Nghiên cứu mức độ truyền tải thông điệp của tin tức trực tuyến - Một hướng phát triển mới trong xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận BCTC

Tính tới cuối năm 2013, tàn dư suy thoái dai dẳng của nền kinh tế Việt Nam kéo theo sự gia tăng không ngừng số lượng doanh nghiệp giải thể và phá sản .Tình trạng tài chính yếu kém cộng thêm các khiếm khuyết trong hệ thống quy chế kiểm toán kế toán vô hình chung tạo nên một môi trường thuận lợi cho các hành vị gian lận trên báo cáo tài chính khi hàng loạt công ty phải tiến hành giải trình các sai lệch trọng yếu trên BCTC được kiểm toán . Cùng với sự gia tăng vượt trội của số lượng tin tức trực tuyến của doanh nghiệp trên hai sàn HOSE và HNX nói riêng củng như số lượng thông tin phi cấu trúc nói chung trong thời điểm hiện nay, việc xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài chinh và gian lận không chỉ đơn thuần dựa trên nguồn dữ liệu cấu trúc truyền thống mà còn mở rộng nghiên cứu trên nguồn dữ liệu phi cấu trúc của doanh nghiệp.

pdf78 trang | Chia sẻ: superlens | Ngày: 23/07/2015 | Lượt xem: 1149 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Nghiên cứu mức độ truyền tải thông điệp của tin tức trực tuyến - Một hướng phát triển mới trong xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận BCTC, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ĐỀ TÀI : NGHIÊN CỨU MỨC ĐỘ TRUYỀN TÀI THÔNG ĐIỆP CỦA TIN TỨC TRỰC TUYẾN – MỘT HƯỚNG PHÁT TRIỂN MỚI TRONG XÂY DỰNG MÔ HINH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁT HIỆN GIAN LẬN BCTC Nguyễn Thị Ngọc My TC10 _K36 Nguyễn Thị Hồng Trân TC10 _K36 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Tính tới cuối năm 2013, tàn dư suy thoái dai dẳng của nền kinh tế Việt Nam kéo theo sự gia tăng không ngừng số lượng doanh nghiệp giải thể và phá sản .Tình trạng tài chính yếu kém cộng thêm các khiếm khuyết trong hệ thống quy chế kiểm toán kế toán vô hình chung tạo nên một môi trường thuận lợi cho các hành vị gian lận trên báo cáo tài chính khi hàng loạt công ty phải tiến hành giải trình các sai lệch trọng yếu trên BCTC được kiểm toán . Cùng với sự gia tăng vượt trội của số lượng tin tức trực tuyến của doanh nghiệp trên hai sàn HOSE và HNX nói riêng củng như số lượng thông tin phi cấu trúc nói chung trong thời điểm hiện nay, việc xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài chinh và gian lận không chỉ đơn thuần dựa trên nguồn dữ liệu cấu trúc truyền thống mà còn mở rộng nghiên cứu trên nguồn dữ liệu phi cấu trúc của doanh nghiệp. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI  Theo hiểu biết tốt nhất của nhóm tác giả , chưa có bài nghiên cứu tài chính tại Việt Nam tiến hành nghiên cứu mức độ truyền tải thông điệp có ý nghĩa của dữ liệu phi cấu trúc của doanh nghiệp trong nghiên cứu và dự báo tài chính nói chung , đặc biệt đối với vấn đề dự báo kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận Báo cáo tài chính. Đó là những lý do cấp thiết để nhóm chúng tôi tiến hành bài nghiên cứu này tại thị trường Việt Nam. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Mảng nội dụng  Tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp tại Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố truyền thống nào?  Hành vi gian lận BCTC tại Việt Nam có những dấu hiệu truyền thống nào để phát hiện?  Tình trạng kiệt quệ tài chính có là động lực thúc đầy các hành vi gian lận BCTC tại Việt Nam hay không? Mảng thông tin :  Mức độ truyền tài thông điệp của dữ liệu phi cấu trúc dạng tin tức trực tuyến trong dự báo kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận BCTC là như thế nào?  Sự kết hợp giữa dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu cấu trúc có cải thiện được khả năng dự báo kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận BCTC so với dữ liệu cấu trúc truyền thống hay không ? PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU  Đầu tiên, bài nghiên cứu sử dụng quá trình phân tích thông điệp văn bản và kĩ thuật Khai phá văn bản nhằm chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành các dự liệu dạng số nhằm tích hợp xây dựng biến đại diện tin tức phi cấu trúc NEWS . Các biến cấu trúc truyền thống được đề cập dựa trên các nhân tố tác động đến tình trạng kiệt quệ tài chính và hành vi gian lận BCTC  Xây dựng các mô hình cạnh trạnh bao gồm các biến cấu trúc truyền thống nhằm xem xét mức độ tác động của từng nhân tố với tình trạng kiệt quệ tài chính và gian lận ,cũng như mực độ kết hợp giữa các nhân tố dự báo truyền thống.  Xây dựng mô hình thay thế là các mô hình cạnh tranh có bổ sung thêm biến tin tức NEWS nhằm xem xét mức độ truyền tài thông điệp của tin tức trực tuyến trong việc dự báo kiệt quệ tài chính và gian lận cũng như khả năng kết hợp giữa hai biến cấu trúc truyền thống và phi cấu trúc .  Xây dựng mô hình tối ưu nhất kết hợp giữa các nhân tố khác nhau trên các nguồn dữ liệu khác nhau ( nếu có thể ) . Riêng mô hình tối ưu dự báo kiệt quệ tài chính sẽ được sử dụng để tính xác suất kiệt quệ để dự báo cho mô hình gian lận NỘI DUNG NGHIÊN CỨU  Chương 1 : Tổng quan về kiệt quệ tài chính và gian lận Báo cáo tài chính  Chương 2: Phân tích định tính tình hình kiệt quệ tài chính và gian lận tại Việt Nam  Chương 3: Dữ liệu cấu trúc, phi cấu trúc và phân tích dữ liệu văn bản  Chương 4: Xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính và gian lận BCTC  Chương 5: Mô tà dữ liệu và trình bày kết quả thực nghiệm  Chương 6: Hạn chế và đề xuất CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH  Tiếp cận trên quan điểm lý thuyết  Tiếp cận dựa trên các dấu hiệu trên thị trường  Các nhân tố truyền thống ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính 1.1 Kiệt quệ tài chính TIẾP CẬN TRÊN QUAN ĐIỂM LÝ THUYẾT  Kiệt quệ tài chính được tiếp cận dựa trên quan điểm lý thuyết được đề cập đến điển hình trong các bài nghiên cứu của các tác giả Andrade và Kaplan (1998); Baldwin và Mason (1983); Brown, James và Mooradian (1992). Các nhà nghiên cứu này tiếp cận vấn đề kiệt quệ tài chính dựa trên các nét tương đồng với phá sản (Bankruptcy) và vỡ nợ (Default). Vì không hề có sự phân biệt rõ ràng về sự khác biệt giữa kiệt quệ tài chính so với vỡ nợ và phá sản nên về mặt lý thuyết , khái niệm kiệt quệ tài chính được định nghĩa nhiều khi có sự tương tự với các khái niệm trên. TIẾP CẬN DỰA TRÊN CÁC DẤU HIỆU TRÊN THỊ TRƯƠNG  Cách tiếp cận này chủ yếu dựa trên các quy định về niêm yết chứng khoán để có thể xác định được thời điểm tương đối chính xác khi nào một công ty bắt đầu bước vào tình trạng kiệt quệ tài chúng. Dựa trên cách tiếp cận này thì sự khác biệt giữa hai nhóm công ty kiệt quệ và khoẻ mạnh rõ ràng hơn. Một số bài nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính tại Trung quốc thường sử dụng thông tin từ các sở giao dịch nhằm nhận dạng các công ty đang bị phá sản hay công ty bị huỷ niêm yết, đồng thời kết hợp với các quy định của luật chứng khoán. Các nhân tố truyền thống ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính Dòng tiền và các nhân tố liên quan Nhân tố quản trị công ty đại chúng Nhân tố vĩ mô GIAN LẬN BÁO CÁO TÀI CHÍNH  Gian lận : Gian lận được định nghĩa ở nhiều từ điển khác nhau.Từ điển thế giới của WEBSTER định nghĩa gian lận như là sự lừa dối có chủ đích nhằm làm cho một người nào đó từ bỏ tài sản hay quyền lợi hợp pháp của họ, bao gồm tất cả những thủ thuật, trò gian trá (Trick), sự xảo trá (Cunning), sử giả vờ (Dissembling).Từ điển thừa kế của Mỹ định nghĩa Fraud là sự lừa dối cố ý được thực hiện để mà bảo vệ cho các lợi ích mang tính không công bằng hay không tuân theo luật pháp. Từ điển của Black định nghĩa Fraud là việc sử dụng một cách có ý định những trò lừa đảo hay những hành động hay cách thức không thành thật để có thể giành được các lợi ích không hợp pháp. Ngoài ra còn có một số định nghĩa khác như: Singleton (2006) định nghĩa Fraud là sự đối ngược lại với sự thực (Truth), sự công bằng (Fairness) và tính công bằng (Equity). GIAN LẬN BCTC  Gian lận báo cáo tài chính là một phân nhóm lớn về gian lận và đã được quan tâm nhiều trong thời gian qua trên thế giới.Gian lận báo cáo tài chính cũng là một trong những chủ đề được các nhà nghiên cứu rất ưa thích hiện nay. Tuy nhiên, để hiểu được bản chất của gian lận báo cáo tài chính là điều không đơn giản. Sau đây là tổng quan tóm tắt về những vấn đề then chốt nhất có liên quan đến gian lận báo cáo tài chính.  Theo ACFE (Association of Certified Fraud Examiners) gian lận báo cáo tài chính là việc có chủ đích, gian dối, nói không đúng sự thực, hay việc loại trừ các sự thật hữu hình, hay các dữ liệu kế bị làm sai lệch và khi xem xét tất các các thông tin được cung cấp sẵn sẽ làm cho người đọc thay đổi những đánh giá của anh ta hay cô ta hay thay đổi quyết định. Do đó, khi các nhà quản lý của một công ty cung cấp thông tin tài chính sai lệch, nó được gọi là gian lận báo cáo tài chính. Với nền kinh tế đầy khó khăn như hiện nay, nhiều công ty và tổ chức cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng để đối phó với các hành vi gian lận. Ngoài ra có thể theo tác giả (Singleton2006) Gian lận báo cáo tài chính bao gồm sự chủ đích và sự lừa gạt được thực hiện bởi một đôi ngũ có kỹ năng, kiến thức (ban chuyên viên cấp cao, các kiểm toán viên nội bộ) với một hệ thống các chương trình được lập kế hoạch hoàn hảo và một khả năng làm cho người khác rơi vào bẫy của mình. CÁC DẤU HIỆU NHÂN BIẾT GIAN LẬN BCTC  Tỳ số tài chính  Đặc điểm quản trị công ty đại chúng  Tình trạng kiệt quệ tài chính PHÂN TÍCH ĐỊNH TÍNH TÌNH HÌNH KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ GIAN LẬN TẠI VIỆT NAM 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 0 5 10 15 20 25 30 35 40 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Hủy niêm yết bắt buôc Kiểm soát, tạm ngưng giao dịch Số lượng doanh nghiệp phá sản và giải thể giai đoạn 2007-2013 TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH  Xét riêng các công ty niêm yết phi tài chính trên HSX và HOSE, số lượng công ty bị hủy niêm yết có sự tăng nhanh trong hai năm gần đâu , từ 4 công ty bị hủy niêm yết năm 2011 tăng lên 18 công ty trong năm 2012 và tiếp tục tăng mạnh lên mức cao nhất là 37 công ty trong năm 2013, trong đó có 25 công ty bị hủy niêm yết bắt buộc. Điều này cho thấy toàn cảnh khu vực doanh nghiệp tại Việt Nam vẫn đang tiếp tục biến động xấu và tồn tại các dấu hiệu cho thấy nhiều công ty đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính dẫn đến vỡ nợ và phá sản . Nguồn nhóm tự tổng hợp theo thông tin trên hai sàn HOSE và HNX. GIAN LẬN BCTC  Tính tới thời điểm 20/4/2009, số lượng công ty có BCTC có sự sai lệch giữa trước và sau khi kiểm toán là 194 trên tổng 357 công ty niêm yết trên hai sàn giao dịch, trong đó đa phần các công ty có sự sai lệch trọng yếu hơn 10% và hơn 45 công ty có sự sai lệch sau kiểm toán hơn 50%. Trong số gần 500 doanh nghiệp công bố báo cáo soát xét sáu tháng đầu năm 2013, gần 300 doanh nghiệp có sai lệch về số liệu giữa BCTC tự lập và Báo cáo tài chính sau kiểm toán 6 tháng đầu năm 2013, trong đó, gần 200 trường hợp phải điều chỉnh giảm về doanh thu, lợi nhuận, số còn lại phải điều chỉnh tăng  Nguồn: Thống kê của Stock.vn, 2009. DỮ LIỆU PHI CẤU TRÚC VÀ PHÂN TÍCH NỘI DUNG THÔNG ĐIỆP VĂN BẢN  Phân biệt dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc  Theo quan điểm công nghệ thông tin, dữ liệu có cấu trúc là “dạng thông tin có khả năng lưu trữ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ ( relational database), trong đó các thực thể và thuộc tính đã được định nghĩa sẵn”.  dữ liệu phi cấu trúc được định nghĩa là dạng dữ liệu không có cấu trúc định nghĩa sãn và không thể biểu diễn dưới dạng bảng số liệu quan hệ (relational tables)”. 05000 10000 15000 20000 25000 0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 12000000 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Số lượng tin Số lượng từ Phân tích văn bản ( Text analysis)  Chính đặc tính phi cấu trúc (không theo quy luật) và tính mờ ( không rõ ràng) của các dữ liệu phi cấu trúc gây khó khăn cho các phần mềm máy tính truyền thống trong việc nhận dạng ,so sánh và xử lý so với dữ liệu cấu trúc thông thường. Để khai thác những tri thức cần thiết hoặc các thông điệp có ý nghĩa mà thông tin phi cấu trúc truyền tải cần trải qua một quá trình gọi là phân tích nội dung thông điệp (Content analysis). Riêng đối với dữ liệu phi cấu trúc dạng chữ (text), quá trình này gọi là phân tích văn bản (Textual Analysis) , tương ứng với kĩ thuật khai thác văn bản Text- mining. Nhờ đó, thông tin văn bản dạng chữ sẽ được chuyển sang dạng số, tạo điều kiện thuận lợi trong xây dựng các biến đại diện thông tin trong nghiên cứu tài chính .Các biến đại diện thông tin thường phản ánh ba khíacạnh của thông điệp truyền tải: lượng thông tin trong thông điệp (Amount), mức độ rõ ràng của thông điệp (Transperency) và sắc thái của thông điệp ( Tone). “Tone” ( sắc thái thông tin) thường được chú trọng hơn cả và các nhà nghiên cứu thường chia sắc thái thông điệp thành hai dạng Tích cực hoặc Tiêu cực. Các kĩ thuật khai phá văn bản  Các bài nghiên cứu tài chính trên thế giới thường lựa chọn hai phương pháp phổ biến nhất để rút trích ý nghĩa từ các thông điệp văn bản, bao gồm phương pháp Khai phá văn bản dạng Thống kê “Statistical” và phương pháp dạng Tự điển từ “Dictionary Tổng quan nghiên cứu sử dụng dữ liệu phi cấu trúc trong dự báo kiệt quệ tài chính và phát hiện gian lận  Frederik Hogenboom (2010) và cộng sự thiết kế phương pháp SPEED ( mô hình phân biệt các sự kiện kinh tế dựa trên ngôn ngữ học) , với mục tiêu dự báo các sự kiện kinh tế tài chính tiêu biểu của doanh nghiệp như phá sản, gian lận, M&A, SEOS/IPOs, phát hành trái phiếu, tái cấu trúc doanh nghiệp. Các từ khóa tài chính được trích xuất từ trang Yahoo Finance! của 100 doanh nghiệp trên sàn NASDAQ, sau đó ánh xạ chúng với siêu dữ liệu tạo bởi từ điển Wordnet để giải thích nghĩa, từ đó phân loại sự kiện một cách kịp thời và nhanh chóng nhất cho nhà đầu tư. Ali Al-Jaoua (2010), ứng dụng phương pháp tự điển từ và kĩ thuật phân lớp văn bản, nhằm dự báo các tin tức ngắn theo các sự kiện tài chính là “ thay đổi nhân sự cao cấp”, “ vi phạm luật lệ ( kế toán)”, “chuyển giá” .(Larcker và Zakolyukina [2010] tìm được nhiều bằng chứng cho thấy nhiều mối tương quan giữa bàn tường thuật phát biểu của CEO và CFO trong các cuộc họp với những sai phạm và gian lận trên báo cáo tài chính. Rajan Gupta ( 2012) cũng tiến hành rút trích các từ khóa theo phương pháp “ Một giỏ các từ khóa” ( Bag of words) và thuật toán SVM nhằm phát hiện gian lận xuất hiện trên các Báo cáo tài chính của các công ty tại Ấn độ. XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO  Xây dựng biến NEWS tổng quát đại diện cho dữ liệu phi cấu trúc  𝑵𝑬𝑾𝑺𝑻𝑸𝒊𝒕𝒌 = 𝒕𝒇𝒊𝒕𝒌𝒓 𝑬 𝒘𝒓 𝑵𝑬 𝒓 𝒕𝒇𝒊𝒕𝒌𝒔 𝑬 𝒘𝒔 𝑵𝑬 𝒔  𝑵𝑬𝑾𝑺𝑻𝑸𝒊𝒒 = 𝒎𝒆𝒂𝒏( 𝑵𝑬𝑾𝑺𝑻𝑸𝒊𝒕𝒌𝒌𝒕 Đề xuất biến dạng cấu trúc truyền thống  Dự báo KQTC  Ba nhóm biến số dạng cấu trúc được để xuất đại diện cho ba nhóm dấu hiệu phát hiển hành vi gian lận BCTC được đề cập ở phần đầu bài nghiên cứu :  Nhóm biến tỷ số tài chính : Bảy biến số được đề cập đại diện cho Mức độ nợ, thành phần tài sản, các khoản mục kế toán có tính thanh khoản cao, Hiệu quả hoạt động của công ty.  Nhóm biến đại diện cho đặc điểm Quản trị đại chúng của công ty : Các biến số được xây dựng trên hai khía cạnh Cấu trúc sở hữu và Đặc điểm Ban giám đốc.  Biến đại diện cho tình trạng kiệt quệ của công ty, được tính bằng xác suất kiệt quệ của công ty theo mô hình dự báo kiệt quệ tài chính tôi ưu nhất gi PHAT HIEN GIAN LAN  Ba nhóm biến số dạng cấu trúc được để xuất đại diện cho ba nhóm dấu hiệu phát hiển hành vi gian lận BCTC được đề cập ở phần đầu bài nghiên cứu :  Nhóm biến tỷ số tài chính : Bảy biến số được đề cập đại diện cho Mức độ nợ, thành phần tài sản, các khoản mục kế toán có tính thanh khoản cao, Hiệu quả hoạt động của công ty.  Nhóm biến đại diện cho đặc điểm Quản trị đại chúng của công ty : Các biến số được xây dựng trên hai khía cạnh Cấu trúc sở hữu và Đặc điểm Ban giám đốc.  Biến đại diện cho tình trạng kiệt quệ của công ty, được tính bằng xác suất kiệt quệ của công ty theo mô hình dự báo kiệt quệ tài chính tôi ưu nhất . XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO KQTC  HÒI QUY LOGISTIC  𝐂𝐓𝟏 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖1,𝑡−1 𝑘1 𝑖=1 + 𝑒1  𝐂𝐓𝟐 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖2,𝑡−1 𝑘2 𝑖=1 + 𝑒2  𝐂𝐓𝟑 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖3,𝑡−1 𝑘3 𝑖=1 + 𝑒3  𝐂𝐓𝟒 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖1,𝑡−1 𝑘1 𝑖=1 + 𝑏𝑖𝐷𝑖2,𝑡−1 𝑘2 𝑖=1 + 𝑏𝑖𝐷𝑖3,𝑡−1 𝑘3 𝑖=1 + 𝜕𝑁𝑀𝐷𝐷𝑡−1 + 𝑒4  𝐓𝐓𝟓 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐷𝑡−1 + 𝑒5  𝐓𝐓𝟏 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖1,𝑡−1 𝑘1 𝑖=1 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐷𝑡−1 + 𝑒1  𝐓𝐓𝟐 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖2,𝑡−1 𝑘2 𝑖=1 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐷𝑡−1 + 𝑒2  𝐓𝐓𝟑 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖3,𝑡−1 𝑘3 𝑖=1 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐷𝑡−1 + 𝑒3  𝐓𝐓𝟒 ∶ 𝐷𝐼𝑆𝑇𝑅𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖1,𝑡−1 𝑘1 𝑖=1 + 𝑏𝑖𝐷𝑖2,𝑡−1 𝑘2 𝑖=1 + 𝑏𝑖𝐷𝑖3,𝑡−1 𝑘3 𝑖=1 + 𝜕𝑁𝑀𝐷𝐷𝑡−1 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐷𝑡−1 + 𝑒4 MÔ HÌNH PHÁT HIỆN GIAN LÂN  𝐂𝐓𝟏′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐹𝑖1,𝑡 𝑘1 𝑖=1 + 𝑒1  𝐂𝐓𝟐′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐹𝑖2,𝑡 𝑘2 𝑖=1 + 𝑒2  𝐂𝐓𝟑′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏1𝑃𝑅𝑂𝐷𝐼𝑆𝒕  𝐂𝐓𝟒 ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐹𝑖1,𝑡 𝑘1 𝑖=1 + 𝑏𝑖𝐹𝑖2,𝑡 𝑘2 𝑖=1 + 𝜕𝑃𝑅𝑂𝐷𝐼𝑆𝑡 + 𝑒4  𝐓𝐓𝟓′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐷𝑡 + 𝑒5  𝐓𝐓𝟏′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖1,𝑡−1 𝑘1 𝑖=1 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐹𝑡 + 𝑒1  𝐓𝐓𝟐′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖2,𝑡−1 𝑘2 𝑖=1 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐹𝑡 + 𝑒2  𝐓𝐓𝟑′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐷𝑖3,𝑡−1 𝑘3 𝑖=1 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐹𝑡 + 𝑒3  𝐓𝐓𝟒′ ∶ 𝐹𝑅𝐴𝑈𝐷𝑡 = 𝑏0 + 𝑏𝑖𝐹𝑖1,𝑡 𝑘1 𝑖=1 + 𝑏𝑖𝐷𝑖2,𝑡 𝑘2 𝑖=1 + 𝜕𝑃𝑅𝑂𝐷𝐼𝑆 𝑡 + 𝛼𝑁𝐸𝑊𝑆𝐹𝑡 + 𝑒4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH CẠNH TRANH DỰ BÁO KQTC Mô hình CT1 CT2 CT3 CT4 Tin tức trực tuyến NEWS VLC_DT -0.001 -0.001 TM_TTS 0 0 TM_NNH 0.001** 0.001*** TS_NNH -0.006** -0.007 TSHH_TTS 0 0 VL_TTS -0.008 -0.011 TN_TTS 0 0 TNR_TS -0.1* -0.103*** DT_TTS -0.929** -1.003* CF_DT -0.007** -0.008** CF_NHH -0.161** -0.221** TNN_TTS -0.012 -0.015 GROWTH -0.042*** -0.057*** Quản trị công ty SIDC 0 -0.001 SBIG 0.001 0.001 SOUT 0.001 -0.006 SGOV -0.006** 0.008*** OUTSIDE 0.001 0.002 BOSS 0.003* 0.002 Vĩ mô INF 0.000* 0 GDPG 0 0 IR -0.001 -0.001 M2G -0.005 -0.006 UER 0.015 0.03 Biến đại diện giá trị thị trường NMDD 0.001 Constant 0.574 -0.596* -0.634 2.817*** MÔ HÌNH THAY THẾ DỰ BÁO KQTC Mô hình TT1 TT2 TT3 TT4 TT5 TƯ Tin tức trực tuyến NEWS 0.027** 0.021** 0.021* 0.041*** 0.003*** 0.045*** VLC_DT -0.002* 0.001 TM_TTS 0 0 TM_NNH 0 -0.002 TS_NNH -0.006*** -0.004 -0.0037** TSHH_TTS 0.001 -0.009 VL_TTS -0.008 0.002 TN_TTS 0 0 TNR_TS -0.101*** -0.122*** -0.125*** DT_TTS -1.007** -1.198** 0.0198** CF_DT -0.008** 0.003 CF_NHH -0.181** -0.139 -0.14* TNN_TTS -0.011 -0.019 GROWTH -0.042*** -0.031*** -0.31*** Quản trị công ty SIDC 0 0 SBIG 0.001 0.002 SOUT 0.001 -0.005 SGOV -0.006** -0.008** -0.0078** OUTSIDE 0.001 0.001 BOSS 0.003* 0.002* 0.0023* Vĩ mô INF 0 0 GDPG 0 0 IR 0 0.004 M2G -0.005 -0.007 UER 0.015 0.032 Biến đại diện giá trị thị trường NMDD 0.002* 0.0051* MÔ HÌNH CẠNH TRANH PHÁT HIỆN GIAN LẬN Mô hình CT1 CT2 CT3 CT4 Tin tức trực tuyến NEWSF Tỷ số tài chính TDTE -0.001** -0.002 TDTA 0 0.011 NPREV 0.001** -0.002 CATA -0.006 0 RECREV 0 -0.016 WCTA -0.008 -0..1416* REVTA 0 0.003 Quản trị công ty OUT 0 -0.114 BOARDSIZE 0.025** -0.016 DUAL -0.025 -0.024 GOVERN -0.006 0.008 LEGAL 0.259 -1.816 INDIV 0.682*** 0.82* TOP 8.849*** 9.9883*** Tình trạng KQTC PRODIS 6.685*** 6.72*** MÔ HÌNH THAY THẾ PHÁT HIỆN GIAN LẬN Mô hình TT1 TT2 TT3 TT4 Tối ưu Tin tức trực tuyến NEWSF 0.027 0.001 0.0016 0.002 Tỷ số tài chính TDTE -0.002** -0.002* TDTA 0 0.013 NPREV 0 -0.003 CATA -0.006 0 RECREV 0.001 -0.017 WCTA -0.008 -1.479* -0.141* REVTA 0 0.002 Quản trị công ty OUT -0.101 -0.055 -0.127 BOARDSIZE -1.007 -0.032* -0.018 DUAL -0.008 -0.022 -0.024 GOVERN -0.181 0.007 0.008 LEGAL -0.011 -1.53 -1.956 INDIV -0.042 -7.486** 8.329* 8.32* TOP 9.288** 10.079* 10.39** Tình trạng KQTC PRODIS 5.143 6.827** 6.92** Constant 1.581 1.789 1.62 2.453 0.65 KẾT LUẬN  Tình trạng kiệt quệ tài chính tại Việt Nam chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố nào?  Dựa trên mẫu doanh nghiệp gồm 299 công ty niêm yết phi tài chính từ năm 2008-2013 ( gần 60 công ty thuộc tình trạng kiệt quệ tài chính ), ngoài nhân tố dòng tiền, cấu trúc vốn, tính thanh khoản và các nhân tố liên quan luôn có vai trò trung tâm ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, một số nhân tố nổi bật khác được tìm thấy có tác động đến xác suất kiệt quệ của doanh nghiệp Việt Nam trong và sau khủng hoảng tài chính toàn cầu như đặc điểm quản trị công ty đại chúng. Tuy nhiên không tìm thấy các bằng chứng của các nhân tố vĩ mô có sự tác động đáng kể đến tình trạng kiệt quệ tài chính, trư chỉ số lạm phát năm .Kết quả này phù hợp với kết quả thực nghiệm trên các nước châu Ấ
Luận văn liên quan