The estimation of a logit model can

The estimation of a logit model can be problematic when there are a few observations from one outcome (i.e. qualified statements) relative to the other one (i.e. unqualified statements). The reason is that the “information content” of such a sample for model estimation is quite small, leading to relatively imprecise parameter estimates (Palepu, 1986). One approach to tackle this problem is to use a choice-based sampling approach (i.e. equally matched sample of observations from the two groups) to increase the sampling rate of qualified financial statements. An alternative procedure that is being used in the present study is to weight the data and compensate for differences in the sample[10]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประเมินแบบจำลอง logit อาจมีปัญหาเมื่อมีข้อสังเกตุบางจากผลหนึ่ง (เช่นมีงบ) สัมพันธ์กับอีกเครื่องหนึ่ง (เช่นเงื่อนไขงบ) เหตุผลคือ ว่า "ข้อมูลเนื้อหา" ของตัวอย่างสำหรับการประมาณการแบบจำลองมีขนาดเล็กมาก ค่อนข้างนำไป ประเมินพารามิเตอร์ imprecise (Palepu, 1986) วิธีหนึ่งเล่นงานปัญหานี้จะใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างเลือกใช้ (เช่นเท่า ๆ กันจับคู่ตัวอย่างสังเกตจากกลุ่มสอง) เพื่อเพิ่มอัตราการสุ่มตัวอย่างของงบการเงินที่เหมาะสม ขั้นตอนการสำรองที่จะใช้ในการศึกษาปัจจุบันน้ำหนักข้อมูลชดเชยความแตกต่างจากตัวอย่าง [10]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประมาณค่าของรูปแบบ logit สามารถจะมีปัญหาเมื่อมีไม่กี่ข้อสังเกตจากผล (เช่นงบที่มีคุณภาพ) เมื่อเทียบกับคนอื่น ๆ (เช่นงบอย่างไม่มีเงื่อนไข) เหตุผลก็คือว่า "เนื้อหาข้อมูล" เช่นตัวอย่างสำหรับการประมาณรูปแบบการมีขนาดเล็กมากที่นำไปสู่​​การประมาณการพารามิเตอร์ที่ค่อนข้างคลุมเครือ (Palepu, 1986) วิธีการหนึ่งที่จะจัดการปัญหานี้คือการใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างทางเลือกที่ใช้ (เช่นการจับคู่อย่างเท่าเทียมกันตัวอย่างของการสังเกตจากทั้งสองกลุ่ม) เพื่อเพิ่มอัตราการสุ่มตัวอย่างของงบการเงินที่ผ่านการรับรอง ขั้นตอนทางเลือกที่จะถูกนำมาใช้ในการศึกษาในปัจจุบันคือการมีน้ำหนักข้อมูลและชดเชยความแตกต่างในตัวอย่าง [10]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประมาณค่าของ Logit อาจมีปัญหาเมื่อมีไม่กี่ข้อสังเกตจากหนึ่งผล ( เช่นผ่านงบ ) เมื่อเทียบกับอื่น ๆหนึ่ง ( เช่นข้อความไม่เหมาะสม ) เหตุผลก็คือ " ข้อมูล " เช่น ตัวอย่างการประเมินแบบค่อนข้างเล็ก ทำให้ประมาณการพารามิเตอร์ค่อนข้างคลุมเครือ ( palepu , 1986 )วิธีการหนึ่งที่จะแก้ไขปัญหานี้คือการใช้เลือกใช้วิธีการสุ่ม ( เช่น เท่าเทียมกัน ตรงกับตัวอย่างจากการสังเกตจากสองกลุ่ม ) เพิ่มอัตราการสุ่มตัวอย่างของงบการเงินที่ผ่านการรับรอง ทางเลือกวิธีการที่ถูกใช้ในการศึกษา คือ น้ำหนักของข้อมูลและชดเชยความแตกต่างในตัวอย่าง [ 10 ]