Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu ảnh hưởng của điều chỉnh lợi nhuận kế toán đến khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH -----(cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:2)(cid:2)(cid:2)(cid:2)-----

ĐINH THỊ THU THẢO

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA

ĐIỀU CHỈNH LỢI NHUẬN KẾ TOÁN ĐẾN KHẢ NĂNG

HOẠT ĐỘNG LIÊN TỤC CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH -----(cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:2)(cid:2)(cid:2)(cid:2)-----

ĐINH THỊ THU THẢO

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA

ĐIỀU CHỈNH LỢI NHUẬN KẾ TOÁN ĐẾN KHẢ NĂNG

HOẠT ĐỘNG LIÊN TỤC CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN

THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

CHUYÊN NGÀNH : KẾ TOÁN

MÃ SỐ : 60340301

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. HUỲNH ĐỨC LỘNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu thực sự của tác giả với sự hướng

dẫn của Người hướng dẫn khoa học TS. Huỳnh Đức Lộng. Nội dung, kết quả

nghiên cứu của luận văn này là hoàn toàn trung thực. Tất cả các nguồn tài liệu

tham khảo đã được công bố đầy đủ.

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 03 năm 2016

Ký tên

Đinh Thị Thu Thảo

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

PHẦN MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY .............................. 4

1.1 Nghiên cứu trong nước ................................................................................................. 4

1.2 Nghiên cứu nước ngoài ................................................................................................ 5

Kết luận chương 1 ........................................................................................................... 11

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .............................................................................. 12

2.1 Khả năng hoạt động liên tục (Going Concern)..................................................... 12

2.1.1 Khái niệm............................................................................................................ 12

2.1.2 Trách nhiệm xem xét giả định hoạt động liên tục .......................................... 13

2.1.3 Dấu hiện vi phạm giả định hoạt động liên tục ................................................ 14

2.1.4 Cách thức đo lường ............................................................................................ 15

2.1.4.1 Mô hình Altman Z-score (1968) .................................................................... 16

2.1.4.2 Mô hình Springate Z-score (1978) ................................................................ 18

2.1.4.3 Mô hình Fulmer H-score (1984) ................................................................... 19

2.2 Điều chỉnh lợi nhuận ............................................................................................... 20

2.2.1 Khái niệm............................................................................................................ 20

2.2.2 Cách phương pháp đo lường, dự đoán điều chỉnh lợi nhuận ........................ 22

2.2.2.1 Dựa trên các khoản dồn tích ......................................................................... 22

2.2.2.2 Dựa trên phân bổ hoặc dịch chuyển thời gian các khoản chi phí ................ 26

2.2.2.3 Thông qua công bố thông tin ......................................................................... 26

2.3 Các lý thuyết cơ sở .................................................................................................. 26

2.3.1 Lý thuyết đại diện (Agency Theory) ................................................................ 27

2.3.1.1 Nội dung ........................................................................................................ 27

2.3.1.2 Áp dụng lý thuyết ........................................................................................... 28

2.3.2 Lý thuyết thông tin bất cân xứng ..................................................................... 30

2.3.2.1 Nội dung ........................................................................................................ 30

2.3.2.2 Áp dụng lý thuyết .......................................................................................... 31

2.4 Xác định vấn đề nghiên cứu .................................................................................... 31

Kết luận chương 2 ........................................................................................................... 33

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................................................... 34

3.1 Mô tả tổng thể và mẫu nghiên cứu ........................................................................ 34

3.1.1 Mô tả tổng thể .................................................................................................... 34

3.1.2 Mẫu nghiên cứu ................................................................................................. 34

3.2 Mô hình nghiên cứu ................................................................................................ 35

3.2.1 Lựa chọn và đo lường biến nghiên cứu ........................................................... 35

3.2.1.1 Biến phụ thuộc - Chỉ số dự báo khả năng hoạt động liên tục (chỉ số Z, chỉ số H) ........................................................................................................................... 35

3.2.1.2 Biến độc lập – Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (DA) ........................ 36

3.2.1.3 Biến độc lập – Tỷ số Lợi nhuận sau thuế/ Tổng Tài sản (ROA) .................... 37

3.2.1.4 Biến độc lập - Quy mô doanh nghiệp (SIZE) ................................................. 38

3.2.1.5 Biến độc lập – Tỷ số Tổng Nợ phải trả/ Tổng tài sản (DEBT) ...................... 38

3.2.1.6 Biến độc lập – GROWTH ............................................................................... 39

3.2.1.7 Biến độc lập – Tỷ số Tổng nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu (DR) ....................... 39

3.2.1.8 Biến độc lập – Tỷ số Giá thị trường của VCSH/ Tổng tài sản (TOBINQ) ..... 39

3.2.2 Mô hình nghiên cứu .............................................................................................. 40

3.3 Quy trình thu thập và xử lý số liệu ........................................................................ 43

Kết luận chương 3 ........................................................................................................... 46

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU...................................................................... 47

4.1 Thực trạng về hủy niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam ................... 47

4.2 Thống kê mô tả các biến ......................................................................................... 49

4.3 Hệ số tương quan .................................................................................................... 51

4.4 Kết quả phân tích hồi quy ...................................................................................... 53

4.4.1 Kết quả hồi quy theo mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled OLS) ........................... 53

4.4.2 Kết quả hồi quy theo mô hình Logit .................................................................... 57

4.4.3 Kết quả hồi quy theo đơn vị xác suất (Probit) ..................................................... 58

4.4.4 Kết luận tổng hợp kết quả hồi quy ........................................................................ 60

Kết luận chương 4 ........................................................................................................... 61

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................. 62

5.1 Kết luận .................................................................................................................... 62

5.2 Kiến nghị .................................................................................................................. 63

5.2.1 Đối với công ty niêm yết ..................................................................................... 63

5.2.2 Đối với nhà đầu tư ............................................................................................... 64

5.2.3 Đối với cơ quan quản lý ....................................................................................... 65

5.2.4 Đối với kiểm toán viên ........................................................................................ 65

5.3 Một số hạn chế của đề tài ....................................................................................... 66

5.4 Hướng nghiên cứu trong tương lai ........................................................................ 67

Kết luận chương 5 ........................................................................................................... 68

KẾT LUẬN ...................................................................................................................... 69

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Viết đầy đủ Ký hiệu viết tắt

Báo cáo tài chính BCTC

Cổ phiếu CP

Công ty niêm yết CTNY

Doanh nghiệp DN

Thị trường chứng khoán TTCK

Thông tin Báo cáo tài chính TT BCTC

Phần mềm thống kê kinh tế SPSS

(Statistical Package for the Social Sciences)

STATA Phần mềm phân tích dữ liệu

(Statistics/Data Analysis)

IASB Hội đồng Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (International Accounting Standards Board)

FASB Hội đồng Chuẩn mực Kế toán tài chính (Financial Accounting Standards Board)

IAS Chuẩn mực Kế toán Quốc tế

(International Accounting Standard)

US GAAP Các nguyên tắc Kế toán Mỹ

(US Generally accepted accounting Principle)

ASC Ủy ban Chuẩn mực Kế toán

(Accounting Standards Committee)

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Thống kê các nghiên cứu về ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính, hành vi

Bảng 3.1: Tổng hợp dự đoán về mối tương quan giữa các nhân tố và khả năng hoạt

điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục. .................................................... 6

động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. ............. 41

Bảng 4.1: Thống kê số lượng công ty bị hủy niêm yết theo từng năm. ............................ 49

Bảng 4.2: Trình bày thống kê mô tả các biến được thu thập trong nghiên cứu ................ 49

Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến thuộc mô hình Z-score ..................... 51

Bảng 4.4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến thuộc mô hình H-score ..................... 52

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy hỗn hợp với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z-

score .................................................................................................................................. 53

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy hỗn hợp với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H-

score .................................................................................................................................. 53

Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết ............................................................ 56

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy logit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z-score . 57

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy logit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H-score 57

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy probit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z-

score .................................................................................................................................. 58

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy probit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H-

score .................................................................................................................................. 58

Bảng 4.12: Bảng phân tích dự báo chính xác của mô hình ............................................... 59

Bảng 5.1: Xếp hạng vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập ............................................ 62

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu tổng quát ........................................................................... 32

1

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp cho biết doanh nghiệp có còn đủ

nguồn lực để tồn tại trong tương lai. Khả năng hoạt động liên tục cũng là giả thiết cơ

bản của kế toán. Khi giả thiết hoạt động liên tục của doanh nghiệp bị vi phạm thì các

nguyên tắc, phương pháp, chuẩn mực kế toán áp dụng sẽ thay đổi.

Thị trường chứng khoán của một nước là kênh thu hút vồn đầu tư và phản ánh sức

khỏe của nền kinh tế, vì vậy tình hình tài chính của các công ty trên thị trường chứng

khoán luôn được đặc biệt quan tâm. Vì vậy, dự đoán khả năng hoạt động liên tục của

các công ty niêm yết này đã được nghiên cứu rất nhiều trong các công trình trước đây

(Đào Thị Trang, 2013; Huỳnh Cát Tường, 2008; Altman, 1968; Hasnah haron và cộng

sự, 2009; Person, O.A, 2011; N.VenkataRamana và cộng sự, 2012…)

Điều chỉnh lợi nhuận (Earnings Management) trong kế toán là hành vi nhà quản

lý của doanh nghiệp sử dụng các ước tính kế toán và lựa chọn chính sách kế toán đó để

điều chỉnh lợi nhuận theo ý muốn của mình. Hiện tượng này đang rất phổ biến trong

những năm gần đây. Tại Việt Nam, những khoản điều chỉnh lợi nhuận gần đây thông

qua những tập đoàn kinh tế lớn, các công ty niêm yết đã được phát hiện trong thời gian

vừa qua như công ty Cổ phần Bông Bạch Tuyết và Công ty cổ phần Dược phẩm Viễn

Đông đã để hậu quả tổn thất về tài chính và làm giảm niềm tin của công chúng.

Với những ảnh hưởng lớn như trên, tuy nhiên, cho đến nay ở Việt Nam chưa có

nghiên cứu nào xem xét về tương quan giữa hành vi điều chỉnh lợi nhuận ảnh hưởng

đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp. Vì vậy, tác giả đã chọn đề tài “Nghiên cứu ảnh hưởng của điều chỉnh lợi nhuận kế toán đến khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” để

nghiên cứu nhằm làm sáng tỏ mối quan hệ giữa hành vi điều chỉnh lợi nhuận, các nhân

tố khác và khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp thông qua chỉ số Z-score.

2

2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là cung cấp bằng chứng thực nghiệm về mối

quan hệ tương quan giữa hành vi điều chỉnh lợi nhuận và khả năng hoạt động liên tục

của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. 3. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các công ty bị hủy niêm yết trên thị trường

chứng khoán Việt Nam 4. Phạm vi nghiên cứu

Mẫu lựa chọn là 80 công ty bị hủy niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt

Nam tại Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch chứng khoán Thành

phố Hồ Chí Minh (HOSE) từ năm 2012 đến 30/06/2015.

Những công ty niêm yết được lựa chọn có đầy đủ báo cáo gồm: Báo cáo tài chính

hợp nhất theo kỳ kế toán năm, báo cáo kiểm toán liên tục từ 2 năm trước khi bị hủy

niêm yết và không bao gồm những công ty tài chính, ngân hàng, công ty chứng khoán.

Khoảng thời gian nghiên cứu: BCTC hai năm trước liền kề trước khi công ty bị hủy

niêm yết từ giai đoạn từ 01/01/2012 đến 30/06/2015 và năm hủy niêm yết. 5. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu được sử dụng chủ yếu bao gồm thống kê mô tả, phân

tích tương quan, hồi quy tuyến tính nhằm định lượng và xem xét mối tương quan giữa

hành vi điều chỉnh lợi nhuận và khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết

trên thị trường chứng khoán Việt Nam. 6. Những đóng góp của đề tài

Về mặt lý luận:

- Phân tích và tổng hợp các kết quả nghiên cứu trước đây có liên quan đến mục

tiêu nghiên cứu để làm cơ sở đưa ra mô hình nghiên cứu phù hợp cho Việt Nam và

tham khảo cho các nghiên cứu về chủ đề này trong tương lai.

3

- Mô hình nghiên cứu tác động của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến sự hoạt động

liên tục của doanh nghiệp chưa được thực hiện trước đây tại Việt Nam nên kết quả

nghiên cứu có tính mới.

Về mặt thực tiễn:

Thông qua kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra bằng chứng thực nghiệm về ảnh

hưởng của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục của các công

ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam để từ đó có những hàm ý cho những

đối tượng liên quan. 7. Kết cấu của luận văn

Bao gồm 5 chương, chi tiết như sau:

Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

4

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 1.1 Nghiên cứu trong nước

Tác giả đã khảo sát một số nghiên cứu cứu có liên quan đến dự đoán khả năng

hoạt động liên tục của doanh nghiệp thông qua cơ sở dữ liệu về Luận văn, Luận án

thực hiện tại Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh. Có nhiều nghiên cứu liên quan đến đề

tài này như sau:

Nghiên cứu của Huỳnh Cát Tường (2008) thực hiện tại Đại học Kinh tế Tp. Hồ

Chí Minh về áp dụng mô hình Z-score để dự báo khánh kiệt tài chính và khả năng phá

sản của doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả dùng mô hình Z-score dự báo khả năng phá

sản của doanh nghiệp Việt Nam, đồng thời đưa ra các phương cách hỗ trợ và dự báo

tình trạng khánh kiệt tài chính.

Nghiên cứu của Đào Thị Trang (2013) thực hiện tại Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí

Minh về đánh giá khả năng lâm vào tình trạng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết.

Kết quả cho thấy các chỉ số tài chính có khả năng dự báo nguy cơ phá sản của doanh

nghiệp với độ chính xác trên 90%.

Nghiên cứu của Trần Ngọc Trâm (2013) thực hiện tại Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí

Minh về phân tích những biểu hiện gian lận báo cáo tài chính thông qua sự kết hợp chỉ

số Z và chỉ số P của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tác

giả đã nghiên cứu, khảo sát thực nghiệm tại 4 công ty bị phát hiện gian lận trong thời

gian đó. Kết quả nghiên cứu này một phần phù hợp với các nghiên cứu trước đây về sử

dụng các chỉ số này trong việc phát hiện nguy cơ phá sản, khả năng hoạt động liên tục

và BCTC có khả năng gian lận. Tác giả cũng đề xuất ra mô hình nhận diện khả năng

xảy ra gian lận BCTC tại các công ty niêm yết trên thị trường Việt Nam.

Nghiên cứu của Liêu Minh Lý (2014) giới thiệu mô hình dự báo Z-score, H-score

và ứng dụng các mô hình này đề dự báo khả năng phá sản của các công ty niêm yết tại

Việt Nam.

5

Nghiên cứu của Trần Thị Mỹ Tú (2014) đề cập đến các nhân tố ảnh hưởng đến

hành vi quản trị lợi nhuận. Kết quả đưa ra một số biến có tác động đến hành vi quản trị

lợi nhuận.

Các đề tài này đều không đề cập đến ảnh hưởng của hành vi điều chỉnh lợi nhuận

đến dự báo khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp, do đó việc lựa chọn hướng

nghiên cứu của tác giả không trùng lắp so với các nghiên cứu có liên quan trong nước

trước đây. 1.2 Nghiên cứu nước ngoài

Ngoài ra, theo khảo sát của tác giả thông qua cơ sở dữ liệu các công trình công bố

trên thế giới tại cổng http://www.ssrn.com/ nghiên cứu về ảnh hưởng của điều chỉnh lợi

nhuận đến dự báo khả năng hoạt động liên tục. Có rất nhiều nghiên cứu đã quan tâm

đến vấn đề này.

Trong đó, một số nhà nghiên cứu đã cho thấy có một mối liên hệ giữa chỉ số Z

thấp và sự điều chỉnh của các công ty trong việc quản trị lợi nhuận (Ahn & Choi, 2009;

Zang, 2012). Yasuda, Okuda, và Konishi (2004) kết nối giữa chỉ số Z thấp với sự cần

thiết của việc quản lý trong tổ chức để chấp nhận một mức rủi ro cao hơn, do đó có thể

dẫn đến sự tác động trong các hành động điều chỉnh lợi nhuận.

Giroux và Cassell (2011) cũng chỉ ra rằng các công ty có giá trị Z cao hơn ít có

khả năng mất vốn đầu tư cũng như giảm rủi ro kinh doanh một cách đáng kể. Một số

nhà môi giới đầu tư và nhà phân tích xem chỉ số Z cao như là một dấu hiệu cho thấy

khả năng lợi nhuận tiềm năng tốt (Chanos, 2006; Escalada, 2011). Dựa trên quan điểm

được trình bày của Z-Score nó gợi ý rằng có hai loại công ty: công ty với chỉ số Z thấp

sẽ thường có xác suất cao hơn trong việc tham gia vào điều chỉnh lợi nhuận và ngược

lại công ty nào có chỉ số Z cao sẽ có xác suất thấp hơn nhiều trong việc điều chỉnh lợi

nhuận để công bố báo cáo tài chính của họ.

Kirkos, Spathis, và Manopoulos (2007) thấy rằng biến động cao hơn của biến

động mức độ hoạt động chỉ ra khả năng của việc tác động của việc sử dụng các gian

6

lận báo cáo tài chính. Các nhà nghiên cứu sử dụng biến động mức độ hoạt động như

một chỉ số về mức độ hiệu quả hoạt động tài chính của các doanh nghiệp (Caramanis &

Spathis, 2006; Denis & Denis, 1995; Lee & Urrutia, 1996). Đồng thời, Fairfield và

Yohn (2001) sử dụng biến động mức độ hoạt động như một dấu hiệu của việc điều

chỉnh lợi nhuận. Sự hội tụ của quan điểm về vai trò của biến động mức độ hoạt động

hướng tới việc có thể sử dụng các thao tác điều chỉnh lợi nhuận trong việc định lượng

của các khoản quản trị lợi nhuận.

Việc kiểm tra chỉ số vòng quay tài sản (doanh thu/ tổng tài sản) là rất cần thiết

trong các lý thuyết hiện đại để phát hiện việc điều chỉnh lợi nhuận. Tất cả các mô hình

được sử dụng trong việc phân tích điều chỉnh lợi nhuận sử dụng biến vòng quay tài sản

là một trong những biến độc lập (Dechow và cộng sự, 1995; Jansen và cộng sự, 2012;

Jones, 1991). Myers, Myers, và Skinner (2007) cũng lưu ý các giá trị bất thường của

chỉ số vòng quay tài sản của các công ty có tác động đến lợi nhuận.

Bảng 1.1: Thống kê các nghiên cứu về ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính, hành vi

điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục.

Tác giả Năm Kết quả

Nghiên cứu đã sử dụng đánh giá từng chỉ số

tài chính được rút ra từ việc nghiên cứu thực

nghiệm 79 doanh nghiệp phá sản và một số

lượng tương ứng các doanh nghiệp không phá

sản trong thời gian 10 năm (1954-1964). Kết William Beaver 1967 quả nghiên cứu cho thấy tất cả các chỉ tiêu tài

chính của doanh nghiệp lâm vào tình trạng

nghi ngờ khả năng hoạt động liên tục thấp

hơn rất nhiều so với doanh nghiệp bình

thường. Do đó, muốn phát hiện khả năng hoạt

7

Tác giả Năm Kết quả

động liên tục, thì chúng ta sẽ so sánh chỉ số tài

chính của doanh nghiệp đó với mức trung

bình được Beaver đưa ra.

Công ty ngưng hoạt động thường được xác

định bởi các chỉ số tài chính dựa vào những

McKeown, Mutchler và 1991 mô hình dự đoán khả năng hoạt động liên tục .

hopwood Tuy nhiên, những nghiên cứu này cũng chỉ ra

rằng một số lớn các công ty trình bày thiếu

Citron và Taffler 1992 chỉ tiêu tài chính bất lợi trong năm trước khi

bị rơi vào khả năng không còn hoạt động liên

tục nữa.

Nghiên cứu cho thấy rằng có 70% công ty

trong trường hợp nghiên cứu của họ không có

dấu hiệu tiềm tàng về nghĩa vụ nợ trong năm

trước khi gặp khó khăn trong năm hiện tại. Và

Beneish và Press 1995 cũng chỉ ra các công ty có dấu hiệu ngưng

hoạt động có đặc điểm tài chính tương tự

nhau (như: đòn bẩy hoạt động cao, tính thanh

khoản thấp, lợi nhuận thấp hơn, hiệu suất sinh

lợi của cổ phiếu thấp hơn).

Kết quả nghiên cứu của họ cũng cho thấy

68% công ty gặp phá sản cũng không có Mutchler, Hopwood và 1997 nghĩa vụ trong việc trả nợ hay nghĩa vụ tiềm McKeown tàng nào trong năm trước liền kề năm đệ đơn

phá sản, ngưng hoạt động liên tục.

8

Tác giả Năm Kết quả

Nghiên cứu ảnh hưởng của quy mô doanh

nghiệp khách hàng đến ý kiến kiểm toán của

các doanh nghiệp kiểm toán Big 5. Kết quả

nghiên cứu cũng chỉ ra rằng không có bằng

chứng trong việc quy mô kinh tế của doanh J.Kenneth Reynolds, Jere 2001 nghiệp ảnh hưởng đến ý kiến kiểm toán. Tuy R. Francis nhiên, đối với những khách hàng lớn tồn tại

nhiều rủi ro, và nghiên cứu cũng nhận thấy

báo cáo kiểm toán Big 5 thường có thoả thuận

với khách hàng lớn, đề nghị nhằm bảo đảm

danh tiếng của đạo đức kiểm toán.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có khoảng

Dawkins, Rose-Green và 76% công ty nghiên cứu phá sản cũng không 2001 Bamber có kỹ thuật hay nghĩa vụ nợ trong năm trước

khi gặp khó khăn tài chính.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có nhà quản lý

Yasuda, Okuda và Konishi 2004 chấp nhận rủi ro cao hơn sẽ dẫn đến sự tham

gia của các hành vi điều chỉnh lợi nhuận.

Nghiên cứu chỉ ra rằng một công ty gặp khó

khăn tài chính thì thưởng có EBIT thấp hơn

lãi vay. Các công ty này thường có đòn bẩy

Thynne 2006 tài chính cao. Do đó, khi tăng tỷ số nợ trên

vốn chủ sở hữu ở các công ty gặp khó khăn

này thì càng làm cho công ty suy yếu và gặp

rủi ro tài chính hơn công ty không có nợ.

9

Tác giả Năm Kết quả

Nghiên cứu cho thấy rằng sự sụt giảm doanh

thu như một dấu hiệu cho sự sụt giảm hàng

hoá, giá cả hay vấn đề liên quan đến chiến

dịch quảng cáo. Tuy nhiên, sự sụt giảm doanh Moyer, Tucan, Birgonul và 2006 thu cũng có thể là kết quả của việc đối thủ Dikmen cạnh tranh cung cấp sản phẩm, dich vụ tốt

hơn- một dấu hiệu trong kinh doanh có thể

đánh giá khả năng hoạt động liên tục của

doanh nghiệp.

Ý kiến kiểm toán về tính hoạt động liên tục Hasnah haron, Bambang của kiểm toán viên về doanh nghiệp chịu ảnh Hartadi, Mahfooz Ansari 2009 hưởng của các nhân tố như chỉ số tài chính, và Ishak Ismail bằng chứng kiểm toán và trình bày công bố.

Nghiên cứu cho thấy có mối liên hệ giữa Z-

Ahn và Choi 2009 score và sự cam kết của công ty liên quan đến

hành vi điều chỉnh lợi nhuận.

Leonard, M. J. and Alam, 2009 Nghiên cứu về tác động đến lợi nhuận cho

P. thấy rằng các công ty với chỉ số Z thấp

Persons, O. A. 2011 thường có liên quan sự tác động trên báo cáo tài chính của họ.

Nghiên cứu cho thấy các công ty có giá trị Z-

core cao ít có khả năng mất vốn đầu tư và rủi

Giroux và Cassell 2011 ro kinh doanh. Do đó, các công ty gặp khó

khăn khi chỉ số Z-score thấp sẽ có nguy cơ sử

dụng hành vi điều chỉnh lợi nhuận cao hơn và

10

Tác giả Năm Kết quả

ngược lại

Nghiên cứu cho thấy các công ty sử dụng các

khoản dồn tích dựa trên hành vi điều chỉnh lợi

nhuận và các hoạt động thực tế khi cắt giảm

Zang 2012 chi phí của công ty, bởi vì sự cạnh tranh kém,

điều kiện tài chính kém, tăng cường giám sát

từ nhà đầu tư và thuế thu nhập doanh nghiệp

tăng trong giai đoạn này.

Nghiên cứu chỉ ra rằng các công ty niêm yết

thường tác động đến lợi nhuận đối mặt với Dr.Igor Pustynick 2015

nguy cơ chỉ số Z thấp hơn so với giá tri thực của nó.

Nghiên cứu 175 công ty gian lận ở Malaysia

theo danh sách PN17 từ năm 2001- 2012. Kết Noor Azira Sawal, Nor quả cho thấy rủi ro tiềm ẩn và khó khăn tài Balkish Zakaria và 2015 chính có tác động tiêu cực đáng kể đển chỉ số Norhidayah Abdulah TobinQ trong đo lường rủi ro tiềm ẩn trong

hoạt động của công ty.

11

Kết luận chương 1

Thông qua chương 1, tác giả đã tổng hợp các kết quả nghiên cứu trước đây ở

trong và ngoài nước. Từ đó, tác giả nhận thấy ở nước ngoài đã có nhiều nghiên cứu về

mối tương quan giữa hành vi điều chỉnh thu nhập và khả năng hoạt động liên tục. Tuy

nhiên, ở Việt Nam chưa thấy có nghiên cứu nào nghiên cứu về vấn đề này, cho thấy có

cơ sở để tác giả chọn đề tài nghiên cứu ảnh hưởng của điều chỉnh lợi nhuận đến khả

năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt

Nam.

12

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Khả năng hoạt động liên tục (Going Concern) 2.1.1 Khái niệm

Theo Khuôn mẫu lý thuyết của IASB thì giả định hoạt động liên tục được phát

biểu như sau: “Báo cáo tài chính phải được lập trên cơ sở giả định là đơn vị đang hoạt

động liên tục và sẽ tiếp tục hoạt động trong tương lai gần. Theo giả định này đơn vị

không có ý định cũng như không cần phải thanh lý hoặc phải thu hẹp phần lớn quy mô

hoạt động của mình. Nếu giả định hoạt động liên tục không được đáp ứng thì báo cáo

tài chính phải được lập trên một cơ sở khác và phải thuyết minh rõ ràng cơ sở đã sử

dụng để lập báo cáo tài chính”.

Khái niệm trên được sử dụng và chấp nhận rộng rãi ở hầu hết tất cả các hệ thống

kế toán trên thế giới. Tuy nhiên, các khuôn mẫu lý thuyết đã phát hành của FASB thì

không nêu rõ khái niệm về giả định hoạt động liên tục. Đối với chuẩn mực kế toán cập

nhật của FASB số No.2014-15 về “Trình bày báo cáo tài chính- Hoạt động liên tục”

được phát hành vào tháng 8 năm 2014 thì trong chuẩn mực đã đề cập đến giả định hoạt

động liên tục là: “Hoạt động liên tục được xem như là cơ sở cho việc lập BCTC, trừ khi

nhà quản lý có dự định thanh lý doanh nghiệp hoặc dừng hoạt động. Lập BCTC theo

giả định này thường được gọi tắt là cơ sở hoạt động liên tục của kế toán. Chỉ khi

doanh nghiệp thanh lý hoặc thu hẹp quy mô thì báo cáo tài chính sẽ được lập trên cơ

sở kế toán thanh lý khác”. So với khái niệm của IASB thì khái niệm này cũng không

khác biệt gì về mặt ý nghĩa.

Theo chuẩn mực kế toán Việt Nam số 1, Chuẩn mực chung, ban hành và công bố

theo Quyết định số 165/2002/QĐ-BTC ngày 31 tháng 12 năm 2002 của Bộ trưởng Bộ

Tài chính, có quy định trong nội dung phần Các nguyên tắc cơ bản về nguyên tắc hoạt

động liên tục: “ Báo cáo tài chính phải được lập trên cơ sở giả định là doanh nghiệp

đang hoạt động liên tục và sẽ tiếp tục hoạt động kinh doanh bình thường trong tương

lai gần, nghĩa là doanh nghiệp không có ý định cũng như không buộc phải ngừng hoạt

13

động hoặc phải thu hẹp đáng kể quy mô hoạt động của mình. Trường hợp thực tế khác

với giả định hoạt động liên tục thì báo cáo tài chính phải lập trên một cơ sở khác và

phải giải thích cơ sở đã sử dụng để lập báo cáo tài chính.”

Như vậy, về kế toán giả định hoạt động liên tục được hiểu là: - Cơ sở cho việc lập BCTC. - Doanh nghiệp sẽ không có ý định hoặc bắt buộc phải ngừng, thu hẹp kinh

doanh.

2.1.2 Trách nhiệm xem xét giả định hoạt động liên tục

Theo IAS 1- Trình bày BCTC thì trách nhiệm trong việc xem xét về giả định hoạt

động liên tục khi lập BCTC của một doanh nghiệp được quy định là trách nhiệm của

nhà quản lý (Ban giám đốc hoặc người đứng đầu) của doanh nghiệp đó.

Đối với US.GAAP hiện hành thì cũng yêu cầu cụ thể nhà quản lý phải đánh giá

giả định hoạt động liên tục khi lập BCTC năm hoặc BCTC giữa niên độ. Điều này đã

được quy định bởi ASC 205-40 với nội dung là “Công bố những vấn đề không chắc

chắn về giả định hoạt động liên tục” được phát hành chính thức vào ngày 27/08/2014.

Theo Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 21- Trình bày BCTC thì trách nhiệm xem

xét giả định hoạt động liên tục trong tương lai là của Ban giám đốc doanh nghiệp.

Điều này chứng tỏ vai trò hết sức quan trọng của Ban giám đốc doanh nghiệp đối

với việc lập BCTC. Trách nhiệm đánh giá về khả năng hoạt động trong tương lai được

giao cho họ bởi vì họ là đối tượng có quyền lực cao nhất trong doanh nghiệp và sẽ

nhận thức rõ được tình hình kinh doanh, phương hướng hoạt động dài hạn của chính

doanh nghiệp mình. Tuy nhiên, đây cũng là một cơ hội tốt cho các hành vi che đậy

nhằm làm đẹp BCTC khi mà việc đánh giá khả năng hoạt động liên tục vẫn còn dựa

vào nhiều yếu tố xét đoán chủ quan và thiếu những hướng dẫn cụ thể nên tính thận

trọng và độc lập rất có thể sẽ không được coi trọng đúng mực khi đánh giá giả định

hoạt động liên tục.

14

2.1.3 Dấu hiện vi phạm giả định hoạt động liên tục

Theo Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 570: Hoạt động liên tục thì một số lý do sau

đây dẫn đến nghi ngờ đáng kể về giả định hoạt động liên tục của đơn vị. (cid:1) Về mặt tài chính

- Đơn vị lâm vào tình trạng nợ phải trả lớn hơn tài sản hoặc nợ phải trả ngắn

hạn lớn hơn tài sản lưu động.

- Đơn vị có các khoản nợ dài hạn sắp đến hạn trả mà không có khả năng được

giãn nợ hoặc không có khả năng thanh toán, hoặc đơn vị phụ thuộc quá nhiều vào các khoản vay ngắn hạn để tài trợ các tài sản dài hạn

- Dấu hiệu về việc các chủ nợ ngừng hoặc thu hồi các hỗ trợ tài chính - Lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh bị âm thể hiện trên báo cáo tài chính

hay dự báo trong tương lai

- Đơn vị có các chỉ số tài chính xấu hơn mức bình thường - Lỗ hoạt động kinh doanh lớn hoặc có sự suy giảm lớn về giá trị của các tài sản

được dùng để tạo ra các luồng tiền

- Nợ tồn đọng hoặc ngừng thanh toán cổ tức - Không có khả năng thanh toán nợ khi đến hạn - Không có khả năng tuân thủ các điều khoản của hợp đồng tín dụng - Chuyển đổi từ các giao dịch mua chịu sang mua thanh toán ngay với các nhà

cung cấp

- Không có khả năng tìm kiếm các nguồn tài trợ cho việc phát triển các sản

phẩm mới thiết yếu hoặc các dự án đầu tư thiết yếu

(cid:1) Về hoạt động

- Ban Giám đốc có ý định ngừng hoạt động hoặc giải thể đơn vị; - Thiếu thành phần lãnh đạo chủ chốt mà không được thay thế;

15

- Mất một thị trường lớn, mất khách hàng quan trọng, mất quyền kinh doanh

theo hình thức cấp phép, nhượng quyền thương mại hoặc mất nhà cung cấp quan trọng;

- Gặp các vấn đề khó khăn về lao động; - Thiếu hụt vật tư đầu vào chủ yếu; - Xuất hiện đối thủ cạnh tranh mới thành công hơn;

(cid:1) Các dấu hiệu khác

- Không tuân thủ các quy định về góp vốn cũng như các quy định khác của pháp

luật;

- Đơn vị đang bị kiện và các vụ kiện này chưa được xử lý mà nếu đơn vị thua kiện có thể dẫn đến các khoản bồi thường không có khả năng đáp ứng được; - Thay đổi về pháp luật và các quy định hoặc chính sách của Nhà nước làm ảnh

hưởng bất lợi tới đơn vị

- Xảy ra các rủi ro, tổn thất mà không được bảo hiểm hoặc bảo hiểm với giá trị

thấp.

2.1.4 Cách thức đo lường

Khả năng hoạt động liên tục là khái niệm để chỉ doanh nghiệp đang hoạt động liên

tục và sẽ tiếp tục hoạt động trong tương lai gần. Khả năng không còn hoạt động là một

hiện tượng kinh tế tự nhiên nhằm đào thải những doanh nghiệp yếu kém trước áp lực

của quy luật cạnh tranh trên thị trường. Do đó việc dự báo trước khả năng hoạt động

liên tục trong tương lai của các doanh nghiệp là việc làm cần thiết và hết sức thiết thực

nhằm giảm thiểu rủi ro, có biện pháp khắc phục cho kế hoạch tài chính, lợi nhuận và

khả năng thanh khoản của công ty. Trên thế giới mô hình dự báo khả năng hoạt động

liên tục đã xuất hiện từ khá lâu đời. Tuy nhiên, mô hình nào phù hợp với thị trường

Việt Nam vẫn chưa được nghiên cứu tổng hợp đầy đủ. Bài viết này nhằm giới thiệu mô

hình dự báo khả năng hoạt động liên tục Atman Z-Score, Springate Z-score, Fulmer H-

Score và ứng dụng các mô hình này đã dự báo khả năng hoạt động liên tục của các

16

công ty niêm yết tại Việt Nam. Cụ thể, cơ sở dữ liệu chủ yếu từ báo cáo tài chính nên

thuận tiện cho việc phân tích lợi nhuận, khả năng áp dụng mô hình đơn giản, nhanh và

dễ thực hiện. Ngoài ra mô hình này cũng đã được nghiên cứu ở một số quốc gia như

Jordan, Thái Lan, Ấn Độ đều cho kết quả khả quan. Đây là một trong những cơ sở quan trọng để tác giả thực hiện dựa trên hai mô hình này. 2.1.4.1 Mô hình Altman Z-score (1968)

Nghiên cứu của Altman được xây dựng trên nghiên cứu của nhà nghiên cứu kế

toán William Beaver và các cộng sự. Trong những năm 1930, Mervyn và những cộng

sự đã thu thập những chỉ số kế toán khác nhau xuất hiện trong các báo cáo tài chính

của các công ty phá sản. Chỉ số Z của Altman là một kiểu trong kỹ thuật phân tích biệt

số của R.A.Fisher (1936). Nghiên cứu của William Beaver công bố năm 1966 và 1968,

lần đầu tiên áp dụng phương pháp thực hiện T-test để dự đoán phá sản của các công ty.

Beaver áp dụng phương pháp này để đánh giá tầm quan trọng của mỗi chỉ số kế toán

dựa trên phân tích đơn biến, sử dụng mỗi chỉ số một lần trong cùng một thời gian. Sự

cải tiến của Altman so với nghiên cứu trước là áp dụng phân tích thống kê, phân tích

biệt số, và có thực hiện đối với sự kết hợp đa dạng các khoản mục cùng lúc.

Altman sử dụng kỹ thuật phân tích biệt số trên cơ sở số liệu của 66 doanh nghiệp

tại Mỹ. 66 doanh nghiệp này được phân thành 2 nhóm, mỗi nhóm gồm 33 doanh

nghiệp. Nhóm 1 gồm các doanh nghiệp bị phá sản từ năm 1946 đến năm 1965. Nhóm 2

gồm các doanh nghiệp không bị phá sản và vẫn hoạt động bình thường đến năm 1966.

Từ số liệu của bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, 22 chỉ số

tài chính được tính toán và phân thành 5 nhóm: thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả

năng thanh toán và chỉ số hoạt động. Trong danh mục 22 chỉ số tài chính, có 5 chỉ số

được lựa chọn để sử dụng vào mô hình dự đoán khả năng phá sản dựa vào 4 tiêu chí:

(1) quan sát ý nghĩa thống kê của phương trình nhiều biến; (2) đánh giá mức độ tương

quan giữa các biến liên quan; (3) quan sát khả năng dự đoán chính xác của mô hình; (4)

dự đoán của chuyên gia phân tích. Và Altman thu được hàm số sau:

17

Z = 1.21 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 0.999X5

Trong đó:

X1 = Vốn lưu động/ Tổng tài sản (Working Capital/ Total Assets)

Tỷ số này là một thước đo về tài sản lưu động của công ty (hoặc vốn lưu động) so

với tổng tài sản. Một công ty có vốn lưu động cao hơn sẽ có nhiều tài sản ngắn hạn

hơn, và do đó, sẽ có thể đáp ứng các nghĩa vụ nợ ngắn hạn của nó một cách dễ dàng

hơn. Tỷ lệ này là một trong những chỉ số có ý nghĩa nhất trong việc chỉ ra công ty có

khả năng tiếp tục hoạt động không vì vốn lưu động thấp có ý nghĩa là công ty có thể

không có khả năng đáp ứng nhu cầu vốn ngắn hạn của họ.

X2 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản (Retained Earning/ Total Assets)

Tỷ số này là một thước đo lợi nhuận giữ lại chưa phân phối so với tổng tài sản.

Những công ty có nhiều năm hoạt động được mặc nhiên là có chỉ số này cao hơn

những công ty tương đối trẻ, mới thành lập. Và tỷ lệ những công ty kinh doanh thất bại

cũng cao hơn rất nhiều trong những năm đầu tiên hoạt động.

X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản (Earnings before interest and

taxes/ Total Assets)

Một công ty khoẻ mạnh sẽ có thể tạo ra thu nhập bằng cách sử dụng tài sản của

doanh nghiệp mình. Nếu tỷ lệ này thấp thì nó chứng minh rằng lợi nhuận là không tốt,

và công ty đang có nguy cơ phá sản vì nó có khả năng dễ bị tổn thương hơn khi thị

trường đi xuống và có ảnh hưởng đến thu nhập. Phân tích này đúng cả với các công ty

sản xuất và dịch vụ, cũng như công ty tư nhân.

X4 = Giá trị vốn hoá thị trường của chủ sở hữu/ Tổng giá trị sổ sách của tổng nợ

(Market Value of Equity/ Book Value of Total Liabities)

Tỷ số này cho biết yếu tố thị trường có tác động tới mô hình phá sản. Lý thuyết

này cho rằng các công ty có giá trị vốn hóa cao thì ít có khả năng bị phá sản vì cổ phiếu

của họ có giá trị cao hơn giá trị sổ sách. Ngoài ra, nó sẽ đánh giá được kỳ vọng thị

trường về công ty, do đó cần xem xét đến thông tin giá trị tài chính trong tương lai.

18

X5 = Doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/ Total Assets)

Tỷ số này, còn được gọi là vòng quay tổng tài sản, chứng minh hiệu quả của công

ty đang sử dụng tài sản của mình để tạo ra doanh thu. Nếu chỉ số này thấp thì nó chỉ ra

rằng công ty hoạt động không hiệu quả, tạo ra nguy cơ phá sản cao hơn.

Dựa vào kết quả tính toán của chỉ số Z, Altman phân chia các doanh nghiệp thành

3 nhóm 3 sau:

- Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản - Nếu 1,81 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có nguy cơ phá sản - Nếu Z < 1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao

Altman kết luận rằng, việc phân tích các chỉ số tài chính đơn lẻ không còn là một

kỹ thuật phân tích quan trọng trong môi trường học thuật do cách thực hiện khá đơn

giản. Để đánh giá các chỉ số tài chính một cách chặt chẽ, một tập hợp các chỉ số tài

chính được kết hợp trong phân tích biệt số để dự đoán khả năng phá sản của doanh

nghiệp. Về lý thuyết, nếu phân tích các chỉ số tài chính này trong một khuôn khổ đa

biến sẽ có ý nghĩa thống kê lớn hơn kỹ thuật so sánh tuần tự từng chỉ số tài chính.

Trong các thử nghiệm ban đầu, chỉ số Z của Altman đã thể hiện chính xác 72%

trong việc dự đoán phá sản trong hai năm trước các sự kiện này có thể xảy ra. Hàng

loạt thử nghiệm trong suốt ba thời kỳ khác nhau trong hơn ba mươi năm tiếp theo (cho

tới năm 1999), mô hình đã được phát hiện với độ chính xác 80-90% trong việc dự đoán

phá sản trong một năm có thể xảy ra và các gian lận liên quan đến BCTC cũng được

phát hiện theo cách thức này.

Từ 1985 trở đi, chỉ số Z đã được chấp nhận rộng rãi bởi kiểm toán viên, kế toán

quản trị, tòa án, và hệ thống dữ liệu sử dụng trong việc đánh giá cho vay. Công thức

tính đã được sử dụng đa dạng trong các trường hợp và ở các nước, mặc dù ban đầu nó

được thiết kế cho công ty sản xuất với tài sản hơn một triệu đôla Mỹ nhưng sau đó các

thay đổi được tiến hành để thích hợp đối với công ty tư nhân và công ty phi sản xuất.

2.1.4.2 Mô hình Springate Z-score (1978)

19

Mô hình này được phát triển năm 1978 tại Đại học Simon Fraser, Canada bởi tác

giả là Gordon L.V.Springate, dựa theo mô hình của Altman. Springate sử dụng từng

bước phân tích để chọn 4 trong 19 chỉ số tài chính phổ biến nhằm dự báo khả năng hoạt

động liên tục của doanh nghiệp. Mô hình như sau:

Z = 1.03X1 + 3.07X2 + 0.66X3 + 0.4X4

Trong đó:

X1 = Vốn lưu động/ Tổng tài sản (Working Capital/ Total Assets)

X2= Lợi nhuận hoạt động trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản (Net Profit before interest

and taxes/ Total Assets)

X3= Lợi nhuận trước thuế/ Nợ ngắn hạn (Net Profit before Taxes/Current Liabilities)

X4= Doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/Total Assets)

Nếu Z< 0,862: công ty có khả năng phá sản

Mô hình đạt tỷ lệ chính xác 92,5% trong cuộc thử nghiệm ở 40 công ty. Botheras

(1979) đã thử nghiệm mô hình của Springate trên 50 công ty với quy mô tổng tài sản

bình quân là 2.500.000 USD, và tỷ lệ chính xác là 88%. Sands (1980) đã thử nghiệm

mô hình của Springate trên 24 công ty với quy mô tài sản bình quân là 63.400.000

USD, với tỷ lệ chính xác là 83,3%.

2.1.4.3 Mô hình Fulmer H-score (1984)

Mô hình Fulmer (cũng thường được gọi là Chỉ số H) là một mô hình phân loại

khả năng hoạt động liên tục, dựa trên một nghiên cứu 1984. Fulmer sử dụng phân tích

để đánh giá 40 chỉ tiêu tài chính nghiên cứu mẫu cho 60 công ty, trong đó: 30 công ty

thành công, 30 công ty phá sản, tài sản bình quân của các doanh nghiệp này là 455.000

USD.

Theo mô hình, một công ty nên được phân loại như phá sản nếu kết quả H là dưới

số 0 (không) và phân loại là không bị phá sản nếu kết quả là ở trên 0 (không).

H = 5.528 V1 + 0.212 V2 + 0.073 V3 + 1.270 V4 – 0.120 V5 + 2.335 V6 + 0.575 V7 +

1.083 V8 + 0.894 V9 – 6.075

20

Với

V1 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản (Retained earning/ Total Assets)

V2 = Doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/ Total Assets)

V3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Vốn chủ sở hữu (Earnings before interest and

taxes/ Equity)

V4 = Lưu chuyển tiền thuần/ Tổng nợ phải trả (Cash Flow/ Total Debt)

V5 = Nợ phải trả/ Tổng tài sản (Debt/ Total Assets)

V6 = Nợ phải trả ngắn hạn/ Tổng tài sản (Current Liabilities/ Tổng tài sản)

V7 = Logarit Tổng tài sản (Log Tangible Assets)

V8 = Vốn lưu động/ Tổng nợ phải trả (Working Capital/ Tottal Debt)

V9 = Logarit Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay

Mô hình của Fulmer đã phát hiện chính xác 98% trong việc dự đoán phá sản trong

một năm và chính xác 81% trong hơn một năm tiếp theo. 2.2 Điều chỉnh lợi nhuận 2.2.1 Khái niệm

Để hiểu rõ về khái niệm điều chỉnh lợi nhuận, trước hết chúng ta tìm hiểu về cơ sở

ghi nhận các bút toán trong kế toán. Trong kế toán hiện tồn tại hai cơ sở ghi nhận các

bút toán kế toán bao gồm:

(cid:2) Cơ sở dồn tích (Accrual basis): theo cơ sở này thì các bút toán kế toán được ghi

nhận khi thời điểm phát sinh không kể đã thực thu, chi bằng tiền hay không. Ví dụ:

ngày 15/12/2014 phát sinh một khoản doanh thu nhưng khách hàng chưa trả tiền và

khoản tiền thực nhận từ khách hàng này sẽ tiến hành vào ngày 15/01/2015. Theo cơ sở

dồn tích thì khoản doanh thu này vẫn được ghi nhận trên báo cáo tài chính năm 2014.

(cid:2) Cơ sở tiền (Cash basis): theo cơ sở này thì các bút toán kế toán chỉ được ghi

nhận khi đã thực thu, chi bằng tiền. Ví dụ: theo ví dụ trên thì khoản doanh thu chỉ được

ghi nhận khi thực thu bằng tiền nên khoản doanh thu này không được ghi nhận trên báo

cáo tài chính năm 2014 mà được ghi nhận trên báo cáo tài chính năm 2015.

21

Đối với các doanh nghiệp, việc ghi nhận các giao dịch kế toán đều dựa trên cơ sở

dồn tích và do đó sẽ dẫn đến lợi nhuận bằng tiền (dòng tiền từ hoạt động kinh doanh)

và lợi nhuận ghi nhận trên cơ sở dồn tích sẽ có sự khác biệt. Sự khác biệt này chính là

được tạo ra bởi các khoản dồn tích (Ví dụ: doanh thu nhận trước, khấu hao, dự phòng,

trích trước…). Do đó, phương trình kế toán sau được thiết lập: Lợi nhuận sau thuế - Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh = Các khoản dồn tích

Từ đó suy ra: Lợi nhuận sau thuế = Các khoản dồn tích + Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh

Như vậy, việc ghi nhận các bút toán kế toán trên cơ sở dồn tích sẽ tạo điều kiện

cho các nhà quản lý của doanh nghiệp điều chỉnh tăng, giảm lợi nhuận sau thuế tùy

theo mục tiêu công bố thông tin của mình bằng cách sử dụng các khoản dồn tích.

Từ phân tích trên cho thấy, khái niệm điều chỉnh lợi nhuận là hành vi của nhà

quản lý sử dụng việc ghi nhận trên cơ sở dồn tích thông qua một số tài khoản để làm

thay đổi lợi nhuận sau thuế theo các mục tiêu công bố thông tin của họ. Tuy nhiên, hiện

tại cũng có nhiều khái niệm khác nhau về điều chỉnh lợi nhuận được sử dụng trong

nghiên cứu.

Thông qua việc tổng hợp các khái niệm về điều chỉnh lợi nhuận trước đây, Ronen

và Yaari (2008) cũng trình bày một khái niệm tổng quát bao gồm tất cả các khía cạnh

của điều chỉnh lợi nhuận như sau: “Điều chỉnh lợi nhuận là một tập hợp các quyết định

quản lý dẫn đến việc không báo cáo hiện trạng trong ngắn hạn, tối đa hóa giá trị lợi

nhuận theo dự tính của nhà quản lý. Điều chỉnh lợi nhuận có thể: Có lợi, Có hại hoặc

Trung tính. Nếu có lợi là tín hiệu cho thấy giá trị ở dài hạn; có hại thì che dấu giá trị

trong ngắn, dài hạn; trung tính sẽ phát hiện kết quả thực hiện đúng trong ngắn hạn.”

Tóm lại, từ các khái niệm về điều chỉnh lợi nhuận đã trình bày ở trên chúng ta có

thể thấy được những đặc điểm chung trong các khái niệm về điều chỉnh lợi nhuận như

sau: (cid:1) Là hành vi phụ thuộc vào quyết định có chủ ý của nhà quản lý.

22

(cid:1) Là sự can thiệp của nhà quản lý làm thay đổi các thông tin trên báo cáo tài chính. (cid:1) Là sự công bố thông tin liên quan đến các thời điểm trình bày báo cáo. 2.2.2 Cách phương pháp đo lường, dự đoán điều chỉnh lợi nhuận

Có ba phương pháp tiếp cận để đo lường và dự đoán điều chỉnh lợi nhuận,

phương pháp thứ nhất nghiên cứu về tổng các khoản dồn tích và sử dụng mô hình hồi

quy để tính toán và dự đoán các khoản điều chỉnh đã dự tính hoặc bất thường. Cũng

theo phương pháp này việc tiếp cận có thể tập trung vào các khoản dồn tích đặc thù

như dự phòng phải thu khó đòi…, hoặc tập trung vào các khoản dồn tích ở một số lĩnh

vực đặc biệt như dự phòng bồi hoàn trong lĩnh vực bảo hiểm. Phương pháp tiếp cận thứ

hai thông qua việc phân bổ chi phí hoặc dịch chuyển thời gian của các khoản chi phí.

Phương pháp tiếp cận thứ ba tập trung vào việc công bố thông tin, thông qua các gián

đoạn trong phân phối các khoản lợi nhuận. Chi tiết về ba phương pháp đo lường điều

chỉnh lợi nhuận này như sau:

2.2.2.1 Dựa trên các khoản dồn tích

Trong phương pháp này, mô hình Jones (1991) được sử dụng phổ biến, mô hình

này được xây dựng dựa trên kết quả nghiên cứu của Healy (1985) và DeAngelo (1986).

Mô hình này cho rằng các khoản dồn tích là kết quả của việc nhà quản lý thực hiện các

chủ định của mình và thay đổi các điều kiện kinh tế của doanh nghiệp. Mô hình này

xác định tổng các khoản dồn tích theo thay đổi trong doanh thu và mức tổng của tài sản

cố định. a. Mô hình Healy (1985)

Healy (1985) cho rằng hành vi điều chỉnh có hệ thống xuất hiện trong mỗi giai

đoạn. Tác giả phân chia mẫu thành ba nhóm, lợi nhuận được dự đoán đang bị thổi

phồng vào một nhóm và lợi nhuận được dự đoán đang bị dấu bớt vào hai nhóm còn lại,

so sánh giá trị trung bình tổng các khoản dồn tích giữa các nhóm. Giá trị trung bình của

tổng các khoản dồn tích trong giai đoạn ước tính là giá trị các khoản dồn tích không tự

định (NDA). Mô hình để tính NDA như sau:

∑ (cid:3)(cid:4)(cid:5)

(cid:6)

23

(cid:3)

NDA(cid:1) =

Với:

NDA : Các khoản dồn tích không thể điều chỉnh ước tính;

TA : Tổng các khoản dồn tích tính theo tổng tài sản

t : 1,2,...,T chỉ các năm trong giai đoạn ước tính

(cid:1) : năm ước tính các khoản dồn tích không tục định

b. Mô hình De Angelo (1986)

De Angelo (1986) đo lường hành vi điều chỉnh lợi nhuận bằng cách tính những

khác biệt đầu tiên trong tổng các khoản dồn tích và giả định rằng những khác biệt ban

đầu có giá trị mong đợi là bằng 0 theo giả thiết không của việc không có hành vi điều

chỉnh lợi nhuận. Mô hình này sử dụng tổng các khoản dồn tích của năm trước liền kề

để tính NDA. Mô hình như sau:

NDAt = TAt-1

Mô hình của De Angelo là trường hợp đặc biệt của mô hình Healy (1985), trong

đó giai đoạn dùng để ước tính NDA được giới hạn là năm trước liền kề.

c. Mô hình Friedlan (1994)

Mô hình Friedlan giả định rằng sự thay đổi trong tổng số trích trước giữa hai giai

đoạn gồm có hai thành phần: (1) sự thay đổi do tăng trưởng và (2) sự thay đổi do lựa

chọn chính sách kế toán của tổ chức. Khi một công ty phát triển, số biến kế toán

dồn tích không thể điều chỉnh và biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh tăng theo. Để

kiểm soát ảnh hưởng của yếu tố tăng trưởng đến tổng số biến kế toán dồn tích

(accruals) , mô hình giả định một tỷ lệ tương ứng so sánh giữa tổng số biến kế toán

dồn tích (accruals) và doanh thu được sử dụng. Tổng số biến kế toán dồn tích (TA)

được cho là điều chỉnh là sự khác biệt giữa tổng số biến kế toán dồn tích (accurals)

trong thời kỳ t được chuẩn hóa bởi doanh thu bán hàng của thời kỳ t và tổng số biến kế

24

toán dồn tích (accurals) thời kỳ t-1được chuẩn hóa bởi doanh thu bán hàng thời kỳ t-1.

Mô hình này như sau:

Biến kế toán dồn tích Biến kế toán dồn tícht (TAt) Biến kế toán dồn tícht-1 (TAt-1)

= - có thể điều chỉnht

Doanh thut Doanh thut-1 (DAT)

d. Mô hình Jones (1991)

Jones (1991) đưa ra một mô hình làm suy yếu đi giả định rằng các khoản dồn tích

không thể điều chỉnh (NDA) là các khoản bất biến. Mô hình này nỗ lực để kiểm soát

tác động của những thay đổi trong bối cảnh kinh tế của một doanh nghiệp lên các

khoản dồn tích không thể điều chỉnh (NDA). Mô hình được thể hiện như sau:

Biến kế toán dồn tích không thể điều chỉnh (NDA):

1 TAt ▲REVt PPEt NDAt = = + + α1 α2 α3

At-1 At-1 At-1 At-1 At-1

Trong đó:

NDAt là biến kế toán dồn tích không thể điều chỉnh được năm t

TAt: Tổng biến dồn tích năm t

At-1: Tài sản cuối năm t-1

REVt: Doanh thu thuần năm t

PPEt là nguyên giá của tài sản cố định hữu hình e. Mô hình Jones điều chỉnh (1995)

Trong mô hình nguyên gốc, mô hình Jones (1991) đưa vào phương trình hồi quy

hai biến là REV và PPE. Theo diễn giải của nghiên cứu, giá trị REV thể hiện sự biến

25

động doanh thu thuần của doanh nghiệp trong kỳ kế toán, nó phản ánh tình hình và môi

trường hoạt động kinh doanh và là khoản mục mang tính khách quan không bị nhà

quản trị lợi dụng để điều chỉnh lợi nhuận trong kỳ. Tuy nhiên, tác giả cũng có đề cập

tới những hạn chế trong diễn giải của mình khi chọn ∆REV làm biến nghiên cứu.

Nghiên cứu cho rằng, doanh thu thuần cũng có thể bị tác động thông qua các khoản

doanh thu bị ghi nhận không đúng niên độ và các khoản này có thể là doanh thu khống

của doanh nghiệp. Xuất phát từ hạn chế kể trên của mô hình gốc, các nhà nghiên cứu

sau này đưa thêm biến ∆REC nhằm loại bỏ ảnh hưởng của các khoản doanh thu dồn

tích do sự tăng lên của khoản mục phải thu khách hàng trong kỳ, qua đó giá trị doanh

thu thuần tăng thêm phản ánh chính xác hơn môi trường kinh doanh của doanh nghiệp

trong năm đó.

1 ▲(REVt-RECt) PPEt NDAt = + α1 α2 + α3

At-1 At-1 At-1 At-1

Trong đó:

RECt : Khoản phải thu năm t f. Mô hình của Kothari và cộng sự (2005)

Kothari, Leone and Wasley (2005) đã tiếp tục phát triển mô hình của Jones (1991)

và Dechow, Sloan and Sweeney (1995) trên cơ sở xem xét biến về kết quả hoạt động.

Mục đích của tác giả là nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính giữa biến dồn tích và kết

quả hoạt động.

Mô hình tuyến tính có xem xét kết quả hoạt động của Kothari, Leone and Wasley

(2005) như sau :

1 NDAt ▲(REVt-RECt) PPEt = α1 + α2 + α3 + α4 ROAt-1 +ε At-1 At-1 At-1 At-1

26

Trong đó : ROAt-1: Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản của năm t-1

2.2.2.2 Dựa trên phân bổ hoặc dịch chuyển thời gian các khoản chi phí

Các công ty có thể điều chỉnh lợi nhuận bằng các phân bổ chi phí cho các hoạt

động làm gia tăng giá trị và được mong đợi bởi công chúng, hoặc bằng cách chuyển

dịch chi phí thành các khoản sau thuế hoặc dịch chuyển chi phí, doanh thu giữa các chi

nhánh, công ty con với nhau mà các chi nhánh, công ty con này nằm ở các vùng địa lý

khác nhau, các quốc gia có mức thuế suất khác nhau hay chính sách kế toán khác nhau

với mục tiêu làm tăng, giảm lợi nhuận tùy theo chiến lược công bố thông tin, tối ưu chi

phí thuế…

Hầu hết các báo cáo kết quả kinh doanh đều trình bày rõ ràng các khoản thu nhập

từ kinh doanh và các khoản thu nhập khác. Trong trường hợp sự chú ý của người sử

dụng báo cáo tập trung vào các khoản thu nhập khác ngoài thu nhập từ hoạt động kinh

doanh chính thì việc các công ty dịch chuyển chi phí từ hoạt động sản xuất kinh doanh

chính qua hoạt động khác thông qua đó gia tăng hiệu quả hoạt động chính và làm gia

tăng giá trị công ty.

2.2.2.3 Thông qua công bố thông tin

Balsam và cộng sự (2003) tìm thấy bằng chứng giống nhau về việc lợi nhuận của

công ty bị điều chỉnh xảy ra ở những công ty công bố thông tin về chi phí của việc phát

hành chứng khoán ưu đãi cho nhân viên. Schrand và Walther (2000) cũng ghi nhận các

nhà quản lý thường có chiến lược trong việc công bố lợi nhuận ở những giai đoạn khác

nhau để phù hợp với các dự đoán, mong đợi của thị trường. 2.3 Các lý thuyết cơ sở

Các lý thuyết cơ sở được nghiên cứu nhằm giải thích hướng tiếp cận của tác giả

khi thực hiện các mục tiêu nghiên cứu, mà trọng tâm là tầm ảnh hưởng của việc điều

chỉnh lợi nhuận và mối liên quan đến dự đoán khả năng phá sản doanh nghiệp cần

được xem xét thế nào, để thoả mãn cho nhu cầu dự báo khả năng hoạt động liên tục

trong tương lai của doanh nghiệp, được trình bày trong các nội dung sau đây:

27

2.3.1 Lý thuyết đại diện (Agency Theory) 2.3.1.1 Nội dung

Lý thuyết người chủ - người đại diện (sau đây gọi là lý thuyết đại diện) xuất hiện

trong bối cảnh việc quản trị kinh doanh gắn liền với những hành vi của người chủ và

người làm thuê thông qua các hợp đồng. Những nghiên cứu đầu tiên tập trung vào

những vấn đề về thông tin không hoàn hảo trong những hợp đồng của ngành bảo hiểm.

Tuy nhiên, phải đến năm 1976, thì lý thuyết đại diện mới thật sự được quan tâm. Nội

dung của lý thuyết như sau:

Chủ thể (Principal) hay chủ sở hữu vốn (Shareholders) và người đại diện (Agents)

hay nhà quản trị (Manager). Mối quan hệ đại diện (hay quan hệ uỷ thác) như là quan hệ

hợp đồng mà theo đó các cổ đông (những người chủ - principals) bổ nhiệm, chỉ định

người khác, người quản lý công ty (người đại diện – agents) để thực hiện việc quản lý

công ty cho họ trong đó bao gồm cả việc trao thẩm quyền để ra quyết định định đoạt tài

sản của công ty. Tuy nhiên, giữa họ luôn có sự đối nghịch về lợi ích. Lý thuyết đại diện

cho rằng, nếu cả hai bên trong mối quan hệ này (cổ đông và người quản lý công ty) đều

muốn tối đa hoá lợi ích của mình, thì có cơ sở để tin rằng người đại diện công ty sẽ

không luôn luôn hành động vì lợi ích tốt nhất cho người chủ, tức các cổ đông. Người

sở hữu quan tâm đến giá trị công ty, giá cổ phiếu (cũng chính là lợi ích của bản thân

họ). Trong khi đó nhà quản trị về cơ bản không quan tâm nhiều đến lợi ích của cổ đông

mà quan tâm đến lợi ích của mình (lương, thưởng, phụ cấp, nguồn thu khác dựa trên vị

trí công tác).

Việc không đồng nhất lợi ích giữa cổ đông (chủ sở hữu) và nhà quản trị (người

đại diện) làm phát sinh một loại chi phí gọi là “chi phí đại diện” (agent cost). Đây là

loại chi phí để duy trì một mối quan hệ đại diện hiệu quả. Chi phí này bằng không khi

chủ sở hữu đồng thời là Giám đốc công ty. Cụ thể hơn, khi Giám đốc sở hữu toàn bộ

vốn của công ty. Chi phí đại diện càng lớn khi Giám đốc sở hữu ít hoặc không sở hữu

28

cổ phiếu công ty. Chi phí đại diện bao gồm: chi phí giám sát, chi phí ràng buộc và chi

phí cơ hội:

(cid:2) Chi phí giám sát (Monitoring cost): Là những chi phí do người chủ trả để đo

lường, giám sát và kiểm tra hoạt động của người đại diện, như chi phí kiểm toán. Chi

phí này có thể gồm các chi phí cho hoạt động kiểm tra giám sát, chi phí ký kết hợp

đồng bồi hoàn và cuối cùng là chi phí sa thải đối với người đại diện. Ban đầu những chi

phí này do người chủ trả, nhưng Fama và Jensen (1983) cho rằng cuối cùng thì đây là

chi phí do người đại diện gánh chịu vì các khoản tiền lương, tiền thưởng, các ưu đãi

khác của họ sẽ bị điều chỉnh để bù đắp những chi phí này.

(cid:2) Chi phí ràng buộc (Bonding cost): Chi phí để thiết lập một bộ máy có thể tối

thiểu những hành vi không mong muốn, như bổ nhiệm những thành viên bên ngoài vào

ban điều hành hay tái thiết lập hệ thống tổ chức của công ty. Giả sử rằng người đại diện

là người cuối cùng gánh chịu chi phí giám sát, rằng họ có thể xây dựng hệ thống hoạt

động vì mục tiêu tối đa lợi nhuận cho cổ đông, hoặc họ sẽ chịu bồi thường nếu họ vi

phạm các điều khoản của hợp đồng đại diện, khi đó chi phí thiết lập và giữ vững hệ

thống hoạt động này được gọi là chi phí ràng buộc.

(cid:2) Chi phí cơ hội (Residual loss): Là chi phí phát sinh khi các cổ đông thuê người

đại diện và buộc phải đưa ra các hạn chế, ví dụ những thiệt hại do người đại diện lạm

dụng quyền được giao để tư lợi, những thiệt hại do việc đặt ra quy định đối với quyền

bỏ phiếu của cổ đông về những vấn đề cụ thể, thiệt hại từ những biện pháp kiểm soát

hoạt động của người đại diện. Bất chấp việc giám sát và sự ràng buộc, lợi ích của

người đại diện và cổ đông vẫn không chắc chắn hoàn toàn đồng nhất. Vì vậy, vẫn có

thiệt hại do vấn đề người đại diện phát sinh từ mâu thuẫn lợi ích. Những thiệt hại đó

được gọi là chi phí cơ hội. 2.3.1.2 Áp dụng lý thuyết

Đối với các công ty cổ phần nói chung và công ty niêm yết nói riêng, có sự tách

biệt giữa quyền sở hữu và quản lý. Chủ sở hữu các công ty cổ phần nay có xu hướng sẽ

29

thuê một giám đốc đại diện cho mình điều hành công ty. Chi phí đại diện sẽ luôn phát

sinh và đây là chi phí không thể tránh khỏi khi Giám đốc và cổ đông luôn không đồng

nhất về lợi ích như đã đề cập. Người giám đốc điều hành này sẽ phải đáp ứng các yêu

cầu mà các cổ đông đề ra như: được đào tạo một cách chuyên nghiệp, có năng lực điều

hành công ty. Ngược lại, hợp đồng đại diện này sẽ mang lại cho các giám đốc- người

đại diện những lợi ích không nhỏ, họ có quyền ra quyết định và thực hiện các hoạt

động mà được cho là sẽ đem lại lợi ích cho các cổ đông, họ được hưởng lương và các

khoản lợi tức khác từ công việc quản trị công ty. Khi bỏ tiền ra thuê người đại diện

điều hành công ty, các cổ đông- chủ sở hữu- của công ty mong muốn mọi hoạt động

của người đại diện đều nhằm mục đích tối đa hoá giá trị tài sản của công ty, gia tăng cổ

tức. Trong khi đó, người đại diện- người điều hành- của công ty lại có những lợi ích cá

nhân riêng biệt, họ có thể trực tiếp quyết định hay ngụy tạo ra các lý do khiến cho các

chủ sở hữu không thực hiện đầu tư vào những dự án có tỷ suất sinh lợi cao vì tâm lý e

ngại rủi ro, hoặc quyết định đầu tư vào những dự án không đem lại lợi nhuận tối ưu cho

công ty mà lại đem lại lợi nhuận cho riêng họ. Trong khi đó các chủ sở hữu, nhà đầu

tư, những người cần thông tin cho mục đích ra quyết định lại khó có cơ hội tiếp cận với

thông tin. Do đó, để kiểm soát hoạt động của doanh nghiệp, chủ sở hữu phải gia tăng

các hoạt động giám sát dẫn đến việc gia tăng chi phí đại diện. Tăng cường mức độ

công bố và minh bạch thông tin sẽ làm sự giảm sự bất đối xứng thông tin giữa các cổ

đông và nhà quản lý, do đó làm giảm chi phí đại diện.

Lý thuyết đại diện cũng được sử dụng để giải thích việc minh bạch thông tin hay

gia tăng việc thuyết minh tự nguyện của người điều hành công ty (Robert Bushman and

Smith, 2001). Hành vi của người đại diện (nhà quản lý) trong vấn đề gia tăng mức độ

công bố thông tin hay minh bạch thông tin khi xem xét và cân nhắc giữa lợi ích và chi

phí cho việc công bố thông tin. Khi hợp đồng giữa chủ sở hữu và nhà quản lý đạt hiệu

quả, lợi ích của nhà quản lý được đảm bảo, họ sẽ hành động hoàn toàn vì lợi ích của

chủ sở hữu.

30

2.3.2 Lý thuyết thông tin bất cân xứng 2.3.2.1 Nội dung

Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) lần đầu tiên xuất hiện

vào những năm 1970 và đến năm 2001, các nhà khoa học nghiên cứu lý thuyết này là

George Akerlof, Michael Spence và Jose Stiglitz đã được nhận giải Nobel kinh tế cho

những nỗ lực nghiên cứu của lý thuyết về thông tin bất cân xứng.

Nghiên cứu của một học giả kinh tế nổi tiếng trên thế giới về lý thuyết thông tin

bất cân xứng đã đưa ra khái niệm về thông tin bất cân xứng như sau: “Thông tin bất

cân xứng trên thị trường chứng khoán xảy ra khi một hoặc nhiều nhà đầu tư sở hữu

được thông tin riêng hoặc có nhiều thông tin công bố hơn về một công ty so với các

nhà đầu tư còn lại” (Kyle, 1985). Nói cách khác, “thông tin bất cân xứng xuất hiện khi

người mua và người bán có các thông tin khác nhau”. Bất cân xứng thông tin là tình

trạng xuất hiện trên thị trường khi một bên nào đó (bên mua hoặc bên bán) sở hữu một

lượng thông tin đầy đủ hơn về đặc tính sản phẩm.

Tiếp theo Akerlof, Micheal Spence (1973) chỉ ra giải pháp để khắc phụ tình trạng

thông tin bất cân xứng bằng cơ chế phát tín hiệu (signaling): bên có nhiều thông tin có

thể phát hiệu một cách trung thực và tin cậy đến những bên ít thông tin. Với việc phát

tín hiệu này, người bán những sản phẩm có chất lượng cao phải sử dụng những biện

pháp được coi là quá tốn kém so với người bán hàng hoá có chất lượng thấp. Ví dụ của

việc phát tín hiệu thị trường là việc các công ty, tập đoàn nổi tiếng thường triển khai

các chương trình quảng cáo đắt tiền, việc duy trì chế độ bảo hành cho sản phẩm tin cây

cho khách hàng để phát tín hiệu về chất lượng và dịch vụ của mình. Các công ty niêm

yết duy trì tỷ lệ chi trả cổ tức bằng tiền mặt cao và ổn định để phát tín hiệu về khả năng

quản lý dòng tiền mạnh và hiệu quả hoạt động của mình.

Trải qua hơn hai thập kỷ, lý thuyết về thông tin bất cân xứng, có thể thấy, thông

tin bất cân xứng là tình trạng mà các bên tham gia giao dịch không có được thông tin

như nhau, một bên tham gia giao dịch trên thị trường (ban điều hành công ty, cổ đông

31

lớn) có nhiều thông tin hơn, có thông tin sớm hơn hoặc tiếp cận thông tin dễ dàng hơn

so với các bên còn lại (các nhà đầu tư nhỏ lẻ). Thông tin bất cân xứng là tình trạng

thông tin không đầy đủ, không kịp thời, không tin cậy, không chính xác và không tạo

điều kiện để tiếp cận dễ dàng đối với các nhà đầu tư còn lại trên thị trường. Đây chính

là biểu hiện của sự không minh bạch thông tin trên thị trường. 2.3.2.2 Áp dụng lý thuyết

Từ những nội dung cơ bản về lý thuyết, có thể thấy thông tin bất cân xứng gây

ảnh hưởng nghiêm trọng đến doanh nghiệp trong việc huy động vốn đầu tư, gây ra

những tác động tiêu cực đến thị trường chứng khoán. Việc thiếu thông tin từ các tổ

chức này sẽ làm cho nhà đầu tư hiểu không thấu đáo tình hình sản xuất kinh doanh của

doanh nghiệp, hoạt động mua bán chứng khoán, xu hướng thị trường… dẫn đến những

quyết định đầu tư không chính xác. Quyền lợi của nhà đầu tư bị ảnh hưởng có thể dẫn

đến sự đổ vỡ của thị trường chứng khoán.

Lý thuyết thông tin bất cân xứng được sử dụng để lý giải về việc phát tín hiệu ra

thị trường hay tăng cường công bố thông tin tốt để giúp nhà đầu tư phân biệt chứng

khoán tốt và xấu của các công ty cổ phần đại chúng. Đồng thời, góp phần giải thích ảnh

hưởng của nhân tố hành vi điều chỉnh lợi nhuận của nhà quản lý, kết quả tài chính, hiệu

quả sử dụng tài sản, tỷ suất đòn bẩy tài chính hay mức độ tập trung quyền sở hữu đến

tính minh bạch trong công bố thông tin tài chính của các công ty niêm yết. 2.4 Xác định vấn đề nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây cho thấy có cơ sở và

cho đến nay ở Việt Nam chưa có nghiên cứu nào xem xét về tương quan điều chỉnh lợi

nhuận đến khả năng hoạt động liên tục của DN. Trên cơ sở đó, tác giả dự kiến mô hình

nghiên cứu sẽ tiến hành như sau:

32

Khả năng hoạt động liên tục Hành vi điều chỉnh lợi nhuận kế toán

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu tổng quát

Chi tiết các biến của mô hình, các giả thuyết sẽ được chi tiết trong nội dung của

chương 3 luận văn này.

33

Kết luận chương 2

Thông qua nghiên cứu chương 2, tác giả đã tổng hợp và khái quát những vấn đề

chung nhất liên quan đến khái niệm hoạt động liên tục, điều chỉnh lợi nhuận.

Trên cơ sở những vấn đề chung được đúc kết qua kết quả nghiên cứu trước đây ở

chương 1, tác giả kết hợp với việc tìm hiểu về chỉ số dự báo khả năng hoạt động liên

tục Z-score, cách thức điều chỉnh lợi nhuận và ứng dụng trong việc dự báo khả năng

hoạt động liên tục, phá sản của doanh nghiệp. Từ đó, tác giả kết hợp giữa mô hình dự

báo Z-score, và điều chỉnh lợi nhuận để tìm hiểu tương quan tác động của điều chỉnh

lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục làm cơ cở cho nghiên cứu, khảo sát ở

chương 3.

34

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mô tả tổng thể và mẫu nghiên cứu 3.1.1 Mô tả tổng thể

Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức hoạt động vào tháng 7/2000, trong

suốt 15 năm hình thành và phát triển, số lượng các CTNY trên thị trường chứng khoán

Việt Nam ngày càng tăng lên trên cả hai sàn giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh

(HOSE) và Hà Nội (HNX). Thị trường chứng khoán đang ngày càng trở thành kênh

huy động vốn hiệu quả. Vốn huy động qua TTCK ban đầu chỉ chiếm tỷ trọng nhỏ so

với cung tín dụng (năm 2010 chỉ đạt 11%), nhưng đã có sự cải thiện nhanh chóng nhờ

chính sách phát triển thị trường chứng khoán. Đến nay, tỷ lệ vốn huy động qua thị

trường chứng khoán đạt khoảng 60% so với cung tín dụng qua hệ thống ngân hàng.

Tính đến hết tháng 8/2015 số lượng công ty niêm yết là 697 trong đó có 385 công ty

niêm yết trên sàn HNX và 312 công ty niêm yết trên HOSE (theo tổng hợp website

www.cophieu68.vn). Bên cạnh đó, số lượng công ty bị hủy niêm yết cũng tăng trong

những năm gần đây. Cụ thể tính từ năm 2012 đến 30/06/2015, số lượng công ty hủy

niêm yết là 120 trong đó có 78 công ty bị hủy niêm yết trên sàn HNX và 42 công ty

trên HOSE vì nhiều lý do khác nhau (theo tổng hợp trên website www.hnx.vn,

www.hsx.vn). 3.1.2 Mẫu nghiên cứu

Nguồn: Mẫu khảo sát là các báo tài chính trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2014

được thu thập từ website www.finance.vietstock.vn và www.s.cafef.vn).

Số lượng quan sát: 80 công ty bị hủy niêm trên thị trường chứng khoán Việt Nam

trong giai đoạn từ 2012 đến 30/06/2015 công bố đầy đủ báo cáo tài chính hợp nhất trên

các trang web liên quan.

35

3.2 Mô hình nghiên cứu

Từ kết quả nghiên cứu về ảnh hưởng của điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt

động liên tục của doanh nghiệp được tổng kết và mô hình dự kiến ở chương 2. Tác giả

tiến hành xây dựng giả thuyết nghiên cứu và biến nghiên cứu với thang đo phù hợp. 3.2.1 Lựa chọn và đo lường biến nghiên cứu

3.2.1.1 Biến phụ thuộc - Chỉ số dự báo khả năng hoạt động liên tục (chỉ số Z, chỉ số

H)

Báo cáo tài chính phải được lập trên cơ sở giả định là đơn vị đang hoạt động liên

tục và sẽ tiếp tục hoạt động trong tương lai gần. Do đó việc dự báo khả năng hoạt động

liên tục của doanh nghiệp rất quan trọng, ảnh hưởng đến việc lập và trình bày báo cáo

tài chính, ảnh hưởng đến quyết định của nhà đầu tư… Có nhiều nghiên cứu trước đây

là xây dựng mô hình dự báo khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp, trong đó có

hai mô hình quan trọng được thử nghiệm ở nhiều quốc gia là chỉ số Altman Z-score và

Fulmer H-score.

(cid:2) Biến phụ thuộc Z được đo lường như sau:

Cách 01:

Z = 1.21 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 0.999X5 Với:

X1 = Vốn lưu động/ Tổng tài sản

X2 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản

X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản

X4 = Giá trị vốn hoá thị trường của chủ sở hữu/ Tổng giá trị sổ sách của tổng nợ

X5 = Doanh thu/ Tổng tài sản

Cách 02:

Z = 0 nếu công ty không vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức an toàn (Z-score

tính theo cách 1 lớn hơn 1.81)

36

Z = 1 nếu công ty vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức phá sản (Z-score theo

tính theo cách 1 nhỏ hơn 1.81)

(cid:2) Biến phụ thuộc H được đo lường như sau:

Cách 01:

H = 5.528 V1 + 0.212 V2 + 0.073 V3 + 1.270 V4 – 0.120 V5 + 2.335 V6 + 0.575 V7 +

1.083 V8 + 0.894 V9 – 6.075

Với

V1 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản (Retained earning/ Total Assets)

V2 = Doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/ Total Assets)

V3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Vốn chủ sở hữu (Earnings before interest

and taxes/ Equity)

V4 = Lưu chuyển tiền thuần/ Tổng nợ phải trả (Cash Flow/ Total Debt)

V5 = Nợ phải trả/ Tổng tài sản (Debt/ Total Assets)

V6 = Nợ phải trả ngắn hạn/ Tổng tài sản (Current Liabilities/ Tổng tài sản)

V7 = Log Tổng tài sản (Log Tangible Assets)

V8 = Vốn lưu động/ Tổng nợ phải trả (Working Capital/ Tottal Debt)

V9 = Log Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay

Cách 02:

H = 0 nếu công ty không vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức an toàn (H-score

theo tính theo cách 1 lớn hơn 0)

H = 1 nếu công ty vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức phá sản (H-score theo

tính theo cách 1 nhỏ hơn 0)

3.2.1.2 Biến độc lập – Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh (DA)

Tác giả sử dụng mô hình Jones (1991); Dechow (Jones modified) (1995) để đo

lường hành vi điều chỉnh lợi nhuận cho mẫu nghiên cứu 80 công ty.

Tổng biến kế toán dồn tích (TA) = Lợi nhuận sau thuế (năm t) – Lưu chuyển tiền thuần

từ hoạt động kinh doanh (năm t)

37

= - Tổng biến kế toán dồn tícht (TAt)

Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnht (DAt) Biến kế toán dồn tích không thể điều chỉnh (NDAt)

>> Giả thuyết H1: Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh có mối tương quan nghịch với biến phụ thuộc.

3.2.1.3 Biến độc lập – Tỷ số Lợi nhuận sau thuế/ Tổng Tài sản (ROA)

ROA là chỉ tiêu đánh giá khả năng sinh lời của tài sản doanh nghiệp. Nó được

tính bằng công thức ROA = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng Tài sản. Chỉ số này cho thấy

một đồng tài sản có thể tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận. Lợi nhuận là mục đích cuối

cùng của DN và là cơ sở để nhà đầu tư đánh giá hoạt động của doanh nghiệp. Tuy

nhiên, để đánh giá khả năng sinh lợi của mỗi doanh nghiệp và so sánh giữa các doanh

nghiệp thì cần phải so sánh lợi nhuận với một số chỉ tiêu khác như tổng tài sản, vốn

chủ sở hữu hay doanh thu… Có thể lợi nhuận năm nay cao hơn năm trước nhưng chưa

chắc đó là dấu hiệu tốt vì còn phải xem xét thêm sự gia tăng lợi nhuận này có tương

xứng với sự gia tăng tổng tài sản mà doanh nghiệp đã đầu tư thêm hay không. ROA là

một chỉ tiêu tài chính quan trọng để đánh giá khía cạnh này. Từ việc so sánh ROA giữa

các năm, các nhà quản lý doanh nghiệp sẽ đánh giá hiệu quả hoạt động của toàn doanh

nghiệp, thu hẹp những khoản đầu tư hiệu quả thấp hoặc không hiệu quả, tránh việc đầu

tư tràn lan không hiệu quả gây thất thoát vốn dẫn đến vỡ nợ gây ảnh hưởng cho toàn

nền kinh tế xã hội. Nếu ROA của doanh nghiệp thấp, điều này tất nhiên sẽ ảnh hưởng

đến khả năng thanh toán công nợ và tăng nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản. Như vậy

ROA là biến độc lập có tính chất cùng chiều với biến phụ thuộc.

>> Giả thuyết H2: Biến ROA có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên

tục.

38

3.2.1.4 Biến độc lập - Quy mô doanh nghiệp (SIZE)

SIZE là chỉ tiêu đo lường độ lớn của doanh nghiệp. Nó được tính bằng logarit của

tổng tài sản doanh nghiệp. Chỉ tiêu này chứng tỏ doanh nghiệp có tổng tài sản lớn thì

quy mô doanh nghiệp càng lớn, khả năng phá sản thấp hơn doanh nghiệp có quy mô

nhỏ. Như vậy, giả thuyết biến SIZE có tính chất cùng chiều với biến phụ thuộc. >> Giả thuyết H3: Biến SIZE có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục.

3.2.1.5 Biến độc lập – Tỷ số Tổng Nợ phải trả/ Tổng tài sản (DEBT)

DEBT là chỉ tiêu đánh giá mức độ hợp lý của cấu trúc vốn doanh nghiệp. Nó

được tính bằng công thức DEBT = Tổng Nợ phải trả/ Tổng tài sản. Chỉ tiêu này phản

ánh cứ 1 đồng tài sản được tài trợ từ bao nhiêu đồng nợ, chỉ số này càng lớn chứng tỏ

khả năng tự chủ tài chính của doanh nghiêp thấp và ngược lại. Chỉ số này giúp cho

doannh nghiệp cân nhắc trong việc có tiếp tục sử dụng nợ nữa hay không. Sử dụng nợ

mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp như: giảm chi phí tài chính khi chiếm dụng

vốn của người bán, giảm thuế thu nhập doanh nghiệp khi sử dụng nợ vay… Tuy nhiên,

không phải lúc nào sử dụng nợ vay cũng mang lại lợi ích và càng sử dụng nhiều nợ vay

càng tốt, nếu doanh nghiệp sử dụng quá nhiều nợ sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi tác động của

thị trường lãi suất, nếu lãi suất tăng đáng kể thì doanh nghiệp sẽ khó có khả năng trang

trải cho phần chi phí này hoặc nếu hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp bị trục trặc

như: hàng tồn kho chậm luân chuyển, hay thu hồi công nợ của đối tác bị chậm trễ hơn

so với tiến độ thì doanh nghiệp dễ lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán các

khoản nợ đến hạn và dẫn đến tình trạng có nguy cơ phá sản. Như vậy, DEBT càng cao

thì khả năng doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản, tức biến DEBT có tính chất

nghịch biến với biến phụ thuộc. >> Giả thuyết H4: Biến DEBT có mối tương quan nghịch với khả năng hoạt động liên

tục.

39

3.2.1.6 Biến độc lập – GROWTH

GROWTH đo lường khả năng phát triển của doanh nghiệp. GROWTH chính là sự

chênh lệch doanh thu của năm nay (năm t) so với năm trước (năm t-1). Chênh lệch

doanh thu càng lớn hơn không chứng tỏ doanh thu của công ty tăng mạnh trong năm t,

khả năng phát triển, mở rộng thị trường cao. Ngược lại, chênh lệch càng nhỏ hơn 0, thì

khả năng hoạt động yếu kém, khó khăn tăng mạnh, dẫn đến khả năng phá sản bị nghi

ngờ. Như vậy, GROWTH càng nhỏ hơn 0 thì doanh nghiệp càng lâm vào tình trạng

phá sản, tức biến GROWTH có tính chất cùng chiều với biến phụ thuộc. >> Giả thuyết H5: Biến GROWTH có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục.

3.2.1.7 Biến độc lập – Tỷ số Tổng nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu (DR)

DR là rủi ro tiềm tàng của doanh nghiệp. DR được đo lường bằng chỉ số DR =

Tổng nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu. Chỉ số này phản ánh tình trạng nguồn vốn chủ sở

hữu của doanh nghiệp như thế nào. Vốn đầu tư hoạt động tại doanh nghiệp chủ yếu từ

nhà đầu tư góp vốn hay chủ yếu là vay nợ. Chỉ số này càng lớn, chứng tỏ doanh nghiệp

sử dụng nguồn nợ vay từ bên ngoài càng nhiều. Do đó, rủi ro mất khả năng thanh toán

các khoản nợ đến hạn tăng, đồng thời làm tăng khả năng phá sản doanh nghiệp. Như

vậy, DR càng lớn thì khả năng chấm dứt khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp

càng tăng. >> Giả thuyết H6: Biến DR có mối tương quan nghịch với khả năng hoạt động liên tục.

3.2.1.8 Biến độc lập – Tỷ số Giá thị trường của VCSH/ Tổng tài sản (TOBINQ)

TOBINQ phản ánh giá trị thị trường của doanh nghiệp. TOBINQ được đo lường

bằng TOBINQ= Giá thị trường của VCSH/ Tổng tài sản. Khi doanh nghiệp càng hoạt

động tốt, thì giá trị thị trường của doanh nghiệp càng cao. Ngược lại, khi doanh nghiệp

có tín hiệu hoạt động thua lỗ, lập tức thị trường sẽ phản ánh lại giá trị của doanh

nghiệp. Khi đó, chỉ số TOBINQ sẽ càng nhỏ. Như vậy, TOBONQ là biến độc lập có

tính chất cùng biến với biến phụ thuộc.

40

>> Giả thuyết H7: Biến TOBINQ có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động

liên tục. 3.2.2 Mô hình nghiên cứu

Các nghiên cứu được thực hiện trên thế giới dự báo khả năng hoạt động liên tục

đều sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính. Cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính cho kết

quả khá tốt trong các nghiên cứu trước đây. Vì vậy, tác giả sử dụng mô hình hồi quy

tuyến tính để phân tích tác động của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt

động liên tục tại các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam.

Tác giả đưa ra hai mô hình nghiên cứu như sau: Mô hình 1: Mô hình tương quan giữa Z-score và các biến độc lập

Zi,t = α + β1 |DA|i,+ β2ROAi,t + β3SIZEi,t + β4DEBTi,t + β5GROWTHi,t + β6DRi,t +

β7TOBINQi,t + εi,t Mô hình 2: Mô hình tương quan giữa H-score và các biến độc lập

Hi,t = α + β1 |DA|i,+ β2ROAi,t + β3SIZEi,t + β4DEBTi,t + β5GROWTHi,t + β6DRi,t +

β7TOBINQi,t + εi,t

Trong cả hai mô hình trên, tác giả sẽ áp dụng:

- Mô hình hồi quy tuyến tính hỗn hợp: biến phụ thuộc Z và H được tính theo

công thức đã trình bày tại mục 3.2.1.1.

- Mô hình hồi quy logit: biến phụ thuộc sẽ được mã hóa thành giá trị 0,1

tương ứng với khả năng an toàn và không an toàn với ngưỡng của Z-score là

1,81 và H-score là 0.

Trong đó,

i = 1,2,...,80 (với i là thể hiện cho 80 công ty bị hủy niêm yết)

t = 1,2,3 ( với t là khoảng thời gian 2 năm liền kề trước năm hủy niêm yết và năm hủy

niêm yết)

Z, H là biến phụ thuộc của công ty i tại thời điểm t

DA là biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh của công ty i tại thời điểm t

41

ROA là biến độc lập, tỷ số Lợi nhuận sau thuế/ Tổng Tài sản của công ty i tại thời điểm

t

SIZE là biến độc lập, log của Tổng tài sản của công ty i tại thời điểm t

DEBT là biến độc lập, tỷ số Tổng Nợ phải trả/ Tổng tài sản của công ty i tại thời điểm t

GROWTH là biến độc lập, sự biến thiên doanh thu năm t so với năm t-1 của công ty i

tại thời điểm t

DR là biến độc lập, tỷ số Tổng nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu của công ty i tại thời điểm t

TOBINQ là biến độc lập, tỷ số Giá thị trường của VCSH/ Tổng tài sản của công ty i tại

thời điểm t

β1,....,β7 là hệ số hồi quy đo lường mức thay đổi của biến phụ thuộc trên một đơn vị

thay đổi của biến độc lập khi mà giá trị của các biến độc lập khác là không đổi.

εi,t là sai số ngẫu nhiên

Bảng 3.1: Tổng hợp dự đoán về mối tương quan giữa các nhân tố và khả năng hoạt

động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Biến độc lập

STT Nghiên cứu đã được báo cáo Tên biến Ký hiệu Kỳ vọng tương quan

Panagiotis E. Dimitropoulos

và Dimitrios Asteriou (2009);

Carol và cộng sự (2004), Biến kế toán dồn tích (-) DA 1 Francis và cộng sự (2005), có thể điều chỉnh

Somnath Das và cộng sự

(2003)

N.VenkataRamana và cộng sự Tỷ số lợi nhuận sau ROA (2012), William Beaver (+) 2 thuế/ Tổng Tài sản (1966), Ohlson (1980), Ying

42

Biến độc lập

STT Nghiên cứu đã được báo cáo Tên biến Ký hiệu Kỳ vọng tương quan

Wuang và Machael Campell

(2010)

Noor Azira Sawal và cộng sự

(2015), Ohlson (1980), Ying 3 Log của Tổng tài sản SIZE (+) Wuang và Machael Campell

(2010)

J.Kennenth Reynolds và Jere

R. Francis (2001), William

Beaver (1966), Ohlson Tỷ số tổng Nợ phải DEBT (1980), Ying Wuang và (-) 4 trả/ Tổng tài sản Machael Campell (2010),

Noor Azira Sawal và cộng sự

(2015)

Noor Azira Sawal và cộng sự 5 Biến thiên doanh thu GROWTH (+) (2015)

Noor Azira Sawal và cộng sự Tỷ số tổng nợ phải trả/ (2015), William Beaver (-) DR 6 Vốn chủ sở hữu (1966)

Tỷ số Giá thị trường Noor Azira Sawal và cộng sự

7 của VCSH/ Tổng tài TOBINQ (2015) (+)

sản

(+): Nhân tố có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục.

43

3.3 Quy trình thu thập và xử lý số liệu

Bước 1: Thu thập và tính toán

Các dữ liệu nghiên cứu trước hết được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm

toán của các công ty trong mẫu và xử lý ban đầu bằng phần mềm EXCEL. Dữ liệu

được thu thập và xử lý bằng phần mềm SPSS để tính hành vi điều chỉnh lợi nhuận

(DA) và phần mềm Stata để đo lường mối quan hệ giữa điều chỉnh lợi nhuận trên báo

cáo và chỉ số Z-score, H-score. Các tỷ số tài chính, tổng các khoản dồn tích, các khoản

dồn tích lấy thông tin từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và

báo cáo lưu chuyển tiền tệ.

Bước 2: Thống kê mô tả

Mô tả thông tin cơ bản từ mẫu giúp khái quát những đặc điểm cơ bản của quan

sát.

Bước 3: Ma trận hệ số tương quan

Phân tích tương quan là phương pháp sử dụng hệ số tương quan Pearson (ký hiệu

là r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối tương quan giữa hai biến định lượng. Trị

tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối quan hệ tương quan chặt chẽ. Giá trị

r=0 chỉ ra rằng hai biến không có mối quan hệ tương quan.

Bước 4: Ước lượng hàm hồi quy tuyến tính, hồi quy hỗn hợp (Pooled OLS)

Phân tích hồi quy đa biến là phương pháp được sử dụng để phân tích mối quan hệ

giữa một biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Mục đích của phân tích hồi quy đa

biến là dự đoán mức độ biến phụ thuộc khi biết trước giá trị biến độc lập.

Bước 5: Ước lượng hàm hồi quy theo mô hình Logit và đơn vị xác suất Probit

(cid:2) Mô hình Logit

Mô hình Logit cho phép khống chế dự báo của biến phụ thuộc trong khoảng

(0,1). Mô hình Logit có dạng phương trình như sau:

44

Với P là giá trị của biến phụ thuộc có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Từ phương

trình trên ta có:

Dễ dàng thấy rằng nếu X (cid:1) + , P (cid:1)1, và khi X (cid:1)- , P (cid:1)0. Do đó, P không thể

nằm ngoài (0, 1).

Phương thức ước lượng mô hình phụ thuộc vào giá trị quan sát P có nằm giữa 0

và 1 hay không, hoặc là đó có phải là số nhị nguyên có giá trị 0 hoặc 1 hay không. Các

mô hình mà biến phụ thuộc là nhị nguyên được gọi là những mô hình logit nhị nguyên.

Trong trường hợp mà P đúng là nằm giữa khoảng 0 và 1, phương pháp chỉ đơn giản là

biến đổi P và thu được Y= ln” P/(1-P)•. Tiếp theo, lấy hồi quy Y theo một hằng số và

X (có thể dễ dàng thêm vào nhiều biến giải thích). Tuy nhiên, nếu P là số nhị nguyên,

thì logarit của P/(1-P) sẽ không thể xác định được khi P có giá trị hoặc 0 hoặc 1.

Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại hạn chế được vấn đề này.

Tác động cận biên của X lên P được tính toán bằng cách lấy đạo hàm riêng phần

của P theo X. Tác động cận biên được ước lượng như sau:

(cid:2) Mô hình đơn vị xác suất Probit

t = α +

Theo phân tích đơn vị xác suất là có một phương trình phản ứng có dạng Y*

t là biến không thể quan sát được.

βXt +ut với Xt là biến có thể quan sát được nhưng Y*

ut/Ú có phân phối chuẩn hóa. Những gì quan sát được trong thực tế là Yt , nó mang giá

45

t > 0 và bằng 0 nếu các giá trị khác. Do đó, Yt = 1 nếu α + βXt +ut > 0, Yt =

trị 1 nếu Y*

0 nếu α + βXt +ut < 0.

Nếu ký hiệu F(z) là hàm xác suất tích lũy của phân phối chuẩn hóa, tức là, F(z) =

0) thì

Ta có thể ước lượng mô hình này bằng phương pháp thích hợp cực đại ML.

Tác động cận biên của X:

Trong đó ) là hàm phân phối chuẩn.

46

Kết luận chương 3

Từ cơ sở lý thuyết và các mô hình thực nghiệm đã trình bày ở chương 1 và

chương 2, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu dự báo khả năng hoạt động liên tục

của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Về quy trình thực hiện, tác

giả trình bày thành các bước như đã trình bày ở chương 3. Kết quả các bước và các kết

luận sẽ được trình bày trong chương 4 và chương 5.

47

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Thực trạng về hủy niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Ngày 28/7/2000 đã đánh dấu bước đi đầu tiên của TTCK Việt Nam khi chính thức

giao dịch với chỉ 2 cổ phiếu. Sau 15 năm hình thành và phát triển, số lượng CP niêm

yết trên HSX đã đạt con số trên 300 với tổng vốn hóa thị trường trên 1,1 triệu tỷ đồng,

chiếm 90% giá trị vốn hóa thị trường CP niêm yết cả nước.

Tuy nhiên với tình hình bất ổn vĩ mô kéo dài từ giữa năm 2008, tăng trưởng kinh

tế suy giảm từ năm 2009 và sự yếu kém của khu vực ngân hàng từ năm 2011, rất nhiều

doanh nghiệp đã bị tác động, gặp nhiều khó khăn và rơi vào cảnh thất bại, thua lỗ.

Trường hợp bị tác động nhẹ thì doanh nghiệp gặp khó khăn do thị trưởng thu hẹp, lợi

nhuận suy giảm do chi phí và lãi vay tăng lên…, trường hợp bị tác động nặng thì doanh

nghiệp phải dừng sản xuất, cắt giảm nhân công và thậm chí không ít doanh nghiệp phải

đóng cửa và bán tài sản trả nợ ngân hàng với mục đích thoát khỏi gánh nặng chi phí nợ

nần nhưng sau đó nợ sâu hơn và cuối cùng dẫn đến nghi ngờ khả năng hoạt động của

liên tục hàng loạt như hiện nay.

Theo số liệu tổng hợp tình hình và lý do các công ty bị hủy niêm yết từ năm 2012

đến 30/06/2015 công bố trên hai website www.hnx.vn, www.hsx.vn thì:

Trong năm 2012, trong khi chỉ có 29 mã chứng khoán niêm yết mới trên cả hai

sàn. Ngoài thị trường còn ghi nhận 4 mã khác đã được chấp thuận niêm yết nhưng chưa

giao dịch thì bị hủy niêm yết. Tuy nhiên, thị trường lại ghi nhận có 18 mã chứng khoán

bị hủy niêm yết vì nhiều lý do, chủ yếu là do kinh doanh thua lỗ, vi phạm nghĩa vụ

công bố thông tin 15 mã chứng khoán chiếm 83,3% trong các mã bị hủy niêm yết.

Trong năm 2013, tình hình niêm yết mới tiếp tục sụt giảm so với năm 2012. Số lượng

doanh nghiệp đã niêm yết trên sàn thay vì tăng lên thì lại giảm xuống. Sự suy thoái của

nền kinh tế trong những năm qua vẫn tiếp tục ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh

của các công ty, trong khi diễn biến trên TTCK chưa thật sự ổn định, dòng vốn đầu tư vào

TTCK cũng trở nên khan hiếm, việc huy động vốn ngày càng khó khăn khiến các công ty ít

48

chú trọng đến kế hoạch niêm yết cổ phiếu. Tính chung đến cuối năm 2013, trên 2 sàn có

683 cổ phiếu và chứng chỉ quỹ niêm yết với tổng giá trị niêm yết theo mệnh giá là 361 nghìn tỷ đồng, tăng 6,8% so với năm 2012. Bên cạnh đó, số lượng hủy niêm yết có xu

hướng tăng lên. Sàn HOSE chỉ có 4 mã chứng khoán niêm yết mới và có đến 16 doanh

nghiệp bị hủy niêm yết. Còn sàn HNX, chỉ có 11 doanh nghiệp niêm yết mới và có 30

doanh nghiệp đã hủy niêm yết. Trong đó, đáng chú ý có những mã chứng khoán tên

tuổi như mã chứng khoán PVF của Tổng công ty Tài chính Cổ phần Dầu Khí Việt Nam

khí hủy niêm yết do hợp nhất với Westernbank, cổ phiếu SBS của chứng khoán

Sacombank... Số lượng mã chứng khoán bị hủy niêm yết năm 2013 là 46 trên cả hai

sàn. Lý do bị hủy niêm yết cũng chủ yếu là do kinh doanh thua lỗ, vi phạm nghĩa vụ

công bố thông tin, kiểm toán không chấp nhận hay từ chối ra ý kiến kiểm toán là 27 mã

chứng khoán; chiếm 58,7%.

Trong năm 2014, mặc dù kinh tế có cải thiện và công tác cổ phần hoá được thúc

đẩy nên số lượng công ty niêm yết mới tăng và số lượng công ty hủy niêm yết giảm so

với năm 2013. Tuy nhiên, số lượng công ty hủy niêm yết vẫn nhiều so với công ty

niêm yết mới. Theo đó, số lượng công ty niêm yết mới trong năm 2014 là 22 công ty;

trong khi đó có 32 công ty bị hủy niêm yết (giảm so với 46 công ty năm 2013), trong

đó có 20 công ty bị hủy vì kinh doanh thua lỗ 3 năm liên tiếp, lỗ luỹ kết vượt quá vốn

thực góp, 02 công ty kiểm toán không chấp nhận và từ chối ra ý kiến kiểm toán, 04

công ty hủy niêm yết tự nguyện…

Kết thúc 6 tháng đầu năm 2015, HNX và HOSE đã công bố hủy niêm yết 24 mã

chứng khoán với tổng khối lượng cổ phiếu lên tới hơn 424 triệu cổ phiếu, trong đó có

21 công ty bị hủy niêm yết do kinh doanh thua lỗ, kiểm toán từ chối cho ý kiến và vi

phạm nghĩa vụ công bố thông tin; chiếm 87,5%.

49

Bảng 4.1: Thống kê số lượng công ty bị hủy niêm yết theo từng năm.

Năm Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014 Tổng

Số lượng công ty bị 18 46 32 96 hủy niêm yết

4.2 Thống kê mô tả các biến

Bảng 4.2: Trình bày thống kê mô tả các biến được thu thập trong nghiên cứu

Trong đó, tác giả trình bày giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ

nhất của các biến được sử dụng trong phân tích.

Mean Std.Dev Min Max Variable Obs

Z-score H-score SIZE DEBT

192 192 192 192 GROWTH 192 192 192 192 192 DR TOBINQ DA Damodi 0,4041875 0,8760104 26,32796 0,7632448 -1,25*1014 9,315333 0,1731094 -5,37*1010 -7,43*1010 2,202189 3,306195 1,216288 0,3496303 3,30*1014 60,55527 0,4783388 1,83*1011 2,01*1011 -10,439 -12,744 23,464 0,04 -2,40*1015 -174,468 0 -2,01*1012 -2,06*1012 14,3 18,65 29,378 2,686 6,62*1014 703,19 6,346 3,48*1011 3,24*1011

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Theo số liệu thống kê mô tả của tất cả các biến trong bảng thống kê mô tả. Z-

score của các công ty bị hủy niêm yết dao động từ -10,439 đến 14,3 với mức trung bình

là 0,404 trong giai đoạn 2 năm trước hủy niêm yết và năm hủy niêm yết (2010-2014).

Năm 2012 VSP có chỉ số Z-score thấp nhất là -10,439; trong khi đó năm 2013 NLC có

chỉ số Z-score cao nhất là 14,3.

H-score của các công ty bị hủy niêm yết dao động từ -12,744 đến 18,65 với mức

trung bình 0,876 trong giai đoạn 2 năm trước hủy niêm yết và năm hủy niêm yết (2010-

50

2014). Năm 2012 VSP có chỉ số H-score thấp nhất là -12,744, trong khi đó năm 2013

NLC có chỉ số H-score cao nhất là 18,65.

Các biến độc lập có các giá trị thống kê như sau: • Biến SIZE:

+ Mức trung bình 26,328

+ Độ lệch chuẩn 1,216

+ Mức thấp nhất 23,464 (HHL- năm 2013)

+Mức cao nhất 29,378 (STL- năm 2013).

• Biến DEBT:

+ Mức trung bình 0,763

+ Độ lệch chuẩn 0,35

+ Mức thấp nhất 0,04 (NLC – năm 2013)

+ Mức cao nhất 2,686 (VSP- năm 2012).

• Biến GROWTH

+ Mức trung bình -1,25*1014 + Độ lệch chuẩn 3,30*1014 + Mức thấp nhất -2,4*1015 (HLA – năm 2014) + Mức cao nhất 6,62*1014 (PHT – năm 2011).

• Biến DR

+ Mức trung bình 9,315

+ Độ lệch chuẩn 60,555

+ Mức thấp nhất -174,468 (THV – năm 2012)

+ Mức cao nhất 703,19 (SSG – năm 2014).

• Biến TOBINQ

+ Mức trung bình 0,173

+ Độ lệch chuẩn 0,478

51

+ Mức thấp nhất 0 (BAS, V11, VKP, VMG – năm 2012; DDM, HPR, IFS,

NTB, S27, SCC, SD8, SDJ, SHC, VES – năm 2013; BHC, CNT, MIC – năm

2014)

+ Mức cao nhất 6,346 (VST – năm 2013).

• Biến DA:

+ Mức trung bình -5,37*1010 + Độ lệch chuẩn 1,83*1011 + Mức thấp nhất -2,01*1012 (VSP – năm 2012) + Mức cao nhất 3,48*1011 (NTB – năm 2012).

• Biến DAmodi:

+ Mức trung bình -7,43*1010 + Độ lệch chuẩn 2,01*1011 + Mức thấp nhất -2,06*1012 (VSP– năm 2012) + Mức cao nhất 3,24*1011 (NTB – năm 2012).

4.3 Hệ số tương quan

Mục đích của việc phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến là nhằm xem xét mối

liên hệ giữa các biến nghiên cứu. Phân tích tương quan là đo lường cường độ của quan

hệ giữa hai biến và hai biến được xem là hai biến ngẫu nhiên “ngang nhau” - không

phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến +1 cho

thấy mối tương quan giữa hạng của hai biến.

DA

SIZE

DR

Z-score DA Damodi SIZE DEBT GROWTH DR TOBINQ

Z-score 1,0000 0,4044 0,3941 -0,1134 -0,6926 0,1249 -0,0100 0,3332

1,0000 0,9743 -0,3030 -0,4925 0,2591 0,0170 0,0318

Damodi 1,0000 -0,3804 -0,5168 0,4682 0,0046 0,0305

1,0000 0,4175 -0,3954 0,0767 0,0055

DEBT GROWTH 1,0000 -0,0440 0,0652

1,0000 -0,2806 0,0685 -0,1675

1,0000 -0,0309

TOBINQ 1,0000

Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến thuộc mô hình Z-score

52

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Bảng trên cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Z-score và các biến độc

lập dao động từ -0,69 đến 0,40. Điều này cho thấy, ngoại trừ biến DEBT có mức tương

quan khá cao (-0,69) với biến phụ thuộc, còn lại các biến độc lập khác có hệ số tương

quan khá nhỏ, điều này cho thấy độ mạnh về tương quan tuyến tính giữa biến phụ

thuộc và các biến độc lập còn lại khá yếu.

Hệ số tương quan giữa các biến độc lập phần lớn nằm trong khoảng trung bình (-

0,52 đến 0,47), do vậy khi chạy mô hình hồi quy sẽ khó xảy ra hiện tượng đa cộng

tuyến.

H-score DA

Damodi

SIZE

DEBT

GROWTH DR

H-score DA Damodi SIZE DEBT GROWTH DR TOBINQ

1,0000 0,2833 0,2532 0,1021 -0,5062 -0,0216 -0,0273 0,1197

1,0000 0,9743 -0,3030 -0,4925 0,2591 0,0170 0,0318

1,0000 -0,3804 -0,5168 0,4682 0,0046 0,0305

1,0000 0,4175 -0,3954 0,0767 0,0055

1,0000 -0,2806 0,0685 -0,1675

1,0000 -0,0440 0,0652

1,0000 -0,0309

TOBINQ 1,0000

Bảng 4.4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến thuộc mô hình H-score

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Bảng trên cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc H-score và các biến độc

lập dao động từ -0,51 đến 0,28. Điều này cho thấy, ngoại trừ biến DEBT có mức tương

quan (-0,51) khá cao với biến phụ thuộc, còn lại các biến độc lập khác có hệ số tương

quan khá nhỏ, điều này cho thấy độ mạnh về tương quan tuyến tính giữa biến phụ

thuộc và các biến độc lập còn lại khá yếu.

Hệ số tương quan giữa các biến độc lập phần lớn nằm trong khoảng trung bình (-

0,52 đến 0,47), do vậy khi chạy mô hình hồi quy sẽ khó xảy ra hiện tượng đa cộng

tuyến.

53

4.4 Kết quả phân tích hồi quy 4.4.1 Kết quả hồi quy theo mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled OLS)

Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh được đo lường theo Mô hình Jones (1991)

và Modified Jones (1995)

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy hỗn hợp với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z- score

Mô hình Jones Modified Jones

Biến độc lập Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

1,50*10-12*** 0,3765719*** -4,297312*** 0,9844979*** -6,320219*** 1,55*10-12*** 0,3579108*** -4,316366*** -4,63*10-16*** 1,001684*** -5,841015** 0,006 0,000 0,000 0,044 0,008 0,017 Mức ý nghĩa 0,009 0,000 0,000 0,009 0,005

192 57,05% 192 57,16%

DA Damodi SIZE DEBT GROWTH TOBINQ CONS Số quan sát R-squared * ,** và ***: Có ý nghĩa ở mức 10% , 5%, 1% Bảng 4.6: Kết quả hồi quy hỗn hợp với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H- score

Mô hình Jones Modified Jones

Biến độc lập Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy

Mức ý nghĩa 0,029 0,000 0,000 0,000 0,000 1,95*10-12** 0,9967809*** -5,941885*** -1,09*10-15*** -20,82305***

1,89*10-12** 0,9909504*** -5,953655*** -8,13*10-16*** -20,66995*** 192 38,76% Mức ý nghĩa 0,033 0,000 0,000 0,008 0,000 192 38,79%

DA Damodi SIZE DEBT GROWTH CONS Số quan sát R-squared * ,** và ***: Có ý nghĩa ở mức 10%, 5%, 1%

54

Trong các kết quả phân tích hồi quy tuyến tính, mô hình đo lường biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh theo mô hình Modified Jones (1995) và Z-score có R2 cao

nhất là 57,16%. Vì vậy, tác giả lựa chọn mô hình này để trình bày đại diện cho mô

hình.

Dựa trên mô hình nghiên cứu được chọn là mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled

OLS) để nghiên cứu ước lượng tham số hồi quy. Hệ số hồi quy (Coef.) là hệ số tác

động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. P>|t| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc

lập. Khi giá trị này càng thấp thì biến độc lập đưa vào mô hình càng an toàn, đặc biệt

khi ở dưới 5%.

Mô hình Pooled OLS có thể giải thích 57,16% sự thay đổi của các biến độc lập

đến Z-score. Các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% trừ biến

GROWTH.

Hàm hồi quy với mô hình hồi quy hỗn hợp: Zi,t = 1,55*10-12*DAi,t + 0,36*SIZEi,t – 4,32*DEBTi,t – 4,63*10-16*GROWTHi,t + 1*TOBINQi,t –5,84

Thảo luận kết quả hồi quy

Hệ số hồi quy (coefficient):

Biến DA có hệ số 1,55*10-12; quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc. Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố DA tăng thêm 1 đơn vị thì kết quả chỉ số Z-score sẽ tăng thêm 1,55*10-12 đơn vị.

Biến SIZE có hệ số 0,36; quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc. Với giả định các

yếu tố khác không đổi, khi yếu tố SIZE tăng thêm 1 đơn vị thì kết quả chỉ số Z-score sẽ

tăng thêm 0,36 đơn vị.

Biến DEBT có hệ số -4,32; quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc. Với giả định

các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố DEBT tăng thêm 1 đơn vị thì kết quả chỉ số Z-

score sẽ giảm thêm -4,32 đơn vị.

55

Biến GROWTH có hệ số -4,63*10-16; quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc.

Với giả định các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố GROWTH tăng thêm 1 đơn vị thì kết quả chỉ số Z-score sẽ giảm thêm -4,63*10-16 đơn vị.

Biến TOBINQ có hệ số 1; quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc. Với giả định

các yếu tố khác không đổi, khi yếu tố TOBINQ tăng thêm 1 đơn vị thì kết quả chỉ số Z-

score sẽ tăng thêm 1 đơn vị. So sánh kết quả

DA có mức ý nghĩa thống kê ở tất cả các mô hình nghiên cứu và có tác động

thuận lên chỉ số Z-score và có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy hành vi điều chỉnh

lợi nhuận làm giảm chất lượng đánh giá khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp.

Kết quả này nhất quán với kết quả của Ahn và Choi (2009), Zang (2012). Điều đó cho

thấy môi trường kinh doanh và quyết định quản trị tạo ra yếu tố chất lượng lợi nhuận và là yếu tố quan trọng có ảnh hưởng đến mối quan hệ này. R2 cao cũng cho thấy hành

vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động lớn đến Z-score, cho thấy dự báo khả năng hoạt

động liên tục của doanh nghiệp dựa trên chỉ số Z-score được mô tả bởi hành vi điều

chỉnh lợi nhuận.

Biến SIZE có ý nghĩa thống kê ở tất cả các mô hình nghiên cứu và có tác động

thuận lên chỉ số Z-score, cho thấy rằng các công ty thường sử dụng như tăng tổng tài

sản nhằm làm sai lệch thông tin báo cáo tài chính. Kết quả này nhất quán trong nghiên

cứu của Noor Azira Sawal và các cộng sự (2015).

Tác động nghịch của DEBT, GROWTH lên chỉ số Z-score ở các mô hình nghiên

cứu. Điều này có nghĩa rằng các công ty thường sử dụng nhằm làm giảm nghĩa vụ nợ

phải trả, ghi nhận khống vốn thực góp, khai khống doanh thu nhằm làm sai lệch báo

cáo tài chính. Doanh thu là con số thể hiện khả năng sản xuất và kinh doanh của doanh

nghiệp, do đó, nhà quản lý muốn thao túng báo cáo tài chính thì hợp lý nhất là thổi

phồng doanh thu vì điều này sẽ tác động tích cực đến người sử dụng báo cáo tài chính.

Biến DEBT có kết quả nhất quán trong nghiên cứu trước đây của Noor Azira Sawal và

56

các cộng sự (2015). Tuy nhiên đối với biến GROWTH thì theo nghiên cứu của Noor

Azira Sawal và các cộng sự (2015) thì không có ý nghĩa.

Tác động thuận của biến TOBINQ lên chỉ số Z-score, cho thấy rằng các công ty

có giá trị thị trường càng cao thì khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp càng

cao. Kết quả này nhất quán với nghiên cứu của Noor Azira Sawal và các cộng sự

(2015). TOBINQ cao có tác động tích cực đến Z-score.

Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết

STT Giả thuyết Kết quả Mối tương quan

1 + Bác bỏ H0a

2

Chấp nhận H0b

3 + Bác bỏ H0c

4 - Bác bỏ H0d

5 - Bác bỏ H0e

6 Chấp nhận H0f

7 + Bác bỏ H0c H0a : Biến DA và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính H1a : Biến DA và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính H0b : Biến ROA và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính H1b : Biến ROA và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính H0c : Biến SIZE và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính H1c : Biến SIZE và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính H0d : Biến DEBT và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính H1d : Biến DEBT và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính H0e : Biến GROWTH và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính H1e : Biến GROWTH và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính H0f : Biến DR và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính H1f : Biến DR và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính H0g : Biến TOBINQ và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính

57

STT Giả thuyết Kết quả Mối tương quan

H1g : Biến TOBINQ và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

4.4.2 Kết quả hồi quy theo mô hình Logit

Biến kế toán dồn tích có điều chỉnh theo Mô hình Jones (1991) và Modified Jones

(1995)

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy logit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z-score

Mô hình Jones Modified Jones

Biến độc lập Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Mức ý nghĩa 0,204 0,009 0,000 0,058 0,013 0,270 0,008 0,000 0,051 0,011

-2,62*10-12 -0,6599025*** 6,138106*** 1,94*10-15* 15,67837** 192 25,38%

-3,20*10-12 0,6562928*** 6,121866*** 1,59*10-15* 15,59442** 192 25,75%

DA Damodi SIZE DEBT GROWTH CONS Số quan sát R-squared * ,** và ***: Có ý nghĩa ở mức 10%, 5%, 1%

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy logit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H-score

Mô hình Jones Modified Jones

Biến độc lập Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Mức ý nghĩa 0,008 0,000 0,000 0,003 0,009 0,000 0,007 0,000 0,000 0,001 0,009 0,000

-6,32*10-12*** -1,07893*** 3,127166*** 3,84*10-15*** -5,03463*** 24,30158*** 192 27,10%

-6,15*10-12*** -1,051401*** 3,097642*** 2,96*10-15*** -5,070419*** 23,62827*** 192 26,88%

DA Damodi SIZE DEBT GROWTH ROA CONS Số quan sát R-squared * ,** và ***: Có ý nghĩa ở mức 10%, 5%, 1%

58

4.4.3 Kết quả hồi quy theo đơn vị xác suất (Probit)

Biến kế toán dồn tích có điều chỉnh theo Mô hình Jones (1991) và Modified Jones

(1995)

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy probit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z- score

Mô hình Jones Modified Jones

Biến độc lập Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Mức ý nghĩa 0,296 0,005 0,000 0,095 0,007 0,373 0,005 0,000 0,092 0,007

-1,50*10-12 -0,3796495*** 3,346357*** 7,52*10-16* 9,096688*** 192 25,55% -1,19*10-12 -0,3799278*** 3,362773*** 9,12*10-16* 9,096269*** 192 25,23%

DA Damodi SIZE DEBT GROWTH CONS Số quan sát R-squared * ,** và ***: Có ý nghĩa ở mức 10%, 5%, 1% Bảng 4.11: Kết quả hồi quy probit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H- score

Mô hình Jones Modified Jones

Biến độc lập Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Mức ý nghĩa 0,009 0,000 0,000 0,002 0,006 0,000 0,007 0,000 0,000 0,001 0,007 0,000

-3,53*10-12*** -0,6225425*** 1,817912*** 1,66*10-15*** -3,017134*** 13,9972*** 192 27,19% -3,64*10-12*** 0,638955*** 1,83407*** 2,17*10-15*** -2,991375*** 14,40027*** 192 27,41%

DA Damodi SIZE DEBT GROWTH ROA CONS Số quan sát R-squared * ,** và ***: Có ý nghĩa ở mức 10%, 5%, 1%

59

Trong các kết quả phân tích hồi quy với biến phụ thuộc theo đo lường nhị phân,

mô hình đo lường biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh theo mô hình Modified Jones (1995) và H-score có R2 cao nhất là 27,41%. Vì vậy, tác giả lựa chọn mô hình này để

trình bày đại diện cho mô hình.

Dựa trên mô hình nghiên cứu được chọn là mô hình hồi quy theo đơn vị xác suất

(Probit) để nghiên cứu ước lượng tham số hồi quy. Hệ số hồi quy (Coef.) là hệ số tác

động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. P>|t| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc

lập. Khi giá trị này càng thấp thì biến độc lập đưa vào mô hình càng an toàn, đặc biệt

khi ở dưới 5%.

Mô hình probit có thể giải thích 27,41% sự thay đổi của các biến độc lập đến H-

score. Các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Thảo luận kết quả hồi quy

Hệ số hồi quy (coefficient):

Biến DA có hệ số < 0, điều này có nghĩa hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động

tiêu cực đến xác suất vi phạm giả định hoạt động liên tục kỳ vọng.

Biến SIZE có hệ số > 0, điều này có ý nghĩa quy mô doanh nghiệp có tác động

tích cực đến xác suất vi phạm giả định hoạt động liên tục kỳ vọng.

Biến DEBT có hệ số > 0, điều này có ý nghĩa tỷ số tổng nợ phải trả/ tổng tài sản

có tác động tích cực đến xác suất vi phạm giả định hoạt động liên tục kỳ vọng.

Biến GROWTH có hệ số > 0, điều này có ý nghĩa sự tăng trưởng doanh thu có tác

động tích cực đến xác suất vi phạm giả định hoạt động liên tục kỳ vọng.

Biến ROA có hệ số < 0, điều này có nghĩa khả năng sinh lời của tài sản doanh

nghiệp có tác động tiêu cực đến xác suất vi phạm giả định hoạt động liên tục kỳ vọng. Mức độ dự báo chính xác của mô hình

Bảng 4.12: Bảng phân tích dự báo chính xác của mô hình

60

Theo kết quả phân tích:

Tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình là 77,6%.

4.4.4 Kết luận tổng hợp kết quả hồi quy

(cid:2) Mô hình hồi quy hỗn hợp:

Trong các kết quả phân tích hồi quy tuyến tính, mô hình đo lường biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh theo mô hình Modified Jones (1995) và Z-score có R2 cao

nhất là 57,16%.

(cid:2) Mô hình hồi quy logit:

Trong các kết quả phân tích hồi quy với biến phụ thuộc theo đo lường nhị phân,

mô hình đo lường biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh theo mô hình Modified Jones (1995) và H-score có R2 cao nhất là 27,41%.

Chưa tính đến tác động ngẫu nhiên hay cố định của các biến, với kết quả hồi quy

cho thấy có sự tương quan giữa hành vi điều chỉnh lợi nhuận tác động đến khả năng

hoạt động liên tục của doanh nghiệp. Do đó, kết quả của mô hình nghiên cứu đạt được

mục tiêu của bài nghiên cứu.

61

Kết luận chương 4

Từ mô hình nghiên cứu trong chương 3, kết hợp phương pháp nghiên cứu đã trình

bày trên đã giúp xác định các nhân tố tác động đến dự đoán khả năng hoạt động liên

tục của doanh nghiệp thông qua chỉ số Z-score, H-score. Kết quả đã chứng minh hành

vi điều chỉnh lợi nhuận có ảnh hưởng đến chỉ số Z-score. Nếu các công ty có hành vi

điều chỉnh lợi nhuận tăng thì chỉ số Z-score tăng và ngược lại. Tác giả đã giải thích các

biến để từ đó làm cơ sở đưa ra kiến nghị ở chương 5.

62

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận

Trong các kết quả phân tích hồi quy tuyến tính, mô hình đo lường biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh theo mô hình Modified Jones (1995) và Z-score có R2 cao

nhất là 57,16%. Do đó, tác giả chọn mô hình này để từ đó đưa ra những kết luận và

kiến nghị. Zi,t = 1,55*10-12*DAi,t + 0,36*SIZEi,t – 4,32*DEBTi,t – 4,63*10-16*GROWTHi,t + 1*TOBINQi,t –5,84

Với kết quả nghiên cứu cho thấy hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động đến khả

năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp. Do đó, công ty cần chú trọng hơn nữa đến

các biến lợi nhuận và đặc biệt quan tâm đến việc quản trị cho phù hợp để cắt giảm chi

phí, gia tăng lợi nhuận hiệu quả. Bên cạnh đó, hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động

mạnh đến chỉ số Z-score, dự báo khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp. Vì

vậy, việc quản trị lợi nhuận hiệu quả sẽ góp phần thu hút nhà đầu tư từ sự tin tưởng khả

năng hoạt động của doanh nghiệp.

Bảng 5.1: Xếp hạng vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập

Tác giả sử dụng hệ số hồi quy nhằm xác định vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập.

Các hệ số hồi quy có thể chuyển đổi thành dạng phần trăm như sau:

Giá trị tuyệt đối 1,55*10-12 0,36 4,32 4,63*10-16 1 5,68 Tỷ trọng (%) 0,01 6,35 76 0,001 17,639 100,00% Thứ tự ảnh hưởng 4 3 1 5 2 Biến độc lập DA SIZE DEBT GROWTH TOBINQ Tổng số

63

Đóng góp của từng biến theo thứ tự tầm quan trọng giảm dần là: biến DEBT đóng

góp 76%; biến TOBINQ đóng góp 17,639%; biến SIZE đóng góp 6,35%; biến DA

đóng góp 0,01%; biến GROWTH đóng góp 0,001%.

Kết luận: Thông qua các kiểm định, có thể khẳng định các mức tác động ảnh

hưởng của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến chỉ số Z (khả năng hoạt động liên tục) theo

thứ tự tầm quan trong là DEBT, TOBINQ, SIZE, DA, GROWTH. 5.2 Kiến nghị 5.2.1 Đối với công ty niêm yết

Với kết quả nghiên cứu nói trên, có thể thấy, việc dự báo khả năng hoạt động liên

tục của doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng, tác động đến việc thu hút vốn đầu tư

kinh doanh của doanh nghiệp và là cơ sở để nhà đầu tư quan tâm, phân tích. Tuy nhiên,

thông tin BCTC và khả năng hoạt động liên tục đều sẽ không có ý nghĩa nếu mất đi

niềm tin nơi nhà đầu tư. Đặc biệt với thị trường chứng khoán non trẻ như ở Việt Nam,

niềm tin đặc biệt quan trọng, là nền tảng và động lực phát triển của TTCK. Để làm

được điều này, công ty niêm yết cần phải:

- Đầu tiên, doanh nghiệp cần phải chú trọng một số vấn đề về công bố TT BCTC

như về mặt thời gian, chất lượng thông tin BCTC và cả về việc lựa chọn công ty kiểm

toán có uy tín, chuyên môn và độ tín nhiệm cao.

- Thứ hai, CTNY cần sử dụng các phương tiện thông tin đại chúng để công bố

rộng rãi thông tin báo cáo tài chính cho nhà đầu tư và những đối tượng quan tâm

TTCK để gia tăng tính công khai và tính dễ tiếp cận cho thông tin báo cáo tài chính..

- Thứ ba, kế toán viên và nhà quản trị không nên hay hạn chế áp dụng các phương

pháp kế toán một cách có chủ đích gây sai lệch thông tin báo cáo tài chính và ảnh

hưởng đến khả năng hoạt động liên tục trong tương lai của mình hay quyết định nhà

đầu tư, đặc biệt là các hành vi sử dụng ước tính kế toán để chi phối thông tin lợi

nhuận. Chẳng hạn, hiện nay các doanh nghiệp giảm khoản dự phòng nợ xấu do đánh

giá tình hình con nợ được cải thiện, giảm chi phí, tăng lợi nhuận nhằm tô hồng bức

64

tranh tài chính của doanh nghiệp và các thủ thuật khác giữa công ty “mẹ” và “con”

nhằm giảm chi phí, gia tăng lợi nhuận. Hay là thuyết minh BCTC một cách qua loa,

không đầy đủ nhằm che đi những thông tin xấu, những khoản nợ tiềm tàng, những

khoản doanh thu ghi nhận không trung thực, hợp lý...

- Thư tư, các công ty niêm yết cần xây dựng một niềm tin từ phía cộng đồng và

nhà đầu tư thông qua các cam kết về tính minh bạch của thông tin báo cáo tài chính

được công bố, chú trọng cam kết về chỉ tiêu lợi nhuận, doanh thu, bên cạnh việc công

bố định kỳ theo qui định pháp luật, chuẩn mực liên quan. 5.2.2 Đối với nhà đầu tư

(cid:2) Hỗ trợ quá trình ra quyết định của nhà đầu tư

Theo kết quả ở tất cả mô hình nghiên cứu thì hành vi điều chỉnh lợi nhuận đều có

ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của DN với mức ý nghĩa thống kê tốt. Do

đó trong quá trình ra quyết định nên đầu tư vào loại cổ phiếu nào thì nhà đầu tư hoàn

toàn có thể dựa vào thông tin báo cáo tài chính. Trên cơ bản, mối liên hệ giữa thông tin

tài chính và khả năng hoạt động liên tục giúp nhà đầu tư đỡ vất vả hơn khi ra quyết

định. Theo đó, họ có thể dựa trên việc phân tích thông tin của BCTC để ra quyết định

đầu tư.

Trong việc xem xét các thông tin, cần xem xét kỹ các thông tin về lợi nhuận thể

hiện trên báo cáo tài chính kết hợp với các phân tích báo cáo tài chính và điều kiện

kinh tế xã hội. Dựa vào công thức xác định mức điều chỉnh lợi nhuận để tính ra các

khoản dồn tích có thể điều chỉnh. Nếu doanh nghiệp có giá trị các khoản dồn tích có

thể điều chỉnh theo chủ ý của nhà quản lý lớn, mức độ lớn của các khoản này có thể so

với tổng dồn tích và tùy theo từng tình huống cụ thể của từng doanh nghiệp.

Hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động mạnh đến khả năng hoạt động liên tục

của doanh nghiệp. Vì vậy, nhà đầu tư có thể dựa trên việc phân tích hành vi điều chỉnh

lợi nhuận để ra quyết định đầu tư.

65

Tóm lại, dự báo khả năng hoạt động liên tục trong tương lai của doanh nghiệp

chính là thể hiện tầm nhìn, giá trị tương lai mà nhà đầu tư mong muốn, do đó khi tín

hiệu về hành vi điều chỉnh lợi nhuận cao thì nhà đầu tư nên xem xét các khoản mục đầu

tư có vấn đề hay không nhằm đưa ra quyết định đúng đắn. 5.2.3 Đối với cơ quan quản lý

Mục tiêu chung của các cơ quan quan lý liên quan là ổn định và phát triển TTCK.

Việc làm này thể hiện qua việc quản lý để tăng hiệu quả đầu tư; thu hút nhà đầu tư và

tăng tính thanh khoản cho thị trường; quản lý các vấn đề về minh bạch như chất lượng,

thời điểm công bố, hành tiêu cực để gia tăng tính hiệu quả của TTCK. Đặc biệt trong

kết quả thông tin báo cáo tài chính có mối quan hệ với khả năng hoạt động liên tục của

doanh nghiệp mà bài nghiên cứu chứng minh thì việc quản lý này sẽ giúp thông tin báo

cáo tài chính phản ánh được mối quan hệ này và qua đó lại gia tăng thêm tính hiệu quả

cho thị trường.

Khi công ty niêm yết có hành vi điều chỉnh lợi nhuận ở mức báo động thì đó

chính là những công ty cần được kiểm tra, xem xét đến, nhằm nâng cao tính minh bạch

thông tin báo cáo tài chính. 5.2.4 Đối với kiểm toán viên

(cid:2) Đưa ra ý kiến về khả năng hoạt động liên tục

Kiểm toán báo cáo tài chính là việc kiểm tra và xác nhận về tính trung thực và

hợp lý của các tài liệu, số liệu kế toán và báo cáo tài chính của đơn vị kế toán phục vụ

đối tượng có nhu cầu sử dụng thông tin trên báo cáo tài chính của đơn vị.

Kiểm toán viên phải đưa ra ý kiến kiểm toán về khả năng hoạt động liên tục nếu

có sự nghi ngờ về khả năng hoạt động của DN trong thời gian tới xét khi kiểm toán báo

cáo tài chính về mức độ trung thực và hợp lý. Vì vậy, kiểm toán viên cần có sự xem xét

đến hành vi điều chỉnh lợi nhuận làm cơ sở để xem xét mức độ trung thực, hợp lý ảnh

hưởng đến khả năng hoạt động liên tục.

66

5.3 Một số hạn chế của đề tài

Bài nghiên cứu dù dựa trên những cơ sở lý thuyết khá vững chắc và được kiểm

chứng bởi các nghiên cứu thực nghiệm ở nhiều nước trong nhiều năm qua nhưng vẫn

gặp phải một số hạn chế nhất định. Cụ thể, có thể tóm tắt một số hạn chế nhất định như

sau:

Thứ nhất, mẫu nghiên cứu của bài còn giới hạn, gồm 192 quan sát của 80 công ty

bị hủy niêm yết trong giai đoạn từ 01/01/2012 đến 30/06/2015 trong ba năm (hai năm

trước liền kề và năm hủy niêm yết). So với tổng thể là cả những công ty còn niêm yết

thì mẫu quan sát chưa đại diện được cho tổng thể nghiên cứu. Cơ sở dữ liệu về doanh

nghiệp bị hủy niêm yết còn hạn hẹp, chưa đủ để đại diện cho tất cả doanh nghiệp niêm

yết nên kết quả của bài nghiên cứu chỉ mang tính tham khảo.

Thứ hai, khó tìm thấy các dữ liệu lịch sử của các công ty đã bị hủy niêm yết và

sau khi bị hủy niêm yết. Nếu tìm thấy thì dữ liệu thường không đầy đủ. Vì vậy, cần

phải có một cỡ mẫu đủ lớn để ước lượng mô hình có thể dự báo chính xác khả năng

hoạt động liên tục của doanh nghiệp trong lĩnh vực phi tài chính tại Việt Nam.

Thứ ba, với kết quả các mô hình nghiên cứu trên, hệ số xác định R2 < 60% điều này cũng đồng nghĩa với 1- R2 > 40% được ảnh hưởng bởi các yếu tố khác mà không

được đưa vào trong mô hình nghiên cứu và đây cũng được xem như hạn chế của đề tài.

Thứ tư, các định chế tài chính, ngân hàng là công ty đóng vai trò quan trọng trên

TTCK mà chưa được nghiên cứu, do những công ty, ngân hàng này có tính chất hoạt

động khác.

Cuối cùng, đối với mỗi ngành nghề khác nhau thì dấu hiệu dự báo khả năng hoạt

động liên tục cũng khác nhau, do cơ sở dữ liệu còn hạn chế nên đề tài này chưa thể

nghiên cứu cho từng ngành nghề cụ thể.

67

5.4 Hướng nghiên cứu trong tương lai

Để có kích thước mẫu lớn, nghiên cứu tương lai có thể mở rộng khung thời gian

điều tra tính đến nhiều doanh nghiệp hoặc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau,

tiến hành dựa theo mẫu là các công ty vẫn đang niêm yết trên TTCK.

Khi mô hình được nghiên cứu trong thời gian dài thì các biến tác động có thể thay

đổi theo do điều kiện kinh tế tổng thể. Các nghiên cứu trong tương lai cần xét đến tác

động của thời gian và các tác động của điều kiện kinh tế đế có thể đưa ra mô hình dự

báo khả năng hoạt động liên tục chính xác hơn.

Tính xác suất hoạt động trong tương lai của doanh nghiệp từ chỉ số Z-score.

Xây dựng mô hình dự báo cho từng ngành cụ thể.

Nghiên cứu cũng có thể xem xét đến yếu tố con người trong quản lý cũng như tác

động của điều kiện kinh tế dẫn đến sự nghi ngờ khả năng hoạt động liên tục.

Đề tài nghiên cứu này được thực hiện trong thời gian ngắn nên không thể tránh

khỏi những thiếu sót, đây là một nghiên cứu mang tính chất khởi đầu để các nghiên

cứu sau này sẽ hoàn thiện và chính xác hơn.

68

Kết luận chương 5

Với thực trạng như hiện nay là những TT BCTC minh bạch để giúp nhà đầu tư ra

quyết định còn nhiều hạn chế thì cần có những giải pháp cụ thể cho từng chủ thể nhằm

minh bạch thông tin báo cáo tài chính nói chung và tăng tính trung thực về chỉ tiêu lợi

nhuận nói riêng và các chỉ tiêu khác trên BCTC. Tổng kết chương 5, tác giả dựa trên

kết quả nghiên cứu chương 4 để đưa ra các nhóm giải pháp cho từng nhóm đối tượng

gồm các doanh nghiệp niêm yết, cơ quan quản lý, các nhà đầu tư, các kiểm toán viên

để đạt được mục đích là tăng tính trung thực các chỉ số trên BCTC, tăng tính minh

bạch, tăng chất lượng công bố thông tin, tạo niềm tin cho cổ đông và đưa thị trường

chứng khoán ngày càng phát triển bền vững.

69

KẾT LUẬN

Tình trạng công ty bị hủy niêm yết những năm gần đây tăng mạnh trên TTCK

Việt Nam. Hậu quả của việc hủy niêm yết này gây ra là các nhà đầu tư bị thua lỗ, niềm

tin của các nhà đầu tư vào TTCK Việt Nam bị đánh mất, và thị trường chứng khoán

Việt Nam rơi vào tình trạng trì trệ, không thu hút được nguồn vốn đầu tư.

Nghiên cứu của tác giả áp dụng phương pháp thực nghiệm về tác động của hành

vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp trên TTCK

Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy thông tin về hành vi điều chỉnh lợi nhuận mà

cụ thể là các tỷ số tài chính, hành vi điều chỉnh lợi nhuận đại diện cho TT BCTC có tồn

tại mối quan hệ với khả năng hoạt động liên tục trong tương lai của doanh nghiệp.

Sau khi nghiên cứu định lượng và xem xét các thực trạng thị trường chứng khoán

Việt Nam. Bài nghiên cứu tập trung phân tích kết quả nghiên cứu và tầm ảnh hưởng

của nó đến các đối tượng tham gia TTCK và cơ quan quản lý. Để từ đó, tác giả cũng

đưa ra một số giải pháp cho nhà đầu tư, công ty niêm yết và cơ quan quản lý trên cơ sở

tập trung vào kết quả của nghiên cứu. Trên cơ sở này, nhà đầu tư hoàn toàn có thể ra

quyết định đầu tư và giảm rủi ro dựa trên thông tin báo cáo tài chính, đặc biệt là lợi

nhuận. Các công ty niêm yết nên chú trọng biến lợi nhuận và thực hiện các giải pháp

hợp lý để gia tăng lợi nhuận nhưng đồng thời cũng nên tự giác trong vấn đề đảm bảo

chất lượng thông tin báo cáo tài chính được công bố.

Do giới hạn về thời gian, phạm vi khảo sát và kỹ thuật phân tích nên các phân tích

của tác giả chưa đi sâu vào từng loại hình công ty, ngành nghề kinh doanh, quy mô và

các đặc điểm khác để thấy rõ hơn sự tác động của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả

năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp theo các đặc thù này. Tuy nhiên, tác giả kỳ

vọng nghiên cứu này sẽ mở ra hướng nghiên cứu mới mang tính ứng dụng và các

nghiên cứu tiếp theo sẽ hoàn thiện các hạn chế của đề tài này.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt [1]. Bộ tài chính, 2005. Hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam, Nhà xuất bản tài

chính, Hà Nội.

[2]. Chính phủ, 2012. Nghị định số: 58/2012/NĐ-CP, Quy định chi tiết và hướng

dẫn thi hành một số điều của Luật chứng khoán và Luật sửa đổi, bổ sung một số

điều của Luật chứng khoán.

[3]. Đào Thị Trang, 2013. Đánh giá khả năng lâm vào tình trạng phá sản của các

doanh nghiệp niêm yết trên hose bằng mô hình thực nghiệm. Luận văn thạc sĩ

kinh tế. Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

[4]. Huỳnh Cát Tường, 2008. Khánh kiệt tài chính và ứng dụng mô hình Z-score

trong dự báo khánh kiệt tài chính. Luận văn thạc sĩ kinh tế. Trường Đại học

Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

[5]. Liêu Minh Lý, 2014. Khả năng dự báo phá sản của mô hình Z-score và H-

score: Ứng dụng cho các công ty niêm yết tại Việt Nam. Tạp chí Công nghệ

Ngân hàng, số 105, tr. 21-28.

[6]. Trần Ngọc Trâm, 2013. Phân tích những biểu hiện gian lận báo cáo tài chính

thông qua sự kết hợp chỉ số Z và chỉ số P của các công ty niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam. Luận văn thạc sĩ kinh tế. Trường Đại học Kinh

tế Thành phố Hồ Chí Minh.

[7]. Trần Thị Mỹ Tú, 2014. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quản trị

lợi nhuận trên báo cáo tài chính tại các công ty cổ phần niêm yết trên sàn giao

dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Luận văn thạc sĩ kinh tế. Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

[8]. Trần Thị Tuyết Hoa, 2013. Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi điều chỉnh thu

nhập nhằm giảm thuế thu nhập doanh nghiệp phải nộp: trường hợp các công ty

niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Luận văn thạc sĩ. Trường Đại

học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.

Tiếng Anh [9]. Ahn, S., & Choi, W., 2009. The role of bank monitoring in corporate

governance: Evidence for borrowers’ earnings management behavior. Journal

of Banking & Finance, 33(2), pp 425-434.

[10]. Akerlof Geogre, 1970. The market for lemon: quality uncertainly and the

market mechanism. Quarterly Journal of Economics, 1984.

[11]. Beaver, W.H., 1996. Financial ratios as predictors of failure. Journal of

Accounting Research, 7(2), 179-192.

[12]. Beneish, M.D and E. Press, 1995. Interrelation Among Events of Default.

Contemporary Accounting Research, 57-84.

[13]. Chanos, J., 2006. Short-Lived Lessons From an Enron Short. The Wall Street

Journal Online, May 30, 2006.

[14]. Citron, D.B. and R.J. Taffler, 1992. The Audit Report under Going-concern

Uncertainties An Empirical Analysis. Accounting and Business Research, pp

337-345.

[15]. Dawkins, M.C. and E. Rose-Green and E.M.Bamber, 2001. The Association

Between Auditor Changes and Price Reactions to Bankruptcy Filing. American

Accounting Association, Atlanta.

[16]. Fama and Jensen, 1983. Separation of ownership and control. Journal of Law

and Economics 26, p.301-349.

[17]. FASB, 2014. Accounting Standards Update: Presentation of Financial

Statements- Going Concern.

[18]. FASB. Accounting Standards Condifiacation 405: Liabilities [19]. Francis J., LaFond R., Olsson P. and Schipper, 2005. The market pricing of

accruals quality. Journal of Accounting and Economics, Vol. 39, pp. 295-327.

[20]. Giroux, G., & Cassell, C. (2011). Changing audit risk characteristics in the

public client market. Research in Accounting Regulation, 23(2), 177-183. [21]. Giroux, G., & Cassell, C., 2011. Changing audit risk characteristics in the

public client market. Research in Accounting Regulation, 23(2), 177-183. [22]. Hasnah Haron, Bambang Hartadi, Mahfooz Ansari and Ishak Ismail, 2009.

Factors influencing auditors’ going concern opinion. Asian Academy of

Management Journal, Vol.14, No.1, 1-19.

[23]. IASB, 2010. The Conceptual Framework for Financial Reporting. [24]. IASB. Accounting Standard 1- Presentation of Financial Statements. [25]. Igor Pustylnick, 2015. Use of Z-score in Detection of Earnings Manipulations. [26]. J. Kenneth Reynolds, Jere R. Francis, 2001. Does size matter? The influence of

large clients on office-level auditor reporting decisions. Journal of Accounting

and Economics 30 (2001) 375-400.

[27]. Jones J.,1991. Earnings management during import relief Investigations.

Journal of Accounting Research, Vol. 29, pp. 193-228.

[28]. Kirkos, E., Spathis, C., & Manopoulos, Y. (2007). Data Mining techniques for

the detection of fraudulent financial statements Expert Systems with

Applications, 92(4), 995-1003.

[29]. Kothari S.P. and Leone, Andrew J. and Wasley Charles E., 2005. Performance

Matched Discretionary Accrual Measures. Journal of Accounting & Economics,

Vol. 39, No. 1.

[30]. Kyle A., 1985. Continuous auctions and insider trading. Econometrica 53, pp

1315-1336.

[31]. Lenard, M. J., & Alam, P. (2009). An Historical Perspective on Fraud

Detection: From Bankruptcy Models to Most Effective Indicators of Fraud in

Recent Incidents. Journal of Forensic & Investigative Accounting, Vol 1, Iss 1.

[32]. McKeown, J.C., J.F. Mutchler and Hopwood, 1991. Towards an Explanation of

Auditor Failure to Modify the Audit Opinions of Bankrupt Companies. Auditing:

A Journal of Practice and Theory, 1-13.

[33]. Micheal Spence, 1973. Job Market Signaling. The Quaterly Journal of

Economics. Vol. 87, No. 3 (Aug., 1973)

[34]. Moyer, G., Tucan, M., Birgonul, M., and Dikmen, I, 2006. E-Bidding Proposal

Preparation System for Construction Projects. Building and Enviroment,

41(10), 1406.

[35]. Mutchler, J.F., W.Hopwood and J.C.McKeown, 1997. The Influence of

Contrary Information and Mitigating Factors on Audit Opinion Decisions on

Bankrupt Companies. Journal of Accounting Research, 295-310.

[36]. N.VenkataRamana, S.Md.Azash, K.Ramakrishnaiah, 2012. Financial

performance and predicting the risk of bankruptcy: A case of selected cement

companies in India. International Journal of Public Administration and

Management Research (IJPARM), Vol.1, No.1, 40-56.

[37]. Noor Azira Sawal, Nor Balkish Zakaria and Norhidayah Abdullah, 2015.

Financial difficulties and performance among fraudulent firms evidence from

Malaysia. IJABER, Vol.13, No.1, 161-175.

[38]. Persons, O. A. (2011). Using Financial Statement Data to Identify Factors

Associated with Fraudulent Financial Reporting. Journal of Applied Business

Research, 11(3).

[39]. Robert Bushman và cộng sự, 2001. What Determines Corporate Transparency?

Article first published online: 15 APR 2004. Journal. [online].

[40]. Ronen J., Yaari V., 2008. Earning management Emerging insights in theory,

practices and research. Springer

[41]. Thynne, K. , 2006. Test of The Generalizability of Altman’s Bankruptcy

Prediction Model. Journal of Business Research, 10, 53-61.

[42]. William Beaver, 1967. Finacial Ratios as Predictors of Failures, in Empirical

Research in Accounting, Selected Studies. Journal of Accounting Research. [43]. Yasuda, Y., Okuda, S., &Konishi, M., 2004. The Relationship Between Bank

Risk and Earnings Management: Evidence from Japan. Review of Quantitative

Finance and Accounting, 22(3), 233-248.

[44]. Zang, A.Y., 2012. Evidence on Trade-Off between Real Activities Manipulation

and Accrual-Based Earnings Management. The Accounting Review, 87(2), 675-

703. Website tham khảo

http://cafef.vn

http://cophieu68.vn/

http://finance.vietstock.vn/

http://hnx.vn

http:/www.ssrn.com/

https://www.hsx.vn/

Phụ lục 1: Danh sách công ty bị huỷ niêm yết khảo sát.

NTB CTCP Đầu tư Xây dựng và Khai Thác Công trình

STT Tên công ty MÃ CK Sàn niêm yết Số lượng CP bị huỷ niêm yết Thời gian bị huỷ niêm yết

HOSE

39,779,577

23/07/2013

Giao Thông 584 CTCP XNK Lâm Thuỷ Sản Bến Tre CTCP Thực Phẩm Quốc Tế CTCP Đầu tư và Xây dựng Điện Mêca VNECO

CTCP Sx và TM Phúc Tiến CTCP Thuỷ sản Cửu Long

CTCP Vận tải và Thuê tàu biển Việt Nam

CTCP Đầu tư Bất động sản Việt Nam CTCP Vật tư Tổng hợp và Phân bón Hoá Sinh

DCT CTCP Tấm lợp Vật liệu Xây dựng Đồng nai VST NVN CTCP Nhà Việt Nam VNI HSI HLA CTCP Hữu Liên Á Châu

HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE HOSE

15,000,000 6,875,359 9,007,500 11,044,000 12,244,495 21,440,030 8,000,000 10,015,069 13,200,000 15,000,000 43,338,000 11,999,995 27,223,647 58,999,337 10,656,800 10,559,996 10,000,000 34,459,293

17/06/2013 03/05/2013 03/05/2013 03/05/2013 10/04/2013 24/01/2013 15/05/2014 15/05/2014 15/05/2014 15/05/2014 10/06/2015 05/06/2015 08/05/2015 08/05/2015 06/05/2015 24/04/2015 23/04/2015 12/02/2015

FBT 2 IFS 3 VES 4 VSG CTCP Container Phía Nam 5 DDM CTCP Hàng Hải Đông Đô 6 PHT 7 CLP 8 CNT CTCP Xây dựng và Kinh doanh Vật tư 9 FDG CTCP DOCIMEXCO 10 PXM CTCP Xây lắp Dầu khí Miền Trung 11 AVF CTCP Việt An 12 13 MTG CTCP MT Gas 14 15 16 17 18 19 20 MAX CTCP Khai Khoáng và Cơ khí Hữu Nghị Vĩnh

HNX

7,200,000

29/06/2015

Sinh

HNX

2,936,140

12/06/2015

TSM CTCP Xi Măng Tiên Sơn Hà Tây CTM CTCP Đầu tư xây dựng và Khai thác mỏ

1

HNX

4,399,996

12/06/2015

Vinavico CTCP SX - TM - DV Phú Phong

CTCP Sông Đà 1 CTCP vận tải Biển Hải Âu

CTCP Dầu khí Đông Đô

PPG BVG CTCP Thép Bắc Việt VNN CTCP Đầu tư và Thương mại VNN VPC CTCP Đầu tư và Phát triển năng lượng VN SD1 SSG LM3 CTCP Lilama 3 BTH CTCP Chế tạo biến thế và Vật liệu điện Hà Nội PFL PTM CTCP SX, TM và Dịch vụ Ô tô PTM CTCP Công trình giao thông Sông Đà SKS NLC CTCP Thuỷ Điện Nà Lơi

HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX

7,432,500 9,750,948 5,726,698 5,625,000 5,000,000 5,000,000 5,150,000 3,500,000 50,000,000 4,200,000 4,500,000 5,000,000

21/05/2015 21/05/2015 15/05/2015 15/05/2015 15/05/2015 15/05/2015 15/05/2015 07/05/2015 24/04/2015 15/05/2015 02/12/2014 27/11/2014

21 22

23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

NSN CTCP Xây dựng 565

CTCP Kỹ nghệ Khoáng sản Quảng Nam CTCP Sông Đà 9.06

CTCP Đầu tư và Xây lắp Dầu Khí Sài Gòn

STT Tên công ty MÃ CK Số lượng CP bị huỷ niêm yết

2,959,314 5,486,046 11,155,532 21,846,000 35,000,000 11,000,000 4,837,430 4,072,052 16,000,000 4,500,000

Sàn niêm yết HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX Thời gian bị huỷ niêm yết 08/07/2014 23/06/2014 30/05/2014 09/06/2014 04/06/2014 04/06/2014 28/05/2014 28/05/2014 26/05/2014 26/05/2014

HNX

1,500,000

26/05/2014

Quảng Nam

VHH CTCP Đầu tư Kinh doanh nhà Thành Đạt/ Cty CP

35 36 MIC S96 37 PVA CTCP TCT Xây lắp Dầu khí Nghệ An 38 PSG 39 SDB Công ty CP SônG Đà 207 40 YBC CTCP Xi măng và Khoáng sản Yên Bái 41 ILC CTCP Hợp tác lao động với nước ngoài 42 NVC CTCP Nam Vang 43 BHC CTCP Bê tông Biên Hoà 44 QCC CTCP Xây lắp và phát triển Dịch vụ Bưu điện 45

HNX

6,000,000

23/05/2014

đầu tư và Xây dựng Viwaseen- Huế

GGG CTCP Ô tô Giải Phóng BHV CTCP Viglacera Bá Hiển VCV CTCP Vận tải Vinaconex

HHL CTCP Hồng Hà Long An CTCP Sông đà 19 SJM CTCP Sông Đà 9.01 S91 RHC CTCP Thuỷ điện Ry Ninh II CTCP In Diên Hồng DHI

HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX

9,635,456 1,000,013 11,007,183 3,160,000 2,748,270 5,000,000 2,940,000 5,120,000 2,628,042

23/05/2014 20/05/2014 20/05/2014 08/05/2014 08/05/2014 25/04/2014 06/01/2014 11/12/2013 25/10/2013

46

HNX

2,220,000

23/10/2013

dựng Chí Linh CTCP Đầu tư và Xây dựng Cotec CTCP Sông Đà Thăng Long

HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX HNX

4,635,062 15,000,000 57,749,995 4,800,000 1,980,000 11,080,000 4,343,700 1,562,833

23/09/2013 26/07/2013 04/07/2013 03/05/2013 23/05/2013 17/05/2013 21/05/2013 17/05/2013

CIC STL THV CTCP Tập đoàn Thái Hoà VN HPR CTCP Đầu tư xây dựng Hồng Phát CTCP Xi măng Sông Đà SCC CTCP Viễn Thông Thăng Long TLC CTCP Sông đà 25 SDJ S27 CTCP Sông đà 27 VCH CTCP Đầu tư xây dựng và phát triển hạ tầng

47 48 49 50 MMC CTCP Khoáng sản Mangan 51 52 53 54 55 56 MCL CTCP Phát triển nhà và sản xuất Vật liệu xây

HNX

3,970,000

21/05/2013

Vinaconex

SHC CTCP Hàng Hải Sài Gòn SD8 CTCP Sông đà 8 CTCP Xây dựng số 11 V11 AGC CTCP Cà Phê An giang

HNX HNX HNX HNX

4,309,550 2,800,000 8,399,889 8,300,000

21/05/2013 10/05/2013 17/08/2012 17/07/2012

57 58 59 60 61 62 63 64 65

66 67 68 69

CTCP Sông Đà 6.04 CTCP Sông Đà 6.06

STT Tên công ty MÃ CK Số lượng CP bị huỷ niêm yết

2,000,000 2,500,000 9,600,000 38,084,489 15,999,356 27,548,360 12,092,161 8,000,000

VKP CTCP Nhựa Tân Hoá CAD CTCP Chế biến và Xuất nHập khẩu Thuỷ sản

S64 70 SSS 71 VMG CTCP Thương mại và DV Dầu khí Vũng Tàu 72 CTCP Vận tải Biển và Bất động sản Việt Hải VSP 73 CTCP Sông Đà 3 SD3 74 CTCP Nước Giải khát Sài Gòn TRI 75 76 MCV CTCP Cavio VN Khai thác Mỏ và Xây dựng 77 78

HOSE

8,799,927

05/04/2012

CADOVIMEX

BAS CTCP Basa CSG CTCP Cáp Sài GÒn

HOSE HOSE

9,600,000 29,742,020

03/05/2012 04/10/2012

Sàn niêm yết HNX HNX HNX HNX HNX HOSE HOSE HOSE Thời gian bị huỷ niêm yết 13/07/2012 13/07/2012 26/07/2012 01/06/2012 26/10/2012 09/04/2012 11/05/2012 25/06/2012

79 80

Phụ lục 2 : Kết quả dữ liệu mô hình

STT Mã 1 AGC 2 AGC 3 AVF 4 AVF BAS 5 BAS 6 BAS 7 BHC 8 BHC 9 10 BHC 11 BHV 12 BHV 13 BTH 14 BTH 15 BVG 16 BVG 17 CAD 18 CAD 19 CAD 20 CIC 21 CIC 22 CLP 23 CLP 24 CNT 25 CNT 26 CNT 27 CSG

Năm Z-score -1.14 2011 2.368 2010 1.335 2013 -3.612 2014 -0.899 2011 -1.549 2012 0.201 2010 -0.71 2013 -0.118 2012 0.298 2014 -0.782 2012 -1.174 2013 2.238 2014 0.54 2013 0.712 2013 0.496 2014 -4.333 2011 -1.438 2012 1.196 2010 0.613 2011 0.207 2012 2.064 2012 2.447 2013 0.976 2013 1.848 2012 0.248 2014 3.148 2011

SIZE DEBT GROWTH -9.10E+14 26.705 -1.20E+15 27.106 -3.60E+14 28.245 -1.40E+15 27.81 -3.10E+13 25.685 -9.10E+12 25.636 -3.40E+13 25.786 -4.90E+13 25.707 -6.20E+13 25.777 -2.10E+13 25.338 -2.50E+13 24.759 -5.80E+12 24.598 3.10E+12 24.337 4.80E+12 24.573 -3.40E+14 26.779 -5.60E+12 26.822 -4.70E+14 26.512 -8.30E+13 26.927 -3.20E+14 27.19 -5.70E+13 26.305 -5.00E+13 26.526 -3.80E+14 27.049 1.50E+14 26.548 -7.50E+14 27.962 -1.50E+15 28.15 -8.90E+14 27.787 -2.60E+14 27.051

1.134 0.835 0.754 1.307 0.604 0.743 0.501 1.007 0.903 0.782 0.963 1.144 0.319 0.387 0.807 0.852 1.564 1.117 0.777 0.75 0.824 0.778 0.87 0.947 0.897 0.937 0.108

DR -8.448 5.054 3.06 -4.253 1.528 2.895 1.005 -137.333 9.353 3.587 25.844 -7.929 0.469 0.631 4.192 5.773 -2.773 -9.513 3.48 2.993 4.695 3.504 6.669 17.741 8.663 14.886 0.121

TOBINQ H-score 0.957 3.051 3.146 -0.284 -0.805 -1.444 0.206 0.711 0.507 0.783 -0.363 -0.844 -1.512 -0.212 1.063 0.992 -2.544 -1.697 2.227 2.305 2.203 2.755 1.487 2.158 2.907 1.81 8.728

0.041 0.203 0.173 0.076 0.07 0 0.338 0.05 0.042 0 0.096 0.1 0.957 0.312 0.067 0.054 0.033 0.032 0.102 0.034 0.033 0.099 0.177 0.023 0.033 0 0.333

DA -2.30E+09 1.30E+11 2.60E+11 -6.80E+11 -2.30E+10 -1.50E+10 -1.90E+10 -1.10E+10 -1.10E+10 -1.90E+09 -1.60E+10 -1.40E+10 2.60E+08 -1.00E+10 3.50E+09 -1.70E+10 -2.20E+11 2.50E+09 -2.80E+11 -5.20E+10 -5.70E+10 2.70E+10 -2.30E+11 -1.50E+11 1.50E+11 -1.20E+10 1.40E+11

ROA DAmodi -1.30E+11 -0.36529 -4.00E+10 0.031847 2.10E+11 0.009686 -0.74636 -8.70E+11 -0.15613 -2.90E+10 -0.15759 -1.70E+10 -0.08922 -2.50E+10 -0.11101 -2.00E+10 -0.12999 -2.20E+10 -0.02615 -5.30E+09 -0.31414 -2.00E+10 -0.1881 -1.60E+10 -0.03247 8.80E+07 -0.06877 -1.00E+10 -0.01815 -4.70E+10 -0.03588 -2.10E+10 -0.99442 -2.90E+11 -0.009 -1.10E+10 -0.05032 -3.20E+11 -0.01597 -6.00E+10 -0.02532 -6.40E+10 -0.01718 -3.10E+10 -0.23516 -2.20E+11 -0.06464 -2.60E+11 -0.0064 -6.60E+10 -0.04631 -1.40E+11 0.01838 1.00E+11

Z’score H’score 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0

ROA

STT Mã 28 CSG 29 CTM 30 CTM 31 DCT 32 DCT 33 DDM 34 DDM 35 DDM 36 DHI 37 DHI FBT 38 FBT 39 FDG 40 FDG 41 42 GGG 43 GGG 44 GGG 45 HHL 46 HHL 47 HLA 48 HLA 49 HPR 50 HPR 51 HPR 52 HSI 53 HSI IFS 54 IFS 55 IFS 56

Năm Z-score 2.878 2010 0.433 2014 0.267 2013 -0.309 2014 -0.391 2013 -0.959 2013 0.178 2011 -0.125 2012 0.531 2012 2.001 2011 -0.144 2011 -1.66 2012 2.542 2012 1.488 2013 -4.344 2013 -0.985 2012 -2.978 2014 -2.56 2013 -1.74 2012 -0.579 2014 1.814 2013 1.125 2013 1.85 2012 1.972 2011 -0.129 2014 0.422 2013 -0.041 2011 -0.581 2013 -0.491 2012

SIZE DEBT GROWTH 1.70E+14 27.232 6.90E+12 25.374 -1.70E+13 25.308 1.00E+13 27.635 -2.50E+14 27.679 -1.60E+13 27.775 5.80E+13 27.898 -5.90E+13 27.855 -6.70E+12 24.293 -9.60E+12 24.026 -2.10E+14 26.228 -7.40E+13 26.373 -7.20E+14 27.577 -5.60E+14 27.205 -8.70E+11 25.342 -2.70E+13 25.991 1.40E+13 25.375 -1.60E+13 23.464 -6.30E+13 24.132 -2.40E+15 27.679 -7.00E+14 28.33 -2.30E+13 26.606 1.30E+13 26.124 -6.00E+13 26.178 -2.20E+14 26.846 -5.50E+14 27.089 -1.40E+14 27.278 1.40E+14 27.221 -3.70E+13 27.204

0.221 0.67 0.599 0.902 0.799 1.171 0.977 1.027 0.415 0.127 0.624 0.911 0.736 0.988 1.601 0.964 1.696 0.842 0.818 1.159 0.987 0.393 0.517 0.527 0.975 0.901 0.88 0.898 1.096

DR 0.284 2.033 1.491 9.208 3.987 -6.857 41.822 -38.63 0.709 0.146 1.658 10.253 2.785 82.022 -2.664 26.54 -2.436 5.335 4.487 -7.272 73.374 0.647 1.068 1.116 39.771 9.15 7.339 8.801 -11.455

TOBINQ H-score 4.236 1.319 1.446 -0.303 0.501 -0.134 1.152 0.553 0.315 1.602 -3.383 -3.87 2.841 0.685 -5.991 -1.026 -5.944 -9.257 -3.258 0.112 2.631 3.778 3.738 3.69 1.038 1.919 -0.72 -2.389 -1.784

0.448 0.178 0.13 0.058 0.068 0 0.022 0.009 0.478 0.393 0.27 0.18 0.12 0.066 0.116 0.048 0.144 0.204 0.11 0.04 0.073 0 0.221 0.346 0.044 0.064 0.048 0 0.154

DA -5.20E+10 -6.20E+09 -7.40E+09 -9.50E+10 -9.70E+10 -1.60E+11 -9.30E+10 -6.30E+10 -2.80E+09 -5.60E+09 -7.70E+10 1.20E+10 -5.00E+10 -2.10E+11 -8.00E+10 -6.50E+10 -3.30E+10 -2.70E+09 -9.00E+09 -3.80E+11 -1.10E+11 3.40E+09 -1.00E+10 4.70E+10 -8.50E+10 -1.20E+11 4.60E+09 -2.40E+11 -9.60E+10

DAmodi -3.30E+10 0.056442 -0.04631 -5.50E+09 -0.09286 -1.00E+10 -0.11161 -1.10E+11 -0.12847 -1.30E+11 -1.80E+11 -0.15288 -1.00E+11 0.000141 -0.05527 -8.80E+10 -0.07734 -4.30E+09 -7.60E+09 -0.15058 -1.10E+11 0.024486 -0.19384 -1.10E+09 -0.03933 -1.60E+11 -0.20641 -3.00E+11 -0.67041 -8.10E+10 -0.14092 -7.00E+10 -0.11511 -3.20E+10 -0.19777 -5.20E+09 -0.46731 -1.80E+10 -0.4532 -7.30E+11 -2.30E+11 -0.11724 -7.20E+07 0.007356 -9.10E+09 0.042329 3.80E+10 0.059267 -0.10111 -1.20E+11 -0.13148 -2.00E+11 -0.08098 -2.60E+10 -0.12038 -2.30E+11 -0.2216 -1.10E+11

Z’score H’score 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1

0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1

STT Mã ILC 57 58 ILC 59 LM3 60 LM3 61 MAX 62 MAX 63 MCL 64 MCL 65 MCV 66 MCV 67 MIC 68 MIC 69 MIC 70 MMC 71 MMC 72 MMC 73 MTG 74 MTG 75 NLC 76 NLC 77 NSN 78 NSN 79 NTB 80 NTB 81 NTB 82 NVC 83 NVC 84 NVN 85 NVN

Năm Z-score 0.439 2012 0.452 2013 0.136 2014 0.475 2013 1.463 2014 1.635 2013 0.39 2011 -0.115 2012 1.284 2010 1.113 2011 -0.891 2014 0.713 2012 0.621 2013 1.46 2012 0.291 2013 -0.426 2014 2.013 2013 1.126 2014 14.3 2013 7.355 2012 0.043 2013 0.893 2012 0.197 2013 0.451 2011 0.155 2012 0.735 2012 -1.1 2013 0.292 2014 0.399 2013

SIZE DEBT GROWTH 9.40E+12 26.509 2.10E+13 26.453 -8.90E+13 27.381 1.20E+13 27.369 8.50E+12 26.041 -1.20E+14 26.102 -1.70E+13 24.51 -4.70E+12 24.454 5.90E+12 26.716 9.00E+12 26.889 -5.00E+12 25.157 -4.20E+12 25.538 -3.40E+13 25.247 -2.30E+13 24.65 -1.10E+12 24.457 -7.70E+12 24.206 3.30E+14 26.636 -2.50E+14 26.3 -4.90E+11 25.569 1.10E+13 25.456 -1.20E+14 26.384 3.50E+13 26.459 6.10E+13 29.064 1.80E+13 28.516 -1.90E+14 28.788 -1.10E+15 27.496 -6.80E+14 27.239 2.60E+13 27.19 -6.10E+13 27.216

0.794 0.82 0.987 0.938 0.449 0.437 0.545 0.576 0.669 0.566 0.498 0.478 0.415 0.317 0.318 0.316 0.596 0.571 0.04 0.068 1.027 0.932 0.867 0.782 0.839 0.978 1.241 0.915 0.861

DR 3.851 4.54 78.074 15.258 0.813 0.776 1.197 1.357 2.025 1.305 0.993 0.915 0.708 0.463 0.467 0.461 1.475 1.328 0.042 0.073 -38.561 13.66 6.532 3.582 5.192 44.263 -5.15 10.825 6.204

TOBINQ H-score 0.061 -0.088 1.81 1.87 3.374 3.598 1.307 0.399 2.169 2.516 -2.109 0.051 -1.272 1.757 0.51 -1.259 1.961 0.72 18.65 5.517 2.078 2.545 2.706 1.984 2.341 2.051 0.549 1.47 1.768

0.043 0.067 0.02 0.02 0.12 0.191 0.148 0.088 0.608 0.395 0 0.583 0.489 0.511 0.198 0.204 0.158 0.143 0.88 0.688 0.029 0.039 0 0.06 0.043 0.02 0.033 0.046 0.044

DA -2.80E+10 -2.40E+10 -7.70E+08 -3.50E+10 -1.10E+10 3.00E+10 -6.30E+09 -3.80E+09 -7.90E+09 4.00E+10 -1.60E+10 -7.90E+09 -3.20E+09 1.10E+09 -9.60E+09 -8.60E+09 -2.90E+10 3.60E+10 -5.70E+09 -1.40E+10 -1.70E+10 -1.30E+10 -3.10E+11 -8.10E+10 3.50E+11 1.10E+10 -1.20E+11 -4.00E+10 -2.90E+10

ROA DAmodi -0.02998 -3.20E+10 -0.03744 -2.60E+10 -0.04813 -1.60E+10 -0.03996 -3.70E+10 -1.10E+10 -0.04751 1.20E+10 0.002919 -9.00E+09 -0.13166 -0.05732 -4.80E+09 -9.40E+09 0.025494 3.90E+10 0.014579 -0.13895 -1.80E+10 -0.0789 -1.00E+10 -0.11321 -9.20E+09 -0.07807 -2.60E+09 -0.14151 -1.00E+10 -1.00E+10 -0.19132 1.40E+10 0.006349 -1.30E+09 -0.13025 -7.70E+09 0.127749 -1.40E+10 0.088268 -0.10012 -3.50E+10 -9.50E+09 -0.03218 -2.90E+11 0.008691 -0.00057 -8.00E+10 -0.02109 3.20E+11 -0.14659 -1.50E+11 -0.27399 -2.20E+11 -0.05789 -3.70E+10 -0.06606 -3.70E+10

Z’score H’score 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1

STT Mã PFL 86 PFL 87 PHT 88 PHT 89 PPG 90 PPG 91 PSG 92 PSG 93 PTM 94 PTM 95 PVA 96 PVA 97 PVA 98 PXM 99 100 PXM 101 PXM 102 QCC 103 QCC 104 QCC 105 RHC 106 RHC 107 S27 108 S27 109 S27 110 S64 111 S64 112 S91 113 S91 114 S96

Năm Z-score 0.055 2014 -0.359 2013 3.604 2012 3.837 2011 0.343 2014 0.512 2013 -1.122 2012 -2.032 2013 10.621 2013 10.503 2014 -0.187 2012 -0.132 2013 -0.009 2014 -0.363 2012 -4.864 2014 -2.337 2013 0.995 2013 2.076 2014 2.39 2012 1.64 2012 1.65 2011 -0.111 2011 -0.143 2012 -0.648 2013 1.153 2011 1.52 2010 1.38 2013 1.008 2012 0.063 2013

SIZE DEBT GROWTH 7.40E+12 0.36 27.125 4.90E+12 0.361 27.165 -1.00E+14 0.452 27.076 6.60E+14 0.486 27.196 -1.30E+13 25.778 0.77 -9.40E+13 0.681 25.884 -8.40E+14 0.931 27.734 -8.20E+13 1.163 27.519 1.10E+13 0.044 24.4 2.10E+12 0.048 24.377 -2.70E+14 0.899 28.038 -7.70E+13 0.966 28.037 1.70E+14 0.972 27.828 -7.30E+14 0.936 27.299 -3.20E+13 2.043 25.992 -1.20E+14 1.284 26.704 1.10E+12 0.441 24.355 2.20E+13 0.414 24.377 -3.80E+12 0.107 23.817 1.80E+12 0.329 25.669 2.30E+13 0.358 25.658 -3.60E+13 0.973 25.658 8.70E+12 1.029 25.636 -1.20E+13 0.969 25.488 2.10E+13 0.719 25.924 -1.30E+13 0.609 25.558 6.60E+13 0.717 25.825 -3.50E+12 0.695 25.589 1.30E+13 0.804 26.779

DR 0.562 0.566 0.826 0.944 3.353 2.132 13.558 -7.135 0.046 0.051 8.925 28.3 34.327 14.539 -1.959 -4.519 0.79 0.706 0.12 0.49 0.557 35.83 -35.128 31.02 2.558 1.556 2.539 2.283 4.096

TOBINQ H-score 0.11 0.292 3.024 3.143 -0.223 0.51 0.642 -0.719 16.425 17.106 1.769 2.028 1.849 1.589 -5.756 -0.486 1.804 2.664 7.961 1.384 1.303 1.46 1.361 0.525 2.367 2.303 2.488 2.189 1.877

0.26 0.21 0.26 0.573 0.166 0.097 0.038 0.06 0.648 0.71 0.073 0.048 0.035 0.049 0.079 0.035 0.105 0.161 0.17 0.402 0.415 0.034 0.025 0 0.074 0.291 0.102 0.091 0.081

DA -1.60E+10 -9.40E+10 -1.10E+11 1.10E+11 -7.60E+09 -1.40E+10 -1.30E+11 -2.10E+11 -6.50E+09 -1.00E+08 -6.50E+10 -1.10E+11 -9.10E+10 -1.10E+10 -8.30E+10 -1.50E+11 3.00E+09 -2.50E+08 -5.80E+09 -3.70E+09 -6.70E+09 -1.60E+10 -1.50E+10 -1.10E+10 1.60E+10 7.70E+09 3.00E+09 1.00E+09 -3.30E+09

ROA DAmodi -0.0249 -1.60E+10 -0.15094 -9.40E+10 -0.12138 -1.40E+11 -0.14542 1.90E+11 -0.24926 -1.20E+10 -0.22709 -2.90E+10 -0.02125 -2.50E+11 -0.02565 -2.20E+11 -0.11569 -5.20E+09 -0.06731 -1.60E+08 -0.02276 -1.00E+11 -0.15287 -1.20E+11 -0.38347 -6.80E+10 -0.46319 -1.10E+11 -8.90E+10 0.044404 -1.60E+11 0.06507 2.90E+09 0.010424 2.60E+09 0.069995 -6.60E+09 0.005647 -5.50E+09 0.096358 0.08573 -5.50E+09 -0.09997 -2.20E+10 -1.40E+10 -0.05705 -0.10529 -1.30E+10 1.80E+10 0.022297 5.10E+09 0.029078 1.10E+10 0.043225 -6.70E+08 0.008316 -2.80E+08 0.000271

Z’score H’score 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

STT Mã 115 S96 116 S96 117 SCC 118 SCC 119 SCC 120 SD1 121 SD1 122 SD3 123 SD3 124 SD3 125 SD8 126 SD8 127 SD8 128 SDB 129 SDB 130 SDB 131 SDJ 132 SDJ 133 SDJ 134 SHC 135 SHC 136 SHC 137 SJM 138 SJM 139 SJM 140 SKS 141 SKS 142 SSG 143 SSG

Năm Z-score -0.081 2014 0.057 2012 1.568 2011 1.336 2012 0.027 2013 -0.836 2014 -0.448 2013 0.628 2011 1.548 2010 0.549 2012 0.058 2012 -0.445 2013 1.185 2011 0.25 2014 0.065 2013 0.339 2012 -0.333 2012 0.084 2013 1.131 2011 0.328 2013 0.25 2012 0.417 2011 -0.8 2013 -0.752 2014 0.646 2012 1.676 2013 1.639 2012 -0.585 2014 -0.866 2013

SIZE DEBT GROWTH -1.60E+13 26.765 -1.30E+13 26.779 -6.40E+11 24.568 -2.20E+13 24.368 -2.00E+13 24.211 -1.80E+13 26.04 -6.80E+13 26.205 -1.80E+14 27.094 5.50E+13 26.982 -3.30E+13 27.146 -1.50E+14 26.24 -1.30E+14 26.035 2.30E+13 26.487 1.10E+14 27.228 -8.40E+13 26.779 -3.80E+13 26.848 -1.00E+14 26.046 -6.00E+13 26.168 6.60E+13 26.413 7.00E+12 24.446 -1.50E+13 24.352 -3.30E+13 24.417 -6.70E+13 25.736 -2.10E+13 24.925 -6.20E+12 25.797 3.90E+13 25.943 -1.70E+12 25.917 -1.10E+13 25.836 -1.80E+13 25.985

0.817 0.804 0.307 0.239 0.24 1.119 0.919 0.539 0.439 0.556 1.038 1.138 0.907 0.983 0.929 0.854 0.982 0.983 0.814 0.53 0.576 0.805 0.858 0.709 0.687 0.652 0.626 0.999 0.959

DR 4.463 4.103 0.443 0.314 0.316 -9.413 11.298 1.171 0.784 1.254 -27.583 -8.239 9.725 58.984 13.18 5.832 55.322 58.118 4.39 1.128 1.36 4.141 6.026 2.442 2.199 1.875 1.672 703.19 23.114

TOBINQ H-score 1.748 1.842 1.822 1.654 0.48 1.054 1.268 1.916 2.857 1.975 1.92 1.179 2.543 1.782 1.259 1.871 0.277 1.32 2.535 -6.083 -7.374 -7.01 -0.241 -2.203 1.411 2.434 2.522 -1.269 -0.011

0.065 0.107 0.118 0.168 0 0.067 0.048 0.087 0.1 0.04 0.018 0 0.021 0.036 0.048 0.042 0.033 0 0.076 0 0.277 0.239 0.085 0.074 0.063 0.207 0.232 0.045 0.072

DA -9.80E+09 -9.60E+09 -2.00E+09 2.30E+09 7.00E+08 -4.10E+10 -2.90E+10 -1.10E+09 3.90E+10 4.10E+10 -2.50E+09 -6.40E+09 -2.80E+10 -3.90E+10 -3.90E+10 -3.20E+10 -5.70E+10 -3.10E+09 -1.90E+10 -1.20E+09 9.60E+07 -2.00E+10 -3.60E+10 -5.00E+09 -2.10E+10 7.70E+09 1.10E+10 -6.60E+09 -2.80E+10

DAmodi ROA -1.10E+10 -0.01604 -1.00E+10 -0.01208 -3.40E+09 -0.07463 -1.90E+09 -0.08626 -3.10E+09 -0.13039 -4.40E+10 -0.19119 -3.90E+10 -0.1752 -0.01717 -2.90E+10 4.40E+10 0.030715 3.50E+10 0.002697 -0.14358 -2.50E+10 -2.40E+10 -0.09198 -2.80E+10 0.002214 -0.02835 -2.30E+10 -0.08632 -5.10E+10 -0.07821 -3.80E+10 -0.25042 -7.30E+10 -1.20E+10 0.001199 -1.10E+10 -0.02507 -1.10E+09 0.084364 -2.90E+09 0.07726 -2.60E+10 0.048536 -0.18959 -4.60E+10 -0.03462 -8.10E+09 -0.07226 -2.20E+10 1.20E+10 0.02522 9.50E+09 0.042363 -0.06077 -1.20E+10 -0.17991 -3.50E+10

Z’score H’score 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

STT Mã 144 SSS 145 SSS 146 STL 147 STL 148 STL 149 THV 150 THV 151 TLC 152 TLC 153 TRI 154 TRI 155 TSM 156 TSM 157 V11 158 V11 159 V11 160 VCH 161 VCH 162 VCV 163 VCV 164 VES 165 VES 166 VES 167 VHH 168 VHH 169 VHH 170 VKP 171 VKP 172 VKP

Năm Z-score 1.227 2011 1.543 2010 -0.596 2013 0.456 2011 -0.026 2012 0.271 2011 -1.012 2012 -1.036 2011 -0.006 2012 -0.458 2011 2.167 2010 0.503 2014 1.214 2013 0.444 2012 0.477 2011 0.744 2010 -0.206 2011 -0.79 2012 -1.984 2013 -0.444 2012 0.022 2011 -0.672 2013 -0.295 2012 -0.942 2014 0.043 2013 0.502 2012 -4.801 2012 -0.929 2011 0.028 2010

SIZE DEBT GROWTH 1.60E+13 25.158 3.10E+13 25.219 -4.60E+14 29.378 -4.30E+14 29.269 -1.10E+15 29.31 -9.40E+14 28.47 -1.00E+15 28.34 -1.40E+14 25.684 -5.00E+12 25.322 6.00E+13 26.115 1.10E+14 26.016 -2.00E+13 24.529 -1.80E+13 24.724 -1.30E+14 27.108 2.70E+13 27.272 -1.70E+14 27.262 -3.60E+13 26.265 -2.50E+13 26.118 1.20E+12 25.952 -3.90E+13 26.13 -4.30E+11 26.048 1.00E+13 25.967 -1.60E+13 26.03 -1.80E+13 25.531 -2.80E+13 25.599 9.70E+12 25.597 -1.10E+14 25.689 7.90E+11 26.237 -1.70E+14 26.329

0.635 0.649 1.057 0.962 0.997 0.847 1.006 0.279 0.09 1.093 0.666 0.464 0.418 0.852 0.854 0.847 0.946 1.098 0.942 0.722 0.54 0.612 0.612 0.658 0.575 0.538 1.601 0.973 0.76

DR 1.739 1.845 -18.499 25.156 345.367 5.521 -174.468 0.387 0.099 -11.714 1.992 0.865 0.719 5.772 5.833 5.535 17.496 -11.223 16.262 2.603 1.175 1.581 1.579 1.927 1.353 1.163 -2.664 36.129 3.165

TOBINQ H-score 1.673 1.671 2.282 2.486 1.559 2.218 2.228 -3.426 3.577 -4.554 -3.916 -0.138 1.281 2.441 2.587 2.849 1.512 0.856 -1.661 -0.346 0.808 0.256 0.322 -0.172 0.315 0.741 -6.844 -1.737 -0.174

0.112 0.721 0.015 0.018 0.012 0.054 0.026 0.139 0.164 0.249 0.18 0.177 0.128 0 0.024 0.157 0.035 0.024 0.112 0.139 0.06 0 0.031 0.146 0.128 0.131 0 0.027 0.148

DA -9.70E+09 -1.00E+09 -2.40E+11 -8.30E+11 -1.10E+11 -3.80E+11 -2.90E+11 -2.40E+10 -7.00E+10 -9.10E+10 1.10E+11 -4.00E+08 5.50E+09 9.90E+09 -3.50E+10 9.10E+10 -3.50E+10 -2.50E+10 -4.70E+10 -3.30E+10 -9.70E+09 -7.40E+09 -1.40E+10 -1.10E+10 -8.30E+09 -7.60E+09 -7.60E+10 -7.70E+10 -8.40E+09

ROA DAmodi -0.00862 -8.20E+09 2.70E+09 0.001077 -0.05984 -3.00E+11 -0.00338 -9.00E+11 -0.03393 -2.60E+11 -0.25162 -5.20E+11 -0.3558 -4.40E+11 -0.08386 -4.60E+10 -0.17049 -7.20E+10 -0.19339 -8.60E+10 -0.12061 1.20E+11 -3.90E+09 -0.39494 2.00E+09 0.009567 -0.01722 -9.40E+09 -3.30E+10 -0.04432 6.60E+10 0.010858 -0.19813 -4.10E+10 -0.27349 -3.00E+10 -0.16044 -5.00E+10 -0.1458 -4.10E+10 -0.03357 -1.00E+10 -0.02554 -6.40E+09 -0.08041 -1.70E+10 -0.08763 -1.40E+10 -0.03639 -1.30E+10 -0.01026 -7.00E+09 -0.63764 -9.50E+10 -0.2363 -8.00E+10 -0.13144 -3.50E+10

Z’score H’score 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

STT Mã 173 VMG 174 VMG 175 VMG 176 VNI 177 VNI 178 VNN 179 VNN 180 VPC 181 VPC 182 VSG 183 VSG 184 VSG 185 VSP 186 VSP 187 VSP 188 VST 189 VST 190 YBC 191 YBC 192 YBC

Năm Z-score 0.975 2010 0.844 2012 1.461 2011 0.85 2014 1.049 2013 1.491 2013 1.696 2014 0.01 2013 -0.902 2014 -0.822 2012 -1.479 2013 -0.263 2011 0.708 2010 -0.449 2011 -10.439 2012 4.452 2013 0.092 2014 1.015 2014 0.802 2013 0.827 2012

SIZE DEBT GROWTH -8.60E+13 26.081 -6.60E+13 25.57 -1.30E+13 25.695 -3.80E+12 26.206 -1.80E+13 26.173 5.10E+12 25.027 1.10E+12 24.942 -6.90E+12 25.354 -2.30E+11 25.29 -2.90E+13 26.808 -9.80E+12 26.717 1.40E+13 26.882 3.50E+14 28.849 -2.20E+14 28.701 -4.10E+14 27.549 -1.90E+14 28.647 9.70E+13 28.592 5.00E+13 26.656 7.40E+13 26.693 2.60E+13 26.648

0.548 0.404 0.428 0.645 0.582 0.125 0.1 0.484 0.557 1.039 1.184 0.941 0.653 0.836 2.686 0.886 0.906 0.965 0.93 0.911

DR 1.212 0.679 0.748 1.817 1.395 0.143 0.111 0.936 1.257 -26.478 -6.421 15.839 1.879 5.103 -1.593 7.802 9.668 27.428 13.236 10.272

TOBINQ H-score 0.644 -1.472 -0.851 1.769 2.14 0.828 0.753 -0.076 -0.588 -0.587 -1.531 -0.108 1.098 -0.064 -12.744 0.828 0.586 1.271 1.161 1.154

0.391 0 0.232 0.179 0.178 0.308 0.291 0.148 0.13 0.024 0.032 0.039 0.322 0.06 0.023 6.346 0.055 0.031 0.061 0.192

DA -4.40E+10 2.10E+09 2.90E+09 -6.80E+08 -8.70E+09 2.20E+09 -4.90E+09 -3.90E+09 -1.20E+10 -5.10E+10 -5.90E+10 -3.90E+10 -1.90E+11 -4.70E+11 -2.00E+12 -1.20E+11 -9.80E+10 -1.80E+10 -2.20E+10 -3.00E+10

ROA DAmodi -0.18766 -5.80E+10 -0.04593 -8.80E+09 -0.09292 -7.40E+08 -0.04762 -1.50E+09 -0.03813 -1.10E+10 -0.02824 2.70E+09 -0.05255 -5.00E+09 -0.0599 -5.70E+09 -0.10665 -1.30E+10 -0.13392 -6.10E+10 -0.17575 -6.60E+10 -0.07956 -4.30E+10 0.00005 -1.70E+11 -0.18293 -5.20E+11 -2.21189 -2.10E+12 -0.08098 -1.90E+11 -0.05515 -1.30E+11 -1.70E+10 0.011806 -0.05091 -1.90E+10 -0.05264 -3.30E+10

Z’score H’score 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1

Phụ lục 3: Kết quả xử lý dữ liệu mô hình

1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan

2. Phân tích hồi quy với biến độc lập DA theo mô hình Jones (1991)

Mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled regression model- Pooled)

3. Phân tích hồi quy với biến độc lập DA theo mô hình Modified Jones (1995)

Mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled regression model- Pooled)

4. Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc mô hình hồi quy logit

5. Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc mô hình đơn vị xác suất Probit