Nghiên cứu sinh Vũ Thị Loan bảo vệ luận án tiến sĩ

Vào 9h00 ngày 12/08/2017 tại Phòng họp Tầng 4 Nhà 6, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân tổ chức lễ bảo vệ luận án tiến sĩ cho NCS Vũ Thị Loan, chuyên ngành Tài chính - ngân hàng, với đề tài "Áp dụng mô hình dự báo khó khăn tài chính cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam".
Thứ tư, ngày 12/07/2017

NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 

Đề tài luận án: Áp dụng mô hình dự báo khó khăn tài chính cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Chuyên ngành: Tài chính - ngân hàng Mã số: 62340201
Nghiên cứu sinh: Vũ Thị Loan
Người hướng dẫn: 1.TS. Nguyễn Thị Lan 2. TS. Đặng Anh Tuấn

Những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận 

Luận án là công trình nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam về vấn đề dự báo khó khăn tài chính cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng việc áp dụng 4 mô hình dự báo khác nhau. Từ đó, luận án đã lựa chọn được mô hình phân tích biệt số với 22 biến độc lập là mô hình có khả năng dự báo với độ chính xác và tin cậy cao nhất tại. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mô hình được xây dựng tại thời điểm 1 năm trước khi công ty chính thức gặp khó khăn tài chính có thể dự báo chính xác hơn các thời điểm còn lại.

Để làm rõ vai trò dự báo của các biến liên quan đến sự biến động thị trường và các chỉ số kinh tế vĩ mô, tác giả đã xem xét thêm hai nhân tố là giá thị trường của cổ phiếu và quy mô tài sản của công ty có điều chỉnh bằng tỷ lệ lạm phát trong mô hình phân tích biệt số và mô hình máy hỗ trợ vector SVM. Kết quả nghiên cứu cho thấy, với bộ dữ liệu được sử dụng trong luận án, hai mô hình dự báo có điều chỉnh này có thể dự báo khó khăn tài chính với độ chính xác cao hơn mô hình ban đầu ở các nghiên cứu trước đó.

Những đề xuất mới rút ra từ kết quả nghiên cứu

Từ kết quả nghiên cứu, luận án đề xuất những khuyến nghị đối với các cơ quan quản lý như Sở giao dịch chứng khoán và Ủy ban chứng khoán Nhà nước như: (1) Thiết lập mô hình cảnh báo sớm cho các công ty niêm yết; (2) Xây dựng bộ tiêu chuẩn đánh giá các chỉ số tài chính của các công ty niêm yết; (3) Quy định về mức khống chế đối với một số chỉ tiêu tài chính đối với các công ty niêm yết. Các khuyến nghị này được xây dựng nhằm củng cố vai trò quản lý, giám sát và phát triển bền vững thị trường chứng khoán Việt Nam.

Luận án đưa ra những gợi ý cho các công ty niêm yết trong việc sử dụng mô hình dự báo, chẳng hạn: (1) các công ty niêm yết có thể sử dụng mô hình biệt số thứ nhất như là một công cụ hỗ trợ hiệu quả cho việc phân tích tài chính doanh nghiệp, (2) các công ty niêm yết có thể xây dựng chiến lược kinh doanh và quản lý tài chính trên cơ sở tầm quan trọng của các biến số trong mô hình biệt số thứ nhất được xây dựng trong luận án này.

Luận án cũng gợi mở những hướng mới cho các nghiên cứu tiếp theo, cụ thể: (1) bổ sung thêm số lượng các công ty trong mẫu nghiên cứu để nâng cao độ tin cậy và tính chính xác của mô hình dự báo; (2) sử dụng nhiều hơn một dấu hiệu khó khăn tài chính của công ty niêm yết và so sánh kết quả nghiên cứu của từng dấu hiệu này.

Nội dung của luận án xem tại đây.

---------- 

NEW CONTRIBUTIONS OF DISSERTATION

Dissertation title: Application of financial distress prediction models for companies listed on Vietnam securities market
Major:   Finance - Banking                             Major code: 62340201
PhD Candidate:  Vu Thị Loan
Instructor:   1.Dr. Nguyen Thi Lan 2. Dr. Đang Anh Tuan

Academic and theoretical new contributions 

This is the first research conducted in Vietnam on financial distress prediction for companies listed on Vietnam securities market by constructing 4 different financial distress prediction models. The significance and the validity of variables of each model are analyzed before assessing the prediction accuracy of the model. The analysis results show that model 1 - discriminant model with 22 predictors is the model providing the highest prediction accuracy compared to other models. Moreover, the model which is built in 1 year prior to the point that a listed company revealing financial distress can predict better than models in 2 or 3 year prior this event.

In order to explore the prediction ability of market variables and macroeconomics variables, the researcher includes 2 factors of stock market price and inflation-adjusted company size into model 1 and model 4 (SVM model). The study results show that these two variables can improve the accuracy of the original models.

Policy recommendations from the research’s findings

From the findings of the dissertation, the recommendations for Securities Exchanges and State Securities Commission are: (1) Construct the “early warning” model for listed companies; (2) Construct the standards to assess the financial ratios of listed companies; (3) Set the accepted values for financial ratios of listed companies. Those recommendations are designed to enhance the management role for the sustainable development of Vietnam securities market.

For listed companies: (1) listed companies can apply model 1 as a tool for supporting the financial analysis of the companies; (2) companies can design the business strategies and financial management strategies according to the importance of financial ratios in the chosen prediction model. 

From the limitations of the dissertations, the researcher brings some suggestions for further research, such as: (1) create larger sample size to enhance the validity and significance of the model; (2) use more than 1 financial distress recognition to make the better comparison.