Để áp dụng mô hình hồi quy Logit, trong quá trình xây dựng mô hình cần phải xác định biến nào là biến độc lập và biến nào là biến phụ thuộc.
Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc có nhiều phạm trù, mỗi phạm trù đại diện cho một nhóm và biến này có khả năng phân biệt hồi quy tốt nhất và duy nhất trên cơ sở tập hợp biến độc lập được lựa chọn, nói cách khác là mỗi quan sát phải được sắp xếp vào một nhóm duy nhất.
Biến phụ thuộc của mô hình là Y, thể hiện khả năng trả nợ của doanh nghiệp: Y = 0: Không có nợ xấu hay khả năng trả nợ cao.
Y = 1: Có nợ xấu (quá hạn trên 90 ngày) hay khả năng trả nợ thấp.
Biến độc lập
Sau khi lựa chọn được biến phụ thuộc, bước tiếp theo phải xác định biến độc lập trong phân tích. Việc lựa chọn biến độc lập thường được tiến hành theo hai cách. Cách tiếp cận đầu tiên là dựa trên cơ sở và những nghiên cứu từ trước. Cách tiếp cận thứ hai là trực giác trên cơ sở kiến thức của các chuyên gia và trực giác lựa chọn những biến chưa có những nghiên cứu trước và cơ sở lý thuyết hợp lý. Trong cả hai cách, những biến độc lập được lựa chọn là những biến có ảnh hưởng đến khả năng phân biệt giữa các nhóm của biến phụ thuộc. Trong đồ án này, biến độc lập được lựa chọn là:
Bảng 3.1. Các biến phụ thuộc áp dụng trong mô hình đề xuất
STT Ký hiệu Chỉ tiêu Ý nghĩa kỳ vọng
Quy mô của doanh nghiệp
Q = 0: Nếu doanh nghiệp có quy mô nhỏ
1 Q
Q = 1: Nếu doanh nghiệp có quy mô không nhỏ
Lợi thế về quy mô doanh nghiệp
2 X2 Khả năng thanh toán ngắn hạn
3 X3 Khả năng thanh toán nhanh Tỷ số khả năng thanh toán 4 X4 Nợ phải trả/ Tổng tài sản
5 X5 Nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu
Cơ cấu nợ, quy mô tài chính của doanh nghiệp
6 X6 Lợi nhuận gộp/ Nợ phải trả Hiệu quả hoạt động 7 X7 Lợi nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần
8 X8 Lợi nhuận sau thuế/ Vốn chủ sở hữu 9 X9 Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản
Tỷ suất lợi nhuận
10 X10 Doanh thu thuần/ Tổng tài sản Hiệu quả hoạt động 11 X11 Kỳ thu tiền bình quân Hiệu quả thu hồi nợ
12 X12 Vòng quay hàng tồn kho Hiệu quả quản trị ngân quỹ
*Khả năng thanh toán ngắn hạn (X2):
Khả năng thanh toán
ngắn hạn =
TSLĐ và đầu tư ngắn hạn Tài sản nợ ngắn hạn
Khả năng thanh toán ngắn hạn cho biết quy mô những khoản phải trả ngắn hạn được bù đắp bởi những tài sản có dự kiến sẽ chuyển đổi thành tiền trong một thời gian ngắn.
Chỉ tiêu này dùng để kiểm tra trạng thái vốn lưu động và tính thanh khoản, xem xét mức độ bảo vệ người cho vay trong trường hợp doanh nghiệp vay ngắn hạn để tài trợ vốn lưu động, thể hiện sự an toàn của người cho vay ngắn hạn.
Đối với chỉ tiêu này:
- Khoảng giá trị từ 1 → 4 là chấp nhận được.
- Nếu khả năng thanh toán ngắn hạn < 1: dùng vốn ngắn hạn để đầu tư cho tài sản cố định => rủi ro trong thanh tán ngắn hạn.
- Nếu khả năng thanh toán ngắn hạn > 4: không tốt, có thể vì sử dụng không tốt khoản tiền đi vay, quỹ tiền mặt tồn đọng nhiều…
*Khả năng thanh toán nhanh (X3):
Khả năng
thanh toán nhanh =
TSCĐ và đầu tư ngắn hạn - Hàng tồn kho bình quân
Nợ ngắn hạn
Tỷ lệ này cho biết khả năng chuyển đổi các tài sản có của doanh nghiệp thành tiền để đáp ứng yêu cầu thanh toán cấp thiết cho các khoản nợ.
Giá trị của tỷ lệ này càng cao chứng tỏ độ rủi ro thấp. Tuy nhiên, điều này cũng có ý nghĩa rằng hiệu quả quản lý tài sản lưu động chưa tốt vì những tài sản này có tỷ lệ sinh lời thấp đối với doanh nghiệp. Nếu tỷ lệ nhỏ thì khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ ngắn hạn kém. Giá trị có thể chấp nhận được là 1 – 2.
*Nợ phải trả / tổng tài sản (X4):
Nợ phải trả Tỷ số nợ trên tổng tài sản =
Tổng tài sản
Thông thường các ngân hàng muốn tỷ số nợ trên tổng tài sản vừa phải vì tỷ số này càng thấp thì khoản nợ càng được đảm bảo trong trường hợp doanh nghiệp bị phá sản. Trong khi đó, các chủ sở hữu doanh nghiệp lại muốn tỷ số này cao vì họ muốn lợi nhuận gia tăng nhanh và muốn toàn quyền kiểm soát doanh nghiệp. Tỷ số này cao thể hiện sự bất lợi đối với các ngân hàng nhưng lại có lợi cho chủ sở hữu nếu đồng vốn được sử dụng có khả năng sinh lợi cao. Tuy nhiên, nếu tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản quá cao, doanh nghiệp dễ bị rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán.
*Nợ phải trả / vốn chủ sở hữu (X5):
Nợ phải trả Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu =
Nguồn vốn chủ sở hữu
Tỷ lệ tổng nợ trên vốn chủ sở hữu là chỉ số phản ánh quy mô tài chính của công ty. Nó cho ta biết về tỉ lệ giữa hai nguồn vốn cơ bản (nợ và vốn chủ sở hữu) mà doanh nghiệp sử dụng để chi trả cho hoạt động của mình. Hai nguồn vốn này có những đặc tính riêng biệt và mối quan hệ giữa chúng được sử dụng rộng rãi để đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp.
*Lợi nhuận gộp trên nợ phải trả (X6):
Lợi nhuận gộp Lợi nhuận gộp trên nợ phải trả =
Nợ phải trả
Tỷ số này phản ánh khả năng dùng doanh thu bù đắp các khoản nợ của doanh nghiệp. Tỷ số này càng cao và doanh thu của doanh nghiệp lớn thì khả năng trả nợ càng cao.
*Tổng lợi nhận sau thuế trên doanh thu thuần (X7):
Tổng lợi nhuận sau thuế trên
doanh thu thuần =
Lợi nhuận sau thuế Doanh thu thuần
Tỷ số này phản ánh khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Tỷ số này càng cao và doanh thu của doanh nghiệp lớn thì tiềm năng sinh lợi càng lớn.
*Tỉ suất lợi nhuận/vốn –ROE(X8)
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn là tỷ lệ phần trăm giữa lợi nhuận ròng so với vốn tự có bình quân của một ngân hàng.
Tổng lợi nhuận sau thuế trên
nguồn vốn =
Tổng lợi nhuận sau thuế
Nguồn vốn chủ sở hữu *100% Tỷ suất lợi nhuận trên vốn cho biết trong kỳ kinh doanh của một NHTM, một đồng vốn chủ sở hữu tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận,qua đó đánh giá chất lượng và hiệu quả sử dụng đồng vốn trong ngân hàng.
*Tỉ suất lợi nhuận-ROA(X9)
Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản là tỉ lệ phần trăm giữa lợi nhuận thuần (lợi nhuận sau thuế) so với tổng tài sản có trung bình của một ngân hàng.
Tổng lợi nhuận sau thuế trên
tổng tài sản =
Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản có *100%
Ý nghĩa của tỷ suất lợi nhuận trên tài sản có là cho biết một đồng tài sản có tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận ròng, qua đó đánh giá chất lượng tài sản có trong ngân hàng. ROA là chỉ tiêu đánh giá suất sinh lời kinh tế để so sánh hiệu quả hoạt động kinh tế của ngành ngân hàng với các ngành khác. Chỉ tiêu ROA đánh giá khả năng tạo tích lũy và đóng góp của ngành ngân hàng đối với nền kinh tế xã hội.
*Doanh thu thuần trên tổng tài sản (X10):
Doanh thu thuần Doanh thu thuần trên tổng tài
sản =
Tổng tài sản
Tỷ số này phản ánh khả năng sinh lời của tổng tài sản hiện có của doanh nghiệp. Tỷ số này càng cao có thể chứng tỏ hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp tốt.
*Kỳ thu tiền bình quân (X11):
Kỳ thu tiền bình quân = Doanh thu thuần/365 ngàyCác khoản phải thu
Hệ số này cho biết số ngày thu hồi tiền bán hàng bình quân, giúp đánh giá khả năng của doanh nghiệp trong việc thu nợ khách hàng. Giá trị này càng cao chứng tỏ các chính sách tín dụng của doanh nghiệp là quá dễ dãi, các khoản phải thu không đủ tính thanh toán, hiệu quả thu hồi nợ của doanh nghiệp càng thấp, khả năng có những khoản nợ khó đòi cao.
*Vòng quay hàng tồn kho (X12):
Vòng quay hàng tồn kho = Giá vốn hàng bán Hàng tồn kho bình quân
Vòng quay hàng tồn kho xem xét hiệu quả của doanh nghiệp trong việc quản lý và bán hàng trong kho. Đây là tiêu chuẩn để đánh giá tính thanh khoản của hàng tồn kho. Hệ số này thấp chứng tỏ giá trị của các loại hàng hóa tồn kho quá cao so với doanh thu.
Số liệu lấy từ báo cáo tài chính năm 2012 của 47 doanh nghiệp là khách hàng vay vốn tại ngân hàng NHNo&PTNT- Chi nhánh Huyện Đại Lộc
Bảng 3.2. Hệ thống mô tả bộ số liệu hồi quy
Q X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 Mean 0.382979 1.120000 0.779574 0.620851 1.351915 0.044532 0.040596 0.033553 0.013872 0.045681 47.74468 3.212766 Median 0.000000 1.070000 0.750000 0.630000 1.250000 0.039000 0.026000 0.026000 0.013000 0.043000 48.00000 3.150000 Maximum 1.000000 2.740000 1.830000 0.940000 2.740000 0.093000 0.350000 0.092000 0.041000 0.076000 73.00000 6.750000 Minimum 0.000000 0.230000 0.190000 0.310000 1.010000 0.009000 0.011000 0.011000 0.001000 0.021000 30.00000 0.780000 Std. Dev. 0.491369 0.470097 0.325175 0.185365 0.354926 0.026104 0.051739 0.021048 0.008500 0.012436 11.00488 1.514747 Skewness 0.481457 0.858368 0.647058 0.057239 1.617181 0.406304 4.778797 1.365337 0.893451 0.601324 0.245069 0.351290 Kurtosis 1.231801 4.584076 3.955519 1.845378 6.146032 1.797718 28.54827 3.969135 3.826719 3.093809 2.257174 2.347173 Jarque-Bera 7.938558 10.68560 5.067682 2.636418 39.86895 4.123889 1457.121 16.44178 7.591448 2.849694 1.551052 1.801280 Probability 0.018887 0.004782 0.079354 0.267614 0.000000 0.127206 0.000000 0.000269 0.022467 0.240545 0.460462 0.406310 Sum 18.00000 52.64000 36.64000 29.18000 63.54000 2.093000 1.908000 1.577000 0.652000 2.147000 2244.000 151.0000 Sum Sq. Dev. 11.10638 10.16560 4.863991 1.580566 5.794728 0.031346 0.123139 0.020380 0.003323 0.007114 5570.936 105.5451 Observations 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47
Sau khi chạy mô hình ta có bảng hệ số tương quan của các biến số:
Bảng 3.3. Hệ số tương quan của các biến số
Q X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 Q 1 -0.222105 -0.045217 0.182510 0.000690 -0.109442 0.143893 0.233402 0.277423 -0.068502 0.010435 0.116836 X2 -0.222105 1 0.794625 0.346371 0.051752 0.251697 0.085607 -0.251164 -0.276332 0.086716 0.124887 -0.154862 X3 -0.045217 0.794625 1 0.428181 0.003530 0.130947 0.085490 -0.208322 -0.166767 -0.006862 0.212955 -0.067092 X4 0.182510 0.346371 0.428181 1 0.184089 0.028927 0.087668 0.100058 0.011385 0.151573 0.206852 0.110150 X5 0.000690 0.051752 0.003530 0.184089 1 0.056810 -0.118126 -0.155245 -0.045028 0.002949 0.022168 -0.047012 X6 -0.109442 0.251697 0.130947 0.028927 0.056810 1 0.241069 -0.322805 -0.148125 0.096696 0.003586 -0.113662 X7 0.143893 0.085607 0.085490 0.087668 -0.118126 0.241069 1 0.123096 0.244279 -0.186907 -0.187497 0.060615 X8 0.233402 -0.251164 -0.208322 0.100058 -0.155245 -0.322805 0.123096 1 0.584758 0.133320 -0.004539 0.235131 X9 0.277423 -0.276332 -0.166767 0.011385 -0.045028 -0.148125 0.244279 0.584758 1 0.119096 -0.122139 0.097724 X10 -0.068502 0.086716 -0.006862 0.151573 0.002949 0.096696 -0.186907 0.133320 0.119096 1 0.155377 -0.087808 X11 0.010435 0.124887 0.212955 0.206852 0.022168 0.003586 -0.187497 -0.004539 -0.122139 0.155377 1 -0.043853 X12 0.116836 -0.154862 -0.067092 0.110150 -0.047012 -0.113662 0.060615 0.235131 0.097724 -0.087808 -0.043853 1
Ta thấy hệ số tương quan của một số cặp biến rất lớn, như: r(X2, X3) = 0.794625 và r(X8, X9) = 0.584758
Nếu giữ nguyên các biến đó và hồi quy thì kết quả sẽ không chính xác vì có thể xảy ra các hiện tượng cộng hưởng ảnh hưởng của các biến tới biến phụ thuộc, ý nghĩa của các biến sai về mặt kinh tế. Vì vây, dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan ta xác định các cặp biến có quan hệ tương quan chặt để loại một hoặc cả hai biến trong mỗi cặp đó.
Ước lượng mô hình Logit với đầy đủ các biến số, kết quả thu được như sau: Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 05/10/13 Time: 15:42 Sample: 1 47
Included observations: 47
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.204298 0.532687 0.383523 0.7037 Q 0.291756 0.152189 1.917067 0.0637 X2 -0.015154 0.266096 -0.056951 0.9549 X3 -0.254440 0.378675 -0.671922 0.5062 X4 0.528359 0.445836 1.185098 0.2442 X5 -0.006000 0.200215 -0.029969 0.9763 X6 -1.258573 2.965215 -0.424446 0.6739 X7 1.176378 1.518231 0.774835 0.4438 X8 -13.42871 4.433060 -3.029219 0.0047 X9 9.330436 10.60373 0.879920 0.3851 X10 7.933716 6.002628 1.321707 0.1951 X11 0.000458 0.006571 0.069727 0.9448 X12 0.057298 0.046815 1.223930 0.2294 R-squared 0.335991 Mean dependent var 0.659574 Adjusted R-squared 0.101635 S.D. dependent var 0.478975 S.E. of regression 0.453983 Akaike info criterion 1.487889 Sum squared resid 7.007411 Schwarz criterion 1.999632 Log likelihood -21.96540 F-statistic 1.433679 Durbin-Watson stat 2.322308 Prob(F-statistic) 0.198784
Từ bảng trên ta thấy hệ số của các biến khả năng thanh toán ngắn hạn (X2), khả năng thanh toán nhanh (X3), nợ phải trả trên tổng tài sản (X5), nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (X6), lợi nhuận sau thuế trên doanh thu (X8), đều mang dấu âm, điều này bất hợp lý về mặt kinh tế. Nguyên nhân là do tương quan giữa các biến với nhau. Do đó, ta đi kiểm định ý nghĩa thống kê của các biến đó bằng kiểm định Wald-Test.
Thống kê t của X2 = -0, 015154, giá trị p-value của X2 = 0.9549, thống kê t của X5 = - 0.006, giá trị p-value của X5 = 0.9763, chứng tỏ rằng hệ số của hai biến này rất có khả năng = 0, ta bỏ biến X2, X5 ra khỏi mô hình hồi quy.
Kiểm định: H0: C(3) = 0, C(6) = 0 H1: C(3) ≠ 0, C(6) ≠ 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(3)=0 C(6)=0 F-statistic 0.002216 Probability 0.997787 Chi-square 0.004432 Probability 0.997787
Kết quả kiểm định cho thấy C(3) = 0, C(6) = 0 do kiểm định F có P = 0.997787 > 0.05 và kiểm định χ2 có P = 0.997787 > 0.05. Chấp nhận giả thiết H0.
Vậy ta có thể bỏ biến số X2 và X5 ra khỏi mô hình.Thử hồi quy lại các biến trên khi không có X2 và X5. Ta được kết quả như sau:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/10/13 Time: 21:03 Sample: 1 47
Included observations: 47
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.191846 0.445039 0.431078 0.6690 Q 0.293973 0.143246 2.052223 0.0475 X3 -0.269763 0.236591 -1.140207 0.2617 X4 0.522858 0.417923 1.251089 0.2190 X6 -1.290234 2.841526 -0.454064 0.6525 X7 1.175414 1.454208 0.808285 0.4242 X8 -13.42401 4.224549 -3.177619 0.0030 X9 9.428771 10.00639 0.942275 0.3523 X10 7.893769 5.755369 1.371549 0.1787 X11 0.000506 0.006341 0.079780 0.9369 X12 0.057719 0.045048 1.281287 0.2083 R-squared 0.335905 Mean dependent var 0.659574 Adjusted R-squared 0.151434 S.D. dependent var 0.478975 S.E. of regression 0.441221 Akaike info criterion 1.402913 Sum squared resid 7.008324 Schwarz criterion 1.835926 Log likelihood -21.96846 F-statistic 1.820909 Durbin-Watson stat 2.329212 Prob(F-statistic) 0.091989 Từ bảng trên ta thấy hệ số của các biến X3, X6, X8 đều mang dấu âm. Thống kê t của X6 = -1.290234, giá trị p-value của X6 = 0.6525. Ta kiểm định lại bằng kiểm định Eviews/ Coefficient Tests/ Wald – Coefficient Restrictio…
Kiểm định:
H0: C(5) = 0 H1: C(5) ≠ 0
Wald Test:
Equation: Untitled Null Hypothesis: C(5)=0
F-statistic 0.206174 Probability 0.652509 Chi-square 0.206174 Probability 0.649783
Kết quả kiểm định cho thấy C(5) = 0 do kiểm định F có P = 0.652509 > 0.05 và kiểm định χ2 có P = 0.649783 > 0.05, vậy chấp nhận H0. Hồi quy lại các biến trên với việc bỏ biến X6 ta được kết quả sau:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/10/13 Time: 21:07 Sample: 1 47
Included observations: 47
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.150336 0.430850 0.348929 0.7291 Q 0.297594 0.141481 2.103412 0.0423 X3 -0.271043 0.234023 -1.158192 0.2542 X4 0.521785 0.413408 1.262154 0.2148 X7 0.953484 1.354838 0.703763 0.4860 X8 -12.85155 3.988548 -3.222111 0.0027 X9 9.523138 9.896334 0.962289 0.3422 X10 7.351459 5.569357 1.319983 0.1949 X11 0.000422 0.006270 0.067231 0.9468 X12 0.058224 0.044548 1.307002 0.1993 R-squared 0.332101 Mean dependent var 0.659574 Adjusted R-squared 0.169640 S.D. dependent var 0.478975 S.E. of regression 0.436462 Akaike info criterion 1.366071 Sum squared resid 7.048461 Schwarz criterion 1.759719 Log likelihood -22.10266 F-statistic 2.044182 Durbin-Watson stat 2.352293 Prob(F-statistic) 0.061509
Từ bảng trên thống kê t của C = 0.150336, giá trị p-value của X5=0.7291, chứng tỏ rằng hằng số này rất có khả năng = 0. Kiểm định: Ho: C(1) = 0 H1: C(1) ≠ 0 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 0.121751 Probability 0.729121 Chi-square 0.121751 Probability 0.727143
Kết quả kiểm định cho thấy C(1) = 0 do kiểm định F có P = 0.729121 > 0.05