Mức độ dự báo chính xác của mơ hình MKV-Merton

Một phần của tài liệu Nguyên cứu các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản cho các doanh nghiệp Việt Nam (Trang 71 - 126)

Thực tế Dự báo của Merton (-1) Độ chính xác của Merton (-1)

Số cơng 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 dự báo chính xác tại thời i m 1 n m trư c khi kiệt quệ xảy ra.

Như đã đề cập trước đó, “mức độ dự báo chính xác” của từng mơ hình được thể hiện ở 3 dạng:

Mức độ dự báo chính xác kiệt quệ: là tỷ số của tổng số cơng ty được 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 công ty

được dự báo chính xác là khơng kiệt quệ trên tổng số cơng ty không kiệt quệ thực tế trong mẫu.

Mức độ dự báo chính xác tổng thể: là tỷ số của tổng số công ty được dự

báo chính xác (cả kiệt quệ và khơng kiệt quệ) trên tổng số công 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 trước khi kiệt quệ xảy ra,

mức độ dự báo chính xác giảm xuống cịn 81,82% và 72,73% ở thời điểm lần lượt là 2 năm và 3 năm trước khi kiệt quệ xảy ra.

Tuy nhiên, “mức độ dự báo chính xác khơng kiệt quệ” thì lại khơng như 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 trước thời điểm kiệt quệ, mơ hình Altman dự chính xác 24/28 công ty không 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 công 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 được 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 chưa phát huy được hiệu quả, nhiều công ty dù đã lâm vào kiệt quệ thực sự nhưng vẫn chưa được cho phép phá sản. Chính vì vậy, mặc dù các công ty này không được xác định là bị kiệt quệ khi đưa vào mẫu, nhưng 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 trước 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

Như 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 được điều này, nghiên cứu sẽ tiến hành so sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa các mơ hình với nhau.

Nguyên tắc so sánh cũng đã được trình bày trước 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”. Nguyên nhân là do khi mơ hình khơng thể nhận diện một cơng ty sắp lâm vào kiệt quệ (sai lầm loại 1), chi phí gây ra đối với tổ chức tín dụng, ngân hàng, nhà đầu tư là bị mất lãi, gốc và vốn đầu tư khi công ty vỡ nợ và chi phí thực hiện phá sản. Ngược lại, khi mơ 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” khơng 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 trước 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 được như bên dưới:

Bảng 4.10: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman và Ohlson ở thời điểm 3 năm trước 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% 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 4.11: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman và Ohlson ở thời điểm 2 năm trước 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% 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 4.12: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman, Ohlson và Merton ở thời điểm 1 năm trước 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 4.13: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mơ hình Altman và Ohlson theo thời gian

Số năm trước khi

kiệt quệ xảy ra

Mơ hình Z-score Mơ hình O-score

Kiệt quệ Không kiệt

quệ Tổng thể Kiệt quệ

Không 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 trước 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). Khơng 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 trước 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 trước 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 trước khi kiệt quệ xảy ra.

Cuối cùng, đối với thời điểm dự báo là 1 năm trước khi kiệt quệ xảy ra, cả 3 mơ hình được 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 nguyên 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 trước khi kiệt quệ xảy ra.

Ngoài ra, cũng cần nhắc đến mơ hình MKV-Merton. Do bị giới hạn về dữ liệu nên chỉ có thể xác định được “mức độ dự báo chính xác” của mơ hình này ở thời điểm 1 năm trước 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 trước 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. Còn đối với thời điểm dự báo là 3 năm trước 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 được mức độ dự báo chính xác tổng thể cao nhất ở thời điểm 1 năm và 2 năm trước 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 trước khi kiệt quệ xảy ra nhưng lại thấp hơn không đáng kể (86% - Altman so với 84% - Ohlson); (3) mơ hình Ohlson có nhiều ưu điểm hơn so với 2 mơ hình cịn lại, đó là: khơng bị hạn chế bởi các giả định như phân phối chuẩn, thị trường hiệu quả, ma trận hiệp phương sai phải giống nhau giữa các nhóm, mơ hình Ohlson khá đơn giản, các biến số độc lập của mơ hình có thể được xác định dễ dàng, ngồi ra, mơ hình có thể xác định được cả xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính lẫn dự báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của công ty, và cuối cùng, mơ hình Ohlson có thể áp dụng cho mọi loại hình cơng ty mà khơng phải chỉ là các cơng ty đại chúng.

CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI

Nghiên cứu này được thực hiện dựa trên việc kế thừa ba mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính đã được 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 trường MKV-Merton (1974). Trong đó, việc xác định giá trị các biến độc lập trong mơ hình MKV-Merton được thực hiện dựa trên phương pháp của Shumway (2004). Mẫu nghiên cứu là 50 công ty đã và đang được niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khốn Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX), Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), Sàn giao dịch cổ phiếu của công ty đại chúng chưa 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 được mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã lần lượt 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 được 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 trước 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 - không 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 trước 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 trước 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 trước 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 trước 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 ưu 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 được 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 tư, 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 tư cũng như cấp tín dụng. Từ đó, giúp đưa ra được 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 được niêm yết trên 3 thị trường: HNX, HSX và UpCom, trong khi số lượng công ty đã và đang được niêm yết trên cả 3 thị trường lên đến gần 700 cơng

ty. Do đó, kết quả của nghiên cứu này có sự hạn chế vì chưa xem xét tổng thể tồn

Một phần của tài liệu Nguyên cứu các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản cho các doanh nghiệp Việt Nam (Trang 71 - 126)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(126 trang)