(Luận văn) tác động của nhân tố kiệt quệ đối với tỉ suất sinh lợi của các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán việt nam , luận văn thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM t to ng ))(( hi ep w n NGUYỄN TRIỀU ĐÔNG lo ad ju y th yi pl n ua al TÁC ĐỘNG CỦA NHÂN TỐ KIỆT QUỆ ĐỐI VỚI TỈ SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC CỔ PHIẾU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM n va ll fu oi m at nh z Chuyên ngành : Tài – Ngân hàng z ht vb Mã số : 60340201 k jm om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n a Lu HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : GS TS TRẦN NGỌC THƠ n va y te re TP Hồ Chí Minh – Năm 2013 t to ng LỜI CAM ĐOAN hi ep Tôi xin cam đoan luận văn cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn GS.TS Trần Ngọc Thơ Những nội dung số liệu trình bày luận văn trung thực khách quan, tác giả thu nhập từ nhiều nguồn khác Ngồi ra, luận văn cịn sử dụng số trích dẫn tác giả, nhà nghiên cứu khác, thích rõ phần tài liệu tham khảo Sau cùng, luận văn chưa công bố cơng trình khoa học w n lo ad ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to ng LỜI CẢM ƠN hi ep Tôi xin chân thành cảm ơn : w GS.TS Trần Ngọc Thơ, người trực tiếp hướng dẫn cho với tinh thần trách nhiệm, tận tình, chu tơi hồn thành luận văn theo tiêu chuẩn thời gian quy định n lo ad y th ju Cùng thầy cơ, học viên khóa lớp cao học Tài doanh nghiệp có hỗ trợ, hướng dẫn tư liệu, liệu gặp phải khó khăn q trình nghiên cứu yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to ng MỤC LỤC CHI TIẾT hi ep w DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT n lo ad DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ PHẦN MỞ ĐẦU yi ju y th DANH MỤC BẢNG BIỂU pl Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa khoa học, thực tiễn 1.6 Hạn chế đề tài 1.7 Kết cấu luận văn n ua n va ll fu oi m at nh SƠ LƯỢC CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA NHÂN z al 1.1 z NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO PHÁ SẢN LÊN TỈ jm ht vb TỐ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ TỈ SUẤT SINH LỢI CỦA CỔ PHIẾU k SUẤT SINH LỢI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT 18 gm 3.1 Thiết kế nghiên cứu 18 l.c om 3.1.1 Dữ liệu nghiên cứu 18 3.1.2 Phương pháp nghiên cứu 21 a Lu Tính tốn xác suất phá sản theo điểm số O Ohlson (1980) 21 3.1.2.2 Xây dựng danh mục 22 3.1.2.3 Mơ hình nhân tố Fama-French hồi quy theo chuỗi thời gian 26 3.1.2.4 Hồi quy chéo Fama-Macbeth 27 3.1.2.5 Hồi quy theo liệu bảng 29 n 3.1.2.1 n va y te re th 3.1.2.5.1 Mơ hình hồi quy theo ảnh hưởng cố định 29 t to ng 3.1.2.5.2 Mơ hình hồi quy theo ảnh hưởng ngẫu nhiên 30 hi ep 3.2 Kết nghiên cứu 31 3.2.1 Mô tả thống kê đặc tính mẫu nghiên cứu 31 w n 3.2.2 Tỉ suất sinh lợi danh mục 34 lo ad 3.2.3 Hồi quy theo chuỗi thời gian 36 y th 3.2.4 Hồi quy chéo Fama-Macbeth 38 ju 3.2.5 Hồi quy theo liệu bảng 39 Hồi quy theo mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên 41 ua al KẾT LUẬN 42 n ll fu Phụ lục va Tài liệu tham khảo n Hồi quy theo mơ hình ảnh hưởng cố định 39 pl 3.2.5.2 yi 3.2.5.1 oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to ng DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT hi ep w mơ hình định giá tài sản vốn n CAPM : lo ad DIP : y th tổng giá trị doanh nghiệp ju TEV : nợ bị sở hữu yi lợi nhuận trước thuế, lãi khấu hao EBIT : lợi nhuận trước thuế DCF : phương pháp khấu hao dòng tiền BE : giá trị sổ sách cổ phiếu ME : giá trị thị trường cổ phiếu FEM : mơ hình ảnh hưởng cố định ECM : mơ hình thành phần sai số GLS : phương pháp ước lượng bình phương nhỏ tổng quát SMB : chênh lệch tỉ suất sinh lợi nhân tố quy mô HML : chênh lệch tỉ suất sinh lợi nhân tố giá trị sổ sách giá trị thị trường POscore: xác suất phá sản tính theo điểm số O P/E : tỉ số giá thị trường thu nhập cổ phiếu pl EBITDA : n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu LO, MO, HO : xác suất phá sản thấp, trung bình, cao n va LBM, MBM, HBM : tỉ số giá trị sổ sách giá trị thị trường thấp, trung bình, cao y te re th t to ng DANH MỤC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ hi ep Hình 2.1 Biểu đồ tỉ suất sinh lợi công ty theo hai biến BE/ME O-score 10 Hình 2.2 Tác động sức mạnh thương lượng (lợi cổ đông) xác suất vỡ nợ 15 Hình 3.3 Phân tách doanh nghiệp theo xác suất phá sản 23 Hình 3.4 Phân tách doanh nghiệp theo tỉ số BE/ME 24 Hình 3.5 Phân tách doanh nghiệp theo quy mô 24 Hình 3.6 Sơ đồ phân chia danh mục 25 w n lo ad ju y th yi pl ua al DANH MỤC BẢNG BIỂU n Bảng 3.1 Các biến số sử dụng nghiên cứu nguồn thu thập 20 Bảng 3.2 Cách thức xếp hạng phân chia nhân tố 22 Bảng 3.3 Số lượng cơng ty trung bình danh mục 26 Bảng 3.4 Mô tả thống kê biến theo năm 32 Bảng 3.5 Giá trị trung bình biến theo danh mục 33 Bảng 3.6 Tỉ suất sinh lợi trung bình danh mục theo tháng 35 Bảng 3.7 Kết hồi quy theo chuỗi thời gian 37 Bảng 3.8 Kết hồi quy chéo 38 Bảng 3.9 Hệ số hồi quy trị thống kê t phương trình hồi quy chéo theo năm 39 Bảng 3.10 Kết hồi quy theo mơ hình ảnh hưởng cố định 40 Bảng 3.11 Kết hồi quy theo mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên 41 n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th t to ng PHẦN MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài hi ep w n lo ad Một điều dễ nhận thấy nghiên cứu kiệt quệ tài phá sản cịn ju y th mẻ Việt Nam năm gần Hiện tượng doanh nghiệp phá sản hàng loạt hai năm qua hệ tất yếu từ khủng hoảng tài giới yi pl thích ứng trước bối cảnh khắc nghiệt kinh tế Việt al ua Nam.Theo báo cáo Kế hoạch đầu tư, quý năm 2013, nước có n tới 15.839 doanh nghiệp ngừng hoạt động hay phá sản, cao so với 15.707 doanh va n nghiệp đăng ký thành lập Trước đó, phịng Thương mại Cơng nghiệp Việt fu ll Nam (VCCI) công bố số doanh nghiệp phá sản năm 2012 đạt kỷ lục với m oi 58.128 doanh nghiệp, vượt xa năm trước Có thể nói doanh nghiệp Việt at nh Nam chưa thật chuẩn bị tốt để đối mặt với rủi ro tài mà khủng hoảng z đem lại Tỉ trọng nợ vốn chủ sở hữu cao, cộng thêm cácnguồn tài trợ bị giới z vb hạn, khiến cho doanh nghiệp trở nên khó khăn dịng tiền thu ngày k jm ht ít, từ cho thấy việc phá sản kết dự đốn gm Có hai lý khiến tơi theo đuổi nghiên cứu kiệt quệ tài phá sản om l.c Thứ nhất, giống quan điểm số nhà kinh tế học, tơi nhìn nhận phá sản a Lu chọn lọc cần thiết kinh tế thị trường Phá sản xảy n doanh nghiệp mà không lệ thuộc vào quy mô doanh nghiệp Nguyên nhân va n kiệt quệ tài phá sản thay đổi tùy theo cấu trúc doanh nghiệp th Việt Nam có ứng phó điều chỉnh hợp lý nhằm tái cấu trúc cách triệt y kiệt quệ tài bước khởi đầu quan trọng để giúp doanh nghiệp te re điều kiện kinh tế quốc gia Vì thế, hiểu chế đặc tính t to ng để, vượt qua khó khăn tài chính, đưa doanh nghiệp trở thời kỳ “khỏe hi ep mạnh” ban đầu w n Thứ hai, nguồn vốn bổ sung vào cơng ty gặp vấn đề tài đáng lo ad quan tâm Thị trường trái phiếu cấp thấp nhà đầu tư “xác chết” ju y th khái niệm quen thuộc nước phát triển, Việt Nam mức độ khoản kém, nói khơng có.Tạo dựng thị trường yi pl mang đến hai hiệu tích cực Một tạo thêm kênh hấp dẫn cho al ua nhà đầu tư, khiến luồng vốn lưu thông kinh tế thêm động.Hai n giúp cho công ty tình trạng kiệt quệ tài có thêm nhiều phương án va n tài trợ, từ phục hồi vượt qua giai đoạn khủng hoảng ll fu m oi Thiết nghĩ, để đạt hai vấn đề tơi nêu cần nhiều nghiên at nh cứu sau Bài luận văn khởi đầu, giúp có z nhìn khái quát tượng kiệt quệ tài phá sản tác động đối z Mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu k 1.2 jm ht vb với giá trị doanh nghiệp gm om l.c Thông qua nghiên cứu, mục tiêu muốn trả lời câu hỏi sau : a Lu • Tìm hiểu rõ phương pháp đo lường nhân tố kiệt quệ tài n nghiên cứu học thuật trước đây, ưu khuyết điểm phương pháp n va ?! Cách tiếp cận đem lại độ xác cao ?! y te re th Trái phiếu cấp thấp (junk bond) trái phiếu có lãi suất cao mức xếp hạng tín dụng (credit rating) thấp Nhà đầu tư xác chết (vulture investors) t to ng • Tìm hiểu đặc tính rủi ro kiệt quệ tài Rủi ro kiệt quệ có phải rủi ro hi ep hệ thống số nghiên cứu trước ?! w • n Rủi ro kiệt quệ có định giá thị trường ? Có khả thị trường lo ad bỏ qua nhân tố Có nhân tố rủi ro kiệt quệ biến số bị bỏ sót mô Đối tượng, phạm vi nghiên cứu yi 1.3 ju y th hình định giá CAPM phiên mở rộng pl al ua Đối tượng nghiên cứu doanh nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán n Việt Nam, phạm vi nghiên cứu giới hạn vấn đề kiệt quệ tài tỉ suất n va sinh lợi chứng khoán oi m Phương pháp nghiên cứu ll fu 1.4 nh at Sử dụng phương pháp mô tả thống kê, phân tích số liệu, mơ hình đo lường nhân tố z kiệt quệ Ohlson, mơ hình hồi quy đa biến theo chuỗi thời gian (mơ hình nhân tố z k jm nhân tố kiệt quệ tỉ suất sinh lợi cổ phiếu ht vb Fama-French) hồi quy chéo Fama-Macbeth… nhằm thể rõ tác động Ý nghĩa khoa học, thực tiễn om l.c Ý nghĩa khoa học gm 1.5 a Lu Bài nghiên cứu hệ thống lại kiến thức mối quan hệ kiệt quệ tài n tỉ suất sinh lợi cổ phiếu thông qua nghiên cứu học thuật tiếng giới va n nhằm mục tiêu giúp người đọc tiếp cận cách xác tác động rủi ro kiệt y te re quệ tài doanh nghiệp th Các phiên mở rộng CAPM kể đến mơ hình kinh doanh chênh lệch giá APT mơ hình nhân tố Fama – French Trong nghiên cứu tác giả ứng dụng mô hình nhân tố Fama-French 58 t to ng 5.1.3 Mơ hình dự báo theo điểm số Olson (1980) hi ep Ohlson (1980) phê phán giả định hạn chế mơ hình phân tích biệt số kết w kỹ thuật này, điểm số lưỡng phân thật chẳng nói lên điều xác n lo suất vỡ nợ Để giảm nhẹ vấn đề này, ông giới thiệu kỹ thuật kinh tế lượng ad dựa mơ hình logit Tương tự phân tích biệt số, kỹ thuật đặt tỉ trọng cho y th ju biến độc lập để tổng hợp số điểm Tuy nhiên, không giống phân tích biệt số, ước yi lượng xác suất vỡ nợ cho công ty mẫu pl ua al Phương pháp logit hợp tác động phi tuyến tính sử dụng hàm phân phối tích n n va lũy logistic (logistic cumulative distribution function) để tối đa hóa xác suất vỡ nợ ll fu cơng ty kiệt quệ xác suất không khánh kiệt công ty khoẻ mạnh mẫu oi m nghiên cứu ( …… ) (3.2) at = nh F(z) = z z jm ht vb Với Z kết hợp tuyến tính biến độc lập, w0 số, wi hệ số, xi k om l.c áp dụng để ước tính hệ số gm biến độc lập Phương pháp cực đại hóa hàm khả (maximum likelihood) a Lu Ngoài ra, Ohlson sử dụng liệu cải tiến lấy từ báo cáo tài n năm chứa đựng thông tin ngày công bố cho phép so sánh công ty vỡ nợ va n trước hay sau ngày công bố Mẫu cuối bao gồm 105 công ty công nghiệp phá th Ohlson lựa chọn nhân tố dự đoán dựa tần suất xuất nghiên cứu hàn y nghiệp lựa chọn từ COMPUSTAT Tương tự nhà nghiên cứu trước đây, te re sản giai đoạn từ 1970 đến 1976 Mẫu không phá sản gồm 2058 công ty công 59 t to ng lâm, nhận diện nhân tố mang ý nghĩa thống kê để xác định xác suất vỡ nợ hi ep vòng năm : w n ƒ lo Thước đo cấu trúc tài ad ƒ Kích cỡ cơng ty Thước đo tình hình hoạt động ƒ Thước đo tính khoản thời ju y th ƒ yi pl Cuối cùng, ông ước lượng hệ số tính tốn điểm số Odự đốn vỡ nợ năm al 28 ua với biến độc lập sử dụng, số chúng biến giả Sử dụng biến n định tính lợi khác mơ hình logit so với mơ hình phân tích biệt số Điểm va n số O xác định theo hàm số sau : ll fu m oi O-score = -1.32 – 0.407log (tổng tài sản) + 6.03 ( ổ ) - 1.43 ( ả ố â ể ổ ả ) at nh ổ ợ ắ ắ ) - 1.72 (1 Tổng nợ > tổng tài sản; ngược lại) ậ ) – 1.83 ( ả ỹ (∗) độ ổ ợ ) om + 0.285 (1 thua lỗ ròng năm gần nhất, ngược lại) l.c gm ổ ò k - 2.73 ( jm ht vb ả z ợ z + 0.076 ( n a Lu ợ ậ ò ò ỳ ợ ỳ | |ợ ậ ậ ò ò ỳ ỳ | ) (3.3) n ợ ậ va - 0.521 (| y te re Đây mơ hình 1, có độ xác cao mơ hình Ohlson thử nghiệm khả dự đốn mơ hình Mơ hình dự đốn vỡ nợ vịng năm, mơ hình dự đốn vỡ nợ vịng năm Mơ hình dự đốn vỡ nợ vòng năm th 28 60 t to ng Điểm số O lớn, rủi ro vỡ nợ cao Ohlson tìm thấy điểm gãy 0.038 tối thiểu hi ep hóa tổng sai lầm loại loại mẫu nghiên cứu Sai lầm loại xảy điểm số O thấp điểm gãy doanh nghiệp phá sản Nếu điểm số O lớn w n điểm gãy doanh nghiệp không phá sản sai lầm loại Ohlson báo lo ad cáo kích cỡ cơng ty nhân tố dự báo quan trọng kiệt ju y th quệ tài Tuy vậy, so sánh khả dự đốn xác mơ hình logit với mơ hình phân tích biệt số mẫu cho thấy kết cải thiện khiêm tốn yi pl Ohlson phát biểu “Phân tích logit khơng phải phương pháp kinh tế lượng ua al thiết kế để tìm đường biên tối ưu 29, đánh đổi sai lầm loại sai lầm loại n Điều ngược lại với mơ hình biệt số vốn thỏa mãn điều kiện giả n va định thích hợp” ll fu m oi Ohlson (1980) nghi ngại lựa chọn tỉ số kế tốn khác cải thiện nh at hàm khả Tuy nhiên, ông đề xuất thử nghiệm thơng tin phi kế tốn giá cổ z phiếu hay độ biến động hy vọng đem đến hữu dụng cao nghiên cứu z Các mơ hình dựa thơng số thị trường gm 5.2 k jm ht vb tương lai om l.c Dù mơ hình dựa số sách kế toán sử dụng rộng rãi nghiên cứu thực nghiệm, chúng cho thấy nhiều hạn chế nghiêm trọng, đặc biệt việc a Lu đo lường rõ ràng rủi ro kiệt quệ Mô hình dựa thơng tin thị trường vượt qua n trở ngại để ước lượng rủi ro kiệt quệ kiết hợp cấu trúc nợ công ty va n giá thị trường tài sản Giả định tảng giá thi trường phải chứa đựng tất Optimal frontier th 29 y giới thiệu năm 1974 Merton, từ có mắt mơ hình te re thơng tin liên quan nhằm tính tốn xác suất vỡ nợ Mơ hình dựa thị trường 61 t to ng KMV CreditMetrics mang tính thương mại hố cao năm 1990, mơ hình dự hi ep đốn kiệt quệ tài dựa vào thông số thị trường trở nên phổ biến nhà đầu tư w n lo ad Hillegeist et al (2004) Gharghori et al (2006) phân tích hai loại mơ hình thấy ju y th mơ hình dựa thơng số thị trường cho kết tốt nhiều so với mô hình dựa sổ sách Khi sử dụng thơng tin kế tốn đem đến vấn đề pl al Xem xét liệu kế tốn nhìn ngược khứ 30 Nó phải cập nhật ua • yi sau : n thường xun Vì thế, sử dụng tỉ số kế toán khứ báo cáo tài va n bị trì hỗn khơng thể xác định rủi ro vỡ nợ thời điểm Mơ hình fu ll thị trường lấy liệu giá thị trường dẫn đến liên tục cập nhật giá trị oi m tài sản theo tần suất ngày, tháng, q… at nh Tình trạng tài xem xét dựa nguyên tắc kế toán bảo thủ z • z vb đưa đến kết giá trị số sách loại tài sản bị đánh giá thấp jm ht cách tương đối so với giá trị thị trường chúng Áp dụng số đo làm bóp k méo điểm biệt số để nhận diện tình trạng tài doanh nghiệp gm Tỉ số tài thay đổi qua ngành Do vậy, hệ số mơ hình om l.c • dựa sổ sách mang tính cụ thể cho ngành tập mẫu sử dụng khơng n a Lu mang tính tổng quát cho tất công ty thị trường va Thực chất mơ hình dựa sổ sách không phát triển n tảng lý thuyết liên hệ tỉ số kế tốn với kiệt quệ tài Nó chủ yếu sử y te re • 30 Backward-looking th dụng phương pháp phân tích thống kê kinh tế lượng để suy luận khả 62 t to ng tương thích yếu tố Ngược lại, mơ hình dựa thị trường dẫn xuất từ hi ep tảng lý thuyết rõ ràng, cung cấp tác nhân ảnh hưởng đến kiệt quệ tài từ thông tin hàm chứa liệu thị trường w n lo Mơ hình dựa sổ sách khơng xem xét đến biến động tài sản theo ad • ju y th giá trị thị trường Nên nhớ biến động quan trọng để phân tích đo yi lượng rủi ro vỡ nợ Nó bắt xu hướng thiệt hại giá trị dẫn đến doanh nghiệp pl khơng có khả trả nợ n ua al n va Điểm yếu lớn mơ hình dựa thị trường nằm chỗ thực tế thị trường có ll fu thể khơng phản ánh xác thơng tin tình trạng tài doanh nghiệp oi m Giả thuyết thị trường hiệu làm tảng cho mơ hình dựa thị trường giả nh định lớn mà dẫn đến sai lệch tiềm tàng ước lượng xác suất vỡ at nợ Hai số ba thành phần quan trọng để dự đoán rủ ro kiệt quệ giá trị thị z z trường loại tài sản tương lai biến động mức sinh lợi tài sản, không vb ht quan sát trực tiếp mà ước lượng Một điểm yếu mơ hình l.c gm nhân nhỏ khơng có khả áp dụng k jm cần cơng ty có cổ phiếu niêm yết thị trường chứng khoán, cơng ty tư om Tuy nhiên, nhìn chung so với mơ hình dựa sổ sách, mơ hình dựa vào thị trường n việc phân tích rủi ro kiệt quệ a Lu linh hoạt nhiều cung cấp thông tin vượt trội cho nhà nghiên cứu n va th Dưới mô hình phổ biến hình thành từ lý thuyết quyền chọn y tảng (do kỹ thuật gọi phương pháp dựa quyền chọn) te re Về phương pháp, hầu hết mô hình lấy lý thuyết định giá quyền chọn làm 63 t to ng nhiều người ưa thích tiến hành nghiên cứu thực nghiệm hi ep w 5.2.1 Sử dụng cơng cụ Option để tính xác suất vỡ nợ Merton (1974) n lo Merton (1974) ứng dụng phương pháp định giá quyền chọn phát triển Black ad y th Scholes (1973) lên giá trị cơng ty có sử dụng tài trợ nợ, liên hệ rủi ro vỡ nợ ju với cấu trúc vốn cơng ty Theo mơ hình này, vốn cổ phần xem hợp yi đồng quyền chọn mua theo kiểu Châu Âu lên tài sản doanh nghiệp với giá thực pl ua al tương đương giá trị nợ sổ sách Lúc này, chủ nợ xem người n nắm giữ tài sản cơng ty, cịn cổ đơng có quyền chọn mua để mua lại tài n va sản cơng ty cho Quyền chọn đem đến cho cổ đông quyền lợi, không ll fu phải nghĩa vụ, toán hết khoản nợ giữ tài sản mình, oi m cịn khơng tài sản thuộc cho chủ nợ Giả định tất nợ đến hạn nh xem thời hạn thực quyền chọn, giá trị thị trường tài sản at doanh nghiệp lớn giá trị sổ sách nợ thời điểm đáo hạn, cổ đông z z cơng ty thực quyền mua tài sản Trong trường hợp này, cổ đông trả vb jm ht hết nợ công ty tiếp tục tồn Ngược lại, giá trị thị trường tài sản công ty thấp giá trị nợ sổ sách, quyền chọn mua khơng cịn hiệu lực xem giá k gm trị vốn cổ phần 0, cơng ty tun bố vỡ nợ Ở tình này, giá trị lại chuyển cho chủ nợ Vì thế, mơ hình Merton, giá trị vốn cổ phần thời n a Lu (3.4) om VE = max (VA - X, 0) l.c điểm khoản nợ đáo hạn xác định sau : va n Với VElà giá trị thị trường cổ phần, VAlà giá trị thị trường tổng tài sản, vàX giá y te re trị sổ sách nợ th 64 t to ng Theo lý thuyết cân mua bán quyền chọn 31, nợ công ty xem hi ep khoản vay khơng có rủi ro vỡ nợ trừ quyền chọn bán tài sản cổ đông cho chủ nợ Vậy, giá trị chủ nợ thời điểm đáo hạn T thể sau : w n lo (3.5) ad XT = X - max(X - VA , 0) ju y th yi Xem xét phương trình theo cấu trúc vốn ta hiểu cổ đông sở hữu tài pl sản, vay nợ, giữ quyền chọn bán, cho phép họ bán tài sản để thay cho al n ua khoản nợ vay Tương tự, chủ nợ viết hợp đồng quyền chọn bán cho cổ đông để ghi va nhận khả vỡ nợ công ty Do vậy, vỡ nợ xảy ra, cổ đông chọn lựa thực n quyền chọn bán ll fu m oi Có giả định quan trọng Merton, thứ tổng giá trị doanh nghiệp phải theo at nh lý thuyết chuyển động Brow 32 z z (3.6) jm ht vb dVA = µVA dt + σA VA dW k Với V tổng giá trị thị trường cơng ty, µ suất sinh lợi kép liên tục mong đợi gm giá trị công ty, σV biến động giá trị cơng ty dW quy trình Weiner 33 l.c n a Lu coupon đáo hạn vào thời điểm T om Giả định thứ hai doanh nghiệp phát hành trái phiếu chiết khấu không hưởng y te re với giá thực mệnh giá nợ, thỏa mãn phương trình sau : n va Dưới giả định trên, vốn cổ phần giá quyền chọn mua tài sản công ty Put-call parity Geometric Brownian Motion 33 Weiner Process 32 th 31 65 t to ng hi ep VE = VA N(d1) – e-rT X N(d2) (3.7) w n lo ad ( , ) ( d2 = d1 - σA√ = √ , ) (3.8) √ ju y th d1= yi pl Với VE giá trị thị trường vốn cổ phần, VA giá trị thị trường toàn tài ua al sản, X giá trị sổ sách nợ thời điểm đáo hạn T, r lãi suất phi rủi ro, σA n biến động giá trị tài sản, N(.) hàm mật độ tích lũy phân phối chuẩn tắc, Xe- va rT n giá khoản nợ phải tốn fu ll Mơ hình Merton ước lượng xác suất triệt tiêu rủi ro 34 giá trị doanh nghiệp lớn m oi mệnh giá nợ thời điểm T Từ đó, xác suất vỡ nợ trung hịa rủi tính at nh sau z z jm ht vb PD=1-N(d )(3.9) k Có thể thấy xác suất phụ thuộc vào biến số tác động đến d2 mơ hình quyền gm chọn Khi rủi ro vỡ nợ cao d2 thấp, mà để d2 thấp : om l.c Giá trị tài sản VA thấp • Mệnh giá nợ X thời điểm đáo hạn cao, địn bẩy cơng ty X/ VA Kỳ đáo hạn trung bình nợ dài y • te re Biến động sinh lợi tài sản σA thấp n • va cao, dẫn đến ln(VA/X) thấp n a Lu • th 34 Risk-neutral probability 66 t to ng • Lãi suất phi rủi ro thấp hi ep Mô hình Merton tương đối đơn giản hiệu để dự đốn rủi ro kiệt quệ Nó w n tính tốn xác suất vỡ nợ theo hướng tương lai dựa biến số thị trường lo ad giá trị tài sản, địn bẩy, tính biến động, cấu trúc nợ, lãi suất phi rủi ro Dù vậy, ju y th số giả định hạn chế Merton đạt thực tế : yi Cấu trúc vốn doanh nghiệp thường phức tạp với nhiều phân loại nợ pl • al Trong mơ hình Merton, trái phiếu xem có coupon 0, n va • ua thời kỳ đáo hạn khác n thực tế nhiều loại trái phiếu doanh nghiệp có coupon khác fu Trong mơ hình Merton, tượng vỡ nợ xảy lần thời điểm T ll • m oi khoản nợ đến hạn, thực tế vỡ nợ diễn suốt vịng đời trái nh Cuối cùng, biến động giá trị tài sản lãi suất phi rủi ro khơng z jm ht vb phải bất biến z • at phiếu, đơi phải cụ thể hóa đường biên biên vỡ nợ k Những khiếm khuyết mơ hình Merton dẫn đến phát triển phiên gm mở rộng nhằm đem mơ hình gần với thực tế Có thể kể đến mơ hình Black om l.c Cox (1976), Geske (1977), Longstaff Schwarz (1995), Leland Toft (1996), Collin-Dufresne Goldstein (2001) Black Cox (1976) cải thiện mơ hình a Lu cách loại trừ giả định vỡ nợ xảy vào thời điểm đáo hạn Trong phiên n va mình, hai ơng cho tình trạng vỡ nợ xảy giá trị tài sản xuống n đường biên an toàn Geske (1977) mở rộng mơ hình cách cho trái phiếu th Goldstein (2001) tiếp nối mơ hình Longstaff Schwars cho phép thay đổi y Schwarz (1995) cho phép lãi suất mang tính ngẫu nhiên Cuối Collin-Dufresne te re lãnh coupon cơng ty có cấu trúc nợ phức tạp Mơ hình Longstaff 67 t to ng tỉ số địn bẩy thực tế doanh nghiệm thường điều chỉnh mức độ nợ để đáp hi ep lại thay đổi giá trị doanh nghiệp w n Một phương pháp thành cơng nối tiếp mơ hình Merton phát triển lo ad Kealhofer Vasicek (1995), tài trợ hãng xếp hạng tín dụng tiếng ju y th Moody Phiên thương mại mô hình sử dụng rộng rãi cho nhà đầu tư áp dụng cho nghiên cứu thực nghiệm giới yi pl al n ua 5.2.2 Mơ hình KMV (1995) ll fu loại nợ 35 thời gian đáo hạn n va Mơ hình KMV hệ mơ hình Merton cho phép tính đa dạng oi m nh Khơng giống mơ hình Merton, cơng ty xem thực thể vĩnh cửu at liên tục vay nợ trả nợ, vốn cổ phần xem quyền chọn mua vĩnh z z cửu có điều kiện 36 lên tài sản ht vb jm Hơn nữa, tất loại nợ, kể vốn cổ phần, chi trả tiền mặt định kỳ k coupon, cổ tức Tình trạng vỡ nợ xảy trường hợp trước sau thời gm điểm đáo hạn giá trị thị trường vốn cổ phần rớt xuống giá trị l.c om mặc định gọi điểm kiệt quệ Kealhofer (2003) nhấn mạnh mơ hình a Lu Merton nhắm đến mục tiêu ước lượng giá trị nợ công ty dựa giá trị tài sản n độ biến động tài sản, mơ hình KMV tập trung vào mối liên hệ vốn cổ phần n va đặc tính tài sản, tạo nên cơng cụ đo lường mạnh mẽ nhằm dự đoán xác suất Quyền chọn mua vĩnh cửu có điều kiện (dow-and-out call option) th 36 y Ngồi cổ phần thường, cơng ty có thêm cổ phần ưu đãi, loại nợ ngắn hạn, dài hạn, nợ chuyển đổi, chứng đặc quyền… te re 35 68 t to ng vỡ nợ hi ep Mơ hình KMV sử dụng hai phương trình quan trọng Phương trình thứ mơ hình Merton, thể giá trị vốn cổ phần theo hàm số giá trị doanh nghiệp w n lo VE = f (VA; σA) ↔ VE = VA N(d1) – e-rT X N(d2) ad (3.10) ju y th Phương trình thứ hai liên kết biến động giá trị doanh nghiệp với biến động vốn yi pl cổ phần Với giả định vốn cổ phần hàm số giá trị doanh nghiệp thời al n ua gian, tuân theo bổ đề Lemma sau : va ) σA =(VA / VE) N(d1)σA (3.11) n ll fu σE = ( )( oi m Về bản, mơ hình KMV sử dụng hai phương trình phi tuyến (3.10) (3.11) để nh chuyển đổi giá trị biến động vốn cổ phần thành xác suất vỡ nợ Trong đó, at mơ hình Merton mơ tả giá trị không quan sát quyền chọn hàm z số gồm biến dễ dàng quan sát (mệnh giá nợ, thời gian đáo hạn, giá trị tài sản z vb lãi suất phi rủi ro) biến phải ước lượng (biến động) Cịn mơ hình KMV, giá ht jm trị quyền chọn quan sát tổng giá trị vốn cổ phần cơng ty, k giá trị tài sản công ty không quan sát trực tiếp Chính nên VA suy gm luận, cịn vốn cổ phần dễ dàng tính cách nhân số lượng cổ phiếu với thị om l.c giá, tương tự VA, σA phải suy luận a Lu n Bước phải ước lượng biến động cổ phần σE từ liệu giá giao n va dịch cổ phiếu thị trường Bước thứ lựa chọn thời gian dự đốn đo lường thực mơ hình) giải đồng thời hai phương trình (1) (2) nhiều lần để có th trình (1) (2) ngoại trừ VA σA Bước thứ (có lẽ bước quan trọng y vốn cổ phần (VE) Sau tất bước ta có biến hai phương te re mệnh giá nợ (X) Bước thứ thu thập lãi suất phi rủi ro (r) giá trị thị trường 69 t to ng VA σA Tuy vậy, KMV cho giải đồng thời hai phương trình lúc hi ep đem đến kết khơng tốt Thay vào đó, KMV sử dụng kỹ thuật giải pháp vòng lặp đáng kể 37để ước lượng giá trị thị trường biến động thị trường tài sản Sau w n đạt giải pháp, khoảng cách đến vỡ nợ (Distance – to – default) tính lo ad sau : y th (µ ju Distance-to-Default = σ ) (3.12) √ yi pl ua al Mặt khác, khoảng cách vỡ nợ tính khoảng cách phân phối chuẩn hoá n giá trị tài sản công ty khỏi ngưỡng vỡ nợ Crosbie Bohn (2003) giả va n định phân phối chuẩn thực tế dẫn đến ước lượng thấp xác suất vỡ nợ thật fu ll Để trách tác động này, sau tính khoảng cách vỡ nợ, KMV tách khỏi khung lý m oi thuyết Merton chuyển đổi khoảng cách vỡ nợ thành tần suất vỡ nợ mong đợi at nh EDF (Expected Default Frequency) cách sử dụng đồ phân phối thực z nghiệm vòng 30 năm lịch sử công ty vợ nỡ thu thập KMV Từ đó, z phân phối thực nghiệm EDF có từ liệu vỡ nợ KMV có mở rộng k jm ht vb so với phân phối chuẩn l.c gm 5.2.3 Mô hình hiểm họa đơn 38của Shumway (2001) nghiệp tồn bắt đầu chu kỳ rơi vào kiệt quệ om Tổng quan, mơ hình hiểm họa xác suất đơn vị thời gian mà doanh n a Lu n va Shumway (2001) xác định lợi mơ hình hiểm họa so với phương pháp dự y mơ hình Alman 1968 Zmijewski 1984 để áp dụng vào mơ hình cho te re đốn tĩnh khác (trong nghiên cứu mình, ơng sử dụng biến giải thích th 37 38 Nontrivial iterative solution Simple Hazard Model 70 t to ng kết vượt trội hẳn) hi ep • Mơ hình hiểm họa điều chỉnh rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp theo số w n lượng giai đoạn kiệt quệ Một số cơng ty vỡ nợ sau nhiều năm lâm vào kiệt quệ lo ad tài số khác lại vỡ nợ năm Mơ hình kết hợp thay đổi theo thời gian (các biến giải thích thay đổi ju y th • Mơ hình dự đốn hiệu cho mẫu lớn cách tận dụng thêm nhiều pl • yi qua thời gian) al ua liệu Nó xem mơ hình hồi nhị phân logit gồm quan sát n công ty năm Giả sử mà công ty mẫu có liệu tài va n trung bình 10 năm, mơ hình hiểm họa tận dụng 10 lần liệu để ước fu ll lượng so với mơ hình tĩnh khác Điều dẫn đến độ xác hệ số ước oi m lượng khả dự đoán vượt trội at nh z Mơ hình hiểm họa thời điểm cụ thể t hiểu xác suất vỡ nợ có z ht vb điều kiện thời điểm t, với tình trạng vỡ nợ khơng xảy thời điểm t Giả sử jm phá sản xảy vào thời điểm cụ thể t = 1,2,3… Mẫu phá sản chứa đựng n công ty, k tất hữu khoảng thời gian t = t = T Mỗi cơng ty gm khánh kiệt suốt giai đoạn mẫu, sống sót qua khỏi giai đoạn này, om l.c rời khỏi mẫu vài lý khác sáp nhập hay lý Định nghĩa thời điểm khánh kiệt ti, cho doanh nghiệp i thời điểm doanh nghiệp rời khỏi mẫu với a Lu bầt lý Gọi biến giả yi doanh nghiệp i vỡ nợ thời điểm ti, 39 n vỡ nợ cho f (t, x; Ө) với Ө biểu va ngược lại, hàm khối xác suất n véc tơ hệ số f, x thể véc tơ biến giải thích sử dụng để dự y te re đoán vỡ nợ th 39 Probability mass function 71 t to ng S (t,x;Ө) = – ∑ ( , ; Ө) (3.13) hi ep w Φ (t,x;Ө) = ( , ;Ө) (3.14) ( , ;Ө) n lo ad y th Với hàm sống sót 40S(t,x;Ө) xác suất sống sót đến thời điểm t, hàm hiểm họa ϕ ju (t,x;Ө) cho thấy xác suất vỡ nợ thời điểm t với điều kiện sống sót đến thời điểm t, yi hàm mật độ tích lũy 41F(t,x;Ө) tương ứng với hàm khối xác suất vỡ nợ f (t,x;Ө) pl ( , ; Ө)yi S (ti,xi;Ө) (3.15) n va ℓ= ∏ n ua al Từ ta có hàm khả 42của mơ hình hiểm họa : ll fu oi m Để ước lượng S(t,x;Ө) nhà nghiên cứu phải ước lượng hàm hiểm họa Điều nh khó mơ hình hiểm họa có hàm hợp lý phi tuyết tính thay đổi liên tục at theo thời gian Shumway (2001) mơ hình hiểm họa thời điểm cụ z z thể có hàm hợp lý giống mơ hình logit Trong trường hợp việc áp dụng vb ht chương trình tính tốn hàm hợp lý logit để suy tỉ lệ hiểm họa mang nhiều tính khả k jm thi Sau đó, ước lượng hệ số mơ hình hiểm họa tương đương với ước lượng l.c gm hệ số mơ hình logit đa thời kỳ với sai số chuẩn điều chỉnh om Mơ hình hiểm họa mơ hình tĩnh có mối liên hệ gần Để diễn tả điều n lượng với liệu công ty đơn vị thời gian tồn a Lu đó, Shumway định nghĩa mơ hình logit đa thời kỳ 43như mơ hình logit ước n va th Survivor function Cumulative density function 42 Likelihood function 43 Multiperiod logit model 41 y 40 te re Shumway sử dụng biến số thị trường mơ hình so sánh độ 72 t to ng xác từ thông tin thị trường so với thơng tin sổ sách Ơng kết luận nửa hi ep biến số sổ sách dự đoán xác suất vỡ nợ Ngược lại, biến số thị trường tỉ suất sinh lợi chứng khoán, quy mơ (giá trị vốn hóa thị trường cơng ty) hay biến w n động rủi ro cá thể, có mối liên hệ mạnh đến xác suất vỡ nợ, đồng thời cho phép lo ad phân tích xác suất vỡ nợ động theo thời kiệt quệ trước đến phá sản ju y th Tổng kết lại, mơ hình dựa vào thơng tin thị trường xem vượt trội so với yi pl kỹ thuật dựa sổ sách truyền thống Các thơng số thị trường cho phép hình al ua thành mơ hình động, tính tốn xác suất vỡ nợ thời điểm n Những ứng dụng thành cơng từ nhánh mơ hình nghiên cứu thực va n nghiệm mơ hình Merton, mơ hình KMV hiểm họa đơn Shumway ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm n a Lu n va y te re th