(Luận văn thạc sĩ) cấu trúc vốn và dự báo khả năng lâm vào kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
------------------------

TRẦN THỊ DUY

CẤU TRÚC VỐN VÀ DỰ BÁO KHẢ NĂNG LÂM VÀO KIỆT QUỆ TÀI
CHÍNH TẠI CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
------------------------

TRẦN THỊ DUY

CẤU TRÚC VỐN VÀ DỰ BÁO KHẢ NĂNG LÂM VÀO KIỆT QUỆ TÀI
CHÍNH TẠI CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM
Chuyên ngành

: Tài chính – Ngân hàng

Mã số

: 60340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. NGUYỄN VĂN LƯƠNG

TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tơi, có sự hỗ
trợ từ Giáo viên hướng dẫn là TS. Nguyễn Văn Lương. Nội dung của luận văn
có tham khảo và sử dụng dữ liệu, thông tin được đăng tải trên các tài liệu
tiếng Việt, tiếng Anh và các trang web theo danh mục tài liệu tham khảo.
TP.HCM, ngày 04 tháng 06 năm 2014
Tác giả

TRẦN THỊ DUY


MỤC LỤC
TRANG BÌA PHỤ
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI ......................................................................1
1.1 Sự cần thiết của đề tài .....................................................................................1
1.2 Mục tiêu nghiên cứu: .......................................................................................2
1.3 Đối tượng nghiên cứu ......................................................................................2
1.4 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................2
1.5 Ý nghĩa của bài nghiên cứu ............................................................................2
1.6 Bố cục của đề tài: ............................................................................................. 3

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT ...........................................................4
2.1 Kiệt quệ tài chính............................................................................................. 4
2.2 Dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp đang rơi vào kiệt quệ tài chính: ...........4
2.2.1 Phân tích các chỉ số tài chính ...................................................................4
2.2.2 Phân tích sự thay đổi và ổn định các khoản mục trên báo cáo tài
chính ....................................................................................................................6
2.3 Nghiên cứu thực nghiệm về dự báo kiệt quệ tài chính.................................6
2.3.1 Dự đốn xác suất kiệt quệ tài chính theo mơ hình Zscore .......................7
2.3.2 Dự đón xác suất kiệt quệ tài chính theo mơ hình Oscore ......................10
Kết luận chương 2 ................................................................................................ 20
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..................................................21
3.1 Nguồn dữ liệu nghiên cứu:............................................................................21
3.2 Phương pháp nghiên cứu:.............................................................................23
3.2.1 Mơ hình nghiên cứu: ..............................................................................23
3.2.2 Định nghĩa biến: ......................................................................................24


CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ
TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN HOSE BẰNG
MƠ HÌNH LOGISTIC ............................................................................................28
4.1 Thống kê mơ tả. ............................................................................................. 28
4.1.1 Ngành dầu khí .........................................................................................28
4.1.2 Ngành thủy sản .......................................................................................29
4.1.3 Ngành y tế và thiết yếu ...........................................................................30
4.1.4 Ngành thương mại ..................................................................................31
4.1.5 Ngành vận tải ..........................................................................................32
4.1.6 Ngành xây dựng ......................................................................................33
4.1.7 Ngành sản xuất-kinh doanh ...................................................................34
4.1.8 Ngành khác ..............................................................................................35
4.2 Đánh giá sự phù hợp của mơ hình-Lựa chọn biến phụ thuộc phân loại tốt

nhất khi phối hợp cùng với các thành phần cấu trúc vốn tối ưu. ...................36
4.2.1.Kiểm định Hosmer&Lemeshow ............................................................36
4.2.2. Đánh giá mức độ giải thích của mơ hình hồi quy- Giá trị R2
(Nagelkerke R 2 ) ..............................................................................................37
4.2.3 Đánh giá độ chính xác của mơ hình hồi quy ........................................38
4.2.4 Kiểm định AIC ........................................................................................39
4.3 Phân tích từng ngành. ...................................................................................40
4.3.1 Ngành dầu khí .........................................................................................40
4.3.2 Ngành thương mại ..................................................................................43
4.3.3 Ngành sản xuất-kinh doanh ...................................................................46
4.3.4 Ngành xây dựng ......................................................................................49
4.3.5 Ngành vận tải ..........................................................................................52
4.3.6 Ngành y tế và thiết yếu ...........................................................................55
4.3.7 Ngành thủy sản .......................................................................................58
4.3.8 Ngành khác ..............................................................................................61
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ......................................................................................65


5.1 Kết luận: .........................................................................................................65
5.2 Hạn chế của mơ hình và hướng mở rộng đề tài: ........................................65
TÀI LIỆU THAM KHẢO


DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

CP

Cổ phiếu

GTTT

Giá trị thị trường

HOSE

Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM

HAX

Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội

LPS

Luật phá sản

TTCK

Thị trường chứng khoán


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1. Tác động của các biến trong cấu trúc vốn tối ưu lên xác suất lâm vào
tình trạng kiệt quệ tài chính của cơng ty. .......................................................... 18
Bảng 2. Kết quả kiểm định Hosmer&Lemeshow .............................................36
Bảng 3. Đánh giá mức độ giải thích của mơ hình hồi quy ............................... 37
Bảng 4. Đánh giá độ chính xác của mơ hình hồi quy .......................................38
Bảng 5. Kết quả kiểm định AIC .........................................................................39
Bảng 4.3.1.1: Hồi quy logistics ............................................................................40
Bảng 4.3.1.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow..................................................40
Bảng 4.3.1.3: Classification model .....................................................................41

Bảng 4.3.1.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 41
Bảng 4.3.1.5: Phân tích đường cong ROC: .......................................................42
Bảng 4.3.2.1: Kết quả hồi quy ............................................................................43
Bảng 4.3.2.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow..................................................43
Bảng 4.3.2.3: Đo lường độ chính xác của mơ hình ...........................................44
Bảng 4.3.2.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 44
Bảng 4.3.2.5: Phân tích đường cong ROC ........................................................ 45
Bảng 4.3.3.1: Kết quả hồi quy ............................................................................46
Bảng 4.3.3.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow..................................................47
Bảng 4.3.3.3: Classification Model .....................................................................47
Bảng 4.3.3.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 47
Bảng 4.3.3.5: Phân tích đường cong ROC ........................................................ 48
Bảng 4.3.4.1: Kết quả hồi quy ............................................................................49
Bảng 4.3.4.2 Kiểm định Hosmer&Lemeshow ...................................................49
Bảng 4.3.4.3: Classification model .....................................................................50
Bảng 4.3.4.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 50
Bảng 4.3.4.5: Phân tích đường cong ROC ........................................................ 51
Bảng 4.3.5.1: Kết quả hồi quy ............................................................................52


Bảng 4.3.5.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow..................................................53
Bảng 4.3.5.3: Classification model .....................................................................53
Bảng 4.3.5.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 53
Bảng 4.3.5.5: Phân tích đường cong ROC ........................................................ 54
Bảng 4.3.6.1: Kết quả hồi quy ............................................................................55
Bảng 4.3.6.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow..................................................55
Bảng 4.3.6.3: Classification model .....................................................................56
Bảng 4.3.6.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 56
Bảng 4.3.6.5: Phân tích đường cong ROC ........................................................ 57
Bảng 4.3.7.1: Kết quả hồi quy ............................................................................58

Bảng 4.3.7.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow..................................................58
Bảng 4.3.7.3: Classification model .....................................................................59
Bảng 4.3.7.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 59
Bảng 4.3.7.5: Phân tích đường cong ROC ........................................................ 60
Bảng 4.3.8.1: Kết quả hồi quy ............................................................................61
Bảng 4.3.8.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow..................................................62
Bảng 4.3.8.3: Classification model .....................................................................62
Bảng 4.3.8.4: Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................. 62
Bảng 4.3.8.5: Phân tích đường cong ROC ........................................................ 63


1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Sự cần thiết của đề tài
Nhu cầu đầu tư, cho vay và mua bán chứng khoán của các thành phần kinh tế ngày
càng mở rộng. Tuy nhiên, với khuynh hướng tồn cầu hố hiện nay cuộc khủng
hoảng tài chính năm 2007-2009 kéo theo tình hình phá sản và kiệt quệ tài chính của
doanh nghiệp khơng cịn là vấn đề của riêng quốc gia nào mà là vấn đề của cả thế
giới, cuộc khủng hoảng tài chính ở Mỹ ít nhiều ảnh hưởng đến thị trường Việt Nam
như nhu cầu ở thị trường xuất khẩu của Việt Nam sụt giảm, tỷ giá USD biến động
lớn điều này ảnh hưởng đến chi phí đầu vào của doanh nghiệp, nhu cầu đầu tư ở
Việt Nam sụt giảm và đây là nguyên nhân khiến hàng loạt doanh nghiệp bất động
sản, xây dựng điêu đứng. Với sự sụt giảm của TTCK Việt Nam từ năm 2008 đến
nay và số lượng doanh nghiệp dừng hoạt động, thu hẹp quy mô gia tăng đột biến thì
nhu cầu bức thiết đặt ra là cần phải quản trị rủi ro để làm sao tối thiểu hóa tổn thất
trong mỗi quyết định tài chính. Để thực hiện được điều này, đối với các nhà đầu
tư việc kiểm tra tình hình sức khỏe tài chính của đối tượng đầu tư trước khi ra
quyết định đầu tư, đối với bản thân doanh nghiệp việc xây dựng một hệ thống cảnh

báo rủi ro nhằm tránh nguy cơ kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp là một bước rất
quan trọng. Trên các thị trường tài chính phát triển, khi đưa ra quyết định tài chính,
các nhà đầu tư thường dựa vào kết quả đánh giá doanh nghiệp của một tổ chức xếp
hạng tín dụng. Ở Việt Nam, hiện cũng đã có nhiều mơ hình nghiên cứu về vấn đề
này cả định tính và định lượng. Luận văn trình bày phương pháp đánh giá khả năng
lâm vào kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp trên mối quan hệ với cấu trúc vốn
tối ưu thông qua phương pháp phân tích hồi quy Logistic. Từ số liệu thực tế các chỉ
tiêu tài chính, tác giả đánh giá khả năng lâm vào kiệt quệ tài chính cho một số
doanh nghiệp niêm yết trên Sàn HOSE và HNX.


2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:
Đề tài nghiên cứu mối quan hệ giữa xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính và các yếu
tố khi lựa chọn cấu trúc vốn tối ưu tại các doanh nghiệp ở Việt Nam. Từ đó, đi vào
trả lời cho các câu hỏi:
 Liệu ở Việt Nam có tồn tại mối quan hệ giữa xác suất lâm vào kiệt quệ tài
chính và các yếu tố khi lựa chọn cấu trúc vốn tối ưu?
 Nếu có tồn tại mối quan hệ này thì yếu tố nào trong cấu trúc vốn và tại sao
yếu tố đó lại quan trọng trong việc giải thích xác suất lâm vào kiệt quệ tài
chính doanh nghiệp?

1.3 Đối tượng nghiên cứu
Mối quan hệ giữa khả năng lâm vào kiệt quệ tài chính và yếu tố khi lựa chọn cấu
trúc vốn tối ưu của doanh nghiệp của các công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX
giai đoạn 01/01/2007 đến 31/12/2012 gồm các chỉ số tài chính theo các báo cáo tài
chính của cơng ty.

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Với sự hỗ trợ của phần mềm kĩ thuật Stata, mơ hình hồi quy Logistic, kiểm định
Hosmer và Lemeshow và phương pháp đánh giá độ chính xác của mơ hình
Classification được sử dụng để xử lý số liệu các chỉ số tài chính của các doanh
nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX, từ đó đưa ra mơ hình dự báo phù hợp về khả
năng lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp.

1.5 Ý nghĩa của bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu nhằm tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa
khả năng lâm vào kiệt quệ tài chính và cấu trúc vốn tối ưu của các doanh nghiệp
Việt Nam, qua đó giúp các doanh nghiệp, nhà đầu tư đánh giá sức khỏe tài chính
của doanh nghiệp hiệu quả.


3

1.6 Bố cục của đề tài:
Đề tài nghiên cứu gồm 5 chương:
Chương 1 : Giới thiệu đề tài nghiên cứu. Trong chương này tác giả trình bày
lý do nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, ý nghĩa nghiên cứu, tổng quan về
phương pháp nghiên cứu và bố cục của bài nghiên cứu.
Chương 2: Tổng quan lý thuyết. Trong chương này, tác giả tóm tắt các lý
thuyết nền tảng về kiệt quệ tài chính, cấu trúc vốn tối ưu, dấu hiệu nhận biết
kiệt quệ tài chính và các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa xác suất
lâm vào kiệt quệ tài chính/phá sản và các yếu tố khi lựa chọn cấu trúc vốn
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Chương này trình bày phương pháp
nghiên cứu, cách thu thập dữ liệu, giải thích việc lựa chọn các biến, trình bày
kỹ thuật ước lượng được sử dụng trong bài nghiên cứu.
Chương 4: Kết quả và thảo luận. Chương này trình bày kết quả nghiên cứu,
đưa ra các thảo luận.
Chương 5: Kết luận. Căn cứ vào kết quả nghiên cứu trình bày kết luận về mối

quan hệ giữa xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính và các thành phần trong cấu
trúc vốn tối ưu.


4

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
2.1 Kiệt quệ tài chính
Kiệt quệ tài chính xảy ra khi khơng thể đáp ứng các hứa hẹn với các chủ nợ hay đáp
ứng một cách khó khăn. Đơi khi kiệt quệ tài chính đưa đến phá sản. Đơi khi nó chỉ
có nghĩa là đang gặp khó khăn, rắc rối.
Như chúng ta thấy, kiệt quệ tài chính rất tốn kém. Các nhà đầu tư biết rằng các
doanh nghiệp có vay nợ có thể sẽ rơi vào tình trạng kiệt q tài chính và họ rất lo
ngại về điều này. Lo ngại này được phản ánh trong giá trị thị trường hiện tại của
chứng khoán của các doanh nghiệp có vay nợ. Giá trị của doanh nghiệp có thể được
phân thành ba phần:
Giá trị doanh nghiệp = Giá trị nếu được tài trợ hoàn toàn bằng vốn cổ phần+
PV( tấm chắn thuế)-PV(chi phí kiệt quệ tài chính)
Như vậy giá trị doanh nghiệp tỷ lệ nghịch với chi phí kiệt quệ tài chính.
Chi phí kiệt quệ tài chính tuỳ thuộc vào xác suất kiệt quệ và độ lớn của chi phí phải
gánh chịu nếu kiệt quệ tài chính xảy ra.
2.2 Dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp đang rơi vào kiệt quệ tài chính:
Với mơi trường kinh doanh quốc tế bất ổn như ngày nay, các nhà đầu tư muốn tìm
những thước đo và chỉ số để phân loại các cơng ty có tình hình tài chính khỏe mạnh
hay đang rơi vào kiệt quệ tài chính, chính bởi điều này đã làm các nhà làm luật nhận
biết rằng cần phải soạn thảo luật phá sản và các nhà nghiên cứu kinh tế đưa ra
những mơ hình để đánh giá tình hình sức khoẻ của cơng ty.
2.2.1 Phân tích các chỉ số tài chính
Wruck (1990) định nghĩa các cơng ty kiệt quệ tài chính là những cơng ty đang đối
mặt với thành quả về tài chính giảm, đặc biệt là chỉ số ROA hoặc ROE âm, đây là

kết quả của cuộc khủng hoảng tài chính và do năng lực quản lý nội bộ kém.
Theo Bursa Malaysia (2001) định nghĩa các cơng ty kiệt quệ tài chính là những
cơng ty có điều kiện tài chính khơng lợi. Phân loại của Bursa dựa trên bốn tiêu chí
chủ yếu trong đó có chỉ tiêu vốn chủ sở hữu âm.


5

Haniffa và Cooke (2002) lại nhấn mạnh tầm quan trọng về khả năng sinh lợi của
công ty và tỷ số đòn bẩy cao là những dấu hiệu để đánh giá cơng ty đang rơi vào
kiệt quệ tài chính.
Nghiên cứu của Parker et al. (2002) chỉ ra rằng cơng ty có doanh số đang sụt giảm
thì gần như phải đối mặt với khó khăn về tài chính trong tương lai. Họ tranh luận
rằng, doanh số sụt giảm có thể dẫn tới việc thanh tốn các khoản nợ gặp khó khăn
và cuối cùng có thể đẩy cơng ty đi tới kiệt quệ tài chính.
Trong mơ hình chỉ số z-score của Altman (1968) kết luận rằng chỉ số ROA có mối
quan hệ mật thiết với các chỉ số khác khi xác định tình trạng kiệt quệ tài chính của
cơng ty. Beaver (1967) kết luận rằng chỉ số tiền so với tổng nợ là chỉ số xác định
kiệt quệ tài chính tốt nhất.
Dun và Bradstreet-D&B tiến hành nghiên cứu các doanh nghiệp trên thị trường
chứng khốn Mỹ và thấy rằng có một số lý do mà doanh nghiệp lâm vào tình trạng
kiệt quệ tài chính như: lãi suất tăng cao, mức độ cạnh tranh kinh doanh trên tồn thế
giới gia tăng, tỷ lệ địn bẩy tăng cao, quy định của luật về dịch vụ tài chính lỏng lẻo.
Các nghiên cứu về tình trạng lâm vào kiệt quệ tài chính và phá sản ở các doanh
nghiệp vừa và nhỏ trên các thị trường Mỹ, Anh, Canada và Úc (Star,1990) cho thấy
các doanh nghiệp nhỏ, mới thành lập, doanh nghiệp tư nhân dòng tiền mặt thường
thấp, và thiếu quy trình kiểm sốt hiệu quả làm cho doanh nghiệp trở nên nhạy cảm
với kiệt quệ tài chính hơn là các doanh nghiệp lớn hơn, tồn tại lâu đời, và ổn định
trên thị trường. Altman (1968) chỉ ra rằng độ tuổi của công ty cũng là một nhân tố
quan trọng khi xem xét khả năng sinh lợi của công ty qua thời gian. Nhiều nhà

nghiên cứu nhấn mạnh rằng lãi suất tăng cao, lợi nhuận thấp, và tỷ lệ địn bẩy tài
chính cao sẽ dễ dẫn doanh nghiệp lâm vào kiệt quệ tài chính.
 Tóm lại dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp đang rơi vào kiệt quệ tài chính dựa
trên những nghiên cứu thực nghiệm trên bao gồm:
 Chỉ số ROA hoặc ROE âm (Wruck,1990);
 Vốn chủ sở hữu âm (Bursa Malaysia, 2001);
 Tỷ số khả năng sinh lợi giảm (Haniffa và Cooke, 2002);


6

 Tỷ lệ địn bẩy tài chính cao (Haniffa và Cooke, 2002);
 Doanh số sụt giảm (Parker et al., 2002);
 Chỉ số tiền/tổng nợ sụt giảm (Beaver, 1967);
2.2.2 Phân tích sự thay đổi và ổn định các khoản mục trên báo cáo tài chính
Thay vì thực hiện phân tích xu hướng các chỉ số tài chính của cơng ty, một phương
pháp tương tự và ít tốn kém chi phí đó là quan sát định kỳ xem các khoản mục (trên
báo cáo tài chính của cơng ty thay đổi như thế nào qua thời gian. Phân tích sâu hơn
vào sự thay đổi các khoản mục của các chỉ số tài chính qua thời gian.
Những cơng ty có tình hình hoạt động và tài chính khó khăn có thể được nhận diện
thơng qua phân tích định kỳ sự thay đổi của các khoản mục trên báo cáo tài chính
của cơng ty đó (Polesie,1991).
Theo Polesie (1999), khi những điều kiện của công ty thay đổi, chúng ta sẽ thấy rõ
hơn các Giám đốc công ty hy vọng và không hy vọng vào đâu; khả năng tồn tại của
cơng ty lúc đó phụ thuộc rất lớn vào các nguồn lực sẵn có của nó. Trong nghiên cứu
của Polesie, Polesie quan sát 18 công ty trên thị trường Scadinavian thay đổi thế
nào qua năm năm. Polesie thiết kế một danh mục xem xét các nguồn lực hoạt động
và tài chính của các cơng ty, trong đó thể hiện các khoản mục trên báo cáo tài chính
theo q (gọi là mơ hình theo q). Mơ hình theo quý của công ty được thực hiện
hàng năm, trong đó các khoản mục trên báo cáo tài chính được phân tích cụ thể, chi

tiết.
Tuy nhiên, mơ hình này địi hỏi mất nhiều thời gian và thông tin thật chi tiết, rõ
ràng, và cụ thể như vậy mới hiểu sâu hơn về các thay đổi trên báo cáo tài chính của
cơng ty, ngược lại thì việc sử dụng phân tích đánh giá tương đối vẫn ưu tiên được
sử dụng hơn. Mặc dù hạn chế như vậy, nhưng rõ ràng mô hình quý đưa đến bức
tranh tổng thể chi tiết và (rõ ràng hơn về tình hình hoạt động và tài chính của cơng
ty.
2.3 Nghiên cứu thực nghiệm về dự báo kiệt quệ tài chính
Việc dự báo khả năng kiệt quệ tài chính doanh nghiệp đã được nghiên cứu rất nhiều
ở các nước phát triển. Sự đa dạng của các mô hình đã được phát triển trong các học


7

thuyết mang tính học thuật sử dụng kỹ thuật như Mơ hình xác suất tuyến tính; Mơ
hình Logistic; Mơ hình Probit; Mơ hình phân tích phân biệt (MDA). Mặc dầu
các mơ hình rất đa dạng, nhưng cộng đồng kinh tế và các nhà nghiên cứu thường
phụ thuộc vào 2 mô hình chính là: mơ hình Zscore của Atlman (1968) sử dụng
kỹ thuật phân tích phân biệt và mơ hình Oscore của Ohlson (1980) sử dụng kỹ
thuật phân tích Logistic.
2.3.1 Dự đốn xác xuất kiệt quệ tài chính theo mơ hình Zscore
2.3.1.1 Mơ hình Atlman 1968
Atlman sử dụng kỹ thuật phân tích phân biệt trên cơ sở số liệu của 66 doanh
nghiệp tại Mỹ. 66 doanh nghiệp này được phân thành 2 nhóm, mỗi nhóm gồm 33
doanh nghiệp. Nhóm 1 gồm các doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính từ năm 1946
đến năm 1965. Nhóm 2 gồm các doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính và vẫn
hoạt động bình thường đến năm 1966. Từ số liệu của bảng cân đối kế toán và báo
cáo kết quả hiệu quả kinh doanh, 22 chỉ số tài chính được tính tốn và phân thành 5
nhóm: thanh khoản, lợi nhuận, địn bẩy, khả năng thanh toán và chỉ số hoạt
động. Trong danh mục 22 chỉ số tài chính, có 5 chỉ số được lựa chọn để sử dụng

vào mơ hình dự đốn khả năng kiệt quệ tài chính dựa vào 4 tiêu chí: (1) quan sát ý
nghĩa thống kê của phương trình nhiều biến; (2) đánh giá mức độ tương quan giữa
các biến liên quan; (3) quan sát khả năng dự đốn chính xác của mơ hình; (4) phán
xét của chun gia phân tích. Và Altman thu được hàm phân biệt như sau:
Z = 0.012 X1 + 0.014 X2 + 0.033 X3 + 0.006 X4 + 0.999 X5
Trong đó:
X1 = Vốn lưu động/Tổng tài sản
X2 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản
X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi/ Tổng tài sản
X4 = GTTT của vốn chủ sở hữu/giá trị hạch toán của tổng nợ
X5 = Hệ số doanh thu/ Tổng tài sản
Dựa vào kết quả tính tốn giá trị của chỉ số Z, Altman phân chia các doanh


8

nghiệp thành 3 nhóm như sau:
Nếu Z>2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá
sản.
Nếu 1.81quệ tài chính.
Nếu Z<1.81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá phá sản.
Altman kết luận rằng, việc phân tích các chỉ số tài chính đơn lẻ khơng cịn là một
kỹ thuật phân tích quan trọng trong môi trường học thuật do cách thực hiện khá đơn
giản. Để đánh giá tiềm năng của các chỉ số tài chính một cách chặt chẽ, một tập hợp
các chỉ số tài chính được kết hợp trong phân tích phân biệt để dự đốn khả năng kiệt
quệ tài chính của doanh nghiệp. Về lý thuyết, nếu phân tích các chỉ số tài chính này
trong một khn khổ đa biến sẽ có ý nghĩa thống kê lớn hơn kỹ thuật so sánh tuần
tự từng chỉ số tài chính. Với nghiên cứu này, tỷ lệ dự đốn chính xác của mơ hình là
95%.

2.3.1.2 Mơ hình Altman năm 1977
Với sự thay đổi lớn về quy mô và danh mục chỉ số tài chính của các doanh nghiệp
kiệt quệ tài chính. Quy mơ trung bình của các doanh nghiệp kiệt quệ tài chính tăng
lên đáng kể, trong khi hầu hết các nghiên cứu trước đây sử dụng các doanh nghiệp
có quy mơ nhỏ. Do vậy cần xây dựng một mơ hình mới liên quan đến tính thời gian
của dữ liệu nghiên cứu. Năm 1977, Altman đã sử dụng mẫu gồm 53 doanh nghiệp
bị kiệt quệ tài chính từ năm 1969-1975 và 58 doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài
chính. Các doanh nghiệp này được chia đều thành 2 nhóm sản xuất và thương mại
bán lẻ. 27 biến tài chính được tính tốn và phân chia thành các nhóm như: lợi
nhuận, địn bẩy, thanh khoản, tỷ lệ vốn, biến đổi thu nhập …. Sau đó Altman chọn
ra 7 biến số gồm: X1 hệ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/tổng tài sản; X2 hệ số
lợi nhuận chưa phân phối/tổng tài sản; X3 hệ số vốn chủ sở hữu/tổng nguồn vốn;
X4 hệ số thanh toán ngắn hạn; X5 là độ lệch chuẩn của X1 trong khoảng từ 5-10
năm; X6 hệ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay/tổng lãi vay phải trả; X7 là tổng tài
sản của doanh nghiệp và sử dụng trong mô hình phân tích phân biệt để dự đốn


9

khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Kết quả thực nghiệm cho thấy
tỷ lệ dự đốn chính xác cho các doanh nghiệp kiệt quệ tài chính là 96,2%, các
doanh nghiệp khơng kiệt quệ tài chính là 89,7%. Rất nhiều phiên bản riêng của
mơ hình này đã được đưa ra. Nói chung, mơ hình bao gồm 7 biến thường được gọi
là mơ hình “Zeta”. Các mơ hình này được coi như là mơ hình mở rộng của mơ hình
gồm 5 biến của Altman (1968).
2.3.1.3 Mơ hình Ling Zhang, Jerome Yen và Atlman 2007
Nhóm 3 tác giả Ling Zhang, Jerome Yen và Atlman đã dựa trên mơ hình Z score
để xây dựng một mơ hình đặc biệt gọi là mơ hình Zchina score. Mơ hình có tỷ lệ dự
đốn chính xác cao và được sử dụng để xếp hạng các trái phiếu Trung Quốc. Dữ
liệu bao gồm 120 doanh nghiệp được chia thành 2 nhóm bao gồm các doanh nghiệp

bị tuyên bố tài chính yếu kém trong năm 1998 hoặc 1999 và các doanh nghiệp có
sức khỏe tài chính tốt. Bảng cân đối kế toán và kết quả hoạt động kinh doanh của
năm trước khi các doanh nghiệp bị cơng bố lâm vào tình trạng tài chính yếu kém
được lựa chọn. 15 chỉ số tài chính được tính tốn thuộc các khía cạnh như: lợi
nhuận, khả năng thanh tốn, thanh khoản, hiệu quả quản lí tài sản, tốc độ tăng
trưởng và cấu trúc vốn. Việc lựa chọn 4 biến từ 15 biến được dựa vào các mơ hình
Z score trước đây. Kết quả thu được như sau:
Z = 0.517 – 0.460 X6 + 9.329 X7 + 0.388 X8 + 1.158 X9
Trong đó:
X6 là tỷ lệ nợ trên tài sản (tổng nợ/tổng tài sản)
X7 là tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản (lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản bình quân)
X8 là tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tổng tài sản (vốn lưu động ròng/tổng tài sản)
với vốn lưu động ròng bằng tài sản ngắn hạn trừ nợ ngắn hạn
X9 tỷ lệ thu nhập giữ lại trên tổng tài sản (thu nhập giữ lại/tổng tài sản)
Phân loại doanh nghiệp tuân theo tiểu chuẩn sau:
Nếu Z>0.9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an tồn, sức khỏe tài chính tốt. Nếu 0.5tình trạng tài chính yếu kém.


10

Nếu Z<0.5: doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, tình hình tài chính yếu
kém.
Kết quả dự đốn chỉ ra rằng, mơ hình có thể dự đốn chính xác các doanh
nghiệp có nguy cơ kiệt quệ tài chính trước 2 năm với mức độ chính xác 87%.
2.3.2 Dự đốn xác suất kiệt quệ tài chính theo mơ hình Oscore
2.3.2.1 Mơ hình Ohlson 1980
Từ mơ hình phân tích phân biệt (MDA), Ohlson (1980) đưa ra các câu hỏi và đặc
biệt quan tâm đến yêu cầu thống kê khắt khe được áp đặt lên mơ hình. Để vượt qua
giới hạn của MDA, Ohlson sử dụng thống kê hồi quy để dự báo sự thất bại của

doanh nghiệp. Ơng sử dụng mơ hình hồi quy logistic và các doanh nghiệp Mỹ trong
giai đoạn 1970-1976 để phát triển một ước tính về khả năng thất bại của các doanh
nghiệp. Ơng đánh giá rằng mơ hình này vượt qua được những phê phán của MDA
vốn yêu cầu sự giả định của phân phối thông thường của các nhà dự báo.
Bài nghiên cứu của Ông dựa vào quan sát từ 105 doanh nghiệp kiệt quệ tài chính
và 2.058 doanh nghiệp khơng bị kiệt quệ tài chính trong lĩnh vực công nghiệp,
giai đoạn từ 1970-1976 mà đã giao dịch trên TTCK Mỹ ít nhất 3 năm. Dữ liệu
được lấy từ báo cáo tài chính 10-K (Báo cáo tài chính được SGDCKchấp nhận).
Các chỉ số tài chính được tính tốn và lựa chọn sử dụng trong mơ hình đại diện
cho 4 nhóm chỉ số tài chính cơ bản và là những chỉ số có ý nghĩa thống kê trong
việc dự đốn khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp gồm: quy mơ, cấu trúc
tài chính, hiệu quả hoạt động và tính thanh khoản. Từ đó, Ohlson lựa chọn 9 biến
độc lập mà ông ta nghĩ rằng sẽ giúp ích trong việc dự báo sự kiệt quệ tài chính. 9
biến độc lập gồm:
SIZE = log (total assets/GNP price-level index);
TLTA = Tổng nợ phải trả/ tổng tài sản;
WCTA = Vốn lưu động ròng/ tổng tài sản;
CLCA = Nợ ngắn hạn/tài sản lưu động;
OENEG = 1 nếu tổng nợ phải trả > tổng tài sản và ngược lại;
NITA = Lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản;


11

FUTL = Quỹ hoạt động / tổng phải trả;
INTWO = 1 nếu thu nhập ròng giảm trong 2 năm liên tiếp và ngược lại;
CHIN = (NIt - NIt-1)/(│NIt│+│NIt-1│), NIt là thu nhập ròng.
Theo các bài nghiên cứu trước đây và lý thuyết tài chính, Ohlson đề nghị tính chất
của 9 biến trên tuân theo quy luật như sau: TLTA, CLCA, INTWO có tính chất
đồng biến; SIZE, WCTA, NITA, FULT, CHIN có tính chất nghịch biến; OENEG

khơng xác định. Ba mơ hình được xây dựng gồm: mơ hình thứ nhất là dự báo sự
thất bại trong 1 năm, mơ hình thứ hai là dự báo sự thất bại trong 2 năm, và mơ hình
thứ ba là dự báo sự thất bại trong 1 hoặc 2 năm. Sau đó Ohlson sử dụng phương
pháp hồi quy Logistic để dự báo khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp cho
mỗi mơ hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy khả năng dự đốn chính xác của các
mơ hình là trên 90%. Việc phân loại doanh nghiệp dựa vào giá trị tính tốn được
của P (P là xác suất doanh nghiệp có nguy cơ kiệt quệ tài chính). Nếu P>0.5 doanh
nghiệp bị phân vào nhóm rủi ro, có nguy cơ kiệt quệ tài chính và ngược lại.
Mơ hình Lau (1987). Lau (1987) đã sử dụng các doanh nghiệp Mỹ và mở rộng
khái niệm mơ hình Logistic bằng cách sử dụng 5 danh mục doanh nghiệp có sứa
khỏe tài chính từ ổn định đến kiệt quệ tài chính và đóng cửa. Phương pháp luận
này cho phép tính tốn khả năng một doanh nghiệp sẽ dịch chuyển trong mỗi danh
mục và “cho phép ước tính tốt hơn để lựa chọn hành động tài chính trong thực tế”.
Mơ hình Foreman (2003). Sau làn sóng kiệt quệ tài chính trong ngành công
nghiệp viễn thông Mỹ, Foreman đã dựa trên dữ liệu từ thời kỳ lạc quan của năm
1999 để nghiên cứu sự thất bại của các doanh nghiệp trong ngành viễn thơng này
bằng phân tích hồi quy Logistic. Ơng chứng tỏ rằng các tỷ lệ tài chính truyền thống
liên quan đến lợi nhuận, cơ cấu vốn, và sức mạnh tăng trưởng tài chính gần như
hồn tồn giải thích các doanh nghiệp sẽ thất bại trong vòng 2 năm. Kế hoạch kinh
doanh và khả năng thực hiện kém là những nguyên nhân gốc rễ của việc kiệt quệ
tài chính. Tuy nhiên, vốn lưu động ròng lại trái ngược với các tài liệu, nghiên cứu
trước và khơng có ảnh hưởng đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Ngồi ra, các doanh nghiệp dựa vào lỗ hổng của luật pháp và quy định để đi đến


12

kiệt quệ tài chính sẽ khơng được dự đốn trong mơ hình.
2.3.2.2 Mơ hình Ying Wuang và Michael Campbell 2010
Hai Ơng đã kiểm chứng lại mơ hình Ohlson về việc dự báo sự sụp đổ của các doanh

nghiệp. Lấy dữ liệu từ các doanh nghiệp được niêm yết công khai ở Trung Quốc
trong khoảng thời gian 11 năm từ năm 1998-2008. Nghiên cứu này cung cấp một
công cụ đo lường khả thi cho việc dự báo sự kiện doanh nghiệp rời khỏi TTCK
Trung Quốc.
Nghiên cứu này tuân theo những chiến lược mà Ohlso đã áp dụng, mặc dầu định
nghĩa của họ về phá sản khác với định nghĩa của Ohlson. Ohlson định nghĩa phá sản
như sau: “Doanh nghiệp được cho là phá sản khi họ nộp đơn xin phá sản”. Trong
khi, nghiên cứu này xem xét phá sản từ quan điểm của nhà đầu tư. Nếu nhà đầu tư
đánh mất tất cả những khoản đầu tư trong doanh nghiệp thì sẽ được xem là phá sản.
Doanh nghiệp kiệt quệ tài chính trong nghiên cứu này là doanh nghiệp được niêm
yết trên TTCK Thượng Hải và Quảng Đơng ít nhất trong 2 năm và sau đó bị loại
khỏi danh sách niêm yết trong giai đoạn 1998-2008 vì những vấn đề về tài
chính
Nguồn dữ liệu được thu thập tại www.sina.com.cn. Mặc dầu Ohlson chỉ xem xét
các doanh nghiệp công nghiệp, nghiên cứu này mở rộng ra các doanh nghiệp không
phải trong lĩnh vực cơng nghiệp. Học thuyết tốn học kinh tế về phân tích Logistic
được lựa chọn. Biến phụ thuộc là biến nhị phân và được xác định là 1 nếu doanh
nghiệp bị loại khỏi sàn và 0 nếu doanh nghiệp không bị loại khỏi sàn. Tổng dữ liệu
bao gồm 11.270 báo cáo tài chính năm, trong đó 11.194 báo cáo tài chính của năm
khơng bị loại khỏi sàn giao dịch, 36 báo cáo tài chính của năm trước khi loại khỏi
sàn giao dịch và 40 báo cáo tài chính của 2 năm trước khi loại khỏi sàn giao dịch.
Tổng số doanh nghiệp là 1.336. Chín biến độc lập sử dụng cho nghiên cứu này được
chọn theo mơ hình Ohlson gồm:
SIZE = log (total assets/GNP price-level index);
TLTA = Tổng nợ phải trả/ tổng tài sản;
WCTA = Vốn lưu động ròng/ tổng tài sản;


13

CLCA = Nợ ngắn hạn/tài sản lưu động;
OENEG = 1 nếu tổng nợ phải trả > tổng tài sản và ngược lại;
NITA = Lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản;
FUTL = Quỹ hoạt động / tổng phải trả;
INTWO = 1 nếu thu nhập ròng giảm trong 2 năm liên tiếp và ngược lại;
CHIN = (NIt - NIt-1)/(│NIt│+│NIt-1│), NIt là thu nhập ròng.
Ying Wuang và Michael Campbell phân chia dữ liệu thành 3 nhóm: 1 năm trước
khi loại khỏi sàn, 2 năm trước khi bị loại khỏi sàn, và các doanh nghiệp đang niêm
yết. Sau đó tính giá trị trung bình của các biến trong từng nhóm. Từ số liệu trung
bình Ying Wuang và Michael Campbell nhận thấy tất cả tỉ số thay đổi theo chiều
hướng tiêu cực từ doanh nghiệp trên sàn đến doanh nghiệp loại khỏi sàn 2 năm
rồi đến 1 năm. Quy mơ doanh nghiệp giảm khi nó di chuyển từ doanh nghiệp trên
sàn đến doanh nghiệp loại khỏi sàn 2 năm rồi đến 1 năm. Ý nghĩa của TLTA và
CLCA tăng mạnh khi dịch chuyển từ doanh nghiệp trên sàn cho đến bị loại khỏi sàn
1 năm, trong khi đó chỉ số NITA và FUTL giảm. Ý nghĩa của chỉ số WCTA giảm
cho cả 1 và 2 năm trước khi bị loại khỏi sàn. Ý nghĩa của INTWO là 0.04 cho các
doanh nghiệp trên sàn và 0.85 cho các doanh nghiệp 2 năm trước khi bị loại khỏi
sàn và 0.86 cho các doanh nghiệp 2 năm trước khi bị loại khỏi sàn. OENEG có xu
hướng giống như INTWO (0.03, 0.50 và 0.85), cho thấy doanh nghiệp càng ngập
sâu vào nợ nần khi chúng dịch chuyền từ doanh nghiệp trên sàn đến 2 năm trước khi
khi loại khỏi sàn và đến 1 năm trước khi bị loại khỏi sàn.
Bài học trước đây của Ohlson (1980) chỉ ra rằng: TLTA, CLCA, INTWO có tính
chất đồng biến; SIZE, WCTA, NITA, FULT, CHIN có tính chất nghịch biến;
OENEG khơng xác định. Trong nghiên cứu này, giả thiết về các biến có tính chất
như đã được dự đoán. Ying Wuang và Michael Campbell cũng xây dựng 3 mơ hình
ước lượng gồm: Mơ hình 1 dự đốn khả năng loại khỏi sàn trong vịng một năm.
Mơ hình 2 dự đốn khả năng loại khỏi sàn trong vịng hai năm. Mơ hình 3 dự đốn
khả năng loại khỏi sàn trong vòng một hoặc hai năm. Sử dụng phân tích hồi quy
Logistic để ước lượng cho 3 mơ hình và thu được kết quả như sau: INTWO và

14

OENEG có ý nghĩa thống kê cho cả 3 mơ hình với p<0.1. SIZE có ý nghĩa thống kê
trong mơ hình 1&2, CHIN có ý nghĩa thống kê trong mơ hình 2 tại p<0.5. Kết quả
xác nhận rằng việc bị loại khỏi sàn là điều có thể dự đốn được. Tỷ lệ chính xác dự
đốn mơ hình nhìn chung là trên 95%.
Hơn nữa Ying Wuang và Michael Campbell áp dụng phương pháp trừ lùi và chọn 5
trong 9 biến đầu tiên được sử dụng trong mơ hình Ohlson là (TLTA, WCTA,
CLCA, OENEG, INTWO). Kết quả thu được tương tự như khi 9 biến được sử
dụng. Cho tất cả các mô hình ước lượng, OENEG và INTWO có ý nghĩa tại p<0.1.
2.3.2.3 Rủi ro lâm vào kiệt quệ tài chính nằm trong cấu trúc vốn-Mơ hình
Rowland Bismark và Fernado Pasaribu (2012)
A. Mơ hình cấu trúc vốn tối ưu một thời kỳ.
Dịng tiền của công ty là nguồn duy nhất để thanh tốn các khoản nợ cho các chủ
nợ. Và do đó, nếu các khoản nợ cao hơn so với dòng tiền của cơng ty thì cơng ty rơi
vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Gọi b là xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính:

b  ~x  R

(1)

Trong đó biến ~x là biến ngẫu nhiên đại diện cho dòng tiền trước lãi vay và thuế của
công ty và R là khoản thanh toán cho các chủ nợ. ~x giả định được phân phối chuẩn
với x: giá trị trung bình và x: độ lệch chuẩn. Theo công thức trên nếu công ty phá
sản thì các cổ đơng được bảo vệ bởi trách nhiệm hữu hạn và khơng nhận được gì cả.
Và ngược lại, cổ đông nhận tiền sau thuế và lãi suất. Cuối kỳ, giá trị cổ phần, Y e
như sau:

Ye  0

~
if x  b

Ye  (1   )(~x  R)

~
if x  b

(2)

Trong đó,  là thuế suất của doanh nghiệp. Đối với các nhà đầu tư e ngại rủi ro, thì
giá trị cổ phần Ve được chiết khấu với lãi suất phi rủi ro và giá trị tương lai là Y e.
Chúng ta có:


15


~
~ ~
E (Ye ) (1   ) b ( x  R) f ( x )dx
Ve 

(1  r )
(1  r )

(3)

Trong đó, r là lãi suất phi rủi ro, giá trị nợ tại cuối kỳ là Yd. Nếu cơng ty phá sản, thì

tồn bộ giá trị cơng ty sẽ chuyển hết cho chủ nợ, giá trị này đã trừ đi chi phí phá
sản. Vì trách nhiệm là hữu hạn nên các chủ nợ không nhận giá trị tiền mặt âm. Do
đó, giá trị nợ tài cuối kỳ là:

Yd  0

~
if x  0

Yd  ~x  B(~x )

~
if 0  x  b

Yd  R

x  b (b=R)
if ~

(4)

Trong đó, B(x~) là chi phí phá sản theo biến tiền mặt ~x . Hiện giá của nợ được tính
như sau:
b

Vd

( ~x  B( ~x )) f ( ~x )d~x  R(1  F )



0

(1  r )

(5)

Trong đó, F là sác xuất phá sản, sác xuất phá sản nằm trong đoạn từ [0;1].
Tổng giá trị công ty V bằng Ve cộng Vd,

V  Ve  Vd (a)







0



b

b

0

~
x f (~
x )d~

x   ~
x f (~
x )d~
x   B( ~
x ) f (~
x )d~
x  R(1  F )
(1  r )

(6)

Lấy đạo hàm theo biến R ta có:

V  (1  F )  B( R) f ( R)

R
(1  r )

(7)

Vd (1  F )  B( R) f ( R)

R
(1  r )

(8)

Trong đó, B(R) and f(R) là hàm chi phí phá sản và hàm phân phối dòng tiền theo
biến mức độ nợ của doanh nghiệp.
Bằng cách cho phương trình (8) bằng 0 ta có tổng nợ tối đa mà các chủ nợ sẵn sàng

16

cho vay. Phương trình (7) bằng 0 cho ta được tổng nợ làm tối đa giá trị cơng ty. Vì
thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp có giá trị trong khoảng (0;1) nên tổng nợ
trong cấu trúc vốn tối ưu nhỏ hơn so với tổng nợ mà các chủ nợ sẵn sàng cho doanh
nghiệp vay. Điều này có nghĩa là, phương trình (8) khơng giới hạn tổng nợ mà
doanh nghiệp có thể có, cấu trúc vốn tối ưu đạt được trước tổng nợ mà các chủ nợ
có thể cho doanh nghiệp vay. Phương trình (7) có thể viết lại như sau:

 (1  F ) B( R) f ( R)

(1  r )
(1  r )

(9)

Bên trái của phương trình thể hiện hiện giá của tấm chắn thuế biên, trong khi bên
phải phương trình thể hiện hiện giá của chi phí phá sản biên. Vì vậy, cấu trúc vốn
tối ưu đạt được khi lợi ích biên cân bằng với chi phí biên.
B. Mơ hình xác suất phá sản.
Trong phần này, cấu trúc vốn tối ưu chuyển thành mơ hình xác suất phá sản và phân
tích sâu hơn. Phương trình (9) thể hiện cấu trúc vốn tối ưu phụ thuộc vào thuế, chi
phí phá sản, dịng tiền, và xác suất phá sản. Phương trình (9) viết lại như sau:

F  1

B( R) f ( R)

(10)



Phương trình (10) phản ánh xác suất phá sản nằm trong chính quyết định lựa chọn
cấu trúc vốn tối ưu. Xác suất phá sản không phải là mục tiêu của doanh nghiệp và
không phải là công cụ trực tiếp để doanh nghiệp tối đa hoá giá trị doanh nghiệp.
Xác suất phá sản gián tiếp được sinh ra do việc lựa chọn mức độ nợ (R). Trong
phương trình (10) cho thấy xác suất phá sản phụ thuộc vào thuế suất thuế thu nhập
doanh nghiệp, chi phí phá sản và dịng tiền.
Để phân tích sâu hơn tác động của các biến vào xác suất phá sản, chúng ta sẽ phân
tích sự thay đổi của từng biến sẽ tác động như thế nào đến xác suất phá sản.
 Xác suất phá sản phụ thuộc vào mức độ nợ của doanh nghiệp theo
phương trình sau:


F
f ( R)  B( R)(  x  R)

 B' ( R)  0

2
R
 
x


if

x  R

(11)