Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam.
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Quá trình hội nhập kinh tế toàn cầu mang đến cơ hội và thách thức lớn cho doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt với các đối thủ quốc tế Với phần lớn doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ, việc tiếp cận nguồn vốn đầu tư gặp nhiều khó khăn, do tính cạnh tranh thấp và thị trường vốn chưa hoàn thiện Điều này dẫn đến những thách thức về nguồn vốn, như khó khăn trong việc tiếp cận vốn bên ngoài và dòng tiền nội bộ không ổn định, làm giảm khả năng cạnh tranh và đầu tư vào các dự án tiềm năng, đồng thời gia tăng nguy cơ mất khả năng thanh toán lãi vay khi đến hạn.
Sự bùng phát trở lại của dịch bệnh Covid-19 lần thứ tư vào cuối năm 2021 đã gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình tài chính của các doanh nghiệp tại Việt Nam Theo Tổng cục thống kê, trong năm 2021, có hơn 55 nghìn doanh nghiệp tạm ngừng kinh doanh, tăng gần 18% so với năm trước, trong khi gần 48 nghìn doanh nghiệp ngừng hoạt động chờ giải thể, tăng khoảng 28% Chỉ có gần 17 nghìn doanh nghiệp hoàn tất thủ tục ngừng hoạt động, cho thấy một xu hướng giảm nhẹ Trung bình mỗi tháng, gần 10 nghìn doanh nghiệp đã phải rút lui khỏi thị trường do khó khăn tài chính.
Trong bối cảnh dịch Covid-19 tác động mạnh mẽ đến hoạt động sản xuất kinh doanh, các doanh nghiệp trong nước phải "cầm cự" để duy trì hoạt động Tình hình này không chỉ ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường kinh doanh mà còn tác động đến tâm lý của các nhà đầu tư cả trong và ngoài nước.
Trước khi doanh nghiệp đối mặt với phá sản, thường xuất hiện giai đoạn "kiệt quệ tài chính" (KQTC), khi doanh nghiệp phải gánh chịu các khoản chi phí cố định lớn và tài sản có tính thanh khoản kém Tình trạng này khiến doanh thu từ hoạt động kinh doanh dễ bị ảnh hưởng bởi suy thoái kinh tế, dẫn đến khó khăn trong việc thanh toán nợ và nghĩa vụ tài chính ngắn hạn Nếu KQTC trở nên nghiêm trọng, doanh nghiệp có thể không thực hiện được các cam kết tài chính dài hạn, dẫn đến nguy cơ phá sản Do đó, việc nhận diện các yếu tố dự báo KQTC có thể giúp doanh nghiệp đưa ra giải pháp phòng ngừa và khắc phục kịp thời, đồng thời xây dựng các chính sách dài hạn để giảm thiểu rủi ro tương tự trong tương lai.
Dự đoán KQTC là một chủ đề quan trọng, thu hút sự chú ý của doanh nhân, nhà quản lý và nhà đầu tư, giúp họ đưa ra quyết định điều chỉnh dòng tiền và đầu tư hiệu quả Nhiều nghiên cứu quốc tế đã chỉ ra các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô có khả năng dự báo tình trạng KQTC, nhưng kết quả có sự khác biệt do không gian, thời gian và phương pháp nghiên cứu Việc nghiên cứu các nhân tố dự báo KQTC tại Việt Nam là cần thiết để bổ sung lý luận và thực tiễn Vì vậy, đề tài nghiên cứu “Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam” được tiến hành nhằm cung cấp thêm minh chứng cho lĩnh vực này.
Bối cảnh nghiên cứu
Fitzpatrick (1932) là một trong những người tiên phong trong việc nghiên cứu khả năng rơi vào trạng thái khủng hoảng tài chính và phá sản Hơn 30 năm sau, chủ đề này được tái khởi động với các nghiên cứu nổi bật, đặc biệt là của Beaver (1966).
Altman (1968 và 1977) cùng Ohlson (1980) đã khởi xướng những phương pháp mới trong việc dự đoán khả năng gặp khó khăn tài chính và phá sản Beaver (1966) đã áp dụng phương pháp chọn mẫu cặp và phát hiện rằng các chỉ số tài chính đơn lẻ có khả năng dự đoán tỷ lệ phá sản với độ chính xác cao Mặc dù độ chính xác giảm khi thời gian dự báo kéo dài đến năm năm, nhưng điều này không ảnh hưởng nhiều đến kết quả tổng thể của nghiên cứu Altman đã tiếp thu những phát hiện từ nghiên cứu của Beaver để phát triển các mô hình mới.
Năm 1968, kỹ thuật MDA (Multiple Discriminant Analysis) đã được áp dụng để phát triển mô hình dự đoán tỉ lệ phá sản mang tên "Z-Score" Mô hình này cho kết quả dự báo ấn tượng với độ chính xác lên tới 95% một năm trước khi xảy ra sự kiện phá sản Nghiên cứu này đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về giá trị của chỉ số tài chính trong việc dự báo tình trạng phá sản.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các chỉ số tài chính có thể dự đoán kết quả tài chính (KQTC) thông qua các mô hình khác nhau, trong đó nổi bật là mô hình Zmijewski.
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh tính chính xác của các chỉ số tài chính trong việc dự đoán khả năng phá sản Monti và Garcia (2010), Altman và Sabato (2007) đã sử dụng mô hình Logit để đưa ra những lập luận vững chắc về mức độ dự báo này Bên cạnh đó, Shumway (2001) và Christidis cùng Gregory (2010) đã áp dụng mô hình Hazard để xác định xác suất phá sản Hơn nữa, Agarwal & Tafler (2007) đã sử dụng mô hình điểm Z để kiểm tra độ chính xác của các chỉ số này tại Anh trong khoảng thời gian cụ thể.
Từ năm 1968 đến 1993, nghiên cứu của Hay Lin và cộng sự (2014) đã áp dụng mô hình thuật toán vector hỗ trợ (SVM) để dự đoán xác suất rơi vào tình trạng khủng hoảng tài chính (KQTC) Bae (2012) cũng sử dụng mười một nhóm biến đại diện cho các chỉ tiêu tài chính nhằm xác định mô hình dự báo tối ưu nhất cho các doanh nghiệp sản xuất tại Hàn Quốc, với các mô hình như MDA, Logit, MLP, RSVM, C5.0 và Bayesian Các nghiên cứu về dự báo tỷ lệ phá sản và tình trạng kiệt quệ tài chính chủ yếu khác nhau về phương pháp thống kê kinh tế lượng và phạm vi dữ liệu, nhưng đều khẳng định tính hiệu quả của các tỷ số tài chính – kế toán, điều này cũng được duy trì trong các nghiên cứu gần đây.
Balcaen & Ooghe (2004) cho rằng việc các nhà nghiên cứu chỉ dựa vào các tỷ số trong báo cáo tài chính để dự đoán xác suất phá sản đã ngầm khẳng định rằng các dấu hiệu liên quan đến tình trạng phá sản chủ yếu thể hiện qua các chỉ số này Tuy nhiên, Tinoco và Wilson (2013) đã chỉ ra rằng báo cáo tài chính không phản ánh đầy đủ thông tin cần thiết để dự báo kiệt quệ tài chính, và yếu tố thị trường có thể cải thiện sự thiếu hụt này Theo Hillegeist (2004), thị trường chứng khoán cung cấp thông tin thay thế hữu ích từ nhiều nguồn khác nhau mà báo cáo tài chính không thể hiện Tóm lại, các yếu tố thị trường có thể mang lại nhiều lợi ích trong việc dự đoán xác suất kết quả tài chính của doanh nghiệp.
Giá trị thị trường cung cấp cái nhìn tổng quát về tình hình kinh tế và thông tin tài chính của doanh nghiệp, theo nghiên cứu của Agarwal và Tafler (2008) Yếu tố này tạo ra một nền tảng vững chắc hơn cho việc dự đoán kết quả tài chính của doanh nghiệp.
Việc nâng cao tính kịp thời trong dự báo kết quả tài chính (KQTC) có thể đạt được bằng cách bổ sung các yếu tố thị trường, vì giá cổ phiếu có thể được thu thập hàng ngày Trong khi đó, các số liệu từ báo cáo tài chính thường chỉ được công bố định kỳ hàng quý, nửa năm hoặc một năm.
Giá trị thị trường phản ánh dòng tiền kỳ vọng trong tương lai của nhà đầu tư, do đó, nó là yếu tố quan trọng hơn trong việc dự báo kết quả tài chính so với các số liệu trong báo cáo tài chính, vốn chỉ thể hiện kết quả kinh doanh đã đạt được trong quá khứ.
Độ nhạy cảm với biến động thị trường là một chỉ số quan trọng trong việc dự đoán rủi ro phá sản, điều này thường không được thể hiện đầy đủ trong báo cáo tài chính.
Một số nhà nghiên cứu cho rằng có sự tương tác giữa khủng hoảng tài chính (KQTC) và chu kỳ kinh tế, trong đó KQTC cao có thể gây ra "cú sốc" trong vay vốn của doanh nghiệp, ảnh hưởng đến các chỉ báo kinh tế khác (Gerler, 1989) Khi KQTC xảy ra, các tổ chức tín dụng thường áp dụng chính sách thắt chặt cho vay đối với những doanh nghiệp có rủi ro tài chính, dẫn đến chi phí vốn tăng và tỷ lệ rơi vào KQTC gia tăng Nghiên cứu của Bruneau (2012) cũng cho thấy chu kỳ kinh tế tác động ngược lại đến môi trường doanh nghiệp, cho thấy rằng các yếu tố vĩ mô có thể dự đoán khả năng rơi vào KQTC, bên cạnh các chỉ số tài chính truyền thống Sự không ổn định kinh tế có thể làm tăng khả năng dự đoán tình trạng khó khăn của các công ty trong môi trường đó (Bhattacharjee và Han).
Một số nhà kinh tế học đã chỉ ra rằng các chỉ số vĩ mô như lãi suất thị trường (Charitou, 2004) và tỷ lệ gia tăng giá cả hàng hóa do lạm phát (Liou và Smith, 2007) có thể là những yếu tố gây ra tình trạng KQTC.
Các nghiên cứu về dự báo kết quả tài chính (KQTC) đã đưa ra nhiều giả thuyết và kiểm định khác nhau liên quan đến các yếu tố dự báo KQTC của doanh nghiệp Tuy nhiên, do sự không đồng nhất về không gian, thời gian và phương pháp thống kê, cách chọn biến đã dẫn đến các kết quả dự báo khác nhau Các yếu tố này có thể được xác định từ nội tại doanh nghiệp thông qua các chỉ số tài chính, hoặc từ bên ngoài thông qua các yếu tố kinh tế vĩ mô và thị trường Ngoài những nghiên cứu riêng lẻ về các biến số này, một số nghiên cứu như của Jarrow (2004), Christidis (2010) và Tinoco & Wilson (2013) đã kết hợp cả ba nhóm yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô Tuy nhiên, mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc vẫn chưa được thống nhất, dẫn đến độ chính xác khác nhau trong việc dự đoán KQTC trong các khoảng thời gian khác nhau.
Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa quản trị thu nhập và kiệt quệ tài chính, như nghiên cứu của Lê Thị Phương Vy (2020) Ngoài ra, Huỳnh Thị Cẩm cũng đã phân tích chiến lược tái cấu trúc trong bối cảnh kiệt quệ tài chính theo chu kỳ sống.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm phân tích tác động của các yếu tố tài chính, thị trường và vĩ mô đến xác suất lâm vào kết quả tài chính của các công ty niêm yết, từ đó phát triển mô hình dự báo kết quả tài chính cho các doanh nghiệp này trong thực tế.
(1) Xác định thế nào là một doanh nghiệp được xác định rơi vào KQTC.
Xác định các yếu tố có khả năng dự báo và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến tình hình kết quả tài chính của doanh nghiệp tại Việt Nam là rất quan trọng.
Mức độ dự báo giữa mô hình riêng lẻ và các mô hình đa yếu tố được so sánh nhằm xác định mô hình dự báo tốt nhất Điều này giúp các nhà đầu tư, doanh nhân và nhà hoạch định chính sách đưa ra các chiến lược phù hợp với khẩu vị rủi ro của họ.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2020, được xác định khi doanh nghiệp gặp phải hai điều kiện đồng thời.
(i) Khi lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) thấp hơn các khoản chi phí lãi vay phải trả tại thời điểm quan sát.
(ii) Giá trị thị trường cổ phiếu của doanh nghiệp tại thời điểm cuối năm thấp hơn thời điểm đầu năm trong năm quan sát.
Bài viết phân tích các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
Về thời gian: Đề tài tập trung nghiên cứu dữ liệu trong giai đoạn 2009-2020.
Phương pháp nghiên cứu
Mô hình hồi quy logit được áp dụng trong nghiên cứu dự báo KQTC, đặc biệt khi biến phụ thuộc là biến nhị phân, với Dis = 0 thể hiện doanh nghiệp không gặp KQTC và Dis = 1 thể hiện doanh nghiệp gặp tình trạng này Các biến độc lập đại diện cho yếu tố tài chính và thị trường, từ đó tính toán xác suất rơi vào KQTC cho các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HNX và HOSE Luận văn cũng thực hiện các kiểm định như kiểm định sự khác nhau về giá trị trung bình giữa hai bộ biến độc lập để đảm bảo tính vững của mẫu dữ liệu Để khắc phục nhược điểm nhạy cảm với giá trị ngoại lai, tác giả áp dụng phương pháp chuyển đổi hàm TANH, đồng thời sử dụng kiểm định phi tham số Mann – Whitney và kiểm định VIF để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, nhằm đảm bảo độ phù hợp cho mô hình nghiên cứu.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các công ty niêm yết trên sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 2009-2020, do Fiinpro và Vietstock cung cấp Sau khi loại bỏ các công ty thuộc ngành tài chính và các quan sát thiếu dữ liệu, tác giả đã thu được bộ dữ liệu gồm 589 doanh nghiệp với tổng cộng 4.357 quan sát.
Nghiên cứu được tiến hành chủ yếu theo trình tự:
Tìm hiểu và tổng hợp các lý thuyết liên quan cùng với các nghiên cứu đã được công bố trước đó, cả trong nước và quốc tế, là một bước quan trọng trong việc phát triển kiến thức chuyên sâu về chủ đề nghiên cứu Việc này không chỉ giúp nắm bắt các quan điểm hiện có mà còn cung cấp cơ sở vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo.
Để xây dựng mô hình kinh tế lượng phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam, cần tìm hiểu các đặc thù của thị trường này Tiếp theo, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình kết quả tài chính (KQTC) của doanh nghiệp và đặt ra các giả thuyết nghiên cứu liên quan.
(iii) Tiến hành lựa chọn các công ty niêm yết trong mẫu nghiên cứu, thu thập báo cáo tài chính của các công ty trong mẫu.
Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đã xác định đến kết quả tài chính của các doanh nghiệp niêm yết được thực hiện thông qua phương pháp hồi quy logit và các kỹ thuật kinh tế lượng, sử dụng phần mềm Stata 14.
Tính mới và đóng góp của đề tài
Nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam chủ yếu dựa vào các yếu tố từ báo cáo tài chính, tuy nhiên, nguyên nhân gây ra tình trạng này có thể đến từ cả nội tại doanh nghiệp và môi trường kinh doanh bên ngoài Một số nghiên cứu đã áp dụng mô hình đa nhân tố để tìm kiếm mô hình phù hợp, nhưng chưa có nghiên cứu nào bao quát toàn bộ thị trường Việt Nam Bài nghiên cứu này đóng góp những điểm khác biệt quan trọng so với các nghiên cứu trước đó tại Việt Nam.
Bài luận văn áp dụng mô hình đa nhân tố, kết hợp yếu tố thị trường, tài chính và vĩ mô, nhằm dự đoán kết quả tài chính (KQTC) Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét tác động của việc bổ sung các yếu tố vĩ mô và thị trường đến độ chính xác trong việc chẩn đoán KQTC của mô hình.
Nghiên cứu này kết hợp dữ liệu từ các công ty niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khoán tại thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội, nhằm xây dựng một mô hình hoàn thiện hơn cho thị trường chứng khoán Việt Nam.
Bài nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn cho các chủ doanh nghiệp trong việc áp dụng các biện pháp phù hợp với tình hình của doanh nghiệp, đồng thời hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định dựa trên mức độ rủi ro có thể chấp nhận.
Bố cục của luận văn
Luận văn: “Dự báo kiệt quệ tài chính: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt
Nam” được trình bày với kết cấu gồm 5 phần:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu.
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm làm rõ tính cấp thiết của đề tài, lý do lựa chọn cũng như phạm vi và phương pháp thực nghiệm liên quan đến các tác động sẽ được trình bày trong bài luận văn Việc xác định các yếu tố này không chỉ giúp định hướng cho nghiên cứu mà còn góp phần nâng cao giá trị thực tiễn của kết quả đạt được.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tổng quan lý thuyết
2.1.1 Định nghĩa về kiệt quệ tài chính:
Các nghiên cứu về định nghĩa tình trạng khủng hoảng tài chính (KQTC) của doanh nghiệp đã đưa ra nhiều quan điểm khác nhau Beaver (1966) cho rằng doanh nghiệp được coi là vỡ nợ khi không đủ tiền để thanh toán các nghĩa vụ nợ đến hạn Blum (1974) nhấn mạnh rằng tỷ lệ rơi vào tình trạng KQTC phụ thuộc vào sự biến động dòng tiền từ hoạt động hàng ngày, với sự biến động ngược chiều so với xác suất rơi vào KQTC Trong khi đó, các nhà nghiên cứu như Wruck (1990), Asquith (1994), và Whitaker (1999) xác định KQTC dựa vào khả năng chi trả lãi vay và đáp ứng nghĩa vụ tài chính bằng lợi nhuận gộp Để tăng tính toàn diện, Barnes (1987, 1990), Pindado và cộng sự (2008), cùng Tinoco và Wilson (2013) đã bổ sung yếu tố giá trị thị trường của doanh nghiệp, cho rằng đây là nguồn thông tin quan trọng phản ánh sức khỏe tài chính và nên được xem xét khi xác định tình trạng KQTC.
Để xác định định nghĩa chính xác về kiệt quệ tài chính (KQTC) là một nhiệm vụ khó khăn, như các nghiên cứu của Ross (1999), Altman (2006) và Huỳnh Thị Cẩm Hà (2017) đã chỉ ra Họ cho rằng kiệt quệ tài chính là một thuật ngữ khó có thể diễn đạt một cách thống nhất, mặc dù nó phản ánh tình trạng chung của doanh nghiệp khi gặp khó khăn tài chính Các nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng chưa có sự đồng thuận về các yếu tố xác định tình trạng kiệt quệ tài chính, và sự khác biệt trong không gian và thời gian nghiên cứu làm cho việc này càng phức tạp hơn Altman (2005) và Huỳnh Thị Cẩm Hà (2017) đã đề xuất bốn thuật ngữ để mô tả các giai đoạn khác nhau của khái niệm kiệt quệ tài chính.
Thất bại trong kinh doanh thường được định nghĩa dựa trên khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ khi dòng tiền không đủ để đáp ứng Theo Wruck (1990), điều này có thể bao gồm việc thanh toán nợ vay ngân hàng, lương cho nhân viên, và các khoản nợ với nhà cung cấp Andrade và cộng sự (1998) phân chia thất bại thành hai trường hợp: doanh thu không đủ bù đắp chi phí và dòng tiền không đủ để chi trả nợ Nghiên cứu của Altman và cộng sự (2006) cho rằng thất bại xảy ra khi tỷ suất lợi nhuận thấp hơn mức trung bình của thị trường hoặc chi phí sử dụng vốn Nhìn chung, thất bại được đánh giá qua sự so sánh giữa doanh thu và chi phí, phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh Đây là giai đoạn đầu của kiệt quệ tài chính, khi tỷ suất sinh lời thấp có thể dẫn đến nguy cơ không thanh toán được lãi vay, mặc dù doanh nghiệp vẫn có thể hoạt động bình thường trong thời gian khó khăn.
Mất khả năng thanh toán (Insolvency) là khái niệm quan trọng trong KQTC, được định nghĩa bởi Shrader và Hickman (1993) là tình trạng doanh nghiệp không thể hoàn thành nghĩa vụ nợ Định nghĩa này tương đồng với quan điểm về "thất bại" của Wruck (1990), mặc dù Wruck chỉ ra rằng hai khái niệm này có sự khác biệt nhỏ nhưng vẫn có thể thay thế cho nhau Wruck (1990) và Ross cùng cộng sự (2003) phân loại mất khả năng thanh toán thành hai trường hợp: một là do giá trị thị trường của tài sản giảm sút, không đủ để thực hiện nghĩa vụ với chủ nợ; hai là do dòng tiền không đủ để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính Như vậy, mất khả năng thanh toán có thể được coi là giai đoạn tiếp theo của "thất bại" khi doanh nghiệp không thể thanh toán nợ từ dòng tiền và giá trị tài sản giảm.
Vỡ nợ (Default) là khái niệm phản ánh mối quan hệ giữa doanh nghiệp và các chủ nợ, được chia thành hai loại: vỡ nợ kỹ thuật, khi doanh nghiệp vi phạm điều khoản hợp đồng vay, và vỡ nợ pháp lý, khi không thể thanh toán nợ đúng hạn Nghiên cứu của Altman và cộng sự (2005) nhấn mạnh rằng doanh nghiệp thường phải đàm phán với chủ nợ để gia hạn hoặc tìm kiếm hỗ trợ nhằm tránh tình trạng phá sản Ngoài ra, cần phân biệt giữa "vỡ nợ" và "mất khả năng thanh toán": vỡ nợ xảy ra tại thời điểm đến hạn thanh toán, trong khi mất khả năng thanh toán có thể diễn ra trước thời điểm đó.
Phá sản là phương án cuối cùng mà doanh nghiệp có thể xem xét khi gặp khó khăn tài chính nghiêm trọng Theo Altman và cộng sự (2005), việc nộp đơn xin phá sản tại tòa án không nhất thiết đồng nghĩa với việc chấm dứt hoạt động của doanh nghiệp Luật phá sản tại Việt Nam, cụ thể là Điều 87, cho phép doanh nghiệp vẫn có thể tiếp tục hoạt động kinh doanh nếu có các phương án khả thi được sự đồng thuận của các bên liên quan Điều này có nghĩa là, mặc dù không thể thanh toán hết nợ cho chủ nợ, doanh nghiệp vẫn có cơ hội phục hồi nếu có kế hoạch kinh doanh rõ ràng.
Khi một doanh nghiệp trải qua kiệt quệ tài chính, quy trình thường bắt đầu từ thất bại trong hoạt động kinh doanh và đầu tư, dẫn đến mất khả năng thanh toán và vỡ nợ khi không thể thương thảo với chủ nợ Điều này có thể dẫn đến việc nộp đơn xin phá sản và thanh lý tài sản để trả nợ Do đó, kiệt quệ tài chính có thể được hiểu là sự thay đổi linh hoạt giữa các trạng thái khác nhau trong bối cảnh xảy ra các biến cố bất thường Các nhà nghiên cứu cần phát triển tiêu chuẩn phân loại rõ ràng hơn về mức độ khó khăn tài chính để giúp doanh nghiệp áp dụng các biện pháp phục hồi phù hợp với từng giai đoạn.
2.1.2 Nguyên nhân gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính:
Kiệt quệ tài chính là quá trình phức tạp liên quan đến nhiều yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến tình trạng tài chính của công ty Các yếu tố này được phân loại thành hai nhóm chính: yếu tố nội sinh, tức là những yếu tố phát sinh từ bên trong doanh nghiệp, và yếu tố ngoại sinh, liên quan đến các tác động từ môi trường bên ngoài, theo nghiên cứu của Karels và cộng sự (1987).
Các nhân tố nội sinh trong doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong tình trạng kết quả tài chính của công ty Một số nguyên nhân chính bao gồm việc chủ doanh nghiệp không kịp thời thích ứng với xu thế phát triển và cạnh tranh (Zwaig và Pikett, 2012), trình độ nguồn nhân lực không đáp ứng yêu cầu quy mô công ty dẫn đến quyết định đầu tư kém hiệu quả (Galloway và Jones, 2006), thiếu hụt vốn hoạt động khiến doanh nghiệp bỏ lỡ cơ hội kinh doanh và không duy trì được hoạt động khi gặp biến cố (Adeyemi, 2012) Ngoài ra, sự thay đổi trong hoạt động của doanh nghiệp cũng có thể tạo ra rủi ro ảnh hưởng đến kết quả tài chính (Chao và cộng sự, 2012), và sự xuất hiện sản phẩm mới từ đối thủ cạnh tranh có thể làm giảm lợi thế của sản phẩm hiện tại (Jahur và cộng sự, 2012).
Các nhân tố ngoại sinh thường xuất phát từ các nguyên nhân bên ngoài như chính sách kinh tế vĩ mô và tác động chung của thị trường, bao gồm suy thoái kinh tế, lạm phát cao, thay đổi tỉ giá và lãi suất Theo Karels (1987), các nguyên nhân này có thể bao gồm thiên tai, thay đổi chính sách Nhà nước và sự không ổn định trong nguồn lao động Bieault (1983) đã chỉ ra năm yếu tố ngoại sinh ảnh hưởng đến kết quả tài chính của doanh nghiệp, với tỷ lệ doanh nghiệp bị tác động từ lớn đến nhỏ là: môi trường vĩ mô, sự thay đổi trong môi trường cạnh tranh, chính sách bất lợi từ chính phủ và sự thay đổi công nghệ.
Các nguyên nhân gây ra kết quả tài chính (KQTC) thường được phân loại dựa trên tác động từ bên ngoài hoặc bên trong doanh nghiệp Nghiên cứu cho thấy sự phân loại này có sự tương đồng, nhưng các yếu tố chính gây ra KQTC lại khác nhau Andrade và cộng sự (1998) nhấn mạnh rằng tỷ lệ sử dụng đòn bẩy tài chính cao là nguyên nhân chính, trong khi Whitaker (1999) cho rằng quản lý nội bộ kém là yếu tố quyết định Ngoài ra, Bieault (1983) chỉ ra rằng khả năng quản lý nhân sự cũng đóng vai trò quan trọng trong việc gây ra tình trạng KQTC.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình hồi quy Logit
Các mô hình dự báo khủng hoảng tài chính đã được cải thiện đáng kể về độ chính xác theo thời gian Beaver (1960) đã khởi đầu việc dự báo khủng hoảng thông qua phân tích các chỉ số tài chính đơn lẻ để phân loại công ty Tuy nhiên, Altman (1968) chỉ ra rằng việc chỉ dựa vào một chỉ số tài chính là quá đơn giản và có thể dẫn đến những kết luận mâu thuẫn Do đó, ông đã áp dụng kỹ thuật phân tích đa biệt số (MDA) để nâng cao độ chính xác Mặc dù vậy, MDA vẫn có những hạn chế, vì tỷ số Z được tính toán từ một hàm tuyến tính có thể không phản ánh đúng tình hình tài chính thực tế của công ty Để khắc phục điều này, mô hình thống kê xác suất có điều kiện (Logistic/Probit) đã được sử dụng, với nhiều nghiên cứu từ Ohlson (1980) đến Tinico và Wilson (2013) cho thấy phương pháp này mang lại độ chính xác cao hơn trong việc dự báo khủng hoảng tài chính.
Ngày nay, với sự tiến bộ của khoa học công nghệ và trí thông minh nhân tạo, mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) đã được áp dụng vào nghiên cứu kiệt quệ tài chính từ những năm đầu thập niên.
90 Mô hình ANN là một công cụ hữu ích trong tài chính định lượng hiện tại và được biết đến như là một hô hình hóa thống kê hữu ích Tinico và Witson (2013) cũng sử dụng mô hình ANN để so sánh với kết quả dự báo theo mô hình Logistic Mô hình ANN có lợi thế là khắc phục các giả định trong mô hình truyền thống, phương pháp này có thể phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính loại bỏ được các thông tin nhiễu thường xảy ra quá trình kiệt quệ tài chính và phá sản của công ty Tuy nhiên, các mô hình ANN thường phức tạp và trong khi một mô hình Logistic thì đơn giản hơn Vì vậy, trong các nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản, mô hình hồi quy Logit vẫn được sử dụng phổ biến hơn.
Mô hình Logit có ưu điểm nổi bật là không yêu cầu giả định về phân phối chuẩn và sự tương đồng của ma trận hiệp phương sai giữa các nhóm doanh nghiệp, cho phép xác định tỉ lệ rơi vào trạng thái KQTC Tuy nhiên, mô hình này cũng gặp phải một số hạn chế, như độ nhạy cảm với giá trị ngoại lai và vấn đề tương quan cao giữa các biến Để khắc phục những vấn đề này, có thể áp dụng các kiểm định như tính toán chỉ số VIF để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến hoặc sử dụng chuyển đổi lượng giác TANH Bài luận văn này cũng áp dụng mô hình Logit để dự báo trạng thái KQTC, tương tự như các nghiên cứu của Altman & Sabato (2007), Tinoco & Wilson (2013), và Lê Đạt Trí (2015).
Mục tiêu chính khi sử dụng mô hình Logit là khai thác những lợi ích mà phương pháp này mang lại, nhằm ước lượng xác suất xảy ra kết quả tài chính dựa trên các biến độc lập đã được xác định Trong bài luận văn này, tác giả đã xây dựng mô hình dưới dạng hàm xác suất với phương trình hồi quy cụ thể.
Pi là xác suất để lâm vào trạng thái KQTC.
Và xi là các biến phụ thuộc trong mô hình, bao gồm các yếu tố tài chính, vĩ mô và thị trường Mô hình này không phải là hồi quy tuyến tính, vì vậy để giải thích kết quả hồi quy, bài luận văn áp dụng phương pháp đo lường hiệu ứng cận biên của các biến độc lập Điều này được thực hiện bằng cách lấy tích số của đạo hàm riêng của hàm phi tuyến và hệ số ước lượng tương ứng của biến đó.
3.1.2 Độ phù hợp của mô hình nghiên cứu:
Bài nghiên cứu tổng hợp các chỉ số để đo lường và so sánh sự phù hợp của các mô hình Cụ thể, nó đánh giá khả năng dự báo, thể hiện khả năng giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Giá trị R² được sử dụng để đo lường mức độ cải thiện khả năng dự báo của các mô hình, tương tự như R² trong mô hình hồi quy tuyến tính.
- Pseudo-R2 (hay McFadden’s R2) = 1 – log(L M ) / log(LO)
Trong đó: LO là likelihood của mô hình chỉ có hệ số chặn hay mô hình không dự báo, LM là likelihood của mô hình logit.
Phân tích đường biểu diễn ROC:
Giá trị AUC, hay diện tích dưới đường cong ROC, được sử dụng để đánh giá độ chính xác trong khả năng dự đoán của mô hình hồi quy Logit Theo Altman và cộng sự (2010), AUC bằng 1 cho thấy mô hình hoàn hảo, minh chứng cho hiệu quả dự báo cao.
Hệ số Gini rank coefficient, được tính bằng công thức 2 * AUC - 1, là một chỉ số quan trọng trong việc phân biệt hiệu quả giữa các quan sát tốt và xấu (Anderson, 2007).
- Goodness of fit tests: sử dụng công cụ Hosmer-Lemeshow Được thực hiện bởi
Ragavan (2008) phân loại các quan sát thành 10 nhóm dựa trên phân vị Sự khác biệt giữa các quan sát thực tế và quan sát kỳ vọng trong từng nhóm được phân tích bằng thống kê Pearson chi-square Giá trị này sau đó được so sánh với phân phối chi-square có bậc tự do là k (với k là số nhóm trừ đi n) Nếu giá trị chi-square nhỏ hơn 15 hoặc p-value lớn hơn 5%, mô hình sẽ được coi là phù hợp tốt với dữ liệu thu thập.
Các kỹ thuật kiểm định đều có những ưu và nhược điểm riêng, vì vậy trong bài luận văn này, tác giả đã tính toán và tổng hợp tất cả các giá trị để nâng cao độ tin cậy của bộ dữ liệu trong mô hình.
3.1.3 Kiểm định sử dụng cho mô hình:
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình Logit, tác giả sử dụng chỉ số VIF (variance inflation factor) VIF đo lường mối tương quan và độ mạnh của mối tương quan giữa các biến dự báo trong mô hình hồi quy Nếu VIF < 5, mô hình có sự tương quan vừa phải giữa một biến độc lập với các biến độc lập khác, cho thấy có thể xảy ra đa cộng tuyến nhưng không đáng ngại Ngược lại, khi VIF > 5, hiện tượng đa cộng tuyến sẽ xảy ra và có thể ảnh hưởng xấu đến kết quả.
Kiểm định t-test được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa giá trị trung bình của hai mẫu quan sát độc lập Giả thuyết H0 cho rằng giá trị trung bình của các biến ở nhóm công ty KQTC bằng với nhóm công ty khỏe mạnh Khi p-value nhỏ hơn 0.05, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy có sự khác biệt giữa giá trị trung bình của các cặp mẫu với mức ý nghĩa 5% Điều này củng cố nhận định về đặc tính riêng biệt giữa nhóm công ty KQTC và nhóm công ty khỏe mạnh.
Kiểm định phi tham số Mann – Whitney được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các giá trị AUC trong các mô hình Giả thuyết H0 xác định rằng giá trị AUC của các mô hình là bằng nhau Nếu p-value nhỏ hơn 0,05, chúng ta bác bỏ H0, điều này cho thấy các giá trị AUC trong các mô hình có sự khác biệt với mức ý nghĩa thống kê 5%.
Giải thích các biến trong mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này phân loại doanh nghiệp thành hai nhóm: doanh nghiệp rơi vào trạng thái KQTC (Dis = 1) và doanh nghiệp khỏe mạnh (Dis = 0), dựa trên khả năng thanh toán nợ Để xác định tình trạng tài chính của doanh nghiệp, cần xem xét hai tiêu chí quan trọng khi doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính.
(i) Khi EBITDA nhỏ hơn chi phí lãi vay tại năm quan sát
Khi giá trị thị trường của doanh nghiệp giảm trong năm quan sát, điều kiện đầu tiên cần xem xét là liệu lợi nhuận hoạt động có đủ để chi trả cho các khoản lãi vay hay không Theo nghiên cứu của Andrade và cộng sự (1998) với tiêu đề “How costly is financial (not economic) distress?”, việc đánh giá khả năng chi trả này là rất quan trọng để hiểu rõ tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Nghiên cứu cho thấy rằng các doanh nghiệp có giao dịch tài chính cao có thể rơi vào tình trạng khủng hoảng ngay trong năm đầu tiên nếu lợi nhuận hoạt động không đủ để trang trải chi phí lãi vay Các nghiên cứu khác, như của Asquith và cộng sự, đã sử dụng điều kiện này để xác định khả năng gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ của doanh nghiệp.
Nghiên cứu của Kam và cộng sự (1994), cùng với Lê Đạt Chí và cộng sự (2016) tại Việt Nam, đã áp dụng các điều kiện tương tự để xác định trạng thái KQTC của các công ty Để nâng cao tính toàn diện của điều kiện đầu tiên, điều kiện thứ hai bổ sung một đánh giá từ bên ngoài và các bên liên quan về kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, như đã được nêu trong nghiên cứu của Pindado (2008) và Tinoco & Wilson.
Năm 2013, đã có nhận định rằng việc kết hợp yếu tố bên ngoài thông qua sự suy giảm giá trị thị trường tạo ra một khái niệm hoàn toàn mới và là một bước phát triển trong lĩnh vực KQTC Sự kết hợp này cũng đã được áp dụng trong một số nghiên cứu tại Việt Nam.
Theo nghiên cứu của Lê Đạt Chí và cộng sự (2016) cùng với Huỳnh Thị Cẩm Hà (2020), việc xác định tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp tại Việt Nam cần dựa trên những cơ sở vững chắc.
Giá trị Dis của một doanh nghiệp được xác định là 1 nếu trong một năm nhất định, doanh nghiệp đó thỏa mãn đồng thời hai điều kiện Ngược lại, giá trị Dis sẽ là 0 Tác giả đã tổng kết số lượng quan sát liên quan đến kết quả tài chính cũng như số doanh nghiệp có tình hình tài chính khỏe mạnh trong bảng 3.1.
Bảng 3.1: Tổng hợp số quan sát được phân mỗi nhóm
DN khỏe mạnh (Dis = 0) Tổng quan sát % KQTC /
(Nguồn: Người viết tự tổng hợp)
Theo nghiên cứu của Tinoco và Wilson (2013), việc kiểm định xác suất rơi vào trạng thái khó khăn tài chính không cần thiết phải thiết lập quá nhiều biến để nâng cao độ chính xác Do đó, bài luận văn xác định các biến dựa trên những yếu tố đã được kiểm định trong các nghiên cứu trước đây trên thế giới, đồng thời kết hợp với một số đặc thù tại Việt Nam như được đề cập bởi Tinoco và Wilson.
(2013), Alifiah (2014), Phạm Thị Hồng Vân (2018), Đinh Khánh Nam (2020).
Bài luận văn này dựa trên kết quả nghiên cứu của các tác giả như Marais (1979), Tinoco và Wilson (2013), Phạm Thị Hồng Vân (2018) và Đinh Khánh Nam (2020) để lựa chọn các chỉ số tài chính quan trọng Các chỉ số được đề cập bao gồm tỷ số dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ, vòng quay vốn luân chuyển và quy mô công ty, nhằm phản ánh hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.
Tỷ số Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên Tổng nợ (tanhTFOTL) thể hiện khả năng của công ty trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính thông qua dòng tiền từ hoạt động kinh doanh Công thức tính tỷ số này được xác định như sau: tanhTFOTL it = TANH (CFO it /TL it ).
Trong đó: CFOit: Dòng tiền hoạt động kinh doanh doanh nghiệp i tại năm t;
TLit: Tổng nợ của công ty i tại năm t;
Dữ liệu tính toán được lấy từ bảng Cân đối kế toán và Báo cáo lưu chuyển tiền tệ của công ty, với chỉ số được Marais áp dụng thành công.
Nghiên cứu của Bank of England (1979), Ohlson (1980), và gần đây nhất là Tinoco và Wilson (2013) đã chỉ ra rằng sau khi tính toán tỷ số CFO it/TL it và sử dụng hàm TANH để xử lý vấn đề ngoại lai, mô hình hồi quy logit có một số khuyết điểm Đường thể hiện thực tế của tanhTFOTL nằm trong khoảng [-1,1], với giá trị cao hơn cho biến số này cho thấy công ty ít có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính Do đó, tác giả kỳ vọng có một mối quan hệ nghịch biến giữa tanhTFOTL và tỉ lệ KQTC của doanh nghiệp.
(ii) Vòng quay vốn luân chuyển (tanhWCC):
Sử dụng vốn vay ngắn hạn cho các dự án dài hạn có thể dẫn đến tình trạng không thanh toán nghĩa vụ tài chính Tỷ số này đo lường khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn của công ty Sau khi áp dụng hàm TANH để xử lý vấn đề ngoại lai, một khuyết điểm của mô hình hồi quy logit là đường tanhWCC chỉ thể hiện trong khoảng [-1,1] Tỷ số này cũng phản ánh tính thanh khoản ngắn hạn của doanh nghiệp; tỷ số cao cho thấy doanh nghiệp có vốn luân chuyển lớn và khả năng gặp vấn đề tài chính thấp Do đó, có mối quan hệ ngược chiều giữa tanhWCC và Dis.
TanhWCC it = [Tài sản ngắn hạn it – Tổng nợ ngắn hạn it ]/Tổng tài sản it
(iii) Quy mô công ty (SIZE)
Quy mô công ty là một chỉ số quan trọng trong việc xây dựng các mô hình dự báo, được nhiều nhà nghiên cứu, bao gồm cả Ohlson, áp dụng thành công trong các nghiên cứu của họ.
Nghiên cứu của Nguyễn Đức Trung và cộng sự (2022) chỉ ra rằng doanh nghiệp có tổng tài sản lớn thể hiện tiềm lực tài chính mạnh mẽ, giúp giảm khả năng rơi vào tình trạng khủng hoảng tài chính (KQTC) Danh tiếng tốt trên thị trường nợ tạo niềm tin cho nhà đầu tư, từ đó dễ dàng tiếp cận vốn vay và giảm chi phí giao dịch khi phát hành nợ dài hạn Quy mô doanh nghiệp càng lớn, chi phí kiệt quệ tài chính càng nhỏ, cho phép doanh nghiệp vay nợ nhiều hơn và tận dụng lợi ích từ tấm chắn thuế Do đó, kích thước (SIZE) lớn hơn sẽ làm giảm xác suất phá sản và khả năng gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ, thể hiện mối tương quan nghịch với khả năng rơi vào KQTC.
SIZE = ln (Tổng tài sản it )
