Luận văn thạc sĩ vai trò của các tỷ số tài chính trong phát hiện kiệt quệ tài chính bằng chứng từ các công ty phi tài chính tại việt nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu vai trò của các tỷ số tài chính trong phát hiện kiệt quệ tài chính bằng chứng từ các công ty phi, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Hoàng Thị Minh Thư
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Thị Liên Hoa
• Trường học: Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Vai Trò Của Các Tỷ Số Tài Chính Trong Phát Hiện Kiệt Quệ Tài Chính – Bằng Chứng Từ Các Công Ty Phi Tài Chính Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. TÓM TẮT
• 2. LÝ DO NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
• 3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 4. MỤC TIÊU CỦA BÀI NGHIÊN CỨU
• 5. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 6. KẾT CẤU CỦA BÀI NGHIÊN CỨU
• 7. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
• 7.1. KHÁI QUÁT VỀ LÝ THUYẾT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
• 7.1.1. Các thuật ngữ cơ bản
• 7.1.2. Chi phí kiệt quệ tài chính
• 7.1.3. Sự hữu dụng của dự báo phá sản doanh nghiệp
• 7.2. BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP
• 7.2.1. Nghiên cứu của William Beaver - “Các chỉ số tài chính dự báo phá sản” - 1966
• 7.2.2. Nghiên cứu của Eward Altman – “Các chỉ số tài chính, phân tích khác biệt và dự báo phá sản doanh nghiệp” - 1968
• 8. PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 9. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 10. CÁC HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 11. ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về tỷ số tài chính và kiệt quệ tài chính

Tỷ số tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp. Chúng giúp xác định khả năng thanh toán, khả năng sinh lời và mức độ rủi ro tài chính. Kiệt quệ tài chính xảy ra khi doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của mình. Việc phát hiện sớm tình trạng này là rất cần thiết để tránh những hậu quả nghiêm trọng như phá sản.

1.1. Khái niệm về tỷ số tài chính

Tỷ số tài chính là các chỉ số được tính toán từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Chúng giúp đánh giá hiệu quả hoạt động, khả năng thanh toán và mức độ rủi ro tài chính. Các tỷ số này bao gồm tỷ số thanh khoản, tỷ số nợ, và tỷ số sinh lời.

1.2. Kiệt quệ tài chính là gì

Kiệt quệ tài chính là tình trạng mà doanh nghiệp không thể thực hiện các nghĩa vụ tài chính của mình. Điều này có thể dẫn đến phá sản hoặc tái cấu trúc doanh nghiệp. Việc nhận diện sớm các dấu hiệu kiệt quệ tài chính là rất quan trọng để có biện pháp khắc phục kịp thời.

II. Vấn đề và thách thức trong phát hiện kiệt quệ tài chính

Phát hiện kiệt quệ tài chính không phải là điều dễ dàng. Nhiều doanh nghiệp có thể gặp khó khăn tài chính nhưng vẫn duy trì hoạt động. Các nhà quản lý cần phải nhận diện các dấu hiệu sớm để có thể đưa ra các quyết định kịp thời. Thách thức lớn nhất là sự thiếu hụt thông tin chính xác và kịp thời.

2.1. Các dấu hiệu cảnh báo kiệt quệ tài chính

Một số dấu hiệu cảnh báo kiệt quệ tài chính bao gồm: giảm doanh thu, tăng nợ, và giảm khả năng thanh toán. Những dấu hiệu này cần được theo dõi thường xuyên để có thể phát hiện sớm tình trạng kiệt quệ.

2.2. Thách thức trong việc thu thập dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu tài chính chính xác và kịp thời là một thách thức lớn. Nhiều doanh nghiệp không công khai thông tin tài chính đầy đủ, điều này gây khó khăn cho việc phân tích và dự đoán tình trạng tài chính của họ.

III. Phương pháp phát hiện kiệt quệ tài chính hiệu quả

Có nhiều phương pháp để phát hiện kiệt quệ tài chính, bao gồm phân tích tỷ số tài chính, mô hình Logit và phân tích đa biệt thức. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng.

3.1. Phân tích tỷ số tài chính

Phân tích tỷ số tài chính là phương pháp phổ biến nhất để đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp. Các tỷ số như tỷ số thanh khoản, tỷ số nợ và tỷ số sinh lời giúp xác định khả năng tài chính của doanh nghiệp.

3.2. Mô hình Logit trong dự đoán kiệt quệ

Mô hình Logit là một công cụ mạnh mẽ trong việc dự đoán khả năng kiệt quệ tài chính. Mô hình này sử dụng các biến độc lập để dự đoán xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính, giúp các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định kịp thời.

IV. Ứng dụng thực tiễn của tỷ số tài chính trong phát hiện kiệt quệ

Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng tỷ số tài chính có thể dự đoán chính xác tình trạng kiệt quệ tài chính. Việc áp dụng các mô hình này trong thực tiễn giúp các doanh nghiệp nhận diện sớm các dấu hiệu rủi ro và có biện pháp khắc phục kịp thời.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ các công ty tại Việt Nam

Nghiên cứu cho thấy rằng các tỷ số tài chính có thể dự đoán chính xác tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính tại Việt Nam. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây trên thế giới.

4.2. Ứng dụng trong quản lý doanh nghiệp

Các nhà quản lý có thể sử dụng các tỷ số tài chính để theo dõi tình hình tài chính của doanh nghiệp. Việc này giúp họ có thể đưa ra các quyết định kịp thời nhằm tránh tình trạng kiệt quệ tài chính.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu về kiệt quệ tài chính

Nghiên cứu về tỷ số tài chính và kiệt quệ tài chính vẫn còn nhiều tiềm năng phát triển. Các nhà nghiên cứu cần tiếp tục tìm kiếm các phương pháp mới để cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán kiệt quệ tài chính. Tương lai của nghiên cứu này sẽ giúp các doanh nghiệp có thể phát hiện sớm và giảm thiểu rủi ro tài chính.

5.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình dự đoán mới, kết hợp nhiều yếu tố khác nhau để nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện kiệt quệ tài chính.

5.2. Tầm quan trọng của việc giáo dục tài chính

Giáo dục tài chính cho các nhà quản lý và doanh nhân là rất quan trọng. Việc này giúp họ hiểu rõ hơn về các tỷ số tài chính và cách sử dụng chúng để quản lý rủi ro tài chính hiệu quả.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu chịu ảnh hưởng nặng nề từ cuộc khủng hoảng tài chính, các doanh nghiệp (DN) tại Việt Nam cũng không tránh khỏi nguy cơ kiệt quệ tài chính và phá sản. Từ năm 2008 đến tháng 9 năm 2013, hơn 50 công ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX đã bị hủy niêm yết do thanh khoản yếu kém hoặc thua lỗ kéo dài. Việc dự báo sớm dấu hiệu kiệt quệ tài chính trở nên cấp thiết nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực đến nền kinh tế và xã hội, như thất nghiệp gia tăng, phá sản dây chuyền và suy thoái kinh tế. Mục tiêu nghiên cứu là kiểm định khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các tỷ số tài chính thông qua các phương pháp phân tích đa biệt thức (MDA), phân tích tỷ lệ so sánh, phân tích tỷ lệ xu hướng và mô hình Logit trên mẫu 38 công ty (19 công ty phá sản và 19 công ty không phá sản). Nghiên cứu tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính, nhằm cung cấp công cụ dự báo hiệu quả cho các nhà quản lý, nhà đầu tư và cơ quan quản lý.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết kiệt quệ tài chính, trong đó kiệt quệ tài chính được hiểu là tình trạng DN không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính với chủ nợ, có thể dẫn đến phá sản hoặc khó khăn tài chính nghiêm trọng. Chi phí kiệt quệ tài chính bao gồm chi phí chưa phá sản (do các quyết định sai lầm, mâu thuẫn quyền lợi giữa cổ đông và chủ nợ) và chi phí phá sản (pháp lý, hành chính, mất khách hàng, nhân viên). Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn cho thấy DN cần cân bằng giữa lợi ích thuế từ nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính để tối ưu giá trị doanh nghiệp.

Khung lý thuyết dự báo phá sản dựa trên các mô hình kinh điển như mô hình chỉ số Z của Altman (1968) với 5 tỷ số tài chính đại diện cho thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và hoạt động; mô hình EMS dành cho thị trường mới nổi; và mô hình Logit cho dự báo xác suất phá sản. Các khái niệm chính bao gồm:

• Tỷ số thanh khoản: đo khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (ví dụ: tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn).
• Tỷ số đòn bẩy tài chính: đo mức độ sử dụng nợ (ví dụ: tổng nợ/tổng tài sản).
• Tỷ số khả năng sinh lời: đo hiệu quả tạo lợi nhuận (ví dụ: EBIT/tổng tài sản).
• Tỷ số hiệu quả sử dụng tài sản: đo hiệu suất sử dụng tài sản (ví dụ: doanh thu/tổng tài sản).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính 5 năm (2008-2013) của 38 công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE và HNX, trong đó có 19 công ty phá sản và 19 công ty không phá sản được ghép đôi theo ngành và quy mô tài sản. Phương pháp chọn mẫu nhằm đảm bảo tính đại diện và so sánh chính xác giữa hai nhóm.

Phân tích dữ liệu được thực hiện qua các bước:

• Phân tích tỷ lệ so sánh và tỷ lệ xu hướng để đánh giá sự khác biệt và biến động các chỉ số tài chính giữa hai nhóm.
• Phân tích đa biệt thức (MDA) để xây dựng mô hình phân loại dựa trên các biến tài chính có ý nghĩa.
• Mô hình Logit để ước lượng xác suất phá sản dựa trên các biến tài chính.
• Kiểm định T và F để xác định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các chỉ số tài chính của hai nhóm.

Quá trình phân tích sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 20 với cỡ mẫu 190 quan sát (38 công ty x 5 năm). Phương pháp phân tích được lựa chọn nhằm khai thác tối đa thông tin từ các tỷ số tài chính và đánh giá khả năng dự báo kiệt quệ tài chính trong điều kiện kinh tế Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Khác biệt rõ rệt giữa các chỉ số tài chính của công ty phá sản và không phá sản: Có 18/23 tỷ số tài chính cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm. Ví dụ, tỷ số thanh khoản hiện thời trung bình của công ty không phá sản là khoảng 2,54, trong khi công ty phá sản chỉ khoảng 1,19; tỷ số nợ trên tổng tài sản của công ty phá sản trung bình 0,35, cao hơn đáng kể so với 0,25 của công ty không phá sản.

2. Xu hướng giảm sút các chỉ số khả năng sinh lời và thanh khoản ở công ty phá sản: Trong 5 năm trước khi phá sản, các chỉ số như EBIT/tổng tài sản, lợi nhuận ròng/tổng tài sản giảm dần, ví dụ EBIT/tổng tài sản giảm từ 0,065 xuống âm 0,011; lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản giảm từ 0,027 xuống âm 0,164.

3. Mô hình phân tích đa biệt thức (MDA) với hai biến EBIT/nợ ngắn hạn và EBIT/tổng tài sản đạt độ chính xác phân loại 70% cho công ty phá sản và 98% cho công ty không phá sản. Mô hình chỉ số Z được xây dựng như sau:

[ Z = 1.656 \times \frac{EBIT}{Nợ\ ngắn\ hạn} + 4.450 \times \frac{EBIT}{Tổng\ tài sản} ]

Với ngưỡng phân loại:

• $Z < -0.890$: Phá sản
• (-0.890 \leq Z \leq 0.742): Không rõ ràng
• $Z > 0.742$ : Lành mạnh

4. Mô hình Logit cho kết quả phân loại chính xác lên đến 88,9%, vượt trội so với MDA và các phương pháp phân tích tỷ lệ truyền thống, cho thấy mô hình Logit phù hợp để dự báo kiệt quệ tài chính trong bối cảnh Việt Nam.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu quốc tế như Beaver (1966), Altman (1968), Abbas và cộng sự (2011) tại Pakistan, và Akbar và cộng sự (2012) tại Iran, khẳng định vai trò quan trọng của các tỷ số tài chính trong dự báo phá sản. Sự khác biệt về tỷ số thanh khoản, đòn bẩy và khả năng sinh lời phản ánh rõ ràng tình trạng tài chính yếu kém của các công ty phá sản.

Việc mô hình Logit đạt độ chính xác cao hơn MDA cho thấy ưu thế của phương pháp này trong xử lý dữ liệu phi chuẩn và đa biến, phù hợp với đặc thù thị trường mới nổi như Việt Nam. Các biểu đồ so sánh trung bình tỷ số tài chính giữa hai nhóm qua các năm có thể minh họa rõ xu hướng suy giảm ở nhóm phá sản, giúp nhà quản lý nhận diện sớm dấu hiệu cảnh báo.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng nhận diện hạn chế về kích thước mẫu và phạm vi ngành nghề, đồng thời chưa xét đến các yếu tố phi tài chính như quản trị doanh nghiệp hay môi trường kinh tế vĩ mô, mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình Logit và chỉ số Z trong hệ thống cảnh báo sớm của các công ty niêm yết: Các công ty và cơ quan quản lý nên tích hợp các mô hình dự báo này vào hệ thống giám sát tài chính để phát hiện sớm nguy cơ kiệt quệ tài chính, giảm thiểu rủi ro phá sản.

2. Tăng cường quản lý và kiểm soát các chỉ số thanh khoản và đòn bẩy tài chính: DN cần duy trì tỷ số thanh khoản hiện thời trên mức an toàn và kiểm soát tỷ lệ nợ vay hợp lý nhằm giảm thiểu chi phí kiệt quệ tài chính, bảo đảm khả năng thanh toán.

3. Đào tạo và nâng cao năng lực phân tích tài chính cho nhà quản lý và chuyên gia tài chính: Trang bị kiến thức về các mô hình dự báo phá sản giúp họ đưa ra quyết định kịp thời, hiệu quả trong quản trị rủi ro tài chính.

4. Cơ quan quản lý nên xây dựng khung pháp lý và chính sách hỗ trợ DN trong việc công bố và minh bạch thông tin tài chính: Điều này giúp tăng tính chính xác và tin cậy của các mô hình dự báo, đồng thời tạo môi trường kinh doanh minh bạch, bền vững.

5. Khuyến khích nghiên cứu mở rộng với mẫu lớn hơn và đa dạng ngành nghề trong tương lai để hoàn thiện mô hình dự báo phù hợp hơn với đặc thù thị trường Việt Nam.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý doanh nghiệp: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm, quản lý rủi ro tài chính, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và tránh phá sản.

2. Nhà đầu tư và cổ đông: Áp dụng các mô hình dự báo để đánh giá rủi ro đầu tư, lựa chọn cổ phiếu an toàn, giảm thiểu thiệt hại tài chính.

3. Chủ nợ và tổ chức tín dụng: Dùng các chỉ số tài chính và mô hình dự báo để đánh giá khả năng trả nợ của DN, quản lý danh mục cho vay hiệu quả, hạn chế nợ xấu.

4. Cơ quan quản lý và chính sách: Tham khảo để xây dựng chính sách giám sát tài chính DN, phát triển hệ thống cảnh báo sớm trên thị trường chứng khoán, góp phần ổn định kinh tế vĩ mô.

Câu hỏi thường gặp

1. Các tỷ số tài chính nào quan trọng nhất trong dự báo kiệt quệ tài chính?
   Các tỷ số EBIT/nợ ngắn hạn và EBIT/tổng tài sản được xác định là có ý nghĩa dự báo cao nhất trong nghiên cứu, phản ánh khả năng sinh lời và thanh toán nợ ngắn hạn của DN.

2. Mô hình Logit có ưu điểm gì so với MDA?
   Mô hình Logit không yêu cầu giả định phân phối chuẩn và phương sai đồng nhất, phù hợp với dữ liệu thực tế đa dạng, cho kết quả phân loại chính xác hơn (88,9% so với 70%).

3. Phạm vi nghiên cứu có giới hạn gì không?
   Nghiên cứu tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2013, không bao gồm ngân hàng và tổ chức tài chính, do đó kết quả có thể chưa áp dụng rộng rãi cho toàn bộ thị trường.

4. Làm thế nào để áp dụng mô hình dự báo vào thực tế?
   DN và nhà quản lý có thể sử dụng các tỷ số tài chính được đề xuất để theo dõi định kỳ, kết hợp với mô hình Logit hoặc chỉ số Z để đánh giá nguy cơ phá sản và có biện pháp xử lý kịp thời.

5. Nghiên cứu có đề xuất hướng phát triển nào cho tương lai?
   Nghiên cứu khuyến nghị mở rộng mẫu nghiên cứu, bổ sung các yếu tố phi tài chính và áp dụng các kỹ thuật phân tích hiện đại hơn nhằm nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng của mô hình dự báo.

Kết luận

• Nghiên cứu xác định rõ vai trò quan trọng của các tỷ số tài chính trong dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2008-2013.
• Mô hình Logit và phân tích đa biệt thức (MDA) được áp dụng hiệu quả, với độ chính xác phân loại lần lượt là 88,9% và 70% cho công ty phá sản.
• Hai biến tài chính chủ đạo là EBIT/nợ ngắn hạn và EBIT/tổng tài sản có sức mạnh dự báo cao nhất.
• Kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu quốc tế, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học cho việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm tại Việt Nam.
• Đề xuất các giải pháp quản lý tài chính, nâng cao năng lực phân tích và hoàn thiện chính sách nhằm giảm thiểu rủi ro phá sản trong tương lai.

Các nhà quản lý, nhà đầu tư và cơ quan quản lý nên áp dụng các mô hình dự báo này trong thực tiễn để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tài chính và bảo vệ lợi ích các bên liên quan.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH **************** HOÀNG THỊ MINH THƯ VAI TRÒ CỦA CÁC TỶ SỐ TÀI CHÍNH TRONG PHÁT HIỆN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH – BẰNG CHỨNG TỪ CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH **************** HOÀNG THỊ MINH THƯ VAI TRÒ CỦA CÁC TỶ SỐ TÀI CHÍNH TRONG PHÁT HIỆN KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH – BẰNG CHỨNG TỪ CÁC CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.

NGUYỄN THỊ LIÊN HOA TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: bài nghiên cứu này là kết quả nghiên cứu của chính cá nhân tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Thị Liên Hoa – Giảng viên Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. Học viên Hoàng Thị Minh Thư TIEU LUAN MOI download : [e-mail] MỤC LỤC Nội dung: Trang LỜI CAM ĐOAN. MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT.

LÝ DO NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU. MỤC TIÊU CỦA BÀI NGHIÊN CỨU. PHẠM VI NGHIÊN CỨU.

KẾT CẤU CỦA BÀI NGHIÊN CỨU. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY. KHÁI QUÁT VỀ LÝ THUYẾT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH. Các thuật ngữ cơ bản.

Chi phí kiệt quệ tài chính. Sự hữu dụng của dự báo phá sản doanh nghiệp. BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP. Nghiên cứu của William Beaver - “Các chỉ số tài chính dự báo phá sản” - 1966.

Nghiên cứu của Eward Altman – “ Các chỉ số tài chính, phân tích khác biệt và dự báo phá sản doanh nghiệp” - 1968. Các nghiên cứu điển hình khác. Nghiên cứu của Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul –“Mô hình dự báo phá sản cho các doanh nghiệp phi tài chính – Trường hợp của Pakistan” - 2011.15 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Nghiên cứu của Akbar, Behzad, Seyed và Mohammad –“Sử dụng mô hình Logit trong dự báo phá sản doanh nghiệp – Bằng chứng từ các doanh nghiệp niêm yết tại Iran” - 2012.

THẢO LUẬN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP TRÊN THẾ GIỚI VÀ HẠN CHẾ CỦA CÁC NGHIÊN CỨU NÀY. PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, PHẠM VI NGHIÊN CỨU. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU.

NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. KẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH CHỈ SỐ Z. KẾT QUẢ ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TỶ LỆ SO SÁNH. KẾT QUẢ ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TỶ LỆ XU HƯỚNG.

KẾT QUẢ ÁP DỤNG MÔ HÌNH LOGIT. TỔNG HỢP CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. CÁC HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU. ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO .57 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .58 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT CTCP: Công ty cổ phần.

DN: Doanh nghiệp. HOSE: Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. HNX: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội. MDA – Multivariate discriminant analysis: Phân tích đa khác biệt.

TIEU LUAN MOI download : [e-mail] DANH MỤC BẢNG BIỂU Trang Bảng 3.1: Danh sách các công ty trong mẫu nghiên cứu tại Việt Nam .2: Các tỷ số sử dụng trong phương pháp phân tích tỷ lệ và phân tích tỷ lệ xu hướng.1a: Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số đòn bẩy của các công ty phá sản .1b: Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số thanh khoản của các công ty phá sản .1c:Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số khả năng sinh lời của các công ty phá sản .1d: Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số hiệu quả sử dụng tài sản của các công ty phá sản.2a: Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số đòn bẩy của các công ty không phá sản .b: Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số thanh khoản của các công ty không phá sản .c: Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số khả năng sinh lời của các công ty không phá sản .d: Trung bình và độ lệch chuẩn của nhóm các chỉ số hiệu quả sử dụng tài sản của các công ty không phá sản .3a: Kiểm định sự bằng nhau của trung bình và phương sai của nhóm các chỉ số đòn bẩy.3b: Kiểm định sự bằng nhau của trung bình và phương sai của nhóm các chỉ số thanh khoản.3c: Kiểm định sự bằng nhau của trung bình và phương sai của nhóm các chỉ số sinh lời .39 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.3d: Kiểm định sự bằng nhau của trung bình và phương sai của nhóm các chỉ số hiệu quả sử dụng tài sản.4: Các biến đưa vào mô hình nghiên cứu tại Việt Nam .5: Hệ số của mô hình nghiên cứu tại Việt Nam .6: Giá trị Z tối ưu trong nghiên cứu tại Việt Nam .7: Kết quả phân loại của mô hình nghiên cứu tại Việt Nam .8: Wilks' Lambda của mô hình nghiên cứu tại Việt Nam .9: Kết quả phân loại của phương pháp phân tích tỷ lệ cho các công ty phá sản tại Việt Nam .10: Kết quả phân loại của phương pháp phân tích tỷ lệ cho các công ty không phá sản tại Việt Nam .11: Kết quả phân loại của phương pháp phân tích tỷ lệ xu hướng cho các công ty phá sản tại Việt Nam .12: Tổng hợp kết quả các phương pháp nghiên cứu tại Việt Nam .13: Kiểm định T sự bằng nhau của giá trị trung bình .14: Kết quả mô hình hồi quy Logit.15: Kết quả phân loại mô hình Logit .16: Kết quả kiểm định Wald .17: Kết quả kiểm định forward Wald .18: Kết quả phân loại của kiểm định forward Wald .53 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 1 TÓM TẮT Bài nghiên cứu nhằm xác định mối quan hệ giữa các tỷ số tài chính và kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến tháng 9 năm 2013. Hay nói một cách khác, bài nghiên cứu này kiểm định rằng có hay không các tỷ số tài chính có thể dự báo được tín hiệu kiệt quệ tài chính trong bối cảnh hoạt động kinh doanh bình thường. Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm phương pháp phân tích đa biệt thức (MDA), phương pháp so sánh tỷ lệ, phương pháp phân tích tỷ lệ xu hướng và mô hình Logit. Kết quả của phương pháp MDA là tỷ lệ dự đoán chính xác là 70% và phương pháp mô hình Logit là 88,9%.

Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng, các tỷ số tài chính có đủ sức mạnh để dự đoán dấu hiệu kiệt quệ tài chính trên thị trường chứng khoán tại Việt Nam. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu gần đây của Beaver cho thị trường Châu Âu, nghiên cứu của Abbas và cộng sự tại Pakistan, nghiên cứu Akbar, Behzad, Seyed và Mohammad tại Iran. Các kết quả thực nghiệm của nghiên cứu này có thể được sử dụng như một bàn đạp để cho các nhà nghiên cứu trong tương lai - những người quan tâm trong việc tìm kiếm dự đoán tốt nhất cho sự phá sản phát triển một mô hình dự báo và đánh giá độ chính xác phân loại của nó. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

LÝ DO NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI Có rất nhiều lý do khiến cho một doanh nghiệp biến mất khỏi thị trường. Nguyên nhân có thể là bị kiệt quệ tài chính, thanh lý hoặc bị sát nhập vào một công ty khác. Trong bối cảnh hội nhập kinh tế ngày càng sâu rộng, sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp (DN) trên thị trường ngày càng lớn nên sự rút lui hay phá sản của một bộ phận DN là điều không thể tránh khỏi. Đặc biệt, do những tác động tiêu cực của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu hiện nay, tình trạng khó khăn của nền kinh tế đã và đang dẫn tới sự phá sản hàng loạt của các DN, kể cả các DN ở các nước phát triển và các nước đang phát triển trong đó có Việt Nam.

DN phá sản sẽ gây ra nhiều tác động tiêu cực cho cả xã hội và nền kinh tế. Về mặt kinh tế: Một doanh nghiệp bị phá sản trong điều kiện ngày nay có thể dẫn đến những tác động tiêu cực. Khi quy mô của doanh nghiệp phá sản càng lớn, tham gia vào quá trình phân công lao động của ngành nghề đó càng sâu và rộng, số lượng bạn hàng ngày càng đông, thì sự phá sản của nó có thể dẫn đến sự phá sản hàng loạt của các doanh nghiệp bạn hàng theo "hiệu ứng domino" - phá sản dây chuyền. Về mặt xã hội: Phá sản doanh nghiệp để lại những hậu quả tiêu cực nhất định về mặt xã hội bởi nó làm tăng số lượng người thất nghiệp, làm cho sức ép về việc làm ngày càng lớn và có thể làm nảy sinh các tệ nạn xã hội, thậm chí các tội phạm.

Về mặt chính trị: Phá sản dây chuyền sẽ dẫn tới sự suy thoái và khủng hoảng nền kinh tế quốc gia, thậm chí khủng hoảng kinh tế khu vực và đây là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến những khủng hoảng sâu sắc về chính trị. Từ những phân tích trên, chúng ta thấy DN bị phá sản sẽ trở thành vấn đề thu hút sự quan tâm của nhiều bên liên đới, bao gồm những người có lợi ích trực tiếp từ DN như cổ đông, công nhân viên, chủ nợ và cả những người ít liên quan trực tiếp tới DN như các nhà quản lý và chính phủ. Như vậy phá sản doanh nghiệp có thể gây ra TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 3 những chấn thương đáng kể (tức là chi phí cao và tổn thất nặng nề) đến các bên liên quan, nên việc dự đoán nó là rất có lợi. Điều này thúc đẩy các nhà nghiên cứu phải đi tìm những công cụ để phát hiện các triệu chứng bất lợi trước khi một thực thể công ty biến mất.

Fitzpatrick (1931) và Merwin (1942) là những nhà nghiên cứu đầu tiên đã cố gắng để xác định sức mạnh tiềm năng của các chỉ số tài chính như là tín hiệu dự báo kiệt quệ tài chính. Sau đó, Altman (1968) đã giới thiệu phương pháp phức tạp và tinh vi hơn đó là phương pháp phân tích đa biệt thức, sử dụng các chỉ tiêu tài chính như một công cụ để báo hiệu kiệt quệ tài chính.