Lựa chọn mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam 2011 - 2020

Abstract

Dự báo kiệt quệ tài chính hay phá sản là luôn là chủ đề được quan tâm hơn bao giờ hết, nhất là trong tình hình kinh tế diễn biến phức tạp như hiện. Dự báo kiệt quệ cung cấp nhiều thông tin hữu ích cho các nhà quản trị công ty, nhà đầu tư, tổ chức tín dụng và các bên liên quan khác. Các mô hình dự báo được sử dụng trong nghiên cứu được kế thừa từ các mô hình trong nghiên cứu gốc của Altman (1968), Springate (1978) và Zmijewski (1984) với kỹ thuật phân tích phân biệt đa biến và phân tích probit tương ứng. Đề tài được tiến hành dựa trên sự so sánh mức độ dự báo chính xác kiệt quệ tài chính giữa các mô hình, từ đó lựa chọn mô hình phù hợp nhất để áp dụng tại thị trường Việt Nam. Dữ liệu được thu thập từ các công ty thuộc lĩnh vực sản xuất được niêm yết trên các sàn HNX, HOSE và UPCoM trong giai đoạn 2011 - 2020. Để đánh giá khả năng dự báo kiệt quệ của các mô hình, tác giả sử dụng giá trị eigenvalue, pseudo R2 và confusion matrix để xác định mức độ dự báo chính xác của mỗi mô hình tại thời điểm 1, 2 và 3 năm trước khi xảy ra kiệt quệ. Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô hình đều có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam với mức độ chính xác khá cao, trong đó mô hình hồi quy đa biến của Springate được đánh giá là phù hợp hơn các mô hình còn lại dựa trên các tiêu chí đưa ra. Nghiên cứu đã góp phần đem lại một góc nhìn khách quan khác về bức tranh toàn cảnh kiệt quệ tài chính tại Việt Nam cũng như trên thế giới.