Luận án Phân tích rủi ro phá sản trong các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

ăn c ũng s ẽ làm liên l ụy đến các ngành liên quan nh ư là vật li ệu, xây d ựng,.. điều này càng làm cho kho ản n ợ xấu c ủa ngân hàng càng ngày càng gia t ăng. Do v ậy, ch ỉ khi gi ải quy ết được hàng t ồn kho BĐS mới gi ải quy ết được v ấn đề nợ xấu. Một trong nh ững gi ải pháp mà ngân hàng và t ổ ch ức tín d ụng có th ể xem xét đó là cho các công ty BĐS cơ c ấu l ại các kho ản n ợ vay c ũ đang ch ịu lãi su ất r ất cao để chuy ển sang m ức lãi su ất theo chính sách hi ện nay. Ngoài ra ngân hàng và các tổ ch ức tín dụng cũng cần bắt tay và cùng ph ối hợp với các công ty BĐS để gi ải quy ết một số vấn đề nh ư: - Cần xem xét cho vay đối với các dự án đầu tư phát tri ển BĐS thi ết yếu đáp ứng nhu cầu của ng ười dân và phát tri ển kinh tế. Ngân hàng và các tổ ch ức tín dụng 143 chỉ nên hạn ch ế cho vay đối với nh ững đối tượng mua đi bán lại BĐS ki ếm lời làm méo mó th ị tr ường, còn nh ững ng ười có nhu cầu th ực sự vẫn cần cho vay để cải thi ện nhà ở. - Đối với nh ững dự án đang th ực hi ện d ở dang nh ưng thi ếu v ốn mà có kh ả năng tiêu th ụ cao thì nên t ạo điều ki ện cho vay v ốn v ới m ức lãi su ất phù h ợp. - Có chính sách cho vay thích h ợp đối v ới các d ự án xây d ựng nhà ở xã h ội cho sinh viên, nhà ở cho ng ười có thu nh ập th ấp, nhà ở cho công nhân khu công nghi ệp. - Ưu tiên cho vay với các dự án phát tri ển bất động sản có tính kh ả thi, mức độ sinh lời của dự án, ti ềm lực tài chính, kế ho ạch bán hàng tốt. - Nên n ới rộng cho vay đối v ới các đối t ượng mua nhà chung cư bình dân và nhà ở xã h ội. - Hạn ch ế cho vay b ồi th ường, gi ải phóng m ặt b ằng, các d ự án xây d ựng chung c ư cao c ấp, các d ự án m ới, B ĐS du l ịch ngh ỉ dưỡng. Ngoài ra, c ơ ch ế cho vay tín d ụng ưu đãi đối v ới ng ười nghèo, ng ười có thu nh ập th ấp c ũng c ần được điều ch ỉnh l ại nh ằm giúp ng ười nghèo c ơ h ội c ải t ạo nhà đang ở bằng chính hoàn c ảnh s ống c ủa h ọ, không áp d ụng c ơ ch ế "xin - cho" nh ư ta vẫn hay làm trong th ời gian qua. - Với th ị tr ường ti ền tệ - tín dụng: Nh ững th ăng tr ầm của th ị tr ường b ất động s ản luôn gắn li ền v ới nh ững quy ết sách v ề tài chính, ti ền t ệ. Thị tr ường BĐS là đầu ra lớn nh ất, vì vậy nh ững bi ến động của th ị tr ường BĐS tác động tr ực ti ếp ngay với th ị tr ường ti ền tệ - tín dụng và ng ược lại, đối với th ị tr ường BĐS, th ị tr ường ti ền tệ - tín dụng là ngu ồn cung vốn ch ủ yếu cho ho ạt động đầu tư tạo lập BĐS, cho nên nh ững bi ến động của th ị tr ường ti ền tệ - tín dụng, lập tức tác động mạnh tới th ị tr ường BĐS. Th ực t ế cho th ấy, lạm phát đã và đang tác động tới th ị tr ường BĐS do thu nh ập của ng ười dân gi ảm dẫn đến lượng cầu BĐS gi ảm rõ rệt. Bên cạnh đó, vi ệc hạn ch ế cho vay BĐS đã làm cho ngu ồn vốn huy động của các công ty BĐS tr ở nên khó kh ăn. Cộng thêm, giá đầu vào của các vật li ệu cơ bản ph ục vụ cho thi công các dự án BĐS nh ư gạch ngói, xi măng,.. tăng cao đã làm cho chi phí dự án tăng theo. 144 Vi ệc thi ếu vốn cùng với chi phí dự án gia tăng khi ến cho ti ến độ của nhi ều dự án bị kéo dài, trì hoãn, th ậm chí là dừng thi công. Từ đó dẫn đến ảnh hưởng không ch ỉ với công ty BĐS mà còn với ng ười có nhu cầu mua BĐS cũng gặp khó kh ăn. Nh ư vậy, các công ty kinh doanh BĐS không ch ỉ bị sức ép từ cả hai phía vốn đầu vào và tiêu th ụ hàng hóa đầu ra mà còn ch ịu thêm áp lực về th ời hạn gi ải ch ấp các kho ản vay đến hạn. Từ nh ững phân tích trên cho th ấy vi ệc ổn định chính sách ti ền tệ để hạn ch ế lạm phát là một trong nh ững gi ải pháp thi ết th ực nh ằm góp ph ần vực dậy th ị tr ường BĐS vốn nhi ều bất ổn nh ư hi ện nay. Tóm l ại, th ị tr ường BĐS Vi ệt Nam hi ện nay đang ở vào th ời điểm khó kh ăn kéo theo đó là hàng lo ạt các công ty B ĐS có nguy c ơ phá s ản. Vi ệc tìm ra các gi ải pháp định h ướng cho th ị tr ường phát tri ển, giúp cho các công ty B ĐS v ượt qua được giai đoạn khó kh ăn này là vi ệc làm c ủa t ất c ả các bên h ữu quan. Các gi ải pháp cần được tri ển khai đồng b ộ. Các ngu ồn l ực ph ải được kh ơi d ậy đặc bi ệt, lu ồng ti ền cần được l ưu chuyển qua th ị tr ường BĐS. Ch ỉ khi nh ững điều đó đồng lo ạt x ảy ra, th ị tr ường B ĐS m ới có xung l ực m ới, các công ty B ĐS m ới có c ơ h ội ph ục h ồi và phát tri ền. Tuy v ậy, b ất c ứ gi ải pháp nào c ũng s ẽ dẫn đến tình tr ạng khó kh ăn, doanh nghi ệp ph ải “th ắt l ưng bu ộc b ụng” trong m ột th ời gian. Vì th ế phòng b ệnh bao gi ờ cũng t ốt h ơn ch ữa b ệnh. Các doanh nghi ệp hãy luôn quan tâm đến nh ững bất th ường c ủa doanh nghi ệp mình để có nh ững quy ết định đúng đắn k ịp th ời tránh rơi vào tình tr ạng RRPS. 145 KẾT LU ẬN CH ƯƠ NG 5 Th ị tr ường BĐS là m ột trong nh ững th ị tr ường quan tr ọng c ủa n ền kinh t ế, khi th ị tr ường B ĐS khó kh ăn khi ến cho nhi ều công ty B ĐS có nguy c ơ r ơi vào phá sản, t ừ đó s ẽ kéo theo nh ững h ệ lụy vô cùng to l ớn đối v ới toàn b ộ nền kinh t ế. Do vậy vi ệc đư a ra nh ững gi ải pháp nh ằm h ạn ch ế RRPS của các công ty B ĐS là v ấn đề cần được đặc bi ệt quan tâm. Trong n ội dung Chươ ng 5, tác gi ả đề xu ất các gi ải pháp d ựa trên k ết qu ả nghiên c ứu th ực t ế tại các công ty B ĐS; đồng th ời đư a ra ki ến ngh ị đối v ới các bên có liên quan nh ư nhà nước, các t ổ ch ức tín d ụng – ti ền t ệ, hiệp hội B ĐS và các công ty B ĐS nh ằm th ực hi ện được các gi ải pháp ng ăn ng ừa và h ạn ch ế RRPS một cách có hi ệu qu ả nh ất. 146 KẾT LU ẬN CHUNG Ngành B ĐS là m ột trong nh ững ngành có v ị trí vô cùng quan tr ọng trong n ền kinh t ế qu ốc dân. S ự khó kh ăn c ủa ngành B ĐS s ẽ làm ảnh h ưởng to l ớn đến các ngành khác có liên quan. Vi ệc phân tích RRPS của các công ty B ĐS nh ằm t ừ đó đư a ra được nh ững gi ải pháp để ng ăn ng ừa và h ạn ch ế rủi ro x ảy ra phá s ản c ủa các công ty B ĐS là m ối quan tâm c ủa không ch ỉ bản thân các doanh nghi ệp B ĐS mà còn c ủa nhà n ước, nhà đầu t ư, các t ổ ch ức tín d ụng và nhà cung c ấp. Chính vì v ậy vi ệc đi vào phân tích RRPS của các công ty B ĐS là m ột đề tài có ý ngh ĩa c ả về mặt lý lu ận và th ực ti ễn. Trong ph ạm vi c ủa lu ận án, tác gi ả đã đi vào gi ải quy ết các v ấn đề chính nh ư sau: - Th ứ nh ất, trình bày được b ức tranh toàn c ảnh v ề các công trình nghiên c ứu trong và ngoài n ước v ề phân tích RRPS. - Th ứ hai, h ệ th ống hóa và làm rõ lý lu ận chung v ề RRPS và phân tích RRPS trong các công ty B ĐS. - Đư a ra tiêu chu ẩn l ựa ch ọn m ẫu nghiên c ứu, các ch ỉ tiêu quan tr ọng đến vấn đề nghiên c ứu, thu th ập d ữ li ệu có liên quan để ti ến hành phân tích b ằng cách sử dụng ph ươ ng pháp định l ượng có s ự tr ợ giúp c ủa ph ần m ềm chuyên d ụng SPSS, từ đó đư a ra được k ết qu ả nghiên c ứu v ề các y ếu t ố có tác động đến RRPS và ph ươ ng trình h ồi quy logit để dự báo RRPS của các công ty B ĐS Vi ệt Nam. Các k ết qu ả cho th ấy các ch ỉ tiêu v ề dòng ti ền trên t ổng n ợ ph ải tr ả, v ốn ho ạt động thu ần trên tổng tài s ản, kh ả năng sinh l ợi c ủa tài s ản và h ệ số nợ có ảnh h ưởng quan tr ọng đến r ủi ro phá s ản c ủa các công ty b ất động s ản niêm y ết trên th ị tr ường ch ứng khoán Vi ệt Nam. Ở đây tác gi ả cũng xin nh ấn m ạnh r ằng, lu ận án này ti ến hành phân tích r ủi ro phá s ản c ủa các công ty b ất động s ản niêm y ết trên th ị tr ường ch ứng khoán Vi ệt Nam. Nghiên c ứu đã ch ỉ ra r ằng mô hình d ự báo r ủi ro phá s ản logit là một công c ụ hữu ích. Tuy nhiên, k ết qu ả của nó ch ỉ chính xác nh ư tính đầy đủ của dữ li ệu trong mô hình, và c ũng l ưu ý r ằng d ự báo v ề rủi ro phá s ản không ph ải là một gi ải pháp đo l ường r ủi ro hoàn ch ỉnh. Nó ch ỉ là m ột trong nhi ều công c ụ mà các nhà phân tích nên xem xét trong đánh giá hi ệu qu ả qu ản lý và các nguy c ơ liên quan đến m ột c ơ h ội đầu t ư. 147 - Trên c ơ s ở kết qu ả thu được t ừ Chươ ng 4, tác gi ả đề xu ất các gi ải pháp và ki ến ngh ị nh ằm ng ăn ng ừa và h ạn ch ế RRPS đối v ới các công ty B ĐS Vi ệt Nam. HẠN CH Ế C ỦA LU ẬN ÁN Đề tài liên quan đến r ủi ro phá s ản đã được th ực hi ện nhi ều ở các n ước trên th ế gi ới. Ở Vi ệt Nam s ố lượng các công trình nghiên c ứu v ề vấn đề này ch ưa có nhi ều. Do đó vi ệc g ặp khó kh ăn trong nghiên c ứu, c ũng nh ư các h ạn ch ế của nghiên cứu là điều không th ể tránh kh ỏi. Th ứ nh ất, v ề vi ệc xác định bi ến ph ụ thu ộc c ủa nghiên c ứu là RRPS của công ty B ĐS: hiện nay ch ưa có tiêu chu ẩn phân lo ại nào nh ất quán để xác định khi nào công ty có RRPS. Chính vì th ế vi ệc phân lo ại công ty r ơi vào di ện có rủi ro và không có RRPS mà lu ận án đư a ra trên c ơ s ở nghiên c ứu các công trình tr ước đây, cụ th ể tiêu chu ẩn phân lo ại mà lu ận án đư a ra là: công ty có RRPS là công ty r ơi vào ít nh ất 1 trong 2 tr ường h ợp. Ho ặc công ty có ROA âm và giá tr ị vốn hóa th ị tr ường nh ỏ hơn t ổng n ợ ho ặc công ty có v ốn ho ạt động thu ần âm và giá tr ị vốn hóa th ị tr ường nh ỏ hơn t ổng n ợ. Ngoài ra các tr ường h ợp còn l ại thì x ếp công ty vào di ện không có RRPS. Trên th ực t ế thì có th ể có công ty d ựa vào các nh ận định trên b ị xếp vào di ện có RRPS nh ưng th ực t ế lại không phá s ản. Ng ược l ại, có nh ững công ty được x ếp vào di ện không có r ủi ro phá s ản nh ưng thực t ế lại có RRPS rất cao. Do đó, các nh ận định trên ch ỉ mang tính t ươ ng đối. Th ứ hai, về các bi ến độc l ập được đư a vào nghiên c ứu: do có s ự khó kh ăn trong vi ệc thu th ập s ố li ệu, m ẫu mà lu ận án ch ưa xét đến các bi ến phi tài chính. Trong ph ạm vi c ủa lu ận án, tác gi ả ch ỉ tập trung vào phân tích ảnh h ưởng c ủa các t ỷ số tài chính và bi ến d ựa trên d ữ li ệu th ị tr ường. Vì th ế vi ệc b ỏ qua m ột s ố bi ến phi tài chính có th ể đư a ra nh ững nh ận định ch ưa hoàn toàn chính xác nh ất v ề mối liên hệ, tác động c ủa các bi ến nh ư là bi ến v ề vĩ mô kinh t ế. Do đó, lu ận án có th ể ch ưa ph ản ánh h ết được các nhân t ố tác động đến RRPS một cách toàn di ện. Th ứ ba, về mẫu nghiên c ứu: do s ố lượng công ty được niêm y ết trên HOSE và HNX còn r ất nh ỏ so v ới s ố lượng công ty đang t ồn t ại, vì v ậy số lượng công ty có RRPS trong m ẫu được xem xét c ũng không đầy đủ, không ph ản ánh h ết được s ố 148 lượng công ty có nguy c ơ phá s ản đang ngày càng gia t ăng trong tình hình hi ện nay. Hiện nay có 55 công ty BĐS niêm y ết trên th ị tr ường ch ứng khoán, tuy nhiên có nh ững công ty ch ỉ vừa m ới niêm y ết t ừ năm 2010 và 2015, có nh ững công ty khuy ết thi ếu nhi ều d ữ li ệu, vì th ế không đủ dữ li ệu v ới ý định c ủa tác gi ả là 8 n ăm t ừ năm 2008 – 2015. Chính vì v ậy, tác gi ả ti ến hành thu th ập d ữ li ệu trên m ẫu c ủa 45 công ty BĐS niêm y ết trên TTCKVN. Do đó có th ể ch ưa th ấy được tác động ảnh h ưởng của các bi ến trong dài h ạn, ch ưa xét đến tính tr ễ của các bi ến n ếu có. Ngoài ra, nghiên c ứu c ũng ch ỉ tập trung các công ty trên 2 sàn là HOSE và HNX mà chưa kh ảo sát các công ty ch ưa tham gia niêm y ết, các công ty giao d ịch trên sàn UPCOM Trong khi đây là giai đoạn c ực kì khó kh ăn đối v ới các công ty v ừa và nh ỏ. Vì v ậy vi ệc phân tích RRPS có th ể ch ưa ph ản ánh chính xác hoàn toàn được tình hình th ực t ế. Th ứ tư, về kênh cung c ấp thông tin nghiên c ứu: hi ện nay ở Vi ệt Nam vẫn ch ưa có m ột kênh thông tin chính th ức l ưu tr ữ và đă ng t ải chính xác nh ững thông tin tài chính c ủa các công ty. S ố li ệu tài chính hi ện nay ch ủ yếu được thu th ập t ừ BCTC được công b ố rộng rãi trên trang website c ủa các công ty ch ứng khoán, và m ột s ố thông tin trong đó được đư a ra không chính xác. Ngoài ra, m ột s ố thông tin tài chính quá kh ứ của công ty hi ện nay không được công b ố rộng rãi, gây khó kh ăn trong vi ệc l ấy d ữ li ệu nghiên c ứu. Do đó, trong m ột ch ừng m ực nào đó thì vi ệc t ự thu th ập s ố li ệu có ảnh h ưởng đến k ết lu ận c ủa nghiên c ứu. 149 KI ẾN NGH Ị V Ề NH ỮNG NGHIÊN C ỨU TI ẾP THEO Với các h ạn ch ế của lu ận án, tác gi ả đư a ra m ột s ố đề xu ất cho nh ững nghiên cứu ti ếp theo về vấn đề RRPS có th ể mở rộng ở các khía c ạnh sau: 1. Xây d ựng l ại các ch ỉ tiêu để nh ận di ện công ty có RRPS sao cho đầy đủ hơn và ph ản ánh đúng v ới tình hình th ực t ế hơn. 2. Đư a thêm các bi ến độc l ập để tăng kh ả năng gi ải thích c ủa mô hình nh ư các bi ến phi tài chính, bi ến kinh t ế vĩ mô. T ăng th ời gian kh ảo sát c ủa nghiên c ứu để có đánh t ổng th ể trong dài h ạn. 3. M ở rộng đối t ượng nghiên c ứu ra ngoài ph ạm vi sàn HOSE và HXN nh ư sàn UPCOM, các công ty ch ưa tham gia niêm y ết để tăng s ố lượng quan sát có RRPS nhi ều h ơn. 4. Ti ếp t ục nghiên c ứu v ề RRPS theo phươ ng pháp ti ếp c ận m ới phù h ợp v ới thông tin b ất đối x ứng trong các quan h ệ kinh t ế hi ện nay. 150 DANH M ỤC CÔNG TRÌNH NGHIÊN C ỨU C ỦA TÁC GI Ả 1. Nguy ễn Th ị Nga (2013a), Trao đổi v ề kế toán bán hàng trong điều ki ện ứng d ụng th ươ ng m ại điện t ử, T ạp chí nghiên cứu khoa h ọc ki ểm toán , s ố 15. 2. Nguy ễn Th ị Nga (2013b), Kế toán bán hàng t ại các doanh nghi ệp T ổng công ty th ươ ng m ại Hà n ội Hapro , T ạp chí nghiên c ứu Tài chính k ế toán , S ố 02 (115). 3. Nguy ễn Th ị Nga (2014a), ‘ Đánh giá và d ự báo nguy c ơ phá s ản c ủa các công ty bất động s ản niêm y ết trên HOSE’ , T ạp chí Kinh t ế và d ự báo , s ố 15, tr.47-50. 4. Nguy ễn Th ị Nga (2014b), ‘ Đo l ường nguy c ơ phá s ản c ủa các công ty b ất động sản niêm y ết trên th ị tr ường ch ứng khoán Vi ệt Nam’ , K ỷ yếu h ội th ảo khoa h ọc Khoa , Tr ường Đại h ọc Lao động Xã h ội, Hà n ội, tr.237-244. 5. Nguy ễn Th ị Nga (2016a), ‘V ận d ụng ph ươ ng pháp th ống kê trong phân tích r ủi ro phá s ản t ại doanh nghi ệp’, Tạp chí tài chính , s ố 639, tr.26-28. 6. Nguy ễn Th ị Nga (2016b), ‘S ử dụng h ợp lý đòn b ẩy tài chính nh ằm hạn ch ế rủi ro phá s ản c ủa các công ty b ất động s ản khi gia nh ập TTP’, Hội th ảo khoa h ọc qu ốc gia: K ế toán, Ki ểm toán trong b ối c ảnh Vi ệt Nam gia nh ập TTP và AEC , Tr ường Đại h ọc Kinh t ế Qu ốc dân, Hà n ội, tr.497-507. 151 DANH M ỤC TÀI LI ỆU THAM KH ẢO 1. Agarwal, V. and R. Taffler (2008), ‘Does Financial Distress Risk Drive the Momentum Anomaly?', Financial Management , Vol. 37, No.3, pp. 461 - 484. 2. Alexander S. Reisz and Claudia Perlich (2007), 'A market-based Framework for Bankruptcy Prediction', Journal of Financial Stability , vol. 3, issue 2, pp. 85-131. 3. Alkhatib, K., Al Bzour, A.E. (2011), 'Predicting corporate bankruptcy of Jordanian listed companies: Using Altman and Kida Models', International Journal of Business and Management , Vol. 6, issue.3, pp. 208-215. 4. Altman, E.I. (1968), ‘Fiancial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankrup’, The Journal of Finance , vol 23, pp. 589-609. 5. Altman, E.I. (2000), Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z- score and Zeta model , Stern School of Business, New York University, New York, USA. 6. Altman, E.I.,Zhang, L. and Yen, J. (2007), Corporate Financial Distress Dianosgis in China , New York University Salomon Center Working paper, New York. 7. Altman, E.I. (1977a), ‘Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z- Score and ZETA® Models’, The Journal of Finance , pp.12-28. 8. Altman, E.I. (1977b), ‘The Z-Score Bankruptcy Model: Past, Present, and Future’, The Journal of Finance , pp.8-10. 9. Altman, E.I. (1977c), 'Zeta analysis: a New Model to Identify Brankruptcy Risk of Corporation', Journal of Banking and Finance, vol 1, pp.29-54. 10. Altman, E.I. (1993), Corporate Financial Distress and Bankruptcy , Wiley Finance Editon, John Wiley & Sons, New Jersey, USA. 11. Anghel, I. (2002), Falimentul. Radiografi i predic ţie, Economica: Bucharest , Rumania. 12. Argent, J. (1976), Corporate Collapse: The Causes and Symptoms, McGraw Hill. 13. Atiya A. F. (2001), 'Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural', IEEE transactions on neural networks , vol.12, No.4. 14. Atrill, P. (2002), Financial Management for Non – specialist, Prentice Hall. 15. Băile teanu, D. (1998), 'Diagnostic, risc i efiien ţă în afaceri, Mirton: Timi oara'. 152 16. Balcaen & Ooghe (2004), Alternative methodologies in studies on business failure do they produce better results than the classical statistical methods? , Universiteit Gent, Faculteit Economie En Bedrijfskunde, Belgium, Working Paper. 17. Bandyopadhyay, A. (2006), ‘Predicting probability of default of Indian corporate bonds: logistic and Z-Score model approaches’, Journal of Risk Finance , p.255-272. 18. Baxter (1976), 'The sandilands report', Journal of Business Finance and Accounting , Vol. 3, Issue 1, pp. 115–123 . 19. Beaver, W.H. (1966), ‘Financial ratios as predictors of failure’, Journal of Accounting Research , vol.4, pp.71-111. 20. Berg, Bruce L. (2007), Qualitative Research Methods for the Social Science, 6th Edition. San Francisco: Pearson Education, Inc. 21. Black, F., & Scholes, M. (1973), 'The pricing of options and corporate liabilities’, The journal of political economy , vol.81(3), pp.637-654. 22. Bộ Tài chính (2013), Thông t ư s ố 73/2013/TT-BTC, h ướng d ẫn chi ti ết m ột s ố điều v ề niêm y ết ch ứng khoán t ại Ngh ị định s ố 58/2012/N Đ-CP ngày 20/7/2012 quy định chi ti ết và h ướng d ẫn thi hành m ột s ố điều c ủa Lu ật Ch ứng khoán và Lu ật s ửa đổi, ban hành ngày 29 tháng 5 n ăm 2013. 23. Bongini, P. Ferri, G., & Hahm, H . (2000), ’Corporate Bankruptcy in Korea: Only the Strong Survive?’, The Financial Review , vol.34, no.4, pp. 31-50. 24. Byoun (2008), 'How and when do firms adjust their capital structures toward targets?', The journal of finance, vol. 63, Issue 6, pp.3069–3096. 25. Brédart, X. (2014), 'Bankruptcy prediction model: The case of the United States', International Journal of Economics and Finance , Vol 6, issue 3, pp 1–7. 26. Campbell JY, Hilscher J, Szilagyi J. (2008), 'In Search of Distress Risk', Journal of Finance , vol. 13 (6), pp.2899-2939. 27. Caton, GL. and J. Goh (2003), 'Are all rivals affected equally by bond rating downgrades?', Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol. 20, pp. 49-62. 28. Charitou, A., Neophytou, E., & Charalambous, C. (2004), 'Predicting corporate failure: empirical evidence for the UK', European Accounting Review , Vol.13(3), pp.465-497. 153 29. Christidis, A. C-Y and A. Gregory (2010), `Some New Models for Financial Distress', Xfi - Centre for Finance and Investment Discussion Paper , No.10. 30. Coats, PK & Fant, LF (1993), 'Recognizing financial distress patterns using a neural network tool', Financial Management , Vol.22(3), pp.142-155. 31. Cooper, AC, F. J. Gimeno-Gascon, CY W. (1994), Initial human and financial capital as predictors of new venture performance , J. Bus ., vol 9, pp. 371–395. 32. Cục qu ản lý đă ng ký kinh doanh (2016). Truy c ập ngày 31 tháng 12 n ăm 2016 từ https://dangkykinhdoanh.gov.vn/NewsandUpdates/tabid/91/CategoryID/25/language/vi- VN/Default.aspx. 33. Dakovic, R., Czado, C., Berg, D. (2010), 'Bankruptcy prediction in Norway: a comparison study', Applied Economics Letters , Vol. 17, issue 16/18, pp. 1739–1746. 34. Đào Th ị Thanh Bình (2013), 'Mô hình x ếp h ạng tín d ụng cho các công ty s ản xu ất ở Vi ệt Nam', Tạp chí Kinh t ế và Phát tri ển, S ố 188, tr 39-49. 35. Đơ n v ị thành viên c ủa công ty d ầu khí (2016). Công ty c ổ ph ần điện l ực d ầu khí PVL . Truy c ập ngày 26 tháng 12 n ăm 2016 t ừ 36. Edmister (1972), 'An empirical test of finacial ratio analysis for small business failure prediction', The Journal of Financial and Quantitative Analysis , Vol. 7, No. 2, pp. 1477- 1493. 37. Eisenbeis, R. (1977), ’Pitfalls in the application of discriminant analysis in business, finance, and economics’, The Journal of finance , vol 32(3), pp. 875-900. 38. Eljelly, A., & Mansour, I. (2001), ’Predicting private companies failure in the Sudan’, Journal of African Business , vol 2(2), pp. 23-43. 39. Etemadi, H., Anvary Rostamy, A., & Dehkordi, H. (2009), 'A genetic programming model for bankruptcy prediction: empirical evidence from Iran', Expert Systems with Applications , vol 36(2), pp. 3199-3207. 40. Ferris, SP, N. Jayaraman, and AK Makhija (1997), 'The response of competitors to announcements of bankruptcy: An empirical examination of contaion and competitive effects', J ournal of Corporate Finance, Vol. 3, pp.367-395. 154 41. Fitzpatrick, P. (1932), 'A comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms', Certified Public Accountant , Vol. 2, 598-605. 42. Fulmer (1984), A Bankruptcy Classification Model for Small Firms, truy cập ngày 15 tháng 3 n ăm 2014 từ https://ycharts.com/glossary/terms/fulmer_h_score. 43. Gaylen N. Chandler and Steven H. Hanks (1994), 'Market attractiveness, resource- based capabilities, venture strategies, and venture performance', Journal of Business Venturing , vol 9, issue 4, pp.331-349. 44. Gregory, C. (2010), 'Some new model for financial distress trediction in the UK' Xfi - Centre for Finance and Investment Discussion Paper No. 10 45. Gu, Z. (2002), ‘Analyzing bankruptcy in the restaurant industry: a multiple discriminant model’, International Journal of Hospitality Management , pp.25-42. 46. Gupa (1983), 'Journal of Geophycical Reserch', s ố 88, pp. 2075-2082. 47. Hall, G. (1992), 'Reasons for Insolvency Amongst Small Firms - A Review and Fresh Evidence', Small Business Economics, Vol.4, No.3 , pp. 237-250. 48. Hillegeist, S., Keating, E., Cram, D., & Lundstedt, K. (2004), ’Assessing the probability of bankruptcy’, Review of Accounting Studies , vol 9(1), pp.5-34. 49. Hoàng Tùng. (2011), 'Phân tích r ủi ro tín d ụng doanh nghi ệp b ằng mô hình logistic', Tạp chí khoa học và công ngh ệ, Đại h ọc Đà N ẵng s ố 2. 50. Hoàng Tr ọng và Chu Nguy ễn M ộng Ng ọc (2008), Phân tích d ữ li ệu nghiên c ứu v ới SPPS, Tr ường Đại h ọc Kinh T ế TP.HCM. Nhà xu ất b ản H ồng Đức, tr. 2-3 51. Holland, R. (1998), Planning Against A Business Failure , Agricultural Development Center, University of Tennessee. 52. Hu ỳnh Cát T ường (2008), Khánh ki ệt tài chính và ứng d ụng mô Hình Z-Score trong dự báo khánh ki ệt tài chính, Lu ận v ăn Th ạc s ỹ, Tr ường Đại h ọc Kinh t ế TP. H ồ Chí Minh. 53. Ivoniciu, P (1998), 'Bankruptcy risk analysis by method scores', Journal of Finance, Banks, Insurance , vol.4, pp. 17-19 54. Jensen, M., 'Agency costs of free cash flow, coporate finance, and Takeovers', The American economic review , Vol. 76, No.2, pp. 323 - 329. 155 55. Jame Kolari (2002), 'Predicting large US bank failures', The Journal of Economics and Business , Vol.54(4), pp. 361-387. 56. Jouzbarkand, M., Keivani, F.S., Khodadadi, M., Fahim (2013), 'Bankruptcy prediction model by Ohlson and Shirata model and Tehran Stock Exchange', World Applied Sciences Journal , Vol. 21, pp. 152-156. 57. Reisz A.S. and Perlich C (2007), 'A market-based Framework for Bankruptcy Prediction' , Journal of Financial Stability , vol. 3, No, 2, pp.85-131 58. Kahl, M. (2002), 'Economic distress, fiancial distress, and dynamic liquidation', Journal of Finance , Vol. 57, issue 1, p. 135–168. 59. Kh ổng Minh Hòa, Ứng d ụng mô hình điểm Z trong phân tích tài chính công ty niêm y ết trên th ị tr ường ch ứng khoán Vi ệt Nam , Lu ận văn thạc s ỹ, Tr ường Đại h ọc Kinh t ế Qu ốc dân. 60 . Kraus, A. and Litzenberger, R. (1973), 'A state-preference model of optimal financial leverage', Journal of Finance , vol. 28, issue 4, pp. 11-22. 61. Knox, K., Blankmeyer, E., Trinidad, J., & Stutzman, J. (2009), 'Predicting bankruptcy in the Texas nursing facility industry’, The Quarterly Review of Economics and Finance, volume 49(3), 1047-1064. 62. Lang, L., and R. Stulz, 1992, 'Contagion and competitive intra-industry effects of bankruptcy announcements', Journal of Financial Economics , Vol. 32, pp.45-60. 63. Lâm Minh Chánh (2007b), ‘Dùng ch ỉ số Z để ước tính h ệ số tín nhi ệm’, Báo nh ịp c ầu đầu tư, s ố 42. 64. Lâm Minh Chánh (2007a), ‘Ch ỉ số Z – công c ụ phát hi ện nguy c ơ phá s ản và x ếp h ạng định m ức tín d ụng’, Báo nh ịp c ầu đầu t ư, s ố 41. 65. Lawrence J. Gitman (1992), Basic Managerial Finance, Harper Collins. 66. Lê Long H ậu (2010), ‘V ận d ụng lý thuy ết định giá quy ền ch ọn vào d ự báo r ủi ro phá sản c ủa doanh nghi ệp – Mô Hình KMV’, Tạp chí Công ngh ệ Ngân hàng , s ố 49. 67. Maddala (1983), Limited-dependent and qualitative variables in econometrics , Cambridge University Press . 156 68. Marcus D. Odom & Ramesh Sharda (1990), 'A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction', International Joint Conference on, Volume 2, p. 163 - 168. 69. McClure (2004), Z marks the end. Đượ c truy cập ngày 24 tháng 12 n ăm 2014 từ www.investopedia.com/articles/fundamental/. 70. Merton, R. (1974), 'On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates’, Journal of finance , Vol.29(2), pp.449-470. 71. Min, J., & Jeong, C. (2009), A binary classification method for bankruptcy prediction , Expert Systems with Applications, pp. 5256-5263. 72. Monica Violeta Achim, Codruta Mare, Sorin Nicolae Borlea (2012), 'Emerging Markets Queries in Finance and Business A statistical model of financial risk bankruptcy applied for Romanian manufacturing industry', Procedia Economics and Finance , Vol.3, pp. 132 – 137 73. Nguy ễn B ảo Khang (2012), 'Các y ếu t ố tác động đến phá s ản trong các doanh nghi ệp trên địa bàn t ỉnh Đồng Nai', Lu ận v ăn th ạc s ỹ, Tr ường Đại h ọc Kinh t ế TP. H ồ Chí Minh. 74. Nguy ễn Thành C ường, Ph ạm Th ế Anh (2010), ‘Đánh giá r ủi ro phá s ản c ủa các doanh nghi ệp ch ế bi ến th ủy s ản đang niêm y ết trên th ị tr ường ch ứng khoán Vi ệt Nam”, Tạp chí Khoa h ọc Công ngh ệ Th ủy s ản, s ố 2/2010, tr.27-33. 75. Nguy ễn Tr ọng Hòa (2009), ' Xây d ựng mô hình xếp h ạng tín d ụng đối v ới các DN Vi ệt Nam trong n ền kinh t ế chuy ển đổi' , Lu ận án ti ến s ĩ, Tr ường Đại h ọc Kinh t ế Qu ốc dân. 76. Odom, MD & Sharda, R. (1990), A neural network model for bankruptcy prediction', Proceeding of the International Joint Conference on Neural Networks, San Diego, Volume II. IEEEE Neural Networks Council, Ann Arbor, pp.163-171. 77. Ohlson, J.(1980), ‘Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy’, Journal of Accounting Research , pp.109-131. 78. Pongsatat, S., Ramage, J., & Lawrence, H. (2004), 'Bankruptcy prediction for arge and small firms in Asia: a comparison of Ohlson and Altma’, Journal of Accounting and Croporate Governance’ , vol.1(2), p.1-13. . 79. Qu ốc h ội n ước CHXHCN VN (2014), Lu ật Phá s ản số 51/2014/QH13, ban hành ngày ngày 19 tháng 06 n ăm 2014. 157 80. Ramser, J. & Foster, L. (1931), A Demonstration of Ratio Analysis , Bulletin 40, Bureau of Business Research, University of Illinois, Urbana.IL. 81. Cooper (1994), 'Third-Generation New Product Processes', Journal of Product Innovation Management , volume 11, pp. 3-14. 82. Shumway, T. (2001), 'Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model', Journal of Business , Vol.74(1), pp.101-124. . 83. Sori, Z. M. and Karbhari, Y. (2004), Bankruptcy prediction during the IMF crisis: evidence from Malaysian listed industrial companies. Truy c ập ngày 18 tháng 8 n ăm 2015 từ 84. Tatsiana N.Rybak (2006), Analysis and estimate of the enterprises bankruptcy risk, State Economic university, Republic of Belarus. 85. Tavlin, E., Moncarz, E., & Dumont, D. (1989), 'Financial failure in the hospitality industry', FIU Review, Vol.7(1), pp.55–75. 86. Theodossiou, P. (1991), 'Alternative models for assessing the financial condition of business in greece', Journal of Business Finance & Accounting, Volume 18, Issue 5, pp. 697–720. 87. Th ủ tướng Chính ph ủ (2012), Ngh ị định s ố 58/2012/N Đ-CP quy định chi ti ết và h ướng dẫn thi hành m ột s ố điều c ủa Lu ật Ch ứng khoán và Lu ật s ửa đổi, b ổ sung m ột s ố điều c ủa Lu ật Ch ứng khoán , ban hành ngày 20 tháng 7 n ăm 2012. 88. Th ủ tướng Chính ph ủ (2009), Ngh ị định s ố: 56/2009/N Đ –CP v ề tr ợ giúp phát tri ển doanh nghi ệp nh ỏ và v ừa, ban hành ngày 30 tháng 06 n ăm 2009. 89. Titman, S., Wessels, R., 'The determinants of capital structure choice', The Journal of Finance , Vol. 43, No. 1, pp. 1-19. 90 . Tinoco M. H. and Wilson N. (2013), ' Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables', International Review of Financial Analysis , vol. 30, issue C, pp. 394-419. 91. Tổng c ục Th ống kê (2016). Kết qu ả sản xu ất kinh doanh c ủa doanh nghi ệp Vi ệt Nam giai đoạn 2010 -2015. Nhà xu ất b ản Th ống kê. 158 92. Ugurlu, M., & Aksoy, H. (2006), ‘Prediction of corporate financial distress in an emerging market: the case of Turkey', Cross Cultural management: An International Journal , Vol 3 (4), pp. 277- 295. 93. Van Prederikslust R.A.I (1978), Predictability of corporate failure: Models for prediction of corporate failure and for evalutions of debt capacity , Martinus nijhoff social sciences division Leiden . 94. Vintil ă, G., Toroap ă, G.M. (2012). Forecasting the bankruptcy risk on the example of Romanian. Romanian Statistical Review Supplement , Vol. 60, issue 2, p. 377–388. 95. Wheelen & Hunger (2000), Strategic Management and Business Policy , New York: Addison-Wesley Publishing, New York. 96. VenkataRamana, S.Md.Azash & K.Ramakrishnaiah (2012), 'Financial performance and predicting the risk of bankruptcy: a case of selected cement companies in India', International journal of public administration and management research , Vol. 1, No.1, october 2012, pp. 40 -56. 97. Xu, M., &Zhang, C. (2009), ‘Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed companies’, Review of Accounting Stydies , Vol.14, pp. 534-558. 98. Zhang, G., Hu, M., Patuwo, BE & Indro, DC (1999), ‘Artificial neural networks in bankruptcy prediction: General framework and cross-validation analysis’, European Journal of Operations Research, Vol. 116(1), pp. 16–32. 99. Winakor, A. & Smith, R. (1935), Changes in the financial structure of unsuccessful industrial corporations , Bulletin 51, Bureau of Business Research, University of Illinois, Urbana.IL 159 PH Ụ LỤC PH Ụ LỤC 1: DANH SÁCH CÁC CÔNG TY NGHIÊN C ỨU Mã Sàn STT CK Tên Công ty Ngành GD Vốn điều l ệ CTCP Đầu T ư Xây 1 BCI Bất động s ản HoSE 86,720,144 Dựng Bình Chánh CTCP Đầu T ư & Phát 2 CCL Tri ển Đô Th ị Dầu Khí Bất động s ản HoSE 26,249,885 Cửu Long TCT C ổ Ph ần Đầu T ư 231,694,819 3 DIG Bất động s ản HoSE Phát tri ển Xây D ựng 4 DTA CTCP Đệ Tam Bất động sản HoSE 10,000,000 CTCP DV & XD Địa Ốc 253,049,068 5 DXG Bất động s ản HoSE Đất Xanh CTCP Ngo ại Th ươ ng & 6 FDC Bất động s ản HoSE 27,609,988 PT ĐT Tp.HCM CTCP PT Nhà Bà R ịa - 7 HDC Bất động s ản HoSE 41,113,199 Vũng Tàu 8 HDG CTCP T ập Đoàn Hà Đô Bất động s ản HoSE 75,968,080 CTCP TV - TM - DV 426,600,000 9 HQC Bất động s ản HoSE Địa Ốc Hoàng Quân CTCP Phát Tri ển H ạ 274,194,525 10 IJC Bất động s ản HoSE Tầng K ỹ Thu ật CTCP Đầu T ư và Công 838,424,849 11 ITA Bất động s ản HoSE Nghi ệp Tân T ạo CTCP Đầu T ư & KD 12 ITC Bất động s ản HoSE 69,086,688 Nhà Intresco 13 KAC CTCP Đầu T ư Địa Ốc Bất động s ản HoSE 23,999,999 160 Khang An TCT PT Đô Th ị Kinh 475,711,167 14 KBC Bất động s ản HoSE Bắc - CTCP CTCP Đầu T ư & KD 233,999,892 15 KDH Bất động s ản HoSE Nhà Khang Điền CTCP Đầu T ư và D ịch 16 KHA Bất động s ản HoSE 14,120,309 Vụ Khánh H ội CTCP ĐT & PT Đô Th ị 17 LGL Bất động s ản HoSE 19,999,275 Long Giang 18 LHG CTCP Long H ậu Bất động s ản HoSE 26,082,627 CTCP C ơ Điện & XD 19 MCG Bất động s ản HoSE 57,510,000 Vi ệt Nam (MECO) CTCP Đầu T ư N ăm B ảy 20 NBB Bất động s ản HoSE 58,321,200 Bảy CTCP Đầu T ư Nam 142,114,510 21 NLG Bất động s ản HoSE Long CTCP Phát Tri ển Đô 22 NTL Bất động s ản HoSE 63,600,000 Th ị Từ Liêm CTCP Phát tri ển B ất 201,809,971 23 PDR Bất động s ản HoSE động s ản Phát Đạt CTCP ĐT H ạ Tầng & 100,000,000 24 PTL Bất động s ản HoSE Đô Th ị Dầu Khí CTCP Qu ốc C ường Gia 275,129,310 25 QCG Bất động s ản HoSE Lai CTCP Địa Ốc Sài Gòn 217,069,134 26 SCR Bất động s ản HoSE Th ươ ng Tín CTCP Công Ngh ệ Vi ễn 27 SGT Bất động s ản HoSE 74,001,914 Thông Sài Gòn 161 CTCP ĐT PT Đô Th ị & 100,000,000 28 SJS Bất động s ản HoSE KCN Sông Đà CTCP Sonadezi Long 29 SZL Bất động s ản HoSE 20,000,000 Thành CTCP Phát Tri ển Nhà 30 TDH Bất động s ản HoSE 70,988,381 Th ủ Đức CTCP Phát Tri ển KCN 31 TIP Bất động s ản HoSE 26,003,143 Tín Ngh ĩa CTCP SXKD XNK DV 32 TIX Bất động s ản HoSE 24,000,000 & ĐT Tân Bình Tập đoàn VINGROUP - 2,637,707,95 33 VIC Bất động s ản HoSE CTCP 4 34 VPH CTCP V ạn Phát H ưng Bất động s ản HoSE 52,983,084 CTCP Xây L ắp & Địa 35 VRC Bất động s ản HoSE 14,504,762 Ốc V ũng Tàu CTCP Xây Dựng Sông 36 ICG Bất động s ản HNX 20,000,000 Hồng CTCP Phát Tri ển H ạ 37 IDV Bất động s ản HNX 11,565,225 Tầng V ĩnh Phúc 38 PV2 CTCP Đầu T ư PV2 Bất động s ản HNX 37,350,000 39 PVL CTCP Địa Ốc D ầu Khí Bất động s ản HNX 50,000,000 CTCP Đầu T ư & 40 PXA Th ươ ng M ại D ầu Khí Bất động s ản HNX 15,000,000 Ngh ệ An 41 RCL CTCP Địa Ốc Ch ợ Lớn Bất động s ản HNX 7,559,358 42 SDA CTCP Simco Sông Đà Bất động s ản HNX 26,206,158 162 43 SJC CTCP Sông Đà 1.01 Bất động s ản HNX 7,226,082 CTCP T ập Đoàn Đầu T ư 44 TIG Bất động s ản HNX 73,565,000 Th ăng Long 45 VC3 CTCP Xây D ựng S ố 3 Bất động s ản HNX 21,999,742 Ph ụ lục 2: Th ống kê mô t ả đặc điểm m ẫu nghiên c ứu Năm 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Total Nếu không 31 38 43 27 24 25 37 32 257 có rủi ro phá Rủi ro sản phá s ản Nếu có r ủi 14 7 2 18 21 20 8 13 103 ro phá s ản Total 45 45 45 45 45 45 45 45 360 Ph ụ lục 3: Th ống kê mô t ả các bi ến trong mô hình Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation DTi/TNPT 321 -.26496 .52148 .0859083 .20190109 NNH/TTS 360 .02062 .89113 .3794702 .20119230 VCSH/NDH 339 .20137 148.27974 13.9908515 33.67450938 KVTT 285 .07919 8.00127 1.0290018 1.03915826 ROFA 360 -.58247 7.08740 1.2052137 1.90193539 TNPT/TTS 360 .02297 .91002 .5662012 .20954166 TSNH/NNH 360 .40584 28.79802 2.6329951 3.16269549 VLD/TTS 353 -.53997 .90885 .2953587 .24318900 EBIT/DT 360 -.13972 .84848 .2514646 .20520249 ROA 360 -.36975 .49631 .0437069 .06880211 ROE 360 -.68020 1.30559 .1119648 .17879659 CP/DT 360 .46135 9.79271 .9319479 .87418960 DT/TS 360 .00056 1.30660 .2901675 .22793252 QMCT 285 .0000320 .0863770 .003716660 .0118839580 Valid N (listwise) 245 163 Ph ụ lục 4: Th ống kê mô t ả các bi ến thu ộc các công ty có rủi ro phá s ản và không có r ủi ro phá s ản Descriptive Statistics a Rủi ro phá s ản N Minimum Maximum Mean Std. Deviation DTi/TNPT 224 -.26496 .52148 .1429309 .19817201 NNH/TTS 257 .02062 .74992 .3152212 .16607804 VCSH/NDH 245 .22441 148.27974 17.0987408 37.48986154 GTTVCSH/NPT 205 .08499 8.00127 1.3131271 1.09752259 ROFA 257 -.35135 7.08740 1.5694578 2.07872077 TNPT/TTS 257 .03777 .86733 .4939342 .18056815 Nếu TSNH/NNH 257 .42249 28.79802 3.0535611 3.41852419 không có VLD/TTS 257 -.21221 .90885 .3607308 .20401814 rủi ro phá EBIT/DT 257 -.09543 .84848 .3002036 .18876910 sản ROA 257 -.09941 .49631 .0615429 .06503594 ROE 257 -.11325 1.30559 .1516898 .16867017 CP/DT 257 .46135 7.86783 .7915932 .47176714 DT/TS 257 .00675 1.30660 .3207652 .22358129 QMCT 205 .0000540 .0863770 .004842390 .0138449881 Valid N (listwise) 178 DTi/TNPT 97 -.26428 .42148 -.0457727 .13980964 NNH/TTS 103 .02297 .89113 .5397810 .19206874 VCSH/NDH 94 .20137 115.32797 5.8905017 18.49409077 GTTVCSH/NPT 80 .07919 .95280 .3009310 .15879037 ROFA 103 -.58247 4.02321 .2963716 .84749098 TNPT/TTS 103 .02297 .91002 .7465179 .16344580 TSNH/NNH 103 .40584 19.54730 1.5836216 2.07783560 Nếu có r ủi VLD/TTS 96 -.53997 .89552 .1203522 .25388544 ro phá s ản EBIT/DT 103 -.13972 .67992 .1298537 .19455225 ROA 103 -.36975 .10244 -.0007964 .05695363 ROE 103 -.68020 .49995 .0128449 .16497091 CP/DT 103 .46156 9.79271 1.2821534 1.39915576 DT/TS 103 .00056 1.23683 .2138217 .22169507 QMCT 80 .0000320 .0050120 .000831975 .0010057132 Valid N (listwise) 67 a. No statistics are computed for one or more split files because there are no valid cases. 164 165 PH Ụ LỤC 5: MA TR ẬN T ƯƠ NG QUAN GI ỮA CÁC BI ẾN C ỦA MÔ HÌNH NNH/T VCSH/N TNPT/ TSNH/N VLD/TT rrps DTi/TNPT TS DH KVTT ROFA TTS NH S EBIT/DT ROA ROE CP/DT DT/TS QMCT Rủi ro phá s ản Pearson Correlation 1 -.426 ** .505 ** -.137 * -.438 ** -.303 ** .546 ** -.187 ** -.440 ** -.375 ** -.410 ** -.351 ** .237 ** -.212 ** -.152 * Sig. (2-tailed) .000 .000 .011 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .010 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** DTi/TNPT Pearson Correlation -.426 1 -.282 .178 .420 .184 -.351 .090 .097 .190 .313 .236 -.100 .238 .027 Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 .000 .001 .000 .109 .087 .001 .000 .000 .072 .000 .669 N 321 321 321 300 262 321 321 321 314 321 321 321 321 321 262 ** ** ** ** ** ** ** * NNH/TTS Pearson Correlation .505 -.282 1 .083 -.380 -.087 .676 -.511 -.587 -.303 -.132 -.035 .081 .088 -.042 Sig. (2-tailed) .000 .000 .125 .000 .100 .000 .000 .000 .000 .012 .514 .124 .097 .481 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 * ** ** * ** ** * ** VCSH/NDH Pearson Correlation -.137 .178 .083 1 .319 .137 -.271 -.031 -.088 .036 .202 .139 -.072 .255 -.081 Sig. (2-tailed) .011 .002 .125 .000 .012 .000 .570 .109 .505 .000 .011 .186 .000 .185 N 339 300 339 339 271 339 339 339 332 339 339 339 339 339 271 ** ** ** ** ** ** ** * ** ** ** ** ** KVTT Pearson Correlation -.438 .420 -.380 .319 1 .295 -.623 .165 .137 .353 .474 .327 -.079 .332 .185 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .005 .022 .000 .000 .000 .184 .000 .002 N 285 262 285 271 285 285 285 285 282 285 285 285 285 285 285 ** ** * ** ** ** ** ** ** ** ** ** ROFA Pearson Correlation -.303 .184 -.087 .137 .295 1 -.273 .247 .306 .359 .475 .412 -.180 .250 -.039 Sig. (2-tailed) .000 .001 .100 .012 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .001 .000 .512 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** TNPT/TTS Pearson Correlation .546 -.351 .676 -.271 -.623 -.273 1 -.381 -.431 -.252 -.225 -.017 .071 -.075 .089 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .754 .181 .155 .133 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** ** ** ** ** ** TSNH/NNH Pearson Correlation -.187 .090 -.511 -.031 .165 .247 -.381 1 .566 .313 .084 .066 -.092 -.096 -.076 Sig. (2-tailed) .000 .109 .000 .570 .005 .000 .000 .000 .000 .111 .211 .081 .068 .203 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** * ** ** ** ** ** * ** * VLD/TTS Pearson Correlation -.440 .097 -.587 -.088 .137 .306 -.431 .566 1 .212 .173 .107 -.144 .007 -.142 163 Sig. (2-tailed) .000 .087 .000 .109 .022 .000 .000 .000 .000 .001 .045 .007 .891 .017 N 353 314 353 332 282 353 353 353 353 353 353 353 353 353 282 ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** EBIT/DT Pearson Correlation -.375 .190 -.303 .036 .353 .359 -.252 .313 .212 1 .564 .537 -.407 -.018 .278 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .505 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .738 .000 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** * ** ** ** ** ** ** ** ** ** ROA Pearson Correlation -.410 .313 -.132 .202 .474 .475 -.225 .084 .173 .564 1 .883 -.515 .591 .100 Sig. (2-tailed) .000 .000 .012 .000 .000 .000 .000 .111 .001 .000 .000 .000 .000 .093 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** * ** ** * ** ** ** ** ** ROE Pearson Correlation -.351 .236 -.035 .139 .327 .412 -.017 .066 .107 .537 .883 1 -.399 .538 .195 Sig. (2-tailed) .000 .000 .514 .011 .000 .000 .754 .211 .045 .000 .000 .000 .000 .001 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** ** ** ** ** ** CP/DT Pearson Correlation .237 -.100 .081 -.072 -.079 -.180 .071 -.092 -.144 -.407 -.515 -.399 1 -.189 -.077 Sig. (2-tailed) .000 .072 .124 .186 .184 .001 .181 .081 .007 .000 .000 .000 .000 .195 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 ** ** ** ** ** ** ** ** DT/TS Pearson Correlation -.212 .238 .088 .255 .332 .250 -.075 -.096 .007 -.018 .591 .538 -.189 1 -.018 Sig. (2-tailed) .000 .000 .097 .000 .000 .000 .155 .068 .891 .738 .000 .000 .000 .757 N 360 321 360 339 285 360 360 360 353 360 360 360 360 360 285 * ** * ** ** QMCT Pearson Correlation -.152 .027 -.042 -.081 .185 -.039 .089 -.076 -.142 .278 .100 .195 -.077 -.018 1 Sig. (2-tailed) .010 .669 .481 .185 .002 .512 .133 .203 .017 .000 .093 .001 .195 .757 N 285 262 285 271 285 285 285 285 282 285 285 285 285 285 285 164 PH Ụ LỤC 6: K ẾT QU Ả HỒI QUY LOGIT Ph ụ lục 6a. Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 96.341 1 .000 Step 1 Block 96.341 1 .000 Model 96.341 1 .000 Step 60.589 1 .000 Step 2 Block 156.930 2 .000 Model 156.930 2 .000 Step 21.666 1 .000 Step 3 Block 178.596 3 .000 Model 178.596 3 .000 Step 19.575 1 .000 Step 4 Block 198.171 4 .000 Model 198.171 4 .000 Step 9.485 1 .002 Step 5 Block 207.656 5 .000 Model 207.656 5 .000 Ph ụ lục 6b. Model Summary Step -2 Log Cox & Snell Nagelkerke likelihood R Square R Square 1 191.132 a .325 .471 2 130.543 b .473 .685 3 108.877 c .518 .749 4 89.302 c .555 .803 5 79.817 d .572 .828 a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001. b. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001. c. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001. d. Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than .001. 165 Ph ụ lục 6c. Classification Table a Observed Predicted Rủi ro phá s ản Percentage Nếu không Nếu có r ủi Correct có r ủi ro ro phá s ản phá s ản Nếu không có r ủi ro 162 16 91.0 Rủi ro phá phá s ản Step 1 sản Nếu có r ủi ro phá 25 42 62.7 sản Overall Percentage 83.3 Nếu không có r ủi ro 166 12 93.3 Rủi ro phá phá s ản Step 2 sản Nếu có r ủi ro phá 17 50 74.6 sản Overall Percentage 88.2 Nếu không có r ủi ro 168 10 94.4 Rủi ro phá phá s ản Step 3 sản Nếu có r ủi ro phá 16 51 76.1 sản Overall Percentage 89.4 Nếu không có r ủi ro 167 11 93.8 Rủi ro phá phá s ản Step 4 sản Nếu có r ủi ro phá 13 54 80.6 sản Overall Percentage 90.2 Nếu không có r ủi ro 169 9 94.9 Rủi ro phá phá s ản Step 5 sản Nếu có r ủi ro phá 9 58 86.6 sản Overall Percentage 92.7 a. The cut value is .500 166 Ph ụ lục 6d. Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) TNPT/TTS 9.991 1.328 56.626 1 .000 21822.263 Step 1 a Constant -7.394 .928 63.472 1 .000 .001 TNPT/TTS 11.084 1.697 42.661 1 .000 65089.518 Step 2 b ROA -46.691 8.787 28.232 1 .000 .000 Constant -7.104 1.132 39.416 1 .000 .001 TNPT/TTS 9.463 1.733 29.802 1 .000 12876.183 VHDT/TTS -5.600 1.389 16.241 1 .000 .004 Step 3 c ROA -52.523 10.087 27.113 1 .000 .000 Constant -4.429 1.203 13.553 1 .000 .012 DTi/TNPT -7.645 1.983 14.869 1 .000 .000 TNPT/TTS 9.030 1.934 21.886 1 .000 8350.565 Step 4 d VHDT/TTS -7.072 1.585 19.910 1 .000 .001 ROA -55.714 11.909 21.798 1 .000 .000 Constant -3.778 1.279 8.731 1 .003 .023 DTi/TNPT -7.773 2.124 13.387 1 .000 .000 KVTT -3.484 1.365 6.515 1 .011 .031 TNPT/TTS 6.806 2.206 9.514 1 .002 903.203 Step 5 e VHDT/TTS -7.072 1.743 16.473 1 .000 .001 ROA -45.561 12.130 14.108 1 .000 .000 Constant -.933 1.722 .294 1 .588 .393 a. Variable(s) entered on step 1: TNPT/TTS. b. Variable(s) entered on step 2: ROA. c. Variable(s) entered on step 3: VHDT/TTS. d. Variable(s) entered on step 4: DTi/TNPT. e. Variable(s) entered on step 5: KVTT. 167 Ph ụ lục s ố 7 Ph lc s 7a: Group Statistics Rủi ro phá s ản N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Nếu có r ủi ro phá s ản 97 -.0457727 .13980964 .01419552 DTi/TNPT Nếu không có r ủi ro phá s ản 224 .1429309 .19817201 .01324092 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 .5397810 .19206874 .01892510 NNH/TTS Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .3152212 .16607804 .01035966 Nếu có r ủi ro phá s ản 94 5.8905017 18.49409077 1.90751982 VCSH/NDH Nếu không có r ủi ro phá s ản 245 17.0987408 37.48986154 2.39513940 Nếu có r ủi ro phá s ản 80 .3009310 .15879037 .01775330 GTTVCSH/NPT Nếu không có r ủi ro phá s ản 205 1.3131271 1.09752259 .07665430 Nếu có rủi ro phá s ản 103 .2963716 .84749098 .08350577 ROFA Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 1.5694578 2.07872077 .12966704 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 .7465179 .16344580 .01610479 TNPT/TTS Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .4939342 .18056815 .01126353 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 1.5836216 2.07783560 .20473522 TSNH/NNH Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 3.0535611 3.41852419 .21324168 Nếu có r ủi ro phá s ản 96 .1203522 .25388544 .02591207 VLD/TTS Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .3607308 .20401814 .01272630 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 .1298537 .19455225 .01916980 EBIT/DT Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .3002036 .18876910 .01177509 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 -.0007964 .05695363 .00561181 ROA Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .0615429 .06503594 .00405683 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 .0128449 .16497091 .01625507 ROE Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .1516898 .16867017 .01052136 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 1.2821534 1.39915576 .13786291 CP/DT Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .7915932 .47176714 .02942803 Nếu có r ủi ro phá s ản 103 .2138217 .22169507 .02184426 DT/TS Nếu không có r ủi ro phá s ản 257 .3207652 .22358129 .01394662 Nếu có r ủi ro phá s ản 80 .000831975 .0010057132 .0001124422 QMCT Nếu không có r ủi ro phá s ản 205 .004842390 .0138449881 .0009669759 168 Ph lc s 7b. Independent Samples Test Levene's Test for t-test for Equality of Means Equality of Variances F Sig. t df Sig. (2- Mean Std. Error 95% Confidence Interval of the tailed) Difference Difference Difference Lower Upper Equal variances assumed 21.772 .000 -8.503 319 .000 -.18870356 .02219214 -.23236501 -.14504211 DTi/TNPT Equal variances not assumed -9.721 253.204 .000 -.18870356 .01941223 -.22693357 -.15047355 Equal variances assumed 2.621 .106 11.074 358 .000 .22455978 .02027749 .18468181 .26443775 NNH/TTS Equal variances not assumed 10.408 166.337 .000 .22455978 .02157503 .18196359 .26715597 Equal variances assumed 21.124 .000 -2.770 337 .006 -11.20823912 4.04583186 -19.16650482 -3.24997342 VCSH/NDH Equal variances not assumed -3.661 317.045 .000 -11.20823912 3.06191518 -17.23247943 -5.18399881 GTTVCSH/ Equal variances assumed 49.948 .000 -8.207 283 .000 -1.01219611 .12333575 -1.25496797 -.76942424 NPT Equal variances not assumed -12.864 224.802 .000 -1.01219611 .07868330 -1.16724728 -.85714494 Equal variances assumed 53.965 .000 -6.014 358 .000 -1.27308620 .21167308 -1.68936513 -.85680726 ROFA Equal variances not assumed -8.254 357.881 .000 -1.27308620 .15422955 -1.57639630 -.96977609 Equal variances assumed 4.121 .043 12.316 358 .000 .25258373 .02050842 .21225161 .29291585 TNPT/TTS Equal variances not assumed 12.852 206.504 .000 .25258373 .01965277 .21383793 .29132953 Equal variances assumed 6.585 .011 -4.071 358 .000 -1.46993954 .36107931 -2.18004264 -.75983644 TSNH/NNH Equal variances not assumed -4.972 301.819 .000 -1.46993954 .29561550 -2.05166798 -.88821110 VLD/TTS Equal variances assumed 4.389 .037 -9.191 351 .000 -.24037858 .02615265 -.29181419 -.18894297 169 Equal variances not assumed -8.327 143.265 .000 -.24037858 .02886857 -.29744196 -.18331520 Equal variances assumed .022 .883 -7.671 358 .000 -.17034988 .02220814 -.21402469 -.12667508 EBIT/DT Equal variances not assumed -7.572 183.105 .000 -.17034988 .02249743 -.21473740 -.12596236 Equal variances assumed 5.628 .018 -8.507 358 .000 -.06233930 .00732818 -.07675100 -.04792760 ROA Equal variances not assumed -9.003 213.261 .000 -.06233930 .00692461 -.07598875 -.04868985 Equal variances assumed 1.671 .197 -7.103 358 .000 -.13884493 .01954806 -.17728838 -.10040147 ROE Equal variances not assumed -7.171 191.946 .000 -.13884493 .01936301 -.17703652 -.10065333 Equal variances assumed 29.314 .000 4.968 358 .000 .49056020 .09874151 .29637391 .68474649 CP/DT Equal variances not assumed 3.480 111.415 .001 .49056020 .14096876 .21123265 .76988775 Equal variances assumed 2.327 .128 -4.111 358 .000 -.10694351 .02601115 -.15809736 -.05578966 DT/TS Equal variances not assumed -4.126 189.555 .000 -.10694351 .02591679 -.15806588 -.05582114 Equal variances assumed 16.477 .000 -2.585 283 .010 -.0040104152 .0015511658 -.0070637020 -.0009571284 QMCT Equal variances not assumed -4.120 209.455 .000 -.0040104152 .0009734915 -.0059295121 -.0020913184 170