5. KẾT LUẬN
5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Luận văn đã trình bày về (i) cách xác định tình trạng kiệt quệ tài chính của một doanh nghiệp, (ii) các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính và (iii) xây dựng một mơ hình dự báo khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của các cơng ty đƣợc niêm yết tại Việt Nam (SGDCK TP Hồ Chí Minh và Hà Nội). Luận văn đã thể hiện một số ƣu điểm nhất định trong việc dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp:
Đầu tiên, luận văn đã sử dụng một bộ dữ liệu lớn kết hợp các loại thông tin khác nhau từ nguồn dữ liệu đáng tin cậy. Luận văn cũng sử dụng phƣơng pháp chuyển đổi lƣợng giác (TANH transformation) để xử lý các vấn đề ngoại lai của dữ liệu. Luận văn cũng đã sử dụng nhiều tiêu chuẩn khác nhau, và một số tiêu chuẩn khá chuyên sâu để đo lƣờng sự phù hợp của mơ hình hồi quy Logit.
Thứ hai, việc xác định một cơng ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính trong nghiên cứu này khơng phụ thuộc vào hậu quả pháp lý cuối cùng của doanh nghiệp: phá sản, nhƣ trong phần lớn các nghiên cứu trƣớc. Thay vào đó, một cơng ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính khi lợi nhuận từ hoạt động khơng đủ để trang trải các nghĩa vụ tài chính và thị trƣờng sẽ đánh giá tiêu cực về điều này thể hiện qua sự tăng trƣởng âm trong trong giá trị thị trƣờng. Bên cạnh đó, luận văn cũng kiểm chứng sự đóng góp (trên phƣơng diện từng nhóm biến và kết hợp các nhóm biến) của ba loại biến số vào mơ hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính: biến tỷ số tài chính, biến chỉ báo kinh tế vĩ mơ và biến thị trƣờng. Sau đó, luận văn đã xây dựng đƣợc mơ hình có thể dự báo tốt khả năng kiệt quệ tài chính của một doanh nghiệp.
Thứ ba, kết quả đã chỉ ra sự kết hợp các thông tin vĩ mô và thông tin thị trƣờng giúp gia tăng mức độ chính xác trong việc dự báo kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Các biến TFOTL, COVERAGE, CPI, TBILL, PRICE, ABNRET, có thể dùng để xây dựng một mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp ngay tại thời điểm quan sát (năm t). Các biến TFOTL, NOCREDINT, COVERAGE, CPI, TBILL, PRICE, ABNRET, SIZE có thể dùng để xây dựng một mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp sớm 1 năm. Cuối cùng, các biến TFOTL, NOCREDINT, COVERAGE, CPI, PRICE, ABNRET, SIZE, MCTD có thể dùng để xây dựng một mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp sớm 2 năm.
Thứ tƣ, luận văn cung cấp một sự đo lƣờng hiệu ứng cận biên cho phép lƣợng hóa sự tác động của từng biến giải thích lên xác suất cơng ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Kết quả cho thấy, các biến số kinh tế vĩ mơ có tác động mạnh nhất lên xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp sau đó đến các biến tài chính và cuối cùng là biến thị trƣờng. Điều này gợi ý rằng, bối cảnh kinh tế vĩ mô sẽ tác động trực tiếp đến các doanh nghiệp hoạt động trong đó nền kinh tế đó. Sau đó, sự thích nghi của doanh nghiệp nhƣ thế nào, đƣợc thể hiện qua các chỉ số tài chính và cuối cùng là thị trƣờng và các bên liên quan sẽ đánh giá lại hiệu quả này thông qua giá cả trên thị trƣờng.
Cuối cùng, luận văn đã tiến hành phân tích một số trƣờng hợp cụ thể ở Việt Nam nhƣ là một ví dụ cho cách áp dụng trong thực tế.