(Luận văn) mô hình kết hợp yếu tố tài chính, yếu tố thị trường và yếu tố vĩ mô trong dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO t to TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ng hi ep ĐINH THU NGỌC w n lo ad ju y th yi pl ua al MƠ HÌNH KẾT HỢP YẾU TỐ TÀI CHÍNH, n YẾU TỐ THỊ TRƢỜNG VÀ YẾU TỐ VĨ MÔ n va ll fu TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH m oi CHO CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM at nh z z ht vb k jm om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n a Lu n va y te re TP Hồ Chí Minh – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO t to TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ng hi ep ĐINH THU NGỌC w n lo ad ju y th MƠ HÌNH KẾT HỢP YẾU TỐ TÀI CHÍNH, yi YẾU TỐ THỊ TRƢỜNG VÀ YẾU TỐ VĨ MÔ pl al n ua TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH va n CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM ll fu oi m at nh Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng z Mã số: 8340201 z ht vb k jm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ om l.c gm n n va TS NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN a Lu NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: y te re TP Hồ Chí Minh – Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN t to ng Tôi cam đoan Luận văn Thạc sĩ với đề tài Mơ hình kết hợp yếu tố tài chính, hi yếu tố thị trường yếu tố vĩ mô dự báo kiệt quệ tài cho cơng ty ep niêm yết Việt Nam cơng trình nghiên cứu riêng dƣới hƣớng dẫn TS w Nguyễn Thị Uyên Uyên n lo Các số liệu, kết nghiên cứu trình bày Luận văn trung thực chƣa ad ju y th đƣợc công bố nghiên cứu khác yi Thành Phố Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 12 năm 2019 pl n ua al Học viên n va ll fu oi m Đinh Thu Ngọc at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re MỤC LỤC t to TRANG PHỤ BÌA ng LỜI CAM ĐOAN hi MỤC LỤC ep DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT w DANH MỤC CÁC BẢNG n lo TÓM TẮT ad y th ABSTRACT ju CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU yi 1.1 Sự cần thiết đề tài pl ua al 1.2 Mục tiêu nghiên cứu n 1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu n va 1.4 Ý nghĩa điểm đề tài ll fu 1.5 Bố cục nghiên cứu oi m CHƢƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU nh TRƢỚC VỀ MƠ HÌNH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH at 2.1 Khung lý thuyết kiệt quệ tài doanh nghiệp z z 2.1.1 Các quan điểm kiệt quệ tài vb ht 2.1.2 Nguyên nhân kiệt quệ tài k jm 2.2 Tổng quan nghiên cứu trƣớc mơ hình dự báo kiệt quệ tài gm CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 16 l.c 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 16 om 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 17 a Lu 3.2.1 Mơ hình nghiên cứu mơ tả biến 17 n 3.2.2 Tiến trình thực nghiên cứu 26 5.2 Hạn chế đề tài hƣớng nghiên cứu 46 y 5.1 Kết luận – Các khuyến nghị cho doanh nghiệp Việt Nam 45 te re CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 45 n va CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 28 TÀI LIỆU THAM KHẢO t to PHỤ LỤC ng hi ep w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re t to DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu, chữ viết tắt Ý nghĩa Diện tích phía dƣới đƣờng cong ROC ng AUC (Area under the ROC Curve) hi ep Tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho BVETL w tổng nợ n lo Tỷ số thu nhập trƣớc thuế lãi vay chia cho tổng tài sản ad EBITTA Lạm phát ju Đòn bẩy tài yi LEV y th INFL pl Giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu ua al MVE Giá cổ phiếu n PRICE va RETA Tỷ số lợi nhuận giữ lại chia cho tổng tài sản n SHTBRDEF Lãi suất thực Ngân hàng nhà nƣớc oi m nh E) Biến động vốn chủ sở hữu at VOL_MVE ll fu Đƣờng cong ROC ROC (Receiver Operating Characteristic) z Tỷ số vốn luân chuyển chia cho tổng tài sản z ht vb WCTA k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC BẢNG t to Bảng 3.1 Mô tả thống kê mẫu quan sát thu thập đƣợc Sở giao dịch chứng ng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) hi ep giai đoạn 2009 – 2018 16 Bảng 3.2 Bảng tổng hợp biến độc lập sử dụng nghiên cứu 23 w Bảng 3.3 Thống kê mô tả kỳ vọng dấu biến độc lập sử dụng n lo ad nghiên cứu 25 y th Bảng 4.1 Thống kê số lƣợng quan sát khả bị kiệt quệ tài ju (Y=0) có khả bị kiệt quệ tài chinh (Y=1) 28 yi pl Bảng 4.2 Thống kê mô tả biến độc lập sử dụng nghiên cứu 28 ua al Bảng 4.3 Hệ số tƣơng quan biến độc lập 31 n Bảng 4.4 Bảng thống kê kết phân nhóm doanh nghiệp theo mơ hình EMS 32 va n Bảng 4.5 Tiêu chí phân nhóm cơng ty theo S&P 34 fu ll Bảng 4.6 Bảng thống kê kết phân nhóm doanh nghiệp theo mơ hình DD 36 oi m Bảng 4.7 Mối quan hệ khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài (Y) at nh số EMS giá trị DD 36 Bảng 4.8 Kết hồi quy 40 z z Bảng 4.9 Ảnh hƣởng biên biến độc lập 42 vb ht Bảng 4.10 Hiệu mơ hình 44 k jm om l.c gm n a Lu n va y te re CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU t to 1.1 Sự cần thiết đề tài ng Kiệt quệ tài dấu hiệu nhận biết kiệt quệ tài ln mối quan hi ep tâm hàng đầu nhà nghiên cứu kinh tế kiệt quệ tài xảy khơng làm tổn thất cho thân doanh nghiệp mà cịn dẫn đến thiệt hại cho w đối tƣợng có liên quan đến doanh nghiệp, chí ảnh hƣởng đến kinh tế n lo ad quốc gia (Wanke, Barros & Faria, 2014) Kiệt quệ tài làm cho vị cạnh y th tranh doanh nghiệp bị sụt giảm, dẫn đến doanh nghiệp bị thị phần đáng kể ju (Opler & Titman, 1994; Chevalier, 1995), giá trị thị trƣờng doanh nghiệp có xu yi pl hƣớng sụt giảm (Warner, 1977; Charalambous cộng sự, 2000) Khi ngành ua al có doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính, khách hàng nhà đầu tƣ giảm kỳ vọng n tăng trƣởng ngành (Ferris cộng sự, 1997; Iqbal, 2002) Kiệt quệ tài va n làm gia tăng tỷ lệ thất nghiệp, sản lƣợng kinh tế giảm, thu nhập ngƣời dân ll fu giảm Với hậu nêu trên, dự báo khả xảy kiệt quệ tài oi m doanh nghiệp yêu cầu cấp thiết (Jones, 1987) Trên giới có nhiều at nh nghiên cứu chủ đề dự báo kiệt quệ tài tác giả nhƣ Mario Hernandes Tinoco Nick Wilson (2013); Mohd Norfian Alifiah (2014); Sibusiso z z W.Sabela, Leon M.Brummer, John H.Hall & Hendrik P.Wolmarans (2018); Mario vb ht Hernandes Tinoco, Phil Holmes & Nick Wilson (2018) Tại Việt Nam, dự báo kiệt jm quệ tài doanh nghiệp đƣợc số tác giả thực nhƣ Lê Đạt Chí k gm Lê Tuấn Anh (2012) kết hợp phƣơng pháp CvaR mô hình Merton/KMV để đo l.c lƣờng rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp niêm yết thị trƣờng Việt Nam; Huỳnh om Thị Cẩm Hà, Nguyễn Thị Uyên Uyên Lê Đào Tuyết Mai (2017) sử dụng mơ a Lu hình phân lớp để dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam Gần n có nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung Võ Hồng Bình, Đỗ Thành Trung Võ Hồng Đức (2018) cho thấy doanh nghiệp có y chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô Kết nghiên cứu Phạm Võ Ninh te re Nam giai đoạn 2003 – 2016 thơng qua việc sử dụng mơ hình kết hợp yếu tố tài n va Đức (2018) dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp niêm yết Việt tiêu tính khoản, tỷ suất sinh lợi, khả toán cao khả t to rơi vào tình trạng kiệt quệ tài thấp; doanh nghiệp có quy mơ lớn ng xác suất xảy kiệt quệ tài thấp; lạm phát cao khả doanh nghiệp hi ep bị kiệt quệ tài cao Tuy nhiên, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung Võ Hồng Đức (2018) nghiên cứu giai đoạn 2003 – w n 2016 lo Theo số liệu Cổng Thông tin quốc gia đăng ký doanh nghiệp, năm 2017 ad y th nƣớc có 153,307 doanh nghiệp thành lập quay trở lại hoạt động, số doanh ju nghiệp tạm ngừng hoạt động giải thể 72,666 doanh nghiệp Năm 2018, có yi pl 165,285 doanh nghiệp thành lập quay trở lại hoạt động, số doanh nghiệp tạm ua al ngừng kinh doanh giải thể 106,965 doanh nghiệp Nhƣ vậy, số doanh n nghiệp thành lập quay trở lại hoạt động năm 2018 tăng 7.81% so với năm va n 2017 nhƣng số doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh giải thể năm 2018 tăng đến ll fu 47.20% so với năm 2017 Do đó, cần có thêm nghiên cứu dự báo khả rơi oi m vào tình trạng kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn at nh Xuất phát từ yêu cầu cấp thiết nêu trên, tác giả chọn đề tài “Mơ hình kết hợp z z yếu tố tài chính, yếu tố thị trường yếu tố vĩ mơ dự báo kiệt quệ tài vb ht cho công ty niêm yết Việt Nam” để làm Luận văn Thạc sĩ với mong muốn nâng jm cao khả dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam, từ hạn k l.c 1.2 Mục tiêu nghiên cứu gm chế đƣợc nguy phá sản doanh nghiệp, góp phần ổn định kinh tế om Bài nghiên cứu đƣợc thực với mục tiêu phân tích tác động yếu tố a Lu tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ đến tình trạng kiệt quệ tài n doanh nghiệp để sở dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh niêm yết Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) Sở giao y Bài nghiên cứu sử dụng liệu 504 doanh nghiệp phi tài te re 1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu n va nghiệp Việt Nam dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) giai đoạn 2009 - 2018 với tổng cộng 5,040 t to mẫu quan sát, đƣợc thu thập từ số website nhƣ vietstock.vn, cophieu68.vn ‖ ng Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng yếu tố tài chính, yếu tố thị hi ep trƣờng yếu tố vĩ mô để xây dựng thành mơ hình hồi quy Logistic dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam w 1.4 Ý nghĩa điểm đề tài n lo Dựa nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung Võ ad y th Hồng Đức (2018), nghiên cứu đƣợc thực để phân tích tác động ju yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ đến tình trạng kiệt quệ tài yi pl doanh nghiệp, sở dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh ua al nghiệp Việt Nam So với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng n (2018), nghiên cứu có số điểm khác biệt nhƣ sau: va n Thứ nhất, liệu nghiên cứu, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình ll fu cộng (2018) sử dụng liệu 800 doanh nghiệp thuộc tất lĩnh vực oi m đƣợc niêm yết thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu at nh sử dụng liệu 504 doanh nghiệp loại bỏ doanh nghiệp ngành tài doanh nghiệp khơng có liệu liên tục năm z z Thứ hai, giai đoạn nghiên cứu, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình vb ht cộng (2018) nghiên cứu xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt jm Nam giai đoạn 2003 – 2016, nghiên cứu thực giai đoạn k gm 2009 – 2018 l.c Bài nghiên cứu nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng om (2018) cho thấy có tác động yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng a Lu yếu tố vĩ mơ đến tình trạng kiệt quệ tài chính, sử dụng yếu tố n để dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam Các kết tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho tổng nợ (BVETL) với xác y Thứ nhất, yếu tố tài chính, tác giả tìm thấy mối tƣơng quan dƣơng te re Ninh Bình cộng (2018), nhiên có số điểm khác biệt nhƣ sau: n va nghiên cứu hầu hết phù hợp với nghiên cứu Phạm Võ 36 t to trƣờng Các yếu tố thị trƣờngđƣợc quan sát trực tiếp thị trƣờng chứng khốn, ng loại bỏ việc điều chỉnh liệu tài ban quản trị doanh nghiệp, phản ánh hi ep trung thực tình hình tài doanh nghiệp Bảng 4.6 Bảng thống kê kết phân nhóm doanh nghiệp theo mơ hình DD w Số lƣợng quan sát n Nhóm lo 4% 22 0.44% 4,717 95.56% 4,936 100% ju y th Cảnh báo Kiệt quệ tài yi pl Tổng số 197 ad An toàn Phần trăm ua al Bảng 4.7 thể kết kiểm định mối tƣơng quan EMS-Score DD với n khả kiệt quệ tài đƣợc đo lƣờng hệ số khả toán lãi vay Kết va n cho thấy EMS DD có mối tƣơng quan âm với khả kiệt quệ tài fu ll với mức ý nghĩa thống kê 1% Hệ số hồi quy âm cho thấy EMS DD lớn khả m oi doanh nghiệp bị kiệt quệ tài thấp Y vb -0.2620*** jm ht EMS Y z BIẾN z số EMS giá trị DD at nh Bảng 4.7 Mối quan hệ khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài (Y) k (0.0180) gm -0.0020*** DD -1.7027*** (0.1016) (0.0442) 4,859 n va 4,823 n Tổng số quan sát -0.4173*** a Lu Constant om l.c (0.0004) y te re Bảng 4.8 trình bày kết hồi quy logistic khả kiệt quệ tài th doanh nghiệp mẫu nghiên cứu Tác giả sử dụng mơ hình với yếu tố yếu tố tài 37 t to chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô để xem xét tác động yếu tố ng việc dự báo khả bị kiệt quệ tài doanh nghiệp niêm yết Việt Nam hi ep Do mối tƣơng quan lạm phát lãi suất thực nên hai biến đƣợc thay mơ hình để khắc phục tƣợng đa cộng tuyến Tác giả xem xét mô hình w sau đây: n lo Mơ hình 1: Mơ hình sử dụng yếu tố tài với phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: ad + 11 + 21 + 31 + 41 (1) ju y th Y= yi Mơ hình 2: Mơ hình sử dụng yếu tố thị trƣờng với phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: pl Y= 12ln(MVE) + 22LEV + 32VOL_MVE + 42PRICE + (2) al n ua Mơ hình 3: Mơ hình sử dụng yếu tố tài cộng với yếu tố lãi suất, phƣơng trình + 23 33 + + 43 53SHTBRDEF + (3) ll fu + 13 n Y= va hồi quy nhƣ sau: oi m Mơ hình 4: Mơ hình sử dụng yếu tố tài cộng với yếu tố lạm phát, phƣơng trình + 14 24 + + 34 44 + 54INFL z Y= at nh hồi quy nhƣ sau: + (4) z hồi quy nhƣ sau: 15ln(MVE) + 25LEV + 35VOL_MVE + 45PRICE + 55SHTBRDEF + k Y= jm ht vb Mơ hình 5: Mơ hình sử dụng yếu tố thị trƣờng cộng với yếu tố lãi suất, phƣơng trình (5) gm Mơ hình 6: Mơ hình sử dụng yếu tố thị trƣờng cộng với yếu tố lạm phát, phƣơng 16ln(MVE) + 26LEV + 36VOL_MVE + 46PRICE + om Y= l.c trình hồi quy nhƣ sau: 56INFL + (6) a Lu Mơ hình 7: Mơ hình sử dụng yếu tố tài yếu tố thị trƣờng, cộng với yếu n + + 27 87PRICE + 47 + 57ln(MVE) + 97SHTBRDEF + + 67LEV (7) + 77VOL_MVE y + 37 te re 17 n Y= va tố lãi suất; phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: th 38 t to Mơ hình 8: Mơ hình sử dụng yếu tố tài yếu tố thị trƣờng, cộng với yếu ng tố lạm phát; phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: hi ep Y= + 18 + 28 w + 38 88PRICE + 48 + + 98INFL 58ln(MVE) + + 68LEV + 78VOL_MVE (8) n Kết hồi quy đƣợc trình bày Bảng 4.8, cụ thể nhƣ sau: lo ad - Đối với mơ hình 1, 2, 4, tất hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê y th mức ý nghĩa 1% 5% ju yi - Đối với mơ hình 5, 6, 7, 8: Khi thêm yếu tố vĩ mơ vào mơ hình sử dụng pl yếu tố thị trƣờng mơ hình sử dụng yếu tố tài kết hợp yếu tố thị al va khơng có ý nghĩa thống kê n ua trƣờng có biến thuộc nhóm yếu tố thị trƣờng nhóm yếu tố vĩ mơ n Kết hồi quy cho thấy yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô fu ll sử dụng để dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam Cụ m oi thể, biến thuộc nhóm yếu tố tài bao gồm WCTA, RETA, EBITTA có mối nh at tƣơng quan âm với khả bị kiệt quệ tài doanh nghiệp Kết cho z thấy, doanh nghiệp có tỷ lệ vốn luân chuyển, lợi nhuận giữ lại, thu nhập trƣớc thuế z ht vb lãi vay chia cho tổng tài sản thấp xác suất bị kiệt quệ tài cao Điều jm hàm ý rằng, tính khoản tài sản, hiệu hoạt động tài sản khả k sinh lợi thấp khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài cao Kết gm phù hợp với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) om l.c Đối với yếu tố thị trƣờng, kết hồi quy cho cho thấy mối tƣơng quan âm biến MVE khả kiệt quệ tài chính; mối tƣơng quan dƣơng biến LEV, a Lu PRICE với khả kiệt quệ tài Kết hàm ý doanh nghiệp có giá n th thị trƣờng cao thƣờng có khả bị kiệt quệ tài lớn Tuy nhiên, biến y doanh nghiệp sử dụng nhiều đòn bẩy tài cấu trúc vốn giá cổ phiểu te re phù hợp với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) Bên cạnh, n va trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu lớn có xác suất kiệt quệ tài thấp Kết 39 t to VOL_MVE đại diện cho biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu tác giả tìm thấy ng mối tƣơng quan âm với khả kiệt quệ tài hi ep Nhƣ vậy, kết nghiên cứu có số điểm khác biệt với so với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) nhƣ sau: w Thứ nhất, yếu tố tài chính, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình n lo cộng (2018) tìm thấy mối tương quan âm tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu ad y th chia cho tổng nợ (BVETL) với xác suất kiệt quệ tài chính, nhƣng nghiên cứu tìm ju thấy mối tương quan dương tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho tổng yi pl nợ (BVETL) với xác suất kiệt quệ tài ua al Thứ hai, yếu tố thị trƣờng, nghiên cứu Phạm Võ Ninh n Bình cộng (2018) biến giá cổ phiếu có tương quan âm biến biến động giá trị va n thị trƣờng vốn chủ sở hữu có tương quan dương với xác suất kiệt quệ tài Tuy ll fu nhiên, nghiên cứu tìm thấy mối tương quan dương biến giá cổ phiếu với xác oi m suất kiệt quệ tài mối tương quan âm biến biến động giá trị thị trƣờng at nh vốn chủ sở hữu với xác suất kiệt quệ tài chính, điều có nghĩa doanh nghiệp có giá cổ phiếu cao, biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu thấp xác suất z z vb bị kiệt quệ tài cao jm ht Thứ ba, yếu tố vĩ mô nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) có tương quan dương với xác suất kiệt quệ tài chính, nhƣng nghiên cứu k l.c doanh nghiệp gm tìm thấy mối tương quan âm yếu tố vĩ mô với xác suất kiệt quệ tài om Mức độ ảnh hƣởng biên yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô a Lu đến khả bị kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn từ n năm 2009 đến năm 2018 đƣợc trình bày Bảng 4.9 Tác động lớn đến khả y th doanh nghiệp Việt Nam te re PRICE (giá cổ phiếu) lại có tác động nhỏ đến khả bị kiệt quệ tài n va kiệt quệ tài EBITTA (thu nhập trƣớc thuế lãi vay tổng tài sản), n lo ad y th 40 ju yi pl Bảng 4.8 Kết hồi quy Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Y Y Y Y Y Y -1.611*** -1.605*** -1.649*** -1.645*** (0.322) (0.322) (0.334) (0.334) -2.630*** -3.099*** -3.076*** (0.593) (0.593) -21.526*** -21.325*** (1.428) (1.432) 0.286 0.317 (0.318) (0.318) 0.009 0.006 (0.044) (0.044) Y n va Y Mơ hình n BIẾN ua al Mơ hình fu -1.612*** m ll WCTA oi (0.323) at nh (0.527) (0.526) (0.526) -20.304*** -20.003*** -19.860*** k (1.268) 0.420** 0.430** 0.428** (0.190) (0.190) (0.191) an Lu BVETL om l.c (1.268) (1.265) gm EBITTA jm ht vb -2.664*** z -2.696*** z RETA va n -0.134*** -0.164*** -0.169*** (0.032) (0.033) (0.033) y te re MVE ac th si eg cd jg hg n lo ad y th 41 ju yi Mô hình pl Mơ hình Y Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Y Y Y Y Y Y -0.109 -0.170** -0.255*** -0.260*** (0.073) (0.078) (0.092) (0.092) 1.766*** 1.770*** -0.195 -0.115 (0.223) (0.223) (0.672) (0.672) 6.30e-06 5.34e-06 2.57e-05*** 2.55e-05*** (3.94e-06) (4.02e-06) (4.98e-06) (4.98e-06) ua al BIẾN Mơ hình Y n va -0.140* n VOL_MVE at nh (0.220) oi 1.669*** LEV m ll fu (0.075) z z 1.01e-05*** vb PRICE -19.888*** -2.571 k -6.952*** gm SHTBRDEF jm ht (3.62e-06) (2.367) (2.596) -4.593*** INFL om l.c (2.576) -2.191 (1.113) (1.358) an Lu (1.322) -11.243*** 0.426 -0.255 -0.538*** 2.706*** 1.965** -0.675 -0.771 (0.127) (0.837) (0.228) (0.142) (0.884) n (0.862) (1.498) (1.490) 3,927 4,368 3,927 3,927 4,368 4,368 3,510 3,510 y te re ac th Số quan sát -0.771*** va Constant si eg cd jg hg n lo ad y th 42 ju yi pl Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Y Y Y Y Y Y -0.14037 -0.13959 -0.15047 -0.15015 -0.22876 -0.28288 -0.28071 -1.72709 -1.96471 -1.94606 0.02608 0.02896 va Mơ hình oi Mơ hình n Mơ hình ua al Bảng 4.9 Ảnh hƣởng biên biến độc lập Y Y WCTA -0.14065 RETA -0.23521 -0.23207 EBITTA -1.77174 -1.74246 BVETL 0.03668 0.03746 n BIẾN m ll fu at nh z 0.00081 0.00058 -0.01279 -0.01973 -0.02331 -0.02374 0.20660 0.20508 -0.01780 -0.01051 6.18e-07 2.35e-06 2.33e-06 -0.60560 -2.32603 -1.30262 -0.19994 va -0.39954 -0.23462 an INFL 7.37e-07 Lu SHTBRDEF om l.c 1.21e-06 -0.01957 PRICE -0.01914 gm 0.19963 k LEV jm -0.01670 ht VOL_MVE vb -0.01599 z MVE 0.03724 n y te re ac th si eg cd jg hg 43 t to Tiếp theo, để lựa chọn yếu tố phù hợp cho dự báo khả kiệt quệ tài ng doanh nghiệp, tác giả thực kiểm định mơ hình thơng qua thƣớc đo hi ep đƣờng cong ROC, Cox and Smell R2 Cox and Snell (1989) Nagelkerke R2 Nagelkerke (1991) Kết đƣợc trình bày Bảng 4.10 w Đƣờng cong ROC thƣớc đo phổ biến đƣợc sử dụng để xếp hạng mơ hình n lo khác dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp Chỉ số ROC đƣợc ad y th xây dựng cách thay đổi ngƣỡng xác suất Với ngƣỡng xác suất, đƣờng cong ju ROC đƣợc tính tỷ lệ xác suất kiệt quệ tài mà mơ hình phân loại yi pl xác kiệt quệ tài (nằm trục y) với xác suất kiệt quệ tài mà mơ hình phân ua al loại sai (nằm trục x) Tỷ lệ xác mơ hình đƣợc xác định khu vực bên n dƣới đƣờng cong ROC (AUC): va n Tỷ lệ xác đường cong ROC (AR) = x (Khu vực bên đường cong ROC ll fu mơ hình – 0.5) oi m Mơ hình đƣợc xem hoàn hảo AR = ROC = Ngƣợc lại, mơ hình đƣợc at nh xem khơng có khả dự báo kiệt quệ tài có AR = ROC = 0.5 Do đó, mơ hình có AR (tỷ lệ xác) cao đáng tin cậy sử dụng dự báo khả z z vb kiệt quệ tài cho doanh nghiệp jm ht Nhƣ vậy, với kết đƣợc trình bày bảng 4.10, thơng qua thƣớc đo ROC, tác giả nhận thấy mơ hình dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp đáng tin cậy k gm mơ hình (có AUC lớn với giá trị 0.8319), tiếp đến mơ hình 7, mơ hình l.c 4, mơ hình mơ hình Trong đó, mơ hình dự báo khả kiệt quệ tài om doanh nghiệp tin cậy mơ hình (có AUC nhỏ với giá trị 0.6398), tiếp a Lu đến mơ hình mơ hình Các kiểm định từ Cox and Snell R2 Cox Snell n (1989) Nagelkerke R2 Nagelkerke (1991) cho kết tƣơng tự Kết th hình mơ hình 8, kết hợp tất yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ y tố bao gồm yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô Tuy nhiên, mô te re quệ tài khơng cho kết xác mơ hình sử dụng tổng hợp tất yếu n va cho thấy, mơ hình sử dụng biến thuộc yếu tố thị trƣờng để dự báo khả kiệt 44 t to mơ vào mơ hình, kết hồi quy cho thấy nhiều biến thành phần khơng có ý ng nghĩa thống kê Chẳng hạn biến thuộc nhóm yếu tố vĩ mơ khơng có ý nghĩa thống kê hi ep hai mô hình Bên cạnh đó, biến thuộc nhóm yếu tố tài nhƣ BVETL, biến thuộc nhóm yếu tố thị trƣờng nhƣ MVE, LEV khơng có ý nghĩa thống kê w Trong đó, mơ hình kết hợp yếu tố tài yếu tố vĩ mơ Các n lo mơ hình có giá trị thƣớc đo sử dụng để lựa chọn mơ hình cho kết tối ƣu (nhƣ ad y th ROC; Cox Smell R2; Nagelkerke R2) thấp mơ hình mơ hình nhƣng khơng ju đáng kể Thêm vào đó, tất biến thành phần hai mơ hình có ý nghĩa yi pl thống kê ua al Do đó, tác giả để xuất sử dụng mơ hình kết hợp yếu tố tài yếu tố vĩ mô n để dự báo khả bị kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam Kết va n tƣơng đồng với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) đƣợc thực ll fu Việt Nam nhƣng giai đoạn 2003 – 2016 oi m Bảng 4.10 Hiệu mơ hình Mơ Mơ hình hình hình hình 0.8241 0.6398 0.8257 0.8268 3470 2320 0.000 0.000 Cox and Snell 0.197 Mơ Mơ hình hình hình hình 0.6737 0.6850 0.8316 0.8319 2315 3375 3344 2155 2153 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.029 0.198 0.199 0.050 0.057 0.214 0.214 0.052 0.357 0.359 0.090 0.101 0.372 z jm ht vb -2 likelihood 2328 Mô at AUC Mô z Mô nh Mô Thƣớc đo 0.373 n R2 0.354 a Lu Nagelkerke om R2 l.c gm Prob>LR k R2 n va y te re th CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN t to 5.1 Kết luận – Các khuyến nghị cho doanh nghiệp Việt Nam ng Luận văn tiến hành nghiên cứu mô hình có kết hợp khác hi ep yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô để dự báo xác suất kiệt quệ tài dựa việc sử dụng 504 công ty đƣợc niêm yết sàn chứng w khoán Việt Nam giai đoạn 2009 – 2018 Hồi quy logistic đƣợc tác giả sử dụng để n lo kiểm định mơ hình với yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ Bên ad y th cạnh đó, AUC đƣợc tác giả sử dụng để so sánh mơ hình khác nhằm ju lựa chọn mơ hình dự báo xác suất kiệt quệ tài đáng tin cậy yi pl Kết nghiên cứu cho thấy hầu nhƣ tất yếu tố tài chính, yếu tố thị ua al trƣờng yếu tố vĩ mô ảnh hƣởng đến xác suất kiệt quệ tài doanh n nghiệp Việt Nam giai đoạn nghiên cứu va n Thứ nhất, yếu tố tài có mối tƣơng quan âm với xác suất kiệt quệ tài fu ll (trừ BVETL) Kết hàm ý tính khoản tài sản, hiệu oi m hoạt động tài sản khả sinh lợi thấp xác suất cơng ty bị kiệt quệ at nh tài cao Thứ hai, yếu tố thị trƣờng, ngoại trừ giá trị thị trƣờng vốn chủ z z sở hữu có tƣơng quan âm với xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp vb ht yếu tố cịn lại có tƣơng quan dƣơng với xác suất kiệt quệ tài doanh jm nghiệp Kết hàm ý doanh nghiệp có giá trị thị trƣờng lớn có xác k gm suất kiệt quệ tài thấp Tuy nhiên, doanh nghiệp sử dụng nhiều địn om suất kiệt quệ tài lớn l.c bẩy tài cấu trúc vốn giá cổ phiếu thị trƣờng cao thƣờng có xác n yếu tố với xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp a Lu Thứ ba, yếu tố vĩ mơ, tác giả tìm thấy mối tƣơng quan âm trƣờng yếu tố vĩ mơ, mơ hình bao gồm yếu tố tài chính, mơ y xác suất kiệt quệ tài mơ hình bao gồm tất yếu tố tài chính, yếu tố thị te re Smell R2; Nagelkerke R2, tác giả nhận thấy mơ hình đáng tin cậy để dự báo n va Bên cạnh đó, với việc sử dụng thƣớc đo nhƣ đƣờng cong ROC, Cox 46 hình đáng tin cậy mơ hình có yếu tố thị trƣờng Tuy nhiên, xét t to đến ý nghĩa thống kê biến thành phần mơ hình kết hợp với sử ng dụng thƣớc đo nhƣ đƣờng cong ROC, Cox Smell R2; Nagelkerke R2, tác giả hi ep đề xuất sử dụng mô hình kết hợp yếu tố tài yếu tố vĩ mô để dự báo xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam w n Mặc dù nghiên cứu số hạn chế nhƣng từ kết nghiên cứu lo cho thấy doanh nghiệp Việt Nam cần quan tâm đến công cụ dự báo ad y th kiệt quệ tài để kịp thời phát nguy tiềm ẩn tác động ju đem đến tình trạng kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Các doanh nghiệp cần yi pl trọng đến tính khoản tài sản; hiệu hoạt động tài sản; khả ua al sinh lợi; hiệu việc sử dụng địn bẩy tài cấu trúc vốn kể n biến động giá trị thị trƣờng doanh nghiệp Bên cạnh đó, doanh nghiệp va n cần xây dựng hệ thống quản lý doanh nghiệp hiệu quả, phát vấn đề, fu ll cần thiết áp dụng biện pháp phòng tránh Cuối khuyến nghị oi m doanh nghiệp vừa nhỏ nên hạn chế sử dụng địn bẩy tài điều at nh kiện hoạt động kinh doanh không hiệu 5.2 Hạn chế đề tài hƣớng nghiên cứu z z Bên cạnh vấn đề đƣợc nghiên cứu, nghiên cứu tồn ht vb mặt hạn chế nhƣ sau: jm Hạn chế nghiên cứu việc tác giả thu thập đƣợc liệu k gm 504 doanh nghiệp giai đoạn 2009-2018 So với số lƣợng doanh nghiệp l.c Việt Nam 800 doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khốn số 504 om chƣa đủ mạnh để đại diện cho tổng thể doanh nghiệp, nhƣ giới hạn khoảng a Lu thời gian lấy mẫu ngắn khơng đồng doanh nghiệp, làm cho số n liệu từ báo cáo tài thu thập đƣợc khơng đƣợc đầy đủ, có khả làm chủ yếu từ báo cáo tài doanh nghiệp Tuy nhiên thực trạng y bố, liệu liên quan đến yếu tố tài nghiên cứu đƣợc thu thập te re Hạn chế thứ hai cịn nhiều vấn đề thơng tin mà doanh nghiệp công n va giảm khả dự báo mức ý nghĩa mơ hình 47 số báo cáo tài chƣa hẳn phản ánh tình trạng thực tế doanh nghiệp t to nên liệu mà tác giả thu thập đƣợc chƣa có độ tin cậy cao, gặp số ng sai sót dẫn đến kết ƣớc lƣợng sai lệch hi ep Hạn chế thứ ba tác giả không thu thập đƣợc liệu lãi suất tín phiếu kho bạc ngắn hạn nên nghiên cứu sử dụng lãi suất thực Ngân hàng Nhà w nƣớc để thay Mặc dù việc thay đổi phản ánh đƣợc mối quan hệ lãi n lo suất thực thị trƣờng với khả kiệt quệ tài doanh nghiệp Tuy vậy, ad y th khác biệt dẫn đến hiệu ứng biên lãi suất thay đổi có khả ju ảnh hƣởng đến xác suất dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp yi pl Hạn chế thứ tư tác giả không thu thập đƣợc liệu giá cổ phiếu ua al doanh nghiệp sau phút giao dịch Do đó, tác giả sử dụng giá cổ phiếu n vào cuối ngày giao dịch để đo lƣờng biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở va n hữu Việc thay nguyên nhân làm hệ số hồi quy ll fu biến VOL_MVE không giống kỳ vọng nhƣ kết nghiên cứu oi m gốc at nh Từ hạn chế nhƣ nêu, trƣớc mắt, nghiên cứu cần phải khắc phục đƣợc mặt hạn chế nhƣ sau: z z Thứ nhất, nghiên cứu khắc phục hạn chế giai đoạn vb ht nghiên cứu cần thiết nới rộng mẫu liệu với nhiều doanh nghiệp để kết k jm dự báo phản ánh gần với thực tế gm Thứ hai, trình thu thập liệu, tác giả nhận thấy rằng, số lƣợng l.c doanh nghiệp niêm yết kiệt quệ tài tăng mạnh HSX từ năm 2008 đến a Lu dự báo nhận diện nhân tố gia tăng rủi ro doanh nghiệp om Vì nghiên cứu sau này, địi hỏi phải có phƣơng pháp hiệu nhằm n Cuối cùng, tác giả hy vọng nghiên cứu tiếp tục nghiên y phục đƣợc hạn chế nghiên cứu te re yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô để dự báo kiệt quệ cho doanh nghiệp, khắc n va cứu theo hƣớng ứng dụng mơ hình kết hợp nhiều yếu tố đặc biệt yếu tố tài chính, TÀI LIỆU THAM KHẢO t to * Tài liệu tiếng Việt ng Hay Sinh, 2013 Ƣớc tính xác suất phá sản thẩm định giá trị doanh nghiệp hi ep Phát triển & Hội nhập, Volume 8, pp 52-57 Huỳnh, Hà Thị Cẩm; Nguyễn, Uyên Thị Uyên; Lê, Mai Đào Tuyết;, 2017 Sử w n dụng mơ hình phân lớp dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt lo Nam Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Volume 56, pp 49- ad y th 63 ju Lê, Anh Cao Hoàng; Nguyễn, Hằng Thu;, 2012 Kiểm định mơ hình số Z yi pl Altman dự báo thất bại doanh nghiệp Vêệt Nam Công nghệ ngân hàng, ua al Volume 74, pp 3-9 n Lê, Chí Đạt; Lê, Anh Tuấn;, 2012 Kết hợp phƣơng pháp CVaR mô hình va n Merton/KMV để đo lƣờng rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam fu ll Phát triển & Hội nhập, Volume 5, pp 10-15 oi m * Tài liệu tiếng Anh nh at Alifiah, M N., 2014 Prediction of financial distress companies in the trading and z services sector in Malaysia using macroeconomic variables Procedia - Social and z ht vb Behavioral Sciences, Volume 129, pp 90-98 bonds Emerging Markets Review, Volume 6, pp 311-323 k jm Altman, E I., 2005 An emerging market credit scoring system for corporate gm Beaver, W H., 1966 Financial Ratios as predictors of failure journal of om l.c accounting research, Volume 4, pp 71-111 Beaver, W H., 2005 Have financial statements become less informative? a Lu Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy Review of n Spreads with the Equity Volatility and Jump Risks of Individual Firms The Society y te re Benjamin Yibin Zhang, H Z H Z., 2009 Explaining Credit Default Swap n va Accounting Studies , Volume 10, pp 93-122 for Financial Studies , Volume 22, pp 5099-5131 Bystrom, N H., 2006 Merton Unraveled: A flexible way of modeling default t to risk The journal of alternative investments, Volume 8.4, pp 39-47 ng Lopez, J A., 2004 The empirical relationship between average asset correlation, hi ep firm probability of default, and asset size Journal of Financial Intermediation, Volume 13, pp 265-283 w n Mare, D S., 2015 Contribution of macroeconomic factors to the prediction of lo ad small bank failures Journal of International Financial Markets, Institutions and y th Money ju Merton, R.C., 1974 On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest yi pl rates J Finance 29 (2), 449–470 ua al 10 Nagelkerke, N.J., 1991 A note on a general definition of the coefficient of n determination Biometrika 78 (3), 691–692 va n 11 Pindado, J., Rodrigues, L., de la Torre, C., 2008 Estimating financial distress fu ll likelihood J Bus Res 61 (9), 995–1003 m oi 12 Pham, Binh Vo Ninh; Do, Trung Thanh; Vo, Duc Hong;, 2018 Financial Vietnam Economic Systems, pp 616-624 at nh distress and bankruptcy prediction: An appropriate model for listed firms in z z 13 Rees, B., 1995 Financial Analysis Prentice Hall, London vb ht 14 Sabela, Sibusiso W.; Brummer, Leon M.; Hall, John H.; Wolmarans, Hendrik jm P.; 2018 Using fundamental, market and macroeconomic variables to predict k l.c Exchange Journal of Economic and Financial Sciences gm financial distress: A study of companies listed on the Johannesburg Stock om 15 Tinoco, Mario Hernandez; Wilson, Nick;, 2013 Financial distress and a Lu bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and n macroeconomic variables International Review of Financial Analysis, pp 394-419 y te re International Review of Financial Analysis, Volume 59, pp 276-289 n distress models: The role of accounting, market and macroeconomic variables va 16 Tinoco, M H., Holmes, P & Wilson, N., 2018 Polytomous response financial 17 Vassalou, M., Xing, Y., 2004 Default risk in equity returns J Finance 59 (2), t to 831–868 ng 18 Vineet Agarwal, R T., 2008 Comparing the performance of market-based and hi ep accounting-based bankruptcy prediction models Journal of Banking & Finance , Volume 32, pp 1541-1551 w 19 Whitaker, R.B., 1999 The early stages of financial distress J Econ Finance 23 n lo ad (2), 123–132 ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re