DỰ ĐOÁN XÁC SUẤT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM.PDF

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TPHCM


NGỌ V HÀ MY


D OÁN XÁC SUT KIT QU TÀI CHÍNH CA
CÁC CỌNG TY NIÊM YT TI VIT NAM





LUN VN THC S KINH T






Thành ph H Chì Minh ậ Nm 2013

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TPHCM


NGỌ V HÀ MY

D OÁN XÁC SUT KIT QU TÀI CHÍNH CA
CÁC CỌNG TY NIÊM YT TI VIT NAM

Chuyên ngành : Tài chình ậ Ngân hàng
Mư s : 60340201


LUN VN THC S KINH T


NGI HNG DN KHOA HC
PGS.TS. Nguyn Th Ngc Trang



Thành ph H Chì Minh ậ Nm 2013
MC LC

TRANG PH BÌA
LI CAM OAN
MC LC
DANH MC T VIT TT
DANH MC BNG BIU
TÓM TT 1
1. Gii thiu: 2
2. Nhng nghiên cu trc đây 4
2. 1 Phân tìch đn bin: 5
2. 2 Mô hính ch s ri ro 7
2. 3 Phân tìch bit s đa bin 8
2. 4 Mô hính xác sut có điu kin: 16

2. 5 Mô hính logit đa giai đon ca Shumway 20
2. 6 Nhng yu t nh hng đn hành vi ca các doanh nghip kit qu tài
chình 23
2. 6. 1 Cu trúc s hu và kit qu tài chình 25
2. 6. 2 Lut pháp, chình quyn và kit qu tài chình 26
2. 6. 3 S phát trin tài chình và kit qu tài chình 27
3. Phng pháp nghiên cu và d liu: 29
3. 1 Thuyt các mô hính logit nhiu giai đon 29
3. 1. 1 Mô hính thi lng ậ Duration model 29
3. 1. 2 c lng hàm nguy c thi gian ri rc (discrete ậtime hazard
model) 32
3. 1. 3 Hàm ca t l nguy c c bn ậ baseline hazard rate 32
3. 2 Chn mô hính 34
3. 3 c trng ca mô hính hàm nguy c c bn 35
3. 4 D liu 36
4. Ni dung và kt qu nghiên cu 39
4. 1 Chn bin 39
4. 2 Kt qu c lng mô hính 43
4. 3 c lng ngoài mu 47
5. Kt lun 49
5. 1 Hn ch ca đ tài 50
5.2 Hng nghiên cu m rng 50

MC LC BNG
Bng 1. Tng hp nhng phng pháp thng kê phân loi đc s dng đ d
đoán xác sut phá sn 20
Bng 2. Tng hp các dng hàm logit ng vi hàm Hazard c bn. 33
Bng 3 . Trính bày các bin cng nh công thc tình toán cho mi bin liên quan 36
Bng 4.1 Kt qu kim đnh Wilcoxon’s rank-sum test, Log-rank test and
Wilcoxon-Breslow-Gehan test 41
Bng 4.2 Các bin đc s dng đ c lng mô hính 46
Bng 5. Kt qu c lng ca mô hính I. 43
Bng 6. Kt qu c lng mô hính II: 44
Bng 7. Kt qu c lng mô hính III 46
Bng 8. Kt qu c lng ngoài mu ca các mô hính phân theo thp phân v: 47
Bng 9. Kt qu t tng quan ca bin 53

DANH MC T VIT TT

MDA : Phân tìch bit s đa bin
LA : Phân tìch Logit
PA : Phân tìch probit
LPM : Mô hính xác sut tuyn tình
DN : Doanh nghip
DNNN : Doanh nghip nhà nc
1

TÓM TT
Mc đìch ca bài nghiên cu này là xây dng mt phng pháp d đoán xác
sut kit qu tài chình và khc phc nhng hn ch trong các cách tip cn trc
đây. Hu ht các phng pháp truyn thng đu chu nhng gi đnh nghiêm ngt
và gii hn v mt cu trúc, cng nh tht bi trong vic phn ánh các ch tiêu trên
báo cáo tài chình (d liu bng) và nh hng ca các nhân t v mô. M rng
nghiên cu ca Shumway (2001), bài nghiên cu trính bày mô hính thi lng
(Duration Model) vi các bin gii thìch thay đi theo thi gian và hàm nguy c c
bn (Baseline hazard function). Vi vic s dng mô hính đc đ xut, bài nghiên
cu điu tra nghiên cu xây dng hàm nguy c ca các doanh nghip phi tài chình
đc niêm yt trên s giao dch chng khoán Thành ph H Chì Minh và s giao
dch chng khoán Hà Ni giai đon t 2005 đn 2013 đc phn ánh bi nhng
bin đng trong môi trng v mô và các bin gii thìch thay đi theo thi gian th
hin đc trng tài chình ca tng doanh nghip. Tác gi cng tin hành d đoán
ngoài mu và cho thy hiu qu ca mô hính đc ci thin nh tình đn tác đng
ca nhng bin đng v mô.

2

1. Gii thiu:
Nhng bài nghiên cu đnh lng v các mô hính d báo phá sn tr thành
mt ch đ nhn đc nhiu s quan tâm t sau cuc khng hong kinh t Châu Á
nm 1997 và cuc khng hong  Nga sau đó. iu mà các nhà hc thut cng nh
các nhà phân tìch và hoch đnh chình sách quan tâm không ch là t l các doanh
nghip phá sn đang gia tng đáng k mà còn là nhng nh hng h ly sau đó.
Cn có mt mô hính th hin bn cht bin đng tính trng phá sn ca các doanh
nghip cng nh s tng quan gia các v phá sn.
Bc đu tiên trong quy trính xây dng mô hính đnh lng d đoán phá sn
ca doanh nghip đc thc hin bi Beaver (1966), tác gi đư phát trin mt
phng pháp kim đnh phân loi nh phân da trên kim đnh t-test trong trng
hp đn bin. Altman (1968) gi ý phân tìch bit s đa bin. Mô hính xác sut có
điu kin đa bin chng hn nh mô hính logit ca Ohlson (1980) và mô hính probit
ca Zmijewski (1984) đc ng dng đ d đoán phá sn. Trong nhng nm gn
đây nhiu nhà nghiên cu s dng các phng pháp tip cn nghim suy nh mng
n -tron đ d đoán xác sut phá sn. Mc dù có nhiu s ci bin liên tc trong các
phng pháp tip cn, tuy nhiên, kt qu d đoán ngoài mu vn không có nhiu ci
thin.
Nhng gi đnh nghiêm ngt cùng nhng gii hn v mt cu trúc ca các
phng pháp truyn thng đư gây tr ngi cho quy trính d đoán. Nhng phng
pháp truyn thng đc lit kê  trên thí ch yu da trên s phân loi nh phân các
doanh nghip phá sn và không phá sn. Hn ch nghiêm trng ca nhng phng
pháp này là b d liu đc gi đnh là tp hp ca hai nhóm riêng bit. Trong
trng hp này, s phù hp ca mô hính tng đi cao ví s phn ca các doanh
nghip đư đc đnh đot trong giai đon c lng. Tuy nhiên, kh nng d đoán
ca chúng gim nhanh chóng khi d đoán ngoài mu. Ngc li mô hính Duration
xem mu là mt tp hp các phn t có th nhn dng đc thay ví là mt tp hp
3

gm hai nhóm riêng bit. Ví d liu ca các doanh nghip không phá sn đc xem
nh là d liu b thiu, đc ly mu t mt tp hp có th nhn bit đc, nên
cách tip cn ca mô hính nguy c đc đánh giá cao hn.
Mt đim bt li khác trong phng pháp thng kê truyn thng là cn s n
đnh trong quá trính phân loi phá sn. Da trên s phân loi nh phân, mô hính
static truyn thng không phù hp đ gii quyt các trng hp bt thng. Cách
tip cn ngu nhiên chia các doanh nghip theo tng nhóm và không th nhn bit
đc thi gian phá sn. Quy trính phân loi phá sn phi c đnh trong giai đon
mu đc quan sát ví đây là điu kin đ mô hính hot đng hiu qu.
Hu ht các phng pháp truyn thng chu nhng gii hn v mt cu trúc;
các mô hính hoc không phn ánh các ch tiêu trên báo cáo tài chình hoc không
cho thy nh hng thông thng ca các bin v mô lên tng doanh nghip.
Shumway (2001) xác nhn rng hu ht các phng pháp đang tn ti c lng
mô hính phân loi mt giai đon vi d liu đa giai đon ca các báo cáo tài chình
và do đó các tham s đc c lng b sai lch và không phù hp. Ví lý do này,
Shumway (2001) đ ngh s dng mô hính thi lng vi các bin gii thìch thay
đi theo thi gian. Shumway (2001) cho rng mô hính thi lng đc đ xut
không ch hiu qu mà còn linh hot hn ví tác đng ca môi trng v mô có th
đc tình toán mt các d dàng bng cách thay đi dng ca mô hính nguy c c
bn. Ví th, mc đìch ca bài nghiên cu này là: ắ Áp dng mô hính ca Shumway
(2001) đ c lng các nhân t tác đng đn xác sut bt n tài chình ca doanh
nghip”. Và đ đt đc mc đìch này, chúng tôi s ln lt tr li 2 câu hi nghiên
cu sau:
(1) Các t s tài chình nào có kh nng d báo bt n tài chình?
(2) Mô hính d báo xác sut kit qu tài chình s có dng nh th nào?
Phn còn li ca bài nghiên cu đc t chc nh sau: Phn k tip chúng
tôi trính bày tng quan v nhng nghiên cu trc đây. Chúng tôi trính bày mô hính
nguy c thi gian ri rc vi các bin gii thìch thay đi theo thi gian và hàm nguy
4

c c bn phn ánh tác đng ca môi trng v mô  phn 3. Trong phn 4, chúng
tôi so sánh ba mô hính kinh t đ cho thy nh hng ca ch tiêu trên báo cáo tài
chình và các bin v mô. C th là th trng Vit Nam trong sut giai đon khng
hong đc phân tìch và u đim vt tri ca mô hính đc chn. Phn 5 trính
bày kt lun.
2. Nhng nghiên cu trc đây
Nhiu nm qua, phng pháp phân tìch d liu chéo đc s dng ph bin
cho vic phát trin nhng mô hính d đoán xác sut phá sn (Zavgren, 1983; Van
Wymeersch & Wolfs, 1996; Atiya, 2001). Nhng mô hính này còn đc gi là mô
hính phân loi ắđn giai đon” hay mô hính ắstatic” (Shumway, 1999). Chúng liên
quan đn mt quy trính phân loi đ phân loi nhng doanh nghip vào nhóm phá
sn hay không phá sn vi mt mc đ tin cy nht đnh hay ắt l sai s phân
loi”. Có hai loi t l sai s phân loi đc to ra do ng dng mô hính d đoán
xác sut phá sn :
(1) T l sai sót phân loi nhng công ty phá sn nhng li đc phân loi
vào công ty khe mnh.
(2) T l sai sót phân loi nhng công ty khe mnh nhng đc phân loi
vào công ty phá sán .
Phân tìch bit s đa bin là phng pháp thng kê phân loi ti u, theo sau
đó là phân tìch logit (Altman & Saunders, 1998). Nhng phng pháp c đin khác
nh: phân tìch đn bin, mô hính ch s ri ro, phân tìch probit, mô hính xác sut
tuyn tình. Trong phn này chúng ta s tho lun v các phng pháp phân tìch d
liu chéo khác nhau. Chúng tôi trính bày nhng đc trng ca tng phng pháp và
tho lun v nhng gi đnh c th ca mi phng pháp cng nh nhng thun li
và hn ch. Và trong phn cui, chúng tôi đa ra mt bng tng hp nhng thun
li và hn ch chình ca nhng phng pháp khác nhau và trính bày s lng
nhng mô hính d báo xác sut phá sn đc phát trin.
5

Chúng tôi gii thiu nhng bài nghiên cu ca Zavgren (1983), Altman
(1984), Taffler (1984), Jones (1987), Keasey & Watson (1991), Ooghe cùng cng
s (1995), Dimitras cùng cng s (1996), Altman & Narayanan (1997) và Altman
& Saunders (1998). Zavgren (1983), Altman (1984), Taffler (1984) cho thy mt
cái nhín tng quan v các nghiên cu v nhng mô hính trong nhng nm 1960 và
1970. Zavgren (1983) kho sát nhng phng pháp khác nhau và mô hính d đoán
phá sn đc thc hin trên b d liu  M, trong khi Altman (1984) trính bày
tng hp v mô hính d đoán xác sut phá sn  nhiu quc gia khác nhau. im
tng đng là h đu tp trung vào nhng công c đ d đoán phá sn, nhng gii
hn và thun li ca nhng phng pháp này. Bài vit ca Dimitras cùng cng s
(1996) là mt nghiên cu quan trng khác v nhng phng pháp d đoán phá sn
và mô hính. Altman & Narayanan (1997) kho sát nhng nghiên cu v nhng mô
hính phân loi phá sn  21 quc gia khác nhau, trong khi Altman & Saunders
(1998) phân tìch v s phát trin ca nhng mô hính ri ro tìn dng, bao gm nhng
mô hính xp hng tìn dng, hn 20 nm qua, c th  M. Ooghe cùng cng s
(1995) gii thiu chi tit v nhng mô hính d đoán phá sn  Belgium.
2. 1 Phân tích đn bin:
S nhn bit hot đng ca doanh nghip và nhng khó khn tài chình là mt
ch đ có th đuc gii quyt c th khi phân tìch các ch s tài chình. Trc khi
phát trin các thc đo đnh lng hot đng ca doanh nghip, mt s t chc đư
đc thit lp đ cung cp mt mô hính đnh tình các thông tin đánh giá tính trng
tìn dng ca các thng gia c th. Chng hn, tin thân ca Hưng Dch v thông
tin quc t Dun & Bradstreet ni ting ngày nay, đc thành lp nm 1849 
Incinnati, Ohio, chuyên cung cp các điu tra tìn dng đc lp. Tp hp các nghiên
cu chình thc liên quan đn d báo tht bi doanh nghip đc thc hin trong
nhng nm thp niên 1930.
Nm 1996, Beaver (1967) là ngi tiên phong xây dng mô hính s báo phá
sn ca doanh nghip vi nhng t s tài chình. Tác gi là nhà nghiên cu đu tiên
6

s dng mô hính đn bin ậ mô hính phân tìch bit s đn bin ậ da vào s lng
nhng t s tài chình đ phân loi nhng doanh nghip phá sn và không phá sn
nhm d đoán xác sut phá sn ca doanh nghip. Trong quy trính chn la nhng
t s tài chình đ đa vào mô hính, tác gi s dng kim đnh phân loi ngu nghiên
đ xác đnh nhng t s tài chình có kh nng phân loi tt nht nhng doanh
nghip phá sn và không phá sn.
Trong mt mô hính d đoán phá sn đn bin, trng tâm ca mô hính đc
đt vào du hiu nhn bit phá sn. Mt quy trính phân loi đc thc hin cho
tng thc đo hay t s trong mô hính. Khi phân loi mt doanh nghip, giá tr ca
tng t s đc phân tìch đc lp và theo đim chia ct tim nng ca tng t s -
đim này là đim ti đây phn trm sai sót trong vic phân loi là nh nht ậ các
doanh nghip đc phân loi phá sn hay không phá sn. Nhín chung, nu giá tr t
s ca mt doanh nghip nh hn đim chia ct này, thí doanh nghip này đc xp
là nhóm phá sn và, nu t s ca doanh nghip ln hn đim chia ct thí doanh
nghip đc xp vào nhóm không phá sn. Trong cách phân loi này, mc đ chình
xác ca vic phân loi đc đo lng bng t l sai s phân loi nh nht và t l
sai s loi I và loi II.
Mt đim thun li đáng k ca mô hính d đoán xác sut phá sn đn bin
là s đn gin ca nó. Vic ng dng mt mô hính đn bin không cn bt c kin
thc thng kê phân tìch nào: đi vi mi t s, ngi ta ch đn gin là so sánh giá
tr t s ca doanh nghip vi đim chia ct c th và phân loi tng ng.
Mt khác, cn nhn mnh rng phân tìch đn bin đc da trên gi đnh
nghiêm ngt là dng hàm th hin mi quan h gia mt t s và tính trng phá sn
là tuyn tình. Hin nhiên rng gi đnh này thí thng b vi phm trong thc t, ví
nhiu t s cho thy mi quan h không tuyn tình vi tính trng phá sn (Keasey &
Watson, 1991). Và do đó, mô hính đn bin thng đc ng dng mt cách không
hp l và đa ra nhng kt lun cha nhiu nghi vn.
7

Mc dù đim hp dn ca mô hính nm  s đn gin ca nó, nhng nhng

phng pháp này cng cho thy mt s hn ch sau. Th nht, vic phân loi doanh
nghip ch đc thc hin cho mt t s ti mt thi đim, điu này có th cho
nhng kt qu phân loi nhm ln và không chình xác đi vi nhng t s khác
nhau vi cùng mt doanh nghip (Altman, 1986; Zavgren, 1983). Vn đ này đc
gi là ắs không nht quán”. Th hai, khi s dng t s tài chình trong mô hính đn
nht, tht khó đ đánh giá vai trò ca bt k nhng t s nào, bi ví hu ht các bin
thí tng quan cao vi nhau (Cybinski, 1998). Trong cùng trng hp, mô hính đn
bin mâu thun vi thc t rng tính trng tài chình ca doanh nghip là mt hn
hp đa chiu nên không th phân tìch bng mt ch s đn nht. Cui cùng đim
chia ct tim nng đi vi các bin đc chn bng phng pháp ắth và sai” và
da trên kim đnh expost, ngha là tính trng phá sn thc t ca các doanh nghip
trong mu đư đc bit (Bilderbeek, 1973). Do đó, nhng đim chia ct có th là c
th ng vi tng mu và có th mc đ chình xác phân loi ca mô hính đn bin
thí thp hn nhiu khi mô hính đc s dng đ d báo.
2. 2 Mô hình ch s ri ro
Ngc li vi Beaver, Tamari (1966) nhn thy rng vic đánh giá tính trng
sc khe tài chình ca doanh nghip không th ch da trên mt bin duy nht. Hn
th na, tác gi ch ra rng, ví vn đ không nht quán (có th thy  trên) thí tht
khó đ có mt bc tranh rõ ràng v tính hính tài chình ca doanh nghip. ây là lý
do ti sao tác gi gii thiu mô hính ắch s ri ro”. Nó là mt ắh thng đim” đn
gin, bao gm nhng t s tài chình khác nhau, tng hp li to nên mt thc đo
tài chình. Mi doanh nghip đc quy ra mt s nhng đim c th có tr trong
khong t 0 và 100, theo giá tr t s ca tng doanh nghip. Tng ca các đim
càng cao ch ra tính hính tài chình càng tt. Ch s ri ro có tình đn các t s tài
chình là quan trng hn nhng phng pháp khác. Nhng đim đc tình toán theo
cách trong đó hu ht nhng t s tài chình quan trng có trng s cao hn.
8

Moses & Liao (1987) trính bày mt loi ch s ri ro khác. Loi ch s này
đu tiên cn mt phân tìch đn bin, cho phép xác đnh mt đim chia ct tim nng

đi vi mi t s tài chình. Tip theo, đi vi nhng t s tài chình, mt bin ph
thuc nh phân đc to ra và nhng bin này có giá tr là mt nu giá tr ca t s
tài chình vt ra đim chia ct tim nng và có giá tr là không nu giá tr này thp
hn. Cui cùng, mt ch s ri ro đc to ra đn gin bng cách tng cng các
bin nh phân. Tng t đi vi ch s ri ro ca Tamari, ch s ri ro này thí cao
cho thy tính trng tài chình tt.
Mô hính ch s ri ro có thun li là rt trc quan và đn gin. Mc khác, mô
hính này cng có nhng đim hn ch chình d thy là nó không khách quan so vi
thc t. Vì d, t trng ca nhng t s tài chình trong mô hính ca Tamari đc
xác đnh mt cách ch quan.
2. 3 Phân tích bit s đa bin
Nm 1968, Altman (1986) đư gii thiu phng pháp phân tìch đa bin
thng kê trong vic d đoán tht bi ca doanh nghip và c lng mt mô hính
gi là ắmô hính Z-core”. Phng pháp mà tác gi s dng đc gi là ắphân tìch
bit s đa bin”, đây là mt công c thng kê đc s dng đ phân loi mt quan
sát vào mt trong nhng nhóm cho trc ph thuc vào đc trng riêng ca quan
sát phng pháp nhm tím kim mi quan h tuyn tình (hay phng trính bc
hai) ca nhng đc trng mô t tt nht ca các nhóm (Altman, 1986). Nhiu nm
qua, có mt s lng ln nhng bài nghiên cu da trên mô hính Z-score ca
Altman. Nm 1977, Altman cùng cng s điu chnh mô hính Z-score gc ậ đ đa
thêm vào mô hính nhng ch tiêu trên báo cáo tài chình ậ thành mt mô hính mi
tt hn, đc gi là ắphân tìch Zeta”. Mưi đn nhng nm 1980s, công c phân tìch
MDA mi chim u th hn trong lý thuyt v nhng mô hính d đoán phá sn ca
doanh nghip. Sau nhng nm 1980, mô hính đc s dng ìt đi, nhng phng
pháp MDA vn đc s dng thng xuyên nh là mt phng pháp cn bn (gc)
cho nhng nghiên cu tng t (Altman và Narayanan, 1977). Nói cách khác,
9

MDA đc xem nh là mt phng pháp chun tng quát. Hu ht nhng nghiên
cu MDA s dng mô hính MDA tuyn tình, nhng cng có mô hính MDA bc

hai, đ khc phc vn đ ma trn phân tán không đng đu trong b d liu.
Mt mô hính MDA bao gm mt mi liên h tuyn tình gia các bin, nó
giúp phân loi các nhóm doanh nghip phá sn và không phá sn. Vì d, mô hính Z-
score ca Altman là mt mi liên kt tuyn tình ca nhng t s sau: Vn hot
đng/ tng tài sn, li nhun gi li / tng tài sn, li nhun trc thu và lưi vay/
tng tài sn, giá tr vn hóa th trng/ tng n và doanh thu/ tng tài sn (Altman,
1968). Hàm bit s tuyn tình nh sau (Lachenbruch, 1975):
D
i
= D
0
+ D
1
X
i1
+ D
2
X
i2
+ + D
n
X
in
Vi: D
i
= h s bit s cho doanh nghip i (giao đng trong khong   )
X
ij
= giá tr ca thuc tình X
j

(vi j = 1, , n) đi vi doanh nghip i,
D
j
= nhng h s bit s tuyn tình vi j = 0, 1, , n.
Trong mt mô hính MDA, nhng trc trng (hu ht là v tài chình) hay
ắthuc tình” ca mt công ty đc liên kt thành mt h s bit s đa bin D
i
. H s
bit s là mt thc đo mt chiu có giá tr t    và cho thy bng chng
v sc khe tài chình ca doanh nghip. ây là lý do ti sao MDA đc gi là ắmt
h thng ch s liên tc”. Trong hu ht nhng nghiên cu, mt h s bit s thp
cho thy mt sc khe tài chình kém. S tng hp nhiu bin thành mt ch s đn
nht hay h s bit s đc da dên mt nguyên lý là ắgiá tr tng th thí giá tr hn
tng giá tr ca tng phn” (Taffler và Agarwal, 2003). Có th nhng bin không có
ý ngha thng kê trong trng hp đn bin li cung cp thông tin có ý ngha thng
kê trong trng hp đa bin (Altman, 1986) hay mt s nhng h s đó có mt du
hiu khác thng, không mong đi, gây ra bi tình cht đa bin ca MDA (Ooghe
& Verbaere, 1985)
Và sau đây là tóm tt nhng bài nghiên cu đin hính ca Alman- mt vì d
đin hính v vic s dng phng pháp MDA, c th là các mô hính Z-score.
10

Ch s này đc phát minh bi Giáo S Edward I. Altman, trng kinh
doanh Leonard N. Stern, thuc trng i Hc New York, da vào vic nghiên cu
khá công phu trên s lung nhiu công ty khác nhau ti M. Mc dù ch s Z này
đc phát minh ti M, nhng hu ht các nuc, vn có th s dng vi đ tin cy
khá cao.
Ch s Z bao gm 5 ch s X
1
, X

2
, X
3
, X
4
, X
5
:
X
1
= T s Vn Lu ng trên Tng Tài Sn (Working Capitals/Total
Assets).
X
2
= T s Li Nhun Gi Li trên Tng Tài Sn (Retain Earnings/Total
Assets)
X
3
= T S Li Nhun Trc Lưi Vay và Thu trên Tng Tài sn
(EBIT/Total Assets)
X
4
= Giá Tr Th Trng ca Vn Ch S Hu trên Giá tr s sách ca Tng
N (Market Value of Total Equity / Book values of total Liabilities)
X
5
= T s Doanh S trên Tng Tài Sn (Sales/Total Assets)
T mt ch s Z ban đu, Giáo S Edward I. Altman đư phát trin ra Z’ và
Z’’ đ có th áp dng theo tng loi hính và ngành ca doanh nghip, nh sau:
i vi doanh nghip đư c phn hoá, ngành sn sut:

Z = 1.2X
1
+ 1.4X
2
+ 3.3X
3
+ 0.64X
4
+ 0.999X
5

Nu Z > 2.99 Doanh nghip nm trong vùng an toàn, cha có nguy c phá
sn
Nu 1.8 < Z < 2.99 Doanh nghip nm trong vùng cnh báo, có th có nguy
c phá sn
Nu Z <1.8: Doanh nghip nm trong vùng nguy him, nguy c phá sn cao.
11

i vi doanh nghip cha c phn hoá, ngành sn sut:
Z’ = 0.717X
1
+ 0.847X
2
+ 3.107X
3
+ 0.42X
4
+ 0.998X
5

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, nguy c phá sn
cao.
i vi các doanh nghip khác:
Ch s Z’’ di đây có th đc dùng cho hu ht các ngành, các loi hính
doanh nghip. Ví s khác nhau khá ln ca X
5
gia các ngành, nên X
5
đư đc đa
ra. Công thc tình ch s Z’’ đc điu chnh nh sau
Z’’ = 6.56X
1
+ 3.26X
2
+ 6.72X
3
+ 1.05X
4

Nu Z’’ > 2.6 Doanh nghip nm trong vùng an toàn, cha có nguy c phá
sn
Nu 1.2 < 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, nguy c phá sn cao.
Tng ch s Z đ gim thiu kh nng phá sn:
 tng ch s Z chúng ta cn tng tng t s và gim mu s ca tng ch

s X bên trên. Quan sát 5 ch s X, chúng ta có th nhn thy Tng Tài Sn là mu
s ca 4 ch s X
1
, X
2
, X
3
, X
5
. Do đó nu doanh nghip có th gim đc tng tài
sn mà vn gi vng quy mô, hiu qu hot đng thí chc chn ch s Z s tng lên
rõ rt. Ví th doanh nghip cn phi rà soát tht k đ tím ra nhng tài sn không
12

hot đng, tc là nhng tài sn không góp phn trc tip hay gián tip to ra doanh
s. Bán chúng đi, doanh nghip s gim đc các mu s ca 4 ch s X nói trên, và
đng thi tng đc t s ca mt s ch s. i vi nhng tài sn không có n hay
n ìt, khi bán đi doanh nghip s nhn đc thêm tin mt, khi đó Vn lu đng ậ
t s ca X
1
s tng lên. Bên cnh đó chi phì khu hao cng s gim xung, dn đn
t sut li nhun tng, tc là t s ca X
2
, và X
3
s tng theo.
Trong trng hp tài sn đang b n, khi bán chúng đi, vn lu đng có th
s không tng lên lin lúc đó, nhng tng n - mu s X
4
- s gim xung, chi phì

lưi sut, và khu hao cng gim theo. T l li nhun ví th s tng lên, t s ca
X
2
, X
3
s tng lên. Và nu qun lý tt, chúng ta s có thêm tin mt. Tc là vn lu
đng s tng lên theo. T s X1 cng s tng lên theo sau đó.
Rõ ràng vic bán đi nhng tài sn không hot đng s to ra nh hng rt
tt đn s tng trng ca các ch s X. D nhiên, không phi tài sn nào bán đi
cng có th đa ch s Z lên. Có nhng tài sn khi bán đi, s làm nh hng ln đn
doanh s - t s ca ch s X
5
, và nh hng gián tip đn đn các t s ca X
2
, X
3
.
Khi đó li bt cp hi. Do đó doanh nghip rt phi cn thn trong vic phân loi tài
sn. Không phi c b nguy him là lo bán tài sn.
 tng t s X
2
, X
3
công ty cn phi to nhiu li nhun hn qua hot đng
kinh doanh chình ca mính, hay đôi khi là t nhng ắphi v” kinh doanh không
thng xuyên. Làm sao bán đc nhiu hàng/dch v, vi giá chp nhn đc, quay
vòng vn nhanh…đó là nhng vic làm có tình sng còn mà công ty phi thc hin.
 tng X
3
- Li Nhun gi li, doanh nghip cn phi đ ý đn mc chia c

tc cho nhà đu t. C tc chia ìt đi thí Li Nhun gi li s tng lên. Tuy vy,
doanh nghip không th gim c tc đn mc quá thp ví khi đó nhà đu t s phn
ng, dn đn giá c phiu thp, tt s làm làm gim t s ca X
4
và ví th tng ch
s Z.
 làm tng doanh s - t s ca X5, doanh nghip cn phi có tng cng
nng lc hot đng kinh doanh ca mính. Mt điu cn phi quan tâm là doanh
13

nghip phi cân bng gia chi phì ca vic tng doanh s và biên đ tng ca doanh
s. Nu chi phì tng quá cao, thí t s X
1
, X
2
, X
3
s gim, khi đó vic tng t s X5
s là vô ngha ví không đ sc bù đp cho s gim ca các ch s X
1
, X
2
, X
3
.
Cui cùng, đ tng X4, chúng ta phi tng giá tr th trng ca vn ch s
hu, bng cách tng th giá c phiu, đi vi công ty đi chúng, hoc tng giá tr tài
sn ròng, đi vi công ty dng khác. Tuy nhiên đây không phi là công vic d thc
hin. Có mt các đn gin hn là gim bt n. Doanh nghip có th dùng tin mt
đ tr n, nhng cn thn trng nu la chn gii pháp này, ví khi đó vn lu đng

s b gim, có th nh hng gián tip đn doanh s và li nhun. Mt gii pháp tt
hn và thng đc la chn là bán bt nhng tài sn không hot đng nh đư trính
bày  trên.
Tóm li, đ tng ch s Z lên, tùy theo tính hung, chúng ta s ra quyt đnh
thc hin mt hay nhiu gii pháp trên. Tuy vy, bt c gii pháp nào cng s dn
đn tính trng khó khn, doanh nghip phi ắtht lng but bng” trong mt thi
gian. Ví th phòng bnh bao gi cng tt hn ch bnh. Hưy luôn đ mt đn ch s
Z và hành đng ngay đ tng ch s này khi nó bt đu ắmp mé” khu vc cnh báo.
Trong trng hp phân loi, trng tâm ca phng pháp MDA là n đnh
mt doanh nghip vào nhóm phá sn hay không phá sn da trên h s bit s ca
nó. Doanh nghip s đc n đnh vào nhóm mà nó gn nh ắcó s tng đng”.
Theo mt đim chia ct ti u đi vi mô hính MDA, s phân loi đc thc hin
nh sau: mt doanh nghip đc phân loi vào nhóm phá sn nu h s bit s ca
nó (D
i
) nh hn đim chia ct và nó đc xp vào nhóm không phá sn nu h s
bit s ca nó (D
i
) ln hn hoc bng đim chia ct. Trong trng hp nghiêm ngt,
s phân loi bi mô hính MDA có th không đc xem nh mt d báo, nhng
trong thc t, khi mt danh nghip đc xp vào nhóm phá sn thí hu nh là nó s
phá sn vào nm k tip (các thuc tình ca mu nhng doanh nghip phá sn đc
đo lng vào nm t+1), s phân loi này đc thc hin nh mt d báo rng
doanh nghip s phá sn vào nm t+1 (Blum, 1974).
14

Mc đ chình xác ca s phân loi hay ắhiu qu” ca mô hính MDA đc
đánh giá da trên t h sai s loi I và loi II. Bên cnh đó, t l phân loi đúng hay
t l sai s không có trng s (unweighted) cng thng đc s dng. Bên cnh
thc đo sai s này, đu cn mt đim chia ct c th, hiu qu ca mô hính MDA

có th đc đánh giá trên nn tng ca u th ngu nhiên. Trong khìa cnh này,
ngi ta s dng đng cong ROC (receiver Operating Cure) (Steele, 2002) và hàm
Trade-off (Ooghe cùng cng s, 2003; Ooghe & Balcaen, 2002) đ đa ra mt đ
th biu din mô hính và không cn đim chia ct c th. Vùng di ROC càng ln
hay hàm trade-off tin gn đn c hai trc, thí hiu qu ca mô hính càng tt hn.
H s Gini là phng pháp đo lng hiu qu tng hp phn ánh s khác nhau gia
hàm trade ậ off ca mô hính và hàm trade ậ off ca mô hính không có s phân bit:
h s Gini càng cao thí mc đ phân bit gia các doanh nghip phá sn và không
phá sn càng ln (Ooghe cùng cng s, 2003; Ooghe & Balcaen, 2002). Nhng
thc đo khác có th s dng là thc đo R
2
và nhng thc đo da trên sai s
(entropy) (Joos cùng cng s, 1998). H s R
2
ch ra phn trm thay đi đc gii
thìch bi mô hính. Vì d, thc đo R
2
cho thy s lng nhng doanh nghip đc
phân loi đúng và sai. Thc đo đc da trên sai s đc s dng nh là nhng
thc đo hiu qu trong nghiên cu d đoán tht bi bi Zavgren (1985).
Mc dù Eisenbeis (1977) gi đnh rng đa cng tuyn là mt vn đ có th
b qua (không quan trng) trong mô hính MDA và Altman & Eisenbeis (1978) ch
ra rng s đa cng tuyn gia nhng bin đc lp không gây ra bt c vn đ gí
trong mô hính MDA, tuy nhiên đa s các tác gi đng ý rng khi s tng quan
gia các bin đc lp xy ra, thí s đa cng tuyn có th gây ra mt s vn đ. Nó
dn đn giá tr các tham s c lng không vng chc tr nên khó gii thìch và có
th nh hng đn mc đ chình xác ca kt qu phân loi (Joy & Tollefson, 1975;
Joy & Tollefson, 1978; Ooghe cùng cng s, 1994; Back cùng cng s, 1996;
Doumpos & Zopoudinis, 1999). Do đó, cn có nhng phân tìch t tng quan và
kim đnh đa cng tuyn đ tránh đa nhng bin có s t tng quan cao vào mô

hính MDA. Edmister (1972) ch ra rng ắmc đ tng quan gia các bin thp th
15

hin mt ìt vn đ, nhng khi b d liu có mc đ đa cng tuyn ln, thí vn đ s
tr nên nghiêm trng”. Trong khìa cnh này, Lussier & Corman (1994) đư kim tra
các bin ví xut hin vn đ đa cng tuyn.
Công c MDA bt ngun t mt s gi đnh. u tiên, MDA gi đnh rng
b d liu thí lng phân: các nhóm thí ri rc, không trùng lp và có kh nng
nhn dng. Th hai, MDA đc da trên ba gi đnh nghiêm ngt: (1) các bin đc
lp đc đa vào trong mô hính tuân theo phân phi đa bin chun, (2) ma trn h
s tng quan bng nhau gia nhóm phá sn và không phá sn và (3) xác sut phá
sn cho trc và nhng chi phì không phân loi đc quy đnh. Mc dù có mt s
tác gi nhn mnh tm quan trng ca hai gi đnh đu, nhng hu ht nhng
nghiên cu phá sn ca doanh nghip không n lc phân tìch liu b d liu có phù
hp vi nhng gi đnh này hay không. Ví thc t, b d liu him khi phù hp vi
c ba gi đnh thng kê, công c mô hính MDA thng đc áp dng theo mt cách
không hp lý và đa ra nhng kt lun đy nghi vn (Joy & Tollefson, 1975;
Eisenbeis, 1977; Richardson & Davidson, 1984; Zavgren, 1985).
Thc t, dng nh gi đnh đu tiên d liu tuân theo phân phi đa bin
chun thng b vi phm (Deakin, 1976; Taffler, 1977; Barnes, 1987), da vào
nhng kim đnh ý ngha thng kê và t l sai s c lng (Eisenbeis, 1977;
Richardson & Davidson, 1984; Mcleay & Omar, 2000). Mt s nghiên cu còn cho
thy đ d liu tuân theo phân phi đa bin chun thí trc ht phi tuân theo phân
phi đn bin chun, nên mt s nhà nghiên cu kim đnh phân phi chun đn
bin và b qua hoàn toàn kim đnh phân phi đa bin chun. Cng nên chú ý rng
có mt s bng chng cho thy nhng bin t s tài chình thng đc s dng
trong mô hính MDA, không tuân theo phân phi chun (Barnes, 1982; Ooghe &
Verbaere, 1985; McLeay & Omar, 2000).
Mc dù mô hính MDA đc s dng ph bin đ d đoán phá sn, nhng nó
có mt s hn ch nghiêm trng, liên quan đn vic vi phm nhng gi đnh c bn.

u tiên, MDA cn điu kin kinh đin là tuyn tình, ngha là h s bit s  trên
16

hay  di đim chia ct nht đnh cho thy tính trng sc khe tài chình ca doanh
nghip tt hay xu.  mt khìa cnh ging nh vy, quy lut kinh đin ca MDA
mâu thun vi thc t là các bin không có mi quan h tuyn tình đi vi tính
trng tài chình: mt s bin cho thy vn đ tài chình c khi chúng có giá tr rt thp
và rt cao. Th hai, chúng ta nên ghi nh rng h s bit s ch là mt thc đo xp
loi, cho phép phân loi mi tng quan gia các doanh nghip. MDA cng đa ra
xác sut phá sn, nhng đây có th là mt đánh giá ch quan và có th không chình
xác v xác xut phá sn da trên h s bit s (Zavgren, 1985). Th ba, mc dù
MDA thí tng t vi phân tìch hi quy đa giai đon, nhng nó không cho kt qu
nh nhau. Phng pháp c lng bính phng nh nht không phù hp khi c
lng mi quan h tuyn tình vi mt bin nh phân đc lp (Bilderbeek, 1987;
Bilderbeek, 1979). Kt qu, trong mô hính MDA, các h s đc tiêu chun hóa
không tng hp vi các h s beta ca mt mô hính hi quy và do đó không th
hin vai trò tng tác ca nhng bin khác nhau (Altman, 1986; Blum, 1974; Joy &
Tollefson, 1975; Eisenbeis, 1997; Taffler, 1983). Các h s trong mô hính MDA
không duy nht ậ ch nhng bin ậ và chúng không tình đn s t tng quan gia
các bin trong mô hính. Thêm vào đó, Zavgren (1985) ch ra, chúng ta phi luôn
ngh rng đánh giá vai trò ca các h s cá nhân là không phù hp vi mc đìch ca
công c MDA. Ngc li, Scott (1978) tranh lun rng, nu gi đnh ca mô hính
MDA liên quan đn s tuyn tình đc đáp ng, thí nhng h s đc tiêu chun
hóa có th đc s dng đ đánh giá tm quan trng ca nhng bin cá nhân. Blum
(1974) cng đa ra kt lun v tm quan trng ca các bin bng cách so sánh các
bin da trên đ ln tng đi ca các bin đc tiêu chun hóa. Eisenbeis (1977)
và Joy & Tollefson (1975) đ cp đn nhng phng pháp có th thc hin đc đ
đánh giá tm quan trng tng đi ca các bin đc lp.
2. 4 Mô hình xác sut có điu kin:
Sau giai đon mô hính MDA chim u th, mô hính này đc thay th bi

nhng công c thng kê nh là phân tìch Logit (LA), phân tìch probit (PA), và mô
17

hính xác xut tuyn tình (LPM). Nhng phng pháp này đc gi là ắnhng mô
hính xác sut có điu kin” (Zavgren, 1983; Zavgren, 1985; Doumpos &
Zopoudinis, 1999), bao gm mt s liên kt ca các bin, mà có kh nng phân bit
tt nht gia nhóm doanh nghip phá sn và không phá sn. Ohlson (1980) đư đi
tiên phong trong vic s dng phân tìch logit các t s tài chình đ d đoán xác
sut phá sn ca doanh nghip, trong khi Zmijewski (1984) là ngi tiên phong
trong vic áp dng phân tìch probit (PA). Cho đn bây gi LA đc s dng nh là
mt thc đo rt ph bin đ d báo xác sut. S lng nhng nghiên cu s dng
PA thí ìt hn, có th bi ví công c này thiên v tình toán phc tp hn (Gloubos &
Grammatikos, 1988; Dimitras cùng cng s, 1996).
Mô hính xác sut có điu kin cho phép c lng xác sut phá sn ca
doanh nghip da trên vic phân loi nhng đc trng riêng bng phng pháp c
lng likehood cc đi không tuyn tình. Mô hính đc da trên nhng gi đnh
liên quan đn phân phi xác sut. Nhng mô hính Logit gi đnh mt phân phi
Logistic (Maddala, 1977; Hosmer & Lemeshow, 1989), trong khi mô hính probit
gi đnh phân phi chun (Theil, 1971). Trong mô hính xác sut tuyn tình, mi
quan h gia các bin và xác sut phá sn đc gi đnh là tuyn tình (Altman cùng
cng s, 1981; Gloubos & Grammatikos, 1988).
Trong mô hính LA, phng pháp c lng likelihood cc đi không tuyn
tình đc s dng đ đt đc giá tr c lng ca nhng tham s theo mô hính
Logit (da trên Hosmer & Lemeshow, 1989 và Gujarati, 2003).
P
1
(X
i
) = 1/ [1 + exp^[ ậ (B
0

+ B
1
X
i1
+ B
2
X
i2
+ + B
n
X
in
)]
= 1/ [1 + exp^[ ậ (D
i
)]
Vi: P
1
(X
i
) = xác sut phá sn đc cho bi h véc t thuc tình X
i
;
B
j
= h s ca thuc tình j vi j=1, , n và B
0
= h s chn.
X
ij

= giá tr ca thuc tình j (vi j=1, , n) đi vi doanh nghip i,
18

D
i
= ắlogit” đi vi doanh nghip i.
Mô hính LA liên kt nhng đc trng hay thuc tình vào h s xác sut (đa
bin) cho mi doanh nghip, h s này ch ra ắxác sut phá sn”. Hàm Logistic hàm
ý rng h s logit (xác sut phá sn) P
1
có giá tr trong khong [0,1] và gia tng
trong D
i
. Nu D
i
tin đn âm vô cùng, thí P
1
s tin đn không và nu D
i
tin đn
dng vô cùng, P
1
s là mt. Trong mô hính LA, xác sut tht bi P
1
tuân theo phân
phi Logistic (Laitien & Kankaanpaa, 1999)
Khi tính trng phá sn ca doanh nghip đc tình toán là mt (không), ch
s logit cao (thp) ch ra bng chng xác sut phá sn ca doanh nghip cao (thp)
và dn đn tính trng sc khe tài chình xu (tt). Trong trng hp phân loi, vai
trò ca mô hính LA là đánh du nhng doanh nghip phá sn hay không phá sn

da trên ắh s logit” và đim chia ct ca mô hính. Trong trng hp phá sn, thí
ch s logit đc ghi nhn là mt và ch s logit cao ch ra mt xác sut phá sn
cao, mt doanh nghip đc xp vào nhóm tht bi nu h s logit vt ra khi
đim chia ct và đc phân loi vào nhóm không phá sn nu h s ca nó thp hn
hay bng vi đim chia ct. Tng t nh MDA, mô hính LA đc da trên nguyên
lý ắtng đng’: nhng doanh nghip đc phân loi vào nhóm mà chúng có mi
tng đng nhiu nht.
Ging nh mô hính MDA, mc đ phân loi chình xác hay tình hiu qu ca
mô hính có th đc đánh giá da trên gi đnh t l sai s loi I và loi II, phn
trm phân loi đúng, t k sai s không t trng, đng cong ROC (Steele, 2002),
hàm trade-off (Ooghe cùng cng s, 2003; Ooghe & Balcaen, 2002), h s Gini
(Ooghe cùng cng s, 2003; Ooghe & Balcaen, 2002), thc đo R
2
và thc đo da
trên sai s.
Khi áp dng mô hính LA, thí không có gi đnh liên quan đn phân phi ca
bin đc lp ậ LA không cn các bin phi tuân theo phân phi chun ậ hay xác
sut phá sn cho trc (Ohlson, 1980; Zavgren, 1983; Joos cùng cng s, 1998). Ví
mô hính LA không cn nhng gi đnh nghiêm ngt ca mô hính MDA và cho phép
19

làm vic vi nhng mu không t l, nên mô hính LA đc xem nh là ắìt đòi hi”
hn MDA. Hn th na, LA ch da trên hai gi đnh. u tiên, phng pháp LA
cn bin ph thuc là nh phân vi các nhóm đc chia tách, không trùng lp và có
th nhn bit đc. Th hai, tn tht do t l sai s loi I và loi II nên đc xem
xét cùng vi xác sut các đim chia ct tim nng. Tuy nhiên do vn đ ch quan
ca vic chn la nhng tn tht do không đc phân loi này trong thc t (Steele,
1995), hu ht nhng nghiên cu ti thiu hóa t l sai s tng th và do đó, b qua
nhng gi đnh v tn tht do sai s loi I và loi II (Ohlson, 1980; Zavgren,1985;
Koh, 1992; Hsieh, 1993). Ohlson (1980) là mt trong vài nhà nghiên cu tha nhn

tác đng ca chn la nhng tn tht sai s tng ng vi t l sai s. Tác gi báo
cáo rng t l sai s ca mô hính ng vi nhng đim chia ct khác nhau liên quan
đn tn tht do sai s khác nhau. Tng t, Ooghe cùng cng s (1993) đa ra mt
bng báo cáo nhng đim chia cht có th (hay bt c t s tn tht do sai s) và
hiu qu tng ng ca mô hính và Ooghe cùng cng s (1994) trính bày bng
phân v vi các đim chia ct cho nhng doanh nghip phá sn và không phá sn.
iu này cho phép ngi s dng mô hính đánh giá hiu qu ca mô hính vi tn
tht do sai s tng ng.
Bên cnh thc t rng phân tìch logit không cn gi đnh liên quan đn phân
phi ca bin đc lp và xác sut phá sn cho trc, còn có mt s thun li đáng
chú ý ca LA. u tiên, đu ra ca mô hính, ch s logit, là giá tr gia không và
mt, và d dàng suy ra ắxác sut phá sn” ca doanh nghip (Ohlson, 1980, Ooghe
cùng cng s, 1993).Th hai, các h s đc c lng trong mô hính LA có th
đc hiu mt cách riêng l nh vai trò hay mc ý ngha ca tng bin đc lp
trong vic gii thìch ca xác sut phá sn đc c lng (Ohlson, 1980; Mensah,
1984; Zavgren, 1985), chng minh rng không có t tng quan gia các bin. Th
ba, mô hính LA phù hp vi nhng bin đnh tính có d liu phân loi hn d liu
liên tc. Trong trng hp này, bin gi đc s dng (Ohlson, 1980; Keasey &
Watson, 1987; Joos cùng cng s, 1998). Cui cùng, dng không tuyn tình ca
hàm Logit đc chp nhn.