DỰ BÁO KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP PHI TÀI CHÍNH TẠI VIỆT NAM.PDF

BăGIÁOăDCăVÀăÀOăTO
TRNGăIăHCăKINHăTăTHÀNHăPHăHăCHệăMINH






BỐIăTHăMINHăNGC




DăBÁOăKHăNNGăKITăQUăTÀIăCHệNHăCAăă
CÁCăDOANHăNGHIPăPHIăTÀIăCHệNHăTIă
VITăNAM





LUNăVNăTHCăSăKINHăT





TP H Chí Minh - nm 2013

BăGIÁOăDCăVÀăÀOăTO
TRNGăIăHCăKINHăTăTHÀNHăPHăHăCHệăMINH





BỐIăTHăMINHăNGC




DăBÁOăKHăNNGăKITăQUăTÀIăCHệNHăCAăă
CÁCăDOANHăNGHIPăPHIăTÀIăCHệNHăTIă
VITăNAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mãăs:ă60340201


LUNăVNăTHCăSăKINHăT

Ngi hng dn khoa hc: GS.ăTS.ăTRNăNGCăTH




Tp. Hoà Chí Minh – Naêm 2013

LIăCAMăOAN

Tôi xin cam đoan lun vn này là kt qu nghiên cu ca chính cá nhân tôi, đc thc
hin di s hng dn ca GS.TS Trn Ngc Th – Ging viên Trng i hc
Kinh t Thành ph H Chí Minh.
Hc viên


Bùi Th Minh Ngc



















MCăLC

Trangăphăbìa
Liăcamăđoan
Mcălc
Danhămcăbng
TÓM TT 1
CHNGă1.ăGIIăTHIU 2
1.1 LỦ do nghiên cu 2
1.2 Mc tiêu nghiên cu 3
1.3 Phm vi nghiên cu 3
1.4 Phng pháp nghiên cu 3
1.5 Kt cu ca lun vn 4
CHNGă2.ăMTăSăNGHIÊNăCUăTHCăNGHIMăTRCăÂYă
VăDăBÁOăPHÁăSN/ăKITăQUăTÀIăCHệNHăDOANHăNGHIP 5
2.1 Kit qu tài chính và nhng khó khn doanh nghip gp phi khi lâm vào
kit qu tài chính 5
2.2 Các nghiên cu thc nghim trc đây v d báo phá sn/ kit qu tài chính
công ty 9
2.2.1 Nghiên cu ca William Beaver (1966) 9
2.2.2 Nghiên cu ca Eward Altman (1968) 11
2.2.3 Mô hình Ohlson (1980) 15
2.2.4 Nghiên cu ca Ying Wuang và Michael Campbell (2010) 16
2.2.5 Nghiên cu ca Dionysios Polemis và Dimitrios Gounopoulos(2012) 18
2.3 Khái quát v mt s “trng phái” d báo phá sn/ kit qu tài chính
doanh nghip 21
2.3.1 K thut phân tích phân bit(Multiple Disciminant Analysis - MDA) 21


2.3.2 Mô hình hi qui Logit 21
2.3.3 Mô hình cây phân lp, mng n ron 22

CHNGă3.ăPHNGăPHÁPăNGHIÊNăCU 24
3.1 Mô hình nghiên cu 24
3.1.1 Mô hình hi quy Binary Logistic 24
3.1.2 Mu 27
3.1.3 La chn bin đc lp 29
3.2 Thu thp và x lỦ s liu 33
CHNGă4.ăNIăDUNGăVÀăCÁCăKTăQUăNGHIÊNăCU 34
4.1 Thc trng v tình hình gii th và ngng hot đng ca doanh nghip
Vit Nam 34
4.2 Kt qu thc nghim d đoán kh nng kit qu tài chính ca doanh
nghip phi tài chính Vit Nam và Ủ ngha các kt qu 36
4.2.1 Kt qu thc nghim 37
4.2.2 Ý ngha các kt qu 46
4.2.3 Vn dng mô hình cho mc đích d báo 50
4.2.4 Kim tra li kh nng đánh giá ca mô hình 51
4.3 Tho lun v kt qu c lng ca mô hình 53
CHNGă5.ăKTăLUN 57
5.1 Tho lun v kt qu nghiên cu 57
5.2 Các hn ch ca đ tài và hng nghiên cu tip theo 58
Tàiăliuăthamăkho
Phălc






DANHăMCăBNG

Bng 2.1. Mc trung bình ca các ch s tài chính dùng phân loi doanh nghip

trong nghiên cu ca Beaver (1966) 10
Bng 2.2 Xp loi trái phiu M da trên ch s mô hình EMS 14
Bng 3.1. S lng công ty b hy niêm yt và nguyên nhân b hy niêm s
dng trong bài vit 29
Bng 3.2. Danh sách bin trong nghiên cu 30
Bng 4.1. Correlation Matrix- Ma trn tng quan gia các bin trong mô
hình 1 nm trc kit qu tài chính 38
Bng 4.2. KMO and Bartlett's Test-Kim đnh gi thuyt các bin không
tng quan trong mô hình 1 nm trc kit qu tài chính 39
Bng 4.3. Total Variance Explained- Phân tích nhân t trong mô hình 1 nm
trc kit qu tài chính 40
Bng 4.4 Dependent Variable Encoding- Giá tr bin ph thuc trong mô
hình 1 nm trc kit qu tài chính 41
Bng 4.5 Omnibus Tests of Model Coefficients- Kim đnh v đ phù hp
tng quát ca mô hình 1 nm trc kit qu tài chính 41
Bng 4.6 Model Summary- o lng v đ phù hp tng quát ca mô
hình1 nm trc kit qu tài chính 42
Bng 4.7 Classification Table-  chính xác ca d báo trong mô hình 1
nm trc kit qu tài chính 42
Bng 4.8 Variables in the Equation- H s hi qui ca mô hình nghiên
cu trong mô hình 1 nm trc kit qu tài chính 43
Bng 4.9 Omnibus Tests of Model Coefficients- Kim đnh v đ phù hp
tng quát ca mô hình 2 nm trc kit qu tài chính 43


Bng 4.10 Model Summary- o lng v đ phù hp tng quát ca mô hình 2
nm trc kit qu tài chính 43
Bng 4.11 Classification Table-  chính xác ca d báo trong mô
hình 2 nm trc kit qu tài chính 44
Bng 4.12 Variables in the Equation- H s hi qui ca mô hình

nghiên cu trong mô hình 2 nm trc kit qu tài chính 44
Bng 4.13 Omnibus Tests of Model Coefficients- Kim đnh v đ phù hp
tng quát ca mô hình 3 nm trc kit qu tài chính 44
Bng 4.14 Model Summary- o lng v đ phù hp tng quát ca mô hình
3 nm trc kit qu tài chính 45
Bng 4.15 Classification Table-  chính xác ca d báo trong mô
hình 3 nm trc kit qu tài chính 45
Bng 4.16 Variables in the Equation- H s hi qui ca mô hình
nghiên cu trong mô hình 3 nm trc kit qu tài chính 46
Bng 4.17 Kim tra 6 công ty thuc nhóm kh nng kit qu tài chính(vi d
liu 1 nm trc kit qu tài chính) 52
Bng 4.18 Kim tra 6 công ty thuc nhóm không có kh nng kit qu tài
chính (vi d liu 1 nm trc kit qu tài chính) 52

1

TÓMăTT
Lun vn nghiên cu v ch đ d báo kh nng kit qu tài chính ca các
doanh nghip phi tài chính. S dng d liu thu thp đc t báo cáo tài chính ca các
công ty niêm yt công khai trên 2 sàn giao dch chng khoán Vit Nam là Sàn giao
dch chng khoán TP.H Chí Minh
và Sàn giao dch chng khoán Hà Ni (gm 22
công ty b đng hy niêm yt và 22 công ty vn tip tc hot đng 2 nm sau thi đim
ly d liu), mt s ch s tài chính (thng đc các nghiên cu trc cùng lnh vc
s dng trong d báo) đc tính toán. Vi mc tiêu tìm ra 1 ch s tài chính d báo kh
nng kit qu tài chính công ty, hi quy Binary Logistic đc s dng đ c lng
mô hình.
Phn mm SPSS đc s dng đ c lng mô hình cho thy rng 2 bin vn
lu đng ròng trên tng tài sn và li nhun trc thu trên tng tài sn có Ủ ngha
trong mô hình d đoán kh nng kit qu tài chính. iu này cho thy 2 ch tiêu quan

trng trong vic d đoán mt công ty có lâm vào tình trng kit qu tài chính hay
không đi vi các công ty ti Vit Nam là nhìn vào li nhun ca công ty và tình hình
s dng vn vay có đúng mc đích hay không, c th là nu công ty đó s dng vn
vay ngn hn đ đu t dài hn có th phn ánh phn nào tình hình tài chính khó khn
ca công ty và có th s không có đ ngun tài chính đ chi tr khon n ngn hn.
T khóa: kit qu tài chính, doanh nghip phi tài chính, hi quy Binary Logistic.



2

CHNGă1.ăGIIăTHIU
1.1ăLýădoănghiênăcu
Nhng nm gn đây, mi nm Vit Nam có hàng ngàn doanh nghip tuyên b
phá sn, lâm vào khng hong tài chính hoc b hy niêm yt trên sàn giao dch chng
khoán do kit qu tài chính…Theo B K hoch - đu t, 6 tháng đu nm 2013, s
doanh nghip phá sn và gii th đư trên 24.000 doanh nghip. Trong nm 2012 cng
đư có 55.000 doanh nghip gii th và phá sn. S doanh nghip gii th và tm ngng
hot đng bình quân theo tháng cng đang tng dn k t nm 2011. Theo đó, nm
2011 mi tháng có 4.498 doanh nghip gii th và tm ngng hot đng, đn nm 2012
là 4.517 doanh nghip và bình quân 6 tháng đu 2013 là 4.646 doanh nghip.
Nhiu lỦ do đc đa đ gii thích cho tình trng này nh: nh hng ca
khng hong kinh t th gii, sc mua ca ngi tiêu dùng gim do tình hình kinh t
khó khn, doanh nghip không tip cn đc vn vay vi lưi sut thp, tình hình xut
khu st gim, giá nguyên liu đu vào tng… dn đn tình hình sn xut – kinh doanh
trì tr, doanh nghip l nhiu nm liên tip và ri vào kit qu tài chính, mt kh nng
thanh toán. Doanh nghip phá sn s gây ra nhiu tác đng tiêu cc cho c xư hi và
nn kinh t. iu này gây nh hng ln đn nn kinh t Vit Nam vn đang trong giai
đon hi nhp.
Hn na, t khi th trng chng khoán Vit Nam hình thành và ngày càng phát

trin, vn đ tài chính ca các doanh nghip, nht là doanh nghip đang niêm yt trên
sàn giao dch chng khoán tr thành vn đ đc đc bit quan tâm. Trong môi trng
kinh doanh nng đng, vi s lng ln tin đu t luân chuyn mi ngày to ra nhu
cu v nhng công c quyt đnh đu t mà có th h tr các t chc tài chính và các
nhà đu t đa ra nhng quyt đnh nhanh và an toàn. Có th thy, vic các c phiu b
3

hy niêm yt trong thi gian va qua khin cho nhiu nhà đu t lo lng. Vic đa ra
nhng quyt đnh đu t sai có th khin các c đông mt đi giá tr tài sn và quyn li
ca mình.
Nhn thy s cn thit ca vn đ d báo kh nng kit qu tài chính doanh
nghip, bài vit này đc thc hin đ tìm hiu vn đ d báo kh nng kit qu tài
chính doanh nghip ti Vit Nam. Qua nghiên cu thy rng vn đ này đư đc các
tác gi nc ngoài thc hin nhiu, đin hình là các nghiên cu nn tng nh nghiên
cu ca William Beaver (1966), Eward Altman (1968), Ohlson (1980)…Tng hp
mt s kt qu ca các tác gi nc ngoài, bài vit th tìm hiu ng dng mô hình d
báo phá sn ca Ohlson (1980) vào s liu ca các doanh nghip phi tài chính trên th
trng chng khoán Vit Nam.
1.2ăMcătiêuănghiênăcu
Mc tiêu ca nghiên cu này là xác đnh ch tiêu tài chính mà có th đánh giá và
d đoán kh nng kit qu tài chính ca các doanh nghip phi tài chính ti Vit Nam.
1.3ăPhmăviănghiênăcu
Phm vi nghiên cu ca đ tài này là các công ty c phn thuc khu vc phi tài
chính b hy niêm yt trên Sàn giao dch chng khoán TP.H Chí Minh
và Sàn giao
dch chng khoán Hà Ni bi y ban chng khoán và sàn giao dch trong nm 2012-
2013.
1.4ăPhngăphápănghiênăcu
Bài vit s dng mô hình hi qui Binary Logistic đ c lng ch s d báo
kh nng kit qu tài chính công ty. Các bin gii thích là các t s tài chính đc thu

thp t các báo cáo tài chính ca các doanh nghip phi tài chính đang giao dch công
4

khai trên sàn giao dch chng khoán. Bin ph thuc  dng nh phân có 2 biu hin, 1
nu có kh nng kit qu tài chính và 0 nu không có kh nng kit qu.
Các s liu sau khi đc thu thp t báo cáo tài chính ca các công ty s đc
dùng đ tính toán các t s tài chính bng phn mm Excel. Sau đó, các t s tài chính
này đc s dng là các bin gii thích đ thc hin hi qui Logistic. Phn mm SPSS
đc s dng đ c lng mô hình.
1.5ăKtăcuăcaăbàiăvit
Kt cu ca bài vit nh sau:
Chng 1: Gii thiu
Chng 2: Mt s nghiên cu thc nghim trc đây v d báo phá sn/ kit qu tài
chính doanh nghip
Chng 3: Phng pháp nghiên cu
Chng 4: Ni dung và các kt qu nghiên cu
Chng 5: Kt lun







5

CHNGă2.ăMTăSăNGHIÊNăCUăTHCăNGHIMăTRCă
ÂYăVăDăBÁOăPHÁăSN/KITăQUăTÀIăCHệNHăăDOANHă
NGHIP
2.1ăKităquătàiăchínhăvàănhngăkhóăkhnădoanhănghipăgpăphiăkhiălơmăvàoăkită

quătàiăchính
Theo sách Tài chính doanh nghip hin đi (2007),
1

kit qu tài chính đc
đnh ngha là xy ra khi mt doanh nghip không th đáp ng các ha hn vi các ch
n hay đáp ng mt cách khó khn. ôi khi kit qu tài chính đa đn phá sn. ôi khi
nó ch có ngha là đang gp khó khn, rc ri.
Kit qu tài chính rt tn kém. Kit qu tài chính tn kém khi các mâu thun
quyn li cn tr các quyt đnh đúng đn v hot đng, đu t, tài tr. Khi mt doanh
nghip gp khó khn, kit qu tài chính, c ch n và các c đông đu mun doanh
nghip phc hi, nhng  khía cnh khác, quyn li ca h có th mâu thun nhau. H
thng có khuynh hng thc hin các “ trò chi” riêng đ đm bo li ích ca mình.
iu này làm phát sinh nhng chi phí do tình trng kit qu tài chính gây ra. Chi phí
ca kit qu tài chính gm nhiu mc c th nh:
- Chi phí phá sn: gm các chi phí trc tip nh l phí tòa án và các chi phí gián
tip mà doanh nghip phi ha hn nhiu hn đ đc vay n, các ch n đòi hi đc
đn bù trc di hình thc các chi tr cao hn khi doanh nghip cha mt kh nng


1
Trn Ngc Th và cng s, 2007. Tài chính doanh nghip hin đi. Thành ph H Chí Minh:
NXB Thng kê. pp 379-393

6

thc hin ngha v. H đòi hi mt lưi sut ha hn cao hn. iu này li càng gây khó
khn cho doanh nghip đang lâm vào kit qu tài chính.
Ngoài ra, doanh nghip còn phi chu nhng chi phí khác nh s khó khn trong
vic điu hành mt công ty đang kit qu, phá sn; các rc ri v mt pháp lỦ ca vic

đang trong quá trình phá sn thng phá hng các n lc ca ban giám đc nhm ngn
chn vic kinh doanh ca doanh nghip không ti t thêm, chng hn nh khi doanh
nghip mun bán bt mt ít tài sn đ trang tri nhng b ch n ngn chn, còn vn
nhng không th s dng.
- Chi phí kit qu tài chính nhng cha phá sn: là mâu thun quyn li gia trái
ch và c đông khi doanh nghip gp khó khn. Khi doanh nghip gp khó khn, c
ch n ln c đông đu mun doanh nghip phc hi, nhng quyn li làm h mâu
thun nhau trong nhng quyt đnh v hot đng, đu t. H thng thc hin các “ trò
chi”- Ủ đ riêng nhm đm bo quyn li ca mình. Các trò chi này s đa đn các
chi phí kit qu tài chính nh: trò chi chuyn dch ri ro, t chi góp vn c phn, thu
tin b chy, kéo dài thi gian, th mi bt bóng. Nhng “trò chi” này s khin kit
qu tài chính ca doanh nghip ngày càng trm trng và có th đi đn phá sn.
Mt điu đáng lu Ủ là các chi phí liên quan đn kit qu tài chính càng nghiêm
trng hn đi vi nhng công ty có nhiu tài sn vô hình. iu này đc hiu là do các
tài sn vô hình gn vi tình hình sc khe doanh nghip s mt giá tr nu công ty ri
vào tình trng phá sn. D báo kit qu/ phá sn là quan trng đi vi nhng công ty
này.
 khc phc tình trng doanh nghip phá sn, ngng hot đng hàng lot do
làm n thua l kéo dài, kit qu tài chính rt cn s chung sc ca c các doanh nghip
7

và Nhà nc, các B, ngành. Theo Tng cc thng kê thì:
2
“ánh giá chung v các
yu t cn tr nhiu nht ti sn xut kinh doanh hin nay, các doanh nghip mong
mun Nhà nc, các B, ngành tp trung h tr các doanh nghip ci thin các yu t
ch yu sau: n đnh và h tr lưi sut vay vn, ci tin và to điu kin đ doanh
nghip tip cn vn thun li hn, n đnh kinh t v mô, n đnh giá đin, ci thin và
phát trin c s h tng, tp trung ngun vn và h tr lưi sut vay vn cho khu vc
doanh nghip nh và va, kim ch lm phát, h tr tiêu th sn phm trong nc và

xut khu, h tr phát trin và đi mi công ngh đ phát trin sn xut kinh doanh, ci
thin môi trng pháp lỦ và hiu qu gii quyt tranh chp, phát trin và nâng cao cht
lng ngun nhân lc, ci tin thu sut và công tác qun lỦ thu, ”. Tuy nhiên, cùng
vi nhng mong nun đó, trc ht các doanh nghip phi t n lc cu mình thông
qua nhng chin lc kinh doanh hp lỦ, tránh đu t tràn lan, dàn tri, s dng vn
sai mc đích và phi n lc tìm mt hng đi phù hp.
Nghiên cu v d đoán phá sn, kit qu tài chính là cn thit cho nhiu ch th
trong nn kinh t.
- Bn thân các doanh nghip cn bit “ngng” b phá sn ca mình đ có chin
lc lèo lái con thuyn doanh nghip vt qua khó khn. Vic d đoán đc nguy c
lâm vào tình trng kit qu/phá sn có th xem nh là mt cnh báo đ doanh nghip
có th lp k hoch kinh doanh phù hp và đa ra nhng điu chnh hp lỦ làm gia
tng giá tr doanh nghip, hn ch ti thiu nguy c lâm vào tình trng phá sn. Nu P
tính toán đc có giá tr ln hn 0.5, doanh nghip cn kim tra li tình hình tài chính
ca mình đang yu kém  đim nào đ có phng án x lỦ kp thi nh: rà soát li các
lnh vc hot đng, thu hp lnh vc hot đng có hiu qu kém, c cu li cu trúc tài
chính, gim  đng vn,


2
Trang thông tin đin t ca Tng cc thng kê. Báo cáo kt qu rà soát s lng doanh
nghip nm 2012. Website: .
8

- Các đi tác, nhà đu t cn mt ch s giúp h d đoán tình hình tài chính ca
doanh nghip mà h đu t đ có phn ng kp thi vi đng vn mà h đư b ra. Khi
mt nhà đu t b vn ra đu t vào mt doanh nghip, ch tiêu v li nhun luôn đc
đt lên hàng đu vì đó là c s chính đ đánh giá kh nng sinh li ca đng vn mà
nhà đu t đư b ra. Tuy nhiên, vi tình hình kinh t nhiu bin đng vic mt doanh
nghip b l trong mt thi gian là rt d xy ra. Vic tính toán đc mt ch s tng

hp v d đoán kit qu tài chính doanh nghip s giúp rt nhiu cho nhà đu t trong
vic quyt đnh nên tip tc đu t hay không. Nu xác sut kit qu/ phá sn P<0,5 có
th thy kh nng kit qu tài chính ca doanh nghip còn thp, nhà đu t nên duy trì
ngun vn vì mc dù có khó khn nhng doanh nghip cha đn mc kit qu/ phá sn
và nu cùng doanh nghip vt qua giai đon này nhà đu t s đc đn bù. Tuy
nhiên, nu P>0,5 nhà đu t nên xem xét thêm mt s yu na đ xem có nên rút vn
hay không vì kh nng kit qu/ phá sn là đáng quan tâm.
- Các ngân hàng cng cn có mt ch s đ đánh giá tình hình tài chính ca
doanh nghip trc khi đa ra nhng quyt đnh tín dng. Nhng nm gn đây, vi
tình hình n xu nghiêm trng các ngân hàng, các doanh nghip khó khn hn trong
tip cn ngun vn vay. iu này gây thit hi cho c 2 phía doanh nghip và ngân
hàng. Mt ch s d báo kit qu/phá sn s cho các ngân hàng thêm mt khía cnh
thông tin trong vic thm đnh các h s vay vn ca doanh nghip.
Xét v khía cnh nn kinh t th trng, chuyn doanh nghip gii th, phá sn,
ngng hot đng là chuyn bình thng, s thanh lc bt đc nhng doanh nghip
làm n kém hiu qu. Nhng cng cn nhìn nhn rng, vic có quá nhiu doanh nghip
phá sn trong nhng nm gn đây là rt đáng quan ngi. Bi đi theo vic doanh nghip
phá sn, gii th, kit qu tài chính s là mt lot ngi lao đng mt vic làm, b n
lng, thu nhp bp bênh; là rt nhiu doanh nghip ca các công ty đi tác vi công ty
phá sn b n tin và cng ri vào khó khn tài chính, là các ngân hàng vi hàng đng
9

n xu, là nhà nc không thu đc thu gây bi chi ngân sách nghiêm trng, là nn
kinh t đt nc lâm vào suy thoái.
Không phi công ty nào gp khó khn v tài chính cng đu đi đn phá sn. Nu
doanh nghip có chin lc đúng đn, phn ng kp thi, xoay x đc các khon n
doanh nghip có th hoưn vic phá sn li nhiu nm. Cui cùng, doanh nghip có th
phc hi, tr ht n và thoát đc cnh phá sn. D báo đc “ ngng” kit qu tài
chính góp mt phn giúp doanh nghip đa ra nhng gii pháp hp lỦ cho tình hình tài
chính, tránh đc nhng phát sinh t chi phí kit qu tài chính có th kéo tình hình

doanh nghip khó khn hn.
2.2ăCácănghiênăcuăthcănghimătrcăđơyăvădăbáoăpháăsn/ăkităquătàiăchínhă
công ty
2.2.1ăNghiênăcuăcaăWilliamăBeaveră(1966)
Nghiên cu ca William Beaver nm 1966 đư đt nhng nn tng đu tiên v
d báo kh nng phá sn/kit qu tài chính ca các công ty. Nghiên cu đư s dng
phng pháp đánh giá tng ch s tài chính da trên kim đnh t trong phân tích đn
bin nhm đa ra nhng tiêu chí d báo phá sn doanh nghip. S dng các t s tài
chính đc rút ra t vic nghiên cu thc nghim 79 doanh nghip phá sn và mt s
lng tng ng các doanh nghip không phá sn trong thi gian 10 nm (1954 –
1964). Nghiên cu ca Beaver ch ra rng t l tin mt/tng n phi tr là ch tiêu
quan trng nht trong vic d báo du hiu kit qu tài chính và phá sn doanh nghip.
Ch tiêu này phn ánh tính cân đi gia kh nng to ra tin ca doanh nghip vi s
n mà doanh nghip phi thanh toán, và do đó s th hin rõ ràng nht kh nng thanh
toán ca doanh nghip. Ngoài ra, t sut sinh li ca tài sn và h s n (tng n phi
tr/tng tài sn) cng là các ch tiêu quan trng trong vic phát hin du hiu kit qu
10

và phá sn doanh nghip bi vì các ch tiêu này phn ánh hiu qu hot đng kinh
doanh ca doanh nghip và mc đ ri ro tài chính mà doanh nghip đang gp phi.
So sánh các ch tiêu đc rút ra t nghiên cu ca Beaver cho thy tt c các ch
tiêu tài chính ca doanh nghip lâm vào tình trng khng hong thp hn rt nhiu so
vi mt doanh nghip hot đng bình thng. T kt qu thc nghim ca Beaver, khi
mun phát hin du hiu kit qu tài chính /phá sn ca mt doanh nghip, chúng ta s
so sánh các ch s tài chính ca doanh nghip đó vi mc trung bình đc Beaver đa
ra.
Bngă2.1.ăMcătrungăbìnhăcaăcácăchăsătàiăchínhădùngăphơnăloiădoanhănghipă
trongănghiênăcuăcaăBeaveră(1966)
Chăsătàiă
chính

Doanhănghip
Nmătrcăpháăsn
1 nm
2 nm
3 nm
4 nm
5 nm
Tin mt / tng
n
Phá sn
-0.2
-0.05
0.05
0.15
0.2
Không phá sn
0.45
0.47
0.5
0.47
0.52
Thu nhp ròng /
tng t.sn
Phá sn
-0.23
-0.08
-0.04
0.01
0.02

Không phá sn
0.08
0.08
0.09
0.08
0.07
N phi tr /
tng tài sn
Phá sn
0.76
0.62
0.52
0.54
0.51
Không phá sn
0.36
0.34
0.35
0.37
0.34
Vn luân
Phá sn
0.04
0.04
0.27
0.29
0.27
11

chuyn / tng

t.sn
Không phá sn
0.4
0.39
0.4
0.39
0.43
T s thanh
toán hin hành
Phá sn
2.0
2.3
2.35
2.4
2.5
Không phá sn
3.2
3.24
3.2
3.4
3.35
Ngun: nghiên cu ca Beaver (1966)
2.2.2ăMôăhìnhăcaăEwardăAltmană(1968)
Mô hình d báo xác sut phá sn Z - score đc giáo s ngi M
Edward I. Altman, thuc trng i hc New York phát trin vào nm 1968. Mô hình
này đc đánh giá là d báo đc mt cách tng đi chính xác các công ty s b phá
sn trong vòng 2 nm thông qua vic xem xét đn giá tr Z - score. Atlman s dng k
thut phân tích phân bit(MDA) vi các bin đc s dng là:
X1 = Working capital/Total assets: Vn luân chuyn/Tng tài sn;
X2 = Retained earning/ Total assets: Li nhun gi li/Tng tài sn;

X3 = Earning before tax and interest/Total assets: EBIT/Tng tài sn;
X4 = Market value equity/Book value of total liabilities: Giá tr th trng ca
vn ch s hu/Giá tr s sách ca n phi tr;
X5= Sales/Total assets: Tng doanh thu/Tng tài sn;
Z = Overal index: ch s tng hp.
Da trên c s s liu ca 66 doanh nghip ti M, trong đó 66 doanh nghip
đc phân thành 2 nhóm, mi nhóm gm 33 doanh nghip. Nhóm 1 gm 33 doanh
nghip b phá sn t nm 1946 đn nm 1965. Nhóm 2 gm 33 doanh nghip không b
12

phá sn và vn hot đng bình thng đn nm 1966. Các doanh nghip không b phá
sn có quy mô, ngành ngh tng ng tng cp vi các doanh nghip b phá sn đc
chn ly d liu. T s liu ca bng cân đi k toán và báo cáo kt qu hot đng
kinh doanh, 22 ch s tài chính đc tính toán và phân thành 5 nhóm: thanh khon, li
nhun, đòn by, kh nng thanh toán và ch s hot đng. Trong danh mc 22 ch s tài
chính, có 5 ch s đc la chn đ s dng vào mô hình d đoán kh nng phá sn.
Mô hình c lng ca Altman nh sau:
Z = 0.012 X1 + 0.014 X2 + 0.033 X3 + 0.006 X4 + 0.999 X5
Trong đó: T giá tr ca ch s Z, Altman đư đa ra ch tiêu d đoán nh sau:
Nu Z>2.99: công ty cha có nguy c phá sn/kit qu tài chính.
Nu 1.81<Z<2.99: công ty có nguy c nhng thp v phá sn/kit qu tài chính.
Nu Z<1.81: công ty nm trong vùng nguy him, có nguy c cao phá phá
sn/kit qu tài chính.
Mô hình d đoán phá sn trên ca Altman nhn đc nhiu Ủ kin là khó có th
áp dng đi trà cho các doanh nghip nht là các doanh nghip cha tin hành c phn
hóa. Khc phc điu này, Altman và các cng s phát trin thêm ch s Z ban đu
thành ch s Z’ trong đó bin X4 dùng giá tr s sách ca vn ch s hu thay th giá
tr th trng đ có th áp dng cho các loi hình doanh nghip khác ngoài công ty c
phn.
Mô hình Z’- score dùng cho các doanh nghip cha c phn hóa là:

Z’ = 0,717 X1+ 0,847 X2+ 3,107X3+ 0,420 X4+ 0,998 X5
13

Trong đó các bin đu đc gi nguyên vi mô hình c, ngoi tr bin X4.
Nu Z’ > 2,9 : Doanh nghip nm trong vùng an toàn, cha có nguy c phá sn.
Nu 1,23 < Z’ < 2,9 : Doanh nghip nm trong vùng cnh báo, có th có nguy
c phá sn.
Nu Z’ < 1,23 : Doanh nghip nm trong vùng nguy him, có nguy c phá sn
cao.
Sau đó, do bin X5 (doanh thu/ tng tài sn) khác nhau rt ln gia các ngành
khác nhau, Altman đư thc hin c lng mô hình khi không có bin X5 nhm gim
thiu nh hng do ngành. Kt qu ca mô hình mi không có bin X5 là:
Z” = 6,56 X1+ 3,26 X2+ 6,72 X3 + 1,05 X4
Ging vi ch s Z’, bin X4 trong ch s Z” vn s dng giá tr s sách ca vn
ch s hu. Ch s Z” có th đc dùng cho hu ht các ngành và các loi hình doanh
nghip.
Nu Z” > 2,6: Doanh nghip nm trong vùng an toàn, cha có nguy c phá sn.
Nu 1,1 < Z” < 2,6: Doanh nghip nm trong vùng cnh báo, có th có nguy c
phá sn.
Nu Z” < 1,1: Doanh nghip nm trong vùng nguy him, có nguy c phá sn
cao.
Altman và cng s còn thc hin nhiu nghiên cu tip theo cùng lnh vc d
báo phá sn. Nm 1995, Altman cùng cng s, t mô hình Z- score đư phát trin nên
14

thành mô hình EMS (Z” điu chnh). Trong đó, nghiên cu đa ra ch s xp loi trái
phiu ca M.
Bngă2.2ăăXpăloiătráiăphiuăMădaătrênăchăsămôăhìnhăEMS
US bond rating equivalent based
on EMS

US equivalent
rating
EMS

AAA
AA+
AA
AA-
A+
A
A-
BBB+
BBB
BBB-
BB+
BB
BB-
B+
B
B-
CCC+
CCC
CCC-
D
8.15
7.6
7.3
7.0
6.85
6.65

6.4
6.25
5.85
5.65
5.25
4.95
4.75
4.5
4.15
3.75
3.2
2.5
1.75
0
Ngun: Altman, Edward I., Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the
Z-Score and ZETA® Models, pp 23.
Nm 1977, Altman, Haldeman và Narayanan đư tip tc xây dng mô hình ri
ro tín dng còn gi là mô hình ZETA vi nhiu ci tin hn mô hình Z- score vi 7
bin đc s dng. Mô hình mi đư có hiu qu trong vic phân loi các công ty b phá
15

sn đn 5 nm trc khi tht bi da trên mt mu bao gm các nhà sn xut và nhà
bán l.
Các nghiên cu ca Edward I. Altman v d đoán phá sn khá phong phú, có
th áp dng cho nhiu loi hình doanh nghip khác nhau và góp phn đt nn móng
cho nhng nghiên cu tip sau vi cùng ch đ d đoán phá sn/kit qu.
2.2.3ăMôăhìnhăcaăOhlsonă(1980)
Ohlson (1980) xem xét mô hình phân tích phân bit (MDA) và đa ra các câu
hi liên quan đn yêu cu thng kê cht ch đc áp đt lên mô hình. Ohlson cho rng
vi các gi đnh trong nghiên cu ca Altman s dn đn chch trong kim đnh Ủ

ngha. Ohlson đư s dng trong bài nghiên cu ca mình mô hình hi quy logit đ
thng kê hi quy đ d báo s tht bi ca doanh nghip.
S dng mô hình hi quy Logistic và d liu t báo cáo tài chính ca các doanh
nghip M trong giai đon 1970-1976, ông đư phát trin mt mô hình c tính v kh
nng tht bi ca các doanh nghip. Thu thp d liu t 105 doanh nghip phá sn và
2.058 doanh nghip không b phá sn trong lnh vc công nghip, giai đon t 1970-
1976 mà đư giao dch trên Th trng chng khoán M ít nht 3 nm. Các ch s tài
chính đc tính toán và la chn s dng trong mô hình đi din cho 4 nhóm ch s tài
chính c bn trong vic d đoán kh nng phá sn ca doanh nghip gm: quy mô, cu
trúc tài chính, hiu qu hot đng và tính thanh khon. T đó, Ohlson la chn 9 bin
đc lp mà ông cho rng s hiu qu trong vic d báo s phá sn/kit qu tài chính.
Các bin đc lp gm:
SIZE = log (total assets/GNP price-level index);
TLTA = Tng n phi tr/ tng tài sn;
WCTA = Vn lu đng ròng/ tng tài sn;
16

CLCA = N ngn hn/tài sn lu đng;
OENEG = 1 nu tng n phi tr > tng tài sn và ngc li;
NITA = Li nhun sau thu/tng tài sn;
FUTL = Qu hot đng / tng phi tr;
INTWO = 1 nu thu nhp ròng gim trong 2 nm liên tip và ngc li;
CHIN = (NIt - NIt-1)/(NIt+NIt-1), NIt là thu nhp ròng.
Trên c s lỦ thuyt và các nghiên cu trc v kh nng phá sn/ kit qu tài
chính, Ohlson đa ra tính cht bin thiên ca bin đc lp so vi bin ph thuc nh
sau: TLTA, CLCA, INTWO có tính cht đng bin; SIZE, WCTA, NITA, FULT,
CHIN có tính cht nghch bin; OENEG không xác đnh. Ba mô hình đc nghiên cu
gm: mô hình th nht là d báo s tht bi trong 1 nm, mô hình th hai là d báo s
tht bi trong 2 nm, và mô hình th ba là d báo s tht bi trong 1 hoc 2 nm. Sau
đó Ohlson s dng phng pháp hi quy Logistic đ d báo kh nng phá sn ca

doanh nghip cho mi mô hình.
Kt qu thc nghim cho thy kh nng d đoán chính xác ca các mô hình là
trên 90%. Vic phân loi doanh nghip da vào giá tr tính toán đc ca P (P là xác
sut doanh nghip có nguy c phá sn/ kit qu). Nu P>0.5 doanh nghip b phân vào
nhóm có kh nng phá sn/kit qu tài chính còn nu P<0.5 thì không có kh nng phá
sn/ kit qu.
2.2.4ăNghiênăcuăcaăYingăWuangăvàăMichaelăCampbellă(2010)
Nm 2011, Ying Wuang và Michael Campbell đư tin hành kim chng li mô
hình ca Ohlson v d báo phá sn, kit qu. Ly d liu t các công ty niêm yt thông
tin công khai trên sàn giao dch ca Trung Quc gm các công ty b hy niêm yt và
17

các công ty vn tip tc hot đng. Thi gian thu thp d liu là trong khong thi gian
11 nm t nm 1998 đn nm 2008, d liu đc thu thp ti www.sina.com.cn.
Nghiên cu ca 2 ông ging nghiên cu trc ca Ohlson v mô hình áp dng,
các bin đc la chn nhng có mt s khác bit nh quan đim la chn v phá sn
khác nhau. Ohlson chn các doanh nghip là phá sn khi h np đn xin bo h phá
sn, trong khi nghiên cu ca Ying Wuang và Michael Campbell chn các công ty b
hy niêm yt trên sàn giao dch do vn đ tài chính. Ohlson ch ly d liu ca các
công ty thuc lnh vc công nghip, trong khi nghiên cu ca Ying Wuang và Michael
Campbell m rng ra vi c các công ty không phi trong lnh vc công nghip.
Cng ging nghiên cu ca Ohlson, mô hình hi qui Logistic đc s dng.
Bin ph thuc là  dng nh phân và đc xác đnh là 1 nu doanh nghip b loi khi
sàn và 0 nu doanh nghip không b loi khi sàn. Chín bin đc lp s dng cho
nghiên cu này đc chn theo mô hình Ohlson gm:
SIZE = log (total assets/GNP price-level index);
TLTA = Tng n phi tr/ tng tài sn;
WCTA = Vn lu đng ròng/ tng tài sn;
CLCA = N ngn hn/tài sn lu đng;
OENEG = 1 nu tng n phi tr > tng tài sn và ngc li;

NITA = Li nhun sau thu/tng tài sn;
FUTL = Qu hot đng / tng phi tr;
INTWO = 1 nu thu nhp ròng gim trong 2 nm liên tip và ngc li;
CHIN = (NIt - NIt-1)/(NIt+NIt-1), NIt là thu nhp ròng.
18

Da vào lỦ thuyt và nghiên cu trc đây ca Ohlson (1980), 2 tác gi đư ch
ra du ca các bin nh sau: TLTA, CLCA, INTWO có tính cht đng bin; SIZE,
WCTA, NITA, FULT, CHIN có tính cht đng bin; OENEG không xác đnh. Ying
Wuang và Michael Campbell cng xây dng 3 mô hình c lng gm: mô hình 1 d
đoán kh nng loi hy niêm yt trong vòng mt nm, mô hình 2 d đoán kh nng
hy niêm yt trong vòng hai nm, mô hình 3 d đoán kh nng hy niêm yt trong
vòng mt hoc hai nm. Phân tích hi quy Logistic đc s dng đ c lng cho 3
mô hình và thu đc kt qu nh sau: INTWO và OENEG có Ủ ngha thng kê cho c
3 mô hình. SIZE có Ủ ngha thng kê trong mô hình 1và 2, CHIN có Ủ ngha thng kê
trong mô hình 2. T l d đoán chính xác ca mô hình khong trên 95%.
2.2.5ăNghiênăcuăcaăDionysiosăPolemisăvàăDimitriosăGounopoulosă(2012)
Nghiên cu ca 2 tác gi Dionysios Polemis và Dimitrios Gounopoulos(2012)
đi vào xác đnh các đc đim tài chính mà đánh giá và d đoán khng hong tài chính
công ty trong các công ty giao dch công khai niêm yt ti th trng chng khoán
Luân ôn. Hai tác gi s dng phân tích logit nh phân đ mô t mi quan h gia bin
ph thuc và mt b bin đc lp. Trong trng hp nghiên cu, bin ph thuc đc
phân thành nhóm các công ty khe mnh và nhóm công ty khng hong. Mt tp hp
76 công ty khng hong tài chính và đang tip tc ca Anh đc thu thp d liu t
nm 1998 đn nm 2003. Nhng đc đim tài chính ca các công ty đc ly t c s
d liu WorldScope European Disclosure. Các công ty trong mu ch yu thuc lnh
vc sn xut và bán l.
Trong 76 công ty trong mu, 38 công ty đư tri qua khng hong và b hy niêm
yt trong giai đon nghiên cu, 38 công ty còn li là nhng công ty là nhng công ty
tip tc (ngha là h vn tip tc giao dch trên sàn giao dch chng khoán Luân ôn

ti thi đim phân tích trong ít nht 2 nm na). Nhng công ty tip tc đc la chn