Xây dựng chương trình xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp tại Việt Nam

o Lý do chọn đề tài Trong những năm qua, mặc dù thị trường chứng khoán đã trải qua hơn 10 năm phát triển nhưng vẫn chưa thực sự làm đúng vai trò là một kênh huy động vốn trung – dài hạn cho doanh nghiệp, còn những nhà đầu tư tham gia thị trường đa số vẫn có tâm lý đầu cơ, lướt sóng và vẫn còn tiềm ẩn nhiều rủi ro đối với các nhà đầu tư. Các doanh nghiệp không huy động vốn từ thị trường chứng khoán được đã phải vay phần lớn vốn từ ngân hàng và gặp rất nhiều khó khăn khi chính sách tiền tệ thắt chặt, tín dụng bị thu hẹp. Chính các ngân hàng cũng đang gặp phải nhiều khó khăn khi phải gia tăng huy động nhằm cung ứng vốn cho doanh nghiệp dẫn đến tình trạng vượt trần lãi suất, thanh khoản ngân hàng căng thẳng. Trước thực trạng đó, đề tài thực hiện nhằm mục đích tháo gỡ những khó khăn trên bằng việc xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trước tiên là để thông tin kịp cho các nhà đầu tư, các ngân hàng để họ có định hướng đúng đắn trong việc đầu tư vào doanh nghiệp cũng như là việc cấp tín dụng cho doanh nghiệp; sau đó bằng những giải pháp đề xuất cụ thể để phát triển một thị trường trái phiếu doanh nghiệp nhằm tạo ra kênh huy động vốn trung-dài hạn cho doanh nghiệp, giảm tải áp lực cho ngân hàng, và tạo ra kênh đầu tư hấp dẫn, an toàn cho các nhà đầu tư.

MỤC LỤC

TÓM TẮT ĐỀ TÀI v

o Lý do chọn đề tài v

o Mục tiêu nghiên cứu v

o Phương pháp nghiên cứu vi

o Nội dung nghiên cứu vi

o Đóng góp của đề tài xvi

o Hướng phát triển của đề tài xvi

Lời nói đầu 1

1 Giới thiệu 1

2 Tổng quan các nghiên cứu trước đây .2

3 Phương pháp nghiên cứu 5

3.1 Mô tả mẫu và dữ liệu : 5

3.2 Phương pháp nghiên cứu .5

3.2.1 Cơ sở lý thuyết của mô hình phân tích phân biệt (DA) 6

3.2.2 Cơ sở lý thuyết của mô hình EDF 9

3.3 Các biến chính sử dụng trong chuyên đề 11

3.3.1 Các tỷ số tài chính chung 11

4 Nội dung và các kết quả nghiên cứu 13

4.1 Tiêu chuẩn phân ngành và dấu hiệu xác định khả năng phá sản .13

4.1.1 Tiêu chuẩn phân ngành 13

4.1.2 Dấu hiệu xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp 13

4.2 Kết quả xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp bất động sản – xây dựng .16

4.2.1 Lựa chọn biến có ý nghĩa phân biệt 17

4.2.2 Kết quả ước lượng mô hình phân tích phân biệt 19

4.2.3 Kiểm định mô hình phân tích phân biệt : 20

4.2.4 Kết quả xếp hạng tín dụng 23

4.3 Kết quả xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp tài chính – bảo hiểm .27

4.3.1 Lựa chọn biến có ý nghĩa phân biệt 28

4.3.2 Ước lượng hàm phân tích phân biệt 29

4.3.4 Kết quả xếp hạng doanh nghiệp trong ngành tài chính và bảo hiểm: 32

4.4 Kết quả xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp trong ngành ngân hàng .34

4.4.1 Lựa chọn biến trong mô hình xếp hạng ngân hàng 35

4.4.2 Kết quả ước lượng mô hình phân tích phân biệt 37

4.4.3 c kiểm định đối với mô hình phân tích phân biệt 37

4.4.4 Kết quả xếp hạng ngân hàng 39

4.5 Xác định lãi suất của các trái phiếu doanh nghiệp được xếp hạng .40

i

4.5.1 Xác định lãi suất cho vay 40 4.5.2 Giới hạn nhận nợ 43 4.6 Đề xuất và ứng dụng trong thực tiễn

45

48

Phụ lục 49 Tài liệu tham khảo 49

i

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.0 : sự tương đồng giữa kết quả xếp hạng của S&P và chỉ số Z’’

Bảng 3.3.1 : Tên gọi và cách tính các biến số sử dụng trong chuyên đề

Bảng 4.2a : Số liệu tổng quan trong ngành Bất động sản – Xây dựng

Bảng 4.2b : Thống kê mô tả các biến giải thích sử dụng trong mô hình

Bảng 4.2.1: Kết quả lựa chọn biến độc lập bằng thủ tục Stepwise

Bảng 4.2.2a : hệ số của các biến độc lập trong mô hình phân tích phân biệt

Bảng 4.2.2b : Ma trận cấu trúc của các biến độc lập

Bảng 4.2.3a : Hệ số xác định của mô hình phân tích phân biệt

Bảng 4.2.3b : Kết quả kiểm định giả thiết Ho : R2 = 0

Bảng 4.2.3c : Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập

Bảng 4.2.3d : Kiểm định phân phối chuẩn của 5 biến độc lập

Bảng 4.2.3e : Kiểm tra kết quả phân lớp

Bảng 4.2.4a : Ký hiệu và đặc điểm các nhóm xếp hạng

Bảng 4.2.4b : Trọng tâm của 2 nhóm

Bảng 4.2.4c : Điểm cắt tối ưu của nhóm “trung gian”

Bảng 4.2.4d : Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm

Bảng 4.2.4e : Kết quả xếp hạng 70 doanh nghiệp bất động sản – xây dựng

Bảng 4.3a : Số liệu tổng quan trong ngành tài chính – bảo hiểm

Bảng 4.3.1a Kết quả lựa chọn biến độc lập

Bảng 4.3.2a : hệ số của các biến độc lập trong mô hình phân tích phân biệt

Bảng 4.3.2b : Ma trận cấu trúc của các biến độc lập

Bảng 4.3.3a : Hệ số xác định của mô hình phân tích phân biệt

Bảng 4.3.3b : Kết quả kiểm định giả thiết Ho: R2 = 0

Bảng 4.3.3c : Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập

Bảng 4.3.3d : Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của biến độc lập

Bảng 4.3.3e : kết quả kiểm tra khả năng phân biệt của mô hình

Bảng 4.3.4a Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm

Bảng 4.3.4b Kết quả xếp hạng trong ngành tài chính –bảo hiểm

Bảng 4.4a các biến số dùng để xếp hạng ngân hàng

Bảng 4.4b Thống kê mô tả mẩu dữ liệu các ngân hàng

Bảng 4.4.1a Kết quả lựa chọn biến độc lập

Bảng 4.4.2a Hệ số của các biến độc lập trong mô hình phân tích phân biệt

Bảng 4.4.2b Ma trận cấu trúc của các biến độc lập

Bảng 4.4.3a : Hệ số xác định của mô hình phân tích phân biệt

Bảng 4.4.3b : Kết quả kiểm định giả thiết Ho : R2 = 0

Bảng 4.4.3c : kiểm định giả thiết về sự tương quan của các biến độc lập

Bảng 4.4.3d Kiểm định phân phối chuẩn của các biến độc lập

Bảng 4.4.3e Kiểm tra khả năng phân biệt của mô hình

Bảng 4.4.4a Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 3.2.1 : Minh hoạ về hàm phân tích phân biệt……….9Hình 3.2.2 : Minh hoạ về phương pháp EDF……….……… 11

4

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

CIC Ngân hàn Nhà nước Việt namTrung tâm thông tin tín dụng Credit Information CenterCRV Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệmdoanh nghiệp Việt Nam Credit Rating Vietnam

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

“Xây dựng chương trình xếp hạng tín dụng đối với doanh

nghiệp tại Việt Nam”

o Lý do chọn đề tài

Trong những năm qua, mặc dù thị trường chứng khoán đã trải qua hơn 10năm phát triển nhưng vẫn chưa thực sự làm đúng vai trò là một kênh huy động vốntrung – dài hạn cho doanh nghiệp, còn những nhà đầu tư tham gia thị trường đa sốvẫn có tâm lý đầu cơ, lướt sóng và vẫn còn tiềm ẩn nhiều rủi ro đối với các nhà đầu

tư Các doanh nghiệp không huy động vốn từ thị trường chứng khoán được đã phảivay phần lớn vốn từ ngân hàng và gặp rất nhiều khó khăn khi chính sách tiền tệ thắtchặt, tín dụng bị thu hẹp Chính các ngân hàng cũng đang gặp phải nhiều khó khănkhi phải gia tăng huy động nhằm cung ứng vốn cho doanh nghiệp dẫn đến tình trạngvượt trần lãi suất, thanh khoản ngân hàng căng thẳng Trước thực trạng đó, đề tàithực hiện nhằm mục đích tháo gỡ những khó khăn trên bằng việc xây dựng các môhình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trước tiên là để thông tin kịp cho các nhà đầu

tư, các ngân hàng để họ có định hướng đúng đắn trong việc đầu tư vào doanhnghiệp cũng như là việc cấp tín dụng cho doanh nghiệp; sau đó bằng những giảipháp đề xuất cụ thể để phát triển một thị trường trái phiếu doanh nghiệp nhằm tạo rakênh huy động vốn trung-dài hạn cho doanh nghiệp, giảm tải áp lực cho ngân hàng,

và tạo ra kênh đầu tư hấp dẫn, an toàn cho các nhà đầu tư

o Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu những phương pháp xếp hạng tín dụng được ứngdụng phổ biến trên thế giới và xây dựng những mô hình xếp hạng tín dụng phù hợpvới điều kiện kinh tế cũng như đặc thù các doanh nghiệp Việt Nam Từ đó đưa ranhững kiến nghị nhằm phát triển thị trường trái phiếu doanh nghiệp mà trọng tâm làviệc hình thành một tổ chức xếp hạng tín dụng có uy tín với những phương phápxếp hạng khoa học và có độ tin cậy cao Một thị trường trái phiếu, đặc biệt là tráiphiếu doanh nghiệp phát triển sẽ góp phần giải quyết những vấn đề khó khăn đangtồn tại trong nền kinh tế như : khả năng huy động vốn trung – dài hạn của doanhnghiệp, căng thẳng thanh khoản trong hệ thống ngân hàng, …

o Phương pháp nghiên cứu

Chuyên đề này thực hiện nghiên cứu theo phương pháp định lượng, phươngpháp mô hình hoá để giái quyết vấn đề nghiên cứu Với mục tiêu xây dựng mô hìnhxêp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán ViệtNam , chuyên đề sẽ sử dụng các mô hình sau :

Mô hình phân tích phân biệt (Discriminant Analysis – DA)

Mô hình EDF (Expected default frequency)

Phương pháp định lượng luôn được các tác giả sử dụng trong các nghiên cứutrước đây về xếp hạng tín dụng Trong đó hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng môhình phân tích phân biệt (DA) vì đây là mô hình toán học phân biệt một cách chínhxác nhất giữa doanh nghiệp có khả năng phá sản và doanh nghiệp nằm trong vùng

an toàn Mô hình này cũng được kiểm nghiệm trong thực tiễn ở một số nước như

Mỹ , Trung Quốc , Ấn Độ , … và được cho là có tính khả thi cao và kết quả cho rấtphù hợp với thực tiễn chất lượng tín dụng của các doanh nghiệp cũng như phù hợpvới các đánh giá của chuyên gia Vì vậy chuyên đề sẽ vận dụng ý tưởng của môhình này để xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp tại thị trường Việt Nam và cóphân biệt yếu tố ngành Thêm vào đó chuyên đề cũng đưa vào áp dụng mô hìnhEDF vốn được hãng Moody’s KMV vận dụng khá thành công tại Mỹ để xếp hạngtín dụng cho các doanh nghiệp và so sánh kết quả với mô hình còn lại

o Nội dung nghiên cứu

1) Cơ sở lý thuyết

Cơ sở lý thuyết của mô hình phân tích phân biệt (DA) : Mô hình phân

tích phân biệt dựa trên ý tưởng rằng một doanh nghiệp với các đặc trưng là các tỷ sốtài chính được xem như một điểm (cá thể) trong không gian vec-tơ Vì thế toạ độcủa các điểm này chính là các giá trị của các tỷ số tài chính tương ứng Khi đó cácdoanh nghiệp có khả năng phá sản và các doanh nghiệp không có khả năng phá sản

sẽ nằm ở hai nhóm phân biệt Khi một cá thể mới được phân vào một trong hainhóm trên dựa trên tiêu chí khoảng cách tới trọng tâm của nhóm mà cá thể đượcphân vào sẽ là nhỏ nhất và khoảng cách tới trọng tâm của nhóm còn lại là lớn nhất.Bài toán trên tương đương với việc tìm tổ hợp tuyến tính của các biến tỷ số tài

chính doanh nghiệp sao cho phương sai nội bộ nhóm là nhỏ nhất và phương sai giữa

2 nhóm là lớn nhất

Cơ sở lý thuyết của mô hình EDF Mô hình EDF (Expected Default

Frequency – Xác suất phá sản kỳ vọng) dựa trên ý tưởng giá trị thị trường của vốn

cổ phần (E) được xem như là một quyền chọn mua tổng tài sản doanh nghiệp (V) ởthời điểm t với giá thực hiện là tổng nợ đáo hạn (D) tại thời điểm này t + T Hay nóicách khác, các cổ đông nắm giữ vốn cổ phần thì được xem như đang nắm giữ quyềnchọn mua toàn bộ tài sản doanh nghiệp bằng cách thoả mãn nhu cầu của chủ nợ (tứcthanh toán các khoản nợ đáo hạn ở thời điểm đáo hạn t + T) để tiếp tục sở hữunhững tài sản này Vì thế có thể xem vốn cổ phân như quyền chọn mua tài sản cơ sở

là tổng tài sản của doanh nghiệp và giá thực hiện là tổng giá trị các khoản nợ đếnhạn

2) Các biến chính :

Mục đích của chuyên đề là xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng dựa trên các

tỷ số tài chính của các doanh nghiệp vì thế các biến chính dùng trong chuyên đề làcác tỷ số tài chính được tính toán dựa trên các số liệu báo cáo tài chính của cácdoanh nghiệp cho năm tài chính kết thúc ngày 31/12/2011 Các tỷ số tài chínhthường dùng gồm 6 nhóm cơ bản : nhóm tỷ số khả năng thanh toán , nhóm tỷ sốhoạt động , nhóm tỷ số đòn bẩy, nhóm tỷ số sinh lợi , nhòm tỷ số giá thị trường , vànhóm quy mô của doanh nghiệp Ngoài ra do phải xây dựng mô hình xếp hạng tíndụng cho 3 ngành kinh tế khác nhau nên trong mỗi ngành sẽ có phân tích bổ sungmột số tỷ số tài chính đặc thù

Bảng 3.3.1 : Tên gọi và cách tính các biến số sử dụng trong chuyên đề

2 X12 (Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho)/Nợ ngắn hạn Thanh toán

vii

10 X31 Tổng nợ/Tổng tài sản Đòn bẩy

21 X48 Chi phí quản lý doanh nghiệp/Doanh thu thuần Khả năng sinh lợi

24 X53 Giá trị sổ sách/giá trị thị trường mỗi cổ phần Tỷ số giá thị trường

3) Kết quả ước lượng hàm phân biệt

3.1) Ngành Bất động sản – Xây dựng Canonical

Discriminant

Function Coefficients

Function1X25

X32X53X62X73 (Constant)

.274-.857-.231.3284.867-7.933Unstandardized coefficients

Z = 0.274X25 – 0.857X32 – 0.231X53 + 0.328X62 + 4.867X73 – 7.933

9

Bảng 4.2.4d : Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm (ngành Bất động sản – xây dựng)

3.2) Ngành Tài chính – Bảo hiểm

Canonical Discriminant Function Coefficients

Unstandardized coefficients

Z = 3.329X31 – 8.801X42 + 0.374X53 – 2.627

Bảng 4.3.4a Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm (ngành Tài chính – Bảo hiểm)

X42X53 (Constant)

3.329-8.801.374-2.627

10

3.3) Ngành ngân hàng

Bảng 4.4a các biến số dùng để xếp hạng ngân hàng

Kết quả ước lượng hàm phân biệt :

Bảng 4.4.2a Hệ số của các biến độc lập trong mô hình phân tích phân biệt Canonical Discriminant Function Coefficients

Unstandardized coefficients

Z = 1.421X3 + 15.615X9 – 18.943X16 + 0.273

Bảng 4.4.4a Điểm cắt tối ưu giữa các nhóm (ngành ngân hàng)

Function1X3

X9X16 (Constant)

1.42115.615-18.943.273

 Kết quả xếp hạng

Bảng 4.2.4e : Kết quả xếp hạng ngành bất động sản – xây dựng

STT Mã doanhnghiệp Giá trịZ hạngXếp

Bảng 4.3.4b Kết quả xếp hạng trong ngành tài chính –bảo hiểm

4) Đề xuất và ứng dụng trong thực tiễn

Trong những năm qua, mặc dù thị trường chứng khoán đã được hình thành

và phát triển nhưng có thể thấy thị trường này chưa thực hiện đúng chức năng của

nó, đó là kênh huy động vốn dài hạn cho doanh nghiệp Những nhà đầu tư tham giatrên thị trường vốn chỉ đầu tư lướt sóng cổ phiếu và hầu như không quan tâm đếnkênh trái phiếu doanh nghiệp Trong khi tại các nước phát triển, doanh nghiệp chủyếu huy động vốn từ phát hành cổ phiếu và trái phiếu thì tại Việt Nam, việc huyđộng vốn lại dựa hầu hết vào kênh vay ngân hàng mà đáng lẽ ra doanh nghiệp chỉnên vay ngắn hạn thông qua kênh ngân hàng Thực tế đó đã làm cho nhiều doanhnghiệp làm vào tình trạng khó khăn hiện nay Vì quá phụ thuộc vào ngân hàng nênkhi tình hình kinh tế gặp khó khăn, với chính sách tiền tệ thắt chặt để kiềm chế lạmphát thì doanh nghiệp lại càng gặp nhiều khó khăn hơn nữa Hơn nữa, các doanhnghiệp hầu hết chỉ vay được kỳ hạn ngắn tại ngân hàng nhưng buộc phải tài trợ chocác dự án trung dài hạn nên bị mất cân đối khả năng chi trả và càng làm cho tìnhhình trầm trọng hơn Về phía ngân hàng, do áp lực phải cung ứng phần lớn vốn chodoanh nghiệp nên phải đẩy mạnh huy động vốn và điều này đã làm phát sinh tình

trạng vượt trần lãi suất huy động, huy động kỳ hạn rất ngắn (ngày , tuần , …) làmcho thanh khoản ngân hàng gặp căng thẳng Đứng trước thực trạng đó, để giải quyếtnhững khó khăn cho doanh nghiệp, ngân hàng, và cả nền kinh tế cần đặt ra giảipháp sao cho doanh nghiệp cần vốn đầu tư dài hạn thì có thể vay dễ dàng trên thịtrường vốn như phát hành cổ phiếu, trái phiếu và khi cần vốn để tài trợ các nhu cầungắn hạn như bổ sung vốn kinh doanh thì doanh nghiệp vay từ ngân hàng Và đểgiải quyết được vấn đề trên, chuyên đề xin đề xuất phương án phát triển thị trườngtrái phiếu doanh nghiệp mà trọng tâm đó là phải hình thành một tổ chức xếp hạngtín dụng có uy tín với những phương pháp xếp hạng tín dụng khoa học và có độ tincậy cao Từ đó, khi có kết quả xếp hạng tín dụng, nhà đầu tư sẽ dễ dàng tham giavào thị trường trái phiếu doanh nghiệp và xem đây như một kênh đầu tư với thunhập ổn định, ít rủi ro (so với cổ phiếu) Và khi đã huy động vốn dễ dàng hơn bằngkênh trái phiếu thì các doanh nghiệp sẽ không còn phụ thuộc vào việc vay ngânhàng nữa Khi đã giảm các khoản vay tại ngân hàng thì các ngân hàng cũng khôngcòn áp lực lớn phải huy động vốn trong dân nữa và từ đó lãi suất huy động giảm vàngười dân với lượng vốn nhàn rỗi sẽ tìm đến các kênh đầu tư hấp dẫn hơn, chẳnghạng như cổ phiếu, trái phiếu doanh nghiệp Và khi đã tạo được vòng lặp này nhữngvấn đề khó khăn hiện tại của nền kinh tế sẽ được tháo bỏ và thúc đẩy kinh tế pháttriển theo hướng an toàn và bền vững hơn.

Có thể thấy một thị trường trái phiếu phát triển sẽ đem lại rất nhiều lợi íchcho nên kinh tế Khi đó , doanh nghiệp sẽ vay được vốn rẻ hơn vì không phải thôngqua trung gian ngân hàng, không bị giới hạn bởi tài sản đảm bảo và vốn vay ổnđịnh, lâu dài hơn Về phía ngân hàng, áp lực cung vốn không còn nên sẽ giảm việchuy động vốn và tuân thủ các quy định về trần lãi suất, an toàn thanh khoản Vềphía nhà đầu tư, họ có thêm một kênh đầu tư mới an toàn (vì đã được tổ chức xếphạng tín dụng đánh giá rủi ro) và không bị ràng buộc bởi trần lãi suất huy động

Và để đạt được các kết quả như kỳ vọng ở trên thì cần phải đề ra các biệnpháp cụ thể như sau :

 Thành lập tổ chức xếp hạng tín dụng độc lập Tổ chức này sẽ thu thập dữ liệutài chính của cua doanh nghiệp, dữ liệu về tình hình kinh doanh của ngành,

15

dữ liệu về lịch sử trả nợ của doanh nghiệp ,… để đánh giá rủi ro và xếp hạngcho doanh nghiệp bằng những mô hình xếp hạng tín dụng khách quan vàkhoa học.

 Quy định việc doanh nghiệp muốn phát hành trái phiếu phải có kết quả kinhdoanh có lãi trong 3 năm gần nhất , có kết quả xếp hạng của tổ chức xếphạng tín dụng độc lập trên Đề xuất nên áp dụng thí điểm đối với các doanhnghiệp có xếp hạng tốt (từ hạng “A” trở lên) trước và nới lỏng dần theo thờigian Như vậy sẽ tạo được sự tin cậy và dễ dàng thu hút vốn ở thời điểm banđầu trong lộ trình phát triển thì trường trái phiếu doanh nghiệp

 Quy định mệnh giá trái phiếu bắt buộc là 100 000 đồng và lô nhỏ nhất đượcgiao dịch là 10 trái phiếu để tăng tính thanh khoản cho trái phiếu và dễ dàngthu hút vốn từ những nhà đầu tư nhỏ, những người gửi tiết kiệm

 Đưa công cụ phái sinh vào thị trường tài chính, cụ thể là hợp đồng hoán đổirủi ro tín dụng (Credit Default Swap – CDS) Đây là loại hợp đồng phái sinhtrên tài sản cơ sở là các loại trái phiếu do doanh nghiệp hoặc chính phủ pháthành Các trái chủ khi mua hợp đồng CDS sẽ trả cho người bán một khoảnphí hàng năm , gọi là CDS – Spread để đổi lại khi doanh nghiệp (hoặc chínhphủ) phát hành trái phiếu đó mất khả năng chi trả thì người bán sẽ thanh toánphần thiệt hại cho các trái chủ trong thời gian hiệu lực của hợp đồng CDS.Đây sẽ là một công cụ phòng ngừa rủi ro rất tốt và sẽ thu hút các nhà đầu tưtham gia thị trường trái phiếu doanh nghiệp nhiều hơn và với hợp đồng CDSkhông ghi danh sẽ được chuyển nhượng trên thị trường chứng khoán tạo ramột kênh đầu tư mới hấp dẫn các nhà đầu tư Để tránh tình trạng đã xảy ratrong khủng hoảng tài chính Mỹ 2008 thì cần phải đặt ra các ràng buộc đốivới hợp đồng CDS này, đó là :

Nhà nước sẽ quản lý cơ quan phát hành CDS

CDS đối với một trái phiếu của một doanh nghiệp chỉ được phát hành một lần và chỉ những nhà đầu tư mua trái phiếu lần đầu mới được

quyền mua CDS tương ứng Ở thời điểm phát hành CDS, giá trị của các CDS

mà một trái chủ mua không vượt quá giá trị trái phiếu mà người đó nắm giử

o Hướng phát triển của đề tài

Do hạn chế trong việc thu thập số liệu nên đề tài chỉ hoàn thành xếp hạng tíndụng cho 3 ngành nên trong thời gian tới hướng phát triển của đề tà đó là việc mởrộng mẫu dữ liệu để phân tích bao gồm mở rộng về số doanh nghiệp , số biến độclập (đặc biệc là các biến như hệ số an toàn vốn CAR , tỷ lệ dự trữ , đối với ngânhàng ; lịch sử trả nợ đối với doanh nghiệp , …) và một hướng phát triển khác đó làviệc vận dụng những mô hình toán học mới trong xếp hạng tín dụng như mô hìnhmạng nơron nhằm củng cố và phát triển cơ sở khoa học để áp dụng trong thực tếđược chính xác và khách quan

Lời nói đầu

Trong những năm gần đây, xếp hạng tín dụng dần trở nên phổ biến ở ViệtNam Khi thị trường chứng khoán Việt Nam đang dần hoàn thiện cả về chất và vềlượng thì việc hình thành một tổ chức xếp hạng tín dụng là cần thiết đối với nhà đầu

tư , các tổ chức tín dụng và cơ quan quản lý nhà nước Để đạt được mục tiêu đó cần

có những công trình nghiên cứu khoa học nhằm đưa ra các phương thức, mô hìnhxếp hạng với độ tin cậy cao nhằm phân loại chính xác nhất giữa doanh nghiệp cóchất lượng tín dụng tốt và một doanh nghiệp có chất lượng tín dụng xấu Chính vìvậy, bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích góp phần vào việc xâydựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp tại Việt Nam dựa trênhướng tiếp cận của mô hình phân tích phân biệt và có phân biệt yếu tố ngành Và từ

đó, chuyên đề đặt ra giải pháp để xuất để ứng dụng mô hình trong thực tiễn nhằmgiải quyết vấn đề khó khăn về vốn cho các doanh nghiệp tại Việt Nam

1 Giới thiệu

Hiện nay, khi kinh tế càng phát triển thì các mối quan hệ tín dụng càng phứctạp và đòi hỏi các tổ chức tín dụng cũng như các nhà đầu tư phải thận trọng trongviệc ra quyết định cấp tín dụng cũng như việc đầu tư vốn vào các doanh nghiệp.Làm thế nào để phân biệt một doanh nghiệp hoạt động tốt , tình hình tài chính lànhmạnh với một doanh nghiệp có nguy cơ phá sản? Đó luôn là một câu hỏi làm đauđầu rất nhiều nhà nghiên cứu khi mà tình hình kinh tế thế giới còn diễn biến kháphức tạp và nhiều yếu tố khó có thể lường trước được Ngay cả chính phủ một quốcgia cũng có khả năng lâm vào phá sản thì việc một doanh nghiệp lâm vào tình trạngphá sản cũng không phải là bất thường Tuy nhiên vấn đề đặt ra là làm sao có thểđưa ra các cảnh báo đối với nhà đầu tư , tổ chức tín dụng về những doanh nghiệp cókhả năng phá sản cao để họ có thể cân nhắc hơn trong các quyết định của mình.Chuyên đề này được thực hiện nhằm cung cấp một mô hình định lượng có khả năngphân biệt chính xác giữa những doanh nghiệp có tình hình tài chính vững mạnh vànhững doanh nghiệp có nguy cơ phá sản Và từ đó , chuyên đề cũng đưa ra các tiêuchí xếp hạng phù hợp với các doanh nghiệp ở Việt Nam và phù hợp với tình hìnhkinh tế trong nước để từ đó giúp các nhà đầu tư , các tổ chức tín dụng , cũng như cơ

18

quan quản lý nhà nước có cái nhìn khách quan về chất lượng tín dụng của cácdoanh nghiệp và đưa ra các định hướng đúng đắn hơn cho việc đầu tư , việc cấp tíndụng cũng như việc đưa ra các quyết sách vĩ mô nhằm thúc đẩy sự phát triển củanền kinh tế Từ đó chuyên đề sẽ đề ra các giải pháp cụ thể nhằm giải quyết nhữngkhó khăn về vốn đối với doanh nghiệp, về thanh khoản trong hệ thống ngân hàng.

2 Tổng quan các nghiên cứu trước

đây

Trước đây, các nhà nghiên cứu về kinh tế tài chính trên thế giới đã đưa rahàng loạt công trình nghiên cứu về xếp hạng tín dụng Nhìn chung, bằng cácphương pháp tiếp cận khác nhau, các công trình này đều xoay quanh việc xây dựng

mô hình xếp hạng tín dụng dưa trên các dữ liệu là các tỷ số tài chính của doanhnghiệp trong quá khứ và từ đó đưa ra các kết luận về chất lượng tín dụng hay điểm

số tín nhiệm của các doanh nghiệp

Năm 1968, Edward I Altman lần đầu tiên sử dụng mô hình phân tích phânbiệt để dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Mỹ dựa trên bộ dữ liệucác tỷ số tài chính của 66 doanh nghiệp Mỹ trong thời gian 1946-1965 Mô hìnhnày phân biệt chính xác 95% doanh nghiệp phá sản với doanh nghiệp không bị phásản trong vòng 1 năm (tỷ lệ dự báo đúng đối với doanh nghiệp phá sản là 94% vàvới doanh nghiệp không phá sản là 97%) Mô hình này để xuất dùng 5 tỷ số tàichính để xác định khả năng phá sản của một doanh nghiệp như sau :

Z = 0.12X1 + 0.14X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5

Trong đó X1 = vốn luân chuyển/tổng tài sản

X2 = Lợi nhuận chưa phân phối/tổng tài sảnX3 = Lợi nhuận trước thuế và trước lãi vay/tổng tài sảnX4 = Giá trị thị trường của vốn cổ phần/Giá trị sổ sách của tổng nợX5 = Doanh thu/tổng tài sản

Nếu Z > 2.99 : doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, tình hình tài chínhlành mạnh

Nếu 1.81 < Z < 2.99 : doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo

Nếu Z < 1.81 : Doanh nghiệp có nguy cơ phá sản rất cao

Do có sự khác biệt khá lớn giá trị của biến X5 giữa các ngành nên về sau,dựa trên dữ liệu tài chính của hơn 700 công ty được S&P xếp hạng, Edward I.Altman đã phát triển mô hình điều chỉnh như sau :

Z’’ = 3.25 + 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4

Mô hình này cho kết quả rất tương đồng với kết quả xếp của S&P , được thểhiện trong bảng sau :

Bảng 2.0 : sự tương đồng giữa kết quả xếp hạng của S&P và chỉ số Z’’

Một nhóm các công trình nghiên cứu của Wilcox (1971) và Scott (1981) đãtiếp cận việc xác định xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp theo hướng khác Các tácgiả này để xuất ý tưởng một doanh nghiệp phá sản khi giá trị thị trường của tổng tàisản nhỏ hơn giá trị các khoản nợ đến hạn ở cùng thời điểm Dựa trên công trìnhnghiên cứu của R.C Merton (1974) và Black-Scholes (1973) , KMV (1993) đã đưa

ra phương pháp xác định xác suất phá sản kỳ vọng (EDF) Mô hình này xem vốn cổphần như một quyền chọn mua tổng tài sản của doanh nghiệp và từ đó tính toán xácsuất xảy ra phá sản

Ở Việt Nam, cũng đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về xếp hạngtín dụng Nhưng chủ yếu có 2 công trình lớn của 2 tác giả Nguyễn Trọng Hoà(2008) và Bùi Phúc Trung (2010) Cả hai tác giả này đều dựa trên hướng tiếp cận

từ mô hình phân tích phân biệt (DA) và Logit để xây dựng mô hình xếp hạng tíndụng đối với các doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tuy nhiên, 2 công trình trên chỉ xây dựng một mô hình chung cho các doanhnghiệp thuộc tất cả các ngành nghề và cũng chưa đưa ra tiêu chí xếp hạng cho các

tổ chức tín dụng như ngân hàng Rõ ràng có sự khác biệt về các tỷ số tài chính giữacác ngành với nhau nên chúng ta không thể áp dụng một mô hình chung cho toàn

bộ doanh nghiệp thuộc các ngành nghề khác nhau được Chẳng hạn, với 2 doanhnghiệp thuộc 2 ngành khác nhau và dĩ nhiên 2 ngành này có tỷ suất sinh lợi trên vốn

cổ phần (ROE) trung bình ngành không giống nhau Giả sử 2 doanh nghiệp này cócác tỷ số tài chính khác đều như nhau và doanh nghiệp A có ROE cao hơn trungbình ngành và doanh nghiệp B có ROE thấp hơn trung bình ngành nhưng ROE củadoanh nghiệp B lại cao hơn ROE của doanh nghiệp A Và vì vậy khi áp dụng một

mô hình chung sẽ gây ra sự so sánh khập khiểng, khi đó doanh nghiệp B lại đượcđánh giá cao hơn doanh nghiệp A.Vì thế chuyên đề này được thực hiện nhằm tiếpbước các công trình trên xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng có phân biệt cácyếu tố về ngành của các doanh nghiệp và xếp hạng đối với các ngân hàng

3 Phương pháp nghiên cứu

3.1 Mô tả mẫu và dữ liệu :

Mẫu sử dụng trong chuyên đề bao gồm 135 doanh nghiệp là các công ty cổphần đại chúng được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thuộc cácngành : Bất động sản – xây dựng, Tài chính – bảo hiểm , và Ngân hàng Dữ liệu đểthực hiện chuyên đề chính là các số liệu trong báo cáo tài chính cho năm tài chínhkết thúc ngày 31/12/2011 của các doanh nghiệp nói trên Các dữ liệu thô này đượctrích trong báo cáo tài chính năm 2011 của các doanh nghiệp tương ứng và được xử

lý bằng phần mềm excel nhằm tính toán các tỷ số tài chính cần thiết cho việc ápdụng các mô hình định lượng

3.2 Phương pháp nghiên cứu

Chuyên đề này thực hiện nghiên cứu theo phương pháp định lượng, phươngpháp mô hình hoá để giái quyết vấn đề nghiên cứu Với mục tiêu xây dựng mô hìnhxêp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán ViệtNam , chuyên đề sẽ sử dụng các mô hình sau :

Mô hình phân tích phân biệt (Discriminant Analysis – DA)

Mô hình EDF (Expected default frequency)

Phương pháp định lượng luôn được các tác giả sử dụng trong các nghiên cứutrước đây về xếp hạng tín dụng Trong đó hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng môhình phân tích phân biệt (DA) vì đây là mô hình toán học phân biệt một cách chínhxác nhất giữa doanh nghiệp có khả năng phá sản và doanh nghiệp nằm trong vùng

an toàn Mô hình này cũng được kiểm nghiệm trong thực tiễn ở một số nước như

Mỹ , Trung Quốc , Ấn Độ , … và được cho là có tính khả thi cao và kết quả cho rấtphù hợp với thực tiễn chất lượng tín dụng của các doanh nghiệp cũng như phù hợpvới các đánh giá của chuyên gia Vì vậy chuyên đề sẽ vận dụng ý tưởng của môhình này để xếp hạng tín dụng cho các doanh nghiệp tại thị trường Việt Nam và cóphân biệt yếu tố ngành Thêm vào đó chuyên đề cũng đưa vào áp dụng mô hìnhEDF vốn được hãng Moody’s KMV vận dụng khá thành công tại Mỹ để xếp hạngtín dụng cho các doanh nghiệp và so sánh kết quả với mô hình còn lại

3.2.1 Cơ sở lý thuyết của mô hình phân tích phân biệt (DA)

Mô hình phân tích phân biệt dựa trên ý tưởng rằng một doanh nghiệp với cácđặc trưng là các tỷ số tài chính được xem như một điểm (cá thể) trong không gianvec-tơ Vì thế toạ độ của các điểm này chính là các giá trị của các tỷ số tài chínhtương ứng Khi đó các doanh nghiệp có khả năng phá sản và các doanh nghiệpkhông có khả năng phá sản sẽ nằm ở hai nhóm phân biệt Khi một cá thể mới đượcphân vào một trong hai nhóm trên dựa trên tiêu chí khoảng cách tới trọng tâm củanhóm mà cá thể được phân vào sẽ là nhỏ nhất và khoảng cách tới trọng tâm củanhóm còn lại là lớn nhất Bài toán trên tương đương với việc tìm tổ hợp tuyến tínhcủa các biến tỷ số tài chính doanh nghiệp sao cho phương sai nội bộ nhóm là nhỏnhất và phương sai giữa 2 nhóm là lớn nhất Cụ thể , cở sở lý thuyết của mô hìnhphân tích phân biệt như sau:

Với một tổ hợp gồm n quan sát được phân thành 2 nhóm (có nguy cơ phá sản

và không có nguy cơ phá sản) Trong đó , nhóm D i có ni quan sát (i = 1,2) Trên mỗi quan sát ta xác định các giá trị X 1 ,X 2 ,…,X p là các tỷ số tài chính doanh nghiệp

Gọi y ijk là giá trị biến X k nhận được trên quan sát thứ j của nhóm D i (i = 1,2 ; j =

Khi đó X n, p là ma trận n dòng và p cột được thành lập từ bảng số liệu với

mọi biến đã quy tâm Ma trận Var-Covar của toàn bộ hệ được xác định nhưsau :

n

1

Ma trận Var-Covar tổng thể bằng tổng của ma trận Var-Covar nội và ma trận

Var-Covar ngoại nên : T = W + B

Với mỗi cá thể j thuộc nhóm D i ta lập tổ hợp tuyến tính của các biến đã quy

Như vậy , bài toán được đặt ra như sau : trong các tổ hợp tuyến tính của các

biến X 1 ,X 2 ,…,X p , tìm tổ hợp tuyến tính có phương sai ngoại lớn nhất và có phương

này tương đương với ý tưởng ban đầu của mô hình là tìm tổ hợp tuyến tính của cácbiến độc lập (là các tỷ số tài chính) sao khoảng cách từ một cá thể đến trọng tâmcủa nhóm chứa nó là nhỏ nhất và khoảng cách đến trọng tâm của nhóm còn lại làlớn nhất Các tổ hợp tuyến tính đó chính là hàm phân biệt Hàm phân biệt này đượcxác định với mục đích phân biệt chính xác một doanh nghiệp có nguy cơ phá sản vàmột doanh nghiệp không có nguy cơ phá sản.

Bài toán này tương đương với bài toán cực đại hàm Lagrange :

Véc-tơ riêng a ứng với giá trị riêng  lớn

Nếu có một cá thể mới có giá trị là y = (y 1 ,y 2 , , y p) thỉ ta sẽ sắp xếp cá thể

này vào nhóm i nếu :

min  gT T 1g

– 2gT T 1 y  ;1  t  2

Mô hình phân tích phân biệt được ứng dụng để phân biệt giữa doanh nghiệp

có khả năng phá sản và các doanh nghiệp không có khả năng phá sản dựa trên cácgiả định sau :

i) Số quan sát phải lớn sơn số biến động lập trong hàm phân biệt (n > p)

ii) Các biến độc lập phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn

iii) Ma trận hiệp phương sai là thuần nhất (tức hiệp phương sai giữa 2 biến bất

kỳ là không đổi giữa các nhóm)

iv) Giữa các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính

Hình 3.2.1 : Minh hoạ về hàm phân tích phân biệt.

3.2.2 Cơ sở lý thuyết của mô hình EDF

Mô hình EDF (Expected Default Frequency – Xác suất phá sản kỳ vọng) dựa trên ý tưởng giá trị thị trường của vốn cổ phần (E) được xem như là một quyền chọn

B

mua tổng tài sản doanh nghiệp (V) ở thời điểm t với giá thực hiện là tổng nợ đáohạn (D) tại thời điểm này t + T Hay nói cách khác, các cổ đông nắm giữ vốn cổphần thì được xem như đang nắm giữ quyền chọn mua toàn bộ tài sản doanh nghiệpbằng cách thoả mãn nhu cầu của chủ nợ (tức thanh toán các khoản nợ đáo hạn ởthời điểm đáo hạn t + T) để tiếp tục sở hữu những tài sản này Vì thế có thể xemvốn cổ phân như quyền chọn mua tài sản cơ sở là tổng tài sản của doanh nghiệp vàgiá thực hiện là tổng giá trị các khoản nợ đến hạn Theo công thức định giá quyềnchọn của Black-Scholes thì :

Trong đó : E là giá trị thị trường của vốn cổ phần ở thời điểm t (hiện tại)

V là giá trị thị trường của doanh nghiệp ở thời điểm t (hiện tại)

N là hàm mật độ tích luỹ của phân phối chuẩn

D là tổng giá trị các khoản nợ đáo hạn ở thời điểm t + T

T là thời gian đáo hạn của các khoản nợ D

r là tỷ suất sinh lợi trung bình của doanh nghiệp

V là độ lệch chuẩn trong giá trị thị trường của doanh nghiệpKhi đó xác suất phá sản được tính theo công thức :

Việc giải hệ phương trình trên đòi hỏi phải thực hiện các phép toán cao cấp phức tạp Tuy nhiên trong thực tế, việc giải hệ phương trình trên sẽ được thực hiệnnhanh chóng bằng phần mềm Excel với công cụ Solver.

Hình 3.2.2 : Minh hoạ về phương pháp EDF

3.3 Các biến chính sử dụng trong chuyên đề

3.3.1 Các tỷ số tài chính chung

Mục đích của chuyên đề là xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng dựa trên các

tỷ số tài chính của các doanh nghiệp vì thế các biến chính dùng trong chuyên đề làcác tỷ số tài chính được tính toán dựa trên các số liệu báo cáo tài chính của cácdoanh nghiệp cho năm tài chính kết thúc ngày 31/12/2011 Các tỷ số tài chínhthường dùng gồm 6 nhóm cơ bản : nhóm tỷ số khả năng thanh toán , nhóm tỷ sốhoạt động , nhóm tỷ số đòn bẩy, nhóm tỷ số sinh lợi , nhòm tỷ số giá thị trường , vànhóm quy mô của doanh nghiệp Ngoài ra do phải xây dựng mô hình xếp hạng tíndụng cho 3 ngành kinh tế khác nhau nên trong mỗi ngành sẽ có phân tích bổ sungmột số tỷ số tài chính đặc thù

Các tỷ số thông dụng và cách tính được tóm tắt trong bảng sau:

Bảng 3.3.1 : Tên gọi và cách tính các biến số sử dụng trong chuyên đề

2 X12 (Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho)/Nợ ngắn hạn Thanh toán

21 X48 Chi phí quản lý doanh nghiệp/Doanh thu thuần Khả năng sinh lợi

24 X53 Giá trị sổ sách/giá trị thị trường mỗi cổ phần Tỷ số giá thị trường

4 Nội dung và các kết quả nghiên

cứu

4.1 Tiêu chuẩn phân ngành và dấu hiệu xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp

4.1.1 Tiêu chuẩn phân ngành

Một doanh nghiệp đang hoạt động sản xuất kinh doanh sẽ phải đối diện với 2rủi ro chính, đó là : rủi ro kinh doanh và rủi ro tài chính Rủi ro kinh doanh bao gồmnhững rủi ro liên quan đến các biến động của lực cầu sản phầm , lượng cung nguyên, nhiên liệu đầu vào , giá cả trên thị trường Rủi ro tài chính bao gồm những rủi roliên quan đến biến động của lãi suất , tỷ giá , giá vàng , … Cả hai loại rủi ro này đềutiềm ẩn nguy cơ lớn dẫn đến việc doanh nghiệp phải phá sản Tuy nhiên , rủi rokinh doanh lại có sự khác biệt lớn giữa các ngành với nhau nên chuyền đề này thựchiện xếp hạng tín dụng doanh nghiệp có phân theo ngành, tức xem rủi ro kinhdoanh của các doanh nghiệp trong cùng ngành là như nhau để việc xếp hạng tíndụng trở nên thuyết phục hơn và có tính khoa học hơn Chuyên đề này thực hiệnxếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp trong các ngành : bất động sản – xâydựng, tài chính – bảo hiểm, và ngân hàng Việc phân ngành dựa trên tiêu chuẩndoanh thu Doanh thu của ngành chiếm tỷ trọng cao nhất trong cơ cấu doanh thu củadoanh nghiệp thì được xác định là ngành kinh doanh chính của doanh nghiệp

4.1.2 Dấu hiệu xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp

Để áp dụng phương pháp phân tích phân biệt vào việc xây dựng mô hình xếphạng tín dụng đối với doanh nghiệp cần phải xác định dấu hiệu phá sản của doanhnghiệp Nhưng việc xác định dấu hiệu một doanh nghiệp có khả năng phá sản nàyvẫn còn nhiều ý kiến khác nhau và trong từng hoàn cảnh cụ thể những nhà nghiêncứu cũng như những nhà làm luật sẽ sử dụng những dấu hiệu khác nhau sao chophù hợp với công việc của mình Tuy nhiên, ý kiến được nhiều người đồng tìnhnhất đó là một doanh nghiệp có khả năng phá sản khi doanh nghiệp đó có một trongcác dấu hiệu sau :

i) Vốn luân chuyển nhỏ hơn không

ii) Giá trị thị trường của doanh nghiệp nhỏ hơn tổng nợ phải trả

iii) Không có khả năng thực hiện các nghĩa vụ thanh toán đến hạn

Đối với dấu hiệu thứ nhất, vốn luân chuyển được xác định bằng công thức s:Vốn luân chuyển = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn.

Dựa trên công thức xác định vốn luân chuyển thì giá trị này cho thấy phầnchênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn.Trong điều kiện doanh nghiệp hoạtđộng bình thường , vốn luân chuyển có giá trị dương , tức là một phần nguồn vốndài hạn đang tài trợ cho tài sản ngắn hạn và vì vậy các tài sản ngắn hạn (có tínhthanh khoản cao hơn tài sản dài hạn) đủ để thanh toán các khoản nợ đến hạn, vàphục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh Trong trường hợp ngược lại , vốn luânchuyển bị âm , tức là một phần nguồn vốn ngắn hạn đang phải tài trợ cho các tài sảndài hạn , làm cho các tài sản ngắn hạn không đủ để thanh toán các khoản nợ đến hạn, từ đó doanh nghiệp sẽ dễ bị rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán và dẫn đếnnguy cơ phá sản Vì vậy vốn luân chuyển nhỏ hơn không có thể xem như là dấuhiệu để xác định doanh nghiệp có nguy cơ phá sản

Đối với dấu hiệu thứ hai, giá trị thị trường của doanh nghiệp được xác địnhbằng tổng giá trị các chứng khoán của doanh nghiệp đó Khi thị trường chứngkhoán hiệu quả, giá trị thị trường phản ánh toàn bộ thông tin liên quan đến doanhnghiệp Khi doanh nghiệp làm ăn hiệu quả , tình hình tài chính lành mạnh và cótriển vọng phát triển cao thì giá cổ phiếu của doanh nghiệp được định giá cao vàngược lại khi doanh nghiệp hoạt động không hiệu quả , tình hình tài chính khônglành mạnh, mất khả năng thanh toán , … thì cổ phiếu của doanh nghiệp bị định giáthấp Vì vậy có thể sử dụng giá trị thị trường của doanh nghiệp như là dấu hiệu đểxác định doanh nghiệp có khả năng phá sản hay không Thông thường giá trị thịtrường sẽ đóng vai trò như là tài sản đảm bảo cho các khoản vay của doanh nghiệpvới các bên đối tác Khi đó, các đối tác sẽ xem xét tài sản đảm bảo này (giá trị thịtrường của doanh nghiệp) để ra quyết định cấp tín dụng cho doanh nghiệp Vì thếkhi giá trị tài sản đảm bảo thấp hơn tổng giá trị các khoản vay hiện hữu thì các bênđối tác sẽ không tiếp tục cấp tín dụng cho doanh nghiệp , lúc này doanh nghiệp cókhả năng phá sản rất cao Bởi vì theo lý thuyết hành vi và lý thuyết trò chơi , mộtchủ thể luôn xem xét họ được gì và mất gì khi thực hiện hành vi Nếu hành vi mạnglại lới ích mà không có thiệt hại, chủ thể đó sẽ thực hiện và ngược lại, chủ thể sẽ

không thực hiện hành vi khi hành vi đó luôn mang lại thiệt hại mà không có lợi ích

gì Trong các trường hợp phổ biến , chủ thể sẽ thực hiện hành vi khi hành vi đómang lại lợi ích cao hơn các thiệt hại đi kèm theo và ngược lại Đây chính là trườnghợp được đề cập tới , một doanh nghiệp với các khoản vay có giá trị cao hơn giá trịthị trường của doanh nghiệp thì khi đó phần vốn tham gia của doanh nghiệp là rất íthoặc thậm chí không đáng kể thì doanh nghiệp có xu hướng thực hiện các dự án cómức độ rủi ro rất cao vì khi thực hiện thành công lợi ích của doanh nghiệp là rất lớn

và nếu ngược lại khi dự án thất bại , phần doanh nghiệp bị mất đi (thiệt hại) là rấtthấp hoặc không đáng kể Vì lợi ích ròng của doanh nghiệp lớn hơn không nêndoanh nghiệp sẽ thực hiện dự án có rủi ro cao Ngược lại khi giá trị thị trường caohơn các khoản vay, doanh nghiệp sẽ cẩn trọng trong quyết định đầu tư của mình vikhi có rủi ro xảy ra, chính doanh nghiệp là người gánh chịu thiệt hại nhiều nhất1.Nhìn chung khi giá trị thị trường thấp hơn tổng nợ hiện hữu, doanh nghiệp có khảnăng phá sản cao (do xu hướng thực hiện các dự án có mực độ rủi ro rất cao) nên cóthể sử dụng giá trị thị trường của doanh nghiệp như là dấu hiệu để xác định khảnăng phá sản của doanh nghiệp

Đối với dấu hiệu thứ ba, doanh nghiệp không đủ khả năng thanh toán cácnghĩa vụ nợ đến hạn hoặc chậm trễ trong việc thực hiện chứng tỏ tình hình tài chínhcủa doanh nghiệp đang lâm vào khó khăn, doanh nghiệp có khả năng phá sản cao

Trong ba dấu hiệu trên thì dấu hiệu thứ ba là khó có thể quan sát nhất vì khixảy ra các vụ kiện tụng hoặc các đối tác của doanh nghiệp thường xuyên phàn nàn

về tình hình trả nợ của doanh nghiệp thì khi đó mới có thể xác định được doanhnghiệp có khả năng phá sản Đối với dấu hiệu thứ nhất và thứ hai thì có thể quan sáttrực tiếp từ dữ liệu trên thị trường chứng khoán và từ báo cáo tài chính của doanhnghiệp Vì thế trong chuyên đề này , dấu hiệu được sử dùng để xác định một doanhnghiệp có khả năng phá sản là doanh nghiệp đó có một trong hai dấu hiệu sau

i) Vốn luân chuyển nhỏ hơn không

ii) Giá trị thị trường của doanh nghiệp nhỏ hơn tổng giá trị các khoản nợ

1 Trích từ “Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với doanh nghiệp Việt Nam trong nền kinh tế chuyển đổi” (Nguyễn Trọng Hoà , 2008) và “Ứng dụng phương pháp thống kê xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng tín dụng” (Bùi Phúc Trung , 2010)