Nghiên cứu này đánh giá khả năng dự báo của mô hình Merton đối với các công ty nhóm ngành công nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán. Mẫu nghiên cứu gồm 184 công ty thuộc nhóm ngành công nghiệp đang niêm yết trên hai sàn HNX.
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 24 ỨNG DỤNG MƠ HÌNH MERTON DỰ BÁO RỦI RO TÍN DỤNG: BẰNG CHỨNG TỪ CÁC CƠNG TY NHĨM NGÀNH CƠNG NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM ThS Nguyễn Đức Bằng*, Lê Hồng Ngọc** Tóm tắt Nghiên cứu đánh giá khả dự báo mơ hình Merton cơng ty nhóm ngành cơng nghiệp niêm yết sàn chứng khốn Mẫu nghiên cứu gồm 184 cơng ty thuộc nhóm ngành cơng nghiệp niêm yết hai sàn HNX (Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội) HOSE (Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh) giai đoạn 2010 - 2020 Nghiên cứu sử dụng phương pháp lặp để tính độ biến động giá trị tài sản công ty dùng kết để đánh giá công ty có bị rủi ro tín dụng hay khơng Dữ liệu nghiên cứu bao gồm: vốn hóa thị trường, khoản nợ công ty lãi suất trái phiếu phủ kỳ hạn năm Kết nghiên cứu cho thấy, mơ hình Merton có mức độ dự báo xác 70.45%; đồng thời biến động thị trường có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng cơng ty Từ khóa: Mơ hình Merton, rủi ro tín dụng, xác suất vỡ nợ Giới thiệu Rủi ro tín dụng (RRTD) xác suất doanh nghiệp khả toán nghĩa vụ tài theo cam kết (Klieštik Cúg, 2015) Trong đó, phá sản doanh nghiệp định ngưng thực nghĩa vụ nợ thực thủ tục phá sản theo luật định (Crouhy ctg, 2000) Do đó, RRTD dẫn đến rủi ro phá sản Với góc nhìn khác, RRTD định nghĩa mức độ biến động giá trị công cụ nợ chứng khoán phái sinh thay đổi chất lượng tín dụng tiềm ẩn khách hàng vay nợ đối tác (Lopez Saidenberg, 2000) Khi RRTD xảy dẫn đến hàng loạt vấn đề như: cổ tức giảm sút, thua lỗ, sa thải cơng nhân viên, đóng cửa sở sản xuất, giá cổ phiếu sụt giảm điều làm ảnh hưởng đến lợi ích kinh tế chủ đầu tư, người lao động bên có liên quan Đặc biệt, vấn đề thể rõ ngành quan trọng có thị phần lớn kinh tế ngành công nghiệp Việt Nam * Bộ mơn Tốn - Thống kê, Khoa Kinh tế - Luật, Trường Đại học Tài -Marketing ** Sinh viên DQF18, chuyên ngành Tài định lượng, Trường Đại học Tài - Marketing 191 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Q trình cơng nghiệp hóa, đại hóa đất nước diễn ngày mạnh mẽ Chiến lược phát triển kinh tế - xã hội 10 năm (2021 - 2030) thông qua Ðại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XIII Đảng nêu rõ mơ hình cơng nghiệp hóa, đại hóa thời kỳ là: “Tiếp tục đẩy mạnh cơng nghiệp hóa, đại hóa dựa tảng khoa học, công nghệ, đổi sáng tạo thành tựu công nghệ Cách mạng công nghiệp lần thứ tư Ðẩy mạnh phát triển số ngành, lĩnh vực kinh tế trọng điểm, có tiềm năng, lợi dư địa lớn để làm động lực cho tăng trưởng theo tinh thần bắt kịp, tiến vượt lên số lĩnh vực so với khu vực, giới” Qua đó, thấy, để đạt cơng nghiệp mạnh cơng ty thuộc nhóm ngành cơng nghiệp phải quan tâm có nhiều biện pháp quản lý phương hướng phát triển Trong đó, việc quản trị RRTD vấn đề quan trọng, dự báo rủi ro tín dụng giúp doanh nghiệp đưa biện pháp khắc phục kịp thời, hạn chế thấp việc thua lỗ phá sản Trên giới có nhiều cơng trình nghiên cứu RRTD rủi ro phá sản phần lớn tập trung nghiên cứu nước có kinh tế phát triển Trong năm gần đây, nhà nghiên cứu có xu hướng mở rộng nghiên cứu sang nước phát triển như: Thái Lan, Trung Quốc… Tuy nhiên, kết chưa có đồng Các mơ hình định lượng RRTD tiêu biểu gồm có: mơ hình Merton, mơ hình KMV, CreditMetrics, CreditRisk+ CreditPortfolioView Trong đó, mơ hình Merton (1974) xem mơ hình lĩnh vực quản trị RRTD Các nghiên cứu sử dụng mơ hình Merton theo hướng thực nghiệm có kết đáng ý Nghiên cứu Vassalou (2004) nghiên cứu sử dụng mơ hình để đánh giá ảnh hưởng hiệu ứng quy mô hiệu ứng giá trị lên rủi ro vỡ nợ Kết nghiên cứu cho thấy, hai hiệu ứng có mối quan hệ mật thiết với rủi ro vỡ nợ Bharath (2004) sử dụng mơ hình Hazard để kiểm định giả thiết: liệu mơ hình Merton có hiệu thống kê dự báo vỡ nợ? Kết cho thấy giả thiết bị bác bỏ Ngược lại với Bharath, Lu (2008) tin tưởng vào khả tính tốn hiệu xác suất vỡ nợ mơ hình Merton qua phát triển mơ hình KMV - Merton dựa lập luận rằng, khoản nợ doanh nghiệp phải chia theo nợ ngắn hạn dài hạn Hillegeist (2004) kiểm định khả dự báo phá sản mơ hình Merton tốt mơ hình Altman Z - Score Ohlson O - Score Mơ hình Merton trở thành sở mơ hình khoảng cách đến điểm vỡ nợ (DD) Ban đầu, Vasicek (1984) so sánh giá trị tài sản với trách nhiệm pháp lý họ để xác định xác suất vỡ nợ công ty Delianedis Geske (2003) Leland (2002) nghiên cứu liệu xác suất lý thuyết có phải yếu tố dự đốn mạnh mẽ xếp hạng tín nhiệm chuyển đổi tín dụng hay khơng Một số báo minh họa tính hữu ích mơ hình cấu trúc phát triển mô hình dựa tùy chọn Crosbie Bohn (2003) chứng minh rằng, xác suất phá sản dự đoán mạnh mẽ việc quản lý danh mục tín dụng Tại Việt Nam, gần có nhiều nghiên cứu mơ hình Điển nghiên cứu Phạm Võ Ninh Bình, Đỗ Thành Trung, Võ Hồng Đức (2018) với tiêu đề: “Dự báo khủng hoảng tài phá sản: Mơ hình phù hợp cho doanh nghiệp niêm yết 192 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Việt Nam” Bài nghiên cứu nhằm phát triển mơ hình tồn diện với mục đích dự đốn tình trạng khủng hoảng tài phá sản cơng ty niêm yết Việt Nam Nghiên cứu xuất phát từ thực tiễn cách phát triển mơ hình xem xét ba trụ cột RRTD: (i) yếu tố bắt nguồn từ mơ hình dựa thị trường; (ii) yếu tố bắt nguồn từ mơ hình kế toán; (iii) yếu tố kinh tế vĩ mô lựa chọn, dựa sở lý thuyết mạnh mẽ Cách tiếp cận sử dụng để có chứng tồn diện tình trạng khủng hoảng tài phá sản cơng ty niêm yết Việt Nam Có thể nói, nghiên cứu mơ hình Việt Nam, có lẽ nghiên cứu khu vực châu Á Ngồi ra, Lâm Chí Dũng Phan Đình Anh (2009) sử dụng mơ hình KMV để định lượng RRTD việc sử dụng tài sản bảo đảm gắn liền với hành vi sử dụng vốn người vay, thông qua khảo sát ảnh hưởng biến: tỷ lệ vốn cho vay tối đa giá trị tài sản bảo đảm, mục đích sử dụng vốn người vay số lần người vay sử dụng tài sản hình thành từ vốn vay làm tài sản bảo đảm Lê Đạt Chí Lê Tuấn Anh (2012) cố gắng kết hợp phương pháp CVaR mơ hình KMV - Merton để đo lường rủi ro vỡ nợ thị trường tài Việt Nam dựa chứng thực nghiệm trước sau năm 2008 Nguyễn Thị Cành Phạm Chí Khoa (2014) tính tốn xác suất phá sản khách hàng doanh nghiệp cho Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam Trong nghiên cứu này, tác giả tiếp tục kế thừa nghiên cứu trên, đồng thời sử dụng phương pháp lặp để tính tốn giá trị tài sản, tỷ suất lợi nhuận độ biến động giá trị tài sản công ty thuộc nhóm ngành cơng nghiệp niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam Từ đó, tính tốn xác suất rủi ro RRTD sau năm công ty Mơ hình nghiên cứu Mơ hình Merton xem xét giá trị tài sản (asset value) công ty trình ngẫu nhiên Vt phụ thuộc thời gian t diễn tả chuyển động hình học Brown: Trong đó: (1) • µ v tỷ suất lợi nhuận gộp liên tục dự kiến giá trị tài sản công ty • σ v độ biến động giá trị tài sản cơng ty • dWt q trình Wiener tiêu chuẩn (Standard Wiener Process) Cơng ty tự cấp kinh phí hoạt động từ vốn sở hữu (equity) khoản nợ Giá trị vốn chủ sở hữu thời điểm t ký hiệu St Các khoản nợ giả định trái phiếu khơng có lãi suất định kỳ (zero - coupon bond), với mệnh giá B, thời gian đáo hạn T + t có giá trị thời điểm t Bt Tại thời điểm T + t, có hai tình xảy ra: • Nếu Vt+T > B công ty trả nợ, phần chủ sở hữu lại sau trả nợ 193 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN St+T = Vt+T - B Bên cho công ty vay nợ lấy lại tồn số tiền B theo hợp đồng • Nếu Vt+T ≤ B cơng ty vỡ nợ, chủ sở hữu cơng ty tồn cơng ty, nghĩa St+T = Bên cho vay lấy lại khoản tiền Vt+T Do đó, hai trường hợp ta có: St+T = max (Vt+T – B, 0) = (Vt+T – B) + Công thức cho thấy, St+T lợi nhuận (pay - off) thời điểm T + t quyền chọn mua kiểu châu Âu Như vậy, giá trị thời điểm t vốn cổ phần xem giá quyền chọn mua kiểu châu Âu: Trong đó: (2) • r lãi suất phi rủi ro tức thời • C (Vt, Bt, T, σ v , r) giá quyền chọn mua thời điểm t Hơn nữa, theo công thức định giá quyền chọn Black - Scholes: Trong đó: (3) Φ(.) hàm phân phối tích lũy chuẩn Xem xét xác suất vỡ nợ công ty thời điểm T + t: Từ phương trình (1), ta biểu diễn giá trị tài sản thời điểm t công ty sau: Với Công ty vỡ nợ thời điểm T + t nếu: VT+t ≤ Bt Suy ra: ln ( VT+t ) ≤ ln ( Bt ) Do đó: Hay: 194 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Vậy xác suất công ty vỡ nợ thời điểm T + t là: Khoảng cách đến điểm vỡ nợ (distance to defaut) định nghĩa là: (4) Thông thường, thời gian đáo hạn T khoản nợ chọn năm giá trị khoản nợ Bt tính khoản nợ ngắn hạn cộng với nửa khoản nợ dài hạn Khi xác suất vỡ nợ sau năm cơng ty là: (5) Hình Minh họa xác suất gặp rủi ro theo mơ hình Merton Nguồn: Crosbie and Bohn (2004) Dữ liệu phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu Nguồn liệu nghiên cứu nguồn liệu thứ cấp, lấy theo giá đóng cửa cổ phiếu báo cáo tài cơng ty nhóm ngành cơng nghiệp niêm yết sàn chứng khốn Các công ty phân loại công ty thuộc nhóm ngành cơng nghiệp phân loại dựa vào tiêu chuẩn GICS HaSIC đại diện cho tiêu chuẩn HOSE HNX Tổng số cơng ty nhóm ngành công nghiệp niêm yết hai sàn HOSE HNX 222 công ty Lãi suất phi rủi ro lựa chọn nghiên cứu lãi suất trái phiếu phủ kỳ hạn năm 195 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Hình Biểu đồ mức lãi suất trái phiếu phủ giai đoạn nghiên cứu Nguồn: Investing.vn Từ biểu đồ cho thấy, mức lãi suất trái phiếu phủ năm 2011 cao (12.28%) Năm 2011, lãi suất trái phiếu cao ảnh hưởng từ khủng hoảng nợ công châu Âu Kể từ năm 2011 đến nay, mức lãi suất trái phiếu phủ liên tục giảm đến năm 2020 0.95% Dữ liệu nợ tổng hợp từ báo cáo tài cơng ty thống kê theo nợ ngắn hạn nợ dài hạn Tổng nợ tính tổng nợ ngắn hạn nửa nợ dài hạn Nguồn liệu tổng hợp từ Cophieu68.com Vốn hóa thị trường giá trị thị trường cổ phiếu lưu hành cơng ty Vốn hóa thị trường thống kê tính tốn dựa tích giá đóng cửa số lượng cổ phiếu niêm yết thời điểm tính tốn Nguồn liệu tổng hợp từ Cophieu68.com Với phạm vi nghiên cứu liệu 11 năm (2010 - 2020), nhóm nghiên cứu tiến hành lựa chọn mẫu nghiên cứu Tiêu chí loại bỏ mẫu cho nghiên cứu sau: - Thứ nhất, cơng ty có khối lượng giao dịch dẫn đến khuyết thiếu nhiều liệu - Thứ hai, loại bỏ công ty niêm yết từ năm 2018 trở lại Các công ty lựa chọn cho mẫu nghiên cứu phải niêm yết từ năm 2017 trở trước Sau sàng lọc, nhóm nghiên cứu lựa chọn 184 công ty tổng số 222 công ty niêm yết (sau loại trừ số công ty khơng phù hợp tiêu chí nghiên cứu đưa ra) 3.2 Phương pháp nghiên cứu Như vậy, để tính xác suất công ty vỡ nợ sau năm theo công thức (5), cần xác định Vt, µV, σV Các giá trị tính tốn phương pháp lặp sau: 196 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Giả sử ta có với chuỗi liệu theo ngày St, Bt giá trị khởi tạo σV (0) (chẳng hạn σˆ ), ta tính chuỗi Vt hàm ngược giá quyền chọn mua Vt = C −1 ( St , Bt ,1, σˆ (0) , r ) Sau đó, với i = 1, 2,… ta tính giá trị ( µˆ ( i −1) ; σˆ ( i −1) ) từ chuỗi Vt vừa tạo Quá trình lặp lặp lại nhiều lần giá trị ( µˆ (i −1) ; σˆ (i −1) ) ( µˆ (i ) ; σˆ (i ) ) đủ gần Phương pháp thực với trợ giúp gói lệnh DtD R Hiện nay, công ty thực không phá sản giai đoạn nghiên cứu có nhiều cơng ty gặp rủi ro tín dụng Do đó, nghiên cứu dùng cụm từ “rủi ro tín dụng” thay cho cụm từ “rủi ro phá sản” Để nhận biết cơng ty có gặp RRTD năm hay không, nghiên cứu dựa số liệu báo cáo tài cuối năm kiểm toán Trong nghiên cứu này, cách phân loại công ty dựa vào số Tỷ lệ lợi nhuận tài sản (ROA) để xem cơng ty có bị rủi ro tín dụng hay khơng Dựa theo báo cáo tài năm t cơng ty, ROA cơng ty năm nhỏ lãi suất phi rủi ro trung bình cơng ty bị xếp vào nhóm có RRTD; trường hợp ngược lại xếp loại cơng ty thuộc nhóm tài lành mạnh, khơng có RRTD Với liệu khoản nợ vốn hóa thị trường cơng ty năm cho trước, nghiên cứu sử dụng ngôn ngữ R để tính tốn giá trị tài sản Vt, tỷ suất lợi nhuận µV độ biến động σV cơng ty nghiên cứu hàm BS_fit Sau đó, thay vào cơng thức (5) để tính PDt cơng ty Nhóm nghiên cứu gọi giá trị trung bình PDt số RRTD công ty năm Để đánh giá chất lượng dự báo mơ hình theo cách phân loại trên, ta tiến hành xếp loại Theo cách xếp hạng tín dụng Moody’s, công ty bị xếp hạng từ Ba1 trở xuống (tương ứng với giá trị trung bình EDF mơ hình KMV lớn 0.00106) bị xem gặp RRTD Do đó, số RRTD cơng ty lớn 0.00106 nghiên cứu dự báo cơng ty xếp loại có RRTD năm tiếp theo; trường hợp ngược lại dự báo cơng ty xếp loại tài lành mạnh, khơng có RRTD năm Để đánh giá mơ hình phân loại này, nghiên cứu sử dụng số sau đây: • Ma trận nhầm lẫn: Dự báo Thực tế Khơng có RRTD (N) Có RRTD (P) Khơng có RRTD (N) TN FP Có RRTD (P) FN TP • Tỷ lệ dự báo trường hợp công ty thực gặp RRTD: TP TP + FN 197 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN • Tỷ lệ dự báo trường hợp công ty không gặp RRTD thực sự: TN FP + TN • Tỷ lệ dự báo trung bình: TP + TN TP + TN + FP + TN • Hệ số tương quan Matthews (MCC): TP× TN - FP× FN MCC = ( TP + FP )( TP + FN )( TN + FP )( TN + FN ) Trong đó: • P: Số trường hợp thực gặp RRTD • N: Số cơng ty khơng gặp RRTD thực • TP: Số trường hợp dự báo có RRTD thực tế có RRTD • TN: Số trường hợp dự báo khơng có RRTD thực tế khơng có RRTD • FP: Số trường hợp dự báo có RRTD thực tế khơng có RRTD • FN: Số trường hợp dự báo khơng có RRTD thực tế có RRTD Kết nghiên cứu Sau xác định giá trị DD PDt mơ hình Merton, xác suất RRTD mơ hình Merton xác định thời điểm năm trước có RRTD xảy Bảng Kết dự báo số cơng ty có khơng có RRTD Năm 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Có 88 116 90 77 71 70 77 77 111 78 Dự báo RRTD Không 35 20 54 71 78 94 94 107 73 106 Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp 198 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Sau giả định thực cơng việc tìm giá trị phụ thuộc cần có mơ hình này, ta có “kết dự báo lý thuyết” mơ hình cho 184 cơng ty mẫu Kết tổng hợp Bảng Mơ hình Merton cho “kết dự báo lý thuyết” thời điểm năm trước có RRTD xảy Từ kết ta thấy, nhiều cơng ty có kết dự báo gặp RRTD qua năm cao Trong đó, năm 2012 có nhiều cơng ty dự báo có RRTD cao (cụ thể 116 công ty) So với thực tế vào năm 2012, ảnh hưởng nhiều nguyên nhân, kinh tế lâm vào tình trạng khó khăn nghiêm trọng khiến nhiều công ty vừa nhỏ phải phá sản, ngừng hoạt động giải thể Như vậy, kết dự báo cho thấy, công ty gặp RRTD cao Điều góp phần giúp nhà quản trị rủi ro nắm bắt kịp thông tin biến động từ thị trường sớm đưa giải pháp để phòng ngừa rủi ro, hỗ trợ phát triển tài cơng ty Hình Thống kê tỷ lệ công ty gặp RRTD năm nghiên cứu Nguồn: Nhóm tác giả tính tốn Từ kết ta thấy, năm 2012 có tỷ lệ dự báo gặp RRTD công ty cao (tỷ lệ cơng ty dự báo có RRTD năm 2012 chiếm tới 85.29% số công ty nghiên cứu năm đó) Điều cho thấy, so tình hình kinh tế vào năm 2012 phải đối mặt với khơng khó khăn Do đó, khả dự báo mơ hình tương đối cao kịp thời với biến động kinh tế Bên cạnh đó, tỷ lệ cơng ty gặp RRTD năm cao (đều 40% công ty năm dự báo) 199 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Nhằm xác định tính ứng dụng thực tế mơ hình Merton thị trường Việt Nam, ta tiếp tục tiến hành so sánh kết dự báo kết thực tế công ty nghiên cứu Qua đó, đưa mức độ tin cậy mơ hình với định lượng cụ thể mà lý thuyết Dựa “kết dự báo lý thuyết” mơ hình Bảng 1, ta tiến hành so sánh “kết dự báo lý thuyết” với “kết thực tế” nhằm mục đích xác định “mức độ dự báo xác” mơ hình Dựa cách xếp hạng tín dụng Moody’s, kết thu sau: Bảng Ma trận nhầm lẫn mức độ xác mơ hình Merton NĂM CỠ MẪU THỰC TẾ 2011 123 2012 136 2013 144 2014 148 2015 149 2016 164 2017 171 2018 184 2019 184 2020 184 1 1 1 1 1 DỰ BÁO 14 21 84 13 14 102 30 14 24 76 48 23 23 54 51 24 27 47 68 27 26 43 78 22 16 55 80 28 27 49 57 60 16 51 83 43 23 35 MCC Xác suất dự báo Tỷ lệ Tỷ lệ (Dự báo 0|Thực tế 0) (Dự báo 1|Thực tế 1) 0.4526 79.67% 77.78% 80.00% 0.47 84.56% 48.15% 93.58% 0.4204 73.61% 68.18% 76.00% 0.3774 68.92% 67.61% 70.13% 0.3155 65.77% 68.00% 63.51% 0.3383 67.68% 71.58% 62.32% 0.5493 77.78% 78.00% 77.46% 0.3848 70.11% 74.07% 64.47% 0.2443 58.70% 48.72% 76.12% 0.2465 64.13% 65.87% 60.34% (Chú giải: 0: định nghĩa khơng có RRTD; định nghĩa có RRTD) Nguồn: Nhóm tác giả tính tốn Bảng cho thấy, hầu hết xác suất dự báo mơ hình theo năm cao (trên 50%), riêng năm 2012 có xác suất dự báo mơ hình cao so với năm khác (cụ thể 84.56%) Nguyên nhân năm 2012 xảy nhiều biến động thị trường gây nhiều khó khăn cho cơng ty Chính vậy, kết cho thấy xác suất dự báo việc xuất biến động thị trường làm cho công ty gặp RRTD tương lai cao (cụ thể: năm 2012, dự báo có RRTD kết đạt 93.58%) với tác động thị trường góp phần giúp cho mơ hình có xác 200 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Bảng Mức độ dự báo xác mơ hình Merton Dự báo Thực tế 522 259 210 596 Hệ số tương quan Matthews 0.409008 Xác suất dự báo 0.704474 Tỷ lệ (dự báo 0|thực tế 0) 0.668374 Tỷ lệ (dự báo 1|thục tế 1) 0.739454 Nguồn: Nhóm tác giả tính tốn Kết Bảng cho thấy, tỷ lệ dự báo mơ hình Merton 70.45% Nếu công ty thực gặp RRTD khả mơ hình dự báo 73.95%; cịn cơng ty thực khơng có RRTD khả mơ hình dự báo 66.84% Hệ số tương quan Matthews mơ hình vào khoảng 0.41 Như vậy, khả dự báo mơ hình trường hợp thực gặp RRTD tương lai mơ hình có tác dụng cảnh báo cao Kết luận Nghiên cứu thực dựa việc kế thừa mơ hình dự báo RRTD phát triển giới, mơ hình KMV - Merton (1974) Mẫu nghiên cứu 184 công ty niêm yết sàn HNX HOSE giai đoạn 2010 - 2020 Mục tiêu nghiên cứu đánh giá khả dự báo RRTD mơ hình KMV - Merton, từ đóng góp thêm vào nguồn tài liệu tham khảo hữu ích cho người quan tâm công tác quản lý RRTD doanh nghiệp, nhà đầu tư nhà quản lý kinh tế; đồng thời tài liệu tham khảo cho sinh viên, học viên nghiên cứu chủ đề RRTD rủi ro phá sản Từ kết nghiên cứu mơ hình dự báo RRTD, ta rút số kết luận sau: Thứ nhất, nghiên cứu, áp dụng công cụ dự báo RRTD cơng ty nhóm ngành cơng nghiệp niêm yết sàn giao dịch chứng khốn theo mơ hình Merton Đây công cụ tốt, hỗ trợ việc quản trị RRTD công ty Đồng thời, mơ hình giúp cơng ty nhìn thấy rủi ro, từ phòng ngừa hạn chế rủi ro dẫn đến phá sản Thứ hai, áp dụng mơ hình tốn làm dự báo RRTD, cần phải có đầy đủ thông tin, số liệu thông qua báo cáo tài chính, dư nợ ngắn hạn, dài hạn công ty Bởi lẽ điều kiện để áp dụng mơ hình Merton thơng tin cần phải cập nhật đầy đủ, báo cáo tài phải kiểm tốn, thơng số dư nợ phải đáng tin cậy xác Từ đó, tính xác suất gặp RRTD cơng ty nghiên cứu 201 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Từ kết trên, thấy rằng, nghiên cứu góp phần chứng minh tính hữu dụng mơ hình KMV - Merton áp dụng Việt Nam Nghiên cứu giúp cho nhà quản trị cơng ty, nhà phân tích tài chính, nhà đầu tư, ngân hàng, nhà cung cấp tín dụng… dự báo sớm khả xảy RRTD cơng ty mình, cơng ty đối thủ, công ty dự định đầu tư cấp tín dụng Từ đó, đưa định đắn nhằm giảm thiểu rủi ro vốn giảm thiểu nguy xảy RRTD phá sản TÀI LIỆU THAM KHẢO Altman, E I (1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy,” The Journal of Finance, 23(4), pp 589 - 609 Altman, E I (2013), Predicting financial distress of companies: revisiting the Z-score and ZETA® models In Handbook of research methods and applications in empirical finance Edward Elgar Publishing Altman, E I (2013), Predicting financial distress of companies: revisiting the Z-score and ZETA® models In Handbook of research methods and applications in empirical finance Edward Elgar Publishing Arti Omar, P Krishna Prasanna (2021), Asymmetric effects of noise in Merton default risk model: Evidence from emerging Asia, Pacific-Basin Finance Journal, vol 65, pp 101 - 497 Avellaneda, M., & Zhu, Y (2001), “Modelling the Distance to Default Process of a Firm”, RISK, 14(12), pp 125 - 129 Bagchi, D (2006), Noise trading in an emerging market: evidence and analysis Econophysics of Stock and Other Markets, pp 77 - 84 Bharath, S T., & Shumway, T (2004), Forecasting Default with the KMV-Merton Model In AFA 2006 Boston Meetings Paper Bharath, S T., & Shumway, T (2008), “Forecasting default with the Merton distance to default model”. The Review of Financial Studies, 21(3), pp 1339 - 1369 Bharath, S T., & Shumway, T (2008), “Forecasting default with the Merton distance to default model”. The Review of Financial Studies, 21(3), pp 1339 - 1369 10 Black, F., & Scholes, M S (1973), “The Pricing of Options and Corporate Liabilities”, Journal of Political Economy, 81, pp 637 - 659 11 Black, Fischer, and Myron Scholes (1973), “The pricing of options and corporate liabilities”, Journal of Political Economy, 81, pp 637 - 659 12 Capuano, C., Chan-Lau, J., Gasha, G., Medeiros, C., Santos, A., & Souto, M (2009), “Recent Advances in Credit Risk Modeling”, IMF Working Paper 202 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 13 Crosbie, P J., & Bohn, J (2003), Modeling default risk KMV modeling methodology 14 David Lando (2009), Credit risk modeling: theory and applications Princeton University Press 15 Đinh Đức Minh (2018), “Đánh giá số mơ hình dự báo rủi ro tín dụng doanh nghiệp”, Tạp chí Tài chính, tháng 12/2018 16 Huang, F., & He, Y (2010), Enactment of default point in KMV model on CMBC, SPDB, CMB, Huaxia Bank and SDB. International Journal of Financial Research, 1(1), 30 17 Kealhofer, S (2003), Quantifying credit risk I: default prediction. Financial Analysts Journal, 59(1), pp 30 - 44 18 Koutsomanoli-Filippaki, A., & Mamatzakis, E (2009), Performance and Merton-type default risk of listed banks in the EU: A panel VAR approach. Journal of Banking & Finance, 33(11), pp 2050 - 2061 19 Lâm Chí Dũng Phan Đình Anh (2009), “Sử dụng mơ hình KMV - Merton lượng hóa mối quan hệ bảo đảm tài sản, tỷ lệ phân bổ vốn vay với rủi ro tín dụng”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, 2(31) 20 Lê Đạt Chí Lê Tuấn Anh (2012), “Kết hợp phương pháp CVaR mơ hình Merton/ KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam”, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, 5(15), tr 10 - 15 21 Lu, Y (2008), Default Forecasting in KMV, Masters thesis, University of Oxford 22 Lu, Y (2008), Default forecasting in KMV 23 M Vassalou and Y Xing (2004), Default risk in equity returns, Journal of Finance, Vol LIX, No.2 pp 831 - 868 24 Merton, R C (1974), “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates”, Journal of Finance, 29, pp 449 - 470 25 Nguyễn Đình Thiên Nguyễn Chí Minh (2017), “Mơ hình đo lường rủi ro tín dụng doanh nghiệp niêm yết”, Tạp chí Tài chính, tháng 4/2017 26 Nguyễn Thị Cành Phạm Chí Khoa (2014), “Áp dụng mơ hình KMV-Merton dự báo rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp khả thiệt hại ngân hàng”, Tạp chí Phát triển kinh tế, số 289, tr 39 - 57 27 Omar, A., & Prasanna, P K (2021), Asymmetric effects of noise in Merton default risk model: Evidence from emerging Asia. Pacific-Basin Finance Journal, 65, 101497 28 Raul Valverde (2015), “An insurance model for the protection of corporations against the bankruptcy of suppliers by using the Black-Scholes-Merton model”, IFAC-PaperOnline, vol 48 - 3, pp 513 - 520 203 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 29 Sinh, H (2013), “Ước tính xác suất phá sản thẩm định giá trị doanh nghiệp”, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, (8 (18)), tr 52 - 57 30 Sreedhar T Bharath and Tyler Shumway (2008), “Forecasting default with the merton distance to default model” The Review of Financial Studies, 21(3), pp.1339 - 1369 31 Vasicek, O A (1984), Credit valuation 32 Vasicek (1987), O Probability of loss on loan portfolio (KMV Corporation, 1987) 33 Vũ Tiến Việt (2017), Giáo trình Xác suất - thống kê trình ngẫu nhiên, NXB Đại học Khoa học tự nhiên, tr 169 - 172 204 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC ĐỔI MỚI GIẢNG DẠY MÔN LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO SINH VIÊN KHỐI NGÀNH KINH TẾ, QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN PHỤ LỤC Cách tính PDt Cơng ty VTL năm 2011 library(xlsx) library(DtD) No