Nghiên cứu kiệt quệ tài chính các nhân tố tác động và mô hình dự báo cho các Công ty cổ phần tại TP.HCM

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài Đề tài nghiên cứu này đem lại một số ý nghĩa thực tiễn cho các doanh nghiệp của Việt Nam, cụ thể: Một là, kết quả của nghiên cứu này giúp cho các doanh nghi

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

- -

LƯƠNG TRỌNG ĐỨC

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO CHO CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN TẠI TP HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

- -

LƯƠNG TRỌNG ĐỨC

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO CHO CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN TẠI TP HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Ngọc Định

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012

Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu này là của bản thân, các số liệu và nội dung trong nghiên cứu này là trung thực Kết quả của nghiên cứu chưa từng được công

bố trong bất kỳ công trình nào

Tác giả

Lương Trọng Đức

Tôi xin chân thành cảm ơn:

PGS.TS Nguyễn Ngọc Định, người đã trực tiếp hướng dẫn tôi với tinh thần trách nhiệm, tận tình và chu đáo để tôi hoàn thành luận văn đạt chất lượng và thời gian quy định;

Cùng các Thầy, Cô giảng dạy lớp cao học Tài chính khóa 18 đã truyền đạt kiến thức cho tôi trong suốt khóa học

Cám ơn các Thầy, Cô khoa Đào tạo sau đại học đã giúp đỡ, hỗ trợ trong suốt thời gian học tại trường;

Và tất cả các bạn lớp cao học Tài chính đêm 1 khóa 18

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG

Tóm tắt 1

Phần giới thiệu 2

Chương 1 : Tổng quan lý thuyết 5

1.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây 5

1.1.1 Nghiên cứu “Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the Z-score and Zeta models”, Edward I Altman (2000) 7

1.1.2 Nghiên cứu “ How costly is Financial Distress ? Evidence from highly leveraged transaction (HLTs) that became distress”, của Gregor Andrade và Steven N.Kaplan (1997) 9

1.1.3 Nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt, H.D và Platt, M.B (2006) 10

1.1.4 Nghiên cứu “Identifying Financial Distress Condition in Indonesia” của Brahmana, Rayenda K Brahmana, 2007 10

1.1.5 Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), của John R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan 13

1.2 Mô hình nghiên cứu 16

1.2.1 Các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính 16

1.2.1.1 Tỷ lệ nợ (tỷ lệ đòn bẩy) 16

1.2.1.2 Khả năng sinh lợi 18

1.2.1.3 Tuổi và quy mô công ty 19

1.2.1.4 Xếp hạng tín dụng 20

1.2.1.5 Khả năng thanh khoản và đầu tư ròng 21

1.2.2 Giới thiệu mô hình 22

2.1 Dữ liệu 23

2.2 Biến phụ thuộc 24

2.3 Biến giải thích 24

2.4 Biến kiểm soát 26

2.5 Mô hình nghiên cứu 27

Chương 3: Nội dung và kết quả nghiên cứu 28

3.1 Các yếu tố dự báo kiệt quệ tài chính 28

3.1.1 Thống kê mô tả biến, kiểm tra tự tương quan 28

3.1.2 Kiểm tra độ tương quan và mức ý nghĩa các biến 30

3.2 Kết quả mô hình 33

3.3 Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam 38

Kết luận và khuyến nghị 45

Kết luận 45

Một số khuyến nghị 46

- Khuyến nghị về áp dụng mô hình 46

- Khuyến nghị về giải pháp cho doanh nghiệp kiệt quệ 48

Một số hạn chế 49

CÁC PHỤ LỤC 50

Phụ lục 1 : Hồi quy Binary Logistic 50

Phụ lục 2 : Hệ thống ký hiệu xếp hạng 54

Phụ lục 3 : Dữ liệu mô hình 55

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 65

HOSE : Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh NPV : Net Present Value - giá trị quy đổi về hiện tại của một

khoản tiền phát sinh trong tương lai EBIT : Earning before interest and Tax – Thu nhập trước

thuế và lãi vay

M/B : Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách

OPRO : Lợi nhuận hoạt động

RAT : mức xếp hạng tín nhiệm (tín dụng) doanh nghiệp

AGE : tuổi của doanh nghiệp

IAS : International Accounting Standards - Chuẩn mực kế

toán quốc tế CICB : Credit Information Center Bank – Trung tâm thông

tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam NYSE : New York Stock Exchange - Thị Trường Cổ Phiếu

New York

Bảng 1.1: Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong

giai đoạn 1928 – 1938 14

Bảng 1.2 : Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong giai đoạn 2008 – 2009 15

Bảng 3.1: Mô tả dữ liệu thống kê 28

Bảng 3.2 : Ma trận hệ số tương quan 31

Bảng 3.3 : Kết quả mô hình theo công cụ hồi quy Binary Logistic 35

Bảng 3.4 : Kết quả mô hình theo công cụ Binary Logistic bỏ Log 37

Bảng 3.5 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính với tất cả các biến độc lập 39

Bảng 3.6 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính với các biến LEV, OPRO và Log(RAT) 41

Bảng 3.7 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính sau khi loại các biến không cần thiết 42

Bảng 3.8 : Mô phỏng xác suất kiệt quệ theo tác động biên của từng yếu tố 43

TÓM TẮT

Tác giả đề tài sử dụng dữ liệu của 252 công ty niên yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) để nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các công ty trong giai đoạn 2010 - 2012 Mục đích của tác giả đề tài là xác định các yếu

tố tác động đến việc mất khả năng chi trả, kiệt quệ tài chính cũng như mức độ tác động của chúng lên các công ty trong giai đoạn 2010 -2012

Kết quả tác giả cho thấy rằng các doanh nghiệp có mức đòn bẩy cao và xếp hạng tín dụng thấp có khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cao hơn, và ngược lại Các thông tin mà các tổ chức xếp hạng tín dụng công bố có sự hữu ích nhất định trong việc dự báo kiệt quệ tài chính Từ những kết quả về mức độ tác động của các yếu tố lên khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, tác giả xây dựng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính Các yếu tố có ý nghĩa trong mô hình của tác giả gồm : Tỷ lệ đòn bẩy và Xếp hạng tín dụng của doanh nghiệp

PHẦN GIỚI THIỆU Vấn đề nghiên cứu

Trong khoảng thời gian 2007 – 2009, khủng hoảng kinh tế thế giới xảy ra trầm trọng bắt đầu từ nợ dưới chuẩn ở Hoa Kỳ và nhanh chóng lan rộng ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống tài chính quốc tế Trong suốt năm 2008 – 2010, kinh tế thế giới không chỉ chứng kiến đỗ vỡ hàng loạt của hệ thống ngân hàng, mất thanh khoản tín dụng, sụt giảm giá chứng khoán và mất giá tiền tệ quy mô lớn ở nhiều nước trên thế giới mà còn ghi nhận những phản ứng tiêu cực dây chuyền do khủng hoảng kinh tế kích hoạt Đặc biệt, giá lương thực, xăng dầu, kim loại quý tăng cao

do hoạt động đầu tư và liền sau đó là hệ quả nhiều nền kinh tế thế giới rơi vào tình trạng khó khăn, trong đó có Việt Nam

Trong suốt thời gian đó, Việt Nam phải đối mặt với rất nhiều thách thức Giá dầu mỏ nhập khẩu tăng cao, lên đến mức 147 USD / thùng vào ngày 11/07/2008, sau đó giảm nhẹ và lại tiếp tục tăng trở lại lên mức 115.52 USD/ thùng vào tháng 09/2009 Giá vàng biến động bất thường cũng gây nhiều khó khăn cho nền kinh tế Thị trường chứng khoán Việt Nam biến động khó lường, chỉ số chứng khoán từ mức đỉnh 1.171 điểm vào ngày 12/03/2007 rơi xuống 395 điểm ngày 04/06/2008, sau đó tiếp tục giảm xuống dưới ngưỡng 300 điểm trong 3 tháng đầu năm 2009 Lạm phát trong nước cũng tăng cao, chỉ số CPI tháng 08/2008 tăng so với kỳ gốc 2005 là 148.21%, và so với cùng kỳ năm 2007 là 22.14% Trong nước cũng có xu hướng nhập siêu, hiệu quả đầu tư và chi tiêu công thấp Tất cả các yếu tố

đó đã làm ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp

Đến 6 tháng cuối năm 2009, nền kinh tế đã dần hồi phục, tuy nhiên doanh nghiệp cũng gặp nhiều khó khăn để ổn định sau khủng hoảng Thứ nhất là vốn sản xuất kinh doanh Thứ hai là tỷ giá và lãi suất khiến chi phí của các doanh nghiệp tăng, sức cạnh tranh giảm, hàng tồn kho tăng gây khó khăn lớn cho doanh nghiệp, ảnh hường đến luân chuyển vốn và khả năng thanh khoản của doanh nghiệp Thứ

ba, doanh nghiệp phải đối mặt với các yếu tố thiếu vững chắc của ổn định kinh tế như bội chi ngân sách, cán cân thanh toán, cán cân vãng lai, xuất khẩu, vốn đầu tư

và dự trữ ngoại tệ giảm sút Những khó khăn này sẽ ảnh hưởng đến hoạt động xuất

nhập khẩu của doanh nghiệp Cuối cùng là những quy định, cở sở hạ tầng như thủ tục hành chính, thiếu điện nước, tắc nghẽn giao thông, sự yếu kém của các công trình tiện ích chung … là những yếu tố làm tăng giá thành, giảm lợi nhuận và sức cạnh tranh của doanh nghiệp Đây là bối cảnh chung của nền kinh tế mà tất cả các doanh nghiệp đều có thể phải đối mặt Vì vậy, tác giả coi đây là yếu tố khách quan,

là môi trường để tác giả nghiên cứu các yếu tố đặc điểm của doanh nghiệp tác động đến việc mất khả năng chi trả của doanh nghiệp

Những khó khăn đó đã làm cho số lượng doanh nghiệp phá sản, giải thể ngày càng gia tăng Theo dự báo của Bộ Kế Hoạch và Đầu Tư thì năm nay (2012)

có khoảng 50.000 doanh nghiệp rời thị trường, cộng với 49.000 của năm ngoái (2011) là xấp xỉ 100.000 Con số này tương đương với một nửa con số doanh nghiệp “chết” trong vòng 20 năm qua, kể từ khi có luật doanh nghiệp Theo VCCI

và căn cứ vào số liệu của các cơ quan chức năng thì đến nay có ít nhất 30% đã rời thị trường, còn 70% còn lại cũng hết sức khó khăn, những gì có thể giúp họ còn có thể tồn tại được là nhờ “lương khô” tích lũy được từ nhiều năm qua Lương khô cũng ngày càng cạn kiệt nếu như không có biện pháp khắc phục và tháo gỡ thì số doanh nghiệp còn tồn tại cũng sẽ không trụ được lâu

Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu của tác giả nhằm đo lường các yếu tố tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của công ty Cụ thể:

i) Các nhân tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh

nghiệp

ii) Mức độ tác động của các yếu tố đó như thế nào

iii) Đề xuất mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt

Nam

Phương pháp và phạm vi nghiên cứu

Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy logic trên số liệu thu thập thứ cấp từ các công ty trên sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) để giải quyết mục tiêu (i); phương pháp mô phỏng xác suất sẽ giải quyết cho mục tiêu (ii); và từ

đó đề xuất mô hình cho các doanh nghiệp của Việt Nam

Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Đề tài nghiên cứu này đem lại một số ý nghĩa thực tiễn cho các doanh nghiệp của Việt Nam, cụ thể:

Một là, kết quả của nghiên cứu này giúp cho các doanh nghiệp nắm bắt được những yếu tố quan trọng tác động đến sự kiệt quệ của doanh nghiệp từ đó có những biện pháp khắc phục

Hai là, kết quả của nghiên cứu này giúp các doanh nghiệp nhận biết được các dấu hiệu của tình trạng kiệt quệ nhanh hơn để có những quyết định đúng đắn và kịp thời, giảm thiểu chi phí kiệt quệ

Kết cấu của đề tài

Kết cấu của báo cáo nghiên cứu này được chia thành 3 chương sau phần mở đầu và cuối cùng là kết luận Trong đó:

Chương 1 : Tổng quan lý thuyết

Chương 2 : Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 : Kết quả nghiên cứu

Chương 1 : TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

1.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây

Kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp xảy ra khi doanh nghiệp gặp khó khăn hoặc không thể trả được các khoản nợ Nếu kiệt quệ ở mức độ nghiêm trọng và không có cách giải quyết tốt có thể dẫn đến phá sản Một doanh nghiệp đang lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính có thể có các dấu hiệu nhận biết như : tiền mặt giảm thường xuyên, liên tục; không có sản phẩm mang tính cạnh tranh; không thu được nợ hoặc nợ quá nhiều; không lập quỹ dự phòng tài chính; bán các tài sản hàng đầu; cắt giảm các khoản thù lao; các cán bộ quản lý cao cấp ra đi … Tuy nhiên đây

là những dấu hiệu có thể nhận biết khi công ty đã rơi vào giai đoạn kiệt quệ trầm trọng và hầu hết trường hợp sẽ dẫn đến phá sản Trong khi đó, nếu có thể biết được những nguyên nhân, yếu tố gây ra kiệt quệ sớm hơn thì có thể giúp các nhà quản lý, ban giám đốc có cái nhìn thấu đáo hơn về hiện trạng công ty, từ đó đưa ra những giải pháp khắc phục, sửa đổi trước khi kiệt quệ trở nên trầm trọng hơn Do đó, việc

dự báo kiệt quệ tài chính của công ty đóng vai trò quan trọng được nhiều người quan tâm và nghiên cứu

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về chủ đề này cả về kỹ thuật thu thập

dữ liệu, kỹ thuật phân tích và cố gắng đưa ra các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cũng như đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự kiệt quệ tài chính, ví dụ: Nghiên cứu của Edward I Altman năm 2000; Gregor Andrade và Steven N Kaplan năm 1997; Platt năm 2006; Rayenda K Brahmana năm 2007; John R Graham, Solani Hazarika và Narasimhan năm 2011; … Thực tế không thể phủ nhận kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp được xác định bởi các yếu tố khác nhau Quá trình xác định và định lượng các yếu tố này thậm chí không phải lúc nào cũng

có thể Và một lần nữa khẳng định kiệt quệ tài chính cũng không phải là một chủ đề

dễ dàng để định lượng Do đó, mô hình kiệt quệ tài chính sẽ luôn luôn phụ thuộc vào một số giả định có thể định lượng được

Nghiên cứu này sẽ sử dụng biến phụ thuộc là biến định tính, ý định được giả định rằng tình hình tài chính của một công ty có thể được thể hiện với các biến

số, chẳng hạn như kỹ thuật nhị phân : đại lượng “1” đại diện cho các công ty có xảy

ra kiệt quệ tài chính và “0” đại diện cho các công ty không xảy ra kiệt quệ Điều này cũng có ý nghĩa là nghiên cứu này giả định rằng biến phụ thuộc với một lý do cụ thể

có thể giải thích bởi một yếu tố khác kể cả về số lượng hoặc chất lượng

Hầu hết các nghiên cứu chính của mô hình dự đoán kiệt quệ tài chính được hình thành dựa trên phân tích kinh tế của các tỷ số tài chính Báo cáo tài chính được công bố chứa đựng một sự đầy đủ thông tin về thành tựu và triển vọng công ty, và cung cấp các thông số, dữ liệu để nhận biết, đo lường và kiểm soát độ lớn của các nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty Vì vậy, phân tích chỉ số không chỉ được chọn khi giải thích các tính toán tài chính cần thiết mà còn đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính Trong bài này, tác giả cũng phân tích các chỉ số tài chính của công ty để xác định mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng kiệt quệ của doanh nghiệp Dựa trên các bài nghiên cứu trước đây, tác giả tập trung tiến hành phân tích tác động của các nhân tố bao gồm : tỷ suất đòn bẩy, khả năng thanh toán, quy mô, lợi nhuận, đầu

tư, tính biến động của giá cổ phiếu và độ tuổi của doanh nghiệp Tác giả sử dụng

mô hình Logit để kiểm tra tác động của các nhân tố này vào năm 2010 lên khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính bất cứ lúc nào trong năm 2011 và 2012 Trong đó biến phụ thuộc là biến kiệt quệ tài chính (DIS – Distress), DIS là một biến nhị phân, sẽ nhận giá trị “1” nếu công ty bị kiệt quệ tài chính trong giai đoạn 2011 – 2012 và nhận giá trị “0” nếu công ty không bị kiệt quệ tài chính Tác giả thu thập mẫu là 252 công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh với các thông tin

và đặc điểm công ty trong năm 2010 và thông tin về kiệt quệ trong năm 2011 –

2012

Từ những lý luận cũng như dữ liệu thực tế, tác giả thấy rằng các doanh nghiệp có mức đòn bẩy cao và xếp hạng tín dụng thấp có khả năng xảy ra kiệt quệ cao hơn và ngược lại Các thông tin mà các tổ chức xếp hạng tín dụng công bố có sự hữu ích nhất định trong việc dự báo kiệt quệ tài chính Kết quả tổng thể của mô hình chỉ ra rằng mô hình của tác giả có khả năng dự báo rất cao, với độ chính xác của

tổng thể lên đến 69.40%

1.1.1 Nghiên cứu “Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the

Z-score and Zeta models”, Edward I Altman (2000)

Đã có nhiều bài nghiên cứu và các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cũng như đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự kiệt quệ tài chính của công ty Hai mô hình Z-score (1968) và ZETA (1977) là hai mô hình phổ biến nhất Bài nghiên cứu

“Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the Z-score and Zeta

models”, Edward I Altman (2000) đã thảo luận về hai mô hình này Bài nghiên cứu

đã xác định những đặc điểm của doanh nghiệp kiệt quệ được kiểm tra để xác định các yếu tố dự báo doanh nghiệp kiệt quệ Từ đó làm nổi bật vai trò của việc phân tích các chỉ số tài chính trong dự báo kiệt quệ tài chính Trong mô hình Z-score (Altman 1968), tác giả đã dùng phương pháp thống kê đa yếu tố phân biệt MDA để tính xem mỗi biến số sẽ có quyền số bao nhiêu, tức là mỗi nhân tố sẽ ảnh hưởng đến kiệt quệ như thế nào Sau khi đưa hơn 22 yếu tố ban đầu, 5 yếu tố đã được chọn như

là những yếu tố có tiềm năng để dự báo kiệt quệ tài chính, bao gồm :

- 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:

 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 được đưa

pháp chuyên gia

Altman còn phát triển mô hình rủi ro tín dụng Zeta (1977) với một số cải tiến so với mô hình Z-score ban đầu, mô hình này không chỉ dự báo cho các doanh nghiệp lớn mà còn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ Zeta được nghiên cứu để xây dựng một cách tiếp cận rõ ràng về những sự phát triển gần đây ảnh hưởng đến thất bại trong kinh doanh, và có hiệu quả phân loại các công ty bị phá sản trước đến 5 năm trên mẫu bao gồm các tập đoàn, nhà sản xuất và bán lẻ Tương tự Z-score, sau khi thực hiện các thống kê để loại bỏ các biến từ tập hợp các biến ban đầu, tác giả

đã chọn được 7 nhân tố có ảnh hưởng đến dự báo kiệt quệ tài chính, đó là : lợi nhuận / tài sản ; sự ổn định của lợi nhuận ; mức nợ ; khả năng sinh lợi tích lũy ; tính thanh khoản ; vốn hóa và quy mô

1.1.2 Nghiên cứu “ How costly is Financial Distress ? Evidence from highly

leveraged transaction (HLTs) that became distress”, của Gregor Andrade và Steven N.Kaplan (1997)

Trong bài nghiên cứu “ How costly is Financial Distress ? Evidence from

highly leveraged transaction (HLTs) that became distress”, Gregor Andrade và

Steven N.Kaplan (1997) đã nghiên cứu về các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính cho 31 giao dịch HLTs trong mẫu nghiên cứu của Kplan và Stein (1993a và 1993b), các công ty sau này rơi vào kiệt quệ Tác giả định lượng và ước tính (trực tiếp và gián tiếp) chi phí kiệt quệ tài chính và các yếu tố xác định Kết quả cho thấy, chi phí kiệt quệ tài chính trung bình ước tính khoảng 10% giá trị công ty, và chi phí cao nhất cũng không vượt 23% giá trị công ty Lợi nhuận hoạt động biên của công ty sẽ giảm khi công ty bị kiệt quệ, nhưng sau khi kiệt quệ được giải quyết, lợi nhuận hoạt động tăng trở lại Phù hợp với những chi phí kiệt quệ tài chính, tác giả tìm thấy những bằng chứng của việc cắt giảm đột ngột chi tiêu vốn, bán tài sản không mong muốn, và chi phí phát sinh do chậm trể chuyển đổi trong cơ cấu quản lý

1.1.3 Nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt,

H.D và Platt, M.B (2006)

Bài nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt,

H.D và Platt, M.B (2006) đã nghiên cứu các nhân tố cho mô hình dự báo kiệt quệ tài chính bằng cách sử dụng số liệu tài chính năm 1999 và 2000 của 1.127 doanh nghiệp phi tài chính trong bảng dữ liệu của Compustat, trong số đó có doanh nghiệp kiệt quệ tài chính và doanh nghiệp phá sản Platt sử dụng mô hình nhị phân Binary Logistic với biến phụ thuộc là “1” nếu công ty bị kiệt quệ tài chính và “0” nếu công

ty không bị kiệt quệ tài chính để xây dựng mô hình kiệt quệ tài chính cho mẫu khảo sát Dựa trên mức ý nghĩa thống kê của các nhân tố đưa vào mô hình, Platt đưa ra các nhân tố có tác động đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, bao gồm : dòng tiền trên doanh thu ; lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) trên tổng tài sản ; nợ dài hạn đến hạn trả trên tổng tài sản ; tỷ sổ khả năng trả lãi (EBIT / chi phí lãi vay) ; tỷ số thanh toán nhanh

1.1.4 Nghiên cứu “Identifying Financial Distress Condition in Indonesia” của

Brahmana, Rayenda K Brahmana, 2007

Nhằm mục đích tạo ra các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính bằng cách sử

dụng các chỉ số tài chính cho các công ty ở Indonesia, bài nghiên cứu “ Indentifying

Financial Distress Condition in Indonesia” của Brahmin (2007) đã cố gắng để thử

nghiệm một mô hình kiệt quệ tài chính của một số công ty ở Indonesia, đặc biệt là các công ty công nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Jakarta Các nhân

tố chính của mô hình này là tỷ số tài chính và uy tín kiểm toán viên Biến độc lập được sử dụng trong bài nghiên cứu này là :

a) tỷ số tài chính không được điều chỉnh (X1) bao gồm : SETA, RETA, TDTA, NITA, FATA, IS và LNASET ;

b) tỷ số các ngành công nghiệp liên quan (X2), bao gồm : RI_SETA, RI_NITA, RI_RETA, RI_TDTA, RI_FATA, RI_IS ;

c) Danh tiếng của kiểm toán viên (X3)

Kiệt quệ tài chính là biến phụ thuộc (Y) Các công ty bị kiệt quệ tài chính là các công ty hủy bỏ niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán Jarkata, trong khi đó sàn giao dịch hủy bỏ niêm yết các công ty với tiêu chí như sau : thu nhập hoạt động âm, thu nhập ròng là âm, giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu âm, và công ty bị sát nhập, mua lại Có bốn dạng mô hình nghiên cứu, cụ thể là :

Mô hình I : Mô hình hồi quy logit dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh

Mô hình II : Mô hình hồi quy logit dựa trên tỷ lệ tương đối của ngành công nghiệp

Mô hình III : Mô hình hồi quy logit dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh và uy tín của kiểm toán viên

Mô hình IV : Mô hình hồi quy logit dựa trên các tỷ lệ tương đối của ngành công nghiệp và uy tín của kiểm toán viên

Kết quả nghiên cứu được như sau :

a) Tỷ lệ phần trăm của độ chính xác dự báo tổng thể của mô hình dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh (mô hình I) là 88.9% và tỷ lệ phần trăm của độ chính xác dự báo tổng thể của mô hình dựa trên các tỷ

lệ tương đối của ngành công nghiệp (mô hình II) là 83.3% Vì vậy, nhìn

mô hình dựa trên các tỷ số tài chính không được điều chỉnh tốt hơn trong việc dự đoán xác suất của các điều kiện được liệt kê và hủy bỏ niêm yết một công ty

b) Tỷ lệ phần trăm của của độ chính xác dự báo tổng thể của các mô hình dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh và uy tín của kiểm toán viên (mô hình III) là 88.9% và tỷ lệ phần trăm tổng thể tiên đoán chính xác của các mô hình dựa trên tỷ lệ tương đối của ngành công nghiệp và uy tín của kiểm toán viên (mô hình IV) là 84.4% Vì vậy, nhìn

mô hình dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh tốt hơn trong việc dự đoán xác suất được liệt kê và hủy bỏ niêm yết một công

ty

c) Đối với mức ý nghĩa 5%, các biến quan trọng thu được từ mỗi mô hình như sau:

i) Không có tỷ lệ tài chính đáng kể trong mô hình I

ii) Một biến đáng kể trong mô hình II là RI-TDTA

iii) Biến LN_ASSET đáng kể trong mô hình III

iv) Biến RI_TDTA đáng kể trong mô hình IV

1.1.5 Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), của

John R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan

Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), John

R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan xác định các yếu tố tác động đến việc mất khả năng thanh toán và dẫn đến kiệt quệ tài chính trong giai đoạn khủng hoảng

từ năm 1928 đến 1938 Tác giả tiến hành kiểm tra tác động của việc sử dụng nhiều

nợ cũng như các yếu tố, đặc điểm của công ty trong giai đoạn 1930 – 1938 như thế nào? Bài nghiên cứu đã kiểm tra toàn diện các yếu tố có thể tác động đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong thời kỳ khủng hoảng Tác giả không xác định hành

vi của doanh nghiệp là nguyên nhân hay đóng góp vào khủng hoảng Thay vào đó, tác giả giả định rằng cuộc khủng hoảng xảy ra ngoài ý muốn, và sử dụng môi trường này để nghiên cứu kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp

Bước đầu tiên, John R.Graham và đồng sự định lượng tổng số nợ tăng thêm

mà công ty sử dụng khi có ưu đãi thuế Tiếp theo, ông tìm bằng chứng cho việc tăng cường sử dụng nợ do ưu đãi thuế làm tăng khả năng bị kiệt quệ tài chính Đồng thời, nhóm tác giả cũng kiểm tra các đặc điểm của công ty có ảnh hưởng đến khả năng thanh toán và kiệt quệ tài chính của công ty hay không Tác giả sử dụng dữ liệu của các công ty công nghiệp trên sàn NYSE từ năm 1928 đến năm 1938 Sau

đó, nhóm tác giả cũng tiến hành một cuộc kiểm tra tương tự cho dữ liệu trong khoảng thời gian từ 2008 đến 2009

John R.Graham và đồng sự thực hiện hồi quy Binary Logistic bằng cách sử dụng DIS (DISTRESS) như là biến phụ thuộc DIS là một biến nhị phân, DIS nhận giá trị “1” trong những công ty bị kiệt quệ tài chính tại bất kỳ lúc nào trong cuộc

Đại suy thoái (1930 – 1938), và nhận giá trị “0” trong trường hợp ngược lại Các yếu tố này tập trung chủ yếu ở môi trường vi mô và các tỷ số tài chính của công ty, bao gồm :

- M/B : Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách

- RET : thu nhập

- VOL : sự biến động giá chứng khoán

- OPRO : lợi nhuận hoạt động

- Log(SIZ) : quy mô công ty

- LEV : tỷ số đòn bẩy

- Log(RAT) : mức xếp hạng tín nhiệm

- INV : đầu tư (INV)

- CUA : tài sản lưu động

- Log(AGE) tuổi công ty

- Pi : là xác suất công ty bị kiệt quệ tài chính

- 1 – Pi : xác suất công ty không bị kiệt quệ tài chính

Kết quả hồi quy của kiệt quệ tài chính trong giai đoạn 1928 – 1938 theo các biến giải thích năm 2008 như sau :

Bảng 1.1 Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong giai đoạn 1928 – 1938

Observations

Trong hình trên cho thấy hệ số ước tính của nhiều biến có dấu hiệu như mong đợi, mặc dù không phải tất cả đều có ý nghĩa John R.Graham và đồng sự cho thấy rằng tỷ lệ đòn bẩy và mức xếp hạng tín nhiệm trước khủng hoảng là một yếu tố

dự báo tích cực và đáng kể cho công ty trải qua kiệt quệ ở thập niên 30 Công ty có

sử dụng vốn vay cao thì có xác suất kiệt quệ tài chính cao hơn Cụ thể, sự gia tăng đòn bẩy một mức từ 11.1% lên 23.38% làm tăng xác xuất kiệt quệ lên 58.05% (từ 14.54% lên 22.98%) Sự gia tăng lớn trong xác suất kiệt quệ cung cấp bằng chứng mạnh mẽ rằng nợ có thể sẽ rất tốn kém trong một cú sốc kinh tế âm

Tương tự, mức xếp hạng tín nhiệm cũng có khả năng tiên đoán kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Với các doanh nghiệp trong mẫu, tăng mức xếp hạng lên

một bậc từ (BBB lên A) làm giảm xác suất kiệt quệ xuống 36.45% (từ 12.73% xuống 8.09%)

Như vậy, bài nghiên cứu đã xác định các công ty có sử dụng vốn vay cao và các công ty được xếp hạng tín nhiệm thấp có khả năng kiệt quệ tài chính cao trong quá trình suy thoái Khi thực hiện kiểm tra dữ liệu năm 2008 – 2009, nhóm tác giả

cũng tìm thấy kết quả tương tự

Bảng 1.2 Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong giai đoạn 2008 – 2009

bảng 1.2 Tương tự như bảng 1.1, trong cột (1) của bảng 1.2, nhóm tác giả thấy rằng đòn bẩy trước khi suy thoái là một dự báo tích cực và rất có ý nghĩa của kiệt quệ tháng 01/2008 và tháng 06/2011 Ngoài ra, ở cột (2) bảng 1.2, nhóm tác giả thấy rằng đánh giá tín nhiệm trước khi suy thoái có mối quan hệ phủ định với xác suất của một công ty trải qua kiệt quệ suốt năm 2008 đến tháng 06/2011 Trong cột (3), nhóm tác giả bao gồm cả tỷ lệ đòn bẩy và xếp hạng tín nhiệm trong hồi quy và thấy rằng đòn bẩy và xếp hạng tín nhiệm trước khi suy thoái tiếp tục dự đoán được kiệt quệ trong cuộc suy thoái 2008 – 2009 Về ý nghĩa kinh tế, gia tăng một độ lệch chuẩn đòn bẩy (từ một tỷ lệ nợ 24.23% lên 44.05%) làm tăng xác suất của kiệt quệ lên 31 điểm cơ bản ( từ 0.45% lên đến 0.76%, dựa trên hệ số trong cột (3)) Hơn nữa, mức xếp hạng tăng một bậc (ví dụ như gia tăng từ BB lên BBB) làm giảm xác suất của kiệt quệ là 38 điểm cơ bản (từ 0.67% xuống 0.29%)

Đồng thời, tác giả cũng chứng minh được rằng trong giai đoạn khủng hoảng, việc sử dụng đòn bẩy cao sẽ làm cho sự sụt giảm giá trị công ty càng trở nên nghiêm trọng Kết quả của bài nghiên cứu đã xác định được mức độ tác động của các yếu tố, đặc điểm công ty đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Mô hình này

sẽ được tác giả sử dụng để kiểm tra với các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh trong phần sau

1.2 Mô hình nghiên cứu

1.2.1 Các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính

Trong phần này, tác giả phát triển giả thuyết với các yếu tố tiềm năng có đóng góp vào kiệt quệ tài chính Vì bản chất dữ liệu công ty mà tác giả thu thập được, tác giả tập trung vào môi trường vi mô để giải thích kiệt quệ tài chính Tuy nhiên, tác giả cũng sử dụng các lý thuyết của kinh tế vĩ mô Các nhân tố tác giả phân tích sẽ được trình bày trong phần sau

1.2.1.1 Tỷ lệ nợ (tỷ lệ đòn bẩy)

Một cấu trúc vốn sử dụng nhiều nợ có thể là một cấu trúc vốn hướng tới mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp nhưng cũng ẩn chứa rất nhiều rủi ro Một khi sử dụng nợ không dựa trên những phân tích phù hợp với chu kỳ sống, đặc điểm

công ty… cộng với đầu tư vào những dự án kém hiệu quả thì có khả năng doanh nghiệp mất khả năng chi trả và dẫn đến phá sản

Trên lý thuyết cũng như trong thực tế, mục đích đầu tiên của việc sử dụng

nợ là đáp ứng cho nhu cầu hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Bên cạnh đó, trong khía cạnh quản trị tài chính doanh nghiệp thì đây còn là một vấn đề quan trọng bởi từ việc sử dụng nợ ở mức hợp lý sẽ có thể tối đa hóa giá trị doanh nghiệp đồng thời hưởng lợi từ tấm chắn thuế

Theo lý thuyết về cấu trúc vốn của Modigliani và Miller, một doanh nghiệp nên gia tăng nợ cho đến khi giá trị từ hiện giá của tấm chắn thuế vừa đủ để bù trừ bằng gia tăng của kiệt quệ tài chính Đôi khi kiệt quệ tài chính có thể đưa đến tình trạng phá sản, nhưng đôi khi nó chỉ có ý nghĩa là công ty gặp khó khăn, rắc rối về tài chính tạm thời Ở các mức nợ trung bình, xác suất kiệt quệ tài chính không đáng

kể, và chi phí kiệt quệ tài chính khá nhỏ làm cho lợi thế của tấm chắn thuế trở nên vượt trội Nhưng tại một thời điểm nào đó, kiệt quệ tài chính sẽ tăng nhanh với việc doanh nghiệp sẽ vay nợ thêm, chi phí kiệt quệ tài chính cũng lớn lên nhanh chóng, làm cho lợi ích thu được từ tấm chắn thuế của vay nợ cũng giảm đi và cuối cùng biến mất Khi một doanh nghiệp sử dụng nợ cũng đồng nghĩa với những rủi ro về tài chính

Bên cạnh đó, trong bối cảnh kinh tế sau cuộc khủng hoảng tài chính nghiêm trọng năm 2008, nền kinh tế đã dần hồi phục nhưng việc sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp còn gặp nhiều khó khăn, việc sử dụng nợ để sản xuất kinh doanh có thể không đem lại hiệu quả cao Với tình hình khó khăn chung, mức lãi suất ngân hàng cũng gia tăng ở mức cao, 14% / năm, chi phí lãi vay của doanh nghiệp có vay

nợ cũng khá lớn Từ những lý do đó cho thấy trong bối cảnh kinh tế suy thoái, việc

sử dụng nợ nhiều sẽ gia tăng rủi ro tài chính của doanh nghiệp và có thể dẫn đến kiệt quệ tài chính

Việc sử dụng nợ có thể có những mối tương tác với các cơ hội đầu tư Myers (1977) nhấn mạnh rằng một công ty có rắc rối với khoản nợ tồn đọng lớn

không có khả năng đảm nhiệm các dự án vừa phải nhưng có thể đảm nhiệm các dự

án có NPV dương bởi vì lợi ích có thể đổ dồn về các trái chủ hơn là các cổ đông

Một doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao đôi khi quá thận trọng khi thực hiện quyết định đầu tư, dễ dàng bỏ qua những cơ hội đầu tư tốt, đi ngược lại tiêu chí tối đa hóa giá trị doanh nghiệp Một vấn đề khác của doanh nghiệp khi sử dụng cấu trúc vốn thâm dụng nợ đó chính làm tình trạng đầu tư kém hiệu quả, đầu tư không vì mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp, hậu quả tất yếu là doanh nghiệp sẽ nhanh chóng rơi vào tình trạng khó khăn trong thực hiện các nghĩa vụ nợ

Giả thuyết thứ nhất về vô hiệu hóa đòn bẩy tài chính của tác giả là việc nợ không tác động đến xác suất các công ty xảy ra kiệt quệ tài chính Một lý thuyết thay thế là nợ cung cấp sự giám sát, giảm chi phí liên quan và cung cấp một cấu trúc hoạt động hiệu quả khi đối mặt với các cú sốc tiêu cực của nền kinh tế, và do đó giảm khả năng hoặc sự trầm trọng của kiệt quệ Một giả thuyết thay thế khác cho rằng sử dụng nhiều nợ có khả năng làm tăng chi phí kiệt quệ hơn mong đợi

1.2.1.2 Khả năng sinh lợi

Tỷ lệ này là một thước đo năng suất thực của tài sản công ty, độc lập với thuế hoặc các yếu tố đòn bẩy Khi sự tồn tại cuối cùng của một công ty được dựa trên khả năng sinh lợi của tài sản, tỷ lệ này dường như đặc biệt thích hợp cho các nghiên cứu về thất bại của công ty Hơn nữa, mất khả năng thanh toán hay khả năng phá sản xảy ra khi tổng nợ phải trả vượt quá giá trị hợp lý của tài sản công ty với giá trị được xác định bởi khả năng sinh lợi của tài sản Như chúng ta đã thấy, tỷ số này tốt hơn các thước đo khả năng sinh lợi khác, bao gồm dòng tiền Như vậy, một công

ty có EBIT trên tài sản càng thấp thì có khả năng dẫn đến kiệt quệ càng cao và ngược lại

Tác giả mong đợi rằng những công ty có lợi nhuận sau thuế cao hơn sẽ giúp các công ty có thể vượt qua được giai đoạn suy thoái, giảm khả năng rơi vào kiệt

quệ tài chính hơn

1.2.1.3 Tuổi và quy mô công ty

Trong một đóng góp quan trọng đối với các lý thuyết về sự phát triển của ngành công nghiệp, Jovanovic (1982) giới thiệu một mô hình thị trường với lựa chọn quan trọng của các công ty gia nhập thị trường Các công ty được giả định không biết năng suất của họ khi họ gia nhập vào thị trường Họ quan sát năng suất của các đối thủ cạnh tranh và tìm hiểu về năng suất tương đối của họ trong mối quan hệ với năng suất của các đối thủ cạnh tranh nếu như họ tiếp tục tồn tại trên thị trường Pakes (1998) đã cho thấy rằng nhiều thuyết minh của mô hình của Javanovic ngụ ý rằng phải mất thời gian cho các công ty tham gia thị trường để có thể thu thập đủ thông tin về thông số năng suất của công ty đó trước khi họ có thể quyết định rời khỏi hoặc ở lại thị trường Do đó, rủi ro tức thời của việc công ty tiến hành thanh lý đầu tiên tăng lên và sau đó giảm đi khi niềm tin của các công ty gia nhập vào thị trường vào sự chính xác của việc cập nhật và cải thiện năng suất của công ty đó

Trong mô hình khác của Jovanovic và MacDonald (1994) cũng như Klepper (1996), đổi mới là động lực đằng sau sự phát triển của công ty Jovanovic

và MacDonald (1994) cho thấy rằng đổi mới quá trình chủ yếu đang thách thức để

áp dụng cho các công ty nhỏ và do đó có thể buộc phải ra khỏi thị trường Mô hình của họ được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu từ ngành công nghiệp lốp xe của

Mỹ Các phương pháp tiếp cận của Klepper (1996) về cơ bản là trong cùng một cách như Javanovic và Mac Donald (1994) và cũng nhấn mạnh khả năng vượt trội của các công ty lớn hơn, lâu năm hơn để điều chỉnh những cải tiến quyết liệt

Liên quan chặt chẽ đến khả năng thích ứng với sự đổi mới quyết liệt là sự tiếp cận thị trường tín dụng Công ty lớn có thể dễ dàng hơn trong việc tiếp cận và nhận các nguồn hỗ trợ tài chính từ bên ngoài vì họ có nhiều tài sản hơn để thế chấp, điều này ngụ ý rằng quy mô của công ty có một tác động tích cực đến khả năng đưa công ty lún sâu vào kiệt quệ tài chính Về bộ máy tổ chức, công ty lớn hơn thì càng khó hơn trong việc linh động thay đổi bộ máy tổ chức, khó có thể giám sát người quản lý cũng như là nhân viên Có vẻ chắc chắn rằng quy mô công ty tối ưu được tính toán là sự cân bằng giữa sự linh động trong cơ cấu tổ chức, sức mạnh thị trường

đầu vào và sức mạnh thị trường đầu ra Như vậy, quy mô công ty có một tác động hình chữ U đối với khả năng kiệt quệ tài chính của công ty

1.2.1.4 Xếp hạng tín dụng

Tác giả kiểm tra xem cơ quan xếp hạng tín nhiệm có cung cấp một dịch vụ hữu ích trong những năm gần đây hay không Ở đây, có một cuộc tranh luận về vai trò của các cơ quan xếp hạng tín dụng, và cụ thể hơn, họ đã cung cấp được những thông tin gì về tài chính kế toán của công ty cho xã hội Tác giả đặt giả thuyết phản chứng rằng xếp hạng tín nhiệm không cung cấp được thông tin gì hơn so với các thông tin đã công bố và kê khai trước đó Theo giả thuyết này, sau khi nắm rõ về đặc điểm công ty, tác giả mong đợi rằng xếp hạng tín dụng sẽ không ảnh hưởng đến xác suất của kiệt quệ tài chính doanh nghiệp Tuy nhiên, theo thực tế thì các cơ quan xếp hạng tín dụng sẽ cung cấp nhiều thông tin hơn và vượt ra khỏi các thông

số tài chính kế toán đã được minh bạch trước đó Hơn nữa, xếp hạng tín dụng ngày càng được ưa chuộng và trở thành công cụ hữu ích cho xã hội

Đối với nhà đầu tư: xếp hạng tín dụng giúp các nhà đầu tư có thêm công cụ

đánh giá rủi ro tín dụng, giảm thiểu chi phí thu thập, phân tích, giám sát khả năng trả nợ của các tổ chức phát hành trái phiếu, công cụ nợ Đồng thời, mức lãi suất nhà đầu tư nhận được có thể cao hơn do giảm bớt được trung gian tài chính (ngân hàng) trong quá trình lưu thông tiền tệ

Đối với doanh nghiệp: xếp hạng tín nhiệm giúp các công ty mở rộng thị

trường vốn trong và ngoài nước, giảm bớt sự phụ thuộc vào các khoản vay ngân hàng Xếp hạng tín nhiệm cũng giúp duy trì sự ổn định nguồn tài trợ cho công ty, các công ty được xếp hạng cao có thể duy trì được thị trường vốn hầu như trong mọi hoàn cảnh, ngay cả khi thị trường vốn có những biến động bất lợi Xếp hạng tín nhiệm càng cao thì chi phí vay (lãi suất) càng giảm, các nhà đầu tư sẵn sàng nhận một mức lãi suất thấp hơn cho một chứng khoán an toàn hơn Xếp hạng tín nhiệm giúp cho nguồn tài trợ linh hoạt hơn, công ty phát hành có thể cơ cấu thời hạn và tổng giá trị chứng khoán phát hành một cách thích hợp

Đối với ngân hàng: xếp hạng tín nhiệm là cơ sở để quản trị rủi ro tín dụng

hạn chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu Đồng thời cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, tiến tới mức tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống ngân hàng

Đối với chính phủ và thị trường tài chính: xếp hạng tín nhiệm giúp thị

trường tài chính minh bạch hơn, nâng cao hiệu quả của nền kinh tế và tăng cường khả năng giám sát thị trường của chính phủ

Như vậy, sự thật không thể phủ nhận được, xếp hạng tín nhiệm có tầm ảnh hưởng tích cực, dù trực tiếp hay gián tiếp thông qua các yếu tố khác, và có một mối tương quan chặt chẽ đến xác suất của kiệt quệ tài chính doanh nghiệp Khi mức tín nhiệm của doanh nghiệp thay đổi, nó có thể tác động đến nhận thức của thị trường

về rủi ro tín dụng của doanh nghiệp đó, cùng với các nhân tố khác có thể làm cho giá cổ phiếu của công ty phát hành thay đổi

1.2.1.5 Khả năng thanh khoản và đầu tư ròng

Khả năng thanh toán thường được tính toán bằng tỷ số vốn lưu động chia cho tổng tài sản, là tỷ số thường xuyên tìm thấy trong các nghiên cứu tài chính của công ty, là một thước đo tỷ số tương đối của của các tài sản lưu động ròng của công

ty so với tổng vốn Theo kinh nghiệm thông thường, một công ty có một khoản lỗ phù hợp sẽ tương ứng với một khoản thu hẹp tài sản lưu động so với tổng tài sản

Tỷ số này cao chứng tỏ công ty có khả năng chi trả các khoản nợ đến hạn Như vậy, mối quan hệ giữa khả năng thanh toán với xác suất của kiệt quệ tài chính là hiện hữu Công ty có tỷ số thanh toán càng thấp thì xác suất kiệt quệ tài chính càng cao

và ngược lại

Tác dụng của việc đầu tư vào tài sản cố định sẽ giúp doanh nghiệp mở rộng

và phát triển hoạt động sản xuất kinh doanh, đem lại nhiều lợi ích cũng như cơ hội cho doanh nghiệp Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp hoạt động không hiệu quả, việc đầu

tư vào tài sản sẽ đem lại nhiều bất lợi cho doanh nghiệp Sau khủng hoảng kinh tế

2008, việc huy động vốn của doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn do lãi suất tăng cao

và chính sách thắt chặt tiền tệ của chính phủ Bên cạnh tốc độ tăng trưởng thấp về

doanh thu của các doanh nghiệp có thể dẫn đến khó khăn tài chính của doanh

nghiệp.Từ những lý do đó, tác giả kỳ vọng rằng có mối quan hệ giữa đầu tư ròng và

kiệt quệ tài chính trong mô hình của tác giả

1.2.2 Giới thiệu mô hình

Từ những phân tích trên, tác giả sử dụng mô hình logit để xác định tác động

của các nhân tố trên đến kiệt quệ tài chính doanh nghiệp Luận văn này dựa trên mô

hình của John R.Graham, Solani Hazarika và Narasiham đã đánh giá tổng thể các

yếu tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính để đưa ra mô hình các nhân tố tác

động đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Việt Nam được niêm yết

trên sàn HOSE trong giai đoạn 2010 - 2012 như sau :

- Pi : là xác suất công ty bị kiệt quệ tài chính

- 1 – Pi : là xác suất công ty không bị kiệt quệ tài chính

Trong đó :

- M/B : Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách

- RET : Lợi nhuận sau thuế

- VOL : sự biến động giá

- OPRO : Lợi nhuận hoạt động

- SIZ : quy mô doanh nghiệp

- LEV : tỷ số đòn bẩy

- RAT : mức xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp

- INV : Đầu tư

- CUA : tính thanh khoản

- AGE : tuổi của doanh nghiệp

Chương 2 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tác giả thu thập dữ liệu kế toán của doanh nghiệp từ các báo cáo tài chính, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp và từ trang web

www.cafef.com.vn Trang web này cung cấp một lịch sử ngắn gọn của công ty, bảng cân đối kế toán, báo cáo lãi lỗ và các thông tin hữu ích khác

Tác giả sử dụng một số nguồn dữ liệu để xác định công ty có trở nên kiệt quệ hay không trong năm 2011 và 2012 Nguồn đầu tiên là danh sách các công ty bị hủy niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE (ngoại trừ trường hợp sát nhập và chuyển sàn) trong năm 2011 - 2012 do thu thập được từ Công ty Viet Stock

Nguồn thứ hai là tác giả sử dụng các mã chứng khoán bị hạ bậc tín nhiệm từ

1 bậc trở lên Tác giả sử dụng nguồn của Công ty Xếp hạng tín nhiệm CRV Việt Nam, căn cứ trên mức xếp hạng tín nhiệm của năm 2011 so với 2010, nếu có công

ty nào bị bậc tín nhiệm được xem là có dấu hiệu kiệt quệ tài chính

Cuối cùng, tác giả sử dụng tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần của công ty để xác định công ty có trở nên kiệt quệ tài chính hay không Như đã trình bày ở phần I, công ty trở nên kiệt quệ tài chính là công ty mất khả năng chi trả các nghĩa vụ nợ của công ty Với tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần, công ty đã sử dụng mức nợ khá lớn, khả năng chi trả giảm Bên cạnh đó, tác giả kiểm tra các công ty có lợi nhuận sau thuế

âm liên tục trong các năm 2011 – 2012 Với tỷ lệ nợ cao, nghĩa vụ trả nợ lớn cộng với việc lợi nhuận của công ty âm liên tục, chúng ta dễ dàng nhận thấy tình trạng kiệt quệ của doanh nghiệp

Như vậy, tác giả sử dụng ba nguồn khác nhau để xác định các công ty kiệt quệ, và trong đa số trường hợp, sự xuất hiện của kiệt quệ được xác định từ nhiều nguồn hơn là một nguồn Tuy nhiên, tác giả chỉ mong đợi sự xuất hiện dấu hiệu của kiệt quệ từ một trong những nguồn của tác giả đã nêu trên để xác định công ty đang hoặc đã rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính

Tác giả tìm kiếm cơ sở dữ liệu trên cho bất kỳ dấu hiệu nào của kiệt quệ trong thời kỳ từ tháng 01/2010 đến tháng 06/2012 Tác giả phân loại một công ty được xem là rơi vào tình trạng kiệt quệ nếu ít nhất một trong những điều sau đây xảy ra : Công ty có các thông tin công bố như : phá sản, giải thể, thanh lý, cam kết của một tòa án nào đó ra lệnh phải tổ chức lại, tái cấu trúc vốn khi cổ phiếu của nó được phân loại là “ vô giá trị: ; các công ty bị hủy niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán hoặc có tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần lớn hơn 1 (100%) và lợi nhuận sau thuế âm liên tục trong hai năm 2011 – 2012

2.3 Biến giải thích

Trong phần này, tác giả sẽ thực hiện định nghĩa các biến giải thích đồng thời chỉ rõ cách tính của chúng

Tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của công ty (M/B) được xác

định là giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của cổ phiếu của công ty và được sử dụng để đo lường các cơ hội tăng trưởng Nếu một doanh nghiệp đang bán cổ phần với mức giá thấp hơn giá trị sổ sách của nó (tức là M/B nhỏ hơn 1), khi đó có hai trường hợp sẽ xảy ra : một là thị trường đang nghĩ rằng giá trị tài sản của công ty đang bị thổi phồng quá mức ; hai là thu nhập trên tài sản của công ty quá thấp Nếu như điều kiện đầu tiên xảy ra, các nhà đầu tư nên tránh xa cổ phiếu này bởi vì giá trị tài sản của công ty sẽ nhanh chóng được thị trường điều chỉnh về đúng giá trị thật Còn nếu điều thứ hai đúng, thì khả năng lãnh đạo mới của công ty hoặc các điều kiện kinh doanh mới sẽ đem lại những triển vọng kinh doanh cho công ty, tạo dòng thu nhập dương và tăng lợi nhuận cho các cổ đông Điều này phản ánh công ty đang gặp khó khăn và khó thu hút vốn hơn Ngược lại, nếu một công ty có giá trị thị trường của cổ phiếu lớn hơn giá trị sổ sách thì đây là dấu hiệu cho thấy công ty làm

ăn khá tốt, thu nhập trên tài sản cao

Biến động giá (VOL), tác giả lấy trung bình giá chứng khoán hàng tuần của

từng công ty trong năm 2010 Tác giả chọn một ngày bất kỳ trong tuần để lấy đại diện giá chứng khoán của tuần đó, tổng cộng 52 tuần trong năm, sau đó tính độ lệch chuẩn của nó để làm đại diện cho biến động giá cổ phiếu trên thị trường

Thu nhập của công ty (RET), trong bài phân tích này, tác giả định nghĩa

thu nhập của công ty là lợi nhuận sau thuế của công ty Dữ liệu này phản ánh thu nhập của công ty sau khi đã trừ đi tất cả các khoản chi phí

Lợi nhuận hoạt động (OPRO) được đo lường bằng thu nhập trên tài sản và

được định nghĩa là thu nhập trước thuế và lãi vay (EBIT) chia cho tổng tài sản Lưu

ý rằng, EBIT không trực tiếp bị ảnh hưởng bởi mức độ nợ của công ty

Quy mô của doanh nghiệp (SIZ), theo như trong nghiên cứu của Shumway

(2001) về xác suất kiệt quệ, quy mô của doanh nghiệp được đo bằng Logarit của giá trị vốn hóa thị trường của công ty trong một năm chia cho tổng số vốn hóa thị trường của tất cả các công ty trên sàn HOSE trong năm đó

Đòn bẩy doanh nghiệp (LEV), tác giả đo lường đòn bẩy doanh nghiệp

bằng tỷ lệ của tổng nợ trên giá trị sổ sách của tài sản Tổng nợ bao gồm tất cả các hình thức nợ, các khoản nợ thể hiện trên bảng cân đối kế toán Tác giả sử dụng đòn bẩy sổ sách chứ không phải đòn bẩy thị trường

Xếp hạng tín nhiệm (RAT), tác giả sử dụng kết quả xếp hạng tín nhiệm

năm 2011 cho các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE được đánh giá bởi Công Ty Cổ Phần Xếp Hạng Tín Nhiệm Doanh Nghiệp Việt Nam CRV như một phương pháp đo lường khả năng trả nợ của một công ty cũng như chất lượng tổng thể của nó Chúng ta gán mỗi mức đánh giá xếp hạng bằng một con số tương ứng,

Tuổi của công ty (AGE) là số năm kể từ công ty đã được thành lập đến năm

2010 Tác giả cũng sử dụng Logarit của tuổi doanh để đưa vào phân tích

2.4 Biến kiểm soát

Vốn đầu tư (INV) và tính thanh khoản (CUA) được đưa vào như các biến kiểm soát

Đầu tư (INV) được tính bằng sự khác biệt giữa tổng tài sản cố định ròng

đầu năm và cuối năm 2009 chia cho tổng tài sản cố định đầu năm

Tính thanh khoản (CUA) : tác giả đo lường tính thanh khoản là tỷ lệ tài sản

lưu động ( tiền mặt, hàng tồn kho và các khoản phải thu) chi cho tổng tài sản

2.5 Mô hình nghiên cứu:

Tình trạng kiệt quệ xuất phát từ những nguyên nhân khác nhau Điều đó có nghĩa là xác suất rơi vào của công ty/doanh nghiệp sẽ là một hàm số phụ thuộc vào những nhân tố ảnh hưởng đến nó Do đó, để định lượng ảnh hưởng của một số biến

số kinh tế lên xác suất kiệt quệ của công ty/doanh nghiệp, đề tài thiết lập một mô hình hồi quy logistic mà biến phụ thuộc có giá trị bằng 1 nếu doanh nghiệp bị kiệt quệ và bằng 0 nếu doanh nghiệp không bị kiệt quệ

Mô hình logit xác định nhân tố tác động đến xác suất rơi vào kiệt quệ của doanh nghiệp:

P = f(M/B,LEV,LOG(RAT),INV,CUA,OPRO,Log(SIZ), LOG(AGE),RET, VOL)

Chương 3 : Nội dung và kết quả nghiên cứu

3.1 Các yếu tố dự báo kiệt quệ tài chính

Như đã dự báo ở phần 3, chúng ta đã cùng nhau phân tích các yếu tố như : giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (M/B), lợi nhuận sau thuế (RET), sự biến động của giá chứng khoán (VOL), lợi nhuận hoạt động (OPRO), quy mô công ty (Log(SIZ)), tỷ số đòn bẩy (LEV), mức xếp hạng tín dụng (Log(RAT)), đầu tư (INV), tài sản lưu động (CUA), tuổi công công ty (Log(AGE)) để đánh giá mức độ đóng góp vào dự báo kiệt quệ tài chính cho mẫu 252 công ty trên sàn chứng khoán HOSE

3.1.1 Thống kê mô tả biến, kiểm tra tự tương quan

Các dữ liệu tài chính của công ty trong năm 2010 được sử dụng trong bài

nghiên cứu này

Bảng 3.1 : Mô tả dữ liệu thống kê

Quan

sát Trung bình Trung vị Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

RET 252 145.227475 44.400585 388.4814132 -153.95933 3615.49294

OPRO 252 0.092103452 0.06462 0.203139683 -0.30787 2.74226 SIZ 252 0.003123571 0.00131 0.005948347 0.00023 0.04492

INV 252 0.342378611 0.06778 1.2208261 -0.95716 12.64808 CUA 252 0.571565159 0.613465 0.236587867 0.02906 0.99863

Bảng 3.1 thống kê số liệu trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, cực đại và cực tiểu của tất cả các biến của mẫu được lựa chọn cuối cùng được sử dụng trong bài nghiên cứu trong suốt giai đoạn 2010 – 2012

Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (M/B) của công ty trung bình khoảng 30.65%, lớn nhất là 118.84% và nhỏ nhất bằng 0, cho thấy sự biến động không lớn

lắm của giá trị thị trường trên giá trị sổ sách trong giai đoạn sau khủng hoảng 2008, với độ lệch chuẩn 19.78%

Giá trị lợi nhuận sau thuế (RET) trung bình ở mức 145.22 tỷ, cao nhất la 3,615.49 tỷ và nhỏ nhất là -153.96 tỷ, chúng ta thấy rằng sự chênh lệch rất lớn giữa các công ty cùng ngành và khác ngành

Độ biến động giá cổ phiếu (VOL) của các doanh nghiệp không cao, có thể nói trong năm 2010 giá cổ phiếu trên thị trường không biến động

Chúng ta thấy lợi nhuận hoạt động trên với tổng tài sản (OPRO) của mẫu là rất thấp, trung bình 9.21%, có thể thấy trong năm 2010, hoạt động kinh doanh không được khả quan lắm

Dựa trên quy mô (SIZ) của các công ty chúng ta thống kê được, có thể thấy mẫu điều tra của của chúng ta gồm các công ty có tính đại diện cho ngành và tổng quan thị trường, với công ty lớn nhất có kích cỡ chiếm 4.49% tổng vốn hóa thị trường

Dựa vào thống kê thì chúng ta thấy được rằng tỷ lệ tài sản lưu động hiện tại trên tổng tài sản (CUA) của các công ty là khá cao, trung bình 57.15% và cao nhất

là 99,86%, trong khi đó thì mức độ đầu tư (INV) của các công ty trên tài sản lại thấp, cho thấy các công ty giai đoạn này đang e dè về vấn đề đầu tư, các công ty đầu

tư mạnh chủ yếu là các công ty đầu tư và xây dựng Mẫu của tác giả bao gồm các công ty rất đa dạng về tuổi (AGE), lâu đời nhất là 59 năm và trẻ nhất là 1 năm, và với độ tuổi trung bình là 13 năm

Ngoài ra, chúng ta hãy cùng nhìn lại 2 biến giải thích rất quan trọng của mô hình là tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV) và xếp hạng tín nhiệm (RAT) Chúng ta thấy rằng các công ty sử dụng nợ rất cao, trung bình 47.54% trên tổng tài sản, cao nhất

có công ty sử dụng đến 95.08% Có thể thấy trong năm 2010, đa số các công ty đều

sử dụng nợ cao, điều tra sâu hơn ở phần sau, chúng ta sẽ thấy tác động của việc sử dụng nợ như thế nào Thứ hai là biến xếp hạng tín nhiệm, theo thống kê thì ta thấy