Mô hình ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp tiếp cận bằng mô hình binary logictic

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ TP HCM KHOA KẾ TỐN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG XÁC XUẤT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP: TIẾP CẬN BẰNG MƠ HÌNH BINARY LOGISTIC Ngành: TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP Giảng viên hướng dẫn: TS HÀ VĂN DŨNG Sinh viên thực hiện: Huỳnh Thảo Nguyên 1211190701 Lớp: 12DTDN04 TP Hồ Chí Minh, năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM KHOA KẾ TỐN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG XÁC XUẤT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP: TIẾP CẬN BẰNG MƠ HÌNH BINARY LOGISTIC Ngành: TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP Giảng viên hướng dẫn: TS HÀ VĂN DŨNG Sinh viên thực hiện: Huỳnh Thảo Nguyên 1211190701 Lớp: 12DTDN04 TP Hồ Chí Minh, năm 2016 i LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan đề tài em thực sau tham khảo nhiều nguồn tài liệu hướng dẫn giảng viên Em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước nhà trường cam đoan TP Hồ Chí Minh, ngày 26 tháng năm 2016 (Tác giả) HUỲNH THẢO NGUYÊN ii LỜI CẢM ƠN Em xin gởi lời cảm ơn chân thành đến nhà trường, khoa Kế tốn – Tài – Ngân hàng tạo điều kiện thuận lợi cho em thực đề tài Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS Hà Văn Dũng Thầy tận tình hướng dẫn, cung cấp tư liệu, tư vấn, động viên khích lệ định hướng cho em suốt trình thực hồn thành khóa luận Tơi cảm ơn bạn lớp 12DTDN04 giúp đỡ giải vấn đề, khó khăn q trình viết luận Tuy có nhiều cố gắng, chắn luận văn em cịn có nhiều thiếu sót Rất mong nhận góp ý nhà trường thầy cô Xin chân thành cảm ơn! iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt 2LL BCTC CP CTCP DN DNNN D/A EBIT GDCK HNX HOSE MVE P/B Qu_Ra ROE ROS RE S TA TCTD TL TTCK UBCK Diễn giải Log Likelihood Báo cáo tài Cổ phiếu Cơng ty cổ phần Doanh nghiệp Doanh nghiệp nhà nước Debt to Total assets Ratio Earnings before interst and taxes Giao dịch chứng khoán Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội Sở giao dịch chứng khoán Tp.HCM Market value of equity Price/Book Value Quick Ratio Return on Equity Return on sale Retained earnings Sales Total Assets Tổ chức tín dụng Book value of Total liabilities Thị trường chứng khoán Ủy ban chứng khoán iv DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Biến trung vị kiểm nghiệm mức ý nghĩa 10 Bảng 2.2 Kết phân loại mẫu gốc 12 Bảng 2.3: Kết phân loại mẫu cho thời gian hai năm trước phá sản 12 Bảng 2.4: Kết xếp mẫu thứ cấp công ty phá sản 13 Bảng 2.5: Phân loại độ xác mơ hình dự báo phá sản Z-Score (1968) 16 Bảng 2.6: Mơ hình điều chỉnh Z’-Score: Phân loại kết quả, trung bình nhóm, ranh giới điểm phân biệt 18 Bảng 3.1: Tổng hợp tác động biến đến Y hồi quy: 27 Bảng 3.2: Variables in the Equation 27 Bảng 4.1: Danh sách công ty bị hủy niêm yết năm 2012 30 Bảng 4.2: Doanh nghiệp bị hủy niêm yết kinh doanh sa sút năm 2013 33 Bảng 4.3: Danh sách công ty bị hủy niêm yết tháng đầu năm 2014 35 Bảng 4.4: Omnibus Test of Model Coefficient 37 Bảng 4.5: Model Summary 38 Bảng 4.6: Classification Tablea 38 Bảng 4.7: Variables in the Equation 39 v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .ii LỜI CẢM ƠN iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC BẢNG v MỤC LỤC vi Chương 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lời mở đầu: 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: 1.3.1 Đối tượng: 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu: 1.5 Kết cấu đề tài: Chương 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN 2.1 Các nghiên cứu trước đây: 2.2 Phân tích số truyền thống: 2.2.1 Mơ hình Z’Score: 2.2.1.1 Bước 1: Sự chọn mẫu 2.2.1.2 Bước 2: Lựa chọn biến: 2.2.1.3 Bước 3: Giải thích biến số: 2.2.1.4 Bước 4: Kiểm tra biến số: 10 2.2.1.5 Mẫu ban đầu: 11 2.2.1.6 Kiểm định báo cáo hai năm trước phá sản: 12 2.2.1.7 Mẫu thứ cấp công ty phá sản: 13 2.2.1.8 chính: Kiểm định mơ hình dựa mẫu gồm công ty kiệt quệ tài 13 2.2.1.9 Mẫu thử nghiệm thứ nhì cơng ty phá sản: 14 2.2.1.10 Độ xác dài hạn: 15 vi 2.2.1.11 Chỉ số Z-Score trung bình chéo thời gian: 16 2.2.1.12 Mơ hình Z-Score áp dụng cho công ty tư nhân 16 2.2.2 Mơ hình Z-Score tự điều chỉnh: 17 2.2.2.1 2.2.3 Kết luận mơ hình Z-Score: 18 Giới thiệu mơ hình hồi quy Binary logistic 19 2.2.3.1 Ứng dụng mơ hình hồi quy Binary logistic 19 2.2.3.2 Mô hình Binary Logistic: 19 2.2.3.3 Các phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình hổi quy Binary Logistic 22 Chương 3: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP 24 3.1 Ước lượng xác xuất kiệt quệ tài doanh nghiệp: cách tiếp cận mơ hinhg Binary Logistic: 24 3.1.1 Xây dựng mơ hình: 24 3.1.1.1 3.1.2 Diễn giải biến độc lập phân tích hồi quy: 24 Kiện tồn mơ hình: 26 Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA MƠ HÌNH HỒI QUY BINARY LOGISTIC29 4.1 Thực trạng doanh nghiệp 29 4.2 Kết mơ hình 37 4.2.1 Độ phù hợp mơ hình: 37 4.2.2 Mức độ xác mơ hình 38 4.2.3 Kiểm định Wald 39 4.3 Kết nghiên cứu đưa mơ hình hồi quy Binary Logistic với phương trình sau: 40 4.3.1 Hệ số hồi quy tỷ số ROA: 40 4.3.2 Hệ số hồi quy MVE/TL 40 4.3.3 Hệ số hồi quy D/A 41 4.3.4 Hệ số hồi quy TIE 41 4.4 Kết nghiên cứu: 42 4.4.1 NOPAT/total assets (ROA) = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản : 42 4.4.2 Market value of Equity/Book value of total liabilities (MVE/TL) = Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu /Tổng nợ: 43 vii 4.4.3 Total Debt To Total Assets Ratio (D/A)= tổng nợ/ tổng tài sản: 43 4.4.4 TIE = Lợi nhuận trước thuế lãi vay (EBIT) / Chi phí lãi vay: 43 4.5 Vận dụng mơ hình Binary Logistic vào mục đích dự báo: 44 4.5.1 Ví dụ 1: CTCP xuất nhập thủy sản Bến Tre - ABT có số liệu sau: 44 4.5.2 Ví dụ 2: CTCP Bê tơng BECAMEX – ACC 44 4.5.3 Ví dụ 3: CTCP xuất nhập thủy sản An Giang – AGF 45 Chương 5: CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG DỰ BÁO VÀ GIẢI QUYẾT MỘT CÁCH HIỆU QUẢ TÌNH TRẠNG KHÁNH KIỆT Ở VIỆT NAM 46 5.1 Nâng cao tính minh bạch trách nhiệm thơng tin: 46 5.2 Phát triển hệ thống đánh giá xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam theo tiêu chuẩn quốc tế 48 5.3 Hoàn thiện luật phá sản văn hướng dẫn có liên quan mặt lý luận khả thực 49 5.3.1 Tập trung vào giải pháp tăng cường tính thực thi luật phá sản 49 5.3.2 Sớm ban hành quy định hướng dẫn thủ tục phá sản cho DN 51 5.3.3 Ban hành quy định hỗ trợ nâng cao hiệu hoạt động DATC 54 KẾT LUẬN 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 PHỤ LỤC 62 viii MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG XÁC XUẤT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP: TIẾP CẬN BẰNG MƠ HÌNH BINARY LOGISTIC Chương 1: 1.1 GIỚI THIỆU Lời mở đầu: Kinh tế giới năm gần biến động mạnh mẽ, mang đến cho doanh nghiệp nhiều hội thách thức, khó khăn hoạt động kinh doanh Trong mơi trường phát triển động, việc dự báo xác khả rơi vào tình trạng kiệt quệ tài vấn đề cốt lõi giúp nhà quản lý đưa định phù hợp, trì tồn thúc đẩy phát triển doanh nghiệp Kết thúc năm 2013, có 37 doanh nghiệp hủy niêm yết, kể tự nguyện lẫn bắt buộc sàn chứng khoán Đây số kỷ lục từ thị trường chứng khoán VN đời đến Ngoài doanh nghiệp (DN) bị hủy niêm yết cổ phiếu (CP) bắt buộc thua lỗ liên tục năm hay vi phạm quy định công bố thông tin, số lượng DN tự nguyện rời khỏi sàn lên đến gần nửa số 37 DN Đáng ý nhiều DN đưa lý xin hủy niêm yết giá CP xuống thấp giá trị sổ sách công ty hay DN huy động vốn thông qua thị trường chứng khoán (TTCK) Theo thống kê Vietstock, tháng đầu năm 2014 mà có 25 mã cổ phiếu sàn HOSE HNX hủy niêm yết Con số vượt qua kỷ lục năm 2012 với 22 mã Nguyên nhân chủ yếu khiến 25 mã cổ phiếu bị hủy niêm yết thua lỗ năm liên tiếp đơn vị kiểm tốn khơng chấp nhận báo cáo tài từ chối đưa ý kiến sau công bố báo cáo tài kiểm tốn năm 2013 Khơng ngừng lại đó, năm 2015 có 33 doanh nghiệp bị hủy niêm yết Kết thúc tháng đầu năm 2016 có doanh nghiệp tiếp tục buộc bị ngừng giao dịch sàn Và khả chưa dừng lại mà nhiều doanh nghiệp thua lỗ năm liên tiếp, chờ “phán quyết” cuối vào kết kinh doanh 2016 Các nguyên nhân dẫn đến kiệt quệ tài ngày phức tạp Khơng xuất phát từ nội doanh nghiệp mà cịn xuất phát từ yếu tố bên biến số thị trường vĩ mơ Vì cần mơ hình, cách thức dự báo tình trạng kiệt quệ tài quy định khác pháp luật để hoạt động ngân hàng” (Khoản 1, Điều 20) Như vậy, TCTD DN kinh tế quốc dân hoạt động lĩnh vực ngân hàng Các TCTD, nịng cốt ngân hàng, thực toàn hoạt động ngân hàng hoạt động kinh doanh khác có liên quan, bao gồm hoạt động kinh doanh tiền tệ dịch vụ ngân hàng với nội dung thường xuyên nhận tiền gửi, sử dụng số tiền để cấp tín dụng cung ứng dịch vụ toán Các quan hệ tín dụng dựa uy tín bên Một uy tín TCTD mất khả toán, chi trả khoản nợ cho người gửi tiền uy tín vị TCTD thị trường bị giảm sút, hệ khách hàng ạt đến rút tiền, làm trầm trọng thêm tình trạng khả tốn TCTD Khơng có vậy, tính đặc thù hoạt động ngân hàng, TCTD có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, nên TCTD lâm vào tình trạng khả tốn, ảnh hưởng đến TCTD khác, gây nên tình trạng khả toán hàng loạt (ảnh hưởng tới toàn hệ thống) Mặt khác, hoạt động, TCTD có hoạt động đầu tư khác mua cổ phần công ty, đầu tư kinh doanh bất động sản, kinh doanh ngành nghề khác Do đó, chủ nợ có yêu cầu TCTD toán khoản nợ đến hạn phát sinh từ quan hệ kinh tế mà TCTD khơng có khả tốn, TCTD có coi lâm vào tình trạng phá sản hay khơng? Chính vậy, việc xác định thời điểm TCTD lâm vào tình trạng phá sản có ý nghĩa quan trọng Do đó, cần phải giải vấn đề sau: Thứ nhất, xác định thời điểm TCTD khả toán khoản nợ đến hạn sớm quy định Luật Phá sản năm 2004, cần hướng dẫn cụ thể khái niệm nợ, khoản nợ đến hạn, giới hạn khoản nợ trình tự xử lý khoản nợ để khôi phục lại khả chi trả TCTD giải pháp mà TCTD áp dụng để xác định dấu hiệu TCTD lâm vào tình trạng phá sản Thứ hai, làm rõ mối quan hệ quy chế kiểm soát đặc biệt, bước chuyển từ tình trạng kiểm sốt đặc biệt sang tình trạng phá sản tình trạng phá sản DN theo quy định Luật Các TCTD năm 1997 Luật Sửa đổi bổ sung số điều Luật Các TCTD 15/06/2004 theo quy định Luật Phá sản 2004 Kiểm soát đặc biệt việc TCTD đặt kiểm soát trực tiếp Ngân hàng Nhà nước có nguy khả tốn, khả chi trả 52 Thứ ba, cần làm rõ trách nhiệm TCTD việc cung cấp thông tin tình trạng phá sản TCTD cho chủ nợ để đảm bảo quyền nộp đơn yêu cầu tuyên bố phá sản TCTD, TCTD người biết rõ thực trạng tài Khi bị lâm vào tình trạng phá sản, TCTD cần thông báo cho chủ nợ biết để có phối hợp giải hợp lý, khơi phục lại khả tốn Trường hợp TCTD cố tình che giấu tình trạng phá sản cần có qui định Ngân hàng Nhà nước vào tình hình thực tế TCTD để yêu cầu Toà án tuyên bố phá sản TCTD, ngồi TCTD, có Ngân hàng Nhà nước biết khả toán thực TCTD thơng qua kiểm sốt đặc biệt Một lần nữa, cần qui định trách nhiệm Ban kiểm sốt đặc biệt q trình thực nhiệm vụ kiểm soát đặc biệt TCTD để xác định khả phục hồi hay phá sản TCTD, xử lý hành vi cố tình báo cáo sai thật, che giấu tình trạng phá sản TCTD Ban Kiểm soát đặc biệt Thứ tư, nghiên cứu xác định thời điểm, tư kiểm soát tâm lý mạo hiểm TCTD họ có tham gia bảo hiểm tiền gửi Theo qui định Điều 20, Nghị định số 89/1999/NĐ-CP Chính phủ bảo hiểm tiền gửi, trường hợp TCTD tham gia bảo hiểm tiền gửi bị phá sản tổ chức bảo hiểm tiền gửi trở thành chủ nợ TCTD với khoản nợ số tiền mà tổ chức bảo hiểm tiền gửi chi trả cho người gửi tiền thay cho TCTD Tổ chức bảo hiểm tiền gửi quyền tham gia trình quản lý lý tài sản TCTD phá sản theo qui định Luật Phá sản Số tiền thu hồi từ việc lý tài sản TCTD bổ sung vào nguồn vốn hoạt động tổ chức bảo hiểm tiền gửi Qui định Nghị định 89/1999/NĐ-CP chung chung, không phù hợp với qui định Luật Phá sản với qui định khơng đủ để thực thi qui định pháp luật TCTD lâm vào tình trạng phá sản TCTD tham gia bảo hiểm tiền gửi Theo kinh nghiệm nước, TCTD lâm vào tình trạng phá sản, TCTD khơng có khả phục hồi thì: (1) Tổ chức bảo hiểm tiền gửi toán tiền gửi cho người gửi tiền với mức bảo hiểm tối đa sở phí bảo hiểm mà TCTD đóng khơng đủ tổ chức bảo hiểm tiền gửi phải lấy từ vốn tổ chức bảo hiển tiền gửi; (2) Sau TCTD lý, tổ chức bảo hiểm tiền gửi xếp hàng với chủ nợ khơng có bảo đảm nhận số tiền theo tỷ lệ nợ Cịn TCTD có khả 53 phục hồi tổ chức bảo hiểm tiền gửi đứng bảo lãnh trả toàn tiền gửi tiếp nhận TCTD lâm vào tình trạng phá sản tổ chức bảo hiểm tiền gửi tìm TCTD khác để bán sáp nhập TCTD nhận trách nhiệm hoàn trả tiền gửi TCTD phá sản sau mua sáp nhập Để tăng tính hấp dẫn, tổ chức bảo hiểm tiền gửi thường đứng mua lại số tài sản xấu TCTD phá sản cho TCTD mua sáp nhập TCTD vay với lãi suất ưu đãi Để thực thi tốt Luật Phá sản TCTD, cần quy định cụ thể điều kiện phục hồi phá sản TCTD, quy chế kiểm soát hoạt động phục hồi TCTD kiểm soát việc mua bán, sáp nhập TCTD cho phù hợp với điều kiện Việt Nam Việc có cho phép phá sản chi nhánh, văn phịng đại diện TCTD nước ngồi hoạt động Việt Nam lâm vào tình trạng phá sản hay không việc TCTD nước tham gia bảo hiểm tiền gửi tổ chức bảo hiểm tiền gửi nước ngồi việc tổ chức bảo hiểm tiền gửi nước tham gia vào thủ tục phá sản TCTD vấn đề cần quan tâm nghiên cứu Để tạo thống văn pháp luật xác định TCTD lâm vào tình trạng phá sản, Chính phủ cần sớm ban hành nghị định hướng dẫn thi hành Luật Phá sản DN kinh doanh lĩnh vực ngân hàng, sở đó, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần có phối hợp với Bộ Tư pháp, Tồ án, Bộ Tài ban hành văn hướng dẫn cụ thể để tạo thống Luật Phá sản sớm vào sống 5.3.3 Ban hành quy định hỗ trợ nâng cao hiệu hoạt động DATC Để giải khó khăn vướng mắc hoạt động xử lý nợ tài sản tồn đọng thời gian vừa qua, tạo điều kiện thúc đẩy nhanh trình mua bán xử lý nợ mang tính đột phá thời gian tới, Nhà nước bên liên quan cần giải số nội dung sau: Thứ nhất, lâu dài hoạt động mua bán, xử lý nợ tài sản tồn đọng cần xây dựng thành luật riêng biệt nhằm tạo môi trường pháp lý chặt chẽ nâng cao lực hoạt động cho bên trình xử lý nợ tài sản Trước mắt, quan quản lý nhà nước cần tiếp tục xây dựng hoàn thiện hành lang pháp lý cho hoạt động mua bán xử lý nợ tài sản tồn đọng hệ thống chế sách xử lý đầy đủ, đồng rõ ràng Cơ chế cần xác định rõ trách nhiệm ban giám đốc DN việc xử lý nợ; có chế tài đủ mạnh giám đốc DN không tự xử lý nợ tồn đọng hay cố tình để cơng nợ 54 tồn đọng dây dưa, kéo dài; bắt buộc DN phải xử lý nợ không tiến hành giải thể, phá sản theo quy định pháp luật Trong đó, chế xử lý nợ tài sản tồn đọng cần tinh gọn thủ tục hành thật hiệu thực hiện; chế cần đảm bảo trao cho chủ nợ Công ty Mua bán nợ quyền đặc biệt quyền yêu cầu khách nợ bên có liên quan khác phải cung cấp thơng tin hoạt động, tài chính, nhân sự; quyền giám sát, phong toả tài khoản kê biên phát mại tài sản đảm bảo khách nợ cố tình khơng hợp tác tốn Hiện tại, Nhà nước cần sớm ban hành đồng hoàn thiện chế mua bán phần toàn DN; cấu lại tài hoạt động DN; xử lý tài q trình mua bán, cấu, giải thể, phá sản, chuyển đổi sở hữu DN Nhất chế DNNN trình xếp, chuyển đổi sở hữu khơng cổ phần hố cần phải giao lại cho Công ty Mua bán nợ tiến hành tái cấu lại DN thông qua giải pháp giao, bán, khoán, cho thuê trước thực việc giải thể phá sản Thứ hai, DNNN Công ty Mua bán nợ cần đẩy mạnh công tác thông tin, tuyên truyền học tập nâng cao nhận thức hoạt động mua bán, xử lý nợ tài sản tồn đọng trình hoạt động sản xuất kinh doanh; coi việc mua bán, xử lý nợ tài sản hoạt động tái cấu lại DN để nhằm củng cố lực tài trình hội nhập phát triển Thứ ba, DN cần có quyền độc lập tự chủ tài hoạt động; chịu trách nhiệm chủ động tự xử lý tồn tài chính; phối hợp chặt chẽ với Cơng ty Mua bán nợ để trao đổi thông tin xây dựng, thống phương án xử lý dứt điểm khoản nợ tài sản tồn đọng tinh thần hợp tác phát triển, đảm bảo quy định hướng dẫn pháp luật Thứ tư, trình mua bán, xử lý nợ tài sản tồn đọng bên liên quan cần kết hợp sử dụng linh hoạt, đồng công cụ chế sách, định giá Thứ năm, vai trị cơng cụ tài thích hợp Nhà nước xử lý nợ tồn đọng DN, Công ty Mua bán nợ cần đẩy mạnh hoạt động nghiệp vụ nhận phối hợp, hỗ trợ đắc lực hiệu quan quản lý Nhà nước đặc biệt quan tài chính, tư pháp quan hành khác trình mua bán nợ xử lý tồn tài DN để thúc đẩy mạnh trình xếp, đổi mới, cổ phần hoá DNNN theo mục tiêu Nhà nước đề 55 TỔNG KẾT CHƯƠNG Chương bàn đến giải pháp nâng cao khả dự báo giải hiệu tình trạng khánh kiệt tài DN Việt Nam Biện pháp đề xuất sử dụng mơ hình Z-Score để xét xem DN có tình trạng khánh kiệt tài hay khơng Theo nhà nghiên cứu phá sản giới mơ hình Z-Score có khả dự đốn phá sản xác đến hai năm trước phá sản thực xảy Tuy nhiên Việt Nam nhiều nước phát triển khác, lịch sử ngắn ngủi thị trường tài chính, khó có hệ thống liệu quán rõ ràng thời gian dài Vì việc kiểm chứng lại sức mạnh thực mơ hình điều kiện cụ thể Việt Nam thực tương lai Chương đề cập đến giải pháp hỗ trợ khác lâu dài để nâng cao hiệu việc dự báo giải tình trạng khánh kiệt tài Các giải pháp hỗ trợ nêu gồm: (1) Nâng cao tính minh bạch trách nhiệm thông tin: Điều giúp tăng cường khả giám sát thể chế bên ngồi DN, qua có tác dụng ngăn ngừa hành động không hợp lý ban điều hành; (2) Phát triển hệ thống đánh giá, xếp hạng tín nhiệm DN Việt Nam Theo bảng xếp hạng môi trường kinh doanh năm 2008 WB IFC cơng bố, tiêu chí 5, vay vốn, tổ chức đánh giá: “…hiện Việt Nam, thơng tin độ tin cậy tín dụng cá nhân công ty không chia sẻ tổ chức đăng ký thơng tin tín dụng tư nhân chưa phát triển Nếu khơng có liệu độ tin cậy tín dụng, ngân hàng e ngại việc cho vay, việc tiếp cận tín dụng bị hạn chế…” Như thấy việc triển khai cơng bố báo cáo xếp hạng tín nhiệm DN VN giúp nhiều cho phát triển thị trường tín dụng giảm chi phí với rủi ro cho nhà đầu tư tham gia thị trường Việt Nam Thông qua hệ thống việc dự báo khả khánh kiệt tài dễ dàng Theo ý kiến nhiều chuyên gia với trạng sở liệu tình hình thực tế DN Việt Nam, mơ hình đánh giá Standard & Poors, Moodys phù hợp nhất; (3) Hồn thiện Luật Phá sản văn có liên quan Các đề xuất cho phần cần tăng cường giải pháp nâng cao tính khả thi Luật Phá sản thông qua quy định xử lý người đứng đầu DNNN quy trình, trách nhiệm cấp chủ quản việc chấp thuận phá sản DNNN bị khánh kiệt tài khơng thể phục hồi Cần phải đơn giản hóa, rút ngắn thời gian xử lý vụ 56 phá sản Nâng cao giá trị thu hồi thực tế Để làm việc cần phải tiếp tục cải cách hành chính, bổ sung hướng dẫn cần thiết cần vận hành hiệu thị trường thứ cấp cho việc lý tài sản DN bị kiệt quệ tài đến mức phải xử lý phá sản Ngoài cần sớm ban hành quy định hướng dẫn thủ tục phá sản cho loại hình DN đặc thù TCTD, vốn nhạy cảm với lòng tin; (4) Ban hành quy định hỗ trợ nâng cao hiệu hoạt động DATC, định chế chuyên mua bán, xử lý nợ tồn đọng Trong quan trọng lâu dài hoạt động mua bán, xử lý nợ tài sản tồn đọng cần xây dựng thành luật riêng biệt nhằm tạo môi trường pháp lý chặt chẽ nâng cao lực hoạt động cho bên trình xử lý nợ tài sản 57 KẾT LUẬN Số lượng công ty niêm yết có khả kiệt quệ tài tang nhanh từ 2011 đến Trong thực tiễn, tổ chức tín dụng áp dụng mơ hình để bổ sung thêm phương pháp thẩm định có Bên cạnh đó, nhà đầu tư nên giảm số lượng cổ phiếu  P(Y  1)  nắm giữ cơng ty có số ln   thấp Về mặt nhà quản trị, mơ hình cho  P(Y  0)  thấy bốn nhân tố tác động đến sức khỏe tài doanh nghiệp là: vịng quay tổng tài sản, tỷ lệ vốn hóa thị trường tổng nợ, tỷ số nợ tổng tài sản, tỷ số khả tốn lãi vay Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược dài hạn nhằm cải tiến bốn nhân tố kể cách nhịp nhàng, đồng hiệu Hướng nghiên cứu mở rộng đề tài chọn sở liệu kỹ thuật thống kê phù hợp để xác định lại hệ số, biến số nhằm xây dựng mơ hình tối ưu với thị trường tài Việt Nam 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO SÁCH: Bùi Kim Yến (2011) Phân tích đầu tư chứng khốn Lao động xã hội Hồ Chí Minh Chính phủ, Nghị định Quy định chi tiết hướng dẫn thi hành số điều Luật chứng khoán Luật sửa đổi, bổ sung số điều Luật chứng khoán số 58/2012/NĐ-CP Nguyễn Văn Ngọc (2009) Lý thuyết chung thị trường tài chính, ngân hàng sách tiền tệ Đại học Kinh tế Quốc Dân Hà Nội Quốc hội, Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12 Quốc hội, Luật phá sản số 51/2014/QH13 PGS.TS Nguyễn Thị Liên Hoa (2008) Hiệp ước Basel vấn đề kiểm soát rủi ro NHTM Tạp chí PTKT, số 6/2008 TS Phan Đình Nguyên (2013) Giáo trình Lý thuyết Tài Chính – Tiền Tệ Nhà Xuất Bản Tài Chính Joel Bessis (2010) Risk management in banking Wiley, 2010 Agarwal, V., & Taffler, R (2007) Twenty-five years of the Taffler z-score model: Does it really have predictive ability Accounting and Business Research, 37, 285–300 10 Agarwal, V., & Taffler, R (2008) Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models Journal of Banking & Finance, 32, 1541–1551 11 Alexander, C., & Kaeck, A (2008) Regime dependent determinants of credit default swap spreads Journal of Banking & Finance, 32, 1008–1021 12 Alfaro, E., García, N., Gámez, M., & Elizondo, D (2008) Bankruptcy forecasting: An empirical comparison of AdaBoost and neural networks Decision Support Systems, 45, 110–122 13 Altman, E I (1968) Financial ratios, discriminant analysis and the 59 prediction of corporate bankruptcy Journal of Finance, 23, 589–609 14 Altman, E I (2000) Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z-score and ZetaR models New York University Salomon Center working paper series 15 Altman, E I., & Sabato, G (2007) Modelling credit risk for SMEs: Evidence from the U.S market Abacus, 43, 332–357 16 Altman, E I., Sabato, G., & Wilson, N (2010) The value of non- financial information in small and medium-sized enterprise risk management.The Journal of Credit Risk, 6, 1–33 17 Anderson, R (2007) The credit scoring toolkit: Theory and practice for retail credit risk management and decision automation Oxford: Oxford University Press 18 Andrade, G., & Kaplan, S N (1998) How costly is financial not economic distress? Evidence from highly leveraged transactions that became distressed Journal of Finance, 53, 1443–1493 19 Argenti, J (1976) Corporate collapse: The causes and symptoms London: McGraw-Hill Asquith, P., Gertner, R., & Scharfstein, D (1994) Anatomy of financial distress: An examination of junk-bond issuers Quarterly Journal of Economics, 109, 625–658 20 Balcaen, S., & Ooghe, H (2004) 35 years of studies on business failure: An overview of the classic statistical Methodologies and their related problems Vlerick Leuven Gent working paper series 15 21 Barnes, P (1987) The analysis and use of financial ratios: A review article Journal of Business Finance & Accounting, 14, 449–461 22 Barnes, P (1990) The prediction of takeover targets in the U.K by Means of multiple discriminant analysis Journal of Business Finance & Accounting, 17, 73–84 23 Beaver, W H (1966) Financial ratios as predictors of failure Journal of Accounting Research, 4, 71–111 24 Beaver, W H., McNichols, M F., & Rhie, J -W (2005) Have 60 financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy Review of Accounting Studies, 10, 93– 122 25 Bharath, S T., & Shumway, T (2008) Forecasting default with the Merton distance to default model Review of Financial Studies, 21, 1339– 1369 26 Bierens, H J (2008) The logit model: Estimation Testing and interpretation: Penn State, Department of Economics 27 Black, F., & Scholes, M (1973) The pricing of options and corporate liabilities Journal of Political Economy, 81, 637–654 28 Campbell, J Y., Hilscher, J., & Szilagyi, J A N (2008) In search of distress risk Journal of Finance, 63, 2899–2939 29 Chava, S., & Jarrow, R A (2004) Bankruptcy prediction with industry effects Review of Finance, 8, 537–569 30 Cho, S., Kim, J., & Bae, J K (2009) An integrative model with subject weight based on neural network learning for bankruptcy prediction Expert Systems with Applica- tions, 36, 403–410 31 Christidis, A., & Gregory, A (2010) Some new models for financial distress prediction in the UK Xfi centre for finance and investGTTnt discussion paper no 10 32 Cleves, M A (2002) From the help desk: Comparing areas under receiver operating characteristics curves from two or more probit or logit models The Stata Journal, 2, 301–313 WEBSITE: http://vneconomy.vn/ http://baodatviet/ http://luattaichinh.wordpress.com/ http://www.vneconomy.com/ http://www.acb.com.vn/ www.cophieu68.vn/ http://vietstock.vn/ www.datc.com.vn/ 61 PHỤ LỤC Tương quan biến: Analyze/Correlate/Bivariate Correlations Y Y Pearson Correlation WC/TA Sig (2-tailed) N WC/TA ROA Pearson Correlation S/TA P/B 275 ** 275 ** ** ** 170 * 028 -.221 ROS ROE TIE ** 115 -.023 265 QU_RA ** 057 721 004 132 761 000 457 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 ** * ** 062 -.092 ** -.044 027 082 172 ** 269 269 388 ** 422 234 000 568 723 285 000 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 ** 066 049 -.076 ** ** -.042 091 078 000 391 527 322 004 004 588 237 308 172 172 172 170 172 172 172 172 172 ** -.035 112 057 N 172 172 172 ** * ** 973 973 Sig (2-tailed) 000 031 000 N 172 172 172 * ** 066 043 172 Pearson Correlation 191 Sig (2-tailed) 012 004 391 576 N 172 172 172 172 Pearson Correlation 170 * 062 049 Sig (2-tailed) 026 422 N 172 172 -.092 -.737 004 000 218 218 031 000 164 164 000 Sig (2-tailed) 028 * D/A 026 ** Pearson Correlation 191 P/B 012 172 396 396 S/TA 000 N 401 401 MVE/TL 000 000 Pearson Correlation EBIT/TA 000 Sig (2-tailed) EBIT/TA Pearson Correlation MVE/TL 172 ROA -.218 220 043 035 -.097 -.078 576 646 208 306 003 650 142 456 172 172 170 172 172 172 172 172 -.065 ** ** 011 022 -.025 236 -.346 224 206 ** 397 002 000 890 779 745 007 172 172 170 172 172 172 172 172 035 -.065 -.038 -.100 011 047 067 -.020 527 646 397 619 194 882 536 384 796 172 172 172 170 172 172 172 172 172 -.097 ** -.052 ** 009 -.024 -.076 236 62 172 -.038 -.058 -.240 D/A ROS ROE TIE QU_RA Sig (2-tailed) 721 234 322 208 002 619 N 170 170 170 170 170 170 ** ** ** -.078 ** Pearson Correlation -.221 -.737 -.218 -.346 454 499 002 906 753 170 170 170 170 170 170 -.100 -.058 039 -.040 -.045 615 602 559 000 -.386 ** Sig (2-tailed) 004 000 004 306 000 194 454 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 ** ** 011 011 -.052 039 008 037 -.014 918 630 858 Pearson Correlation 115 -.044 Sig (2-tailed) 132 568 004 003 890 882 499 615 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 -.023 027 -.042 -.035 022 047 ** -.040 008 012 027 Sig (2-tailed) 761 723 588 650 779 536 002 602 918 875 723 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 ** 082 091 112 -.025 067 009 -.045 037 012 010 Sig (2-tailed) 000 285 237 142 745 384 906 559 630 875 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 Pearson Correlation 057 ** 078 057 ** -.020 -.024 ** -.014 027 010 Sig (2-tailed) 457 000 308 456 007 796 753 000 858 723 897 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 Pearson Correlation Pearson Correlation 265 388 220 224 206 -.240 -.386 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) Chạy hồi quy biến: Analyze/ Regression/ Binary Logistic Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B a Step S.E Wald df Sig Exp(B) WCTA 1.611 470 11.773 001 5.008 Constant -.097 162 357 550 908 a Variable(s) entered on step 1: WCTA 63 Lower 1.995 Upper 12.570 897 172 Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B Step a S.E Wald df Sig ROA Constant 28.112 4.941 32.372 000 -.062 223 077 782 Exp(B) Lower Upper 16171229667 100706658.0 25967366413 76.812 44 239200.000 940 a Variable(s) entered on step 1: ROA Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B Step a S.E Wald df Sig EBITTA Constant 28.808 4.815 35.796 000 -.644 255 6.393 011 Exp(B) Lower Upper 32447181074 258615532.3 40709834794 79.315 43 610280.000 525 a Variable(s) entered on step 1: EBITTA Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B Step a MVETL Constant S.E Wald df Sig Exp(B) 287 097 8.650 003 1.332 -.376 185 4.112 043 687 Lower 1.100 Upper 1.612 a Variable(s) entered on step 1: MVETL Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B Step a STA Constant S.E Wald df Sig Exp(B) 438 204 4.608 032 1.549 -.353 221 2.542 111 703 Lower 1.039 Upper 2.310 a Variable(s) entered on step 1: STA Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B S.E Wald df 64 Sig Exp(B) Lower Upper Step a DA -1.251 453 7.621 006 286 854 342 6.245 012 2.349 Constant 118 696 a Variable(s) entered on step 1: DA Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B Step a TIE Constant S.E Wald df Sig Exp(B) Lower 473 097 23.777 000 1.605 -.471 206 5.220 022 624 Upper 1.327 1.941 a Variable(s) entered on step 1: TIE Kiện toàn mơ hình: Variables in the Equation 95% C.I.for EXP(B) B Step a WCTA S.E .403 1.341 Wald df 090 Sig Exp(B) 764 ROA 29.225 EBITTA 8.701 11.282 001 1.496 49245762619 24.441 Lower 108 Upper 20.712 12549711111 193243.105 5449930000.0 00 293719726.90 6.173 6.799 824 364 479.691 001 1.612 609 7.014 008 5.011 1.520 16.516 STA 168 408 169 681 1.182 532 2.629 DA 8.716 3.182 7.501 006 6099.086 11.922 3120313.743 TIE 163 080 4.204 040 1.177 1.007 1.376 -7.978 2.698 8.742 003 000 MVETL Constant a Variable(s) entered on step 1: WCTA, ROA, EBITTA, MVETL, STA, DA, TIE Kết mơ hình: Analyze/ Regression/ Binary Logistic Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Step df Sig Step 149.482 000 Block 149.482 000 Model 149.482 000 65 Model Summary Step Cox & Snell R Nagelkerke R Square Square -2 Log likelihood 88.961 a 581 774 a Estimation terminated at iteration number 10 because parameter estimates changed by less than 001 Classification Table a Predicted Y Observed Step Y Percentage Correct 76 10 88.4 10 76 88.4 Overall Percentage 88.4 a The cut value is 500 Variables in the Equation B Step a WCTA S.E Wald df Sig Exp(B) 403 1.341 090 764 29.225 8.701 11.282 001 EBITTA 6.173 6.799 824 364 479.691 MVETL 1.612 609 7.014 008 5.011 STA 168 408 169 681 1.182 DA 8.716 3.182 7.501 006 6099.086 TIE 163 080 4.204 040 1.177 -7.978 2.698 8.742 003 000 ROA Constant a Variable(s) entered on step 1: WCTA, ROA, EBITTA, MVETL, STA, DA, TIE 66 1.496 4924576261924 441 ... KHOA KẾ TỐN – TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG XÁC XUẤT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP: TIẾP CẬN BẰNG MƠ HÌNH BINARY LOGISTIC Ngành: TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP Giảng... biến xác suất số thống kê Wald 23 Chương 3: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP 3.1 Ước lượng xác xuất kiệt quệ tài doanh nghiệp: cách tiếp cận mô hinhg Binary. .. nâng cao chất lượng công ty Nhận u cầu thiết nói trên, tơi định chọn đề tài “MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG XÁC XUẤT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP: TIẾP CẬN BẰNG MƠ HÌNH BINARY? ?? làm đề tài luận văn 1.2