CHia sẻ link tải tiểu luận quản trị rủi ro Dự báo phá sản và kiệt quệ tài chính công ty dựa trên số liệu kế toán và số liệu kinh tế vĩ mô
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
TÓM TẮT
Sử dụng mẫu gồm 23.218 quan sát của các công ty niêm yết trong giai đoạn 1980-2011,
nghiên cứu này xem xét thực nghiệm sự tiện ích trong việc kết hợp các biến kế toán, thị
trường và kinh tế vĩ mô trong việc giải thích rủi ro tín dụng doanh nghiệp.
Bài viết phát triển các mô hình rủi ro cho các công ty niêm yết trong việc dự báo kiệt quệ tài
chính và xác suất phá sản. Mô hình tính toán của bài viết này sử dụng sự kết hợp các biến kế
toán, thị trường và các thay mặt cho sự thay đổi môi trường kinh tế vĩ mô.
Kết quả nghiên cứu thể hiện sự tiện ích trong việc kết hợp các biến kế toán, thị trường và kinh
tế vĩ mô trong các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết.
Hiệu quả của mô hình ước tính này có sự khác biệt (against) với mô hình sử dụng MLP cũng
như khác với các đặc điểm kỹ thuật của mô hình Z-score của Altman (1968).
01. GIỚI THIỆU
1.1 Lý do chọn vấn đề nghiên cứu của Nhóm tác giả
Khủng hoảng tài chính 2008 nhấn mạnh sự thiếu sót của cách thức quản trị rủi ro trong
môi trường cho vay và đánh giá rủi ro ở cấp độ vi mô. Người cho vay và các nhà đầu tư
khác trong khu vực doanh nghiệp yêu cầu phải có sự điều chỉnh thông tin kịp thời về xác
suất rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp khi cho vay và sử dụng các công cụ phái sinh.
Đối với ngân hàng, phát triển hiệu quả hệ thống xếp hạng nội bộ cho quản trị rủi ro doanh
nghiệp yêu cầu phải xây dựng các mô hình hướng dẫn dự báo xác suất phát sản cho từng
nhóm doanh nghiệp cụ thể. Mô hình phải có sự điều chỉnh của thay đổi môi trường vĩ mô,
tất nhiên là phù hợp với tính kịp thời và sẵn có của dữ liệu.
Việc sử dụng các mô hình rủi ro tín dụng được ghi nhận từ mô hình của Altman (1968).
Các mô hình dự báo thường dựa trên dữ liệu kế toán lịch sử đã được công bố rộng rãi 1
Nhóm thuyết trình mở rộng về Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên biến kế toán theo Z-score
(Altman, 1968)
(1) Chỉ số Z (Z- score) (Altman, 1968; Altman, 1984)
Mô hình dự báo xác suất phá sản Z - score được giáo sư người Mỹ Edward I. Altman, trường kinh doanh
Leonard N. Stern, thuộc trường đại học New York phát triển vào năm 1968. Mô hình này được đánh giá là
dự báo được một cách tương đối chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm thông qua việc xem
xét đến giá trị Z - score. Z - score là chỉ số kết hợp 5 tỷ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau
dựa trên phân tích biệt số bội MDA. Công thức Z - score ban đầu (đối với doanh nghiệp đã cổ phần hóa,
ngành sản xuất) như sau:
Z = 0.012 X1 + 0.014 X2 + 0.033 X3 + 0.006 X4 + 0.999 X5
Trong đó: X1 = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản;
X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản;
X3 = EBIT/Tổng tài sản;
X4 = Giá trị thị trường của vốn CSH/Tổng nợ phải trả;
X5 = Doanh thu/Tổng tài sản.
Trong mô hình này, các biến từ X1 đến X4 đều phải được tính toán bằng giá trị phần trăm. Ví dụ, một công
ty có Vốn luân chuyển / Tổng tài sản (X1) là 15% thì số liệu được đưa vào mô hình là 15, không phải 0,15.
Riêng biến X5 (Doanh thu/Tổng tài sản) được giữ nguyên, không tính tỷ lệ phần trăm (do bản chất của X5 là
phản ánh vòng quay).
Sau nhiều năm phát triển, mô hình được thay đổi một số đặc điểm kĩ thuật để việc vận dụng được thuận tiện
hơn:
Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 0.999 X5
Với mô hình này, các biến từ X1 đến X5 không cần tính toán bằng phần trăm.
Nếu Z > 2.99 : Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.8 < Z < 2.99 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z < 1.8 : Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.
Từ chỉ số Z ban đầu được sử dụng cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa, Altman phát triển thêm Z’, Z’’ để
có thể áp dụng cho các loại hình doanh nghiệp khác:
Mô hình Z’ dùng cho các doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất
Z’ = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107 X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5
Trong đó các biến đều được giữ nguyên với mô hình cũ, ngoại trừ biến X4. X4 trong chỉ số Z sử dụng giá trị
thị trường của vốn chủ sở hữu, còn trong chỉ số Z', X4 sử dụng giá trị sổ sách.
Nếu Z’ > 2.9 : Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.23 < Z’ < 2.9 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
Nếu Z’ < 1.23 : Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.
Mô hình Z’’- score cho các doanh nghiệp khác:
Z’’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4
Giống với chỉ số Z', biến X4 trong chỉ số Z” vẫn sử dụng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu. Điểm sửa đổi
của mô hình này là không sử dụng biến X5 và dẫn đến hệ số của các biến từ X1 đến X4 đều thay đổi so với
chỉ số Z'. Chỉ số Z” có thể được dùng cho hầu hết các ngành và các loại hình doanh nghiệp.
Nếu Z” > 2.6 : Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.1 < Z” < 2.6 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z” < 1.1 : Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.
(2) Mô hình Z” điều chỉnh (Altman & cộng sự, 1995)
Nếu như các chỉ số Z của Altman (1984) trước đây chỉ dừng lại ở việc thông báo dấu hiệu phá sản thì năm
1995, Altman, Hartzell và Peck (1995) đã tiến hành nghiên cứu trên 700 công ty và để cho ra chỉ số Z’ điều
chỉnh (còn gọi là mô hình EMS). Điểm nổi bật của chỉ số Z” điều chỉnh có sự tương đồng khá cao với phân
loại trái phiếu của S&P. Điều này hàm ý các mô hình toán học có sự liên thông với phương pháp chuyên gia
trong việc phân loại rủi ro tín dụng.
Z” điều chỉnh = Z’’ + 3.25 = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 + 3.25
Bảng A. So sánh Z” và phân loại của S&P
Z” điều chỉnh S&P Z” điều chỉnh S&P
> 8.15 AAA 5.25 – 5.65 BB+
7.60 – 8.15 AA+ 4.95 – 5.25 BB
7.30 – 7.60 AA 4.75 – 4.95 BB-
7.00 – 7.30 AA- 4.50 – 4.75 B+
6.85 – 7.00 A+ 4.15 – 4.50 B
6.65 – 6.85 A 3.75 – 4.15 B-
6.40 – 6.65 A- 3.20 – 3.75 CCC+
6.25 – 6.40 BBB+ 2.50 – 3.20 CCC
5.85 – 6.25 BBB 1.75 – 2.50 CCC-
5.65 – 5.85 BBB- < 1.75 D
Nguồn: Altman & cộng sự, 1995
(3) Xác định xác suất vỡ nợ công ty dựa trên xếp hạng trái phiếu
Một số trái phiếu của công ty, đặc biệt ở Hoa kỳ, được đánh giá rủi ro vỡ nợ bởi các cơ quan xếp hạng (như
S&P, Fitch, Moody's). Việc đánh giá trái phiếu không chỉ cung cấp thông tin về rủi ro vỡ nợ (hay ít nhất là
các cơ quan xếp hạng nhận thức được về rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp), mà còn tạo lập cho mỗi cổ phiếu
có một lịch sử xếp hạng phong phú. Khi các trái phiếu được đánh giá cao trong nhiều thập kỷ, KTV có thể
xem xét lịch sử vỡ nợ của các trái phiếu trong mỗi bậc xếp hạng. Giả sử, nếu cơ quan xếp hạng không thay
đổi tiêu chuẩn xếp hạng của họ, thì thẩm định viên có thể sử dụng các xác suất vỡ nợ này làm dữ liệu đầu
vào cho mô hình xác định giá trị bằng dòng tiền chiết khấu. Altman và Kishore (1998) đã có những ước tính
xác suất vỡ nợ cho trái phiếu trong mỗi bậc khác nhau trong thời gian 10 năm, sau đó nghiên cứu của
Altman & Kishore (2001) đã bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về xác suất vỡ nợ cho công ty trong
mỗi bậc khác nhau trong thời gian 5 năm và 10 năm. Kết quả dự toán được trình bày trong bảng B và C:
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links