Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại 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

HOÀNG GIANG

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT
THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH
TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số:
60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS.THÂN THỊ THU THỦY

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2012


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi, được thực
hiện trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn dưới sự hướng dẫn khoa học của
TS. Thân Thị Thu Thủy. Các kết quả nghiên cứu trong Luận văn này là trung thực
và chưa từng được ai công bố trước đây.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 10 năm 2012
Tác giả

Hoàng Giang

i


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Chữ viết
UBCKNN
HOSE
HNX
HOSTC

HASTC

Tiếng Việt
Ủy ban chứng khoán nhà nước
Sở Giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí

Hochiminh Stock

Minh

Exchange

Sở Giao dịch chứng khoán TP. Hà Nội

Hanoi Stock Exchange

Trung tâm giao dịch chứng khoán TP.

Hochiminh Securities

Hồ Chí Minh

Trading Center

Trung tâm giao dịch chứng khoán TP.

Hanoi Securities Trading

Hà Nội

Center

TTCK

Thị trường chứng khoán

CTNY

Công ty niêm yết

NHNN

Ngân hàng nhà nước

NĐTNN

Nhà đầu tư nước ngoài

CIC

Tiếng Anh

Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân

Credit Information
Center – State Bank of

hàng nhà nước Việt Nam

Viet Nam
CRV
BCTC

CTCP Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp

Credit Rating Vietnam

Việt Nam

Joint Stock Company

Báo cáo tài chính

ii


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
Ký hiệu

Diễn giải Tiếng Anh

Diễn giải Tiếng Việt

MDA

Multiple discriminant analysis

Phân tích đa biệt thức

ANN

Artificial Neural Network

Mạng nơron nhân tạo

Cpro

Proportional chance criterion

Tỷ lệ mẫu chuẩn

MMC

Maximum Chance Criterion

Tỷ lệ mẫu lớn

OTC

Over the counter

Thị trường giao dịch
không qua quầy

ICB

Industry Classification Benchmark

Chuẩn phân ngành
công nghiệp

iii


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ

Hình 2.1: Mô phỏng hệ số Z ............................................................................. 57
Biểu đồ 2.1: Số lượng tài khoản lưu ký giai đoạn 2000 – 2011......................... 27
Biểu đồ 2.2: Số lượng công ty chứng khoán giai đoạn 2000 – 2011 ................. 28
Biểu đồ 2.3 : Số lượng công ty quản lý quỹ giai đoạn 2000 – 2011 .................. 28
Biểu đồ 2.4: Diễn biến VN-Index giai đoạn 2000 -2011 ................................... 29
Biểu đồ 2.5: Diễn biến HNX-Index giai đoạn 2005 – 2011 ............................. 30
Biểu đồ 2.6: Số CTNY trên HOSE, HNX giai đoạn 2000 – 2011 .................... 31

iv


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Phân nhóm quan sát mô hình MDA.................................................. 18
Bảng 1.2: Ứng dụng mô hình MDA trên thế giới ............................................. 22

Bảng 2.1 : Mức độ, tỷ lệ và tốc độ tăng vốn hóa TTCK Việt Nam ................... 26
Bảng 2.2 : Thống kê giao dịch của NĐTNN giai đoạn 2000 – 2011 ................. 27
Bảng 2.3: Chỉ tiêu, trọng số và thang điểm xếp loại của CIC ............................ 33
Bảng 2.4: Bảng chuẩn xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của CIC ..................... 34
Bảng 2.5: Sai khác lớn giữa CIC và CRV về xếp hạng CTNY 2010................. 36
Bảng 2.6: Phân ngành kinh tế Mẫu I và Mẫu II ................................................ 39
Bảng 2.7: Nhóm chỉ số đòn bẩy tài chính ......................................................... 40
Bảng 2.8: Nhóm chỉ số khả năng sinh lời ......................................................... 41
Bảng 2.9: Nhóm chỉ số hoạt động..................................................................... 42
Bảng 2.10: Nhóm chỉ số thanh khoản ............................................................... 44
Bảng 2.11: Thống kê mô tả các biến độc lập .................................................... 47
Bảng 2.12: Ý nghĩa thông kê các biến độc lập .................................................. 48
Bảng 2.13: Thống kê các biến giải thích ........................................................... 49
Bảng 2.14: Các biến có hệ số tương quan Pearson cao ..................................... 50
Bảng 2.15: Thống kê Skewness và Kurtosis của các biến độc lập..................... 51
Bảng 2.16: Bảng tính các giá trị riêng (Eigenvalues) ........................................ 52
Bảng 2.17: Kết quả chọn từng bước ................................................................. 53
Bảng 2.18: Hệ số biệt tải ................................................................................. 53
Bảng 2.19: Hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa ............................................... 54
Bảng 2.20: Kết quả phân loại ........................................................................... 54
Bảng 2.21: Đánh giá mô hình ........................................................................... 55
v


Bảng 2.22: Trọng tâm của các nhóm ................................................................ 56
Bảng 2.23: Giá trị điểm phân biệt của nhóm trung gian .................................... 57
Bảng 2.24: Các chỉ tiêu cơ bản của mẫu phân tích ............................................ 58
Bảng 2.25: Kiểm định mẫu phân tích giai đoạn 2008 – 2011 ............................ 59
Bảng 2.26: Các chỉ tiêu cơ bản của mẫu kiểm tra ............................................. 59
Bảng 2.27: Kiểm định mẫu kiểm tra giai đoạn 2008 – 2011 ............................. 60

Bảng 2.28: Kết quả đo lường CTNY giai đoạn 2008-2011 ............................... 61
Bảng 3.1: Kết quả đo lường nguy cơ tài chính của CAD, TRI và AGD ............ 64
Bảng 3.2: So sánh kết quả đo lường giữa mô hình MDA và CIC...................... 68
Bảng 3.3: So sánh kết quả đo lường giữa mô hình MDA và CRV .................... 68

vi


MỤC LỤC
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG
NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. i
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ................................................................ ii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU ........................................................................ iii
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ ................................................ iv
DANH MỤC CÁC BẢNG .............................................................................. v
MỤC LỤC ..................................................................................................... vii
MỞ ĐẦU ............................................................................................................. 1
Chương 1 ............................................................................................................. 5
TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO
LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY ................................. 5
1.1

Khái quát về nguy cơ tài chính ................................................................. 5

1.1.1

Khái niệm nguy cơ tài chính ................................................................. 5

1.1.2

Hậu quả của nguy cơ tài chính .............................................................. 5

1.2

Những vấn đề cơ bản về đo lường nguy cơ tài chính .............................. 5

1.2.1

Khái niệm đo lường nguy cơ tài chính .................................................. 5

1.2.2

Tầm quan trọng của đo lường nguy cơ tài chính.................................... 6

1.2.2.1

Đối với nhà đầu tư .......................................................................... 6

1.2.2.2

Đối với công ty ............................................................................... 7

1.2.2.3

Đối với ngân hàng........................................................................... 7

1.2.2.4

Đối với các cơ quan quản lý nhà nước ............................................ 7

1.2.2.5

Đối với nền kinh tế ......................................................................... 8

1.2.3

Các mô hình đo lường nguy cơ tài chính ............................................... 8

1.2.3.1

Mô hình Logit ................................................................................. 8

1.2.3.2

Mô hình Probit ................................................................................ 9

1.2.3.3

Phương pháp lân cận gần nhất K (K – nearest neighbor) ................. 9
vii


1.2.3.4 Mô hình phân tích đa biệt thức
(Multiple Discriminant Analysis – MDA) ..................................... 10
1.2.3.5
1.2.4
1.3

Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) ............ 10

Các nghiên cứu thực nghiệm đo lường nguy cơ tài chính .................... 11

Mô hình phân tích đa biệt thức .............................................................. 15

1.3.1

Giới thiệu mô hình phân tích đa biệt thức ........................................... 15

1.3.2

Mục tiêu của mô hình phân tích đa biệt thức ....................................... 16

1.3.3

Ưu nhược điểm của mô hình phân tích đa biệt thức ............................ 17

1.3.4

Nội dung của mô hình phân tích đa biệt thức ...................................... 17

1.3.5

Các nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng mô hình MDA trên thế giới ... 21

Kết luận chương 1 ............................................................................................ 23
Chương 2 ........................................................................................................... 24
KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC

ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM
YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM......................... 24
2.1

Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam ................................. 24

2.1.1

Lịch sử hình thành và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam .... 24

2.1.2

Giới thiệu các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam ............................................................................................ 30

2.2

Thực trạng đo lường nguy cơ tài chính các công ty niêm yết
trên thị trường chứng khoán Việt Nam ................................................. 31

2.2.1

Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng nhà nước Việt Nam .......... 31

2.2.2

Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam ............. 35

2.3

Ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài
chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam 37

2.3.1

Các nguyên tắc chọn lựa mô hình nghiên cứu ..................................... 37

2.3.2

Phương pháp chọn mẫu, dữ liệu và biến nghiên cứu ........................... 37

2.3.2.1

Chọn mẫu ..................................................................................... 37

2.3.2.2

Chọn dữ liệu ................................................................................. 38

2.3.2.3

Chọn biến và chọn phương pháp giảm tải biến nghiên cứu ........... 39

2.3.3

Quy trình thực hiện mô hình MDA ..................................................... 45

2.3.3.1

Thống kê mô tả các biến độc lập ................................................... 46

2.3.3.2

Xác định biến giải thích ................................................................ 48
viii


2.3.3.3

Kiểm định tương quan giữa các biến độc lập ................................ 49

2.3.3.4

Kiểm định phân phối chuẩn .......................................................... 50

2.3.4

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm ......................................................... 52

2.3.5

Kiểm định mô hình nghiên cứu ........................................................... 58

2.3.5.1

Kiểm định mẫu phân tích .............................................................. 58

2.3.5.2

Kiểm định mẫu kiểm tra................................................................ 59

2.3.6

Kết quả đo lường nguy cơ tài chính các công ty niêm yết ................... 60

Kết luận chương 2 ............................................................................................ 61
Chương 3 ........................................................................................................... 62
GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH
PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH
TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG
KHOÁN VIỆT NAM........................................................................................ 62
3.1

Đề xuất ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy
cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam .................................................................................................. 62

3.1.1

Công thức đo lường nguy cơ tài chính cho các công ty niêm yết trên
thị trường chứng khoán Việt Nam ....................................................... 62

3.1.2

Các kịch bản nghiên cứu ..................................................................... 64

3.1.3

Xây dựng phần mềm ........................................................................... 65

3.1.4

Cơ quan quản lý về đo lường và công bố nguy cơ tài chính các
công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam ..................... 66

3.1.5

Phổ biến kiến thức về nguy cơ tài chính và ý nghĩa của kết quả
đo lường nguy cơ tài chính .................................................................. 67

3.1.6

So sánh kết quả đo lường nguy cơ tài chính các công ty niêm
yết theo mô hình MDA với CIC và CRV ............................................ 67

3.2

Các giải pháp nâng cao khả năng ứng dụng hiệu quả mô hình phân
tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam .................................. 69

3.2.1

Nâng cao chất lượng báo cáo tài chính của các công ty niêm yết ........ 69

3.2.2

Gia tăng số lượng các chỉ số tài chính vào mô hình phân tích
đa biệt thức ......................................................................................... 70

3.2.3

Xây dựng các chỉ số tài chính trung bình ngành .................................. 71

3.2.4

Ngăn chặn hiện tượng thao túng thị trường, làm giá cổ phiếu ............. 71
ix


3.2.5

Hoàn thiện Luật phá sản ...................................................................... 72

3.2.6

Xây dựng khung pháp lý hoàn thiện về xếp hạng tín nhiệm ................ 73

3.2.7

Tăng cường trao đổi thông tin giữa các tổ chức đo lường
xếp hạng tín nhiệm và các công ty niêm yết ........................................ 75

3.2.8

Bổ sung chỉ tiêu ROA vào tiêu chuẩn niêm yết ................................... 75

3.2.9

Nâng cao tiêu chuẩn vốn điều lệ khi niêm yết ..................................... 76

Kết luận chương 3 ............................................................................................ 76
KẾT LUẬN ....................................................................................................... 77
TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................. 1
PHỤ LỤC

x


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam bắt đầu hoạt động từ ngày
20/07/2000, khi thành lập Trung tâm giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh
(HOSTC), biểu thị của thị trường là chỉ số VN-Index. Sự ra đời của HOSTC
không những đã khuấy động được không khí đầu tư trong công chúng mà còn góp
phần tích lũy những kinh nghiệm ban đầu tạo đà cho việc ra đời Trung tâm
GDCK TP.Hà Nội (HASTC) vào ngày 8/3/2005. Khi HOSTC mở cửa giao dịch
phiên đầu tiên thì chỉ có 2 công ty được niêm yết là REE và SAM. Chỉ số VNIndex lúc này biến động khá thất thường, có lúc cao trào VN-Index tăng lên gần
600 điểm, lúc giảm xuống chỉ còn hơn 100 điểm. Bước sang năm 2006 chỉ số
VN-Index liên tục tăng trưởng, từ mức 600 điểm giữa năm 2006 đã tăng lên gần
1,000 điểm vào cuối năm. Không dừng lại ở đó, sự kiện Việt Nam gia nhập Tổ
chức thương mại thế giới (WTO) vào cuối năm 2006, TTCK thực sự bùng nổ. Thị
trường liên tục tăng nóng và đỉnh điểm của nó là chỉ số VN-Index tăng lên 1,170
điểm vào ngày 13/03/2007. Tuy nhiên, từ năm 2008 đến nay, tình hình kinh tế
Việt Nam gặp nhiều khó khăn đồng thời chịu sự tác động gián tiếp từ cuộc khủng
hoảng kinh tế thế giới, chỉ số VN-Index đã liên tục đi xuống. Quá trình đi xuống
kéo dài cho đến nửa đầu năm 2009 khi chỉ số VN-Index tạo đáy ở mốc 235 điểm
và bắt đầu phục hồi, tuy nhiên xu hướng tăng giá của chỉ số VN-Index không kéo
dài được lâu, sau khi đạt đỉnh phục hồi ở mức 630 điểm vào tháng 9/2009 chỉ số
này liên tục đi xuống và tính đến cuối năm 2011 chỉ còn 332 điểm.

Cùng với sự phát triển của TTCK Việt Nam, các công ty niêm yết
(CTNY) có sự tăng trưởng đáng kể về số lượng theo thời gian, nếu như năm 2000
chỉ có 2 CTNY, thì tính đến cuối năm 2011, đã có 699 CTNY trên TTCK Việt
Nam, trong đó Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) có 306 công
ty và Sở giao dịch chứng khoán TP. Hà Nội (HNX) có 393 công ty. Nếu so sánh
với các TTCK của các nước phát triển thì số lượng CTNY trên TTCK Việt Nam

1


chưa phát triển là bao nhưng với tốc độ tăng trưởng mạnh mẽ về số lượng CTNY
chỉ trong hơn 12 năm hoạt động thì quả là con số đáng khích lệ.
Kể từ khi đi vào hoạt động cho đến nay, TTCK Việt Nam chỉ có duy nhất
một trường hợp nộp đơn xin phá sản là trường hợp của CTCP dược Viễn Đông
(DVD). Tuy nhiên số lượng CTNY có nguy cơ tài chính do kinh doanh thua lỗ và
rơi vào tình trạng gần như phá sản cũng đang có xu hướng gia tăng. Giai đoạn
2005-2006 mỗi năm chỉ có 7 CTNY công bố kết quả kinh doanh thua lỗ, đặc biệt
năm 2007 chỉ có 2 CTNY thì đến năm 2008 con số này tăng vọt lên đến 44
CTNY. Số lượng CTNY bị ngừng hoạt động và rơi vào tình trạng cảnh báo nguy
cơ tài chính cũng gia tăng lên đáng kể. Nếu như năm 2008 chỉ có CTCP Bông
Bạch Tuyết (BBT) bị hủy niêm yết bắt buộc do kinh doanh thua lỗ, thì đến cuối
năm 2011 số lượng CTNY bị hủy niêm yết bắt buộc do kinh doanh thua lỗ 3 năm
liên tiếp đã lên đến con số 11 và dự kiến sẽ còn tiếp tục gia tăng lên trong thời
gian tới do khó khăn chung của nền kinh tế.
Qua 12 năm vận hành của TTCK Việt Nam, những kết quả đạt được bước
đầu là không thể phủ nhận. Bên cạnh đó, còn nhiều vấn đề bất cập như thị trường
thiếu tính hiệu quả, bị chi phối bởi tâm lý bày đàn, sự tuân thủ Luật pháp của các
thành phần tham gia thị trường còn chưa tốt. Hiện tượng thao túng thị trường, làm
giá cổ phiếu, thông tin sai sự thật còn phổ biến và ít bị xử lý triệt để. Trong bối
cảnh hội nhập kinh tế thế giới và quy mô TTCK Việt Nam ngày càng tăng, sự

tham gia của các trung gian tài chính trong và ngoài nước ngày càng phát triển,
trong điều kiện kinh tế thế giới và trong nước còn nhiều bất ổn thì việc nghiên
cứu, ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại
các CTNY trên TTCK Việt Nam là cần thiết cả về lý luận và thực tiễn.
2. Mục đích nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Hiện nay trên thế giới có nhiều phương pháp đo lường nguy cơ tài chính,
mỗi phương pháp có những ưu, nhược điểm khác nhau. Đề tài này sẽ đề xuất mô
hình hiệu quả và có tính khách quan cao để đo lường nguy cơ tài chính các CTNY
trên TTCK Việt Nam, qua đó hỗ trợ cho nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan nhất về
2


nguy cơ tài chính các CTNY, đồng thời giúp các nhà đầu tư tránh được rủi ro khi
các công ty bị phá sản và xây dựng được một danh mục đầu tư hiệu quả.
Câu hỏi thứ nhất, làm thế nào đo lường được nguy cơ tài chính của một
công ty?
Câu hỏi thứ hai, làm thế nào để đo lường được xác suất xảy ra nguy cơ tài
chính của một công ty?
Trả lời hai câu hỏi trên sẽ dẫn đến một nghiên cứu thực nghiệm về đo
lường nguy cơ tài chính. Mục đích của nghiên cứu này là để kiểm tra tính hữu ích
của các chỉ số tài chính, phân tích để dự đoán, xếp hạng các nguy cơ tài chính các
CTNY trên TTCK Việt Nam.
Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm trong phân tích tài chính bằng cách áp
dụng kỹ thuật thống kê dữ liệu của các công ty có nguy cơ tài chính và các công
ty không có nguy cơ tài chính, các nghiên cứu này được sử dụng phổ biến trên thế
giới. Các nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng phân tích các chỉ số tài chính được lựa
chọn rất hữu ích để đo lường nguy cơ tài chính.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là nguy cơ tài chính các CTNY trên TTCK Việt
Nam.

Phạm vi nghiên cứu là TTCK Việt Nam. Việc đo lường nguy cơ tài chính
trên cơ sở phân tích các chỉ số tài chính của 98 CTNY trong giai đoạn 2008 –
2012. Từ các CTNY trên sẽ phân loại ra các công ty có nguy cơ tài chính và
không có nguy cơ tài chính để đưa vào phân tích riêng theo hai nhóm riêng biệt và
đưa ra một mô hình đo lường nguy cơ tài chính cho các CTNY.
4. Giả thiết nghiên cứu
Giả thiết nghiên cứu thứ nhất: Các chỉ số tài chính rất hữu ích trong việc
đo lường nguy cơ tài chính các CTNY trên TTCK Việt Nam.
Giả thiết nghiên cứu thứ hai: Các công ty bị thua lỗ từ 1 năm trở lên trong
giai đoạn 2008 - 2011 sẽ được xếp vào nhóm có nguy cơ tài chính và các công ty
3


không bị thua lỗ, tức lãi ròng trong giai đoạn 2008 - 2011 sẽ được xếp vào nhóm
không có nguy cơ tài chính.
5. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là phương pháp nghiên cứu định
lượng, phương pháp thống kê mô tả. Sử dụng mô hình phân tích đa biệt thức
(MDA) để phân tích dữ liệu là những chỉ số tài chính của các CTNY trong giai
đoạn 2008-2011, từ đó đề xuất mô hình đo lường nguy cơ tài chính các CTNY
trên TTCK Việt Nam và xếp hạng các CTNY nhằm phục vụ các đối tượng tham
gia trên TTCK Việt Nam.
6. Kết cấu của Luận văn
Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, kết cấu của Luận văn gồm 3
chương, cụ thể:
Chương 1: Tổng quan về mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy
cơ tài chính tại các công ty.
Chương 2: Khả năng ứng dụng mô hình phân tích đa biệt thức để đo lường
nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Chương 3: Giải pháp nâng cao khả năng ứng dụng mô hình phân tích đa

biệt thức để đo lường nguy cơ tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường
chứng khoán Việt Nam.

4


Chương 1
TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO
LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY

1.1

Khái quát về nguy cơ tài chính

1.1.1

Khái niệm nguy cơ tài chính
Theo khái niệm truyền thống, nguy cơ tài chính là sự xuất hiện các tình

huống dẫn đến việc suy giảm khả năng sinh lời của công ty và trong tình huống
đặc biệt có thể làm công ty phá sản. Khái niệm về nguy cơ tài chính hiện đại hơn
bao hàm nghĩa rộng hơn và không chỉ tính đến nguy cơ tài chính mà còn bao gồm
cả những nguy cơ liên quan đến những mục tiêu hoạt động và mục tiêu chiến lược
của công ty như rủi ro kinh doanh, rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất…
1.1.2

Hậu quả của nguy cơ tài chính
Nguy cơ tài chính không chỉ gây tổn thất về vốn, tài sản của công ty mà

còn ảnh hưởng xấu tới mức độ tín nhiệm và thương hiệu của công ty.

Nguy cơ tài chính có thể dẫn đến phá sản công ty và gây thiệt hại trực tiếp
cho các nhà đầu tư và các nhà tài trợ của công ty.
Nguy cơ tài chính có thể gây ra những tổn thất gián tiếp cho nền kinh tế và
ở mức độ nặng hơn có thể gây ra những bất ổn xã hội.
Hậu quả của nguy cơ tài chính là nghiêm trọng nếu như không được quản
trị rủi ro. Quản trị rủi ro tài chính thay vì cách tiếp cận hậu kiểm đã chuyển sang
cách tiếp cận rủi ro mang tính phòng ngừa, dự báo trước bằng các mô hình đo
lường nguy cơ tài chính.
1.2

Những vấn đề cơ bản về đo lường nguy cơ tài chính

1.2.1

Khái niệm đo lường nguy cơ tài chính
Bắt đầu từ thập kỷ 70, đo lường và dự báo nguy cơ tài chính đã trở thành

một hướng đi phát triển mạnh mẽ của khoa học xác suất thống kê. Khi đề cập đến
đo lường nguy cơ tài chính, người ta liên tưởng đến ngay các hoạt động quản lý
5


danh mục đầu tư, định giá quyền chọn và các công cụ tài chính khác. Việc đo
lường nguy cơ tài chính là một trong những hoạt động nhằm quản trị rủi ro tài
chính mà các tổ chức tài chính trên thế giới, ngay cả các quốc gia cũng rất quan
tâm và ứng dụng từ rất sớm.
Tùy theo góc độ nghiên cứu mà ta có thể có định nghĩa khác nhau về đo
lường nguy cơ tài chính.
Đo lường nguy cơ tài chính được khái niệm là một bộ phận của xếp hạng
tín nhiệm doanh nghiệp, vì thông qua việc đo lường này sẽ phân loại, sắp xếp một

đối tượng hay một nhóm đối tượng có nguy cơ tài chính hay không có nguy cơ tài
chính vào bảng xếp hạng theo chuẩn mực đã được quy định sẵn.
Từ khái niệm trên cần tìm hiểu thêm hai khái niệm đó là công ty có nguy
cơ tài chính và công ty không có nguy cơ tài chính.
Khái niệm công ty có nguy cơ tài chính theo tiêu chí xếp hạng tín dụng
của Trung tâm thông tin tín dụng – Ngân hàng nhà nước Việt Nam (CIC) là công
ty hoạt động kém hiệu quả, tự chủ về tài chính yếu kém, hoạt động sản xuất kinh
doanh thua lỗ, có nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản, rủi ro rất cao. Trái lại, công
ty không có nguy cơ tài chính là công ty hoạt động hiệu quả cao, khả năng tự chủ
tài chính rất tốt, triển vọng phát triển lâu dài, tiềm lực tài chính mạnh, rủi ro thấp
nhất.
1.2.2

Tầm quan trọng của đo lường nguy cơ tài chính

1.2.2.1 Đối với nhà đầu tư
Đối với hầu hết các nhà đầu tư trên TTCK, trước khi quyết định đầu tư
vào công ty thì vấn đề quan trọng là phải nắm rõ thông tin. Để có được những
thông tin cần thiết về công ty dự định đầu tư, các nhà đầu tư thường thu thập
những thông tin từ báo cáo tài chính (BCTC) của công ty để có thể đưa ra quyết
định chính xác, nhằm hạn chế rủi ro trong đầu tư. Ngày nay, với các mô hình đo
lường nguy cơ tài chính, các nhà đầu tư có thêm công cụ để giúp nhận diện và
đánh giá rủi ro tài chính. Từ đó so sánh, đánh giá mối quan hệ giữa lợi nhuận và
rủi ro, nhằm đảm bảo hiệu quả đầu tư cũng như đảm bảo an toàn cho đồng vốn.
6


1.2.2.2 Đối với công ty
Một công ty được đo lường không có nguy cơ tài chính thì công ty đó có
nhiều điều kiện thuận lợi trong việc mở rộng thị trường vốn, được các nhà đầu tư

quan tâm, giảm bớt sự phụ thuộc vào các khoản vay ngân hàng. Đo lường nguy cơ
tài chính cũng giúp duy trì sự ổn định nguồn tài trợ cho công ty, các công ty
không có nguy cơ tài chính có thể duy trì được thị trường vốn hầu như trong mọi
hoàn cảnh, ngay cả khi thị trường vốn có những biến động bất lợi. Nguy cơ tài
chính càng thấp thì chi phí vay sẽ càng giảm vì các nhà đầu tư sẵn sàng nhận một
mức lãi suất thấp hơn cho một chứng khoán an toàn hơn. Đo lường nguy cơ tài
chính giúp cho nguồn tài trợ của công ty linh hoạt hơn, đặc biệt là trong việc phát
hành các cổ phiếu và công cụ nợ. Công ty phát hành có thể cơ cấu thời hạn và
tổng giá trị chứng khoán phát hành một cách thích hợp.
1.2.2.3 Đối với ngân hàng
Đo lường nguy cơ tài chính là cơ sở để quản trị rủi ro tín dụng nhằm hạn
chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu. Đồng thời cũng hỗ trợ ngân hàng trong
việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, tiến tới mục đích tối đa hóa lợi
nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống ngân hàng.
1.2.2.4 Đối với các cơ quan quản lý nhà nước
Đo lường nguy cơ tài chính giúp các cơ quan quản lý nhà nước thực hiện
giám sát các hoạt động kinh doanh, hoạt động tài chính tiền tệ của công ty theo
khuôn khổ Pháp luật góp phần thúc đẩy thị trường tài chính ngày càng minh bạch
hơn, nâng cao hiệu quả của nền kinh tế.
Đo lường nguy cơ tài chính giúp cho cơ quan quản lý nhà nước về TTCK
sàng lọc và phân loại các CTNY trên thị trường để thực hiện kịp thời các hoạt
động thanh tra, giám sát, đồng thời chủ động hơn trong công bố thông tin về nguy
cơ tài chính của các CTNY đến các thành phần tham gia trên TTCK nhằm góp
phần hạn chế rủi ro cho thị trường.

7


1.2.2.5 Đối với nền kinh tế
Nâng cao tính minh bạch của thị trường bằng cách đo lường nguy cơ tài

chính, xếp hạng các công ty có nguy cơ tài chính và không có nguy cơ tài chính
một cách minh bạch, khách quan theo chuẩn mực. Nhờ sự minh bạch của thị
trường các nhà đầu tư gia tăng niềm tin trong các hoạt động đầu tư và các nhà
phát hành có thể tạo được những kênh phân phối đến những thị trường khác, kết
quả đo lường nguy cơ tài chính cũng làm giảm những chi phí cơ hội vô hình, giảm
những tin đồn thất thiệt…
1.2.3

Các mô hình đo lường nguy cơ tài chính

1.2.3.1 Mô hình Logit
Mô hình Logit nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các
biến độc lập khác. Mục tiêu của các mô hình này là sử dụng các nhân tố có ảnh
hưởng đến khả năng không có nguy cơ tài chính (biến độc lập) để xác định khả
năng có nguy cơ tài chính (biến phụ thuộc) của các công ty là cao hay thấp. Nghĩa
là mô hình Logit có thể ước lượng xác suất một công ty có nguy cơ tài chính là
bao nhiêu. Cấu trúc của dữ liệu trong mô hình như sau:
Biến

Loại

Phụ thuộc

Nhị phân

Độc lập

Liên tục hoặc rời rạc

Mô hình Logit có dạng:

Ln(p/(1-p)) = a + b1x1 + b2x2 + b3x 3 + … + bnx n

(1.1)

Trong đó:
- p là xác suất xảy ra nguy cơ tài chính
- x1, x 2, x3… xn là các chỉ số tài chính
- a, b là các hệ số.
Công thức tính xác suất xảy ra nguy cơ tài chính:

=

(

…

8

(1.2)


Trong đó:
- e là số Logarit tự nhiên, hay còn gọi là cơ số e.
Adnan và Dar (2006) đã thống kê lại tất cả các mô hình đo lường nguy cơ
tài chính trong các nghiên cứu được sử dụng trong quá khứ và kết quả cho thấy có
19 nghiên cứu sử dụng mô hình Logit và chiếm khoảng 21% trong các mô hình
đo lường nguy cơ tài chính. Độ chính xác trung bình của 19 nghiên cứu sử dụng
mô hình Logit đạt 87%.
1.2.3.2 Mô hình Probit
Cấu trúc dữ liệu cũng tương tự như mô hình Logit, mô hình này cũng ước

lượng được xác suất xảy ra nguy cơ tài chính của một công ty.
Sự khác biệt giữa mô hình Logit và Probit không đáng kể và không có ý
nghĩa về mặt thống kê. Charles M.Friel trong nghiên cứu “Linear probability
response models: Probit and Logit” đã chỉ ra vấn đề này.
Kết quả đo lường của hai mô hình Logit và Probit khác nhau không đáng
kể nhưng vì dễ dùng hơn trong trình bày toán học, các mô hình Logit thường
được sử dụng cho mô hình xếp hạng doanh nghiệp trong thực tế.
Ưu điểm của mô hình Logit và Probit là kết quả có thể cung cấp trực tiếp
được xác suất công ty có nguy cơ tài chính là bao nhiêu.
Mô hình Logit và Probit có một số lợi thế:
Mô hình Logit và Probit không đòi hỏi các nhân tố đầu vào phải là phân
phối chuẩn.
Kết quả của mô hình hồi quy Logit và Probit có thể tính được trực tiếp xác
suất xảy ra nguy cơ tài chính của một công ty.
Mô hình Logit và Probit thường cho kết quả chính xác. Những năm gần
đây, mô hình này được sử dụng nhiều trong nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn.
1.2.3.3 Phương pháp lân cận gần nhất K (K – nearest neighbor)

9


Học máy (Machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan
đến thiết kế và phát triển các thuật toán cho phép cải thiện khả năng thực thi các
chức năng dựa trên cơ sở dữ liệu. Mục tiêu chính trong nghiên cứu học máy là
đưa ra những mô hình có kết quả được tạo ra một cách tự động từ những quy luật
hay kiểu mẫu từ dữ liệu. Do đó, các mô hình này đòi hỏi phải có dữ liệu đầu vào
lớn. Có nhiều nhóm thuật toán trong học máy, mỗi nhóm này có một chức năng
khác nhau, ở đây chỉ quan tâm đến nhóm học giám sát (supervised learning), mà
các thuật toán đang được sử dụng trên thế giới như là những kỹ thuật riêng lẻ tốt
nhất là phương pháp lân cận gần nhất K (K-nearest neighbor) và mạng nơ ron

nhân tạo (Artificial Neural Network).
Lân cận gần nhất K một trong số những thuật toán học máy đơn giản nhất.
Thuật toán này phân loại dựa trên phương pháp chọn những quan sát gần nhau
trong không gian véc tơ đa chiều của các biến độc lập thành một nhóm, mức độ
gần nhau của các quan sát phụ thuộc vào K. K là một số nguyên dương và có đặc
trưng là nhỏ. Tương tự đối với hồi quy, bằng cách phân giá trị của quan sát gần
với trung bình giá trị của nhóm các quan sát nằm trong khoảng lân cận gần nhất
K. Giá trị của biến nào càng gần mức trung bình thì tỷ trọng của nó càng lớn.
1.2.3.4 Mô hình phân tích đa biệt thức (Multiple Discriminant Analysis –
MDA)
MDA được sử dụng trong nhiều nghiên cứu từ khi được áp dụng đầu tiên
ở thập kỷ 30 của thế kỷ 20. Suốt những năm trước, MDA được sử dụng chủ yếu
trong sinh vật học và khoa học nghiên cứu hành vi. Trong những năm gần đây, kỹ
thuật này được sử dụng ngày càng phổ biến trong giới học thuật cũng như trong
thực tiễn. Altman và cộng sự (1981) đã thảo luận về MDA một cách khá sâu sắc
và xem xét một vài ứng dụng của nó vào lĩnh vực tài chính.
1.2.3.5 Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN)
ANN sử dụng nguyên lý tính toán song song bao gồm nhiều quá trình tính
toán đơn giản được kết nối với nhau. Trong mỗi quá trình này, các phép tính được
thực hiện rất đơn giản, do một nơron đảm trách. Nhưng chính những nơron đơn
10


giản này lại có thể giải quyết được những nhiệm vụ rất phức tạp khi chúng được
kết nối, tổ chức với nhau theo một cách hợp lý nào đó.
Thực ra, nền tảng của ANN được đưa ra vào những năm của thập kỷ 50,
nhưng mãi đến đầu thập kỷ 90 mới thực sự được chấp nhận rộng rãi và trở thành
công cụ hữu ích. Lý do chính là con người đã vượt qua được một số rào cản về lý
thuyết cũng như sự phát triển mạnh mẽ về khả năng của phần cứng máy tính.
Thuật ngữ “nhân tạo (artificial)” thực ra được dùng để chỉ công cụ tính toán bằng

mạng nơron là sản phẩm trí tuệ của con người chứ không phải mạng nơron sinh
học của bộ não người. Một điều hiển nhiên rằng quá trình tìm hiểu não bộ người
có tính chất quyết định quá trình phát triển của các mạng ANN. Tuy vậy, khi so
sánh với bộ não người, cơ chế hoạt động của mạng ANN hiện nay còn ở mức độ
rất đơn giản. Thêm vào đó mạng ANN thường được đề cập như là một mạng kết
nối khi khả năng tính toán được nhấn mạnh hơn là tính chính xác về mặt sinh
học. Nói cách khác, tính kết nối giúp mạng nơron thực hiện nhiệm vụ của mình
chứ không phải cố gắng mô phỏng chính xác phần nào đó của một quá trình sinh
học.
ANN là một kỹ thuật phân tích khác để xây dựng mô hình đo lường. ANN
có thể bắt chước và nhận thức được các trạng thái thực đối với dữ liệu đầu vào
không đầy đủ hoặc dữ liệu với một số lượng biến rất lớn. Kỹ thuật này đặc biệt
phù hợp với mô hình đo lường mà không có công thức toán học nào được biết để
mô tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra. Hơn nữa nó hữu dụng khi
mục tiêu đo lường là quan trọng hơn giải thích.
1.2.4

Các nghiên cứu thực nghiệm đo lường nguy cơ tài chính
Các nghiên cứu thực nghiệm về nguy cơ tài chính đều đi đến một kết luận

rằng các chỉ số tài chính là hữu ích trong việc đo lường các nguy cơ tài chính.
Trong các nghiên cứu đó nhìn chung các chỉ số về lợi nhuận, thanh khoản được sử
dụng phổ biến nhất. Độ chính xác không phải là tuyệt đối nhưng đa phần các
nghiên cứu này đã chứng minh tính hiệu quả trong đo lường nguy cơ tài chính
theo thời gian.
11


Mục tiêu nghiên cứu đa phần là khác nhau, nhưng phương thức đo lường
nhìn chung là tương tự nhau. Scott (1981) đưa ra một quy trình thực hiện một mô

hình đo lường nguy cơ tài chính, theo đó các chỉ số tài chính được tính toán từ
BCTC đã được công bố trước khi công ty có nguy cơ tài chính, bước kế tiếp là
xây dựng một hàm đo lường, trong đó các chỉ số tài chính được kết hợp với nhau
và có khả năng phân biệt tốt nhất giữa công ty có nguy cơ tài chính và không có
nguy cơ tài chính. Hàm này được kiểm nghiệm trên cả hai mẫu phân tích và mẫu
kiểm tra. Scott cũng chứng minh tính hiệu quả của mô hình đo lường bị suy giảm
theo thời gian sau khi được đưa vào sử dụng.
Có hai loại mô hình truyền thống. Đầu tiên là phương pháp đơn biến,
khám phá các mối quan hệ giữa chỉ số tài chính riêng biệt và nguy cơ tài chính.
Cách thứ hai là phương pháp đa biến kết hợp các chỉ số tài chính lại với nhau để
đo lường nguy cơ tài chính.
Phương pháp đơn biến sử dụng các chỉ số tài chính riêng biệt tại một thời
điểm để đo lường nguy cơ tài chính. Beaver (1966) đã chọn mẫu theo cặp để đánh
giá độ chính xác của các chỉ số tài chính. Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng có
sự khác biệt giữa chỉ số tài chính của các công ty có nguy cơ và không có nguy
cơ. Phát hiện của Beaver gợi ý rằng phân tích chỉ số tài chính có hiệu quả từ năm
năm trước khi công ty có nguy cơ tài chính, mặc dù ông cảnh báo rằng các chỉ số
tài chính được chọn là có chọn lọc. Nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng không phải
tất cả các chỉ số tài chính đều đo lường chính xác các công ty có nguy cơ và
không có nguy cơ tài chính.
Zavgren (1983) quan sát thấy rằng nhược điểm chủ yếu theo phương pháp
của Beaver là sự khác biệt chỉ diễn ra ở một chỉ số tài chính tại một thời điểm
trong khi đó các biến khác nhau đều có khả năng cung cấp sự đa dạng trong đo
lường. Một chỉ số tài chính duy nhất giải thích chưa đầy đủ tình hình tài chính của
các công ty. Một số nghiên cứu ủng hộ phương pháp đa biến bởi vì giải quyết
nhược điểm này.

12

Altman (1968) là người đầu tiên áp dụng phương pháp đa biến để đo
lường nguy cơ tài chính. Phương pháp này kết hợp các chỉ số tài chính lại với
nhau vào trong một mô hình. Để xây dựng một mô hình đa biến hiệu quả, phải
xác định được các chỉ số tài chính tốt nhất có khả năng đo lường được nguy cơ tài
chính.
Có ba phương pháp phân tích phổ biến của mô hình đa biến, đó là mô hình
phân tích đa biệt thức (MDA), hồi quy Logit, Probit và mô hình mạng nơ ron
nhân tạo (ANN).
MDA là một trong những phương pháp phổ biến nhất được sử dụng để đo
lường nguy cơ tài chính (Zavgren 1983). Phương pháp này đánh giá khả năng đo
lường của các chỉ số tài chính. Jones (1987) mô tả phương pháp này như một kỹ
thuật điểm Z của mỗi công ty trong một mẫu bằng cách kết hợp các biến độc lập
lại với nhau. Một điểm Z được lựa chọn dựa vào kết quả mẫu. Các công ty dưới
điểm Z được dự báo là có nguy cơ tài chính và ngược lại những công ty trên điểm
Z được dự báo là không có nguy cơ tài chính (Jones 1987). Ưu điểm của phương
pháp này là khả năng đo lường chính xác cao.
Phương pháp MDA đã được sử dụng để phát triển một số mô hình đo
lường, bao gồm cả Altman (1968), Altman, Haldeman và Narayanan (1977),
Deakin (1972, 1977), Edmister (1972), Blum (1974), Sinkey (1975) và Lincoln
(1984).
Phân tích hồi quy Logit tương đương với hồi quy Probit. Ưu điểm của nó
là các giả định đơn giản hơn so với MDA, chẳng hạn như các biến chỉ cần phân
phối thông thường (Altman, 1993). Hồi quy Logit được sử dụng để phát triển các
mô hình đo lường như Ohlson (1980).
ANN là một kỹ thuật phân tích khác để xây dựng mô hình đo lường. ANN
có thể bắt chước và nhận dạng được các trạng thái thực đối với dữ liệu đầu vào
không đầy đủ hoặc dữ liệu với một số lượng biến rất lớn. Kỹ thuật này đặc biệt
phù hợp với mô hình đo lường mà không có công thức toán học nào được biết đến
để miêu tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra. Hơn nữa nó hữu dụng
13

khi mục tiêu đo lường là quan trọng hơn giải thích. Một trong những thuận lợi của
mô hình mạng là nó có thể giải quyết mối quan hệ phi tuyến. ANN được Adnan
và Dar (2006) sử dụng để đo lường nguy cơ tài chính với độ chính xác cao.
Hamer (1983) đã kiểm tra các biến trong mô hình của Altman (1968),
Deakin (1972), Blum (1974) và Ohlson (1980). Nghiên cứu Hamer chỉ ra tất cả
các mô hình đều có các biến để đo lường lợi nhuận, thanh khoản và đòn bẩy.
Phương pháp của Altman và Deakin có thêm doanh thu, trong khi phương pháp
của Blum và Ohlson là biến thay đổi của thu nhập theo thời gian. Ngoài ra,
phương pháp của Blum có thêm một số biến để đo lường sự thay đổi trong khả
năng thanh toán theo thời gian. Altman và Blum sử dụng dữ liệu giá thị trường để
tính toán chỉ số đòn bẩy, trong khi phương pháp của Ohlson và Deakin dựa hoàn
toàn vào thông tin trên BCTC.
Các chỉ số tài chính đã được tìm thấy là các yếu tố đo lường chính xác
nhất nguy cơ tài chính theo phân tích đa biến (Phụ lục 1). Các mô hình của
Edmister (1972), Deakin (1972), Sinkey (1975) và Ohlson (1980) sử dụng số liệu
kế toán, trong khi dữ liệu gồm cả kế toán và dữ liệu thị trường xuất hiện trong mô
hình Z score của Altman (1968) và mô hình Zeta của Altman, Haldeman và
Narayanan (1977).
Scott (1981) xem xét và kết hợp các mô hình hàng đầu thế giới lại với
nhau bao gồm các mô hình của Altman Beaver (1966, 1968), Deakin (1972),
Wilcox (1971, 1973) và Altman, Haldeman và Narayanan (1977). Ông đã so sánh
độ chính xác của chúng và đi đến kết luận tồn tại một mô hình có khả năng đo
lường nguy cơ tài chính một cách thành công nhất. Ông kết luận rằng “các mô
hình đa biến, các mô hình Zeta có lẽ là thuyết phục nhất. Nó có khả năng phân
biệt giữa các công ty có nguy cơ tài chính và không có nguy cơ tài chính với đầu
vào là các dữ liệu kế toán và dữ liệu thị trường. Hơn nữa nó đang được sử dụng
trong thực tế ở hơn ba mươi tổ chức tài chính. Mặc dù nó không đại diện cho mô
hình đo lường hoàn hảo nhất nhưng nó được sử dụng như là một chuẩn mực để

đánh giá độ chính xác của lý thuyết ...” (Scott, 1981, trang 324-325).
14