá sản của doanh nghiệp, tức là nếu sử dụng đòn bẩy tài chính cao doanh nghiệp có nhiều khả năng phá sản.
- Khả năng dự đốn chính xác chung của mơ hình thu được là 92%, tức là mơ hình có khả năng dự đốn chính xác 92% cho các doanh nghiệp có nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản.
Như vậy, theo kết quả của mơ hình chỉ có 3 biến có thể đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp gồm RTA, CLCA, TLTA. Phương trình hồi quy đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp như sau:
P(Yi=1)= Exp(0.944834 – 38.66687RTA + 29.71471CLCA + 11.57036TLTA)/(1 +
Exp(0.944834 – 38.66687RTA + 29.71471CLCA + 11.57036TLTA))