44. Gaylen N. Chandler and Steven H. Hanks (1994), “Market attractiveness, resource- based capabilities, venture strategies, and venture performance”, Journal of Business Venturing , Vol 9, issue 4, pp.331-349.
45. Gu, Z. (2002), “Analyzing bankruptcy in the restaurant industry: a multiple discriminant model”, International Journal of Hospitality Management, pp.25-42.
46. Gupa (1983), Journal of Geophycical Reserch, Số 88, pp. 2075-2082.
47. Hall, G. (1992), “Reasons for Insolvency Amongst Small Firms - A Review and Fresh Evidence”, Small Business Economics, Vol.4, No.3, pp. 237-250.
48. Hanley, J., McNeil, B., (1982), “The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve”, Radiology, 143 (1), 29-36.
49. Hanley, J., McNeil, B., (1983), “A method of comparing the areas under receiver operating characteristic curves derived from the same cases”, Radiology, 148 (3), 839-843.
50. Hillegeist, S., Keating, E., Cram, D., & Lundstedt, K. (2004), “Assessing the probability of bankruptcy”, Review of Accounting Studies, Vol 9(1), pp.5-34.
51. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPPS”, Trường Đại học Kinh tế TP.HCM. Nhà xuất bản Hồng Đức, tr. 2-3
52. Hoàng Tùng (2011), “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình Logistic”,
Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Số 2(43), 201
53. Holland, R. (1998), “Planning Against A Business Failure”, Agricultural Development Center, University of Tennessee.
54. Ivoniciu, P (1998), “Bankruptcy risk analysis by method scores”, Journal of Finance, Banks, Insurance, Vol.4, pp. 17-19
55. J.D.S. Ren, H. Bystrom (2011), “Assessing the default risk of Chinese public companies in the energy industry with the KMV model”, Msc Thesis, Lund University, Sweden.
56. Jame Kolari (2002), “Predicting large US bank failures”, The Journal of Economics and Business, Vol.54(4), pp. 361-387.
57. Jensen, M., (2013), “Agency costs of free cash flow, coporate finance, and Takeovers”, The American economic review, Vol. 76, No.2, pp. 323 - 329.
58. Jouzbarkand, M., Keivani, F.S., Khodadadi, M., Fahim (2013), “Bankruptcy prediction model by Ohlson and Shirata model and Tehran Stock Exchange”, World Applied Sciences Journal, Vol. 21, pp. 152-156.
59. K. Harada, T. Ito, S. Takahashi, S (2010), Is the Distance to Default a Good Measure in Predicting Bank Failures? Case Studies of Japanese Banks, NBER Working paper 16182.
60. Kahl, M. (2002), “Economic distress, fiancial distress, and dynamic liquidation”,
Journal of Finance, Vol. 57, issue 1, p. 135-168.
61. Khổng Minh Hòa (2014), Ứng dụng mô hình điểm Z trong phân tích tài chính công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân.
62. Kraus, A. and Litzenberger, R. (1973), “A state-preference model of optimal financial leverage”, Journal of Finance , Vol. 28, issue 4, pp. 11-22.
63. Lâm Chí Dũng và Phan Đình Anh (2009), “Sử dụng mô hình KMV- Meton lượng hóa mối quan hệ giữa tài sản đảm bảo, tỷ lệ phân bổ vốn vay với rủi ro tín dụng”, Tạp chí khoa học và công nghệ, Đại học Đà Nẵng, (31).
64. Lâm Minh Chánh (2007a), “Chỉ số Z - công cụ phát hiện nguy cơ phá sản và xếp hạng định mức tín dụng”, Báo nhịp cầu đầu tư, Số 41.
65. Lâm Minh Chánh (2007b), “Dùng chỉ số Z để ước tính hệ số tín nhiệm”, Báo nhịp cầu đầu tư, Số 42.
66. Lang, L., and R. Stulz, 1992, “Contagion and competitive intra-industry effects of bankruptcy announcements”, Journal of Financial Economics, Vol. 32, pp.45-60.
67. Lawrence J. Gitman (1992), “Basic Managerial Finance”, Harper Collins.
68. Lê Đạt Chí & Lê Tuấn Anh (2012), “Kết hợp phương pháp CVaR và mô hình Merton/KMV để đo lường rủi ro vỡ nợ - Bằng chứng thực nghiệp ở Việt Nam” Tạp chí phát triển và hội nhập, 5(15), 10-15.
69. Lê Long Hậu (2010), “Vận dụng lý thuyết định giá quyền chọn vào dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp - Mô Hình KMV”, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, Số 49.
70. Lopez (2002) “The Empirical Relationship between Average Asset Correlation, Firm Probability of Default”.
71. Maddala (1983), “Limited-dependent and qualitative variables in econometrics”,
Cambridge University Press.
72. Marcus D. Odom & Ramesh Sharda (1990), “A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction”, International Joint Conference on, Vol 2, p. 163 - 168.
73. Martin, D. (1977), “Early warning of bank failures: A logit regression approach”,
Journal of Banking and Finance, 1: 249-276.
74. McDonald, R., (2002), Derivative Markets. Boston, MA: Addison Wesley.
75. Merton, R.C., (1974), “On the pricing of corporate debt:the risk structure of interest rates”, Journal of Finance, 29, 449-470.
76. Monica Violeta Achim, Codruta Mare, Sorin Nicolae Borlea (2012),”Emerging Markets Queries in Finance and Business A statistical model of financial risk bankruptcy applied for Romanian manufacturing industry”, Procedia Economics and Finance, Vol.3, pp. 132 - 137
77. Nguyễn Bảo Khang (2012), Các yếu tố tác động đến phá sản trong các doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh Đồng Nai, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
78. Nguyễn Đình Thiên và Nguyễn Chí Minh (2017) “Mô hình đo lường rủi ro tín dụng tại các doanh nghiệp niêm yết”, Tạp chí Tài Chính - Bộ tài Chính, 2(5).
79. Nguyễn Thành Cường, Phạm Thế Anh (2010), “Đánh giá rủi ro phá sản của các doanh nghiệp chế biến thủy sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Thủy sản, Số 2/2010, tr.27-33.
80. Nguyễn Thị Cành và Phạm Chí Khoa (2014), “Áp dụng mô hình KMV- Merton dự báo rủi ro tín dụng khách hàng doanh nghiệp và khả năng thiệt hạn của ngân hàng”, Tạp chí Kinh tế pháp triển, 2014.
81. Nguyễn Thùy Dương, Nguyễn Thanh Tùng (2012), Lựa chọn mô hình đo lường rủi ro cho một khoản vay tập đoàn kinh tế nhà nước tại các NHTM Việt Nam.
82. Nguyễn Trọng Hòa (2009), Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các DN Việt Nam trong nền kinh tế chuyển đổi, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân.
83. Odom, MD & Sharda, R. (1990), “A neural network model for bankruptcy prediction”, Proceeding of the International Joint Conference on Neural Networks, San Diego, Vol II. IEEEE Neural Networks Council, Ann Arbor, pp.163-171.
84. Ohlson, J.(1980), “Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy”,
Journal of Accounting Research, pp. 109-131.
85. Pfaff B (2008), Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R, 2nd edition, Springer-Verlag, New York.
86. Phan Hồng Mai (2014), “Mô hình Merton - Một lựa chọn để dự báo xác suất phá sản của doanh nghiệp”, Tạp chí khoa học - Đạị Học Vinh, tập 43, số 3B.
87. Pongsatat, S., Ramage, J., & Lawrence, H. (2004), “Bankruptcy prediction for arge and small firms in Asia: a comparison of Ohlson and Altma”, Journal of Accounting and Croporate Governance, Vol.1(2), p. 1-13. .
88. Quốc hội nước CHXHCN VN (2014), “Luật Phá sản số 51/2014/QH13”, ban hành ngày ngày 19 tháng 06 năm 2014.
89. Ramser, J. & Foster, L. (1931), A Demonstration of Ratio Analysis, Bulletin 40, Bureau of Business Research, University of Illinois, Urbana.IL.
90. Reisz A.S. and Perlich C (2007), “A market-based Framework for Bankruptcy Prediction”, Journal of Financial Stability, Vol. 3, No, 2, pp.85-131
91. Shumway, T. (2001), “Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model”, Journal of Business, Vol.74(1), pp.101-124.
92. Taffler, R.J., (1984), “Empirical models for the monitoring of UK corporations”,
Journal of Banking and Finance, 8, 199-227.
93. Tatsiana N.Rybak (2006), Analysis and estimate of the enterprises bankruptcy risk, State Economic university, Republic of Belarus.
94. Tavlin, E., Moncarz, E., & Dumont, D. (1989), “Financial failure in the hospitality industry”, FIU Review, Vol.7(1), pp.55-75.
95. Theodossiou, P. (1991), “Alternative models for assessing the financial condition of business in greece”, Journal of Business Finance & Accounting, Vol. 18, Issue 5, pp. 697-720.
96. Thủ tướng Chính phủ (2012), Nghị định số 58/2012/NĐ-CP quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật Chứng khoán và Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Chứng khoán, ban hành ngày 20 tháng 7 năm 2012.
97. Tinoco M. H. and Wilson N. (2013), “Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables”, International Review of Financial Analysis, Vol. 30, issue C, pp. 394-419.
98. Titman, S., Wessels, R., (1988), “The determinants of capital structure choice”,
The Journal of Finance, Vol. 43, No. 1, pp. 1-19.
99. Ugurlu, M., & Aksoy, H. (2006), “Prediction of corporate financial distress in an emerging market: the case of Turkey”, Cross Cultural management: An International Journal, Vol 3 (4), pp. 277- 295.
100. Van Prederikslust R.A.I (1978),” Predictability of corporate failure: Models for prediction of corporate failure and for evalutions of debt capacity”, Martinus nijhoff social sciences division Leiden.
101. VenkataRamana, S.Md.Azash & K.Ramakrishnaiah (2012), “Financial performance and predicting the risk of bankruptcy: a case of selected cement companies in India”, International Journal of public administration and management research, Vol. 1, No.1, October 2012, pp. 40 -56.
102. Vinet Agarwal and Richard Taffler (2008), “Comparing the performance of marker- based and accounting- based bankruptcy prediction models”, Journal of Banking & Finance, 32(8), 1541-1551.
103. Vintila, G., Toroapa, G.M. (2012), “Forecasting the bankruptcy risk on the example of Romanian”, Romanian Statistical Review Supplement, Vol. 60, issue 2, p. 377-388.
104. Wheelen & Hunger (2000), “Strategic Management and Business Policy”, New York: Addison-Wesley Publishing, New York.
105. Xu, M., &Zhang, C. (2009), “Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed companies”, Review of Accounting Stydies, Vol.14, pp. 534-558.
106. Y. Lu (2008), Default forecasting in KMV, Master Dissertation, University of Oxford.
107. Zhang, G., Hu, M., Patuwo, BE & Indro, DC (1999), “Artificial neural networks in bankruptcy prediction: General framework and cross-validation analysis”, European Journal of Operations Research, Vol. 116(1), pp. 16-32.
PHỤ LỤC 1: DANH SÁCH GỬI Ý KIẾN CÁC CHUYÊN GIA
HỌ VÀ TÊN | CHỨC VỤ | ĐƠN VỊ CÔNG TÁC | |
1 | Đinh Thị Thái | Phó tổng giám đốc | VCB |
2 | Nguyễn Quang Minh | Trưởng Phòng | VCB |
3 | Nguyễn Danh Phương | Giám đốc Chi nhánh | VCB – Chi nhánh Thăng Long |
4 | Vương Minh Giang | Phó phòng QLRR | VCB |
5 | Đoàn Hà Tuyên | Phó giám đốc Khối QLRR | Ngân hàng CP Phương Đông |
6 | TS. Nguyễn Duy Hùng | Trưởng Phòng | Công ty Chứng Khoán Vietcombank |
7 | TS. Nguyễn Thị Hồng Thúy | Trưởng Khoa | Trường Đại Học Kinh Tế - Đại học Quốc gia Hà Nội |
8 | PGS.TS Trần Mạnh Dũng | Viện Phó | Đại Học Kinh tế Quốc Dân |
9 | Phạm Thị Lan Thanh | Trưởng phòng | VDB – Sở giao dịch |
10 | Trần Đức Hải | Phó Ban kiểm soát nội bộ | VDB |
11 | Nguyễn Hoàn Hải | Phó trưởng phòng | VDB |
12 | Nguyễn Nam Giang | Giám đốc Chi nhánh | BIDV– CN Hai Bà Trưng |
13 | Nguyễn Văn Thọ | Trưởng phòng Giám sát tín dụng | Ngân hàng CP Sài gòn – Hà Nội |
Có thể bạn quan tâm!
-
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 -
Đối Với Ủy Ban Chứng Khoán Quốc Gia -
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 -
Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam - 20
Xem toàn bộ 186 trang tài liệu này.
HỌ VÀ TÊN | CHỨC VỤ | ĐƠN VỊ CÔNG TÁC | |
14 | Nguyễn Văn Ân | Trưởng Phòng định giá | Ngân hàng CP Xăng dầu Petrolimex |
15 | TS. Đỗ Thị Ngọc Lan | Giảng Viên | Khoa Ngân hàng Tài Chính - Đại Học Ngoại Thương |
16 | TS. Nguyễn Thị Loan | Giảng Viên | Môn Ngân hàng Tài Chính - Đại học Công nghiệp |
17 | TS. Phạm Thị Bích Liên | VP HĐQT | NHTMCP Liên Việt |
18 | Phạm Minh Mẫn | Trưởng BP xử lý nợ | Techconbank |
19 | Phạm Minh Đức | Trưởng Phòng KHDN | BIDV– CN Thăng Long |
20 | Đinh Thế Chung | Phó Giám đốc Khối QLRR | Ngân hàng CP Xăng dầu Petrolimex |
21 | Nguyễn Nhị Hà | Phó Giám đốc Khối DVKHDN | Ngân hàng CP Xăng dầu Petrolimex |
PHỤ LỤC 2: BẢNG KẾT QUẢ THEO CHỈ SỐ Z-SCORE, KMV VÀ THỰC TẾ
Mã CK | Z 1968 | KQ theo Z 1968 | Z 1993 | KQ theo Z 1993 | EDF | KQ theo KMV | Theo QS | |
1 | AVF | -3.93 | Vỡ nợ | -1.79 | Vỡ nợ | 0.400 | Vỡ nợ | Vỡ nợ |
2 | HLA | -3.21 | Vỡ nợ | -7.05 | Vỡ nợ | 0.460 | Vỡ nợ | Vỡ nợ |
3 | MTG | 0.10 | Vỡ nợ | -0.33 | Vỡ nợ | 0.360 | Vỡ nợ | Vỡ nợ |
4 | VNI | -243.21 | Vỡ nợ | -470.00 | Vỡ nợ | 0.800 | Vỡ nợ | Vỡ nợ |
5 | VST | -0.28 | Vỡ nợ | -0.82 | Vỡ nợ | 0.360 | Vỡ nợ | Vỡ nợ |
6 | AAA | 1.93 | Không vỡ nợ | 2.99 | Không vỡ nợ | 0.0152 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
7 | AAM | 7.68 | Không vỡ nợ | 11.60 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
8 | ABT | 2.80 | Không vỡ nợ | 6.21 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
9 | ACC | 3.16 | Không vỡ nợ | 6.05 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
10 | ACL | 0.86 | Vỡ nợ | 1.37 | Không vỡ nợ | 0.0001 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
11 | AGF | 1.17 | Vỡ nợ | 2.66 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
12 | AGM | 1.25 | Vỡ nợ | 2.00 | Không vỡ nợ | 0.1126 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
13 | AMD | 3.20 | Không vỡ nợ | 4.73 | Không vỡ nợ | 0.0129 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
14 | ANV | 0.86 | Vỡ nợ | 1.23 | Không vỡ nợ | 0.1357 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
15 | APC | 4.40 | Không vỡ nợ | 5.79 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
16 | ASA | 4.01 | Không vỡ nợ | 5.40 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
17 | ASM | 1.97 | Không vỡ nợ | 4.82 | Không vỡ nợ | 0.0129 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
18 | ASP | 0.84 | Vỡ nợ | 1.11 | Không vỡ nợ | 0.0019 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
19 | ATA | 0.32 | Vỡ nợ | 0.58 | Vỡ nợ | 0.5749 | Vỡ nợ | Vỡ nợ |
20 | BBC | 3.41 | Không vỡ nợ | 5.90 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
21 | BCE | 1.07 | Vỡ nợ | 2.59 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
22 | BCI | 2.30 | Không vỡ nợ | 5.62 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
23 | BGM | 5.40 | Không vỡ nợ | 7.17 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
24 | BHS | 0.78 | Vỡ nợ | 1.52 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |
25 | BMC | 8.00 | Không vỡ nợ | 11.11 | Không vỡ nợ | 0.0000 | không vỡ nợ | Không vỡ nợ |