Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng data mining dự báo kiệt quệ tài chính ở các công ty được niêm yết tại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:93

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong luận văn sẽ áp dụng phương pháp khai phá dữ liệu (data mining) để dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty Việt Nam.Từ đó xem xét những chỉ số tài chính nào hiệu quả nhất trong dự báo và xác định khung thời gian dự báo nào là hiệu quả nhất. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng data mining dự báo kiệt quệ tài chính ở các công ty được niêm yết tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH HỒ THỊ THANH THẢO ỨNG DỤNG DATA MINING DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH Ở CÁC CÔNG TY ĐƯỢC NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp. Hồ Chí Minh – 2016
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH HỒ THỊ THANH THẢO ỨNG DỤNG DATA MINING DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH Ở CÁC CÔNG TY ĐƯỢC NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. Nguyễn Thị Ngọc Trang Tp. Hồ Chí Minh – 2016
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này là kết quả nghiên cứu của chính cá nhân tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang – Giảng viên Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. TP. Hồ Chí Minh, ngày 31 tháng 10 năm 2016 Hồ Thị Thanh Thảo
MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU .....................................................................................................................1 1 Lý do nghiên cứu ..............................................................................................1 2 Mục tiêu nghiên cứu .........................................................................................1 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.....................................................................2 4 Phương pháp nghiên cứu ..................................................................................2 5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài ..............................................................................2 6 Kết cấu luận văn ................................................................................................2 Chương 1 – CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH ........................................................................................................................4 1.1 Kiệt quệ tài chính và những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh tế......................................................................................................4 1.1.1 Kiệt quệ tài chính ....................................................................................4 1.1.2 Những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh tế .................................................................................................................9 1.2 Các kỹ thuật thống kê được sử dụng phổ biến để dự báo kiệt quệ tài chính ... .....................................................................................................................12 1.2.1 Phân tích phân biệt (DA) ......................................................................12 1.2.1.1 Phân tích phân biệt đơn biến của Beaver ..............................................12 1.2.1.2 Phân tích phân biệt đa biến của Altman ................................................14
1.2.2 Kỹ thuật phân tích Logit .......................................................................17 1.2.2.1 Phân tích Logit của Ohlson (1980) .......................................................17 1.2.2.2 Nghiên cứu của Ying Wuang và Michael Campbell (2010) .................19 1.2.2.3 Nghiên cứu của Dionysios Polemis và Dimitrios Gounopoulos (2012) ...........................................................................................................................20 1.2.3 Phương pháp máy học dựa trên trí tuệ thông minh nhân tạo. ...............22 Chương 2 – DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ DỮ LIỆU (DATA MINING) ....................................................................................24 2.1 Tổng quan về Khai phá dữ liệu (Data mining) ............................................24 2.1.1 Khái niệm của Data mining ..................................................................24 2.1.2 Nhiệm vụ của Data Mining ...................................................................24 2.1.3 Ứng dụng của Data Mining: .................................................................25 2.2 Một số thuật toán sử dụng trong Data mining .............................................25 2.2.1 Neural network (NN) ............................................................................25 2.2.2 Thuật toán cây quyết định Decision tree (DT) .....................................27 2.2.3 Support Vector Machine (SVM) ..........................................................28 2.3 Áp dụng Data mining trong dự báo kiệt quệ tài chính ................................31 Chương 3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.........................................................33 3.1 Thu thập dữ liệu ...........................................................................................33 3.2 Các biến sử dụng trong nghiên cứu .............................................................34 3.3 Chuẩn bị dữ liệu ..........................................................................................40 Chương 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ ..................46 4.1 Thuật toán cho kết quả dự báo tốt nhất .......................................................46 4.2 Khung thời gian nào để dự báo là tốt nhất ..................................................51
4.3 Các tỷ số nào là quan trọng nhất trong dự báo kiệt quệ tài chính ...............52 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ...................................................................................61 Kết luận .................................................................................................................61 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo ...............................................62 TÀI LIỆU THAM KHẢO ...........................................................................................1
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ANN Artificial Neural Network DT Decision tree NN Neural network SVM Support Vector Machine
DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Mức trung bình của các chỉ số tài chính dùng phân loại doanh nghiệp trong nghiên cứu của Beaver (1966) ..................................................................................13 Bảng 1.2 Xếp loại trái phiếu Mỹ dựa trên chỉ số mô hình EMS ..............................16 Bảng 2.1 Một số hàm truyền trong mạng neural yk = f(ak) .....................................27 Bảng 3.1 Các chỉ số tài chính được dùng để dự báo trong luận văn ........................34 Bảng 3.2 Các công ty có lợi nhuận ròng âm liên tục 2 năm 2011 và 2012 ..............41 Bảng 3.3 Các công ty có lợi nhuận ròng âm liên tục 2 năm 2012 và 2013 ..............42 Bảng 3.4 Các công ty có lợi nhuận ròng âm liên tục 2 năm 2013 và 2014 ..............44 Bảng 4.1 Kết quả dự báo của thuật toán DT khi sử dụng bộ dữ liệu gồm 26 tỷ số tài chính ..........................................................................................................................46 Bảng 4.2 Kết quả dự báo của thuật toán NN khi sử dụng bộ dữ liệu gồm 26 tỷ số tài chính ..........................................................................................................................47 Bảng 4.3 Kết quả dự báo của thuật toán SVM khi sử dụng bộ dữ liệu gồm 26 tỷ số tài chính .....................................................................................................................48 Bảng 4.4 Tổng hợp kết quả dự báo của thuật toán khi sử dụng bộ dữ liệu gồm 26 tỷ số tài chính ................................................................................................................48 Bảng 4.5 Các biến có ý nghĩa trong dự báo kiệt quệ tài chính khi sử dụng dữ liệu ở năm t – 3 (năm 2012) ................................................................................................53 Bảng 4.7 Các biến có ý nghĩa trong dự báo kiệt quệ tài chính khi sử dụng dữ liệu ở năm t – 1 (năm 2014) ................................................................................................55 Bảng 4.8 Các tỷ số tài chính có nghĩa quan trọng trong dự báo kiệt quệ tài chính ..56 Bảng 4.9 Kết quả dự báo của các thuật toán khi sử dụng bộ dữ liệu gồm 09 tỷ số tài chính ..........................................................................................................................57
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1 Cấu trúc của một neural .............................................................................26 Hình 2.2 Support vector machine .............................................................................30 Hình 2.3 Mô tả các bước thực nghiệm để dự báo kiệt quệ tài chính ........................32 Hình 4.1 Độ chính xác của các thuật toán theo từng khung thời gian .....................49 Hình 4.2 Độ phủ của các thuật toán theo từng khung thời gian ...............................50 Hình 4.3 Trung bình độ chính xác của các thuật toán ..............................................50 Hình 4.4 Trung bình độ phủ của các thuật toán .......................................................51 Hình 4.5 Độ chính xác của các thuật toán theo từng khung thời gian .....................52 Hình 4.6 Độ chính xác của các thuật toán theo hai bộ dữ liệu(Sử dụng khung thời gian t -1) ....................................................................................................................58 Hình 4.7 Độ chính xác của các thuật toán theo hai bộ dữ liệu (Sử dụng khung thời gian t -2) ....................................................................................................................58 Hình 4.8 Độ chính xác của các thuật toán theo hai bộ dữ liệu (Sử dụng khung thời gian t -3) ....................................................................................................................59
1 MỞ ĐẦU 1 Lý do nghiên cứu Dự báo kiệt quệ tài chính là một chủ đề đáng quan tâm trong những thập kỷ qua vì tầm quan trọng rất lớn của nó cho các công ty niêm yết, các nhà đầu tư, các chủ nợ, các nhà quản lý và thậm chí cả nền kinh tế của một quốc gia (Wanke,Barros, & Faria, 2014). Nếu dự đoán kiệt quệ tài chính là đáng tin cậy, các nhà quản lý của các công ty có thể bắt đầu các biện pháp khắc phục hậu quả để tránh suy giảm trước khi cuộc khủng hoảng xảy ra và các nhà đầu tư có thể nắm bắt được tình hình lợi nhuận của các công ty niêm yết và điều chỉnh các chiến lược đầu tư của họ để tối ưu hóa các khoản đầu tư. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của thị trường vốn và hội nhập của nền kinh tế toàn cầu đã tăng số lượng của các công ty bị khủng hoảng tài chính trong những năm qua. Theo thống kê của Vietstock, tính đến thời điểm tháng 8/2014 có 28 cổ phiếu trước nguy cơ bị hủy niêm yết bắt buộcvà 41 doanh nghiệp thua lỗ hai năm liên tiếp và lỗ lũy kế vượt vốn. Doanh nghiệp phá sản sẽ gây ra nhiều tác động tiêu cực cho cả xã hội và nền kinh tế. Điều này gây ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế Việt Nam vốn đang trong giai đoạn hội nhập. Thêm vào đó, việc bắt buộc hủy niêm yết gây ra tâm lý hoang mang cho nhà đầu tư làm ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển. Do đó, rất cần thiết để thiết lập sớm một hệ thống cảnh báo hiệu quả để dự báo kiệt quệ tài chính từ đó có thể quản trị doanh nghiệp tốt hơn, góp phần phát triển thị trường chứng khoán và nền kinh tế. 2 Mục tiêu nghiên cứu Trong luận văn sẽ áp dụng phương pháp khai phá dữ liệu (data mining) để dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty Việt Nam.Từ đó xem xét những chỉ số tài chính nào hiệu quả nhất trong dự báo và xác định khung thời gian dự báo nào là hiệu quả nhất.
2 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Các công ty cổ phần của Việt Nam được đưa vào diện kiểm soát đặc biệt khi thua lỗ 2 năm liên tiếp từ năm 2011 – 2015 và những công ty không đưa vào diện kiểm soát đặc biệt từ năm 2011 – 2015 tại Sở Giao dịch chứng khoán Tp.HCM và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội. 4 Phương pháp nghiên cứu Sử dụng phương pháp khai phá dữ liệu (data mining) để nhận biết được sớm những dấu hiệu của sự suy giảm lợi nhuận của công ty.Đồng thời chỉ ra những chỉ số tài chính hiệu quả nhất trong dự báo kiệt quệ tài chính của công ty. 5 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài Đề tài với mục đích là để dự báo kiệt quệ tài chính thật sự có ý nghĩa đối với nhiều chủ thể khác nhau trong nền kinh tế từ chính bản thân các doanh nghiệp đến các đối tượng khác như nhà đầu tư, các đối tác, các ngân hàng và cả chính phủ. Phương pháp để dự báo dễ sử dụng, dữ liệu dùng để phân tích đưa ra dự báo là có sẳn, có thể tự thu thập dễ dàng. Chính hai yếu tố trên đã đem lại ý nghĩa thực tiễn của đề tài. 6 Kết cấu luận văn Luận văn được viết thành hai phần chính: Phần mở đầu sẽ nêu rõ lý do nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu. Trong phần này cũng trình bày ý nghĩa thực tiễn của đề tài nghiên cứu. Phần thứ hai là nội dung chính của luận văn được chia thành ba chương. - Chương 1 là tổng quan vấn đề cần nghiên cứu. Trong chương này sẽ nêu bật được Kiệt quệ tài chính là gì, ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể khác nhau trong nền kinh tế và tổng quan các nghiên cứu trước đây về dự báo kiệt quệ tài chính. - Trong chương 2 tác giả trình bày dự báo kiệt quệ tài chính bằng phương pháp khai phá dữ liệu. Trong nội dung chương này sẽ khái quát về
3 phương pháp khai phá dữ liệu, các thuật toán sử dụng trong khai phá dữ liệu và ứng dụng của khai phá dữ liệu trong dự báo kiệt quệ tài chính. - Tiếp đến là áp dụng phương pháp khai phá dữ liệu để dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty cổ phần được niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX sẽ được trình bày ở chương 3. Trong chương này sẽ trình bày cụ thể việc thực nghiệm bao gồm việc thu thập dữ liệu, miêu tả các biến sử dụng trong dự báo, thực hiện thí nghiệm, đọc hiểu và đánh giá kết quả dự báo. Cuối cùng thay cho lời kết của luận văn là phần kết luận, hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.
4 Chương 1 – CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH 1.1 Kiệt quệ tài chính và những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh tế 1.1.1 Kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính là một khái niệm với nghĩa khá rộng, nó thể hiện tình trạng các doanh nghiệp phải đối mặt với khó khăn về tài chính.Thuật ngữ phổ biến nhất sử dụng để mô tả những tình trạng này là “thất bại” (failure), “mất thanh khoản” (insolvency), “vỡ nợ” (default), và “phá sản” (bankruptcy). Thất bại (failure): Altman và Hotckiss (2005) định nghĩa “thất bại”theo chuẩnkinh tế học, nghĩa là “tỷ suất sinh lợi thực tế trên vốn đầu tư, cùng với các tỷ số khác để đánh giá rủi ro, là thấp hơn liên tục và đáng kể so với các tỷ số của các đầu tư tương đương trên thị trường, hoặc doanh thu không đủ bù đắp chi phí của công ty”. Tuy nhiên, định nghĩa như trên vẫn chưa đủ, bởi vì mặc dù có doanh thu không đủ bù đắp chi phí hoặc tỷ suất sinh lợi thực trên vốn đâu tư thấp hơn so với tỷ số của các đầu tư tương đương trên thị trường thì một công ty trong tình huống này cũng có thể tiếp tục hoạt động kinh doanh nếu các nhà đầu tư đồng ý chấp nhận mức tỷ suất sinh lợi thấp. Vì vậy, rất khó để phân loại một công ty đối mặt các tình huống ở trên như một doanh nghiệp kiệt quệ tài chính. Một quan điểm khác, dựa theo chuẩn tài chính, “thất bại” là việc dòng tiền của doanh nghiệp không đủ để thỏa mãn nghĩa vụ tài chính hiện tại. Các nghĩa vụ tài chính này bao gồm việc không thể giải quyết nợ đối với các nhà cung cấp tín dụng và người lao động, hoặc gánh chịu tổn thất từ quá trình pháp lý diễn ra dai dẳng, hoặc không thể hoàn trả nợ gốc và lãi vay (Wruck, 1990). Từ các quan điểm trên, “thất bại” của công ty được chia làm 2 loại, đó là: “thất bại kinh tế” (economic failure) và “thất bại tài chính” (financial failure). Andrade và Kaplan (1998) nhấn mạnh cần thiết phải phân biệt giữa “thất bại tài chính” và “thất bại kinh tế”. Hai ông định nghĩa rằng một công ty vi phạm việc trả nợ là “thất
5 bại tài chính”, còn một công ty đang thua lỗ trong hoạt động kinh doanh là “thất bại kinh tế”. Ở một quan điểm phổ biến khác, “thất bại tài chính” được định nghĩa là việc công ty bất lực trong việc hoàn thành các nghĩa vụ nợ.Tuy nhiên, một công ty không đủ khả năng thanh toán các khoản nợ cũng có thể xảy ra ngay cả khi công ty có giá trị tài sản ròng dương (Gaughan, 2011). Như vậy, có thể hiểu rằng bên cạnh tình trạng “bất lực” của công ty trong việc trả nợ, thì tình trạng “khó khăn” của công ty trong việc thanh toán các khoản nợ cũng được xem là “thất bại tài chính”. Cuối cùng, cần nhấn mạnh rằng “thất bại tài chính” không đồng nghĩa với “phá sản” hay “giải thể”. Bởi vì, tất cả các công ty khi gặp khó khăn trong hoạt động kinh doanh thì đều sẽ trải qua “thất bại tài chính” và “thất bại kinh tế”, nhưng chỉ một số công ty trong số đó sẽ đi đến “phá sản” hay “giải thể” chứ không phải tất cả. Mất thanh khoản (insolvency): là một dạng khác đểmô tảkết quảhoạt động kinhdoanh thất bại và kiệt quệ tài chính. Một công ty “mất thanh khoản” có thể đượcđịnh nghĩa là không đủ khả năng để hoàn thành các nghĩa vụ tài chính bao gồm cả các khoản nợ đối với người lao động, nhà cung cấp, chủ nợ (Shrader và Hickman, 1993). Mất thanh khoản thể hiện kết quả hoạt động kém liên quan đến vấn đề về thanh khoản và giá trị ròng của doanh nghiệp âm (Zopounidis & Dimitras, 1998). Các đối tượng thường gặp nhất trở nên mất thanh khoản là do vay nợ quá nhiều. Định nghĩa trên giống với định nghĩa “thất bại tài chính” của Whitaker (1999) và Wruck (1990). Thực tế, Wruck (1990) nhấn mạnh rằng, mặc dù “mất thanh khoản” là khác biệt so với “thất bại tài chính”, nhưng 2 khái niệm này vẫn được sử dụng thay thế lẫn nhau. Wruck (1990), Ross và cộng sự (2003) chia khái niệm “mất thanh khoản” thành 2 dạng: do giá trị và do dòng tiền.
6 Quan điểm “mất thanh khoản do giá trị” cho rằng việc mất thanh khoản xảy ra khi giá trị thị trường các tài sản của công ty là thấp hơn so với giá trị các khoản nợ, theo đó, khái niệm này còn được hiểu là giá trị kinh tế ròng âm. Ngoài ra, kiệt quệ tài chính cũng có thể bắt nguồn từ “mất thanh khoản do dòng tiền”; nói cách khác, công ty này không thể tạo ra đủ dòng tiền để đảm bảo các nghĩa vụ tài chính hiện tại. Trường hợp này còn được gọi là “mất thanh khoản kỹ thuật” (technical insolvency). Vỡ nợ (default): là một khái niệm tài chính khácliên quan đến kiệt quệtài chính. “Vỡ nợ” được thể hiện như là tình trạng khi một công ty không thể trả được nợ gốc hay lãi đối với chủ nợ khi chúng đến hạn, và do đó, vi phạm điều kiện của hợp đồng tín dụng, dẫn đến các hành động pháp lý (Altman và Hotchkiss, 2005). Ross, Westerfield và Jaffe (2002) nói rằng '' khủng hoảng tài chính là một tình huống mà dòng tiền hoạt động của một công ty không đủ để đáp ứng nghĩa vụ hiện tại (như tín dụng thương mại hoặc chi phí lãi vay) và công ty buộc phải nhận những hành động trừng phạt'' Gilson và cộng sự (1990) và Altman và Hotchkiss (2005) tách khái niệm “vỡ nợ” ra làm 2 phạm trù riêng: “vỡ nợ thanh toán” do không thể trả nợ gốc và lãi đến hạn, và “vỡ nợ kỹ thuật” do vi phạm các điều khoản hợp đồng tín dụng của công ty. Ngoài ra, có sự nhầm lẫn phổ biến giữa “mất thanh khoản” và “vỡ nợ”. Cần có sự phân biệt rõ ràng giữa hai khái niệm này. Theo đó, để phân biệt giữa “vỡ nợ” (default) và “mất thanh khoản” (insolvency), cần tham chiếu đến thời điểm đáo hạn (date of maturity) của nợ. Một công ty có thể ở trong tình trạng “mất thanh khoản” trong một khoảng thời gian dài. Tuy nhiên, chỉ đến thời điểm nợ đáo hạn, công ty mới được xem là “vỡ nợ”, và khi đối mặt với với sự kiện này, công ty sẽ cố gắng tái thương thảo hợp đồng tín dụng và tái cấu trúc nợ (đảo nợ) trước khi tình trạng “phá sản” (bankruptcy) bắt đầu. Phá sản (bankruptcy): cũng là khái niệm tài chính liên quan đến kiệt quệ tài chính.
7 Altman (1993) đưa ra một mô tả và định nghĩa hoàn chỉnh của kiệt quệ tài chính và chỉ ra rằng phá sản là định nghĩa pháp lý gần nhất của khủng hoảng tài chính. “Phá sản” là việc công ty đệ trình đơn xin phá sản chính thức đến tòa án và được tòa án phê duyệt cho phép phá sản. Diễn biến sau đó sẽ theo 2 hướng: công ty bán tài sản để trả nợ (thanh lý tài sản) hoặc nổ lực thực hiện một chương trình tái cấu trúc (Altman và Hotchkiss, 2005). Zmijewski (1984) định nghĩa kiệt quệ tài chính là hành động nộp đơn nộp đơn xin phá sản. Tuy nhiên, nhiều công ty đã rơi vào kiệt quệ tài chính chưa bao giờ nộp đơn phá sản, do quá trình sáp nhập hoặc tư nhân hóa, trong khi đó những công ty có tình trạng tốt thường nộp đơn phá sản để tránh thuế và các vụ kiện tốn kém (Theodossiou, Kahya, Saidi & Philippatos, 1996). Trong các nghiên cứu thực tiễn, “phá sản” (bankruptcy), “thất bại tài chính” (financial failure), “vỡ nợ” (default) và “kiệt quệ tài chính” (financial distress) được sử dụng thay thế nhau. Việc sử dụng “thất bại tài chính” hay “kiệt quệ tài chính” để cung cấp tính linh động trong phương diện nghiên cứu. “Kiệt quệ tài chính” là một định nghĩa linh động hơn so với “phá sản” và giúp nghiên cứu gia tăng kích cỡ mẫu; ngược lại, “phá sản” là một hình thái đặc biệt của “kiệt quệ tài chính”, “phá sản” tập trung vào các nghiên cứu giảm kích cỡ mẫu. Việc sử dụng “kiệt quệ tài chính” cung cấp mạnh hơn không chỉ trong thực tiễn mà còn trong lý thuyết, bởi vì không phải tất cả các công ty kiệt quệ tài chính đều đi đến “phá sản”.“Phá sản” chỉ là sự lựa chọn cuối cùng đối với các công ty khi mà chúng không thể giải quyết các vấn đề tài chính (Aktas, 1993). Ngoài ra, Karels và Prakash (1987) trong các nghiên cứu thực nghiệm của hai ông về ước lượng thất bại tài chính, đã liệt kê các định nghĩa của thất bại tài chính, các định nghĩa đó là giá trị ròng (net value) âm, mất thanh khoản (insolvency), vỡ nợ (default) đối với gốc hoặc lãi, phát hành các tờ séc xấu, hoãn chi trả cổ tức, việc quản lý chuyển giao cho các chủ nợ, v.v… Tương tự, Lin và McClean (2000) liệt kê các định nghĩa về thất bại tài chính và kiệt quệ tài chính phổ biến như: doanh nghiệp phải tái cấu trúc, không đủ khả năng trả lãi, báo cáo kiểm toán bị đánh giá
8 xấu, bán tài sản để trả nợ rồi giải thể, thua lỗ trong hoạt động kinh doanh, thua lỗ năm hiện tại, thua lỗ liên tiếp 2 năm, thua lỗ liên tiếp 3 năm, v.v… Các định nghĩa khác nhau của kiệt quệ tài chính dẫn đến việc lựa chọn mẫu khác nhau để nghiên cứu trong lĩnh vực này. Nhãn ST đã được sử dụng như là biểu tượng của sự kiệt quệ tài chính trong nhiều nghiên cứu liên quan đến các công ty ở Trung Quốc (Altman, Heine, Zhang, và Yen, 2007; Bailey, Huang, & Yang, 2011; Sun & Li, 2008a). Các công ty bị gán nhãn ST trải qua một hoặc nhiều hơn của bốn giai đoạn đó bao gồm thiếu sót hoặc giảm mức chi trả cổ tức hàng năm do thiếu tiền mặt, không thanh toán vốn vay dẫn đến một vụ kiện, bị tái cấu trúc và xoá tên khỏi thị trường chứng khoán, và chuyển giao cho công ty quản lý tài sản để xử lý (Altman et al., 2007). Có hai lý do chính cho việc xem các công ty bị đưa vào dạng kiểm soát đặc biệt là các công ty bị kiệt quệ tài chính. Thứ nhất, sự suy thoái tài chính của một công ty được xem là một quá trình từng bước một, nó như là một sự kiện tiên nghiệm (ex ante) của phá sản là một đại diện tốt của kiệt quệ tài chính (Newton (1975), Gestel cùng cộng sự (2006), và Lau (1987)). Thứ hai, các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc tìm thấy nó khó khăn để có được dữ liệu liên quan đến các công ty bị phá sản do các quá trình phá sản ở Trung Quốc. Dairui và Jia (2009) xác định các công ty kiệt quệ tài chính là các công ty bị đưa vào diện đặc biệt (gán nhãn ST) bởi vì thiếu cơ sở dữ liệu của phá sản công ty trên thị trường chứng khoán Trung Quốc.
9 1.1.2 Những ảnh hưởng của kiệt quệ tài chính đến các chủ thể trong nền kinh tế Kiệt quệ tài chính rất tốn kém khi các mâu thuẫn quyền lợi cản trở các quyết định đúng đắn về hoạt động, đầu tư, tài trợ.Khi một doanh nghiệp gặp khó khăn, kiệt quệ tài chính, cả chủ nợ và các cổ đông đều muốn doanh nghiệp phục hồi, nhưng ở khía cạnh khác, quyền lợi của họ có thể mâu thuẫn nhau.Họ thường có khuynh hướng thực hiện các “trò chơi” riêng để đảm bảo lợi ích của mình. Điều này làm phát sinh những chi phí do tình trạng kiệt quệ tài chính gây ra. Chi phí của kiệt quệ tài chính gồm nhiều mục cụ thể như: - Chi phí phá sản: gồm các chi phí trực tiếp như lệ phí tòa án và các chi phí gián tiếp mà doanh nghiệp phải hứa hẹn nhiều hơn để được vay nợ, các chủ nợ đòi hỏi được đền bù trước dưới hình thức các chi trả cao hơn khi doanh nghiệp chưa mất khả năng thực hiện nghĩa vụ. Họ đòi hỏi một lãi suất hứa hẹn cao hơn. Điều này lại càng gây khó khăn cho doanh nghiệp đang lâm vào kiệt quệ tài chính. - Ngoài ra, doanh nghiệp còn phải chịu những chi phí khác như sự khó khăn trong việc điều hành một công ty đang kiệt quệ, phá sản; các rắc rối về mặt pháp lý của việc đang trong quá trình phá sản thường phá hỏng các nỗ lực của ban giám đốc nhằm ngăn chặn việc kinh doanh của doanh nghiệp không tồi tệ thêm, chẳng hạn như khi doanh nghiệp muốn bán bớt một ít tài sản để trang trải nhưng bị chủ nợ ngăn chặn, còn vốn nhưng không thể sử dụng. - Chi phí kiệt quệ tài chính nhưng chưa phá sản: là mâu thuẫn quyền lợi giữa trái chủ và cổ đông khi doanh nghiệp gặp khó khăn. Khi doanh nghiệp gặp khó khăn, cảchủ nợ lẫn cổ đông đều muốn doanh nghiệp phục hồi, nhưng quyền lợi làm họ mâuthuẫn nhau trong những quyết định về hoạt động, đầu tư. Họ thường thưc hiện các “ trò chơi”- ý đồ riêng nhằm đảm bảo quyền lợi của mình. Các trò chơi này sẽ đưa đến các chi phí kiệt quệ tài chính như: trò chơi chuyển dịch rủi ro, từ chối góp vốn cổ phần,
10 thu tiền bỏ chạy, kéo dài thời gian, thả mồi bắt bóng. Những “trò chơi” này sẽ khiến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp ngày càng trầm trọng và có thể đi đến phá sản.Một điều đáng lưu ý là các chi phí liên quan đến kiệt quệ tài chính càng nghiêmtrọng hơn đối với những công ty có nhiều tài sản vô hình. Điều này được hiểu là do các tài sản vô hình gắn với tình hình sức khỏe doanh nghiệp sẽ mất giá trị nếu công ty rơi vào tình trạng phá sản. Dự báo kiệt quệ/ phá sản là quan trọng đối với những công ty này. Nghiên cứu vềdự đoán phá sản, kiệt quệ tài chính là cần thiết cho nhiều chủ thể trong nền kinh tế: - Bản thân các doanh nghiệp cần dự đoán được khả năng bị phá sản của mình để có thể lường trước những khó khăn mà doanh nghiệp sắp đối mặt. Việc dự đoán được nguy cơ lâm vào tình trạng kiệt quệ có thể xem như là một cảnh báo để doanh nghiệp có thể lập kế hoạch kinh doanh phù hợp và đưa ra những điều chỉnh hợp lý làm gia tăng giá trị doanh nghiệp, hạn chế tối thiểu nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản. Khi có nguy cơ bị kiệt quệ tài chính doanh nghiệp cần kiểm tra lại tình hình tài chính của mình đang yếu kém ở điểm nào để có phương án xử lý kịp thời như: rà soát lại các lĩnh vực hoạt động, thu hẹp lĩnh vực hoạt động có hiệu quả kém, cơ cấu lại cấu trúc tài chính, giảm ứ động vốn, ... - Các nhà đầu tư cần một số chỉ dẫn để giúp họ dự đoán tình hình tài chính của doanh nghiệp mà họ đầu tư để có phản ứng kịp thời với đồng vốn mà họ đã bỏ ra. Khi một nhà đầu tư đầu tư vào một doanh nghiệp, chỉ tiêu về lợi nhuận luôn được đặt lên hàng đầu vì đó là cơ sở chính để đánh giá khả năng sinh lời của đồng vốn mà họ đã bỏ ra. Tuy nhiên, với tình hình kinh tế nhiều biến động việc một doanh nghiệp bị lỗ trong một thời gian là rất dễ xảy ra. Việc dự báo kiệt quệ tài chính sẽ giúp các nhà đầu tư có thể nắm bắt được tình hình lợi nhuận của các công ty niêm yết và điều chỉnh các chiến lược đầu tư của họ để tối ưu hóa các khoản đầu tư. Nếu
11 thấy khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp còn thấp, nhà đầu tư có thể duy trì đầu tư mà chưa cần tính đến phương án thoái vốn. Ngược lại, nhà đầu tư nên xem xét việc rút vốn khi mà khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp là đáng báo động. - Các ngân hàng cũng cần có một công cụ để đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp trước khi đưa ra những quyết định tín dụng. Những năm gần đây, với tình hình nợ xấu nghiêm trọng các ngân hàng, các doanh nghiệp khó khăn hơn trongtiếp cận nguồn vốn vay. Điều này gây thiệt hại cho cả 2 phía doanh nghiệp và ngânhàng. Một phương pháp dự báo kiệt quệ/phá sản sẽ cho các ngân hàng thêm một khía cạnhthông tin trong việc thẩm định các hồ sơ vay vốn của doanh nghiệp. Điều này sẽ đem lại lợi ích không chỉ cho doanh nghiệp được xem xét cấp tín dụng, ngân hàng cho vay mà còn lợi ích cho cả nền kinh tế. - Xét về khía cạnh nền kinh tế thị trường, chuyện doanh nghiệp giải thể, phá sản, ngừng hoạt động là chuyện không phải quá bất thường. Bởi vì trong vòng đời của một doanh nghiệp khi gặp khó khăn, doanh nghiệp có thể ngừng hoạt động sản xuất, kinh doanh trong một thời gian nhất định. Đây là một dạng rút lui tạm thời khỏi thị trường. Tuy nhiên, khi không thể tiếp tục hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp phải rút lui khỏi thị trường thông qua hình thức giải thể hoặc phá sản doanh nghiệp. Khi đó xét về khía cạnh tổng thể nền kinh tế việc phá sản là tốt. Bởi vì nếu doanh nghiệp không còn hoạt động nhưng không thực hiện quy trình giải thể, phá sản dẫn tới việc Nhà nước thất thu thuế, người lao động bị xâm hại quyền lợi… và làm sai lệch các thông tin thống kê về doanh nghiệp, ảnh hưởng tới sự minh bạch của môi trường kinh doanh. Nhưng cũng cần nhìn nhận rằng, việc có quá nhiều doanh nghiệp phá sản trong những năm gần đây là rất đáng quan ngại. Bởi đi theo việc doanh nghiệp phá sản, giải thể, kiệt quệ tài chính sẽ là một loạt người lao động mất việc làm, bị nợ lương, thu nhập bấp bênh; là rất nhiều doanh nghiệp của các