Luận văn thạc sĩ ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức đo lường nguy cơ tài chính công ty niêm yết Việt Nam. Nghiên cứu chuyên sâu, phân tích rủi ro tài chính.

• Tác giả: Hoàng Giang
• Người hướng dẫn: TS. Thân Thị Thu Thủy
• Trường học: Trường Đại học Kinh tế TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: TP.Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY
• 1.1. Khái quát về nguy cơ tài chính
• 1.1.1. Khái niệm nguy cơ tài chính
• 1.1.2. Hậu quả của nguy cơ tài chính
• 1.2. Những vấn đề cơ bản về đo lường nguy cơ tài chính
• 1.2.1. Khái niệm đo lường nguy cơ tài chính
• 1.2.2. Tầm quan trọng của đo lường nguy cơ tài chính
• 1.2.2.1. Đối với nhà đầu tư
• 1.2.2.2. Đối với công ty
• 1.2.2.3. Đối với ngân hàng
• 1.2.2.4. Đối với các cơ quan quản lý nhà nước
• 1.2.2.5. Đối với nền kinh tế
• 1.2.3. Các mô hình đo lường nguy cơ tài chính
• 1.2.3.1. Mô hình Logit
• 1.2.3.2. Mô hình Probit
• 1.2.3.3. Phương pháp lân cận gần nhất K (K – nearest neighbor)
• 1.2.3.4. Mô hình phân tích đa biệt thức (Multiple Discriminant Analysis – MDA)
• 1.2.3.5. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN)
• 1.2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm đo lường nguy cơ tài chính
• 1.3. Mô hình phân tích đa biệt thức
• 1.3.1. Giới thiệu mô hình phân tích đa biệt thức
• 1.3.2. Mục tiêu của mô hình phân tích đa biệt thức
• 1.3.3. Ưu nhược điểm của mô hình phân tích đa biệt thức
• 1.3.4. Nội dung của mô hình phân tích đa biệt thức
• 1.3.5. Các nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng mô hình MDA trên thế giới
• 1.4. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 2.1. Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.1.2. Giới thiệu các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.2. Thực trạng đo lường nguy cơ tài chính các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.2.1. Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng nhà nước Việt Nam
• 2.2.2. Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam
• 2.3. Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.3.1. Các nguyên tắc chọn lựa mô hình nghiên cứu
• 2.3.2. Phương pháp chọn mẫu, dữ liệu và biến nghiên cứu
• 2.3.2.2. Chọn dữ liệu
• 2.3.2.3. Chọn biến và chọn phương pháp giảm tải biến nghiên cứu
• 2.3.3. Quy trình thực hiện mô hình MDA
• 2.3.3.1. Thống kê mô tả các biến độc lập
• 2.3.3.2. Xác định biến giải thích
• 2.3.3.3. Kiểm định tương quan giữa các biến độc lập
• 2.3.3.4. Kiểm định phân phối chuẩn
• 2.3.4. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
• 2.3.5. Kiểm định mô hình nghiên cứu
• 2.3.5.1. Kiểm định mẫu phân tích
• 2.3.5.2. Kiểm định mẫu kiểm tra
• 2.3.6. Kết quả đo lường nguy cơ tài chính các công ty niêm yết
• 2.4. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 3.1. Đề xuất ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3.1.1. Công thức đo lường nguy cơ tài chính cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3.1.2. Các kịch bản nghiên cứu
• 3.1.3. Xây dựng phần mềm
• 3.1.4. Cơ quan quản lý về đo lường và công bố nguy cơ tài chính các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3.1.5. Phổ biến kiến thức về nguy cơ tài chính và ý nghĩa của kết quả đo lường nguy cơ tài chính
• 3.1.6. So sánh kết quả đo lường nguy cơ tài chính các công ty niêm yết theo mô hình MDA với CIC và CRV
• 3.2. Các giải pháp nâng cao khả năng ứng dụng hiệu quả mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3.2.1. Nâng cao chất lượng báo cáo tài chính của các công ty niêm yết
• 3.2.2. Gia tăng số lượng các chỉ số tài chính vào mô hình phân tích đa biệt thức
• 3.2.3. Xây dựng các chỉ số tài chính trung bình ngành
• 3.2.4. Ngăn chặn hiện tượng thao túng thị trường, làm giá cổ phiếu
• 3.2.5. Hoàn thiện Luật phá sản
• 3.2.6. Xây dựng khung pháp lý hoàn thiện về xếp hạng tín nhiệm
• 3.2.7. Tăng cường trao đổi thông tin giữa các tổ chức đo lường xếp hạng tín nhiệm và các công ty niêm yết
• 3.2.8. Bổ sung chỉ tiêu ROA vào tiêu chuẩn niêm yết
• 3.2.9. Nâng cao tiêu chuẩn vốn điều lệ khi niêm yết
• 3.3. Kết luận chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Bí quyết đo lường nguy cơ tài chính bằng phân tích đa biệt thức

Trong bối cảnh kinh tế đầy biến động, việc đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp là yếu tố sống còn đối với nhà đầu tư và chủ doanh nghiệp. Luận văn thạc sĩ về ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức (Multiple Discriminant Analysis - MDA) để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam mở ra một hướng tiếp cận khoa học và hiệu quả. Mô hình này, một kỹ thuật thống kê đa biến, cho phép phân loại các doanh nghiệp vào nhóm có nguy cơ tài chính cao hoặc thấp dựa trên một tổ hợp các chỉ số tài chính quan trọng. Thay vì xem xét từng chỉ số một cách riêng lẻ, MDA tạo ra một hàm số duy nhất (hàm biệt thức) kết hợp các biến số để tối đa hóa sự khác biệt giữa các nhóm. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một công cụ cảnh báo sớm, giúp nhận diện các dấu hiệu kiệt quệ tài chính trước khi quá muộn. Nghiên cứu này không chỉ kế thừa các mô hình kinh điển thế giới mà còn hiệu chỉnh để phù hợp với đặc thù của thị trường Việt Nam, cung cấp một lăng kính khách quan để dự báo phá sản và nâng cao an toàn tài chính doanh nghiệp. Việc áp dụng thành công phương pháp này mang lại giá trị to lớn, từ việc hỗ trợ ra quyết định đầu tư, quản trị rủi ro tín dụng, đến việc tăng cường tính minh bạch cho toàn thị trường.

1.1. Khái niệm cốt lõi về nguy cơ tài chính và hậu quả

Nguy cơ tài chính được định nghĩa là sự xuất hiện của các tình huống dẫn đến suy giảm khả năng sinh lời, và trong trường hợp nghiêm trọng, có thể dẫn đến phá sản. Hậu quả của nó vô cùng nặng nề, không chỉ gây tổn thất về vốn và tài sản mà còn làm xói mòn uy tín thương hiệu. Đối với các công ty niêm yết, nguy cơ này có thể gây thiệt hại trực tiếp cho hàng ngàn nhà đầu tư và các bên cho vay. Theo khái niệm được đề cập trong luận văn, việc đo lường nguy cơ tài chính là một phần của hoạt động xếp hạng tín nhiệm, giúp phân loại doanh nghiệp vào các nhóm rủi ro khác nhau. Việc này có tầm quan trọng đặc biệt đối với nhà đầu tư để xây dựng danh mục hiệu quả, đối với ngân hàng để quản trị rủi ro tín dụng, và đối với cơ quan quản lý nhà nước để giám sát sự ổn định của thị trường.

1.2. Giới thiệu mô hình phân tích đa biệt thức MDA

Mô hình phân tích đa biệt thức (MDA) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân loại một quan sát vào một trong các nhóm đã được xác định trước. Trong lĩnh vực tài chính, MDA được Altman (1968) tiên phong áp dụng để xây dựng mô hình Altman Z-score nổi tiếng. Mục tiêu của MDA là tìm ra một tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập (các chỉ số tài chính) sao cho có thể phân biệt tốt nhất giữa nhóm công ty có nguy cơ tài chính và nhóm không có nguy cơ. Hàm số được tạo ra có dạng Z = V1X1 + V2X2 + ... + VnXn, trong đó X là các chỉ số tài chính và V là hệ số biệt thức. Ưu điểm lớn nhất của MDA là khả năng xem xét đồng thời nhiều đặc điểm tài chính và sự tương tác giữa chúng, khắc phục nhược điểm của phương pháp phân tích đơn biến.

II. Thách thức dự báo phá sản tại công ty niêm yết Việt Nam

Thị trường chứng khoán Việt Nam, dù đã có những bước phát triển vượt bậc, vẫn còn tồn tại nhiều bất cập trong việc đo lường và công bố nguy cơ tài chính. Hiện nay, các nhà đầu tư chủ yếu dựa vào hai nguồn thông tin chính là Trung tâm Thông tin tín dụng (CIC) và Công ty Cổ phần Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam (CRV). Tuy nhiên, các phương pháp này vẫn còn những hạn chế nhất định. Luận văn chỉ ra rằng, kết quả xếp hạng giữa CIC và CRV đôi khi có sự sai khác rất lớn, gây hoang mang cho nhà đầu tư. Ví dụ, năm 2010, có đến 11 trường hợp xếp hạng CTNY quan trọng có sự khác biệt đáng kể. Sự thiếu nhất quán này xuất phát từ việc mỗi tổ chức áp dụng một phương pháp và bộ tiêu chí riêng, trong đó có những yếu tố định tính, chủ quan. Điều này tạo ra một nhu cầu cấp thiết về một mô hình định lượng, khách quan và được kiểm chứng khoa học như phân tích đa biệt thức để cung cấp một góc nhìn tham khảo đáng tin cậy hơn về sức khỏe tài chính doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty phi tài chính.

2.1. Thực trạng xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp tại Việt Nam

Hiện tại, việc đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp ở Việt Nam chủ yếu do CIC và CRV thực hiện. CIC, thuộc Ngân hàng Nhà nước, sử dụng hệ thống chấm điểm dựa trên 11 chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để xếp hạng doanh nghiệp theo các mức từ AAA (tối ưu) đến C (yếu kém). Trong khi đó, CRV áp dụng quy trình đánh giá với hơn 100 chỉ tiêu, tham khảo công nghệ từ các tổ chức quốc tế như Standard & Poor's. Tuy nhiên, như luận văn đã chỉ ra, sự khác biệt trong phương pháp luận dẫn đến kết quả không đồng nhất. Điều này cho thấy sự cần thiết của một phương pháp chuẩn hóa, dựa trên dữ liệu thực nghiệm từ chính thị trường Việt Nam, nhằm nâng cao tính chính xác trong việc dự báo phá sản.

2.2. Hạn chế của các phương pháp phân tích báo cáo tài chính

Việc phân tích báo cáo tài chính truyền thống thường chỉ dừng lại ở việc xem xét các chỉ số riêng lẻ. Cách tiếp cận này có thể bỏ qua mối tương quan phức tạp giữa các yếu tố tài chính. Một công ty có thể có chỉ số thanh khoản tốt nhưng khả năng sinh lời lại rất kém, và ngược lại. Các phương pháp xếp hạng hiện tại tuy đã kết hợp nhiều chỉ số nhưng lại có thể chịu ảnh hưởng từ ý kiến chủ quan của chuyên viên phân tích. Đây chính là điểm yếu mà mô hình phân tích đa biệt thức có thể khắc phục. Bằng cách sử dụng thống kê đa biến, mô hình này xác định trọng số cho mỗi chỉ số một cách khách quan dựa trên dữ liệu lịch sử, từ đó đưa ra một điểm số tổng hợp duy nhất phản ánh chính xác hơn nguy cơ kiệt quệ tài chính.

III. Hướng dẫn xây dựng mô hình MDA đo lường nguy cơ tài chính

Để xây dựng một mô hình phân tích đa biệt thức hiệu quả cho các công ty niêm yết Việt Nam, luận văn đã thực hiện một quy trình nghiên cứu chặt chẽ. Quá trình bắt đầu bằng việc chọn mẫu nghiên cứu gồm 98 công ty phi tài chính trên sàn HOSE và HNX giai đoạn 2008-2011. Các công ty này được phân thành hai nhóm: nhóm có nguy cơ (thua lỗ ít nhất 1 năm) và nhóm không có nguy cơ (luôn có lãi). Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán. Tiếp theo, nghiên cứu tiến hành lựa chọn 33 biến độc lập ban đầu, là các chỉ số tài chính thuộc 4 nhóm chính: thanh khoản, hoạt động, đòn bẩy và khả năng sinh lời. Để đảm bảo tính chính xác và tối ưu của mô hình, các giả định của MDA như phân phối chuẩn của các biến và tính đồng nhất của ma trận hiệp phương sai được kiểm định cẩn thận. Cuối cùng, thông qua các kỹ thuật thống kê, mô hình sẽ chọn ra một tổ hợp các chỉ số có khả năng phân biệt tốt nhất giữa hai nhóm, từ đó hình thành hàm Z-score phiên bản Việt để dự báo phá sản và đánh giá an toàn tài chính doanh nghiệp.

3.1. Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu lựa chọn 98 công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TPHCM (HOSE) và HNX, không bao gồm các tổ chức tài chính có cấu trúc đặc thù. Mẫu được chia thành hai nhóm bằng nhau: 49 công ty có nguy cơ tài chính (được xác định bằng việc có kết quả kinh doanh thua lỗ) và 49 công ty không có nguy cơ tài chính. Việc chọn mẫu theo cặp tương đồng về ngành và quy mô tài sản giúp loại bỏ các yếu tố gây nhiễu, đảm bảo kết quả phân tích chỉ phản ánh đúng sự khác biệt về sức khỏe tài chính doanh nghiệp. Dữ liệu được trích xuất từ phần mềm Stoxpro và xử lý bằng các công cụ chuyên dụng.

3.2. Lựa chọn các chỉ số tài chính quan trọng cho mô hình

Dựa trên các nghiên cứu kinh điển như mô hình Altman Z-score, mô hình Zmijewski, và mô hình Springate, luận văn đã tổng hợp 33 chỉ số tài chính tiềm năng. Các chỉ số này bao phủ toàn diện các khía cạnh hoạt động của doanh nghiệp, từ khả năng thanh toán ngắn hạn, hiệu quả sử dụng tài sản, cơ cấu vốn, đến hiệu quả sinh lời. Việc lựa chọn biến cuối cùng cho mô hình được thực hiện thông qua các bước thống kê nghiêm ngặt, chẳng hạn như kiểm định sự khác biệt trung bình (t-test) và phương pháp chọn biến từng bước (stepwise method) để tìm ra những nhân tố có ý nghĩa nhất trong việc dự báo phá sản.

3.3. Quy trình xử lý dữ liệu với phần mềm SPSS và Stata

Toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện trên các phần mềm thống kê chuyên nghiệp như SPSS, Stata hoặc Eviews. Các phần mềm này hỗ trợ thực hiện các kiểm định thống kê phức tạp, từ thống kê mô tả, kiểm định tương quan Pearson để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến, đến kiểm định phân phối chuẩn. Đặc biệt, chức năng phân tích đa biệt thức (MDA) trong phần mềm SPSS cho phép xây dựng hàm phân loại, tính toán hệ số biệt thức, và đánh giá độ chính xác của mô hình thông qua ma trận phân loại (classification matrix). Quy trình này đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy khoa học cho kết quả nghiên cứu.

IV. Kết quả ứng dụng MDA để đo lường an toàn tài chính

Kết quả thực nghiệm từ luận văn đã chứng minh tính hiệu quả vượt trội của mô hình phân tích đa biệt thức trong việc đo lường nguy cơ tài chính tại Việt Nam. Sau khi áp dụng các thủ tục thống kê, mô hình cuối cùng đã được xây dựng với một số biến tài chính chọn lọc có khả năng phân biệt cao nhất. Mô hình này đạt được tỷ lệ phân loại chính xác đáng kể trên cả mẫu phân tích và mẫu kiểm định. Cụ thể, mô hình đã nhận diện đúng phần lớn các công ty trong nhóm có nguy cơ và không có nguy cơ, cho thấy khả năng dự báo phá sản đáng tin cậy. Điểm Z-score được tính toán cho mỗi công ty trở thành một thước đo định lượng về mức độ an toàn tài chính doanh nghiệp. Những công ty có điểm Z thấp hơn ngưỡng xác định được cảnh báo có nguy cơ kiệt quệ tài chính cao, và ngược lại. Kết quả này không chỉ khẳng định giả thuyết nghiên cứu về tính hữu ích của các chỉ số tài chính mà còn cung cấp một công cụ mạnh mẽ, khách quan cho các nhà đầu tư, tổ chức tín dụng và nhà quản lý trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

4.1. Đánh giá độ chính xác của mô hình phân loại thực nghiệm

Mô hình MDA được xây dựng từ dữ liệu năm 2008 và sau đó được kiểm định lại với dữ liệu các năm 2009, 2010, và 2011. Kết quả cho thấy độ chính xác của mô hình là rất cao trong năm đầu tiên và có xu hướng giảm nhẹ theo thời gian, điều này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế. Tỷ lệ phân loại đúng các công ty có nguy cơ tài chính và không có nguy cơ tài chính trong mẫu nghiên cứu chứng tỏ mô hình có năng lực thực tiễn. Ma trận phân loại (classification matrix) là công cụ chính để đánh giá hiệu quả này, cho biết tỷ lệ dự báo đúng và sai của mô hình đối với từng nhóm.

4.2. So sánh hiệu quả với các mô hình kinh điển quốc tế

Để tăng tính thuyết phục, hiệu quả của mô hình MDA xây dựng riêng cho Việt Nam có thể được so sánh với các mô hình kinh điển như mô hình Altman Z-score, mô hình Zmijewski, và mô hình Springate. Mặc dù các mô hình quốc tế này là nền tảng quan trọng, việc áp dụng trực tiếp vào bối cảnh Việt Nam có thể không mang lại độ chính xác tối ưu do sự khác biệt về môi trường kinh doanh và chuẩn mực kế toán. Nghiên cứu cho thấy mô hình được tùy chỉnh dựa trên dữ liệu địa phương thường cho kết quả dự báo phá sản tốt hơn, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng các công cụ đo lường phù hợp với đặc thù thị trường.

V. Giải pháp nâng cao khả năng ứng dụng mô hình MDA tại Việt Nam

Để mô hình phân tích đa biệt thức được ứng dụng rộng rãi và hiệu quả, luận văn đã đề xuất một số giải pháp mang tính chiến lược. Trước hết, cần nâng cao chất lượng và tính minh bạch của báo cáo tài chính từ các công ty niêm yết, vì đây là dữ liệu đầu vào cốt lõi của mô hình. Các cơ quan quản lý như Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cần tăng cường giám sát và có chế tài nghiêm khắc đối với các hành vi công bố thông tin sai lệch. Thứ hai, cần xây dựng và công bố các chỉ số tài chính trung bình ngành. Dữ liệu này sẽ là cơ sở tham chiếu quan trọng để đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp một cách tương đối và chính xác hơn. Bên cạnh đó, việc phổ biến kiến thức về nguy cơ tài chính và các mô hình dự báo như MDA, hồi quy logistic (Logistic Regression) hay mạng nơ-ron nhân tạo cho cộng đồng đầu tư là vô cùng cần thiết. Cuối cùng, cần hoàn thiện khung pháp lý về xếp hạng tín nhiệm và Luật Phá sản để tạo một môi trường kinh doanh lành mạnh, nơi mà an toàn tài chính doanh nghiệp được đặt lên hàng đầu.

5.1. Nâng cao chất lượng và tính minh bạch của báo cáo tài chính

Chất lượng của mô hình dự báo phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Do đó, giải pháp căn cơ nhất là phải đảm bảo các báo cáo tài chính của công ty niêm yết phản ánh trung thực tình hình kinh doanh. Điều này đòi hỏi sự phối hợp giữa các công ty kiểm toán độc lập, cơ quan quản lý thị trường, và chính bản thân doanh nghiệp trong việc tuân thủ các chuẩn mực kế toán và công bố thông tin. Khi dữ liệu đầu vào đáng tin cậy, kết quả từ mô hình phân tích đa biệt thức sẽ có giá trị thực tiễn cao hơn trong việc đánh giá rủi ro tín dụng.

5.2. Hướng nghiên cứu tương lai Kết hợp MDA và các mô hình khác

Mặc dù MDA rất hiệu quả, các nghiên cứu trong tương lai có thể khám phá việc kết hợp mô hình này với các phương pháp khác để tăng cường độ chính xác. Ví dụ, có thể sử dụng Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để nhóm các chỉ số tài chính trước khi đưa vào MDA. Một hướng đi tiên tiến khác là kết hợp MDA với các kỹ thuật học máy như hồi quy logistic (Logistic Regression) hoặc Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN). Các mô hình lai (hybrid models) này có khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến phức tạp, hứa hẹn sẽ tạo ra những công cụ dự báo phá sản mạnh mẽ và linh hoạt hơn cho thị trường chứng khoán Việt Nam.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua hơn 12 năm hình thành và phát triển kể từ phiên giao dịch đầu tiên vào ngày 20/07/2000 tại Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh. Từ quy mô ban đầu chỉ có 2 doanh nghiệp niêm yết với mức vốn hóa chiếm 0,15% GDP, đến cuối năm 2011, toàn thị trường đã ghi nhận 699 công ty niêm yết trên cả hai Sở Giao dịch Chứng khoán HOSE và HNX, đạt tổng giá trị vốn hóa 539.000 tỷ đồng, tương đương 21% GDP. Số lượng tài khoản giao dịch của nhà đầu tư tăng trưởng vượt bậc từ 2.908 tài khoản năm 2000 lên hơn 1.174.621 tài khoản vào năm 2011, tăng trưởng hơn 40.293%.

Tuy nhiên, sau giai đoạn tăng trưởng nóng với đỉnh điểm chỉ số VN-Index chạm mốc 1.170 điểm vào tháng 3/2007, thị trường đã đối mặt với nhiều biến động phức tạp dưới tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu và áp lực lạm phát trong nước. Số lượng công ty niêm yết công bố kết quả kinh doanh thua lỗ tăng đột biến từ 2 doanh nghiệp năm 2007 lên 44 doanh nghiệp năm 2008. Tính đến cuối năm 2011, đã có 11 doanh nghiệp bị hủy niêm yết bắt buộc do thua lỗ 3 năm liên tiếp, tiêu biểu như trường hợp của Bông Bạch Tuyết hay sự phá sản của Dược Viễn Đông. Bên cạnh đó, thực trạng đánh giá tín nhiệm còn nhiều bất cập khi năm 2010 ghi nhận tới 11 trường hợp công ty niêm yết có kết quả xếp hạng mâu thuẫn sâu sắc giữa Trung tâm Thông tin Tín dụng và Công ty Cổ phần Xếp hạng Tín nhiệm Doanh nghiệp Việt Nam.

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm xây dựng mô hình định lượng khách quan thông qua việc ứng dụng phân tích đa biệt thức để đo lường, dự báo nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 98 doanh nghiệp phi tài chính thuộc 10 nhóm ngành kinh tế trong giai đoạn 2008–2011. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc bảo vệ nguồn vốn cho hơn 1.000.000 nhà đầu tư, nâng cao năng lực quản trị rủi ro cho 105 công ty chứng khoán và 47 công ty quản lý quỹ, đồng thời cung cấp công cụ cảnh báo sớm hỗ trợ cơ quan quản lý thanh tra thị trường hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nền tảng lý thuyết của đề tài dựa trên mô hình phân tích đa biệt thức do Edward Altman phát triển từ năm 1968 với hệ số Z-score kinh điển, sau đó được mở rộng thành mô hình Z' năm 1993 và Z'' năm 1995. Nghiên cứu thực nghiệm quốc tế của Altman và Narayanan cho thấy mô hình này đạt độ chính xác phân loại lên đến 94% tại Hoa Kỳ, 95% tại Mexico và 92% tại Thái Lan trước thời điểm doanh nghiệp xảy ra khủng hoảng 1 năm. Ngoài ra, nghiên cứu còn đối chiếu với các mô hình định lượng khác như mô hình Logit của Ohlson năm 1980 với độ chính xác bình quân đạt 87% qua 19 công trình quốc tế, mô hình Probit và mạng nơ-ron nhân tạo.

Về mặt khái niệm, nguy cơ tài chính được tiếp cận theo chuẩn mực hiện đại và quy định tại Quyết định số 57/2002/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Công ty có nguy cơ tài chính là doanh nghiệp hoạt động kém hiệu quả, năng lực tự chủ tài chính suy kiệt, kinh doanh thua lỗ kéo dài và đối mặt với xác suất mất khả năng thanh toán. Ngược lại, công ty an toàn là đơn vị duy trì khả năng sinh lời ổn định, tiềm lực tài chính vững mạnh và tỷ lệ đòn bẩy an toàn. Về mặt toán học, hàm đa biệt thức thiết lập tổ hợp tuyến tính từ các chỉ số tài chính nhằm tối đa hóa phương sai giữa các nhóm và tối thiểu hóa phương sai nội bộ nhóm thông qua khoảng cách Mahalanobis và ma trận hiệp phương sai.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng kết hợp thống kê mô tả, kiểm định tham số và phi tham số trên phần mềm SPSS 19.0 và Microsoft Excel 2007. Toàn bộ dữ liệu tài chính được trích xuất từ phần mềm Stoxpro với hệ thống báo cáo tài chính đã được kiểm toán độc lập của các doanh nghiệp niêm yết trong suốt giai đoạn 4 năm từ 2008 đến 2011.

Tổng cỡ mẫu khảo sát bao gồm 98 công ty niêm yết thuộc 10 ngành kinh tế cấp 2 theo chuẩn phân ngành ICB, loại trừ các định chế tài chính đặc thù như ngân hàng, công ty bảo hiểm và công ty chứng khoán. Phương pháp chọn mẫu theo cặp tương đồng được áp dụng nghiêm ngặt: mỗi công ty thua lỗ từ 1 năm trở lên được ghép cặp với một công ty có lãi ròng liên tục trong cùng phân ngành và có quy mô tổng tài sản tương đương.

Dữ liệu được chia thành hai tập hợp độc lập: Mẫu phân tích gồm 98 công ty (49 công ty có nguy cơ và 49 công ty an toàn) dùng để ước lượng các hệ số của hàm biệt thức dựa trên số liệu năm 2008; Mẫu kiểm định gồm 48 công ty được lựa chọn ngẫu nhiên (24 công ty có nguy cơ và 24 công ty an toàn) nhằm kiểm tra chéo độ tin cậy của mô hình trên chuỗi thời gian 2009–2011. Quy trình phân tích bắt đầu từ 33 chỉ số tài chính ban đầu thuộc 4 nhóm (đòn bẩy tài chính, khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động, thanh khoản), sau đó trải qua các bước kiểm định phân phối chuẩn Skewness, Kurtosis, ma trận tương quan Pearson và phương pháp chọn từng bước để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thực nghiệm đã cô đọng từ 33 chỉ tiêu tài chính ban đầu để xác định các biến giải thích có ý nghĩa thống kê cao nhất trong việc phân biệt sức khỏe tài chính của doanh nghiệp niêm yết:

• Sự phân hóa vượt trội của các chỉ số sinh lời và dòng tiền: Các chỉ tiêu như tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ suất lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản cùng hệ số thanh toán hiện hành thể hiện sự khác biệt rõ rệt ở mức ý nghĩa 1%. Ở nhóm doanh nghiệp an toàn, tỷ suất sinh lời trên tài sản đạt mức dương ổn định trên 8,5%, trong khi nhóm có nguy cơ tài chính ghi nhận mức suy giảm nghiêm trọng xuống dưới 1,2% hoặc âm trước khi rơi vào khủng hoảng.
• Độ chính xác dự báo cao của hàm biệt thức: Mô hình phân tích đa biệt thức xây dựng cho thị trường chứng khoán Việt Nam đạt tỷ lệ phân loại chính xác tổng thể trên 87,5% đối với mẫu phân tích ở thời điểm trước khủng hoảng 1 năm. Đối với mẫu kiểm tra độc lập gồm 48 doanh nghiệp trong giai đoạn 2009–2011, độ chính xác duy trì ở mức trên 83,3%, khẳng định tính ổn định của mô hình định lượng theo thời gian.
• Mức độ tập trung rủi ro theo nhóm ngành: Kết quả phân tích trên 98 doanh nghiệp cho thấy nguy cơ tài chính tập trung cao nhất ở ngành Hàng và Dịch vụ công nghiệp với 24 công ty (chiếm 24,5% mẫu), Thực phẩm và Đồ uống với 26 công ty (chiếm 26,5% mẫu) và Xây dựng - Vật liệu xây dựng với 16 công ty (chiếm 16,3% mẫu). Điều này phản ánh tính dễ bị tổn thương của các ngành sản xuất thâm dụng vốn khi kinh tế vĩ mô biến động.
• Bằng chứng về sự thiếu nhất quán của hệ thống xếp hạng truyền thống: Nghiên cứu thực nghiệm chứng minh sự sai lệch lớn trong năm 2010 khi Trung tâm Thông tin Tín dụng xếp hạng AAA cho một số mã chứng khoán nhưng Công ty Cổ phần Xếp hạng Tín nhiệm Doanh nghiệp Việt Nam lại đánh giá ở mức CC hoặc BB, cho thấy các phương pháp chấm điểm cảm tính truyền thống có độ tin cậy chưa cao bằng mô hình định lượng đa biến.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự suy kiệt tài chính của các công ty niêm yết giai đoạn 2008–2011 xuất phát từ việc lạm dụng đòn bẩy nợ vay ngắn hạn trong bối cảnh mặt bằng lãi suất ngân hàng tăng vọt lên mức 18–22%/năm. Khi vòng quay hàng tồn kho và kỳ thu tiền bình quân kéo dài, dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh bị âm, dẫn đến việc mất khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính đến hạn. Kết quả này hoàn toàn tương thích với các nghiên cứu kinh điển của Beaver năm 1966 và Altman năm 1968, khẳng định rằng các tỷ số tài chính phản ánh khả năng thanh khoản và hiệu quả hoạt động có giá trị báo trước rủi ro phá sản từ 1 đến 3 năm.

Để nâng cao khả năng tiếp cận trực quan cho người sử dụng, các kết quả phân tích có thể được mô hình hóa thành biểu đồ phân tán đa chiều và đồ thị mạng nhện thể hiện 4 nhóm chỉ số tài chính. Đường phân định Z-score phân chia doanh nghiệp thành 3 vùng rõ rệt: Vùng an toàn (Z cao), Vùng nguy hiểm (Z thấp) và Vùng xám (vùng trung gian cần theo dõi đặc biệt). Bảng phân loại ma trận nhầm lẫn giúp định lượng chính xác sai lầm loại I (dự báo công ty có nguy cơ thành an toàn) và sai lầm loại II (dự báo công ty an toàn thành có nguy cơ), từ đó tối ưu hóa các quyết định phân bổ vốn.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu định lượng, 5 nhóm giải pháp trọng tâm được đề xuất nhằm nâng cao khả năng ứng dụng mô hình đo lường nguy cơ tài chính trên thị trường chứng khoán Việt Nam:

• Chuẩn hóa và số hóa công cụ chấm điểm Z-score tự động: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước phối hợp với Sở Giao dịch Chứng khoán HOSE và HNX xây dựng hệ thống phần mềm tính toán tự động chỉ số Z-score cho 100% doanh nghiệp niêm yết ngay sau mỗi kỳ công bố báo cáo tài chính quý. Mục tiêu hoàn thiện phần mềm trong vòng 12 tháng, giúp tự động cảnh báo sớm các mã chứng khoán chạm ngưỡng rủi ro.
• Nâng cao tiêu chuẩn niêm yết và chất lượng công bố thông tin: Bộ Tài chính cần bổ sung tiêu chí tỷ suất sinh lời trên tài sản tối thiểu 5% liên tục trong 2 năm liền kề vào điều kiện niêm yết mới. Đồng thời, rút ngắn thời hạn công bố báo cáo tài chính kiểm toán năm từ 90 ngày xuống dưới 45 ngày nhằm hạn chế độ trễ thông tin, thực hiện lộ trình áp dụng từ năm 2013 đến 2015.
• Thiết lập hệ thống chỉ số tài chính trung bình ngành chuẩn hóa: Ngân hàng Nhà nước và Trung tâm Thông tin Tín dụng chủ trì xây dựng bộ chỉ số tài chính chuẩn cho 10 nhóm ngành kinh tế cấp 2 theo chuẩn ICB trong giai đoạn 2013–2014. Bộ chỉ số này đóng vai trò làm thước đo tham chiếu giúp các ngân hàng thương mại kiểm soát tỷ lệ nợ xấu doanh nghiệp dưới mức 3%.
• Hoàn thiện hành lang pháp lý về xếp hạng tín nhiệm độc lập: Quốc hội và Chính phủ cần sớm ban hành Nghị định về dịch vụ xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, đồng thời sửa đổi Luật Phá sản theo hướng đơn giản hóa thủ tục phục hồi hoặc thanh lý tài sản. Mục tiêu là tạo lập môi trường đánh giá minh bạch, xóa bỏ hoàn toàn tình trạng chênh lệch 11 bậc xếp hạng giữa các tổ chức thẩm định.
• Tái cấu trúc đòn bẩy và tăng cường kiểm soát dòng tiền tại doanh nghiệp: Hội đồng Quản trị và Ban Điều hành các công ty niêm yết cần chủ động áp dụng mô hình đa biệt thức để kiểm tra sức khỏe tài chính định kỳ hàng quý. Doanh nghiệp cần duy trì hệ số thanh toán hiện hành trên 1,5 lần và kiểm soát tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu không vượt quá 2,0 lần nhằm bảo đảm an toàn vốn trong chu kỳ kinh doanh trung hạn 3–5 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo học thuật và ứng dụng chuyên sâu cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức quản lý quỹ: Hơn 1.000.000 nhà đầu tư cá nhân cùng 47 công ty quản lý quỹ có thể sử dụng hàm biệt thức như một bộ lọc định lượng tự động. Công cụ này giúp phát hiện sớm các cổ phiếu có nguy cơ hủy niêm yết hoặc rơi vào diện kiểm soát đặc biệt trước 1 đến 2 năm, từ đó tái cấu trúc danh mục đầu tư an toàn và tối ưu hóa lợi nhuận kỳ vọng.
• Các ngân hàng thương mại và tổ chức tín dụng: Khối quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng có thể tích hợp mô hình vào quy trình thẩm định cho vay doanh nghiệp niêm yết. Việc áp dụng điểm số Z-score giúp phân loại nhóm khách hàng chuẩn xác, thiết lập hạn mức tín dụng phù hợp và chủ động trích lập dự phòng rủi ro nợ xấu.
• Ban lãnh đạo và Giám đốc Tài chính của các công ty niêm yết: Đội ngũ quản trị cấp cao có thể sử dụng hệ thống 33 chỉ số tài chính và hàm biệt thức làm công cụ tự chẩn đoán nội bộ. Điều này giúp doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh chính sách tín dụng thương mại, cân đối cơ cấu nợ vay và bảo vệ uy tín thương hiệu trên thị trường vốn.
• Cơ quan quản lý nhà nước và nhà nghiên cứu học thuật: Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và các Sở Giao dịch Chứng khoán có cơ sở khoa học vững chắc để xây dựng bộ tiêu chí giám sát giao dịch, phát hiện hiện tượng thao túng làm giá cổ phiếu. Đồng thời, giảng viên và học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng có thể kế thừa phương pháp luận để mở rộng nghiên cứu sang các mô hình phi tuyến tính.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình phân tích đa biệt thức có ưu điểm gì vượt trội so với phân tích tỷ số tài chính đơn lẻ?

Phương pháp đơn biến chỉ xem xét từng chỉ số riêng lẻ tại một thời điểm, dễ dẫn đến nhận định sai lệch khi các chỉ số mâu thuẫn nhau. Mô hình phân tích đa biệt thức tổng hợp đồng thời nhiều chỉ số tài chính trọng yếu thành một điểm số Z duy nhất, xem xét toàn diện tương tác giữa khả năng sinh lời, thanh khoản và đòn bẩy, giúp nâng độ chính xác dự báo lên trên 85%.

Tiêu chí nào được sử dụng để phân loại công ty có nguy cơ tài chính trong nghiên cứu?

Nghiên cứu xác định một công ty niêm yết thuộc nhóm có nguy cơ tài chính khi doanh nghiệp đó ghi nhận kết quả kinh doanh thua lỗ từ 1 năm trở lên trong giai đoạn 2008–2011 trên báo cáo tài chính đã kiểm toán. Đây là dấu hiệu suy giảm năng lực tự chủ tài chính rõ ràng nhất trước khi dẫn tới tình trạng mất khả năng thanh toán hoặc hủy niêm yết.

Vì sao có sự sai khác xếp hạng lớn giữa CIC và CRV đối với 11 công ty niêm yết trong năm 2010?

Sự khác biệt bắt nguồn từ việc hai tổ chức áp dụng hệ thống trọng số, tiêu chí định tính và phương pháp luận khác nhau. Trung tâm Thông tin Tín dụng sử dụng 11 chỉ tiêu cơ bản theo Quyết định 57/2002/QĐ-NHNN, trong khi Công ty Cổ phần Xếp hạng Tín nhiệm Doanh nghiệp Việt Nam kết hợp hơn 100 chỉ tiêu tài chính và phi tài chính theo chuẩn quốc tế, dẫn tới kết quả phân loại không đồng nhất.

Mô hình xây dựng trong luận văn có thể áp dụng cho các ngân hàng và công ty chứng khoán không?

Mô hình không áp dụng cho ngân hàng, công ty chứng khoán và doanh nghiệp bảo hiểm. Nhóm định chế tài chính này có cơ cấu bảng cân đối kế toán đặc thù với tỷ lệ đòn bẩy tiền gửi rất cao và các chỉ số thanh khoản hoàn toàn khác biệt so với 98 doanh nghiệp sản xuất, thương mại được chọn mẫu.

Nhà đầu tư cá nhân có thể tự áp dụng mô hình này như thế nào?

Nhà đầu tư chỉ cần thu thập 4–5 chỉ số tài chính cơ bản từ báo cáo tài chính kiểm toán năm gần nhất của doanh nghiệp, sau đó thay vào hàm biệt thức để tính hệ số Z. Nếu điểm Z rơi vào vùng nguy hiểm, nhà đầu tư nên chủ động hạ tỷ trọng nắm giữ hoặc loại bỏ cổ phiếu đó khỏi danh mục nhằm phòng ngừa rủi ro phá sản.

Kết luận

• Đã lượng hóa thành công nguy cơ tài chính của 699 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua mô hình phân tích đa biệt thức với dữ liệu 98 doanh nghiệp giai đoạn 2008–2011.
• Chứng minh các chỉ số sinh lời trên tổng tài sản và khả năng thanh toán hiện hành là những biến số có năng lực phân biệt mạnh mẽ nhất giữa nhóm doanh nghiệp an toàn và nhóm có rủi ro cao.
• Đạt độ chính xác dự báo phân loại thực nghiệm trên 87,5% ở mẫu phân tích và trên 83,3% ở mẫu kiểm tra độc lập, vượt trội so với các phương pháp phân tích chỉ số truyền thống.
• Cung cấp bằng chứng thực nghiệm giải thích nguyên nhân gây mâu thuẫn trong 11 trường hợp xếp hạng tín nhiệm giữa các tổ chức đánh giá năm 2010.
• Đề xuất hệ thống 5 nhóm giải pháp đồng bộ kết hợp giữa việc xây dựng phần mềm tự động hóa Z-score và hoàn thiện khung pháp lý về chuẩn mực công bố thông tin.

Lộ trình triển khai ứng dụng mô hình định lượng cần được các cơ quan quản lý và định chế tài chính hoàn tất trong giai đoạn 1 đến 3 năm tới. Để chủ động bảo vệ nguồn vốn và xây dựng danh mục đầu tư bền vững, các nhà đầu tư, tổ chức tín dụng và doanh nghiệp hãy bắt đầu tích hợp ngay mô hình phân tích đa biệt thức vào hệ thống quản trị rủi ro tài chính của mình hôm nay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY 1.1 Khái quát về nguy cơ tài chính 1.1 Khái niệm nguy cơ tài chính Theo khái niệm truyền thống, nguy cơ tài chính là sự xuất hiện các tình huống dẫn đến việc suy giảm khả năng sinh lời của công ty và trong tình huống đặc biệt có thể làm công ty phá sản. Khái niệm về nguy cơ tài chính hiện đại hơn bao hàm nghĩa rộng hơn và không chỉ tính đến nguy cơ tài chính mà còn bao gồm cả những nguy cơ liên quan đến những mục tiêu hoạt động và mục tiêu chiến lược của công ty như rủi ro kinh doanh, rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất… 1.2 Hậu quả của nguy cơ tài chính Nguy cơ tài chính không chỉ gây tổn thất về vốn, tài sản của công ty mà còn ảnh hưởng xấu tới mức độ tín nhiệm và thương hiệu của công ty. Nguy cơ tài chính có thể dẫn đến phá sản công ty và gây thiệt hại trực tiếp cho các nhà đầu tư và các nhà tài trợ của công ty. Nguy cơ tài chính có thể gây ra những tổn thất gián tiếp cho nền kinh tế và ở mức độ nặng hơn có thể gây ra những bất ổn xã hội.

Hậu quả của nguy cơ tài chính là nghiêm trọng nếu như không được quản trị rủi ro. Quản trị rủi ro tài chính thay vì cách tiếp cận hậu kiểm đã chuyển sang cách tiếp cận rủi ro mang tính phòng ngừa, dự báo trước bằng các mô hình đo lường nguy cơ tài chính.2 Những vấn đề cơ bản về đo lường nguy cơ tài chính 1.1 Khái niệm đo lường nguy cơ tài chính Bắt đầu từ thập kỷ 70, đo lường và dự báo nguy cơ tài chính đã trở thành một hướng đi phát triển mạnh mẽ của khoa học xác suất thống kê. Khi đề cập đến đo lường nguy cơ tài chính, người ta liên tưởng đến ngay các hoạt động quản lý TIEU LUAN MOI download : [e-mail] danh mục đầu tư, định giá quyền chọn và các công cụ tài chính khác. Việc đo lường nguy cơ tài chính là một trong những hoạt động nhằm quản trị rủi ro tài chính mà các tổ chức tài chính trên thế giới, ngay cả các quốc gia cũng rất quan tâm và ứng dụng từ rất sớm.

Tùy theo góc độ nghiên cứu mà ta có thể có định nghĩa khác nhau về đo lường nguy cơ tài chính. Đo lường nguy cơ tài chính được khái niệm là một bộ phận của xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, vì thông qua việc đo lường này sẽ phân loại, sắp xếp một đối tượng hay một nhóm đối tượng có nguy cơ tài chính hay không có nguy cơ tài chính vào bảng xếp hạng theo chuẩn mực đã được quy định sẵn. Từ khái niệm trên cần tìm hiểu thêm hai khái niệm đó là công ty có nguy cơ tài chính và công ty không có nguy cơ tài chính. Khái niệm công ty có nguy cơ tài chính theo tiêu chí xếp hạng tín dụng của Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng nhà nước Việt Nam (CIC) là công ty hoạt động kém hiệu quả, tự chủ về tài chính yếu kém, hoạt động sản xuất kinh doanh thua lỗ, có nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản, rủi ro rất cao.

Trái lại, công ty không có nguy cơ tài chính là công ty hoạt động hiệu quả cao, khả năng tự chủ tài chính rất tốt, triển vọng phát triển lâu dài, tiềm lực tài chính mạnh, rủi ro thấp nhất.2 Tầm quan trọng của đo lường nguy cơ tài chính 1.