Nghiên cứu khoa học đề tài: Lập mô hình dự báo phá sản công ty phi tài chính ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

-----------------------

CÔNG TRÌNH DỰ THI

GIẢI THƢỞNG TÀI NĂNG KHOA HỌC TRẺ VIỆT NAM NĂM 2012

LẬP MÔ HÌNH DỰ BÁO PHÁ SẢN

CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH VIỆT NAM

THUỘC NHÓM NGÀNH: KHOA HỌC KINH TẾ

i

Mục lục: 1. Giới thiệu ..................................................................................................................... 1

1.1 Đặt vấn đề và mục đích bài nghiên cứu ............................................................ 1

1.2 Phương pháp nghiên cứu. ................................................................................. 5

2. Cơ sở lý thuyết ............................................................................................................. 7

2.1 Phá sản .............................................................................................................. 7

2.2 Chi phí phá sản .................................................................................................. 9

2.1.1.Chi phí trực tiếp. ....................................................................................... 9

2.1.2.Chi phí gián tiếp ..................................................................................... 10

2.3 Ảnh hưởng của phá sản lên nền kinh tế quốc gia và ngành công nghiệp. ...... 11

2.4 Nguyên nhân của phá sản ................................................................................ 13

2.4.1.Nguyên nhân bên ngoài .......................................................................... 14

2.4.2.Nguyên nhân bên trong .......................................................................... 19

2.5 Sự cần thiết một mô hình dự báo phá sản. ...................................................... 25

2.5.1.Tầm quan trọng đối với ban quản lý ...................................................... 26

2.5.2.Tầm quan trọng đối với cổ đông ............................................................ 27

2.5.3.Tầm quan trọng đối với nhà cung ứng và công ty .................................. 27

2.5.4.Tầm quan trọng với các nhà đầu tư ....................................................... 28

2.5.5.Tầm quan trọng với nhà tín dụng ........................................................... 29

2.5.6.Tầm quan trọng đối với công nhân và công đoàn .................................. 29

2.6 Độ chính xác của mô hình dự báo phá sản ..................................................... 30

3. Tổng quan mô hình của các nghiên cứu trước đây ................................................... 31

3.1 Mô hình dự báo phá sản dựa vào sổ sách kế toán .......................................... 31

3.1.1.Mô hình dự báo phá sản của Beaver (1996) .......................................... 31

3.1.2.Mô hình dự báo phá sản của Altman (1968) .......................................... 33

3.1.3.Mô hình dự báo phá sản của Ohlson (1980) .......................................... 35

3.1.4.Mô hình dự báo phá sản của những nhà nghiên cứu sau đó ................. 36

3.2 Mô hình dự báo phá sản dựa trên yếu tố thị trường ....................................... 41

ii

3.3 Mô hình dự báo phá sản dựa trên sự thông minh nhân tạo ............................ 43

4. Phương pháp và dữ liệu ............................................................................................ 46

4.1. Phương pháp tiếp cận phân tích biệt số bội (MDA) ....................................... 46

4.2. Định nghĩa mẫu và biến .................................................................................. 51

5. Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu ................................................................... 55

5.1. Trung bình và độ lệch chuẩn của công ty bị phá sản ...................................... 55

5.2. Trung bình và độ lệch chuẩn của công ty không bị phá sản ........................... 57

5.3. Kiểm định T cho Equality of Means ................................................................ 59

5.4. Kiểm định F cho Equality of Variances .......................................................... 62

5.5. Kết quả thống kê phân tích biệt biệt số (MDA) ............................................... 65

5.6. Điểm Z/ Mô hình MDA .................................................................................... 67

5.7. Tham số thống kê kiểm tra chức năng phân biệt ước tính .............................. 70

5.7.1.Eigenvalue và hệ số tương quan canonical ............................................ 70

5.7.2.Wilks 'Lambda của mô hình MDA ước tính ........................................... 71

6. Kết luận ..................................................................................................................... 72

6.1. Kết luận............................................................................................................ 72

6.2. Hạn chế ............................................................................................................ 73

6.3. Biện pháp ......................................................................................................... 74

6.3.1.Tăng EBIT .............................................................................................. 74

6.3.2.Quản lý vốn lưu động ............................................................................. 75

TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................................... 78

PHỤ LỤC :

Danh sách những công ty phá sản và không phá sản ............................................... 83

iii

CÁC TỪ VIẾT TẮT SỬ DỤNG

TT K u v t tắt G ả n

1 MDA Phân tích biệt số

2 EBIT Lợi nhuận trước thuế và lãi vay (Earnings before interest and taxes)

3 VCSH Vốn chủ sở hữu

iv

DANH SÁCH CÁC BẢNG SỬ DỤNG

Bảng 1: Tuổi của những công ty phá sản ......................................................................... 23 Bảng 2a: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số đòn bẩy đối với những công ty phá sản ....................................................................................................... 55 Bảng 2b: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số thanh khoản đối với những công ty phá sản ....................................................................................................... 56 Bảng 2c: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số khả năng sinh lợi đối với những công ty phá sản ........................................................................................... 56 Bảng 2d: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số vòng quay đối với những công ty phá sản ....................................................................................................... 57 Bảng 3a: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số đòn bẩy đối với những công ty không phá sản ............................................................................................ 58 Bảng 3b: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số thanh khoản đối với những công ty không phá sản ............................................................................................ 58 Bảng 3c: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số khả năng sinh lợi đối với những công ty không phá sản ................................................................................ 59 Bảng 3d: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số vòng quay đối với những công ty không phá sản ............................................................................................ 59 Bảng 4a: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số đòn bẩy công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 60 Bảng 4b: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số thanh khoản công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 61 Bảng 4c: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số thanh khoản công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 61 Bảng 4d: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số vòng quay công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 62 Bảng 5a: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số đòn bẩy công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 62 Bảng 5b: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số đòn bẩy công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 63 Bảng 5c: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số thanh khoản công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 64 Bảng 5d: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số vòng quay công ty phá sản với không phá sản .................................................................................................................... 64 Bảng 6: Variables Entered/Removeda,b,c,d ......................................................................... 65 Bảng 7: Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients ............................ 66 Bảng 8: Functions at Group Centroids ............................................................................. 67

v

Bảng 9: Classification Resultsb,c ....................................................................................... 68 Bảng 10: Casewise statistics ............................................................................................. 69 Bảng 11: Eigenvalues ....................................................................................................... 71 Bảng 12:Wilks' Lambda .................................................................................................... 71

vi

DANH ÁCH CÁC ĐỒ THỊ, Ơ ĐỒ

Hình 1: Quy trình chuỗi giá trị giả định ........................................................................... 16 Hình 2: Giả thiết vòng đời của một công ty...................................................................... 24 Hình 3: Ba tỉ số tài chính xác định khủng hoảng tài chính theo Beaver (1966) .............. 33 Hình 4: Các phân phối biệt số .......................................................................................... 48 Hình 5: Đồ thị tán xạ phân phối theo trục ........................................................................ 49 Hình 6: Tao trục mới (kết hợp tuyến của x và y) .............................................................. 50

vii

1. Giới thi u

1.1 Đặt vấn đề và mục đích bài nghiên cứu

“Tính từ đầu năm 2011 đến nay, đã có hơn 50.000 DN tại TP Hà Nội và TP. Hồ

Chí Minh làm ăn thua lỗ, phá sản – đây là một con số đáng lo ngại. Nhưng chưa hết, thực

tế số doanh nghiệp đang trong tình trạng ngắc ngoải “chết lâm sàng” còn rất nhiều và dự

báo con số này còn tiếp tục gia tăng trong thời gian tới. Doanh nghiệp phá sản dẫn đến

những hệ lụy domino ảnh hưởng vô cùng nghiêm trọng đến nền kinh tế” (Báo An ninh

thủ đô n ày 8/1/2013).

Có thể thấy, phá sản của các doanh nghiệp vẫn còn là một vấn đề vô cùng nhức

nhối của nền kinh tế nước ta hiện nay. Chính phủ đã ban hành hàng loạt các phương án

giải cứu, hỗ trợ để góp phần giúp doanh nghiệp khắc phục khó khăn, khuyến khích doanh

nghiệp vượt khó, mở rộng thị trường sản xuất kinh doanh và chuẩn bị điều kiện phát triển

ổn định, bền vững, tránh cho doanh nghiệp đi vào bờ vực phá sản thông qua năm giải

pháp lớn bao gồm: điều hành vĩ mô (hạ nhanh lãi suất huy động và cho vay, ưu tiên vốn

tín dụng một số ngành…), chi tiêu công (đẩy nhanh đầu tư xây dựng cơ bản…), thuế và

phí (gia hạn thời gian nộp thuế VAT, thuế thu nhập doanh nghiệp, giảm tiền thuế đất…),

điều hành giá và trợ cấp, cải cách thủ tục hành chính thuế (giảm chi phí thủ tục cho doanh

nghiệp). (Nghị quy t 13/NQ-CP vào tháng 5/2012) … Tuy nhiên, vấn đề mấu chốt để

các doanh nghiệp tồn tại vẫn chính là sự chủ động, cương quyết của mỗi doanh nghiệp

đặc thù, đề ra những chiến lược sản xuất kinh doanh hợp lí, phù hợp hoàn cảnh để phát

triển.

Vậy thì vấn đề đặt ra ở đây là trong những năm trước khi phá sản hoặc giải thể,

các doanh nghiệp ở nước ta nhìn chung đã có những dấu hiệu nhận biết nào để từ đó các

doanh nghiệp có thể chủ động khắc phục, tập trung vào mối ưu tiên, quan tâm hàng đầu,

hạn chế được kết quả xấu cuối cùng là phá sản? Điều này đã thúc đẩy chúng tôi tìm tòi và

nghiên cứu mô hình dự báo phá sản đối với các công ty phi tài chính ở Việt Nam, dựa

trên các thành tựu đạt được từ rất nhiều bài nghiên cứu của các quốc gia trên thế giới

trong nhiều thập kỉ qua. Mô hình được xây dựng dựa trên việc kiểm định 22 biến tài

chính thuộc bốn mảng quan trọng của doanh nghiệp là tỷ số đòn bẩy, tỷ số khả năng sinh

lợi, tỷ số vòng quay và tỷ số thanh khoản để nhận biết được các nhân tố nào đóng vai trò

quan trọng và đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng đối với khả năng phá sản từ đó sẽ

giúp các doanh nghiệp, các nhà đầu tư có những giải pháp, hướng đi thích hợp.

Đầu tiên ta sẽ bắt đầu với với khái niệm phá sản.

Phá sản được xác định là việc công ty không có khả năng tiếp tục việc kinh doanh

hiện tại do có nghĩa vụ nợ cao (Pongsatat et al. 2004). Phá sản điển hình xảy ra khi hoặc

dòng tiền hoạt động của công ty thì không đủ để thực hiện nghĩa vụ hiện tại- tức là không

có khả năng trả các khoản nợ - hoặc là khi giá trị ròng của công ty là âm – tức là giá trị

của tài sản thì ít hơn giá trị của khoản phải trả (Knox et al., 2008)

Định nghĩa về phá sản khác nhau giữa các quốc gia. Ví dụ, ở Mỹ, có hai chương

luật về những công ty được xác định là phá sản ví dụ sự thanh lý trong chương 7 và sự tái

tổ chức trong chương 11 (Alman 1968). Tương tự, ở Nhật, có 3 luật cơ bản xếp những

công ty lớn nào là phá sản: Luật phục hồi công dân, Luật tái tổ chức doanh nghiệp và

Luật đóng cửa doanh nghiệp (Xu và Zhang 2008). Bởi vì không có một định nghĩa tổng

quát hoá, có nhiều nghiên cứu như Beaver 1966 và Tavlin at al 1989 đã xác định phá sản

dựa theo các cơ sở và phạm vi kiến thức của họ.

Theo Luật phá sản Vi t N m năm 2001, doanh nghiệp, hợp tác xã không có khả

năng thanh toán được các khoản nợ đến hạn khi chủ nợ có yêu cầu thì coi là lâm vào tình

trạng phá sản. Bên cạnh đó, mất khả năng thanh toán thường dựa trên tiêu chí không

thanh toán nợ đến hạn (dòng tiền) hoặc tổng nợ vượt quá tài sản có (bảng cân đối tài sản).

Dấu hiệu này để suy đoán doanh nghiệp đang mất khả năng thanh toán, chứ không có ý

nghĩa doanh nghiệp đã phá sản, cần phải thu hồi, phát mại và thanh lý sản nghiệp. Tuy

nhiên bởi vì chỉ cần các chủ nợ có yêu cầu thì doanh nghiệp sẽ ngay lập tức lâm vào tình

trạng phá sản nên trong bài nghiên cứu này, dù một số ít công ty vẫn còn niêm yết nhưng

rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán trầm trọng chúng tôi vẫn mạnh dạn xếp vào

dạng phá sản.

Tiếp nối, chúng tôi lưu ý về một số điều kiện mà nếu mắc phải, các công ty trên

sàn HOSE và HNX sẽ bị huỷ niêm yết theo nghị định 14/2007/NĐ-CP bao gồm:

- Điều 14 - Khoản 1đ: Kết quả sản xuất, kinh doanh bị lỗ trong ba năm liên tục

và tổng số lỗ luỹ kế vượt quá vốn chủ sở hữu trong báo cáo tài chính tại thời điểm gần

nhất.

- Điều 14 - Khoản 1c:Tổ chức niêm yết bị thu hồi giấy chứng nhận đăng ký kinh

doanh hoặc giấy phép hoạt động trong lĩnh vực chuyên ngành.

Do đó, bài nghiên cứu này của chúng tôi tiếp tục tiếp nối những khái niệm phá sản

như những bài nghiên cứu trước, cũng như dựa vào tình trạng nền kinh tế của Việt Nam,

công ty được xác định là phá sản ở Việt Nam trong bài sẽ là:

- Công ty bị huỷ niêm yết ở Sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh và Sàn

giao dịch chứng khoán Hà Nội theo luật định điều số 14 khoản 1c và 1đ, Nghị định

14/2007/NĐ-CP ngày 19/1/2007.

- Công ty bị đóng cửa bởi Sở giao dịch và chứng khoán Hồ Chí Minh và Hà Nội

Như ta đã biết, Việt Nam là một đất nước đang phát triển trong quá trình hội nhập

toàn cầu. Ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế 2008 vẫn còn để lại rất nhiều hệ luỵ cho

đến ngày nay mà thể hiện rõ nhất là qua những con số biết nói về số lượng các doanh

nghiệp phá sản. Theo số liệu của Bộ Kế hoạch và Đầu tư công bố tại phiên họp Chính

phủ thường kỳ tháng 1/2013 cho thấy chỉ trong vòng 20 ngày đầu năm 2013, cả nước đã

có 4.278 doanh nghiệp giải thể và ngừng hoạt động, tăng 11,3% so cùng kỳ. Nhìn lại từ

năm 2011 đến đầu năm 2013, những tổng hợp, báo cáo kết quả điều tra con số giải thể,

phá sản của các doanh nghiệp, ban ngành chưa lúc nào sụt giảm hay chững lại. Ngược lại,

những con số này đang ngày tăng cao và trở thành một hiện tượng của kinh tế Việt Nam

năm 2012. “Doanh nghiệp dẫu to hay nhỏ, khi phá sản cũng hệ luỵ đến hàng trăm đối tác,

hàng ngàn người lao động. Theo hiệu ứng domino, tác động của sự ''chết chóc'' vật lý này

cũng không khác sự chết chóc sinh học là bao nhiêu. Theo đó là môi trường kinh doanh

bị ô nhiễm nặng nề, nếu không nhanh chóng dọn dẹp, sự chết chóc lan toả thành đại dịch

sẽ là một thảm họa”. Do đó, với tình hình một lượng lớn phạm vi ảnh hưởng phá sản đã

diễn ra ở Việt Nam, bài nghiên cứu này nhận ra việc cần thiết khi phát triển 1 mô hình dự

báo phá sản độc nhất cho môi trường doanh nghiệp của Việt Nam để phòng ngừa việc

thất bại thêm nữa của những doanh nghiệp. Hơn thế nữa, không có nghiên cứu nào về phá

sản trong chừng mực Việt Nam và không có bài nghiên cứu nào trên thế giới tập trung

riêng biệt cho Việt Nam. Vì thế, bài nghiên cứu này được xem là bước đầu tiên để lấp

đầy lỗ hổng về mảng dự báo phá sản của Việt Nam. Sự khám phá này sẽ giúp những

doanh nghiệp của Việt Nam trong việc giám sát đúng lúc và đề cao vị thế tài chính của

doanh nghiệp.

Mục đích chính của bài nghiên cứu là:

- Xác định các biến tài chính để nhận ra “sự khoẻ mạnh” từ những công ty có

vấn đề tài chính.

- Phát triển một mô hình có khả năng dự báo sức khoẻ tài chính và có sự nhận

biết đúng giữa phá sản và không phá sản.

Mô hình dự báo phá sản này có ý nghĩa quan trọng đến nhiều thành phần trong

doanh nghiệp cũng như trong xã hội.

Mô hình có ý nghĩa với những nhà quản lí, những người điều hành chính sách

trong công ty - những người phải áp dụng thường xuyên đến những mô hình dự báo để

kiểm tra tình trạng sức khoẻ tài chính của những doanh nghiệp từ đó đưa ra những

phương án thiết thực, hữu hiệu, chữa đúng bệnh cho doanh nghiệp mình khi có vấn đề

xảy ra.

Mô hình có ý nghĩa cho những tổ chức tín dụng để xét khả năng phá sản của

doanh nghiệp. Trong lĩnh vực quản trị rủi ro, dự báo phá sản doanh nghiệp đóng một vai

trò quan trọng trong việc kiểm định vào việc ứng dụng khoản cho vay tín dụng vì lẽ giúp

cho ngân hàng khỏi gặp tình trạng không trả được nợ của các khoản nợ xấu và giúp ngân

hàng thu được lợi nhuận từ việc cho vay thích hợp. Hơn thế nữa, việc dự báo phá sản

doanh nghiệp theo cách đúng đắn, một ngân hàng, một tổ chức tín dụng, có thể đóng góp

cho cộng đồng bằng việc cung ứng những công ty khoản vay đúng tương ứng với khả

năng trả được nợ của họ. Với tình hình kinh tế khó khăn hiện nay, số lượng doanh nghiệp

phá sản ngày càng tăng cao, không khó có thể thấy mức nợ xấu của ngân hàng vô cùng

lớn, điều đó đã dẫn đến điều kiện để được vay vốn của các tổ chức ngân hàng khá khắt

khe, tuy nhiên hiệu quả chính xác hay không lại khó biết được. Ta không thể xét tất cả

các tỉ số tài chính và chỉ cần một tỉ số không đạt yêu cầu là lại cẩn trọng không cho doanh

nghiệp vay, dẫn đến hệ luỵ các doanh nghiệp “khát vốn” nhưng lại khó tiếp cận với các

nguồn hỗ trợ, dẫn đến khó khăn cho hoạt động sản xuất. Bởi theo Beaver (1966), ông cho

rằng mặc dù phân tích tỉ số có thể cung cấp những thông tin hữu ích, nhưng ta phải thận

trọng khi sử dụng chúng : Không phải tất cả tỉ số đều có khả năng dự báo tốt như nhau.

Ví dụ như theo nghiên cứu của ông tỉ số dòng tiền trên tổng nợ thì có khả năng dự báo tốt

hơn nhiều so với tỉ số tài sản thanh khoản.

Và cuối cùng, mô hình còn có ý nghĩa với những nhà nghiên cứu kinh tế trong

việc xem xét tiếp theo những mô hình dự báo phá sản ở các mảng khác áp dụng ở nền

kinh tế Việt Nam

1.2 Phương pháp nghiên cứu.

Hầu hết các nghiên cứu chính của mô hình dự báo phá sản được hình thành dựa

trên phân tích kinh tế của các tỷ số tài chính. Có hai cân nhắc về nó: đầu tiên, báo cáo tài

chính được công bố có chứa một sự đầy đủ thông tin về triển vọng và thành tựu của công

ty và thứ hai là một cách để kiểm soát độ lớn của ảnh hưởng của các biến hệ thống theo

thử nghiệm (Lev và Sunder, 1979). Vì vậy, phân tích tỷ số không chỉ được ưa chuộng

khi giải thích các tính toán tài chính cần thiết, nhưng cũng đã đóng một chức năng quan

trọng trong sự phát triển của các mô hình dự báo phá sản. Trong bài này chúng tôi cũng

phân tích các tỷ số của công ty để xác định mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng

phá sản của doanh nghiệp. Dựa trên lý luận và các bài nghiên cứu trước đây, chúng tôi

tập trung tiến hành phân tích tác động của 24 nhân tố thuộc 4 nhóm: tỷ số đòn bẩy, tỷ số

thanh khoản, tỷ số khả năng sinh lợi và tỷ số vòng quay. Chúng tôi sử dụng phương pháp

phân tích biệt số MDA để kiểm tra tác động của những nhân tố này lên khả năng xảy ra

phá sản bất cứ lúc nào trong bốn năm từ 2009 đến ba tháng đầu năm 2013.

Trong đó biến phụ thuộc là biến phá sản Z

Chúng tôi thu thập mẫu là 48 công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng

khoán Tp.Hồ Chí Minh (HOSE) và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) với 24

công ty phá sản và 24 công ty không phá sản cùng ngành có tổng tài sản tương đương.

Kết quả, chúng tôi nhận thấy rằng trong tổng số 22 biến tỷ số tài chính của công ty

thì có hai biến có ảnh hưởng đáng kể trong việc dự đoán phá sản cho các công ty phi tài

chính ở Việt Nam là tỷ số EBIT trên tổng tài sản (thuộc nhóm tỷ số khả năng sinh lợi) và

tỷ số vốn luân chuyển trên doanh thu (thuộc nhóm tỷ số vòng quay). Các kết quả tính

toán được từ mô hình phân tích biệt số với biến phụ thuộc Z đã cung cấp bằng chứng cho

thấy mỗi công ty phi tài chính có một giá trị Z khác nhau, đem so sánh với giá trị ZCE =

0.08 – điểm gãy, nếu công ty nào có Z > ZCE = 0,08 thì rơi vào trường hợp không phá

sản, còn công ty nào có Z < ZCE = 0,08 thì rơi vào phá sản. Mô hình này đã được kiểm

định với độ chính khác khi phân loại công ty phá sản là 79.2%.

2. Cơ sở lý thuy t

2.1 Phá sản

Phá sản của một công ty hay trở nên phá sản có thể được xác định như sự mất khả

năng của công ty khi trả các khoản nợ, rõ ràng trở nên phá sản thì tồi tệ hơn nhiều so với

mất tính thanh toán (Gonenli 1988). Mặc dù, phá sản đi cùng với một sự giảm đều đặn

giá trị tài sản dưới tổng nợ phải trả, quyết định đánh dấu chấm hết cho sự tồn tại của

doanh nghiệp thì đúng đắn hơn là cố gắng tồn tại (Wheelen 2000). Nhu cầu giải cứu các

công ty hay cơ cấu lại lần đầu tiên được trông thấy là ở Mỹ. Sự cố gắng tổ chức cơ cấu lại

lần đầu tiên được áp dụng trong ngành đường sắt. Mặc dù, ngành đường sắt hầu hết là

phá sản, nó được bảo vệ bởi Luật phá sản Mỹ, chương 7 năm 1898 nhờ tầm quan trọng

cốt yếu của ngành giao thông với nền kinh tế (Ustundag 1998).

Phá sản là bằng chứng theo pháp luật về sự mất khả năng chi trả các khoản nợ đến

hạn của một công ty, do đó, mục đích của quá trình phá sản là ngăn ngừa sự lừa gạt gian

lận của công ty để bảo vệ quyền của người cho vay, và để tạo một cơ hội hình thành nên

công việc kinh doanh mới sau khi đáp ứng được tất cả khoản nợ phải trả.

Nguyên nhân chính của phá sản là sự thiếu khả năng và không thành công của

những nhà quản lý. Với doanh số thấp và chi phí sản xuất cao, những công ty có xu

hướng tài trợ cho những nhu cầu tiền ngắn hạn chỉ bằng những khoản nợ ngắn hạn. Chính

sách tài chính này ngược lại lại làm tăng rủi ro phá sản trong tương lai. Rủi ro phá sản

không là một rủi ro hệ thống và khía cạnh này là một đối tượng cho nhiều nhà nghiên

cứu. Altman (1968) và Ohson (1980), trong nghiên cứu dự báo phá sản cho rằng rủi ro

phá sản không là một rủi ro tương quan với rủi ro thị trường. Dichev (1998) lưu ý rằng

những công ty có rủi ro phá sản cao, có tỷ suất sinh lợi thấp hơn tỷ suất sinh lợi trung

bình trong cùng ngành.

Nếu một công ty đi đến phá sản, nó sẽ phải dàn xếp với chủ nợ hoặc bộ phận tín

dụng của ngân hàng, hoặc nộp đơn phá sản lên toà án. Nếu quyết định phá sản được đưa

ra, công ty sẽ thực hiện theo 2 cách:

1. Công ty có thể tiên hành quy trình tổ chức cải tổ lại

2. Công ty đi đến quyết định phát mại (đóng cửa công ty)

Cả hai hành động đều yêu cầu công ty nộp đơn phá sản lên toà án. Thủ tục cần

thiết sau đơn phá sản được vận dụng bởi Uỷ ban được ấn định của toà.

Ở Vi t Nam, thanh lý tài sản là sự lựa chọn duy nhất. Trong quá trình thanh lý, tài

sản của công ty được bán đi và số tiền được sử dụng để trả nợ. Những nhà tín dụng chịu

rủi ro ít nhất vì được trả đầu tiên, những cổ đông là những người cuối cùng được trả.

Ở Mỹ, những công ty nộp đơn xin phá sản lên toà án Federal District. Có hai loại

phương pháp phá sản là Phát mại và Tổ chức lại. Toà án quyết định phát mại công ty

hoặc cố gắng tổ chức cơ cấu lại công ty. C ƣơn 7 – Federal Bankruptcy Act quy định

sự thanh lý của công ty. Dưới chu trình thanh lý, người được toà án uỷ thác (một luật sư

hoặc một người kinh doanh) nhận nhiệm vụ kiểm soát tài sản của công ty để quản lý chu

trình phá sản. Người được toà ản uỷ thác có nhiệm vụ thanh lý tài sản bằng việc bán đấu

giá hàng hoá tài sản công ty và phân phối số thu nhập dựa theo quyền được ưu tiên thích

hợp (Krishnamurti và Vishwanath 2008).

Để những người có liên quan nhận được số tiền bán tài sản của công ty, quyền lợi

của chính phủ đầu tiên. Tiếp theo là quyền lợi của những chủ nợ đảm bảo như trái phiếu

được đảm bảo bởi tài sản công ty. Tiếp theo đến quyền lợi của công nhân (người làm

thuê) về lương, quyền lợi về tiền trợ cấp của công ty và quyền lợi của những nhà tín dụng

thông thường và không bảo đảm. Tiếp theo cuối cùng là quyền lợi của cổ đông ưu đãi và

cổ đông thường.

Ngược lại với thanh lý, công ty có thể tìm đến con đường tổ chức lại, được hướng

dẫn trong Chƣơn 11 của Federal Bankruptcy Act. Việc tổ chức lại thì thường phức

tạp hơn là phát mãi, và thường nhận được quan tâm nhiều hơn của cổ đông và nhà tín

dụng. Tổ chức lại có nghĩa là công ty được phép tiếp tục hoạt động trong khi thực hiện

trong kế hoạch đưa việc kinh doanh hiệu quả trở lại.

Trong suốt thời kì tổ chức lại, công ty hoạt động dưới sự quản lý của ban quản trị

và Người được toà ản uỷ thác (Altman và Hotchkiss 2005). Kế hoạch tổ chức lại phải

được sự chấp nhận của những nhà tín dụng và toà án trước khi thực hiện. Kế hoạch tổ

chức lại tập trung vào quyền lợi của người cho vay sẽ được thoả mãn bởi công ty tổ chức

lại. Việc tổ chức lại hiệu quả khi cả công ty thì có giá trị hơn là phân chia từng mảnh

(Brouwer 2006).

2.2 Chi phí phá sản

Chi phí kinh tế cho việc phá sản doanh nghiệp thì lớn, minh chứng thấy rõ qua

việc giá trị thị trường của những công ty kiệt quệ về căn bản giảm trước khi phá sản kết

thúc hoàn toàn. (Warner 1977, Charalambous và cộng sự 2000). Do đó, người cung

cấp vốn, nhà đầu tư, nhà cho vay, cũng như ban quản lý và người làm công, đều chịu ảnh

hưởng nặng nề từ phá sản doanh nghiệp. Kiểm toán thì cũng đối diện với những đe doạ

của các vụ kiện cáo tiềm ẩn nếu họ thất bại trong việc đưa ra dấu hiệu cảnh bảo sớm về

những công ty phá sản thông qua việc đưa ra ý kiến kiểm toán chất lượng (Zavgren

1983, Jones 1987, Boritz 1991, Laitinen và Kankaanpaa 1999).

Chi phí phá sản có thể được phân loại thành 2 loại:

- Chi phí trực tiếp

- Chi phí gián tiếp

2.1.1. Chi phí trực tiếp

Chi phí phá sản trực tiếp là những chi phí phá sản hành chính và theo luật định.

Chi phí hành chính, kiểm toán, toà án lả những ví dụ của chi phí phá sản trực tiếp. Một

công ty kiệt quệ tài chính sẽ cần sự hỗ trợ kế toán và luật pháp chuyên môn. Công ty có

thể cần thuê chuyên gia về khả năng giám định, nắm rõ về kiệt quệ tài chính, ví dụ như

giám đốc ngân hàng đầu tư, người đánh giá, người bán đấu giá và chuyên viên thống kê

cũng như những người có kinh nghiệm trong việc bán các tài sản kiệt quệ. Những chuyên

gia này thông thường yêu cầu một khoản phí nhất định. Trong khi những nhà chuyên

môn như thế thì được sử dụng tốt trong thời kì bình thường nhiều hơn, lợi ích họ đem đến

thì chắc chắn tăng khi một công ty gặp khó khăn tài chính trầm trọng (Branch 2002). Vì

thế, chúng tôi có thể nói rằng chi phí trực tiếp khi giải quyết kiệt quệ tài chính thì lớn hơn

dạng phí được trả cho các nhà chuyên môn (đặc biệt là luật sư và kế toán).

2.1.2. Chi phí gián tiếp

Hầu hết chi phí phá sản là chi phí gián tiếp. Giảm sút trong thị phần thị trường có

thể xuất hiện khi công ty phá sản hoặc bị kiệt quệ tài chính. Sau đó, lợi tức của công ty có

xu hướng bị mất giá trị bởi vì giá trị sở hữu của công ty giảm.

Chi phí gián tiếp của phá sản là những chi phí của việc tránh nộp đơn phá sản phải

gánh chịu bởi những công ty kiệt quệ tài chính. Mất doanh thu, xao nhãng quản lý, chi

phí tập trung trong ngắn hạn, mất thị phần, và mất các nhân viên tốt nhất có thể đươc xem

là ví dụ của những chi phí gián tiếp của phá sản.

Chi phí gián tiếp của phá sản thể hiện khó khăn trong việc vận hành công ty trong

khi nó đang cố gắng vượt qua phá sản. Chi phí trực tiếp của phá sản thì khá nhỏ so với

chi phí gián tiếp - phá sản liên quan đến giới hạn quản lý và nỗ lực để cải thiệt tình trạng

kinh tế thì khá quan trọng.

Theo Gilson (1989), sau khi nộp đơn phá sản, những nhà điều hành chịu tổn thất

cá nhân lớn và hơn một nửa nhà điều hành bị sa thải. Gilson và Vetsuypens (1994) thấy

rằng các nhà điều hành vẫn còn ở lại sau khi nộp đơn phá sản thì nhận lương và tiền

thưởng thấp hơn đáng kể, trung bình các nhà điều hành chỉ nhận được khoảng 35% thu

nhập ròng trước đó.

Theo nghiên cứu của Branch (2002), chi phí trực tiếp của phá sản thì khoảng

4,45% - 6,35% giá trị thị trường trước khi phá sản, chi phí gián tiếp của phá sản thì

khoảng 5% - 10% giá trị thị trường trước khi phá sản.

Altman (1984) thấy rằng tổng chi phí phá sản trực tiếp và gián tiếp chiếm khoản

15% giá trị công ty trước khi kiệt quệ đối với những công ty công nghiệp và khoản 7%

đối với những công ty bán lẻ. Gần hơn, Franks và Torous (1994) kết luận rằng chi phí

phá sản tăng thêm trung bình vượt quá phá sản không theo thủ tục ít nhất 4,5%.

Một số nhà nghiên cứu nhấn mạnh chi phí cơ hội, gây ra bởi thời gian mất đi

không thể đo lường được, nên được xem như chi phí trực tiếp của phá sản. Một số nhà

nghiên cứu lưu ý rằng chi phí cơ hội nên được xem như chi phí gián giếp của phá sản.

Chi phí gián tiếp khác là việc giảm sút trong thu nhập bị gây ra bởi mất mát doanh số bởi

việc phá sản có thể xảy ra và chi phí tín dụng tăng cao phụ thuộc vào rủi ro tăng lên

(Aktas 1997).

2.3 Ảnh hưởng của phá sản lên nền kinh tế quốc gia và ngành công nghiệp.

Việc kinh doanh phá sản có một ảnh hưởng đáng kể đến nền kinh tế cả nước. Tỉ lệ

thất nghiệp, một trong những vấn đề vĩ mô quan trọng nhất sẽ tăng do bị thôi việc bởi

những công ty phá sản. Trong khi đó, hàng hoá và dịch vụ, được sản xuất trước đó, thì

không được sản xuất nữa, do đó tổn thất thu nhập sẽ xảy ra và việc sử dụng năng lực sản

xuất giảm. Tương tự, những nhà đầu tư đã đầu tư vào công ty phá sản, sẽ miễn cưỡng

chuyển tiền tiết kiệm qua thị trường vốn vào công ty kinh doanh cần vốn để mở rộng.

Tổ chức kinh doanh quản lý việc kinh doanh trong một môi trường năng động,

nguyên nhân này ảnh hưởng đến chi phí của kiệt quệ tài chính không chỉ bị giới hạn bởi

những nhà quản lý và chủ sở hữu của công ty mà còn có những nhà kinh doanh và tổ

chức liên kết trong ngành công nghiệp liên quan nhạy cảm với sự ảnh hưởng đó.

Trong một nghiên cứu của Buehler và cộng sự (2006), lưu ý rằng trong những

ngành hoặc nhóm ngành có tỉ lệ phá sản xảy ra cao, những hoạt động sát nhập thì hiếm.

Mặt khác, khám phá khác của bài nghiên cứu cho rằng sát nhập giữa những tổ chức kinh

doanh lớn thì thường xảy ra hơn so với những tổ chức nhỏ. Hơn thế nữa, tuổi công ty là

một nhân tố quan trọng khác liên quan đến sát nhập và phá sản. Họ thấy rằng việc xảy ra

phá sản và sát nhập của những công ty thì có mối liên hệ ngược chiều với tuổi của công

ty. Trong thời kì phát triển vĩ mô, trong khi những hoạt động sát nhập tăng, phá sản hoặc

đóng cửa tự nguyện thì giảm.

Ảnh hưởng của thông báo phá sản của một công ty địch thủ lên công ty khác hoạt

động trong cùng ngành là một vấn đề thử thách khác. Lang và Stulz (1992) cho là những

ảnh hưởng tích cực và tiêu cực của thông báo phá sản của một công ty địch thủ cùng

ngành lần lượt là ảnh hưởng cạnh tranh và ảnh hưởng lan truyền.

 Ản ƣởng cạnh tranh.

Phá sản của công ty địch thủ có thể được xem như một sự kiện tốt đối với những

đối thủ cạnh tranh của công ty phá sản. Sự kiện này cho là ảnh hưởng cạnh tranh. Theo

ảnh hưởng cạnh tranh, khi công ty cùng ngành phá sản, những đối thủ cạnh tranh được

tác động một cách tích cực và thị phần của họ tăng lên, giá cổ phiếu được đánh giá cao

trong thị trường (Lang & Stulz 1992, Ferris và cộng sự 1997, Iqbal 2002).

Iqbal (2002) trong nghiên cứu thời kì 1991-1996 ở Mỹ cho thấy những đối thủ

cạnh tranh thì được ảnh hưởng tích cực lên tỷ suất sinh lợi của vốn chủ sở hữu bởi sự phá

sản của một công ty cùng ngành.

 Ản ƣởng lan truyền.

Tin tức về công ty đối thủ phá sản có thể chỉ ra một số vấn đề phổ biến với những

công ty khác trong cùng ngành (Caton và cộng sự 2008). Theo ảnh hưởng lan truyền,

những đối thủ cạnh tranh bị ảnh hưởng xấu bởi việc hình thành lối suy nghĩ bi quan về

ngành công nghiệp bị gây ra thông báo phá sản của công ty đối thủ. Trong khi việc phá

sản công ty làm giảm sút niềm vào công ty đó, nó cũng là giảm sự tín nhiệm vào các

công ty khác trong cùng ngành (Ferris và cộng sự 1997, Iqbal 2002)

Ferris và cộng sự (1997) cho thấy tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu của những công ty

đối thủ của công ty kiệt quệ tài chính bị sụt giảm giá trị xuống khoảng 4,68% trong 3

ngày đầu tiên. Khám phá này là chứng cứ của sự lan truyền thông tin xấu về ngành công

nghiệp.

Kanas (2004) kiểm tra sự ảnh hưởng của nhóm những ngân hàng đa quốc gia

BCCI phá sản lên ngành ngân hàng ở Mỹ, Anh, Tây Ban Nha và Thuỵ Sĩ. Kanas thấy

rằng sự phá sản của nhóm ngân hàng này có ảnh hưởng lan truyền lên ngành ngân hàng

Tây Ban Nha và Anh. Nghĩa là, theo bài nghiên cứu, những ngân hàng khác trong mảng

ngân hàng quốc gia bị ảnh hưởng tiêu cực.

Nghiên cứu khác điều tra về sự ảnh hưởng lây lan của kiệt quệ tài chính được thực

hiện bởi Gay và cộng sự. Trong bài nghiên cứu này, ảnh hưởng sự phá sản của 3 ngân

hàng Hồng Kông lên giá cổ phiếu của ngành ngân hàng Hồng Kông được xem xét. Kết

quả cho thấy những ngân hàng khác trong ngành thì bị ảnh hưởng tiêu cực và giá cổ

phiếu bị sụt giá trong ngành công nghiệp do phá sản không mong đợi của ba ngân hàng

kia.

Phá sản của các công ty thì có khả năng ảnh hưởng xấu lên toàn bộ xã hội. Do đó,

việc thiết lập và phát triển một phương thức cảnh báo sớm cho công ty mang một tầm

quan trọng lớn. Bằng cách này, phá sản có khả năng xảy ra có thể được ngăn chặn và kết

quả là các công ty có thể tự tạo cơ hội cho việc tái tổ chức.

2.4 Nguyên nhân của phá sản

Thành công hay thất bại của bất kì công ty nào cũng đều là kết quả tác động qua

lại của hai bộ nhân tố chính.

Thứ nhất, kết quả hoạt động của công ty bị ảnh hưởng bởi những nhân tố bên

ngoài, vượt ngoài khả năng kiểm soát các giám đốc kinh doanh. Tỉ lệ tăng trưởng của nền

kinh tế, phá sản, tỷ giá hối đoái, tỷ suất ngân hàng, sự ưu tiên, thái độ và sự thay đổi

trong khẩu vị khách hàng, sự thay đổi những đặc tính của những hoạt động thị trường;

điều kiện môi trường rõ ràng ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi và sức mạnh thị trường

của doanh nghiệp (Sharma và Mahajan 1980).

Thứ hai, bộ nhân tố chính còn lại ảnh hưởng đến khả năng kinh doanh của công ty

là những nhân tố bên trong, những nhân tố tồn tại trong công ty và dưới khả năng điều

hành. Giữa những nhân tố liên quan đến công ty, vốn chủ sở hữu không hiệu quả cho sự

phát triển tài chính và việc sử dụng quá mức đòn bẩy, thất bại trong lựa chọn vị trí, không

đáp ứng được yêu cầu của khách hàng, đầu tư tài sản cố định quá mức… có thể được xem

là những nhân tố bên trong ảnh hưởng đến khả năng công ty.

Theo nghiên cứu bởi trung tâm đánh giá quốc tế, Dun & Br dstreet, năm 1987,

phá sản doanh nghiệp do 5 nhân tố chính sau đây:

- Những nhân tố kinh tế

- Kinh nghiệm quản lí

- Doanh thu yếu kém

- Chi phí tăng cao

- Những nhân tố nhỏ khác

Theo các báo cáo, nguyên nhân quan trọng nhất của phá sản doanh nghiệp là do

những nhân tố kinh tế, kinh nghiệm quản lí xếp thứ hai.

Những nguyên nhân bên trong và bên ngoài của phá sản được nêu rõ sau đây:

2.4.1 Nguyên nhân bên ngoài

Mỗi công ty là một cá thể của nền kinh tế và chúng bị ảnh hưởng, tác động bởi

môi trường mà chúng hoạt động. Do đó, một số nhân tố môi trường gây ra sự phá sản

vượt ngoài khả năng điều hành kinh doanh của công ty. Mặc dù khó có thể ngăn chặn

những nhân tố này, những công ty có thể sử dụng một số phương pháp để giảm thiểu ảnh

hưởng bất lợi. Những nhân tố môi trường khiến những doanh nghiệp thất bại được liệt kê

sau đây:

 Mô trƣờng xã hội

Một trong những nguyên nhân bên ngoài khiến doanh nghiệp thất bại là môi

trường bên ngoài mà doanh nghiệp hoạt động. Sự kết hợp các điều kiện kinh tế và kiểu

hành vi của người dân hình thành và điều chỉnh những hoạt động của môt công ty.

(Buker và cộng sự, 1997).

Kinh doanh, để thành công, bắt buộc phải biết sự kì vọng của xã hội và tiếp tục

những hoạt động kinh doanh phù hợp với những nhu cầu đó. Tránh chế độ độc quyền, tôn

trọng quyền khách hàng và ý thức môi trường là một số yêu cầu của môi trường xã hội

(Turko 1999).

Những cuộc nổi dậy, mối quan hệ quốc tế căng thẳng, những thay đổi trong tình

hình chính trị và xã hội là những rủi ro chính trị và xã hội ảnh hưởng đến những công ty

và quyết định của họ. Trong những năm gần đầy, nhiều công ty đã rơi vào kiệt quệ bởi

tình hình quốc tế căng thẳng và những thay đổi tiêu cực trong tâm lý người dân. Ví dụ,

sau khi thông qua luật Armenian Genocide ở Thượng nghị viện Pháp, những công ty

Pháp ở Thổ Nhĩ Kỳ rơi vào tình trạng kiệt quệ. Giá cổ phiếu của French Alcatal rớt

xuống một phần ba (Tezcan 2002). Ví dụ khác, vào ngày 11/9/2001, máy bay tự sát đâm

vào Trung tâm thương mại thế giới ở New York, ảnh hưởng đến nhiều công ty bảo hiểm

và hàng không chủ chốt một cách trầm trọng. Giá cổ phiếu của chúng rớt xuống đáng kể

và những công ty đứng trên bờ phá sản. Swissair, trong số đó, phải dừng các chuyến bay

và đệ trình đơn phá sản, ngược lại, giá trị của những công ty kinh doanh vũ khí và bảo vệ

thì lại tăng.

 Mô trƣờng ngành

Những con sóng lên và xuống trong ngành có thể ảnh hưởng nhiều công ty, do đó,

những công ty sẽ gặp kiệt quệ tài chính, việc lặp đi lặp lại của những đợt sóng này sẽ

khiến những công ty bị phá sản. Ví dụ, việc đình công thường xuyên trong ngành sẽ

khiến các công ty rơi vào kiệt quệ tài chính và bóp méo những quyết định sản xuất của

họ.

Theo Charitou, A, Neophytou, E., & Charalambous, C. (2004), những nhân tố

dẫn đến công ty phá sản thì rất nhiều. Nhiều nhà kinh tế học quy hiện tượng cho lãi suất

cao, lợi nhuận thu hẹp và đóng băng, gánh nặng nợ lớn. Hơn thế nữa, đặc trưng của các

ngành công nghiệp, như chính sách nhà nước và bản tính của hoạt động kinh doanh, có

thể dẫn đến kiệt quệ tài chính của công ty. Những nghiên cứu về những vụ phá sản kinh

doanh ở Mỹ, Anh, Canada và Úc cho thấy những công ty mới, tư nhân và nhỏ với thủ tục

kiểm soát kém hiệu quả và hoạch định dòng tiền kém thì dễ dẫn đến kiệt quệ tài chính

hơn là những công ty công lớn lâu đời.

Điều kiện không chắc chắn của thị trường có thể khiến các doanh nghiệp đối mặt

với nguy hiểm và rủi ro. Các công ty bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi những rủi ro nhân tố

này, liên quan đến môi trường bên ngoài của công ty. Một số rủi ro được liệt kê sau đây:

Rủi ro sở thích: sự bất lực của các công ty để thích nghi với những chọn lựa và sở

thích của khách hàng dẫn đến thất bại của doanh nghiệp

Rủi ro chuỗi giá trị: một chuỗi giá trị (value chain) là một bộ liên kết của những

hoạt động tạo ra giá trị khởi nguồn từ vật liệu thô cơ bản từ những nhà cung cấp, tiếp đến

chuỗi các hoạt động làm tăng thêm giá trị bao gồm sản xuất và marketing sản phẩm hoặc

dịch vụ, và kết thúc bởi các nhà phân phối đưa sản phẩm cuối cùng đến tay của khách

hàng cuối cùng (Thomas L.Wheelen 2000).

Hình 1: Quy trình chuỗi giá trị giả định

Vấn đề xảy ra ở những nhà cung cấp và nhà phân phối của một công ty có thể ảnh

hưởng xấu đến công ty chính. Ví dụ, nguyên liệu thô chất lượng thấp hoặc thiếu sót được

gửi tới bởi các nhà cung cấp có thể ảnh hưởng đến chất lượng sản xuất và những sản

phẩm chất lượng thấp này sẽ huỷ hoại danh tiếng của công ty và làm giảm doanh thu, kết

quả là lợi nhuận kém và kiệt quệ tài chính. Trở lại, một vấn đề trong kênh phân phối có

thể đưa đến kết quả thất bại. Hãy nghĩ đến một công ty sản xuất được những sản phẩm

chất lượng cao nhưng không thể đưa chúng ra thị trường. Những sản phẩm không bán

được tức là tổn thất, tổn thất kéo dài cũng sẽ dẫn đến phá sản.

Những hệ thống Just-in-time (Đúng sản phẩm - đúng số lượng - đúng nơi - đúng

thời điểm) được thiết kế để giảm hàng tồn kho của một tổ chức và chí phí liên kết, mục

đích đẩy xuống 0 lượng thời gian mà những nguyên liệu thô và những sản phẩm hoàn

thành ở lại trong nhà máy (Beard & Butler 2000). Quan niệm này đưa ra rằng những nhà

cung cấp vận chuyển nguyên liệu với thời gian số lượng chính xác cần thiết, do đó giảm

hàng tồn kho sản phẩm thô đến 0. Hơn thế nữa, hàng tồn kho trong quá trình sản xuất thì

được giữ lại tối thiểu bởi vì những mặt hàng được sản xuất vừa đủ để phục vụ cho bước

tiếp theo của quá trình sản xuất. Hàng tồn kho của sản phẩm cuối cùng thì được giảm

thiểu khi số lượng tương thích với doanh số yêu cầu. Thực vậy, vấn đề nên được giải

quyết, việc lập chương trình nên cực kì cẩn thận và phối hợp chặt chẽ (Daft, 2003). Một

vấn đề trong truyền đạt thông tin giữa các mắc xích liền kề có thể dẫn đến việc sản xuất

và việc buôn bán không hiệu quả.

Rủi ro về giá: việc lên và xuống mức giá chung hoặc sự thay đổi giá đáng kể trong

ngành có thể gây khó khăn cho doanh nghiệp.

Lạm phát đưa đến kết quả một nền kinh tế không ổn định trong hầu hết các nước

đang phát triển như Thổ Nhĩ Kỳ. Lạm phát có nghĩa là trạng thái không cân bằng giữa

cung và cầu trong sự tăng đều đặn của mức giá chung, hơn thế nữa, lạm phát gây ra sự

méo mó trong phân phối thu nhập, tiết kiệm ít, tăng độc quyền, mất cân bằng trong bảng

cân đối kế toán. Kết quả, các công ty rơi vào kiệt quệ và khủng hoảng dễ dàng trong nền

kinh tế này (Eren, 1995).

Ở Việt Nam các nước đang phát triển khác, nhu cầu vốn tài chính thường không

được thoả mãn nhờ vào thị trường vốn ngân hàng do lãi suất cao – kết quả của lạm phát

cao, bởi vì lạm phát làm tăng lãi suất và kết quả làm giảm cung tiền – nhân tố quan trọng

với đầu tư dài hạn. Lãi suất cao làm tăng chi phí tạo nguồn, ảnh hưởng quyết định đầu tư,

dưới tình trạng này, hầu hết các công ty hờ hững với việc đầu tư và trở nên yếu đi. Đó là

nguyên nhân mà hầu hết những công ty kiệt quê trong nền kinh tế bị lạm phát.

Rủi ro cạnh tranh: là một nguyên nhân phá sản khác. Mục đích của kinh doanh,

những nhà đầu tư cá nhân hay tổ chức là đầu tư vào sự tăng trưởng, phát triển và mở rộng

trong ngành, do đó, điều kiện cạnh tranh thì quan trọng khi phân tích ngành được nghiên

vứu. Mật độ cạnh tranh, luật chống bán phá giá và sự tồn tại của các rào cản để gia nhập

ngày có thể được suy xét (Berk 1999).

 Mô trƣờng kinh t

Kinh doanh thương mại là một phần của hệ thống kinh tế và bị ảnh hưởng bởi

những điều kiện kinh tế trong nước – nơi hoạt động.

Phá sản là một vấn đề toàn cầu có thể xảy ra ở cả những nền kinh tế phát triển và

đang phát triển. Tuy nhiên, nó xảy ra quá mức ở các môi trường kinh tế đang phát triển.

Những nguyên nhân chính phía sau những thất bại của doanh nghiệp thì khác nhau ở mỗi

quốc gia, đó là những khác biệt trong cấu trúc vốn, chuẩn mực kế toán và môi trường xã

hội, chính trị, kinh tế (Newton 1985, Argenti 1976 và Her & Choe 1999).

Những nhân tố kinh tế có thể gây ra phá sản được liệu kê sau đây: giảm hoặc tăng

đột ngột lãi suất, sự thay đổi không mong đợi trong tỉ lệ lạm phát, sự thay đổi bất thường

trong tỷ giá hối đoái, sự thay đổi trong chế độ xuất và nhập khẩu và chính sách tiền tệ

(Buker và cộng sự 1997).

Để đáp ứng được nhu cầu của cộng đồng, các công ty phải cung cấp hàng hoá và

dịch vụ vào thị trường, bên cạnh đó để tiếp tục hoạt động, họ có nhu cầu đầu vào như

nhân công, vốn, tài nguyên từ thị trường đó. Do đó, việc kinh doanh nằm ở hai phía của

cả cung và cầu trong cùng một thời điểm. Đây là quy tắc của chu kì kinh tế (Demir

1997).

Trong hầu hết trường hợp, chính phủ xác định vai trò trong nền kinh tế. Mặc dù

dưới nền kinh tế thị trường tự do, vai trò của chính phủ giảm xuống, chính sách vĩ mô

giúp tương lai đất nước được ổn định. Với chế độ xuất và nhập khẩu, lãi suất, chính sách

thuế, giúp đỡ tài chính và những hoạt động hỗ trợ, chính phủ đã tác động đến những hoạt

động kinh doanh (Demir 1997),

 Mô trƣờng tự nhiên

Môi trường tự nhiên ý nói những tài nguyên được sử dụng trong quá trình sản

xuất. Sự phát triển và tiến hoá của môi trường tự nhiên tạo những cơ hội đưa đến sự

thành công trong những hoạt động kinh doanh và nhưng cũng có thể đưa đến sự phá sản

của công ty. Việc làm cạn kiệt các tài nguyên và ô nhiêm môi trường ảnh hưởng đến hoạt

động kinh doanh (Turko 1999).

Hơn thế nữa, những thiên tai như động đất, lũ lụt, hoả hoạn, dịch bệnh… có thể

liệt kê như những nhân tố tự nhiên điển hình ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh. Đáng

tiếc, việc ước lượng và tính toán phương pháp chống đỡ thiên tai thì rất khó.

 Mô trƣờng khoa học k t uật

Sự sụt giảm giá trị của máy móc và những thiết bị sản xuất khác có thể xem như

một ví dụ của nguyên nhân kĩ thuật với phá sản. Đặc biệt, những thay đổi nhanh chóng

trong công nghệ và thiết bị sản xuất làm tăng cường độ cạnh tranh và sự không chắc chắn

của hướng đi của nền kinh tế. Do đó, sự bất lực trong việc thích nghi với những thay đổi

và tính toán sai hướng đi của nền kinh tế có thể dễ dàng đẩy những công ty đi vào phá

sản. Đầu tư vào công nghệ sai có thể đạp đổ hoàn toàn công ty.

Loại hình khác của rủi ro phát sinh từ công nghệ là những tai nạn bị gây ra bởi

máy móc và phương phá sản xuất, thiệt hại sản xuất gây ra bởi sự hao mòn và hỏng hóc

của các thiết bị máy móc, những hậu quả đáng tiếc không mong đợi ví dụ như ô nhiễm,

hoá chất, sự bức xạ của công nghệ được sử dụng ảnh hưởng đến môi trường và sức khoẻ

con người.

 Mô trƣờng chính trị và luật pháp

Các nhà kinh doanh phải tuân thủ một số điều luật (luật thương mại, luật thuế, bộ

luật về nghĩa vụ nợ, luật phá sản …). Việc kinh doanh vi phạm những điều luật này là đối

tượng của nhiều hình thức phạt khác nhau và mất đi danh tiếng, do đó những sự kiện tiêu

cực này có thể là nguyên nhân của phá sản (Turko 1999).

2.4.2 Nguyên nhân bên trong

Những nhân tố bên trong, dưới sự điều hành của ban quản lý, ảnh hưởng đến khả

năng kinh doanh có thể được liệt kê dưới đây (Keskin 2002)

- Quản lý yếu kém

- Sự không hoà hợp trong sự phát triển môi trường.

- Truyền đạt thông tin không hiệu quả.

- Tăng trưởng thất thường

- Thất bại trong các dự án quan trọng.

 Chất lƣợng quản lý

Mặc dù những bài nghiên cứu trước đưa ra nhiều nguyên nhân dẫn đến phá sản

nhưng nhân tố được kiểm chứng ảnh hưởng quan trọng nhất dẫn đến sự sụp đổ của công

ty là việc thiếu kinh nghiệm. Kiểm chứng cho thấy các nhà doanh nghiệp kinh nghiệm và

đủ tố chất quyết định sự tồn tại của doanh nghiệp và ngược lại (Chandler và Hanks

1998).

Trong một nghiên cứu của Buccino& Associates (1991), cho thấy 88% sự thiếu

sót trong chất lượng quản lý xác định sự khác biệt cơ bản giữa thành công và thất bại của

một doanh nghiệp. Theo những nguyên cứu trước đó của D& B (1980), hơn 44% phá

sản là do sự thiếu kinh nghiệm và hiểu biết, hoặc chỉ là sự thiếu trình độ rõ ràng (Altman

1993). Hơn thế nữa, Gitman (1992) ủng hộ ý kiến này của D&B khi cho rằng 50% vụ

phá sản đều liên quan đến sự thiếu khả năng của các nhà quản trị. Sự kém cỏi của nhà

quản trị có thể gây ra phá sản trong những giai đoạn hoạt động và đầu tư.

Đối với tất cả công ty, quá trình đầu tư bắt đầu với việc xây dựng hoặc với sự phát

triển và mở rộng cơ sở hoạt động, theo sau bởi việc chuẩn bị một dự án đầu tư thông qua

việc nghiên cứu tính tiện lợi về kinh tế, kỹ thuật, tài chính và luật pháp, nhưng trái lại, sự

thiếu khả năng quản lý trong giai đoạn này có thể đưa việc kinh doanh đi vào khó khăn.

Argenti (1976) nghiên cứu toàn diện vào sự sụp đổ doanh nghiệp phát hiện nhiều

nguyên nhân và dấu hiệu của phá sản doanh nghiệp. Những nguyên nhân được phát hiện

bởi tác giả bao gồm: ban quản lí yếu kém, thông tin kế toán không đầy đủ, kinh doanh

quá khả năng vốn, nợ cao, sự thay đổi về kinh tế - công nghệ - chính trị và xã hội. Hơn

thế nữa, tác giả còn đưa ra những dấu hiệu của phá sản bao gồm đạo đức thấp của công

nhân, chất lượng và dịch vụ ngày càng yếu kém, chính sách tín dụng siết chặt, sụt giảm

trong vốn hoá thị trường, tăng nhanh mức độ phàn nàn của khách hàng, thất bại trong

việc hoàn thành mục tiêu và thấu chi.

Hall (1992) đã phân tích những nhân tố dẫn đến sự phá sản của những doanh

nghiệp Anh và biện luận rằng việc marketing không hiệu quả dứt khoát là nguyên nhân

cơ bản của phá sản.

Theo Bongini và cộng sự (1998), những công ty châu Á dẫn đến phá sản bởi vì

mức đòn bẩy cao và việc đầu tư vào bất động sản và nhà máy.

Tương tự, sự tiếp cận phù hợp đến những nguồn nhân lực và tài chính giữ một vai

trò quan trọng trong việc thực hiện các dự án kinh doanh mới. Quả thực, nguồn tài chính

không thích hợp thường xuyên được viện dẫn là nguyên nhân chính đưa đến sự phá sản

của những doanh nghiệp mới nổi (Cooper 1994).

Yukcu và cộng sự (1999) tóm tất những nhân tố ban đầu dẫn đến sự phá sản :

- Thiếu khả năng hình thành cấu trúc vốn tối ưu do sự khan hiếm vốn chủ sở

hữu.

- Phân tích thị trường không thích đáng.

- Mất sức mạnh cạnh tranh trong thời kì đầu của hoạt động do mức chi phí lớn

- Chọn sai phương pháp sản xuất.

- Chọn công nghệ sản xuất dẫn đến chi phí sản xuất cao.

- Chọn sai vị trí cho cơ sở sản xuất

- Logistics thiếu hiệu quả.

- Đầu tư quá nhiều vào tài sản cố định dẫn đến nguồn lực không sử dụng

- Giải quyết không thoả đáng thiết bị và máy móc sản xuất.

- Kinh doanh bằng những dự án đầu tư không hiệu quả hoặc áp dụng sai

phương án đầu tư.

Khi kinh doanh, ban quản trị thiếu kinh nghiệm có thể làm phá sản công ty. Một

số khía cạnh chính của sự thiếu năng lực được liệt kê dưới đây :

- Thành phần đòn bẩy cao và sự khát vốn chủ sở hữu do sự tăng trưởng thiếu

kế hoạch.

- Kế hoạch tài chính không hiệu quả, thiếu cân bằng giữa nguồn vốn và sử

dụng vốn.

- Chi phí cố định cao hơn chi phí dự kiến.

- Chi phí sản xuất cao và thiếu khả năng kiểm soát chúng

- Chính sách hàng tồn kho thiếu ổn định, kinh doanh không hiệu quả

- Thiếu thận trong trong nghiên cứu thị trường và xác định vị thế thị trường.

- Không tạo được sự hoà hợp giữa các nhà quản lý.

- Thiếu hiểu biết kĩ thuật.

- Sự bất lực trong việc dùng các thiết bị thích hợp làm giảm chi phí.

- Phối hợp không hiệu quả giữa các ban bộ trong tổ chức

- Không có khả năng giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ mới.

- Thiếu cân bằng giữa quyền lực và sự phản ứng lại.

Amit (2003) phân tích số liệu của 339 doanh nghiệp Canada phá sản để xác định

những nguyên nhân phá sản giữa những công ty trẻ và già. Tác giả thấy rằng việc thiếu

hiểu biết của ban quản trị và thiếu khả năng quản lí tài chính là nguyên nhân chủ yếu dẫn

đến sự phá sản của những công ty trẻ hơn, trong khi đó việc thiếu khả năng thích ứng với

sự thay đổi của môi trường là nguyên nhân chính đến sự phá sản của những công ty

Canada già hơn.

Dun & Bradstreet biên soạn một thống kê thú vị về tuổi của những công ty phá

sản chấp nhận mối quan hệ giữa những nhà quản lý thiếu kinh nghiệm và phá sản. Rõ

ràng là khả năng phá sản của những công ty thiếu kinh nghiệm, trẻ và thiếu vốn thì lớn

hơn những công ty già hơn. Phân tích cho thấy hơn 50% các vụ phá sản diễn ra trong 5

năm đầu tiên của doanh nghiệp. Sau năm thứ năm, tỉ lệ phá sản giảm xuống khi công ty

trở nên vững vàng, ổn định, kinh nghiệm hơn và có thể tiếp cận dễ dàng hơn nguồn vốn

(Altman 1993).

Bảng 1: Tuổi của những công ty phá sản

Phần trăm công ty phá sản (%)

1980 1990

1 năm hoặc ít hơn 0.9 9.0

2 năm 9.6 11.2

3 năm 15.3 11.2

Tổng trong 3 năm 25.8 31.4

4 năm 15.4 10.0

5 năm 12.4 8.4

Tổng trong 5 năm 53.6 49.8

6 năm 8.9 7.2

7 năm 6.3 5.3

8 năm 5.2 4.5

9 năm 4.3 3.8

10 năm 3.4 3.5

Tổng trong 10 năm 81.7 74.1

Trên 10 năm 18.3 25.9

Nguồn : Altman E. 1. (1993), " Kiệt quệ tài chính doanh nghiệp và phá sản : Hướng dẫn trong việc dự báo và tránh phá sản và có lợi từ phá sản"

TỔNG 100.0 100.0

 Chu kì kinh doanh

Chu kì kinh doanh là một khía cạnh khác bị ảnh hưởng trực tiếp bởi những yếu tố

bên trong và bên ngoài, lưu ý một mặt khác của phá sản doanh nghiệp. Những công ty

thường được nghĩ là hoạt động theo bên ngoài, nhưng thực tế điều này không vững chắc.

Việc kinh doanh có thể được xem như những cá thể sống khi chúng được sinh ra với việc

đầu tư được hoàn thành và chết đi khi chúng trở nên già và mất đi sức mạnh. Chúng ta có

thể phân loại chu kì kinh doanh thành 4 giai đoạn: hình thành, phát triển, trưởng thành và

suy thoái, như một sản phẩm mới được đưa vào thị trường.

Đó là nguyên nhân tại sao hình dạng của chu kì kinh doanh trông giống như một

chữ S bởi vì sự phát triển sản xuất, lợi nhuận, doanh thu theo thời gian. Cũng vậy, chu

trình được đặt tên mô hình S thể hiện dưới đây: (Mặc dù mô hình này được làm đơn giản

hoá, hình dạng này vẫn hữu ích trong việc phân tích một công ty).

Hình 2: Giả thiết vòng đời của một công ty

Có thể giải thích ngắn gọn chu kì kinh doanh như sau: trong thời kì hình thành,

công ty mới bước vào ngành với mục tiêu là hình thành và giới thiệu bản thân. Khối

lượng doanh số thì thấp và lợi nhuận thì xem như không. Trong giai đoạn phát triển, khối

lượng doanh số tăng nhanh hơn, do đó, lợi nhuận tăng đáng kể và đạt đến mức tối đa.

Vào giai đoạn trưởng thành, số lượng các đối thủ tăng và bởi vì sự cạnh tranh mà mức lợi

nhuận co nhẹ lại. Giai đoạn trưởng thành thì dài hơn những giai đoạn khác. Doanh số

tăng nhẹ và đạt đến mức cao nhất, nhưng trái lại, sau một thời gian thì doanh số và lợi

nhuận đều giảm sút. Vào giai đoạn suy thoái, công ty suy yếu, doanh số và lợi nhuận trở

nên yếu kém không đủ cho công ty tồn tại hơn nữa.

Việc xác định, khi những giai đoạn bắt đầu và khi chúng kết thúc liên quan những

đánh giá chủ quan, nhưng một số nhà nghiên cứu phát triển những tiêu chuẩn cụ thể để

xác định những thời kì này (Mucuk 1994).

Lý thuyết chu kỳ ngụ ý một sự quản lý hiệu quả trong thời kì tăng trưởng và một

sự quản lý yếu kém trong thời kì trưởng thành và suy thoái. Do đó, mục đích chính của

việc quản lý nên là tiếp tục làm tốt trong thời kì tăng trưởng và để ngăn ngừa thời kì suy

thoái.

Việc quản kí kinh doanh, khi việc kinh doanh trong giai đoạn tăng trưởng, nên

xem xét các yếu tố môi trường để đưa ra các quyết định tối ưu khi giới thiệu sản phẩm

mới hoặc tăng trưởng bền vững, do đó các công ty có thể kéo dài thời kì tăng trưởng dài

hơn. Nếu công ty đang trong thời kì trưởng thành và suy thoái, công ty nên được bán cho

một công ty khác hoặc được thanh lý (Wheelen, 2000).

2.5 Sự cần thiết một mô hình dự báo phá sản.

Phá sản doanh nghiệp là một hiện tượng kinh tế đáng lo ngại. Sức khoẻ và sự

thành công của những công ty là mối quan tâm phổ biến của những nhà làm chính sách,

người tham gia nền kinh tế, nhà đầu tư, nhà quản lý (O’Le ry 1998). Nó cũng là một vấn

đề ảnh hưởng đế nền kinh tế mỗi quốc gia. Số lượng công ty phá sản thì quan trọng với

nền kinh tế một đất nước và có thể xem như là một chỉ số của sự phát triển và mạnh khoẻ

của nền kinh tế (Zopounidis & Dimitraas 1998). Chi phí xã hội, kinh tế, cá nhân cao khi

xày ra phá sản doanh nghiệp đã thúc đẩy những nhà nghiên cứu để tìm kiếm sự hiểu biết

và khả năng dự báo tốt hơn (McKee & Lensberg 2002). Dự báo phá sản doanh nghiệp là

mối quan tâm ngày càng tăng cao đối với những nhà đầu tư, nhà cho vay, công ty đi vay

và chính phủ. Sự phát hiện đúng lúc việc phá sản sắp xảy đến của một doanh nghiệp là

một nhu cầu cấp thiết (Jones 1987).

Việc tiếp cận định lượng được áp dụng bởi một lượng lớn nghiên cứu khi áp dụng

nhiều công cụ thống kê dựa vào những thông tin tài chính thu được từ những nguồn được

công bố của công ty. Mục tiêu then chốt của những nghiên cứu này là để phát hiện dấu

hiệu nhận biết tài chính đặc biệt giữa công ty khoẻ mạnh và công ty phá sản.

Những bài nghiên cứu trong bài này chứng tỏ hoàn toàn có thể dự báo trước được

phá sản bằng cách sử dụng các báo cáo tài chính. Phân tích tỷ số là một phương pháp

được sử dụng thường xuyên trong các nghiên cứu dự báo phá sản. Những tỷ số tài chính

thể hiện trong báo cáo tài chính có thể đánh giá được sức khoẻ của một công ty. Trong

những bài nghiên cứu này, mục đích là để tìm ra những tỷ số tài chính có thông tin quan

trọng trước khi xảy ra phá sản. Điểm khởi đầu là tình hình ngày càng xấu đi của những

thông tin trong báo cáo tài chính của công ty kiệt quá và dự đoán thị trường bi quan về

công ty.

Tầm quan trọng của việc thiết lập một mô hình dự báo phá sản có ý nghĩa với

những thành phần bên ngoài và bên trong của doanh nghiệp: ví dụ ban lãnh đạo công ty,

nhà đầu tư, nhà tín dụng, kế toán, người điều chỉnh điều lệ trong chính phủ và những

người có quyền lợi liên quan khác.

2.5.1. Tầm quan trọng đối với ban quản lý

Bằng việc sử dụng công cụ dự báo phá sản, ban quản trị có thể nhận ra tình trạng

phá sản trong thời kì sớm hơn và thực hiện các phương án cải thiện, sửa chữa chống lại

những ảnh hưởng bất lợi của phá sản.

Việc sử dụng những mô hình dự báo này giúp các nhà quản lý có đủ thời gian để

tìm nguồn quỹ cần thiết, thiết lập những cộng tác mới, tìm kiếm các cơ hội chuyển

nhượng mà không làm mất giá trị thị trường. Nhà quản lý cũng có thể sử dụng phương

pháp dự báo này cho những khách hàng và công ty cung ứng của họ để có thể xem xét lại

mối quan hệ với những công ty có rủi ro phá sản có thể xảy ra.

2.5.2. Tầm quan trọng đối với cổ đông

Mô hình dự báo có thể được các cổ đông sử dụng trong việc chọn lựa giữa những

cơ hội xuất hiện trước họ, đầu tư vào công ty, sát nhập hoặc thu mua những công ty khác.

Nếu kết quả không tốt đẹp, cổ đông có thể chọn quyền chọn bán công ty ở mức giá hơn

giá trị thực bởi vì công ty vẫn còn có khả năng thoả thuận để được bán hơn giá trị thực.

Nếu các cổ đông chờ trong hi vọng công ty có thể khoẻ trở lại, họ thực chất có thể đối

diện với giá trị thị trường thấp. Hơn thế nữa, xác định những công ty yếu để thu mua thì

rẻ và dễ dàng hơn nhiều nhờ những nghiên cứu dự báo.

Cũng vậy, mô hình dự báo phá sản có thể được xem xét bởi những công ty mẹ.

Bởi vì, sự phá sản của một công ty con có thể huỷ hoại danh tiếng của một tập đoàn và sẽ

ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và quyết định tín dụng. Do đó, những công ty mẹ có thể

giám sát những việc đang diễn ra qua những công cụ ước lượng.

2.5.3. Tầm quan trọng đối với nhà cung ứng và công ty

Các doanh nghiệp sử dụng phương pháp luận Just – in – time (JIT) để đạt được

chi phí sản xuất tối thiểu và thiếu sót xuống 0. Phương pháp JIT đưa ra cơ sở cho việc

quản lý hàng tồn kho và trữ lượng để giảm thiểu lãng phí, cũng như phát triển hiệu quả và

sử dụng tiêu chuẩn quản lý chất lượng. Do đó, mối quan hệ với nhà cung ứng thì quan

trọng đối với việc quản lý hiệu quả chất lượng trực tiếp.

“Mua nguyên liệu chỉ khi nhà cung ứng có một quy trình chất lượng”. Deming đặc

biệt nhấn mạnh là các công ty nên xây dựng mối quan hệ lâu dài với những nhà cung

ứng. Nhưng các nhà cung ứng sẽ chỉ chấp nhận điều này nếu họ thấy rằng qua thực

nghiệm và kinh nghiệm, tồn tại sự tin tưởng với những công ty thu mua nguyên liệu (Rao

và cộng sự 1996). Nghĩ về mối quan hệ của một nhà cung ứng và một công ty, họ làm

việc cùng nhau và làm tăng chất lượng. Họ tin tưởng lẫn nhau, do đó họ cộng tác kinh

doanh với nhau. Rõ ràng là một vấn đề nảy sinh ở người này có thể ảnh hưởng đến người

kia và ngược lại. Do đó, nhà cung ứng và công ty nên sử dụng mô hình dự báo phá sản để

kiểm soát lẫn nhau để đề phòng nguy hiểm. Một vấn đề tài chính bên nhà cung ứng có thể

ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh, chất lượng sản phẩm và số lượng sản xuất. Chất

lượng kém hơn và số lượng ít hơn sẽ ảnh hưởng xấu đến việc sản xuất và doanh số của

công ty dẫn đến kết quả là sụt giảm và mất đi danh tiếng trong tư tưởng của khách hàng.

Ngược lại, vấn đề bên công ty thu mua cũng ảnh hưởng xấu đến công ty cung ứng, công

ty rơi vào tình trạng phá sản sẽ được thể hiện trong số tiền phải trả cho người cung ứng,

vì thế người cung ứng cũng có thể rơi vào phá sản bị gây ra bởi công ty thu mua.

Để tránh tình trạng như vậy xảy ra, nhà cung ứng và công ty nên giám sát lẫn nhau

qua những dụng cụ dự báo. Và nếu kết quả không tốt, thì họ nên tìm một công ty cung

ứng khác hoặc một công ty khác để cung ứng.

2.5.4. Tầm quan trọng với các nhà đầu tư

Những nhà đầu tư cá nhân hay nhà đầu tư tổ chức có thể sử dụng mô hình dự báo

trong quá trỉnh quyết định đầu tư. Với sự hỗ trợ của công cụ dự báo, những nhà đầu tư có

thể xác định những cổ phiếu kém trong danh mục đầu tư của họ và đưa ra quyết định bán

chúng trước khi giá trị của những cổ phiếu đó biến mất. Hơn nữa, những nhà đầu tư có

thể xác định những cổ phiếu có giá trị mới để đưa chúng vào danh mục đầu tư. Mô hình

dự báo phá sản cung cấp những thuận lợi đáng kể tới các nhà đầu tư tìm kiếm tỷ suất sinh

lợi cao hơn. Một nhà đầu tư có thể điều chỉnh lại danh mục đầu tư của mình bằng công cụ

dự báo, tức là công ty đang lâm vào tình trạng phá sản được trông đợi khắc phục được

vấn đề của mình, do đó đầu tư vào những cổ phiếu giá thấp của công ty này có thể đem

đến lợi nhuận cao sau này, khi công ty đã giải quyết được khó khăn.

Mô hình dự báo phá sản không chỉ đưa ra thời điểm cần thiết một nhà đầu tư cần

mà còn giải quyết việc thiếu kinh nghiệm của nhà đầu tư. Do đó, các nhà đầu tư đạt được

mục đích của họ bằng việc đầu tư vào những nơi đúng đắn và những công ty có cơ hội

khoẻ mạnh nhờ sự hỗ trợ vừa phải của nguồn quỹ. Việc giải quyết khó khăn nguồn vốn

dẫn đến cơ hội cho những đầu tư mới và giúp cho việc kinh doanh phát triển và đạt được

những thuận lợi cạnh tranh.

2.5.5. Tầm quan trọng với nhà tín dụng

Nhà tín dụng là một người hay công ty cho công ty vay. Rủi ro phá sản được xem

xét trong mỗi thoả thuận với nhà tín dụng để bảo vệ họ khỏi khả năng phá sản mà họ sẽ

chạm trán nếu người mắc nợ không trả hoặc trả nợ thiếu. Đó là nguyên nhân tại sao quản

lý tín dụng rất quan trọng đối với những tổ chức, công ty tín dụng, ngân hàng và những

định chế tài chính khác.

Quản lý tài chính bao gồm 5 bước bao gồm: xác định độ dài thời gian trả nợ, xác

định dạng hợp đồng, đánh giá khách hàng có đáng tin để cho vay, xác định giới hạn tín

dụng và bước cuối cùng là cho vay.

Bước đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng là bước quan trong của quản lý tín

dụng. Có rất nhiều nguồn thông tin về khách hàng như kinh nghiệm riêng của nhà tín

dụng với khách hàng, kinh nghiệm của những nhà tín dụng khác, đánh giá của trung tâm

tín dụng, kiểm tra tài khoản ngân hàng của khách hàng, giá trị thị trường của tài sản bảo

đảm của khách hàng và phân tích báo cáo tài chính của khách hàng. Hơn thế nữa, với sự

hỗ trợ của mô hình dự báo phá sản, các định chế tài chính được lợi từ việc chọn được

công ty thích hợp để cho vay. Đánh giá và phân tích hồ sơ vay nợ nhờ mô hình dự báo

phá sản cho kết quả nhanh và chính xác hơn. Từ chối hồ sơ vay nợ của một công ty được

dự báo là phá sản nhờ mô hình, tiết kiệm được thời gian và tăng tính hiệu quả của việc

đánh giá tín dụng của các chuyên gia. Do đó, nguồn quỹ sẽ được cho vay đúng nơi, trong

trường hợp này, nền kinh tế của một đất nước và những tổ chức tín dụng có thể đạt được

lợi ích cao.

2.5.6. Tầm quan trọng đối với công nhân và công đoàn

Công nhân là một trong những nhân tố sản xuất quan trọng và đóng một vai trò

đáng kể trong thành công của một công ty. Công nhân và công đoàn có ảnh hưởng trực

tiếp bởi những hoạt động của doanh nghiệp. Việc kinh doanh đạt được mục tiêu có thể

tăng mạnh trong thị trường thì người công nhân cũng sẽ nhận được một phần thưởng

thích đáng từ thành công đó.

Mô hình dự báo phá sản có thể được công đoàn sử dụng để thu thập thông tin về

tình hình sức khoẻ tài chính của công ty, từ đó, công đoàn có thể xác định tăng lương

cũng như tăng những quyền công dân khác. Mặt khác, những người công nhân của một

công ty dự báo lâm vào tình trạng phá sản thì có thể nỗ lực làm việc hơn để hỗ trợ phục

hồi công ty hoặc tìm kiếm cho họ một công việc khác.

2.6 Độ chính xác của mô hình dự báo phá sản

Độ chính xác của mô hình dự báo phụ thuộc vào những nhân tố cơ bản chắc chắn

bao gồm sự đáng tin cậy của báo cáo tài chính, kiến thức và kinh nghiệm của nhà phân

tích, kiến thức ngành, lường trước được xu hướng kinh tế trong suốt thời kì phân tích, và

nhận biết được chính sách của các nhà quản lí. Một mô hình dự báo chính xác sẽ có lợi

cho việc kinh doanh như một sai sót hay thiếu chính xác trong việc dự báo có thể dẫn đến

tổn thất. Vì nguyên nhân này, những nghiên cứu dự báo yêu cầu sự cẩn thận và tập trung

từ đầu đến cuối.

Một số công ty có xu hướng lừa gạt nhà cầm quyền bằng những báo cáo tài chính

đã trang điểm (Anil, 1997). Do đó, một phân tích nên tránh chọn loại báo cáo tài chính

này vào trong nghiên cứu mà chỉ sử dụng các báo cáo tài chính đã được kiểm toán.

Phân tích và diễn dịch báo cáo tài chính yêu cầu lượng kiến thức và kinh nghiệm

trong lĩnh vực này. Một nhà phân tích kinh nghiệm có thể nhìn thấy những điểm thiếu sót

và lừa dối trong báo cáo và có thể làm chúng sáng tỏ trở lại.

Sản xuất trong quá khứ, giá, nguồn vốn và chính sách chia cổ tức của những công

ty trong bài phân tích là nguồn thông tin có giá trị về sức khoẻ của nghiên cứu. Hoàn toàn

có thể đạt được những chính sách tương lai của những đối tượng công ty sau khi làm tăng

độ chính xác của mô hình dự báo.

3. Tổng quan mô hình của các nghiên cứu trƣớc đây

Từ những năm 1960, những nhà nghiên cứu đã dành nhiều nỗ lực để kiểm chứng

việc dự báo phá sản nhiều quốc gia khác nhau trên thế giới. Ví dụ, Canada (Alman và

Lavelle 1981), Australia (Izan 1984), UK (Charitou at al. 2004), Pháp (Micha 1984), Hàn

Quốc (Alman 1995), Nhật Bản (Xu và Zhang 2008), Malaysia (1988), Sudan (Eljelly at

al 2001), Ấn Độ (Bandyopadhyay 2006), Turkey (Ugurlu và Aksoy 2006), Iran (Etemadi

et al 2008) và nhiều quốc gia khác nữa.

Qua việc tổng quan những bài nghiên cứu, chúng tôi kết luận: sự phát triển của

những nghiên cứu về phá sản doanh nghiệp được phân vào một trong ba phương pháp kĩ

thuật thống kê chung sau:

- Mô hình dự báo phá sản dựa vào sổ sách kế toán

- Mô hình dự báo phá sản dựa vào nhân tố thị trường

- Mô hình dự báo phá sản dựa vào khả năng hiểu biết nhân tạo

Ba phương pháp trên được thường xuyên áp dụng bởi lượng lớn các bài nghiên

cứu về sự phá sản doanh nghiệp. Việc xem xét lại những nghiên cứu này sẽ được trình

bày chi tiết dưới đây.

3.1 Mô hình dự báo phá sản dựa vào sổ sách kế toán

Mô hình dự báo phá sản dựa vào sổ sách kế toán thì xem xét những biểu hiện

trong quá khứ của công ty như là một cơ sở để dự báo về khả năng tồn tại trong tương lai

của doanh nghiệp (Xu và Zhang 2008).

Nhiều bài nghiên cứu bao gồm nhiều biến kế toán cho việc dự báo sự phá sản

doanh nghiệp là Beaver (1966), Altman (1968), Ohlson (1980), Dichev (1998), Shumway

(2001)…

3.1.1. Mô hình dự báo phá sản của Beaver (1996)

Công trình quan trọng và chủ yếu nhất trong lĩnh vực dự báo phá sản là bài nghiên

cứu của Beaver (1966). Tác giả phân tích 30 tỉ số tài chính giữa những công ty không

phá sản và công ty phá sản bao gồm :

Nhóm 1: Tỷ số dòng tiền 3. Tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản

1. Dòng tiền trên doanh thu 4. Vốn lưu động trên tổng tài sản

2. Dòng tiền trên tổng tài sản Nhóm 5: Tỷ số tài sản lưu động trên

nợ ngắn hạn 3. Dòng tiền trên tài sản ròng

1. Tiền mặt trên nợ ngắn hạn 4. Dòng tiền trên tổng nợ

2. Tài sản khả toán trên nợ ngắn hạn Nhóm 2: Tỷ số thu nhập ròng

3. Tỷ số hiện hành (tài sản ngắn hạn 1. Thu nhập ròng trên doanh thu

trên nợ ngắn hạn) 2. Thu nhập ròng trên tổng tài sản

Nhóm 6: Tỷ số vòng quay 3. Thu nhập ròng trên tài sản ròng

1. Tiền mặt trên doanh thu 4. Thu nhập ròng trên tổng nợ

2. Khoản phải thu trên doanh thu Nhóm 3: Tỷ số nợ trên tổng tài sản

3. Hàng tồn kho trên doanh thu 1. Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản

4. Tài sản thanh toán trên doanh thu 2. Nợ dài hạn trên tổng tài sản

5. Tài sản ngắn hạn trên doanh thu. 3. Nợ ngắn hạn cộng nợ dài hạn trên

6. Vốn lưu động trên doanh thu tổng tài sản

7. Tài sản ròng trên doanh thu 4. Nợ ngắn hạn cộng nợ dài hạn

cộng cổ phiếu ưu đãi trên tổng tài sản 8. Tổng tài sản trên doanh thu

Nhóm 4: Tỷ số tài sản lưu động trên 9. Vòng quay tiền mặt (tiền mặt trên

tổng tài sản chi phí hoạt động)

1. Tiền mặt trên tổng tài sản

2. Tài sản khả toán trên tổng tài sản

10. Vòng quay khoản dự phòng (tài 11. Vòng quay không tín dụng (tài

sản dự phòng trên chi phí hoạt sản dự phòng trừ nợ ngắn hạn

động) trên chi phí hoạt động)

Qua phân tích, ba tỉ số tài chính là tổng nợ/tổng tài sản, thu nhập ròng/tổng tài sản

và dòng tiền/tổng nợ được xem là quan trọng trong việc xác định khủng hoảng tài chính

của một công ty.

Hình 3: Ba tỉ số tài chính xác định khủng hoảng tài chính theo Beaver (1966)

3.1.2. Mô hình dự báo phá sản của Altman (1968)

Altman (1968) nghiên cứu mở rộng công trình của Beaver bằng việc sử dụng

phân tích biệt thức nhiều biến của 22 biến tài chính với mẫu của 66 công ty sản xuất (33

phá sản và 33 không phá sản) và đưa ra được :

Z = 0,012 X1 + 0,014 X2 + 0,033 X3 + 0.006 X4 + 0.999 X5

Trong đó:

X1 - Vốn lưu động trên tổng tài sản

X2 - Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản

X3 - EBIT trên tổng tài sản

X4 - Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của nợ

X5 - Doanh thu trên tổng tài sản

Z - Chỉ số tổng thể

Cụ thể:

X1 - Vốn lưu động trên tổng tài sản: Tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản thường

được tìm thấy trong các nghiên cứu về các vấn đề của công ty, là một thước đo tài sản lưu

động ròng của công ty so với tổng giá trị vốn hóa. Vốn lưu động được định nghĩa là sự

chênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn. Tính thanh khoản và đặc trưng quy mô

này được xem xét rõ ràng. Thông thường, một công ty trải qua các khoản lỗ hoạt động

phù hợp sẽ thu hẹp lại tài sản ngắn hạn trong mối quan hệ với tổng tài sản. Trong ba tỷ số

thanh khoản được đánh giá, tỷ số này được chứng minh là có giá trị nhất. Biến này là phù

hợp với nghiên cứu Merwin khi ông đánh giá tỉ số vốn lưu động ròng trên tổng tài sản là

chỉ số tốt nhất cho khả năng phá sản.

X2 - Thu nhập giữ lại trên tổng tài sản: Thước đo này của lợi nhuận tích lũy qua

thời gian đã được đưa ra trước đây là một trong những tỷ lệ "mới". Độ tuổi của một công

ty là mặc nhiên được xem xét trong tỷ lệ này. Ví dụ, một công ty tương đối trẻ có thể sẽ

cho thấy một tỷ lệ RE/TA thấp bởi vì nó không có thời gian để xây dựng lợi nhuận tích

lũy của nó. Do đó, có thể lập luận rằng các công ty trẻ có phần bị phân biệt đối xử trong

phân tích này, và cơ hội của nó được phân loại như phá sản là tương đối cao hơn so với

những công ty khác, công ty già hơn, và ngược lại. Tuy nhiên, điều này là chính xác tình

hình trong thế giới thực tế. Tỷ lệ thất bại cao hơn rất nhiều trong những năm đầu của một

công ty.

X3 - Thu nhập trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản. Tỷ lệ này được tính bằng

cách chia tổng tài sản của một công ty thành thu nhập của nó trước khi trừ thuế và lãi

vay. Về bản chất, nó là một thước đo năng suất thực sự của tài sản công ty, trừ đi từ bất

kỳ thuế hoặc các yếu tố đòn bẩy. Kể từ 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 đối phó với sự phá sản của công ty. Hơn nữa, mất khả năng thanh toán trong phá sản

xảy ra khi tổng nợ phải trả vượt quá một giá trị nào đó của tài sản của công ty được xác

định bởi khả năng sinh lợi của tài sản.

X4 - Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ: Vốn chủ

sở hữu được đo bằng cách kết hợp giá trị thị trường của tất cả các cổ phiếu ưu đãi và phổ

thông, trong khi nợ bao gồm cả ngắn hạn và dài hạn. Thước đo này cho thấy bao nhiêu tài

sản của công ty có thể giảm giá trị (tính theo giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu cộng

với nợ) trước khi các khoản nợ vượt quá tài sản và công ty trở nên mất khả năng thanh

toán. Ví dụ, một công ty có giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu 1.000 USD và nợ $ 500

có thể bị một sự sụt giảm hai phần ba giá trị tài sản trước khi mất khả năng thanh toán.

Tuy nhiên, công ty tương tự với $250 vốn chủ sở hữu sẽ mất khả năng thanh toán nếu thả

của nó là chỉ còn một phần ba giá trị. Tỷ lệ này cho biết thêm một chiều hướng giá trị thị

trường mà các nghiên cứu phá sản khác không xem xét. Nó dường như cũng là một yếu

tố dự báo phá sản hiệu quả hơn một tỷ lệ tương tự thường được sử dụng: Tài sản

ròng/Tổng nợ (giá trị sổ sách).

X5 - Doanh thu trên tổng tài sản: Tỷ lệ vòng quay vốn là một tỷ lệ tài chính chuẩn

minh họa khả năng tạo ra doanh thu của các tài sản của công ty. Nó là một trong những

thước đo năng lực quản lý trong việc đối phó với các điều kiện cạnh tranh. Tỷ lệ cuối

cùng này khá quan trọng. Do mối quan hệ độc đáo của nó với các biến khác trong mô

hình, doanh thu trên tổng tài sản đứng thứ hai trong những đóng góp của mình cho khả

năng phân biệt tổng thể của mô hình.

Bài nghiên cứu đưa ra một mức ngoặc quan trọng : nếu chỉ số z > 2.99 thì được

xếp loại “Không phá sản” còn nếu công ty có chỉ số z < 1,81 thì được xếp vào là “Phá

sản”.

3.1.3. Mô hình dự báo phá sản của Ohlson (1980)

Vào năm 1980, nghiên cứu của Ohlson đưa ra mô hình để dự đoán phá sản. Tác

giả đã thành công trong việc phát triển O-score khi sử dụng 9 biến kế toán tiêu biểu cho 4

nhân tố có ý nghĩa quan trọng trong việc dự báo khả năng phá sản: (i) quy mô (SIZE), (ii)

cấu trúc tài chính được thể hiện bởi thước đo đòn bẩy (TLTA), (iii) thước đo lợi nhuận

(NITA và/hoặc FUTL), (iv) thước đo cho tính thanh khoản hiện hành (WCTA hoặc

WCTA và CLCA) với mẫu là 2163 công ty ( 105 công ty phá sản và 2058 công ty không

phá sản) trong thời kì 1970 – 1976. Biến bao gồm:

SIZE = Log (tổng tài sản/chỉ số giá GNP). 1.

TLTA = tổng nợ trên tổng tài sản 2.

3. WCTA = Vốn lưu động trên tổng tài sản

CLCA = Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn 4.

5. OENEG = 1 nếu tổng nợ phải trả lớn hơn tổng tài sản, và =0 nếu ngược lại.

6. NITA = Thu nhập ròng trên tổng tài sản

7. FUTL = Quỹ hoạt động trên tổng nợ phải trả.

8. INTWO =1 nếu thu nhập ròng âm trong 2 năm cuối, =0 nếu ngược lại

9. , NIt : thu nhập ròng trong

thời kì gần nhất, mẫu số được xem như thước đo mức đo. Do đó biến dùng để đo sự thay

đổi trong thu nhập ròng. (Thước đo này xuất hiện trong McKibben 1972).

Ohlson đề xuất chỉ số O trong việc phân biệt giữa những công ty phá sản và không

phá sản. Công ty có chỉ số O > 0.038 thì được xếp là phá sản với các nhân tố khác không

đổi.

3.1.4. Mô hình dự báo phá sản của những nhà nghiên cứu sau đó

Chỉ số Z và chỉ số O được phát triển lần lượt bởi Alman (1968) và Ohlson (1980)

đã thúc đẩy những nhà nghiên cứu sau đó khám phá ra mô hình dự báo phá sản với khả

năng dự báo tốt nhất.

Pongsatat et al. (2004) cho rằng chỉ số Z của Altman và chỉ số O của Ohlsn là

những công cụ vô cùng giá trị đối với những giám đốc tài chính khi kiểm soát khả năng

phá sản. Các công cụ này đặc biệt quan trọng đối với những công ty có những hoạt động

đầu tư nguy hiểm vào những công ty nước ngoài trong khi họ lại không nắm rõ nhiều về

môi trường chính trị, luật pháp và văn hoá của nước đó. Đây là một vấn đề quan trọng với

Thái Lan vì nước này phụ thuộc quá nhiều vào đầu tư nước ngoài và niềm tin của những

nhà đầu tư quốc tế. Bài nghiên cứu đã kiểm chứng được khả năng dự báo của mô hình

của Alman và Ohlson về phá sản lên những công ty lớn và nhỏ ở Thái Lan với mẫu bao

gồm 60 công ty phá sản và 60 công ty không phá sản được kiểm định từ năm 1998 đến

2003 và đưa đến kết luận rằng đối với những công ty phá sản, mô hình của Alman cho

thấy một độ chính xác dự báo cao hơn là so với mô hình của Ohlson. Tuy nhiên, nhìn

chung là không có sự khác biệt đáng kể lắm về khả năng dự báo ở công ty lớn và nhỏ của

Thái Lan.

Bandyopadhyay (2006) sử dụng cách tiếp cận logistic và chỉ số z phát triển 1 mô

hình với khả năng phân loại cao đến 91% để dự báo vỡ nợ cho những công ty Ấn Độ.

Z = -2,337 + 0,736 (WK_TA) + 6,95 (CASHPROF_TA) + 0,864 (SOLVR) +

7,554 (OPPROF_TA) + 1,544 (SALES_TA)

Công ty có chỉ số Z > 0 thì không phá sản. Công ty có chỉ số Z < 0 thì sẽ phá sản

trong vòng 1 năm.

* WK_TA: Vốn lưu động trên tổng tài sản là một thước đo tài sản lưu động ròng

của công ty so với tổng giá trị vốn hóa. Tỷ lệ này đại diện cho tình trạng thanh khoản

ngắn hạn của công ty.

* CASHPROF_TA: Lợi nhuận tiền mặt trên tổng tài sản là một thước đo dòng tiền

của công ty. Lợi nhuận tiền mặt thu được bằng cách thêm các khoản phí không dùng tiền

mặt như khấu hao và thanh toán nợ vào lợi nhuận sau thuế (lợi nhuận ròng).

* SOLVR: Tỉ lệ khả năng thanh toán cho thấy khả năng thanh toán nợ dài hạn của

một công ty. Tỷ lệ Khả năng thanh toán cao hơn thì càng có khả năng công ty đáp ứng

các nghĩa vụ trả nợ đúng hạn và xác suất vỡ nợ thấp hơn. Tỷ lệ khả năng thanh toán được

tính bằng cách chia tổng tài sản của công ty cho tổng khoản vay cộng nợ ngắn hạn và

khoản dự phòng trừ thanh toán trước thuế

* OPPROF_TA: Lợi nhuận hoạt động trên tổng tài sản là một thước đo năng suất

thực sự của tài sản của công ty. Nó đo lường khả năng thu nhập của công ty. Tỉ lệ cao

hơn thì tốt hơn cho công ty.

* SALES_TA: Tỷ lệ vòng quay vốn là một tỷ lệ tài chính tiêu chuẩn (cũng được

sử dụng bởi Altman trong mô hình của ông 1968 gốc) minh họa khả năng tạo ra doanh

thu từ tài sản công ty. Nó là tỷ lệ tổng doanh thu trên tổng tài sản. Tỷ lệ này đưa ra một

dấu hiệu cho thấy một công ty được sử dụng tài sản của mình hiệu quả như thế nào. Tỷ

lện này cao hơn thì tốt hơn cho công ty.

Trong phân tích logit, tác giả đã bao gồm biến tài chính khác: MVE_BVL – giá trị

thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của nợ - đại diện cho giá trị tài sản của

công ty. Thước đo này cũng đo lường sự vững chắc của công ty. Trong việc tính toán giá

trị sổ sách của tổng nợ phải trả, tổng giá trị ròng của công ty được trừ đi từ tổng nợ phải

trả của công ty. Do đó, BVL cho giá trị sổ sách của tổng nợ trừ ra khỏi tổng nợ phải trả

của công ty.

Tất cả sáu tỷ lệ đại diện cho giá trị và thu nhập của các công ty với mối quan hệ

với tổng tài sản.

Bên cạnh đó, bài nghiên cứu cũng đưa ra một số bi n phi tài chính về khả năng

trả được nợ của công ty:

 Tuổi của công ty: Một công ty trẻ sẽ có tỉ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản

(RE/TA) nhỏ bởi vì nó không có nhiều thời gian để tích luỵ lợi nhuận (Altman, 2000). Do

đó, công ty trẻ thì sẽ có khả năng bị xếp vào phá sản cao hơn là những công ty già hơn và

ngược lại. Và thực tế đúng là như vậy. Tỷ lệ phá sản tì cao trong những năm đầu của một

công ty (40 -50 % công ty phá sản trong 5 năm thành lập đầu tiên (Dun & Bradstree,

thống kê hàng năm). Do đó, ảnh hưởng của tuổi thì rõ ràng: công ty trẻ thì dễ phá sản

hơn. Tác giả lấy log của số năm từ khi công ty thành lập để làm thước đo tuổi công ty.

 Sở hữu nhóm: Nghiên cứu qua nhiều quốc gia cho thấy công ty liên kết với

những nhóm kinh doanh hàng đầu thì có sự ổn định vững vàng hơn trong dòng tiền và

cho thấy năng suất cao hơn cũng như chia bớt được rủi ro so với những công ty không

liên kết (Gangopadhyay cùng cộng sự, 2001). Với sự bảo đảm nợ qua lại trong liên kết

nhóm, công ty có thể giảm khả năng kiệt quệ tài chính. Một số bài nghiên cứu mô tả ảnh

hưởng của liên kết nhóm kinh doanh Ấn Độ lên doanh số công ty cho thấy 50 công ty

thuộc nhóm kinh doanh hàng đầu có thuận lợi danh tiếng tốt trong thị trường hàng hoá và

có vẻ như xuất khẩu nhiều hơn. Họ cũng chi tiêu trung bình nhiều hơn cho quảng cáo,

marketing, phân phối và R&D, và do đó có tài sản vô hình lớn hơn (Bandyopadhyay &

Das 2005). Vì vậy, đưa ra giả thuyết là 50 công ty thuộc nhóm kinh doanh hàng đầu là

những công ty an toàn hơn 50 công ty thuộc nhóm kinh doanh không hàng đầu.

 Chứng nhận chất lượng ISO (ISOD): Biến giả được lấy từ dấu hiệu thị trường

sản phầm về công ty cho thấy công ty có một hệ thống quản lí chất lượng và được sự

quan tâm, kì vọng và hài lòng từu khách hàng. Quan sát cho thấy những công ty được

chứng nhận ISO thì thành công trong thị trường sản phẩm (Bandyopadhyay & Das 2005).

Do đó, công ty có được chứng nhận ISO thì sẽ giảm thiểu được khả năng phá sản.

 Các biến kiểm soát - đặc thù ngành công nghiệp: nhân tố ngành công nghiệp

ảnh hưởng đến lợi nhuận của công ty do đó cũng ảnh hưởng đến phá sản.

Mô hình phát triển Z-score mới trong bài nghiên cứu này mô tả không chỉ là một

khả năng phân loại cao trên các mẫu ước tính, mà còn thể hiện một khả năng dự báo cao

về khả năng của mình để phát hiện các doanh nghiệp xấu trong mẫu được đưa ra.

Trong phân tích logit, các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng cả hai

nhân tố tài chính và phi tài chính đưa đến dự báo phá sản chính xác hơn là sử dụng riêng

lẻ tỉ số tài chính.

Ugurlu và Aksoy (2006) nghiên cứu theo sau phương pháp kĩ thuật thống kê của

Altmans (1968) và Ohlson (1980), dựa theo 27 công ty phá sản và 27 công ty không phá

sản trên sàn chứng khoán trong thời kì 1996 – 2003 đã phát triển một mô hình dự báo phá

sản cho những công ty Thổ Nhĩ Kỳ. Bài nghiên cứu đưa ra rằng mô hình hồi quy logit thì

dự báo chính xác hơn phương pháp biệt số. Tính bất định của môi trường kinh tế có vẻ

như làm tăng thêm khả năng ảnh hưởng xấu của những sai sót trong ban quản trị lên

những quyết định tài chính.

Eljelly et al (2001) đã phát triển một mô hình 3 biến để dự báo sự phá sản của

những công ty tư nhân ở Sudan. Bài nghiên cứu đã cố gắng áp dụng các phương pháp

khác nhau để dự đoán phá sản, so sánh ba mô hình về khả năng phân loại thành công tổng

thể, xác định công ty phá sản và phân loại chính xác công ty không phá sản. Kết quả cho

thấy rằng mô hình được phát triển trong nghiên cứu này tốt hơn hẳn so với mô hình

Altman và mô hình Z trong việc phân loại công ty một và hai năm trước khi phá sản,

trong khi mô hình Altman thì tốt nhất trong ba và bốn năm trước khi phá sản. Mô hình

mới của Sudan :

Z** = 0,015 + 0,203X1 + 0,639X2 + 0,561X3

Với X1 – Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn

X2 – Lợi nhuận hoạt động/Tổng tài sản

X3 – Dòng tiền/ Tổng nợ phải trả

Tóm lại, nghiên cứu cho thấy các kỹ thuật và mô hình đơn giản trong một môi

trường kinh tế đơn giản có thể làm tốt hơn so với các mô hình phức tạp có nguồn gốc từ

các nền kinh tế phát triển. Hơn nữa, ba tỷ lệ kết hợp trong mô hình đa nhân tố cuối cùng

là tỷ suất sinh lợi, tỷ lệ thanh khoản và tỷ lệ dòng tiền trên tổng số nợ, có một sức hấp dẫn

trực quan trọng trong một nền kinh tế kém phát triển như Sudan. Nghiên cứu cho thấy

khả năng sinh lợi và tính thanh khoản là những thành phần tạo nên các doanh nghiệp

thành công.

Gu (2002) đã phát triển mô hình MDA để phân tích trường hợp phá sản của những

công ty nhà hàng Mỹ và đạt đến độ chính xác 92% khi phân loại. Mô hình đưa ra rằng

những công ty có khoản nợ phải trả cao và EBIT (lợi nhận trước lãi và thuế) thấp thì ít có

cơ hội tồn tại và ngược lại. Để giảm rủi ro phá sản, các nhà quản lý nhà hàng cần phải

theo chiến lược tăng trưởng khôn ngoan đi kèm với tài trợ ít nợ hơn và kiểm soát chi phí

chặt hơn.

Vì vậy, tiền đề chính của những nghiên cứu phá sản dựa trên kế toán là rút ra

những biến tài chính phân biệt được giữa những công ty phá sản và những công ty khoẻ

mạnh khi dự báo phá sản doanh nghiệp.

3.2 Mô hình dự báo phá sản dựa trên yếu tố thị trường

Mô hình dự báo phá sản dựa trên yếu tố thị trường sử dụng những thông tin lấy

được từ thị trường ví dụ như giá thị trường. Bởi vì những thông tin này thì vốn đã có tính

dự báo, phương pháp dựa vào yếu tố thị trường mô tả biểu hiện tình hình tương lai của

công ty dựa trên các biến thị trường (Xu và Zhang 2008).

Trong bài nghiên cứu, phương pháp luận mới này - sử dụng những biến dựa vào

yếu tố thị trường để dự báo phá sản –theo sau thuyết giá quyền chọn của Black và Sholes

(1973) và Merton (1974) – cho thấy khả năng phá sản phụ thuộc vào tính không ổn định

giữa giá trị thị trường của tài sản và giá thực hiện (giá trị của nghĩa vụ nợ). Thời điểm

then chốt khi công ty vỡ nợ là khi giá trị tài sản của công ty đi xuống dưới một mức nào

đó (nghĩa là dưới mức nghĩa vụ nợ). Cần lưu ý là thuyết đưa ra với thị trường được giả

định : 1) Thị trường tài chính thì không thay đổi, luôn duy trì giao dịch, không có chi phí

giao dịch và thuế, không có khả năng arbitrage. 2) Giá trị tài sản tuân theo chu trình

chuyển động Brown. 3) Lãi suất phi rủi ro không thay đổi – giống nhau trong cả đi vay và

cho vay. 4) Không có chi phí phá sản. 5) Công ty chỉ phát hành trái phiếu không nhận trái

tức. 6) Thị trường biết tất cả thông tin cần thiết về công ty và thể hiện chúng trong giá cổ

phiếu.

Mô hình dựa theo yếu tố thị trường dự báo rủi ro phá sản bằng cách kết hợp cấu

trúc đòn bẩy của công ty và giá trị thị trường của tài sản.

Theo Hillegeist và cộng sự (2004), phương pháp sử dụng dữ liệu thị trường

Black- Scholes & Merton (BSM – PB) có tính đại diện hữu hiệu hơn cho xác suất phá sản

so với chỉ số Z hay chỉ số O. Bài nghiên cứu chứng minh rằng BSM – PB cung cấp nhiều

thông tin quan trọng hơn 2 phương pháp dựa theo sổ sách kế toán, kể cả ưu điểm vượt

trội khi kết hợp chỉ số Z và chỉ số O và đưa ra hướng cho các nhà nghiên cứu trong việc

làm tăng khả năng kiểm tra bằng việc sử dụng BSM - PB thay vì phương pháp dựa theo

sổ sách kế toán truyền thống.

Triển vọng chính của mô hình KMV - Merton có thể được tóm tắt như sau :

- Nó là một cấu trúc lý thuyết vững chắc. Mô hình cung cấp những nhân tố lý

thuyết của rủi ro phá sản và cấu trúc cách để chuyển hoá thành các thông tin kiệt quệ từ

dữ liệu thị trường.

- Có một số lượng biến nhất định trong mô hình và các biến thì không thay đổi

như mô hình dựa vào sổ sách kế toán (Ergin và Fettahoglu, 2008).

- Ngược lại với những mô hình dựa vào sổ sách kế toán, phương pháp này

hướng về tương lai. Những thông tin phá sản của mô hình thì được rút ra từ giá thị trường

– chứa đựng những kì vọng về tương lai.

- Mô hình xem xét tính dễ biến động của tài sản trong phân tích và đánh giá về

rủi ro phá sản. Tính dễ biến động là một biến quan trọng trong dự báo phá sản. Nó cho

thấy khả năng của sự ăn mòn giá trị tài sản theo thời gian tới thời điểm khi một công ty

sẽ không thể đáp ứng được các khoản nợ (Hillegeist và cộng sự 2004).

Nhiều nghiên cứu gần đây cho thấy có sử dung các biến dựa vào yếu tố thị trường

khi dự báo khả năng phá sản của một công ty: Crosbie và Bohn (2002), Brockman và

Turtle (2003), Vassalou và Xing (2004), Reisz va Perlich (2007) …

Như đã đề cập ở trên, Hillegeist và cộng sự (2004) kết luận rằng phương pháp dựa

vào yếu tố thị trường thì cung cấp thông tin nhiều hơn đáng kể về khả năng phá sản của

công ty hơn là phương pháp dựa vào yếu tố kế toán. Ngược lại với Hillegeist, một nghiên

cứu của Reisz và Perlich (2007) kiểm chứng khả năng phá sản của 5784 doanh nghiệp

bằng cả hai phương pháp dựa vào sổ sách kế toán và yếu tố thị trường. Nghiên cứu này

kết luận rằng thước đo dựa vào sổ sách kế toán thì kết quả tốt hơn thước đo Black –

Sholes – Merton. Tác giả cũng cho rằng phương pháp dựa vào sổ sách kế toán như

Altman Z và chỉ số Z’’ thể hiện vượt trội khi dự báo một năm trước khi phá sản, tuy

nhiên yếu dần khi thời gian dự báo dài hơn.

Nguyên nhân là do mô hình dựa vào nhân tố thị trường thì phụ thuộc vào giả

thuyết thị trường hiệu quả. Giả định này là nhược điểm chính của mô hình dựa vào nhân

tố thị trường. Thực tế, thị trường thì không phản ánh tất cả thông tin về tình hình tài chính

của một công ty, vì thế điều này dẫn đến độ lệch trong việc tính toán giá trị thị trường

tương lai của tài sản và tính dễ biến động của tỷ suất sinh lợi trên tài sản.

Nhược điểm khác của mô hình dựa vào các yếu tố thị trường là chúng chỉ xem xét

các công ty được niêm yết, chứ không xem xét những công ty tư nhân (Berg, 2007). Vì

thế mô hình này cũng có một số giới hạn.

3.3 Mô hình dự báo phá sản dựa trên sự thông minh nhân tạo

Sự tiến bộ công nghệ trong thông tin đã mở ra những phương pháp kĩ thuật thông

minh nhân tạo – cung cấp cho những nhà nghiên cứu cách tiếp cận nguồn dữ liệu máy

tính để ước lượng mô hình dự báo phá sản (Charitou et al. 2004).

Phương pháp thông minh nhân tạo (AI) được rất nhiều nhà nghiên cứu áp dụng

trong việc dự báo phá sản từ những năm 1990 bao gồm :

 Cây quyết định (Frydman, Altman & Kao 1985; Marais, Patel & Wolfson

1984).

 Lý thuyết hỗn đỗn (Zimmermann 1996)

 Thuật toán di truyền học (Shin & Lee 2002, Varetto 1998).

 Máy vecto hỗ trợ (Min & Lee 2005)

 Phân tích phát triển dữ liệu ( Cielen & Vanhoof 2004)

 Lập luận dựa trên tình huống (Bryant 1997, Jo, Han & Lee 1997, Park &

Han 2002).

 Thuyết tập thô (Dimitras, Slowinski, Susmaga & Zopounidis 1999,

McKee 2000, 2003).

 PNN (Mạng lưới neutral theo xác suất) ) (Yang, Platt, & Platt, 1999).

 SOM (Bản đồ tư duy) (Kaski, Sinkkonen, & Peltonen,2001; Lee, Booth,

& Alam, 2005).

 Cascor (Hệ thống neutral tương quan tầng) (Lacher, Coats, Sharma, &

Fantc, 1995).

 BPNN (Hệ thống neutral đào tạo nhân rộng trở lại) (Atiya 2001, Bell

1997, Lam 2004, Leshno & Spector, 1996; Salchenberger, Mine, & Lash,

1992; Swicegood & Clark, 2001; Tam, 1991; Wilson & Sharda,1994).

 Và nhiều loại khác cho thấy tiềm năng là những nguồn thay thế cho

phương pháp hiện nay (xem thêm trong Min và Jeong 2008).

Công nghệ thông minh nhân tạo đã được áp dụng ở nhiều nước ví dụ như Iran, Hi

Lạp, ...

Etemadi và cộng sự (2008) đã sử dụng cả hai chương trình di truyền học GP và

MDA để dự báo khả năng phá sản cho những công ty Iran.

Zanakis và Zopounidis (1997) đã tận dụng 1 phương pháp kĩ thuật nghiên cứu

tính huống để phân biệt giữa các biến tài chính của những công ty Hi Lạp thu được và

không thu được. Kết quả ước lượng được tìm thấy trộn lẫn bởi vì việc sử dụng tỉ số tài

chính tương tự giữa những công ty thu được và không được thu được.

Hơn thế nữa, những nhà nghiên cứu đã sử dụng những phương pháp kĩ thuật thông

minh nhân tạo khác nhau và đề xuất mô hình dự báo phá sản thay thế. Jo và han (1996)

đã sử dụng cả hai phương pháp biệt thức và hai mô hình thông minh nhân tạo ( tức dự

báo dự theo tình huống và hệ thống trung lập) và đưa ra một phương pháp hợp nhất để

đạt được độ chính xác phân loại cao khi dự đoán đặc trưng vỡ nợ của công ty.

Min và Jeong (2008) đề xuất một phương pháp kĩ thuật phân loại nhị phân mới để

dự báo khả năng phá sản của công ty bằng xác nhận khả năng dự báo của nó qua việc

phân tích theo kinh nghiệm.

Odom và Sharda (1990) đã phát triển một mô hình mạng lưới neutral để dự báo

phá sản và so sánh kết quả với phân tích biệt số DA về độ chính xác phân loại. Họ xác

nhận mạng lưới neutral có thể được sử dụng trong lĩnh vực dự báo phá sản.

Coats và Font (1993) đã sử dụng mô hình mạng lưới neutral để ước tính sức khoẻ

tài chính của các công ty. Mạng lưới neutral được sử dụng để ước tính mẫu dữ liệu có thể

phân biệt công ty khoẻ mạnh từ những công ty phá sản. Kết quả họ đưa ra là phương

pháp mạng lưới neutral hiệu quả hơn phương pháp biệt số DA.

Tổng kết lại, tất cả các loại phương pháp phổ biến trên – được đề xuất bởi nhiều

nhà nghiên cứu khác nhau - có những xuất sắc và những hạn chế nhất định. Do đó, việc

thiếu thuyết phá sản được tiêu chuẩn hoá đã dẫn đến sự xuất hiện nhiều bài nghiên cứu

với nhiều phuơng pháp kĩ thuật khác nhau theo cấu trúc môi trường doanh nghiệp và

quốc gia độc nhất (Etemadi và cộng sự, 2008).

4. P ƣơn p áp và dữ li u

Như đã đề cập trong chương trước, bốn kỹ thuật kinh tế lượng/thống kê sau đây đã

được chú ý sử dụng để ước lượng mô hình dự đoán phá sản:

(i) Logit

(ii) Probit

(iii) Xác suất tuyến tính

(iv) Phân tích biệt số bội (MDA)

Tuy nhiên, nghiên cứu của Altman và Saunders (1998) sử dụng MDA và xem

đây như là kỹ thuật hàng đầu thế giới, chiếm ưu thế trong tất cả bốn phương pháp thống

kê. Nghiên cứu này của chúng tôi cũng sử dụng phương pháp MDA vì nó có khả năng

tiên đoán tương đối cao trong dự báo phá sản.

4.1. Phương pháp tiếp cận phân tích biệt số bội (MDA)

Để có những hiểu biết rõ hơn về phương pháp MDA, ta có thể tìm về nghiên cứu

của Altman 1968 khi mô hình dự báo phá sản dựa vào MDA hãy còn tương đối mới mẻ.

MDA lần đầu tiên được áp dụng vào những năm 1930. Khi đó, trong suốt những năm

đầu, MDA được sử dụng chủ yếu trong khoa học hành vi và sinh vật học. Sau đó, phương

pháp MDA được áp dụng thành công vào những vấn đề tài chính như định mức tín dụng

khách hàng và phân loại đầu tư. Ví dụ, Walter dùng mô hình MDA để phân loại những

công ty có tỉ số lợi nhuận thấp và cao, Smith ứng dụng vào việc phân loại công ty vào

những gói đầu tư chuẩn. MDA là một phương pháp thống kê được sử dụng để phân loại

một quan sát nào đó vào một hay nhiều nhóm độc lập dựa vào những đặc thù riêng biệt

của những quan sát. Nó được sử dụng trước hết là để phân loại và/hoặc dự báo những vấn

đề mà biến độc lập xuất hiện ở dạng định tính như đàn ông hay đàn bà, phá sản hay

không phá sản. Do đó bước đầu tiên là phải xây dựng việc phân loại nhóm rõ ràng. Số

lượng của các nhóm nguyên thuỷ có thể là hai hoặc nhiều hơn.

Sau khi các nhóm đã được thiết lập, dữ liệu phải được thu thập. MDA sẽ lọc ra kết

hợp tuyến của những đặc trưng này để phân biệt tốt nhất giữa các nhóm. Nếu một đối

tượng cụ thể, ví dụ là một doanh nghiệp, có những đặc tính (tỉ số tài chính) có thể thoả

mãn tất cả trong phân tích, MDA xác định một bộ những hệ số biệt số. Khi những hệ số

này được áp dụng vào tỉ số thực tế, một khung phân loại vào một trong những nhóm duy

nhất tồn tại. Phương pháp MDA có thuận lợi là xem xét toàn bộ tiểu sử của những đặc

trưng phổ biến của những công ty thích hợp, cũng như sự ảnh hưởng qua lại.

Có thể thấy, kỹ thuật MDA xác định một tập hợp các hệ số phân biệt và chuyển

đổi các giá trị biến riêng lẻ thành một chỉ số phân biệt duy nhất hoặc Z-value, sau đó

được sử dụng để phân loại các đối tượng.

Các mô hình được phát triển thông qua MDA có hình thức như sau:

Trong đó: Z: chỉ số tổng thể

β1, β2, …,βn: hệ số phân biệt

x1, x2, …, xn: các biến độc lập

Trong nghiên cứu này của chúng tôi, có hai nhóm đối tượng là các công ty bị phá

sản và không bị phá sản. Mức chỉ số phân biệt (Z) được thực hiện để ước tính đặc tính

phá sản của công ty. Giá trị của Z càng thấp, xác suất phá sản của công ty càng tăng và

ngược lại.

Khi dùng một danh sách toàn diện những tỉ số tài chính đánh giá tiềm năng phá

sản của một công ty, một số thước đo sẽ có mức độ tương quan hoặc cộng tuyến cao với

thước đó khác. Trong khi vấn đề này đòi hỏi phải có một sự chọn lọc cẩn thận những biến

dự báo, có một thuận lợi của mô hình với một số lượng nhỏ tương đối các thước đo được

chọn có tiềm năng truyền tải một lượng lớn thông tin. Thông tin này có thể chỉ ra sự khác

biệt giữa các nhóm nhưng những điểm phân biệt này có quan trọng và ý nghĩa hay không

lại là một vấn đề quan trọng của nhà phân tích. Để chắc chắn, có sự khác biệt giữa những

công ty phá sản và những công ty khoẻ mạnh, nhưng những điểm khác biệt có tầm quan

trọng để thuận tiện cho sự phát triển của một mô hình dự báo chính xác?

Có lẽ thuận lợi cơ bản của MDA trong việc giải quyết vấn đề phân loại là khả

năng phân tích toàn bộ hồ sơ biến của đối tượng cùng một lúc hơn là kiểm định liên tục

những đặc trưng riêng biệt của nó.

Tóm lại, mục đích của phân tích thống kê bằng phân tích biệt số là để phối hợp

những chỉ số biến trong một số cách để một biến đa hợp mới – chỉ số biệt số ra đời. Một

cách nghĩ về điều này giống như là một công thức bánh, khi thay đổi trọng lượng của các

nguyên liệu thì sẽ thay đổi đặc tính của những chiếc bánh cuối cùng. Hi vọng là sự kết

hợp có trọng số của những nguyên liêu sẽ cho ra đời 2 loại bánh khác nhau.

Tương tự, vào cuối quá trình phân tích biệt số, hi vọng là mỗi nhóm sẽ có một sự

phân loại tiêu chuẩn của những chỉ số biệt số. Mức độ chồng lên nhau giữa cách phân

loại của chỉ số phân biệt có thể được xem như một thước đo sự thành công của công cụ

này, vì thế, như những loại khác nhau của hỗn hợp bánh, chúng tôi có hai loại nhóm khác

nhau. Ví dụ:

Hình 4: Các phân phối biệt số

Cách phân loại hai loại ở hình phía trên chồng lên nhau quá nhiều và không phân

biệt tốt như bộ phía dưới. Do đó việc phân biệt sai giữa hai nhóm sẽ giảm tới tối thiểu

trong cặp hình phía dưới, và sẽ dễ dàng phân biệt sai ở cặp hình phía trên.

Khi các biến được tiêu chuẩn hoá, trọng số tuyệt đối có thể được sử dụng để trở

thành biến phân loại trong khả năng phân biệt của chúng, trọng số lớn nhất sẽ là biến có

khả năng phân biệt mạnh nhất. Những biến có trọng số lớn là những biến đóng góp nhiều

nhất cho việc phân loại hai nhóm.

Cũng như hầu hết các phương pháp đa biến khác, có thể đưa ra một giải thích

minh hoạ bằng hình cho công cụ này. Ví dụ dưới đây sử dụng một bộ dữ liệu rất đơn

giản, hai nhóm và hai biến. Nếu biểu đồ tán xạ ban đầu chỉ có hai biến, cách phân loại đạt

được như hình phía dưới.

Hình 5: Đồ thị tán xạ phân phối theo trục

Trục mới thể hiện một biến mới có sự kết hợp tuyến của x và y, tức là có chức

năng phân biệt (hình dưới).

Hình 6: Tao trục mới (k t hợp tuy n của x và y)

Rõ ràng, hai nhóm có thể được tách ra nhờ hai biến này, nhưng có một lượng lớn

chồng lên nhau ở mỗi trục (mặc dù biến y thì phân biệt tốt hơn). Có thể xây dựng một

trục mới đi qua trọng tâm hai nhóm (khoảng giữa), như thế các nhóm sẽ không chồng lên

nhau trên trục mới.

Trong tình hình hai nhóm, thành tố được dự báo được tính toán bằng cách đầu tiên

đưa ra giá trị D cho mỗi trường hợp sử dụng chức năng phân biệt. Sau đó, với mỗi trường

hợp giá trị D nhỏ hơn điểm gãy được xếp vào một nhóm trong khi những giá trị lớn hơn

thì được xếp vào nhóm khác. SPSS sẽ giúp đưa ra thành tố được dự báo và chỉ số D được

xem như là một biến mới.

Trọng tâm nhóm là giá trị trung bình của chỉ số phân biệt đối với một loạt biến độc

lập được cho. Số trọng tâm sẽ bằng số nhóm. Điểm gãy sẽ là giá trị trung bình của hai

trọng điểm.

Với những ưu điểm được nêu ra ở trên, phương pháp MDA được xem như thích

hợp nhất trong việc nghiên cứu phá sản.

Mặc dù phương pháp MDA thường xuyên được sử dụng nhờ vào khả năng tiên

đoán cao nhưng nó cũng có những hạn chế nhất định.

Cách tiếp cận này không có tính năng để điều chỉnh biến đại diện cho các sự kiện

phi tài chính và người sử dụng nên làm quen với việc mô hình Z-score không nắm bắt tất

cả các sự kiện có thể gây ra phá sản (Grice và Ingram, 2001).

Ngoài ra, mô hình ước lượng dựa trên 3, 4, ... và n năm làm khó khăn để quyết

định biến thể/tỷ lệ phá sản trong năm cụ thể (Eisenbeis, 1977).

Hơn nữa, phương pháp tiếp cận MDA giả định các mẫu phù hợp/kết hợp đều có

khả năng (Balcaen và Ooghe, 2004).

4.2. Định nghĩa mẫu và biến

Mẫu tổng thể của nghiên cứu này là tất cả các công ty cổ phần bị huỷ bỏ niêm yết

trên sàn chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX) do thanh lý/giải thể theo

lệnh của tòa án theo quy định trong thời kì 2008 – tháng 2/2013.

Các tiêu chí lựa chọn mẫu tiếp theo trong bài nghiên cứu này:

1. Các cổ phiếu của công ty đã được giao dịch ở sàn chứng khoán Hồ Chí Minh

(HOSE) hoặc sàn chứng khoán Hà Nội (HNX) trong thời gian niêm yết.

2. Công ty phải thuộc lĩnh vực phi tài chính do lĩnh vực tài chính có môi trường

phá sản khác.

3. Công ty phải có thông tin tài chính (báo cáo tài chính) ít nhất là ba năm

4. Các công ty phá sản phải có một công ty không phá sản tương thích cùng thuộc

ngành công nghiệp đó và có tổng tài sản 1 năm trước khi phá sản tương đương gần nhất.

(Mục đích của phương pháp: mỗi công ty phá sản trong mẫu chọn một công ty có

trong cùng ngành có cùng tài sản là để kiềm chế sự ảnh hưởng của các nhân tố (quy mô

tài sản và ngành công nghiệp) lên tỉ số tài chính và phá sản).

Tổng số các công ty cổ phần niêm yết trên hai sàn ở Việt Nam đáp ứng được các

tiêu chí lựa chọn mẫu nói trên là 34. Tuy nhiên, một số doanh nghiệp đã bị loại trừ do có

dữ liệu không đầy đủ, bị huỷ niêm yết do chuyển từ sàn HOSE sang sàn HNX và ngược

lại, bị huỷ niêm yết do vi phạm báo cáo, không đầy đủ dữ liệu công khai của 3 năm. Như

vậy, tổng số mẫu của cả hai công ty bị phá sản và không bị phá sản được sử dụng trong

nghiên cứu này là 48 công ty bao gồm 24 công ty bị phá sản và 24 công ty không bị phá

sản (xem Phụ lục 1).

Dữ liệu được lấy ra từ các mục khác nhau của Bảng cân đối kế toán, Thuyết minh

báo cáo tài chính và Báo cáo kết quả kinh doanh của công ty cổ phần niêm yết trên sàn

chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và sàn chứng khoán Hà Nội (HNX), được công bố

công khai bởi các công ty bị phá sản và không bị phá sản với dữ liệu 3 năm.

Biến phụ thuộc (Z) là điểm (mức) phân biệt, dự báo trước khả năng phá sản của

công ty trong năm t. Biến này có giá trị = 1 hoặc = 2 cho bất kỳ công ty được quan sát

nào. Trong nghiên cứu giá trị, giá trị = 1 cho các công ty bị phá sản và giá trị = 2 cho các

công ty không bị phá sản trong khi ước tính mô hình.

Theo các tài liệu hiện có, chúng tôi sử dụng 22 chỉ tiêu tài chính như là các biến

độc lập. 22 chỉ tiêu tài chính này đã được phân loại thành 4 nhóm lớn bao gồm: tỷ số

thanh khoản, tỷ số khả năng sinh lợi, tỷ số đòn bẩy và tỷ số vòng quay.

I. Tỉ s đòn bẩy

1. Dòng tiền/Tổng nợ phải trả

2. Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản

3. EBIT/Tài sản cố định

4. EBIT/Tổng nợ phải trả

5. Vốn chủ sở hữu/Nợ dài hạn

6. Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ

7. Lợi nhuận sau thuế TNDN/Tài sản cố định

8. Lợi nhuận sau thuế TNDN/Tổng nợ phải trả

9. Tổng nợ phải trả/Tổng tài sản

II. Tỷ s thanh khoản

10. Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn

11. Tài sản lưu động ròng/Khoản phải trả = (Tài sản lưu động – Nợ ngắn

hạn)/Khoản phải trả

12. Vốn luân chuyển/Tổng tài sản = (Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn)/ Tổng

tài sản

III. Tỉ s khả năn s n lợi

13. EBIT/Nợ ngắn hạn

14. EBIT/Doanh thu

15. EBIT/Tổng tài sản

16. Lợi nhuận sau thuế TNDN/Doanh thu

17. Lợi nhuận sau thuế TNDN/Tổng tài sản

18. Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản

IV. Tỷ s vòng quay

19. Chi phí/Doanh thu

20. Doanh thu/Tài sản cố định

21. Doanh thu/Tổng tài sản

22. Vốn luân chuyển/Doanh thu

Các chỉ số được lấy từ nghiên cứu của Altman (1968), Gu (2002) và Eljelly và

cộng sự (2001).

Căn cứ để thiết lập bốn nhóm dựa theo kết quả những nghiên cứu trước đây:

 Tỷ l đòn bẩy đo lường khả năng của một công ty trong việc thanh toán

nghĩa vụ nợ của mình. Nghiên cứu của ARGENTI (1976) lập luận rằng trái phiếu nhiều

là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến một công ty bị phá sản. Nghiên cứu này

sử dụng 9 tỷ lệ như là một đại diện để đo lường khả năng đòn bẩy của một công ty (khả

năng bị phá sản và không bị phá sản). Chỉ số thanh khoản đo lường hiệu quả hoạt động

của một công ty có sẵn tiền mặt để thanh toán nghĩa vụ nợ của mình.

 Nghiên cứu của Beaver (1966) lập luận rằng các công ty với tài sản thanh

khoản thấp hơn thì dễ bị phá sản và ngược lại. Nghiên cứu này sử dụng 3 tỷ lệ làm đại

diện để đo lường tính thanh khoản của một công ty. Tỷ suất lợi nhuận đo lường hiệu quả

hoạt động của công ty trong việc sử dụng hiệu quả và có hiệu quả tài sản và quản lý chi

phí của nó để tạo ra thu nhập đầy đủ cho các cổ đông.

 Nghiên cứu của Gu (2002) lập luận rằng công ty thua lỗ, thiệt hại liên tục là

có khả năng dẫn đến phá sản. Nghiên cứu này sử dụng 6 tỷ suất khả năn s n lợi như

là một số đại diện để đo lường lợi nhuận của một công ty.

 Tỷ l vòng quay đo lường hiệu quả/hiệu suất của công ty trong việc sử dụng

các nguồn lực của mình. Theo nghiên cứu của Eljelly et al. (2001) một hiệu quả/hiệu suất

cao hơn khi sử dụng các nguồn lực có thể dẫn đến công ty có lợi nhuận và do đó giảm

nguy cơ phá sản. Nghiên cứu này sử dụng 4 tỷ lệ như là một đại diện để đo lường doanh

thu/hoạt động của một công ty.

Những lập luận trên mang lại giả thuyết sau đây (Ho: giả thiết Ho và giả thiết thay

thế: HA) để thử nghiệm.

Ho1: Tổng nợ lớn hơn, xác suất phá sản lớn hơn.

Ho2: Tỷ lệ thanh khoản cao hơn, xác suất phá sản giảm.

Ho3: Tỷ lệ lợi nhuận cao hơn, xác suất phá sản giảm.

Ho4: Tỷ lệ hoạt động thấp hơn, xác suất phá sản cao hơn.

5. Phân tích dữ li u và k t quả nghiên cứu

Trong phần này, tất cả 22 biến tài chính được nhóm lại theo tỷ lệ đòn bẩy, tính

thanh khoản, lợi nhuận và doanh thu và được kiểm tra một cách riêng biệt cho các công

ty bị phá sản và không bị phá sản bằng cách tính toán các trung bình và độ lệch chuẩn

trong ba năm trước khi phá sản. Ngoài ra, kiểm định T và kiểm định F đã được sử dụng

để xem xét sự giống nhau và khác nhau của các biến số tài chính mỗi năm trước khi phá

sản. Hơn nữa, mô hình MDA được ước tính (thông qua phần mềm SPSS) bằng cách sử

dụng phân tích biệt số theo từng bước để lấy được các biến phân biệt với hệ số của nó và

cuối cùng, các mô hình phát triển thông qua nghiên cứu này đã được thử nghiệm trên

mẫu để thấy được độ chính xác và tầm quan trọng của mô hình biệt số.

5.1. Trung bình và độ lệch chuẩn của công ty bị phá sản

Trung bình và độ lệch chuẩn của 22 chỉ tiêu tài chính của các công ty bị phá sản

được thể hiện trong bảng 2a - 2d. Rõ ràng ta thấy được các công ty bị phá sản có nợ cao

(nợ ngắn hạn chiếm hơn một nửa trong tổng tài sản), tính thanh khoản thấp (tỷ lệ vốn

luân chuyển trên nợ và tỷ lệ vốn luân chuyển trên tổng tài sản khá thấp), tỷ số lợi nhuận

đa phần là âm và tỷ lệ vòng quay thấp, đây là những bằng chứng thuyết phục hỗ trợ cho

các dự đoán của chúng tôi. Ngoài ra, hầu hết các nhóm tỷ lệ như tỷ lệ lợi nhuận, tỷ lệ

thanh khoản và tỷ lệ vòng quay đã cho thấy các dấu hiệu tiêu cực và có xu hướng giảm

với sự chuyển động của công ty đối với việc phá sản.

Bảng 2a: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số đòn bẩy đối với những công ty phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỉ s tà c n Trung bình 1 2 3

Mean 0.205 0.053 0.075 0.111 Dòng tiền trên tổng nợ

Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản SD Mean SD 0.790 0.673 0.375 0.085 0.555 0.264 0.220 0.520 0.254 0.362 0.582 0.286

EBIT trên tài sản cố định

EBIT trên tổng nợ

-0.591 2.193 -0.251 0.695 322.044

Vốn chủ sở hữu trên nợ dài hạn Giá trị thị trường VCSH trên giá trị sổ sách của nợ Lợi nhuận sau thuế trên tài sản cố định Lợi nhuận sau thuế trên tổng nợ phải trả

Tổng nợ trên tổng tài sản Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD -0.041 1.022 -0.047 0.256 468.309 1,503.461 1,998.758 3.757 13.867 -0.110 0.364 -0.109 0.247 0.723 0.230 0.890 1.731 -0.520 0.528 -0.313 0.696 0.842 0.346 -0.236 -0.075 0.923 0.522 -0.121 -0.066 0.367 0.288 277.818 387.937 751.869 1,439.720 2.379 7.042 -0.240 0.244 -0.180 0.370 0.748 0.263 2.760 5.773 -0.092 0.166 -0.118 0.298 0.681 0.246

Bảng 2b: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số thanh khoản đối với những công ty phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỉ s tà c n Trung bình 1 2 3

Tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn

Vốn luân chuyển trên nợ ngắn hạn

Vốn luân chuyển trên tổng tài sản Mean SD Mean SD Mean SD 1.343 2.345 0.343 2.345 -0.190 0.408 0.959 0.705 -0.041 0.705 -0.076 0.231 1.221 1.111 0.221 1.111 -0.008 0.243 1.174 1.236 0.174 1.236 -0.091 0.266

Bảng 2c: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số khả năng sinh lợi đối với những công ty phá sản

Tỉ s tà c n

EBIT trên nợ ngắn hạn

EBIT trên doanh thu Mean SD Mean SD N ữn năm trƣớc p á sản 2 -0.067 0.393 0.084 0.804 1 -0.286 0.691 -0.306 0.326 3 -0.120 0.412 -0.032 0.132 Trung bình -0.157 0.419 -0.085 0.298

EBIT trên tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu

Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản

Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD -0.120 0.160 -0.520 0.528 -0.177 0.195 -0.461 0.456 -0.011 0.103 -0.110 0.364 -0.057 0.095 -0.272 0.411 -0.035 0.175 -0.092 0.166 -0.071 0.181 -0.147 0.279 -0.055 0.076 -0.240 0.244 -0.101 0.087 -0.293 0.365

Bảng 2d: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số vòng quay đối với những công ty phá sản

Tỉ s tà chính

Chi phí trên doanh thu

Doanh thu trên tài sản cố định

Doanh thu trên tổng tài sản

Vốn luân chuyển trên doanh thu Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD N ữn năm trƣớc p á sản 2 3.920 13.663 5.489 11.307 0.782 0.852 -0.091 0.639 1 1.520 0.533 7.914 17.312 0.685 0.777 -0.731 1.179 3 1.089 0.168 4.962 6.605 1.002 0.825 -0.076 0.525 Trung bình 2.176 4.575 6.122 9.967 0.823 0.690 -0.300 0.675

5.2. Trung bình và độ lệch chuẩn của công ty không bị phá sản

Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các công ty không bị phá sản với 22 biến

tài chính trong ba năm trước khi phá sản được tính toán một cách riêng biệt để xác định

biểu hiện của các biến tài chính của các công ty không bị phá sản trong suốt thời kì quan

trọng mà chúng tồn tại. Dự kiến rằng các công ty có thể tồn tại bằng các biến mạnh về tài

chính. Nhưng khi quan sát chúng tôi thấy rằng một số tỷ lệ lợi nhuận, thanh khoản, và

doanh thu có xu hướng giảm không chấp nhận giả thuyết của chúng tôi. Do đó, kiểm định

T và F được tiến hành để chứng thực thêm. Tuy nhiên, rõ ràng khi xem xét bảng 3a -3d

thì chúng ta có thể thấy được các giá trị trung bình của tỷ lệ thanh khoản, lợi nhuận, đòn

bẩy và doanh thu của các công ty không bị phá sản ổn định hơn so với công ty bị phá sản,

đặc biệt là trong những thời gian quan trọng.

Bảng 3a: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số đòn bẩy đối với những công ty không phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỷ s tà c n Trung bình

Dòng tiền trên tổng nợ

Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản

EBIT trên tài sản cố định

EBIT trên tổng nợ

Vốn chủ sở hữu trên nợ dài hạn

Giá trị thị trường của VCSH trên giá trị sổ sách của nợ

Lợi nhuận sau thuế trên tài sản cố định Lợi nhuận sau thuế trên tổng nợ phải trả

Tổng nợ trên tổng tài sản 3 2 1 0.391 0.366 0.401 0.607 0.567 0.551 0.339 0.349 0.365 0.184 0.189 0.225 0.489 0.521 0.535 0.504 0.745 0.932 0.347 0.340 0.348 0.390 0.429 0.541 124.492 610.218 626.674 287.390 2,618.187 2,194.040 27.785 15.125 94.452 41.905 0.079 0.014 0.069 0.222 0.264 0.244 0.333 0.382 0.478 0.478 0.218 0.226 15.434 49.538 -0.040 0.408 0.268 0.499 0.474 0.252 0.386 0.554 0.351 0.193 0.515 0.692 0.345 0.386 275.346 791.908 19.522 64.874 0.018 0.215 0.259 0.348 0.477 0.227 Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD

Bảng 3b: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số thanh khoản đối với những công ty không phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỷ s tà c n

Tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn

Vốn luân chuyển trên nợ ngắn hạn

Vốn luân chuyển trên tổng tài sản 1 2.175 2.043 1.175 2.043 0.199 0.241 2 2.047 1.817 1.047 1.817 0.201 0.229 3 2.038 1.750 1.038 1.750 0.199 0.238 Trung bình 2.087 1.832 1.087 1.832 0.200 0.228 Mean SD Mean SD Mean SD

Bảng 3c: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số khả năng sinh lợi đối với những công ty không phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỷ s tà c n

EBIT trên nợ ngắn hạn

EBIT trên doanh thu

EBIT trên tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu

Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản

Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản 1 0.452 0.788 0.013 0.311 0.090 0.089 -0.040 0.408 0.061 0.091 0.050 0.082 2 0.420 0.550 0.087 0.076 0.107 0.080 0.014 0.222 0.067 0.084 0.055 0.061 3 0.471 0.462 0.117 0.085 0.111 0.070 0.079 0.069 0.079 0.061 0.064 0.057 Trung bình 0.448 0.516 0.072 0.129 0.103 0.067 0.018 0.215 0.069 0.069 0.057 0.054 Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD

Bảng 3d: Giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (SD) của tỷ số vòng quay đối với những công ty không phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỷ s tà c n

Chi phí trên doanh thu

Doanh thu trên tài sản cố định

Doanh thu trên tổng tài sản

Vốn luân chuyển trên doanh thu 1 1.032 0.410 7.879 17.231 1.116 0.639 0.231 0.354 2 0.975 0.224 5.978 9.423 1.147 0.700 0.214 0.305 3 0.907 0.088 4.774 6.175 1.048 0.561 0.224 0.340 Trung bình 0.971 0.218 6.210 10.855 1.104 0.615 0.223 0.301 Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD

5.3. Kiểm định T cho Equality of Means

Kiểm định T đã được thực hiện để so sánh xem 22 chỉ tiêu tài chính của hai nhóm

công ty phá sản và không bị phá sản có cùng giá trị trung bình trong ba năm đang xét hay

không. Giả thiết H0 của kiểm định T là không có sự khác biệt đáng kể giữa trung bình của

hai nhóm công ty với mỗi biến tỷ số tài chính. Kết quả thống kê được trình bày trong

bảng 4a - 4d cho thấy rằng có một sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong 16 trên 22 chỉ

số tài chính trong năm đầu tiên, 14 chỉ tiêu tài chính cho năm thứ hai và năm thứ ba trước

khi bị phá sản.

Như vậy, trong trường hợp này, giả thuyết Ho của chúng tôi được chấp nhận, và ta

có thể kết luận rằng có một sự khác biệt đáng kể giữa trung bình hai tổng thể với 11 biến

tài chính là nợ ngắn hạn trên tổng tài sản, EBIT trên tài sản cố định, EBIT trên tổng nợ,

lợi nhuận sau thuế trên tổng nợ phải trả, tổng nợ trên tổng tài sản, vốn luân chuyển trên

tổng tài sản, EBIT trên tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản… Bên cạnh đó,

bảng 4a – 4d còn cho thấy tầm quan trọng của hầu hết sự gia tăng các biến tài chính đối

với sự chuyển động của công ty với việc phá sản.

Bảng 4a: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số đòn bẩy công ty phá sản với không phá sản

Tỉ s tà c n

Dòng tiền trên tổng nợ

Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản

EBIT trên tài sản cố định

EBIT trên tổng nợ

Vốn chủ sở hữu trên nợ dài hạn

Giá trị thị trường VCSH trên giá trị sổ sách của nợ

Lợi nhuận sau thuế trên tài sản cố định

Lợi nhuận sau thuế trên tổng nợ phải trả t p-value t p-value t p-value t p-value t p-value t p-value t p-value t p-value N ữn năm trƣớc p á sản 2 -2.672 0.013 3.109 0.003 -2.176 0.035 -3.792 0.000 -0.227 0.821 -1.233 0.224 -1.425 0.161 -3.800 0.000 3 -2.401 0.023 2.820 0.007 -3.807 0.000 -4.181 0.000 -0.658 0.514 -1.212 0.240 -4.651 0.000 -4.186 0.000 1 -0.997 0.324 3.452 0.001 -2.315 0.025 -3.331 0.002 0.591 0.558 -1.312 0.176 -3.523 0.001 -3.319 0.002

Tổng nợ trên tổng tài sản t p-value 4.206 0.000 3.719 0.001 3.024 0.004

Bảng 4b: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số thanh khoản công ty phá sản với không phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỉ s t n k oản

Tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn Vốn luân chuyển trên nợ ngắn hạn

t p-value t p-value t p-value 1 -1.310 0.197 -1.310 0.197 -4.012 0.000 2 -2.736 0.009 -2.736 0.009 -4.170 0.000 3 -1.931 0.060 -1.931 0.060 -2.982 0.005

Vốn luân chuyển trên tổng tài sản Bảng 4c: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số thanh khoản công ty phá sản với không phá sản

N ữn năm trƣớc k p á sản Tỷ s k ả năn s n lờ

EBIT trên nợ ngắn hạn

EBIT trên doanh thu

EBIT trên tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu

Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản

Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản t p-value t p-value t p-value t p-value t p-value t p-value 1 -3.449 0.001 -3.47 0.001 -5.63 0.000 -3.523 0.001 -5.413 0.000 -5.404 0.000 2 -3.528 0.001 -0.018 0.985 -4.444 0.000 -1.425 0.161 -4.791 0.000 -3.852 0.001 3 -4.677 0.000 -4.635 0.000 -3.822 0.000 -4.651 0.000 -3.831 0.000 -3.643 0.001

Bảng 4d: Kiểm định giá trị trung bình (T-test) của tỉ số vòng quay công ty phá sản với không phá sản

N ữn năm trƣớc k p á sản Tỷ s vòn qu y

Chi phí trên doanh thu

Doanh thu trên tài sản cố định

Doanh thu trên tổng tài sản

Vốn luân chuyển trên doanh thu t p-value t p-value t p-value t p-value 1 3.55 0.001 0.007 0.994 -2.099 0.041 -3.826 0.001 2 1.056 0.302 -0.163 0.871 -1.621 0.112 -2.111 0.042 3 4.705 0.000 0.102 0.919 -0.226 0.822 -2.352 0.024

5.4. Kiểm định F cho Equality of Variances

Kiểm định F (phân tích phương sai – Anova) được thực hiện để xác định xem 22

biến tỷ số tài chính của nhóm công ty phá sản và không phá sản có phương sai khác nhau

trong ba năm trước khi xảy ra phá sản hay không. Hiển nhiên có thể thấy từ bảng 5a – 5d

rằng có 11 biến tài chính cho thấy phương sai đáng kể (p-value) trong cả ba năm và có 7

biến tài chính cho thấy phương sai đáng kể giữa hai nhóm trong 2 năm. Vì vậy, ta có thể

kết luận rằng khoảng 82% các biến tỷ số tài chính đã thể hiện đúng ý nghĩa giữa các

nhóm bị phá sản và không bị phá sản với phương pháp tiếp cận khoảng thời gian quan

trọng (tức là thời gian phá sản).

Bảng 5a: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số đòn bẩy công ty phá sản với không phá sản

N ữn năm trƣớc p á sản Tỷ s đòn bẩy

Dòng tiền trên tổng nợ

Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản F p-value F p-value 1 0.994 0.324 11.913 0.001 2 7.142 0.010 9.666 0.003 3 5.763 0.020 7.953 0007

EBIT trên tài sản cố định

EBIT trên tổng nợ

Vốn chủ sở hữu trên nợ dài hạn

F p-value F p-value F p-value F 5.358 0.025 11.097 0.002 0.350 0.558 1.899 4.734 0.035 14.381 0.000 0.052 0.821 1.520 14.490 0.000 17.482 0.000 0.433 0.514 1.612

Giá trị thị trường VCSH trên giá trị sổ sách của nợ p-value 0.176 0.224 0.211

Lợi nhuận sau thuế trên tài sản cố định

Lợi nhuận sau thuế trên tổng nợ phải trả

F p-value F p-value F 12.41 0.001 11.018 0.002 17.692 2.029 0.161 14.439 0.000 13.831 21.629 0.000 17.522 0.000 9.142 Tổng nợ trên tổng tài sản p-value 0.000 0.001 0.004

Bảng 5b: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số đòn bẩy công ty phá sản với không phá sản

Tỉ s tà c n

Tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn

Vốn luân chuyển trên nợ ngắn hạn

F p-value F p-value F N ữn năm trƣớc p á sản 2 7.484 0.009 7.484 0.009 17.393 3 3.729 0.06 3.792 0.06 8.892 1 1.717 0.197 1.717 0.197 16.099

Vốn luân chuyển trên tổng tài sản p-value 0.000 0.000 0.005

Bảng 5c: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số thanh khoản công ty phá sản với không phá sản

N ữn năm trƣớc k p á sản Tỷ s k ả năn s n lợ

1 2 3

EBIT trên nợ ngắn hạn

EBIT trên doanh thu 11.893 0.001 12.043 0.001 12.447 0.001 0 0.985 21.874 0.000 21.481 0.000

EBIT trên tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế trên doanh thu 14.609 0.000 21.629 0.000

Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản

F p-value F p-value F p-value F p-value F p-value F 31.697 0.000 12.410 0.001 29.298 0.000 29.199 19.746 0.000 2.029 0.161 22.958 0.000 14.841 14.677 0.000 13.274

Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản p-value 0.000 0.000 0.001

Bảng 5d: Kiểm định giá trị phương sai (F-test) của tỉ số vòng quay công ty phá sản với không phá sản

N ữn năm trƣớc k p á sản Tỷ s vòn qu y

Chi phí trên doanh thu

Doanh thu trên tài sản cố định F p-value F p-value 1 12.603 0.001 0.000 0.994 2 1.115 0.297 0.027 0.871 3 22.140 0.000 0.010 0.919

F 4.408 2.629 0.051 Doanh thu trên tổng tài sản

p-value F 0.041 14.641 0.112 4.454 0.822 5.530

Vốn luân chuyển trên doanh thu p-value 0.000 0.040 0.023

5.5. Kết quả thống kê phân tích biệt biệt số (MDA)

Bài nghiên cứu này sử dụng dữ liệu là 22 tỷ số tài chính của mẫu 48 công ty trong

3 năm. Dữ liệu được phân tích với trung bình 3 năm của 48 quan sát gồm 24 công ty phá

sản và 24 công ty không phá sản. Thực hiện phân tích biệt số với dữ liệu là 22 biến là các

tỷ số tài chính của 48 công ty, từ đó xác định các biến có ý nghĩa và loại trừ các biến

không có ý nghĩa, kết quả được thể hiện trong bảng 6.

Bảng 6: Variables Entered/Removeda,b,c,d

Wilks' Lambda

Step Entered Statistic df1 df2 df3 Statistic Exact F df1 df2 Sig.

1 1 0.441 1 35 44.355 35 0.000 1

At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered. a. Maximum number of steps is 44. b. Minimum partial F to enter is 3.84. c. Maximum partial F to remove is 2.71. d. F level, tolerance, or VIN insufficient for further computation.

1 2 0.303 2 35 39.033 34 0.000 2 EBIT to total assets Working capital to sales

Từ 22 biến ban đầu, chỉ có hai biến là tỷ lệ EBIT trên tổng tài sản và tỷ lệ vốn luân

chuyển doanh thu được tìm thấy là có ý nghĩa cao với mức ý nghĩa 5%. Cả hai biến là tỷ

lệ EBIT trên tổng tài sản và tỷ lệ vốn luân chuyển trên doanh thu phân biệt nhiều nhất với

p-value xấp xỉ 0.000.

Các hệ số hàm phân biệt chuẩn hóa (Standardized canonical discriminant function

coefficients) được xác định và xếp theo thứ tự phù hợp, thể hiện trong bảng 7. Các biến

có hệ số chuẩn hóa càng lớn thì càng đóng góp nhiều hơn vào khả năng phân biệt của

hàm. Từ bảng 7, ta có thể thấy được tỷ lệ EBIT trên tổng tài sản có đóng góp lớn nhất vào

khả năng phân biệt của hàm với với mức độ phân biệt cao nhất là 0.906 và theo sau là tỷ

lệ vốn luân chuyển trên doanh thu với mức độ phân biệt là 0.689.

Bảng 7: Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients

Ratios

EBIT to Total Assets Function 1 0.906

Working Capital to Sales 0.689

Để phân loại một công ty là phá sản hay không phá sản, chúng ta cần xác định một

điểm gãy (cutting point). Đây là nhiệm vụ của nhóm trọng điểm. Điểm gãy này được tính

theo công thức:

Trong đó:

ZCE = Điểm gãy

NB: Số công ty phá sản

NNB: Số công ty không phá sản

ZB: centroid của công ty phá sản

ZNB: centroid của công ty không phá sản

Nếu Z < ZCE thì công ty đó là đang dần tiến tới vùng phá sản, và khi giá trị Z của

công ty đạt ngưỡng ZB thì công ty đó sẽ phá sản.

Nếu Z > ZCE thì công ty đó đang tiến về vùng không phá sản, nhưng vẫn chưa có

gì là chắc chắn công ty không phá sản cho đến khi giá trị Z của nó đạt mức ZNB.

Trong trường hợp của bài nghiên cứu, sử dụng thông tin trong bảng 8 ta tính được

điểm ZCE:

( )

Những công ty ở Việt Nam nếu có giá trị Z < 0.08 thì đang có nguy cơ phá sản và

khi nào giá trị Z -1.434 thì công ty đó rơi vào phá sản.

Ngược lại, nếu công ty có Z > 0.08 thì công ty đó đang tiến về khu vực không phá

sản, khi giá trị Z 1.534 thì công ty đó chắc chắn được xếp vào loại không phá sản.

Bảng 8: Functions at Group Centroids

Group Function 1

Bankrupt -1.434

Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means

Non – bankrupt 1.514

5.6. Điểm Z/ Mô hình MDA

Điểm Z/điểm phân biệt có nguồn gốc lần lượt từ bảng 7 và 8, có dạng:

Z = 0.906 X1 + 0.689 X2

Trong đó: Z: điểm phân biệt

X1: tỷ lệ EBIT trên tổng tài sản (thuộc tỷ số khả năng sinh lợi)

X2: tỷ lệ vốn luân chuyển trên doanh thu (thuộc tỷ số vòng quay)

Kết quả phân loại được trình bày trong bảng 9 so sánh kết quả thực tế và dự đoán.

Bảng kết quả phân loại cho thấy 87.5% mẫu hiển thị được xếp đúng vào nhóm phá sản

hoặc không phá sản. Từ tổng số mẫu của 48 công ty, chỉ có 6 trường hợp đã bị phân loại

sai bao gồm 5 trường hợp công ty phá sản được xếp vào công ty không phá sản và 1

trường hợp ngược lại công ty không phá sản được xếp vào các công ty phá sản. Do vậy,

số công ty không phá sản thì được phân loại chính xác hơn một chút (95.8%) so với phá

sản (79.2%). Tỷ lệ chính xác mô hình vượt trội đạt được ngụ ý rằng nó có tiềm năng ứng

dụng thực tế trong việc dự báo phá sản của các công ty phi tài chính ở Việt Nam.

Bảng 9: Classification Resultsb,c

Predicted Group Membership

Total Group

Bankrupt Non - Bankrupt

19 5 24

Count 1 23 24

Original 79.2 20.8 100

% 4.2 95.8 100

19 5 24

Count 1 23 24

Cross-validateda 79.2 20.8 100

a. Cross validation is done only for those cases in the analysis. In cross validation, each case is classified by the functions derived from all cases other than that case.

b. 87.5% of original grouped cases correctly classified.

c. 87.5% of cross-validated grouped cases correctly classified.

% 4.2 95.8 100 Bankrupt Non - Bankrupt Bankrupt Non - Bankrupt Bankrupt Non - Bankrupt Bankrupt Non - Bankrupt

Chúng ta có thể thấy hiển nhiên từ bảng 10 rằng mô hình được phát triển trong

nghiên cứu này của chúng tôi có độ chính xác khoảng 79,2% khi dự báo một công ty phá

sản.

Bảng 10: Casewise statistics

Highest Group

p u o r G

Z-score

d e t c i

P(D>d | p G=g) u o r G

p u o r G

d e r P

l a u t c A

g = G ( P

r e b m u N e s a C

Squared ) d Mahalano = D bis Distance to Centroid 1.005 4.234 2.885 0 0.086 0.155

1 0.999 1 1 1 1 1 0.988 1 0.995 0.96 1

Second Highest Group Squared ) d Mahalano = D bis Distance to Centroid 15.611 25.063 21.596 8.802 10.505 6.527

2 0.001 0 1 2 0 1 0.012 2 0.005 0.04 1

1 2 1 2 1 2

-2.437 3.572 -3.133 1.532 -1.727 1.12

BAS SGC CAD THB VKP ALT

0.2

1 0.003

1 0.997

11.529

1.961 CSG VHG TRI

SCD VSP

2 1 2 1 2

1 0.927 1 0.998 1 0.999 1 0.603 1 0.832

0.377 0.417 1.074 1.777 0.866

1 0.073 2 0.002 1 0.001 2 0.397 1 0.168

5.452 12.918 15.879 2.61 4.071

0.9 -2.08 2.55 -0.101 0.583

1 0.694

1.43

1 0.306

3.072

0.318 VTO AGC

2.428

20.31

3.072

1 0.726

1.307

1 0.274

3.258

0.371 AAM V11

CTN DTC

DTL DDM

2 1 2 1 2

1 0.856 1 0.996 1 0.993 1 0.955 1 0.641

0.754 0.172 0.036 0.189 1.633

1 0.144 2 0.004 1 0.007 2 0.045 1 0.359

4.326 11.314 9.843 6.322 2.791

0.646 -1.849 1.703 -1 0.236

0.51

2.134

0.49

2.213

0.053 VNA SD8

DIH S27

1 0.316 2 0.04 1 0.089 2 0.985 1 0.77 2 0.694 2** 0.655 2 0.539 1 0.519 0.3 2 1 0.183 2 0.352 2** 0.232 2 0.119 2** 0.253 2 0.385 1 0.678 0.85 2 1 0.664 2 0.201 2** 0.144 2 0.948 1 0.681 2 0.943 1 0.442

2 1 2 1

1 0.985 1 0.996 0.99 1 1 0.999

0.004 0.169 0.005 0.591

1 0.015 2 0.004 0.01 1 2 0.001

8.317 11.284 9.119 13.818

1.449 -1.845 1.585 -2.203

NHA VSG

1.881

2 0.425

1**

0.17

1 0.575

2.487

-0.063

1 2

0.533 0.066

2 0.002 1 0.027

1 0.465 2 0.797

1 0.998 1 0.973

13.533 7.244

-2.165 1.257

ILC TLC QHD

VCH SKS VES

HAS SCC

MCL THV

BHS SHC

PJT FBT

1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2

1 0.989 1 0.994 1 1 1 0.998 1 0.647 1 0.965 1 0.988 1 0.998 1 0.999 1 0.995 1 0.996 1 0.999 1 0.945 1 0.999 1 0.998 1 1 1 0.997 1 0.931

0.003 0.064 5.255 0.448 1.61 0.119 0 0.449 0.897 0.124 0.157 1.113 0.257 0.717 0.5 2.781 0.272 0.35

2 0.011 1 0.006 2 0 1 0.002 2 0.353 1 0.035 2 0.012 1 0.002 2 0.001 1 0.005 2 0.004 1 0.001 2 0.055 1 0.001 2 0.002 1 0 2 0.003 1 0.069

8.995 10.253 27.467 13.09 2.821 6.78 8.825 13.095 15.175 10.898 11.186 16.028 5.959 14.405 13.365 21.31 12.04 5.554

-1.485 1.768 -3.727 2.184 -0.165 1.169 -1.457 2.184 -2.381 1.867 -1.83 2.569 -0.927 2.361 -2.142 3.182 -1.956 0.922

AAM IFS SEC VTA ACC FPC LM8

1 0.922

0.407

1 0.078

5.338

0.876

0.96 1 2 0.8 1 0.022 2 0.503 1 0.204 2 0.73 1 0.982 2 0.503 1 0.344 2 0.724 1 0.692 2 0.291 1 0.612 2 0.397 1 0.479 2 0.095 1 0.602 2 0.554 2** 0.523 2 0.965

1 0.989

0.002

1 0.011

8.954

1.558 BTC CTB

5.7. Tham số thống kê kiểm tra chức năng phân biệt ước tính

5.7.1. Eigenvalue và hệ số tương quan canonical

Eigenvalue là tỷ số giữa các độ lệch bình phương giữa các nhóm và tổng các độ

lệch bình phương trong nội bộ nhóm. Eigenvalue càng lớn thì hàm phân biệt càng tốt. Hệ

số tương quan canonical đo lường mức độ liên hệ giữa các biệt số và các nhóm. Hệ số

tương quan canonical càng gần 1 thì cho thấy một mối tương quan càng mạnh mẽ. Bảng

11 cho ta thấy giá trị eigenvalue có được từ mô hình khá lớn là 2.296 và hệ số tương quan

canonical gần bằng 1 là 0.835. Từ đó ta có thể thấy được mô hình trong nghiên cứu này là một hàm phân biệt khá tốt. Bình phương của hệ số này, (0.835)2 = 0.697, cho thấy

69.7% của phương sai biến phụ thuộc (phá sản) được giải thích bởi mô hình này.

Bảng 11: Eigenvalues

Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation

a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.

1 2.296a 100.0 100.0 .835

5.7.2. Wilks 'Lambda của mô hình MDA ước tính

Đại lượng Wilks’ Lambda dùng để đánh giá sự phù hợp của chức năng phân biệt

tổng thể. Wilks’ Lambda của mỗi biến là tỉ số giữa các độ lệch bình phương trong nội bộ

các nhóm và tổng các độ lệch bình phương toàn bộ. Giá trị của nó nằm trong khoảng từ 0

đến 1. Lambda càng lớn (càng gần 1) cho biết các trung bình nhóm dường như không

khác nhau, còn Lambda nhỏ (gần 0) cho biết các trung bình nhóm dường như khác nhau.

Tiêu chuẩn Wilks’ Lambda kiểm định giả thiết H0 là tổng thể các trung bình của các hàm

phân biệt trong các nhóm là bằng nhau có ý nghĩa thống kê hay không. Với Wilks

Lambda = 0.303, có ý nghĩa với độ tin cậy 99% được tìm thấy từ phân tích biệt số, ta có

thể bác bỏ giả thiết H0, sự phân biệt có ý nghĩa thống kê. Từ đó chúng ta có thể thấy được

bằng chứng cho thấy mô hình này có tiềm năng trong thực tế.

Bảng 12: Wilks' Lambda

Test of Function(s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig.

1 0.303 40.552 2 0.000

6. K t luận

6.1. Kết luận.

Việc nghiên cứu một phương pháp dự báo có thể dự báo được chính xác phá sản

trước khi nó xảy ra là một chủ đề nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực tài chính và đã có

rất nhiều bài nghiên cứu thực hiện vấn đề này. Các bài nghiên cứu được thực hiện bằng

nhiều phương pháp, giữa những mô hình thống kê truyền thống, các mô hình dựa theo

nhân tố thị trường và mô hình dự báo phá sản dựa trên sự thông minh nhân tạo vẫn được

sử dụng trong lĩnh vực phá sản tài chính bởi vì chúng có thể giải quyết các vấn đề và đưa

ra các kết quả đầy hứa hẹn.

Các nghiên cứu dự báo phá sản đã chịu thiệt do thiếu một lý thuyết thống nhất từ

những năm 1930, khi những nghiên cứu đầu tiên trong lĩnh vực này xuất hiện. Mặc dù

vậy, kết quả dự báo lại khá khả quan. Không có cơ sở lý thuyết, nhưng những mô hình dự

báo tương lai của một công ty thường chính xác đến 80% trường hợp, thậm chí trong một

số nghiên cứu, số lượng phân loại chính xác còn cao hơn (Back và cộng sự, 1996). Vấn

đề là thậm chí trước khi việc xây dựng lý thuyết cho những công ty phá sản được giải

quyết, độ chính xác của dự báo phụ thuộc vào sự lựa chọn tốt nhất có thể của các biến

đưa vào mô hình và vào phương pháp thống kế được sử dụng.

Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi xác định các chỉ số tài chính quan trọng nhất

trong dự báo phá sản đối với khu vực phi tài chính của Việt Nam bằng cách sử dụng mẫu

của các công ty bị phá sản trong giai đoạn 2008 – đầu năm 2013. Bằng cách đó, 24 chỉ

tiêu tài chính đo lường các thuộc tính tài chính quan trọng của một công ty (phân thành 4

nhóm: tỷ số đòn bẩy, tỷ số thanh khoản, tỷ số khả năng sinh lợi và tỷ số vòng quay) đã

được dùng để kiểm tra sự phá sản trong thời gian ba năm trước khi phá sản. Phân tích biệt

số DA đưa ra một mô hình kinh tế của hai biến: EBIT trên tổng tài sản (thuộc nhóm tỷ số

khả năng sinh lợi) và Vốn luân chuyển trên doanh thu (thuộc nhóm tỷ số vòng quay).

Ước tính của chúng tôi cung cấp bằng chứng rằng các công ty có chỉ số Z < 0,08

có nghĩa là đang tiến dần vào vùng “ không phá sản” trong khi các công ty có chỉ số Z >

0,08 tức đang tiến vào vùng “phá sản”. Cuối cùng, công ty có chỉ số Z = -1.434 được xếp

vào “Phá sản” và công ty có chỉ số Z = 1.514 được xếp vào “Không phá sản”. Mô hình

đạt được độ chính xác dự báo 79.2% khi áp dụng để dự báo phá sản trên mẫu.

Ngoài việc đánh giá mô hình dự đoán phá sản đối với Việt Nam, nghiên cứu cho

thấy rằng hầu hết các công ty bị phá sản trong giai đoạn từ 2008 đến đầu 2013 đã cho

thấy dấu hiệu của khủng hoảng tài chính, ví dụ hiệu quả tài chính kém. Hơn nữa, nghiên

cứu của chúng tôi đã bổ sung các tài liệu hiện có bằng cách tìm hiểu hai biến tài chính

quan trọng ở Việt Nam cụ thể là tỷ lệ EBIT trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn luân chuyển trên

doanh thu có thể được sử dụng để tìm ra những nguy cơ phá sản ở Việt Nam

Cuối cùng, chúng tôi đề nghị các cơ quan quản lý Việt Nam nên đưa hai biến tài

chính quan trọng trong việc giám sát và đánh giá sức khỏe tài chính của công ty.

Dù mang lại những ý nghĩa nhất định cho lĩnh vực tài chính, tuy nhiên bài nghiên

cứu của chúng tôi vẫn còn bỏ ngỏ một nghi vấn lớn: Liệu rằng các phương pháp dự báo

bằng các nhân tố thị trường hay mô hình dự báo phá sản dựa trên sự thông minh nhân tạo

có đem lại độ chính xác dự báo cao hơn so với phương pháp truyền thống dựa vào sổ

sách kế toán ở tình hình kinh tế Việt Nam hay chăng? Chưa kể đến bên cạnh phương

pháp phân tích biệt số MA, phương pháp truyền thống còn bao gồm các phương pháp

khác như Logit, Probit và Xác suất tuyến tính; liệu rằng chúng có hiệu quả hơn? Bên

cạnh đó, mỗi ngành công nghiệp đều có những đặc tính riêng biệt, nên để có thể dự báo

chính xác hơn, mỗi ngành có thể chạy riêng cho mình một mô hình dự báo phá sản, để từ

đó đạt được độ chính xác cao hơn. Có thể thấy rằng lĩnh vực dự báo phá sản công ty vẫn

còn mở ra rất nhiều vấn đề để các nhà nghiên cứu tiếp tục tham gia vào.

6.2. Hạn chế

- Số lượng công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí

Minh (HOSE) và sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) còn rất nhỏ so với số lượng

công ty đang tồn tại, do đó số lượng công ty phá sản trong mẫu được xem xét cũng không

đầy đủ, không phản ánh hết được hết số lượng công ty phá sản đang ngày càng gia tăng

trong tình hình hiện nay.

- Việt Nam hiện nay vẫn chưa có một kênh thông tin chính thức lưu trữ và

đăng tải chính xác những thông tin tài chính của các công ty. Số liệu tài chính hiện nay

chủ yếu được thu thập từ báo cáo tài chính được công bố rộng rãi trên trang web của các

công ty chứng khoán, và một số thông tin trong đó được đưa ra không chính xác. Ngoài

ra, một số thông tin tài chính quá khứ của công ty hiện nay không được công bố rộng rãi,

gây khó khăn trong việc lấy dữ liệu nghiên cứu.

6.3. Biện pháp

6.3.1. Tăng EBIT

Cách 1: Tăng doanh thu

Doanh thu có thể được tăng bằng cách làm tăng giá bán. Thông thường tình hình

thị trường thì căng thẳng và nếu việc cạnh tranh đang khốc liệt thì công ty khó có thể

thực hiện cách thức này. Phương pháp chính là phải làm tăng những nhu cầu, tạo ra

những sản phẩm mới và giữ giá chứ không chiết khấu.

Cách 2: Giảm chi phí hàng hoá (COGS)

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Tập trung các báo cáo tài chính và dữ liệu gần nhất (ít nhất sử dụng thông tin 3

năm gần nhất)

Bước 2: Phân tích chi phí

Xem xét các cách công ty có thể quản lí chi phí bên trong và chi phí bên ngoài.

Liệt kê danh sách các chi tiêu chính và kiểm tra các phương pháp làm giảm thiểu các chi

phí này.

- Nhân viên có thể bố trí lại hoặc tổ chức lại hay không?

- Các công cụ mới có thể cải thiện hiệu quả và năng suất hay không?

- Có thể đạt được nguyên liệu thô chất lượng tương đương với giá rẻ hơn?

- Có thể đạt được chiết khấu lớn hơn cho khối lượng nguyên liệu thô?

- Có thể đàm phán lại giá nguyên liệu thô?

Bước 3: Phân tích công việc kinh doanh.

Nghiên cứu các chiến lược mới bằng việc ước định chính xác vị trí hiện tại của

công việc kinh doanh. Phương thức hữu ích có thể được sử dụng là phân tích SWOT bao

gồm liệt kê các điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức trong công việc kinh doanh

của công ty

Bước 4: Cắt xén lại chi phí

Xác định các cách để đưa ra công nghệ tiết kiệm chi phí dài hạn trong kiểm kê

hàng tồn kho, sản xuất và việc bán hàng hoặc các cách khác để tăng sự hiệu quả.

Bước 5: Phát triển kế hoạch

Dự tính chiến lược phối hợp trong việc giảm thiểu chi phí sau khi đã xem xét kết

quả từ phân tích SWOT và những việc đã đạt được hiện tại cũng như trong ngắn và dài

hạn.

Bước 6: Thực hiện kế hoạch.

Thông thường đây là bước khiến các kế hoạch thất bại do chúng không bao giờ

được thực hiện. Mục đích và tiêu chuẩn phải gạt qua một bên, bây giờ là việc thực hiện

kế hoạch. Thường kì kiểm tra sự tiến bộ và thời gian biểu của mỗi bước được thực hiện.

Kiểm soát sự tiến bộ và tiếp tục điều chỉnh.

6.3.2. Quản lý vốn lưu động

Vốn lưu động như cột sống của bất cứ ngành nghề kinh doanh nào, nên việc học

cách để duy trì hoặc tăng nhiều tiền mặt hơn trong công ty thì quan trọng để thành công.

“Về cơ bản, vốn lưu động chính là tiền mặt công ty để hoạt động, hoặc là tài sản ngắn

hạn trừ nợ ngắn hạn. Nếu không đủ vốn lưu động, công ty sẽ mất tính linh hoạt và sự tín

nhiệm với các tổ chức tài chính, nhà cung cấp và khách hàng.”

Việc giảm vốn lưu động cũng có thể giảm bớt tiềm lực công ty để khai thác những

cơ hội kinh doanh mới.

Giữ vốn lưu động hiệu quả là một thử thách cho người phụ trách tiền mặt, vì thế

hãy nhớ những điều cơ bản. Hãy đảm bảo công việc kinh doanh của công ty được trả tiền

hàng hoá và dịch vụ đầy đủ, đây là cách cơ bản nhất để tăng vốn lưu động. Cần phải chắc

chắn là khách hàng có lịch sử tín dụng tốt và họ lưu tâm đến hạn trả. Lưu ý với khách hàn

về thời hạn tín dụng tối đa mà công ty có thể chấp nhận được. Phân tích kĩ công ty có thể

sẵn sàng cho khách hàng mượn mà không làm kiệt quệ vốn lưu động.

Cần xác định (ước lượng) số vốn lưu động cần thiết, tối thiểu trong kỳ kinh doanh.

Như vậy sẽ đảm bảo đủ vốn lưu động cần thiết cho quá trình sản xuất kinh doanh được

tiến hành thường xuyên, liên tục, tránh ứ đọng vốn (phải trả lãi vay), thúc đẩy tốt độ luân

chuyển vốn dẫn đến nâng cao hiệu quả sử dụng vốn

Tố chức khai thác tốt nguồn tài trợ vốn lưu động

- Về trình tự khai thác nguồn vốn: doanh nghiệp cần khai thác triệt để các nguồn

vốn nội bộ và các khoản vốn có thể chiếm dụng một cách hợp pháp, thường xuyên.

- Nếu số vốn lưu động còn thiếu, doanh nghiệp tiếp tục khai thác đến nguồn bên

ngoài doanh nghiệp như: Vốn liên doanh, vốn vay của ngân hàng, hoặc các công ty tài

chính, vốn phát hành cổ phiếu, trái phiếu… Khi khai thác các nguồn vốn bên ngoài, điều

đáng lưu ý nhất là phải cân nhắc yếu tố lãi suất tiền vay.

Phải luôn có những giải pháp bảo toàn và phát triển vốn lưu động. Cũng như vốn

cố định, bảo toàn được vốn lưu động có nghĩa là bảo toàn được giá trị thực của vốn hay

nói cách khác đi là bảo toàn được sức mua của đồng vốn không bị giảm sút so với ban

đầu. Điều này thể hiện qua khả năng mua sắm tài sản lưu động và khả năng thanh toán

của doanh nghiêp trong quá trình sản xuất kinh doanh.

Phải thường xuyên tiến hành phân tích tình hình sử dụng vốn lưu động thông qua

các chỉ tiêu tài chính như: vòng quay toàn bộ vốn lưu động, hiệu suất sử dụng vốn lưu

động, hệ số nợ… Nhờ các chỉ tiêu này người quản lý tài chính có thể điều chỉnh kịp thời

các biện pháp để nâng cao hiệu quả sử dụng vốn nhằm tăng mức doanh lợi.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Altman, E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate

bankruptcy. Journal of finance, 23(4), 589-609.

Altman, E., Eom, Y., & Kim, D. (1995). Failure prediction: evidence from Korea.

Journal of International Financial Management & Accounting, 6(3), 230-249.

Altman, E., & Saunders, A. (1997). Credit risk measurement: developments over the last

20 years. Journal of Banking & Finance, 21(11-12), 1721-1742.

Balcaen, S., & Ooghe, H. (2006). 35 years of studies on business failure: an overview of

the classic statistical methodologies and their related problems. The British Accounting

Review, 38(1), 63-93.

Bandyopadhyay, A. (2006). Predicting probability of default of Indian corporate bonds:

logistic and Z-score model approaches. Journal of Risk Finance, The, 7(3), 255-272.

Beaver, W. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting

Research, 4, 71-111.

Bidin, A. (1988). The development of a predictive model (PNBScore) for evaluating

performance of companies owned by the government of Malaysia. Studies in Banking &

Finance, 7, 91-103.

Black, F., & Scholes, M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. The

journal of political economy, 81(3), 637-654.

Bongini, P., Ferri, G., & Hahm, H. (2000). Corporate bankruptcy in Korea: only the

strong survive? Financial Review, 35(4), 31-50.

Brockman, P., & Turtle, H. (2003). A barrier option framework for corporate security

valuation. Journal of Financial Economics, 67(3), 511-529.

Chandler, G., & Hanks, S. (1998). An examination of the substitutability of founders

human and financial capital in emerging business ventures. Journal of Business

Venturing,13(5), 353-369. Charitou, A., Neophytou, E., & Charalambous, C. (2004).

Predicting corporate failure: empirical evidence for the UK. European Accounting

Review, 13(3), 465-497.

Cooper, A., Gimeno-Gascon, F., & Woo, C. (1994). Initial human and financial capital as

predictors of new venture performance. Journal of Business Venturing, 9(5), 371-395.

Crosbie, P., & Bohn, J. (1999). Modeling default risk. KMV corporation.

Dichev, I. (1998). Is the risk of bankruptcy a systematic risk? The Journal of Finance,

53(3), 1131-1147.

Eisenbeis, R. (1977). Pitfalls in the application of discriminant analysis in business,

finance, and economics. Journal of finance, 32(3), 875-900.

Eljelly, A., & Mansour, I. (2001). Predicting private companies failure in the Sudan.

Journal of African Business, 2(2), 23-43.

Etemadi, H., Anvary Rostamy, A., & Dehkordi, H. (2009). A genetic programming

model for bankruptcy prediction: empirical evidence from Iran. Expert Systems with

Applications, 36(2), 3199-3207.

Grice, J., & Ingram, R. (2001). Tests of the generalizability of Altman's bankruptcy

prediction model. Journal of Business Research, 54(1), 53-61.

Gu, Z. (2002). Analyzing bankruptcy in the restaurant industry: a multiple discriminant

model. International Journal of Hospitality Management, 21(1), 25-42.

Hall, G. (1992). Reasons for insolvency amongst small firms - a review and fresh

evidence. Small Business Economics, 4(3), 237-250.

Hillegeist, S., Keating, E., Cram, D., & Lundstedt, K. (2004). Assessing the probability

of bankruptcy. Review of Accounting Studies, 9(1), 5-34. Izan, H. (1984). Corporate

distress in Australia. Journal of Banking & Finance, 8(2), 303- 320.

Jo, H., & Han, I. (1996). Integration of case-based forecasting, neural network, and

discriminant analysis for bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 11(4),

415-422.

Knox, K., Blankmeyer, E., Trinidad, J., & Stutzman, J. (2009). Predicting bankruptcy in

the

Texas nursing facility industry. The Quarterly Review of Economics and Finance, 49(3),

1047-1064.

Merton, R. (1974). On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates.

Journal of finance, 29(2), 449-470.

Micha, B. (1984). Analysis of business failures in France. Journal of Banking & Finance,

8(2), 281-291.

Min, J., & Jeong, C. (2009). A binary classification method for bankruptcy prediction.

Expert Systems with Applications, 36(3), 5256-5263.

Newton, G. (2009). Bankruptcy and insolvency accounting: practice and procedure:

Wiley.

Ohlson, J. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal

of Accounting Research, 18(1), 109-131.

Pongsatat, S., Ramage, J., & Lawrence, H. (2004). Bankruptcy prediction for large and

small firms in Asia: a comparison of Ohlson and Altman. Journal of Accounting and

Croporate Governance, 1(2), 1-13.

Reisz, A., & Perlich, C. (2007). A market-based framework for bankruptcy prediction.

Journal of Financial Stability, 3(2), 85-131.

Shumway, T. (2001). Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model.

Journal of Business, 74(1), 101-124.

Tavlin, E., Moncarz, E., & Dumont, D. (1989). Financial failure in the hospitality

industry. FIU Review, 7(1), 55–75.

Thornhill, S., & Amit, R. (2003). Learning about failure: bankruptcy, firm age, and the

resource-based view. Organization Science, 14(5), 497-509.

Ugurlu, M., & Aksoy, H. (2006). Prediction of corporate financial distress in an emerging

market: the case of Turkey. Cross Cultural Management: An International Journal,

13(4), 277-295.

Van Horne, J., Dipchand, C., & Hanrahan, J. (1980). Financial management and policy:

Prentice-Hall Englewood Cliffs, NJ.

Vassalou, M., & Xing, Y. (2004). Default risk in equity returns. The Journal of Finance,

59(2), 831-868.

Xu, M., & Zhang, C. (2009). Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed

companies. Review of Accounting Studies, 14(4), 534-558.

Zanakis, S., & Zopounidis, C. (1997). Prediction of Greek company takeovers via

multivariate analysis of financial ratios. Journal of the Operational Research Society,

48(7), 678-687.

Trần Ngọc Thơ 2005, giáo trình Tài Chính Doanh Nghiệp Trường Đại học Kinh Tế

TP.HCM, Nhà xuất bản Thống Kê.

Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS

(tập 1 và 2).

Các website:

http://www.cophieu68.com/

http://www.cafef.vn/

http://www.vietstock.vn/

http://www.hnx.vn/

http://www.hsx.vn/

PHỤ LỤC : Danh sách những công ty phá sản và không phá sản

Ghi chú :

 24 công ty phá sản thuộc các ngành:

 Máy móc – Phương tiện vận tải: 1 công ty.

 Thực phẩm – Đồ uống – Thuốc lá: 7 công ty

 Vận tải đường thuỷ: 4 công ty

 Xây dựng: 6 công ty

 Thiết bị điện – Điện tử - Viễn thông: 2 công ty

 Sản phẩm từ nhựa & cao su: 1 công ty

 Kim loại và sản phẩm từ khoáng phi kim loại: 3 công ty

Các công ty thuộc nhiều ngành công nghiệp khác nhau, do đó theo phương pháp

lấy mẫu theo cặp của Beaver (1968), những công ty phá sản sẽ được xếp cùng cặp với

những công ty không phá sản trong cùng ngành và có tổng tài sản gần bằng nhau một

năm trước khi phá sản.

 Những công ty phá sản là những công ty bị huỷ niêm yết trên sàn chứng khoán

Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX) bởi 3 nguyên nhân :

 Kết quả sản xuất, kinh doanh bị lỗ trong ba năm liên tục

 Tổng số lỗ luỹ kế vượt quá vốn chủ sở hữu trong báo cáo tài chính

 Tổ chức niêm yết bị thu hồi giấy chứng nhận đăng ký kinh doanh hoặc giấy

phép hoạt động trong lĩnh vực chuyên ngành.

Cùng một số ít những công ty chưa bị huỷ niêm yết trên sàn nhưng có dấu hiệu lỗ

trầm trọng, được sự trợ giúp lớn từ Chính phủ hoặc được đưa vào dạng cảnh cáo nguy

hiểm của các sàn thời điểm hiện tại.

 Năm * ở đây là năm được xét như “năm phá sản” của một công ty dựa vào số liệu

của 3 năm trước khi phá sản

STT

Côn ty p á sản

Tổn tà sản

Năm *

Công ty không phá sản

2013

37,794.00

140,639.00

CTCP Hàng Hải Sài Gòn (SHC)

CTCP Vận Tải Xăng Dầu Đường Thủy Petrolimex (PJT)

2013

38,261.00

41,711.00

CTCP Xi Măng Sông Đà (SCC)

CTCP Phát triển Nhà & Sản Xuất VLXD Chí Linh (MCL)

2009

85,697.00

62,783.00

CTCP Cơ Khí & XD Bình Triệu (BTC)

CTCP Chế Tạo Bơm Hải Dương (CTB)

2013

103,694.00

114,034.00

CTCP Viễn Thông Thăng Long (TLC)

CTCP Que Hàn Điện Việt Đức (QHD)

2013

136,008.00

118,324.00

CTCP Sông Đà 27 (S27)

CTCT ĐT PT Nhà & Đô Thị Nam Hà NộiNHA

CTCP Basa (BAS)

2012

142,801.00

142,282.00

CTCP Xuất Nhập Khẩu Sa Giang (SGC)

2013

201,899.00 CTCP Hacisco (HAS)

206,182.00

CTCP ĐT & XD Điện Mêca Vneco (VES)

2012

219,611.00

231,843.00

CTCP Nước giải khát Sài Gòn (TRI)

CTCP Nước Giải Khát Chương Dương (SCD)

2013

222,426.00

180,860.00

CTCP Đầu Tư XD & PT Tầng Hạ Vinaconex (VCH)

CTCP Công Trình Giao Thông Sông Đà (SKS)

2013

232,287.00

CTCP Sông Đà 8 (SD8)

226,508.00

Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Xây dựng - Hội An (DIH)

Viglacera

2013

237,484.00

1,914,597.00

CTCP Đông Triều (DTC)

CTCP Đại Thiên Lộc (DTL)

Bê

Tông

12 CTCP Vitaly (VTA)

2011

240,954.00

240,124.00

CTCP Becamex (ACC)

2012

247,972.00

246,333.00

CTCP Nhựa Tân Hoá (VKP)

CTCP Văn Hóa Tân Bình (ALT)

Thủy

Sản

14 CTCP FPT (FBT)

2013

286,431.00

285,761.00

CTCP MeKong (AAM)

2012

345,510.00

304,321.00

CTCP Bia Thanh Hóa (THB)

CTCP Chế biến & XNK sản Thuỷ Cadovimex (CAD)

Thủy

Sản

2012

396,167.00

329,977.00

CTCP Cà Phê An Giang (AGC)

CTCP MeKong (AAM)

2013

439,014.00

325,636.00

CTCP Container Phía Nam (VSG)

CTCP Hợp Tác LĐ Với Nước Ngoài (ILC)

2012

559,912.00

533,891.00

CTCP Cáp Sài Gòn (CSG)

CTCP Đầu Tư & Sản Xuất Việt Hàn (VHG)

2013

652,646.00

669,350.00

CTCP Thực Phẩm Quốc Tế (IFS)

CTCP Mía Đường - Nhiệt Điện Gia Lai (SEC)

2012

698,609.00

621,028.00

CTCP Xây Dựng Số 11 (V11)

CTCP Xây Dựng Công Trình Ngầm (CTN)

2011

699,490.00

702,003.00

CTCP Full Power (FPC)

CTCP Lilama (LM8)

2013

1,251,248.00

1,311,008.00

CTCP Hàng Hải Đông Đô (DDM)

CTCP Vận Tải Biển Vinaship (VNA)

2013

1,943,674.00

2,107,920.00

CTCP Tập Đoàn Thái Hòa Việt Nam (THV)

CTCP Đường Biên Hòa (BHS)

2012

2,916,042.00

2,857,180.00

CTCP Vận Tải Xăng Dầu Vitaco (VTO)

CTCP Vận Tải Biển & BĐS Việt Hải (VSP)

Nghiên cứu khoa học đề tài: Lập mô hình dự báo phá sản công ty phi tài chính ở Việt Nam

LẬP MÔ HÌNH DỰ BÁO PHÁ SẢN

CÔNG TY PHI TÀI CHÍNH VIỆT NAM

i

Mục lục: 1. Giới thiệu ..................................................................................................................... 1

ii

iii

iv

v

vi

vii

Highest Group

p u o r G

Z-score

d e t c i

P(D>d | p G=g) u o r G

p u o r G

d e r P

l a u t c A

r e b m u N e s a C

Squared ) d Mahalano = D bis Distance to Centroid 1.005 4.234 2.885 0 0.086 0.155

Second Highest Group Squared ) d Mahalano = D bis Distance to Centroid 15.611 25.063 21.596 8.802 10.505 6.527

-2.437 3.572 -3.133 1.532 -1.727 1.12

BAS SGC CAD THB VKP ALT

1.961

CSG VHG TRI

SCD VSP

0.9 -2.08 2.55 -0.101 0.583

0.318

VTO AGC

3.072

0.371

AAM V11

CTN DTC

DTL DDM

0.646 -1.849 1.703 -1 0.236

0.053

VNA SD8

DIH S27

1.449 -1.845 1.585 -2.203

NHA VSG

-0.063

-2.165 1.257

ILC TLC QHD

VCH SKS VES

HAS SCC

MCL THV

BHS SHC

PJT FBT

-1.485 1.768 -3.727 2.184 -0.165 1.169 -1.457 2.184 -2.381 1.867 -1.83 2.569 -0.927 2.361 -2.142 3.182 -1.956 0.922

AAM IFS SEC VTA ACC FPC LM8

0.876

1.558

BTC CTB

STT

Côn ty p á sản

Tổn tà sản

Tổn tà sản

Năm *

Công ty không phá sản

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP