Biến phụ thuộc của mô hình nghiên c

Biến phụ thuộc của mô hình nghiên cứu là rủi ro tín dụng, thuộc loại biến nhị phân. Rủi ro tín dụng được nhận diện bởi ít nhất 1 trong các dấu hiệu như sau: (1) Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với các đối tác, (2) Vốn lưu động ròng bị âm, và (3) Giá trị thị trường của doanh nghiệp nhỏ hơn tổng nợ phải trả.
Sử dụng phương pháp loại trừ dần, tác giả chọn 4 nhóm biến độc lập được tính từ báo cáo tài chính năm 2009, bao gồm: (1) cơ cấu vốn, đo lường bởi tỷ số nợ và hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu, (2) cơ cấu đầu tư, đo lường bởi tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản, (3) hoạt động, đo lường bởi vòng quay tổng tài sản, (4) hiệu quả, đo lường bởi tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu, suất sinh lời trên tài sản và suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu.
Kết quả xử lý dữ liệu thông qua sự hỗ trợ của phần mềm SPSS cho thấy mô hình hồi quy logistic dự đoán đúng đối với 98,7% mẫu nghiên cứu, cụ thể là dự đoán đúng 91 trường hợp trong tổng số 93 trường hợp có rủi ro và dự đoán đúng 366 trường hợp trong tổng số 370 trường hợp không có rủi ro. Như vậy, theo tác giả, logistic là mô hình thống kê được sử dụng phổ biến trong phân tích rủi ro tín dụng và qua đó giúp xây dựng một hàm số dự báo rủi ro này cho các doanh nghiệp trên cơ sở các chỉ tiêu tài chính, hỗ trợ cho việc xếp hạng tín dụng.

Kết quả (Anh) 1:

Dependent variable of the model study of credit risk, is of type binary variables. Credit risks are identified by at least one of the following indications: (1) inability to perform the obligations of credit with partners, (2) net working capital was negative, and (3) the market value of the business is smaller than the total payable.Using the method of gradual exclusion, the author chose 4 groups of independent variables are calculated from the financial statements of 2009, include: (1) capital structure, debt ratio and by measuring the coefficient of debt to equity, (2) the investment structure, measured by the rate of short-term assets total assets , (3) activities, measured by total assets, spin (4) efficiency, measured by the rate of profit on sales, lucrative interest on assets and interest yields on equity.Results data processing through the support of software SPSS shows logistic regression model to predict the true for 98.7% of the sample studied, namely the correct prediction 91 cases in the total number of 93 cases, risks and anticipated true 366 cases in total 370 cases had no such risk. , according to the author, the logistic model is commonly used statistics in the analysis of credit risk and thereby help build a function predicts risks for enterprises on the basis of financial criteria, support for the credit rating.

Kết quả (Anh) 2:

The dependent variable of the model study is credit risk, which are binary variables. Credit risk is identified by at least 1 of the following signs: (1) inability to perform the obligation of credit with partners, (2) negative net working capital, and (3) the market value of smaller businesses total liabilities.
Using phasing, the author selected four groups of independent variables are calculated from the 2009 financial statements, including: (1) capital structure, measured by the ratio of debt and the debt ratio on equity, (2) the structure of investment, measured by the ratio of current assets to total assets, (3) activity, measured by the rotation of the total assets, (4) efficiency, measured by the rate of return on sales, profitability on assets and profitability on equity.
the results of data processing through the support of software SPSS shows logistic regression models predicting true for 98.7% of the sample studied, namely predicted correctly 91 cases out of 93 cases with risks and correctly predicted 366 of the total 370 cases no risk cases. Thus, according to the author, the logistic model used statistical analyzes common in credit risk and thereby help build a function of forecasting risks for businesses based on financial indicators the main support for the credit rating.