Luận văn Ứng dụng lý thuyết tập hợp mềm để tối ưu hóa lựa chọn các tỷ số tài chính trong việc dự báo phá sản của doanh nghiệp

Nội dung tài liệu: Luận văn Ứng dụng lý thuyết tập hợp mềm để tối ưu hóa lựa chọn các tỷ số tài chính trong việc dự báo phá sản của doanh nghiệp

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH BÙI MINH HIẾU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP HỢP MỀM ĐỂ TỐI ƯU HÓA LỰA CHỌN CÁC TỶ SỐ TÀI CHÍNH TRONG VIỆC DỰ BÁO PHÁ SẢN CỦA DOANH NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH BÙI MINH HIẾU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP HỢP MỀM ĐỂ TỐI ƯU HÓA LỰA CHỌN CÁC TỶ SỐ TÀI CHÍNH TRONG VIỆC DỰ BÁO PHÁ SẢN CỦA DOANH NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60 34 02 01 Người hướng dẫn khoa học: PGS., TS TRỊNH QUỐC TRUNG TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016
3. TÓM TẮT ĐỀ TÀI Nghiên cứu được thực hiện nhằm tìm ra những tỷ số tài chính tối ưu đóng vai trò quan trọng trong dự báo phá sản dựa trên mẫu quan sát gồm 104 doanh nghiệp trong khoảng thời gian từ năm 2009 đến năm 2016 và được kiểm định bằng các mô hình khác nhau. Tác giả sử dụng ba phương pháp chọn lọc biến là: phương pháp truyền thống (Traditional Soft Set - TSS) và phương pháp tiên tiến (Novel Soft Set - NSS) được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết tập mềm (Soft - Set) kết hợp với cách chọn biến của Nguyễn Trọng Hòa. Dữ liệu sử dụng trong bài được phân tách thành tập hợp dữ liệu thử nghiệm (Training data) và tập hợp dữ liệu kiểm tra (Testing data) nhằm giúp cho việc dự báo chính xác hơn. Với mỗi bộ biến được lọc ra từ hai phương pháp trên, bài nghiên cứu kiểm định tính chính xác trong việc dự báo phá sản của 3 mô hình bao gồm: mô hình hồi quy Logistic (LR), mô hình kỹ thuật vectơ hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) và mô hình mạng thần kinh nhân tạo (Neural Network - NN). Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô hình sử dụng bộ lọc theo phương pháp tiên tiến (Novel Soft Set – NSS) đều cho khả năng dự báo tốt với độ chính xác cao hơn so với các mô hình sử dụng bộ lọc theo phương pháp truyền thống (Traditional Soft Set – TSS) và theo cách chọn biến của Nguyễn Trọng Hòa (Phương pháp phân biệt – multiple discriminant analysis), đồng thời cũng cao hơn so với bộ biến được xây dựng trong bài nghiên cứu của Wei Xu và các cộng sự (Financial ratio selection for business failure prediction using soft set theory, chương 63, tạp chí Knowledge-Based Systems, xuất bản bởi Elsevier BV năm 2014 được hội đồng hiệu trưởng các trường kinh doanh của Úc (ABDC) xếp hạng A). Nhằm kiểm định tính vững, nghiên cứu so sánh các tỷ số được chọn bởi lý thuyết tập hợp mềm với bộ tỷ số được chọn lọc bằng cách kết hợp 3 dạng dữ liệu: dữ liệu kế toán, thị trường và vĩ mô của Mario Hernandez Tinoco, Nick Wilson (2013). Bài nghiên cứu sẽ dùng cụm từ “phá sản” để có thể tích hợp các lý thuyết về “kiệt quệ” và “phá sản” vào mô hình nghiên cứu để phù hợp với tên gọi của luận văn. Kết quả của bài nghiên cứu phù hợp với kỳ vọng của tác giả về tính hiệu quả của bộ lọc tỷ
4. số tài chính dựa trên phương pháp tiên tiến đối với dữ liệu các doanh nghiệp tại Việt Nam.
5. LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là: Bùi Minh Hiếu Sinh ngày 30 tháng 11 năm 1990 Quê quán: Tân Đồng, Đồng Xoài, Bình Phước Là học viên cao học khoá 14 của Trường Đại Học Ngân hàng TP.HCM Tôi xin cam đoan đề tài “Ứng dụng lý thuyết tập hợp mềm để tối ưu hóa lựa chọn các tỷ số tài chính trong việc dự báo phá sản của doanh nghiệp” này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một trường đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, chính xác và có nguồn gốc rõ ràng, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong luận văn. TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2016 Người viết Bùi Minh Hiếu
6. LỜI CẢM ƠN Qua thời gian theo học ở trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, tôi luôn nhận được sự chỉ bảo và giảng dạy nhiệt tình của quý Thầy Cô. Quý Thầy Cô đã truyền đạt cho tôi về lý thuyết cũng như thực tế trong suốt thời gian học tập và làm luận văn. Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến tất cả các thầy cô, Khoa Sau đại học của Trường Đại học Ngân hàng TPHCM và Phó Giáo Sư., Tiến Sĩ Trịnh Quốc Trung đã tận tình hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn này. TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2016 Người viết Bùi Minh Hiếu
7. MỤC LỤC CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN ..................................................... 1 1.1. Lý do chọn đề tài .................................................................................................... 1 1.2. Mục tiêu của đề tài ................................................................................................. 2 1.2.1. Mục tiêu tổng quát ............................................................................................. 2 1.2.2. Mục tiêu cụ thể .................................................................................................. 2 1.3. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................ 2 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .......................................................................... 2 1.5. Cơ sở lý luận và lý thuyết sử dụng trong bài nghiên cứu ...................................... 4 1.5.1. Định nghĩa phá sản ............................................................................................ 4 1.5.2. Lý thuyết về soft - set ........................................................................................ 5 1.5.2.1. Định nghĩa về tập hợp mềm (Tập hợp mềm Theory) ................................ 5 1.5.2.2. Lý thuyết phương pháp lọc truyền thống (Traditional Soft Set – TSS) ..... 6 1.5.2.3. Lý thuyết theo phương pháp tiên tiến (Novel Soft Set – NSS) ................. 8 CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN TRÊN THẾ GIỚI VÀ Ở VIỆT NAM 4 2.1. Những nghiên cứu ở ngoài Việt Nam .................................................................. 11 2.1.1. Những nghiên cứu sử dụng các mô hình dự báo dựa trên các tỷ số tài chính kế toán 11 2.1.2. Những nghiên cứu sử dụng các mô hình dự báo dựa vào tỷ số tài chính thị trường 14 2.1.3. Những nghiên cứu sử dụng các mô hình dự báo dựa trên các tỷ số tài chính kế toán kết hợp thị trường ................................................................................................. 15 2.2. Những nghiên cứu ở Việt Nam ............................................................................. 22 CHƯƠNG 3. GIẢI PHÁP DỰ BÁO PHÁ SẢN THÔNG QUA TỐI ƯU HÓA CHỌN BIẾN VÀ MÔ HÌNH – ÁP DỤNG SOFT SET ............................................................... 27 3.1. Phương pháp chọn biến ....................................................................................... 27 3.1.1. Biến phụ thuộc (Special Treatment – ST) ....................................................... 27 3.1.2. Biến độc lập ..................................................................................................... 28 3.2. Phân tách dữ liệu nghiên cứu .............................................................................. 28 3.2.1. Phân loại công ty .............................................................................................. 28 3.2.2. Phân tách các công ty chạy mô hình ................................................................ 38 3.2.3. Xác định thời điểm dự báo ............................................................................... 39 3.3. Lọc các tỷ số tài chính dựa trên lý thuyết tập hợp mềm ...................................... 41 3.3.1. Bảng phân loại tác động của từng biến ............................................................ 41 3.3.2. Rút gọn tham số theo phương pháp NSS ......................................................... 43
8. 3.4. Mô hình sử dụng trong bài nghiên cứu ................................................................ 43 3.4.1. Mô hình hồi quy Logistic ................................................................................. 43 3.4.2. Mô hình sử dụng phân lớp dữ liệu ................................................................... 44 3.4.2.1. Mô hình NN ............................................................................................. 45 3.4.2.2. Mô hình SVM .......................................................................................... 46 CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................................ 48 4.1. Hồi quy hệ số Beta ............................................................................................... 48 4.2. Chọn lọc tỷ số tài chính ....................................................................................... 51 4.2.1. Dựa trên cách chọn biến của Nguyễn Trọng Hòa (Học viện tài chính) năm 2010 với mô hình xếp hạng tín dụng z-score (NTH) ................................................... 51 4.2.2. Dựa trên phương pháp TSS ............................................................................. 52 4.2.3. Dựa trên phương pháp NSS ............................................................................. 52 4.3. Kết quả tính chính xác của các mô hình .............................................................. 52 4.3.1. Kết quả tính chính xác dựa vào mô hình hồi quy Logistic .............................. 52 4.3.1.1. Phương pháp ACC ................................................................................... 53 4.3.1.2. Phương pháp kiểm định hệ số thống kê: .................................................. 66 4.3.2. Kết quả tính chính xác dựa vào mô hình NN................................................... 69 4.3.3. Kết quả tính chính xác dựa vào mô hình SVM ................................................ 70 4.4. Kiểm tra tính vững ............................................................................................... 71 4.5. Kết quả tổng hợp .................................................................................................. 73 CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................... 76
9. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt hiệu Average Accuracy Độ chính xác trong mô hình dự báo ACC Cross-validiation Nhóm phân loại chéo Decision Tree Cây quyết định DT Grid-search Tìm kiếm dạng lưới Sở giao dịch chứng khoán HOS Ho Chi Minh Stock Exchange Tp. Hồ Chí Minh E Logistic regression Hồi quy Logistic LR Multiple Discriminant Analysis Phân tích đa biệt số MDA Neural Network Mạng thần kinh nhân tạo NN Non Special Treatment Khỏe mạnh về tài chính NST Novel Soft Set Phương pháp tiên tiến NSS Soft-Set Lý thuyết tập mềm Special Treatment Phá sản ST Support Vector Machine Kỹ thuật vectơ hỗ trợ SVM Taiwan Economic Journal Tạp chí kinh tế Đài Loan TEJ Taiwan Stock Exchange Tập đoàn giao dịch cổ phiếu Đài TSEC Corporation Loan Testing data Tập hợp dữ liệu kiểm tra Traditional Soft Set Phương pháp truyền thống TSS Training data Tập hợp dữ liệu thử nghiệm True Nagative Dự báo kiệt quệ chính xác TN True Possitive Dự báo khỏe mạnh chính xác TP
10. DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1. Các biến sử dụng trong bài nghiên cứu của Phạm Hữu Hồng Thái .................... 24