Forecasting the Bankruptcy Risk on the Example of Romanian ...

Testul statistic DW foloseşte perechea de ipoteze:H0 : = 0 (ipoteza nulă); 1H : 0(ipoteza alternativă).Statistica DW este tabelată, valorile ei depinzând de nivelul de semnificaţieprecizat, de numărul de observaţii din eşantion şi de numărul variabilelor de influenţă dinmodelul de regresie. Aceasta, pentru un nivel de semnificaţie precizat, are două valoricritice ce se obţin din tabelele DW, d1 şi d2 .Regiunile de respingere a ipotezei nule sunt definite astfel:Dacă DW ( d 2,4 d2), nu există autocorelare;Dacă DW ( 0, d1)autocorelaţie pozitivă a erorilor;Dacă DW ( 4 d1,4)autocorelaţie negativă a erorilor;Dacă însă valoarea testului DW se află în intervalele rămase d , ) sau( 4 d2,4 d1)testul nu este concludent.( d 1 2În modelul analizat , statistica DW= 1.33. Pentru un prag de semnificaţie de 5%,un număr de 70 observaţii şi trei variabile de influenţă valorile tabelate ale statisticii sunt:d 1.49 iar d 1,74. Valoarea obţinută în model aparţine intervalului 0, d )12(1deci semanifestă fenomenul de autocorelare pozitivă a erorilor.În urma analizei datelor introduse în acest model de regresie multiplă, pentru maibune rezultate în privinţa homoscedasticităţii, autocorelării erorilor, sau normalităţiimodelului se pot introduce mai multe observaţii care să surprindă legăturile dintre ele.Aplicarea primului model pentru noul eşantion de firme a condus la următoarele rezultate:Dependent Variable: RENTAB_VENITMethod: Least SquaresDate: 05/06/12 Time: 10:47Sample: 1 30Included observations: 30RENTAB_VENIT=C(1)+C(2)*ACHITARE_OBLIG +C(3)*LICHIDITATE_GEN+C(4)* RATA_INDAT_GL +C(5)*RENTAB_ACTIVCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.C(1) -26.02826 40.25845 -0.646529 0.5238C(2) -0.470880 0.455511 -1.033740 0.3112C(3) 0.120163 3.705339 0.032430 0.9744C(4) 0.426934 1.963538 0.217431 0.8296C(5) 0.263059 3.369060 0.078081 0.9384R-squared 0.044695 Mean dependent var -32.62267Adjusted R-squared -0.108153 S.D. dependent var 177.2346S.E. of regression 186.5728 Akaike info criterion 13.44653Sum squared resid 870235.2 Schwarz criterion 13.68006Log likelihood -196.6980 Durbin-Watson stat 2.0538993. ConcluziiŢinând seama de contextul economic actual, încercarea construirii unei funcții scorpentru previziunea falimentului întreprinderilor din România constituie o adevarataprovocare. Modelul econometric realizat este aplicat pe un eşantion de firme din diverseRevista Română de Statistică – Supliment Trim II/2012 387