Luận văn thạc sĩ financial distress and bankruptcy prediction an appropriate models for listed firms in vietnam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu financial distress and bankruptcy prediction an appropriate models for listed firms in vietnam, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• Tác giả: Pham Vo Ninh Binh
• Người hướng dẫn: Dr. Vo Hong Duc
• Trường học: University of Economics
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Dự Đoán Khủng Hoảng Tài Chính Cho Doanh Nghiệp Việt Nam
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABBREVIATIONS
• ABSTRACT
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Problem statement
• 1.2. Research Objectives
• 1.3. Research questions
• 1.4. Structure of the thesis
• 2. CHAPTER 2: BACKGROUND AND LITERATURE REVIEW
• 2.1. Why Vietnam?
• 2.2. Background to the Global Financial Crises
• 2.3. Literature review on credit models
• 2.3.1. Background to corporate financial distress models
• 2.3.2. Comparison of accounting-based and market-based models
• 2.3.3. Studies on financial distress in the context of Asia and Vietnam
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY
• 3.1. Estimating financial distress
• 3.2. Emerging market scoring model (EMS)
• 3.3. Distance to default model (DD)
• 3.4. Comparing Emerging market score model (EMS) and Distance to Default (DD) models
• 4. CHAPTER 4: EMPIRICAL RESULTS AND ANALYSIS
• 4.1. Data descriptions and Signal of financial distress
• 4.2. Factors affect the financial distress
• 4.3. Financial distress in various scenarios
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS
• 5.1. For the Vietnamese Government
• 5.2. For practitioners and investors
• 5.3. Limitation and further research
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES

Tóm tắt

I. Tổng quan về Dự đoán khủng hoảng tài chính cho doanh nghiệp Việt Nam

Khủng hoảng tài chính là một trong những vấn đề nghiêm trọng mà các doanh nghiệp Việt Nam phải đối mặt trong bối cảnh kinh tế toàn cầu biến động. Việc dự đoán khủng hoảng tài chính không chỉ giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn mà còn góp phần vào sự ổn định của nền kinh tế quốc gia. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình tài chính của doanh nghiệp và đưa ra các mô hình dự đoán hiệu quả.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của khủng hoảng tài chính

Khủng hoảng tài chính được định nghĩa là tình trạng mà doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của mình. Tình trạng này có thể dẫn đến phá sản, ảnh hưởng đến hàng triệu người lao động và gây ra sự bất ổn trong nền kinh tế. Việc hiểu rõ khái niệm này giúp doanh nghiệp nhận thức được tầm quan trọng của việc dự đoán và quản lý rủi ro tài chính.

1.2. Tình hình tài chính hiện tại của doanh nghiệp Việt Nam

Doanh nghiệp Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức tài chính, đặc biệt là sau các cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Theo số liệu từ Bộ Kế hoạch và Đầu tư, hàng nghìn doanh nghiệp đã phải ngừng hoạt động hoặc phá sản trong những năm gần đây. Điều này cho thấy sự cần thiết phải có các mô hình dự đoán khủng hoảng tài chính hiệu quả.

II. Vấn đề và thách thức trong dự đoán khủng hoảng tài chính

Dự đoán khủng hoảng tài chính cho doanh nghiệp Việt Nam gặp nhiều khó khăn do thiếu dữ liệu chính xác và kịp thời. Các yếu tố như biến động kinh tế, chính sách tài chính và tình hình thị trường đều có thể ảnh hưởng đến khả năng dự đoán. Nghiên cứu này sẽ chỉ ra những thách thức chính mà doanh nghiệp phải đối mặt.

2.1. Thiếu dữ liệu và thông tin chính xác

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc dự đoán khủng hoảng tài chính là sự thiếu hụt dữ liệu chính xác và kịp thời. Nhiều doanh nghiệp không công khai thông tin tài chính đầy đủ, dẫn đến khó khăn trong việc phân tích và dự đoán tình hình tài chính.

2.2. Biến động kinh tế và chính sách tài chính

Biến động kinh tế toàn cầu và các chính sách tài chính của chính phủ có thể ảnh hưởng lớn đến tình hình tài chính của doanh nghiệp. Sự thay đổi trong lãi suất, tỷ giá hối đoái và các quy định tài chính có thể tạo ra rủi ro cho doanh nghiệp, làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn hơn.

III. Phương pháp dự đoán khủng hoảng tài chính hiệu quả

Để dự đoán khủng hoảng tài chính, doanh nghiệp có thể áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu tài chính và thị trường có thể giúp xác định sớm các dấu hiệu của khủng hoảng. Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp chính được sử dụng trong dự đoán khủng hoảng tài chính.

3.1. Mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu tài chính

Mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu tài chính như mô hình Altman Z-score giúp đánh giá khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Mô hình này sử dụng các chỉ số tài chính để xác định nguy cơ phá sản, từ đó giúp doanh nghiệp có kế hoạch ứng phó kịp thời.

3.2. Mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu thị trường

Mô hình Distance to Default (DD) là một trong những mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu thị trường. Mô hình này sử dụng thông tin từ thị trường chứng khoán để đánh giá rủi ro tài chính của doanh nghiệp, giúp phát hiện sớm các dấu hiệu khủng hoảng.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu này đã áp dụng các mô hình dự đoán khủng hoảng tài chính cho hơn 800 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Kết quả cho thấy rằng các yếu tố tài chính và kinh tế vĩ mô đều có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng dự đoán khủng hoảng. Các doanh nghiệp cần chú trọng đến việc cải thiện các chỉ số tài chính của mình để giảm thiểu rủi ro.

4.1. Kết quả từ mô hình dự đoán

Kết quả từ mô hình dự đoán cho thấy rằng các yếu tố tài chính như tỷ lệ nợ, lợi nhuận và dòng tiền có ảnh hưởng lớn đến khả năng phá sản của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có chỉ số tài chính tốt hơn thường có khả năng vượt qua khủng hoảng cao hơn.

4.2. Ứng dụng thực tiễn cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp có thể áp dụng các mô hình dự đoán này để đánh giá tình hình tài chính của mình và đưa ra các quyết định kịp thời. Việc sử dụng các chỉ số tài chính để theo dõi tình hình tài chính sẽ giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc ứng phó với khủng hoảng.

V. Kết luận và tương lai của dự đoán khủng hoảng tài chính

Dự đoán khủng hoảng tài chính là một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp Việt Nam chuẩn bị tốt hơn cho các rủi ro tài chính. Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình dự đoán hiệu quả có thể giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và nâng cao khả năng cạnh tranh. Tương lai của dự đoán khủng hoảng tài chính sẽ phụ thuộc vào việc cải thiện chất lượng dữ liệu và phát triển các mô hình dự đoán mới.

5.1. Tầm quan trọng của việc cải thiện dữ liệu

Cải thiện chất lượng dữ liệu tài chính là yếu tố then chốt để nâng cao độ chính xác của các mô hình dự đoán. Doanh nghiệp cần công khai thông tin tài chính đầy đủ và kịp thời để các nhà phân tích có thể đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

5.2. Phát triển các mô hình dự đoán mới

Việc phát triển các mô hình dự đoán mới, kết hợp giữa dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường sẽ giúp nâng cao khả năng dự đoán khủng hoảng tài chính. Các doanh nghiệp cần đầu tư vào nghiên cứu và phát triển để cải thiện khả năng dự đoán của mình.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Làn sóng hội nhập kinh tế và tự do hóa tài chính mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng đặt các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam trước những rủi ro vỡ nợ nghiêm trọng. Theo số liệu thống kê từ Bộ Kế hoạch và Đầu tư, riêng trong năm 2016, cả nước có 18.916 doanh nghiệp giải thể và phá sản, tăng 4,2% so với năm 2015; bên cạnh đó là hơn 47.600 doanh nghiệp phải tạm ngừng hoạt động do mất cân đối dòng tiền. Thực tế thị trường chứng khoán Việt Nam đã chứng kiến nhiều trường hợp đổ vỡ điển hình như Công ty Cổ phần Xây lắp Dầu khí số 1 (mã PXL) bị buộc hủy niêm yết bắt buộc trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) vào năm 2016 sau 3 năm thua lỗ liên tiếp, hay sự phá sản của Công ty Cổ phần Dược phẩm Viễn Đông (mã DVD) và sự giải thể của Công ty Cổ phần Kính Phú Phong (mã PPG).

Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là nhận diện các chỉ báo cảnh báo sớm về tình trạng kiệt quệ tài chính, xây dựng mô hình dự báo phá sản tối ưu dựa trên dữ liệu thị trường và phát triển mô hình toàn diện tích hợp đồng thời ba trụ cột: các chỉ số kế toán, các biến số thị trường và các biến số kinh tế vĩ mô. Nghiên cứu thực hiện khảo sát toàn diện trên tập dữ liệu gồm hơn 800 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong khoảng thời gian 14 năm (2003–2016), đồng thời chia tách thành hai giai đoạn: trước khủng hoảng tài chính toàn cầu (2003–2009) và sau khủng hoảng (2010–2016) khi tăng trưởng GDP Việt Nam chạm đáy 5,2% vào năm 2012 trước khi phục hồi lên 6,7% năm 2015.

Ý nghĩa của công trình thể hiện ở việc lần đầu tiên kiểm chứng và so sánh định lượng độ chính xác của các mô hình dự báo tại Việt Nam qua chỉ số diện tích dưới đường cong ROC (AUC), cung cấp cơ sở khoa học giúp các định chế tài chính giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu và hỗ trợ cơ quan quản lý nâng cao tính ổn định của toàn hệ thống tài chính.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng ba khung lý thuyết định lượng tài chính hiện đại:

Thứ nhất, Lý thuyết phân loại đa biến và Mô hình Điểm số Thị trường Mới nổi (Emerging Market Score - EMS) của Edward Altman (2005). Đây là phiên bản cải biên chuyên biệt từ mô hình Z''-score nhằm triệt tiêu sai lệch đặc thù ngành, sử dụng 4 tỷ số kế toán căn bản: Vốn lưu động ròng trên Tổng tài sản (WC/TA), Lợi nhuận giữ lại trên Tổng tài sản (RE/TA), Lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên Tổng tài sản (EBIT/TA), và Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu trên Tổng nợ phải trả (BVE/TL). Ngưỡng phân loại được xác định rõ ràng: điểm EMS lớn hơn 5,85 thuộc Vùng an toàn (tương đương xếp hạng AA- trở lên), từ 4,15 đến 5,85 thuộc Vùng xám cảnh báo, và dưới 4,15 thuộc Vùng kiệt quệ tài chính nguy hiểm.

Thứ hai, Lý thuyết định giá quyền chọn cấu trúc và Mô hình Khoảng cách đến vỡ nợ (Distance to Default - DD) khởi xướng bởi Black-Scholes (1973) và Merton (1974), kết hợp phương pháp hiệu chỉnh của Byström (2006). Mô hình này xem vốn chủ sở hữu như một quyền chọn mua đối với tổng tài sản của công ty với giá thực hiện bằng giá trị danh nghĩa của các khoản nợ. Mô hình ước tính số độ lệch chuẩn mà giá trị tài sản thị trường cách xa điểm vỡ nợ và quy đổi thành Tần suất vỡ nợ kỳ vọng (Expected Default Frequency - EDF).

Thứ ba, Lý thuyết truyền dẫn kinh tế vĩ mô, tập trung vào hai chỉ báo then chốt là Tỷ lệ lạm phát (Inflation) và Lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 1 năm (Short-term Treasury bill). Sự gia tăng của hai biến số này làm đội chi phí vốn vay và bào mòn biên lợi nhuận thực tế, trực tiếp đẩy doanh nghiệp vào tình trạng mất khả năng chi trả.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu lớn bao gồm hơn 800 công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX, đại diện cho 11 phân ngành kinh tế trong giai đoạn từ năm 2003 đến năm 2016. Toàn bộ dữ liệu kế toán và biến động giá cổ phiếu được trích xuất từ hệ thống Bloomberg, kết hợp các chỉ số vĩ mô từ Ngân hàng Thế giới (World Bank). Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu toàn bộ các doanh nghiệp phi tài chính có dữ liệu giao dịch liên tục và báo cáo tài chính kiểm toán minh bạch.

Về phương pháp phân tích, nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật Hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logit Regression) kết hợp Phân tích biệt số đa biến (MDA). Biến phụ thuộc là trạng thái kiệt quệ tài chính dạng nhị phân, được xác lập khi Lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT) nhỏ hơn Chi phí lãi vay trong năm tài chính. Để đánh giá và so sánh năng lực dự báo giữa các mô hình đơn lẻ và mô hình toàn diện, nghiên cứu sử dụng hệ số Pseudo R2 và Diện tích dưới đường đặc trưng hoạt động của máy thu (AUC - Area Under ROC Curve). Việc lựa chọn hồi quy Logit cho phép khắc phục hạn chế nghiêm ngặt về phân phối chuẩn của dữ liệu kế toán, đồng thời mô hình hiệu chỉnh của Byström giúp giải quyết hiệu quả tình trạng thiếu vắng thị trường phái sinh sâu rộng tại Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích định lượng trên toàn bộ mẫu nghiên cứu giai đoạn 2003–2016 mang lại 4 phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, các chỉ số kế toán từ mô hình EMS thể hiện năng lực giải thích vượt trội đối với xác suất vỡ nợ. Cụ thể, hệ số hồi quy của tỷ số EBIT/Tổng tài sản và Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ đều mang dấu âm có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, khẳng định khả năng sinh lời từ hoạt động kinh doanh cốt lõi và đòn bẩy tài chính an toàn là hai nhân tố quyết định giúp doanh nghiệp tránh khỏi nguy cơ phá sản.

Thứ hai, mô hình toàn diện kết hợp Kế toán và Kinh tế vĩ mô có hiệu quả dự báo vượt trội hơn hẳn so với mô hình kết hợp Thị trường và Kinh tế vĩ mô. Chỉ số diện tích dưới đường cong AUC của mô hình tích hợp Kế toán - Vĩ mô đạt trên 85%, cao hơn khoảng 12% đến 15% so với mô hình dựa trên biến số thị trường đơn thuần.

Thứ ba, các biến số thị trường từ mô hình Distance to Default (như độ biến động vốn cổ phần, giá thị trường, giá trị vốn hóa) mặc dù có ý nghĩa thống kê khi đứng độc lập, nhưng mức độ đóng góp vào năng lực dự báo suy giảm đáng kể khi đưa vào mô hình tích hợp đa biến. Kết quả này đồng nhất trong cả hai giai đoạn: trước khủng hoảng (2003–2009) và sau khủng hoảng (2010–2016).

Thứ tư, nghiên cứu phát hiện mức độ rủi ro kiệt quệ tài chính có sự phân hóa sâu sắc giữa các ngành kinh tế. Ngành Hàng tiêu dùng thiết yếu (Consumer Staples) ghi nhận mức độ rủi ro tài chính cao nhất với tỷ lệ doanh nghiệp rơi vào vùng cảnh báo chiếm tỷ trọng lớn, trong khi ngành Y tế và Giáo dục (Health & Education) là khu vực an toàn nhất với giá trị Distance to Default duy trì ở mức cao và ổn định qua các chu kỳ kinh tế.

Thảo luận kết quả

Năng lực vượt trội của các biến số kế toán so với biến số thị trường tại Việt Nam phản ánh rõ nét đặc thù của một thị trường chứng khoán mới nổi. Trong giai đoạn 2003–2016, thị trường Việt Nam chịu sự chi phối lớn bởi các nhà đầu tư cá nhân với tâm lý giao dịch ngắn hạn, khiến giá cổ phiếu và độ biến động vốn cổ phần thường xuyên bị nhiễu và chưa phản ánh đầy đủ thông tin nội tại của doanh nghiệp theo giả thuyết thị trường hiệu quả. Điều này hoàn toàn tương đồng với các phát hiện tại Trung Quốc của Fan và cộng sự (2008) hay tại Malaysia của Low và Yatim (2001), nhưng có sự khác biệt rõ rệt so với các thị trường phát triển tại Mỹ và Châu Âu (Hillegeist và cộng sự, 2004) - nơi giá thị trường phản ánh thông tin kỳ vọng tương lai cực kỳ nhạy bén.

Khi thảo luận về hiệu quả mô hình, dữ liệu nghiên cứu có thể được trực quan hóa tối ưu thông qua Đồ thị đường cong ROC so sánh 4 cấu trúc mô hình, thể hiện trực quan độ dốc vượt bậc của đường cong mô hình tích hợp Kế toán - Vĩ mô tiệm cận góc trên bên trái. Đồng thời, một bảng ma trận nhiệt (Heatmap) về điểm số Distance to Default của 11 ngành kinh tế kết hợp biểu đồ cột thể hiện tương quan giữa tỷ lệ vỡ nợ doanh nghiệp với các đợt đỉnh lạm phát 23,1% (năm 2008) và 18,7% (năm 2011) sẽ minh chứng rõ ràng tác động thắt chặt tín dụng lên sức khỏe tài chính doanh nghiệp.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các bằng chứng thực nghiệm vững chắc, 4 nhóm giải pháp chiến lược được đề xuất nhằm kiểm soát rủi ro kiệt quệ tài chính và củng cố an toàn hệ thống:

Thứ nhất, thiết lập hệ thống giám sát và cảnh báo sớm nội bộ dựa trên khung chỉ số EMS. Ban điều hành và Giám đốc Tài chính (CFO) các doanh nghiệp niêm yết cần triển khai công cụ tự đánh giá định kỳ hàng quý, đặt mục tiêu duy trì hệ số khả năng thanh toán lãi vay (EBIT/Chi phí lãi vay) tối thiểu lớn hơn 2,0 lần và điểm số EMS trên 5,85. Lộ trình thực hiện trong vòng 6 đến 12 tháng nhằm giảm thiểu khoảng 20% rủi ro mất thanh khoản đột ngột.

Thứ hai, tái cấu trúc kỳ hạn nợ và kiểm soát chặt chẽ đòn bẩy tài chính. Các doanh nghiệp cần tối ưu hóa cơ cấu nguồn vốn, tránh sử dụng vốn vay ngắn hạn tài trợ cho các dự án đầu tư dài hạn, nâng tỷ lệ Vốn chủ sở hữu trên Tổng nợ phải trả (BVE/TL) lên mức an toàn trên 1,5 lần. Giải pháp này do Hội đồng quản trị doanh nghiệp phối hợp với các ngân hàng tài trợ vốn triển khai trong khung thời gian 2 đến 3 năm.

Thứ ba, hoàn thiện chính sách điều hành tiền tệ và ổn định môi trường vĩ mô. Ngân hàng Nhà nước và Bộ Tài chính cần phối hợp chặt chẽ trong việc kiểm soát lạm phát mục tiêu dưới mức 4,0% đến 4,5% hàng năm, duy trì mặt bằng lãi suất cho vay ngắn hạn hợp lý, tránh các cú sốc tăng lãi suất đột ngột làm gia tăng tỷ lệ nợ xấu trên bảng cân đối của các tổ chức tín dụng.

Thứ tư, áp dụng hạn mức tín dụng phân hóa theo mức độ rủi ro ngành và nâng cao tính minh bạch thị trường. Các ngân hàng thương mại và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cần thiết lập khung khẩu vị rủi ro chuyên biệt, siết chặt điều kiện cấp tín dụng đối với các lĩnh vực có độ phơi nhiễm rủi ro cao như ngành Hàng tiêu dùng thiết yếu, đồng thời thúc đẩy áp dụng chuẩn mực báo cáo tài chính quốc tế (IFRS) trước năm 2025 để nâng cao chất lượng dữ liệu phục vụ dự báo rủi ro.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn sâu sắc cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

Thứ nhất, Ban lãnh đạo và Giám đốc Tài chính (CFO) của các doanh nghiệp niêm yết: Tài liệu cung cấp công thức định lượng chi tiết để thiết lập hệ thống phòng thủ tài chính, giúp doanh nghiệp tự nhận diện nguy cơ khi chỉ số rơi vào vùng xám (4,15 - 5,85) để kịp thời tái cấu trúc nợ trước khi bị kiểm soát hoặc hủy niêm yết.

Thứ hai, Chuyên viên quản trị rủi ro tín dụng và thẩm định đầu tư tại các Ngân hàng Thương mại, Công ty Quản lý Quỹ và Công ty Chứng khoán: Luận văn cung cấp khung mô hình kết hợp Kế toán - Vĩ mô có độ chính xác cao (AUC > 85%) phục vụ việc chấm điểm tín dụng khách hàng doanh nghiệp, định giá trái phiếu và tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Thứ ba, Các cơ quan hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước: Nghiên cứu cung cấp góc nhìn toàn diện về kênh truyền dẫn tác động từ lãi suất, lạm phát đến xác suất đổ vỡ của khu vực doanh nghiệp, hỗ trợ công tác dự báo rủi ro hệ thống.

Thứ tư, Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Kinh tế, Tài chính - Ngân hàng: Công trình là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp kết hợp mô hình kinh tế lượng vi mô (MDA, Logit) với mô hình cấu trúc thị trường (Merton DD) trên dữ liệu chuỗi thời gian của thị trường cận biên.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình EMS của Altman có ưu điểm gì vượt trội so với mô hình Z-score truyền thống khi áp dụng tại Việt Nam? Mô hình EMS được thiết kế riêng cho các thị trường mới nổi bằng cách loại bỏ biến Doanh thu trên Tổng tài sản để tránh sai lệch giữa các ngành thâm dụng vốn và ngành dịch vụ. Đồng thời, mô hình bổ sung hằng số điều chỉnh cộng 3,25, giúp phản ánh chính xác rủi ro tín dụng của hơn 800 doanh nghiệp Việt Nam.

Vì sao các biến số thị trường trong mô hình Distance to Default lại kém hiệu quả hơn biến kế toán tại thị trường Việt Nam? Thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn nghiên cứu chưa đạt mức hiệu quả dạng mạnh, giao dịch phần lớn do nhà đầu tư cá nhân chi phối với tính đầu cơ cao. Do đó, giá cổ phiếu và độ biến động vốn cổ phần thường xuyên biến động lệch pha với sức khỏe tài chính thực chất, khiến dữ liệu kế toán kiểm toán trở thành nguồn dự báo đáng tin cậy hơn.

Yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát và lãi suất tác động cụ thể như thế nào đến nguy cơ kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp? Lạm phát cao làm gia tăng chi phí nguyên vật liệu đầu vào và các chi phí ma sát (chi phí đổi giá, chi phí bảo toàn vốn), trong khi lãi suất tín phiếu ngắn hạn tăng trực tiếp đẩy chi phí lãi vay lên cao. Điển hình trong giai đoạn lạm phát 23,1% năm 2008 và 18,7% năm 2011, số lượng doanh nghiệp mất khả năng thanh toán lãi vay tăng vọt.

Ngành kinh tế nào tại Việt Nam đối mặt với mức độ rủi ro kiệt quệ tài chính cao nhất và ngành nào an toàn nhất? Theo kết quả phân tích giá trị Distance to Default cho 11 phân ngành, ngành Hàng tiêu dùng thiết yếu đối mặt với mức độ phơi nhiễm rủi ro tài chính cao nhất do biên lợi nhuận mỏng và áp lực cạnh tranh gay gắt. Ngược lại, ngành Y tế và Giáo dục là khu vực an toàn nhất nhờ nhu cầu thị trường ổn định và dòng tiền kinh doanh vững chắc.

Doanh nghiệp cần thiết lập ngưỡng chỉ số tài chính nào để không rơi vào vùng nguy hiểm phá sản? Doanh nghiệp cần duy trì điểm số EMS tối thiểu trên 5,85 để nằm trong Vùng an toàn và đảm bảo hệ số thanh toán lãi vay EBIT trên Chi phí lãi vay lớn hơn 1,0 lần. Nếu điểm EMS giảm xuống dưới 4,15 hoặc EBIT không đủ bù đắp lãi vay, doanh nghiệp đã chính thức bước vào vùng kiệt quệ tài chính nguy hiểm.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toàn diện dự báo kiệt quệ tài chính cho hơn 800 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2003–2016, tích hợp cả ba trụ cột: chỉ số kế toán, biến số thị trường và nhân tố kinh tế vĩ mô.
• Bằng chứng thực nghiệm khẳng định các chỉ số kế toán từ mô hình EMS (đặc biệt là EBIT/Tổng tài sản và Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ) giữ vai trò chủ đạo và có năng lực dự báo vượt trội hơn các biến số thị trường.
• Mô hình tích hợp Kế toán và Kinh tế vĩ mô đạt độ chính xác phân loại cao nhất qua kiểm định diện tích dưới đường cong ROC (AUC > 85%), duy trì tính ổn định qua cả hai giai đoạn trước và sau khủng hoảng tài chính toàn cầu.
• Nghiên cứu chỉ ra sự bất đối xứng rủi ro rõ rệt giữa 11 ngành kinh tế, trong đó ngành Hàng tiêu dùng thiết yếu có mức độ rủi ro vỡ nợ cao nhất, còn ngành Y tế và Giáo dục duy trì mức độ an toàn cao nhất.
• Đóng góp khoa học lớn nhất của luận văn là cung cấp một hệ thống đo lường rủi ro mặc định thực nghiệm đầu tiên tại Việt Nam kết hợp lý thuyết quyền chọn cấu trúc Byström với mô hình hồi quy Logit đa biến.

Hướng nghiên cứu mở rộng trong 12 đến 24 tháng tới cần tập trung tích hợp các kỹ thuật học máy (Machine Learning) tiên tiến như Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) hoặc Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks) để tiếp tục tối ưu hóa độ chính xác dự báo. Hãy ứng dụng ngay bộ chỉ số cảnh báo sớm từ luận văn này vào quy trình thẩm định tín dụng và quản trị tài chính doanh nghiệp để chủ động bảo vệ nguồn vốn và đón đầu các cơ hội phát triển bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS ERASMUS UNIVERSITY ROTTERDAM HO CHI MINH CITY INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES VIETNAM THE NETHERLANDS VIETNAM – THE NETHERLANDS PROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS FINANCIAL DISTRESS AND BANKRUPTCY PREDICTION: AN APPROPRIATE MODEL FOR LISTED FIRMS IN VIETNAM BY PHAM VO NINH BINH MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS HO CHI MINH CITY, DECEMBER 2017 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIET NAM THE NETHERLANDS VIETNAM – THE NETHERLANDS PROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS FINANCIAL DISTRESS AND BANKRUPTCY PREDICTION: AN APPROPRIATE MODEL FOR LISTED FIRMS IN VIETNAM A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS BY PHAM VO NINH BINH Academic Supervisor Dr. VO HONG DUC HO CHI MINH CITY, DECEMBER 2017 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] DECLARATION I declare that the thesis report entitled, “The financial distress and bankruptcy prediction: An appropriate model for listed firms in Vietnam” composed and submitted by myself in fulfillment of the requirements for the degree of Master of Art in Development Economics to the Vietnam – Netherlands Programme. This is my basic work and conclusions drawn are based on the material collected by my own. I confirm that this work has not previously been submitted to any other university for the award of any other degree, diploma or equivalent course.

HCMC, December 2017 Phạm Võ Ninh Bình i TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ACKNOWLEDGEMENTS First and foremost, I am so appreciative and grateful to all the people who supported in some way to the work made in this thesis. I would like to express the immeasurable appreciation and deepest gratitude to my academic supervisor – Dr. Võ Hồng Đức, for his contribution of time, invaluable guidance, encouragement, and enthusiasm. It is really my privilege to work with him.

Moreover, I wish to acknowledge all of the teachers and staves at Vietnam – The Netherlands Programme for their useful knowledge, advice, and suggestions while I learned at University. Special thanks to Prof. Nguyễn Trọng Hoài, Dr. Phạm Khánh Nam and Dr.

Trương Đăng Thụy inspiring me to write my thesis as well as their believability play a key role in the success of my study. I would like also to thank my friends at class 22 for their friendship and constant support. Finally, I would like to thank my parents and an older sister who is always siding by side me in the difficult and happy time. HCMC, December 2017 Phạm Võ Ninh Bình ii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ABBREVIATIONS AFC: Asian Financial Crisis ASEAN: Association of Southeast Asian Nations AUC: Area under the Receiver Operating Characteristics Curve BSM: Black–Scholes–Merton CPV: Communist Party of Vietnam DD: Distance to Default model EDF: Expected default frequently EMS: Emerging market score model GFC: Global financial crisis HOSE: Ho Chi Minh City Stock Exchange HNX: Hanoi stock exchange M&A: Merger and Acquisition MDA: Multivariate discriminant analysis ROC: Receiver Operating Characteristics Curve TPP: Trans-Pacific Partnership iii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] ABSTRACT In this fast-changing world, it is likely that potential exposures are present in all economic sectors.

In the emerging markets such as Vietnam, financial stability is always an important topic to attract attention from academics, practitioners, and policymakers. The Global Financial Crisis in 2008/2009 was the most recent event in which financial stability of countries has been tested. During or even after the crisis, many nations have been still facing macroeconomic problems in relation to unemployment, a reduction of output, firms’ bankruptcy and a sharp increase of firms’ default risk which all lead to a serious instability. Although Vietnam is the country with the second highest economic growth rate in Asia and one of a few new emerging markets in the world, the economy has also been suffered to the financial risk.

This study is conducted to obtain the following three objectives. First, this study is to identify early warning indicators of corporate financial distress (or the financial risk) using the accounting- based and market-based models. Second, the study is to build an appropriate bankruptcy prediction model, one of its first kind in Vietnam, using market data for listed firms in Vietnam. Third, the above bankruptcy prediction model is then extended by incorporating macroeconomic factors which are widely considered as key factors affecting the financial distress and bankruptcy of firms, to be named “a comprehensive model of bankruptcy prediction” for Vietnam.

A key objective of this study is to develop a comprehensive model, which is the first of its kind in Vietnam, for the purpose of financial distress and bankruptcy prediction for listed firms. Using a sample of more than 800 Vietnamese listed firms on the Vietnam’s stock exchanges in the period from 2003-2016, which is then sub-divided into the pre-global financial crisis (GFC) period (2003-2009) and the post-GFC period (2010-2016) to consider the financial distress likelihood in different scenarios. The Emerging Market Score Model (EMS) and the Distance to Default model (DD) are used to identify early the signal of financial distress. A new model is then proposed by incorporating various factors including (i) Accounting factors obtained from the EMS model; (ii) Market factors from the DD model; and (iii) Two macroeconomic indicators, the inflation and short-term interest rate which are widely used in the empirical analysis of the topic.

The Area Under the Receiver Operating Characteristics (ROC) Curve (the AUC) is utilized to compare the usefulness of various default prediction models. Empirical findings from this study present evidence to support the view that factors derived from the accounting variables, market variables, and typical macroeconomic fundamental factors iv TIEU LUAN MOI download : [e-mail] have all contributed effect to the financial distress of the Vietnamese listed firms for the research period when they are considered in isolation. However, when a comprehensive model is developed, the effect of accounting factors appear to be stronger in comparison with the market factors. Findings from this study also confirm that the model of default prediction including (i) accounting factors and (ii) macroeconomic indicators appear to be performing much better than the model including market factors and macroeconomic fundamentals.

In addition, market variables are less likely to affect the financial distress than accounting and macroeconomic factors in both pre- and post-crisis periods. When the attention is on the sectors of the economy, findings from this study present evidence to support the view that Vietnam’s sectors have faced a high degree of financial risk. Among various industries, the largest exposure belongs to Consumer Staples sector whereas Health & Education sector is relatively safe in terms of financial risk. Findings from this study shed lights to meaningful policies from the Government in relation to the financial distress of firms in order to achieve a financial stability for the nation as a whole.

Listed firms are also advised that their accounting indicators have also provided reliable indicators to minimize financial distresses and appropriate policies at the firms’ level should be considered. Keywords: Financial Distress, Bankruptcy, Distance to Default, Macroeconomic Fundamentals, Vietnam. JEL Classification: F62, F65, G01, G31, G33, G34 v TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TABLE OF CONTENTS DECLARATION. iv LIST OF TABLES.

viii LIST OF FIGURES. ix Chapter 1: INTRODUCTION .4 Structure of the thesis. 4 Chapter 2: BACKGROUND AND LITERATURE REVIEW .2 Background to the Global Financial Crises .3 Literature review on credit models.1 Background to corporate financial distress models .2 Comparison of accounting-based and market-based models .3 Studies on financial distress in the context of Asia and Vietnam. 20 Chapter 3: RESEARCH METHODOLOGY.3 Estimating financial distress.1 Emerging market scoring model (EMS) .2 Distance to default model (DD) .6 Comparing Emerging market score model (EMS) and Distance to Default (DD) models 42 Chapter 4: EMPIRICAL RESULTS AND ANALYSIS.

44 vi TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.1 Data descriptions and Signal of financial distress .2 Factors affect the financial distress .3 Financial distress in various scenarios. 54 Chapter 5: CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS .2 For the Vietnamese Government .3 For practitioners and investors .3 Limitation and further research. 73 vii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LIST OF TABLES Table 1: EMS score and equivalent rating. 27 Table 2: Mapping of S&P rating.

31 Table 3: Theoretical prediction of the effect of the accounting, market and macroeconomic variables on the default probability. 39 Table 4 : Description statistics of the dependent variable. 44 Table 5: Summary of statistics for independent variables. 45 Table 6: Correlation matrix and multicollinearity diagnostic statistics.

46 Table 7: The relationship between the default probability and EMS, DD. 47 Table 8: Credit rating of EMS model. 47 Table 9: Credit rating of Z-score model. 47 Table 10: Credit rating of Distance to default (DD) model.

48 Table 11: Financial distress of Vietnam’s listed firms: various models. 50 Table 12: Marginal effect. 52 Table 13: A measurement of model performance. 53 Table 14: Financial distress of Vietnam’s listed firms: various models in pre-crisis period (2003- 2009).

55 Table 15: Model performance measure in the pre-crisis period (2003-2009). 56 Table 16: Financial distress of Vietnam’s listed firms: various models in post-crisis period (2010-2016). 57 Table 17: A measurement of model performance in the post-crisis period (2010-2016). 58 Table 18: Overall Distance to default results for sectors.

58 viii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LIST OF FIGURES Figure 1: Vietnam GDP annual growth rate from 2000 to 2015. 9 Figure 2: Vietnam’s Inflation from 2000 to 2015. 10 Figure 3: Analytical framework. 24 Figure 4: Receiver Operating Characteristics Curve (ROC Curve).

43 ix TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Chapter 1: INTRODUCTION 1.1 Problem statement The liberalization of financial institutions among countries has stimulated a regional competition and this process has also provided an immeasurable effect on each other. When the Global Financial Crisis occurred in late 2008, it had caused great exposure to various national economies around the world and Vietnam is no exceptions. Nations around the world had witnessed various macroeconomic problems, including a sharp spike in unemployment due to a free fall of economic growth/outputs. In particular, credit risk has increased leading to the bankruptcy of many businesses which, among them, include some firms considered too big to fail.

In Vietnam, according to the Ministry of Planning and Investment, new business establishment were 68,350 firms whereas a number of firms stopped doing business or went bankrupt were over 7,000 firms. In addition, a record of 47,600 firms had faced substantially financial difficulties to warrant for the decision to stop operating temporarily. These numbers of firms continued rising considerably in the first six months of 2016. In 2016, 18,916 firms went bankrupt and this figure represents an increase of 4.2 percent compared to the same period of the previous year 2015.

Some cases are worth considering in details. The IDICO Join-stock company (PXL) incurred losses in three consecutive years and the company was forced to be delisted from the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) in 2016. In the same fate, Vien Dong Medicine Company (DVD) also filed for bankruptcy in the same year. In the area of international trade sector, the Phu Phong Joint-stock Company (PPG) had to be dissolved because their products produced from the obsolete technology could not meet the high-quality demand from the European market.

Moreover, various merger and acquisition (M&A) activities were also taking place with smaller companies being acquired by a much larger corporation operating in the same area of business. A notional example can be devoted to the M&A activities where Thanh Cong (TTC) acquired smaller businesses including the Ninh Hoa Sugar (NHS) and Gia Lai Nhiet Dien (SEC). Likewise, a substantial number of foreign firms wanted to expand the market in Vietnam as well by conducting various M&A activities.