CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN
5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo:
Mặc dù đã đạt mục tiêu đề ra, nhưng nghiên cứu vẫn còn tồn tại một số hạn chế nhất định. Luận văn chỉ thực hiện trên mẫu quan sát ở sàn HNX và HOSE, kết quả nghiên cứu có thể vững chắc hơn, tồn diện hơn nếu như bổ sung thêm các doanh nghiệp niêm yết trên sàn UPCOM. Thời gian dự báo trong nghiên cứu chỉ dừng lại tại năm quan sát và trước một năm sự KQTC diễn ra. Việc nghiên cứu dự báo về KQTC có thể thực hiện trước 2 năm, 3 năm nhằm làm các chỉ tiêu báo cáo thêm vững chắc hơn. Vì là mơ hình đơn giản, dễ thực hiện, nên nghiên cứu chỉ ứng dụng mơ hình hồi quy Logit để dự báo kiệt quệ tài chính. Việc dự báo kiệt quệ tài chính có thể được thực hiện bằng các mơ hình khác như: mơ hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN),
mơ hình thuật tốn vector hỗ trợ, mơ hình cây phân lớp (C5,0), mơ hình động… Nghiên cứu cũng chưa xem xét đến các nhân tố về quản trị, con người trong doanh nghiệp. Các nhân tố này cũng có khả năng ảnh hưởng trực tiếp đến xác suất KQTC của doanh nghiệp. Tóm lại, những hạn chế trong đề tài nghiên cứu có thể là một hướng mở cho các nghiên cứu tiếp theo về dự báo KQTC.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt
Đinh Khánh Nam, 2022. Nhân tố tác động đến khả năng xảy ra căng thẳng tài chính tại các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam. Tạp chí Tài
chính;
Huỳnh Thị Cẩm Hà và cộng sự, 2017. Chiến lược tái cấu trúc theo chu kì sống của các cơng ty Việt Nam dưới tác động của kiệt quệ tài chính. Tạp chí Nghiên
cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 28(7), 34-55;
Lê Đạt Chí và cộng sự, 2015. Dự báo khả năng gặp khó khăn tài chính cho các cơng ty niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khốn TP. Hồ Chí Minh. Tạp chí Nghiên
cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 27(3), 45-63;
Lê Thị Phương Vy, 2020. Kiệt quệ tài chính và quản trị thu nhập: Bằng chứng thực nghiệm ở các công ty niêm yết tại Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á, 31(2), 24-44;
Phạm Thị Hồng Vân, 2018. Nhân tố tác động đến khả năng xảy ra căng thẳng tài chính tại các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt Nam. Tạp chí
Tài chính;
Nguyễn Đức Trung và cộng sự, 2022. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng xảy ra khủng hoảng tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam. Hội nghị Kinh tế lượng Quốc tế Việt Nam.
Danh mục tài liệu tiếng Anh
Adeyemi, O. O. (2012). Corruption and local government administration in Nigeria: A discourse of core issues. European Journal of Sustainable Development,
1(2), 183-183.
Agarwal, V., & Taffler, R. J., 2007. Twenty five years of the Taffler Zscore model: Does it really have predictive ability?. Accounting and Business Research, 37(4), 285-300;
Agarwal, V., & Taffler, R., 2008. Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models. Journal of Banking &
Finance, 32(8), 1541-1551;
Alifiah, M. N., 2014. Prediction of financial distress companies in the trading and services sector in Malaysia using macroeconomic variables. Procedia-Social
and Behavioral Sciences, 129, 90-98;
Altman, E. I. & Sabato, G., 2007. Modelling credit risk for SMEs: evidence from the U.S market. Abacus, 43(3), 332-357;
Altman, E. I. et al., 1977. ZETA ANALYSIS – A new model to indentify bankcruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1, 29-54; Altman, E. I., & Hotchkiss, E. (2006). Corporate financial distress and bankruptcy:
Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt (Third
ed.). New Jersey: John Wiley & Sons;
Altman, E. I., 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of coporated bankcruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609;
Andrade, G., & Kaplan, S. N. (1998). How costly is financial (not economic) distress? Evidence from highly leveraged transactions that became distressed.
The journal of finance, 53(5), 1443-1493;
Balcaen, S., & Ooghe, H., 2004. Published in Venkata Seshalah Sakalya (ed.), Bankruptcy prediction and financial distress, ICFAI Press, India, 2006;
Beaver, W. H. 1966. Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of
Accounting Research, 4(3), 71–111;
Beaver, W. H., McNichols, M. F., & Rhie, J. W., 2005. Have financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy. Review of Accounting studies, 10(1), 93-122;
Bharath, S. T., & Shumway, T., 2008. Forecasting default with the Merton distance to default model. The Review of Financial Studies, 21(3), 1339-1369;
Bhattacharjee, A., & Han, J., 2014. Financial distress of Chinese firms: Microeconomic, macroeconomic and institutional influences. China Economic
Review, 30, 244-262;
Black, F., Scholes, M., 1973. The pricing of options and corporate liabilities. J. Polit.
Econ, 81, 637-659;
Blum, M. (1974). Failing company discriminant analysis. Journal of accounting
research, 1-25;
Bunn, P., & Redwood, V. (2003). Company accounts-based modelling of business failures and the implications for financial stability;
Charitou, A., Neophytou, E., & Charalambous, C., 2004. Predicting corporate failure: empirical evidence for the UK. European accounting review, 13(3), 465-497;
Christidis, A., & Gregory, A., 2010. Some new models for financial distress prediction in the UK. Xfi-Centre for Finance and Investment Discussion Paper, (10);
Dichev, I. D., 1998. Is the risk of bankruptcy a systematic risk?. The Journal of
Finance, 53(3), 1131-1147;
FitzPatrick, P. J. 1932. A Comparison of the Ratios of Successful Industrial Enterprises With Those of Failed Companies. Journal of Accounting
Research (In three issues: October: 598–605; November: 656–662;
December: 727–731);
Hillegeist, S. A., Keating, E. K., Cram, D. P., & Lundstedt, K. G. (2004). Assessing the probability of bankruptcy. Review of accounting studies, 9(1), 5-34;
Howard, B. V., Best, L. G., Galloway, J. M., Howard, W. J., Jones, K., Lee, E. T., ... & Devereux, R. B. (2006). Coronary heart disease risk equivalence in diabetes depends on concomitant risk factors. Diabetes care, 29(2), 391-397.
Jahur, M. S., & Quadir, S. N. (2012). Financial distress in small and medium enterprises (SMES) of Bangladesh: Determinants and remedial measures.
Karels, G. V., & Prakash, A. J. (1987). Multivariate normality and forecasting of business bankruptcy. Journal of Business Finance & Accounting, 14(4), 573- 593.
Keasey, K., & Watson, R., 1991. Financial distress prediction models: a review of their usefulness 1. British journal of Management, 2(2), 89-102;
Kraus, A., & Litzenberger, R. H. (1973). A state-preference model of optimal financial leverage. The journal of finance, 28(4), 911-922;
Lau, A. H. L. (1987). A five-state financial distress prediction model. Journal of
accounting research, 127-138;
Lin, F., Liang, D., Yeh, C. C., & Huang, J. C., 2014. Novel feature selection methods to financial distress prediction. Expert Systems with Applications, 41(5), 2472- 2483;
Long, J. S., & Freese, J. (2003). Regression models for categorical dependent
variables using Stata. College Station, Texas: Stata Press;
Marais, D. A. J. (1979). A method of quantifying companies' relative financial
strength. Economic Intelligence Department, Bank of England.;
Mare, D. S. (2015). Contribution of macroeconomic factors to the prediction of small bank failures. Journal of International Financial Markets, Institutions
and Money, 39, 25-39;
Merton, R. C. (1974). On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates. The Journal of finance, 29(2), 449-470.;
Monti, N. E., & Garcia, R. M., 2010. A statistical analysis to predict financial distress.
Journal of Service Science and Management, 3(03), 309;
Ohlson, J., 1980. Finacial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy.
Journal of Accounting Research, 18, 109 – 131;
Reisz, A. S., & Perlich, C., 2007. A market-based framework for bankruptcy prediction. Journal of financial stability, 3(2), 85-131;
Rodrigues, B. D., & Stevenson, M. J. (2013). Takeover prediction using forecast combinations. International Journal of Forecasting, 29(4), 628-641;
Shrader, M. J., & Hickman, K. A. (1993). Economic issues in bankruptcy and reorganization. Journal of Applied Business Research (JABR), 9(3), 110-118. Shumway, T., 2001. Forecasting bankruptcy more accurately: A simple hazard
model. The Journal of Business, 74(1), 101-124;
Smith, M., & Liou, D. K., 2007. Industrial sector and financial distress. Managerial
Auditing Journal;
Tinoco, M. H., Nick Wilson, 2013. Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables. International Review of Financial Analysis, 30, 394 – 419;
Weaver, J. E., & Fitzpatrick, T. J. (1932). Ecology and relative importance of the dominants of tall-grass prairie. Botanical Gazette, 93(2), 113-150;
Wruck, K. H. (1990). Financial distress, reorganization, and organizational efficiency. Journal of financial economics, 27(2), 419-444;
Zmijewski, M. E., 1984. Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting research, 59-82;
PHỤ LỤC Thống kê mơ tả:
Tồn mẫu quan sát:
Mẫu các cơng ty kiệt quệ:
Mẫu các công ty không kiệt quệ:
Kiểm định T-test:
* tanhTFOTL
* SIZE
* tanhMB
* GDP
Kết quả hồi quy
Tại năm t:
Tại năm t -1 :