DỰ BÁO KiỆT QuỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT – SỬ DỤNG BiẾN KẾ TOÁN, BiẾN THỊ TRƯỜNG VÀ CÁC BIẾN VĨ MÔ. Nhóm 5 – TCDN GVHD : GS.TS Trần Ngọc Thơ MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU • Bài nghiên cứu phát triển mô hình rủi ro cho các công ty niêm yết để dự đoán phá sản và kiệt quệ tài chính • Mô hình ước tính sử dụng kết hợp dữ liệu kế toán, thông tin thị trường chứng khoán, và sự thay đổi của môi trường kinh tế vĩ mô mục đích đưa ra dự báo chính xác, có giá trị thực tế. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU • Biến kế toán có đóng góp vào mô hình dự báo phá sản và kiệt quệ tài chính • Biến thị trườngcó đóng góp vào mô hình dự báo phá sản và kiệt quệ tài chính • Biến vĩ mô có đóng góp vào mô hình dự báo phá sản và kiệt quệ tài chính • Mô hình dự báo phá sản gồm cả 3 loại biến có phải làm mô hình tốt nhất CƠ SỞ LÝ THUYẾT Các mô hình dự báo phá sản đã nghiên cứu: - Mô hình phân tích phân biệt : DA và MDA - Mô hình ZETA (1977) - Mô hình phân tích logit của Ohlson (1980) - Mô hình dựa trên thị trường MKV-Merton (1974) Phân tích phân biệt • Phân tích phân biệt là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để phân loại một quan sát vào một trong một số nhóm dựa trên các đặc điểm độc lập 2 (biến độc lập) của từng quan sát. Trong vấn đề dự báo kiệt quệ tài chính, phân tích phân biệt được sử dụng để phân loại một công ty vào nhóm kiệt quệ hoặc nhóm không kiệt quệ Phân tích phân biệt • Ở dạng đơn giản, phân tích phân biệt là một sự kết hợp tuyến tính của các biến độc lập (các tỷ số tài chính) để phân loại một công ty vào các nhóm, với phương trình có dạng như sau: Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver (1966) • Beaver chọn 79 công ty kiệt quệ tài chính là các công ty bị phá sản, hoặc không thể trả lãi, hoặc chậm trả cổ tức, hoặc tài khoản ngân hàng cạn kiệt. • Dữ liệu lấy từ tạp chí chuyên ngành hàng năm của Moody từ năm 1954 đến 1964. • Beaver sử dụng phương pháp bắt cặp để chọn các công ty không bị kiệt quệ vào mẫu, cụ thể “với mỗi công ty kiệt quệ trong mẫu, sẽ chọn một công ty không kiệt quệ cùng ngành và cùng giá trị tài sản vào mẫu”. Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver (1966) Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver (1966) • Đầu tiên, phân tích so sánh giá trị trung bình sẽ so sánh giá trị trung bình của tỷ số tài chính giữa các công ty kiệt quệ và các công ty không kiệt quệ, kết quả cho thấy các công ty kiệt quệ có tỷ số tài chính kém hơn so với các công ty không kiệt quệ trong giai đoạn trước khi kiệt quệ. • Kiểm định tách đôi được thực hiện để kiểm tra khả năng dự báo của các tỷ số tài chính. Kiểm định được thực hiện bằng cách phân chia ngẫu nhiên các công ty trong mẫu thành 2 mẫu con. Với một tỷ số tài chính cho trước, một điểm cắt tối ưu (optimal cutoff) sẽ được xác định ở mỗi mẫu con. Các điểm cắt tối ưu của mẫu con này sẽ được sử dụng để phân loại cho mẫu con kia và ngược lại Mô hình Z-score của Altman (1968) – Phân tích phân biệt đa biến • Altman sử dụng phương pháp phân tích phân biệt đa biến (MDA) để tìm ra phương trình tuyến tính của các tỷ số tài chính để xác định công ty nào là phá sản và công ty nào là không phá sản. • Ông chọn ra 33 công ty phá sản trong suốt các năm 1946 đến 1965. Giống như Beaver, ông chọn 33 công ty không phá sản bằng cách sử dụng phương pháp bắt cặp, trong đó, từng cặp công ty phải thuộc cùng một ngành và có quy mô như nhau. • Altman chọn 22 tỷ số tài chính dựa trên tính 20 phổ biến trong các nghiên cứu trước [...]... và Kaplan (1998) xác định khủng hoảng tài chính là EBITDA của một công ty ít hơn so với chi phí tài chính Các nghiên cứu ủng hộ mô hình phá sản dựa trên biến kế toán • Agarwal và Taffler (2008) thực hiện một so sánh các mô hình dự báo phá sản dựa vào thị trường và dự trên kế toán, và thấy rằng mô hình truyền thống dựa trên chỉ số tài chính không thua kém KMV Các nghiên cứu ủng hộ mô hình phá sản dựa... như tập thể) của ba loại biến: tỷ lệ tài chính, chỉ số kinh tế vĩ mô, và các biến của thị trường CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC • Định nghĩa phá sản trong các nghiên cứu trước • Các nghiên cứu ủng hộ mô hình phá sản dựa trên biến kế toán, biến thị trường và dựa trên cả hai loại biến Định nghĩa phá sản trong các nghiên cứu trước • Phá sản hoặc thanh lý bắt buộc Thông báo phá sản (hợp pháp), nghĩa vụ trả nợ (Mella-Barral... sản • Đầu tiên, giá thị trường phản ánh các thông tin trong báo cáo kế toán cộng với các thông tin khác không có trong báo cáo tài chính (Agarwal & Taffler, 2008), làm cho chúng một sự kết hợp toàn diện khả năng hữu dụng cho các dự báo phá sản của công ty • Thứ hai, sự bao gồm của các biến dựa trên thị trường có thể tăng đáng kể về tính kịp thời của các mô hình dự báo; trong khi các tài khoản tài chính. .. phương trình như sau: Mô hình dựa trên thị trường MKV-Merton (1974) ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU • Thứ nhất, trình bày mô hình dự đoán kiệt quệ cho các công ty niêm yết ở Vương quốc Anh có sử dụng định nghĩa ' nền tảng tài chính' của kiệt quệ, để tìm ra giai đoạn đầu của kiệt quệ tài chính, cùng với các phương pháp tiếp cận chính thức hơn bằng cách sử dụng kết quả dữ liệu được cung cấp bởi các cơ sở dữ liệu... của công ty • Phân tích logit sử dụng hàm số xác suất tích lũy logistic để dự báo kiệt quệ tài chính Kết quả của hàm số có giá trị trong khoảng 0 và 1, đó là xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính, có dạng như phương trình sau: Mô hình phân tích logit của Ohlson (1980) Mô hình của Ohlson có 9 biến, đó là: Mô hình dựa trên thị trường MKV-Merton (1974) • Các mô hình dự báo kiệt quệ của Altman và Ohlson là các. .. Ohlson là các mô hình thống kê dạng tĩnh, cả 2 mô hình đều không quan tâm đến thông tin của thị trường • Sự thay đổi trong luật pháp, chuẩn mực báo cáo tài chính và quy định kế toán cũng làm thay đổi khả năng dự báo của các tỷ số tài chính • Chính vì vậy, cần thiết phải có một mô hình tận dụng các thông tin từ thị trường Mô hình dựa trên thị trường MKV-Merton (1974) • Mô hình dựa trên thị trường MKV-Merton... thị trường là có sẵn trên cơ sở hàng ngày • Thứ ba, giá thị trường có thể thích hợp hơn để dự đoán phá sản, vì chúng phản ánh tương lai dự kiến dòng tiền • Thứ tư các biến dự trên thị trường có thể cung cấp một đánh giá trực tiếp của biến động, một biện pháp mà có thể là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về nguy cơ phá sản và không có trong báo cáo tài chính Các nghiên cứu ủng hộ mô hình phá sản dựa trên biến. .. có độ chính xác cao hơn trong việc dự báo các công ty phá sản so với mô hình Z-score cũ và tăng thời gian dự báo lên 5 năm trước khi xảy ra kiệt quệ Mô hình ZETA (1977) Mô hình ZETA (1977) Mô hình phân tích logit của Ohlson (1980) • Không giống như phân tích phân biệt - chỉ xác định được công ty là kiệt quệ hay không kiệt quệ, phân tích logit còn có thể xác định được xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính. .. hai, sử dụng quy trình thực nghiệm đa cấp, nghiên cứu này cung cấp một mô hình dự đoán kiệt quệ tài chính, với một số lượng biến tương đối nhỏ, trình bày với độ chính xác dự đoán tương đối cao và mối liên hệ chính xác với các công trình nghiên cứu trước đó • Thứ ba, và có lẽ quan trọng nhất, các bài kiểm tra nghiên cứu, lần đầu tiên trong các mô hình dự báo các khủng hoảng tài chính của các công ty ở... phá sản Z-score của Altman hoặc O-score Ohlson • Balcaen và Ooghe (2004) • Rees (1995) cho thấy rằng giá cả thị trường có thể là một yếu tố dự báo hữu ích cho xác suất phá sản vì chúng bao gồm thông tin về dòng tiền dự kiến trong tương lai • Beaver, McNichols, và Rhie (2005) chỉ ra rằng một xác suất phá sản được thể hiện vào trong giá cả thị trường Tính hữu ích đưa biến thị trường vào mô hình dự báo phá . góp vào mô hình dự báo phá sản và kiệt quệ tài chính • Biến vĩ mô có đóng góp vào mô hình dự báo phá sản và kiệt quệ tài chính • Mô hình dự báo phá sản gồm cả 3 loại biến có phải làm mô hình. DỰ BÁO KiỆT QuỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN CHO CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT – SỬ DỤNG BiẾN KẾ TOÁN, BiẾN THỊ TRƯỜNG VÀ CÁC BIẾN VĨ MÔ. Nhóm 5 – TCDN GVHD : GS.TS Trần Ngọc. nghiên cứu phát triển mô hình rủi ro cho các công ty niêm yết để dự đoán phá sản và kiệt quệ tài chính • Mô hình ước tính sử dụng kết hợp dữ liệu kế toán, thông tin thị trường chứng khoán, và sự