PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÔNG TY TRONG NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM.PDF

Mô hình Binary Logistic: ..... Ph ng pháp đ nh l ng đó là Excel, Stata... 4.ăKi măđ nhămôăhìnhătácăđ ngăc aăcácăch ăs ătàiăchínhăđ năd ăbáoăki tăqu ăc aăcácăcôngătyătrongăngànhăb tăđ ngă

B GIÁO D C VÀ ÀO T O

TR NG I H C KINH T TP HCM

-

VI T NAM

TP H Chí Minh ậ N m 2013

B GIÁO D C VÀ ÀO T O

TR NG I H C KINH T TP HCM

-

M C L C

M C L C

L I CAM OAN

DANH M C T VI T T T

DANH M C HÌNH VÀ B NG BI U

1 Gi i thi u: 1

1.1 Lý do ch n đ tài: 1

1.2 V n đ nghiên c u: 3

1.3 M c tiêu nghiên c u: 3

1.4 Ph ng pháp nghiên c u: 3

1.5 Ph m vi và đ i t ng nghiên c u: 3

1.6 N i dung nghiên c u: 3

1.7 ụ ngh a c a công trình nghiên c u: 4

2 T ng quan các k t qu nghiên c u v mô hình d báo ki t qu tài chính doanh nghi p trên th gi i: 5

2.1 Tr ng phái mô hình MDA: 5

2.2 Tr ng phái mô hình Logit: 6

2.3 Tr ng phái mô hình cây phân l p, m ng n ron: 8

2.4 Tr ng phái mô hình Z-score: 9

3 Mô hình d báo ki t qu đ xu t: 11

3.1 Mô hình Binary Logistic: 11

3.2 Di n d ch các h s h i quy c a mô hình Binary Logistic: 13

3.3 phù h p c a mô hình: 14

3.4 Ki m đ nh Ủ ngh a c a các h s : 14

3.5 Xác đ nh bi n ph thu c: 14

3.6 Xác đ nh bi n đ c l p: 16

4 Ki m đ nh mô hình tác đ ng c a các ch s tài chính đ n d báo ki t qu c a các công ty trong ngành b t đ ng s n: 19

4.1 Ph ng pháp ki m đ nh và thu th p s li u: 19

4.2 V n d ng mô hình h i quy Binary Logistic cho m c đích phân tích ki t qu tài chính: 29

5 K t lu n: 30

5.1 K t lu n: 30

5.2 Gi i pháp t k t qu nghiên c u th c nghi m: 30

5.3 H n ch c a đ tài: 31

TÀI LI U THAM KH O 33

PH L C 35

L IăCAMă OAN

Tôi xin cam đoan r ng đây là công trình nghiên c u c a tôi, có s

h tr t giáo viên h ng d n Nhân d p này tôi c ng xin bày t lòng c m

n đ i v i giáo viên h ng d n và quý th y cô đư h ng d n tôi trong su t hai n m h c

Các n i dung nghiên c u và k t qu trong đ tài này là trung th c và

ch a t ng đ c ai công b trong b t k công trình nào

TPHCM , ngày tháng n m 2013

Tác gi

Nguy n Ph c M Chân

DANH M C T VI T T T

HNX : S Giao d ch Ch ng khoán Hà N i

HOSE : S Giao d ch Ch ng khoán Thành ph H Chí Minh

MDA : Mô hình phân tích đa bi n phân bi t (multiple-discriminate analysis model)

TPHCM : Thành ph H Chí Minh

ROA : T su t sinh l i trên t ng tài s n

CHAID : Chi-square automatic interaction detection

DANH M C HÌNH VÀ B NG BI U

B ng 3 1: Các nhân t tác đ ng đ n s ki t qu tài chính c a doanh nghi p 16

B ng 3.2: Các nhân t đ xu t ki m đ nh d báo ki t qu tài chính c a doanh

nghi p ngành b t đ ng s n 17

Hình 4 1: Mô hình logit v i bi n ph thu c C1, FE 20 Hình 4 2: Mô hình logit v i bi n ph thu c C1, RE 21 Hình 4 3: Ki m đ nh Hausman đ l a ch n mô hình logit v i bi n ph thu c C1

22 Hình 4 4: Mô hình probit v i bi n ph thu c C, RE 24 Hình 4 5: Mô hình probit v i bi n ph thu c C1, RE 26

1.ăGi iăthi u:

1.1 LỦădoăch năđ ătài:

D báo ki t qu tài chính là m t trong nh ng đ i t ng nghiên c u trong

l nh v c tài chính doanh nghi p Nh ng nghiên c u đ u tiên v v n đ này c n

k đ n đóng góp to l n t công trình c a Beaver (1966) và Altman (1968) Nhi u nhà nghiên c u sau đó đư ti p t c c i ti n và nghiên c u l p l i v m t thi t k ho c mô hình nghiên c u v.v t i nhi u th tr ng khác nhau trên th

gi i (xem Altman và c ng s (1977), Apetiti (1984), Izan (1984), Micha (1984), Shirata (1998), Ganessalingam va Kumar (2001) - tr ng phái mô hình phân tích đa bi n phân bi t (Multivariate Discriminant Analysis - MDA); Ohlson (1980), Shumway (2001), Hillegeist (2004) - tr ng phái mô hình logit; Bell và c ng s (1990), Tam và Kiang (1992), Wilson và c ng s (1992), Coat và Fant (1993), Udo (1993), Fletcher và Goss (1993), Altman và

c ng s (1994), Boritz và Kennedy (1995), Back và c ng s (1996), Etheridge

và Sriam (1997), Yang và c ng s (1999), Fan và Palaniswami (2000), Atiya (2001), Zheng và Yanhui (2007) - tr ng phái mô hình cây phân l p (decision trees), m ng n ron (neural networks); Taffler (1984) - tr ng phái mô hình Z-score)

Trong b i c nh các n n kinh t m i n i (nh tr ng h p Vi t Nam), đ tài này không đ c chú ý nhi u vì l ch s ng n ng i c a các th tr ng tài chính c a các n n kinh t này Trong ph m vi hi u bi t c a tác gi , t i Vi t Nam có m t s nhà nghiên c u đư ti n hành nghiên c u l p đ ki m đ nh các

mô hình trên trong đi u ki n c a n c ta nh ng ch y u đi sâu vào phân tích

th ng kê mô t là ch y u, và ch a nhi u các nghiên c u đ nh l ng đ ki m

ch ng các lý thuy t khoa h c này (mô hình d báo) v i d li u hi n có t i

n c ta

Trên th gi i t n t i nhi u quan đi m khi đ c p đ n nh v n đ ki t qu tài chính (financial distress) s x y ra khi doanh nghi p không đáp ng đ c các h a h n v i ch n hay đáp ng m t cách khó kh n ôi khi ki t qu tài chính s đ a đ n phá s n, đôi khi nó ch có ngh a là công ty đang g p khó

đ ng s n hi n nay đ u b thua l , có nhi u doanh nghi p đ ng tr c nguy c phá s n vì n x u t ng, n vay l n, không th c c u l i n đ n h n, hàng t n kho l n không bán đ c Tuy nhiên có th nh n th y nh ng s li u và nh n

đ nh trên n u cho r ng doanh nghi p s n xu t kinh doanh nói chung và doanh nghi p b t đ ng s n nói riêng đang r i vào tình tr ng ki t qu tài chính thì s mang tính ch quan vì suy lu n đ a ra không d a trên m t mô hình đánh giá

v i nh ng nhân t phù h p v i th tr ng Vi t Nam

V i nh ng quan đi m trên, tác gi th y r ng vi c tìm ki m mô hình d báo ki t qu tài chính h p lý cho các doanh nghi p ngành b t đ ng s n là m t

v n đ th c t đ t ra đòi h i ph i nghiên c u và có nh ng gi i pháp gi i quy t

h p lý, mang l i hi u qu đáp ng yêu c u n đ nh và phát tri n c a doanh nghi p b t đ ng s n nói riêng, và c a n n kinh t nói chung

1.2ăV năđ ănghiênăc u:

tài này tác gi t p trung vào các n i dung lý thuy t v các mô hình

ki t qu tài chính đư đ c nghiên c u tr c đây

1.3 M cătiêuănghiênăc u:

- Gi i thi u mô hình nhân t d báo ki t qu tài chính cho các doanh nghi p ngành b t đ ng s n Vi t Nam

- Ki m đ nh s phù h p c a mô hình và ch ra nh ng nhân t có Ủ ngh a trong d báo ki t qu tài chính c a các doanh nghi p b t đ ng s n Vi t Nam

1.4 Ph ngăphápănghiênăc u:

T ng h p và nghiên c u các d li u đ nh tính k t h p v i các th ng kê phân tích các d li u đ nh l ng nh m làm rõ v n đ c n nghiên c u

Ph ng pháp đ nh l ng đó là Excel, Stata

Ngu n d li u t th tr ng ch ng khoán Vi t Nam

1.5 Ph măviăvàăđ iăt ngănghiênăc u:

i v i bài nghiên c u này, tác gi ch d ng l i vi c ki m đ nh s tác

đ ng c a các nhân t đ n vi c d báo ki t qu tài chính c a các doanh nghi p

b t đ ng s n niêm y t trên sàn HOSE và HNX t n m 2005 đ n 2012 Sau khi

t ng h p s li u và h i quy theo mô hình kinh t l ng, tác gi đ a ra nh n xét v các nhân t nh h ng đ n d báo ki t qu tài chính nh th nào

Ch ng 4: Nghiên c u th c nghi m các công ty ngành b t đ ng s n t i

Vi t Nam

- Ki m đ nh mô hình tác đ ng c a các nhân t nh h ng đ n d báo ki t

qu tài chính c a các công ty b t đ ng s n Vi t Nam

- Trình bày k t lu n ki m đ nh t mô hình nghiên c u

V m t th c ti n: đ tài c ng đư trình bày tác đ ng c a m t s nhân t

đ n vi c d báo ki t qu tài chính c a các doanh nghi p b t đ ng s n Vi t Nam và cung c p đ c thêm m t b ng ch ng th c nghi m ch ng minh cho

vi c áp d ng mô hình d báo ki t qu tài chính t i Vi t Nam

2.ăT ngăquanăcácăk tăqu ănghiênăc uăv ămô hình d ăbáoăki tăqu ătàiă chính doanhănghi pătrênăth ăgi i:

Beaver (1966) đư đ t nh ng n n t ng đ u tiên cho vi c phát tri n mô hình

đ nh l ng d báo s phá s n c a các công ty thông qua vi c xây d ng thang

ki m tra phân lo i d a trên ki m đ nh t trong đi u ki n đ n bi n Trong nghiên c u th c nghi m, Beaver đư s d ng các ch tiêu tài chính thu th p t

79 công ty (ắphá s n” và ắkhông phá s n”) trong giai đo n 1954 - 1964 và khám phá ra ch m t ch s tài chính (ti n m t/t ng n ) là nhân t d báo t t

nh t v vi c phá s n doanh nghi p

Ti p theo đó, các nhà nghiên c u đư ti n hành nh ng nghiên c u l p t i nhi u th tr ng khác nhau và nghiên c u phát tri n mô hình, c ng nh đ

xu t mô hình nghiên c u khác, t u chung tác gi th ng kê đ c 4 tr ng phái

đ c nghiên c u ph bi n và công nh n r ng rưi, đ c tóm t t nh sau:

Altman (1968) đ a ra mô hình nghiên c u MDA:

Pi = + 1X1it+ 2X2it+ 3X3it+ 4X4it+ 5X5it

Pi: Xác su t công ty phá s n, b ng 0 n u công ty phá s n và b ng 1 trong

tr ng h p còn l i

X1: V n luân chuy n/ T ng tài s n

X2: Thu nh p gi l i/ T ng tài s n

X3: L i nhu n tr c thu / T ng tài s n

X4: Giá tr th tr ng/ Giá tr s sách c a các kho n n

X5: Doanh thu/ T ng tài s n

Qua ki m đ nh 33 công ty phá s n và 33 công ty bình th ng trong giai

đo n 1946 ậ 1964, tác gi khám phá ra 5 nhân t có Ủ ngh a d báo vi c phá

s n doanh nghi p (V n luân chuy n/T ng tài s n, Thu nh p gi l i/T ng tài

s n, L i nhu n tr c thu /T ng tài s n, Giá tr th tr ng/Giá tr s sách c a các kho n n , Doanh thu/T ng tài s n) v i đ phù h p đ n 95% Vì lý do này,

mô hình MDA đ c s d ng r ng rãi b i các nhà nghiên c u sau này v phá

s n doanh nghi p nh Altman và c ng s (1977), Apetiti (1984), Izan (1984), Micha (1984), Shirata (1998), Ganessalingam và Kumar (2001)

2.2 Tr ng phái mô hình Logit:

Tuy nhiên, Eisenbeis (1977), Ohlson (1980) và Jones (1987) phát hi n ra

m t s đi u ch a th a đáng trong mô hình MDA khi đ a ra nh ng gi đ nh

d a vào tính tiêu chu n và đ phân tán nhóm i u này có l d n đ n ch ch trong ki m đ nh Ủ ngh a và d báo t l sai s

Oh lson (1980) đư gi i thi u mô hình Logit:

Pi=1/[1+exp{- ( + 1X1it+ 2X2it+ 3X3it+ 4X4it+ 5X5it+ 6X6it+ 7X7it+ 8X8it+ 9X9it)}]

X1: log(T ng tài s n/ Ch s giá theo GNP)

c u trúc tài chính (T ng n /T ng tài s n), bi u hi n và thanh kho n hi n hành

là nh ng nhân t quy t đ nh vi c phá s n doanh nghi p Ngoài ra, mô hình Logit này ch s d ng d li u trung bình t i m t giai đo n Do đó, ch th c

hi n quan sát m t n m cho các công ty Các bi n ph thu c này đ c phân

lo i thành 2 tr ng thái là ắki t qu ” và ắkhông ki t qu ”

n n m 2004, hai v n đ kinh t l ng c a mô hình Logit t i m t th i

đi m đ c đem ra th o lu n (Hillegiesit, 2004) V n đ đ u tiên là vi c ch n

m u chéo, đi u này phát sinh t vi c s d ng quan sát v các công ty phá s n

m t cách không ng u nhiên, và v n đ th hai là vi c mô hình th t b i khi tính toán nh ng thay đ i theo th i gian đ ph n ánh nh ng r i ro c b n c a vi c phá s n i u này d n t i s ph thu c vi c thu th p d li u t i m t th i đi m nào đó Shumway (2001) ch ra r ng nh ng v n đ này d n t i c l ng b

ch ch, không hi u qu và mâu thu n nhau Nh m gi i quy t các v n đ này, Shumway (2001) đư d báo s phá s n thông qua mô hình Hazard và khám phá ra r ng mô hình này u vi t h n mô hình Logit đ c gi i thi u tr c đây

và mô hình MDA Mô hình này th t s là mô hình L ogit đa th i đi m b i vì

ch c n ng th t s c a 2 mô hình là gi ng nhau Vì lỦ do đó, mô hình Hazard

có th i gian r i r c v i hi p ph ng sai th i gian, có th đ c c l ng thông qua các máy tính hi n t i b ng phân tích h i quy binary logistic c tính chính c a mô hình Hazard bao g m hi p ph ng sai c th c a công ty

c n đ c cho phép bi n thiên theo th i gian đ c l ng hi u qu h n và

ch c n ng c b n c a Hazard c ng c n, nh ng hi p ph ng sai này có th

đ c c l ng tr c ti p v i các nhân t v mô đ ph n ánh nh ng thay đ i quan tr ng trong môi tr ng

2.3 Tr ngăpháiămôăhìnhăcâyăphânăl p,ăm ngăn ăron:

Trong nh ng n m g n đây, trong d báo ki t qu tài chính thì các lo i thu t toán khám phá đ c chú Ủ nh m ng n ron (neural networks) và cây phân nhánh (decision tree) và đ c áp d ng cho các v n đ d báo phá s n và

m t s c i ti n đáng l u Ủ Nh ng nghiên c u v d báo phá s n kh i đ u t

n m 1990 v i Bell và c ng s (1990), Tam và Kiang (1992), Wilson và c ng

s (1992), Coat và Fant (1993), Udo (1993), Fletcher và Goss (1993), Altman

và c ng s (1994), Boritz và Kennedy (1995), Back và c ng s (1996), Etheridge và Sriam (1997), Yang và c ng s (1999), Fan và Palaniswami (2000), Atiya (2001) s d ng đ d báo ki t qu tài chính cho ngành ngân hàng và m t s ngành ngh kinh doanh khác v n ti p t c còn giá tr th c ti n

M ng n ron là m t c u trúc phi tuy n tính do đó chúng có th phân bi t

nh ng m u không th phân tách m t cách tuy n tính và không c n d li u đ theo dõi b t k s phân ph i xác su t c th nào M ng n ron đ c khám phá

là m t cách phân lo i t t h n là các ph ng pháp phân tích bi t s trong m t

s công trình d a trên s li u th ng kê t các công ty M (Odom và Shada, 1990; Tan và Kiang, 1990, 1992; Coats và Fant, 1993; Wilson và Sharda, 1994)

Tuy nhiên, khuy t đi m chính c a các mô hình m ng n ron là s khó

kh n khi xây d ng mô hình, th i gian c n đ hoàn t t quá trình l p đi l p l i

và s khó kh n trong vi c di n d ch mô hình So v i mô hình m ng n ron,

mô hình cây phân nhánh không ch là c u trúc phi tuy n tính (nh ng m u không th phân tách m t cách tuy n tính và cho phép d li u đ theo dõi b t

k s phân ph i xác su t c th nào), mà còn d dàng đ di n d ch k t qu mà

không c n có s chu n b nhi u d li u ban đ u và x lý t t v i l ng d

li u l n trong th i gian ng n

Zheng và Yanhui (2007) đư dùng ph ng pháp cây phân nhánh đ d báo

ki t qu tài chính trong nghiên c u c a mình Các tác gi đư gi i thi u nh ng

u đi m c a vi c s d ng cây phân nhánh CHAID (Chi-square automatic interaction detection) khi so sánh v i mô hình m ng n ron là ph c t p trong xây d ng và di n d ch ho c mô hình th ng kê nh là h i quy b i và h i quy logistic khi nh ng m u c s d li u c n phân tách m t cách tuy n tính và

m u ph i theo phân ph i chu n đa bi n Nghiên c u c a hai ông trên 48 công

ty niêm y t trên sàn ch ng khoán Trung Qu c trong giai đo n 2003 - 2005 và khám phá ra nh ng nhân t nh h ng đ n d báo ki t qu tài chính là Dòng

ti n m t t ho t đ ng/N hi n hành, ROA, T ng tr ng t ng tài s n và T l

ph i thu khách hàng Hai ông c ng l u Ủ r ng th t không phù h p khi s d ng thông tin tài chính đ d báo ki t qu tài chính ch tr c 4 n m Tuy nhiên, k t

qu này đ c ch ng minh b i k t qu c a nghiên c u ki m đ nh trong đó ch

ra mô hình phân nhánh cây là mô hình có giá tr trong d báo ki t qu tài chính Trung Qu c v i m c đ gi i thích lên t i 80%

2.4 Tr ngăpháiămôăhìnhăZ-score:

Altman (1968) nghiên c u các công ty khác nhau t i M và phát minh ra

ch s Z (Z-score) Ch s này đ c công nh n và s d ng r ng rãi t i nhi u

n c trên th gi i Ch s này bao g m 5 ch s X1 (V n luân chuy n/T ng tài

s n), X2 (L i nhu n gi l i/T ng tài s n), X3 (L i nhu n tr c lãi vay và thu /T ng tài s n), X4 (Giá tr th tr ng c a v n ch s h u/Giá tr s sách

c a t ng n ), X5 (Doanh thu/T ng tài s n), c th nh tr ng h p doanh nghi p đư c ph n hóa ngành s n xu t Altman đ xu t mô hình:

Z = 1.2X1 +1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5

Mô hình này đ c di n gi i nh sau:

N u Z > 2.99: Doanh nghi p n m trong vùng an toàn, ch a có nguy c

T mô hình c a Altman có th th y doanh nghi p c n qu n tr đ t ng ch

s Z lên, tùy theo tình hu ng mà s quy t đ nh nh ng gi i pháp c th Ví d : trong tr ng h p tài s n đang b n , khi bán chúng đi, v n luân chuy n có th

s không t ng lên, nh ng t ng n (m u s X4) s gi m, chi phí lãi vay và

kh u hao c ng gi m T l l i nhu n vì th s t ng, t s X2, X3 s t ng lên

N u qu n lý t t doanh nghi p s có thêm ti n m t đ ho t đ ng, t c là có thêm

v n luân chuy n đi u này làm t s X1 t ng lên theo T ví d trên, có th

th y vi c bán đi nh ng tài s n không ho t đ ng s t o ra nh h ng t t đ n s

t ng tr ng c a các ch s Z C n l u Ủ không ph i vi c bán tài s n nào c ng làm ch s Z t ng lên (nh ng tài s n là ngu n ch y u phát sinh doanh thu) do

đó doanh nghi p ph i c n tr ng trong vi c phân lo i tài s n

3.ăMôăhìnhăd ăbáoăki tăqu ăđ ăxu t:

d báo kh n ng x y ra s ki t qu tài chính c a doanh nghi p ngành

b t đ ng s n mà ta quan quan tâm (chính là xác su t x y ra), c th trong

tr ng h p này là doanh nghi p nghiên c u có trong tình tr ng ki t qu tài chính hay không Bi n nghiên c u có hai bi u hi n nh v y g i là bi n thay phiên, hai bi u hi n này s đ c mã hóa thành hai giá tr là 0 và 1 và d i

d ng này g i là bi n nh phân Khi bi n ph thu c d ng nh phân thì không

th phân tích v i d ng h i quy thông th ng vì làm nh v y s xâm ph m các

gi đ nh, r t d th y là khi bi n ph thu c ch có hai bi u hi n thì th t không phù h p khi gi đ nh r ng ph n d có phân ph i chu n, mà thay vào đó s có phân ph i nh th c, đi u này s làm m t hi u l c c a các ki m đ nh th ng kê trong phép h i quy t hông th ng M t khó kh n khác khi dùng h i quy tuy n tính thông th ng là giá tr d đoán đ c c a bi n ph thu c không th đ c

di n d ch nh xác xu t (giá tr c l ng c a bi n ph thu c trong h i quy Binary Logistic ph i r i vào kho ng (0,1)) Do đó, tác gi ng d ng h i quy Binary Logistic đ xây d ng mô hình ki m đ nh d đoán kh n ng x y ra s

ki t qu tài chính c a doanh nghi p b t đ ng s n t i Vi t Nam v i nh ng thông tin c a bi n đ c l p (bi n tài chính) mà tác gi có đ c

3.1 Mô hình Binary Logistic:

V i h i quy Binary Logistic, thông tin chúng ta c n thu th p v bi n ph thu c là m t s ki n nào đó có x y ra hay không, bi n ph thu c Y lúc này có hai giá tr 0 và 1, v i 0 là không x y ra hi n t ng ta quan tâm và 1 là có x y

ra, và t t nhiên là c thông tin v các bi n đ c l p X T bi n ph thu c nh phân này, m t th t c s đ c dùng đ d đoán xác su t s ki n x y ra theo quy t c n u xác su t đ c d đoán l n h n 0,5 thì k t qu d đoán s cho là

ắcó” x y ra s ki n, ng c l i thì k t qu d đoán s là ắkhông” Chúng ta s nghiên c u mô hình hàm Binary Logistic trong tr ng h p đ n gi n nh t là khi ch có m t bi n đ c l p X

Ta có mô hình hàm Binary Logistic nh sau:

Trong công th c này Pi=E(Y= )=P(Y=1) g i là xác su t đ s ki n

x y ra (Y=1) khi bi n đ c l p X có giá tr c th là Xi Ký hi u bi u th c

là z, ta vi t l i mô hình Binary Logistic nh sau:

= Hay vi t cách khác:

là d ng hàm h i quy Binary Logistic Và ta có th m r ng mô hình Binary Logistic cho 2 hay nhi u bi n đ c l p Xk Nh v y, vi c ng d ng mô hình Binary Logistic cho nhi u bi n đ c l p (bi n tài chính) theo mô hình c a tác gi là phù h p

3.2 Di nă d chă cácă h ă s ă h iă quyă c aă môă hìnhă Binary Logistic:

Tên g i h i quy Binary Logistic xu t phát t quá trình bi n đ i l y logarit c a th t c này S chuy n hóa này làm cho các h s c a h i quy Binary Logisti c có ngh a khác v i h s h i quy trong tr ng h p thông

th ng v i các bi n ph thu c d ng th p phân và tr nên khó di n d ch ý ngh a

T công th c (*) ta hi u h s c l ng cho bi t khi X1 t ng m t đ n

v thì t ng đ n v

Tuy nhiên n u ta ch quan tâ m đ n chi u h ng c a tác đ ng thì th y

r ng ph ng trình bên trái c a (*) đ ng bi n v i Pi (t c xác su t Y=1) nên n u

h s mang d u d ng thì t ng Xi s làm t ng kh n ng Y nh n giá tr 1 trong khi h s mang d u âm s làm gi m kh n ng này

Ta có

i u này đ c di n d ch là tác đ ng biên c a X1 lên xác su t Y nh n giá

tr b ng 1 ph thu c vào giá tr c a X Tác đ ng biên c a X1 lên kh n ng Y=1 xác đ nh v i xác su t ban đ u = 0,5

H i quy Binary Logistic c ng đòi h i ta ph i đánh giá đ phù h p c a

mô hình o l ng đ phù h p t ng quát c a mô hình Binary Logistic đ c

d a trên ch tiêu -2LL (vi t t t c a ậ 2 log likelihood), th c đo này có Ủ ngh a gi ng nh SSE (Sum of squares of error) ngh a là càng nh càng t t, giá

tr -2LL càng nh càng th hi n đ phù h p cao V n đ này đ c các ph n

m m x lý nên h tr nhi u cho vi c di n d ch đ phù h p c a mô hình

3.4 Ki măđ nhăỦăngh aăc aăcácăh ăs :

i v i h i quy Binary Logistic, đ i l ng Wald Chi Square đ c s

d ng đ ki m đ nh Ủ ngh a th ng kê c a h s h i quy t ng th Cách s d ng

m c Ủ ngh a Sig cho ki m đ nh Wald c ng theo quy t c thông th ng Wald Chi Square đ c tính b ng cách l y c l ng h s h i quy c a bi n đ c l p trong mô hình Binary Logistic chia cho sai s chu n c a c l ng h s h i quy này, sau đó bình ph ng lên theo công th c sau:

Wald Chi ậSquare =

3.5 Xácăđ nhăbi năph ăthu c:

V ph ng di n pháp lý, theo Lu t Doanh nghi p quy đ nh các tr ng

h p gi i th doanh nghi p nh : (i) k t thúc th i h n ho t đ ng đư ghi trong

i u l công ty mà không có quy t đ nh gia h n; (ii) theo quy t đ nh c a ch doanh nghi p đ i v i doanh nghi p t nhân; c a t t c thành viên h p danh

đ i v i công ty h p danh; c a H i đ ng thành viên, ch s h u công ty đ i

v i công ty trách nhi m h u h n; c a i h i đ ng c đông đ i v i công ty c

ph n; (iii) Công ty không còn đ s l ng thành viên t i thi u theo quy đ nh

c a Lu t này trong th i h n sáu tháng liên t c; (iv) B thu h i Gi y ch ng

nh n đ ng kỦ kinh doanh

Theo Lu t Phá s n, đ c p doanh nghi p lâm vào tình tr ng phá s n khi doanh nghi p không có kh n ng thanh toán đ c các kho n n đ n h n khi

ch n có yêu c u thì coi là lâm vào tình tr ng phá s n Theo hi u bi t c a tác

gi , nh ng quy đ nh trong v n b n quy ph m pháp lu t mang tính đ nh tính, tác gi ch a th y m t nghiên c u mang tính đ nh l ng quy đ nh v bi u hi n

c a tình tr ng doanh nghi p ki t qu tài chính d n t i gi i th ho c phá s n theo lu t đ nh Bên c nh đó, nh ng doanh nghi p nghiên c u (niêm y t t i HOSE và HNX) ph i tuân th nh ng quy đ nh nghiêm ng t v công b thông tin đ đ c giao d ch trên th tr ng và đáp ng các quy đ nh kh t khe v báo cáo lãi, l Do đó, hi n t ng ắlàm đ p s sách” hay s d ng ắth thu t k toán” c ng tác đ ng đ n các nhà qu n lý doanh nghi p, các c đông, nhà đ u

t và các bên có liên quan khác Trên c s các lý lu n đó, tác gi đ xu t xây

3.6 Xácăđ nhăbi năđ căl p:

T ng h p các nghiên c u tr c đây, các nhân t tác đ ng đ n s ki t qu

tài chính c a các công ty nh sau:

B ng 3 1: Các nhân t tác đ ng đ n s ki t qu tài chính c a doanh nghi p

1 I1 WCTA V n luân chuy n/ T ng tài s n Altman (1968), Ohlson (1980)

3 I3 EBITTA L i nhu n tr c thu / T ng tài

4 I4 MVEBVL Giá tr th tr ng c a v n/Giá tr

s sách c a các kho n n Altman (1968)

5 I5 STA Doanh thu/ T ng tài s n Altman (1968), Soo-Wah Low (2001)

11 I11 CHIN Ph n tr m thay đ i trên thu nh p Ohlson (1980), Soo-Wah Low (2001)

12 I12 NIM L i nhu n biên Andreica (2009)

13 I13 CLE N ph i tr / V n ch s h u Andreica (2009)

Ngu n: tác gi t ng h p

T b ng 3.1, tác gi nh n th y nh ng nghiên c u t i các qu c gia phát

tri n đ a ra nhi u nhân t tác đ ng h n so v i các nghiên c u t i th tr ng

m i n i, nh nghiên c u c a Soo-Wah Low (2001) t i Malaysia, Piruna

(2009) t i Thái Lan ch có 2, 3 bi n nhân t tác đ ng đ n vi c d báo ki t qu

tài chính c a doanh nghi p Trong đi u ki n nghiên c u c a ngành b t đ ng

s n n c ta, tác gi đ xu t ki m đ nh các nhân t sau:

B ng 3.2: Các nhân t đ xu t ki m đ nh d báo ki t qu tài chính c a doanh

nghi p ngành b t đ ng s n

1 I3 EBITTA L i nhu n tr c thu /T ng tài s n Altman (1968), Ohlson (1980), Piruna (2009)

2 I5 STA Doanh thu/ T ng tài s n Altman (1968), Soo-Wah Low (2001)

4 I7 TLCA T ng n / T ng tài s n ng n h n Piruna (2009)

7 I11 CHIN Ph n tr m thay đ i trên thu nh p Ohlson (1980), Soo-Wah Low (2001)

8 I12 NIM L i nhu n biên Andreica (2009)

9 I13 CLE N ph i tr / V n ch s h u Andreica (2009)

chính Các h s c l ng l n l t đ c ký hi u là 3, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12,

13, 14 Khi ki m đ nh mô hình, ta ti n hành c l ng các h s b ng cách

t i đa hóa kh n ng m t hi n t ng có th x y ra v i tên g i c l ng v i

kh n ng x y ra t i đa ( c l ng thích h p c c đ i - Maximum Likelihood Estimation)

4.ăKi măđ nhămôăhìnhătácăđ ngăc aăcácăch ăs ătàiăchínhăđ năd ăbáoă

ki tăqu ăc aăcácăcôngătyătrongăngànhăb tăđ ngăs n:

4.1 Ph ngăphápăki măđ nhăvàăthuăth păs ăli u:

Tác gi ti n hành thu th p d li u t 58 công ty b t đ ng s n trên th

tr ng ch ng khoán Vi t Nam Các ch s đ c tính toán d a trên báo cáo tài chính đư ki m toán, s m u quan sát thu th p t 58 công ty trong 8 n m (t

n m 2005 đ n n m 2012), đ ng th i tác gi s d ng ph ng pháp logit, probit

v i các hi u ng c đ nh (FE), hi u ng ng u nhiên (RE) đ ki m đ nh mô hình tác gi đ xu t Tác gi báo cáo quá trình ki m đ nh mô hình nh sau:

Ki măđ nh mô hình logit v i bi n ph thu c C cho t ng hi u ng c

đ nh (FE) và hi u ng ng uăănhiênă(RE)ăđ tìm ra mô hình nào hi u qu :

K t qu ch y mô hình hi u ng FE cho th y : không cho đ c k t qu nên mô hình đ xu t không phù h p

K t qu ch y mô hình hi u ng RE cho th y: không cho đ c k t qu nên mô hình đ xu t không phù h p

Ki măđ nh mô hình logit v i bi n ph thu c C1 cho t ng hi u ng c

đ nh (FE) và hi u ng ng u nhiênă(RE)ăđ tìm ra mô hình nào hi u qu :

Hình 4 1: Mô hình logit v i bi n ph thu c C1, FE

K t qu ch y mô hình cho th y:

Ch có 1 bi n có tác đ ng đ n d đoán ki t qu tài chính c a doanh nghi p b t đ ng s n đó chính là CHIN v i đ tin c y 95%, các bi n còn l i không có Ủ ngh a v m t th ng kê

Hình 4 2: Mô hình logit v i bi n ph thu c C1, RE

K t qu ch y mô hình cho th y:

Ch có 2 bi n có tác đ ng đ n d đoán ki t qu tài chính c a doanh nghi p b t đ ng s n đó chính là: TLTA, NIM v i đ tin c y 95%, các bi n còn l i không có Ủ ngh a v m t th ng kê

T k t qu ch y 2 mô hình trên, tác gi dùng phép ki m đ nh Hausman

đ l a ch n mô hình có hi u qu t t h n:

Hình 4 3: Ki m đ nh Hausman đ l a ch n mô hình logit v i bi n ph thu c

C1

K t qu thu đ c: cho th y giá tr p = 0.3034>0.05 nên ta k t lu n ch p

nh n gi thuy t s khác bi t không có h th ng, t đó ta ch n mô hình logit

v i bi n ph thu c C1, RE

Di n gi i k t qu mô hình Logit v i bi n ph thu c C1, RE v i 2 bi n tác

đ ng đ n kh n ng x y ra tình tr ng ki t qu tài chính c a công ty i v i h

s c l ng 8 = 7.811653 cho bi t khi T ng n /T ng tài s n t ng 1 đ n v

thì log c a t l (Pi/1-Pi) t ng 7.811653 đ n v Ngoài ra, log c a t l (Pi/1-Pi)

đ ng bi n v i Pi (t c xác su t Y=1) nên v i 8 = 7.811653>0 mang d u d ng thì t ng T ng n /T ng tài s n s làm t ng kh n ng Y nh n giá tr 1 T ng

t , ta hi u h s c l ng 12 = 13.99981 cho bi t khi L i nhu n biên t ng 1

đ n v thì log c a t l (Pi/1-Pi) t ng 13.99981 đ n v Ngoài ra, log c a t l (Pi/1-Pi) đ ng bi n v i Pi (t c xác su t Y=1) nên v i 12 = 13.99981>0 mang

d u d ng thì t ng L i nhu n biên s làm t ng kh n ng Y nh n giá tr 1