Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 111 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
111
Dung lượng
2,96 MB
Nội dung
TR
NG
B
GIÁO D C VĨ ĨO T O
I H C KINH T TP.H CHÍ MINH
VÕ TRUNG NHÂN
D
BÁO KI T QU TÀI CHÍNH THÔNG QUA S
H P CÁC Y U T
TÀI CHÍNH, TH TR
K T
NG VÀ V MỌ
T I CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T VI T NAM
Chuyên ngành: Tài Chính ậ Ngân Hàng
Mã s : 60340201
LU Nă V NăTH CăS KINH T
NG
Iă H
NG D N KHOA H C:
TS. Hay Sinh
Tp. H Chí Minh ậ N mă2015
L I CAM
OAN
Tôi xin cam đoană đơyă lƠă côngă trìnhă nghiênă c u c aă riêngă tôiă d
khoa h c c a TS.Hay Sinh. Các s li u và k t qu đ
trung th c, khách quan,ă ch aă đ
i s h
ng d n
c trình bày trong lu nă v nă lƠă
c công b trong b t c công trình nào khác.
Tp.H Chí Minh, Ngày
thángă ăăăăn m
Tác gi lu nă v n
Võ Trung Nhân
M CL C
TRANG PH BÌA
L IăCAMă OAN
M CL C
DANH M C CÁC KÝ HI U, CH
VI T T T
DANH M C CÁC B NG
DANH M C CÁC HÌNH V ,ă
TH
TÓM T T ............................................................................................................................. 1
CH
NG 1. GI I THI U ................................................................................................. 2
1.1 Lý do ch n đ tài ........................................................................................................ 2
1.2 M c tiêu nghiên c u................................................................................................... 4
1.3
it
1.4 Ph
ng nghiên c u và ph m vi nghiên c u ......................................................... 4
ng pháp nghiên c u........................................................................................... 5
1.5 ụ ngh a c a nghiên c u ............................................................................................. 5
1.6 K t c u bài nghiên c u .............................................................................................. 6
CH
NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T KI T QU TÀI CHÍNH VÀ CÁC
NGHIÊN C U TR
C ỂY V D BÁO KI T QU TÀI CHÍNH ......................... 7
2.1 C s lý thuy t v ki t qu tài chính......................................................................... 7
2.1.1 B n ch t c a ki t qu tài chính .............................................................................. 7
2.1.2 H qu c a ki t qu tài chính................................................................................. 8
2.2 T ng k t các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính .......................................... 10
2.2.1 Các nghiên c u s d ng các y u t tài chính ...................................................... 10
2.2.2 Các nghiên c u s d ng các y u t th tr
ng .................................................... 15
2.2.3 Các nghiên c u s d ng các y u t v ămô ........................................................... 17
2.2.4 Các nghiên c u k t h p các y u t th tr
ng,ătƠiăchínhăvƠăv ămô ..................... 17
2.2.5 Mô hình h i quy Logit ......................................................................................... 25
CH
NG 3: PH
NG PHÁP NGHIểN C U ............................................................. 29
3.1 D li u nghiên c u ................................................................................................... 29
3.2 L a ch n các bi n s trong mô hình và mô hình nghiên c u th c nghi m ........ 31
3.2.1 L a ch n các bi n s cho mô hình h i quy Logit................................................ 31
3.2.2 Xây d ng các mô hình nghiên c u th c nghi m ................................................. 45
3.3 Các th
c đo l
3.3.1ăCácăth
ng hi u qu c a mô hình và các ki m đ nh .............................. 46
căđoăl
ng hi u qu c a mô hình .......................................................... 46
3.3.2 Các ki măđ nhăđ
CH
c s d ng trong nghiên c u ................................................... 48
NG 4: K T QU NGHIÊN C U ........................................................................ 51
4.1 K t qu th ng kê mô t và ki m đ nh t
ng quan các bi n đ c l p ................... 51
4.1.1 K t qu th ng kê mô t ........................................................................................ 51
4.1.2 K t qu ki măđ nhăt
4.2 K t qu
4.2.1 K t qu
cl
ngăquanăcácăbi năđ c l p.................................................. 55
ng mô hình h i quy Logit ............................................................. 58
căl
ng mô hình h i quy Logit .......................................................... 58
4.2.2 Hi u ch nh mô hình ............................................................................................. 62
4.2.3 K t qu đoăl
ng hi u ng biên .......................................................................... 65
4.3 K t qu l a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính ............................................ 68
4.3.1 K t qu đoăl
ng kh n ngăd báo c a các mô hình hi u ch nh ......................... 70
4.3.2 K t qu ki măđ nh các giá tr AUC ..................................................................... 71
4.3.3 B ng phân lo iăđ chính xác................................................................................ 77
CH
NG 5: K T LU N ................................................................................................. 81
TÀI LI U THAM KH O
PH L C A: DANH SÁCH 568 CÔNG TY NIÊM Y T
PH L C B: KI Mă
NH S
KHÁC BI T GI A CÁC GIÁ TR AUC C A CÁC MÔ
HÌNH HI U CH NH VÀ KHÔNG HI U CH NH
DANH M C CÁC KÝ HI U, CH
AUC: Vùng di nătíchăd
EBIT: Thu nh pă tr
ng cong ROC
c thu , lãi vay
EBITDA: Thu nh pă tr
FTSE: Th tr
iă đ
VI T T T
c thu , lãi vay và kh u hao
ng ch ng khoán th iăđ i tài chính (Financial Times Stock Exchange)
HNX: S giao d ch ch ng khoán Hà N i
HOSE: S giao d ch ch ng khoán Thành Ph H Chí Minh
IFS: Th ng kê tài chính qu c t (International Financial Statistics)
IMF: Qu ti n t qu c t
MDA:ă Phơnă tíchăđaăy u t phân bi t (Multiple Discriminant Analysis)
ROC:ă
cătr ngă ho tăđ ng ti p nh n (Receiver Operating Characteristics)
TANH:ă HƠmă l
ng giác tang (Hyperbolic tangent)
TCTK: T ng c c th ng kê
VIF: Nhân t phóngă đ iăph
WTO: T ch căth
ngă saiă(Varianceă Inflation Factor)
ngă m i th gi i
DANH M C CÁC B NG
B ng 2.1: Tóm l
c các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính ................................. 20
B ng 3.1: Th ng kê s quan sát b ki t qu và không b ki t qu tài chính (bao g m
568 doanh nghi p, trong giai đo n 2009-2014)................................................................ 34
B ng 3.2: T ng h p các bi n đ c l p cho mô hình h i quy Logit.................................. 43
B ng 4.1: Th ng kê mô t các bi n đ c l p ..................................................................... 52
B ng 4.2: Ki m đ nh s khác bi t trung bình gi a hai nhóm quan sát ki t qu và
không ki t qu tài chính .................................................................................................... 53
B ng 4.3: Ma tr n h s t
B ng 4.4: K t qu
cl
ng quan vƠ đa c ng tuy n .................................................. 57
ng mô hình h i quy Logit ..................................................... 59
B ng 4.5: K t qu h i quy Logit c a các mô hình hi u ch nh ....................................... 64
B ng 4.6: K t qu đo l
ng hi u ng biên ...................................................................... 66
B ng 4.7: K t qu đo l
ng hi u qu c a các mô hình hi u ch nh ............................... 69
B ng 4.8: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1 và MDA 3 . 72
B ng 4.9: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 2 và MDA 3 . 73
B ng 4.10: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 4 và MDA 3
.............................................................................................................................................. 74
B ng 4.11: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA5 và MDA3 . 75
B ng 4.12: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1, MDA 2,
MDA 4, MDA 5 và MDA 3 ................................................................................................ 76
B ng 4.13: B ng phân lo i đ chính xác .......................................................................... 79
DANH M C CÁC HÌNH V ,
TH
Hình 4.1:
ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3....................................................... 72
Hình 4.2:
ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3....................................................... 73
Hình 4.3:
ng cong ROC c a MDA 4 và MDA 3....................................................... 74
Hình 4.4:
ng cong ROC c a MDA 5 và MDA 3....................................................... 75
Hình 4.5:
ng cong ROC c a MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3 ........... 76
1
TÓM T T
Các nghiên c uă tr
t
că đơyă th
ng d báo tình tr ng ki t qu tài chính b ng các y u
tài chính c a doanh nghi p, ho c k t h p các y u t
tài chính và th tr
ng.
Nh ngă cóă r t ít các nghiên c u d báo ki t qu tài chính khi k t h pă đ ng th i các
y u t tài chính, th tr
ngă vƠă v ă mô. Doă đó, bài nghiên c u xem xét kh n ngă d
báo ki t qu tài chính khi có s k t h păđ ng th i các y u t tài chính, th tr
v ă môă vƠoă m t mô hình nghiên c u.
ng và
ơyă c ngă lƠă đi m m i c a nghiên c u. Nghiên
c u th c hi n trên m t m u g m 568 doanh nghi p phi tài chính niêm y t trên th
tr
ng ch ng khoán Vi t Nam, giaiă đo n 2009-2014. Trênă c ă s v n d ng mô hình
h i quy Logit, nghiên c u ti n hành h iă quyă cácă môă hìnhă chính,ă sauă đóă lo i b các
bi nă khôngă cóă Ủă ngh aă th ng kê ra kh i mô hình, nghiên c u ti p t c h i quy l i các
mô hình hi u ch nh đ cho ra các giá tr
că l
ng cu i cùng. Quaă đó,ă nghiên c u
đưă tìm th y b ng ch ng v kh n ng d báo ki t qu tài chính tr
y u t tài chính, th tr
că 1ă n m c a các
ngă vƠă v ă mô. Trongăđó,ăy u t tài chính và th tr
ng có kh
n ngă d báo t t nh t, nh ngă y u t v ă môă l i th hi nă kháă ắm nh t”ă n ngă l c d
báo ki t qu tài chính. Nghiên c u c ngă đưă ch ngă minhă đ
k t h pă đ ng th i c a các y u t tài chính, th tr
c r ng mô hình có s
ngă vƠă v ă môă lƠă môă hình d báo
ki t qu tài chính hi u qu nh t so v i các mô hình không có s k t h p ho c ch
k t h p 2 trong 3 y u t . Nh ă v y có th nh nă đ nh r ng, tình tr ng ki t qu tài
chính c a doanh nghi p phi tài chính niêm y t t i Vi t Nam có th đ
đ ng th i b i các y u t tài chính, th tr
c d báo
ngă vƠă v mô. Hay nói cách khác kh n ngă
doanh nghi pă r iă vƠo tình tr ng ki t qu tài chính không ch ch u nhă h
ng t các
y u t n i t i mà còn ch u nhă h
ng ch ng
ng t các y u t bên ngoài nh : th tr
khoán, tình hình kinh t - v ămôăc a qu c gia.
T khóa: d báo ki t qu tài chính, mô hình Logit
2
CH
NG 1. GI I THI U
1.1 Lý do ch n đ tài
Vào ngày 7-11-2006 Vi t Nam gia nh pă WTO,ă vƠă đ
c công nh n là thành viên
chính th c c a t ch c này vào ngày 11-1-2007. Vi c gia nh pă WTOă đưă m raă c ă
h i l n cho hàng hóa và d ch v c a Vi t Nam v i m t th tr
ng r ng l n h n. Sau
h n 8 n mă giaă nh p WTO, kinh t Vi tă Namă đưă phátă tri n m nh m trên m iă l nhă
v c,ă đ c bi tă trongă l nhă v că th
gia nh p WTO, Vi t Nam s
tr
ngă m i, d ch v . Bên c nh nh ngă c ă h i m i khi
ph iă đ i m t v i nh ng thách th că khóă kh nă phíaă
c. C th ,ă đó là s c nh tranh ngày càng tr nênă ắkhócă li t” h n gi a các doanh
nghi pă trongă n
trongă n
c v i các doanh nghi pă n
c ngoài, và k c các doanh nghi p
c v i nhau ngayă chínhă trênă ắsơnă nhƠ”. M t vi n c nh x u có th x y ra đ i
v i các doanh nghi p là r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính ho c th m chí phá s n,
gi i th .ă VƠă đi uă nƠyă đưă th c s x y ra. Theo s li u c a TCTK (2013), s doanh
nghi p g pă khóă kh nă ph i gi i th ho c ng ng ho tă đ ng là 60,737 doanh nghi p.
Con s này còn ti p t că giaă t ngă trongă n mă 2014,ă c n
c có 67,823 doanh nghi p
g pă khóă kh nă bu c ph i gi i th , ho că đ ngă kỦă t m ng ng ho tă đ ng có th i h n,
ho c ng ng ho tă đ ng ch đóngă mưă s doanh nghi p ho că khôngă đ ngă kỦ (TCTK ,
2014). Th tr
ng ch ng khoán Vi tă Namă c ngă khôngă lƠă m t ngo i l .ă Trongă3ăn m
2012, 2013 và 2014 danh sách các doanh nghi păđ ngăkỦăxinăh y niêm y t xu t hi n
ngày càng nhi u trongă cácă báoă cáoă th
ng niên c a S giao d ch ch ng khoán Hà
N i và S giao d ch ch ng khoán Thành Ph H Chí Minh. T n mă 2012ă đ nă n mă
2014, s doanh nghi p xin ho c b h y niêm y t b t bu c l nă l
t là 20, 41 và 32
doanh nghi p.ă Trongă đóă nguyênă nhơnă ch y u là ho tă đ ng kinh doanh b thua l
liên ti p trong 3ă n m,ă ho c s l l yă k l nă h nă v nă đi u l c a doanh nghi p. Nh ă
v y, có th th y r ng n n kinh t Vi tă Namă đangă ngƠyă cƠngă h i nh p sâu r ng vào
n n kinh t chung c a th gi i. Bên c nh nh ngă c ă h i t tă đ
c m ra, các doanh
nghi p Vi t Nam đang ph iă đ i m t v i nh ng thách th că vƠă khóă kh n trong c nh
tranh mà có th d nă đ n tình tr ng ki t qu tài chính, th m chí là phá s n, gi i th .
3
Ngoài ra, nguyă c ă b ki t qu tƠiă chínhă c ngă b t ngu n t các chi phí tài chính c
đ nhă caoă (liênă quană đ n v nă đ c u trúc v n c a doanh nghi p ho că liênă quană đ n
nh ng b t n c a th tr
ng tài chính, n n kinh t làm lãi su tă t ngă cao); tài s n c a
doanh nghi p kém thanh kho n (kh n ngă chuy nă đ i tài s n thành ti n kém, t n
nhi u chi phí) và s y u kém trong qu n tr doanh nghi p (Milton, 2002). Vì v y
vi c d báo kh n ngă r i vào tình tr ng ki t qu tài chính là m t trong nh ng v năđ
c t lõi trong ho tă đ ng qu n tr tài chính giúp các nhà qu n tr đ aă raă nh ng quy t
đ nhă đúngă đ n, phù h p nh m ắgi i c u”ă doanhă nghi p thoát kh i nguyă c ă lơmă vƠo
tình tr ng b ki t qu tài chính, và duy trì s t n t i, phát tri n c a doanh nghi p.
Có nhi u y u t
nhă h
các y u t
nhă h
ngă đ n kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính. Trongă đóă cóă
ng t bên trong doanh nghi pă nh các y u t tài chính (Beaver,
1966; Altman, 1968; Ohlson ,1980); các y u t
t th tr
nhăh
ng t bên ngoƠiănh các y u
ng (Campbell và c ng s , 2008; Pindado và c ng s , 2008), các y u t v ă
mô (Alifiah, 2014; Bhattacharjee và Han, 2014). Có nhi u nghiên c u có s k t h p
gi a các y u t
v i nhau trong m t mô hình nghiên c u. Campbel và c ng s
(2008) đưă k t h p các y u t tài chính và các y u t th tr
ng; Bhattacharjee và
Han (2014) k t h p các y u t tài chính và các y u t v ă mô; Tinoco và Wilson
(2013), Christidis và Gregory (2010) đư k t h p c ba y u t tài chính, th tr
ng
vƠă v ă mô.ă Nh ng có r t ít các nghiên c u phân tích, xem xét v tính hi u qu c a
vi c k t h p đ ng th i các y u t tài chính, th tr
ngă vƠă v ă môă vƠoă trongă m t mô
hình d báo ki t qu tài chính (Tinoco và Wilson, 2013).
Xu t phát t
các v nă đ
CHÍNH THÔNG QUA S
nêu trên, bài nghiên c u ắD
K T H P CÁC Y U T
BÁO KI T QU
TÀI
TÀI CHÍNH, TH TR
NG
VÀ V ă MỌă T I CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T VI Tă NAM”ă đ
c th c hi n
nh m xem xét tính hi u qu c a s k t h p 3 y u t tài chính, th tr
ngă vƠă v ă môă
trong m t mô hình d báo ki t qu tƠiă chính,ăđ ng th i qua đóăgiúp các nhà qu n tr
doanh nghi p có nh ng bi n pháp phù h p, ng n ch n k p th i các t n th t có th
x y ra tr
c khi doanh nghi p lâm vào ki t qu tài chính.
4
1.2 M c tiêu nghiên c u
Bài nghiên c u này đ
c th c hi n v i m c tiêu là d báo kh n ngă doanhă nghi p
r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính thông qua s k t h p đ ng th i các y u t tài
chính, th tr
ngă vƠă v ă mô.ă
th c hi n m c tiêu này, bài nghiên c u c n gi i
quy t các câu h i nghiên c u sau:
(1) Nh ng d u hi uă nƠoă dùngă lƠmă c nă c
đ xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă tìnhă
tr ng ki t qu tài chính ?
(2) Các nhóm y u t tài chính, th tr
ngă vƠă v ă môă cóă th đ
c dùng làm d báo
ki t qu tài chính c a doanh nghi p trênă c ă s ti p c n t mô hình h i quy Logit
hay không ? C th :
Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr
ng
Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr
ngă vƠă v ă mô
L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t
it
1.3
ng nghiên c u và ph m vi nghiên c u
it
ng nghiên c u
D báo ki t qu tài chính t i các doanh nghi p phi tài chính niêm y t trên th tr
ng
ch ng khoán Vi t Nam.
Ph m vi nghiên c u
M u d li u g m 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p thu c t t c các
ngành ngo i tr
ngƠnhă tƠiă chính)ă đ
c niêm y t trên HNX và HOSE, trong giai
đo nă 6ă n mă t n mă 2009ă đ n 2014. Vi c thu th p d li uă đ tính toán các bi n s
trongă môă hìnhă đ
c l y t cácă báoă cáoă tƠiă chínhă n m,ă cácă báoă cáoă th
ngă niênăđưă
ki m toán c a các doanh nghi p,ă giaiă đo n t 2009-2014. Ngu n d li uă nƠyă đ
cung c p b i công ty c ph n StockPlus. D li u v các bi n s v ămôăđ
t
IFS c ngă trongăgiaiă đo n 2009-2014.
c
c thu th p
5
1.4 Ph
ng pháp nghiên c u
Ph
ng pháp th ng kê mô t
Nghiên c u ti n hành thu th p, t ng h p, phân tích và phân tích các d li u các bi n
đ c l p, nh mă b
că đ uă đánhă giáă t ng quan cácă đ că tr ngă c a hai nhóm quan sát
ki t qu và không ki t qu tài chính.
Ph
ng pháp đ nh l
ng
gi i quy t v nă đ bi n ph thu c là nh phân, bài nghiên c u s d ng mô hình
Logit đ
că l
ng các tham s h i quy,ă quaă đó d báo kh n ngă r iă vƠoă ki t qu
tài chính c a doanh nghi p. Nh mă đápă ngă đi u ki n c a mô hình h i quy Logit là
hi nă t
ngă đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p không nghiêm tr ng, nghiên c u
ti n hành ki mă đ nh hi nă t
ngă đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p. Ngoài ra,
nghiên c uă c ngă th c hi n các ki mă đ nh khácă nh :ă ki mă đ nh s khác bi t trung
bình gi a hai m uă đ c l p, nh mă giaă t ngă nh nă đ nh v cácă đ că tr ngă gi a nhóm
ki t qu tài chính và không ki t qu tài chính; ki mă đ nh Hosmer & Lemeshow,
nh m ki mă đ nh s
phù h p c a mô hình d báo v i d li u m u; ki mă đ nh phi
tham s Mann ậ Whitney, nh m ki mă đ nh s khác nhau gi a các giá tr AUC c a
các mô hình.
1.5 ụ ngh a c a nghiên c u
K t qu trong bài nghiên c uă nƠy,ă cóă Ủă ngh aă nh tă đ nh đ i v i th c ti nă c ngă nh ă
trong nghiên c u h c thu t:
i v i th c ti n
Vi că đ aă raă m t mô hình d
báo kh
n ngă ă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu
tài chính
c a doanh nghi pă chínhă xácă h nă giúpă cácă doanhă nghi p có bi nă phápă ng nă ch n k p
th i các t n th t có th x yă ra.ă i u này giúp nâng cao hi u qu ho tă đ ng c a
doanh nghi p trong m t n n kinh t ngày càng c nhă tranhă ắkhócă li t”. M t khác,
6
vi c d báo kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p s giúp
n , cácă nhƠă đ uă t ă c ngă nh ă cácă t ch c tín d ng s đ a ra các quy tăđ nh
các ch
đúngă đ n và phù h p h n.
i v i nghiên c u h c thu t
Bài nghiên c uă đưă gópă ph n t o thêm m t mô hình d báo m i b ng s k t h p các
y u t tài chính, th tr
tr ng ki t qu
nhă h
tr
ng vƠă v ă môă trongă m t mô hình.
tài chính không ch đ
c d báo t
ng b i các y t bên ngoài t môiă tr
i u này hàm ý r ng tình
các y u t tài chính, mà còn ch u
ng kinh t v ă môă vƠă các y u t th
ng.
1.6 K t c u bài nghiên c u
Bài nghiên c uăđ
c k t c uăthƠnhă 5ăch
ngă nh ă sau:
CH
NGă 1:ăGi i thi u t ng quan v nghiên c u;
CH
NGă 2:ă T ng quan lý thuy t ki t qu tài chính và các nghiên c uătr
d báo ki t qu tài chính;
CH
NGă 3:ăPh
ngă phápă nghiênă c u;
CH
NGă 4:ăK t qu nghiên c u;
CH
NGă 5:ăK t lu n.
căđơyăv
7
CH
NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T KI T QU TÀI CHÍNH VÀ
CÁC NGHIÊN C U TR
C
ỂY V D
BÁO KI T QU TÀI CHÍNH
2.1 C s lý thuy t v ki t qu tài chính
2.1.1 B n ch t c a ki t qu tài chính
Ki t qu tài chính là tình tr ng mà doanh nghi p không th đápă ngă cácăngh aăv n
đ n h nă hayă đápă ng m tă cáchă khóă kh nă choă cácă ch n ,ă đôiă khiă ki t qu tài chính
có th d nă đ n phá s n (Tr n Ng că Th ă vƠă c ng s , 2007). Vi c doanh nghi p
không th đápă ngă cácă ngh aă v n đ n h n có th xu t phát t nhi u nguyên nhân
khác nhau, c th nh ă sau:
Th
nh t: Thi u kh n ngă liênă k t v i th tr
ng v n. Có r t nhi u ví d v các
doanh nghi p có nhu c u thanh kho n, có ti mă n ngă t ngă tr
còn” cu i cùng là kh n ngă k t n i vào các th tr
nghi p, khôngă đ
c ti p c n v i th tr
ng v n.ă
ng,ă vƠă đi u ắs ng
i v i các doanh
ng v n khi c n thi t là m tă đi u ch t ch n
doanh nghi p lâm vào tình tr ng khóă kh n v tài chính.
Th
hai: S suy gi m v hi u su t ho tă đ ng c a doanh nghi p là m t lý do ph
bi n d nă đ n m t kh n ngă chiă tr các kho n n đ n h n. Các lý do d nă đ n s suy
gi mă nh ă v y thì r t nhi u, ch n h nă nh : các cu c suy thoái theo chu k kinh t ,
l m phát chi phí, c nh tranh, lu t đ nh / bãi b lu t đ nh, s n ph m ho c d ch v có
tính c nh tranh, k ho ch kinh doanh không th c t , hay qu n lý y u kém. Hi m khi
cácă tr
ng h p x y ra đ ng th i, ch là m t trong nh ng y u t trên x y ra d n t i
s suy gi m hi u su t ho tă đ ng. Có th có m t s k t h p c a các y u t trên d n
đ n s xu ng c pă nh ă v y, mà t iă đó các doanh nghi p s ng ng ho tă đ ng trong
tình tr ng ki t qu tài chính.
Th ba: S suy y u trong t ch c b máy k toán. K toán tài chính theo nguyên lý
chu n m c k toán (GAAP 1) là m t h th ngă trongă đóă cácă báoă cáoă đ
c th c hi n
m t cách c ng nh c theo các quyăđ nh,ătrongăkhiăđó mô t v th c t còn h n ch và
1
GAAP: Generally Accepted Accounting Principles
8
trong nhi uă tr
ng h p l i không th c t . Tr ng tâm c a các nhà phân tích c phi u
là nh m vào nh ng gì các con s c a GAAP th hi n, trong khi tình tr ng ki t qu
ho c giá tr đ uăt ,ătr ng tâm l i là nh ng con s mangă tínhăỦăngh a.
Ngoài ra nguyă c ă ki t qu tƠiă chínhă giaă t ngă khiă doanhă nghi p có nh ng chi phí tài
chính c
đ nhă caoă (liênă quană đ n v nă đ s
d ng n ), tài s n doanh nghi p kém
thanh kho n (kh n ngă chuy nă đ i tài s n thành ti n ch m ho c t n kém chi phí),
doanh thu nh y c m v i s bi năđ ng c a n n kinh t .
Quană đi m v ki t qu tài chính có th nhìn nh n t
gócă đ
nghi p. Foster (1986) cho r ng n pă đ nă xină pháă s năđ
phá s n c a doanh
c xem là d u hi u cho bi t
doanh nghi pă đóă đangă b ki t qu tài chính. Theo Jones và Hensher (2004) có hai
tình tr ng mà m t doanh nghi p niêm y t trên th tr
ng ch ngă khoánă đ
c xem là
ki t qu tài chính. Tình tr ng th nh t: doanh nghi p m t kh n ngă thanhă toánă đ i
v i các kho n n đ n h n. Tình tr ng th hai: doanh nghi p n pă đ nă xină pháă s n.
Hayă Bruweră vƠă Hammană (2006)ă c ngă xácă đ nh m t doanh nghi p lâm vào tình
tr ng ki t qu tài chính khi nó n pă đ nă xină pháă s n ho c h y niêm y t ho c tái c u
trúc toàn di n b máy t ch c. Nh ă v y trong các nghiên c u th c nghi m v ki t
qu tài chính, các nhà nghiên c u có th xem m t doanh nghi p lâm vào tình tr ng
ki t qu tài chính khi nó b phá s n.
2.1.2 H qu c a ki t qu tài chính
Doanh nghi pă khiă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính s ph i gánh ch u nhi u h
qu nghiêm tr ng, gây t n th tă ắn ng n ”ă choă doanhă nghi p. Các h qu mà ki t qu
tài chính có th k đ nănh ă sau:
Th nh t: Ki t qu tài chính gây ra các mâu thu n quy n l iăgi aăc ăđôngăvƠăch ăn ă
, làm c n tr
các quy tă đ nhă đúngă đ n v ho tă đ ngă đ uă t ă vƠă tƠiă tr c a doanh
nghi p. Có th phân tích c th nh ă sau:
V phía các c đông
9
H th
ng t b m că tiêuă thôngă th
ng là t iă đaă hóaă giáă tr th tr
ng c a doanh
nghi pă vƠă thayă vƠoă đóă lƠă m c tiêu h n h pă h nă lƠ quy n l i riêng c a mình. H có
khuynhă h
ng th c hi nă cácă ắtròă ch i”ă (Ủă đ ) riêng mà ph n thi t h i s do các trái
ch gánh ch u. Ví d nh ă vi c c đôngă ch p nh n các d án m o hi mătrênăt ăt
ắđ
ng
că nă c ngã v không”ă khiă tƠiă s n c a doanh nghi p khôngă đ đ tr n , n u d
án này thành công thì doanh nghi p v c d yă đ
c, còn n u th t b i thì ph n thi t
h i trái ch s gánh ch u; hay c đôngă cóă th t ch iă đóngă gópă c ph nă đ đ uă t ă
vào các d án t t có l i cho doanh nghi p vì l i ích này ph iă đ
c chia s v i các
trái ch .ă NgoƠiă raă cònă cóă cácă tròă ch iă khácă nh ă thuă ti n và b ch yă d
i hình th c
c t c b ng ti n m t; kéo dài th i gian tr n hay phát hành thêm nhi u n đ thu
lãi t l v n c a các trái ch c ă khiă t t c n tr nên r iă roă h n.ă Khiă doanhă nghi p
càng lâm vào tình tr ngă khóă kh n,ă cƠngă khôngă cóă kh n ngă th c hi nă ngh aă v tr
n ă thìă s ă h pă d nă c aă cácă tròă ch iă cƠngă l nă vƠă xácă su t c đôngă th c hi năỦăđ c a
mìnhă cƠngă cao,ă đi u này rõ ràng là r t t n kém cho doanh nghi p vì các trò ch iănƠy
đ uă mangă Ủă ngh aă cácă quy tă đ nh t i v đ uă t ă vƠă ho tă đ ng;ă d nă đ nă s ă s tă gi mă
giáă tr ăth ătr
ngă c aătoƠnădoanhă nghi p.
V phía các trái ch
H nh n th c r ngă cácă Ủă đ đóă cóă th đ
c th c hi n v i r i ro do h gánh ch u,
nên h đưă t b o v b ngă cáchă th că hi nă cácă tròă ch iă riêngăc aămình. Tuyănhiên,ăđ ă
th că hi nă ắtròă ch i”,ă cácă ch ă n ă c ngă ph iă t nă k măchiă phí.ă Bi nă phápă nƠoă c ngă cóă
cáiă giáă ph iă tr ă riêngă c aă nó,ă taă ph iă chiă tr ăthêmăti năđ ăcóăth ăti tăki măđ
căti n.ă
NgoƠiă chiă phíă choă vi că so nă th oă cácă h pă đ ngă ph căt p,ă cácă tráiă ch ă cònă ph iă t nă
thêmă ti nă choă cácă ho tă đ ngă ki mă tra,ă giámă sátă k tăqu ă th că thiă h pă đ ng.ă Cácă ch ă
n ă ph iă d ă báoă đ
că chiă phíă nƠyă vƠă th
ngă đòi m că đ nă bùă caoă h nă d
iăhìnhăth că
lưiă su tă caoă h n,ă nh ă v yă nóă c ngă chínhă lƠă m tă lo iă chiă phíă đ iă di nă c aă n ă ậă cu iă
cùngă s ădoăcácăc ăđôngăchiătr .
Th hai: Ki t qu tài chính còn nhă h
ngă đ n tài s n c a doanh nghi p. Khi lâm
vƠoă khóă kh n,ă mu n thanh lý ch ng h n, giá tr thuă đ
c t vi c thanh lý tài s n s
10
nh h n.ă Cácă tƠiă s n b
tr th
Th
nhă h
ng nghiêm tr ng nh t là các tài s nă vôă hìnhă nh ă giáă
ngă hi u, công ngh , v n nhân l c, hình nh doanh nghi p.
ba: Khi doanh nghi p trong tình tr ngă khóă kh nă h u h t nhân viên luôn c m
th yă c ngă th ng, h lo s m t vi c nên c g ng tìm ki m nh ngă c ă h i ngh nghi p
m i. Nh ngă ng
i gi i th
ng s r i b doanh nghi p, nh ngă ng
i
l iă th
ng
làm vi c v i tâm tr ng không t p trung, kém hi u qu .ă Nh ă v y, t n th tă nƠyă c ngă
đ
căxemănh ă lƠăchiăphíăki t qu tài chính.
Th t : Các khách hàng và các nhà cung c pă c ngă s không mu n gánh ch u r i ro
khi giao d ch v i nh ng doanh nghi pă đangă lơmă vƠoă ki t qu tài chính. Khách hàng
không s n lòng
ngă tr
c ti n hàng ho c nhà cung c p không mu n bán ch u.
Doanh nghi p còn có th m tă điă nh ngă đ i tác quan tr ng. C đ uăraăvƠăđ uăvƠoăđ u
b s t gi m làm tình hình ho tăđ ng c a doanh nghi pă cƠngă khóă kh nă h n.
2.2 T ng k t các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính
N i dung trong ph n này, nghiên c u s trình bày các nghiên c u th c nghi m trên
th gi i v d báo ki t qu tài chính. Quaă đó nghiên c u s l a ch n cách ti p c n
v d báo ki t qu tài chính
gócăđ m i.
2.2.1 Các nghiên c u s d ng các y u t tài chính
M t trong nh ngă ng
i kh iă x
ng nghiên c u v d báo ki t qu tài chính, phá
s nă đóă lƠă Fitzpatrickă (1932). Trong nghiên c u v d báo phá s n,ă ôngă đưă l a ch n
m t m u nghiên c u g m 19 doanh nghi p và d a trên các d u hi u tài chính chia
các doanh nghi p thành hai nhóm: nhóm phá s n và nhóm không phá s n. Và ông
đưă tìmă th y b ng ch ng r ng t s tƠiă chínhă nh :ă lãi ròng trên v n c ph n, v n c
ph n trên t ng n là hai t s có kh n ngă d báo v phá s n cao nh t. H nă60ăn mă
sau, các nghiên c u v phá s n m i ắbùngă phát”ă tr l i. Beaver (1966), Altman
(1968), Altman và c ng s (1977), Ohlson(1980) là nh ng nghiên c uă ắchơmăngòi”ă
cho nh ngă xuăh
ng m i, mô hình m i trong d báo ki t qu tài chính, phá s n.
11
Beaveră (1966)ă đưă ti n hành ch n m u g m 79 doanh nghi p b phá s n thu c 38
ngành khác nhau t i M , giaiă đo n t 1954 ậ 1964, m u đ
c l y t báo cáo ngành
c a hãng x p h ng tín nhi m Moody. Ông đư áp d ngă ph
ngă phápă ch n m u c p,
t că lƠă t
ngă ng m t doanh nghi p v n thì s có m t doanh nghi p ho tă đ ng
bìnhă th
ng trong cùng ngành và cùng quy mô. Beaver ch n ra 30 t s tài chính,
đ
c chia thành 6 nhóm bao g m: nhóm t s dòng ti n, nhóm các t s thu nh p
ròng, nhóm t s đònă b y tài chính, nhóm t s tài s n thanh kho n trên t ng tài
s n, nhóm t s tài s n thanh kho n trên n ng n h n và nhóm t s sinh l i nh m
ki mă đ nh kh n ngă d báo phá s n c a các t s này t 1ă đ nă 5ă n mă tr
c khi s
ki n phá s n x y ra. K t qu cu i cùng cho th y, các t s tƠiă chínhă đ nă l có kh
n ngă d báo phá s n t t,ă vƠă khiă t ngă s n mă d báoă lênă 5ă n măthìăt l phân lo i sai
cóă t ngă nh ngă khôngă đángă k .
c bi t t s dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n có
kh n ngă d báoă lênă đ nă 87%ă tr
că 1ă n măb phá s n. Beaver đư đúcăk t 6 t s đ i
di n cho các 6 t s trên có th d báo đ
c phá s n: dòng ti n ho tăđ ng trên t ng
n (đ i di n cho nhóm t s dòng ti n), thu nh p ròng trên t ng tài s nă (đ i di n
nhóm các t s thu nh p ròng), t ng n trên t ng tài s nă (đ i di n nhóm t s đònă
b y tài chính), v n luân chuy n trên t ng tài s n (đ i di n nhóm t s tài s n thanh
kho n trên t ng tài s n), t s thanh toán hi nă hƠnhă (đ i di n nhóm t s tài s n
thanh kho n trên n ng n h n) và t s (tài s n thanh kho n nhanh tr n ng n h n)
chia cho chi phí ho tăđ ng hàng ngày (đ i di n nhóm t s sinh l i)
K th a nghiên c u c a Beaver (1966), mô hình d báo phá s n đi m Z (Z-Score)
đ
c Altman (1968) xây d ng d a trên k thu tă Phơnă Tíchă aă Y u T Phân Bi t
(MDA). MDA là m t k thu tă đ
c s d ngă đ phân l p các quan sát vào trong m t
nhóm d aă trênă cácă đ că tr ngă c aă quană sátă đóă (Rettig,ă 1964).ă K thu t th ng kê này
t o ra m t k t h p tuy n tính ậ cácă đ că tr ngă saoă choă phơnă bi t t t nh t gi a các
nhóm. Ch s Z-Scoreă trongă môă hìnhă đ
c tính toán d a trên 5 t s tài chính ậ k
toán: v n luân chuy n trên t n tài s n, l i nhu n gi l i trên t ng tài s n, thu nh p
tr
c thu , lãi vay (EBIT) trên t ng tài s n, giá tr th tr
tr s
ng c a c phi u trên giá
sách c a n , doanh thu trên t ng tài s n. Trong nghiên c uă nƠyă Altmană đưă
12
ch n ra 66 doanh nghi p đưă c ph n hóa trong ngành s n xu t t i M ,ă trongă đóă cóă
33 doanh nghi p b phá s nă trongă giaiă đo n 1946 ậ 1965. K t qu cho th y,ăđi m Z
< 1.81ă đ
c phân lo i là phá s n,ă Ză >ă 2.99ă đ
c phân lo i là không phá s n, 1.81 <
Z < 2.99 là ắkhu v c xám”, khu v c c nh báo, t c là có th doanh nghi p b phá
s n ho c không b phá s n,ă đi m Z càng g n v 1.81 thì kh n ngă pháă s n càng cao,
vƠă ng
c l i Z càng g n 2.99 thì kh n ngă pháă s n th p.ă Môă hìnhă đi m Z c a
Altman (1968) có th cho k t qu d báoă chínhă xácă lênă đ n 95% tr
că 1ă n mă s
ki n phá s n x yă ra.ă i u này cung c p thêm b ng ch ng cho s h u ích c a các t
s tài chính ậ k toán trong d báo phá s n. G nă 10ă n mă sau,ă Altmană vƠă c ng s
(1977)ă đưă choă raă m t mô hình d báo m i ậ mô hình ZETA, trong m t nghiên c u
v phá s n t i M . Môă hìnhăđưăl a ch n các nhóm t s tƠiăchínhăsauăđ đ aăvƠoămôă
hình: nhóm t s kh n ngă thanhă kho n, nhóm t s v n hóa, nhóm t su t sinh l i,
nhómă đònă b y tài chính. K t qu là mô hình ZETA có kh n ngă d báoă lênă đ n 5
n mă tr
c khi phá s n x y ra. Môă hìnhă cóă đ chính xác khá cao, 70%ătr
khi s ki n phá s n x yă ra,ă vƠă 96%ătr
că5ăn mă
că1ăn m. Các t s có kh n ngăd báo trong
mô hình ZETA là: t su t sinh l i trên t ng tài s n (ROA), t s kh n ngă thanhă
toán lãi vay (đoă l
ng b ng EBIT / chi phí lãi vay), t s thanh toán hi n hành, quy
mô doanh nghi pă (đoă l
v n hóa th tr
ng b ng t ng tài s n), t s v n hóa (đoă l
ng b ng giá tr
ng / t ng ngu n v n), t su t sinh l iă tíchă l yă (đoă l
ng b ng l i
nhu n gi l i / t ng tài s n).
Ohlsonă (1980)ă đưă ch trích nh ng gi đ nh ràng bu c c a k thu t MDA nh :ă các
bi nă đ c l pă đ aă vƠoă môă hìnhă ph i tuân theo phân ph i chu n, ma tr n h s t
ngă
quan gi ng nhau gi a các nhóm doanh nghi p ki t qu và không ki t qu ,ă đ ng
th iă c ngă đưă gi i thi u m t k thu t th ng kê kinh t l
So v iă ph
ngă phápă MDA,ă uă đi m c aă ph
đ nh v phân ph i chu n, ma tr n h s t
cho bi tă đ
ph
ng d a trên mô hình Logit.
ngă phápă Logit lƠă khôngă đ aă raă cácă gi
ngă quan.ă
ng th i,ă ph
ngă phápă nƠyă
c xác su t x y ra ki t qu c a doanh nghi p là bao nhiêu trong khi đó
ngă phápă MDAă ch cho bi t có ki t qu hay không ki t qu ho c có thu c vùng
c nh báo ki t qu hay không. Ohlsonă (1980)ă đưă ch n m t m u d li u g m 105
13
doanh nghi p phá s n và 2058 doanh nghi p không phá s n t i M , th i k 1970 ậ
1976. Ọngă c ngă đưă tuy n ch n 9 t s tài chính đ i di n cho 9 bi nă đ c l p trong
mô hình Logit. K t qu c a mô hình Logit cho th y m că đ d báo chính xác phá
s n l nă l
t là 96.1%,ă 95.5%,ă 92.8%ă t
n m,ă 1ă ho că 2ă n m. Các t s
ngă ng v i kh n ngă d báoă lƠă 1ă n m,ă 2ă
có kh n ngă d báo phá s n trong mô hình c a
Ohlson: quy mô doanh nghi p [log(t ng tài s n/GNP)], t ng n trên t ng tài s n,
thu nh p ròng trên t ng tài s n, dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n ,ăthayăđ i trong thu
nh p ròng (thu nh pă ròngă n mă tă ậ thu nh pă ròngă n mă t-1)/(|thu nh pă ròngă n mă t|ă +ă
|thu nh pă ròngă n mă t-1|), chênh l ch gi a t ng n so v i t ng tài s n (b ng 1, n u
t ng n l năh nă t ng tài s n,ă vƠă ng
c l i thì b ng 0).
Nghiên c u c aă Zmijewskiă (1984)ă c ngă đưă choă th y kh n ngă d báo c a các t s
tƠiă chínhă nh :ă t ng tài s n trên t ng n , thu nh p ròng trên t ng tài s n và tài s n
ng n h n trên n ng n h n b ng mô hình Logit, khi ông nghiên c u v d báo phá
s n g m 129 doanh nghi p phá s n t i M ,ă giaiă đo n t
1972-1978. Shumway
(2001)ă đưă thuă th p b d li u g m 300 doanh nghi p b phá s n niêm y t t i M ,
giaiă đo n t 1962-1992. Thông qua vi c ng d ng mô hình Hazard (mô hình Logit
đ ng) đ d báo phá s n, ông k t lu n các t s sau có kh n ngă d báo phá s n
doanh nghi p: t s t ng n trên t ng tài s n, t s thu nh p ròng trên t ng tài s n,
EBIT trên t ng tài s n và giá tr v n hóa th tr
ng trên t ng n .
M t s nghiên c u khác g nă đơy v d báo ki t qu tài chính v n áp d ng các t s
tài chính vào mô hình nghiên c u. Trong nghiên c u Agarwal và Taffler (2007), hai
tác gi đưă nghiênă c u d báo phá s n các doanh nghi p t i Anh b ngă môă hìnhă đi m
Ză (giaiă đo n 1968-1993), v i m t m u g mă 25,688ă quană sát.ă Haiă ôngă c ngă đưă tìmă
th y b ng ch ng v kh n ngă d báo phá s n c a nh ng t s tài chính sau: t s
thanh kho n [(tài s n có tính thanh kho n nhanh ậ n ng n h n) / chi phí ho tă đ ng
hàng ngày], thu nh pă tr
c thu trên n ng n h n, tài s n ng n h n trên t ng n , n
ng n h n trên t ng tài s n. M t nghiên c u khác c a Altman và Sabato (2007) trên
m t m u g m 2,000 doanh nghi p niêm y t t i M ,ă giaiă đo n t 1994-2002ă đưă cóă
14
m t k t lu n v hi u qu d báo c a các t s tài chính sau thông qua ng d ng mô
hình Logit: kh n ngă thanhă toánă lưiă vayă ( đoă l
ng b ng EBITDA / chi phí lãi vay),
thu nh p gi l i trên t ng tài s n, ti n trên t ng tài s n, n ng n h n trên giá tr s
sách c a v n c
ph n, EBITDA trên t ng tài s n. Nghiên c u c a Christidis và
Gregory (2010) khi ng d ng mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng) trong d báo
ki t qu tài chính v i m t m u quan sát g m 589 doanh nghi p niêm y t
Anh
(giaiă đo n 1978-2006) c ngă cóă k t lu n v các t s tài chính sau có kh n ngă d
báo phá s n: t ng n trên t ng tài s n, v n luân chuy n trên t ng tài s n, dòng ti n
trên t ng tài s n,ă thayă đ i trong thu nh p ròng, dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n , t
s thanh toán nhanh. Monti và Garcia (2010) trong m t nghiên c u v d báo ki t
qu tài chính d a trên 45 t s tài chính b ng mô hình Logit, m u th c hi n trên 86
doanh nghi p t i Argentina. Hai tác gi đưă tìmă raă đ
c kh n ngă d báo ki t qu tài
chính c a các t s sau: t s n ng n h n trên t ng tài s n , lãi vay trên t ng n , t
su t sinh l i t
ho tă đ ng trên doanh thu và ph nă tr mă thayă đ i trong ROE. Bae
(2012) đưă s d ng 11 t s tài chính trong nghiên c u d báo ki t qu tài chính t i
các doanh nghi p s n xu t Hàn Qu c. Trong nghiên c uă nƠy,ă Baeă đưă đ aă vƠoă nhi u
mô hình khác nhau: m ng th n kinh nhân t o (ANN), MDA, Logit, RSVM, MLP,
C5.0 nh m tìm ra mô hình d báo t t nh t. Trong m t nghiên c u khác c a Mondal
và Roy (2013) các ch báo tài chính v tình tr ng ắs c kh e” c a doanh nghi p
trong ngành thép t i
nă
,ă đưă cho th y r ng t l t ngă tr
ng trong l i nhu n sau
thu và t s n trên v n c ph n có ý ngh a cao trong d báo tình tr ng ắs c kh e”
doanh nghi p. Lin và c ng s (2014) đưă đ aă 44ă t s tài chính vào trong mô hình
thu t toán vector h tr (SVM), nh m d báo ki t qu tài chính, v.v.
Nh ă v y, qua các nghiên c u trên có th th y vi c d báo ki t qu tài chính, phá s n
d a trên các d u hi u t các t s tài chính ậ k toán là t r t s m, và do hi u qu
trong vi c ng d ng các t s tài chính nên chúng v năđ
c u g nă đơy. Các nghiên c u ch khác nhau v ph
ph m vi nghiên c u.
c duy trì trong các nghiên
ngă phápă th ng kê kinh t l
ng,
15
2.2.2 Các nghiên c u s d ng các y u t th tr
ng
Balcaen và Ooghe (2004) l p lu n r ng n u các nhà nghiên c u ch đ aăcácăch tiêu
tài chính trong mô hình d báo phá s n, thì h ng mă đ nh r ng t t c các ch báo
liênă quană đ n phá s n - c bên trong l n bên ngoài - đ uă đ
c ph n ánh trong các
báoă cáoă tƠiă chínhă hƠngă n m.ă Rõă rƠngă lƠă cácă báoă cáoă tƠiă chínhă khôngă baoă g m các
thôngă tină cóă liênă quană đ n d báo ki t qu tài chính và các bi n th tr
ng có kh
n ngă b sung vào s thi u h t này (Tinoco và Wilson, 2013).
M t s các nghiên c uă tr
că đơyă đưă ki mă đ nh các y u t th tr
ng trong d báo
phá s n nh nghiên c u c a Black và Scholes (1973), Merton (1974) d a trên cách
ti p c n quy n ch n v n c ph n hayă môă hìnhă đ nh giá quy n ch n và s d ng mô
hìnhă nƠyă đ tính toán kh n ngă x y ra ki t qu tài chính. Mô hình gi đ nh r ng th
tr
ng bi t t t c nh ng thông tin c n thi t v doanh nghi p và ph n ánh nh ng
thông tin này thông qua giá c
phi u. Bharah và Shumway (2008), Hillegeist và
c ng s (2004), Reisz và Perlich (2007) c ngă đưă đ aă cácă bi n s th tr
ng trong
nghiên c u kh n ngă pháă s n. Hillegeist và c ng s (2004)ă đưă choă th y mô hình
quy n ch n c a Black ậ Scholes ậ Merton cung c p nhi u thông tin cóă Ủă ngh aă v
xác su t phá s n so v iă môă hìnhă đi m Z c aă Altmană (1968),ă hayă môă hìnhă đi m O
c a Ohlson (1980). Hillegeist và c ng s
nghiên c u nên s
th
d ngă ph
(2004)ă đưă khuy n ngh r ng các nhà
ngă phápă c a Black ậ Scholes ậ Merton thay vì các
că đoă truy n th ng ch d a vào các y u t tài chính nh m nghiên c u v kh
n ngă pháă s n. Keasey và Watson (1991) c ngă choă th y b ng ch ng v s chính xác
và tính k p th iă đ
c c i thi nă đángă k trong mô hình d báo khi có s tham gia c a
bi n giá c phi u. Nh ng phát hi n c a Dichew (1998), trong m t nghiên c u v đoă
l
ng r i ro phá s n s d ng các mô hình c aă Altmană (1968)ă vƠă Ohlsonă (1980),ăđưă
ch ra r ng có m t m i quan h ngh ch bi n gi a t su t sinh l i c phi u và kh
n ngă pháă s n.ă Theoă đó,ă t su t sinh l i c phi uă caoă h nă t su t sinh l i c a th
tr
ng s gi m xác su t b ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Ree (1995) g i ý
r ng, giá tr c phi u có th h u ích trong vi c d báo xác su t phá s n vì chúng bao
g m các thông tin v dòng ti n k v ng trong t
ngălai.ăDoăđóăăgiáăc phi u s ch a
16
đ ng nh ngă thôngă tină liênă quană đ n xác su tă r iă vƠoă ki t qu tài chính, ngay c khi
chúng không ph i là m tă th
2005). Th tr
că đoă tr c ti p cho v nă đ này (Beaver và c ng s ,
ng ch ng khoán là m t ngu n thay th thông tin vì nó ch a thông tin
t các ngu n khác nhau ngoài báo cáo tài chính (Hillegeist và c ng s , 2004).
Tinoco và Wilson (2013) trong m t nghiên c u v d báo ki t qu tài chính các
doanh nghi p niêm y t t i Anh, v i m u g mă 23,218ă quană sátă (giaiă đo n 1980 2011) d a trên ti p c n t mô hình Logit. Hai tác gi đưătìmăth y b ng ch ng v kh
n ngă d báo ki t qu tài chính c a y u t th tr
ng nh :ăgiá th tr
su t sinh l iă v t tr i c a c phi u, giá tr v n hóa tr tr
ng c a doanh nghi p trên
t ng n , quy mô doanh nghi pă (đoă b ng giá tr v n hóa th tr
trên giá tr v n hóa c a toàn th tr
ng c phi u, t
ng c a doanh nghi p
ng).
Nh ă v y nh ngă đi m m nh mà các y u t th tr
ng mang l i trong d báo ki t qu
tài chính, phá s n có th k đ n nh ă sauă (Tinoco và Wilson, 2013):
(1) Giá tr th tr
ng ph n ánh nh ng thông tin ch aă đ ng trong các báo cáo tài
chính c ng v i các thông tin không ch a trong các báo cáo tài chính (Agarwal và
Taffler, 2008), t o nên m t t p h p thông tin toàn di n h u ích cho vi c d
báo v
n c a doanh nghi p.
(2) Các y u t th tr
ng có th lƠmă t ngă lênă đángă k kh n ngă d báo k p th i ậ
đúngă lúcă c a mô hình do giá th tr
ng thì có s n
c pă đ hàng ngày, trong khi d
li u t các báo cáo tài chính có s n và t t nh tă c ngă ch có
(3) Giá th tr
c păđ hàng quý.
ng có th thích h pă h nă đ d báo phá s n, b i vì chúng ph n ánh
dòng ti n mongă đ iă trongă t
ngă lai,ă tráiă l i, các báo cáo tài chính ph n ánh k t qu
trong quá kh c a doanh nghi p.
(4) Các y u t th tr
đ ng ậ m tăth
tài chính.
ng có th cung c p m t s đánhă giá ngay l p t c các bi n
c đoăd báo r i ro phá s n m nh m mà không có trong các báo cáo
17
2.2.3 Các nghiên c u s d ng các y u t v mô
Có m t s
quană đi mă đ ng thu n cho r ng t n t i m i quan h gi a ki t qu tài
chính và chu k kinh t . Tình tr ng ki t qu tƠiă chínhă t ngă caoă s tácă đ ngă đ n chu
k kinh t nói chung, b i t o ra các cú s c trong chu trình cho vay tín d ng và nh
h
ng lan truy nă đ n các ch báo kinh t khác (Bernanker và Gerler,ă1989).ăH năth
n a, các t ch c tín d ng s th t ch t các kho năchoăvayăđ i v i doanh nghi p trong
tình tr ng r i ro th tr
ngă t ngă cao,ă đi uă nƠyă lƠmă giaă t ngă chiă phíă s d ng v n c a
doanh nghi pă vƠă đ y doanh nghi pă r i nhanh vào tình tr ng ki t qu tài chính. Chu
k kinh t tácă đ ngă đ nă môiă tr
ng kinh doanh c a doanh nghi p và vì th các bi n
v ă môă cóă th mang l i kh n ngă d báo tình tr ng ki t qu tài chính nh ă cácă t s
tài chính truy n th ng (Bruneau, 2012). S b t n trong n n kinh t có kh n ngă
gi i thích cao cho tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p (Bhattacharjee và
Han, 2014). Nhi u nhà kinh t h c cho r ng các y u t v ămôănh ăchínhăsáchăti n t
th t ch t (Altman, 1971), lãi su t cao (Charitou và c ng s , 2004), l m phát cao
(Liou và Smith, 2007) có th là nguyên nhân d nă đ n ki t qu tài chính. Taffler
(1982)ă đưă đ xu t r ng, nh ngă thayă đ iă đángă k c a n n kinh t và nh ngă thayă đ i
l n trong h th ng thu có th giaă t ng kh n ngă d báo ki t qu tài chính. Mare
(2012) đưă tìmă raă b ng ch ng v m iă t
ngă quană d
ngă gi a l m phát và xác su t
r iă vƠoă phá s n, trong m t nghiên c u c a ông v phá s n các ngân hàng t i Ý (giai
đo n 1993-2011), v i m t m u g m 6,279 quan sát.
2.2.4 Các nghiên c u k t h p các y u t th tr
ng, tƠi chính vƠ v mô
Bunn và Redwood (2003), trong nghiên c u v ki t qu tài chính, phá s n các
doanh nghi p t i Anh, v i m t m u g mă100,000ăquanăsátă(giaiăđo n 1991-2001)ăđưă
tìm th y kh n ngă k t h p c a các y u t v ă môă vƠă tƠiă chínhă đ d báo phá s n. K t
qu các y u t có kh n ngă d báo ki t qu tài chính trong nghiên c u c aă ôngănh ă
sau: y u t
tài chính ( bao g m: EBIT trên chi phí lãi vay, EBIT trên doanh thu,
t ng n trên t ng tài s n, tài s n ng n h n trên n ng n h n, s l
y u t v ă mô:ăch có t căđ t ngătr
ng kinh t (đoăl
ng b ng GDP).
ng nhân viên),
18
Alifiahă (2014)ă đưă tìmă th y b ng ch ng v kh n ngă k t h p c a các y u t tài chính
vƠă v ă môă đ d báo ki t qu tài chính trongă môă hìnhă Logită đ d báo ki t qu
chính t i các doanh nghi pă th
ngă m i và d ch v
tài
Malaysia, m u nghiên c u c a
tác gi g m 20 doanh nghi p (m u c p),ă giaiă đo n 2001-2010. C th k t qu các
y u t có kh n ngă d báo ki t qu tài chính trong nghiên c u c aăôngănh ăsau:ăy u
t tài chính ( bao g m: thu nh p ròng trên t ng tài s n, v n luân chuy n trên t ng tài
s n, t ng n trên t ng tài s n, doanh thu thu n trên t ng tài s n), y u t v ă mô:ă ch
có lãi su tă c ăb n.
Christidis và Gregory (2010) đưă ki mă đ nh m t t p h p các bi n s tài chính, th
tr
ng vƠă v ă mô trong m t mô hình d báo ki t qu tài chính cho các doanh nghi p
niêm y t t i Anh b ng mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng), v i m u g m 589
doanh nghi p niêm y tă (giaiă đo n 1978-2006). K t qu c a h cho th y, vi c k t
h pă đ ng th i các bi n tài chính, th tr
ng vƠă v ă môă cóă kh n ngă d báo ki t qu
tài chính. C th các bi n có kh n ngă d báo ki t qu tài chính trong nghiên c u
c aă haiă ôngă nh ă sau:ă cácă bi n tài chính (bao g m: t ng n trên t ng tài s n), các
bi n th tr
ng (bao g m: giá th tr
phi u, dòng ti n trên giá tr th tr
ng c phi u, t su t sinh l iă v t tr i c a c
ng c a t ng tài s n, sai s chu n c a t su t sinh
l i c phi u trong 6 tháng, thu nh p ròng trên giá tr th tr
ng c a t ng tài s n, giá
tr v n hóa tr tr
ng) và bi nă v ă môă (baoă
ng trên t ng giá tr v n hóa toàn th tr
g m: ch s l m phát, lãi su t tín phi u kho b c ng n h n).
Tinocoă vƠă Wilsonă (2013)ă đưă tìmă th yă b ngă ch ng m nhă m v ă kh ă n ngă d ăbáoăki tă
qu ă tƠiă chính t tă h n khiă k tă h pă đ ngă th iă 3ă y uă t ă tƠiă chính,ă th ă tr
ngă vƠă v ă mô
trongă m tă môă hìnhă nghiênă c u. Hai tácă gi đư d ă báoă b ng mô hình h iă quy Logit,
v iă m uă g mă 23,218ă quană sátă (giaiă đo nă 1980ă- 2011). C ăth ăcácăbi n cóăkh ăn ngă
d ă báoă ki tă qu ă tƠiă chínhătrongănghiênăc uăc aăhaiăôngănh sau: cácăy uăt tài chính
(baoă g m:ă t ngă n ă trênă t ngă tƠiă s n, dòngă ti nă ho tă đ ngă trênă t ngă n ,ă bi nă thanhă
kho n,ă kh ă n ngă thanhă toánă lưiă vay ),ă cácă y uă t ă th ă tr
ngă (baoă g m:ă giáă th ă tr
ngă
c ă phi u,ă t ă su tă sinhă l iă v tă tr iă c aă c ă phi u, quy mô doanhă nghi p, giáă tr ă v nă
19
hóaă tr ă tr
ng c aă doanhă nghi p trênă t ngă n )ă vƠă cácă y uă t ă v ă môă (baoă g m:ă h ă s ă
giáă bánă l ,ă lưiă su tă th că tínă phi uă khoă b că ng nă h n). K tă qu ă nghiênă c u choă th y
khiă k tă h pă đ ngă th iă c ă baă y uă t ă tƠiăchính,ăy uăt ăth ătr
ngăvƠăy uăt ăv ămôătrongă
cùngă m tă môă hình,ă đ ă chínhă xácă trongă d ă báoă c aă môăhìnhă đ
că c iă thi nă đángă k ă
lênă 92%ă soă v iă m că 87%ă khiă ch ă s ă d ngă m t y uă t ă tƠiă chính, ho c y uă t ă tƠiă
chính, ho c k t h p y uă t ă tƠiă chính và y uă t ă v ă mô, ho c y uă t th ă tr
t ă v ă mô.ă T ă đóă cóă th ăth yăy uăt tài chính, y uăt th ătr
ng và y uă
ngăvƠăy uăt v ămôăđưăb ă
sungă thôngă tină r tă hi uă qu ă choă nhauă trongă vi că d ăbáoătìnhăhìnhătƠiăchínhăc aădoanhă
nghi p.ă Trongă bƠiă nghiênă c u,ă Tinoco và Wilsonă c ngă ti nă hƠnhă soă sánhă hi uă qu ă
d ă báoă c aă môă hìnhă phơnă tíchă phơnă bi tă đaă bi nă c aă Altmană vƠă môă hìnhă phơnă tíchă
logit,ă k tă qu ă choă th yă ph
ngă phápă phơnă tíchă logită choă đ ă chínhă xácă trongă d ă báoă
ki tă qu ă tƠiă chínhă lƠă 92%ă caoă h nă đángă k ă soă v iă khiă s ă d ngă ph
ngă phápă phơnă
tíchă phơnă bi tă đaă bi nă c aă Altmană v iă đ ă chínhă xácăch ă đ tă 85%ă khiă s ă d ngă chungă
m tăb ăd ăli u.
20
B ng 2.1: Tóm l
Tác gi
Fitzpatrick
N m
1932
c các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính
M u Nghiên
C u
19 doanh nghi p
Ph
ng Pháp
Phân tích t s
K t Qu
Bi n Ph
Bi n
Thu c
Phá s n
cL p
-
V n c ph n / t ng n
-
dòng ti n)
Thu nh p ròng / t ng tài s nă (đ i di n nhóm các t s thu
nh p ròng)
1966
79 doanh nghi p
T ng n / t ng tài s nă (đ i di n nhóm t s đònă b y tài
phá s n t i M ,
chính)
trongăgiaiăđo n
1954-1964
Phân tích t s
Phá s n
Quan
T s lãi ròng / v n c ph n
Dòng ti n ho tă đ ng / t ng n (đ i di n cho nhóm t s
Beaver
M iT
V n luân chuy n / t ng tài s nă (đ i di n nhóm t s tài
s n thanh kho n trên t ng tài s n)
T s thanh toán hi nă hƠnhă (đ i di n nhóm t s tài s n
thanh kho n trên n ng n h n)
T s (tài s n thanh kho n nhanh tr n ng n h n) / chi
phí ho tă đ ngăhƠngă ngƠyă (đ i di n nhóm t s sinh l i)
-
-
+
-
-
-
ng
21
Altman
1968
66 doanh nghi p
Phơnă Tíchă aă
c ph n hóa trong
ngành s n xu t t i
i mZ
V n luân chuy n / t ng tài s n
+
Y u T Phân
L i nhu n gi l i / t ng tài s n
+
Bi t (MDA)
Thu nh pă tr
c thu và lãi vay / t ng tài s n
+
M ,ă trongăđóăcóă
Giá tr th tr
ng c a v n c phân / giá tr s sách c a n
+
33 doanh nghi p
Doanh thu / t ng tài s n
phá s n trong giai
T su t sinh l iătíchăl yă(l i nhu n gi l i / t ng tài s n)
+
đo n 1946 ậ 1965
105 doanh nghi p
phá s n và 2058
Ohlson
1980
doanh nghi p
Mô hình h i
không phá s n t i
quy Logit
Phá s n
Shumway
2001
y t t i M , giai
đo n t 19621992
T ng n / t ng tài s n
+
Thu nh p ròng / t ng tài s n
-
Dòng ti n ho tăđ ng / t ng n
-
nh pă ròngă n mă t-1)/(|thu nh pă ròngă n mă t|ă +ă |thuă nh p
ậ 1976
b phá s n niêm
-
Thayă đ i trong thu nh p ròng (thu nh pă ròngă n mă tă ậ thu
M , th i k 1970
300 doanh nghi p
Quy mô doanh nghi p [log(t ng tài s n/GNP)]
-
ròngăn mă t-1|)
Mô hình
Hazard (mô
hình Logit
đ ng)
Phá s n
T ng n / t ng tài s n
+
Thu nh p ròng / t ng tài s n
-
EBIT / t ng tài s n
-
Giá tr v n hóa th tr
ng / t ng n
-
22
Altman và
2007
Sabato
2,000 doanh
Mô hình h i
nghi p niêm y t
quy Logit
Phá s n
t i M ,ăgiaiă đo n
t 1994-2002
300 doanh nghi p
Rodrigues
và
2013
Stevenson
niêm y t t i Úc,
giaiăđo n 19992011
Mô hình h i
quy Logit và
M ng th n
kinh nhân t o
Ki t qu tài
chính
(ANN)
Kh n ngă thanhă toánălưiăvayă (EBITDAă /ăchiăphíălưiăvay)ă
+
Thu nh p gi l i / t ng tài s n
+
Ti n / t ng tài s n
+
N ng n h n / giá tr s sách c a v n c ph n
-
EBITDA / t ng tài s n
+
T ngă tr
-
ng t ng tài s n trong 3 n m
Chi tiêu v n / doanh thu ho tă đ ng
+
T s thanh toán hi n hành
-
T l chi tr c t c / EPS
-
T ngă tr
+
ng n ròngătrongă3ăn m
Giá tr v n hóa th tr
T căđ t ngă tr
100,000 quan sát,
Bunn và
Redwood
2003
các doanh nghi p
Mô hình h i
Ki t qu tài
t iăAnhă (giaiăđo n
quy Probit
chính
1991-2001)
m u nghiên c u
Alifiah
2014
g m 20 doanh
nghi p t i
Mô hình h i
Ki t qu tài
quy Logit
chính
ng / t ng tài s n
ng kinh t ( đoăl
ng b ng GDP)
-
EBIT / chi phí lãi vay
+
T ng n / t ng tài s n
+
Tài s n ng n h n / n ng n h n
-
EBIT / doanh thu
+
S l
-
ng nhân viên
Lãi su tă c ăb n
+
Thu nh p ròng / t ng tài s n
-
V n luân chuy n / t ng tài s n
-
23
Malaysia (m u
T ng n / t ng tài s n
+
c p),ă giaiăđo n
Doanh thu thu n / t ng tài s n
-
2001-2010.
Christidis
và
2010
Gregory
589 doanh nghi p
Mô hình
niêm y t t i Anh
Hazard (mô
Ki t qu tài
(giaiăđo n 1978-
hình Logit
chính
2006)
đ ng)
T ng n / t ng tài s n
+
Giá th tr
-
ng c phi u
T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u
-
Dòng ti n / giá tr th tr
-
Sai s chu n c a t su t sinh l i c phi u trong 6 tháng
+
Thu nh p ròng / giá tr th tr
-
Giá tr v n hóa tr tr
v n hóa toàn th tr
Tinoco và
Wilson
23,218 quan sát
2013
(giaiăđo n 1980 2011).
Mô hình h i
Ki t qu tài
quy Logit
chính
ng c a t ng tài s n
ng c a t ng tài s n
ng c a doanh nghi p / t ng giá tr
ng
-
Ch s l m phát
+
Lãi su t tín phi u kho b c ng n h n
+
Dòng ti n ho tăđ ng / t ng n
-
T ng n / t ng tài s n
+
EBITDA / chi phí lãi vay
-
Thanh kho n [( Tài s n ng n h n ậ hàng t n kho ậ n
ng n h n ) / ((doanh thu ậ EBITDA) /365)]
-
Giá tr c phi u
-
T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u
-
24
Quy mô doanh nghi pă (đoă b ng giá tr v n hóa th tr
c a doanh nghi p trên giá tr v n hóa c a toàn th tr
Ngu n: T ng h p c a tác gi
ng
ng)
-
Ch s giá bán l
+
Lãi su t tín phi u kho b c ng n h n)
+
25
2.2.5 Mô hình h i quy Logit
K t nh ngă n mă 1980,ă môă hìnhă Logit đ
c xem là m tă ph
ngă phápă t tă vƠă đ
c
s d ng nhi u trong d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Ohlsonă (1980)ă đưă
tiên phong trong vi c áp d ng mô hình này trong m t nghiên c u v d báo phá s n
doanh nghi p. Ọngă đưă cóă nh ngă đánhă giáă v mô hình Logit v t tr iă h nă soă v i mô
hìnhă MDA,ă đưă đ
c phát tri n b i Altman (1968). Nhi u các nghiên c u v sau
c ngă đưă ng d ng r t thành công mô hình Logit trong d báo v ki t qu tài chính
và phá s n doanh nghi p,ă nh :ă Lauă (1987),ă Joosă vƠă c ng s
(1998), Shumway
(2001), Altman và Sabato (2007), Nam và c ng s (2008), Campbell và c ng s
(2008), Altman và c ng s (2010).
uăđi m c a mô hình Logit lƠăkhôngăđ aăraăcácă
gi đ nh v phân ph i chu nă vƠă c ngă khôngă yêuă c u v s gi ng nhau c a ma tr n
hi pă ph
ngă saiă gi a các nhóm doanh nghi p b ki t qu và không ki t qu .ă
th i,ă ph
ngă phápă nƠyă choă bi tă đ
ng
c xác su t x y ra ki t qu c a doanh nghi p là
bao nhiêu. Nhi u các nghiên c u v sau c ngă đưă ng d ng r t thành công mô hình
Logit trong d báo v ki t qu tài chính và phá s n doanh nghi p. Tuy nhiên mô
hình Logit t n t i h n ch nh :ă môă hìnhă r t nh y c m v i các giá tr ngo i lai
(ouliers) và v nă đ t
ngă quană caoăgi a các bi n.
M c dù t n t i nh ngă đi m h n ch ,ă nh ngă nh ng h n ch c a mô hình Logit trong
nghiên c u này có th gi m thi u b ng cách s d ng hàm chuy nă đ i TANH (trình
bày trong m c 3.1,ă ch
ngă 3), th c hi n các ki mă đ nh v đaă c ng tuy n cao gi a
các bi nă đ c l p nh m lo i b bi n;ă đ ng th i vi c
ng d ng mô hình Logit có
nhi u l iă đi mă h n,ă phùă h p v i vi c s d ng bi nă đ u ra là nh phân c a nghiên
c u ậ hay bi n ph thu c b gi i h n.ă Doă đóă nghiênă c uă đưă l a ch n mô hình Logit
đ d báo ki t qu tài chính c a các doanh nghi p niêm y t Vi t Nam.
Mô hình Logit đ
căchoănh ă sau:
t (Y1,X1),…,ă (Yn,Xn) là m u ng u nhiên t
ki n”.
m tă ắhƠmă phơnă ph i Logit cóă đi u
26
căxácăđ nh b i vector x’
t x1j, x2j …ăxkj là m t t p h p k các bi năđ c l păđ
Beta: là các h s h i quy c a mô hình
Gi đ nh: Các bi nă đ c l p này có s thayă đ i kho n th i gian nh nh t (at least
interval scaled).
Xác su tă cóăđi u ki n c a bi năđ uă raăđ
căxácăđ nhănh ă sau:
V i:
Trongă đó:
Do v yă taăcóăph
ngă trìnhăh i quy Logit t ngăquátă nh ă sau:
Mô hình Logit cho ra các giá tr
khác các giá tr
đ
că l
ng s đ
că l
ng n m trong kho ng (0,1), hay nói cách
c u n cong l i theo hình ch S, thay vì là m t
ng th ngă nh ă trongă môă hìnhă h i quy xác su t tuy n tính. Mô hình Logit s d ng
phân ph i Logit tíchăl yă(cumualtiveălogisticădistribution)ăđ chuy năđ i sao cho các
giá tr xác su tă đ
că
că l
ng s tuơnă theoă đ
ng cong ch S. Do mô hình Logit
không ph i là mô hình h i quy tuy n tính nên không th áp d ngă ph
l
ngă thôngă th
ng OLS mà thayă vƠoă đóă lƠă ph
Likelihood Estimation) s h i quy c a mô hình.
căl
ng h p lý t iăđaăđ
ngă phápă
c
ngă phápă MLEă (Maximumă
c s d ngăđ
căl
ng các h
27
Vìă ph
ngă trìnhă h i quy trong mô hình Logit là hàm s
phi tuy n (non-linear
logistic function) nên đ gi i thích nh ngă tácă đ ng c a bi n đ c l p lên bi n ph
thu c cho các mô hình bi n ph thu c r i r c,ă trongă tr
phân Logit, nghiên c u ti nă hƠnhă đoă l
Hi u ng biên c a 1 bi nă đ c l pă đ
ng h p này là mô hình nh
ng hi u ng biên c a các nhân t d báo.
că đoă l
hàm phi tuy n theo bi năđóănhơnă v i h s
ng b ng cách l yă đ o hàm riêng c a
căl
ng c a bi năđó.
Mô hình cho hi u ng biên c a nhân t d báoănh ă sau:
Các ki m đ nh trong mô hình h i quy Logit
Ki m đ nh hi n t
ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p
Do h n ch c a mô hình Logit là nh y c m v i v nă đ đaă c ng tuy n gi a các bi n
đ c l p. Vì v y đ k t qu h i quy t mô hình Logit có tính v ng, nghiên c u xác
đ nh các h s
t
ngă quană c p gi a các bi nă đ c l p và tiêu chí VIF (variance
inflation factor) ậ nhân t
phóngă đ iă ph
ngă saiă nh mă xácă đ nh v nă đ đaă c ng
tuy n.
Ki m đ nh Hosmer & Lemeshow
Là ki mă đ nh s phù h p c a phân ph i xác su t b ng tiêu chu n chi2 (chi-square).
B ng cách so sánh giá tr
căl
ng v i giá tr quană sátăđưăđ
c phân nhóm.
28
K t lu n ch
ng 2
Nh ă v y có th t ng k t l i r ng, t nh ng nghiên c uă đ u tiên v ki t qu tài chính
choă đ n nay, có r t nhi u các tranh lu n khác nhau v y u t nào có kh n ngă d
báo tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p.ă
i v i v nă đ xácă đ nh các y u
t nào có kh n ngă d báo ki t qu tài chính, do các nghiên c u khác nhau v không
gian, th i gian, v ph
ngă phápă th ng kê kinh t l
ng d nă đ n các k t qu d báo
khác nhau. Các y u t đóă cóă th xu t phát t n i t i doanh nghi pă (đ
b ng các y u t
nghi pă (đ
tài chính c a doanh nghi p), ho c xu t phát t
că đoă l
că đoă l
ng
bên ngoài doanh
ng thông qua các ch tiêu kinh t v ă mô,ă cácă giáă tr th tr
ng
c a doanh nghi p).
Ngoài các nghiên c u v kh n ngă d báo ki t qu tài chính t các y u t tài chính,
th tr
ng,ă v ă môăm t cách riêng l , có các nghiên c uăc ngăđưăxemăx tăvi c k t h p
các y u t tài chính, th tr
ngă vƠă v ă mô,ă nh mă giaăt ngăkh n ngăd báo ki t qu tài
chính.ă Trongă đó,ă cácă nghiênă c u v sau,ă nh ă nghiênă c u c a Christidis và Gregory
(2010), Tinocoă vƠă Wilsonă (2013)ă ă đưă cóă nh ng b ng ch ng m i v kh n ngăd báo
ki t qu tài chính hi u qu vƠă chínhă xácă h n,ă khiă d a trên s k t h păđ ng th i gi a
các y u t v tài chính, th tr
ngă vƠă v ă môă trongă m t mô hình nghiên c u.ă Doă đó,ă
bài nghiên c u này c ng s d a trên các b ng ch ng th c nghi m m i này nh m d
báo ki t qu tài chính các doanh nghi p niêm y t t i Vi t Nam thông qua s k t h p
đ ng th i gi a các y u t tài chính, th tr
ngă vƠă v ă môătrongăm t mô hình.
29
CH
NG 3: PH
NG PHÁP NGHIểN C U
3.1 D li u nghiên c u
Bài nghiên c u ti n hành ch n ra 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p
thu c t t c các ngành ngo i tr
ngành tài chính) niêm y t trên HNX và HOSE
trong k quan sát kéo dài 6ă n mă t 2009ă đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên
c uă cóă đ
c là 2608 quan sát. Tiêu chí thu th p m u đ
c s d ng là s n mă quană
sát cho t ng doanh nghi p t i thi uă lƠă 3ă n mă vƠ các doanh nghi p trong m u không
thu c ngành tài chính vì tính ch t đ c thù v đònă b y tài chính và c u trúc v n c a
các doanh nghi p tài chính khác v i doanh nghi p phi tài chính. Nh ă v y d li u
trong nghiên c u này là d li u d ng b ng,ă khôngă cơnă đ i và b giánă đo n. M u
quană sátă sauă khiă đ
c thu th p s
đ
c chia thành hai nhóm: nhóm các doanh
nghi p b ki t qu tài chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính.
D li u v các bi n s trong mô hình (l a ch n các bi n s cho mô hình nghiên c u
đ
c trình bày trong ti u m că3.2.1,ăch
ngă 3) đ
c thu th pă nh ă sau:
D li u c a các bi n s v tài chính
D li uă nƠyă đ
c trích xu t t báo cáo tài chính qua các n măđưăđ
t ng doanh nghi p (thu th p t
quy nă th
ph n m m phân tích c
phi u StoxPro 3.5 (b n
ngă m i) thu c s h u c a Công ty c ph n StoxPlus).
D li u c a các bi n s th tr
D li u này đ
th
c ki m toán c a
ng
c thu th p t ph n m m phân tích c phi u StoxPro 3.5 (b n quy n
ngă m i) thu c s h u c a Công ty c ph n StoxPlus. Giá th tr
ng c a m i c
phi u s l y giáă đóngăc aăcóăđi u ch nh t i ngày giao d chăđ uăn mă vƠă cu iăn m.
30
D li u c a các bi n s v mô
D li u này đ
c thu th p t IFS2 và Ngân Hàng Th Gi i3
Quy trình ch n m u:
B
c 1: thu th p t t c các doanh nghi p niêm y t trên HNX và HOSE t n mă2009ă
đ n 2014
B
c 2: t
danh sách trên, ti n hành lo i b các doanh nghi p: thu c ngành tài
chính, các doanh nghi pă đ
c niêm y tă d
iă 3ă n m, các doanh nghi p không có báo
cáo tài chính đ 3ăn m,ă báoă cáoătƠiăchínhăkhôngă đ
B
c ki m toán.
c 3: sau khi lo i b các doanh nghi p theo các tiêu chí t iă b
c 2, ti p t c ti n
hành chia các doanh nghi p thành 2 nhóm: nhóm doanh nghi p b ki t qu tài chính
và nhóm không b ki t qu tài chính. Vi c chia doanh nghi p vào nhóm b ki t qu
tài chính s theo các d u hi u đ
c trình bày t i ti u m c 3.2.1.1, ch
ngă3. Sau khi
đư phân chia các doanh nghi p vào 2 nhóm, cu i cùng m u d li u bao g m 568
doanh nghi p,ă trongă đóă cóă 118 doanh nghi p r i vào nhóm ki t qu tài chính và 450
doanh nghi p vào nhóm không ki t qu tƠiă chính.ă Nh ă v y t ng s quan sát trong
bài nghiên c u là 2608 quan sát (g m 568 doanh nghi p,ă giaiăđo n 2009-2014)
Do v nă đ t n t i các giá tr ngo i lai (hay c c biên) trong m u quan sát mà có th
nhă h
ngă đ n k t qu nghiên c u, nên bài nghiên c uă nƠyă đưă s
chuy nă đ i
hàm
TANH4
(Hyperbolic
Tangent
d ng k thu t
Transformation
ậ
TANH
transformation) nh m kh c ph c tình tr ngă trên.ă Tinocoă vƠă Wilsonă (2013)ă c ngă đư
tuy n ch n k thu t này đ kh c ph c các giá tr ngo i lai (ouliers) trong m u quan
sát.ă ơyă lƠă l n đ u tiên trong mô hình d báo ki t qu tài chính, k thu t chuy năđ i
hƠmă TANHă đ
c s d ng đ gi i quy t các v nă đ c a giá tr ngo i lai (Tinoco và
Wilson, 2013). Theoă nh Godfrey (2009) cho th y vi c s d ng hàm TANH s làm
2
http://elibrary-data.imf.org/FindDataReports.aspx?d=33061&e=169393
http://data.worldbank.org/
4
Tham kh o Godfrey (2009, trang 1)
3
31
cho các giá tr sau khi chuy nă đ iă đ
c gi i h nă trongă đo n t [-1,1]ă vƠă doă đó các
k t qu nghiên c u s cóăỦăngh aă h n,ă gi m thi u vi c t o ra các k t qu ắgi t o”.
Ph n m măđ
c s d ng trong nghiên c u này là Stata 12.
3.2 L a ch n các bi n s trong mô hình và mô hình nghiên c u th c nghi m
3.2.1 L a ch n các bi n s cho mô hình h i quy Logit
Vì nh ng l i ích mà mô hình Logit mang l iă (đưă trìnhă bƠyă c th trong ti u m c
2.2.5,ă ch
ngă 2),ă nghiên c uă đưă l a ch n mô hình h i quy Logit làm mô hình
nghiên c u cho d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p. T đơy,ănghiênăc u ti n
hành tuy n ch n các bi n s đ đ aă vƠoă môă hìnhă Logit. D a trên các nghiên c u
thành công tr
că đơyă v d báo ki t qu tài chính (đưă trìnhăbƠy t i m c 2.2, ch
ngă
2), nghiên c u ti n hành l a ch n c th các bi n s thu c các y u t tài chính, th
tr
ngă vƠă v ămôăđ đ aăvƠoă môăhìnhă h i quy Logit.
3.2.1.1 Các bi n ph thu c trong mô hình nghiên c u
M uă quană sátă đ
c chia thành hai nhóm: nhóm các doanh nghi p b ki t qu tài
chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính, doă đóă bi n ph thu c là
bi n nh phân, ng v i doanh nghi p b ki t qu s đ
đ
c gán giá tr lƠă1ăvƠăng
cl i
c gán giá tr là 0. Vì v y, vi că xácă đ nh các bi n ph thu c chính là vi c xác
đ nh các d u hi u đ xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính
(Tinoco và Wilson, 2013).
có th đ m b o t l quan sát ki t qu tài chính trên
t ng s quan sát vào kho ng 5%, bài nghiên c u d a trên các d u hi u sauă đ xác
đ nh các doanh nghi p ki t qu tài chính t i Vi t Nam:
Th nh t: d a trên các quy đ nh v niêm y t
Wang và Li (2007), Ding và c ng s (2008), Hui (2011), Zhang và c ng s (2013),
Ma và c ng s (2013) là nh ng nghiên c uă đưă s d ng thành công các d u hi u v
niêm y t nh mă xácă đ nh ki t qu tƠiă chính.ă Wangă vƠă Liă (2007)ă đưă đ aă vƠoă 3ă quyă
đ nh v niêm y t trên th tr
ng ch ng khoán Trung Qu c nh mă xácă đ nh doanh
32
nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tƠiă chính,ă mƠă theoă đóă nh ng doanh nghi p này
đ
că đ aă vƠoă di n ắxemă x tă đ c bi t”ă (specială treatment).ă Th nh t: tình tr ng tài
chínhă đ
că xácă đ nh là b tă th
ng b i S giao d ch ch ng khoán Trung Qu c. Th
hai: doanh nghi p b thua l trongă haiăn măliênăti p. Th ba: báo cáo ki m toán cho
th y r ng v n c ph n th p h nă v nă đ ngă kỦă c a doanh nghi p. D a trên các b ng
ch ng th c nghi m này,ă đ
ng d ng vào các doanh nghi p niêm y t trên th tr
ch ng khoán Vi t Nam, nghiên c u s
ng
d ngă cácă quyă đ nh v h y niêm y t và b
ki m soát v i nguyên nhân là thua l trong ho t đ ng s n xu t kinh doanh c a hai
S giao d ch ch ng khoán Hà N i và Thành Ph H Chí Minh đ xácă đ nh m t
doanh nghi p lâm vào ki t qu tài chính.
C th , c nă c trên Quy ch niêm y t ch ng khoán t i HOSE t iă i u 16, kho n 1,
m c b và
i u 19, kho n 1, m c 1.2
T i i u 16, kho n 1, m c b quy đ nh nh sau:
ắTr
ng h pă quyă đ nh t iă i mă bă vƠă i m c Kho nă 1.1ă i u 15, ch ng khoán b
đ aă vƠoă di n ki m soát khi l i nhu n sau thu trên báo cáo tài chính ki m toánăn mă
k ti p c a doanh nghi p là s ơm.ă Tr
ng h p t ch c niêm y tă lƠă đ nă v k toán
c pă trênă cóă cácă đ nă v k toán tr c thu c thì l i nhu n sau thu c năc trên báo cáo
tài chính t ng h p.ă Tr
ng h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con thì l i nhu n
sau thu c nă c vào l i nhu n sau thu c a c đôngă doanh nghi p m trên báo cáo
tài chính h p nh t”
T i i u 19, kho n 1, m c 1.2 quy đ nh nh sau:
ắK t qu s n xu t, kinh doanh b thua l trongă baă (03)ă n mă liênă t c ho c t ng s l
lu k v t quá s v nă đi u l th c góp trong báo cáo tài chính ki mă toánăn măg n
nh tă tr
c th iă đi mă xemă x t.ă
đi u ki nă ắl l yăk ”ăđ
i v i t ch c niêm y tă cóă cácă đ nă v tr c thu c,
căxácăđ nh trên báo cáo tài chính t ng h p.ă
i v i t ch c
niêm y t có doanh nghi p con,ă đi u ki nă ắl l yă k ”ă c nă c vào báo cáo tài chính
h p nh t, đi u ki nă ắk t qu s n xu tă kinhă doanh”ă c nă c vào l i nhu n sau thu
33
c a c đôngădoanh nghi p m trên báo cáo tài chính h p nh t”
C nă c trên Quy ch niêm y t ch ng khoán t i HNX, t iă đi u 13, kho n 1, m c 1.3
và
i u 16, kho n 1, m c 1.2:
T i i u 13, kho n 1, m c 1.3 quy đ nh nh sau:
ắL i nhu n sau thu trên báo cáo tài chính ki mă toánă trongă 02ă n mă g n nh t c a t
ch c niêm y t là s ơmă (cóă tínhă đ n nhă h
v ki mă toán);ă Tr
ng c a ý ki nă l uă Ủ,ă ngo i tr c aăđ nă
ng h p t ch c niêm y tălƠăđ năv k toán c pătrênăcóăcácăđ năv
k toán tr c thu c thì l i nhu n sau thu c nă c trên báo cáo tài chính t ng h p.
Tr
ng h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con thì l i nhu n sau thu c năc vào
l i nhu n sau thu c a c đôngădoanh nghi p m trên báo cáo tài chính h p nh t;”
T i i u 16, kho n 1, m c 1.2 quy đ nh nh sau:
ắK t qu s n xu t, kinh doanh b thua l trongă 03ă n mă liênă t c ho c t ng s l l yă
k v t quá s v nă đi u l th c góp trong báo cáo tài chính ki mă toánă tr
c th i
đi m xem xét. K t qu s n xu tă kinhă doanhă xácă đ nhă c nă c vào ch tiêuă ắl i nhu n
sau thu ”ă ho că ắl i nhu n sau thu c a c đôngă doanh nghi p m ”ă (đ i v iă tr
h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con).ă Tr
ng
ng h p t ch c niêm y t có các
đ nă v k toán tr c thu c, ch tiêuă ắl i nhu n sau thu ”,ăắl l yăk ”ăc năc trên báo
cáo tài chính t ng h p.ă Tr
ng h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con, ch tiêu
ắl i nhu n sau thu c a c đôngă doanh nghi p m ”,ă ắl l yă k ”ă c nă c trên báo cáo
tài chính h p nh t”.
Th hai: d a trên các th
c đo t s tài chính
Vi că xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă ki t qu tƠiă chínhă cònă c nă c trên các d u hi u
v thu nh pă tr
c thu , lãi vay và kh u hao (EBITDA), giá tr th tr
c a doanh nghi p. M t doanh nghi pă đ
ng c phi u
că xácă đ nh là ki t qu tài chính khi đápă
ngă đ ng th iă 2ă đi u ki n sau: (1) khi thu nh p tr
c thu , lãi vay và kh u hao
(EBITDA) nh h n chi phí lãi vay trong 1 n m quan sát và (2) giá tr th tr
ng c
34
phi u c a doanh nghi p b suy gi m trong cùng 1 n m quan sát.
Giá tr th tr
giá th tr
ng c phi u c a doanh nghi p đ
că đoă l
ng b i t su t sinh l i c a
ng c a c phi uă trongă1ăn mă quană sát.
Return =
P’ :ăgiáă đóngăc aăđi u ch nh c a c phi u t i ngày giao d ch cu iăn mă
Pă:ăgiáă đóngăc aăđi u ch nh c a c phi u t i ngày giao d chăđ uăn m
Return : t su t sinh l i c phi u
Nh ă v y, tr l i cho câu h i th
nh t c a nghiên c u: Nh ng d u hi u nào
dùng làm c n c đ xác đ nh doanh nghi p r i vào tình tr ng ki t qu tài chính
?. Nghiên c u s áp d ng 2 d u hi u sau:
Th
nh t: quyă đ nh v h y niêm y t và b ki m soát v i nguyên nhân là thua l
trong ho tăđ ng s n xu t kinh doanh c a HNX và HOSE;
Th
hai: khi thu nh pă tr
c thu , lãi vay và kh u hao (EBITDA) nh h nă chiă phíă
lãi vayă trongă 1ă n mă quană sátă vƠ giá tr th tr
ng c a doanh nghi p b suy gi m
trongăcùngă 1ăn mă quană sát.
N u m t doanh nghi p th a mãn m t trong hai d u hi u trên thì x p doanh nghi p
đóăvƠoă nhóm ki t qu tƠiăchính,ă ng
c l i thì vào nhóm không ki t qu tài chính.
B ng 3.1: Th ng kê s quan sát b ki t qu và không b ki t qu tài chính (bao g m
568 doanh nghi p, trong giai đo n 2009-2014)
S quan sát không
b ki t qu tài
chính
T l quan sát ki t
S quan sát b ki t
qu tài chính
2490
Ngu n: T ng h p c a tác gi
118
T ng s quan sát
qu tài chính /
T ng quan sát
2608
4.52%
35
T l nƠyă h iă th pă h nă soă v i t l 5% trong nghiên c u c a Tinoco và Wilson
(2013). Nh ng l i g n b ng v i nghiên c u c a Pindado và c ng s (2008) v d
báo ki t qu tài chính các doanh nghi p t i M , t l này 4.1%.
3.2.1.2 Các bi n đ c l p trong mô hình nghiên c u
Vi c l a ch n các bi nă đ c l pă đ đ aă vƠoă môă hìnhă d a trên các nghiên c u th c
nghi m v d báo ki t qu tƠiă chínhă đưă ki m ch ng v kh n ngăd báo c a các bi n
s này, và không c n thi t ph i thi t l p quá nhi u bi n s đ đ aă vƠoă môă hìnhă d
báo ki t qu tài chính nh mă đ tă đ
c k t qu t iă uănh t (Tinoco và Wilson, 2013).
Do v y trong nghiên c uă nƠyă c ngă s tuy n ch n các bi n s v tài chính, th tr
vƠă v ă mô đư đ
ng
c ki m ch ng v kh n ngă d báo ki t qu tài chính t các nghiên
c u c a Christidis và Gregory (2010) và Tinoco và Wilson (2013). (đưă đ
bày t i m c 2.2, ch
c trình
ngă 2,) đ đ aăvƠoă môăhình h i quy Logit.
Các bi n s tài chính
Dòng ti n ho t đ ng kinh doanh trên T ng n - TFOTL
T s nƠyă đ i di n cho kh n ngă đ m b oă cácă ngh aă v tài chính c a doanh nghi p
d a trên dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh. T s này có giá tr càng cao thì doanh
nghi p ít có kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tƠiă chínhă h n. Doă đóă k v ng m i
quan h ngh ch bi n gi a bi n s này và kh n ng ki t qu tài chính. Nh m lo i b
các giá tr ngo i lai mà có th
nhă h
ng x uă đ n k t qu h iăquy,ăhƠmăTANHăđ
c
s d ng kh c ph c tình tr ng này. Sau khi chuy nă đ i hàm TANH, giá tr c a bi n
TFOTL s
n mă trongă đo n [-1,1]. Khi giá tr nƠyă d
ngă hayă cƠngă l n, cho th y
doanh nghi pă đangă trongă trình tr ng t t, có kh n ng đápă ngă cácă ngh aă v n (ng n
h n và dài h n) t dòng ti n ho tă đ ng vƠă ng
c l i v i m t giá tr âm th hi n m t
tình tr ng x u, doanh nghi p không có kh n ngă đápă ngă cácă ngh aă v n theo yêu
c u.
Bi n s nƠyă đ
c tính toán b i công th c sau:
36
TFOTL = TANH (OCF/TL)
Trong đó:
OCF: dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh c a doanh nghi p;
TL: t ng n c a doanh nghi p
T ng n trên T ng tài s n – TLTA
ơyă lƠă m t t s đ
c s d ng ph bi nă đ đoă l
ng m că đ s d ngă đònă b y tài
chính c a doanh nghi p. Nh m lo i b các giá tr ngo i lai mà có th
đ n k t qu h iă quy,ă hƠmă TANHă đ
nhăh
ng x u
c s d ng nh m kh c ph c tình tr ng này. Sau
khi chuy nă đ i hàm TANH, giá tr c a bi n TLTA s n mă trongăđo n [-1,1]. Khi giá
tr nƠyă d
ngă hayă cƠngă l n s cho bi t doanh nghi p có m căđ s d ngăđònăb y tài
chính cao, mà m t t l đònă b y tài chính cao có th s gơyăraăcácăkhóăkh năv th c
hi n các ngh aă v n khi các ch n có yêu c u,ă vƠă đi u này đ ngă ngh aă v i vi c
doanh nghi p có kh n ng r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tƠiă chínhă c ngă caoă h n. Do
v y k v ng m i quan h đ ng bi n gi a bi n s này và kh n ngă ki t qu tài chính,
ngh aă lƠă bi n này có giá tr càng cao s tácă đ ng lƠmă t ngă xac su tă r iă vƠo ki t qu
tài chính c a doanh nghi p.
Bi n s nƠyă đ
c tính toán b i công th c sau:
TLTA = TANH (TL/TA)
Trong đó:
TL: t ng n c a doanh nghi p;
TA: t ng tài s n c a doanh nghi p
Bi n thanh kho n – NOCREDINT
ây là bi n s đ i di n cho kho ng th i gian mà m t doanh nghi p có th tài tr
cho nh ng chi phí ho tă đ ng kinh doanh t các ngu n tài s n có tính thanh kho n
c a chính nó.
T ngă t nh ă haiă bi n s tr
c,ă hƠmă TANHă đ
c s d ngă đ gi i quy t nh ng giá
37
tr b tă th
ng mà có th gây nhă h
ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi
chuy nă đ i hàm TANH, giá tr c a bi n NOCREDINT s n mă trongă đo n [-1,1].
Khi giá tr nƠyă d
ngă hayă cƠngă l n s cho bi t doanh nghi p càng có kh n ngă tƠiă
tr các chi phí ho tă đ ng kinh doanh t các ngu n tài s n có tinh thanh kho n cao,
doă đóă doanhă nghi p ít có kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tƠiă chínhă h n.ă Ng
c l i, giá tr
này âm hay càng nh cho th y tính thanh kho n c a doanh nghi p là r t kém, và
khóă kh nă trongă vi că đápă ngă cácă ngh a v tài chính. Do v y k v ng m i quan h
ngh ch bi n gi a bi n s này và kh n ngă ki t qu tƠiă chính,ăngh aălƠăbi n này có giá
tr càng cao s tácăđ ng làm gi m kh n ngă ki t qu tài chính c a doanh nghi p.
Bi n s nƠyă đ
c tính toán b i công th c sau:
NOCREDINT = TANH (
Trongă đó:
CA: tài s n ng n h n c a doanh nghi p
IVT: hàng t n kho c a doanh nghi p
CL: n ng n h n c a doanh nghi p
SA: doanh thu c a doanh nghi p
EBIT: thu nh pă tr
c thu và lãi vay c a doanh nghi p
DE: kh u hao c a doanh nghi p
T s kh n ng thanh toán lãi vay – COVERAGE
T s nƠyă đoă đ
ng kh n ngă thanhă toánă chiă phíă lưiă vayă trênă nh ng kho n n hi n
t i c a doanh nghi p. T s này nh h nă 2ă ậ 2.5 là m t tín hi u c nh báo doanh
nghi pă đangă g pă khóă kh nă v ngh aă v tài chính vƠă ng
TANHă đ
h
c s
d ngă đ gi i quy t nh ng giá tr b tă th
c l i. T ngă t , hàm
ng mà có th gây nh
ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi chuy năđ i hàm TANH, giá tr c a bi n
COVERAGE s n m trongă đo n [-1,1]. Khi giá tr nƠyă d
ngă hayă cƠngă l n s cho
38
bi t doanh nghi p càng có kh n ngă đápă ngă ngh aă v v tài chính (hay c th h nă
lƠă chiă phíă lưiă vay).ă VƠă ng
c l i, giá tr này âm hay càng nh cho th y s khóă kh nă
trong kh n ngă đápă ngă ngh aă v v tài chính c a doanh nghi p. Do v y k v ng
m i quan h ngh ch bi n gi a bi n s này và kh n ngă ki t qu tƠiă chính,ă ngh aă lƠă
bi n này có giá tr càng cao s tácăđ ng làm gi m xác su tăr iăvƠo ki t qu tài chính
c a doanh nghi p.
Bi n s nƠyă đ
c tính toán b i công th c sau:
COVERAGE = TANH(
Trongă đó:
EBITDA: thu nh pă tr
c thu , lãi vay và kh u hao c a doanh nghi p
IN.EX: chi phí lãi vay c a doanh nghi p
Các bi n v mô
Ch s giá tiêu dùng – CPI
Ch s giá tiêu dùng là m tăth
tr
c đoăchoăl m phát. L m phát cao là h u qu c a môi
ng kinh t b t n,ă doă đóă lƠmă t ngă s l
m iă t
ngă quană d
ng các cu c kh ng ho ng. L m phát có
ngă v i kh n ngă ki t qu tài chính c a doanh nghi p, doanh
nghi pă cóă đ nh y c m v i l m phát càng cao thì xác su t b r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t
qu tƠiă chínhă c ngă cao. L m phát góp ph n làm giaă t ng xác su t lâm vào tình tr ng
ki t qu tài chính c a doanh nghi p.
Nh ă v y m i quan h gi a CPI và kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh
nghi p là t
ngă quană d
ng.ă Ngh aă lƠă bi n này có giá tr càng cao s tácă đ ng làm
giaă t ngă xácăsu tăr iăvƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p.
Lãi su t th c tín phi u kho b c k h n 1 n m – TBR
Trong nghiên c u này, TBR đư đ
th đ
c đi u ch nh b i l m phát. Tín phi u kho b c có
c xem là kho nă đ uă t có m c r i ro th p nh t và do chúng có tính thanh
39
kho n cao h nă nênă t su t l i t c c a chúng s th pă h nă cácă ch ng khoán dài h n
khác. Nhi u nghiên c u cho th y kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a lãi su tă c ă
b n, mà nó là m c lãi su tă đ i di n cho th tr
ng. TBRălƠăth
căđoăđ i di n cho lãi
su t. V i m t m c lãi su t th pă h nă s t oă đi u ki n cho các doanh nghi p đ uă t
nhi uă h n vào các trang thi t b ,ă máyă móc,ă nhƠă x
phát tri n, v.v. Ng
ng, hàng t n kho, nghiên c u và
c l i, v i m t m c lãi su tă caoă h nă s làm cho chi phí s d ng
n đ tă h n, doanh nghi p ph i tr các chiă phíă lưiăvayăcaoăh n. Doăđóăm t giá tr cao
TBR s
lƠmă giaă t ngă kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính c a doanh
nghi p. Trong nghiên c u này, đ aă raă m t k vòngă t
ngă quană d
ngă gi a bi n
TBR và xác su tăr iăvƠoă ki t qu tài chính.
T c đ t ng tr
ng t ng s n ph m qu c n i th c - GDPR
Chu k kinh t tácă đ ngă đ nă môiă tr
ng kinh doanh c a doanh nghi p và vì th các
y u t v ă môă cóă th mang l i kh n ngă d báoă cácă thayăđ i trong tình tr ng ki t qu
tƠiă chínhă ă nh ă cácă t s tài chính truy n th ng. S b t n trong n n kinh t có kh
n ngă gi i thích cao cho tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Nh ă v y có
th th y r ng, t că đ t ngă tr
ng kinh t có m i quan h ngh ch bi n v i kh n ng
x y ra ki t qu tài chính doanh nghi p.ă Doă đóătrongănghiênăc uănƠyăc ngăs s d ng
bi n GDPR vào mô hình d báo. Bi n s này có k v ng t
ngă quană ơm v i xác
su tăr iăvƠoă ki t qu tài chính.
Các bi n th tr
ng
Giá c phi u – PRICE
Giá c phi u trong nghiên c uă nƠyă đ
c l y t giáă đóngă c aă cóă đi u ch nh t i ngày
giao d ch cu iă n mă c a m i doanh nghi p,ă đ ng th i giá tr c a bi n s nƠyă đ
chuy nă đ i sang hàm Logarit c ă s 10. Giá c phi u ph n ánh m tă l
thôngă tină đ
c công b có liênă quană đ n dòng ti n t
ngă laiă đ
phi uă c ngă nh ă tínhă thanhă kho n c a doanh nghi p. Doă đóă giá c
c
ng l n các
c k v ng t c
phi u s ch a
đ ng nh ngă thôngă tină liênă quană đ n xác su tă r iă vƠoă ki t qu tài chính, ngay c khi
40
chúng không ph i là m tă th
că đoă tr c ti p cho v nă đ này. Ngoài ra, tình hình tài
chính c a doanh nghi p có th d nă đ n vi c tái c u trúc danh m că đ uă t ă c a các
nhƠă đ uă t ,ă vƠă đi u này gây ra nhă h
s
ngă vƠă lƠmă đi u ch nh giá c phi uă tr
ki n ki t qu tài chính x y ra. Tuyă nhiên,ă c ngă cóă m t s tr
c khi
ng h p giá c
phi u k t h p v i các thông tin ng u nhiên mà không liên quan tr c ti pă đ n tình
tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi pă vƠă đi u này có th gơyă ắnhi u”ă trong phân
tích và gi m tính chính xác trong d báo. M c dù v y, giá c phi u có kh n ngă
t ngă n ngă l c d báo c a mô hình. Tóm l i, giá c phi u có m i quan h m t thi t
v i xác su t ki t qu tài chính. M t s giaă t ngă trongă giáă c phi u s làm gi m kh
n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Bi n s
này, do v y, đ
c k
v ng có m i quan h ngh ch bi n v i xác su t ki t qu tài chính.
T su t sinh l i v
t tr i c a c phi u – ABNRET
Có m t m i quan h ngh ch bi n gi a t su t sinh l i c phi u và kh n ngăpháăs n.
Theoă đó,ăt su t sinh l i c phi uăcaoăh năt su t sinh l i c a th tr
ng s gi m xác
su t b ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Hay nói cách khác, giá tr c a bi n
ABNRET càng cao s
TANHă đ
h
c s
càng làm gi m kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính. Hàm
d ngă đ gi i quy t nh ng giá tr b tă th
ng mà có th gây nh
ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi chuy năđ i hàm TANH, giá tr c a bi n
ABNRET s n mă trongă đo n [-1,1]. Bi nă ABNRETă đ
c k v ngă lƠă t
ngă quană ơmă
v i xác su t ki t qu tài chính.
Bi n s nƠyă đ
c tính toán b i công th c sau:
ABNRET = TANH ( Returnit ậ Returnmt )
Trongă đó:
Returnit =
P it’ă : giáă đóngă c a đi u ch nh c a doanh nghi p th i t i ngày giao d ch
cu iăn mă t
41
P it : giáă đóngă c aă đi u ch nh c a doanh nghi p th i t i ngày giao d ch
đ uăn mă t
Returnit = t su t sinh l i c phi u i n mă th t
Returnmt =
MCit : giá tr v n hóa th tr
ng c a doanh nghi p iăn mă th t
Returnmt : t su t sinh l i th tr
ng t iăn mă th t
Quy mô doanh nghi p - SIZE
Quy mô doanh nghi p có th là m t y u t d báo t t cho s phá s n n uăđ căđi m
ắgi ng quy n ch n” c a v n c ph n đ
c s d ngă nh m t khung lý thuy t; giá tr
c ph n c a m t doanh nghi p
trong tình tr ngă khóă kh n v tài chính b gi m giá
b i nh ngă ng
ng (nh ngă nhƠă đ uă t )ă vƠă đi u này kéo theo m t
s
i tham gia th tr
gi m sút trong giá tr v n c ph n. S gi m sút trong v n c ph n gây ra b i
nh ngă đánhă giáă tiêuă c c c aă nhƠă đ uă t ă v i tình hình tài chính c a doanh nghi p có
th di chuy n m t cách h th ng v ắgiá th c hi n” (hay giá tr c a n )ăchoăđ n khi
đ tă đ nă đi m mà doanh nghi p khôngă đápă ng đ
c các ngh a v n (và doanh
nghi p v n ). Xác su t phá s n c a m t doanh nghi p là xác su t mà quy n ch n
mua s vô giá vào ngày đáoă h n, hay nói cách khác, giá tr c a tài s nă (đ
l
ng b ng giá tr th tr
că đoă
ng c a doanh nghi p) nh h nă m nh giá c a n vào cu i
th i k n m gi . Vì v y, m t giá tr cao c a bi n SIZE s kéo theo m t xác su t phá
s n hay r iă vƠoă ki t qu tài chính th p. Nói cách khác, d u c a bi n s SIZE trong
k t qu h iă quyă đ
c k v ng là d u âm, cho th y r ng m t giá tr cao c a bi n s
này có th làm gi m xác su tă r iăvƠoă tìnhătr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p.
Bi n s nƠyă đ
cătínhă toánănh ă sau:
SIZE = log (MCf / MCm)
42
Trong đó:
MCf : là giá tr v n hóa th tr
ng c a doanh nghi p t i ngày giao d ch
cu iăn m
MCm : là giá tr v n hóa c a toàn th tr
ng t i ngày giao d ch cu i
nm
Giá tr v n hóa th tr
HƠmă TANHă đ
h
ng c a doanh nghi p trên T ng n - MCTD
c s d ngă đ gi i quy t nh ng giá tr b tă th
ng mà có th gây nh
ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi chuy năđ i hàm TANH, giá tr c a bi n
MCTD s n mă trongă đo n [0,1]. M t giá tr cao c a bi n MCTD cho th y giá tr tài
s n c a doanh nghi pă (đ
că đoă b ng giá tr th tr
m t giá tr th p c a bi n này cho th y giá tr th tr
ng)ă v t xa t ng n . Ng
c l i,
ng c a doanh nghi păđangăgi m
g nă đ nă đi m mà t ng n v t quá tài s n c a nó,ă hayă đi m v n . M t giá tr l n
c a MCTD cho th y ít có kh n ngă doanhă nghi p r i vào ki t qu tài chính và
ng
c l i. Bi n s nƠyă đ
c k v ngă t
ngă quană ơmă v i xác su t lâm vào tình tr ng
phá s n c a doanh nghi p.
Bi n s nƠyă đ
cătínhă toánănh ă sau:
MCTD = TANH (MC / TL)
Trong đó:
MC: là giá tr v n hóa th tr
ng c a doanh nghi p t i ngày giao d ch
cu iăn m
TL: là t ng n c a doanh nghi p
43
B ng 3.2: T ng h p các bi n đ c l p cho mô hình h i quy Logit
K
Ký hi u
Cách th c đo l
Tên bi n
ng
v ng
d u
Nhóm bi n s Tài Chính
Dòng ti n ho tăđ ng TANH (Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh /
TFOTL
kinh doanh trên
T ng n )
(-)
T ng n
T ng n trên T ng
TLTA
TANH (T ng n / T ng tài s n)
tài s n
(+)
TANH [ (Tài s n có tính thanh kho n nhanh
ậ n
ng n h n) / Chi phí ho tă đ ng hàng
ngày ]
NOCREDINT
Bi n thanh kho n
Tài s n có tính thanh kho n nhanh =
(-)
Tài s n ng n h n ậ hàng t n kho
Chi phí ho tă đ ng hàng ngày =
(Doanh thu ậ EBIT ậ kh u hao) / 365
COVERAGE
T s kh n ngă
TANH ( EBITDA / Chi phí lãi vay )
thanh toán lãi vay
(-)
Nhóm bi n V Mô
CPI
TBR
Ch s giá tiêu dùng
Lãi su t th c tín
phi u kho b c k
Ch s giá tiêu dùng (thangă đi m 100)
Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m
(+)
(+)
44
h nă 1ăn m
T căđ t ngă tr
GDPR
(%)
ng
(%)
t ng s n ph m qu c
(-)
n i th c
Nhóm bi n Th Tr
ng
Log (Giá c phi u)
Giá c phi u
PRICE
Giá c
phi u: Giáă đóngă c a t i ngày
(-)
giao d ch cu iăn m
ABNRET
T su t sinh l iăv t TANH (T su t sinh l i c a c
tr i c a c phi u
Quy mô doanh
SIZE
MCTD
nghi p
su t sinh l i c a toàn th tr
Log ( Giá tr v n hóa th tr
phi u - T
(-)
ng )
ng c a DN t i
th iă đi m cu iă n m / Giá tr v n hóa c a
toàn th tr
ng t i th iăđi m cu iăn mă )
Giá tr v n hóa th
TANH (Giá tr v n hóa th tr
tr
t i th iăđi m cu iăn m / T ng n )
ng c a doanh
nghi p trên t ng n
Ngu n: T ng h p c a tác gi
(-)
ng c a DN
(-)
45
3.2.2 Xây d ng các mô hình nghiên c u th c nghi m
Sau khi l a ch n các bi n s (đ uă vƠoă vƠă đ u ra) cho mô hình Logit. D a trên các
nghiên c u th c nghi m c a Christidis và Gregory (2010), Tinoco và Wilson (2013)
nghiên c u ti n hành xây d ng 5 mô hình nghiên c u th c nghi m d aă trênă c ă s
ti p c n t mô hình h i quy Logit, quaă đóă nh m tìm ra các y u t
kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p.ă
li u vi c k t h p 3 y u t tài chính, th tr
nhă h
ng đ n
ng th i xem xét
ngă vƠă v ă môă vƠoă trong m t mô hình có
kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p hay không ? và mô hình này
có ph i là mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t hay không ?, hay nói
cách khác là tr l i các câu h i s 2 c a nghiên c u. Các mô hình đ
c thi t l p nh ă
sau:
Mô hình 1: ch bao g m các y u t tài chính (MD1)
Mô hình 2: k t h p các y u t tài chính vƠ v mô (MD2)
Mô hình 3: k t h p c 3 y u t tài chính, th tr
đ y đ ) (MD3)
ng và v mô (mô hình
46
Mô hình 4: ch bao g m các y u t th tr
Mô hình 5: k t h p các y u t th tr
ng (MD4)
ng vƠ v mô (MD5)
Trong các mô hình trên, Pi: là xác su tă đ Y = 1 c a doanh nghi p th i (hay xác
su tă đ doanh nghi p th i r iă vƠo ki t qu tài chính), t:ă lƠă n mă x y ra s ki n ki t
qu tài chính.
môă hìnhă đ
d báo kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p, các
c h i quy v iă đ tr lƠă 1ă n m (t-1), tr
că n mă x y ra s ki n ki t qu
tài chính. Các giá tr alpha, beta, gamma, delta và theta : là các h s h i quy c a
các bi nă đ c l p trong mô hình. e: là c ăs (e = 2.718281828)
3.3 Các th
c đo l
c đo l
3.3.1 Các th
ng hi u qu c a mô hình và các ki m đ nh
ng hi u qu c a mô hình
AUC
AUC là vùng di n tích n mă d
di n tích t
ơyă đ
d
iă đ
că xemă lƠă th
iă đ
ng cong ROC, hay nói cách khác AUC là vùng
ngă ROCă choă đ nă đi m có t aă đ (1,0)
góc ph i c aăđ th .
că đo tr c ti p cho đ chính xác v d báo c a mô hình, AUC
b ng 1 th hi n m t mình d báo chính xác hoàn h o. Hay nói cách khác n uăđ
cong ROC càng g năđi m (0,1)
ng
góc bên trái c aăđ th thì kh n ngăd báo c a mô
hình càng chính xác.
H s Gini rank
H s nƠyă đ
c tính toán b ng công th c (2*AUC - 1).
ơyă lƠă h s đ
c các nhà
phân tích đ aă vƠo s d ng nh mă đánhă giáă kh n ngă d báo chính xác c a mô hình.
47
M tă môă hìnhă lỦă t
ng, là m t mô hình mà nó có kh n ngă phơnă lo i hoàn h o các
quan sát t t và quan sát x u, có h s Gini b ng 1.
H s xác đ nh R2
Pseudo-R2 (MacFadden’să R2 ) = 1- log(LM) / log(L0)
Coxă&ăSnell’să R2 = 1 ậ (L0/ LM)2/n
Nagelkerke’să R2 = [1- (L0 / LM)2/n ] / [1- (L0)2/n ]
Trongă đó:ă L0: là giá tr likelihood c a mô hình ch có h s ch n (only an intercept
model), LM: là giá tr likelihood c a mô hình đangă đ
đ
că
căl
că
ng trong nghiên c u này là Logit),ăn:ălƠăkíchă th
Các giá tr R2 trên đ uă đoă l
că l
ngă (môă hìnhă đangă
c m u.
ng m că đ Ủă ngh aă c a mô hình hayă đoă l
ng kh
n ngă gi i thích c a các bi nă đ c l p lên bi n ph thu c. Giá tr R2 nh n giá tr trong
đo n [0,1]. Giá tr này càng cao hay càng g n 1, cho th y mô hình càng có kh n ngă
gi i thích nh ngă thayă đ i c a bi n ph thu c. Chúngă cóă Ủă ngh aă nh ă h s xácă đ nh
R2 trong mô hình h i quy tuy n tính, nh ngă cáchă th că đoă l
s xácăđ nh R2 này đ
ng khác nhau. Các h
c tính toán d a trên các giá tr likelihood c a mô hình.
B ng phân lo i đ chính xác c a mô hình
ơyă c ngă lƠă m tă th
că đoă đánhă giáă kh n ngă d báo c a mô hình đ
c s d ng
trong nhi u nghiên c u v d báo ki t qu tƠiă chính,ă nh ă trongă nghiênă c u c a:
Beaver (1966), Altman (1968), Ohlson (1980), Soo-Wah và c ng s (2001), Platt và
Platt (2002), Cheng và c ng s (2006), Altman và c ng s (2010), Sheikhi và c ng
s
(2012), Tinoco và Wison (2013), Rodrigues và Stevenson (2013), Alifiah
(2014),… B ng phân lo iă đ chính xác c a mô hình cho bi t m t mô hình có kh
n ngă d báo chính xác ki t qu tài chính và không ki t qu tài chính là bao nhiêu
ph nă tr m.
48
3.3.2 Các ki m đ nh đ
c s d ng trong nghiên c u
Ki m đ nh hi n t
ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p
Do nh ng h n c a mô hình Logit nên nghiên c u xácăđ nh các h s t
ngăquanăc p
gi a các bi nă đ c l p và tiêu chí VIF (variance inflation factor) ậ nhân t phóngăđ i
ph
ngă saiă nh mă xácă đ nh v nă đ đaă c ng tuy n. H s t
ngăquanăc p l năh nă0.8,ă
cho th y v nă đ
đaă c ng tuy n tr
nên nghiêm tr ng. Nh ng trong m t s
hu ng có hi nă t
ngă đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p,ă nh ngă h s t
tình
ngă quană
c p gi a các bi n có th th p.ă Doă đó,ă nghiênă c u s d ngă thêmă tiêuă chíă VIF,ă đ có
k t lu n v ngă h nă v hi nă t
c ng tuy nă đ
ngă đaă c ng tuy n. VIF l năh nă10ăcho th y m căđ đaă
c xem là cao. N u các k t qu ki mă đ nh VIF > 10, nghiên c u s
ti n hành lo i b nh ng bi n có hi năt
ng công tuy n cao v i các bi n khác,ăđ k t
qu h i quy Logit v ngă h n.
Ki m đ nh s khác bi t trung bình gi a hai m u đ c l p
Nghiên c u s d ng ki mă đ nh T-test và Wilcoxon rank-sum test đ ki mă đ nh s
khác bi t trung bình gi a hai m uă đ c l p. Trongă đóă ki mă đ nh Wilcoxon rank-sum
testă cóă tínhă chínhă xácă h nă soă v i T-test. Gi thuy t H0 c a hai ki mă đ nh là: giá tr
trung bình c a bi n
nhóm ki t qu tài chính b ng giá tr trung bình c a bi n
nhóm không ki t qu tài chính. D a trên các giá tr p-value c a k t qu ki mă đ nh,
n u p-value < 0.05 k t lu n bác b gi H0, hay ch p nh n có s khác bi t trung bình
gi a hai m uă đ c l p
m că Ủă ngh aă 5%.ă Vi c ki mă đ nh s khác bi t trung bình
nh mă giaă t ngă nh nă đ nh v cácă đ că tr ngă gi a nhóm ki t qu tài chính và không
ki t qu tài chính.
Ki m đ nh Hosmer & Lemeshow
Là ki mă đ nh s phù h p c a phân ph i xác su t b ng tiêu chu n chi2 (chi-square).
B ng cách so sánh giá tr
thi t H0: giá tr
că l
că l
ng v i giá tr quană sátă đưă đ
c phân nhóm. Gi
ng b ng giá tr quan sát. ngh aă lƠ. Quy t c quy tă đ nh trong
ki mă đ nh này là v i m t giá tr nh c a chi-square (< 15) và m t giá tr l n c a p-
49
value (> 0.05) (Tinoco và Wilson, 2013) thì ch p nh n gi thuy t H0, hay giá tr
că l
ng và giá tr quan sát không khác nhau t i m că Ủă ngh aă 5%.ă i u này g i ý
r ng mô hình d báo là phù h p v i d li u m u.
Ki m đ nh phi tham s Mann ậ Whitney
Là ki mă đ nh s khác nhau gi a các giá tr AUC c a các mô hình. Gi thuy t H0:
giá tr AUC c a các mô hình b ng nhau. D a trên các giá tr p-value c a k t qu
ki mă đ nh, n u p-value < 0.05 k t lu n bác b gi H0, hay nói cách khác các giá tr
AUC c a các mô hình là khác nhau t i m căỦăngh aă 5%.
50
K t lu n ch
ng 3
Bài nghiên c u ti n hành ch n ra 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p
thu c t t c các ngành ngo i tr
ngành tài chính) niêm y t trên HNX và HOSE
trong k quană sátă k oă dƠiă 6ă n mă t 2009ă đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên
c uă cóă đ
c là 2608 quan sát. Nghiên c u s d ng mô hình h i quy Logit đ d báo
ki t qu tài chính c a các doanh nghi p niêm y t t i Vi t Nam. Nh mă đápă ng các
đi u ki n c a mô hình h i quy Logit, nghiên c uă đưă đ aă vƠoă cácă ki mă đ nh hi n
t
ngă đaă c ng tuy n, s d ng k thu t chuy nă đ i hàm TANH nh m lo i b các giá
tr ngo i lai ra kh i quan sát.ă NgoƠiă ra,ă đ đánhă giáă l a ch n mô hình phù h p,
nghiên c uă c ngă đưă s d ngă cácă th
că đo nh : AUC, Ghini rank, các h s xácăđ nh
R2 , b ng phân lo iă đ chính xác, cùng các ki mă đ nhă khácă nh :ă ki mă đ nh Hosmer
& Lemeshow, ki măđ nh Mann ậ Whitney.
51
CH
NG 4: K T QU
4.1 K t qu th ng kê mô t và ki m đ nh t
NGHIÊN C U
ng quan các bi n đ c l p
4.1.1 K t qu th ng kê mô t
Bài nghiên c u th c hi n trên m t m u d li u b ng khôngă cơnă đ i bao g m 568
doanh nghi p niêm y t trên HNX và HOSE trong k quanăsátăk oădƠiă6ăn măt 2009
đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên c uăcóăđ
t ng th đ
c là 2,608 quan sát. M u d li u
c phân tách thành hai nhóm: nhóm các doanh nghi p b ki t qu tài
chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính. Chi ti t các th ng kê mô
t đ
c trình bày trong b ng 4.1. Các thông s th ng kê cho t t c các bi n bao
g m: s quan sát (Obs.), giá tr trungă bìnhă (Mean),ăđ l ch chu n (Std. Dev.), giá tr
l n nh t (Max), giá tr nh nh t (Min). C th h n, xem b ng 4.1, nh ă sau:
i v i nhóm bi n s
tài chính. Giá tr trung bình c a bi n TFOTL (T s Dòng
ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n ) đ i v i các doanh nghi p b ki t qu tài
chính th p h nă so v i các doanh nghi p không ki t qu tài chính.ă i u này cho th y
kh n ngă đ m b oă cácă ngh aă v tƠiă chínhă đ n h n t dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh
c a các doanh nghi p ki t qu tài chính k mă h n. Bi n COVERAGE (Kh n ngă
thanh toán lãi vay) c ngă choă raă k t qu
h
tr
choă quană đi m này. Bi n
COVERAGEă c ngă b sung thêm r ng: các doanh nghi p ki t qu tài chính không
nh ng không có kh n ngă thanhă toánă chiă phíă tài chính mà còn b ơm,ăđ ng th i m c
đ bi nă đ ngă c ngă caoă h nă nhi u. Rõ ràng là các doanh nghi p ki t qu đangăduyătrìă
m t t l đònă b y cao và ho tă đ ng kinh doanh kém hi u qu . Và bi n TLTA (T ng
n trên T ng tài s n hay bi nă đòn b y tài chính) c ngă đưă th hi n rõ lu năđi m này.
Các doanh nghi p ki t qu ắs h u” m t c u trúc v n v i t l n caoă h n trong
t ng ngu n v n hay t l đònă b y cao.ă Trongă khiă đó,ă cácă doanhă nghi p không ki t
qu duy trì m t t l đònă b y tài chính m t cách có ki mă soátă h n.ă Bi n cu i cùng
trong nhóm bi n s
nghi p ki t qu
giá tr t
tài chính là NOCREDINT (bi n Thanh kho n). Nh ng doanh
tài chính nh n giá tr
trung bình c a bi n s này th pă h nă soă v i
ng ng c a các doanh nghi p không b ki t qu tài chính. Vì bi n s này
52
B ng 4.1: Th ng kê mô t các bi n đ c l p
Variable
TFOTL
TLTA
NOCREDINT
COVERAGE
CPI
TBR
GDPR
PRICE
ABNRET
SIZE
MCTD
T ng quan sát
Mean
0.1119021
0.480927
-0.2435896
0.8542389
123.3963
-0.5451132
5.767075
4.070844
-0.0607289
-3.622111
0.5432426
Std. Dev.
0.2971647
0.1654433
0.9661445
0.4452964
17.29188
2.445085
0.4511373
0.3703411
0.3717691
0.7211609
0.3218366
Min
-1
0.0020875
-1
-1
91.85976
-5.331658
5.247367
2.845098
-0.9054054
-5.453946
0.0085816
Max
0.9999993
0.9218005
1
1
143.644
2.097525
6.423238
5.227887
0.9999852
4.047946
1
Obs.
2608
2608
2608
2608
2608
2608
2608
2608
2608
2608
2608
Nhóm quan sát ki t qu tài chính
Mean
0.0258241
0.5533737
-0.627355
-0.2005428
135.4099
-0.2594298
5.566241
3.5667
-0.3456843
-4.187983
0.3063852
Std. Dev.
0.2415792
0.2042071
0.7817537
0.7392231
7.12182
1.520273
0.3374951
0.2839295
0.3002058
0.5894581
0.2923699
Min
-0.9422146
0.0480801
-1
-1
118.6775
-5.331658
5.247367
2.845098
-0.8256512
-5.371427
0.0085816
Max
0.9989794
0.9218005
1
1
143.644
0.8493946
6.240303
4.338456
0.9688505
-2.551034
0.9977581
Obs.
118
118
118
118
118
118
118
118
118
118
118
Nhóm quan sát không ki t qu tài chính
Mean
0.1159813
0.4774938
-0.2254031
0.9042245
122.827
-0.5586516
5.776592
4.094745
-0.047225
-3.595294
0.5544671
Std. Dev.
0.2989684
0.1626294
0.9703851
0.3560307
17.42509
2.479753
0.4536702
0.3567079
0.369454
0.7158881
0.3188815
Min
-1
0.0020875
-1
-1
91.85976
-5.331658
5.247367
3.127105
-0.9054054
-5.453946
0.0193029
Max
0.9999993
0.7521584
1
1
143.644
2.097525
6.423238
5.227887
0.9999852
4.047946
1
Obs.
2490
2490
2490
2490
2490
2490
2490
2490
2490
2490
2490
Ghiăchú:ă ây là b ng th ng kê mô t toàn b các bi năchoăcácămôăhìnhăđ c phân chia làm 3 nhóm: t ng quan sát, nhóm quan sát ki t qu tài chính và nhóm quan sát không b
ki t qu tài chính. TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngăthanhă
toán lãi vay, CPI: Ch s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ăGDPR:ăT căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u,
ABNRET: T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng n .
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu th ng k mô t (ph n m m Stata 12)
53
B ng 4.2: Ki m đ nh s khác bi t trung bình gi a hai nhóm quan sát ki t qu và không ki t qu tài chính
Giá tr Trung Bình (Mean) c a
nhóm ki t qu tài chính
Giá tr Trung Bình (Mean) c a
nhóm không ki t qu tài chính
T-test
(p-value)
Wilcoxon rank-sum test
(p-value)
TFOTL
0.025824
0.115981
0.0001
0.0007
TLTA
0.553374
0.477494
0.0001
0.0000
NOCREDINT
-0.62736
-0.2254
0.0000
0.0000
COVERAGE
-0.20054
0.904225
0.0000
0.0000
CPI
135.4099
122.827
0.0000
0.0000
TBR
-0.25943
-0.55865
0.0457
0.0593
GDPR
5.566241
5.776592
0.0000
0.0000
PRICE
3.5667
4.094745
0.0000
0.0000
ABNRET
-0.34568
-0.04723
0.0000
0.0000
SIZE
-4.18798
-3.59529
0.0000
0.0000
MCTD
0.306385
0.554467
0.0000
0.0000
Ghi chú: TFOTL: Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh
n ngăthanhătoánălưiăvay,ăCPI:ăCh s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ăGDPR:ăT căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c,
PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l i v t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên
T ng n .
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh T-test và Wilcoxon rank-sum test (ph n m m Stata 12)
54
nh cho th y m t tình tr ng thanh kho n không nă đ nh c a doanh nghi p và có th
d nă đ n m t tình tr ngă khóă kh nă trongă vi că đápă ngă cácă ngh aă v tài chính c a
doanh nghi p đó, nên k t qu trên là phù h p.
i v i nhóm bi nă v ă mô. M c dù k t qu ki mă đ nh là có s khác bi t trung bình
gi a các doanh nghi p ki t qu và không ki t qu , nh ng gia tr trung bình c a bi n
GDPR (T că đ t ngă tr
ng t ng s n ph m qu c n i th c) không có s chênh l ch
cao gi a hai nhóm này.ă Ng
c l i,ă đ i v i hai bi n CPI (Ch s giá tiêu dùng) và
TBR (Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă 1ă n m) thì có s chênh l ch khá l n.
Các doanh nghi p b ki t qu tài chính th
ngăr iăvƠoăcácăth i k n n kinh t b l m
phát và lãi su tă caoă h n.ă Hayă nóiă cáchă khác,ă trongă th i k n n kinh t b t n, suy
thoái kh n ngă cácă doanhă nghi p lâm vào tình tr ng ki t qu tài chính là khá cao.
Trong nghiên c u này, do bi n TBR đư đ
căđi u ch nh lo i tr s tácăđ ng c a l m
phát nên giá tr trung bình c a bi n TBR th hi n giá tr âm
i v i nhóm bi n th tr
c hai nhóm quan sát.
ng. Giá tr trung bình c a bi n PRICE (Giá c phi u) đ i
v i các doanh nghi p ki t qu tài chính th pă h nă soă v i các doanh nghi păkhôngăr iă
vào ki t qu tƠiă chính.ă i u này cho th y th tr
ng có m tăđánhăgiáăth păđ i v i c
phi u c a các doanh nghi p b ki t qu tài chính.
sinh l iă v t tr i c a c
i v i bi n ABNRET (T su t
phi u), giá tr trung bình c a doanh nghi p ki t qu tài
chính th p h n r t nhi u so v i doanh nghi p không ki t qu tài chính,ăđi u này cho
th y các doanh nghi p này có s b t n l nă h nă vƠă r i ro nhi uă h nă soă v i doanh
nghi p không ki t qu và t su t sinh l i c a nh ng doanh nghi p ki t qu tài chính
th pă h nă t
su t sinh l i c a th tr
nghi p ki t qu th
ng r t nhi u. Nguyên nhân b i các doanh
ng g p nh ng tình hu ng b t l iă nh :ă doanh thu s t gi m,
không th thanh toán các kho n n đ n h n, ch m chi tr c t c cho c đông,ăv.v…ă
Và các thông tin này ph n nh vào giá c
th
ng, theo chi uă h
ng tiêu c c.ă Ng
phi u, làm giá c phi u bi nă đ ng b t
c l i đ i v i các doanh nghi p không ki t
qu tài chính, tình hình ho tă đ ng kinh doanh nă đ nh, nên giá c phi u ít bi năđ ng
ho c n u có s theo chi uă h
ng tích c că h n.
i v i bi n quy mô SIZE (Quy mô
55
doanh nghi p): giá tr trung bình c a các doanh nghi p không ki t qu caoă h nă soă
v i doanh nghi p ki t qu tài chính. Vì quy mô c a doanh nghi p càng l n thì chi
phí và giá thành trên m tă đ nă v s n ph m s gi m,ă giaă t ngă kh n ngă c nh tranh
c a doanh nghi p, hay tính l i th theo quy mô. Doă đóă nh ng doanh nghi p có quy
mô l n thì kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính s th păh n.ăTrongăbài nghiên c u, do
bi nă SIZEă đ
că đi u ch nh theo hàm log, mà giá tr tr
că khiă đi u ch nh theo hàm
log c a bi n này luôn l nă h nă 0ă vƠă nh h nă 1,ă nênă sauă khiă đi u ch nh theo hàm log
giá tr c a bi n này luôn nh h nă 0. Và bi n cu i cùng trong nhóm bi n th tr
là MCTD (Giá tr v n hóa th tr
th y th tr
ng
ng c a doanh nghi p trên T ng n ) c ngă cho
ngă đánhă giáă caoă đ i v i các doanh nghi p kh e m nh.ă Ngh aă lƠă giáă c
phi u c a các doanh nghi pă nƠyă caoă h nă soă v i các doanh nghi p b ki t qu tài
chính,ă doă đóă giáă tr v n hóa có kh n ngă caoă h nă n u doanh nghi p không có s
đi u ch nh gi m s l
ng c phi uăđangă l uă hƠnh.
B ng 4.2 trình bày các ki mă đ nh s khác bi t trung bình c a các bi n s gi a các
nhóm doanh nghi p ki t qu và nhóm doanh nghi p không ki t qu .ă Theoă đóă choă
th y r ng:ă khiă đ ng riêng l , các bi nă đ u có kh n ngă d báo doanh nghi p nào là
ki t qu và doanh nghi p nào là không ki t qu t i m că Ủă ngh aă 1%,ă riêngă đ i v i
bi n TBR là 5%. Nhìn chung, các k t qu c a hai ki mă đ nh s khác bi t trung bình
gi a hai nhóm quan sát ki t qu và không qu tài chính là khác bi t m t cách có ý
ngh a th ng kê.ă i u này làm cho các phân tích t ng quan gi a hai nhóm quan sát
thêm v ngă h n. Tuy nhiên, các k t qu ki mă đ nh v s khác bi t trung bình gi a
hai nhóm quan sát ch cho th y kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a m t bi n s
riêng l , k t qu ch aă choă th y kh n ngă d báo ki t qu tài chính khi có s k t h p
gi a các bi n, hay nói cách khác là k t h p các y u t trong m t mô hình.
4.1.2 K t qu ki m đ nh t
ng quan các bi n đ c l p
Nh m gi m thi u h n ch c a mô hình Logit, nghiên c u ti n hành xem xét v nă đ
t
ngă quană vƠă đaăc ng tuy n gi a các bi năđ c l p v i nhau.
56
Theoă nh ă b ng 4.3, h s t
0.8. Ngo i tr h s t
ngă quană c p gi a các bi nă đ c l pă đaă s đ u nh h nă
ngă quană c p gi a hai bi n MCTD và TLTA là - 0.8264 khá
cao. Nghiên c uă c ng s d ng th
că đo VIF ậ nhân t phóngă đ iă ph
ngă saiă nh m
xem xét v nă đ đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p trong mô hình. VIFă đ
c tính
b ng 1/(1 - R2k ),ă trongă đóă R2k là h s xácă đ nh c a mô hình h i quy ph c a m t
bi nă đ c l p lên các bi nă đ c l p còn l i. K t qu c a VIF cho th y t t c các bi n
đ u có VIF nh h nă 10,ă ch ng t v nă đ đaăc ng tuy n gi a các bi n không nghiêm
tr ng.
57
B ng 4.3: Ma tr n h s t
Variable
TFOTL
Ma tr n h s t
ng quan
TFOTL
TLTA
ng quan vƠ đa c ng tuy n
NOCREDINT COVERAGE CPI
TBR
GDPR
PRICE
ABNRET SIZE
MCTD
1
TLTA
-0.3189
1
NOCREDINT
0.1948
-0.5611
1
COVERAGE
0.0834
-0.0750
0.0772
CPI
-0.0117
0.0106
TBR
0.0643
-0.0359
GDPR
-0.0727
PRICE
1
-0.1666
1
0.0417
-0.0144
-0.0570
1
-0.0282
0.0188
0.1000
-0.2977
-0.2506
1
0.2410
-0.2195
0.2034
0.3497
-0.3135
0.2999
0.0836
1
ABNRET
0.1883
-0.0955
0.1084
0.1690
-0.0290
0.2435
-0.2457
0.4328
1
SIZE
0.1086
-0.1351
0.1058
0.1634
-0.0701
0.1388
0.1369
0.5984
0.1970
1
MCTD
0.3303
0.8264
0.4893
0.1498
-0.1716
0.2153
0.0538
0.5668
0.2871
0.3552
1
1.54
2.42
2.46
2.44
2.45
2.45
2.00
2.43
2.37
1.48
Th ng kê đa c ng tuy n
2.49
VIF
Ghi chú: Các giá tr trong m c Ma tr n h s t ngăquanălƠăh s t ngăquanăc p. Trong m c Th ngăkêăđaăc ng tuy n, VIF (variance inflation) là nhân t
phóngăđ iăph ngăsaiănh m xem xét v năđ đaăc ng tuy n gi a các bi năđ c l pătrongămôăhình.ăVIFăđ c tính toán b ng 1/(1 - R2 k ), trongăđóăR2 k là h s xác
đ nh c a mô hình h i quy ph c a m t bi năđ c l p lên các bi năđ c l p còn l i. TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên
T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngăthanhătoánălưiăvay,ăCPI: Ch s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c
k h nă1ăn m,ăGDPR:ăT căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u, SIZE: Quy
mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng n .
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu đoăl ng h s t
ngăquanăvƠăđaăc ng tuy n (ph n m m Stata 12)
58
4.2 K t qu
cl
ng mô hình h i quy Logit
Ph n th nh t và ph n th hai c a câu h i nghiên c u s hai: Các nhóm y u t tài
chính, th tr
ng và v mô có th đ
c dùng làm d báo ki t qu tài chính c a doanh
nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :
Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr
ng
Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr
ng và v mô
tr l i cho hai v nă đ trong câu h i nghiên c u s hai trên. Bài nghiên c u th c hi n
h i quy 5 mô hình d a trên c ă s ti p c n t mô hình h i quy Logit nh ă đưă đ
lu n trong ch
c th o
ngă 3.ă Sauă đóă ti p t c h i quy các mô hình hi u ch nh. Các k t qu
h i
quy các mô hình hi u ch nh nh mă đánhă giáă kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a
doanh nghi p khi k t h p các y u t khác nhau: tài chính, th tr
ngăvƠăv ămô . Do trong
th c t ngày x y ra s ki n ki t qu tài chính là không th bi tă tr
báoă đ
că đ
c, và vi c d
c yêu c u s d ng các d li u có s n t i th iăđi m hi n t iăđ t oăraă
c tính v
kh n ngă ki t qu tài chính. Vì v y trong nghiên c u này, các mô hình s đ
l
că
c
ng theoăđ tr là t-1.
4.2.1 K t qu
cl
ng mô hình h i quy Logit
Mô hình 1(ch bao g m các y u t tài chính c a doanh nghi p): V i bi n TFOTL, k t
qu
cho th y m t m i quan h
ngh ch bi n vƠă cóă Ủă ngh aă th ng kê gi a bi n này v i
xác su t doanh nghi p r iă vƠoă ki t qu
tài chính,ă đúngă nh ă k v ng d u.ă i u này có
ngh aă lƠă m t doanh nghi p càng có nhi u kh
n ngă đ m b oă choă cácă ngh aă v tài chính
b ng dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh thì càng ít có kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính
h n. Bi n COVERAGE c ng cho ra k t qu v k v ng d uă t
ngă t ,ă nh ă đ
c d báo
b i lý thuy t. K t qu này kh ngă đ nh cho lý thuy t r ng m t doanh nghi p có kh n ngă
đ m b o cácă ngh aă v tài chính b ng thu nh p ho tă đ ng càng cao thì kh n ngă r iă vƠoă
ki t qu tài chính càng th p. Riêngă đ i v i bi n TLTA, có k t qu k v ng d uă đúngăv i
lý thuy t đ aă raă lƠă d uă d
ngă vƠă giáă tr c a h s h iă quyă c ngă caoă nh t. Các doanh
nghi pă cóăđònăb y tài chính càng cao thì kh n ngă lơmăvào ki t qu tài chính càng cao.
59
B ng 4.4: K t qu
Variable
TFOTL
TLTA
NOCREDINT
COVERAGE
cl
ng mô hình h i quy Logit
Mô hình 1
Mô hình 2
Mô hình 3
-1.9895***
(-3.60)
5.0110***
(4.55)
-0.1410
(-0.89)
-2.1236***
(-13.60)
-1.8776***
(-3.29)
5.0535***
(4.56)
-0.0979
(-0.62)
-2.0618***
(-12.71)
0.0296**
(2.22)
-0.0795
(-1.36)
0.2994
(0.69)
-1.7951***
(-3.10)
11.4054***
(5.81)
-0.0480
(-0.29)
-1.3952***
(-7.46)
0.0325**
(1.82)
0.0595
(0.89)
0.4937
(0.95)
-3.8854***
(-6.07)
-2.9869***
(-4.57)
-0.1689
(-0.94)
5.0040***
(4.61)
-3.0606
(-0.57)
0.4135
0.0000
1987
CPI
TBR
GDPR
PRICE
ABNRET
SIZE
MCTD
Constant
Pseudo-R2
Prob > chi2(k)
S quan sát
-4.0287***
(-6.86)
0.2853
0.0000
1987
-9.5194**
(-2.47)
0.3009
0.0000
1987
Mô hình 4
Mô hình 5
-3.9083***
(-8.36)
-2.4698***
(-4.48)
-0.0240
(-0.14)
-0.1770
(-0.41)
11.6416***
(5.66)
0.2516
0.0000
1987
0.0255
(1.60)
0.1702***
(2.75)
0.4178
(0.88)
-4.1039***
(-8.27)
-2.9581***
(-5.20)
0.0416
(0.26)
-0.2771
(-0.64)
7.2297
(1.55)
0.2695
0.0000
1987
Ghi chú: cácămôăhìnhăđ că căl ng v iăđ tr m tăn m,ătr căn mămƠăs ki n ki t qu tài chính x y ra.
Giá tr trong gi u ngo că đ nă lƠă giáă tr th ng kê Z. ***,**,*ăt ngă ng v i m căỦăngh aă1%,ă5%ăvƠă10%.ă
Pseudo-R2 : h s xácăđ nh Pseudo-R2 (hay còn g i là McFadden’săR2 ). TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh
doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE:
Kh n ngăthanhătoánălưiăvay,ăCPI:ăCh s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ă
GDPR: T căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l i
v t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p
trên T ng n .
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu
căl ng mô hình h i quy Logit (ph n m m Stata 12)
60
C 3 bi nă nƠyă đ uă cóă Ủă ngh aă th ng kê t i m c 1%. Bi n NOCREDINT không có ý
ngh aă th ng kê trong mô hình này, và k t qu c a bi nă nƠyă c ngă t
ngă t đ i v i
mô hình 2 và mô hình 3. M c dù trong phân tích th ng kê mô t và ki mă đ nh s
khác bi t
trung bình gi a hai nhóm ki t qu
và không ki t qu
tài chính c a bi n
NOCREDINTă đưă choă th y có s khác bi tă cóă Ủă ngh aă th ngă kê.ăNh ngăkhiăđ
ck t
h p v i các bi n s khác trong mô hình thì k t qu l iă khôngă nh ă k v ngă đ aă ra.ă
V y sau khi h i quy các bi n s trong mô hình 1, k t qu là có 3 bi nă cóă Ủă ngh aă
th ngă kêăvƠă đúngă k v ng v t
ngă quană theoăd báo c a lý thuy t.
Mô hình 2 (k t h p các y u t tƠiă chínhăvƠăv ămô): khi k t h p các bi n s tài chính
v i bi n s
v ă mô, thì các bi n s
tài chính (TFOTA, TLTA, COVERAGE) có ý
ngh aă th ng kê t i m c 1% và đúngă k v ng d u
hình 2.ă Riêngă đ i v i 3 bi n v ă môă đ
mô hình 1 v nă đúngă trongă môă
c thêm vào, ch có bi n CPI là có Ủă ngh aă
th ng kê t i m c 5%. Bi nă CPIă c ngă choă raă k t qu k v ng d uă nh ă lỦă thuy t và
th ng kê mô t . CPI là m tă th
că đoă choă l m phát, k t qu trên c ngă c cho quan
đi m r ng: l m phát cao là h u qu c a m t c aă môiă tr
lƠmă t ngă s l
ng kinh t b t n,ă doă đóă
ng các cu c kh ng ho ng (Mare, 2012). K t qu nƠyă c ngă t
ngă t
nh ă k t qu trong nghiên c u c a Tinoco và Wilson (2013). Dó v y, trong m t kinh
t b t n, l m phát cao s lƠmăgiaăt ngăxácăsu t lâm vào ki t qu tài chính c a doanh
nghi p.
Mô hình 3 (k t h p c 3 y u t tài chính,ăv ămôăvƠăth tr
k t h p các bi n s tƠiă chính,ă v ă môă vƠăth tr
ng - môăhìnhăđ yăđ ): khi
ng, thì các bi n s tài chính (TFOTA,
TLTA,ă COVERAGE)ă cóă Ủă ngh aă th ng kê t i m c 1%, đúngă k v ng d u
hình 1, bi n s CPI cóă Ủă ngh aă th ng kê t i m că5%,ăđúngăk v ng d u
v n gi
mô
mô hình 2
đúngă k v ng d uă vƠă Ủă ngh aă th ng kê trong mô hình 3.ă Riêngă đ i v i 4
bi n th tr
ngă đ
c thêm vào mô hình 3,ă cóă đ
c 3 bi n cóă Ủă ngh aă th ng kê t i
m c 1%: PRICE, ABNRET và MCTD. K t qu h i quy c a bi n s PRICE cho
th y m t m i quan h ngh ch bi n gi a giá c phi u c a doanh nghi p và kh n ngă
61
r iă vào ki t qu tài chính đúngă nh ă k v ng d u t lý thuy t. Giá c phi u ph n nh
k v ng c aă nhƠă đ uă t ă vƠoă l i nhu n, dòng ti nă t
ngă laiă c a doanh nghi p d a
trên th c tr ng tài chính hi n t i,ă doă đóă khiă giáă c phi u càng cao cho th y m t k
v ng l c quan c aă nhƠă đ uă t ă vƠoă doanhă nghi p, ch ng t tình hình tài chính hi n
t i c a doanh nghi p khá t t, không b r iă vƠoă ki t qu tài chính vƠă ng
v i bi nă ABNRETă c ngă choă k t qu t
ngă t nh ă bi n PRICE.
c l i.ă
i
i uă nƠyă c ngă c
thêmă quană đi m t lý thuy t r ng: t su t sinh l i v t tr i c a doanh nghi p càng
th p thì cho th y kh n ngă doanhă nghi pă r iă vƠoă ki t qu tài chính càng cao. Và k t
qu h i quy c a bi nă ABNRETă c ngă đúngă v i phân tích th ng kê mô t . Riêngă đ i
v i bi n MCTD, m că dùă cóă Ủă ngh aă th ngă kêă nh ngă k v ng d u thìă khôngă đúngă
v i d báo c a lý thuy t.
i u này có th gi i thích nh ă sau: trong giaiă đo n c a
nghiên c u (2009-2014), Ngơnă hƠngă NhƠă n
c Vi t Nam th c hi n chính sách ắth t
ch t”ă ho tă đ ng tín d ng nh m ki m ch l mă phátă theoă nh ă m c tiêu c a Chính ph
đ ra.ă i u này nhă h
ng làm h n ch kh n ngă vayă v n c a doanh nghi p,ă đ c
bi tă đ i v i các doanh nghi p có t l đònă b y tài chính đư cao.ă Doă đóă cácă doanhăă
nghi pă đưă tìmă đ nă kênhă huyă đ ng v n t th tr
hành thêm c
l
phi u ra th tr
ng. Theo s
ng ch ng khoán, b ng cách phát
li u báo cáo c a HNX và HOSE, s
ng các doanh nghi p niêm y t b sungă giaă t ngă trongă giaiă đo n này.
làm giá tr v n hóa th tr
ng doanh nghi pă t ng do s l
i u này
ng c phi u niêm y t
t ng. Vi n c nh này c ngă di nă raă đ i v i các doanh nghi p b ki t qu tài chính.
Nh ă v y có th th y r ng,ă doă đ c thù n n kinh t Vi tă Namă trongă giaiă đo n này nên
đưătácăđ ngăđ n bi n s MCTDă khôngă theoănh ă k v ng d u c a lý thuy t.
Mô hình 4 (ch bao g m các y u t th tr
ng): ch có 2 bi n s cóăỦăngh aăth ng kê
vƠă đúngă k v ng d u v i d báo t lý thuy t là PRICE và ABNRET. Rõ ràng khi
ch d a vào các y u t th tr
ng v n có th d báo kh n ngă doanhă nghi pă r iă vƠoă
ki t qu tƠiă chính.ă i u này đư c ngă c thêmă quană đi m s d ng các y u t th đ
d báo ki t qu tài chính.
62
Mô hình 5 (k t h p các y u t th tr
th tr
ngă vƠă v ă mô):ă k t qu cho th y khi các bi n
ng k t h p v i bi n s v ă mô,ă ngoƠiă 2ă bi nă PRICEă vƠă ABNRETă cóă Ủă ngh aă
th ng kê và k v ng d uă nh ă môă hìnhă 5,ă thìă ch có thêm m t bi n s v ă mô là lãi
su t tín phi u th c k h n 1ă n m (TBR) cóă Ủă ngh aă th ngă kêăvƠăđúngăk v ng d u t
lý thuy t.
4.2.2 Hi u ch nh mô hình
D a trên các phân tích k t qu h i quy t i ti u m c 4.2.1, nghiên c u ti n hành hi u
ch nh toàn b các mô hình b ng cách lo i b các bi nă khôngă cóăỦăngh aăth ng kê ra
kh i mô hình,ă quaă đóă lƠmă môă hình đ nă gi nă h n và các k t qu đoă l
ng hi u ng
biên s chínhă xácă h n. K t qu c a các mô hình hi u ch nh t đơyăs lƠmăc năc đ
đánhă giá,ă l a ch n mô hình và đoă l
ng hi u ng biên. Các mô hình hi u ch nh c
th nh ă sau:
Mô hình 1 hi u ch nh - MDA 1
Mô hình 2 hi u ch nh ậ MDA 2
Mô hình 3 hi u ch nh ậ MDA 3
63
Mô hình 4 hi u ch nh ậ MDA 4
Mô hình 5 hi u ch nh ậ MDA 5
Nghiên c u ti n hành h i quy l iă cácă môă hìnhă đưă đ
c hi u ch nh, k t qu đ
c th
hi n trong b ng 4.5. K t qu h i quy c a các mô hình hi u ch nh cho th y, các bi n
có ý ngh aă th ng kê c aă cácă môă hìnhă tr
c khi hi u ch nh v nă cóă Ủă ngh aă th ng kê
và gi đúngă k v ng d u sau khi hi u ch nh.
ng th i các k t qu ki măđ nh5 v s
khác nhau gi a các giá tr AUC6 c a các mô hình không hi u ch nh và hi u ch nh,
cho th y không có s khác nhau gi a chúng (P-value > 0.05, ch p nh n gi thi t H0:
giá tr AUC c a mô hình hi u ch nh b ng mô hình không hi u ch nh). K t qu ki m
đ nh này xem t i ph l c B.
5
Ki măđ nh phi tham s Mann ậ Whitney
6
AUCăđ
c xem là m tăth
căđoătr c ti p v đ chính xác v d báo c a mô hình
64
B ng 4.5: K t qu h i quy Logit c a các mô hình hi u ch nh
Variable
TFOTL
MDA 1
MDA 2
MDA 3
-1.9369***
(-3.54)
-1.9605***
(-3.48)
-1.7857***
(-3.09)
TLTA
5.4348***
(5.43)
5.3304***
(5.31)
11.4060***
(5.16)
COVERAGE
-2.1283***
(-13.58)
-2.0224***
(-12.67)
-1.3944***
(-7.57)
0.0222**
(-2.66)
0.0215*
(1.94)
CPI
MDA 4
MDA 5
0.1450***
(3.42)
TBR
PRICE
-3.8831***
(-6.54)
-3.9796***
(-9.33)
-4.3090***
(-9.91)
ABNRET
-2.9941***
(-4.66)
-2.4867***
(-4.53)
-2.9301***
(-5.20)
MCTD
4.9320***
(4.69)
11.9342***
(7.33)
13.2666
(8.00)
-4.1816***
(-7.41)
-6.9081**
(-5.82)
Pseudo-R2
0.2843
0.2929
0.4113
0.2514
0.2654
Prob > chi2 (k)
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
1987
1987
1987
1987
1987
Constant
S quan sát
Ghi chú: đơyălƠăb ngă căl ngăcácămôăhìnhăđi u ch nh,ăcácămôăhìnhăđi u ch nhăc ngăđ că căl ng v i
đ tr m tăn m,ătr căn mămƠăs ki n ki t qu tài chính x y ra. Giá tr trong gi u ngo căđ nălƠăgiáătr th ng
kê Z. ***,**,*ăt ngă ng v i các m căỦăngh aă1%,ă5%ăvƠă10%.ăPseudo-R2 : h s xácăđ nh Pseudo-R2 (hay
còn g iălƠăMcFadden’săR2 ). MDA1, MDA2, MDA3, MDA4, MDA5 là các mô hình hi u ch nhăt ngă ng t
các mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3, mô hình 4, mô hình 5. TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh trên
T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngă
thanh toán lãi vay, CPI: Ch s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ăGDPR:ă
T căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l iăv t tr i
c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng
n .
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu
căl ng mô hình h i quy Logit ( ph n m m Stata 12)
65
4.2.3 K t qu đo l
Các thông s
l
că l
ng hi u ng biên
ng t
các mô hình nh phân, không gi ngă nh nh ngă
ng c a mô hình tuy n tính, không th tr c ti p gi iă thíchă đ
cung c p thông tin h u ích mô t
bi n ph
đ yă đ
m i quan h
c
c vì chúng không
gi a các bi nă đ c l p và
thu c nh phân (Long & Freese, 2003). Trong các nghiên c u v phá s n
và v n tr
c đơy,ă nh ng mô hình d
cách s d ng mô hình nh
báo ki t qu
phân, luôn ch
tƠiă chínhă đ
t p trung vào kh
c xây d ng b ng
n ngă phơnă lo i t ng
th ho că đ chính xác d báo c a các mô hình và r t hi m khi h cung c p m t s
gi i thích v
m i quan h
gi a các bi nă đ c l p và bi n ph thu c (Tinoco và
Wilson, 2013) . N u mô hình d báo ki t qu tài chính, phá s n là nh phân thì
nh ngă tácă đ ng c a bi nă đ c l p không th gi i thích m t cách tr c ti p lên s thay
đ i c a bi n ph thu că trongă môă hìnhă vìă ph
ngă trìnhă h i quy c a chúng là phi
tuy n,ă mƠă thayă vƠoă đóă ph i tính toán các giá tr hi u ng biên. Vì v y đ gi i thích
nh ngă tácă đ ng c a bi n đ c l p lên bi n ph thu c cho các mô hình có bi n ph
thu c b gi i h n, trong nghiên c u này là mô hình nh phân Logit, nghiên c u ti n
hƠnhă đoă l
đoă l
s
ng hi u ng biên c a các nhân t d báo. Hi u ng biên c a 1 bi năđ
c
ng b ng cách l yă đ o hàm riêng c a hàm phi tuy n theo bi nă đóă nhơnă v i h
căl
ng c a bi năđóă(bi n s đóăph iăcóăỦăngh aăth ng kê t i m c 1%, 5% ho c
10%).
D a trên k t qu c a b ng 4.6 đoă l
ng hi u ng biên, có th gi iăthíchăỦăngh aăc a
các giá tr nh ă sau:ă
Trong mô hình 1 hi u ch nh, khi bi n TFOTL (dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n )
gi mă 1ă đ nă v s d nă đ n s gia t ng trong xác su t ki t qu tài chính c a doanh
nghi p là 4.7878%, v iă đi u ki n các bi nă đ c l pă khácă khôngă đ i t i m c giá tr
trung bình. Bi nă COVERAGEă vƠă ABNRETă c ngă cóă cáchă gi iă thíchă t
bi nă TFOTL.ă
ngă t nh ă
i v i bi n TLTA trong mô hình 1 hi u ch nh: khi t l t ng n trên
t ng tài s nă t ngă 1ă đ nă v s d nă đ n s giaă t ngă trongă xácă su t ki t qu tài chính
66
c a doanh nghi p là 13.434%, v i đi u ki n các bi nă đ c l pă khácă khôngă đ i t i
m c giá tr trung bình. Bi năMCTDă c ngă cóăcáchăgi iăthíchăt
ngă t nh ă TLTA.
i v i bi n CPI trong mô hình 2 hi u ch nh gi iăthíchănh ăsau:ăkhiăch s CPI (ch
s
giáă tiêuă dùng)ă t ngă lênă 1%ă s d nă đ n s gia t ngă trongă xácă su t ki t qu tài
chính là 0.0521%, v iă đi u ki n các bi nă đ c l pă khácă khôngă đ i t i m c giá tr
trung bình. Bi n TBR trong mô hình 5 hi u ch nhă c ngă cóă cáchă gi iă thíchă t
ngă t
nh ă bi n CPI.
B ng 4.6: K t qu đo l
ng hi u ng biên
Variable
MDA 1
MDA 2
MDA 3
TFOTL
-4.78785
-4.60147
-1.80019
TLTA
13.43406
12.51054
11.49807
COVERAGE
-5.26109
-4.74674
-1.40574
0.05217
0.02174
CPI
MDA 4
TBR
MDA 5
0.20862
PRICE
-3.91452
-6.32372
-6.19734
ABNRET
-3.01828
-3.95148
-4.21417
MCTD
4.96997
Ghi chú: MDA1, MDA2, MDA3, MDA4, MDA5 là các mô hình hi u ch nhăt
hình 1, mô hình 2, mô hình 3, mô hình 4, mô hình 5.
Các giá tr đ c tính b ngăđ năv %.
ngă ng t các mô
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu đoăl ng hi u ng biên ( ph n m m Stata 12)
i v i bi n PRICE trong mô hình 3 hi u ch nh gi iăthíchănh ăsau:ăkhiăgiáăc phi u
gi m 1% s d nă đ n s giaă t ngă trongă xácă su t ki t qu tài chính là 3.9145%, v i
đi u ki n các bi năđ c l păkhácă khôngă đ i t i m c giá tr trung bình.
Trong mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) có th th y r ng nhă h
ng c a bi n TLTA là
l n nh tă đ i v i xác su tă r iă vƠoă ki t qu tài chính, l nă l
t k đ n là các bi n
67
MCTD, PRICE, ABNRET, TFOTL. Và bi n có nhă h
ng y u nh tă đ n xác su t
r iăvƠoă ki t qu tài chínhă đóălƠăbi n CPI (ch s giá tiêu dùng), ch có 0.0521%.
Nhìn nh n m t cách t ng quan, t t c các y u t đ u có bi nă đ i di n cho kh n ngă
d báo ki t qu tài chính. Nh ngă trongă đó,ă y u t v ă môă ítă cóăs đóngăgópăvƠoăvi c
gi i thích kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Ng
t tƠiă chínhă c ă b n c a doanh nghi p và các y u t th tr
c l i, các y u
ng có m că đ gi i thích
cao.
Tr l i cho ph n th nh t và ph n th hai c a câu h i nghiên c u s hai: Các
nhóm y u t tài chính, th tr
ng và v mô có th đ
c dùng làm d báo ki t qu
tài chính c a doanh nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay
không ? C th :
Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr
ng
Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr
ng và v mô
Nh ă v y, thông qua các k t qu h i quy Logit c a các mô hình hi u ch nh (b ng
4.5) và k t qu đoă l
ng hi u ng biên (b ng 4.6), nghiên c u tìm th y các y u t
v tài chính và các y u t th tr
ngă đ u nhă h
ngă đ n kh n ngă d báo ki t qu
tài chính c a doanh nghi p. Riêngă đ i v i các y u t v ă mô c ngă cóă s đóngă gópă
vào kh n ng d báo ki t qu tài chính khi chúng đ
k t h p hi u ch nh.
c xem xét trong các mô hình
ng th i, vi c k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr
ng và
v ă môă (th hi n trong mô hình MDA 2, MDA 3, và MDA 5) c ngăchoăth y kh n ngă
d báo c a chúng.
C th các k t qu nh ă sau:
i v i y u t
tài chính (Th hi n qua mô hình MDA 1), có các bi n s :
Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n , T ng n trên T ng tài s n
(hayă đòn b y tài chính), Kh n ngă thanh toán lãi vay;
i v i y u t th tr
ng (Th hi n qua mô hình MDA 4), có các bi n s :
68
Giá c phi u, T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u;
Nghiên c u c ngă tìmă th y kh n ng đóngă gópă vƠo d báo ki t qu tài chính
c a y u t
v ă mô khiă đ
c h i quy trong các mô hình hi u ch nh k t h p
(MDA 2, MDA 3 và MDA 5). Bi n ch s giá tiêu dùng - đ i di năchoăth
c
đoă l mă phátă cóă Ủă ngh aă trongă môă hìnhă MDAă 2ă vƠă MDAă 3. Bi n lãi su t th c
tín phi u kho b c k h nă 1ăn m cóăỦăngh aă trongămôăhìnhă MDAă 5;
K t h p các y u t tƠiă chínhă vƠă v ă mô (Th hi n qua mô hình MDA 2), có
các bi n s : Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n , T ng n trên
T ng tài s nă (hayă đòn b y tài chính), Kh n ngă thanh toán lãi vay, Ch s giá
tiêu dùng;
K t h p các y u t
tài chính, th tr
ngă vƠă v ă môă (Th hi n qua mô hình
MDA 3), có các bi n s : Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n ,
T ng n trên T ng tài s nă (hayă đòn b y tài chính), Kh n ngă thanh toán lãi
vay, Giá c phi u, T su t sinh l iă v t tr i c a c phi u, Giá tr v n hóa th
tr
ng c a doanh nghi p trên t ng n , Ch s giá tiêu dùng;
K t h p các y u t tƠiă chínhă vƠă v ă môă (Th hi n qua mô hình MDA 5), có
các bi n s : Giá c phi u, T su t sinh l iă v t tr i c a c phi u, Lãi su t
th c tín phi u kho b c k h nă 1ăn m.
4.3 K t qu l a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính
Ph n th
tr
ba c a câu h i nghiên c u s
ng và v mô có th đ
c dùng làm d
hai: Các nhóm y u t tài chính, th
báo ki t qu tài chính c a doanh
nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :
L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t
tr l i cho v nă đ th ba trong câu h i nghiên c u s hai trên, trong ph n này
nghiên c u s s d ngă cácă th
că đoă nh mă đoă l
ng kh n ngă d báo ki t qu tài
chính c a các mô hình hi u ch nh.ă Quaă đó,ă l a ch nă đ
báo ki t qu tài chính hi u qu nh t.
c mô hình có kh n ngă d
69
B ng 4.7: K t qu đo l
Th c
AUC
ng hi u qu c a các mô hình hi u ch nh
o
MDA 1
0.8564
MDA 2
0.8698
MDA 3
0.9241
MDA 4
0.8728
MDA 5
0.8775
Gini rank coefficient
0.7128
0.7396
0.8482
0.7456
0.755
Pseudo-R2
0.2843
0.2929
0.4113
0.2514
0.2654
Cox & Snell’s R 2
0.120
0.124
0.168
0.106
0.112
Nagelkerke’s R 2
0.331
0.341
0.466
0.295
0.310
Hosmer & Lemeshow goodness-of-fit
test
chi2 (8)
9.34
4.47
5.97
7.35
7.61
0.3146
0.8120
0.6508
0.4993
0.4727
2
Prob > chi (8)
Ghi chú: MDA1, MDA2, MDA3, MDA4, MDA5 là các mô hình hi u ch nhăt ngă ng t các mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3, mô hình
4, mô hình 5.
AUC: là vùng di n tích n m d iăđ ng cong ROC (Area Under the ROC Curve), hay nói cách khác AUC là di n tích vùng t d i
đ ngăROCăchoăđ năđi m có t aăđ (1,0) góc ph i c aăđ th .
Gini rank coefficient: là h s Gini,ă đ c tính theo công th c (2*AUC-1), là m tăth căđoăđ chính xác c a mô hình
Coxă&ăSnell’săR2 vƠăăNagelkerke’săR2 : h s xácăđ nhăCoxă&ăSnellăvƠăNagelkerke,ăđơyălƠăcácăth căđoăm căđ Ủăngh aăc a các mô hình
hayăđoăl ng kh n ngăgi i thích c a các bi năđ c l p
Hosmer & Lemeshow goodness-of-fit test: th căđoăki măđ nh s phù h p c a mô hình v i d li u m u
chi2 (8): là giá tr tính toán d a trên phân ph iăchiăbìnhă ph ng c a ki măđ nh Hosmer & Lemeshow, v i b c t do là 8,
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu đoăl ng hi u qu c a các mô hình hi u ch nh (ph n m m Stata 12)
70
4.3.1 K t qu đo l
ng kh n ng d báo c a các mô hình hi u ch nh
Cácă th
că đoă hi u qu mô hình và ki mă đ nhă đưă đ
3.3, ch
ngă 3. Các giá tr c a ki mă đ nh Hosmer & Lemeshowă đ u cho th y c 5
c gi i thích rõ trong ti u m c
môă hìnhă đ u phù h p v i d li u m u.ă Nh ngă khiă xem x tă đ n các h s xácă đ nh
R2 c a các mô hình thì có s khác bi tăđángăk gi a mô hình 3 hi u ch nh và các mô
hình hi u ch nh còn l i. H s xácăđ nh Pseudo-R2 , h s xácăđ nh Coxă&ăSnell’săR2
và Nagelkerke’să R2 trong b ng 4.7 cho th y r ng mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3)
đ u có các giá tr R2 cao nh t so v i các mô hình còn l i. Các giá tr Pseudo-R2 , Cox
&ă Snell’să R2 vƠă ă Nagelkerke’să R2 trong mô hình 1 hi u ch nh t
ngă ng là 0.2843,
0.120 và 0.331 vƠă sauă đóă t ngă d nă đ n mô hình 2 hi u ch nh vƠăđ t cao nh t t i mô
hình 3 hi u ch nh (các giá tr Pseudo-R2 , Coxă &ă Snell’să R2 vƠă ă Nagelkerke’să R2
trong mô hình 3 hi u ch nhă t
ngă ng là 0.4113, 0.168 và 0.466).ă i uă nƠyăđưăcho
th y r ng, khi b sung thêm các y u t v ă môă vƠă th tr
ng vào mô hình s làm gia
t ngă m că đ gi i thích c a các bi nă đ c l p lên xác su t ki t qu tài chính vƠă đ t
m c cao nh t so v i các mô hình không có s k t h p ho c ch có s k t h p 2
trong 3 y u t .
Mô hình 1 hi u ch nh ch bao g m các bi n s
xác đ
că đoă l
tài chính, có m că đ d báo chính
ng b i tiêu chu n AUC là 0.8564. Vi c thêm vào các bi n s v ămôăă
mô hình 2 hi u ch nh đưă lƠmă giaă t ngă giáă tr AUC lên 0.8698, nh ngă rõă rƠngă lƠă
m că giaă t ngă khôngă đángă k .
i u này hàm ý r ng các bi n s ch báo kinh t v ămôăă
ít cóă đóngă gópă vƠoă vi c c i thi n m că đ
chính xác c a mô hình t i Vi t Nam.
Nh ngă khiă ti p t c thêm các bi n s th tr
ng vào trong mô hình 3 hi u ch nh thì
giá tr AUC có s giaăt ngăđ t bi n (AUC = 0.9241, MDA 3) vƠăc ngălƠăgiáătr AUC
cao nh t trong s các mô hình hi u ch nh. K t qu
này cho th y các bi n s th
tr
ngă cóă đóngă gópă đángă k vào kh n ngăd báo ki t qu
tr
ng ch a đ ng m tă l
tài chính. Các bi n s th
ng l n thông tin mà không có s n trong các báo cáo tài
chínhă nh ng l iă đóngă vaiă tròă nh m t y u t b sungă choă cácă thôngă tină đ
c p thông qua các t s tài chính. Thông tin t th tr
c cung
ng b sungăthêmăcácăđánhăgiáă
v tình tr ngă ắs c kh e”ă c a doanh nghi p, làm cho các nh nă đ nh v ki t qu tài
71
chính tr nênă chínhă xácă h n. Tóm l i, vi c k t h p các y u t tƠiăchính,ăv ămôăvƠăth
tr
ng vào trong m t mô hình s làm m că đ d báo ki t qu tài chính c a doanh
nghi p đ t k t qu cao nh t (hayă giaăt ngă tính chính xác trong d báo).
4.3.2 K t qu ki m đ nh các giá tr AUC
V m t tr c quan, có th th y r ng các giá tr AUC là khác nhau gi a các mô hình
hi u ch nh. Nh ngă đ có m t k t lu n v ngă h n,ă nghiênă c u ti n hành ki mă đ nh
phi tham s Mann ậ Whitney nh m xem xét các giá tr AUC c a các mô hình hi u
ch nh có s
khác nhau v m t th ng kê hay không. C th , nghiên c u ti n hành
ki mă đ nh s khác nhau gi u các giá tr AUC l nă l
t theo các c p mô hình hi u
ch nh sau: MDA 1 và MDA 3 ; MDA 2 và MDA 3; MDA 4 và MDA 3; MDA 5 và
MDA 3; MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3. Thông qua đó, ch ng minh
r ng giá tr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) là khác bi tă cóăỦăngh aăth ng
kê so v i các mô hình hi u ch nh còn l i. T đóă c ngă c thêm cho k t lu n giá tr
AUC c a mô hình 3 hi u ch nh là l n nh t (cóăỦăngh aăth ng kê) so v i các mô hình
còn l i, và cho th y vi c k t h p các y u t tƠiă chính,ă v ă môă vƠăth tr
ng vào trong
m t mô hình s làm kh n ngă d báo d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p đ t
cao nh t.
Khiă đ
ng cong ROC trùng v iă đ
ng 45 0 hay nói cách khác là giá tr AUC = 0.5
thì kh n ngă phơnă lo i c a mô hình b ng 0 hay mô hình hoàn toàn không có kh
n ngă d báo.ă Ng
c l i, n u giá tr AUC = 1 cho th y mô hình có kh n ngă phơnă
lo i hoàn h o, hay kh n ngă d báo c aă môă hìnhă lƠă hoƠnă toƠnă chínhă xác.ă Doăđó,ămôă
hình có giá tr AUC càng g n 1, thì kh n ngă d báo càng chính xác.
72
MDA 1 và MDA 3
B ng 4.8: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1 và MDA 3
AUC
MDA 1
MDA 3
0.8564
0.9241
1986
1986
S quan sát
Chi2 (1) = 22.10
Prob > Chi2 (1) = 0.0000
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau
gi a các giá tr AUC c a mô hình 1 hi u ch nh và mô hình 3 hi u
ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 1) = AUC(MDA 3)
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12)
0.00
0.25
0.50
1-Specificity
mda1 ROC
Hình 4.1:
0.75
1.00
mda3 ROC
ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3
Ngu n: K t qu v đ th đ
ng cong ROC (ph n m m Stata 12)
K t qu trong b ng 4.8 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóăđ c ăs đ bác
b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáătr AUC c a mô hình 3
hi u ch nh khác bi t có ý ngh a th ng kê v i mô hình 1 hi u ch nh.
73
MDA 2 và MDA 3
B ng 4.9: Ki m đ nh s
khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 2 và
MDA 3
AUC
S quan sát
Chi2 (1) = 18.44
MDA 2
MDA 3
0.8698
0.9241
1986
1986
Prob > Chi2 (1) = 0.0000
Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau
gi a các giá tr AUC c a mô hình 2 hi u ch nh và mô hình 3 hi u
ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 2) = AUC(MDA 3)
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12)
0.00
0.25
0.50
1-Specificity
mda2 ROC
Hình 4.2:
0.75
1.00
mda3 ROC
ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3
Ngu n: K t qu v đ th đ
ng cong ROC (ph n m m Stata 12)
K t qu trong b ng 4.9 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóăđ c ăs đ bác
b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáătr AUC c a mô hình 3
hi u ch nh khác bi tăcóăỦăngh aă th ng kê v i mô hình 2 hi u ch nh.
74
MDA 4 và MDA 3
B ng 4.10: Ki m đ nh s
khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 4 và
MDA 3
AUC
S quan sát
Chi2 (1) = 25.52
MDA 4
MDA 3
0.8728
0.9241
1986
1986
Prob > Chi2 (1) = 0.0000
Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau
gi a các giá tr AUC c a mô hình 4 hi u ch nh và mô hình 3 hi u
ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 4) = AUC(MDA 3)
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12)
0.00
0.25
0.50
1-Specificity
mda4 ROC
Hình 4.3:
0.75
1.00
mda3 ROC
ng cong ROC c a MDA 4 và MDA 3
Ngu n: K t qu v đ th đ
ng cong ROC (ph n m m Stata 12)
K t qu trong b ng 4.10 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóă đ c ă s đ
bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáă tr AUC c a mô
hình 3 hi u ch nh khác bi tăcóăỦăngh aă th ng kê v i mô hình 4 hi u ch nh.
75
MDA 5 và MDA 3
B ng 4.11: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA5 và MDA3
AUC
S quan sát
Chi2 (1) = 22.01
MDA 5
MDA 3
0.8775
0.9241
1986
1986
Prob > Chi2 (1) = 0.0000
Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau
gi a các giá tr AUC c a mô hình 5 hi u ch nh và mô hình 3 hi u
ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 5) = AUC(MDA 3)
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12)
0.00
0.25
0.50
1-Specificity
mda5 ROC
Hình 4.4:
0.75
1.00
mda3 ROC
ng cong ROC c a MDA 5 và MDA 3
Ngu n: K t qu v đ th đ
ng cong ROC (ph n m m Stata 12)
K t qu trong b ng 4.11 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóă đ c ă s đ
bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáă tr AUC c a mô
hình 3 hi u ch nh khác bi tăcóăỦăngh aă th ng kê v i mô hình 5 hi u ch nh.
76
MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3
B ng 4.12: Ki m đ nh s
khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1, MDA 2,
MDA 4, MDA 5 và MDA 3
MDA 1
MDA 2
MDA 3
MDA 4
MDA 5
0.8564
0.8698
0.9241
0.8728
0.8775
1986
1986
1986
1986
1986
AUC
S quan sát
Chi2 (1) = 78.05
Prob > Chi2 (1) = 0.0000
Ghi chú: ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau gi a các giá tr AUC c a toàn mô
hình hi u ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 1) = AUC(MDA 2) = AUC(MDA 4) = AUC(MDA 5)
= AUC(MDA 3)
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12)
0.00
0.25
0.50
1-Specificity
mda1 ROC
mda4 ROC
mda3 ROC
Hình 4.5:
0.75
1.00
mda2 ROC
mda5 ROC
ng cong ROC c a MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3
Ngu n: K t qu v đ th đ
ng cong ROC (ph n m m Stata 12)
K t qu trong b ng 4.12 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóă đ c ă s đ
bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáă tr AUC c a mô
77
hình 3 hi u ch nh khác bi tă cóă Ủă ngh aă th ng kê v i mô hình 1, 2 , 4 và 5 hi u
ch nh.
V y qua các k t qu ki mă đ nh trên cho th y giá tr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh
đ u khác bi t có Ủă ngh aă th ng kê so v i các mô hình hi u ch nh còn l i.ă
ng th i,
quaă đóă kh nă đ nh giá tri AUC c a mô hình 3 hi u ch nh là l n nh tă (cóă Ủă ngh aă
th ng kê)
4.3.3 B ng phân lo i đ chính xác
B ng phân lo iă đ chính xác c ngă lƠă m tă th
că đo v hi u qu c a mô hình, nh m
l a ch n mô hình t t. Có nhi u nghiên c uă tr
c đơy th
ng s d ng th
că đoănƠyă
đ đánhă giáă hi u c a mô hình d báo ki t qu tài chính, phá s n,ă nh ă nghiênă c u
c a Beaver (1966), Altman (1968), Ohlson (1980), Soo-Wah và c ng s (2001),
Platt và Platt (2002), Cheng và c ng s (2006), Altman và c ng s (2010), Sheikhi
và c ng s
(2012), Tinoco và Wison (2013), Rodrigues và Stevenson (2013),
Alifiahă (2014),…… L uă Ủă quană tr ng trong b ng phân lo iă đ chínhă xácă lƠă đi m
cut-off (m c xác su t) mà t iă đóă quană sát đ
c phân lo i là ki t qu hay không ki t
qu tài chính. N u mô hình tính toán ra m c xác su t ki t qu tài chính c a m t
quan sát l nă h nă ho c b ngă đi mă ắcut-off”ă thìă quan sát đ
tƠiă chínhă vƠă ng
c phân lo i là ki t qu
c l i là không ki t qu tài chính. Nh ngă đi mă ắcut-off”ă b ng bao
nhiêu l i tùy thu că vƠoă quană đi m nghiên c u khác nhau c a các nhà nghiên c u.
Theo nghiên c u c aă Tinocoă vƠă Wilsonă (2013),ă đi mă ắcut-off”ă lƠă đi m mà t iă đóă
chênh l ch gi a t l phân lo iă đúngă ki t qu tài chính và t l phân lo iă đúngă
không ki t qu tài chính là nh nh t. L i th c a vi că xácă đ nhă đi mă ắcut-off”ă theo
quană đi m này là làm giaă t ng t l phân lo iă đúngă ki t qu tài chính c a mô hình
(Tinoco và Wilson, 2013). Nghiên c uă c ngă s d a trên lu n đi mănƠyăđ phân lo i
đ chính xác ki t qu tài chính c a các mô hình.
T b ng phân lo i 4.13 cho th y r ng,ă môă hìnhă MDAă 1ă vƠă MDAă 2ă đ uă cóă đi m
ắcut-off”ă lƠă 0.05,ă nh ngă t l phân lo iă đúngăki t qu tài chính
mô hình MDA 2 là
79.66 % caoă h n mô hình MDA 1 là 76.27% (t ng 3.39% ).ă
ng th i t l d báo
78
t ng th t ngă t 72.97ă%ăđ n 74.74% (t ngă1.77%).ă Có th th y r ng khi thêm bi n
v ă môă vƠoă môă hìnhă s lƠmă t ngă t l d báoă đúngă ki t qu tài chính, nh ng bi n s
này ít cóă đóngă gópă vƠoă vi c c i thi n t l d báoă đúngă ki t qu tài chính (t l gia
t ngă khôngă đángă k ). Khi ti p t c thêm các bi n s th tr
ng vào mô hình,ă đ cho
ra mô hình 3 hi u ch nh, thì t l phân lo iă đúngăt ng th có s giaăt ngăđ t bi n t
74.74%ă đ n 84.34%, t l phân lo iăđúngăki t qu tƠiăchínhăc ngăgiaăt ngăt 79.66%
đ n 83.76% và t l phân lo iă đúngă khôngă ki t qu tài chính t ngă t 74.42%ă đ n
84.38%. Các t l nƠyă đ u cao nh t so v i các mô hình còn l i.ă i u này cho th y
các bi n s th tr
ngă cóă đóngă gópă đángă k vào kh n ngăd báo ki t qu
tài chính.
Nh ă v y, k t qu này hàm ý r ng khi k t h p các bi n s tƠiă chính,ă v ă mô và th
tr
ng vào m t mô hình d báo s cho ra kh n ngă d báo chính xác ki t qu tài
chính cao nh t.
Tr l i ph n th ba c a câu h i nghiên c u s hai: Các nhóm y u t tài chính,
th tr
ng và v mô có th đ
c dùng làm d báo ki t qu tài chính c a doanh
nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :
L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t
Thông qua k t qu so sánh c aă cácă th
s
xácă đ nh, b ng phân lo iă đ
că đoă (AUC,ă h s Ghini, các giá tr c a h
chính xác) và các ki mă đ nh (ki mă đ nh Mann ậ
Whitney, ki mă đ nh Hosmer & Lemeshow) đ
c trình bày trong m c 4.3,ă đưă ch ng
mình r ng mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) hay mô hình có s k t h păđ ng th i các
y u t t tài chính, th tr
chính hi u qu nh t.
ngă vƠă v ă môă lƠă môă hìnhă cóă kh n ngă d báo ki t qu tài
79
B ng 4.13: B ng phân lo i đ chính xác
S l
i m Cut-off
ng quan sát phân lo i
đúng
Không ki t
Ki t qu tài
qu tài
chính
chính
S l
ng quan sát phân lo i
sai
Không ki t
Ki t qu tài
qu tài
chính
chính
MDA 1
0.02
114
771
4
1098
0.03
109
991
9
878
0.04
98
1201
20
668
0.05
90
1360
28
509
0.06
83
1517
35
352
0.07
80
1608
38
261
0.08
75
1703
43
166
0.09
70
1750
48
119
0.1
68
1770
50
99
MDA 2
0.02
114
816
4
1053
0.03
109
1042
9
827
0.04
103
1243
15
626
0.05
94
1391
24
478
0.06
87
1510
31
359
0.07
81
1597
37
272
0.08
74
1654
44
215
0.09
72
1715
46
154
0.1
67
1757
51
112
MDA 3
0.02
111
1193
6
676
0.03
108
1340
9
529
0.04
103
1437
14
432
0.05
101
1525
16
344
0.06
98
1577
19
292
0.07
98
1626
19
243
0.08
95
1655
22
214
0.09
94
1684
23
185
0.1
90
1700
27
169
MDA 4
0.02
115
1040
2
829
0.03
113
1183
4
686
0.04
107
1278
10
591
0.05
102
1353
15
516
0.06
97
1422
20
447
0.07
93
1472
24
397
0.08
88
1507
29
362
0.09
84
1536
33
333
0.1
81
1566
36
303
MDA 5
0.02
115
1029
2
840
0.03
112
1186
5
683
0.04
108
1281
9
588
0.05
101
1355
16
514
0.06
97
1425
20
444
0.07
92
1475
25
394
0.08
90
1515
27
354
0.09
83
1551
34
318
0.1
80
1584
37
285
Ghi chú: Correct (%): t l phân lo i đúngă t ng th , Sensitivity (%): t
Specificity (%): t l phân lo iăđúngăkhôngăki t qu tài chính
Correct
(%)
Sensitivity
Specificity
(%)
(%)
44.54
55.36
65.37
72.97
80.52
84.95
89.48
91.60
92.50
96.61
92.37
83.05
76.27
70.34
67.80
63.56
59.32
57.63
41.25
53.02
64.26
72.77
81.17
86.04
91.12
93.63
94.70
46.80
92.37
67.74
74.74
80.37
84.45
86.97
89.93
91.80
96.61
55.75
87.29
79.66
73.73
68.64
62.71
61.02
56.78
43.66
57.93
66.51
74.42
80.79
85.45
88.50
91.76
94.01
65.66
72.91
77.54
81.87
84.34
86.81
88.12
89.53
90.13
94.87
92.31
88.03
86.32
83.76
83.76
81.20
80.34
76.92
63.83
71.70
76.89
81.59
84.38
87.00
88.55
90.10
90.96
58.16
65.26
69.74
73.26
76.49
78.80
80.31
81.57
82.93
98.29
96.58
91.45
87.18
82.91
79.49
75.21
71.79
69.23
55.64
63.30
68.38
72.39
76.08
78.76
80.63
82.18
83.79
57.60
98.29
55.06
65.36
95.73
63.46
69.94
92.31
68.54
73.31
86.32
72.50
76.64
82.91
76.24
78.90
78.63
78.92
80.82
76.92
81.06
82.28
70.94
82.99
83.79
68.38
84.75
l phân lo iă đúngă ki t qu tài chính,
Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu phân lo iă đ chính xác (ph n m m Stata 12)
80
K t lu n ch
ng 4
Thông qua các k t qu
că l
ng c a các mô hình hi u ch nh d aă trênăph
h i quy Logit, nghiên c uă đưă choă th y các y u t tài chính, th tr
ngăpháp
ngă vƠăv ămôăđ u
có kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p, khi nghiên c u riêng l
ho c k t h p.
ng th i, nghiên c uă c ngă đưă ch ngă minhă đ
c kh n ngă d báo
ki t qu tài chính hi u qu nh t trong mô hình có s k t h păđ ng th i các y u t tài
chính, th tr
ngă vƠă v ă mô.
81
CH
NG 5: K T LU N
M c tiêu c a bài nghiên c u là d báo kh n ngă doanhă nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng
ki t qu tài chính thông qua s k t h pă đ ng th i các y u t tài chính, th tr
ng và
v ă mô. Nghiên c u th c hi n đ i v i các doanh nghi p phi tài chính ni m y t trên
th tr
ng ch ng khoán Vi t Nam, giaiă đo n 2009-2014.
Nghiên c uăđưăđ tăđ
c nh ng k t qu tích c c sau:
Nghiên c uă đư d a trên các nghiên c u th c nghi m thành công v d báo
ki t qu tƠiă chínhă tr
că đơyă nh m l a ch n các d u hi u dùngălƠmăc năc xác
đ nh doanh nghi p r iă vƠo ki t qu tài chính m t cách linh ho t, phù h p v i
tr
ng h p nghiên c u t i Vi t Nam. C th h n,ă bài nghiên c uă đư d a trên
cácă quiă đ nh v h y niêm y t và b ki m soát v i nguyên nhân là thua l
trong ho tă đ ng s n xu t kinh doanh c a HNX và HOSE, k t h p v i các
d u hi u tƠiă chínhă nh : kh n ngă đápă ngă ngh aă v tài chính (EBITDA nh
h nă chiăphíă lưiăvay) và s suy gi m trong giá tr th tr
K t qu h i quy t iă ch
ng c a doanh nghi p.
ngă 4ă choă th y: các y u t tài chính, th tr
môă đ u có kh n ngă nhă h
ngă vƠă v ă
ngă đ n xác su t ki t qu tài chính c a doanh
nghi p. C th là y u t kh n ngă thanhă toánă lưiă vay,ă đònă b y tài chính, dòng
ti n ho tă đ ng trên t ng n , giá tr th tr
l iă v t tr i và giá tr v n hóa th tr
ng c a doanh nghi p, t su t sinh
ng c a doanh nghi p trên t ng n , ch
s giá tiêu dùng, lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă 1ăn m.
C ngă trong k t qu phân tích t iă ch
ngă 4,ă nghiênă c uă đư minh ch ng đ
r ng: vi c k t h p các y u t tài chính, th tr
c
ngă vƠă v ă môă trongă m t mô
hình nghiên c u có kh n ngă d báo xác su t ki t qu tài chính c a doanh
nghi p tr
că 1ă n mă x y ra s ki n ki t qu tài chính là hi u qu nh t. Trong
đó các y u t tài chính và th tr
báo so v i y u t v ă mô.
ngă đóngă vaiă tròă ch đ o trong kh n ngăd
i u này đ
c th hi n c th qua k t qu c a mô
hình 3 hi u ch nh (MDA 3) so v i các mô hình hi u ch nh còn l i.
82
M că dùă đưă đ t m c tiêu nghiên c uă đ ra, nh ngă nghiênă c u v n còn t n t i nh ng
h n ch nh tă đ nh. Nghiên c u ch th c hi n trên HNX và HOSE. K t qu nghiên
c u có th v ng ch că h n,ă baoă quátă h n n uă nh ă b sung thêm các doanh nghi p
niêm y t trên sàn UPCOM. Th i gian d báo trong nghiên c u ch d ng l iă tr
c1
n mă s ki n ki t qu tài chính x y ra. Vi c nghiên c u v d báo ki t qu tài chính
có th th c hi nă tr
că 2ă n m,ă 3ă n mă nh m làm các ch báo thêm v ng ch căh n. Vì
lƠă môă hìnhă đ nă gi n, d th c hi n, nên nghiên c u ch
ng d ng mô hình h i quy
Logit đ d báo ki t qu tài chính. Vi c d báo ki t qu tài chính có th đ
c th c
hi n b ng các mô hình khác nh : mô hình m ng th n kinh nhân t o (ANN), mô
hình thu t toán vector h tr (Support Vector Machine - SVM), mô hình cây phân
l p (C5.0), môă hìnhă đ ng (dynamic model), v.v. Nghiên c u c ngăch aăxemăx tăđ n
các nhân t v qu n tr ,ă conă ng
n ngă nhă h
i trong doanh nghi p. Các nhân t nƠyăc ngăcóăkh
ng tr c ti p đ n xác su t ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Nghiên
c u c a Xavieră (2014)ă đưă cóă nh ng b ng ch ng v s
nhă h
ng c a nh ng nhân t
nƠyă đ n xác su t ki t qu tài chính. Tóm l i, nh ng h n ch trongă đ tài nghiên c u
có th là m tă h
c a doanh nghi p.
ng m cho các nghiên c u ti p theo v d báo ki t qu tài chính
TÀI LI U THAM KH O
Danh m c tài li u ti ng Vi t
Nguy n Th Ng c Trang và c ng s , 2008. Phân tích tài chính. H Chí Minh: Nhà
xu t b nă laoăđ ng ậ xã h i.
Tr n Ng că Th ă vƠă c ng s , 2007. Tài chính doanh nghi p hi n đ i. H Chí Minh:
Nhà xu t b n th ng kê.
Danh m c tài li u ti ng Anh
Agarwal, V. & Taffler, R., 2005. Twenty-five years of z-scores in the UK: do they
really work?. Cranfield school of management.
Alfaro, E. et al., 2008. Bankcruptcy forecasting: An empirical comparison of
adaboost and neural networks. Decision Support Systems, 45, 110-122.
Alifiah, M. N., 2014. Prediction of financial distress companies in the trading and
services sector in Malaysia using macroeconomic variables. International
Conference on Innovation, Management and Technology Research, Malaysia, 22 nd
September 2013.
Alizade, M. & Muhammad, J., 2013. Non-performing loans sensitivity to macro
variables: panel evidence from malaysian commercial banks. American Journal of
Economics, 3(5c), 16-21.
Altman E. I. & Sabato, G., 2007. Modelling credit risk for SMEs: evidence from the
U.S. market. Abacus, 43(3), 332-357.
Altman, E. I., 2000. Predicting financial distress of companies: revisiting the Zscore and ZETA models. New York University Salomon Center Working paper
series.
Altman, Edward I., 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction
of coporated bankcruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
Andrade, G. & Kaplan, Steven N., 1997. How costly is financial (not economic)
distress ? evidence from highly leveraged transactions that became distressed.
Lynde and Harry Bradley Foundation and Olin Foundation.
Asquith, P. et al., 1994. Anatomy of financial distress an examination of junk-bond
issuers. The Quarterly Journal of Economics,7, 625-658.
Atlman, E. I., 2006. Corporate financial distress and bankruptcy. 3 rd . New Jersey:
John Wiley & Sons, Inc.
Atlman, Edward I. et al., 2010. The value of non-financial information in small and
medium-sized enterprise risk management. The Journal of Credit Risk, 6(2), 1-33.
Atlman, Edward I. et al., 1977. ZETA ANALYSIS ậ A new model to indentify
bankcruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1, 29-54.
Barnes, P., 1987. The analysis and use of financial of ratios: a review article.
Journal of Business Finance & Accounting, [online] Available at:<
http://www.readcube.com/articles/10.1111%2Fj.14685957.1987.tb00106.x?r3_referer=wol&tracking_action=preview_click&show_chec
kout=1&purchase_referrer=onlinelibrary.wiley.com&purchase_site_license=LICE
NSE_DENIED> [Accessed 18 April 2015].
Barnes, P., 1990. The prediction of takeover targets in the UK by means of multiple
discriminant analysis. Journal of Business Financce & Accounting, [online]
http://www.readcube.com/articles/10.1111%2Fj.1468Available
at:<
5957.1990.tb00550.x?r3_referer=wol&tracking_action=preview_click&show_chec
kout=1&purchase_referrer=onlinelibrary.wiley.com&purchase_site_license=LICE
NSE_DENIED> [Accessed 18 April 2015].
Beaver, W. H. et al., 2005. Have financial statements becom less informative ?
Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy. Review of
Accountin Studies, 10, 93-122.
Beaver, W. H.,1966. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting
Research, 71-111.
Bhattacharjee, A. & Han, J., 2014. Financial distress of chinese firms:
microeconomic ậ macroeconomic and institutional inflences. China Economic
Review, 30(2014), 244-262.
Bismark, R. & Pasaribu, F., 2011. Capital structure and corporate failure prediction.
Journal of Economics and Business, 5(3), 209-220.
Black, F. & Scholes, M., 1973. The pricing of options and corporate liabilities. The
Journal of Political Economy, 81(3), 637-654.
Bunn, P. & Rewood, V., 2003. Company accounts based modeling of business
failures and the implications for financial stability. Working paper 210.
Campbel, J. Y. et al., 2005. In search of distress risk. Havard Institute of Economic
Research. [online] Available at:.
Campbell, J. Y. et al., 2008. In search of distress risk. The Journal of Finance,
63(6), 2899-2939.
Cho, S. et al., 2009. An integrative model with subject weight based on neural
network learning for bankcruptcy prediction. Expert Systems with Applications,
36(2009), 403-410.
Christdis, A. C. & Gregory, A., 2010. Some new models for financial distress
prediction in the UK. Center for Finance & Investment.
Delong, E. R. et al., 1988. Comparing the area under two or more correlated
receiver operating characteristic curves: A nonparametrics approach, [online]
Available
at:<
http://www.jstor.org/discover/10.2307/2531595?uid=2134&uid=3739320&uid=381
525571&uid=2129&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&purchase type=article&accessType=none&sid=21104944146823&showMyJstorPss=false&se
q=1&showAccess=false> [Accessed 18 April 2015].
Godfrey, M. D., 2009. The TANH transformation. Information System Laboratory,
Stanford University.
Hosmer, D. W. et al., 2013. Applied logistic regression. 3 rd. New Jersey: John
Wiley & Sons, Inc.
Hua, Z. et al., 2007. Predicting corporate financial distress based on intergration of
support vector merchine and logistic regression. Expert Systems with Applications,
33(2207), 434-440.
Lahiri, K. & Yang, L., 2012. Forecasting binary outcomes. Handbook of Economic
Forecasting, 2.
Lau, A. H., 1987. A five-state financial distress prediction model. Journal of
Accounting
Research,
[online]
Available
at:<
http://www.jstor.org/discover/10.2307/2491262?uid=2134&uid=3739320&uid=381
525571&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&sid=21106656883393>
[Accessed 18 April 2015].
Mansson, K. et al., 2012. On liu estimators for the Logit regression model.
Economic Modelling, 29(2012), 1483-1488.
Mare, D. S., 2012. Contribution of macroeconomic factors to the prediction of small
bank failures. Paper presented at 4 th International IFABS Conference, Valencia,
Spain.
Merton, R. C., 1973. On the pricing of coporate debt: the risk structure of interest
rates. Presented at the American Finance Association Meetings, New York.
Nagelkerke, N. J. D., 1991. A note on a general definition of the coefficient of
determination. Biometrika, 78(3), 691-692.
Nam, C. W. et al., 2008. Bankcruptcy prediction using a discrete-time duration
model incorporating temporal and macroeconomic dependencies. Journal of
Forcasting, 27, 493-506.
Ohlson, J.,1980. Finacial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy.
Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.
Olson, D. L. et al., 2012. Comparative analysis of data mining methods for
bankcruptcy prediction. Decision support systems, 52(2012), 464-473.
Opler, T. C. & Titman, S., 1994. Financial Distress and Corporate Performance . The
Journal of Finance, [online] Available at:<
http://www.jstor.org/discover/10.2307/2329214?uid=2134&uid=373 9320&uid=381
525571&uid=381525561&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&sid=2
1106657871653> [Accessed 18 April 2015].
Pindado, J. et al.,2008. Estimating financial distress likelihood. Journal of Business
Research, 61(2008), 995-1003.
Rodrigues, B. D. & Stevenson, M. J., 2013. Takeover prediction using forecasting
combinations. International Journal of Forecasing, 29(2013), 628-641.
Rujoub, M. A. et al., 1995. Using casflow ratios to predict business failures . Journal
of
Managerial
Issues,
[online]
Available
at:<
http://www.jstor.org/discover/10.2307/40604051?uid=2493613473&uid=2134&uid
=2&uid=70&uid=3&uid=2493613463&uid=60&sid=21106721963233> [Accessed
18 April 2015].
Satopaa, V. A. et al., 2014. Combining multiple probability predictions usinf a
simple Logit model. International Journal of Forecasting, 30(2014), 344-356.
Schmuck, M., 2012. Financial distress and corporate turnaround. [ebook].
Munich: Springer Gabler
Shumway, T.,2001. Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard
model. The Journal of Business, 74(1), 101-124.
Sprcic, D. M. & Sevic, Z., 2011. Determinants of corporate hedging decision:
evidence from croatian and slovenian companies. Research in International
Business and Finance, 26(2012), 1-25.
Tirapat, S. & Nittayagasetwat, A., 1999. An investigation of Thai listed firms
financial distress using macro and micro variables. Multinational Finance Journal,
3(2), 103-125.
Tseng, F. & Hu Y., 2010. Comparing four bankcruptcy prediction models: Logit,
quadratic intervalLogit, neural and fuzzy neural networks. Expert Systems with
Applications, 37(2010), 1846-1853.
Wang, Z. & Li, H., 2007. Financial distress prediction of chiness listed companies:
a rough set methodology. Chinese Management Studies, 1(2), 93-110.
Whitaker, R. B., 199. The early stages of financial distress. Journal of Economics
and Finance, 23(2), 123-133.
Wruck, K. H., 1990. Financial distress, reorganization, and organization efficiency.
Journal
of
Financial
Economics,
[online]
Available
at:<
https://books.google.com.vn/books?id=ifsq2vYxNBwC&pg=PA245&lpg=PA245&
dq=%22Financial+distress,+reorganization,+and+organizational+efficiency%22&s
ource=bl&ots=T1JWdPJOcl&sig=XxBjDvyG6ZRcuLa1G09naJXnHFU&hl=en&sa
=X&ei=x_VCVdTDN8XTmAWBloH4Bg&redir_esc=y#v=onepage&q=%22Finan
cial%20distress%2C%20reorganization%2C%20and%20organizational%20efficien
cy%22&f=false> [Accessed 18 April 2015].
Wu, Y. et al., 2010. A comparison of alternative bankruptcy prediction models.
Journal of Contemporary Accounting & Economics, 6(2010), 34-45.
Zmijewski, M. E., 1984. Methodological issues related to the estimation of financial
distress prediction models. Journal of Accounting Research, [online] Available at:<
http://www.jstor.org/discover/10.2307/2490859?uid=2134&uid=3739320&uid=381
525571&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&sid=21106656883393>
[Accessed 18 April 2015]
PH L C A: DANH SÁCH 568 CÔNG TY NIÊM Y T
STT
Mã
CK
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
AAA
AAM
ABT
ACL
ADC
AGF
ALP
ALT
ALV
AMC
ANV
APC
API
APP
ARM
ASA
ASM
ASP
ATA
AVF
B82
BAS
BBC
BBS
BCC
BCE
BCI
BDB
BED
BGM
BHC
BHS
BHV
BKC
BLF
BMC
BMP
BPC
Tên Công Ty
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
ăph
ăPh
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
năNh aăvƠăMôiătr ngăxanhăAnăPhát
năTh yăS năMêăKông
năXu tănh păkh uăTh yăs năB năTre
năXu tănh păkh uăTh yăs năC uăLongăAnăGiang
năM ăthu tăvƠăTruy năthông
năXu tănh păkh uăTh yăs năAnăGiang
nă uăt ăAlphanam
năV năhóaăTơnăBình
năKhoángăs năVinasăAăL i
năKhoángăs năÁăChơu
năNamăVi t
năChi uăx ăAnăPhú
nă uăt ăChơuăÁăTháiăBìnhăD ng
năPhátătri năPh ăgiaăvƠăS năph măd uăm
năXu tănh p kh uăHƠngăkhông
năLiênădoanhăSANAăWMT
năT păđoƠnăSaoăMai
năT păđoƠnăD uăkhíă AnăPha
năNTACO
năVi tăAn
nă482
năBaSa
năBibica
năVICEMăBaoăbìăBútăS n
năXiăm ngăB măS n
năXơyăd ngăvƠăGiaoăthôngăBìnhăD ng
nă uăt ăXơyăd ngăBìnhăChánh
năSáchăvƠăThi tăb ăBìnhă nh
năSáchăvƠăThi tăb ătr ngăh că ƠăN ng
năKhaiăthácăvƠăCh ăbi năKhoángăs năB căGiang
năBêătôngăBiênăHòa
nă
ngăBiênăHòa
năViglaceraăBáăHiên
năKhoángăs năB căK n
năThu ăs năB căLiêu
năKhoángăs năBìnhă nh
năNh aăBìnhăMinh
năVicemăBaoăbìăB măS n
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
BRC
BSC
BST
BT6
BTH
BTP
BTS
BTT
BVG
BXH
C21
C47
C92
CAN
CAP
CCI
CCL
CCM
CDC
CID
CII
CJC
CLC
CLG
CLW
CMC
CMG
CMS
CMT
CMV
CMX
CNG
CNT
COM
CPC
CSC
CSM
CT6
CTA
CTB
CTC
CTD
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
năCaoăsuăB năThƠnh
năD chăv ăB năThƠnh
năSáchăvƠăThi tăb ăBìnhăThu n
năBetonă6
năCh ăt oăBi năth ăvƠăV tăli uă i năHƠăN i
năNhi tăđi năBƠăR a
năVICEMăXiăm ngăBútăS n
năTh ngăm iă ậ D chăv ăB năThƠnh
năTh păB căVi t
năVICEMăBaoăbìăH iăPhòng
năTh ăk ă21
năXơyăd ng 47
năXơyăd ngăvƠă uăt ă492
nă ăh păH ăLong
năLơmăNôngăs năTh căph măYênăBái
nă uăt ăPhátătri năCôngănghi pă Th ngăm iăC ăChi
nă uăt ăvƠăPhátătri nă ôăth ăD uăkhíăC uăLong
năKhoángăs năvƠăXiă m ngăC năTh
năCh ngăD ng
năXơyăd ngăvƠăPhátătri năC ăs ăH ăt ng
nă uăt ăH ăt ngăK ăthu tăTP.HCM
năC ăđi năMi năTrung
năCátăL i
nă uăt ăvƠăPhátătri năNhƠăđ tăCotec
năC păn căCh ăL n
nă uăt ăCMC
năT păđoƠnăCôngăngh ăCMC
năXơyăd ngăvƠăNhơnăl căVi tăNam
năCôngăngh ăm ngăvƠăTruy năthông
năTh ngănghi păCƠăMau
năCh ăbi năTh yăs năvƠăXu tănh păkh uăCƠăMau
năCNGăVi tăNam
năXơyăd ngăvƠăKinhăDoanhăV tăt
năV tăt ăX ngăd u
năThu căsátătrùngăC năTh
nă uăt ăvƠăXơyăd ngăThƠnhăNam
năCôngănghi pă CaoăsuăMi năNam
năCông trình 6
năVinavico
năCh ăt oăB măH iăD ng
năGiaăLaiăCTC
năXơyăd ngăCotec
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
CTI
CTM
CTN
CTX
CVT
CX8
CYC
D11
D2D
DAC
DAD
DAE
DAG
DBC
DBT
DC2
DC4
DCL
DCS
DCT
DDM
DHA
DHC
DHG
DHI
DHT
DIC
DID
DIG
DIH
111
DL1
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
DLG
DLR
DMC
DNC
DNM
DNP
DNY
DPC
DPM
DPR
CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năC ngăThu năIDICO
CôngătyăC ăph nă uăt ,ăXơyăd ngăvƠăKhaiăthácăM ăVINAVICO
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăCôngătrìnhăng m
T ngăCôngătyăC ăph nă uăt ăXơyăd ngăvƠăTh ngăm iăVi tăNam
CôngătyăC ăph năCMC
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăl păContreximăs ă8
Công ty C ăph năG chămenăChangăYih
CôngătyăC ăph nă aă că11
CôngătyăC ăph năPhátătri nă ôăth ă Côngănghi pă s ă2
CôngătyăC ăph năViglaceraă ôngăAnh
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năGiáoăd că ƠăN ng
CôngătyăC ăph năSáchăGiáoăd căt iăTP. ƠăN ng
CôngătyăC ăph năT păđoƠnăNh aă ôngăÁ
CôngătyăC ăph năT păđoƠnăDabacoăVi tăNam
CôngătyăC ăph năD căph măB năTre
CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri nă - Xơyăd ngă(DIC)ăs ă2
CôngătyăC ăph năDICăs ă4
CôngătyăC ăph năD căph măC uăLong
CôngătyăC ăph năT păđoƠnă iăChơu
CôngătyăC ăph năT măl păV tăli uăxơyăd ngă ngăNai
CôngătyăC ăph năHƠngăh iă ôngă ô
CôngătyăC ăph năHóaăAn
CôngătyăC ăph nă ôngăH iăB năTre
CôngătyăC ăph năD căH uăGiang
CôngătyăC ăph năInăDiênăH ng
CôngătyăC ăph năD căph măHƠăTơy
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăTh ngăm iăDIC
CôngătyăC ăph năDICăậ ngăTi n
T ngăCôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năXơyăd ng
CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năXơyăd ngă- H iăAn
CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năD chăv ăCôngătrìnhăCôngăc ngă
Gia Lai
CôngătyăC ăph năT păđoƠnă căLongăGiaăLai
CôngătyăC ăph nă aă că ƠăL t
CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăYăt ăDOMESCO
CôngătyăC ăph nă i năn căL pămáyăH iăPhòng
T ngăCôngătyăC ăph năYăt ăDanameco
CôngătyăC ăph năNh aă ngăNai
CôngătyăC ăph năTh păDANAăụ
CôngătyăC ăph năNh aă ƠăN ng
T ngăCôngătyăPhơnăbónăvƠăHóaăch tăD uăkhí
CôngătyăC ăph năCaoăsuă ngăPhú
căLongă
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
DQC
DRC
DRH
DSN
DST
DTA
DTL
DTT
DVP
DXG
DXV
DZM
EBS
EFI
EID
ELC
EVE
FBT
FDG
FDT
FLC
FMC
FPT
GAS
GDT
GGG
GIL
GLT
GMC
GMD
GMX
GSP
GTA
GTT
HAD
HAG
HAI
HAP
HAS
HAX
HBC
HBE
CôngătyăC ăph năBóngăđènă i năQuang
CôngătyăC ăph năCaoăsuă ƠăN ng
CôngătyăC ăph nă uăt ăC năNhƠăM ă c
CôngătyăC ph năCôngăviênăn că măSen
CôngătyăC ăph năSáchăvƠăThi tăb ăGiáoăd căNamă nh
CôngătyăC ăph nă ăTam
CôngătyăC ăph nă iăThiênăL c
CôngătyăC ăph năK ăngh ă ôăThƠnh
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năC ngă ìnhăV
CôngătyăC ăph năD chăv ăvƠăXơyăd ngă aă că tăXanh
CôngătyăC ăph năVICEMăV tăli uăXơyăd ngă ƠăN ng
CôngătyăC ăph năCh ăt oămáyăDz ăAn
CôngătyăC ăph năSáchăGiáoăd căt iăThƠnhăph ăHƠăN i
CôngătyăC ăph nă uăt ăTƠiăchínhăGiáoăd c
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năGiáoăd căHƠăN i
CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năCôngăngh ăđi năt ă- Vi năthông
CôngătyăC ăph năEverpiaăVi tăNam
CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăLơmăTh yăS n B năTre
CôngătyăC ăph năDocimexco
CôngătyăC ăph năFiditour
CôngătyăC ăph năT păđoƠnăFLC
CôngătyăC ăph năTh căph măSaoăTa
CôngătyăC ăph năFPT
T ngăCôngătyăKhíăVi tăNamă- CôngătyăC ăph n
Công ty C ăph năCh ăbi năG ă căThƠnh
CôngătyăC ăph năỌătôăGi iă Phóng
CôngătyăC ăph năS năxu tăKinhădoanhăXu tănh păkh uăBìnhăTh nh
CôngătyăC ăph năK ăthu tăđi năToƠnăC u
CôngătyăC ăph năS năxu tăTh ngăm iăMayăSƠiăGòn
CôngătyăC ăph nă iălỦăLiênăhi păV năchuy n
CôngătyăC ăph năG chăngóiă G măxơyăd ngăM ăXuơn
CôngătyăC ăph năV năt iăS năph măKhíăQu căt
CôngătyăC ăph năCh ăbi năG ăThu năAn
CôngătyăC ăph năThu năTh o
CôngătyăC ph năBiaăHƠăN iăậ H iăD ng
CôngătyăC ăph năHoƠngăAnhăGiaăLai
CôngătyăC ăph năNôngăd căH.A.I
CôngătyăC ăph năT pă oƠnăHapaco
CôngătyăC ăph năHacisco
CôngătyăC ăph năD chăv ăỌătôăHƠngăXanh
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăvƠăKinhădoanhă aă căHòaăBình
CôngătyăC ăph năSáchă- Thi tăb ătr ngăh căHƠăT nh
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
HCC
HDA
HDC
HDG
HDO
HHC
HHG
HHL
HJS
HLA
HLC
HLG
HLY
HMC
HMH
HNM
HOM
HOT
HPG
HQC
HRC
HSI
HST
HT1
HTC
HTI
HTL
HTP
HU1
HU3
HUT
HVG
HVT
HVX
ICF
ICG
IDI
IDV
IFS
IJC
ILC
IMP
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công tyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
năBêătôngăHoƠăC mă- Intimex
năHưngăs nă ôngăÁ
năPhátătri năNhƠăBƠăR aăV ngăTƠu
năT păđoƠnăHƠă ô
năH ngă oăContainer
năBánhăk oăH iăHƠ
năHoƠngăHƠ
năH ngăHƠăLongăAn
năThu ăđi năN măMu
năH uăLiênăÁăChơu
năThanăHƠăL mă- TKV
năT păđoƠnăHoƠngăLong
năViglaceraăH ăLongăI
năKimăkhíă ThƠnhăph ăH ăChíăMinh
năH iăMinh
năS aăHƠăN i
năXiăm ngăVICEMăHoƠngăMai
năDuăl chă - D chăv ăH iăAn
năT păđoƠnăHòaăPhát
năT ăv nă- Th ngăm iă- D chăv ă aă căHoƠngăQuơn
năCaoăsuăHòaăBình
năV tăt ăT ngăh păvƠăPhơnăbónăHóaăsinh
năPhátăhƠnhăsáchăvƠăThi tăb ătr ngăh căH ngăYên
năXiăm ngăHƠăTiênă1
năTh ngăm iăHócăMôn
nă uăt ăPhátătri năH ăt ngăIDICO
năK ăthu tăvƠăỌătôăTr ngăLong
năInăsáchăgiáoăkhoaăHoƠăPhát
nă uăt ăvƠăXơyăd ngăHUD1
nă uăt ăvƠăXơyăd ngăHUD3
năTasco
năHùngăV ng
năHóaăch tăVi tăTrì
năXiăm ngăVicemăH iăVơn
nă uăt ăTh ngăm iăTh yăs n
năXơyăd ngăSôngăH ng
nă uăt ăvƠăPhátătri nă aăQu căGiaăI.D.I
năPhátătri năH ăt ngăV nhăPhúc
năTh căph măQu căt
năPhátătri năH ăt ngăK ăthu t
năH pătácălaoăđ ngăv iă n căngoƠi
năD căph măIMEXPHARM
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
INC
INN
ITA
ITC
ITD
JVC
KAC
KBC
KDC
KDH
KHA
KHB
KHL
KHP
KKC
KMR
KMT
KSA
KSB
KSD
KSH
KSS
KST
KTB
KTS
KTT
L10
L14
L18
L35
L43
L44
L61
L62
LAF
LAS
LBE
LBM
LCD
LCG
LCS
LDP
CôngătyăC ăph năT ăv nă uăt ăIDICO
CôngătyăC ăph năBaoăbìăvƠăInăNôngănghi p
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăCôngănghi pă TơnăT o
CôngătyăC ăph nă uăt ăậ Kinh doanh nhà
CôngătyăC ăph năCôngăngh ăTiênăPhong
CôngătyăC ăph năThi tăb ăYăt ăVi tăNh t
CôngătyăC ăph nă uăt ă aă căKhangăAn
T ngăCôngătyăPhátătri nă ôăth ăKinhăB c
CôngătyăC ăph năKinhă ô
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăKinhădoanhănhƠăKhangă i n
CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăKhánhăH i
CôngătyăC ăph năKhoángăs năHòaăBình
CôngătyăC ăph năKhoángăs năvƠăV tăli uă Xơyăd ngăH ngăLong
CôngătyăC ăph nă i năl căKhánhăHòa
CôngătyăC ăph năS năxu tăvƠăKinhădoanhăKimăkhí
CôngătyăC ăph năMirae
CôngătyăC ăph năKimăkhíă Mi năTrung
CôngătyăC ăph năCôngănghi pă Khoángăs năBìnhăThu n
CôngătyăC ăph năKhoángăs năvƠăXơyăd ngăBìnhăD ng
CôngătyăC ăph nă uăt ăDNA
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năKSH
T ngăCôngătyăC ăph năKhoángăs năNaăRìăHamico
CôngătyăC ăph năKASATI
CôngătyăC ăph nă uăt ăKhoángăs năTơyăB c
CôngătyăC ăph nă
ngăKonăTum
CôngătyăC ph nă uăt ăThi tăb ăvƠăXơyăl pă i năThiênăTr ng
CôngătyăC ăph năLilamaă10
CôngătyăC ăph năLicogiă 14
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngăs ă18
CôngătyăC ăph năC ăkhíăL pămáyăLilama
CôngătyăC ăph năLilamaă45.3
CôngătyăC ăph năLilamaă45.4
CôngătyăC ăph năLilamaă69-1
CôngătyăC ăph năLilamaă69.2
CôngătyăC ăph năCh ăbi năHƠngăXu tăkh uăLongăAn
CôngătyăC ăph năSupeăPh tăphátăvƠăHóaăch tăLơmăThao
CôngătyăC ăph năSáchăvƠăThi tăb ăTr ngăh căLongăAn
CôngătyăC ăph năKhoángăs năvƠăV tăli uă xơyăd ngăLơmă ng
CôngătyăC ăph năL pămáyă- Thíănghi măc ăđi n
CôngătyăC ăph năLICOGIă16
CôngătyăC ăph năLicogiă 16.6
CôngătyăC ăph năD căLơmă ngă- Ladophar
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
LGC
LGL
LHC
LHG
LIG
LIX
LM3
LM7
LM8
LO5
LSS
LTC
LUT
MAC
MAX
MCC
MCF
MCG
MCO
MCP
MDC
MDG
MEC
MHC
MHL
MIC
MIM
MKV
MMC
MNC
MPC
MSN
MTG
NAG
NAV
NBB
NBC
NBP
NDN
NET
NGC
NHA
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
Công tyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
Công tyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
CôngătyăC ăph
T ngăCôngătyă
nă uăt ăC uăđ ngăCII
nă uăt ăvƠăPhátătri nă ôăth ăLongăGiang
nă uăt ăvƠăXơyăd ngăTh yăl iă Lơmă ng
năLongăH u
năLicogi 13
năB tăgi tăLix
năLilamaă3
năLilamaă7
năLilamaă18
năLilamaă5
năMíaăđ ngăLamăS n
nă i nănh ăVi năThông
nă uăt ăXơyăd ngăL ngăTƠi
năCungă ngăvƠăD chăv ăK ăthu tăHƠngăh i
năKhaiăkhoángăvƠăC ăkhíă H uăNgh ăV nhăSinh
năG chăngóiă caoăc p
năXơyăl păC ăkhíă vƠăL ngăth căTh căph m
năC ăđi năvƠăXơyăd ngăVi tăNam
năMCOăVi tăNam
năInăvƠăBaoăbìăM ăChơu
năThanăMôngăD ngă- Vinacomin
năMi nă ông
năSomecoăSôngă Ơ
năMHC
năMinhăH uăLiên
năK ăngh ăKhoángăs năQu ngăNam
năKhoángăs năvƠăC ăkhí
năD căThúăYăCaiăL y
năKhoángăs năMangan
năMaiăLinhămi năTrung
năT pă oƠnăTh yăs năMinhă Phú
năT păđoƠnăMaăSan
năMTăGas
n NagakawaăVi tăNam
năNamăVi t
nă uăt ăN măB yăB y
năThanăNúiăB oă- Vinacomin
năNhi tă i năNinhăBình
nă uăt ăPhátătri năNhƠă ƠăN ng
năB tăgi tăNet
năCh ăbi năTh yăs năXu tăkh uăNgôăQuy n
uăt ăPhátătri năNhƠăvƠă ôăth ăNamăHƠăN i
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
NHC
NHS
NHW
NLC
NNC
NPS
NSC
NST
NTL
NTP
NVC
NVN
OCH
ONE
OPC
PAC
PAN
PCG
PCT
PDC
PDN
PDR
PET
PFL
PGC
PGS
PHC
PHH
PHR
PIT
PJC
PLC
PMS
PNC
PNJ
POM
POT
PPC
PPG
PPI
PPP
PRC
CôngătyăC ăph năG chăngóiă Nh ăHi p
CôngătyăC ăph nă
ngăNinhăHòa
Công tyăC ăph năNgôăHan
CôngătyăC ăph năTh yă i năNƠăL i
CôngătyăC ăph nă áăNúiăNh
CôngătyăC ăph năMayăPhúăTh nhăNhƠăBè
CôngătyăC ăph năGi ngă cơyătr ngăTrungă ng
CôngătyăC ăph năNgơnăS n
CôngătyăC ăph năPhátătri nă ôăth ă T ăLiêm
CôngătyăC ăph năNh aăThi uăniênăTi năPhong
CôngătyăC ăph năNamăVang
CôngătyăC ăph năNhƠăVi tăNam
CôngătyăC ăph năKháchăs năvƠăD chăv ă iăD ng
CôngătyăC ăph năTruy năthôngăs ă1
CôngătyăC ăph năD căPh măOPC
CôngătyăC ăph năPină căquyăMi năNam
CôngătyăC ăph năXuyênăTháiăBình
CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năGasă ôăth
CôngătyăC ăph năV năt iăD uăkhíă C uăLong
CôngătyăC ăph năDuăl ch D uăkhíăPh ngă ông
CôngătyăC ăph năC ngă ngăNai
CôngătyăC ăph năPhátătri năB tăđ ngăs năPhátă t
T ngăCôngătyăC ăph năD chăv ăT ngăh păD uăkhí
CôngătyăC ăph năD uăkhíă ôngă ô
CôngătyăC ăph năGasăPetrolimex
CôngătyăC ăph năKinhădoanhăKhíăhoáăl ngămi năNam
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăPh căH ngăHoldings
CôngătyăC ăph năH ngăHƠăVi tăNam
CôngătyăC ăph năCaoăsuăPh căHòa
CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăPetrolimex
CôngătyăC ăph năTh ngăm iăvƠăV năt iăPetrolimexăHƠăN i
T ngăCôngătyăHoáăd uăPetrolimexă - CôngătyăC ăph n
CôngătyăC ăph năC ăkhíăX ngăd u
CôngătyăC ăph năV năhóaăPh ngăNam
CôngătyăC ăph năVƠngăb că áăquỦăPhúăNhu n
CôngătyăC ăph năTh păPomina
CôngătyăC ăph năThi tăb ăB uăđi n
CôngătyăC ăph năNhi tăđi năPh ăL i
CôngătyăC ăph năS năxu tăTh ngăm iăD chăv ăPhúăPhong
CôngătyăC ăph năPhátătri năh ăt ngăvƠăB tăđ ngăs năTháiăBìnhă D
CôngătyăC ăph năD căph măPhongăPhú
CôngătyăC ăph năPortserco
ng
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
PSC
PSG
PTB
PTC
PTL
PTM
PTS
PV2
PVA
PVC
PVD
PVE
PVG
PVL
PVS
PVT
PVX
PXA
PXI
PXL
PXM
PXS
PXT
QHD
QNC
QST
QTC
RAL
RCL
RDP
REE
RIC
S12
S27
S55
S74
S99
SAM
SAV
SBA
SBC
SBT
CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăD chăv ăPetrolimexăSƠiăGòn
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăl păD uăkhíăSƠiăGòn
CôngătyăC ăph năPhúăTƠi
Công tyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngăB uăđi n
CôngătyăC ăph nă uăt ăH ăt ngăvƠă ôăth ăD uăkhí
CôngătyăC ăph năS năxu t,ăTh ngăm iăvƠăD chăv ăôătôăPTM
CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăD chăv ăPetrolimexăH iăPhòng
CôngătyăC ăph nă u t ăPV2
CôngătyăC ăph năT ngăCôngătyăXơyăl păD uăkhíăNgh ăAn
T ngăCôngătyăDungăd chăKhoanăvƠăHoáăph măD uăkhíă - CôngătyăC ăph n
T ngăCôngătyăC ăph năKhoanăvƠăD chăv ăkhoanăD uăkhí
T ngăCôngătyăT ăv năThi tăk ăD uăkhí- CTCP
CôngătyăC ăph năKinhădoanhăKhíăhóaăl ngăMi năB c
CôngătyăC ăph nă aă căD uăkhí
T ngăCôngătyăC ăph năD chăv ăK ăthu tăD uăkhíă Vi tăNam
T ngăCôngătyăC ăph năV năt iăD uăkhí
T ngăCôngătyăC ăph năXơyăl păD uăkhíăVi tăNam
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăTh ngăm iăD uăkhíăNgh ăAn
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăCôngănghi păvƠăDơnăd ngăD uăkhí
CôngătyăC ăph nă uăt ăXơyăd ngăth ngăm iăd uăkhíă IDICO
CôngătyăC ăph năXơyăl păD uăkhíă Mi năTrung
CôngătyăC ăph năK tăc uăKimălo iă vƠăL pămáyăD uăkhí
CôngătyăC ăph năXơyăl pă
ngă ngăB ăch aăD uăkhí
CôngătyăC ăph năQueăhƠnăđi năVi tă c
CôngătyăC ăph năXiăm ngăvƠăXơyăd ngăQu ngăNinh
CôngătyăC ăph năSáchăvƠăThi tăb ătr ngăh căQu ngăNinh
CôngătyăC ăph năCôngătrìnhăGiaoă thôngăV năt iăQu ngăNam
CôngătyăC ăph năBóngăđènăPhíchăn căR ngă ông
CôngătyăC ăph nă aă căCh ăL n
CôngătyăC ăph năNh aăR ngă ông
Công ty C ăph năC ăđi năL nh
CôngătyăC ăph năQu căT ăHoƠngăGia
CôngătyăC ăph năSôngă Ơă12
CôngătyăC ăph năSôngă Ơă27
CôngătyăC ăph năSôngă Ơă505
CôngătyăC ăph năSôngă Ơă7.04
CôngătyăC ăph năSôngă Ơă9.09
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năSACOM
CôngătyăC ăph năH pătácăKinhăt ăvƠăXu tănh păkh uăSavimex
CôngătyăC ăph năSôngăBa
CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăGiaoănh năBiaăSƠiăGòn
CôngătyăC ăph năMíaăđ ngăThƠnhăThƠnhăCông Tây Ninh
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
SC5
SCC
SCJ
SCL
SD1
SD2
SD4
SD5
SD6
SD7
SD9
SDA
SDB
SDC
SDD
SDE
SDG
SDH
SDJ
SDN
SDP
SDT
SDU
SDY
SEB
SEC
SED
SFC
SFI
SFN
SGC
SGT
SHI
SHN
SIC
SJ1
SJC
SJD
SJE
SJM
SJS
SKS
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công tyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
năXơyăd ngăs ă5
năXiăm ngăSôngă Ơ
năXiăm ngăSƠiăS n
năSôngă ƠăCaoăC ng
năSôngă Ơă1
năSôngă Ơă2
năSôngă Ơă4
năSôngă Ơă5
năSôngă Ơă6
năSôngă Ơă7
năSôngă Ơă9
năSIMCOăSôngă Ơ
năSôngă Ơă207
năT ăv năSôngă Ơ
nă uăt ăvƠăXơyăl păSôngă Ơ
năK ăthu tăđi năSôngă Ơ
năSadicoăC năTh
năXơyăd ngăh ăt ngăSôngă Ơ
năSôngă Ơă25
năS nă ngăNai
nă uăt ăvƠăTh ngăm iăD uăkhíăSôngă Ơ
năSôngă Ơă10
nă uăt ăXơyăd ngăvƠăPhátătri nă ôăth ăSôngă Ơ
năXiăm ngăSôngă ƠăYaly
nă uăt ăvƠăPhátătri nă i năMi năTrung
năMíaăđ ngăNhi tăđi năGiaăLai
nă uăt ăvƠăPhátătri năGiáoăd căPh ngăNam
năNhiênăli uă SƠiăGòn
nă iălỦăV năt i Safi
năD tăl iăSƠiăGòn
năXu tănh păkh uăSaăGiang
năCôngăngh ăVi năthôngăSƠiăGòn
năQu căt ăS năHƠ
nă uăt ăT ngăh păHƠăN i
nă uăt ă- Phátătri năSôngă Ơ
năTh yăs năs ă1
năSôngă Ơă1.01
năTh yăđi năC nă n
năSôngă Ơă11
năSôngă Ơă19
nă u t ăPhátătri nă ôăth ăvƠăKhuăcôngănghi pă Sôngă Ơ
năCôngătrìnhăgiaoăthôngăSôngă Ơ
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
SMA
SMC
SMT
SNG
SPM
SPP
SQC
SRB
SRC
SRF
SSC
SSG
SSM
STC
STL
STP
STT
SVC
SVI
SVN
SVT
TAC
TBC
TBX
TC6
TCL
TCM
TCO
TCR
TCS
TCT
TDC
TDH
TDN
TDW
TH1
THB
THG
THT
THV
TIC
TIE
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
năThi tăb ăPh ătùngăSƠiăGòn
nă uăt ăTh ngăm iăSMC
năV tăli uă i năvƠăVi năthôngă SamăC ng
năSôngă Ơă10.1
năS.P.M
năBaoăbìăNh aăSƠiăGòn
năKhoángăs năSƠiăGònă - QuyăNh n
năT păđoƠnăSara
năCaoăsuăSaoăVàng
năK ăngh ăl nh
năGi ngă cơyătr ngăMi năNam
năV năt iăBi năH iăỂu
năCh ăt oăk tăc uăth păVNECO.SSM
năSáchăvƠăThi tăb ătr ngăh căTp.ăH ăChí Minh
năSôngă Ơăậ Th ngăLong
năCôngănghi pă Th ngăm iăSôngă Ơ
năV năchuy năSƠiăGònăTourist
năD chăv ăt ngăh păSƠiăGòn
năBaoăbìăBiênăHòa
năSOLAVINA
năCôngăngh ăSƠiăGònăVi nă ông
năD uăTh căv tăT ngăAn
năThu ăđi năThácăBƠ
năXiăm ngăTháiăBình
năThanăC căSáu ậ Vinacomin
nă iălỦăGiaoă nh năV năt iăX păd ăTơnăC ng
năD tămayă- uăt ă- Th ngăm iăThƠnhăCông
năV năt iă aăph ngăth căDuyênăH i
năCôngănghi pă G măs ăTAICERA
năThanăCaoăS nă- TKV
năCápătreoăNúiăBƠăTơyăNinh
năKinhădoanhăvƠăPhátătri năBìnhăD ng
năPhátătri năNhƠăTh ă c
năThană èoăNaiă- Vinacomin
năC păn căTh ă c
năXu tănh păkh uăT ngăh păIăVi tăNam
năBiaăThanhăHóa
nă uăt ăvƠăXơyăd ngăTi năGiang
năThanăHƠăTuă- Vinacomin
năT păđoƠnăTháiăHòaăVi tăNam
nă uăt ă i năTơyăNguyên
năTIE
458
TIX
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
TJC
TKC
TKU
TLC
TLG
TLH
TMC
TMP
TMS
TMT
TNA
TNG
TNT
TPC
TPP
TRA
TRC
TS4
TSC
TSM
TST
TTC
TTF
TTP
TV1
TV2
TV3
TV4
TVD
TXM
TYA
UDC
UIC
UNI
V12
V15
V21
VAT
VBC
VC1
CôngătyăC
Bình
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công tyăC
CôngătyăC
ăph năS năxu tăKinhădoanhăXu tănh păkh uăD chăv ăvƠă
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
uăt ăTơnă
năD chăv ăV năt iăvƠăTh ngăm i
năXơyăd ngăvƠăKinhădoanhă aă căTơnăK
năCôngănghi pă TungăKuang
năVi năthôngăTh ngăLong
năT păđoƠnăThiênăLong
năT păđoƠnăTh păTi năLên
năTh ngăm iăXu tănh păkh uăTh ă c
năTh yăđi năThácăM
năTransimex-Saigon
năỌătôăTMT
năTh ngăm iăXu tănh păkh uăThiênăNam
nă uăt ăvƠăTh ngăm iăTNG
năTƠiăNguyên
năNh aăTơnă iăH ng
năNh aăTơnăPhú
năTraphaco
năCaoăsuăTơyăNinh
năTh yăs năs ă4
năV tăt ăK ăthu tăNôngănghi pă C năTh
năXiăm ngăTiênăS năHƠăTơy
năD chăv ăK ăthu tăVi năthông
năG chămenăThanhăThanh
năT păđoƠnăK ăngh ăG ăTr ngăThƠnh
năBaoăbìăNh aăTơnăTi n
năT ăv năvƠăXơyăd ngă i nă1
năT ăv năXơyăd ngă i nă2
năT ăv năXơyăd ngă i nă3
năT ăv năXơyăd ngă i nă4
năThanăVƠngăDanhă- Vinacomin
năVICEMăTh chăcaoăXiăM ng
năDơyăvƠăCápăđi năTayaăVi tăNam
năXơyăd ngăvƠăPhátătri năđôăth ă T nhăBƠăR aă- V ngăTƠu
nă uăt ăPhátătri năNhƠăvƠă ôăth ăIDICO
năVi năLiên
năXơyăd ngăs ă12
năXơyăd ngăs ă15
năVinaconexă21
năVi năthôngăV năXuơn
năNh aăậ Bao bì Vinh
năXơyăd ngăs ă1
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
VC2
VC3
VC5
VC6
VC7
VC9
VCC
VCF
VCG
VCH
VCM
VCR
VCS
VCV
VDL
VE1
VE2
VE3
VE9
VES
VFG
VFR
VGP
VGS
VHC
VHG
VHH
VHL
VIC
VID
VIE
VIP
VIS
VIT
VKC
VLF
VMC
VMD
VNA
VNC
VNE
VNF
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăs ă2
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăs ă3
CôngătyăC ăph năxơyăd ngăs ă5
CôngătyăC ăph năVinaconexă6
CôngătyăC ăPh năXơyăd ng s ă7
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăs ă9
CôngătyăC ăph năVinaconexă25
CôngătyăC ăph năVinacaf ăBiênăHòa
T ngăCôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăvƠăXơyăd ngăVi tăNam
CôngătyăC ăph nă uăt ăXơyăd ngăvƠăPhátătri năH ăt ngăVinaconex
CôngătyăC ăph năNhơnăl căvƠăTh ngăm iăVinaconex
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năDuăl chăVinaconex
CôngătyăC ăph năVICOSTONE
CôngătyăC ăph năV năt iăVinaconex
CôngătyăC ăph năTh căph măLơmă ng
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăđi năVNECO1
CôngătyăC ăph năXơyăd ngă i năVNECOă2
CôngătyăC ăph năXơyăd ngăđi năVNECOă3
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngăVNECOă9
CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngă i năMểăCAăVNECO
CôngătyăC ăph năKh ătrùngăVi tăNam
CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăThuêătƠu
CôngătyăC ăph năC ngăRauăQu
CôngătyăC ăph nă ngăth păVi tă căVGăPIPE
CôngătyăC ăph năV nhăHoƠn
CôngătyăC ăph nă uăt ăCaoăsuăQu ngăNam
CôngătyăC ăph nă uăt ăKinhădoanhănhƠăThƠnhă t
CôngătyăC ăph năViglaceraăH ăLong
T păđoƠnăVingroupă - CôngătyăC ăph n
CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năTh ngăm iăVi nă ông
CôngătyăC ăph năCôngăngh ăVi năthông VI TE CO
CôngătyăC ăph năV năt iăX ngăd uăVIPCO
CôngătyăC ăph năTh păVi tăụ
CôngătyăC ăph năViglaceraăTiênăS n
CôngătyăC ăph năCápănh aăV nhăKhánh
CôngătyăC ăph năL ngăth căTh căph măV nhăLong
CôngătyăC ăph năVIMECO
CôngătyăC ăph năYăD căph măVimedimex
CôngătyăC ăph năV năt iăbi năVinaship
CôngătyăC ăph năT păđoƠnăVinacontrol
T ngăCôngătyăC ăph năXơyăd ngăđi năVi tăNam
CôngătyăC ăph năV năt iăNgo iă th ng
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
VNG
VNH
VNI
VNM
VNN
VNS
VNT
VOS
VPC
VPH
VPK
VRC
VSC
VSG
VSH
VSI
VSP
VST
VTB
VTC
VTF
VTL
VTO
VTS
VTV
VXB
XMC
YBC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
Công ty C
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
CôngătyăC
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
ăph
năDuăL chăThƠnhăThƠnhăCông
năTh yăh iăs năVi tăNh t
nă uăt ăB tăđ ngăs năVi tăNam
năS aăVi tăNam
nă uăt ăVietnamnet
năÁnhăD ngăVi tăNam
năGiaoănh năV năt iăNgo iăTh ng
năV năt iăBi năVi tăNam
nă uăt ăvƠăPhátătri năN ngăl ngăVi tăNam
năV năPhátăH ng
năBaoăbìăD uăth căv t
năXơyăl păvƠă aă căV ngăTƠu
năContainerăVi tăNam
năContainerăPhíaăNam
năTh yăđi năV nhăS nă- Sông Hinh
nă uăt ăvƠăXơyăd ngăC păthoátăn c
năV năt iăbi năvƠăB tăđ ngăs năVi tăH i
năV năt iăvƠăThuêăTƠuăbi năVi tăNam
năViettronicsăTơnăBình
năVi năThôngăVTC
n Th că năCh nănuôiă Vi tăTh ng
năVangăTh ngăLong
năV năt iăX ngăd uăVITACO
năViglaceraăT ăS n
năăVICEMăV tăt ăV năt iăXiăm ng
năV tăli uăxơyăd ngăB năTre
năBêătôngăvƠăXơyăd ngăVinaconexăXuơnăMai
năXiăm ngăvƠăKhoángăs năYênăBái
PH L C B: K T QU KI M
NH S
KHÁC BI T GI A CÁC GIÁ TR
AUC C A CÁC MÔ HÌNH HI U CH NH VÀ KHÔNG HI U CH NH
K t qu
ki m đ nh s
khác bi t gi a AUC(mda1) và AUC(md1)
ROC
Obs
Area
-Asymptotic Normal-Std. Err.
[95% Conf. Interval]
------------------------------------- -----------------------------------mda1
1987
0.8564
0.0181
0.82082
0.89193
md1
1987
0.8570
0.0184
0.82095
0.89308
------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda1) = area(md1)
chi2(1) =
K t qu
0.09
ki m đ nh s
Prob>chi2 =
0.7629
khác bi t gi a AUC(mda2) và AUC(md2)
ROC
Obs
Area
-Asymptotic Normal-Std. Err.
[95% Conf. Interval]
------------------------------------------------------------------------mda2
1987
0.8698
0.0165
0.83757
0.90209
md2
1987
0.8745
0.0162
0.84268
0.90638
------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda2) = area(md2)
chi2(1) =
0.84
Prob>chi2 =
0.3600
K t qu
ki m đ nh s
khác bi t gi a AUC(mda3) và AUC(md3)
ROC
Obs
Area
-Asymptotic Normal-Std. Err.
[95% Conf. Interval]
------------------------------------------------------------------------md3
1986
0.9246
0.0116
0.90189
0.94739
mda3
1986
0.9241
0.0118
0.90096
0.94714
------------------------------------------------------------------------Ho: area(md3) = area(mda3)
chi2(1) =
K t qu
0.26
ki m đ nh s
Prob>chi2 =
0.6114
khác bi t gi a AUC(mda4) và AUC(md4)
ROC
Obs
Area
-Asymptotic Normal-Std. Err.
[95% Conf. Interval]
------------------------------------------------------------------------mda4
1986
0.8728
0.0127
0.84793
0.89772
md4
1986
0.8734
0.0125
0.84884
0.89796
------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda4) = area(md4)
chi2(1) =
2.00
Prob>chi2 =
0.1572
K t qu
ki m đ nh s
khác bi t gi a AUC(mda5) và AUC(md5)
ROC
Obs
Area
-Asymptotic Normal-Std. Err.
[95% Conf. Interval]
------------------------------------------------------------------------mda5
1986
0.8775
0.0129
0.85228
0.90272
md5
1986
0.8787
0.0125
0.85414
0.90328
------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda5) = area(md5)
chi2(1) =
0.48
Prob>chi2 =
0.4889
[...]... l că đoă l ng bên ngoài doanh ng thông qua các ch tiêu kinh t v ă mô, ă các giáă tr th tr ng c a doanh nghi p) Ngoài các nghiên c u v kh n ngă d báo ki t qu tài chính t các y u t tài chính, th tr ng,ă v ă mô m t cách riêng l , có các nghiên c uăc ngăđưăxemăx tăvi c k t h p các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô, ă nh mă giaăt ngăkh n ngăd báo ki t qu tài chính. ă Trongă đó,ă các nghiênă c u v sau,ă... d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p trênă c ă s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th : Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr ng Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t it 1.3 ng nghiên c u và ph m vi nghiên c u it ng nghiên c u D báo ki t qu tài chính t i các doanh nghi p phi tài chính niêm. .. t ng tài s n), y u t v ă mô: ă ch có lãi su tă c ăb n Christidis và Gregory (2010) đưă ki mă đ nh m t t p h p các bi n s tài chính, th tr ng vƠă v ă mô trong m t mô hình d báo ki t qu tài chính cho các doanh nghi p niêm y t t i Anh b ng mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng), v i m u g m 589 doanh nghi p niêm y tă (giaiă đo n 1978-2006) K t qu c a h cho th y, vi c k t h pă đ ng th i các bi n tài chính, ... các nhƠă đ uă t ă c ngă nh ă các t ch c tín d ng s đ a ra các quy tăđ nh các ch đúngă đ n và phù h p h n i v i nghiên c u h c thu t Bài nghiên c uă đưă gópă ph n t o thêm m t mô hình d báo m i b ng s k t h p các y u t tài chính, th tr tr ng ki t qu nhă h tr ng vƠă v ă mô trongă m t mô hình tài chính không ch đ c d báo t ng b i các y t bên ngoài t môiă tr i u này hàm ý r ng tình các y u t tài chính, ... trong mô hình d báo phá s n, thì h ng mă đ nh r ng t t c các ch báo liênă quană đ n phá s n - c bên trong l n bên ngoài - đ uă đ c ph n ánh trong các báo cáoă tƠiă chính hƠngă n m.ă Rõă rƠngă lƠă các báo cáoă tƠiă chính khôngă baoă g m các thông tină cóă liênă quană đ n d báo ki t qu tài chính và các bi n th tr ng có kh n ngă b sung vào s thi u h t này (Tinoco và Wilson, 2013) M t s các nghiên c... c a doanh nghi p ng) Nh ă v y nh ngă đi m m nh mà các y u t th tr ng mang l i trong d báo ki t qu tài chính, phá s n có th k đ n nh ă sauă (Tinoco và Wilson, 2013): (1) Giá tr th tr ng ph n ánh nh ng thông tin ch aă đ ng trong các báo cáo tài chính c ng v i các thông tin không ch a trong các báo cáo tài chính (Agarwal và Taffler, 2008), t o nên m t t p h p thông tin toàn di n h u ích cho vi c d báo. .. niêm y t t i Vi t Nam thông qua s k t h p đ ng th i gi a các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô trongăm t mô hình 29 CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U 3.1 D li u nghiên c u Bài nghiên c u ti n hành ch n ra 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p thu c t t c các ngành ngo i tr ngành tài chính) niêm y t trên HNX và HOSE trong k quan sát kéo dài 6ă n mă t 2009ă đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên... s đ c chia thành hai nhóm: nhóm các doanh nghi p b ki t qu tài chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính D li u v các bi n s trong mô hình (l a ch n các bi n s cho mô hình nghiên c u đ c trình bày trong ti u m că3.2.1,ăch ngă 3) đ c thu th pă nh ă sau: D li u c a các bi n s v tài chính D li uă nƠyă đ c trích xu t t báo cáo tài chính qua các n măđưăđ t ng doanh nghi p (thu th p t quy nă... tiêu là d báo kh n ngă doanh nghi p r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính thông qua s k t h p đ ng th i các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô. ă th c hi n m c tiêu này, bài nghiên c u c n gi i quy t các câu h i nghiên c u sau: (1) Nh ng d u hi uă nƠoă dùngă lƠmă c nă c đ xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính ? (2) Các nhóm y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô cóă th... kinh t tácă đ ngă đ nă môiă tr ng kinh doanh c a doanh nghi p và vì th các bi n v ă mô cóă th mang l i kh n ngă d báo tình tr ng ki t qu tài chính nh ă các t s tài chính truy n th ng (Bruneau, 2012) S b t n trong n n kinh t có kh n ngă gi i thích cao cho tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p (Bhattacharjee và Han, 2014) Nhi u nhà kinh t h c cho r ng các y u t v mô nh chính sáchăti n t th ... QU TÀI TÀI CHÍNH, TH TR NG VÀ V ă MỌă T I CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T VI Tă NAM ă đ c th c hi n nh m xem xét tính hi u qu c a s k t h p y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô m t mô hình d báo ki... t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô vƠoă trongă m t mô hình d báo ki t qu tài (Tinoco Wilson, 2013) Xu t phát t v nă đ CHÍNH THÔNG QUA S nêu trên, nghiên c u ắD K T H P CÁC Y U T BÁO KI T QU TÀI... qu tài c a doanh nghi p phi tài niêm y t t i Vi t Nam có th đ đ ng th i b i y u t tài chính, th tr c d báo ngă vƠă v mô Hay nói cách khác kh n ngă doanh nghi pă r iă vƠo tình tr ng ki t qu tài