Trong mối quan hệ giữa ngân hàng và các doanh nghiệp về mặt tài chính tồn tại những điều kiện ràng buộc về các khoản vay để cả hai bên thỏa thuận với nhau. Trong đó, điều kiện đầu tiên mà các ngân hàng thƣơng mại (NHTM) đặt ra đối với các doanh nghiệp đang có nhu cầu về vốn để phát triển kinh doanh là doanh nghiệp đó phải đảm bảo về khả năng thanh toán (KNTT) nợ vay cho ngân hàng trong tƣơng lai. Hay nói cách khác, ngân hàng sẽ chấp nhận cho doanh nghiệp vay nếu đánh giá của ngân hàng cho thấy doanh nghiệp có xác suất vỡ nợ (XSVN) thấp, các điều kiện về tài chính của doanh nghiệp có khả năng chi trả cho khoản vay tại ngân hàng. Ngƣợc lại trong trƣờng hợp nếu XSVN của doanh nghiệp cao, thì việc huy động vốn từ phía ngân hàng của doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn, và gây cản trở cho việc phát triển kinh doanh của doanh nghiệp. Do vậy, việc đánh giá XSVN của doanh nghiệp đứng dƣới góc độ của ngân hàng là hết sức cần thiết.
BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN TP HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 52340201 BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN TP HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 52340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC THS NGUYỄN THỊ NHƢ QUỲNH TÓM TẮT Xác suất vỡ nợ số định lƣợng thể khả vỡ nợ doanh nghiệp Chỉ số giúp nhà quản trị doanh nghiệp nhƣ nhà làm sách ƣớc lƣợng đƣợc khả xảy phá sản doanh nghiệp có nhìn tồng thể để đề phƣơng án kịp thời hạn chế hậu Theo đó, việc xem xét nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp để đánh giá xác suất vỡ nợ doanh nghiệp cần thiết Do đó, khóa luận tốt nghiệp hƣớng mục tiêu nghiên cứu nhằm xem xét nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp Nghiên cứu sử dụng liệu 47 doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết Sở giao dịch chứng khoáng Tp Hồ Chí Minh giai đoạn 2015-2019 Bằng kỹ thuật hồi quy liệu bảng với phƣơng pháp ƣớc lƣợng OLS, FEM, REM, FGLS Kết nghiên cứu cho thấy khả toán, khả sinh lời, hiệu suất hoạt động có tác động ngƣợc chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết Sở giao dịch chứng khống Tp Hồ Chí Minh cấu nguồn vốn tác động chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp Từ đó, nghiên cứu đề biện pháp nhƣ: tăng cƣờng hoạt kinh doanh, kiểm soát nguồn thu chi, thực tốt nghĩa vụ trả nợ,…đối với doanh nghiệp ngành BĐS Từ khóa: Vỡ nợ, xác suất vỡ nợ, doanh nghiệp ngành BĐS, tỷ số tài ABSTRACT The default probability is a quantitative indicator showing the default ability of a business This index helps business administrators as well as policymakers to estimate the bankruptcy of enterprises and have a general view to propose timely solutions limit the consequences Accordingly, it is necessary to consider the factors affecting the default probability of any enterprise to evaluate the default probability of that enterprise Therefore, the graduation thesis aims at research objectives to consider factors affecting the probability of default of enterprises Research using data of 47 real estate companies listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange for the period 2015-2019 By using table data regression technique with estimating methods OLS, FEM, REM, FGLS The research results show that solvency, profitability, and operational performance have a negative impact on the default probability of real estate enterprises listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange and capital structure has a positive impact on the default probability of these businesses Since then, the study proposed measures such as: strengthening business activities, controlling revenue and expenditure, well performing debt repayment obligations, for real estate enterprises Keywords: default, the default probability, real estate companies, financial ratio Reaser Research In the financial relationship between banks and enterprises, there exist binding conditions on loans for both parties to agree on In which, the first condition that commercial banks place for enterprises in need of capital for business development is that they must ensure the solvency of loans to banks in future In other words, the bank will accept loans to businesses if the bank's assessment shows that the business has a low probability of default, the financial conditions of the business can afford the loan at the bank On the contrary, if the probability of default of the enterprise is high, the capital mobilization from the bank of the enterprise will face difficulties, and hinder the business development of the enterprise Therefore, it is very necessary to evaluate the default probability of the business from the bank's perspective In addition, the assessment of the default probability of the business is also essential that investors need to pay attention to, to well support the investment consideration process for any business and avoid possible risks Even businesses themselves need to estimate the probability of default to avoid them, as well as take timely measures for sudden economic problems In assessing the default probabilities of businesses across the Vietnamese economy, assessing the default probabilities of businesses in the real estate industry is considered a priority for commercial banks Due to the characteristics of the real estate industry and businesses in the real estate industry related to financial services and banking operations From the provision of investment capital for real estate businesses to the provision of credit to customers with housing needs and also to small individual investors in the real estate market Therefore, the assessment of the probability of default for real estate companies will be more focused in appraisal In addition, during the period of the global economic crisis caused by the Covid-19 epidemic, it had a negative impact on all large and small businesses across the Vietnamese economy, thereby having a lot of influence on the default probability of these enterprises Especially, the freezing of the real estate market affects business operations and capital mobilization from commercial banks of real estate enterprises Most of all, large-scale real estate companies are listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) and the Hanoi Stock Exchange Through research review of domestic and foreign research topics on the probability of default of enterprises by authors Gordon (1971), Karels Prakash (1987), Brown et al (1993), Denis (1995), Andrade Kaplan (1998), Platt (2002), Purnanandam (2005), Ross, Westerfield, Jaffe & Jordan (2008), Nguyen Thi Nga (2018), Vo Minh Long (2020) shows that most studies mention financial stress, bankruptcy, business failure, financial risk, and there is no specific definition of the probability of default In addition, the studies Nguyen Thi Nga (2018), Hay Sinh (2013), Luu Huu Duc, Diem T.T Hai (2017), Vu Thi Loan (2017), Vo Minh Long (2020) mentioned the default probabilities of businesses and real estate companies, but there is no research on the default probability of real estate companies listed on HOSE In order to perform a detailed assessment of the effectiveness of the default probability of an enterprise, it is necessary to analyze the influence of the factors affecting the default probability of enterprises More specifically, the analysis of the ability to influence factors affecting the default probability of real estate companies listed on HOSE Therefore, realizing the essentiality of the research problem, the author selected the topic “FACTORS AFFECTING THE DEFAULT PROBABILITY OF ENTERPRISE LISTED ON THE STOCK EXCHANGE OF HO CHI MINH CITY”as the subject for graduation thesis Research objectives 2.1 General research objectives The general research objective of the topic is to examine the impact of factors on the default probability of the real estate firms listed on HOSE in the period from 2015 to 2019 2.2 Specific research objectives To solve the above general research objectives, the topic focuses on solving specific objectives as follows: Measuring the default probability of the real estate companies listed on HOSE in the period 2015-2019 Consider c evil factors affecting the probability v ỡ debt real estate companies listed on HOSE Measure and dimension the impact of these factors on the probability v ỡ debt for corporate real estate sector listed on the HOSE Proposed recommendations to help businesses minimize determine Jumbo t break the debt of this business Research question From the above specific research objectives , the topic proceeds to solve the following research questions: How is the default probability of the real estate companies listed on HOSE measured? What factors affect the probability of default of real estate companies listed on HOSE in the period 2015-2019? How factors affect the probability of default of real estate companies listed on HOSE in the period 2015-2019? What are recommendations for real estate companies listed on HOSE, banks, and investors? Research scope and object 4.1 Research subjects Thesis focused research on the subject as follows: Probability of default, real estate companies listed on HOSE Factors determining impact Jumbo t break the debt of real estate enterprises listed on the HOSE period 2015-2019 4.2 Research scope Space: Do research towards a certain group of businesses in a specific industry to make the research more detailed In addition, due to the author's limited access to information that is not publicly available Therefore, the graduate thesis chooses the research scope of 47 real estate companies listed on HOSE Time: In the period 2015-2019 , this is the time when real estate enterprises face many problems such as legal delays, insolvency due to declining housing demand, difficult difficulties in mobilizing capital, the ability to repay outstanding debts,… This affects the finances of enterprises in this industry a lot, even some businesses facing high risk of bankruptcy Besides, this period follows 2020, a time of global economic crisis due to epidemics, so the pressure on real estate businesses is not mild Therefore, choosing the period 2015-2019 to research for the topic will help businesses, banks, and investors have a more overview and detailed view Research Methods The thesis uses qualitative research methods combined with quantitative In particular, qualitative methodology was conducted through survey research strategy prior to the proposed research model and sign appropriate expectations for sales nghiệ p real estate listing at HOSE Quantitative methods are performed through data regression through OLS, FEM , REM methods In the case of defect models such as variable variance and autocorrelation, the study used FGLS estimation method for reference Research implications 6.1 Contribute theoretically Review previous studies to clearly reinforce the default probability concept Together, the integrated study of the factors that determine the impact to Jumbo t break the debt of enterprises real estate sector in general and determine Jumbo t break the debt of enterprises real estate listing at HOSE particular 6.2 Contribution in practice Themes provide empirical evidence about the estimated ability of default of the corporate real estate sector listed on the HOSE and factors affecting the determination Jumbo t break the debt of enterprises in the period đoạ n 2015-2019 To thereby helping administrators to businesses, investors may look to identify effective Jumbo t break debt of corporate real estate listing at HOSE period đoạ n 2015-2019 and consider making Reasonable investment decisions for businesses in this industry As well as supporting businesses in the real estate industry listed on HOSE in proposing measures to minimize the default probability of of that business Research structure Besides the introduction, ending thesis now be implemented by the method of quantitative research is essential Therefore, the study includes specific chapters: Chapter Introduce Chapter Theoretical basis & research overview Chapter Research Methods Chapter Research results Chapter Conclude LỜI CAM ĐOAN Ngƣời viết cam đoan rằng, cơng trình nghiên cứu thân với hỗ trợ hƣớng dẫn Giảng viên ThS Nguyễn Thị Nhƣ Quỳnh – Khoa Tài Ngân hàng Nội dung khóa luận kết trình nghiên cứu, khơng có nội dung đƣợc công bố trƣớc nội dung ngƣời khác thực ngoại trừ trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ khóa luận Ngƣời viết cam kết chịu trách nhiệm phát có gian lận khóa luận trƣớc Hội đồng TP HCM, ngày 22 tháng 01 năm 2021 Ngƣời viết Võ Thị Cẩm Nguyên 54 KẾT LUẬN CHƢƠNG Chƣơng đề tài khóa luận tốt nghiệp tóm tắt nghiên cứu việc tổng kết kết nghiên cứu xem xét lại vấn đề liên quan đến mục tiêu câu hỏi nghiên cứu đƣợc trả lời kết nghiên cứu hay chƣa Theo đó, khuyến nghị dựa kết nghiên cứu nhân tố tác động XSVN doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết HOSE đƣợc đề xuất doanh nghiệp, ngân hàng nhà đầu tƣ Cụ thể doanh nghiệp cần thực biện pháp: tăng cƣờng hoạt động kinh doanh, kiểm soát thu chi, thực tốt nghĩa vụ trả nợ, kiểm soát chặt chẽ nguồn vốn vay,….Đối với nhà đầu tƣ ngân hàng nên thận trọng rót vồn đầu từ cho nhóm doanh nghiệp có XSVN trung bình đặc biệt nhóm doanh nghiệp có XSVN cao khơng nên đầu tƣ Khi đầu tƣ cần xem xét kĩ lƣỡng yếu tố tác động đến XSVN doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết HOSE để tính tốn rủi ro nhƣ khả tăng trƣởng tƣơng lai Về hạn chế đề tài nghiên cứu xoay quanh vấn đề điều kiện nguồn thông tin phần XSVN tổng thể q trình từ khó khăn tài đến XSVN Đây tiền đề cho nghiên cứu khác tiếp tục 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu tham khảo tiếng việt Hay Sinh (2013) Ước tính xác suất phá sản thẩm định giá trị doanh nghiệp Tạp chí Phát triển & Hội nhập tháng 3-4 số Hoàng Thị Hồng Vân (2020) Vận dụng mơ hình Z-score dự báo khả phá sản doanh nghiệp Việt Nam Tạp chí khoa học đào tạo Ngân hàng số 217-tháng 2020 Ngô Kim Phƣợng, Lê Thị Thanh Hà, Lê Mạnh Hƣng, Lê Hồng Vinh (2016) Phân tích tài doanh nghiệp Nhà xuất kinh tế TP Hồ Chí Minh Nguyễn Thị Nga (2018) Phân tích rủi ro phá sản công ty bất động sản niêm yết thi trường chứng khoán Việt Nam Luận án Tiến sĩ Trƣờng đại học Kinh tế Quốc Dân Trần Thị Bích Nhân (2016) Đo lường hiệu hoạt động doanh nghiệp thơng qua cơng tác quản trị tài sản Tạp chí Tài kỳ tháng 3/2016 Trịnh Thị Phan Lan (2013) Doanh nghiệp xây dựng – bất động sản rủi ro từ địn bẩy tài Tạp chí kinh tế ĐHQGHN, Kinh tế Kinh doanh,Tập 29, Số (2013) 68-74 Võ Minh Long (2020) Một số nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài - nghiên cứu ngành bất động sản niêm yết Sở Giao dịch chứng khốn TP, HCM (HSX) Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Vũ Thị Hậu (2013) Nghiên cứu rủi ro tài doanh nghiệp công nghiệp Việt Nam Luận án Tiến sĩ kinh tế, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội Vũ Thị Hậu (2017) Ứng dụng mơ hình Alexander bathory để đo lường rủi ro tài cho cơng ty miên yết ngành bất động sản Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh Tạp chí Khoa học & Công nghệ 163 (03/02) trang 177-183 56 Danh mục tài liệu tham khảo tiếng anh A Purnanandam (2004) Financial Distress and Corporate Risk Management: Theory & Evidence Journal of Financial Economics Volume 87, Issue 3, March 2008, Pages 706-739 Amalendu Bhunia, Somnath Mukhuti (2012) Financial risk measurement of small and medium – sized companies listed in Bombay stock exchange Internationl Journal of Advances in Management and Economics ISSN 2141- 7428, Vol.1, Issue 3, 27-34 Diep Thanh Tung, Vo Thi Hoang Phung (2019) An application of Altman Z-score model to analyze the bankruptcy risk: cases of multidisciplinary enterprises in Vietnam Investment Management and Financial Innovations, Volume 16, Issue 4, 2019 Chan, K and N Chen., (1991)., Structural and Return Characteristics of Small and Large Firms, Journal of Finance, 46, 1467-1484 Fu Gang, Liu Dan (2012) Research on the Influence Factors of Financial Risk for Small and Medium – sized Enterprise: An Empirical Analysis from 216 Companies of Small Plates, ShenZhen Stock Exchange, China Journal of Contemporary Research in Business January 2012, Vol 3, No 9, 380 – 387 Jacob Muvingi, Dingilizwe Nkomo, Peter Mazuruse and Patricia Mapungwana (2015) Default Prediction Models a Comparison between Market Based Models and Accounting Based: Case of the Zimbabwe Stock Exchange 20102013 Journal of Finance and Investment Analysis, vol no.1 M J Gordon (1971), Towards a Theory of Financial Distress, The Journal of Finance, Vol 26, No 2, Papers and Proceedings of the Twenty-Ninth Annual Meeting of the American Finance Association Detroit, Michigan December 28-30, 1970 (May, 1971), pp 347-356 (10 pages) Mark C Freeman, Paul R Cox, Brian Wright (2006) Credit risk management: The use of credit derivatives by non‐financial corporations Managerial Finance 57 Ross, Westerfield, Jaffe & Jordan (2008), Corporate Finance, Sixth Edition, McGraw−Hill Companies, 2002 Siew Bee Thai, Han Hwa Goh, Boon HengTeh (2014) A Revisited of Altman ZScore Model for Companies Listed in Bursa Malaysia International Journal of Business and Social Science Suzanne K Hayes, Kay A Hodge, Larry W Hughes (2010) Central Washington University A Study of the Efficacy of Altman’s Z To Predict Bankruptcy of Specialty Retail Firms Doing Business in Contemporary Times, Economics & Business Journal: Inquiries & Perspectives 130 Volume Number October 2010 Sanobar Anjum (2012) Business bankruptcy prediction models: A significant study of the Altman’s Z-score model Asian Journal Of Management Research Volume Issue 1, 2012 Vu Thi Loan (2017) Prediction of Financial Distress for Companies Listed in Viet Nam Securities Market International Conference For Young Rearchers In Economics and Business William H Beaver (1966), Financial Ratios As Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Vol 4, Empirical Research in Accounting: Selected Studies 1966 (1966), pp 71-111 (41 pages) Ben Chin-Fook Yap, Mohd Haniff Mohd Helmi, Shanmugam Munuswamy, and Jin-Rui Yap (2011) The Predictive Abilities of Financial Ratios in Predicting Company Failure in Malaysia Using a Classic Univariate Approach Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 5(8): 930-938 58 Danh mục trang wed tài liệu tham khảo Đặng Phƣơng Tâm (2020) Địn bẩy tài gì? Các số địn bẩy tài Trang thơng tin luận văn quản trị truy cập ngày truy cập 7/12/2020 Vỡ nợ vỡ nợ kỹ thuật Truy cập ngày truy cập 8/11/2020 Tìm hiểu rủi ro vỡ nợ Trang thơng tin kiến thức tài ngân hàng truy cập ngày truy cập 8/11/2020 tiêu chí đánh giá khả tốn doanh nghiệp Trang thông tin Dun & Bradstreet Vietnam truy cập ngày truy cập 7/12/2020 Cách lấy số liệu ý nghĩa Nhóm tiêu phản ánh khả sinh lời truy cập tại ngày truy cập 7/12/2020 59 PHỤ LỤC PHỤ LỤC : DANH SÁCH CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH 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 39 40 41 42 AGG ASM CCL CIG CLG CRE D2D DRH DTA DXG FDC FIR FLC HAR HDC HPX HQC HTN ITC KBC KDH KOS LDG LEC LHG NBB NLG NTL NVL NVT PDR PTL QCG SCR SGR SJS SZL TDC TDH TEG TIX TN1 CTCP Đầu tƣ Phát triển Bất động sản An Gia CTCP Tập đoàn Sao Mai CTCP Đầu tƣ Phát triển Đơ thị Dầu khí Cửu Long CTCP COMA18 CTCP Đầu tƣ Phát triển Nhà đất COTEC CTCP Bất động sản Thế Kỷ CTCP Phát triển Đô thị Công nghiệp số CTCP DRH Holdings CTCP Đệ Tam CTCP Tập đoàn Đất Xanh CTCP Ngoại thƣơng Phát triển Đầu tƣ Thành phố Hồ Chí Minh CTCP Địa ốc First Real CTCP Tập đoàn FLC CTCP Đầu tƣ Thƣơng mại Bất động sản An Dƣơng Thảo Điền CTCP Phát triển nhà Bà Rịa – Vũng Tàu CTCP Đầu tƣ Hải Phát CTCP Tƣ vấn – Thƣơng mại – Dịch vụ Địa ốc Hoàng Quân CTCP Hƣng Thịnh Incons CTCP Đầu tƣ - Kinh doanh Nhà Tổng Công ty Phát triển Đô Thị Kinh Bắc – Công ty Cổ phần CTCP Đầu tƣ Kinh doanh Nhà Khang Điền CTCP KOSY CTCP Đầu tƣ LDG CTCP Bất động sản Điện lực Miền Trung CTCP Long Hậu CTCP Đầu tƣ Năm Bảy Bảy CTCP Đầu tƣ Nam Long CTCP Phát triển Đơ thị Từ Liêm CTCP Tập đồn Đầu tƣ Địa ốc No Va CTCP Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay CTCP Phát triển Bất động sản Phát Đạt CTCP Đầu tƣ Hạ tầng Đô thị Dầu khí CTCP Quốc Cƣờng Gia Lai CTCP Địa ốc Sài Gịn Thƣơng Tín CTCP Địa ốc Sài Gịn CTCP Đầu tƣ Phát triển Đô thị Khu công nghiệp Sông Đà CTCP Sonadezi Long Thành CTCP Kinh doanh Phát triển Bình Dƣơng CTCP Phát triển Nhà Thủ Đức CTCP Năng lƣợng Bất động sản Trƣờng Thành CTCP Sản xuất Kinh doanh XNK Dịch vụ Đầu tƣ Tân Bình CTCP Thƣơng mại Dịch vụ TNS Holdings 43 44 46 45 47 VHM VIC VPH VPI VRE CTCP Vinhomes Tập đoàn Vingroup - CTCP CTCP Đầu tƣ Văn Phú - Invest CTCP Vạn Phát Hƣng CTCP Vincom Retail PHỤ LỤC : KẾT QUẢ HỒI QUY Thống kế mô tả sum z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 Variable Obs Mean z x1 x2 x3 x4 175 175 175 175 175 4.177337 2.149047 1.219224 2.125084 93.78335 x5 x6 x7 x8 x9 175 175 175 175 175 x10 x11 x12 x13 x14 x15 Min Max 2.265658 1.313892 1.091084 917246 370.4805 6198844 3386426 1014152 1.141484 -15.58588 12.56118 9.708718 8.588903 9.073643 2454.841 0489528 5.654006 1888477 3.577264 22.12513 0647421 11.02645 3076581 8.667391 30.03344 -.4918619 -1.26993 -1.961063 -.111397 1463125 2385997 66.24152 1.685556 66.29321 144.5652 175 175 175 175 175 3217706 1.717352 11.21357 5299979 1.526562 2554565 1.361773 37.51375 1623502 1.250864 0029607 0064913 0816827 1102093 1238598 1.507286 6.773948 321.5249 8760529 7.067959 175 4656115 1648531 0604216 8897907 Phân tích tƣơng quan Phân tích tƣơng quan 15 biến Std Dev pwcorr x1 x2 x3 x4 x5 x6 x1 x7 x8 x9 x2 x10 x11 x3 x12 x13 x14 x4 x15,sig x5 x6 x7 x1 1.0000 x2 0.7704 0.0000 1.0000 x3 0.2918 0.0001 0.3981 0.0000 1.0000 x4 0.3194 0.0000 0.2735 0.0002 -0.0021 0.9781 1.0000 x5 0.1379 0.0687 0.1145 0.1313 -0.0924 0.2240 0.1384 0.0677 1.0000 x6 -0.0148 0.8460 -0.0443 0.5601 -0.0383 0.6144 -0.0435 0.5675 0.4657 0.0000 1.0000 x7 0.1450 0.0556 0.0159 0.8344 -0.1253 0.0986 0.1148 0.1303 0.6483 0.0000 0.4521 0.0000 1.0000 x8 -0.0462 0.5437 0.2210 0.0033 0.2507 0.0008 -0.0681 0.3702 -0.0770 0.3114 -0.1534 0.0427 -0.1871 0.0132 x9 -0.0136 0.8587 -0.0178 0.8156 -0.0412 0.5882 -0.0645 0.3963 0.3898 0.0000 0.7403 0.0000 0.1606 0.0337 x10 -0.1349 0.0750 0.0356 0.6398 -0.0800 0.2927 -0.0457 0.5485 0.3237 0.0000 0.0062 0.9349 -0.1512 0.0458 x11 0.2588 0.0005 0.3220 0.0000 -0.0278 0.7153 0.2705 0.0003 0.2323 0.0020 -0.0898 0.2373 -0.0270 0.7225 x12 -0.1020 0.1790 -0.0497 0.5139 0.0883 0.2454 -0.0423 0.5783 0.2159 0.0041 0.0224 0.7691 0.0323 0.6713 x13 -0.2709 0.0003 -0.2853 0.0001 -0.8529 0.0000 -0.0165 0.8283 0.0314 0.6801 0.0041 0.9572 0.0937 0.2172 x14 -0.2334 0.0019 -0.1951 0.0097 -0.5798 0.0000 -0.0490 0.5194 -0.0580 0.4461 -0.0565 0.4579 -0.0187 0.8055 x15 0.2497 0.0009 0.2630 0.0004 0.8291 0.0000 0.0191 0.8017 -0.0269 0.7236 0.0006 0.9932 -0.0878 0.2480 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x8 1.0000 x9 -0.1455 0.0547 1.0000 x10 0.4365 0.0000 0.2813 0.0002 1.0000 x11 0.1243 0.1013 0.0127 0.8673 0.4447 0.0000 1.0000 x12 -0.0352 0.6442 0.0719 0.3442 0.1683 0.0260 -0.0285 0.7082 1.0000 x13 -0.0677 0.3732 0.0515 0.4984 0.1135 0.1346 0.0800 0.2926 -0.0838 0.2704 1.0000 x14 0.0048 0.9497 0.1058 0.1637 0.1827 0.0155 0.0725 0.3401 -0.0612 0.4209 0.8219 0.0000 1.0000 x15 0.0699 0.3577 -0.0446 0.5576 -0.1067 0.1600 -0.0671 0.3779 0.0892 0.2404 -0.9649 0.0000 -0.8818 0.0000 x15 x15 1.0000 Phân tích tƣơng quan 13 biến (biến x13 x15 đƣợc loại bỏ) pwcorr x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14,sig x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x1 1.0000 x2 0.7704 0.0000 1.0000 x3 0.2918 0.0001 0.3981 0.0000 1.0000 x4 0.3194 0.0000 0.2735 0.0002 -0.0021 0.9781 1.0000 x5 0.1379 0.0687 0.1145 0.1313 -0.0924 0.2240 0.1384 0.0677 1.0000 x6 -0.0148 0.8460 -0.0443 0.5601 -0.0383 0.6144 -0.0435 0.5675 0.4657 0.0000 1.0000 x7 0.1450 0.0556 0.0159 0.8344 -0.1253 0.0986 0.1148 0.1303 0.6483 0.0000 0.4521 0.0000 1.0000 x8 -0.0462 0.5437 0.2210 0.0033 0.2507 0.0008 -0.0681 0.3702 -0.0770 0.3114 -0.1534 0.0427 -0.1871 0.0132 x9 -0.0136 0.8587 -0.0178 0.8156 -0.0412 0.5882 -0.0645 0.3963 0.3898 0.0000 0.7403 0.0000 0.1606 0.0337 x10 -0.1349 0.0750 0.0356 0.6398 -0.0800 0.2927 -0.0457 0.5485 0.3237 0.0000 0.0062 0.9349 -0.1512 0.0458 x11 0.2588 0.0005 0.3220 0.0000 -0.0278 0.7153 0.2705 0.0003 0.2323 0.0020 -0.0898 0.2373 -0.0270 0.7225 x12 -0.1020 0.1790 -0.0497 0.5139 0.0883 0.2454 -0.0423 0.5783 0.2159 0.0041 0.0224 0.7691 0.0323 0.6713 x14 -0.2334 0.0019 -0.1951 0.0097 -0.5798 0.0000 -0.0490 0.5194 -0.0580 0.4461 -0.0565 0.4579 -0.0187 0.8055 x8 x9 x10 x11 x12 x14 x8 1.0000 x9 -0.1455 0.0547 1.0000 x10 0.4365 0.0000 0.2813 0.0002 1.0000 x11 0.1243 0.1013 0.0127 0.8673 0.4447 0.0000 1.0000 x12 -0.0352 0.6442 0.0719 0.3442 0.1683 0.0260 -0.0285 0.7082 1.0000 x14 0.0048 0.9497 0.1058 0.1637 0.1827 0.0155 0.0725 0.3401 -0.0612 0.4209 1.0000 Kiểm định phƣơng sai thay đổi VIF Kiểm định phƣơng sai thay đổi VIF 15 biến vif Variable VIF 1/VIF x15 x13 x14 x3 x9 x6 x2 x5 x10 x1 x7 x8 x11 x4 x12 30.28 17.74 8.72 7.35 3.66 3.65 3.31 3.30 3.20 3.11 2.74 2.09 1.70 1.22 1.16 0.033020 0.056385 0.114655 0.136121 0.273350 0.274272 0.302062 0.302856 0.312804 0.321364 0.364533 0.478888 0.588191 0.823034 0.858426 Mean VIF 6.22 Kiểm định phƣơng sai thay đổi VIF 13 biến (biến x13 x15 đƣợc loại bỏ) vif Variable VIF 1/VIF x6 x9 x2 x5 x1 x10 x7 x3 x8 x14 x11 x4 x12 3.54 3.51 3.28 3.24 3.09 2.99 2.72 2.07 1.90 1.80 1.66 1.21 1.16 0.282267 0.284756 0.304559 0.308503 0.323492 0.334138 0.368013 0.482687 0.525963 0.554451 0.603761 0.824891 0.861881 Mean VIF 2.48 Ƣớc lƣợng mô hình OLS reg z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 Source SS df MS Model Residual 792.07237 101.105323 13 161 60.9286438 627983374 Total 893.177693 174 5.13320513 z Coef x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 _cons 1456595 -.026436 6597558 0000485 5.93262 -.005428 -.1577543 -.0288897 -.0013462 8.338088 -.1106109 0008148 -.0708504 -.0008298 Std Err .0803911 0997712 0942716 0001785 1.67064 0102549 321884 0095573 0037485 4068363 0567757 001725 0644997 2992745 t 1.81 -0.26 7.00 0.27 3.55 -0.53 -0.49 -3.02 -0.36 20.49 -1.95 0.47 -1.10 -0.00 Number of obs F(13, 161) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.072 0.791 0.000 0.786 0.001 0.597 0.625 0.003 0.720 0.000 0.053 0.637 0.274 0.998 = = = = = = 175 97.02 0.0000 0.8868 0.8777 79245 [95% Conf Interval] -.0130976 -.223465 4735875 -.000304 2.633427 -.0256795 -.7934135 -.0477635 -.0087487 7.534664 -.2227319 -.0025917 -.1982249 -.5918396 3044165 170593 8459242 0004011 9.231814 0148236 4779048 -.0100159 0060564 9.141511 0015101 0042213 0565241 5901799 Ƣớc lƣợng mơ hình FEM xtreg z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14,fe Fixed-effects (within) regression Group variable: firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.8027 between = 0.8447 overall = 0.8184 corr(u_i, Xb) = = 175 46 = avg = max = 3.8 = = 36.31 0.0000 F(13,116) Prob > F = 0.2428 z Coef Std Err x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 _cons 1740099 -.0600191 5734936 0000284 5.90612 -.0019616 -.5571474 -.0331903 0051513 6.572983 0078778 -.0053688 -.3603061 9688233 1234988 1883739 1905609 0001977 1.876414 0138231 3700973 0222022 0052646 7755022 1025809 0035397 1083719 5152105 sigma_u sigma_e rho 98166985 68316599 67371466 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(45, 116) = 2.24 t 1.41 -0.32 3.01 0.14 3.15 -0.14 -1.51 -1.49 0.98 8.48 0.08 -1.52 -3.32 1.88 P>|t| 0.162 0.751 0.003 0.886 0.002 0.887 0.135 0.138 0.330 0.000 0.939 0.132 0.001 0.063 [95% Conf Interval] -.070595 -.4331175 1960638 -.0003632 2.189646 -.02934 -1.290172 -.0771645 -.0052758 5.037003 -.1952966 -.0123797 -.5749503 -.0516159 4186147 3130792 9509234 0004201 9.622594 0254167 175877 0107839 0155784 8.108963 2110523 0016421 -.1456619 1.989263 Prob > F = 0.0003 Ƣớc lƣợng mơ hình REM xtreg z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14,re Random-effects GLS regression Group variable: firm1 Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.7745 between = 0.9478 overall = 0.8855 corr(u_i, X) 175 46 = avg = max = 3.8 = = 1020.55 0.0000 Wald chi2(13) Prob > chi2 = (assumed) z Coef x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 _cons 1501967 -.0261645 6677043 0000609 6.122847 0009683 -.3434707 -.0306886 -.0023551 8.286982 -.119307 0002317 -.1049938 0835166 0874331 1140866 1023383 000179 1.656998 010642 3254158 0110214 0039863 4543536 0628068 0018031 0714402 3275917 sigma_u sigma_e rho 35155963 68316599 20937166 (fraction of variance due to u_i) end of do-file = = Std Err z 1.72 -0.23 6.52 0.34 3.70 0.09 -1.06 -2.78 -0.59 18.24 -1.90 0.13 -1.47 0.25 P>|z| 0.086 0.819 0.000 0.734 0.000 0.928 0.291 0.005 0.555 0.000 0.057 0.898 0.142 0.799 [95% Conf Interval] -.021169 -.2497702 467125 -.00029 2.87519 -.0198897 -.9812739 -.0522902 -.0101682 7.396465 -.2424061 -.0033023 -.245014 -.5585513 3215625 1974411 8682837 0004117 9.370504 0218263 2943326 -.009087 005458 9.177499 003792 0037657 0350265 7255846 Kiểm định phù hợp FEM REM hausman fem1 rem1 Note: the rank of the differenced variance matrix (12) does not equal the number of coefficients being tested (13); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale Coefficients (b) (B) fem1 rem1 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 1740099 -.0600191 5734936 0000284 5.90612 -.0019616 -.5571474 -.0331903 0051513 6.572983 0078778 -.0053688 -.3603061 1501967 -.0261645 6677043 0000609 6.122847 0009683 -.3434707 -.0306886 -.0023551 8.286982 -.119307 0002317 -.1049938 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0238131 -.0338546 -.0942107 -.0000324 -.2167274 -.0029299 -.2136767 -.0025017 0075064 -1.713999 1271849 -.0056005 -.2553124 0872204 1498966 1607493 000084 8805031 0088218 1762856 0192734 0034387 6284636 0811058 0030461 0814909 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(12) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 34.02 Prob>chi2 = 0.0007 end of do-file Kiểm định tƣơng quan mơ hình FEM xttest3 Modified in fixed H0: Wald test for groupwise effect regression model sigma(i)^2 chi2 (46) Prob>chi2 = = = sigma^2 7.8e+30 0.0000 for all heteroskedasticity i Kiểm định tƣợng đa cộng tuyến mơ hình FEM xtserial z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 33) = 2.186 Prob > F = 0.1487 Kết hồi quy với phƣơng pháp khảo phụ FGLS xtgls z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14,panels(hetero) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic no autocorrelation Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = z Coef x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x14 _cons 2171281 -.1225549 657306 5.68e-06 5.276191 -.006083 0359395 -.0184789 -.0007355 8.673682 -.0460748 0005236 -.05771 -.284841 46 14 Std Err .0325808 0359462 0441726 0000459 8589809 0046635 1437913 0051459 0016089 2096245 0189182 0012266 0341324 142854 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(13) Prob > chi2 z 6.66 -3.41 14.88 0.12 6.14 -1.30 0.25 -3.59 -0.46 41.38 -2.44 0.43 -1.69 -1.99 P>|z| 0.000 0.001 0.000 0.901 0.000 0.192 0.803 0.000 0.648 0.000 0.015 0.669 0.091 0.046 = = 175 46 = = = = = 3.804348 4556.75 0.0000 [95% Conf Interval] 1532709 -.1930081 5707293 -.0000842 3.592619 -.0152232 -.2458863 -.0285647 -.0038889 8.262826 -.0831537 -.0018806 -.1246084 -.5648297 2809852 -.0521017 7438826 0000956 6.959762 0030572 3177654 -.0083931 0024179 9.084539 -.0089959 0029277 0091883 -.0048523 ... HÀNG TP HỒ CHÍ MINH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHỐN TP HỒ CHÍ MINH KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH -... hiệu suất hoạt động có tác động ngƣợc chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết Sở giao dịch chứng khoáng Tp Hồ Chí Minh cấu nguồn vốn tác động chiều đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp. .. xét nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp để đánh giá xác suất vỡ nợ doanh nghiệp cần thiết Do đó, khóa luận tốt nghiệp hƣớng mục tiêu nghiên cứu nhằm xem xét nhân tố tác động đến xác