Luận văn thạc sĩ ueh comparison of accountin based bankruptcy prediction models of altman1968 ohlson1980 nad zmijewski1984 using vietnamese listed companies during 2008 2014

So sánh các mô hình dự đoán phá sản dựa trên kế toán của Altman, Ohlson và Zmijewski trên các công ty niêm yết Việt Nam giai đoạn 2008-2014.

• Tác giả: Nguyễn Thị Phương Trâm
• Người hướng dẫn: Dr. Nguyễn Thị Thúy Linh
• Trường học: University Of Economics Institute Of Social Studies Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Comparison of accounting-based bankruptcy prediction models of Altman(1968), Ohlson(1980) and Zmijewski(1984)using Vietnamese listed companies during 2008 – 2014
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• ABBREVIATIONS
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. The empirical problem
• 1.2. Problem Statement
• 1.3. Research objective and methodology
• 1.4. Contribution
• 1.5. Outline
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Concepts
• 2.2. Bankruptcy prediction models
• 2.2.1. Z-score model-Altman (1968)
• 2.2.2. O-score model- Ohlson (1980)
• 2.2.3. Zm-score- Zmijewski (1984)
• 2.2.4. Empirical studies of comparing bankruptcy prediction models
• 3. CHAPTER 3: DATA AND METHODOLOGY
• 4. CHAPTER 4: EMPIRICAL RESULTS
• 4.1. Analysis of the Bankruptcy Prediction Models
• 4.1.1. Analysis of Altman´s model (1968)
• 4.1.2. Analysis of Ohlson´s model (1980)
• 4.1.3. Analysis of Zmijewski (1984)
• 4.2. Evaluation of the models
• 4.3. Receiver Operating Curves
• 4.4. Suggestions for future research
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSIONS
• TABLE OF TABLES

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình dự đoán phá sản Altman Ohlson và Zmijewski

Mô hình dự đoán phá sản là một công cụ quan trọng trong việc đánh giá khả năng tài chính của các công ty. Trong bối cảnh kinh tế Việt Nam từ 2008 đến 2014, việc áp dụng các mô hình này trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Ba mô hình nổi bật là mô hình Altman, mô hình Ohlson và mô hình Zmijewski đã được nghiên cứu và so sánh để xác định độ chính xác trong việc dự đoán khả năng phá sản của các công ty niêm yết.

1.1. Mô hình Altman Đặc điểm và ứng dụng

Mô hình Z-score của Altman được phát triển vào năm 1968, sử dụng phân tích phân biệt đa biến để đánh giá khả năng phá sản. Mô hình này dựa trên năm chỉ số tài chính chính, giúp phân loại các công ty thành hai nhóm: có khả năng phá sản và không có khả năng phá sản. Nghiên cứu cho thấy mô hình này có độ chính xác cao trong nhiều trường hợp.

1.2. Mô hình Ohlson Phương pháp và hiệu quả

Mô hình O-score của Ohlson, phát triển vào năm 1980, sử dụng hồi quy logit để dự đoán khả năng phá sản. Mô hình này đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc dự đoán khả năng phá sản của các công ty niêm yết tại Việt Nam, đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế.

II. Thách thức trong việc dự đoán phá sản tại Việt Nam

Việc dự đoán phá sản không chỉ đơn thuần là áp dụng các mô hình mà còn phải đối mặt với nhiều thách thức. Các yếu tố như sự biến động của thị trường, chính sách kinh tế và các yếu tố nội tại của doanh nghiệp đều ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình dự đoán.

2.1. Tác động của khủng hoảng kinh tế đến dự đoán

Khủng hoảng kinh tế từ 2008 đến 2014 đã làm gia tăng số lượng công ty phá sản tại Việt Nam. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các mô hình dự đoán, khi mà các chỉ số tài chính có thể không phản ánh đúng thực trạng của doanh nghiệp.

2.2. Sự khác biệt trong ngành nghề và quy mô doanh nghiệp

Mỗi ngành nghề có đặc thù riêng, ảnh hưởng đến khả năng tài chính và khả năng phá sản. Các mô hình dự đoán cần được điều chỉnh để phù hợp với từng loại hình doanh nghiệp, từ đó nâng cao độ chính xác.

III. Phương pháp so sánh mô hình dự đoán phá sản

Để so sánh hiệu quả của các mô hình dự đoán phá sản, nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau như phân tích ROC và tỷ lệ chính xác. Việc này giúp xác định mô hình nào có khả năng dự đoán tốt nhất trong bối cảnh Việt Nam.

3.1. Phân tích ROC Đánh giá độ chính xác

Phân tích ROC (Receiver Operating Characteristic) là một công cụ hữu ích để đánh giá độ chính xác của các mô hình dự đoán. Nghiên cứu đã áp dụng phương pháp này để so sánh ba mô hình Altman, Ohlson và Zmijewski, từ đó xác định mô hình nào có độ chính xác cao nhất.

3.2. Tỷ lệ chính xác và sai số loại I II

Nghiên cứu cũng đã xem xét tỷ lệ chính xác của từng mô hình và phân tích sai số loại I và II. Kết quả cho thấy mô hình Ohlson có độ chính xác cao nhất, nhưng cũng có tỷ lệ sai số đáng kể, cần được xem xét cẩn thận.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Ohlson là mô hình dự đoán phá sản hiệu quả nhất trong giai đoạn 2008-2014. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà đầu tư, ngân hàng và các bên liên quan trong việc đưa ra quyết định tài chính.

4.1. Ứng dụng của mô hình Ohlson trong thực tiễn

Mô hình Ohlson không chỉ giúp các nhà đầu tư đánh giá rủi ro mà còn hỗ trợ các ngân hàng trong việc xác định khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Việc áp dụng mô hình này có thể giúp giảm thiểu rủi ro tài chính cho các bên liên quan.

4.2. Kết quả so sánh giữa các mô hình

Kết quả so sánh cho thấy mô hình Ohlson vượt trội hơn so với Altman và Zmijewski về độ chính xác. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mỗi mô hình có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn mô hình phù hợp cần dựa trên bối cảnh cụ thể.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình dự đoán phá sản là cần thiết trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Tuy nhiên, cần có những nghiên cứu sâu hơn để cải thiện độ chính xác của các mô hình này trong tương lai.

5.1. Đề xuất cho nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo nên xem xét việc kết hợp nhiều mô hình khác nhau để nâng cao độ chính xác trong dự đoán phá sản. Việc này có thể giúp giảm thiểu sai số và cải thiện khả năng dự đoán.

5.2. Tương lai của mô hình dự đoán phá sản tại Việt Nam

Với sự phát triển của công nghệ và dữ liệu lớn, tương lai của mô hình dự đoán phá sản tại Việt Nam hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến. Việc áp dụng các công nghệ mới có thể giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các mô hình này.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Làn sóng suy thoái kinh tế toàn cầu khởi phát từ năm 2008 đã tạo ra những tác động tiêu cực sâu rộng đến sức khỏe tài chính của cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam. Theo số liệu thống kê từ Tổng cục Thống kê, số lượng doanh nghiệp tuyên bố phá sản và giải thể tại Việt Nam đã gia tăng nhanh chóng qua các năm, từ mức 52.739 doanh nghiệp vào năm 2011 lên 54.261 doanh nghiệp năm 2012, đạt 60.767 doanh nghiệp năm 2013 và chạm mốc kỷ lục 67.823 doanh nghiệp trong năm 2014. Tình trạng này diễn ra trong bối cảnh tốc độ tăng trưởng kinh tế trong nước giảm tốc, dao động quanh mức 5% đến 7% mỗi năm.

Hiện tượng doanh nghiệp đổ vỡ hàng loạt không chỉ tạo gánh nặng tài chính nội tại mà còn lan tỏa rủi ro hệ thống, làm gia tăng tỷ lệ thất nghiệp và suy giảm niềm tin thị trường. Do đó, việc xây dựng và kiểm định một công cụ cảnh báo sớm kiệt quệ tài chính là yêu cầu cấp thiết đối với quản trị công ty, ngân hàng thương mại và các nhà đầu tư.

Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là đánh giá, so sánh năng lực dự báo khả năng phá sản của ba mô hình kế toán kinh điển: mô hình Z-score của Altman (1968), mô hình O-score của Ohlson (1980) và mô hình Zm-score của Zmijewski (1984). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2008 - 2014. Nghiên cứu xác định độ chính xác phân loại trước 1 năm, 2 năm và 3 năm trước khi phá sản, góp phần tối ưu hóa tỷ lệ phân loại đúng và giảm thiểu tổn thất tín dụng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên các lý thuyết nền tảng về cấu trúc vốn, thanh khoản và kiệt quệ tài chính doanh nghiệp. Khái niệm thất bại kinh doanh được định nghĩa theo Beaver (1966) là tình trạng doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn. Tại Việt Nam, khung pháp lý áp dụng Luật Phá sản năm 2004 và sửa đổi năm 2014, quy định doanh nghiệp mất khả năng thanh toán khi không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong thời hạn 3 tháng kể từ ngày đến hạn. Đồng thời, tiêu chí xác định công ty phá sản dựa theo Nghị định số 14/2007/NĐ-CP, áp dụng cho các doanh nghiệp bị hủy niêm yết do kết quả sản xuất kinh doanh bị thua lỗ trong 3 năm liên tục và tổng số lỗ lũy kế vượt quá vốn điều lệ thực góp.

Ba mô hình dự báo chính được vận dụng bao gồm:

• Mô hình phân tích biệt số đa biến (MDA) - Altman (1968): Sử dụng hàm phân biệt tuyến tính kết hợp 5 chỉ số tài chính: Vốn lưu động ròng trên tổng tài sản (WCTA), Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RETA), Lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản (EBIT/TA), Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu trên tổng nợ (METL), và Vòng quay tổng tài sản (STA).
• Mô hình hồi quy Logit có điều kiện - Ohlson (1980): Thiết lập xác suất phá sản dựa trên hàm phân phối logistic với 9 biến số độc lập: Quy mô tài sản điều chỉnh chỉ số giá GDP (SIZE), Tổng nợ trên tổng tài sản (TLTA), WCTA, Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (CLCA), Biến giả nợ vượt tài sản (OENEG), Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (NITA), Dòng tiền hoạt động trên tổng nợ (FUTL), Biến giả lỗ 2 năm liên tiếp (INTWO), và Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận ròng (CHIN).
• Mô hình hồi quy Probit - Zmijewski (1984): Ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính thông qua hàm phân phối chuẩn tích lũy với 3 biến số đại diện cho hiệu quả hoạt động, đòn bẩy và thanh khoản: NITA, TLTA và Tỷ số thanh toán hiện hành (CACL).

Phương pháp nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu tổng thể bao gồm 128 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX giai đoạn 2008 - 2014, được chia thành hai nhóm đối ứng hoàn hảo: 64 doanh nghiệp bị hủy niêm yết/phá sản và 64 doanh nghiệp lành mạnh. Phương pháp chọn mẫu áp dụng kỹ thuật bắt cặp tương đương (matched-sampling) dựa trên tiêu chí cùng ngành nghề kinh doanh và có quy mô tổng tài sản tương đồng. Toàn bộ các định chế tài chính, ngân hàng và công ty bảo hiểm bị loại trừ khỏi mẫu do đặc thù cấu trúc vốn khác biệt hoàn toàn theo khuyến nghị của Altman (1968).

Dữ liệu kế toán được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán độc lập tại các thời điểm 1 năm (t-1), 2 năm (t-2) và 3 năm (t-3) trước sự kiện phá sản từ cổng thông tin Vietstock. Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất thông thường (OLS) cho mô hình MDA và ước lượng hợp lý cực đại (MLE) cho mô hình Logit và Probit. Độ phù hợp của mô hình được kiểm tra qua chỉ số McFadden Pseudo R², trị riêng Eigenvalue và thống kê Wilks' Lambda. Hiệu năng phân loại được đo lường qua ma trận nhầm lẫn, diện tích dưới đường cong ROC (AUROC), kiểm định phân tích phương sai One-way ANOVA và phân tích hậu kiểm Tukey-Kramer để đối chiếu sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các mô hình.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích thống kê mô tả cho thấy sự phân hóa sâu sắc giữa hai nhóm doanh nghiệp:

• Chỉ số vòng quay tài sản (STA) ở nhóm công ty an toàn đạt giá trị trung bình 10,84 lần, cao gấp gần 9 lần so với mức 0,94 lần của nhóm công ty phá sản. Tỷ số giá trị thị trường trên nợ phải trả (METL) của nhóm an toàn đạt mức trung bình 1,84 lần, vượt trội so với mức 0,81 lần của nhóm phá sản.
• Mô hình O-score của Ohlson (1980) chứng minh năng lực dự báo ổn định và chính xác nhất tại thị trường chứng khoán Việt Nam, với tỷ lệ dự báo chính xác tổng thể tăng dần từ 75,4% ở mốc 1 năm trước phá sản (t-1), lên 77,5% ở mốc 2 năm (t-2) và đạt mức cao nhất 79,2% ở mốc 3 năm (t-3).
• Mô hình Z-score của Altman (1968) thể hiện khả năng phân biệt mạnh nhất ở thời điểm sát sự kiện (t-1) với giá trị Wilks' Lambda thấp ở mức 0,52 (mức ý nghĩa thống kê p < 0,001), hệ số tương quan chính tắc đạt 0,69 và trị riêng Eigenvalue đạt 0,92. Tuy nhiên, độ chính xác của mô hình Altman suy giảm rõ rệt khi dự báo xa ở mốc t-2 và t-3.
• Biến số lợi nhuận âm hai năm liên tiếp (INTWO) thể hiện ý nghĩa thống kê mạnh mẽ nhất với hệ số dương trong mô hình hồi quy Logit, cho thấy sự suy giảm lợi nhuận kéo dài là dấu hiệu cảnh báo phá sản nhạy bén nhất tại các doanh nghiệp Việt Nam.

Thảo luận kết quả

Hiệu năng vượt trội của mô hình Logit Ohlson xuất phát từ tính linh hoạt trong thuật toán ước lượng. Khác với mô hình MDA của Altman đòi hỏi các biến độc lập phải tuân theo phân phối chuẩn đa biến và ma trận phương sai - hiệp phương sai đồng nhất giữa các nhóm, hồi quy Logit không bị gò bó bởi các giả định khắt khe này. Điều này đặc biệt phù hợp với đặc thù dữ liệu tài chính tại thị trường Việt Nam vốn có độ lệch lớn và nhiều giá trị dị biệt.

Kết quả này hoàn toàn tương đồng với các công bố thực nghiệm của Maryam (2013) tại thị trường chứng khoán Tehran và nghiên cứu của Kleinert (2014) trên các công ty niêm yết tại Đức và Bỉ, khẳng định mô hình Logit có khả năng thích ứng cao hơn các mô hình tham số truyền thống. Khi biểu diễn qua đồ thị đường cong ROC, đường cong của mô hình Ohlson có xu hướng tiệm cận góc trên bên trái nhanh hơn, mang lại giá trị AUROC cao hơn mô hình Zmijewski. Tuy nhiên, hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện cục bộ khi hệ số phóng đại phương sai (VIF) giữa hai biến NITA và TLTA vượt ngưỡng 10, đòi hỏi người sử dụng cần thận trọng khi giải thích tác động biên độc lập của từng tỷ số tài chính.

Đề xuất và khuyến nghị

• Ngân hàng thương mại và tổ chức cấp tín dụng: Tích hợp mô hình hồi quy Logit của Ohlson vào hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ, đặt mục tiêu giảm thiểu tỷ lệ sai lầm loại I (cấp tín dụng cho doanh nghiệp có nguy cơ vỡ nợ) xuống dưới 10% trong vòng 12 tháng tới, thực hiện tái thẩm định định kỳ hàng quý đối với các khoản vay trung và dài hạn.
• Hội đồng quản trị và Ban điều hành doanh nghiệp: Thiết lập hệ thống kiểm soát rủi ro tài chính sớm dựa trên biến số INTWO và tỷ số khả năng sinh lời EBIT/TA, chủ động tái cấu trúc nợ khi vòng quay tài sản giảm xuống dưới 1,5 lần nhằm mục tiêu giảm chi phí đòn bẩy tài chính 15% trong kế hoạch tài chính 3 năm.
• Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và các Sở Giao dịch Chứng khoán: Ban hành quy chế cảnh báo tự động sớm đối với các cổ phiếu có dòng tiền hoạt động (FUTL) âm và hệ số thanh toán ngắn hạn dưới 1,0 trước thời hạn hủy niêm yết bắt buộc tối thiểu 18 tháng, nhằm bảo vệ quyền lợi cổ đông thiểu số.
• Các quỹ đầu tư và chuyên viên phân tích tài chính: Áp dụng kết hợp chỉ số diện tích dưới đường cong AUROC và ma trận xác suất phá sản để sàng lọc danh mục đầu tư, loại trừ các mã chứng khoán có xác suất kiệt quệ tài chính trên 50%, hướng tới mục tiêu gia tăng tỷ suất sinh lời điều chỉnh theo rủi ro thêm 3% đến 5% mỗi năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Chuyên viên quản trị rủi ro và thẩm định tín dụng tại các ngân hàng: Nắm bắt công cụ định lượng xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp niêm yết, từ đó thiết lập hạn mức tín dụng và yêu cầu tài sản bảo đảm chuẩn xác.
• Giám đốc tài chính (CFO) và chuyên viên kiểm toán nội bộ: Sử dụng bộ tỷ số cảnh báo sớm để phát hiện các lỗ hổng thanh khoản và dấu hiệu suy giảm dòng tiền hoạt động từ 1 đến 3 năm trước khi khủng hoảng xảy ra.
• Nhà đầu tư cá nhân và nhà quản lý danh mục chứng khoán: Trang bị phương pháp khoa học để nhận diện sớm các cổ phiếu có nguy cơ rơi vào diện kiểm soát, tạm ngừng giao dịch hoặc hủy niêm yết trên sàn HOSE và HNX.
• Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học khối ngành Tài chính - Ngân hàng: Tham khảo quy trình nghiên cứu thực nghiệm chuẩn mực về so sánh đối chuẩn giữa ba kỹ thuật phân tích thống kê MDA, Logit và Probit trên thị trường mới nổi.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình nào dự báo phá sản chính xác nhất cho doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam?

Mô hình O-score của Ohlson (1980) sử dụng phương pháp hồi quy Logit đạt độ chính xác cao nhất và ổn định nhất, dao động từ 75,4% đến 79,2% trong giai đoạn 2008 - 2014. Mô hình này ưu việt hơn nhờ không bị giới hạn bởi các giả định phân phối chuẩn của dữ liệu kế toán.

Chỉ số tài chính nào phản ánh nguy cơ phá sản nhạy bén nhất?

Biến số lợi nhuận ròng âm trong 2 năm liên tiếp (INTWO) và tỷ số vòng quay tài sản (STA) là hai chỉ báo quan trọng nhất. Nhóm doanh nghiệp an toàn có STA đạt trung bình 10,84 lần, gấp gần 9 lần nhóm phá sản (0,94 lần), cho thấy năng lực tạo doanh thu từ tài sản là yếu tố sống còn.

Tại sao mô hình Z-score của Altman lại giảm độ chính xác khi dự báo trước 2 và 3 năm?

Mô hình MDA của Altman hoạt động hiệu quả nhất ở mốc 1 năm (t-1) với Wilks' Lambda đạt 0,52 và trị riêng Eigenvalue đạt 0,92. Khi khoảng cách thời gian tăng lên 2 và 3 năm, các biến động kế toán tích lũy làm suy yếu năng lực phân biệt tuyến tính của các biến số ban đầu.

Sai lầm loại I và sai lầm loại II trong dự báo phá sản khác nhau như thế nào?

Sai lầm loại I xảy ra khi mô hình dự báo doanh nghiệp an toàn nhưng thực tế lại bị phá sản, gây mất vốn nghiêm trọng cho chủ nợ và nhà đầu tư. Sai lầm loại II là dự báo doanh nghiệp phá sản nhưng thực tế an toàn, chỉ gây mất cơ hội kinh doanh. Sai lầm loại I có chi phí đắt đỏ hơn nhiều.

Có thể áp dụng mô hình này cho các ngân hàng và công ty chứng khoán không?

Không thể áp dụng trực tiếp cho các định chế tài chính vì mẫu nghiên cứu 128 doanh nghiệp đã loại trừ ngành tài chính và bảo hiểm. Nhóm doanh nghiệp này có cấu trúc tài sản, tỷ lệ đòn bẩy nợ và các quy định an toàn vốn đặc thù không tương thích với các mô hình kế toán sản xuất thông thường.

Kết luận

• Nghiên cứu đã thực hiện kiểm định và so sánh toàn diện ba mô hình phá sản dựa trên dữ liệu kế toán của 128 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2014.
• Mô hình Logit của Ohlson (1980) được xác nhận là công cụ dự báo có độ chính xác vượt trội và ổn định nhất qua các mốc thời gian 1 năm, 2 năm và 3 năm trước phá sản.
• Hiệu quả luân chuyển tài sản (STA) và tình trạng thâm hụt lợi nhuận kéo dài (INTWO) là hai nhân tố có sức mạnh giải thích lớn nhất đối với xác suất kiệt quệ tài chính.
• Luận văn đã lấp đầy khoảng trống học thuật thực nghiệm về đối chuẩn đa mô hình kế toán (MDA, Logit, Probit) trong bối cảnh thị trường chứng khoán cận biên tại Việt Nam.
• Giai đoạn nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng tích hợp các biến số kinh tế vĩ mô và thuật toán học máy tiên tiến để gia tăng độ chính xác dự báo trong chu kỳ kinh tế mới.

Hãy áp dụng ngay khung phân tích dự báo rủi ro phá sản của luận văn để nâng cao năng lực thẩm định tín dụng và tối ưu hóa danh mục đầu tư tài chính của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES HO CHIMINHCITY THE HAGUE VIETNAMTHE NETHERLANDS VIETNAM – NETHERLANDSPROGRAMME FOR M.A IN DEVELOPMENT ECONOMICS Comparison of accounting-based bankruptcy prediction models of Altman(1968), Ohlson(1980) and Zmijewski(1984)using Vietnamese listed companies during 2008 – 2014 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of MASTER OF ARTS IN DEVELOPMENT ECONOMICS ByNGUYEN THI PHUONG TRAM Academic Supervisor: DR.NGUYEN THI THUY LINH HO CHI MINH CITY, December 2015 DECLARATION 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] “I certify that the substance of this thesis has not already been submitted for any degree and have not been currently submitted for any other degree. I certify that to the best of my knowledge and help received in preparing this thesis and all sources used have been acknowledged in this thesis.” HCMC, December 2015 Signature NGUYEN THI PHUONG TRAM 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ACKNOWLEDGEMENTS Actually, this thesis could not have been finished without a collaborative experience involving the helps from many people. I would like to acknowledge and express my heartfelt gratitude to those who give me the tremendous support to complete this thesis. I greatly express my special thanks to my supervisor Dr.

Nguyen Thi Thuy Linhwho was abundantly helpful and offered invaluable assistance, support and guidance through finishing this process. I express my warm thanks to Mr. Pham Khanh Nam for all his academic recommendations. I am using this opportunity to express my gratitude to everyone who supported me throughout the course of this MBA project.

Thank you so much! 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABSTRACT Bankrupt prediction is practical research topic and attractsmore attention of debtors, creditors, shareholders and other stakeholders. Moreover, it can be applied in a wide variety of situations to business managers make crucial decision. The bankruptcy prediction models have been developed based on old original modes ofAltman(1968), Ohlson(1980) and Zmijewski(1984)usingmultivariate discriminate, logit and probit analysis respectively. This thesisconducted the comparison of predictive power among these modelsusingVietnameselisted firms during the period from 2008 to 2014.

The data is taken from listed companies in HOSE and HNX stock market and characterized the determinants of financial distress in terms of firm accounting andfinancial ratios. To compare the predictive power of these models one year, two years and three year beforehand bankruptcy, the analysis of differences of accuracy rates and Receiver Operating Curves is applied. Overall, Ohlson’sprobit model (1980) performed most accurate on the Vietnam listed companies within investigation periods. This implies that Ohlson’smodel is the best predictor for bankruptcy likelihood for the listed companied in Vietnam.

However, since the unstable accuracy rates and the highest frequency of Type I and Type II errors, such resultshould be set into perspective and studied cautiously. Keywords: bankruptcy prediction;multivariate discriminate analysis; logit model; probit model. 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ABBREVIATIONS MDA: Multivariate discriminate analysis OLS Ordinary Least Squares A: Altman O Ohlson Z Zmijewski ROCReceiver Operating Curves AUROC Area under the ROC curve CRV Credit Rating of Vietnam GDPGross Domestic Product GNP Gross National Product HOSE Ho Chi Minh City Stock Exchange HXN Hanoi City Stock Exchange 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] TABLE OF CONTENTS CHAPTER 1: INTRODUCTION .1 The empirical problem .3 Research objective and methodology. 13 CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW .2 Bankruptcy prediction models .1 Z-score model-Altman (1968) .2 O-score model- Ohlson (1980) .3 Zm-score- Zmijewski (1984) .3 Empirical studies of comparing bankruptcy prediction models .1 Multiple discriminant analysis- Altman (1968) .2 Logit regression - Ohlson (1980) .3 Probit regression - Zmijewski (1984) .1 Pseudo R2 and eigenvalue.

33 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.3 Receiver Operating Curves.4 Derivation of Hypotheses .5Sample Selection and data. 39 CHAPTER 4: EMPIRICAL RESULTS .2 Analysis of the Bankruptcy Prediction Models .1 Analysis of Altman´s model (1968) .2 Analysis of Ohlson´s model (1980) .3 Analysis of Zmijewski (1984) .3 Evaluation of the models .2 Receiver Operating Curves.3 Suggestions for future research. 62 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] TABLE OF TABLES Figure1:Trend in amount of bankrupt companies from 2011-2014………………….9 Figure 2: Conceptual Framework-The relationship between financial ratio and SMEs bankruptcy prediction…………………………………………………………………24 Figure 3: Receiver Operating Curves…………………………………………………36 Figure 4:Accurate comparison …………………………………………………… 54 Figure 5: ROC curve……………………………………………………………….56 Table 1: The expected signs of variables used in the research……………………….25 Table 2: Accuracy rate……………………………………………………………….34 Table 3: Descriptive Statistic……………………………………………………….…42 Table 4: Correlation Coefficients………………………………………………….44 Table 5: VIF index…………………………………………………………………….45 Table 6: Regression result of Altman model………………………………………….46 Table 7: Wilks’ lambda test……………………………………………………….…47 Table 8: Regression result of Ohlson model………………………………………….48 Table 9: Regression result of Zmijewski model……………………………….50 Table 10: Possible classifications of response……………………………….……52 Table 11: Result of classifications of response………………………………….…52 Table 12: AUROC result…………………………………………………….55 Table 13: Summary accuracy rate of three models……………………………………56 Table 14: One-way ANOVA………………………………………………………….56 Table 15: Turkey-Kramer post-hoc analysis…………………………………….57 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER 1 INTRODUCTION 1.1 The empirical problem In 2008, the financial crisis broke out in the United States and quickly spread around the world, leading to the collapse of many financial institutions and the downward of stock markets. During 2011-2014 period, under the impact of the world economic crisis and the internal issues, Vietnam economy faced a series of challenges such slower growth rate fluctuating around 5-7 % per year, reduction of purchasing power and bankruptcy phenomenon.

According to data of Department of Statistic in 2014, amount of bankrupt companies significantly increases annual. Figure 1: Trend in amount of bankrupt companies from 2011 to 2014 Bankruptcy 67823 60767 52739 54261 2011 2012 2013 2014 Source: Author’s summary from The General Statistics Office of Vietnam It is alarmed that there are more than fifty-thousand declaring bankruptcy since 2011. Once issue of bankruptcy surges suddenly, it is not only an economic phenomenon , but also a social concern because of its consequence as rising unemployment , spreading impact and losing faith onstable economy. Moreover, the failure of acompany causes spread of crisis to other parts of the financial system and crisis 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] (TonatiuhPena etal.2009), leading business bankruptcy phenomenon has received interest from governance managers and parties involved.2 Problem Statement Bhagarva et al., 1998 said “Bankruptcies are devastating”, especiallybusiness failure creates significant high cost and heavy losses.

In fact, predicting likelihood of business bankruptcy is the main concern because it might reduce future costs as well as minimize risk and loss of business and perhaps even prevent the bankruptcy itself. Also, prediction about bankruptcy likeihood will help investors, banks or credit institution to choose the good enterprise performance to cooperate, finance and invest capital.Naturally, a reliable method to predict a possible bankruptcy is interested by not only academic but also private agents and government. In order to control and measure the financial distress issues as well, business managers need tools for financial analysis and the prediction of bankruptcy model. Prediction of bankruptcy is of increasing importance to corporate governance.

Moreover, the prediction of corporate bankruptcy has been demonstrated in many empirical studies, such so-called Z-Score model (Altman 1968), O-score model (Ohlson 1980) and Zmijewski's model (Zmijewski 1984). These models are used to predict the profitability that a firm will go into bankruptcy within two years and forecast corporate defaults. Z-score model being a well-known study of Edward Altman was developed in 1968. The multivariate discriminate analysis (MDA) with more financial ratios was constructed discriminant function inZ-score model.

Another model to predict company failure is the logit approached by Ohlson (1980). He used the logit model and US firms to develop an estimate of the probability of failure for each firm. Ohlson´s work (1980) was then followed by study of Zmijewski (1984) that created another bankruptcy prediction model, the probit model. 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] A variety of models have been developed in the academic studies, however the selection of the technical to be used is a challenge and what academic model that is best suitable one in Vietnam is still a difficult exercise.

According to KhaliliAraghi, Maryam (2013), the overall accuracy and predictive power of logistic regression are higher than those of MDA and probit model. As Kim et al. (2002) and Cho et al. (1995) also found that a combination of multiple bankruptcy models reduce the variance of estimated error and also improves the whole recognition performance.

Therefore, the goal of this research is to examine the accuracy rate of the original Altman (1968) and Ohlson (1980) and Zmijewski (1984) models on Vietnamese listed companies during 2008 -2014 period.3 Research objective and methodology As stated above, bankruptcy not only causes costs affecting to business’s operation itself, but creates burden for society as well. Therefore, numerous bankrupt predicted models have been studied and developed as the purpose forecasting financial risk and then having decision promptly. The aim of this study is to assess the three most common accounting–based bankruptcy prediction models. To achieve this purpose, the underlying problem leads to the following research question: What is the predictive power difference between the bankruptcy prediction models of Altman (1968), Ohlson (1980) and Zmijewski (1984) to Vietnamese listed firms in period from 2008-2014? This study is to compare the accuracy power of bankruptcy models, such Z-score, O- score and Zm-scoreinvestigated in one year, two year and three years before bankruptcy.

The source of data is taken from listed companies in context of Vietnamfor the period from 2008 to 2014. In more depth, the aim is to choose a most efficient model by assessing the accuracy rate of the three accounting-based bankruptcy prediction models.The function 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] relationship between independent variable and the probability of bankruptcy is examined to enhance bankruptcy prediction accuracy. Furthermore,in order to assess the accuracy of models, it is necessary to analyze ROC curve. This study is conducted with hope that its finding will be useful for subjects such manager, lender, investor and etc.

have crucialdecision to reduce and predict financial risks.4 Contribution This research contributes to the bankruptcy, including academic and practice. Till to now, there are many well-known researches with respect to prediction for corporate bankruptcy. It is not denied that these methods have both strengths and weaknesses, and choosing the suitable model for empirical application should be interested. Studies conducting about bankruptcy prediction models in the context of Vietnam often apply one of famous model such Z-score of Altman (1968), Mertron model of MKV-Merton (1974) or O-score model- Ohlson (1980) without assessing the efficient of each model.

In this research, three models including Altman (1968) and Ohlson (1980) and Zmijewski (1984) are used with the main purpose of evaluating the accuracy rate of the three accounting-based bankruptcy prediction models in order to find out the most efficient accounting-based bankruptcy prediction model. Moreover, the suitable predict model will bring benefits to users. Investors can assess the likelihood of bankruptcy so that this risk can be compensated in the expected return, then having right investment decision. Using the models, commercial bank detects the credit risk of a firm.

Besides, the stakeholders will also benefit from this due to having a better insight how bankruptcy can be predicted. 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.5 Outline The rest of the paper is organized as follows:  Chapter 2 introduces literature review about core concepts related to the research problem.  Chapter 3 is devoted to the description data and well-known statistical techniques used for bankruptcy prediction, namely discriminant analysis, logistic and probitregression. Further, it describes method research.

 Section 4 reports results and discussion of results.  Finally, Section 5 draws someconclusions about the proposed methods and outlines future work. 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW This sectionstarts to review important concepts describing business failure that used to employ in many studies. Moreover, bankrupt prediction model is introduced.

Finally, it is necessary to present empirical studies of comparing method of bankruptcy prediction models.