LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn với tên đề tài “ Các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam” là công trình nghiên cứu củ
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Nền kinh tế Việt Nam là một nền kinh tế non trẻ với nhiều cơ hội thu hút dòng đầu tư FDI, ứng dụng kinh tế số, song song với đó là các thách thức và rủi ro cũng là một vấn đề đặc biệt cần quan tâm, đặc biệt là trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu nói chung đang trong thời kỳ thiếu ổn định vì những sự kiện quốc tế như hệ quả của dịch bệnh Covid-19, các xung đột chính trị, sự biến động đột ngột trong giá cả các hàng hóa quan trọng như năng lượng, dầu mỏ, khí đốt và sự đứt gãy trong chuỗi cung ứng quốc tế Tại Việt Nam, trong năm 2022 Việt Nam đã có 143.198 nghìn doanh nghiệp rút lui khỏi thị trường, tăng 19.5% so với năm trước đó, phần lớn là các doanh nghiệp lựa chọn hình thức tạm ngừng kinh doanh trong ngắn hạn, chiếm 51.5% (Bộ kế hoạch và Đầu tư, 2022) Việc tạm ngừng kinh doanh trong ngắn hạn của doanh nghiệp gây ra nhiều ảnh hưởng tiêu cực tới nền kinh tế Các chủ đầu tư nước ngoài sẽ xem việc mỗi năm có hàng trăm nghìn doanh nghiệp tạm ngưng hoạt động là một yếu tố kém hấp dẫn khi ra quyết định đầu tư
Về mặt xã hội, hệ quả này gây ra thất nghiệp, môi trường kinh doanh, kinh tế bị ảnh hưởng dây chuyền và có thể dẫn tới kết quả nặng nề nhất là doanh nghiệp rơi vào phá sản
Doanh nghiệp phá sản gây ra nhiều hậu quả tiêu cực đến nền kinh tế - xã hội Tuy nhiên, việc xác định các nguyên do dẫn đến việc doanh nghiệp phá sản rất phức tạp do bị tác động bởi nhiều yếu tố khác nhau cả về vi mô lẫn vĩ mô Do đó, việc có một công cụ giúp phân tích, đo lường tình trạng kiệt quệ tài chính và dự báo khả năng phá sản và tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp sẽ là rất hữu ích nhằm giúp các chủ doanh nghiệp có thể đưa ra các giải pháp, chiến lược nhanh chóng, chính xác và phù hợp với tình hình kinh doanh của công ty Cùng với đó, các nhà đầu tư, các nhà hoạch định chính sách có thể xem xét, đánh giá tình hình kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp để đưa ra các kế hoạch đầu tư, xác định rủi ro và phân tích tình huống được chính xác hơn
Các bài nghiên cứu về kiệt quệ tài chính đã được thực hiện rất nhiều bởi các nhà nghiên cứu nước ngoài dành cho các quốc gia phát triển như Hoa Kỳ và các nước Châu Âu Tại Việt Nam, chủ đề về kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp vẫn chưa được dành nhiều sự quan tâm, đặc biệt rất cấp thiết trong bối cảnh nền kinh tế thiếu ổn định như hiện nay Vì vậy, nghiên cứu “Các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam” được thực hiện nhằm tìm ra các yếu tố tác động tới mô hình dự báo kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp sản xuất niêm yết tại Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu nhằm đánh giá các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam và đưa ra gợi ý chính sách đối với các bên liên quan
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để thực hiện được những mục tiêu tổng quát nêu trên, nghiên cứu hướng tới các mục tiêu cụ thể sau:
- Xác định các yếu tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính đối với các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam
-Kiểm định mức độ tác động của từng yếu tố này đến tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp
- Các gợi ý chính sách đối với các doanhh nghiệp niêm yết tại Việt Nam nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính.
Câu hỏi nghiên cứu
Để nghiên cứu nội dung trên, cần thiết phải trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:
- Các yếu tố tài chính, vĩ mô và thị trường có tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam ?
- Các yếu tố tài chính, vĩ mô và thị trường có mức độ tác động như thế nào, chiều hướng tác động và yếu tố nào có tác động mạnh nhất đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam ?
- Gợi ý chính sách gì để nhận biết sớm khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết nhằm đưa ra quyết định quản trị và giảm thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính ?
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của bài nghiên cứu là các yếu tố có thể đo lường ( thông qua các biến tỷ số tài chính, thị trường và kinh tế vĩ mô ) tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam
Phạm vi nội dung: Đề tài đánh giá các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam qua các yếu tố như: tài chính của doanh nghiệp, vĩ mô và thị trường Đây là những yếu tố có quan hệ trực tiếp hoặc gián tiếp đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam
Phạm vi thời gian và không gian: Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của 184 công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ 2012 -2022
Phương pháp nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả thu thập dữ liệu từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán giai đoạn 2012 đến 2022 của các công ty phi tài chính đang niêm yết tại Việt Nam, dữ liệu được thu thập từ phần mềm Finpro Cụ thể, bài nghiên cứu lựu chọn ra 184 công ty có đầy đủ báo cáo tài chính từ năm 2012 đến 2022 và có sự chấp nhận tính trung thực của công ty kiểm toán.tác giả đã sử dụng mô hình Logit để sử dụng mô hình với biến phụ thuộc là biến giả nhị phân với 2 trường hợp: thứ nhất nếu biến phụ thuộc bằng 1 có nghĩa là công ty có khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính; thứ 2 nếu biến phụ thuộc có giá trị bằng
0 tức là doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính Sau đó, tác giả kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy, … thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu thứ cấp về các yếu tố môi trường bên trong doanh nghiệp (các chỉ số tài chính) và các yếu tố môi trường bên ngoài (các chỉ số kinh tế vĩ mô) và các yếu tố thị trường (giá cổ phiếu, quy mô, vốn hóa, ….) từ năm 2012 đến năm 2022 Xử lý và phân tích số liệu thu thập được thực hiện bằng phần mềm Stata Từ đó xác định mô hình gồm các các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
Kết cấu khóa luận
Kết cấu bài nghiên cứu bao gồm 5 chương, được trình bày như sau
Chương 1 – Giới thiệu Tác giả giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu cùng: lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượngi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, kết cấu khóa luận
Chương 2 – Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu thực nghiệm Nội dung chính trong phần này là trình bày các quan điểm, lý thuyết về kiệt quệ tài chính; lượt khảo các nghiên cứu trước đây liên quan đến kiệt quệ tài chính Qua đó có trình bày một cách rõ ràng hơn để có thể chọn lựa các biến số phù hợp trong mô hình nghiên cứu
Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu Đề cập cụ thể về phương pháp nghiên cứu, xử lý dữ liệu, xác định các biến độc lập để đưa ra mô hình nghiên cứu ngoài ra cũng đưa ra các kỳ vọng về dấu của các biến
Chương 4 – Kết quả nghiên cứu Bằng phương pháp thông kê mô tả, phân tích tương quan giữa các biến số trong mô hình, trong phần này bài nghiên cứu sẽ thảo luận về kết quả đã chạy thông qua mô hình hồi quy Logit đồng thời đưa ra nhận xét trong quá trình phân tích
Chương 5 – Kết luận và khuyến nghị Tác giả tổng kết các kết quả đạt được trong quá trình nghiên cứu, tóm tắt các kết luận, đưa ra các mặt hạn chế của đề tài và các hướng nghiên cứu sau này.
QUAN LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Lý thuyết về kiệt quệ tài chính
2.1.1 Khái niệm về kiệt quệ tài chính Đã có nhiều định nghĩa khác nhau được đưa ra về khái niệm kiệt quệ tài chính Nhìn chung, kiệt quệ tài chính là giai đoạn mà doanh nghiệp gặp rủi ro cao về mặt tài chính và có khả năng khiến cho doanh nghiệp phải ngừng hoạt động Nhiều bài nghiên cứu đã được thực hiện về tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, tuy nhiên đến nay vẫn chưa hoàn thiện một định nghĩa thống nhất được công nhận Do đó, tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp đôi khi được hiểu tương đương cho việc phá sản của doanh nghiệp (Dichev, 1998) Tuy nhiên, kiệt quệ tài chính và phá sản có sự khác biệt đáng kể về bản chất và mức độ nghiêm trọng đối với doanh nghiệp Một công ty có thể trải qua tình trạng kiệt quệ tài chính kéo dài nhưng sau đó vực dậy được và thoát khỏi bờ vực phá sản Còn một doanh nghiệp khi đến bước phá sản chắc chắn đã trải qua tình trạng kiệt quệ tài chính trước đó
Wruck (1990) cho rằng kiệt quệ tài chính là tình trạng doanh nghiệp không có đủ dòng tiền để phục vụ cho việc thực hiện các nghĩa vụ nợ ở thời điểm hiện tại Platt & Platt
(2002) nhấn mạnh rằng kiệt quệ tài chính là giai đoạn cuối cùng của một doanh nghiệp đang suy thoái, dẫn đến kết cục cuối cùng là phá sản FitzPatrick (1932) là một trong những người đầu tiên nghiên cứu về tình trạng tài chính của các doanh nghiệp Ông cho rằng phá sản là một dấu hiệu đánh giá tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Sau đó, tiêu chí này được sử dụng phổ biến bởi nhiều nhà nghiên cứu khác như Altman (1968) và Ohlson (1981) Còn theo Gertner và Schafstein (1994), một doanh nghiệp được xem là rơi vào kiệt quệ tài chính khi doanh nghiệp có lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) thấp hơn chi phí lãi vay trong hai năm liên tiếp, hoặc khi EBITDA thấp hơn 80% vào một năm bất kỳ Andrade và Kaplan (1998) cũng đã cho rằng tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp được nhận diện thông qua khi EBITDA nhỏ hơn chi phí lãi vay hoặc dòng tiền của doanh nghiệp ít hơn nợ dài hạn ở kỳ hiện tại hoặc giá trị thị trường của doanh nghiệp bị sụt giảm (Whitaker, 1999) Một doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính theo Pinado (2008) khi thỏa hai điều kiện sau là khi chi phí tài chính lớn hơn EBITDA trong hai năm liên tiếp và có giá trị thị trường sụt giảm trong hai năm liên tiếp
Theo quan điểm của Altman và Hotchkiss (2005), có thể nhận diện một doanh nghiệp có khả năng lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính thông qua bốn giai đoạn khó khăn về tài chính đó là thất bại, mất thanh khoản, vỡ nợ và phá sản
Một doanh nghiệp ở đây được xem là thất bại khi tỷ suất sinh lợi thực tế trên vốn đầu tư cùng với các chỉ tiêu đánh giá tỷ suất sinh lợi thấp hơn liên tục so với các khoản đầu tư tương đương trên thị trường hoặc khi doanh thu không đủ chi trả cho các chi phí (Altman và Hotchkiss, 2005) Theo Wruck (1990), một doanh nghiệp được xem là thất bại khi dòng tiền của doanh nghiệp không đủ để thỏa mãn các nghĩa vụ tài chính hiện tại như không trả được nợ và lãi vay cho chủ nợ, nợ đã chiếm dụng của nhà cung cấp, người lao động, nhà nước hoặc doanh nghiệp đang phải gánh chịu các tổn thất từ quá trình pháp lý diễn ra không dứt điểm Andrade và Kaplan (1998) cũng đã phân thất bại thành hai loại là thất bại kinh tế (hoạt động kinh doanh thua lỗ ) và thất bại tài chính ( vi phạm nghĩa vụ với chủ nợ)
Một công ty gặp khó khăn về mặt tài chính thường rơi vào tình trạng mất thanh khoản (Altman và Hotchkiss, 2005) (Shrader và Hickman, 1993) cho rằng một công ty được xem là mất thanh khoản khi không đủ khả năng hoàn thành các nghĩa vụ tài chính theo hợp đồng như các khoản nợ đối với người lao động, nhà cung cấp và chủ nợ Quan điểm về mất thanh khoản này giống với quan điểm về thất bại của Wruck (1990) Theo Wruck, Ross và cộng sự (2003), tình trạng mất thanh khoản xảy ra xuất phát từ hai nguyên nhân chính là mất thanh khoản do giá trị và mất thanh khoản do dòng tiền Mất thanh khoản do giá trị là mất thanh khoản xảy ra khi giá trị thị trường các tài sản của doanh nghiệp thấp hơn giá trị các khoản nợ Mất thanh khoản do dòng tiền ( hay còn gọi là mất thanh khoản kỹ thuật ) là trường hợp mất thanh khoản tạm thời, xảy ra khi công ty không thể tạo ra đủ dòng tiền để đảm bảo chi trả cho các nghĩa vụ tài chính hiện tại
Theo Altman và Hotchkiss (2005), vỡ nợ là khi công ty không thể trả được nợ gốc và lãi khi đến hạn (vỡ nợ thanh toán), hay đã vi phạm điều kiện của hợp đồng tín dụng dẫn đến các hành động pháp lý ( vỡ nợ kỹ thuật ) Để tránh nhầm lẫn trong hai định nghĩa mất thanh khoản và vỡ nợ thì Gilson và cộng sự (1990), Altman và Hotchkiss (2006) đã phân trạng thái vỡ nợ thành hai loại là vỡ nợ thanh toán và vỡ nợ kỹ thuật Vỡ nợ thanh toán là khi công ty không thể trả được nợ gốc và lãi khi đến hạn và vỡ nợ kỹ thuật là khi công ty vi phạm các điều khoản hợp đồng tín dụng
Phá sản là việc công ty đệ trình đơn xin phá sản chính thức đến tòa án, được tòa án phê duyệt cho phá sản (Altman và Hotchkiss, 2005) Sau đó diễn biến có thể theo hai hướng: Doanh nghiệp thanh lý tài sản để trả nợ hoặc nỗ lực thực hiện tái cấu trúc vốn
Nhìn chung, có thể nhận biết một doanh nghiệp đang rơi vào kiệt quệ tài chính qua các dấu hiệu như sau: Đầu tiên, doanh nghiệp không có khả năng đáp ứng hoặc nếu có khả năng đáp ứng được thì cũng chỉ đáp ứng được một cách rất khó khăn cho các nghĩa vụ tài chính của mình với chủ nợ ( thất bại tài chính), ngoài ra doanh thu cũng không đủ để chi trả cho các chi phí ( thất bại kinh tế) Tiếp đến, doanh nghiệp còn phải đối mặt với các tình trạng tài chính trở nên khó khăn hơn nữa, hay còn gọi là mất thanh khoản Mất thanh khoản xảy ra là do doanh nghiệp không thể tạo ra đủ dòng tiền để đảm bảo chi trả cho các nghĩa vụ tài chính hiện tại ( mất thanh khoản kỹ thuật) hoặc là do giá trị thị trường của tài sản nhỏ hơn giá trị các khoản nợ ( mất thanh khoản giá trị) Trong trường hợp nếu doanh nghiệp không có khả năng vượt qua được giai đoạn mất thanh khoản này thì sẽ dẫn đến kết quả là không thể trả được nợ gốc và lãi cho chủ nợ khi đến thời gian đáo hạn, hoặc doanh nghiệp vi phạm các điều khoản hợp đồng tín dụng thì sẽ có khả năng rơi vào tình trạng vỡ nợ Lúc này doanh nghiệp buộc phải thanh lý các tài sản hoặc phải thực hiện tái cấu trúc sau khi tòa án phê duyệt cho là phá sản Vì vậy giai đoạn phá sản được coi là giai đoạn cuối cùng và nghiêm trọng nhất của kiệt quệ tài chính
2.1.2 Các lý thuyết kiệt quệ tài chính
2.1.2.1 Lý thuyết rủi ro tín dụng (Credit Risk Theory)
Lý thuyết này được Merton đề xuất vào năm 1974 và được Duffee và Schaeffer cải thiện trong năm 1988 Rủi ro tín dụng có thể dẫn đến rủi ro phá sản hoặc với góc nhìn khác thì rủi ro tín dụng được định nghĩa là mức độ biến động giá trị công cụ nợ do sự thay đổi chất lượng tín dụng tiềm ẩn của khách hàng vay nợ hoặc đối tác Các công ty cũng hay bán trước cho khách hàng và thu tiền về sau và việc không thu được các khoản tiền khách hàng chưa trả về sẽ làm cho thu nhập trở nên bất ổn và ảnh hưởng đến tiềm năng do ảnh hưởng đến vị thế thanh khoản, và có thể xảy ra tình trạng kiệt quệ Lý thuyết rủi ro tín dụng phù hợp với nghiên cứu này vì nó cho thấy mức độ ảnh hưởng của tín dụng đối với khả năng thanh toán của doanh nghiệp Theo lý thuyết, việc doanh nghiệp không có khả năng quản lý đầy đủ rủi ro tín dụng sẽ khiến doanh nghiệp đó có khả năng đang gặp khó khăn về tài chính
2.1.2.2 Lý thuyết đánh đổi ( Trade-Off Theory)
Lý thuyết đánh đổi cơ cấu nguồn vốn (TOT) cho rằng người quản lý doanh nghiệp khi đưa ra quyết định về cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp nên xem xét và đánh giá tất cả các chi phí và lợi ích trong các tình huống có những trạng thái cơ cấu vốn khác nhau.Doanh nghiệp tìm kiếm và duy trì cơ cấu nguồn vốn mục tiêu thông qua việc làm cân bằng giữa lợi ích và chi phí của nợ vay
Modigliani và Miller (1963) đã bổ sung yếu tố thuế vào mô hình từ đó cho thấy được lợi ích của lá chắn thuế khi sử dụng nợ vay, theo đó cơ cấu vốn tối ưu là 100% nợ vay Theo lý thuyết này, doanh nghiệp có thể vay đến mức mà lợi ích thuế từ một đồng nợ thêm bằng chính xác chi phí xuất phát từ xác suất khả năng gia tăng của kiệt quệ tài chính ( Ross, 2002) Garlappiet và cộng sự (2005) cũng lập luận rằng việc gia tăng nợ dẫn đến tăng xác suất phá sản ( kiệt quệ tài chính) Do đó, cấu trúc vốn tối ưu thể hiện mức độ đòn bẩy can bằng chi phí phá sản và lợi ích của tài chính bằng nợ Xuất phát từ lý thuyết đánh đổi, ở đây kiệt quệ tài chính được coi là một yếu tố quyết định quan trọng đến cấu trúc vốn tối ưu của doanh nghiệp
Ngoài ra, Miller (1977) cho rằng chi phí phá sản thực sự quá nhỏ để có thể ảnh hưởng đến cấu trúc vốn tối ưu, tác giả cũng đã lập luận rằng thuế không liên quan đến sự lựa chọn của nợ với vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp
Tóm lại, lý thuyết đánh đổi đã giúp chúng ta hiểu làm thế nào lợi ích từ lá chắn thuế có thể giúp cải thiện tình trạng thanh khoản thông qua việc đi vay Tuy nhiên, việc đi vay quá nhiều sẽ làm xói mòn lợi ích có được từ tiết kiệm thuế khi chi phí đại diện và kiệt quệ tăng đáng kể, có thể dẫn đến phá sản Do đó, lý thuyết này cảnh báo về tác động của việc gia tăng vay mượn đối với đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp
2.1.2.3 Lý thuyết trật tự phân hạng ( Pecking Ordert Theory )
Lý thuyết xuất phát từ thông tin bất cân xứng khi nhà quản lý biết rõ về hoạt động của doanh nghiệp hơn các nhà đầu tư bên ngoài Khi công ty phát hành cổ phiếu để huy động vốn, các nhà đầu tư sẽ tự hiểu rằng công ty đang gặp khó khăn về vốn, triển vọng thấp do đó giá cổ phiếu thường sẽ giảm ngay khi có thông tin về việc phát hành Nhưng chỉ có những nhà quản lý mới thật sự nắm rõ thực trạng công ty, họ sẽ đưa ra quyết định phát hành cổ phiếu như một kênh huy động vốn, đồng thời cũng sẽ phát hành khi nhận thấy tiềm năng phát triển của công ty Vì vậy, việc phát hành cổ phiếu có thể không chuyển tải nhiều thông tin có lợi cho công ty hơn là việc vay nợ Điều này khiến các nhà quản trị quan tâm đến vay nợ hơn là huy động vốn cổ phần bằng phát hành cổ phiếu Từ đó, Meyers và Majluf (1984) cho rằng"cơ cấu nguồn vốn được quyết định bởi việc doanh nghiệp lựa chọn 3 nguồn chính: nguồn vốn nội bộ (chủ yếu là lợi nhuận tái đầu tư), nợ vay (vay và phát hành trái phiếu) và vốn chủ sở hữu (phát hành cổ phiếu)" Do những thông tin bất cân xứng dẫn đến một trật tự ưu tiên trong hoạt động tài trợ cho các dự án như sau: ưu tiên nguồn vốn nội bộ, sử dụng nguồn vốn này tiết kiệm được chi phí phát hành so với nguồn vốn bên ngoài Khi quỹ nội bộ cạn kiệt, doanh nghiệp sẽ sử dụng đến nợ vay nhằm hạn chế được tình trạng định giá sai Huy động vốn chủ sở hữu là phương tiện tài chính cuối cùng khi doanh nghiệp đã sử dụng hết khả năng vay nợ."Meyers và Majluf (1984) cho rằng "không có một cấu trú vốn tối ưu, việc huy động vốn sẽ theo một trật tự phân hạng nhất định"."Quyết định về cơ cấu nguồn vốn không dựa trên hệ số nợ mà dựa trên phân hạng thị trường Đây là cơ sở lý thuyết giải thích tại sao đại đa số các công ty đều sử dụng cả nợ vay và vốn cổ phần Điều thứ hai, do thông tin bất cân xứng, các công ty đều nắm thế chủ động trong huy động vốn và sử dụng nợ vay Có thể vay nợ khi thực hiện một dự án cần thiết mà không cần thực hiện phát hành cổ phiếu với giá thấp
Do đó, hệ số nợ mục tiêu thường thấp hơn hệ số nợ được xác định trong mô hình lý thuyết đánh đổi
Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm
Yonas Nigussie Isayas (2021) đã thực hiện nghiên cứu “ Financial distress and its determinants: Evidence from insurance companies in Ethiopia “ nghiên cứu tập trung đánh giá khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính và các nhân tố quyết định tới kiệt quệ tài chính ở các doanh nghiệp bảo hiểm Ethiopia Bài nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu bảng từ 11 doanh nghiệp bảo hiểm trong thời gian từ 2008-2019 Nghiên cứu đã sử dụng thống kê mô tả và các công cụ kinh tế lượng để phân tích dữ liệu Kết quả bài nghiên cứu cho thấy được nợ là một thách thức khá lớn đối với các doanh nghiệp bảo hiểm trong việc phải đối phó với tình trạng kiệt quệ tài chính Các biến khác như biến thanh khoản, biến tăng trưởng phí bảo hiểm và biến an toàn vốn lại có tương quan nghịch biến với các khó khăn tài chính nhưng ảnh hưởng của chúng lại không đáng kể về mặt ý nghĩa thống kê
Edward I Altman (1968), bài ghiên cứu có 66 mẫu khảo sát được chia thành hai nhóm với mỗi nhóm là 33 doanh nghiệp Nhóm thứ I, nhóm các công ty phá sản theo Chương X của Luật Phá sản Hoa Kỳ trong giai đoạn 1946 –1965 và nhóm thứ II, là nhóm các công ty không phá sản trong cùng thời kỳ và vẫn hoạt động trong nặm 1966 Có 22 biến tỷ số tài chính được sửdụng để phân tích và được chia thành 5 nhóm gồm: tỷ số về tính thanh khoản, tỷ số về lợi nhuận, tỷ số đón bẩy, tỷ số khả năng thanh toán nợ và tỷ số hoạt động
Kết quả ước lượng chỉ ra rằng, tất cả doanh nghiệp có điểm số Z-score lớn hơn 2.99 đều thuộc nhóm không kiệt quệ tài chính trong khi các doanh nghiệp có điểm thấp hơn 1.81 thuộc nhóm vùng kiệt quệ tài chính Mô hình của Altman (1968) phân tích đa thức các tỷ số cực kỳ chính xác trong việc dự báo phá sản của doanh nghiệp, dự báo đúng 94% mẫu khảo sát ban đầu và 95% với tất cả các công ty nằm trong nhóm phá sản và không phá sản
Fredrick Ikpesu (2019) đã nghiên cứu “Firm specific determinants of financial distress: Empirical evidence from Nigeria “ sử dụng dữ liệu hàng năm của 18 doanh nghiệp sản xuất được niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán Nigeria trong giai đoạn từ 2010-2017 Nguồn dữ liệu được lấy thông qua báo cáo tài chính của các doanh nghiệp đã được kiểm toán Mô hình được ước lượng bằng cách sử dụng bình phương nhỏ nhất thông thường (FMOLS) đã được sửa đổi đầy đủ FMOLS cung cấp độ chính xác và đáng tin cậy về thanh khoản, đòn bẩy tài chính, khả năng sinh lời và quy mô công ty ước lượng cho một cỡ mẫu nhỏ Kết quả của FMOLS đã cho thấy quy mô của doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản, lợi nhuận và tăng trưởng doanh thu là những yếu tố quyết định cụ thể của doanh nghiệp cũng như là nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng khó khăn tài chính trong lĩnh vực sản xuất của Nigeria
Mohamad Nizam Jaafar và cộng sự (2018), với nghiên cứu “ Determinants of
Financial Distress among the Companies Practise Note 17 Listed in Bursa Malaysia” đã sử dụng dữ liệu bảng từ 18 doanh nghiệp được liệt kê tại PN17, Bursa Malaysia trong giai đoạn từ 2009-2016 Bài nghiên cứu này đã sử dụng báo cáo tài chính thông qua các biến cụ thể không được sử dụng trong mô hình Alman Z-Score làm yếu tố quyết định tới khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính Do vậy, dựa vào kết quả thu được, khả năng sinh lời được xem là yếu tố chính ảnh hưởng đến Alman Z-Score ở các công ty PN17 Khả năng sinh lời được xem là hệ số cao nhất so với các biến số khác Ngược lại, đòn bẩy là yếu tố ít nhất có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ Altman Z-Score trong bài nghiên cứu này đã cho thấy hệ số thấp hơn
J.Chen và J Zhu (2016), với nghiên cứu “ Assessing corporate financial distress risk based on integrated decision tree algorithms”, các tác giả J Chen và J Zhu đã đề cập đến khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính và mối quan hệ của nó tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình tính toán các nguy cơ rủi ro tài chính của các doanh nghiệp dựa trên các thuật toán cây quyết định Cụ thể, bài nghiên cứu đã sử dụng và kết hợp các thuật toán C4.5, ID3 và CART để phát triển một mô hình dự đoán nguy cơ xảy ra rủi ro tài chính của các doanh nghiệp Các bài nghiên cứu đã đưa ra kết luận rằng sự khá biệt giữa khả năng đáo hạn và khối lượng nợ của một doanh nghiệp có thể dự báo nguy cơ xảy ra rủi ro tài chính và đưa ra các giải pháp, khuyến nghị để cải thiện tình hình tài chính của các doanh nghiệp Các bài nghiên cứu cũng cho thấy rằng việc đánh giá khả năng đáp ứng nghĩa vụ tài chính của một doanh nghiệp có thể giúp giảm thiểu nguy cơ xảy ra kiệt quệ tài chính trong tương lai
Pirzada và Khan (2014), trong nghiên cứu “ Impact of financial rarios on bankruptcy probability: Evidence from sugar industry of Pakistan” cho thấy rằng khả năng thanh toán lãi vay là thành phần rất quan trọng đóng góp vào việc đảm bảo sự ổn định tài chính cho các doanh nghiệp và hạn chế khả năng rơi vào tình trạng phá sản qua mô hình hồi quy Các chỉ số tài chính liên quan đến khả năng thanh toán lãi vay như tỷ suất sinh lợi ròng, tỷ suất sinh lợi gộp và tỷ lệ thanh toán lãi vay đều có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp trong ngành công nghiệp đường ở
Pakistan Do đó, việc đảm bảo khả năng thanh toán lãi vay sẽ giúp cho doanh nghiệp giữ ổn định tài chính và giảm thiểu các tình trạng liệu quan đến kiệt quệ tài chính
Tinoco và Wilson (2013), với nghiên cứu “ Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroesconomic variables” đã cho thấy khả năng đáp ứng nghĩa vụ tài chính và tác động của nó đến tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp là rất quan trọng để có thể dự đoán tình trạng phá sản và đóng cửa cho các doanh nghiệp niêm yết Bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy Logit tập trung vào việc kết hợp các biến số tài chính, thị trường và kinh tế chung nhằm phát triển mô mô hình dự đoán sự phá sản Kết quả bài nghiên cứu cho thấy tính thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy tài chính, quy mô doanh nghiệp, biến động của thị trường chứng khoán và các biến kinh tế toàn cầu như tỷ giá và lãi suất là các chỉ báo rất quan trọng trong việc dự báo khó khăn tài chính và phá sản
Charalambakis (2014), với nghiên cứu “On corporate financial distress prediction: What can we learn from private firms in a small open economy?” đã sử dụng một bộ dữ liệu bao gồm gần 31.000 công ty tư nhân của Hy Lạp để điều tra những biến nào ảnh hưởng đến dự đoán về khó khăn tài chính của công ty Dựa trên mô hình logit nhiều giai đoạn tính đến các tác động của ngành, xác định sáu biến cụ thể của công ty mô tả chính xác nhất xác suất kiệt quệ tài chính của các công ty tư nhân Hy Lạp Đặc biệt, kết quả cho thấy khả năng sinh lời, đòn bẩy, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, khả năng xuất khẩu của một công ty, tính thanh khoản và khả năng chi trả cổ tức của một công ty là những yếu tố dự đoán mạnh mẽ về kiệt quệ tài chính Nghiên cứu cũng cho thấy tăng trưởng GDP và một biến giả xem xét ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng nợ Hy Lạp ảnh hưởng đến xác suất kiệt quệ tài chính
Christidis và Gregory (2010), với nghiên cứu “Some New Models for Financial
Distress Prediction in the UK” đã phát triển một số mô hình mới để dự đoán thất bại ở Vương quốc Anh bổ sung vào tài liệu bằng cách chỉ ra rằng các mô hình “logit động” kết hợp các biến thị trường dưới dạng được phát triển bởi Chava và Jarrow (2004) và Campbell và cộng sự (2008) ) thêm sức mạnh đáng kể cho các mô hình dựa trên kế toán thuần túy Nghiên cứu đã mở rộng logic của Campbell và cộng sự (2008) bằng cách chỉ ra rằng việc kết hợp các biến số kinh tế vĩ mô sẽ bổ sung khả năng dự đoán, cả trong và ngoài mẫu, cho các mô hình kế toán dựa trên thị trường
Purnanandam (2008), với nghiên cứu “Financial Distress and Corporate Risk
Management: Theory and Evidence” đã mở rộng các mô hình lý thuyết hiện tại về quản lý rủi ro doanh nghiệp khi có chi phí kiệt quệ tài chính và kiểm tra các dự đoán của mô hình bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu toàn diện Mô hình dự đoán mối quan hệ tích cực (tiêu cực) giữa đòn bẩy và phòng ngừa rủi ro đối với các công ty có mức vay nợ trung bình (cao)
Chancharat (2008), với nghiên cứu “The Relationshop between Firm Size and
Financial Distress: A Study of Thai-listed Firms” đã sử dụng phương pháp hồi quy Logit, bài nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá tác động của quy mô doanh nghiệp đến hoạt động tài chính và khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp tại Thái Lan Kết quả cho thấy sự tương quan giữa quy mô doanh nghiệp và khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, nghĩa là các doanh nghiệp nhỏ hơn thì sẽ có khả năng kiệt quệ tài chính cao hơn so với các doanh nghiệp lớn hơn Bài nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến việc thu hút đầu tư và tài trợ từ các ngân hàng và nhà đầu tư khác Ngoài quy mô ra thì còn những nhân tố khác như quản trị tài chính, chiến lược kinh doanh và hiệu quả hoạt động,… cũng đóng vai trò rất quan trọng trong khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của một doanh nghiệp
Pindado và cộng sự (2008) đã có nghiên cứu “Estimating financial distress likehood” đã ước tính khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính Bài nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy Logit với biến phụ tuộc là xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính và các biến độc lập bao gồm tỷ số chi phí tài chính, tỷ số lợi nhuận giữ lại và tỷ số khả năng sinh lời Kết quả bài nghiên cứu cho thấy rằng tỷ số khả năng sinh lời và tỷ số lợi nhuận giữ lại có tác động ngược chiều đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính, và tỷ số chi phí tài chính lại có tác động ngược chiều đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính
Platt và Platt (2002) đã thực hiện nghiên cứu “Predicting corpotate fianncial distress: reflectionson choice based samle bias” dự đoán kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp bằng mô hình hồi quy Logit Với biến phụ thuộc là xác suất xảy ra khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính và biến độc lập gồm có lợi nhuận, đòn bẩy tài chính, thanh khoản và tốc độ tăng của dòng tiền có tác động ngược chiều tới khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính, còn đòn bẩy tài chính có tác động cùng chiều tới khả năng kiệt quệ tài chính
2.2.2 Nghiên cứu tại Việt Nam
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu
3.1.1 Mô hình nghiên cứu Để thực hiện nghiên cứu, tác giả đã sơ lược và chọn mô hình như sau:
Trong đó, i là đơn vị chéo thứ i và t là thời gian thứ t;
X i,t là biến độc lập (các biến tỷ số tài chính)
Z i,t là biến độc lập (các biến số thị trường)
C i,t là biến độc lập (các biến chỉ báo kinh tế vĩ mô) βi: hệ số hồi quy, β0: hệ số góc của mô hình, uit: phần dư
Dựa trên các nghiên cứu về chủ đề “kiệt quệ tài chính” trong và ngoài nước, tác giả nhận thấy số lượng các biến (tài chính, thị trường, vĩ mô) khác nhau ở các bài nghiên cứu trước Tuy nhiên các nghiên cứu này đều cùng lựa chọn một số yếu tố ảnh hưởng đến
“khả năng kiệt quệ tài chính” của các doanh nghiệp niêm yết như các yếu tố tài chính, vĩ mô và thị trường Các biến này đều có khả năng thu thập về số liệu và đều có ý nghĩa kinh tế, có tương quan và giải thích được vấn đề nghiên cứu
Vì vậy tác giả đã căn cứ cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm, bài viết căn cứ vào nghiên cứu thực nghiệm của Tinoco và Wilson (2013) Bài nghiên cứu thực nghiệm đã sử dụng hồi quy Logit tập trung vào việc kết hợp các biến số tài chính, thị trường và kinh tế vĩ mô nhằm phát triển mô hình dự báo kiệt quệ Qua đó, tác giả đã sử dụng thêm các biến nghiên cứu từ thị trường, vĩ mô để có thể đánh giá thêm mức độ tác động của các biến này đến mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu có cấu trúc như sau:
FD i,t = β 0 + β 1 OCF i,t + β 2 OCFTL i,t + β 3 LEV i,t + β 4 WC i,t + β 5 RETA i,t + β 6 NITA i,t + β 7 PRICE i,t + β 8 ABNRET i,t + β 9 SIZE i,t + β 10 CPI i,t + β 11 TBILL i,t + u i,t
OCF là dòng tiền hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp OCFTL là dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ
LEV là đòn bẩy tài chính
WC là tỷ lệ vốn lưu động ròng RETA là tỷ lệ lợi nhuận giữ lại NITA là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế PRICE là giá cổ phiếu
ABNRET là tỷ suất sinh lợi vượt trội SIZE là quy mô doanh nghiệp
CPI là chỉ số giá tiêu dùng TBILL là lãi suất trái phiếu chính phủ
3.1.2 Xác định các biến trong mô hình nghiên cứu
Kiệt quệ tài chính (FD)
Với biến phụ thuộc rơi vào hai trường hợp 0 – doanh nghiệp không rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính và 1 – doanh nghiệp rơi vào trình trạng kiệt quệ tài chính Trong các nghiên cứu trước đây, điển hình là nghiên cứu “How costly is financial not economic distress? Evidence from highly leveraged transactions that became distressed” của Andrade and Kaplan (1998) đã xác định một doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính khi ngay tại năm quan sát có EBITDA bé hơn chi phí lãi vay Bên cạnh đó, trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ - chỉ trải qua trên dưới 20 năm tuổi, vì vậy số doanh nghiệp nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính là rất ít Cho nên, tác giả đã xác định một doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính (biến phụ thuộc ghi nhận giá trị khi EBITDA <
Dòng tiền hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp (OCF)
Dòng tiền hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp (OCF) được tính bằng công thức như sau:
Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh đóng vai trò quan trọng nhất trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ do nó phản ánh khả năng sinh lời từ hoạt động kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp Dòng tiền này quan trọng vì nó cho thấy khả năng của doanh nghiệp tạo ra nguồn lực tiền mặt nội tại để đáp ứng các nhu cầu như thanh toán nợ, phân chia lợi nhuận cho các cổ đông, và tăng cường đầu tư Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh thực sự là dòng tiền mà công ty thực sự nhận vào và chi ra trong quá trình hoạt động kinh doanh hàng ngày, không phải là các chỉ số lưu chuyển tiền tệ được ghi chép trong sổ sách theo quy định kế toán Chú ý rằng việc chú trọng vào dòng tiền từ hoạt động kinh doanh là quan trọng vì nó liên quan trực tiếp đến việc sản xuất và kinh doanh chủ đạo của doanh nghiệp Ngay cả sự chênh lệch nhỏ trong tỷ trọng của dòng tiền từ hoạt động kinh doanh so với các dòng tiền khác cũng có thể là dấu hiệu cảnh báo đáng kể đối với nhà đầu tư, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý nguồn lực tiền mặt từ hoạt động kinh doanh cốt lõi
Theo Phạm Thị Hồng Vân (2005), "Dòng tiền là mối quan tâm của tất cả doanh nghiệp, vì nguy cơ dễ dàng dẫn đến khó khăn trong thanh toán của doanh nghiệp là do sự mất cân bằng giữa dòng tiền thu vào và dòng tiền chi ra" Dòng tiền hoạt động kinh doanh thể hiện khả năng tạo tiền của công ty, đây được xem là nguồn lực tài chính từ nội lực để công ty có thể thực hiện nghĩa vụ với các cổ đông và chủ nợ Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng tỷ lệ dòng tiền hoạt động kinh doanh trên doanh thu thuần vào nghiên cứu, với giả thuyết như sau:
Giả Thuyết H 1 : Các công ty dễ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thường có dòng tiền hoạt động kinh doanh thấp Dấu kỳ vọng của tác giả là nghịch chiều (-) giữa biến này tới biến phụ thuộc FD
Dòng tiền hoạt động kinh doanh chia tổng nợ (OCFTL)
Dòng tiền hoạt động kinh doanh chia tổng nợ (OCFTL) được tính bằng công thức như sau:
Thay vì sử dụng bảng cân đối kế toán để đo lường khả năng trả nợ, tác giả nhấn mạnh sự quan trọng của việc đo lường thông qua dòng tiền Đặc biệt, tác giả chú trọng vào khả năng thanh khoản của dòng tiền thực vào được từ các hoạt động kinh doanh sản xuất Việc đề cao khả năng thanh toán của dòng tiền thực này là điều đáng chú ý Như những lập luận trước đó về dòng tiền, tỷ lệ dòng tiền từ hoạt động sản xuất kinh doanh trên tổng nợ thể hiện khả năng của doanh nghiệp đảm bảo cho các khoản nợ thông qua dòng tiền thực tế được tạo ra từ hoạt động kinh doanh sản xuất Dựa theo nghiên cứu của Ohlson (1980), Tinico & Wilson (2013), tác giả đưa ra giả thuyết thứ hai
Giả thuyết H 2 : Các công ty ít có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thường có tỷ lệ dòng tiền hoạt động kinh doanh chia tổng nợ cao Dấu kỳ vọng của tác giả là nghịch chiều (-) giữa biến này tới biến phụ thuộc FD
Đòn bẩy tài chính (LEV) Đòn bẩy tài chính (LEV) được tính theo công thức như sau:
Biến này cho thấy mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho tài sản của doanh nghiệp Brealey và Myers (1980) đã nhấn mạnh rằng đòn bẩy tài chính có thể có tác động đến giá trị của doanh nghiệp và doanh nghiệp nên xem xét các chi phí tài chính và rủi ro để có thể lựa chọn cho doanh nghiệp một cấu trúc tài chính tối ưu nhất Đòn bẩy tài chính có thể tăng cường việc giải quyết các vấn đề thông tin không đối xứng giữa doanh nghiệp và nhà đầu tư (Harris và Raviv, 1990) Thông qua mô hình hồi quy Logit, Masdupi và cộng sự
(2018) cũng đã xác nhận rằng đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực lên kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Indonesia
Giả thuyết H 3 : Các công ty dễ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thường có đòn bẩy tài chính cao Dấu kỳ vọng của tác giả là cùng chiều (+) giữa biến này tới biến phụ thuộc FD
Tỷ lệ vốn lưu động ròng (WC)
Tỷ lệ vốn lưu đổng ròng (WC) được tính theo công thức như sau:
Tỷ lệ vốn lưu động ròng là chỉ số thường được sử dụng khi nói về mặt thanh khoản của một doanh nghiệp Theo các nghiên cứu của Altman, (1968), Ohlson (1980), thì các tác giả đều kết luận rằng chỉ tiêu tính thanh khoản các tác động ngược chiều đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính Khi tài sản của doanh nghiệp có khả năng thanh toán cho các khoản nợ vay, sẽ giúp doanh nghiệp không bị rơi vào trạng thái mất thanh khoản Theo Beaver (1966), nhà nghiên cứu đã xác định chỉ tiêu khả năng thanh toán hiện hành có tác động quan trọng trong việc dự đoán kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Từ đó, các nhà đầu tư và chủ nợ sẽ không giảm giá trị doanh nghiệp xuống, không tạo nên rủi ro kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp Vì vậy trong bài nghiên cứu, tác giả đã lựa chọn tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn để nghiên cứu, với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H 4 : Các công ty ít có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thường có hệ số vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn cao Dấu kỳ vọng của tác giả là ngược chiều (-) giữa biến này tới biến phụ thuộc FD
Tỷ lệ lợi nhuận giữ lại (RETA)
Tỷ lệ lợi nhuận giữ lại (RETA) được tính theo công thức như sau:
Lợi nhuận giữ lại là số thu nhập ròng (sau thuế) mà công ty giữ lại sau khi chia cổ tức cho các cổ đông Ở đây, lợi nhuận giữ lại mang lại một số lợi ích quan trọng cho doanh nghiệp Thứ nhất, là để phòng ngừa các trường hợp xấu xảy ra, việc duy trì lợi nhuận giữ lại giúp doanh nghiệp duy trì tính thanh khoản, giảm thiểu rủi ro và có khả năng phản ứng linh hoạt đối với các tình huống đột ngột không đoán trước được trong tương lai Thứ hai, đối với các giao dịch, lợi nhuận giữ lại cung cấp nguồn tài chính để hỗ trợ cho các hoạt động kinh doanh thường xuyên của công ty Thứ ba, lợi nhuận giữ lại cho phép doanh nghiệp tích trữ lượng tiền mặt để tận dụng cho các cơ hội đầu tư, đặc biệt khi tồn tại vấn đề không cân xứng thông tin có thể làm tăng các chi phí tài trợ từ bên ngoài, từ đó dẫn đến việc bỏ lỡ các cơ hội đầu tư Cuối cùng, là đối với thuế, lợi nhuận giữ lại có thể là lựa chọn hấp dẫn hơn là trả cổ tức, giúp tránh thuế trên cổ tức
Như đã được đề cập trước đó, tác giả đã đề xuất sử dụng tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản Nghiên cứu của Edward I Altman (2000) đã hỗ trợ giả thuyết này và đưa ra nhận định rằng những nhà đầu tư ở hiện tại thì sẽ có nhiều thông tin hơn so với những nhà đầu tư mới tham gia vào, từ đó làm cho chi phí của nguồn vốn mới trở nên đắt đỏ hơn so với nguồn vốn ở hiện tại Do đó, việc sử dụng nguồn tài trợ từ lợi nhuận giữ lại có thể là lựa chọn ưu tiên và giúp giảm khả năng doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính
Trình tự xử lý dữ liệu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu là tìm ra các yếu tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính niêm yết tại Việt Nam, bài nghiên cứu được thực hiện theo trình tự sau:
Dựa vào sự hỗ trợ của phần mềm Stata 17.0, bài nghiên cứu được thực hiện theo thứ tự như sau: Đầu tiên, tác giả tiến hành thống kê mô tả nhằm mô tả đặc tính của dữ liệu dựa trên giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất để đưa ra những nhận định ban đầu về bài nghiên cứu
Tác giá tiến hành phân tích tương quan nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Nếu giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các cặp biến lớn hơn 0.5 thì mô hình có dấu hiệu đa cộng tuyến, ngoài ra để kiểm tra thêm về hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả đã sử dụng thêm tiêu chí VIF để đánh giá VIF lớn hơn 5 cho thấy mức độ đa cộng tuyến là cao Nếu kết quả nghiên cứu cho ra VIF lớn hơn 5 thì nghiên cứu sẽ tiến hành loại những biến có hiện đa cộng tuyến với các biến khác, qua đó cho ra kết quả hồi quy Logit tốt hơn
Tác giả tiền hành hồi quy Logit cho mô hình để xem xét tác động riêng biệt từ các yếu tố tài chính, yếu tố thị trường và yếu tố vĩ mô trong việc dự báo khả năng bị kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam
Sau khi tiến hành hồi quy Logit, tác giả sử dụng đường cong ROC, Gini rank coeffecient để đo lường độ chính xác trong việc dự báo khả năng kiệt quệ tài chính của mô hình Ở phần này, mô hình được coi là phù hợp khi có giá trị AUC lớn hơn 0.5 Đây là thước đo cho thấy mức độ chính xác của mô hình Logit, khi giá trị AUC bằng 1, nó cho thấy đây là một mô hình phù hợp Các bài nghiên cứu trước đây cho thấy chưa có mô hình nghiên cứu nào có thể có kết quả AUC bằng 1 Một giá trị AUC lớn hơn 0.8 được coi là khá tốt, trong khi một giá trị AUC nhỏ hơn 0.6 được coi là không đủ mức độ phù hợp Ngoài ra, tác giả còn sử dụng thêm hệ số phân hạng Gini để kiểm tra thêm về mức độ chính xác của mô hình Ở đây, hệ số Gini khi có giá trị bằng hoặc lớn hơn 50% được coi là mô hình có độ chính xác và phù hợp cao
Sau khi kiểm tra mức độ chính xác của mô hình, tác giả phân tích mức độ ảnh hưởng biên của mô hình và tiến hành đo lường hiệu quả dự báo của mô hình thông qua giá trị thống kê P-value Nếu P-valie nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê và ngược lại, mô hình có P-value lớn hơn 0.05 thì mô hình đó không có ý nghĩa thống kê
Cuối cùng, tác giả đưa ra những nhận định của mình về kết quả bài nghiên cứu, trình bày những mặt hạn chế của bài nghiên cứu cũng như hướng nghiên cứu tiếp theo.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả biến
Bảng 4.1 Mô tả thống kê các biến trong mô hình - gồm có các biến tỷ số tài chính, thị trường và chỉ báo kinh tế vĩ mô
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Các công ty bị kiệt quệ tài chính
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Các công ty không bị kiệt quệ tài chính
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Bài nghiên cứu gồm có 2024 quan sát, dữ liệu được lấy trong thời gian từ năm 2012 đến 2022 của 11 biến trong mô hình cho 184 công ty đang niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán Tp Hồ Chí Minh (HOSE) và sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX):
Trong mô hình này, tác giả đưa vào các biến số tài chính của công ty, cụ thể như sau: OCF, OCFTL, LEV, WC, RETA, NITA, PRICE, ABNRET, SIZE, CPI, TBILL Tác giả tìm thấy một số đặc điểm như sau:
OCF - Dòng tiền hoạt động kinh doanh chia cho doanh thu thuần của công ty Từ kết quả bảng trên có thể thấy được giá trị (Max) là 0.9119 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là CTI năm 2013, giá trị (Min) là - 0.9948 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là AMV năm 2022 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.0567 với ý nghĩa là dòng tiền hoạt động kinh doanh chia cho doanh thu thuần trung bình của các công ty là 5.67% và trung vị là 0.1407 Thống kê mô tả chỉ ra rằng ở những công ty bị kiệt quệ tài chính thì biến số này có giá trị trung bình thấp hơn so với những công ty không bị kiệt quệ tài chính, điều này hàm ý rằng những công ty bị kiệt quệ tài chính sử dụng dòng tiền hoạt động kém hơn so với các công ty không bị kiệt quệ tài chính
OCFTL - Dòng tiền hoạt động kinh doanh chính trên tổng nợ Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị (Max) là 2.8295 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là BMP năm 2012, giá trị (Min) là -3.6860 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là VGP năm 2015 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.1610 với ý nghĩa là dòng tiền hoạt động kinh doanh chính trên tổng nợ trung bình của các công ty là 16.1% và trung vị là 0.3516 Thống kê mô tả chỉ ra rằng ở những công ty bị kiệt quệ tài chính thì biến số này có giá trị trung bình thấp hơn so với những công ty không bị kiệt quệ tài chính Vì biến số này đại diện cho khả năng đảm bảo các nghĩa vụ tài chính của công ty dựa trên dòng tiền hoạt động kinh doanh chính, điều này hàm ý rằng những công ty bị kiệt quệ tài chính có khả năng đảm bảo cho các nghĩa vụ tài chính của mình bằng dòng tiền hoạt động chính kém hơn so với các công ty không bị kiệt quệ tài chính
LEV - Đòn bẩy tài chính Kết quả từ bảng cho thấy giá trị (Max) là 0.9929 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là TTF năm 2018 , giá trị (Min) là 0.0404 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là VGP năm 2015 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.5215 với ý nghĩa là đòn bẩy tài chính trung bình của các công ty là 52.15 % và trung vị là 0.1887 Giá trị trung bình của biến số này đối với các công ty bị kiệt quệ tài chính là cao hơn khi so sánh với các công ty không kiệt quệ tài chính Điều này cho thấy những công ty có mức độ đòn bẩy tài chính cao hơn có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính cao hơn
WC - Vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị (Max) là 0.8965 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là HAP năm
2022 , giá trị (Min) là -2.8863 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là HTI năm 2022 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.1001 với ý nghĩa là tỷ lệ vốn lưu động ròng trung bình của các công ty là 10.01% và trung vị là 0.2256 Giá trị trung bình của biến số này đối với các công ty bị kiệt quệ tài chính là thấp hơn khi so sánh với các công ty không kiệt quệ tài chính Điều này cho thấy những công ty có mức độ sử dụng vốn lưu động ròng để tài trợ cho tài sản ngắn hạn cao hơn có khả năng ít rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hơn
RETA - Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị (Max) là 0.4593 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là VCS năm 2022 , giá trị (Min) là -0.7632 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là TTF năm
2019 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.0714 với ý nghĩa là tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trung bình của các công ty là 7.14% và trung vị là 0.0979 Giá trị trung bình của biến số này đối với các công ty bị kiệt quệ tài chính là thấp hơn khi so sánh với các công ty không kiệt quệ tài chính Điều này cho thấy những công ty có mức độ sử dụng nguồn tài trợ từ lợi nhuận giữ lại cao sẽ có khả năng ít rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hơn
NITA - Lợi nhuận trước thuế và lãi vay chia cho tổng tài sản Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị (Max) là 0.4556 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là MAS năm 2015,giá trị (Min) là -0.5296 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là LAF năm 2013 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.07776 với ý nghĩa là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay trung bình của các công ty là 7.77% và trung vị là 0.0716 Giá trị trung bình của biến số này đối với các công ty bị kiệt quệ tài chính là thấp hơn khi so sánh với các công ty không kiệt quệ tài chính Điều này cho thấy những công ty có lợi nhuận trước thuế và lãi vay càng cao thì sẽ có khả năng ít rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hơn
PRICE - Giá cổ phiếu Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị (Max) là 11.8597 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là MSN năm 2021,giá trị (Min) là 6.9275 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là VOS năm 2016 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 9.3526 với ý nghĩa là giá cổ phiếu trung bình của các công ty là 9.3525 vnđ và trung vị là 0.8766
Kết quả cho thấy những công ty kiệt quệ tài chính có giá trị trung bình của biến số này nhỏ hơn so với những công ty không bị kiệt quệ tài chính Điều này cho thấy với những công ty rơi vào kiệt quệ tài chính, thị trường có một đánh giá thấp cho giá trị cổ phiếu của những công ty này
ABNRET - Tỷ suất sinh lợi vượt trội Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị (Max) là 0.9998 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là DNP năm 2012, giá trị (Min) là -0.8594 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là TSC năm 2017 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.0126 với ý nghĩa là tỷ suất sinh lợi vượt trội trung bình của các công ty là 1.26% và trung vị là 0.4344 Thống kê mô tả cho thấy những công ty bị kiệt quệ tài chính có giá trị trung bình của biến số này là thấp hơn so với những công ty không kiệt quệ tài chính Điều này cho thấy các công ty bị kiệt quệ tài chính bị thị trường định giá kém và tỷ suất sinh lợi thấp
SIZE - Quy mô doanh nghiệp Kết quả từ bảng trên cho thấy giá trị (Max) là 0.5125 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là AAA năm 2022, giá trị (Min) là 0.0000 của công ty có mã niêm yết trên thị trường là BDB năm 2022 Trong nghiên cứu này kết quả thống kê cho thấy giá trị trung bình của các công ty là 0.0092 với ý nghĩa là quy mô doanh nghiệp trung bình của các công ty là 9.21% và trung vị là 0.0502 Giá trị trung bình của biến SIZE cho những công ty bị kiệt quệ tài chính thấp hơn giá trị này với những công ty không kiệt quệ tài chính Theo tác giả, kết quả này là do khi công ty bị rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thì các nhà đầu tư trên thị trường sẽ đánh giá thấp giá trị thị trường của công ty
CPI - Chỉ số giá tiêu dùng Có giá trị (Max) là 0.0909 , giá trị (Min) là 0.0063, giá trị trung bình là 0.0373 và trung vị là 0.0218.Thống kê mô tả cho thấy giá trị trung bình của CPI với những công ty kiệt quệ tài chính là cao hơn so với giá trị này ở những công ty không bị kiệt quệ tài chính Các công ty bị kiệt quệ tài chính thường hoạt động trong một môi trường có một mức độ lạm phát cao hơn một chút so với các công ty không bị kiệt quệ
Phân tích tương quan
Bảng dưới đây đưa ra ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong tài liệu Mỗi ô trong bảng này đại diện cho một giá trị tương quan giữa hai biến với nhau, được đánh giá từ -1 đến 1 Các giá trị ở đường chéo chính của ma trận là 1, vì chúng là tương quan giữa một biến với chính nó
Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
Dựa vào ma trận hệ số tương quan tác giả nhận thấy xuất hiện các dấu hiệu tương quan lớn giữa các biến số (>0.5) Kết quả trong bảng cho thấy, hầu hết các biến giải thích đều cho thấy khả năng tương quan thấp (|z| [95% conf Interval]
SIZE -6.2130 1.3644 -4.55 0 -3.5387 -8.8872 hơn mức ý nghĩa 5% Mức độ tin cậy và ý nghĩa thống kê của năm biến trên cho thầy đây là 5 nhân tố có tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính Mặt khác biến OCF, OCFTL, RETA, TBILL, PRICE, ABNRET thống kê lần lượt có giá trị p-value là 0.316, 0.129, 0.715, 0.318, 0.609, 0.89 Điều này thể hiện trong mô hình trong mô hình dự báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính sáu nhân tố này chưa thực sự tác động đến Ở mô hình này, các biến về tỷ số tài chính và vĩ mô vẫn giữ nguyên được dấu như kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê Các biến về thị trường trừ biến ABNRET là không có được dấu đúng như kỳ vọng còn có biến PRICE thì không có ý nghĩa về mặt thống kê
Dựa trên những kết quả đã thể hiện, tác giả lựa chọn loại bỏ sáu biến OCF,OCFTL, RETA, TBILL, PRICE, ABRNET ra khỏi mô hình Tác giả đã sử dụng kiểm định Wald để có thể kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể, từ đó có đủ cơ sở để có thể loại bỏ ba biến này ra khỏi mô hình
Giả thuyết được đưa ra như sau:
H 0 : Có ít nhất một trong những giá trị β bằng 0
H 1 : Có ít nhất một trong những giá trị β khác 0
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định Wald cho mô hình
Nội dung Kết quả kiểm định Wald
Toàn bộ các biến độc lập trong mô hình chi( 11) %6.55 và Prob lớn hơn (chi) 0.0000
Loại bỏ 6 biến: OCF, OCFTL,
RETA, TBILL, PRICE, ABRNET chi( 6) = 5.65 và Prob lớn hơn (chi) 0.4639
Sau khi kiểm định Wald cho toàn bộ các biến độc lập trong mô hình, kết quả cho thấy Prob (chi) (11) = 0.0000 nhỏ hơn 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H 1 ,bác bỏ giả thuyết H 0
Giả thuyết được đưa ra như sau:
H 1 : Có ít nhất một β khác không
Thực hiện kiểm định Wald mô hình cho biến độc lập OCF, OCFTL, NITA, TBILL, PRICE, ABRNET cho ra Prob(chi)(6)= 0.4639 lớn hơn 0.05 nên không đủ cơ sở để bác bỏ H0 Sau khi thông qua kết quả kiểm định Wald bài nghiên cứu có cơ sở để loại bỏ sáu biến OCF, OCFTL, RETA, TBILL, PRICE, ABRNET ra khỏi mô hình nghiên cứu mà không làm ảnh hưởng đến kết quả dự báo Từ kết quả bảng 4.7, tác giả có mô hình sau:
FD= -0.1340704 + 1.177892LEV - 1.133715WC - 64.68199NITA + 20.6795CPI - 6.127275SIZE
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Ta có mô hình hồi quy:
FD= -0.1340704 + 1.177892LEV - 1.133715WC - 64.68199NITA + 20.6795CPI - 6.127275SIZE
Giả thuyết H 3 : Các công ty dễ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thường có đòn bẩy tài chính cao
Với kết quả bài nghiên cứu thu được ở trên, các hệ số hồi quy không chỉ mang ý nghĩa thống kê mà nó còn đúng dấu như những dự đoán ban đầu của tác giả
Hệ số LEV (đòn bẩy tài chính) được hiểu như sau: khi LEV càng lớn, nguy cơ kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp càng cao Chỉ số này cũng thể hiện tỷ trọng của tài sản được tài trợ bởi nợ, là một cách để đánh giá khả năng tự chủ tài chính của doanh nghiệp Khi chỉ số này quá thấp, có thể đồng nghĩa với việc doanh nghiệp chưa tận dụng đầy đủ lợi ích từ việc sử dụng đòn bẩy tài chính Trái lại, nếu tỷ số này quá cao, có thể xem đây là dấu hiệu của việc doanh nghiệp không có khả năng tự chủ tài chính mạnh, và nguồn vốn chủ yếu đến từ nợ (mặc dù cũng không phủ nhận lợi ích của đòn bẩy tài chính) Do đó, rủi ro về kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp sẽ tăng cao
Giả thuyết H 4 : Các công ty ít có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thường có hệ số vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn cao
Khi xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính, tác giả đánh giá tỷ lệ này dựa trên các nghiên cứu trước, trong đó tỷ lệ cao có thể chỉ ra sự ổn định trong cơ cấu tài chính Chỉ số này cũng đã phản ánh mức độ tác động của việc sử dụng vốn và cấu trúc vốn của doanh nghiệp đối với khả năng kiệt quệ tài chính
Với kết quả bài nghiên cứu thu được, hệ số hồi quy không chỉ có ý nghĩa thống kê mà còn đúng dấu với những dự đoán ban đầu của tác giả Tỷ lệ trên chỉ ra rằng, với việc tăng lên của tỷ lệ vốn lưu động ròng thì khả năng doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ giảm đi
Giả thuyết H 6 : Các công ty ít có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính thường có tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản cao
Tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay là một chỉ số cho thấy khả năng quản lý chi phí hiệu quả của doanh nghiệp và chính sách bán hàng tích cực Khi xem các yếu tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính, bài nghiên cứu đánh giá tỷ lệ này dựa trên nghiên cứu trước, với quan điểm rằng tỷ lệ cao hơn có thể giảm khả năng doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính
Với kết quả từ bài nghiên cứu, hệ số hồi quy đúng dấu với dự đoán ban đầu và có ý nghĩa thống kê Tỷ lệ trên chỉ ra rằng, khi tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay tăng lên thì khả năng doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ giảm đi
Giả thuyết H 7 : giả thiết CPI cao sẽ làm tăng xác suất kiệt quệ và vỡ nợ của doanh nghiệp
Biến này có dấu đúng như kỳ vọng ban đầu cũng như ý nghĩa thống kê ở các mô hình Điều này cho thấy sự đóng góp đáng kể của biến trong khả năng dự báo xác suất kiệt quệ tài chính Dấu dương của biến thể hiện một doanh nghiệp kiệt quệ tài chính thì hoạt động trong môi trường với lạm phát và lãi suất cao
Giả thuyết H 11 : Một giá trị cao của biến số SIZE sẽ dẫn đến một xác suất phá sản/ rơi vào kiệt quệ tài chính thấp
Biến này có dấu đúng như kỳ vọng ban đầu cũng như ý nghĩa thống kê ở các mô hình Điều này cho thấy sự đóng góp đáng kể của biến trong khả năng dự báo xác suất kiệt quệ tài chính Dấu âm nghĩa là khi quy mô của doanh nghiệp càng lớn thì khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính càng thấp.
Đo lường mức độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.5 Các giá trị thống kê đô lường mức độ phù hợp của mô hình
Các thước đo được tác giả áp dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình là:
AUC (Area under the ROC Curve) là vùng diện tích dưới đường cong ROC cho đến điểm có tọa độ là (1,0) ở góc phải đồ thị Gía trị AUC bằng 1 đại diện cho một mô hình hoàn hảo
Hệ số Gini rank coefficient được tính theo công thức (2*AUC-1) Một mô hình lý tưởng, tức là mô hình phân loại hoàn hảo các quan sát tốt và quan sát xấu, có hệ số Gini bằng 1
Mô hình bao gồm 11 biến, bao gồm các biến tỷ số tài chính, thị trường và vĩ mô : OCF, OCFTL, LEV, WC, RETA, NITA, PRICE ABNRET, SIZE, CPI, TBILL) có giá trị AUC= 0.9421 và Gini = 0.8842 cho thấy độ chính xác của mô hình ở mức rất cao trong việc phân loại Điều này cho thấy các thông tin thị trường hay môi trường kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng và đóng góp đáng kể vào kết quả của mô hình đo lường khả năng kiệt quệ tài chính Tóm lại, ngoài các thông tin tài chính từ doanh nghiệp, các biến số vĩ mô cho thấy môi trường mà doanh nghiệp hoạt động, các thông tin thị trường hàm chứa một lượng lớn thông tin không có sẵn trong các báo cáo tài chính nhưng lại được thị trường đặc biệt quan tâm Sự kết hợp này đóng vai trò gia tăng mức độ chính xác trong việc dự báo xác suất kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp
Đo lường hiệu ứng cận biên (Marginal Effects)
Các thông số ước lượng từ các mô hình nhị phân dường như không giống các mô hình tuyến tính nó không giải thích trực tiếp mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Long & Freese, 2003) Trong các nghiên cứu về phá sản và vỡ nợ trước đây, những mô hình dự báo kiệt quệ tài chính được xây dựng bằng cách sử dụng mô hình kết quả nhị phân, luôn chỉ tập trung vào khả năng phân loại tổng thể hoặc độ chính xác dự báo mà hiếm khi cung cấp sự giải thích về mối quan hệ giữa các biến dự báo và biến phụ thuộc nhị phân, các giá trị của hệ số ước lượng không thể giải thích những tác động của biến động lập riêng rẽ lên sự thay đổi của biến phụ thuộc trong mô hình do tính chất phi tuyến Phương pháp đo lường hiệu ứng cận biên (marginal efects) được sử dụng để thông đạt kết quả hồi quy Khi xem xét tác động của từng biến, các biến độc lập còn lại sẽ giữ cố định tại giá trị trung bình trong miền xác định của từng biến
Bảng 4.6 Hiệu ứng cận biên của từng biến trong mô hình
Variable dy/dx Std err z P>|z| 95% C X
Dựa vào kết quả trên, tác giả nhận thấy mô hình trên là mô hình có mức độ phù hợp cao Cho nên ở phần này tác giả sẽ so sánh hiệu ứng cận biên của các biến với nhau Ý nghĩa của các giá trị được giải thích như sau:
- Đối với các biến tài chính:
Biến LEV: khi tăng tỷ lệ đòn bẩy tài chính lên 1% thì xác suất để công ty rơi vào tình trạng kiệt kệ tài chính sẽ tăng trung bình 1.15%, trong các điều kiện các yếu tố khác cố định tại giá trị trung bình
Biến WC: khi tăng tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn lên 1% thì xác suất để công ty rơi vào tình trạng kiệt kệ tài chính sẽ giảm trung bình 1.07%, trong các điều kiện các yếu tố khác cố định tại giá trị trung bình
Biến NITA: khi tăng tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản lên 1 đơn vị thì xác suất để công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ sẽ giảm trung bình 60.39%, trong các điều kiện các yếu tố khác cố định tại giá trị trung bình
- Đối với biến vĩ mô:
Biến CPI: khi tăng tỷ lệ CPI lên 1% thì xác suất để công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ sẽ tăng trung bình 23.22%, trong các điều kiện các yếu tố khác cố định tại giá trị trung bình
- Đối với biến thị trường:
Biến SIZE: khi tăng tỷ lệ quy mô của doanh nghiệp lên 1 đơn vị thì xác suất để công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ sẽ giảm trung bình 5.78%, trong các điều kiện các yếu tố khác cố định tại giá trị trung bình
Kết luận: cả 5 biến LEV ( Đòn bẩy tài chính), WC ( vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn), NITA ( lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản), CPI và SIZE (quy mô công ty) đều có ảnh hưởng khá lớn, nên đã làm thay đổi một cách đáng kể đến khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Trong đó, các biến có tác động mạnh nhất NITA, CPI, SIZE, rồi đến LEV và cuối cùng là WC
Bảng 4.7 Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Các biến trong Ký hiệu Dấu giả Kết quả nghiên cứu mô hình thiết của tác giả
Bài nghiên cứu của tác giả
Các bài nghiên cứu trước đây
Kiệt quệ tài chính FD -
Dòng tiền hoạt động kinh doanh của công ty
Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên nợ
OCFTL - - - Đòn bẩy tài chính LEV + + +
Tỷ lệ vốn lưu động ròng
Tỷ lệ lợi nhuận giữ lại
Tỷ lệ lợi nhuận trước thuế
Tỷ suất sinh lợi vượt trội
Quy mô công ty SIZE - - -
Chỉ số giá tiêu dùng
Lãi suất trái phiếu chính phủ
