Luận văn tiến hành thu thập và phân loại các công ty phi tài chính hiện đang còn hoạt động và không còn hoạt động trên Sở GDCK thành phố Hồ Chí Minh và Sở GDCK Hà Nội. Căn cứ vào các BCTC được công bố của các công ty niêm yết, các dữ liệu thị trường và dữ liệu kinh tế vĩ mô thu thập được, luận văn thực hiện tính toán các chỉ số tài chính cụ thể và xây dựng các biến dự liệu dựa theo các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính. Bên cạnh đó, mô hình hồi quy Logistic được tác giả xây dựng dựa trên cơ sở phương pháp thực nghiệm về dự báo kiệt quệ tài chính của nhóm tác giả Tinoco, Nick Wilson (2013). Qua phân tích thực nghiệm bằng chương trình Stata 12, luận văn đưa ra bốn kết luận chính như sau:
Thứ nhất, luận văn sử dụng phương pháp chuyển đổi lượng giác (TANH- transformation) để xử lý các vấn đề ngoại lai của dữ liệu theo phương pháp của
Tinoco, Nick Wilson (2013). Tác giả cũng đã sử dụng các tiêu chuẩn khác nhau để đo lường sự phù hợp của mô hình hồi quy Logistic.
Thứ hai, việc xác định một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính trong nghiên cứu này không phụ thuộc vào hậu quả pháp lý cuối cùng của công ty: phá sản, như trong phần lớn các nghiên cứu trước. Thay vào đó, một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính khi lợi nhuận từ hoạt động không đủ để trang trải các nghĩa vụ tài chính và thị trường sẽ đánh giá tiêu cực về điều này thể hiện qua sự tăng trưởng âm trong trong giá trị thị trường. Bên cạnh đó, luận văn cũng kiểm chứng sự đóng góp của ba loại biến số vào mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính: biến tỷ số tài chính, biến chỉ báo kinh tế vĩ mô và biến thị trường. Từ đó, tác giả đã xây dựng được mô hình có thể dự báo tốt khả năng kiệt quệ tài chính của một công ty.
Thứ ba, kết quả đã chỉ ra sự kết hợp các thông tin vĩ mô và thông tin thị trường giúp gia tăng mức độ chính xác trong việc dự báo kiệt quệ tài chính của công ty. Các biến NITA, ICR, PRICE, VOL có thể dùng để xây dựng một mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho công ty với độ trễ t-1 và các biến NITA, PRICE, CPI, TBILL có thể dùng để xây dựng một mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho công ty với độ trễ t-2.
Thứ tư, tác giả cung cấp một sự đo lường hiệu ứng cận biên cho phép lượng hóa sự tác động của từng biến giải thích lên xác suất công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Kết quả cho thấy, các biến số kinh tế vĩ mô có tác động mạnh nhất lên xác suất kiệt quệ tài chính của công ty sau đó đến các biến tài chính và cuối cùng là biến thị trường.