Khóa luận Ứng dụng mô hình logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết trên các sở giao dịch chứng khoán Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh

Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vẫn còn là đề tài nóng, gây tranh cãi trong thời gian dài và đến nãy vẫn còn đƣợc nhiều sự quan tâm từ các tổ chức tín dụng và các nhà kinh tế đặc biệt ở Việt Nam. Có thể thấy các ngân hàng thƣơng mại trong nƣớc đều có hệ thống xếp hạng tín dụng riêng, tuy nhiên kết quả xếp hạng đƣợc điều chỉnh theo ý kiến chủ quan của từng ngân hàng thông qua các chỉ tiêu định tính. Hàng năm, CIC đã xếp hạng đƣợc trên 10.000 doanh nghiệp và xuất bản các ấn phẩm chuyên sâu về các ngành của các công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán. Tuy nhiên hệ thống xếp hạng này tuy có nguồn tin cậy cao và đƣợc các tổ chức tín dụng sử dụng phổ biến nhƣng vẫn cần nghiên cứu chỉnh sửa bổ sung quy trình XHTD cho phù hợp hơn với thực tế và chuẩn quốc tế và ứng dụng đƣợc các mô hình mang tính hiệu quả cao hơn. Do đó nghiên cứu đã đƣa ra cách tiếp cận đối với các doanh nghiệp niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam bằng mô hình hồi quy nhị phân Logistic. Tiếp cận và thông qua chọn lọc các chỉ tiêu tài chính, nghiên cứu đã cho thấy các chỉ số tài chính này có thể phản ánh mức độ rủi ro của doanh nghiệp và không thông qua các yếu tố định tính và loại bỏ đƣợc ý kiến chủ quan của ngƣời đánh giá. Mô hình Logistic đã đƣợc sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học trên thế giới và đƣợc áp dụng trong nhiều công trình nghiên cứu do tính ứng dụng cao, phù hợp và linh hoạt trong nhiều môi trƣờng khác nhau. Do đó, kế thừa và ứng dụng mô hình Logistic từ các nghiên cứu nƣớc ngoài ở Việt Nam đang đƣợc chú trọng và hứa hẹn việc áp dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng không chỉ đối với doanh nghiệp niêm yết mà còn có hiệu quả đối với hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các NHTM ở Việt Nam trong tƣơng lai. Đề tài đã hệ thống hóa lý thuyết về xếp hạng tín dụng và ƣu nhƣợc điểm khi ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp niêm yết. Từ 109 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh có báo cáo tài chính đầy đủ đƣợc đã đƣợc kiểm toán qua 4 năm 2012 - 2015 bằng mô hình Logistic đã đƣa ra đƣợc mô hình dự báo:

pdf100 trang | Chia sẻ: phamthachthat | Ngày: 07/08/2017 | Lượt xem: 702 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Khóa luận Ứng dụng mô hình logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp ngành xây dựng được niêm yết trên các sở giao dịch chứng khoán Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
c cặp biến có quan hệ tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Bên cạnh đó, hệ số ở một vài biến có dấu trái với giả thiết vì vậy có khả năng loại thêm một vài biến ra khỏi mô hình nhằm đảm bảo ý nghĩa thống kê. Điều này cũng có hạn chế là sẽ dẫn đến sai sót trong việc loại đi những biến cần thiết phải có trong mô hình. Do đó, để tránh trƣờng hợp trên, ta so sánh -2LL của mô hình khi đã bỏ bớt biến nghi vấn so với mô hình. 2.4.2.2. Kiểm định Walk Bảng 2.6: Kiểm định Wald với đầy đủ các biến số B S.E. Wald Sig. Exp(B) D -1,679 1,504 1,246 ,264 ,187 X1 -1,918 1,724 1,238 ,266 ,147 X2 1,051 1,442 ,531 ,466 2,861 X3 -,076 ,050 2,287 ,130 ,927 X4 -23,601 7,042 11,233 ,001 ,000 X5 1,652 1,176 1,976 ,160 5,220 X6 ,119 ,099 1,440 ,230 1,126 X7 -5,634 2,714 4,308 ,038 ,004 X8 3,681 3,581 1,057 ,304 39,680 X9 -1,790 3,441 ,271 ,603 ,167 X10 2,318 3,453 ,451 ,502 10,157 X11 -8,734 23,226 ,141 ,707 ,000 X12 8,900 3,827 5,408 ,020 7335,603 Constant 14,113 5,834 5,853 ,016 1347020,109 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 56 Dựa vào mô hình đƣợc ƣớc lƣợng với đầy đủ các biến số (Xem phụ lục 3), đầu tiên ta xét cặp biến có tƣơng quan mạnh r (X1,X2), xem xét loại một trong hai biến hoặc cả hai biến. Nhìn vào bảng trên ta thấy Sig của cả hai biến đều >0,05 cho thấy mối liên hệ giữa sự thay đổi của X1, X2 với biến phụ thuộc Y đều có thể không có ý nghĩa thống kê. Tiến hành lần lƣợt loại biến X1, X2 và cả X1, X2 cho thấy (xem Phụ lục 4,5,6) nếu loại cả hai biến thì giá trị -2LL thay đổi không đáng kể và hệ số Sig của các biến còn lại giảm đáng kể và nếu loại một trong hai biến thì Sig của biến còn lại vẫn >0,05 cho thấy thỏa mãn khi loại cả hai biến. Bảng 2.7: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X1,X2 B S.E. Wald Sig. Exp(B) D -1,400 1,394 1,008 ,315 ,247 X3 -,057 ,047 1,442 ,230 ,945 X4 -22,599 5,653 15,980 ,000 ,000 X5 1,564 ,868 3,245 ,072 4,779 X6 ,055 ,084 ,433 ,511 1,057 X7 -5,371 2,547 4,446 ,035 ,005 X8 5,291 3,683 2,063 ,151 198,465 X9 -2,120 3,471 ,373 ,541 ,120 X10 2,097 3,020 ,482 ,488 8,138 X11 -11,661 23,009 ,257 ,612 ,000 X12 8,663 3,637 5,674 ,017 5786,415 Constant 12,798 3,574 12,822 ,000 361561,195 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Tiếp tục với cặp biến có mối quan hệ tƣơng quan r (X9, X11) (xem Phụ lục 7,8,9) tƣơng tự ta thấy nếu loại cả hai biến thì giá trị -2LL thay đổi không đáng kể, nếu loại một trong hai biến thì Sig của biến còn lại vẫn >0,05 cho thấy cả hai biến đều không có ý nghĩa thống kê với biến phục thuộc. Do đó, thỏa mãn khi loại cả hai biến. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 57 Thực hiện phân tích hồi quy Binary Logistic, loại biến X9, X11 ta có kết quả (Sig. <0,05) Bảng 2.8: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X9,X11 B S.E. Wald Sig. Exp(B) D -1,927 1,289 2,233 ,135 ,146 X3 -,045 ,040 1,282 ,258 ,956 X4 -20,142 4,724 18,180 ,000 ,000 X5 1,107 ,753 2,159 ,142 3,026 X6 ,043 ,083 ,269 ,604 1,044 X7 -4,850 2,410 4,049 ,044 ,008 X8 4,030 3,693 1,191 ,275 56,247 X10 ,353 2,062 ,029 ,864 1,424 X12 7,340 3,124 5,519 ,019 1540,513 Constant 12,199 3,569 11,687 ,001 198668,184 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Nhìn vào bảng trên ta thấy giá trị Sig của các biến X10, X6 khá lớn hơn 0,05, tiến hành chạy mô hình loại biến (xem Phụ lục 10,11,12) ta thấy giá trị -2LL cũng thay đổi không đáng kể, và giá trị Sig của các biến còn lại không tăng thỏa mãn khi loại cả hai biến. Thực hiện phân tích hồi quy Binary Logistic, loại biến X6, X10 ta có kết quả (Sig. <0,05) Bảng 2.9: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X6,X10 B S.E. Wald Sig. Exp(B) D -1,851 1,248 2,198 ,138 ,157 X3 -,040 ,038 1,086 ,297 ,961 X4 -20,037 4,597 18,999 ,000 ,000 X5 1,028 ,530 3,762 ,052 2,795 X7 -4,328 2,032 4,537 ,033 ,013 X8 4,586 3,315 1,914 ,166 98,132 X12 7,068 2,963 5,691 ,017 1173,702 Constant 11,836 3,323 12,688 ,000 138126,633 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 58 Với mức ý nghĩa là 0,5, các biến X3, X8, D >0,05 do đó tiến hành chạy mô hình loại các biến (xem Phụ lục 13), cho thấy -2LL có tăng, tuy nhiên vẫn ở mức thay đổi chấp nhận đƣợc và Sig của các biến còn lại thỏa mãn. Vì vậy thỏa mãn khi loại biến. Thực hiện phân tích hồi quy Binary Logistic, loại biến X3, X8, D ta có kết quả (Sig. <0,05) Bảng 2.10: Kiểm định Wald loại bỏ các biến X3,X8, và D B S.E. Wald Sig. Exp(B) X4 -18,300 3,750 23,813 ,000 ,000 X5 ,899 ,417 4,645 ,031 2,456 X7 -3,336 1,483 5,061 ,024 ,036 X12 5,041 2,017 6,243 ,012 154,565 Constant 9,818 2,347 17,493 ,000 18357,509 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Giá trị Sig còn lại của các biến X4, X5, X7, X12 <0,05 nên mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập còn lại có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy chung là 95%. 2.4.2.3. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (Kiểm định Omnibus) Bảng 2.11: Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình Chi-square df Sig. Step 67,876 4 ,000 Block 67,876 4 ,000 Model 67,876 4 ,000 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Dựa vào kết quả có thể thấy mức độ phù hợp của mô hình (xem Phụ lục 13), ta có Sig.<0,05 do vậy mô hình tổng quát cho thấy mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến động lập X4, X5, X7, X12 trong mô hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin cậy trên 99%. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 59 2.4.2.4. Kiểm định mức độ giải thích của mô hình Bảng 2.12: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 56,334 a ,464 ,682 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Hệ số mức độ giải thích của mô hình: Nagelkerke = 0,682. Điều này có nghĩa là 68,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi 4 biến độc lập trong mô hình, còn lại là các biến khác. Giá trị -2LL là 56,334 mặc dù có thay đổi so với mô hình ƣớc lƣợng ban đầu tuy nhiên vẫn ở mức chấp nhận đƣợc. 2.4.2.5. Kiểm định mức độ dự báo tính chính xác của mô hình Bảng 2.13: Kiểm định mức độ dự báo chính xác của mô hình Quan sát Dự báo Y Tỷ lệ dự báo chính xác KHÔNG CÓ RỦI RO TÍN DỤNG CÓ RỦI RO TÍN DỤNG Y KHÔNG CÓ RỦI RO TÍN DỤNG 80 1 98,8 CÓ RỦI RO TÍN DỤNG 6 22 78,6 Tổng tỷ lệ dự báo chính xác 93,6 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Trong số 81 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết không có rủi ro tín dụng (xét theo hàng 80 và 1) mô hình dự báo chính xác là 80. Vậy tỉ lệ đúng là 98,8%. Trong số 28 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết có rủi ro tín dụng (xét theo hàng 6 và 22), mô hình dự báo chính xác là 22. Vậy tỉ lệ đúng là 93,6%. Vậy tỉ lệ dự báo đúng của toàn mô hình là 93,6% Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 60 2.4.2.6. Thảo luận kết quả hồi quy Bảng 2.14: Mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập B S.E. Wald Sig. Exp(B) X4 -18,300 3,750 23,813 ,000 ,000 X5 ,899 ,417 4,645 ,031 2,456 X7 -3,336 1,483 5,061 ,024 ,036 X12 5,041 2,017 6,243 ,012 154,565 Constant 9,818 2,347 17,493 ,000 18357,509 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) - Biến X4 (Nợ phải trả/Tổng tài sản): Có = -18,300, = 0,000, =10% = = 0 Nếu xác suất xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp ban đầu là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu doanh nghiệp tăng thêm 1 đơn vị Nợ phải trả/Tổng tài sản thì xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp sẽ là xấp xỉ bằng 0 (giảm xấp xỉ 10% so với xác suất ban đầu là 10%). - Biến X5 (Nợ dài hạn/ Vốn chủ sở hữu): Có = 0,899, = 2,456 , =10% = = 0,2144 = 21,44 % Nếu xác suất xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp ban đầu là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu doanh nghiệp tăng thêm 1 đơn vị Nợ dài hạn/Vốn chủ sở hữu thì xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp sẽ là 21,44 % (tăng 11,44% so với xác suất ban đầu là 10%). - Biến X7 (Vòng quay vốn lƣu động): Có = -3,336, = 0,36 , =10% = = 0,0385 = 3,85 % Nếu xác suất xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp ban đầu là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu doanh nghiệp tăng thêm 1 đơn vị Vòng quay Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 61 vốn lƣu động thì xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp sẽ là 3,85% (giảm 6,15% so với xác suất ban đầu là 10%). - Biến X12 (Doanh thu thuần/Tổng tài sản): Có Có = 5,041, = 154,565, =10% = = 0,945 = 94,5% Nếu xác suất xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp ban đầu là 10%, khi các yếu tố khác không đổi, nếu doanh nghiệp tăng thêm 1 đơn vị Vòng quay vốn lƣu động thì xác suất có rủi ro tín dụng của doanh nghiệp sẽ là 95,5% (tăng 84,5% so với xác suất ban đầu là 10%). - Vai trò ảnh hƣởng của các yếu tố Bảng 2.15: Vai trò ảnh hƣởng của các yếu tố STT Biến B EXP(B) Xác suất ban đầu P0=10% Tốc độ tăng (giảm) % Vị trí ảnh hƣởng P1 1 Nợ phải trả/Tổng tài sản -18,300 ,000 ,000% -10% 3 2 Nợ dài hạn/Vốn chủ sở hữu ,899 2,456 21,44 % 11,44% 2 3 Vòng quay vốn lƣu động -3,336 ,036 3,85 % -6,15% 4 4 Doanh thu thuần/Tổng tài sản 5,041 154,565 94,5% 84,5% 1 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Trong các biến ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng, biến Doanh thu/Tổng tài sản có ảnh hƣởng mạnh nhất, và còn lại theo thứ tự là: Nợ dài hạn/Vốn chủ sở hữu; Nợ phải trả/Tổng tài sản; Vòng quay vốn lƣu động. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 62 2.4.2.7. Dự báo của mô hình hồi quy Logistic Bảng 2.16: Dự báo mô hình hồi quy Logistic B S.E. Wald Sig. Exp(B) X4 -18,300 3,750 23,813 ,000 ,000 X5 ,899 ,417 4,645 ,031 2,456 X7 -3,336 1,483 5,061 ,024 ,036 X12 5,041 2,017 6,243 ,012 154,565 Constant 9,818 2,347 17,493 ,000 18357,509 (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Từ nguồn xử lý số liệu (xem Phụ lục 13) và căn cứ vào lý thuyết phân tích, ta có đƣợc xác suất rủi ro của doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết: 2.4.2.8. Kết luận Thông qua kết quả ƣớc lƣợng mô hình và kết quả kiểm định các giả thiết ta nhận thấy rằng mô hình hoàn toàn phù hợp, các biến có ý nghĩa thống kê . Vì vậy, có thể sử dụng mô hình Logistic này để tính xác suất phá sản và xếp hạng tín dụng doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng đƣợc niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh. 2.4.2.9. Kết quả xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp nhóm ngành xây dựng niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh Với ngƣỡng xác suất là 0,5, nghĩa là nếu xác suất nhỏ hơn 0,5 thì biến Y nhận giá trị 0 hay đối tƣợng xếp hạng không có rủi ro tín dụng. Nếu xác suất lớn hơn 0,5 thì biến Y nhận giá trị 1 hay đối tƣợng xếp hạng có có rủi ro tín dụng. Do mô hình sử dụng các biến là chỉ tiêu tài chính nên đề tài đƣa ra mối liên hệ giữa xác suất rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp với xếp hạng khách hàng doanh nghiệp dựa vào mô hình chấm điểm tín dụng của CIC và tính toán từ tác giả nhƣ sau: Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 63 Bảng 2.17: Mối liên hệ giữa xác suất rủi ro tín dụng và mức XHTD STT XÁC SUẤT RỦI RO TÍN DỤNG MỨC XẾP HẠNG 1 0.0 → 0.1 AAA 2 0.1 → 0.2 AA 3 0.2 → 0.3 A 4 0.3 → 0.4 BBB 5 0.4 → 0.5 BB 6 0.5 → 0.6 B 7 0.6 → 0.7 CCC 8 0.7 → 0.8 CC 9 0.8 → 0.1 C (Nguồn: Theo bảng xếp hạng tín dụng của CIC) Trên cơ sở hàm hồi quy, dự đoán xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp: Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 64 Bảng 2.18: Kết quả xếp hạng tín dụng của 109 doanh nghiệp ngành xây dựng đƣợc niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh STT MCK P XHTD STT MCK P XHTD STT MCK P XHTD 1 ASM 0,961 C 41 LCG 0,012 AAA 81 SDU 0,043 AAA 2 B82 0,003 AAA 42 LCS 0,048 AAA 82 SIC 0,003 AAA 3 BCE 0,053 BBB 43 LGL 0,488 BB 83 SJE 0,057 AAA 4 BHT 0,997 C 44 LHC 0,930 C 84 TDC 0,030 AAA 5 C32 0,052 AAA 45 LIG 0,025 AAA 85 TKC 0,051 AAA 6 C47 0,015 AAA 46 LM7 0,036 AAA 86 TV1 0,019 AAA 7 C92 0,031 AAA 47 LM8 0,013 AAA 87 TV2 0,107 AA 8 CDC 0,202 A 48 LO5 0,010 AAA 88 TV3 0,239 A 9 CID 0,140 AA 49 LUT 0,119 AA 89 TV4 0,978 C 10 CII 0,045 AAA 50 MCG 0,066 AAA 90 THG 0,248 A 11 CSC 0,082 AAA 51 MCO 0,036 AAA 91 UDC 0,033 AAA 12 CT6 0,111 AA 52 MDG 0,234 A 92 V12 0,024 AAA 13 CTD 0,001 AAA 53 MEC 0,010 AAA 93 V21 0,010 AAA 14 CTN 0,709 CC 54 NDN 0,999 C 94 VC1 0,493 BB 15 CTX 0,050 AAA 55 NHA 0,042 AAA 95 VC2 0,016 AAA 16 CX8 0,007 AAA 56 PPI 0,047 AAA 96 VC3 0,021 AAA 17 DC2 0,103 AA 57 PTC 0,154 AA 97 VC5 0,208 A 18 DC4 0,406 BB 58 PTL 0,771 CC 98 VC7 0,065 AAA 19 DIG 0,822 C 59 PVV 0,006 AAA 99 VC9 0,010 AAA 20 DIH 0,157 AA 60 PVX 0,011 AAA 100 VCC 0,042 AAA 21 DLR 0,125 AA 61 PXA 0,023 AAA 101 VCG 0,084 AAA 22 FCN 0,083 AAA 62 PXI 0,053 AAA 102 VE1 0,998 C 23 HBC 0,012 AAA 63 PXL 0,984 C 103 VE2 0,673 CCC 24 HDG 0,571 B 64 PXS 0,112 AA 104 VE3 0,881 C 25 HLC 0,000 AAA 65 PHC 0,158 AA 105 VE9 0,934 C 26 HTI 0,000 AAA 66 QTC 0,805 C 106 VMC 0,042 AAA 27 HU1 0,164 AA 67 S12 0,779 CC 107 VNE 0,045 AAA 28 HU3 0,208 A 68 S55 0,439 BB 108 VRC 0,944 C 29 HUT 0,022 AAA 69 S74 0,692 CCC 109 VSI 0,806 C 30 ICG 0,999 C 70 S99 0,903 C 31 IJC 0,393 BBB 71 SC5 0,020 AAA 32 INC 0,966 C 72 SD2 0,080 AAA 33 KTT 0,958 C 73 SD4 0,015 AAA 34 L10 0,074 AAA 74 SD5 0,024 AAA 35 L18 0,009 AAA 75 SD6 0,128 AA 36 L35 0,041 AAA 76 SD7 0,020 AAA 37 L43 0,019 AAA 77 SD9 0,331 BBB 38 L44 0,007 AAA 78 SDE 0,014 AAA 39 L62 0,024 AAA 79 SDH 0,132 AA 40 LCD 0,107 AA 80 SDT 0,088 AAA (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 65 59, 54% 14, 13% 6, 5% 3, 3% 4, 4% 1, 1% 2, 2% 3, 3% 16, 15% AAA AA A BBB BB B CCC CC C Nhận xét: Đánh giá xếp hạng doanh nghiệp theo mô hình Logistic Cơ cấu xếp hạng của 109 doanh nghiệp ngành xây dựng: Biểu đồ 2.7: Cơ cấu xếp hạng tín dụng của 109 doanh nghiệp (Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Nhìn và cơ cấu xếp hạng tín dụng có thể thấy, Doanh nghiệp xếp hạng AAA chiếm tỷ lệ cao nhất 59,54%, tiếp đến là Doanh nghiệp xếp hạng C với tỉ lệ 16,15%, còn lại là 14,13% doanh nghiệp xếp hạng AA; 6,5% doanh nghiệp xếp hạng A; 4,4% doanh nghiệp xếp hạng BB; 3,3% doanh nghiệp xếp hạng BBB, 3,3% doanh nghiệp xếp hạng CC; 2,2% doanh nghiệp xếp hạng CCC và 1,1% doanh nghiệp xếp hạng B . Có thể thấy kết quả xếp hạng phù hợp với thực tế khi các doanh nghiệp xây dựng niêm yết và một phần là các doanh nghiệp lớn chiếm gần hết giá trị của ngành, đa số là các doanh nghiệp thuộc quản lý của Bộ tài chính hay Nhà nƣớc, nguồn vốn ổn định và rủi ro tín dụng khá thấp. Trong khi đó đa phần công ty niêm yết còn lại là các công ty nhỏ lẻ có giá trị thấp chính vì vậy mà rủi ro của các doanh nghiệp này tƣơng đối cao và có rủi ro tín dụng cao, dễ dàng chịu tác động bởi yếu tố thị trƣờng, dễ xảy ra rủi ro vỡ nợ. Số liệu trong bài là những doanh nghiệp niêm yết có báo cáo tài chính đƣợc kiểm kiểm toán trong bốn năm 2012 – 2015, do đó những doanh nghiệp không có báo cáo tài chính 2015 đã có nguy cơ vỡ nợ không đƣợc thống kê trong bài nghiên cứu. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 66 CHƢƠNG 3: HẠN CHẾ VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 3.1. Hạn chế - Dữ liệu thu thập còn hạn chế, thiếu chính xác. Trong nghiên cứu, các chỉ tiêu định lƣợng đƣợc tính toán từ bộ dữ liệu do FPTS cung cấp cho thấy số liệu tƣơng đối đáng tin cậy tuy nhiên chƣa đầy đủ đối với một số chỉ tiêu áp dụng trong mô hình nghiên cứu và đƣợc tham khảo bổ sung từ nhiều nguồn khác chƣa chắc chắn về độ tin cậy. - Hạn chế về phạm vi nghiên cứu Các mô hình định lƣợng nói chung trong đó có mô hình Logistic đòi hỏi số mẫu quan sát càng lớn càng tốt. Tuy nhiên đề tài chỉ tập trung nghiên cứu đối tƣợng là doanh nghiệp ngành xây dựng đƣợc niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh, do đó mô hình với số mẫu không đủ lớn để có độ tin cậy cao và không có điều kiện để so sánh với các ngành khác. - Hạn chế về chỉ tiêu định tính Mô hình Logistic có ƣu điểm là lƣợng hóa đƣợc các chỉ tiêu định tính để đƣa vào mô hình nghiên cứu. Tuy nghiên nguồn thông tin phi tài chính thu thập từ bên ngoài khó tiếp cận đƣợc nguồn thông tin chính xác nên chƣa có điều kiện để đƣa vào mô hình. - Hạn chế về mô hình Có thể thấy mô hình Logistic có nhiều ƣu điểm nổi bật, tuy nhiên việc ứng dụng mô hình Logistic so với thị trƣờng Việt Nam còn rất hạn chế chủ yếu do nguồn thông tin khó tiếp cận và chƣa đủ tin cậy. Bên cạnh đó, còn rất nhiều mô hình thống kê mang tính ứng dụng cao và phù hợp hơn với thị trƣờng Việt Nam đang đƣợc nghiên cứu và ứng dụng. - Hạn chế về phân tích dữ liệu nghiên cứu Do hạn chế về thời gian, kiến thức và giới hạn bài báo cáo, nên các phƣơng pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu trong bài báo cáo chƣa sâu. Trường Đại ọc Kin tế Đại học Huế 67 3.2. Hƣớng phát triển đề tài - Gia tăng số lƣợng mẫu, mở rộng cho tất cả doanh nghiệp đƣợc niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán. - Thu thập thông tin tài chính và phi tài chính từ các nguồn chính xác và tin cậy hơn trong đó nghiên cứu và thu thập các dữ liệu của chỉ tiêu phi tài chính hơn để đƣa vào mô hình nghiên cứu. - Mở rộng nghiên cứu ứng dụng mô hình cho các doanh nghiệp đƣợc niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán lớn HNX và HOSE ở Việt Nam để có sự đối chiếu khi ứng dụng mô hình nghiên cứu. - Nghiên cứu thị trƣờng xếp hạng tín dụng ở Việt Nam sâu hơn từ đó có cái nhìn tổng quát để nghiên cứu và kế thừa các mô hình phƣơng pháp xếp hạng tín dụng khác có hiệu quả và phù hợp ứng dụng ở Việt Nam hơn. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 68 PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp vẫn còn là đề tài nóng, gây tranh cãi trong thời gian dài và đến nãy vẫn còn đƣợc nhiều sự quan tâm từ các tổ chức tín dụng và các nhà kinh tế đặc biệt ở Việt Nam. Có thể thấy các ngân hàng thƣơng mại trong nƣớc đều có hệ thống xếp hạng tín dụng riêng, tuy nhiên kết quả xếp hạng đƣợc điều chỉnh theo ý kiến chủ quan của từng ngân hàng thông qua các chỉ tiêu định tính. Hàng năm, CIC đã xếp hạng đƣợc trên 10.000 doanh nghiệp và xuất bản các ấn phẩm chuyên sâu về các ngành của các công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán. Tuy nhiên hệ thống xếp hạng này tuy có nguồn tin cậy cao và đƣợc các tổ chức tín dụng sử dụng phổ biến nhƣng vẫn cần nghiên cứu chỉnh sửa bổ sung quy trình XHTD cho phù hợp hơn với thực tế và chuẩn quốc tế và ứng dụng đƣợc các mô hình mang tính hiệu quả cao hơn. Do đó nghiên cứu đã đƣa ra cách tiếp cận đối với các doanh nghiệp niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam bằng mô hình hồi quy nhị phân Logistic. Tiếp cận và thông qua chọn lọc các chỉ tiêu tài chính, nghiên cứu đã cho thấy các chỉ số tài chính này có thể phản ánh mức độ rủi ro của doanh nghiệp và không thông qua các yếu tố định tính và loại bỏ đƣợc ý kiến chủ quan của ngƣời đánh giá. Mô hình Logistic đã đƣợc sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học trên thế giới và đƣợc áp dụng trong nhiều công trình nghiên cứu do tính ứng dụng cao, phù hợp và linh hoạt trong nhiều môi trƣờng khác nhau. Do đó, kế thừa và ứng dụng mô hình Logistic từ các nghiên cứu nƣớc ngoài ở Việt Nam đang đƣợc chú trọng và hứa hẹn việc áp dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng không chỉ đối với doanh nghiệp niêm yết mà còn có hiệu quả đối với hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các NHTM ở Việt Nam trong tƣơng lai. Đề tài đã hệ thống hóa lý thuyết về xếp hạng tín dụng và ƣu nhƣợc điểm khi ứng dụng mô hình Logistic trong xếp hạng tín dụng doanh nghiệp niêm yết. Từ 109 doanh nghiệp ngành xây dựng niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh có báo cáo tài chính đầy đủ đƣợc đã đƣợc kiểm toán qua 4 năm 2012 - 2015 bằng mô hình Logistic đã đƣa ra đƣợc mô hình dự báo: Trường Đại học Ki h tế Đại ọc H ế 69 Phƣơng trình cho thấy mối liên hệ tỷ lệ thuận giữa điểm số của 4 chỉ tiêu và kết quả chấm điểm tín dụng, bất kỳ sự thay đổi nhỏ nào về điểm số của mỗi chỉ tiêu đều ảnh hƣởng trực tiếp đến kết quả tổng điểm và do đó ảnh hƣởng đến kết quả xếp hạng. Trong đó, biến Doanh thu/Tổng tài sản có ảnh hƣởng mạnh nhất, và còn lại theo thứ tự là: Nợ dài hạn/Vốn chủ sở hữu; Nợ phải trả/Tổng tài sản; Vòng quay vốn lƣu động. Kết quả xếp hạng tín dụng cho thấy Doanh nghiệp xếp hạng AAA chiếm tỷ lệ cao nhất 59,54%, tiếp đến là Doanh nghiệp xếp hạng C với tỉ lệ 16,15% còn lại là các xếp hạng hạng trung và thấp cho thấy mô hình khá phù hợp với thực tế. Mô hình nghiên cứu còn góp phần đƣa ra khuyến nghị về tình hình rủi ro của một số doanh nghiệp ngành xây dựng đƣợc niêm yết trên các Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và TP Hồ Chí Minh. 2. Kiến nghị Trong quá trình thu thập dữ liệu, tác giả nhận thấy việc thống kê và phân ngành giữa các Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam còn chƣa đồng bộ và thống nhất. Chính vì vậy rất khó thống kê cụ thể những doanh nghiệp trong từng nhóm ngành cụ thể từ đó khó có thể đƣa ra các báo cáo, nhận định chung cho từng nhóm ngành cụ thể để đƣa ra các chính sách hợp lí. Việc phân ngành ở Việt Nam còn hạn chế và chƣa cập nhập phù hợp với chuẩn phân ngành trên thế giới. Vì vậy, cần có những nghiên cứu và đƣa ra các văn bản pháp lý thống nhất về chuẩn phân ngành đối với các doanh nghiệp niêm yết phù hợp nền kinh tế Việt Nam và có ý nghĩa đối với chuẩn phân ngành trên thế giới. Việc xếp hạng tín dụng ở Việt Nam phần lớn sử dụng phƣơng pháp chuyên gia nên còn mang tính chủ quan. Trong đó, hầu hết các tổ chức tín dụng điều thay đổi lựa chọn quy trình xếp hạng tín dụng riêng, tự ý điều chỉnh bằng các yếu tố định tính mang tính chủ quan, do đó không có sự thống nhất trong việc xếp hạng tín Trường Đại học Kinh ế Đại ọc H ế 70 dụng. Chính vì vậy mà Ngân hàng Nhà nƣớc cần ban hành một khung chuẩn trong quy định về các tiêu chí xếp hạng tín dụng, không chỉ hỗ trợ các ngân hàng thƣơng mại trọng việc xếp hạng tín dụng một cách hiệu quả, phù hợp mà kết quả xếp hạng giữa các tổ chức tín dụng còn mang tính thống nhất. Bên cạnh đó, đã có rất nhiều nghiên cứu trong nƣớc kế thừa và ứng dụng hiệu rất nhiều mô hình xếp hạng tín dụng đặc biệt là các mô hình thống kê không mang ý kiến chủ quan nhƣ các phƣơng pháp xếp hạng tín dụng chuyên gia truyền thống. Trong quá trình thực hiện nghiên cứu cũng nhƣ kết quả nghiên cứu kế thừa từ các nghiên cứu trƣớc cho thấy mô hình Logistic là mô hình thống kê khá đơn giản, dễ thực hiện, không cần sử dụng các chỉ tiêu tài chính hay phi tài chính mà chỉ cần chọn lọc phù hợp cho từng đối tƣợng xếp hạng đảm bảo đƣợc tính khách quan trong quá trình xếp hạng. Vì vậy, các tổ chức tài chính nên sử dụng mô hình này một cách phổ biến trong thời gian tới. Các doanh nghiệp có rủi ro tín dụng đa phần là các doanh nghiệp nhỏ lẻ không có thế mạnh cạnh tranh, năng lực đấu thầu yếu kém và sử dụng công nghệ lạc hậu. Trong khi các doanh nghiệp Nhà Nƣớc lại có nhiều lợi thế khi tham gia đấu thầu các công trình cơ sở hạ tầng có vốn đầu tƣ Nhà Nƣớc. Do đó sẽ làm giảm tính hiệu quả đấu thầu và có thể gây ảnh hƣởng lớn về sau đối với các công trình xây dựng khi các nhà thầu đảm nhận không đủ năng lực thực hiện. Chính vì vậy mà Chính phủ cần tiếp tục có thêm những chính sách góp phần làm minh bạch hóa thị trƣờng và thu hút thêm nguồn vốn đầu tƣ nƣớc ngoài. Trường Đại họ K nh tế Đại học Huế 71 DANH MỤC TÀI LIỆU TRÍCH DẪN, THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam CRV (2013), “CRV – Tổng quan phương pháp xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp”. 2. Đinh Thị Kim Đính (2007), Xây dựng công ty định mức tín nhiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Trƣờng đại học Kinh tế Tp. HCM, Luận văn thạc sĩ kinh tế. 3. Đỗ Thị Thúy Hƣơng (2010), Giải pháp hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam, trƣờng Đại học Kinh tế Tp.Hồ Chí Minh, Luận văn Thạc sỹ Kinh tế. 4. FPTS (2015), Báo cáo ngành xây dựng. 5. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Nhà xuất bản thống kê. 6. Hoàng Tùng (2011), Phân tích rủi ro tín dụng daonh nghiệp bằng mô hình Logistic, Tạp chí khoa học và công nghệ Đại học Đà Nẵng, Số 2(43). 7. Hoàng Văn Tuấn (2011), Một vài vấn đề liên quan đến xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, Trƣờng đại học Nha Trang, Báo cáo Nghiên cứu khoa học. 8. Lê Tất Thành (2009), Ứng dụng hàm Logistic xây dựng mô hình dự báo hạng mức tín nhiệm các doanh nghiệp Việt Nam, Đại học Kinh tế Tp.HCM, Luận văn thạc sĩ kinh tế. 9. Nguyễn Trọng Hòa (2009), Luận án Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp Việt Nam trong nền kinh tế chuyển đổi, Học viện tài chính, Luận án tiến sĩ kinh tế. 10. Nguyễn Trƣờng Sinh (2009), Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín nhiệm của ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam, Luận văn thạc sĩ Kinh tế. 11. Nguyễn Văn Công (2002), Lập, đọc, kiểm tra và phân tích báo cáo tài chính, NXB Tài chính Hà Nội. Trường Đại ọc Kinh tế Đại học Huế 72 12. Nguyễn Văn Tuấn (2007), Phân tích hồi qui Logistic trong: Phân tích số liệu và tạo biểu đồ bằng R, Nhà Xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, trang 215-218. 13. Nick Freeman, 2006, Hướng dẫn chính sách cung cấp tài chính cho doanh nghiệp vừa và nhỏ của Việt nam, VNCI. 14. Sổ tay tín dụng Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, Sổ tay tín dụng Ngân hàng công thƣơng Việt Nam, Sổ tay tín dụng Ngân hàng TMCP Ngoại thƣơng Việt Nam, Sổ tay tín dụng Ngân hàng Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam. 15. Trần Ngọc Thơ (2007), Tài chính doanh nghiệp hiện đại, NXB Thống kê Hà Nội. 16. Võ Hoài Nam (2012), Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Quân đội, Trƣờng đại học Kinh tế Tp. HCM, Luận văn thạc sĩ kinh tế. 17. Võ Hồng Đức & Nguyễn Đình Thiên (2013), Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán tại Việt Nam: Sử dụng lý thuyết mờ, Tạp chí phát triển kinh tế, số 269. Tiếng Anh 1. J. Scott Long & Jeremy Freese (2001), Regression models for categorical dependent variables using Stata, A Stata Press Publication. 2. Maddala, GS (1983), “Limited dependent and qualitative variables in econometrics”, Cambridge University Press. 3. Đinh Thị Huyền Thanh & Stefanie Kleimeier (2006), Credit Scoring for Vietnam's Banking Market. Trang thông tin Trang thông tin Bộ Xây dựng Việt Nam: Trang thông tin Ngân hàng Nhà nƣớc Việt Nam Trang thông tin Tổng cục thống kê Việt Nam: https://www.gso.gov.vn/ Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam: https://cic.org.vn/ Sở Giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh: https://www.hsx.vn/ Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội: Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 73 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1 Tiêu chuẩn đánh giá các chỉ tiêu tài chính của doanh nghiệp (Hoàng Văn Tuấn (2011), Phòng thí nghiệm Khoa Tài chính Ngân hàng trƣờng Đại học Lạc Hồng) STT Ký hiệu Chỉ tiêu Dấu kỳ vọng Ý nghĩ kỳ vọng 1 D1 Quy mô của doanh nghiệp: D1 = 0: Nếu doanh nghiệp có quy mô nhỏ. D1 = 1: Nếu doanh nghiệp có quy mô không nhỏ -/+ Lợi thế về quy mô doanh nghiệp 2 X1 Khả năng thanh toán ngắn hạn + Tỷ số khả năng thanh toán 3 X2 Khả năng thanh toán nhanh + 4 X3 Kỳ thu tiền bình quân + Hiệu quả thu hồi nợ 5 X4 Nợ phải trả/Tổng tài sản + Cơ cấu nợ, quy mô tài chính của doanh 6 X5 Nợ phải trả/Vốn chủ sở hữu + nghiệp 7 X6 Vòng quay hàng tồn kho - Hiệu quả quản trị ngân quỹ 8 X7 Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu thuần + Tỷ suất sinh lợi 9 X8 Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu + 10 X9 Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản + 11 X10 Doanh thu thuần/Tổng tài sản + Hiệu quả sử dụng tài sản (Nguồn: Quyết định 57/2005/QĐ-NHNN ngày 24/01/2005) Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 74 PHỤ LỤC 2 Bảng tƣơng quan giữa các biến CORRELATIONS /VARIABLES=X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 D /PRINT=ONETAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. Correlations X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X1 Pearson Correlation 1 ,786 ** -,036 -,599 ** -,112 ,301 ** ,011 ,164 ,364 ** ,178 ,540 ** ,154 Sig. (2-tailed) ,000 ,709 ,000 ,247 ,001 ,910 ,088 ,000 ,063 ,000 ,109 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X2 Pearson Correlation ,786 ** 1 -,037 -,620 ** -,092 -,025 -,190 * ,217 * ,263 ** ,111 ,352 ** -,080 Sig. (2-tailed) ,000 ,701 ,000 ,344 ,799 ,047 ,023 ,006 ,251 ,000 ,411 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X3 Pearson Correlation -,036 -,037 1 ,006 -,161 ,133 -,015 -,127 -,056 ,042 ,009 ,209 * Sig. (2-tailed) ,709 ,701 ,949 ,095 ,168 ,880 ,187 ,563 ,665 ,927 ,029 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X4 Pearson Correlation -,599 ** -,620 ** ,006 1 ,411 ** -,066 -,045 -,304 ** -,282 ** -,251 ** -,539 ** -,079 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,949 ,000 ,496 ,642 ,001 ,003 ,008 ,000 ,413 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X5 Pearson Correlation -,112 -,092 -,161 ,411 ** 1 ,034 ,359 ** -,071 -,210 * -,548 ** -,321 ** - ,236 * Sig. (2-tailed) ,247 ,344 ,095 ,000 ,722 ,000 ,464 ,028 ,000 ,001 ,013 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X6 Pearson Correlation ,301 ** -,025 ,133 -,066 ,034 1 ,364 ** -,019 ,134 ,138 ,278 ** ,306 * * Sig. (2-tailed) ,001 ,799 ,168 ,496 ,722 ,000 ,842 ,164 ,152 ,003 ,001 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X7 Pearson Correlation ,011 -,190 * -,015 -,045 ,359 ** ,364 ** 1 ,059 ,194 * ,208 * ,338 ** ,500 * * Sig. (2-tailed) ,910 ,047 ,880 ,642 ,000 ,000 ,542 ,043 ,030 ,000 ,000 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X8 Pearson Correlation ,164 ,217 * -,127 -,304 ** -,071 -,019 ,059 1 ,549 ** ,331 ** ,345 ** -,153 Sig. (2-tailed) ,088 ,023 ,187 ,001 ,464 ,842 ,542 ,000 ,000 ,000 ,112 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 75 X9 Pearson Correlation ,364 ** ,263 ** -,056 -,282 ** -,210 * ,134 ,194 * ,549 ** 1 ,587 ** ,687 ** ,205 * Sig. (2-tailed) ,000 ,006 ,563 ,003 ,028 ,164 ,043 ,000 ,000 ,000 ,033 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X1 0 Pearson Correlation ,178 ,111 ,042 -,251 ** -,548 ** ,138 ,208 * ,331 ** ,587 ** 1 ,607 ** ,277 * * Sig. (2-tailed) ,063 ,251 ,665 ,008 ,000 ,152 ,030 ,000 ,000 ,000 ,004 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X1 1 Pearson Correlation ,540 ** ,352 ** ,009 -,539 ** -,321 ** ,278 ** ,338 ** ,345 ** ,687 ** ,607 ** 1 ,506 * * Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,927 ,000 ,001 ,003 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 X1 2 Pearson Correlation ,154 -,080 ,209 * -,079 -,236 * ,306 ** ,500 ** -,153 ,205 * ,277 ** ,506 ** 1 Sig. (2-tailed) ,109 ,411 ,029 ,413 ,013 ,001 ,000 ,112 ,033 ,004 ,000 N 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 76 PHỤ LỤC 3 Ƣớc lƣợng mô hình với đầy đủ các biến LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Omnibus Tests of Model Coefficients Chi- square df Sig. Step 1 Step 77,517 13 ,000 Block 77,517 13 ,000 Model 77,517 13 ,000 Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 46,693 a ,509 ,748 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Classification Table a Observed Predicted Y Percentage Correct KHONG CO RUI RO TIN DUNG CO RUI RO TIN DUNG Step 1 Y KHONG CO RUI RO TIN DUNG 79 2 97,5 CO RUI RO TIN DUNG 5 23 82,1 Overall Percentage 93,6 a. The cut value is ,500 Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 77 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,679 1,504 1,246 1 ,264 ,187 X1 -1,918 1,724 1,238 1 ,266 ,147 X2 1,051 1,442 ,531 1 ,466 2,861 X3 -,076 ,050 2,287 1 ,130 ,927 X4 -23,601 7,042 11,233 1 ,001 ,000 X5 1,652 1,176 1,976 1 ,160 5,220 X6 ,119 ,099 1,440 1 ,230 1,126 X7 -5,634 2,714 4,308 1 ,038 ,004 X8 3,681 3,581 1,057 1 ,304 39,680 X9 -1,790 3,441 ,271 1 ,603 ,167 X10 2,318 3,453 ,451 1 ,502 10,157 X11 -8,734 23,226 ,141 1 ,707 ,000 X12 8,900 3,827 5,408 1 ,020 7335,603 Constant 14,113 5,834 5,853 1 ,016 1347020,109 a. Variable(s) entered on step 1: D, X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 78 PHỤ LỤC 4 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X1 GET LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 48,199 a ,502 ,738 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,410 1,468 ,923 1 ,337 ,244 X2 -,024 ,998 ,001 1 ,981 ,977 X3 -,057 ,048 1,422 1 ,233 ,945 X4 -22,702 7,111 10,193 1 ,001 ,000 X5 1,585 1,242 1,628 1 ,202 4,881 X6 ,055 ,084 ,432 1 ,511 1,057 X7 -5,393 2,706 3,973 1 ,046 ,005 X8 5,289 3,684 2,061 1 ,151 198,090 X9 -2,113 3,489 ,367 1 ,545 ,121 X10 2,140 3,526 ,368 1 ,544 8,500 X11 -11,753 23,339 ,254 1 ,615 ,000 X12 8,692 3,827 5,158 1 ,023 5952,224 Constant 12,903 5,687 5,148 1 ,023 401623,642 a. Variable(s) entered on step 1: D, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 79 PHỤ LỤC 5 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X2 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 47,269 a ,506 ,745 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,902 1,520 1,565 1 ,211 ,149 X3 -,070 ,050 1,974 1 ,160 ,932 X4 -25,466 6,606 14,862 1 ,000 ,000 X5 2,092 1,004 4,340 1 ,037 8,098 X6 ,093 ,095 ,951 1 ,330 1,097 X7 -5,986 2,688 4,961 1 ,026 ,003 X8 4,156 3,756 1,224 1 ,268 63,795 X9 -1,689 3,583 ,222 1 ,637 ,185 X10 3,187 3,112 1,049 1 ,306 24,215 X11 -11,510 23,363 ,243 1 ,622 ,000 X12 9,365 3,754 6,224 1 ,013 11678,147 X1 -1,088 1,159 ,881 1 ,348 ,337 Constant 16,111 5,229 9,492 1 ,002 9933787,901 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12, X1. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 80 PHỤ LỤC 6 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X1, X2 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 48,200 a ,502 ,738 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,400 1,394 1,008 1 ,315 ,247 X3 -,057 ,047 1,442 1 ,230 ,945 X4 -22,599 5,653 15,980 1 ,000 ,000 X5 1,564 ,868 3,245 1 ,072 4,779 X6 ,055 ,084 ,433 1 ,511 1,057 X7 -5,371 2,547 4,446 1 ,035 ,005 X8 5,291 3,683 2,063 1 ,151 198,465 X9 -2,120 3,471 ,373 1 ,541 ,120 X10 2,097 3,020 ,482 1 ,488 8,138 X11 -11,661 23,009 ,257 1 ,612 ,000 X12 8,663 3,637 5,674 1 ,017 5786,415 Constant 12,798 3,574 12,822 1 ,000 361561,195 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 81 PHỤ LỤC 7 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X9 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X3 X4 X5 X6 X7 X8 X10 X11 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 48,558 a ,500 ,736 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,549 1,343 1,331 1 ,249 ,212 X3 -,052 ,043 1,507 1 ,220 ,949 X4 -22,115 5,502 16,155 1 ,000 ,000 X5 1,414 ,823 2,951 1 ,086 4,113 X6 ,060 ,082 ,531 1 ,466 1,062 X7 -5,214 2,560 4,149 1 ,042 ,005 X8 4,863 3,736 1,694 1 ,193 129,378 X10 1,730 2,938 ,347 1 ,556 5,642 X11 -16,903 21,404 ,624 1 ,430 ,000 X12 8,533 3,624 5,545 1 ,019 5078,186 Constant 12,722 3,606 12,448 1 ,000 335075,418 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X10, X11, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 82 PHỤ LỤC 8 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X11 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 48,462 a ,501 ,737 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,589 1,366 1,353 1 ,245 ,204 X3 -,053 ,046 1,292 1 ,256 ,949 X4 -21,575 5,202 17,202 1 ,000 ,000 X5 1,440 ,851 2,866 1 ,090 4,222 X6 ,043 ,083 ,267 1 ,605 1,044 X7 -5,185 2,452 4,471 1 ,034 ,006 X8 4,962 3,632 1,866 1 ,172 142,853 X9 -2,779 3,176 ,766 1 ,381 ,062 X10 1,384 2,408 ,330 1 ,565 3,991 X12 7,972 3,273 5,931 1 ,015 2898,396 Constant 12,503 3,529 12,550 1 ,000 269038,715 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 83 PHỤ LỤC 9 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X9,X11 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X3 X4 X5 X6 X7 X8 X10 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 49,198 a ,498 ,732 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,927 1,289 2,233 1 ,135 ,146 X3 -,045 ,040 1,282 1 ,258 ,956 X4 -20,142 4,724 18,180 1 ,000 ,000 X5 1,107 ,753 2,159 1 ,142 3,026 X6 ,043 ,083 ,269 1 ,604 1,044 X7 -4,850 2,410 4,049 1 ,044 ,008 X8 4,030 3,693 1,191 1 ,275 56,247 X10 ,353 2,062 ,029 1 ,864 1,424 X12 7,340 3,124 5,519 1 ,019 1540,513 Constant 12,199 3,569 11,687 1 ,001 198668,184 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X10, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 84 PHỤ LỤC 10 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X6 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X3 X4 X5 X7 X8 X10 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 49,451 a ,496 ,730 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,880 1,271 2,187 1 ,139 ,153 X3 -,039 ,038 1,047 1 ,306 ,962 X4 -20,129 4,654 18,707 1 ,000 ,000 X5 1,110 ,750 2,189 1 ,139 3,035 X7 -4,415 2,138 4,265 1 ,039 ,012 X8 4,345 3,653 1,415 1 ,234 77,113 X10 ,329 2,075 ,025 1 ,874 1,389 X12 7,128 3,028 5,541 1 ,019 1246,838 Constant 11,934 3,396 12,348 1 ,000 152408,083 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X7, X8, X10, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 85 PHỤ LỤC 11 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X10 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X3 X4 X5 X6 X7 X8 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 49,229 a ,497 ,731 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,889 1,262 2,241 1 ,134 ,151 X3 -,046 ,040 1,319 1 ,251 ,955 X4 -20,018 4,639 18,618 1 ,000 ,000 X5 1,017 ,528 3,710 1 ,054 2,764 X6 ,043 ,084 ,263 1 ,608 1,044 X7 -4,736 2,277 4,327 1 ,038 ,009 X8 4,295 3,347 1,647 1 ,199 73,350 X12 7,249 3,036 5,700 1 ,017 1406,419 Constant 12,068 3,458 12,182 1 ,000 174240,407 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 86 PHỤ LỤC 12 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến X6, X10 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER D X3 X4 X5 X7 X8 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 49,477 a ,496 ,730 a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a D -1,851 1,248 2,198 1 ,138 ,157 X3 -,040 ,038 1,086 1 ,297 ,961 X4 -20,037 4,597 18,999 1 ,000 ,000 X5 1,028 ,530 3,762 1 ,052 2,795 X7 -4,328 2,032 4,537 1 ,033 ,013 X8 4,586 3,315 1,914 1 ,166 98,132 X12 7,068 2,963 5,691 1 ,017 1173,702 Constant 11,836 3,323 12,688 1 ,000 138126,633 a. Variable(s) entered on step 1: D, X3, X4, X5, X7, X8, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 87 PHỤ LỤC 13 Ƣớc lƣợng mô hình loại bỏ biến D, X3, X8 LOGISTIC REGRESSION VARIABLES Y /METHOD=ENTER X4 X5 X7 X12 /SAVE=PRED PGROUP SRESID ZRESID /CLASSPLOT /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5). Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 56,334 a ,464 ,682 a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than ,001. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a X4 -18,300 3,750 23,813 1 ,000 ,000 X5 ,899 ,417 4,645 1 ,031 2,456 X7 -3,336 1,483 5,061 1 ,024 ,036 X12 5,041 2,017 6,243 1 ,012 154,565 Constant 9,818 2,347 17,493 1 ,000 18357,509 a. Variable(s) entered on step 1: X4, X5, X7, X12. Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 88 PHỤ LỤC 14 109 DOANH NGHIỆP NGÀNH XÂY DỰNG STT MCK TÊN CÔNG TY SÀN GIAO DỊCH 1 ASM CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN SAO MAI - ASM (HOSE) 2 B82 CÔNG TY CỔ PHẦN 482 - B82 (HNX) 3 BCE CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG VÀ GIAO THÔNG BÌNH DƢƠNG - BCE (HOSE) 4 BHT CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ XÂY DỰNG BẠCH ĐẰNG TMC - BHT (HNX) 5 C32 CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ XÂY DỰNG 3-2 - C32 HOSE 6 C47 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG 47 - C47 (HOSE) 7 C92 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG VÀ ĐẦU TƢ 492 - C92 (HNX) 8 CDC CÔNG TY CỔ PHẦN CHƢƠNG DƢƠNG - CDC (HOSE) 9 CID CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN CƠ SỞ HẠ TẦNG - CID (HNX) 10 CII CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ HẠ TẦNG KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - CII (HOSE) 11 CSC CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG THÀNH NAM - CSC (HNX) 12 CT6 CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG TRÌNH 6 - CT6 (HNX) 13 CTD CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG COTEC - CTD (HOSE) 14 CTN CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH NGẦM - CTN (HNX) 15 CTX TỔNG CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ XÂY DỰNG VÀ THƢƠNG MẠI VIỆT NAM - CTX (HNX) 16 CX8 CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY LẮP CONTREXIM SỐ 8 - CX8 (HNX) 17 DC2 CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ PHÁT TRIỂN - XÂY DỰNG (DIC) SỐ 2 - DC2 (HNX) 18 DC4 CÔNG TY CỔ PHẦN DIC SỐ 4 - DC4 (HNX) 19 DIG TỔNG CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ PHÁT TRIỂN XÂY DỰNG - DIG (HOSE) 20 DIH CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ PHÁT TRIỂN XÂY DỰNG HỘI AN - DIH (HNX) 21 DLR CÔNG TY CỔ PHẦN ĐỊA ỐC ĐÀ LẠT - DLR (HNX) 22 FCN CÔNG TY CỔ PHẦN KỸ THUẬT NỀN MÓNG VÀ CÔNG TRÌNH NGẦM FECON - FCN (HOSE) 23 HBC CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG VÀ KINH DOANH ĐỊA ỐC HÕA BÌNH - HBC (HOSE) 24 HDG CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN HÀ ĐÔ - HDG (HOSE) 25 HLC CÔNG TY CỔ PHẦN THAN HÀ LẦM - VINACOMIN - HLC (HNX) 26 HTI CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ PHÁT TRIỂN HẠ TẦNG IDICO - HTI (HOSE) 27 HU1 CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG HUD1 - HU1 (HOSE) 28 HU3 CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG HUD3 - HU3 (HOSE) 29 HUT CÔNG TY CỔ PHẦN TASCO - HUT (HNX) 30 ICG CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SÔNG HỒNG - ICG (HNX) 31 IJC CÔNG TY CỔ PHẦN PHÁT TRIỂN HẠ TẦNG KỸ THUẬT - IJC (HOSE) 32 INC CÔNG TY CỔ PHẦN TƢ VẤN ĐẦU TƢ IDICO - INC (HNX) 33 KTT CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ THIẾT BỊ VÀ XÂY LẮP ĐIỆN THIÊN TRƢỜNG - KTT (HNX) 34 L10 CÔNG TY CỔ PHẦN LILAMA 10 - L10 (HOSE) Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 89 35 L18 CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG SỐ 18 - L18 (HNX) 36 L35 CÔNG TY CỔ PHẦN CƠ KHÍ LẮP MÁY LILAMA - L35 (HNX) 37 L43 CÔNG TY CỔ PHẦN LILAMA 45.3 - L43 (HNX) 38 L44 CÔNG TY CỔ PHẦN LILAMA 45.4 - L44 (HNX) 39 L62 CÔNG TY CỔ PHẦN LILAMA 69-2 - L62 (HNX) 40 LCD CÔNG TY CỔ PHẦN LẮP MÁY - THÍ NGHIỆM CƠ ĐIỆN - LCD (HNX) 41 LCG CÔNG TY CỔ PHẦN LICOGI 16 - LCG (HOSE) 42 LCS CÔNG TY CỔ PHẦN LICOGI 166 - LCS (HNX) 43 LGL CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ PHÁT TRIỂN ĐÔ THỊ LONG GIANG - LGL (HOSE) 44 LHC CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG THỦY LỢI LÂM ĐỒNG - LHC (HNX) 45 LIG CÔNG TY CỔ PHẦN LICOGI 13 - LIG (HNX) 46 LM7 CÔNG TY CỔ PHẦN LILAMA 7 - LM7 (HNX) 47 LM8 CÔNG TY CỔ PHẦN LILAMA 18 - LM8 (HOSE) 48 LO5 CÔNG TY CỔ PHẦN LILAMA 5 - LO5 (HNX) 49 LUT CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ XÂY DỰNG LƢƠNG TÀI - LUT (HNX) 50 MCG CÔNG TY CỔ PHẦN CƠ ĐIỆN VÀ XÂY DỰNG VIỆT NAM - MCG (HOSE) 51 MCO CÔNG TY CỔ PHẦN MCO VIỆT NAM - MCO (HNX) 52 MDG CÔNG TY CỔ PHẦN MIỀN ĐÔNG - MDG (HOSE) 53 MEC CÔNG TY CỔ PHẦN SOMECO SÔNG ĐÀ - MEC (HNX) 54 NDN CÔNG TY ĐẦU TƢ PHÁT TRIỂN NHÀ ĐÀ NẴNG - NDN (HNX) 55 NHA TỔNG CÔNG TY ĐẦU TƢ PHÁT TRIỂN NHÀ VÀ ĐÔ THỊ NAM HÀ NỘI - NHA (HNX) 56 PPI CÔNG TY CỔ PHẦN PHÁT TRIỂN HẠ TẦNG VÀ BẤT ĐỘNG SẢN THÁI BÌNH DƢƠNG - PPI (HOSE) 57 PTC CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG BƢU ĐIỆN - PTC (HOSE) 58 PTL CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ HẠ TẦNG VÀ ĐÔ THỊ DẦU KHÍ - PTL (HOSE) 59 PVV CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ XÂY DỰNG VINACONEX - PVC - PVV (HNX) 60 PVX TỔNG CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY LẮP DẦU KHÍ VIỆT NAM - PVX (HNX) 61 PXA CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ THƢƠNG MẠI DẦU KHÍ NGHỆ AN - PXA (HNX) 62 PXI CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG CÔNG NGHIỆP VÀ DÂN DỤNG DẦU KHÍ - PXI (HOSE) 63 PXL CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ XÂY DỰNG THƢƠNG MẠI DẦU KHÍ - IDICO - PXL (HOSE) 64 PXS CÔNG TY CỔ PHẦN KẾT CẤU KIM LOẠI VÀ LẮP MÁY DẦU KHÍ - PXS (HOSE) 65 PHC CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG PHỤC HƢNG HOLDINGS - PHC (HNX) 66 QTC CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG TRÌNH GIAO THÔNG VẬN TẢI QUẢNG NAM - QTC (HNX) 67 S12 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 12 - S12 (HNX) 68 S55 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 505 - S55 (HNX) 69 S74 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 7.04 - S74 (HNX) 70 S99 CÔNG TY CỔ PHẦN SCI - S99 (HNX) 71 SC5 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 5 - SC5 (HOSE) 72 SD2 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 2 - SD2 (HNX) 73 SD4 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 4 - SD4 (HNX) Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế 90 74 SD5 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 5 - SD5 (HNX) 75 SD6 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 6 - SD6 (HNX) 76 SD7 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 7 - SD7 (HNX) 77 SD9 CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 9 - SD9 (HNX) 78 SDE CÔNG TY CỔ PHẦN KỸ THUẬT ĐIỆN SÔNG ĐÀ - SDE (HNX) 79 SDH CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG HẠ TẦNG SÔNG ĐÀ - SDH (HNX) 80 SDT CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 10 - SDT (HNX) 81 SDU CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN ĐÔ THỊ SÔNG ĐÀ - SDU (HNX) 82 SIC CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ - PHÁT TRIỂN SÔNG ĐÀ - SIC (HNX) 83 SJE CÔNG TY CỔ PHẦN SÔNG ĐÀ 11 - SJE (HNX) 84 TDC CÔNG TY CỔ PHẦN KINH DOANH VÀ PHÁT TRIỂN BÌNH DƢƠNG - TDC (HOSE) 85 TKC CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG VÀ KINH DOANH ĐỊA ỐC TÂN KỶ - TKC (HNX) 86 TV1 CÔNG TY CỔ PHẦN TƢ VẤN XÂY DỰNG ĐIỆN 1 - TV1 (HOSE) 87 TV2 CÔNG TY CỔ PHẦN TƢ VẤN XÂY DỰNG ĐIỆN 2 - TV2 (HNX) 88 TV3 CÔNG TY CỔ PHẦN TƢ VẤN XÂY DỰNG ĐIỆN 3 - TV3 (HNX) 89 TV4 CÔNG TY CỔ PHẦN TƢ VẤN XÂY DỰNG ĐIỆN 4 - TV4 (HNX) 90 THG CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG TIỀN GIANG - THG (HOSE) 91 UDC CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN ĐÔ THỊ TỈNH BÀ RỊA-VŨNG TÀU - UDC (HOSE) 92 V12 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 12 - V12 (HNX) 93 V21 CÔNG TY CỔ PHẦN VINACONEX 21 - V21 (HNX) 94 VC1 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 1 - VC1 (HNX) 95 VC2 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 2 - VC2 (HNX) 96 VC3 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 3 - VC3 (HNX) 97 VC5 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 5_VINACONEX - VC5 (HNX) 98 VC7 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 7 - VC7 (HNX) 99 VC9 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG SỐ 9 - VC9 (HNX) 100 VCC CÔNG TY CỔ PHẦN VINACONEX 25 - VCC (HNX) 101 VCG TỔNG CÔNG TY CỔ PHẦN XUẤT NHẬP KHẨU VÀ XÂY DỰNG VIỆT NAM - VCG (HNX) 102 VE1 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG ĐIỆN VNECO 1 - VE1 (HNX) 103 VE2 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG ĐIỆN VNECO 2 - VE2 (HNX) 104 VE3 CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG ĐIỆN VNECO 3 - VE3 (HNX) 105 VE9 CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG VNECO 9 - VE9 (HNX) 106 VMC CÔNG TY CỔ PHẦN VIMECO - VMC (HNX) 107 VNE TỔNG CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY DỰNG ĐIỆN VIỆT NAM - VNE (HOSE) 108 VRC CÔNG TY CỔ PHẦN XÂY LẮP VÀ ĐỊA ỐC VŨNG TÀU - VRC (HOSE) 109 VSI CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ XÂY DỰNG CẤP THOÁT NƢỚC - VSI (HOSE) Trường Đại học Kinh tế Đại học Huế

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfnguyen_thi_ha_vy_5349.pdf
Luận văn liên quan