Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam qua kế toán và tiếp cận thị trường

Luận án nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và thị trường trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc và ứng dụng thực tiễn.

• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Dự Báo Vỡ Nợ Doanh Nghiệp Việt Nam: Kế Toán Và Tiếp Cận Thị Trường
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận kế toán
• 1.1.1. Nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán trên thế giới
• 1.1.2. Mô hình phân tích đơn biến
• 1.1.3. Mô hình phân tích đa khác biệt
• 1.1.3.1. Mô hình dự báo của Altman (1968)
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG CÁCH TIẾP CẬN KẾ TOÁN VÀ CÁCH TIẾP CẬN THỊ TRƯỜNG TRONG DỰ BÁO VỠ NỢ DOANH NGHIỆP
• 5. CHƯƠNG 5: CÁC KHUYẾN NGHỊ VÀ KIẾN NGHỊ
• KẾT LUẬN

Tóm tắt

I. Giới thiệu về vỡ nợ doanh nghiệp

Vỡ nợ doanh nghiệp là một vấn đề nghiêm trọng, ảnh hưởng đến nhiều bên liên quan như nhà đầu tư, chủ nợ và người lao động. Dự báo tài chính là một công cụ quan trọng giúp các nhà quản lý và tổ chức tín dụng nhận diện sớm nguy cơ vỡ nợ. Tại thị trường Việt Nam, tình hình kinh tế có nhiều biến động, với số lượng doanh nghiệp thành lập mới và ngừng hoạt động tăng cao. Theo số liệu từ Tổng cục Thống kê, trong năm 2018, có 131.275 doanh nghiệp mới thành lập nhưng cũng có 27.126 doanh nghiệp tạm ngừng hoạt động. Điều này cho thấy sự cần thiết phải có các phương pháp quản lý rủi ro hiệu quả để giảm thiểu tình trạng vỡ nợ. Các nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào hai phương pháp: kế toán và thị trường. Việc áp dụng các mô hình dự báo vỡ nợ như Z-Score hay KMV đã được thực hiện tại nhiều quốc gia, nhưng tại Việt Nam, việc áp dụng vẫn còn hạn chế.

1.1. Tình hình vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt Nam

Tình hình vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt Nam đang trở nên nghiêm trọng. Theo Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia, nợ xấu trong hệ thống ngân hàng đạt 9,3% vào tháng 12/2017. Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 42/2017/QH14 nhằm xử lý nợ xấu, cho thấy sự cần thiết phải nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng. Việc áp dụng các mô hình dự báo vỡ nợ không chỉ giúp các tổ chức tín dụng trong việc ra quyết định tín dụng mà còn hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc duy trì hoạt động kinh doanh. Các mô hình như Z-Score và KMV đã được chứng minh là hiệu quả trong việc dự báo vỡ nợ, tuy nhiên, việc áp dụng tại Việt Nam vẫn còn nhiều thách thức.

II. Các phương pháp dự báo vỡ nợ doanh nghiệp

Có nhiều phương pháp để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, trong đó hai phương pháp chính là kế toán và thị trường. Phương pháp kế toán sử dụng các chỉ số tài chính từ báo cáo tài chính để tính toán xác suất vỡ nợ. Mô hình Z-Score của Altman là một trong những mô hình nổi tiếng nhất trong lĩnh vực này. Mô hình này kết hợp nhiều chỉ số tài chính để đưa ra một chỉ số tổng hợp, giúp phân loại doanh nghiệp thành các nhóm có nguy cơ vỡ nợ khác nhau. Ngược lại, phương pháp thị trường dựa vào dữ liệu từ thị trường chứng khoán để dự đoán khả năng vỡ nợ. Mô hình KMV là một ví dụ điển hình, sử dụng giá cổ phiếu và độ biến động của nó để ước lượng rủi ro vỡ nợ. Việc so sánh hiệu quả giữa hai phương pháp này là một chủ đề nghiên cứu quan trọng.

2.1. Phương pháp kế toán

Phương pháp kế toán tập trung vào việc phân tích các chỉ số tài chính từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Mô hình Z-Score của Altman là một trong những mô hình được sử dụng rộng rãi nhất. Mô hình này sử dụng năm chỉ số tài chính để tính toán một điểm số, từ đó phân loại doanh nghiệp thành ba nhóm: không vỡ nợ, có nguy cơ vỡ nợ và vỡ nợ. Nghiên cứu của Beaver (1966) cũng đã chỉ ra rằng các tỷ số tài chính có thể dự đoán vỡ nợ trong ít nhất năm năm trước khi xảy ra sự kiện này. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có những hạn chế, như việc không xem xét đầy đủ các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp.

2.2. Phương pháp thị trường

Phương pháp thị trường dựa vào dữ liệu từ thị trường chứng khoán để dự đoán khả năng vỡ nợ. Mô hình KMV là một trong những mô hình tiêu biểu, sử dụng giá cổ phiếu và độ biến động của nó để ước lượng rủi ro vỡ nợ. Mô hình này cho phép các nhà đầu tư và tổ chức tín dụng đánh giá rủi ro tín dụng một cách chính xác hơn. Nghiên cứu cho thấy rằng phương pháp thị trường có thể cung cấp thông tin bổ sung cho các nhà quản lý trong việc ra quyết định tín dụng. Tuy nhiên, việc áp dụng phương pháp này tại Việt Nam vẫn còn nhiều thách thức do sự thiếu hụt thông tin và sự biến động của thị trường.

III. Đánh giá và khuyến nghị

Việc dự báo vỡ nợ doanh nghiệp là một nhiệm vụ quan trọng đối với các nhà quản lý và tổ chức tín dụng. Các mô hình dự báo như Z-Score và KMV đã chứng minh được hiệu quả của mình trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ. Tuy nhiên, việc áp dụng các mô hình này tại Việt Nam cần được cải thiện. Cần có sự kết hợp giữa các phương pháp kế toán và thị trường để nâng cao độ chính xác của dự báo. Ngoài ra, việc tăng cường minh bạch thông tin và chuẩn hóa các tiêu chí đánh giá cũng là điều cần thiết. Các nhà quản lý cần chú trọng đến việc đào tạo nhân lực và phát triển hệ thống thông tin để hỗ trợ cho công tác dự báo vỡ nợ.

3.1. Đề xuất cải thiện mô hình dự báo

Để nâng cao hiệu quả của các mô hình dự báo vỡ nợ, cần có sự kết hợp giữa phương pháp kế toán và phương pháp thị trường. Việc áp dụng các mô hình dự báo cần dựa trên dữ liệu thực tế và thông tin đầy đủ từ các doanh nghiệp. Các tổ chức tín dụng cũng cần xây dựng hệ thống thông tin mạnh mẽ để thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Ngoài ra, việc đào tạo nhân lực trong lĩnh vực này cũng rất quan trọng để đảm bảo rằng các mô hình dự báo được áp dụng một cách chính xác và hiệu quả.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Đề tài luận án tiến sĩ: "Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam".

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Vỡ nợ doanh nghiệp ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi và nghĩa vụ của các nhà đầu tư, chủ nợ, người lao động cùng các bên liên quan. Tại Việt Nam, tình hình biến động doanh nghiệp gia tăng đáng kể:

• Theo Tổng cục Thống kê, số doanh nghiệp được cập nhật đến ngày 31/12/2017 trên phạm vi cả nước ước tính là 561 nghìn doanh nghiệp.
• Trong năm 2018, cả nước có 131.275 doanh nghiệp thành lập mới với số vốn đăng ký là 1.101 nghìn tỷ đồng (tăng 3,5% về số doanh nghiệp và tăng 14,1% về số vốn đăng ký).
• Tuy nhiên, trong năm 2018 có 27.126 doanh nghiệp đăng ký tạm ngừng kinh doanh có thời hạn (tăng 25,1% so với năm 2017), nâng tổng số lũy kế doanh nghiệp tạm ngừng hoạt động, chờ giải thể và phá sản lên gần 100 nghìn doanh nghiệp.
• Theo Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia, tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng công bố vào tháng 12/2017 là 9,3% (nếu phân loại theo chuẩn mực Basel II thì tỷ lệ này còn cao hơn).

Trước thực trạng đó, Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 42/2017/QH14 và Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định số 1058/QĐ-TTg về cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016–2020. Để đáp ứng các chuẩn mực quốc tế như Basel và áp dụng phương pháp xếp hạng tín dụng nội bộ, việc lượng hóa rủi ro thông qua các mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp trở nên cấp thiết. Tuy nhiên, hoạt động dự báo tại Việt Nam phần lớn vẫn dựa vào phương pháp định tính. Các nghiên cứu trước đây trong nước chủ yếu áp dụng đơn lẻ từng mô hình kế toán hoặc mô hình thị trường, chưa có công trình nghiên cứu toàn diện kết hợp và so sánh đồng thời cả hai cách tiếp cận để xác định phương pháp tối ưu cho thị trường Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án là so sánh, lựa chọn cách tiếp cận phù hợp để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam, từ đó đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng mô hình dự báo. Các mục tiêu cụ thể gồm:

1. Nghiên cứu đưa ra cơ sở lý luận về vỡ nợ và dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, áp dụng cơ sở lý luận về dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam.
2. Tập trung nghiên cứu khả năng dự báo vỡ nợ bằng hai cách tiếp cận: cách tiếp cận kế toán (thông qua một số mô hình tiêu biểu) và cách tiếp cận thị trường (thông qua mô hình KMV), từ đó kiểm định sự chính xác của mô hình áp dụng đối với các doanh nghiệp Việt Nam.
3. Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng mô hình dự báo và một số kiến nghị hạn chế vỡ nợ cho các doanh nghiệp Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

• Câu hỏi tổng quát: Phương pháp tiếp cận nào phù hợp với dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam và vận dụng thực tiễn trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam?
• Các câu hỏi cụ thể:
  1. Các mô hình sử dụng theo phương pháp tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường khi áp dụng để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam có hiệu quả không?
  2. Với hiện trạng doanh nghiệp Việt Nam hiện nay, áp dụng mô hình như thế nào cho phù hợp và hiệu quả?
  3. Qua kết quả thực nghiệm, các giải pháp và kiến nghị nào được đưa ra nhằm áp dụng hiệu quả mô hình dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Các phương pháp dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, khả năng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp bằng phương pháp kế toán và phương pháp thị trường thông qua lý luận và kiểm chứng thực tiễn đối với các doanh nghiệp Việt Nam.
• Phạm vi nội dung: Áp dụng lý thuyết về vỡ nợ, dự báo vỡ nợ; thực nghiệm phương pháp kế toán bằng mô hình Z-Score và phương pháp thị trường bằng mô hình KMV đối với các doanh nghiệp niêm yết (loại trừ các tổ chức tín dụng).
• Phạm vi không gian: Các doanh nghiệp cổ phần niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), có liên hệ đối chiếu với kết quả nghiên cứu tại các quốc gia khác.
• Phạm vi thời gian: Sử dụng dữ liệu kế toán và dữ liệu thị trường của các doanh nghiệp trên sàn HOSE trong giai đoạn 3 năm từ 2014 đến 2016. Dữ liệu thống kê thực tế về tình trạng vỡ nợ hoặc không vỡ nợ được phân loại tại thời điểm 1 năm sau so với số liệu tính toán từ mô hình.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu tiếp cận kế toán trên thế giới

Cách tiếp cận kế toán sử dụng các chỉ số tài chính từ báo cáo tài chính để tính điểm số hoặc xác suất vỡ nợ:

Tác giả (Năm)	Kỹ thuật / Mô hình	Mẫu nghiên cứu	Các biến số chính / Công thức tiêu biểu	Kết quả và độ chính xác
Beaver (1966)	Phân tích đơn biến	79 cặp doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ (1954–1964)	6 tỷ số tốt nhất: Tiền mặt/Tổng nợ; Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản (TTS); Nợ dài hạn (NDH)/TTS; Vốn lưu động (VLĐ)/TTS; Thanh toán hiện hành; Khoảng phi tín dụng	Tỷ lệ phân loại chính xác tổng thể lần lượt đạt 87%, 79%, 77%, 76% và 78% từ năm thứ nhất đến năm thứ năm trước vỡ nợ
Altman (1968)	Phân tích đa khác biệt (MDA)	33 cặp doanh nghiệp sản xuất (1946–1965)	$Z = 1,2X_1 + 1,4X_2 + 3,3X_3 + 0,64X_4 + 0,999X_5$ ($X_1$: VLĐ/TTS; $X_2$: Lợi nhuận giữ lại/TTS; $X_3$: EBIT/TTS; $X_4$: Giá trị thị trường (GTTT) vốn cổ phần/Giá trị sổ sách (GTSS) tổng nợ; $X_5$: Doanh thu/TTS)	Điểm cắt: $Z < 1,81$ (vỡ nợ), $Z > 2,99$ (an toàn), $1,81 \le Z \le 2,99$ (vùng cảnh báo). Độ chính xác 95% trong mẫu và 79% ngoài mẫu trước 1 năm
Altman (1983)	MDA sửa đổi cho doanh nghiệp tư nhân nhỏ	Doanh nghiệp tư nhân nhỏ	$Z = 0,717X_1 + 0,847X_2 + 3,107X_3 + 0,420X_4 + 0,998X_5$ ($X_4$ thay bằng GTSS vốn chủ sở hữu/GTSS tổng nợ)	$Z < 1,23$ (vỡ nợ); $1,23 \le Z \le 2,90$ (vùng xám); $Z > 2,90$ (an toàn)
Altman (1993)	MDA 4 biến cho doanh nghiệp phi sản xuất	Doanh nghiệp phi sản xuất	$Z = 6,567X_1 + 3,26X_2 + 6,72X_3 + 1,05X_4$ (Loại bỏ biến Doanh thu/TTS $X_5$)	$Z < 1,10$ (vỡ nợ); $1,10 \le Z \le 2,60$ (vùng xám); $Z > 2,60$ (an toàn)
Deakin (1972, 1977)	MDA, phân tích tuyến tính (LDA) và bậc hai (QDA)	32 DN vỡ nợ (1964–1970); thử nghiệm trên 1.780 DN năm 1971	14 tỷ số (1972) và mô hình 5 biến (1977): $I = -1,369 + 13,855X_1 + 0,060X_2 - 0,601X_3 + 0,396X_4 + 0,194X_5$	Dự báo chính xác đạt 78% năm 1, tăng lên 94%, 88%, 77% và 85% từ năm 2 đến năm 5 trước vỡ nợ
Edmister (1972)	MDA từng bước / Hồi quy 0-1	42 cặp doanh nghiệp nhỏ từ dữ liệu SBA (1954–1969)	Hàm 7 biến số kết hợp xu hướng 3 năm và trung bình ngành	Độ chính xác đạt 93%; kết luận cần báo cáo tài chính 3 năm liên tiếp để phân tích hiệu quả
Blum (1974)	Failing Company Model (FCM)	115 doanh nghiệp vỡ nợ (1954–1968, nợ $\ge 1$ triệu USD)	12 biến đo lường 3 yếu tố dòng tiền: thanh khoản, sinh lợi và biến đổi	Độ chính xác đạt 93%–95% trong 1 năm trước vỡ nợ; 80% năm thứ 2; 70% các năm 3–5
Fulmer và cộng sự (1984)	MDA 9 biến	30 doanh nghiệp nhỏ	$H = -6,075 + 5,528V_1 + 0,212V_2 + 0,073V_3 + 1,270V_4 - 0,120V_5 + 2,335V_6 + 0,575V_7 + 1,083V_8 + 0,894V_9$	$H < 0$ là vỡ nợ; độ chính xác đạt 98% năm 1 và 81% năm 2 trước vỡ nợ
Ohlson (1980)	Hồi quy Logistic đa biến (Logit)	105 DN vỡ nợ (1970–1976) và 2.058 DN không vỡ nợ	9 biến độc lập (quy mô, tổng nợ/TTS, VLĐ/TTS, nợ ngắn hạn/tài sản ngắn hạn, lợi nhuận ròng...)	Độ chính xác tổng thể đạt 85,1% (87,6% nhóm vỡ nợ và 82,6% nhóm không vỡ nợ)
Zmijewski (1984)	Mô hình Probit	40 DN vỡ nợ và 800 DN không vỡ nợ (1972–1978)	$Zmijewski = -4,3 - 4,5X_1 + 5,7X_2 + 0,004X_3$ ($X_1$: Lợi nhuận ròng/TTS; $X_2$: Tổng nợ/TTS; $X_3$: TSNH/NNH)	Độ chính xác đạt 99% cho mẫu ước tính, kiểm soát độ lệch lựa chọn mẫu
Zavgren (1985)	Hồi quy Logit	45 cặp doanh nghiệp ngành sản xuất	7 biến tài chính dựa trên phân tích nhân tố của Pinches và cộng sự (1973)	Độ chính xác phân loại đạt 82%, 83%, 72%, 73% và 80% trong 5 năm trước vỡ nợ

Các nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán tại Việt Nam

• Công ty Chứng khoán Tân Việt (TVSI): Tính toán chỉ số Z nguyên bản của Altman cho các công ty niêm yết nhưng chưa hiệu chỉnh theo điều kiện kinh tế Việt Nam.
• Đinh Thế Hiển (2008): Hiệu chỉnh phương trình $Z''$ Việt Nam: $Z'' = 2,11 + 4,59X_1 + 2,25X_2 + 4,03X_3 + 0,84X_4$, thử nghiệm trên Công ty Cổ phần Dầu Tường An (TAC) và Công ty Văn hóa Phẩm Phương Nam (PNC).
• Lâm Minh Chánh (2007): Giới thiệu lý thuyết chỉ số Z của Altman (2000) trên báo Nhịp cầu Đầu tư, chưa thực hiện kiểm định thực nghiệm.
• Nguyễn Trọng Hòa (2009): Sử dụng phân tích biệt thức và Logit trên 286 công ty niêm yết tại sàn HOSE và HASTC (31/12/2007), chọn 6 biến trong 37 chỉ tiêu để xây dựng mô hình $Z = -0,52 - 3,118X_4 + 2,763X_8 - 0,55X_{22} - 0,163X_{24} + 6,543X_{29} + 0,12X_{53}$ và phân loại thành 9 hạng tín nhiệm (AAA đến C).
• Hoàng Tùng (2011): Sử dụng mô hình Logit 7 biến với mẫu 463 doanh nghiệp niêm yết: $Z = -0,749 + 0,074Hs + 2,458Ts_TSNH - 5,985Ts_No - 2,060DBN + 0,992Ts_LNDT + 145,363ROA + 26,151ROE$ (ngưỡng phân loại $Z = 0,5$).
• Nguyễn Thành Cường và Phạm Thế Anh (2010): Ứng dụng mô hình điểm Z đánh giá rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp chế biến thủy sản niêm yết.
• Khổng Thanh Hòa (2008): Nghiên cứu 230 công ty niêm yết năm 2007, đưa ra mô hình $Z_{Vietnam} = 0,204X_1 + 1,356X_2 + 2,211X_3 + 0,009X_4 + 0,488X_5$ với điểm phân biệt 1,0689 và độ phù hợp 70%.
• Đào Thị Thanh Bình (2011): Nghiên cứu 60 doanh nghiệp sản xuất, xây dựng hàm Z 8 biến ($Z_{Vietnam} = 1,268X_1 - 1,179X_2 - 0,56X_3 + 0,023X_4 + 0,185X_5 - 0,009X_6 + 0,411X_7 + 6,641X_8 - 1,888$), điểm phân biệt 0,575 và 0,975, độ chính xác đạt 86%.
• Nguyễn Phúc Cảnh và Vũ Xuân Hùng (2014): Kiểm định lý thuyết Z-Score trên Công ty Cổ phần Bánh kẹo Bibica (năm 2011).
• Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015): Áp dụng mô hình Pooled OLS, FEM, REM, RGLS trên mẫu 30 ngân hàng thương mại giai đoạn 2011–2013 để đánh giá tác động rủi ro đến Z-score.
• Phạm Thị Tường Vân (2016): Ứng dụng mô hình $Z''$ trên hơn 1.000 quan sát (2010–2014), kết luận yếu tố thanh khoản ($X_1$) và tuổi thọ doanh nghiệp ($X_2$) có tác động lớn nhất.
• Nguyễn Thanh Dương (2013): Sử dụng Z-Score với 7 biến độc lập trên 36 ngân hàng thương mại Việt Nam.
• Tristan Nguyễn và Trung Dũng Đoàn (2018): So sánh mô hình Altman Z-Score (1968) và mô hình EM Z-Score trên mẫu 32 công ty ngành xây dựng niêm yết trên HOSE giai đoạn 2013–2014.

Các nghiên cứu theo cách tiếp cận thị trường và hướng so sánh

• Nghiên cứu quốc tế: Phát triển từ tiêu chuẩn đánh giá truyền thống 5C và xếp hạng của Standard & Poor (1860), Moody’s (1909), Fitch (1914), mô hình cấu trúc của Merton (1974) và mô hình mở rộng KMV sử dụng lý thuyết định giá quyền chọn. Beaver và cộng sự (2005) khẳng định dữ liệu thị trường có ưu thế nhờ tính liên tục và cập nhật hàng ngày. Agarwal và Taffler (2008) so sánh trên các doanh nghiệp niêm yết tại sàn London (LSE) giai đoạn 1985–2001, cho thấy mô hình Altman đạt độ tin cậy 79%, cao hơn mô hình thị trường của Hillegeist và cộng sự (2004) đạt 68% và Shumway (2001) đạt 73%. Liu và cộng sự (2010) kết luận cách tiếp cận kế toán dự báo tốt hơn cách tiếp cận thị trường tại các quốc gia đang phát triển do thị trường chưa đạt mức hiệu quả. Reisz và Perlich (2004) chỉ ra rằng Z-Score vượt trội trong khung thời gian 1 năm trước vỡ nợ, trong khi KMV chiếm ưu thế trong dài hạn (3 đến 10 năm).
• Nghiên cứu tại Việt Nam: Tạp chí Công nghệ Ngân hàng (2010) mô tả lý thuyết định giá quyền chọn của mô hình KMV; Nguyễn Thị Cảnh và Phạm Chí Khoa (2014) áp dụng KMV-Merton cho 6.398 khách hàng doanh nghiệp tại Vietcombank giai đoạn 2008–2013 (tỷ lệ vỡ nợ danh mục 2,6%, tổn thất 6.319 tỷ đồng); Nguyễn Đình Thiên và Nguyễn Chí Minh (2017) kiểm định phân phối nợ và tài sản trên HOSE giai đoạn quý 2/2014–quý 2/2016 qua kiểm định Anderson-Darling và Kolmogorov-Smirnov; Lê Đạt Chí và Lê Tuấn Anh (2012) kết hợp CVaR và KMV-Merton; Phan Hồng Mai (2012) phân tích 4 nhân tố quản lý tài sản; Nguyễn Thị Lương (2014) ứng dụng KMV-Merton đo lường rủi ro cho 380 doanh nghiệp niêm yết.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án giải quyết

1. Các mô hình dự báo vỡ nợ được xây dựng chủ yếu tại các nền kinh tế phát triển; các nghiên cứu áp dụng tại Việt Nam còn ít và bộc lộ nhiều hạn chế về mặt dữ liệu cũng như giả định.
2. Môi trường pháp lý và học thuật tại Việt Nam còn thiếu các quy định và phương pháp chuẩn mực để xác định chính xác điểm vỡ nợ (ngưỡng vỡ nợ) làm căn cứ đối chuẩn thực nghiệm.
3. Các công trình trong nước trước đây chỉ kiểm định đơn lẻ từng mô hình; chưa có nghiên cứu nào thực hiện so sánh đối chiếu một cách hệ thống giữa cách tiếp cận kế toán (mô hình Z-Score) và cách tiếp cận thị trường (mô hình KMV) trên cùng một bộ dữ liệu để xác định mô hình tối ưu cho doanh nghiệp Việt Nam.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

• Khái niệm vỡ nợ và phá sản: Khái niệm vỡ nợ xuất hiện từ Bộ luật Hammurabi (khoảng thập niên 1760 TCN). Vỡ nợ (Default) là tình trạng tài sản của doanh nghiệp không đủ đáp ứng nghĩa vụ nợ hoặc mất khả năng thanh toán nợ đến hạn. Phá sản (Bankruptcy) là tình trạng pháp lý được tuyên bố bởi Tòa án. Luận án phân tích cơ sở pháp luật phá sản của Nhật Bản (các luật năm 1922, 1938, 1952, 1999, 2000), Hoa Kỳ (4 thứ tự ưu tiên thanh toán: Thuế $\rightarrow$ Lương/bảo hiểm nhân viên $\rightarrow$ Nợ có bảo đảm $\rightarrow$ Nợ không bảo đảm), Liên bang Nga (Luật Phá sản 1992 với tiêu chí quá hạn 3 tháng), Trung Quốc (Luật Phá sản 1986, 2006) và Việt Nam (Luật Phá sản số 21/2004/QH11 và Luật Phá sản năm 2014 quy định tiêu chí "không thực hiện nghĩa vụ thanh toán").
• Ba đặc điểm của rủi ro vỡ nợ:
  1. Phân phối lợi suất không cân xứng: Lợi suất không theo phân phối chuẩn mà bị lệch trái, xác suất xảy ra thua lỗ lớn cao hơn rủi ro thị trường thông thường.
  2. Bất cân xứng thông tin: Người cho vay không thể nắm bắt toàn bộ tình hình sử dụng vốn và vận hành của người đi vay.
  3. Tính phi hệ thống: Phụ thuộc chủ yếu vào các đặc tính nội tại như năng lực quản trị, ý muốn trả nợ và quy mô khoản vay.
• Bốn đại lượng đo lường rủi ro vỡ nợ:
  1. Xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD).
  2. Giá trị tổn thất khi vỡ nợ (Loss Given Default - LGD) và Tỷ lệ thu hồi (Recovery Rate).
  3. Giá trị tổn thất kỳ vọng (Expected Loss - EL): $EL = PD \times LGD$.
  4. Giá trị hiện tại của tổn thất kỳ vọng (Present Value of Expected Loss - PV of EL): Sử dụng xác suất trung hòa rủi ro (Risk-neutral probabilities) và chiết khấu dòng tiền về hiện tại.
• Nhân tố ảnh hưởng đến nguy cơ vỡ nợ:
  • Nhân tố nội tại: Quản lý tài sản (đạt tỷ suất sinh lời kỳ vọng $\hat{k} > k$), cơ cấu vốn (cân bằng Nợ và Vốn chủ sở hữu để tối thiểu hóa chi phí vốn bình quân WACC), và quy mô doanh nghiệp.
  • Nhân tố bên ngoài: Khuôn khổ pháp lý, cơ chế quản lý nhà nước của Bộ Tài chính và các bộ chuyên ngành, chính sách tín dụng và đầu tư xây dựng cơ bản.
• Ngưỡng vỡ nợ: Luận án dẫn chiếu tiêu chuẩn từ nghiên cứu của Altman và cộng sự (2007) tại thị trường Trung Quốc (theo quy định tháng 3/1998 của Ủy ban Chứng khoán Trung Quốc - CSRC): (1) Thu nhập tích lũy âm trên 2 năm hoặc giá trị tài sản ròng trên cổ phiếu thấp hơn mệnh giá; (2) Thu nhập âm 1 năm kèm vốn cổ phần thấp hơn vốn điều lệ; (3) Công ty kiểm toán từ chối đưa ra ý kiến kiểm toán.

Phương pháp nghiên cứu và quy trình thiết kế

Luận án kết hợp giữa phương pháp định lượng và định tính theo quy trình 4 bước:

Bước thực hiện	Nội dung chi tiết	Phương pháp và công cụ áp dụng
Bước 1	Tổng quan nghiên cứu trong nước và quốc tế	Phân tích tài liệu học thuật về tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường để xác định khoảng trống nghiên cứu
Bước 2	Xây dựng khung nghiên cứu và thu thập dữ liệu	- Định lượng: Thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính và thị trường của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE (2014–2016). Tính toán chỉ số dự báo bằng mô hình Z-Score và mô hình KMV. - Định tính: Thiết kế nội dung và tiến hành phỏng vấn sâu với hơn 20 chuyên gia, nhà quản lý về thực trạng áp dụng mô hình dự báo vỡ nợ tại Việt Nam.
Bước 3	Thảo luận và đánh giá kết quả thực nghiệm	Sử dụng hệ số tương quan Matthews (MCC) và đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic) để so sánh kết quả dự báo của 2 mô hình với phân loại thực tế sau 1 năm
Bước 4	Xây dựng khuyến nghị và giải pháp	Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả ứng dụng mô hình và chính sách hạn chế nguy cơ vỡ nợ cho doanh nghiệp

Nguồn tư liệu và dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm báo cáo tài chính kiểm toán và dữ liệu giá giao dịch cổ phiếu hàng ngày của các doanh nghiệp niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) giai đoạn 2014–2016 (loại trừ các định chế tài chính, ngân hàng). Tình trạng vỡ nợ thực tế của các doanh nghiệp được tổng hợp và phân loại tại thời điểm 1 năm sau kỳ tính toán làm căn cứ kiểm chứng.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận kế toán (từ mô hình đơn biến của Beaver 1966, đa biến Z-Score của Altman 1968, 1983, 1993, Deakin 1972, Edmister 1972, Blum 1974, Fulmer 1984 đến các mô hình Logit của Ohlson 1980, Zavgren 1985 và Probit của Zmijewski 1984) và cách tiếp cận thị trường (mô hình Merton 1974, KMV). Chương này tổng hợp các kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam và các công trình so sánh hai cách tiếp cận (Agarwal & Taffler 2008, Liu et al. 2010, Reisz & Perlich 2004), qua đó xác định 3 khoảng trống nghiên cứu cốt lõi mà luận án tập trung giải quyết.

Chương 2: Cơ sở lý luận về dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp

Chương 2 trình bày khung lý thuyết toàn diện về vỡ nợ và phá sản doanh nghiệp, phân tích luật phá sản tại Nhật Bản, Hoa Kỳ, Nga, Trung Quốc và Việt Nam. Tác giả làm rõ 3 đặc tính cơ bản của rủi ro vỡ nợ (phân phối lệch trái, bất cân xứng thông tin, tính phi hệ thống), 4 đại lượng đo lường rủi ro (PD, LGD/Recovery Rate, EL, PV of EL), cùng các nhân tố tác động nội tại (quản lý tài sản, cơ cấu vốn, quy mô) và ngoại cảnh (cơ chế quản lý nhà nước). Chương này cũng phân tích tầm quan trọng của việc xác định ngưỡng vỡ nợ và kinh nghiệm xác định ngưỡng của Trung Quốc (Altman et al., 2007).

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu thực nghiệm và phương pháp thu thập dữ liệu. Tác giả chi tiết hóa công thức tính toán của mô hình Z-Score (tiếp cận kế toán) và mô hình KMV (tiếp cận thị trường dựa trên lý thuyết định giá quyền chọn), xây dựng mẫu nghiên cứu từ sàn HOSE giai đoạn 2014–2016. Đồng thời, chương này trình bày phương pháp đánh giá độ chính xác phân loại bằng hệ số tương quan Matthews (MCC) và phân tích diện tích dưới đường cong ROC, kết hợp với phương pháp phỏng vấn sâu định tính trên 20 chuyên gia và nhà quản lý.

Chương 4: Áp dụng cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp

Chương 4 thực hiện tính toán thực nghiệm chỉ số Z-Score và khoảng cách vỡ nợ / xác suất vỡ nợ theo mô hình KMV cho các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE. Kết quả tính toán từ 2 mô hình được đối chiếu với tình trạng tài chính và biến cố vỡ nợ thực tế của doanh nghiệp sau 1 năm. Chương này sử dụng công cụ kiểm định MCC và ROC để đánh giá, so sánh độ nhạy, tỷ lệ sai lệch (lỗi loại I và lỗi loại II), từ đó phân tích khả năng thích ứng của từng mô hình trong điều kiện thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả tính toán được đối chiếu và củng cố bằng dữ liệu tổng hợp từ các cuộc phỏng vấn sâu chuyên gia.

Chương 5: Các khuyến nghị và kiến nghị

Chương 5 đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả ứng dụng các mô hình dự báo vỡ nợ tại Việt Nam, bao gồm việc chuẩn hóa dữ liệu báo cáo tài chính, nâng cao tính thanh khoản và minh bạch của thị trường chứng khoán, xây dựng tiêu chí xác định điểm vỡ nợ phù hợp. Đồng thời, chương này đưa ra các kiến nghị chính sách đối với cơ quan quản lý nhà nước (Bộ Tài chính, Ngân hàng Nhà nước), các tổ chức tín dụng và ban quản trị doanh nghiệp nhằm chủ động phòng ngừa rủi ro và hạn chế tình trạng vỡ nợ.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận

• Hệ thống hóa cơ sở lý luận về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo hai hướng tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường một cách toàn diện, tạo lập nền tảng tham chiếu cho các nghiên cứu tiếp theo về rủi ro tài chính tại Việt Nam.
• Đề xuất cơ sở xác định ngưỡng vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam, cung cấp luận cứ khoa học cho các nhà nghiên cứu và cơ quan xây dựng chính sách xây dựng quy trình đo lường rủi ro trong thực tiễn.
• Kết hợp phương pháp lượng hóa thực nghiệm (mô hình Z-Score và KMV, kiểm định bằng MCC và ROC) với phương pháp phỏng vấn sâu chuyên gia, nâng cao độ tin cậy và tính chặt chẽ trong đánh giá mô hình.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

• Cung cấp luận cứ thực nghiệm cho các nhà quản lý nhà nước tại Việt Nam trong việc ban hành quy định về minh bạch hóa thông tin dự báo rủi ro vỡ nợ phục vụ nhà đầu tư, chủ nợ và các đối tác liên quan.
• Đưa ra đề xuất ứng dụng điểm vỡ nợ phù hợp cho các doanh nghiệp và tổ chức tín dụng tại Việt Nam trong việc thiết lập hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và quản trị rủi ro tín dụng.
• Đề xuất các khuyến nghị cụ thể nhằm nâng cao hiệu quả vận hành mô hình dự báo và các giải pháp tài chính hạn chế rủi ro vỡ nợ cho các doanh nghiệp Việt Nam.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

• Phạm vi mẫu nghiên cứu: Dữ liệu thực nghiệm giới hạn trong các doanh nghiệp niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) giai đoạn 2014–2016 và loại trừ nhóm doanh nghiệp thuộc khối tổ chức tín dụng, ngân hàng.
• Tính chất dữ liệu kế toán: Báo cáo tài chính phản ánh dữ liệu quá khứ, tiềm ẩn nguy cơ sai lệch hoặc can thiệp hạch toán, có thể làm suy giảm tính kịp thời của mô hình tiếp cận kế toán.
• Giả định của mô hình thị trường: Mô hình KMV phụ thuộc vào giả định phân phối chuẩn và thị trường hiệu quả, trong khi thị trường chứng khoán Việt Nam là thị trường mới nổi với biên độ dao động và mức độ thanh khoản chưa đồng đều.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng mẫu nghiên cứu sang các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX), sàn UPCoM và khối doanh nghiệp chưa niêm yết.
• Kéo dài chuỗi thời gian dữ liệu để kiểm định độ ổn định của các mô hình qua các chu kỳ kinh tế khác nhau.
• Thử nghiệm kết hợp các kỹ thuật học máy, mạng nơ-ron nhân tạo hoặc điều chỉnh hệ số hồi quy của mô hình Z-score và KMV sao cho phù hợp với đặc thù phân phối dữ liệu phi chuẩn tại Việt Nam.

---

Giá trị tham khảo

• Đối với nghiên cứu sinh, học viên và giảng viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Luận án cung cấp hệ thống tổng quan tài liệu chi tiết về các mô hình dự báo vỡ nợ kinh điển (Beaver, Altman, Ohlson, Zmijewski, Merton, KMV) cùng phương pháp luận kiểm định mô hình bằng chỉ số MCC và đường cong ROC.
• Đối với các ngân hàng thương mại và tổ chức tín dụng: Cung cấp cơ sở thực chứng để đánh giá, hiệu chỉnh hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và quản trị rủi ro tín dụng theo định hướng chuẩn mực Basel.
• Đối với cơ quan quản lý nhà nước (Ngân hàng Nhà nước, Bộ Tài chính, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước): Cung cấp cơ sở khoa học để hoàn thiện khuôn khổ pháp lý về công bố thông tin, tiêu chí xác định ngưỡng khánh kiệt tài chính và giám sát nợ xấu hệ thống.
• Đối với nhà đầu tư và doanh nghiệp: Hỗ trợ công cụ sàng lọc rủi ro tài chính định kỳ để đưa ra quyết định đầu tư và tái cấu trúc nguồn vốn hợp lý.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án lựa chọn hai mô hình đại diện nào cho cách tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường?

Luận án lựa chọn mô hình Z-Score của Edward I. Altman làm đại diện tiêu biểu cho cách tiếp cận kế toán và mô hình KMV (phát triển từ mô hình cấu trúc định giá quyền chọn của Robert C. Merton năm 1974) làm đại diện cho cách tiếp cận thị trường.

2. Dữ liệu thực nghiệm của luận án được thu thập từ nguồn nào và trong giai đoạn nào?

Dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ báo cáo tài chính và dữ liệu giá thị trường của các doanh nghiệp cổ phần niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn 3 năm từ 2014 đến 2016 (loại trừ các tổ chức tín dụng), đối chiếu với tình trạng phân loại thực tế sau 1 năm.

3. Phương pháp định tính được thực hiện như thế nào trong luận án?

Phương pháp định tính được thực hiện thông qua chương trình phỏng vấn sâu với hơn 20 chuyên gia và nhà quản lý am hiểu về công tác tài chính, ngân hàng và quản trị rủi ro tại Việt Nam để thu thập nhận định thực tế về hiện trạng áp dụng các mô hình dự báo.

4. Luận án sử dụng những công cụ kỹ thuật nào để đánh giá và so sánh độ chính xác của các mô hình?

Luận án sử dụng hệ số tương quan Matthews (MCC - Matthews Correlation Coefficient) và phân tích diện tích dưới đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic) để đối chiếu kết quả dự báo của mô hình với tình trạng vỡ nợ thực tế của doanh nghiệp.

5. Ba đặc điểm khác biệt của rủi ro vỡ nợ so với rủi ro thị trường được luận án chỉ ra là gì?

Ba đặc điểm gồm: (1) Phân phối lợi suất không cân xứng (lệch về bên trái, xác suất xảy ra thua lỗ lớn cao hơn); (2) Bất cân xứng thông tin giữa người cho vay và người đi vay; (3) Tính phi hệ thống (phụ thuộc vào các yếu tố nội tại đặc thù của doanh nghiệp như quản trị, quy mô nợ và thiện chí trả nợ).

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ "Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam" đã thực hiện hệ thống hóa lý luận và tổng quan các mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp trên thế giới và tại Việt Nam. Tác giả đã triển khai nghiên cứu kết hợp giữa kiểm định định lượng (mô hình Z-Score và KMV trên dữ liệu sàn HOSE giai đoạn 2014–2016, đánh giá qua MCC và ROC) và phỏng vấn sâu hơn 20 chuyên gia quản lý. Công trình đóng góp cơ sở khoa học cho việc xác định ngưỡng vỡ nợ và gợi mở phương thức vận dụng các mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo cho các nhà hoạch định chính sách, tổ chức tín dụng và giới nghiên cứu tài chính doanh nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1. Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận kế toán 1. Nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán trên thế giới Phương pháp nghiên cứu vỡ nợ theo cách tiếp cận kế toán sử dụng biến độc lập là chỉ số tính từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp để tính điểm vỡ nợ hoặc xác suất vỡ nợ (probability of default) từ đó phân loại các doanh nghiệp không vỡ nợ, có nguy cơ vỡ nợ và doanh nghiệp vỡ nợ. Trong cách tiếp cận này có nhiều phương pháp được phát triển trong đó có thể kể đến như: Mô hình tuyến tính đo lường xác suất (Linear probability model) gồm mô hình đơn biến của Beaver's (1966) hay mô hình đa biến của Altman's (1968), mô hình probit Ohlson's (1980), mô hình probit Zmijewski's (1984).

* Mô hình phân tích đơn biến: Dự báo vỡ nợ doanh nghiệp là chủ đề nghiên cứu được quan tâm kể từ công trình nghiên cứu của Beaver (1966). Mặc dù dự báo vỡ nợ doanh nghiệp đã được thực hiện trước Beaver nhưng các nhà nghiên cứu còn thiếu phương pháp tiếp cận chặt chẽ. Beaver đi tiên phong trong nghiên cứu thực nghiệm về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp sử dụng phân tích đơn biến các tỷ số tài chính đối với các doanh nghiệp vỡ nợ và doanh nghiệp không vỡ nợ. Công trình nghiên cứu của Beaver được coi là bước ngoặt cho các nghiên cứu về phân tích tỷ số trong tương lai (Horrigan, 1968).

Trong phân tích đơn biến, các dự báo vỡ nợ doanh nghiệp được dựa trên một tỷ số tài chính đơn lẻ. Beaver định nghĩa vỡ nợ là việc một doanh nghiệp mất khả năng chi trả cho các khoản nợ đến hạn. Trái phiếu cố định, tài khoản thấu chi ngân hàng, hoặc cổ tức cổ phiếu ưu tiên chưa được thanh toán - đều được coi như bằng chứng cho sự vỡ nợ doanh nghiệp. Beaver đã áp dụng một bài kiểm tra phân loại đơn biến, trong đó mỗi tỷ số trong 30 tỷ số tài chính khác nhau đã được sử dụng để dự báo biến của doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ.

Các tỷ số được chọn lựa dựa trên cơ sở ba tiêu chí sau: (i) sự phổ biến trong nghiên cứu tổng quan; (ii) kết quả áp dụng các tỷ số này trong các nghiên cứu trước đó; và (iii) việc tuân thủ khái niệm dòng tiền. Phân tích đơn biến bao gồm việc sử dụng một tỷ số tài chính đơn lẻ trong mô hình dự báo vỡ nợ. Dữ liệu cho các mẫu nghiên cứu được thu thập từ Moody's Industrial Manual cho 5 năm trước vỡ nợ. Beaver lựa chọn 79 mẫu của doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ, sử dụng phương pháp cặp đôi từng ngành dựa trên một mã gồm ba chữ số phân loại ngành tiêu chuẩn (Standard Industrial Classification - SIC) và quy mô tài sản trong các năm 1954 đến 1964.

Mục đích của việc sử dụng phương pháp này là 9 để kiểm soát các yếu tố có thể làm ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa các tỷ số tài chính và khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp. Sáu biến sau đây được Beaver lựa chọn như những biến chính xác nhất dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, bao gồm: tiền mặt trên tổng nợ; LN ròng/TTS; NDH/TTS; VLĐ/TTS; tỷ số thanh toán hiện hành; và khoảng phi tín dụng (hay khả năng thanh khoản). Mặc dù cách tiếp cận đơn biến có những thiếu sót nhất định, đặc biệt là thiếu sự kết hợp các tỷ số khác nhau, nhưng mô hình của Beaver đã đạt được mức độ chính xác nhất định trong dự báo. Tỷ lệ phân loại tổng thể là 87%, 79%, 77%, 76% và 78% trong năm đầu tiên tới năm thứ năm trước vỡ nợ.

Phát hiện chính của nghiên cứu này là các tỷ số tài chính có khả năng dự báo vỡ nợ trong ít nhất 5 năm trước vỡ nợ. Beaver kết luận rằng tỷ số tiền trên tổng nợ là tỷ số dự báo tốt nhất. Tuy nhiên, việc sử dụng tỷ lệ tài chính cho dự báo vỡ nợ được sử dụng thận trọng. Trước hết, không phải tất cả các tỷ số đều dự báo với cùng mức độ chính xác như nhau.

Thứ hai, các tỷ số thành công trong việc dự báo không vỡ nợ thì nhiều hơn dự báo vỡ nợ. Thứ ba, về mục đích ra quyết định, các tỷ số tài chính nên được bổ sung bằng tỷ lệ phân bố tần suất và phân bố xác suất. Lý thuyết về phân tích tỷ số của Beaver là mô hình dòng tiền, được coi như khung khổ cho việc giải thích các kết quả của các bài kiểm tra về tỷ lệ (Beaver, 1966). Zavrgen (1983) lại lập luận rằng nghiên cứu của Beaver có những hạn chế nhất định đối với việc thiết kế thống kê và tính hữu dụng của các các kỹ thuật đơn biến.

Dù vậy, nghiên cứu của Beaver có hai thành công chính: dự đoán với mức độ chính xác khá cao dù chỉ với một mô hình đơn giản và cung cấp sự thảo luận lý thuyết về các nghiên cứu thực nghiệm. Các kết quả là lựa chọn tỷ số, giá trị mô hình và tính chính xác của mô hình đơn biến. * Mô hình phân tích đa khác biệt: Nhiều mô hình dự báo vỡ nợ như vậy đã được phát triển từ khi Beaver (1966) thực hiện phân tích sử dụng kỹ thuật đơn biến. Phần này sẽ khái quát một vài nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực dự báo vỡ nợ doanh nghiệp sử dụng kỹ thuật phân tích đa khác biệt.

Các nghiên cứu này đại diện chỉ cho một vài trong số nhiều nhà nghiên cứu đã thực hiện nghiên cứu trong việc phát triển mô hình dự báo vỡ nợ sử dụng kỹ thuật thống kê phổ biến này. + Mô hình dự báo của Altman (1968) 10 Trong việc phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp, có thể nói, mô hình chỉ số Z - Score là mô hình rủi ro tài chính nổi tiếng nhất, được áp dụng rộng rãi trên thế giới do kết quả kiểm nghiệm khá tin cậy do Giáo sư Edward I. Altman xây dựng trên cơ sở các số liệu từ các doanh nghiệp tại Mỹ. Dựa vào cơ sở lý thuyết và phương pháp xây dựng mô hình của Altman, mô hình chỉ số Z được các nước, các tổ chức khác nhau trên thế giới phát triển nhằm phù hợp với môi trường và đặc điểm của các doanh nghiệp ở từng khu vực.

Altman (1968) là nhà nghiên cứu đầu tiên áp dụng kỹ thuật phân tích đa khác biệt (Multiple Discriminant Aanalysis) để dự báo thất bại kinh doanh thông qua việc sử dụng các tỷ lệ tài chính. Khác với các phân tích đơn biến dựa trên các tỷ số đơn lẻ, ý tưởng chính của phân tích đa biến là kết hợp thông tin của nhiều tỷ số tài chính thành một chỉ số có trọng số (Laitinen, 1991). Phân tích khác biệt là một phương pháp phân tích đa biến trong phân tích số liệu. Phương pháp này đặc biệt hữu ích vì mục đích là để nhóm các biến riêng biệt thành các nhóm, ví dụ tốt hay chưa tốt, nam hay nữ, vỡ nợ hay không vỡ nợ (Fulmer và cộng sự, 1984).

Công trình nghiên cứu dự báo vỡ nợ của Altman được xây dựng dựa trên việc phân biệt khả năng vỡ nợ hay không vỡ nợ của doanh nghiệp. Kỹ thuật này là phù hợp khi biến phụ thuộc là biến phân loại và các biến độc lập là các biến số liệu (Hair et al. Việc phân loại được thực hiện thông qua việc phát triển một hàm phân biệt. Hàm phân biệt được xây dựng theo hướng tối thiểu hóa khả năng phân loại sai (Raghupathi và cộng sự, 1991).

Kỹ thuật này dần trở thành một công cụ phổ biến nhất trong dự báo những thất bại kinh doanh của doanh nghiệp. Ưu điểm của kỹ thuật này là nó xem xét tất cả các đặc tính một cách đồng thời trong khi vẫn xét đến sự tương tác giữa các đặc tính đó. Mô hình này đã được áp dụng để đánh giá: (i) liệu phân tích tỷ số có tuân theo kỹ thuật thống kê? (ii) liệu kỹ thuật phân tích đa khác biệt có thể cái thiện khả năng dự báo của các mô hình vỡ nợ? (iii) Và liệu cách tiếp cận này có hữu ích trong các ứng dụng thực nghiệm? Theo phương pháp phân tích tỷ số truyền thống, kỹ thuật phân tích này không còn quan trọng trong môi trường học thuật do cách tiếp cận khá đơn giản của nó. Lý thuyết vỡ nợ của Altman cho rằng các tỷ số được phân tích trong một khung khổ đa chiều sẽ có ý nghĩa thống kê cao hơn cách phân tích tỷ số truyền thống (Altman, 1968).

Trong nghiên cứu này, mô hình Z-score sử dụng các số liệu tài chính từ giai đoạn trước vỡ nợ như là các biến độc lập trong mô hình tách biệt. Các biến phụ thuộc được đưa vào 11 để phân tách ra các doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ. Trong mô hình của Altman, tương tự như Beaver, các số liệu cho mẫu phân tích thu thập được từ Moody's Industrial Manual và lựa chọn các báo cáo thường niên từ một đến năm năm trước khi vỡ nợ. Altman đã lựa chọn một mẫu gồm 33 doanh nghiệp vỡ nợ và 33 doanh nghiệp chưa vỡ nợ kết hợp từng cặp theo cơ sở các năm, ngành hoạt động, và quy mô doanh nghiệp là các biến kiểm soát, lựa chọn dựa trên cơ sở phi ngẫu nhiên.

Phương pháp này có nhiều lợi ích, đặc biệt khi các biến kiểm soát không được bao gồm cụ thể trong mô hình (Zavgren, 1983). Mẫu các doanh nghiệp vỡ nợ được lấy trong giai đoạn 1946-1965 và quy mô tài sản từ 0,7 triệu đôla đến 25,9 triệu đôla. Các doanh nghiệp nhỏ với tài sản ít hơn 1 triệu đôla được loại ra khỏi mẫu. Tất cả các doanh nghiệp không vỡ nợ vẫn hoạt động sau năm 1966.

Phương pháp nghiên cứu này bị hạn chế với các doanh nghiệp sản xuất và áp dụng với 22 biến tỷ số. Hầu hết các tỷ số được lựa chọn dựa trên sự phổ biến và tiềm năng trong nghiên cứu. Tuy nhiên, tỷ số tiền mặt trên tổng nợ, xác định bởi Beaver (1966), không được đưa vào danh mục các biến vì thiếu nhất quán trong số liệu. Mô hình Z-score của Altman sử dụng 5 tỷ số tài chính và được đánh giá như sự dự báo khánh kiệt tài chính có tính chính xác cao.

Năm tỷ số tài chính có khả năng dự báo cao nhất là: VLĐ/TTS; LN giữ lại/TTS; LN trước thuế và lãi/TTS; GTTT của vốn cổ phần/GTSS của tổng nợ; DT/TTS. Thành công của mô hình này là dựa trên các đặc điểm tài chính của doanh nghiệp vỡ nợ khác với đặc điểm tài chính của các doanh nghiệp không vỡ nợ. Trong quá trình thực hiện có thể xảy ra hai lỗi phân loại.