For many commodities and services,

For many commodities and services, the individual’s choice is discrete and traditional demand theory has to be modified to analyze such a choice (Ben-Akiva and Lerman, 1985; Kim, Widdows and Yilmazer, 2005). Models for determining discrete choice such as whether an individual purchase a house or does not purchase a house is known as a qualitative choice model. If the random term is assumed to have a logistic distribution, then the decision to purchase or not purchase a house represents a standard binary logit model. However, if it is assumed that the random term is normally distributed, then the model becomes the binary probit model (Maddala, 1993; Greene, 2000). The logit model is applied in this study to determine what factors affect the SMEs ability to access credit when they need to borrow (from any sources such as commercial banks, microfinance, friends/relatives, trade credit, etc.). Since the nature of the dependent variable (denoted as borrow versus not borrow) is binary, logistic estimation is used. In this study, we choose logit model because of its simplicity. The model is estimated by the maximum likelihood method used in the STATA software. The parametric functional form of the logit model with the binary dependent variable can be written as follows:

Results (Vietnamese) 1:

Đối với nhiều loại hàng hóa và dịch vụ, sự lựa chọn của cá nhân là rời rạc và truyền thống nhu cầu lý thuyết đã được thay đổi để phân tích như một sự lựa chọn (Ben-Akiva và Lerman, 1985; Kim, Widdows và Yilmazer, 2005). Các mô hình để xác định các lựa chọn rời rạc như cho dù một cá nhân mua một ngôi nhà hoặc không không mua một ngôi nhà được gọi là một mô hình của sự lựa chọn về chất lượng. Nếu cụm từ ngẫu nhiên được cho là có một phân phối hậu cần, sau đó quyết định mua hoặc không mua một căn nhà tượng trưng cho một mẫu hàm lôgit nhị phân tiêu chuẩn. Tuy nhiên, nếu nó giả định rằng cụm từ ngẫu nhiên được phân phối thông thường, sau đó trở thành các mô hình mô hình probit nhị phân (Maddala, 1993; Greene, 2000). Mẫu hàm lôgit được áp dụng trong nghiên cứu này xác định những gì các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng DNVVN để truy cập vào tín dụng khi họ cần phải mượn (từ bất kỳ nguồn như ngân hàng thương mại, tài chính vi mô, bạn bè/người thân, kinh doanh tín dụng, v.v..). Kể từ bản chất của biến phụ thuộc (ký hiệu là như vay so với không mượn) là nhị phân, logistic dự toán được sử dụng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi lựa chọn mẫu hàm lôgit vì đơn giản của nó. Các mô hình được ước tính bằng phương pháp tối đa khả năng sử dụng phần mềm STATA. Tham số hình thức chức năng của mẫu hàm lôgit với biến phụ thuộc vào nhị phân có thể được viết như sau:

Results (Vietnamese) 2:

Đối với nhiều hàng hóa và dịch vụ, sự lựa chọn của cá nhân là rời rạc và truyền thống lý thuyết nhu cầu phải được sửa đổi để phân tích như một sự lựa chọn (Ben-Akiva và Lerman, 1985; Kim, Widdows và Yilmazer, 2005). Mô hình để xác định sự lựa chọn rời rạc như liệu một cá nhân mua nhà hay không mua một ngôi nhà được gọi là mô hình lựa chọn định tính. Nếu hạn ngẫu nhiên được cho có một phân phối hậu cần, sau đó ra quyết định mua hay không mua một ngôi nhà đại diện cho một mô hình logit nhị phân chuẩn. Tuy nhiên, nếu nó được giả định rằng thuật ngữ ngẫu nhiên được phân phối bình thường, sau đó mô hình sẽ trở thành mô hình probit nhị phân (Maddala năm 1993; Greene, 2000). Mô hình logit được áp dụng trong nghiên cứu này để xác định những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng các DNNVV tiếp cận tín dụng khi họ cần vay (từ bất kỳ nguồn như ngân hàng thương mại, tài chính vi mô, bạn bè / người thân, tín dụng thương mại, vv). Kể từ khi bản chất của biến phụ thuộc (ký hiệu là vay so với không mượn) là nhị phân, ước lượng hậu cần được sử dụng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi chọn mô hình logit vì đơn giản của nó. Mô hình này được ước lượng bằng phương pháp khả năng tối đa sử dụng trong phần mềm STATA. Các hình thức chức năng tham số của mô hình logit với biến phụ thuộc nhị phân có thể được viết như sau: