Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Dự báo kiệt quệ tài chính tại các công ty niêm yết Việt Nam

Việt Nam hội nhập WTO mang lại cơ hội nhưng cũng đối mặt với cạnh tranh gay gắt, dẫn đến nguy cơ kiệt quệ tài chính và phá sản của nhiều doanh nghiệp. Tình trạng này thể hiện rõ qua số liệu doanh nghiệp giải thể/ngừng hoạt động và các trường hợp hủy niêm yết trên thị trường chứng khoán. Việc dự báo kiệt quệ tài chính là cần thiết để hỗ trợ doanh nghiệp và các bên liên quan đưa ra quyết định kịp thời, đặc biệt khi các nghiên cứu trước đây ít khi kết hợp đầy đủ các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô.

Các nhà quản trị doanh nghiệp, chủ nợ, nhà đầu tư, tổ chức tín dụng, và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính và kinh tế.

Nghiên cứu này nhằm mục tiêu dự báo khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2009-2015, thông qua việc kết hợp đồng thời các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô. Kết quả nghiên cứu đã chứng minh rằng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính hiệu quả nhất là mô hình kết hợp cả ba nhóm yếu tố này, với khả năng dự báo chính xác cao trong vòng một năm trước khi sự kiện kiệt quệ xảy ra. Trong đó, các yếu tố tài chính và thị trường đóng vai trò chủ đạo hơn so với các yếu tố vĩ mô trong việc giải thích khả năng kiệt quệ. Cụ thể, nghiên cứu đã sử dụng các dấu hiệu xác định kiệt quệ dựa trên quy định hủy niêm yết và kiểm soát của HNX/HOSE, kết hợp với các chỉ số tài chính như EBITDA so với chi phí lãi vay và sự suy giảm giá trị thị trường cổ phiếu. Mặc dù đạt được mục tiêu, nghiên cứu còn một số hạn chế như chỉ tập trung vào HNX và HOSE, thời gian dự báo giới hạn một năm, và chỉ sử dụng mô hình Logit đơn giản. Những hạn chế này mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo, bao gồm việc mở rộng phạm vi dữ liệu, kéo dài thời gian dự báo, và áp dụng các mô hình dự báo phức tạp hơn như mạng thần kinh nhân tạo (ANN) hay mô hình thuật toán vector hỗ trợ (SVM), cũng như xem xét các nhân tố quản trị và con người.