TR NG B GIÁO D C VĨ ĨO T O I H C KINH T TP.H CHÍ MINH VÕ TRUNG NHÂN D BÁO KI T QU TÀI CHÍNH THÔNG QUA S H P CÁC Y U T TÀI CHÍNH, TH TR K T NG VÀ V MỌ T I CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T VI T NAM Chuyên ngành: Tài Chính ậ Ngân Hàng Mã s : 60340201 LU Nă V NăTH CăS KINH T NG Iă H NG D N KHOA H C: TS. Hay Sinh Tp. H Chí Minh ậ N mă2015 L I CAM OAN Tôi xin cam đoană đơyă lƠă côngă trìnhă nghiênă c u c aă riêngă tôiă d khoa h c c a TS.Hay Sinh. Các s li u và k t qu đ trung th c, khách quan,ă ch aă đ i s h ng d n c trình bày trong lu nă v nă lƠă c công b trong b t c công trình nào khác. Tp.H Chí Minh, Ngày thángă ăăăăn m Tác gi lu nă v n Võ Trung Nhân M CL C TRANG PH BÌA L IăCAMă OAN M CL C DANH M C CÁC KÝ HI U, CH VI T T T DANH M C CÁC B NG DANH M C CÁC HÌNH V ,ă TH TÓM T T ............................................................................................................................. 1 CH NG 1. GI I THI U ................................................................................................. 2 1.1 Lý do ch n đ tài ........................................................................................................ 2 1.2 M c tiêu nghiên c u................................................................................................... 4 1.3 it 1.4 Ph ng nghiên c u và ph m vi nghiên c u ......................................................... 4 ng pháp nghiên c u........................................................................................... 5 1.5 ụ ngh a c a nghiên c u ............................................................................................. 5 1.6 K t c u bài nghiên c u .............................................................................................. 6 CH NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T KI T QU TÀI CHÍNH VÀ CÁC NGHIÊN C U TR C ỂY V D BÁO KI T QU TÀI CHÍNH ......................... 7 2.1 C s lý thuy t v ki t qu tài chính......................................................................... 7 2.1.1 B n ch t c a ki t qu tài chính .............................................................................. 7 2.1.2 H qu c a ki t qu tài chính................................................................................. 8 2.2 T ng k t các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính .......................................... 10 2.2.1 Các nghiên c u s d ng các y u t tài chính ...................................................... 10 2.2.2 Các nghiên c u s d ng các y u t th tr ng .................................................... 15 2.2.3 Các nghiên c u s d ng các y u t v ămô ........................................................... 17 2.2.4 Các nghiên c u k t h p các y u t th tr ng,ătƠiăchínhăvƠăv ămô ..................... 17 2.2.5 Mô hình h i quy Logit ......................................................................................... 25 CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U ............................................................. 29 3.1 D li u nghiên c u ................................................................................................... 29 3.2 L a ch n các bi n s trong mô hình và mô hình nghiên c u th c nghi m ........ 31 3.2.1 L a ch n các bi n s cho mô hình h i quy Logit................................................ 31 3.2.2 Xây d ng các mô hình nghiên c u th c nghi m ................................................. 45 3.3 Các th c đo l 3.3.1ăCácăth ng hi u qu c a mô hình và các ki m đ nh .............................. 46 căđoăl ng hi u qu c a mô hình .......................................................... 46 3.3.2 Các ki măđ nhăđ CH c s d ng trong nghiên c u ................................................... 48 NG 4: K T QU NGHIÊN C U ........................................................................ 51 4.1 K t qu th ng kê mô t và ki m đ nh t ng quan các bi n đ c l p ................... 51 4.1.1 K t qu th ng kê mô t ........................................................................................ 51 4.1.2 K t qu ki măđ nhăt 4.2 K t qu 4.2.1 K t qu cl ngăquanăcácăbi năđ c l p.................................................. 55 ng mô hình h i quy Logit ............................................................. 58 căl ng mô hình h i quy Logit .......................................................... 58 4.2.2 Hi u ch nh mô hình ............................................................................................. 62 4.2.3 K t qu đoăl ng hi u ng biên .......................................................................... 65 4.3 K t qu l a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính ............................................ 68 4.3.1 K t qu đoăl ng kh n ngăd báo c a các mô hình hi u ch nh ......................... 70 4.3.2 K t qu ki măđ nh các giá tr AUC ..................................................................... 71 4.3.3 B ng phân lo iăđ chính xác................................................................................ 77 CH NG 5: K T LU N ................................................................................................. 81 TÀI LI U THAM KH O PH L C A: DANH SÁCH 568 CÔNG TY NIÊM Y T PH L C B: KI Mă NH S KHÁC BI T GI A CÁC GIÁ TR AUC C A CÁC MÔ HÌNH HI U CH NH VÀ KHÔNG HI U CH NH DANH M C CÁC KÝ HI U, CH AUC: Vùng di nătíchăd EBIT: Thu nh pă tr ng cong ROC c thu , lãi vay EBITDA: Thu nh pă tr FTSE: Th tr iă đ VI T T T c thu , lãi vay và kh u hao ng ch ng khoán th iăđ i tài chính (Financial Times Stock Exchange) HNX: S giao d ch ch ng khoán Hà N i HOSE: S giao d ch ch ng khoán Thành Ph H Chí Minh IFS: Th ng kê tài chính qu c t (International Financial Statistics) IMF: Qu ti n t qu c t MDA:ă Phơnă tíchăđaăy u t phân bi t (Multiple Discriminant Analysis) ROC:ă cătr ngă ho tăđ ng ti p nh n (Receiver Operating Characteristics) TANH:ă HƠmă l ng giác tang (Hyperbolic tangent) TCTK: T ng c c th ng kê VIF: Nhân t phóngă đ iăph WTO: T ch căth ngă saiă(Varianceă Inflation Factor) ngă m i th gi i DANH M C CÁC B NG B ng 2.1: Tóm l c các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính ................................. 20 B ng 3.1: Th ng kê s quan sát b ki t qu và không b ki t qu tài chính (bao g m 568 doanh nghi p, trong giai đo n 2009-2014)................................................................ 34 B ng 3.2: T ng h p các bi n đ c l p cho mô hình h i quy Logit.................................. 43 B ng 4.1: Th ng kê mô t các bi n đ c l p ..................................................................... 52 B ng 4.2: Ki m đ nh s khác bi t trung bình gi a hai nhóm quan sát ki t qu và không ki t qu tài chính .................................................................................................... 53 B ng 4.3: Ma tr n h s t B ng 4.4: K t qu cl ng quan vƠ đa c ng tuy n .................................................. 57 ng mô hình h i quy Logit ..................................................... 59 B ng 4.5: K t qu h i quy Logit c a các mô hình hi u ch nh ....................................... 64 B ng 4.6: K t qu đo l ng hi u ng biên ...................................................................... 66 B ng 4.7: K t qu đo l ng hi u qu c a các mô hình hi u ch nh ............................... 69 B ng 4.8: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1 và MDA 3 . 72 B ng 4.9: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 2 và MDA 3 . 73 B ng 4.10: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 4 và MDA 3 .............................................................................................................................................. 74 B ng 4.11: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA5 và MDA3 . 75 B ng 4.12: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3 ................................................................................................ 76 B ng 4.13: B ng phân lo i đ chính xác .......................................................................... 79 DANH M C CÁC HÌNH V , TH Hình 4.1: ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3....................................................... 72 Hình 4.2: ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3....................................................... 73 Hình 4.3: ng cong ROC c a MDA 4 và MDA 3....................................................... 74 Hình 4.4: ng cong ROC c a MDA 5 và MDA 3....................................................... 75 Hình 4.5: ng cong ROC c a MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3 ........... 76 1 TÓM T T Các nghiên c uă tr t că đơyă th ng d báo tình tr ng ki t qu tài chính b ng các y u tài chính c a doanh nghi p, ho c k t h p các y u t tài chính và th tr ng. Nh ngă cóă r t ít các nghiên c u d báo ki t qu tài chính khi k t h pă đ ng th i các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô. Doă đó, bài nghiên c u xem xét kh n ngă d báo ki t qu tài chính khi có s k t h păđ ng th i các y u t tài chính, th tr v ă môă vƠoă m t mô hình nghiên c u. ng và ơyă c ngă lƠă đi m m i c a nghiên c u. Nghiên c u th c hi n trên m t m u g m 568 doanh nghi p phi tài chính niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam, giaiă đo n 2009-2014. Trênă c ă s v n d ng mô hình h i quy Logit, nghiên c u ti n hành h iă quyă cácă môă hìnhă chính,ă sauă đóă lo i b các bi nă khôngă cóă Ủă ngh aă th ng kê ra kh i mô hình, nghiên c u ti p t c h i quy l i các mô hình hi u ch nh đ cho ra các giá tr că l ng cu i cùng. Quaă đó,ă nghiên c u đưă tìm th y b ng ch ng v kh n ng d báo ki t qu tài chính tr y u t tài chính, th tr că 1ă n m c a các ngă vƠă v ă mô. Trongăđó,ăy u t tài chính và th tr ng có kh n ngă d báo t t nh t, nh ngă y u t v ă môă l i th hi nă kháă ắm nh t”ă n ngă l c d báo ki t qu tài chính. Nghiên c u c ngă đưă ch ngă minhă đ k t h pă đ ng th i c a các y u t tài chính, th tr c r ng mô hình có s ngă vƠă v ă môă lƠă môă hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t so v i các mô hình không có s k t h p ho c ch k t h p 2 trong 3 y u t . Nh ă v y có th nh nă đ nh r ng, tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p phi tài chính niêm y t t i Vi t Nam có th đ đ ng th i b i các y u t tài chính, th tr c d báo ngă vƠă v mô. Hay nói cách khác kh n ngă doanh nghi pă r iă vƠo tình tr ng ki t qu tài chính không ch ch u nhă h ng t các y u t n i t i mà còn ch u nhă h ng ch ng ng t các y u t bên ngoài nh : th tr khoán, tình hình kinh t - v ămôăc a qu c gia. T khóa: d báo ki t qu tài chính, mô hình Logit 2 CH NG 1. GI I THI U 1.1 Lý do ch n đ tài Vào ngày 7-11-2006 Vi t Nam gia nh pă WTO,ă vƠă đ c công nh n là thành viên chính th c c a t ch c này vào ngày 11-1-2007. Vi c gia nh pă WTOă đưă m raă c ă h i l n cho hàng hóa và d ch v c a Vi t Nam v i m t th tr ng r ng l n h n. Sau h n 8 n mă giaă nh p WTO, kinh t Vi tă Namă đưă phátă tri n m nh m trên m iă l nhă v c,ă đ c bi tă trongă l nhă v că th gia nh p WTO, Vi t Nam s tr ngă m i, d ch v . Bên c nh nh ngă c ă h i m i khi ph iă đ i m t v i nh ng thách th că khóă kh nă phíaă c. C th ,ă đó là s c nh tranh ngày càng tr nênă ắkhócă li t” h n gi a các doanh nghi pă trongă n trongă n c v i các doanh nghi pă n c ngoài, và k c các doanh nghi p c v i nhau ngayă chínhă trênă ắsơnă nhƠ”. M t vi n c nh x u có th x y ra đ i v i các doanh nghi p là r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính ho c th m chí phá s n, gi i th .ă VƠă đi uă nƠyă đưă th c s x y ra. Theo s li u c a TCTK (2013), s doanh nghi p g pă khóă kh nă ph i gi i th ho c ng ng ho tă đ ng là 60,737 doanh nghi p. Con s này còn ti p t că giaă t ngă trongă n mă 2014,ă c n c có 67,823 doanh nghi p g pă khóă kh nă bu c ph i gi i th , ho că đ ngă kỦă t m ng ng ho tă đ ng có th i h n, ho c ng ng ho tă đ ng ch đóngă mưă s doanh nghi p ho că khôngă đ ngă kỦ (TCTK , 2014). Th tr ng ch ng khoán Vi tă Namă c ngă khôngă lƠă m t ngo i l .ă Trongă3ăn m 2012, 2013 và 2014 danh sách các doanh nghi păđ ngăkỦăxinăh y niêm y t xu t hi n ngày càng nhi u trongă cácă báoă cáoă th ng niên c a S giao d ch ch ng khoán Hà N i và S giao d ch ch ng khoán Thành Ph H Chí Minh. T n mă 2012ă đ nă n mă 2014, s doanh nghi p xin ho c b h y niêm y t b t bu c l nă l t là 20, 41 và 32 doanh nghi p.ă Trongă đóă nguyênă nhơnă ch y u là ho tă đ ng kinh doanh b thua l liên ti p trong 3ă n m,ă ho c s l l yă k l nă h nă v nă đi u l c a doanh nghi p. Nh ă v y, có th th y r ng n n kinh t Vi tă Namă đangă ngƠyă cƠngă h i nh p sâu r ng vào n n kinh t chung c a th gi i. Bên c nh nh ngă c ă h i t tă đ c m ra, các doanh nghi p Vi t Nam đang ph iă đ i m t v i nh ng thách th că vƠă khóă kh n trong c nh tranh mà có th d nă đ n tình tr ng ki t qu tài chính, th m chí là phá s n, gi i th . 3 Ngoài ra, nguyă c ă b ki t qu tƠiă chínhă c ngă b t ngu n t các chi phí tài chính c đ nhă caoă (liênă quană đ n v nă đ c u trúc v n c a doanh nghi p ho că liênă quană đ n nh ng b t n c a th tr ng tài chính, n n kinh t làm lãi su tă t ngă cao); tài s n c a doanh nghi p kém thanh kho n (kh n ngă chuy nă đ i tài s n thành ti n kém, t n nhi u chi phí) và s y u kém trong qu n tr doanh nghi p (Milton, 2002). Vì v y vi c d báo kh n ngă r i vào tình tr ng ki t qu tài chính là m t trong nh ng v năđ c t lõi trong ho tă đ ng qu n tr tài chính giúp các nhà qu n tr đ aă raă nh ng quy t đ nhă đúngă đ n, phù h p nh m ắgi i c u”ă doanhă nghi p thoát kh i nguyă c ă lơmă vƠo tình tr ng b ki t qu tài chính, và duy trì s t n t i, phát tri n c a doanh nghi p. Có nhi u y u t nhă h các y u t nhă h ngă đ n kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính. Trongă đóă cóă ng t bên trong doanh nghi pă nh các y u t tài chính (Beaver, 1966; Altman, 1968; Ohlson ,1980); các y u t t th tr nhăh ng t bên ngoƠiănh các y u ng (Campbell và c ng s , 2008; Pindado và c ng s , 2008), các y u t v ă mô (Alifiah, 2014; Bhattacharjee và Han, 2014). Có nhi u nghiên c u có s k t h p gi a các y u t v i nhau trong m t mô hình nghiên c u. Campbel và c ng s (2008) đưă k t h p các y u t tài chính và các y u t th tr ng; Bhattacharjee và Han (2014) k t h p các y u t tài chính và các y u t v ă mô; Tinoco và Wilson (2013), Christidis và Gregory (2010) đư k t h p c ba y u t tài chính, th tr ng vƠă v ă mô.ă Nh ng có r t ít các nghiên c u phân tích, xem xét v tính hi u qu c a vi c k t h p đ ng th i các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă môă vƠoă trongă m t mô hình d báo ki t qu tài chính (Tinoco và Wilson, 2013). Xu t phát t các v nă đ CHÍNH THÔNG QUA S nêu trên, bài nghiên c u ắD K T H P CÁC Y U T BÁO KI T QU TÀI TÀI CHÍNH, TH TR NG VÀ V ă MỌă T I CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T VI Tă NAM”ă đ c th c hi n nh m xem xét tính hi u qu c a s k t h p 3 y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă môă trong m t mô hình d báo ki t qu tƠiă chính,ăđ ng th i qua đóăgiúp các nhà qu n tr doanh nghi p có nh ng bi n pháp phù h p, ng n ch n k p th i các t n th t có th x y ra tr c khi doanh nghi p lâm vào ki t qu tài chính. 4 1.2 M c tiêu nghiên c u Bài nghiên c u này đ c th c hi n v i m c tiêu là d báo kh n ngă doanhă nghi p r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính thông qua s k t h p đ ng th i các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô.ă th c hi n m c tiêu này, bài nghiên c u c n gi i quy t các câu h i nghiên c u sau: (1) Nh ng d u hi uă nƠoă dùngă lƠmă c nă c đ xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính ? (2) Các nhóm y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă môă cóă th đ c dùng làm d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p trênă c ă s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :  Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr ng  Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô  L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t it 1.3  ng nghiên c u và ph m vi nghiên c u it ng nghiên c u D báo ki t qu tài chính t i các doanh nghi p phi tài chính niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam.  Ph m vi nghiên c u M u d li u g m 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p thu c t t c các ngành ngo i tr ngƠnhă tƠiă chính)ă đ c niêm y t trên HNX và HOSE, trong giai đo nă 6ă n mă t n mă 2009ă đ n 2014. Vi c thu th p d li uă đ tính toán các bi n s trongă môă hìnhă đ c l y t cácă báoă cáoă tƠiă chínhă n m,ă cácă báoă cáoă th ngă niênăđưă ki m toán c a các doanh nghi p,ă giaiă đo n t 2009-2014. Ngu n d li uă nƠyă đ cung c p b i công ty c ph n StockPlus. D li u v các bi n s v ămôăđ t IFS c ngă trongăgiaiă đo n 2009-2014. c c thu th p 5 1.4 Ph ng pháp nghiên c u  Ph ng pháp th ng kê mô t Nghiên c u ti n hành thu th p, t ng h p, phân tích và phân tích các d li u các bi n đ c l p, nh mă b că đ uă đánhă giáă t ng quan cácă đ că tr ngă c a hai nhóm quan sát ki t qu và không ki t qu tài chính.  Ph ng pháp đ nh l ng gi i quy t v nă đ bi n ph thu c là nh phân, bài nghiên c u s d ng mô hình Logit đ că l ng các tham s h i quy,ă quaă đó d báo kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Nh mă đápă ngă đi u ki n c a mô hình h i quy Logit là hi nă t ngă đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p không nghiêm tr ng, nghiên c u ti n hành ki mă đ nh hi nă t ngă đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p. Ngoài ra, nghiên c uă c ngă th c hi n các ki mă đ nh khácă nh :ă ki mă đ nh s khác bi t trung bình gi a hai m uă đ c l p, nh mă giaă t ngă nh nă đ nh v cácă đ că tr ngă gi a nhóm ki t qu tài chính và không ki t qu tài chính; ki mă đ nh Hosmer & Lemeshow, nh m ki mă đ nh s phù h p c a mô hình d báo v i d li u m u; ki mă đ nh phi tham s Mann ậ Whitney, nh m ki mă đ nh s khác nhau gi a các giá tr AUC c a các mô hình. 1.5 ụ ngh a c a nghiên c u K t qu trong bài nghiên c uă nƠy,ă cóă Ủă ngh aă nh tă đ nh đ i v i th c ti nă c ngă nh ă trong nghiên c u h c thu t:  i v i th c ti n Vi că đ aă raă m t mô hình d báo kh n ngă ă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi pă chínhă xácă h nă giúpă cácă doanhă nghi p có bi nă phápă ng nă ch n k p th i các t n th t có th x yă ra.ă i u này giúp nâng cao hi u qu ho tă đ ng c a doanh nghi p trong m t n n kinh t ngày càng c nhă tranhă ắkhócă li t”. M t khác, 6 vi c d báo kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p s giúp n , cácă nhƠă đ uă t ă c ngă nh ă cácă t ch c tín d ng s đ a ra các quy tăđ nh các ch đúngă đ n và phù h p h n.  i v i nghiên c u h c thu t Bài nghiên c uă đưă gópă ph n t o thêm m t mô hình d báo m i b ng s k t h p các y u t tài chính, th tr tr ng ki t qu nhă h tr ng vƠă v ă môă trongă m t mô hình. tài chính không ch đ c d báo t ng b i các y t bên ngoài t môiă tr i u này hàm ý r ng tình các y u t tài chính, mà còn ch u ng kinh t v ă môă vƠă các y u t th ng. 1.6 K t c u bài nghiên c u Bài nghiên c uăđ c k t c uăthƠnhă 5ăch ngă nh ă sau: CH NGă 1:ăGi i thi u t ng quan v nghiên c u; CH NGă 2:ă T ng quan lý thuy t ki t qu tài chính và các nghiên c uătr d báo ki t qu tài chính; CH NGă 3:ăPh ngă phápă nghiênă c u; CH NGă 4:ăK t qu nghiên c u; CH NGă 5:ăK t lu n. căđơyăv 7 CH NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T KI T QU TÀI CHÍNH VÀ CÁC NGHIÊN C U TR C ỂY V D BÁO KI T QU TÀI CHÍNH 2.1 C s lý thuy t v ki t qu tài chính 2.1.1 B n ch t c a ki t qu tài chính Ki t qu tài chính là tình tr ng mà doanh nghi p không th đápă ngă cácăngh aăv n đ n h nă hayă đápă ng m tă cáchă khóă kh nă choă cácă ch n ,ă đôiă khiă ki t qu tài chính có th d nă đ n phá s n (Tr n Ng că Th ă vƠă c ng s , 2007). Vi c doanh nghi p không th đápă ngă cácă ngh aă v n đ n h n có th xu t phát t nhi u nguyên nhân khác nhau, c th nh ă sau: Th nh t: Thi u kh n ngă liênă k t v i th tr ng v n. Có r t nhi u ví d v các doanh nghi p có nhu c u thanh kho n, có ti mă n ngă t ngă tr còn” cu i cùng là kh n ngă k t n i vào các th tr nghi p, khôngă đ c ti p c n v i th tr ng v n.ă ng,ă vƠă đi u ắs ng i v i các doanh ng v n khi c n thi t là m tă đi u ch t ch n doanh nghi p lâm vào tình tr ng khóă kh n v tài chính. Th hai: S suy gi m v hi u su t ho tă đ ng c a doanh nghi p là m t lý do ph bi n d nă đ n m t kh n ngă chiă tr các kho n n đ n h n. Các lý do d nă đ n s suy gi mă nh ă v y thì r t nhi u, ch n h nă nh : các cu c suy thoái theo chu k kinh t , l m phát chi phí, c nh tranh, lu t đ nh / bãi b lu t đ nh, s n ph m ho c d ch v có tính c nh tranh, k ho ch kinh doanh không th c t , hay qu n lý y u kém. Hi m khi cácă tr ng h p x y ra đ ng th i, ch là m t trong nh ng y u t trên x y ra d n t i s suy gi m hi u su t ho tă đ ng. Có th có m t s k t h p c a các y u t trên d n đ n s xu ng c pă nh ă v y, mà t iă đó các doanh nghi p s ng ng ho tă đ ng trong tình tr ng ki t qu tài chính. Th ba: S suy y u trong t ch c b máy k toán. K toán tài chính theo nguyên lý chu n m c k toán (GAAP 1) là m t h th ngă trongă đóă cácă báoă cáoă đ c th c hi n m t cách c ng nh c theo các quyăđ nh,ătrongăkhiăđó mô t v th c t còn h n ch và 1 GAAP: Generally Accepted Accounting Principles 8 trong nhi uă tr ng h p l i không th c t . Tr ng tâm c a các nhà phân tích c phi u là nh m vào nh ng gì các con s c a GAAP th hi n, trong khi tình tr ng ki t qu ho c giá tr đ uăt ,ătr ng tâm l i là nh ng con s mangă tínhăỦăngh a. Ngoài ra nguyă c ă ki t qu tƠiă chínhă giaă t ngă khiă doanhă nghi p có nh ng chi phí tài chính c đ nhă caoă (liênă quană đ n v nă đ s d ng n ), tài s n doanh nghi p kém thanh kho n (kh n ngă chuy nă đ i tài s n thành ti n ch m ho c t n kém chi phí), doanh thu nh y c m v i s bi năđ ng c a n n kinh t . Quană đi m v ki t qu tài chính có th nhìn nh n t gócă đ nghi p. Foster (1986) cho r ng n pă đ nă xină pháă s năđ phá s n c a doanh c xem là d u hi u cho bi t doanh nghi pă đóă đangă b ki t qu tài chính. Theo Jones và Hensher (2004) có hai tình tr ng mà m t doanh nghi p niêm y t trên th tr ng ch ngă khoánă đ c xem là ki t qu tài chính. Tình tr ng th nh t: doanh nghi p m t kh n ngă thanhă toánă đ i v i các kho n n đ n h n. Tình tr ng th hai: doanh nghi p n pă đ nă xină pháă s n. Hayă Bruweră vƠă Hammană (2006)ă c ngă xácă đ nh m t doanh nghi p lâm vào tình tr ng ki t qu tài chính khi nó n pă đ nă xină pháă s n ho c h y niêm y t ho c tái c u trúc toàn di n b máy t ch c. Nh ă v y trong các nghiên c u th c nghi m v ki t qu tài chính, các nhà nghiên c u có th xem m t doanh nghi p lâm vào tình tr ng ki t qu tài chính khi nó b phá s n. 2.1.2 H qu c a ki t qu tài chính Doanh nghi pă khiă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính s ph i gánh ch u nhi u h qu nghiêm tr ng, gây t n th tă ắn ng n ”ă choă doanhă nghi p. Các h qu mà ki t qu tài chính có th k đ nănh ă sau: Th nh t: Ki t qu tài chính gây ra các mâu thu n quy n l iăgi aăc ăđôngăvƠăch ăn ă , làm c n tr các quy tă đ nhă đúngă đ n v ho tă đ ngă đ uă t ă vƠă tƠiă tr c a doanh nghi p. Có th phân tích c th nh ă sau:  V phía các c đông 9 H th ng t b m că tiêuă thôngă th ng là t iă đaă hóaă giáă tr th tr ng c a doanh nghi pă vƠă thayă vƠoă đóă lƠă m c tiêu h n h pă h nă lƠ quy n l i riêng c a mình. H có khuynhă h ng th c hi nă cácă ắtròă ch i”ă (Ủă đ ) riêng mà ph n thi t h i s do các trái ch gánh ch u. Ví d nh ă vi c c đôngă ch p nh n các d án m o hi mătrênăt ăt ắđ ng că nă c ngã v không”ă khiă tƠiă s n c a doanh nghi p khôngă đ đ tr n , n u d án này thành công thì doanh nghi p v c d yă đ c, còn n u th t b i thì ph n thi t h i trái ch s gánh ch u; hay c đôngă cóă th t ch iă đóngă gópă c ph nă đ đ uă t ă vào các d án t t có l i cho doanh nghi p vì l i ích này ph iă đ c chia s v i các trái ch .ă NgoƠiă raă cònă cóă cácă tròă ch iă khácă nh ă thuă ti n và b ch yă d i hình th c c t c b ng ti n m t; kéo dài th i gian tr n hay phát hành thêm nhi u n đ thu lãi t l v n c a các trái ch c ă khiă t t c n tr nên r iă roă h n.ă Khiă doanhă nghi p càng lâm vào tình tr ngă khóă kh n,ă cƠngă khôngă cóă kh n ngă th c hi nă ngh aă v tr n ă thìă s ă h pă d nă c aă cácă tròă ch iă cƠngă l nă vƠă xácă su t c đôngă th c hi năỦăđ c a mìnhă cƠngă cao,ă đi u này rõ ràng là r t t n kém cho doanh nghi p vì các trò ch iănƠy đ uă mangă Ủă ngh aă cácă quy tă đ nh t i v đ uă t ă vƠă ho tă đ ng;ă d nă đ nă s ă s tă gi mă giáă tr ăth ătr ngă c aătoƠnădoanhă nghi p.  V phía các trái ch H nh n th c r ngă cácă Ủă đ đóă cóă th đ c th c hi n v i r i ro do h gánh ch u, nên h đưă t b o v b ngă cáchă th că hi nă cácă tròă ch iă riêngăc aămình. Tuyănhiên,ăđ ă th că hi nă ắtròă ch i”,ă cácă ch ă n ă c ngă ph iă t nă k măchiă phí.ă Bi nă phápă nƠoă c ngă cóă cáiă giáă ph iă tr ă riêngă c aă nó,ă taă ph iă chiă tr ăthêmăti năđ ăcóăth ăti tăki măđ căti n.ă NgoƠiă chiă phíă choă vi că so nă th oă cácă h pă đ ngă ph căt p,ă cácă tráiă ch ă cònă ph iă t nă thêmă ti nă choă cácă ho tă đ ngă ki mă tra,ă giámă sátă k tăqu ă th că thiă h pă đ ng.ă Cácă ch ă n ă ph iă d ă báoă đ că chiă phíă nƠyă vƠă th ngă đòi m că đ nă bùă caoă h nă d iăhìnhăth că lưiă su tă caoă h n,ă nh ă v yă nóă c ngă chínhă lƠă m tă lo iă chiă phíă đ iă di nă c aă n ă ậă cu iă cùngă s ădoăcácăc ăđôngăchiătr . Th hai: Ki t qu tài chính còn nhă h ngă đ n tài s n c a doanh nghi p. Khi lâm vƠoă khóă kh n,ă mu n thanh lý ch ng h n, giá tr thuă đ c t vi c thanh lý tài s n s 10 nh h n.ă Cácă tƠiă s n b tr th Th nhă h ng nghiêm tr ng nh t là các tài s nă vôă hìnhă nh ă giáă ngă hi u, công ngh , v n nhân l c, hình nh doanh nghi p. ba: Khi doanh nghi p trong tình tr ngă khóă kh nă h u h t nhân viên luôn c m th yă c ngă th ng, h lo s m t vi c nên c g ng tìm ki m nh ngă c ă h i ngh nghi p m i. Nh ngă ng i gi i th ng s r i b doanh nghi p, nh ngă ng i l iă th ng làm vi c v i tâm tr ng không t p trung, kém hi u qu .ă Nh ă v y, t n th tă nƠyă c ngă đ căxemănh ă lƠăchiăphíăki t qu tài chính. Th t : Các khách hàng và các nhà cung c pă c ngă s không mu n gánh ch u r i ro khi giao d ch v i nh ng doanh nghi pă đangă lơmă vƠoă ki t qu tài chính. Khách hàng không s n lòng ngă tr c ti n hàng ho c nhà cung c p không mu n bán ch u. Doanh nghi p còn có th m tă điă nh ngă đ i tác quan tr ng. C đ uăraăvƠăđ uăvƠoăđ u b s t gi m làm tình hình ho tăđ ng c a doanh nghi pă cƠngă khóă kh nă h n. 2.2 T ng k t các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính N i dung trong ph n này, nghiên c u s trình bày các nghiên c u th c nghi m trên th gi i v d báo ki t qu tài chính. Quaă đó nghiên c u s l a ch n cách ti p c n v d báo ki t qu tài chính gócăđ m i. 2.2.1 Các nghiên c u s d ng các y u t tài chính M t trong nh ngă ng i kh iă x ng nghiên c u v d báo ki t qu tài chính, phá s nă đóă lƠă Fitzpatrickă (1932). Trong nghiên c u v d báo phá s n,ă ôngă đưă l a ch n m t m u nghiên c u g m 19 doanh nghi p và d a trên các d u hi u tài chính chia các doanh nghi p thành hai nhóm: nhóm phá s n và nhóm không phá s n. Và ông đưă tìmă th y b ng ch ng r ng t s tƠiă chínhă nh :ă lãi ròng trên v n c ph n, v n c ph n trên t ng n là hai t s có kh n ngă d báo v phá s n cao nh t. H nă60ăn mă sau, các nghiên c u v phá s n m i ắbùngă phát”ă tr l i. Beaver (1966), Altman (1968), Altman và c ng s (1977), Ohlson(1980) là nh ng nghiên c uă ắchơmăngòi”ă cho nh ngă xuăh ng m i, mô hình m i trong d báo ki t qu tài chính, phá s n. 11 Beaveră (1966)ă đưă ti n hành ch n m u g m 79 doanh nghi p b phá s n thu c 38 ngành khác nhau t i M , giaiă đo n t 1954 ậ 1964, m u đ c l y t báo cáo ngành c a hãng x p h ng tín nhi m Moody. Ông đư áp d ngă ph ngă phápă ch n m u c p, t că lƠă t ngă ng m t doanh nghi p v n thì s có m t doanh nghi p ho tă đ ng bìnhă th ng trong cùng ngành và cùng quy mô. Beaver ch n ra 30 t s tài chính, đ c chia thành 6 nhóm bao g m: nhóm t s dòng ti n, nhóm các t s thu nh p ròng, nhóm t s đònă b y tài chính, nhóm t s tài s n thanh kho n trên t ng tài s n, nhóm t s tài s n thanh kho n trên n ng n h n và nhóm t s sinh l i nh m ki mă đ nh kh n ngă d báo phá s n c a các t s này t 1ă đ nă 5ă n mă tr c khi s ki n phá s n x y ra. K t qu cu i cùng cho th y, các t s tƠiă chínhă đ nă l có kh n ngă d báo phá s n t t,ă vƠă khiă t ngă s n mă d báoă lênă 5ă n măthìăt l phân lo i sai cóă t ngă nh ngă khôngă đángă k . c bi t t s dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n có kh n ngă d báoă lênă đ nă 87%ă tr că 1ă n măb phá s n. Beaver đư đúcăk t 6 t s đ i di n cho các 6 t s trên có th d báo đ c phá s n: dòng ti n ho tăđ ng trên t ng n (đ i di n cho nhóm t s dòng ti n), thu nh p ròng trên t ng tài s nă (đ i di n nhóm các t s thu nh p ròng), t ng n trên t ng tài s nă (đ i di n nhóm t s đònă b y tài chính), v n luân chuy n trên t ng tài s n (đ i di n nhóm t s tài s n thanh kho n trên t ng tài s n), t s thanh toán hi nă hƠnhă (đ i di n nhóm t s tài s n thanh kho n trên n ng n h n) và t s (tài s n thanh kho n nhanh tr n ng n h n) chia cho chi phí ho tăđ ng hàng ngày (đ i di n nhóm t s sinh l i) K th a nghiên c u c a Beaver (1966), mô hình d báo phá s n đi m Z (Z-Score) đ c Altman (1968) xây d ng d a trên k thu tă Phơnă Tíchă aă Y u T Phân Bi t (MDA). MDA là m t k thu tă đ c s d ngă đ phân l p các quan sát vào trong m t nhóm d aă trênă cácă đ că tr ngă c aă quană sátă đóă (Rettig,ă 1964).ă K thu t th ng kê này t o ra m t k t h p tuy n tính ậ cácă đ că tr ngă saoă choă phơnă bi t t t nh t gi a các nhóm. Ch s Z-Scoreă trongă môă hìnhă đ c tính toán d a trên 5 t s tài chính ậ k toán: v n luân chuy n trên t n tài s n, l i nhu n gi l i trên t ng tài s n, thu nh p tr c thu , lãi vay (EBIT) trên t ng tài s n, giá tr th tr tr s ng c a c phi u trên giá sách c a n , doanh thu trên t ng tài s n. Trong nghiên c uă nƠyă Altmană đưă 12 ch n ra 66 doanh nghi p đưă c ph n hóa trong ngành s n xu t t i M ,ă trongă đóă cóă 33 doanh nghi p b phá s nă trongă giaiă đo n 1946 ậ 1965. K t qu cho th y,ăđi m Z < 1.81ă đ c phân lo i là phá s n,ă Ză >ă 2.99ă đ c phân lo i là không phá s n, 1.81 < Z < 2.99 là ắkhu v c xám”, khu v c c nh báo, t c là có th doanh nghi p b phá s n ho c không b phá s n,ă đi m Z càng g n v 1.81 thì kh n ngă pháă s n càng cao, vƠă ng c l i Z càng g n 2.99 thì kh n ngă pháă s n th p.ă Môă hìnhă đi m Z c a Altman (1968) có th cho k t qu d báoă chínhă xácă lênă đ n 95% tr că 1ă n mă s ki n phá s n x yă ra.ă i u này cung c p thêm b ng ch ng cho s h u ích c a các t s tài chính ậ k toán trong d báo phá s n. G nă 10ă n mă sau,ă Altmană vƠă c ng s (1977)ă đưă choă raă m t mô hình d báo m i ậ mô hình ZETA, trong m t nghiên c u v phá s n t i M . Môă hìnhăđưăl a ch n các nhóm t s tƠiăchínhăsauăđ đ aăvƠoămôă hình: nhóm t s kh n ngă thanhă kho n, nhóm t s v n hóa, nhóm t su t sinh l i, nhómă đònă b y tài chính. K t qu là mô hình ZETA có kh n ngă d báoă lênă đ n 5 n mă tr c khi phá s n x y ra. Môă hìnhă cóă đ chính xác khá cao, 70%ătr khi s ki n phá s n x yă ra,ă vƠă 96%ătr că5ăn mă că1ăn m. Các t s có kh n ngăd báo trong mô hình ZETA là: t su t sinh l i trên t ng tài s n (ROA), t s kh n ngă thanhă toán lãi vay (đoă l ng b ng EBIT / chi phí lãi vay), t s thanh toán hi n hành, quy mô doanh nghi pă (đoă l v n hóa th tr ng b ng t ng tài s n), t s v n hóa (đoă l ng b ng giá tr ng / t ng ngu n v n), t su t sinh l iă tíchă l yă (đoă l ng b ng l i nhu n gi l i / t ng tài s n). Ohlsonă (1980)ă đưă ch trích nh ng gi đ nh ràng bu c c a k thu t MDA nh :ă các bi nă đ c l pă đ aă vƠoă môă hìnhă ph i tuân theo phân ph i chu n, ma tr n h s t ngă quan gi ng nhau gi a các nhóm doanh nghi p ki t qu và không ki t qu ,ă đ ng th iă c ngă đưă gi i thi u m t k thu t th ng kê kinh t l So v iă ph ngă phápă MDA,ă uă đi m c aă ph đ nh v phân ph i chu n, ma tr n h s t cho bi tă đ ph ng d a trên mô hình Logit. ngă phápă Logit lƠă khôngă đ aă raă cácă gi ngă quan.ă ng th i,ă ph ngă phápă nƠyă c xác su t x y ra ki t qu c a doanh nghi p là bao nhiêu trong khi đó ngă phápă MDAă ch cho bi t có ki t qu hay không ki t qu ho c có thu c vùng c nh báo ki t qu hay không. Ohlsonă (1980)ă đưă ch n m t m u d li u g m 105 13 doanh nghi p phá s n và 2058 doanh nghi p không phá s n t i M , th i k 1970 ậ 1976. Ọngă c ngă đưă tuy n ch n 9 t s tài chính đ i di n cho 9 bi nă đ c l p trong mô hình Logit. K t qu c a mô hình Logit cho th y m că đ d báo chính xác phá s n l nă l t là 96.1%,ă 95.5%,ă 92.8%ă t n m,ă 1ă ho că 2ă n m. Các t s ngă ng v i kh n ngă d báoă lƠă 1ă n m,ă 2ă có kh n ngă d báo phá s n trong mô hình c a Ohlson: quy mô doanh nghi p [log(t ng tài s n/GNP)], t ng n trên t ng tài s n, thu nh p ròng trên t ng tài s n, dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n ,ăthayăđ i trong thu nh p ròng (thu nh pă ròngă n mă tă ậ thu nh pă ròngă n mă t-1)/(|thu nh pă ròngă n mă t|ă +ă |thu nh pă ròngă n mă t-1|), chênh l ch gi a t ng n so v i t ng tài s n (b ng 1, n u t ng n l năh nă t ng tài s n,ă vƠă ng c l i thì b ng 0). Nghiên c u c aă Zmijewskiă (1984)ă c ngă đưă choă th y kh n ngă d báo c a các t s tƠiă chínhă nh :ă t ng tài s n trên t ng n , thu nh p ròng trên t ng tài s n và tài s n ng n h n trên n ng n h n b ng mô hình Logit, khi ông nghiên c u v d báo phá s n g m 129 doanh nghi p phá s n t i M ,ă giaiă đo n t 1972-1978. Shumway (2001)ă đưă thuă th p b d li u g m 300 doanh nghi p b phá s n niêm y t t i M , giaiă đo n t 1962-1992. Thông qua vi c ng d ng mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng) đ d báo phá s n, ông k t lu n các t s sau có kh n ngă d báo phá s n doanh nghi p: t s t ng n trên t ng tài s n, t s thu nh p ròng trên t ng tài s n, EBIT trên t ng tài s n và giá tr v n hóa th tr ng trên t ng n . M t s nghiên c u khác g nă đơy v d báo ki t qu tài chính v n áp d ng các t s tài chính vào mô hình nghiên c u. Trong nghiên c u Agarwal và Taffler (2007), hai tác gi đưă nghiênă c u d báo phá s n các doanh nghi p t i Anh b ngă môă hìnhă đi m Ză (giaiă đo n 1968-1993), v i m t m u g mă 25,688ă quană sát.ă Haiă ôngă c ngă đưă tìmă th y b ng ch ng v kh n ngă d báo phá s n c a nh ng t s tài chính sau: t s thanh kho n [(tài s n có tính thanh kho n nhanh ậ n ng n h n) / chi phí ho tă đ ng hàng ngày], thu nh pă tr c thu trên n ng n h n, tài s n ng n h n trên t ng n , n ng n h n trên t ng tài s n. M t nghiên c u khác c a Altman và Sabato (2007) trên m t m u g m 2,000 doanh nghi p niêm y t t i M ,ă giaiă đo n t 1994-2002ă đưă cóă 14 m t k t lu n v hi u qu d báo c a các t s tài chính sau thông qua ng d ng mô hình Logit: kh n ngă thanhă toánă lưiă vayă ( đoă l ng b ng EBITDA / chi phí lãi vay), thu nh p gi l i trên t ng tài s n, ti n trên t ng tài s n, n ng n h n trên giá tr s sách c a v n c ph n, EBITDA trên t ng tài s n. Nghiên c u c a Christidis và Gregory (2010) khi ng d ng mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng) trong d báo ki t qu tài chính v i m t m u quan sát g m 589 doanh nghi p niêm y t Anh (giaiă đo n 1978-2006) c ngă cóă k t lu n v các t s tài chính sau có kh n ngă d báo phá s n: t ng n trên t ng tài s n, v n luân chuy n trên t ng tài s n, dòng ti n trên t ng tài s n,ă thayă đ i trong thu nh p ròng, dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n , t s thanh toán nhanh. Monti và Garcia (2010) trong m t nghiên c u v d báo ki t qu tài chính d a trên 45 t s tài chính b ng mô hình Logit, m u th c hi n trên 86 doanh nghi p t i Argentina. Hai tác gi đưă tìmă raă đ c kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a các t s sau: t s n ng n h n trên t ng tài s n , lãi vay trên t ng n , t su t sinh l i t ho tă đ ng trên doanh thu và ph nă tr mă thayă đ i trong ROE. Bae (2012) đưă s d ng 11 t s tài chính trong nghiên c u d báo ki t qu tài chính t i các doanh nghi p s n xu t Hàn Qu c. Trong nghiên c uă nƠy,ă Baeă đưă đ aă vƠoă nhi u mô hình khác nhau: m ng th n kinh nhân t o (ANN), MDA, Logit, RSVM, MLP, C5.0 nh m tìm ra mô hình d báo t t nh t. Trong m t nghiên c u khác c a Mondal và Roy (2013) các ch báo tài chính v tình tr ng ắs c kh e” c a doanh nghi p trong ngành thép t i nă ,ă đưă cho th y r ng t l t ngă tr ng trong l i nhu n sau thu và t s n trên v n c ph n có ý ngh a cao trong d báo tình tr ng ắs c kh e” doanh nghi p. Lin và c ng s (2014) đưă đ aă 44ă t s tài chính vào trong mô hình thu t toán vector h tr (SVM), nh m d báo ki t qu tài chính, v.v. Nh ă v y, qua các nghiên c u trên có th th y vi c d báo ki t qu tài chính, phá s n d a trên các d u hi u t các t s tài chính ậ k toán là t r t s m, và do hi u qu trong vi c ng d ng các t s tài chính nên chúng v năđ c u g nă đơy. Các nghiên c u ch khác nhau v ph ph m vi nghiên c u. c duy trì trong các nghiên ngă phápă th ng kê kinh t l ng, 15 2.2.2 Các nghiên c u s d ng các y u t th tr ng Balcaen và Ooghe (2004) l p lu n r ng n u các nhà nghiên c u ch đ aăcácăch tiêu tài chính trong mô hình d báo phá s n, thì h ng mă đ nh r ng t t c các ch báo liênă quană đ n phá s n - c bên trong l n bên ngoài - đ uă đ c ph n ánh trong các báoă cáoă tƠiă chínhă hƠngă n m.ă Rõă rƠngă lƠă cácă báoă cáoă tƠiă chínhă khôngă baoă g m các thôngă tină cóă liênă quană đ n d báo ki t qu tài chính và các bi n th tr ng có kh n ngă b sung vào s thi u h t này (Tinoco và Wilson, 2013). M t s các nghiên c uă tr că đơyă đưă ki mă đ nh các y u t th tr ng trong d báo phá s n nh nghiên c u c a Black và Scholes (1973), Merton (1974) d a trên cách ti p c n quy n ch n v n c ph n hayă môă hìnhă đ nh giá quy n ch n và s d ng mô hìnhă nƠyă đ tính toán kh n ngă x y ra ki t qu tài chính. Mô hình gi đ nh r ng th tr ng bi t t t c nh ng thông tin c n thi t v doanh nghi p và ph n ánh nh ng thông tin này thông qua giá c phi u. Bharah và Shumway (2008), Hillegeist và c ng s (2004), Reisz và Perlich (2007) c ngă đưă đ aă cácă bi n s th tr ng trong nghiên c u kh n ngă pháă s n. Hillegeist và c ng s (2004)ă đưă choă th y mô hình quy n ch n c a Black ậ Scholes ậ Merton cung c p nhi u thông tin cóă Ủă ngh aă v xác su t phá s n so v iă môă hìnhă đi m Z c aă Altmană (1968),ă hayă môă hìnhă đi m O c a Ohlson (1980). Hillegeist và c ng s nghiên c u nên s th d ngă ph (2004)ă đưă khuy n ngh r ng các nhà ngă phápă c a Black ậ Scholes ậ Merton thay vì các că đoă truy n th ng ch d a vào các y u t tài chính nh m nghiên c u v kh n ngă pháă s n. Keasey và Watson (1991) c ngă choă th y b ng ch ng v s chính xác và tính k p th iă đ c c i thi nă đángă k trong mô hình d báo khi có s tham gia c a bi n giá c phi u. Nh ng phát hi n c a Dichew (1998), trong m t nghiên c u v đoă l ng r i ro phá s n s d ng các mô hình c aă Altmană (1968)ă vƠă Ohlsonă (1980),ăđưă ch ra r ng có m t m i quan h ngh ch bi n gi a t su t sinh l i c phi u và kh n ngă pháă s n.ă Theoă đó,ă t su t sinh l i c phi uă caoă h nă t su t sinh l i c a th tr ng s gi m xác su t b ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Ree (1995) g i ý r ng, giá tr c phi u có th h u ích trong vi c d báo xác su t phá s n vì chúng bao g m các thông tin v dòng ti n k v ng trong t ngălai.ăDoăđóăăgiáăc phi u s ch a 16 đ ng nh ngă thôngă tină liênă quană đ n xác su tă r iă vƠoă ki t qu tài chính, ngay c khi chúng không ph i là m tă th 2005). Th tr că đoă tr c ti p cho v nă đ này (Beaver và c ng s , ng ch ng khoán là m t ngu n thay th thông tin vì nó ch a thông tin t các ngu n khác nhau ngoài báo cáo tài chính (Hillegeist và c ng s , 2004). Tinoco và Wilson (2013) trong m t nghiên c u v d báo ki t qu tài chính các doanh nghi p niêm y t t i Anh, v i m u g mă 23,218ă quană sátă (giaiă đo n 1980 2011) d a trên ti p c n t mô hình Logit. Hai tác gi đưătìmăth y b ng ch ng v kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a y u t th tr ng nh :ăgiá th tr su t sinh l iă v t tr i c a c phi u, giá tr v n hóa tr tr ng c a doanh nghi p trên t ng n , quy mô doanh nghi pă (đoă b ng giá tr v n hóa th tr trên giá tr v n hóa c a toàn th tr ng c phi u, t ng c a doanh nghi p ng). Nh ă v y nh ngă đi m m nh mà các y u t th tr ng mang l i trong d báo ki t qu tài chính, phá s n có th k đ n nh ă sauă (Tinoco và Wilson, 2013): (1) Giá tr th tr ng ph n ánh nh ng thông tin ch aă đ ng trong các báo cáo tài chính c ng v i các thông tin không ch a trong các báo cáo tài chính (Agarwal và Taffler, 2008), t o nên m t t p h p thông tin toàn di n h u ích cho vi c d báo v n c a doanh nghi p. (2) Các y u t th tr ng có th lƠmă t ngă lênă đángă k kh n ngă d báo k p th i ậ đúngă lúcă c a mô hình do giá th tr ng thì có s n c pă đ hàng ngày, trong khi d li u t các báo cáo tài chính có s n và t t nh tă c ngă ch có (3) Giá th tr c păđ hàng quý. ng có th thích h pă h nă đ d báo phá s n, b i vì chúng ph n ánh dòng ti n mongă đ iă trongă t ngă lai,ă tráiă l i, các báo cáo tài chính ph n ánh k t qu trong quá kh c a doanh nghi p. (4) Các y u t th tr đ ng ậ m tăth tài chính. ng có th cung c p m t s đánhă giá ngay l p t c các bi n c đoăd báo r i ro phá s n m nh m mà không có trong các báo cáo 17 2.2.3 Các nghiên c u s d ng các y u t v mô Có m t s quană đi mă đ ng thu n cho r ng t n t i m i quan h gi a ki t qu tài chính và chu k kinh t . Tình tr ng ki t qu tƠiă chínhă t ngă caoă s tácă đ ngă đ n chu k kinh t nói chung, b i t o ra các cú s c trong chu trình cho vay tín d ng và nh h ng lan truy nă đ n các ch báo kinh t khác (Bernanker và Gerler,ă1989).ăH năth n a, các t ch c tín d ng s th t ch t các kho năchoăvayăđ i v i doanh nghi p trong tình tr ng r i ro th tr ngă t ngă cao,ă đi uă nƠyă lƠmă giaă t ngă chiă phíă s d ng v n c a doanh nghi pă vƠă đ y doanh nghi pă r i nhanh vào tình tr ng ki t qu tài chính. Chu k kinh t tácă đ ngă đ nă môiă tr ng kinh doanh c a doanh nghi p và vì th các bi n v ă môă cóă th mang l i kh n ngă d báo tình tr ng ki t qu tài chính nh ă cácă t s tài chính truy n th ng (Bruneau, 2012). S b t n trong n n kinh t có kh n ngă gi i thích cao cho tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p (Bhattacharjee và Han, 2014). Nhi u nhà kinh t h c cho r ng các y u t v ămôănh ăchínhăsáchăti n t th t ch t (Altman, 1971), lãi su t cao (Charitou và c ng s , 2004), l m phát cao (Liou và Smith, 2007) có th là nguyên nhân d nă đ n ki t qu tài chính. Taffler (1982)ă đưă đ xu t r ng, nh ngă thayă đ iă đángă k c a n n kinh t và nh ngă thayă đ i l n trong h th ng thu có th giaă t ng kh n ngă d báo ki t qu tài chính. Mare (2012) đưă tìmă raă b ng ch ng v m iă t ngă quană d ngă gi a l m phát và xác su t r iă vƠoă phá s n, trong m t nghiên c u c a ông v phá s n các ngân hàng t i Ý (giai đo n 1993-2011), v i m t m u g m 6,279 quan sát. 2.2.4 Các nghiên c u k t h p các y u t th tr ng, tƠi chính vƠ v mô Bunn và Redwood (2003), trong nghiên c u v ki t qu tài chính, phá s n các doanh nghi p t i Anh, v i m t m u g mă100,000ăquanăsátă(giaiăđo n 1991-2001)ăđưă tìm th y kh n ngă k t h p c a các y u t v ă môă vƠă tƠiă chínhă đ d báo phá s n. K t qu các y u t có kh n ngă d báo ki t qu tài chính trong nghiên c u c aă ôngănh ă sau: y u t tài chính ( bao g m: EBIT trên chi phí lãi vay, EBIT trên doanh thu, t ng n trên t ng tài s n, tài s n ng n h n trên n ng n h n, s l y u t v ă mô:ăch có t căđ t ngătr ng kinh t (đoăl ng b ng GDP). ng nhân viên), 18 Alifiahă (2014)ă đưă tìmă th y b ng ch ng v kh n ngă k t h p c a các y u t tài chính vƠă v ă môă đ d báo ki t qu tài chính trongă môă hìnhă Logită đ d báo ki t qu chính t i các doanh nghi pă th ngă m i và d ch v tài Malaysia, m u nghiên c u c a tác gi g m 20 doanh nghi p (m u c p),ă giaiă đo n 2001-2010. C th k t qu các y u t có kh n ngă d báo ki t qu tài chính trong nghiên c u c aăôngănh ăsau:ăy u t tài chính ( bao g m: thu nh p ròng trên t ng tài s n, v n luân chuy n trên t ng tài s n, t ng n trên t ng tài s n, doanh thu thu n trên t ng tài s n), y u t v ă mô:ă ch có lãi su tă c ăb n. Christidis và Gregory (2010) đưă ki mă đ nh m t t p h p các bi n s tài chính, th tr ng vƠă v ă mô trong m t mô hình d báo ki t qu tài chính cho các doanh nghi p niêm y t t i Anh b ng mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng), v i m u g m 589 doanh nghi p niêm y tă (giaiă đo n 1978-2006). K t qu c a h cho th y, vi c k t h pă đ ng th i các bi n tài chính, th tr ng vƠă v ă môă cóă kh n ngă d báo ki t qu tài chính. C th các bi n có kh n ngă d báo ki t qu tài chính trong nghiên c u c aă haiă ôngă nh ă sau:ă cácă bi n tài chính (bao g m: t ng n trên t ng tài s n), các bi n th tr ng (bao g m: giá th tr phi u, dòng ti n trên giá tr th tr ng c phi u, t su t sinh l iă v t tr i c a c ng c a t ng tài s n, sai s chu n c a t su t sinh l i c phi u trong 6 tháng, thu nh p ròng trên giá tr th tr ng c a t ng tài s n, giá tr v n hóa tr tr ng) và bi nă v ă môă (baoă ng trên t ng giá tr v n hóa toàn th tr g m: ch s l m phát, lãi su t tín phi u kho b c ng n h n). Tinocoă vƠă Wilsonă (2013)ă đưă tìmă th yă b ngă ch ng m nhă m v ă kh ă n ngă d ăbáoăki tă qu ă tƠiă chính t tă h n khiă k tă h pă đ ngă th iă 3ă y uă t ă tƠiă chính,ă th ă tr ngă vƠă v ă mô trongă m tă môă hìnhă nghiênă c u. Hai tácă gi đư d ă báoă b ng mô hình h iă quy Logit, v iă m uă g mă 23,218ă quană sátă (giaiă đo nă 1980ă- 2011). C ăth ăcácăbi n cóăkh ăn ngă d ă báoă ki tă qu ă tƠiă chínhătrongănghiênăc uăc aăhaiăôngănh sau: cácăy uăt tài chính (baoă g m:ă t ngă n ă trênă t ngă tƠiă s n, dòngă ti nă ho tă đ ngă trênă t ngă n ,ă bi nă thanhă kho n,ă kh ă n ngă thanhă toánă lưiă vay ),ă cácă y uă t ă th ă tr ngă (baoă g m:ă giáă th ă tr ngă c ă phi u,ă t ă su tă sinhă l iă v tă tr iă c aă c ă phi u, quy mô doanhă nghi p, giáă tr ă v nă 19 hóaă tr ă tr ng c aă doanhă nghi p trênă t ngă n )ă vƠă cácă y uă t ă v ă môă (baoă g m:ă h ă s ă giáă bánă l ,ă lưiă su tă th că tínă phi uă khoă b că ng nă h n). K tă qu ă nghiênă c u choă th y khiă k tă h pă đ ngă th iă c ă baă y uă t ă tƠiăchính,ăy uăt ăth ătr ngăvƠăy uăt ăv ămôătrongă cùngă m tă môă hình,ă đ ă chínhă xácă trongă d ă báoă c aă môăhìnhă đ că c iă thi nă đángă k ă lênă 92%ă soă v iă m că 87%ă khiă ch ă s ă d ngă m t y uă t ă tƠiă chính, ho c y uă t ă tƠiă chính, ho c k t h p y uă t ă tƠiă chính và y uă t ă v ă mô, ho c y uă t th ă tr t ă v ă mô.ă T ă đóă cóă th ăth yăy uăt tài chính, y uăt th ătr ng và y uă ngăvƠăy uăt v ămôăđưăb ă sungă thôngă tină r tă hi uă qu ă choă nhauă trongă vi că d ăbáoătìnhăhìnhătƠiăchínhăc aădoanhă nghi p.ă Trongă bƠiă nghiênă c u,ă Tinoco và Wilsonă c ngă ti nă hƠnhă soă sánhă hi uă qu ă d ă báoă c aă môă hìnhă phơnă tíchă phơnă bi tă đaă bi nă c aă Altmană vƠă môă hìnhă phơnă tíchă logit,ă k tă qu ă choă th yă ph ngă phápă phơnă tíchă logită choă đ ă chínhă xácă trongă d ă báoă ki tă qu ă tƠiă chínhă lƠă 92%ă caoă h nă đángă k ă soă v iă khiă s ă d ngă ph ngă phápă phơnă tíchă phơnă bi tă đaă bi nă c aă Altmană v iă đ ă chínhă xácăch ă đ tă 85%ă khiă s ă d ngă chungă m tăb ăd ăli u. 20 B ng 2.1: Tóm l Tác gi Fitzpatrick N m 1932 c các nghiên c u v d báo ki t qu tài chính M u Nghiên C u 19 doanh nghi p Ph ng Pháp Phân tích t s K t Qu Bi n Ph Bi n Thu c Phá s n cL p - V n c ph n / t ng n - dòng ti n) Thu nh p ròng / t ng tài s nă (đ i di n nhóm các t s thu nh p ròng) 1966 79 doanh nghi p T ng n / t ng tài s nă (đ i di n nhóm t s đònă b y tài phá s n t i M , chính) trongăgiaiăđo n 1954-1964 Phân tích t s Phá s n Quan T s lãi ròng / v n c ph n Dòng ti n ho tă đ ng / t ng n (đ i di n cho nhóm t s Beaver M iT V n luân chuy n / t ng tài s nă (đ i di n nhóm t s tài s n thanh kho n trên t ng tài s n) T s thanh toán hi nă hƠnhă (đ i di n nhóm t s tài s n thanh kho n trên n ng n h n) T s (tài s n thanh kho n nhanh tr n ng n h n) / chi phí ho tă đ ngăhƠngă ngƠyă (đ i di n nhóm t s sinh l i) - - + - - - ng 21 Altman 1968 66 doanh nghi p Phơnă Tíchă aă c ph n hóa trong ngành s n xu t t i i mZ V n luân chuy n / t ng tài s n + Y u T Phân L i nhu n gi l i / t ng tài s n + Bi t (MDA) Thu nh pă tr c thu và lãi vay / t ng tài s n + M ,ă trongăđóăcóă Giá tr th tr ng c a v n c phân / giá tr s sách c a n + 33 doanh nghi p Doanh thu / t ng tài s n phá s n trong giai T su t sinh l iătíchăl yă(l i nhu n gi l i / t ng tài s n) + đo n 1946 ậ 1965 105 doanh nghi p phá s n và 2058 Ohlson 1980 doanh nghi p Mô hình h i không phá s n t i quy Logit Phá s n Shumway 2001 y t t i M , giai đo n t 19621992 T ng n / t ng tài s n + Thu nh p ròng / t ng tài s n - Dòng ti n ho tăđ ng / t ng n - nh pă ròngă n mă t-1)/(|thu nh pă ròngă n mă t|ă +ă |thuă nh p ậ 1976 b phá s n niêm - Thayă đ i trong thu nh p ròng (thu nh pă ròngă n mă tă ậ thu M , th i k 1970 300 doanh nghi p Quy mô doanh nghi p [log(t ng tài s n/GNP)] - ròngăn mă t-1|) Mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng) Phá s n T ng n / t ng tài s n + Thu nh p ròng / t ng tài s n - EBIT / t ng tài s n - Giá tr v n hóa th tr ng / t ng n - 22 Altman và 2007 Sabato 2,000 doanh Mô hình h i nghi p niêm y t quy Logit Phá s n t i M ,ăgiaiă đo n t 1994-2002 300 doanh nghi p Rodrigues và 2013 Stevenson niêm y t t i Úc, giaiăđo n 19992011 Mô hình h i quy Logit và M ng th n kinh nhân t o Ki t qu tài chính (ANN) Kh n ngă thanhă toánălưiăvayă (EBITDAă /ăchiăphíălưiăvay)ă + Thu nh p gi l i / t ng tài s n + Ti n / t ng tài s n + N ng n h n / giá tr s sách c a v n c ph n - EBITDA / t ng tài s n + T ngă tr - ng t ng tài s n trong 3 n m Chi tiêu v n / doanh thu ho tă đ ng + T s thanh toán hi n hành - T l chi tr c t c / EPS - T ngă tr + ng n ròngătrongă3ăn m Giá tr v n hóa th tr T căđ t ngă tr 100,000 quan sát, Bunn và Redwood 2003 các doanh nghi p Mô hình h i Ki t qu tài t iăAnhă (giaiăđo n quy Probit chính 1991-2001) m u nghiên c u Alifiah 2014 g m 20 doanh nghi p t i Mô hình h i Ki t qu tài quy Logit chính ng / t ng tài s n ng kinh t ( đoăl ng b ng GDP) - EBIT / chi phí lãi vay + T ng n / t ng tài s n + Tài s n ng n h n / n ng n h n - EBIT / doanh thu + S l - ng nhân viên Lãi su tă c ăb n + Thu nh p ròng / t ng tài s n - V n luân chuy n / t ng tài s n - 23 Malaysia (m u T ng n / t ng tài s n + c p),ă giaiăđo n Doanh thu thu n / t ng tài s n - 2001-2010. Christidis và 2010 Gregory 589 doanh nghi p Mô hình niêm y t t i Anh Hazard (mô Ki t qu tài (giaiăđo n 1978- hình Logit chính 2006) đ ng) T ng n / t ng tài s n + Giá th tr - ng c phi u T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u - Dòng ti n / giá tr th tr - Sai s chu n c a t su t sinh l i c phi u trong 6 tháng + Thu nh p ròng / giá tr th tr - Giá tr v n hóa tr tr v n hóa toàn th tr Tinoco và Wilson 23,218 quan sát 2013 (giaiăđo n 1980 2011). Mô hình h i Ki t qu tài quy Logit chính ng c a t ng tài s n ng c a t ng tài s n ng c a doanh nghi p / t ng giá tr ng - Ch s l m phát + Lãi su t tín phi u kho b c ng n h n + Dòng ti n ho tăđ ng / t ng n - T ng n / t ng tài s n + EBITDA / chi phí lãi vay - Thanh kho n [( Tài s n ng n h n ậ hàng t n kho ậ n ng n h n ) / ((doanh thu ậ EBITDA) /365)] - Giá tr c phi u - T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u - 24 Quy mô doanh nghi pă (đoă b ng giá tr v n hóa th tr c a doanh nghi p trên giá tr v n hóa c a toàn th tr Ngu n: T ng h p c a tác gi ng ng) - Ch s giá bán l + Lãi su t tín phi u kho b c ng n h n) + 25 2.2.5 Mô hình h i quy Logit K t nh ngă n mă 1980,ă môă hìnhă Logit đ c xem là m tă ph ngă phápă t tă vƠă đ c s d ng nhi u trong d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Ohlsonă (1980)ă đưă tiên phong trong vi c áp d ng mô hình này trong m t nghiên c u v d báo phá s n doanh nghi p. Ọngă đưă cóă nh ngă đánhă giáă v mô hình Logit v t tr iă h nă soă v i mô hìnhă MDA,ă đưă đ c phát tri n b i Altman (1968). Nhi u các nghiên c u v sau c ngă đưă ng d ng r t thành công mô hình Logit trong d báo v ki t qu tài chính và phá s n doanh nghi p,ă nh :ă Lauă (1987),ă Joosă vƠă c ng s (1998), Shumway (2001), Altman và Sabato (2007), Nam và c ng s (2008), Campbell và c ng s (2008), Altman và c ng s (2010). uăđi m c a mô hình Logit lƠăkhôngăđ aăraăcácă gi đ nh v phân ph i chu nă vƠă c ngă khôngă yêuă c u v s gi ng nhau c a ma tr n hi pă ph ngă saiă gi a các nhóm doanh nghi p b ki t qu và không ki t qu .ă th i,ă ph ngă phápă nƠyă choă bi tă đ ng c xác su t x y ra ki t qu c a doanh nghi p là bao nhiêu. Nhi u các nghiên c u v sau c ngă đưă ng d ng r t thành công mô hình Logit trong d báo v ki t qu tài chính và phá s n doanh nghi p. Tuy nhiên mô hình Logit t n t i h n ch nh :ă môă hìnhă r t nh y c m v i các giá tr ngo i lai (ouliers) và v nă đ t ngă quană caoăgi a các bi n. M c dù t n t i nh ngă đi m h n ch ,ă nh ngă nh ng h n ch c a mô hình Logit trong nghiên c u này có th gi m thi u b ng cách s d ng hàm chuy nă đ i TANH (trình bày trong m c 3.1,ă ch ngă 3), th c hi n các ki mă đ nh v đaă c ng tuy n cao gi a các bi nă đ c l p nh m lo i b bi n;ă đ ng th i vi c ng d ng mô hình Logit có nhi u l iă đi mă h n,ă phùă h p v i vi c s d ng bi nă đ u ra là nh phân c a nghiên c u ậ hay bi n ph thu c b gi i h n.ă Doă đóă nghiênă c uă đưă l a ch n mô hình Logit đ d báo ki t qu tài chính c a các doanh nghi p niêm y t Vi t Nam. Mô hình Logit đ căchoănh ă sau: t (Y1,X1),…,ă (Yn,Xn) là m u ng u nhiên t ki n”. m tă ắhƠmă phơnă ph i Logit cóă đi u 26 căxácăđ nh b i vector x’ t x1j, x2j …ăxkj là m t t p h p k các bi năđ c l păđ Beta: là các h s h i quy c a mô hình Gi đ nh: Các bi nă đ c l p này có s thayă đ i kho n th i gian nh nh t (at least interval scaled). Xác su tă cóăđi u ki n c a bi năđ uă raăđ căxácăđ nhănh ă sau: V i: Trongă đó: Do v yă taăcóăph ngă trìnhăh i quy Logit t ngăquátă nh ă sau: Mô hình Logit cho ra các giá tr khác các giá tr đ că l ng s đ că l ng n m trong kho ng (0,1), hay nói cách c u n cong l i theo hình ch S, thay vì là m t ng th ngă nh ă trongă môă hìnhă h i quy xác su t tuy n tính. Mô hình Logit s d ng phân ph i Logit tíchăl yă(cumualtiveălogisticădistribution)ăđ chuy năđ i sao cho các giá tr xác su tă đ că că l ng s tuơnă theoă đ ng cong ch S. Do mô hình Logit không ph i là mô hình h i quy tuy n tính nên không th áp d ngă ph l ngă thôngă th ng OLS mà thayă vƠoă đóă lƠă ph Likelihood Estimation) s h i quy c a mô hình. căl ng h p lý t iăđaăđ ngă phápă c ngă phápă MLEă (Maximumă c s d ngăđ căl ng các h 27 Vìă ph ngă trìnhă h i quy trong mô hình Logit là hàm s phi tuy n (non-linear logistic function) nên đ gi i thích nh ngă tácă đ ng c a bi n đ c l p lên bi n ph thu c cho các mô hình bi n ph thu c r i r c,ă trongă tr phân Logit, nghiên c u ti nă hƠnhă đoă l Hi u ng biên c a 1 bi nă đ c l pă đ ng h p này là mô hình nh ng hi u ng biên c a các nhân t d báo. că đoă l hàm phi tuy n theo bi năđóănhơnă v i h s ng b ng cách l yă đ o hàm riêng c a căl ng c a bi năđó. Mô hình cho hi u ng biên c a nhân t d báoănh ă sau: Các ki m đ nh trong mô hình h i quy Logit  Ki m đ nh hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p Do h n ch c a mô hình Logit là nh y c m v i v nă đ đaă c ng tuy n gi a các bi n đ c l p. Vì v y đ k t qu h i quy t mô hình Logit có tính v ng, nghiên c u xác đ nh các h s t ngă quană c p gi a các bi nă đ c l p và tiêu chí VIF (variance inflation factor) ậ nhân t phóngă đ iă ph ngă saiă nh mă xácă đ nh v nă đ đaă c ng tuy n.  Ki m đ nh Hosmer & Lemeshow Là ki mă đ nh s phù h p c a phân ph i xác su t b ng tiêu chu n chi2 (chi-square). B ng cách so sánh giá tr căl ng v i giá tr quană sátăđưăđ c phân nhóm. 28 K t lu n ch ng 2 Nh ă v y có th t ng k t l i r ng, t nh ng nghiên c uă đ u tiên v ki t qu tài chính choă đ n nay, có r t nhi u các tranh lu n khác nhau v y u t nào có kh n ngă d báo tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p.ă i v i v nă đ xácă đ nh các y u t nào có kh n ngă d báo ki t qu tài chính, do các nghiên c u khác nhau v không gian, th i gian, v ph ngă phápă th ng kê kinh t l ng d nă đ n các k t qu d báo khác nhau. Các y u t đóă cóă th xu t phát t n i t i doanh nghi pă (đ b ng các y u t nghi pă (đ tài chính c a doanh nghi p), ho c xu t phát t că đoă l că đoă l ng bên ngoài doanh ng thông qua các ch tiêu kinh t v ă mô,ă cácă giáă tr th tr ng c a doanh nghi p). Ngoài các nghiên c u v kh n ngă d báo ki t qu tài chính t các y u t tài chính, th tr ng,ă v ă môăm t cách riêng l , có các nghiên c uăc ngăđưăxemăx tăvi c k t h p các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô,ă nh mă giaăt ngăkh n ngăd báo ki t qu tài chính.ă Trongă đó,ă cácă nghiênă c u v sau,ă nh ă nghiênă c u c a Christidis và Gregory (2010), Tinocoă vƠă Wilsonă (2013)ă ă đưă cóă nh ng b ng ch ng m i v kh n ngăd báo ki t qu tài chính hi u qu vƠă chínhă xácă h n,ă khiă d a trên s k t h păđ ng th i gi a các y u t v tài chính, th tr ngă vƠă v ă môă trongă m t mô hình nghiên c u.ă Doă đó,ă bài nghiên c u này c ng s d a trên các b ng ch ng th c nghi m m i này nh m d báo ki t qu tài chính các doanh nghi p niêm y t t i Vi t Nam thông qua s k t h p đ ng th i gi a các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă môătrongăm t mô hình. 29 CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U 3.1 D li u nghiên c u Bài nghiên c u ti n hành ch n ra 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p thu c t t c các ngành ngo i tr ngành tài chính) niêm y t trên HNX và HOSE trong k quan sát kéo dài 6ă n mă t 2009ă đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên c uă cóă đ c là 2608 quan sát. Tiêu chí thu th p m u đ c s d ng là s n mă quană sát cho t ng doanh nghi p t i thi uă lƠă 3ă n mă vƠ các doanh nghi p trong m u không thu c ngành tài chính vì tính ch t đ c thù v đònă b y tài chính và c u trúc v n c a các doanh nghi p tài chính khác v i doanh nghi p phi tài chính. Nh ă v y d li u trong nghiên c u này là d li u d ng b ng,ă khôngă cơnă đ i và b giánă đo n. M u quană sátă sauă khiă đ c thu th p s đ c chia thành hai nhóm: nhóm các doanh nghi p b ki t qu tài chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính. D li u v các bi n s trong mô hình (l a ch n các bi n s cho mô hình nghiên c u đ c trình bày trong ti u m că3.2.1,ăch ngă 3) đ c thu th pă nh ă sau:  D li u c a các bi n s v tài chính D li uă nƠyă đ c trích xu t t báo cáo tài chính qua các n măđưăđ t ng doanh nghi p (thu th p t quy nă th ph n m m phân tích c phi u StoxPro 3.5 (b n ngă m i) thu c s h u c a Công ty c ph n StoxPlus).  D li u c a các bi n s th tr D li u này đ th c ki m toán c a ng c thu th p t ph n m m phân tích c phi u StoxPro 3.5 (b n quy n ngă m i) thu c s h u c a Công ty c ph n StoxPlus. Giá th tr ng c a m i c phi u s l y giáă đóngăc aăcóăđi u ch nh t i ngày giao d chăđ uăn mă vƠă cu iăn m. 30  D li u c a các bi n s v mô D li u này đ c thu th p t IFS2 và Ngân Hàng Th Gi i3 Quy trình ch n m u: B c 1: thu th p t t c các doanh nghi p niêm y t trên HNX và HOSE t n mă2009ă đ n 2014 B c 2: t danh sách trên, ti n hành lo i b các doanh nghi p: thu c ngành tài chính, các doanh nghi pă đ c niêm y tă d iă 3ă n m, các doanh nghi p không có báo cáo tài chính đ 3ăn m,ă báoă cáoătƠiăchínhăkhôngă đ B c ki m toán. c 3: sau khi lo i b các doanh nghi p theo các tiêu chí t iă b c 2, ti p t c ti n hành chia các doanh nghi p thành 2 nhóm: nhóm doanh nghi p b ki t qu tài chính và nhóm không b ki t qu tài chính. Vi c chia doanh nghi p vào nhóm b ki t qu tài chính s theo các d u hi u đ c trình bày t i ti u m c 3.2.1.1, ch ngă3. Sau khi đư phân chia các doanh nghi p vào 2 nhóm, cu i cùng m u d li u bao g m 568 doanh nghi p,ă trongă đóă cóă 118 doanh nghi p r i vào nhóm ki t qu tài chính và 450 doanh nghi p vào nhóm không ki t qu tƠiă chính.ă Nh ă v y t ng s quan sát trong bài nghiên c u là 2608 quan sát (g m 568 doanh nghi p,ă giaiăđo n 2009-2014) Do v nă đ t n t i các giá tr ngo i lai (hay c c biên) trong m u quan sát mà có th nhă h ngă đ n k t qu nghiên c u, nên bài nghiên c uă nƠyă đưă s chuy nă đ i hàm TANH4 (Hyperbolic Tangent d ng k thu t Transformation ậ TANH transformation) nh m kh c ph c tình tr ngă trên.ă Tinocoă vƠă Wilsonă (2013)ă c ngă đư tuy n ch n k thu t này đ kh c ph c các giá tr ngo i lai (ouliers) trong m u quan sát.ă ơyă lƠă l n đ u tiên trong mô hình d báo ki t qu tài chính, k thu t chuy năđ i hƠmă TANHă đ c s d ng đ gi i quy t các v nă đ c a giá tr ngo i lai (Tinoco và Wilson, 2013). Theoă nh Godfrey (2009) cho th y vi c s d ng hàm TANH s làm 2 http://elibrary-data.imf.org/FindDataReports.aspx?d=33061&e=169393 http://data.worldbank.org/ 4 Tham kh o Godfrey (2009, trang 1) 3 31 cho các giá tr sau khi chuy nă đ iă đ c gi i h nă trongă đo n t [-1,1]ă vƠă doă đó các k t qu nghiên c u s cóăỦăngh aă h n,ă gi m thi u vi c t o ra các k t qu ắgi t o”. Ph n m măđ c s d ng trong nghiên c u này là Stata 12. 3.2 L a ch n các bi n s trong mô hình và mô hình nghiên c u th c nghi m 3.2.1 L a ch n các bi n s cho mô hình h i quy Logit Vì nh ng l i ích mà mô hình Logit mang l iă (đưă trìnhă bƠyă c th trong ti u m c 2.2.5,ă ch ngă 2),ă nghiên c uă đưă l a ch n mô hình h i quy Logit làm mô hình nghiên c u cho d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p. T đơy,ănghiênăc u ti n hành tuy n ch n các bi n s đ đ aă vƠoă môă hìnhă Logit. D a trên các nghiên c u thành công tr că đơyă v d báo ki t qu tài chính (đưă trìnhăbƠy t i m c 2.2, ch ngă 2), nghiên c u ti n hành l a ch n c th các bi n s thu c các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ămôăđ đ aăvƠoă môăhìnhă h i quy Logit. 3.2.1.1 Các bi n ph thu c trong mô hình nghiên c u M uă quană sátă đ c chia thành hai nhóm: nhóm các doanh nghi p b ki t qu tài chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính, doă đóă bi n ph thu c là bi n nh phân, ng v i doanh nghi p b ki t qu s đ đ c gán giá tr lƠă1ăvƠăng cl i c gán giá tr là 0. Vì v y, vi că xácă đ nh các bi n ph thu c chính là vi c xác đ nh các d u hi u đ xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính (Tinoco và Wilson, 2013). có th đ m b o t l quan sát ki t qu tài chính trên t ng s quan sát vào kho ng 5%, bài nghiên c u d a trên các d u hi u sauă đ xác đ nh các doanh nghi p ki t qu tài chính t i Vi t Nam:  Th nh t: d a trên các quy đ nh v niêm y t Wang và Li (2007), Ding và c ng s (2008), Hui (2011), Zhang và c ng s (2013), Ma và c ng s (2013) là nh ng nghiên c uă đưă s d ng thành công các d u hi u v niêm y t nh mă xácă đ nh ki t qu tƠiă chính.ă Wangă vƠă Liă (2007)ă đưă đ aă vƠoă 3ă quyă đ nh v niêm y t trên th tr ng ch ng khoán Trung Qu c nh mă xácă đ nh doanh 32 nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tƠiă chính,ă mƠă theoă đóă nh ng doanh nghi p này đ că đ aă vƠoă di n ắxemă x tă đ c bi t”ă (specială treatment).ă Th nh t: tình tr ng tài chínhă đ că xácă đ nh là b tă th ng b i S giao d ch ch ng khoán Trung Qu c. Th hai: doanh nghi p b thua l trongă haiăn măliênăti p. Th ba: báo cáo ki m toán cho th y r ng v n c ph n th p h nă v nă đ ngă kỦă c a doanh nghi p. D a trên các b ng ch ng th c nghi m này,ă đ ng d ng vào các doanh nghi p niêm y t trên th tr ch ng khoán Vi t Nam, nghiên c u s ng d ngă cácă quyă đ nh v h y niêm y t và b ki m soát v i nguyên nhân là thua l trong ho t đ ng s n xu t kinh doanh c a hai S giao d ch ch ng khoán Hà N i và Thành Ph H Chí Minh đ xácă đ nh m t doanh nghi p lâm vào ki t qu tài chính. C th , c nă c trên Quy ch niêm y t ch ng khoán t i HOSE t iă i u 16, kho n 1, m c b và i u 19, kho n 1, m c 1.2 T i i u 16, kho n 1, m c b quy đ nh nh sau: ắTr ng h pă quyă đ nh t iă i mă bă vƠă i m c Kho nă 1.1ă i u 15, ch ng khoán b đ aă vƠoă di n ki m soát khi l i nhu n sau thu trên báo cáo tài chính ki m toánăn mă k ti p c a doanh nghi p là s ơm.ă Tr ng h p t ch c niêm y tă lƠă đ nă v k toán c pă trênă cóă cácă đ nă v k toán tr c thu c thì l i nhu n sau thu c năc trên báo cáo tài chính t ng h p.ă Tr ng h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con thì l i nhu n sau thu c nă c vào l i nhu n sau thu c a c đôngă doanh nghi p m trên báo cáo tài chính h p nh t” T i i u 19, kho n 1, m c 1.2 quy đ nh nh sau: ắK t qu s n xu t, kinh doanh b thua l trongă baă (03)ă n mă liênă t c ho c t ng s l lu k v t quá s v nă đi u l th c góp trong báo cáo tài chính ki mă toánăn măg n nh tă tr c th iă đi mă xemă x t.ă đi u ki nă ắl l yăk ”ăđ i v i t ch c niêm y tă cóă cácă đ nă v tr c thu c, căxácăđ nh trên báo cáo tài chính t ng h p.ă i v i t ch c niêm y t có doanh nghi p con,ă đi u ki nă ắl l yă k ”ă c nă c vào báo cáo tài chính h p nh t, đi u ki nă ắk t qu s n xu tă kinhă doanh”ă c nă c vào l i nhu n sau thu 33 c a c đôngădoanh nghi p m trên báo cáo tài chính h p nh t” C nă c trên Quy ch niêm y t ch ng khoán t i HNX, t iă đi u 13, kho n 1, m c 1.3 và i u 16, kho n 1, m c 1.2: T i i u 13, kho n 1, m c 1.3 quy đ nh nh sau: ắL i nhu n sau thu trên báo cáo tài chính ki mă toánă trongă 02ă n mă g n nh t c a t ch c niêm y t là s ơmă (cóă tínhă đ n nhă h v ki mă toán);ă Tr ng c a ý ki nă l uă Ủ,ă ngo i tr c aăđ nă ng h p t ch c niêm y tălƠăđ năv k toán c pătrênăcóăcácăđ năv k toán tr c thu c thì l i nhu n sau thu c nă c trên báo cáo tài chính t ng h p. Tr ng h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con thì l i nhu n sau thu c năc vào l i nhu n sau thu c a c đôngădoanh nghi p m trên báo cáo tài chính h p nh t;” T i i u 16, kho n 1, m c 1.2 quy đ nh nh sau: ắK t qu s n xu t, kinh doanh b thua l trongă 03ă n mă liênă t c ho c t ng s l l yă k v t quá s v nă đi u l th c góp trong báo cáo tài chính ki mă toánă tr c th i đi m xem xét. K t qu s n xu tă kinhă doanhă xácă đ nhă c nă c vào ch tiêuă ắl i nhu n sau thu ”ă ho că ắl i nhu n sau thu c a c đôngă doanh nghi p m ”ă (đ i v iă tr h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con).ă Tr ng ng h p t ch c niêm y t có các đ nă v k toán tr c thu c, ch tiêuă ắl i nhu n sau thu ”,ăắl l yăk ”ăc năc trên báo cáo tài chính t ng h p.ă Tr ng h p t ch c niêm y t có doanh nghi p con, ch tiêu ắl i nhu n sau thu c a c đôngă doanh nghi p m ”,ă ắl l yă k ”ă c nă c trên báo cáo tài chính h p nh t”.  Th hai: d a trên các th c đo t s tài chính Vi că xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă ki t qu tƠiă chínhă cònă c nă c trên các d u hi u v thu nh pă tr c thu , lãi vay và kh u hao (EBITDA), giá tr th tr c a doanh nghi p. M t doanh nghi pă đ ng c phi u că xácă đ nh là ki t qu tài chính khi đápă ngă đ ng th iă 2ă đi u ki n sau: (1) khi thu nh p tr c thu , lãi vay và kh u hao (EBITDA) nh h n chi phí lãi vay trong 1 n m quan sát và (2) giá tr th tr ng c 34 phi u c a doanh nghi p b suy gi m trong cùng 1 n m quan sát. Giá tr th tr giá th tr ng c phi u c a doanh nghi p đ că đoă l ng b i t su t sinh l i c a ng c a c phi uă trongă1ăn mă quană sát. Return = P’ :ăgiáă đóngăc aăđi u ch nh c a c phi u t i ngày giao d ch cu iăn mă Pă:ăgiáă đóngăc aăđi u ch nh c a c phi u t i ngày giao d chăđ uăn m Return : t su t sinh l i c phi u Nh ă v y, tr l i cho câu h i th nh t c a nghiên c u: Nh ng d u hi u nào dùng làm c n c đ xác đ nh doanh nghi p r i vào tình tr ng ki t qu tài chính ?. Nghiên c u s áp d ng 2 d u hi u sau: Th nh t: quyă đ nh v h y niêm y t và b ki m soát v i nguyên nhân là thua l trong ho tăđ ng s n xu t kinh doanh c a HNX và HOSE; Th hai: khi thu nh pă tr c thu , lãi vay và kh u hao (EBITDA) nh h nă chiă phíă lãi vayă trongă 1ă n mă quană sátă vƠ giá tr th tr ng c a doanh nghi p b suy gi m trongăcùngă 1ăn mă quană sát. N u m t doanh nghi p th a mãn m t trong hai d u hi u trên thì x p doanh nghi p đóăvƠoă nhóm ki t qu tƠiăchính,ă ng c l i thì vào nhóm không ki t qu tài chính. B ng 3.1: Th ng kê s quan sát b ki t qu và không b ki t qu tài chính (bao g m 568 doanh nghi p, trong giai đo n 2009-2014) S quan sát không b ki t qu tài chính T l quan sát ki t S quan sát b ki t qu tài chính 2490 Ngu n: T ng h p c a tác gi 118 T ng s quan sát qu tài chính / T ng quan sát 2608 4.52% 35 T l nƠyă h iă th pă h nă soă v i t l 5% trong nghiên c u c a Tinoco và Wilson (2013). Nh ng l i g n b ng v i nghiên c u c a Pindado và c ng s (2008) v d báo ki t qu tài chính các doanh nghi p t i M , t l này 4.1%. 3.2.1.2 Các bi n đ c l p trong mô hình nghiên c u Vi c l a ch n các bi nă đ c l pă đ đ aă vƠoă môă hìnhă d a trên các nghiên c u th c nghi m v d báo ki t qu tƠiă chínhă đưă ki m ch ng v kh n ngăd báo c a các bi n s này, và không c n thi t ph i thi t l p quá nhi u bi n s đ đ aă vƠoă môă hìnhă d báo ki t qu tài chính nh mă đ tă đ c k t qu t iă uănh t (Tinoco và Wilson, 2013). Do v y trong nghiên c uă nƠyă c ngă s tuy n ch n các bi n s v tài chính, th tr vƠă v ă mô đư đ ng c ki m ch ng v kh n ngă d báo ki t qu tài chính t các nghiên c u c a Christidis và Gregory (2010) và Tinoco và Wilson (2013). (đưă đ bày t i m c 2.2, ch c trình ngă 2,) đ đ aăvƠoă môăhình h i quy Logit.  Các bi n s tài chính Dòng ti n ho t đ ng kinh doanh trên T ng n - TFOTL T s nƠyă đ i di n cho kh n ngă đ m b oă cácă ngh aă v tài chính c a doanh nghi p d a trên dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh. T s này có giá tr càng cao thì doanh nghi p ít có kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tƠiă chínhă h n. Doă đóă k v ng m i quan h ngh ch bi n gi a bi n s này và kh n ng ki t qu tài chính. Nh m lo i b các giá tr ngo i lai mà có th nhă h ng x uă đ n k t qu h iăquy,ăhƠmăTANHăđ c s d ng kh c ph c tình tr ng này. Sau khi chuy nă đ i hàm TANH, giá tr c a bi n TFOTL s n mă trongă đo n [-1,1]. Khi giá tr nƠyă d ngă hayă cƠngă l n, cho th y doanh nghi pă đangă trongă trình tr ng t t, có kh n ng đápă ngă cácă ngh aă v n (ng n h n và dài h n) t dòng ti n ho tă đ ng vƠă ng c l i v i m t giá tr âm th hi n m t tình tr ng x u, doanh nghi p không có kh n ngă đápă ngă cácă ngh aă v n theo yêu c u. Bi n s nƠyă đ c tính toán b i công th c sau: 36 TFOTL = TANH (OCF/TL) Trong đó: OCF: dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh c a doanh nghi p; TL: t ng n c a doanh nghi p T ng n trên T ng tài s n – TLTA ơyă lƠă m t t s đ c s d ng ph bi nă đ đoă l ng m că đ s d ngă đònă b y tài chính c a doanh nghi p. Nh m lo i b các giá tr ngo i lai mà có th đ n k t qu h iă quy,ă hƠmă TANHă đ nhăh ng x u c s d ng nh m kh c ph c tình tr ng này. Sau khi chuy nă đ i hàm TANH, giá tr c a bi n TLTA s n mă trongăđo n [-1,1]. Khi giá tr nƠyă d ngă hayă cƠngă l n s cho bi t doanh nghi p có m căđ s d ngăđònăb y tài chính cao, mà m t t l đònă b y tài chính cao có th s gơyăraăcácăkhóăkh năv th c hi n các ngh aă v n khi các ch n có yêu c u,ă vƠă đi u này đ ngă ngh aă v i vi c doanh nghi p có kh n ng r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tƠiă chínhă c ngă caoă h n. Do v y k v ng m i quan h đ ng bi n gi a bi n s này và kh n ngă ki t qu tài chính, ngh aă lƠă bi n này có giá tr càng cao s tácă đ ng lƠmă t ngă xac su tă r iă vƠo ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Bi n s nƠyă đ c tính toán b i công th c sau: TLTA = TANH (TL/TA) Trong đó: TL: t ng n c a doanh nghi p; TA: t ng tài s n c a doanh nghi p Bi n thanh kho n – NOCREDINT ây là bi n s đ i di n cho kho ng th i gian mà m t doanh nghi p có th tài tr cho nh ng chi phí ho tă đ ng kinh doanh t các ngu n tài s n có tính thanh kho n c a chính nó. T ngă t nh ă haiă bi n s tr c,ă hƠmă TANHă đ c s d ngă đ gi i quy t nh ng giá 37 tr b tă th ng mà có th gây nhă h ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi chuy nă đ i hàm TANH, giá tr c a bi n NOCREDINT s n mă trongă đo n [-1,1]. Khi giá tr nƠyă d ngă hayă cƠngă l n s cho bi t doanh nghi p càng có kh n ngă tƠiă tr các chi phí ho tă đ ng kinh doanh t các ngu n tài s n có tinh thanh kho n cao, doă đóă doanhă nghi p ít có kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tƠiă chínhă h n.ă Ng c l i, giá tr này âm hay càng nh cho th y tính thanh kho n c a doanh nghi p là r t kém, và khóă kh nă trongă vi că đápă ngă cácă ngh a v tài chính. Do v y k v ng m i quan h ngh ch bi n gi a bi n s này và kh n ngă ki t qu tƠiă chính,ăngh aălƠăbi n này có giá tr càng cao s tácăđ ng làm gi m kh n ngă ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Bi n s nƠyă đ c tính toán b i công th c sau: NOCREDINT = TANH ( Trongă đó: CA: tài s n ng n h n c a doanh nghi p IVT: hàng t n kho c a doanh nghi p CL: n ng n h n c a doanh nghi p SA: doanh thu c a doanh nghi p EBIT: thu nh pă tr c thu và lãi vay c a doanh nghi p DE: kh u hao c a doanh nghi p T s kh n ng thanh toán lãi vay – COVERAGE T s nƠyă đoă đ ng kh n ngă thanhă toánă chiă phíă lưiă vayă trênă nh ng kho n n hi n t i c a doanh nghi p. T s này nh h nă 2ă ậ 2.5 là m t tín hi u c nh báo doanh nghi pă đangă g pă khóă kh nă v ngh aă v tài chính vƠă ng TANHă đ h c s d ngă đ gi i quy t nh ng giá tr b tă th c l i. T ngă t , hàm ng mà có th gây nh ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi chuy năđ i hàm TANH, giá tr c a bi n COVERAGE s n m trongă đo n [-1,1]. Khi giá tr nƠyă d ngă hayă cƠngă l n s cho 38 bi t doanh nghi p càng có kh n ngă đápă ngă ngh aă v v tài chính (hay c th h nă lƠă chiă phíă lưiă vay).ă VƠă ng c l i, giá tr này âm hay càng nh cho th y s khóă kh nă trong kh n ngă đápă ngă ngh aă v v tài chính c a doanh nghi p. Do v y k v ng m i quan h ngh ch bi n gi a bi n s này và kh n ngă ki t qu tƠiă chính,ă ngh aă lƠă bi n này có giá tr càng cao s tácăđ ng làm gi m xác su tăr iăvƠo ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Bi n s nƠyă đ c tính toán b i công th c sau: COVERAGE = TANH( Trongă đó: EBITDA: thu nh pă tr c thu , lãi vay và kh u hao c a doanh nghi p IN.EX: chi phí lãi vay c a doanh nghi p  Các bi n v mô Ch s giá tiêu dùng – CPI Ch s giá tiêu dùng là m tăth tr c đoăchoăl m phát. L m phát cao là h u qu c a môi ng kinh t b t n,ă doă đóă lƠmă t ngă s l m iă t ngă quană d ng các cu c kh ng ho ng. L m phát có ngă v i kh n ngă ki t qu tài chính c a doanh nghi p, doanh nghi pă cóă đ nh y c m v i l m phát càng cao thì xác su t b r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tƠiă chínhă c ngă cao. L m phát góp ph n làm giaă t ng xác su t lâm vào tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Nh ă v y m i quan h gi a CPI và kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p là t ngă quană d ng.ă Ngh aă lƠă bi n này có giá tr càng cao s tácă đ ng làm giaă t ngă xácăsu tăr iăvƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Lãi su t th c tín phi u kho b c k h n 1 n m – TBR Trong nghiên c u này, TBR đư đ th đ c đi u ch nh b i l m phát. Tín phi u kho b c có c xem là kho nă đ uă t có m c r i ro th p nh t và do chúng có tính thanh 39 kho n cao h nă nênă t su t l i t c c a chúng s th pă h nă cácă ch ng khoán dài h n khác. Nhi u nghiên c u cho th y kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a lãi su tă c ă b n, mà nó là m c lãi su tă đ i di n cho th tr ng. TBRălƠăth căđoăđ i di n cho lãi su t. V i m t m c lãi su t th pă h nă s t oă đi u ki n cho các doanh nghi p đ uă t nhi uă h n vào các trang thi t b ,ă máyă móc,ă nhƠă x phát tri n, v.v. Ng ng, hàng t n kho, nghiên c u và c l i, v i m t m c lãi su tă caoă h nă s làm cho chi phí s d ng n đ tă h n, doanh nghi p ph i tr các chiă phíă lưiăvayăcaoăh n. Doăđóăm t giá tr cao TBR s lƠmă giaă t ngă kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Trong nghiên c u này, đ aă raă m t k vòngă t ngă quană d ngă gi a bi n TBR và xác su tăr iăvƠoă ki t qu tài chính. T c đ t ng tr ng t ng s n ph m qu c n i th c - GDPR Chu k kinh t tácă đ ngă đ nă môiă tr ng kinh doanh c a doanh nghi p và vì th các y u t v ă môă cóă th mang l i kh n ngă d báoă cácă thayăđ i trong tình tr ng ki t qu tƠiă chínhă ă nh ă cácă t s tài chính truy n th ng. S b t n trong n n kinh t có kh n ngă gi i thích cao cho tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Nh ă v y có th th y r ng, t că đ t ngă tr ng kinh t có m i quan h ngh ch bi n v i kh n ng x y ra ki t qu tài chính doanh nghi p.ă Doă đóătrongănghiênăc uănƠyăc ngăs s d ng bi n GDPR vào mô hình d báo. Bi n s này có k v ng t ngă quană ơm v i xác su tăr iăvƠoă ki t qu tài chính.  Các bi n th tr ng Giá c phi u – PRICE Giá c phi u trong nghiên c uă nƠyă đ c l y t giáă đóngă c aă cóă đi u ch nh t i ngày giao d ch cu iă n mă c a m i doanh nghi p,ă đ ng th i giá tr c a bi n s nƠyă đ chuy nă đ i sang hàm Logarit c ă s 10. Giá c phi u ph n ánh m tă l thôngă tină đ c công b có liênă quană đ n dòng ti n t ngă laiă đ phi uă c ngă nh ă tínhă thanhă kho n c a doanh nghi p. Doă đóă giá c c ng l n các c k v ng t c phi u s ch a đ ng nh ngă thôngă tină liênă quană đ n xác su tă r iă vƠoă ki t qu tài chính, ngay c khi 40 chúng không ph i là m tă th că đoă tr c ti p cho v nă đ này. Ngoài ra, tình hình tài chính c a doanh nghi p có th d nă đ n vi c tái c u trúc danh m că đ uă t ă c a các nhƠă đ uă t ,ă vƠă đi u này gây ra nhă h s ngă vƠă lƠmă đi u ch nh giá c phi uă tr ki n ki t qu tài chính x y ra. Tuyă nhiên,ă c ngă cóă m t s tr c khi ng h p giá c phi u k t h p v i các thông tin ng u nhiên mà không liên quan tr c ti pă đ n tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi pă vƠă đi u này có th gơyă ắnhi u”ă trong phân tích và gi m tính chính xác trong d báo. M c dù v y, giá c phi u có kh n ngă t ngă n ngă l c d báo c a mô hình. Tóm l i, giá c phi u có m i quan h m t thi t v i xác su t ki t qu tài chính. M t s giaă t ngă trongă giáă c phi u s làm gi m kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Bi n s này, do v y, đ c k v ng có m i quan h ngh ch bi n v i xác su t ki t qu tài chính. T su t sinh l i v t tr i c a c phi u – ABNRET Có m t m i quan h ngh ch bi n gi a t su t sinh l i c phi u và kh n ngăpháăs n. Theoă đó,ăt su t sinh l i c phi uăcaoăh năt su t sinh l i c a th tr ng s gi m xác su t b ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Hay nói cách khác, giá tr c a bi n ABNRET càng cao s TANHă đ h c s càng làm gi m kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính. Hàm d ngă đ gi i quy t nh ng giá tr b tă th ng mà có th gây nh ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi chuy năđ i hàm TANH, giá tr c a bi n ABNRET s n mă trongă đo n [-1,1]. Bi nă ABNRETă đ c k v ngă lƠă t ngă quană ơmă v i xác su t ki t qu tài chính. Bi n s nƠyă đ c tính toán b i công th c sau: ABNRET = TANH ( Returnit ậ Returnmt ) Trongă đó: Returnit = P it’ă : giáă đóngă c a đi u ch nh c a doanh nghi p th i t i ngày giao d ch cu iăn mă t 41 P it : giáă đóngă c aă đi u ch nh c a doanh nghi p th i t i ngày giao d ch đ uăn mă t Returnit = t su t sinh l i c phi u i n mă th t Returnmt = MCit : giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p iăn mă th t Returnmt : t su t sinh l i th tr ng t iăn mă th t Quy mô doanh nghi p - SIZE Quy mô doanh nghi p có th là m t y u t d báo t t cho s phá s n n uăđ căđi m ắgi ng quy n ch n” c a v n c ph n đ c s d ngă nh m t khung lý thuy t; giá tr c ph n c a m t doanh nghi p trong tình tr ngă khóă kh n v tài chính b gi m giá b i nh ngă ng ng (nh ngă nhƠă đ uă t )ă vƠă đi u này kéo theo m t s i tham gia th tr gi m sút trong giá tr v n c ph n. S gi m sút trong v n c ph n gây ra b i nh ngă đánhă giáă tiêuă c c c aă nhƠă đ uă t ă v i tình hình tài chính c a doanh nghi p có th di chuy n m t cách h th ng v ắgiá th c hi n” (hay giá tr c a n )ăchoăđ n khi đ tă đ nă đi m mà doanh nghi p khôngă đápă ng đ c các ngh a v n (và doanh nghi p v n ). Xác su t phá s n c a m t doanh nghi p là xác su t mà quy n ch n mua s vô giá vào ngày đáoă h n, hay nói cách khác, giá tr c a tài s nă (đ l ng b ng giá tr th tr că đoă ng c a doanh nghi p) nh h nă m nh giá c a n vào cu i th i k n m gi . Vì v y, m t giá tr cao c a bi n SIZE s kéo theo m t xác su t phá s n hay r iă vƠoă ki t qu tài chính th p. Nói cách khác, d u c a bi n s SIZE trong k t qu h iă quyă đ c k v ng là d u âm, cho th y r ng m t giá tr cao c a bi n s này có th làm gi m xác su tă r iăvƠoă tìnhătr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Bi n s nƠyă đ cătínhă toánănh ă sau: SIZE = log (MCf / MCm) 42 Trong đó: MCf : là giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p t i ngày giao d ch cu iăn m MCm : là giá tr v n hóa c a toàn th tr ng t i ngày giao d ch cu i nm Giá tr v n hóa th tr HƠmă TANHă đ h ng c a doanh nghi p trên T ng n - MCTD c s d ngă đ gi i quy t nh ng giá tr b tă th ng mà có th gây nh ng tiêu c că đ n k t qu h i quy. Sau khi chuy năđ i hàm TANH, giá tr c a bi n MCTD s n mă trongă đo n [0,1]. M t giá tr cao c a bi n MCTD cho th y giá tr tài s n c a doanh nghi pă (đ că đoă b ng giá tr th tr m t giá tr th p c a bi n này cho th y giá tr th tr ng)ă v t xa t ng n . Ng c l i, ng c a doanh nghi păđangăgi m g nă đ nă đi m mà t ng n v t quá tài s n c a nó,ă hayă đi m v n . M t giá tr l n c a MCTD cho th y ít có kh n ngă doanhă nghi p r i vào ki t qu tài chính và ng c l i. Bi n s nƠyă đ c k v ngă t ngă quană ơmă v i xác su t lâm vào tình tr ng phá s n c a doanh nghi p. Bi n s nƠyă đ cătínhă toánănh ă sau: MCTD = TANH (MC / TL) Trong đó: MC: là giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p t i ngày giao d ch cu iăn m TL: là t ng n c a doanh nghi p 43 B ng 3.2: T ng h p các bi n đ c l p cho mô hình h i quy Logit K Ký hi u Cách th c đo l Tên bi n ng v ng d u Nhóm bi n s Tài Chính Dòng ti n ho tăđ ng TANH (Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh / TFOTL kinh doanh trên T ng n ) (-) T ng n T ng n trên T ng TLTA TANH (T ng n / T ng tài s n) tài s n (+) TANH [ (Tài s n có tính thanh kho n nhanh ậ n ng n h n) / Chi phí ho tă đ ng hàng ngày ] NOCREDINT Bi n thanh kho n  Tài s n có tính thanh kho n nhanh = (-) Tài s n ng n h n ậ hàng t n kho  Chi phí ho tă đ ng hàng ngày = (Doanh thu ậ EBIT ậ kh u hao) / 365 COVERAGE T s kh n ngă TANH ( EBITDA / Chi phí lãi vay ) thanh toán lãi vay (-) Nhóm bi n V Mô CPI TBR Ch s giá tiêu dùng Lãi su t th c tín phi u kho b c k Ch s giá tiêu dùng (thangă đi m 100) Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m (+) (+) 44 h nă 1ăn m T căđ t ngă tr GDPR (%) ng (%) t ng s n ph m qu c (-) n i th c Nhóm bi n Th Tr ng Log (Giá c phi u) Giá c phi u PRICE  Giá c phi u: Giáă đóngă c a t i ngày (-) giao d ch cu iăn m ABNRET T su t sinh l iăv t TANH (T su t sinh l i c a c tr i c a c phi u Quy mô doanh SIZE MCTD nghi p su t sinh l i c a toàn th tr Log ( Giá tr v n hóa th tr phi u - T (-) ng ) ng c a DN t i th iă đi m cu iă n m / Giá tr v n hóa c a toàn th tr ng t i th iăđi m cu iăn mă ) Giá tr v n hóa th TANH (Giá tr v n hóa th tr tr t i th iăđi m cu iăn m / T ng n ) ng c a doanh nghi p trên t ng n Ngu n: T ng h p c a tác gi (-) ng c a DN (-) 45 3.2.2 Xây d ng các mô hình nghiên c u th c nghi m Sau khi l a ch n các bi n s (đ uă vƠoă vƠă đ u ra) cho mô hình Logit. D a trên các nghiên c u th c nghi m c a Christidis và Gregory (2010), Tinoco và Wilson (2013) nghiên c u ti n hành xây d ng 5 mô hình nghiên c u th c nghi m d aă trênă c ă s ti p c n t mô hình h i quy Logit, quaă đóă nh m tìm ra các y u t kh n ngă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p.ă li u vi c k t h p 3 y u t tài chính, th tr nhă h ng đ n ng th i xem xét ngă vƠă v ă môă vƠoă trong m t mô hình có kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p hay không ? và mô hình này có ph i là mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t hay không ?, hay nói cách khác là tr l i các câu h i s 2 c a nghiên c u. Các mô hình đ c thi t l p nh ă sau:  Mô hình 1: ch bao g m các y u t tài chính (MD1)  Mô hình 2: k t h p các y u t tài chính vƠ v mô (MD2)  Mô hình 3: k t h p c 3 y u t tài chính, th tr đ y đ ) (MD3) ng và v mô (mô hình 46  Mô hình 4: ch bao g m các y u t th tr  Mô hình 5: k t h p các y u t th tr ng (MD4) ng vƠ v mô (MD5) Trong các mô hình trên, Pi: là xác su tă đ Y = 1 c a doanh nghi p th i (hay xác su tă đ doanh nghi p th i r iă vƠo ki t qu tài chính), t:ă lƠă n mă x y ra s ki n ki t qu tài chính. môă hìnhă đ d báo kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p, các c h i quy v iă đ tr lƠă 1ă n m (t-1), tr că n mă x y ra s ki n ki t qu tài chính. Các giá tr alpha, beta, gamma, delta và theta : là các h s h i quy c a các bi nă đ c l p trong mô hình. e: là c ăs (e = 2.718281828) 3.3 Các th c đo l c đo l 3.3.1 Các th ng hi u qu c a mô hình và các ki m đ nh ng hi u qu c a mô hình  AUC AUC là vùng di n tích n mă d di n tích t ơyă đ d iă đ că xemă lƠă th iă đ ng cong ROC, hay nói cách khác AUC là vùng ngă ROCă choă đ nă đi m có t aă đ (1,0) góc ph i c aăđ th . că đo tr c ti p cho đ chính xác v d báo c a mô hình, AUC b ng 1 th hi n m t mình d báo chính xác hoàn h o. Hay nói cách khác n uăđ cong ROC càng g năđi m (0,1) ng góc bên trái c aăđ th thì kh n ngăd báo c a mô hình càng chính xác.  H s Gini rank H s nƠyă đ c tính toán b ng công th c (2*AUC - 1). ơyă lƠă h s đ c các nhà phân tích đ aă vƠo s d ng nh mă đánhă giáă kh n ngă d báo chính xác c a mô hình. 47 M tă môă hìnhă lỦă t ng, là m t mô hình mà nó có kh n ngă phơnă lo i hoàn h o các quan sát t t và quan sát x u, có h s Gini b ng 1.  H s xác đ nh R2 Pseudo-R2 (MacFadden’să R2 ) = 1- log(LM) / log(L0) Coxă&ăSnell’să R2 = 1 ậ (L0/ LM)2/n Nagelkerke’să R2 = [1- (L0 / LM)2/n ] / [1- (L0)2/n ] Trongă đó:ă L0: là giá tr likelihood c a mô hình ch có h s ch n (only an intercept model), LM: là giá tr likelihood c a mô hình đangă đ đ că căl că ng trong nghiên c u này là Logit),ăn:ălƠăkíchă th Các giá tr R2 trên đ uă đoă l că l ngă (môă hìnhă đangă c m u. ng m că đ Ủă ngh aă c a mô hình hayă đoă l ng kh n ngă gi i thích c a các bi nă đ c l p lên bi n ph thu c. Giá tr R2 nh n giá tr trong đo n [0,1]. Giá tr này càng cao hay càng g n 1, cho th y mô hình càng có kh n ngă gi i thích nh ngă thayă đ i c a bi n ph thu c. Chúngă cóă Ủă ngh aă nh ă h s xácă đ nh R2 trong mô hình h i quy tuy n tính, nh ngă cáchă th că đoă l s xácăđ nh R2 này đ ng khác nhau. Các h c tính toán d a trên các giá tr likelihood c a mô hình.  B ng phân lo i đ chính xác c a mô hình ơyă c ngă lƠă m tă th că đoă đánhă giáă kh n ngă d báo c a mô hình đ c s d ng trong nhi u nghiên c u v d báo ki t qu tƠiă chính,ă nh ă trongă nghiênă c u c a: Beaver (1966), Altman (1968), Ohlson (1980), Soo-Wah và c ng s (2001), Platt và Platt (2002), Cheng và c ng s (2006), Altman và c ng s (2010), Sheikhi và c ng s (2012), Tinoco và Wison (2013), Rodrigues và Stevenson (2013), Alifiah (2014),… B ng phân lo iă đ chính xác c a mô hình cho bi t m t mô hình có kh n ngă d báo chính xác ki t qu tài chính và không ki t qu tài chính là bao nhiêu ph nă tr m. 48 3.3.2 Các ki m đ nh đ c s d ng trong nghiên c u  Ki m đ nh hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p Do nh ng h n c a mô hình Logit nên nghiên c u xácăđ nh các h s t ngăquanăc p gi a các bi nă đ c l p và tiêu chí VIF (variance inflation factor) ậ nhân t phóngăđ i ph ngă saiă nh mă xácă đ nh v nă đ đaă c ng tuy n. H s t ngăquanăc p l năh nă0.8,ă cho th y v nă đ đaă c ng tuy n tr nên nghiêm tr ng. Nh ng trong m t s hu ng có hi nă t ngă đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p,ă nh ngă h s t tình ngă quană c p gi a các bi n có th th p.ă Doă đó,ă nghiênă c u s d ngă thêmă tiêuă chíă VIF,ă đ có k t lu n v ngă h nă v hi nă t c ng tuy nă đ ngă đaă c ng tuy n. VIF l năh nă10ăcho th y m căđ đaă c xem là cao. N u các k t qu ki mă đ nh VIF > 10, nghiên c u s ti n hành lo i b nh ng bi n có hi năt ng công tuy n cao v i các bi n khác,ăđ k t qu h i quy Logit v ngă h n.  Ki m đ nh s khác bi t trung bình gi a hai m u đ c l p Nghiên c u s d ng ki mă đ nh T-test và Wilcoxon rank-sum test đ ki mă đ nh s khác bi t trung bình gi a hai m uă đ c l p. Trongă đóă ki mă đ nh Wilcoxon rank-sum testă cóă tínhă chínhă xácă h nă soă v i T-test. Gi thuy t H0 c a hai ki mă đ nh là: giá tr trung bình c a bi n nhóm ki t qu tài chính b ng giá tr trung bình c a bi n nhóm không ki t qu tài chính. D a trên các giá tr p-value c a k t qu ki mă đ nh, n u p-value < 0.05 k t lu n bác b gi H0, hay ch p nh n có s khác bi t trung bình gi a hai m uă đ c l p m că Ủă ngh aă 5%.ă Vi c ki mă đ nh s khác bi t trung bình nh mă giaă t ngă nh nă đ nh v cácă đ că tr ngă gi a nhóm ki t qu tài chính và không ki t qu tài chính.  Ki m đ nh Hosmer & Lemeshow Là ki mă đ nh s phù h p c a phân ph i xác su t b ng tiêu chu n chi2 (chi-square). B ng cách so sánh giá tr thi t H0: giá tr că l că l ng v i giá tr quană sátă đưă đ c phân nhóm. Gi ng b ng giá tr quan sát. ngh aă lƠ. Quy t c quy tă đ nh trong ki mă đ nh này là v i m t giá tr nh c a chi-square (< 15) và m t giá tr l n c a p- 49 value (> 0.05) (Tinoco và Wilson, 2013) thì ch p nh n gi thuy t H0, hay giá tr că l ng và giá tr quan sát không khác nhau t i m că Ủă ngh aă 5%.ă i u này g i ý r ng mô hình d báo là phù h p v i d li u m u.  Ki m đ nh phi tham s Mann ậ Whitney Là ki mă đ nh s khác nhau gi a các giá tr AUC c a các mô hình. Gi thuy t H0: giá tr AUC c a các mô hình b ng nhau. D a trên các giá tr p-value c a k t qu ki mă đ nh, n u p-value < 0.05 k t lu n bác b gi H0, hay nói cách khác các giá tr AUC c a các mô hình là khác nhau t i m căỦăngh aă 5%. 50 K t lu n ch ng 3 Bài nghiên c u ti n hành ch n ra 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p thu c t t c các ngành ngo i tr ngành tài chính) niêm y t trên HNX và HOSE trong k quană sátă k oă dƠiă 6ă n mă t 2009ă đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên c uă cóă đ c là 2608 quan sát. Nghiên c u s d ng mô hình h i quy Logit đ d báo ki t qu tài chính c a các doanh nghi p niêm y t t i Vi t Nam. Nh mă đápă ng các đi u ki n c a mô hình h i quy Logit, nghiên c uă đưă đ aă vƠoă cácă ki mă đ nh hi n t ngă đaă c ng tuy n, s d ng k thu t chuy nă đ i hàm TANH nh m lo i b các giá tr ngo i lai ra kh i quan sát.ă NgoƠiă ra,ă đ đánhă giáă l a ch n mô hình phù h p, nghiên c uă c ngă đưă s d ngă cácă th că đo nh : AUC, Ghini rank, các h s xácăđ nh R2 , b ng phân lo iă đ chính xác, cùng các ki mă đ nhă khácă nh :ă ki mă đ nh Hosmer & Lemeshow, ki măđ nh Mann ậ Whitney. 51 CH NG 4: K T QU 4.1 K t qu th ng kê mô t và ki m đ nh t NGHIÊN C U ng quan các bi n đ c l p 4.1.1 K t qu th ng kê mô t Bài nghiên c u th c hi n trên m t m u d li u b ng khôngă cơnă đ i bao g m 568 doanh nghi p niêm y t trên HNX và HOSE trong k quanăsátăk oădƠiă6ăn măt 2009 đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên c uăcóăđ t ng th đ c là 2,608 quan sát. M u d li u c phân tách thành hai nhóm: nhóm các doanh nghi p b ki t qu tài chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính. Chi ti t các th ng kê mô t đ c trình bày trong b ng 4.1. Các thông s th ng kê cho t t c các bi n bao g m: s quan sát (Obs.), giá tr trungă bìnhă (Mean),ăđ l ch chu n (Std. Dev.), giá tr l n nh t (Max), giá tr nh nh t (Min). C th h n, xem b ng 4.1, nh ă sau: i v i nhóm bi n s tài chính. Giá tr trung bình c a bi n TFOTL (T s Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n ) đ i v i các doanh nghi p b ki t qu tài chính th p h nă so v i các doanh nghi p không ki t qu tài chính.ă i u này cho th y kh n ngă đ m b oă cácă ngh aă v tƠiă chínhă đ n h n t dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh c a các doanh nghi p ki t qu tài chính k mă h n. Bi n COVERAGE (Kh n ngă thanh toán lãi vay) c ngă choă raă k t qu h tr choă quană đi m này. Bi n COVERAGEă c ngă b sung thêm r ng: các doanh nghi p ki t qu tài chính không nh ng không có kh n ngă thanhă toánă chiă phíă tài chính mà còn b ơm,ăđ ng th i m c đ bi nă đ ngă c ngă caoă h nă nhi u. Rõ ràng là các doanh nghi p ki t qu đangăduyătrìă m t t l đònă b y cao và ho tă đ ng kinh doanh kém hi u qu . Và bi n TLTA (T ng n trên T ng tài s n hay bi nă đòn b y tài chính) c ngă đưă th hi n rõ lu năđi m này. Các doanh nghi p ki t qu ắs h u” m t c u trúc v n v i t l n caoă h n trong t ng ngu n v n hay t l đònă b y cao.ă Trongă khiă đó,ă cácă doanhă nghi p không ki t qu duy trì m t t l đònă b y tài chính m t cách có ki mă soátă h n.ă Bi n cu i cùng trong nhóm bi n s nghi p ki t qu giá tr t tài chính là NOCREDINT (bi n Thanh kho n). Nh ng doanh tài chính nh n giá tr trung bình c a bi n s này th pă h nă soă v i ng ng c a các doanh nghi p không b ki t qu tài chính. Vì bi n s này 52 B ng 4.1: Th ng kê mô t các bi n đ c l p Variable TFOTL TLTA NOCREDINT COVERAGE CPI TBR GDPR PRICE ABNRET SIZE MCTD T ng quan sát Mean 0.1119021 0.480927 -0.2435896 0.8542389 123.3963 -0.5451132 5.767075 4.070844 -0.0607289 -3.622111 0.5432426 Std. Dev. 0.2971647 0.1654433 0.9661445 0.4452964 17.29188 2.445085 0.4511373 0.3703411 0.3717691 0.7211609 0.3218366 Min -1 0.0020875 -1 -1 91.85976 -5.331658 5.247367 2.845098 -0.9054054 -5.453946 0.0085816 Max 0.9999993 0.9218005 1 1 143.644 2.097525 6.423238 5.227887 0.9999852 4.047946 1 Obs. 2608 2608 2608 2608 2608 2608 2608 2608 2608 2608 2608 Nhóm quan sát ki t qu tài chính Mean 0.0258241 0.5533737 -0.627355 -0.2005428 135.4099 -0.2594298 5.566241 3.5667 -0.3456843 -4.187983 0.3063852 Std. Dev. 0.2415792 0.2042071 0.7817537 0.7392231 7.12182 1.520273 0.3374951 0.2839295 0.3002058 0.5894581 0.2923699 Min -0.9422146 0.0480801 -1 -1 118.6775 -5.331658 5.247367 2.845098 -0.8256512 -5.371427 0.0085816 Max 0.9989794 0.9218005 1 1 143.644 0.8493946 6.240303 4.338456 0.9688505 -2.551034 0.9977581 Obs. 118 118 118 118 118 118 118 118 118 118 118 Nhóm quan sát không ki t qu tài chính Mean 0.1159813 0.4774938 -0.2254031 0.9042245 122.827 -0.5586516 5.776592 4.094745 -0.047225 -3.595294 0.5544671 Std. Dev. 0.2989684 0.1626294 0.9703851 0.3560307 17.42509 2.479753 0.4536702 0.3567079 0.369454 0.7158881 0.3188815 Min -1 0.0020875 -1 -1 91.85976 -5.331658 5.247367 3.127105 -0.9054054 -5.453946 0.0193029 Max 0.9999993 0.7521584 1 1 143.644 2.097525 6.423238 5.227887 0.9999852 4.047946 1 Obs. 2490 2490 2490 2490 2490 2490 2490 2490 2490 2490 2490 Ghiăchú:ă ây là b ng th ng kê mô t toàn b các bi năchoăcácămôăhìnhăđ c phân chia làm 3 nhóm: t ng quan sát, nhóm quan sát ki t qu tài chính và nhóm quan sát không b ki t qu tài chính. TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngăthanhă toán lãi vay, CPI: Ch s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ăGDPR:ăT căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng n . Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu th ng k mô t (ph n m m Stata 12) 53 B ng 4.2: Ki m đ nh s khác bi t trung bình gi a hai nhóm quan sát ki t qu và không ki t qu tài chính Giá tr Trung Bình (Mean) c a nhóm ki t qu tài chính Giá tr Trung Bình (Mean) c a nhóm không ki t qu tài chính T-test (p-value) Wilcoxon rank-sum test (p-value) TFOTL 0.025824 0.115981 0.0001 0.0007 TLTA 0.553374 0.477494 0.0001 0.0000 NOCREDINT -0.62736 -0.2254 0.0000 0.0000 COVERAGE -0.20054 0.904225 0.0000 0.0000 CPI 135.4099 122.827 0.0000 0.0000 TBR -0.25943 -0.55865 0.0457 0.0593 GDPR 5.566241 5.776592 0.0000 0.0000 PRICE 3.5667 4.094745 0.0000 0.0000 ABNRET -0.34568 -0.04723 0.0000 0.0000 SIZE -4.18798 -3.59529 0.0000 0.0000 MCTD 0.306385 0.554467 0.0000 0.0000 Ghi chú: TFOTL: Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngăthanhătoánălưiăvay,ăCPI:ăCh s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ăGDPR:ăT căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l i v t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng n . Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh T-test và Wilcoxon rank-sum test (ph n m m Stata 12) 54 nh cho th y m t tình tr ng thanh kho n không nă đ nh c a doanh nghi p và có th d nă đ n m t tình tr ngă khóă kh nă trongă vi că đápă ngă cácă ngh aă v tài chính c a doanh nghi p đó, nên k t qu trên là phù h p. i v i nhóm bi nă v ă mô. M c dù k t qu ki mă đ nh là có s khác bi t trung bình gi a các doanh nghi p ki t qu và không ki t qu , nh ng gia tr trung bình c a bi n GDPR (T că đ t ngă tr ng t ng s n ph m qu c n i th c) không có s chênh l ch cao gi a hai nhóm này.ă Ng c l i,ă đ i v i hai bi n CPI (Ch s giá tiêu dùng) và TBR (Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă 1ă n m) thì có s chênh l ch khá l n. Các doanh nghi p b ki t qu tài chính th ngăr iăvƠoăcácăth i k n n kinh t b l m phát và lãi su tă caoă h n.ă Hayă nóiă cáchă khác,ă trongă th i k n n kinh t b t n, suy thoái kh n ngă cácă doanhă nghi p lâm vào tình tr ng ki t qu tài chính là khá cao. Trong nghiên c u này, do bi n TBR đư đ căđi u ch nh lo i tr s tácăđ ng c a l m phát nên giá tr trung bình c a bi n TBR th hi n giá tr âm i v i nhóm bi n th tr c hai nhóm quan sát. ng. Giá tr trung bình c a bi n PRICE (Giá c phi u) đ i v i các doanh nghi p ki t qu tài chính th pă h nă soă v i các doanh nghi păkhôngăr iă vào ki t qu tƠiă chính.ă i u này cho th y th tr ng có m tăđánhăgiáăth păđ i v i c phi u c a các doanh nghi p b ki t qu tài chính. sinh l iă v t tr i c a c i v i bi n ABNRET (T su t phi u), giá tr trung bình c a doanh nghi p ki t qu tài chính th p h n r t nhi u so v i doanh nghi p không ki t qu tài chính,ăđi u này cho th y các doanh nghi p này có s b t n l nă h nă vƠă r i ro nhi uă h nă soă v i doanh nghi p không ki t qu và t su t sinh l i c a nh ng doanh nghi p ki t qu tài chính th pă h nă t su t sinh l i c a th tr nghi p ki t qu th ng r t nhi u. Nguyên nhân b i các doanh ng g p nh ng tình hu ng b t l iă nh :ă doanh thu s t gi m, không th thanh toán các kho n n đ n h n, ch m chi tr c t c cho c đông,ăv.v…ă Và các thông tin này ph n nh vào giá c th ng, theo chi uă h ng tiêu c c.ă Ng phi u, làm giá c phi u bi nă đ ng b t c l i đ i v i các doanh nghi p không ki t qu tài chính, tình hình ho tă đ ng kinh doanh nă đ nh, nên giá c phi u ít bi năđ ng ho c n u có s theo chi uă h ng tích c că h n. i v i bi n quy mô SIZE (Quy mô 55 doanh nghi p): giá tr trung bình c a các doanh nghi p không ki t qu caoă h nă soă v i doanh nghi p ki t qu tài chính. Vì quy mô c a doanh nghi p càng l n thì chi phí và giá thành trên m tă đ nă v s n ph m s gi m,ă giaă t ngă kh n ngă c nh tranh c a doanh nghi p, hay tính l i th theo quy mô. Doă đóă nh ng doanh nghi p có quy mô l n thì kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính s th păh n.ăTrongăbài nghiên c u, do bi nă SIZEă đ că đi u ch nh theo hàm log, mà giá tr tr că khiă đi u ch nh theo hàm log c a bi n này luôn l nă h nă 0ă vƠă nh h nă 1,ă nênă sauă khiă đi u ch nh theo hàm log giá tr c a bi n này luôn nh h nă 0. Và bi n cu i cùng trong nhóm bi n th tr là MCTD (Giá tr v n hóa th tr th y th tr ng ng c a doanh nghi p trên T ng n ) c ngă cho ngă đánhă giáă caoă đ i v i các doanh nghi p kh e m nh.ă Ngh aă lƠă giáă c phi u c a các doanh nghi pă nƠyă caoă h nă soă v i các doanh nghi p b ki t qu tài chính,ă doă đóă giáă tr v n hóa có kh n ngă caoă h nă n u doanh nghi p không có s đi u ch nh gi m s l ng c phi uăđangă l uă hƠnh. B ng 4.2 trình bày các ki mă đ nh s khác bi t trung bình c a các bi n s gi a các nhóm doanh nghi p ki t qu và nhóm doanh nghi p không ki t qu .ă Theoă đóă choă th y r ng:ă khiă đ ng riêng l , các bi nă đ u có kh n ngă d báo doanh nghi p nào là ki t qu và doanh nghi p nào là không ki t qu t i m că Ủă ngh aă 1%,ă riêngă đ i v i bi n TBR là 5%. Nhìn chung, các k t qu c a hai ki mă đ nh s khác bi t trung bình gi a hai nhóm quan sát ki t qu và không qu tài chính là khác bi t m t cách có ý ngh a th ng kê.ă i u này làm cho các phân tích t ng quan gi a hai nhóm quan sát thêm v ngă h n. Tuy nhiên, các k t qu ki mă đ nh v s khác bi t trung bình gi a hai nhóm quan sát ch cho th y kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a m t bi n s riêng l , k t qu ch aă choă th y kh n ngă d báo ki t qu tài chính khi có s k t h p gi a các bi n, hay nói cách khác là k t h p các y u t trong m t mô hình. 4.1.2 K t qu ki m đ nh t ng quan các bi n đ c l p Nh m gi m thi u h n ch c a mô hình Logit, nghiên c u ti n hành xem xét v nă đ t ngă quană vƠă đaăc ng tuy n gi a các bi năđ c l p v i nhau. 56 Theoă nh ă b ng 4.3, h s t 0.8. Ngo i tr h s t ngă quană c p gi a các bi nă đ c l pă đaă s đ u nh h nă ngă quană c p gi a hai bi n MCTD và TLTA là - 0.8264 khá cao. Nghiên c uă c ng s d ng th că đo VIF ậ nhân t phóngă đ iă ph ngă saiă nh m xem xét v nă đ đaă c ng tuy n gi a các bi nă đ c l p trong mô hình. VIFă đ c tính b ng 1/(1 - R2k ),ă trongă đóă R2k là h s xácă đ nh c a mô hình h i quy ph c a m t bi nă đ c l p lên các bi nă đ c l p còn l i. K t qu c a VIF cho th y t t c các bi n đ u có VIF nh h nă 10,ă ch ng t v nă đ đaăc ng tuy n gi a các bi n không nghiêm tr ng. 57 B ng 4.3: Ma tr n h s t Variable TFOTL Ma tr n h s t ng quan TFOTL TLTA ng quan vƠ đa c ng tuy n NOCREDINT COVERAGE CPI TBR GDPR PRICE ABNRET SIZE MCTD 1 TLTA -0.3189 1 NOCREDINT 0.1948 -0.5611 1 COVERAGE 0.0834 -0.0750 0.0772 CPI -0.0117 0.0106 TBR 0.0643 -0.0359 GDPR -0.0727 PRICE 1 -0.1666 1 0.0417 -0.0144 -0.0570 1 -0.0282 0.0188 0.1000 -0.2977 -0.2506 1 0.2410 -0.2195 0.2034 0.3497 -0.3135 0.2999 0.0836 1 ABNRET 0.1883 -0.0955 0.1084 0.1690 -0.0290 0.2435 -0.2457 0.4328 1 SIZE 0.1086 -0.1351 0.1058 0.1634 -0.0701 0.1388 0.1369 0.5984 0.1970 1 MCTD 0.3303 0.8264 0.4893 0.1498 -0.1716 0.2153 0.0538 0.5668 0.2871 0.3552 1 1.54 2.42 2.46 2.44 2.45 2.45 2.00 2.43 2.37 1.48 Th ng kê đa c ng tuy n 2.49 VIF Ghi chú: Các giá tr trong m c Ma tr n h s t ngăquanălƠăh s t ngăquanăc p. Trong m c Th ngăkêăđaăc ng tuy n, VIF (variance inflation) là nhân t phóngăđ iăph ngăsaiănh m xem xét v năđ đaăc ng tuy n gi a các bi năđ c l pătrongămôăhình.ăVIFăđ c tính toán b ng 1/(1 - R2 k ), trongăđóăR2 k là h s xác đ nh c a mô hình h i quy ph c a m t bi năđ c l p lên các bi năđ c l p còn l i. TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngăthanhătoánălưiăvay,ăCPI: Ch s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ăGDPR:ăT căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng n . Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu đoăl ng h s t ngăquanăvƠăđaăc ng tuy n (ph n m m Stata 12) 58 4.2 K t qu cl ng mô hình h i quy Logit Ph n th nh t và ph n th hai c a câu h i nghiên c u s hai: Các nhóm y u t tài chính, th tr ng và v mô có th đ c dùng làm d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :  Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr ng  Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr ng và v mô tr l i cho hai v nă đ trong câu h i nghiên c u s hai trên. Bài nghiên c u th c hi n h i quy 5 mô hình d a trên c ă s ti p c n t mô hình h i quy Logit nh ă đưă đ lu n trong ch c th o ngă 3.ă Sauă đóă ti p t c h i quy các mô hình hi u ch nh. Các k t qu h i quy các mô hình hi u ch nh nh mă đánhă giáă kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p khi k t h p các y u t khác nhau: tài chính, th tr ngăvƠăv ămô . Do trong th c t ngày x y ra s ki n ki t qu tài chính là không th bi tă tr báoă đ că đ c, và vi c d c yêu c u s d ng các d li u có s n t i th iăđi m hi n t iăđ t oăraă c tính v kh n ngă ki t qu tài chính. Vì v y trong nghiên c u này, các mô hình s đ l că c ng theoăđ tr là t-1. 4.2.1 K t qu cl ng mô hình h i quy Logit Mô hình 1(ch bao g m các y u t tài chính c a doanh nghi p): V i bi n TFOTL, k t qu cho th y m t m i quan h ngh ch bi n vƠă cóă Ủă ngh aă th ng kê gi a bi n này v i xác su t doanh nghi p r iă vƠoă ki t qu tài chính,ă đúngă nh ă k v ng d u.ă i u này có ngh aă lƠă m t doanh nghi p càng có nhi u kh n ngă đ m b oă choă cácă ngh aă v tài chính b ng dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh thì càng ít có kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính h n. Bi n COVERAGE c ng cho ra k t qu v k v ng d uă t ngă t ,ă nh ă đ c d báo b i lý thuy t. K t qu này kh ngă đ nh cho lý thuy t r ng m t doanh nghi p có kh n ngă đ m b o cácă ngh aă v tài chính b ng thu nh p ho tă đ ng càng cao thì kh n ngă r iă vƠoă ki t qu tài chính càng th p. Riêngă đ i v i bi n TLTA, có k t qu k v ng d uă đúngăv i lý thuy t đ aă raă lƠă d uă d ngă vƠă giáă tr c a h s h iă quyă c ngă caoă nh t. Các doanh nghi pă cóăđònăb y tài chính càng cao thì kh n ngă lơmăvào ki t qu tài chính càng cao. 59 B ng 4.4: K t qu Variable TFOTL TLTA NOCREDINT COVERAGE cl ng mô hình h i quy Logit Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 -1.9895*** (-3.60) 5.0110*** (4.55) -0.1410 (-0.89) -2.1236*** (-13.60) -1.8776*** (-3.29) 5.0535*** (4.56) -0.0979 (-0.62) -2.0618*** (-12.71) 0.0296** (2.22) -0.0795 (-1.36) 0.2994 (0.69) -1.7951*** (-3.10) 11.4054*** (5.81) -0.0480 (-0.29) -1.3952*** (-7.46) 0.0325** (1.82) 0.0595 (0.89) 0.4937 (0.95) -3.8854*** (-6.07) -2.9869*** (-4.57) -0.1689 (-0.94) 5.0040*** (4.61) -3.0606 (-0.57) 0.4135 0.0000 1987 CPI TBR GDPR PRICE ABNRET SIZE MCTD Constant Pseudo-R2 Prob > chi2(k) S quan sát -4.0287*** (-6.86) 0.2853 0.0000 1987 -9.5194** (-2.47) 0.3009 0.0000 1987 Mô hình 4 Mô hình 5 -3.9083*** (-8.36) -2.4698*** (-4.48) -0.0240 (-0.14) -0.1770 (-0.41) 11.6416*** (5.66) 0.2516 0.0000 1987 0.0255 (1.60) 0.1702*** (2.75) 0.4178 (0.88) -4.1039*** (-8.27) -2.9581*** (-5.20) 0.0416 (0.26) -0.2771 (-0.64) 7.2297 (1.55) 0.2695 0.0000 1987 Ghi chú: cácămôăhìnhăđ că căl ng v iăđ tr m tăn m,ătr căn mămƠăs ki n ki t qu tài chính x y ra. Giá tr trong gi u ngo că đ nă lƠă giáă tr th ng kê Z. ***,**,*ăt ngă ng v i m căỦăngh aă1%,ă5%ăvƠă10%.ă Pseudo-R2 : h s xácăđ nh Pseudo-R2 (hay còn g i là McFadden’săR2 ). TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngăthanhătoánălưiăvay,ăCPI:ăCh s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ă GDPR: T căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l i v t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng n . Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu căl ng mô hình h i quy Logit (ph n m m Stata 12) 60 C 3 bi nă nƠyă đ uă cóă Ủă ngh aă th ng kê t i m c 1%. Bi n NOCREDINT không có ý ngh aă th ng kê trong mô hình này, và k t qu c a bi nă nƠyă c ngă t ngă t đ i v i mô hình 2 và mô hình 3. M c dù trong phân tích th ng kê mô t và ki mă đ nh s khác bi t trung bình gi a hai nhóm ki t qu và không ki t qu tài chính c a bi n NOCREDINTă đưă choă th y có s khác bi tă cóă Ủă ngh aă th ngă kê.ăNh ngăkhiăđ ck t h p v i các bi n s khác trong mô hình thì k t qu l iă khôngă nh ă k v ngă đ aă ra.ă V y sau khi h i quy các bi n s trong mô hình 1, k t qu là có 3 bi nă cóă Ủă ngh aă th ngă kêăvƠă đúngă k v ng v t ngă quană theoăd báo c a lý thuy t. Mô hình 2 (k t h p các y u t tƠiă chínhăvƠăv ămô): khi k t h p các bi n s tài chính v i bi n s v ă mô, thì các bi n s tài chính (TFOTA, TLTA, COVERAGE) có ý ngh aă th ng kê t i m c 1% và đúngă k v ng d u hình 2.ă Riêngă đ i v i 3 bi n v ă môă đ mô hình 1 v nă đúngă trongă môă c thêm vào, ch có bi n CPI là có Ủă ngh aă th ng kê t i m c 5%. Bi nă CPIă c ngă choă raă k t qu k v ng d uă nh ă lỦă thuy t và th ng kê mô t . CPI là m tă th că đoă choă l m phát, k t qu trên c ngă c cho quan đi m r ng: l m phát cao là h u qu c a m t c aă môiă tr lƠmă t ngă s l ng kinh t b t n,ă doă đóă ng các cu c kh ng ho ng (Mare, 2012). K t qu nƠyă c ngă t ngă t nh ă k t qu trong nghiên c u c a Tinoco và Wilson (2013). Dó v y, trong m t kinh t b t n, l m phát cao s lƠmăgiaăt ngăxácăsu t lâm vào ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Mô hình 3 (k t h p c 3 y u t tài chính,ăv ămôăvƠăth tr k t h p các bi n s tƠiă chính,ă v ă môă vƠăth tr ng - môăhìnhăđ yăđ ): khi ng, thì các bi n s tài chính (TFOTA, TLTA,ă COVERAGE)ă cóă Ủă ngh aă th ng kê t i m c 1%, đúngă k v ng d u hình 1, bi n s CPI cóă Ủă ngh aă th ng kê t i m că5%,ăđúngăk v ng d u v n gi mô mô hình 2 đúngă k v ng d uă vƠă Ủă ngh aă th ng kê trong mô hình 3.ă Riêngă đ i v i 4 bi n th tr ngă đ c thêm vào mô hình 3,ă cóă đ c 3 bi n cóă Ủă ngh aă th ng kê t i m c 1%: PRICE, ABNRET và MCTD. K t qu h i quy c a bi n s PRICE cho th y m t m i quan h ngh ch bi n gi a giá c phi u c a doanh nghi p và kh n ngă 61 r iă vào ki t qu tài chính đúngă nh ă k v ng d u t lý thuy t. Giá c phi u ph n nh k v ng c aă nhƠă đ uă t ă vƠoă l i nhu n, dòng ti nă t ngă laiă c a doanh nghi p d a trên th c tr ng tài chính hi n t i,ă doă đóă khiă giáă c phi u càng cao cho th y m t k v ng l c quan c aă nhƠă đ uă t ă vƠoă doanhă nghi p, ch ng t tình hình tài chính hi n t i c a doanh nghi p khá t t, không b r iă vƠoă ki t qu tài chính vƠă ng v i bi nă ABNRETă c ngă choă k t qu t ngă t nh ă bi n PRICE. c l i.ă i i uă nƠyă c ngă c thêmă quană đi m t lý thuy t r ng: t su t sinh l i v t tr i c a doanh nghi p càng th p thì cho th y kh n ngă doanhă nghi pă r iă vƠoă ki t qu tài chính càng cao. Và k t qu h i quy c a bi nă ABNRETă c ngă đúngă v i phân tích th ng kê mô t . Riêngă đ i v i bi n MCTD, m că dùă cóă Ủă ngh aă th ngă kêă nh ngă k v ng d u thìă khôngă đúngă v i d báo c a lý thuy t. i u này có th gi i thích nh ă sau: trong giaiă đo n c a nghiên c u (2009-2014), Ngơnă hƠngă NhƠă n c Vi t Nam th c hi n chính sách ắth t ch t”ă ho tă đ ng tín d ng nh m ki m ch l mă phátă theoă nh ă m c tiêu c a Chính ph đ ra.ă i u này nhă h ng làm h n ch kh n ngă vayă v n c a doanh nghi p,ă đ c bi tă đ i v i các doanh nghi p có t l đònă b y tài chính đư cao.ă Doă đóă cácă doanhăă nghi pă đưă tìmă đ nă kênhă huyă đ ng v n t th tr hành thêm c l phi u ra th tr ng. Theo s ng ch ng khoán, b ng cách phát li u báo cáo c a HNX và HOSE, s ng các doanh nghi p niêm y t b sungă giaă t ngă trongă giaiă đo n này. làm giá tr v n hóa th tr ng doanh nghi pă t ng do s l i u này ng c phi u niêm y t t ng. Vi n c nh này c ngă di nă raă đ i v i các doanh nghi p b ki t qu tài chính. Nh ă v y có th th y r ng,ă doă đ c thù n n kinh t Vi tă Namă trongă giaiă đo n này nên đưătácăđ ngăđ n bi n s MCTDă khôngă theoănh ă k v ng d u c a lý thuy t. Mô hình 4 (ch bao g m các y u t th tr ng): ch có 2 bi n s cóăỦăngh aăth ng kê vƠă đúngă k v ng d u v i d báo t lý thuy t là PRICE và ABNRET. Rõ ràng khi ch d a vào các y u t th tr ng v n có th d báo kh n ngă doanhă nghi pă r iă vƠoă ki t qu tƠiă chính.ă i u này đư c ngă c thêmă quană đi m s d ng các y u t th đ d báo ki t qu tài chính. 62 Mô hình 5 (k t h p các y u t th tr th tr ngă vƠă v ă mô):ă k t qu cho th y khi các bi n ng k t h p v i bi n s v ă mô,ă ngoƠiă 2ă bi nă PRICEă vƠă ABNRETă cóă Ủă ngh aă th ng kê và k v ng d uă nh ă môă hìnhă 5,ă thìă ch có thêm m t bi n s v ă mô là lãi su t tín phi u th c k h n 1ă n m (TBR) cóă Ủă ngh aă th ngă kêăvƠăđúngăk v ng d u t lý thuy t. 4.2.2 Hi u ch nh mô hình D a trên các phân tích k t qu h i quy t i ti u m c 4.2.1, nghiên c u ti n hành hi u ch nh toàn b các mô hình b ng cách lo i b các bi nă khôngă cóăỦăngh aăth ng kê ra kh i mô hình,ă quaă đóă lƠmă môă hình đ nă gi nă h n và các k t qu đoă l ng hi u ng biên s chínhă xácă h n. K t qu c a các mô hình hi u ch nh t đơyăs lƠmăc năc đ đánhă giá,ă l a ch n mô hình và đoă l ng hi u ng biên. Các mô hình hi u ch nh c th nh ă sau:  Mô hình 1 hi u ch nh - MDA 1  Mô hình 2 hi u ch nh ậ MDA 2  Mô hình 3 hi u ch nh ậ MDA 3 63  Mô hình 4 hi u ch nh ậ MDA 4  Mô hình 5 hi u ch nh ậ MDA 5 Nghiên c u ti n hành h i quy l iă cácă môă hìnhă đưă đ c hi u ch nh, k t qu đ c th hi n trong b ng 4.5. K t qu h i quy c a các mô hình hi u ch nh cho th y, các bi n có ý ngh aă th ng kê c aă cácă môă hìnhă tr c khi hi u ch nh v nă cóă Ủă ngh aă th ng kê và gi đúngă k v ng d u sau khi hi u ch nh. ng th i các k t qu ki măđ nh5 v s khác nhau gi a các giá tr AUC6 c a các mô hình không hi u ch nh và hi u ch nh, cho th y không có s khác nhau gi a chúng (P-value > 0.05, ch p nh n gi thi t H0: giá tr AUC c a mô hình hi u ch nh b ng mô hình không hi u ch nh). K t qu ki m đ nh này xem t i ph l c B. 5 Ki măđ nh phi tham s Mann ậ Whitney 6 AUCăđ c xem là m tăth căđoătr c ti p v đ chính xác v d báo c a mô hình 64 B ng 4.5: K t qu h i quy Logit c a các mô hình hi u ch nh Variable TFOTL MDA 1 MDA 2 MDA 3 -1.9369*** (-3.54) -1.9605*** (-3.48) -1.7857*** (-3.09) TLTA 5.4348*** (5.43) 5.3304*** (5.31) 11.4060*** (5.16) COVERAGE -2.1283*** (-13.58) -2.0224*** (-12.67) -1.3944*** (-7.57) 0.0222** (-2.66) 0.0215* (1.94) CPI MDA 4 MDA 5 0.1450*** (3.42) TBR PRICE -3.8831*** (-6.54) -3.9796*** (-9.33) -4.3090*** (-9.91) ABNRET -2.9941*** (-4.66) -2.4867*** (-4.53) -2.9301*** (-5.20) MCTD 4.9320*** (4.69) 11.9342*** (7.33) 13.2666 (8.00) -4.1816*** (-7.41) -6.9081** (-5.82) Pseudo-R2 0.2843 0.2929 0.4113 0.2514 0.2654 Prob > chi2 (k) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1987 1987 1987 1987 1987 Constant S quan sát Ghi chú: đơyălƠăb ngă căl ngăcácămôăhìnhăđi u ch nh,ăcácămôăhìnhăđi u ch nhăc ngăđ că căl ng v i đ tr m tăn m,ătr căn mămƠăs ki n ki t qu tài chính x y ra. Giá tr trong gi u ngo căđ nălƠăgiáătr th ng kê Z. ***,**,*ăt ngă ng v i các m căỦăngh aă1%,ă5%ăvƠă10%.ăPseudo-R2 : h s xácăđ nh Pseudo-R2 (hay còn g iălƠăMcFadden’săR2 ). MDA1, MDA2, MDA3, MDA4, MDA5 là các mô hình hi u ch nhăt ngă ng t các mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3, mô hình 4, mô hình 5. TFOTL: Dòng ti n ho tăđ ng kinh doanh trên T ng n , TLTA: T ng n trên T ng tài s n, NOCREDINT: Bi n thanh kho n, COVERAGE: Kh n ngă thanh toán lãi vay, CPI: Ch s giá tiêu dùng, TBR: Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă1ăn m,ăGDPR:ă T căđ t ngătr ng t ng s n ph m qu c n i th c, PRICE: Giá c phi u, ABNRET: T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u, SIZE: Quy mô doanh nghi p, MCTD: Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên T ng n . Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu căl ng mô hình h i quy Logit ( ph n m m Stata 12) 65 4.2.3 K t qu đo l Các thông s l că l ng hi u ng biên ng t các mô hình nh phân, không gi ngă nh nh ngă ng c a mô hình tuy n tính, không th tr c ti p gi iă thíchă đ cung c p thông tin h u ích mô t bi n ph đ yă đ m i quan h c c vì chúng không gi a các bi nă đ c l p và thu c nh phân (Long & Freese, 2003). Trong các nghiên c u v phá s n và v n tr c đơy,ă nh ng mô hình d cách s d ng mô hình nh báo ki t qu phân, luôn ch tƠiă chínhă đ t p trung vào kh c xây d ng b ng n ngă phơnă lo i t ng th ho că đ chính xác d báo c a các mô hình và r t hi m khi h cung c p m t s gi i thích v m i quan h gi a các bi nă đ c l p và bi n ph thu c (Tinoco và Wilson, 2013) . N u mô hình d báo ki t qu tài chính, phá s n là nh phân thì nh ngă tácă đ ng c a bi nă đ c l p không th gi i thích m t cách tr c ti p lên s thay đ i c a bi n ph thu că trongă môă hìnhă vìă ph ngă trìnhă h i quy c a chúng là phi tuy n,ă mƠă thayă vƠoă đóă ph i tính toán các giá tr hi u ng biên. Vì v y đ gi i thích nh ngă tácă đ ng c a bi n đ c l p lên bi n ph thu c cho các mô hình có bi n ph thu c b gi i h n, trong nghiên c u này là mô hình nh phân Logit, nghiên c u ti n hƠnhă đoă l đoă l s ng hi u ng biên c a các nhân t d báo. Hi u ng biên c a 1 bi năđ c ng b ng cách l yă đ o hàm riêng c a hàm phi tuy n theo bi nă đóă nhơnă v i h căl ng c a bi năđóă(bi n s đóăph iăcóăỦăngh aăth ng kê t i m c 1%, 5% ho c 10%). D a trên k t qu c a b ng 4.6 đoă l ng hi u ng biên, có th gi iăthíchăỦăngh aăc a các giá tr nh ă sau:ă Trong mô hình 1 hi u ch nh, khi bi n TFOTL (dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n ) gi mă 1ă đ nă v s d nă đ n s gia t ng trong xác su t ki t qu tài chính c a doanh nghi p là 4.7878%, v iă đi u ki n các bi nă đ c l pă khácă khôngă đ i t i m c giá tr trung bình. Bi nă COVERAGEă vƠă ABNRETă c ngă cóă cáchă gi iă thíchă t bi nă TFOTL.ă ngă t nh ă i v i bi n TLTA trong mô hình 1 hi u ch nh: khi t l t ng n trên t ng tài s nă t ngă 1ă đ nă v s d nă đ n s giaă t ngă trongă xácă su t ki t qu tài chính 66 c a doanh nghi p là 13.434%, v i đi u ki n các bi nă đ c l pă khácă khôngă đ i t i m c giá tr trung bình. Bi năMCTDă c ngă cóăcáchăgi iăthíchăt ngă t nh ă TLTA. i v i bi n CPI trong mô hình 2 hi u ch nh gi iăthíchănh ăsau:ăkhiăch s CPI (ch s giáă tiêuă dùng)ă t ngă lênă 1%ă s d nă đ n s gia t ngă trongă xácă su t ki t qu tài chính là 0.0521%, v iă đi u ki n các bi nă đ c l pă khácă khôngă đ i t i m c giá tr trung bình. Bi n TBR trong mô hình 5 hi u ch nhă c ngă cóă cáchă gi iă thíchă t ngă t nh ă bi n CPI. B ng 4.6: K t qu đo l ng hi u ng biên Variable MDA 1 MDA 2 MDA 3 TFOTL -4.78785 -4.60147 -1.80019 TLTA 13.43406 12.51054 11.49807 COVERAGE -5.26109 -4.74674 -1.40574 0.05217 0.02174 CPI MDA 4 TBR MDA 5 0.20862 PRICE -3.91452 -6.32372 -6.19734 ABNRET -3.01828 -3.95148 -4.21417 MCTD 4.96997 Ghi chú: MDA1, MDA2, MDA3, MDA4, MDA5 là các mô hình hi u ch nhăt hình 1, mô hình 2, mô hình 3, mô hình 4, mô hình 5. Các giá tr đ c tính b ngăđ năv %. ngă ng t các mô Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu đoăl ng hi u ng biên ( ph n m m Stata 12) i v i bi n PRICE trong mô hình 3 hi u ch nh gi iăthíchănh ăsau:ăkhiăgiáăc phi u gi m 1% s d nă đ n s giaă t ngă trongă xácă su t ki t qu tài chính là 3.9145%, v i đi u ki n các bi năđ c l păkhácă khôngă đ i t i m c giá tr trung bình. Trong mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) có th th y r ng nhă h ng c a bi n TLTA là l n nh tă đ i v i xác su tă r iă vƠoă ki t qu tài chính, l nă l t k đ n là các bi n 67 MCTD, PRICE, ABNRET, TFOTL. Và bi n có nhă h ng y u nh tă đ n xác su t r iăvƠoă ki t qu tài chínhă đóălƠăbi n CPI (ch s giá tiêu dùng), ch có 0.0521%. Nhìn nh n m t cách t ng quan, t t c các y u t đ u có bi nă đ i di n cho kh n ngă d báo ki t qu tài chính. Nh ngă trongă đó,ă y u t v ă môă ítă cóăs đóngăgópăvƠoăvi c gi i thích kh n ngă lơmă vƠoă ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Ng t tƠiă chínhă c ă b n c a doanh nghi p và các y u t th tr c l i, các y u ng có m că đ gi i thích cao. Tr l i cho ph n th nh t và ph n th hai c a câu h i nghiên c u s hai: Các nhóm y u t tài chính, th tr ng và v mô có th đ c dùng làm d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :  Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr ng  Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr ng và v mô Nh ă v y, thông qua các k t qu h i quy Logit c a các mô hình hi u ch nh (b ng 4.5) và k t qu đoă l ng hi u ng biên (b ng 4.6), nghiên c u tìm th y các y u t v tài chính và các y u t th tr ngă đ u nhă h ngă đ n kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Riêngă đ i v i các y u t v ă mô c ngă cóă s đóngă gópă vào kh n ng d báo ki t qu tài chính khi chúng đ k t h p hi u ch nh. c xem xét trong các mô hình ng th i, vi c k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr ng và v ă môă (th hi n trong mô hình MDA 2, MDA 3, và MDA 5) c ngăchoăth y kh n ngă d báo c a chúng. C th các k t qu nh ă sau:  i v i y u t tài chính (Th hi n qua mô hình MDA 1), có các bi n s : Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n , T ng n trên T ng tài s n (hayă đòn b y tài chính), Kh n ngă thanh toán lãi vay;  i v i y u t th tr ng (Th hi n qua mô hình MDA 4), có các bi n s : 68 Giá c phi u, T su t sinh l iăv t tr i c a c phi u;  Nghiên c u c ngă tìmă th y kh n ng đóngă gópă vƠo d báo ki t qu tài chính c a y u t v ă mô khiă đ c h i quy trong các mô hình hi u ch nh k t h p (MDA 2, MDA 3 và MDA 5). Bi n ch s giá tiêu dùng - đ i di năchoăth c đoă l mă phátă cóă Ủă ngh aă trongă môă hìnhă MDAă 2ă vƠă MDAă 3. Bi n lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă 1ăn m cóăỦăngh aă trongămôăhìnhă MDAă 5;  K t h p các y u t tƠiă chínhă vƠă v ă mô (Th hi n qua mô hình MDA 2), có các bi n s : Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n , T ng n trên T ng tài s nă (hayă đòn b y tài chính), Kh n ngă thanh toán lãi vay, Ch s giá tiêu dùng;  K t h p các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă môă (Th hi n qua mô hình MDA 3), có các bi n s : Dòng ti n ho tă đ ng kinh doanh trên T ng n , T ng n trên T ng tài s nă (hayă đòn b y tài chính), Kh n ngă thanh toán lãi vay, Giá c phi u, T su t sinh l iă v t tr i c a c phi u, Giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p trên t ng n , Ch s giá tiêu dùng;  K t h p các y u t tƠiă chínhă vƠă v ă môă (Th hi n qua mô hình MDA 5), có các bi n s : Giá c phi u, T su t sinh l iă v t tr i c a c phi u, Lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă 1ăn m. 4.3 K t qu l a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính Ph n th tr ba c a câu h i nghiên c u s ng và v mô có th đ c dùng làm d hai: Các nhóm y u t tài chính, th báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :  L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t tr l i cho v nă đ th ba trong câu h i nghiên c u s hai trên, trong ph n này nghiên c u s s d ngă cácă th că đoă nh mă đoă l ng kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a các mô hình hi u ch nh.ă Quaă đó,ă l a ch nă đ báo ki t qu tài chính hi u qu nh t. c mô hình có kh n ngă d 69 B ng 4.7: K t qu đo l Th c AUC ng hi u qu c a các mô hình hi u ch nh o MDA 1 0.8564 MDA 2 0.8698 MDA 3 0.9241 MDA 4 0.8728 MDA 5 0.8775 Gini rank coefficient 0.7128 0.7396 0.8482 0.7456 0.755 Pseudo-R2 0.2843 0.2929 0.4113 0.2514 0.2654 Cox & Snell’s R 2 0.120 0.124 0.168 0.106 0.112 Nagelkerke’s R 2 0.331 0.341 0.466 0.295 0.310 Hosmer & Lemeshow goodness-of-fit test chi2 (8) 9.34 4.47 5.97 7.35 7.61 0.3146 0.8120 0.6508 0.4993 0.4727 2 Prob > chi (8) Ghi chú: MDA1, MDA2, MDA3, MDA4, MDA5 là các mô hình hi u ch nhăt ngă ng t các mô hình 1, mô hình 2, mô hình 3, mô hình 4, mô hình 5. AUC: là vùng di n tích n m d iăđ ng cong ROC (Area Under the ROC Curve), hay nói cách khác AUC là di n tích vùng t d i đ ngăROCăchoăđ năđi m có t aăđ (1,0) góc ph i c aăđ th . Gini rank coefficient: là h s Gini,ă đ c tính theo công th c (2*AUC-1), là m tăth căđoăđ chính xác c a mô hình Coxă&ăSnell’săR2 vƠăăNagelkerke’săR2 : h s xácăđ nhăCoxă&ăSnellăvƠăNagelkerke,ăđơyălƠăcácăth căđoăm căđ Ủăngh aăc a các mô hình hayăđoăl ng kh n ngăgi i thích c a các bi năđ c l p Hosmer & Lemeshow goodness-of-fit test: th căđoăki măđ nh s phù h p c a mô hình v i d li u m u chi2 (8): là giá tr tính toán d a trên phân ph iăchiăbìnhă ph ng c a ki măđ nh Hosmer & Lemeshow, v i b c t do là 8, Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu đoăl ng hi u qu c a các mô hình hi u ch nh (ph n m m Stata 12) 70 4.3.1 K t qu đo l ng kh n ng d báo c a các mô hình hi u ch nh Cácă th că đoă hi u qu mô hình và ki mă đ nhă đưă đ 3.3, ch ngă 3. Các giá tr c a ki mă đ nh Hosmer & Lemeshowă đ u cho th y c 5 c gi i thích rõ trong ti u m c môă hìnhă đ u phù h p v i d li u m u.ă Nh ngă khiă xem x tă đ n các h s xácă đ nh R2 c a các mô hình thì có s khác bi tăđángăk gi a mô hình 3 hi u ch nh và các mô hình hi u ch nh còn l i. H s xácăđ nh Pseudo-R2 , h s xácăđ nh Coxă&ăSnell’săR2 và Nagelkerke’să R2 trong b ng 4.7 cho th y r ng mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) đ u có các giá tr R2 cao nh t so v i các mô hình còn l i. Các giá tr Pseudo-R2 , Cox &ă Snell’să R2 vƠă ă Nagelkerke’să R2 trong mô hình 1 hi u ch nh t ngă ng là 0.2843, 0.120 và 0.331 vƠă sauă đóă t ngă d nă đ n mô hình 2 hi u ch nh vƠăđ t cao nh t t i mô hình 3 hi u ch nh (các giá tr Pseudo-R2 , Coxă &ă Snell’să R2 vƠă ă Nagelkerke’să R2 trong mô hình 3 hi u ch nhă t ngă ng là 0.4113, 0.168 và 0.466).ă i uă nƠyăđưăcho th y r ng, khi b sung thêm các y u t v ă môă vƠă th tr ng vào mô hình s làm gia t ngă m că đ gi i thích c a các bi nă đ c l p lên xác su t ki t qu tài chính vƠă đ t m c cao nh t so v i các mô hình không có s k t h p ho c ch có s k t h p 2 trong 3 y u t . Mô hình 1 hi u ch nh ch bao g m các bi n s xác đ că đoă l tài chính, có m că đ d báo chính ng b i tiêu chu n AUC là 0.8564. Vi c thêm vào các bi n s v ămôăă mô hình 2 hi u ch nh đưă lƠmă giaă t ngă giáă tr AUC lên 0.8698, nh ngă rõă rƠngă lƠă m că giaă t ngă khôngă đángă k . i u này hàm ý r ng các bi n s ch báo kinh t v ămôăă ít cóă đóngă gópă vƠoă vi c c i thi n m că đ chính xác c a mô hình t i Vi t Nam. Nh ngă khiă ti p t c thêm các bi n s th tr ng vào trong mô hình 3 hi u ch nh thì giá tr AUC có s giaăt ngăđ t bi n (AUC = 0.9241, MDA 3) vƠăc ngălƠăgiáătr AUC cao nh t trong s các mô hình hi u ch nh. K t qu này cho th y các bi n s th tr ngă cóă đóngă gópă đángă k vào kh n ngăd báo ki t qu tr ng ch a đ ng m tă l tài chính. Các bi n s th ng l n thông tin mà không có s n trong các báo cáo tài chínhă nh ng l iă đóngă vaiă tròă nh m t y u t b sungă choă cácă thôngă tină đ c p thông qua các t s tài chính. Thông tin t th tr c cung ng b sungăthêmăcácăđánhăgiáă v tình tr ngă ắs c kh e”ă c a doanh nghi p, làm cho các nh nă đ nh v ki t qu tài 71 chính tr nênă chínhă xácă h n. Tóm l i, vi c k t h p các y u t tƠiăchính,ăv ămôăvƠăth tr ng vào trong m t mô hình s làm m că đ d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p đ t k t qu cao nh t (hayă giaăt ngă tính chính xác trong d báo). 4.3.2 K t qu ki m đ nh các giá tr AUC V m t tr c quan, có th th y r ng các giá tr AUC là khác nhau gi a các mô hình hi u ch nh. Nh ngă đ có m t k t lu n v ngă h n,ă nghiênă c u ti n hành ki mă đ nh phi tham s Mann ậ Whitney nh m xem xét các giá tr AUC c a các mô hình hi u ch nh có s khác nhau v m t th ng kê hay không. C th , nghiên c u ti n hành ki mă đ nh s khác nhau gi u các giá tr AUC l nă l t theo các c p mô hình hi u ch nh sau: MDA 1 và MDA 3 ; MDA 2 và MDA 3; MDA 4 và MDA 3; MDA 5 và MDA 3; MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3. Thông qua đó, ch ng minh r ng giá tr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) là khác bi tă cóăỦăngh aăth ng kê so v i các mô hình hi u ch nh còn l i. T đóă c ngă c thêm cho k t lu n giá tr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh là l n nh t (cóăỦăngh aăth ng kê) so v i các mô hình còn l i, và cho th y vi c k t h p các y u t tƠiă chính,ă v ă môă vƠăth tr ng vào trong m t mô hình s làm kh n ngă d báo d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p đ t cao nh t. Khiă đ ng cong ROC trùng v iă đ ng 45 0 hay nói cách khác là giá tr AUC = 0.5 thì kh n ngă phơnă lo i c a mô hình b ng 0 hay mô hình hoàn toàn không có kh n ngă d báo.ă Ng c l i, n u giá tr AUC = 1 cho th y mô hình có kh n ngă phơnă lo i hoàn h o, hay kh n ngă d báo c aă môă hìnhă lƠă hoƠnă toƠnă chínhă xác.ă Doăđó,ămôă hình có giá tr AUC càng g n 1, thì kh n ngă d báo càng chính xác. 72  MDA 1 và MDA 3 B ng 4.8: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1 và MDA 3 AUC MDA 1 MDA 3 0.8564 0.9241 1986 1986 S quan sát Chi2 (1) = 22.10 Prob > Chi2 (1) = 0.0000 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau gi a các giá tr AUC c a mô hình 1 hi u ch nh và mô hình 3 hi u ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 1) = AUC(MDA 3) Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12) 0.00 0.25 0.50 1-Specificity mda1 ROC Hình 4.1: 0.75 1.00 mda3 ROC ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3 Ngu n: K t qu v đ th đ ng cong ROC (ph n m m Stata 12) K t qu trong b ng 4.8 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóăđ c ăs đ bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáătr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh khác bi t có ý ngh a th ng kê v i mô hình 1 hi u ch nh. 73  MDA 2 và MDA 3 B ng 4.9: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 2 và MDA 3 AUC S quan sát Chi2 (1) = 18.44 MDA 2 MDA 3 0.8698 0.9241 1986 1986 Prob > Chi2 (1) = 0.0000 Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau gi a các giá tr AUC c a mô hình 2 hi u ch nh và mô hình 3 hi u ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 2) = AUC(MDA 3) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12) 0.00 0.25 0.50 1-Specificity mda2 ROC Hình 4.2: 0.75 1.00 mda3 ROC ng cong ROC c a MDA 1 và MDA 3 Ngu n: K t qu v đ th đ ng cong ROC (ph n m m Stata 12) K t qu trong b ng 4.9 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóăđ c ăs đ bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáătr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh khác bi tăcóăỦăngh aă th ng kê v i mô hình 2 hi u ch nh. 74  MDA 4 và MDA 3 B ng 4.10: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 4 và MDA 3 AUC S quan sát Chi2 (1) = 25.52 MDA 4 MDA 3 0.8728 0.9241 1986 1986 Prob > Chi2 (1) = 0.0000 Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau gi a các giá tr AUC c a mô hình 4 hi u ch nh và mô hình 3 hi u ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 4) = AUC(MDA 3) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12) 0.00 0.25 0.50 1-Specificity mda4 ROC Hình 4.3: 0.75 1.00 mda3 ROC ng cong ROC c a MDA 4 và MDA 3 Ngu n: K t qu v đ th đ ng cong ROC (ph n m m Stata 12) K t qu trong b ng 4.10 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóă đ c ă s đ bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáă tr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh khác bi tăcóăỦăngh aă th ng kê v i mô hình 4 hi u ch nh. 75  MDA 5 và MDA 3 B ng 4.11: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA5 và MDA3 AUC S quan sát Chi2 (1) = 22.01 MDA 5 MDA 3 0.8775 0.9241 1986 1986 Prob > Chi2 (1) = 0.0000 Ghi chú: ki mă đ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau gi a các giá tr AUC c a mô hình 5 hi u ch nh và mô hình 3 hi u ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 5) = AUC(MDA 3) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12) 0.00 0.25 0.50 1-Specificity mda5 ROC Hình 4.4: 0.75 1.00 mda3 ROC ng cong ROC c a MDA 5 và MDA 3 Ngu n: K t qu v đ th đ ng cong ROC (ph n m m Stata 12) K t qu trong b ng 4.11 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóă đ c ă s đ bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáă tr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh khác bi tăcóăỦăngh aă th ng kê v i mô hình 5 hi u ch nh. 76  MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3 B ng 4.12: Ki m đ nh s khác bi t gi a giá tr AUC c a mô hình MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3 MDA 1 MDA 2 MDA 3 MDA 4 MDA 5 0.8564 0.8698 0.9241 0.8728 0.8775 1986 1986 1986 1986 1986 AUC S quan sát Chi2 (1) = 78.05 Prob > Chi2 (1) = 0.0000 Ghi chú: ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney v s khác nhau gi a các giá tr AUC c a toàn mô hình hi u ch nh. Gi thuy t H0: AUC(MDA 1) = AUC(MDA 2) = AUC(MDA 4) = AUC(MDA 5) = AUC(MDA 3) 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu ki măđ nh phi tham s Mann-Whitney (ph n m m Stata 12) 0.00 0.25 0.50 1-Specificity mda1 ROC mda4 ROC mda3 ROC Hình 4.5: 0.75 1.00 mda2 ROC mda5 ROC ng cong ROC c a MDA 1, MDA 2, MDA 4, MDA 5 và MDA 3 Ngu n: K t qu v đ th đ ng cong ROC (ph n m m Stata 12) K t qu trong b ng 4.12 cho th y, giá tr P-value = 0.0000 < 0.01 cóă đ c ă s đ bác b gi thuy t H0 t i m că Ủă ngh aă 1%,ă hayă nóiă cáchă khácă giáă tr AUC c a mô 77 hình 3 hi u ch nh khác bi tă cóă Ủă ngh aă th ng kê v i mô hình 1, 2 , 4 và 5 hi u ch nh. V y qua các k t qu ki mă đ nh trên cho th y giá tr AUC c a mô hình 3 hi u ch nh đ u khác bi t có Ủă ngh aă th ng kê so v i các mô hình hi u ch nh còn l i.ă ng th i, quaă đóă kh nă đ nh giá tri AUC c a mô hình 3 hi u ch nh là l n nh tă (cóă Ủă ngh aă th ng kê) 4.3.3 B ng phân lo i đ chính xác B ng phân lo iă đ chính xác c ngă lƠă m tă th că đo v hi u qu c a mô hình, nh m l a ch n mô hình t t. Có nhi u nghiên c uă tr c đơy th ng s d ng th că đoănƠyă đ đánhă giáă hi u c a mô hình d báo ki t qu tài chính, phá s n,ă nh ă nghiênă c u c a Beaver (1966), Altman (1968), Ohlson (1980), Soo-Wah và c ng s (2001), Platt và Platt (2002), Cheng và c ng s (2006), Altman và c ng s (2010), Sheikhi và c ng s (2012), Tinoco và Wison (2013), Rodrigues và Stevenson (2013), Alifiahă (2014),…… L uă Ủă quană tr ng trong b ng phân lo iă đ chínhă xácă lƠă đi m cut-off (m c xác su t) mà t iă đóă quană sát đ c phân lo i là ki t qu hay không ki t qu tài chính. N u mô hình tính toán ra m c xác su t ki t qu tài chính c a m t quan sát l nă h nă ho c b ngă đi mă ắcut-off”ă thìă quan sát đ tƠiă chínhă vƠă ng c phân lo i là ki t qu c l i là không ki t qu tài chính. Nh ngă đi mă ắcut-off”ă b ng bao nhiêu l i tùy thu că vƠoă quană đi m nghiên c u khác nhau c a các nhà nghiên c u. Theo nghiên c u c aă Tinocoă vƠă Wilsonă (2013),ă đi mă ắcut-off”ă lƠă đi m mà t iă đóă chênh l ch gi a t l phân lo iă đúngă ki t qu tài chính và t l phân lo iă đúngă không ki t qu tài chính là nh nh t. L i th c a vi că xácă đ nhă đi mă ắcut-off”ă theo quană đi m này là làm giaă t ng t l phân lo iă đúngă ki t qu tài chính c a mô hình (Tinoco và Wilson, 2013). Nghiên c uă c ngă s d a trên lu n đi mănƠyăđ phân lo i đ chính xác ki t qu tài chính c a các mô hình. T b ng phân lo i 4.13 cho th y r ng,ă môă hìnhă MDAă 1ă vƠă MDAă 2ă đ uă cóă đi m ắcut-off”ă lƠă 0.05,ă nh ngă t l phân lo iă đúngăki t qu tài chính mô hình MDA 2 là 79.66 % caoă h n mô hình MDA 1 là 76.27% (t ng 3.39% ).ă ng th i t l d báo 78 t ng th t ngă t 72.97ă%ăđ n 74.74% (t ngă1.77%).ă Có th th y r ng khi thêm bi n v ă môă vƠoă môă hìnhă s lƠmă t ngă t l d báoă đúngă ki t qu tài chính, nh ng bi n s này ít cóă đóngă gópă vƠoă vi c c i thi n t l d báoă đúngă ki t qu tài chính (t l gia t ngă khôngă đángă k ). Khi ti p t c thêm các bi n s th tr ng vào mô hình,ă đ cho ra mô hình 3 hi u ch nh, thì t l phân lo iă đúngăt ng th có s giaăt ngăđ t bi n t 74.74%ă đ n 84.34%, t l phân lo iăđúngăki t qu tƠiăchínhăc ngăgiaăt ngăt 79.66% đ n 83.76% và t l phân lo iă đúngă khôngă ki t qu tài chính t ngă t 74.42%ă đ n 84.38%. Các t l nƠyă đ u cao nh t so v i các mô hình còn l i.ă i u này cho th y các bi n s th tr ngă cóă đóngă gópă đángă k vào kh n ngăd báo ki t qu tài chính. Nh ă v y, k t qu này hàm ý r ng khi k t h p các bi n s tƠiă chính,ă v ă mô và th tr ng vào m t mô hình d báo s cho ra kh n ngă d báo chính xác ki t qu tài chính cao nh t. Tr l i ph n th ba c a câu h i nghiên c u s hai: Các nhóm y u t tài chính, th tr ng và v mô có th đ c dùng làm d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p trên c s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :  L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t Thông qua k t qu so sánh c aă cácă th s xácă đ nh, b ng phân lo iă đ că đoă (AUC,ă h s Ghini, các giá tr c a h chính xác) và các ki mă đ nh (ki mă đ nh Mann ậ Whitney, ki mă đ nh Hosmer & Lemeshow) đ c trình bày trong m c 4.3,ă đưă ch ng mình r ng mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) hay mô hình có s k t h păđ ng th i các y u t t tài chính, th tr chính hi u qu nh t. ngă vƠă v ă môă lƠă môă hìnhă cóă kh n ngă d báo ki t qu tài 79 B ng 4.13: B ng phân lo i đ chính xác S l i m Cut-off ng quan sát phân lo i đúng Không ki t Ki t qu tài qu tài chính chính S l ng quan sát phân lo i sai Không ki t Ki t qu tài qu tài chính chính MDA 1 0.02 114 771 4 1098 0.03 109 991 9 878 0.04 98 1201 20 668 0.05 90 1360 28 509 0.06 83 1517 35 352 0.07 80 1608 38 261 0.08 75 1703 43 166 0.09 70 1750 48 119 0.1 68 1770 50 99 MDA 2 0.02 114 816 4 1053 0.03 109 1042 9 827 0.04 103 1243 15 626 0.05 94 1391 24 478 0.06 87 1510 31 359 0.07 81 1597 37 272 0.08 74 1654 44 215 0.09 72 1715 46 154 0.1 67 1757 51 112 MDA 3 0.02 111 1193 6 676 0.03 108 1340 9 529 0.04 103 1437 14 432 0.05 101 1525 16 344 0.06 98 1577 19 292 0.07 98 1626 19 243 0.08 95 1655 22 214 0.09 94 1684 23 185 0.1 90 1700 27 169 MDA 4 0.02 115 1040 2 829 0.03 113 1183 4 686 0.04 107 1278 10 591 0.05 102 1353 15 516 0.06 97 1422 20 447 0.07 93 1472 24 397 0.08 88 1507 29 362 0.09 84 1536 33 333 0.1 81 1566 36 303 MDA 5 0.02 115 1029 2 840 0.03 112 1186 5 683 0.04 108 1281 9 588 0.05 101 1355 16 514 0.06 97 1425 20 444 0.07 92 1475 25 394 0.08 90 1515 27 354 0.09 83 1551 34 318 0.1 80 1584 37 285 Ghi chú: Correct (%): t l phân lo i đúngă t ng th , Sensitivity (%): t Specificity (%): t l phân lo iăđúngăkhôngăki t qu tài chính Correct (%) Sensitivity Specificity (%) (%) 44.54 55.36 65.37 72.97 80.52 84.95 89.48 91.60 92.50 96.61 92.37 83.05 76.27 70.34 67.80 63.56 59.32 57.63 41.25 53.02 64.26 72.77 81.17 86.04 91.12 93.63 94.70 46.80 92.37 67.74 74.74 80.37 84.45 86.97 89.93 91.80 96.61 55.75 87.29 79.66 73.73 68.64 62.71 61.02 56.78 43.66 57.93 66.51 74.42 80.79 85.45 88.50 91.76 94.01 65.66 72.91 77.54 81.87 84.34 86.81 88.12 89.53 90.13 94.87 92.31 88.03 86.32 83.76 83.76 81.20 80.34 76.92 63.83 71.70 76.89 81.59 84.38 87.00 88.55 90.10 90.96 58.16 65.26 69.74 73.26 76.49 78.80 80.31 81.57 82.93 98.29 96.58 91.45 87.18 82.91 79.49 75.21 71.79 69.23 55.64 63.30 68.38 72.39 76.08 78.76 80.63 82.18 83.79 57.60 98.29 55.06 65.36 95.73 63.46 69.94 92.31 68.54 73.31 86.32 72.50 76.64 82.91 76.24 78.90 78.63 78.92 80.82 76.92 81.06 82.28 70.94 82.99 83.79 68.38 84.75 l phân lo iă đúngă ki t qu tài chính, Ngu n: T ng h p c a tác gi t k t qu phân lo iă đ chính xác (ph n m m Stata 12) 80 K t lu n ch ng 4 Thông qua các k t qu că l ng c a các mô hình hi u ch nh d aă trênăph h i quy Logit, nghiên c uă đưă choă th y các y u t tài chính, th tr ngăpháp ngă vƠăv ămôăđ u có kh n ngă d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p, khi nghiên c u riêng l ho c k t h p. ng th i, nghiên c uă c ngă đưă ch ngă minhă đ c kh n ngă d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t trong mô hình có s k t h păđ ng th i các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô. 81 CH NG 5: K T LU N M c tiêu c a bài nghiên c u là d báo kh n ngă doanhă nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính thông qua s k t h pă đ ng th i các y u t tài chính, th tr ng và v ă mô. Nghiên c u th c hi n đ i v i các doanh nghi p phi tài chính ni m y t trên th tr ng ch ng khoán Vi t Nam, giaiă đo n 2009-2014. Nghiên c uăđưăđ tăđ c nh ng k t qu tích c c sau:  Nghiên c uă đư d a trên các nghiên c u th c nghi m thành công v d báo ki t qu tƠiă chínhă tr că đơyă nh m l a ch n các d u hi u dùngălƠmăc năc xác đ nh doanh nghi p r iă vƠo ki t qu tài chính m t cách linh ho t, phù h p v i tr ng h p nghiên c u t i Vi t Nam. C th h n,ă bài nghiên c uă đư d a trên cácă quiă đ nh v h y niêm y t và b ki m soát v i nguyên nhân là thua l trong ho tă đ ng s n xu t kinh doanh c a HNX và HOSE, k t h p v i các d u hi u tƠiă chínhă nh : kh n ngă đápă ngă ngh aă v tài chính (EBITDA nh h nă chiăphíă lưiăvay) và s suy gi m trong giá tr th tr  K t qu h i quy t iă ch ng c a doanh nghi p. ngă 4ă choă th y: các y u t tài chính, th tr môă đ u có kh n ngă nhă h ngă vƠă v ă ngă đ n xác su t ki t qu tài chính c a doanh nghi p. C th là y u t kh n ngă thanhă toánă lưiă vay,ă đònă b y tài chính, dòng ti n ho tă đ ng trên t ng n , giá tr th tr l iă v t tr i và giá tr v n hóa th tr ng c a doanh nghi p, t su t sinh ng c a doanh nghi p trên t ng n , ch s giá tiêu dùng, lãi su t th c tín phi u kho b c k h nă 1ăn m.  C ngă trong k t qu phân tích t iă ch ngă 4,ă nghiênă c uă đư minh ch ng đ r ng: vi c k t h p các y u t tài chính, th tr c ngă vƠă v ă môă trongă m t mô hình nghiên c u có kh n ngă d báo xác su t ki t qu tài chính c a doanh nghi p tr că 1ă n mă x y ra s ki n ki t qu tài chính là hi u qu nh t. Trong đó các y u t tài chính và th tr báo so v i y u t v ă mô. ngă đóngă vaiă tròă ch đ o trong kh n ngăd i u này đ c th hi n c th qua k t qu c a mô hình 3 hi u ch nh (MDA 3) so v i các mô hình hi u ch nh còn l i. 82 M că dùă đưă đ t m c tiêu nghiên c uă đ ra, nh ngă nghiênă c u v n còn t n t i nh ng h n ch nh tă đ nh. Nghiên c u ch th c hi n trên HNX và HOSE. K t qu nghiên c u có th v ng ch că h n,ă baoă quátă h n n uă nh ă b sung thêm các doanh nghi p niêm y t trên sàn UPCOM. Th i gian d báo trong nghiên c u ch d ng l iă tr c1 n mă s ki n ki t qu tài chính x y ra. Vi c nghiên c u v d báo ki t qu tài chính có th th c hi nă tr că 2ă n m,ă 3ă n mă nh m làm các ch báo thêm v ng ch căh n. Vì lƠă môă hìnhă đ nă gi n, d th c hi n, nên nghiên c u ch ng d ng mô hình h i quy Logit đ d báo ki t qu tài chính. Vi c d báo ki t qu tài chính có th đ c th c hi n b ng các mô hình khác nh : mô hình m ng th n kinh nhân t o (ANN), mô hình thu t toán vector h tr (Support Vector Machine - SVM), mô hình cây phân l p (C5.0), môă hìnhă đ ng (dynamic model), v.v. Nghiên c u c ngăch aăxemăx tăđ n các nhân t v qu n tr ,ă conă ng n ngă nhă h i trong doanh nghi p. Các nhân t nƠyăc ngăcóăkh ng tr c ti p đ n xác su t ki t qu tài chính c a doanh nghi p. Nghiên c u c a Xavieră (2014)ă đưă cóă nh ng b ng ch ng v s nhă h ng c a nh ng nhân t nƠyă đ n xác su t ki t qu tài chính. Tóm l i, nh ng h n ch trongă đ tài nghiên c u có th là m tă h c a doanh nghi p. ng m cho các nghiên c u ti p theo v d báo ki t qu tài chính TÀI LI U THAM KH O Danh m c tài li u ti ng Vi t Nguy n Th Ng c Trang và c ng s , 2008. Phân tích tài chính. H Chí Minh: Nhà xu t b nă laoăđ ng ậ xã h i. Tr n Ng că Th ă vƠă c ng s , 2007. Tài chính doanh nghi p hi n đ i. H Chí Minh: Nhà xu t b n th ng kê. Danh m c tài li u ti ng Anh Agarwal, V. & Taffler, R., 2005. Twenty-five years of z-scores in the UK: do they really work?. Cranfield school of management. Alfaro, E. et al., 2008. Bankcruptcy forecasting: An empirical comparison of adaboost and neural networks. Decision Support Systems, 45, 110-122. Alifiah, M. N., 2014. Prediction of financial distress companies in the trading and services sector in Malaysia using macroeconomic variables. International Conference on Innovation, Management and Technology Research, Malaysia, 22 nd September 2013. Alizade, M. & Muhammad, J., 2013. Non-performing loans sensitivity to macro variables: panel evidence from malaysian commercial banks. American Journal of Economics, 3(5c), 16-21. Altman E. I. & Sabato, G., 2007. Modelling credit risk for SMEs: evidence from the U.S. market. Abacus, 43(3), 332-357. Altman, E. I., 2000. Predicting financial distress of companies: revisiting the Zscore and ZETA models. New York University Salomon Center Working paper series. Altman, Edward I., 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of coporated bankcruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. Andrade, G. & Kaplan, Steven N., 1997. How costly is financial (not economic) distress ? evidence from highly leveraged transactions that became distressed. Lynde and Harry Bradley Foundation and Olin Foundation. Asquith, P. et al., 1994. Anatomy of financial distress an examination of junk-bond issuers. The Quarterly Journal of Economics,7, 625-658. Atlman, E. I., 2006. Corporate financial distress and bankruptcy. 3 rd . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Atlman, Edward I. et al., 2010. The value of non-financial information in small and medium-sized enterprise risk management. The Journal of Credit Risk, 6(2), 1-33. Atlman, Edward I. et al., 1977. ZETA ANALYSIS ậ A new model to indentify bankcruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1, 29-54. Barnes, P., 1987. The analysis and use of financial of ratios: a review article. Journal of Business Finance & Accounting, [online] Available at:< http://www.readcube.com/articles/10.1111%2Fj.14685957.1987.tb00106.x?r3_referer=wol&tracking_action=preview_click&show_chec kout=1&purchase_referrer=onlinelibrary.wiley.com&purchase_site_license=LICE NSE_DENIED> [Accessed 18 April 2015]. Barnes, P., 1990. The prediction of takeover targets in the UK by means of multiple discriminant analysis. Journal of Business Financce & Accounting, [online] http://www.readcube.com/articles/10.1111%2Fj.1468Available at:< 5957.1990.tb00550.x?r3_referer=wol&tracking_action=preview_click&show_chec kout=1&purchase_referrer=onlinelibrary.wiley.com&purchase_site_license=LICE NSE_DENIED> [Accessed 18 April 2015]. Beaver, W. H. et al., 2005. Have financial statements becom less informative ? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy. Review of Accountin Studies, 10, 93-122. Beaver, W. H.,1966. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 71-111. Bhattacharjee, A. & Han, J., 2014. Financial distress of chinese firms: microeconomic ậ macroeconomic and institutional inflences. China Economic Review, 30(2014), 244-262. Bismark, R. & Pasaribu, F., 2011. Capital structure and corporate failure prediction. Journal of Economics and Business, 5(3), 209-220. Black, F. & Scholes, M., 1973. The pricing of options and corporate liabilities. The Journal of Political Economy, 81(3), 637-654. Bunn, P. & Rewood, V., 2003. Company accounts based modeling of business failures and the implications for financial stability. Working paper 210. Campbel, J. Y. et al., 2005. In search of distress risk. Havard Institute of Economic Research. [online] Available at:. Campbell, J. Y. et al., 2008. In search of distress risk. The Journal of Finance, 63(6), 2899-2939. Cho, S. et al., 2009. An integrative model with subject weight based on neural network learning for bankcruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 36(2009), 403-410. Christdis, A. C. & Gregory, A., 2010. Some new models for financial distress prediction in the UK. Center for Finance & Investment. Delong, E. R. et al., 1988. Comparing the area under two or more correlated receiver operating characteristic curves: A nonparametrics approach, [online] Available at:< http://www.jstor.org/discover/10.2307/2531595?uid=2134&uid=3739320&uid=381 525571&uid=2129&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&purchase type=article&accessType=none&sid=21104944146823&showMyJstorPss=false&se q=1&showAccess=false> [Accessed 18 April 2015]. Godfrey, M. D., 2009. The TANH transformation. Information System Laboratory, Stanford University. Hosmer, D. W. et al., 2013. Applied logistic regression. 3 rd. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Hua, Z. et al., 2007. Predicting corporate financial distress based on intergration of support vector merchine and logistic regression. Expert Systems with Applications, 33(2207), 434-440. Lahiri, K. & Yang, L., 2012. Forecasting binary outcomes. Handbook of Economic Forecasting, 2. Lau, A. H., 1987. A five-state financial distress prediction model. Journal of Accounting Research, [online] Available at:< http://www.jstor.org/discover/10.2307/2491262?uid=2134&uid=3739320&uid=381 525571&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&sid=21106656883393> [Accessed 18 April 2015]. Mansson, K. et al., 2012. On liu estimators for the Logit regression model. Economic Modelling, 29(2012), 1483-1488. Mare, D. S., 2012. Contribution of macroeconomic factors to the prediction of small bank failures. Paper presented at 4 th International IFABS Conference, Valencia, Spain. Merton, R. C., 1973. On the pricing of coporate debt: the risk structure of interest rates. Presented at the American Finance Association Meetings, New York. Nagelkerke, N. J. D., 1991. A note on a general definition of the coefficient of determination. Biometrika, 78(3), 691-692. Nam, C. W. et al., 2008. Bankcruptcy prediction using a discrete-time duration model incorporating temporal and macroeconomic dependencies. Journal of Forcasting, 27, 493-506. Ohlson, J.,1980. Finacial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131. Olson, D. L. et al., 2012. Comparative analysis of data mining methods for bankcruptcy prediction. Decision support systems, 52(2012), 464-473. Opler, T. C. & Titman, S., 1994. Financial Distress and Corporate Performance . The Journal of Finance, [online] Available at:< http://www.jstor.org/discover/10.2307/2329214?uid=2134&uid=373 9320&uid=381 525571&uid=381525561&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&sid=2 1106657871653> [Accessed 18 April 2015]. Pindado, J. et al.,2008. Estimating financial distress likelihood. Journal of Business Research, 61(2008), 995-1003. Rodrigues, B. D. & Stevenson, M. J., 2013. Takeover prediction using forecasting combinations. International Journal of Forecasing, 29(2013), 628-641. Rujoub, M. A. et al., 1995. Using casflow ratios to predict business failures . Journal of Managerial Issues, [online] Available at:< http://www.jstor.org/discover/10.2307/40604051?uid=2493613473&uid=2134&uid =2&uid=70&uid=3&uid=2493613463&uid=60&sid=21106721963233> [Accessed 18 April 2015]. Satopaa, V. A. et al., 2014. Combining multiple probability predictions usinf a simple Logit model. International Journal of Forecasting, 30(2014), 344-356. Schmuck, M., 2012. Financial distress and corporate turnaround. [ebook]. Munich: Springer Gabler Shumway, T.,2001. Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model. The Journal of Business, 74(1), 101-124. Sprcic, D. M. & Sevic, Z., 2011. Determinants of corporate hedging decision: evidence from croatian and slovenian companies. Research in International Business and Finance, 26(2012), 1-25. Tirapat, S. & Nittayagasetwat, A., 1999. An investigation of Thai listed firms financial distress using macro and micro variables. Multinational Finance Journal, 3(2), 103-125. Tseng, F. & Hu Y., 2010. Comparing four bankcruptcy prediction models: Logit, quadratic intervalLogit, neural and fuzzy neural networks. Expert Systems with Applications, 37(2010), 1846-1853. Wang, Z. & Li, H., 2007. Financial distress prediction of chiness listed companies: a rough set methodology. Chinese Management Studies, 1(2), 93-110. Whitaker, R. B., 199. The early stages of financial distress. Journal of Economics and Finance, 23(2), 123-133. Wruck, K. H., 1990. Financial distress, reorganization, and organization efficiency. Journal of Financial Economics, [online] Available at:< https://books.google.com.vn/books?id=ifsq2vYxNBwC&pg=PA245&lpg=PA245& dq=%22Financial+distress,+reorganization,+and+organizational+efficiency%22&s ource=bl&ots=T1JWdPJOcl&sig=XxBjDvyG6ZRcuLa1G09naJXnHFU&hl=en&sa =X&ei=x_VCVdTDN8XTmAWBloH4Bg&redir_esc=y#v=onepage&q=%22Finan cial%20distress%2C%20reorganization%2C%20and%20organizational%20efficien cy%22&f=false> [Accessed 18 April 2015]. Wu, Y. et al., 2010. A comparison of alternative bankruptcy prediction models. Journal of Contemporary Accounting & Economics, 6(2010), 34-45. Zmijewski, M. E., 1984. Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, [online] Available at:< http://www.jstor.org/discover/10.2307/2490859?uid=2134&uid=3739320&uid=381 525571&uid=2&uid=70&uid=3&uid=381525561&uid=60&sid=21106656883393> [Accessed 18 April 2015] PH L C A: DANH SÁCH 568 CÔNG TY NIÊM Y T STT Mã CK 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 AAA AAM ABT ACL ADC AGF ALP ALT ALV AMC ANV APC API APP ARM ASA ASM ASP ATA AVF B82 BAS BBC BBS BCC BCE BCI BDB BED BGM BHC BHS BHV BKC BLF BMC BMP BPC Tên Công Ty CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công ty C CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công ty C CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC ăph ăPh ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph năNh aăvƠăMôiătr ngăxanhăAnăPhát năTh yăS năMêăKông năXu tănh păkh uăTh yăs năB năTre năXu tănh păkh uăTh yăs năC uăLongăAnăGiang năM ăthu tăvƠăTruy năthông năXu tănh păkh uăTh yăs năAnăGiang nă uăt ăAlphanam năV năhóaăTơnăBình năKhoángăs năVinasăAăL i năKhoángăs năÁăChơu năNamăVi t năChi uăx ăAnăPhú nă uăt ăChơuăÁăTháiăBìnhăD ng năPhátătri năPh ăgiaăvƠăS năph măd uăm năXu tănh p kh uăHƠngăkhông năLiênădoanhăSANAăWMT năT păđoƠnăSaoăMai năT păđoƠnăD uăkhíă AnăPha năNTACO năVi tăAn nă482 năBaSa năBibica năVICEMăBaoăbìăBútăS n năXiăm ngăB măS n năXơyăd ngăvƠăGiaoăthôngăBìnhăD ng nă uăt ăXơyăd ngăBìnhăChánh năSáchăvƠăThi tăb ăBìnhă nh năSáchăvƠăThi tăb ătr ngăh că ƠăN ng năKhaiăthácăvƠăCh ăbi năKhoángăs năB căGiang năBêătôngăBiênăHòa nă ngăBiênăHòa năViglaceraăBáăHiên năKhoángăs năB căK n năThu ăs năB căLiêu năKhoángăs năBìnhă nh năNh aăBìnhăMinh năVicemăBaoăbìăB măS n 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 BRC BSC BST BT6 BTH BTP BTS BTT BVG BXH C21 C47 C92 CAN CAP CCI CCL CCM CDC CID CII CJC CLC CLG CLW CMC CMG CMS CMT CMV CMX CNG CNT COM CPC CSC CSM CT6 CTA CTB CTC CTD Công ty C CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công ty C CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph năCaoăsuăB năThƠnh năD chăv ăB năThƠnh năSáchăvƠăThi tăb ăBìnhăThu n năBetonă6 năCh ăt oăBi năth ăvƠăV tăli uă i năHƠăN i năNhi tăđi năBƠăR a năVICEMăXiăm ngăBútăS n năTh ngăm iă ậ D chăv ăB năThƠnh năTh păB căVi t năVICEMăBaoăbìăH iăPhòng năTh ăk ă21 năXơyăd ng 47 năXơyăd ngăvƠă uăt ă492 nă ăh păH ăLong năLơmăNôngăs năTh căph măYênăBái nă uăt ăPhátătri năCôngănghi pă Th ngăm iăC ăChi nă uăt ăvƠăPhátătri nă ôăth ăD uăkhíăC uăLong năKhoángăs năvƠăXiă m ngăC năTh năCh ngăD ng năXơyăd ngăvƠăPhátătri năC ăs ăH ăt ng nă uăt ăH ăt ngăK ăthu tăTP.HCM năC ăđi năMi năTrung năCátăL i nă uăt ăvƠăPhátătri năNhƠăđ tăCotec năC păn căCh ăL n nă uăt ăCMC năT păđoƠnăCôngăngh ăCMC năXơyăd ngăvƠăNhơnăl căVi tăNam năCôngăngh ăm ngăvƠăTruy năthông năTh ngănghi păCƠăMau năCh ăbi năTh yăs năvƠăXu tănh păkh uăCƠăMau năCNGăVi tăNam năXơyăd ngăvƠăKinhăDoanhăV tăt năV tăt ăX ngăd u năThu căsátătrùngăC năTh nă uăt ăvƠăXơyăd ngăThƠnhăNam năCôngănghi pă CaoăsuăMi năNam năCông trình 6 năVinavico năCh ăt oăB măH iăD ng năGiaăLaiăCTC năXơyăd ngăCotec 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 CTI CTM CTN CTX CVT CX8 CYC D11 D2D DAC DAD DAE DAG DBC DBT DC2 DC4 DCL DCS DCT DDM DHA DHC DHG DHI DHT DIC DID DIG DIH 111 DL1 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 DLG DLR DMC DNC DNM DNP DNY DPC DPM DPR CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năC ngăThu năIDICO CôngătyăC ăph nă uăt ,ăXơyăd ngăvƠăKhaiăthácăM ăVINAVICO CôngătyăC ăph năXơyăd ngăCôngătrìnhăng m T ngăCôngătyăC ăph nă uăt ăXơyăd ngăvƠăTh ngăm iăVi tăNam CôngătyăC ăph năCMC CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăl păContreximăs ă8 Công ty C ăph năG chămenăChangăYih CôngătyăC ăph nă aă că11 CôngătyăC ăph năPhátătri nă ôăth ă Côngănghi pă s ă2 CôngătyăC ăph năViglaceraă ôngăAnh CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năGiáoăd că ƠăN ng CôngătyăC ăph năSáchăGiáoăd căt iăTP. ƠăN ng CôngătyăC ăph năT păđoƠnăNh aă ôngăÁ CôngătyăC ăph năT păđoƠnăDabacoăVi tăNam CôngătyăC ăph năD căph măB năTre CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri nă - Xơyăd ngă(DIC)ăs ă2 CôngătyăC ăph năDICăs ă4 CôngătyăC ăph năD căph măC uăLong CôngătyăC ăph năT păđoƠnă iăChơu CôngătyăC ăph năT măl păV tăli uăxơyăd ngă ngăNai CôngătyăC ăph năHƠngăh iă ôngă ô CôngătyăC ăph năHóaăAn CôngătyăC ăph nă ôngăH iăB năTre CôngătyăC ăph năD căH uăGiang CôngătyăC ăph năInăDiênăH ng CôngătyăC ăph năD căph măHƠăTơy CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăTh ngăm iăDIC CôngătyăC ăph năDICăậ ngăTi n T ngăCôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năXơyăd ng CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năXơyăd ngă- H iăAn CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năD chăv ăCôngătrìnhăCôngăc ngă Gia Lai CôngătyăC ăph năT păđoƠnă căLongăGiaăLai CôngătyăC ăph nă aă că ƠăL t CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăYăt ăDOMESCO CôngătyăC ăph nă i năn căL pămáyăH iăPhòng T ngăCôngătyăC ăph năYăt ăDanameco CôngătyăC ăph năNh aă ngăNai CôngătyăC ăph năTh păDANAăụ CôngătyăC ăph năNh aă ƠăN ng T ngăCôngătyăPhơnăbónăvƠăHóaăch tăD uăkhí CôngătyăC ăph năCaoăsuă ngăPhú căLongă 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 DQC DRC DRH DSN DST DTA DTL DTT DVP DXG DXV DZM EBS EFI EID ELC EVE FBT FDG FDT FLC FMC FPT GAS GDT GGG GIL GLT GMC GMD GMX GSP GTA GTT HAD HAG HAI HAP HAS HAX HBC HBE CôngătyăC ăph năBóngăđènă i năQuang CôngătyăC ăph năCaoăsuă ƠăN ng CôngătyăC ăph nă uăt ăC năNhƠăM ă c CôngătyăC ph năCôngăviênăn că măSen CôngătyăC ăph năSáchăvƠăThi tăb ăGiáoăd căNamă nh CôngătyăC ăph nă ăTam CôngătyăC ăph nă iăThiênăL c CôngătyăC ăph năK ăngh ă ôăThƠnh CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năC ngă ìnhăV CôngătyăC ăph năD chăv ăvƠăXơyăd ngă aă că tăXanh CôngătyăC ăph năVICEMăV tăli uăXơyăd ngă ƠăN ng CôngătyăC ăph năCh ăt oămáyăDz ăAn CôngătyăC ăph năSáchăGiáoăd căt iăThƠnhăph ăHƠăN i CôngătyăC ăph nă uăt ăTƠiăchínhăGiáoăd c CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năGiáoăd căHƠăN i CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năCôngăngh ăđi năt ă- Vi năthông CôngătyăC ăph năEverpiaăVi tăNam CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăLơmăTh yăS n B năTre CôngătyăC ăph năDocimexco CôngătyăC ăph năFiditour CôngătyăC ăph năT păđoƠnăFLC CôngătyăC ăph năTh căph măSaoăTa CôngătyăC ăph năFPT T ngăCôngătyăKhíăVi tăNamă- CôngătyăC ăph n Công ty C ăph năCh ăbi năG ă căThƠnh CôngătyăC ăph năỌătôăGi iă Phóng CôngătyăC ăph năS năxu tăKinhădoanhăXu tănh păkh uăBìnhăTh nh CôngătyăC ăph năK ăthu tăđi năToƠnăC u CôngătyăC ăph năS năxu tăTh ngăm iăMayăSƠiăGòn CôngătyăC ăph nă iălỦăLiênăhi păV năchuy n CôngătyăC ăph năG chăngóiă G măxơyăd ngăM ăXuơn CôngătyăC ăph năV năt iăS năph măKhíăQu căt CôngătyăC ăph năCh ăbi năG ăThu năAn CôngătyăC ăph năThu năTh o CôngătyăC ph năBiaăHƠăN iăậ H iăD ng CôngătyăC ăph năHoƠngăAnhăGiaăLai CôngătyăC ăph năNôngăd căH.A.I CôngătyăC ăph năT pă oƠnăHapaco CôngătyăC ăph năHacisco CôngătyăC ăph năD chăv ăỌătôăHƠngăXanh CôngătyăC ăph năXơyăd ngăvƠăKinhădoanhă aă căHòaăBình CôngătyăC ăph năSáchă- Thi tăb ătr ngăh căHƠăT nh 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 HCC HDA HDC HDG HDO HHC HHG HHL HJS HLA HLC HLG HLY HMC HMH HNM HOM HOT HPG HQC HRC HSI HST HT1 HTC HTI HTL HTP HU1 HU3 HUT HVG HVT HVX ICF ICG IDI IDV IFS IJC ILC IMP CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công ty C CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công tyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph năBêătôngăHoƠăC mă- Intimex năHưngăs nă ôngăÁ năPhátătri năNhƠăBƠăR aăV ngăTƠu năT păđoƠnăHƠă ô năH ngă oăContainer năBánhăk oăH iăHƠ năHoƠngăHƠ năH ngăHƠăLongăAn năThu ăđi năN măMu năH uăLiênăÁăChơu năThanăHƠăL mă- TKV năT păđoƠnăHoƠngăLong năViglaceraăH ăLongăI năKimăkhíă ThƠnhăph ăH ăChíăMinh năH iăMinh năS aăHƠăN i năXiăm ngăVICEMăHoƠngăMai năDuăl chă - D chăv ăH iăAn năT păđoƠnăHòaăPhát năT ăv nă- Th ngăm iă- D chăv ă aă căHoƠngăQuơn năCaoăsuăHòaăBình năV tăt ăT ngăh păvƠăPhơnăbónăHóaăsinh năPhátăhƠnhăsáchăvƠăThi tăb ătr ngăh căH ngăYên năXiăm ngăHƠăTiênă1 năTh ngăm iăHócăMôn nă uăt ăPhátătri năH ăt ngăIDICO năK ăthu tăvƠăỌătôăTr ngăLong năInăsáchăgiáoăkhoaăHoƠăPhát nă uăt ăvƠăXơyăd ngăHUD1 nă uăt ăvƠăXơyăd ngăHUD3 năTasco năHùngăV ng năHóaăch tăVi tăTrì năXiăm ngăVicemăH iăVơn nă uăt ăTh ngăm iăTh yăs n năXơyăd ngăSôngăH ng nă uăt ăvƠăPhátătri nă aăQu căGiaăI.D.I năPhátătri năH ăt ngăV nhăPhúc năTh căph măQu căt năPhátătri năH ăt ngăK ăthu t năH pătácălaoăđ ngăv iă n căngoƠi năD căph măIMEXPHARM 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 INC INN ITA ITC ITD JVC KAC KBC KDC KDH KHA KHB KHL KHP KKC KMR KMT KSA KSB KSD KSH KSS KST KTB KTS KTT L10 L14 L18 L35 L43 L44 L61 L62 LAF LAS LBE LBM LCD LCG LCS LDP CôngătyăC ăph năT ăv nă uăt ăIDICO CôngătyăC ăph năBaoăbìăvƠăInăNôngănghi p CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăCôngănghi pă TơnăT o CôngătyăC ăph nă uăt ăậ Kinh doanh nhà CôngătyăC ăph năCôngăngh ăTiênăPhong CôngătyăC ăph năThi tăb ăYăt ăVi tăNh t CôngătyăC ăph nă uăt ă aă căKhangăAn T ngăCôngătyăPhátătri nă ôăth ăKinhăB c CôngătyăC ăph năKinhă ô CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăKinhădoanhănhƠăKhangă i n CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăKhánhăH i CôngătyăC ăph năKhoángăs năHòaăBình CôngătyăC ăph năKhoángăs năvƠăV tăli uă Xơyăd ngăH ngăLong CôngătyăC ăph nă i năl căKhánhăHòa CôngătyăC ăph năS năxu tăvƠăKinhădoanhăKimăkhí CôngătyăC ăph năMirae CôngătyăC ăph năKimăkhíă Mi năTrung CôngătyăC ăph năCôngănghi pă Khoángăs năBìnhăThu n CôngătyăC ăph năKhoángăs năvƠăXơyăd ngăBìnhăD ng CôngătyăC ăph nă uăt ăDNA CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năKSH T ngăCôngătyăC ăph năKhoángăs năNaăRìăHamico CôngătyăC ăph năKASATI CôngătyăC ăph nă uăt ăKhoángăs năTơyăB c CôngătyăC ăph nă ngăKonăTum CôngătyăC ph nă uăt ăThi tăb ăvƠăXơyăl pă i năThiênăTr ng CôngătyăC ăph năLilamaă10 CôngătyăC ăph năLicogiă 14 CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngăs ă18 CôngătyăC ăph năC ăkhíăL pămáyăLilama CôngătyăC ăph năLilamaă45.3 CôngătyăC ăph năLilamaă45.4 CôngătyăC ăph năLilamaă69-1 CôngătyăC ăph năLilamaă69.2 CôngătyăC ăph năCh ăbi năHƠngăXu tăkh uăLongăAn CôngătyăC ăph năSupeăPh tăphátăvƠăHóaăch tăLơmăThao CôngătyăC ăph năSáchăvƠăThi tăb ăTr ngăh căLongăAn CôngătyăC ăph năKhoángăs năvƠăV tăli uă xơyăd ngăLơmă ng CôngătyăC ăph năL pămáyă- Thíănghi măc ăđi n CôngătyăC ăph năLICOGIă16 CôngătyăC ăph năLicogiă 16.6 CôngătyăC ăph năD căLơmă ngă- Ladophar 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 LGC LGL LHC LHG LIG LIX LM3 LM7 LM8 LO5 LSS LTC LUT MAC MAX MCC MCF MCG MCO MCP MDC MDG MEC MHC MHL MIC MIM MKV MMC MNC MPC MSN MTG NAG NAV NBB NBC NBP NDN NET NGC NHA CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph Công tyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph Công tyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph CôngătyăC ăph T ngăCôngătyă nă uăt ăC uăđ ngăCII nă uăt ăvƠăPhátătri nă ôăth ăLongăGiang nă uăt ăvƠăXơyăd ngăTh yăl iă Lơmă ng năLongăH u năLicogi 13 năB tăgi tăLix năLilamaă3 năLilamaă7 năLilamaă18 năLilamaă5 năMíaăđ ngăLamăS n nă i nănh ăVi năThông nă uăt ăXơyăd ngăL ngăTƠi năCungă ngăvƠăD chăv ăK ăthu tăHƠngăh i năKhaiăkhoángăvƠăC ăkhíă H uăNgh ăV nhăSinh năG chăngóiă caoăc p năXơyăl păC ăkhíă vƠăL ngăth căTh căph m năC ăđi năvƠăXơyăd ngăVi tăNam năMCOăVi tăNam năInăvƠăBaoăbìăM ăChơu năThanăMôngăD ngă- Vinacomin năMi nă ông năSomecoăSôngă Ơ năMHC năMinhăH uăLiên năK ăngh ăKhoángăs năQu ngăNam năKhoángăs năvƠăC ăkhí năD căThúăYăCaiăL y năKhoángăs năMangan năMaiăLinhămi năTrung năT pă oƠnăTh yăs năMinhă Phú năT păđoƠnăMaăSan năMTăGas n NagakawaăVi tăNam năNamăVi t nă uăt ăN măB yăB y năThanăNúiăB oă- Vinacomin năNhi tă i năNinhăBình nă uăt ăPhátătri năNhƠă ƠăN ng năB tăgi tăNet năCh ăbi năTh yăs năXu tăkh uăNgôăQuy n uăt ăPhátătri năNhƠăvƠă ôăth ăNamăHƠăN i 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 NHC NHS NHW NLC NNC NPS NSC NST NTL NTP NVC NVN OCH ONE OPC PAC PAN PCG PCT PDC PDN PDR PET PFL PGC PGS PHC PHH PHR PIT PJC PLC PMS PNC PNJ POM POT PPC PPG PPI PPP PRC CôngătyăC ăph năG chăngóiă Nh ăHi p CôngătyăC ăph nă ngăNinhăHòa Công tyăC ăph năNgôăHan CôngătyăC ăph năTh yă i năNƠăL i CôngătyăC ăph nă áăNúiăNh CôngătyăC ăph năMayăPhúăTh nhăNhƠăBè CôngătyăC ăph năGi ngă cơyătr ngăTrungă ng CôngătyăC ăph năNgơnăS n CôngătyăC ăph năPhátătri nă ôăth ă T ăLiêm CôngătyăC ăph năNh aăThi uăniênăTi năPhong CôngătyăC ăph năNamăVang CôngătyăC ăph năNhƠăVi tăNam CôngătyăC ăph năKháchăs năvƠăD chăv ă iăD ng CôngătyăC ăph năTruy năthôngăs ă1 CôngătyăC ăph năD căPh măOPC CôngătyăC ăph năPină căquyăMi năNam CôngătyăC ăph năXuyênăTháiăBình CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năGasă ôăth CôngătyăC ăph năV năt iăD uăkhíă C uăLong CôngătyăC ăph năDuăl ch D uăkhíăPh ngă ông CôngătyăC ăph năC ngă ngăNai CôngătyăC ăph năPhátătri năB tăđ ngăs năPhátă t T ngăCôngătyăC ăph năD chăv ăT ngăh păD uăkhí CôngătyăC ăph năD uăkhíă ôngă ô CôngătyăC ăph năGasăPetrolimex CôngătyăC ăph năKinhădoanhăKhíăhoáăl ngămi năNam CôngătyăC ăph năXơyăd ngăPh căH ngăHoldings CôngătyăC ăph năH ngăHƠăVi tăNam CôngătyăC ăph năCaoăsuăPh căHòa CôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăPetrolimex CôngătyăC ăph năTh ngăm iăvƠăV năt iăPetrolimexăHƠăN i T ngăCôngătyăHoáăd uăPetrolimexă - CôngătyăC ăph n CôngătyăC ăph năC ăkhíăX ngăd u CôngătyăC ăph năV năhóaăPh ngăNam CôngătyăC ăph năVƠngăb că áăquỦăPhúăNhu n CôngătyăC ăph năTh păPomina CôngătyăC ăph năThi tăb ăB uăđi n CôngătyăC ăph năNhi tăđi năPh ăL i CôngătyăC ăph năS năxu tăTh ngăm iăD chăv ăPhúăPhong CôngătyăC ăph năPhátătri năh ăt ngăvƠăB tăđ ngăs năTháiăBìnhă D CôngătyăC ăph năD căph măPhongăPhú CôngătyăC ăph năPortserco ng 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 PSC PSG PTB PTC PTL PTM PTS PV2 PVA PVC PVD PVE PVG PVL PVS PVT PVX PXA PXI PXL PXM PXS PXT QHD QNC QST QTC RAL RCL RDP REE RIC S12 S27 S55 S74 S99 SAM SAV SBA SBC SBT CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăD chăv ăPetrolimexăSƠiăGòn CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăl păD uăkhíăSƠiăGòn CôngătyăC ăph năPhúăTƠi Công tyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngăB uăđi n CôngătyăC ăph nă uăt ăH ăt ngăvƠă ôăth ăD uăkhí CôngătyăC ăph năS năxu t,ăTh ngăm iăvƠăD chăv ăôătôăPTM CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăD chăv ăPetrolimexăH iăPhòng CôngătyăC ăph nă u t ăPV2 CôngătyăC ăph năT ngăCôngătyăXơyăl păD uăkhíăNgh ăAn T ngăCôngătyăDungăd chăKhoanăvƠăHoáăph măD uăkhíă - CôngătyăC ăph n T ngăCôngătyăC ăph năKhoanăvƠăD chăv ăkhoanăD uăkhí T ngăCôngătyăT ăv năThi tăk ăD uăkhí- CTCP CôngătyăC ăph năKinhădoanhăKhíăhóaăl ngăMi năB c CôngătyăC ăph nă aă căD uăkhí T ngăCôngătyăC ăph năD chăv ăK ăthu tăD uăkhíă Vi tăNam T ngăCôngătyăC ăph năV năt iăD uăkhí T ngăCôngătyăC ăph năXơyăl păD uăkhíăVi tăNam CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăTh ngăm iăD uăkhíăNgh ăAn CôngătyăC ăph năXơyăd ngăCôngănghi păvƠăDơnăd ngăD uăkhí CôngătyăC ăph nă uăt ăXơyăd ngăth ngăm iăd uăkhíă IDICO CôngătyăC ăph năXơyăl păD uăkhíă Mi năTrung CôngătyăC ăph năK tăc uăKimălo iă vƠăL pămáyăD uăkhí CôngătyăC ăph năXơyăl pă ngă ngăB ăch aăD uăkhí CôngătyăC ăph năQueăhƠnăđi năVi tă c CôngătyăC ăph năXiăm ngăvƠăXơyăd ngăQu ngăNinh CôngătyăC ăph năSáchăvƠăThi tăb ătr ngăh căQu ngăNinh CôngătyăC ăph năCôngătrìnhăGiaoă thôngăV năt iăQu ngăNam CôngătyăC ăph năBóngăđènăPhíchăn căR ngă ông CôngătyăC ăph nă aă căCh ăL n CôngătyăC ăph năNh aăR ngă ông Công ty C ăph năC ăđi năL nh CôngătyăC ăph năQu căT ăHoƠngăGia CôngătyăC ăph năSôngă Ơă12 CôngătyăC ăph năSôngă Ơă27 CôngătyăC ăph năSôngă Ơă505 CôngătyăC ăph năSôngă Ơă7.04 CôngătyăC ăph năSôngă Ơă9.09 CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năSACOM CôngătyăC ăph năH pătácăKinhăt ăvƠăXu tănh păkh uăSavimex CôngătyăC ăph năSôngăBa CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăGiaoănh năBiaăSƠiăGòn CôngătyăC ăph năMíaăđ ngăThƠnhăThƠnhăCông Tây Ninh 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 SC5 SCC SCJ SCL SD1 SD2 SD4 SD5 SD6 SD7 SD9 SDA SDB SDC SDD SDE SDG SDH SDJ SDN SDP SDT SDU SDY SEB SEC SED SFC SFI SFN SGC SGT SHI SHN SIC SJ1 SJC SJD SJE SJM SJS SKS CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công tyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công ty C CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph năXơyăd ngăs ă5 năXiăm ngăSôngă Ơ năXiăm ngăSƠiăS n năSôngă ƠăCaoăC ng năSôngă Ơă1 năSôngă Ơă2 năSôngă Ơă4 năSôngă Ơă5 năSôngă Ơă6 năSôngă Ơă7 năSôngă Ơă9 năSIMCOăSôngă Ơ năSôngă Ơă207 năT ăv năSôngă Ơ nă uăt ăvƠăXơyăl păSôngă Ơ năK ăthu tăđi năSôngă Ơ năSadicoăC năTh năXơyăd ngăh ăt ngăSôngă Ơ năSôngă Ơă25 năS nă ngăNai nă uăt ăvƠăTh ngăm iăD uăkhíăSôngă Ơ năSôngă Ơă10 nă uăt ăXơyăd ngăvƠăPhátătri nă ôăth ăSôngă Ơ năXiăm ngăSôngă ƠăYaly nă uăt ăvƠăPhátătri nă i năMi năTrung năMíaăđ ngăNhi tăđi năGiaăLai nă uăt ăvƠăPhátătri năGiáoăd căPh ngăNam năNhiênăli uă SƠiăGòn nă iălỦăV năt i Safi năD tăl iăSƠiăGòn năXu tănh păkh uăSaăGiang năCôngăngh ăVi năthôngăSƠiăGòn năQu căt ăS năHƠ nă uăt ăT ngăh păHƠăN i nă uăt ă- Phátătri năSôngă Ơ năTh yăs năs ă1 năSôngă Ơă1.01 năTh yăđi năC nă n năSôngă Ơă11 năSôngă Ơă19 nă u t ăPhátătri nă ôăth ăvƠăKhuăcôngănghi pă Sôngă Ơ năCôngătrìnhăgiaoăthôngăSôngă Ơ 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 SMA SMC SMT SNG SPM SPP SQC SRB SRC SRF SSC SSG SSM STC STL STP STT SVC SVI SVN SVT TAC TBC TBX TC6 TCL TCM TCO TCR TCS TCT TDC TDH TDN TDW TH1 THB THG THT THV TIC TIE CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công ty C CôngătyăC CôngătyăC ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph năThi tăb ăPh ătùngăSƠiăGòn nă uăt ăTh ngăm iăSMC năV tăli uă i năvƠăVi năthôngă SamăC ng năSôngă Ơă10.1 năS.P.M năBaoăbìăNh aăSƠiăGòn năKhoángăs năSƠiăGònă - QuyăNh n năT păđoƠnăSara năCaoăsuăSaoăVàng năK ăngh ăl nh năGi ngă cơyătr ngăMi năNam năV năt iăBi năH iăỂu năCh ăt oăk tăc uăth păVNECO.SSM năSáchăvƠăThi tăb ătr ngăh căTp.ăH ăChí Minh năSôngă Ơăậ Th ngăLong năCôngănghi pă Th ngăm iăSôngă Ơ năV năchuy năSƠiăGònăTourist năD chăv ăt ngăh păSƠiăGòn năBaoăbìăBiênăHòa năSOLAVINA năCôngăngh ăSƠiăGònăVi nă ông năD uăTh căv tăT ngăAn năThu ăđi năThácăBƠ năXiăm ngăTháiăBình năThanăC căSáu ậ Vinacomin nă iălỦăGiaoă nh năV năt iăX păd ăTơnăC ng năD tămayă- uăt ă- Th ngăm iăThƠnhăCông năV năt iă aăph ngăth căDuyênăH i năCôngănghi pă G măs ăTAICERA năThanăCaoăS nă- TKV năCápătreoăNúiăBƠăTơyăNinh năKinhădoanhăvƠăPhátătri năBìnhăD ng năPhátătri năNhƠăTh ă c năThană èoăNaiă- Vinacomin năC păn căTh ă c năXu tănh păkh uăT ngăh păIăVi tăNam năBiaăThanhăHóa nă uăt ăvƠăXơyăd ngăTi năGiang năThanăHƠăTuă- Vinacomin năT păđoƠnăTháiăHòaăVi tăNam nă uăt ă i năTơyăNguyên năTIE 458 TIX 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 TJC TKC TKU TLC TLG TLH TMC TMP TMS TMT TNA TNG TNT TPC TPP TRA TRC TS4 TSC TSM TST TTC TTF TTP TV1 TV2 TV3 TV4 TVD TXM TYA UDC UIC UNI V12 V15 V21 VAT VBC VC1 CôngătyăC Bình CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công tyăC CôngătyăC ăph năS năxu tăKinhădoanhăXu tănh păkh uăD chăv ăvƠă ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph uăt ăTơnă năD chăv ăV năt iăvƠăTh ngăm i năXơyăd ngăvƠăKinhădoanhă aă căTơnăK năCôngănghi pă TungăKuang năVi năthôngăTh ngăLong năT păđoƠnăThiênăLong năT păđoƠnăTh păTi năLên năTh ngăm iăXu tănh păkh uăTh ă c năTh yăđi năThácăM năTransimex-Saigon năỌătôăTMT năTh ngăm iăXu tănh păkh uăThiênăNam nă uăt ăvƠăTh ngăm iăTNG năTƠiăNguyên năNh aăTơnă iăH ng năNh aăTơnăPhú năTraphaco năCaoăsuăTơyăNinh năTh yăs năs ă4 năV tăt ăK ăthu tăNôngănghi pă C năTh năXiăm ngăTiênăS năHƠăTơy năD chăv ăK ăthu tăVi năthông năG chămenăThanhăThanh năT păđoƠnăK ăngh ăG ăTr ngăThƠnh năBaoăbìăNh aăTơnăTi n năT ăv năvƠăXơyăd ngă i nă1 năT ăv năXơyăd ngă i nă2 năT ăv năXơyăd ngă i nă3 năT ăv năXơyăd ngă i nă4 năThanăVƠngăDanhă- Vinacomin năVICEMăTh chăcaoăXiăM ng năDơyăvƠăCápăđi năTayaăVi tăNam năXơyăd ngăvƠăPhátătri năđôăth ă T nhăBƠăR aă- V ngăTƠu nă uăt ăPhátătri năNhƠăvƠă ôăth ăIDICO năVi năLiên năXơyăd ngăs ă12 năXơyăd ngăs ă15 năVinaconexă21 năVi năthôngăV năXuơn năNh aăậ Bao bì Vinh năXơyăd ngăs ă1 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 VC2 VC3 VC5 VC6 VC7 VC9 VCC VCF VCG VCH VCM VCR VCS VCV VDL VE1 VE2 VE3 VE9 VES VFG VFR VGP VGS VHC VHG VHH VHL VIC VID VIE VIP VIS VIT VKC VLF VMC VMD VNA VNC VNE VNF CôngătyăC ăph năXơyăd ngăs ă2 CôngătyăC ăph năXơyăd ngăs ă3 CôngătyăC ăph năxơyăd ngăs ă5 CôngătyăC ăph năVinaconexă6 CôngătyăC ăPh năXơyăd ng s ă7 CôngătyăC ăph năXơyăd ngăs ă9 CôngătyăC ăph năVinaconexă25 CôngătyăC ăph năVinacaf ăBiênăHòa T ngăCôngătyăC ăph năXu tănh păkh uăvƠăXơyăd ngăVi tăNam CôngătyăC ăph nă uăt ăXơyăd ngăvƠăPhátătri năH ăt ngăVinaconex CôngătyăC ăph năNhơnăl căvƠăTh ngăm iăVinaconex CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăPhátătri năDuăl chăVinaconex CôngătyăC ăph năVICOSTONE CôngătyăC ăph năV năt iăVinaconex CôngătyăC ăph năTh căph măLơmă ng CôngătyăC ăph năXơyăd ngăđi năVNECO1 CôngătyăC ăph năXơyăd ngă i năVNECOă2 CôngătyăC ăph năXơyăd ngăđi năVNECOă3 CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngăVNECOă9 CôngătyăC ăph nă uăt ăvƠăXơyăd ngă i năMểăCAăVNECO CôngătyăC ăph năKh ătrùngăVi tăNam CôngătyăC ăph năV năt iăvƠăThuêătƠu CôngătyăC ăph năC ngăRauăQu CôngătyăC ăph nă ngăth păVi tă căVGăPIPE CôngătyăC ăph năV nhăHoƠn CôngătyăC ăph nă uăt ăCaoăsuăQu ngăNam CôngătyăC ăph nă uăt ăKinhădoanhănhƠăThƠnhă t CôngătyăC ăph năViglaceraăH ăLong T păđoƠnăVingroupă - CôngătyăC ăph n CôngătyăC ăph nă uăt ăPhátătri năTh ngăm iăVi nă ông CôngătyăC ăph năCôngăngh ăVi năthông VI TE CO CôngătyăC ăph năV năt iăX ngăd uăVIPCO CôngătyăC ăph năTh păVi tăụ CôngătyăC ăph năViglaceraăTiênăS n CôngătyăC ăph năCápănh aăV nhăKhánh CôngătyăC ăph năL ngăth căTh căph măV nhăLong CôngătyăC ăph năVIMECO CôngătyăC ăph năYăD căph măVimedimex CôngătyăC ăph năV năt iăbi năVinaship CôngătyăC ăph năT păđoƠnăVinacontrol T ngăCôngătyăC ăph năXơyăd ngăđi năVi tăNam CôngătyăC ăph năV năt iăNgo iă th ng 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 VNG VNH VNI VNM VNN VNS VNT VOS VPC VPH VPK VRC VSC VSG VSH VSI VSP VST VTB VTC VTF VTL VTO VTS VTV VXB XMC YBC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC Công ty C CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC CôngătyăC ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph ăph năDuăL chăThƠnhăThƠnhăCông năTh yăh iăs năVi tăNh t nă uăt ăB tăđ ngăs năVi tăNam năS aăVi tăNam nă uăt ăVietnamnet năÁnhăD ngăVi tăNam năGiaoănh năV năt iăNgo iăTh ng năV năt iăBi năVi tăNam nă uăt ăvƠăPhátătri năN ngăl ngăVi tăNam năV năPhátăH ng năBaoăbìăD uăth căv t năXơyăl păvƠă aă căV ngăTƠu năContainerăVi tăNam năContainerăPhíaăNam năTh yăđi năV nhăS nă- Sông Hinh nă uăt ăvƠăXơyăd ngăC păthoátăn c năV năt iăbi năvƠăB tăđ ngăs năVi tăH i năV năt iăvƠăThuêăTƠuăbi năVi tăNam năViettronicsăTơnăBình năVi năThôngăVTC n Th că năCh nănuôiă Vi tăTh ng năVangăTh ngăLong năV năt iăX ngăd uăVITACO năViglaceraăT ăS n năăVICEMăV tăt ăV năt iăXiăm ng năV tăli uăxơyăd ngăB năTre năBêătôngăvƠăXơyăd ngăVinaconexăXuơnăMai năXiăm ngăvƠăKhoángăs năYênăBái PH L C B: K T QU KI M NH S KHÁC BI T GI A CÁC GIÁ TR AUC C A CÁC MÔ HÌNH HI U CH NH VÀ KHÔNG HI U CH NH  K t qu ki m đ nh s khác bi t gi a AUC(mda1) và AUC(md1) ROC Obs Area -Asymptotic Normal-Std. Err. [95% Conf. Interval] ------------------------------------- -----------------------------------mda1 1987 0.8564 0.0181 0.82082 0.89193 md1 1987 0.8570 0.0184 0.82095 0.89308 ------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda1) = area(md1) chi2(1) =  K t qu 0.09 ki m đ nh s Prob>chi2 = 0.7629 khác bi t gi a AUC(mda2) và AUC(md2) ROC Obs Area -Asymptotic Normal-Std. Err. [95% Conf. Interval] ------------------------------------------------------------------------mda2 1987 0.8698 0.0165 0.83757 0.90209 md2 1987 0.8745 0.0162 0.84268 0.90638 ------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda2) = area(md2) chi2(1) = 0.84 Prob>chi2 = 0.3600  K t qu ki m đ nh s khác bi t gi a AUC(mda3) và AUC(md3) ROC Obs Area -Asymptotic Normal-Std. Err. [95% Conf. Interval] ------------------------------------------------------------------------md3 1986 0.9246 0.0116 0.90189 0.94739 mda3 1986 0.9241 0.0118 0.90096 0.94714 ------------------------------------------------------------------------Ho: area(md3) = area(mda3) chi2(1) =  K t qu 0.26 ki m đ nh s Prob>chi2 = 0.6114 khác bi t gi a AUC(mda4) và AUC(md4) ROC Obs Area -Asymptotic Normal-Std. Err. [95% Conf. Interval] ------------------------------------------------------------------------mda4 1986 0.8728 0.0127 0.84793 0.89772 md4 1986 0.8734 0.0125 0.84884 0.89796 ------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda4) = area(md4) chi2(1) = 2.00 Prob>chi2 = 0.1572  K t qu ki m đ nh s khác bi t gi a AUC(mda5) và AUC(md5) ROC Obs Area -Asymptotic Normal-Std. Err. [95% Conf. Interval] ------------------------------------------------------------------------mda5 1986 0.8775 0.0129 0.85228 0.90272 md5 1986 0.8787 0.0125 0.85414 0.90328 ------------------------------------------------------------------------Ho: area(mda5) = area(md5) chi2(1) = 0.48 Prob>chi2 = 0.4889 [...]... l că đoă l ng bên ngoài doanh ng thông qua các ch tiêu kinh t v ă mô, ă các giáă tr th tr ng c a doanh nghi p) Ngoài các nghiên c u v kh n ngă d báo ki t qu tài chính t các y u t tài chính, th tr ng,ă v ă mô m t cách riêng l , có các nghiên c uăc ngăđưăxemăx tăvi c k t h p các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô, ă nh mă giaăt ngăkh n ngăd báo ki t qu tài chính. ă Trongă đó,ă các nghiênă c u v sau,ă... d báo ki t qu tài chính c a doanh nghi p trênă c ă s ti p c n t mô hình h i quy Logit hay không ? C th :  Phân tích riêng l nhóm y u t tài chính, th tr ng  Phân tích k t h p các nhóm y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô  L a ch n mô hình d báo ki t qu tài chính hi u qu nh t it 1.3  ng nghiên c u và ph m vi nghiên c u it ng nghiên c u D báo ki t qu tài chính t i các doanh nghi p phi tài chính niêm. .. t ng tài s n), y u t v ă mô: ă ch có lãi su tă c ăb n Christidis và Gregory (2010) đưă ki mă đ nh m t t p h p các bi n s tài chính, th tr ng vƠă v ă mô trong m t mô hình d báo ki t qu tài chính cho các doanh nghi p niêm y t t i Anh b ng mô hình Hazard (mô hình Logit đ ng), v i m u g m 589 doanh nghi p niêm y tă (giaiă đo n 1978-2006) K t qu c a h cho th y, vi c k t h pă đ ng th i các bi n tài chính, ... các nhƠă đ uă t ă c ngă nh ă các t ch c tín d ng s đ a ra các quy tăđ nh các ch đúngă đ n và phù h p h n  i v i nghiên c u h c thu t Bài nghiên c uă đưă gópă ph n t o thêm m t mô hình d báo m i b ng s k t h p các y u t tài chính, th tr tr ng ki t qu nhă h tr ng vƠă v ă mô trongă m t mô hình tài chính không ch đ c d báo t ng b i các y t bên ngoài t môiă tr i u này hàm ý r ng tình các y u t tài chính, ... trong mô hình d báo phá s n, thì h ng mă đ nh r ng t t c các ch báo liênă quană đ n phá s n - c bên trong l n bên ngoài - đ uă đ c ph n ánh trong các báo cáoă tƠiă chính hƠngă n m.ă Rõă rƠngă lƠă các báo cáoă tƠiă chính khôngă baoă g m các thông tină cóă liênă quană đ n d báo ki t qu tài chính và các bi n th tr ng có kh n ngă b sung vào s thi u h t này (Tinoco và Wilson, 2013) M t s các nghiên c... c a doanh nghi p ng) Nh ă v y nh ngă đi m m nh mà các y u t th tr ng mang l i trong d báo ki t qu tài chính, phá s n có th k đ n nh ă sauă (Tinoco và Wilson, 2013): (1) Giá tr th tr ng ph n ánh nh ng thông tin ch aă đ ng trong các báo cáo tài chính c ng v i các thông tin không ch a trong các báo cáo tài chính (Agarwal và Taffler, 2008), t o nên m t t p h p thông tin toàn di n h u ích cho vi c d báo. .. niêm y t t i Vi t Nam thông qua s k t h p đ ng th i gi a các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô trongăm t mô hình 29 CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U 3.1 D li u nghiên c u Bài nghiên c u ti n hành ch n ra 568 doanh nghi p phi tài chính (các doanh nghi p thu c t t c các ngành ngo i tr ngành tài chính) niêm y t trên HNX và HOSE trong k quan sát kéo dài 6ă n mă t 2009ă đ n 2014, t ng s quan sát trong nghiên... s đ c chia thành hai nhóm: nhóm các doanh nghi p b ki t qu tài chính và nhóm doanh nghi p không b ki t qu tài chính D li u v các bi n s trong mô hình (l a ch n các bi n s cho mô hình nghiên c u đ c trình bày trong ti u m că3.2.1,ăch ngă 3) đ c thu th pă nh ă sau:  D li u c a các bi n s v tài chính D li uă nƠyă đ c trích xu t t báo cáo tài chính qua các n măđưăđ t ng doanh nghi p (thu th p t quy nă... tiêu là d báo kh n ngă doanh nghi p r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính thông qua s k t h p đ ng th i các y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô. ă th c hi n m c tiêu này, bài nghiên c u c n gi i quy t các câu h i nghiên c u sau: (1) Nh ng d u hi uă nƠoă dùngă lƠmă c nă c đ xácă đ nh doanh nghi pă r iă vƠoă tìnhă tr ng ki t qu tài chính ? (2) Các nhóm y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô cóă th... kinh t tácă đ ngă đ nă môiă tr ng kinh doanh c a doanh nghi p và vì th các bi n v ă mô cóă th mang l i kh n ngă d báo tình tr ng ki t qu tài chính nh ă các t s tài chính truy n th ng (Bruneau, 2012) S b t n trong n n kinh t có kh n ngă gi i thích cao cho tình tr ng ki t qu tài chính c a doanh nghi p (Bhattacharjee và Han, 2014) Nhi u nhà kinh t h c cho r ng các y u t v mô nh chính sáchăti n t th ... QU TÀI TÀI CHÍNH, TH TR NG VÀ V ă MỌă T I CÁC DOANH NGHI P NIÊM Y T VI Tă NAM ă đ c th c hi n nh m xem xét tính hi u qu c a s k t h p y u t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô m t mô hình d báo ki... t tài chính, th tr ngă vƠă v ă mô vƠoă trongă m t mô hình d báo ki t qu tài (Tinoco Wilson, 2013) Xu t phát t v nă đ CHÍNH THÔNG QUA S nêu trên, nghiên c u ắD K T H P CÁC Y U T BÁO KI T QU TÀI... qu tài c a doanh nghi p phi tài niêm y t t i Vi t Nam có th đ đ ng th i b i y u t tài chính, th tr c d báo ngă vƠă v mô Hay nói cách khác kh n ngă doanh nghi pă r iă vƠo tình tr ng ki t qu tài