Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mô hình dự báo phá sản cho các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:68

Thêm vào BST

Báo xấu

25
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là thiết lập một mô hình dự báo phá sản DN thuộc khu vực phi tài chính ở Việt Nam nhằm phát triển một hệ thống cảnh báo sớm đóng vai trò như một công cụ nhận biết các DN gặp khó khăn để sớm có biện pháp phòng ngừa phá sản DN.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mô hình dự báo phá sản cho các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM ---------------------------- Nguyễn Thị Phương Thao MÔ HÌNH DỰ BÁO PHÁ SẢN CHO CÁC DOANH NGHIỆP PHI TÀI CHÍNH TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TIẾN SĨ: NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN Tp.Hồ Chí Minh – Năm 2012
2 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: bài nghiên cứu này là kết quả nghiên cứu của chính cá nhân tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của Tiến sĩ Nguyễn Thị Uyên Uyên – Giảng viên Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh. Học viên Nguyễn Thị Phương Thao
3 MỤC LỤC Trang: Nội dung: LỜI CAM ĐOAN ..................................................................................................................1 MỤC LỤC..............................................................................................................................2 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ..................................................................4 DANH MỤC BẢNG BIỂU ...................................................................................................5 TÓM TẮT .............................................................................................................................7 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................................8 1.1 Lý do nghiên cứu đề tài....................................................................................................8 1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài ........................................................................................10 1.3 Phạm vi nghiên cứu của đề tài .........................................................................................11 1.4 Phương pháp nghiên cứu..................................................................................................11 1.5 Kết cấu của đề tài .............................................................................................................11 CHƯƠNG 2: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP .............................................................................................12 2.1 Bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về dự báo phá sản doanh nghiệp .................. 12 2.1.1 Nghiên cứu của William Beaver (1966) ......................................................................12 2.1.2 Nghiên cứu của Eward Altman (1968) .........................................................................13 2.1.3 Nghiên cứu của Eljelly (2001) ......................................................................................17 2.1.4 Nghiên cứu của Zheng Gu (2002).................................................................................20 2.1.5 Nghiên cứu của Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (2011) ............................................21 2.2 Thảo luận về các nghiên cứu dự báo phá sản doanh nghiệp trên thế giới .................24 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ..................................................................28
4 3.1 Phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu ................................................................28 3.2 Mô hình nghiên cứu ........................................................................................................29 3.3 Thu thập và xử lý số liệu .................................................................................................30 CHƯƠNG 4: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP ..............................................................................................32 4.1 Thực trạng và khó khăn của các DN Việt Nam trong giai đoạn 2008-2012 ...............32 4.1.1 Thực trạng về tình hình giải thể và ngừng hoạt động của DN Việt Nam ............... 32 4.1.2 Tình hình khó khăn của DN qua số liệu về sản xuất công nghiệp, doanh số bán hàng và xuất khẩu............................................................................................................. 34 4.1.3 Tình hình khó khăn của DN qua số liệu về nợ phải trả và tỷ lệ nợ xấu tại các NHTM .............................................................................................................................. 38 4.2 Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam về dự báo phá sản doanh nghiệp ................. 42 4.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu ..........................................................................................47 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU .....53 5.1 Kết luận ............................................................................................................................53 5.2 Các hạn chế của đề tài nghiên cứu .................................................................................54 5.3 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo ................................................................................54 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ...............................................................................56 CÁC PHỤ LỤC .....................................................................................................................58 Phụ lục 1: Các chỉ số trong mô hình nghiên cứu của Eljelly (2001) ....................................58 Phụ lục 2: Các chỉ số trong mô hình nghiên cứu của Zheng Gu (2002) ................................59 Phụ lục 3: Các chỉ số trong mô hình nghiên cứu của Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (2011) .....................................................................................................................................60 Phụ lục 4: Các chỉ số đưa vào phân tích trong nghiên cứu tại Việt Nam ........................ 61 Phụ lục 5: Danh sách các công ty trong mẫu nghiên cứu tại Việt Nam ................................62
5 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DN: Doanh nghiệp. HOSE: Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. HNX: Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội. MDA – Multivariate discriminant analysis: Phân tích đa khác biệt. TSCĐ: Tài sản cố định. VCSH: Vốn chủ sở hữu. TCTD: Tổ chức tín dụng. NHTM: Ngân hàng thương mại. NH: Ngân hàng
6 DANH MỤC BẢNG BIỂU Trang: Bảng 2.1: Trung bình các chỉ số tài chính của các DN trong mẫu nghiên cứu của Beaver (1966) .........................................................................................................................13 Bảng 2.2: Biến trung vị và kiểm định mức ý nghĩa trong nghiên cứu của Altman (1968)....15 Bảng 2.3: Phân loại và độ chính xác của mô hình dự báo phá sản Z-Scores trong nghiên cứu của Altman (1968)...............................................................................................16 Bảng 2.4: Mô hình đa biến cuối cùng trong nghiên cứu của Eljelly (2001) ..........................19 Bảng 2.5: Các biến đưa vào mô hình trong nghiên cứu của nhóm tác giả Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (2011) ........................................................................................................22 Bảng 2.6: Hệ số hàm phân tích trong nghiên cứu của nhóm tác giả Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (2011) .............................................................................................................23 Bảng 2.7: Giá trị Z tối ưu trong nghiên cứu của nhóm tác giả Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (2011) .........................................................................................................................23 Bảng 4.1: Số lượng DN giải thể và ngừng hoạt động tích lũy từ ngày 01/01/2012 ..............33 Bảng 4.2: Tăng trưởng sản xuất, tiêu thụ và tồn kho công nghiệp chế biến – chế tạo, tổng mức bán lẻ và doanh thu dịch vụ, kim ngạch xuất khẩu đến tháng 08/2012 .................35 Hình 4.1: Tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu theo ngành kinh doanh (%) ............................................39 Bảng 4.3: Trung bình và độ lệch tiêu chuẩn của các công ty phá sản mẫu nghiên cứu các DN tại Việt Nam .............................................................................................................63 Bảng 4.4: Trung bình và độ lệch tiêu chuẩn của các công ty không phá sản mẫu nghiên cứu các DN tại Việt Nam ......................................................................................................65 Bảng 4.5: Kiểm định F sự bằng nhau của phương sai của mẫu nghiên cứu các DN tại Việt Nam ................................................................................................................................67 Bảng 4.6: Kiểm định T sự bằng nhau của giá trị trung bình của mẫu nghiên cứu các DN tại Việt Nam ...........................................................................................................................68
7 Bảng 4.7: Các biến đưa vào mô hình nghiên cứu tại Việt Nam ............................................44 Bảng 4.8: Hệ số của mô hình nghiên cứu tại Việt Nam.........................................................44 Bảng 4.9: Giá trị Z tối ưu trong nghiên tại Việt Nam ............................................................45 Bảng 4.10: Kết quả phân loại của mô hình nghiên cứu tại Việt Nam ...................................46 Bảng 4.11: Wilks' Lambda của mô hình nghiên cứu tại Việt Nam .......................................46
8 TÓM TẮT Bài nghiên cứu này dựa vào nghiên cứu năm 2011 của nhóm tác giả Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (Đại học Quốc tế Islamic, Islamabad, Pakistan) về “Mô hình dự báo phá sản cho các doanh nghiệp phi tài chính ở Pakistan” để xác định các chỉ số tài chính có vai trò quan trọng trong dự báo phá sản cho các doanh nghiệp ở khu vực phi tài chính của Việt Nam dựa vào mẫu dữ liệu các công ty bị hủy niêm yết trong năm 2012 trên Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội với giai đoạn nghiên cứu từ năm 2008 đến năm 2011. Có 23 chỉ số tài chính bao trùm lên 4 khía cạnh tài chính quan trọng của doanh nghiệp là khả năng sinh lợi, tính thanh khoản, đòn bẩy tài chính và hiệu quả sử dụng tài sản được phân tích trong 4 năm trước khi doanh nghiệp phá sản. Kỹ thuật phân tích đa khác biệt đã đưa ra một mô hình gồm 2 biến là: EBIT/tổng nợ, vốn luân chuyển/doanh thu. Các ước lượng của của mô hình cho thấy nếu công ty có giá trị Z nhỏ hơn -0.780 thì sẽ rơi vào phá sản, trong khi đó công ty có giá trị Z lớn hơn 1.098 thì sẽ không bị phá sản. Còn đối với các công ty có giá trị Z từ - 0.780 đến 1.098 thì vẫn phải được cảnh báo về nguy cơ phá sản và các công ty này nên có những hành động khắc phục càng sớm càng tốt. Mô hình có mức độ chính xác 100% khi áp dụng để dự báo phá sản cho các công ty trong mẫu ở thời điểm 1 năm trước khi doanh nghiệp phá sản và mô hình này cũng có ý nghĩa thống kê cho thấy tiềm năng áp dụng vào thực tế trong dự báo phá sản ở Việt Nam. Từ khóa: phá sản doanh nghiệp, mô hình dự báo, chỉ số tài chính.
9 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý do nghiên cứu đề tài Trong bối cảnh hội nhập kinh tế ngày càng sâu rộng, sự cạnh tranh giữa các DN trên thị trường ngày càng lớn nên sự rút lui hay phá sản của một bộ phận DN là điều không thể tránh khỏi. Đặc biệt, do những tác động tiêu cực của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu hiện nay, tình trạng khó khăn của nền kinh tế đã và đang dẫn tới sự phá sản hàng loạt của các DN, kể cả các DN ở các nước phát triển và các nước đang phát triển trong đó có Việt Nam. DN phá sản sẽ gây ra nhiều tác động tiêu cực cho cả xã hội và nền kinh tế. Về mặt xã hội, một DN phá sản sẽ dẫn đến một bộ phận người lao động của DN đó mất việc làm, nghĩa là tỷ lệ thất nghiệp sẽ gia tăng. Mặc dù phá sản không phải là nguyên nhân giải thích toàn bộ tỷ lệ thất nghiệp của nền kinh tế nhưng nó vẫn là một trong những nguyên nhân trực tiếp và có ảnh hưởng nhanh nhất tới người lao động. Có thể lấy ví dụ về vụ tuyên bố phá sản của Ngân hàng Lehman Brothers của Mỹ trong năm 2008 với khoản nợ 613 tỷ USD sau khi không có công ty nào chấp nhận mua lại. Ngân hàng Lehman Brothers phá sản đã tác động tiêu cực đến xã hội Mỹ vì có đến 26.200 nhân viên bị mất việc và chưa kể đến hàng loạt chủ nợ, các dự án đầu tư khác cũng bị ảnh hưởng theo1. DN dừng hoạt động thì điều tất yếu là lao động của DN mất việc làm và nền kinh tế luôn đòi hỏi phải có thời gian để hấp thụ và giải quyết việc làm cho những lao động này. Đối với bất kỳ nền kinh tế nào, thất nghiệp luôn là một mối lo lắng thường trực không chỉ của các nhà quản trị DN mà còn của nhà nước, của toàn xã hội bởi vì thất nghiệp là bạn đường của nghèo đói, của bất bình đẳng, của các tệ nạn xã hội và từ đó gây ra những bất ổn cho xã hội. Về mặt kinh tế, phá sản gây ra nhiều tác động xấu đến sự phát triển ổn định của nền kinh tế. Khi một DN bị phá sản thì các DN khác là đối tác của DN này cũng chịu ảnh hưởng theo kiểu dây chuyền như không bán được hàng hóa hoặc không có 1 Website: http://www.bbc.co.uk/vietnamese/worldnews/story/2008/09/080916_lehman_bankruptcy.shtml
10 nguyên vật liệu cho sản xuất, …. Đồng thời, DN phá sản còn là tác nhân gây ảnh hưởng đến tâm lý của người tiêu dùng, nhà đầu tư, từ đó làm cho thị trường trở nên bất ổn. Tác động đó sẽ càng trầm trọng nếu DN bị phá sản là một DN lớn. Trường hợp phá sản của Ngân hàng Lehman Brothers không chỉ khiến hàng vạn người lao động mất việc mà nghiêm trọng hơn là tác động đến thị trường chứng khoán toàn cầu. Ngay sau khi có tin Ngân hàng Lehman Brothers phá sản, các thị trường chứng khoán đều đồng loạt giảm điểm: chỉ số Down Jones của Mỹ giảm 2.6%, chỉ số PTSE tại thị trường chứng khoán Lodon giảm 3%; chỉ số Nikkei của Nhật giảm tới 4.7%, đặc biệt là tại thị trường Nga đã phải tạm ngừng giao dịch sau khi chỉ số MICEX giảm tới 16%2. Chỉ số chứng khoán giảm mạnh sẽ đe dọa đến sự sụp đổ của hàng loạt các công ty khác và tiếp tục đẩy hàng nghìn người trên thế giới vào tình trạng thất nghiệp. Mặt khác từ góc độ của chủ nợ, khi DN phá sản thì chủ nợ cũng có thể thu hồi được khoản nợ đó nhưng đa số đều thu được những khoản tiền dưới giá trị so với ban đầu bởi vì DN khi phá sản không chỉ mắc nợ với một chủ nợ và do sự trượt giá của đồng tiền theo thời gian. Từ những phân tích trên, chúng ta thấy DN bị phá sản sẽ trở thành vấn đề thu hút sự quan tâm của nhiều bên liên đới, bao gồm những người có lợi ích trực tiếp từ DN như cổ đông, công nhân viên, chủ nợ và cả những người ít liên quan trực tiếp tới DN như các nhà quản lý và chính phủ. Tất cả những đối trượng này đều luôn mong mỏi việc xây dựng các mô hình giúp dự báo trước nguy cơ phá sản của DN để sớm có biện pháp phòng ngừa nhằm giảm thiểu những hậu quả do DN phá sản tác động lên các nhóm đối tượng này nói riêng cũng như lên toàn xã hội nói chung. Nghiên cứu về tình hình phá sản cho thấy rằng không phải tất cả các DN đều sụp đổ một cách không lường trước được. Dấu hiệu của một DN đương đầu với tình trạng khó khăn có thể xảy ra sớm hơn nhiều so với thời gian phá sản cuối cùng. Do đó, chúng ta cần có các tín hiệu cảnh báo để có thể dự báo được tình trạng phá sản của 2 Website: http://www.bbc.co.uk/vietnamese/worldnews/story/2008/09/080916_lehman_bankruptcy.shtml
11 một DN. Van Horne (1998) chỉ ra rằng phân tích chỉ số tài chính là một kỹ thuật phổ biến để dự báo tình trạng phá sản của một DN. Trong hầu hết các trường hợp, xác suất phá sản được ngụ ý trong báo cáo tài chính của một công ty và có thể được ước tính thông qua phân tích các chỉ số tài chính. Từ những năm 1960, các nghiên cứu đã cố gắng dự báo phá sản DN dựa vào việc phân tích các chỉ số tài chính nhưng yêu cầu tìm ra một mô hình tối ưu có khả năng đạt được mức thành công cao khi dự báo phá sản vẫn chưa bao giờ lắng xuống là do những mô hình đưa ra không thể phù hợp với tất cả các tình huống và trường hợp phá sản. Hiện có rất ít nghiên cứu về dự báo phá sản tại Việt Nam nên việc phân tích phát hiện các dấu hiệu kiệt quệ tài chính và dự báo phá sản cho các DN Việt Nam sẽ có ý nghĩa rất quan trọng: – Thứ nhất, phân tích phát hiện các dấu hiệu kiệt quệ tài chính và dự báo phá sản DN giúp các nhà quản lý hạn chế và ngăn chặn trước các khả năng xấu có thể xảy ra cho DN của mình, – Thứ hai, phân tích phát hiện các dấu hiệu kiệt quệ tài chính và dự báo phá sản DN giúp cho các nhà đầu tư ra quyết định trong việc mua, bán chứng khoán, – Thứ ba, phân tích phát hiện các dấu hiệu kiệt quệ tài chính và dự báo phá sản DN giúp các chủ nợ trong việc ra quyết định về các khoản nợ và quản lý các khoản nợ. 1.2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài Mục tiêu nghiên cứu của đề tài này là thiết lập một mô hình dự báo phá sản DN thuộc khu vực phi tài chính ở Việt Nam nhằm phát triển một hệ thống cảnh báo sớm đóng vai trò như một công cụ nhận biết các DN gặp khó khăn để sớm có biện pháp phòng ngừa phá sản DN.
12 1.3 Phạm vi nghiên cứu của đề tài Phạm vi nghiên cứu của đề tài này là các công ty cổ phần thuộc khu vực phi tài chính bị hủy niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX bởi Ủy ban chứng khoán và sàn giao dịch trong năm 2012 vì tính thanh khoản yếu kém hay hoạt động kinh doanh thua lỗ kéo dài. 1.4 Phương pháp nghiên cứu Đề tài này thực hiện theo phương pháp nghiên cứu thực nghiệm về dự báo phá sản dựa trên nghiên cứu năm 2011 của nhóm tác giả Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (Đại học Quốc tế Islamic, Islamabad, Pakistan) về “Mô hình dự báo phá sản cho các DN phi tài chính ở Pakistan”. Đây là nghiên cứu gần nhất và đã kế thừa những nghiên cứu của các tác giả Beaver vào năm 1966, Altman vào năm 1968, Eljelly vào năm 2001 và Zheng Gu vào năm 2002 về dự báo phá sản DN. 1.5 Kết cấu của đề tài Đề tài nghiên cứu này được tác giả trình bày theo thứ tự như sau: Chương 1: Giới thiệu. Chương 2: Bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về dự báo phá sản doanh nghiệp. Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Chương 4: Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam về dự báo phá sản doanh nghiệp. Chương 5: Kết luận và hướng phát triển của đề tài nghiên cứu.
13 CHƯƠNG 2: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP 2.1 Bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về dự báo phá sản doanh nghiệp Trong mục này, tác giả sẽ trình bày tóm tắt lại kết quả nghiên cứu của một số tác giả trên thế giới về dự báo phá sản DN. Các kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày theo thứ tự thời gian từ quá khứ đến hiện tại, cụ thể như sau: 2.1.1 Nghiên cứu của William Beaver (1966) Năm 1966, William Beaver đã nghiên cứu về “Các chỉ số tài chính dự báo phá sản”. William Beaver đã dựa vào phương pháp đánh giá từng chỉ số tài chính nhằm đưa ra những tiêu chí dự báo phá sản DN thông qua quan sát các chỉ số tài chính. Beaver phát hiện ra rằng các DN lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính là các DN có ít tiền mặt, ít hàng tồn kho nhưng có nhiều nợ phải thu. Nghiên cứu của Beaver chỉ ra rằng tỷ lệ tiền mặt/tổng nợ phải trả là chỉ tiêu quan trọng nhất trong việc dự báo dấu hiệu kiệt quệ tài chính và phá sản DN. Chỉ tiêu này phản ánh tính cân đối giữa khả năng tạo ra tiền của DN với số nợ mà DN phải thanh toán, và do đó sẽ thể hiện rõ ràng nhất khả năng thanh toán của DN. Bên cạnh đó, tỷ suất sinh lời của tài sản (thu nhập thuần/tổng tài sản) và hệ số nợ (tổng nợ phải trả/tổng tài sản) cũng là các chỉ tiêu quan trọng trong việc phát hiện dấu hiệu kiệt quệ và phá sản DN bởi vì các chỉ tiêu này phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh của DN và mức độ rủi ro tài chính mà DN đang gặp phải. Các kết luận của Beaver được rút ra bằng việc nghiên cứu thực nghiệm 79 DN kinh doanh thất bại và một số lượng tương ứng các DN kinh doanh thành công trong thời gian 10 năm (1954 – 1964). Mức trung bình các chỉ số tài chính của các DN trong mẫu nghiên cứu của Beaver được tổng kết ở Bảng 2.1 dưới đây:
14 Bảng 2.1: Trung bình các chỉ số tài chính của các DN trong mẫu nghiên cứu của Beaver (1966) Năm trước khủng hoảng Chỉ số tài chính DN 1 năm 2 năm 3 năm 4 năm 5 năm Phá sản -0.20 -0.05 0.05 0.15 0.20 Tiền mặt/tổng nợ phải trả Bình thường 0.45 0.47 0.50 0.47 0.52 Phá sản -0.23 -0.08 -0.04 0.01 0.02 Thu nhập ròng/tổng tài sản Bình thường 0.08 0.08 0.09 0.08 0.07 Phá sản 0.76 0.62 0.52 0.54 0.51 Nợ phải trả/tổng tài sản Bình thường 0.36 0.34 0.35 0.37 0.34 Phá sản 0.04 0.04 0.27 0.29 0.27 Vốn luân chuyển/tổng tài sản Bình thường 0.40 0.39 0.40 0.39 0.43 Phá sản 2.00 2.30 2.35 2.40 2.50 Tỷ số thanh toán hiện hành Bình thường 3.20 3.27 3.20 3.40 3.35 Kết quả nghiên cứu của Beaver cho thấy tất cả các chỉ tiêu tài chính của DN lâm vào tình trạng khủng hoảng thấp hơn rất nhiều so với một doanh nghiệp hoạt động bình thường. Dựa trên kết quả thực nghiệm của Beaver, khi muốn phát hiện dấu hiệu khủng hoảng và phá sản của một DN, chúng ta sẽ so sánh các chỉ số tài chính của DN đó với mức trung bình mà Beaver đưa ra kết luận. 2.1.2 Nghiên cứu của Eward Altman (1968) Năm 1968, Eward Altman đã nghiên cứu “Các chỉ số tài chính, phân tích khác biệt và dự báo phá sản DN”. Altman chọn mẫu nghiên cứu gồm 66 công ty với 33 công phá sản là những công ty đã nộp đơn phá sản theo Chương 10 của Luật phá sản Hoa Kỳ trong giai đoạn từ năm 1946 đến năm 1965 và 33 công ty vẫn còn hoạt động trong thời gian phân tích với dữ liệu thu thập cùng các năm với các công ty phá sản.
15 Các công ty được phân loại bởi ngành và qui mô DN với phạm vi tài sản được giới hạn từ 1 triệu USD đến 25 triệu USD. Dữ liệu được xây dựng từ báo cáo tài chính kỳ hạn một năm báo cáo trước khi phá sản. Sau đó một danh sách gồm 22 tỷ số tài chính được thu thập để đánh giá. Các tỷ số này được chia thành 4 nhóm, bao gồm: nhóm chỉ số thanh khoản, nhóm chỉ số khả năng sinh lời, nhóm chỉ số đòn bẩy tài chính và nhóm chỉ số hiệu quả sử dụng tài sản. Kết quả có 5 tỷ số đã được chọn vì chúng thể hiện tốt nhất trong việc liên kết dự báo phá sản các công ty. Biệt thức cuối cùng được thể hiện như sau: Z = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5 Trong đó: X1 = Working capital/Total assets = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản, X2 = Retained earning/ Total assets = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, X3 = Earning before tax and interest/Total assets = EBIT/Tổng tài sản, X4 = Market value equity/Book value of total liabilities = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Giá trị sổ sách của nợ phải trả, X5 = Sales/Total assets = Tổng doanh thu/Tổng tài sản, Z = Overal index = chỉ số tổng hợp. Các điểm ngưỡng cho chỉ số Z như sau: Z < 1.81: Phá sản 1.81 < Z < 2.99: Không rõ ràng 2.99 < Z: Lành mạnh
16 Các trung vị biến của 2 nhóm DN và kết quả thống kê F thể hiện trong Bảng 2.2. Biến X1 đến X4 đều có mức ý nghĩa 0.001 cho thấy sự khác nhau khá quan trọng giữa các biến giữa các nhóm công ty khác nhau. Biến X 5 không diễn đạt được sự khác biệt quan trọng giữa các nhóm và lý do để cho biến này vào nhóm các biến là chưa rõ ràng lắm. Ở mức độ đơn biến, tất cả các tỷ số của các công ty không phá sản đều có giá trị trung vị cao hơn so với các công ty phá sản. Bảng 2.2: Biến trung vị và kiểm định mức ý nghĩa trong nghiên cứu của Altman (1968) Trung vị của nhóm Trung vị của nhóm Chỉ số F/ Biến phá sản/ không phá sản/ F Ratio Bankruptcy mean Nonbankruptcy mean X1 = WC/TA -6.1% 41.4% 32.5* X2 = RE/TA -62.6% 35.5% 58.86* X3 = EBIT/TA -31.8% 15.4% 26.56* X4 = MVE/BVL 40.1% 247.7% 32.26* X5 = S/TA 1.5 1.9 2.84 N = 33 * Mức ý nghĩa 0.001 Sau đó, Altman đã thử nghiệm mô hình Z-Score cho nhiều mẫu khác nhau trong khoảng thời gian hơn 30 năm. Dựa vào bảng 2.3, ta thấy trong mẫu thử nghiệm gần đây nhất, dựa trên 120 công ty bị vỡ nợ trong những năm 1997 – 1999, độ chính xác của các dự báo phá sản là 84%. Vì vậy, có thể thấy mô hình Z-Score vẫn giữ được độ chính xác cao và mô hình vẫn có khả năng dự báo mạnh mẽ mặc dù đã ra đời cách đây nhiều năm.
17 Bảng 2.3: Phân loại và độ chính xác của mô hình dự báo phá sản Z-Scores trong nghiên cứu của Altman (1968) Số năm Mẫu năm Mẫu năm Mẫu năm Mẫu gốc Mẫu đối trước khi 1969 – 1975 1976 – 1995 1997 – 1999 (33) chứng (25) phá sản (86) (110) (120) 1 88% 92% 75% 78% 84% Mặc dù mô hình gốc Z-Score của Altman vẫn giữ được độ chính xác cao trong dự báo phá sản qua nhiều năm nhưng các nhà phân tích tín dụng, những người hoạch định kinh tế tư nhân, kiểm toán viên và bản thân các công ty tư nhân đều quan ngại rằng mô hình gốc này chỉ có thể áp dụng cho các công ty đại chúng (vì X 4 cần đến dữ liệu về giá trị cổ phiếu). Do đó, Altman đã đề nghị đánh giá lại toàn bộ mô hình, dùng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu thay thế giá trị thị trường trong biến X4. Điều này sẽ làm thay đổi tất cả các hệ số của biệt thức và các điểm giới hạn cũng thay đổi theo. Kết quả của mô hình Z-Score đều chỉnh với biến mới X4 là: Z’ = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.420X4 + 0.998X5 Các điểm ngưỡng cho chỉ số Z’ như sau: Z’ < 1.23: Phá sản 1.23 < Z’ < 2.90: Không rõ ràng 2.90 < Z’: Lành mạnh Bởi vì thiếu các cơ sở dữ liệu của các công ty tư nhân nên Altman không thực hiện kiểm nghiệm mô hình mở rộng này trên các mẫu thứ cấp các công ty bị kiệt quệ tài chính và không kiệt quệ. Ngoài ra từ mô hình gốc Z-Score của mình, Altman đã thực hiện phân tích đặc điểm và độ chính xác của một mô hình khi không có biến X5 – Sales/Total assets – doanh thu/tổng tài sản nhằm giảm thiểu ảnh hưởng do ngành. Tỷ số doanh thu/tổng tài sản
18 thay đổi rất lớn theo ngành, tỷ số này ở các công ty thương mại dịch vụ lớn hơn so với các công ty sản xuất vì các công ty thương mại cần ít vốn hơn. Thêm vào đó, Altman cũng dùng mô hình này để đánh giá tình trạng tài chính của các của các DN ngoài Hoa Kỳ. Cụ thể, Altman, Hatzell và Peck (1995) đã áp dụng mô hình Z’’- Score cho các công ty thuộc các nền kinh tế mới nổi, đặc biệt các công ty Mexico đã phát hành trái phiếu Euro tính theo USD. Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu được dùng cho biến X4 trong trường hợp này. Kết quả phân loại đồng nhất với mô hình 5 biến Z’-Score. Mô hình mới Z’’-Score là: Z’’ = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4 Các điểm ngưỡng cho mô hình này như sau: Z’’ < 1.1: Phá sản 1.1 < Z’’ < 2.6: Không rõ ràng 2.6 < Z’’: Lành mạnh Tất cả các hệ số cho các biến cũng như điểm giới hạn đều thay đổi. Mô hình cụ thể này cũng hữu ích trong một nền công nghiệp mà sự tài trợ cho tài sản là khác biệt lớn giữa các công ty và đã tạo nên các điều chỉnh quan trọng. 2.2.3 Nghiên cứu của Eljelly (2001) Năm 2001, Eljelly đã nghiên cứu về “Dự báo phá sản các doanh nghiệp tư nhân tại Xu-đăng”. Eljelly đã sử dụng phương pháp phân tích đa khác biệt (MDA – Multivariate discriminant analysis) để phát triển một mô hình cải thiện từ mô hình dự báo của Altman để dự báo phá sản cho một số DN tư nhân tại Xu-đăng, một quốc gia kém phát triển tại Châu Phi. Eljelly chọn mẫu bao gồm 30 DN tư nhân đã phá sản trong giai đoạn từ năm 1970 đến năm 1996. Mỗi DN trong mẫu đều được kết hợp với một DN không phá sản trong cùng ngành, cùng năm cung cấp báo cáo tài chính và có quy mô tài sản tương
19 đương. Các tỷ số tài chính sử dụng trong phân tích này được chia thành 4 nhóm chỉ số gồm: khả năng sinh lợi, tính thanh khoản, đòn bẩy tài chính và hiệu quả sử dụng tài sản3. Sau khi chạy dữ liệu, tác giả đã tìm ra ba chỉ số cho thấy khả năng dự báo tốt nhất theo hàm đa biến sau: Z = 0.015 + 0.203X1 + 0.639X2 + 0.651X3 Trong đó: X1 = Current asset/Current liabilities = Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn, X2 = Operating profit/ Total assets = EBIT/Tổng tài sản, X3 = Cash flow/Total debt = Dòng tiền/Tổng nợ. Theo tác giả, mô hình này thuyết phục về mặc cảm tính vì mô hình đã kết hợp ba tỷ số quan trọng nhất là tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn, EBIT/tổng tài sản, dòng tiền/tổng nợ. Theo đó, để công ty hoạt động tốt, công ty cần phải làm ra lợi nhuận nhưng khả năng sinh lời này sẽ mất đi giá trị nếu công ty không có thanh khoản tốt. Tương tự, tiền mặt là tài sản có tính linh hoạt về tài chính nhất giúp công ty vượt qua khó khăn. Điều này đặc biệt đúng ở quốc gia kém phát triển như Xu-đăng, ở đó, các quỹ hỗ trợ thường hiếm, thị trường tiền tệ và thị trường vốn cũng hẹp hơn. Bảng 2.4 thể hiện các tính chất của mô hình đa biến cuối cùng. Giá trị χ2 khá lớn trong bảng 2.4 chỉ ra mức độ phù hợp của mô hình. Theo bảng 2.4, mức độ xếp hạng các biến theo đóng góp tương ứng của chúng chỉ ra rằng biến dòng tiền/tổng nợ góp phần lớn nhất cho sức mạnh dự báo của mô hình. Kết quả này không có gì đáng ngạc nhiên do chỉ số này được Beaver (1966) lựa chọn là chỉ số dự báo đơn lẻ tốt nhất và nhiều người tin rằng dòng tiền là yếu tố quan trọng nhất để thanh toán các khoản nợ. Biến xếp thứ hai là biến EBIT/tổng tài sản, đây là một trong những biến dự báo hiệu quả nhất trong mô hình của Altman (1968) và Altman cùng các 3 Xem Phụ lục 1: Các chỉ số trong mô hình nghiên cứu của Eljelly (2001), trang 58
20 cộng sự (1977). Biến xếp thứ ba là biến tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn, là một thước đo tính thanh khoản và cũng là một biến giải thích chung trong nghiên cứu của cả Beaver (1966) và Altman cùng các cộng sự (1977). Bảng 2.4: Mô hình đa biến cuối cùng trong nghiên cứu của Eljelly (2001) X1 X2 X3 Hằng Bảng A χ2 Sig. số CA/CL OP/TA CF/TD Hệ số 0.203 0.639 0.561 0.015 16.358 0.001 F* từng phần 6.27 7.12 8.67 Mức ý nghĩa 0.001 0.0017 0.0016 Nghiên cứu cũng cho thấy mức độ dự báo của các chỉ số doanh thu khá thấp trong giai đoạn nghiên cứu. Điều này tương đối phù hợp do trong giai đoạn này Xu-đăng chịu ảnh hưởng nặng nề của lạm phát – thời kỳ mà việc giữ lại hàng hóa và sản phẩm được xem là tốt hơn so với việc bán đi. Eljelly kết luận rằng mức độ phân loại chính xác 92% trong nghiên cứu của Altman không thể đạt được nếu áp dụng nguyên vẹn mô hình này vào một mẫu mới khác của các công ty tư nhân tại một nước kém phát triển, cụ thể là trường hợp tại Xu- đăng. Nghiên cứu cũng cho thấy việc áp dụng các kỹ thuật và mô hình đơn giản vào việc dự báo phá sản tại một nền kinh tế kém phát triển có hiệu quả hơn một mô hình phức tạp bắt nguồn từ những nền kinh tế phát triển. Hơn nữa, ba chỉ số kết hợp thể hiện trong mô hình biệt thức cuối cùng là các tỷ số tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn, EBIT/tổng tài sản, dòng tiền/tổng nợ có sức thuyết phục về mặt trực giác tại các nền kinh tế kém phát triển như Xu-đăng. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng trong nền kinh tế đó, khả năng sinh lợi và khả năng thanh khoản là những yếu tố quan trọng để đạt được thành công trong kinh doanh.