Ứng Dụng Của Xác Suất Thống Kê Trong Kinh Tế Tài Chính, Tài Liệu Ứng Dụng Của Thống Kê Xác Suất Chọn Lọc

Hội nhập kinh tế sâu rộng mang đến cho các doanh nghiệp nhiều cơ hội, song cũng không ít thách thức trong hoạt động kinh doanh. Sự cạnh tranh khốc liệt trên thương trường làm cho không ít doanh nghiệp phải điêu đứng, thua lỗ dẫn đến nguy cơ đối diện với phá sản, kéo theo nhiều hệ lụy cho bản thân doanh nghiệp, những đối tác liên quan và cho cả nền kinh tế. Vì vậy, việc phân tích rủi ro phá sản trong các doanh nghiệp có ý nghĩa vô cùng quan trọng. Bài viết giới thiệu phương pháp phân tích thống kê để ứng dụng trong phân tích rủi ro phá sản của doanh nghiệp.

Mô hình nào thay bộ chủ quản của doanh nghiệp nhà nước?
Bàn về áp dụng kế toán quản trị trong các doanh nghiệp sản xuất hiện nay
Chính sách tài chính hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa: Thực trạng và một số kiến nghị
Mô hình nào thay bộ chủ quản của doanh nghiệp nhà nước ? Bàn về vận dụng kế toán quản trị trong những doanh nghiệp sản xuất hiện nayChính sách tài chính tương hỗ doanh nghiệp nhỏ và vừa : Thực trạng và một số ít yêu cầuTheo Triều Nguyên ( 2001 ), giải pháp thống kê là một trong những giải pháp điều tra và nghiên cứu đúng mực, giúp phát hiện ra những quy luật của hiện thực khách quan từ một sự vật, hiện tượng kỳ lạ .

Phương pháp thống kê là một quá trình, bao gồm điều tra thống kê, khái quát hóa thông tin (còn gọi là tổng hợp thống kê), phân tích và dự báo. Đây chính là quá trình mô hình hóa toán học các vấn đề cần phân tích theo mục đích của nghiên cứu.

Bằng cách này ta mới có năng lực ứng dụng thoáng rộng những giải pháp nghiên cứu và phân tích thống kê nhiều chiều, triết lý tinh chỉnh và điều khiển, kim chỉ nan dự báo … trong quy trình điều tra và nghiên cứu. Trong thực tiễn, tùy thuộc vào chiêu thức thống kê được sử dụng trong nghiên cứu và phân tích rủi ro đáng tiếc phá sản hoàn toàn có thể tiếp cận theo những quy mô thống kê sau đây :- Mô hình nghiên cứu và phân tích biệt ( MDA )- Mô hình Logit và Probit- Mô hình hồi quy- Mô hình mạng NeutralTrong việc nghiên cứu và phân tích rủi ro đáng tiếc phá sản của doanh nghiệp ( Doanh Nghiệp ) có sử dụng thủ tục thống kê yên cầu việc đưa ra những giả thuyết tương quan đến tiêu chuẩn rủi ro đáng tiếc phá sản tiềm năng. Những giả thuyết này xem xét đến rủi ro đáng tiếc phá sản của Doanh Nghiệp là cao, thấp hơn rủi ro đáng tiếc phá sản trung bình của những Doanh Nghiệp có rủi ro đáng tiếc phá sản so với Doanh Nghiệp không có rủi ro đáng tiếc phá sản .Những thông tin về rủi ro đáng tiếc phá sản của mỗi Doanh Nghiệp đều được biểu lộ qua bộ số liệu thực nghiệm, những giả thuyết này hoàn toàn có thể bị bác bỏ hoặc gật đầu một cách tương thích. Các quy mô sử dụng trong giải pháp nghiên cứu và phân tích thống kê gồm :Thứ nhất, quy mô nghiên cứu và phân tích biệt số bội ( MDA )MDA là một giải pháp thống kê được sử dụng để phân loại một quan sát nào đó vào một hay nhiều nhóm độc lập dựa vào những đặc trưng riêng không liên quan gì đến nhau của những quan sát. Phương pháp này được sử dụng trước hết là để phân loại và / hoặc dự báo những yếu tố mà biến độc lập Open ở dạng định tính như phá sản hay không phá sản .Do đó, bước tiên phong là phải kiến thiết xây dựng việc phân loại nhóm rõ ràng. Sau khi những nhóm đã được thiết lập, tài liệu phải được tích lũy. MDA sẽ lọc ra, phối hợp tuyến tính của những đặc trưng này để phân biệt tốt nhất giữa những nhóm .Các quy mô được tăng trưởng trải qua MDA có hình thức như sau :Trong đó : Z : chỉ số toàn diện và tổng thểβ1, β2, …, βn : thông số phân biệtx1, x2, …, xn : những biến độc lậpKhi điều tra và nghiên cứu rủi ro đáng tiếc phá sản, có hai nhóm đối tượng người tiêu dùng là những công ty có rủi ro đáng tiếc phá sản và không có rủi ro đáng tiếc phá sản. Mức chỉ số phân biệt ( Z ) được thực thi để ước tính đặc tính phá sản của công ty. Giá trị của Z càng thấp, xác suất xảy ra rủi ro đáng tiếc phá sản của công ty càng tăng và ngược lại .Kỹ thuật nghiên cứu và phân tích MDA có ưu điểm là xem xét xem xét hàng loạt tập hợp những đặc thù chung của những công ty tương ứng, cũng như sự tương tác lẫn nhau của những đặc thù này. Trong khi đó, một nghiên cứu và điều tra đơn biến chỉ hoàn toàn có thể xem xét những công cụ thống kê giám sát được sử dụng cho nhóm chỉ định trước tại một thời gian. Một ưu điểm khác của nghiên cứu và phân tích MDA là sự giảm khoanh vùng phạm vi của những nhà nghiên cứu và phân tích, đó là, từ một số ít những biến độc lập khác nhau đến chỉ còn A-1 đại lượng, ở đó A bằng với số nhóm gốc .

Theo các chuyên gia kinh tế, mặc dù phương pháp MDA thường xuyên được sử dụng nhờ vào khả năng dự đoán cao nhưng nó cũng có những hạn chế nhất định. Phương pháp dựa trên 3, 4… và n năm là khó khăn để quyết định biến thể/tỷ lệ phá sản trong năm cụ thể (Eisenbeis, 1977). Hơn nữa, phương pháp tiếp cận MDA giả định các mẫu phù hợp/kết hợp đều có khả năng (Balcaen và Ooghe, 2004).

Thứ hai, quy mô Logit và ProbitMô hình Logit và Probit nghiên cứu và điều tra sự phụ thuộc vào của một biến nhị phân vào những biến độc lập khác. Mục tiêu của những quy mô này là sử dụng những tác nhân ảnh hưởng tác động đến một Doanh Nghiệp ( biến độc lập ) để xác lập năng lực những Doanh Nghiệp này sẽ có rủi ro đáng tiếc phá sản ( biến phụ thuộc vào ) là bao nhiêu. Nghĩa là quy mô Logit và Probit hoàn toàn có thể ước đạt xác suất mặc định một Doanh Nghiệp có rủi ro đáng tiếc phá sản là bao nhiêu trực tiếp từ mẫu .Trong quy trình sử dụng quy mô này không yên cầu những giả thuyết về những tác nhân tương quan đến biến độc lập, có nghĩa là những tác nhân tương quan tới rủi ro đáng tiếc phá sản dù là định tính hay định lượng đều hoàn toàn có thể giải quyết và xử lý mà không gặp bất kỳ một yếu tố nào. Tuy nhiên, trong quy trình xử lý số liệu, yên cầu phải có một số lượng tài liệu đủ lớn cho mỗi phạm trù trong số liệu thống kê, đặc biệt quan trọng là số liệu về những Doanh Nghiệp có rủi ro đáng tiếc phá sản .Bạn đang xem : Ứng dụng của xác suất thống kê trong kinh tế tài chínhVề mặt giải pháp, việc vận dụng quy mô hồi quy nhị phân nhu yếu 4 bước. Thứ nhất, những tỷ số tài chính sẽ được thống kê giám sát. Thứ hai, mỗi tỷ số được nhân với một thông số đặc trưng tương ứng với tỷ số đó. Hệ số đặc trưng này hoàn toàn có thể âm hoặc dương. Thứ ba, tác dụng giám sát được cộng toàn bộ lại với nhau ( y ). Thứ tư, năng lực phá sản của Doanh Nghiệp được đo lường và thống kê .Ưu điểm của quy mô Logit và Probit so với quy mô khác là hiệu quả của nó hoàn toàn có thể phân phối trực tiếp được xác suất Doanh Nghiệp có rủi ro đáng tiếc phá sản là bao nhiêu .Thứ ba, quy mô xác suất tuyến tính ( Linear probability Model – LPM )Là quy mô ước đạt đa biến dùng chiêu thức bình phương tối thiểu OLS. Mô hình này gặp phải nhiều hạn chế đó là sai số hồi quy không phân phối chuẩn, phương sai đổi khác không thỏa mãn nhu cầu điều kiện kèm theo cơ bản của xác suất trong khoảng chừng ( 0,1 ), tác động ảnh hưởng biên không đổi trong khi thực chất của quy mô xác suất là tác động ảnh hưởng biên đổi khác theo từng giá trị của biến độc lập. Do vậy, trong trong thực tiễn việc sử dụng quy mô xác suất tuyến tính cần phải rất thận trọng .Xem thêm : Hoàn Tất Thủ Tục Bảo Lưu Kết Quả Học Tập, Mẫu Đơn Xin Bảo Lưu Kết Quả Học TậpThứ tư, quy mô mạng NeutralMục tiêu chính trong nghiên cứu và điều tra mạng Neutral là đưa ra những quy mô có hiệu quả được tạo ra một cách tự động từ những quy luật hay kiểu mẫu tài liệu. Mạng Neutral hoàn toàn có thể bắt chước và nhận thức được những trạng thái thực so với tài liệu nguồn vào và không không thiếu hoặc tài liệu với một số lượng biến lớn .Kỹ thuật này đặc biệt quan trọng với quy mô dự báo mà không có công thức toán học nào được biết để miêu tả mối quan hệ giữa những biến nguồn vào và đầu ra. Hơn nữa, chiêu thức này hữu dụng khi tiềm năng dự báo là quan trọng hơn lý giải. Bên cạnh đó, một trong những thuận tiện của quy mô Neutral là nó hoàn toàn có thể xử lý mối quan hệ phi tuyến tính .Nhiều nghiên cứu và điều tra đã Kết luận, quy mô ước đạt và dự báo dựa trên giải pháp mạng Neutral tốt hơn quy mô Logit và Probit, sau đó mới đến MDA và LPM. Tuy nhiên, do quy mô mạng Neutral yên cầu tài liệu nguồn vào lớn, đồng thời giải pháp này tương đối phức tạp và chưa phổ cập ở Nước Ta, nên nếu sử dụng chiêu thức thống kê để nghiên cứu và phân tích rủi ro đáng tiếc phá sản tại Doanh Nghiệp, những chuyên viên kinh tế khuyến nghị lựa chọn quy mô tốt thứ hai là hài hòa và hợp lý vì nhu yếu mẫu không quá cao, ít ràng buộc về mặt giả thiết và hiện đang được sử dụng thoáng đãng trên quốc tế .

Tài liệu tham khảo:

1. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc ( 2011 ), Thống kê ứng dụng trong kinh tế – xã hội, NXB Lao động Xã hội, TP. Hà Nội .Xem thêm : Thiên Nhiên Và Vai Trò Của Thiên Nhiên Đối Với Đời Sống Con Người2. PGS., TS. Hoàng Đình Tuấn ( năm ngoái ), Lý thuyết Mô hình toán kinh tế, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân ;

3. Altman.E. (1968), Fiancial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankrup, The Journal of Finance;

4. Black, F, và Scholes, M ( 1973 ). The pricing of options and corporate liabilities. The journal of political economy ;5. Merton, R. ( 1974 ). On the pricing of corporate debt : the risk structure of interest rates. Journal of finance ;6. Ohlson, J, ( 1980 ), Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research .

Source: https://mindovermetal.org
Category: Ứng dụng hay