Luận Văn Rủi Ro Phá Sản Phân Tích Mẫu Hình Dòng Tiền Trong Việc Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính Ở Việt Nam.doc

Dịch vụ viết thuê đề tài – KB Zalo/Tele 0917.193.864 – luanvantrust.com
Kham thảo miễn phí – Kết bạn Zalo/Tele mình 0917.193.864
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TẠ CÔNG QUỲNH NHƢ
RỦI RO PHÁ SẢN: PHÂN TÍCH MẪU HÌNH
DÒNG TIỀN TRONG VIỆC DỰ BÁO KIỆT QUỆ
TÀI CHÍNH Ở VIỆT NAM
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TẠ CÔNG QUỲNH NHƢ
RỦI RO PHÁ SẢN: PHÂN TÍCH MẪU HÌNH
DÒNG TIỀN TRONG VIỆC DỰ BÁO KIỆT QUỆ
TÀI CHÍNH Ở VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. NGUYỄN QUỐC KHANH

LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan rằng, luận văn thạc sĩ khoa học “ Rủi ro phá sản: Phân tích mẫu hình
dòng tiền trong việc dự báo kiệt quệ tài chính ở Việt Nam ” là công trình nghiên cứu
của riêng tôi.
Những số liệu đƣợc sử dụng trong luận văn là trung thực đƣợc chỉ rõ nguồn trích dẫn.
Kết quả nghiên cứu này chƣa đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào từ
trƣớc đến nay.
Học viên
Tạ Công Quỳnh Nhƣ

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC HÌNH
TÓM TẮT
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ............................................................................................ 1
1.1 Lý do chọn đề tài................................................................................................... 1
1.2 Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................. 2
1.3 Câu hỏi nghiên cứu ............................................................................................... 2
1.4 Phạm vi nghiên cứu .............................................................................................. 3
1.5 Đối tƣợng nghiên cứu........................................................................................... 3
1.6 Phƣơng pháp nghiên cứu...................................................................................... 3
1.7 Ý nghĩa của đề tài ................................................................................................. 4
1.8 Bố cục bài nghiên cứu........................................................................................... 4
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ VAI TRÒ
DÒNG TIỀN TRONG VIỆC DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH ĐỐI VỚI CÁC
CÔNG TY KHỎE MẠNH VÀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH. ............................................. 6
2.1 Khái niệm về kiệt quệ tài chính ............................................................................ 6
2.2 Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ và ý nghĩa của các mẫu hình dòng tiền .................... 8
2.2.1 Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ.............................................................................. 8
2.2.2 Vai trò của báo cáo lƣu chuyển tiền tệ trong việc dự báo kiệt quệ tài chính.. 9
2.2.3 Các mẫu hình dòng tiền và ý nghĩa của từng mẫu hình ................................ 12
2.3 Tổng quan các nghiên cứu về vai trò dòng tiền trong việc dự báo kiệt quệ tài
chính đối với các công ty khỏe mạnh và kiệt quệ..................................................... 16
2.4 Xây dựng giả thiết nghiên cứu............................................................................ 20
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU......................................................... 21
3.1 Mô tả cơ sở dữ liệu và các biến hồi quy ................................................................. 21

3.2 Các biến đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu ...................................................... 22
3.2.1 Biến phụ thuộc (FD) ....................................................................................... 22
3.2.2 Biến độc lập .................................................................................................... 23
3.2.3 Biến kiểm soát ................................................................................................ 26
3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu ..................................................................................... 28
3.3.1 Thống kê mô tả và tần số biến ........................................................................ 28
3.3.2 Ma trận tƣơng quan Pearson ........................................................................... 28
3.3.3 Mô hình nghiên cứu định lƣợng ..................................................................... 28
3.3.3.1 Kiểm định Chi Square ........................................................................ 28
3.3.3.2 Hồi quy nhị phân Logistic .................................................................. 29
3.3.4 Đo lƣờng khả năng phân loại của mô hình ..................................................... 33
3.3.5 Đo lƣờng khả năng dự báo của mô hình......................................................... 34
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ...................................................................... 39
4.1 Thống kê mô tả và tần số biến ............................................................................. 39
4.1.1 Tần số biến ...................................................................................................... 39
4.1.2 Thống kê mô tả ............................................................................................... 42
4.2 Ma trận tƣơng quan Pearson ................................................................................ 43
4.3 Kiểm định Chi Square.......................................................................................... 44
4.4 Kết quả mô hình hối quy nhị phân Logistic ........................................................ 46
4.5 Kết quả khả năng phân loại của mô hình ............................................................. 51
4.6 Kết quả khả năng dự báo của mô hình – Giá trị AUC và hệ số Gini .................. 52
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................. 54
5.1 Kết luận về kết quả nghiên cứu ........................................................................... 54
5.2 Hàm ý chính sách ................................................................................................. 56
5.3 Hạn chế và hƣớng nghiên cứu ............................................................................. 56
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Các mẫu hình dòng tiền....................................................................................................... 12
Bảng 2.2: Các biến trong mô hình và kỳ vọng dấu ...................................................................... 27
Bảng 3.1: Đo lƣờng khả năng phân loại của mô hình................................................................ 33
Bảng 3.2: Ý nghĩa diện tích dƣới đƣờng biểu diễn ROC (AUC) ......................................... 37
Bảng 3.3: Các thƣớc đo phổ biến đánh giá khả năng dự báo của mô hình ( AUC và hệ
số Gini) ............................................................................................................................................................ 38
Bảng 4.1: Tần số biến................................................................................................................................ 39
Bảng 4.2: Thống kê mô tả ....................................................................................................................... 42
Bảng 4.3: Ma trận tƣơng quan Pearson các biến trong mô hình............................................ 43
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Chi-square.......................................................................................... 45
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy mô hình nhị phân Logistic............................................................... 46
Bảng 4.6: Đánh giá khả năng phân loại của mô hình.................................................................. 51
Bảng 4.7: Đo lƣờng khả năng dự báo của mô hình – Giá trị AUC và hệ số Gini.......... 52

DANH MỤC HÌNH
Hình 3.1: Đồ thị hồi quy Logistic theo x’ và xác suất P............................................................ 31
Hình 3.2: Đồ thị hồi quy Logistic theo x’ và logit (P)................................................................ 32
Hình 3.3: Biểu đồ tổng quát ROC........................................................................................................ 35
Hình 4.1: Biểu đồ ROC ............................................................................................................................ 53

TÓM TẮT
Ngày nay, dự báo kiệt quệ tài chính đã trở thành một trong những lĩnh vực đƣợc
nghiên cứu phổ biến nhất của tài chính, hỗ trợ các nhà đầu tƣ tiềm năng - hiện tại của
công ty và các nhà quản lý thị trƣờng chứng khoán có thể đƣa ra những quyết định phù
hợp để duy trì sự tồn tại và thúc đẩy sự phát triển của công ty. Các nghiên cứu gần đây
cho rằng trong suốt tình trạng kiệt quệ tài chính, thông tin về thu nhập trở nên kém tin
cậy hơn để đo lƣờng hiệu quả của công ty và đề nghị rằng thông tin dòng tiền là thích
hợp hơn. Vì thế, bài nghiên cứu này tiếp cận theo hƣớng nghiên cứu mới để dự báo
kiệt quệ tài chính, đề cao vài trò của ba loại dòng tiền trên báo cáo lƣu chuyển tiền tệ,
khác với những nghiên cứu trƣớc khi chỉ sử dụng các dữ liệu trên bảng cân đối kế toán
và báo cáo kết quả kinh doanh cùng các thông tin vĩ mô và thị trƣờng. Bài nghiên cứu
sử dụng kiểm định Chi Square và quan trọng hơn là phát triển mô hình dự báo kiệt quệ
tài chính bằng phƣơng pháp hồi quy nhị phân logictis đƣợc thực hiện bằng phần mềm
Stata nhằm phát triển và kiểm định các giả thiết đƣợc đề cập. Ngoài ra, bảng kiểm định
độ phù hợp của mô hình (thiết lập bảng Classification Table) cũng sẽ đƣợc xây dựng
nhằm đánh giá mức độ phù hợp cũng nhƣ khả năng dự báo của mô hình. Kết quả
nghiên cứu cho thấy thông tin dòng tiền trên báo cáo lƣu chuyển tiền tệ và đặc biệt hơn
là vai trò của các mẫu hình dòng tiền thông qua kết hợp ba thành phần dòng tiền có thể
đƣợc xem công cụ dự báo hiệu quả tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp với
khả năng phân loại và khả năng dự báo đƣợc đánh giá là tƣơng đối cao, củng cố thêm
tính chuẩn xác cũng nhƣ mức độ phù hợp của mô hình.

1
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1 Lý do chọn đề tài
Dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản là một vấn đề ngày càng thu hút sự quan tâm của
các nhà đầu tƣ. Việc xác định khi nào công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính
cũng là một vấn đề hết sức cần thiết bởi nó giúp các nhà quản lý đƣa ra các quyết sách
phù hợp nhằm duy trì hoạt động và thúc đẩy công ty tiếp tục phát triển.
Trên thực tế, dữ liệu trên bảng cân đối kế toán là dữ liệu tĩnh cho một mốc thời gian
cụ thể - ngày lập bảng cân đối kế toán, báo cáo thu nhập thì có nhiều giao dịch không
dùng tiền mặt. Trong khi đó, dữ liệu trên báo cáo dòng tiền mang tính chất biến động,
nó ghi lại những thay đổi trong các báo cáo khác trong một khoảng thời gian và tập
trung vào tiền mặt sẵn có cho các hoạt động và đầu tƣ. Giá trị của thông tin dòng tiền
có thể đƣợc sử dụng để đánh giá chất lƣợng thu nhập, sự linh hoạt về tài chính và hỗ
trợ trong việc dự báo dòng tiền. Các nghiên cứu cũng chứng minh rằng thông tin về
thu nhập đã trở nên ít cần thiết hơn để đo lƣờng hiệu quả của công ty trong tình trạng
kiệt quệ tài chính. Nếu thông tin dòng tiền trên báo cáo lƣu chuyển tiền tệ có thể đƣợc
sử dụng nhƣ một thuớc đo thanh khoản thì nó có thể dự báo kiệt quệ tài chính và cuối
cùng là phá sản. Do đó, một cảnh báo sớm về kiệt quệ tài chính có thể giúp ngăn chặn
phá sản xảy ra.
Bởi vì dòng tiền đƣợc tạo ra từ ba nguồn chính (từ hoạt động kinh doanh, đầu tƣ và
tài chính) và dòng tiền từ ba nguồn này do các nhà quản lý cùng xác định, sự kết hợp
của ba loại dòng tiền này cung cấp thông tin liên quan đến ngƣời dùng để đánh giá
hiệu quả tài chính và dự báo tình hình tài chính. Phân tích sự kết hợp của dòng tiền
thuần từ hoạt động kinh doanh, đầu tƣ và hoạt động tài chính hỗ trợ trong việc chỉ ra
cách thức công ty quản lý tiền mặt của mình thông qua ba hoạt động chính này để đáp
ứng nhu cầu tiền mặt đang diễn ra.
Nghiên cứu này xem xét tám mẫu hình dòng tiền đƣợc sử dụng nhƣ một công cụ thay
thế nhƣ ở các nghiên cứu trƣớc đây để dự báo kiệt quệ tài chính. Các mẫu hình dòng

2
tiền bắt nguồn từ các dấu hiệu dƣơng và âm của các thành phần dòng tiền thuần bao
gồm các dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh, dòng tiền thuần từ hoạt động đầu
tƣ và dòng tiền thuần từ hoạt động tài chính.
1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu là để tìm hiểu xem có sự khác biệt đáng kể nào giữa các
công ty bị kiệt quệ tài chính và khỏe mạnh trong các mẫu hình dòng tiền khác nhau hay
không. Nghĩa là các mẫu hình dòng tiền khác nhau sẽ ảnh hƣởng nhƣ thế nào đến tình
trạng kiệt quệ tài chính của công ty.
Ngoài ra, nghiên cứu còn tập trung làm rõ về mối tƣơng quan giữa các mẫu hình dòng
tiền và vấn đề kiệt quệ tài chính, chứng minh rằng dòng tiền cũng là một thƣớc đo có
thể dùng để dự báo kiệt quệ tài chính. Cụ thể, trong tám mẫu hình đƣợc xây dựng trong
bài nghiên cứu, mẫu hình nào sẽ có vai trò trong việc dự báo kiệt quệ tài chính. Từ đó
đƣa ra các biện pháp dự báo dựa trên chỉ tiêu dòng tiền thuần để có thể đƣa ra quyết
sách kịp thời nhằm duy trì hoạt động và thúc đẩy công ty tiếp tục phát triển. Ngoài ra,
các nhà đầu tƣ và chủ nợ cũng có một thƣớc đo đầy đủ để đánh gía mức độ rủi ro mà
họ đang gánh chịu khi công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
1.3 Câu hỏi nghiên cứu
Các giả thuyết liên quan đến sự khác biệt đáng kể về ảnh hƣởng của các mẫu hình
dòng tiền khác nhau đối với các doanh nghiệp khỏa mạnh và kiệt quệ tài chính đã đƣợc
đƣa ra để trả lời hai câu hỏi sau:
Thứ nhất: Có sự khác biệt đáng kể giữa các công ty kiệt quệ và khỏe mạnh đối với sự
tác động của các mẫu hình dòng tiền khác nhau hay không ?
Thứ hai: Các mẫu hình khác nhau của dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh, đầu tƣ
và tài chính có là những yếu tố dự báo đáng kể về mặt thống kê vấn đề kiệt quệ tài
chính hay không ?

3
1.4 Phạm vi nghiên cứu
Bài nghiên cứu này đƣợc thực hiện trên một mẫu bao gồm 378 các quan sát (công ty-
năm), trong khoảng thời gian từ 2013 đến 2017, nhằm điều tra thực nghiệm tính hữu
dụng khi sử dụng thông tin dòng tiền thuần để dự báo kiệt quệ tài chính của doanh
nghiệp. Khung thời gian nghiên cứu đối với từng công ty là 3 năm trƣớc khi công ty
rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính gồm các năm t-1, t-2, t-3. Dữ liệu nghiên cứu đƣợc
lấy từ Vietstock, cophieu68.
Phƣơng pháp hồi quy nhị phân logistic sẽ đƣợc tiến hành dựa trên mẫu đƣợc lựa chọn
theo phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất bao gồm 126 công ty phi tài chính ở Việt
Nam trên hai sàn giao dịch HNX và HOSE từ nhiều ngành khác nhau ngoại trừ các
ngành đặc thù nhƣ tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, giáo dục, hàng không, các ngành
dịch vụ...(trong đó gồm 63 công ty kiệt quệ và 63 công ty không kiệt quệ) ở Việt Nam.
1.5 Đối tƣợng nghiên cứu
Bài nghiên cứu này tiến hành phát triển và đánh giá khả năng dự báo kiệt quệ tài chính
dựa trên thông tin dòng tiền thuần cho 126 công ty phi tài chính đƣợc niêm yết trên thị
trƣờng chứng khoán Việt Nam. Bên cạnh đó, vấn đề dự báo đƣợc trình bày chủ yếu
bằng phƣơng pháp nhị phân Logistic cũng nhƣ sử dụng những đánh giá riêng biệt
nhằm so sánh khả năng dự báo của mô hình hồi quy. Trên thực tế, việc dự báo tình
trạng kiệt quệ tài chính một cách đúng lúc có thể giúp nhà quản lý, nhà đầu tƣ và chủ
nợ phòng ngừa một vài chi phí phát sinh trong vấn đề đệ đơn phá sản.
1.6 Phƣơng pháp nghiên cứu
Cả hai biến độc lập và phụ thuộc đều là dữ liệu phân loại cho các công ty kiệt quệ và
không kiệt quệ tài chính cũng nhƣ các mẫu hình dòng tiền khác nhau cho biến độc lập.
Do đó, kiểm tra thống kê Chi Square cần đƣợc thực hiện. Chi Square đã đƣợc áp dụng
để xem liệu có sự khác biệt đáng kể nào giữa các công ty kiệt quệ tài chính và khỏe

4
mạnh trong sự tác động của các mẫu hình dòng tiền khác nhau. Do đó, câu hỏi đầu tiên
đƣợc kiểm tra bằng cách sử dụng kiểm tra thống kê Chi Square.
Các nghiên cứu trƣớc đây đã sử dụng hồi quy đa bội khi kết quả dự báo hoặc nói cách
khác biến phụ thuộc là biến liên tục. Trong nghiên cứu này, hồi quy logistic nhị phân
cần đƣợc sử dụng vì các kết quả phân loại chỉ xảy ra một trong hai trƣờng hợp sau (1
= công ty kiệt quệ, 0 = công ty khỏe mạnh). Để kiểm tra câu hỏi thứ hai, nghiên cứu
hiện tại đã sử dụng phân tích hồi quy logistic nhị phân để phát triển mô hình dự báo
kiệt quệ tài chính.
Sau khi ƣớc lƣợng mô hình, các kiểm định có liên quan để kiểm tra khả năng dự báo
cũng nhƣ độ phù hợp của mô hình (thiết lập Classification Table) cũng sẽ đƣợc thực
hiện.
1.7 Ý nghĩa của đề tài
Thứ nhất: Bài nghiên cứu đã có những đóng góp hữu ích trong việc dự báo kiệt quệ tài
chính, qua đó giúp các nhà quản lý, các nhà đầu tƣ đƣa ra những quyết định đúng đắn
trong việc dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty để điều hành thị trƣờng tốt hơn.
Thứ hai: Những phát hiện từ nghiên cứu này cũng có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc hữu
ích đặc biệt là cho các cổ đông hiện hữu và tiềm năng về tầm quan trọng của báo cáo
dòng tiền nhƣ một công cụ dự báo kiệt quệ tài chính bên cạnh công cụ bảng cân đối kế
toán, báo cáo kết quả kinh doanh nhƣ đã đƣợc đề cập trong các nghiên cứu trƣớc đây.
1.8 Bố cục bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu này gồm 5 chƣơng:
Chƣơng 1: Giới thiệu đề tài.
Chƣơng này sẽ trình bày sơ lƣợc về lý do nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi, phạm vi, đối
tƣợng và phƣơng pháp nghiên cứu và ý nghĩa bài nghiên cứu.

5
Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết về kiệt quệ tài chính và vai trò của dòng tiền trong việc dự
báo vấn đề này đối với các công ty khỏe mạnh và kiệt quệ tài chính.
Chƣơng này sẽ trình bày nội dung và các phƣơng pháp xác định kiệt quệ tài chính, các
mẫu hình dòng tiền có thể có và ý nghĩa của chúng. Bên cạnh đó, các bằng chứng từ
những nghiên cứu trƣớc đây của các tác giả khác cũng sẽ đƣợc trình bày, đánh giá xem
họ đã rút ra đƣợc các kết quả nhƣ thế nào về vai trò của dòng tiền trong việc dự báo
kiệt quệ tài chính đối với các công ty kiệt quệ và khỏa mạnh. Từ đó so sánh với kết quả
nghiên cứu trong điều kiện Việt Nam để có thể rút ra nhận xét về mối tƣơng quan này
trên bình diện thế giới.
Chƣơng 3: Phƣơng pháp nghiên cứu.
Chƣơng này sẽ trình bày cụ thể hơn về cách thu thập mẫu dữ liệu, quy mô và phạm vi
dữ liệu. Bên cạnh đó, cách tính toán cũng nhƣ ý nghĩa của từng biến cũng sẽ đƣợc
trình bày và giải thích một cách cụ thể. Cuối cùng, các kiểm định và phƣơng pháp hồi
quy trong bài đƣợc trình bày kĩ hơn về vai trò, ý nghĩa thực hiện cũng nhƣ các đánh
giá liên quan.
Chƣơng 4: Kết quả nghiên cứu.
Chƣơng này của nghiên cứu trình bày và thảo luận về các kết quả thống kê mô tả, tần
số biến, kiểm định Chi Square và phân tích hồi quy mô hình nhị phân Logistis và xây
dựng Classification Table để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.
Chƣơng 5: Kết luận
Chƣơng này trình bày kết luận tổng quát vể kết quả cho bài nghiên cứu, cung cấp các
hàm ý chính sách cũng nhƣ những hạn chế trong quá trình nghiên cứu về nội dung dự
báo này tại Việt Nam và nêu lên hƣớng phát triển cho đề tài.

6
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ VAI TRÒ
DÒNG TIỀN TRONG VIỆC DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH ĐỐI VỚI
CÁC CÔNG TY KHỎE MẠNH VÀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH.
2.1 Khái niệm về kiệt quệ tài chính
Trong những thập kỷ gần đây, tình trạng kiệt quệ tài chính luôn là chủ đề của nhiều
nghiên cứu đƣợc giới thiệu cho đến nay. Tuy nhiên, trở ngại lớn nhất trong lĩnh vực dự
báo kiệt quệ tài chính là sự thiếu sót một định nghĩa thống nhất về tình trạng kiệt quệ
tài chính mà công ty phải đối mặt. Bởi vì, việc xác định một định nghĩa phù hợp về tình
trạng kiệt quệ tài chính sẽ giúp các nhà nghiên cứu đề ra phƣơng pháp cũng nhƣ
hƣớng nghiên cứu phù hợp. Brealey Meyers (2003) cho rằng kiệt quệ tài chính xảy ra
khi công ty gặp phải các khó khăn về mặt tài chính không thể đáp ứng các hứa hẹn với
các chủ nợ hoăc đáp ứng một cách khó khăn. Hầu hết các mô hình dự báo vỡ nợ trƣớc
đây dùng cho các công ty niêm yết đều sử dụng định nghĩa về kiệt quệ tài chính dựa
trên những sự kiện pháp lý sau: hoặc là phá sản nhƣ ở Hoa Kỳ, hay việc thanh lý tài
sản tự nguyện hoặc bắt buộc nhƣ ở Vƣơng quốc Anh hoặc ở Malaysia thì các công ty
niêm yết đƣợc đánh giá là kiệt quệ tài chính bởi Bursa Malaysia dựa theo PN4, PN17
và PN17 sửa đổi lần lƣợt từ ngày 15 tháng 2 năm 2001 cho đến ngày 31 tháng 12 năm
2010.
Wruck (1990) cho rằng một công ty lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính có thể trải qua
những giai đoạn sau đây trƣớc khi thực sự sụp đổ: kiệt quệ tài chính, mất khả năng
thanh toán, đệ đơn phá sản, tiếp quản hành chính (nhằm hạn chế việc đệ đơn phá sản).
Ngoài ra tình trạng suy yếu của công ty có thể đƣợc giải quyết, kiểm soát bằng cách
bán bớt tài sản (pre-packs) và sau cùng mới chính thức sụp đổ, so với cách phá sản
thông thƣờng. Ông cũng định nghĩa rằng giai đoạn dòng tiền của công ty không đủ để
trang trải các nghĩa vụ tài chính hiện thời chính là dấu hiệu cho tình trạng kiệt quệ tài
chính.

7
Các bài phân tích trƣớc cho thấy một khoảng cách về mặt thời gian khá đáng kể giữa
giai đoạn công ty bắt đầu có dấu hiệu kiệt quệ tài chính (nguyên nhân gây nên sự vỡ nợ
sau này) và thời điểm công ty chính thức tuyên bố phá sản/ vỡ nợ. Ví dụ, tình trạng mất
khả năng thanh toán có thể là một quá trình pháp lý kéo dài và ngày công ty phá sản
theo pháp lý có thể không thể hiện chính xác tình hình kinh doanh hay tình trạng khó
khăn thực sự của công ty. Kết quả này là phù hợp với kết quả nghiên cứu của
Theodossiou (1993) chỉ ra rằng các công ty Hoa Kỳ bắt đầu ngừng công bố thông tin
kế toán khoảng hai năm trƣớc khi thực sự đệ đơn phá sản. Điều này cho thấy rằng, một
công ty kiệt quệ tài chính thì đã bắt đầu lâm vào tình trạng kiệt quệ nghiêm trọng vào
khoảng hai năm trƣớc khi chính thức thông báo phá sản theo quy định của pháp luật.
Asquith, Gertner, và Scharfstein (1994) định nghĩa kiệt quệ tài chính dựa trên hệ số khả
năng thanh toán lãi vay. Trong thực tiễn, một công ty bị xếp vào kiệt quệ tài chính khi
mà lợi nhuận trƣớc thuế, lãi vay, và khấu hao (EBITDA) nhỏ hơn chi phí tài chính
đƣợc công bố (chi phí lãi vay từ nợ) trong hai năm liên tiếp, bắt đầu từ năm sau khi
phát hành trái phiếu cấp thấp (junk bond); hoặc là trong bất kì một năm nào khác,
EBITDA thấp hơn 80% chi phí lãi vay. Tƣơng tự nhƣ thế, Andrake và Kaplan (1998)
định nghĩa kiệt quệ tài chính từ năm đầu tiên mà công ty có EBITDA nhỏ hơn chi phí
tài chính. Tuy nhiên, cùng với điều kiện đầu tiên nhƣ trên các tác giả phân loại công ty
trong tình trạng này bất cứ khi nào công ty có ý định tái cấu trúc nợ hay sự vỡ nợ. Khi
đáp ứng đủ bất cứ điều kiện nào trong số các điều kiện trên, thì công ty sẽ bị liệt vào
tình trạng kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên, nghiên cứu trên nhận ra sự cần thiết phải thêm
vào các định nghĩa kiệt quệ tài chính trƣớc đây, dựa trên thông tin tài chính, một chỉ
báo vỡ nợ, để hoàn thiện bối cảnh về kiệt quệ tài chính và do đó gia tăng phạm vi và
năng lực dự báo/ phân biệt của mô hình cho mục đích thực tiễn.
Kiệt quệ tài chính, thất bại kinh doanh và phá sản có ý nghĩa tƣơng tự trong việc giải
thích các vấn đề tài chính của công ty. Kiệt quệ tài chính mức độ nhẹ chỉ là khó khăn

8
dòng tiền tạm thời, trong khi kiệt quệ tài chính ở mức nghiêm trọng là phá sản. Kiệt
quệ tài chính có thể đƣợc xem là quá trình thay đổi linh hoạt các trạng thái khác nhau
giữa khó khăn tạm thời và phá sản, là kết quả của các bất thƣờng xảy ra đối với hoạt
động kinh doanh trong suốt một khoảng thời gian. Kiệt quệ tài chính đƣợc xác định
dƣới quan điểm thực nghiệm cho thấy khó khăn tài chính của công ty một cách rõ
ràng, chẳng hạn nhƣ tình trạng thông báo phá sản hoặc bị hủy niêm yết trên sàn chứng
khoán. Chỉ những công ty có thể thích nghi với những thay đổi nhanh chóng trong môi
trƣờng kinh doanh mới có thể tồn tại thành công trong ngành.
Có thể thấy rằng, khái niệm kiệt quệ tài chính rất đa dạng, tuy nhiên có thể hiểu theo
một cách tổng quát đây là tình trạng doanh nghiệp đáp ứng một cách khó khăn hoặc
không thể đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán hiện hành, khi đó lợi nhuận của doanh
nghiệp bị sụt giảm. Vì thế, doanh nghiệp nên giữ mức tiền mặt tối thiếu cần thiết cho
việc chi trả trong trƣờng hợp khẩn cấp để không bị rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
Kiệt quệ tài chính kéo dài và ở mức độ nghiêm trọng có thể dẫn đến tình trạng phá sản,
đó là tình trạng chấm dứt hoạt động của doanh nghiệp.
2.2 Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ và ý nghĩa của các mẫu hình dòng tiền
2.2.1 Báo cáo lưu chuyển tiền tệ
Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ là một bộ phận trong hệ thống báo cáo tài chính của các
doanh nghiệp, bên cạnh bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh.
Đây là loại báo cáo tài chính bắt buộc và đƣợc lập vào cuối mỗi niên độ kế toán, cung
cấp các thông tin về dòng tiền vào, dòng tiền ra của doanh nghiệp và đƣợc ví nhƣ
“huyết mạch” của doanh nghiệp. Ngoài ra, theo chuẩn mực kế toán quốc tế số 07 (IAS
7) “thông tin về luồng tiền của doanh nghiệp rất hữu dụng trong việc cung cấp cho
những ngƣời sử dụng báo cáo tài chính, cơ sở để đánh giá khả năng của doanh nghiệp
trong việc sử dụng các luồng tiền đó”.

9
Báo cáo tài chính là một nguồn thông tin quan trọng về hiệu quả tài chính và các điều
kiện tài chính của công ty. Báo cáo dòng tiền đƣợc yêu cầu cung cấp các khoản tăng
thêm và khác biệt với báo cáo thu nhập và bảng cân đối kế toán để giúp ngƣời dùng
đánh giá hiệu quả của doanh nghiệp và triển vọng trong tƣơng lai (FAC 5, paras. 52-
53). Các nhà nghiên cứu đã kiểm tra tính hữu ích của thông tin báo cáo dòng tiền cho
dự báo kiệt quệ tài chính. Những nghiên cứu này đã báo cáo các bằng chứng mâu thuẫn
về tính hữu ích của các thành phần của dòng tiền trong việc dự báo kiệt quệ tài chính.
Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ có ba thành phần. Đó là các dòng tiền thuần từ hoạt động
kinh doanh, dòng tiền thuần từ hoạt động đầu tƣ và dòng tiền thuần từ hoạt động tài
chính. Dòng tiền thuần phát sinh từ hoạt động kinh doanh có liên quan đến các hoạt
động tạo ra doanh thu chủ yếu của doanh nghiệp, cung cấp thông tin cơ bản để đánh
giá khả năng tạo tiền của doanh nghiệp từ các hoạt động kinh doanh để trang trải nợ,
duy trì hoạt động,...Dòng tiền thuần phát sinh từ hoạt động đầu tƣ có liên quan đến
việc mua sắm, xây dựng, nhƣợng bán, thanh lý tài sản dài hạn và các khoản đầu tƣ
khác không thuộc các khoản tƣơng đƣơng tiền. Dòng tiền thuần phát sinh từ hoạt động
tài chính bao gồm dòng tiền vào và dòng tiền ra có liên quan đến việc thay đổi về quy
mô và kết cấu của vốn chủ sở hữu và vốn vay.
2.2.2 Vai trò của báo cáo lưu chuyển tiền tệ trong việc dự báo kiệt quệ tài chính
Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ là một phần của các thành phần báo cáo tài chính ngoài báo
cáo kết quả kinh doanh, bảng cân đối kế toán và bảng thuyết minh báo cáo tài chính.
Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ cung cấp thông tin về các dòng tiền vào và dòng tiền ra của
một công ty trong một kỳ kế toán tài chính đã hoàn thành (Ibarra,2009). Theo Gup,
Samson, Dugan, Kim và Jittrapanun (1993), báo cáo kết quả kinh doanh, bảng cân đối
kế toán đã trở thành nguồn thông tin chính kể từ khi hệ thống kế toán dồn tích đƣợc sử
dụng cho mục đích ghi chép và báo cáo các giao dịch kinh doanh hàng ngày. Tuy
nhiên, báo cáo dòng tiền có thể đƣợc sử dụng để bổ sung cho hai báo cáo trên vì nó sử

10
dụng cơ sở tiền mặt, cung cấp thông tin liên quan gia tăng và khác biệt với báo cáo kết
quả kinh doanh và bảng cân đối để giúp ngƣời dùng đánh giá hiệu suất của doanh
nghiệp và triển vọng trong tƣơng lai (FAC 5, paras. 52-53).
Jantadej (2006) cho rằng trong suốt tình trạng kiệt quệ tài chính, thông tin về thu nhập
trở nên kém tin cậy hơn để đo lƣờng hiệu quả của công ty và đề nghị rằng dòng tiền là
thích hợp hơn. Dựa trên định nghĩa kiệt quệ tài chính là tình trạng không có khả năng
đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn (Beaver, 1966; Heath, 1978; Pastena và
Ruland, 1986), một công ty có thể gặp khó khăn về tài chính nếu không thể tạo đủ tiền
mặt để đáp ứng nhu cầu của mình nhƣ trả nợ vay. Do đó, thông tin về dòng tiền của
công ty càng đƣợc kỳ vọng sẽ hữu ích để chỉ ra tình trạng kiệt quệ tài chính.
Theo Sharma (2001), dòng tiền rõ ràng không phải là một khái niệm mới. Thời gian
trƣớc đây, hầu hết các giao dịch hàng ngày đƣợc ghi nhận bằng cơ sở tiền mặt. Thậm
chí cho đến bây giờ, có một số lƣợng nhỏ các tổ chức vẫn đang áp dụng kế toán trên cơ
sở tiền mặt vì họ tin rằng cơ sở này vẫn còn thích hợp (Ibarra, 2009). Theo thời gian,
số lƣợng giao dịch trong một công ty đang tăng lên và do đó yêu cầu công ty phải có
thông tin chi tiết về dòng tiền. Bên cạnh phân tích tài chính, phân tích dòng tiền cung
cấp thông tin cần thiết có thể đóng vai trò bổ sung cho thông tin dồn tích.
Một giải thích có thể có về lý do tại sao các nghiên cứu trƣớc đây về dự báo kiệt quệ
tài chính đã báo cáo sự hạn chế trong vai trò của các thành phần dòng tiền là bởi vì các
nhà nghiên cứu đã bỏ qua các mối quan hệ giữa các thành phần dòng tiền. Theo FAS
95, cả các thành phần riêng lẻ của dòng tiền và mối quan hệ giữa các thành phần của
dòng tiền là quan trọng đối với các nhà đầu tƣ, chủ nợ và ngƣời sử dụng báo cáo tài
chính khác trong đánh giá hiệu quả tài chính của công ty, các nghĩa vụ và các luồng
tiền trong tƣơng lai (FAS 95, ký hiệu 82 và 84). Theo đó, thông tin thông tin về sự kết
hợp của các thành phần dòng tiền là một dấu hiệu của dự báo kiệt quệ tài chính.

11
Thông tin về dòng tiền của công ty đƣợc kỳ vọng sẽ hữu ích để chỉ ra tình trạng kiệt
quệ tài chính. Bởi vì dòng tiền đƣợc tạo ra từ ba nguồn chính (hoạt động kinh doanh,
đầu tƣ và tài trợ) và dòng tiền từ ba nguồn này do các nhà quản lý cùng xác định, sự
kết hợp của dòng tiền từ hoạt động, đầu tƣ và hoạt động tài chính cung cấp thông tin
liên quan để ngƣời dùng đánh giá hiệu quả tài chính và dự báo tình trạng tài chính.
Phân tích sự kết hợp của dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, đầu tƣ và tài chính giúp
chỉ ra cách công ty quản lý tiền mặt của mình thông qua ba hoạt động chính này để đáp
ứng nhu cầu tiền mặt đang diễn ra của mình. Trong một số nghiên cứu, tám kết hợp có
thể có của dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh, hoạt động đầu tƣ và hoạt động tài
chính đƣợc coi là biến dự báo cho dự báo kiệt quệ tài chính.
Một công ty hoạt động tốt thƣờng tạo ra dòng tiền vào từ hoạt động kinh doanh và sử
dụng tiền mặt dƣ thừa cho nhu cầu đầu tƣ và tài chính của mình (ví dụ: mua tài sản, nhà
máy và thiết bị và trả nợ). Theo đó, sự kết hợp của dòng tiền thuần từ hoạt động kinh
doanh dƣơng và dòng tiền thuần âm từ hoạt động đầu tƣ và tài trợ cho thấy dấu hiệu công
ty hoạt động tài chính tốt. Sự kết hợp của dòng tiền thuần hoạt động kinh doanh dƣơng,
dòng tiền thuần đầu tƣ âm (ví dụ, mua tài sản), và dòng tiền thuần tài chính dƣơng (ví dụ,
vay và tăng vốn chủ sở hữu) cũng cho thấy rằng một công ty lành mạnh và phát triển.
Công ty có rất nhiều cơ hội đầu tƣ tốt nhƣng hạn chế tiền mặt từ các hoạt động; do đó, nó
sử dụng dòng tiền tài chính để tận dụng các cơ hội đầu tƣ. Một công ty cho thấy dấu hiệu
kiệt quệ tài chính nếu nó không thể tạo ra đủ tiền mặt để đáp ứng nhu cầu của mình. Khi
công ty thiếu tiền mặt từ hoạt động kinh doanh, nó sẽ sử dụng tiền từ đầu tƣ và từ tài trợ
để bù đắp thâm hụt tiền mặt của mình. Sự kết hợp của dòng tiền thuần hoạt động kinh
doanh âm và dòng tiền thuần dƣơng từ đầu tƣ và tài chính báo hiệu rằng một công ty đang
đối mặt với tình trạng khó khăn tài chính nghiêm trọng. Sự kết hợp này chỉ ra rằng công ty
không có đủ tiền mặt từ hoạt động và phải bán tài sản và vay thêm tiền (và / hoặc phát
hành thêm cổ phiếu) để giải quyết các vấn đề tài chính. Trong ngắn hạn, công ty có thể
phải đối mặt với khoản vay mặc định nếu

12
nó tiếp tục tạo ra dòng tiền hoạt động không đủ và không thể thu đƣợc dòng tiền từ các
hoạt động đầu tƣ và tài chính để bù đắp thâm hụt tiền mặt.
Vì thế, khi phân tích báo cáo lƣu chuyển tiền tệ, cần thiết phải xem xét các thành phần
dòng tiền trong mối tƣơng quan với nhau để có cái nhìn toàn diện và chặt chẽ nhất về
tình hình tài chính của doanh nghiệp và có biện pháp khắc phục các khó khăn kịp thời.
2.2.3 Các mẫu hình dòng tiền và ý nghĩa của từng mẫu hình
Từ ba loại dòng tiền đã trình bày ở trên, ta có thể xây dựng tám mẫu hình dòng tiền
theo bảng 2.1.
Bảng 2.1: Các mẫu hình dòng tiền
Tên mẫu hình Ký hiệu mẫu Dòng tiền thuần Dòng tiền Dòng tiền
dòng tiền
hình dòng từ hoạt động thuần từ hoạt thuần từ hoạt
tiền kinh doanh động đầu tƣ động tài chính
CFP 1 (+,+,+) + + +
CFP 2 (+,-,-) + _ _
CFP 3 (+,+,-) + + _
CFP 4 (+,-,+) + _ +
CFP 5 (-,+,+) _ + +
CFP 6 (-,-,+) _ _ +
CFP 7 (-,+,-) _ + _
CFP 8 (-,-,-) _ _ _

Mẫu hình dòng tiền thứ nhất – CFP1 (+,+,+)

Mẫu hình này có vẻ là ít phổ biến và thƣờng mang tính chất tạm thời. Những công ty
có mẫu hình dòng tiền này thƣờng hành động theo một trong các lựa chọn sau cho

13
tƣơng lai. Nếu họ tích trữ thêm nhiều tiền, điều này chắc chắn sẽ dẫn đến sự thiếu hiệu
quả và lãng phí vốn. Mặt khác, việc giữ ít tiền hơn do công ty sử dụng nguồn tiền để
đầu tƣ quá lớn có thể dẫn đến sự tin tƣởng ít hơn của chủ nợ, và do đó công ty có thể
mất các cơ hội lý tƣởng khác. Gup và Samson (1993) kỳ vọng tiền mặt đƣợc tạo ra bởi
các hoạt động kinh doanh, từ các khoản vay hoặc phát hành cổ phiếu sẽ sớm đƣợc sử
dụng để đầu tƣ hoặc mở rộng theo một cách hiệu quả nhất. Họ cũng xác định từ các tỷ
số cho rằng các công ty có những đặc điểm này tƣơng đối nhỏ về tổng tài sản, có tỷ lệ
tăng trƣởng âm.

Mẫu hình dòng tiền thứ hai – CFP2 (+,-,-)

Mẫu hình này thuộc về các công ty thịnh vƣợng. Do đó, nó đƣợc coi là mẫu hình dòng
tiền lý tƣởng. Gantry et al. (1990) nhấn mạnh rằng sức khỏe tài chính của một công ty
phụ thuộc vào khả năng tạo ra dòng tiền thuần dƣơng từ hoạt động kinh doanh đủ để
trang trải dòng tiền ra. Khối lƣợng dòng tiền thuần đến từ hoạt động tài chính và đầu
tƣ là đủ để trả nợ gốc, lãi vay và cung cấp khả năng đầu tƣ vào các cơ hội sinh lời.
Theo Gup và Samson (1993), các công ty này hoạt động ổn định, trƣởng thành và
thành công, phát triển với tốc độ vừa phải và mô hình này nên đƣợc phổ biến giữa các
công ty.

Mẫu hình dòng tiền thứ ba – CFP3 (+,+,-)

Mẫu hình này của dòng tiền truyền tải tín hiệu kiệt quệ tài chính. Gup và Samson
(1993) lập luận rằng mặc dù dòng tiền thuần hoạt động kinh doanh là dƣơng, nhƣng
nó không đủ trang trải cho các hoạt động tài chính của công ty. Nếu sự yếu kém trong
hoạt động kinh doanh vẫn còn, những ảnh hƣởng bất lợi của nó sẽ đƣợc chuyển giao
cho các hoạt động đầu tƣ. Trong điều kiện này, nhà quản lý đƣợc thúc đẩy tham gia
vào các hoạt động liên quan đến đầu tƣ theo cách phổ biến nhất và mang tính chủ động
của doanh nghiệp là bán tài sản để dòng tiền thuần dƣơng đến từ hoạt động đầu tƣ bù
đắp cho dòng tiền thuần âm của hoạt động tài chính.

14
Shleifer và Vishny (1990) lập luận rằng khi tình hình kiệt quệ tài chính của công ty dẫn
đến việc bán tài sản là phổ biến, có lẽ các công ty cùng ngành cũng đang đối mặt với
cùng một vấn đề. Điều này dẫn đến tài sản đƣợc bán với giá thấp hơn giá trị của chúng
trong trạng thái sử dụng tốt nhất. Tình trạng này cũng có thể tồn tại đối với các công ty
thuộc cùng ngành và họ có thể gặp phải các vấn đề tƣơng tự (Chava, Jarrow 2004).
Sau một thời gian co rút tài sản, dẫn đến giảm dòng tiền thuần đến từ hoạt động đầu tƣ.
Khả năng thanh toán các khoản nợ cùng với phản ứng tiêu cực của thị trƣờng chứng
khoán làm tăng chi phí tài chính. Những yếu tố này đủ mạnh để đƣa công ty vào tình
trạng khủng hoảng tài chính trong tƣơng lai gần.

Mẫu hình dòng tiền thứ tư – CFP4 (+,-,+)

Mẫu hình này đại diện cho một công ty mở rộng có cơ hội phát triển tiềm năng và đạt
hiệu quả thỏa đáng, có đƣợc nhiều cơ hội đầu tƣ sinh lời khác nhau. Tuy nhiên, dòng
tiền thuần đến từ hoạt động hoạt động kinh doanh thƣờng không trang trải đủ nhu cầu
cần thiết cho hoạt động đầu tƣ chủ yếu cho việc mua sắm tài sản cố định và trang thiết
bị. Để cung cấp đủ tiền cho đầu tƣ, giải pháp thông thƣờng mà hầu hết các công ty
tuân theo là huy động vốn thông qua vay (Gup & Samson 1993). Do đó, một phần vốn
đƣợc đầu tƣ vào các hoạt động sinh lợi. Các tỷ số tài chính cho thấy rằng các công ty
này hơi nhỏ hơn so với các công ty có mẫu hình dòng tiền thứ hai và tài sản của họ đã
tăng trƣởng ở mức cao. Dự kiến các công ty này sẽ đạt đƣợc dòng tiền hoạt động
thuần dƣơng đáng kể trong tƣơng lai.

Mẫu hình dòng tiền thứ năm – CFP5 (-,+,+)

Thông tin tổng hợp của thành phần dòng tiền này cho thấy rằng công ty đang ở ngƣỡng
cửa của các nhu cầu tài chính cấp thiết. Dòng tiền thuần hoạt động kinh doanh âm cho thấy
rằng công ty không thể đáp ứng nhu cầu tiền mặt cho các hoạt động. Do đó, các nhà quản
lý thƣờng hành động theo cách thông thƣờng và chủ động là bắt đầu bán tài sản để làm
tạo ra dòng tiền trang trải cần thiết. Điều này dẫn đến dòng tiền thuần

15
dƣơng từ hoạt động đầu tƣ. Đồng thời nhà quản lý tham gia vào tài chính thông qua
vay hoặc phát hành cổ phiếu. Vì vậy, công ty có thể dần dần từ bỏ khả năng trả nợ
đúng hạn, và do đó đi vào tình trạng khẩn cấp, có thể đối mặt với tình trạng kiệt quệ tài
chính nếu tình hình hoạt động kinh doanh vẫn không hiệu quả hơn.

Mẫu hình dòng tiền thứ sáu – CFP6(-,-,+)

Các bằng chứng trƣớc cho thấy rằng các công ty theo mẫu hình dòng tiền này có thể sẽ
trải qua một sự suy thoái tài chính trong thời gian tƣơng đối ngắn. Mặc dù dòng tiền
thuần từ hoạt động kinh doanh tƣơng đối ít, chủ yếu từ vốn vay, quản lý đầu tƣ vào
nhiều cơ hội khác nhau. Mẫu hình này giải thích cho sự vận động của công ty theo đà
tăng trƣởng. Do tỷ lệ đòn bẩy cao, trở ngại đối với việc sử dụng tài sản và nghĩa vụ trả
nợ gốc, lãi vay, do đó công ty sẽ đối mặt với những thách thức trong thời gian ngắn
dẫn đến các nhu cầu tài chính cấp thiết. Các nhà đầu tƣ sẵn sàng cung cấp vốn mới vì
sự tin tƣởng của họ đối với các công ty này, đƣợc xem là những công ty có tiềm năng
tạo ra một dòng tiền thuần dƣơng từ hoạt động kinh doanh trong thời gian ngắn. Gup
và Samson (1993) nhận thấy các công ty này là các công ty tăng trƣởng sử dụng nợ và
vốn chủ sở hữu cao để tài trợ cho nhu cầu tăng trƣởng của mình, điều đó có nghĩa là
các công ty có sự kết hợp nhƣ vậy có thể giải quyết vấn đề tài chính của họ và đƣợc an
toàn khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính.

Mẫu hình dòng tiền thứ bảy – CFP7(-,+,-)

Theo Gup và Samson (1993), các công ty này đang hoạt động thu hẹp lại. Do tính tiêu
cực của hoạt động kinh doanh và hoạt động tài chính, công ty thƣờng tuân thủ theo
cách phổ biến và chủ động nhất là bán tài sản để đáp ứng nhu cầu tiền mặt. Nếu vấn đề
thiếu tiền mặt không giải quyết, để trang trải nhu cầu tiền mặt và tiếp tục các hoạt động
của công ty thì công ty nên bán một số tài sản quý giá. Ngoài ra, việc tiếp tục tình hình
nhƣ vậy dẫn đến mất uy tín và giảm sự tín nhiệm của ngƣời bên ngoài. Đồng thời, sự
giảm đáng kể dòng tiền đến dẫn đến tình hình tồi tệ hơn và công ty đi vào tình trạng

16
khan hiếm. Họ gặp phải các khoản nợ đáo hạn và trang trải việc thiếu hụt trong hoạt
động bằng cách thông thƣờng là bán các tài sản dài hạn (Gup & Samson 1993). Tình
hình này kéo dài có thể khiến công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính do không cải
thiện đƣợc nguồn vốn.

Mẫu hình dòng tiền thứ tám – CFP8(-,-,-)

Loại mẫu hình này thƣờng hiếm khi xảy ra, nó thuộc các công ty đang đối mặt với
nhiều vấn đề tài chính. Mặc dù hoạt động sản xuất kinh doanh yếu kém trong việc tạo
ra tiền mặt và khó khăn trong việc trả cổ tức và trả nợ, thì các ƣu tiên của công ty vẫn
là tập trung đầu tƣ và mua sắm tài sản mới. Trong khi dòng tiền từ hoạt động kinh
doanh là âm, thì nguồn tiền đƣợc lƣu trữ trƣớc đó vẫn đƣợc sử dụng cho hoạt động
hoạt động kinh doanh, đầu tƣ và tài chính. Rõ ràng, nếu hoạt động kinh doanh không
tạo ra đủ tiền mặt, điều này sẽ dẫn đến cạn kiệt tiền mặt trong tƣơng lai gần. Theo Gup
và Samson (1993), các công ty theo mẫu này rõ ràng là đang gặp các rắc rối tài chính.
Họ có tăng trƣởng tài sản thấp và không có lợi nhuận.
2.3 Tổng quan các nghiên cứu về vai trò dòng tiền trong việc dự báo kiệt quệ tài
chính đối với các công ty khỏe mạnh và kiệt quệ
Vai trò của dòng tiền để dự báo kiệt quệ tài chính đã đƣợc nhấn mạnh bởi Beaver
(1966). Nghiên cứu cho rằng tỷ số dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (CFFO) trên tổng
nợ có sai số phân loại thấp nhất so với các biện pháp dồn tích thông thƣờng về sức
khỏe tài chính. Deakin (1972) đã chứng minh sử dụng MDA cho rằng tỷ số dòng tiền
trên tổng nợ là một yếu tố dự báo đáng kể lên đến ba năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.
Giống nhƣ Beaver (1966), Deakin (1972) đã xác định dòng tiền là thu nhập ròng cộng
với khấu hao. Largay và Stickney (1980) đã chỉ ra rằng cách đo lƣờng CFFO cho thấy
dòng tiền từ các hoạt động kinh doanh của W.T. Grant là âm trong tám đến mƣời năm
trƣớc khi thất bại trong khi NIDEP tƣơng đối ổn định cho đến năm ngay trƣớc khi nó

17
sụp đổ. Phát hiện này đã làm mới sự quan tâm của CFFO nhƣ một chỉ báo về thất bại
của công ty.
Lee (1982), một ngƣời ủng hộ mạnh mẽ vai trò báo cáo dòng tiền, cho thấy sự sụp đổ
của Laker Airways đƣợc dự đoán trƣớc trên cơ sở dòng tiền. Phân tích của ông về
CFFO tiết lộ rằng Laker Airways gặp rắc rối tài chính ba năm trƣớc khi thất bại trong
khi lợi nhuận tăng lên khi thất bại tiến đến gần. Sử dụng mẫu ƣớc lƣợng và mẫu xác
nhận bao gồm 60 công ty phá sản và 230 công ty không phá sản và ba phƣơng pháp tỷ
số dòng tiền, tức là CFFO, CFFO / Nợ ngắn hạn và CFFO / Tổng nợ phải trả, Casey và
Bartczak (1984; 1985) kết luận rằng không có biến số nào trong số ba biến dòng tiền
hoạt động đƣợc cải thiện đáng kể độ chính xác phân loại của sáu mô hình tỷ lệ lũy kế.
Casey và Bartczak (1985) đã đạt đƣợc kết luận này trên cơ sở số lƣợng các công ty
đƣợc phân loại chính xác thành các nhóm tƣơng ứng của họ. Trong khi kết luận của họ
là hợp lệ, có những lý do để cho rằng thông tin dòng tiền có nội dung thông tin quan
trọng trên thông tin dồn tích trong việc đánh giá xác suất kiệt quệ tài chính.
Một số nhà nghiên cứu đã kiểm tra và đƣa ra các bằng chứng mâu thuẫn về tính hữu
ích của các thành phần của dòng tiền trong việc dự báo kiệt quệ tài chính. Họ nhận thấy
rằng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh cung cấp tín hiệu của kiệt quệ tài chính sắp xảy
ra (Largay và Stickney, 1980; Casey và Bartczak, 1985; Gilbert, Menon và Schwartz,
1990; Ward, 1992; 1994; 1996; Schellenger and Cross, 1994), trong khi dòng tiền đầu
tƣ và tài chính không phải lúc nào cũng là dấu hiệu dự báo hiệu quả kiệt quệ tài chính (
Schellenger và Cross, 1994; Ward, 1992; 1994; 1996; Ward and Foster, 1997).
Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ đƣợc chia thành ba phần chính là dòng tiền thuần hoạt động
kinh doanh, đầu tƣ và tài chính. Dòng tiền thuần từ mỗi thành phần có thể là dƣơng hoặc
âm. Theo Tergesen (2001), dấu hiệu dƣơng cho thấy rằng có một dòng tiền vào đƣợc tạo
ra từ hoạt động kinh doanh, đầu tƣ và hoạt động tài chính lớn hơn dòng tiền ra và ngƣợc
lại. Dòng tiền thuần dƣơng và âm từ mỗi hoạt động có thể dẫn đến nhiều kết

18
quả mẫu hình dòng tiền khác nhau. Ví dụ, nếu một công ty đang có dòng tiền thuần
dƣơng từ hoạt động kinh doanh, nhƣng dòng tiền thuần âm từ hoạt động đầu tƣ và tài
chính, mẫu hình kết hợp sẽ là (+, -, -). Các dấu hiệu kết hợp của ba loại dòng tiền đại
diện cho các tổ hợp của các mẫu hình dòng tiền khác nhau (Bruwer và Hamman, 2005;
Dickinson, 2011; Gup và cộng sự, 1993; Jantadej, 2006; Kordestani, Biglari và
Bakhtiari, 2011). Tổng cộng có tám mẫu hình dòng tiền có thể có. Các nghiên cứu
trƣớc đây thƣờng xem xét các loại mẫu hình dòng tiền cho báo cáo lƣu chuyển tiền tệ
dƣới dạng biến độc lập, đƣợc phân thành tám dạng là CFP1, CFP2, CFP3, CFP4,
CFP5, CFP6, CFP7 và CFP8. Những mẫu hình dòng tiền này đã đƣợc áp dụng từ các
nghiên cứu trƣớc đây là những chỉ số hữu ích về tình trạng kiệt quệ tài chính (Bruwer
và Hamman, 2005; Gup và cộng sự, 1993; Dickinson, 2011; Jantadej, 2006; Rodgers,
2011). Biến phụ thuộc của nghiên cứu hiện tại là tình trạng kiệt quệ tài chính đƣợc
phân loại sâu hơn thành các công ty kiệt quệ và khỏe mạnh.
Laitinen (1994) so sánh khả năng dự báo của dòng tiền truyền thống đƣợc xác định là
thu nhập ròng cộng với khấu hao và CFFO đƣợc định nghĩa là điều chỉnh thu nhập
ròng cho các khoản dồn tích và hoãn lại. Sử dụng 40 công ty kiệt quệ và 40 công ty
khỏe mạnh với quy mô vừa và nhỏ ở Phần Lan, Laitinen đã chứng minh qua phân tích
đa biệt số MDA và logit kết luận rằng dòng tiền truyền thống là một dự báo kiệt quệ ổn
định và đáng tin cậy hơn CFFO. Ward (1994) cũng đã điều tra lý do tại sao dòng tiền
truyền thống đƣợc cho là một yếu tố dự báo mạnh về tình trạng kiệt quệ tài chính.
Bằng cách thêm biến dòng tiền truyền thống vào một mô hình bao gồm sáu tỷ số tích
luỹ và CFFO, Ward nhận thấy rằng tầm quan trọng của dòng tiền từ hoạt động kinh
doanh không bị ảnh hƣởng.
Trong một nghiên cứu mô tả, Gahlon và Vigeland (1988) đã tiến hành các thử nghiệm
phi tham số đơn biến của 16 biến dòng tiền cho 60 công ty kiệt quệ và 204 công ty
không kiệt quệ trong giai đoạn 1973-1985. Họ tính các biến dòng tiền sử dụng phƣơng

19
pháp phân tích tín dụng thống nhất “đƣợc nhiều ngân hàng chấp nhận trong nhiều hoạt
động cho vay thƣơng mại của họ” (Gahlon và Vigeland, 1988, tr.5). Một tỷ số dòng
tiền tệ, tỷ lệ chi trả tiền mặt, là có ý nghĩa (p <0,05) khác nhau đối với các công ty bị
kiệt quệ và không kiệt quệ cho năm năm trƣớc khi kiệt quệ. Bốn biến tỷ số dòng tiền
khác cũng có ý nghĩa (p <0,05) năm năm trƣớc khi kiệt quệ.
Jantadej (2006) trong một nghiên cứu đƣợc gọi là "sử dụng kết hợp các thành phần dòng
tiền trong dự báo kiệt quệ tài chính" kết luận rằng sự kết hợp của dòng tiền hoạt động kinh
doanh, đầu tƣ và tài chính sẽ có vai trò dự báo kiệt quệ tài chính. Mansourfar và cộng sự
(2013) trong nghiên cứu “sự kết hợp của các thành phần dòng tiền và dự báo khủng hoảng
tài chính trong thị trƣờng chứng khoán Tehran” cũng đã kiểm tra sự kết hợp của 3 thành
phần của báo cáo lƣu chuyển tiền tệ với kiệt quệ tài chính của công ty. Kết quả cho thấy
rằng sự kết hợp của dòng tiền hoạt động kinh doanh, đầu tƣ và tài chính là công cụ tốt để
dự báo sự kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp và đƣa ra những bằng chứng thích hợp kể
từ hai năm trƣớc khi kiệt quệ tài chính xảy ra.
Một nghiên cứu đƣợc thực hiện bởi Kordestani và cộng sự (2011) kiểm tra xem liệu có
bất kỳ sự khác biệt đáng kể nào giữa các công ty kiệt quệ và khỏe mạnh đối với sự tác
động các mẫu hình dòng tiền khác nhau hay không. Kết quả cho thấy rằng CFP5, CFP6
và CFP8 có sự khác biệt đáng kể trong ba năm trƣớc khi công ty lâm vào kiệt quệ.
Jantadej (2006) xem xét sự khác biệt đáng kể giữa các công ty kiệt quệ và khỏe mạnh
đối với sự tác động về mẫu hình dòng tiền khác nhau sử dụng các thử nghiệm khác
nhau. Ông thấy rằng mẫu hình CFP2, CFP5 và CFP8 có sự khác biệt đáng kể ba năm
trƣớc khi kiệt quệ. Trong hai năm trƣớc khi kiệt quệ, các doanh nghiệp có nhiều khả
năng có CFP5, CFP7 và CFP8 nhƣng ít có khả năng có CFP2 và CFP4. Ngoài ra, có sự
khác biệt đáng kể về CFP1 trong hai năm trƣớc khi kiệt quệ. Trong một năm trƣớc khi
kiệt quệ, các mẫu hình có sự khác biệt đáng kể giữa các công ty khỏe mạnh và kiệt quệ
là CFP2, CFP4, CFP5, CFP7 và CFP8. Jantadej (2006) cũng kiểm tra mối tƣơng quan

20
giữa các mẫu hình dòng tiền với kiệt quệ tài chính bằng cách sử dụng hồi quy logistic
nhị phân. Kết quả cho thấy chỉ có hai loại mẫu hình dòng tiền có khả năng dự báo kiệt
quệ tài chính là CFP7 và CFP8. Gup et al. (1993) phát hiện ra rằng CFP1 có tỷ lệ nợ /
tài sản thấp nhất. Ngoài ra, Gup et al. (1993) cũng quan sát thấy rằng các doanh nghiệp
có CFP6 và CFP7 có đòn bẩy cao và có tốc độ tăng trƣởng vừa phải. Một nghiên cứu
khác đƣợc thực hiện bởi Bruwer và Hamman (2005) và Dickinson (2011) xác định
rằng CFP3, CFP5 và CFP7 có nhiều khả năng xảy ra giữa các công ty kiệt quệ.
Nhìn chung, các kết quả từ những nghiên cứu trƣớc đây đã cho thấy rõ ràng hơn vai trò
của dòng tiền trong báo cáo tài chính, có thể đƣơc xem nhƣ đóng vai trò tƣơng đối
quan trọng bên cạnh bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh để
trở thành một thƣớc đo đáng tin cậy trong việc dự báo kệt quệ tài chính. Đặc biệt, bên
cạnh vai trò riêng lẻ của từng loại dòng tiền hoạt động kinh doanh, đầu tƣ và tài chính
thì việc thiết lập tám mẫu hình dòng tiền thông qua sự kết hợp ba loại dòng tiền trên
cũng đƣợc xem là một phƣơng pháp hiệu quả và đem lại khả năng dự báo kiệt quệ tài
chính cao.
2.4 Xây dựng giả thiết nghiên cứu
Dựa trên các lập luận của các nghiên cứu trƣớc đây liên quan đến sự khác biệt đáng kể
về sự tác động các mẫu hình dòng tiền khác nhau giữa các doanh nghiệp khỏe mạnh và
kiệt quệ trong việc dự báo kiệt quệ tài chính, bài nghiên cứu tập trung làm rõ và giải
thích các giả thiết nghiên cứu sau:
H1: Có một sự khác biệt đáng kể giữa các công ty kiệt quệ và khỏe mạnh đối với sự tác
động của các mẫu hình dòng tiền khác nhau.
H2: Các mẫu hình khác nhau của dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh, đầu tư và
tài chính là những yếu tố dự báo đáng kể về mặt thống kê vấn đề kiệt quệ tài chính.

21
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Mô tả cơ sở dữ liệu và các biến hồi quy
Dữ liệu trong bài nghiên cứu đƣợc lấy từ báo cáo lƣu chuyển tiền tệ, bảng cân đối kế
toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp hoạt động trên hai
sàn chứng khoán là HNX và HOSE, thông tin đƣợc công bố công khai trên cổng thông
tin VietStock và cophieu68 từ năm 2013 đến năm 2017.
Phạm vi và quy mô mẫu dữ liệu: mẫu dữ liệu bảng (panel data) gồm 126 công ty (bao
gồm 63 công ty kiệt quệ và 63 công ty không kiệt quệ) đã đƣợc lựa chọn theo phƣơng
pháp phi xác xuất từ nhiều ngành khác nhau ngoại trừ các ngành đặc thù nhƣ tài chính,
ngân hàng, bảo hiểm, giáo dục, hàng không, các ngành dịch vụ, có đủ dữ liệu của ít
nhất 5 năm tài chính và đáp ứng đủ các điều kiện để đảm bảo cho việc phân loại các
công ty kiệt quệ hay không kiệt quệ theo tiêu chí phân loại biến phụ thuộc sẽ đƣợc
trình bày bên dƣới.
Giai đoạn nghiên cứu các quan sát này là 5 năm từ 2013 đến 2017. Đây đƣợc xem là
giai đoạn tƣơng đối ổn định và dần đi vào quá trình khôi phục phát triển của nền kinh
tế thế giới và cả Việt Nam sau khủng hoảng kinh tế tài chính vào năm 2011 khi mà
năm 2012 vẫn còn chịu tác động khá nhiều bởi những bất ổn kinh tế trƣớc đó, tăng
trƣởng kinh tế còn chậm, lạm phát vẩn tăng cao. Nếu lựa chọn khoảng thời gian trƣớc
đó, ảnh hƣởng từ hai cuộc khủng hoảng 2008 và 2011 có thể tác động không chính
xác đến việc phân loại cũng nhƣ kết quả kết quả dự báo. Vì thế giai đoạn nghiên cứu
sẽ đƣợc chọn bắt đầu từ năm 2013 đến năm 2017 để dự báo cho các công ty kiệt quệ
hay không kiệt quệ tài chính cũng nhƣ đảm bảo rằng khoảng thời gian này có tình
hình kinh tế tƣơng đối ổn định để cho việc phân loại biến phụ thuộc đƣợc chính xác
hơn.
Khung thời gian nghiên cứu đối với từng công ty là 3 năm trƣớc khi công ty rơi vào
kiệt quệ tài chính gồm các năm t-1, t-2, t-3. Vì vậy, tổng số quan sát cho mẫu dữ liệu

22
bảng (panel data) này là 378. [378 số quan sát = (63 công ty kiệt quệ + 63 công ty
không kiệt quệ) x 3 năm]. Việc lựa chọn khung thời gian nghiên cứu 3 năm cho từng
quan sát cũng phù hợp với các nghiên cứu từ những thông tin có sẵn của Dữ liệu giá cổ
phiếu London (LSPD) năm 2012. Khi đó, một công ty đƣợc xác định là kiệt quệ tài
chính/vỡ nợ bất cứ khi nào tình trạng của nó đƣợc cho là mơ hồ, không chắc chắn đang
trong tình trạng thanh lý bắt buộc hay là thanh lý tự nguyện, bất cứ khi nào mà việc
định giá là mơ hồ suốt hơn 3 năm, khi mà công ty bị nắm giữ bởi một ngƣời đại diện
(tiếp quản hành chính), hoặc là khi công ty bị đình chỉ hoạt động hay đang trong trạng
thái bị nghi ngờ. Phân tích các công ty Anh quốc cho thấy một khoảng cách về mặt thời
gian khá đáng kể giữa giai đoạn công ty bắt đầu có dấu hiệu kiệt quệ tài chính (nguyên
nhân gây nên sự vỡ nợ sau này) và thời điểm công ty chính thức tuyên bố phá sản/ vỡ
nợ ( thời gian này lên tới 3 năm). Do đó, khoảng thời gian 3 năm đƣợc cân nhắc là hợp
lý, cung cấp thông tin hiệu quả cho các dấu hiệu về tình trạng kiệt quệ tài chính của
công ty.
3.2 Các biến đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu
3.2.1 Biến phụ thuộc (FD)
Một quan sát có rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hay không dựa trên đề xuất trong
nghiên cứu của Pindado cùng cộng sự (2008) và Tinoco cùng Wilson (2013). Theo đó,
một công ty đƣợc phân loại là kiệt quệ tài chính khi xảy ra một trong hai điều kiện sau:
- Bất cứ khi nào EBITDA của công ty thấp hơn chi phí lãi vay liên tục trong hai năm.
- Bất cứ khi nào công ty phải chịu một sự tăng trưởng âm trong giá trị thị trường trong
hai năm liên tiếp.
Nhƣ vậy, biến FD của một công ty vào một năm nhất định sẽ nhận giá trị là 1 (kiệt quệ
tài chính) nếu một trong hai điều kiện trên hoặc cả hai điều kiện trên cùng thỏa và nhận
giá trị là 0 (không kiệt quệ tài chính) nếu cả hai điều kiện trên cùng không thỏa.

23
Chẳng hạn nhƣ nếu công ty A có EBITDA thấp hơn chi phí lãi vay trong năm 2008 và
năm 2009 (số liệu đƣợc lấy vào cuối năm 2008 và 2009) thì FDA năm 2009 nhận giá
trị là 1. Nếu công ty B có tăng trƣởng âm trong giá trị thị trƣờng năm 2009 (so với
năm 2008) và năm 2010 (so với năm 2009) thì FDB năm 2010 nhận giá trị là 1.
Theo điều kiện đầu tiên, nếu EBITDA thấp hơn chi phí lãi vay từ nợ thì có thể kết luận
đƣợc rằng lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh là không đủ để chi trả các nghĩa vụ tài
chính. Ngƣợc lại, với điều kiện thứ hai, Pindado và cộng sự (2008) phát biểu rằng thị
trƣờng và những ngƣời nắm giữ cổ phiếu sẽ đánh giá tiêu cực những công ty mà bị
thâm hụt trong hoạt động kinh doanh (đƣợc thể hiện trong điều kiện 1) cho tới khi nào
ghi nhận đƣợc một sự tiến triển trong điều kiện tài chính của công ty đó. Do đó, sự sụt
giảm giá trị thị trƣờng trong 2 năm liên tiếp sẽ đƣợc hiểu nhƣ một dấu hiệu của tình
trạng kiệt quệ tài chính.
Ngoài ra, phân tích hiện tại còn nghiên cứu thời điểm khi mỗi sự kiện trên xảy ra.
Trong bài nghiên cứu này, biến phụ thuộc nhị phân bao gồm cả hai định nghĩa bên trên
về kiệt quệ tài chính của các công ty sẽ đƣợc xem xét nhƣ là một chỉ báo kiệt quệ tài
chính. Vì vậy, tất cả các công ty bị xếp vào kiệt quệ tài chính hoặc thất bại, sẽ đƣợc
xem nhƣ kiệt quệ tài chính.
3.2.2 Biến độc lập
Nghiên cứu này xem xét các loại mẫu hình cho báo cáo lƣu chuyển tiền tệ dƣới dạng
biến độc lập, đƣợc phân thành tám dạng là CFP1, CFP2, CFP3, CFP4, CFP5, CFP6,
CFP7 và CFP8. Cụ thể nhƣ sau:
CFP1 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền đầu tiên (+,+,+),
và ngƣợc lại bằng “0”: Công ty có dòng tiền thuần dƣơng phát sinh từ hoạt động kinh
doanh, từ hoạt động đầu tƣ chủ yếu thông qua việc bán tài sản hoặc nhận vốn góp và
dòng tiền thuần hoạt động tài chính dƣơng thông qua vay nợ hay phát hành cổ phiếu.

24
Đây là công ty có tính thanh khoản cao. Các công ty này đƣợc kỳ vọng rằng tiền mặt
đƣợc tạo ra bởi các hoạt động kinh doanh, từ các khoản vay hoặc phát hành cổ phiếu sẽ
sớm đƣợc sử dụng để đầu tƣ hoặc mở rộng. Biến số này đƣợc kỳ vọng mang dấu âm tức
là có mối quan hệ nghịch biến với khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của công ty.
CFP2 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền thứ hai (+, -, -),
và ngƣợc lại bằng “0”: Công ty đang sử dụng dòng tiền thuần đƣợc tạo ra từ hoạt động
kinh doanh để mua sắm tài sản cố định, góp vốn kinh doanh và trả nợ hoặc trả tiền chủ
sở hữu, cung cấp khả năng đầu tƣ vào các cơ hội sinh lời. Biến số này đƣợc kỳ vọng
mang dấu âm tức là có mối quan hệ nghịch biến với khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính
của công ty.
CFP3 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền thứ ba (+,+, -),
và ngƣợc lại bằng “0”: Công ty đang sử dụng dòng tiền thuần dƣơng từ hoạt động kinh
doanh và chủ yếu từ bán tài sản cố định để trả nợ hoặc tiền cho chủ sở hữu. Sau một
thời gian co rút tài sản, dẫn đến giảm dòng tiền thuần đến từ hoạt động đầu tƣ. Khả
năng thanh toán các khoản nợ cùng với phản ứng tiêu cực của thị trƣờng chứng khoán
làm tăng chi phí tài chính. Những yếu tố này đủ mạnh để đƣa công ty vào tình trạng
khủng hoảng tài chính trong tƣơng lai gần. Dựa theo phân tích từ phần trƣớc, biến số
này đƣợc kỳ vọng mang dấu dương tức là có mối quan hệ đồng biến với khả năng rơi
vào kiệt quệ tài chính của công ty.
CFP4 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền thứ tƣ (+, - +),
và ngƣợc lại bằng “0”: Công ty đang sử dụng dòng tiền thuần dƣơng từ hoạt động kinh
doanh và từ vay nợ (hoặc từ đầu tƣ của chủ sở hữu) để mở rộng đầu tƣ góp vốn hoặc
mua sắm tài sản, trang thiết bị. Do đó, một phần vốn đƣợc đầu tƣ vào các hoạt động
sinh lợi. Các tỷ số tài chính cho thấy rằng các công ty này hơi nhỏ hơn so với các công
ty có mẫu hình dòng tiền thứ hai và tài sản của họ đã tăng trƣởng ở mức cao. Dự kiến
các công ty này sẽ đạt đƣợc dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh đáng kể trong

25
tƣơng lai. Biến số này đƣợc kỳ vọng mang dấu âm tức là có mối quan hệ nghịch biến
với khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của công ty.
CFP5 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền thứ năm (-, +,+),
và ngƣợc lại bằng “0”: Các vấn đề về dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh của
công ty đƣợc trang trải bằng cách chủ yếu là bán tài sản cố định và bằng cách vay hoặc
bởi các khoản đóng góp của cổ đông. Trong tình hình này kéo dài, công ty có thể dần
dần từ bỏ khả năng trả nợ đúng hạn, và do đó đi vào tình trạng khẩn cấp. Biến số này
đƣợc kỳ vọng mang dấu dương tức là có mối quan hệ đồng biến với khả năng rơi vào
kiệt quệ tài chính của công ty.
CFP6 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền thứ sáu (-, -, +),
và ngƣợc lại bằng “0”: Công ty đang phát triển nhanh chóng nhƣng thiếu hụt tiền mặt
từ hoạt động kinh doanh và từ việc mua tài sản cố định nên sẽ trang trải bằng cách tài
trợ bởi nợ dài hạn hoặc tài trợ mới của chủ sở hữu. Các nhà đầu tƣ sẵn sàng cung cấp
vốn mới vì sự tin tƣởng của họ đối với các công ty này, đƣợc xem là những công ty có
tiềm năng tạo ra một dòng tiền thuần dƣơng từ hoạt động kinh doanh trong thời gian
ngắn, sử dụng nợ và vốn chủ sở hữu cao để tài trợ cho nhu cầu tăng trƣởng của mình,
điều đó có nghĩa là các công ty có sự kết hợp nhƣ vậy có thể giải quyết vấn đề tài
chính của họ và đƣợc an toàn khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính. Biến số này đƣợc kỳ
vọng mang dấu âm tức là có mối quan hệ nghịch biến với khả năng rơi vào kiệt quệ tài
chính của công ty.
CFP7 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền thứ bảy (-, +, -),
và ngƣợc lại bằng “0”: Công ty đang tài trợ cho dòng tiền thuần âm từ hoạt động kinh
doanh yếu kém và thanh toán cho chủ nợ và / hoặc cổ đông thông qua việc chủ yếu là
bán tài sản cố định. Việc tiếp tục tình hình nhƣ vậy dẫn đến mất uy tín và giảm sự tín
nhiệm của ngƣời bên ngoài. Đồng thời, sự giảm đáng kể dòng tiền đến dẫn đến tình
hình tồi tệ hơn và công ty có thể đi vào tình trạng khan hiếm. Họ gặp phải các khoản

26
nợ đáo hạn và thiếu hụt hoạt động bằng cách bán các tài sản dài hạn. Biến số này đƣợc
kỳ vọng mang dương tức là có mối quan hệ đồng biến với khả năng rơi vào kiệt quệ tài
chính của công ty do không cải thiện đƣợc nguồn vốn trong tƣơng lai của công ty.
CFP8 = Biến giả nhận giá trị là “1” nếu công ty có mẫu hình dòng tiền thứ tám (-, -, -),
và ngƣợc lại bằng “0” : Trong khi dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh là âm, thì
nguồn dự trữ tiền của công ty vẫn đƣợc sử dụng để tài trợ cho sự thiếu hụt trong hoạt
động kinh doanh và trả các chủ nợ dài hạn và / hoặc các nhà đầu tƣ. Rõ ràng, nếu hoạt
động hoạt động kinh doanh không tạo ra đủ tiền mặt, điều này sẽ dẫn đến cạn kiệt tiền
mặt trong tƣơng lai gần. Biến số này đƣợc kỳ vọng mang dấu dương tức là có mối
quan hệ đồng biến với khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của công ty.
3.2.3 Biến kiểm soát
Ngoài các biến độc lập đã đƣợc liệt kê ở trên để xem xét tầm quan trọng của các biến
mẫu hình dòng tiền trong việc dự báo kiệt quệ tài chính; bên cạnh đó, nghiên cứu này
sẽ sử dụng thêm hai biến kiểm soát đại diện cho quy mô công ty sau: Ln(Total_Asset)
= Logarit tự nhiên của tổng tài sản (ký hiệu asset)
Ln( Total_Revenue) = Logarit tự nhiên của tổng doanh thu (ký hiệu revenue)
Hai biến này đƣợc kì vọng là cũng sẽ có ảnh hƣởng đến kết quả dự báo.
Việc xem xét các tài liệu thực nghiệm về quy mô công ty ảnh hƣởng đến kiệt quệ tài
chính đã tạo ra các kết quả hỗn hợp và do đó không rõ ràng. Trong khi một số nghiên
cứu đã chỉ ra rằng các công ty lớn hơn thƣờng dễ bị khủng hoảng tài chính hơn do nhu
cầu cao của họ trong việc tài trợ nợ làm tăng chi phí vốn và có thể không hiệu quả. Trái
lại, một số lập luận cho rằng các công ty quy mô lớn có thể tận dụng lợi thế kinh tế
theo quy mô để đàm phán lãi suất tốt hơn hoặc giảm giá tốt hơn do số lƣợng lớn mà
công ty mua làm giảm thiểu tác động của kiệt quệ tài chính. Do đó hai biến này có thể
mang có hệ số hồi quy dƣơng hoặc âm.

27
Bảng 2.2: Các biến trong mô hình và kỳ vọng dấu
BIẾN CÁCH TÍNH KỲ VỌNG DẤU
CFP1 Biến nhị phân có giá trị = 1 nếu công ty có mẫu -
hình dòng tiền là (+, +,+) và ngƣợc lại = 0
hình dòng tiền là (+, -, -) và ngƣợc lại = 0
CFP3 Biến nhị phân có giá trị = 1 nếu công ty có mẫu +
hình dòng tiền là (+, +,-) và ngƣợc lại = 0
hình dòng tiền là (+, -,+) và ngƣợc lại = 0
hình dòng tiền là (-, +,+) và ngƣợc lại = 0
hình dòng tiền là (-, -, +) và ngƣợc lại = 0
hình dòng tiền là (-, +,-) và ngƣợc lại = 0
hình dòng tiền là (-, -, -) và ngƣợc lại = 0
ASSET Logarit tự nhiên của tổng tài sản + (-)
REVENUE Logarit tự nhiên của tổng doanh thu + (-)

28
3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu
3.3.1 Thống kê mô tả và tần số biến
Thống kê mô tả trình bày những đặc tính cơ bản của các biến trong mô hình nghiên
cứu. Những thông tin đó bao gồm trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị
nhỏ nhất. Qua đó, ta có thể có cái nhìn tổng quát và đánh giá sơ bộ về tính chất của các
biến trong mô hình.
3.3.2 Ma trận tương quan Pearson
Ma trận tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng nhằm hiểu rõ mối tƣơng quan giữa biến
phụ thuộc với từng biến độc lập cũng nhƣ giữa các biến độc lập với nhau bao gồm cả
độ lớn, chiều và ý nghĩa thống kê, hỗ trợ cho việc thiết lập mô hình hồi quy và các
phƣơng pháp phân tích đƣợc chính xác hơn.
Tuy nhiên, ma trận này cũng tồn tại một nhƣợc điểm là chỉ cho biết mức độ tƣơng
quan giữa các biến, chứ không cho biết cụ thể hƣớng tác động, có nghĩa là biến nào có
ảnh hƣởng lên biến nào. Vì thế, phân tích định lƣợng cần phải đƣợc sử dụng để tìm
hiểu các mối tƣơng quan này.
3.3.3 Mô hình nghiên cứu định lượng
3.3.3.1 Kiểm định Chi Square
Nghiên cứu của Pallant (2011) cho rằng nếu các biến đƣợc nghiên cứu là dữ liệu phân
loại cho cả biến độc lập và phụ thuộc, kiểm định Chi Square đƣợc áp dụng để xem xét
sự tác động của hai dấu hiệu sau. Dấu hiệu thứ nhất có hai thành phần là kiệt quệ tài
chính hay không kiệt quệ tài chính. Dấu hiệu thứ hai có tám thành phần là các tám mẫu
hình dòng tiền đã trình bày ở trên. Trong nghiên cứu này, để thuận tiện cho việc phân
tích, một biến định danh CFP sẽ đƣợc thêm vào để đại diện cho dấu hiệu hiệu thứ hai
gồm tám thành phần mẫu hình dòng tiền trong bài.

29
Kiểm định Chi Square đã đƣợc áp dụng để xem xét liệu có sự khác biệt đáng kể nào
giữa các công ty kiệt quệ và khỏe mạnh trong sự tác động của các mẫu hình dòng tiền
khác nhau. Cụ thể hơn, giả thiết đƣợc nêu ra nhƣ sau:
H0: Các mẫu hình dòng tiền là độc lập (không ảnh hƣởng) đến việc công ty kiệt quệ
hay không kiệt quệ tài chính. Tức là không có sự phân biệt các mẫu hình dòng tiền đối
với hai nhóm công ty này.
H1: Các mẫu hình dòng tiền là không độc lập (có ảnh hƣởng) đến việc công ty kiệt quệ
hay không kiệt quệ tài chính. Tức là có sự phân biệt các mẫu hình dòng tiền đối với hai
nhóm công ty này.
Sử dụng kiểm định Chi Chi Square và so sánh giá trị Pearson Chi2 hay p_value nhận
đƣợc ( với bậc tự do df=7) để kết luận xem có nên bác bỏ giả thiết H0 hay không.
3.3.3.2 Hồi quy nhị phân Logistic
Để kiểm tra giả thuyết thứ hai, nghiên cứu hiện tại đã sử dụng phân tích hồi quy nhị
phân logistic để phát triển mô hình dự báo kiệt quệ tài chính. Cụ thể là trong trƣờng
hợp này, để giải quyết vấn đề biến phụ thuộc là biến nhị phân, không thể sử dụng
phƣơng pháp ƣớc lƣợng OLS thông thƣờng để ƣớc lƣợng hàm hồi quy tuyến tính.
Thay vào đó, cần sử dụng một hàm số biểu thị xác suất để biến ƣớc lƣợng bằng với
các giá trị thực tế thông qua hàm Log Likelihood Function (LLF). Và đây đƣợc gọi là
phƣơng pháp hồi quy Maximum Likelihood. Vào thập niên 1970s, nhà thống kê học
David R. Cox phát triển một mô hình có tên là “logistic regression model” (“mô hình
hồi qui logistic”) để phân tích các biến nhị phân. Mô hình đƣợc minh họa nhƣ sau:
Gọi p xác suất công ty xảy ra kiệt quệ tài chính
x’ là một vector đại diện cho tập hợp các biến độc lập X1j, X2j, …,
Xkj j là công ty đƣợc quan sát

30
Mô hình hồi quy Logit đƣơc xây dựng trên cơ sở hàm xác suất tích lũy của phân
phối xác suất Logistic (Logistic Distribtion).
Nhƣ vậy, xác suất có điều kiện để giá trị ƣớc lƣợng của biến phụ thuộc bằng 1 – tức
là công ty rơi vào tính trạng kiệt quệ đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
P(Yj=1/ x’) = π(x) = với g(x) = β0 + β1+ β2X2j + …+ βkXkj (1)

P( Yj=1/x’) = 1-

1-P( Yj=1/x’) =
 =

ln( = g(x)

ln ( = β0 + β1X1j + β2X2j + …+ βkXkj (2)
Theo quy ƣớc, tỷ số , trong đó odds ( nguy cơ) là tỷ số giữa hai giá
trị (xác suất/ 1- xác suất) của một biến số nhị phân.
Khi đó, ln ( = ln (odds) còn đƣợc gọi là logit ( ).
Do đó, phƣơng trình (2) mới có tên là phƣơng trình hồi quy logistic . β0, β1, β2 …,βk
là các hệ số hồi quy. Khi đó, logarit tự nhiên của tỷ số odds là một hàm tuyến tính đối
với x’. Tiến hành hồi quy để tìm ra các hệ số trên.
Có thể hiểu rõ hơn về mô hình logit thông qua đồ thị 3.1 sau đây :

31
Hình 3.1: Đồ thị hồi quy Logistic theo x’ và xác suất P
(Nguồn : Nguyễn Văn Tuấn, 2014. Phân tích hồi quy Logistic)
Đồ thị trên minh họa cho phƣơng trình (1), có trục hoành là biến yếu tố nguy cơ x’,
trục tung là xác suất P xảy ra sự kiện.
Có thể dễ dàng nhận thấy mối quan hệ giữa x’ và xác suất P là phi tuyến, nghĩa là, “xác
suất tiến gần 0 với đốc độ chậm dần khi x’ nhỏ và tiến gần 1 với tốc độ chậm dần khi x’ rất
lớn, do đó đồ thị thể hiện là một đƣờng cong. Vì thế, cần thiết phải thiết lập lại để có mô
hình logit nhƣ đã đƣợc chuyển đổi theo công thức (2) để tạo ra 1 hàm tuyến tính, dễ dàng
trong việc hồi quy và giải thích mô hình. Lúc này, đồ thị tuyến tính thể hiện
mối tƣơng quan giữa x’ và logit ( theo công thức (2) có dạng theo hình
3.2 nhƣ sau :

32
Hình 3.2: Đồ thị hồi quy Logistic theo x’ và logit (P)
(Nguồn : Nguyễn Văn Tuấn, 2014. Phân tích hồi quy Logistic)
Vấn đề quan trọng là làm thế nào để phân loại một công ty là kiệt quệ hay không kiệt
quệ. Trên thực tế, tác giả sẽ sử dụng giá trị “cut-off” làm điểm tham chiếu để phân loại.
Cụ thể nhƣ sau:
Nếu xác suất dự báo >= một “cut-off” đƣợc cho trƣớc, thì ta xác định công ty đó là
kiệt quệ tài chính .Theo đó, mức “cut-off” đƣợc xác định bằng cách so sánh giá trị nào
cho tỷ lệ cao về độ nhạy và độ đặc hiệu, tức là khả năng dự báo cao đối với cả công ty
kiệt quệ và không kiệt quệ, phần này sẽ đƣợc trình bày chi tiết hơn trong phần đánh giá
khả năng phân loại của mô hình. Thông thƣờng mức xác suất “cut-off” đƣợc các nhà
nghiên cứu lựa chọn là 0.5 và trong bày nghiên cứu này mức “ cut- off” cũng đƣợc lựa
chọn là 0.5.
Từ phƣơng trình tổng quát (2), ta sẽ xây dựng mô hình Logistic cho các biến số dòng
tiền nhƣ đã đề cập ở trên, cụ thể nhƣ sau:

33
P (DISTRESS) = 1/ {1 + exp [-(β0+ β1 CFP1+ β2 CFP2 + β3 CFP3 + β4 CFP4 +
β5 CFP5+ β6 CFP6 + β7 CFP7+ β8 CFP8+ β9 ln(Total_Asset) + β10
ln(Total_Revenue))]}
Khi đó, phƣơng trình logit có thể đƣợc viết lại nhƣ sau:
Ln ) = ln (odds) = β0+ β1 CFP1+ β2 CFP2 + β3 CFP3 + β4 CFP4 + β5 CFP5+ β6
CFP6 + β7 CFP7+ β8 CFP8+ β9 ln(Total_Asset) + β10 ln(Total_Revenue)
3.3.4 Đo lường khả năng phân loại của mô hình
Phần này sẽ trình bày bảng khả năng phân loại đã đƣợc điều chỉnh lệch lạc nhằm đo
lƣờng sự chính xác trong dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty đối với
mô hình đƣợc ƣớc lƣợng.
Để hiểu rõ hơn về bảng phân loại này, ta sẽ tóm tắt các nội dung cơ bản thông qua bảng
3.1 ( bảng tần số 2 x 2).
Bảng 3.1: Đo lƣờng khả năng phân loại của mô hình
Thực tế
Kiệt quệ Không kiệt quệ
Kết quả
Kiệt quệ True positive False positive
dự báo
Không kiệt quệ False negative True negative
(Nguồn : Nguyễn Văn Tuấn, 2010. Y học thực chứng)
Trong đó:
True positive: số lƣợng các công ty trên thực tế là kiệt quệ và đƣợc dự báo đúng là kiệt
quệ.
False negative: số lƣợng các công ty trên thực tế là kiệt quệ nhƣng lại bị dự báo là
không kiệt quệ.

34
True negative: số lƣợng các công ty trên thực tế là không kiệt quệ và đƣợc dự báo
đúng là không kiệt quệ.
False positive: số lƣợng các công ty trên thực tế không kiệt quệ nhƣng lại bị dự báo là
kiệt quệ.
Từ những giải thích bên trên, chúng ta sẽ tiến hành tìm hiểu sâu 2 khái niệm quan trọng
sau đây và cũng là những thành phần chính rất đƣợc quan tâm xem xét trong bảng
đánh giá khả năng phân loại:
Sensitivity ( Độ nhạy) =
=
Specificity( Độ đặc hiệu) =
=
Dựa theo bảng phân loại đã đƣợc điều chỉnh lệch lạc, ta sẽ đánh giá xem mô hình
đƣợc khả năng phân loại của mô hình, thông qua tỷ lệ phân loại chính xác cao hơn, có
nghĩa là độ nhạy và độ đặc hiệu đều tƣơng đối cao và giá trị gần nhƣ nhau hay không
chênh lệch quá nhiều.
3.3.5 Đo lường khả năng dự báo của mô hình
Phần này sẽ trình bày các tiêu chuẩn đo lƣờng khả năng dự báo của các mô hình cũng
nhƣ giải thích ý nghĩa của các tiêu chuẩn trên.

AUC: Tiêu chuẩn đo lường khả năng dự báo của mô hình

Trƣớc khi tìm hiểu khái niệm về AUC ( Area Under the Receive Operating
Characteristics Curve), ta sẽ làm rõ khái niệm về ROC (Receiver operating
characteristic)– nền tảng cho sự ra đời của AUC.

35
Trên thực tế, để xem xét rõ hơn về vai trò của độ nhạy và độ đặc hiệu, tác giả đã sử
dụng biểu đồ ROC (receiver operating characteristic). Biều đồ ROC có nguồn gốc từ
lĩnh vực quân sự trong Thế chiến thứ II, không chỉ phổ biến trong lĩnh vực tài chính mà
còn trong các lĩnh vực khác nhƣ khoa học khí quyển và chẩn đoán y tế, sử dụng các
tính toán đã có sẵn trong hầu hết các gói phần mềm phân tích thống kê. Trong lĩnh vực
tài chính, cụ thể trong nghiên cứu này, biểu đồ ROC đƣợc dùng để đánh giá khả năng
dự báo kiệt quệ tài chính của mô hình hồi quy nhị phân Logistic.
Biểu đồ ROC có trục tung (y) biểu thị độ nhạy, và trục hoành (x) đƣợc tính bằng (1- độ
đặc hiệu). Hai giá trị này dao động từ 0 đến 100 (hay từ 0 đến 1, nếu dùng xác suất và
đƣợc ƣớc tính cho từng giá trị cut-off.
Mô hình dự báo tốt sẽ có những điểm tham chiếu phân bố ở khu vực “Tây Bắc”, tức là
những điểm ở góc trái thuộc phía trên của biểu đồ. Đó là những giá trị tham chiếu có
độ nhạy cao hay và hiệu số giữa 1 và độ đặc hiệu thấp, có nghĩa là độ đặc hiệu cao, đó
là điều mà các nhà nghiên cứu luôn kì vọng vào mô hình dự báo của mình.
Hình 3.3: Biểu đồ tổng quát ROC
(Nguồn : Nguyễn Văn Tuấn, 2010. Y học thực chứng)

36
Khi liên kết tất cả các điểm trên biểu đồ ROC, ta sẽ có một biểu đồ liên tục nhƣ hình
hình 3.3. Nhƣng ở đây hai chỉ số (độ nhạy và hiệu số giữa 1 và độ đặc hiệu ) biến thiên
ngƣợc chiều nhau. Do đó, ta cần một “chỉ số dung hòa” cả hai giá trị này.
Khi đó việc ƣớc tính diện tích dƣới đƣờng ROC (còn gọi là area under the curve –
AUC) cần thiết đƣơc thực hiện.
Biểu đồ 3.3 có diện tích tối đa của là 1 (vì biểu đồ hình vuông, với mỗi “cạnh” bằng 1).
AUC có thể tính toán bằng phƣơng pháp tích phân, hoặc từ những chƣơng trình máy
tính tính chuẩn xác hơn nhƣ hiện nay. Trong bày nghiên cứu này AUC đƣợc tình toán
bằng phần mềm Stata.
Nếu mô hình dự báo không có ý nghĩa khi tất cả các điểm tham chiếu nằm trên đƣờng
thẳng 45 độ, tức là nằm trên đƣờng thẳng nối hai điểm (0, 0) và (1, 1). Bởi vì khi đó
xác suất dự báo đúng cũng bằng với xác suất dự báo sai, khi đó mô hình sẽ không còn
hiệu quả nữa. Khi đó, diện tích dƣới đƣờng ROC phải có giá trị là 0.5.
Vì vậy, một mô hình dự báo hiệu quả thì diện tích AUC phải trên mức 0.5. Không có
giới hạn nào của AUC để đánh giá là một dự báo hoàn hảo. Tuy nhiên theo quy ƣớc thì
một mô hình dự báo đƣợc xem là tốt hay rất tốt khi giá trị AUC trên 0.8; đƣợc xem là
không tốt và không thể áp dụng trong dự báo khi AUC dƣới mức 0.6. Ý nghĩa cụ thể
của từng giá trị AUC sẽ đƣơc trình bày cụ thể ở bảng 3.2 dƣới đây.

Luận Văn Rủi Ro Phá Sản Phân Tích Mẫu Hình Dòng Tiền Trong Việc Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính Ở Việt Nam.doc

Luận Văn Rủi Ro Phá Sản Phân Tích Mẫu Hình Dòng Tiền Trong Việc Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính Ở Việt Nam.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Luận Văn Rủi Ro Phá Sản Phân Tích Mẫu Hình Dòng Tiền Trong Việc Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính Ở Việt Nam.doc

Similar to Luận Văn Rủi Ro Phá Sản Phân Tích Mẫu Hình Dòng Tiền Trong Việc Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính Ở Việt Nam.doc (20)

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864

More from Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0917.193.864 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Luận Văn Rủi Ro Phá Sản Phân Tích Mẫu Hình Dòng Tiền Trong Việc Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính Ở Việt Nam.doc