Thực tế Dự báo của Merton (-1) Độ chính xác của Merton (-1)
Số công ty kiệt quệ 22 21 95.45%
Số công ty không kiệt quệ 28 22 78.57%
Tổng cộng 50 43 86.00%
Ghi chú: do gi i hạn về dữ liệu, mơ hình MKV-Merton chỉ cho ra kết quả dự báo lý thuyết và mức độ dự báo chính xác tại thời điểm 1 n m trư c khi kiệt quệ xảy ra.
Nhƣ đã đề cập trƣớc đó, “mức độ dự báo chính xác” của từng mơ hình đƣợc thể hiện ở 3 dạng:
• Mức độ dự báo chính xác kiệt quệ: là tỷ số của tổng số cơng ty đƣợc dự báo chính xác là kiệt quệ trên tổng số công ty kiệt quệ thực tế trong mẫu.
• Mức độ dự báo chính xác khơng kiệt quệ: là tỷ số của tổng số cơng ty đƣợc dự báo chính xác là khơng kiệt quệ trên tổng số công ty không kiệt quệ thực tế trong mẫu.
• Mức độ dự báo chính xác tổng thể: là tỷ số của tổng số công ty đƣợc dự báo chính xác (cả kiệt quệ và khơng kiệt quệ) trên tổng số cơng ty trong mẫu.
Xem bảng 4.8, có thể thấy rằng thời điểm dự báo càng gần thời điểm kiệt quệ thì “mức độ dự báo chính xác kiệt quệ” càng cao. Mơ hình của Ohlson dự báo chính xác 20/22 công ty kiệt quệ (90,91%) ở thời điểm 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra,
mức độ dự báo chính xác giảm xuống cịn 81,82% và 72,73% ở thời điểm lần lƣợt là 2 năm và 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.
Tuy nhiên, “mức độ dự báo chính xác khơng kiệt quệ” thì lại khơng nhƣ vậy. Dựa theo bảng 4.7 và 4.8, có thể thấy rằng dù thời điểm dự báo là xa so với thời điểm kiệt quệ, “mức độ dự báo chính xác khơng kiệt quệ” vẫn khơng bị giảm. Điển hình là mơ hình Altman, ở thời điểm dự báo là 3 năm trƣớc thời điểm kiệt quệ, mơ hình Altman dự chính xác 24/28 cơng ty khơng kiệt quệ (85,71%), tuy nhiên, khi thời điểm dự báo gần với thời điểm kiệt quệ hơn (1 năm và 2 năm), mức độ chính xác giảm xuống cịn 21/28 cơng ty khơng kiệt quệ (75%).
Nghịch lý trên có thể giải thích bởi ngun nhân sau: Tình hình kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2012 là suy thoái, các doanh nghiệp Việt Nam ngày càng gặp nhiều khó khăn trong kinh doanh, và có rất nhiều cơng ty rơi vào kiệt quệ tài chính, phải phá sản hoặc giải thể. Tuy nhiên, khi chọn mẫu, do quy tắc xác định một cơng ty là bị kiệt quệ tài chính chỉ bao gồm các sự kiện: thua lỗ 3 năm liên tiếp, hoặc có vốn chủ sở hữu âm, hoặc đã bán hết tài sản để trả nợ rồi giải thể, hoặc đƣợc tòa án chấp nhận phá sản, nên đã bỏ qua một số cơng ty bị kiệt quệ tài chính thật sự. Ngồi ra, Luật Phá sản 2004 vẫn chƣa phát huy đƣợc hiệu quả, nhiều công ty dù đã lâm vào kiệt quệ thực sự nhƣng vẫn chƣa đƣợc cho phép phá sản. Chính vì vậy, mặc dù các cơng ty này khơng đƣợc xác định là bị kiệt quệ khi đƣa vào mẫu, nhƣng mơ hình Altman và Ohlson vẫn dự báo chúng là kiệt quệ. Điều này đã gây ra sự sụt giảm “mức độ dự báo chính xác khơng kiệt quệ” ở những năm gần đây.
Cuối cùng, đối với mơ hình MKV-Merton, vì chỉ có thể xác định mức độ dự báo chính xác ở thời điểm 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra nên không thể tiến hành đánh giá khả năng dự báo theo thời gian.
4.4.Đánh giá khả năng dự báo kiệt quệ tài chính giữa các mơ hình
Nhƣ đã đề cập ngay từ lúc đầu, mục đích của nghiên cứu này là lựa chọn ra mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính phù hợp cho các doanh nghiệp Việt Nam. Và để làm đƣợc điều này, nghiên cứu sẽ tiến hành so sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa các mơ hình với nhau.
Ngun tắc so sánh cũng đã đƣợc trình bày trƣớc đó. Theo đó, “mức độ dự báo chính xác tổng thể” là quan trọng nhất, mơ hình nào có “mức độ dự báo chính xác tổng thể” cao hơn thì sẽ là mơ hình tốt hơn, nếu “mức độ dự báo chính xác tổng thể” là bằng nhau giữa 2 hay nhiều mơ hình thì sẽ chọn so sánh “mức độ dự báo chính xác kiệt quệ”, mơ hình nào có “mức độ dự báo chính xác kiệt quệ” tốt hơn sẽ là tốt hơn. Nguyên tắc so sánh này căn cứ trên nguyên lý: (1) “mức độ dự báo chính xác tổng thể” là quan trọng nhất, và (2) “mức độ dự báo chính xác kiệt quệ” là quan trọng hơn so với “mức độ dự báo chính xác khơng kiệt quệ”. Ngun nhân là do khi mơ hình khơng thể nhận diện một công ty sắp lâm vào kiệt quệ (sai lầm loại 1), chi phí gây ra đối với tổ chức tín dụng, ngân hàng, nhà đầu tƣ là bị mất lãi, gốc và vốn đầu tƣ khi công ty vỡ nợ và chi phí thực hiện phá sản. Ngƣợc lại, khi mô hình khơng thể nhận diện một cơng ty là khơng kiệt quệ (sai lầm loại 2), chi phí gây ra chỉ là để mất lợi nhuận. Có thể thấy chi phí của “sai lầm” không thể xác định kiệt quệ (sai lầm loại 1) là cao hơn so với chi phí của “sai lầm” không thể xác định không kiệt quệ (sai lầm loại 2).
Nghiên cứu sẽ áp dụng nguyên tắc so sánh trên vào 3 thời điểm dự báo khác nhau, đó là các thời điểm 1 năm, 2 năm và 3 năm trƣớc thời điểm kiệt quệ xảy ra, nhằm lựa chọn mơ hình dự báo phù hợp cho từng thời điểm dự báo. Kết quả cuối cùng có đƣợc nhƣ bên dƣới:
Bảng 4.9: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman và Ohlson ở thời điểm 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra
Thực tế Dự báo của Altman Độ chính xác của Altman Dự báo của Ohlson Độ chính xác của Ohlson
Số cơng ty kiệt quệ 22 19 86.36% 16 72.73%
Số công ty không kiệt quệ 28 24 85.71% 26 92.86%
Tổng cộng 50 43 86.00% 42 84.00%
Bảng 4.10: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman và Ohlson ở thời điểm 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra
Thực tế Dự báo của Altman Độ chính xác của Altman Dự báo của Ohlson Độ chính xác của Ohlson
Số công ty kiệt quệ 22 19 86.36% 18 81.82%
Số công ty không kiệt quệ 28 21 75.00% 27 96.43%
Tổng cộng 50 40 80.00% 45 90.00%
Bảng 4.11: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman, Ohlson và Merton ở thời điểm 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra
Thực tế Dự báo của Altman Độ chính xác của Altman Dự báo của Ohlson Độ chính xác của Ohlson Dự báo của Merton Độ chính xác của Merton Số cơng ty kiệt quệ 22 19 86.36% 20 90.91% 21 95.45% Số công ty không kiệt quệ 28 21 75.00% 25 89.29% 22 78.57% Tổng cộng 50 40 80.00% 45 90.00% 43 86.00%
Bảng 4.12: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman và Ohlson theo thời gian
Số năm trƣớc khi
kiệt quệ xảy ra
Mơ hình Z-score Mơ hình O-score
Kiệt quệ Khơng kiệt
quệ Tổng thể Kiệt quệ
Khơng kiệt
quệ Tổng thể
1 90.91% 75.00% 80.00% 90.91% 89.29% 90.00%
2 86.36% 75.00% 80.00% 81.82% 96.43% 90.00%
3 86.36% 85.71% 86.00% 72.73% 92.86% 84.00%
Bảng 4.10 cho thấy kết quả so sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình của Altman và mơ hình của Ohlson ở thời điểm dự báo là 3 năm trƣớc thời điểm kiệt quệ. Kết quả cho thấy mơ hình Altman có “mức độ dự báo chính xác tổng thể” tốt hơn so với mơ hình Ohlson (86% cho Altman so với 84% cho Ohlson). Không chỉ vậy, “mức độ dự báo chính xác kiệt quệ” của mơ hình Altman cũng cao hơn so với mơ hình Ohlson (86,36% của Altman so với 72,73% của Ohlson). Vì vậy, có thể kết luận rằng mơ hình Altman có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính tốt ở thời điểm dự báo là 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.
Bảng 4.11 trình bày kết quả so sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình của Altman và mơ hình của Ohlson ở thời điểm dự báo là 2 năm trƣớc thời điểm kiệt quệ. Kết quả cho thấy rằng mơ hình Ohlson có “mức độ dự báo chính xác tổng thể” cao hơn so với mơ hình của Altman (90% của Ohlson và 80% của Altman). Do đó, mơ hình Ohlson phù hợp hơn trong việc dự báo kiệt quệ tài chính ở thời điểm dự báo là 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.
Cuối cùng, đối với thời điểm dự báo là 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, cả 3 mơ hình đƣợc so sánh với nhau, kết quả so sánh ở bảng 4.12. Có thể thấy rằng “mức độ dự báo chính xác tổng thể” của mơ hình Ohlson là cao nhất (90%), tiếp đến là mơ hình MKV-Merton (86%), cuối cùng là mơ hình Altman (80%). Theo ngun tắc so
sánh đã nêu ở trên, mơ hình Ohlson sẽ là mơ hình tốt nhất để dự báo kiệt quệ tài chính cho thời điểm 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.
Ngồi ra, cũng cần nhắc đến mơ hình MKV-Merton. Do bị giới hạn về dữ liệu nên chỉ có thể xác định đƣợc “mức độ dự báo chính xác” của mơ hình này ở thời điểm 1 năm trƣớc thời điểm kiệt quệ. Mặc dù vậy, mơ hình MKV-Merton vẫn cho thấy kết quả dự báo rất tốt. Mơ hình dự báo chính xác 21/22 cơng ty kiệt quệ (95,45%) và 22/28 công ty không kiệt quệ (78,57%). Tổng thể, mơ hình này dự báo chính xác tình trạng của 43/50 cơng ty trong mẫu (86%). Do đó, có thể thấy mơ hình MKV- Merton cũng rất hữu ích để dự báo kiệt quệ tài chính.
Từ các kết quả trên, có thể tóm tắt rằng, đối với thời điểm dự báo là 1 năm và 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, mơ hình phân tích logit của Ohlson là phù hợp nhất để dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam. Cịn đối với thời điểm dự báo là 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, mơ hình phân tích phân biệt Z-score của Altman lại phát huy khả năng tốt nhất trong việc dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam. Cuối cùng, xét về tổng thể, mơ hình Ohlson là mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính tốt nhất cho các doanh nghiệp Việt Nam, bởi vì: (1) mơ hình Ohlson có đƣợc mức độ dự báo chính xác tổng thể cao nhất ở thời điểm 1 năm và 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra; (2) mặc dù mức độ dự báo chính xác tổng thể của mơ hình Ohlson thấp hơn mơ hình Altman ở thời điểm dự báo là 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra nhƣng lại thấp hơn không đáng kể (86% - Altman so với 84% - Ohlson); (3) mơ hình Ohlson có nhiều ƣu điểm hơn so với 2 mơ hình cịn lại, đó là: khơng bị hạn chế bởi các giả định nhƣ phân phối chuẩn, thị trƣờng hiệu quả, ma trận hiệp phƣơng sai phải giống nhau giữa các nhóm, mơ hình Ohlson khá đơn giản, các biến số độc lập của mơ hình có thể đƣợc xác định dễ dàng, ngồi ra, mơ hình có thể xác định đƣợc cả xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính lẫn dự báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của cơng ty, và cuối cùng, mơ hình Ohlson có thể áp dụng cho mọi loại hình cơng ty mà khơng phải chỉ là các công ty đại chúng.
CHƢƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
Nghiên cứu này đƣợc thực hiện dựa trên việc kế thừa ba mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính đã đƣợc phát triển trên thế giới, đó là: mơ hình phân tích phân biệt Z- score của Altman (1968), mơ hình phân tích logit của Ohlson (1980) và mơ hình dựa trên thị trƣờng MKV-Merton (1974). Trong đó, việc xác định giá trị các biến độc lập trong mơ hình MKV-Merton đƣợc thực hiện dựa trên phƣơng pháp của Shumway (2004). Mẫu nghiên cứu là 50 công ty đã và đang đƣợc niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX), Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), Sàn giao dịch cổ phiếu của công ty đại chúng chƣa niêm yết (UpCom) trong giai đoạn 2005 – 2012. Mục tiêu của nghiên cứu này là nhằm đánh giá khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các mơ hình, từ đó, lựa chọn ra mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính phù hợp cho các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn hiện nay. Để đạt đƣợc mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã lần lƣợt xác định “mức độ dự báo chính xác” của từng mơ hình, sau đó, tiến hành so sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa các mơ hình theo ngun tắc: mơ hình nào có “mức độ dự báo chính xác tổng thể” cao hơn sẽ là mơ hình dự báo tốt hơn, nếu “mức độ dự báo chính xác tổng thể” giữa các mơ hình là bằng nhau thì mơ hình nào có “mức độ dự báo chính xác kiệt quệ” cao hơn sẽ là mơ hình dự báo tốt hơn. Kết quả của việc so sánh này đã giúp cho tác giả lựa chọn đƣợc mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính phù hợp cho các doanh nghiệp Việt Nam. Riêng mơ hình MKV, vì khơng thể thu thập đủ dữ liệu cần thiết, nên chỉ có thể đánh giá khả năng dự báo của mơ hình này ở thời điểm dự báo là 1 năm trƣớc thời điểm kiệt quệ.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, có thể thấy rằng cả 3 mơ hình đều dự báo khá chính xác tình trạng (kiệt quệ - khơng kiệt quệ) của các công ty trong mẫu nghiên cứu. “Mức độ dự báo chính xác tổng thể” của cả 3 mơ hình đều đạt từ trên 80% ở cả 3 thời điểm dự báo là 1 năm, 2 năm, 3 năm trƣớc thời điểm kiệt quệ. Theo đó, có thể kết luận rằng các mơ hình này đều phù hợp trong việc dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn hiện nay.
Xem xét cụ thể hơn, đối với thời điểm dự báo là 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, mơ hình phân tích phân biệt Z-score của Altman là phù hợp nhất để dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam, vì có “mức độ dự báo chính xác tổng thể” cao nhất (86%). Còn đối với thời điểm dự báo là 1 năm và 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, mơ hình phân tích logit của Ohlson lại cho ra kết quả dự báo tốt nhất, vì có “mức độ dự báo chính xác tổng thể” cao nhất (90%). Riêng đối với mơ hình KMV- Merton, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mơ hình này có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính với độ chính xác khá cao. Ở thời điểm dự báo là 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, mơ hình KMV-Merton dự báo chính xác đến 21/22 cơng ty trong mẫu là kiệt quệ (95,45%), 22/28 công ty trong mẫu là không kiệt quệ (78,57%), tổng thể, mơ hình MKV-Merton dự báo chính xác tình trạng của 43/50 cơng ty trong mẫu nghiên cứu (86%). Cuối cùng, xem xét tổng thể cả về khả năng dự báo cùng các ƣu khuyết điểm của từng mơ hình, có thể kết luận rằng mơ hình phân tích logit của Ohlson là mơ hình tốt nhất để dự báo sớm kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay.
Từ các kết quả trên, có thể thấy rằng nghiên cứu này góp phần chứng minh tính hữu dụng của các mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính khi chúng đƣợc áp dụng tại Việt Nam. Nghiên cứu cũng giúp cho các nhà quản trị công ty, các nhà phân tích tài chính, các nhà đầu tƣ, các ngân hàng, các nhà cung cấp tín dụng, v.v… có thể dự báo sớm khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của cơng ty mình, cơng ty đối thủ, cơng ty đã và đang dự định đầu tƣ cũng nhƣ cấp tín dụng. Từ đó, giúp đƣa ra đƣợc các quyết định đúng đắn nhằm giảm thiểu rủi ro mất vốn, giảm thiểu nguy cơ xảy ra kiệt quệ tài chính và phá sản.
Hạn chế của nghiên cứu:
Giới hạn đầu tiên của nghiên cứu là việc mẫu của nghiên cứu này chỉ gồm 50 công ty đã và đang đƣợc niêm yết trên 3 thị trƣờng: HNX, HSX và UpCom, trong khi số