04. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
45Bảng 14: Bảng phân loại Z-score của Altman
Bảng 14: Bảng phân loại Z-score của Altman
Bảng 14 trình bày bảng phân loại theo Z-score của Altman để phân biệt giữa các công ty khỏe mạnh và các công ty bị kiệt quệ tài chính, sử dụng giá trị ngưỡng rất phổ biến:
Một công ty được phân loại là có tình hình tài chính khỏe mạnh nếu điểm Zscore lớn hơn 2.99
Một công ty được phân loại là lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính nếu điểm Zscore nhỏ hơn 1.81.
Ngoài ra, theo Altman (2000), một công ty được phân loại là lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính nếu điểm Z-score nhỏ hơn 2.67 (số trong ngoặc đơn trong bảng 14) Từ kết quả của bảng 14 có thể đưa ra kết luận rằng phương pháp này cho thấy một sự chính xác phân loại rất ấn tượng liên quan đến các công ty bị kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên điểm số Z-score ít gây ấn tượng hơn trong việc phân loại đúng các công ty an toàn hay có tình hình tài chính khỏe mạnh, xác định một tỷ lệ cao các công ty khỏe mạnh bị kiệt quệ tài chính. Tuy vậy việc phân tích cũng cho thấy mô hình của tác giả cho các công ty được niêm yết ở UK có một vài lợi ích hơn mô hình Z-score:
Thứ nhất, khi so sánh với mô hình độ chính xác dự báo, với mức xác suất là 0.060, mô hình đầy đủ cả 3 loại biến cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc phân loại những công ty bị kiệt quệ tài chính: nó phân loại đúng 87% các công ty bị kiệt quệ tài chính trong khi mô hình Z-score phân loại chính xác 81%.
Thứ hai, việc sử dụng mức xác suất 0.06 là mức ngưỡng, mô hình đầy đủ cả 3 loại biến cho thấy mức độ chính xác dự báo hầu như bằng nhau liên quan đến các công ty khỏe mạnh. Điều này làm cho mô hình trở nên đáng tin cậy trong việc dự báo cho các công ty bị kiệt quệ tài chính lẫn các công ty khỏe mạnh.
Thứ ba về phương diện kỹ thuật, rất dễ để điều chỉnh mức xác suất dự báo được sử dụng như là mức ngưỡng để tối thiểu hóa sai lầm loại I hoặc loại II phụ thuộc vào mục tiêu của các nhà nghiên cứu hoặc các nhà quản trị rủi ro.
46 06. KẾT LUẬN 06. KẾT LUẬN
Đầu tiên, nghiên cứu dùng định nghĩa kiệt quệ tài chính được hỗ trợ bởi cách tiếp cận kỹ thuật được xây dựng dựa trên thông tin từ cơ sở dữ liệu giá cổ phần London. Định nghĩa kiệt quệ tài chính trong nghiên cứu ngày rộng hơn, dễ phát hiện giai đoạn kiệt quệ tài chính với độ tin cậy cao, giúp người sử dụng định nghĩa này tránh được chi phí phá sản. Thứ hai, nghiên cứu này sử dụg nguồn dữ liệu phong phú và đa dạng: biến độc lập trong nghiên cứu trước, qui trình thực nghiệm và lý thuyết đa tầng để kiểm định và chọn biến có ảnh hưởng mạnh đến tính chính xác của mô hình. Nghiên cứu trình bày đánh giá lý thuyết về sử dụng mỗi biến còn lại trong mô hình cuối cùng. Vì vậy số lượng nhỏ biến, nhưng mô hình có sự chính xác dự báo và phân loại cao hơn những nghiên cứu trước.
Thứ ba, đây là lần đầu tiên nghiên cứu này kiểm định sự đóng góp của từng biến độc lập hay của cả 3 biến nói chung đối với sự chính xác trong dự báo của mô hình: biến tài chính, biến vĩ mô, biến thị trường.
Cuối cùng, ước lượng ảnh hưởng biên bổ sung thiếu sót quan trọng của những nghiên cứu dự báo vỡ nợ: giải thích ảnh hưởng riêng của từng biến độc lập khi trình bày những thay đổi tức thời được kỳ vọng của biến phụ thuộc khi mà biến độc lập cụ thể thay đổi khi giữ những biến khác không đổi.