Kiểm tra mức độ dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam của các mô hình hiện hữu

Luận văn thạc sĩ UEH phân tích hiệu quả các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về vấn đề này.

• Tác giả: Trần Ngọc Thiện
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Thị Uyên Uyên
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Kiểm tra mức độ dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam của các mô hình hiện hữu
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu và các vấn đề nghiên cứu
• 1.3. Ý nghĩa và điểm mới của nghiên cứu
• 1.4. Bố cục của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TRÊN THẾ GIỚI
• 2.1. Các bằng chứng thực nghiệm về kiệt quệ tài chính
• 2.2. Các quan điểm về kiệt quệ tài chính
• 2.3. Các dấu hiệu để nhận biết kiệt quệ tài chính
• 2.4. Ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính
• 2.5. Các bằng chứng thực nghiệm về mô hình dự báo kiệt quệ tài chính
• 2.6. Mô hình dựa trên phân tích phân biệt
• 2.6.1. Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver (1966)
• 2.6.2. Mô hình Z-score của Altman (1968)
• 2.6.3. Mô hình phân tích logit của Ohlson (1980)
• 2.7. Mô hình dựa trên thị trường MKV-Merton (1974)
• 2.8. Các nghiên cứu khác về dự báo kiệt quệ tài chính trên thế giới
• 2.9. Tóm tắt các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Các bước thực hiện nghiên cứu
• 3.2. Các mô hình nghiên cứu
• 3.2.1. Mô hình phân tích phân biệt Z-score của Altman (1968)
• 3.2.1.1. Mô tả mô hình
• 3.2.1.2. Cách xác định giá trị các biến số độc lập của mô hình
• 3.2.2. Mô hình phân tích logit của Ohlson (1980)
• 3.2.2.1. Mô tả mô hình
• 3.2.2.2. Cách xác định giá trị các biến số độc lập của mô hình
• 3.2.3. Mô hình dựa trên thị trường MKV-Merton (1974)
• 3.2.3.1. Mô tả mô hình
• 3.2.3.2. Cách xác định giá trị các biến số độc lập của mô hình
• 3.3. Lựa chọn mẫu và thu thập dữ liệu đầu vào
• 3.3.1. Lựa chọn mẫu cho nghiên cứu
• 3.3.2. Thu thập dữ liệu cho nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: NGHIÊN CỨU CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.2. Xác định “kết quả dự báo lý thuyết” của từng mô hình
• 4.3. Xác định “mức độ dự báo chính xác” của từng mô hình
• 4.4. Đánh giá khả năng dự báo kiệt quệ tài chính giữa các mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• Phụ lục 1. Danh sách 50 công ty trong mẫu nghiên cứu
• Phụ lục 2. Phương trình giải tìm biến σA, VA, µ, DD, DPt của mô hình KMV-Merton, theo thuật toán Newton Raphson trên phần mềm MatLab
• Phụ lục 3. Phương pháp nhập dữ liệu đầu vào để giải tìm biến σA, VA, µ, DD, DPt của mô hình MKV-Merton trên phần mềm MatLab
• Phụ lục 4. Tổng hợp kết quả tính toán giá trị các biến độc lập, biến phụ thuộc và “kết quả dự báo lý thuyết” của mô hình Altman (1968) và Ohlson (1980) đối với 50 công ty trong mẫu, giai đoạn 2005 – 2012
• Phụ lục 5. Tổng hợp kết quả tính toán giá trị các biến độc lập, biến phụ thuộc và “kết quả dự báo lý thuyết” của 50 công ty trong mẫu nghiên cứu theo mô hình MVK-Merton (1974) tại thời điểm 1 năm trước khi kiệt quệ xảy ra

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam

Dự báo kiệt quệ tài chính là một vấn đề quan trọng trong bối cảnh kinh tế hiện nay tại Việt Nam. Các doanh nghiệp đang phải đối mặt với nhiều thách thức, từ sự biến động của thị trường đến các yếu tố nội tại. Việc áp dụng các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính giúp các nhà quản lý có cái nhìn rõ hơn về tình hình tài chính của doanh nghiệp. Nghiên cứu này sẽ phân tích các mô hình hiện có và khả năng áp dụng của chúng tại Việt Nam.

1.1. Khái niệm kiệt quệ tài chính và tầm quan trọng

Kiệt quệ tài chính được hiểu là tình trạng mà doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của mình. Tầm quan trọng của việc dự báo kiệt quệ tài chính không chỉ giúp doanh nghiệp tự bảo vệ mà còn bảo vệ các nhà đầu tư và nền kinh tế.

1.2. Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính phổ biến

Có nhiều mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đã được phát triển, trong đó nổi bật là mô hình Z-score của Altman, mô hình logit của Ohlson và mô hình MKV-Merton. Mỗi mô hình có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với từng bối cảnh khác nhau.

II. Thách thức trong việc dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam

Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc dự báo kiệt quệ tài chính. Các yếu tố như sự biến động của nền kinh tế toàn cầu, tác động của dịch bệnh và các chính sách tài chính không ổn định đã làm gia tăng rủi ro cho các doanh nghiệp. Việc áp dụng các mô hình dự báo hiện có cũng gặp nhiều khó khăn do sự khác biệt về điều kiện kinh tế và văn hóa.

2.1. Tác động của dịch bệnh đến tình hình tài chính

Dịch bệnh đã gây ra những tác động nghiêm trọng đến nền kinh tế, làm giảm doanh thu và lợi nhuận của nhiều doanh nghiệp. Điều này khiến cho việc dự báo kiệt quệ tài chính trở nên khó khăn hơn.

2.2. Sự khác biệt trong điều kiện kinh tế

Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính được phát triển ở nước ngoài có thể không hoàn toàn phù hợp với điều kiện kinh tế tại Việt Nam. Sự khác biệt này đòi hỏi cần có những điều chỉnh và cải tiến trong việc áp dụng các mô hình.

III. Phương pháp nghiên cứu mô hình dự báo kiệt quệ tài chính

Nghiên cứu này sẽ sử dụng các phương pháp phân tích định lượng để đánh giá khả năng dự báo của các mô hình hiện có. Các mô hình sẽ được áp dụng cho một mẫu doanh nghiệp cụ thể tại Việt Nam để kiểm tra độ chính xác và tính khả thi của chúng.

3.1. Mô hình Z score của Altman

Mô hình Z-score là một trong những mô hình phổ biến nhất để dự báo kiệt quệ tài chính. Mô hình này sử dụng các chỉ số tài chính để tính toán điểm Z, từ đó xác định khả năng kiệt quệ của doanh nghiệp.

3.2. Mô hình logit của Ohlson

Mô hình logit của Ohlson sử dụng phương pháp hồi quy logistic để dự đoán khả năng kiệt quệ tài chính. Mô hình này có thể cung cấp những thông tin chi tiết về các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình tài chính của doanh nghiệp.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đều có khả năng áp dụng tại Việt Nam. Mô hình Z-score của Altman cho kết quả dự báo chính xác nhất trong khoảng thời gian 3 năm trước khi kiệt quệ xảy ra, trong khi mô hình logit của Ohlson lại phù hợp hơn trong khoảng thời gian 1-2 năm.

4.1. Đánh giá độ chính xác của các mô hình

Đánh giá độ chính xác của các mô hình cho thấy rằng mô hình Z-score có độ chính xác cao nhất, trong khi mô hình logit cũng cho kết quả khả quan. Điều này cho thấy sự cần thiết phải áp dụng các mô hình này trong thực tiễn.

4.2. Ứng dụng trong quản lý tài chính

Các kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong quản lý tài chính của doanh nghiệp, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kịp thời nhằm giảm thiểu rủi ro kiệt quệ tài chính.

V. Kết luận và triển vọng tương lai

Dự báo kiệt quệ tài chính là một lĩnh vực quan trọng và cần thiết trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Các mô hình hiện có đã chứng minh được khả năng áp dụng tại Việt Nam, tuy nhiên cần có những nghiên cứu sâu hơn để cải tiến và phát triển các mô hình phù hợp hơn với điều kiện thực tế.

5.1. Tương lai của nghiên cứu dự báo kiệt quệ tài chính

Nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc phát triển các mô hình dự báo mới, phù hợp hơn với điều kiện kinh tế Việt Nam, từ đó nâng cao khả năng dự báo kiệt quệ tài chính.

5.2. Khuyến nghị cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp cần chủ động áp dụng các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính để có thể phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro, từ đó có biện pháp ứng phó kịp thời.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM ------------ TRẦN NGỌC THIỆN KIỂM TRA MỨC ĐỘ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI VIỆT NAM CỦA CÁC MÔ HÌNH HIỆN HỮU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM ------------ TRẦN NGỌC THIỆN KIỂM TRA MỨC ĐỘ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI VIỆT NAM CỦA CÁC MÔ HÌNH HIỆN HỮU Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn Thạc Sĩ Kinh Tế “Kiểm tra mức độ dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam của các mô hình hiện hữu” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, có sự hỗ trợ từ ngƣời hƣớng dẫn khoa học là TS.

Nguyễn Thị Uyên Uyên, và chƣa từng đƣợc công bố trƣớc đây. Các số liệu đƣợc sử dụng để phân tích, đánh giá trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng và đƣợc tổng hợp từ những nguồn thông tin đáng tin cậy. Nội dung luận văn đảm bảo không sao chép bất cứ công trình nghiên cứu nào khác. HCM, ngày 14 tháng 04 năm 2014 Tác giả Trần Ngọc Thiện LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA Trang LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH DANH MỤC CÁC BẢNG TÓM TẮT.

1 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU. Lý do chọn đề tài. Mục tiêu và các vấn đề nghiên cứu. Ý nghĩa và điểm mới của nghiên cứu.

Bố cục của đề tài. 5 CHƢƠNG 2: CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TRÊN THẾ GIỚI. Các bằng chứng thực nghiệm về kiệt quệ tài chính. Các quan điểm về kiệt quệ tài chính.

Các dấu hiệu để nhận biết kiệt quệ tài chính. 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Ảnh hƣởng của kiệt quệ tài chính. Các bằng chứng thực nghiệm về mô hình dự báo kiệt quệ tài chính.

Mô hình dựa trên phân tích phân biệt. Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver (1966). Mô hình Z-score của Altman (1968). Mô hình phân tích logit của Ohlson (1980).

Mô hình dựa trên thị trƣờng MKV-Merton (1974). Các nghiên cứu khác về dự báo kiệt quệ tài chính trên thế giới. Tóm tắt các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính. 33 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

Các bƣớc thực hiện nghiên cứu. Các mô hình nghiên cứu. Mô hình phân tích phân biệt Z-score của Altman (1968). Mô tả mô hình.

Cách xác định giá trị các biến số độc lập của mô hình. Mô hình phân tích logit của Ohlson (1980). Mô tả mô hình. Cách xác định giá trị các biến số độc lập của mô hình.

43 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Mô hình dựa trên thị trƣờng MKV-Merton (1974). Mô tả mô hình. Cách xác định giá trị các biến số độc lập của mô hình.

Lựa chọn mẫu và thu thập dữ liệu đầu vào. Lựa chọn mẫu cho nghiên cứu. Thu thập dữ liệu cho nghiên cứu. 50 CHƢƠNG 4: NGHIÊN CỨU CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM.

Thống kê mô tả. Xác định “kết quả dự báo lý thuyết” của từng mô hình. Xác định “mức độ dự báo chính xác” của từng mô hình. Đánh giá khả năng dự báo kiệt quệ tài chính giữa các mô hình.

67 CHƢƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI. 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC Phụ lục 1: Danh sách 50 công ty trong mẫu nghiên cứu Phụ lục 2: Phƣơng trình giải tìm biến σA, VA, µ, DD, DPt của mô hình KMV- Merton, theo thuật toán Newton Raphson trên phần mềm MatLab LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] Phụ lục 3: Phƣơng pháp nhập dữ liệu đầu vào để giải tìm biến σA, VA, µ, DD, DPt của mô hình MKV-Merton trên phần mềm MatLab Phụ lục 4: Tổng hợp kết quả tính toán giá trị các biến độc lập, biến phụ thuộc và “kết quả dự báo lý thuyết” của mô hình Altman (1968) và Ohlson (1980) đối với 50 công ty trong mẫu, giai đoạn 2005 – 2012 Phụ lục 5: Tổng hợp kết quả tính toán giá trị các biến độc lập, biến phụ thuộc và “kết quả dự báo lý thuyết” của 50 công ty trong mẫu nghiên cứu theo mô hình MVK-Merton (1974) tại thời điểm 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DA – Phân tích phân biệt FED – Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ GDP – Tổng sản phẩm nội địa GNP – Tổng sản phẩm quốc dân HNX – Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội HSX – Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh MDA – Phân tích phân biệt đa biến SEC - Ủy ban chứng khoán quốc gia Hoa Kỳ UpCom – Sàn giao dịch cổ phiếu của công ty đại chúng chƣa niêm yết LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC CÁC HÌNH Hình Trang Hình 2.1: Mối quan hệ cơ bản giữa VA, VE và X .2: Mô tả cách xác định DD và PDt của mô hình MKV-Merton. 26 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng Trang Bảng 2.1: Kết quả dự báo của mô hình Altman (1968) .2: So sánh kết quả của mô hình ZETA (1977) và mô hình Z-score của Altman (1968) .3: Ý nghĩa về dấu của các biến số trong mô hình Altman (1968) và Ohlson (1980) .1: Chỉ số giảm phát GDP trong giai đoạn 2005 – 2012 (năm gốc: 2003) .1: Thống kê giá trị trung bình của các biến độc lập giữa các công ty kiệt quệ và không kiệt quệ trong mẫu .2: Kết quả kiểm định so sánh sự khác biệt của giá trị trung bình giữa các công ty kiệt quệ và các công ty không kiệt quệ trong mẫu .3: Kết quả dự báo lý thuyết của mô hình Altman và Ohlson ở thời điểm 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.4: Kết quả dự báo lý thuyết của mô hình Altman và Ohlson ở thời điểm 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.5: Kết quả dự báo lý thuyết của mô hình Altman, Ohlson, MKV-Merton ở thời điểm 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra .6: Mức độ dự báo chính xác của mô hình Altman .7: Mức độ dự báo chính xác của mô hình Ohlson .8: Mức độ dự báo chính xác của mô hình MKV-Merton. 65 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.9: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mô hình Altman và Ohlson ở thời điểm 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra .10: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mô hình Altman và Ohlson ở thời điểm 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra .11: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mô hình Altman, Ohlson và Merton ở thời điểm 1 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra .12: So sánh “mức độ dự báo chính xác” giữa mô hình Altman và Ohlson theo thời gian.

69 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 TÓM TẮT Nghiên cứu này đánh giá khả năng dự báo của các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đã đƣợc phát triển trên thế giới trong thời gian qua cho các doanh nghiệp Việt Nam, đó là: mô hình phân tích phân biệt Z-score của Altman (1968), mô hình phân tích logit của Ohlson (1980) và mô hình dựa trên thị trƣờng MKV-Merton (1974). Đặc biệt, giá trị các biến số độc lập trong mô hình KMV-Merton sẽ đƣợc xác định dựa trên phƣơng pháp của Shumway (2004). Mẫu của nghiên cứu là 50 công ty đã và đang đƣợc niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX), Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), Sàn giao dịch cổ phiếu của công ty đại chúng chƣa niêm yết (UpCom). Trong đó, có 22 công ty đƣợc xác định là kiệt quệ tài chính và 28 công ty đƣợc xác định là không kiệt quệ tài chính.

Cơ sở để một công ty đƣợc xác định là kiệt quệ tài chính khi lựa chọn mẫu sẽ dựa trên quan điểm của Aktan (2011), đó là những công ty gặp phải một trong các sự kiện sau: thua lỗ 3 năm liên tiếp, hoặc có vốn chủ sở hữu âm, hoặc đã bán hết tài sản để trả nợ rồi giải thể, hoặc đã đƣợc tòa án chấp thuận phá sản. Khoảng thời gian lấy dữ liệu là giai đoạn 2005 – 2012. Dữ liệu đƣợc lấy vào thời điểm cuối năm tài chính của mỗi năm. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các mô hình trên đều rất phù hợp trong việc dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam, với độ chính xác trong dự báo đạt mức khá cao.

Trong đó, mô hình phân tích phân biệt Z-score của Altman có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính tốt nhất đối với khoảng thời gian dự báo là 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, còn mô hình phân tích logit của Ohlson lại phù hợp nhất trong việc dự báo kiệt quệ tài chính ở khoảng thời gian là 1 năm và 2 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra. Cuối cùng, sau khi xem xét tổng thể về khả năng dự báo cùng các ƣu nhƣợc điểm của từng mô hình thì mô hình phân tích logit của Ohlson là mô hình tốt nhất để dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả của nghiên cứu này cũng đóng góp rất nhiều cho nền kinh tế Việt Nam vì đã khẳng định khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các mô hình khi chúng đƣợc LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 2 áp dụng cho các doanh nghiệp Việt Nam. Từ đó, giúp cho các nhà quản trị, nhà đầu tƣ, ngân hàng, tổ chức cấp tín dụng, v.v… có thể đánh giá khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của từng công ty, nhằm giúp đƣa ra quyết định chính xác nhất để giảm thiểu rủi ro mất vốn và phòng ngừa rủi ro xảy ra kiệt quệ tài chính.

Từ khóa: kiệt quệ tài chính, mô hình dự báo kiệt quệ tài chính, mô hình phân tích phân biệt z-score của altman, mô hình phân tích logit của ohlson, mô hình mkv- merton. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 3 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1.