Sự kết hợp giữa các yếu tố tài chính, vĩ mô và thị trường trong dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty tại việt nam

1



MỤC LỤC
MỤC LỤC 1
TÓM TẮT 4
1. GIỚI THIỆU 6
1.1. Lý do chọn đề tài 6
1.2. Mục tiêu nghiên cứu 6
1.3. Phƣơng pháp và nội dung nghiên cứu 7
1.4. Đóng góp của đề tài 8
1.5. Bố cục bài nghiên cứu 8
2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY VỀ DỰ
BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN 10
2.1. Tổng quan lý thuyết về kiệt quệ tài chính 10
2.1.1. Sự phát triển của các định nghĩa về kiệt quệ tài chính 10
2.1.2. Nguyên nhân gây ra kiệt quệ tài chính 12
2.1.3. Tác động của kiệt quệ tài chính 14
2.1.4. Tái cấu trúc công ty khi kiệt quệ tài chính 16
2.2. Các nghiên cứu trƣớc đây về dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản 18
3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 29
3.1. Mô hình hồi quy nhị phân Logit với dữ liệu bảng 29
3.2. Tác động cận biên của các biến độc lập 30
3.3. Dữ liệu và xác định các biến số 31
3.3.1. Biến phụ thuộc FD – Kiệt quệ tài chính 31
3.3.2. Các biến độc lập 32
2

3.3.2.1. Các biến số tỷ số tài chính 32
TFOTL – Tỷ số Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên Tổng nợ 32

TLTA – Tỷ số Tổng nợ trên Tổng tài sản 32
NOCREDINT – (Tài sản ngắn hạn – Hàng tồn kho – Nợ ngắn hạn)/ Chi phí hoạt động
hàng ngày 33
COVERAGE – Tỷ số EBITDA trên Chi phí lãi vay 34
3.3.2.2. Các biến chỉ báo kinh tế vĩ mô 34
CPI – Lạm phát đƣợc tính toán bằng phần trăm thay đổi của Chỉ số giá tiêu dùng 34
TBILL – Lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn một năm 35
3.3.2.3. Các biến số thị trƣờng 36
PRICE – Giá cổ phiếu 36
ABNRET – Tỷ suất sinh lợi vƣợt trội 36
SIZE – Quy mô công ty 37
VOLATILITY – Biến động trong tỷ suất sinh lợi của giá cổ phiếu 38
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 40
4.1. Thống kê mô tả 40
4.1.1. Thống kê mô tả cho các biến số sử dụng trong mô hình 1 – gồm các biến số
tỷ số tài chính 40
4.1.2. Thống kê mô tả cho các biến số sử dụng trong mô hình 2 – gồm các biến số
tỷ số tài chính và chỉ báo kinh tế vĩ mô 42
4.1.3. Thống kê mô tả cho các biến số sử dụng trong mô hình 3 – gồm các biến số
tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô và thị trƣờng 45
4.1.4. Ma trận hệ số tƣơng quan và nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF 47
4.2. Kết quả hồi quy với mô hình Logit 48
3

4.3. Đo lƣờng khả năng dự báo và phân loại của các mô hình 53
4.3.1. Các giá trị thống kê đo lƣờng khả năng dự báo của các mô hình 53
4.3.2. Kiểm định sự khác nhau về mặt thống kê của các giá trị AUC 57
4.3.3. Đánh giá khả năng phân loại của các mô hình 62
4.3.4. So sánh khả năng dự báo của mô hình đầy đủ đƣợc ƣớc lƣợng theo phƣơng
pháp Logit, Probit và Mạng thần kinh nhân tạo 66

4.4. Đo lƣờng tác động cận biên trung bình (Average Marginal Effects) và xác suất
dự báo khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính (Predicted Probabilities) 67
4.5. Phân tích một số trƣờng hợp cụ thể 72
5. KẾT LUẬN 77
5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu 77
5.2. Hạn chế của đề tài và hƣớng nghiên cứu tiếp theo 78
PHỤ LỤC 80
TÀI LIỆU THAM KHẢO 81

4

TÓM TẮT
Bài nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp hồi quy Logit với dữ liệu dạng bảng gồm 1444
quan sát công ty – năm của các công ty phi tài chính đƣợc niêm yết tại Sở Giao dịch
chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội trong giai
đoạn 2008 – 2012 để xem xét khả năng kết hợp các biến số tài chính, các biến số kinh tế
vĩ mô và các biến số thị trƣờng trong việc dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các
công ty. Đầu tiên, nhóm tác giả thực hiện hồi quy Logit với mô hình chỉ gồm biến phụ
thuộc nhị phân và các biến số tỷ số tài chính. Sau đó, nhóm tác giả lần lƣợt tiến hành
thêm vào mô hình ban đầu các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng
nhằm xem xét sự đóng góp của các loại biến số này trong việc gia tăng khả năng dự báo
và phân loại của mô hình. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng tiến hành tính toán những tác
động cận biên của các biến độc lập lên xác suất rơi vào kiệt quệ tài chính của các công ty
để có thể giải thích rõ ràng hơn ảnh hƣởng của những thay đổi trong giá trị các biến độc
lập sẽ tác động nhƣ thế nào lên xác suất các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
Nhóm tác giả thu đƣợc những kết quả chính nhƣ sau:
- Thứ nhất, các biến số tỷ số tài chính có khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài
chính của các công ty không cao.
- Thứ hai, các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô ít có đóng góp vào khả năng dự báo kiệt
quệ tài chính của các công ty.

- Thứ ba, các biến số thị trƣờng đóng góp nhiều nhất vào khả năng dự báo tình trạng
kiệt quệ tài chính của các công ty.
- Thứ tƣ, việc kết hợp các biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô và thị trƣờng
vào một mô hình cho thấy khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính với mức độ chính
xác cao nhất.
Những kết quả nói trên cho thấy rằng tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty tại Việt
Nam không đƣợc dự báo hoàn toàn bởi thông tin thu thập đƣợc từ Báo cáo tài chính, mà
5

còn chịu ảnh hƣởng bởi các nhân tố bên ngoài từ môi trƣờng kinh tế vĩ mô và đặc biệt là
từ các yếu tố thị trƣờng.
Từ khóa: kiệt quệ tài chính, mô hình Logit.
6

1. GIỚI THIỆU
1.1. Lý do chọn đề tài
Kinh tế thế giới trong những năm gần đây biến động mạnh mẽ, mang đến cho các công ty
nhiều cơ hội nhƣng cũng không ít khó khăn trong hoạt động kinh doanh. Trong một môi
trƣờng kinh tế phát triển năng động, việc dự báo chính xác khả năng rơi vào tình trạng
kiệt quệ tài chính là một trong vấn đề cốt lõi giúp các nhà quản lý đƣa ra những quyết
định phù hợp, duy trì sự tồn tại và thúc đẩy sự phát triển của công ty.
Các nguyên nhân dẫn đến kiệt quệ tài chính ngày càng phức tạp. Tình trạng kiệt quệ tài
chính không đơn thuần chỉ do các yếu tố bên trong công ty gây ra mà còn do các yếu tố
bên ngoài tác động đến. Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính hiện nay hoặc chỉ dựa vào
các yếu tố bên trong nhƣ các biến số tỷ số tài chính, hoặc chỉ dựa vào các yếu tố bên
ngoài nhƣ các biến số thị trƣờng và vĩ mô. Do đó, các mô hình dự báo hiện tại không thể
phát huy đƣợc hết khả năng dự báo kiệt quệ tài chính. Vì vậy, cần thiết phải có một cách
thức dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính chính xác hơn nhằm giúp các nhà quản lý đƣa ra
các hành động kịp thời và đúng đắn, giúp công ty tránh khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính
và từ đó nâng cao giá trị công ty. Từ yêu cầu bức thiết nói trên, nhóm tác giả chúng tôi

thực hiện nghiên cứu này nhằm tìm ra một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính
cho các công ty niêm yết tại Việt Nam có kết hợp cả dữ liệu tài chính bên trong công ty
cũng nhƣ dữ liệu thị trƣờng và vĩ mô bên ngoài công ty.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Hiện nay có rất nhiều nghiên cứu về mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính. Tuy
nhiên, hoặc chúng chỉ sử dụng dữ liệu tài chính, hoặc là chỉ sử dụng dữ liệu thị trƣờng.
Kết quả dự báo thu đƣợc từ những mô hình này là khác nhau vì những đặc điểm riêng của
từng loại dữ liệu và có rất nhiều tranh cãi xung quanh việc sử dụng loại dữ liệu nào để
tiến hành dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ tốt hơn. Gần đây xuất hiện một số nghiên
cứu sử dụng cách tiếp cận kết hợp, sử dụng cả dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trƣờng
7

trong mô hình. Kết quả thu đƣợc cho thấy rằng dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trƣờng kết
hợp với nhau sẽ tạo nên một mô hình dự báo tốt hơn. Vì vậy, chúng tôi thực hiện bài
nghiên cứu này để kiểm tra một cách thực nghiệm sự hữu ích khi kết hợp các biến số tỷ
số tài chính, biến thị trƣờng và biến kinh tế vĩ mô vào một mô hình dự báo tình trạng kiệt
quệ tài chính. Nghiên cứu này phát triển các mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính
cho các công ty niêm yết tại thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Để làm rõ mục tiêu
nghiên cứu nói trên, nhóm tác giả cần giải quyết những vấn đề sau:
- Đƣa ra cơ sở để xác định nhƣ thế nào là một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài
chính.
- Xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của
công ty.
- Sử dụng một mô hình hồi quy kinh tế lƣợng thích hợp để đo lƣờng tác động của từng
yếu tố đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính.
1.3. Phƣơng pháp và nội dung nghiên cứu
Để xem xét khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty thông qua các
biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh tế vĩ mô cũng nhƣ những biến số thị trƣờng với các
công ty trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, nhóm tác giả đã chọn ra các công ty phi
tài chính có niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao

dịch chứng khoán thành phố Hà Nội.
Bài nghiên cứu này sử dụng nguồn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của Bloomberg gồm 1444
quan sát công ty – năm của các công ty đƣợc niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán TP.
Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội từ năm 2008 đến năm 2012. Ngoài ra,
việc thu thập dữ liệu vĩ mô còn dựa trên cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới – World
Bank. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả phân loại các quan sát thành hai loại: những
quan sát rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính đƣợc gán giá trị biến phụ thuộc là 1, những
quan sát không bị kiệt quệ tài chính đƣợc gán giá trị biến phụ thuộc là 0. Để giải quyết
8

vấn đề biến phụ thuộc là biến nhị phân, nhóm tác giả sử dụng mô hình Logit trong bài
nghiên cứu này.
1.4. Đóng góp của đề tài
Kết quả bài nghiên cứu cho thấy rằng khi kết hợp các biến số tỷ số tài chính, chỉ báo kinh
tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng vào mô hình thì khả năng dự báo và phân loại của mô
hình tốt hơn trong trƣờng hợp chỉ sử dụng các biến số tỷ số tài chính. Điều này hàm ý
rằng tình trạng kiệt quệ tài chính không đƣợc dự báo hoàn toàn từ các bảng báo cáo tài
chính, mà còn chịu ảnh hƣởng bởi các nhân tố bên ngoài từ môi trƣờng kinh tế vĩ mô và
các yếu tố thị trƣờng.
Việc đƣa ra một mô hình dự báo khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của công
ty chính xác hơn giúp các công ty có biện pháp ngăn chặn kịp thời các tổn thất có thể xảy
ra. Điều này giúp công ty nâng cao hiệu quả hoạt động trong một nền kinh tế ngày càng
cạnh tranh và biến động. Mặt khác, khi dự báo đƣợc khả năng một công ty rơi vào tình
trạng kiệt quệ tài chính thì các chủ nợ cũng nhƣ các nhà đầu tƣ đại chúng khác sẽ đƣa ra
đƣợc các quyết định đúng đắn hơn.
Đây là bài nghiên cứu đầu tiên ở Việt Nam về mô hình dự báo khả năng rơi vào kiệt quệ
tài chính của các công ty mà có sử dụng kết hợp của các loại biến số tài chính, biến số thị
trƣờng và biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô dựa trên một bộ dữ liệu lớn. Đặt nền tảng cho các
nghiên cứu sau này về mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính sử dụng kết hợp các
biến số tỷ số tài chính, các biến số chỉ báo kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng.

1.5. Bố cục bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu của nhóm tác giả gồm 5 phần:
Phần 1 – Giới thiệu tổng quan đề tài. Trong phần 1, nhóm tác giả trình bày tổng quan các
vấn đề của bài nghiên cứu. Cụ thể, nhóm tác giả sẽ chỉ ra những yêu cầu bức thiết dẫn
nhóm tác giả đến việc thực hiện bài nghiên cứu, từ đó cho thấy đóng góp của đề tài trong
giai đoạn hiện nay. Đồng thời, nhóm tác giả cũng xây dựng mục tiêu nghiên cứu và cung
9

cấp một cái nhìn tổng quát về phƣơng pháp cũng nhƣ số liệu đƣợc sử dụng trong nghiên
cứu này.
Phần 2 – Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về dự báo kiệt quệ tài chính
và phá sản. Nhóm tác giả xây dựng phần này với mục đích cung cấp một cái nhìn tổng
quan về kiệt quệ tài chính, bao gồm sự phát triển của các định nghĩa về kiệt quệ tài chính,
nguyên nhân gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính, tác động của kiệt quệ tài chính lên công
ty và một số biện pháp tái cấu trúc công ty khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Đồng
thời, nhóm tác giả cũng cung cấp một cái nhìn xuyên suốt về quá trình phát triển của
những nghiên cứu thực nghiệm về dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính và phá sản trên thế
giới nhằm có một định hƣớng rõ ràng hơn trong việc xây dựng phƣơng pháp nghiên cứu
và lựa chọn các biến số cho mô hình dự báo kiệt quệ tài chính ở phía sau.
Phần 3 – Phương pháp nghiên cứu. Phần này cung cấp một chi tiết hóa về phƣơng pháp
nghiên cứu, dữ liệu cũng nhƣ cách xác định các biến số đƣợc sử dụng trong nghiên cứu
của nhóm tác giả. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng đƣa ra các kỳ vọng về dấu của các biến số
trong mô hình hồi quy ở phần này.
Phần 4 – Kết quả nghiên cứu. Nhóm tác giả trình bày các kết quả từ mô hình hồi quy
Logit; các kiểm định liên quan nhằm đánh giá mức độ chính xác trong dự báo kiệt quệ tài
chính của các mô hình cũng nhƣ thảo luận kết quả nghiên cứu cho các công ty tại Việt
Nam trong phần này.
Phần 5 – Kết luận. Phần này tóm tắt kết quả nghiên cứu cũng nhƣ nêu lên những hạn chế
của đề tài và những hƣớng mở rộng nghiên cứu tiếp theo.

10

2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY VỀ DỰ
BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN
2.1. Tổng quan lý thuyết về kiệt quệ tài chính
2.1.1. Sự phát triển của các định nghĩa về kiệt quệ tài chính
Rắc rối lớn nhất trong lĩnh vực dự báo kiệt quệ tài chính là thiếu một định nghĩa thống
nhất về tình trạng khó khăn tài chính mà công ty phải đối mặt. Bởi vì định nghĩa về kiệt
quệ tài chính sẽ xác định mục tiêu nghiên cứu và là điều kiện tiên quyết để dự báo kiệt
quệ tài chính, cho nên các nghiên cứu trƣớc đây đã có nhiều nỗ lực trong việc tìm ra định
nghĩa phù hợp về kiệt quệ tài chính. Theo Brealey Meyers (2003), kiệt quệ tài chính
xảy ra khi công ty gặp khó khăn tài chính (financial difficulties) không thể đáp ứng các
hứa hẹn với các chủ nợ hay đáp ứng một cách khó khăn. Trong một số nghiên cứu kinh
điển, những khó khăn tài chính nhƣ vậy bao gồm việc không có khả năng trả nợ hoặc trả
cổ tức cổ phần ƣu đãi và dẫn đến những hậu quả tƣơng ứng nhƣ thấu chi tiền gửi ngân
hàng phải thanh lý tài sản công ty để trả nợ, hoặc thậm chí là tuyên bố phá sản theo luật
định (Beaver, 1966 và Altman, 1968).
Cho đến bây giờ, phá sản (bankruptcy) là một trong những khái niệm phổ biến nhất
đƣợc dùng nhƣ là từ đồng nghĩa với tình trạng công ty đang đối mặt với những khó khăn
tài chính. Phá sản là một tiến trình theo luật định mà ở đó những công ty không trả đƣợc
nợ tuyên bố mất khả năng chi trả nợ, đó là hình thức cuối cùng và nghiêm trọng nhất của
kiệt quệ tài chính. Hầu hết các nghiên cứu trƣớc đây về dự báo thất bại công ty
(corporate failure) đều tập trung vào những công ty đệ đơn phá sản (Beaver, 1966,
1968; Altman, 1968; Altman, Haldeman và Narayanan, 1977; Ohlson, 1980). Mất khả
năng chi trả (insolvency) là khái niệm pháp lý thƣờng đƣợc sử dụng trong trƣờng hợp
công ty đối mặt với khó khăn tài chính, bao gồm các vấn đề về tính thanh khoản và thành
quả hoạt động (Altman và Hotchkiss, 2006). Công ty mất khả năng thanh toán đƣợc xác

định là những công ty có lợi nhuận hoạt động âm và hiện giá dòng tiền công ty ít hơn
tổng giá trị các nghĩa vụ tài chính (Altman, 1983; Keating cùng cộng sự, 2005). Khi mà
11

một công ty trách nhiệm hữu hạn mất khả năng thanh toán, công ty có thể sẽ bán tài sản
và tái phân phối thu nhập cho ngƣời khởi kiện hay là thực hiện thanh lý (liquidation)
(Wruck, 1990). Mặt khác, phá sản cũng có thể là một lựa chọn đƣợc xem xét khi công ty
mất khả năng thanh toán. Bên cạnh phá sản, mất khả năng thanh toán, thanh lý, không
thực hiện nghĩa vụ (default) cũng là tình trạng công ty đang đối mặt với khó khăn tài
chính. Theo Altman và Hotchkiss (2006), không thực hiện nghĩa vụ xảy ra khi công ty
không hoàn thành nghĩa vụ pháp lý đối với chủ nợ và khi những thủ tục pháp lý hệ quả
đƣợc tiến hành. Trong những nghiên cứu trƣớc đây, thất bại công ty (corporate failure)
đƣợc định nghĩa nhƣ một khái niệm tổng hợp, gồm những tình trạng sau: hủy niêm yết
trên thị trƣờng chứng khoán, thua lỗ làm mất cân đối tài sản, đang trong quá trình thanh
lý, tỷ suất sinh lợi cổ phiếu âm, phải tiến hành dàn xếp với chủ nợ. Balcaen và Ooghe
(2006) cho rằng tiêu chuẩn thất bại công ty nhƣ vậy không phải là một sự phân định rõ
ràng và đƣợc chọn một cách tùy ý theo mục đich nghiên cứu. Những định nghĩa gần đây
hơn của Altman và Hotchkiss (2006) xác định rằng: thất bại công ty xảy ra khi tỷ suất
sinh lợi thực điều chỉnh rủi ro của các dự án mà công ty đầu tƣ liên tục thấp hơn một cách
rõ ràng so với mức kì vọng.
Ngoài ra, Carminchael (1972) tin rằng khó khăn tài chính là một trạng thái mà công ty
gặp khó khăn trong việc thực hiện nghĩa vụ. Những khó khăn này bao gồm: thiếu khả
năng thanh toán, thâm hụt vốn chủ sở hữu, mất khả năng chi trả nợ, và thiếu hụt nguồn
vốn có tính thanh khoản. Foster (1986) định nghĩa kiệt quệ tài chính là một vấn đề
nghiêm trọng về thanh khoản, vấn đề chỉ có thể đƣợc giải quyết bằng việc tái cơ cấu quy
mô lớn về hoạt động kinh doanh hoặc cấu trúc của tổ chức kinh tế. Trong Doumpos và
Zopounidis (1999), kiệt quệ tài chính không chỉ bao gồm tình trạng không có khả năng
chi trả và các hậu quả kéo theo nhƣ trên, mà còn bao gồm tình hình giá trị tài sản ròng
âm, nghĩa là tổng số nợ của công ty vƣợt quá tổng tài sản trên bảng cân đối kế toán. Ross
cùng cộng sự (1999) tổng kết các nghiên cứu trƣớc đó và kết luận những khó khăn tài

chính bao gồm bốn điều kiện sau đây: (1) thất bại trong kinh doanh, nghĩa là một công ty
có thể không trả đƣợc dƣ nợ sau khi thanh lý, (2) phá sản theo luật định, nghĩa là một
12

công ty nộp đơn cho tòa án để tuyên bố phá sản; (3) phá sản mang tính kỹ thuật, nghĩa là
một công ty không thể hoàn thành hợp đồng theo lịch trình để trả nợ gốc và lãi, và (4)
phá sản mang tính kế toán, nghĩa là giá trị sổ sách ròng của công ty là âm.
Tóm lại, theo Jie Sun 2013 có thể diễn đạt sự phát triển của định nghĩa về kiệt quệ tài
chính theo hai quan điểm chính là lý thuyết và thực nghiệm. Từ quan điểm của phân tích
lý thuyết, kiệt quệ tài chính có các mức độ khác nhau: kiệt quệ tài chính mức độ nhẹ chỉ
là khó khăn dòng tiền tạm thời, trong khi kiệt quệ tài chính ở mức nghiêm trọng là khánh
kiệt hay phá sản. Kiệt quệ tài chính là quá trình thay đổi linh hoạt các trạng thái khác
nhau giữa khó khăn tạm thời và phá sản; là kết quả của các bất thƣờng xảy ra đối với hoạt
động kinh doanh trong suốt một khoảng thời gian. Do yêu cầu về tính rõ ràng của tiêu
chuẩn lấy mẫu nghiên cứu hoặc do những hạn chế trong dữ liệu sẵn có nên quan điểm
nghiên cứu thực nghiệm về kiệt quệ tài chính có sự khác biệt. Kiệt quệ tài chính đƣợc xác
định dƣới quan điểm thực nghiệm cho thấy khó khăn tài chính của công ty một cách rõ
ràng, chẳng hạn nhƣ tình trạng thông báo phá sản hoặc bị hủy niêm yết trên sàn chứng
khoán. Những nghiên cứu gần đây chỉ dùng các tiêu chuẩn riêng lẻ để xác định công ty
có rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hay không, điều này không thể hiện đƣợc sự biến
đổi linh hoạt về hình thái biểu hiện của kiệt quệ tài chính. Các nghiên cứu trong tƣơng lai
cần phải tìm ra một tiêu chuẩn toàn diện hơn mà có thể phân loại các công ty theo các
mức độ kiệt quệ tài chính khác nhau nhƣ nhẹ, trung bình và phá sản.
2.1.2. Nguyên nhân gây ra kiệt quệ tài chính
Ngoài việc tìm kiếm một định nghĩa thỏa đáng, việc xác định nguyên nhân kiệt quệ tài
chính cũng có vai trò quan trọng trong việc trình bày chiến lƣợc thích hợp cho nhà đầu tƣ.
Theo Jahur và Quadir (2012), nguyên nhân phổ biến của kiệt quệ tài chính thƣờng là
một kết hợp phức tạp của lý do và biểu hiện của kiệt quệ tài chính, tức là triệu chứng
cũng có thể là nguyên nhân để gây ra kiệt quệ tài chính. Các nguyên nhân gây ra tình
trạng kiệt quệ tài chính đƣợc phân chia thành nhân tố bên trong và nhân tố bên ngoài.

13

Nhân tố bên trong đề cập đến các vấn đề nội bộ liên quan đến quản lý yếu kém của
công ty bao gồm: quản lý dự án không tốt hoặc để xảy ra gian lận; phẩm chất và kĩ năng
quản lý kém; hệ thống thông tin kế toán hoạt động không hiệu quả; lợi nhuận biên và
hiệu quả hoạt động thấp; quản lý nguồn vốn, thanh khoản kém; chuyển giao quyền quản
lý không phù hợp. Theo Zwaig & Pickett (2012), quản lý không thay đổi kịp thời theo
sự mở rộng nhanh chóng của hoạt động kinh doanh hoặc không thích nghi với chiến lƣợc
mới của đối thủ cạnh tranh có thể kéo theo sự thất bại công ty. Việc tuyển dụng đội ngũ
quản lý không cân xứng và thiếu kỹ năng cần thiết để quản lý công ty sẽ đẩy công ty rơi
vào kiệt quệ tài chính, do các quyết định đầu tƣ sai lầm với tổn thất kinh phí lớn mà
không thể khắc phục đƣợc (Galloway và Jones, 2006). Đối với các công ty mới thành
lập, nguyên nhân quan trọng nhất gây ra kiệt quệ tài chính là sự thiếu vốn ngay từ lúc
khởi đầu kinh doanh. Nguồn vốn trong kinh doanh có vai trò nhƣ một tấm đệm chống lại
những thua lỗ bất thƣờng mà không thể bù đắp bởi thu nhập hiện tại (Adeyemi, 2012 ).
Việc đổi mới cũng có vai trò quan trọng trong thành công hay thất bại của công ty do
những rủi ro gắn với việc này (Chao, Lipson & Loutskina, 2012). Xác suất công ty rơi
vào kiệt quệ tài chính do đổi mới là đặc biệt cao khi đối thủ giới thiệu sản phẩm sáng tạo
và cạnh tranh làm giảm sự hấp dẫn của các sản phẩm và dịch vụ mới của công ty (Jahur
& Quadir, 2012 ). Vì vậy, đổi mới có thể đem đến cho công ty một lợi thế cạnh tranh so
với các đối thủ hoặc kéo theo sự sụp đổ.
Các nhân tố bên ngoài tác động lên toàn bộ thị trƣờng bao gồm: sự cạnh tranh của
các đối thủ trong thị trƣờng; sự vỡ nợ của các đối tác kinh doanh; biến động bất lợi của tỷ
giá hối đoái, lãi suất tín dụng cao; thay đổi bất lợi trong chính sách của chính phủ; khác
biệt giữa lạm phát thực tế và kì vọng. Những nhân tố bên ngoài thì không phụ thuộc vào
kỹ năng quản trị công ty (Karels & Plakash, 1987). Ngoài các nguyên nhân trên,
Stephen G. Moyer (2005) cho rằng chu kì kinh tế là một nguyên nhân quan trọng dẫn
đến kiệt quệ tài chính. Khi chu kì kinh tế đang ở giai đoạn suy thoái, dòng tiền thu đƣợc
từ đƣợc hoạt động kinh doanh thấp sẽ làm cho công ty không thể đáp ứng hoặc đáp ứng
14

khó khăn các nghĩa vụ nợ. Điều này xảy ra đối với toàn bộ các công ty trong nền kinh tế,
tuy nhiên mức độ tác động thì phụ thuộc vào đặc điểm riêng biệt của ngành và công ty.
Tuy nhiên, một số đặc điểm của công ty có thể làm giảm nhẹ tác động của các nguyên
nhân trên là quy mô công ty, ngành đang hoạt động và khả năng chuyển đổi kinh doanh
linh hoạt. Quy mô công ty đóng một vai trò quan trọng quyết định công ty có rơi vào kiệt
quệ tài chính hay không. Chỉ có một số ít công ty lớn gặp phải các vấn đề tài chính so với
những công ty vừa và nhỏ (Monti & Mariano, 2010). Những công ty lớn có thể dễ dàng
thu hút vốn rẻ từ bên ngoài và có khả năng sống sót trong suốt thời kì khủng hoảng cao
hơn so với những công ty nhỏ bằng nguồn vốn dự trữ tích lũy (Ooghe & Prijcker, 2008).
Cũng có những bằng chứng lý thuyết và thực nghiệm chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi của công
ty tăng theo mức độ gia tăng tài sản. Điều này hàm ý rằng một công ty có tài sản lớn hơn
sẽ có rủi ro rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thấp hơn so với công ty vừa và nhỏ với
cùng một giá trị các tỷ số tài chính (Alexander, 2001). Cuối cùng, những công ty ở các
ngành khác nhau thì có xác suất rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính và quy mô chi phí
kiệt quệ tài chính phải gánh chịu là khác nhau do đặc điểm hoạt động kinh doanh của
ngành.
2.1.3. Tác động của kiệt quệ tài chính
Công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ phải gánh chịu những chi phí, đƣợc gọi là
chi phí kiệt quệ tài chính. Chi phí kiệt quệ tài chính xuất phát từ 3 nguyên nhân chủ yếu
nhƣ sau:
- Thứ nhất, một công ty đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính có thể mất khách
hàng, các nhà cung cấp quan trọng và các nhân sự chủ chốt. Opler và Titman (1994) đƣa
ra các bằng chứng thực nghiệm cho thấy một công ty kiệt quệ tài chính bị mất thị phần
đáng kể so với các đối thủ đang hoạt động tốt trong thời kỳ suy thoái của ngành. Nguyên
nhân là do khách hàng không thích kinh doanh với một công ty đang trong tình trạng kiệt
quệ tài chính. Hơn nữa, các đối thủ cạnh tranh lợi dụng tình trạng công ty đang suy yếu
15

về tài chính để giảm giá sản phẩm, thực hiện các chiến lƣợc quảng cáo mạnh mẽ nhằm

thu hút khách hàng. Nghiên cứu của Chevalier (1995a, b) cũng tìm thấy bằng chứng cho
rằng nợ làm yếu đi vị thế cạnh tranh của công ty. Những công ty có đòn bẩy tài chính
càng cao thì mất thị phần càng nhiều so với những đối thủ có đòn bẩy thấp hơn trong điều
kiện ngành đi xuống.
- Thứ hai, các mâu thuẫn về quyền lợi giữa trái chủ và cổ đông của công ty trong
tình trạng kiệt quệ tài chính có thể đƣa đến các quyết định yếu kém về hoạt động và đầu
tƣ. Các cổ đông hành động vì quyền lợi cá nhân có thể chuyển dịch rủi ro từ họ sang cho
các chủ nợ gánh chịu bằng cách thực hiện các trò chơi làm giảm tổng giá trị của công ty.
Các trò chơi ở đây có thể là ―dịch chuyển rủi ro‖, ―từ chối đóng góp vốn cổ phần‖, ―thu
tiền và bỏ chạy‖, ―kéo dài thời gian‖, ―thả mồi bắt bóng‖… Để ngăn chặn các trò chơi
này, các chủ nợ thƣờng áp đặt các điều khoản trong hợp đồng nợ nhƣ: duy trì giá trị tài
sản ròng tối thiểu hoặc tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần tối đa đối với công ty đi vay,… làm mất
đi sự linh hoạt trong hoạt động của công ty đồng thời lãng phí thời gian và nguồn lực
trong việc soạn thảo, giám sát và thực thi các hợp đồng nợ. Ngoài ra, một công ty kiệt
quệ tài chính thì có nhiều khả năng vi phạm các hợp đồng nợ hoặc chậm trễ trong việc
thanh toán lãi và nợ gốc. Sự vi phạm này gánh chịu một khoản chi phí nặng nề dƣới dạng
các hình phạt tài chính để thúc đẩy việc trả nợ.
- Cuối cùng, nếu công ty lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính và đi đến phá sản sẽ
phát sinh các chi phí trực tiếp liên quan đến thủ tục phá sản nhƣ: lệ phí tòa án, chi phí
pháp lý và hành chính khác. Ngoài ra, còn có các chi phí gián tiếp khác phản ánh các khó
khăn và rắc rối trong việc quản lý và điều hành một công ty đang trong tình trạng đệ đơn
phá sản. Chi phí kiệt quệ tài chính phụ thuộc vào xác suất kiệt quệ tài chính và độ lớn của
chi phí phải gánh chịu nếu kiệt quệ tài chính xảy ra.
Ngoài ra, công ty bị phá sản sẽ có ảnh hƣởng tiêu cực đến nhân viên, ngƣời sản xuất, cổ
đông, chủ nợ, và toàn bộ cộng đồng. Vì vậy, nhà quản lý cần có một hệ thống hỗ trợ dự
đoán kiệt quệ tài chính tốt để kịp thời hành động trƣớc khi gặp kiệt quệ tài chính.
16

2.1.4. Tái cấu trúc công ty khi kiệt quệ tài chính
Khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, công ty sẽ phải đƣa ra các quyết định liên quan

đến tái cấu trúc một cách toàn diện về tài chính, nhân sự, sản xuất… Nhóm tác giả sẽ
trình bày ba giải pháp tài chính mà các công ty có thể chọn để đối phó với kiệt quệ tài
chính theo tổng hợp của Lemma và Tracy (2012) thay vì lựa chọn thủ tục phá sản của
tòa án: cơ cấu lại nợ (debt restructuring), bán tài sản (asset sale), tiếp nhận vốn mới từ
nguồn bên ngoài (infusions of new capital from outside sources). Theo lý thuyết, những
biện pháp tái cấu trúc này là cách thức hiệu quả hơn để giải quyết kiệt quệ tài chính so
với thủ tục phá sản của toà án (Haugen và Senbet, 1978).
Cơ cấu lại nợ là một quá trình cho phép con nợ là công ty kiệt quệ tài chính đàm phán
với các chủ nợ của mình để sửa đổi các điều khoản của hợp đồng nợ chƣa thanh toán
nhằm giảm nghĩa vụ nợ của công ty và cải thiện tình hình tài chính tổng thể. Kỹ thuật cụ
thể trong quá trình cơ cấu lại nợ phụ thuộc chủ yếu vào việc hợp đồng nợ có thể giao dịch
đại chúng hay không. Lý do cho sự phụ thuộc này là hợp đồng nợ không thể giao dịch đại
chúng thì có những quy định về bảo mật thông tin và các hạn chế riêng mà các hợp đồng
nợ có thể đƣợc giao dịch đại chúng không có.
Công ty có thể nỗ lực bán tài sản để giảm thiểu khó khăn tài chính nhƣ là giải pháp thay
thế cho cơ cấu lại nợ. Một phần tiền bán tháo tài sản hiện tại có thể đƣợc sử dụng để giảm
dƣ nợ hoặc để thực hiện các cơ hội đầu tƣ mới. Vị thế tài chính yếu và nhu cầu thanh
khoản gấp rút của công ty có thể làm suy yếu nghiêm trọng khả năng mặc cả của công ty,
và do đó làm giảm giá bán tài sản của công ty. Tuy nhiên, chủ nợ vẫn có lợi từ việc
cƣỡng ép công ty bán tài sản để trả nợ cho họ, vì điều này sẽ tăng tốc số thu từ dòng tiền
trong tƣơng lai của tài sản công ty tránh rủi ro cho chủ nợ. Do đó, kết quả ròng của giao
dịch có thể kéo theo chuyển dịch tài sản từ cổ đông sang chủ nợ cũng nhƣ làm giảm giá
trị toàn bộ công ty.
17

Một công ty bị kiệt quệ tài chính thƣờng bị thiếu thanh khoản và cần đƣợc tài trợ theo
tiến độ trong quá trình giải quyết tình trạng kiệt quệ tài chính. Công ty kiệt quệ tài chính
cần đủ tiền mặt để trả cho nhân viên, nhà cung cấp và các bên liên quan khác. Công ty
kiệt quệ tài chính cũng có thể có các dự án với hiện giá dòng tiền dƣơng cần tài trợ. Do
đó, khả năng thu hút vốn mới của công ty là rất quan trọng cho sự sống còn của công ty

và hiệu quả đầu tƣ. Tuy nhiên trong trƣờng hợp kiệt quệ tài chính, công ty sẽ rất khó để
có đƣợc nguồn vốn bổ sung, bởi vì việc cho vay đối với các công ty kiệt quệ tài chính
phát sinh vấn đề “mối nguy về nợ” (debt overhang) có rủi ro cao với nhà đầu tƣ nhƣ mô
tả của Myers ( 1977). Vấn đề ―mối nguy về nợ‖ phát sinh là do lợi ích kinh tế từ nguồn
vốn bổ sung này không tƣơng xứng với rủi ro nhà đầu tƣ phải gánh chịu khi tài trợ cho
những công ty đang bị kiệt quệ tài chính. Đây là lý do tại sao việc tiếp nhận vốn chủ sở
hữu hiếm khi quan sát đƣợc trong việc giải quyết kiệt quệ tài chính.
Đa số các nghiên cứu đều tập trung vào chi phí kiệt quệ tài chính hoặc chi phí của việc tái
cấu trúc mà không đề cập nhiều đến lợi ích từ việc tái cấu trúc mang lại. Tuy nhiên,
nhiều nhà nghiên cứu (Baker & Wruck, 1989; Kaplan & Stein, 1990) đều đồng ý rằng
kiệt quệ tài chính thƣờng đi cùng với thay đổi về quản trị một cách toàn diện để có thể cải
thiện phƣơng thức sử dụng nguồn lực hiệu quả. Kiệt quệ tài chính có thể khắc phục tính ì
và buộc nhà quản lý phải cân nhắc thay đổi sản xuất để thích nghi với sự không chắc
chắn xảy ra. Nếu thực hiện thành công thì công ty có thể vƣợt qua kiệt quệ tài chính và
khôi phục lại hoạt động bình thƣờng.
Qua việc xem xét các khía cạnh khác nhau của kiệt quệ tài chính, chúng ta có thể thấy
đƣợc ảnh hƣởng của kiệt quệ tài chính đến hoạt động công ty là vô cùng mạnh mẽ. Do đó
việc chuẩn bị kế hoạch ngăn chặn và đối phó với kiệt quệ tài chính là điều quan trọng đối
với sự phát triển ổn định của công ty. Một trong những nhân tố chủ yếu tác động đến sự
thành công của việc lập kế hoạch đó là khả năng dự báo. Do đó, dự báo chính xác khả
năng kiệt quệ tài chính của công ty là cần thiết không chỉ với các nhà quản lý để có biện
pháp giảm tổn thất, mà còn quan trọng đối với các chủ nợ và nhà đầu tƣ trong quá trình ra
18

quyết định của mình. Lịch sử phát triển của các phƣơng pháp dự báo kiệt quệ tài chính và
kết quả của các mô hình này sẽ đƣợc trình bày ở phần tiếp theo.
2.2. Các nghiên cứu trƣớc đây về dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản
Dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản là một đề tài đã đƣợc giới nghiên cứu quan tâm từ
những năm 60 của thế kỷ trƣớc. Do vậy, có rất nhiều bài nghiên cứu về vấn đề này với
các phƣơng pháp tiếp cận khác nhau. Trong đó, Beaver (1966, 1968) và Altman (1968,

1977) đƣợc xem là hai tác giả tiên phong trong việc sử dụng các tỷ số tài chính để dự báo
phá sản trong các bài nghiên cứu thực nghiệm.
Trong bài nghiên cứu “Financial Ratios As Predictors Of Failure” (1966), Beaver là
ngƣời đặt nền móng cho việc xây dựng một mô hình thống kê phân tích các tỷ số tài
chính đơn lẻ để dự báo phá sản. Trong khi hầu hết các nghiên cứu vào thời điểm đó chỉ
xem xét các công ty vỡ nợ là các công ty phá sản, Beaver đã mở rộng định nghĩa về sự vỡ
nợ trong nghiên cứu của mình. Theo ông, vỡ nợ đƣợc định nghĩa là sự không có khả năng
đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn của một công ty. Do đó, nhóm các công ty vỡ nợ của
Beaver bao gồm các công ty phá sản, các công ty không trả đƣợc nợ, các công ty thấu chi
trên tài khoản ngân hàng và những công ty bỏ qua việc thanh toán cổ tức ƣu đãi. Trong
mẫu nghiên cứu của Beaver, số lƣợng các công ty này lần lƣợt là 59, 3, 1 và 16 công ty
trong khoảng thời gian từ 1954 - 1964. Áp dụng kỹ thuật chọn mẫu cặp, tức là tƣơng ứng
với một công ty vỡ nợ là một công ty vẫn còn hoạt động có cùng quy mô và trong cùng
ngành, Beaver tiến hành thu thập báo cáo tài chính của tất cả các công ty trong giai đoạn
5 năm trƣớc khi xảy ra vỡ nợ. Beaver xem xét 30 tỷ số thuộc 6 nhóm bao gồm: nhóm các
tỷ số dòng tiền, nhóm các tỷ số thu nhập ròng, nhóm các tỷ số nợ trên tổng tài sản, nhóm
các tỷ số tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, nhóm các tỷ số tài sản thanh khoản trên nợ
ngắn hạn và nhóm các tỷ số doanh thu. Trong đó, Beaver tập trung kiểm định vào 6 tỷ số
sau: tỷ số dòng tiền trên tổng nợ, tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản, tỷ số tổng nợ trên
tổng tài sản, tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản, tỷ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn
hạn, tỷ số tài sản ngắn hạn trên chi tiêu hoạt động hằng ngày để phân loại nhóm công ty
vỡ nợ và nhóm công ty không vỡ nợ. Đối với mỗi tỷ số, Beaver suy ra một ngƣỡng giới
19

hạn, mà những công ty ở bên trên ngƣỡng này hoặc ở bên dƣới ngƣỡng này trong trƣờng
hợp tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản thì đƣợc phân loại là không vỡ nợ tiềm năng, còn
những công ty ở dƣới ngƣỡng này hoặc ở bên trên ngƣỡng này trong trƣờng hợp tỷ số
tổng nợ trên tổng tài sản thì đƣợc phân loại là vỡ nợ tiềm năng. Ngƣỡng giới hạn này
đƣợc suy ra từ việc phân tích sự khác biệt trong các tỷ số tài chính giữa các công ty vỡ nợ
và các công ty không vỡ nợ và đƣợc lựa chọn dựa trên phƣơng pháp thử và sai - sao cho

xác suất của việc dự báo sai là nhỏ nhất. Beaver xem công ty nhƣ là một bể dự trữ chứa
các tài sản thanh khoản đƣợc bơm vào bởi các dòng tiền vào và tháo ra bởi các dòng tiền
ra. Beaver phân tích các tỷ số tài chính dựa trên các định đề sau: Bể dự trữ này càng lớn
thì xác suất vỡ nợ càng nhỏ; Dòng tài sản thanh khoản ròng từ hoạt động càng lớn thì xác
suất vỡ nợ càng nhỏ; Vay nợ càng nhiều thì xác suất vợ nợ càng lớn; Quỹ chi tiêu cho
hoạt động càng lớn thì xác suất vợ nợ càng lớn. Kết quả nghiên cứu của Beaver cho thấy
các tỷ số tài chính đơn lẻ có khả năng dự báo vỡ nợ khá tốt. Chỉ 10% các công ty trong
mẫu dữ liệu ban đầu bị phân loại sai theo tỷ số dòng tiền trên tổng tài sản đối với một
năm trƣớc khi vỡ nợ. Các con số này lần lƣợt là 13% và 15% đối với các tỷ số dòng tiền
trên tổng nợ và thu nhập ròng trên tổng nợ. Mặc dù khi tăng số năm dự báo lên đến 5 năm
trƣớc khi vỡ nợ thì tỷ lệ phân loại sai có tăng lên nhƣng không đáng kể. Chẳng hạn, trong
khoảng thời gian 5 năm trƣớc khi phá sản thì tỷ lệ phân loại sai chỉ là 22% đối với tỷ số
dòng tiền trên tổng nợ, 28% đối với tỷ số dòng tiền trên tổng tài sản và 32% đối với tỷ số
thu nhập ròng trên tổng nợ.
Trong một bài nghiên cứu tiếp theo vào năm 1968, Beaver nhận thấy rằng thị trƣờng
chứng khoán cũng có khả năng dự báo vỡ nợ của các công ty. Beaver đã chứng minh
rằng giá chứng khoán của công ty sẽ giảm đáng kể trước khi công ty vỡ nợ. Ông tiến
hành nghiên cứu xem liệu có phải thị trƣờng chứng khoán sẽ dự báo vỡ nợ trƣớc các tỷ số
tài chính hay không và tìm thấy rằng thị trƣờng chứng khoán đã phản ứng trƣớc các tỷ số
tài chính ở một biên độ nhỏ. Nghiên cứu này cho thấy, các mô hình dự báo phá sản đã bắt
đầu quan tâm đến các dữ liệu thị trường.
20

Mặc dù phƣơng pháp trên thì dễ áp dụng và tiết kiệm thời gian, nhƣng Altman (1968)
cho rằng mô hình dự báo phá sản áp dụng kỹ thuật phân tích các tỷ số tài chính đơn lẻ thì
quá đơn giản để ghi nhận tính phức tạp của sự phá sản bởi vì không thể phân loại một
công ty chỉ dựa vào một tỷ số tài chính đơn lẻ ở một thời điểm. Hơn nữa, phƣơng pháp
này dễ đƣa ra các kết luận mâu thuẫn và nhầm lẫn bởi vì các kết quả phân loại theo các tỷ
số khác nhau là khác nhau đối với cùng một công ty. Chẳng hạn nhƣ, một công ty với khả
năng sinh lợi nghèo nàn nhƣng vẫn có thể trả đƣợc nợ có thể sẽ bị phân loại là phá sản

tiềm năng. Vì vậy, trong bài nghiên cứu “Financial Ratios, Discriminant Analysis And
The Prediction Of Corporate Bankruptcy” (1968), Altman đã sử dụng kỹ thuật phân
tích đa biệt số (MDA – Multiple Discriminant Analysis) dựa trên sự kết hợp nhiều tỷ số
để đƣa ra một mô hình dự báo tốt hơn. MDA là một kỹ thuật thống kê đƣợc dùng để phân
loại một quan sát vào một nhóm cho trƣớc dựa vào các đặc trƣng riêng biệt của quan sát
đó. MDA tạo ra một kết hợp tuyến tính hoặc bậc hai của các biến - các đặc trƣng sao cho
phân biệt tốt nhất giữa các nhóm. Trong bài nghiên cứu này, Altman kết hợp cả dữ liệu
tài chính và dữ liệu thị trường cho mẫu nghiên cứu gồm 66 công ty trong lĩnh vực sản
xuất đƣợc chia thành 2 nhóm với mỗi nhóm gồm 33 công ty. Nhóm (1) bao gồm các công
ty đệ đơn phá sản trong suốt giai đoạn 1946 – 1965. Nhóm (2) bao gồm các công ty vẫn
còn tồn tại đến năm 1966, và đƣợc chọn tƣơng ứng theo cặp với các công ty trong nhóm
(1) về quy mô và ngành hoạt động. Hàm phân biệt của Altman nhƣ sau:
Z = 0.012X
1
+ 0.014X
2
+ 0.033 X
3
+ 0.006X
4
+ 0.999X
5
Trong đó,
X
1
= Tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản
X
2
= Tỷ số thu nhập giữ lại trên tổng tài sản
X

3
= Tỷ số thu nhập trƣớc thuế và lãi vay trên tổng tài sản
X
4
= Tỷ số giá trị thị trƣờng của vốn cổ phần trên giá trị sổ sách của tổng nợ
X
5
= Tỷ số doanh thu trên tổng tài sản
21

Z = Tỷ số tổng thể
Tất cả các công ty có tỷ số Z ≤ 2.675 đƣợc phân loại là phá sản và các công ty có tỷ số Z
> 2.675 đƣợc phân loại vào nhóm không phá sản. Kết quả cho thấy mức độ chính xác của
hàm phân loại là 95% đối với các công ty trong mẫu ban đầu. Hơn nữa, mô hình có thể
dự báo chính xác lên đến 2 năm trƣớc khi phá sản xảy ra với độ chính xác là 83%. Mặc
dù mức độ chính xác giảm dần sau năm thứ 2 do khoảng thời gian tăng lên. Tuy nhiên,
kết quả nghiên cứu này đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm chứng minh mạnh mẽ
cho các kết quả nghiên cứu trƣớc đó về tính hữu dụng của các dữ liệu tài chính và dữ liệu
thị trƣờng trong việc dự báo vỡ nợ.
Không dừng lại ở đó, trong bài nghiên cứu “Zeta Analysis - A New Model To Identify
Bankruptcy Risk Of Corporations” (1977), Altman và cộng sự đã tiếp tục nghiên cứu
và phát triển một mô hình dự báo phá sản mới gọi là mô hình điểm Z. Mô hình này đã
khắc phục những nhƣợc điểm của mô hình cũ (1968), với khả năng dự báo chính xác lên
đến 5 năm trƣớc khi phá sản của một mẫu các công ty lớn hơn – 111 công ty gồm cả lĩnh
vực sản xuất và bán lẻ trong giai đoạn 1969 – 1975. Hơn nữa, tỷ lệ dự báo chính xác của
mô hình điểm Z trong khoảng thời gian 2 - 5 năm trƣớc khi phá sản là gần bằng tỷ lệ của
1 năm trƣớc khi phá sản, trong khi đó, so với mô hình cũ của Altman (1968) thì tỷ lệ này
giảm dần và không còn đáng tin cậy.
Tuy nhiên, phƣơng pháp phân tích đa biệt số cũng tồn tại một số nhược điểm. Thứ nhất,
tỷ số tổng hợp - tỷ số Z đƣợc suy ra từ một hàm tuyến tính, mà khi tỷ số này cao hơn hay

thấp hơn một điểm giới hạn nào đó thì công ty đƣợc phân loại là không phá sản hay phá
sản. Tuy nhiên, trong thực tế thì một công ty có thể gặp phải vấn đề tài chính ngay cả khi
các tỷ số là rất cao và rất thấp, hay nói cách khác, các tỷ số này tuân theo một hàm phi
tuyến. Thứ hai, MDA liên quan đến phân tích hồi qui tuyến tính với giả định rằng các
biến độc lập tuân theo phân phối chuẩn đa biến và các ma trận hiệp phƣơng sai bằng
nhau. Khi mẫu dữ liệu không đáp ứng đủ các giả định này thì kết quả MDA có thể không
đáng tin cậy. Thứ ba, biến phụ thuộc trong mô hình MDA đƣợc giả định là một biến liên
22

tục, điều này trái với thực tế là biến xác suất của một doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài
chính chỉ có giá trị trong [0;1]. Cuối cùng, MDA không cho biết mức độ đóng góp của
các biến riêng lẻ vào khả năng dự báo chung của mô hình. Để giải quyết những vấn đề
này, các mô hình thống kê xác suất có điều kiện nhƣ mô hình Logit (Logit Model - LM)
và mô hình Probit (Probit Model – PM) lần lƣợt thay thế kỹ thuật MDA trƣớc đó. Các
mô hình xác suất có điều kiện cho phép ƣớc lƣợng xác suất kiệt quệ tài chính của một
công ty là biến phụ thuộc nhị phân theo một hàm của vec-tơ các biến giải thích – các
nhân tố đặc trƣng của công ty bằng ƣớc lƣợng phi tuyến Maximum Likelihood dựa trên
giả định về hàm phân phối xác suất cho trƣớc. Cụ thể, với mô hình Logit biến phụ thuộc
đƣợc giả định tuân theo hàm phân phối xác suất tích lũy logistic (logistic cumulative
distribution function). Đối với mô hình Probit, biến phụ thuộc đƣợc giả định tuân theo
hàm phân phối xác suất tích lũy chuẩn (normal cumulative distribution function). Phần
lớn các bài nghiên cứu cho thấy các ƣớc lƣợng với biến nhị phân bằng mô hình Logit sẽ
đạt đƣợc mức độ chính xác cao hơn trong dự báo kiệt quệ tài chính. Theodossiou (1991)
đã tiến hành dự báo khả năng phá sản cho các công ty ở Hy Lạp trong giai đoạn 1975 –
1986 theo cả hai phƣơng pháp Logit và Probit. Kết quả cho thấy mức độ chính xác trong
dự báo khả năng phá sản mà sử dụng mô hình Logit thì cao hơn so với kết quả thu đƣợc
từ mô hình Probit, tuy nhiên chênh lệch là không đáng kể. Ohlson (1980) áp dụng mô
hình Logit cho các tỷ số tài chính trong bài nghiên cứu “Financial Ratios And The
Probabilistic Prediction Of Bankruptcy” để dự báo phá sản cho một tập hợp dữ liệu
gồm 105 công ty phá sản và 2058 công ty không phá sản trong giai đoạn 1970 – 1976.

Các biến trong mô hình Logit của Ohlson gồm: Quy mô = log (tổng tài sản trên chỉ số
mức giá GNP), tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản, tỷ
số nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn, tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản, tỷ số dòng tiền
từ hoạt động trên tổng nợ, INTWO = 1 nếu thu nhập ròng là âm trong 2 năm cuối và bằng
0 trong trƣờng hợp ngƣợc lại và OENEG = 1 nếu tổng nợ lớn hơn tổng tài sản và bằng 0
trong trƣờng hợp ngƣợc lại CHIN = (NIt – NIt-1)/(| NIt | + | NIt-1 |), với NIt là thu nhập
ròng của giai đoạn gần nhất. Kết quả nghiên cứu cho thấy, bốn yếu tố cơ bản có ý nghĩa
thống kê ảnh hƣởng đến xác suất vỡ nợ trong một năm là: quy mô; cấu trúc tài chính đo
23

lƣờng bởi tỷ số đòn bẩy tài chính là tổng nợ trên tổng tài sản; thành quả hoạt động đo
lƣờng bởi tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản và tỷ số dòng tiền từ hoạt động trên tổng
nợ; thanh khoản hiện hành đo lƣờng bởi tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản và tỷ số
nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn. Tính chính xác trong các mô hình dự báo của Ohlson
lần lƣợt là 96.12%, 95.55% và 92.84% tƣơng ứng với các mô hình dự báo 1 năm, 2 năm
và 1 hoặc 2 năm. Tuy nhiên, có một điều thiếu sót trong nghiên cứu này là tác giả chƣa
xem xét đến các dữ liệu thị trƣờng.
Nhƣ đã trình bày ở trên, các dữ liệu về thị trƣờng chứng khoán có thể cung cấp các thông
tin hữu ích cho mô hình dự báo phá sản. Rõ ràng là các báo cáo tài chính thì không bao
gồm tất cả các thông tin liên quan đến dự báo phá sản và các biến thị trƣờng thì rất thích
hợp để bổ sung vào chỗ thiếu sót này. Có nhiều lý do cho việc đƣa vào các dữ liệu thị
trƣờng. Thứ nhất, giá thị trƣờng phản ánh những thông tin chứa trong các báo cáo tài
chính cộng với thông tin không chứa trong các báo cáo tài chính (Agarwal và Taffler,
2008), tạo nên một tập hợp thông tin toàn diện hữu ích cho việc dự báo tình trạng không
thực hiện nghĩa vụ. Thứ hai, các biến thị trƣờng có thể làm tăng lên đáng kể khả năng dự
báo kịp thời - đúng lúc của mô hình do giá thị trƣờng thì có sẵn ở cấp độ hàng ngày,
trong khi dữ liệu từ các báo cáo tài chính có sẵn, tốt nhất cũng chỉ có ở cấp độ hàng quý.
Thứ ba, giá thị trƣờng có thể thích hợp hơn để dự báo phá sản, bởi vì chúng phản ánh
dòng tiền mong đợi trong tƣơng lai, trái lại, các báo cáo tài chính phản ánh kết quả trong
quá khứ của công ty. Và thứ tƣ, các biến dựa trên thị trƣờng có thể cung cấp một sự đánh

giá ngay lập tức các biến động - một số đo dự báo rủi ro phá sản mạnh mẽ mà không có
trong các báo cáo tài chính.
Trong số ít các nghiên cứu mà có đƣa vào tập hợp các biến thị trƣờng để làm tăng tính
đúng lúc và khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của mô hình là nghiên cứu “In search of
distress risk” (2008) của Campbell, Hilscher, và Szilagyi, phân tích của các tác giả này
xem xét các yếu tố quyết định phá sản cũng nhƣ định giá cổ phần kiệt quệ tài chính với
xác suất phá sản cao thông qua mô hình Logit bao gồm các biến tỷ số tài chính và biến thị
trƣờng. Ngoài tập hợp hai nhóm biến số tỷ số tài chính thì nhiều biến thị trƣờng đƣợc
24

kiểm tra nhƣ: logarit của tỷ suất sinh lợi thặng dƣ hàng tháng của cổ phần mỗi công ty
tƣơng quan với chỉ số S&P 500, độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phần hàng ngày của
mỗi công ty qua 3 tháng, quy mô của mỗi công ty đƣợc đo lƣờng bằng logarit của giá trị
vốn hóa thị trƣờng của mỗi công ty tƣơng quan với chỉ số chứng khoán S&P 500 và
logagit của giá mỗi cổ phần của mỗi công ty bị chặn ở mức trên 15$. Các ƣớc lƣợng của
nghiên cứu này đƣợc tính toán với dữ liệu tại Mỹ của các công ty đại chúng.
Ngoài ra, Christidis và Gregory (2010) trong bài nghiên cứu “Some New Models For
Financial Distress Prediction In The UK” đã kiểm tra một tập hợp các biến tỷ số tài
chính và ba biến thị trƣờng trong mô hình dự báo kiệt quệ cho các công ty niêm yết tại
Anh. Đối với các biến thị trƣờng, họ thay thế biến giá trị sổ sách bằng biến giá trị thị
trƣờng và kiểm tra xem liệu logarit của tỷ suất thu nhập vƣợt trội nửa năm trên chỉ số tất
cả cổ phần FTSE và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi chứng khoán công ty đƣợc tính
theo mỗi giai đoạn 6 tháng có làm tăng khả năng dự báo của mô hình hay không. Kết quả
của họ cho thấy rằng các biến giá trị thị trƣờng có khả năng làm tăng tính chính xác của
mô hình dự báo kiệt quệ tài chính.
Đặc biệt, trong bài nghiên cứu “Financial Distress And Bankruptcy Prediction
Among Listed Companies Using Accounting, Market And Macroeconomic
Variables” (2013), Tinoco và Wilson sử dụng một mẫu gồm 23,218 quan sát hàng năm
của các công ty đƣợc niêm yết ở UK trong suốt giai đoạn 1980 – 2011 với sự kết hợp của
dữ liệu tài chính, dữ liệu thị trƣờng và dữ liệu vĩ mô để dự báo kiệt quệ tài chính và phá

sản bằng mô hình logit. Việc kết hợp các dữ liệu thời gian biến đổi vào mô hình dự báo
phá sản để nắm bắt những thay đổi trong môi trƣờng kinh tế vĩ mô là quan trọng bởi vì có
thêm các yếu tố động vào mô hình, có tác dụng điều chỉnh tỷ số rủi ro - khả năng không
thể trả đƣợc nợ trong mối quan hệ với sự thay đổi các điều kiện kinh tế vĩ mô. Các biến
số tỷ số tài chính thu thập từ dữ liệu kế toán trong mô hình bao gồm: tỷ số dòng tiền hoạt
động kinh doanh trên tổng nợ, tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số (tài sản ngắn hạn –
hàng tồn kho – nợ ngắn hạn) trên chi phí hoạt động hàng ngày và tỷ số EBITDA trên chi
phí lãi vay. Các biến số thị trƣờng: giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi vƣợt trội tích lũy, quy mô
25

công ty, tỷ số giá trị vốn hóa thị trƣờng trên tổng nợ. Các biến số kinh tế vĩ mô đƣợc thu
thập từ dữ liệu kinh tế vĩ mô bao gồm: chỉ số giá bán lẻ và lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ
hạn ba tháng đã đƣợc điều chỉnh lạm phát. Trong bài nghiên cứu này, tác giả phân loại
một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính bất cứ khi nào EBITDA của công ty thấp
hơn chi phí tài chính trong 2 năm liên tiếp hoặc bất cứ khi nào công ty phải gánh chịu
một sự tăng trƣởng âm trong giá trị thị trƣờng trong 2 năm liên tiếp. Ngoài ra, công ty
còn đƣợc xem là kiệt quệ tài chính khi công ty chính thức vỡ nợ. Khác với các nghiên
cứu trƣớc đây, chỉ tập trung vào những sự kiện pháp lý rõ ràng để phân loại một công ty
là vỡ nợ hay phá sản. Tuy nhiên việc xác định ngày pháp lý của tình trạng vỡ nợ cũng có
vấn đề. Bởi vì tình trạng không thể trả đƣợc nợ có thể là một quá trình pháp lý dài dòng
và ngày pháp lý của sự vỡ nợ có thể không đại diện cho biến cố vỡ nợ ―thật sự‖ hay ―có ý
nghĩa kinh tế‖. Phân tích các công ty UK chứng minh có một sự chênh lệch đáng kể - lên
đến 3 năm hoặc trung bình là 1.17 năm giữa giai đoạn mà công ty bƣớc vào tình trạng
kiệt quệ tài chính dẫn đến công ty bị vỡ nợ và ngày pháp lý của việc vỡ nợ hoặc phá sản.
Điều này ngụ ý rằng một công ty trong tình trạng vỡ nợ thì đã ở trong tình trạng kiệt quệ
tài chính nghiêm trọng ở thời điểm 2 năm trƣớc khi sự kiện phá sản hợp pháp. Do đó,
trong bài nghiên cứu này, tác giả đã mở rộng định nghĩa về tình trạng kiệt quệ tài chính:
―Một công ty đƣợc định nghĩa là trong tình trạng kiệt quệ tài chính hay vỡ nợ bất cứ khi
nào mà bị đình chỉ hoạt động, đang trong tình trạng thanh lý hoặc thanh lý tự nguyện, khi
sự yết giá của công ty bị đình chỉ trong vòng hơn ba năm, khi mà công ty đang đƣợc quản

lý bởi những ngƣời đại diện cho chủ nợ hay hội đồng phá sản, hoặc khi có một sự hủy bỏ
hay đình chỉ niêm yết của công ty. Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến số tỷ số tài
chính có khả năng dự báo khá tốt tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty; các biến số
kinh tế vĩ mô có đóng góp tích cực vào khả năng dự báo nói trên nhƣng ở mức độ không
cao và quan trọng nhất là các biến số tỷ số tài chính cho thấy đóng góp lớn nhất vào khả
năng dự báo của mô hình. Tuy nhiên, các loại biến số là không cạnh tranh loại trừ lẫn
nhau trong việc đóng góp vào khả năng dự báo của mô hình mà hoạt động bổ sung, hỗ trợ
lẫn nhau.