Các nhân tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam khóa luận đại học chuyên ngành tài chính ngân hàng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN NHẬT QUANG

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN
KHẢ NĂNG XẢY RA KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
CỦA CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT TRÊN
THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM
KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP
CHUN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG
MÃ SỐ: 7340201
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
TS. BÙI ĐAN THANH

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2020


TĨM TẮT ĐỀ TÀI
Bài nghiên cứu này nhằm tìm ra những nhân tố tác động đến khả năng xảy kiệt quệ
tài chính cho các doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khốn thành phố Hồ
Chí Minh và Sở giao dịch Chứng khoán Hà Nội trong giai đoạn từ 2014 – 2019. Kết hợp
những lý thuyết có liên quan mà tác giả được học tại trường cũng như tham khảo qua
sách báo và những đề tài cùng lĩnh vực. Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp từ 623
doanh nghiệp niêm yết, bao gồm 3738 quan sát, kết hợp với việc sử dụng mơ hình Binary
Logistic. Tác giả đề xuất hai mơ hình cần kiểm định bao gồm hai biến phụ thuộc (lựa
chọn dựa treo hai tiêu chí) và bảy biến độc lập. Kết quả nghiên cứu cho thấy cả hai mơ
hình đều cho cùng một kết quả là có ba nhân tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ

tài chính bao gồm: LEV (Địn bẩy tài chính), SIZE (Quy mơ cơng ty) và VLĐRTSNH
(Tỷ lệ vốn lưu động rìn trên tài sản ngắn hạn), nhưng trong đó biến tác động mạnh nhất
là LEV, rồi đến SIZE và cuối cùng là VLĐRTSNH (tại các mức ý nghĩa 5%). Bên cạnh
đó, tác giả cũng đã đưa ra một số kiến nghị cho những doanh nghiệp niêm yết trên sàn
chứng khoán về những biện pháp cho cả hai trường hợp: Những doanh nghiệp đang rơi
vào kiệt quệ tài chính và những doanh nghiệp có thể phịng tránh khả năng xảy ra kiệt
quệ tài chính.


ABSTRACT
In this study, I find factors affecting the financial distress for the companies on
the Ho Chi Minh City Stock Exchange and Hanoi Stock Exchange in the period from
2014 – 2019. The theories that the author learned at my university as well as referenced
through books and articles and topics in the same field. The paper used data from 623
listed firms, including 3738 observations, combined with the use of the Binary Logistic
model. The author proposes two models, including two dependent variables (selected
based on two methods) and seven independent variables. Research results show that both
models give the same result that there are three factors affecting the financial distress:
LEV, SIZE and VLDRTSNH, but in which the most influential variable is LEV, then
SIZE and VLDRTSNH (at the significance level 5%). In addition, the author also gave
some recommendations to companies listed on the HOSE and HNX about measures for
both cases: businesses that have fallen into financial distress and businesses that may to
prevent the financial distress.


LỜI CAM ĐOAN
Tác giả xin cam đoan khóa luận với tên đề tài “CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN
KHẢ NĂNG XẢY RA KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC CƠNG TY NIÊM YẾT
TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM” là cơng trình nghiên cứu riêng
của tác giả dưới sự giúp đỡ của Tiến sĩ Bùi Đan Thanh – giảng viên khoa Tài Chính

trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh. Nguồn dữ liệu và nội dung tham
khảo đều được trích dẫn nguồn gốc rõ ràng, thống nhất trong phần danh mục tài liệu
tham khảo. Kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó khơng có các nội dung đã được
công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn
được dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận. Tác giả xin chịu trách nhiệm hồn tồn với
những cam đoan của mình.
TP.HCM, ngày 14 tháng 08 năm 2020
Tác giả

Nguyễn Nhật Quang


LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy/Cô, đặc biệt là q Thầy/Cơ Khoa Tài chính,
Trường Đại học Ngân hàng Thành Phố Hồ Chí Minh. Những người đã trực tiếp giảng
dạy, tận tình truyền đạt kiến thức cho tôi trong những năm học tập tại trường, cũng như
đã tạo cơ hội cho tôi được thực hiện nghiên cứu này.
Tiếp theo tơi xin gửi lịng biết ơn sâu sắc nhất đến TS. Bùi Đan Thanh – người
đã hướng dẫn tơi một cách tận tình nhất, chu đáo trong suốt q trình thực hiện khóa
luận tập tốt nghiệp vừa qua.
Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất cả những người đã ủng hộ tơi để hồn
thành bài nghiên cứu này.


MỤC LỤC
CHƯƠNG 1.
1.1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU……………………………..1

Tính cấp thiết và tính mới của đề tài:……………………………………….….1

1.1.1.

Tính cấp thiết của đề tài:…………………………………………………...1

1.1.2.

Tính mới của đề tài:………………………………………………………..3

1.2.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu:……………………………………………….3

1.2.1.

Mục tiêu nghiên cứu:……………………………………………………....3

1.2.2.

Câu hỏi nghiên cứu:………………………………………………………..4

1.3.

Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu:………………………………...4

1.3.1.

Đối tượng nghiên cứu:……………………………………………………..4

1.3.2.

Phạm vi nghiên cứu:……………………………………………………….4

1.4.

Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu:………………………….......4

1.4.1.

Dữ liệu nghiên cứu:………………………………………………………..4

1.4.2.

Phương pháp nghiên cứu:……………………………………………….…5

1.5.

Đóng góp của đề tài………………………………………………………….…5

1.5.1.

Đóng góp về mặt lý luận:…………………………………………………..5

1.5.2.

Đóng góp về mặt thực nghiệm:………………………………………….…5

1.6.

Bố cục đề tài:……………………………………………………………….…..6

CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ KIỆT

QUỆ TÀI CHÍNH…………………………………………………………….………..7
2.1.

Lý thuyết về kiệt quệ tài chính:…………………………………………………7

2.1.1.

Khung lý thuyết về kiệt quệ tài chính:……………………………………..7

2.1.2.

Các quan điểm về kiệt quệ tài chính:………………………………………8

2.2.

Cơ sở lý thuyết liên quan:……………………………………………………..12

2.2.1. Cơ sở lý thuyết về cơ cấu vốn trong doanh nghiệp:…………………………..12
2.2.1.1.

Cơ cấu vốn và các thành phần của cơ cấu vốn trong doanh nghiệp:……12

2.2.1.2.

Một số lý thuyết, quan điểm chủ yếu về cơ cấu vốn trong doanh nghiệp:.13


2.2.2. Lý thuyết nền tảng:……………………………………………………………17
2.2.2.1.

Lý thuyết đánh đổi của cơ cấu vốn (Trade-off Theory):……………….17

2.2.2.2.

Lý thuyết trật tự phân hạng:……………………………………………18

2.2.2.3.

Lý thuyết chi phí đại diện:……………………………………………...21

2.2.3. Mơ hình về tài trợ vốn lưu động:……………………………………………...21
2.2.4. Nội dung và ý nghĩa của việc quản trị dòng tiền trong sản xuất kinh doanh:…24
2.3.

Các đề tài nghiên cứu thực tiễn có liên quan:…………………………………26

2.3.1.

Đề tài nghiên cứu nước ngoài:……………………………………………26

2.3.2.

Đề tài nghiên cứu trong nước:…………………………………………….29

CHƯƠNG 3.
3.1.

DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU..35

Xây dựng giả thuyết:………………………………………………………….35

3.1.1.

Dòng tiền hoạt động kinh doanh của cơng ty:…………………………….35

3.1.2.

Địn bẩy tài chính:………………………………………………………...36

3.1.3.

Quy mơ cơng ty:………………………………………………………….37

3.1.4.

Tỷ lệ vốn lưu động rịng trên tài sản ngắn hạn:…………………………..38

3.2.

Đề xuất mơ hình nghiên cứu:…………………………………………………40

3.2.1. Điều kiện của dữ liệu thu thập và biến lựa chọn trong mơ hình nghiên
cứu:………………………………………………………………………………..40
3.2.2.

Xây dựng mơ hình nghiên cứu:…………………………………………..41

3.2.3.

Đo lường các biến:………………………………………………………..42

3.3.

Dữ liệu nghiên cứu:…………………………………………………………...46

3.3.1.

Dữ liệu thu thập:………………………………………………………….46

3.3.2.

Xử lý dữ liệu:……………………………………………………………..47

3.4.

Phương pháp hồi quy:…………………………………………………………47

3.4.1.

Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng:………………………………………47

3.4.2.

Trình tự thực hiện nghiên cứu định lượng:………………………………..48

3.5.

Sơ đồ tóm tắt quy trình thực hiện……………………………………………..50

CHƯƠNG 4.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU……….51


4.1.

Thống kê mô tả các biến định lượng trong mô hình…………………….……51

4.2.

Phân tích ma trận tương quan………………………………………………....53

4.3.

Phân tích mơ hình hồi quy…………………………………………………….54

4.4.

Giải thích các biến độc lập:……………………………………………………60

CHƯƠNG 5.

KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP………………………………………66

5.1.

Kết luận về các nhân tố tác động đến kiệt quệ tài chính:……………………..66

5.2.

Gợi ý cho các doanh nghiệp:………………………………………………….69

5.3.

Những hạn mặt còn hạn chế của nghiên cứu:…………………………………74

5.4.

Gợi ý hướng nghiên cứu trong tương lai:……………………………………...75


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1. Cơ cấu vốn theo quan điểm truyền thống .............................................. 14
Hình 2.2. Giá trị doanh nghiệp theo M&M có thuế ............................................... 17
Hình 2.3. Giá trị doanh nghiệp khi có lá chắn thuế và chi phí kiệt quệ tài chính .. 17
Hình 2.4. Mơ hình số 1........................................................................................... 22
Hình 2.5. Mơ hình số 2........................................................................................... 22
Hình 2.6. Mơ hình số 3........................................................................................... 23


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Biểu đồ 1. Số doanh nghiệp thành lập mới và phá sản tại Việt Nam ...................... 1
Bảng 2.1. Cơ cấu nguồn vốn trong doanh nghiệp tiếp cận theo đối tượng sở hữu 12
Bảng 2.2. Cơ cấu vốn trong doanh nghiệp tiếp cận theo thời hạn hoàn trả ........... 13

Bảng 2.3. Các giai đoạn của trạng thái kiệt quệ tài chính trong doanh nghiệp........ 8
Bảng 2.4. Kết quả nghiên cứu của Huỳnh Cát Tường (2008) ............................... 30
Bảng 2.5. Tổng hợp kết quả những nghiên cứu có liên quan đến đề tài ................ 32
Bảng 4. 1 Thống kê mô tả các biến định lượng trong mơ hình.............................. 51
Bảng 4. 2. Phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình ................. 54
Bảng 4. 3. Kiểm định Hausman với mơ hình số 1 ................................................. 55
Bảng 4. 4. Kiểm định Hausman với mơ hình số 2 ................................................. 55
Bảng 4. 5. Kiểm định FEM với mơ hình số 1 ........................................................ 56
Bảng 4. 6. Kiểm định FEM với mơ hình số 2 ........................................................ 57
Bảng 4. 7. Kết quả kiểm định Wald cho mơ hình số 1 .......................................... 58
Bảng 4. 8. Kết quả kiểm định Wald cho mơ hình số 2 .......................................... 58
Bảng 4. 9. Kết quả khả năng dự báo của mơ hình số 1 .......................................... 59
Bảng 4. 10. Kết quả khả năng dự báo của mơ hình số 1 ........................................ 60
Bảng 4. 11. Vai trò ảnh hưởng của các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu............. 64
Bảng 4. 12. Vai trị ảnh hưởng của các yếu tố trong mơ hình khi P0 thay đổi ....... 65
Bảng 6. 1. Xếp hạng trái phiếu Hoa Kỳ quy đổi dựa trên EMS ............................. ix
Bảng 6. 2. Kết quả phân loại của mẫu gốc .............................................................. xi
Bảng 6. 3. Kết quả phân loại mẫu cho thời gian hai năm trước khi phá sản ......... xii
Bảng 6. 4. Kết quả sắp xếp mẫu thứ cấp của các công ty phá sản ........................ xiii
Bảng 6. 6. Mô hình điều chỉnh Z’-Score: Phân loại kết quả, trung bình nhóm, ranh
giới điểm phân biệt ............................................................................................... xvii
Bảng 6. 7. Xếp hạng trái phiếu Hoa Kỳ quy đổi dựa trên EMS ........................... xix


DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu từ viết tắt

Diễn giải đầy đủ
1. Giải thích bằng tiếng Việt

HOSE

Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh

HNX

Sở giao dịch chứng khốn Hà Nội

TSCĐ

Tài sản cố định

TSLĐ

Tài sản lưu động

VLĐ

Vốn lưu động

FEM

Mô hình đánh giá tác động cố định - fixed effects

REM

Mơ hình đánh giá tác động ngẫu nhiên - random
effects

M&M

Lý thuyết cấu trúc vốn hiện đại bắt đầu với bài viết
của Modigliani và Miller vào năm 1958
2. Giải thích bằng tiếng Anh.

EAT

Earnings After Tax

EBT

Earnings Before Tax

EBITDA

Earnings Before Interest, Tax, Depreciation
and Amortization

OCF

Operating Cash Flow


1

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
1.1.

Tính cấp thiết và tính mới của đề tài:
1.1.1. Tính cấp thiết của đề tài:

Trong giai đoạn từ 2017 đến 5 tháng đầu năm 2020, nền kinh tế Việt Nam liên

tục ghi nhận những thông tin không khả quan từ tổng cục thống kê: Năm 2019 có
91,282 doanh nghiệp phá sản, ngừng hoặt động, chiếm hơn 66% trong tổng số doanh
nghiệp thành lập mới; năm 2017 có 72,666 doanh nghiệp phá sản, ngừng hoạt động,
trong đó 92% là doanh nghiệp có quy mơ vừa và nhỏ (dưới 10 tỷ đồng). Tuy nhiên
cũng cùng kỳ trong năm, Việt Nam ghi nhận số lượng doanh nghiệp thành lập mới
đạt mức kỷ lục 126,859 doanh nghiệp. Như vậy, trung bình số doanh nghiệp phá sản,
giải thể hoặc ngừng hoạt động chiếm 60% so với số doanh nghiệp vừa thành lập. Nếu
ta nhìn lại ở năm 2014 thì con số này cịn tượng hơn, cứ 10 doanh nghiệp mới thành
lập thì có đến 9 doanh nghiệp tun bố phá sản. Số doanh nghiệp mới thành lập và
tuyên bố phá sản tại Việt Nam giai đoạn 2013-2019 được minh họa tại Biểu đồ 1:
Biểu đồ 1. Số doanh nghiệp thành lập mới và phá sản tại Việt Nam
giai đoạn 2013-2019
160,000
140,000
126,859

120,000
94,754
76,955

74,842

60,000
40,000
20,000
0

138,140

110,100

100,000
80,000

131,000

40,116
9,818
10,803

46,599
9,501
11,723

43,711
55,742
9,467
15,649

2013
2014
2015
Số DN tạm thời ngừng HĐ
Số DN tạm dừng hoạt động chờ giải thể

40,750

38,869

12,478

12,113

19,917

21,684

2016

25,484
16,301

18,840

27,036

28,731

2017
2018
2019
Số DN hoàn thành thủ tục giải thể
Số DN thành lập mới

(Nguồn: Tổng hợp tác giả, Tổng hợp từ bảng báo cáo tình hình kinh tế xã hội
Việt Nam năm 2013,2014, ...,2019, tổng cục tống kê năm 2020).

2

Đây chỉ là những số liệu được cơng khai tình hình phá sản và giải thể của các
doanh nghiệp nhưng chưa kể đến những doanh nghiệp đang trong tình trạng gặp khó
khăn tài chính, đang trong tình trạng nợ cao mà khơng có khả năng chi trả, chỉ đang
có nguy cơ phá sản nhưng vẫn đang cố gắn xoay sở cho chính doanh nghiệp của mình
mà chưa cơng khai thơng tin một cách minh bạch. Đáng quan tâm hơn khi vào đầu
năm 2020, Việt Nam nói riêng mà trên tồn thế giới nói chung đều đối mặt mới hai
lần đỉnh điểm của dịch COVID-19, đây là một bất lợi rất lớn cho các doanh nghiệp
nhỏ và vừa. Dịch COVID-19 là một trong những nguyên nhân khách quan làm cho
các doanh nghiệp roi vào kiệt quệ tài chính, hay nói cách khác việc nghiên cứu về
khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính là việc hết sức cần thiết cho hiện tại và một kế
hoạch trong tương lai.
Kiệt quệ tài chính không phải là nguyên nhân chắc chắn để dẫn đến phá sản,
nhưng một doanh nghiệp phá sản thì chắc chắn trải qua tình trạng kiệt quệ tài chính.
Do đó dự báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính đã trở thành nhu cầu cần thiết, là một
vấn đề ngày càng thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư, các chủ nợ và các nhà quản
lý. Việc xác định khi một công ty rơi vào kiệt quệ tài chính thơng qua nhận diện các
yếu tố tác động, giúp cho các nhà quản lý đưa ra được các quyết sách phù hợp nhằm
duy trì hoạt động cho cơng ty và thúc đẩy công ty tiếp tục phát triển. Đồng thời giúp
cho các nhà đầu tư và các chủ nợ có thể đánh giá mức độ rủi ro khi cơng ty có những
yếu tố đáng báo động làm nó có thể rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
Hiện nay đã có nhiều các mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính được áp dụng cho
các doanh nghiệp ở Việt Nam, cũng như những nghiên cứu xoay quanh những nhân
tố tác động đến tình trạng này. Tuy nhiên ở mức độ hiểu biết của tác giả và việc cập
nhật những số liệu mới nhất từ đó đưa ra một mơ hình dự báo những nhân tố tác động
đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng
khoán Việt Nam là điều cần thiết và nằm trong khả năng nghiên cứu.
Từ những yêu cầu bức thiết trên, tác giả chọn đề tài “Các nhân tố tác động đến
khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các cơng ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt

3

Nam” làm luận văn tốt nghiệp Đại học của mình với mong muốn có thể nâng cao khả
năng phân loại các yếu tố ảnh hưởng đến các doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch
chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội
(HNX), từ đó giúp hạn chế số lượng doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính.
1.1.2. Tính mới của đề tài:
Giới hạn bởi kiến thức, kinh nghiệm thực tế cũng như ràng buộc về thời gian
làm luận văn, tác giả đã nổ lực hồn thiện nghiên cứu và có những đóng góp mới như
sau:
- Một là, có sự cập nhật số liệu mới nhất so với những đề tài tương tự cùng
lĩnh vực nghiên cứu. Việc cập nhật số liệu mới nhất sẽ cho thấy tính chính xác càng
cao khi đưa ra mơ hình và xác với thực tế các doanh nghiệp nhất. Mẫu nghiên cứu
thu thập được tương đối lớn, bao gồm 3738 quan sát cho 623 doanh nghiệp niêm yết
trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2014-2019.
- Hai là, tác giả có sự chọn lọc và tránh hiểu nhầm giữa: (1) Những nhân tố tác
động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính và (2) Những nhân tố được biểu hiện ra
khi kiệt quệ tài chính xảy ra. Việc xác định tính đúng đắn và phù hợp của các biến
trong mơ hình làm tăng độ chính xác cho mơ hình đề xuất của tác giả.
- Ba là, mơ hình thực tế được đề xuất đúng 92.88% so với mẫu quan sát. Đây
cũng là đóng góp thực tế thứ nhất của đề tài.
- Bốn là, trên cơ sở những kết quả nghiên cứu trên, luận án đã đề xuất được
những giải pháp cụ thể, đồng bộ và có tính hệ thống cho các doanh nghiệp đã hoặc
đang có dấu hiệu rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính cũng như như những doanh
nghiệp muốn hạn chế khả năng rơi bào tình trạng này. Đây cũng là đóng góp thực
tiễn thứ 2 của đề tài.
1.2. Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu:
1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu tổng quát: Vận dụng các lý thuyết nền tảng, tham khảo những nghiên
cứu cùng lĩnh vực trong và ngồi nước, từ đó xác giả đưa ra kết luận về những nhân


4

tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp niêm yết trên
sàn chứng khoán Việt Nam và đề xuất những giải pháp dựa trên kết quả thu được.
Bài nghiên cứu của tác giả nhằm giải quyết ba vấn đề chính:
i. Tìm ra các nhân tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các
doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
ii. Lý giải mức độ tác động của các yếu tố ấy.
iii. Đề xuất những giải pháp liên quan dựa trên kết quả hồi quy.
1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu:
− Câu hỏi 1: Có những nhân tố nào tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài
chính đối với các cơng ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam?
− Câu hỏi 2: Từ những nhân tố phát hiện được thì chúng tác động ở mức độ và
chiều hướng như thế nào và nhân tố nào tác động mạnh nhất đến khả năng xảy ra kiệt
quệ tài chính?
− Câu hỏi 3: Những giải pháp nào cho doanh nghiệp để phòng tránh khả năng
rơi vào kiệt quệ tài chính hoặc giải pháp cho doanh nghiệp khi họ đang trong tình
trạng kiệt quệ tài chính?
1.3. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu:
1.3.1. Đối tượng nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu của luận án là các nhân tố có thể đo lường (thơng qua báo
cáo tài chính) tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính.
1.3.2. Phạm vi nghiên cứu:
- Phạm vi không gian: công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX.
- Phạm vi thời gian: giai đoạn 2014 – 2019.
1.4. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu:

1.4.1. Dữ liệu nghiên cứu:
Tác giả sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp của các công ty phi tài chính niêm yết
trên Sở Giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), Sở giao dịch chứng
khốn Hà Nội (HNX) được trích xuất từ báo cáo tài chính của các cơng ty đó trong


5

giai đoạn 2014 – 2019. Mẫu nghiên cứu của tác giả bao gồm 623 công ty được niêm
yết trên HOSE, HNX trong giai đoạn từ 2014 – 2019.
1.4.2. Phương pháp nghiên cứu:
Việc tìm kiếm các nhân tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của
các cơng ty niêm yết trên sàn chứng khoán được thực hiện thơng qua những phương
pháp sau:
− Phân tích, thống kê mơ tả để đánh giá tổng quan về mẫu nghiên cứu.
− Sử dụng phương pháp hồi quy trên dữ liệu bảng (Panel data) đối với mơ hình
kinh tế lượng được thiết lập để biểu thị mối quan hệ tác động giữa các biến độc lập
lên biến phụ thuộc (kiệt quệ tài chính). Các phương pháp hồi quy bao gồm: phương
pháp hồi quy theo cách tiếp cận các yếu tố ảnh hưởng cố định (FEM) và phương pháp
hồi quy theo các yếu tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM). Tác giả tiến hành lựa chọn
pháp hồi quy phù hợp với mơ hình, sau đó kiểm định lựa chọn mơ hình. Các phương
pháp được thực hiện dưới sự hỗ trợ của phần mềm Stata.
− Sử dụng kết luận của mơ hình để lập luận và đề xuất những giải pháp tương
ứng.
1.5. Đóng góp của đề tài
1.5.1. Đóng góp về mặt lý luận:
Khái quát và phát triển những lý luận về những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng
xảy ra kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.
Cũng như đánh giá được mức độ tác động của từng yếu tố đó.
Đề tài được xem là một ví dụ minh chứng cho những lý thuyết về kiệt quệ tài

chính đã được nêu trước đây, các học thuyết khác như: Lý thuyết đanh đổi; Lý thuyết
trật tự phân hạng; Lý thuyết chi phí đại diện.
1.5.2. Đóng góp về mặt thực nghiệm:
Thứ nhất, kết quả của nghiên cứu này giúp các doanh nghiệp có cơ sở nắm bắt
được các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp


6

làm cơ sở đưa ra những giải pháp giúp doanh nghiệp thốt khỏi tình trạng kiệt quệ và
giảm những thất thốt do kiệt quệ tài chính gây ra.
Thứ hai, kết quả của nghiên cứu này giúp các nhà đầu tư có thể nhận biết tình
trạng của cơng ty mà mình muốn đầu tư. Xem xét xem doanh nghiệp đó có khả năng
lâm vào kiệt quệ tài chính hay khơng và có quyết định đúng đắn.
Thứ Ba, kết quả của nghiên cứu này giúp các doanh nghiệp nhận biết được mức
tác động của từng yếu tố đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính, từ đó phải ưu tiên xử
lý yếu tố nào trước và có lợi cho doanh nghiệp nhằm giảm thiểu chi phí kiệt quệ tài
chính.
1.6. Bố cục đề tài:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu.
Chươn�c mã hóa thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là biến nhị phân.
Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì khơng thể phân tích với dạng hồi quy thơng
thường vì làm như vậy sẽ vi phạm các giả định, rất dễ thấy là khi biến phụ thuộc chỉ
có hai biểu hiện thì thật khơng phù hợp khi giả định rằng phần dư có phân phối chuẩn,
mà thay vào đó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực của các kiểm
định thống kê trong phép hồi quy thông thường. Một khó khăn khác khi dùng hồi quy
tuyến tính thơng thường là giá trị dự đoán được của biến phụ thuộc không thể được
diễn dịch như xác suất (giá trị ước lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary
logistic phải rơi vào khoảng (0;1)).
2. Mơ hình hồi quy Binary logistic:

Với mơ hình hồi quy Binary logistic, thơng tin chúng ta cần thu thập về biến
phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay khơng, biến phụ thuộc Y lúc này có
hai giá trị 0 và 1, với 0 là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất
nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ
tục sẽ được dùng để dự đốn lớn hơn 0,5 thì kết quả dự đốn sẽ cho là “có” xảy ra sự
kiện, ngược lại kết quả sẽ là “ không”. Chúng ta sẽ nghiên cứu mơ hình hàm Bianary
Logistic trong trường hợp đơn giản nhất là chỉ có 1 biến độc lập X:
Ta có mơ hình hàm Binary Logistic như sau:
Pi= E(Y=1/X) =

𝑒 (𝐵0+𝐵1𝑋)
1+𝑒 (𝐵0+𝐵1𝑋)


ii

Trong công thức này Pi= E(Y=1/X) = P(Y=1) gọi là xác suất để sự kiện xảy ra
(Y=1) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể là Xi. Ký hiệu biểu thức là z, ta viết lại mơ
hình hàm Binary Logistic như sau:
P (Y=1) =

𝑒𝑧
1+𝑒 𝑧

Vậy thì xác suất không xảy ra sự kiện là:
P(Y=0) =1-P(Y=1) =1-

𝑒𝑧
1+𝑒 𝑧

Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra với xác suất sự kiện
đó khơng xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này có thể được thể hiện trong công thức:
𝑃(𝑌=1)
𝑃(𝑌=0)

=

𝑒𝑧
1+𝑒𝑧
𝑒𝑧
1−
1+𝑒𝑧

Lấy log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta
được kết quả là:
Ln (

𝑃(𝑌=1)
𝑃(𝑌=0)

)=ln𝑒 𝑧

Vì ln𝑒 𝑧 =z nên kết quả cuối cùng là
Ln (

𝑃(𝑌=1)
𝑃(𝑌=0)

)= =Bo+ B1X

Hay viết cách khác Ln (

𝑃(𝑌=1)

)= =Bo+ B1X là dạng hàm hồi quy Binary Logistic.

𝑃(𝑌=0)

Và ta mở rộng mơ hình hồi quy Binary Logistic cho 2 hay nhiều biến độc lập Xk.
3. Các phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình hồi quy Binary Logistic
Với phương pháp hồi quy từng bước (Stepwise), số thống kê được sử dụng cho
các biến được đưa vào và dời ra căn cứ trên số thống kê likelihood-ratio (tỷ lệ thích
hợp) hay thống kê Wald.
Bạn cũng có thể chọn một trong các phương pháp thay thế sau:
- Enter: đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong
một bước.


iii

- Forward: Conditional là phương pháp đưa vào dần theo điều kiện. Nó kiểm tra
việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những
ước lượng thơng số có điều kiện.
- Forward: LR là phương pháp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trên
xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa
(maximum-likelihood estimates).
- Forward: Wald là phương pháp đưa vào dần kiểm tra việc loại biến căn cứ trên
xác suất của số thống kê Wald.
- Backward: Conditional là phương pháp loại trừ dần theo điều kiện. Nó kiểm
tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê. Likelihood-ratio dựa trên những

ước lượng thơng số có điều kiện.
- Backwald: LR là phương pháp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trên xác
suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng khả năng xảy ra tối
đa.
- Backwald: Wald là phương pháp loại trừ dần kiểm tra loại biến căn cứ trên
xác suất của thống kê Wald.
Phụ lục 2: Mô hình z-score
Khi nghiên cứu thiết lập mơ hình z-score, altman đă thực hiện các bước như
sau:
BƯỚC 1: SỰ CHỌN MẪU
Mẫu ban đầu bao gồm 66 công ty với 33 công ty ở mỗi nhóm. Nhóm phá sản
(kiệt quệ) (nhóm 1) là những nhà sản xuất đã nộp đơn phá sản theo chương 10 của
Luật Phá Sản Hoa Kỳ trong giai đoạn 1946 đến 1965. Thời kỳ 20 năm không phải là
sự chọn lựa tốt nhất bởi vì các chỉ số trung bình cũng chịu những thăng trầm theo thời
gian. Một cách lý tưởng, chúng ta sẽ chọn danh sách các chỉ số ở giai đoạn t để dự
báo các công ty khác trong giai đoạn tiếp theo t+1. Không may, điều này là khơng thể
thực hiện bởi vì sự hạn chế về dữ liệu.
Nhận thấy rằng nhóm này là khơng hồn tồn thuần nhất, (bởi vì sự khác nhau
về ngành và kích cỡ cơng ty), Altman đã cố gắng thực hiện sự lựa chọn cẩn thận các


iv

cơng ty khơng phá sản (khơng kiệt quệ).
Nhóm hai bao gồm một mẫu ghép đôi của các doanh nghiệp sản xuất được chọn
từ cơ sở phân loại ngẫu nhiên. Các cơng ty được phân lớp bởi ngành và kích cỡ doanh
nghiệp, với phạm vi tài sản được giới hạn nghiêm ngặt từ 1 triệu USD đến 25 triệu
USD. Giá trị tài sản trung bình của các cơng ty trong nhóm 2 (9.6 triệu USD) lớn hơn
một ít so với nhóm 1, nhưng để hai nhóm có kích cỡ tài sản như nhau là điều dường
như không cần thiết. Các công ty trong nhóm 2 vẫn cịn hoạt động trong thời gian

phân tích. Cũng vậy, dữ liệu thu thập từ cùng các năm cho các công ty phá sản. Đối
với thử mẫu đầu tiên, dữ liệu được xây dựng từ các dữ liệu báo cáo tài chính kỳ hạn
một năm báo cáo trước khi phá sản. Dữ liệu đuợc xây dựng từ Sổ Tay Ngành của tổ
chức Moody và từ các báo cáo được chọn lọc hằng năm. Thời gian chết trung bình
của các báo cáo tài chính là 7 tháng rưỡi (thời gian giữa kết thúc năm và hoàn thành
báo cáo) (lead-time).
Một chi tiết quan trọng là xác định cỡ tài sản của nhóm được lấy mẫu. Quyết
định loại bỏ các công ty nhỏ (tài sản dưới 1 triệu USD) và các công ty rất lớn ra khỏi
mẫu là cần thiết cho phạm vi tài sản các công ty trong nhóm 1. Thêm vào đó, vụ việc
phá sản của các công ty cỡ lớn là rất hiếm trước năm 1966. Điều này đã thay đổi từ
năm 1970 với sự xuất hiện vài vụ phá sản rất lớn ví dụ như Penn Central R.R. Những
vụ phá sán ở các ngành công nghiệp cũng xuất hiện ngày càng nhiều kể từ năm 1978.
Tính chung, có ít nhất 100 vụ phá sản theo chương 11 với tài sản hơn 1 tỷ USD kể từ
năm 1978 (là năm ban hành luật phá sản mới).Những chỉ trích thường thấy là đối với
các chỉ số tài chính, về bản chất, số liệu thống kê cho thấy chúng chịu sự ảnh hưởng
của yếu tố kích cỡ doanh nghiệp, và do đó nên loại bỏ tác động của yếu tố này trong
phân tích. Mơ hình Z-Score xuất hiện có thể đáp ứng được nhu cầu này.
BƯỚC 2: LỰA CHỌN BIẾN
Sau khi hình thành được khái niệm nhóm và chọn được công ty, đến việc thu
thập các bảng cân đối và các báo cáo kết quả kinh doanh. Bởi vì số lượng lớn biến
được tìm thấy đều là những chỉ báo quan trọng cho các vấn đề của các công ty trong
các nghiên cứu quá khứ, một danh sách gồm 22 chỉ số hữu ích được thu thập để đánh


v

giá. Các biến được phân thành 5 nhóm, bao gồm nhóm chỉ số thanh khoản, nhóm chỉ
số lợi nhuận, nhóm chỉ số địn bẩy, nhóm chỉ số khả năng thanh tốn và nhóm chỉ số
hoạt động. Các chỉ số được chọn trên cơ sở tính phổ biến về học thuật và khả năng
tương thích đối với cơng trình nghiên cứu, và có một vài chỉ số mới trong phân tích

này. Nghiên cứu của Beaver (1967) kết luận rằng chỉ số dòng tiền trên nợ là chỉ số
chỉ báo đơn mạnh nhất. Chỉ số này không được xem xét trong công trình này bởi vì
thiếu dữ liệu nhất qn và chính xác về khấu hao và dòng tiền. Từ danh sách 22 chỉ
số, 5 chỉ số đã được chọn vì chúng đã thể hiện tốt nhất trong việc liên kết dự đốn
phá sản cơng ty. Các chỉ số này khơng bao gồm tất cả các biến số quan trọng nhất
được đo lường một cách độc lập. Để đạt được tập hợp các biến số cuối cùng, các thủ
tục sau đã được sử dụng: (1) quan sát mức ý nghĩa thống kê của các chức năng thay
thế khác nhau, bao gồm việc xác định phần đóng góp tương đối của các biến số độc
lập; (2) đánh giá sự tương quan giữa các biến số có liên quan; (3) quan sát độ chính
xác về mặt dự báo của các tập hợp biến; và (4) đánh giá của các chuyên gia.
Biệt thức cuối cùng đuợc thể hiện như sau:
Z = 0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
Trong đó:
X1= working capital/total assets = Vốn lưu động/ Tổng tài sản,
X2= Retained earning/ total assets = Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3= Eanring before tax and interest/ total assets = Lợi nhuận trước thuế và lãi
vay/ Tổng tài sản,
X4= Market value equity/ book value of total liabilities = Giá trị thị trường của
vốn CSH/ giá trị sổ sách của nợ phải trả,
X5= Sales/total assets = Tổng doanh thu/ Tổng tài sản, và Z= overall index =
chỉ số tổng hợp,
Chú ý rằng, mô hình khơng có một hằng số nào (số giới hạn). Đó bởi vì các
phần mềm cụ thể được sử dụng, và kết quả là, điểm số giới hạn tương ứng giữa hai
nhóm khơng phải là 0. Phần mềm khác, như SAS và SPSS, có một hằng số, mà nó
chuẩn hóa điểm giới hạn ở 0 nếu số mẫu của hai nhóm là bằng nhau.


vi

BƯỚC 3: GIẢI THÍCH CÁC BIẾN SỐ

X1, working capital/total assets (WC/TA) = Vốn lưu động/ Tổng tài sản
Chỉ số working capital/ total assets, thường được tìm thấy trong các nghiên cứu
về các trục trặc DN, là một công cụ đo lường độ thanh khoản rịng của các tài sản của
cơng ty tương ứng với tổng vốn. Working capital được định nghĩa như là sự khác
nhau giữa current assets – tài sản lưu động và current liabilities- nợ ngắn hạn. Tính
thanh khoản và đặc điểm về kích thước được cân nhắc rõ nét. Thông thường, một
công ty trải qua một thời kỳ lỗ hoạt động kéo dài sẽ có tài sản lưu động bị co lại so
với tổng tài sản. Trong ba chỉ số thanh khoản được đánh giá, chỉ số này tỏ ra là chỉ
số đáng giá nhất. Hai chỉ số thanh khoản khác được kiểm tra là current ratio- chỉ số
thanh toán hiện hành và quick ratio – chỉ số thanh tốn tức thời. Chúng xem ra kém
hữu ích và phụ thuộc vào khuynh hướng bảo thủ của một vài công ty thất bại.
X2, retained earnings/total assets (RE/TA) = Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
Lợi nhuận giữ lại thể hiện tổng số thu nhập được tái đầu tư hay mức lỗ của một
doanh nghiệp trong suốt thời gian tồn tại của nó. Chỉ số này cũng được xem như là
thặng dư kiếm được từ quá trình hoạt động. Điều đáng chú ý là chỉ số này phụ thuộc
vào sự vận động thông qua tái cấu trúc và tuyên bố chia cổ tức, vốn không phải là đối
tượng nghiên cứu của nghiên cứu này, có thể hiểu rằng một xu hướng sẽ được hình
thành thơng qua tái tổ chức, hoặc chính sách chia cổ tức hoặc những điều chỉnh phù
hợp trong các tài khoản kế tốn.
Một khía cạnh mới thú vị về chỉ số lợi nhuận giữ lại là khả năng đo lường lợi
nhuận tích lũy theo thời gian. Thời gian hoạt động ngắn hay dài của một công ty được
cân nhắc hồn tồn ở chỉ số này. Ví dụ, các công ty trẻ thường thể hiện một chỉ số
RE/TA thấp bởi vì nó chưa có thời gian để tích lũy lợi nhuận. Vì vậy, có thể lập luận
là các cơng ty trẻ ở một mức độ nào đó bị phân biệt đối xử trong phân tích này, và
khả năng các cơng ty này đuợc xếp vào nhóm phá sản là cao hơn một cách tương đối
so với các cơng ty có thời gian hoạt động nhiều hơn. Nhưng đó là điều chính xác
trong thế giới thực. Các cơng ty dễ bị phá sản ở những năm đầu hoạt động. Trong
năm 1993, khoảng 50% số các công ty bị phá sản trong từ một đến 5 năm đầu hoạt

vii

động (Dun & Bradstreet, 1994).
Thêm vào đó, chỉ số RE/TA đo lường địn bẩy của một doanh nghiệp. Những
cơng ty với mức RE cao, so với TA, có thể tài trợ tài sản thông qua việc giữ lại lợi
nhuận và không sử dụng nhiều nợ.
X3, Earnings before Interest and taxes/Total assets (EBIT/TA)=Lợi nhuận
trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản (chỉ số hiệu suất sử dụng tài sản)
Chỉ số này đo lường năng suất thật của tài sản doanh nghiệp, một cách độc lập
với thuế và vay nợ. Bởi vì sự sinh tồn tối hậu của một doanh nghiệp là dựa vào khả
năng tạo ra tiền của tài sản, chỉ số này xuất hiện rất hay trong nghiên cứu liên quan
đến thất bại doanh nghiệp. Hơn nữa, việc mất khả năng thanh toán trong các trường
hợp phá sản xảy ra khi tổng nợ lớn hơn giá trị đúng của tài sản công ty với giá trị
được xác định dựa trên khả năng sinh lợi của tài sản. Chỉ số này có khả năng chỉ báo
tốt hơn các chỉ số sinh lợi khác, kể cả dòng tiền.
X4, Market value of Equity/Book value of total liabilities (MVE/TL) = Giá trị
thị trường của vốn chủ sở hữu /Giá trị sổ sách của nợ
Vốn chủ sở hữu được đo lường bởi giá trị thị truờng của tất cả cổ phiếu, cổ phiếu
ưu đãi và cổ phiếu thường, trong khi nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn. Chỉ
số này đo mức độ có thể sụt giảm về mặt giá trị của tài sản công ty (đo lường bởi giá
trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ) trước khi nợ vượt q tài sản và cơng ty mất
khả năng thanh tốn. Ví dụ, một cơng ty với giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu là
1000 USD, và nợ là 500 USD có thể chịu được sự sụt giảm 2/3 giá trị tài sản trước
khi mất khả năng thanh toán (sụt 2/3 tài sản tức là tổng giá trị tài sản cịn lại
=1/3*(1000+500)=500 USD). Tuy nhiên, cùng một cơng ty với 250 USD giá trị vốn
chủ sở hữu sẽ bị mất khả năng thanh toán nếu tài sản giảm chỉ cịn 1/3 giá trị. Chỉ số
này bổ sung kích thước giá trị thị trường mà hầu hết các nghiên cứu phá sản khác
không đề cập đến.
X5, Sales/Total assets (S/TA) = Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
Chỉ số doanh thu trên tổng tài sản là một chỉ số tài chính tiêu chuẩn minh họa

cho khả năng tạo ra thu nhập của tài sản doanh nghiệp. Nó là một thước đo khả năng


viii

quản trị trong môi trường cạnh tranh. Chỉ số cuối cùng này khá quan trọng nhưng nó
là chỉ số kém quan trọng nhất dựa trên cơ sở cá thể. Thật ra, dựa trên các kiểm định
mức ý nghĩa bằng thống kê đơn biến, nó khơng nên xuất hiện. Tuy nhiên, bởi vì mối
quan hệ duy nhất của của nó với các biến số khác của mơ hình, chỉ số sales/total assets
xếp hạng thứ hai trong việc góp phần vào khả năng phân biệt tổng thể của mơ hình.
Tuy nhiên, có sự khác biệt lớn về doanh thu giữa các ngành, và Altman sẽ phát triển
một mơ hình thay thế (Z”) mà khơng có chỉ tiêu X5 ở phần sau.
ĐIỂM CẦN CHÚ Ý
Mọi người nên chú ý sử dụng mơ hình này một cách đúng đắn. Do việc sắp xếp
định dạng máy tính ban đầu, biến X1 đến biến X4 phải được tính tốn như là các giá
trị ở dạng phần trăm. Ví dụ, cơng ty có chỉ số X1 là 10% thì phải được để là 10.0%
mà khơng đuợc chuyển là 0.10. Chỉ có chỉ số X5 đuợc biểu diễn khác: đó là nếu X5 là
200% thì được biểu diễn là 2.0. Các nhà phân tích thực tiễn có thể được chú ý bởi hệ
số biệt thức cực kỳ cao của X5. Sự dường như bất thường này là do định dạng của các
biến số khác nhau. Bảng 1 minh họa đặc điểm kỹ thuật và hình thức của từng biến số
trong năm biến số độc lập trên.
Trong nhiều năm trời, các cơng ty tìm thấy một dạng thể hiện tiện nghi hơn của
mơ hình là:
Z= 1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
Để đánh giá khả năng phá sản của các công ty, chỉ số Z của chúng được so sánh
với các mức điểm được xác định trước như dưới đây
Z < 1.81: Phá sản
1.81 < Z < 2.99: Không rõ ràng
2.99 < Z: Lành mạnh
Sử dụng cơng thức này, thì các biến từ X1 đến X4 được sử dụng dưới dạng số

tuyệt đối, ví dụ 0.10 thay vì 10% và làm trịn hệ số cuối bằng 1.0 (từ 0.99). Biến số
cuối tiếp tục được viết dưới dạng số tuyệt đối. Điểm số cho các công ty đơn lẻ và các
nhóm phân loại tương ứng và điểm ngưỡng vẫn khác nhau thấy rõ. Định dạng này đã
được sử dụng trong một vài tình huống thực tế, ví dụ như cơng trình của Altman và


ix

Lafleur (1981).
Bảng 6. 1. Xếp hạng trái phiếu Hoa Kỳ quy đổi dựa trên EMS
Trung vị của nhóm phá
Biến

sản/Bankrupt Group
mean

n

Trung vị của nhóm
khơng phá

Chỉ số F

sản/Nonbankrupt

F Ration

Group meann

X1= WC/TA

-6.1%

41.4%

32.5*

X2= RE/TA

-62.6%

35.5%

58.86*

X3=EBIT/TA

-31.8%

15.4%

26.56*

X4= MVE/BVL

40.1%

247.7%

32.26*

1.5

1.9

2.84

X5=S/TA
N=33

F1.60(0.001)=12.0; F1.60(0.01)=7.00; F1.60(0.05)=4.00
* Mức ý nghĩa 0.001
BƯỚC 4: KIỂM TRA CÁC BIẾN SỐ
Một kiểm nghiệm xác định khả năng phân biệt của mơ hình là kiểm nghiệm Fvalue, bằng cách lấy chỉ số tổng bình phương (sums of squares) của nhóm này so với
tổng bình phương của nhóm khác. Khi chỉ số này cực đại, nó có tác dụng phân tán
trung vị của nhóm rộng ra, và đồng thời, giảm sự phân tán của các điểm cá thể (giá
trị Z của cơng ty) ra xa trung vị của nhóm tương ứng. Một cách lơ gíc, kiểm nghiệm
này (cịn gọi là kiểm nghiệm F) là phù hợp vì mục tiêu của phương pháp phân tích
đa nhân tố là nhận dạng và sử dụng những biến số mà chúng phân biệt tốt nhất các
nhóm khác nhau và đồng dạng nhất trong nhóm.
Trung bình nhóm của hai nhóm mẫu gốc là
Chỉ số Z của nhóm 1= - 0.254 ( với F = 20.7) = (1.2*(-6.1%)) + (1.4*(-62.6%))
+ (3.3*(-31.8%)) + (0.6* 40.1%) + (1* 1.5)
Chỉ số Z của nhóm 2= + 4.8882 (với F4n (0.01) =3.84) = (1.2*41.4%) +
(1.4*35.5%) + (3.3*15.4%) + (0.6*247.7%) + (1* 1.9)
Kiểm nghiệm mức ý nghĩa do vậy bác bỏ giả thiết rỗng mà các quan sát phát