Dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán sử dụng các biến tài chính, các biến thị trường và các biến vĩ mô

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH
***

BÙI NGUYỄN TRỌNG ĐẠT

DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH
NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN SÀN CHỨNG KHOÁN SỬ DỤNG CÁC
BIẾN TÀI CHÍNH, CÁC BIẾN THỊ TRƢỜNG VÀ CÁC BIẾN VĨ MÔ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2015


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu riêng của tôi, đƣợc hƣớng dẫn bởi
TS Vũ Việt Quảng. Các số liệu, kết quả trong luận án là trung thực và có nguồn gốc
rõ ràng.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày… tháng… năm 2015
Ngƣời nghiên cứu

Bùi Nguyễn Trọng Đạt


MỤC LỤC
TRANG BÌA .................................................................................................................
LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i
MỤC LỤC ...................................................................................................................ii
DANH MỤC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT ...................................................................v
DANH MỤC CÁC BẢNG........................................................................................ vi

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ ................................................................... vii
TÓM TẮT ...................................................................................................................1
MỞ ĐẦU .....................................................................................................................2
1. Giới Thiệu : .............................................................................................................2
1.1 Lý do chọn đề tài ...............................................................................................2
1.2 Mục tiêu nghiên cứu : ........................................................................................4
1.3 Đối tƣợng, phƣơng pháp và nội dung nghiên cứu : ..............................................4
1.4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài : ............................................................5
1.4.1 Ý nghĩa khoa học .........................................................................................5
1.4.2 Ý nghĩa thực tiễn .........................................................................................5
1.5 Bố cục luận văn : ...............................................................................................5
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY .................................................6
2. Các nghiên cứu về Kiệt quệ tài chính : ...................................................................6
2.1 Các định nghĩa, nhận định về tình trạng kiệt quệ tài chính, phá sản : ...............6
2.2 Chi phí kiệt quệ tài chính : .................................................................................8
2.3 Các nghiên cứu về mức xác định kiệt quệ tài chính : ......................................10
2.4 Các nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính : .................................................11
PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .............................................................................17
3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.........................................................................17
3.1. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................17
3.1.1. Mô hình hồi quy Logit .............................................................................17
3.1.2. Diễn giải kết quả và kiểm tra độ phù hợp của mô hình Logit ..................18
3.1.2.1. Diễn giải kết quả hồi quy, đo lƣờng hiệu ứng cận biên (marginal
effects) .............................................................................................................18
3.1.2.2. Độ phù hợp của mô hình Logit ..........................................................18


3.2. Dữ liệu nghiên cứu .........................................................................................20
3.2.1. Lựa chọn mẫu và dữ liệu ..........................................................................20
3.2.2. Xác định tình trạng kiệt quệ tài chính, biến phụ thuộc của mô hình........24

3.2.3. Xác định các yếu tố tác động khả năng kiệt quệ của một doanh nghiệp .25
3.2.3.1. Biến chỉ số tài chính ...........................................................................27
3.2.3.2. Các biến chỉ số kinh tế vĩ mô .............................................................30
3.2.3.3. Các biến chỉ số thị trƣờng ..................................................................31
3.2.4. Tổng kết các nhóm biến và kỳ vọng dấu của từng biến trong mô hình ...35
3.2.5. Thống kê mô tả và phân tích tƣơng quan các biến trong mô hình hồi quy
............................................................................................................................37
3.2.5.1. Thống kê mô tả các biến ....................................................................37
3.2.5.2. Phân tích tƣơng quan các biến ...........................................................40
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .......................................................................................42
4. Kết quả hồi quy : ...................................................................................................42
4.1 Phân tích kết quả hồi quy.................................................................................42
4.1.1. Mô hình t – hồi quy tại thời điểm quan sát, năm t ...................................43
4.1.2. Mô hình t-1: hồi quy với độ trễ 1 năm, năm t-1 .......................................46
4.1.3. Mô hình t-2: hồi quy với độ trễ 2 năm, năm t-2 .......................................48
4.1.4. Tổng kết kết quả các mô hình hồi quy .....................................................49
4.2. Độ phù hợp của mô hình.................................................................................50
4.2.1. Mô hình t – hồi quy tại thời điểm quan sát, năm t ...................................51
4.2.2. Mô hình t-1: hồi quy với độ trễ 1 năm, năm t-1 .......................................53
4.2.3. Mô hình t-2: hồi quy với độ trễ 2 năm, năm t-2 .......................................55
4.2.4. Tổng hợp kết quả kiểm định phù hợp của mô hình..................................57
4.3. Diễn giải kết quả hồi quy, đo lƣờng hiệu ứng cận biên (marginal effects) ....57
4.4. Mô hình dự báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính áp dụng cho các công ty
tại Việt Nam ...........................................................................................................59
4.4.1. Mô hình dự báo trong thời điểm t ............................................................60
4.4.2. Mô hình dự báo sớm một năm (t -1) ........................................................61
4.4.3. Mô hình dự báo sớm hai năm (t -2)..........................................................62


4.4.4. Phân tích một số thực tế tại Việt Nam .....................................................63

KẾT LUẬN ...............................................................................................................67
5. KẾT LUẬN ...........................................................................................................67
5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu ............................................................................67
5.2. Hạn chế của đề tài và hƣớng nghiên cứu tiếp theo .........................................68
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... i
PHỤ LỤC ................................................................................................................... ii
A.

Danh sách các công ty trong bài nghiên cứu ................................................

B.

Mô tả thống kê ..............................................................................................

C.

Ma trận hệ số tƣơng quan và kiểm định đa cộng tuyến ................................

D.

Kết quả hồi quy, độ phù hợp và thông đạt kết quả các mô hình ...................

Mô hình t - hồi quy các biến tại thời điểm quan sát ..............................................
Mô hình t-1 – hồi quy các Mô hình t-1: hồi quy với độ trễ 1 năm, năm t-1 ..........
Mô hình t-2: hồi quy với độ trễ 2 năm, năm t-2 .....................................................
E.

Các mô hình dự báo ......................................................................................

Mô hình t ................................................................................................................

Mô hình t-1 .............................................................................................................
Mô hình t-2 .............................................................................................................


DANH MỤC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT
SGDCK

Sở giao dịch chứng khoán

HOSE

Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh

HNX

Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

TSSL

Tỷ suất sinh lợi

MDA

Multiple Discriminant Analysis: phân tích đa biệt số.

ANN

Artificial Neural networks: mô hình mạng thần kinh nhân tạo.

OLS

Ordinary Least Squares: phƣơng pháp bình phƣơng sai số bé nhất.

MLE

Maximum likelihood estimation

AUC

Area Under the ROC Curve

CĐKT

Cân đối kế toán

HĐKD

Hoạt động kinh doanh

EBITDA

Earnings before interest, taxes, depreciation và amortization
(Lợi nhuận trƣớc thuế, trƣớc lãi vay và khấu hao)

VSD

Trung tâm lƣu ký chứng khoán Việt Nam

NĐT

Nhà đầu tƣ

TTCK

Thị trƣờng chứng khoán


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1: Doanh nghiệp Việt Nam phá sản giai đoạn 2011-2014.............................. 2
Bảng 3.1: Tổng kết tình trạng kiệt quệ tài chính theo năm quan sát......................... 25
Bảng 3.2: Tổng kết các biến trong luận văn ............................................................. 36
Bảng 3.3: Mô tả thống kê các biến trong mô hình .................................................... 39
Bảng 3.4: Tƣơng quan giữa các biến độc lập ............................................................ 41
Bảng 4.1: Kết quả hồi quy các biến tại thời điểm quan sát ....................................... 44
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy các biến với độ trễ 1 năm, nắm t-1 ................................ 46
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy các biến với độ trễ 2 năm, nắm t-2 ................................ 48
Bảng 4.4: Đo lƣờng độ phù hợp của mô hình t ......................................................... 51
Bảng 4.5: Bảng kết quả kiểm định Mann – Whitney ................................................ 52
Bảng 4.6: Đo lƣờng độ phù hợp của mô hình t-1 ..................................................... 54
Bảng 4.7: Bảng kết quả kiểm định Mann – Whitney ................................................ 54
Bảng 4.8: Đo lƣờng độ phù hợp của mô hình t-2 ..................................................... 55
Bảng 4.9: Bảng kết quả kiểm định Mann – Whitney ................................................ 56
Bảng 4.10: Bảng kết quả Hiệu ứng cận biên của từng biến trong mô hình t ............ 58
Bảng 4.11: Bảng kết quả hiệu ứng cận biên của từng biến trong mô hình t-1 và t-259
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy mô hình dự báo tại thời điểm t ..................................... 60
Bảng 4.13: Kết quả hồi quy mô hình dự báo tại thời điểm t-1 ................................. 61
Bảng 4.14: Kết quả hồi quy mô hình dự báo tại thời điểm t-2 ................................. 62
Bảng 4.15 : dữ liệu của các công ty đƣợc tính toán : ................................................ 64
Bảng 4.16 : Kết quả tƣơng dự báo ............................................................................ 65

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ
Hình 3.1: Quy mô niêm yết trên HOSE qua các năm .......................................... 21
Hình 3.2: Quy mô niêm yết trên HNX qua các năm ............................................ 22
Hình 3.3: Diễn biến của VNINDEX từ năm 2000 - 2014.................................... 22
Hình 3.4: Diễn biến của HN-INDEX từ năm 2006 – 2014.................................. 23
Hình 4.1: So sánh các đƣờng ROC trong các mô hình (t) ................................... 52
Hình 4.2: So sánh các đƣờng ROC trong các mô hình (t-1) ................................ 55
Hình 4.3: So sánh các đƣờng ROC trong các mô hình (t-2) ................................ 57


1

TÓM TẮT
Dựa trên nghiên cứu “Financial Distress And Bankruptcy Prediction Among Listed
Companies Using Accounting, Market And Macroeconomic Variables” năm 2013
của hai tác giả Tinoco và Wilson về dự báo kiệt quệ tài chính, phá sản. Bài nghiên
cứu này sử dụng phƣơng pháp hồi quy Logit đƣa ra ƣớc lƣợng xác suất kiệt quệ của
các doanh nghiệp với dữ liệu dạng bảng gồm 1892 quan sát hàng năm đƣợc lọc ra
từ dữ liệu của 543 mã cổ phiếu của các doanh nghiệp phi tài chính đƣợc niêm yết tại
Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch chứng khoán
Hà Nội trong giai đoạn 2010 – 2014. Bài nghiên cứu sử dụng kết hợp các biến số tài
chính, các biến số kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng. Kết quả nghiên cứu cho
thấy rằng, các tỷ số tài chính kết hợp với các biến số vĩ mô và thị trƣờng có đủ sức
mạnh để dự đoán dấu hiệu kiệt quệ tài chính trên thị trƣờng chứng khoán tại Việt
Nam. Các loại biến số là bổ sung, hỗ trợ lẫn nhau trong việc dự báo kiệt quệ tài
chính. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu gần đây của Tinoco và
Wilson. Từ đó cho thấy rằng tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp tại
Việt Nam cũng chịu ảnh hƣởng bởi các nhân tố bên ngoài từ môi trƣờng kinh tế vĩ
mô và chịu ảnh hƣởng lớn từ các yếu tỗ thị trƣờng.

2

CHƢƠNG I

MỞ ĐẦU
1. Giới Thiệu :
1.1 Lý do chọn đề tài
Kết quả gần 30 năm thực hiện công cuộc đổi mới của Đảng và Nhà nƣớc đã mang
lại cho Việt Nam nhiều thành tựu trong phát triển kinh tế, xóa đói giảm nghèo, nâng
cao mức sống cho ngƣời dân. Chính sách đổi mới cũng đã đƣa nền kinh tế Việt
Nam ngày càng hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế thế giới. Trong bối cảnh Việt
Nam là thành viên của khối ASEAN, tham gia AFTA và APEC, thực hiện có hiệu
quả Hiệp định thƣơng mại với Mỹ, trở thành thành viên của tổ chức thƣơng mại thế
giới (WTO), thị trƣờng xuất khẩu của Việt Nam ngày càng mở rộng, kinh tế Việt
Nam đã có những hội nhập mạnh mẽ trên mọi lĩnh vực. Từ một nền kinh tế có trình
độ phát triển thấp nay hội nhập với kinh tế toàn cầu thì các doanh nghiệp Việt Nam
không tránh khỏi những bỡ ngỡ, sơ hở và thua thiệt. Năm 2008, khủng hoảng tài
chính bùng nổ tại Mỹ và lan rộng toàn thế giới, dẫn đến sự sụp đổ hàng loạt các
định chế tài chính khổng lồ, thị trƣờng chứng khoán chao đảo. Giai đoạn 2011-2014
dƣới sự tác động của khủng hoảng kinh tế thế giới kèm theo đó là những vấn đề nội
tại khiến kinh tế Việt Nam phải đối mặt với nhiều khó khăn và thử thách: tốc độ
tăng trƣởng chậm giao động quanh mức 5-7%/năm, sức mua trong nƣớc giảm,
doanh nghiệp phá sản đóng cửa hàng loạt…
Bảng 1.1: Doanh nghiệp Việt Nam phá sản giai đoạn 2011-2014
Năm
2011
2012
2013

2014
Phá sản
52.739
54.261
60.767
67.823
Thành lập mới
77.552
69.874
76.955
74.842
Số vốn đăng ký(Tỷ)
513.478
467.265
398.700
432.200
Nguồn: www.cophieu68.vn
Trong năm 2014, mặc dù nền kinh tế duy trì một số dấu hiệu tích cực của năm 2013
nhƣng nhìn chung kinh tế nƣớc ta vẫn đang trong giai đoạn khó khăn, tiếp tục phải
đối mặt với nhiều thách thức trong ngắn hạn. Khó khăn trong sản xuất kinh doanh


3

chƣa đƣợc giải quyết triệt để và ngày càng tác động rõ hơn đến ngƣời dân và doanh
nghiệp. Thị trƣờng trong nƣớc chƣa phát triển mạnh. Sức cầu của nền kinh tế tiếp
tục duy trì ở mức thấp. Tổng cầu của nền kinh tế tuy có chuyển biến nhƣng vẫn
chƣa có sự cải thiện đáng kể. Số lƣợng doanh nghiệp gặp khó khăn phải giải thể
hoặc ngừng hoạt động lớn. Năm 2013 đã có 60,737 doanh nghiệp phải dừng hoạt
động, tăng 11,9% so với 2012. Trong quý I/2014 đã có thêm 16.745 doanh nghiệp

phải dừng hoạt động, tăng 9,6% so với cùng kỳ năm 2013. Theo Cục Quản lý đăng
ký kinh doanh, Bộ Kế hoạch và Đầu tƣ, 9 tháng đầu năm 2015, cả nƣớc có gần
68.350 doanh nghiệp đăng ký thành lập mới, nhƣng số doanh nghiệp hoàn tất thủ
tục giải thể, chấm dứt hoạt động trong thời gian này là gần 7.000 doanh nghiệp và
số doanh nghiệp khó khăn tạm ngừng hoạt động lên tới hơn 47.600.
Với một nền kinh tế có quá nhiều doanh nghiệp phá sản, đặc biệt khi Việt Nam
đang xây dựng một môi trƣờng kinh doanh ổn định nhằm thu hút đầu tƣ, nhất là đầu
tƣ nƣớc ngoài thì việc có tới hàng chục nghìn doanh nghiệp hoàn tất thủ tục giải thể,
chấm dứt và tạm dừng hoạt động trong một năm cũng gây ảnh hƣởng không nhỏ
đến cái nhìn của các nhà đầu tƣ đối với môi trƣờng kinh doanh trong nƣớc.
Mặt khác, những hệ lụy về mặt xã hội nhƣ việc làm cho lao động, môi trƣờng sinh
thái cũng là vấn đề đáng lƣu ý khi nhiều doanh nghiệp dừng hoạt động. Do đó, cần
có những biện pháp hỗ trợ để doanh nghiệp hoạt động tốt hơn và có thể quay lại thị
trƣờng, giúp kinh tế trong nƣớc hồi phục và phát triển.
Chính vì vậy, việc dự báo chính xác khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính,
phá sản là một trong vấn đề cốt lõi giúp các nhà quản lý đƣa ra những quyết định
phù hợp, duy trì sự tồn tại và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Từ thực tiễn
nhƣ trên luận văn chọn nghiên cứu vấn đề tình trạng kiệt quệ tài chính nhằm tìm ra
một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp niêm yết tại
Việt Nam có kết hợp các dữ liệu tài chính, vĩ mô và thị trƣờng, để đạt đƣợc kết quả
dự báo tốt nhất.


4

1.2 Mục tiêu nghiên cứu :
Trên thế giới, hiện nay có rất nhiều nghiên cứu về mô hình dự báo tình trạng kiệt
quệ tài chính, các mô hình này sử dụng đơn lẻ hoặc kết hợp các dữ liệu tài chính, vĩ
mô, thị trƣờng,… cùng với việc sử dụng các mô hình khác nhau đã cho ra rất nhiều
kết quả dự báo khác nhau, do đó việc sử dụng loại dữ liệu, mô hình nào là tốt nhất

đang là một vấn đề gây nhiều tranh cãi. Nghiên cứu này đƣợc thực hiện với mục
tiêu là tìm hiểu khả năng dự báo của các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đã đƣợc
phát triển trên thế giới, kết quả là việc kết hợp các dữ liệu tài chính, vĩ mô và thị
trƣờng để dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính là phù hợp cho các doanh nghiệp Việt
Nam trong giai đoạn hiện nay. Với mục tiêu nhƣ trên, vấn đề cần nghiên cứu là:
Làm rõ thế nào là kiệt quệ tài chính, xác định mẫu nghiên cứu để đánh giá mô hình
dự báo kiệt quệ tài chính. Tìm kiếm, kế thừa những mô hình dự báo kiệt quệ tài
chính đã đƣợc phát triển trên thế giới trong thời gian qua và những bằng chứng
nghiên cứu thực tiễn về khả năng dự báo sớm kiệt quệ tài chính của các mô hình
này, áp dụng những mô hình dự báo này cho các doanh nghiệp Việt Nam, đo lƣờng
mức độ chính xác trong việc dự báo sớm kiệt quệ tài chính.
1.3 Đối tƣợng, phƣơng pháp và nội dung nghiên cứu :
Đối tƣợng nghiên cứu của đề tài là dự báo khả năng kiệt quệ của các doanh nghiệp
phi tài chính niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và
sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, dữ liệu nghiên cứu đƣợc lấy theo năm. Trong
bài nghiên cứu, những quan sát rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính có giá trị biến
phụ thuộc là 1, những quan sát không bị kiệt quệ tài chính có giá trị biến phụ thuộc
là 0. Chính vì biến phụ thuộc mang tính nhị phân nên bài nghiên cứu sử dụng mô
hình nghiên cứu là mô hình Logit . Sau phân tích từ 543 mã chứng khoán, chọn lọc
những quan sát thỏa điều kiện tính đƣợc số liệu cho tất cả các biến, chọn ra đƣợc
mẫu gồm 1892 quan sát hàng năm của 501 doanh nghiệp phi tài chính đƣợc niêm
yết tại Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch chứng
khoán Hà Nội trong giai đoạn 2010 - 2014 để xem xét khả năng kết hợp các biến số


5

tài chính, các biến số kinh tế vĩ mô và các biến số thị trƣờng trong việc dự báo tình
trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp.
1.4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài :

1.4.1 Ý nghĩa khoa học
Đóng góp một phần vào nền tảng lý thuyết tài chính doanh nghiệp qua bằng chứng
thực nghiệm về vấn đề kiệt quệ tài chính tại nƣớc ta. Đánh giá một cách hệ thống
tình hình, dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Việt Nam.
1.4.2 Ý nghĩa thực tiễn
Đối với các nhà quản lý doanh nghiệp, góp phần xây dựng nâng cao hiệu quả sản
xuất kinh doanh, giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính dẫn đến phá sản. Đối với
các tổ chức cho vay, góp phần trong việc ban hành chính sách tín dụng, nâng cao
khả năng thu hồi nợ vay qua việc dự đoán tình trạng kiệt quệ tài chính của các định
chế tài chính. Đối với các nhà hoạch định chính sách, góp phần trong việc ban hành
các chính sách về cơ cấu lại doanh nghiệp, chính sách sử dụng vốn ở doanh nghiệp
trong từng thời điểm thị trƣờng, trong từng điều kiện kinh tế vĩ mô khác nhau đặc
biệt là các tập đoàn kinh tế. Đối với nhà đầu tƣ, giúp nhà đầu tƣ nhận định tình hình
doanh nghiệp để đƣa ra quyết định đầu tƣ.
1.5 Bố cục luận văn :
Phần vừa trình bày là phần mở đầu, phần còn lại của bài nghiên cứu đƣợc trình bày
nhƣ sau : Phần kế tiếp giới thiệu tổng quan các nghiên cứu lý thuyết và thực
nghiệm, phần 3 trình bày dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu, phần 4 mô tả kết quả
nghiên cứu và phần 5 là kết luận.


6

CHƢƠNG II

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY

2. Các nghiên cứu về Kiệt quệ tài chính :
2.1 Các định nghĩa, nhận định về tình trạng kiệt quệ tài chính, phá sản :
Kiệt quệ tài chính (Financial distress) là tình trạng mà công ty không đáp ứng hoặc

gặp khó khăn trong việc thanh toán các nghĩa vụ tài chính đối với các chủ nơ. Tình
trạng kiệt quệ tài chính sẽ gia tăng khi công ty có chi phí cố định cao, tài sản kém
thanh khoản hay doanh thu nhạy cảm với các biến động xấu của nền kinh tế
(Investopedia, 2012). Kiệt quệ tài chính ở mức độ nghiêm trọng sẽ dẫn đến phá
sản. Phá sản doanh nghiệp xảy ra khi các cổ đông thi hành quyền không thực hiện
nghĩa vụ của họ. Trách nhiệm hữu hạn (khi tài sản nhỏ hơn nợ) cho phép các cổ
đông dễ dàng rời bỏ doanh nghiệp, để tất cả phiền phức lại cho các chủ nợ. Trách
nhiệm vô hạn (khi tài sản nhỏ hơn nợ) cổ đông ngoài mất đi quyền sở hữu doanh
nghiệp thì còn thêm vào đó tài sản của họ để hoàn trả đủ nợ. Wruck (1990) cho rằng
tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp là khi dòng tiền không đủ để đảm bảo
các nghĩa vụ tài chính, khi đó các cổ đông cũ mất quyền sở hữu doanh nghiệp, các
chủ nợ sẽ nắm giữ tài sản của doanh nghiệp và trở thành các cổ đông mới.
Purnanandam (2005) xem xét kiệt quệ tài chính nhƣ là một tình trạng về khả năng
thanh toán. Ông đã phát triển một mô hình lý thuyết về quản trị rủi ro công ty trong
đó có sự xuất hiện của chi phí kiệt quệ tài chính. Kiệt quệ tài chính đƣợc xem nhƣ
là
một giai đoạn trung gian giữa việc còn khả năng thanh toán và mất khả năng thanh
toán. Một doanh nghiệp đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính có thể có các dấu
hiệu nhƣ tiền mặt bị giảm thƣờng xuyên, liên tục, không có sản phẩm mang tính
cạnh tranh, không thu đƣợc nợ hoặc đang nợ quá nhiều, không lập quỹ dự phòng
tài chính, thay đổi kiểm toán độc lập, cắt giảm cổ tức, các nhân sự quản lý cấp cao
ra đi, bán các tài sản hàng đầu, cắt giảm các khoản thù lao… doanh nghiệp kiệt


7

quệ tài chính cũng có thể bán những tài sản chính yếu, sáp nhập vào doanh nghiệp
khác, giảm chi phí sử dụng vốn, nghiên cứu, phát hành cổ phần, gia hạn các khoản
vay, chuyển nợ thành cổ phần.
Kiệt quệ tài chính và phá sản giống nhau về khó khăn trong việc thực hiện việc trả

nợ. Kiệt quệ tài chính có thể xảy ra ở nhiều giai đoạn với nhiều mức độ, trong khi
đó phá sản là tình trạng pháp lý để giải quyết quyền lợi các bên và là sự kiện đánh
dấu sự chấm dứt của một doanh nghiệp. Kiệt quệ tài chính có thể không dẫn đến
phá sản nếu doanh nghiệp khắc phục đƣợc kiệt quệ tài chính, trong khi đó phần lớn
các trƣờng hợp phá sản đều trải qua giai đoạn kiệt quệ tài chính (Platt H.D & Platt
M.B, 2006). Trƣớc khi phá sản, doanh nghiệp cũng thƣờng trải qua một giai đoạn
chờ đợi, thanh lý tài sản và giải thể chứ không phải là phá sản ngay lập tức. Theo
các nghiên cứu của Theodossiou (1993) các doanh nghiệp Mỹ thƣờng mất khả năng
trả nợ vay khoảng 2 năm trƣớc khi đi đến phá sản. Tinoco & Wilson (2013) nghiên
cứu các doanh nghiệp tại Anh cho thấy 1.17 năm là khoảng cách trung bình giữa
ngày doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính với ngày chính thức phá sản về mặt
pháp lý (khoảng cách này cũng có thể lên tới 3 năm).
Foster (1986) định nghĩa kiệt quệ tài chính là một vấn đề về thanh khoản, vấn đề có
thể đƣợc giải quyết bằng việc tái cơ cấu quy mô lớn về hoạt động kinh doanh hoặc
cấu trúc của tổ chức kinh tế. Gordon (1971) nhấn mạnh rằng kiệt quệ tài chính chỉ
là một giai đoạn trong một quá trình mà tiếp theo sau đó là sự thất bại và tái cấu
trúc. Theo Lemma và Tracy (2012) Ba giải pháp tài chính mà các công ty có thể
chọn để đối phó với kiệt quệ tài chính thay vì lựa chọn thủ tục phá sản của tòa án:
cơ cấu lại nợ, bán tài sản hoặc tiếp nhận vốn mới từ nguồn bên ngoài. Gilson, John,
và Lang (1990) nghiên cứu 169 công ty kiệt quệ tài chính và họ tìm ra rằng các
công ty có thỏa thuận bên ngoài tòa án có nhiều tài sản vô hình hơn, một tỷ lệ nợ
ngân hàng cao hơn, và ít chủ nợ hơn. Gilson (1997) lại tìm ra rằng việc tái cấu trúc
ngoài phạm vi tòa án không phải tất yếu đều mang lại lợi ích cho cổ đông, vì rằng
công ty khi giải quyết vấn đề kiệt quệ tài chính ngoài khuôn khổ tòa án vẫn tồn tại


8

đòn cân nợ cao và dễ xảy ra khánh kiệt tài chính tệ hại hơn. Phá sản không phải là
nguyên nhân của sự sụt giảm giá trị, nó là hậu quả.

2.2 Chi phí kiệt quệ tài chính :
Đầu tiên, một doanh nghiệp kiệt quệ tài chính có thể mất nhiều khách hàng, giá trị
sản phẩm và nhân viên chủ chốt. Opler and Titman (1994) đƣa ra bằng chứng thực
nghiệm rằng các doanh nghiệp lâm vào kiệt quệ tài chính mất đi đáng kể thị phần
cho các đối thủ mạnh trong một nền công nghiệp suy thoái. Sử dụng dữ liệu từ thị
trƣờng công nghiệp tiêu dùng, (Chevalier 1995a, b) tìm thấy bằng chứng rằng nợ
làm yếu đi vị thế cạnh tranh của một doanh nghiệp. Nguyên nhân là do khách hàng
không thích kinh doanh với một doanh nghiệp đang trong tình trạng kiệt quệ tài
chính. Hơn nữa, các đối thủ cạnh tranh lợi dụng tình trạng doanh nghiệp đang suy
yếu về tài chính để giảm giá sản phẩm, thực hiện các chiến lƣợc quảng cáo mạnh
mẽ nhằm thu hút khách hàng. Sự sụt giảm doanh số bán hàng của Apple và Chrysler
trong thời kỳ khó khăn tài chính đã cung cấp bằng chứng để chứng minh cho những
tổn thất vô ích nhƣ vậy. Trong một mẫu của 31 giao dịch đòn bẩy cao (HLTs)
(khoản vay của ngân hàng cho những DN có đòn bẩy tài chính cao), Andrade và
Kaplan (1998) tách biệt ảnh hƣởng của khủng hoảng kinh tế từ kiệt quệ tài chính và
ƣớc tính chi phí kiệt quệ tài chính khoảng 10-20% giá trị doanh nghiệp. Asquith,
Gertner và Scharfstein (1994) cho thấy trung bình các doanh nghiệp khó khăn về tài
chính bán 12% tài sản của họ nhƣ một phần của kế hoạch tái cơ cấu.
Thứ hai, khi một doanh nghiệp gặp khó khăn, cả trái chủ lẫn cổ đông đều muốn
doanh nghiệp phục hồi, nhƣng ở các khía cạnh khác, quyền lợi của họ có thể mâu
thuẫn nhau. Vào các thời điểm kiệt quệ tài chính, những ngƣời nắm giữa chứng
khoán giống nhƣ nhiều Đảng phái chính trị ở các nƣớc Tƣ bản : đoàn kết trên những
vấn đề tổng quát nhƣng bị đe dọa bởi những tranh cãi với nhau về một vấn đề cụ thể
nào đó (GS Trần Ngọc Thơ và các cộng sự, 2007, tr385). Một doanh nghiệp kiệt
quệ tài chính thì có nhiều khả năng vi phạm các hợp đồng nợ hoặc chậm trễ trong
việc thanh toán lãi và nợ gốc. Các vi phạm này chịu tổn thất vô ích dƣới dạng các


9

hình phạt tài chính, trả nợ nhanh, hoạt động thiếu linh động, quản lý thời gian và
nguồn chi tiêu trong những đàm phán với chủ nợ.
Cuối cùng, một doanh nghiệp tài chính có thể phải từ bỏ dự án NPV dƣơng do chi
phí tài chính bên ngoài tốn kém, theo Froot, Scharfstein, và Stein (1993). Kiệt quệ
tài chính tốn kém khi các mâu thuẫn quyền lợi cản trở các quyết định đúng đắn về
hoạt động đầu tƣ và tài trợ. Các cổ đông thƣờng từ bỏ mục tiêu thông thƣờng là tối
đa hóa giá trị thị trƣờng của doanh nghiệp và, thay vào đó, theo đuổi mục tiêu hạn
hẹp hơn là quyền lợi riêng của mình. Họ thƣờng có khuynh hƣớng thực hiện các
“trò chơi” (ý đồ) riêng mà phần thiệt hại sẽ do các chủ nợ gánh chịu (GS Trần Ngọc
Thơ và các cộng sự, 2007, tr385). Các trò chơi ở đây có thể là “dịch chuyển rủi ro”,
“từ chối đóng góp vốn cổ phần”, “thu tiền và bỏ chạy”, “kéo dài thời gian”, “thả
mồi bắt bóng”... làm mất đi sự linh hoạt trong hoạt động của doanh nghiệp.
Gía trị DN =
(GS.Trần Ngọc Thơ và các cộng sự, 2007, tr 379)
Nợ càng tăng PV tấm chắn thuế càng tăng và chi phí kiệt quệ tài chính càng tăng, ở
mức nợ trung bình thì kiệt quệ tài chính không đáng kể, nhƣng ở mức vay nợ cao thì
kiệt quệ tài chính trở nên chiếm một phần lớn trong giá trị doanh nghiệp. Chi phí
kiệt quệ tài chính có thể đƣợc chia ra thành chi phí phá sản và chi phí kiệt quệ tài
chính nhƣng chƣa phá sản. Smith và Stulz (1985) là những ngƣời đầu tiên nghiên
cứu về tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp đã kết luận rằng một doanh
nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính có thể phải gánh chịu chi phí kiệt quệ tài
chính trực tiếp và chi phí kiệt quệ tài chính gián tiếp. Chi phí phá sản gồm các chi
phí trực tiếp nhƣ lệ phí tòa án và các chi phí gián tiếp phản ảnh khó khăn trong
việc quản lý một doanh nghiệp đang bị tái tổ chức. Chi phí kiệt quệ tài chính
nhƣng chƣa phá sản gồm các mâu thuẫn quyền lợi giữa trái chủ và cổ đông của
doanh nghiệp trong kiệt quệ tài chính có thể đƣa đến các quyết định xấu về hoạt
động và đầu tƣ và các điều khoản trong hợp đồng nợ đƣợc thiết kế để ngăn ngừa lợi
ích riêng của cổ đông.

10

Qua phân tích ta thấy rõ ảnh hƣởng của kiệt quệ tài chính đến hoạt động công ty là
vô cùng mạnh mẽ. Do đó, việc đánh giá, dự báo đƣợc kiệt quệ tài chính là một việc
làm quan trọng từ đó làm cơ sở hoạch định chính sách cho các nhà quản trị doanh
nghiệp ở Việt Nam, cũng là cơ sở cho các chủ nợ và nhà đầu tƣ trong quá trình ra
quyết định của mình
2.3 Các nghiên cứu về mức xác định kiệt quệ tài chính :
Nghiên cứu của Sori, Z.M. & Jalil, H.A. (2009) cho các doanh nghiệp trên thị
trƣờng chứng khoán Singapore nhận thấy doanh nghiệp kiệt quệ tài chính khi cùng
xảy ra các điều kiện: doanh nghiệp bị yêu cầu phải cấu trúc lại, doanh nghiệp đang
phải giao tài sản để thanh toán nợ; doanh nghiệp bị lỗ liên tục trong 3 năm, doanh
nghiệp có dòng tiền âm liên tục trong 3 năm. Tuy nhiên 2 điều kiện đầu tiên khó có
thể xảy ra, do đó các tác giả chọn xác định kiệt quệ tài chính khi xảy ra 2 điều kiện
là doanh nghiệp bị lỗ liên tục trong 3 năm và doanh nghiệp có dòng tiền âm liên tục
trong 3 năm.
Nghiên cứu của Pindado, J. & Rodrigues, L. (2009) xác định doanh nghiệp kiệt
quệ tài chính khi Lợi nhuận trƣớc thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) nhỏ hơn
chi phí tài chính.
Trƣớc đó nghiên cứu của Platt, H.D. & Platt, M.B. (2006) xác định doanh nghiệp
kiệt quệ tài chính khi đồng thời 3 chỉ tiêu Tỷ lệ chi trả lãi trƣớc thuế, lãi vay và
khấu hao, Lợi nhuận trƣớc thuế và lãi vay (EBIT), Lợi nhuận sau thuế bị âm liên
tiếp trong 2 năm.
Abid, F. & Zouari, A. (2003) xác định doanh nghiệp kiệt quệ tài chính bằng cách
sử dụng công thức Black – Scholes. Khi đó doanh nghiệp có xác suất lớn hơn 0,01
đƣợc xem là kiệt quệ tài chính, nhỏ hơn 0,01 là doanh nghiệp lành mạnh.
Whitaker (1999) xác định kiệt quệ tài chính xảy ra trong năm đầu tiên mà dòng tiền
doanh nghiệp thấp hơn các khoản nợ dài hạn tới hạn.
Andrade & Kaplan (1998), xác định kiệt quệ tài chính xảy ra ngay tại năm đầu tiên

khi EBITDA của doanh nghiệp thấp hơn chi phí lãi vay.


11

Asquith, Gertner & Scharfstein (1994) nghiên cứu về kiệt quệ tài chính dựa trên tỷ
số khả năng chi trả lãi vay. Một doanh nghiệp đƣợc phân loại là kiệt quệ tài chính
nếu EBITDA ít hơn so với chi phí lãi vay trong 2 năm liên tiếp.
Ở Việt Nam hiện nay theo quy chế giám sát đối với doanh nghiệp nhà nƣớc kinh
doanh thua lỗ, hoạt động không có hiệu quả doanh nghiệp thuộc đối tƣợng giám sát
nếu rơi vào một trong các trƣờng hợp kinh doanh thua lỗ 2 năm liên tiếp, kinh
doanh thua lỗ một năm nhƣng mất từ 30% vốn chủ sở hữu trở lên, kinh doanh
giữa hai năm lỗ có một năm lãi, có hệ số khả năng thanh toán nợ đến hạn nhỏ
hơn 0,5
Một cách hợp lý bài nghiên cứu này chọn xác định tình trạng kiệt quệ tài chính dựa
trên các khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ. Từ đó xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ
tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam theo mô hình hồi quy Logit trong phần
sau. Đây là mô hình ƣớc lƣợng xác suất của một sự kiện sẽ xảy ra và biến phụ
thuộc là biến định tính, nhận một trong hai giá trị “1” là “có kiệt quệ tài chính” và
“0” là “không kiệt quệ tài chính”
2.4 Các nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính :
Một tác phẩm kinh điển trong lĩnh vực phân tích chỉ số và xếp hạng phá sản đƣợc
thực hiện bởi Beaver 1967. Các phân tích kỹ thuật đơn biến của mô hình dự báo phá
sản này đã thiết lập nền móng cho các nỗ lực sử dụng kỹ thuật đa biến cho các tác
giả khác đi theo. Ông tập trung kiểm định vào 6 tỷ số: dòng tiền trên tổng nợ, thu
nhập ròng trên tổng tài sản, tổng nợ trên tổng tài sản, vốn luân chuyển trên tổng tài
sản, tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn, tài sản ngắn hạn trên chi tiêu hoạt động hằng
ngày để phân loại nhóm công ty vỡ nợ và nhóm công ty không vỡ nợ. Đối với mỗi
tỷ số, ông tìm ra một ngƣỡng giới hạn, mà những công ty ở bên trên ngƣỡng này
hoặc ở bên dƣới ngƣỡng này trong trƣờng hợp tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản thì

đƣợc phân loại là không vỡ nợ tiềm năng, còn những công ty ở dƣới ngƣỡng này
hoặc ở bên trên ngƣỡng này trong trƣờng hợp tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản thì
đƣợc phân loại là vỡ nợ tiềm năng.


12

Một nghiên cứu tiếp theo của Deakin (1972) đã sử dụng các biến nhƣ Beaver đã
phân tích, nhƣng Deakin đã áp dụng những biến này trong một loạt các phân tích đa
biệt thức. Nhìn chung, những chỉ số đo lƣờng khả năng sinh lợi (profitability), khả
năng thanh khoản (liquidity), và khả năng thanh toán (solvency) đƣợc thừa nhận
nhƣ là những chỉ báo quan trọng nhất. Tiếp tục nghiên cứu và phát triển một mô
hình dự báo phá sản mới Altman đã chọn phƣơng pháp phân tích đa biệt thức MDA
(Multiple Discriminant Analysis). Mặc dù không đƣợc phổ biến nhƣ phƣơng pháp
phân tích hồi quy, MDA đƣợc sử dụng trong nhiều nghiên cứu từ khi đƣợc áp dụng
đầu tiên ở thập kỷ 30 của thế kỷ 20. Suốt những năm trƣớc, MDA đƣợc sử dụng chủ
yếu trong sinh vật học và khoa học nghiên cứu hành vi. Trong những năm gần đây,
kỹ thuật này đƣợc sử dụng ngày càng phổ biến trong nghiên cứu tài chính. Altman
và đồng sự (1981) đã thảo luận về phân tích đa biệt thức một cách khá sâu sắc và
xem xét một vài ứng dụng của nó vào lĩnh vực tài chính. Khi sử dụng các chỉ số tài
chính để đánh giá khả năng phá sản công ty vài chỉ số đo lƣờng đã có quan hệ tƣơng
quan hay cộng tuyến cao với các chỉ số khác. Để cho không ảnh hƣởng lớn ở phân
tích biệt thức, ta phải chọn lựa cẩn thận các biến dự báo. Đó cũng là một ƣu điểm về
tính mềm dẻo của mô hình với một lƣợng tƣơng đối nhỏ các chỉ số đo lƣờng đuợc
chọn mà có thể truyền đạt lƣợng lớn thông tin. Tuy nhiên, phƣơng pháp phân tích
đa biệt số cũng tồn tại nhƣợc điểm và còn một số tranh cãi. Để giải quyết vấn đề
này, các mô hình thống kê xác suất có điều kiện nhƣ mô hình Logit và mô hình
Probit lần lƣợt thay thế kỹ thuật MDA trƣớc đó. Nhiều nhà nghiên cứu khác đã cố
gắng cải tiến và tái tạo lại những nghiên cứu dự báo kiệt quệ tài chính trong các thị
trƣờng vốn khác nhau trên thế giới.

Ohlson (1980) sử dụng mô hình hồi quy Logit để dự báo khả năng kiệt quệ tài chính
của doanh nghiệp. Mẫu nghiên cứu bao gồm 2063 doanh nghiệp đã giao dịch trên
thị trƣờng Chứng khoán Mỹ ít nhất 3 năm trong giai đoạn 1970 – 1976. Mô hình
nghiên cứu bao gồm 9 biến nhƣ sau:
- Quy mô : đo lƣờng bằng log(Tổng tài sản/GNP),
- Tỷ lệ tổng nợ và tổng tài sản,


13

- Tỷ lệ vốn lƣu động và tổng tài sản,
- Tỷ lệ nợ ngắn hạn và tài sản ngắn hạn,
- Biến định tính OENEG: = 1 nếu tổng nợ > tổng tài sản và = 0 nếu ngƣợc lại,
- Tỷ lệ thu nhập ròng và tổng tài sản,
- Tỷ lệ dòng tiền từ hoạt động và tổng nợ,
- Biến INTWO: =1 nếu thu nhập ròng là âm trong 2 năm cuối, =0 nếu ngƣợc lại),
- Biến CHIN = (Nit – Nit-1)/(| Nit | + | Nit-1 |), Với Nit là thu nhập ròng của giai đoạn
gần nhất.
Kết quả cho thấy, bốn yếu tố cơ bản có ý nghĩa thống kê ảnh hƣởng đến xác suất
kiệt quệ tài chính là: quy mô; cấu trúc tài chính; thành quả hoạt động; thanh khoản
hiện hành. Tính chính xác trong các mô hình dự báo của Ohlson lên đến trên 92%.
Tuy nhiên, có một điều thiếu sót trong nghiên cứu này là tác giả chƣa xem xét đến
các dữ liệu thị trƣờng.
Theodossiou (1991) đã tiến hành dự báo khả năng phá sản cho các công ty ở Hy
Lạp trong giai đoạn 1975 - 1986 theo cả hai phƣơng pháp Logit và Probit. Kết quả
cho thấy mức độ chính xác trong dự báo khả năng phá sản mà sử dụng mô hình
Logit thì cao hơn so với kết quả thu đƣợc từ mô hình Probit, tuy nhiên chênh lệch là
không nhiều.
Ugurlu và Aksoy (2006) sử dụng cả hai mô hình logit và một mô hình MDA để điều
tra doanh nghiệp phá sản và so sánh sự chính xác của hai mô hình trong một thị

trƣờng mới nổi, Thổ Nhĩ Kỳ. Một mẫu gồm 54 doanh nghiệp trong đó có 27 doanh
nghiệp phá sản đã đƣợc chọn trên thị trƣờng chứng khoán Istanbul trong giai đoạn
1996-2003. 11 biến đƣợc đƣa vào mô hình logit và 10 biến đƣợc đƣa vào mô hình
dựa trên MDA. Bài nghiên cứu cho thấy mô hình logit vƣợt trội so với mô hình
MDA.
Nghiên cứu của Abbas, Qaiser & Rashid, Abdul (2011) tiến hành đã nghiên cứu các
chỉ số tài chính có vai trò quan trọng trong dự báo phá sản DN ở khu vực phi tài
chính của Pakistan dựa vào mẫu dữ liệu các công ty phá sản trong giai đoạn 1996 –
2006. Mẫu nghiên cứu bao gồm tất cả các công ty cổ phần thuộc khu vực phi tài


14

chính bị hủy niêm yết trên sàn chứng khoán Karachi (KSE). Đồng thời, công ty phá
sản phải có một công ty tƣơng tự nhƣng không bị phá sản ở cùng ngành và có tổng
tài sản gần bằng nhau ở thời điểm 1 năm trƣớc khi phá sản và các công ty này có
thông tin tài chính ít nhất 5 năm. Bài nghiên cứu sử dụng 24 tỷ số tài chính nhƣ
những biến độc lập và chia thành bốn nhóm chỉ số: khả năng sinh lợi, tính thanh
khoản, đòn bẩy tài chính và hiệu quả sử dụng tài sản, và đƣợc kiểm nghiệm độc lập
cho các công ty phá sản và không phá sản trong vòng 5 năm trƣớc khi phá sản. Mô
hình phân loại chính xác đến 76,9%, cho thấy khả năng phân loại cao của 3 biến tài
chính có ý nghĩa trong mẫu phân tích.
Nghiên cứu của Akbar, Behzad, Seyed & Mohammad (2012) sử dụng mô hình
logit để dự báo kiệt quệ tài chính. Đối tƣợng nghiên cứu bao gồm 98 doanh nghiệp
niên yết trên sàn chứng khoán Iran thời kỳ từ năm 2005 đến năm 2007, trong đó có
một nửa doanh nghiệp phá sản. Tổng cộng có 19 tỷ số tài chính đƣợc sử dụng trong
mô hình. Kết quả cho thấy mô hình phân loại chính xác 92% công ty không bị phá
sản và 85% các công ty bị phá sản trong mẫu đã đƣợc nghiên cứu.
Những nghiên cứu này đã ngầm chỉ ra tầm quan trọng của các chỉ số tài chính trong
dự báo kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên các dữ liệu về thị trƣờng chứng khoán có thể

cung cấp các thông tin hữu ích cho mô hình dự báo phá sản vì mọi thông tin thị
trƣờng đều đƣợc thể hiện lên giá chứng khoán, dữ liệu thị trƣờng cũng sẽ cung cấp
thông tin để dự báo kiệt quệ tài chính một cách nhanh chóng và toàn diện hơn do
các thông tin về báo cáo tài chính chỉ có thể có đƣợc theo chu kỳ hàng quý, hàng
năm,… còn các thông tin thị trƣờng sẽ đƣợc cập nhật hàng ngày. Rees (1995) gợi ý
rằng, giá thị trƣờng có thể hữu ích trong việc dự báo xác suất phá sản vì chúng bao
gồm các thông tin về dòng tiền kỳ vọng trong tƣơng lai của doanh nghiệp. Beaver,
McNichols và Rhie (2005) đã chỉ ra rằng, xác xuất phá sản đƣợc gắn với giá thị
trƣờng. EMH (giả thuyết thị trƣờng hiệu quả) cho thấy rằng tất cả các thông tin
cần thiết hoặc có liên quan cho các nhà đầu tƣ về tối đa lợi nhuận và các biến kinh
tế vĩ mô giảm khả năng siêu lợi nhuận. Do đó, giá cổ phiếu phản ánh đầy đủ vị trí
hiện tại của các biến kinh tế vĩ mô theo Chong và Koh (2003). Rõ ràng là các báo


15

cáo tài chính thì không bao gồm tất cả các thông tin liên quan đến dự báo phá sản và
các biến thị trƣờng và vĩ mô thì rất thích hợp để bổ sung vào chỗ thiếu sót này.
Chính vì thế, một số nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính sau này đã có đƣa vào
các biến thị trƣờng và biễn vĩ mô để làm tăng tính đúng lúc và khả năng dự báo kiệt
quệ tài chính của mô hình là nghiên cứu nhƣ Black và Scholes (1973) và Merton
(1974), Chava và Jarrow (2004), Campbell, Hilscher, và Szilagyi (2008), Christidis
và Gregory (2010), Tinoco và Wilson(2013),…
Nghiên cứu của Sudheer Chava & Robert A. Jarrow (2004), ngoài các biến tài chính
của Altman (1968), các biến trong nghiên cứu của Shumway (2001) nhƣ sau: biến
tài chính: thu nhập ròng trên tổng tài sản, tổng nợ/ tổng tài sản; và các biến thị
trƣờng: quy mô tƣơng đối của doanh nghiệp tính bằng Ln(giá trị thị trƣờng vốn cố
phần của doanh nghiệp/ tổng giá trị thị trƣờng của NYSE/AMEX), TSSL vƣợt trội
hàng năm đƣợc tính bằng TSSL tích lũy hàng tháng trừ cho TSSL hàng tháng có
trọng số của NYSE/AMEX, độ bất ổn của chứng khoán đƣợc tính bằng độ lệch

chuẩn của 60 quan sát giá cổ phiếu theo tần suất hàng ngày. Campbell, Hilscher, và
Szilagyi (2008) các tác giả này xem xét kiệt quệ tài chính tại Mỹ của các công ty đại
chúng thông qua mô hình Logit bao gồm các biến tỷ số tài chính và biến thị trƣờng.
Ngoài biến số tỷ số tài chính thì nhiều biến thị trƣờng đƣợc đƣa vào nhƣ tỷ suất sinh
lợi thặng dƣ hàng tháng của cổ phần mỗi công ty tƣơng quan với chỉ số S&P 500,
độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phần hàng ngày của mỗi công ty qua 3 tháng,
giá trị vốn hóa thị trƣờng, giá mỗi cổ phần của mỗi công ty. Christidis và Gregory
(2010) trong nghiên cứu dự báo kiệt quệ cho các công ty niêm yết tại Anh, đã đƣa
vào biến tỷ số tài chính và ba biến thị trƣờng trong mô hình. Kết quả của họ cho
thấy rằng các biến giá trị thị trƣờng có khả năng làm tăng tính chính xác của mô
hình dự báo kiệt quệ tài chính.
Trong một nghiên cứu gần đây “Financial Distress And Bankruptcy Prediction
Among Listed Companies Using Accounting, Market And Macroeconomic
Variables” (2013), Tinoco và Wilson sử dụng một mẫu hơn 23000 quan sát hàng
năm của các công ty đƣợc niêm yết ở Mỹ trong suốt giai đoạn 1980 - 2011 với sự


16

kết hợp của dữ liệu tài chính, dữ liệu thị trƣờng và dữ liệu vĩ mô để dự báo kiệt quệ
tài chính và phá sản bằng mô hình logit, đồng thời so sánh với các cách tiếp cận với
các mô hình khác nhƣ ANN, Z-score. Việc kết hợp các dữ liệu là quan trọng bởi vì
có thêm các yếu tố động vào mô hình, có tác dụng điều chỉnh tỷ số rủi ro - khả năng
không thể trả đƣợc nợ trong mối quan hệ với sự thay đổi các điều kiện kinh tế vĩ
mô. Các biến số tỷ số tài chính trong mô hình bao gồm: tỷ số dòng tiền hoạt động
kinh doanh trên tổng nợ, tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số (tài sản ngắn hạn hàng tồn kho - nợ ngắn hạn) trên chi phí hoạt động hàng ngày và tỷ số EBITDA trên
chi phí lãi vay. Các biến số thị trƣờng: giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi vƣợt trội tích
lũy, quy mô công ty, tỷ số giá trị vốn hóa thị trƣờng trên tổng nợ. Các biến số kinh
tế vĩ mô bao gồm: chỉ số giá bán lẻ và lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn ba tháng đã
đƣợc điều chỉnh lạm phát. Trong bài nghiên cứu này, một công ty rơi vào tình trạng

kiệt quệ tài chính bất cứ khi nào EBITDA của công ty thấp hơn chi phí tài chính
trong 2 năm liên tiếp hoặc bất cứ khi nào công ty phải gánh chịu một sự tăng trƣởng
âm trong giá trị thị trƣờng trong 2 năm liên tiếp. Đây cũng là một trong những
nghiên cứu thực nghiệm đƣợc sử dụng chủ yếu trong luận văn này. Ngoài ra, trong
nghiên cứu trên của Tinoco và Wilson (2013) cũng sử dụng phƣơng pháp mạng
thần kinh nhân tạo ANN để so sánh với kết quả dự báo theo phƣơng pháp Logit, tuy
nhiên mô hình mạng thần kinh nhân tạo thì khá phức tạp và khó nắm bắt hơn sử
dụng mô hình logit, chính vì thế luận văn này chọn mô hình logit.


17

CHƢƠNG III

PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Mô hình nghiên cứu
Mẫu quan sát của luận văn bao gồm 1892 quan sát hàng năm của tổng 501 doanh
nghiệp phi tài chính niêm yết tại HOSE và HNX trong giai đoạn 2010 tới 2014
đƣợc chia làm 2 nhóm, nhóm các công ty kiệt quệ tài chính và một nhóm các công
ty có tình trạng tài chính bình thƣờng (không kiệt quệ). Biến phụ thuộc là biến nhị
phân nhận 2 giá trị là 0 và 1. Cách tiếp cận của luận văn đang theo mô hình logit và
dữ liệu bảng nhƣ Altman và Sabato (2007); Altman, Sabato, Wilson (2010), cũng
nhƣ Shumway (2001); và Tinoco & Wilson (2013) trong nghiên cứu “Financial
Distress And Bankruptcy Prediction Among Listed Companies Using Accounting,
Market And Macroeconomic Variables”
3.1.1. Mô hình hồi quy Logit
Để hồi quy cho các tính huống mà biến phụ thuộc bị giới hạn, các mô hình logit
thƣờng đƣợc sử dụng để thay thế cho hồi quy xác suất tuyến tính. Mô hình hồi quy

logit sử dụng phân phối logit tích lũy để chuyển đổi các giá trị xác suất với e là cơ
số mũ tự nhiên tƣơng ứng với phân phối logit, vì vậy mô hình logit sẽ có phƣơng
trình hồi quy nhƣ sau:
Pi =
+ Với Pi là xác suất để xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính.
+ Và

là các biến phụ thuộc của mô hình (biến chỉ số tài chính, vĩ mô, biến

số thị trƣờng)
Đối với mô hình Logit thì các giá trị 0 và 1 luôn là giá trị tiệm cận và vì vậy xác
suất đƣợc ƣớc lƣợng sẽ không bao giờ đạt đƣợc mức tuyệt đối là 0 hay 1, mặc dù
các giá trị ƣớc lƣợng này có thể là rất rất gần. Mô hình Logit không phải là mô hình