Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Dự báo kiệt quệ tài chính tại các công ty niêm yết Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:100

Thêm vào BST

Báo xấu

10
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài nghiên cứu hy vọng góp phần tạo thêm một mô hình dự báo mới bằng sự kết hợp các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô trong một mô hình. Đồng thời hỗ trợ các doanh nghiệp có biện pháp ngăn chặn kịp thời các tổn thất có thể xảy ra; nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong một nền kinh tế ngày càng cạnh tranh “khốc liệt”; giúp các chủ nợ, các nhà đầu tư cũng như các tổ chức tín dụng sẽ đưa ra các quyết định đúng đắn và phù hợp hơn.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Dự báo kiệt quệ tài chính tại các công ty niêm yết Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ MAI HƯƠNG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ MAI HƯƠNG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng Mã số: 60 34 02 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Lê Thị Lanh Tp. Hồ Chí Minh – Năm 2016
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS Lê Thị Lanh. Các số liệu và kết quả được trình bày trong luận văn là trung thực, khách quan, chưa được công bố trong bất cứ công trình nào khác. Tp.Hồ Chí Minh, Ngày tháng năm 2016 Tác giả luận văn
MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ......................................................................................1 1.1 Lý do chọn đề tài ..............................................................................................1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................3 1.3 Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu ..............................................3 1.4 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................3 1.5 Ý nghĩa của nghiên cứu ...................................................................................4 1.6 Kết cấu bài nghiên cứu ....................................................................................4 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY .......................................................................5 2.1 Cơ sở lý thuyết về kiệt quệ tài chính ..............................................................5 2.1.1 Bản chất của kiệt quệ tài chính....................................................................5 2.1.2 Hệ quả của kiệt quệ tài chính ......................................................................6 2.2 Các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính ...........................................8 2.2.1 Các nghiên cứu sử dụng các yếu tố tài chính ..............................................8 2.2.2 Các nghiên cứu sử dụng các yếu tố thị trường ..........................................13 2.2.3 Các nghiên cứu sử dụng các yếu tố vĩ mô .................................................15 2.2.4 Các nghiên cứu kết hợp các yếu tố thị trường, tài chính và vĩ mô ...........16 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..................................................22 3.1 Lựa chọn mô hình dự báo kiệt quệ tài chính tại các công ty niêm yết Việt Nam .......................................................................................................................22 3.1.1 Mô hình Logit lý thuyết.............................................................................22 3.1.2 Lựa chọn mô hình dự báo kiệt quệ tài chính .............................................24
3.2 Mô tả biến .......................................................................................................25 3.3 Thu thập và xử lý dữ liệu ..............................................................................40 3.4 Phương pháp kỹ thuật ...................................................................................42 3.4.1 Các thước đo lường hiệu quả của mô hình ................................................42 3.4.2 Các kiểm định được sử dụng trong nghiên cứu ........................................43 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN..............................46 4.1 Kết quả thống kê mô tả và kiểm định tương quan các biến độc lập .........46 4.1.1 Kết quả thống kê mô tả..............................................................................46 4.1.2 Kết quả kiểm định tương quan các biến độc lập .......................................50 4.2 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Logit ..................................................53 4.2.1 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Logit ................................................53 4.2.2 Hiệu chỉnh mô hình ...................................................................................56 4.2.3 Kết quả đo lường hiệu ứng biên ................................................................60 4.3 Kết quả lựa chọn mô hình dự báo kiệt quệ tài chính .................................63 4.3.1 Kết quả đo lường khả năng dự báo của các mô hình hiệu chỉnh ..............65 4.3.2 Kết quả kiểm định các giá trị AUC ...........................................................66 4.3.3 Bảng phân loại độ chính xác .....................................................................68 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ......................................................................................72 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT AUC: Vùng diện tích dưới đường cong ROC EBIT: Thu nhập trước thuế, lãi vay EBITDA: Thu nhập trước thuế, lãi vay và khấu hao FTSE: Thị trường chứng khoán thời đại tài chính (Financial Times Stock Exchange) HNX: Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HOSE: Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh IFS: Thống kê tài chính quốc tế (International Financial Statistics) IMF: Quỹ tiền tệ quốc tế MDA: Phân tích đa yếu tố phân biệt (Multiple Discriminant Analysis) ROC: Đặc trưng hoạt động tiếp nhận (Receiver Operating Characteristics) ROC Curve: Đường cong ROC TANH: Hàm lượng giác tang (Hyperbolic tangent) TCTK: Tổng cục thống kê VIF: Nhân tử phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor) WTO: Tổ chức thương mại thế giới
DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu về phá sản ........................................................18 Bảng 2.2: Tổng hợp các nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính ............................19 Bảng 3.1: Thống kê số quan sát bị kiệt quệ và không bị kiệt quệ tài chính (bao gồm 593 doanh nghiệp, trong giai đoạn 2009-2015) ........................................................29 Bảng 3.2: Tổng hợp các biến độc lập trong mô hình hồi quy Logit .........................38 Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến độc lập ..............................................................47 Bảng 4.2: Kiểm định sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm quan sát kiệt quệ và không kiệt quệ tài chính ............................................................................................48 Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan và đa cộng tuyến .............................................52 Bảng 4.4: Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Logit ...............................................54 Bảng 4.5: Kết quả hồi quy Logit của các mô hình hiệu chỉnh .................................58 Bảng 4.6: Tác động của các yếu tố đến xác suất kiệt quệ tài chính theo mô hình AMD3 với nghiên cứu gốc........................................................................................59 Bảng 4.7: Kết quả đo lường hiệu ứng biên ...............................................................61 Bảng 4.8: Kết quả đo lường hiệu quả của các mô hình hiệu chỉnh...........................64 Bảng 4.9: Kiểm định sự khác biệt giữa giá trị AUC của mô hình AMD 1, AMD 2, AMD 4, AMD 5 và AMD 3 ......................................................................................67 Bảng 4.10: Bảng phân loại độ chính xác ..................................................................70
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 4.1: Đường cong ROC của AMD 1, AMD 2, AMD 4, AMD 5 và AMD 3 .............. 67
1 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU 1.1Lý do chọn đề tài Việc gia nhập WTO đã mở ra cơ hội lớn cho hàng hóa và dịch vụ của Việt Nam với một thị trường rộng lớn hơn. Sau hơn 8 năm gia nhập WTO, kinh tế Việt Nam đã phát triển mạnh mẽ trên mọi lĩnh vực, đặc biệt trong lĩnh vực thương mại, dịch vụ. Bên cạnh những cơ hội mới khi gia nhập WTO, Việt Nam sẽ phải đối mặt với những thách thức khó khăn phía trước. Cụ thể, đó là sự cạnh tranh ngày càng trở nên “khốc liệt” hơn giữa các doanh nghiệp trong nước với các doanh nghiệp nước ngoài, và kể cả các doanh nghiệp trong nước với nhau ngay chính trên “sân nhà”. Một viễn cảnh xấu có thể xảy ra đối với các doanh nghiệp là rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hoặc thậm chí phá sản, giải thể. Và điều này đã thực sự xảy ra. Theo số liệu của TCTK (2013), số doanh nghiệp gặp khó khăn phải giải thể hoặc ngừng hoạt động là 60,737 doanh nghiệp. Con số này còn tiếp tục gia tăng trong năm 2014, cả nước có 67,823 doanh nghiệp gặp khó khăn buộc phải giải thể, hoặc đăng ký tạm ngừng hoạt động có thời hạn, hoặc ngừng hoạt động chờ đóng mã số doanh nghiệp hoặc không đăng ký (TCTK , 2014). Thị trường chứng khoán Việt Nam cũng không là một ngoại lệ. Trong 3 năm 2012, 2013 và 2014 danh sách các doanh nghiệp đăng ký xin hủy niêm yết xuất hiện ngày càng nhiều trong các báo cáo thường niên của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội và Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh. Từ năm 2012 đến năm 2014, số doanh nghiệp xin hoặc bị hủy niêm yết bắt buộc lần lượt là 20, 41 và 32 doanh nghiệp. Trong đó nguyên nhân chủ yếu là hoạt động kinh doanh bị thua lỗ liên tiếp trong 3 năm, hoặc số lỗ lũy kế lớn hơn vốn điều lệ của doanh nghiệp. Như vậy, có thể thấy rằng nền kinh tế Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế chung của thế giới. Bên cạnh những cơ hội tốt được mở ra , các doanh nghiệp Việt Nam đang phải đối mặt với những thách thức và khó khăn trong cạnh tranh mà có thể dẫn đến tình trạng kiệt quệ tài chính, thậm chí là phá sản, giải thể. Ngoài ra, nguy cơ bị kiệt quệ tài chính cũng bắt nguồn từ các chi phí tài chính cố định cao (liên quan đến vấn đề cấu trúc vốn của doanh
2 nghiệp hoặc liên quan đến những bất ổn của thị trường tài chính, nền kinh tế làm lãi suất tăng cao); tài sản của doanh nghiệp kém thanh khoản (khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền kém, tốn nhiều chi phí) và sự yếu kém trong quản trị doanh nghiệp (Milton, 2002). Vì vậy việc dự báo khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính là một trong những vấn đề cốt lõi trong hoạt động quản trị tài chính giúp các nhà quản trị đưa ra những quyết định đúng đắn, phù hợp nhằm “giải cứu” doanh nghiệp thoát khỏi nguy cơ lâm vào tình trạng bị kiệt quệ tài chính, và duy trì sự tồn tại, phát triển của doanh nghiệp. Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng lâm vào kiệt quệ tài chính. Trong đó có các yếu tố ảnh hưởng từ bên trong doanh nghiệp như các yếu tố tài chính (Beaver, 1966; Altman, 1968; Ohlson ,1980); các yếu tố ảnh hưởng từ bên ngoài như các yếu tố thị trường (Campbell và cộng sự, 2008; Pindado và cộng sự, 2008), các yếu tố vĩ mô (Alifiah, 2014; Bhattacharjee và Han, 2014). Có nhiều nghiên cứu có sự kết hợp giữa các yếu tố với nhau trong một mô hình nghiên cứu. Campbel và cộng sự (2008) đã kết hợp các yếu tố tài chính và các yếu tố thị trường; Bhattacharjee và Han (2014) kết hợp các yếu tố tài chính và các yếu tố vĩ mô; Tinoco và Wilson (2013), Christidis và Gregory (2010) đã kết hợp cả ba yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô. Nhưng có rất ít các nghiên cứu phân tích, xem xét về tính hiệu quả của việc kết hợp đồng thời các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô vào trong một mô hình dự báo kiệt quệ tài chính (Tinoco và Wilson, 2013). Xuất phát từ các vấn đề nêu trên, bài nghiên cứu “DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT VIỆT NAM” được thực hiện nhằm xem xét tính hiệu quả của sự kết hợp 3 yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô trong một mô hình dự báo kiệt quệ tài chính.
3 1.2Mục tiêu nghiên cứu Dự báo kiệt quệ tài chính tại các công ty niêm yết Việt Nam trên cơ sở ứng dụng mô hình dự báo của Tinoco và Wilson(2013) (mô hình kết hợp đồng thời các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô). 1.3Đối tượng nghiên cứu vàphạm vi nghiên cứu  Đối tượng nghiên cứu Dự báo kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.  Phạm vi nghiên cứu Mẫu dữ liệu gồm 593 doanh nghiệp phi tài chính (các doanh nghiệp thuộc tất cả các ngành ngoại trừ ngành tài chính) được niêm yết trên HNX và HOSE, trong giai đoạn 7 năm từ năm 2009 đến 2015. Mẫu quan sát bao gồm hai nhóm: nhóm các doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính và nhóm doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính.Việc thu thập dữ liệu để tính toán các biến số trong mô hình được lấy từ các báo cáo tài chính năm, các báo cáo thường niên đã kiểm toán của các doanh nghiệp, giai đoạn từ 2009-2015. Nguồn dữ liệu này được cung cấp bởi công ty cổ phần StockPlus. Dữ liệu về các biến số vĩ mô được thu thập từ IFS cũng trong giai đoạn 2009-2015. 1.4 Phương pháp nghiên cứu Để giải quyết vấn đề biến phụ thuộc là nhị phân, bài nghiên cứu sử dụng mô hình Logit để ước lượng các tham số hồi quy, qua đó dự báo khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Nhằm đáp ứng điều kiện của mô hình hồi quy Logit là hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không nghiêm trọng, nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Ngoài ra, nghiên cứu cũng thực hiện các kiểm định khác như: kiểm định sự khác biệt trung bình giữa hai mẫu độc lập, nhằm gia tăng nhận định về các đặc trưng giữa nhóm
4 kiệt quệ tài chính và không kiệt quệ tài chính; kiểm định phi tham số Mann – Whitney, nhằm kiểm định sự khác nhau giữa các giá trị AUC của các mô hình. 1.5Ý nghĩa của nghiên cứu Bài nghiên cứu hy vọng góp phần tạo thêm một mô hình dự báo mới bằng sự kết hợp các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô trong một mô hình. Đồng thời hỗ trợ các doanh nghiệp có biện pháp ngăn chặn kịp thời các tổn thất có thể xảy ra; nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong một nền kinh tế ngày càng cạnh tranh “khốc liệt”; giúp các chủ nợ, các nhà đầu tư cũng như các tổ chức tín dụng sẽ đưa ra các quyết định đúng đắn và phù hợp hơn. 1.6 Kết cấu bài nghiên cứu Bài nghiên cứu được kết cấu thành 5 chương như sau: CHƯƠNG 1: Giới thiệu tổng quan về nghiên cứu; CHƯƠNG 2: Tổng quan lý thuyết về kiệt quệ tài chính và các nghiên cứu trước đây; CHƯƠNG 3: Phương pháp nghiên cứu; CHƯƠNG 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận; CHƯƠNG 5: Kết luận.
5 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1Cơ sở lý thuyết về kiệt quệ tài chính 2.1.1Bản chất của kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính là tình trạng mà doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn hay đáp ứng một cách khó khăn cho các chủ nợ, đôi khi kiệt quệ tài chính có thể dẫn đến phá sản (Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2007).Việc doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, cụ thể như sau: Thứ nhất: Thiếu khả năng liên kết với thị trường vốn. Có rất nhiều ví dụ về các doanh nghiệp có nhu cầu thanh khoản, có tiềm năng tăng trưởng, và điều “sống còn” cuối cùng là khả năng kết nối vào các thị trường vốn. Đối với các doanh nghiệp, không được tiếp cận với thị trường vốn khi cần thiết là một điều chắc chắn doanh nghiệp lâm vào tình trạng khó khăn về tài chính. Thứ hai: Sự suy giảm về hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp là một lý do phổ biến dẫn đến mất khả năng chi trả các khoản nợ đến hạn. Các lý do dẫn đến sự suy giảm như vậy thì rất nhiều, chẳn hạn như: các cuộc suy thoái theo chu kỳ kinh tế, lạm phát chi phí, cạnh tranh, luật định/bãi bỏ luật định, sản phẩm hoặc dịch vụ có tính cạnh tranh, kế hoạch kinh doanh không thực tế, hay quản lý yếu kém. Hiếm khi các trường hợp xảy ra đồng thời, chỉ là một trong những yếu tố trên xảy ra dẫn tới sự suy giảm hiệu suất hoạt động. Có thể có một sự kết hợp của các yếu tố trên dẫn đến sự xuống cấp như vậy, mà tại đó các doanh nghiệp sẽ ngừng hoạt động trong tình trạng kiệt quệ tài chính.
6 Thứ ba: Sự suy yếu trong tổ chức bộ máy kế toán. Kế toán tài chính theo nguyên lý chuẩn mực kế toán (GAAP1) là một hệ thống trong đó các báo cáo được thực hiện một cách cứng nhắc theo các quy định, trong khi đó mô tả về thực tế còn hạn chế và trong nhiều trường hợp lại không thực tế. Trọng tâm của các nhà phân tích cổ phiếu là nhằmvào những gì các con sốcủa GAAP thể hiện, trong khi tình trạng kiệt quệ hoặc giá trị đầu tư, trọng tâm lại là những con số mang tính ý nghĩa. Ngoài ra nguy cơ kiệt quệ tài chính gia tăng khi doanh nghiệp có những chi phí tài chính cố định cao (liên quan đến vấn đề sử dụng nợ), tài sản doanh nghiệp kém thanh khoản (khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền chậm hoặc tốn kém chi phí), doanh thu nhạy cảm với sự biến động của nền kinh tế. Quan điểm về kiệt quệ tài chính có thể nhìn nhận từ góc độ phá sản của doanh nghiệp. Foster (1986) cho rằng nộp đơn xin phá sản được xem là dấu hiệu cho biết doanh nghiệp đó đang bị kiệt quệ tài chính. Theo Jones và Hensher (2004) có hai tình trạng mà một doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán được xem là kiệt quệ tài chính. Tình trạng thứ nhất: doanh nghiệp mất khả năng thanh toán đối với các khoản nợ đến hạn. Tình trạng thứ hai: doanh nghiệp nộp đơn xin phá sản. Hay Bruwer và Hamman (2006) cũng xác định một doanh nghiệp lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính khi nó nộp đơn xin phá sản hoặc hủy niêm yết hoặc tái cấu trúc toàn diện bộ máy tổ chức. Như vậy trong các nghiên cứu thực nghiệm về kiệt quệ tài chính, các nhà nghiên cứu có thể xem một doanh nghiệp lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính khi nó bị phá sản. 2.1.2Hệ quả của kiệt quệ tài chính Doanh nghiệp khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ phải gánh chịu nhiều hệ quả nghiêm trọng, gây tổn thất “nặng nề” cho doanh nghiệp. Các hệ quả mà kiệt quệ tài chính có thể kể đến như sau: 1 GAAP: Generally Accepted Accounting Principles
7 Thứ nhất: Kiệt quệ tài chính gây ra các mâu thuẫn quyền lợi giữa cổ đông và chủ nợ ,làm cản trở các quyết định đúng đắn về hoạt động đầu tư và tài trợ của doanh nghiệp. Có thể phân tích cụ thể như sau:  Về phía các cổ đông Họ thường từ bỏ mục tiêu thông thường là tối đa hóa giá trị thị trường của doanh nghiệp và thay vào đó là mục tiêu hạn hẹp hơn là quyền lợi riêng của mình. Họ có khuynh hướng thực hiện các “trò chơi” (ý đồ) riêng mà phần thiệt hại sẽ do các trái chủ gánh chịu. Ví dụ như việc cổ đông chấp nhận các dự án mạo hiểm trên tư tưởng “được ăn cả ngã về không” khi tài sản của doanh nghiệp không đủ để trả nợ, nếu dự án này thành công thì doanh nghiệp vực dậy được, còn nếu thất bại thì phần thiệt hại trái chủ sẽ gánh chịu; hay cổ đông có thể từ chối đóng góp cổ phần để đầu tư vào các dự án tốt có lợi cho doanh nghiệp vì lợi ích này phải được chia sẻ với các trái chủ. Ngoài ra còn có các trò chơi khác như thu tiền và bỏ chạy dưới hình thức cổ tức bằng tiền mặt; kéo dài thời gian trả nợ hay phát hành thêm nhiều nợ để thu lãi từ lỗ vốn của các trái chủ cũ khi tất cả nợ trở nên rủi ro hơn. Khi doanh nghiệp càng lâm vào tình trạng khó khăn, càng không có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ thì sự hấp dẫn của các trò chơi càng lớn và xác suất cổ đông thực hiện ý đồ của mình càng cao, điều này rõ ràng là rất tốn kém cho doanh nghiệp vì các trò chơi này đều mang ý nghĩa các quyết định tồi về đầu tư và hoạt động; dẫn đến sự sụt giảm giá trị thị trường của toàn doanh nghiệp.  Về phía các trái chủ Họ nhận thức rằng các ý đồ đó có thể được thực hiện với rủi ro do họ gánh chịu, nên họ đã tự bảo vệ bằng cách thực hiện các trò chơi riêng của mình. Tuy nhiên, để thực hiện “trò chơi”, các chủ nợ cũng phải tốn kém chi phí. Biện pháp nào cũng có cái giá phải trả riêng của nó, ta phải chi trả thêm tiền để có thể tiết kiệm được tiền. Ngoài chi phí cho việc soạn thảo các hợp đồng phức tạp, các trái chủ còn phải tốn thêm tiền cho các hoạt động kiểm tra, giám sát kết quả thực thi hợp đồng. Các chủ
8 nợ phải dự báo được chi phí này và thường đòi mức đền bù cao hơn dưới hình thức lãi suất cao hơn, như vậy nó cũng chính là một loại chi phí đại diện của nợ – cuối cùng sẽ do các cổ đông chi trả. Thứ hai: Kiệt quệ tài chính còn ảnh hưởng đến tài sản của doanh nghiệp. Khi lâm vào khó khăn, muốn thanh lý chẳng hạn, giá trị thu được từ việc thanh lý tài sản sẽ nhỏ hơn. Các tài sản bị ảnh hưởng nghiêm trọng nhất là các tài sản vô hình như giá trị thương hiệu, công nghệ, vốn nhân lực, hình ảnh doanh nghiệp. Thứ ba:Khi doanh nghiệp trong tình trạng khó khăn hầu hết nhân viên luôn cảm thấy căng thẳng, họ lo sợ mất việc nên cố gắng tìm kiếm những cơ hội nghề nghiệp mới. Những người giỏi thường sẽ rời bỏ doanh nghiệp, những người ở lại thường làm việc với tâm trạng không tập trung, kém hiệu quả. Như vậy, tổn thất này cũng được xem như là chi phí kiệt quệ tài chính. Thứ tư: Các khách hàng và các nhà cung cấp cũng sẽ không muốn gánh chịu rủi ro khi giao dịch với những doanh nghiệp đang lâm vào kiệt quệ tài chính. Khách hàng không sẵn lòng ứng trước tiền hàng hoặc nhà cung cấp không muốn bán chịu.Doanh nghiệp còn có thể mất đi những đối tác quan trọng. Cả đầu ra và đầu vào đều bị sụt giảm làm tình hình hoạt động của doanh nghiệp càng khó khăn hơn. 2.2Các nghiên cứu trước đây vềkiệt quệ tài chính Nội dung trong phần này, nghiên cứu sẽ trình bày các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về dự báo kiệt quệ tài chính. Qua đó nghiên cứu sẽ lựa chọn cách tiếp cận vềdự báo kiệt quệ tài chính ở góc độ mới. 2.2.1Các nghiên cứu sử dụng các yếu tố tài chính Năm 1932, Fitzpatrick là một trong những người khởi xướng nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính, phá sản. Trong nghiên cứu về dự báo phá sản, ông đã lựa chọn một mẫu nghiên cứu gồm 19 doanh nghiệp và dựa trên các dấu hiệu tài chính chia các doanh nghiệp thành hai nhóm: nhóm phá sản và nhóm không phá sản. Và ông
9 đã tìm thấy bằng chứng rằng tỷ số tài chính như: lãi ròng trên vốn cổ phần, vốn cổ phần trên tổng nợ là hai tỷ số có khả năng dự báo về phá sản cao nhất. Hơn 60 năm sau, các nghiên cứu về phá sản mới “bùng phát” trở lại. Beaver (1966), Altman(1968), Altman và cộng sự (1977), Ohlson(1980) là những nghiên cứu “châm ngòi” cho những xu hướng mới, mô hình mới trong dự báo kiệt quệ tài chính, phá sản. Năm 1966, Beaver đã tiến hành chọn mẫu gồm 79 doanh nghiệp bị phá sản thuộc 38 ngành khác nhau tại Mỹ,giai đoạn từ 1954 – 1964, mẫu được lấy từ báo cáo ngành của hãng xếp hạng tín nhiệm Moody. Ông đã áp dụng phương pháp chọn mẫu cặp, tức là tương ứng một doanh nghiệp vỡ nợ thì sẽ có một doanh nghiệp hoạt động bình thường trong cùng ngành và cùng quy mô. Beaver chọn ra 30 tỷ số tài chính, được chia thành 6 nhóm bao gồm: nhóm tỷ số dòng tiền, nhóm các tỷ số thu nhập ròng, nhóm tỷ số đòn bẩy tài chính, nhóm tỷ số tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, nhóm tỷ số tài sản thanh khoản trên nợ ngắn hạn và nhóm tỷ số sinh lợi nhằm kiểm định khả năng dự báo phá sản của các tỷ số này từ 1 đến 5 năm trước khi sự kiện phá sản xảy ra. Kết quả cuối cùng cho thấy, các tỷ số tài chính đơn lẻ có khả năng dự báo phá sản tốt, và khi tăng số năm dự báo lên 5 năm thì tỷ lệ phân loại sai có tăng nhưng không đáng kể. Đặc biệt tỷ số dòng tiền hoạt động trên tổng nợ có khả năng dự báo lên đến 87% trước 1 năm bị phá sản. Beaver đã đúc kết 6 tỷ số đại diện cho các tỷ số trên có thể dự báo được phá sản: dòng tiền hoạt động trên tổng nợ(đại diện cho nhóm tỷ số dòng tiền), thu nhập ròng trên tổng tài sản (đại diện nhóm các tỷ số thu nhập ròng), tổng nợ trên tổng tài sản (đại diện nhóm tỷ số đòn bẩy tài chính), vốn luân chuyển trên tổng tài sản (đại diện nhóm tỷ số tài sản thanh khoản trên tổng tài sản), tỷ số thanh toán hiện hành (đại diện nhóm tỷ số tài sản thanh khoản trên nợ ngắn hạn) và tỷ số (tài sản thanh khoản nhanh trừ nợ ngắn hạn) chia cho chi phí hoạt động hàng ngày (đại diện nhóm tỷ số sinh lợi). Năm 1968, Altman xây dựng mô hình dự báo phá sản điểm Z (Z-Score) bằng kỹ thuật Phân Tích Đa Yếu Tố Phân Biệt (MDA), trên cơ sở kế thừa nghiên cứu của
10 Beaver (1966). MDA là một kỹ thuật được sử dụng để phân lớp các quan sát vào trong một nhóm dựa trên các đặc trưng của quan sát đó (Rettig, 1964). Kỹ thuật thống kê này tạo ra một kết hợp tuyến tính – các đặc trưng sao cho phân biệt tốt nhất giữa các nhóm. Chỉ số Z-Score trong mô hình được tính toán dựa trên 5 tỷ số tài chính – kế toán: vốn luân chuyển trên tổn tài sản, lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, thu nhập trước thuế, lãi vay (EBIT) trên tổng tài sản, giá trị thị trường của cổ phiếu trên giá trị sổ sách của nợ, doanh thu trên tổng tài sản. Trong nghiên cứu này Altman đã chọn ra 66 doanh nghiệp đã cổ phần hóa trong ngành sản xuất tại Mỹ, trong đó có 33 doanh nghiệp bị phá sản trong giai đoạn 1946 – 1965. Kết quả cho thấy, điểm Z < 1.81 được phân loại là phá sản, Z > 2.99 được phân loại là không phá sản, 1.81 < Z < 2.99 là “khu vực xám”, khu vực cảnh báo, tức là có thể doanh nghiệp bị phá sản hoặc không bị phá sản, điểm Z càng gần về 1.81 thì khả năng phá sản càng cao, và ngược lại Z càng gần 2.99 thì khả năng phá sản thấp. Mô hình điểm Z của Altman (1968) có thể cho kết quả dự báo chính xác lên đến 95% trước 1 năm sự kiện phá sản xảy ra. Điều này cung cấp thêm bằng chứng cho sự hữu íchcủa các tỷ số tài chính – kế toán trong dự báo phá sản. Gần 10 năm sau, Altman và cộng sự (1977) đã cho ra một mô hình dự báo mới – mô hình ZETA, trong một nghiên cứu về phá sản tại Mỹ. Mô hình đã lựa chọn các nhóm tỷ số tài chính sau để đưa vào mô hình: nhóm tỷ số khả năng thanh khoản, nhóm tỷ số vốn hóa, nhóm tỷ suất sinh lợi, nhóm đòn bẩy tài chính. Kết quả là mô hình ZETAcó khả năng dự báo lên đến 5 năm trước khi phá sản xảy ra. Mô hình có độ chính xác khá cao, 70% trước 5 năm khi sự kiện phá sản xảy ra, và 96% trước 1 năm. Các tỷ số có khả năng dự báo trong mô hình ZETA là: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ số khả năng thanh toán lãi vay(đo lường bằng EBIT / chi phí lãi vay), tỷ số thanh toán hiện hành, quy mô doanh nghiệp (đo lường bằng tổng tài sản), tỷ số vốn hóa (đo lường bằng giá trị vốn hóa thị trường / tổng nguồn vốn), tỷ suất sinh lợi tích lũy (đo lường bằng lợi nhuận giữ lại / tổng tài sản). Năm 1980, Ohlson đã chỉ trích những giả định ràng buộc của kỹ thuật MDA như: các biến độc lập đưa vào mô hình phải tuân theo phân phối chuẩn, ma trận hệ số
11 tương quan giống nhau giữa các nhóm doanh nghiệp kiệt quệ và không kiệt quệ , đồng thời cũng đã giới thiệu một kỹ thuật thống kê kinh tế lượng dựa trên mô hìnhLogit. So với phương pháp MDA, ưu điểm của phương pháp Logit là không đưa ra các giả định về phân phối chuẩn, ma trận hệ số tương quan. Đồng thời, phương pháp này cho biết được xác suất xảy ra kiệt quệ của doanh nghiệp là bao nhiêu trong khi đó phương pháp MDA chỉ cho biết có kiệt quệ hay không kiệt quệ hoặc có thuộc vùng cảnh báo kiệt quệ hay không. Ohlson (1980) đã chọn một mẫu dữ liệu gồm 105 doanh nghiệp phá sản và 2058 doanh nghiệp không phá sản tại Mỹ, thời kỳ 1970 – 1976. Ông cũng đã tuyển chọn 9 tỷ số tài chính đại diện cho 9 biến độc lập trong mô hình Logit. Kết quả của mô hình Logit cho thấy mức độ dự báo chính xác phá sản lần lượt là 96.1%, 95.5%, 92.8% tương ứng với khả năng dự báo là 1 năm, 2 năm, 1 hoặc 2 năm. Các tỷ số có khả năng dự báo phá sản trong mô hình của Ohlson: quy mô doanh nghiệp [log(tổng tài sản/GNP)], tổng nợ trên tổng tài sản, thu nhập ròng trên tổng tài sản, dòng tiền hoạt động trên tổng nợ, thay đổi trong thu nhập ròng (thu nhập ròng năm t – thu nhập ròng năm t-1)/(|thu nhập ròng năm t| + |thu nhập ròng năm t-1|), chênh lệch giữa tổng nợ so với tổng tài sản (bằng 1, nếu tổng nợ lớn hơn tổng tài sản, và ngược lại thì bằng 0). Năm 1984, Zmijewski cũng đã cho thấy khả năng dự báo của các tỷ số tài chính như: tổng tài sản trên tổng nợ, thu nhập ròng trên tổng tài sản và tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn bằng mô hình Logit, khi ông nghiên cứu về dự báo phá sản gồm 129 doanh nghiệp phá sản tại Mỹ, giai đoạn từ 1972-1978. Shumway (2001) đã thu thập bộ dữ liệu gồm 300 doanh nghiệp bị phá sản niêm yết tại Mỹ, giai đoạn từ 1962-1992. Thông qua việc ứng dụng mô hình Hazard (mô hình Logit động) để dự báo phá sản, ông kết luận các tỷ số sau có khả năng dự báo phá sản doanh nghiệp: tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản, EBIT trên tổng tài sản và giá trị vốn hóa thị trường trên tổng nợ. Một số nghiên cứu khác gần đây về dự báo kiệt quệ tài chính vẫn áp dụng các tỷ số tài chính vào mô hình nghiên cứu.Trong nghiên cứu Agarwal và Taffler (2007), hai
12 tác giả đã nghiên cứu dự báo phá sản các doanh nghiệp tại Anh bằng mô hình điểm Z (giai đoạn 1968-1993), với một mẫu gồm 25,688 quan sát. Hai ông cũng đã tìm thấy bằng chứng về khả năng dự báo phá sản của những tỷ số tài chính sau: tỷ số thanh khoản [(tài sản có tính thanh khoản nhanh – nợ ngắn hạn) / chi phí hoạt động hàng ngày], thu nhập trước thuế trên nợ ngắn hạn, tài sản ngắn hạn trên tổng nợ, nợ ngắn hạn trên tổng tài sản. Một nghiên cứu khác của Altman và Sabato (2007) trên một mẫu gồm 2,000 doanh nghiệp niêm yết tại Mỹ, giai đoạn từ 1994-2002 đã có một kết luận về hiệu quả dự báo của các tỷ số tài chính sau thông qua ứng dụng mô hình Logit: khả năng thanh toán lãi vay ( đo lường bằng EBITDA / chi phí lãi vay), thu nhập giữ lại trên tổng tài sản, tiền trên tổng tài sản, nợ ngắn hạn trên giá trị sổ sách của vốn cổ phần, EBITDA trên tổng tài sản. Nghiên cứu của Christidis và Gregory (2010) khi ứng dụng mô hình Hazard (mô hình Logit động) trong dự báokiệt quệ tài chính với một mẫu quan sát gồm 589 doanh nghiệpniêm yết ở Anh (giai đoạn 1978-2006) cũng có kết luận về các tỷ số tài chính sau có khả năng dự báo phá sản: tổng nợ trên tổng tài sản, vốn luân chuyển trên tổng tài sản, dòng tiền trên tổng tài sản, thay đổi trong thu nhập ròng, dòng tiền hoạt động trên tổng nợ, tỷ số thanh toán nhanh.Monti và Garcia (2010) trong một nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên 45 tỷ số tài chính bằng mô hình Logit, mẫu thực hiện trên 86 doanh nghiệp tại Argentina. Hai tác giả đã tìm ra được khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các tỷ số sau: tỷ số nợ ngắn hạn trên tổng tài sản , lãi vay trên tổng nợ, tỷ suất sinh lợi từ hoạt động trên doanh thu và phần trăm thay đổi trong ROE. Bae (2012) đã sử dụng 11 tỷ số tài chính trong nghiên cứu dự báo kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp sản xuất Hàn Quốc. Trong nghiên cứu này, Bae đã đưa vào nhiều mô hình khác nhau: mạng thần kinh nhân tạo (ANN), MDA, Logit, RSVM, MLP, C5.0 nhằm tìm ra mô hình dự báo tốt nhất. Trong một nghiên cứu khác của Mondal và Roy (2013) các chỉ báo tài chính về tình trạng “sức khỏe” của doanh nghiệp trong ngành thép tại Ấn Độ, đã cho thấy rằng tỷ lệ tăng trưởng trong lợi nhuận sau thuế và tỷ số nợ trên vốn cổ phần có ý nghĩa cao trong dự báo tình trạng “sức khỏe” doanh nghiệp. Lin và cộng sự (2014) đã đưa 44 tỷ số tài chính vào trong mô hình