Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH - BÙI XUÂN BÁCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH - BÙI XUÂN BÁCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Chun ngành: Tài (Hướng Ứng dụng) Mã chuyên ngành: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn ‘‘Các yếu tố ảnh hưởng đến khả kiệt quệ tài doanh nghiệp TTCK Việt Nam’’ cơng trình nghiên cứu tác giả Số liệu nội dung hoàn toàn trung thực Luận văn thực hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2020 Tác giả BÙI XUÂN BÁCH MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ TĨM TẮT CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài: 1.2 Mục tiêu nghiên cứu: 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Dữ liệu nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu: CHƯƠNG II: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ KQTC 2.1 Tổng quan lý thuyết 2.1.1 Lý thuyết tảng 2.1.2 Các định nghĩa kiệt quệ tài 2.1.3 Hậu KQTC 2.1.4 Các nguyên nhân gây KQTC .11 2.1.5 Các biện pháp nhằm cải thiện khả cân đối tài công ty: 12 2.2 Tổng kết nghiên cứu dự báo KQTC .13 2.2.1 Nghiên cứu thực nghiệm trước 13 2.2.2 Các nghiên cứu sử dụng yếu tố tài 14 2.2.3 Các nghiên cứu sử dụng yếu tố thị trường 18 2.2.4 Các nghiên cứu sử dụng yếu tố vĩ mô .20 CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU & MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 29 3.1 Thực trạng tình hình KQTC cơng ty niêm yết TTCK: 29 3.2 Thực trạng thị trường vốn: .31 3.3 Mơ hình nghiên cứu: 31 3.3.1 Mơ hình Logistic lý thuyết .32 3.3.2 Lựa chọn mơ hình nghiên cứu KQTC 34 3.4 Mô tả liệu .34 3.4.1 Các biến phụ thuộc mơ hình 35 3.4.2 Các biến độc lập mơ hình nghiên cứu 36 3.5 Thu thập xử lý liệu 41 3.6 Phương pháp ước lượng 42 3.6.1 Các thước đo lường hiệu mơ hình hồi quy 42 3.6.2 Các kiểm định sử dụng mơ hình .44 CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 45 4.1 Kết thống kê mô tả kiểm định 45 4.1.1 Kết thống kê mô tả 45 4.1.2 Kết kiểm định tương quan biến độc lập 49 4.2 Kết ước lượng mơ hình hồi quy Logistic .51 4.2.1 Kết ước lượng mơ hình hồi quy Logit .51 4.2.2 Bảng phân loại độ xác 54 CHƯƠNG V: GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ .57 5.1 Kết luận – Kiến nghị cho doanh nghiệp Việt Nam: 57 5.2 Hạn chế đề tài hướng nghiên cứu tiếp theo: 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT AUC: Vùng diện tích đường cong ROC BCTC: BCTC DN: Doanh nghiệp EBIT: Thu nhập trước thuế lãi vay EBITDA: Thu nhập trước thuế, lãi vay khấu hao HNX: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HoSE: Sở giao dịch chứng khốn Thành Phố Hồ Chí Minh KQTC: Kiệt q tài STATEOWN: Tỷ lệ sở hữu vốn nhà nước SIZE: Quy mô doanh nghiệp ROC: Receiver Operating Curve PRICE: Giá cổ phiếu MB: Giá trị thị trường sổ sách MCTD: Vốn hóa thị trường tổng nợ MDA: Phân tích đa yếu tố phân biệt (Multiple Discriminant Analysis) NITA: Lợi nhuận ròng tổng tài sản IFS: Thống kê tài quốc tế (International Financial Statistics) IMF: Quỹ tiền tệ quốc tế TCTK: Tổng cục thống kê TTCK: Thị trường chứng khoán VOL: Biến độ tỷ suất sinh lời cổ phiếu VIF: Nhân tử phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor) WCC : Vòng quay vốn luân chuyển DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG Bảng 2.1: Tổng hợp nghiên cứu phá sản .23 Bảng 2.2: Tổng hợp nghiên cứu dự báo KQTC 25 Bảng 3.1: Thống kê số quan sát bị kiệt quệ không bị KQTC (bao gồm 657 doanh nghiệp, năm 2018) 35 Bảng 3.2: Tổng hợp biến độc lập mơ hình nghiên cứu 36 Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến độc lập .45 Bảng 4.2: Kiểm định khác biệt trung bình hai nhóm quan sát kiệt quệ khơng KQTC 47 Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan đa cộng tuyến 49 Bảng 4.4: Kết ước lượng mơ hình hồi quy Logit 51 Bảng 4.5: Bảng phân loại độ xác 54 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 4.1: Biểu đồ AUC 48 Hình 4.2: Biểu đồ thể mối tương quan cut-off số Sensitivity/Specificity .55 TĨM TẮT Nhằm mục đích dự báo kiệt quệ tài (KQTC) hạn chế tình trạng phá sản, ổn định kinh tế, luận văn xây dựng mơ hình dự báo tình trạng KQTC công ty niêm yết phương pháp hồi quy Logistic kết hợp với liệu thứ cấp 657 cơng ty phi tài niêm yết Sở GDCK TP Hồ Chí Minh (HOSE) Sở GDCK Hà Nội (HNX) năm tài 2018, dựa quan sát cho KQTC vào năm 2019 Trên cở sở ứng dụng mơ hình Logit phần mềm Stata 14 để ước lượng tham số hồi quy qua dự báo khả rơi vào kiệt quệ doanh nghiệp ngắn hạn, nghiên cứu tiến hành dựa biến phụ thuộc biến độc lập Từ kết hồi quy mơ hình, tác giả xác định yếu tố tài thị trường có khả dự báo tốt tình trạng KQTC ngắn hạn cơng ty Trong đó, có yếu tố đưa vào mơ hình Tỷ lệ sở hữu cổ đông nhà nước Kết hồi quy mơ hình cho thấy DN niêm yết TTCK Việt Nam, DN có sở hữu vốn nhà nước cao có khả rơi vào tình trạng KQTC Mơ hình hồi quy cho thấy ngắn hạn, quy mô doanh nghiệp số vịng quay vốn ln chuyển khơng ảnh hưởng đến khả KQTC Nghiên cứu lựa chọn điểm cut-off phân định khả KQTC hay khơng áp dụng mơ hình vào dự báo Như vậy, tình trạng KQTC cơng ty niêm yết Việt Nam ngắn hạn dự báo thông tin thu thập từ BCTC thơng tin phản ánh sức khỏe tài cơng ty thị trường chứng khốn Ngồi ra, dấu kỳ vọng biến độc lập có khác biệt so với nghiên cứu trước thực dài hạn Các nhà quản trị tài DN niêm yết có sách kịp thời nhà đầu tư sử dụng mơ hình để có chiến lược đầu tư thích hợp Từ khóa: Kiệt quệ tài chính, Quản trị tài chính, Thị trường chứng khốn, số tài chính, số thị trường ABSTRACT In order to forecast financial distress and limiting the possibility of bankruptcy, stabilizing the economy, the thesis has built a forecasting model of financial status of listed companies by the Logistic regression method Using the data of 657 non-financial companies listed on HCMC Stock Exchange (HOSE) and Hanoi Stock Exchange (HNX) in the financial year of 2018, based on observations that are considered to be financial results in 2019 Based on the application of Logistic model on Stata 14 to estimate the regression parameters thereby predicting the ability to fall into financial distress of the business in the short term, the study is conducted based on dependent variable and independent variables From the model regression results, the author determined that financial and market factors are capable of predicting the company's short-term financial status well In particular, a new factor was included in the model is the percentage of state shareholder ownership The results of the model scale show that in enterprises listed on Vietnam's stock market with high state capital will be less likely to fall into financial distress The regression model also shows that in the short term, firm size and the number of Working capital cycles not affect the ability of financial distress The study has also selected a cut-off point to distinguish between the likelihood of financial results when applying the model to the forecast Thus, the short-term financial distress of listed companies in Vietnam stock market is forecasted by information gathered from the financial statements and information reflecting the financial health of the company on the stock market In addition, the expected signs of the independent variables are different from the previous studies done in the long run Financial managers of listed companies beneficially can make good decisions as well as investors can use this model to have appropriate investment strategies Keywords: Financial distress, Financial management, Stock market, financial index, market index Altman, Edward I., 1968 Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of coporated bankcruptcy The Journal of Finance, 23(4), 589-609 Atlman, E I et al., 1977 ZETA ANALYSIS – A new model to indentify bankcruptcy risk of corporations Journal of Banking and Finance, 1, 29-54 Bae, J K., 2012 Predicting financial distress of the South Korean manufacturing industries Journal Expert Systems with Applications, 10 (39), 9159-9165 Barnes, P., 1990 The prediction of takeover targets in the UK by means of multiple discriminant analysis Journal of Business Financce & Accounting Beaver, W H et al., 2005 Have financial statements becom less informative ? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy Review of Accountin Studies, 10, 93-122 Beaver, W H.,1966 Financial ratios as predictors of failure Journal of Accounting Research, 71-111 Bhattacharjee & Han,2014 Financial Distress in Chinese Firms: Microeconomic, Macroeconomic And Institutional Influences Bunn, P., & Redwood, V (2003) Company accounts based modelling of business failures and the implications for financial stability Bank of England Quarterly Bulletin, 43(4), 462-462 Campbel, John Y., 2011 Predicting Financial Distress and the Performance of Distressed Stocks Cheng, W Y et al., 2006 A financial distress pre-warning study by fuzzy regression model of tse-listed companies Asian academy of management journal of accounting and finance 2(2), 75–93 Christdis, A C & Gregory, A., 2010 Some new models for financial distress prediction in the UK Center for Finance & Investment Julio Pindado, Luis Rodrugues & Chabela de la Torre, 2008 Estimating financial distress likelihood Ohlson, J.,1980 Finacial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131 Olson, D L et al., 2012 Comparative analysis of data mining methods for bankcruptcy prediction Decision support systems, 52(2012), 464-473 Opler, T C & Titman, S., 1994 Financial Distress and Corporate Performance The Journal of Finance Pham Vo Ninh, Binh & Do Thanh, Trung & Vo Hong, Duc, 2018 "Financial distress and bankruptcy prediction: An appropriate model for listed firms in Vietnam Rodrigues, B D & Stevenson, M J., 2013 Takeover prediction using forecasting combinations International Journal of Forecasing, 29(2013), 628-641 Tinoco, M H & Wilson, N., 2013 Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables International Review of Financial Analysis, 30 (2013), 394-419 Wu, Y et al., 2010 A comparison of alternative bankruptcy prediction models Journal of Contemporary Accounting & Economics, 6(2010), 34-45 PHỤ LỤC Danh sách công ty nghiên cứu theo mã chứng khoán AAA AAM AAV ABS ABT ACC ACL ACM ADC ADS AGG AGM ALT AMC AMD AME AMV ANV APC API APP ARM ASM ASP AST ATG ATS BAX BBC BBS BCC BCE BCF BCG BDB BED BFC BHN BII BKC BLF BMC BMP BPC BRC BSC BST BTP BTS BTT BTW BWE BXH C32 C47 C69 C92 CAG CAN CAP CAV CCI CCL CDC CDN CEE CEO CET CHP CIA CIG CII CJC CKG CKV CLC CLG CLH CLL CLM CLW CMC CMG CMS CMV CMX CNG COM CPC CRC CRE CSC CSM CSV CT6 CTB CTC CTD CTF CTI CTP CTT CTX CVN CVT CX8 D11 D2D DAD DAE DAG DAH DAT DBC DBD DBT DC2 DC4 DCL DCM DDG DGC DGW DHA DHC DHG DHM DHP DHT DIC DID DIG DIH DL1 DLG DMC DNC DNM DNP DNY DP3 DPC DPG DPM DPR DPS DQC DRC DRH DRL DS3 DSN DST DTA DTD DTL DTT DVP DXG DXP DXV DZM EBS ECI EID ELC EMC EVE EVG FCM FCN FDC FDT FID FIR FIT FLC FMC FPT FRT FTM GAB GAS GDT GDW GEG GEX GIL GKM GLT GMC GMD GMX GSP GTA GTN GVR HAD HAG HAH HAI HAP HAR HAS HAT HAX HBC HBE HCC HCD HCT HDA HDC HDG HEV HGM HHC HHG HHP HHS HID HII HJS HKB HKT HLC HLD HLY HMC HMH HNG HNM HOM HOT HPG HPM HPX HQC HRC HSG HSL HT1 HTC HTI HTL HTN HTP HTT HTV HU1 HU3 HUB HUT HVG HVH HVN HVT HVX IBC ICG ICT IDC IDI IDJ IDV IJC KBC KDC KDH KDM KHP KHS KKC KLF KMR KMT KOS KPF KSB KSD KSK KSQ L61 L62 LAF LAS LBE LBM LCD LCG LCM LCS LDG LDP LEC LGC LGL LHC MAC MAS MBG MCC MCF MCG MCO MCP MDC MDG MEC MED MEL MHC MHL MIM NAP NAV NBB NBC NBP NBW NCT NDN NDX NET NFC NGC NHA NHC NHH NHP NTL NTP NVL NVT OCH OGC ONE OPC PAC PAN PBP PC1 PCE PCG PCT PDB PGT PHC PHN PHP PHR PIA PIC PIT PJC PJT PLC PLP PLX PMB PMC PME PPE PPP PPS PPY PRC PSC PSD PSE PSW PTB PTC PTD PTL PTS PV2 PVB PXI PXS PXT QBS QCG QHD QNC QST QTC RAL RCL RDP REE RIC ROS S4A SBV SC5 SCD SCI SCL SCR SCS SD2 SD4 SD5 SD6 SD9 SDA SDC SDG SDN ILB IMP INC INN ITA ITC ITD ITQ JVC KST KTS KTT KVC L10 L14 L18 L35 L43 LHG LIG LIX LM7 LM8 LMH LO5 LSS LUT MKV MPT MSC MSH MSN MST MWG NAF NAG NKG NLG NNC NRC NSC NSH NST NT2 NTH PDC PDN PDR PEN PET PGC PGD PGN PGS PMG PMP PMS PNC PNJ POM POT POW PPC PVC PVD PVE PVG PVI PVL PVS PVT PVX S55 S74 S99 SAB SAF SAM SAV SBA SBT SGD SGH SGN SGR SGT SHA SHE SHI SHN SHP SIC SII SJ1 SJC SJD SJE SJF SJS SKG SLS SMA SMB SMC SMN SMT SPI SPM SPP SRA SRC SRF SSC SSM ST8 STC STG STK STP SVC SVI SVN SVT SZB SZC SZL TA9 TAC TAR TBC TBX TC6 TCD TCH TCL TCM TCO TCR TCS TCT TDC TDG TDH TDM TDN TDT TDW TEG TET TFC TGG THB THG THI THS THT TIG TIP TIX TJC TKC TKU TLD TLG TLH TMB TMC TMP TMS TMT TMX TN1 TNA TNC TNG TNI TNT TPC TPH TPP TRA TRC TS4 TSB TSC TST TTB TTC TTE TTF TTH TTL TTT TTZ TV2 TV3 TV4 TVC TVD TVT TXM TYA UDC UIC UNI V12 V21 VAF VAT VBC VC1 VC2 VC3 VC6 VC7 VC9 VCC VCF VCG VCM VCR VCS VDL VDP VE1 VE2 VE3 VE4 VE8 VE9 VFG VGC VGP VGS VHC VHE VHL VHM VIC VID VIE VIF VIP VIS VIT VJC VKC VLA VMC VMD VMS VNC VNE VNF VNG VNL VNM VNS VNT VOS VPD VPG VPH VPI VPS VRC VRE VSA VSC VSH VSI VSM VTB VTC VTH VTJ VTL VTO VTS VTV VXB WCS X20 YBM YEG SDT SDU SEB SED SFC SFG SFI SFN SGC Kết stata Thống kê mô tả biến độc lập Variable Mean Std Dev Min Max wcc nita stateown price mb mctd size vol2 9.26315 0533926 1931624 9.469966 1.088332 8.232355 -8.925881 -.083115 159.0534 0853419 2566683 9961337 7667218 126.877 1.795368 4935183 -2156.908 -.4709181 5.703783 094274 0131575 -13.01611 -.8 2316.405 6004784 9576 12.49687 10.73989 3238.311 -2.047648 6.408805 Kiểm tra đa cộng tuyến: vif Variable VIF 1/VIF price mb size nita vol2 mctd stateown wcc 2.40 1.76 1.61 1.46 1.22 1.03 1.03 1.00 0.416130 0.567626 0.622402 0.683724 0.819311 0.967921 0.970611 0.996905 Mean VIF 1.44 Ma trận hệ số tương quan đa cộng tuyến wcc wcc nita stateown price mb mctd size vol2 1.0000 -0.0279 0.0295 -0.0218 -0.0136 0.0028 -0.0188 -0.0341 nita stateown 1.0000 0.1101 0.5540 0.4035 0.0141 0.3226 0.1520 1.0000 0.1374 0.1176 -0.0256 0.0308 0.0300 price mb mctd size vol2 1.0000 0.6004 0.0347 0.5844 0.2424 1.0000 0.1079 0.4093 0.3587 1.0000 -0.0077 0.1597 1.0000 0.0073 1.0000 Nhóm khơng KQTC Variable Obs Mean wcc nita stateown price mb 612 612 612 594 594 4.857193 0687825 2003792 9.648561 1.133361 mctd size vol2 594 594 567 8.976249 -8.694987 -.071252 Std Dev Min Max 134.4661 0726343 2613111 8763042 7965359 -2156.908 -.0920776 6.802395 1921607 1656.121 6004784 9576 12.49687 10.73989 133.4145 1.765277 5025725 0351257 -13.01611 -.796134 3238.311 -2.047648 6.408805 Nhóm KQTC Variable Obs Mean wcc nita stateown price mb 92 92 92 92 92 35.54466 -.0356542 0865261 8.464513 8799015 mctd size vol2 92 92 90 1.916216 -10.1386 -.1578514 Ma trận hệ số tương quan đa cộng tuyến Std Dev Min Max 246.5346 0980271 1767969 1.099879 5219973 -161.2513 -.4709181 5.703783 094274 2316.405 1182305 658 12.36734 3.952994 5.404913 1.564595 4270789 0131575 -12.70356 -.8 46.19931 -5.112705 1.03125 wcc wcc nita stateown price mb mctd size vol2 nita stateown 1.0000 -0.0279 0.0295 -0.0218 -0.0136 0.0028 -0.0188 -0.0341 1.0000 0.1101 0.5540 0.4035 0.0141 0.3226 0.1520 1.0000 0.1374 0.1176 -0.0256 0.0308 0.0300 price mb mctd size vol2 1.0000 0.6004 0.0347 0.5844 0.2424 1.0000 0.1079 0.4093 0.3587 1.0000 -0.0077 0.1597 1.0000 0.0073 1.0000 Kiểm định ttest cặp biến NITA KQTC ttest nita , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 612 92 combined 704 diff Std Err Std Dev [95% Conf Interval] 0687825 -.0356542 0029361 01022 0726343 0980271 0630165 -.055955 0745485 -.0153533 0551345 003169 0840836 0489126 0613564 1044367 0085434 087663 1212103 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 1.0000 t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Kiểm định ttest cặp biến WCC KQTC 12.2243 702 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.0000 ttest wcc , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 612 92 combined 704 diff Std Err Std Dev 4.857193 35.54466 5.43547 25.70301 134.4661 246.5346 -5.817277 -15.51121 15.53166 86.60052 8.867487 5.800865 153.9143 -2.521607 20.25658 -30.68746 17.18385 -64.42537 3.05044 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 0.0373 [95% Conf Interval] t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0746 -1.7858 702 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.9627 Kiểm định ttest cặp biến STATEOWN KQTC ttest stateown , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 612 92 combined 704 diff Std Err Std Dev [95% Conf Interval] 2003792 0865261 0105629 0184324 2613111 1767969 1796353 0499125 2211232 1231397 1855007 0095991 2546923 1666544 204347 1138532 028174 0585378 1691685 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 1.0000 t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0001 Kiểm định ttest cặp biến PRICE KQTC 4.0411 702 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.0000 ttest price , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 594 92 combined 686 diff Std Err Std Dev [95% Conf Interval] 9.648561 8.464513 0359552 1146703 8763042 1.099879 9.577946 8.236735 9.719176 8.692292 9.489767 0379605 9942456 9.415234 9.5643 1.184047 10187 9840317 1.384063 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 1.0000 t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0000 11.6231 684 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.0000 Kiểm định ttest cặp biến SIZE KQTC ttest size , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 594 92 combined 686 diff Std Err Std Dev -8.694987 -10.1386 0724302 1631203 1.765277 1.564595 -8.837238 -10.46262 -8.552736 -9.814582 -8.888591 0689915 1.806997 -9.024051 -8.753131 1.443613 1949407 1.060859 1.826367 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 1.0000 [95% Conf Interval] t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Kiểm định ttest cặp biến MB KQTC 7.4054 684 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.0000 ttest mb , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 594 92 combined 686 diff Std Err Std Dev [95% Conf Interval] 1.133361 8799015 0326823 054422 7965359 5219973 1.069174 7717989 1.197548 9880041 1.09937 0293994 7700164 1.041646 1.157093 2534598 0857904 0850157 421904 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 0.9984 t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0032 2.9544 684 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.0016 Kiểm định ttest cặp biến MCTD KQTC ttest mctd , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 594 92 combined 686 diff Std Err Std Dev 8.976249 1.916216 5.474061 5635012 133.4145 5.404913 -1.774657 7968899 19.72715 3.035542 8.029422 4.740883 124.1713 -1.278984 17.33783 7.060033 13.91976 -20.27056 34.39062 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 0.6939 [95% Conf Interval] t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.6122 0.5072 684 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.3061 Kiểm định ttest cặp biến VOL2 KQTC ttest vol2 , by(kqtc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 567 90 combined 657 diff Std Err Std Dev -.071252 -.1578514 0211061 0450181 5025725 4270789 -.1127078 -.2473013 -.0297963 -.0684015 -.083115 019254 4935183 -.1209218 -.0453081 0865994 0559386 -.0232412 1964399 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 0.9390 [95% Conf Interval] t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.1221 1.5481 655 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.0610 Kiểm định Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test NITA KQTC ranksum nita, by(kqtc) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test kqtc obs rank sum expected 612 92 237635 10525 215730 32430 combined 704 248160 248160 unadjusted variance adjustment for ties 3307860.00 0.00 adjusted variance 3307860.00 Ho: nita(kqtc==0) = nita(kqtc==1) z = 12.044 Prob > |z| = 0.0000 Kiểm định Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test STATEOWN KQTC Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test kqtc obs rank sum expected 612 92 222233.5 25926.5 215730 32430 combined 704 248160 248160 unadjusted variance adjustment for ties 3307860.00 -692689.81 adjusted variance 2615170.19 Ho: stateown(kqtc==0) = stateown(kqtc==1) z = 4.022 Prob > |z| = 0.0001 Kiểm định Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test PRICE KQTC ranksum price, by(kqtc) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test kqtc obs rank sum expected 594 92 221085.5 14555.5 204039 31602 combined 686 235641 235641 unadjusted variance adjustment for ties 3128598.00 -52.45 adjusted variance 3128545.55 Ho: price(kqtc==0) = price(kqtc==1) z = 9.637 Prob > |z| = 0.0000 Kiểm định Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test MB KQTC ranksum mb, by(kqtc) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test kqtc obs rank sum expected 594 92 213113 22528 204039 31602 combined 686 235641 235641 unadjusted variance adjustment for ties 3128598.00 0.00 adjusted variance 3128598.00 Ho: mb(kqtc==0) = mb(kqtc==1) z = 5.130 Prob > |z| = 0.0000 Kiểm định Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test MCTD KQTC ranksum mctd, by(kqtc) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test kqtc obs rank sum expected 594 92 211455 24186 204039 31602 combined 686 235641 235641 unadjusted variance adjustment for ties 3128598.00 0.00 adjusted variance 3128598.00 Ho: mctd(kqtc==0) = mctd(kqtc==1) z = 4.193 Prob > |z| = 0.0000 Kiểm định Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test VOL2 KQTC ranksum vol2, by(kqtc) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test kqtc obs rank sum expected 567 90 190706.5 25446.5 186543 29610 combined 657 216153 216153 unadjusted variance adjustment for ties 2798145.00 -6.81 adjusted variance 2798138.19 Ho: vol2(kqtc==0) = vol2(kqtc==1) z = 2.489 Prob > |z| = 0.0128 Kết hồi quy mơ hình Logit Logistic regression Number of obs LR chi2(8) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -137.85431 kqtc Coef nita wcc stateown price mb mctd size vol2 _cons -36.40562 0015704 -1.86445 -1.402458 2.074274 -.0750979 -.1550868 7354568 8.46479 Std Err 5.722172 001099 7606875 2638181 451925 020318 1162737 3720173 2.701745 z P>|z| -6.36 1.43 -2.45 -5.32 4.59 -3.70 -1.33 1.98 3.13 0.000 0.153 0.014 0.000 0.000 0.000 0.182 0.048 0.002 Note: failures and successes completely determined Bảng độ xác mơ hình điểm cut-off 0.15 Logistic model for kqtc True Classified D ~D Total + - 76 14 87 480 163 494 Total 90 567 657 Classified + if predicted Pr(D) >= 14 True D defined as kqtc != Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value Pr( +| D) Pr( -|~D) Pr( D| +) Pr(~D| -) 84.44% 84.66% 46.63% 97.17% False False False False Pr( +|~D) Pr( -| D) Pr(~D| +) Pr( D| -) 15.34% 15.56% 53.37% 2.83% + + - rate rate rate rate for for for for true ~D true D classified + classified - Correctly classified 84.63% = = = = 657 249.17 0.0000 0.4747 [95% Conf Interval] -47.62087 -.0005836 -3.35537 -1.919532 1.188517 -.1149205 -.3829791 0063164 3.169467 -25.19037 0037245 -.3735296 -.8853844 2.960031 -.0352753 0728055 1.464597 13.76011 ... TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH - BÙI XUÂN BÁCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Chun ngành: Tài. .. triển Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả lâm vào KQTC Trong có yếu tố ảnh hưởng xuất phát từ bên doanh nghiệp yếu tố tài (Altman, 1968 Ohlson ,1980); yếu tố ảnh hưởng từ bên yếu tố thị trường (Campbell... 2013) Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả lâm vào KQTC, có yếu tố ảnh hưởng từ bên doanh nghiệp yếu tố tài (Beaver, 1966; Altman, 1968; Ohlson ,1980); yếu tố ảnh hưởng từ bên yếu tố thị trường (Campbell