(LUẬN văn THẠC sĩ) mô hình ước lượng xác xuất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp tiếp cận bằng mô hình binary logistic

GIỚI THIỆU

Lời mở đầu

Kinh tế thế giới gần đây đã trải qua nhiều biến động, tạo ra cả cơ hội và thách thức cho doanh nghiệp Trong bối cảnh phát triển năng động, việc dự báo chính xác khả năng kiệt quệ tài chính là vấn đề quan trọng giúp nhà quản lý đưa ra quyết định đúng đắn, từ đó duy trì sự tồn tại và thúc đẩy sự phát triển bền vững cho doanh nghiệp.

Cuối năm 2013, thị trường chứng khoán Việt Nam ghi nhận kỷ lục 37 doanh nghiệp hủy niêm yết, bao gồm cả tự nguyện và bắt buộc, do thua lỗ liên tục hoặc vi phạm quy định công bố thông tin Trong số này, gần một nửa là doanh nghiệp tự nguyện rời sàn, với lý do giá cổ phiếu thấp hơn giá trị sổ sách hoặc không thể huy động vốn Theo thống kê của Vietstock, chỉ trong 6 tháng đầu năm 2014, đã có 25 mã cổ phiếu hủy niêm yết, vượt qua kỷ lục 22 mã của năm 2012, chủ yếu do thua lỗ 3 năm liên tiếp và báo cáo tài chính không được kiểm toán chấp nhận Năm 2015, số doanh nghiệp hủy niêm yết tiếp tục tăng lên 33, và trong 4 tháng đầu năm 2016, đã có thêm 2 doanh nghiệp bị ngừng giao dịch, với nhiều doanh nghiệp khác đang chờ đợi kết quả kinh doanh để tránh tình trạng tương tự.

Nguyên nhân dẫn đến kiệt quệ tài chính ngày càng trở nên phức tạp, không chỉ xuất phát từ nội bộ doanh nghiệp mà còn từ các yếu tố bên ngoài Để giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định đúng đắn và nâng cao chất lượng công ty, việc xác định các biến số chính xác là rất cần thiết Nhận thức được tầm quan trọng này, tôi đã quyết định chọn đề tài “MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG XÁC XUẤT KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA DOANH NGHIỆP: TIẾP CẬN BẰNG MÔ HÌNH BINARY” cho luận văn của mình.

Mục tiêu nghiên cứu

- Tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp

Mô hình hồi quy Binary Logistic được áp dụng để ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, giúp phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến tình hình tài chính của doanh nghiệp.

- Đưa ra những giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Mô hình ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp được xây dựng dựa trên các doanh nghiệp đã bị hủy niêm yết do thua lỗ và lỗ lũy kế vượt quá vốn điều lệ Mô hình này cũng so sánh với các doanh nghiệp có quy mô tương tự đang hoạt động hiệu quả trên thị trường.

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX, tập trung vào báo cáo tài chính của 84 công ty hoạt động bình thường và 84 công ty đã hủy niêm yết Quan sát được phân loại thành hai nhóm: nhóm công ty kiệt quệ tài chính với giá trị biến phụ thuộc là 0 và nhóm công ty có tình hình tài chính ổn định với giá trị biến phụ thuộc là 1 Để phân tích biến phụ thuộc nhị phân, nghiên cứu áp dụng mô hình Binary Logistic.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thống kê, so sánh và phân tích số liệu là công cụ quan trọng trong việc đánh giá kết quả hoạt động kinh doanh, huy động vốn, doanh số và tình hình nội bộ của các doanh nghiệp Những phương pháp này giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu quả và tiềm năng phát triển của doanh nghiệp.

Chọn mẫu nghiên cứu bao gồm các doanh nghiệp bị hủy niêm yết do thua lỗ và các doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh ổn định với quy mô tương đương.

Sử dụng phương pháp thống kê phân tích số liệu

Sử dụng phần mềm tin học ứng dụng SPSS 22.0

Tổng hợp toàn bộ thông tin dữ liệu đã thu thập và tiến hành làm sạch dữ liệu

Tiến hành phân tích các yếu tố

Xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến sức khỏe doanh nghiệp là rất quan trọng Việc đưa ra nhận xét cá nhân về tình hình tài chính giúp nhà quản lý có cái nhìn tổng quan và nắm bắt các chỉ số cơ bản nhất của công ty.

Kết cấu đề tài

CHƯƠNG 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính CHƯƠNG 3: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp CHƯƠNG 4: Kết quả nghiên cứu của mô hình hồi quy Binary Logistic

CHƯƠNG 5: Các giải pháp nâng cao khả năng dự báo và giải quyết một cách hiệu quả tình trạng khánh kiệt tài chính ở Việt Nam.

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ PHÁ SẢN

Các nghiên cứu trước đây

Opler và Titman (1994) chỉ ra rằng các công ty có đòn bẩy tài chính cao thường mất thị phần đáng kể vào tay đối thủ trong thời kỳ suy thoái ngành Chẳng hạn, Apple và Chrysler đã trải qua sự sụt giảm doanh số bán hàng nghiêm trọng trong những giai đoạn khó khăn tài chính, minh chứng cho những thiệt hại này Bên cạnh đó, nghiên cứu của Andrade và Kaplan (1998) về 31 giao dịch có đòn bẩy cao cho thấy tác động của kiệt quệ kinh tế do kiệt quệ tài chính gây ra, ước tính chi phí kiệt quệ tài chính chiếm khoảng 10-20% giá trị công ty.

Theo nghiên cứu của Asquith, Gertner và Scharfstein (1994), các công ty gặp khó khăn về tài chính thường bán khoảng 12% tài sản của họ trong quá trình thực hiện các kế hoạch tái cấu trúc.

Chevalier (1995a,b) đã sử dụng dữ liệu từ các siêu thị địa phương để chứng minh rằng sau khi thực hiện các thương vụ mua bán và sáp nhập bằng vốn vay (LBOs), giá cả tại các thị trường địa phương sẽ giảm, đặc biệt là nơi các đối thủ có đòn bẩy thấp Sự giảm giá này thường xảy ra khi các công ty LBO rút lui khỏi thị trường Điều này cho thấy các đối thủ cạnh tranh đang tìm cách tận dụng lợi thế từ các dây chuyền LBO Tương tự, Phillips (1995) đã nghiên cứu sự tương tác giữa thị trường sản phẩm và cấu trúc tài chính ở bốn ngành công nghiệp, và phát hiện ra rằng nợ có thể làm suy yếu vị trí cạnh tranh của các công ty, như đã được xác nhận bởi các nghiên cứu trước đó của Kovenock và Phillips (1997) cũng như Arping (2000).

Zingales (1998) đã sử dụng việc bãi bỏ quy định trong ngành vận tải đường bộ như một cú sốc ngoại sinh để nghiên cứu sự tương tác giữa cấu trúc tài chính và cạnh tranh trên thị trường sản phẩm Nghiên cứu cho thấy rằng đòn bẩy tài chính có thể làm giảm khả năng sống sót của các công ty khi có sự gia tăng cạnh tranh Thông điệp chính từ các nghiên cứu này là tình trạng kiệt quệ tài chính có thể dẫn đến những chi phí thực tế cho công ty, làm suy yếu vị thế cạnh tranh của họ trên thị trường.

Phân tích các chỉ số truyền thống

Sự nhận biết hoạt động của doanh nghiệp và các khó khăn chính có thể được phân tích thông qua các chỉ số tài chính Nhiều tổ chức đã phát triển các mô hình định tính để đánh giá tình trạng tín dụng của các thương gia Ví dụ, Dun & Bradstreet, một hãng dịch vụ thông tin quốc tế nổi tiếng, được thành lập năm 1849, chuyên cung cấp các điều tra tín dụng độc lập và tập hợp nghiên cứu về dự báo thất bại doanh nghiệp từ những năm 1930.

GGSaver 1967 là một tác phẩm kinh điển trong phân tích chỉ số và phá sản, đóng vai trò nền tảng cho việc áp dụng kỹ thuật đa biến trong nghiên cứu tài chính Mô hình Z-Score của Altman cũng dựa trên phương pháp phân tích đa biến này Nghiên cứu tiếp theo của Deakin (1972) đã mở rộng bằng cách sử dụng 14 biến tương tự như GGSaver, nhưng áp dụng chúng trong các phân tích đa biệt thức.

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các chỉ số như khả năng sinh lời, khả năng thanh khoản và khả năng toán có thể được coi là công cụ dự báo phá sản quan trọng Những chỉ báo này đóng vai trò quyết định trong việc đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp.

Mô hình Z-score, do Giáo sư Edward I Altman phát minh, đã trở thành một công cụ phổ biến và được công nhận toàn cầu Để xây dựng mô hình Z-score, Altman đã thực hiện một quy trình nghiên cứu chặt chẽ.

Mẫu ban đầu bao gồm 66 công ty, chia thành hai nhóm: nhóm 1 là 33 công ty đã nộp đơn phá sản theo chương 10 của Luật Phá Sản Hoa Kỳ trong giai đoạn 1946-1965, và nhóm 2 là 33 công ty sản xuất còn hoạt động, được chọn ngẫu nhiên từ cơ sở dữ liệu phân loại Các công ty được phân loại theo ngành và kích cỡ, với tài sản giới hạn từ 1 triệu USD đến 25 triệu USD Giá trị tài sản trung bình của nhóm 2 là 9.6 triệu USD, cao hơn một chút so với nhóm 1, nhưng việc đảm bảo kích cỡ tài sản tương đương giữa hai nhóm không phải là điều cần thiết Dữ liệu được thu thập từ Sổ Tay Ngành của Moody và các báo cáo hàng năm, và quyết định loại bỏ các công ty nhỏ (dưới 1 triệu USD) và các công ty lớn là cần thiết để đảm bảo tính đồng nhất trong phạm vi tài sản của mẫu.

1 Những chỉ trích thường thấy là đối với các chỉ số tài chính, về bản chất, số liệu thống kê cho thấy chúng chịu sự ảnh hưởng của yếu tố kích cỡ doanh nghiệp, và do đó nên loại bỏ tác động của yếu tố này trong phân tích Mô hình Z-Score xuất hiện có thể đáp ứng được nhu cầu này

Sau khi xác định khái niệm nhóm và lựa chọn công ty, danh sách 22 chỉ số đã được thiết lập, trong đó 5 chỉ số được chọn vì chúng thể hiện tốt nhất khả năng dự đoán phá sản Các chỉ số này không bao gồm tất cả các biến số quan trọng được đo lường độc lập Để đạt được tập hợp biến số cuối cùng, các bước sau đã được thực hiện: (1) quan sát mức ý nghĩa thống kê của các chức năng thay thế, xác định phần đóng góp của các biến độc lập; (2) đánh giá sự tương quan giữa các biến liên quan; (3) kiểm tra độ chính xác dự báo của các tập hợp biến; và (4) tham khảo ý kiến từ các chuyên gia.

Biệt thức cuối cùng đuợc thể hiện như sau:

X1= working capital/total assets = Vốn lưu động/ Tổng tài sản,

X2= Retained earning/ total assets = Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản

X3= Eanring GGSfore tax and interest/ total assets = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản,

X4= Market value equity/ book value of total liabilities = Giá trị thị trường của vốn CSH/ giá trị sổ sách của nợ phải trả,

X5= Sales/total assets = Tổng doanh thu/ Tổng tài sản, và Z= overall index = chỉ số tổng hợp

Mô hình không sử dụng hằng số (số giới hạn) do sự khác biệt trong phần mềm cụ thể, dẫn đến điểm số giới hạn giữa hai nhóm không bằng 0 Trong khi đó, các phần mềm như SAS và SPSS áp dụng một hằng số, chuẩn hóa điểm giới hạn về 0 khi số mẫu của hai nhóm là bằng nhau.

2.2.1.3 Bước 3: Giải thích biến số:

 X1, working capital/total assets (WC/TA) = Vốn lưu động/ Tổng tài sản

Chỉ số working capital trên tổng tài sản là một công cụ quan trọng để đo lường độ thanh khoản ròng của tài sản công ty so với tổng vốn Working capital được tính bằng chênh lệch giữa tài sản lưu động và nợ ngắn hạn Tính thanh khoản và kích thước công ty là hai yếu tố cần xem xét Thông thường, những công ty gặp khó khăn trong hoạt động sẽ thấy tài sản lưu động giảm so với tổng tài sản Trong ba chỉ số thanh khoản, chỉ số này được coi là giá trị nhất, trong khi hai chỉ số khác là current ratio và quick ratio tỏ ra kém hữu ích và chịu ảnh hưởng bởi xu hướng bảo thủ của một số công ty thất bại.

 X2, retained earnings/total assets (RE/TA) = Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản

Lợi nhuận giữ lại là tổng thu nhập được tái đầu tư hoặc mức lỗ của doanh nghiệp trong suốt quá trình hoạt động Chỉ số này thể hiện thặng dư kiếm được từ hoạt động kinh doanh và phụ thuộc vào các yếu tố như tái cấu trúc và chính sách chia cổ tức Những yếu tố này có thể ảnh hưởng đến xu hướng lợi nhuận giữ lại thông qua các điều chỉnh trong tài khoản kế toán.

Chỉ số lợi nhuận giữ lại (RE/TA) cung cấp cái nhìn sâu sắc về lợi nhuận tích lũy theo thời gian, phản ánh thời gian hoạt động của một công ty Các công ty trẻ thường có chỉ số RE/TA thấp do chưa tích lũy đủ lợi nhuận, dẫn đến việc chúng có thể bị phân biệt đối xử trong phân tích tài chính Điều này làm tăng khả năng phá sản của các công ty mới so với những công ty đã hoạt động lâu hơn Thực tế cho thấy, trong năm 1993, khoảng 50% số công ty bị phá sản xảy ra trong 1 đến 5 năm đầu hoạt động, theo báo cáo của Dun & Bradstreet (1994).

Chỉ số RE/TA là một thước đo quan trọng về đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp Các công ty có tỷ lệ RE cao so với TA thường có khả năng tài trợ cho tài sản của mình thông qua việc giữ lại lợi nhuận, đồng thời hạn chế việc sử dụng nợ.

 X3, Earnings Before Interest and taxes/Total assets (EBIT/TA)=Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản (chỉ số hiệu suất sử dụng tài sản)

Chỉ số này đo lường năng suất thực tế của tài sản doanh nghiệp, độc lập với thuế và vay nợ, phản ánh khả năng tạo ra tiền của tài sản Nó thường được sử dụng trong nghiên cứu về thất bại doanh nghiệp, vì sự tồn tại của một doanh nghiệp phụ thuộc vào khả năng sinh lợi của tài sản Việc mất khả năng thanh toán trong trường hợp phá sản xảy ra khi tổng nợ vượt quá giá trị thực của tài sản, giá trị này được xác định dựa trên khả năng sinh lời Chỉ số này có khả năng dự đoán tốt hơn các chỉ số sinh lợi khác, bao gồm cả dòng tiền.

Chỉ số X4, được tính bằng tỷ lệ giữa giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và giá trị sổ sách của tổng nợ (MVE/TL), phản ánh giá trị thị trường của tất cả cổ phiếu, bao gồm cổ phiếu ưu đãi và cổ phiếu thường, trong khi tổng nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn.

Chỉ số này đánh giá mức độ giảm giá trị tài sản của công ty, được đo bằng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ Nó cho biết thời điểm nợ có thể vượt quá tài sản, dẫn đến khả năng thanh toán của công ty bị ảnh hưởng Ví dụ, một công ty với giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu là

Ước lượng xác xuất kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp: cách tiếp cận bằng mô

3.1.1 Xây dựng mô hình: Để xác định xác xuất kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp cần xác địnhđược những nhân tố, chỉ số ảnh hưởng, phản ánh tình hình của các doanh nghiệp Trong nghiên cứu này tôi sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic với phương trình sau:

Biến Y đại diện cho tình hình tài chính, với hai giá trị 0 và 1, trong đó 0 thể hiện việc bị hủy niêm yết và 1 thể hiện tình hình tài chính ổn định, không bị hủy niêm yết.

Quá trình thu thập số liệu từ 172 doanh nghiệp, bao gồm 86 doanh nghiệp bị hủy niêm yết và 86 doanh nghiệp đang niêm yết và hoạt động bình thường, đã được thực hiện Dữ liệu này sau đó được nhập vào phần mềm SPSS để tiến hành chạy mô hình phân tích.

3.1.1.1 Diễn giải các biến độc lập trong phân tích hồi quy:

 Working capital/total assets (WC/TA) = Vốn lưu động/ Tổng tài sản

Chỉ số vốn lưu động trên tổng tài sản là một công cụ quan trọng để đo lường khả năng thanh khoản của công ty, thường được sử dụng trong các nghiên cứu về vấn đề của doanh nghiệp Vốn lưu động được xác định là sự chênh lệch giữa tài sản lưu động và nợ ngắn hạn, giúp phản ánh tình hình tài chính của doanh nghiệp.

 NOPAT/total assets (ROA) = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản :

Tỷ số càng cao cho thấy doanh nghiệp làm ăn càng hiệu quả Còn nếu tỷ số nhỏ hơn

Khi doanh nghiệp đạt mức lãi 0, điều này cho thấy sự thua lỗ trong hoạt động kinh doanh Mức lãi hoặc lỗ được tính bằng phần trăm so với giá trị bình quân tổng tài sản của doanh nghiệp Tỷ số này phản ánh hiệu quả trong việc quản lý và sử dụng tài sản nhằm tạo ra thu nhập cho doanh nghiệp.

 Earnings before Interest and taxes/Total assets (EBIT/TA)=Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản (chỉ số hiệu suất sử dụng tài sản)

Chỉ số này đánh giá năng suất thực sự của tài sản doanh nghiệp mà không bị ảnh hưởng bởi thuế và nợ vay Vì khả năng tạo ra tiền từ tài sản là yếu tố sống còn của doanh nghiệp, chỉ số này thường được sử dụng trong các nghiên cứu về nguyên nhân thất bại của doanh nghiệp.

 Market value of Equity/Book value of total liabilities (MVE/TL) = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu /Giá trị sổ sách của nợ:

Chỉ số này đo lường giá trị thị trường của tất cả cổ phiếu, bao gồm cổ phiếu ưu đãi và cổ phiếu thường, cùng với nợ ngắn hạn và nợ dài hạn Nó phản ánh mức độ giảm giá trị tài sản công ty, được xác định bởi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ, trước khi nợ vượt quá tài sản, dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán.

 Sales/Total assets (S/TA) = Tổng doanh thu/ Tổng tài sản:

Chỉ số doanh thu trên tổng tài sản là một chỉ số tài chính quan trọng phản ánh khả năng tạo ra thu nhập từ tài sản của doanh nghiệp Đây là thước đo giúp đánh giá hiệu quả quản trị trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt.

 Price/Book value (P/B)= Giá thị trường/ giá trị sổ sách:

Tỷ lệ giá trên giá trị ghi sổ (P/B ratio) được sử dụng để so sánh giá cổ phiếu hiện tại với giá trị ghi sổ của nó Tỷ lệ này được tính bằng cách chia giá đóng cửa hiện tại của cổ phiếu cho giá trị ghi sổ được công bố trong quý gần nhất.

 Total Debt To Total Assets Ratio (D/A)= tổng nợ/ tổng tài sản:

Tỷ số nợ cho biết tỷ lệ phần trăm tài sản của doanh nghiệp được tài trợ từ vay mượn, từ đó đánh giá khả năng tự chủ tài chính của doanh nghiệp Tỷ số thấp cho thấy doanh nghiệp vay ít, phản ánh khả năng tự chủ tài chính cao, nhưng cũng có thể chỉ ra rằng doanh nghiệp chưa tận dụng đòn bẩy tài chính hiệu quả Ngược lại, tỷ số cao cho thấy doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào vay mượn để hoạt động, điều này đồng nghĩa với việc tăng mức độ rủi ro tài chính.

Tỷ số lợi nhuận trên doanh thu cho biết tỷ lệ phần trăm lợi nhuận so với doanh thu của công ty Nếu tỷ số này có giá trị dương, điều đó chứng tỏ công ty đang hoạt động có lãi; và tỷ số càng cao thì lợi nhuận càng lớn.

Tỷ số mang giá trị âm nghĩa là công ty kinh doanh thua lỗ

Tỷ số sinh lợi của công ty phụ thuộc vào đặc điểm kinh doanh của từng ngành, vì vậy cần so sánh với tỷ số trung bình của toàn ngành Ngoài ra, tỷ số này và số vòng quay tài sản thường có xu hướng ngược nhau, do đó, khi đánh giá, các nhà phân tích tài chính thường xem xét tỷ số sinh lợi cùng với số vòng quay tài sản để có cái nhìn toàn diện hơn.

 Return on Equity (ROE) = Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu:

Tỷ số lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) cho biết mức lợi nhuận mà mỗi 100 đồng vốn chủ sở hữu của công ty cổ phần tạo ra Khi ROE có giá trị dương, điều này cho thấy công ty đang hoạt động có lãi; ngược lại, nếu tỷ số này âm, công ty đang thua lỗ.

 TIE = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) / Chi phí lãi vay:

Hệ số khả năng thanh toán lãi vay phản ánh mức độ lợi nhuận của công ty trong việc đảm bảo khả năng trả lãi Nếu công ty không đủ mạnh về chỉ số này, các chủ nợ có thể gây áp lực, thậm chí dẫn đến nguy cơ phá sản.

 Quick Ratio (Khả năng thanh toán nhanh)= Tiền và các khoản tương đương tiền/ Nợ ngắn hạn:

Chỉ số thanh toán tiền mặt đo lường khả năng của doanh nghiệp trong việc đáp ứng các nghĩa vụ nợ ngắn hạn bằng tiền mặt và các khoản tương đương tiền như chứng khoán khả mại Cụ thể, chỉ số này cho biết số tiền mặt và các tài sản dễ chuyển đổi thành tiền mà doanh nghiệp có để đảm bảo chi trả cho mỗi đồng nợ ngắn hạn.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY BINARY LOGISTIC29 4.1 Thực trạng các doanh nghiệp

Kết quả mô hình

4.2.1 Độ phù hợp của mô hình:

Bảng 4.4: Omnibus Test of Model Coefficient

Omnibus Tests of Model Coefficients

Kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp ở bảng trên có mức ý nghĩa với số quan sát sig = 0.000 nên an toàn, nên ta bác bỏ giả thuyết:

1 88.961 a 581 774 a Estimation terminated at iteration number 10 because parameter estimates changed by less than 001

Trong bảng trên cho thấy giá trị của -2LL = 88.961 không cao lắm, như vậy thế hiện một độ phù hợp khá tốt của tổng thể

4.2.2 Mức độ chính xác của mô hình

Overall Percentage 88.4 a The cut value is 500

Mô hình dự đoán cho thấy độ chính xác cao, với 76 trong số 86 trường hợp bị hủy niêm yết được dự đoán đúng, đạt tỷ lệ 878.4% Đồng thời, trong 86 trường hợp đang niêm yết và hoạt động ổn định, mô hình cũng dự đoán đúng 76 trường hợp, tương ứng với tỷ lệ 88.4% Như vậy, mô hình này cho thấy khả năng dự đoán khá chính xác.

Bảng 4.7: Variables in the Equation

Constant -7.978 2.698 8.742 1 003 000 a Variable(s) entered on step 1: WCTA, ROA, EBITTA, MVETL, STA, DA, TIE

Giá trị p (sig.) của các biến WC/TA, EBIT/TA, và S/TA đều lớn hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự thay đổi của các biến này không có ý nghĩa thống kê.

Kết quả bảng cho thấy các biến ROA, MVE/TL, D/A, và TIE có giá trị  (sig.) nhỏ hơn 0,05, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập này có ý nghĩa với mức độ tin cậy trên 95%.

W / C TA ROA EBIT TA / MVE TL / S TA / D A / TIE 0

Như vậy hệ số hồi quy tìm được có ý nghĩa và mô hình đã đưa ra sẽ sử dụng tốt.

Kết quả nghiên cứu đưa ra mô hình hồi quy Binary Logistic với phương trình như sau: 40 1 Hệ số hồi quy tỷ số ROA

( 0) C TA ROA EBIT TA MVE TL S TA D A TIE

Sau khi áp dụng mô hình qua phần mềm SPSS, sức khỏe của doanh nghiệp được ảnh hưởng bởi các yếu tố ROA, MVE/TL, D/A và TIE với mức ý nghĩa dưới 5% Ngược lại, các yếu tố WC/TA, EBIT/TA và S/TA có mức ý nghĩa trên 5%, cho thấy rằng sự thay đổi của những yếu tố này không tác động đến mô hình cũng như các doanh nghiệp trong nghiên cứu.

Diễn dịch ý nghĩa của các hệ số hồi quy có ý nghĩa với mô hình Binary Logistic:

4.3.1 Hệ số hồi quy tỷ số ROA:

Tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản là chỉ số quan trọng đánh giá khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản Khi tỷ số này tăng lên 1 đơn vị trong khi các tỷ số khác không thay đổi, log của tỷ lệ xác suất tình hình tài chính khỏe mạnh so với không khỏe mạnh sẽ tăng lên 29.225 lần Điều này chứng tỏ rằng việc cải thiện tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản có thể mang lại lợi ích đáng kể cho sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.

C TA ROA EBIT TA MVE TL S TA D A TIE

Dựa vào thông tin ở cột Exp(B), ta có thể diễn giải hệ số hồi quy Cụ thể, nếu tỷ lệ này tăng lên 1 đơn vị trong khi các tỷ số khác không thay đổi, tỷ số giữa tình hình tài chính khỏe mạnh và tình hình tài chính kiệt quệ sẽ tăng 4.702 × 10^12 lần.

4.3.2 Hệ số hồi quy MVE/TL

Giá trị vốn hóa thị trường là chỉ số quan trọng phản ánh quy mô của một doanh nghiệp, được tính bằng tổng giá trị thị trường của nó Con số này cho biết số tiền cần thiết để mua toàn bộ doanh nghiệp trong điều kiện hiện tại Khi tỷ số này tăng thêm 1 đơn vị, trong khi các tỷ số khác giữ nguyên, thì log của xác suất tài chính khỏe mạnh so với không khỏe mạnh sẽ tăng lên 1.612 lần Để phân tích rõ hơn, chúng ta có thể sử dụng một phương trình phù hợp.

Dựa vào thông tin từ cột Exp(B), có thể hiểu rằng nếu tỷ lệ này tăng lên 1 đơn vị trong khi các yếu tố khác không thay đổi, thì tỷ lệ giữa tình hình tài chính khỏe mạnh và tình hình tài chính kiệt quệ sẽ tăng gấp 5.001 lần.

Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản là chỉ số quan trọng đánh giá khả năng sử dụng và quản lý nợ của doanh nghiệp Khi tỷ số này tăng thêm 1 đơn vị, trong khi các chỉ số khác giữ nguyên, log của tỷ lệ xác suất tài chính khỏe mạnh so với không khỏe mạnh sẽ tăng lên 8.716 lần Điều này cho thấy sự ảnh hưởng mạnh mẽ của nợ đến tình hình tài chính của doanh nghiệp.

Cột Exp(B) cung cấp thông tin quan trọng để hiểu rõ hơn về hệ số hồi quy Cụ thể, nếu tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị mà các yếu tố khác không thay đổi, tỷ số giữa tình hình tài chính khỏe mạnh và tình hình tài chính kiệt quệ sẽ tăng lên 6016.493 lần.

4.3.4 Hệ số hồi quy TIE

Tỷ số khả năng trả lãi vay là chỉ số quan trọng đo lường khả năng của công ty trong việc sử dụng lợi nhuận để thanh toán lãi suất các khoản vay Nếu công ty không đáp ứng được tỷ số này, các chủ nợ có thể gây sức ép, thậm chí dẫn đến nguy cơ phá sản Đáng chú ý, khi tỷ số này tăng thêm 1 đơn vị trong khi các tỷ số khác giữ nguyên, log của xác suất tình hình tài chính khỏe mạnh sẽ tăng 0.163 đơn vị Điều này cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa khả năng trả lãi và sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.

Dựa vào giá trị Exp(B) (khoảng 2.714 B), ta có thể hiểu rõ hơn về hệ số hồi quy Nếu tỷ lệ này tăng thêm 1 đơn vị mà các tỷ số khác không thay đổi, thì tỷ lệ giữa tình hình tài chính khỏe mạnh và kiệt quệ sẽ tăng lên 1.177 lần.

Kết quả nghiên cứu

Bài nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để đánh giá khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, cung cấp cái nhìn tổng quan và chính xác cho các nhà quản lý và nhà đầu tư khi đưa ra quyết định liên quan Kết quả cho thấy kiệt quệ tài chính chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau.

4.4.1 NOPAT/total assets (ROA) = Lợi nhuận sau thuế/ Tổng tài sản :

Tỷ số ROA cung cấp thông tin quan trọng cho nhà đầu tư về lợi nhuận từ vốn đầu tư và tài sản ROA có sự khác biệt lớn giữa các công ty cổ phần và phụ thuộc vào ngành nghề, do đó, việc so sánh ROA giữa các công ty tương đồng qua các năm là cần thiết Tài sản của công ty được hình thành từ vốn vay và vốn chủ sở hữu, cả hai đều hỗ trợ cho hoạt động của công ty Hiệu quả chuyển đổi vốn đầu tư thành lợi nhuận được thể hiện qua ROA, với tỷ số càng cao cho thấy công ty đang tạo ra nhiều lợi nhuận từ lượng đầu tư ít hơn.

Công ty A có thu nhập ròng 1 triệu USD và tổng tài sản 5 triệu USD, dẫn đến ROA 20%, trong khi công ty B có thu nhập tương tự nhưng với tổng tài sản 10 triệu USD, chỉ đạt ROA 10% Điều này cho thấy công ty A hiệu quả hơn trong việc chuyển đổi đầu tư thành lợi nhuận Các nhà đầu tư cần chú ý đến tỷ lệ lãi suất mà công ty phải trả cho các khoản vay; nếu công ty không kiếm được nhiều hơn chi phí đầu tư, đó là dấu hiệu không tốt Ngược lại, nếu ROA cao hơn chi phí vay, công ty đang tạo ra lợi nhuận hấp dẫn.

4.4.2 Market value of Equity/Book value of total liabilities (MVE/TL) = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu /Tổng nợ:

Chỉ số này phản ánh giá trị thị trường của toàn bộ cổ phiếu, bao gồm cổ phiếu ưu đãi và cổ phiếu thường, cùng với nợ ngắn hạn và nợ dài hạn Nó đo lường khả năng giảm giá trị tài sản công ty, được xác định bởi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ, trước khi nợ vượt quá tài sản, dẫn đến tình trạng công ty mất khả năng thanh toán.

4.4.3 Total Debt To Total Assets Ratio (D/A)= tổng nợ/ tổng tài sản:

Tổng nợ bao gồm tất cả các khoản nợ ngắn hạn và dài hạn tại thời điểm lập báo cáo tài chính, như các khoản phải trả, vay ngắn hạn và nợ dài hạn từ vay hoặc phát hành trái phiếu Tổng tài sản phản ánh toàn bộ tài sản của công ty tại thời điểm đó Các chủ nợ thường ưa chuộng tỷ số nợ thấp vì điều này cho thấy khả năng thanh toán nợ cao, trong khi các nhà quản trị và cổ đông lại thích tỷ số nợ cao, vì điều này cho phép công ty chỉ cần góp một phần nhỏ vốn, giảm rủi ro kinh doanh cho chủ nợ Khi công ty có thể tạo ra lợi nhuận từ việc vay vốn vượt quá chi phí lãi suất, lợi nhuận dành cho cổ đông sẽ tăng nhanh chóng.

4.4.4 TIE = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) / Chi phí lãi vay:

Khả năng trả lãi vay thấp của doanh nghiệp không chỉ phản ánh khả năng sinh lợi từ tài sản mà còn cảnh báo tình trạng nguy hiểm trong hoạt động kinh tế, có thể dẫn đến việc Lãi trước thuế và lãi vay giảm xuống dưới mức nợ lãi, gây ra mất khả năng thanh toán và vỡ nợ Tuy nhiên, rủi ro này có thể được giảm thiểu nhờ vào việc doanh nghiệp có thể tạo ra nguồn tiền mặt từ khấu hao để thanh toán lãi vay Để đánh giá một công ty, việc tạo ra độ an toàn trong thanh toán lãi vay là cần thiết, nhưng chưa đủ, vì hệ số này không tính đến các khoản thanh toán cố định khác như nợ gốc, chi phí thuê và cổ tức ưu đãi.

Vận dụng mô hình Binary Logistic vào mục đích dự báo

Mô hình Binary Logistic cung cấp cái nhìn tổng quan cho các tổ chức tín dụng, nhà đầu tư và nhà quản trị doanh nghiệp, giúp họ đưa ra quyết định chính xác liên quan đến doanh nghiệp Dưới đây là một số ví dụ cụ thể để minh họa cho ứng dụng của mô hình này.

4.5.1 Ví dụ 1: CTCP xuất nhập khẩu thủy sản Bến Tre - ABT có số liệu như sau:

ROA MVE/TL D/A TIE WC/TA EBIT/TA S/TA

C TA ROA EBIT TA MVE TL S TA D A TIE z z

Mô hình dự đoán tài chính của công ty cho thấy sự ổn định cao với tỷ lệ đạt 97.21% Nhà đầu tư sở hữu cổ phiếu sẽ thu lợi nhuận lớn, trong khi nhà quản trị cũng sẽ nhận được nhiều lợi nhuận, tạo ra cơ hội hấp dẫn cho các nhà đầu tư và đối tác kinh tế Đặc biệt, độ chính xác của dự đoán này lên đến 88.4%.

4.5.2 Ví dụ 2: CTCP Bê tông BECAMEX – ACC

Mô hình dự đoán tài chính cho thấy công ty đang phát triển ổn định với tỷ lệ gần 1, mang lại lợi nhuận cao cho nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu Điều này không chỉ giúp nhà quản trị công ty thu được nhiều lợi nhuận mà còn là mục tiêu hấp dẫn cho các nhà đầu tư và đối tác kinh tế, với độ chính xác của dự đoán đạt 88.4%.

4.5.3 Ví dụ 3: CTCP xuất nhập khẩu thủy sản An Giang – AGF

Theo số liệu thu thập, lợi nhuận hiện tại của công ty đang ở mức âm, cho thấy công ty đang gặp khó khăn Mô hình phân tích chỉ ra rằng mức độ ổn định của công ty chỉ đạt 19.96%, một con số khá thấp Do đó, nhà quản trị cần chú ý đến tình hình này Đối với các nhà đầu tư, việc giảm số cổ phần nắm giữ là cần thiết để giảm thiểu rủi ro, với khả năng dự đoán chính xác lên tới 88.4%.

Chương 4 với nội dung chính là xây dựng mô hình hồi quy BinaryLogistic để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khánh kiệt tài chính của doanh nghiệp

Sau khi thực hiện khảo sát và tổng hợp dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22.0, nghiên cứu đã xác định được mô hình với 5 biến, bao gồm 4 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.

Mô hình có dạng sau:;