Xây dựng mô hình Logit để dự báo nguy cơ phá sản các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH


TRẦN THỊ MỸ ANH

XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGIT ĐỂ DỰ BÁO NGUY CƠ
PHÁ SẢN CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2020


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

TRẦN THỊ MỸ ANH
XÂY DỰNG MÔ HÌNH LOGIT ĐỂ DỰ BÁO NGUY CƠ
PHÁ SẢN CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Chuyên ngành

: Tài chính – Ngân hàng

Mã số

: 8340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. LÊ ĐẠT CHÍ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2020


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan bài luận văn với đề tài “Xây dựng mô hình Logit để dự báo
nguy cơ phá sản các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” là kết
quả của quá trình học tập, nghiên cứu khoa học độc lập và nghiêm túc dưới sự hướng
dẫn tận tình của GVHD Lê Đạt Chí.
Luận văn này là kết quả nghiên cứu của riêng tôi. Kết quả nghiên cứu trong
luận văn là đúng thực tế và các số liệu sử dụng trong nghiên cứu này đã được kiểm
toán hàng năm.
Tôi cũng xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã
được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc.
TP Hồ Chí Minh ngày 03 tháng 04 năm 2020

TRẦN THỊ MỸ ANH


MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ
TÓM TẮT
ABSTRACT

CHƯƠNG 1: XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ................................... 1
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI...................................................................................1
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ...........................................................................2
1.2.1 Mục tiêu chung .........................................................................................2
1.2.2 Mục tiêu cụ thể .........................................................................................2
1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU ..............................................................................2
1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN VĂN ...............2
1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..................................................................2
1.6 TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN
QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI .............................................................................................3
1.6.1 Tài liệu nước ngoài ...................................................................................3
1.6.2 Tài liệu trong nước ...................................................................................6
1.6.3 Khe hở nghiên cứu ...................................................................................7
1.7 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 8
1.8 KẾT CẤU LUẬN VĂN ...................................................................................8


CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH Z-SCORE VÀ QUY
ĐỊNH VỀ HỦY NIÊM YẾT, PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP TẠI VIỆT
NAM ............................................................................................................... 10
2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH Z-SCORE .......................................10
2.1.1 Một số nghiên cứu về mô hình Z-Score trước đây ..............................10
2.1.2 Điều kiện vận dụng ................................................................................16
2.1.3 Những điều hạn chế và cần lưu ý khi vận dụng mô hình Z-Score ....17
2.2 QUY ĐỊNH VỀ HỦY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG
KHOÁN VIỆT NAM ..........................................................................................18

2.2.1 Khái niệm về hủy niêm yết ....................................................................18
2.2.2 Điều kiện hủy niêm yết chứng khoán ...................................................19
2.3 QUY ĐỊNH VỀ PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP TẠI VIỆT NAM .............25
2.3.1 Khái niệm về phá sản doanh nghiệp.....................................................25
2.3.2 Quy định về phá sản doanh nghiệp ......................................................26

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................ 28
3.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...............................................................28
3.1.1 Quy trình nghiên cứu .............................................................................28
3.1.2 Phương pháp nghiên cứu.......................................................................28
3.2 Mô hình nghiên cứu ......................................................................................30
3.3 Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................................32

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ... 34
4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ CHUNG CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH .............34
4.2 KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH LOGIT ..................................................39
4.3 KẾT QUẢ ......................................................................................................42

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, KHUYẾN NGHỊ VÀ HẠN CHẾ CỦA
NGHIÊN CỨU ............................................................................................... 44
5.1. KẾT LUẬN ...................................................................................................44


5.2 KHUYẾN NGHỊ............................................................................................45
5.2.1 Đối với doanh nghiệp .............................................................................45
5.2.2 Đối với nhà đầu tư ..................................................................................45
5.3 HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU .................................................................46

TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
BCTC

Báo cáo tài chính

Brexit

Vương quốc Anh rời khỏi cộng động EU

GTLN

Giá trị lớn nhất (Max)

GTNN

Giá trị nhỏ nhất (Min)

EBIT

Lợi nhuận trước thuế và lãi vay

TSNH

Tài sản ngắn hạn

Nợ NH

Nợ ngắn hạn

VCSH

Vốn chủ sở hữu


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1 Bảng tóm tắt các nghiên cứu trước

Trang 13

Bảng 2.2 Trường hợp bị hủy bỏ niêm yết bắt buộc

Trang 20

Bảng 2.3 Phân loại phá sản

Trang 26

Bảng 3.1 Tóm tắt cách xác định các biến

Trang 31

Bảng 4.1 Tổng hợp thống kê biến

Trang 34

Bảng 4.2 Kết quả mô hình hồi quy bội

Trang 37

Bảng 4.3 Bảng thống kê từ các biến được lựa chọn

Trang 38

Bảng 4.4 Bảng kết quả phân tích hồi quy nhị phân

Trang 39

Bảng 4.5 Kiểm định Hosmer and Lemeshow

Trang 41

Bảng 4.6 Bảng phân loại công ty

Trang 41

Bảng 4.7 Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Trang 43


DANH MỤC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Trang 28


TÓM TẮT
Trong bối cảnh nền kinh tế có nhiều diễn biến khó lường gây ảnh hưởng đến

nhiều công ty trên thế giới nói chung và nền kinh tế Việt Nam nói riêng. Việc đo
lường sức khỏe các doanh nghiệp tại Việt Nam hiện là vô cùng cấp thiết. Do trên thị
trường việc thiếu thông tin và kiểm chứng thông tin các công ty còn nhiều hạn chế.
Do đó bài nghiên cứu nhằm mục đích đưa ra mô hình dự báo xác suất phá sản của
các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - dựa trên cơ sở các dữ
liệu định lượng trong các BCTC của công ty đã được các công ty kiểm toán. Tác giả
sử dụng mô hình Logit để dự báo nguy cơ phá sản của các công ty niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam. Dữ liệu được lấy từ BCTC đã kiểm toán hàng năm
của 60 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam được chia làm 2 nhóm:
Nhóm 1 là các doanh nghiệp có rủi ro phá sản (30 doanh nghiệp), nhóm 2 là các
doanh nghiệp không có rủi ro phá sản (30 doanh nghiệp), dữ liệu từ năm 2014 đến
năm 2018. Kết quả đề tài đã nghiên cứu xây dựng và kiểm định mô hình có thể vận
dụng vào thực tiễn, đồng thời đưa ra kiến nghị và giải pháp để hạn chế rủi ro cho
doanh nghiệp và nhà đầu tư trên thị trường Việt Nam.
Từ khóa: phá sản, mô hình Z-Score Altman’s, mô hình logit, chứng khoán, thị
trường chứng khoán ViệtNam.


ABSTRACT
In the context of the economy with many unpredictable changes, many
companies in the world in general and Vietnam's economy in particular may be
deeply affected. Measuring the health of businesses in Vietnam is now extremely
urgent. In fact, there is always lack of information on the market and verification of
information, companies are still limited. Therefore, this study aims to provide a
bankruptcy prediction model for companies posted on Vietnam's stock market - based
on quantitative data in the company's annual financial report. audit. The author uses
the Logit model to predict the risk of bankruptcy of companies listed on Vietnam's
stock market. The data is taken from the annual audited financial statements of 60
companies listed on Vietnam's stock market, which is divided into 2 groups: Group 1
is the businesses with risk of bankruptcy (30 enterprises), Group 2 is the enterprises

with no risk of bankruptcy (30 enterprises), data from 2014 to 2018. The result of the
thesis has been studied and tested models are proved to be applied in practice, as well
as recommendations and solutions are proposed to minimize risks for businesses and
investors in the Vietnamese market.
Keywords: Bankruptcy, model Z-Score Altman’s, logit model, stock market,
Vietnam stock market.


1

CHƯƠNG 1: XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Theo đánh giá của ngân hàng thế giới (Worldbank), Việt Nam được đánh giá
là một trong những quốc gia năng động nhất Đông Á Thái Bình Dương. Với nền
kinh tế tăng trưởng và công nghiệp hóa nhanh, bên cạnh đó là sự phát triển của các
doanh nghiệp khiến nền kinh tế tiềm ẩn nhiều rủi ro. Trong bối cảnh triển vọng tăng
trưởng kinh tế toàn cầu có phần ảm đạm trước nguy cơ tiềm ẩn chưa rõ ràng như
Chiến tranh thương mại Hoa Kỳ - Trung Quốc, Hỗn loạn Brexit, xu hướng lạm phát
do giá chuyển biến khó lường và gần đây nhất là dịch bệnh thế kỷ Virus corona Covid-19 làm ảnh hưởng mạnh tâm lý người dân nói chung và giới đầu tư chứng
khoán nói riêng.
Hiện nay có những mô hình dự báo nguy cơ vỡ nợ doanh nghiệp, đơn cử là 2
mô hình: Mô hình tiếp cận theo phương pháp thị trường (KMV) của Merton (1974)
và Mô hình tiếp cận theo phương pháp kế toán của Alman (1968). Việc áp dụng các
mô hình vào thực tế tại thị trường chứng khoán Việt Nam là vô cùng cần thiết bởi
sự khó dự đoán về định tính trong môi trường diễn biến ngày càng khó đoán như
hiện nay. Các mô hình hỗ trợ phần nào cách đo được xác suất phá sản từ những rủi
ro tiềm tàng trong doanh nghiệp.
Tại Việt Nam, các công ty niêm yết hay chưa niêm yết trên thị trường chứng
khoán báo cáo thua lỗ dẫn tới nguy cơ phá sản xảy ra phổ biến. Trong 9 tháng đầu
năm 2019, có 61,5 nghìn doanh nghiệp giải thể, phá sản và ngừng hoạt động. Để

bảo đảm quyền và lợi ích của doanh nghiệp và các chủ nợ, Luật Việt Nam trong đó
Luật Phá sản 2014 và Luật chứng khoán 2010 (mới nhất là Luật chứng khoán 2019
có hiệu lực kể từ ngày 01/01/2021) được ban hành và cụ thể hóa những quy định
này.
Do tính cấp thiết từ những thực tiễn và mong muốn tìm hiểu mô hình dự báo
nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp tại Việt Nam bằng mô hình định lượng. Tuy
nhiên các công ty chưa niêm yết trên thị trường chứng khoán, việc tiếp cận số liệu


2
còn nhiều hạn chế. Vì vậy, tôi đã chọn đề tài “Xây dựng mô hình logit để dự báo
nguy cơ phá sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam”
làm đề tài nghiên cứu cho luận văn tốt nghiệp cao học của mình.
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu chung
Sử dụng phân tích hồi quy nhị phân (Binary Logistic - Logit) để dự báo nguy
cơ phá sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Từ đó,
đề xuất một số giải pháp nhằm hạn chế rủi ro đối với doanh nghiệp và nhà đầu tư
trên thị trường.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể
- Kiểm chứng sự tác động của các tỷ số tài chính giữa nhóm công ty niêm yết
và nhóm công ty hủy niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
- Xây dựng mô hình logit trong dự báo nguy cơ phá sản của các công ty niêm
yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
- Các tỷ số tài chính nào ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản không?
- Áp dụng mô hình logit có khả năng đánh giá nguy cơ phá sản của các doanh
nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán không?
1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN VĂN
- Đối tượng nghiên cứu của đề tài là áp dụng mô hình Logit để dự báo nguy

cơ phá sản các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
- Phạm vi nghiên cứu là các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam. Số liệu được lấy từ các công ty có BCTC đã kiểm toán hàng năm của 60
công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2018.
1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu là sử dụng phương pháp định lượng dựa trên dữ liệu
bảng. Mẫu nghiên cứu được lấy từ BCTC đã được kiểm toán hàng năm của 60 công


3
ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam được lấy dựa trên sự chủ quan
của tác giả và được chia 2 nhóm: Nhóm 1 là các doanh nghiệp có rủi ro phá sản
(30 doanh nghiệp), nhóm 2 là các doanh nghiệp không có rủi ro phá sản (30 doanh
nghiệp), dữ liệu từ năm 2014 đến năm 2018. Bên cạnh đó, nghiên cứu tham khảo
một số tài liệu, tạp chí chuyên ngành kinh tế, chứng khoán; các bài nghiên cứu
trong nước và ngoài nước liên quan.
Bài nghiên cứu đã sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu Stata 14. Nghiên cứu
chọn mô hình logit theo dạng hồi quy vì đây là phương pháp phân tích nghiên cứu
định lượng, có kết quả nghiên cứu cụ thể, giúp làm rõ vấn đề cần quan tâm. Tác giả
sử dụng mô hình hồi quy bội để loại trừ dần các nhân tố và kiểm định Hosmer –
Lemeshow để kiểm tra sự phù hợp của mô hình nghiên cứu.
1.6 TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ
LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
Trong quá trình nghiên cứu, tìm hiểu tài liệu thực tiễn liên quan đến đề tài xây
dựng mô hình Logit để dự báo nguy cơ phá sản của các công ty niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam, tác giả tìm được nhiều tài liệu chuyên sâu trong lĩnh
vực này tại nước ngoài và trong nước, một số tài liệu chất lượng được tham khảo,
cụ thể:
1.6.1 Tài liệu nước ngoài
Nghiên cứu về dự báo sự suy thoái tài chính của các công ty qua mô hình ZScore và Zeta của tác giả Edward I.Altman (2000). Đây là một sổ tay trình bày các

kỹ thuật định lượng thường được sử dụng trong các bài nghiên cứu tài chính theo
kinh nghiệm cùng với các ví dụ nghiên cứu hiện đại, thực tế. Qua việc tham khảo
quyển sổ tay này, tác giả đã hiểu và vận dụng vào nghiên cứu của mình mô hình ZScore.
Kong Lai (2010) đã tổng hợp số mẫu bao gồm các nhóm bị quản lý thất bại và
các nhóm được quản lý bình thường đã được chứa 130 công ty niêm yết từ sàn giao
dịch Thượng Hải và Thâm Quyến trong năm 2009. Sử dụng mô hình phân tích phân


4
biệt MDA và mô hình logistic, tác giả chọn 5 yếu tố tài chính: khả năng lợi nhuận,
khả năng trả nợ vay, khả năng hoạt động, khả năng tăng trưởng và cơ cấu vốn.
Odlson (1980) là người đầu tiên ứng dụng mô hình hồi quy logistics trong
nghiên cứu dự báo khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp. Bài nghiên cứu kiểm tra
nguy cơ phá sản (Odlson, 1980; Aziz và cộng sự, 1988) cho thấy mô hình hồi quy
logistic phù hợp hơn phân tích đa biệt trong dự báo rủi ro phá sản, bao gồm lý thuyết
và thực nghiệm. Hệ số ước tính giải thích riêng biệt đối với mỗi biến độc lập. Bên
cạnh đó, mô hình hồi quy logistic có điều kiện yêu cầu ít hơn giả định thống kê và
cung cấp nhiều hơn các thực nghiệm phân biệt (Zavgren, 1983). Nhiều công trình
của những nhà nghiên cứu khác cũng tham khảo và sử dụng mô hình hồi quy
logistics để dự đoán các doanh nghiệp có nguy cơ vỡ nợ (Keasey và Watson, 1987;
Ooghe và cộng sự, 1995; và Becchetti và Sierra, 2002).
Trong nghiên cứu của nhóm tác giả Sasivimol., M., Polwat, L., Ausa, W.,
Phanthipa, S., Vimol, R., Rungsimaporn, N. (2014) tại hội nghị quốc tế diễn ra ở
Slovenia về áp dụng mô hình Z-Score của thị trường mới nổi để dự đoán phá sản:
Một nghiên cứu tình huống về các công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán Thái
Lan. Nghiên cứu nói về phá sản doanh nghiệp đối với một công ty nhất định là một
sự khẳng định tuyệt đối về khả năng không thể chịu đựng các hoạt động hiện tại do
nghĩa vụ nợ hiện tại của nó. Nếu việc phá sản được dự kiến trước thời hạn, các nhà
đầu tư của các công ty có khả năng đảm bảo an toàn cho công ty của họ và có thể
hành động để giảm rủi ro và mất doanh nghiệp và có thể tránh phá sản. Nghiên cứu

nhằm mục đích kiểm tra tình trạng khó khăn tài chính của các công ty niêm yết trên
Sở giao dịch chứng khoán Thái Lan (SET). Nó sẽ kiểm tra tỷ lệ phần trăm mà mô
hình này phù hợp với dữ liệu của các công ty được niêm yết trên Sở giao dịch chứng
khoán Thái Lan (SET), áp dụng mô hình điểm Z và Điểm số thị trường mới nổi (mô
hình Điểm số EM) được tạo bởi Edward L. Altman . Nghiên cứu đã sử dụng các
công ty được liệt kê trên SET năm 2012, mà các công ty này phải có ký hiệu NC
(Không tuân thủ). Sau khi tổ chức dữ liệu, chúng tôi có mẫu cuối cùng của 31 công
ty sẽ được kiểm tra. SETSMART (cơ sở dữ liệu SET: Công cụ báo cáo và phân tích


5
thị trường SET) đã được sử dụng để lấy thông tin tài chính từ năm 2010 và 2011,
sau đó mô hình điểm số Z và mô hình Điểm số EM của Altman (1995) là phương
pháp chính của chúng tôi. Kết quả cho thấy việc sử dụng mô hình điểm Z của thị
trường mới nổi và mô hình điểm Z đã cho thấy rõ rằng: có thể dự đoán dấu hiệu
phá sản xảy ra. Hơn nữa, chúng có hiệu quả khi hai năm thông tin được sử dụng hơn
một năm. Trong khi đó, mô hình điểm Z phù hợp hơn khi áp dụng vào thị trường
chứng khoán Thái Lan ngay cả khi Thái Lan là một nền kinh tế mới nổi, hơn nữa nó
sẽ phù hợp hơn với mô hình Z-Score của thị trường mới nổi. Đây là một điểm phát
triển từ nhóm nghiên cứu Thái Lan.
Nghiên cứu của nhóm tác giả Kumar, M.N & Rao, V.S.H (2013) về phương
pháp mới để ước tính rủi ro tín dụng nội bộ và dự đoán phá sản theo chế độ Basel
II. Nghiên cứu đưa ra kết quả ước tính rủi ro tín dụng sử dụng các phương pháp dự
đoán phá sản qua phương pháp điểm số Alt của Altman trong vài năm qua. Báo cáo
trong nhiều nghiên cứu rằng điểm Z rất nhạy cảm với những thay đổi trong số liệu
kế toán. Các nhà nghiên cứu đã đề xuất các biến thể khác nhau cho điểm Z thông
thường có thể cải thiện độ chính xác dự đoán. Trong nghiên cứu, nhóm tác giả đã
phát triển một mô hình phi tuyến đa biến mới để tính toán điểm Z. Ngoài ra, bài viết
còn phát triển một chỉ số rủi ro tín dụng mới bằng cách phù hợp với phân phối
Pearson loại 3 cho các tỷ lệ tài chính được chuyển đổi. Kết quả của bài nghiên cứu

đã chỉ ra rằng điểm Z có thể dự đoán phá sản với độ chính xác 98,6% so với 93,5%
theo điểm số của Altman. Ngoài ra, phân tích phân biệt cho thấy các tỷ lệ tài chính
được chuyển đổi mới có thể dự đoán xác suất phá sản có độ chính xác là 93,0% so
với 87,4% khi sử dụng trọng số của Altman Điểm Z.
Trong nghiên cứu về dự đoán phá sản các doanh nghiệp sử dụng bằng chứng
mô hình logit từ các công ty niêm yết Iran của nhóm tác giả Ahmadi, A.P.S,
Soleimani. B,Vaghfi, S.H và Salimi, M.B (2012). Nghiên cứu cho thấy một trong
những yếu tố giúp quá trình ra quyết định về đầu tư là sự tồn tại phù hợp các công
cụ và mô hình để đánh giá tình hình và tình trạng tài chính của các tổ chức, trong số
những điều quan trọng nhất công cụ có thể được lưu ý đến các mô hình dự đoán phá


6
sản của doanh nghiệp. Theo đó nghiên cứu đã dự đoán được sự phá sản của các công
ty sử dụng mô hình Logit qua việc lựa chọn của nhóm tác giả về mẫu nghiên cứu
bao gồm 49 công ty phá sản và 49 công ty không phá sản trong các năm từ 2005 đến
2007. Để thiết kế một mô hình đã được sử dụng 19 tài chính tỉ lệ. Dựa trên kết quả
nghiên cứu, mô hình Logit với các biến số của lợi nhuận ròng trên tổng tỷ lệ tài sản,
tỷ lệ giữ lại thu nhập trên tổng tài sản và tỷ lệ nợ có thêm sức mạnh để dự đoán phá
sản doanh nghiệp ở Iran.
Nghiên cứu về sử dụng mô hình điểm số Altman để thử nghiệm phá sản trong
ngành Dầu khí của tác giả Stewart Bracegirdle (2019). Nghiên cứu đặt mục đích của
là đánh giá liệu quy mô công ty có ý nghĩa xác định khả năng phá sản trong ngành
dầu khí hay không. Cụ thể hơn, các công ty dầu khí độc lập lớn hơn có trải nghiệm
z-points cao hơn, và do đó, rủi ro phá sản thấp hơn so với đối thủ cạnh tranh nhỏ
hơn của họ? Mô hình phá sản điểm số Altman được sử dụng làm công cụ thống kê
để xác định phá sản trong mẫu của các công ty dầu khí độc lập. Phần lớn, các công
ty lớn hơn thực sự ít gặp rủi ro phá sản hơn, nhưng kết quả không thuyết phục.
1.6.2 Tài liệu trong nước
Phân tích dấu hiệu phá sản các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam (2012), nhóm tác giả Đặng Ngọc Hùng, Phạm Thị
Hồng Điệp, Hoàng Thị Việt Hà. Nghiên cứu tập trung phân tích dấu hiệu phá sản là
vấn đề thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư, các tổ chức tín dụng, nhà cung cấp
cũng như các nhà quản trị doanh nghiệp. Bài viết sử dụng mô hình Z-Score của
E.I.Altman để đo lường dấu hiệu phá sản dựa vào 5 biến phụ thuộc trong mô hình.
Dữ liệu nghiên cứu thực nghiệm từ 59 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam năm 2011. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 18 doanh
nghiệp chiếm tỷ lệ 30,5% có nguy cơ phá sản. Do đó, các nhà đầu tư, các tổ chức
tín dụng cần cân nhắc kỹ khi ra các quyết định đầu tư, cho vay đối với các doanh
nghiệp có nguy cơ phá sản cao. Các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản cần nâng
cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, tăng doanh thu bán hàng.


7
Trong bài luận về vận dụng mô hình Z-Score trong đánh giá xếp hạng tín dụng
khách hàng tại NHTMCP Ngoại Thương - CN Quảng Nam của tác giả Phan Thị
Thanh Lâm (2012). Đề tài nghiên cứu đã giải quyết được các vấn đề sau: Hệ thống
hóa những lý luận cơ bản về XHTD trong doanh nghiệp của các NHTM ở Việt Nam,
đồng thời xem xét các mô hình XHTD trên thế giới, đưa ra mô hình phân tích định
lượng z-score có khả năng dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp. Mô hình
đơn giản, dễ sử dụng và khá chính xác. Ngoài ra, bài luận đã phân tích được và đánh
giá được thực trạng XHTD doanh nghiệp ở VCB Quảng Nam, qua đó cho ta thấy
được những kết quả, hạn chế và nguyên nhân của những hạn chế đó. Luận văn cũng
mạnh dạn đề nghị áp dụng mô hình Z-Score để dự báo khả năng phá sản doanh
nghiệp vào XHTD doanh nghiệp. Thêm vào đó, luận văn đã đề xuất một số giải
pháp nhằm hoàn thiện XHTD doanh nghiệp của VCB, trong đó đã đưa ra những lộ
trình để xây dựng mô hình phù hợp với từng ngành kinh tế ở Việt Nam.
Đề tài “Phá sản Doanh nghiệp và thi hành Luật Phá Sản ở Việt Nam” (2017),
tác giả Phan Thị Mỹ Hạnh, Viện Dầu khí Việt Nam. Theo đề tài nghiên cứu: Phá
sản doanh nghiệp là giải pháp xử lý dứt điểm những doanh nghiệp hoạt động yếu

kém, thua lỗ kéo dài và không còn khả năng tiếp tục hoạt động. Đề tài sử dụng theo
Luật Phá sản số 51/2014/QH13 đã được sửa đổi và tháo gỡ các vướng mắc trong
việc giải quyết phá sản cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, việc trình bày nêu tổng thể
về tình trạng phá sản của doanh nghiệp và áp dụng các quy định trong việc thi hành
Luật phá sản ở Việt Nam trong thời gian qua đã được đề tài này tìm hiểu, phân tích
và đánh giá cụ thể.
1.6.3 Khe hở nghiên cứu
Các bài nghiên cứu trong và ngoài nước đã đưa một số tiêu chí làm thước đo
đánh giá tác động của các tỷ số tài chính trong việc dự báo xác suất nguy cơ phá sản
các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Một số bài cho thấy
mô hình Z-Score có tính ứng dụng thực tế cao trong việc XHTD khách hàng (Phan
Thị Thanh Lâm, 2012) hay dấu hiệu phá sản của các doanh nghiệp bất động sản


8
(Đặng Ngọc Hùng, 2012 ). Ở các tài liệu nước ngoài còn cho thấy rõ rệt tình trạng
tài chính của các tổ chức Iran có thể xác định nguy cơ phá sản doanh nghiệp (Akbar
Pourreza Soltan Ahmadi, 2019) hay ứng dụng mô hình Z-Score của Atlman trong
lĩnh vực xác định khả năng phá sản trong ngành dầu khí (Stewart Bracegirdle, 2019).
Tuy nhiên, các nghiên cứu trên phân tích ở quy mô ngành hay quốc gia nên sự phù
hợp của mô hình Z-Score không có tính thực tiễn cao nếu áp dụng tại Việt Nam.
Đây là lý do cần thiết để phân tích số liệu thực tế tại Việt Nam và hình thành một
mô hình Z Score riêng biệt cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam.
Tất cả những công trình nói trên, ở những mức độ khác nhau, đã giúp tác giả
có một số tư liệu và kiến thức cần thiết để có thể hình thành những hiểu biết chung,
giúp tiếp cận và đi sâu nghiên cứu vấn đề: “Xây dựng mô hình logit để dự báo nguy
cơ phá sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.
1.7 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN
CỨU

Tác giả đánh giá rằng đề tài nghiên cứu này có giá trị trong thực tiễn kinh tế
và khoa học nghiên cứu. Trên cơ sở nghiên cứu đánh giá các tỷ số tài chính, cũng
như tìm hiểu sự khác biệt trong các tỷ số tài chính giữa nhóm các công ty hoạt động
bình thường niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu tiến hành
xây dựng mô hình logit để dự báo nguy cơ phá sản của các công ty niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh đó, đưa ra một số đề xuất nhằm hạn chế
rủi ro đối với doanh nghiệp và nhà đầu tư trên thị trường.
1.8 KẾT CẤU LUẬN VĂN
Luận văn nghiên cứu được chia thành 05 chương với nội dung như sau:
Chương 1: Xác định vấn đề nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về mô hình z-score và quy định về hủy niêm yết,
phá sản doanh nghiệp tại Việt Nam
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu


9
Chương 4: Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận, khuyến nghị và hạn chế của nghiên cứu


10
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH Z-SCORE VÀ QUY
ĐỊNH VỀ HỦY NIÊM YẾT, PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP TẠI VIỆT NAM
2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH Z-SCORE
2.1.1 Một số nghiên cứu về mô hình Z-Score trước đây
Leksrisakul và Evans (2005) đã sử dụng MDA để dự báo khả năng vỡ nợ của
các doanh nghiệp tại Thái Lan từ Sở Chứng khoán Thái Lan từ năm 1997 đến 2002
(89 doanh nghiệp không có rủi ro vỡ nợ và 46 doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ). Từ 37
biến số tài chính được đưa ra, tác giả đã xác định 10 yếu tố tài chính tác động đáng
kể đến năng lực phân biệt rủi ro vỡ nợ của các DN. Kết quả mô hình cuối cùng thu

được là:
Z = -0.347 - 0.461*LG10MTL0 + 0.013*EBITTA00 +
0.008*RETATA00 + 0.756*LG10TAT0 + 0.007*WCTA00
Trong đó:
- LG10MTL0: Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (TTS).
- EBITTA00: Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/TTS.
- RETATA00: Vốn lưu động/TTS.
- LG10TAT0: Thu nhập ròng/TTS.
- WCTA00: Vốn hóa thị trường/Tổng nợ phải trả.
Abdullah và cộng sự (2008) đã so sánh phương pháp MDA và mô hình logistic
đối với xác định các công ty tài chính gặp khó khăn ở Malaysia. Tính chính xác của
MDA đạt được tỷ lệ chính xác là 85%. Trong số các kết quả hoạt động của công ty
được kiểm tra, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (so sánh với tỷ số bình quân toàn ngành) là
một yếu tố dự báo đáng kể khủng hoảng tài chính của công ty. Ngoài ra, tăng trưởng
thu nhập ròng cũng là một tỷ lệ đáng kể trong MDA, trong khi phương pháp mô
hình logistic cho thấy tỷ suất lợi nhuận trên tài sản lớn hơn đáng kể.
Memíc (2015) đã đo lường rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp đối với quản trị
rủi ro tín dụng của các ngân hàng tại Liên bang Bosnia và Herzegovina. Tác giả đã


11
dụng sử dụng mô hình Logistic và mô hình MDA để phân tích sự tác động của 31
chỉ tiêu tài chính thuộc 5 nhóm chỉ tiêu: hiệu quả, hoạt động, đòn bẩy, thanh khoản
và sinh lời. Sau khi chạy mô hình qua 4 giai đoạn, kết quả thu được độ chính xác
của mô hình logistic cao nhất đạt được là 84.96%, trong khi ở mô hình MDA là
81.45%. Quan sát mô hình hồi quy logistic, lợi nhuận/tài sản có ý nghĩa thống kê
trong cả 4 giai đoạn trước khi vỡ nợ, có hệ số hồi quy rất cao hoặc tác động cao đến
khả năng dự đoán của mô hình. Bên cạnh đó, trong số 4 mô hình MDA, biến số có
khả năng phân biệt nhất rủi ro vỡ nợ là tỷ lệ Doanh thu thuần/TTS.
Beaver (1967) & Altman (1968) có nhiều công trình nghiên cứu phát triển mô

hình đơn biến và mô hình đa biến để dự đoán rủi ro phá sản dựa trên các chỉ tiêu tài
chính. Đối với Beaver (1967), nghiên cứu dựa vào thử nghiệm phân loại lưỡng phân
nhằm đo lường tỷ lệ nợ không có khả năng thu hồi của các chủ nợ trong tương lai.
Mẫu dữ liệu được thu thập từ 158 doanh nghiệp (79 thất bại và 79 không thất bại)
và đề xuất 14 chỉ tiêu tài chính. Đối với Altman (1968), đã sử dụng kỹ thuật phân
tích phân biệt đa dạng (MDA) với mục tiêu đánh giá các chỉ tiêu tài chính của công
ty một cách đầy đủ và giải quyết mâu thuẫn với phân tích Beaver. Mẫu dữ liệu được
thu thập từ 66 doanh nghiệp sản xuất (33 thất bại và 33 không thất bại) trong giai
đoạn 1946-1965. Lưu ý rằng các công ty được Atlman lựa chọn đã nộp đơn xin phá
sản. Dựa trên thử nghiệm 22 biến được xây dựng từ các chỉ tiêu tài chính, sau đó
lựa chọn ra 05 biến dự báo tổng thể tốt nhất về rủi ro xảy ra phá sản của doanh
nghiệp. Atlman tiến hành phân các biến thành 05 nhân tố, bao gồm: thanh khoản,
lợi nhuận, đòn bẩy tài chính , khả năng thanh toán và tỷ lệ hoạt động. Dựa vào phân
tích phân tích phân biệt đa dạng, các công trình nghiên cứu tiêu biểu tiếp theo như
Deakin (1972), Edmister (1972), Blum (1974), Eisenbeis (1977), Taffler và Tisshaw
(1977), Altman và các cộng sự (1977), Bilderbeek (1979), Micha (1984), Gombola
và các cộng sự (1987), Lussier (1995), Altman và các cộng sự (1995) đã sử dụng kỹ
thuật thống kê phổ biến này cho các mô hình dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp.
Tại Việt Nam, Nguyễn Trọng Hòa (2006) đã thu nhập số liệu từ các BCTC
năm của 268 DN niêm yết trên sàn chứng khoán TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội. Sử


12
dụng phương pháp phân tích phân biệt và mô hình hồi quy logistic, tác giả đã xây
dựng 5 mô hình xác định xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp tương ứng với từng
quan điểm khác nhau về rủi ro phá sản.
Trần Ái Kết và Võ Văn Tuấn (2013) đã lấy số liệu từ các BCTC của 246 DN
niêm yết trên sàn giao dịch TP. Hồ Chí Minh giai đoạn 2008 - 2011 bằng cách sử
dụng phương pháp phân tích phân biệt và phân tích hồi quy. Giá trị Wilk’s Lambda
thể hiện mức độ phù hợp của toàn bộ mô hình có giá trị 0.386, giá trị eigenvalues là

1.590 và mức độ biến động rủi ro vỡ nợ trong mô hình là 61.31% phụ thuộc vào các
biến độc lập được đưa vào mô hình. Các biến độc lập được đưa vào mô hình gồm:
đòn bẩy tài chính, cấu trúc tài sản, ROA, tỉ lệ nợ bình phương và biến phân ngành.


13
Bảng 2.1 Bảng tóm tắt các nghiên cứu trước đây
Tác giả

Nội dung

Phương pháp

Kết quả

Leksrisakul và

Sử dụng mô hình MDA để dự Mô hình MDA

Evans (2005)

báo khả năng vỡ nợ của các Mẫu nghiên cứu: 89 doanh nghiệp Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / TTS, Vốn
doanh nghiệp tại Thái Lan từ không có rủi ro vỡ nợ và 46 công ty có lưu động / TTS, Thu nhập ròng / TTS, Vốn
hóa thị trường / Tổng nợ phải trả (+)
Sở Chứng khoán Thái Lan từ rủi ro vỡ nợ
năm 1997 đến 2002

Abdullah và

So sánh phương pháp MDA và Mô hình MDA

Tính chính xác của MDA đạt được tỷ lệ chính

cộng sự (2008)

mô hình logistic đối với xác Mô hình Logit
định các công ty tài chính gặp

xác là 85%.

khó khăn ở Malaysia

tăng trưởng thu nhập ròng là chỉ số đáng kể

Lợi nhuận giữ lại / TTS (-)

Mô hình MDA, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản và

trong kết quả dự báo.
Mô hình Logistics, tỷ suất lợi nhuận trên tài
sản là đáng kể trong kết quả dự báo.
Memíc (2015)

Đo lường rủi ro vỡ nợ của các Mô hình MDA

Độ chính xác cao nhất của mô hình logit đạt

doanh nghiệp đối với quản trị Mô hình Logit
rủi ro tín dụng của các ngân

được là 84.96%.


14

hàng tại Liên bang Bosnia và

Độ chính xác cao nhất của mô hình MDA đạt

Herzegovina

được là 81.45%..
Mô hình MDA, lợi nhuận/tài sản là chỉ số
đánh kể trong kết quả dự báo.
Mô hình Logit, Doanh thu thuần/TTS là đáng
kể trong kết quả dự báo.

Beaver (1967)

Phát triển mô hình đơn biến và Beaver (1967): Thử nghiệm phân loại Phân loại 5 tiêu chỉ tài chính: Thanh khoản,

& Altman

mô hình đa biến để dự đoán rủi lưỡng phân

(1968)

ro phá sản trên các chỉ tiêu tài Mẫu nghiên cứu Beaver: 158 doanh thanh toán và Tỷ lệ hoạt động
chính
nghiệp (79 thất bại và 79 không thất

bại) và đề xuất 14 chỉ tiêu tài chính
Altman (1968): Mô hình MDA
Mẫu nghiên cứu Altman: 66 doanh
nghiệp sản xuất (33 thất bại và 33
không thất bại) và đề xuất 22 chỉ tiêu
tài chính (lựa chọn 5 chỉ tiêu)

Lợi nhuận, Đòn bẩy tài chính , Khả năng