Xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp niêm yết ngành thủy sản và xây dựng dựa trên phương pháp cấu trúc

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

9
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp niêm yết ngành thủy sản và xây dựng dựa trên phương pháp cấu trúc phân tích xác suất vỡ nợ của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam đối với ngành thủy sản và ngành xây dựng giai đoạn 2017-2019.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp niêm yết ngành thủy sản và xây dựng dựa trên phương pháp cấu trúc

XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT NGÀNH THỦY SẢN VÀ XÂY DỰNG DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP CẤU TRÚC Đào Thị Thanh Bình Khoa Quản trị Kinh doanh và Du lịch, Trường Đại học Hà Nội Email: binhdtt@hanu.edu.vn Đinh Thị Hương Khoa Quản trị Kinh doanh và Du lịch, Trường Đại học Hà Nội Email: 1604000050@s.hanu.edu.vn Trần Mạnh Dũng Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Email: manhdung@ktpt.edu.vn Mã bài: JED-558 Ngày nhận: 22/02/2022 Ngày nhận bản sửa: 27/04/2022 Ngày duyệt đăng: 14/06/2022 Tóm tắt Bài nghiên cứu phân tích xác suất vỡ nợ của các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam đối với ngành thủy sản và ngành xây dựng giai đoạn 2017-2019. Bài nghiên cứu tập trung sử dụng mô hình cấu trúc để xác định xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp, phân tích bắt đầu với khuôn khổ lý thuyết dựa trên nền tảng của Black-Scholes (1973) và lý thuyết Merton (1974) để áp dụng cho phần mở rộng của các mô hình cho các cấu trúc nợ phức tạp như mô hình Leland (1994), và sau đó, Leland & Toft (1996) để trả lời câu hỏi về sự thay đổi của xác suất vỡ nợ theo thời gian và xếp hạng tín dụng. Từ khóa: Xác suất vỡ nợ, mô hình KMV, mô hình Leland 1994, mô hình Leland và Toft 1996 Mã JEL: C25 Default probability of listed seafood and construction firms based on structural approach Abstract The study analyzes the probability of default for the seafood and construction industry firms listed on the Vietnam Stock Exchange in the period 2017-2019. The study focuses on using structural models to determine the probability of default of the enterprises, beginning with a theoretical framework based on the foundation of Black-Scholes (1973) and Merton (1974) theory to apply to an extension of models for complex debt structures such as the Leland (1994) model, and then, Leland and Toft (1996) to answer the question of how the probability of default changes over time and credit rating. Keywords: Default probability, KMV model, Leland 1994 model, Leland and Toft 1996 model. JEL Codes: C25 1. Giới thiệu Xác suất vỡ nợ đã trở nên vô cùng cần thiết, đặc biệt là trong giai đoạn suy thoái kinh tế toàn cầu và khủng hoảng tài chính. Các nhà nghiên cứu và phân tích thường quan tâm đến câu hỏi liệu các công ty hoặc tổ chức tài chính có phá sản trong những năm tiếp theo hay không. Ngoài ra, ước tính xác suất vỡ nợ là một tiêu chí chính trong xếp hạng tín nhiệm của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm nổi tiếng như Standard and Poor hay Fitch and Moody’s. Mô hình định lượng của xác suất vỡ nợ được coi là một chủ đề nhận được nhiều quan tâm ngày nay vì sự phát triển của phương pháp luận tiến bộ và cơ chế tài chính. Vì vậy, nhiều học giả cũng như các nhà thực Số 304 tháng 10/2022 26
hành đã bày tỏ sự quan tâm lớn đến các mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp. Một ứng dụng được sử dụng rộng rãi là các mô hình cấu trúc do Merton khởi xướng và sau đó được phát triển bởi KMV Corporation, do đó, mô hình này có thể được gọi là Merton’s KMV model. Trong nghiên cứu này, hai mô hình bổ sung cũng được sử dụng để tính xác suất vỡ nợ bao gồm mô hình Leland (1994) và mô hình Leland & Toft (1996). Mô hình Merton được phát triển lặp đi lặp lại trong nghiên cứu của Vassalou & Xing (2005) đưa ra kết quả tốt hơn đáng kể đối với các nghiên cứu ngoài mẫu, với tỷ lệ chính xác trung bình khoảng gấp đôi so với mô hình Leland. Tuy nhiên, mô hình Merton được cho là đánh giá thấp mức độ của xác suất vỡ nợ và xác suất vỡ nợ trung bình được đưa ra bởi mô hình Leland gần hơn đáng kể với tỷ lệ vỡ nợ thực tế. Vì vậy, để có một cái nhìn đầy đủ và toàn cảnh hơn về xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp, cả ba mô hình Merton, Leland 1994 và Leland và Toft 1996 cần được đưa vào nghiên cứu. Mục tiêu đầu tiên của nghiên cứu này là tìm hiểu mô hình cấu trúc trong việc xác định xác suất vỡ nợ của công ty. Đặc biệt, xác suất vỡ nợ phụ thuộc vào giá trị hiện tại của cổ phiếu, nên việc quan sát xác suất vỡ nợ theo thời gian khác nhau rất cần thiết được quan tâm. Bên cạnh đó, cần đơn giản hóa cách hiểu về mô hình cấu trúc theo tính toán dạng công thức đóng sao cho phù hợp với thị trường Việt Nam. Mục tiêu thứ hai là sử dụng dữ liệu thực thu thập được từ thị trường chứng khoán Việt Nam để ước tính các thông số liên quan cho mô hình cấu trúc dạng đóng. Ngoài ra, bài nghiên cứu đánh giá sự phù hợp của mô hình với các công ty Việt Nam trong ngành thủy sản và ngành xây dựng, hai ngành quan trọng thuộc nhóm ngành hàng tiêu dùng không thiết yếu được quan tâm sau bão dịch Covid-19. Mục tiêu thứ ba của nghiên cứu là trả lời hai câu hỏi sau: (i) Xác suất vỡ nợ thay đổi như thế nào theo sự thay đổi của thời gian ước tính vỡ nợ?; (ii) Xếp hạng tín dụng trung bình cho các công ty được tiến hành dựa trên xếp hạng S&P là như thế nào? 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. Mô hình Merton (1974) 2.1.1. Tài sản cơ bản Mô hình ban đầu để định giá nợ của công ty được giới thiệu bởi Merton (1974) đã trình bày một khuôn khổ lý thuyết để xác định tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu của một công ty. Được phát triển dựa trên giả định rằng cấu trúc vốn của công ty bao gồm vốn chủ sở hữu và các khoản nợ không lãi suất có kỳ hạn T và mệnh giá P. Giá trị tài sản tuân theo quy trình Wiener (còn gọi là chuyển động Brown) được viết dưới dạng: dVt = μVtdt + σVtdWt với μ là tổng tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trên tài sản, σ là độ biến động không đổi của tài sản và W là chuyển V 2.1.2. Giá trị vốn chủ sở hữu 1 � � ln � � � + �r + σ� � T − t� động Brown. đáo hạn D 2 Vào ngày d� = của trái phiếu chiết khấu, các cổ đông nhận được max{Vt - D,0}. Tại thời điểm t (0 ≤ t ≤ T), giá trị của vốn chủ sở σ� √T − t tính bằng mô hình Black-Scholes như sau: V 1 ln � � � + �r − σ� � � �T − t� t = Vt * N(d1) - D*e hữu được D 2 trong đó N(∙) là hàm phân phối chuẩn= d� −tích√T − t d1,d2 được lượng hóa bằng: d� = chuẩn σ� lũy và σ� √T − t E -r(T-t) * N(d2) V 1 ln � � � + �r + σ� � � �T − t� d� = D 2 σ� √T − t V 1 ln � � � + �r − σ� � � �T − t� D 2 rường hợp các khoản nợ không lãi suất, việc vỡ �nợ không bao giờ xảy ra trước khi � − σ� √Tvà t d = = d đáo hạn − ác suất vỡ nợ σ� √T − t tuyên bố phá sản nếu giá trị tài sản giảm xuống dưới giá trị gốc khi đáo hạn (Benito & cộng sự, 2.1.3. Xác suất vỡ nợ Trong trường hợp các khoản nợ không lãi suất, việc vỡ nợ không bao giờ xảy ra trước khi đáo hạn và công n vỡ nợ trong KMV được tính là: nếu giá trị tài sản giảm xuống dưới giá trị gốc khi đáo hạn (Benito & cộng sự, 2005). ty tuyên bố phá sản Trong trường hợp các khoản1nợ không lãi suất, việc vỡ nợ không bao giờ xảy ra trước khi đáo hạn và 2.1.3. Xác suất vỡ nợ V�� = P�� + P�� Giới hạn vỡ nợ trong KMV được tính là: 2 công ty tuyên bố phá sản nếu giá trị tài sản giảm xuống dưới giá trị gốc khi đáo hạn (Benito & cộng sự, 2005). trong đó PST biểu thị nợ gốc của các được tính là: Giới hạn vỡ nợ trong KMV khoản nợ ngắn hạn và PLT là phần gốc của các khoản nợ dài hạn. toán xác suất Số nợ, một tham số mới được gọi là “distance to default” (DD) 1 ó PST biểu thị nợ gốc của các khoản nợ ngắn hạn và PLT là phần gốc của các khoản nợ dài hạn. cách giữa giá trị thị trường của tài sản của công ty và giới hạn �� (Lu,�� + 2 P�� Vvỡ nợ = P 2008). Công thức của 27 vỡ 304 tháng 10/2022 được tạo ra để đo c cho bởi:
trong đó PST biểu thị nợ gốc của các khoản nợ ngắn hạn và PLT là phần gốc của các khoản nợ dài hạn. Để tính toán xác suất vỡ nợ, một tham số mới được gọi là “distance to default” (DD) được tạo ra để đo khoảng cách giữa giá trị thị trường của tài sản của công ty và giới hạn vỡ nợ (Lu, 2008). Công thức của DD được cho bởi: Để tính toán xác suất vỡ nợ, một tham số mới được gọi là “distance to default” (DD) được tạo ra để đo V 1 Ln � � − �μ − δ − σ� � �T − t� khoảng cách giữa giá trị thị trường của tài sản của công ty và giới hạn vỡ nợ (Lu, 2008). Công thức của DD V�� t, T� 2 DD�t, T� = được cho bởi: σ√T − t Với δ được gọi là tỷ lệ chi trả của tài sản cho người sở hữu. 1 � � KMV đưa ra “tần suất vỡ nợ dự kiến” (expected default frequency – EDF) được tạo ra để đo xác suất một Với δ được gọi là tỷ lệ chi trả của tài sản cho người sở hữu. KMV đưa ra “tần suất trong một khoảng 1 gian nhất định. công ty phá sản trong một khoảng thời gian σ� VEDF(t) =�DP(t) =�f(DD(t,T),t) t� V, t�� V,C�= 0 = 0 σ V F��nhất�định. t � + rVF� V, t�V, trF+V, � � + F + t + C �V, � F�� V, �V, t� − rF � − � � F t + rVF công ty phá sảnvỡ nợ dự kiến” (expected default frequency – EDF) được tạo ra để đo xác suất một thời 2 2 1 � � Xác suất σtrong ��khoảng thờiF(V,t) tlàký rF�V,trái+ F� �V,đối+N[-DD(t,T)]đềuty đều đặn thanh toán khoản tức tức dương C vỡ nợ ở �V, t� + rVFgian t, − một DP(t) đượcttính C = 0 công đặn thanh toán khoản trái trái dương C V F trong là � �V, � giá của hiệu t� quyền � với công Xác suất vỡ nợ ở khoảng thời gian t, ký hiệu DP(t) được tính như sau: EDF(t) = DP(t) = f(DD(t,T),t) 2 Trongđó F(V,t) đó giá trị chuẩn trị của một trái quyền đối vớity DP(t) = như sau: (>0) khi công ty có khả ty có khảtích toán và toánlãi suấtlãi suất phi khôngkhôngNói chung, không tồn tồn cáccác đó N là phân phốinăng thanh lũy. (>0) khi công DP(t)thanh r là và r là phi rủi ro rủi ro đổi. đổi. Nói chung, không tại tại năng = N[-DD(t,T)] nghiệm dạng đóng cho trình này trong trường trường hợp điềuranh giới biên biên ý. TuyTuy nhiên, giá nghiệm dạng đóngLeland (1994) 2.2. Mô hình The cho phương phương trình này trong hợp điều kiện kiện ranh giới tùy tùy ý. nhiên, giá F(V,t) Trong trị củatài sản độctàichuẩn thời lũy. thời gian ngụFý(V,t) =toán khoản phươngởdươngtrên trở thành: là giá đó N làmột trái quyền độc lậpgian ngụ ý rằng t thanhFt(V,t) phương trình trình ởtrở thành: trị phân phốilập bản tích với ty đều đặn rằng 0 và = 0 và trái tức trên C trị sản đối 2.2.1. Tài sản cơ với với công của Merton. Việc 1 tσ V � F thêm tvốn cổ trình được sử �V, trVF FtàiV, t rF�V chi 0 0 1 � công ty2.2. khả năng thanh toán và r là lãi suất phi rủi ro không đổi. Nói chung, không tồn tại các có Mô hình The Leland (1994) độc lập với thời giancơ bản rằngphát�hành�� V, phương phần Vt� F− rF�dụng +� ��V�trợ�cho � = C = ròng của phiếu mua hàng, F (V,t) = 0 và 1 + rVF� �V, ở�trên�V + � để � − + C + phí � σ Giá trị tài sản của công ty được biểu thị là tuân theo một quy trình ngẫu nhiên khuếch tán dạng mô hình 2 mãn phương � V � F2 �V� + rVF� �sau: rF�V� + C = 0 σ V� − ạng đóng cho phương trình này trong trường hợp điều kiện ranh giới biên tùy ý. Tuy nhiên, giá �� trở thành: Giá trị tài sản tài sản phải thỏa biểu thị là Vtrình �� hàm riêngtrình ngẫu nhiên khuếch tán dạng mô hình 2 tuân đạo một quy 2.2.1. Tài sản ngụ ý 1 � � giá trị của công ty được 1 � là giá trị trình mới này t�trìnhmột �V, t� công�ty thàm:F� �V, t� + toán 0 Phương σmãnF�� V, tạo ra đạonghiệm ở dạngđều đặn thanh C = khoản trái tức dương C hàng, giá đó F(V,t) V � F thỏa�củarVF �V� −+ rVF�+hàm − rF V, + V phương � theo trong trị tài sản phải �2 + một trái quyền đối với riêng sau: rF�V� dạng σ trình �� Vnày tạo ra một nghiệm ở C = 0hàm: của Merton. Việc phát hành thêm vốn cổ phần được sử dụng để tài trợ cho chi phí ròng của phiếu mua 2 Phương có khả mới � (>0) khi công tyF(V,t) lànăngtrị của toán tráir quyền suất với công ty đều đặn thanhchung, không tồntức dương C trong đó giá thanh một và là lãi đối phi rủi ro không đổi. Nói toán khoản trái tại các 2 nghiệm dạng đóng cho phương trình này trong trường hợp điều kiện ranh giới biên tùy ý. Tuy nhiên, giá trong sản khi côngvới có khả năng thanh toán và r = 0lãi suất=phi + A1Vởthanhtrở thành: chung, tức dương tại các trị tài (>0) F(V,t) là ty trị của một trái quyền đối với công tyAđều đặn không -X Nói đó độc lập giá thời gian ngụ ý rằng Ft(V,t) là F(V) 0 rủi ro + A2 V đổi. và phương trình trên toán khoản trái không tồn C (>0)nghiệm dạngcó khả khi đóng dạng thanh F(V) = A phi rủi + A2 V-X rình mới này tạo ra côngnghiệm ở cho phương trình và r trong suất 0 + hợp điều kiện đổi. Nói chung, không tồn tại các trị một ty trong đónăng hàm: toán này là lãi trường A1Vro không ranh giới biên tùy ý. Tuy nhiên, giá trị tài sản độc lập với thời gian1 � ý�rằng Ft(V,t) = 0 và phương trình ở trên trở thành: F(V) = A0 +σ 1V F�� V�-X rVF� �V� − rF�V� + C = 0 nghiệmsản độc lập với thời gian trìnhýnày trong trườngvà phươngkiện ranh giới biên tùy ý. Tuy nhiên, giá tàitrong đó dạng đóng cho phương ngụ rằng Ft(V,t) = 0 hợp điều trình ở trên trở thành: A V + A2 V + 2r 2 X= � ngụ 2r σ 1 � � X= σ σ V F�� V� + rVF� �V� − rF�V� + C = 0 Phương trình mới này tạo ra một nghiệm ở dạng hàm: � 2 trong đó xác định giá trị các2r và A0, A1, A2 là khôngX = σ� được xác định bởi các điều kiện biên. Phương trình này được sử dụng để Phương trình mớivà A tạo ra một không đổi dạng hàm:A0 + Abởi + A2điều kiện biên. Phương trình này được sử dụng để này , A , A là nghiệm ở và được xác định 1V các V-X F(V) = 0 1 2 khoản nợ, chi phí phá sản và lợi ích về thuế luôn độc lập về mặt thời gian. đổi và Phương trình mới này các khoản nợ, chiF(V)phá sản A1V +ích về-X xác định giá trị tạo ra một nghiệmphídạng 0 + và lợi A2 V thuế luôn độc lập về mặt thời gian. 2.2.2. Giá trị nợ ở = Ahàm: trong đó A0, GiáA2 là thị D(V) là và được xác địnhnợ, VB làđiều trị phá sản, Phương ≤1) lànày được sử dụng để xác mất và A , Biểu không đổi giá trị các khoản bởi các giá kiện biên. α (0≤ α trình một phần giá trị tài sản bị 2.2.2. 1 trị nợ 1, A2 là không địnhvà được do khoản Nếuchi phí phá sản nhữngPhươngthuế luônnhận lập về mặt thời gian. đổi giá trị các vỡđịnh nợ, phá sản xảy ra, biên. người phá sản-X độc được (1-α)Vđể xác nợ. bởi các điều kiện và lợi ích về trình này được sử dụng B. sẽ trong đó vỡ nợ. Nếu phá sản xảy ra, những người phá2r sẽ nhận được (1-α)VB. giá trị các khoản Biểu thịphí phálà giá trị các khoản nợ,luôn là+ A1VC/r], 2 sản, α gian. ≤1) là một phần giá trị tài sản bị mất nợ, chi D(V) thế A = C/r, Avề thuế = [(1-α)V trịvề A giáthời (0≤ α nợ bằng: sản và lợi ích = 0, A VB độc lập + mặt trị của khoản F(V) = A0 giá phá V X= � 2.2.2. Giá Thay trị nợ B- Thay thế A0 = C/r, A1 = 0, A = [(1-α)V - C/r],σ trị của khoản nợ bằng: 0 1 2 do sản á trị nợ C các khoản nợ, VB sản xảy phá2 sản, người ≤1) là sẽ nhận được (1-α)VB.V �� C Biểu thị D(V) là giá trị các khoản nợ, VB là giá trị phá sản, α (0≤ α ≤1) là một phần giá trị tài sản bị mất ra, những = C/r, A sản A = [(1-α)V - C/r],B2r + ��1 − α�V − � � Nếu phá sản xảyThay thế Angười phá = 0, sẽ nhận được (1-α)V�giá trị của khoản�nợ bằng: � D�V .= giá r r V� D(V) là giá trị do vỡ nợ. Nếu phá là giá trị ra, những α (0≤Bαphá sản một phần giá trị tài sản bị mất X= A0 = C/r, A1 = 0, A12, = [(1-α)VB - C/r],và được xác định nợ bằng:σ� kiện biên. Phương trình này được sử dụng để và A 0, A A2 là không đổi giá trị của khoản bởiC điều C V �� xác định giá trị các khoản nợ, chi phí phá D�V� =lợi + ��1 − α�V� − độc lập về mặt thời gian. ích về thuế luôn � � � 0 1 2 B r r V� các sản và Giá trị C vốn chủ sở hữu bằng tổng giá trị của công ty trừ đi giá trị của nợ. Khi phát hành nợ, giá trị C V 2.2.2.0,Giá ,trị Giá không đổi và được xác định bởi�� điều kiện biên. Phương trình này được sử dụng để 2.2.3. Giá trị vốn chủ sở hữu là giákhoản sở hữu do � Vkhoản trịlợi được thuế trừ ≤1) làngượcphần giá trị tài ty giá giảm BiểuđịnhD(V)của�vốn= các khoảnphíVphá sản�và trị phá sản,ty trừ điαgiá trịlập về mặt thời trị hànhsảncũngtrị công ảnh các � trị tăng lên α các B �giá của công α luôn độc một Khi phát công xác thị giá trịD công chủ+ ��1 −bằng� − làgiátrả�lãi ích vềkhấu(0≤ thuế và của nợ.lại, giá gian. nợ, bị mất do V ty nợ, chi nợ, tổng nợ trị vốn chủ sở hữu 2.2.3. Giá trị vốnrchủ sở hữu r V và A 2.2.3. 2 là A1 A các của do vỡ nợ. Nếunợ hưởngxảy ra, những người phá� thuế và tổng giá (1-α)VB.ty, trướccũng giảmxác ảnh hưởng của thuế Giá trị 2.2.2. Giá trị phácác khoảnchi phí đượcsản. Để tính sẽ nhận được trịgiá trị công ty tiên phải do định lợi ích về ty tăng lên do sản của trả lãi phá khấu trừ toán ngược lại, công sản Giá trị của vốn chủchi phí phá sản tổng côngtrị của công typhải đi giá trị lợi ích về thuế TB(V) và chigiá trị TB(V) và A toán tổng giá C/r], giá ty, trước tiên nợ bằng:định của nợ. Khi phát hành nợ, phí sở hữu bằng BC(V). giá trừ Biểu thịphí0phátăng lên do các khoản trả -lãi được khấu sản,thuế và ngược lại, giá trị công ty cũng giảm do ảnh chi A = là giá Để 0, 2 = [(1-α)VB trị sản. = tính phá trừ α (0≤ xác Thay thế D(V) C/r, A1trị các khoản nợ, VB là giá trị trị của khoản α ≤1) là một phần giá trị tài sản bị mất công ty á trị vốn chủ sở hữu Nếu phá sảngiá trị của công ty, v(V) được tính bằng cách cộng giá B. của lợi thế thuế vào giá trị tài sản của công do vỡ nợ. BC(V). phí phá những người phá sản sẽ nhận được (1-α)V trị tiên phải xác định lợi ích về thuế phá sản Tổng xảy khoản trả giá trị của chi trừ thuế �và C + ��1 − α� công VτC C hưởng củatychi trừ đi ra, sản. Để tính toánsản: giá trị công ty, trước tổng TB(V) tổng Aphí phá sản [(1-α)VB đi bằng của nợ. Khi trị �� lợi ăng lên do cácty và trừ đi lãi được khấu phí phá sản:ngược lại, giáVtrị−τC� � ty �cũng giảmVdo ảnh D� được Tổng giá trị của công ty, v(V) V = tính bằng � = V cộng giá trị + αV� � � �thuế vào giá trị tài sản của công và giá trị của chi phí phá �� ủa vốn chủThay thế bằngvàtrị của=trị của=công được-tínhgiá trịtrị của khoản nợ bằng: thế thuế trị giá trị tài sản của công sở hữu A0 giá chigiácông ty, v(V) ty trừ C/r], giá cách cộng giá phát hành nợ, giá vào Tổng của v�V cách�+ r −V của lợi thế � BC(V). r = C/r, 1 0, A2 ủa chi phí phá sản. Để tính toán tổng giá trị công ty, trước tiên phải r �r xác định lợi ích V� thuế C C V �� về �28 τC D�giá = của ��1 thếαthuế − �giá trị tàiV �� công V� trị + lợi − τC V� vào � � ty và trừ đi giá trị của chi phí phá sản: r v�V� = V + − � r + V� � � � sản của αV � à chi phí phá sản BC(V). r r V� trị của công ty, v(V)trịtháng 10/2022 cộng 2.2.3. Giá được tính bằng cách Số 304 vốn chủ sở hữu 3 công ty tăng lên�do các khoản trả τC được khấu trừ thuế và ngược lại, giá trị công ty cũng giảm do ảnh τC V đi giá trị của chi phí phá sản: Giá trị của vốn chủ sở hữu bằng tổng giá trị của �� ty trừ đi giá trị của nợ. Khi phát hành nợ, giá trị 2.2.3. Giá trị vốnV� = sở + − � + αV � � � v chủ V hữu công lãi
�1 − τ�C �1 − τ�C V �� E�V� = V − trị còn lại�của giá trị− V� � � sau khi trừ đi giá trị nợ: Giá trị vốn chủ sở hữu được tính bằng giá r + tài sản V � r � �1 − τ� 2.2.4. Xác suất vỡ nợchủ sở hữu�được tính bằng giáCtrị còn lạiτ�C − V trị�tài � sau khi trừ đi giá trị nợ: �1 − của giá V sản �� E V� = V − +� � r r � V Giá trị vốn suất vỡ nợ tích lũy (DP) tại bất bằng giá trị còn lại của giá thời sản �hiện tại là 0 giá trị nợ: �1 − τ�C �1 − τ�C V �� XácGiá trị vốn chủ sở hữu được tính kỳ thời điểm t nào đó kể từtrị tàiđiểmsau khi trừ đi được xác định như E�V� = V − +� − V� � � � sau: r r V� 1từ�thời điểm hiện tại là 0 được xác định như 2.2.4. Xác suất vỡ nợ DP�t; b, μ, σ� = N ��−b − �μ − σ � t� /σ√t� 2 Xác suấtXác nợ tích lũy (DP) tại bất kỳ thời điểm t nào đó kể 2.2.4. vỡ suất vỡ nợ 1 � sau: suất vỡ nợ tích lũy (DP) tại bất kỳ thời điểm t nào đó kể từ thời điểm hiện tại là 0 được xác định như � � Xác suất vỡ nợ tích lũy (DP) tại bất kỳ thời điểm tN ��−b + �μ − 2 σ � t�hiện t� là 0 được xác định như +e nào đó kể từ thời điểm /σ√ tại Xác �� /�� 2.2.4. Xác suất vỡ nợ 1 sau: DP�t; b, μ, σ� = N ��−b − �μ − σ� � t� /σ√t� 2 sau: với b = ln�V/V� � � � 1 +e N ��−b +1 − σ� � t� /σ√t� �μ �� /� � 2 � 2.3. Mô hình Leland & Toft (1996) DP�t; b, μ, σ� = N ��−b − �μ − σ� � t� /σ√t� 2 � 1 với b = lnhình � � 2.3. Mô �V/V Leland & Toft (1996) +e N ��−b + �μ − σ� � t� /σ√t� �� /�� 2.3.1. Giả định B ) với b = ln(V/V 2 � Cấu trúc vốn cố định có nghĩa là VB không thay đổi (Đào Thị Thanh Bình & Lại Hoài Phương, 2018). Khi2.3.1. Giả định toán& Toft (1996) tục phát hành các khoản nợ mới với cùng khoản gốc và hạn thanh 2.3. Mô hình Leland nợ, công ty liên đến hạn thanh PKhi đến vớicác khoản nợ � công ty liên tục phát hành các khoản nợ mới tức trả hàng năm C cũng không 2.3.1. Giả định �định của tất cả b = ln toán � chưa thanh toán không đổi với tổng giá trị trái với cùng khoản gốc và hạn thanh V/Vnợ, toán và khoản nợ cố được có nghĩabằng B không thay đổi (Đào Thị Thanhnăng thanh toán. Tổng giá trị gốc Cấu trúc vốn sẽ mua lại là V mệnh giá miễn là công ty có khả Bình & Lại Hoài Phương, 2018). hạn thanh thay đổi.khoản nợhình Leland & Toft B hành theo tỷ đổi là công typThanh năng thanhvốn cốTổng giá trị2018). toán và 2.3. Mô tắc được mua lại bằng không giá miễnhàng năm có khả để cơ & Lại Hoàiđịnh được đảm P Cấu trúc vốn cố sẽ nợcó nghĩa làban mệnh thay lệ (Đào Thị = P/T Bình cấu toán. Phương, gốc Nguyên định mới được V (1996) bảo. Do cảhạn thanhkỳnợ chưacông nào, tiền gốc đổi với các khoản nợ thanh trả cùng khoản gốc và hạn thanh Khi đến toán nợ, ty liên tục phát hành mới với của tất đó, tạikhoản thời điểm s toán không của tổng số nợ chưa tức toán bằng P, C cũng không thay các bất thanh tổng giá trị trái hàng năm trừ khi xảy ra vỡ 2.3.1. Giảsẽ được mua lại được mệnh bổ đồng đều trong khoảng năng gian [s,s + T], có giá trị gốc nợ và và khoản nợ hạn toán thời gian đến định còn lại sẽ bằng phân giá miễn là công ty có khả thời thanh toán. Tổng nghĩa là đổi. Nguyên tắc nợ mới được ban hành theo tỷ lệ hàng năm p = P/T để cơ cấu vốn cố định được đảm bảo. thờicủa tấtđáo các khoản bình bằng nghĩaGọi VB lãi suất thay tổng(Đàotrịđổi Thanh Bình trái phiếu cóPhương, 2018). P gian Cấu trúc trungcố chưa thanh toán là không coupon không tráictứcC/T hàng năm C cũngmệnh cả hạn vốn nợ có T/2. là không đổi với đổi giá toán = trả mà Lại Hoài không Do chịu Nguyênthời nợ địnhnào, tiền hành theo tỷ số hàng không =Thị để cơ cấutrừ&gianđịnhđược nợ và giá pđó, tạimỗi năm. Tổng mới khoảnbangốctoán tổng phátnăm năm pkhoảnthuộc vào thời khi khoảnđượctính thay đổi. bất kỳhạn thanh toán nợ, công tycủa nợ hàngnợ chưa thanhP/T nợ mới P, vốn cốxảy ra gốc và hạn thanh tắc điểm s được thanh liên tục lệ hành các phụ bằng với cùng và vỡ đảm các Khi đến bằng (C + đó, tại khoản lại sẽ điểm sphân lại bằng mệnhtổng miễn là công gian [s,s +bằngcó nghĩa làxảy ra vỡ trị gốc thời gian đến hạn còn thời được nào, bổ đồng đều trong số nợ chưa thanh toán T], P, trừ khi thời gian bảo. Dotoán và bất kỳ nợ sẽ được mua tiền gốc của giá khoảng thời ty có khả năng thanh toán. Tổng giá P/T). đáo và thời gian đến hạnT/2. Gọi sẽ lãi suất coupon đồng đều trong khoảng thời gian [s,s + T], có chịu mỗi nợ hạn P của bình bằng khoản nợ chưa thanh toán không đổi cvớiC/T mà trái phiếu có trả hàng năm C cũng không trung là = mệnh giá p nghĩa là tất cả các còn lại được phân bổ không đổi tổng giá trị trái tức 2.3.2. Tài sản cơkhoản thanh toán nợ hàng năm không phụ thuộc vào thời gian và được tính bằng (C + P/T). bản năm. gian đáo hạn trung bình bằng T/2. Gọi là lãi suất coupon không đổi c = C/T mà trái phiếu có mệnh thời Tổng các Nguyên tắc nợ mới được ban hành theo tỷ lệ hàng năm p = P/T để cơ cấu vốn cố định được đảm thay đổi. Giá2.3.2. bảo. sản cơ bản bấtcác thời điểm s nào, quá trìnhcủa tổngtán:nợ chưa thanh toán gian và được tính ra vỡ giátrị không đòn đó, tại công ty tuânthanhmột tiền hàng khuếch số phụ thuộc vào thời bằng P, trừ khi xảy p chịu mỗi năm. Tổng kỳ khoản theo toán nợ gốc năm không Tài Do bẩy của bằng (Cnợ P/T). gian đến hạn còn lại sẽ được phân bổ đồng đều trong khoảng thời gian [s,s + T], có nghĩa là + và thời 2.3.2. Tài sản cơ bản hạn trung bình dV T/2. Gọi là lãi suất coupon không đổi c = C/T mà trái phiếu có mệnh Giá trị không đòn bẩy của công ty tuân theo một quá trình khuếch tán: giá p chịu mỗi năm. Tổng các khoản thanh − δ�dt + σdW = � một quá � � toán nợ hàng năm không phụ thuộc vào thời gian và được tính Giá trị không đòn bẩy của công ty tuân theo μ V, t trình khuếch tán: V thời gian đáo bằng bằng (C + P/T). dV với δ 2.3.2. Tài sản cơ bản giá trị tài sản được phân phối cho người sở hữu và dW là phần gia tăng của là phần không đổi của Giá trị không đòn bẩy của công ty = �μ�V, t�một �dt + σdW tuân theo − δ quá trình khuếch tán: V quy trình Wiener tiêu chuẩn.giá trị tài sản được phân phối cho người sở hữu và dW là phần gia tăng của với δ là phần không đổi của quy2.3.3. Wiener nợ chuẩn. trình Giá trị tiêu dV Hãy xem phần một khoản của giá trị tài sản được gốc�μphối�choδngười σdWđổivà dWkỳ hạn t gia tăng trị = �V, − �dt + sở với δ là xét không đổi nợ duy nhất với tiền phânp(t), ttrái tức khônghữu c(t), là phần và giá của 2.3.3. Giá trịxét một khoản nợ duy nhất với tiền gốc p(t), trái tức không đổi c(t), kỳ hạn t và giá trị d(V;V_B,t). Hãy xem nợ V Từ định giá trung tính rủi ro (risk-neutral valuation), giá trị của khoản nợ thu được là: � d�V; V� , t� � � e�� c�t��1 � F�s; V, V� �� ds � e�� p�t��1 � F�t; V, V� �� d(V;V_B,t). Từ định giá trung tính rủi ro (risk-neutral valuation), giá trị của khoản nợ thu được là: quy trình Wiener tiêu chuẩn. � � �1 � �� V f�s; V, V� � phối cho người sở hữu và dW là phần gia tăng của với δ là phần không đổi� � e��trị tài sản�được phânds t 2.3.3. Giá trị nợ Hãy xem xét một khoản nợ duy �nhất với tiền gốc p(t), trái tức không đổi c(t), kỳ hạn t và giá trị của giá quy trình Wiener tiêu chuẩn. d(V;V_B,t). Từ định giá trung tính rủi ro (risk-neutral valuation), giá trị của khoản nợ thu được là: Số hạng đầu tiên trong phương trình nàynày hiển giá 4 chiết khấukhấu kỳ vọng (discounted expected value) Số hạng đầuGiá trị nợ phương trình hiển thị thị trị trị chiết kỳ vọng (discounted expected value) 2.3.3. tiên trong giá của dòng trái xem sẽ được thanh toán tại duy nhất ss vớitiền suất (1 - -F(s;V,VB B),không đó F(s;V,VkỳBđại diện giá trị của dòng tráitức sẽ được thanh toán tại thời điểm vớixác suất (1 F(s;V,V ),trong đó F(s;V,V ) đại Hãy tức xét một khoản nợ thời điểm với xácgốc p(t), trái tức trongđổi c(t), B) hạn t và cho hàmd(V;V_B,t).phối địnhcủa của khoảng rủi ro (risk-neutral valuation),hạng thứ hai biểu nợ thu trị chiết diện cho hàm phân phân phối tích lũy lũy khoảng thời gian đầu đến khi vỡ nợ. Số giá trịthứ hai biểu thị giá được là: Từ tích giá trung tính thời gian đầu đến khi vỡ nợ. Số hạng của khoản thị giá trị chiết khấu kỳ vọng của khoản tiền gốc được hoàn trả khi đáo hạn và số hạng thứ ba là giá trị chiết khấu khấu kỳ vọngphần khoản tiền gốc được hoàn những ngườihạn và số hạng thứ ba làvà f(s;V,VB) đại diện vọng kỳ vọng của của tài sản được phân phối cho trả khi đáo chủ nợ nếu xảy ra vỡ nợ giá trị chiết khấu kỳ 4 của phần độ (density) của khoảng thời gian đầu tiên đến khi phá sản. ra vỡ nợ và f(s;V,VB) đại diện cho mật độ cho mật tài sản được phân phối cho những người chủ nợ nếu xảy (density) của khoảng thời gian đầu tiên đến khi phá sản. Cần lưu ý rằng F(t) là giá trị hiện tại của $1 được thanh toán tại thời điểm công ty vẫn còn khả năng thanh toán tại thời rằng F(t)và G(t) trị hiện tại là giá trịđược thanh toán quyền lợi mà thanh ty vẫn còn khả năng thanh Cần lưu ý điểm đó là giá được hiểu của $1 hiện tại của một tại thời điểm công toán $1 trong trường 4 toán tại thời điểm đó và G(t) được hiểu là giá trịchung, giá trị của một khoản nợ đơn lẻ được hiểutrong trường hợp vỡ nợ vào bất kỳ thời điểm nào trước đó. Nói hiện tại của một quyền lợi mà thanh toán $1 là giá hợp hiệnnợ vào bất kỳ thời điểm cộng trước đó. Nói chung, giá trị của một khoản nợ đơn khả nănghiểu là giá trị vỡ tại của trái tức vĩnh viễn nào với tiền trả gốc khi công ty có khả năng thanh toán và lẻ được thu hồi nếu công ty phá sản trước hạn. trị hiện tại của trái tức vĩnh viễn cộng với tiền trả gốc khi công ty có khả năng thanh toán và khả năng thu hồi nếu côngcủaphá sản trước hạn. thị D(V;VB,T) có thể được viết là: Tổng giá trị ty khoản nợ được biểu � C C 1 � e�� C D�V; V� , T� � � d�V; V� , t�dt � � �� I�T�� 1 � ��V� � � J�T� Số 304 tháng 10/2022 29 �� r r rT r
Tổng giá trị tại thời của nợđó và vĩnh viễnD(V;Vvới tiền thể gốc khi công ty có khả năngthanh toán $1 trongnăng thu toánhiện tại điểm được G(t) đượccộng là giá trịtrả được của một quyền lợi mà thanh toán và khả trường trị của khoản trái tức biểu thị hiểu B,T) có hiện tại viết là: hợp vỡ nợ vào ty phá sản trước hạn. trước đó. Nói chung, giá trị của một khoản nợ đơn lẻ được hiểu là giá hồi nếu công bất kỳ thời điểm nào hồi nếugiá trị ty phá sản trước hạn. C thị D(V;VB,T) có�� được viết là: Tổng công của� C 1 � e thể C D�V; V� , T� � � d�V; V� , t�dt � � �� I�T�� 1 � ��V� � � J�T� trị hiện tại của trái tức vĩnh viễn cộng với tiền trả gốc khi công ty có khả năng thanh toán và khả năng thu r r rT r khoản nợ được biểu Tổng giá trị của �� Tổng giá trị của khoản �nợ được biểu C D(V;VB,T) cóe được viết là: C 1 � thể C � �� khoản nợ được biểu thị D(V;VB,T) có thể được viết là: � � D V; V� , T � � � d V; V� , t dt � � �� I T � ��1 � ��V� � � J�T� � �� r r rT r C C 1 � e�� C thị � �� D�V; V� , T� � � d�V; V� , t�dt � � �� I�T�� 1 � ��V� � � J�T� 1 r r rT r trong đó �� I�T� � �G�T� � e�� F�T�� rT 1 V �� 1 V �� trong đó trong trong T� � đó J� đó �� N�I�� q� ��G�� e�� F�N�q� �T��q� �T�� q T T�� T� T � T�� zσ√T V� rT V� 1 1 VI�T� � rT �G�T� � e F�T�� V �� J�T� � �� N�q� �T��q� �T� � � � N�q� �T��q� �T�� zσ√T V� �� V� �� 1 V V J�T� � �� N�q� �T��q �T� � � � N�q �T��q �T�� zσ√T V tổng giá V� tài sản và�giá trị �lợi ích về thuế 2.3.4. Giá trị vốn chủ sở hữu Theo mô hình của Giá trị vốn chủtổng giá�trị của công ty là � 2.3.4. Leland (1994), sở hữu trị trừ đi giá trị Theo môvốn chủ sởtrong khoảng thời gian vôtrị của công ty + z, giá trị của khoản nợ bằng:trị lợi ích về thuế 2.3.4. Giá trị hình của Leland (1994), tổng giá hạn. Với x = a là tổng giá trị tài sản và giá của chi phí phá sản hữu τC trừ đi giá trị của chi phí phá sản trong khoảng thời �� vô hạn.V �� = a + z, giá trị của khoản nợ bằng: V gian Theo đi giá trị của chi phí (1994), tổng giá trị củathời gianlà tổng giá trịxtài a + z, giá trị của khoản thuế trừ mô hình của Leland phá sản trong khoảng công ty vô hạn. Với = sản và giá trị lợi ích về nợ bằng: Theo mô hình của Leland V� � � Vtổng giá trị � �công ty là tổng�giá trị tài sản và giá trị lợi ích về thuế v�V; (1994), � �1 � của � � �V� � 2.3.4. Giá trị vốn chủ sở hữu r V� V� Với x Do đó, giá trị của vốn chủ sở hữu đượcτC định V �� V �� trừ đi giá trị của chi phí phá sản trong khoảng thời gian vô hạn. Với x = a + z, giá trị của khoản nợ bằng: v �V; V� � � V � �1 � � � � � �V� � � r V V xác bởi: bởi:τC V � �� Do đó, giá trị của vốn chủ sở hữu được xác định E(V;VB,T) = v(V;VB,T) - D(V;V�� V � B,T) 2.3.5. Xác suất vỡ nợE(V;VV� � � V � r B�1 � D(V;VB� � �V� �V� � v�V; � � B,T) = v(V;V ,T) - V� ,T) Xác suất vỡ nợ tích lũy (DP) tại bất b, μ, δ, E(V;VN,T) = bởi: �μB−điểm�1 σ� � ,T)/σ được tính bằng: v(V;V ,T)1 D(V;Vtại 2.3.5. Xác suất vỡsuất củanợ tích lũy (DP) tại bất kỳ thời điểm t nào kể từ thời điểm hiện tại là 0 được tính bằng: Do đó, giánợ vỡ vốn chủ sở hữu được xác định bởi: Xác trị Do đó, giá trị của vốn chủ�sở kỳ thờiσ� = t nào kể − thời δ-− hiện B t�là 0 t� điểm B ��−b DP t; hữu được xác định từ DP�t; b, μ, δ, σ� = N ��−b − �μ − δ − σ 2 t� /σ√t� √ � E(V;VB,T) = v(V;VB,T) -2D(V;VB,T) � � � � 1 1 2.3.5. suất vỡ nợ tích lũy (DP) tại bất �� /� N kểN ��−b điểmδ − δ tại�làσ� đượct� √t� +e kỳ thời điểm t nào ��−bthời�μ − hiện − 2 t� � t� /σ bằng: +e + + �μ − σ � 0 /σ√ tính 2.3.5. Xác suất vỡ nợ �� /�� từ � 2 Xác Xác suất vỡ nợ 5 1 1 � Tại T VB suất = P, xác suấtnợ bằng: bất kỳ thời điểm t nào kể từ thời điểm hiện tại là 0 được tính bằng: Tại T khi Xác khi = P, vỡkhi tíchvỡP,vỡ nợ tại vỡ nợ bằng: VB T nợ V = (DP)suất Tại xác suất lũy xác bằng: DP = N= N ��−b −− δ − δ 5 �2 σ �/σ√T� DP ��−b − �μ �μ − − � T� T� /σ√T� σ B 2 5 2.4. Nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp 2.4. 2.4. Nghiên cứu nhiềunghiệm cứu thực nghiệm về vỡ nợ của của doanh nghiệp KMV của Merton. Sửa đổi khuôn Nghiên cứu thực nghiệm liênliên quan đến xác suất vỡ nợ doanh nghiệp Có rất thực nghiên quan đến xác suất xác suất vỡ nợ theo mô hình Có rất nhiều nghiên được đưa ra bởi Black-Scholes-Merton (1973, 1974), của Merton. Sửa đổi khuôn nợ có thể khổ ban đầu mô hình KMV gợi ý rằng vỡ Có rất nhiều nghiên cứu cứu thực nghiệmxác xác suất nợ theotheo mô hình KMV của Merton. Sửa đổi khuôn thực nghiệm về về suất vỡ vỡ nợ mô hình KMV kích hoạt bất kỳra bởi Black-Scholes-Merton (1973, 1974), môsự (2007), xác suấtrằng vỡ nợ có thể bằng lúc nào trước khi đáo hạn. Theo Duffie & cộng hình KMV gợi ý vỡ nợ được ước tính khổ khổ ban đầu được đưa Black-Scholes-Merton (1973, 1974), mô hình KMV gợi ý rằng vỡ nợ có thể ban đầu được đưa ra bởi kíchkích hoạt kỳ lúc KMV cótrước đáo đáo làTheo chỉ số dự báo tốt. (2007), xác xác suất nợ được ước ước tính hoạt bất bất kỳ nào nào thể được coi hạn. Theo Duffie & cộng sự (2007), suất vỡ vỡ nợ được tính mô hình lúc trước khi khi hạn. một Duffie & cộng sự bằng mô hình Tudelacó thể được coi là mộtmột số dự báo báo nghiên cứu xác suất vỡ nợ cho nhiều công ty phi tài chính bằng mô hình KMVYoung (2005)coi là chỉ chỉ số Anhtốt. tốt. KMV & có thể được tại Vương quốc dự đã Tudela & Young (2005) tại Vương quốc AnhAnh nghiênmô cứu xác suất nợ cho cho nhiều côngphi phi tài Tudela & Young (2005) tại Vương quốc đã dụng cứu xác suất vỡ vỡ nợ nhiều công ty ty tài trong giai đoạn 1990-2001 bằng cách áp đã nghiênhình Merton-KMV. Các số liệu ước tính được phân loại chính trongthành đoạn 1990-2001 bằng cách ápcông dụng mô hình Merton-KMV. Cácliệu liệu trungtính được 1 năm chính trong giai đoạn 1990-2001 bằng các dụng mô hình Merton-KMV. Các suấtsố ước ước bình trong giai hai nhóm khác nhau gồm cách áp ty còn đang hoạt động với xác số vỡ nợ tính được phân loại loại thành nhóm công ty vỡ nợ với xác suấtty ty đang hoạt động với với suất vỡ vỡ nợ trung bình phân thành hai hai nhóm khác nhau gồm công vỡ nợ trung bình là động là 5,4% và các khác nhau gồm các các côngcòn còn đang hoạt47,3%.xác xác suất nợ trung bình trong 1 nămnăm là Thị Thanh Bình (2018) với xác xác suấtnợ trung bình các công ty trong nhóm VN30 Index bằng mô trong 1 làĐào 5,4%các các công tynợ phân tích xác suất vỡ nợ củabình là 47,3%. 5,4% và và công ty vỡ vỡ nợ với suất vỡ vỡ nợ trung là 47,3%. ĐàoĐào Thị Thanh Bình (2018) phân tích xác suất nợ củarõ hơn về chất ty trong nhómphiếu. Index bằng mô Thị Thanh Bình (2018)tín dụng Z-score đã giúpvỡ nợ của các côngtrong nhóm cổ VN30 bằng mô hình chấm điểm phân tích xác suất vỡ hiểu các công ty lượng của VN30 Index hình chấm điểm tín dụng pháp nghiên cứu rõ hơn về về lượng của cổ cổ phiếu. hình chấm3. Phương Z-score đã giúp hiểuhiểu rõ hơnchấtchất lượng củaphiếu. điểm tín dụng Z-score đã giúp 3. Phương pháp nghiên cứucứu cứu 3. Phương pháp nghiên 3.1. Dữ liệu nghiên 3.1. 3.1. liệuliệu nghiên cứu gắng tìm hiểu về xác suất vỡ nợ đối với các công ty trong ngành thủy sản và xây dựng. Có Dữ Dữ nghiên cứu cố Nghiên cứu tổng số 40 công ty trong mẫu nghiên cứu, bao gồm 13 công ty thủy sản và 27 công ty xây dựng. Giá cổ phiếu Nghiên cứucủa gắng tìm tìm hiểuxác xác suấtnợthập với các các công ty trong khoảngthủy sảnxây xây dựng. Có toán lợi Nghiên cứu cố gắng hiểu về về suất vỡ vỡđối đối với công ty trong ngành thủy sản và và dựng. Có cố tất cả các công ty này được thu nợ liên tục hàng ngày trong ngành thời gian ba năm để tính tổng số 40 công ty trong mẫumẫu nghiên cứu, bao gồm công ty thủythủy sản27 công ty xây xây dựng. Giá cổ tổng số 40 công ty trong nghiên cứu, bao gồm 13 13 công ty sản và và 27 công ty dựng. Giá cổ phiếu tất tất cả côngphiếu. Lợi tứcthu thu liên tục thành phần thiết yếu để ước tính sựba ba để và độ trễ của cổ nhuận của cổ ty này được cổ phiếu này là tục hàng ngày trong khoảng gian biến động để phiếu của củacả các các công ty này được thậpthập liên hàng ngày trong khoảng thờithời giannămnămtínhtính phiếu, sau đó được sửLợi cổđể tính này này là thành vàthiếttrễ của tàiđể ước tínhbiếnbiến vàvà độ độ tài sản dụng phiếu ra sự biến động phần thiết yếuước tính sự sự động độ trễ của toántoán nhuận của củaphiếu. Lợi tức tức cổ phiếu là thành phần lợi lợi nhuận cổ cổ phiếu. độ yếu để sản. Sự biến động động và trễ của cổ cổ các tham số không thể thiếu đối ra sự sự động và vàđóng của xác suất vỡ nợ. là phiếu, đó đó được sử dụng để với các mô hình dạng độ trễ tài tài Sự Sự động và và độ trễ củaphiếu, sau sauđược sử dụng để tínhtính rabiếnbiến độngđộ trễ của củasản.sản. biếnbiến độngđộ trễ trễ củasản sảnDữ các thamkhông của các thiếu với các các hình các công tycủa của xác suấtnợ. nợ. trong Hình 1. Biểu của tài tài là các thamvề tài sản thể thiếu đối đối với mô mô hình dạng đóng xác suất vỡ minh họa là liệu số số không thể doanh nghiệp đối với dạng đóng thủy sản được vỡ đồ không bao gồm hai công công giáthủy sảnxây xây dựng theovàtài sản sản hơn 50% tổng giá trị tài sản Hình 1: CácCác tyty thủytrị tàivà và dựng là HVG tổng tài(chiếm Hình 1: công có ty sản sản cao nhất theo tổng VHC Số 304 tháng 10/2022 30
Hình 1: Các công ty thủy sản và xây dựng theo tổng tài sản 4,500* 9,000 * 4,000 8,000 3,500 7,000 3,000 6,000 2,500 5,000 2,000 4,000 1,500 3,000 1,000 2,000 500 1,000 - - DAT AAM BLF ANV FMC TS4 SJ1 ABT ACL CMX SDU C32 PTC C92 TV2 DIG THG ICG VC2 VC7 2019 2018 2017 2019 2018 2017 Chú thích: * Tỉ đồng Nguồn: Tính toán của tác giả. của ngành thủy sản) và NGC có giá trị tài sản thấp nhất ngành. Nhìn chung, HVG, VHC và ANV vẫn nằm trong top các công ty thủy sản lớn nhất trong khi NGC và AAM là hai công ty nhỏ nhất tính theo tổng tài sản. Dữ liệu về tài sản của các doanh nghiệp đối với các công ty thủy sản được minh họa trong Hình 1. Biểu đồ không bao gồm hai công ty củagiá trị tài sản xây dựng, ngoại trừ bốn công ty lớn nhất VCG, giá trị tài Hình 1 thể hiện giá trị tài sản có các công ty cao nhất là HVG và VHC (chiếm hơn 50% tổng DXG, CTD, HBC và hai công ty nhỏ nhất KDM và VE9. Nhìnthấp nhấtgiá trị tài sản chung, HVG, VHC và ANV vẫn sản của ngành thủy sản) và NGC có giá trị tài sản chung, ngành. Nhìn của các doanh nghiệp trong ngành xây dựng thểtop các công ty thủy lớn hơn nhất trong khi thủy sản. AAM là hai công DXG, CTD, tính theo giá nằm trong hiện độ lệch chuẩn sản lớn so với ngành NGC và Trong khi VCG, ty nhỏ nhất HBC có trịtổng tài hơn 10.000 tỷ đồng thì giá trị tài sản KDM, VE9, C92 và VC7 không vượt qua con số 500 tỷ đồng. tài sản sản. Phần lớn thể giá trị tài sản dướicủa các tỷ đồng.xây dựng, ngoại trừ bốn công ty lớn nhất VCG, DXG, CTD, Hình 1 có hiện giá trị tài sản 3.000 công ty HBCƯớc tính thamnhỏ nhất KDM và VE9. Nhìn chung, giá trị tài sản của các doanh nghiệp trong ngành 3.2. và hai công ty số trị tài sản hơn 10.000 động= ln �suất trị tài sảncủa cổ phiếu C92 và VC7 không vượt qua con số 500 tỷ u� và tỷ �� . xây dựng thể hiện độ lệch chuẩn lớn hơn so với ngành thủy sản. Trong khi VCG, DXG, CTD, HBC có giá đồng. động cổ phiếu trị tài sản ln�� . tỷuđồng. � �� . u = = ln 3.2.1. Ước tính biến tỷ đồng thì giá kỳ vọng KDM, VE9, �� 3.2. Ước biểu thị là giá cổ phiếu đóng cửa tại cuối kỳ giao dịch thứ i và k = ti1– ti-1 là khoảng thời gian (tính � � �� Biến Phần lớn có giá dưới 3.000 u = �� u bằng năm) giữa hai kỳ � và tỷ suất kỳ vọng của cổ phiếu k=1/n (n là số ngàyn 1 dịch). Có1250 u � u số � � �� u� u = n � � dịch trong năm �2017 ��. cho tổng số 40 cổ phiếu. Trong năm 2018, một= ncổ phiếu trải qua 250 ngày � Si được tính tham số u = ln và 2019 u� = ln � �. � 3.2.1. Ước tính biến động dịch liên tục. Nói cách khác, �� giao giao ngày giao �� giao u = 1thứ i và k = ti – ti-1 là khoảng thời gian (tính1 � � � dịch � u� Biến động cổ phiếu bằng logarit củahai kỳ giao hàngliên tục. u� =cách � �. k=1/n �� lợisố ngày trungdịch). hàng ngày u = n � u� ui là năm) giữa lợi nhuận dịch ngày: Nói ln � khác, Saunđó, là nhuận giao� bình Có 250 ngày�giao giao dịch, trong khi một số cổ phiếu khác có 280 ngày giao dịch. Si được biểu thị là giá cổ phiếu đóng cửa tại cuối kỳ � 1 � ν 2018, �1 dịch trong năm 2017 và 2019 cho tổng số 40 cổ phiếu. Trong năm= � một��cổ − u�� trải qua − u�� số�u� phiếu ��u� 250 � 1 � tính: u = n � u� trong khi một số cổ phiếu khác có 280 ngày giao dịch. n − 1 ν=� � �� , được � (n n−1 1 � �� u� − u�� ν=� � � n−1 u = � u� � ui là logarit của lợi nhuận hàng ngày: u� = ln � � �. Sau đó, lợi nhuận trung bình �� ngày u, n �� tính: � �� được ngày giao dịch, 1 � � Độ lệch chuẩn của lợi nhuận, ν được cho bởi:�� ν = �n − 1 ��u� − u� � � 1 � u = ∑�� u� � ν ν 𝜎𝜎� ν = �n − 1 ��u� − u� � � hàng � � 1 𝜎𝜎� = = � �� √kν � ν=� ��u� − u� � √k Cuối cùng, sựcủa lợi nhuận, ν được cho bởi:phiếu, σ�được xác − u��bởi: 𝜎𝜎� = � n−1 �� biến động hàng năm của cổ ν = � ∑� �u� định � 1 � √k �� ν ν=� ��u − u�� 𝜎𝜎� = n − 1 1 �� u � u 1 �μ� = + �� Độ lệch chuẩn √k Cuối cùng, ν biến động hàng năm của cổ phiếu, σ được xác định bởi: 𝜎𝜎� = 𝜎𝜎 ν � Tỷ suất= nhuận kỳ vọng đối với cổ phiếu, μE được tính như sau: μ� = + 𝜎𝜎� k 2 𝜎𝜎� = Tỷ suất kỳ vọng của cổ phiếu 𝜎𝜎� ku21 � � √� μ� = + 𝜎𝜎� √k sự √k k 2 lợi u 1 � � μ� = + 𝜎𝜎� ν 𝜎𝜎� = 3.2.2. Ước tính biến động và tỷ suất kỳ vọng của tài sản k 2 7 (1974) = k + 2mối quan hệ giữa biến động tài sản và biến động cổ phiếu như sau: σ� = 1 ∗ √k∗= �� + 1 𝜎𝜎 � u u 1 � � E� μ� chỉ ra 𝜎𝜎� μ σ Biến động tài sản được ước tính từ sự biến động của cổ phiếu theo mô hình Merton-KMV (2.1.2). Merton 1 E� N�d� � V�� k 2 � σ� = ∗ ∗ σ� N�d� � V�E� 1 σ u 1 công Tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng của tài sản được điều chỉnh từ 1 suất�sinh�lợi kỳ vọng của∗cổ�phiếu theo � tỷ E σ = ∗ � σ� = ∗ ∗ σ� N�d� � V� μ� = + 𝜎𝜎� 1 E� N�d� � V� k 2 σ = ∗ ∗ σ� μ� N�d� � V Số�304 tháng �10/2022 μ� = 1 E� μ� 1 + = N�d � ∗ V ∗ σ� σ� D 31 E μ� = � � μ� D μ� μ� = μ� = + E 1 1 E�
1 E σ� = ∗ ∗ σ� 3.2.2. Ước tính biến� động và tỷ suất kỳ vọng của tài sản Biến động tài � � được ước tính từ sự biến động của cổ phiếu theo mô hình Merton-KMV (2.1.2). Merton N�d sản V� (1974) chỉ ra mối quan hệ giữa biến động tài sản và biến động cổ phiếu như sau: σ� = ∗ � ∗ σ� � � � �� thức sau: μ� = μ�� μ� = �� Tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng của tài sản được điều chỉnh từ tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu theo công � D 1+ 3.2.3. Các thông sốE thức sau: khác 3.2.3. Các thông số phi rủi ro, thuế suất doanh nghiệp được thu thập từ các nguồn trực tuyến, trong đó, lãi Dữ liệu về lãi suất khác Dữ liệu về lãi suất lợi tức bình quân của trái phiếu Chính phủ thập từ các nguồn trực tuyến, trong thông số suất phi rủi ro là phi rủi ro, thuế suất doanh nghiệp được thu kỳ hạn 5 năm của Việt Nam. Các đó, lãi khác bao gồm chi phí phá sản, tỷ lệ thanh toán và thời gian đáo hạn được giả định để các số liệu này phù suất phi rủi ro là lợi tức bình quân của trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 5 năm của Việt Nam. Các thông số khác hợp với các công ty Việt Nam nói chung. bao gồm chi phí phá sản, tỷ lệ thanh toán và thời gian đáo hạn được giả định để các số liệu này phù hợp với các công ty Việt Nam nói chung. Bảng 1: Các thông số Lãi suất phi rủi ro, r 2019 2018 2017 Thuế suất, τ 3,20% 4% 4,70% Chi phí khi phá sản, α 20% 20% 20% Tỷ lệ chi trả cổ tức, δ 50% 50% 50% 2% 2% 2% Kỳ hạn, T 5 năm 5 năm 5 năm Nguồn: Tính toán của tác giả. 3.3. Tính toán Các tham số ước tính được sử dụng làm dữ liệu cho công thức dạng đóng để xác định xác suất vỡ nợ. Xác 3.3. Tính toán suất vỡ nợ được tính bằng ba mô hình: Merton-KMV, Leland (1994) và Leland & Toft (1996). Một số cổ phiếu được quan sát tính được sửquy luật chungliệukhông được thảo luận sau đó. xác định xác suất vỡ nợ. Xác Các tham số ước không theo dụng làm dữ sẽ cho công thức dạng đóng để suất vỡ nợ được tính bằng ba mô hình: Merton-KMV, Leland (1994) và Leland & Toft (1996). Một số cổ 4. Kết đượcnghiên cứu và thảo luậnluật chung sẽ không được thảo luận sau đó. phiếu quả quan sát không theo quy 4.1. Thống kê mô tả 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận Bảng 2: Phân tích mô tả biến động cổ phiếu và tỷ suất kỳ vọng của các công ty thủy sản 𝜎𝜎� μ� 𝜎𝜎� μ� 𝜎𝜎� μ� 4.1. Thống kê mô tả 2019 2018 2017 Trung bình 44,40% 10,44% 52,98% 23,21% 45,78% 10,37% Trung vị 46,56% 8,58% 48,00% 29,01% 43,38% 7,38% Nhỏ nhất 22,99% -76,49% 37,84% -28,07% 29,52% -27,32% Lớn nhất 62,21% 78,29% 8 70,03% 74,07% 76,12% 69,52% Độ lệch chuẩn 12,11% 43,99% 11,68% 37,22% 14,25% 26,20% Ghi chú: Ngoại trừ μ80% Nguồn: Tính toán của tác giả. Đối với các công ty xây dựng, trong năm 2017, hầu hết các cổ phiếu đều mang lại cho nhà đầu tư tỷ suất sinh lợi hàng năm cao như 75,50% (HBC), 74,46% (C47), 66,63% (ROS), 61,59% (VCG), 60,15% (CTX). Đối với các công ty xây dựng, trong năm 2017, hầu hết các cổ phiếu đều mang lại cho nhà đầu tư tỷ suất Có 3 cổ phiếu cónămsuất kỳ vọng âm là (HBC), 74,46% (C47), 66,63%-33,24%,61,59% (VCG), 60,15% sinh lợi hàng tỷ cao như 75,50% VC3, TV2 và THG lần lượt là (ROS), -14,05% và -3,88%. (CTX). Có 3TV2phiếumứctỷ suất kỳ vọng âm là VC3, TV2 và THG lầnlợi nhuận cao nhất là 78,54%,-tiếp Năm 2018, cổ với có biến động 45,55% được kỳ vọng có tỷ suất lượt là -33,24%, -14,05% và 3,88%. cổ phiếu có mức biến động cao MST (75,69%) và KDM (59,03%). Trong khi đó, SDU với mức theo là hai biến động 70,34% vớiđộ trễbiến động 45,55% doanhkỳ vọng khác khiếnlợi nhuận tư thất vọng78,54%, tiếpsinh Năm 2018, TV2 có mức -20,53%. Một số được nghiệp có tỷ suất nhà đầu cao nhất là với tỷ suất lời hàng năm cổ -49,41% (VNE), -39,63% (HBC), -35,09% (VC7), -25,30% (CTD). khi đó, SDU với theo là hai là phiếu có mức biến động cao MST (75,69%) và KDM (59,03%). Trong mức biến động 70,34% có độ trễ -20,53%. Một số doanh nghiệp khác khiến nhà đầu tư thất vọng với tỷ suất sinh lời 2019,năm là khi hai cổ phiếu -39,63% biến động thấp VC3 và -25,30% (CTD). nhuận dương, Trong năm hàng trong -49,41% (VNE), có mức (HBC), -35,09% (VC7), C92 mang lại lợi thì cổ phiếu có mức biến động cao nhất VE9 lại cho lợi nhuận âm rất lớn. Các công ty hoạt động tốt có thể Trong năm 2019, trong khi hai cổ phiếu có mức biến động thấp VC3 và C92 mang lại lợi nhuận dương, kểthì cổnhư CTX,mức biến động cao suất lợi nhuận lầnlợi nhuận âm rất lớn. Các công ty hoạt trong khi có đến phiếu có VC2, VC9 với tỷ nhất VE9 lại cho lượt là 75,89%, 64,41% và 46,78%, động tốt ROS, C47, VE9 được coi là các công ty hoạttỷ suất kémnhuận lần lượt là 75,89%, 64,41% và 46,78%, trong khi thể kể đến như CTX, VC2, VC9 với động lợi với độ trễ lần lượt là -72,25%, -52,66% và -41,59%. ROS, chung, năm 2018 cho thấy công ty hoạt động kém cao hơntrễ lần lượt là -72,25%, -52,66% và - lợi Nhìn C47, VE9 được coi là các sự biến động cổ phiếu với độ và độ trễ thấp hơn trong tỷ suất sinh 41,59%. so với năm 2017 và 2019 trong cả hai ngành. Mô tả thống kê về sự biến động và độ trễ của các ngành này Số 304 Bảng 3:10/2022 mô tả biến động cổ phiếu32 tỷ suất kỳ vọng của các công ty xây dựng tháng Thống kê và 𝝈𝝈 𝑬𝑬 𝛍𝛍 𝐄𝐄 𝝈𝝈 𝑬𝑬 𝛍𝛍 𝐄𝐄 𝝈𝝈 𝑬𝑬 𝛍𝛍 𝐄𝐄 2019 2018 2017 Trung bình 42,91% 5,56% 49,88% 11,49% 45,38% 29,76%
thì cổ phiếu có mức biến động cao nhất VE9 lại cho lợi nhuận âm rất lớn. Các công ty hoạt động tốt có thể kể đến như CTX, VC2, VC9 với tỷ suất lợi nhuận lần lượt là 75,89%, 64,41% và 46,78%, trong khi ROS, C47, VE9 được coi là các công ty hoạt động kém với độ trễ lần lượt là -72,25%, -52,66% và - 41,59%. Bảng 3: Thống kê mô tả biến động cổ phiếu và tỷ suất kỳ vọng của các công ty xây dựng 𝝈𝝈 𝑬𝑬 𝛍𝛍 𝐄𝐄 𝝈𝝈 𝑬𝑬 𝛍𝛍 𝐄𝐄 𝝈𝝈 𝑬𝑬 𝛍𝛍 𝐄𝐄 2019 2018 2017 Trung bình 42,91% 5,56% 49,88% 11,49% 45,38% 29,76% Trung vị 39,60% 7,32% 48,13% 16,36% 43,63% 25,35% Nhỏ nhất 16,22% -72,25% 28,41% -49,41% 20,90% -33,24% Lớn nhất 76,50% 75,89% 75,82% 78,45% 82,31% 75,50% Độ lệch 18,34% 35,51% 12,33% 35,78% 13,85% 30,17% Ghi chú: Ngoại trừ μ80% Nguồn: Tính toán của tác giả. được mô tả trong Bảng 4. Cùng với mức độ biến động cao hơn, độ trễ hàng năm của các công ty thủy sản năm 2018 cũng có tỷ lệ cao hơn so với năm 2017 và 2019. Ngược lại, độ trễ cổ phiếu của các doanh nghiệp Nhìn chung, năm 2018 cho thấy sự biến động cổ phiếu cao hơn và độ trễ thấp hơn trong tỷ suất sinh lợi so xây dựng trong năm 2019 trong cảhơn so với năm môthống kê về sự biến động và độ trễ của các ngành này với năm 2017 và 2018 lại thấp hai ngành. Mô 2017. của biến động tài sản Bảng 4: Thống kê tả tả được động cổ phiếu và tỷ suất kỳvới ngành thủy sản sử dụnghơn,biếntrễ Công năm và tỷcác côngvọng, đây Biến mô tả trong Bảng 4. Cùng vọng sau đó được Công ty mức độ biến động cao để độ động tàity ngành xây dựng ty thủy sản hàng sản của suất kỳ là năm 2018số quan trọng 2019 hơn toán sau này.2017 và 2019. Ngược lại, độ2018cổ phiếu của các doanh hai thông cũng có tỷ lệ cao tính so 2018 năm trong với 2017 2019 trễ 2017 nghiệp xây dựng trong năm 2018 lại thấp hơn so với năm 2017. Trung bình 17,53%Bảng 4: Thống kê mô tả của biến động tài sản 22,20% 16,81% 14,69% 19,25% 17,87% Biến động cổ phiếu và 17,58% kỳ vọng sau thủy sản sử dụng để biến động tài sản và tỷ suất 14,37% đây Trung vị tỷ suất Công ty24,38% đó được ngành 15,25% 13,29% Công ty ngành xây dựng vọng, 16,18% kỳ là hai thông số quan trọng trong tính toán sau này. 2017 2019 2018 2019 2018 2017 Nhỏ nhất 3,08% 2,87% 4,11% 2,38% 4,38% 5,58% Trung bình 17,53% 22,20% 16,81% 14,69% 19,25% 17,87% Lớn nhất 46,45% 38,01% 37,91% 9 38,04% 53,39% 55,91% Trung vị 17,58% 24,38% 15,25% 13,29% 16,18% 14,37% Độ lệch 11,70% 11,36% 10,99% 8,68% 12,85% 12,30% Nhỏ nhất 3,08% Nguồn: Tính toán của tác giả. 2,87% 4,11% 2,38% 4,38% 5,58% Lớn nhất 46,45% 38,01% 37,91% 38,04% 53,39% 55,91% Độ lệch 11,70% 11,36% 10,99% 8,68% 12,85% 12,30% 4.2. Xác Tính vỡ nợ - PD giả. Nguồn: suất toán của tác Giá trị tới hạnvỡ nợ - PD để đặt biên cho xác suất vỡ nợ là 50% vì hiện tại tất cả 40 công ty được chọn 4.2. Xác suất được chọn đều đang hoạt động. Các số liệu ước tính cao hơn 50% sẽ bị xóa khỏi bảng mô tả để kết quả phù hợp Giá trị tới hạn được chọn để đặt biên cho xác suất vỡ nợ là 50% vì hiện tại tất cả 40 công ty được chọn trongXác suất vỡ nợ - PD 4.2. thực tế. đều đang hoạt động. Các số liệu ước tính cao hơn 50% sẽ bị xóa khỏi bảng mô tả để kết quả phù hợp trong thực tế.trị tới hạnmô hình KMV đặt biên cho xác suất vỡ nợ là 50% vì hiện tại tất cả 40 công ty được chọn 4.2.1. PD theo được chọn để Giá 4.2.1. PD hoạt động. Các số đều đang theo mô hình KMV liệu ước tính cao hơn 50% sẽ bị xóa khỏi bảng mô tả để kết quả phù hợp trong thực tế. Bảng 5: PD theo mô hình KMV của các công ty thủy sản 4.2.1. PD theo mô hình KMV DP_2017 DP_2018 DP_2019 DP_2018 DP_2017 STT Mã t=3 t=3 t=3 t=4 t=5 1 AAM 0,08% 5: PD theo mô hình KMV 1,37% công ty thủy sản Bảng 2,97% của các 14,90% 1,89% 2 ABT 0,00% DP_2017 9,20% DP_2018 0,04% DP_2019 26,52% DP_2018 0,01% DP_2017 STT Mã 3 ACL 0,08% t=3 t- 3 = 0,09% t=3 t- 4 = 14,98% t=5 41 ANV AAM - 0,08% - 2,97% 0,00% 1,37% - 14,90% - 1,89% 52 CMX ABT 7,39% 0,00% - 9,20% 9,77% 0,04% - 26,52% - 0,01% 63 DAT ACL 15,80% 0,08% 1,47% - 22,15% 0,09% 2,32% - - 14,98% 74 FMC ANV -- 6,99% - 0,00% 0,00% 25,10% - -- 85 HVG CMX 10,99% 7,39% 8,75% - 41,74% 9,77% 13,49% - 27,17% - 96 TS4 DAT 0,03% 15,80% 0,00% 1,47% 0,00% 22,15% 0,09% 2,32% 30,78% - 107 VHC FMC 0,03% - 48,59% 6,99% 0,00% 0,00% - 25,10% 1,01% - 118 BLF HVG 3,83% 10,99% 0,00% 8,75% 0,02% 41,74% 0,76% 13,49% 22,38% 27,17% 129 NGC TS4 1,62% 0,03% 45,52% 0,00% 0,00% 0,00% - 0,09% 24,33% 30,78% 13 10 SJ1 VHC 26,07% 0,03% 16,32% 48,59% - 0,00% 28,21% - 41,60% 1,01% Nguồn: Tính toán của3,83% 11 BLF tác giả. 0,00% 0,02% 0,76% 22,38% 12 NGC 1,62% 45,52% 0,00% - 24,33% 13 SJ1 26,07% 16,32% - 28,21% 41,60% Số 304 5 chỉ ra10/2022 vỡ nợ cho ngành thủy sản 33 mô hình Merton KMV. Kết quả cho thấy rằng với Bảng tháng xác suất theo Nguồn: Tính toán của tác giả. cùng thời gian là ba năm, PD của năm 2018 cao hơn một chút so với PD của năm 2017 và PD của năm 2019 ở năm cổ phiếu là AAM, ABT, FMC, VHC và NGC. Đặc biệt, VHC và NGC chứng kiến sự tăng
Bảng 5 chỉ ra xác suất vỡ nợ cho ngành thủy sản theo mô hình Merton KMV. Kết quả cho thấy rằng với cùng thời gian là ba năm, PD của năm 2018 cao hơn một chút so với PD của năm 2017 và PD của năm 2019 ở năm cổ phiếu là AAM, ABT, FMC, VHC và NGC. Đặc biệt, VHC và NGC chứng kiến sự tăng vọt bất ngờ lên tỷ lệ rất cao lần lượt là 48,59% và 45,52% trong khi tỷ lệ vỡ nợ trong năm 2017 và 2019 chỉ quanh mức 0,00% -1,62%. Ngược lại, DAT, HVG, BLF và SJ1 lại có những hành vi trái ngược khi PD năm 2018 của những cổ phiếu này thấp hơn hai năm còn lại. Trong số các cổ phiếu này, DAT và HVG nhận thấy khoảng cách rất lớngian được chọn liên tiếp, có nghĩa tỷ PD của năm 2019 được tính với khoảng thời gian là 3 năm, Khi thời giữa tỷ lệ vỡ nợ của năm 2018 và là lệ vỡ nợ của hai năm còn lại. PD của năm 2018 được tính với khoảng thời PD củanăm và PDđượcnăm với khoảng xác định với khoảng Khi thời gian được chọn liên tiếp, có nghĩa là gian 4 năm 2019 của tính 2017 được thời gian là 3 năm, PD của năm năm, có tính với khoảng rằng PD tăng theo thời hạn xuất hiện ở các cổ phiếu ACL, TS4, thời gian 52018 đượcthể quan sát thấy thời gian 4 năm và PD của năm 2017 được xác định với khoảng thời gian 5 năm, có thể quan Có thấyhiểu rằng tăngthời hạn tăng lên, xác suất vỡ cổ phiếulũy chắc chắn tăng BLF, NGC, VHC và SJ1. sát thể rằng PD khi theo thời hạn xuất hiện ở các nợ tích ACL, TS4, BLF, lên. Ba cổ phiếu AAM, ABT và FMC vẫn giữ nguyên thực tế rằng PD của năm 2018 là giá trị cao nhất do NGC, VHC và SJ1. Có thể hiểu rằng khi thời hạn tăng lên, xác suất vỡ nợ tích lũy chắc chắn tăng lên. Ba cổ năm 2017 được tính toán với thời gian dài hơn. phiếu AAM, ABT và FMC vẫn giữ nguyên thực tế rằng PD của năm 2018 là giá trị cao nhất do năm 2017 được tính toán với thời gian dài hơn. Bảng 6: PD theo mô hình KMV của các công ty xây dựng DP_2017 DP_2018 DP_2019 DP_2018 DP_2017 STT Mã t=3 t=3 t=3 t=4 t=5 1 C32 0,06% 0,00% 0,00% 0,00% 2,58% 2 C47 41,15% 10,29% 0,00% 45,75% - 3 CTD 0,05% 0,00% 0,00% 0,01% 16,99% 4 DIG - 0,25% 0,00% 0,78% - 5 DXG - 12,17% 0,00% 28,14% - 6 HBC - 0,00% 0,00% 0,02% - 7 HU3 10,34% 2,90% 0,00% 36,66% - 8 PTC 8,64% 5,62% 3,00% 16,83% 30,82% 9 ROS 2,94% 0,00% 0,00% 0,00% 39,12% 10 SC5 14,12% 16,80% 4,33% 37,27% 43,79% 11 THG 0,02% 0,02% 6,92% 0,21% 1,09% 12 VNE 2,65% 0,00% 0,02% 0,00% 20,26% 13 C92 2,45% 0,01% 0,00% 0,72% 2,35% 14 CTX 36,14% 2,14% - 16,14% - 15 ICG 0,49% 15,89% 0,08% 42,36% 14,31% 16 KDM 0,00% 23,18% 0,16% 38,99% 0,00% 17 MST 0,00% 44,25% 3,59% - 0,00% 18 SDU 3,06% 3,31% 0,44% 7,24% 16,04% 19 TKC 31,22% 9,17% 0,00% 26,17% - 20 TV2 0,00% - 0,09% - 2,12% 21 VC1 22,37% 11,23% 9,47% 30,49% - 22 VC2 4,28% 0,00% 20,52% 0,19% - 23 VC3 0,00% 5,92% 0,00% 33,46% 0,02% 24 VC7 1,04% 0,17% 0,01% 0,46% 24,65% 25 VC9 16,55% 0,03% 3,74% 2,00% - 26 VCG 48,80% 3,94% 0,35% 11,53% - 27 VE9 32,02% 0,88% 0,32% 1,50% - Nguồn: Tính toán của tác giả. Các công ty xây dựng trải qua một xu hướng dễ quan sát hơn khi hơn 50% cổ phiếu được mô tả có xác suất vỡ nợ cao nhất trong năm 2017 với cùng thời gian. Trong số các cổ phiếu này, C47, TKC, VCG và VE9 cóCác công ty xây dựng trải ở PD của xu hướng dễ quan sát hơn2019 hơn tỷ lệ của năm 2019 chỉ là tả có xác được khoảng cách đáng kể qua một năm 2017 và PD của năm khi khi 50% cổ phiếu được mô khoảng suất vỡ nợ cao nhất trong năm 2017 với cùng thời gian. Trong số các cổ phiếu này, C47, TKC, VCG và 0,00% trong khi tỷ lệ của năm 2017 là hơn 30%. Có thể thấy rõ ràng rằng tỷ lệ vỡ nợ trong năm 2019 là con VE9 có được khoảng cách đáng kể ở PD của năm 2017 và PD của năm 2019 khi tỷ lệ của năm 2019 chỉ là số khoảng 0,00% trong khi tỷ lệ của ty đặc biệt vớihơn 30%.cao nhất thấy rõ ràng rằng tỷ2019 so với 0,00% trung bình thấp nhất. VC2 là công năm 2017 là xác suất Có thể là 20,52% vào năm lệ vỡ nợ trong năm Số 304 tháng 10/2022 34 11
2019 là con số trung bình thấp nhất. VC2 là công ty đặc biệt với xác suất cao nhất là 20,52% vào năm 2019 so với 0,00% năm 2018 và 4,28% năm 2017. năm 2018 và 4,28% năm 2017. xác suất vỡ nợ tích lũy trong năm 2018 và 2017 cao hơn so với năm 2019. Với khoảng thời gian liên tiếp, Hầu khoảng thời gian liên theo xu hướng này ngoạilũy trong năm MST và ngượccao hơn PDvới năm 2019. Với hết các cổ phiếu đều tiếp, xác suất vỡ nợ tích trừ KDM và 2018 đi 2017 lại với so trong năm Hầu hết các cổ phiếu đều 0,00%. 2017, ở mức thấp nhất làtheo xu hướng này ngoại trừ KDM và MST đi ngược lại với PD trong năm 2017, ở mức thấp nhất là 0,00%. Hình 2: Xếp hạng tín dụng cho ngành thủy sản và xây dựng theo mô hình Leland (1994) 2019 2019 0% 4% 36% 39% 57% 64% AAA/AA/A BBB/BB/B Lowerthấp hơn Điểm grade AAA/AA/A BBB/BB/B Lower thấp hơn Điểm grade Một lần nữa, dựa trên xếp hạng tín nhiệm của S&P (2018), 64% doanh nghiệp thủy sản niêm yết có xếp Một lần nữa, dựa trên xếp hạng tín nhiệm của S&P (2018), 64% doanh nghiệp thủy sản niêm yết có xếp hạng AAA / AA / A, trong khi 57% doanh nghiệp xây dựng được đánh giá là hạng đầu tư. hạng AAA / AA / A, trong khi 57% doanh nghiệp xây dựng được đánh giá là hạng đầu tư. 4.2.2. PD theo mô hình Leland (1994) 4.2.2. PD theo mô hình Leland (1994) Bảng 7: PD theo mô hình Leland (1994) của các công ty thủy sản DP_2017 DP_2018 DP_2019 DP_2018 DP_2017 STT Mã Bảng 7: PD theo mô hình Leland (1994) của các công ty thủy sản t=3 t=3 t=3 t=4 t=5 DP_2017 DP_2018 DP_2019 DP_2018 DP_2017 STT 1 Mã AAM 0,52% t=3 t0,00% =3 0,06% t=3 t =0,01% 4 t=5 2,22% 21 ABT AAM 17,62% 0,52% 0,01% 0,00% 0,11% 0,06% 0,02% 0,01% 2,22% - 32 ACL ABT 5,69% 17,62% 0,00% 0,01% 0,97% 0,11% 0,00% 0,02% - 11,66% 43 ANV ACL 0,00% 5,69% 0,00% 0,00% 0,72% 0,97% 0,00% 0,00% 11,66% 0,00% 54 CMX ANV 5,47% 0,00% 0,00% 0,00% 0,18% 0,72% 0,00% 0,00% 0,00%11,54% 65 DAT CMX 0,02% 5,47% 4,61% 0,00% 0,00% 0,18% 12,46% 0,00% 11,54% 0,08% 76 FMC DAT 0,00% 0,02% 0,01% 4,61% 0,04% 0,00% 0,01% 12,46% 0,08% 0,00% 87 FMC HVG 0,00% 1,92% 0,01% 1,62% 0,04% 0,00% 0,01% 4,88% 0,00% 8,28% 98 HVG TS4 1,92% 12,29% 1,62% 27,51% 0,00%- 4,88% 35,40% 8,28%19,56% 9 10 TS4 VHC 12,29% 2,31% 27,51% 0,00% - 0,82% 35,40% 0,00% 19,56% 9,57% 10 11 VHC BLF 2,31% 9,84% 0,00% 15,99% 0,82% 0,90% 0,00% 23,33% 9,57%26,07% 11 12 BLF NGC 9,84% 6,95% 15,99% 0,00% 0,90%- 23,33% 0,01% 26,07%16,86% 12 13 NGC SJ1 6,95% 0,81% 0,00% 0,21% - 0,00% 0,01% 0,65% 16,86% 3,81% 13 SJ1 0,81% 0,21% 0,00% 0,65% 3,81% Nguồn: Tính toán của tác giả. Nguồn: Tính toán của tác giả. So sánh 3 năm liên tiếp, khả năng vỡ nợ của năm 2017 cao hơn đáng kể so với con số này cho 2 năm còn lại ở sánh 3 nămAAM, ABT, ACL, CMX, VHC và NGC. cao hơn đáng kể so với con số này cho 2của năm So 6 cổ phiếu liên tiếp, khả năng vỡ nợ của năm 2017 Đặc biệt trong số đó, có thể thấy rõ PD năm còn 2017ởvớicổ phiếu AAM,có một ACL, CMX, VHC và con số lên đến 17,62%, gấp hơnthể thấy rõ PD của năm lại 6 cổ phiếu ABT ABT, sự tăng mạnh mẽ với NGC. Đặc biệt trong số đó, có trăm lần so với con số này củavới cổ2018 và 2019 lần lượt là 0,01% vàmẽ với con số lên ANV, DAT và FMC, chỉ số lần so với con 2017 năm phiếu ABT có một sự tăng mạnh 0,11%. Ngoài ra, đến 17,62%, gấp hơn trăm PD thấp hơn 12 số này của năm 2018 và 2019 lần lượt là 0,01% và 0,11%. Ngoài ra, ANV, DAT và FMC, chỉ số PD thấp một chút so với hai năm còn lại. hơn một chút so với hai năm còn lại. Ngoài ra, 3 trong số 13 cổ phiếu có tỷ giá có xu hướng tăng trong kỳ bao gồm ACL, HVG, BLF và SJ1. Ngoài ra, 3 trong số 13 cổ phiếu có tỷ giá có xu hướng tăng trong kỳ bao gồm ACL, HVG, BLF và SJ1. Đặc biệt, BLF cócó mức tăng đáng trong năm 2018 và 2017 lần lượt lượt là 23,33% và 26,07% do khoảng Đặc biệt, BLF mức tăng đáng kể kể trong năm 2018 và 2017 lần là 23,33% và 26,07% do khoảng thời gian dài hơn. hơn. thời gian dài Bảng 7 và 8 chỉ ra rằng8: PD theo mô hình Leland (1994) của các công tynăm 2018 và 2019 với cùng Bảng PD của năm 2017 có vẻ thấp hơn con số này trong xây dựng khoảng thời gian. TV2 và VC3 có thể được coi là hành vi DP_2019 PD trong năm 2017 lớn hơn đáng kể so DP_2017 DP_2018 kỳ lạ khi DP_2018 DP_2017 STT Mã t=3 t=3 t=3 t=4 t=5 Số 1 tháng 10/2022 304 C32 0,77% 9,59% 35 1,00% 23,04% 3,26% 2 C47 0,10% 0,10% - 0,16% 0,15% 3 CTD 0,00% 9,73% - 24,46% 0,01% 4 DIG 0,00% 2,35% 0,10% 6,94% 0,00%
hơn một chút so với hai năm còn lại. Ngoài ra, 3 trong số 13 cổ phiếu có tỷ giá có xu hướng tăng trong kỳ bao gồm ACL, HVG, BLF và SJ1. Đặc biệt, BLF có mức tăng đáng kể trong năm 2018 và 2017 lần lượt là 23,33% và 26,07% do khoảng thời gian dài hơn. Bảng 8: PD theo mô hình Leland (1994) của các công ty xây dựng DP_2017 DP_2018 DP_2019 DP_2018 DP_2017 STT Mã t=3 t=3 t=3 t=4 t=5 1 C32 0,77% 9,59% 1,00% 23,04% 3,26% 2 C47 0,10% 0,10% - 0,16% 0,15% 3 CTD 0,00% 9,73% - 24,46% 0,01% 4 DIG 0,00% 2,35% 0,10% 6,94% 0,00% 5 DXG 0,00% 0,03% 3,69% 0,09% 0,00% 6 HBC 0,00% 31,52% 42,55% - 0,00% 7 HU3 1,51% 0,21% 1,31% 0,29% 2,73% 8 PTC 1,06% 0,27% 0,23% 0,73% 4,33% 9 ROS 0,00% - - - 0,01% 10 SC5 1,12% 0,10% 0,13% 0,27% 4,11% 11 THG 4,12% 3,25% 0,00% 8,05% 14,39% 12 VNE 0,21% 40,64% 0,77% - 0,94% 13 C92 19,30% 12,59% 0,00% 20,82% - 14 CTX 0,21% 2,14% 0,00% 3,91% 0,48% 15 ICG 2,78% 0,00% 1,11% 0,00% 7,69% 16 KDM - 0,16% 2,84% 0,32% - 17 MST - 0,05% 0,03% 0,10% - 18 SDU 2,04% 2,29% 0,53% 6,39% 8,05% 19 TKC 0,04% 0,06% - 0,17% 0,08% 20 TV2 27,20% 0,00% 0,00% 0,00% - 21 VC1 0,11% 0,20% 0,04% 0,50% 0,22% 22 VC2 2,71% 25,36% 0,00% 36,49% 5,27% 23 VC3 23,87% 0,00% 0,03% 0,00% - Với thờiVC7 liên tục ước tính, PD năm 2017 vẫn cho rằng đây là mức giá 19,59% nhất trong 0,43%3 năm 24 gian 0,14% 7,65% 3,82% trị thấp vòng trở lại đây ở một số cổ phiếu như DIG, DXG, VCG. Trong khi đó, một số 21,18% có PD cao nhất trong 25 VC9 0,35% 13,79% 0,11% cổ phiếu 0,48% năm 2017 là SC5, THG và SDU. 26 VCG 0,00% 0,16% 0,00% 0,48% 0,00% 27 VE9 0,14% 4,95% 4.2.3. PD theo mô hình Leland & Toft (1996) 3,37% 13,12% 0,57% Nguồn: Tính toán của tác giả. Bảng 9: PD theo mô hình Leland &Toft (1996) của các công ty thủy sản DP_2017 DP_2018 DP_2019 DP_2018 DP_2017 Bảng 7 và 8 chỉ ra rằng 3 của năm 20173có vẻ thấp hơn = 3 số này trongt năm 2018 và 2019=với cùng STT Mã t = PD t= t con =4 t 5 khoảng thời gian. TV2 và VC3 có thể được coi là hành vi kỳ lạ khi PD trong năm 2017 lớn hơn đáng kể 1 AAM 11,58% 1,08% 4,27% 1,34% 19,97% so với con số này trong hai năm khác. 2 ABT 83,60% 2,18% 14,12% 2,66% - 3 ACL 11,15% - - - 25,04% 13 4 ANV - 0,01% 40,74% 0,01% - 5 CMX - - - - - 6 DAT 7,82% - - - 9,89% 7 FMC 0,49% 4,24% 7,76% 5,04% 0,50% 8 HVG - - - - - 9 TS4 23,00% 6,42% - 18,67% 43,12% 10 VHC 39,99% 0,56% 24,20% 0,59% - 11 BLF - 0,00% 18,39% 0,09% - 12 NGC - - - - - 13 SJ1 - - - - - Nguồn: Tính toán của tác giả. 36 Sốcủa năm Như được quan sát, với cùng thời gian ba năm, PD của năm 2017 cao hơn rất nhiều so với PD 304 tháng 10/2022 2018 và PD của năm 2019 ở ba cổ phiếu là AAM và VHC. Đặc biệt, con số này của ANV năm 2019 được thể hiện là rất cao, lên tới 40,74%, cao hơn nhiều so với năm 2018.
với con số này trong hai năm khác. Với thời gian liên tục ước tính, PD năm 2017 vẫn cho rằng đây là mức giá trị thấp nhất trong vòng 3 năm trở lại đây ở một số cổ phiếu như DIG, DXG, VCG. Trong khi đó, một số cổ phiếu có PD cao nhất trong năm 2017 là SC5, THG và SDU. 4.2.3. PD theo mô hình Leland & Toft (1996) của năm Như được quan sát, với cùng thời gian ba năm, PD của năm 2017 cao hơn rất nhiều so với PD 2018 và PD của năm 2019 ở ba cổ phiếu là AAM và VHC. Đặc biệt, con số này của ANV năm 2019 được thể hiện là rất cao, lên tới 40,74%, cao hơn nhiều so với năm 2018. Bảng 10: PD theo mô hình Leland &Toft (1996) của các công ty xây dựng DP_2017 DP_2018 DP_2019 DP_2018 DP_2017 STT Mã t=3 t=3 t=3 t=4 t=5 1 C32 23,25% - 41,50% - 35,73% 2 C47 - - - - - 3 CTD 0,55% - - - 0,69% 4 DIG 0,00% - 17,19% - 0,00% 5 DXG 0,38% - - - 0,38% 6 HBC 6,39% - - - 6,43% 7 HU3 2,36% 1,65% 24,38% 2,36% 5,82% 8 PTC - - 22,29% - - 9 ROS 0,36% - - - 0,44% 10 SC5 - - - - - 11 THG - - 0,77% - - 12 VNE 18,65% - - - 26,13% 13 C92 - 0,00% 0,00% 0,00% - 14 CTX - - - - - 15 ICG - 1,91% 38,77% 2,19% - 16 KDM - 8,29% - 10,06% - 17 MST - - - - - 18 SDU - - - - - 19 TKC - - - - - 20 TV2 35,61% - 3,97% - - 21 VC1 - - - - - 22 VC2 - 7,85% - 21,05% - 23 VC3 - 1,21% 4,48% 1,33% - 24 VC7 21,24% - - - 25,77% 25 VC9 2,09% - - 83,20% 3,21% 26 VCG 1,32% 27,11% 3,22% 32,65% 1,37% 27 VE9 - - - - - Nguồn: Tính toán của tác giả. Theo bảng 10, có một phần ba cổ phiếu năm 2017 có xác suất vỡ nợ thấp hơn nhiều so với năm 2018 và 2019 như DIG, VC7 một phần balệ cổphiếu năm 2017 có xác suất trong năm 2018 nhiều so với con số minh Theo bảng 10, có và VE9. Tỷ cổ phiếu HBG gây bất ngờ lớn vỡ nợ thấp hơn và 2019 với năm 2018 và họa lần lượt là 31,52% và 42,55%. lệ cổ phiếu HBG gây bất ngờ lớn trong năm 2018 và 2019 với con số 2019 như DIG, VC7 và VE9. Tỷ minh thực lần mô hình Lelandvà 42,55%. Trên họa tế, lượt là 31,52% & Toft (1996) cho xác suất vỡ nợ ước tính chưa hợp lý và cho thấy các số liệu ướcthực tế, mô hình Leland &khác. (1996) cho xác liệu bất hợpướcliên quan đến xu hướng của tàicác số Trên tính cao hơn hai mô hình Toft Hầu hết các số suất vỡ nợ lý tính chưa hợp lý và cho thấy sản cóliệu trị âm. cao hơn hai mô hình khác. Hầu hết các số liệu bất hợp lý liên quan đến xu hướng của tài sản giá ước tính có giá trị âm. 5. Kết luận 5. Kếtcách nghiên cứu 40 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, 13 trong số đó thuộc Bằng luận lĩnh vực cách sản và 27 trong công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, 13 hiểu biết sâuthuộc Bằng thủy nghiên cứu 40 số đó thuộc ngành xây dựng, nghiên cứu này cung cấp những trong số đó sắc vềlĩnh vực thủy sản vàtrên trong tiếpđó thuộc trúc, cố gắng kiểm tra thực nghiệm xác cấp những hiểu biết sâu xác suất vỡ nợ dựa 27 cách số cận cấu ngành xây dựng, nghiên cứu này cung suất vỡ nợ do Merton sắc về xác suất vỡ nợ dựa trên cách tiếp cận cấu trúc, cố gắng kiểm tra thực nghiệm xác suất vỡ nợ do (1974), Leland (1994) và Leland & Toft (1996) tại thị trường Việt Nam. Merton (1974), Leland (1994) và Leland & Toft (1996) tại thị trường Việt Nam. SốVề xác suất vỡ nợ, xu hướng không được quan sát rõ ràng. Với cùng một khoảng thời gian mặc định, mô 304 tháng 10/2022 37 hình KMV và mô hình Leland (1994) có thể khác nhau ở một số khía cạnh. Ngành thủy sản được đánh 15
Về xác suất vỡ nợ, xu hướng không được quan sát rõ ràng. Với cùng một khoảng thời gian mặc định, mô hình KMV và mô hình Leland (1994) có thể khác nhau ở một số khía cạnh. Ngành thủy sản được đánh giá là có nhiều biến động hơn so với ngành xây dựng. Ngoài ra, dựa trên xếp hạng tín nhiệm của S&P (2018), hơn 50% công ty trong cả ngành thủy sản và xây dựng được xếp hạng AAA / AA / AA vào năm 2019 với thời hạn 3 năm. Do hạn chế về thời gian và khả năng nên bài viết chỉ thực hiện đối với các công ty trong lĩnh vực thủy sản và xây dựng. Giới hạn về số lượng công ty có thể làm cho kết quả kém toàn diện hơn trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Ngoài ra, trong quá trình ước tính, một số giả định được đưa ra có thể không hoàn toàn phù hợp với một số công ty nghiên cứu; do đó, mô hình được áp dụng có thể không tạo ra kết quả mong muốn. Bên cạnh đó, dựa trên bối cảnh Việt Nam hiện nay, có nhiều ngành kinh tế mũi nhọn hàng đầu khác ngoài hai ngành được đề cập trong nghiên cứu này. Đây cũng là một cơ hội đầy hứa hẹn để có thể tạo ra nhiều nghiên cứu sâu và rộng hơn trong tương lai cho các ngành khác, trong đó dữ liệu của nghiên cứu này có thể được lấy làm tài liệu tham khảo. Nghiên cứu này kiểm tra cách tiếp cận cấu trúc tĩnh cho xác suất vỡ nợ. Trong tương lai, đề tài có thể được phát triển để có thể tiến hành nghiên cứu xác suất vỡ nợ trong thời kỳ Covid-19 và sau Covid-19 cho trường hợp nhiều ngành khác nhau hơn tại thị trường Việt Nam. Việc so sánh có thể được cung cấp để tăng hiểu biết về các loại mô hình cấu trúc này cũng như ứng dụng thực tế. Tài liệu tham khảo Benito, M. J., Veale, D. J., FitzGerald, O., Van Den Berg, W. B., & Bresnihan, B. (2005), ‘Synovial tissue inflammation in early and late osteoarthritis’, Annals of the rheumatic diseases, 64(9), 1263-1267. Black, F., & Scholes, M. (1973), ‘The Pricing of Options and Corporate Liabilities’, Journal of PoliticalEconomy, 8, 637-654, http://dx.doi.org/10.1086/260062 Duffie, D., Saita, L., & Wang, K. (2007), ‘Multi-period corporate default prediction with stochastic covariates’, Journal of financial economics, 83(3), 635-665. Đào Thị Thanh Bình & Lại Hoài Phương (2018), ‘A Study on Optimal Capital Structure of Vietnamese Real Estate Listed Firms’, Journal of Economics and Development, 20(3), 45–70, https://doi.org/10.33301/JED-P-2018-20-03-04 Đào Thị Thanh Bình (2018), ‘Phân tích rủi ro hoạt động trong ngân hàng thương mại Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 30 (676), 08-12. Leland, H. E. (1994), ‘Corporate Debt Value, Bond Covenants, and Optimal Capital Structure’, The Journal of Finance, 49(4), 1213–1252, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1994.tb02452.x Leland, H. E., & Toft, K. B. (1996), ‘Optimal Capital Structure, Endogenous Bankruptcy, and the Term Structure of Credit Spreads’, The Journal of Finance, 51(3), 987–1019, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1996.tb02714.x Lu, Y. (2008), ‘Default Forecasting in KMV’, Working Paper, University of Oxford. Malabar, Florida. Merton, R. C. (1974), ‘On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates’, Journal of Finance, 29, 449-470. Tudela, M., & Young, G. (2005), ‘A Merton-model approach to assessing the default risk of UK public companies’, International Journal of Theoretical and Applied Finance, 8(06), 737-761. Vassalou, M. & Xing, Y. (2005), ‘Default Risk in Equity Returns’, SSRN Electronic Journal, https://doi.org/10.2139/ SSRN.297319. Số 304 tháng 10/2022 38