Phân tích phân cụm các doanh nghiệp ở Việt Nam, Thái Lan và Indonesia trong giai đoạn 2018–2022: Ứng dụng phương pháp phân tích dữ liệu đa hợp
DOI:
https://doi.org/10.24311/jabes/2025.36.3.04Từ khóa:
Phân tích dữ liệu đa hợp, Phân tích phân cụm, Chỉ số tài chính, Phân loại doanh nghiệp, COVID-19Tóm tắt
Bài nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng các chỉ số tài chính để phân tích phân cụm các doanh nghiệp, sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu đa hợp. Với dữ liệu lấy từ báo cáo tài chính của 300 doanh nghiệp lớn tại Thái Lan, Indonesia và Việt Nam, bài nghiên cứu hướng đến việc phân cụm các doanh nghiệp và từ đó tìm hiểu được đặc tính của từng phân cụm cũng như sự dịch chuyển của doanh nghiệp giữa các cụm trong giai đoạn 2018–2022. Kết quả thu được cho thấy không có sự khác biệt rõ rệt khi sử dụng cả 2 phương pháp tỷ lệ logarit trung tâm và tỷ lệ logarit cộng tính, các chỉ số tài chính đều thể hiện tính hiệu quả trong việc phân loại doanh nghiệp, phân chia thành 3 phân cụm dựa theo hiệu quả kinh doanh và mức độ rủi ro tài chính. Phân tích trong giai đoạn trước và sau COVID-19 cũng cho thấy dấu hiệu phục hồi về kết quả kinh doanh thông qua sự chuyển dịch phân cụm của một số công ty. Đáng chú ý hơn, các doanh nghiệp Việt Nam thể hiện hiệu suất hoạt động tốt và duy trì sự hiện diện với số lượng lớn trong nhóm có kết quả hoạt động tốt nhất với mức độ an toàn thanh toán cao.
Tài liệu tham khảo
Aitchison, J. (1983). Principal component analysis of compositional data. Biometrika, 70(1), 57-65. https://doi.org/10.1093/biomet/70.1.57
Aitchison, J. (1986). The Statistical Analysis of Compositional Data (Monographs on Statistics and Applied Probability) (1st ed.). Springer.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. https://doi.org/10.1111/J.1540-6261.1968.TB00843.X
Altman, E. I., Iwanicz-Drozdowska, M., Laitinen, E. K., & Suvas, A. (2017). Financial distress prediction in an international context: A review and empirical analysis of Altman’s Z-Score model. Journal of International Financial Management & Accounting, 28(2), 131-171. https://doi.org/10.1111/JIFM.12053
Beaver, W. H. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 4, 71-111.
Carper, W. B., & Snizek, W. E. (1980). The nature and types of organizational taxonomies: An overview. The Academy of Management Review, 5(1), 65-75. https://doi.org/10.2307/257805
Chen, M.-Y. (2011). Predicting corporate financial distress based on integration of decision tree classification and logistic regression. Expert Systems with Applications, 38(9), 11261-11272. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.02.173
Coenders, G., & Serrat, N. A. (2023). Accounting statement analysis at industry level. A gentle introduction to the compositional approach. https://arxiv.org/abs/2305.16842v5
Cortés, A. E., Martínez, M. G., & Rubio, N. G. (2007). Multiclass corporate failure prediction by Adaboost.M1. International Advances in Economic Research, 13(3), 301-312. https://doi.org/10.1007/s11294-007-9090-2
Creixans-Tenas, J., Coenders, G., & Arimany-Serrat, N. (2019). Corporate social responsibility and financial profile of Spanish private hospitals. Heliyon, 5(10), e02623. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02623
Bailey, K. (1994). Typologies and Taxonomies. SAGE Publications, Inc. https://doi.org/10.4135/9781412986397
du Jardin, P., Veganzones, D., & Séverin, E. (2019). Forecasting corporate bankruptcy using accrual-based models. Computational Economics, 54(1), 7-43. https://doi.org/10.1007/s10614-017-9681-9
Glassman, D. A., & Riddick, L. A. (1996). Why empirical international portfolio models fail: evidence that model misspecification creates home asset bias. Journal of International Money and Finance, 15(2), 275-312. https://doi.org/10.1016/0261-5606(95)00046-1
Goldstein, H., & Healy, M. J. R. (1995). The graphical presentation of a collection of means. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), 158(1), 175-177. https://doi.org/10.2307/2983411
Greenacre, M. (2018). Compositional Data Analysis in Practice (1st ed.). New York: Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429455537
Greenacre, M. (2019). Variable selection in compositional data analysis using pairwise logratios. Mathematical Geosciences, 51(5), 649-682. https://doi.org/10.1007/s11004-018-9754-x
Greenacre, M., & Lewi, P. (2009). Distributional equivalence and subcompositional coherence in the analysis of compositional data, contingency tables and ratio-scale measurements. Journal of Classification, 26(1), 29-54. https://doi.org/10.1007/s00357-009-9027-y
Idson, T. L., & Oi, W. Y. (1999). Workers are more productive in large firms. American Economic Review, 89(2), 104-108. https://doi.org/10.1257/AER.89.2.104
Jofre-Campuzano, P., & Coenders, G. (2022). Compositional classification of financial statement profiles: The weighted case. Journal of Risk and Financial Management, 15(12), 546. https://doi.org/10.3390/JRFM15120546
Jones, S., & Wang, T. (2019). Predicting private company failure: A multi-class analysis. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 61, 161-188. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2019.03.004
Kaplan, A. D. H. (1950). The influence of size of firms on the functioning of the economy. The American Economic Review, 40(2), 74-84. http://www.jstor.org/stable/1818026
Kokoszka, P., Miao, H., Petersen, A., & Shang, H. L. (2019). Forecasting of density functions with an application to cross-sectional and intraday returns. International Journal of Forecasting, 35(4), 1304-1317. https://doi.org/10.1016/J.IJFORECAST.2019.05.007
Laitinen, E. K., & Laitinen, T. (2000). Bankruptcy prediction: Application of the Taylor’s expansion in logistic regression. International Review of Financial Analysis, 9(4), 327-349. https://doi.org/10.1016/S1057-5219(00)00039-9
Lev, B., & Sunder, S. (1979). Methodological issues in the use of financial ratios. Journal of Accounting and Economics, 1(3), 187-210. https://doi.org/10.1016/0165-4101(79)90007-7
Linares-Mustarós, S., Coenders, G., & Vives-Mestres, M. (2018). Financial performance and distress profiles. From classification according to financial ratios to compositional classification. Advances in Accounting, 40, 1-10. https://doi.org/10.1016/J.ADIAC.2017.10.003
Linares-Mustarós, S., Farreras-Noguer, M. À., Arimany-Serrat, N., & Coenders, G. (2022). New financial ratios based on the compositional data methodology. Axioms, 11(12), 694. https://doi.org/10.3390/AXIOMS11120694
Martín-Ferńandez, J. A., Palarea-Albaladejo, J., & Olea, R. A. (2011). Dealing with Zeros. In V. Pawlowsky-Glahn, & A. Buccianti (eds), Compositional Data Analysis: Theory and Applications (pp. 43-58). https://doi.org/10.1002/9781119976462.CH4
Martín-Oliver, A., Ruano, S., & Salas-Fumás, V. (2017). The fall of Spanish cajas: Lessons of ownership and governance for banks. Journal of Financial Stability, 33, 244-260. https://doi.org/10.1016/J.JFS.2017.02.004
McCann, B. T., & Folta, T. B. (2008). Location matters: Where we have been and where we might go in agglomeration research. Journal of Management, 34(3), 532-565. https://doi.org/10.1177/0149206308316057
Mselmi, N., Lahiani, A., & Hamza, T. (2017). Financial distress prediction: The case of French small and medium-sized firms. International Review of Financial Analysis, 50, 67-80. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2017.02.004
Palarea-Albaladejo, J., & Martín-Fernández, J. A. (2008). A modified EM alr-algorithm for replacing rounded zeros in compositional data sets. Computers & Geosciences, 34(8), 902-917. https://doi.org/10.1016/J.CAGEO.2007.09.015
Peek, J., & Rosengren, E. S. (2005). Unnatural selection: Perverse incentives and the misallocation of credit in Japan. American Economic Review, 95(4), 1144-1166. https://doi.org/10.1257/0002828054825691
Rich, P. (1992). The organizational taxonomy: Definition and design. The Academy of Management Review, 17(4), 758-781. https://doi.org/10.2307/258807
Saus-Sala, E., Farreras-Noguer, À., Arimany-Serrat, N., & Coenders, G. (2021). Compositional DuPont analysis. A visual tool for strategic financial performance assessment. In Filzmoser, P., Hron, K., Martín-Fernández, J.A., Palarea-Albaladejo, J. (eds), Advances in Compositional Data Analysis: Festschrift in Honour of Vera Pawlowsky-Glahn (pp. 189-206). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-71175-7_10
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) {copyrightHolder}
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công-Phi thương mại 4.0 Quốc tế.
