- Bên cạnh đó NHNN cần có những quy định bắt buộc các NHTM cung cấp đầy đủ các thông tin và số liệu của khách hàng vay vốn tại Ngân hàng mình để trung tâm có thể kịp thời cung cấp những thông tin cảnh báo rủi ro cho các NHTM.
- Thực hiện chuẩn hóa các quy trình tự động xử lý dữ liệu, giảm thiểu lỗi tác nghiệp từ nguyên nhân con người. Thông tin cung cấp phải cập nhật được sự phân loại khách hàng theo từng khoản nợ, đánh giá theo từng nhóm nợ của khách hàng.
- CIC phải khách quan về độ chuẩn xác và giá trị pháp lý của thông tin, về các khoản nợ của một khách hàng vay tại nhiều TCTD. Thông tin trên CIC cần phải được cập nhật liên tục hàng ngày để khi mọi người có nhu cầu thì sẽ tra cứu được những thông tin mới nhất.
- Phối hợp nhiều hơn với các cơ quan chức năng như: thuế, thống kê, bộ thương mại … để cung cấp cho các NHTM các thông tin mới nhất về tình hình phát triển ngành cũng như tình hình hoạt động các doanh nghiệp trong ngành.
- Nội dung thông tin do CIC cung cấp cần đa dạng, không nên dừng lại ở các báo cáo tài chính, dư nợ tại các TCTD, tình trạng nợ quá hạn… mà cần có thêm thông tin về công ty mẹ ở nước ngoài (nếu có), tình hình ngành nghề…để giúp các NHTM thực hiện công tác thẩm định cấp tín dụng và phân loại nợ tốt hơn, nhanh hơn và đồng thời cũng hạn chế rủi ro ở mức thấp nhất.
- NHNN cần đẩy mạnh hoạt động xếp hạng tín nhiệm của CIC, xây dựng bộ tiêu chí xếp hạng theo đúng chuẩn mực của Basel; nâng cao chất lượng và mức độ tin cậy của bảng xếp hạng tín nhiệm; có những chế tài và cơ chế hoạt động cụ thể nhằm tăng cường tính pháp lý của Trung tâm này.
- Để đảm bảo độ tin cậy của bảng xếp hạng này làm cơ sở cho quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại, các doanh nghiệp cần gia tăng tính trung thực, kịp thời và chịu trách nhiệm về các thông tin do mình công bố, đồng thời, Nhà nước cần có những biện pháp chế tài thích đáng trong những trường hợp vi phạm các quy định về công bố thông tin.
5.2.3. Đối với Ủy Ban Chứng Khoán Quốc Gia
Có thể bạn quan tâm!
-
Hoạt Động Của Các Doanh Nghiệp Niêm Yết Giai Đoạn 2016 - 2017 -
Một Số Khuyến Nghị Nâng Cao Hiệu Quả Sử Dụng Mô Hình Dự Báo -
Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam - 15 -
Bảng Kết Quả Theo Chỉ Số Z-Score, Kmv Và Thực Tế -
Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam - 18 -
Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam - 19
Xem toàn bộ 186 trang tài liệu này.
UBCKQG là cơ quan quản lý chuyên ngành của nhà nước trong lĩnh vực chứng khoán, với 4 chức năng chính sau: “Thực hiện các quy định, quy chế về quản lý ngành chứng khoán và phối hợp với các tổ chức liên quan để điều hành và giám sát có hiệu quả hoạt động của thị trường chứng khoán. Kiểm soát và giám sát các hoạt động trên thị trường như đăng ký, lưu ký chứng khoán, giám sát các công ty niêm yết, và phát hiện, xử lý các trường hợp gian lận trong hoạt động kinh doanh chứng khoán. Quản lý trực
tiếp các tổ chức tự quản, giám sát hoạt động của các tổ chức này, xử lý các vi phạm nếu các tổ chức tự quản không tự xử lý được. Thanh tra đối với các cá nhân hay tổ chức để bảo vệ lợi ích chung của công chúng trong trường hợp có sự vi phạm pháp luật”.
UBCKQG với vai trò, trách nhiệm của mình là đầu mối và phối hợp với các bộ ngành có liên quan liên quan gia quản lý một số lĩnh vực có liên quan tới thị trường chứng khoán bảo đảm tính công bằng, hiệu quả và minh bạch của thị trường chứng khoán. Tính công bằng tạo điều kiện cho mọi chủ thể có thể tham gia TTCK và được bảo vệ các quyền, lợi ích hợp pháp của mình. Luật Chứng khoán (Điều 4) đã khẳng định một trong các nguyên tắc hoạt động của TTCK là công bằng, công khai, minh bạch. Vậy điều này có được cụ thể hóa bởi các văn bản dưới luật không? hay chỉ dừng lại ở khẩu hiệu. Tính thực thi của điều luật này như thế nào trong thực tiễn? Các vấn đề liên quan ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu quả của công tác dự báo vỡ nợ như Bộ Tài chính quản lý các vấn đề về kế toán, kiểm toán phục vụ phát hành và công khai thông tin công ty, phát hành trái phiếu quốc tế,...; Ngân hàng Trung ương quản lý các ngân hàng thương mại thực hiện kinh doanh chứng khoán, đề ra các nguyên tắc để phân tách nghiệp vụ kinh doanh tiền tệ và kinh doanh chứng khoán; Bộ Tư pháp có liên quan tới việc xử lý các trường hợp gian lận trên thị trường chứng khoán; v.v...
Một điều rõ ràng rằng, tính công bằng có mối liên hệ mật thiết với các cơ chế bảo vệ nhà đầu tư và các biện pháp ngăn ngừa hành vi kinh doanh không lành mạnh. Một TTCK lành mạnh khi mà các qui chế và thiết chế vận hành của nó không có sự phân biệt đối xử đối với các chủ thể tham gia thị trường. Tính hiệu quả của thị trường được thể hiện ở chỗ thông tin liên quan luôn kịp thời và rộng rãi và được phản ánh trong giá của sản phẩm chứng khoán với chi phí hợp lý. Tính minh bạch của thị trường là nhà đầu tư và các chủ thể có khả năng tiếp cận thông tin một cách dễ dàng.
PHẦN KẾT LUẬN
Sử dụng mô hình đo lường rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp là xu hướng tất yếu khi nền kinh tế Việt Nam tiếp tục mở cửa hội nhập với nền kinh tế thế giới, các tổ chức tài chính áp dụng các chuẩn mực theo thông lệ quốc tế. Việc nghiên cứu theo cách tiếp cận thị kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp không chỉ thu hút sự quan tâm nghiên cứu của các tổ chức, cá nhân trong nước mà còn ở cả các nước có nền kinh tế phát triển. Tại Việt Nam, các nhà quản lý, các tổ chức tín dụng, các công ty chứng khoán và các đối tượng liên quan tới dự báo vỡ nợ doanh nghiệp đã có quan tâm nghiên cứu để áp dụng các mô hình lượng hóa các rủi ro thay thế các phương pháp dựa vào định tính đang áp dụng. Việc nghiên cứu cách tiếp cận dự báo vỡ nợ doanh nghiệp là cần thiết để có cơ sở lựa chọn ra mô hình tối ưu trong các trường hợp cụ thể.
Trên kết quả thực nghiệm với các doanh nghiệp đang niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh bằng hai phương pháp dự báo vỡ nợ phổ biến hiện nay là phương pháp kế toán với mô hình Z- Score và phương pháp thị trường với mô hình KMV thì kết quả các mô hình đáng được các nhà quản trị quan tâm trong việc đánh giá, ước lượng xác suất vỡ nợ, xếp hạng khách hàng và hoàn toàn có thể áp dụng các mô hình này trong đo lường xác suất vỡ nợ doanh nghiệp. Tuy nhiên, do còn tồn tại một số giới hạn từ mô hình và yếu tố ngoài mô hình nên kết quả nghiên cứu cứu bằng phương pháp kế toán thông qua mô hình đại diện là Z-Score (1968) và Z-Score (1993) chưa thu được kết quả như mong đợi. Do đó, cần có các nghiên cứu thêm theo phương pháp tiếp cận kế toán có các mô hình phù hợp hơn cho dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam. Trong khi đó các mô hình KMV cho ta kết quả tương đối khả quan bởi độ chính xác cao hơn trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp so với mô hình Z- Score và được khuyến nghị áp dụng trong các trường hợp có đầy đủ các biến số. Do mô hình KMV trong nghiên cứu áp dụng cho các doanh nghiệp trên sàn chứng khoán Việt Nam rất thuận tiện trong việc lấy số liệu đầu vào trong khi đại đa số các doanh nghiệp Việt Nam là chưa niêm yết đại chúng nên việc xác định về giá trị thị trường về doanh nghiệp khó khăn và khó áp dụng trong trường hợp này. Tuy nhiên với xu thế hội nhập, công nghệ phát triển thì các số liệu về doanh nghiệp ngày càng minh bạch, đây là cơ hội cho việc áp dụng các phương pháp hiện đại trong việc dự báo nỡ nợ doanh nghiệp.
Trong nghiên cứu mới thực nghiệp tính hiệu quả của phương pháp kế toán bằng mô hình Z-Score và phương pháp thị trường bằng mô hình KMV trong khi mỗi phương pháp còn có nhiều mô hình khác có thể hiệu quả hơn mô hình đã thực nghiệm. Nghiên cứu cũng tiếp tục nghiên cứu các mô hình phù hợp với dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam với các biết số, hệ số phù hợp với từng ngành nghề, quy mô khác nhau.
Đề tài “Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp cổ phần tại Việt Nam”. Tác giả cũng hi vọng rằng với kết quả nghiên cứu sẽ rất hữu ích không chỉ cho nhà quản lý doanh nghiệp, các nhà đầu tư, các TCTD mà còn có giá trị tham khảo tốt cho các nhà nghiên cứu, cơ quan quản lý nhà nước và cơ quan hoạch định chính sách của Việt Nam.
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ
1. Đinh Đức Minh (2018), “Đánh giá một số mô hình dự báo rủi ro tín dụng tại các doanh nghiệp”, Tạp chí Tài chính, Kỳ 2 tháng 9/2018(689), trang 79-81.
2. Đinh Đức Minh (2018), “Kiểm định việc áp dụng mô hình Z-Score dự báo nguy cơ vỡ nợ doanh nghiệp tại các ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, Số 27, tháng 9/2018(673), năm thứ 51, trang 66-69.
3. Đinh Đức Minh (2018), “Sử dụng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí châu Á – Thái Bình Dương, Số 524, tháng 9/2018, trang 26-28.
4. Đinh Đức Minh (2017), “Giải pháp hỗ trợ đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ - góc nhìn từ chỉ số dự báo phá sản doanh nghiệp Z-Score”, Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia – Triển vọng phát triển Kinh tế Việt nam và vai trò của Nhà nước kiến tạo trong hoàn thiện thể chế và môi trường kinh doanh, Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân, trang 441-447.
5. Đinh Đức Minh (2014), “Lành mạnh hóa hệ thống tài chính: cần một thể chế tốt” Tạp chí Nghiên cứu tài chính kế toán – Học viện tài chính, Bộ Tài Chính, số 1(126), trang 6-8.
6. Đinh Đức Minh (2014), “Bàn về vấn đề tăng trưởng tín dụng trong bối cảnh hiện nay”, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, Số 8, tháng 4/2014, trang 22-24.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Agarwal, V. and R. Taffler (2008), “Does Financial Distress Risk Drive the Momentum Anomaly?”, Financial Management, Vol. 37, No.3, pp. 461 - 484.
2. Alexander S. Reisz and Claudia Perlich (2007), “A market-based Framework for Bankruptcy Prediction”, Journal of Financial Stability, vol. 3, issue 2, pp. 85-131.
3. Altman E.I. (1983), “Corporate Financial Distress”, Wiley Interscience. New York.
4. Altman, E.I. (1968), “Fiancial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankrup”, The Journal of Finance, vol 23, pp. 589-609.
5. Altman, E.I. (1993), Corporate Financial Distress and Bankruptcy, Wiley Finance Editon, John Wiley & Sons, New Jersey, USA.
6. Altman, E.I. (2000), Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z- score and Zeta model, Stern School of Business, New York University, New York, USA.
7. Altman, E.I.,Zhang, L. and Yen, J. (2007), Corporate Financial Distress Dianosgis in China, New York University Salomon Center Working paper, New York.
8. Altman, Edward I. (2002), “Revisiting Credit Scoring Models in a Basel II Environment, prepared for, Credit Rating: Methodologies, Rationale, and Default Risk", London Risk Books, 2002.
9. Argent, J. (1976), Corporate Collapse: The Causes and Symptoms, McGraw Hill.
10. Atiya A. F. (2001), “Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural”, IEEE transactions on neural networks, Vol.12, No.4.
11. Atrill, P. (2002), “Financial Management for Non – specialist”, Prentice Hall.
12. Avellaneda, M., &Zhu, Y (2001), “Modelling the Distance to Default Process of the Firm”, RISK, 14(12), 125-129.
13. Avgren, C. (1985), “Assessing the vulnerability to failure of American industrial firms: A logistic analysis”, Journal of Business Finance & Accounting, 12(1), 19–45.
14. Băileẹteanu, D. (1998), Diagnostic, risc §i efiien^a in afaceri, Mirton: Timiẹoara.
15. Balcaen & Ooghe (2004), “Alternative methodologies in studies on business failure do they produce better results than the classical statistical methods?”, Universiteit Gent, Faculteit Economie En Bedrijfskunde, Belgium, Working Paper.
16. Bandyopadhyay, A. (2006), “Predicting probability of default of Indian corporate bonds: logistic and Z-Score model approaches”, Journal of Risk Finance, p.255-272.
17. Baxter (1976), “The sandilands report”, Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 3, Issue 1, pp. 115-123.
18. Beaver, W.H. (1966), “Financial ratios as predictors of failure”, Journal of Accounting Research, Vol.4, pp.71-111.
19. Ben McClure (2004), “Z Marks The End. February 11”, [Online] Available: www.investopedia.com
20. Berg, Bruce L. (2007), Qualitative Research Methods for the Social Science, 6th Edition. San Francisco: Pearson Education, Inc.
21. Bharath, S., Shumway, T., (2004), Forecasting default with the KMV-Merton model, Working paper, University of Michigan.
22. Black, F., & Scholes, M. (1973), “The pricing of options and corporate liabilities”,
The journal of political economy, Vol.81(3), pp.637-654.
23. Bộ Tài chính (2013), Thông tư số 73/2013/TT-BTC, hướng dẫn chi tiết một số điều về niêm yết chứng khoán tại Nghị định số 58/2012/NĐ-CP ngày 20/7/2012 quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật Chứng khoán và Luật sửa đổi, ban hành ngày 29 tháng 5 năm 2013.
24. Bureau of Business Research. (1930), A Test Analysis of Unsuccessful Industrial Companies, Bulletin No.31. Urbana: University of Illonois Press
25. Byoun (2008), “How and when do firms adjust their capital structures toward targets?”, The journal of finance, Vol. 63, Issue 6, pp.3069-3096.
26. Campbell JY, Hilscher J, Szilagyi J. (2008), “In Search of Distress Risk”, Journal of Finance, Vol. 13 (6), pp.2899-2939.
27. Caton, GL. and J. Goh (2003), “Are all rivals affected equally by bond rating downgrades?”, Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol. 20, pp. 49-62.
28. Charitou, A., Neophytou, E., & Charalambous, C. (2004), “Predicting corporate failure: empirical evidence for the UK”, European Accounting Review, Vol.13(3), pp.465-497.
29. Christidis, A. C-Y and A. Gregory (2010), “Some New Models for Financial Distress”, Xfi - Centre for Finance and Investment Discussion Paper, No. 10.
30. Coats, PK & Fant, LF (1993), “Recognizing financial distress patterns using a neural network tool”, Financial Management, Vol.22(3), pp.142-155.
31. Cooper (1994), “Third-Generation New Product Processes”, Journal of Product Innovation Management, Vol 11, pp. 3-14.
32. Cooper, AC, F. J. Gimeno-Gascon, CY W. (1994), Initial human and financial capital as predictors of new venture performance, J. Bus., Vol 9, pp. 371-395.
33. Crosbie, P. J., and J. R. Bohn. (2003), “ Modeling Default Risk”.
34. Dakovic, R., Czado, C., Berg, D. (2010), “Bankruptcy prediction in Norway: a comparison study”, Applied Economics Letters, Vol. 17, issue 16/18, pp. 1739-1746.
35. Đào Thị Thanh Bình (2013), “Mô hình xếp hạng tín dụng cho các công ty sản xuất
ở Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, Số 188, tr 39-49.
36. Deakin E.B. (1972), “A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure”, In Journal of Accounting Research”, Vol. 10. No. 1. pp. 167-179.
37. Edmister R.O. (1972), “An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction”, In Journal of Financial and Quantitative Analysis. Vol. 7. No. 2. pp. 1477-1493.
38. Eljelly, Abuzar M.A., and Algurair Khalid, S., (2001), “Performance Measures and Wealth Creation in an Emerging Market: The Case of Saudi Arabia”. International Journal of Commerce and management, 11 (3), pp. 54-7
39. Engelmann, B., Hayden, E., Tasche, D., (2003), “Testing rating accuracy”, Risk,
16, 82-86.
40. Faraggi, D., Reiser, R., (2002), “Estimation of the area under the ROC curve”.
Statistics in Medicine, 21, 3093-3106.
41. Ferris, SP, N. Jayaraman, and AK Makhija (1997), “The response of competitors to announcements of bankruptcy: An empirical examination of contaion and competitive effects”, Journal of Corporate Finance, Vol. 3, pp.367-395.
42. Fitzpatrick, P. (1932), “A comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms”, Certified Public Accountant, Vol. 2, 598-605.
43. Fulmer, J. G. Jr., Moon, J. E., Gavin, T. A., Erwin, M. J. (1984, July), “A bankruptcy classification model for small firms”, Journal of Commercial Bank Iandirg, 25-37