(Luận văn thạc sĩ) đánh giá khả năng lâm vào tình trạng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết trên hose bằng mô hình thực nghiệm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 󲐀ω󲐀 ĐÀO THỊ TRANG ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN HOSE LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 01 NĂM 2013 d BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 󲐀ω󲐀 ĐÀO THỊ TRANG ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN HOSE BẰNG MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM Chun ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: TS Lê Thị Khoa Nguyên TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013 LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình cao học luận văn này, nhận hướng dẫn, giúp đỡ góp ý nhiệt tình q thầy trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, bạn bè, gia đình đồng nghiệp Tơi xin chân thành gởi lời cảm ơn đến TS Lê Thị Khoa Nguyên - người tận tình hướng dẫn tơi suốt q trình thực luận văn TP.Hồ Chí Minh, tháng 01 năm 2013 Học viên Đào Thị Trang LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi với giúp đỡ Cô hướng dẫn người mà cảm ơn; số liệu thống kê trung thực, nội dung kết nghiên cứu luận văn chưa cơng bố cơng trình thời điểm Tp.HCM, ngày 22 tháng 01 năm 2013 Tác giả Đào Thị Trang MỤC LỤC Mở đầu 01 CHƯƠNG 1: CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI VỀ DỰ BÁO KHẢ NĂNG PHÁ SẢN CỦA DOANH NGHIỆP 1.1 Dự đoán xác xuất phá sản theo mơ hình Zscore 03 1.1.1 Mơ hình Atlman 1968 03 1.1.2 Mơ hình Altman năm 1977 04 1.1.3 Mơ hình Ling Zhang, Jerome Yen Atlman 2007 05 1.2 Dự đoán xác suất phá sản theo mơ hình Oscore 06 1.2.1 Mơ hình Ohlson 1980…………………………………………………… 06 1.2.2 Mơ hình Ying Wuang Michael Campbell 2010……………………… 08 1.3 Một số mô hình dự đốn phá sản khác………………… …………………10 Kết luận chương .12 CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN HOSE BẰNG MƠ HÌNH LOGISTIC 2.1 Lựa chọn mẫu nghiên cứu 13 2.2 Lựa chọn biến độc lập 16 2.3 Phương pháp xử lý số liệu giải thích kết nghiên cứu 21 2.3.1 Phương pháp xử lý số liệu 21 2.3.2 Kết thực nghiệm giải thích kết 22 2.4 Kiểm chứng khả đánh giá mơ hình 22 Kết luận chương 28 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ MỘT SỐ ĐĨNG GĨP CỦA ĐỀ TÀI 3.1 Phân tích kết nghiên cứu 29 3.2 Một số đóng góp đề tài 30 3.1.1 Đóng góp HOSE 30 3.1.2 Đóng góp nhà đầu tư 32 3.1.3 Đóng góp với các doanh nghiệp niêm yết HOSE 33 3.1.4 Đóng góp với tổ chức tín dụng 36 3.3 Hạn chế mơ hình hướng mở rộng đề tài 37 Kết luận chương 39 Kết luận 40 Tài liệu tham khảo 41 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT CP Cổ phiếu GTTT Giá trị thị trường HOSE Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM HASTC Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội LPS Luật phá sản NQH Nợ hạn NĐH Nợ đến hạn TTCK Thị trường chứng khoán DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Số lượng cổ phiếu niêm yết HOSE đến 31/12/2101 13 Bảng 2.2 Các dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản 14 Bảng 2.3 Số lượng doanh nghiệp có nguy lâm vào tình trạng phá sản 16 Bảng 2.4 Danh sách biến độc lập nghiên cứu 17 Bảng 2.5 Kết thực nghiệm mơ hình nghiên cứu 22 Bảng 2.6 Danh sách doanh nghiệp thuộc nhóm 25 Bảng 2.7 Danh sách doanh nghiệp thuộc nhóm 26 Bảng 3.1 Danh sách xếp hạng doanh nghiệp 36 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Nhu cầu đầu tư, cho vay mua bán chứng khoán thành phần kinh tế ngày mở rộng Tuy nhiên, với khủng hoảng kinh tế gần (khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2007-2009, sụt giảm TTCK Việt Nam từ năm 2008 đến nay) số lượng doanh nghiệp phá sản gia tăng đột biến nhu cầu thiết đặt cần phải quản trị rủi ro để tối thiểu hóa tổn thất định tài Để thực điều này, việc kiểm tra tình hình sức khỏe tài đối tượng đầu tư trước định bước chuẩn bị quan trọng Trên thị trường tài phát triển, đưa định tài chính, nhà đầu tư thường dựa vào kết đánh giá doanh nghiệp tổ chức xếp hạng tín dụng Ở Việt Nam, có nhiều mơ hình nghiên cứu vấn đề định tính định lượng Tuy nhiên, chưa có mơ hình thực nghiệm cho doanh nghiệp, TCTD nhà đầu tư Bài viết trình bày phương pháp đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp sở tiếp cận phương pháp phân tích hồi quy Logistic Từ số liệu thực tế tiêu tài chính, tác giả đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản cho số doanh nghiệp niêm yết Sàn HOSE Mục tiêu nghiên cứu - Tìm hiểu mơ hình dự đốn khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán giới - Xây dựng mơ hình dự đốn khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp niêm yết HOSE dựa tiếp cận phương pháp phân tích hồi quy Logistic - Đề xuất đóng góp HOSE, doanh nghiệp niêm yết, nhà đầu tư TCTD Câu hỏi nghiên cứu - Trước người ta dự đoán khả phá sản doanh nghiệp nào? - Có thể đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp niêm yết HOSE dựa mơ hình thực nghiệm không? Phương pháp nghiên cứu Với hỗ trợ phần mềm kĩ thuật Stata, mơ hình hồi quy Logistic sử dụng để xử lý số liệu số tài doanh nghiệp niêm yết HOSE, từ đưa mơ hình đánh giá phù hợp khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp Đóng góp đề tài - Giới thiệu phương pháp đánh giá khả phá sản doanh nghiệp niêm yết sàn giao dịch giới - Đề xuất sở khoa học phương pháp luận, mơ hình đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp Việt Nam - Đưa số đóng góp hữu ích cho nhà đầu tư, doanh nghiệp tổ chức tín dụng Kết cấu đề tài Ngoài phần mở đầu, kết luận danh mục tài liệu tham khảo, đề tài chia thành chương sau: CHƯƠNG 1: CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI VỀ DỰ BÁO KHẢ NĂNG PHÁ SẢN CỦA DOANH NGHIỆP CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN HOSE BẰNG MƠ HÌNH LOGISTIC CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU – MỘT SỐ ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI Phụ lục 7: Kết thực nghiệm Phụ lục 8: Dữ liệu tài STT Mã CK AAM 331.3 249.3 32.5 ABT 601.9 417.1 157.6 ACC 240.1 155.4 67.7 ACL 726.1 525.7 AGF 1,354.6 AGR TTS TSNH TNNH TNDH 7.2 TNPT VCSH LN 39.68 291.7 45.7 157.65 444.3 93.9 0.2 67.90 172.2 58.3 478.2 19.6 497.77 228.3 59.6 765.9 720.3 10.7 730.98 623.6 42.2 14,168.4 9,289.3 9,823.6 2,000.2 11,823.83 2,344.6 193.9 ALP 1,551.3 965.7 570.7 124.5 695.21 729.6 81.2 ANV 1,933.1 1,011.9 378.1 38.1 416.22 1,435.7 65.5 ASP 1,085.5 371.7 535.1 285.4 820.53 246.3 5.7 10 ATA 736.8 571.0 534.2 49.2 583.44 153.4 46.3 11 BAS 157.9 29.1 61.6 17.5 79.18 78.8 (14.1) 12 BBC 758.8 333.4 183.7 30.6 214.27 544.6 41.8 13 BCI 3,851.5 2,635.5 805.8 1,123.5 1,929.29 1,729.6 281.1 14 BHS 1,015.2 618.0 403.4 115.2 518.52 496.7 145.9 15 BMC 16 169.6 94.3 38.0 10.7 48.67 120.9 23.3 BMI 3,822.1 2,244.3 473.5 978.9 1,452.35 2,272.8 146.4 17 BMP 982.2 708.4 128.3 1.4 129.66 852.5 275.3 18 BT6 1,240.8 787.6 681.3 49.3 730.61 457.9 101.6 19 BTP 2,065.7 1,118.4 369.7 848.9 1,218.55 847.1 22.4 20 BVH 21 CAD 1,172.2 751.1 867.0 118.9 985.91 147.1 (30.2) 22 CDC 722.8 639.1 417.5 58.8 476.37 246.2 28.9 23 CII 3,538.5 889.3 545.9 1,530.5 2,076.37 1,403.0 377.4 24 CLC 602.8 552.5 401.0 0.2 401.27 201.6 42.9 25 CNT 1,879.4 1,498.8 1,400.5 224.5 1,625.02 246.3 21.1 26 COM 464.3 265.5 101.4 5.7 107.10 357.2 36.9 27 CSG 671.2 496.1 148.6 148.65 522.5 37.9 28 CSM 1,181.3 829.6 455.7 50.1 505.81 675.5 140.9 29 CYC 324.5 189.5 111.7 109.1 220.84 103.7 (0.5) 44,789.9 24,203.8 6,226.4 26,516.9 32,743.32 10,697.8 1,005.5 30 D2D 822.9 374.7 273.7 230.5 31 DCC 1,337.0 43.6 283.5 981.6 32 DCL 792.2 528.7 451.5 60.8 512.29 279.8 11.7 33 DCT 944.0 80.9 184.4 367.6 551.97 392.0 27.8 34 DDM 1,344.6 43.9 283.0 981.6 1,264.62 80.0 (74.3) 35 DHA 377.1 119.3 56.6 1.9 58.42 318.6 54.0 36 DHC 547.7 241.4 226.4 97.1 323.48 214.3 28.9 37 DHG 1,819.7 1,442.0 471.6 59.1 530.70 1,280.3 383.3 38 DIC 549.2 428.3 338.8 21.2 360.01 187.7 27.5 39 DIG 4,227.0 2,740.9 1,152.5 586.4 1,738.94 2,429.4 451.9 40 DMC 766.8 436.6 195.0 25.3 220.32 546.5 82.8 41 DPM 7,418.6 4,825.6 924.1 264.3 1,188.36 42 DPR 1,676.0 747.6 367.1 54.4 421.42 1,227.4 394.5 43 DQC 1,733.2 1,587.8 939.5 10.6 950.10 771.1 45.0 44 DRC 1,064.2 771.5 290.0 42.5 332.54 731.7 196.2 504.23 306.5 101.4 1,265.10 71,918.0 (74.3) 6,193.8 1,706.9 45 DTT 140.4 53.4 19.8 4.7 24.44 115.9 0.8 46 DVP 232.1 272.1 50.4 60.3 110.78 393.4 141.6 47 DXG 687.8 540.9 380.9 17.8 398.77 243.6 77.9 48 DXV 627.1 165.4 208.3 306.1 514.44 112.7 24.6 49 FBT 265.3 108.4 171.8 7.0 178.80 86.5 (51.0) 50 FMC 502.0 379.8 335.3 0.5 335.79 166.2 26.8 51 FPC 812.9 415.8 322.8 21.6 344.40 469.8 -39.6 52 FPT 12,304.5 8,839.0 5,439.1 1,816.4 7,255.51 53 GDT 192.7 99.6 46.5 6.6 53.11 139.6 33.7 54 GIL 548.9 411.1 182.4 1.3 183.73 365.2 36.8 55 GMC 310.1 216.0 175.2 0.6 175.78 134.3 35.0 56 GMD 6,543.0 2,249.1 1,026.6 1,371.8 2,398.41 3,972.8 217.7 57 GSP 539.1 232.3 72.3 95.4 167.78 341.1 37.6 58 GTA 73.9 125.5 42.0 0.1 42.14 157.2 12.2 59 HAG 19,104.1 11,524.1 7,150.7 3,171.9 10,322.55 3,983.4 1,691.8 8,192.4 2,038.0 60 HAI 619.0 487.8 253.5 11.8 265.35 353.6 66.0 61 HAP 643.1 322.8 111.5 1.0 112.49 504.8 47.3 62 HAS 236.8 196.0 83.4 2.7 86.12 150.7 5.4 63 HAX 310.0 243.3 185.3 3.1 188.33 116.5 9.4 64 HBC 1,913.0 1,273.1 1,179.2 40.7 1,219.92 665.4 139.8 65 HCM 2,525.0 2,336.4 934.0 1.8 935.81 1,589.2 182.3 66 HDC 1,117.0 933.5 481.5 156.7 638.18 478.8 100.9 67 HHS 325.6 324.7 141.3 141.32 184.3 64.8 68 HLA 2,183.0 1,766.7 1,619.2 110.0 1,729.25 453.7 15.1 69 HLG 1,630.6 846.1 781.1 294.4 1,075.55 541.3 42.0 70 HMC 1,086.0 749.3 712.2 71.4 783.52 302.5 35.2 71 HPG 14,903.7 7,866.1 6,136.5 2,029.2 8,165.67 72 HRC 502.1 115.0 82.5 9.1 91.68 410.4 95.2 73 HSG 4,685.6 2,188.6 2,379.1 565.0 2,944.10 1,741.5 91.3 74 HSI 607.5 528.6 460.1 0.4 460.50 146.9 19.5 6,398.1 1,376.3 75 HT1 11,813.0 2,257.9 3,189.3 6,796.3 9,985.56 1,827.4 60.4 76 HTV 247.3 210.5 25.1 0.3 25.40 221.9 16.8 77 HVG 5,388.1 3,923.1 3,084.0 86.4 3,170.46 1,819.4 250.9 78 ICF 377.3 215.7 193.8 4.1 197.95 179.3 20.2 79 IFS 648.5 177.5 421.1 99.1 520.16 128.3 8.0 80 IMP 751.0 497.7 160.0 1.7 161.74 589.3 80.5 81 ITA 9,002.4 3,814.6 1,590.6 1,616.8 3,207.45 5,784.9 677.2 82 ITC 2,776.7 2,213.5 624.5 194.0 818.48 1,958.2 202.8 83 ITD 611.9 406.1 238.7 62.3 300.97 190.5 68.0 84 KBC 11,438.7 6,984.6 2,415.7 3,786.4 6,202.12 4,380.0 1,110.0 85 KDC 5,039.9 2,329.5 1,034.0 151.5 1,185.45 3,738.2 578.6 86 KHA 431.2 296.7 110.9 14.1 124.98 294.4 45.6 87 KHP 1,063.9 492.7 254.9 310.7 565.62 494.3 89.1 88 KMR 592.1 323.2 165.2 10.4 175.56 416.5 36.4 89 KSH 188.9 40.6 41.9 41.87 147.1 26.0 90 L10 654.6 323.8 356.3 153.6 509.86 144.8 29.0 91 LAF 354.4 281.5 103.9 0.6 104.43 249.9 83.9 92 LBM 199.6 97.1 46.8 19.7 66.56 125.1 12.1 93 LCG 2,050.1 1,187.8 635.8 225.0 860.82 1,181.8 235.0 94 LGC 384.8 88.9 108.8 120.7 229.53 155.2 37.5 95 LGL 703.0 501.0 356.0 6.8 362.79 331.4 48.4 96 LIX 350.1 303.6 112.5 3.7 116.19 233.9 71.9 97 LSS 1,549.9 1,185.5 292.7 66.6 359.35 1,174.9 301.5 98 MCG 2,106.9 1,700.6 928.6 400.2 1,328.79 776.5 46.8 99 MCP 228.1 145.5 72.0 25.7 97.76 130.3 18.5 100 MCV 476.4 367.2 258.9 10.8 269.72 206.6 6.9 101 MHC 258.6 125.0 103.4 57.0 160.31 95.9 (43.7) 102 MPC 3,894.8 2,615.4 1,738.5 751.1 2,489.53 1,338.0 314.7 103 MSN 21,129.5 4,626.8 3,224.9 5,756.1 104 MTG 279.3 142.0 103.4 27.6 8,981.05 10,623.7 2,629.2 131.00 148.3 1.4 105 NAV 151.0 105.7 55.3 0.2 55.47 95.5 11.7 106 NBB 2,349.5 1,987.9 602.0 972.7 1,574.66 759.1 117.8 107 NSC 303.0 219.0 97.0 0.6 97.52 205.5 43.2 108 NTL 2,135.0 2,045.8 1,124.4 46.2 1,170.63 927.4 584.0 109 OPC 401.0 233.0 58.8 48.1 106.85 294.2 50.5 110 PAC 1,103.4 797.8 576.8 45.9 622.72 480.7 130.2 111 PAN 297.1 245.8 35.5 1.1 36.61 259.3 20.1 112 PET 4,381.0 3,604.4 3,211.6 51.2 3,262.77 1,103.4 186.6 113 PGC 1,221.4 653.2 518.0 137.6 655.62 553.5 50.4 114 PGD 977.6 898.7 259.5 0.1 259.58 718.0 216.9 115 PHR 2,305.4 887.5 954.2 50.6 1,004.77 1,284.4 503.1 116 PHT 647.0 527.8 314.0 0.2 314.24 322.2 42.2 117 PIT 428.2 307.7 161.4 44.1 205.47 222.7 16.2 118 PJT 149.3 79.5 38.4 10.7 49.02 100.3 11.2 119 PNC 356.4 258.7 202.1 15.4 217.48 139.0 5.4 120 PNJ 2,464.2 1,176.6 1,238.2 150.4 1,388.65 1,046.9 211.3 121 PPC 11,541.4 4,944.1 902.1 6,911.6 7,813.67 3,727.7 4.1 122 PTC 438.6 288.8 189.1 1.2 190.35 241.3 0.4 123 PVD 14,639.8 3,210.6 3,991.9 5,404.9 9,396.81 5,226.9 885.5 124 PVT 7,760.9 2,475.7 1,474.9 3,176.8 4,651.77 2,342.2 38.8 125 RAL 1,170.0 814.9 669.0 67.4 736.42 433.6 36.8 126 RDP 446.5 261.9 232.9 47.2 280.04 166.5 19.1 127 REE 4,961.9 2,653.8 1,946.8 85.9 2,032.75 2,900.0 360.5 128 RIC 1,149.3 171.9 186.2 42.0 228.17 921.1 35.4 129 SAM 2,616.2 949.3 169.1 169.13 2,434.3 118.5 130 SAV 536.5 452.1 215.8 27.2 243.00 536.5 9.5 131 SBT 1,956.9 839.3 141.0 26.3 167.28 1,789.6 345.2 132 SC5 1,945.7 1,808.4 1,241.0 403.8 1,644.79 294.5 42.5 133 SCD 203.4 148.6 50.5 0.2 50.64 152.7 26.1 134 SFC 230.1 156.7 66.1 1.0 67.13 163.0 54.9 135 SFI 136 397.7 218.4 193.5 0.3 193.72 191.1 33.1 SGT 2,335.9 750.4 629.6 857.8 1,487.43 775.5 32.4 137 SHI 1,111.2 805.7 526.3 152.0 678.30 392.7 90.2 138 SJD 1,034.4 63.1 293.1 220.1 513.24 521.1 70.7 139 SJS 4,467.4 693.5 1,641.5 639.5 2,281.08 2,177.9 457.8 140 SMC 2,464.6 2,085.1 1,848.2 70.1 1,918.32 543.2 82.2 141 SRC 570.7 371.3 307.5 25.6 333.09 237.6 14.5 142 SRF 591.0 443.8 232.3 50.6 282.93 444.3 44.8 143 SSC 260.1 199.6 50.1 2.2 52.31 206.2 49.8 144 SSI 8,792.9 6,366.3 3,118.4 142.3 3,260.70 5,459.3 689.5 145 ST8 352.8 186.0 87.7 1.5 89.22 226.0 49.1 146 SVC 2,357.3 842.4 884.9 592.3 1,477.20 732.7 88.7 147 SVI 290.5 229.9 204.8 5.8 210.56 79.9 39.5 148 SZL 800.0 340.6 140.6 169.8 310.46 489.6 56.4 149 TAC 944.2 679.6 520.3 54.2 574.47 369.7 87.7 150 TBC 863.0 221.2 63.5 22.8 86.30 776.7 53.8 151 TCL 612.2 309.8 186.7 50.1 236.82 334.0 108.3 152 TCM 1,913.8 923.3 859.4 371.1 1,230.48 679.0 198.5 153 TCO 182.1 44.4 49.8 13.3 63.09 100.8 12.1 154 TCR 1,110.7 628.8 439.9 34.4 474.31 636.4 62.4 155 TDH 2,337.9 1,130.4 489.5 359.4 848.92 1,378.5 248.2 156 TIC 253.1 17.1 0.7 0.66 252.5 15.3 157 TIE 296.5 141.6 69.1 0.1 69.14 227.4 36.6 158 TIX 1,175.0 644.4 140.9 537.8 678.71 1,819.4 75.6 159 TMP 1,320.8 187.6 124.1 415.5 539.58 781.2 23.6 160 TMS 598.6 129.3 28.2 170.8 198.96 399.6 45.8 161 TNA 593.8 521.7 369.7 4.6 374.34 219.0 69.7 162 TNC 308.4 165.4 35.1 0.7 35.81 272.6 51.9 163 TPC 374.5 290.4 36.7 2.4 39.16 335.3 38.3 164 TRA 578.9 489.1 226.1 3.7 229.73 349.1 66.2 165 TRC 166 1,054.9 578.2 263.8 23.8 287.55 767.4 274.6 TRI 198.9 76.4 132.1 0.3 132.40 66.5 1.9 167 TS4 549.3 255.6 181.5 125.5 306.93 242.3 26.6 168 TSC 830.9 673.5 643.3 0.1 643.36 186.7 14.8 169 TTF 2,650.6 1,957.7 1,721.3 119.8 1,841.10 691.0 55.2 170 TTP 655.4 522.6 155.7 155.69 499.7 85.4 171 TYA 785.1 602.6 572.0 0.3 572.29 212.8 23.0 172 UIC 520.3 406.4 365.9 12.1 378.00 142.3 17.8 173 VFC 565.6 387.3 239.5 34.2 273.64 291.9 17.4 174 VFG 715.0 416.5 240.2 45.2 285.45 429.5 94.6 175 VHC 1,822.1 1,180.8 746.5 90.5 836.97 936.0 228.6 176 VHG 539.9 265.7 86.4 86.45 453.4 14.8 177 VIC 178 VID 783.9 421.5 365.5 127.1 492.65 291.2 14.7 179 VIP 2,164.3 350.6 302.4 1,000.6 1,303.04 852.1 77.1 26,146.9 13,439.8 5,252.4 11,340.8 16,593.21 6,842.7 2,432.0 180 VIS 181 1,657.9 1,335.5 1,071.2 5.3 1,076.45 581.4 110.4 VKP 271.9 114.2 135.2 71.4 206.62 65.3 (35.7) 182 VNA 1,046.7 136.1 318.5 510.3 828.83 353.9 40.6 183 VNE 1,819.7 1,076.2 364.6 739.0 1,103.64 646.9 17.3 184 VNG 190.6 18.1 28.8 18.4 47.24 143.3 6.5 185 VNI 199.3 199.0 42.1 47.8 89.94 109.3 1.8 186 VNL 154.2 99.5 27.7 27.68 126.5 23.7 187 VNM 10,773.0 5,919.8 2,645.0 163.6 2,808.60 188 VNS 1,761.7 192.9 184.0 749.8 933.80 820.0 179.4 189 VPH 1,511.2 1,252.0 799.8 191.2 991.00 461.5 7.4 190 VPK 155.5 61.6 77.0 3.3 80.35 211.0 11.1 191 VPL 7,765.0 1,715.0 1,286.0 3,987.0 5,273.00 1,996.0 119.0 192 VSC 811.6 527.6 261.6 9.4 271.04 540.5 179.7 193 VSG 498.5 14.5 90.9 317.9 408.74 89.8 (40.7) 194 VSH 3,028.8 1,658.8 263.8 335.0 598.83 2,430.0 302.4 7,964.4 3,615.5 195 VST 3,324.8 366.6 710.5 1,896.9 2,607.36 708.0 94.5 196 VTB 293.6 205.7 67.8 1.9 69.71 220.4 24.2 197 VTO 3,066.6 382.7 1,581.7 1,031.1 2,612.80 1,031.1 83.1 ... liệu thực tế tiêu tài chính, tác giả đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản cho số doanh nghiệp niêm yết Sàn HOSE Mục tiêu nghiên cứu - Tìm hiểu mơ hình dự đốn khả lâm vào tình trạng phá sản doanh. .. HOSE, doanh nghiệp niêm yết, nhà đầu tư TCTD Câu hỏi nghiên cứu - Trước người ta dự đoán khả phá sản doanh nghiệp nào? - Có thể đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp niêm yết HOSE. .. tham khảo, đề tài chia thành chương sau: CHƯƠNG 1: CÁC NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI VỀ DỰ BÁO KHẢ NĂNG PHÁ SẢN CỦA DOANH NGHIỆP CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP