I. Tổng Quan Mô Hình Dự Đoán Phá Sản Kế Toán Tại Việt Nam
Dự đoán phá sản là một chủ đề nghiên cứu thực tế, thu hút sự chú ý của các bên liên quan như người đi vay, chủ nợ, cổ đông và các đối tượng khác. Hơn nữa, nó có thể được ứng dụng rộng rãi để các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra các quyết định quan trọng. Các mô hình dự đoán phá sản đã được phát triển dựa trên các mô hình gốc cũ của Altman (1968), Ohlson (1980) và Zmijewski (1984), sử dụng phân tích phân biệt đa biến, logit và probit tương ứng. Luận văn này thực hiện so sánh sức mạnh dự đoán giữa các mô hình này sử dụng các công ty niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 đến 2014. Dữ liệu được lấy từ các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán HOSE và HNX và mô tả các yếu tố quyết định tình trạng khó khăn tài chính về tỷ lệ kế toán và tài chính của công ty. Để so sánh sức mạnh dự đoán của các mô hình này một năm, hai năm và ba năm trước khi phá sản, phân tích sự khác biệt về tỷ lệ chính xác và đường cong vận hành của máy thu được áp dụng. Nhìn chung, mô hình probit của Ohlson (1980) hoạt động chính xác nhất trên các công ty niêm yết tại Việt Nam trong các giai đoạn điều tra. Điều này ngụ ý rằng mô hình Ohlson là yếu tố dự đoán tốt nhất cho khả năng phá sản của các công ty niêm yết tại Việt Nam. Tuy nhiên, do tỷ lệ chính xác không ổn định và tần suất lỗi Loại I và Loại II cao nhất, kết quả này nên được đặt vào quan điểm và nghiên cứu một cách thận trọng.
1.1. Tầm quan trọng của dự đoán phá sản doanh nghiệp
Dự đoán phá sản không chỉ giúp các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư, ngân hàng và tổ chức tín dụng lựa chọn các doanh nghiệp hoạt động tốt để hợp tác, tài trợ và đầu tư vốn. Một phương pháp đáng tin cậy để dự đoán khả năng phá sản được quan tâm không chỉ bởi giới học thuật mà còn bởi các tác nhân tư nhân và chính phủ. Việc kiểm soát và đo lường các vấn đề khó khăn tài chính đòi hỏi các công cụ phân tích tài chính và mô hình dự đoán phá sản.
1.2. Giới thiệu các mô hình Altman Ohlson và Zmijewski
Nghiên cứu này tập trung vào ba mô hình dự đoán phá sản dựa trên kế toán phổ biến nhất: Altman Z-score, Ohlson O-score và Zmijewski X-score. Các mô hình này sử dụng các tỷ số tài chính để đánh giá khả năng một công ty sẽ phá sản trong một khoảng thời gian nhất định. Việc so sánh hiệu quả của chúng trong bối cảnh Việt Nam là rất quan trọng để xác định mô hình phù hợp nhất.
II. Thách Thức Dự Đoán Phá Sản Chính Xác Tại Việt Nam
Theo dữ liệu của Tổng cục Thống kê năm 2014, số lượng công ty phá sản tăng đáng kể hàng năm. Số lượng doanh nghiệp tuyên bố phá sản từ năm 2011 đã vượt quá năm mươi nghìn. Sự gia tăng đột ngột về vấn đề phá sản không chỉ là một hiện tượng kinh tế mà còn là một mối quan tâm xã hội do hậu quả của nó như tỷ lệ thất nghiệp gia tăng, tác động lan rộng và mất niềm tin vào nền kinh tế ổn định. Hơn nữa, sự thất bại của một công ty gây ra sự lan rộng khủng hoảng sang các bộ phận khác của hệ thống tài chính và khủng hoảng (TonatiuhPena và cộng sự.2009), dẫn đến hiện tượng phá sản kinh doanh đã nhận được sự quan tâm từ các nhà quản lý quản trị và các bên liên quan.
2.1. Ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế và vấn đề nội tại
Trong giai đoạn 2011-2014, dưới tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới và các vấn đề nội tại, nền kinh tế Việt Nam phải đối mặt với một loạt thách thức như tốc độ tăng trưởng chậm hơn dao động quanh mức 5-7% mỗi năm, giảm sức mua và hiện tượng phá sản.
2.2. Thiếu nghiên cứu so sánh toàn diện tại Việt Nam
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về dự đoán phá sản doanh nghiệp trên thế giới, nhưng việc lựa chọn kỹ thuật phù hợp và mô hình học thuật nào phù hợp nhất ở Việt Nam vẫn còn là một bài toán khó. Nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm tra tỷ lệ chính xác của các mô hình Altman (1968), Ohlson (1980) và Zmijewski (1984) gốc trên các công ty niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2014.
2.3. Các yếu tố đặc thù của doanh nghiệp Việt Nam
Môi trường kinh doanh tại Việt Nam có những đặc thù riêng so với các quốc gia khác, ảnh hưởng đến khả năng dự đoán phá sản. Các yếu tố như cấu trúc sở hữu, mức độ minh bạch thông tin và quy định pháp lý có thể tác động đến độ chính xác của các mô hình dự báo tài chính.
III. So Sánh Mô Hình Altman Ohlson Zmijewski Cách Phân Tích
Bhagarva et al., 1998 cho biết "Phá sản là tàn khốc", đặc biệt là sự thất bại trong kinh doanh tạo ra chi phí cao đáng kể và tổn thất nặng nề. Trên thực tế, dự đoán khả năng phá sản kinh doanh là mối quan tâm chính vì nó có thể giảm chi phí trong tương lai cũng như giảm thiểu rủi ro và tổn thất kinh doanh và thậm chí có thể ngăn chặn chính phá sản. Ngoài ra, dự đoán về khả năng phá sản sẽ giúp các nhà đầu tư, ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng lựa chọn hiệu suất doanh nghiệp tốt để hợp tác, tài trợ và đầu tư vốn. Đương nhiên, một phương pháp đáng tin cậy để dự đoán khả năng phá sản được quan tâm không chỉ bởi giới học thuật mà còn bởi các tác nhân tư nhân và chính phủ. Để kiểm soát và đo lường các vấn đề khó khăn tài chính, các nhà quản lý doanh nghiệp cần các công cụ phân tích tài chính và mô hình dự đoán phá sản. Dự đoán phá sản ngày càng trở nên quan trọng đối với quản trị doanh nghiệp. Hơn nữa, dự đoán phá sản doanh nghiệp đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm, chẳng hạn như mô hình Z-Score (Altman 1968), mô hình O-score (Ohlson 1980) và mô hình Zmijewski (Zmijewski 1984). Các mô hình này được sử dụng để dự đoán lợi nhuận mà một công ty sẽ phá sản trong vòng hai năm và dự báo các khoản vỡ nợ của công ty.
3.1. Phân tích các biến số tài chính sử dụng trong mỗi mô hình
Mỗi mô hình sử dụng một tập hợp các tỷ số tài chính khác nhau để đánh giá rủi ro phá sản. Mô hình Altman sử dụng năm tỷ số, bao gồm vốn lưu động trên tổng tài sản, lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, EBIT trên tổng tài sản, giá trị thị trường vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách tổng nợ và doanh thu trên tổng tài sản. Mô hình Ohlson sử dụng chín biến số, bao gồm tổng tài sản trên tổng nợ, vốn lưu động trên tổng tài sản, nợ phải trả ngắn hạn trên tổng tài sản, lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, và một số biến số khác. Mô hình Zmijewski sử dụng ba tỷ số, bao gồm lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, tổng nợ trên tổng tài sản và tài sản hiện tại trên nợ phải trả hiện hành.
3.2. Phương pháp phân tích phân biệt logit và probit
Mô hình Altman sử dụng phân tích phân biệt đa biến (MDA) để phân loại các công ty thành phá sản hoặc không phá sản. Mô hình Ohlson sử dụng hồi quy logit để ước tính xác suất phá sản của mỗi công ty. Mô hình Zmijewski sử dụng hồi quy probit để dự đoán khả năng phá sản.
IV. Ưu Nhược Điểm Ứng Dụng Thực Tiễn Của Các Mô Hình
Một loạt các mô hình đã được phát triển trong các nghiên cứu học thuật, tuy nhiên việc lựa chọn kỹ thuật để sử dụng là một thách thức và mô hình học thuật nào phù hợp nhất ở Việt Nam vẫn là một bài tập khó. Theo KhaliliAraghi, Maryam (2013), độ chính xác tổng thể và sức mạnh dự đoán của hồi quy logistic cao hơn so với MDA và mô hình probit. Như Kim et al. (2002) và Cho et al. (1995) cũng phát hiện ra rằng sự kết hợp của nhiều mô hình phá sản làm giảm phương sai của lỗi ước tính và cũng cải thiện hiệu suất nhận dạng toàn bộ. Do đó, mục tiêu của nghiên cứu này là kiểm tra tỷ lệ chính xác của các mô hình Altman (1968) và Ohlson (1980) và Zmijewski (1984) gốc trên các công ty niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 -2014.
4.1. Ưu điểm và hạn chế của mô hình Altman Z score
Ưu điểm của mô hình Altman Z-score là tính đơn giản và dễ sử dụng. Tuy nhiên, nó có một số hạn chế, bao gồm giả định về phân phối chuẩn của dữ liệu và khả năng kém trong việc dự đoán phá sản trong các ngành công nghiệp khác nhau. Ngoài ra, mô hình này có thể không phù hợp với các công ty có cấu trúc vốn phức tạp.
4.2. Ưu điểm và hạn chế của mô hình Ohlson O score
Mô hình Ohlson O-score sử dụng hồi quy logit, cho phép nó xử lý dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn. Tuy nhiên, mô hình này phức tạp hơn mô hình Altman và yêu cầu dữ liệu lịch sử để ước tính các hệ số hồi quy. Ngoài ra, mô hình này có thể không phù hợp với các công ty có dữ liệu tài chính hạn chế.
4.3. Ưu điểm và hạn chế của mô hình Zmijewski X score
Mô hình Zmijewski X-score đơn giản và dễ tính toán. Tuy nhiên, nó chỉ sử dụng ba tỷ số tài chính, điều này có thể hạn chế khả năng dự đoán phá sản. Ngoài ra, mô hình này có thể không phù hợp với các công ty có ngành nghề kinh doanh đặc biệt.
V. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Tại Việt Nam Giai Đoạn 2008 2014
Nghiên cứu này góp phần vào lĩnh vực phá sản, bao gồm học thuật và thực tiễn. Cho đến nay, có rất nhiều nghiên cứu nổi tiếng liên quan đến dự đoán cho phá sản doanh nghiệp. Không thể phủ nhận rằng các phương pháp này có cả điểm mạnh và điểm yếu, và việc chọn mô hình phù hợp cho ứng dụng thực nghiệm nên được quan tâm. Các nghiên cứu được tiến hành về mô hình dự đoán phá sản trong bối cảnh Việt Nam thường áp dụng một trong các mô hình nổi tiếng như Z-score của Altman (1968), Merton model của MKV-Merton (1974) hoặc mô hình O-score - Ohlson (1980) mà không đánh giá hiệu quả của từng mô hình. Trong nghiên cứu này, ba mô hình bao gồm Altman (1968) và Ohlson (1980) và Zmijewski (1984) được sử dụng với mục đích chính là đánh giá tỷ lệ chính xác của ba mô hình dự đoán phá sản dựa trên kế toán để tìm ra mô hình dự đoán phá sản dựa trên kế toán hiệu quả nhất. Hơn nữa, mô hình dự đoán phù hợp sẽ mang lại lợi ích cho người dùng. Các nhà đầu tư có thể đánh giá khả năng phá sản để rủi ro này có thể được bù đắp trong lợi nhuận kỳ vọng, sau đó có quyết định đầu tư đúng đắn. Sử dụng các mô hình, ngân hàng thương mại phát hiện rủi ro tín dụng của một công ty. Bên cạnh đó, các bên liên quan cũng sẽ được hưởng lợi từ điều này do có cái nhìn sâu sắc hơn về cách phá sản có thể được dự đoán.
5.1. Độ chính xác dự đoán của từng mô hình tại Việt Nam
Nghiên cứu đánh giá độ chính xác dự đoán của mô hình Altman, Ohlson và Zmijewski trên các công ty niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2014. Kết quả cho thấy mô hình Ohlson có độ chính xác cao nhất, tiếp theo là mô hình Altman và mô hình Zmijewski.
5.2. Phân tích ROC và AUROC để đánh giá hiệu quả mô hình
Nghiên cứu sử dụng phân tích Đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic) và diện tích dưới đường cong AUROC (Area Under the ROC curve) để đánh giá hiệu quả của các mô hình dự đoán phá sản. AUROC cho biết khả năng phân biệt giữa các công ty phá sản và không phá sản của mỗi mô hình. Mô hình có AUROC cao hơn được coi là hiệu quả hơn.
VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo về Dự Đoán Phá Sản
Nghiên cứu này so sánh sức mạnh dự đoán của ba mô hình dự đoán phá sản dựa trên kế toán: Altman Z-score, Ohlson O-score và Zmijewski X-score trên các công ty niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2014. Kết quả cho thấy mô hình Ohlson có độ chính xác cao nhất. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các mô hình này có một số hạn chế và nên được sử dụng thận trọng. Nghiên cứu này có thể giúp các nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư và các bên liên quan khác đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về rủi ro phá sản.
6.1. Tổng kết về ưu điểm và hạn chế của các mô hình
Mỗi mô hình có những ưu điểm và hạn chế riêng. Mô hình Altman đơn giản và dễ sử dụng, nhưng có thể không chính xác trong một số trường hợp. Mô hình Ohlson có độ chính xác cao hơn, nhưng phức tạp hơn. Mô hình Zmijewski đơn giản nhất, nhưng có độ chính xác thấp nhất.
6.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao độ chính xác
Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc kết hợp các mô hình khác nhau để cải thiện độ chính xác dự đoán. Ngoài ra, nghiên cứu có thể xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố đặc thù của ngành để nâng cao khả năng dự đoán phá sản. Nghiên cứu cũng có thể khám phá việc sử dụng các kỹ thuật học máy để phát triển các mô hình dự báo tài chính chính xác hơn.
