TIỂU LUẬN QUẢN TRỊ RỦI RO FINANCIAL DISTRESS & BANKRUPTCY PREDICTION AMONG LISTED COMPANIES USING ACCOUNTING MARKET & MACROECONOMIC VARIABLES

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC BÀI TIỂU LUẬN MÔN QUẢN TRỊ RỦI RO TÀI CHÍNH FINANCIAL DISTRESS & BANKRUPTCY PREDICTION AMONG LISTED COMPANIES USING ACCOUNTING MARKET & MACROECONOMIC VARIABLES GVHD: GS.TS TRẦN NGỌC THƠ NHÓM 06 THÀNH VIÊN THAM GIA Nguyễn Kim Đức Vũ Trọng Dũng Vương Thị Hồng Lâm Nguyễn Thị Quỳnh Liên Trương Đức Thùy Võ Thị Ái Trúc Thành phố Hồ Chí Minh, 2015 MỤC LỤC TÓM TẮT 03 01 GIỚI THIỆU 03 1.1 Lý chọn vấn đề nghiên cứu nhóm tác giả 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng Phạm vi nghiên cứu 1.4 Ý nghĩa nghiên cứu 1.5 Nội dung nghiên cứu 02 LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 08 2.1 Tổng quan 2.2 Các tranh luận việc thêm biến thị trường vào mơ hình dự báo kiệt quệ 2.3 Đề cập việc thêm biến kinh tế vĩ mơ vào mơ hình dự báo kiệt quệ 03 DỮ LIỆU VÀ ĐỊNH NGHĨA CÁC BIẾN 16 3.1 Biến kết 3.2 Biến độc lập 04 MƠ HÌNH 22 05 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ 24 5.1 Hiệu ứng biến thay đổi xác suất dự đốn 5.2 Bảng phân loại xác 5.3 Giá trị mơ hình 5.4 Các tiêu chuẩn so sánh kết 06 THẢO LUẬN 45 TÓM TẮT Sử dụng mẫu gồm 23.218 quan sát công ty niêm yết giai đoạn 1980-2011, nghiên cứu xem xét thực nghiệm tiện ích việc kết hợp biến kế toán, thị trường kinh tế vĩ mơ việc giải thích rủi ro tín dụng doanh nghiệp Bài viết phát triển mơ hình rủi ro cho công ty niêm yết việc dự báo kiệt quệ tài xác suất phá sản Mơ hình tính tốn viết sử dụng kết hợp biến kế toán, thị trường đại diện cho thay đổi môi trường kinh tế vĩ mô Kết nghiên cứu thể tiện ích việc kết hợp biến kế tốn, thị trường kinh tế vĩ mô mô hình dự báo kiệt quệ tài cho cơng ty niêm yết Hiệu mơ hình ước tính có khác biệt (against) với mơ hình sử dụng MLP khác với đặc điểm kỹ thuật mơ hình Z-score Altman (1968) 01 GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn vấn đề nghiên cứu Nhóm tác giả Khủng hoảng tài 2008 nhấn mạnh thiếu sót cách thức quản trị rủi ro môi trường cho vay đánh giá rủi ro cấp độ vi mô Người cho vay nhà đầu tư khác khu vực doanh nghiệp yêu cầu phải có điều chỉnh thơng tin kịp thời xác suất rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp cho vay sử dụng công cụ phái sinh Đối với ngân hàng, phát triển hiệu hệ thống xếp hạng nội cho quản trị rủi ro doanh nghiệp u cầu phải xây dựng mơ hình hướng dẫn dự báo xác suất phát sản cho nhóm doanh nghiệp cụ thể Mơ hình phải có điều chỉnh thay đổi môi trường vĩ mô, tất nhiên phù hợp với tính kịp thời sẵn có liệu Việc sử dụng mơ hình rủi ro tín dụng ghi nhận từ mơ hình Altman (1968) Các mơ hình dự báo thường dựa liệu kế tốn lịch sử cơng bố rộng rãi (Altman, 1968) thông tin thị trường chứng khoán (Merton, 1974) để dự báo xác suất phá sản Nhóm thuyết trình mở rộng Mơ hình dự báo kiệt quệ tài dựa biến kế toán theo Z-score (Altman, 1968) (1) Chỉ số Z (Z- score) (Altman, 1968; Altman, 1984) Mô hình dự báo xác suất phá sản Z - score giáo sư người Mỹ Edward I Altman, trường kinh doanh Leonard N Stern, thuộc trường đại học New York phát triển vào năm 1968 Mơ hình đánh giá dự báo cách tương đối xác cơng ty bị phá sản vịng năm thông qua việc xem xét đến giá trị Z - score Z - score số kết hợp tỷ số tài khác với trọng số khác dựa phân tích biệt số bội MDA Công thức Z - score ban đầu (đối với doanh nghiệp cổ phần hóa, ngành sản xuất) sau: Z = 0.012 X1 + 0.014 X2 + 0.033 X3 + 0.006 X4 + 0.999 X5 Trong đó: X1 = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản; X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản; X3 = EBIT/Tổng tài sản; X4 = Giá trị thị trường vốn CSH/Tổng nợ phải trả; X5 = Doanh thu/Tổng tài sản Trong mô hình này, biến từ X1 đến X4 phải tính tốn giá trị phần trăm Ví dụ, cơng ty có Vốn ln chuyển / Tổng tài sản (X1) 15% số liệu đưa vào mơ hình 15, khơng phải 0,15 Riêng biến X5 (Doanh thu/Tổng tài sản) giữ ngun, khơng tính tỷ lệ phần trăm (do chất X5 phản ánh vịng quay) Sau nhiều năm phát triển, mơ hình thay đổi số đặc điểm kĩ thuật để việc vận dụng thuận tiện hơn: Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 0.999 X5 Với mơ hình này, biến từ X1 đến X5 khơng cần tính tốn phần trăm Nếu Z > 2.99 : Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản Nếu 1.8 < Z < 2.99 : Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Nếu Z < 1.8 : Doanh nghiệp nằm vùng nguy hiểm, có nguy phá sản cao Từ số Z ban đầu sử dụng cho doanh nghiệp cổ phần hóa, Altman phát triển thêm Z’, Z’’ để áp dụng cho loại hình doanh nghiệp khác: Mơ hình Z’ dùng cho doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất Z’ = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5 Trong biến giữ ngun với mơ hình cũ, ngoại trừ biến X4 X4 số Z sử dụng giá trị thị trường vốn chủ sở hữu, số Z', X4 sử dụng giá trị sổ sách Nếu Z’ > 2.9 : Doanh nghiệp nằm vùng an toàn, chưa có nguy phá sản Nếu 1.23 < Z’ < 2.9 : Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Nếu Z’ < 1.23 : Doanh nghiệp nằm vùng nguy hiểm, có nguy phá sản cao Mơ hình Z’’- score cho doanh nghiệp khác: Z’’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 Giống với số Z', biến X4 số Z” sử dụng giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu Điểm sửa đổi mơ hình khơng sử dụng biến X5 dẫn đến hệ số biến từ X1 đến X4 thay đổi so với số Z' Chỉ số Z” dùng cho hầu hết ngành loại hình doanh nghiệp Nếu Z” > 2.6 : Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản Nếu 1.1 < Z” < 2.6 : Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Nếu Z” < 1.1 : Doanh nghiệp nằm vùng nguy hiểm, có nguy phá sản cao (2) Mơ hình Z” điều chỉnh (Altman & cộng sự, 1995) Nếu số Z Altman (1984) trước dừng lại việc cảnh báo dấu hiệu phá sản năm 1995, Altman, Hartzell Peck (1995) tiến hành nghiên cứu 700 công ty số Z’ điều chỉnh (còn gọi mơ hình EMS) Điểm bật số Z” điều chỉnh có tương đồng cao với phân loại trái phiếu S&P Điều hàm ý mơ hình tốn học có liên thơng với phương pháp chuyên gia việc phân loại rủi ro tín dụng Z” điều chỉnh = Z’’ + 3.25 = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 + 3.25 Bảng A So sánh Z” phân loại S&P Z” điều chỉnh S&P Z” điều chỉnh S&P > 8.15 7.60 – 8.15 7.30 – 7.60 7.00 – 7.30 6.85 – 7.00 6.65 – 6.85 6.40 – 6.65 6.25 – 6.40 5.85 – 6.25 5.65 – 5.85 AAA AA+ AA AAA+ A ABBB+ BBB BBB- 5.25 – 5.65 4.95 – 5.25 4.75 – 4.95 4.50 – 4.75 4.15 – 4.50 3.75 – 4.15 3.20 – 3.75 2.50 – 3.20 1.75 – 2.50 < 1.75 BB+ BB BBB+ B BCCC+ CCC CCCD Nguồn: Altman & cộng sự, 1995 (3) Xác định xác suất vỡ nợ công ty dựa xếp hạng trái phiếu Một số trái phiếu công ty, đặc biệt Hoa kỳ, đánh giá rủi ro vỡ nợ quan xếp hạng (như S&P, Fitch, Moody's) Việc đánh giá trái phiếu không cung cấp thông tin rủi ro vỡ nợ (hoặc quan xếp hạng nhận thức rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp), mà cịn tạo lập cho cổ phiếu có lịch sử xếp hạng phong phú Khi trái phiếu đánh giá cao nhiều thập kỷ, KTV xem xét lịch sử vỡ nợ trái phiếu bậc xếp hạng Giả sử, quan xếp hạng không thay đổi tiêu chuẩn xếp hạng họ, thẩm định viên sử dụng xác suất vỡ nợ làm liệu đầu vào cho mơ hình xác định giá trị dịng tiền chiết khấu Altman Kishore (1998) có ước tính xác suất vỡ nợ cho trái phiếu bậc khác thời gian 10 năm, sau nghiên cứu Altman & Kishore (2001) bổ sung thêm chứng thực nghiệm xác suất vỡ nợ cho công ty bậc khác thời gian năm 10 năm Kết dự toán trình bày bảng B C: Các nghiên cứu gần tranh luận cách tiếp cận tổng hợp (do Trujillo-Ponce, Samaniego_Medina Cardone-Riportella đề xuất báo chí) liệu kế tốn liệu thị trường đề nghị “dữ liệu kế toán liệu thị trường bổ sung cho mơ hình tồn diện bao gồm hai loại liệu lựa chọn tốt nhất” Môt vài nghiên cứu dùng “định nghĩa phá sản” tức có thơng báo vỡ nợ thức pháp lý, nghĩa vụ trả nợ lãi (Mella-Barral & Perrauding, 1997) hay khả Bảng B Xếp hạng trái phiếu Xác suất phá sản Xếp hạng Xác suất phá sản năm 0.03% 0,18% 0,19% 0,20% 1,35% 2,50% 9,27% 16,25% 24,04% 31,10% 39,15% 48,22% 59,36% 69,65% 80,00% AAA AA A+ A ABBB BB B+ B BCCC CC C+ C C- 10 năm 0,03% 0,25% 0,40% 0,56% 2,42% 4,27% 16,89% 24,82% 32,75% 42,12% 51,38% 60,40% 69,41% 77,44% 87,16% Nguồn: Altman & Kishore, 2001; Damodaran, 2002; Damodaran, 2006 Bảng C Tỷ lệ vỡ nợ thứ hạng tín dụng trái phiếu Thứ hạng Thứ hạng Tỷ lệ vỡ nợ trái phiếu trái phiếu D C CC CCC BB B+ 100% 80% 65% 46.61% 32.5% 26.36% 19.28% BB BBB AA A+ AA AAA Tỷ lệ vỡ nợ 12.2% 2.30% 1.41% 0.53% 0.40% 0.28% 0.01% Nguồn: Altman & Kishore, 1998 Nhóm thuyết trình mở rộng nghiên cứu thực nghiệm có sử dụng mơ hình Z-score (Altman, 1968) Cơ sở liệu chủ yếu báo cáo tài nên thuận tiện cho việc thu nhập, khả áp dụng mơ hình đơn giản, nhanh dễ thực Ngồi mơ hình nghiên cứu thực nghiệm số quốc gia Jordan (Alareeni Branson, 2012), thị trường Tehran (Ghodrati Moghhaddam, 2012), Thái Lan (Haseley, 2012) toán trái phiếu (Geske, 1977) hay khoản vay, vỡ nợ giao dịch hoán đổi (Ericson, Jacob & Oviedo, 2009) hay đình niêm yết Cách tiếp cận mơ hình áp dụng rộng rãi cho công ty niêm yết sử dụng thủ tục thống kê MDA, hồi quy Logistic, mơ hình rủi ro đạo đức Các nghiên cứu gần mở rộng định nghĩa XSPS bao gồm đo lường rộng kiệt quệ tài dựa BCTC Hơn nữa, nỗ lực sử dụng liệu môi trường vĩ mô , liệu phi tài liệu thời gian khác 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Xây dựng mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính xác kịp thời cách sử dụng biến kế toán, thị trường biến kinh tế vĩ mơ; Kiểm định đóng góp biến việc tăng ý nghĩa mơ hình việc dự báo kiệt quệ tài phá sản 1.3 Đối tượng Phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu dự báo kiệt quệ tài phá sản doanh nghiệp niêm yết; Phạm vi nghiên cứu: Doanh nghiệp phi tài niêm yết sàn giao dịch chứng khoán Anh 1.4 Ý nghĩa nghiên cứu Nghiên cứu góp phần bổ sung cho kho tàng học thuật Cụ thể: Một là, nghiên cứu trình bày mơ hình dự báo kiệt quệ tài cho công ty niêm yết Anh, cách sử dụng định nghĩa khủng hoảng dựa tài trước để phát giai đoạn đầu kiệt quệ tài Mơ hình sử dụng phổ biến sử dụng liệu kiện cung cấp “Cơ sở liệu giá cổ phần London - London share price database” Dự báo kịp thời kiệt quệ tài giúp chủ nợ ngăn ngừa chi phí liên quan đến nộp đơn phá sản Hai là, sử dụng “lý thuyết đa tầng - multi-level theoretical” thủ tục thực nghiệm, nghiên cứu cung cấp mơ hình dự báo kiệt quệ tài số lượng biến nhỏ hơn, thể phân loại cao đáng kể dự báo tương đối xác so với nghiên cứu trước Ba là, có lẽ điều quan trọng nghiên cứu, mơ hình kiểm tra giai đoạn đầu mơ hình dự báo kiệt quệ tài cho công ty niêm yết Anh với loại biến tỷ số tài chính, số vĩ mơ biến thị trường 1.4 Nội dung nghiên cứu Bài nghiên cứu cấu trúc sau, phần tiếp theo, tác giả thảo luận nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến cấp tiếp cận mơ hình mà nhóm tác giả đề xuất Họ mô tả liệu nghiên cứu đo lường biến phụ thuộc biến độc lập Mô hình ước tính thảo luận với phân tích, kết thảo luận 02 LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 2.1 Tổng quan Hầu hết mơ hình dự báo phá sản cho cơng ty niêm yết trước sử dụng khái niệm tiêu chí kiện dựa hậu pháp lý cuối cùng: lý bắt buộc Mỹ, lý tự nguyện Anh Đây kiện pháp lý dễ nhận thấy, cách khách quan xác sử dụng để đại diện cho biến kết Tuy nhiên, định nghĩa phá sản theo cách tiếp cận dựa pháp lý khơng phải khơng có vấn đề Ví dụ, khả tốn q trình hợp pháp dài ngày thất bại “hợp pháp” không đại diện cho kiện “thực” “kinh tế” cho thất bại Phân tích cơng ty Anh thể khoảng cách thời gian đáng kể (lên đến năm bình quân 1.17 năm) thời gian mà công ty rơi vào trạng thái kiệt quệ tài (dẫn đến cơng ty bị phá sản) với ngày mà công ty phá sản / kiệt quệ hợp pháp Bằng chứng thực nghiệm phù hợp với phát Theodossiou (1993), công ty Mỹ ngừng cung cấp tài khoản khoảng năm trước nộp đơn phá sản Hàm ý cơng ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài nghiêm trọng số thời điểm vòng hai năm trước có kiện phá sản hợp pháp Hơn nữa, phù hợp với cơng ty trạng thái kiệt quệ tài khơng thay đổi tình trạng pháp lý dẫn đến phá sản Thêm vào đó, việc thay đổi luật phá sản làm thay đổi chất thời gian trình phá sản hợp pháp Wruck (1990) cho có nhiều trạng thái mà doanh nghiệp gặp phải trước xem “chết”, ví dụ kiệt quệ tài chính, khả tốn, nộp hồ sơ phá sản, tiếp quản hành (để tránh nộp hồ sơ phá sản) Hơn nữa, suy giảm quản lý cách bán bớt tài sản giải thể phá sản thức Nghiên cứu giới thiệu lần cho công ty niêm yết Anh, khái niệm dựa “kiệt quệ tài chính” Sự phát triển nhấn mạnh nghiên cứu học thuật quan trọng (Barners, 1987, 1990; Pindado, Rodrigues & De la Torre, 2008) chứng minh thất bại cơng ty gặp nghĩa vụ tài không tránh khỏi nộp đơn phá sản Nghiên cứu nhận thấy kiệt quệ tài tốn cho chủ nợ họ mong muốn có hành động kịp thời để tránh giảm thiểu chi phí Như vậy, cần thiết phải có mơ hình dự báo kiệt quệ tài đáng tin cậy, phát triển không bao gồm kiện phá sản biến đầu vào mà phải thể công ty không đáp ứng nghĩa vụ tài Wruck (1990) xác định kiệt quệ tài tình mà dịng tiền doanh nghiệp khơng đủ để trang trải nghĩa vụ tài hành Asquith, Gertner & Scharfstein (1994) phân tích trường hợp phát hành trái phiếu để ngăn chặn phá sản xác định kiệt quệ tài theo cách tương tự Trong thực tế, doanh nghiệp bị xem kiệt quệ tài EBITDA nhỏ chi phí tài báo cáo (chi phí lãi vay nợ) hai năm liên tiếp, năm sau phát hành trái phiếu năm có EBITDA nhỏ 80% chi phí lãi vay Whitaker (1999) phân tích giai đoạn đầu kiệt quệ tài tác động khơng giống doanh nghiệp khơng có khả đáp ứng nghĩa vụ nợ theo hợp đồng, đó, khả phá sản doanh nghiệp tăng lên Ông ta nói rằng, thực tế, tác động kiệt quệ tài phát trước doanh nghiệp phá sản, phần giảm giá trị doanh nghiệp xảy trước kiệt quệ tài Whitaker (1999) định nghĩa kiệt quệ tài năm mà dịng tiền doanh nghiệp nhỏ nghĩa vụ nợ dài hạn Hơn nữa, giá trị thị trường sử dụng để xác nhận kiệt quệ tài Nghĩa cơng ty kiệt quệ tài tỷ lệ tăng trưởng âm giá trị thị trường tỷ lệ tăng trưởng âm giá trị thị trường điều chỉnh ngành Bảng 01 Tổng hợp định nghĩa kiệt quệ tài Sách Tài doanh nghiệp “Kiệt quệ tài chính: Kiệt quệ tài (financial đại distress) xảy doanh nghiệp không đáp ứng hứa hẹn với chủ nợ hay đáp ứng cách khó khăn Đơi kiệt quệ tài đưa đến phá sản, đơi có nghĩa cơng ty gặp khó khăn, rắc rối tài chính” Wruck (1990) Asquith, Gertner Scharfstein (1994) “Kiệt quệ tài tình mà dịng tiền cơng ty khơng đủ để trang trải nghĩa vụ tài chính” & Khi phân tích phương án mà tổ chức phát hành trái phiếu lãi cao phải đối mặt để ngăn chặn tình trạng phá sản kiệt quệ tài Định nghĩa kiệt quệ Nhóm thuyết trình mở rộng nghiên cứu Asquith, Gertner & Scharfstein (1994) Asquith, Gertner & Scharfstein (1994) phân tích trường hợp phát hành trái phiếu để ngăn chặn phá sản xác định kiệt quệ tài dựa tỷ số toán lãi vay Trong thực tế, doanh nghiệp bị xem kiệt quệ tài EBITDA nhỏ chi phí tài báo cáo (chi phí lãi vay nợ) hai năm liên tiếp, năm sau phát hành trái phiếu có rủi ro cao năm có EBITDA nhỏ 80% chi phí lãi vay Tuy nhiên điều khơng có nghĩa bao gồm cơng ty có tỷ số tốn lãi vay từ 0.8 đến năm sau phát hành trái phiếu Đó vài cơng ty nằm vùng không tiến hành hành động đáng nghi ngờ khủng hoảng phát hành trái phiếu có rủi ro cao, mà họ có dịng tiền khoản tốt chi trả lãi vay Ngồi ra, vài cơng ty có lãi suất đặc biệt cao năm họ phát hành nợ công chúng xác định tỷ lệ ngưỡng rủi ro kiệt quệ tài EBITDA nhỏ 80% chi phí lãi vay tài họ dựa vào hệ số toán lãi vay Trong thực tế, “một công ty phân loại kiệt quệ tài thu nhập trước lãi, thuế, khấu hao khoản giảm trừ (EBITDA) so với chi phí tài (Chi phí lãi vay) hai năm liên tiếp sau phát hành trái phiếu lãi cao, hoặc, năm EBITDA 80% chi phí lãi vay nó” Andrade & Kaplan (1998) “Kiệt quệ tài EBITDA năm cơng ty nhỏ chi phí tài chính” Whitaker (1999) “Kiệt quệ tài dịng tiền cơng ty nghĩa vụ nợ dài hạn Hơn nữa, giá trị thị trường sử dụng để xác nhận kiệt quệ tài doanh nghiệp có tỷ lệ tăng trưởng âm theo giá trị thị trường tỷ lệ tăng trưởng âm theo giá trị thị trường điều chỉnh ngành sản xuất.” Nguồn: Tổng hợp nhóm thuyết trình 2.2 Các tranh luận việc thêm vào biến thị trường việc dự báo kiệt quệ Các nghiên cứu gần đầy kiểm tra tiện ích biến thị trường việc dự báo phá sản cách sử dụng mơ Black-Scholes (1973) Merton (1974) tiếp cận dựa quyền chọn contingent claims Nhóm thuyết trình mở rộng mơ hình Merton (1974) & mơ hình KMV-Merton Mơ hình KMV-Merton giới thiệu vào năm 1974 Merton (1974) dựa lý thuyết định giá quyền chọn Black & Scholes (1973) giả thuyết quan trọng Merton thiết lập Sau đó, cơng tyKMV phát triển mơ hình Merton cổ điển để dự báo nguy phá sản DN, từ xuất mơ hình KMV-Merton Mơ hình dựa ý tưởng vốn chủ sở hữu DN xem quyền chọn dựa giá trị tài sản DN khoảng thời gian định Một giá trị tài sản doanh nghiệp giảm xuống điểm phá sản (Default Point), trước thời điểm cuối khoảng thời gian xét, DN phá sản Nói cách đơn giản, mơ hình KMV-Merton cho biết khả phá sản DN mẫu chọn thời điểm xem xét Mơ hình có hai giả định đặc biệt quan trọng: Giả định tổng già trị tài sản DN diễn tả chuyển động hình học Brown (Geometric Brownian Motion) Giả định thứ hai mơ hình KMV-Merton DN có loại nợ, phát hành loại trái phiếu khơng trả lãi theo kỳ (No coupon) có thời gian đến hạn T Nhóm thuyết trình mở rộng nghiên cứu phát triển từ mơ hình KMV-Merton Sau mơ hình KMV – Merton cơng bố có nhiều nghiên cứu đánh giá mơ hình Đa số tập trung vào hai giả định quan trọng Merton mơ hình đưa "phiên bản" mở rộng mơ hình 10 kiểm tra mức độ ảnh hưởng đến kết mô hình nghiên cứu trước tính đến, số hữu ích kiểm định Một ví dụ số chưa kiểm định số vốn hóa thị trường tổng nợ (MCTD), chứa đựng nhiều thông tin hữu ích cho dự báo kiệt quệ tài Kết mơ hình dự báo kiệt quệ cho công ty yết giá United Kingdom với tập hợp biến cho thấy mối liên quan mật thiết với mơ hình biết đến trước cho việc dự báo tình trạng kiệt quệ cơng ty Từ mơ hình đến mơ hình giai đoạn t-1, có gia tăng kết mơ hình đo lường AUC (tăng từ 0.872 đến 0.876) cho thấy mức độ ảnh hưởng không đáng kể (tuy chiều) biến kinh tế vĩ mô đến mức độ dự báo xác mơ hình dựa số báo cáo tài Khi hệ số cấp bậc Gini thống kê Kolmogorov-Smirnov bắt nguồn từ việc tính tốn dựa mức độ AUC, chúng nằm phạm vi cao xem xét chuyên gia xếp hạng tín dụng chấp nhận Mặt Khác, biến thị trường thêm vào mơ hình 3, AUC tăng từ 0.88 đến 0.92, cho thấy biến thị trường chứa đựng lượng thông tin báo cáo tài chúng xem xét thị trường xem phần bổ sung thông tin nêu số kế toán Hơn nữa, nghiên cứu so sánh trực tiếp kết mơ hình kế tốn (Mơ hình 1) mơ hình kế tốn cộng với biến kinh tế vĩ mơ (Mơ hình 2) trái ngược với mơ hình thị trường (Mơ hình ) mơ hình thị trường cộng với biến vĩ mơ (Mơ hình 5) Có thể thấy rằng, xem xét mơ hình kế tốn thị trường cách độc lập cho độ dự báo xác tương tự, với AUC 0.8718 0.8712 cho mơ hình kế tốn thị trường riêng lẻ AUC 0.8763 0.8727 biến kinh tế vĩ mô đưa vào mơ hình Trong hai trường hợp, việc bao gồm biến số vĩ mô làm tăng thêm (mặc dù ít) độ dự báo xác Các mơ hình kế tốn có kết nhỉnh ước tính khoảng thời gian t - (sử dụng hồi quy logistic nhị phân phương pháp thống kê chính) Do đó, điều tối quan trọng để làm bật gia tăng độ xác dự báo (từ AUC = 0,88 đến 0,92) kết từ kết hợp hai mơ hình, tạo độ xác dự báo gần mơ hình tính tốn cách độc lập Bảng trình bày kết Hosmer Lemeshow phép kiểm định phù hợp Mặc dù kết khác so với nghiên cứu trước có tranh cãi xoay quanh việc quán, nghiên cứu đưa kết kiểm định phù hợp điều đáng cân nhắc: Mơ hình mơ hình ước lượng, phép kiểm định phù hợp Hosmer Lemeshow cho giá trị chi bình phương lớn p-value