Dự báo khó khăn tài chính bằng các chỉ số tài chính sử dụng mô hình hồi quy xu hướng mô hình hồi quy logistic nghiên cứu trên thị trường chứng khoán việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - - THÁI THỊ THU NGUYỆT DỰ BÁO KHÓ KHĂN TÀI CHÍNH BẰNG CÁC CHỈ SỚ TÀI CHÍNH SỬ DỤNG MƠ HÌNH HỜI QUY XU HƯỚNG & MƠ HÌNH HỜI QUY LOGISTIC – NGHIÊN CỨU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Tai Lieu Chat Luong Chuyên ngành : Tài – Ngân hàng Mã số chuyên ngành : 60 34 02 01 LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG Người hướng dẫn khoa học: TS PHẠM PHÚ QUỐC Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2015 TĨM TẮT Luận văn thực với mục tiêu nghiên cứu xác định mối quan hệ tỷ số tài khó khăn tài đồng thời xây dựng mơ hình hồi quy xu hướng mơ hình hồi quy logistic để khám phá khả dự báo chiều hướng tác động tỷ số tài cơng ty niêm yết Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh Trong đó, việc phân loại cơng ty khó khăn tài dựa tiêu chí lợi nhuận sau thuế âm Các công ty phân vào nhóm khó khăn tài có hai biến cố sau xảy ra: bị cảnh báo (lợi nhuận sau thuế âm năm) bị kiểm soát (lợi nhuận sau thuế âm hai năm) Các cơng ty phân vào nhóm khơng khó khăn tài đáp ứng điều kiện sau: khơng bị cảnh báo, khơng bị kiểm sốt hay khơng bị hủy niêm yết; báo cáo tài cơng ty đầy đủ liệu giai đoạn 2009-2014 Bằng phương pháp phân tích định lượng, nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy xu hướng kết hợp với mơ hình hồi quy logistic mẫu nghiên cứu thu thập từ báo cáo tài 274 cơng ty phi tài niêm yết sàn HOSE từ năm 2006 đến năm 2014 bao gồm 1618 quan sát để tính tốn 30 tỷ số tài ban đầu thuộc nhóm tỷ số tài Thơng qua phân tích kết hồi quy xu hướng, kết thống kê mô tả, ma trận hệ số tương quan kết hồi quy logistic, nghiên cứu tìm thấy chứng thống kê khả dự báo khó khăn tài 12 tỷ số tài Cụ thể, tỷ số tài có tác động nghịch chiều với khó khăn tài bao gồm tỷ số nhóm khả khoản CASHCL, WCTA; tỷ số nhóm hiệu hoạt động SATA; tỷ số nhóm khả sinh lợi EBITTA, ROE, GPSA, RETA; tỷ số nhóm giá trị thị trường EPS tỷ số nhóm tăng trưởng RETE Ngược lại, có tỷ số tài nhóm quản lý nợ TLTA, TLTE, INTE có tác động chiều với khó khăn tài chính; Ngồi ra, dựa vào hệ số hồi quy R2 hiệu chỉnh mơ hình hồi quy logistic, kết nghiên cứu cho thấy EPS, ROE, EBITTA, RETA yếu tố có tác động mạnh đến khó khăn tài iii Bên cạnh đó, kết nghiên cứu chứng mặt thống kê tỷ số nhóm dịng tiền FCFTA khơng ảnh hưởng đến khó khăn tài Ngồi ra, nghiên cứu thấy mơ hình biến EMS mơ hình biến Altman có R2 hiệu chỉnh (49.69% đến 58.26%) thấp so với mơ hình biến mơ hình biến tìm nghiên cứu (52.50% đến 68.47%) Từ kết nghiên cứu, luận văn đưa kiến nghị giúp cho nhà quản trị công ty, nhà đầu tư nhà cung cấp tín dụng phịng ngừa kiểm sốt rủi ro khó khăn tài vấn đề hạn chế luận văn đề xuất hướng nghiên cứu iv MỤC LỤC Trang Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Tóm tắt iii Danh mục hình vii Danh mục bảng viii Danh mục từ viết tắt ix CHƯƠNG – TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 - Lý nghiên cứu 1.2 - Vấn đề nghiên cứu 1.3 - Mục tiêu nghiên cứu 1.4 - Câu hỏi nghiên cứu 1.5 - Phạm vi đối tượng nghiên cứu 1.6 - Phương pháp nghiên cứu 1.7 - Kết cấu luận văn CHƯƠNG – CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 - Khái niệm công ty khó khăn tài 2.2 - Các nghiên cứu trước nước 10 2.3 - Nghiên cứu trước Việt Nam 18 2.4 - So sánh với nghiên cứu trước 20 CHƯƠNG – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 3.1 - Phương pháp nghiên cứu 26 3.2 - Mơ hình giả thuyết nghiên cứu 28 3.2.1 - Mơ hình hồi quy xu hướng 28 v 3.2.2 - Mơ hình hồi quy logistic 29 3.2.3 - Biến giả thuyết nghiên cứu 30 3.3 - Dữ liệu nghiên cứu 39 CHƯƠNG – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 40 4.1 - Mơ hình hồi quy xu hướng 40 4.2 - Mô hình hồi quy logistic 49 4.2.1 - Thống kê mô tả 47 4.2.2 - Ma trận hệ số tương quan 53 4.2.3 - Kết hồi quy logistic 56 4.2.4 - Kiểm định mức độ phù hợp mô hình logistic 71 4.3 - Thảo luận kết nghiên cứu 74 CHƯƠNG – KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 78 5.1 - Kết luận 78 5.2 - Kiến nghị 80 5.3 - Hạn chế hướng nghiên cứu tiếp 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 92 vi DANH MỤC HÌNH Trang Hình 3.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 31 Hình 4.1 Tỷ số tài nhóm cơng ty khơng khó khăn (nhóm 0) nhóm cơng ty bị cảnh báo (nhóm 1W) năm 2009 – 2014 52 Hình 4.2 Tỷ số tài nhóm cơng ty khơng khó khăn (nhóm 0) nhóm cơng ty bị kiểm sốt (nhóm 1C) năm 2009 – 2014 52 Hình 4.3 R2 hiệu chỉnh độ xác mơ hình logistic nhóm cơng ty khơng khó khăn (nhóm 0) nhóm cơng ty bị cảnh báo (nhóm 1W) năm 2009 – 2014 72 Hình 4.4 R2 hiệu chỉnh độ xác mơ hình logistic nhóm cơng ty khơng khó khăn (nhóm 0) nhóm cơng ty bị kiểm sốt (nhóm 1C) năm 2009 – 2014 73 vii DANH MỤC BẢNG Trang Bảng 2.1 Tóm tắt kết nghiên cứu trước 22 Bảng 3.1 Mô tả biến nghiên cứu 36 Bảng 4.1A Kết hồi quy xu hướng biến nghiên cứu năm trước khó khăn tài 43 Bảng 4.1B Kết hồi quy xu hướng biến nghiên cứu giai đoạn 2009-2014 48 Bảng 4.2 Thống kê mô tả 51 Bảng 4.3A Ma trận hệ số tương quan biến cơng ty bị cảnh báo cơng ty khơng khó khăn 54 Bảng 4.3B Ma trận hệ số tương quan biến cơng ty bị kiểm sốt cơng ty khơng khó khăn 55 Bảng 4.4 Kết mơ hình hồi quy logistic cơng ty bị cảnh báo 60 Bảng 4.5 Kết mơ hình hồi quy logistic cơng ty bị kiểm soát 63 Bảng 4.6 Thống kê kết mơ hình hồi quy logistic 67 Bảng 4.7 Kiểm định kết mơ hình hồi quy logistic 70 viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT AGE : Tuổi công ty CACL : Tài sản ngắn hạn nợ ngắn hạn CAGR : Tăng trưởng tài sản ngắn hạn CASHCL : Tiền mặt nợ ngắn hạn CASHTA : Tiền mặt tổng tài sản CASPSHARE : Dòng tiền cổ phiếu lưu hành CFTL : Dòng tiền tổng nợ CGSINV : Vòng quay hàng tồn kho CLCA : Nợ ngắn hạn tài sản ngắn hạn CLTA : Nợ ngắn hạn tổng tài sản CLTE : Nợ ngắn hạn tổng vốn chủ sở hữu CUA : Tài sản lưu động DEBTTOTAL : Tổng nợ tổng tài sản EBITDI : Tổng lợi nhuận trước thuế lãi vay với khấu hao lãi vay EBITI : Lợi nhuận trước thuế lãi vay lãi vay EBITSA : Thu nhập hoạt động doanh thu EBITTA : Thu nhập hoạt động tổng tài sản EBITTL : Thu nhập hoạt động tổng nợ EMS : Emerging Market Scoring – Chỉ số thị trường EPS : Thu nhập cổ phần ix FAGR : Tăng trưởng tài sản cố định FCFTA : Dòng tiền tự tổng tài sản GNP : Tổng sản phẩm quốc gia GPSA : Lợi nhuận gộp doanh thu GROPROM : Lợi nhuận gộp doanh thu HNX : Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội HOSE : Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh INSA : Chi phí lãi vay doanh thu INTE : Chi phí lãi vay vốn chủ sở hữu INV : Đầu tư LDFA : Nợ dài hạn tài sản cố định LDTA : Nợ dài hạn tổng tài sản LEV : Tỷ số đòn bẩy MB : Giá trị thị trường giá trị sổ sách MDA : Mơ hình phân biệt đa biến METL : Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu tổng nợ MLP : Multi layer perceptron – Mô hình mạng nơ-ron đa lớp tuyến tính NAV : Giá trị tài sản ròng cổ phiếu NCI : No-credit-interval - khoản phi tín dụng NIGR : Tăng trưởng lợi nhuận OCFTE : Dòng tiền hoạt động doanh thu OCFTL : Dòng tiền hoạt động tổng nợ OPRO : Lợi nhuận hoạt động x OTC : Over the counter - Thị trường giao dịch thỏa thuận QACL : Tỷ số khoản nhanh QATA : Tài sản khoản nhanh tổng tài sản RAT : Mức xếp hạng tín dụng RBF : Radial Basic Funtion - Hàm tia RENI : Tỷ số lợi nhuận giữ lại RETA : Lợi nhuận giữ lại tổng tài sản RETE : Tỷ số tăng trưởng bền vững ROA : Lợi nhuận sau thuế tổng tài sản ROCA : Lợi nhuận sau thuế tài sản ngắn hạn ROE : Lợi nhuận sau thuế vốn chủ sở hữu ROFA : Lợi nhuận sau thuế tài sản cố định ROS : Lợi nhuận sau thuế doanh thu RSVM : Máy vector hỗ trợ hàm tia SAAR : Vòng quay khoản phải thu SACA : Vòng quay tài sản ngắn hạn SAFA : Vòng quay tài sản cố định SAGR : Tăng trưởng doanh thu SAGR : Tăng trưởng doanh thu SALEPERCA : Doanh thu tiền mặt SALEPERRE : Doanh thu khoản phải thu SALETA : Vòng quay tổng tài sản SATA : Doanh thu tổng tài sản xi phù hợp với nghiên cứu trước (Li & Sun, 2009; Lu & Wang, 2010; Wu, Fang & Goo, 2010, Lin, Liang & Cheng, 2011) Chấp nhận giả thuyết H7  Tỷ số EPS, EBITTA, ROE, RETA có tác động mạnh đến khó khăn tài Hệ số hồi quy biến bảng 4.4 bảng 4.5 cho thấy biến EBITTA, ROE, RETA có tác động mạnh đến khó khăn tài Hơn nữa, kết R2 hiệu chỉnh mơ hình 31 đến mơ hình 36 có biến EPS (67.12% đến 68.47%) cao mơ hình 25 đến mơ hình 30 có biến ROE (54.26% đến 64.67%) mơ hình đến mơ hình 6, mơ hình 19 đến mơ hình 23 có biến EBITTA (52.50% đến 62.37%) Do đó, biến EPS tác động mạnh đến khó khăn tài  So sánh với mơ hình biến EMS mơ hình biến Altman Mơ hình biến EMS (mơ hình 17, mơ hình 37) mơ hình biến (mơ hình 18, mơ hình 38) Altman có R2 hiệu chỉnh (49.69% đến 58.26%) thấp so với mơ hình hồi quy khác (52.50% đến 68.47%) Kết cho thấy biến WCTA, EBITTA, RETA, SATA, TLTE cịn có biến khác khả dự báo khó khăn tài : CASHCL, EPS, GPSA, ROE, TLTA, INTE, RETE Tóm lại, chương trình bày phân tích kết hồi quy xu hướng, kết thống kê mô tả, ma trân hệ số tương quan biến, kết hồi quy logistic đồng thời kiểm định kết hồi quy đảm bảo phù hợp mơ hình logistic Từ tiến hành thảo luận kết nghiên cứu kiểm định giả thuyết nghiên cứu đặt chương Kết mơ hình hồi quy xu hướng mơ hình hồi quy logistic cho thấy có 12 tỷ số tài có khả dự báo khó khăn tài chính, đó:  Các yếu tố có tác động nghịch chiều với xác suất khó khăn tài là: CASHCL, WCTA, SATA, EBITTA, ROE, GPSA, RETA, EPS, RETE  Các yếu tố có tác động chiều với xác suất khó khăn tài là: TLTA, TLTE, INTE  Các yếu tố ảnh hưởng mạnh với xác suất khó khăn tài là: EPS, ROE, EBITTA, RETA 76 CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Chương trình bày chi tiết kết phân tích hồi quy cho thấy tỷ số kế toán tài có khả dự báo khó khăn tài chính, bên cạnh phân tích ý nghĩa hệ số tương quan dựa kết nghiên cứu trước thực trạng thị trường chứng khốn Việt Nam Chương trình bày kết luận thu từ kết nghiên cứu, kiến nghị đồng thời nêu hạn chế nghiên cứu hướng nghiên cứu tiếp Chương bao gồm mục Mục 5.1 Kết luận Mục 5.2 Kiến nghị Mục 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu tiếp 5.1 Kết luận Kết nghiên cứu giải mục tiêu đặt chương xác định mối quan hệ tỷ số tài khó khăn tài đồng thời xây dựng mơ hình hồi quy xu hướng mơ hình hồi quy logistic để khám phá khả dự báo chiều hướng tác động tỷ số tài cơng ty niêm yết Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Luận văn sử dụng mẫu liệu gồm 274 công ty niêm yết Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2009-2014 Kết nghiên cứu đạt sau : Bằng mơ hình hồi quy xu hướng, kết nghiên cứu (bảng 4.1B) cho thấy có tỷ số tài có hệ số hồi quy xu hướng có khác biệt có ý nghĩa nhóm cơng ty khó khăn khơng khó khăn dùng để cảnh báo sớm khó khăn tài nhóm tỷ số khoản (CASHCL, WCTA), nhóm tỷ số hiệu hoạt động (SATA), nhóm tỷ số khả trả nợ (TLTA, TLTE, INTE), nhóm khả sinh lợi (ROS, RETA) nhóm tỷ số tăng trưởng (RETE) Cụ thể, tỷ số khoản CASHCL, WCTA tỷ số sinh lợi RETA có hệ số xu hướng âm nhóm khó khăn tài có hệ số xu hướng dương nhóm khơng khó khăn Tỷ số hiệu hoạt động SATA nhóm cơng ty khó khăn có hệ số xu hướng âm nhiều gấp đến lần nhóm cơng ty khơng khó khăn Tỷ số khả sinh lợi ROS nhóm 77 cơng ty khó khăn có hệ số xu hướng âm nhiều nhóm cơng ty khơng khó khăn Tỷ số khả tăng trưởng RETE nhóm cơng ty khó khăn có hệ số xu hướng âm khác biệt lớn so với nhóm cơng ty khơng khó khăn Ngược lại, nhóm tỷ số quản lý nợ TLTA, TLTE, INTE có hệ số xu hướng dương cao nhiều lần nhóm cơng ty khó khăn so với nhóm cơng ty khơng khó khăn Bên cạnh đó, tỷ số tài EBITTA, ROA, ROE, GPSA, EPS nhóm cơng ty khó khăn có hệ số xu hướng âm nhiều FCFTA có hệ số xu hướng dương nhiều so với nhóm cơng ty khơng khó khăn cần phải xem xét thêm hệ số hồi quy nhóm cơng ty có ý nghĩa thống kê Tiếp theo, mơ hình hồi quy logistic, nghiên cứu tìm 28 mơ hình hồi quy logistic phù hợp (bảng 4.6 bảng 4.7) Dựa vào kết 28 mơ hình hồi quy logistic này, nghiên cứu tìm thấy 12 tỷ số tài có khả dự báo khó khăn tài Các tỷ số có tác động nghịch chiều với xác suất khó khăn tài công ty là: CASHCL, WCTA, SATA, EBITTA, ROE, GPSA, RETA, EPS, RETE Các tỷ số có tác động chiều với xác suất khó khăn tài cơng ty là: TLTA, TLTE, INTE Các yếu tố ảnh hưởng mạnh với xác suất khó khăn tài cơng ty là: EPS, ROE, EBITTA, RETA Ngồi ra, nghiên cứu cịn cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh độ xác mơ hình tìm cao nhiều so với mơ hình biến EMS mơ hình biến Altman Kết nghiên cứu cho thấy định quản trị tài sản ngắn hạn cần thiết định tài cơng ty, quản trị tiền mặt quản trị vốn lưu động ròng Khi công ty quản trị tài sản hiệu làm tăng doanh thu, giảm chi phí, lợi nhuận dòng tiền thu tăng lên làm cho xác suất xảy khó khăn tài giảm ngược lại Bên cạnh đó, định cấu vốn hợp lý đóng vai trị quan trọng tài cơng ty, giai đoạn suy thối kinh tế Công ty vay nợ nhiều, xác suất xảy khó khăn tài cao 78 5.2 Kiến nghị Thứ nhất, nhà quản trị công ty nên theo dõi thường xuyên đánh giá tỷ số tài để kịp thời thay đổi sách quản trị tài chính, sách quản trị vốn lưu động quản trị tiền mặt, quản trị hàng tồn kho quản trị khoản nợ ngắn hạn sách cấu vốn hợp lý giúp phịng ngừa kiểm sốt rủi ro khó khăn tài Thứ hai, nhà đầu tư nhà cung cấp tín dụng, cần nắm rõ thơng tin tài cơng ty thơng qua đánh giá số kế tốn tài chính, cụ thể tỷ số thu nhập cổ phần (EPS), tỷ số nhóm khả sinh lợi lợi nhuận hoạt động tổng tài sản (EBITTA), lợi nhuận sau thuế vốn chủ sở hữu (ROE), lợi nhuận giữ lại tổng tài sản (RETA) tỷ số khoản tỷ số tiền mặt (CASHCL) tỷ số vốn lưu động rịng tổng tài sản (WCTA) giúp họ đưa định đầu tư định cho vay kịp thời, phù hợp nhằm hạn chế rủi ro đầu tư rủi ro tín dụng 5.3 Hạn chế hướng nghiên cứu tiếp Luận văn xác định 12 tỷ số tài có khả dự báo khó khăn tài Tuy nhiên, luận văn cịn có hạn chế sau : Thứ nhất, nghiên cứu phân loại cơng ty khó khăn tài dựa tiêu chí lợi nhuận sau thuế âm năm hai năm liên tục mà chưa xét đến tiêu chí khác nợ hạn năm tỷ lệ nợ hạn cao 10%, dòng tiền hoạt động âm vốn chủ sở hữu thấp vốn điều lệ … Thứ hai, nghiên cứu tập trung vào phân tích khả dự báo tỷ số kế toán tài dựa báo cáo tài mà chưa phân tích đến tác động yếu tố phi tài khác tỷ lệ sở hữu nhà nước, tỷ lệ sở hữu quản lý, tỷ lệ sở hữu cổ đông lớn, số lượng thành viên Hội đồng quản trị… yếu tố vĩ mô lạm phát, lãi suất tác động đến khó khăn tài 79 Thứ ba, điểm nghiên cứu ứng dụng mơ hình hồi quy xu hướng kết hợp với mơ hình hồi quy logistic dự báo khó khăn tài Tuy nhiên, theo nghiên cứu trước trình bày chương 2, mơ hình dự báo khác mơ hình mạng nơron, mơ hình SVM …cũng có khả cho kết dự báo đạt độ xác cao Luận văn chưa ứng dụng mơ hình vào nghiên cứu so sánh hiệu dự báo mơ hình với Thứ tư, luận văn tập trung vào nghiên cứu khả dự báo tỷ số kế toán tài cơng ty phi tài niêm yết sàn HOSE mà chưa nghiên cứu công ty chưa niêm yết cơng ty tài Để khắc phục hạn chế luận văn, hướng nghiên cứu thực để giải vấn đề hạn chế nêu 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO Altman, E I (1968) 'Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy' The Journal of Finance, Vol.23, No., Iss.4, Pp 589-609 Altman, E.I, J Hartzell, & M Peck (1995) Emerging Markets Corporate Bonds: A Scoring System Salomon Brothers Inc, New York Altman, EI & Hotchkiss, E (2006) Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distress Debt 3rd edn, John Wiley & Sons, Inc., USA Altman, E.I, Zhang,L., & Yen, J (2007) 'Corporate Financial Distress Diagnosis in China' New York University Salomon Center Working Paper, download : http://people.stern.nyu.edu/ealtman/WP-China.pdf Bae, J K (2012) 'Predicting financial distress of the South Korean manufacturing industries' Expert Systems with Applications, Vol.39, No., Iss.10, Pp 9159-9165 Balcaen, S & Ooghe, H (2006) '35 Years of Studies on Business Failure: An Overview of the Classic Statistical Methodologies and Their Related Problems' The British Accounting Review, vol 38, no 1, pp 63-93 Beaver, W H (1966) 'Financial Ratios As Predictors of Failure' Journal of Accounting Research, Vol.4, No., Pp 71-111 Beaver, W H (1968a) 'Alternative Accounting Measures As Predictors of Failure'.The Accounting Review, January, pp 113-22 81 Beaver, W H (1968b) 'Market Prices, Financial Ratios, and the Prediction of Failure' Journal of Accounting Research, Autumn, pp 179-92 Beaver, W.H., McNichols, M.F & Rhie, J.W (2005) 'Have Financial Statements Become Less Informative? Evidence from the Ability of Financial Ratios to Predict Bankruptcy' Review of Accounting Studies, vol 10, pp 93-122 Bhunia, A & R Sarkar (2011) 'A study of financial distress based on MDA' Journal of Management Research, Vol 3, No 10.5296 Blum, M (1974) 'Failing Company Discriminant Analysis' Journal of Accounting Research, vol 12, no 1, pp 1-25 Bradley, M., Jarrell, G.A & Kim E.H (1984), 'On the Existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence' Journal of Finance, vol 39, no 3, pp 857-878 Buggakupta, S (2004) 'The Development of a Thai DA Model and its Comparison with Altman’s (1993) Model in Predicting Failure of Thai Listed Companies', Doctoral Dissertation, Ramkhamhaeng University Charitou, A., Neophytou, E and Charalanbous, C (2004) 'Predicting corporate failure: empirical evidence for the UK' European Accounting Review , Vol 13 No 3, pp 465-97 Chen, M.-Y (2011) 'Predicting corporate financial distress based on integration of decision tree classification and logistic regression' Expert Systems with Applications, Vol.38, No., Iss.9, Pp 11261-11272 Chi, LC & Tang, TC (2006) 'Bankruptcy Prediction: Application of Logit Analysis in Export Credit Risks' Australian Journal of Management, vol 31, no 1, pp 17-28 82 Coats, P.K & Fant, L.F (1993) 'Recognizing Financial Distress Patterns Using a Neural Network Tool' Financial Management, vol 22, no 3, pp 142-56 Coats, PK & Fant, L.F (1993) 'Recognizing Financial Distress Patterns Using a Neural Network Tool' Financial Management, vol 22, no 3, pp 142-56 Đào Thị Trang (2013) 'Đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp niêm yết HOSE' Luận văn cao học, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM Deakin, E.B (1972) 'A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure' Journal of Accounting Research, vol 10, no 1, pp 167-80 Dimitras, A.I, Slowinski, R, Susmaga, R & Zopounidis, C (1999) 'Business Failure Prediction Using Rough Sets' European Journal of Operational Research, vol 114, no 2, pp 263-80 Dimitras, A.I., Slowinski., R, Susmaga., R & Zopounidis, C (1999) 'Business Failure Prediction Using Rough Sets' European Journal of Operational Research, vol 114, no 2, pp 263-80 Dương Văn Khải (2013) 'Phá sản, đánh giá nguy phá sản cơng ty sàn chứng khốn HOSE VÀ HNX' Luận văn cao học, Trường Đại học Mở TP.HCM Edmister, R.O (1972) 'An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction' Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol 7, no 2, pp 1477-94 Fitzpatrick, P (1931) Symptoms of Industrial Failure Catholic University of America Press., USA 83 Gentry, C Newbold, P & Whitford D (1990) 'Profiles of cash flow components' Financial Analysis Journal, Vol 46(4), 41-48 Gentry, J.A, Newbold, P & Whitford, D.T (1985) 'Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components' Journal of Accounting Research, vol 23, no 1, pp 146-61 Gilbert, L.R., Menon, K & Schwartz, K.B (1990) 'Predicting Bankruptcy for Firms in Financial Distress' Journal of Business Finance and Accounting, vol 17, no 1, pp 161-71 Goudie, A.W (1987) 'Forecasting Corporate Failure: The Use of Discriminant Analysis within a Disaggregated Model of the Corporate Sector' Journal of the Royal Statistical Society, vol 150, no 1, pp 69-81 Gramham, John R., Hazarika Sonali & Narasimhan, K (2011) 'Financial Distress in the Great Depression' NBER Working Paper, No 17388 Granger, C W & Newbold, P (1986) Forecasting Economic Time Series 2nd edition U.S.A., Emerald Group Pub Ltd Granger, C W J (1989) ' Combining forecasts – twenty years later' Journal of Forecasting, vol 8, pp 167–73 Gudmund, R I., & Helmut, N (1987) Analysis of variance Sage Publications Inc Gujarati, D.N (2004) Basic Econometrics 4th ed, Mc GrawHill Hair, J.F Jr, Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E & Tatham, R.L (2006) Multivariate Data Analysi 6th ed., Pearson Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ 84 Hamer, M.M (1983) 'Failure Prediction: Sensitivity of Classification Accuracy of Alternative Statistical Methods and Variable Sets' Journal of Accounting and Public Policy, vol 2, no 4, pp 89-307 He, Y & Kamath, R (2006) 'Business Failure Prediction in Retail Industry: An Empirical Evaluation of Generic Bankruptcy Prediction Models' Academy of Accounting and Financial Studies Journal, vol 10, no 2, pp 97-110 Hill, N.T., Perry, S.E & Andes, S (1996) 'Evaluating Firms in Financial Distress: An Event History Analysis' Journal of Applied Business Research, vol 12, no 3, pp 60-71 Hing, A & Lau, L (1987) 'A Five-State Financial Distress Prediction Model' Journal of Accounting Research, vol 25, no 1, pp 127-38 Horta, I M & Camanho, A S (2013) 'Company failure prediction in the construction industry' Expert Systems with Applications, Vol.40, No., Iss.16, Pp 6253-6257 Jensen, M.C & Meckling, W.H (1976) 'Theory of the firm: Managerial behaviour, agency cost and ownership structure' Journal of Financial Economics, vol 3, no 4, pp 30360 Jones, S & Hensher, D.A (2004) 'Predicting Firm Financial Distress: A Mixed Logit Model' Accounting Review, vol 79, no 4, pp 1011-38 Kahya, E & Theodossiou, P (1999) 'Predicting Corporate Financial Distress: A Time-Series CUSUM Methodology' Review of Quantitative Finance and Accounting, vol 13, pp 323-45 Kennedy, P (2008) A guide to Econometrics 6th ed, Blackwell 85 Ketz, J E & J A Largay III (1987) Reporting Income and Cash Flows From Operations Accounting Horizons Kiatkhajornvong, N (2008) 'Credit Risk Model for Listed Companies in Thailand' Diissertation, Thammasat University Kwak, W., Cheng, X & Ni, J (2012) 'Predicting Bankruptcy After The Sarbanes-Oxley Act Using Logit Analysis' Journal of Business & Economics Research, Vol.40, No 9, Pp 521-531 Leksrisakul, P (2004) 'A Model of Corporate Bankruptcy in Thailand: MDA and ANN Systems' DBA Thesis, Southern Cross University, Australia Li, H & Sun, J (2009) 'Predicting business failure using multiple case-based reasoning combined with support vector machine' Expert Systems with Applications, Vol.36, No., Iss.6, Pp 10085-10096 Li, H & Sun, J (2011) 'Predicting business failure using support vector machines with straightforward wrapper: A re-sampling study' Expert Systems with Applications, Vol.38, No., Iss.10, Pp 12747-12756 Lin, F., Liang, D & Chen, E (2011) 'Financial ratio selection for business crisis prediction' Expert Systems with Applications, Vol.38, No., Iss.12, Pp 15094-15102 Lin, F., Liang, D., Yeh, C.-C & Huang, J.-C (2014) 'Novel feature selection methods to financial distress prediction' Expert Systems with Applications, Vol.41, No., Iss.5, Pp 2472-2483 Lu, Y.-Y & Wang, W.G (2010) 'Financial Distress Prediction of Chinese Listed Companies Based on Panel Logit Model' Management and Service Science (MASS), International Conference on No., Pp 1-4 86 Lương Trọng Đức ( 2012) 'Nghiên cứu nhân tố tác động mơ hình dự báo kiệt quệ tài cho cơng ty cổ phần thành phố Hồ Chí Minh' Luận văn cao học, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM McKee, T.E (2000) 'Developing a Bankruptcy Prediction Model via Rough Sets Theory' International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, vol 9, pp 59-73 Merwin, C.L (1942) Financing Small Corporations in Five Manufacturing Industries, 192636 National Bureau of Economic Research, New York Modigliani, F & Miller, M.H (1958) 'The cost of capital, corporation finance and the theory of investment' The American Economic Review, vol 48, no 3, pp 261-97 Modigliani, F & Miller, M.H (1958) 'The cost of capital, corporation finance and the theory of investment' The American Economic Review, vol 48, no 3, pp 261-97 Moradi, M., Sardasht, M S., & Ebrahimpour, M (2012) 'An Application of Support Vector Machines in Bankruptcy Prediction: Evidence from Iran' World Applied Sciences Journal, 17(6), 710-717 Myers, S.C & Majluf, N.S (1984) 'Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors not have' Journal of Financial Economics, vol 13, no.2, pp 187-221 Nguyễn Bảo Khang (2012) 'Nghiên cứu yếu tố tác động đến rủi ro phá sản doanh nghiệp địa bàn tỉnh Đồng Nai' Luận văn cao học, Trường Đại học Mở TP.HCM 87 Nguyễn Thị Phương Thao (2012) 'Nghiên cứu mơ hình dự báo phá sản cho cơng ty phi tài Việt Nam' Luận văn cao học, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM Norton, C.L & Smith, R.E (1979) 'A Comparison of General Price Level and Historical Cost Financial Statements in the Prediction of Bankruptcy' Accounting Review, vol 54, no 1, pp 72-87 Norton, C.L & Smith, R.E (1979) 'A Comparison of General Price Level and Historical Cost Financial Statements in the Prediction of Bankruptcy' Accounting Review, vol 54, no.1, pp 72-87 Ohlson, J A (1980) 'Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy' Journal of Accounting Research, Vol.18, No., Iss.1, Pp 109-131 Platt, H.D & Platt, M.B (1990) 'Development of a Class of Stable Predictive Variables: The Case of Bankruptcy Prediction' Journal of Business Finance and Accounting, vol 17, no 1, pp 31-51 Pongsatat, S, Ramage, J & Lawrence, H (2004) 'Bankruptcy Prediction for Large and Small Firms in Asia: A Comparison of Ohlson and Altman' Journal of Accounting and Corporate Governance, vol 1, no 2, pp 1-13 Puagwatana, S & Gunawardana, K.D (2005) 'Business Failure Prediction Model: A Case Study of Technology Industry in Thailand' IEEE International Engineering/Management Conference, vol 1, pp 246-9 Reisz, A.S & Perlich, C (2007) 'A Market-based Framework for Bankruptcy Prediction' Journal of Financial Stability, vol pp 85-131 Shumway, T (2001) 'Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model' Journal of Business, vol 74, no 1, pp 101-24 88 Sirirattanaphonkun, W & Pattarathammas, S (2012) 'Default Prediction for Small-Medium Enterprises in Emerging Market: Evidence from Thailand' Seoul Journal of Business, Vol.18, No., Iss.2, Pp 25-54 Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (2015) Chứng khốn theo dõi đặc biệt Truy cập từ trang web Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh : https://www.hsx.vn/Modules/Listed/Web/StockUnderStatusView?fid=9f1874cee5f74 6c78a0bacb8140b6792 Sung, T.K., Chang, N & Lee, G (1999) 'Dynamics of Modeling in Data Mining: Interpretive Approach to Bankruptcy Prediction' Journal of Management Information Systems, vol 16, no 1, pp 63-86 Taffler, R.J (1982) 'Forecasting Company Failure in the UK Using Discriminant Analysis and Financial Ratio Data' Journal of the Royal Statistical Society, vol 145, no 3, pp 342-58 Tam, K Y., & Kiang, M Y (1992) 'Managerial applications of neural networks: The case of bank failure predictions' Management Science, 38(7), 926–947 Tổng cục thống kê (2014) Tình hình kinh tế - xã hội năm 2014 Truy cập từ trang web Tổng cục thống kê : http://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=621&ItemID=14188 Trần Thị Kim Phượng (2012) ' Determinants of financial distress : a study of listed company in Viet Nam' Master thesis, University of Economics HoChiMinh City Ugurlu, M & Aksoy, H (2006) 'Prediction of Corporate Financial Distress in an Emerging Market: the Case of Turkey' An International Journal, vol 13, no 4, pp 277-95 89 Wilcox, J.W (1973) 'A Prediction of Business Failure Using Accounting Data' Empirical Research in Accounting: Selected Studies, Supplement to Journal of Accounting Research, vol 11, pp 163-79 Wu, C.H., Tzeng, G.H., Goo, Y.-J & Fang, W.C (2010) 'A real-valued genetic algorithm to optimize the parameters of support vector machine for predicting bankruptcy' Expert Systems with Applications, Vol.32, Pp.397-408 Zhu, Kong-lai, & Li, Jing-jing (2010) 'Studies of Discriminant Analysis and Logistic Regession Model Application in Credit Risk for China’s Listed Companies' Management Science and Engineering, Vol 4, No.4, pp 24-32 90