BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH PHẠM HOÀNG CHIẾN DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH (HOSE) LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH PHẠM HOÀNG CHIẾN DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH (HOSE) Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: TS.
LÊ ĐẠT CHÍ TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn ‘‘Dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh’’ là công trình nghiên cứu của chính tác giả. Nội dung được đúc kết từ quá trình học tập và các kết quả nghiên cứu thực tiễn trong thời gian qua. Số liệu sử dụng là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng.
Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Lê Đạt Chí. Hồ Chí Minh, ngày… tháng… năm 2014 Tác giả Phạm Hoàng Chiến LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT. Lý do chọn đề tài.
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu. Nội dung và phạm vi nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu. Bố cục bài nghiên cứu.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY. Các nghiên cứu định nghĩa tình trạng kiệt quệ. Các nghiên cứu lựa chọn các biến giải thích. Các nghiên cứu sử dụng biến tài chính.
Các nghiên cứu sử dụng biến thị trường. Các nghiên cứu sử dụng biến chỉ tiêu kinh tế vĩ mô. Các nghiên cứu gần đây sử dụng kết hợp biến tài chính, thị trường, vĩ mô. Các nghiên cứu lựa chọn phương pháp phân tích.
Tổng hợp về các kết quả nghiên cứu. 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Mô hình nghiên cứu.
Mô hình hồi quy Logit. Thông đạt kết quả và kiểm tra độ phù hợp của mô hình Logit. Thông đạt kết quả hồi quy, đo lường hiệu ứng cận biên. Độ phù hợp của mô hình Logit.
Dữ liệu nghiên cứu. Lựa chọn mẫu và dữ liệu. Xác định tình trạng kiệt quệ tài chính, biến phụ thuộc của mô hình. Xác định các yếu tố tác động khả năng kiệt quệ của một doanh nghiệp.
Biến chỉ số tài chính. Các biến chỉ số kinh tế vĩ mô. Các biến chỉ số thị trường. Tổng kết các nhóm biến và kỳ vọng dấu của từng biến trong mô hình.
Thống kê mô tả và phân tích tương quan các biến trong mô hình. Thống kê mô tả các biến. Phân tích tương quan các biến. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY.
Bình luận kết quả hồi quy. Kết quả hồi quy các mô hình thô. Mô hình 1 – mô hình chỉ các biến tài chính. Mô hình 2 – mô hình kết hợp biến tài chính và biến chỉ báo vĩ mô.
Mô hình 3 – mô hình kết hợp biến tài chính và biến thị trường. Mô hình 4 – mô hình đầy đủ biến tài chính, vĩ mô, thị trường. 47 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Mô hình 5 và 6 – mô hình chỉ các biến thị trường và biến thị trường kết hợp biến vĩ mô.
Tổng kết kết quả các biến trong các mô hình hồi quy. Hiệu chỉnh mô hình. Độ phù hợp của mô hình. Đối với các mô hình không dùng biến trễ (t).
Đối với các mô hình dùng biến trễ 1 năm (t-1). Đối với các mô hình dùng biến trễ 2 năm (t-2). Phân tích sâu các giá trị AUC. AUC trong mô hình không dùng biến trễ.
AUC trong mô hình dùng biến trễ 1 năm (t-1). AUC trong mô hình dùng dùng biến trễ 2 năm (t-2). Thông đạt kết quả hồi quy, đo lường hiệu ứng cận biên (marginal effects). Tóm tắt kết quả nghiên cứu.
Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo. 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT SGDCK Sở giao dịch chứng khoán HOSE Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh TSSL Tỷ suất sinh lợi MDA Multiple Discriminant Analysis: phân tích đa biệt số. ANN Artificial Neural networks: mô hình mạng thần kinh nhân tạo. OLS Ordinary Least Squares: phương pháp bình phương sai số bé nhất.
MLE Maximum likelihood estimation AUC Area Under the ROC Curve CĐKT Cân đối kế toán HĐKD Hoạt động kinh doanh EBITDA Earnings before interest, taxes, depreciation và amortization (Lợi nhuận trước thuế, trước lãi vay và khấu hao) VSD Trung tâm lưu ký chứng khoán Việt Nam NĐT Nhà đầu tư TTCK Thị trường chứng khoán LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 3.1: Quy mô niêm yết trên HOSE .1: So sánh các đường ROC trong các mô hình (t).2: So sánh các đường ROC trong các mô hình (t-1) .3: So sánh các đường ROC trong các mô hình (t-2). 62 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Số lượng công ty hủy niêm yết trên HOSE qua các năm .2: Tổng kết tình trạng kiệt quệ tài chính theo năm quan sát .3: Tổng kết các biến trong luận văn.4: Mô tả thống kê mô hình 1 và 2 - Mô hình các biến tài chính và chỉ số vĩ mô.5: Mô tả thống kê Mô hình 3 - Mô hình đầy đủ .6: Tương quan giữa các biến độc lập .1: Mô tả thống kê biến TLTA, LTLTA, STLTA .2: Kết quả hồi quy thô các mô hình .3: Kết quả hồi quy của các mô hình hiệu chỉnh .4: Đo lường độ phù hợp của mô hình .5: Hiệu ứng cận biên của từng biến. 63 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 1 TÓM TẮT Luận văn xây dựng một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết bằng phương pháp hồi quy Logit với dữ liệu bảng được sử dụng cho 973 quan sát hàng năm của 165 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên SGDCK TP. Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn 2006 tới 2013.
Đầu tiên, tác giả chỉ đưa các biến tài chính vào mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là nhị phân. Sau đó, tác giả lần lượt đưa thêm vào các biến chỉ số kinh tế vĩ mô và các biến thị trường nhằm xem xét sự đóng góp của các loại biến số này trong việc gia tăng khả năng dự báo của mô hình. Mô hình hồi quy cũng được thực hiện với các độ trễ khác nhau nhằm xem xét khả năng dự báo sớm kiệt quệ tài chính của mô hình. Luận văn thu được những kết quả chính như sau: - Thứ nhất, các biến số tỷ số tài chính có khả năng dự báo tốt tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Tuy vậy, sự kết hợp các thông tin vĩ mô và thông tin thị trường giúp gia tăng mức độ chính xác trong việc dự báo. - Thứ hai, các biến số kinh tế vĩ mô có tác động mạnh nhất lên xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp sau đó đến các biến tài chính và cuối cùng là biến thị trường. - Thứ ba, mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp ngay tại thời điểm quan sát (năm t) cho thấy một mức độ phù hợp và chính xác cao. Trong khi các mô hình dùng để dự báo kiệt quệ tài chính trước 1, 2 năm [(t-1),( t-2)] trước khi sự kiện kiệt quệ tài chính xảy ra chỉ mang tính chất gợi ý hơn là một mô hình chính xác.
Như vậy, tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp tại Việt Nam không được dự báo hoàn toàn bởi thông tin thu thập được từ báo cáo tài chính, mà còn chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố bên ngoài hay từ môi trường kinh tế vĩ mô và từ các yếu tố thị trường. Và các doanh nghiệp tại Việt Nam có thể rơi vào kiệt quệ ngay trong ngắn hạn do cấu trúc nợ chủ yếu là nợ ngắn hạn. Từ khóa: kiệt quệ tài chính, chỉ số tài chính, mô hình Logit. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.
Lý do chọn đề tài Thế giới ngày càng trở nên bất ổn hơn, những bất ổn trong giá cả hàng hóa và các biến số tài chính ngày càng thay đổi theo những chiều hướng không thể lường trước được. Những bất ổn này đã tác động trực tiếp đến hoạt động của doanh nghiệp. Những thay đổi xấu đi trong kết quả sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp do hậu quả của những bất ổn ngày càng tăng lên. Điều này đã làm xuất hiện một nhu cầu đó là dự báo chính xác khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của một doanh nghiệp.
Đây là một trong vấn đề cốt lõi giúp các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra những quyết định phù hợp, duy trì sự tồn tại và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Giúp những người có lợi ích trực tiếp từ doanh nghiệp như cổ đông, công nhân viên, các đối tác, các chủ nợ đánh giá được rủi ro mà họ đang gánh chịu. Giúp cả những người ít liên quan hơn tới doanh nghiệp như các nhà quản lý hành chính, chính phủ đánh giá, điều chỉnh chính sách quản lý cho phù hợp. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 là một ví dụ ấn tượng để nhấn mạnh những thiếu sót của việc đánh giá và quản lý rủi ro trong môi trường vay mượn.
Trong khi đó, tại Việt Nam cụm từ “doanh nghiệp phá sản, giải thể, ngừng hoạt động” đã trở nên quen thuộc trên các mặt báo cũng như trong các báo cáo của các cơ quan quản lý nhà nước. Danh sách hủy niêm yết, danh sách chứng khoán thuộc diện theo dõi đặc biệt, bị kiểm soát, bị tạm ngừng giao dịch ngày càng dài hơn trên báo cáo của các SGDCK. Nguyên nhân có thể đến từ chính bản thân doanh nghiệp hoặc cũng có thể là do chính sách, môi trường vĩ mô và ảnh hưởng từ nền kinh tế thế giới. Điều này đang gây ra những hệ lụy xấu cho xã hội và cho nền kinh tế.
Các nguyên nhân dẫn đến kiệt quệ tài chính, cuối cùng có thể là phá sản hoặc giải thể ngày càng phức tạp.