Dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán TPHCM (Hose) Luận văn thạc sĩ 2014

B GIÁO DCăVĨăĨOăTO
TRNGăI HC KINH T TP. H CHÍ MINH



PHM HOÀNG CHIN




D BÁO KIT QU TÀI CHÍNH CHO CÁC
CÔNG TY NIÊM YT TI S GIAO DCH
CHNG KHOÁN THÀNH PH H CHÍ MINH
(HOSE)


LUNăVNăTHCăSăKINHăT






TP. H CHÍ MINH - NMă2014
B GIÁO DCăVĨăĨOăTO
TRNGăI HC KINH T TP. H CHÍ MINH



PHM HOÀNG CHIN

D BÁO KIT QU TÀI CHÍNH CHO CÁC
CÔNG TY NIÊM YT TI S GIAO DCH
CHNG KHOÁN THÀNH PH H CHÍ MINH
(HOSE)


Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã s: 60340201

LUNăVNăTHCăSăKINHăT
Ngiăhng dn khoa hc: TS. LểăT CHÍ



TP. H CHÍ MINH - NMă2014

LIăCAMăOAN
Tôiăxinăcamăđoanălunăvnă‘‘D báo kit qu tài chính cho các công ty niêm yt ti
S giao dch chng khoán Thành Ph H Chí Minh’’ là công trình nghiên cu ca
chính tác gi. Niădungăđcăđúcăkt t quá trình hc tp và các kt qu nghiên cu thc
tin trong thi gian qua. S liu s dng là trung thc và có ngun gc trích dn rõ ràng.
Lunăvnăđc thc hinădi s hng dn khoa hc ca TS. Lêăt Chí.
Tp. H ChíăMinh,ăngày…ătháng…ănmă2014
Tác gi


Phm Hoàng Chin

MC LC
TRANG PH BÌA
LIăCAMăOAN
MC LC
DANH MC CÁC KÝ HIU, CH VIT TT
DANH MC HÌNH V
DANH MC BNG BIU
TÓM TT 1
1. GII THIU 2
1.1. Lý do chn đ tài 2
1.2. Mc tiêu và câu hi nghiên cu 3
1.3. Ni dung và phm vi nghiên cu 4
1.4. Phngăphápănghiênăcu 4
1.5. B cc bài nghiên cu 4
2. TNG QUAN CÁC NGHIÊN CUăTRCăỂY 6
2.1. Các nghiên cuăđnhănghaătìnhătrng kit qu 6
2.2. Các nghiên cu la chn các bin gii thích 7
2.2.1. Các nghiên cu s dng bin tài chính 7
2.2.2. Các nghiên cu s dng bin th trng 9
2.2.3. Các nghiên cu s dng bin ch tiêu kinh t vămô 10
2.2.4. Các nghiên cu gnăđâyăs dng kt hp bin tài chính, th trng,ăvămô. .
11
2.3. Các nghiên cu la chnăphngăphápăphânătích 12
2.4. Tng hp v các kt qu nghiên cu 14
3. PHNGăPHÁPăNGHIểNăCU 15
3.1. Mô hình nghiên cu 15
3.1.1. Mô hình hi quy Logit 15
3.1.2. Thôngăđt kt qu và kimătraăđ phù hp ca mô hình Logit 15
3.1.2.1. Thôngăđt kt qu hiăquy,ăđoălng hiu ng cn biên 15
3.1.2.2.  phù hp ca mô hình Logit 16

3.2. D liu nghiên cu 18
3.2.1. La chn mu và d liu 18
3.2.2. Xácăđnh tình trng kit qu tài chính, bin ph thuc ca mô hình 20
3.2.3. Xácăđnh các yu t tácăđng kh nngăkit qu ca mt doanh nghip 23
3.2.3.1. Bin ch s tài chính 25
3.2.3.2. Các bin ch s kinh t vămô 28
3.2.3.3. Các bin ch s th trng 30
3.2.4. Tng kt các nhóm bin và k vng du ca tng bin trong mô hình 34
3.2.5. Thng kê mô t vàăphânătíchătngăquanăcácăbin trong mô hình 36
3.2.5.1. Thng kê mô t các bin 36
3.2.5.2. Phânătíchătngăquanăcácăbin 39
4. PHÂN TÍCH KT QU HI QUY 41
4.1. Bình lun kt qu hi quy 41
4.1.1. Kt qu hi quy các mô hình thô 42
4.1.1.1. Mô hình 1 ậ mô hình ch các bin tài chính 44
4.1.1.2. Mô hình 2 ậ mô hình kt hp bin tài chính và bin ch báoăvămô 45
4.1.1.3. Mô hình 3 ậ mô hình kt hp bin tài chính và bin th trng 46
4.1.1.4. Mô hình 4 ậ môăhìnhăđyăđ binătàiăchính,ăvămô,ăth trng 47
4.1.1.5. Mô hình 5 và 6 ậ mô hình ch các bin th trng và bin th trng kt
hp binăvămô 47
4.1.2. Tng kt kt qu các bin trong các mô hình hi quy 48
4.1.3. Hiu chnh mô hình 51
4.2.  phù hp ca mô hình 54
4.2.1. oălng chung 54
4.2.1.1. i vi các mô hình không dùng bin tr (t) 55
4.2.1.2. i vi các mô hình dùng bin tr 1ănmă(t-1) 56
4.2.1.3. i vi các mô hình dùng bin tr 2ănmă(t-2) 57
4.2.2. Phân tích sâu các giá tr AUC 58
4.2.2.1. AUC trong mô hình không dùng bin tr 58
4.2.2.2. AUC trong mô hình dùng bin tr 1ănmă(t-1) 60

4.2.2.3. AUC trong mô hình dùng dùng bin tr 2ănmă(t-2) 61
4.3. Thôngăđt kt qu hiăquy,ăđoălng hiu ng cn biên (marginal effects) 63
5. KT LUN 66
5.1. Tóm tt kt qu nghiên cu 66
5.2. Hn ch caăđ tàiăvàăhng nghiên cu tip theo 67
TÀI LIU THAM KHO
PH LC


DANH MC CÁC KÝ HIU, CH VIT TT
SGDCK S giao dch chng khoán
HOSE S giao dch chng khoán Thành Ph H Chí Minh
TSSL T sut sinh li
MDA Multiple Discriminant Analysis: phânătíchăđaăbit s.
ANN Artificial Neural networks: mô hình mng thn kinh nhân to.
OLS Ordinary Least Squares: phngăphápăbìnhăphngăsaiăs bé nht.
MLE Maximum likelihood estimation
AUC Area Under the ROC Curve
CKT Cânăđi k toán
HKD Hotăđng kinh doanh
EBITDA Earnings before interest, taxes, depreciation và amortization
(Li nhunătrc thu,ătrc lãi vay và khu hao)
VSD Trungătâmăluăkýăchng khoán Vit Nam
NT Nhàăđuăt
TTCK Th trng chng khoán


DANH MC HÌNH V
Hình 3.1: Quy mô niêm yt trên HOSE 19
Hìnhă4.1:ăSoăsánhăcácăđng ROC trong các mô hình (t) 59

Hìnhă4.2:ăSoăsánhăcácăđng ROC trong các mô hình (t-1) 61
Hìnhă4.3:ăSoăsánhăcácăđng ROC trong các mô hình (t-2) 62


DANH MC BNG BIU
Bng 3.1: SălngăcôngătyăhyăniêmăytătrênăHOSEăquaăcácănm 22
Bng 3.2: Tngăktătìnhătrngăkităquătàiăchínhătheoănmăquanăsát 23
Bng 3.3: Tng kt các bin trong lunăvn 35
Bng 3.4: Mô t thng kê mô hình 1 và 2 - Mô hình các bin tài chính và ch s vămô 36
Bng 3.5: Mô t thng kê Mô hình 3 - Môăhìnhăđyăđ 37
Bngă3.6:ăTngăquan gia các binăđc lp 40
Bng 4.1: Mô t thng kê bin TLTA, LTLTA, STLTA 42
Bng 4.2: Kt qu hi quy thô các mô hình 43
Bng 4.3: Kt qu hi quy ca các mô hình hiu chnh 53
Bng 4.4:ăoălngăđ phù hp ca mô hình 54
Bng 4.5: Hiu ng cn biên ca tng bin 63

1

TÓM TT
Lunăvnăxâyădng mt mô hình d báo tình trng kit qu tài chính ca các công ty
niêm yt bng phngăphápăhi quy Logit vi d liu bng đc s dng cho 973 quan
sátăhàngănmăca 165 doanh nghip phi tài chính niêm yt trên SGDCK TP. H Chí
Minh (HOSE) trongăgiaiăđon 2006 ti 2013. u tiên, tác gi ch đaăcácăbin tài chính
vào mô hình hi quy vi bin ph thuc là nh phân. Sauăđó,ătác gi ln lt đaăthêm
vào các bin ch s kinh t vămôăvàăcácăbin th trng nhm xem xét s đóngăgópăca
các loi bin s này trong vicăgiaătngăkh nngăd báo ca mô hình. Mô hình hi quy
cngăđc thc hin viăcácăđ tr khác nhau nhm xem xét kh nngăd báo sm kit
qu tài chính ca mô hình. Lunăvn thuăđc nhng kt qu chính nhăsau:
- Th nht, các bin s t s tài chính có kh nngăd báo tt tình trng kit qu tài

chính ca doanh nghip. Tuy vy, s kt hpăcácăthôngătinăvămôăvàăthôngătinăth
trngăgiúpăgiaătngămcăđ chính xác trong vic d báo.
- Th hai, các bin s kinh t vămôăcóătácăđng mnh nht lên xác sut kit qu tài
chính ca doanh nghipăsauăđóăđn các bin tài chính và cui cùng là bin th trng.
- Th ba, mô hình d báo kit qu tài chính cho doanh nghip ngay ti thiăđim quan
sátă(nmăt)ăchoăthy mt mcăđ phù hp và chính xác cao. Trong khi các mô hình
dùngăđ d báo kit qu tàiăchínhătrc 1,ă2ănmă[(t-1),( t-2)] trc khi s kin kit
qu tài chính xy ra ch mang tính cht giăýăhnălàămt mô hình chính xác.
Nhăvy, tình trng kit qu tài chính ca các doanh nghip ti VităNamăkhôngăđc
d báo hoàn toàn bi thông tin thu thpăđc t báo cáo tài chính, mà còn chu nh
hng bi các nhân t bên ngoài hay t môiătrng kinh t vămôăvàăt các yu t th
trng. Và các doanh nghip ti Vit Nam có th riăvàoăkit qu ngay trong ngn hn
do cu trúc n ch yu là n ngn hn.
T khóa: kit qu tài chính, ch s tài chính, mô hình Logit.
2

1. GII THIU
1.1. Lý do chnăđ tài
Th gii ngày càng tr nên bt năhn,ănhng bt n trong giá c hàng hóa và các bin
s tàiăchínhăngàyăcàngăthayăđi theo nhng chiuăhng không th lngătrcăđc.
Nhng bt nănàyăđãătácăđng trc tipăđn hotăđng ca doanh nghip. Nhng thay
đi xuăđiătrongăkt qu sn xut kinh doanh ca các doanh nghip do hu qu ca nhng
bt năngàyăcàngătngălên.ăiu này đãălàmăxut hin mt nhu cu đóălà d báo chính
xác kh nngăriăvàoătìnhătrng kit qu tài chính ca mt doanh nghip.ăâyălàămt
trong vnăđ ct lõi giúp các nhà qun lý doanh nghip đa ra nhng quytăđnh phù
hp, duy trì s tn tiăvàăthúcăđy s phát trin ca doanh nghip. Giúp nhngăngi có
li ích trc tip t doanh nghip nhăc đông,ăcôngănhânăviên,ăcácăđi tác, các ch n
đánh giáăđc ri ro mà h đangăgánhăchu. Giúp c nhngăngi ít liên quan hn ti
doanh nghip nhăcácănhàăqun lý hành chính, chính ph đánhăgiá,ăđiu chnh chính sách
qun lý cho phù hp.

Cuc khng hong tài chính toàn cu 2008 là mt ví d nătng đ nhn mnh nhng
thiu sót ca vic đánhăgiá và qun lý riăroătrongămôiătrngăvayămn. Trongăkhiăđó,ă
ti Vit Nam cm t “doanh nghip phá sn, gii th, ngng hot đng” đãătr nên quen
thuc trên các mtăbáoăcngănhătrongăcácăbáoăcáoăca cácăcăquanăqunălýănhàănc.
Danh sách hy niêm yt, danh sách chng khoán thuc dinătheoădõiăđc bit, b kim
soát, b tm ngng giao dch ngàyăcàngădàiăhnătrên báo cáo ca các SGDCK. Nguyên
nhân có th đn t chính bn thân doanh nghip hoc cngăcóăth là do chính sách, môi
trng vămôăvàănhăhng t nn kinh t th gii.ăiuănàyăđangăgâyăra nhng h ly
xu cho xã hi và cho nn kinh t.
Các nguyên nhân dnăđn kit qu tài chính, cui cùng có th là phá sn hoc gii th
ngày càng phc tp. Nhăđãăđ cpătrongătrng hp ca Vit Nam, tình trng kit qu
tàiăchínhăkhôngăđnăthun ch do các yu t doanh nghip gây ra mà còn do các yu t
3

bênăngoàiătácăđngăđn. Các mô hình d báo kit qu tài chính hin nay hoc ch da
vào các yu t bên trong nh các bin s t s tài chính, hoc ch da vào các yu t bên
ngoài nh các bin s th trngăvàăvămô.ăDoăđó,ăcácămôăhìnhăd báo hin ti không th
phátăhuyăđc ht kh nngăd báo kit qu tài chính. Ngoài ra, hu ht các nghiên cu
ni ting trongălnhăvcănàyăđc tin hành  cácănc PhngăTây hoc M. Ti Vit
Nam có rt ít nghiên cu thc nghim v kit qu tài chính. Trong khi các bên lên quan
cn thông tin kp thi và chính xác v kh nngăkit qu, v n, thm chí là phá sn ca
doanh nghip đ có nhngăhànhăđng kp thi.
T nhng yêu cu bc thit nói trên, tác gi thc hin nghiên cu này nhm tìm ra mt
mô hình d báo tình trng kit qu tài chính cho các công ty niêm yt ti Vit Nam, c
th là các công ty niêm yt ti s giao dch chng khoán (SGDCK) Thành Ph H Chí
Minh (HOSE), s dng kt hp d liuătàiăchính,ăvămôăvàăth trng.
1.2. Mc tiêu và câu hi nghiên cu
Trên th gii, hin nay có rt nhiu nghiên cu v mô hình d báo tình trng kit qu tài
chính. Tuy vy, hoc chúng s dng d liu khác nhau (d liuătàiăchính,ăvămô,ăth
trng…), hoc là mô hình khác nhau (MDA, Logit, ANN…). Kt qu d báoăthuăđc

t nhng mô hình này nhìn chung là có th d báoăđc tình trng kit qu tài chính
nhngăvn còn rt nhiu tranh cãi xung quanh vic s dng loi d liu và mô hình nào
đ tin hành d báo s ttăhn.ăGnăđâyăxut hin mt s nghiên cu s dng cách tip
cn kt hp trong d liu (s dng c d liu tài chính và d liu th trng trong mô
hình) và s dng kt hp các mô hình khác nhau (Logit, ANN) cho thy kt qu d báo
có s ci thin.
Tác gi thc hin bài nghiên cuănàyăđ điătìmăbng thc nghim v mt mô hình d báo
kit qu tài chính ca mt doanh nghip khi kt hp các bin s t s tài chính, bin th
trng và bin kinh t vămôăvàoămt mô hình d báo. Nghiên cu này phát trin mô
hình d báo tình trng kit qu tài chính cho các công ty niêm yt ti SGDCK thành ph
4

H Chí Minh (HOSE).  làm rõ mc tiêu nghiên cu nói trên, tác gi cn gii quyt
nhng vnăđ sau:
- Cách xácăđnh tình trng kit qu tài chính ca mt doanh nghipănhăth nào?
- Các yu t nhăhngăđn kh nng doanh nghip riăvàoătìnhătrng kit qu tài
chính?
- Xây dng mt mô hình thích hpăđ d báo kh nngăxy ra kit qu tài chính?
1.3. Ni dung và phm vi nghiên cu
 xem xét kh nngăd báo tình trng kit qu tài chính ca các doanh nghip thông
qua các bin s t s tài chính, ch báo kinh t vămôăcngănhănhng bin s th trng
vi các doanh nghip ti Vit Nam. Tác gi chn mu nghiên cu là các công ty phi tài
chính niêm yt ti SGDCK thành ph H Chí Minh.
B d liu nghiên cuăđc lyătheoănmătrongăphm vi nghiên cuăđc gii hn trong
khong thi gian t nmă2006 đnănmă2013.
1.4. Phngăphápănghiênăcu
Trong lunăvn này, tác gi phân loi các quan sát thành hai loi: nhngăquanăsátăriăvàoă
tình trng kit qu tàiăchínhăđc gán giá tr bin ph thuc là 1, nhng quan sát không
b kit qu tàiăchínhăđc gán giá tr làă0.ă gii quyt vnăđ bin ph thuc là bin
nh phân, tác gi s dng mô hình hi quy Logit trong lunăvn này.

1.5. B cc bài nghiên cu
Bài nghiên cu gm 5 phn:
Phn 1 – Gii thiu tng quan đ tài. Trong phn 1, tác gi trình bày tng quan các vn
đ ca bài nghiên cuănh: lý do chnăđ tài, mc tiêu và câu hi nghiên cu, ni dung,
phm vi nghiên cuăvàăphngăphápănghiênăcu.
5

Phn 2 – Tng quan lý thuyt và các nghiên cu trc đây. Tác gi xây dng phn này
vi mcăđíchăcungăcp mt cái nhìn tng quan và xuyên sut v quá trình phát trin ca
nhng nghiên cu thc nghim v d báo tình trng kit qu tài chính và phá sn trên
th gii. T đóăcóămt s đnhăhngărõăràngăhnătrongăvic xây dngăphngăphápă
nghiên cu và la chn các bin s cho mô hình d báo kit qu tài chính choătrng
hp Vit Nam.
Phn 3 – Phng pháp nghiên cu. Phn này cung cp mt cách chi tit v mô hình
nghiên cu, ngun d liu cho lunăvnăcngănhăcáchăxácăđnh các bin s và các k
vng v du ca bin s đc s dng trong lunăvn. Ngoài ra, tác gi cng tin hành
thng kê mô t vàăphânătíchătngăquanăcácăbin s trong mô hình hi quy.
Phn 4 – Kt qu nghiên cu. Tác gi trình bày các kt qu t mô hình hi quy Logit,
sauăđóălàăcácămôăhìnhăhiu chnh cho phù hp viătrng hp ca Vit Nam. Các kim
đnh liên quan nhmăđánhăgiá mcăđ chính xác trong d báo,ăthôngăđt kt qu hi quy
cngăđc trình bày.
Phn 5 – Kt lun. Phn này tác gi tóm tt kt qu nghiên cuăcngănhănêuălênănhng
hn ch caăđ tài và nhngăhng m rng nghiên cu tip theo.

6

2. TNG QUAN CÁC NGHIÊN CUăTRCăỂY
2.1. Các nghiên cuăđnhănghaătìnhătrng kit qu
Hu ht các mô hình d báo phá snătrcăđâyăđu s dngăđnhănghaăv kit qu tài
chính da trên trng thái cui cùng mang tính cht pháp lý (tuyên b phá sn) ca doanh

nghip.ăTuyănhiên,ăđnh nghaănàyătn ti mt s vnăđ v mt thi gian. Tinoco và
Wilson (2013) thc hin phân tích các công ty ti Anh cho thy có mt khong cách v
mt thiăgianăđángăk giaăngàyăcôngătyăriăvàoăkit qu tài chính (nguyên nhân chính
phá sn)ăchoăđn ngày chính thc phá sn v mt pháp lý (khong cách này trung bình
làă1.17ănm,ăthm chí tiă3ănm).ăTheodossiouă(1993)ănghiênăcuătrng hp ca M,
các doanh nghipăthng mt kh nngăthanhătoánăkhongă2ănmătrc ngày npăđnă
phá sn. Hay nói cách khác, mt côngătyăđãăriăvào trng thái tài chính xu (kit qu) 2
nmătrc khi chính thc phá sn theo pháp lut.ăNgoàiăra,ătrc khi phá sn, doanh
nghipăcngăthng tri qua mtăgiaiăđonăắgii cu”,ăhoc bán tài sn và gii th ch
không phi là phá sn. Trn NgcăThăvàăcácătácăgi (2007, trang 385)ăcngăch ra,
ắkhông phi doanh nghip nào gpăkhóăkhnăcngăđiăđn phá sn. Min là doanh nghip
có th tìmăđcăđ tinăđ tr lãi ca chng khoán n và hoãn vic phá sn li nhiu
nm.ăCui cùng doanh nghip có th hi phc, tr ht n vàăthoátăđc cnh phá sn”.
Nhăvy, mt kh nngăthanhătoán,ăv n, phá sn có th là mt quá trình pháp lý kéo
dài và ngày chính thc phá sn theo lutăkhôngăđi din cho trng thái kinh t thc ca
phá sn.
Trn NgcăThăvàăcácătác gi (2007, trang 379) cho rng, ắkit qu tài chính xy ra khi
không th đápăng các ha hn vi các ch n,ăhayăđápăng mtăcáchăkhóăkhn”. Wruck
(1990)ăđnhănghaătìnhătrng kit qu tài chính ca doanh nghip là khi dòng tin không
đ đ đm bo các nghaăv tài chính. Asquith, Gertner và Scharfstein (1994) phân tích
các hpăđng quyn chnăđ d báo phá snăcngăxácăđnh kit qu tài chính theo cách
tngăt.ănhănghaăca h v kit qu tài chính là da trên t s kh nngăchiătr lãi
7

vay. Mt công tyăđc phân loi là kit qu tài chính nuăEBITDAăítăhnăsoăvi chi phí
tàiăchínhă(chiăphíălãiăvay)ătrongă2ănmăliênătip, hocătrongăcácătrng hp khác, EBITDA
ítăhnă80%ăchiăphíălãiăvay. AndradeăvàăKaplană(1998),ăxácăđnh kit qu tài chính xy ra
ngay tiănmăđu tiên khi EBITDA ca doanh nghip thpăhnăchiăphíătàiăchính.ăWhitakeră
(1999)ăđnhănghaăkit qu tàiăchínhănhălàănmăđu tiên mà dòng tin doanh nghip thp
hnăcácăkhon n dài hnăđáoăhn. Do vy, s hpălýăhnăkhiăxemăxétătrng thái kit qu

tài chính da trên kh nngăđápăngăcácănghaăv tài chính.
Hnăna, Trn NgcăThăvàăcácătácăgi (2007, trang 379) cho rng, ắcácănhàăđuătăbit
rng các doanh nghip có vay n, có th s riăvàoătìnhătrng kit qu tài chính và h rt
lo v điu này. Lo ngiănàyăđc phn ánh trong giá tr th trng ca chng khoán ca
các doanh nghip có vay n”. Rees (1995) cho rng, giá th trng bao gm các thông
tin v dòng tin k vngătrongătngălaiăca doanh nghip. Hillegeist (2004), giá th
trng cha các thông tin t các ngunăkhácăngoàiăbáoăcáoătàiăchính…ăDoăvy, giá tr
th trngănênăđc s dngăđ xác nhn mt doanh nghip kit qu,ăkhiăđó,ămt doanh
nghip kit qu phi có s tngătrng âm trong giá tr th trng.
Các nghiên cu ca Barnes (1987, 1990); Pindado, Rodrigues và De la Torre (2008),
Tinoco và Wilsonă(2013),ăcngăápădngăcáchăxácăđnh tình trng kit qu tài chính da
trên các kh nngăđápăngănghaăv n (kh nngăchiătr lãi vay) và s tngătrng trong
giá tr th trng. Trong lun vnănày,ătácăgi cngăápădngăcáchăđnhănghaătngăt v
kit qu tài chính ca mt doanh nghip.
2.2. Các nghiên cu la chn các bin gii thích
2.2.1. Các nghiên cu s dng bin tài chính
Các nghiên cu t nhngănmă60ăca th k trc,ăđãăs dng thông tin t báo cáo tài
chính đ d báo kit qu, phán sn ca doanh nghip. Beaver (1966, 1968), Altman
(1968, 1977) Ohlson (1980) đc xem là nhng tác gi tiên phong trong vic s dng
các t s tàiăchínhăđ d báo phá sn trong các nghiên cu thc nghim. C th:
8

Beaver (1966) đãăxâyădng mt mô hình thng kê phân tích các t s tàiăchínhăđnăl
đ d báo phá sn. Beaver xem xét 30 t s thucă6ănhóm.ăTrongăđó,ăBeaverătp trung
kimăđnh vào 6 t s sau: t s dòng tin trên tng n, t s thu nhp ròng trên tng tài
sn, t s tng n trên tng tài sn, t s vn luân chuyn trên tng tài sn, t s tài sn
ngn hn trên n ngn hn, t s tài sn ngn hn trên chi tiêu hotăđng hngăngàyăđ
phân loi nhóm công ty v n và nhóm công ty không v n. Kt qu nghiên cu ca
Beaver cho thy các t s tàiăchínhăđnăl có kh nngăd báo v n khá tt.
Altman (1968) đãăs dng k thutăphânătíchăđaăbit s (MDA ậ Multiple Discriminant

Analysis) da trên s kt hp nhiu t s đ đaăraămt mô hình d báo. Trong nghiên
cu này, Altman kt hp c d liu tài chính và d liu th trng cho mu các công ty
trongălnhăvc sn xut. Altman (1977), tip tc nghiên cu và phát trin mt mô hình
d báo phá sn mi gi là môăhìnhăđim Z.ăMôăhìnhănàyăđãăkhc phc nhngănhc
đim caămôăhìnhăcă(1968),ăvi kh nngăd báoăchínhăxácălênăđnă5ănmătrc khi phá
sn ca mt mu các công ty lnăhnăgm c lnhăvc sn xut và bán l.
Ohlson (1980) áp dng mô hình Logit cho các t s tài chính trong bài nghiên cuăđ
d báo phá sn. Các bin trong mô hình Logit ca Ohlson gm: quy mô, t s tng n
trên tng tài sn, t s vn luân chuyn trên tng tài sn, t s n ngn hn trên tài sn
ngn hn, t s thu nhp ròng trên tng tài sn, t s dòng tin t hotăđng trên tng
n. Kt qu nghiên cu cho thy, bn yu t căbnăcóăýănghaăthng kê nhăhngăđn
xác sut v n trong mtănmălà:ăquyămô;ăcu trúc tài chính; thành qu hotăđng; thanh
khon. Tính chính xác trong các mô hình d báo ca Ohlson lnălt là 96.12%, 95.55%
và 92.84% tngăng vi các mô hình d báoă1ănm,ă2ănmăvàă1ăhocă2ănm.
Nhăvy, các binătàiăchínhăđãăđc áp dng t rtălâuăđ xây dng mô hình d báo kit
qu, phá sn ca doanh nghip. Cácămôăhìnhăđu có kh nngăd báo tt v n và tính
chính xác trong các mô hình d báo này  mc rt cao. Trong lunăvnănày,ătácăgi cngă
s dng các binătàiăchínhănhălàăcácăbin trng tâm trong vic xây dng mô hình.
9

2.2.2. Các nghiên cu s dng bin th trng
Mt s nghiên cuăđãăth nghim các bin th trng trong mô hình d báoănhăBlack
và Scholes (1973) và Merton (1974) da trên cách tip cn quyn chn vn c phn.
Bharath và Shumway (2008), Hillegeist, Keating, Cram và Lundstedt (2004), Reisz và
Perlich (2007), Vassalou và Xingă(2004)ăcngăđãăs dng bin th trng trong nghiên
cu kh nngăpháăsn. Mt s nghiên cuăkhácăđãăc gngăđ chngăminhătínhăuăvit
ca mô hình th trng so vi các mô hình k toánăvàăngc li. Tuy nhiên, kt qu thu
đc t cácămôăhìnhă(màăđi hi rt nhiu gi đnh và hn ch)ăsauăđóăsoăsánhăhiu qu
vi các mô hình k toán vn còn nhiu tranh cãi. Agarwal và Taffler (2008) thc hin s
so sánh kh nngăd báo phá sn ca mô hình th trng và mô hình k toán. Kt qu

cho thy mô hình truyn thng da trên các ch s tài chính không thua kém gì các mô
hình th trng, các mô hình quyn chn. H kt lun rng, có rt ít s khác bit gia
các mô hình bin th trng và bin tài chính. Hillegeist (2004) cung cp mt kt qu
tngăphn cho thy mô hình quyn chn ca BlackậScholesậMerton cung cp nhiu
thôngătinăcóăýănghaăhnăv kh nngăkit qu caăcácămôăhìnhăđim Z ca Altman hoc
môăhìnhăđim O ca Ohlson.ăHillegeistă(2004),ăthayăvàoăđó,ăđ ngh các nhà nghiên cu
s dngăphngăphápăBlackậScholesậMerton thay vì s dng mô hình truyn thng ch
các bin tài chính nhălàăđi din cho kh nngăpháăsn.
Nhiu nghiên cu gnăđâyăchoăthy rng c 2ăphngăphápămangăli kt qu tngăt,
hay c 2ămôăhìnhăđu có nhng thông tin hu ích v kh nngăkit qu và v n. Balcaen
và Ooghe (2004) lp lun rng, nu các nhà nghiên cu ch bao gm các ch tiêu tài chính
trong mô hình d báo phá sn, thì h ngm gi đnh rng các ch báoăliênăquanăđn phá
sn, c bên trong lnăbênăngoài,ăđuăđc phnăánhătrongăcácăbáoăcáoăhàngănm.ăRõăràngă
các báo cáo tài chính không bao gm các thông tin có liên quan và các bin th trng
rt có kh nngăb sung cho s thiu ht này. Rees (1995) gi ý rng, giá th trng có
th hu ích trong vic d báo xác sut phá sn vì chúng bao gm các thông tin v dòng
10

tin k vng trongătngălaiăca doanh nghip.ăi vi Hillegeist (2004), th trng
chng khoán là mt ngun thay th thông tin vì nó cha các thông tin t các ngun khác
ngoài báo cáo tài chính. Beaver, McNichols và Rhieă(2005)ăđãăch ra rng, xác xut phá
snăđc gn vi giá th trng.ăNhăvy, ngoài các bin tài chính, các bin th trng
rtăđángăquanătâmăđ đaăvàoămôăhìnhăd báo kit qu, da trên mt s lp lun:
 Th nht, giá c th trng phn ánh các thông tin trong báo cáo tài chính cng
vi các thông tin khác không có trong báo cáo tài chính (Agarwal và Taffler,
2008), làm cho chúng có mt s kt hp toàn din, và có ích cho vic d đoánăv
n ca mt công ty.
 Th hai, s bao gm các bin th trng có th làmătngăđángăk tính kp thi ca
các mô hình d báo. D liu k toánăđc công b hàngăquý,ăhàngănm,ăgiáăth
trng có sn theo tn sut hàng ngày.

 Th ba, giá c th trng có th thích hpăhnăđ d báo kh nngăpháăsn vì nó
phn ánh k vng v dòng tinătrongătngălaiăca doanh nghip (báo cáo tài
chính,ăngc li phn ánh các hotăđngăđãăxy ra ca doanh nghip).
 Th t, các bin th trng có th cung cp mtăcáchăđánhăgiáătrc tip caăđ bt
n (volatility) mtăcáchăđoălng mà có th tngăsc mnh v d báo phá sn mà
không có trong các báo cáo tài chính. Theo Beaver (2005) cho rng, càng có nhiu
bt n, càng có nhiu kh nngăpháăsn.
Nhăvy, da trên 4 lp lun vaăđc trình bày, trong lunăvnănày,ătácăgi cngăs
dng các bin th trng trong vic xây dng mô hình.
2.2.3. Các nghiên cu s dng bin ch tiêu kinh t vămô
S kt hp ca các bin d liuăvămôăvàoăcácămôăhìnhănhm nm bt s thayăđi trong
môiătrng kinh t vămôăcngătr nên quan trng. Các binăvămôăb sung thêm mt yu
t đng trong mô hình. S thayăđiătrongăcácăđiu kin kinh t vămôăs tácăđng lên hot
đng ca doanh nghip. Ngoài Mare (2012); Nam, Kim, Park và Lee (2008); Qu (2008),
11

có rt ít các nghiên cu kt hp d liuăvămôăvàoămôăhình. Gnăđây,ăTinoco và Wilson
(2013)ăđãăs dng thành công 2 binăvămôăbaoăgm lm phát và s thayăđi trong lãi
sutătrongăgiaiăđon nghiên cu ca h. Trong lunăvnănày,ătácăgi cng s dng các
binăvămôăđ nm bt s thayăđiătrongămôiătrng kinh t ti Vit Nam trong giaiăđon
nghiên cu có nhăhngăgìăđn kh nngăhotăđng ca doanh nghip.
2.2.4. Các nghiên cu gnăđơyăs dng kt hp bin tài chính, th trng,ăvămô.
K tha các nghiên cuătrcăđây,ătrongăhnămt thp niên gnăđây,ăcácănghiênăcu s
dng kt hp bin th trng và bin tài chính trong mô hình d báo kit qu tài chính.
Campbell, Hilscher và Szilagyi (2008), xem xét các yu t quytăđnhăđn kh nngă
kit qu ca mt doanh nghip thông qua mtămôăhìnhăLogitătrongăđóăbaoăgm các bin
tài chính và th trng. Ngoài mt tp hp ca 2 bin tài chính, mt vài bin th trng
đãăđc kimăđnh:ălog(TSSLăvt tri hàng tháng ca doanh nghip vi TSSL ca
S&P500),ăđ lch chun ca TSSL hàng ngày ca chng khoán trong 3 tháng liên tip,
quy mô ca doanh nghip, đoăbng log(vn hóa th trng công doanh nghip/ vn hóa

ca S&P500, và log(giá c phiu).
Chava và Jarrow (2004), ngoài các bin tài chính ca Altman (1968), các bin bao gm
trong nghiên cu ca Shumway (2001): bin tài chính, thu nhp ròng (Net Income) trên
tng tài sn, tng n/ tng tài sn; và các bin th trng:ăquyămôătngăđi ca doanh
nghip: Ln(giá tr th trng vn c phn ca doanh nghip/ tng giá tr th trng ca
NYSE/AMEX),ăTSSLăvt triăhàngănm,ăđc tính bng,ăTSSLătíchălyăhàngătháng
tr cho TSSL hàng tháng có trng s caăNYSE/AMEXăvàăđ bt n ca chng khoán,
đc tính bng,ăđ lch chun ca 60 quan sát giá c phiu theo tn sut hàng ngày.
Christidis và Gregory (2010), theo cách caăCampbellă(2008)ăđãăth nghim 3 bin th
trng trong mt mô hình d báo kit qu ti các công ty niêm yt ti Anh, bên cnh
cngăbaoăgm mt tp hp các binătàiăchính.ăi vi các bin th trng, h thay th
giá tr s sách ca tài sn bng giá tr th trng và kim tra xem log(TSSLăvt tri na
12

nm/TSSLăcaăFTSEăAllăShareăIndex)ăvàăđ lch chun ca chng khoán (tính trong
giaiăđon 6 tháng). Phát hin ca h cho thy rng, giá tr th trng có kh nngătngăđ
chính xác trong mô hình d báo kit qu tài chính.
c bit, Tinoco và Wilson (2013) s dng kt hp ca d liu tài chính, d liu th
trng và d liuăvămôăđ d báo kit qu tài chính và phá sn bng mô hình logit. Các
bin s t s tài chính thu thp t d liu k toán trong mô hình bao gm: tng qu t
hotăđng kinh doanh trên tng n, t s tng n trên tng tài sn, bin thanh khon và
t s EBITDA trên chi phí lãi vay. Các bin th trng: giá c phiu, TSSL vt tri tích
ly,ăquyămôădoanhănghip, t s giá tr vn hóa th trng trên tng n. Các bin s kinh
t vămôăđc thu thp t d liu kinh t vămôăbaoăgm: ch s giá bán l và lãi sut tín
phiu kho bc k hnăbaăthángăđãăđcăđiu chnh lm phát. Kt qu nghiên cu cho
thy các bin s t s tài chính có kh nngăd báo khá tt tình trng kit qu tài chính
ca các công ty; các bin s kinh t vămôăcóăđóngăgópătíchăcc vào kh nngăd báo nói
trênănhngă mcăđ không cao và quan trng nht là các bin s t s tài chính cho thy
đóngăgópăln nht vào kh nngăd báo ca mô hình. Tuy nhiên, các loi bin s là
không cnh tranh loi tr ln nhau trong vicăđóngăgópăvàoăkh nngăd báo ca mô

hình mà hotăđng b sung, h tr ln nhau.
Trong lunăvnănày,ătácăgi s s dng kt hp c binătàiăchính,ăvămôăvàăbin th trng
đ xây dng mô hình d báo kit qu tài chính.
2.3. Các nghiên cu la chnăphngăphápăphơnătích
Trongăgiaiăđonăđu, Beaver (1966) áp dng k thut phân tích các t s tàiăchínhăđnă
l đ d báo phá sn. Altman (1968), cho rng k thut phân tích các t s tàiăchínhăđnă
l thìăquáăđnăgin.ăThayăvàoăđó, Altamn đãăs dng k thutăphânătíchăđaăbit s (MDA
ậ Multiple Discriminant Analysis) da trên s kt hp nhiu t s đ đa ra mt mô hình
d báo ttăhn.ăTuyănhiên,ăphngăphápăMDAăcngăchoăthy nhngănhcăđim ca nó
vàăsauăđóăcác mô hình thng kê xác sutăcóăđiu kin nh mô hình Logit hay Probit đc
13

áp dng thay th k thut MDA trcăđó. Ohlson (1980), Theodossiou (1991) và hu ht
các nghiên cu gnăđây,ăđinăhìnhănhăShumwayă(2001),ăAltmanăvàăSabatoă(2007);ăNamă
và các cng s (2008), Campbell, Hilscher và Szilagyi (2008), Altman, Sabato, Wilson
(2010),ăTinocoăvàăWilsonă(2013)ăđu áp dng các mô hình thng kê xác sutăcóăđiu
kin (Logit/ Probit). Các mô hình xác sutăcóăđiu kinăchoăphépăcălng xác sut kit
qu tài chính ca mt công ty là bin ph thuc nh phân. Phn ln các bài nghiên cu
cho thy călng vi bin nh phân bng mô hình Logit s đtăđc mcăđ chính xác
caoăhnătrongăd báo kit qu tài chính.
Da trên nn tng thành công v máy tính và k thut trí tu nhân to, mô hình mng
thn kinh nhân to (Artificial Neural networks - ANN) btăđu áp dng vào nghiên cu
d báo kit qu tài chính t nhngănmăđu thp niên 1990. Tam (1991), áp dng mô
hình mng thnăkinhăđ d báo phá sn cho các ngân hàng  Texas. Alfaro, E., García,
N.,ăGámez,ăM.,ă&ăElizondo,ăD.ă(2008)ăđãăxâyădng mô hình áp dngăphngăphápămng
thn kinh nhân to trong nghiên cu “Bankruptcy forecasting: An empirical
comparison of AdaBoost and neural networks”. Tseng”, F. -M., Hu, Y. -C. (2010) cngă
áp dngăphngăphápănàyătrongăbàiănghiênăcu “Comparing four bankruptcy prediction
models: Logit, quadratic interval logit, neural and fuzzy neural networks”. Miăđây,ă
TinocoăvàăWilsonă(2013)ăcngăs dngăphngăphápămng thn kinh nhân toăđ so sánh

vi kt qu d báoătheoăphngăphápăLogit.ăPhngăphápămng thn kinh nhân to có
li th là khc phc các gi đnh trong các mô hình truyn thng,ăphngăphápănàyăcó
th phát hin các mi quan h phi tuyn tính loi b đc các thông tin nhiu thng
xy ra quá trình kit qu và phá sn ca doanh nghip. Tuy nhiên, các mô hình mng
thn kinh nhân to thng phc tp và trong khi mtămôăhìnhăLogităthìăđnăginăhn.ă
Chúng ta có th hiu, hocăhìnhădungăđc nhng gì mà hi quy Logit thc hin trong
khiăđiu này thì rt khó vi mô hình mng thn kinh nhân to. Vì vy mô hình Logit vn
đangăđcăaăchungăhn.ăTrongălunăvnănày,ătácăgi áp dngămôăhìnhăLogit,ătngăt
nhăTinocoăvàăWilsonă(2013).ă
14

2.4. Tng hp v các kt qu nghiên cu
Các nghiên cuăđãăđc trình bày  trên, tu trung li, tp trung vào các vnăđ sauăđây:
- Các tranh cãi v mt đnhănghaăchínhăxácăv kit qu tài chính và phá sn. Trong
lunăvnănày,ătác gi s áp dngăcáchăxácăđnh tình trng kit qu tài chính da trên
các kh nngăđápăng ngha v n (kh nngăchiătr lãi vay) và s tngătrng trong
giá tr th trng.
- Mcăđíchăchungăca các nghiên cu trên th gii nhmăđiătìmămôăhìnhăd báo kit
qu và phá sn phù hp nht, tin cy nht cho các nn kinh t khác nhau. Kt qu là
nhiu mô hình d báoăraăđiătrênăcăs các phngăphápătip cn khác nhau nh
phngăphápăphânătíchăđaăbit s, phngăphápăphânătíchăhi quy nh phân (Logit,
Probit), và mô hình mng thn kinh nhân to. Các mô hình v sau dn dn ci thin
đc mcăđ chính xác trong d báo kit qu tài chính. Tuy vy, mô hình Logit vn
đangăđcăaăchung. Trong lunăvnănày,ătácăgi áp dngămôăhìnhăLogit,ătngăt
nhăTinocoăvàăWilsonă(2013).
- Các nghiên cu đu tin hành phân tích các t s tàiăchínhăđ d báo kh nngăpháă
sn ca doanh nghip. Mt s khác b sung bin th trng và các bin kinh t vămôă
vào mô hình. Trong lunăvnănày,ătácăgi s s dng kt hp các t s tài chính t
các d liu k toán, d liu th trng và d liuăvămôăca các công ty đ xây dng
mô hình d báo kit qu tài chính cho các công ty niêm yt ti SGDCK Thành ph

H Chí Minh (HOSE).
Phn tip theo, lunăvnăs điăvàoătho lunăphngăphápăhi quy Logit, cách chn các
binătàiăchính,ăvămôăvàăth trng trong mô hình.
15

3. PHNG PHÁP NGHIÊN CU
3.1. Mô hình nghiên cu
Mu quan sát ca lunăvn (bao gm 973 quanăsátăhàngănmăca tng 165 doanh nghip
phi tài chính niêm yt tiăHOSEătrongăgiaiăđon 2006 ti 2013) đc chia làm 2 nhóm,
nhóm các công ty kit qu tài chính và mt nhóm các công ty có tình trng tài chính bình
thng (không kit qu) (s đc tho lun k  phn 3.2.1). Bin ph thuc là bin nh
phân nhn 2 giá tr là 0 và 1. Cách tip cn ca lunăvnăđangătheoămôăhìnhălogit và d
liu bngănhăAltmanăvàăSabatoă(2007);ăAltman,ăSabato,ăWilsonă(2010),ăđâyăcngălàă
cách ca Shumway (2001); Nam và các cng s (2008)ăvàăđt bit là Tinoco và Wilson
(2013) trong nghiên cu “Financial Distress And Bankruptcy Prediction Among Listed
Companies Using Accounting, Market And Macroeconomic Variables”
3.1.1. Mô hình hi quy Logit
Mô hình Logit s cóăphngătrìnhăhiăquyănhăsau:
P
i
=














 



Vi P
i
là xác sutăđ y bng 1.
i vi mô hình Logit thì các giá tr 0 và 1 luôn là giá tr tim cn và vì vy xác sut
đcăcălng s không bao gi đtăđc mc tuytăđi là 0 hay 1, mc dù các giá tr
călng này có th là rt gn (tim cn). Mô hình Logit không phi là mô hình tuyn
tính nên do vy không s dngăphngăcáchăchuynăđiăđ s dngăphngăphápăOLS.ă
Thayăvàoăđó,ăphngăphápăhiăquyăMLEă(maximumălikelihoodăestimation)ăthngăđc
s dngăđ călng các h s hi quy ca mô hình.
3.1.2. Thôngăđt kt qu và kimătraăđ phù hp ca mô hình Logit
3.1.2.1. Thôngăđt kt qu hiăquy,ăđoălng hiu ng cn biên (marginal effects)
16

Phngătrìnhăhi quy Logit:
P
i
=














 



Khi x
i
làăbinăgiiăthíchăvàă

ălàăcácăthamăsăđãăđcăcălng. âyăkhôngăphi là mô
hình hi quy tuyn tính, do vy, cách din gii kt qu hiăquyătheoăhng: viă1ăđnăv
giaătngătrongăbin gii thích, ví d x
2i
, s dnăđn 

%ăgiaătngătrongăxácăsutăđ thành
qu tngăng vi y
i
=1 xy ra s khôngăchínhăxác.ăPhngătrìnhăhi quy là: P
i
=F(x
2i
)

ch không phiălàăphngătrìnhăPiă=ă
1
+ă
2


  vi F là hàm s phi tuyn (non-
linear logistics function).
 có th gii thích chính xác mi quan h gia x
2i
và P
i
, chúng ta cn tìm giá tr thay
đi caăhàmăFăđi vi bin x
2i
hayătínhăđo hàm ca F theo bin x
2i
và kt qu thú v
chính là 



. Vì vy, viă1ăđnăv thayăđi trong x
2i
s dnăđn 



 giaătngă
trong xác sut ca y

i
. Nhngăcălng theo giá tr trung bình này còn giălàăphng
phápăđoălng hiu ng cn biên (marginal effects).
3.1.2.2.  phù hp ca mô hình Logit
Mc tiêu caăphngăphápăMLă(maximumălikelihood)ălàătiăđaăhóaăgiáătr ca LLF (Log
likelihood function) ch không phi là ti thiu hóa RSS (residual sum of squares). Do
vy, tiêu chunănhăRSS, R
2
khôngăcònăđúngăviămôăhìnhăLogit.ăThayăvàoăđó,ăcó 2 cách
đoălng mcăđ phù hp ca mô hình hi quy vi bin ph thuc b gii hn:
 oălng sc mnh d báo (Measures of predictive power): cho thy kh nngăgii
thích/ d báo ca các binăđc lp ti bin ph thuc.
- S dng R-square
Vi L
0
là likelihood ca mô hình ch có h s chn (only an intercept model) hay mô
hình không d báo (no predictors) và L
M
là likelihood ca mô hình logit.
 Pseudo- R
2
(hayăMcFadden’săR
2
) = 1 ậ log(L
M
)/ log(L
0
)