GIỚI THIỆU 2
Lý do ch ọn đề tài 2
Trong hơn 20 năm qua, nghiên cứu về kiệt quệ tài chính và phá sản doanh nghiệp đã trở nên phổ biến toàn cầu Quá trình này phát triển song song với các nghiên cứu thực nghiệm, trong đó việc khảo sát dựa trên dữ liệu thực tế thu hút sự chú ý lớn và dẫn đến nhiều công trình nghiên cứu được công bố.
Nghiên cứu về kiệt quệ tài chính nhấn mạnh nhu cầu của chủ sở hữu và nhà quản lý trong việc nhận dự báo chính xác và tín hiệu cảnh báo sớm để có hành động kịp thời, trong khi cơ quan nhà nước cần phân loại các công ty “xấu” nhằm ban hành chính sách quản lý phù hợp (Shumway, 1999) Thị trường không hoàn hảo và thông tin bất cân xứng yêu cầu đánh giá chính xác rủi ro mà các công ty phải đối mặt, với nghiên cứu của Altman và McGough (1974) cùng Keasey và Watson (1991) cho thấy rằng ngay cả các công ty kiểm toán độc lập cũng không đạt kỳ vọng trong việc phân loại công ty “thất bại” Ngân hàng thương mại cần xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng Động lực chính của các bên liên quan là tránh kiệt quệ tài chính, với phá sản là trường hợp nghiêm trọng nhất, gây thiệt hại cho doanh nghiệp và nền kinh tế, ảnh hưởng đến việc làm và phúc lợi xã hội (Doumpos và Zopoudinis, 1999; Van Caillie và Arnould, 2001).
Trong hơn 20 năm qua, tình hình kinh tế và môi trường kinh doanh toàn cầu đã thay đổi nhanh chóng, dẫn đến sự mở rộng hoạt động của các công ty thành các tập đoàn đa quốc gia Cạnh tranh ngày càng trở nên khốc liệt, và tỷ lệ doanh nghiệp phá sản tại nhiều quốc gia như Anh, Mỹ, Bỉ, và Israel đang gia tăng, cho thấy các công ty ngày càng dễ bị tổn thương trong bối cảnh kinh doanh hiện nay (Altman và Saunders, 1998).
Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã bộc lộ những vấn đề nghiêm trọng trong quản lý rủi ro tín dụng, đặc biệt là khả năng vỡ nợ và độ tin cậy của các công ty xếp hạng tín nhiệm Sự kiện này đã làm gia tăng nhu cầu hiểu biết sâu sắc về kiệt quệ tài chính từ nhiều khía cạnh khác nhau, không chỉ khi xảy ra phá sản Việc nắm bắt những dấu hiệu sớm về các cuộc khủng hoảng có thể giúp các công ty nhận diện tình trạng tài chính của mình trước khi sự kiện phá sản xảy ra (Pindado và cộng sự, 2008).
Nhu cầu nghiên cứu về kiệt quệ tài chính và ứng dụng thực tiễn đang gia tăng mạnh mẽ Trong bối cảnh chi phí cao khi rơi vào tình trạng kiệt quệ, khả năng xảy ra kiệt quệ trong môi trường kinh doanh khắc nghiệt hiện nay cũng tăng theo Điều này phản ánh xu hướng toàn cầu hóa, đồng thời cho thấy lợi ích to lớn của các tín hiệu cảnh báo sớm, giúp các tổ chức có thể thực hiện các hành động và chính sách điều chỉnh kịp thời để tránh lún sâu vào khủng hoảng.
Trong bối cảnh khủng hoảng hiện nay, xác suất kiệt quệ tài chính đang trở thành chủ đề được nhiều người quan tâm trong lĩnh vực nghiên cứu.
Tính c ấ p thi ế t c ủa đề tài 3
Nếu tại Mỹ, kiệt quệ tài chính phổ biến đến mức tạo ra một lĩnh vực gọi là
Ngành công nghiệp phá sản tại Việt Nam đang đối mặt với tình trạng kiệt quệ tài chính, với hơn 40,000 nhân công thường xuyên bị ảnh hưởng Từ năm 1970 đến 2005, ít nhất 228 công ty quy mô lớn đã tuyên bố phá sản, gây ra một tổng giá trị nợ vượt quá GDP của nhiều quốc gia (Altman và cộng sự, 2006).
Năm 2014, Việt Nam ghi nhận 67,823 doanh nghiệp gặp khó khăn, phải phá sản, giải thể hoặc ngừng hoạt động Tại Sàn Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX), số lượng chứng khoán hủy niêm yết từ năm 2012 đến nay cũng cho thấy tình trạng đáng báo động trong nền kinh tế.
Năm 2014, có khoảng 22 công ty niêm yết mới, chiếm 2.5% tổng số doanh nghiệp niêm yết hàng năm (297 doanh nghiệp) Thị trường chứng khoán đã chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ với 303 công ty trên HSX và 366 công ty trên HNX vào cuối năm 2014 Khối lượng giao dịch đạt hơn 536 nghìn tỷ đồng, tăng hơn 20 lần so với 10 năm trước Thời kỳ hội nhập kinh tế mạnh mẽ với thế giới đã dẫn đến sự cạnh tranh khốc liệt với các công ty nước ngoài.
Giữa năm 2006 và 2011, số lượng doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài tăng trung bình 16.4% mỗi năm, cho thấy nhu cầu cấp thiết về một mô hình định lượng để tính toán xác suất kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Mô hình này sẽ phục vụ lợi ích của nhiều bên liên quan như nhà đầu tư, nhà quản lý doanh nghiệp, nhà phân tích và ngân hàng, giúp kiểm soát rủi ro, đưa ra phân tích và dự báo, cũng như đánh giá khả năng trả nợ khi cho vay.
Hầu hết các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào dữ liệu thực tế từ các quốc gia phát triển như Mỹ, Anh, Hàn Quốc, Úc và EU, với khung dữ liệu thường dài ít nhất 6 năm (Aziz và Dar, 2006) Điều này tạo ra thách thức lớn khi áp dụng mô hình định lượng để tính toán xác suất kiệt quệ tài chính cho các công ty Việt Nam, do thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, số lượng công ty niêm yết chưa đại diện cho tất cả các lĩnh vực kinh doanh, và dữ liệu còn thiếu sót, độ tin cậy chưa cao Hơn nữa, gần như chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam đáp ứng yêu cầu về độ dài dữ liệu và có phương pháp khắc phục hạn chế của dữ liệu bị mất hoặc bóp méo để xây dựng mô hình đo lường xác suất kiệt quệ Thêm vào đó, rất ít nghiên cứu phát triển và ứng dụng định nghĩa về "kiệt quệ tài chính" (bao gồm cả trường hợp phá sản) để phát hiện sớm tình trạng kiệt quệ của công ty Cuối cùng, việc áp dụng mô hình định lượng để tính toán xác suất kiệt quệ cho các công ty thực tế vẫn chưa được nghiên cứu công bố chính thức.
M ụ c tiêu và ph ạ m vi nghiên c ứ u 5
Mục tiêu của nghiên cứu này, tác giả mong muốn:
Một mô hình định lượng xác suất kiệt quệ tài chính đã được kiểm định tại Mỹ và các nước G7 trong giai đoạn 1990-2002, cho thấy kết quả ổn định bất kể tính chất và ngành nghề của các công ty trong mẫu quan sát Nghiên cứu này được đề xuất trong công trình của Pindado và cộng sự (2008).
- Khảo sát lại các yếu tố ảnh hưởng trong mô hình tại Việt Nam và xác nhận khả năng có thể ứng dụng của mô hình.
Mô hình ước lượng cho phép tính toán xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp tại Việt Nam, tiếp cận vấn đề này từ một góc độ khác, nhằm khắc phục những hạn chế của phương pháp truyền thống dựa trên sự kiện phá sản (ex-post), điều này thường gặp trong các nghiên cứu trong lĩnh vực này.
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính của 228 công ty niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh từ tổng số 303 công ty tính đến ngày 31/12/2014 Phân tích được thực hiện trong khoảng thời gian 11 năm từ 2004 đến 2014, với việc áp dụng mô hình hồi quy logistic để khảo sát các yếu tố ảnh hưởng và tính toán xác suất kiệt quệ cho từng công ty trong từng năm.
B ố c ụ c c ủ a lu ận văn 6
Luận văn được chia thành 5 chương Các chương được sắp xếp theo thứ tự:
- Chương I giới thiệu về vấn đề nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu.
- Chương II nêu lên tổng quan về lý thuyết về kiệt quệ tài chính và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về hiện tượng này trên thế giới.
- Chương III sẽ trình bày về phương pháp nghiên cứu.
- Chương IV trình bày kết quả ước lượng và tính toán xác suất kiệt quệ tài chính.
Chương V sẽ tóm tắt kết quả nghiên cứu và những đóng góp thực tiễn của bài viết, đồng thời chỉ ra các hạn chế của nghiên cứu để mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo.
KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 7
Khung lý thuy ế t v ề ki ệ t qu ệ tài chính 7
Kiệt quệ tài chính là trạng thái khi dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp không đủ để đáp ứng nghĩa vụ thanh toán hiện tại, như tín dụng mua hàng và lãi vay Khi rơi vào tình trạng này, doanh nghiệp cần thực hiện các hành động điều chỉnh Định nghĩa này có thể mở rộng để bao gồm tình trạng mất khả năng thanh toán, được hiểu theo hai cách: mất khả năng thanh toán dựa trên chứng khoán, khi giá trị thị trường của tài sản giảm xuống dưới tổng nợ, và mất khả năng thanh toán dựa trên dòng tiền, khi dòng tiền không đủ để chi trả nghĩa vụ nợ vay (Ross và cộng sự, 2002).
Lý thuyết đánh đổi cho thấy rằng trong mối quan hệ với nợ vay, giá trị doanh nghiệp sẽ tăng lên nhờ lợi ích từ tấm chắn thuế, nhưng đồng thời cũng giảm do chi phí kiệt quệ tài chính Chi phí này phụ thuộc vào xác suất kiệt quệ tài chính, mà tại mức nợ trung bình là không đáng kể, nhưng sẽ tăng nhanh khi nợ vay tăng thêm Chi phí kiệt quệ tài chính bao gồm chi phí phá sản trực tiếp và gián tiếp, phản ánh các khó khăn trong quản lý doanh nghiệp Không phải doanh nghiệp nào cũng phá sản khi gặp kiệt quệ, miễn là có khả năng thanh toán lãi suất Trong giai đoạn khó khăn, các bên liên quan như cổ đông, trái chủ và nhà quản lý thường theo đuổi lợi ích cá nhân, dẫn đến mâu thuẫn quyền lợi và tạo ra "chi phí kiệt quệ tài chính không đưa đến phá sản".
Lý thuyết trật tự phân hạng xác định thứ tự ưu tiên trong tài trợ doanh nghiệp liên quan đến vấn đề bất cân xứng thông tin Theo đó, doanh nghiệp thường ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ nội bộ, cụ thể là lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư, trước khi chuyển sang chứng khoán nợ và cổ phần thường Nghiên cứu của Donaldson (1961) cho thấy rằng nhà điều hành sẽ ưu tiên tài trợ nội bộ trừ khi có nhu cầu tăng vốn bất thường Tuy nhiên, điều gì sẽ xảy ra khi lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư không đủ và các khoản phải thanh toán đã đến hạn?
Sơ lược các nghiên cứu trước đây 8 CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 20
Nhiều nghiên cứu trước đây về "sự sụp đổ" của doanh nghiệp đã tập trung vào giai đoạn phá sản, sử dụng "trạng thái pháp lý" như một biến số phân loại cho tình trạng tài chính Các công trình tiêu biểu trong lĩnh vực này bao gồm những nghiên cứu của Altman (1968), Ohlson (1980), Casey và Bartczak (1984), cùng Gentry và các cộng sự.
Các nghiên cứu của Neophytou và cộng sự (2001) cùng với các bài viết từ năm 1987 đã đóng góp quan trọng vào nền tảng nghiên cứu trong lĩnh vực này, nhưng cũng gặp phải nhiều thách thức liên quan đến vai trò của sự phá sản trong tình trạng kiệt quệ tài chính Bahnson và Bartley (1992) chỉ ra rằng sự kiện phá sản có thể xảy ra ngay cả khi công ty vẫn duy trì khả năng thanh toán, hoặc ngược lại, một công ty có thể tồn tại dù đã trải qua tình trạng kiệt quệ nghiêm trọng Do đó, việc phát triển mô hình dự báo dựa chủ yếu vào sự kiện phá sản có thể dẫn đến sự không đồng nhất với thực tế, và có khả năng đưa ra những kết luận không chính xác.
Sự kiện "hành chính pháp lý" có những ràng buộc trong quy phạm pháp luật, ảnh hưởng đến tính tương thích về thời điểm với tình trạng "kiệt quệ" tài chính Nghiên cứu cho thấy có khoảng thời gian trung bình 1.17 năm giữa giai đoạn kiệt quệ tài chính và ngày phá sản chính thức tại Anh, tương tự như kết luận của Theodossiou (1993) với thời gian 2 năm Điều này cho thấy phá sản không phản ánh ngay lập tức tình trạng kiệt quệ, và công ty vẫn có thể hoạt động bình thường cho đến khi có quyết định pháp lý Khi nộp đơn phá sản, quy trình pháp lý bao gồm các quy định về "nỗ lực giải cứu" nhằm tìm giải pháp khắc phục khó khăn thay vì thanh lý tài sản Tại Việt Nam, Luật Phá Sản quy định rằng doanh nghiệp chỉ có thể nộp đơn phá sản sau 90 ngày mất khả năng thanh toán, với quy trình phức tạp bao gồm xác minh, hội nghị chủ nợ và quyết định phá sản Nghị định 58 của Chính Phủ cũng quy định các trường hợp hủy niêm yết liên quan đến tài chính, cho thấy khoảng thời gian từ kiệt quệ tài chính đến phá sản có thể kéo dài ít nhất 1 năm.
Kiệt quệ tài chính là một thuật ngữ rộng hơn phá sản, bao gồm nhiều tình huống khó khăn tài chính ở các cấp độ khác nhau, với phá sản chỉ là cấp độ cuối cùng Khi đề cập đến kiệt quệ tài chính, đối tượng nghiên cứu có thể là các công ty đã phá sản hoặc đang gặp khó khăn tài chính mà chưa dẫn đến tình trạng phá sản.
Cấu trúc vốn tối ưu được hình thành từ sự đánh đổi giữa lợi ích thuế và chi phí kiệt quệ tài chính (Kim, 1978) Nghiên cứu về cấu trúc vốn này, kết hợp với mô hình định lượng của Altman (1968), đã tạo ra những phương pháp ban đầu để đo lường xác suất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Các công trình tiêu biểu như của Mackie và Manson (1990), Graham (1996), và Leary và Roberts (2005) đã đóng góp vào lĩnh vực này, mặc dù mỗi nghiên cứu phục vụ các mục tiêu khác nhau nhưng đều sử dụng mô hình đo lường liên quan.
Nhiều nghiên cứu đã áp dụng mô hình Z-score của Altman để đánh giá tình trạng tài chính của doanh nghiệp, như Nash và cộng sự (2003) phân tích chi phí và lợi ích của các điều khoản trong trái phiếu, trong khi Denis và Mihov (2003) so sánh giữa các loại nợ khác nhau Bhagat và cộng sự (2005) cũng sử dụng Z-score để nghiên cứu mối quan hệ giữa đầu tư và quỹ nội bộ của công ty Ohlson (1980) áp dụng mô hình này để đo lường khả năng phá sản Tuy nhiên, thuật ngữ “phá sản” thường được sử dụng nhiều hơn, trong khi “kiệt quệ tài chính” chỉ mới được đưa ra bởi Keasey và Watson (1991) cùng với các nghiên cứu khác như của Doumpos và Zopoudinis (1999), Platt và Platt (2002) Nhiều nghiên cứu như của Begley và cộng sự (1996), Grice và Dugan (2001), San và Ayca (2006) đã sử dụng khái niệm kiệt quệ tài chính để đánh giá khả năng thanh toán nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp.
Vì sự không tương thích về thời điểm giữa hai hiện tượng, việc sử dụng một định nghĩa mới để xác định trạng thái "kiệt quệ tài chính" là điều cần thiết.
Xu hướng nghiên cứu về "kiệt quệ tài chính" đã được thể hiện rõ trong các công trình của Barnes (1987, 1990) và Pindado, Rodrigues cùng DelaTorre (2008) Gần đây, M.H Tinoco và N Wilson (2013) đã đưa ra một định nghĩa linh động về khái niệm này, dựa trên mẫu nghiên cứu các công ty niêm yết tại Anh Họ lập luận rằng các công ty không thực hiện nghĩa vụ tài chính không nhất thiết phải dẫn đến tình trạng phá sản, và các nghiên cứu đã chỉ ra rằng điều này là khả thi.
"Kiệt quệ tài chính" là một vấn đề nghiêm trọng và các bên liên quan cần hành động kịp thời để ngăn chặn chi phí phát sinh Pindado và cộng sự (2008) chỉ ra rằng phương pháp đo lường xác suất và chi phí phá sản không thực sự hiệu quả, do giá trị xác suất phá sản không thay đổi liên tục từ 0 đến 1 Những tranh luận về hạn chế tương tự cũng đã được đề cập trong các nghiên cứu dựa trên công trình của Altman (1968).
Khủng hoảng tài chính, dù doanh nghiệp có phá sản hay không, đã được nghiên cứu kỹ lưỡng trong công trình của Altman (1984) Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cần xem xét không chỉ các trường hợp phá sản mà còn cả những thời điểm mà công ty không thể đáp ứng nghĩa vụ tài chính của mình.
Nhiều nghiên cứu trước đây sử dụng sự kiện "phá sản" như một biến số phân loại đã bộc lộ nhiều hạn chế Wood và Piesse (1987) cho rằng việc phân loại công ty thành hai nhóm rõ ràng - nhóm rủi ro và nhóm không rủi ro - dẫn đến kết quả dự báo không chính xác Điều này xảy ra vì các mô hình này có thể ước lượng quá rõ rệt, khiến thông tin thu được cần phải xem xét lại và khảo sát đa dạng hơn Để khắc phục hạn chế này, Pindado và cộng sự (2008) đề xuất xác định công ty kiệt quệ tài chính dựa trên hai tiêu chí: EBITDA thấp hơn chi phí tài chính trong hai năm liên tiếp và sự sụt giảm giá chứng khoán trong cùng khoảng thời gian Phương pháp này gần gũi hơn với khái niệm "kiệt quệ tài chính" và khác biệt với cách tiếp cận ex-post, đồng thời đáp ứng nhu cầu phát triển mô hình ước lượng dựa trên sự kết hợp giữa biến số kế toán và tín hiệu thị trường.
Một tổ chức “thất bại” có thể được xác định qua nhiều cách và ở nhiều mức độ khác nhau, phản ánh các vấn đề kinh tế và tài chính mà nó đang gặp phải Trong nghiên cứu, có bốn khái niệm phổ biến liên quan đến tình trạng này: thất bại, mất khả năng thanh toán, vỡ nợ và phá sản Các khái niệm này được giải thích chi tiết trong tài liệu của Altman và Hotchkiss (2006).
"Sự thất bại" trong doanh nghiệp đề cập đến các tình huống như tạm dừng hoạt động, chịu lỗ, giải thể tự nguyện, hoặc thực hiện tái cấu trúc Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể tiến hành sắp xếp lại hoặc thỏa thuận dàn xếp tự nguyện với các chủ nợ để tìm kiếm giải pháp cho tình hình tài chính khó khăn.
“Mất khả năng thanh toán” xảy ra khi công ty gặp khó khăn trong kinh doanh và không thể thực hiện nghĩa vụ tài chính Tình trạng này có thể chỉ là tạm thời do vấn đề dòng tiền, nhưng cũng có thể dẫn đến phá sản ngay lập tức Một khía cạnh quan trọng là “mất khả năng thanh toán theo chiều hướng phá sản”, khi tổng nghĩa vụ thanh toán vượt quá tổng tài sản, khiến công ty rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán nghiêm trọng.
Mức độ tiếp theo của vấn đề tài chính là "vỡ nợ", tức là khi một công ty không còn khả năng thanh toán các khoản nợ Thuật ngữ này liên quan đến hai bên: công ty nợ và trái chủ Khi công ty vi phạm các thỏa thuận đã ký kết với trái chủ, điều này có thể dẫn đến việc thực hiện quyền yêu cầu phá sản.
Phương pháp tiếp cận “kiệt quệ tài chính” 20
Bài viết này áp dụng mô hình của Pindado và cộng sự (2008) để ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của công ty dựa trên dữ liệu ex-ante, không phụ thuộc vào kết quả pháp lý sau này Nghiên cứu tập trung vào các công ty trước khi phá sản, định nghĩa kiệt quệ tài chính dựa trên hai tiêu chí: EBITDA thấp hơn chi phí tài chính trong hai năm liên tiếp và sự giảm giá chứng khoán do đánh giá của các bên liên quan Quan điểm này cho thấy kiệt quệ tài chính không nhất thiết dẫn đến phá sản, mở ra cơ hội cho các bên liên quan như công ty, nhà đầu tư và ngân hàng hành động kịp thời nhằm bảo vệ lợi ích của họ trước khi tình hình trở nên nghiêm trọng.
Mô t ả bi ế n s ố 20
Các biến độc lập được lựa chọn đại diện cho khả năng sinh lợi, chi phí tài chính và thu nhập giữ lại, không chỉ được lý thuyết tài chính đề cập mà còn được kiểm nghiệm thực tiễn Chúng cho thấy khả năng giải thích cao nhất trong các mô hình của Altman (1968) và các nghiên cứu của Altman cùng cộng sự.
Các nghiên cứu của Ohlson (1980) và Begley cùng cộng sự (1996) cho thấy rằng việc xây dựng một tập hợp biến số phức tạp không phải là điều cần thiết để đạt được hiệu quả tối ưu trong các mô hình phân loại Thực tế này đã được chứng minh qua các nghiên cứu trước đó, bao gồm Zmijewski (1984) và Pindado cùng Rodrigues (2004).
Khả năng sinh lợi (EBIT/RTA) là chỉ số quan trọng phản ánh "nguồn lực" dùng để chi trả các "nghĩa vụ tài chính", thể hiện năng lực sử dụng tài sản của công ty trong hoạt động sản xuất kinh doanh để tạo ra dòng tiền Chỉ số này được sử dụng để đo lường thành quả kinh doanh và không bị ảnh hưởng bởi chính sách vay nợ hay thuế, do đó, nó quyết định tính thanh khoản của doanh nghiệp Các chủ nợ thường xem xét tỷ số này khi gia tăng hạn mức tín dụng hoặc tái đàm phán hoàn trả Doanh nghiệp có khả năng khai thác hiệu quả tài sản sẽ giảm nguy cơ kiệt quệ tài chính, và tỷ số này có mối quan hệ ngược chiều với xác suất kiệt quệ tài chính.
Chi phí tài chính (FE/RTA) và lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn chỉ ra rằng xác suất kiệt quệ tăng nhanh chóng khi nợ vay đạt đến một mức độ nhất định Các nghiên cứu cho thấy rằng tỷ số nợ mất dần khả năng giải thích khi so sánh với các biến số dòng thanh toán Nghiên cứu của Altman và cộng sự (1977) cùng với nhiều nghiên cứu sau này đã chỉ ra rằng biến số liên quan đến chi phí tài chính có khả năng giải thích hiện tượng kiệt quệ tài chính tốt hơn so với chứng khoán nợ Cụ thể, nghiên cứu của Asquith và cộng sự (1994) cũng đã chứng minh rằng chi phí tài chính có khả năng hấp thụ tác động của đòn bẩy.
Năm 1977, các nhà nghiên cứu đã thay thế biến số đòn bẫy bằng biến số chi phí duy trì nợ trong mô hình của họ, cho phép tính toán các lợi ích tiềm năng từ đòn bẫy (Jensen, 1989) Begley và cộng sự (1996) đã chỉ ra rằng mô hình Z-score ước lượng lại cho ra kết quả tốt hơn so với phiên bản gốc, do sự điều chỉnh độ chệch của biến đòn bẫy làm giảm khả năng dự báo tổng thể Do đó, các nghiên cứu khẳng định rằng lựa chọn biến chi phí tài chính là phù hợp hơn so với chứng khoán nợ, và có mối quan hệ cùng chiều với xác suất kiệt quệ.
Biến thu nhập giữ lại (RE/RTA) là tổng thu nhập hay lỗ lũy kế của công ty được giữ lại để tái đầu tư, phản ánh lợi nhuận lũy kế qua thời gian hoạt động và là chỉ tiêu dự báo quan trọng về kiệt quệ tài chính Theo lý thuyết trật tự phân hạng của Mayer và Majluf (1984), khả năng sinh lợi trong quá khứ có thể dự đoán kết quả tương lai và khả năng sử dụng các nguồn tài trợ nội bộ, với mối quan hệ nghịch chiều với xác suất kiệt quệ tài chính, như được nhấn mạnh bởi Routledge và Gadenne (2000).
Biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là biến nhị phân, nhận giá trị 1 khi công ty gặp tình trạng kiệt quệ tài chính, cụ thể khi thỏa mãn hai điều kiện: Thứ nhất, tổng lợi nhuận trước thuế và lãi vay, khấu hao, chi phí trả trước (EBITDA) thấp hơn chi phí tài chính (chi phí lãi vay của vay nợ) trong hai năm liên tiếp Thứ hai, giá chứng khoán của công ty giảm trong khoảng thời gian giữa hai năm đó Ngược lại, nếu không thỏa mãn các điều kiện trên, biến sẽ nhận giá trị 0, chỉ ra rằng công ty không rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
3.3 Mô hình nghiên cứu và phương pháp ước lượng
Phương pháp phân tích hồi quy logistic được sử dụng để ước lượng mô hình đánh giá khả năng kiệt quệ tài chính của các công ty Mô hình này áp dụng dữ liệu dạng bảng với biến số phụ thuộc rời rạc, trong đó giá trị 1 đại diện cho các công ty bị kiệt quệ tài chính và giá trị 0 cho những công ty còn lại Các biến số giải thích bao gồm EBITit/RTAit-1, FEit/RTAit-1 và REit/RTAit-1, giúp xác định mối liên hệ giữa các yếu tố tài chính và nguy cơ kiệt quệ.
Mô hình được biểu diễn theo công thức của tỷ số odds như sau:
Log = β + β *EBIT /RTA + β *FE /RTA +
1 β 3 *RE it-1 /RTA it-1 + d t + η t + u it
Trong đó: it it-1 2 it it-1
Ký tự i đại diện cho công ty, t là thời gian, và dt là biến giả hiệu ứng thời gian ηt là biến giả hiệu ứng cá nhân, trong khi uit là nhiễu ngẫu nhiên Các biến tỷ số tỷ suất sinh lợi, tỷ số chi phí lãi vay và tỷ số lợi nhuận giữ lại được mô tả trước đó Hệ số ước lượng β1 thể hiện ảnh hưởng của khả năng tạo ra lợi nhuận từ tổng tài sản lên xác suất kiệt quệ tài chính, với kỳ vọng dấu âm, nghĩa là khả năng sinh lợi cao sẽ giảm nguy cơ kiệt quệ Hệ số β2 cho thấy mối quan hệ tích cực giữa chi phí lãi vay và xác suất kiệt quệ tài chính, cho thấy rằng việc sử dụng nhiều nợ sẽ làm tăng khả năng gặp khó khăn tài chính Cuối cùng, β3 chỉ ra rằng số lượng lợi nhuận tái đầu tư tích lũy qua các năm có ảnh hưởng tiêu cực đến xác suất kiệt quệ của công ty, theo lý thuyết với dấu âm.
Phương pháp ước lượng/tính toán bao gồm:
Bước đầu tiên trong việc ước lượng mô hình logistic là sử dụng phương pháp tối đa hóa xác suất của kinh tế lượng, tuy nhiên, phương pháp này chỉ cho ra hệ số ước lượng đồng nhất mà không đủ hiệu quả, dẫn đến độ lệch chuẩn hệ số β bị sai lệch do dữ liệu bảng chứa đựng những sự không đồng nhất không thể quan sát được Để khắc phục vấn đề này, bước thứ hai áp dụng phương pháp “hiệu ứng cố định” và “hiệu ứng ngẫu nhiên” trong mô hình dạng bảng, giúp ước lượng chính xác hơn nếu các hệ số β là bền vững trước những sự không đồng nhất không thể quan sát Đây là một lợi thế so với phương pháp phân tích sự khác biệt, vốn không hiệu quả trong việc xử lý các vấn đề liên quan đến sự không đồng nhất không quan sát được.
Bước thứ ba, tác giả cũng thực hiện ước lượng chéo để có được mô hình đo lường xác suất kiệt quệ tài chính theo từng năm.
Cuối cùng, tác giả đã sử dụng mô hình xác suất kiệt quệ theo từng năm để tính toán giá trị xác suất cho các công ty trong mẫu dữ liệu hàng năm.
Kỹ thuật ước lượng "hiệu ứng cố định" cho phép đo lường gián tiếp và kiểm soát sự không đồng nhất trong dữ liệu khi sự khác biệt xảy ra giữa các công ty nhưng không thay đổi theo thời gian Thông tin này được phản ánh qua hệ số chặn của từng đơn vị chéo, đảm bảo rằng các công ty có sự khác biệt nhưng lại đồng nhất qua các năm Ngoài ra, kỹ thuật này còn hỗ trợ nghiên cứu trong việc kiểm soát sự không đồng nhất của biến phụ thuộc khi chúng thay đổi theo thời gian nhưng không thay đổi giữa các công ty.
Kỹ thuật ước lượng “hiệu ứng ngẫu nhiên” hay mô hình “các thành phần ngẫu nhiên” giả định rằng các biến không quan sát được không tương quan với các biến độc lập, cho thấy sự không đồng nhất giữa các công ty là ngẫu nhiên Tương tự như mô hình “hiệu ứng cố định”, mô hình này cung cấp hệ số chặn khác nhau cho từng công ty, nhưng không thay đổi theo thời gian Sự khác biệt chính giữa hai mô hình nằm ở việc hệ số chặn trong mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên thay đổi ngẫu nhiên theo từng công ty, bao gồm thành phần cố định và thành phần ngẫu nhiên Điều cốt lõi là xác định xem các yếu tố không quan sát được có tương quan với biến độc lập hay không, bất kể tính ngẫu nhiên của chúng (Green, 2008).
Nghiên cứu định lượng này áp dụng dữ liệu bảng với biến phụ thuộc nhị phân (0 và 1) để ước lượng các thông số hồi quy, nhằm loại trừ độ chệch do việc bỏ qua các biến không quan sát được Do đó, việc sử dụng hai kỹ thuật ước lượng "hiệu ứng cố định" và "hiệu ứng ngẫu nhiên" là hoàn toàn hợp lý.
3.4 Số liệu tại Việt Nam
3.4.1 Mô tả dạng số liệu
Xây dựng bảng dữ liệu cho các công ty với số lượng quan sát tối đa là rất quan trọng để giảm thiểu các hạn chế về dữ liệu tại Việt Nam Bảng dữ liệu không cân đối có khả năng giảm thiểu độ chệch khi các công ty phân bố độc lập và sự xuất hiện cũng như biến mất là ngẫu nhiên, như Pindado và cộng sự (2008) đã chỉ ra Tuy nhiên, nếu mẫu không ngẫu nhiên và phụ thuộc vào các đặc điểm như ngành nghề, quy mô hay thời gian hoạt động, mô hình có thể không đạt hiệu quả như mong đợi Hệ quả từ việc chọn mẫu dẫn đến sự “kết đôi” giữa một công ty “sụp đổ” và một công ty “không sụp đổ” cùng quy mô và ngành nghề, có thể không đại diện cho tổng thể Độ chệch ước lượng do phương pháp chọn lọc sẽ giảm khi mẫu tiến gần đến tổng thể, bao gồm tối đa các quan sát có thể, từ đó cải thiện độ chính xác của mô hình ước lượng cho các năm tiền khủng hoảng.
