CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP. HỒ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN TP HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 52340201 BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH CÁC NHÂN TƠ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TƠT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SƠ: 52340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC THS NGUYỄN THỊ NHƯ QUỲNH TÓM TẮT Xác suất vỡ nợ số định lượng thể khả vỡ nợ doanh nghiệp Chỉ số giúp nhà quản trị doanh nghiệp nhà làm sách ước lượng khả xảy phá sản doanh nghiệp có nhìn tồng thể để đề phương án kịp thời hạn chế hậu Theo đó, việc xem xét nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp để đánh giá xác suất vỡ nợ doanh nghiệp cần thiết Do đó, khóa luận tốt nghiệp hướng mục tiêu nghiên cứu nhằm xem xét nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp Nghiên cứu sử dụng liệu 47 doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết Sở giao dịch chứng khoáng Tp Hồ Chí Minh giai đoạn 2015-2019 Bằng kỹ thuật hồi quy liệu bảng với phương pháp ước lượng OLS, FEM, REM, FGLS Kết nghiên cứu cho thấy khả toán, khả sinh lời, hiệu suất hoạt động có tác động ngược chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết Sở giao dịch chứng khống Tp Hồ Chí Minh cấu nguồn vốn tác động chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp Từ đó, nghiên cứu đề biện pháp như: tăng cường hoạt kinh doanh, kiểm soát nguồn thu chi, thực tốt nghĩa vụ trả nợ, doanh nghiệp ngành BĐS Từ khóa: Vỡ nợ, xác suất vỡ nợ, doanh nghiệp ngành BĐS, tỷ số tài ABSTRACT The default probability is a quantitative indicator showing the default ability of a business This index helps business administrators as well as policymakers to estimate the bankruptcy of enterprises and have a general view to propose timely solutions limit the consequences Accordingly, it is necessary to consider the factors affecting the default probability of any enterprise to evaluate the default probability of that enterprise Therefore, the graduation thesis aims at research objectives to consider factors affecting the probability of default of enterprises Research using data of 47 real estate companies listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange for the period 2015-2019 By using table data regression technique with estimating methods OLS, FEM, REM, FGLS The research results show that solvency, profitability, and operational performance have a negative impact on the default probability of real estate enterprises listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange and capital structure has a positive impact on the default probability of these businesses Since then, the study proposed measures such as: strengthening business activities, controlling revenue and expenditure, well performing debt repayment obligations, for real estate enterprises Keywords: default, the default probability, real estate companies, financial ratio Reaser Research In the financial relationship between banks and enterprises, there exist binding conditions on loans for both parties to agree on In which, the first condition that commercial banks place for enterprises in need of capital for business development is that they must ensure the solvency of loans to banks in future In other words, the bank will accept loans to businesses if the bank's assessment shows that the business has a low probability of default, the financial conditions of the business can afford the loan at the bank On the contrary, if the probability of default of the enterprise is high, the capital mobilization from the bank of the enterprise will face difficulties, and hinder the business development of the enterprise Therefore, it is very necessary to evaluate the default probability of the business from the bank's perspective In addition, the assessment of the default probability of the business is also essential that investors need to pay attention to, to well support the investment consideration process for any business and avoid possible risks Even businesses themselves need to estimate the probability of default to avoid them, as well as take timely measures for sudden economic problems In assessing the default probabilities of businesses across the Vietnamese economy, assessing the default probabilities of businesses in the real estate industry is considered a priority for commercial banks Due to the characteristics of the real estate industry and businesses in the real estate industry related to financial services and banking operations From the provision of investment capital for real estate businesses to the provision of credit to customers with housing needs and also to small individual investors in the real estate market Therefore, the assessment of the probability of default for real estate companies will be more focused in appraisal In addition, during the period of the global economic crisis caused by the Covid-19 epidemic, it had a negative impact on all large and small businesses across the Vietnamese economy, thereby having a lot of influence on the default probability of these enterprises Especially, the freezing of the real estate market affects business operations and capital mobilization from commercial banks of real estate enterprises Most of all, large-scale real estate companies are listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) and the Hanoi Stock Exchange Through research review of domestic and foreign research topics on the probability of default of enterprises by authors Gordon (1971), Karels Prakash (1987), Brown et al (1993), Denis (1995), Andrade Kaplan (1998), Platt (2002), Purnanandam (2005), Ross, Westerfield, Jaffe & Jordan (2008), Nguyen Thi Nga (2018), Vo Minh Long (2020) shows that most studies mention financial stress, bankruptcy, business failure, financial risk, and there is no specific definition of the probability of default In addition, the studies Nguyen Thi Nga (2018), Hay Sinh (2013), Luu Huu Duc, Diem T.T Hai (2017), Vu Thi Loan (2017), Vo Minh Long (2020) mentioned the default probabilities of businesses and real estate companies, but there is no research on the default probability of real estate companies listed on HOSE In order to perform a detailed assessment of the effectiveness of the default probability of an enterprise, it is necessary to analyze the influence of the factors affecting the default probability of enterprises More specifically, the analysis of the ability to influence factors affecting the default probability of real estate companies listed on HOSE Therefore, realizing the essentiality of the research problem, the author selected the topic “FACTORS AFFECTING THE DEFAULT PROBABILITY OF ENTERPRISE LISTED ON THE STOCK EXCHANGE OF HO CHI MINH CITY”as the subject for graduation thesis Research objectives 2.1 General research objectives The general research objective of the topic is to examine the impact of factors on the default probability of the real estate firms listed on HOSE in the period from 2015 to 2019 2.2 Specific research objectives To solve the above general research objectives, the topic focuses on solving specific objectives as follows: Measuring the default probability of the real estate companies listed on HOSE in the period 2015-2019 Consider c evil factors affecting the probability v ỡ debt real estate companies listed on HOSE Measure and dimension the impact of these factors on the probability v ỡ debt for corporate real estate sector listed on the HOSE Proposed recommendations to help businesses minimize determine Jumbo t break the debt of this business Research question From the above specific research objectives , the topic proceeds to solve the following research questions: How is the default probability of the real estate companies listed on HOSE measured? What factors affect the probability of default of real estate companies listed on HOSE in the period 2015-2019? How factors affect the probability of default of real estate companies listed on HOSE in the period 2015-2019? What are recommendations for real estate companies listed on HOSE, banks, and investors? Research scope and object 4.1 Research subjects Thesis focused research on the subject as follows: Probability of default, real estate companies listed on HOSE Factors determining impact Jumbo t break the debt of real estate enterprises listed on the HOSE period 2015-2019 4.2 Research scope Space: Do research towards a certain group of businesses in a specific industry to make the research more detailed In addition, due to the author's limited access to information that is not publicly available Therefore, the graduate thesis chooses the research scope of 47 real estate companies listed on HOSE Time: In the period 2015-2019 , this is the time when real estate enterprises face many problems such as legal delays, insolvency due to declining housing demand, difficult difficulties in mobilizing capital, the ability to repay outstanding debts, This affects the finances of enterprises in this industry a lot, even some businesses facing high risk of bankruptcy Besides, this period follows 2020, a time of global economic crisis due to epidemics, so the pressure on real estate businesses is not mild Therefore, choosing the period 2015-2019 to research for the topic will help businesses, banks, and investors have a more overview and detailed view Research Methods The thesis uses qualitative research methods combined with quantitative In particular, qualitative methodology was conducted through survey research strategy prior to the proposed research model and sign appropriate expectations for sales nghiệ p real estate listing at HOSE Quantitative methods are performed through data regression through OLS, FEM , REM methods In the case of defect models such as variable variance and autocorrelation, the study used FGLS estimation method for reference Research implications 6.1 Contribute theoretically Review previous studies to clearly reinforce the default probability concept Together, the integrated study of the factors that determine the impact to Jumbo t break the debt of enterprises real estate sector in general and determine Jumbo t break the debt of enterprises real estate listing at HOSE particular 6.2 Contribution in practice Themes provide empirical evidence about the estimated ability of default of the corporate real estate sector listed on the HOSE and factors affecting the determination Jumbo t break the debt of enterprises in the period đoạ n 2015-2019 To thereby helping administrators to businesses, investors may look to identify effective Jumbo t break debt of corporate real estate listing at HOSE period đoạ n 2015-2019 and consider making Reasonable investment decisions for businesses in this industry As well as supporting businesses in the real estate industry listed on HOSE in proposing measures to minimize the default probability of of that business Research structure Besides the introduction, ending thesis now be implemented by the method of quantitative research is essential Therefore, the study includes specific chapters: Chapter Introduce - Chapter Theoretical basis & research overview Chapter Research Methods Chapter Research results Chapter Conclude LỜI CAM ĐOAN Người viết cam đoan rằng, cơng trình nghiên cứu thân với hỗ trợ hướng dẫn Giảng viên ThS Nguyễn Thị Như Quỳnh - Khoa Tài Ngân hàng Nội dung khóa luận kết q trình nghiên cứu, khơng có nội dung cơng bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ khóa luận Người viết cam kết chịu trách nhiệm phát có gian lận khóa luận trước Hội đồng TP HCM, ngày 22 tháng 01 năm 2021 Người viết Võ Thị Cẩm Nguyên - - Danh mục trang wed tài liệu tham khảo Đặng Phương Tâm (2020) Địn bẩy tài gì? Các số địn bẩy tài Trang thơng tin luận văn quản trị truy cập ngày truy cập 7/12/2020 Vỡ nợ vỡ nợ kỹ thuật Truy cập - ngày truy cập 8/11/2020 Tìm hiểu rủi ro vỡ nợ Trang thông tin kiến thức tài ngân hàng truy cập ngày - - truy cập 8/11/2020 tiêu chí đánh giá khả tốn doanh nghiệp Trang thơng tin Dun & Bradstreet Vietnam truy cập ngày truy cập 7/12/2020 Cách lấy số liệu ý nghĩa Nhóm tiêu phản ánh khả sinh lời truy cập tại ngày truy cập 7/12/2020 - PHỤ LỤC - PHỤ LỤC : DANH SÁCH CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH -36 42 -AGG ASM CCL CIG CLG CRE D2D DRH DTA DXG FDC FIR FLC HAR HDC HPX HQC HTN ITC KBC KDH KOS LDG LEC LHG NBB NLG NTL NVL NVT PDR PTL QCG SCR SGR SJS SZL TDC TDH TEG TIX TN1 - CTCP Đầu tư Phát triển Bất động sản An Gia CTCP Tập đoàn Sao Mai CTCP Đầu tư Phát triển Đơ thị Dầu khí Cửu Long CTCP COMA18 CTCP Đầu tư Phát triển Nhà đất COTEC CTCP Bất động sản Thế Kỷ CTCP Phát triển Đô thị Công nghiệp số CTCP DRH Holdings CTCP Đệ Tam CTCP Tập đoàn Đất Xanh CTCP Ngoại thương Phát triển Đầu tư Thành phố Hồ Chí Minh CTCP Địa ốc First Real CTCP Tập đoàn FLC CTCP Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền CTCP Phát triển nhà Bà Rịa - Vũng Tàu CTCP Đầu tư Hải Phát CTCP Tư vấn - Thương mại - Dịch vụ Địa ốc Hoàng Quân CTCP Hưng Thịnh Incons CTCP Đầu tư - Kinh doanh Nhà Tổng Công ty Phát triển Đô Thị Kinh Bắc - Công ty Cổ phần CTCP Đầu tư Kinh doanh Nhà Khang Điền CTCP KOSY CTCP Đầu tư LDG CTCP Bất động sản Điện lực Miền Trung CTCP Long Hậu CTCP Đầu tư Năm Bảy Bảy CTCP Đầu tư Nam Long CTCP Phát triển Đơ thị Từ Liêm CTCP Tập đồn Đầu tư Địa ốc No Va CTCP Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay CTCP Phát triển Bất động sản Phát Đạt CTCP Đầu tư Hạ tầng Đô thị Dầu khí CTCP Quốc Cường Gia Lai CTCP Địa ốc Sài Gịn Thương Tín CTCP Địa ốc Sài Gịn CTCP Đầu tư Phát triển Đô thị Khu công nghiệp Sông Đà CTCP Sonadezi Long Thành CTCP Kinh doanh Phát triển Bình Dương CTCP Phát triển Nhà Thủ Đức CTCP Năng lượng Bất động sản Trường Thành CTCP Sản xuất Kinh doanh XNK Dịch vụ Đầu tư Tân Bình CTCP Thương mại Dịch vụ TNS Holdings -43 - 47 -VHM VIC VPH VPI VRE - CTCP Vinhomes Tập đoàn Vingroup - CTCP CTCP Đầu tư Văn Phú - Invest CTCP Vạn Phát Hưng CTCP Vincom Retail - PHỤ LỤC : KẾT QUẢ HỒI QUY Thống kế mô tả - s um z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 - - Mean z x - Obs 175 175 - - x x x x x x - 175 175 175 175 175 175 - 4.17 7337 2.14 90471.21 x x 175 175 175 175 175 - 92242.12 508493.7 8335 0489528 - 654006 - 1888477 3.57 726422.1 2513 3217706 1.71 735211.2 - 1357 Varia ble - x1 x1 x1 - - x1 x1 x1 175 175 175 - - - 5299979 1.52 6562 4656115 - Phân tích tương quan - Phân tích tương quan 15 biến Dev 265658 13892 - Std - - 1.0 91084 - 917246 370 4805 0647421 11 02645 3076581 8.6 6198844 -3386426 M ax 2.56118 708718 - 1014152 1.1 - 4148415.58588 -.4 918619 - 1.26993 1.961063 -.1 588903 073643 454.841 2385997 6.24152 685556 67391 30 03344 2554565 1.3 61773 37 51375 - 11397 1463125 0029607 -0064913 -0816827 6.29321 44.5652 507286 773948 21.5249 1.3 1623502 1.2 50864 1648531 Min -1102093 1238598 0604216 8760529 067959 8897907 pwcorr - - - x4 - x5 x - - x7 - x8 - x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 - x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 - x15 - x 0000 x - 0000 - - - - - - - - - - - - - - - - 3577 x 15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 x3 - xl x2 - x x 0000 x - - 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 - - - 0 0 0 0 0 x - x 10 x - x12 x13 - - - - - - - - - - - - - x 0 0 0 0 0 0 0 - - 2240 x10 0 0 0 0 0 0 0 - - x - x15 , - - - - - 000 - - - 0 0 0 0 0 0 0 0 x11 - 465 000 648 000 077 311 389 000 323 000 232 002 215 004 031 680 058 446 026 723 x12 s i g - - - - - - - - - - 0000 - - - 0 0 0 0 0 0 0 - - - - - - - - - - - - - - - - - 0 0 0 0 - 0260 1600 0 0 0 3779 - - - 000 - - 0 0 083 270 061 420 089 240 - x7 - - 5576 x6 - 4521 0000 1534 0427 7403 0000 0062 9349 0898 2373 0224 7691 0041 9572 0565 4579 0006 9932 x1 - 000 - - - - 0 0 0 0 0 - - 187 013 160 033 151 045 027 722 032 671 093 217 018 805 087 248 x14 - - - - - - - - - - - - 0000 0 8219 0000 9649 - 0000 - 000 - - 881 - 000 - Phân tích tương quan 13 biến (biến x13 x15 loại bỏ) pwcorr x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x x1 x2 x3 x4 x5 - x x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 - 1 - - - - - - - - - .3981 0000 2735 0002 1145 1313 0.0443 5601 0159 8344 2210 0033 0.0178 8156 0356 6398 3220 0000 0.0497 5139 0.1951 0097 7704 2918 0001 3194 0000 1379 0687 0.0148 8460 1450 0556 0.0462 5437 0136 8587 0.1349 0750 2588 0005 0.1020 1790 0.2334 0019 0 0 -0 0 0 0 x x9 x10 x11 x12 x14 0000 0.1455 0547 4365 0000 1243 1013 0.0352 6442 0048 0 0 0 .0000 - 0 0 0 0 0 0 0 0 - - - - - - - - - 1.000 0000 x11 0 0 0 0000 4657 0000 6483 0000 0770 3114 3898 0000 3237 0000 2323 0020 2159 0041 0580 4461 - - 0000 4521 0000 1534 0427 7403 0000 0062 9349 0.0898 2373 0224 7691 0565 4579 - 0 0 0 0 0 0 x 12 - 0 0 0 0 0 x 14 1.0000 -0 1871 0.0132 0.1606 0.0337 -0 1512 0.0458 -0 0270 0.7225 0.0323 0.6713 -0 0187 0.8055 - - - - - - - - - - - - - - - 0435 -1148 -0681 -0645 -0457 2705 -0423 0490 5194 - - x7 - x10 - - - - x - 0.0021 0.978 0.0924 0.2240 0.0383 -0 0.6144 0.1253 0.0986 2507 0.0008 0.0412 -0 0.5882 0.0800 -0 0.2927 0.0278 0.7153 0883 0.2454 0.5798 -0 0.0000 - - - - x x4 - - -x 2813 0002 0127 8673 0719 3442 1058 - 0000 x12 x14,sig - x3 - - x8 0000 0000 x11 -x 1.000 0.4447 0.000 1683 0.0260 0.1827 - 0000 0285 0725 - 0000 0612 - - 0000 Phân tích tương quan 13 biến (biến x13 x15 loại bỏ) pwcorr x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 - 9497 .1637 x11 0.0155 x12 x14,sig 3401 4209 - - - Kiểm định phương sai thay đổi VIF - Kiểm định phương sai thay đổi VIF 15 biến - vi f - Variable - - x 15 - x 13 - x 0.28 14- x -x -x - - - 72 - - - - - - 65 31 - - - 5x 10- x -x 30 - 3 - - - -x - 8x 11- x 74 - - 09 - - 70 - 4x 12 22 16 - 1 - - 20 11 - Mean VIF 1/VI F 0.03 3020 0.05 6385 0.11 - 7.74 35 66 -x -x - - VIF 22 4655 0.13 6121 0.27 3350 0.27 4272 0.30 2062 0.30 2856 0.31 2804 0.32 1364 0.36 4533 0.47 8888 0.58 8191 0.82 3034 0.85 8426 - Kiểm định phương sai thay đổi VIF 13 biến (biến x13 x15 loại bỏ) - - vi f - Variab - VIF - 3.54 3.51 3.28 3.24 3.09 1.80 1.21 1.16 - le 10 14 11 12 - Mean VIF x x x x x x x x x x x x x - 48 1/V IF 0.2 82267 0.2 84756 0.3 04559 0.3 08503 0.3 23492 0.3 34138 0.3 68013 0.4 82687 0.5 25963 0.5 54451 0.6 03761 0.8 24891 0.8 61881 ước lượng mơ hình OLS reg z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 - Sourc e - - l - Mode Res idual 92 07237 101 105323 Tota - 893 177693 z x x x x x x x x - x x1 x1 x1 - - - SS x1 s - 61 - d f x11 x12 x14 - M S - - - 0.9286438 627983374 - - 13320513 74 - -Coef S td Err 1456595 -.02 6436 0803911 0997712 81 0942716 0001785 0.26 00 27 - 262 5428 - 67064 0102549 55 0.53 - 321884 0095573 0.49 3.02 - -0037485 -4068363 0.36 0.49 - 6597558 0000485 - 5.93 77543 88897 13462 8088 - -.00 -.15 -.02 -.00 8.33 -.11 06109 0008148 -.07 08504 08298 -.00 - t 0567757 -001725 -1 95 47 - -0644997 2992745 1.10 0.00 - mber of - obs , F( 161) F - Pr squared - ot -Ro SE - Nu = - > R- = M - 75 02 0000 8868 8777 79245 P>|t| [ 95 % Conf I nterval] 0.072 0.791 - 30976 3465 - -.01 - 0.001 0.597 - 4735875 -.00 0304 2.63 3044165 - 17 0593 - 8459242 - 0004011 3427 56795 - -.02 - 231814 - 0148236 0.000 0.786 - 0.625 0.003 0.720 0.000 0.053 0.637 -0.274 0.998 34135 77635 87487 4664 27319 25917 82249 18396 -.22 -.79 -.04 -.00 7.53 -.22 -.00 -.19 -.59 - 4779048 -.0100159 - 0060564 - 141511 - 0015101 - 0042213 - 0565241 5901799 ước lượng mơ hình FEM xtreg z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 Fixed -effects Group variable Rsq : with = - in betwe en = over all = (within) regression - : f irm1 2747- - corr( u_i, Xb) x x x x -x x x - x -x x10 - x11 x12 x14 _cons - s i gma_u gma_e - - = 0.2428 - z - 0.81 84 - - 0.80 0.84 - s i rho x11 x12 x14,fe - St d Err 1740099 -.06 00191 5734936 1234988 1883739 1905609 - 0000284 90612 -.00 19616 -.55 0001977 876414 -0138231 - 71474 31903- Coef -.03 0051513 6.57 2983 0078778 -.00 53688 03061- -.36 9688233 98166985 68316599 67371466 3700973 0222022 0052646 7755022 1025809 -0035397 1083719 5152105 - (f raction - - N umbe- r N umbe r O bs per 3,116) P rob > - - t >|t| Conf - 0 - - - -0 - - - - -0 - -1 - -1 - - -1 - - -3 - 0 - - - - r i of v - P 162 751 003 886 - 002 887 - - 135 0 - - 8- - - - F(1 = F - - - - - o - f obs o f groups group : = avg = max = 0 an ce 000 939 - - = all u_i=0: F test that F(45, 116) - 6.31 0000 - I nterval] 4186147 3130792 9509234 0003632 2.189 646 -.029 34 - 0004201 622594 0254167 003- 1952966 -.012 3797 -.574 108963 2110523 - 175877 0107839 0155784 0016421 1456619 989263 - - due to u_i) - -.070 595 - 4331175 1960638 - 9503 - 0516159 - - - 1.290172 - 0771645 - 0052758 5.037 138 330 - 132 - - 001 063 - [95% 75 P r o b > F - 0.0 003 ước lượng mơ hình FEM xtreg z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 - - R-sq: within between overall corr( u i, X) x11 x12 x14,fe = = = - = 0.7745 0.9478 0.8855 (assumed) Obs per group: - mi n = - av g = - ma x = - x x x x -x x x x -x x1 x1 x1 - x1 _cons - s igma_u _e - sigma - Coef S td Err 1501967 -.0261 645 6677043 0000609 6.1228 47 0009683 -.3434 707-.0306 886-.0023 551 8.2869 82 -.1193 07 0002317 -.1049 938 0835166 35155963 0874331 1140866 1023383 -000179 -.656998 010642 3254158 0110214 0039863 4543536 -0628068 -0018031 0714402 3275917 72 0.23.52 34 70 091.06 2.78 0.59 8.24 1.90.131.47.25 ( fraction of variance due z - 68316599 - GLS regression -Random-effects end of do-file Group variable: firm1 -z P>|z| 0.086 - -0.819 -0.000 -0.734 -0.000 - - - -0.291 - -0.005 -0.555 - -0.000 - - -0.898 -0.142 0.799 Wald chi2(13) - [95% Conf - - - 020.55 I nterval] - -.0211 - - -.2497 702 - 467125 - -.0002 - 2.8751 - - 0198897 - -.9812 739 - - 0522902 - - 0101682 - 7.3964 65 - -.2424 061 - - 0033023 - -.2450 14 - -.5585 513 - 69 u_i) 3215625 1974411 8682837 0004117 370504 0218263 2943326 009087 005458 177499 003792 0037657 0350265 7255846 - to Number of obs = Number of groups = 175 46 Kiểm định phù hợp FEM REM - hausman fem1 reml Note: the rank of the differenced variance matrix (12) does not equal the number of coefficients being tested (13); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale - Coefficients x x x x x x x x x 10 - x fem1 - 1740099 -.060019 5734936 0000284 5.90612 -.001961 -.557147 -.033190 0051513 6.57298 0078778 -.005368 -.360306 rem1 - 1501967 -.0261645 - 6677043 0000609 6.122847 0009683 -.3434707 -.0306886 -.0023551 - (b-B) (B) 8.286982 -.119307 - 0002317 -.1049938 - - - 46 07 24 74 99 67 17 - 0238131 -.03385 0872204 1498966 -.09421 1607493 - 000084 -.21672 8805031 -.00292 0088218 -.21367 1762856 -.00250 0192734 0034387 6284636 0811058 0030461 0814909 0075064 1.713999 1271849 -.00560 05 -.25531 24 = 34.02 0.0007 end of do-file Kiểm định tương quan mơ hình FEM xttest Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigmazX2 for all i -.00003 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg Prob>chi2 = S.E Difference chi2(12) = (b-B)'[(V_b-V_B)A(-1)](b-B) - - sqrt(di ag(V_b-V_B)) Test: Ho: difference in coefficients not systematic - - x 12 - B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg - - x 11 14 - x (b) - chi2 (46) Prob>chi2 - 0.0000 = 7.8e+30 Kiểm định tượng đa cộng tuyến mơ hình FEM - xtserial z x1 x2 x3 x11 x12 x14 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 - Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation - F( 1, - 33) Prob > F = 2.186 = 0.1487 Kết hồi quy với phương pháp khảo phụ FGLS - x10 xtgls z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x11 x12 x14,panels(hetero) - Cross-sectional time-series FGLS regression - Coefficients:generalized least squares - Panels: - Correlation: E E stimate E stimate no autocorrelation cov autocorrelatio ns - = coe fficients = - - - heteroskedastic Coef z x x x x x x x x -x x1 x1 x1 x1 2171281 -.12 25549- 657306 5.68 e-065.27 6191- 006083 0359395 - 018- 478-.00 07355 8.67 3682 -.04 60748 0005236 - -.05 771 46 14 - Std Err 0325808 0359462 0441726 0000459 8589809 0046635 1437913 0051459 0016089 2096245 0189182 0012266 0341324 - Number of umber - of Obsgroups per group: - - Wald chi2(13) - Prob > = N -min avg max = = == - z >|z| P Conf 6.6 000 001 000 901 000 192 803 000 648 000 015 669 091 1532709 -.19 30081 5707293 -.00 00842 3.59 2619 -.01 52232 -.24 58863 -.02 85647 -.00 38889 8.26 2826 -.08 31537 -.00 18806 -.12 46084 14.8 0.1 - 6.1 0.2 41.3 0.4 - 0 0 0 0 0 0 - [95% - - 804348 - 556.75 I nterval] - 2809852 0521017 - 7438826 - 0000956 - 959762 0030572 - 3177654 0083931 - 0024179 - 084539 0089959 - 0029277 0091883 - s 4841 -.28 - 142854 - 046 48297 -.56 - 004 ... HÀNG TP HỒ CHÍ MINH CÁC NHÂN TÔ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN TP HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TƠT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH -... hiệu suất hoạt động có tác động ngược chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết Sở giao dịch chứng khoáng Tp Hồ Chí Minh cấu nguồn vốn tác động chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp. .. xét nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp để đánh giá xác suất vỡ nợ doanh nghiệp cần thiết Do đó, khóa luận tốt nghiệp hướng mục tiêu nghiên cứu nhằm xem xét nhân tố tác động đến xác