Tiểu luận môn phân tích tài chính ỨNG DỤNG CHỈ số z (z SCORE, ZETA) TRONG PHÂN TÍCH rủi RO PHÁ sản DOANH NGHIỆP

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ ------BÀI TẬP NHÓM MÔN: PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH Đề tài: PREDICTING FINANCIAL DISTRESS OF COMPANIES: REVISITING THE Z-SCORE AND ZETA MODEL Dịch: ỨNG DỤNG CHỈ SỐ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

- -BÀI TẬP NHÓM

MÔN: PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH

Đề tài:

PREDICTING FINANCIAL DISTRESS OF

COMPANIES:

REVISITING THE Z-SCORE AND ZETA MODEL

Dịch: ỨNG DỤNG CHỈ SỐ Z (Z-SCORE, ZETA) TRONG PHÂN TÍCH RỦI RO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP

GVGD : GS.TS Trương Bá Thanh

Thực hiện: Nhóm 1

Lê Trung Dũng Phạm Thị Thảo Phượng Trần Thị Mỹ Lan

Phan Thị Thu Trang Hoàng Anh Sơn

Lớp: K28.KTO.ĐĂKLĂK

ĐăkLăk, tháng 5 năm 2015

ỨNG DỤNG CHỈ SỐ Z (Z-SCORE, ZETA) TRONG PHÂN TÍCH RỦI RO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP

Trong quá trình hoạt động kinh doanh các doanh nghiệp luôn luôn đối đầu với nhiều loại rủi ro như: rủi ro kinh doanh, rủi ro về tài chính, rủi ro phá sản,… Làm thế nào để biết được doanh nghiệp mình đang gặp những rủi ro trên? Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự phá sản luôn là một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu về tài chánh doanh nghiệp. Hầu hết các doanh nghiệp đều sử dụng những chỉ tiêu được xác lập dựa trên báo cáo tài chính của mình

để tính toán, phân tích tìm ra được nguy cơ mà doanh nghiệp đang gặp phải Đối với rủi ro phá sản – gắn liền với khả năng thanh toán ngắn hạn của doanh nghiệp thì doanh nghiệp thường sử dụng các chỉ tiêu như: Khả năng thanh toán hiện hành, khả năng thanh toán nhanh và khả năng thanh toán tức thời Tuy nhiên để có thể biết được nguy cơ phá sản của doanh nghiệp thì hiện nay người ta còn áp dụng chỉ số Z - là công cụ được cả hai giới học thuật và thực hành, công nhận và sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới

Chỉ tiêu Z được viết tắt từ 2 mô hình Z- score, và mô hình cải tiến hơn là mô hình Zeta Cụ thể:

1 Mô hình Z-score

Chỉ số Z (Z- score) Chỉ số này được phát minh bởi Giáo Sư Edward I Altman, trường kinh doanh Leonard N Stern, thuộc trường Đại Học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu trên số luợng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ Mặc dù chỉ

tin cậy khá cao

Mô hình Z-score của Altman đã sử dụng cách phân tích nhiều biến thể để chọn lấy 5 biến thể quan trọng nhất để tính toán sự rủi ro phá sản của các doanh nghiệp

Altman (1968) chọn dữ liệu từ 33 công ty bị phá sản và 33 công ty tốt trong suốt giai đoạn từ 1946 - 1965 để tìm ra biến thể riêng biệt để dự đoán sự phá sản

Trong bài nghiên cứu của mình, Altman đã đánh giá 22 biến thể quan trọng của 66 công ty bằng cách sử dụng nhiều sự phân tích để xây dựng nên công thức phân biệt với 5 biến thể Công thức đó như sau:

Z = 0,012X 1 + 0,014X 2 + 0,033X 3 + 0,006X 4 + 0,999X 5

Trong đó:

+ X1: Tỷ số Vốn Lưu Động trên Tổng Tài Sản (Working Capitals/Total Assets) Vốn lưu động hay Vốn luân chuyển = tài sản ngắn hạn - nợ ngắn hạn

Những khoản thua lỗ trong hoạt động kinh doanh sẽ làm giảm tỷ số X1

+ X2: Tỷ số Lợi Nhuận Giữ Lại trên Tổng Tài Sản (Retain Earnings/Total Assets) Tỷ số này đo lường lợi nhuận giữ lại tích lũy qua thời gian

Sự trưởng thành của công ty cũng được đánh giá qua tỷ số này Các công ty mới thành lập thường có tỷ số này thấp vì chưa có thời gian để tích lũy lợi nhuận Theo một nghiên cứu của Dun & Bradstreet (1993), khoảng 50% công ty phá sản chỉ hoạt động trong 5 năm

+ X3: Tỷ Số Lợi Nhuận Trước Lãi Vay và Thuế trên Tổng Tài sản (EBIT/Total Assets)

Sự tồn tại và khả năng trả nợ của công ty sau cùng đều dựa trên khả năng tạo ra lợi nhuận từ các tài sản của nó Vì vậy, tỷ số này, theo Atlman thể hiện tốt hơn các thước đo tỷ suất sinh lợi

+ X4: Giá Trị thị trường của Vốn Chủ Sỡ Hữu trên Giá trị sổ sách của Tổng Nợ (Market Value of Total Equity / Book values of total Liabilities)

Nợ = nợ ngắn hạn + nợ dài hạn

Vốn cổ phần = cổ phần thường + cổ phần ưu đãi

Tỷ số này cho biết giá trị tài sản của công ty sụt giảm bao nhiêu lần trước khi công ty lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán Đây là một phiên bản đã được sửa đổi của một trong các biến được Fisher sử dụng khi nghiên cứu tỷ suất sinh lợi của trái phiếu (1959) Nếu tỷ số này thấp hơn 1/3 thì xác suất công ty phá sản là rất cao

Đối với công ty chưa cổ phần hóa thì giá trị thị trường được thay bằng giá trị sổ sách của vốn cổ phần

+ X5: Tỷ số Doanh Số trên Tổng Tài Sản (Sales/Total Assets)

Đo lường khả năng quản trị của công ty để tạo ra doanh thu trước sức ép cạnh tranh của các đối thủ khác

Tỷ số này có mức ý nghĩa thấp nhất trong mô hình nhưng nó là một tỷ số quan trọng vì giúp khả năng phân biệt của mô hình được nâng cao

X5 thay đổi trên một khoảng rộng đối với các ngành khác nhau và các quốc gia khác nhau

Các chỉ số X này được tính toán dựa trên số liệu của bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp được chọn lọc để nghiên cứu

Sau khi đã tính toán được hệ số Z rồi, các nhà đầu tư sẽ đối chiếu với bảng giá trị sau:

2,99 < Z Doanh nghiệp có tài chính lành mạnh

1,81<Z<2,99Doanh nghiệp không có vấn đề trong ngắn hạn, tuy nhiên cần

phải xem xét điều kiện tài chính một cách thận trọng

Z <=1,81 Doanh nghiệp có vấn đề nghiêm trọng về tài chính

Altman nhận thấy rằng sự chính xác của mô hình dự đoán càng giảm khi thời gian dự đoán càng dài Độ chính xác của mô hình là 95% trong vòng một năm đầu, 72% cho 2 năm, 48% cho 3 năm, 29% cho 4 năm và 36% cho 5 năm

Từ một chỉ số Z ban đầu, Giáo Sư Edward I Altman đã phát triển ra Z’ và Z’’

để có thể áp dụng theo từng loại hình và ngành của doanh nghiệp

Kết quả của sự xem xét lại mô hình Zscore với biến X4 mới là:

Z’ = 0.717(X1) + 0.847(X2) + 3.107(X3) + 0.420(X4) + 0.998(X5)

Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 đã được đưa ra Chỉ số

Z’’ dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp Công thức tính chỉ số Z’’ được điều chỉnh như sau X1 - bán hàng / tổng số tài sản

Z" = 6,56 (X1) + 3,26 (X2) + 6,72 (X3) + 1,05 (X4).

2 Mô hình Zeta

Vào năm 1997, Altman, Haldeman and Narayanan (1977) đã xây dựng mô hình thế hệ thứ hai (Mô hình Zeta) với sự cải tiến từ mô hình gốc là mô hình Z- Score Mục đích của việc nghiên cứu này là xây dựng, phân tích và thử nghiệm mô hình phân loại phá sản mới mà xem xét sự phát triển rõ ràng gần đây với sự thất bại trong kinh doanh

Mục đích của nghiên cứu này làm cho mô hình không những liên quan đến những thất bại trong quá khứ mà những dữ liệu này còn xuất hiện trong tương lai

Mô hình ZETA về đánh giá rủi ro phá sản của các tập đoàn minh chứng được cải thiện độ chính xác so với mô hình Z và có lẽ quan trọng hơn, là dựa trên các dữ liệu chi tiết có liên quan đến điều kiện hiện tại và cho một số lượng lớn hơn các doanh nghiệp công nghiệp

Lý do xây dựng mô hình mới:

1 Có sự thay đổi về kích cỡ, báo cáo tài chính của các doanh nghiệp phá sản Kích thước trung bình của các doanh nghiệp bị phá sản đã tăng lên đáng kể với hệ quả tầm nhìn rộng hơn từ các tổ chức tài chính, những cơ quan điều hành và các quần

chúng tự do Hầu hết các nghiên cứu trước đây sử dụng mẫu các hãng tương đối nhỏ

ngoại trừ nghiên cứu về đường sắt và các ngân hàng thương mại của ông Altman's (1973) Nghiên cứu hiện tại này sử dụng một mẫu của các hãng phá sản với kích cỡ tài sản trung bình, hai báo cáo hàng năm trước thời kỳ phá sản là cỡ $100 triệu

2 Theo như (1) ở trên, mô hình mới được phổ biến có thể đối với bản chất thời gian của dữ liệu

3 Các thất bại mô hình trước tập trung vào việc mở rộng phân loại các hãng sản xuất hoặc các ngành công nghiệp cụ thể, sự điều chỉnh phân tích thích hợp các công

ty bán lẻ nhóm đặc biệt dễ bị tổn thương có thể được phân tích trên cơ sở bình đẵng với các hãng sản xuất

4 Một tính năng quan trọng của nghiên cứu này các dữ liệu và các lời chú thích

từ báo cáo tài chính đã được phân tích tỉ mỉ bao gồm những thay đổi gần đây trong các tiêu chuẩn báo cáo tài chính và chấp nhận thực hành kế toán Mục đich của nghiên

cứu này làm cho mô hình không những liên quan đến những thất bại trong quá khứ

mà những dữ liệu này còn xuất hiện trong tương lai

5 Để kiểm tra và đánh giá của sự tiến bộ mới sau đó và vẫn còn có sự tranh luận

về các mặt của phân tích khác biệt

Mẫu và đặc điểm dữ liệu: Gồm có 53 DN bị phá sản và 58 DN không phá sản Mẫu được phân chia bằng nhau của nhóm nhà sản xuất và các nhà bán lẻ và 94% của các hãng thất bại trong khoảng thời gian 1969-1975 Kích cỡ tài sản trung bình trong nhóm phá sản là hầu như là $100 triệu ngụ ý sự gia tăng kích thước tài sản của các hãng phá sản

Các hãng phá sản cho tất cả các tổ chức công nghiệp công khai phá sản trong đó

có ít nhất $20 triệu trong tài sản, không có sự gian lận và có đầy đủ các dữ liệu

Trong hãng không phá sản có 5 hãng có kiến nghị đưa ra các lý do (1) được sự

hỗ trợ đáng kể của chính phủ (2) là bắt buộc sáp nhập (3) hoặc trong trường hợp các ngân hàng đã quản lý kinh doanh hoặc chấp nhận một sự cơ cấu lại chứ không phải là buộc khởi kiện phá sản

Mô hình Zeta:

Zeta là một chỉ số được Altman cải tiến từ chỉ số Z, Zeta làm việc tốt với dữ liệu tài chính của các công ty sản xuất và cả bán lẻ với độ chính xác hơn 90% trước khi phá sản 1 năm và chính xác trên 70% từ năm thứ 5 trở đi trước khi phá sản

Vì tính độc quyền của mô hình nên Altman không công bố một cách đầy đủ các trọng

số của mô hình mà chỉ cung cấp 7 biến số mô hình sử dụng:

Tổng tài sản Tổng tài sản không bao gồm các lợi thế thương mại và tài sản vô hình trong các biến số của Zeta

X2 = Mức ổn định thu nhập

năm Rủi ro kinh doanh thường được biểu hiện thông qua sự dao động của thu nhập nên biến số này tỏ ra có hiệu quả đặc biệt

 Bên cạnh đó, Altman cũng đánh giá thông tin chứa đựng trong một vài biến số tương tự để đo lường những rủi ro có thể xảy ra đối với công ty Những biến số này có ý nghĩa nhưng nó không được đưa vào mô hình

X3 = Lãi vayEBIT

khác biệt giữa các tỷ số không quá lớn

 Lãi vay bao gồm lãi phải trả cho các tài sản thuê ngoài

Tổng tài sản

Tổng tài sản

X6= Vốn cổ phần thườngTổng vốn

 Vốn cổ phần thường được tính bằng giá trị thị trường bình quân trong thời gian

5 năm

được vốn hóa

X7 = Quy mô (tổng tài sản)

 Biến số này được điều chỉnh tùy theo những thay đổi trong báo cáo tài chính

phân phối của biến

mô hình khác để xếp hạng khách hàng đi vay như mô hình mạng nơ ron thần kinh (neural network), mô hình dựa trên mức tăng giá thị trường

Ngoài ra còn có chỉ tiêu sau:

Mô hình ZETAc:

q2: Xác suất không phá sản

và C1, C11 = chi phí của sai số loại hình I và II

C1 = 1 - LLRGLL

Và C11 = r – i Với LLR: số tiền thua lỗ cho vay thu hồi

GLL: Tổng thiệt hại của khoản vay

r: lãi suất trên vốn vay

i: chi phí cơ hội cho các ngân hàng

Hơn nữa, nếu muốn so sánh hiệu quả của mô hình phân loại phá sản ZETA với các chiến lược thay thế, sau đây là chi phí hoạt động thích hợp cho ra những chi phí của ZETA (ECZETA)

M12, M21 = quan sát chi phí của sai số loại hình I và loại hình II

N1, N2 = số các quan sát trong nhóm phá sản (N1) và không phá sản (N2)

3 Ứng dụng chỉ số Z vào phân tích rủi ro phá sản doanh nghiệp

Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,999X5

 Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

 Nếu 1,8 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản

 Nếu Z <1,8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản suất:

Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,998X5

 Nếu Z’ > 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

 Nếu 1,23 < Z’ < 2,9:Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy

cơ phá sản

 Nếu Z’ <1,23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Đối với các doanh nghiệp khác:

Chỉ số Z’’ dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 đã được đưa ra Công thức tính chỉ số Z’’ được điều chỉnh như sau

Z’’ = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4

sản

 Nếu 1,2 < Z’’ < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy

cơ phá sản

 Nếu Z <1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Tăng chỉ số Z để giảm thiểu khả năng phá sản:

Để tăng chỉ số Z chúng ta cần tăng từng tử số và giảm mẫu số của từng chỉ số X bên trên Quan sát 5 chỉ số X, chúng ta có thể nhận thấy Tổng Tài Sản là mẫu số của 4 chỉ

số X1, X2, X3, X5 Do đó nếu doanh nghiệp có thể giảm được tổng tài sản mà vẫn giữ vững quy mô, hiệu quả hoạt động thì chắc chắn chỉ số Z sẽ tăng lên rõ rệt Vì thế doanh nghiệp cần phải rà soát thật kỹ để tìm ra những tài sản không hoạt động, tức là những tài sản không góp phần trực tiếp hay gián tiếp tạo ra doanh số Bán chúng đi, doanh nghiệp sẽ giảm được các mẫu số của 4 chỉ số X nói trên, và đồng thời tăng được tử số của một số chỉ số Đối với những tài sản không có nợ hay nợ ít, khi bán đi doanh nghiệp sẽ nhận được thêm tiền mặt, khi đó Vốn lưu động – tử số của X1 sẽ tăng lên Bên cạnh đó chi phí khấu hao cũng sẽ giảm xuống, dẫn đến tỷ suất lợi nhuận tăng, tức là tử số của X2, và X3 sẽ tăng theo

Trong trường hợp tài sản đang bị nợ, khi bán chúng đi, vốn lưu động có thể sẽ không tăng lên liền lúc đó, nhưng tổng nợ - mẫu số X4 - sẽ giảm xuống, chi phí lãi suất, và khấu hao cũng giảm theo Tỷ lệ lợi nhuận vì thế sẽ tăng lên, tử số của X2, X3 sẽ tăng lên Và nếu quản lý tốt, chúng ta sẽ có thêm tiền mặt Tức là vốn lưu động sẽ tăng lên theo Tử số X1 cũng sẽ tăng lên theo sau đó

Rõ ràng việc bán đi những tài sản không hoạt động sẽ tạo ra ảnh hưởng rất tốt đến sự tăng trưởng của các chỉ số X Dĩ nhiên, không phải tài sản nào bán đi cũng có thể đưa chỉ số Z lên Có những tài sản khi bán đi, sẽ làm ảnh hưởng lớn đến doanh số - tử số của chỉ số X5, và ảnh hưởng gián tiếp đến đến các tử số của X2, X3 Khi đó lợi bất cập hại Do đó doanh nghiệp rất phải cẩn thận trong việc phân loại tài sản Không phải cứ bị nguy hiểm là lo bán tài sản

Để tăng tử số X2, X3 công ty cần phải tạo nhiều lợi nhuận hơn qua hoạt động kinh doanh chính của mình, hay đôi khi là từ những “phi vụ” kinh doanh không thường xuyên Làm sao bán được nhiều hàng/dịch vụ , với giá chấp nhận được, quay vòng vốn nhanh…đó là những việc làm có tính sống còn mà công ty phải thực hiện

Để tăng X3 - Lợi Nhuận giữ lại, doanh nghiệp cần phải để ý đến mức chia cổ tức cho nhà đầu tư Cổ tức chia ít đi thì Lợi Nhuận giữ lại sẽ tăng lên Tuy vậy, doanh nghiệp không thể giảm cổ tức đến mức quá thấp vì khi đó nhà đầu tư sẽ phản ứng, dẫn đến giá cổ phiếu thấp, tất sẽ làm làm giảm tử số của X4 và vì thế tăng chỉ số Z

Để làm tăng doanh số - tử số của X5, doanh nghiệp cần phải có tăng cường năng lực hoạt động kinh doanh của mình Một điều cần phải quan tâm là doanh nghiệp phải cân bằng giữa chi phí của việc tăng doanh số và biên độ tăng của doanh số Nếu chi phí tăng quá cao, thì tử số X1, X2, X3 sẽ giảm, khi đó việc tăng tử số X5 sẽ là vô nghĩa vì không đủ sức bù đắp cho sự giảm của các chỉ số X1, X2, X3

Cuối cùng, để tăng X4, chúng ta phải tăng giá trị thị trường của vốn chủ sỡ hữu, bằng cách tăng thị giá cổ phiếu, đối với công ty đại chúng, hoặc tăng giá trị tài sản ròng, đối với công ty dạng khác Tuy nhiên đây không phải là công việc dễ thực hiện Có một các đơn giản hơn là giảm bớt nợ Doanh nghiệp có thể dùng tiền mặt để trả nợ, nhưng cần thận trọng nếu lựa chọn giải pháp này, vì khi đó vốn lưu động sẽ bị giảm,

có thể ảnh hưởng gián tiếp đến doanh số và lợi nhuận Một giải pháp tốt hơn và thường được lựa chọn là bán bớt những tài sản không hoạt động như đã trình bày ở trên