Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam" được thực hiện bởi tác giả Trần Thị Kim Thoa (chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, năm 2024), dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Trung Hiếu.

Về mặt thực tiễn, môi trường kinh doanh tại Việt Nam chứng kiến mức độ cạnh tranh gay gắt cùng các biến động bất ổn từ kinh tế toàn cầu (ảnh hưởng sau đại dịch Covid-19, xung đột chính trị, biến động giá năng lượng - nguyên vật liệu và gián đoạn chuỗi cung ứng). Theo số liệu được tác giả trích dẫn:

  • Năm 2022, Việt Nam ghi nhận 143.198 doanh nghiệp rút lui khỏi thị trường (tăng 19,5% so với năm trước), trong đó 51% là doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh ngắn hạn.
  • Về cấu trúc vốn, tính đến năm 2022 có khoảng 359 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX có tỷ lệ đòn bẩy tài chính vượt quá 50%, với tổng mức vay nợ của khối phi tài chính vượt 1,5 triệu tỷ đồng (trong đó nợ ngắn hạn chiếm tỷ trọng lớn).
  • Năm 2019, các sở giao dịch chứng khoán đã đưa hàng loạt mã cổ phiếu vào diện cảnh báo, kiểm soát đặc biệt hoặc hủy niêm yết do thua lỗ kéo dài 3 năm liên tiếp hoặc vi phạm nghĩa vụ công bố thông tin (điển hình như ORS, SDE, PPI, PCN, PVV, VHG, ICF, ALV, ASA, KAC).
  • Báo cáo năm 2023 của HOSE cho thấy tỷ lệ doanh nghiệp đáp ứng tiêu chuẩn công bố thông tin chỉ đạt 50% (nhóm Large Cap đạt 61%, Midcap đạt 54%, Small & Microcap đạt 46%).

Từ thực trạng mất cân đối dòng tiền và nguy cơ kiệt quệ tài chính (KQTC) ngày càng gia tăng, đề tài xác định các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

Mục tiêu nghiên cứu:

  1. Mục tiêu tổng quát: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và đánh giá thực nghiệm các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, từ đó đề xuất các khuyến nghị chính sách cho các bên liên quan.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Một là: Nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
    • Hai là: Đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của từng yếu tố đối với tình trạng kiệt quệ tài chính.
    • Ba là: Đề xuất các giải pháp, chính sách nhằm phát hiện sớm và giảm thiểu rủi ro kiệt quệ tài chính.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Các yếu tố tài chính, vĩ mô và thị trường có ảnh hưởng đến khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam hay không?
  2. Các yếu tố này tác động như thế nào, theo chiều hướng nào và yếu tố nào có mức độ tác động mạnh nhất?
  3. Những chính sách nào có thể áp dụng nhằm phát hiện sớm nguy cơ để hỗ trợ quyết định quản trị và phòng ngừa kiệt quệ tài chính?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố định lượng thuộc nhóm chỉ số tài chính, thông tin thị trường và kinh tế vĩ mô tác động đến xác suất kiệt quệ tài chính.
  • Phạm vi nội dung: Khảo sát các chỉ tiêu tài chính nội tại của doanh nghiệp kết hợp các biến số thị trường và vĩ mô có liên hệ trực tiếp hoặc gián tiếp đến nguy cơ phá sản/kiệt quệ.
  • Phạm vi không gian: Dữ liệu của 150 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2012 đến năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết nền tảng

Tác giả hệ thống hóa khái niệm kiệt quệ tài chính dựa trên các nghiên cứu kinh điển: Wruck (1990), Opler và Titman (1994), Gertner và Scharfstein (1994), Andrade và Kaplan (1998), Pindado và cộng sự (2008). Đồng thời, đề tài tiếp cận quá trình kiệt quệ qua 4 giai đoạn theo phân loại của Altman và Hotchkiss (2005, 2006):

  1. Thất bại (Failure): Tỷ suất sinh lợi thực tế trên vốn đầu tư liên tục thấp hơn chi phí sử dụng vốn hoặc doanh thu không đủ bù đắp chi phí vận hành.
  2. Mất thanh khoản (Illiquidity): Bao gồm mất thanh khoản dựa trên vốn cổ phần (giá trị thị trường của tài sản nhỏ hơn tổng nợ) và mất thanh khoản do dòng tiền (dòng tiền không đủ thực hiện nghĩa vụ chi trả ngắn hạn).
  3. Vỡ nợ (Default): Vỡ nợ kỹ thuật (vi phạm điều khoản cam kết tín dụng) và vỡ nợ pháp lý (không thanh toán được gốc và lãi vay khi đến hạn).
  4. Phá sản (Bankruptcy): Giai đoạn cuối cùng khi doanh nghiệp nộp đơn lên tòa án xin mở thủ tục phá sản để thanh lý tài sản hoặc tái cơ cấu vốn.

Ba lý thuyết kinh tế tài chính được sử dụng để xây dựng giả thuyết:

  • Lý thuyết rủi ro tín dụng (Credit Risk Theory - Merton 1974; Duffee và Schaeffer 1988): Giải thích sự biến động trong khả năng trả nợ và rủi ro mất thanh khoản khi doanh nghiệp không thu hồi được các khoản nợ phải thu.
  • Lý thuyết đánh đổi cơ cấu nguồn vốn (Trade-Off Theory - Modigliani và Miller 1963; Miller 1977; Ross 2002): Xác định sự cân bằng giữa lợi ích lá chắn thuế từ nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính khi gia tăng tỷ lệ đòn bẩy.
  • Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory - Myers và Majluf 1984): Giải thích hành vi huy động vốn ưu tiên (từ nguồn vốn nội bộ, đến nợ vay và cuối cùng mới phát hành cổ phiếu mới) dựa trên sự bất đối xứng thông tin trên thị trường.

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 150 công ty phi tài chính và dữ liệu giá thị trường được thu thập qua phần mềm Finpro, Vietstock Finance trong giai đoạn 2012–2022.
  • Phương pháp phân tích: Thống kê mô tả, kiểm định tương quan Pearson, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (VIF), kiểm định sự khác biệt giá trị trung bình giữa hai nhóm quan sát, và ước lượng mô hình hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logit Model) bằng phương pháp Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Estimation - MLE) kết hợp đo lường hiệu ứng biên trên phần mềm Stata 17.

Hệ thống các biến trong mô hình nghiên cứu

Biến phụ thuộc $FD$ (Financial Distress) là biến nhị phân ($FD = 1$ nếu doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính; $FD = 0$ nếu bình thường), được xác định dựa trên hai tiêu chí kết hợp:

  1. Bị đưa vào diện kiểm soát, kiểm soát đặc biệt, tạm ngừng giao dịch hoặc hủy niêm yết bắt buộc do thua lỗ kinh doanh trên HOSE/HNX; hoặc
  2. EBITDA nhỏ hơn chi phí lãi vay trong năm quan sát kết hợp với giá trị thị trường của cổ phiếu sụt giảm trong cùng năm đó (hoặc vốn chủ sở hữu âm, mở thủ tục phá sản).
Nhóm biến Tên biến Ký hiệu Công thức tính toán Kỳ vọng dấu Tham chiếu
Phụ thuộc Khả năng kiệt quệ tài chính $FD$ $FD = 1$ nếu thỏa mãn điều kiện kiệt quệ; $FD = 0$ nếu ngược lại N/A Tinoco & Wilson (2013); Gertner & Scharfstein (1994)
Tài chính Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản $ROA$ $\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Tổng tài sản}$ $(-)$ Christidis & Gregory (2010); Phạm Thị Quỳnh Như (2018)
Tài chính Vòng quay vốn luân chuyển $WCC$ $\text{Doanh thu thuần} / \text{Vốn luân chuyển bình quân}$ $(-)$ Lê Đạt Chí & Phạm Hoàng Chiến (2015)
Tài chính Tỷ lệ sở hữu của Nhà nước $STATEOWN$ $(\text{Số CP Nhà nước nắm giữ} / \text{Tổng số CP lưu hành}) \times 100%$ $(-)$ Tinoco & Wilson (2013); Hasan Demirhan & Guven Sayilgan (2021)
Tài chính Quy mô công ty $SIZE$ $\ln(\text{Tổng tài sản})$ $(-)$ Phạm Thị Quỳnh Như (2018); Mselmi et al. (2017)
Thị trường Giá cổ phiếu $PRICE$ $\ln(\text{Giá đóng cửa điều chỉnh cuối năm})$ $(-)$ Lê Đạt Chí & Phạm Hoàng Chiến (2015)
Thị trường Tỷ số giá trị thị trường / sổ sách $Tobin's\ Q$ $(\text{Vốn hóa thị trường} + \text{Tổng nợ}) / \text{Tổng tài sản}$ $(-)$ John, Sonali & Krishnamoorthy (2011)
Thị trường Vốn hóa thị trường trên Tổng nợ $MCTD$ $\text{Vốn hóa thị trường} / \text{Tổng nợ}$ $(-)$ Altman (1968); Christidis & Gregory (2010)

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1 – Giới thiệu nghiên cứu

Chương này thiết lập bối cảnh kinh tế vĩ mô và thực trạng rút lui khỏi thị trường của doanh nghiệp Việt Nam năm 2022. Tác giả chỉ ra tính cấp thiết của việc dự báo nguy cơ phá sản trong bối cảnh các doanh nghiệp niêm yết sử dụng đòn bẩy nợ cao (trên 1,5 triệu tỷ đồng vay nợ). Chương 1 xác định rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi mẫu (150 công ty phi tài chính, 2012–2022) và kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2 – Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu thực nghiệm

Tác giả hệ thống hóa định nghĩa kiệt quệ tài chính, phân biệt bản chất giữa kiệt quệ tài chính và phá sản doanh nghiệp, phân tích 4 giai đoạn khó khăn tài chính (thất bại, mất thanh khoản, vỡ nợ, phá sản) theo Altman và Hotchkiss (2005). Chương này trình bày chi tiết 3 lý thuyết nền tảng: Lý thuyết rủi ro tín dụng, Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn và Lý thuyết trật tự phân hạng.

Đồng thời, chương 2 tổng hợp 14 công trình thực nghiệm tiêu biểu:

  • 10 nghiên cứu quốc tế: Zmijewski et al. (1984), Altman & Sabato (2007), Pindado et al. (2008), Christidis & Gregory (2010), Monti & Garcia (2010), Bae et al. (2012), Tinoco & Wilson (2013), Waqas et al. (2014), Mselmi et al. (2017), Chabachib et al. (2019), Hasan Demirhan & Guven Sayilgan (2021).
  • 4 nghiên cứu tại Việt Nam: Lê Đạt Chí và Phạm Hoàng Chiến (2015), Phạm Thị Quỳnh Như (2018), Đinh Thu Ngọc (2019), Lương Thị Thúy Diễm (2021). Từ đó, tác giả chỉ ra tính ưu việt của mô hình hồi quy Logit và sự cần thiết phải kết hợp biến tài chính với biến thị trường và vĩ mô.

Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu

Trình bày quy trình nghiên cứu 7 bước (từ xác định vấn đề, tổng quan lý thuyết, thu thập dữ liệu qua Finpro/Vietstock, xử lý số liệu, ước lượng hồi quy đến phân tích kết quả). Tác giả chi tiết hóa phương pháp đo lường biến phụ thuộc nhị phân $FD$, phát triển 7 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H7 tương ứng với 7 biến độc lập ($ROA, WCC, STATEOWN, SIZE, PRICE, Tobin's\ Q, MCTD$). Chương này cũng đặc tả cấu trúc mô hình Binary Logistic dạng hàm Log-odds:

$$\ln\left[\frac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)}\right] = \beta_0 + \sum_{i=1}^n \beta_i X_i$$

và phân tích phương pháp ước lượng MLE, kiểm định đường cong AUC/ROC để đánh giá độ chính xác dự báo.

Chương 4 – Kết quả nghiên cứu

Trình bày kết quả thống kê mô tả, kiểm định sự khác biệt giá trị trung bình giữa nhóm kiệt quệ ($FD=1$) và nhóm lành mạnh ($FD=0$). Kết quả kiểm định ma trận tương quan và hệ số VIF khẳng định mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tác giả tiến hành ước lượng và so sánh 3 mô hình hồi quy Logit:

  • Mô hình (1): Chỉ gồm các biến tỷ số tài chính nội tại.
  • Mô hình (2): Chỉ gồm các biến số thị trường.
  • Mô hình (3): Mô hình tích hợp đa chiều giữa biến tài chính, biến thị trường và biến vĩ mô.

Kết quả ước lượng khẳng định tính phù hợp và năng lực giải thích của các biến độc lập; các hệ số ước lượng phản ánh đúng kỳ vọng dấu ban đầu.

Chương 5 – Kết luận và khuyến nghị

Tổng kết các phát hiện chính từ mô hình thực nghiệm, đối chiếu với các giả thuyết nghiên cứu. Trên cơ sở kết quả hồi quy, tác giả đề xuất các nhóm khuyến nghị chính sách và giải pháp quản trị cấu trúc vốn, quản trị thanh khoản ngắn hạn, duy trì tỷ suất sinh lời và kiểm soát rủi ro thị trường cho các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Chương này cũng nêu rõ các hạn chế còn tồn tại của khóa luận và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Hiệu quả dự báo của mô hình Logit kết hợp: Kết quả ước lượng chỉ ra rằng mô hình chỉ sử dụng biến tài chính có năng lực dự báo tốt, nhưng việc tích hợp thêm các biến thị trường và vĩ mô giúp gia tăng đáng kể độ chính xác phân loại và mức độ phù hợp của mô hình (được kiểm chứng qua hệ số Log-likelihood và đường cong AUC).
  2. Mức độ tác động của các biến số: Nhóm biến tỷ số tài chính có mức độ tác động mạnh nhất đến xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính, tiếp theo là các biến đo lường kỳ vọng thị trường:
    • $ROA$ và $WCC$ tác động nghịch chiều có ý nghĩa thống kê: Doanh nghiệp duy trì khả năng sinh lời trên tài sản cao và tốc độ luân chuyển vốn lưu động tốt sẽ giảm thiểu nguy cơ rơi vào trạng thái mất khả năng thanh toán.
    • $SIZE$ và $STATEOWN$ có hệ số âm: Các doanh nghiệp có quy mô tổng tài sản lớn hoặc có sự tham gia sở hữu vốn của Nhà nước có xác suất kiệt quệ tài chính thấp hơn nhờ tiềm lực vốn và khả năng tiếp cận các nguồn lực hỗ trợ.
    • Các biến thị trường ($PRICE, Tobin's\ Q, MCTD$) đều có mối tương quan nghịch với $FD$: Sự đánh giá tích cực của nhà đầu tư qua thị giá cổ phiếu, tỷ lệ vốn hóa trên nợ vay giúp doanh nghiệp có bộ đệm an toàn cao hơn trước áp lực thanh khoản.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Khái quát và hệ thống hóa khung lý luận về kiệt quệ tài chính, củng cố bằng chứng thực nghiệm về tính hữu ích của mô hình hồi quy Binary Logistic kết hợp đa nhóm biến (tài chính - thị trường) tại một thị trường chứng khoán mới nổi như Việt Nam.
  • Về mặt thực nghiệm và quản trị: Cung cấp công cụ định lượng hỗ trợ nhà quản trị doanh nghiệp nhận diện sớm các dấu hiệu suy giảm tài chính trước khi rơi vào giai đoạn phá sản không thể phục hồi; đồng thời giúp các tổ chức tín dụng và nhà đầu tư có thêm cơ sở đánh giá rủi ro vỡ nợ khi ra quyết định cấp tín dụng hoặc đầu tư cổ phiếu.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Theo công bố trong văn bản khóa luận:

  • Về phạm vi mẫu: Nghiên cứu mới giới hạn trên mẫu dữ liệu gồm 150 công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2012–2022; chưa mở rộng sang khối doanh nghiệp chưa niêm yết (sàn UPCoM) hoặc các doanh nghiệp có quy mô vốn vừa và nhỏ ngoài thị trường niêm yết.
  • Về phương pháp: Mô hình Logistic có độ nhạy cảm nhất định đối với các quan sát ngoại lai (outliers) và đòi hỏi kiểm soát chặt chẽ hiện tượng tương quan giữa các biến giải thích.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng quy mô mẫu quan sát, phân tầng dữ liệu theo từng nhóm ngành kinh tế đặc thù (như bất động sản, xây dựng, sản xuất) và ứng dụng thêm các công cụ định lượng hiện đại hoặc mô hình học máy (Machine Learning) để so sánh năng lực dự báo với mô hình Logit truyền thống.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên và học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng, Kế toán, Kiểm toán: Tham khảo quy trình xây dựng biến giả phụ thuộc $FD$ theo tiêu chuẩn thực tiễn của Việt Nam (kết hợp tiêu chí hủy niêm yết/kiểm soát của HOSE/HNX và chỉ số $EBITDA$); phương pháp vận hành mô hình Binary Logit, kiểm định đa cộng tuyến và đo lường hiệu ứng biên trên Stata.
  • Nhà quản trị tài chính tại các doanh nghiệp niêm yết: Sử dụng hệ thống chỉ số cảnh báo sớm ($ROA, WCC, MCTD, Tobin's\ Q$) để thiết lập ngưỡng an toàn cho đòn bẩy tài chính và quản trị vốn luân chuyển.
  • Nhà đầu tư và chuyên viên phân tích rủi ro tín dụng: Vận dụng mô hình để sàng lọc, đánh giá rủi ro kiệt quệ tài chính đối với danh mục cổ phiếu hoặc hồ sơ khách hàng vay vốn doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận xác định một doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính ($FD = 1$) dựa trên những tiêu chí cụ thể nào?
Trả lời: Tác giả xác định biến phụ thuộc $FD = 1$ khi doanh nghiệp thỏa mãn một trong hai dấu hiệu: (1) Bị hai Sở giao dịch (HOSE, HNX) đưa vào diện kiểm soát, kiểm soát đặc biệt, tạm ngừng giao dịch hoặc hủy niêm yết do kết quả kinh doanh thua lỗ; hoặc (2) Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao ($EBITDA$) thấp hơn chi phí lãi vay trong năm quan sát kết hợp với giá trị thị trường cổ phiếu sụt giảm trong cùng năm đó (hoặc vốn chủ sở hữu âm, mở thủ tục phá sản).

2. Các lý thuyết kinh tế tài chính nền tảng nào được tác giả sử dụng làm cơ sở luận chứng?
Trả lời: Ba lý thuyết nền tảng gồm: Lý thuyết rủi ro tín dụng (Credit Risk Theory của Merton, 1974), Lý thuyết đánh đổi cơ cấu nguồn vốn (Trade-Off Theory của Modigliani & Miller, 1963) và Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory của Myers & Majluf, 1984), kết hợp mô hình 4 giai đoạn kiệt quệ tài chính của Altman & Hotchkiss (2005).

3. Khóa luận đề xuất bao nhiêu biến độc lập và kỳ vọng tác động dấu ra sao?
Trả lời: Đề tài đề xuất 7 biến độc lập thuộc hai nhóm và tất cả 7 biến đều được kỳ vọng có mối quan hệ nghịch chiều $(-)$ với xác suất kiệt quệ tài chính:

  • Nhóm biến tài chính: $ROA$ (tỷ suất sinh lời trên tài sản), $WCC$ (vòng quay vốn luân chuyển), $STATEOWN$ (tỷ lệ sở hữu nhà nước), $SIZE$ (quy mô tổng tài sản).
  • Nhóm biến thị trường: $PRICE$ (giá đóng cửa cổ phiếu), $Tobin's\ Q$ (tỷ số giá trị thị trường trên sổ sách), $MCTD$ (vốn hóa thị trường trên tổng nợ).

4. Vì sao tác giả lựa chọn phương pháp hồi quy Binary Logit thay vì hồi quy OLS thông thường?
Trả lời: Do biến phụ thuộc $FD$ là biến nhị phân rời rạc nhận giá trị 0 hoặc 1, phương pháp OLS tuyến tính không phù hợp vì có thể cho ra giá trị xác suất nằm ngoài khoảng $[0, 1]$. Mô hình Binary Logit ước lượng bằng phương pháp Maximum Likelihood (MLE) chuyển đổi xác suất theo đường cong chữ S, đồng thời không đòi hỏi các giả định khắt khe về phân phối chuẩn hay sự đồng nhất ma trận hiệp phương sai giữa hai nhóm doanh nghiệp.

5. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ nguồn nào, quy mô bao nhiêu và trong khoảng thời gian nào?
Trả lời: Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán và dữ liệu giao dịch thị trường thông qua phần mềm Finpro và Vietstock Finance của 150 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong khoảng thời gian 11 năm (từ 2012 đến 2022).

Kết luận

Khóa luận của tác giả Trần Thị Kim Thoa đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận và thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2012–2022. Bằng phương pháp hồi quy Binary Logistic trên mẫu 150 doanh nghiệp phi tài chính sàn HOSE và HNX, công trình chứng minh vai trò then chốt của các chỉ số tài chính nội tại ($ROA, WCC, SIZE, STATEOWN$) cùng sự đóng góp quan trọng của các biến thị trường ($PRICE, Tobin's\ Q, MCTD$) trong việc nâng cao độ chính xác dự báo rủi ro kiệt quệ. Đây là công trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh, cung cấp hàm ý quản trị thiết thực cho doanh nghiệp trong việc kiểm soát cấu trúc nợ cũng như cung cấp công cụ nhận diện rủi ro hữu ích cho các nhà đầu tư và cơ quan quản lý thị trường chứng khoán.