|
|
| Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á |
|
Năm thứ. 33(11)
, Tháng 11/2022, Trang 107-122
|
|
| Hợp đồng nhà thầu với chính phủ và khả năng tồn tại của doanh nghiệp trong đại dịch COVID-19 |
| Government Contract and Firm Survival during the COVID-19 Pandemic |
| Nguyen Thu Hang & Vu Thi dan Tra & Nguyen Manh Hiep & Nguyen Hoang Minh Trang |
DOI:
Tóm tắt
Sử dụng các bộ dữ liệu khảo sát từ 21 quốc gia của World Bank về doanh nghiệp trước và trong đại dịch COVID-19, bài viết nghiên cứu ảnh hưởng của hợp đồng nhà thầu với chính phủ đến khả năng tồn tại của doanh nghiệp. Kết quả chỉ ra rằng doanh nghiệp có hợp đồng nhà thầu với chính phủ có xác suất mở cửa sau đại dịch cao hơn. Hơn thế nữa, hỗ trợ của chính phủ có vai trò điều tiết mối quan hệ trên. Các doanh nghiệp có hợp đồng nhà thầu với chính phủ thì có cơ hội nhận được hỗ trợ từ chính phủ cao hơn và nhờ đó có khả năng tồn tại qua đại dịch cao hơn. Nhóm nghiên cứu đưa ra một số thảo luận về ý nghĩa của kết quả nghiên cứu này đối với hoạt động quản trị và chiến lược trong doanh nghiệp.
Abstract
Using a firm-level dataset surveyed from 21 countries around the world provided by the World Bank before and during the COVID-19 pandemic, this paper examines the effect of government contract on firm’s survival. The results show that firms with government contracts are more likely to remain open during the pandemic. Additionally, government supports play a mediating role in this relationship. Specifically, firms with government contracts are more likely to receive government supports, and thus have a better chance to survive the pandemic. The authors discuss the implications of these findings for firm management and strategy.
Từ khóa
COVID-19; sự tồn tại của doanh nghiệp; hợp đồng với chính phủ; hỗ trợ của chính phủ.
COVID-19; Firm survival; Government contracts; Government supports
|
 Download
|
|
Nghiên cứu tác động của rủi ro chính sách kinh tế toàn cầu đến đầu tư của doanh nghiệp trên sàn chứng khoán Việt Nam
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Bài báo nghiên cứu tác động của rủi ro chính sách kinh tế toàn cầu đến đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam dựa trên số liệu từ 602 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn chứng khoán TP.HCM và Hà Nội trong giai đoạn 2011-2021. Nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp Việt Nam có xu hướng giảm mức đầu tư khi rủi ro chính sách kinh tế toàn cầu gia tăng. Chúng tôi còn tìm thấy tác động tiêu cực của rủi ro chính sách đối với đầu tư diễn ra mạnh hơn cho các doanh nghiệp phụ thuộc vào nguồn vốn bên ngoài nhiều, gặp khó khăn tài chính, có mức độ không thể hủy ngang của khoản đầu tư cao, hay sức mạnh thị trường cao. Hàm ý của bài báo này kiến nghị chính phủ cần đẩy mạnh hỗ trợ doanh nghiệp trong thời kì rủi ro chính sách kinh tế toàn cầu tăng cao, nhất là khả năng tiếp cận nguồn vốn, nhằm làm giảm ảnh hưởng tiêu cực từ rủi ro chính sách lên hoạt động của doanh nghiệp. <br><br> Abstract <br>
Our paper investigates the effect of global economic policy uncertainty (GEPU) on investment by publicly listed firms in Vietnam, based on a sample of 602 firms listed on the HCMC and Hanoi stock exchanges for the period 2011–2021. We find that firms reduce investment during high GEPU periods. The negative effect of GEPU on investment is significantly stronger in firms that are more dependent on external financing, more financially constrained, have a higher degree of investment irreversibility, or possess higher market power. These findings have important implications for the Vietnamese government in revising policies and resolutions, especially those related to financing, to support firms during periods of high GEPU.
Download
Dự báo kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam: Ứng dụng machine learning
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Dự báo nguy cơ kiệt quệ tài chính (KQTC) là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong đánh giá rủi ro doanh nghiệp. Trong nghiên cứu này, chúng tôi ứng dụng các thuật toán Machine Learning nhằm dự báo KQTC, đồng thời xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ KQTC của các doanh nghiệp tại Việt Nam. Chúng tôi sử dụng dữ liệu của 657 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX giai đoạn 2009-2022 với sáu thuật toán gồm Logistic Regression, KNN, Decision Trees, Random Forests, AdaBoost và XGBoost. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình XGBoost là phù hợp nhất cho dự báo KQTC tại Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu, chúng tôi cũng đã đề xuất một số hàm ý quản trị và hàm ý chính sách trong việc lựa chọn mô hình dự báo KQTC và theo dõi các yếu tố tác động đến KQTC để phát triển bền vững doanh nghiệp.<br><br> Abstract<br>Forecasting financial distress is one of the important tasks in enterprise risk assessment. In this study, the authors apply machine learning algorithms to predict the financial distress and consider factors affecting financial distress ability of Vietnamese companies. This article uses data of 657 listed companies on the HOSE and HNX over the period of 2009–2022 with six algorithms, including Logistic Regression, KNN, Decision Trees, Random Forests, AdaBoost, and XGBoost. The results show that the XGBoost algorithm is the most suitable for forecasting financial distress in Vietnam. From these results, this article proposes some management implications and policy implications in choosing a financial distress forecasting model and monitoring factors affecting financial distress for the sustainable development of the company.
Download
|
