การศึกษาความแม่นยำของตัวแบบ Altman’s EM-Score Model และการพยากรณ์โอกาสเกิดความล้มเหลวทางการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความแม่นยำของตัวแบบ Altman’s EM-Score Model ในการประเมินความล้มเหลวทางการเงิน และเพื่อศึกษาปัจจัยที่ใช้พยากรณ์โอกาสเกิดความล้มเหลวทางการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ตัวอย่างในการศึกษาได้แก่ข้อมูลในงบการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ระหว่างปี พ.ศ. 2559 - 2563 จำนวน 400 บริษัท ทำการทดสอบประสิทธิภาพตัวแบบโดยใช้ Confusion Matrix และวิเคราะห์ปัจจัยที่ใช้พยากรณ์โอกาสเกิดความล้มเหลวทางการเงินโดยการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกแบบไบนารี (Binary Logistic Regression)
ผลการศึกษา พบว่าตัวแบบ Altman’s EM-Score Model มีความสามารถในการพยากรณ์ล่วงหน้า 1 ปีโดยภาพรวมเฉลี่ยเท่ากับร้อยละ 95.50 และพบว่าปัจจัยที่ใช้พยากรณ์โอกาสเกิดความล้มเหลวทางการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ ระหว่างปี พ.ศ. 2559 - 2563 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ได้แก่ อัตราส่วนกำไรสะสมต่อสินทรัพย์รวม อัตราผลตอบแทนต่อสินทรัพย์ และอัตราส่วนหนี้สินรวมต่อสินทรัพย์รวม ในลักษณะที่หากอัตราส่วนกำไรสะสมต่อสินทรัพย์รวม และอัตราผลตอบแทนต่อสินทรัพย์เพิ่มขึ้น จะทำให้โอกาสเกิดความล้มเหลวทางการเงินลดลง ขณะที่อัตราส่วนหนี้สินรวมต่อสินทรัพย์รวมเพิ่มขึ้น จะทำให้โอกาสเกิดความล้มเหลวทางการเงินเพิ่มขึ้น
Article Details
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารสภาวิชาชีพบัญชี หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำข้อมูลทั้งหมดหรือบางส่วนไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ก่อนเท่านั้น
References
Altman, E. I. (1968). Financial ratios. Discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 589-609. Retrieved from: https://onlinelibrary. wiley.com/doi/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Altman, E.I., Danovi, A., & Falini, A. (2013). Z-score models’ application to Italian companies subject to extraordinary administration. Retrieved from: https://people.stern.nyu. edu/ealtman/BOZZA%20ARTICOLO%2017.pdf
Altman, E. I., Hartzell, J., & Peck, M. (1995). Emerging markets corporate bonds: A scoring system. Emerging Market Capital Flows, 391-400.
Aramtiantamrong, N. (2011). Bankruptcy prediction: evidence in Thailand. (Independent study for master of science). Thammasat University. Bangkok, Thailand.
Cheng-Iam, S. (2001). Prediction model of potential delisted companies in the Stock Exchange of Thailand. Chulalongkorn Review, 13(51), 34-44.
Dhammacheewan, L. (2006). Using financial information in predicting the financial distress of the REHABCO in the Stock Exchange of Thailand. (Independent study for M.B.A). Kasetsart University. Bangkok, Thailand.
Duangkongsuk, R., Chaiyakhet, N., & Neerapattanaku, D. (2018). Bankruptcy prediction model of the listed companies in the Stock Exchange of Thailand. Journal of Accounting and Management. Mahasarakham Busines School. 10(4), 63-78.
Ernawati, E., Handofo, E. H., & Murhadi, W. R. (2018). Financial performance, corporate governance, and financial distress. Advances in Social Science, Education and Humanities Research (ASSEHR), 186, 35-39.
Federation of Thai Industries. (2021). Impact survey of COVID-19 on thai industrial sector in Thailand. Retrieved from: https://www.thaitextile.org/th/insign/detail.1652.1.0.html
Fitzpatrick, P. J. (1932). A comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed companies. The Certified Public Accountant, 6, 727-731.
Jensen, M. C. & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm: managerial behavior, agency cost and ownership structure. Journal of Financial Economics, 3(4), 305-360.
Kamaluddin, A., Ishak, N., & Mohammed, N.F. (2019). Financial distress prediction through cash flow ratios analysis. International Journal of Financial Research, 10(3), 2019.
Khemnguad, E. (2011). Development of Altman’s EM-score model for predicting financial distress of listed companies in the stock exchange of Thailand. (Independent study for M.B.A). Bangkok University. Bangkok, Thailand.
Kosanlawit, T., Ugsornwong, K., & Lewnanonchai, W. (2021). Predicting financial failure of listed companies in the Stock Exchange of Thailand. Journal of Management Science, Ubon Ratchathani University, 10(2), 41-56.
Kraus, A. & Litzenberger, R. H. (1973). A state-preference model of optimal financial leverage. Journal of Finance, 28(4), 911-922.
Meeampol, S., Lerskullawat, P., Wongsorntham, A., Srinammuang, P., Rodpetch, V., & Noonoi, R. (2014). Applying emerging market z-score model to predict bankruptcy: A case study of listed companies in the Stock Exchange of Thailand (Set). Human Capital without Borders: Knowledge and Learning for Quality of Life; Proceedings of the Management, Knowledge and Learning International Conference 2014, pp. 1227-1237. Retrieved from: http://www.toknowpress.net/ISBN/978-961-6914-09-3/papers/ML14-724.pdf
Mongkolsareechai, C. (2017). An analysis of bankruptcy of companies registered in the Stock Exchange of Thailand: A case study of automotive industry. Journal of MCU Social Science Review, 6(2). 55-67.
Myers, S. C. (1984). The capital structure puzzle. Journal of Finance, 39(3). Retrieved from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/j.1540-6261.1984.tb03646.x
Peeracheir, A. (2018). Prediction model of potential delisted companies in the Stock Exchange of Thailand. WMS Journal of Management, Walailak University. 7(2), 8-22.
Pilasri, P. & Phadoongsitthi, M. (2011). Prediction model of financial distress by using the discriminant analysis method. Journal of Accounting Profession, 7(18), 26-42.
Shirata, C. Y. (2012). Financial ratios as predictors of bankruptcy in Japan: An Empirical Research. Retrieved from: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.195.2721&rep=rep1&type=pdf
Siriwattanatrakul, C. (2002). Financial problem warning of listed companies in healthcare,
hospitality and entertainment sector. (Independent study for M.B.A). Kasetsart University. Bangkok, Thailand.
Spence, M. (1973). Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355-374.
Toly, A. A., Permatasari, R., & Wiranata, E. (2019). The effect of financial ration (Altman Z-Score) on financial distress prediction in manufacturing sector in Indonesia 2016-2018. Advances in Economics, Business and Management Research, 144, 47-53.
Wiboonkanarak, W. (2021). Sector analysis: technology companies sector in the Stock Exchange of Thailand. Retrieved from: https://www.set.or.th/dat/vdoArticle/ attachFile/AttachFile_1450948914659.pdf