Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp việt nam (tt)

1

PHẦN MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của nghiên cứu
Vỡ nợ doanh nghiệp là kết cục không mong đợi, nó ành h ưởng trực tiếp tới
quyền lợi các nhà đầu tư, chủ nợ, người lao động và các đối t ượng có liên quan.
Việc tìm ra phương pháp dự báo sớm và chính xác vỡ nợ doanh nghiệp được các
nhà khoa học, các nhà quản lý ngày càng quan tâm do ảnh hưởng sâu, rộng và xử
lý hậu quả rất khó khăn từ các vụ vỡ nợ doanh nghiệp. Việc đánh giá năng l ực
doanh nghiệp đặc biệt là dự báo vỡ nợ doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng cho
cả các nhà quản lý nhà nước, các NHTM, các đối tác liên quan để thúc đẩy sản
xuất, kinh doanh cũng như các biện pháp để đảm bảo hoạt động ổn định, phát triển.
Dự báo nguy cơ vỡ nợ bằng các mô hình dự báo tại các nước phát triển được
nghiên cứu và áp dụng rộng rãi trong khi tại Việt Nam chưa được chú trọng. Các dự báo
vỡ nợ hiện phần nhiều vẫn sử dụng các phương pháp định tính do tính chính xác của
thông tin đầu vào, thói quen sử dụng phương pháp truyền thống… Cùng với xu thế minh
bạch hóa số liệu và các tiêu chuẩn áp dụng dần được chuẩn hóa theo các tiêu chuẩn quốc
tế, các tổ chức tín dụng tại Việt Nam dần áp dụng các chuẩn mực theo các chuẩn mực
quốc tế như Basel. Bản thân các tổ chức tín dụng được phép lựa chọn, sử dụng phương
pháp xếp hạng nội bộ cho các doanh nghiệp vay vốn để thiết lập chi phí vốn đối với các
rủi ro tín dụng của các danh mục đầu tư của mình thì các dự báo vỡ nợ phải được lượng
hóa, việc áp dụng mô hình để dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp.
Hiện đã có một số các nghiên cứu mô hình vào dự báo vỡ nợ đối với các doanh
nghiệp tại Việt Nam trong đó có áp dụng các mô hình theo cách tiếp cận kế toán và
cách tiếp cận thị trường. Tuy nhiên vẫn cần thêm nhiều các nghiên cứu sâu hơn với
nhiều góc cạnh để có thể áp dụng vào thực tiễn dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt
Nam trong đó cần thiết phải có những nghiên cứu một cách toàn diện về dự báo vỡ nợ
doanh nghiệp đồng thời bằng hai phương pháp kế toán và phương pháp thị trường. Đối
với các doanh nghiệp Việt Nam thì dự báo vỡ nợ bằng phương pháp truyền thống kế
toán có chính xác không hay cần phải thêm các phương pháp khác như phương pháp
thị trường, phương pháp thị trường so với phương pháp kế toán thì phương pháp nào

dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tốt hơn tại thị trường Việt Nam. Trong điều kiện Việt Nam
hội nhập kinh tế quốc tế, các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp chịu tác động và
ảnh hưởng mạnh mẽ bởi thông lệ quốc tế thì lượng hóa các vấn đề rủi ro là xu thế tất
yếu. Việc so sánh, lựa chọn các tiếp cận phù hợp để dự báo vỡ nợ cho các doanh nghiệp

2

Việt Nam được sự quan tâm của không chỉ các nhà nghiên cứu mà còn đối với các đối
tượng sử dụng kết quả của nghiên cứu.
Chính vì vậy, Nghiên cứu sinh đã lựa chọn đề tài “ Nghiên cứu cách tiếp cận
kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt
Nam” là đề tài Luận án Tiến sĩ của mình.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là là so sánh, lựa chọn cách tiếp cận phù hợp
để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam từ đó đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả
sử dụng mô hình dự báo. Từ mục tiêu tổng quán trên, các mục tiêu cụ thể của Luận án
như sau:
- Nghiên cứu đưa ra cơ sở lý luận về vỡ nợ và dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, áp
dụng cơ sở lý luận về dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam.
- Tập trung nghiên cứu khả năng dự báo vỡ nợ bằng hai cách tiếp cận: kế toán
qua một số mô hình kế toán tiêu biểu và cách tiếp cận thị trường bằng mô hình KMV
từ đó kiểm định sự chính xác của mô hình áp dụng đối với các doanh nghiệp Việt
Nam.
- Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng mô hình dự báo và một
số kiến nghị hạn chế vỡ nợ cho các doanh nghiệp Việt Nam.
3. Câu hỏi nghiên cứu
Về câu hỏi nghiên cứu tổng quát:
Phương pháp tiếp cận nào phù hợp với dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam và
vận dụng thực tiễn như thế nào trong dự báo vỡ nợ doanh Việt Nam?
Về câu hỏi cụ thể:

- Các mô hình sử dụng theo phương pháp cận kế toán và phương pháp tiếp cận thị
trường khi áp dụng để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam có hiệu quả không?
- Với hiện trạng doanh nghiệp Việt Nam hiện nay, áp dụng mô hình như nào cho
phù hợp và hiệu quả?
- Qua kết quả thực nghiệm, các giải pháp và kiến nghị đưa ra nhằm áp dụng hiệu
quả mô hình dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam?


3

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
* Đối tượng nghiên cứu: luận án nghiên cứu về các phương pháp dự báo vỡ nợ
doanh nghiệp, khả năng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp bằng phương pháp kế toán và thị
trường thông qua lý luận và kiểm chứng thực tiễn đối các doanh nghiệp Việt Nam các
mô hình tiêu biểu của hai cách tiếp cận.
* Phạm vi nghiên cứu:
- Về nội dung nghiên cứu: đề tài áp dụng lý thuyết về vỡ nợ, dự báo vỡ nợ, áp
dụng phương pháp kế toán bằng mô hình Z-Score và phương pháp thị trường bằng mô
hình KMV đối với các doanh nghiệp niêm yết trên sàn Chứng khoán Việt nam loại trừ
đối với các doanh nghiệp là các tổ chức tín dụng.
- Về không gian nghiên cứu: đề tài nghiên cứu d ự báo vỡ nợ đối các doanh
nghiệp cổ phần tại Việt Nam có liên hệ đối với các kết quả dự báo vỡ nợ của các
nước.
- Về thời gian nghiên cứu: Thông qua các số liệu kế toán và thị trường của các
doanh nghiệp trên sàn chứng khoán HOSE trong 3 năm từ 2014-2016 để dự báo vỡ nợ
doanh thông qua việc áp dụng phương pháp dự báo kế toán và phương pháp dự báo thị
trường. Nghiên cứu sử dụng số liệu thống kê thực tế các doanh nghiệp vỡ nợ hay không
vỡ nợ theo phân loại tại thời điểm sau 1 năm so với số liệu tính toán từ mô hình dự báo.
5. Phương pháp nghiêu cứu
Nghiên cứu thu thập số liệu từ các báo cáo tài chính và dữ liệu thị trường của

các của các doanh nghiệp đang niêm yết tại Sàn chứng khoán Hồ Chí Minh từ năm
2014-2016 để thử nghiệm phương pháp tiếp cận kế toán với mô hình Z-Score và tiếp
cận thị trường với mô hình KMV. Từ kết quả thu được từ việc sử dụng mô hình, đối
chiếu với kết quả phân loại thực tế khi sử dụng phương pháp MCC và phương pháp
ROC để đánh giá hiệu quả của từng mô hình.
Nghiên cứu cũng tiến hành phỏng vấn sâu với các chuyên gia, các nhà quản lý
về hiện trạng sử dụng các mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp để tăng thêm các nhận
định và đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phương pháp dự báo vỡ nợ
doanh nghiệp.

4

6.Thiết kế nghiên cứu
Bước 1:
Tổng quan nghiên cứu trên thế giới và trong nước để
đưa ra định hướng nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh
nghiệp bằng phương pháp tiếp cận kế toán và tiếp
cận thị trường
Bước 2:Khung nghiên cứu theo cách tiếp cận
kế toán và tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ
doanh nghiệp.

Số liệu từ thứ cấp từ BCTC, giá trị
thị thị trường để tính toán dự báo vỡ
nợ bằng mô hình Z-Score và KMV .

Từ tổng quan nghiên cứu, cơ sở lý luận
về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp và thực
tế công tác dự báo vỡ nợ doanh nghiệp
Việt Nam thiết kế chương trình phỏng

vấn sâu với các chuyên gia, nhà quản lý.

Dùng phương pháp MCC và ROC để
so sánh kết quả với thực tế từ việc tính
toán theo hai phương pháp áp dụng cho
dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam.

Thực hiện phỏng vấn sâu với trên 20
chuyên gia, nhà quản lý và tổng hợp
các ý kiến về dự báo vỡ nợ doanh
nghiệp Việt Nam.

Bước 3: Thảo luận kết quả nghiên cứu

Bước 4: Khuyến nghị và kiến nghị.


5

6

7. Những đóng góp của Luận án
* Về mặt lý luận: Vỡ nợ doanh nghiệp đã được các nước phát triển nghiên cứu
nhiều tuy nhiên các năm gần đây các nước có nền kinh tế đang phát triển như Trung
Quốc, Thái Lan... mới có một số các nghiên cứu. Ở Việt Nam hiện chưa nhiều các
nghiên cứu về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp hoặc các nghiên cứu vẫn chỉ ở một góc cạnh
và cần có nhiều bổ sung cho đầy đủ hệ thống lý luận nghiên cứu về dự báo vỡ nợ doanh
nghiệp. Các đóng góp cụ thể về mặt lý luận:
- Việc nghiên cứu dự báo vỡ nợ theo hai phương pháp tiếp cận kế toán và cách
tiếp cận thị trường đối với các doanh nghiệp Việt Nam một cách có hệ thống giúp cho

các nghiên cứu sau này có một nền tảng lý luận cho việc lựa chọn mô hình nghiên cứu
về vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt Nam.
- Trên cơ sở pháp lý và các lập luận, nghiên cứu cũng đề xuất các tiếp cận dự
báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam. Việc đề xuất này sẽ là cơ sở cho các
nghiên cứu, các nhà xây dựng luật pháp vận dụng, các quy trình áp dụng cho các đối
tượng phải sử dụng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp trong nghiệp vụ của mình.
- Việc áp dụng phương pháp lượng hóa hiệu quả bằng mô hình dự báo vỡ nợ kết
hợp với phương pháp phỏng vấn các chuyên gia để tăng tính tin cậy của kết quả.
Về mặt thực tiễn:
- Nghiên cứu góp phần cho các nhà quản lý tại Việt Nam đưa ra các quy định
liên quan tới dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo hướng minh bạch hóa các thông tin dự
báo cho các nhà đầu tư, chủ nợ và các đối tượng liên quan.
- Trên cơ sở lý luận và các nghiên cứu về điểm vỡ nợ, Luận án đưa ra ý kiến áp
dụng điểm vỡ nợ các doanh nghiệp Việt Nam có thể vận dụng cho việc xây dựng mô
hình vỡ nợ doanh nghiệp của mình.
- Từ cơ sở các kết quả của thực nghiệm, nghiên cứu cũng đưa ra các khuyến nghị
nhằm hiệu quả sử dụng dự báo vỡ nợ cũng như các một số khuyến nghị để hạn chế vỡ
nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam.

(1972)…Mô hình phân tích logit và probit như mô hình dự báo phá sản của Ohlson
(1980), mô hình dự báo của Zmijewski (1984), mô hình của Fulmer (1984), mô hình
dự báo của Zavgren (1985)…
Có thể nhận thấy trong suốt thời gian qua, các nhà nghiên cứu mô hình vỡ nợ
doanh nghiệp theo cách tiếp cận kế toán trên thế giới chủ yếu tập trung giải quyết hai
mục tiêu:

CHƯƠNG 1:
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1. Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận kế toán

1.1.1. Nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán trên thế giới:
Nghiên cứu tổng quan các nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán trên thế giới
thông qua các mô hình tiêu biểu như mô hình phân tích đơn biến của Beaver (1966)
hay mô hình đa biến như mô hình dự báo của Altman (1968), mô hình dự báo phá sản
của Altman (1983), mô hình dự báo của Altman (1993), mô hình dự báo của Deakin

(1) Đánh giá các điều kiện mà tại đó mô hình hoạt động hiệu quả.
(2) Tập trung vào các biến giải thích có thể dùng được để thiết kế mô hình phù
hợp.
1.1.2. Nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán tại Việt Nam:
Nghiên cứu tổng quan lại các nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán tại Việt Nam
như nghiên cứu của Đinh Thế Hiển (2008); Nghiên cứu của Lâm Minh Chánh (2007);
Nghiên cứu của Nguyễn Trọng Hòa (2009); Nghiên cứu của Hoàng Tùng (2011)
Nghiên cứu của Nguyễn Thành Cường, Phạm Thế Anh (2010); Nghiên cứu của Khổng
Thanh Hòa (ĐH Kinh tế Quốc dân, 2008); Nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình (Đại
học Hà Nội, năm 2011); Nghiên cứu của Nguyễn Phúc Cảnh và Vũ Xuân Hùng (2014);
Nghiên cứu của Trầm Thị Xuân Hương và cộng sự (2015); Nghiên cứu của Phạm Thị
Tường Vân (2016); Nghiên cứu của Nguyễn Duy Sưu (2016); Nghiên cứu của Tristan
Nguyen và Trung Dung Doan (2018)…
Mặc dù có rất nhiều các nghiên cứu nhằm cải thiện dự báo vỡ nợ so với mô hình Z-score
ban đầu, các mô hình nghiên cứu theo hướng kế toán có các ưu và nhượng điểm sau:
❖ Ưu điểm
+ Dễ dàng thu thập được trên báo cáo tài chính của doanh nghiệp và thông tin
công bố rộng rãi ra công chúng.
+ Được chấp nhận và sử dụng rộng rãi trên thực tế.
❖ Nhược điểm
+ Các dữ liệu trong báo cáo là dữ liệu quá khứ chưa chắc có tính tiên đoán trong
tương lai.
+ Các dữ liệu từ báo cáo có thể bị làm giả, khai khống khiến kết quả không được
chính xác.

+ Các cách hạch toán khác nhau có thể cho ra kết quả khác nhau.
1.2. Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận thị trường
1.2.1. Nghiên cứu theo cách tiếp cận thị trường trên thế giới:
Nghiên cứu tổng quan các nghiên cứu theo cách thị trường từ phương pháp truyền
thống theo tiêu chí 5C và phương pháp định giá quyền chọn được vận dụng rộng rãi sau


7

8

này. Phương pháp dự trên định giá quyền chọn: phương pháp Moody’s - KMV 1993; nghiên
cứu của Bharath (2004); nghiên cứu của Chan và cộng sự (Chan, Faff, và Koffman, 2008;
Gharghori, Chan, và Faff, 2007); nghiên cứu của Lu (2008)…
1.2.2. Một số nghiên cứu mô hình KMV- Merton tại Việt Nam
Các nghiên cứu điển hình theo cách thị trường tại Việt Nam như nghiên cứu của Lâm
Chí Dũng và Phan Đình Anh (2009), nghiên cứu của Lê Long Hậu (2010), nghiên cứu của
Nguyễn Thị Cảnh & Phạm Chí Khoa (2014)…

Xuất phát từ những vấn đề còn khuyết thiếu như đã nêu, NCS đi vào nghiên cứu
đề tài: “Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ
nợ của doanh nghiệp Việt Nam” với mục tiêu đóng góp một phần giải quyết các khiếm
khuyết. Tác giả cho rằng đề tài có ý nghĩa cả về mặt lý luận và thực tế, đặc biệt trong
bối cảnh hội nhập các quy định của Việt Nam liên quan tới dự báo vỡ nợ doanh nghiệp
sẽ được thực hiện theo các tiêu chuẩn quốc tế.

1.3. Các nghiên cứu so sánh cách tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường
trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp
Một số nghiên cứu so sách cách tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường trong dự
báo vỡ nợ doanh nghiệp như nghiên cứu của Beaver và cộng sự (2005); Nghiên cứu

của Agarwal và Taffler (2006) nghiên cứu của Liu et.al (2010); nghiên cứu của illegeist
et al. (2004); nghiên cứu của Mensah (1984) và Hillegeist et al (2004); nghiên cứu của
Saunders và Allen (2002)…
Các nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp hiện nay theo các phương pháp đều
có các ưu điểm, nhược điểm và cần phải điều chỉnh để áp dụng cho phù hợp với từng
điều kiện hoàn cảnh. Tại Việt Nam chưa có nghiên cứu nào làm rõ hiệu quả của phương
pháp dự báo vỡ nợ doanh nghiệp thông qua việc sử dụng hai phương pháp để đo lường
vỡ nợ doanh nghiệp từ đó đưa ra các kết luận hiệu quả của việc sử dụng mô hình dự
báo, từ đó đưa ra các kết luận và khuyến nghị sử dụng.
Qua việc tổng quan các nghiên cứu được trình bày ở trên, tác giả nhận ra một
số “khoảng trống” của các nghiên cứu trước đây như sau:

Thứ nhất, Mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp được nghiên cứu, áp dụng phổ
biến tại các nước có nền kinh tế thị trường phát triển trong khi các nghiên cứu áp dụng
vào mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp ở Việt Nam chưa nhiều trong khi vẫn còn
nhiều khuyến khuyết.
Thứ hai, Môi trường áp dụng dự báo vỡ nợ bằng các mô hình dự báo vẫn còn
thiếu nhiều từ các văn bản quy định, các mô hình dự báo phù hợp, các phương pháp
xác định vỡ nợ doanh nghiệp. Hiện chưa có phương pháp chuẩn mực và pháp lý cho
việc xác định điểm vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam để làm căn cứ cho việc áp dụng trong
thực tiễn.
Thứ Ba, hiện các nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam mới chỉ
nghiên cứu áp dụng một mô hình dự báo mà chưa có nghiên cứu nào nghiên cứu theo
nhiều cách tiếp cận, nhiều mô hình dự báo để so sánh, lựa chọn ra phương pháp phù
hợp trong dự báo.

CHƯƠNG 2:
CỞ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP
2.1. Vỡ nợ doanh nghiệp
2.1.1. Khái niệm vỡ nợ và phá sản doanh nghiệp

Nghiên cứu làm rõ khái niệm về rủi ro vỡ nợ (Default risk), khái niệm vỡ nợ
(Default) và phá sản. Theo Luật phá sản của Việt Nam ban hành ngày 19/6/2014 cũng
ghi rõ: “Phá sản là tình trạng của doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán
và bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản”. Cũng theo luật phá sản năm
2014 để chỉ rõ tiêu chí xác định doanh nghiệp mất khả năng thanh toán là “không
thực hiện nghĩa vụ thanh toán” chứ không phải “không có khả năng thanh toán”.

Trong nghiên cứu, vỡ nợ doanh nghiệp là khả năng doanh nghiệp không thể hoàn
thành các nghĩa vụ tài chính liên quan đến vay nợ, kinh doanh, thuế - lệ phí và thuê lao
động… Về lý thuyết có thể sử dụng một, hoặc phối hợp một số tiêu chí khác nhau để
xác định tình trạng vỡ nợ dẫn đến phá sản. Phá sản được hiểu như nội dung theo luật
Phá sản năm 2014 là tình trạng của doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán
và bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản.
2.1.2. Đặc điểm của rủi ro vỡ nợ: phân phối lợi suất không cân xứng; Bất cân
xứng thông tin về rủi ro vỡ nợ; Tính phi hệ thống.
Đo lường rủi ro vỡ nợ thường được tính toán thông qua bốn đại lượng cơ bản:
❖ Xác suất vỡ nợ (Probability of default)
❖ Giá trị lỗ khi vỡ nợ (Loss given default)
❖ Giá trị lỗ kì vọng (Expected loss)
❖ Giá trị hiện tại của lỗ kì vọng (Present value of the expected loss)
2.1.3. Nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp
- Nhân tố thuộc về doanh nghiệp
- Nhân tố bên ngoài doanh nghiệp
2.1.4 Ngưỡng vỡ nợ doanh nghiệp


9

10

Qua các nghiên cứu về các quy định căn cứ xác định ngưỡng vỡ nợ trên thế giới
và các quy định hiện hành của Việt Nam liên quan để phân loại ngưỡng vỡ nợ doanh
nghiệp. Trong nghiên cứu đưa ra các tiêu chí sau để phân loại các doanh nghiệp vỡ nợ:
(1) Doanh nghiệp có một khoản nợ quá hạn trên 90 ngày.
(2) Kết quả sản xuất, kinh doanh bị thua lỗ trong 03 năm liên tục hoặc tổng số lỗ
luỹ kế vượt quá số vốn điều lệ thực góp trong báo cáo tài chính kiểm toán
năm gần nhất trước thời điểm xem xét.
(3) Doanh nghiệp có thu nhập âm trong một năm đồng thời có vốn cổ phần trong
năm đó thấp hơn vốn điều lệ.
(4) Tổ chức kiểm toán không chấp nhận thực hiện kiểm toán hoặc có ý kiến không
chấp nhận hoặc từ chối cho ý kiến đối với báo cáo tài chính năm gần nhất của
doanh nghiệp.
2.2. Mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp
2.2.1. Mô hình theo cách tiếp cận kế toán
* Mô hình dự báo của Altman (1968)
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,999X5
Trong đó: Z = Chỉ số tổng hợp
X1 = Vốn lưu động / TTS
X2 = Lợi nhuận giữ lại / TTS
X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / TTS
X4 = Giá trị thị trường của vốn cổ phần / Giá trị sổ sách của tổng nợ
X5 = Doanh thu / TTS
Trong nghiên cứu áp dụng phân loại nếu Z - score nhỏ hơn 1.81 thì doanh nghiệp
vỡ nợ.
* Mô hình dự báo Z-score (1993) của Altman:
Z= 6,567X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Trong đó: Z = Chỉ số tổng hợp
X1 = Vốn lưu động / TTS
X2 = Lợi nhuận giữ lại / TTS
X3 = Lợi nhuận sau thuế và lãi /TTS

X4 = Giá trị sổ sách của Vốn CSH / Giá trị sổ sách của tổng nợ
Trong nghiên cứu áp dụng phân loại nếu Z - score nhỏ hơn 1.10 thì doanh nghiệp
vỡ nợ.
2.2.2. Mô hình dự báo theo thị trường

Theo mô hình KMV, điểm vỡ nợ được ước lượng xấp xỉ bằng nợ ngắn hạn và
một nửa của nợ dài hạn
DPT = STD + 0.5*LTD
Trong đó
+ DPT: điểm vỡ nợ
+ STD: Nợ ngắn hạn
+ LTD: Nợ dài hạn
Bên cạnh đó, trước khi tính toán xác suất vỡ nợ, bước đầu tiên KMV còn tính
thêm một đại lượng nữa gọi là khoảng cách tới điểm vỡ nợ (Distance to Default
(DD)). Khoảng cách tới điểm vỡ nợ là khoảng cách giữa giá trị tài sản kì vọng của
doanh nghiệp và điểm vỡ nợ, được chuẩn hóa bằng cách chia cho độ lệch chuẩn của
lợi suất tài sản.

• Mô hình KMV:

DD=

Xác suất vỡ nợ có mối quan hệ trước tiếp với khoảng cách tới điểm vỡ nợ. Nếu
khoảng cách càng lớn thì xác suất càng nhỏ, doanh nghiệp ít có khả năng bị vỡ nợ.

Hình 2.1. Khái niệm cơ bản mô hình KMV
Tính khoảng cách tới điểm vỡ nợ bao gồm hai bước:
1. Tính khoảng cách tới điểm vỡ nợ tuyết đối (Absolute Distance to Default- DD’)
2. Tính khoảng cách tới điểm vỡ nợ tương đối (Relative Distance to Default - DD)
Khoảng cách tới điểm vỡ nợ tuyết đối (DD’) được tính bằng khoảng cách giữa

giá trị kì vọng của tài sản và điểm vỡ nợ (DPT) hay có thể hiểu là tổng của khoảng
cách ban đầu và tăng trưởng của khoảng cách đó trong thời gian T
1
=
−
+
2
Khác với giả định trong mô hình Merton (1974), A trong mô hình KMV không
phải là lãi suất phi rủi ro mà là lợi suất kì vọng của tài sản và sử dụng điểm vỡ nợ thay


11

12

vì dùng mệnh giá trái phiếu K làm điểm quyết định vỡ nợ. Tăng trưởng kì vọng bằng

Trong nghiên cứu, NCS sử dụng Bảng xếp hạng tín dụng dụng của Lopez 2002 với
giá trị điểm giới hạn tại điểm D =18,25% trong bản để xác định doanh nghiệp vỡ nợ và không
vỡ nợ.
Chương 2 đưa ra cơ sở vỡ nợ doanh nghiệp trong đó đi sâu vào nghiên cứu ngưỡng
vỡ nợ áp dụng cho doanh nghiệp Việt Nam. Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo Zscore (1968), Z- Score (1999) cho cách tiếp cận kế toán và mô hình KMV cho cách tiếp
cận theo phương pháp thị trường để nghiên cứu. Đây là các mô hình tiêu biểu cần nghiên
cứu về lý luận và thực nghiệm đối với các doanh nghiệp Việt Nam.

− 2

chứ không bằng

do giả thuyết lợi suất theo phân phối chuẩn nên

lợi suất kì vọng sẽ theo phân phối chuẩn loga. Mối quan hệ giữa hai phân phối như sau:
!
2

−
~$ %
, √ (
2
"

Chia khoảng cách tới điểm vỡ nợ tuyết đối cho độ lệch chuẩn của tài sản trong
thời gian T theo phân phối chuẩn, theo định nghĩa vỡ nợ của mô hình là giá trị tài sản
thấp hơn điểm vỡ nợ, ta có thể xác định được xác suất vỡ nợ theo công thức sau
PD = 1 - N(d2) = N (-d2)
Trong mô hình KMV, xác suất vỡ nợ (Proability of Default- PD) sẽ được thay
bằng tần suất vỡ nợ kỳ vọng (Expected Default Frequency- EDF). Mối quan hệ giữa
DD và EDF có thể biểu diễn qua biểu đồ sau:

Hình 2.5. Đồ thị mối quan hệ giữa EDF và DD

• Cách xác định điểm cắt giới hạn vỡ nợ khi sử dụng mô hình KMV
Khi áp dụng mô hình KVM với mỗi thị trường, tại mỗi thời điểm và tùy từng
đối tượng sử dụng sẽ áp dụng một điểm giới hạn vỡ nợ khách nhau.
Theo nghiên cứu của Anthony Saunders (2006) trong Credit Risk Measurement
khảo sát với lượng mẫu lớn 40.000 doanh nghiệp trong đó có 3.400 doanh nghiệp vỡ
nợ với số liệu từ năm 1996 - 2001; điểm giới hạn KMV tại thời điểm 2001 ở mức 20%.
Theo nghiên cứu của Lopez (2002) trong The Empirical Relationship between
Average Asset Correlation, Firm Probability of Default có nghiên cứu với 2000 mẫu trong
danh mục đầu tư tín dụng bao gồm các công ty Hoa Kỳ, Nhật Bản và Châu Âu với số liệu tại

thời điểm năm 2000 để đưa ra Bảng xếp hạng tín dụng theo giá trị vỡ nợ của KMV.
Bảng nghiên cứu này cũng được học nhà nghiên cứu sử dụng nhiều trong các
nghiên cứu của mình như Allen M. Featherstone, Michael R. Langemeier, and Kent
Haverkamp (2006) trong Credit Quality of Kansas Farms để tính xác suất vỡ nợ và xếp
hạng tín dụng tương ứng cho 51.382 lượt số liệu từ năm 1980 đến 2003.

CHƯƠNG 3
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Thiết kế nghiên cứu

Việc áp dụng được thực hiện thông qua 4 bước sau:
Bước 1: Số liệu tài chính và thị trường được lấy từ nguồn thứ cấp từ Báo cáo kế
toán tài chính, giữ liệu thị trường được lưu trữ tại Công ty Stoxplus, Báo cáo niêm yết
tại Doanh nghiệp trên Sở GDCK TP. HCM trong giai đoạn từ 2014-2016.
Các giữ liệu lấy và nhập vào các trường để phục vụ cho tính toán chỉ số vỡ nợ:
- Về tài chính: Vốn lưu động, nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, lợi nhuận sau thuế, tỷ lệ
sinh lời trên tài sản tại từng thời điểm, tổng tài sản (TTS), lợi nhuận gữi lại, lợi nhuận
trước thuế và lãi vay, giá trị thị trường của vốn cổ phần, giá trị sổ sách của tổng nợ,
doanh thu.
- Về thị trường: thị giá từng ngày giao dịch trong năm, khối lượng giao dịch
từng ngày giao dịch trong năm để tính ra vốn hóa tài sản của thị trường.
Bước 2: Áp dụng mô hình dự báo vỡ nợ theo phương pháp kế toán và thị
trường để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp.
* Áp dụng mô hình tiếp cận theo phương pháp kế toán bằng mô hình Z - Score
+ Áp dụng mô hình Z-score (1968). Hàm biệt thức như sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,99X5
Mô hình Z-score là cơ sở phân loại thành doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ.
- Nếu doanh nghiệp có chỉ số Z-score dưới 1,81 sẽ được phân loại thành doanh
nghiệp vỡ nợ.
- Nếu doanh nghiệp có chỉ số Z-score từ 1,81 chở lên sẽ được phân loại thành

doanh nghiệp không vỡ nợ.
+ Áp dụng mô hình Z – Score (1993)
Z= 6,567X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4


13

14

Nếu doanh nghiệp có chỉ số Z-score dưới 1,10 sẽ được phân loại thành doanh
nghiệp vỡ nợ.
- Nếu doanh nghiệp có chỉ số Z-score từ 1,10 chở lên sẽ được phân loại thành
doanh nghiệp không vỡ nợ.
* Mô hình tiếp cận theo phương pháp thị trường bằng mô hình KMV
Xác định điểm vỡ nợ (Default Point) được ước lượng xấp xỉ bằng nợ ngắn hạn
và một nửa của nợ dài hạn:
DPT = STD + 0.5*LTD (19)
Trong đó:
+ DPT: điểm vỡ nợ
+ STD: Nợ ngắn hạn

trong The Empirical Relationship between Average Asset Correlation, Firm
Probability of Default.
Với P >= 18,25 thì doanh nghiệp không vỡ nợ.
Với P <18,25 thì doanh nghiệp vỡ nợ.
Bước 3: Kết quả theo mô hình và quan sát thực tế tình trạng vỡ nợ doanh nghiệp:
Lập bảng so sánh kết quả thu được từ kết quả chạy mô hình Z-Score (1968); mô
hình Z-Score (1993) và mô hình KMV để so sánh với kết quả quan sát thực tế.
Bước 4: Sử dụng phương pháp kiểm định MCC và ROC để kiểm định hai mô
hình Z-score và KMV dự báo vỡ nợ doanh nghiệp

● Từ kết quả của việc sử dụng mô hình Z-score và mô hình KMV dự báo vỡ nợ
so sánh với phân loại tình hình thực trạng doanh nghiệp:

+ LTD: Nợ dài hạn
Trước khi tính toán xác suất vỡ nợ, bước đầu tiên KMV còn tính thêm một đại
lượng nữa gọi là khoảng cách tới điểm vỡ nợ DD (Distance to Default). Khoảng cách tới
điểm vỡ nợ là khoảng cách giữa giá trị tài sản kỳ vọng của doanh nghiệp và điểm vỡ nợ,
được chuẩn hóa bằng cách chia cho độ lệch chuẩn của lợi suất tài sản.
DD=
Tính khoảng cách tới điểm vỡ nợ bao gồm hai bước:
1. Tính khoảng cách tới điểm vỡ nợ tuyết đối (Absolute Distance to Default- DD’)
2. Tính khoảng cách tới điểm vỡ nợ tương đối (Relative Distance to Default - DD)
Khoảng cách tới điểm vỡ nợ tuyết đối (DD’) được tính bằng khoảng cách giữa
giá trị kỳ vọng của tài sản và điểm vỡ nợ (DPT) hay có thể hiểu là tổng của khoảng
cách ban đầu và tăng trưởng của khoảng cách đó trong thời gian T
1
=
− 21
+
2
Để đơn giản là tài sản doanh nghiệp trong thời gian T theo phân phối chuẩn, theo
định nghĩa vỡ nợ của mô hình là giá trị tài sản thấp hơn điểm vỡ nợ, ta có thể xác định
được xác suất vỡ nợ theo công thức sau:
PD = 1 - N(d2) = N (-d2)
Trong mô hình KMV, xác suất vỡ nợ (Proability of Default- PD) sẽ được thay
bằng tần suất vỡ nợ kỳ vọng (Expected Default Frequency- EDF).
• Điểm vỡ nợ:
Trong nghiên cứu lựa chọn sắc xuất P vỡ nợ được xác định đối với các khách
hàng từ hạng D trở xuống trong bảng xếp hạng Theo nghiên cứu của Lopez (2002)

- Phân loại lỗi loại I (Bác bỏ trường hợp đúng cho nó là sai) và lỗi loại II (chấp
nhận trường hợp là đúng trong khi đó bản chất trường hợp là sai).
Với một dự báo sự kiện với 2 khả năng tích cực và tiêu cực, các kết quả sẽ xảy
ra sẽ rơi vào 4 nhóm sau: TP và TN là những trường hợp dự báo đúng, còn FP và FN là
những trường hợp dự báo sai. FN tương đương với mắc sai lầm loại I và FP tương đương
với mắc sai lầm loại II.
Bảng 3.1. Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix)
Nội dung

Vỡ nợ

Không vỡ nợ

Bác bỏ

Dự đoán đúng (TN)

Lỗi loại I (FN)

Không bác bỏ

Lỗi loại II (FP)

Dự đoán đúng (TP)

* Sử dụng phương pháp hệ số tương quan MCC (Matheews correlation
coeficient) để kiểm định độ chính xác của 2 mô hình:
Công thức MCC như sau:
MCC =

-

.+

∗ * + ∗+,
.+*

*.+

*.+*

Giá trị MCC nằm trong khoảng từ -1 đến 1; giá trị MCC càng gần với 1 thì mô
hình càng tốt.
Từ tần xuất nhầm lẫn tuyệt đối FN và FP ta tính thêm tỷ lệ sai sót: Tỉ lệ loại trừ
nhầm (FNR) và tỉ lệ phát hiện nhầm (FPR).
Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét thêm độ nhạy và xắc suất mắc sai lầm loại II
để xem xét độ chính xác của mô hình kiểm định.
Xác suất mắc sai lầm loại I (False negative rate) ký hiệu là FNR cho biết mức
độ dự báo sai một sự kiện khi nó là tính cực nhưng kết luận là tiêu cực:
FPR=FN/(FN+TP).


15

16

Xác suất mắc sai lầm loại II (False positive rate) ký hiệu là FPR cho biết mức độ dự
báo sai một sự kiện khi nó là tiêu cực nhưng kết luận là tích cực: FPR=FP/(FP+TN).

Một mô hình MCC tốt cần có FNR và FPR thấp. Trong bài toán xếp loại tín
dụng, việc phân loại nhầm một hồ sơ vay vốn từ tốt thành xấu sẽ gây hậu quả ít nghiêm
trọng hơn trường hợp ngược lại.

● Sử dụng phương pháp đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic)
để kiểm định độ chính xác của hai mô hình.

Hình 3.2. Diện tích dưới đường ROC

● Phân loại AU ROC
Bảng 3.2: Phân loại AU ROC
AU ROC
AU > 0.9
0.8 0.7 0.6 0.5
Hình 3.1. Đường cong ROC

Sobehart và Keenan (2001) đưa ra cách sử dụng đường cong ROC để xác nhận
mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ đối với các doanh nghiệp và diện tích dưới đường
cong ROC (AU ROC - area under ROC)

Ý nghĩa (độ chính xác của mô hình ROC)
Rất tốt
Tốt
Trung bình
Không tốt
Không có có giá trị phân biệt

AU ROC hoàn toàn có thể dưới 0.5, nhưng khi đó ta cần xem xét lại điểm và
tiêu thức cấu thành điểm có sự sai lệch cực lớn dẫn đến xác suất kết quả khách hàng
xấu đúng nhỏ hơn xác suất kết luận khách hàng tốt sai (Y3.2. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp phỏng vấn sâu
3.2.1. Dữ liệu nghiên cứu
* Số liệu từ năm 2014-2016 trên Sở GDCK TP. HCM trên sàn chứng khoán có
935 lượt doanh nghiệp.
3.2.2. Phương pháp phỏng vấn sâu:
- Mục tiêu của phỏng vấn sâu nhằm làm để có định hướng vấn đề nghiên cứu
được rõ ràng, kiểm tra thực tế sử dụng và có các khuyến nghị phù hợp với mục tiêu
nghiên cứu
- Đối tượng phỏng vấn: lãnh đạo các tổ chức tín dụng, công ty chứng khoán, các nhà
quản lý (Ngân hàng nhà nước, Ủy ban chứng khoán, Sở giao dịch chứng khoán)
- Nội dung phỏng vấn: thu thập các thông tin, ý kiến, đánh giá về :
(i) Ý kiến về việc sử dụng các mô hình lượng hóa trong dự báo vỡ nợ tại Việt
Nam và tại Đơn vị của người đang phỏng vấn.


17

18

(ii) Đánh giá về mức độ ảnh hưởng/tầm quan trọng của các nhân tố: Cơ cấu vốn,
hiệu quả kinh doanh, quy mô tài sản, cơ chế quản lý nhà nước… tới nguy cơ vỡ nợ của
doanh nghiệp.
(iii) Khuyến nghị và kiến nghị
- Hình thức thiết kế nội dung phỏng vấn sâu cũng được chuẩn bị và thiết kế dưới
dạng danh mục các câu hỏỉ.
Chương 3 đưa ra thiết kế nghiên cứu theo 4 bước từ việc sử dụng các mô hình

theo cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận theo cách thị trường để dự báo khả năng vỡ
nợ doanh nghiệp và so sánh với kết quả thực tế hiện trạng doanh nghiệp. Trong chương
cũng đưa ra phương pháp MCC và ROC để so sánh tính chính xác khi sử dụng các mô
hình dự báo. Việc sử dụng phương án phỏng vấn sâu sẽ làm rõ hơn hiện trạng của việc
sử dụng mô hình dự báo, nguyên nhân và các các kiến nghị để việc sử dụng mô hình
dự báo thêm hiệu quả.

Nghiên cứu lấy số liệu tài chính và thị trường doanh nghiệp 3 năm từ năm 20142016 trên HOSE trong đó năm 2014 là 303 doanh nghiệp được khảo sát, năm 2015 có
305 doanh nghiệp được khảo sát; năm 2016 có 327 doanh nghiệp. Với lượng 935 lượt
doanh nghiệp, số mẫu chọn đạt 100% các doanh nghiệp phi tài chính đăng ký hoạt động
trên HOSE được kiểm tra trong 3 năm từ 2014 -2016. Các doanh nghiệp hoạt động trên
HOSE trong giai đoạn từ 2014-2016 được theo dõi thực tế vỡ nợ đến năm 2017 để đối
chiếu với kết quả thực nghiệp từ các mô hình lựa chọn.

CHƯƠNG 4
ÁP DỤNG MÔ HÌNH THEO CÁCH TIẾP CẬN KẾ TOÁN
VÀ THỊ TRƯỜNG TRONG DỰ BÁO VỠ NỢ DOANH NGHIỆP
4.1. Tình hình hoạt động các doanh nghiệp niêm yết tại HOSE
Tới cuối năm 2017 có 344 doanh nghiệp hoạt động tại HOSE. Trong năm 2017 có
31 doanh nghiệp niêm yết mới với nhiều doanh nghiệp có giá trị niêm yết lần đầu lớn, khối
lượng giao dịch trên thị trường tăng nhanh qua các năm.
Bảng 4.1. Giao dịch toàn thị trường qua các năm (2014, 2015, 2016, 2017)
Số phiên
Khối lượng giao dịch
Giá trị vốn hóa thị
Năm
giao dịch
(tỷ đồng)
trường (tỷ đồng
2014

247
536.484
985.258

2015
2016
2017

248
251
250

487.407
748.608
1.061.183

1.146.925
1.491.778
2.614.150

Nguồn: Báo cáo thường niên HOSE
Có thể nói cùng với việc các doanh nghiệp ra nhập Sở giao dịch chứng khoán
Hồ Chí Minh những năm gần đây nhiều về số lượng và lớn về quy mô thì cũng nhiều
các doanh nghiệp hủy niêm yết do làm ăn thua lỗ.
4.2. Áp dụng mô hình dự báo vỡ nợ đối với các Doanh nghiệp trên HOSE

4.2.1. Áp dụng mô hình và các kết quả

* Đối với áp dụng theo cách tiếp cận kế toán 2 mô hình Z- Score (1968) và Z-Score
(1993) để tính giá trị chỉ số Z cho từng lượt doanh nghiệp và đối chiếu với thực tế.

Kết quả tại bảng Phụ lục 2: Bảng kết quả theo chỉ số Z- Score, KMV và thực tế.
Tổng hợp kết quả tính toán với 2 mô hình Z- Score (1968) và Z-Score (1993)
để tính toán Ma trận nhầm lẫn.
Bảng 4.2: Bảng tổng hợp kết quả sử dụng mô hình Z-Score (1968) và Z – Score (1993)
Kết quả
Số lượt doanh Kết quả theo Mô hình Kết quả theo mô hình
Z - Score (1968)
Z - Score (1993)
theo thực tế
nghiệp khảo
sát theo thời
Không
Không
Không
Vỡ nợ
Vỡ nợ
Vỡ nợ
gian
vỡ nợ
vỡ nợ
vỡ nợ

935

488

447

135

800

69

866

Nguồn: tính toán của tác giả
Bảng 4.3: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) theo Z-Score (1968)
Nội dung
Vỡ nợ
Không vỡ nợ
Tổng
Bác bỏ
Dự đoán đúng (TN) 68
Lỗi loại I(FN) 420
488
Không bác bỏ
Lỗi loại II (FP): 1
Dự đoán đúng (TP): 446
535
Tổng
69
866
935

Nguồn: tính toán của tác giả
Bảng 4.4: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) theo Z-Score (1993)
Nội dung
Vỡ nợ
Không vỡ nợ

Tổng
Bác bỏ
Dự đoán đúng (TN) 51
Lỗi loại I(FN) 84
135
Không bác bỏ
Lỗi loại II (FP): 18
Dự đoán đúng (TP): 782
800
Tổng
69
866
935

Nguồn: tính toán của tác giả
• Nhận xét đánh giá kết quả thu được từ việc áp dụng mô hình Z - Score:
+ Với Mô hình Z-1968: có số lỗi loại I rất cao tức là kết quả mô hình dự báo là


19

20

doanh nghiệm có khả năng vỡ nợ nhưng trên thực tế là không vỡ nợ. Điều này dẫn đến
nếu các tổ chức tín dụng, nhà đầu tư áp dụng mô hình này sẽ bỏ qua nhiều cơ hội đầu
tư. Tuy nhiên lỗi loại II rất thấp, có nghĩa rằng nếu về tiêu chí sử dụng kết quả để loại
trừ rủi ro thì mô hình có thể sử dụng tốt.
+ Với mô hình Z - 1993: các tỷ lệ dự báo vỡ nợ được cải thiện hơn so với mô
hình Z- 1968 đặc biệt là số lỗi loại I đã giảm nhiều.
* Đối với áp dụng theo cách tiếp cận thị trường với mô hình KMV và đối chiếu với thực

tế. Kết quả tại bảng Phụ lục 1: Bảng kết quả theo chỉ số Z- Score, KMV và thực tế.
Bảng 4.5: Bảng tổng hợp kết quả sử dụng mô hình KMV

đối cao, mô hình phần nhiều sai sót với sai lầm loại I tức là dự báo vỡ nợ nhưng trong thực tế
doanh nghiệp chưa vỡ nợ. Trong khi tỷ lệ lỗi loại II bằng không, mô hình dự đoán chính xác
các trường hợp vỡ nợ. Nếu dùng mô hình Z-Score (1968) sẽ bị loại trừ khá nhiều các doanh
nghiệp tốt trong lựa chọn đầu tư. Qua kết quả cho thấy ảnh hưởng lớn của các chỉ số tài chính
trong đó có hệ số đòn bẩy đối với các doanh nghiệp tại thị trường đang phát triển như Việt
Nam là cao hơn so với các nước phát triển, các doanh nghiệp có chỉ số Z-Score(1968) tương
đối thấp hơn chuẩn nhưng không vỡ nợ do tính minh bạch của số liệu, cách hạnh toán đôi khi
không thể hiện hết giá trị của doanh nghiệp.

Số lượt doanh
nghiệp khảo sát
935

Kết quả theo mô hình KMV
Vỡ nợ
Không vỡ nợ
91
844

Kết quả theo thực tế
Vỡ nợ
Không vỡ nợ
69
866

Bảng 4.6: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) theo KMV
Nội dung

Vỡ nợ
Không vỡ nợ
Tổng
Bác bỏ
Dự đoán đúng (TN): 60
Lỗi loại I(FN): 31
91
Không bác bỏ
Lỗi loại II (FP): 9
Dự đoán đúng (TP): 835
844
Tổng
69
866
935

* Đánh giá kết quả chạy mô hình KMV: với kết quả thực nghiệm kết quả trong
bảng Ma trận nhầm lẫn cho kết quả dự đoán đúng kết quả không vỡ nợ tương đối cao
835/844 chỉ có 9 kết quả là lỗi so với thực tế.
4.2.2. Đánh giá qua kết quả kiểm định
* Phương pháp hệ số tương quan:
Bảng 5.7: Bảng kết quả tính toán hệ số tương quan
Nội dung
Z-Score (1968)
Z-Score (1993)
KMV
MCC
0,261
0.477
0,735

FNR (tỷ lệ lỗi loại I)
0,485
0.097
0,036
FPR (Tỷ lệ lỗi loại II)
0,015
0.26
0,13
Nguồn: tính toán của tác giả
+ Đánh giá kết quả thu được:
- Hệ số MCC: của chỉ số Z-Score (1968) đạt 0,261 là thấp nhất; hệ số của chỉ số ZScore (1993) cao hơn đạt 0,477 điều đó có thể thấy Z- Score (1993) khi áp dụng vào số liệu
các doanh nghiệp của Việt Nam có độ chính xác tốt hơn so với mô hình Z- Score (1968).
Hệ số MCC của chỉ số KMV là cao nhất đạt 0,735, điều đó cho thấy chỉ số KMV dự báo
có độ chính xác tốt nhất trong so với 2 mô hình Z- Score mang ra thực nghiệm.
- Tỷ lệ lỗi loại I (FNR): Chỉ số Z-Score (1968) có tỷ lệ lỗi loại I là 0,485 là tương

- Tỷ lệ lỗi loại II (FPR): Đối với kết quả mô hình KMV tỷ lệ lỗi loại I là 0,015 là tỷ lệ
thấp hơn so với tỷ lệ nhầm loại I của mô hình Z-Score trong khi lỗi loại II là rất ít.
Đánh giá kết quả chung: Mặc dù sử dụng mô hình Z-Score có độ chính xác thấp
hơn nhưng rất ít lỗi loại II do đó vẫn có thể sử dụng mô hình để tìm ra các doanh nghiệp
có khả năng vỡ nợ như có thể sẽ bị mất một số các cơ hội đầu tư do loại trừ cả các doanh
nghiệp không vỡ nợ. Mô hình KMV trong các trường hợp này sử dụng được cho là tốt
hơn so với mô hình Z-Score.
* Phương pháp ROC:

Từ kết quả theo giá trị chỉ số Z- Score; KVM và giá trị kiểm tra tình trạng thực
tế để sử dụng phương pháp ROC bằng phần mềm SPSS.
Kết quả theo PHỤ LỤC 2: Kiểm định chỉ số Z-Score và KMV theo phương
pháp ROC.
DIỄN GIẢI KẾT QUẢ

Hình 4.1: Đường cong ROC kiểm định Z-score
Hình 4.1 là Đường cong ROC dự đoán ngẫu nhiên là một đường thẳng tạo một gốc
45 độ với trục hoành, tính từ phía dưới bên trái đến phía trên bên phải. Mô hình Z- Score
là hiệu quả nhất khi đạt được điểm ở góc trên bên trái của không gian ROC. Mô hình nào
tạo ra kết quả nằm bên trên phía trái của đường dự đoán ngẫn nhiên có khả năng dự báo


21

22

tốt và ngược lại. Kết quả cho thấy diện tích bên trái được cong là 0.805>0.5, hiệu số giữa
phần diện tích này là 0.305. Độ chính xác tỷ lệ là 2*0.305=0.61, như vậy mô hình này dự
báo chính xác 61%, theo kết quả này cho thấy mô hình Z-Score hiệu quả không cao.

CHƯƠNG 5:
MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ VÀ KIẾN NGHỊ
5.1. Một số khuyến nghị nâng cao hiệu quả sử dụng mô hình dự báo

5.1.1. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào của mô hình
Một trong những điều kiện tiên quyết để áp dụng được mô hình đo lường vỡ nợ
là cần có các dữ liệu đầu vào được chính xác và kịp thời. Do đó các giải pháp đồng bộ
để tăng cường công khai, minh bạch các số liệu của doanh nghiệp mới áp dụng được
hiệu quả các mô hình dự báo vỡ nợ.
5.1.2. Cải tiến mô hình lượng hóa đo lường khả năng trả nợ

Hình 4.2: Đường cong ROC kiểm định MKV
Hình 4.2 là Đường cong ROC dự đoán ngẫu nhiên là một đường thẳng tạo một
gốc 45 độ với trục hoành, tính từ phía dưới bên trái đến phía trên bên phải. Mô hình

KMV là hiệu quả nhất khi đạt được điểm ở góc trên bên trái của không gian ROC.
Mô hình nào tạo ra kết quả nằm bên trên phía trái của đường dự đoán ngẫn nhiên có
khả năng dự báo tốt và ngược lại. Kết quả cho thấy diện tích bên trái được cong là
0.993>0.5, hiệu số giữa phần diện tích này là 0.493. Độ chính xác tỷ lệ là
2*0.493=0.996, như vậy mô hình này dự báo chính xác 99.6%, theo kết quả này cho
thấy mô hình KMV rất hiệu quả.
4.3. Phân tích các kết quả thu được
● Việc sử dụng mô hình lượng hóa bằng phương pháp kế toán và thị trường là
cần thiết và có hiệu quả trong việc dự báo vỡ nợ doanh nghiệp. Tuy nhiên việc áp dụng
mô hình gốc Z- Score (1968) cho dự báo vỡ nợ đối với các thị trường Việt Nam cần có
sự điều chỉnh về tham số, hệ số và giới hạn điểm vỡ nợ để giảm các sai số là vỡ nợ
trong khi doanh nghiệp không vỡ nợ.
● Với kết quả được kiểm định nên sử dụng mô hình KMV có độ chính xác cao
hơn, điểm giới hạn vỡ nợ đưa ra là hợp lý cho các doanh nghiệp trên sàn chứng khoán
Việt Nam.
● Cần nghiên cứu hiệu chỉnh lại mô hình Z-Score cho phù hợp với các doanh
nghiệp Việt Nam vì tính tiện lợi của mô hình. Trong trường hợp không có các thông
số để sử dụng mô hình KMV thì có thể sử dụng mô hình Z- Score (1993) cho dự báo
vỡ nợ doanh nghiệp.

Với kết quả thu được từ thực nghiệm, nghiên cứu cho thấy có thể áp dụng
phương pháp thị trường với mô hình KMV cho dự báo đối với các doanh nghiệp trên
sàn chứng khoán Việt Nam. Hiện có rất ít các nghiên cứu và thực nghiệm cách tiếp cận
thị trường trên cơ sở số liệu các doanh nghiệp Việt Nam. Tuy nhiên các nghiên cứu
phần nhiều theo hướng dự báo tổn thất vỡ nợ và các nghiên cứu trong phạm vị hẹp của
một tổ chức tín dụng nên rất cần có nhiều nghiên cứu thực nghiệm để đưa ra các mô
hình phù hợp.
5.1.3. Xây dựng hệ thống dữ liệu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp
Tiến hành xây dựng hệ thống dữ liệu dành cho các đối tượng được dễ dàng sử
dụng, hiện có một số trung tâm như CIC của Ngân hàng nhà nước đã xây dựng trung

tâm giữ liệu nhưng chủ yếu là đối tượng phục vụ cho các Tổ chức tín dụng và cũng
thiếu các thông tin về thị trường như giá trị cổ phiếu để cho các nhà đầu tư có thể có
thể tính dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo hướng tiếp cận thị trường. Việc xây dựng hệ
thống giữ liệu cần phân loại theo các ngành để khi sử dụng có các xem xét các tham số
điều chỉnh theo ngành.
5.1.4. Phổ biến kiến thức về mô hình đo lường vỡ nợ doanh nghiệp
Việc đo lường và công bố kết quả dự báo vỡ nợ doanh nghiệp là cần thiết tuy
nhiên để giúp các đối tượng hiểu biết và sử dụng các thông tin này cho các mục đích
của mình cần phải có một quá trình nhất định. Mặc dù việc sử dụng mô hình dự báo đã
được nghiên cứu và có sự hỗ trợ bởi trang thiết bị tin học tuy nhiên các đối tượng tham
gia sử dụng cũng cần có nền tảng kiến thức về toán kinh tế, về tài chính… để có thể dự


23

24

báo vỡ nợ. Để thực hiện được điều này, trước hết các cơ quản lý như Ngân hàng Nhà
nước, Ủy ban Chứng khoán và các đối tượng sử dụng cần tổ chức các khóa đào tạo về
cách sử dụng công thức, mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp cũng như ý nghĩa của kết
quả đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.

NHNN cần tiếp tục chỉnh sửa, bổ sung về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro
theo hướng chặt chẽ hơn cả về tính pháp lý, giải pháp kỹ thuật và chế tài để buộc các TCTD
đầu tư hơn nữa vào việc xây dựng mô hình quản lý, giám sát chất lượng tín dụng, đặc biệt
là xây dựng hệ thống thông tin XHTD theo Sổ tay tín dụng đã được ban hành.
5.2.3. Đối với Ủy Ban Chứng khoán Quốc gia
UBCKQG với vai trò, trách nhiệm của mình là đầu mối và phối hợp với các bộ
ngành tham gia quản lý một số lĩnh vực có liên quan tới thị trường chứng khoán bảo
đảm tính công bằng, hiệu quả và minh bạch của thị trường chứng khoán. Tính công

bằng tạo điều kiện cho mọi chủ thể có thể tham gia TTCK và được bảo vệ các quyền,
lợi ích hợp pháp của mình.

5.1.5. Hoàn hiện các ứng dụng từ các mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp
Có khung pháp lý để các đối tượng bắt buộc sử dụng các mô hình dự báo vỡ nợ
doanh nghiệp để ra các quyết định đầu tư, cấp tín dụng đối với các doanh nghiệp phát
hành trái phiếu doanh nghiệp, các tổ chức tín dụng…
5.1.6. Tăng cường nhận thức sử dụng mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp
5.1.6.1. Đối với các doanh nghiệp niêm yết:
Việc sử dụng các mô hình dự báo vỡ nợ thường xuyên giúp cho các doanh nghiệp
niêm yết thấy được sức khỏe của mình thực hiện các mục tiêu của mình. Thông qua
kết quả nghiên cứu theo 2 phương pháp tiếp cận kế toán và phương pháp tiếp cận theo
hướng thị trường thì để có biện pháp tăng cường năng lực doanh nghiệp trách nguy cơ
cơ vỡ nợ.
5.1.6.2. Đối với các NHTM
Việc phân tích rủi ro trong hoạt động ngân hàng thông qua mô hình lượng hóa
là hết sức cần thiết để bảo vệ ngân hàng trước rủi ro phá sản và có ý nghĩa trong việc
cải về chính sách và nâng cao trình độ QLRR hệ thống ngân hàng.
5.1.6.3. Đối với nhà đầu tư
Các nhà đầu tư trên sàn chứng khoán khi quyết định đầu tư vào doanh nghiệp
nào nên kiểm tra về khả năng vỡ nợ doanh nghiệp thông qua mô hình KMV và ZScore để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp giảm thiểu thiệt hại khi đầu tư.
5.2. Kiến nghị

5.2.1. Đối với Chính Phủ
Các văn bản pháp lý về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt nam còn rất thiếu,
nếu có thì rất khó tham chiếu như ngưỡng vỡ nợ doanh nghiệp, các tiêu chí xác định
ngưỡng vỡ nợ doanh nghiệp để cho các đối tượng liên quan sử dụng. Cần có các quy
định về minh bạch thông tin không những cho đối tượng là các doanh nghiệp trên sàn
chứng khoán mà còn đối với tất cả các doanh nghiệp.
5.2.2. Đối với Ngân hàng Nhà nước.

KẾT LUẬN
Sử dụng mô hình đo lường rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp là xu hướng tất yếu khi nền
kinh tế Việt Nam tiếp tục mở cửa hội nhập với nền kinh tế thế giới, các tổ chức tài chính áp
dụng các chuẩn mực theo thông lệ quốc tế. Việc nghiên cứu theo cách tiếp cận thị kế toán
và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp không chỉ thu hút sự quan tâm
nghiên cứu của các tổ chức, cá nhân trong nước mà còn ở cả các nước có nền kinh tế phát
triển. Tại Việt Nam, các nhà quản lý, các tổ chức tín dụng, các công ty chứng khoán và các
đối tượng liên quan tới dự báo vỡ nợ doanh nghiệp đã có quan tâm nghiên cứu để áp dụng
các mô hình lượng hóa các rủi ro thay thế các phương pháp dựa vào định tính đang áp dụng.
Việc nghiên cứu cách tiếp cận dự báo vỡ nợ doanh nghiệp là cần thiết để có cơ sở lựa chọn
các ra mô hình tối ưu trong các trường hợp cụ thể.
Trong nghiên cứu mới thực nghiệm tính hiệu mô hình dự báo vỡ nợ theo cách tiếp
cận kế toán bằng hai mô hình tiêu biểu là Z-1968, Z-1993 và theo cách tiếp cận thị trường
bằng mô hình KMV trong khi mỗi phương pháp còn có nhiều mô hình khác nhau mà
nghiên cứu chưa kiểm chứng tại đối với các doanh nghiệp Việt Nam. Nghiên cứu này vẫn
có một số giới hạn như phương pháp thị trường khi áp dụng mô hình KMV cần nghiên
cứu dự báo vỡ nợ cho các doanh nghiệp chưa giao dịch trên Sàn giao dịch chứng khoán
và đối với cách tiếp cận dự báo vỡ nợ theo phương pháp kế toán cũng cần tiếp tục đưa ra
mô hình phù hợp cho dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam. Đây là cũng là hướng nghiên
cứu tiếp theo của NCS để làm đầu đủ hơn cho dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam.
Đề tài “Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường trong dự
báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam”. Tác giả cũng hi vọng rằng với kết quả
nghiên cứu sẽ rất hữu ích không chỉ cho nhà quản lý doanh nghiệp, các nhà đầu tư,
ngân hàng mà còn có giá trị tham khảo tốt cho các nhà nghiên cứu, cơ quan quản lý
nhà nước và các đối tượng có liên quan.


DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU
CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1.

Đinh Đức Minh (2018), “Đánh giá một số mô hình dự báo rủi ro tín dụng tại

2.

Đinh Đức Minh (2018), “Kiểm định việc áp dụng mô hình Z-Score dự báo

các doanh nghiệp”, Tạp chí Tài chính, Kỳ 2 tháng 9/2018(689), trang 79-81.
nguy cơ vỡ nợ doanh nghiệp tại các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp
chí Kinh tế và Dự báo, Số 27, tháng 9/2018(673), năm thứ 51, trang 66-69.
3.

Đinh Đức Minh (2018), “Sử dụng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tại các Ngân
hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí châu Á – Thái Bình Dương, Số 524,
tháng 9/2018, trang 26-28.

4.

Đinh Đức Minh (2017), “Giải pháp hỗ trợ đối với các doanh nghiệp vừa và
nhỏ - góc nhìn từ chỉ số dự báo phá sản doanh nghiệp Z-Score”, Kỷ yếu Hội
thảo Koa học Quốc gia – Triển vọng phát triển Kinh tế Việt nam và vai trò
của Nhà nước kiến tạo trong hoàn thiện thể chế và môi trường kinh doanh,
Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân, trang 441-447.

5.

Đinh Đức Minh (2014), “Lành mạnh hóa hệ thống tài chính: cần một thể chế tốt”
Tạp chí Nghiên cứu tài chính kế toán – Học viện tài chính, Bộ Tài Chính, số 1(126),

trang 6-8.

6.

Đinh Đức Minh (2014), “Bàn về vấn đề tăng trưởng tín dụng trong bối cảnh
hiện nay”, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, Số 8, tháng 4/2014, trang 22-24.