ỨNG DỤNG CỦA XÁC SUẤT THỐNG KÊ TRONG KINH TẾ

Theo Triều Nguyên (2001), phương pháp thống kê là 1 trong những trong những cách thức nghiên cứu chủ yếu xác, giúp phát hiện ra các quy mức sử dụng của thực tại khách quan xuất phát từ 1 sự vật, hiện tượng.

Phương pháp thống kê là 1 trong quá trình, bao hàm điều tra thống kê, bao quát hóa tin tức (còn điện thoại tư vấn là tổng hợp thống kê), phân tích cùng dự báo. Đây chính là quá trình mô hình hóa toán học các vấn đề yêu cầu phân tích theo mục đích của nghiên cứu.

Bằng cách này ta mới có tác dụng ứng dụng rộng thoải mái các phương pháp phân tích thống kê những chiều, kim chỉ nan điều khiển, triết lý dự báo… trong quy trình nghiên cứu. Trong thực tế, tùy trực thuộc vào phương pháp thống kê được sử dụng trong phân tích rủi ro khủng hoảng phá sản có thể tiếp cận theo các mô hình thống kê sau đây:

- mô hình phân tích biệt (MDA)

- quy mô Logit và Probit

- mô hình hồi quy

- quy mô mạng Neutral

Trong việc phân tích khủng hoảng rủi ro phá sản của công ty (DN) tất cả sử dụng thủ tục thống kê đòi hỏi việc gửi ra những giả thuyết liên quan đến tiêu chuẩn chỉnh rủi ro vỡ nợ tiềm năng. Phần đông giả thuyết này lưu ý đến khủng hoảng rủi ro phá sản của doanh nghiệp là cao, tốt hơn rủi ro phá sản trung bình của các DN có rủi ro phá sản đối với DN không tồn tại rủi ro phá sản.

Những thông tin về khủng hoảng phá sản của mỗi doanh nghiệp đều được thể hiện qua bộ số liệu thực nghiệm, đông đảo giả thuyết này rất có thể bị chưng bỏ hoặc gật đầu một cách phù hợp. Các quy mô sử dụng trong phương pháp phân tích thống kê lại gồm:

Thứ nhất, quy mô phân tích biệt số bội (MDA)

MDA là một phương pháp thống kê được áp dụng để phân một số loại một quan gần cạnh nào đó vào một trong những hay những nhóm độc lập dựa vào phần đa đặc thù đơn lẻ của mọi quan sát. Phương thức này được thực hiện trước không còn là để phân loại và/hoặc đoán trước những vụ việc mà biến chủ quyền xuất hiện ở dạng định tính như phá sản hay không phá sản.

Do đó, bước trước tiên là nên xây dựng bài toán phân nhiều loại nhóm rõ ràng. Sau thời điểm các nhóm đã được thiết lập, dữ liệu phải được thu thập. MDA đang lọc ra, kết hợp tuyến tính của các đặc trưng này để phân biệt tốt nhất có thể giữa những nhóm.

Các quy mô được phát triển thông qua MDA có vẻ ngoài như sau:

Bạn đang xem: Ứng dụng của xác suất thống kê trong kinh tế

Trong đó: Z: chỉ số tổng thể

β1, β2,…, βn: hệ số phân biệt

x1, x2,…, xn: những biến chủ quyền

Khi nghiên cứu rủi ro phá sản, tất cả hai nhóm đối tượng người tiêu dùng là những công ty có khủng hoảng rủi ro phá sản và không tồn tại rủi ro phá sản. Nấc chỉ số sáng tỏ (Z) được tiến hành để cầu tính đặc tính phá sản của công ty. Quý hiếm của Z càng thấp, tỷ lệ xảy ra rủi ro phá sản của chúng ta càng tăng với ngược lại.

Kỹ thuật so sánh MDA có ưu điểm là coi xét để ý đến toàn bộ tập đúng theo các đặc điểm chung của các công ty tương ứng, cũng tương tự sự tương tác lẫn nhau của các điểm sáng này. Trong những khi đó, một nghiên cứu đơn biến đổi chỉ gồm thể suy nghĩ các công cụ đo lường và tính toán được sử dụng cho nhóm hướng dẫn và chỉ định trước tại một thời điểm. Một ưu thế khác của phân tích MDA là sự việc giảm phạm vi của những nhà phân tích, đó là, từ một số các biến hòa bình khác nhau đến chỉ từ A-1 đại lượng, ở đó A bởi với số đội gốc.

Theo các chuyên viên kinh tế, mang dù cách thức MDA thường xuyên được sử dụng nhờ vào kĩ năng dự đoán cao dẫu vậy nó cũng đều có những tinh giảm nhất định. Cách thức dựa bên trên 3, 4... Và n năm là trở ngại để đưa ra quyết định biến thể/tỷ lệ vỡ nợ trong năm ví dụ (Eisenbeis, 1977). Rộng nữa, cách thức tiếp cận MDA giả định những mẫu phù hợp/kết hợp đều có tác dụng (Balcaen và Ooghe, 2004).

Thứ hai, quy mô Logit và Probit

Mô hình Logit và Probit nghiên cứu và phân tích sự nhờ vào của một trở nên nhị phân vào những biến chủ quyền khác. Phương châm của các mô hình này là thực hiện những nhân tố ảnh hưởng đến một doanh nghiệp (biến độc lập) nhằm xác định tài năng những dn này sẽ có được rủi ro vỡ nợ (biến phụ thuộc) là bao nhiêu. Nghĩa là quy mô Logit cùng Probit rất có thể ước lượng phần trăm mặc định một doanh nghiệp có khủng hoảng rủi ro phá sản là từng nào trực tiếp tự mẫu.

Trong quy trình sử dụng mô hình này không yên cầu các mang thuyết về những yếu tố liên quan đến phát triển thành độc lập, tức là các yếu tố liên quan lại tới khủng hoảng phá sản dù là định tính tốt định lượng đều rất có thể xử lý mà lại không gặp bất cứ một sự việc nào. Mặc dù nhiên, trong quy trình xử lý số liệu, yên cầu phải có một vài lượng dữ liệu đủ lớn cho mỗi phạm trù trong số liệu thống kê, đặc biệt là số liệu về các DN có khủng hoảng phá sản.Bạn sẽ xem: Ứng dụng của phần trăm thống kê trong tài chính tài chính

Về khía cạnh phương pháp, việc áp dụng quy mô hồi quy nhị phân yêu cầu 4 bước. Thiết bị nhất, những tỷ số tài chính sẽ tiến hành tính toán. Sản phẩm hai, mỗi tỷ số được nhân với cùng một hệ số đặc trưng tương ứng với tỷ số đó. Hệ số đặc thù này có thể âm hoặc dương. Thiết bị ba, kết quả tính toán được cộng tất cả lại cùng nhau (y). Trang bị tư, kĩ năng phá sản của dn được tính toán.

Ưu điểm của quy mô Logit với Probit so với mô hình khác là kết quả của nó hoàn toàn có thể cung cấp cho trực tiếp được tỷ lệ DN có khủng hoảng phá sản là bao nhiêu.

Thứ ba, quy mô xác suất tuyến đường tính (Linear probability model- LPM)

Thứ tư, mô hình mạng Neutral

Mục tiêu bao gồm trong nghiên cứu mạng Neutral là đưa ra những mô hình có hiệu quả được tạo nên một cách auto từ đông đảo quy nguyên tắc hay kiểu mẫu dữ liệu. Mạng Neutral hoàn toàn có thể bắt chước và nhận thức được các trạng thái thực đối với dữ liệu nguồn vào và không không thiếu hoặc tài liệu với một trong những lượng biến đổi lớn.

Kỹ thuật này quan trọng đặc biệt với quy mô dự báo mà không tồn tại công thức toán học tập nào theo thông tin được biết để mô tả mối quan hệ giới tính giữa các biến đầu vào và đầu ra. Rộng nữa, cách thức này hữu ích khi kim chỉ nam dự báo là đặc biệt hơn giải thích. Cạnh bên đó, một trong các những dễ ợt của quy mô Neutral là nó hoàn toàn có thể giải quyết mối quan hệ phi đường tính.

Nhiều nghiên cứu và phân tích đã kết luận, quy mô ước lượng và dự báo dựa trên cách thức mạng Neutral giỏi hơn mô hình Logit và Probit, tiếp nối mới mang đến MDA và LPM. Mặc dù nhiên, do mô hình mạng Neutral yên cầu dữ liệu đầu vào lớn, đồng thời cách thức này tương đối phức hợp và chưa phổ cập ở Việt Nam, đề nghị nếu sử dụng cách thức thống kê để phân tích khủng hoảng rủi ro phá sản tại DN, các chuyên gia kinh tế khuyến nghị lựa lựa chọn mô hình xuất sắc thứ nhị là hợp lí vì yêu mong mẫu không thực sự cao, không nhiều ràng buộc về mặt giả thiết và hiện đang rất được sử dụng rộng thoải mái trên nỗ lực giới.