เครื่องมือในการวิเคราะห์ความมั่นคงทางการเงิน
DOI:
https://doi.org/10.14456/tisr.2024.15คำสำคัญ:
ความมั่นคงทางการเงิน, มูลค่ากิจการ, การประเมินความเสี่ยง, การตัดสินใจลงทุนบทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอความรู้จากการทบทวนวรรณกรรมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความมั่นคงทางการเงินเพื่ออธิบายถึงความหมาย แนวคิดต่างๆ เครื่องมือที่ใช้ ข้อดี และข้อจำกัดในการใช้เครื่องมือในการพยากรณ์ความมั่นคงทางการเงิน จากการทบทวนวรรณกรรม พบว่าการวิเคราะห์ความมั่นคงทางการเงินนั้นสามารถใช้เครื่องมือได้หลายวิธี ซึ่งเครื่องมือที่ได้รับความนิยมใช้ในการพยากรณ์มี 2 ตัวแบบ คือการใช้ค่า Altman’s Z-Score โดยเป็นรูปแบบของแบบจำลองอัตราส่วนทางการเงิน และการใช้อัตราส่วน Tobin’s Q ในการวัดมูลค่าซึ่งเป็นการนำข้อมูลตัวเลขทางบัญชีจากงบการเงินมาผสมผสานกับข้อมูลทางการตลาดเชิงคุณภาพเข้าด้วยกัน ซึ่งเครื่องมือทั้ง 2 วิธีนี้สามารถนำไปพัฒนาเป็นแบบประเมินความมั่นคงทางการเงินเพื่อให้ผู้มีส่วนได้เสียใช้ประกอบกับการตัดสินใจต่อไป ข้อเสนอแนะจากการศึกษาครั้งนี้ คือ นักลงทุน บริษัท และผู้ใช้ข้อมูลสามารถนำความรู้ไปใช้เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจลงทุน และบริหารธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ผู้ใช้ข้อมูลควรหาแหล่งข้อมูลอื่นเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจหากต้องการลงทุนในธุรกิจดังกล่าวแม้ว่าจะประเมินความมั่นคงทางการเงินแล้วก็ตาม
References
ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. (2562). ข้อมูลการเข้าเหตุอาจถูกเพิกถอนและการพ้นเหตุเพิกถอนจากบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. สืบค้นจาก https://member.set.or.th/th/regulations/simplified_regulations/files/20192525_PossibleDelist_FinancialCondition.pdf.
สลิตตา สาริบุตร, พิมพา หิรัญกิตติ และ อัครวัฒน์ จตุพัฒน์วโรดม. (2561). การพลิกฟื้นธุรกิจ วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมกลุ่มผู้ประกอบการที่มีความเติบโตแบบลดลง (turnaround). RMUTT Global Business and Economics Review, 13(2), 79-100.
Ahmad, N., Shah, F., Ijaz, F., & Ghouri, M. (2023). Corporate income tax, asset turnover and Tobin’s Q as firm performance in Pakistan: Moderating role of liquidity ratio. Cogent Business & Management, 10(1), 2167287.
Al-Sulaiti, K., & Almwajeh, O. (2007). Applying Altman Z-score Model of Bankruptcy on Service Organizations and Its Implications on Marketing Concepts and Strategies. Journal of International Marketing and Marketing Research, 32(2), 59-74.
Altman, E. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
Anjum, S. (2012). Business bankruptcy prediction models: A significant study of the Altman’s Z-score model. Asian Journal of Management Research, 3(1), 212-219.
Apergis, N., Sorros, J., Artikis, P., & Zisis, V. (2011). Bankruptcy probability and stock prices: The effect of Altman Z-score information on stock prices through panel data. Journal of Modern Accounting and Auditing, 7(7), 689-696.
Beaver, W. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4, 71-111.
Bellovary, J., Giacomino, D., & Akers, M. (2007). A Review of Bankruptcy Prediction Studies: 1930 to Present. Journal of Financial Education, 33, 1-42.
Butt, M., Baig, A., & Seyyed, F. (2023). Tobin’s Q Approximation as a Metric of Firm Performance: An Empirical Evaluation. Journal of Strategic Marketing, 31(3), 532-548.
Chancharat, N., & Kumpamool, C. (2022). Working Capital Management, Board Structure and Tobin's Q Ratio of Thai Listed Firms. Managerial Finance, 48(4), 541-556.
Chudson, W. (1945). A Survey of Corporate Financial Structure. In The Pattern of Corporate Financial Structure: A Cross-Section View of Manufacturing, Mining, Trade, and Construction, 1937 (pp. 1-16). Massachusetts: National Bureau of Economic Research.
Chung, K., & Pruitt, S. (1994). A Simple Approximation of Tobin's Q. Financial Management, 23(3), 70-74.
Cihák, M., & Hesse, H. (2010). Islamic Banks and Financial Stability: An Empirical Analysis. Journal of Financial Services Research, 38, 95-113.
Dakhlallh, M., Rashid, N., Abdullah, W., & Al Shehab, H. (2020). Audit Committee and Tobin's Q as a Measure of Firm Performance among Jordanian Companies. Jour of Adv Research in Dynamical & Control Systems, 12(1), 28-41.
Destriwanti, O., Sintha, L., Bertuah, E., & Munandar, A. (2022). Analyzing the Impact of Good Corporate Governance and Financial Performance on Predicting Financial Distress Using the Modified Altman Z Score Model. American International Journal of Business Management, 5(2), 27-36.
Dokiienko, L., Hrynyuk, N., Britchenko, I., Trynchuk, V., & Levchenko, V. (2024). Determinants of Enterprise's Financial Security. Quantitative Finance and Economics, 8(1), 52-74.
Elia, J., Toros, E., Sawaya, C., & Balouza, M. (2021). Using Altman Z”-score to Predict Financial Distress: Evidence from Lebanese Alpha Banks. Management Studies and Economic Systems, 6(1/2), 47-57.
Fedorova, E., Gilenko, E., & Dovzhenko, S. (2013). Bankruptcy Prediction for Russian Companies: Application of Combined Classifiers. Expert Systems with Applications, 40(18), 7285-7293.
Hayes, S., Hodge, K., & Hughes, L. (2010). A Study of the Efficacy of Altman’s Z to Predict Bankruptcy of Specialty Retail Firms Doing Business in Contemporary Times. Economics & Business Journal: Inquiries & Perspectives, 3(1), 130-134.
Jackendoff, N. (1962). A Study of Published Industry Financial and Operating Ratios. Philadelphia: Temple University.
Ko, L., Blocher, E., & Lin, P. (2001). Prediction of Corporate Financial Distress: An Application of the Composite Rule Induction System. The International Journal of Digital Accounting Research, 1(1), 69-85.
Kubayevich, K. (2024). Current Analysis and Current Issues of Ensuring the Financial Stability of the Banking System in Uzbekistan. European Journal of Business Startups and Open Society, 4(3), 169-176.
Mysaka, H., & Derun, I. (2021). Corporate Financial Performance and Tobin’s Q in Dividend and Growth Investing. Contemporary Economics, 15(3), 276-288.
Ng, S., Wong, J., & Zhang, J. (2011). Applying Z-score Model to Distinguish Insolvent Construction Companies in China. Habitat International, 35(4), 599-607.
Ohlson, J. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109-131.
Sareen, A., & Sharma, S. (2022). Assessing Financial Distress and Predicting Stock Prices of Automotive Sector: Robustness of Altman Z-score. Vision, 26(1), 11-24.
Smith, R., & Winakor, A. (1935). Changes in the financial structure of unsuccessful industrial corporations. Illinois: University of Illinois.
Taffler, R. (1983). The Assessment of Company Solvency and Performance Using a Statistical Model. Accounting and Business Research, 13(52), 295-308.
Tobin, J. (1969). A General Equilibrium Approach to Monetary Theory. Journal of Money, Credit and Banking, 1(1), 15-29.
Tung, D., & Phung, V. (2019). An Application of Altman Z-score Model to Analyze the Bankruptcy Risk: Cases of Multidisciplinary Enterprises in Vietnam. Investment Management & Financial Innovations, 16(4), 181-191.
Winaya, G., RM, K., Budiasih, I., & Wiratmaja, I. (2020). Analysis of Altman Z-Score and Zmijewski Bankruptcy Prediction in Telecommunication Sub-Sectors Registered in Indonesia Stock Exchange in 2016-2018. American Journal of Humanities and Social Sciences Research, 4(1), 313-322.
Zhang, G., Hu, M., Patuwo, B., & Indro, D. (1999). Artificial Neural Networks in Bankruptcy Prediction: General Framework and Cross Validation Analysis. European Journal of Operational Research, 116(1), 16-32.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2024 Authors
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
.png)
