CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Phương pháp nghiên cứu
2.1.3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu chính sử dụng trong luận án là phương pháp nghiên cứu định lượng trong đó lượng hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là (biến khó khăn tài chính) và hệ thống các biến độc lập (biến dự báo) bằng việc sử dụng đồng thời 4 mô hình trên cùng một mẫu dữ liệu nghiên cứu cùng một khoảng thời gian.
Các mô hình này được mô tả như sau:
Mô hình thứ nhất (mô hình 1) và mô hình thứ hai (mô hình 2) đều là mô hình phân tích biệt số. Điểm khác nhau giữa mô hình 1 và mô hình 2 là mô hình 1 sử dụng đa dạng các biến phản ánh khả năng hoạt động, khả năng thanh toán, cấu trúc vốn,… của một công ty niêm yết, trong đó, vai trò dự báo của các biến này đã được kiểm chứng qua hai nghiên cứu của Lin và cộng sự (2011) cũng như nghiên cứu của Lin và cộng sự (2014). Mô hình thứ 2 sử dụng các biến dự báo tương tự mô hình chấm điểm Z-score của Altman (1968) áp dụng đối với các công ty sản xuất và mô hình chấm điểm Z’’-score của Altman (1995) đối với các công ty không hoạt động trong lĩnh vực sản xuất. Việc áp dụng hai mô hình 1và 2 giúp tác giả lựa chọn được các biến dự báo thích hợp cho cùng một phương pháp dự báo là phân tích biệt số.
Mô hình thứ ba (mô hình 3) là mô hình Logit đề xuất bởi Ohlson (1980), một trong những mô hình phổ biến để dự báo khó khăn tài chính doanh nghiệp. Mô hình này có ưu điểm là không gắn với yêu cầu về phân phối chuẩn và phương sai bằng nhau của biến dự báo nên đã giúp cho mô hình có thể áp dụng phổ biến. Mô hình 3
thiết kế trong luận án này cũng sử dụng một số biến tương tự với các biến trong mô hình ban đầu của Ohlson (1980) nhưng trọng số của các biến trong mô hình có thể thay đổi khi áp dụng với các dữ liệu nghiên cứu trong luận án.
Mô hình thứ tư (mô hình 4) là mô hình máy hỗ trợ vector SVM (mô hình SVM), sử dụng thuật toán máy học trong dự báo. Đây là mô hình với kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến và ngày càng được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu về tài chính trên thế giới. Khi tiến hành nghiên cứu ở một số quốc gia, mô hình này được đánh giá là mang lại kết quả dự báo tốt hơn các mô hình khác. Chính vì vậy, mô hình SVM được thiết kế để dự báo khó khăn tài chính cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Khi áp dụng các lần lượt các mô hình 1 đến 4 để dự báo khó khăn tài chính cho các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam, các mô hình này đều được kiểm định về độ tin cậy của các biến dự báo và độ tin cậy của mô hình nói chung. Phương pháp kiểm định và xử lý dữ liệu sẽ được trình bày cụ thể tại các phần tiếp theo trong chương này.
Bên cạnh phương pháp định lượng, luận án cũng sử dụng phương pháp định tính là phương pháp phân tích, so sánh kết quả áp dụng các mô hình trong dự báo khó khăn tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Việc lựa chọn được mô hình dự báo phù hợp với các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam không chỉ đơn thuần là việc so sánh về kết quả dự báo mà còn phải chú ý những tiêu chí sau:
- Tiêu chí thứ nhất liên quan đến độ tin cậy và sự sẵn có của các phần mềm hỗ trợ của mô hình để bảo đảm mô hình có thể áp dụng rộng rãi.
- Tiêu chí thứ hai liên quan đến các sai lầm loại I (Type I Error) và sai lầm loại II (Type II Error), trong đó sai lầm loại I là một công ty gặp KKTC nhưng được dự báo là không gặp KKTC và ngược lại đối với sai lầm loại II: công ty không gặp KKTC nhưng lại được dự báo là gặp KKTC. Đối với một mô hình dự báo, sai lầm loại I sẽ được quan tâm hơn vì hậu quả do sai lầm này đối với công ty và các đối
tượng liên quan sẽ lớn hơn sai lầm loại II. Vì vậy, nếu các yếu tố khác như nhau thì mô hình được chọn sẽ là mô hình dự báo có sai lầm loại I nhỏ hơn.
2.2. Thiết kế mô hình phân tích biệt số
2.2.1. Giới thiệu về mô hình phân tích biệt số
Phân tích biệt số là một kỹ thuật phân tích dữ liệu khi biến phụ thuộc là biến phân loại và biến độc lập (biến dự đoán) là biến định lượng (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Mô hình phân tích biệt số có dạng tuyến tính như sau:
0 1 1 2 2 3 3 ... k k
D b= +b X +b X +b X + +b X Trong đó:
D: biệt số
b: hệ số hay trọng số phân biệt X: biến độc lập
Các hệ số hay trọng số (b) được tính toán sao cho các nhóm có các giá trị của hàm phân biệt (biệt số D) khác nhau càng nhiều càng tốt. Điều này sẽ xảy ra khi tỉ lệ của tổng các độ lệch bình phương của biệt số giữa các nhóm so với tổng các độ lệch bình phương của biệt số trong nội bộ các nhóm đạt cực đại.
Có hai trường hợp phân tích biệt số:
- Phân tích biệt số hai nhóm khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu hiện.
- Phân tích biệt số bội: khi biến phụ thuộc có ba hay nhiều biểu hiện Khi sử dụng để dự báo khó khăn tài chính, các biến độc lập Xi đến Xk là các biến dự báo khó khăn tài chính. Biến này là các chỉ số được thu thập từ bên trong và bên ngoài báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Biệt số D sẽ được tính toán cho từng công ty và dùng để so sánh với điểm phân biệt do mô hình xác định. Nếu biệt số của công ty lớn hơn điểm phân biệt của mô hình, công ty sẽ được dự báo không gặp khó khăn tài chính trong tương lai. Ngược lại, công ty sẽ được dự báo gặp khó khăn tài chính nếu điểm phân biệt của công ty nhỏ hơn điểm phân biệt của mô hình.