3.3.1. Độ chính xác khi kiểm định báo cáo một năm trước khi phá sản
Dựa vào mẫu số liệu đã nêu trên, nhóm tiến hành tính toán phân tích cho ra kết quả tổng hợp như trong Bảng 3.4.
Bảng 3.4- Kết quả áp dụng mô hình Z-score cho dự báo một năm trước phá sản
Số đúng
Phần trăm chính xác
Phần trăm không chính xác
Mẫu Thực tế
Dự đoán
Nhóm 1 Nhóm 2
Nhóm 1 21 9
Nhóm 2 5 25
Kiểu I 21 70 30 30
Kiểu II 25 83.3 16.7 30
Tổng 46 76.67 23.23 60
Nguồn: Tác giả tính toán Ta có thể thấy, nếu áp dụng mô hình Z-score cho các doanh nghiệp tại Việt Nam, có thể đạt được độ chính xác là 76.67%. Cụ thể, có 21 doanh nghiệp phá sản đã được dự đoán đúng về thực trạng của nó (chiếm 70%) trong khi có 25 doanh nghiệp khỏe mạnh cũng có chỉ số Z lớn hơn 1.81 (chiếm 83.3%) . Các tỉ lệ nêu trên được xem là khá cao và mang tính chính xác lớn, bởi mô hình Z-score được nghiên cứu ra và thực nghiệm tại Mỹ, trong môi trường Việt Nam khác biệt tất nhiên sẽ tồn tại những yếu tố là giảm đi tính chính xác của nó.
3.3.2. Độ chính xác khi kiểm định báo cáo hai năm trước khi phá sản
Cũng sử dụng mẫu số liệu bao gồm 30 công ty phá sản và 30 công ty không phá sản tương ứng trong giai đoạn 2012-2018, chúng tôi tiến hành thực nghiệm trên báo cáo tài chính hai năm trước khi phá sản của các công ty.
60
Tương tự với cách thu thập và tính toán số liệu đối với các báo cáo tài chính một năm trước khi phá sản, bảng 3.4 thể hiện kết quả dự báo thông qua kiểm định các báo cáo tài chính hai năm trước khi phá sản.
Bảng 3.5- Kết quả áp dụng mô hình Z-score cho dự báo hai năm trước phá sản
Số đúng
Phần trăm chính xác
Phần trăm không chính xác
Mẫu Thực tế
Dự đoán
Nhóm 1 Nhóm 2
Nhóm 1 18 12
Nhóm 2 6 24
Kiểu I 18 60 40 30
Kiểu II 24 80 20 30
Tổng 42 70 30 60
Nguồn: Tác giả tính toán Thông qua số liệu thể hiện trên Bảng 3.5, có thể nhận thấy sự sụt giảm rõ rệt về độ chính xác khi đưa mô hình điểm Z áp dụng vào các báo cáo tài chính hai năm trước khi phá sản. Trong khi nhóm 2 đạt được kết quả dự bảo chính xác đến 80% thì nhóm các doanh nghiệp phá sản (nhóm 1) lại chỉ đạt được kết quả dự báo đúng ở mức 60% (dự đoán đúng 18/30 công ty phá sản). Thực tế này là đúng như kết quả mà Altman đã thực nghiệm, rằng thời gian dự báo càng kéo dài thì độ chính xác càng giảm đi. Việc giảm 6.67% độ chính xác về tổng thể cho thấy yếu tố thời gian tác động khá lớn đến kết quả dự báo. Tuy nhiên có thể thấy một điều rằng trong cả hai thực nghiêm dự báo, nhóm 2 luôn cho kết quả dự báo tốt hơn. Điều đó có nghĩa là doanh nghiệp có quyền yên tâm hơn về khả năng duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh trong thời điểm 1-2 năm tiếp theo nếu chỉ dựa vào chỉ số Z.
61
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Kế thừa những phân tích đã thực hiện ở Chương 2, Chương 3 chủ yếu phân tích xem liệu mô hình Z-score khi áp dụng tại môi trường Việt Nam có cho kết quả dự báo tốt hay không. Trước hết, chúng tôi phân tích một vài tỷ số của doanh nghiệp nhằm nghiên cứu liệu những tỷ số đó có thể dự báo về việc doanh nghiệp sẽ phá sản hay không. Kết quả phân tích nhận thấy rằng các tỷ số có thể nêu lên tình hình tài chính của doanh nghiệp, tuy nhiên ở một góc độ bao quát nhất thì có vẻ như chúng vẫn không thể dự báo một cách chính xác tình hình tương lai của doanh nghiệp. Điều này chứng tỏ rằng cần phải kết hợp các tỷ số tài chính với nhau mới có thể đưa ra được kết quả dự báo chính xác nhất.
Về khả năng dự báo của mô hình điểm Z, một điều có thể nhận thấy rõ rằng tuy nó không cho kết quả dự báo tốt như các thực nghiệm được thực hiện tại Mỹ, nhưng với khả năng dự báo chính xác 76.67% khả năng phá sản cho các báo cáo một năm trước khi phá sản và 70% cho các báo cáo hai năm trước khi phá sản cũng là một kết quả dự đoán không hề tồi. Điều này càng nâng cao độ tin cậy và chính xác trong việc sử dụng mô hình Z-score trong dự báo phá sản cho các doanh nghiệp Việt Nam, và mô hình chính là tiền đề cho việc nghiên cứu ra một mô hình tối ưu hơn với độ chính xác cao hơn dựa trên tiền đề mô hình điểm Z
62