04. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
5.1Hiệu ứng biên và những thay đổi trong xác suất dự đoán
Các thông số ước lượng từ mô hình phản ứng nhị phân, nó không giống như những ước tính của các mô hình tuyến tính, không thể được làm sáng tỏ nguyên nhân vì họ không cung cấp thông tin hữu ích để mô tả đầy đủ mối quan hệ giữa các biến độc lập và kết quả (Long & Freese, 2003). Phá sản trước đó, mặc định, mô hình dự đoán khủng hoảng tài chính được xây dựng bằng cách sử dụng mô hình phản ứng nhị phân chỉ tập trung vào phân biệt tổng thể hoặc dự đoán chính xác của mô hình được trình bày và rất hiếm khi họ cung cấp một giải thích về mối quan hệ giữa các biến dự đoán và kết quả nhị phân. Những nghiên cứu này chỉ báo cáo dự toán thu được từ các mô hình phản ứng nhị phân và cung cấp một giải thích các mối quan hệ dựa trên các dấu hiệu của sự ước tính.
Tuy nhiên, biến phụ thuộc cơ bản (ước lượng hệ số) thu được bằng việc thực hiện mô hình phản ứng nhị phân không thể giải thích ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc bởi mô hình phi tuyến. Hiệu ứng biên tế và khả năng dự đoán là công cụ thích hợp để giải quyết vấn đề này.
Phần này trình bày kết quả tính toán hiệu ứng biên tế của các biến hồi quy riêng lẻ cũng như biểu đồ xác suất dự báo của các công ty bị kiệt quệ tài chính
Liên quan đến việc tính toán, phương pháp bao gồm việc xuất ra hiệu ứng biên tế được ước tính cho mỗi quan sát trong chuỗi dữ liệu và sau đó tính toán hiệu ứng biên tế cá nhân trung bình để đạt được hiệu ứng biên tế tổng quát. Phần mềm thống kê SAS được sử dụng để tạo ra hiệu ứng biên tế được ứng tính. Xác suất dự báo được tạo ra bằng cách vẽ vector phản ánh sự thay đổi trong xác suất dự báo kiệt quệ tài chính ( xác xuất dự báo mà chỉ số kiệt quệ tài chính Financial_Distress =1) đối với sự thay đổi một yếu tố hồi quy cá nhân trong phạm vi từ giá trị quan sát nhỏ nhất đến lớn nhất trong khi giữ cho các sự thay đổi khác không đổi ở mức trung bình của chúng.
37
Các hiệu ứng biên trong bảng 9 phản ánh một thước đo của sự tác động của các biến hồi quy lên biến phụ thuộc. Các biến dự báo với ảnh hưởng lớn nhất, về mặt giá trị tuyệt đối trong mô hình 2 là các tỷ số TLTA, COVERAGE, và TFOTL, theo thứ tự của tầm quan trọng, với biến NOCREDINT và các chỉ báo kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng nhỏ nhất lên sự thay đổi tức thời được kỳ vọng trong biến phụ thuộc khi mà giữ cho tất cả những sự thay đổi khác là không đổi. Điều này cũng đúng khi ước lượng mô hình 2 với t – 2. Đặc biệt khi các biến thị trường được đưa vào mô hình dựa trên các tỷ số tài chính, thì các biến ABNRET và MCTD là một trong 4 hiệu ứng biên lớn nhất trong điều kiện tuyệt đối trong mô hình 3;MCTD và ABNRET có hiệu ứng biên lớn nhất trong mô hình 3 tương ứng trong giai đoạn t-1 và t-2. Mô hình 4 và 5 ước tính hiệu ứng biên tế cho mô hình chỉ có các biến thị trường và mô hình các biến thị trường và các chỉ báo kinh tế vĩ mô. Điều này là để đánh giá sự thay đổi trong biến phụ thuộc theo sự thay đổi của các biến thị trường đặc trưng trong khi giữ cho tất cả các sự thay đổi khác là không đổi. Sự ước lượng này khẳng định những kết quả trước đó, đó là: trong cả hai mô hình về các biến thị trường, thì biến ABNRET, MCTD, SIZE và PRICE có ảnh hưởng biên tế lớn nhất, tiếp theo là các chỉ báo kinh tế vĩ mô SHTBRDEF và RPI, dựa theo thứ tự quan trọng và độ lớn tuyệt đối. Do đó có thể kết luận rằng các biến thị trường chứa đựng những thông tin rất quan trọng đối với việc dự báo kiệt quệ tài chính. Hơn nữa, nó đóng vai trò như là yếu tố bổ sung cho các tỷ số tài chính và biến số thị trường.
Trình bày và phân tích các hiệu ứng biên cho tất cả các mô hình trong nghiên cứu này đã lấp đầy một khoảng trống trong các lý thuyết dự đoán kiệt quệ tài chính,mà thiếu một thước đo của sự đóng góp của sự thay đổi của một biến cụ thể lên biến phụ thuộc, trong khi vẫn giữ tất cả các biến hồi quy khác không đổi. Ngoài ra, nghiên cứu này đi xa hơn và trình bày vector xác suất dự báo cho phạm vi từ nhỏ nhất đến lớn nhất đặc trưng cho tất cả các biến riêng lẻ, phạm vi mà chúng có ảnh hưởng nhiều nhất lên xác suất kiệt quệ tài chính trong khi giữ cho tất cả các thay đổi khác không thay đổi ở mức trung bình tương ứng.. Như vậy, Từ bảng 4-7 trình bày những thay đổi trong xác suất dự đoán cho các biến
38
kế toán, kinh tế vĩ mô và thị trường, tương ứng, khi các chỉ số khủng hoảng tài chính là bằng 1. Tầm quan trọng của những con số này là chúng cho thấy rõ tầm quan trọng cũng như định hướng của mỗi hồi quy phản ánh bởi độ dốc và độ nghiêng của đường cong, được vẽ ở các cấp độ khác nhau của các biến độc lập.
Biểu đồ 5: Hành vi của xác suất dự báo kiệt quệ tài chính
Biểu đồ 5 trình bày hành vi của xác suất dự báo kiệt quệ tài chính ở các giá trị khác nhau của các tỷ số tài chính. Có thể thấy rằng biến COVERAGE có độ dốc lớn nhất với các tỷ số khác, ngụ ý rằng một sự thay đổi cho trước trong mức độ của biến này sẽ có ảnh hưởng lớn nhất đến xác suất dự báo kiệt quệ tài chính. Độ dốc của vector COVERAGE cũng cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa xác suất dự báo và mức độ của biến: xác suất dự báo kiệt quệ tài chính sẽ giảm đáng kể khi biến COVERAGE đạt được giá trị ước tính cao nhất (1). Mẫu hình tương tự cũng xảy ra đối với tỷ số TFOTL phản ánh thanh khoản của công ty: độ dốc âm cũng liên quan đến xác suất dự báo kiệt quệ tài chính đối với độ lớn của biến này mặc dù sự thay đổi trong giá trị của biến này tạo ra ảnh hưởng nhỏ hơn so với giá trị được quan sát khi có sự thay đổi trong độ lớn của biến COVERAGE. Sự thay đổi trong độ lớn của biến TLTA ngược lại có quan hệ cùng chiều so với xác suất dự báo kiệt quệ tài chính, được xem như có ảnh hưởng quan trọng thứ ba trong số các tỷ số tài chính, cuối cùng là tỷ số NOCREDINT với độ dốc khá phẳng, ngụ ý ảnh hưởng ngược chiều rất nhỏ.
39
Biểu đồ 6: Quan hệ giữa biến thị trường và xác suất dự báo kiệt quệ tài chính
Biểu đồ 6 cho thấy mối quan hệ giữa các biến thị trường và xác suất dự báo kiệt quệ tài chính. Giống như kỳ vọng, tất cả các biến thị trường đều chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa biến động trong mức độ của từng biến và xác suất dự báo kiệt quệ tài chính. Sự biến động có ảnh hưởng lớn nhất là SIZE, khi nó chỉ ra độ dốc lớn nhất. Tiếp theo là các biến ABNRET, MCTD và PRICE, chúng đều nhất quán với kết quả từ việc tính toán hiệu ứng biên tế.
40
Và cuối cùng là sự biến động trong độ lớn của các chỉ báo kinh tế vĩ mô cho thấy mối quan hệ cùng chiều đối với sự thay đổi trong xác suất dự báo kiệt quệ tài chính khi tất cả sự biến động khác được giữ không đổi ở mức trung bình (biểu đồ 7). Đặc biệt độ dốc của vector RPI và SHTBRDEF dốc hơn so với các tỷ số tài chính TLTA và COVERAGE. Điều này dẫn đến kết luận rằng chúng có ảnh hưởng lớn hơn lên xác suất dự báo kiệt quệ tài chính so với việc ước tính hiệu ứng biên tế.