Sự kết hợp giữa các yếu tố tài chính, vĩ mô và thị trường trong dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty tại việt nam

TÓM TẮT Bài nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp hồi quy Logit với dữ liệu dạng bảng gồm 1444 quan sát công ty – năm của các công ty phi tài chính đƣợc niêm yết tại Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội trong giai đoạn 2008 – 2012 để xem xét khả năng kết hợp các biến số tài chính, các biến số kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng trong việc dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty. Đầu tiên, nhóm tác giả thực hiện hồi quy Logit với mô hình chỉ gồm biến phụ thuộc nhị phân và các biến số tỷ số tài chính. Sau đó, nhóm tác giả lần lƣợt tiến hành thêm vào mô hình ban đầu các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng nhằm xem xét sự đóng góp của các loại biến số này trong việc gia tăng khả năng dự báo và phân loại của mô hình. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng tiến hành tính toán những tác động cận biên của các biến độc lập lên xác suất rơi vào kiệt quệ tài chính của các công ty để có thể giải thích rõ ràng hơn ảnh hƣởng của những thay đổi trong giá trị các biến độc lập sẽ tác động nhƣ thế nào lên xác suất các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Nhóm tác giả thu đƣợc những kết quả chính nhƣ sau: Thứ nhất, các biến số tỷ số tài chính có khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty không cao. Thứ hai, các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô ít có đóng góp vào khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty. Thứ ba, các biến số thị trƣờng đóng góp nhiều nhất vào khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty. Thứ tƣ, việc kết hợp các biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô và thị trƣờng vào một mô hình cho thấy khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính với mức độ chính xác cao nhất. Những kết quả nói trên cho thấy rằng tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty tại Việt Nam không đƣợc dự báo hoàn toàn bởi thông tin thu thập đƣợc từ Báo cáo tài chính, mà 5 còn chịu ảnh hƣởng bởi các nhân tố bên ngoài từ môi trƣờng kinh tế vĩ mô và đặc biệt là từ các yếu tố thị trƣờng.

1 MỤC LỤC MỤC LỤC 1 TÓM TẮT 4 1. GIỚI THIỆU 6 1.1. Lý do chọn đề tài 6 1.2. Mục tiêu nghiên cứu 6 1.3. Phƣơng pháp và nội dung nghiên cứu 7 1.4. Đóng góp của đề tài 8 1.5. Bố cục bài nghiên cứu 8 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY VỀ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN 10 2.1. Tổng quan lý thuyết về kiệt quệ tài chính 10 2.1.1. Sự phát triển của các định nghĩa về kiệt quệ tài chính 10 2.1.2. Nguyên nhân gây ra kiệt quệ tài chính 12 2.1.3. Tác động của kiệt quệ tài chính 14 2.1.4. Tái cấu trúc công ty khi kiệt quệ tài chính 16 2.2. Các nghiên cứu trƣớc đây về dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản 18 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 29 3.1. Mô hình hồi quy nhị phân Logit với dữ liệu bảng 29 3.2. Tác động cận biên của các biến độc lập 30 3.3. Dữ liệu và xác định các biến số 31 3.3.1. Biến phụ thuộc FD – Kiệt quệ tài chính 31 3.3.2. Các biến độc lập 32 2 3.3.2.1. Các biến số tỷ số tài chính 32 TFOTL – Tỷ số Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên Tổng nợ 32 TLTA – Tỷ số Tổng nợ trên Tổng tài sản 32 NOCREDINT – (Tài sản ngắn hạn – Hàng tồn kho – Nợ ngắn hạn)/ Chi phí hoạt động hàng ngày 33 COVERAGE – Tỷ số EBITDA trên Chi phí lãi vay 34 3.3.2.2. Các biến chỉ báo kinh tế vĩ mô 34 CPI – Lạm phát đƣợc tính toán bằng phần trăm thay đổi của Chỉ số giá tiêu dùng 34 TBILL – Lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn một năm 35 3.3.2.3. Các biến số thị trƣờng 36 PRICE – Giá cổ phiếu 36 ABNRET – Tỷ suất sinh lợi vƣợt trội 36 SIZE – Quy mô công ty 37 VOLATILITY – Biến động trong tỷ suất sinh lợi của giá cổ phiếu 38 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 40 4.1. Thống kê mô tả 40 4.1.1. Thống kê mô tả cho các biến số sử dụng trong mô hình 1 – gồm các biến số tỷ số tài chính 40 4.1.2. Thống kê mô tả cho các biến số sử dụng trong mô hình 2 – gồm các biến số tỷ số tài chính và chỉ báo kinh tế vĩ mô 42 4.1.3. Thống kê mô tả cho các biến số sử dụng trong mô hình 3 – gồm các biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô và thị trƣờng 45 4.1.4. Ma trận hệ số tƣơng quan và nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF 47 4.2. Kết quả hồi quy với mô hình Logit 48 3 4.3. Đo lƣờng khả năng dự báo và phân loại của các mô hình 53 4.3.1. Các giá trị thống kê đo lƣờng khả năng dự báo của các mô hình 53 4.3.2. Kiểm định sự khác nhau về mặt thống kê của các giá trị AUC 57 4.3.3. Đánh giá khả năng phân loại của các mô hình 62 4.3.4. So sánh khả năng dự báo của mô hình đầy đủ đƣợc ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp Logit, Probit và Mạng thần kinh nhân tạo 66 4.4. Đo lƣờng tác động cận biên trung bình (Average Marginal Effects) và xác suất dự báo khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính (Predicted Probabilities) 67 4.5. Phân tích một số trƣờng hợp cụ thể 72 5. KẾT LUẬN 77 5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu 77 5.2. Hạn chế của đề tài và hƣớng nghiên cứu tiếp theo 78 PHỤ LỤC 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 81 4 TÓM TẮT Bài nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp hồi quy Logit với dữ liệu dạng bảng gồm 1444 quan sát công ty – năm của các công ty phi tài chính đƣợc niêm yết tại Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội trong giai đoạn 2008 – 2012 để xem xét khả năng kết hợp các biến số tài chính, các biến số kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng trong việc dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty. Đầu tiên, nhóm tác giả thực hiện hồi quy Logit với mô hình chỉ gồm biến phụ thuộc nhị phân và các biến số tỷ số tài chính. Sau đó, nhóm tác giả lần lƣợt tiến hành thêm vào mô hình ban đầu các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng nhằm xem xét sự đóng góp của các loại biến số này trong việc gia tăng khả năng dự báo và phân loại của mô hình. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng tiến hành tính toán những tác động cận biên của các biến độc lập lên xác suất rơi vào kiệt quệ tài chính của các công ty để có thể giải thích rõ ràng hơn ảnh hƣởng của những thay đổi trong giá trị các biến độc lập sẽ tác động nhƣ thế nào lên xác suất các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Nhóm tác giả thu đƣợc những kết quả chính nhƣ sau: - Thứ nhất, các biến số tỷ số tài chính có khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty không cao. - Thứ hai, các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô ít có đóng góp vào khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty. - Thứ ba, các biến số thị trƣờng đóng góp nhiều nhất vào khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty. - Thứ tƣ, việc kết hợp các biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô và thị trƣờng vào một mô hình cho thấy khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính với mức độ chính xác cao nhất. Những kết quả nói trên cho thấy rằng tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty tại Việt Nam không đƣợc dự báo hoàn toàn bởi thông tin thu thập đƣợc từ Báo cáo tài chính, mà 5 còn chịu ảnh hƣởng bởi các nhân tố bên ngoài từ môi trƣờng kinh tế vĩ mô và đặc biệt là từ các yếu tố thị trƣờng. Từ khóa: kiệt quệ tài chính, mô hình Logit. 6 1. GIỚI THIỆU 1.1. Lý do chọn đề tài Kinh tế thế giới trong những năm gần đây biến động mạnh mẽ, mang đến cho các công ty nhiều cơ hội nhƣng cũng không ít khó khăn trong hoạt động kinh doanh. Trong một môi trƣờng kinh tế phát triển năng động, việc dự báo chính xác khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính là một trong vấn đề cốt lõi giúp các nhà quản lý đƣa ra những quyết định phù hợp, duy trì sự tồn tại và thúc đẩy sự phát triển của công ty. Các nguyên nhân dẫn đến kiệt quệ tài chính ngày càng phức tạp. Tình trạng kiệt quệ tài chính không đơn thuần chỉ do các yếu tố bên trong công ty gây ra mà còn do các yếu tố bên ngoài tác động đến. Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính hiện nay hoặc chỉ dựa vào các yếu tố bên trong nhƣ các biến số tỷ số tài chính, hoặc chỉ dựa vào các yếu tố bên ngoài nhƣ các biến số thị trƣờng và vĩ mô. Do đó, các mô hình dự báo hiện tại không thể phát huy đƣợc hết khả năng dự báo kiệt quệ tài chính. Vì vậy, cần thiết phải có một cách thức dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính chính xác hơn nhằm giúp các nhà quản lý đƣa ra các hành động kịp thời và đúng đắn, giúp công ty tránh khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính và từ đó nâng cao giá trị công ty. Từ yêu cầu bức thiết nói trên, nhóm tác giả chúng tôi thực hiện nghiên cứu này nhằm tìm ra một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại Việt Nam có kết hợp cả dữ liệu tài chính bên trong công ty cũng nhƣ dữ liệu thị trƣờng và vĩ mô bên ngoài công ty. 1.2. Mục tiêu nghiên cứu Hiện nay có rất nhiều nghiên cứu về mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên, hoặc chúng chỉ sử dụng dữ liệu tài chính, hoặc là chỉ sử dụng dữ liệu thị trƣờng. Kết quả dự báo thu đƣợc từ những mô hình này là khác nhau vì những đặc điểm riêng của từng loại dữ liệu và có rất nhiều tranh cãi xung quanh việc sử dụng loại dữ liệu nào để tiến hành dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ tốt hơn. Gần đây xuất hiện một số nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận kết hợp, sử dụng cả dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trƣờng 7 trong mô hình. Kết quả thu đƣợc cho thấy rằng dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trƣờng kết hợp với nhau sẽ tạo nên một mô hình dự báo tốt hơn. Vì vậy, chúng tôi thực hiện bài nghiên cứu này để kiểm tra một cách thực nghiệm sự hữu ích khi kết hợp các biến số tỷ số tài chính, biến thị trƣờng và biến kinh tế vĩ mô vào một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính. Nghiên cứu này phát triển các mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Để làm rõ mục tiêu nghiên cứu nói trên, nhóm tác giả cần giải quyết những vấn đề sau: - Đƣa ra cơ sở để xác định nhƣ thế nào là một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. - Xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty. - Sử dụng một mô hình hồi quy kinh tế lƣợng thích hợp để đo lƣờng tác động của từng yếu tố đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính. 1.3. Phƣơng pháp và nội dung nghiên cứu Để xem xét khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty thông qua các biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô cũng nhƣ những biến số thị trƣờng với các công ty trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, nhóm tác giả đã chọn ra các công ty phi tài chính có niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hà Nội. Bài nghiên cứu này sử dụng nguồn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của Bloomberg gồm 1444 quan sát công ty – năm của các công ty đƣợc niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội từ năm 2008 đến năm 2012. Ngoài ra, việc thu thập dữ liệu vĩ mô còn dựa trên cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới – World Bank. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả phân loại các quan sát thành hai loại: những quan sát rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính đƣợc gán giá trị biến phụ thuộc là 1, những quan sát không bị kiệt quệ tài chính đƣợc gán giá trị biến phụ thuộc là 0. Để giải quyết 8 vấn đề biến phụ thuộc là biến nhị phân, nhóm tác giả sử dụng mô hình Logit trong bài nghiên cứu này. 1.4. Đóng góp của đề tài Kết quả bài nghiên cứu cho thấy rằng khi kết hợp các biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng vào mô hình thì khả năng dự báo và phân loại của mô hình tốt hơn trong trƣờng hợp chỉ sử dụng các biến số tỷ số tài chính. Điều này hàm ý rằng tình trạng kiệt quệ tài chính không đƣợc dự báo hoàn toàn từ các bảng báo cáo tài chính, mà còn chịu ảnh hƣởng bởi các nhân tố bên ngoài từ môi trƣờng kinh tế vĩ mô và các yếu tố thị trƣờng. Việc đƣa ra một mô hình dự báo khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty chính xác hơn giúp các công ty có biện pháp ngăn chặn kịp thời các tổn thất có thể xảy ra. Điều này giúp công ty nâng cao hiệu quả hoạt động trong một nền kinh tế ngày càng cạnh tranh và biến động. Mặt khác, khi dự báo đƣợc khả năng một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thì các chủ nợ cũng nhƣ các nhà đầu tƣ đại chúng khác sẽ đƣa ra đƣợc các quyết định đúng đắn hơn. Đây là bài nghiên cứu đầu tiên ở Việt Nam về mô hình dự báo khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của các công ty mà có sử dụng kết hợp của các loại biến số tài chính, biến số thị trƣờng và biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô dựa trên một bộ dữ liệu lớn. Đặt nền tảng cho các nghiên cứu sau này về mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính sử dụng kết hợp các biến số tỷ số tài chính, các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng. 1.5. Bố cục bài nghiên cứu Bài nghiên cứu của nhóm tác giả gồm 5 phần: Phần 1 – Giới thiệu tổng quan đề tài. Trong phần 1, nhóm tác giả trình bày tổng quan các vấn đề của bài nghiên cứu. Cụ thể, nhóm tác giả sẽ chỉ ra những yêu cầu bức thiết dẫn nhóm tác giả đến việc thực hiện bài nghiên cứu, từ đó cho thấy đóng góp của đề tài trong giai đoạn hiện nay. Đồng thời, nhóm tác giả cũng xây dựng mục tiêu nghiên cứu và cung 9 cấp một cái nhìn tổng quát về phƣơng pháp cũng nhƣ số liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này. Phần 2 – Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản. Nhóm tác giả xây dựng phần này với mục đích cung cấp một cái nhìn tổng quan về kiệt quệ tài chính, bao gồm sự phát triển của các định nghĩa về kiệt quệ tài chính, nguyên nhân gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính, tác động của kiệt quệ tài chính lên công ty và một số biện pháp tái cấu trúc công ty khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Đồng thời, nhóm tác giả cũng cung cấp một cái nhìn xuyên suốt về quá trình phát triển của những nghiên cứu thực nghiệm về dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính và phá sản trên thế giới nhằm có một định hƣớng rõ ràng hơn trong việc xây dựng phƣơng pháp nghiên cứu và lựa chọn các biến số cho mô hình dự báo kiệt quệ tài chính ở phía sau. Phần 3 – Phương pháp nghiên cứu. Phần này cung cấp một chi tiết hóa về phƣơng pháp nghiên cứu, dữ liệu cũng nhƣ cách xác định các biến số đƣợc sử dụng trong nghiên cứu của nhóm tác giả. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng đƣa ra các kỳ vọng về dấu của các biến số trong mô hình hồi quy ở phần này. Phần 4 – Kết quả nghiên cứu. Nhóm tác giả trình bày các kết quả từ mô hình hồi quy Logit; các kiểm định liên quan nhằm đánh giá mức độ chính xác trong dự báo kiệt quệ tài chính của các mô hình cũng nhƣ thảo luận kết quả nghiên cứu cho các công ty tại Việt Nam trong phần này. Phần 5 – Kết luận. Phần này tóm tắt kết quả nghiên cứu cũng nhƣ nêu lên những hạn chế của đề tài và những hƣớng mở rộng nghiên cứu tiếp theo. 10 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY VỀ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN 2.1. Tổng quan lý thuyết về kiệt quệ tài chính 2.1.1. Sự phát triển của các định nghĩa về kiệt quệ tài chính Rắc rối lớn nhất trong lĩnh vực dự báo kiệt quệ tài chính là thiếu một định nghĩa thống nhất về tình trạng khó khăn tài chính mà công ty phải đối mặt. Bởi vì định nghĩa về kiệt quệ tài chính sẽ xác định mục tiêu nghiên cứu và là điều kiện tiên quyết để dự báo kiệt quệ tài chính, cho nên các nghiên cứu trƣớc đây đã có nhiều nỗ lực trong việc tìm ra định nghĩa phù hợp về kiệt quệ tài chính. Theo Brealey Meyers (2003), kiệt quệ tài chính xảy ra khi công ty gặp khó khăn tài chính (financial difficulties) không thể đáp ứng các hứa hẹn với các chủ nợ hay đáp ứng một cách khó khăn. Trong một số nghiên cứu kinh điển, những khó khăn tài chính nhƣ vậy bao gồm việc không có khả năng trả nợ hoặc trả cổ tức cổ phần ƣu đãi và dẫn đến những hậu quả tƣơng ứng nhƣ thấu chi tiền gửi ngân hàng phải thanh lý tài sản công ty để trả nợ, hoặc thậm chí là tuyên bố phá sản theo luật định (Beaver, 1966 và Altman, 1968). Cho đến bây giờ, phá sản (bankruptcy) là một trong những khái niệm phổ biến nhất đƣợc dùng nhƣ là từ đồng nghĩa với tình trạng công ty đang đối mặt với những khó khăn tài chính. Phá sản là một tiến trình theo luật định mà ở đó những công ty không trả đƣợc nợ tuyên bố mất khả năng chi trả nợ, đó là hình thức cuối cùng và nghiêm trọng nhất của kiệt quệ tài chính. Hầu hết các nghiên cứu trƣớc đây về dự báo thất bại công ty (corporate failure) đều tập trung vào những công ty đệ đơn phá sản (Beaver, 1966, 1968; Altman, 1968; Altman, Haldeman và Narayanan, 1977; Ohlson, 1980). Mất khả năng chi trả (insolvency) là khái niệm pháp lý thƣờng đƣợc sử dụng trong trƣờng hợp công ty đối mặt với khó khăn tài chính, bao gồm các vấn đề về tính thanh khoản và thành quả hoạt động (Altman và Hotchkiss, 2006). Công ty mất khả năng thanh toán đƣợc xác định là những công ty có lợi nhuận hoạt động âm và hiện giá dòng tiền công ty ít hơn tổng giá trị các nghĩa vụ tài chính (Altman, 1983; Keating cùng cộng sự, 2005). Khi mà [...]... động trƣớc khi gặp kiệt quệ tài chính 16 2.1.4 Tái cấu trúc công ty khi kiệt quệ tài chính Khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, công ty sẽ phải đƣa ra các quyết định liên quan đến tái cấu trúc một cách toàn diện về tài chính, nhân sự, sản xuất… Nhóm tác giả sẽ trình bày ba giải pháp tài chính mà các công ty có thể chọn để đối phó với kiệt quệ tài chính theo tổng hợp của Lemma và Tracy (2012) thay... (2013), Tinoco và Wilson sử dụng một mẫu gồm 23,218 quan sát hàng năm của các công ty đƣợc niêm yết ở UK trong suốt giai đoạn 1980 – 2011 với sự kết hợp của dữ liệu tài chính, dữ liệu thị trƣờng và dữ liệu vĩ mô để dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản bằng mô hình logit Việc kết hợp các dữ liệu thời gian biến đổi vào mô hình dự báo phá sản để nắm bắt những thay đổi trong môi trƣờng kinh tế vĩ mô là quan... xét các khía cạnh khác nhau của kiệt quệ tài chính, chúng ta có thể thấy đƣợc ảnh hƣởng của kiệt quệ tài chính đến hoạt động công ty là vô cùng mạnh mẽ Do đó việc chuẩn bị kế hoạch ngăn chặn và đối phó với kiệt quệ tài chính là điều quan trọng đối với sự phát triển ổn định của công ty Một trong những nhân tố chủ yếu tác động đến sự thành công của việc lập kế hoạch đó là khả năng dự báo Do đó, dự báo chính. .. năng kiệt quệ tài chính của công ty là cần thiết không chỉ với các nhà quản lý để có biện pháp giảm tổn thất, mà còn quan trọng đối với các chủ nợ và nhà đầu tƣ trong quá trình ra 18 quyết định của mình Lịch sử phát triển của các phƣơng pháp dự báo kiệt quệ tài chính và kết quả của các mô hình này sẽ đƣợc trình bày ở phần tiếp theo 2.2 Các nghiên cứu trƣớc đây về dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản Dự. .. kinh doanh của ngành 2.1.3 Tác động của kiệt quệ tài chính Công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ phải gánh chịu những chi phí, đƣợc gọi là chi phí kiệt quệ tài chính Chi phí kiệt quệ tài chính xuất phát từ 3 nguyên nhân chủ yếu nhƣ sau: - Thứ nhất, một công ty đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính có thể mất khách hàng, các nhà cung cấp quan trọng và các nhân sự chủ chốt Opler và Titman... tài chính có khả năng dự báo khá tốt tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty; các biến số kinh tế vĩ mô có đóng góp tích cực vào khả năng dự báo nói trên nhƣng ở mức độ không cao và quan trọng nhất là các biến số tỷ số tài chính cho thấy đóng góp lớn nhất vào khả năng dự báo của mô hình Tuy nhiên, các loại biến số là không cạnh tranh loại trừ lẫn nhau trong việc đóng góp vào khả năng dự báo của. .. cáo tài chính phản ánh kết quả trong quá khứ của công ty Và thứ tƣ, các biến dựa trên thị trƣờng có thể cung cấp một sự đánh giá ngay lập tức các biến động - một số đo dự báo rủi ro phá sản mạnh mẽ mà không có trong các báo cáo tài chính Trong số ít các nghiên cứu mà có đƣa vào tập hợp các biến thị trƣờng để làm tăng tính đúng lúc và khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của mô hình là nghiên cứu “In search... nghiên cứu của chúng tôi, tập hợp các tỷ số tài chính từ các dữ liệu kế toán, dữ liệu thị trƣờng và dữ liệu vĩ mô của các công ty ở Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2012 sẽ đƣợc 28 xem xét trong hai mô hình Logit và ANN; đồng thời so sánh kết quả dự báo kiệt quệ tài chính của chúng với nhau trong các phần tiếp theo 29 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mô hình hồi quy nhị phân Logit với dữ liệu bảng Trong bài... bài nghiên cứu, mẫu quan sát đƣợc phân loại thành: các công ty kiệt quệ tài chính và các công ty hoạt động bình thƣờng hoặc không bị kiệt quệ tài chính Kết quả là các biến phụ thuộc nhị phân nhận giá trị 1 cho những quan sát (công ty – năm) rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính và giá trị 0 cho những quan sát (công ty – năm) không bị kiệt quệ tài chính Mô hình Logit lúc này đƣợc sử dụng để giải quyết... tạp của lý do và biểu hiện của kiệt quệ tài chính, tức là triệu chứng cũng có thể là nguyên nhân để gây ra kiệt quệ tài chính Các nguyên nhân gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính đƣợc phân chia thành nhân tố bên trong và nhân tố bên ngoài 13 Nhân tố bên trong đề cập đến các vấn đề nội bộ liên quan đến quản lý yếu kém của công ty bao gồm: quản lý dự án không tốt hoặc để xảy ra gian lận; phẩm chất và . đến. Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính hiện nay hoặc chỉ dựa vào các yếu tố bên trong nhƣ các biến số tỷ số tài chính, hoặc chỉ dựa vào các yếu tố bên ngoài nhƣ các biến số thị trƣờng và vĩ. ở Việt Nam về mô hình dự báo khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của các công ty mà có sử dụng kết hợp của các loại biến số tài chính, biến số thị trƣờng và biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô dựa. một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại Việt Nam có kết hợp cả dữ liệu tài chính bên trong công ty cũng nhƣ dữ liệu thị trƣờng và vĩ mô bên ngoài công ty.