Bankruptcy prediction

MỤC LỤC CHỦ ĐỀ: ỔN ĐỊNH TÀI CHÍNH, TĂNG TRƯỞNG VÀ LẠM PHÁT 03 Tác động truyền dẫn tỷ giá hối đoái đến lạm phát Việt Nam Exchange Rate Pass -Through and Inflation in Vietnam Nguyễn Kim Nam Trương Ngọc Hảo Nguyễn Thị Hằng Nga 11 Mối quan hệ lạm phát tăng trưởng kinh tế: Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam The Relationship between Inflation and Economic Growth: Empirical Evidence in Vietnam Hồ Thị Lam NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI 21 ờKhả dự báo phá sản mô hình Z-score H-score: Ứng dụng cho công ty niêm yết Việt Nam Bankruptcy Prediction of Listed Companies in Vietnam: Revisiting the Z-Score and H-Score Models Liêu Minh Lý 29 Kỷ luật thị trường ngân hàng: Luận chứng thực tiễn học cho Việt Nam Market Discipline in Banking: Empirical Evidence and Lessons for Vietnam Phan Diên Vỹ Lý Hoàng Ánh Đoàn Thanh Hà 36 Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp hàm MAX Credit Rating by the MAX Function Đặng Đức Trọng Nguyễn Hoàng Thanh Nguyễn Đăng Minh 42 Lợi nhuận bất thường tính khoản cổ phiếu thông báo chia tách cổ phiếu: Nghiên cứu thực nghiệm thị trường chứng khoán Việt Nam Abnormal Return and Market Liquidity Around the Stock Split Announcement – An Empirical Investigation in Vietnam Securities Market Võ Xuân Vinh Phan Thị Anh Thư 53 Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng tín dụng quỹ tín dụng nhân dân khu vực Đồng sông Cửu Long Determinants of Credit Growth of People’s Credit Fund in Mekong Delta Trương Đông Lộc Nguyễn Văn Thép TÒA SOẠN TẠP CHÍ CÔNG NGHỆ NGÂN HÀNG 36 Tôn Thất Đạm, Q.1, TP.HCM ĐT: 08 38 211 706 / Fax: 08 38 216 684 Email: tapchicnnh@buh.edu.vn Website: www.buh.edu.vn/tapchicnnh www.vjol.info/index.php/NH ĐẶT MUA TẠP CHÍ Tòa soạn Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, 36 Tôn Thất Đạm, Q.1, TP HCM - Các bưu cục gần - Nhà sách Kinh tế Tuấn Minh 23 Đào Duy Từ, Q.10, TP.HCM - Nhà sách Kinh tế 490B Nguyễn Thị Minh Khai, Q.3, TP HCM - Cộng tác viên phát hành Trường: ĐH Ngân hàng, ĐH Kinh tế, Trường ĐH Kinh tế Luật NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI KHẢ NĂNG DỰ BÁO PHÁ SẢN CỦA MÔ HÌNH Z-SCORE VÀ H-SCORE: ỨNG DỤNG CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM Ngày nhận: 23/9/2014 Ngày nhận lại: 25/11/2014 Ngày duyệt đăng: 10/12/2014 Mã số: 12-14-NCTĐ-21 Liêu Minh Lý (*) Tóm tắt: Phá sản khái niệm dùng để doanh nghiệp khả toán nghóa vụ tài phát sinh Phá sản tượng kinh tế tự nhiên nhằm đào thải doanh nghiệp yếu trước áp lực quy luật cạnh tranh thị trường Tuy nhiên từ đầu năm 2008 kinh tế Việt Nam đối mặt với khủng hoảng kinh tế gây ảnh hưởng nghiêm trọng dẫn đến phá sản hàng chục ngàn doanh nghiệp Do việc dự báo trước nguy phá sản doanh nghiệp việc làm cần thiết thiết thực nhằm giảm thiểu rủi ro Trên giới mô hình dự báo phá sản (DBPS) xuất từ lâu đời Tuy nhiên mô hình phù hợp với thị trường Việt Nam chưa nghiên cứu tổng hợp đầy đủ Bài viết nhằm giới thiệu mô hình DBPS Z-Score, H- Score ứng dụng mô hình để dự báo khả phá sản công ty niêm yết Việt Nam Từ khóa: Dự báo phá sản, mô hình Z-Score, mô hình H-Score, doanh nghiệp hủy niêm yết Đặt vấn đề Dưới tác động mạnh mẽ khủng hoảng kinh tế năm 2008, doanh nghiệp niêm yết nói riêng doanh nghiệp Việt Nam nói chung rơi vào tình trạng khó khăn nghiêm trọng: tình trạng khan vốn, thị trường thu hẹp với sức ép chi phí, hàng tồn kho lớn dẫn đến hàng loạt doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản Theo số liệu Cục Thống kê ghi nhận số doanh nghiệp giải thể, ngưng hoạt động tăng nhanh từ mức 46.776 năm 2010 lên đến số kỉ lục 60.767 năm 2013 Đứng trước tình trạng hàng ngàn doanh nghiệp phá sản, hàng ngàn doanh nghiệp khác đối mặt với nguy phá sản việc tìm kiếm dấu hiệu chung tình hình tài doanh nghiệp phá sản sở quan trọng để đưa cảnh báo sớm để kịp thời điều chỉnh hướng cho doanh nghiệp Trên giới, nghiên cứu DBPS thực từ lâu ứng dụng rộng rãi lónh vực quản trị rủi ro xếp hạng tín dụng Song Việt Nam, việc vận dụng mô hình phục vụ cho công tác dự báo nhiều hạn chế Cũng chưa có nhiều nghiên cứu thực nghiệm đánh giá khả dự báo mô hình thị trường Việt Nam Các mô hình DBPS có ưu nhược điểm khác Tuy nhiên, mô hình Z-Score H-Score đáp ứng thuận lợi nghiên cứu thị trường Việt Nam Cụ thể, sở liệu chủ yếu từ báo cáo tài nên thuận tiện cho việc thu thập, khả áp dụng mô hình đơn giản, nhanh dễ thực Ngoài mô hình nghiên cứu thực nghiệm số quốc gia Jordan (Alareeni Branson, 2012), thị trường Tehran (Ghodrati Moghhaddam, 2012), Thái Lan (Haseley, 2012) cho kết dự báo cáo Đây sở quan trọng để tác giả lự a chọn thực nghiên cứu Bài viết nà y Số 105 Tháng 12/2014 21 NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI tìm hiể u mô hình DBPS Z-Score H-Score so sá n h khả nă n g dự bá o củ a mô hình nà y trê n thị trườ n g Việ t Nam giai đoạ n 2008-2013 nhó m doanh nghiệ p phi tà i chính, từ đưa cá c đề xuấ t p dụ n g mô hình DBPS phù hợ p cho thị trườ n g Việ t Nam Cơ sở lý thuyết Mô hình Z-Score Trên giới, nghiên cứu mô hình DBPS đời từ lâu Beaver (1966), Altman (1968) nghiên cứu gần mô hình MKV, mô hình trí thông minh nhân tạo Mỗi nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo dựa phương pháp kỹ thuật khác Trong mô hình DBPS đượ c biế t đến ứng dụn g nhiề u nhấ t trê n giớ i mô hình Z-Score củ a Altman Mô hình Z-Score đờ i nă m 1968, đượ c giớ i nghiên cứu cũn g nhà n trị quan tâ m với khả dự báo xá c lê n đế n 96% năm trước phá sả n 78% nă m trước phá sản (Altman, 1968) nhờ o kỹ thuật phân tích biệt hó a đa nhâ n tố (Multivariate Discriminant Analysis - MDA) Đâ y phương pháp kết hợp nhằ m phâ n loạ i hiệ n tượng thành nhó m dự a o đặ c tính củ a Kỹ thuật đượ c sử dụ ng biế n phụ thuộc biến mang tính phâ n loạ i cá c biến độc lập biến định lượ ng Kỹ thuậ t phân tích biệt hóa xá c định mố i quan hệ tuyến tính kết hợp đồng thờ i giữ a hai hoặ c nhiều biến độc lập lên biế n phụ thuộ c Altman chọn lọc từ 22 tiê u tà i c tiêu đại diệ n cho nhó m số có khả đem lại kế t dự bá o cao nhất, từ xây dựng nê n mô hình vớ i trọ ng số thích hợp cho biế n Từ sở củ a mô hình , ứng dụ ng kỹ thuậ t tương tự Altman không ngừn g phá t triể n thê m cá c mô hình Z-Score vào nă m 1983 mô hình Z”-Score năm 1995 22 Số 105 Tháng 12/2014 Mô hình Z-Score chia thành phiên bả n dành cho nhóm doanh nghiệp khác cụ thể: Mô hình cho công ty niêm yết lónh vực công nghiệp: Z-Score = 1,2 X + 1,4X + 3,3 X + 0,64X + (1) 0,999X Mô hình dành cho công ty tư nhân lónh vực công nghiệp: Z-Score = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + (2) 0,42X4 + 0,998X5 Mô hình dành cho doanh nghiệp tư nhân phi sản xuất: (3) Z”-Score=6,56X1+3,26X2+6,72X3+1,05X4 Trong : biế n X tỷ số vố n luâ n chuyể n / tổ n g tà i sả n , biế n X đượ c đo lườ n g bằ n g lợ i nhuậ n giữ lạ i /tổ n g tà i sả n , X EBIT/ tổ n g tà i sả n , X giá trị thị trườ n g vố n chủ sở hữ u /tổ n g nợ , X doanh thu thuầ n / tổ n g tà i sả n Đối với công ty tư nhân, biến X xác định giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu/tổng nợ Alman xây dựng ngưỡng cho mô sau: Đối với nhóm công ty niêm yết lónh vực sản xuất: Z-Score ≥ 2,99: Doanh nghiệp có tài lành mạnh 1,81 < Z-Score < 2,99: Doanh nghiệp cần thận trọng 1,81 ≥ Z-Score: Doanh nghiệp có vấn đề nghiêm trọng tài Đối với nhóm công ty chưa niêm yết lónh vực sản xuất: Z-Score ≥ 2,99: Doanh nghiệp có tài lành mạnh 1,23 < Z-Score < 2,99: Doanh nghiệp cầ n thận trọng 1,23 ≥ Z-Score: Doanh nghiệp có vấn đề nghiêm trọng tài NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI Đối với nhóm công ty phi sản xuất: Z-Score ≥ 2,6: Doanh nghiệ p có tà i lành mạn h 1,1 < Z-Score < 2,6: Doanh nghiệp cần thận trọng 1,1 ≥ Z-Score: Doanh nghiệp có vấn đề nghiêm trọng tài Mô hình H-Score Một mô hình đời sau đánh giá cho khả DBPS xác đến 98% sử dụng để kiểm định doanh nghiệp năm trước phá sản độ xác 81% việc dự báo năm mô hình Fulmer (Fulmer tác giả, 1984) Với phương pháp MDA sử dụng nghiên cứu Altman, cụ thể kỹ thuật stepwise cho phép chọn lọc biến có tác động lớn đến khả dự báo, mô hình Fulmer lựa chọn từ 40 số tài với mẫu gồm 60 công ty 30 công ty phá sản 30 công ty khỏe mạnh để xây dựng mô hình DBPS gồm biến Sự khác biệt chủ yếu mô hình Fulmer mô hình tập trung xem xét nhóm đối tượng nhóm doanh nghiệp có quy mô vốn khoảng 455.000 USD Theo Fulmer, nghiên cứu Altman chọn lựa mẫu gồm doanh nghiệp có quy mô tài sản lớn với tổng tài sản ước tính 100.000.000 USD, dẫn đến việc hạn chế ứng dụng nhóm doanh nghiệp có quy mô tài sản nhỏ Do mô hình dự báo Fulmer biết đến mô hình DBPS dành cho doanh nghiệp nhỏ, hay biết đến mô hình H-Score Mô hình H-Score có dạng: H = 5,528X + 0,212X + 0,073X + 1,270X -0,120X + 2,335X + 0,575X + 1,083X + 0,894X9 - 6,075 (4) Trong đó, biến X - X9 tính toán theo công thức sau: X1 = Lợi nhuận giữ lại Tổng tài sản X2 = Doanh thu Tổng tài sản X3 = Lợi nhuận trước thuế Vốn chủ sở hữu X4 = Dòng tiền Tổng nợ X5 = Tổng nợ Tổng tài sản X6 = Nợ ngắn hạn Tổng tài sản X7 = log (Tài sản cố định) X8 = Vốn luân chuyển Tổng nợ X9 = log ( LãiEBITvay ) - Neáu H < 0: Doanh nghiệp phá sản - Nếu H ≥ 0: Doanh nghiệp an toàn Vì mô hình H-Score Fulmer không đượ c phổ biến mô hình khác, nên số bà i nghiên cứu thực nghiệm khả dự báo củ a mô hình không nhiều Tuy nhiên, số nghiên cứu thực nghiệm mô hình cho thấy kết dự báo tốt Cụ thể nghiên cứu Mackevicius Sneidere (2010) thự c hiệ n trê n cá c nhó m ngà n h c Latvia cho kế t dự bá o 83,6% đố i vớ i nhó m doanh nghiệ p xâ y dự n g, 81,2% đố i vớ i nhó m sả n xuấ t 90,55% đố i vớ i nhó m doanh nghiệ p ngà n h dịch vụ Nhìn chung xem xét mô hình dự báo Altman mô hình Fulmer ta có số nhận định chung: Xét số biến nghiên cứu, mô hình Fulmer có số biến xem xét nhiều mô hình Altman biến có biến xuất mô hình biến lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản (RE/TA) biến doanh thu thuần/tổng tài sản (S/TA) Trong biến lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản (RE/TA) phản ánh hai điều Đầu tiên doanh nghiệp hoạt động có hiệu đảm bảo Số 105 Tháng 12/2014 23 NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI khả thực thi nghóa vụ tài tích lũy Hơn tiêu phản ánh định hướng doanh nghiệp việc trích lập lợi nhuận để tái đầu tư thay chia lợi nhuận Do tiêu lớn doanh nghiệp an toàn Cũng theo Altman đời sống doanh nghiệp có ảnh hưởng lớn đến tiêu Một doanh nghiệp thành lập có RE/TA thấp doanh nghiệp chưa có thời gian để tích lũy lợi nhuận Điều có nghóa doanh nghiệp thành lập thường có nguy phá sản cao doanh nghiệp kinh doanh lâu đời Cụ thể năm 1980, thống kê cho thấy 54% doanh nghiệp phá sản vòng 1-5 năm sau thành lập (Altman, 1968) Trong biến doanh thu thuần/tổng tài sản gọi vòng quay tổng tài sản Là tiêu phản ánh hiệu suất sử dụng tài sản doanh nghiệp Chỉ tiêu cao cho thấy doanh nghiệp có khả thích nghi tốt với tình hình cạnh tranh tạo doanh thu Xét nhóm biến sử dụng mô hình Altman tập trung vào khả sinh lời doanh nghiệp Do biến khả sinh lời mô hình Z-Score có trọng số lớn (EBIT/tổng tài sản với trọng số 3,3) Xét với mô hình Fulmer biến sinh lời biến có trọng lớn mô hình Tuy nhiên bên cạnh mô hình Fulmer xuất biến X7 phản ánh quy mô sử dụng tài sản cố định Theo Fulmer, tài sản cố định doanh nghiệp cho thấy quy mô mức độ quan tâm cho đầu tư doanh nghiệp Nghiên cứu thực nghiệm thị trường Việt Nam Trong mô hình DBPS nghiên cứu thực nghiệm nhiều quốc gia giới Việt Nam, nghiên cứu nhiều hạn chế tương đối phân tán Các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào xem xét khả vận dụng mô hình xếp 24 Số 105 Tháng 12/2014 hạng tín nhiệm doanh nghiệp đánh giá rủi ro tín dụng doanh nghiệp Trong kể đến nghiên cứu Lê Đạt Chí Lê Tuấn Anh (2012) sử dụng mô hình Merton/KMV nghiên cứu Hoàng Tùng (2011) sử dụng mô hình Logistic Các tác giả sử dụng mô hình sẵn có để xây dựng mô hình riêng, chưa tập trung đánh giá tính ứng dụng mô hình Một số nghiên cứu thực nghiệm khác chủ yế u tiếp cận theo hướng vận dụng mô hình số công ty cụ thể để đánh giá Hay Sinh (2013) mối quan hệ chặt chẽ việ c ứng dụng mô hình Z” thẩm định giá trị doanh nghiệp với ví dụ tính toán đố i vớ i công ty Casumina Nghiên cứu cho thấy kế t tương đồng việc sử dụng mô hình Z” với phương pháp định giá trị doanh nghiệ p theo phương pháp APV - Phương pháp giá trị có điều chỉnh Ngoài ra, Nguyễ n Phúc Cảnh Vũ Xuân Hùng (2014) ứ ng dụng mô hình Z-score vào quản lý rủi ro tín dụng dựa việc đánh giá trường hợp cô ng ty Bibica qua cú sốc thông tin Tuy cá c nghiên cứu trường hợp cụ thể đề u cho kết tích cực chưa đủ phản nh cho thực tế thị trường Trong cá c nghiê n u vậ n dụ n g mô hình dự bá o trê n sở thố n g kê liệ u doanh nghiệ p mô hình Z-Score đượ c sử dụ n g phổ biế n Tuy nhiê n , số lượ n g nghiê n u rấ t hạ n chế p dụ n g cho mộ t hoặ c mộ t số nhó m doanh nghiệ p Nguyễ n Trà Ngọ c My Nguyễ n Vă n Cô n g (2013) vậ n dụ n g mô hình Z-Score nhó m doanh nghiệ p dượ c phẩ m Việ t Nam cho thấ y khả nă n g vậ n dụ n g củ a mô hình nà y có tính chuẩ n xá c cao cho nhó m doanh nghiệ p nà y Tuy nhiê n việ c vậ n dụ n g cho riê n g mộ t ngà n h nghề lónh vự c khô n g đạ i diệ n đượ c chung cho n thị trườ n g Như vậy, nhìn chung nghiên cứu nước ứng dụng mô hình hay nhóm doanh nghiệp sở vậ n NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI dụ ng phương phá p củ a cá c mô hình trước để xây dựn g mô hình mớ i cho ngà nh hay nhóm ngàn h mà chưa có nghiê n u sở thống kê khả nă ng dự bá o củ a mô hình sẵn có để đán h giá Dữ liệu, phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Quá trình nghiên cứu gồm hai bước: (i) Thu thập, tổng hợp liệu tính toán biến mô hình số phá sản: (ii) Kiểm định khác biệt ý nghóa thống kê khả dự báo mô hình thị trường dựa vào kiểm định Z-Test Dữ liệu nghiên cứu Việc lựa chọn cỡ mẫ u có ý nghóa mang tính định đến tính xá c việc so sá n h khả nă n g dự bá o củ a mô hình Bà i nghiê n u tậ p trung xem xé t giai đoạ n 2008-2013 trê n đố i tượ n g cá c doanh nghiệ p phi tà i hai sà n n g khoán HOSE HNX Doanh nghiệp chia thành hai nhóm: nhóm hủy niêm yết nhóm hoạt động bình thường nhằm tiến hành so sánh Các doanh nghiệp lựa chọn doanh nghiệp đảm bảo số điều kiện sau: - Nhóm 1: Các công ty bị hủy niêm yết hai sàn chứng khoán HOSE HNX giai đoạn 2008-2013 Nghiên cứu lựa chọn doanh nghiệp phi tài công ty hoạt động lónh vực tài có đặc thù môi trường phá sản khác Các công ty phải có báo cáo tài ba năm lên tục - Nhóm 2: Nhóm công ty hoạt động bình thường bao gồm công ty có quy mô vốn tương đương hoạt động ngành với công ty bị hủy niêm yết tương ứng nhóm Không có thay đổi hoạt động giai đoạn xem xét, công ty lựa chọn không trình đầu tư có tình hình tài có vấn đề Báo cáo tài thông tin công ty tiếp cận có ba năm Dự a trê n nhữ n g điề u kiệ n , bà i nghiê n u thu thậ p đượ c số liệ u ba nă m củ a tậ p hợ p 42 doanh nghiệ p hủ y niê m yế t 42 doanh nghiệ p khỏ e mạ n h thỏ a điề u kiệ n nghiê n u Bước 1: Thu thập, tổng hợp liệu tính toán số phá sản Ở giai đoạn này, tác giả thu thập mẫu cá c doanh nghiệp hủy niêm yết côn g ty khỏe mạnh có quy mô tương đương thỏa mã n yêu cầu nêu Ứng dụng mô hình Z-Score H-Score để tính toán nguy phá sản hai nhóm doanh nghiệp nêu trê n Tổng hợp kết dự báo mô hình Bước 2: Kiểm định Z-Test khác biệt khả dự báo mô hình Ở bước này, tác giả sử dụng kết dự báo tổng hợp bước tiến hành thực kiểm định Z-Test nhằm đánh giá khác biệt khả ứng dụng hai dự báo vào thực tế thị trường Việt Nam Kết so sánh mô hình Thống kê khả dự báo mô hình Dựa liệu thu thập ứng dụng vào mô hình dự báo, tác giả tổng hợp kết dự báo trình bày Bảng Nhìn chung dự a o kế t dự bá o mô hình đố i vớ i tình trạ n g phá sả n an n củ a cá c doanh nghiệ p đượ c tổ n g hợ p Bả n g ta đưa mộ t số kế t luậ n Đố i vớ i khả nă n g DBPS mô hình đề u có tính xá c hẳ n so vớ i dự bá o an n Điề u nà y cho thấ y hai vấ n đề : (i) Cá c mô hình dự bá o nhạ y vớ i nguy phá sả n cá c doanh nghiệ p , đem lạ i tỷ lệ dự bá o đố i vớ i nhó m nà y cao; (ii) Cá c doanh Số 105 Tháng 12/2014 25 NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI Bảng 1: Thống kê kết dự báo mô hình Z-Score H-Score Đơn vị tính: % Năm Năm Năm Tỷ lệ dự báo Z-Score H-Score Z-Score H-Score Z-Score H-Score Phá sản 71,43 80,95 76,19 90,48 59,52 92,86 An toàn 73,81 38,10 45,24 26,19 76,19 33,33 Tổng thể 72,62 59,52 60,71 58,33 67,86 63,10 Nguồn: Tác giả tính toán tổng hợp nghiệ p đượ c khả o sá t thị trườ n g Việ t Nam giai đoạ n 2008-2013 có tình hình tà i ké m n h mạ n h so vớ i điề u kiệ n an n tà i củ a cá c doanh nghiệ p trê n giớ i Chính điề u nà y m cho số lượ n g doanh nghiệ p đượ c đá n h giá an n rấ t thấ p so vớ i thự c tế Xét giai đoạn năm trước phá sản, Mô hình Fulmer cho kết dự báo xác 80,95% mô hình Altman dự báo 71,43% Điều cho thấy mô hình Fulmer có khả dự báo tình trạng phá sản xác xấp xỉ 10% xa năm phá sản có khác biệt rõ ràng khả DBPS mô hình Cụ thể hai năm trước phá sản mô hình Fulmer dự báo xác đến 90,48% trường hợp mô hình Z-Score 76,19% ba năm trước phá sản Altman dự báo 59,52% Fulmer dự báo 92,86% Xét khả dự báo an toàn doanh nghiệp mô hình Z-Score lại cho có ưu dự báo xác 73,81% doanh nghiệp năm trước phá sản Ở mô hình Fulmer tỷ lệ 38,1% Tương tự với hai năm trước phá sản mô hình Altman dự báo xác 45,24% so với 26,19% mô hình Fulmer ba năm trước phá sản mô hình Z-Score dự báo 76,19% Fulmer dự báo 33,33% Tuy có khác biệt lớn khả dự báo, đặc trưng mô hình lại khác biệt lớn dự báo tổng thể mô hình Trong năm 26 Số 105 Tháng 12/2014 trước phá sản mô hình Altman có khả dự báo tổng thể 72,62% mô hình Fulmer 59,52% Đối với hai năm trước phá sản mô hình Fulmer dự báo tổng thể xác 58,33% mô hình Altman 60,71% Đối với ba năm trước phá sản khả dự báo tổng thể mô hình gần khoảng từ 63-67% Như vậy, nhìn chung kết thống kê khả dự báo tổng thể mô hình thị trường Việt Nam Bảng ta thấy mô hình Fulmer đem lại khả DBPS cho kết tốt so với mô hình Altman Tuy nhiên mô hình Fulmer lại có tỷ lệ mắc sai lầm loại – Dự báo doanh nghiệp khỏe mạnh phá sản cao so với mô hình Altman Kiểm định Z-Test khác biệt khả dự báo mô hình Dựa kết thống kê cho thấy có khác biệt khả dự báo mô hình Z-Score H-Score giai đoạn ba năm xem xét Tuy nhiên, để trả lời xác có tồn khác biệt mang ý nghóa thống kê khả dự báo mô hình hay không tác giả sử dụng kiểm định Z-Test Kiểm định Z-Test kiểm định khác biệt có ý nghóa thống kê nhóm mẫu giá trị quan tâm, mức ý nghóa định Trong đó, kiểm định Z-Test đặt giả thiết: H0: Không có khác biệt khả dự báo mô hình Z-Score H-Score NGHIÊN CỨU TRAO ĐỔI Bảng 2: Kết kiểm định Z-Test phía mức ý nghóa 5% Năm Năm Năm Tỷ lệ dự báo Z-Score (%) H-Score (%) Phá sản 71,4300 An toàn Mô hình Z-Value P-value Ý nghóa thống keâ 80,9500 1,0000 0,3057 N 73,8100 38,1000 3,3000 0,001 Y Tổng thể 72,6200 59,5200 1,3000 0,2048 N Phá sản 76,1900 90,4800 1,8000 0,0789 N An toaøn 45,2400 26,1900 1,8000 0,0603 N Tổng thể 60,7100 58,3300 0,2000 0,8242 N Phá sản 59,5200 92,8600 3,6000 0,0003 Y An toaøn 76,1900 33,3300 3,3000 0,0000 Y Tổng thể 67,8600 63,1000 0,5000 0,6464 N Nguồn: Tác giả tính toán tổng hợp Kết kiểm định Z-Test thể qua giá trị p-value trình bày Bảng Khi giá trị p-value