Kiểm chứng khả năng đánh giá của mơ hình

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH đánh giá khả năng lâm vào tình trạng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết trên hose bằng mô hình thực nghiệm (Trang 33 - 37)

Để đánh giá lại khả năng dự đốn của mơ hình, tác giả tiến hành lựa chọn 30 doanh nghiệp đang niêm yết trên HOSE tại thời điểm 31/12/2010 và chia đều thành 2 nhóm cổ phiếu: nhóm 1 (các doanh nghiệp thuộc diện hủy niêm yết hoặc bị theo dõi đặc biệt của HOSE trong năm 2011 và 2012 vì lí do tài chính yếu kém), nhóm 2 (các doanh nghiệp đang giao dịch tốt trên thị trường), sau đó so sánh các chỉ số tài chính năm 2010 và xác suất khả năng lâm vào tình trạng phá sản tính tốn được từ mơ hình của từng cổ phiếu (P), cụ thể như sau:

Bảng 2.6: Danh sách 15 doanh nghiệp thuộc nhóm 1 STT Mã CK TLTA CLCA RTA P

1 CAD 0.841094 1.154337 1.051105 1

2 BAS 0.501276 2.118682 0.317896 1

4 IFS 0.802131 2.372045 1.740306 1 5 DCL 0.646705 0.854042 0.703904 1 6 MHC 0.619914 0.826979 0.505356 1 7 VSG 0.819898 6.273896 0.196533 1 8 DVD 0.660817 0.892243 0.81027 0.94 9 VPL 0.679073 0.749854 0.085641 1. 10 BGM 0.092016 0.173189 0.127252 0.82 11 BSI 0.489289 0.538391 0.28204 1 12 DRH 0.113686 0.557497 0.236898 1 13 NTB 0.41268 0.109301 0.147183 0.97 14 NVT 0.294876 0.478275 0.170129 1 15 QCG 0.515238 0.435764 0.139862 1

(Nguồn thu thập và tính tốn của tác giả)

Bảng 2.7: Danh sách 15 doanh nghiệp thuộc nhóm 0 STT Mã CK TLTA CLCA RTA P

1 COM 0.230659 0.38205 13.62357 0 2 SFC 0.291668 0.422049 9.321738 0 3 PIT 0.479854 0.524607 6.85409 0 4 VNL 0.179441 0.278241 3.559797 0 5 CSM 0.428185 0.549359 3.254336 0 6 LIX 0.33185 0.370414 2.859775 0 7 DTT 0.174072 0.37025 2.600239 0 8 BMP 0.132019 0.181057 2.000133 0

9 DRC 0.312483 0.375955 2.029838 0 10 GTA 0.570285 0.334717 3.139006 0 11 HHS 0.434021 0.435251 2.113201 0 12 LAF 0.294694 0.368997 2.575643 0 13 PGD 0.26554 0.288747 2.36272 0 13 TCL 0.386851 0.602558 2.537475 0 15 TTP 0.237549 0.297929 2.553723 0

(Nguồn thu thập và tính tốn của tác giả)

Theo Bảng số liệu trên, 15 mã chứng khốn thuộc nhóm 1 (bị hủy niêm yết hoặc thuộc diện bị theo dõi đặc biệt vì lí do tài chính yếu kém) đều có ít nhất 1 trong 3 vấn đề về tài chính sau: tỷ số nợ cao, mất cân đối tài chính, vịng quay tổng

tài sản thấp… và đều được mơ hình đánh giá có khả năng phá sản cao. Ngược lại,

đối với cổ phiếu thuộc nhóm 0 có chỉ số TLTA, CLCA và RTA đều rất tốt và được mơ hình đánh giá khơng có khả năng lâm vào tình trạng phá sản. Như vậy, chứng tỏ mơ hình là có hiệu quả trong việc đánh giá khả năng yếu kém tài chính và nguy cơ phá sản đối với các doanh nghiệp niêm yết.

Kết luận chương 2

Từ yêu cầu thực tế và kế thừa các bài học kinh nghiệm đi trước của Ohlson (1980), Ying Wuang và Michael Campbell (2010), trong chương 2 tác giả tập trung vào việc ứng dụng mơ hình hồi quy Logistic để đánh día khả năng lâm vào tình trạng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE. Các bước thực hiện chính gồm: Lựa chọn mẫu nghiên cứu, lựa chọn biến độc lập, sử dụng phần mềm Stata để ước lượng mơ hình hồi quy Logistic trên cơ sở 6 biến độc lập được chọn, đồng thời kết hợp với các tiêu chuẩn kiểm định để đánh giá mức ý nghĩa thống kê của mơ hình hồi quy. Từ đó, lựa chọn các biến độc lập có ảnh hưởng lớn đến khả năng phá sản của doanh nghiệp và đưa ra mơ hình thực nghiệm về việc đánh giá khả năng lâm vào tình trạng phá sản đối với các doanh nghiệp.

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ MỘT SỐ ĐĨNG GĨP CỦA ĐỀ TÀI

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH đánh giá khả năng lâm vào tình trạng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết trên hose bằng mô hình thực nghiệm (Trang 33 - 37)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(85 trang)