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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ĐINH THU NGỌC MƠ HÌNH KẾT HỢP YẾU TỐ TÀI CHÍNH, YẾU TỐ THỊ TRƢỜNG VÀ YẾU TỐ VĨ MÔ TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ĐINH THU NGỌC MƠ HÌNH KẾT HỢP YẾU TỐ TÀI CHÍNH, YẾU TỐ THỊ TRƢỜNG VÀ YẾU TỐ VĨ MÔ TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP Hồ Chí Minh – Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan Luận văn Thạc sĩ với đề tài Mô hình kết hợp yếu tố tài chính, yếu tố thị trường yếu tố vĩ mô dự báo kiệt quệ tài cho cơng ty niêm yết Việt Nam cơng trình nghiên cứu riêng tơi dƣới hƣớng dẫn TS Nguyễn Thị Uyên Uyên Các số liệu, kết nghiên cứu trình bày Luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố nghiên cứu khác Thành Phố Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 12 năm 2019 Học viên Đinh Thu Ngọc MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG TÓM TẮT ABSTRACT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Sự cần thiết đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.4 Ý nghĩa điểm đề tài 1.5 Bố cục nghiên cứu CHƢƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC VỀ MƠ HÌNH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH 2.1 Khung lý thuyết kiệt quệ tài doanh nghiệp 2.1.1 Các quan điểm kiệt quệ tài 2.1.2 Nguyên nhân kiệt quệ tài 2.2 Tổng quan nghiên cứu trƣớc mơ hình dự báo kiệt quệ tài CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 16 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 16 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 17 3.2.1 Mơ hình nghiên cứu mơ tả biến 17 3.2.2 Tiến trình thực nghiên cứu 26 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 28 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 45 5.1 Kết luận – Các khuyến nghị cho doanh nghiệp Việt Nam 45 5.2 Hạn chế đề tài hƣớng nghiên cứu 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu, chữ viết tắt Ý nghĩa AUC (Area under the ROC Curve) Diện tích phía dƣới đƣờng cong ROC Tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho BVETL tổng nợ EBITTA Tỷ số thu nhập trƣớc thuế lãi vay chia cho tổng tài sản INFL Lạm phát LEV Đòn bẩy tài MVE Giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu PRICE Giá cổ phiếu RETA Tỷ số lợi nhuận giữ lại chia cho tổng tài sản ROC (Receiver Operating Characteristic) Đƣờng cong ROC SHTBRDEF Lãi suất thực Ngân hàng nhà nƣớc VOL_MVE WCTA E) Biến động vốn chủ sở hữu Tỷ số vốn luân chuyển chia cho tổng tài sản DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1 Mô tả thống kê mẫu quan sát thu thập đƣợc Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội (HNX) giai đoạn 2009 – 2018 16 Bảng 3.2 Bảng tổng hợp biến độc lập sử dụng nghiên cứu 23 Bảng 3.3 Thống kê mô tả kỳ vọng dấu biến độc lập sử dụng nghiên cứu 25 Bảng 4.1 Thống kê số lƣợng quan sát khơng có khả bị kiệt quệ tài (Y=0) có khả bị kiệt quệ tài chinh (Y=1) 28 Bảng 4.2 Thống kê mô tả biến độc lập sử dụng nghiên cứu 28 Bảng 4.3 Hệ số tƣơng quan biến độc lập 31 Bảng 4.4 Bảng thống kê kết phân nhóm doanh nghiệp theo mơ hình EMS 32 Bảng 4.5 Tiêu chí phân nhóm cơng ty theo S&P 34 Bảng 4.6 Bảng thống kê kết phân nhóm doanh nghiệp theo mơ hình DD 36 Bảng 4.7 Mối quan hệ khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài (Y) số EMS giá trị DD 36 Bảng 4.8 Kết hồi quy 40 Bảng 4.9 Ảnh hƣởng biên biến độc lập 42 Bảng 4.10 Hiệu mô hình 44 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.1 Sự cần thiết đề tài Kiệt quệ tài dấu hiệu nhận biết kiệt quệ tài ln mối quan tâm hàng đầu nhà nghiên cứu kinh tế kiệt quệ tài xảy khơng làm tổn thất cho thân doanh nghiệp mà dẫn đến thiệt hại cho đối tƣợng có liên quan đến doanh nghiệp, chí ảnh hƣởng đến kinh tế quốc gia (Wanke, Barros & Faria, 2014) Kiệt quệ tài làm cho vị cạnh tranh doanh nghiệp bị sụt giảm, dẫn đến doanh nghiệp bị thị phần đáng kể (Opler & Titman, 1994; Chevalier, 1995), giá trị thị trƣờng doanh nghiệp có xu hƣớng sụt giảm (Warner, 1977; Charalambous cộng sự, 2000) Khi ngành có doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính, khách hàng nhà đầu tƣ giảm kỳ vọng tăng trƣởng ngành (Ferris cộng sự, 1997; Iqbal, 2002) Kiệt quệ tài cịn làm gia tăng tỷ lệ thất nghiệp, sản lƣợng kinh tế giảm, thu nhập ngƣời dân giảm Với hậu nêu trên, dự báo khả xảy kiệt quệ tài doanh nghiệp yêu cầu cấp thiết (Jones, 1987) Trên giới có nhiều nghiên cứu chủ đề dự báo kiệt quệ tài tác giả nhƣ Mario Hernandes Tinoco Nick Wilson (2013); Mohd Norfian Alifiah (2014); Sibusiso W.Sabela, Leon M.Brummer, John H.Hall & Hendrik P.Wolmarans (2018); Mario Hernandes Tinoco, Phil Holmes & Nick Wilson (2018) Tại Việt Nam, dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp đƣợc số tác giả thực nhƣ Lê Đạt Chí Lê Tuấn Anh (2012) kết hợp phƣơng pháp CvaR mơ hình Merton/KMV để đo lƣờng rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp niêm yết thị trƣờng Việt Nam; Huỳnh Thị Cẩm Hà, Nguyễn Thị Uyên Uyên Lê Đào Tuyết Mai (2017) sử dụng mơ hình phân lớp để dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam Gần có nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung Võ Hồng Đức (2018) dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp niêm yết Việt Nam giai đoạn 2003 – 2016 thông qua việc sử dụng mơ hình kết hợp yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô Kết nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung Võ Hồng Đức (2018) cho thấy doanh nghiệp có tiêu tính khoản, tỷ suất sinh lợi, khả tốn cao khả rơi vào tình trạng kiệt quệ tài thấp; doanh nghiệp có quy mơ lớn xác suất xảy kiệt quệ tài thấp; lạm phát cao khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài cao Tuy nhiên, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung Võ Hồng Đức (2018) nghiên cứu giai đoạn 2003 – 2016 Theo số liệu Cổng Thông tin quốc gia đăng ký doanh nghiệp, năm 2017 nƣớc có 153,307 doanh nghiệp thành lập quay trở lại hoạt động, số doanh nghiệp tạm ngừng hoạt động giải thể 72,666 doanh nghiệp Năm 2018, có 165,285 doanh nghiệp thành lập quay trở lại hoạt động, số doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh giải thể 106,965 doanh nghiệp Nhƣ vậy, số doanh nghiệp thành lập quay trở lại hoạt động năm 2018 tăng 7.81% so với năm 2017 nhƣng số doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh giải thể năm 2018 tăng đến 47.20% so với năm 2017 Do đó, cần có thêm nghiên cứu dự báo khả rơi vào tình trạng kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn Xuất phát từ yêu cầu cấp thiết nêu trên, tác giả chọn đề tài “Mơ hình kết hợp yếu tố tài chính, yếu tố thị trường yếu tố vĩ mơ dự báo kiệt quệ tài cho cơng ty niêm yết Việt Nam” để làm Luận văn Thạc sĩ với mong muốn nâng cao khả dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam, từ hạn chế đƣợc nguy phá sản doanh nghiệp, góp phần ổn định kinh tế 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu đƣợc thực với mục tiêu phân tích tác động yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ đến tình trạng kiệt quệ tài doanh nghiệp để sở dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam 1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng liệu 504 doanh nghiệp phi tài niêm yết Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) giai đoạn 2009 - 2018 với tổng cộng 5,040 mẫu quan sát, đƣợc thu thập từ số website nhƣ vietstock.vn, cophieu68.vn ‖ Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô để xây dựng thành mơ hình hồi quy Logistic dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam 1.4 Ý nghĩa điểm đề tài Dựa nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung Võ Hồng Đức (2018), nghiên cứu đƣợc thực để phân tích tác động yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ đến tình trạng kiệt quệ tài doanh nghiệp, sở dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam So với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018), nghiên cứu có số điểm khác biệt nhƣ sau: Thứ nhất, liệu nghiên cứu, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) sử dụng liệu 800 doanh nghiệp thuộc tất lĩnh vực đƣợc niêm yết thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu sử dụng liệu 504 doanh nghiệp loại bỏ doanh nghiệp ngành tài doanh nghiệp khơng có liệu liên tục năm Thứ hai, giai đoạn nghiên cứu, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) nghiên cứu xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2003 – 2016, nghiên cứu thực giai đoạn 2009 – 2018 Bài nghiên cứu nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) cho thấy có tác động yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ đến tình trạng kiệt quệ tài chính, sử dụng yếu tố để dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam Các kết nghiên cứu hầu hết phù hợp với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018), nhiên có số điểm khác biệt nhƣ sau: Thứ nhất, yếu tố tài chính, tác giả tìm thấy mối tƣơng quan dƣơng tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho tổng nợ (BVETL) với xác 36 trƣờng Các yếu tố thị trƣờngđƣợc quan sát trực tiếp thị trƣờng chứng khoán, loại bỏ việc điều chỉnh liệu tài ban quản trị doanh nghiệp, phản ánh trung thực tình hình tài doanh nghiệp Bảng 4.6 Bảng thống kê kết phân nhóm doanh nghiệp theo mơ hình DD Số lƣợng quan sát Nhóm An tồn Phần trăm 197 4% 22 0.44% Kiệt quệ tài 4,717 95.56% Tổng số 4,936 100% Cảnh báo Bảng 4.7 thể kết kiểm định mối tƣơng quan EMS-Score DD với khả kiệt quệ tài đƣợc đo lƣờng hệ số khả toán lãi vay Kết cho thấy EMS DD có mối tƣơng quan âm với khả kiệt quệ tài với mức ý nghĩa thống kê 1% Hệ số hồi quy âm cho thấy EMS DD lớn khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài thấp Bảng 4.7 Mối quan hệ khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài (Y) số EMS giá trị DD BIẾN EMS Y Y -0.2620*** (0.0180) -0.0020*** DD Constant Tổng số quan sát (0.0004) -0.4173*** -1.7027*** (0.1016) (0.0442) 4,823 4,859 Bảng 4.8 trình bày kết hồi quy logistic khả kiệt quệ tài doanh nghiệp mẫu nghiên cứu Tác giả sử dụng mô hình với yếu tố yếu tố tài 37 chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ để xem xét tác động yếu tố việc dự báo khả bị kiệt quệ tài doanh nghiệp niêm yết Việt Nam Do mối tƣơng quan lạm phát lãi suất thực nên hai biến đƣợc thay mơ hình để khắc phục tƣợng đa cộng tuyến Tác giả xem xét mơ hình sau đây: Mơ hình 1: Mơ hình sử dụng yếu tố tài với phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= + 11 21 + + 31 + 41 (1) Mơ hình 2: Mơ hình sử dụng yếu tố thị trƣờng với phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= 12ln(MVE) + 22LEV + 32VOL_MVE + 42PRICE + (2) Mơ hình 3: Mơ hình sử dụng yếu tố tài cộng với yếu tố lãi suất, phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= + 13 + 23 + 33 + 43 53SHTBRDEF + (3) Mơ hình 4: Mơ hình sử dụng yếu tố tài cộng với yếu tố lạm phát, phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= + 14 24 + + 34 44 + 54INFL + (4) Mơ hình 5: Mơ hình sử dụng yếu tố thị trƣờng cộng với yếu tố lãi suất, phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= 15ln(MVE) + 25LEV + 35VOL_MVE + 45PRICE + 55SHTBRDEF + (5) Mơ hình 6: Mơ hình sử dụng yếu tố thị trƣờng cộng với yếu tố lạm phát, phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= 16ln(MVE) + 26LEV + 36VOL_MVE + 46PRICE + 56INFL + (6) Mơ hình 7: Mơ hình sử dụng yếu tố tài yếu tố thị trƣờng, cộng với yếu tố lãi suất; phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= 17 + + 27 + 37 87PRICE + 47 + 57ln(MVE) + 97SHTBRDEF + + 67LEV (7) + 77VOL_MVE 38 Mơ hình 8: Mơ hình sử dụng yếu tố tài yếu tố thị trƣờng, cộng với yếu tố lạm phát; phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: Y= 18 + + 28 + 38 88PRICE + 48 + + 98INFL 58ln(MVE) + + 68LEV + 78VOL_MVE (8) Kết hồi quy đƣợc trình bày Bảng 4.8, cụ thể nhƣ sau: - Đối với mơ hình 1, 2, 4, tất hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 1% 5% - Đối với mơ hình 5, 6, 7, 8: Khi thêm yếu tố vĩ mơ vào mơ hình sử dụng yếu tố thị trƣờng mơ hình sử dụng yếu tố tài kết hợp yếu tố thị trƣờng có biến thuộc nhóm yếu tố thị trƣờng nhóm yếu tố vĩ mơ khơng có ý nghĩa thống kê Kết hồi quy cho thấy yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ sử dụng để dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam Cụ thể, biến thuộc nhóm yếu tố tài bao gồm WCTA, RETA, EBITTA có mối tƣơng quan âm với khả bị kiệt quệ tài doanh nghiệp Kết cho thấy, doanh nghiệp có tỷ lệ vốn luân chuyển, lợi nhuận giữ lại, thu nhập trƣớc thuế lãi vay chia cho tổng tài sản thấp xác suất bị kiệt quệ tài cao Điều hàm ý rằng, tính khoản tài sản, hiệu hoạt động tài sản khả sinh lợi thấp khả doanh nghiệp bị kiệt quệ tài cao Kết phù hợp với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) Đối với yếu tố thị trƣờng, kết hồi quy cho cho thấy mối tƣơng quan âm biến MVE khả kiệt quệ tài chính; mối tƣơng quan dƣơng biến LEV, PRICE với khả kiệt quệ tài Kết hàm ý doanh nghiệp có giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu lớn có xác suất kiệt quệ tài thấp Kết phù hợp với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) Bên cạnh, doanh nghiệp sử dụng nhiều địn bẩy tài cấu trúc vốn giá cổ phiểu thị trƣờng cao thƣờng có khả bị kiệt quệ tài lớn Tuy nhiên, biến 39 VOL_MVE đại diện cho biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu tác giả tìm thấy mối tƣơng quan âm với khả kiệt quệ tài Nhƣ vậy, kết nghiên cứu có số điểm khác biệt với so với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) nhƣ sau: Thứ nhất, yếu tố tài chính, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) tìm thấy mối tương quan âm tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho tổng nợ (BVETL) với xác suất kiệt quệ tài chính, nhƣng nghiên cứu tìm thấy mối tương quan dương tỷ số giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho tổng nợ (BVETL) với xác suất kiệt quệ tài Thứ hai, yếu tố thị trƣờng, nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) biến giá cổ phiếu có tương quan âm biến biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu có tương quan dương với xác suất kiệt quệ tài Tuy nhiên, nghiên cứu tìm thấy mối tương quan dương biến giá cổ phiếu với xác suất kiệt quệ tài mối tương quan âm biến biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu với xác suất kiệt quệ tài chính, điều có nghĩa doanh nghiệp có giá cổ phiếu cao, biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu thấp xác suất bị kiệt quệ tài cao Thứ ba, yếu tố vĩ mơ nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) có tương quan dương với xác suất kiệt quệ tài chính, nhƣng nghiên cứu tìm thấy mối tương quan âm yếu tố vĩ mơ với xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Mức độ ảnh hƣởng biên yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ đến khả bị kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2018 đƣợc trình bày Bảng 4.9 Tác động lớn đến khả kiệt quệ tài EBITTA (thu nhập trƣớc thuế lãi vay tổng tài sản), PRICE (giá cổ phiếu) lại có tác động nhỏ đến khả bị kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam 40 Bảng 4.8 Kết hồi quy BIẾN WCTA RETA EBITTA BVETL MVE Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Y Y Y Y Y Y Y Y -1.612*** -1.611*** -1.605*** -1.649*** -1.645*** (0.323) (0.322) (0.322) (0.334) (0.334) -2.696*** -2.664*** -2.630*** -3.099*** -3.076*** (0.527) (0.526) (0.526) (0.593) (0.593) -21.526*** -21.325*** -20.304*** -20.003*** -19.860*** (1.265) (1.268) (1.268) (1.428) (1.432) 0.420** 0.430** 0.428** 0.286 0.317 (0.190) (0.190) (0.191) (0.318) (0.318) -0.134*** -0.164*** -0.169*** 0.009 0.006 (0.032) (0.033) (0.033) (0.044) (0.044) 41 BIẾN Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Y Y Y Y Y Y Y Y -0.140* -0.109 -0.170** -0.255*** -0.260*** (0.075) (0.073) (0.078) (0.092) (0.092) 1.669*** 1.766*** 1.770*** -0.195 -0.115 (0.220) (0.223) (0.223) (0.672) (0.672) 1.01e-05*** 6.30e-06 5.34e-06 2.57e-05*** 2.55e-05*** (3.62e-06) (3.94e-06) (4.02e-06) (4.98e-06) (4.98e-06) VOL_MVE LEV PRICE SHTBRDEF -6.952*** -19.888*** -2.571 (2.576) (2.367) (2.596) INFL Constant Số quan sát -4.593*** -11.243*** -2.191 (1.322) (1.113) (1.358) -0.771*** 0.426 -0.255 -0.538*** 2.706*** 1.965** -0.675 -0.771 (0.127) (0.837) (0.228) (0.142) (0.884) (0.862) (1.498) (1.490) 3,927 4,368 3,927 3,927 4,368 4,368 3,510 3,510 42 Bảng 4.9 Ảnh hƣởng biên biến độc lập Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình BIẾN Y Y Y Y Y Y Y Y WCTA -0.14065 -0.14037 -0.13959 -0.15047 -0.15015 RETA -0.23521 -0.23207 -0.22876 -0.28288 -0.28071 EBITTA -1.77174 -1.74246 -1.72709 -1.96471 -1.94606 BVETL 0.03668 0.03746 0.03724 0.02608 0.02896 MVE -0.01599 -0.01914 -0.01957 0.00081 0.00058 VOL_MVE -0.01670 -0.01279 -0.01973 -0.02331 -0.02374 LEV 0.19963 0.20660 0.20508 -0.01780 -0.01051 PRICE 1.21e-06 7.37e-07 6.18e-07 2.35e-06 2.33e-06 SHTBRDEF INFL -0.60560 -2.32603 -0.39954 -0.23462 -1.30262 -0.19994 43 Tiếp theo, để lựa chọn yếu tố phù hợp cho dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp, tác giả thực kiểm định mơ hình thông qua thƣớc đo đƣờng cong ROC, Cox and Smell R2 Cox and Snell (1989) Nagelkerke R2 Nagelkerke (1991) Kết đƣợc trình bày Bảng 4.10 Đƣờng cong ROC thƣớc đo phổ biến đƣợc sử dụng để xếp hạng mơ hình khác dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp Chỉ số ROC đƣợc xây dựng cách thay đổi ngƣỡng xác suất Với ngƣỡng xác suất, đƣờng cong ROC đƣợc tính tỷ lệ xác suất kiệt quệ tài mà mơ hình phân loại xác kiệt quệ tài (nằm trục y) với xác suất kiệt quệ tài mà mơ hình phân loại sai (nằm trục x) Tỷ lệ xác mơ hình đƣợc xác định khu vực bên dƣới đƣờng cong ROC (AUC): Tỷ lệ xác đường cong ROC (AR) = x (Khu vực bên đường cong ROC mô hình – 0.5) Mơ hình đƣợc xem hồn hảo AR = ROC = Ngƣợc lại, mơ hình đƣợc xem khơng có khả dự báo kiệt quệ tài có AR = ROC = 0.5 Do đó, mơ hình có AR (tỷ lệ xác) cao đáng tin cậy sử dụng dự báo khả kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Nhƣ vậy, với kết đƣợc trình bày bảng 4.10, thơng qua thƣớc đo ROC, tác giả nhận thấy mơ hình dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp đáng tin cậy mơ hình (có AUC lớn với giá trị 0.8319), tiếp đến mơ hình 7, mơ hình 4, mơ hình mơ hình Trong đó, mơ hình dự báo khả kiệt quệ tài doanh nghiệp tin cậy mơ hình (có AUC nhỏ với giá trị 0.6398), tiếp đến mơ hình mơ hình Các kiểm định từ Cox and Snell R2 Cox Snell (1989) Nagelkerke R2 Nagelkerke (1991) cho kết tƣơng tự Kết cho thấy, mơ hình sử dụng biến thuộc yếu tố thị trƣờng để dự báo khả kiệt quệ tài khơng cho kết xác mơ hình sử dụng tổng hợp tất yếu tố bao gồm yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô Tuy nhiên, mơ hình mơ hình 8, kết hợp tất yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ 44 mô vào mơ hình, kết hồi quy cho thấy nhiều biến thành phần khơng có ý nghĩa thống kê Chẳng hạn biến thuộc nhóm yếu tố vĩ mơ khơng có ý nghĩa thống kê hai mơ hình Bên cạnh đó, biến thuộc nhóm yếu tố tài nhƣ BVETL, biến thuộc nhóm yếu tố thị trƣờng nhƣ MVE, LEV khơng có ý nghĩa thống kê Trong đó, mơ hình kết hợp yếu tố tài yếu tố vĩ mơ Các mơ hình có giá trị thƣớc đo sử dụng để lựa chọn mơ hình cho kết tối ƣu (nhƣ ROC; Cox Smell R2; Nagelkerke R2) thấp mơ hình mơ hình nhƣng khơng đáng kể Thêm vào đó, tất biến thành phần hai mơ hình có ý nghĩa thống kê Do đó, tác giả để xuất sử dụng mơ hình kết hợp yếu tố tài yếu tố vĩ mơ để dự báo khả bị kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam Kết tƣơng đồng với nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình cộng (2018) đƣợc thực Việt Nam nhƣng giai đoạn 2003 – 2016 Bảng 4.10 Hiệu mơ hình Mơ Mơ Mơ Mơ Mơ Mơ Mơ Mơ hình hình hình hình hình hình hình hình 0.8241 0.6398 0.8257 0.8268 0.6737 0.6850 0.8316 0.8319 3470 2320 2315 3375 3344 2155 2153 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Cox and Snell 0.197 0.029 0.198 0.199 0.050 0.057 0.214 0.214 0.052 0.357 0.359 0.090 0.101 0.372 0.373 Thƣớc đo AUC -2 likelihood 2328 R2 Prob>LR R2 Nagelkerke R2 0.354 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận – Các khuyến nghị cho doanh nghiệp Việt Nam Luận văn tiến hành nghiên cứu mơ hình có kết hợp khác yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô để dự báo xác suất kiệt quệ tài dựa việc sử dụng 504 cơng ty đƣợc niêm yết sàn chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009 – 2018 Hồi quy logistic đƣợc tác giả sử dụng để kiểm định mơ hình với yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ Bên cạnh đó, AUC đƣợc tác giả sử dụng để so sánh mơ hình khác nhằm lựa chọn mơ hình dự báo xác suất kiệt quệ tài đáng tin cậy Kết nghiên cứu cho thấy hầu nhƣ tất yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô ảnh hƣởng đến xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn nghiên cứu Thứ nhất, yếu tố tài có mối tƣơng quan âm với xác suất kiệt quệ tài (trừ BVETL) Kết hàm ý tính khoản tài sản, hiệu hoạt động tài sản khả sinh lợi thấp xác suất cơng ty bị kiệt quệ tài cao Thứ hai, yếu tố thị trƣờng, ngoại trừ giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu có tƣơng quan âm với xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp yếu tố cịn lại có tƣơng quan dƣơng với xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Kết hàm ý doanh nghiệp có giá trị thị trƣờng lớn có xác suất kiệt quệ tài thấp Tuy nhiên, doanh nghiệp sử dụng nhiều địn bẩy tài cấu trúc vốn giá cổ phiếu thị trƣờng cao thƣờng có xác suất kiệt quệ tài lớn Thứ ba, yếu tố vĩ mơ, tác giả tìm thấy mối tƣơng quan âm yếu tố với xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Bên cạnh đó, với việc sử dụng thƣớc đo nhƣ đƣờng cong ROC, Cox Smell R2; Nagelkerke R2, tác giả nhận thấy mơ hình đáng tin cậy để dự báo xác suất kiệt quệ tài mơ hình bao gồm tất yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ, mơ hình bao gồm yếu tố tài chính, mơ 46 hình đáng tin cậy mơ hình có yếu tố thị trƣờng Tuy nhiên, xét đến ý nghĩa thống kê biến thành phần mơ hình kết hợp với sử dụng thƣớc đo nhƣ đƣờng cong ROC, Cox Smell R2; Nagelkerke R2, tác giả đề xuất sử dụng mơ hình kết hợp yếu tố tài yếu tố vĩ mô để dự báo xác suất kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam Mặc dù nghiên cứu số hạn chế nhƣng từ kết nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp Việt Nam cần quan tâm đến cơng cụ dự báo kiệt quệ tài để kịp thời phát nguy tiềm ẩn tác động đem đến tình trạng kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Các doanh nghiệp cần trọng đến tính khoản tài sản; hiệu hoạt động tài sản; khả sinh lợi; hiệu việc sử dụng địn bẩy tài cấu trúc vốn kể biến động giá trị thị trƣờng doanh nghiệp Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống quản lý doanh nghiệp hiệu quả, phát vấn đề, cần thiết áp dụng biện pháp phòng tránh Cuối khuyến nghị doanh nghiệp vừa nhỏ nên hạn chế sử dụng địn bẩy tài điều kiện hoạt động kinh doanh không hiệu 5.2 Hạn chế đề tài hƣớng nghiên cứu Bên cạnh vấn đề đƣợc nghiên cứu, nghiên cứu tồn mặt hạn chế nhƣ sau: Hạn chế nghiên cứu việc tác giả thu thập đƣợc liệu 504 doanh nghiệp giai đoạn 2009-2018 So với số lƣợng doanh nghiệp Việt Nam 800 doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khốn số 504 chƣa đủ mạnh để đại diện cho tổng thể doanh nghiệp, nhƣ giới hạn khoảng thời gian lấy mẫu ngắn khơng đồng doanh nghiệp, làm cho số liệu từ báo cáo tài thu thập đƣợc khơng đƣợc đầy đủ, có khả làm giảm khả dự báo mức ý nghĩa mơ hình Hạn chế thứ hai cịn nhiều vấn đề thơng tin mà doanh nghiệp công bố, liệu liên quan đến yếu tố tài nghiên cứu đƣợc thu thập chủ yếu từ báo cáo tài doanh nghiệp Tuy nhiên thực trạng 47 số báo cáo tài chƣa hẳn phản ánh tình trạng thực tế doanh nghiệp nên liệu mà tác giả thu thập đƣợc chƣa có độ tin cậy cao, gặp số sai sót dẫn đến kết ƣớc lƣợng sai lệch Hạn chế thứ ba tác giả không thu thập đƣợc liệu lãi suất tín phiếu kho bạc ngắn hạn nên nghiên cứu sử dụng lãi suất thực Ngân hàng Nhà nƣớc để thay Mặc dù việc thay đổi phản ánh đƣợc mối quan hệ lãi suất thực thị trƣờng với khả kiệt quệ tài doanh nghiệp Tuy vậy, khác biệt dẫn đến hiệu ứng biên lãi suất thay đổi có khả ảnh hƣởng đến xác suất dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp Hạn chế thứ tư tác giả không thu thập đƣợc liệu giá cổ phiếu doanh nghiệp sau phút giao dịch Do đó, tác giả sử dụng giá cổ phiếu vào cuối ngày giao dịch để đo lƣờng biến động giá trị thị trƣờng vốn chủ sở hữu Việc thay nguyên nhân làm hệ số hồi quy biến VOL_MVE không giống kỳ vọng nhƣ kết nghiên cứu gốc Từ hạn chế nhƣ nêu, trƣớc mắt, nghiên cứu cần phải khắc phục đƣợc mặt hạn chế nhƣ sau: Thứ nhất, nghiên cứu khắc phục hạn chế giai đoạn nghiên cứu cần thiết nới rộng mẫu liệu với nhiều doanh nghiệp để kết dự báo phản ánh gần với thực tế Thứ hai, trình thu thập liệu, tác giả nhận thấy rằng, số lƣợng doanh nghiệp niêm yết kiệt quệ tài tăng mạnh HSX từ năm 2008 đến Vì nghiên cứu sau này, địi hỏi phải có phƣơng pháp hiệu nhằm dự báo nhận diện nhân tố gia tăng rủi ro doanh nghiệp Cuối cùng, tác giả hy vọng nghiên cứu tiếp tục nghiên cứu theo hƣớng ứng dụng mơ hình kết hợp nhiều yếu tố đặc biệt yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô để dự báo kiệt quệ cho doanh nghiệp, khắc phục đƣợc hạn chế nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHẢO * Tài liệu tiếng Việt Hay Sinh, 2013 Ƣớc tính xác suất phá sản thẩm định giá trị doanh nghiệp Phát triển & Hội nhập, Volume 8, pp 52-57 Huỳnh, Hà Thị Cẩm; Nguyễn, Uyên Thị Uyên; Lê, Mai Đào Tuyết;, 2017 Sử dụng mơ hình phân lớp dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Volume 56, pp 4963 Lê, Anh Cao Hoàng; Nguyễn, Hằng Thu;, 2012 Kiểm định mơ hình số Z Altman dự báo thất bại doanh nghiệp Vêệt Nam Công nghệ ngân hàng, Volume 74, pp 3-9 Lê, Chí Đạt; Lê, Anh Tuấn;, 2012 Kết hợp phƣơng pháp CVaR mô hình Merton/KMV để đo lƣờng rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam Phát triển & Hội nhập, Volume 5, pp 10-15 * Tài liệu tiếng Anh Alifiah, M N., 2014 Prediction of financial distress companies in the trading and services sector in Malaysia using macroeconomic variables Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 129, pp 90-98 Altman, E I., 2005 An emerging market credit scoring system for corporate bonds Emerging Markets Review, Volume 6, pp 311-323 Beaver, W H., 1966 Financial Ratios as predictors of failure journal of accounting research, Volume 4, pp 71-111 Beaver, W H., 2005 Have financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy Review of Accounting Studies , Volume 10, pp 93-122 Benjamin Yibin Zhang, H Z H Z., 2009 Explaining Credit Default Swap Spreads with the Equity Volatility and Jump Risks of Individual Firms The Society for Financial Studies , Volume 22, pp 5099-5131 Bystrom, N H., 2006 Merton Unraveled: A flexible way of modeling default risk The journal of alternative investments, Volume 8.4, pp 39-47 Lopez, J A., 2004 The empirical relationship between average asset correlation, firm probability of default, and asset size Journal of Financial Intermediation, Volume 13, pp 265-283 Mare, D S., 2015 Contribution of macroeconomic factors to the prediction of small bank failures Journal of International Financial Markets, Institutions and Money Merton, R.C., 1974 On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates J Finance 29 (2), 449–470 10 Nagelkerke, N.J., 1991 A note on a general definition of the coefficient of determination Biometrika 78 (3), 691–692 11 Pindado, J., Rodrigues, L., de la Torre, C., 2008 Estimating financial distress likelihood J Bus Res 61 (9), 995–1003 12 Pham, Binh Vo Ninh; Do, Trung Thanh; Vo, Duc Hong;, 2018 Financial distress and bankruptcy prediction: An appropriate model for listed firms in Vietnam Economic Systems, pp 616-624 13 Rees, B., 1995 Financial Analysis Prentice Hall, London 14 Sabela, Sibusiso W.; Brummer, Leon M.; Hall, John H.; Wolmarans, Hendrik P.; 2018 Using fundamental, market and macroeconomic variables to predict financial distress: A study of companies listed on the Johannesburg Stock Exchange Journal of Economic and Financial Sciences 15 Tinoco, Mario Hernandez; Wilson, Nick;, 2013 Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables International Review of Financial Analysis, pp 394-419 16 Tinoco, M H., Holmes, P & Wilson, N., 2018 Polytomous response financial distress models: The role of accounting, market and macroeconomic variables International Review of Financial Analysis, Volume 59, pp 276-289 17 Vassalou, M., Xing, Y., 2004 Default risk in equity returns J Finance 59 (2), 831–868 18 Vineet Agarwal, R T., 2008 Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models Journal of Banking & Finance , Volume 32, pp 1541-1551 19 Whitaker, R.B., 1999 The early stages of financial distress J Econ Finance 23 (2), 123–132 ... mơ hình kết hợp yếu tố tài yếu tố vĩ mơ có khả dự báo kiệt quệ tài tốt mơ hình kết hợp yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô Nhƣ vậy, việc kết hợp yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mơ dự báo. .. việc kết hợp yếu tố tài chính, yếu tố thị trƣờng yếu tố vĩ mô làm tăng mức độ xác việc dự báo khả kiệt quệ tài sử dụng yếu tố tài sử dụng yếu tố tài kết hợp với yếu tố thị trƣờng để dự báo Sibusiso... tài Mơ hình kết hợp yếu tố tài chính, yếu tố thị trường yếu tố vĩ mơ dự báo kiệt quệ tài cho công ty niêm yết Việt Nam công trình nghiên cứu riêng tơi dƣới hƣớng dẫn TS Nguyễn Thị Uyên Uyên Các