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

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:114

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn này xem xét khả năng dự báo xác suất xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam bằng các mô hình kết hợp dữ liệu kế toán, dữ liệu thị trường và dữ liệu vĩ mô. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

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

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH  PHẠM THỊ NGỌC UYÊN DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015
2 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH  PHẠM THỊ NGỌC UYÊN DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người Hướng Dẫn Khoa Học: PGS.TS. NGUYỄN NGỌC ĐỊNH TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015
3 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Ngọc Định. Các số liệu và kết quả được nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận văn PHẠM THỊ NGỌC UYÊN
4 MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ TÓM TẮT ....................................................................................................................... 7 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ........................................................................................... 8 1.1. Tính cấp thiết của đề tài ........................................................................................ 8 1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu ........................................................ 9 1.3. Sơ lược nội dung chính của luận văn ................................................................... 9 1.4. Kết cấu của luận văn ............................................................................................ 10 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ......................... 11 2.1. Các nghiên cứu liên quan đến khái niệm kiệt quệ tài chính ............................ 11 2.2. Các nghiên cứu về các biến dự đoán kiệt quệ tài chính.................................... 13 2.3. Các mô hình sử dụng trong dự báo kiệt quệ tài chính ..................................... 18 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................................................... 20 3.1. Mẫu dữ liệu ........................................................................................................... 20 3.2. Các biến nghiên cứu trong mô hình ................................................................... 22 3.2.1. Biến Kiệt quệ tài chính ............................................................................... 22 3.2.2. Nhóm biến kế toán ...................................................................................... 25 3.2.2.1. Biến TFOTL .......................................................................................... 25 3.2.2.2. Biến TLTA ............................................................................................ 26 3.2.2.3. Biến NOCREDINT ............................................................................... 27 3.2.2.4. Biến COVERAGE ................................................................................ 28
5 3.2.3. Nhóm biến vĩ mô.......................................................................................... 29 3.2.3.1. Chỉ số giá tiêu dùng CPI ...................................................................... 29 3.2.3.2. Lãi suất Trái phiếu kho bạc kỳ hạn 12 tháng T_BILL ..................... 30 3.2.4. Nhóm biến thị trường ................................................................................. 31 3.2.4.1. Giá cổ phiếu – PRICE .......................................................................... 31 3.2.4.2. Tỷ suất sinh lợi vượt trội – ABNRET ................................................. 32 3.2.4.3. Quy mô công ty – SIZE ........................................................................ 34 3.2.4.4. Vốn hóa thị trường / Tổng nợ – MCTD ............................................. 35 3.3. Phương pháp nghiên cứu..................................................................................... 36 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU................................................................... 39 4.1. Thống kê mô tả ..................................................................................................... 39 4.2. Ma trận hệ số tương quan ................................................................................... 43 4.3. Phân tích kết quả hồi quy .................................................................................... 46 4.4. Đánh giá mô hình ................................................................................................. 56 4.5. Phân tích tác động biên........................................................................................ 64 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ........................................................................................... 67 5.1. Tóm lược kết quả nghiên cứu ............................................................................. 67 5.2. Hạn chế của đề tài ................................................................................................ 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC
6 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT HOSE Sở Giao Dịch Chứng Khoán TP.HCM HNX Sở Giao Dịch Chứng Khoán Hà Nội IFS Tổ Chức Thống Kê Tài chính Quốc Tế CTCP Công Ty Cổ Phần EBITDA Thu Nhập Trước Thuế, Lãi Vay và Khấu Hao AUC Khu Vực Dưới Đường Cong ROC DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1 Các biến nghiên cứu Thống kê mô tả cho 3 mẫu quan sát: toàn bộ mẫu, mẫu các công ty Bảng 4.1 không bị kiệt quệ tài chính, mẫu các công ty bị kiệt quệ tài chính Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan Bảng 4.3 Kết quả hồi quy Logit cho 5 mô hình Bảng 4.4 Kết quả đánh giá mô hình Bảng 4.5 Kết quả kiểm định Mann-Whitney U-Statistics Bảng 4.6 Tác động biên của các biến nghiên cứu DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 4.1 ROC cho 5 mô hình tại thời điểm t Hình 4.2 ROC cho 5 mô hình tại thời điểm t-1 Hình 4.3 ROC cho 5 mô hình tại thời điểm t-2
7 TÓM TẮT Luận văn này xem xét khả năng dự đoán xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp tại Việt Nam bằng 3 nhóm biến nghiên cứu: nhóm biến kế toán, nhóm biến vĩ mô và nhóm biến thị trường. Luận văn sử dụng mẫu quan sát bao gồm 73 công ty trong mẫu và giai đoạn quan sát là 2006-2014. Thông qua các kết quả hồi quy, các kiểm định đánh giá độ phù hợp của mô hình cũng như phân tích tác động biên của các mô hình, tác giả nhận thấy một mô hình kết hợp 3 nhóm biến lại với nhau có khả năng dự báo tốt nhất đến xác suất xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính hơn là mô hình chỉ bao gồm nhóm biến kế toán như các nghiên cứu trước đây đã thực hiện. Bên cạnh đó, khả năng dự báo càng xa trước thời điểm xảy ra kiệt quệ tài chính chỉ phù hợp với nhóm biến thị trường, sau đó là nhóm biến vĩ mô và cuối cùng mới là nhóm biến kế toán. Từ Khóa: Kiệt quệ tài chính, Hồi quy Logit, Biến kế toán, Biến vĩ mô, Biến thị trường.
8 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1. Tính cấp thiết của đề tài Cuộc khủng hoảng tài chính vào năm 2008 đã chỉ ra các thiếu sót trong vấn đề đánh giá và quản trị rủi ro trong môi trường cho vay. Những nhà cho vay, những nhà đầu tư khác nhau và những đối tượng liên quan đến doanh nghiệp luôn muốn có được những thông tin đúng lúc về xác suất rủi ro phá sản của các doanh nghiệp. Hơn thế nữa, trong thời gian gần đây trên thế giới cũng như tại Việt Nam, tình hình kinh tế ngày càng biến động và có tác động rất lớn đến tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. Chính vì vậy, rất cần thiết phải có những nghiên cứu để dự đoán xác suất xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính và phá sản của doanh nghiệp. Hiện nay có nhiều nghiên cứu lập mô hình dự đoán rủi ro kiệt quệ tài chính và phá sản nhưng hầu như các nghiên cứu đó hoặc chỉ dựa vào việc sử dụng dữ liệu kế toán trong quá khứ được công bố một cách chính thức (Altman, 1968), hoặc dựa vào thông tin thị trường chứng khoán (Merton, 1974), hoặc vừa sử dụng dữ liệu kế toán vừa dữ liệu thị trường (Trujillo-Ponce và cộng sự, 2012). Bên cạnh đó, một số nghiên cứu cũng đã chỉ ra nhóm biến vĩ mô cũng có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính. Chính vì vậy, rất cần thiết trong việc kết hợp các nhóm biến này lại với nhau để xem xét khả năng dự báo của chúng như thế nào khi lần lượt kết hợp các nhóm biến lại với nhau cũng như sử dụng một cách đơn lẻ. Hernandez Tinoco và Wilson (2013) là một trong các nghiên cứu đã đi tiên phong trong việc kết hợp các nhóm biến lại với nhau như vậy. Thực tế, để một doanh nghiệp hoạt động và phát triển một cách bền vững thì cần phải quan tâm đến không những những yếu tố xuất phát từ nội tại doanh nghiệp mà còn từ các yếu tố bên ngoài. Chính vì vậy, có rất nhiều nhân tố có thể giúp dự đoán xác suất xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính, bao gồm xuất phát từ các yếu tố nội tại doanh nghiệp và từ các yếu tố bên ngoài. Do đó, rất cần thiết phải kết hợp cả dữ liệu tài chính
9 của doanh nghiệp cũng như dữ liệu thị trường và dữ liệu vĩ mô của nền kinh tế để có thể tìm ra một mô hình dự báo tốt nhất giúp doanh nghiệp đề ra các phương hướng và biện pháp kịp thời và đúng đắn nhằm tránh khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính và gia tăng giá trị doanh nghiệp. Và đó chính là lý do tác giả lựa chọn đề tài này để thực hiện nghiên cứu trong luận văn. 1.2. Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu Luận văn này xem xét khả năng dự báo xác suất xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam bằng các mô hình kết hợp dữ liệu kế toán, dữ liệu thị trường và dữ liệu vĩ mô. Từ mục tiêu được xác định ở trên, tác giả đặt ra một số câu hỏi nghiên cứu như sau:  Khi nào một doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính?  Các nhân tố nào có thể giúp dự đoán tốt một doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính?  Mô hình kết hợp nào giữa 3 loại dữ liệu có thể giúp đưa ra các dự báo tốt nhất tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp? 1.3. Sơ lược về phương pháp nghiên cứu trong luận văn Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu của 73 công ty phi tài chính niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn nghiên cứu 2006- 2014. Trong luận văn này, tác giả sử dụng biến phụ thuộc kiệt quệ tài chính là biến nhị phân với những quan sát chỉ ra tình trạng kiệt quệ tài chính được gán cho giá trị là 1, và những quan sát không chỉ ra tình trạng kiệt quệ tài chính được gán cho giá trị là 0. Tác giả cũng sử dụng các dữ liệu kế toán, dữ liệu thị trường và dữ liệu vĩ mô tạo thành các biến độc lập trong luận văn này. Tác giả sử dụng mô hình hồi quy Logit trong luận văn này để đảm bảo phù hợp với kiểu dữ liệu như vậy. Với các kết quả hồi quy đạt được
10 trong các mô hình hồi quy đơn lẻ cũng như các mô hình hồi quy kết hợp với nhau, tác giả diễn giải kết quả đúng theo ý nghĩa của mô hình hồi quy này. 1.4. Kết cấu của luận văn Luận văn này được tác giả viết theo kết cấu 5 chương và nội dung từng chương như sau:  Chương 1 – Giới thiệu. Trong chương này tác giả trình bày tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu, sơ lược về phương pháp nghiên cứu trong luận văn.  Chương 2 – Tổng quan các nghiên cứu trước đây. Trong chương này tác giả trình bày các nghiên cứu trước đây liên quan đến khái niệm kiệt quệ tài chính, các nghiên cứu trước đây liên quan đến 3 nhóm biến nghiên cứu dùng để dự báo kiệt quệ tài chính.  Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu. Trong chương này tác giả trình bày cách thức thu thập dữ liệu, cách thức tính toán các biến số cũng như kỳ vọng về dấu của biến, cùng với phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài.  Chương 4 – Kết quả nghiên cứu. Trong chương này tác giả trình bày kết quả nghiên cứu đạt được và diễn giải kết quả nghiên cứu trong tình hình thực tế tại Việt Nam.  Chương 5 – Kết luận. Trong chương này tác giả trình bày tóm tắt kết quả nghiên cứu và hạn chế của đề tài nghiên cứu này.
11 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1. Các nghiên cứu liên quan đến khái niệm kiệt quệ tài chính Có sự không thống nhất trong khái niệm về kiệt quệ tài chính trong các nghiên cứu trước đây. Điều này đã gây khó khăn cho các nghiên cứu liên quan đến kiệt quệ tài chính, nhất là trong nghiên cứu này khi biến kiệt quệ tài chính lại là một biến rất quan trọng. Chính vì vậy, trong phần này, tác giả sẽ trình bày các nghiên cứu liên quan đến khái niệm kiệt quệ tài chính để tạo cơ sở cho tác giả tìm ra một khái niệm phù hợp và sử dụng chúng trong việc xác định biến kiệt quệ tài chính mà chỉ ra công ty có rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hay không ở trong nghiên cứu này. Hầu hết các mô hình dự báo vỡ nợ trước đây cho các công ty niêm yết đã sử dụng một định nghĩa dựa trên một sự kiện chuẩn đó là phụ thuộc vào kết quả pháp lý cuối cùng. Có những sự kiện pháp lý có thể xác định được ngày tháng một cách chính xác và khách quan. Tuy nhiên, việc định nghĩa vỡ nợ mang tính pháp lý này vẫn gặp phải một số vấn đề nhất định. Chẳng hạn như, việc mất khả năng thanh toán có thể là một quá trình pháp lý kéo dài và thời điểm phá sản mang tính pháp lý không thể đại diện cho thời điểm phá sản thực tế. Ví dụ như trong một nghiên cứu cho các công ty tại Anh thì nhận thấy khoảng chênh lệch thời gian đáng kể (tính bình quân, có thể lên đến 3 năm hoặc 1,17 năm) giữa thời điểm một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính (có thể dẫn đến phá sản) và thời điểm phá sản mang tính pháp lý. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Theodossiou (1993) khi cho rằng các doanh nghiệp trong mẫu quan sát ở Hoa Kỳ có khoảng thời gian chênh lệch giữa hai thời điểm này là vào khoảng hai năm. Ngoài ra, những thay đổi trong luật phá sản tại các quốc gia khác nhau đã tạo ra một điều mà được gọi là "văn hóa giải cứu", mà chính điều này đã làm thay đổi bản chất và thời gian của quá trình phá sản mang tính pháp lý. Các nghiên cứu trước đây nhận thấy kiệt quệ tài chính có thể rất tốn kém cho các chủ nợ và họ muốn giảm thiểu/ ngăn chặn các chi phí này với những hành động kịp thời.
12 Chính vì vậy rất cần thiết để phát triển một mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đáng tin cậy hơn là một mô hình dự báo vỡ nợ đáng tin cậy. Wruck (1990) xác định kiệt quệ tài chính là tình trạng mà dòng tiền của một công ty không đủ để trang trải các nghĩa vụ tài chính hiện tại của họ. Trong khi đó, Asquith và cộng sự (1994) lại xác định kiệt quệ tài chính dựa trên hệ số khả năng thanh toán lãi vay. Trên thực tế, một công ty được phân loại là kiệt quệ tài chính nếu thu nhập trước lãi vay, thuế, và khấu hao (EBITDA) nhỏ hơn chi phí tài chính (hay chi phí lãi vay) trong hai năm liên tiếp, hoặc trong bất kỳ năm nào có EBITDA nhỏ hơn 80% chi phí lãi vay. Việc xác định này là phù hợp với nghiên cứu của Andrade và Kaplan (1998) khi xác định tình trạng kiệt quệ tài chính của một công ty tại một năm bất kỳ có EBITDA thấp hơn chi phí tài chính. Whitaker (1999) cho rằng tác động của kiệt quệ tài chính có thể dẫn đến sự mất mát trong giá trị doanh nghiệp trước khi xảy ra phá sản. Chính vì vậy, ngoài việc xác định kiệt quệ tài chính bằng việc xem xét khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn bằng dòng tiền tạo ra của công ty, thì còn xác định kiệt quệ tài chính bằng cách xem xét giá trị thị trường của công ty tại một thời điểm bất kỳ, tức là xem xét tại một thời điểm mà có tỷ lệ gia tăng trong giá trị thị trường âm. Trần Ngọc Thơ và cộng sự (2007) xác định kiệt quệ tài chính xảy ra khi công ty không thể đáp ứng các hứa hẹn với các chủ nợ hay đáp ứng một cách khó khăn. Hơn thế nữa, họ cũng đề cập rằng các nhà đầu tư biết rằng các doanh nghiệp vay nợ có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính và lo ngại về điều này và phản ánh điều đó vào trong giá trị thị trường của cổ phiếu của các doanh nghiệp này. Điều này cũng phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây khi cho rằng giá trị thị trường của cổ phiếu đã phản ánh các thông tin trên báo cáo tài chính cũng như các thông tin khác bên ngoài báo cáo tài chính. Từ những nghiên cứu như được đề cập ở bên trên đã chỉ ra 2 cách để xác định tình trạng kiệt quệ tài chính mà sử dụng một cách rộng rãi, đó chính là dựa trên khả
13 năng đáp ứng nghĩa vụ nợ và sự gia tăng trong giá trị thị trường. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng 2 cách thức xác định này trong việc xác định một công ty có rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hay không. 2.2. Các nghiên cứu về các biến dự đoán kiệt quệ tài chính Các nghiên cứu sử dụng nhóm biến kế toán Các nghiên cứu dùng dự đoán kiệt quệ tài chính đã được thực hiện từ rất lâu vào khoảng những năm 1960. Tuy nhiên, các nghiên cứu ấy chỉ tập trung vào việc sử dụng nhóm biến kế toán, điển hình như nghiên cứu của Beaver (1966) quan sát trong giai đoạn 1954-1964 và tập trung hơn vào 6 tỷ số từ 30 tỷ số xem xét vào lúc ban đầu: tỷ số dòng tiền trên tổng nợ, tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản, tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản, tỷ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn, tỷ số tài sản ngắn hạn trên chi tiêu hoạt động hàng ngày. Trong nghiên cứu đó đã mở rộng khái niệm vỡ nợ là khi công ty không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi đến hạn. Vì vậy, mẫu quan sát của tác giả bao gồm các công ty phá sản, các công ty không trả được nợ, các công ty có tài khoản ngân hàng bị thấu chi cũng như các công ty bỏ qua các khoản chi trả cổ tức ưu đãi. Kết quả nghiên cứu của tác giả đã chỉ ra một khả năng dự báo tốt dựa trên nhóm biến kế toán. Tác giả đã chỉ ra rằng chỉ có 10% số quan sát bị phân loại sai theo tỷ số dòng tiền trên tổng tài sản trong mô hình dự báo 1 năm trước khi phá sản, 13% đối với tỷ số dòng tiền trên tổng nợ, 15% đối với thu nhập ròng trên tổng nợ. Trong mô hình dự báo 5 năm trước khi phá sản, tỷ lệ quan sát bị phân loại sai là 28% đối với tỷ số dòng tiền trên tổng tài sản, 22% đối với tỷ số dòng tiền trên tổng nợ, 32% đối với thu nhập ròng trên tổng nợ. Mặc dù nghiên cứu này đã đưa ra các kết quả dự báo tốt nhưng kỹ thuật nghiên cứu trên các tỷ số đơn lẻ vẫn gặp nhiều hạn chế do có thể đưa ra các kết quả không thống nhất với nhau giữa các tỷ số. Ohlson (1980) cũng sử dụng các biến kế toán cho bộ mẫu quan sát bao gồm 105 công ty phá sản và 2058 công ty không bị phá sản trong giai đoạn quan sát 1970-1976.
14 Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng các biến quy mô, tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản, tỷ số dòng tiền từ hoạt động sản xuất kinh doanh trên tổng nợ, tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản, tỷ số nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn có khả năng được sử dụng để dự báo tốt. Khả năng dự báo của mô hình chính xác lên đến lần lượt là 96.12% và 95.55% cho mô hình dự báo 1 năm và 2 năm trước khi xảy ra phá sản. Các nghiên cứu sử dụng nhóm biến thị trường Nhiều nghiên cứu trước đây đã kiểm định tính hữu dụng của nhóm biến thị trường trong việc dự đoán kiệt quệ tài chính. Hơn thế nữa, có nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã cố gắng chứng tỏ sự vượt trội của các mô hình dựa trên nhóm biến thị trường so với các mô hình dựa trên nhóm biến kế toán và ngược lại. Tuy nhiên, việc so sánh thành quả đạt được của các mô hình này vẫn có nhiều tranh luận khác nhau. Agarwal và Taffler (2008) thực hiện so sánh thành quả đạt được giữa các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên nhóm biến thị trường và dựa trên nhóm biến kế toán, và nhận thấy rằng các mô hình dựa trên nhóm biến kế toán không thua kém gì và gần như không có sự khác biệt so với các mô hình dựa trên nhóm biến thị trường. Điều này hàm ý rằng cả hai nhóm biến đều chứa đựng những thông tin hữu ích về khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty. Tuy nhiên, Hillegeist và cộng sự (2004) lại chỉ ra các kết quả trái ngược khi cho rằng các mô hình dựa trên nhóm biến thị trường cung cấp nhiều thông tin đáng kể hơn về khả năng dự báo kiệt quệ tài chính so với các mô hình dựa trên nhóm biến kế toán. Bỏ ngoài việc so sánh thành quả giữa các mô hình với nhau, các nghiên cứu trước đây, điển hình là nghiên cứu của Balcaen và Ooghe (2004), chỉ ra rằng nếu chỉ sử dụng nhóm biến kế toán thì ngầm giả định rằng tất cả những điều dùng để dự báo kiệt quệ tài chính bao gồm những điều bên trong và bên ngoài công ty đều được phản ánh vào bên trong các báo cáo tài chính hàng năm. Tuy nhiên, tất yếu một điều rằng các báo cáo tài chính không thể bao gồm tất cả các thông
15 tin có liên quan đến dự báo kiệt quệ tài chính, và chính vì vậy nhóm biến thị trường rất có tiềm năng được sử dụng để hỗ trợ cho sự khiếm khuyết này. Rees (1995) cho thấy giá thị trường là một chỉ báo hữu ích cho xác suất xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính vì chúng chứa đựng thông tin về dòng tiền dự kiến trong tương lai của một công ty. Ủng hộ điều này, Hillegeist và cộng sự (2004) chỉ ra rằng thị trường chứng khoán có thể chứa đựng những nguồn thông tin khác ngoài thông tin có sẵn trên các báo cáo tài chính. Rõ ràng việc đưa vào nhóm biến thị trường là rất hữu ích bởi vì một số lý do sau: đầu tiên, giá thị trường phản ánh các thông tin chứa trong các báo cáo tài chính cộng với các thông tin khác không thể hiện thông qua báo cáo tài chính (Agarwal & Taffler, 2008), tạo nên sự kết hợp toàn diện tiềm năng hữu ích để dự báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Thứ hai, việc đưa vào nhóm biến thị trường có thể làm gia tăng đáng kể tính kịp thời của các mô hình dự báo; trong khi chỉ có sẵn các tỷ số tài chính theo quý hoặc theo năm, thì giá thị trường có sẵn trên cơ sở hàng ngày. Thứ ba, giá thị trường có thể thích hợp hơn để dự đoán phá sản, vì chúng phản ánh dòng tiền dự kiến trong tương lai (ngược lại, các báo cáo tài chính phản ánh thành quả trong quá khứ của công ty). Và thứ tư, nhóm biến thị trường có thể cung cấp một đánh giá trực tiếp các biến động, một thước đo mà có thể là một chỉ báo mạnh về rủi ro xảy ra kiệt quệ tài chính và không được thể hiện trong các báo cáo tài chính. Theo Beaver và cộng sự (2005) cho rằng độ biến động càng lớn thì xác suất xảy ra phá sản càng cao. Các nghiên cứu sử dụng nhóm biến kế toán và nhóm biến thị trường Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu sau đó đã nhận thấy rằng việc sử dụng một cách đơn lẻ nhóm biến kế toán dùng để dự báo kiệt quệ tài chính là vẫn chưa đủ và vẫn cần nhiều nhóm biến nữa để có thể đạt được một dự báo tốt hơn về kiệt quệ tài chính. Từ đây, việc kết hợp thêm một số nhóm biến khác lại với nhau đã trở thành một xu hướng trong nghiên cứu. Điển hình như Beaver (1968) đã nhận thấy rằng nhóm biến liên quan đến thị trường chứng khoán có khả năng dự báo phá sản trước cả nhóm biến kế toán.
16 Altman (1968) sử dụng kỹ thuật phân tích đa biệt số MDA. Tác giả kết hợp dữ liệu kế toán và dữ liệu thị trường cho mẫu quan sát bao gồm 66 công ty sản xuất. Tác giả tạo lập tỷ số tổng hợp bằng việc sử dụng 5 tỷ số: tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản (X1), tỷ số thu nhập giữ lại trên tổng tài sản (X2), tỷ số thu nhập trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản (X3), tỷ số giá trị thị trường của vốn cổ phần trên giá trị sổ sách của tổng nợ (X4), tỷ số doanh thu trên tổng tài sản (X5). Tỷ số tổng hợp Z được tính như sau: Z = 0.012 X1 + 0.014 X2 + 0.033 X3 + 0.006 X4 + 0.999 X5 Các công ty có Z ≤ 2.675 được phân loại là phá sản và ngược lại thì được phân loại là các công ty không bị phá sản. Mô hình này có khả năng dự báo chính xác khả năng xảy ra phá sản lên đến 83% ngay trong mô hình dự báo 2 năm trước khi phá sản. Sau đó, mô hình này đã được mở rộng thành nghiên cứu của Altman (1977) với mẫu quan sát lớn hơn bao gồm 111 công ty trong giai đoạn 1969-1975. Tác giả nhận khả năng dự báo chính xác của nó trong mô hình dự báo 2-5 năm trước khi xảy ra phá sản gần như giống như với khả năng dự báo trong mô hình dự báo trước 1 năm xảy ra phá sản. Trong số ít các nghiên cứu đưa vào tập hợp nhóm biến thị trường và nhóm biến kế toán để nâng cao tính kịp thời và độ vững mạnh của các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đó là nghiên cứu của Campbell và cộng sự (2008). Trong nghiên cứu này, ngoài nhóm biến kế toán, một số biến thị trường được sử dụng để kiểm định bao gồm tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng tháng trên vốn cổ phần của từng công ty so với chỉ số S&P 500, độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hàng ngày của mỗi công ty trong ba tháng trước đó, quy mô tương đối của mỗi công ty được đo bằng log của tỷ số vốn hóa thị trường với chỉ số S&P500, và log giá của mỗi cổ phiếu mà đã được lược bớt (truncated) trên $15. Chava và Jarrow (2004) theo nghiên cứu của Shumway (2001) sử dụng nhóm biến kế toán bao gồm thu nhập ròng trên tổng tài sản và tổng nợ phải trả trên tổng tài
17 sản; và nhóm biến thị trường bao gồm quy mô tương đối được xác định bằng logarit tự nhiên của giá trị vốn cổ phần của mỗi công ty trên tổng giá trị vốn cổ phần thị trường NYSE/AMEX, tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng năm được tính bằng tỷ suất sinh lợi hàng tháng cộng dồn của mỗi công ty trừ đi tỷ suất sinh lợi hàng tháng cộng dồn của chỉ số NYSE/AMEX có trọng số theo giá trị, và độ biến động của cổ phiếu được tính bằng cách lấy độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi trong 60 quan sát giá thị trường hàng ngày gần nhất. Shumway (2001) cũng sử dụng các biến này nhưng có một số thay đổi nhỏ, cụ thể là độ lệch chuẩn phi hệ thống của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của mỗi công ty, được tính bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi hàng tháng của mỗi cổ phiếu trên tỷ suất sinh lợi chỉ số NYSE/AMEX có trọng số theo giá trị trong cùng một khoảng thời gian (năm). Gần đây hơn, Christidis và Gregory (2010), theo Campbell và cộng sự (2008) kiểm định ba biến thị trường trong một mô hình dự báo kiệt quệ cho các công ty niêm yết tại Anh bên cạnh việc đưa vào một tập hợp các biến kế toán. Họ thay thế giá trị sổ sách của tài sản bằng giá trị thị trường và kiểm định xem tỷ suất sinh lợi vượt trội nửa năm của mỗi cổ phiếu so với chỉ số FTSE và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu (tính toán trên khoảng thời gian sáu tháng) có thể giúp gia tăng năng lực dự báo của mô hình hay không. Kết quả nghiên cứu của họ cho thấy rằng nhóm biến thị trường có khả năng giúp gia tăng độ chính xác của mô hình dự đoán xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính. Các nghiên cứu sử dụng nhóm biến vĩ mô Việc kết hợp thêm nhóm biến vĩ mô vào mô hình dự báo khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính giúp phản ánh những thay đổi trong môi trường vĩ mô là rất quan trọng thể hiện ở hai khía cạnh chính yếu. Đầu tiên, nó thêm một yếu tố năng động cho các mô hình mà có tác động để điều chỉnh nguy cơ rủi ro (khả năng vỡ nợ) liên quan đến việc thay đổi điều kiện kinh tế vĩ mô. Thứ hai mô hình như vậy sẽ tạo cơ sở với các ước lượng PD stress test trên danh mục đầu tư. Có một vài nghiên cứu đã kết
18 hợp yếu tố rủi ro vĩ mô vào trong phương trình hồi quy như nghiên cứu của Nam và cộng sự (2008), và Qu (2008). Nghiên cứu sử dụng nhóm biến kế toán, nhóm biến thị trường, nhóm biến vĩ mô Hernandez Tinoco và Wilson (2013) đã đi tiên phong trong việc kết hợp nhóm biến kế toán, nhóm biến thị trường và nhóm biến vĩ mô lại với nhau và dùng để dự đoán kiệt quệ tài chính. Tác giả sử dụng một bộ mẫu bao gồm 23,218 quan sát công ty theo năm trong suốt giai đoạn 1980-2011 và nhận thấy các nhóm biến này hỗ trợ và bổ sung lẫn nhau trong việc dự đoán kiệt quệ tài chính và đều có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính một cách có ý nghĩa thống kê. Trong nghiên cứu này, tác giả cũng sử dụng 3 nhóm biến – nhóm biến kế toán, nhóm biến thị trường và nhóm biến vĩ mô – để dự đoán kiệt quệ tài chính cho các công ty trong mẫu quan sát tại Việt Nam. 2.3. Các mô hình sử dụng trong dự báo kiệt quệ tài chính Các nghiên cứu trước đây như được đề cập ở trên sử dụng phổ biến là mô hình hồi quy Logit hay Probit. Các mô hình xác suất có điều kiện cho phép ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của một công ty, bởi vì biến kiệt quệ tài chính thông thường được xác định bằng tình trạng có hay không có rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hơn là việc xác định bằng một giá trị cụ thể nào đó đối với mỗi công ty. Điều này đã tạo ra lợi thế cho việc ứng dụng mô hình hồi quy này khi nghiên cứu về vấn đề này hơn là các mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống. Ngoài ra, cũng có một số nghiên cứu sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN, một phương pháp hiện đại, phức tạp hơn và có nhiều ưu điểm hơn so với mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Nó mô phỏng xử lý thông tin từ các dữ liệu ban đầu được đưa vào với các neural, các lớp, các hàm cũng như các thuật toán. Mô hình này cũng được ứng dụng trong nghiên cứu của Hernandez Tinoco và Wilson (2013).
19 Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ giới hạn trong việc sử dụng mô hình hồi quy Logit, và không sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN do tính phức tạp và không được ứng dụng rộng rãi của nó so với mô hình Logit.
20 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Trong bài luận văn này, tác giả dựa theo nhiều nghiên cứu trước đây và chủ yếu là dựa theo phương pháp nghiên cứu của Hernandez Tinoco và Wilson (2013) để xem xét khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các biến kế toán, biến vĩ mô và biến thị trường. Phần này sẽ trình bày việc thu thập và xử lý dữ liệu, các biến nghiên cứu trong luận văn cũng như cách thức thực hiện. 3.1. Mẫu dữ liệu Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng bao gồm 73 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường HOSE trong giai đoạn năm 2006 tới năm 2014. Tác giả lựa chọn như vậy là bởi vì:  Các doanh nghiệp trong nhóm ngành tài chính, ngân hàng, bảo hiểm được loại bỏ khỏi mẫu dữ liệu bởi vì cấu trúc vốn, tính chất đòn bẩy của các doanh nghiệp tài chính khác với các doanh nghiệp phi tài chính, mà được đề cập bởi tác giả Fama và French (1992). Một cách cụ thể hơn, việc sử dụng đòn bẩy cao là bình thường đối với các doanh nghiệp trong nhóm ngành tài chính, nhưng đối với các doanh nghiệp phi tài chính thì việc sử dụng đòn bẩy cao lại chỉ ra khả năng kiệt quệ tài chính cao hơn. Do vậy, các yếu tố tác động lên khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cũng sẽ rất khác nhau.  Sở giao dịch chứng khoán TPHCM HOSE được thành lập cách đây hơn 15 năm. Tính đến cuối năm 2014, có hơn 300 mã cổ phiếu niêm yết với giá trị vốn hóa thị trường lớn vào khoảng 985,258 tỷ đồng cũng như chỉ số VN–Index đạt 545.63 điểm (http://www.hsx.vn). Trong khi đó, tính đến cuối năm 2014, Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HNX chỉ có giá trị vốn hóa thị trường vào khoảng 136,017 tỷ đồng và chỉ số HNX–Index đạt 82.98 điểm