6. Kết cấu của luận văn
1.4. Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính
Dự đoán phá sản (hay ki ệt quệ tài chính) là chủ đề được nghiên cứu kỹ lưỡng trong giới nghiên cứu tài chính. Một số nghiên cứu đầu tiên được thực hi ện bởi Beaver (1966) và Altman (1968) cho thấy phân tích các tỷ số tài chính, được tính toán từ báo cáo tài chính, có thể được sử dụng để dự đoán ki ệt quệ tài chính và nguy cơ phá sản. Mô hình dự báo phá sản đáng chú ý đầu ti ê n được phát triển bởi Altman (1968), được biết đến rộng rãi với tên gọi Z- score. Khi phát triển Z-score, Altman (1968) sử dụng phân tích bi ệt số đa biến (multivariate discriminant analysis-MDA) và xác định 5 biến có hiệu quả nhất trong vi ệ c dự đoán phá sản của doanh nghi ệp, gồm: tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản (X 1), tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (X 2), tỷ số thu nhập trước lãi vay và thuế (EBIT) trên tổng tài sản (X 3), giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ (X 4), và tỷ l ệ doanh thu trên tổng tài sản (X 5). Z-score được tạo thành từ sự kết hợp trung bình có trọng số của 5 tỷ số này, theo công thức sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,99X5
nếu Z-score dưới 1,8 (vùng khó khăn), doanh nghiệp đang đối mặt ki ệt quệ tài chính và có nguy cơ phá sản; nếu Z-score nằm từ 1,8 đến 2,99 (vùng xám), doanh nghi p đang rơi vào vùng nguy hiểm, cần chú ý đến khả năng ki ệt quệ tài chính và phá sản; nếu Z-score lớn hơn 2,99 (vùng xanh), doanh nghi ệp đang an toàn (nếu chỉ dựa vào các chỉ số tài chính). Trong nghiên cứu của Altman (1968), 95% tất cả các doanh nghi ệ p trong mẫu được phân loại chính xác thành 2 nhóm, tức là nhóm phá sản và không phá sản. Dựa trên những phát hi n trong nghiên cứu, khả năng dự đoán của Z-score giảm khi số năm trước khi phá sản tăng l ên . S au đó, trước những thay đổi trong các chuẩn mực kế toán trong những năm 1970, Altman và cộng sự (1977) tiếp tục nghiên cứu và sửa đổi Z-score để phát triển mô hình mới dự đoán phá sản, có
tên là mô hình Zeta. Mô hình Zeta cũng được phát triển bằng cách sử dụng phân tích bi ệt số đa biến, đây là kỹ thuật tương tự được sử dụng bởi Altman (1968). Mô hình Zeta bao gồm 7 biến, đó là lợi nhuận trên tài sản, tính ổn định của thu nhập, khả năng trả lãi, khả năng sinh lời tích lũy, thanh khoản, vốn hóa và quy mô. Giới nghiên cứu nhận thấy rằng, vào năm trước khi phá sản, độ chính xác của cả 2 mô hình Z-score và Zeta đề u giống nhau ở mức tương ứng là 95% và 96%. Tuy nhiên, khi dữ liệu tài chính từ 2 đến 5 năm trước khi xảy ra phá sản được sử dụng, mô hình Zeta dự đoán phá sản chính xác hơn so với mô hình Z-score (Altman và cộng sự, 1977).
O-score là mô hình dự đoán khác, được phát triển bởi Ohlson (1980), để dự đoán phá sản doanh nghi ệp. O-score có 9 biến số chính, xuất phát từ bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập.
O = — 1,3 2 — O ,4 O 71 0 g( T ổ n g tài S ả n) + 6 ,O 3 ( ɪ / H ,Γ, ∖ ) VTongtai sản/
/Vốn luân chuyen ∖________/Nợ phải trả ngắn hạn\ -1,43 L-Z . + 0,076 lʃ. ; ——
V Tongtaisan J Y Taisannganhan J
— 1,72 ( 1 nếu nợ phải trả. > tổng tài Sản) V O trong trường hợp ngược lại /
. __ /Quỹ hoạt độngx ____________ — 1,8 3 (^^————z) — 2,3 7 RO A
V Nợ phải trả /
, nɔor/l ≡m' ròng trong ít nhất 2 năm\ V O trong trương hợp ngược lại / — O, 5 2 1 % ... Δ Lãi„rÒng ... )
VTong lãi ròng 2 năm liên tiếp/
Ohlson (1980) là một trong các nhà nghiên cứu đầu tiên sử dụng phân tích hồi quy logistic có đi ều kiện trong nghiên cứu rủi ro phá sản (được ứng dụng để dự đoán ki t qu tài chính). O-score được hình thành từ nghiên cứu của hơn 2000 doanh nghi ệ p (Ohlson, 1980), trong khi Z-score được phát triển
dựa trên nghiên cứu của 66 doanh nghi ệp (Altman, 1968) . Cho đến ngày nay, Z-score, mô hình Zeta và O-score vẫn là điểm tham chiếu phổ biến để nghiên cứu trong lĩnh vực dự đoán tình trạng ki ệt quệ tài chính và phá sản. Ngay cả trong những năm gần đây, các nhà nghi ê n cứu như Le Maux và Morin (2011), Tinoco và Wilson (2013), và Agrawal (2015) tiếp tục chỉ ra rằng thông tin có trong bảng cân đối kế toán, báo cáo lãi và lỗ của doanh nghiệp, cũng như báo cáo lưu chuyển ti ền tệ có thể được sử dụng để dự đoán rủi ro vỡ nợ thanh toán. Trong thập kỷ trước, do sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ, nhi ề u nhà nghiên cứu phát triển các mô hình dự báo phá sản bằng cách sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như mạng thần kinh (Odom và Sharda, 1990; Kim và Kang, 2010), giải thuật di truy ề n (Varetto, 1998; Shin và Lee, 2002), và cây quyết định (Pompe và Feelders, 1997). Các mô hình này mới hơn và được phát triển bằng cách sử dụng các kỹ thuật tính toán thống kê hi n đại. Tuy nhiên, Aziz và Dar (2006) thực hiện so sánh các mô hình dự đoán có sẵn và nhận thấy rằng không có sự khác bi t rõ r t v độ chính xác của dự đoán giữa các mô hình thống kê truyền thống và các mô hình tiên tiến hơn, như đã đề cập ở trên. Điều này phù hợp với lập luận của Bandyopadhyay (2006) rằng không có thỏa thuận thống nhất giữa các nhà nghiên cứu về mô hình nào có độ chính xác dự đoán cao nhất . Aziz và Dar (2006) cũng phát hiện ra rằng các mô hình thống kê dựa trên các chỉ tiêu kế toán như phân tích biệt số đa biến và mô hình logistic là đáng tin cậy nhất.
Z-score và O-score đã được phát triển cách đây hơn 30 năm. T hực tế là các doanh nghi p ngày nay vẫn đang sử dụng các mô hình này để dự đoán tình trạng ki t qu tài chính trong các hoạt động hàng ngày của mình, phản ánh sức hấp dẫn mạnh mẽ của các mô hình dự đoán này đối với xã hội, do tính chất ứng dụng tương đối đơn giản của chúng (Kumar và Kumar, 2012). Tuy nhiên, Kumar và Kumar (2012) xem xét l ại Z-score và O-score bằng
cách thử nghiệm các mô hình này, sử dụng dữ li ệu tài chính trong khoảng thời gian 5 năm từ 2005-2006 đến 2009-2010. Nghiên cứu cho thấy O-score có khả năng dự báo tốt hơn một chút so với Z-score; tuy nhiên, thực tế là khả năng dự đoán của cả 2 mô hình đều không đạt yêu cầu.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Trong Chương 1, tác giả trình bày các định nghĩa về ki ệt quệ tài chính của doanh nghi ệp; ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đối với cổ đông, trái chủ, đội ngũ nhân vi ên cũng như khách hàng, nhà cung ứng dịch vụ của các doanh nghi ệp; các nguyên nhân gây ra ki ệt quệ tài chính; các giải pháp khắc phục ki ệt quệ tài chính b ền vững. Ngoài ra, tác giả cũng trình bày các lý thuyết liên quan đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp; các yếu tố đặc thù doanh nghi ệp (tỷ số tài chính) và kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Trên cơ sở đó, chương 1 chỉ rõ các mô hình được sử dụng trong dự đoán ki ệt quệ tài chính được sử dụng rộng rãi trước đây
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU