71 TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Số 62A, 2010 ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ĐỐI VỚI RỦI RO CẤP CÔNG TY: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI LIÊN DOANH BIA HUẾ Thái Thanh Hà, Học viện Hành chính Mai Xuân Hùng, Công ty Liên doanh Bia Huế TÓM TẮT Nghiên cứu này được thực hiện tại Công ty Liên doanh Bia Huế - Đan Mạch nhằm lượng hoá mức độ ảnh hưởng của 5 chỉ số tài chính quan trọng đối với hệ số đo lường rủi ro cấp công ty (hệ số Bê-ta). Sử dụng các số liệu tài chính qua các tháng trong giai đoạn 2005- 2009 để tính toán các chỉ số tài chính, lãi suất tính trên hối phiếu của VietComBank, và suất lợi nhuận của công ty bia đa quốc gia Calsberg, kết quả phân tích số liệu đa biến qua hồi quy logistic cho thấy các chỉ số tài chính như: Khả năng thanh toán nhanh; Suất lợi nhuận trên tài sản ROA; Suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE; Sức sinh lời cơ bản BEP; là có ảnh hưởng theo chiều nghịch đối với hệ số rủi ro cấp công ty Bê-ta. Ngược lại, đòn bẩy hoạt động về nợ vay là ảnh hưởng theo chiều thuận đối với hệ số rủi ro Bê-ta cấp công ty. Nghiên cứu này cũng đưa ra những đề xuất cho hướng nghiên cứu mới trong tương lai. 1. Mở đầu Mỗi quyết định kinh doanh trong công ty có liên quan chặt chẽ đến cấu trúc về vốn và các chỉ số tài chính của công ty đó [1], [6] do chỉ số tài chính của công ty đo lường những điểm mạnh cũng như chỉ ra những điểm yếu về mặt tài chính của mình cụ thể qua các mặt: (a) tính thanh khoản; (b) Hiệu suất sử dụng tài sản của công ty; (c) Đòn bẩy nợ hoạt động; (d) Lợi nhuận kinh doanh. Vì vậy, trong quá trình kinh doanh, các quyết định về cấu trúc vốn và chỉ số tài chính của bản thân công ty có ảnh hưởng đến nhiều mặt, và trên quan điểm của các cổ đông, những người chủ sở hữu công ty thì những quyết định này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến “rủi ro cấp công ty”. Theo Gapensky, rủi ro cấp công ty có nguồn gốc từ những sự kiện hoặc các quyết định có liên quan trực tiếp đến các hoạt động kinh doanh của chính công ty [6]. Những rủi ro thuộc loại này thường được các nhà phân tích tài chính gọi là loại rủi ro “không có tính chất hệ thống”, và có thể giảm thiểu nếu được các nhà đầu tư đa dạng hoá một cách khôn ngoan danh mục vốn đầu tư (portfolio) của mình [1], [2]. Tuy nhiên, việc đa dạng hoá danh mục vốn đầu tư sẽ có tính thực tế hơn nếu như những ảnh hưởng của chỉ số tài chính tới hệ số rủi ro cấp công ty được làm sáng tỏ trước khi đưa ra quyết định đầu tư vốn vào doanh nghiệp [4]. Ý nghĩa của nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro cấp công ty và các chỉ số tài chính là đáng kể như vậy, song đến nay chưa có nhiều nghiên cứu tại Việt Nam nói chung và ở miền Trung nói riêng. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng có thể sử dụng đường 72 thị trường chứng khoán SML để xác định hệ số rủi ro cấp công ty (hệ số Bê-ta) [6]. Điều này lại trở thành một trở ngại nữa khiến cho việc lượng hoá các ảnh hưởng của chỉ số tài chính tới hệ số rủi ro cấp công ty lại càng gặp khó khăn khi mà thị trường chứng khoán của Việt Nam chỉ mới đi vào hoạt động trong những năm gần đây và đặc biệt là các công ty liên doanh còn chưa được niêm yết trên thị trường chứng khoán nước ta. Vì vậy, nghiên cứu này sẽ làm sáng tỏ sự ảnh hưởng của chỉ số tài chính tới rủi ro cấp công ty, khiến cho quyết định của những nhà đầu tư trở thành những quyết định tối ưu. Nghiên cứu này cũng nhằm mục đích hướng đến một phương pháp luận nghiên cứu mới về rủi ro cấp công ty trên cơ sở đặc thù địa phương. 2. Sơ lược về Công ty Liên doanh Bia Huế Đầu những năm 1990, Công ty Liên doanh Bia Huế, lúc bấy giờ là Nhà máy Bia Huế, được UBND tỉnh Thừa Thiên Huế thành lập với hình thức sở hữu nhà nước, có công suất hàng năm là 2 triệu lít [2]. Đến đầu những năm 2000, chính sách mở cửa cho các nhà đầu tư nước ngoài đã dẫn đến việc xâm nhập của các hãng bia khác vào thị trường Việt Nam nơi được xem là có tiềm năng lớn. Vì vây, Liên doanh Bia Huế đã được thành lập giữa ba bên: Nhà máy Bia Huế, Hãng bia TUBORG (TIAS) và Quỹ công nghiệp hoá dành cho các nước kém phát triển (IFU – Đan Mạch) với cơ cấu sở hữu như sau: Nhà máy Bia Huế nắm giữ 50%, TUBORG nắm giữ 35% và IFU là 15% [9]. Toàn cầu hoá diễn ra mạnh mẽ trên phạm vi thế giới vào năm 2003 đã buộc TIAS phải sáp nhập với Carlsberg, từ đó dẫn đến việc phía Việt Nam và phía Đan Mạch cùng nắm giữ số cổ phần ngang nhau 50-50 [8]. Cuối cùng, Công ty Bia Huế trở thành một công ty liên doanh, có chức năng sản xuất và phân phối các sản phẩm bia trên thị trường Việt Nam và xuất khẩu với giấy phép đầu tư số 835/GP do Bộ Kế hoạch và Đầu tư (MPI) cấp vào ngày 6/4/1994 và giấy phép này vẫn còn hiệu lực cho đến nay. Hiện tại, Công ty Liên doanh Bia Huế đã mở rộng sản xuất bằng việc xây dựng mới nhà máy bia tại khu công nghiệp Phú Bài nhằm đáp ứng các mục tiêu chiến lược kinh doanh của công ty. Hệ thống sổ sách kế toán và tài chính được áp dụng giống như của công ty mẹ Calsberg tại Đan Mạch và chịu sự kiểm toán độc lập hằng năm của Công ty Kiểm toán quốc tế KPMG có văn phòng đại diện tại Việt Nam [2], [8]. 3. Tổng quan nghiên cứu liên quan đến chỉ số tài chính và rủi ro cấp công ty Trong lĩnh vực nghiên cứu, việc phân tích các chỉ số tài chính của công ty thường được những nhà phân tích tài chính (hoặc các kiểm toán viên) sử dụng để đánh giá vị thế tài chính của doanh nghiệp dựa trên các chỉ số tài chính, mà các chỉ số này chỉ đơn thuần phản ánh tính thanh khoản, hiệu suất sử dụng tài sản, tỷ suất nợ và biên tế lợi nhuận của công ty [6]. Trên thực tế, các chỉ số tài chính còn có thể được sử dụng nhiều hơn thế, đặc biệt là công tác dự báo trong tình huống công ty gặp phải khó khăn về tài chính nếu sử dụng các phương pháp nghiên cứu thích hợp [4], [5]. 73 Nổi bật nhất là Monti và Garcia (2010) đã thực hiện một nghiên cứu nhằm áp dụng phương pháp phân tích thống kê nhằm xác định mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính công ty với tỷ suất lợi nhuận công ty. Trên cơ sở đó nhằm dự báo việc doanh nghiệp có gặp khó khăn về tài chính (financial distress) hay không [3]. Bằng việc thu thập số liệu cho một nhóm gồm 45 chỉ số tài chính của nhiều công ty khác nhau tại Achentina, các tác giả đã thành công trong việc sử dụng mô hình phân tích thành phần chủ chốt PCA (Principal Component Analysis), và đã xây dựng mô hình dự báo thành công được 85% cá thể trong tổng số mẫu điều tra gồm 90 công ty. Đáng lưu ý trong nghiên cứu của Monti và Garcia là nhóm 45 chỉ số tài chính được tính toán lại dựa trên cơ sở kết quả phân tích PCA trong mối liên quan với bản chất các hoạt động kinh doanh của công ty và mức độ rủi ro có liên quan tới đòn bẩy về nợ mà các công ty thuộc đối tượng điều tra có sử dụng. 4. Số liệu và phương pháp nghiên cứu Khác với nghiên cứu của Monti và Garcia, trong nghiên cứu này, chỉ có nhóm gồm 5 chỉ số tài chính tiêu biểu được xem là các biến số độc lập trong mô hình nghiên cứu. Lý do chọn 5 chỉ số tài chính cho nghiên cứu này là do tính đại diện của những chỉ số tài chính nói trên đối với vị thế tài chính của công ty như đã được đề cập bởi các nhà nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực tài chính công ty. Nội dung cơ bản của 5 chỉ số tài chính quan trọng này được trình bày tại bảng 1. Nguồn số liệu sử dụng để tính toán 5 chỉ số tài chính trong nghiên cứu được lấy trên bảng cân đối kế toán và bảng khai thu nhập mà Liên doanh Bia Huế thực hiện hàng tháng. Với khoảng thời gian 5 năm liên tiếp kể từ năm 2005-2009 và với số liệu kế toán được cập nhật hàng tháng, số liệu sử dụng trong nghiên cứu này có tính chất dài hạn (longitudinal) và phù hợp với việc đánh giá rủi ro trong một khoảng thời gian, thay vì đánh giá điểm mạnh và điểm yếu tài chính của công ty vào cuối năm kinh doanh như các nghiên cứu trước đây thường thực hiện. Các biến số trong mô hình là các chỉ số tài chính này là hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây. Các chỉ số tài chính nói trên được tính toán bằng Excel và sau đó được trích xuất sang SPSS để thực hiện việc phân tích hồi quy logistic regression. Bảng 1. Các chỉ số tài chính trong phân tích số liệu đa biến Tỷ suất thanh toán nhanh = (Tài sản ngắn hạn - thành phẩm tồn kho) / Nợ ngắn hạn (1) Đòn bẩy về nợ vay = Tổng số nợ vay bên ngoài / Tổng tài sản của công ty (2) Sức sinh lời cơ bản (BEP) = Lợi nhuận trước thuế / Tổng tài sản (3) Hiệu suất đầu tư tính trên tài sản (ROA) = Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản (4) 74 Hiệu suất đầu tư trên vốn chủ sở hữu (ROE) = Lợi nhuận ròng / Tổng nguồn vốn chủ sở hữu (5) Theo Gapensky, hệ số rủi ro cấp công ty được tính theo hệ số bê-ta rf K - K K - K m mi (6) Trong đó: K i = Suất lợi nhuận công ty K m = Suất lợi nhuận thị trường hoặc của phương án kinh doanh tiêu biểu K rf = Lãi suất phi rủi ro tính lãi suất hối phiếu = Hệ số rủi ro cấp công ty. Trong điều kiện ở các quốc gia có thị trường chứng khoán phát triển, suất lợi nhuận thị trường K m có thể được lấy bằng tỷ lệ tăng giảm của chỉ số chứng khoán. Do Công ty Liên doanh Bia Huế chưa niêm yết cổ phiều trên thị trường chứng khoán nên trong nghiên cứu này K m được lấy bằng suất lợi nhuận của Công ty Bia quốc tế Calsberg, là một tập đoàn đa quốc gia tiêu biểu trên thế giới. Biến số K i chính là biên tế lợi nhuận qua các tháng của Công ty Liên doanh Bia Huế. Cuối cùng, trong nghiên cứu này thì K rf chính là lãi suất phi rủi ro được lấy bằng lãi suất hối phiếu của Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam (VietComBank). Để phân tích mức độ ảnh hưởng của các chỉ số tài chính đối với rủi ro cấp công ty, nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật phân tích số liệu đa biến bằng hồi quy logistic. Do đó, số liệu về hệ số rủi ro bê ta cấp Công ty Bia Huế, sau khi được tính theo công thức (6) sẽ được phân làm hai loại: Hệ số rủi ro bê-ta cao (có giá trị >1) và hệ số rủi ro thấp (có giá trị bê-ta <1). Điều này cũng có nghĩa là cơ sở dữ liệu về hệ số rủi ro bê-ta cấp công ty sẽ có hai loại biến số được mật định theo phương thức nhị phân (1 hoặc 0). Trong đó, 1 sẽ được mật định cho hệ số rủi ro bê-ta cao và 0 được mật định cho hệ số rủi ro bê-ta thấp [6]. 5. Kết quả và thảo luận Bảng 2 trình bày kết quả phân tích số liệu đa biến với hồi quy logistic nói trên. Theo Hair và các cộng sự [7] thì kết quả của mô hình hồi quy logistic tại bảng này có thể được định nghĩa qua công thức sau: )95,071,047,053,042,021,2( ^ 54321 1 1 XXXXX e Y Trong đó ^ Y là xác suất để cho hệ số rủi ro bê-ta cấp công ty là cao và vì thế (1- ^ Y ) là xác suất để cho hệ số bê-ta thấp. Mức độ ảnh hưởng của từng chỉ số tài chính đối 75 với hệ số rủi ro cấp công ty được giải thích như sau: Bảng 2. Ảnh hưởng của các chỉ số tài chính đối với rủi ro cấp công ty với phân tích hồi quy logistic regression Các Biến số độc lập trong phân tích Hệ số hồi quy logistic Sai số chuẩn S.E. Wald statistics Sig. X 0 (Hằng số chặn) -2,21 *** 3,45 7,122 0,001 X 1 (Khả năng thanh toán nhanh) -0,42 *** 0,51 6,293 0,01 X 2 (Đòn bẩy hoạt động về nợ vay) 0,53 ** 0,32 3,115 0,037 X 3 (Suất lợi nhuận trên tài sản ROA) -0,47 * 0,11 5,232 0,021 X 4 (Suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE) -0,71 * 0,85 6,121 0,012 X 5 (Sức sinh lời cơ bản BEP) -0,95 ** 2,102 0,812 0,001 2-log likelihood 132,206 Cox & Snell R 2 0,622 Nagelkerde R 2 0,757 Homer and Lemeshow Test Chi-square 10,16 Sig 0,023 Nguồn: kết quả phân tích số liệu tài chính trên SPSS. Mức ý nghĩa thống kê: * với =0,1, ** với =0,05 và *** với =0,01. Biến số phụ thuộc để kiểm định trong mô hình hồi quy logistic regression như kết quả trình bày tại bảng 2 chính là hệ số rủi ro bê-ta cấp công ty (bê-ta >1; và bê-ta <1). Trong khi đó, hệ số rủi ro bê-ta =1 sẽ bị loại khỏi kiểm định đa biến logistic regression vì chúng là hệ số bê-ta của tỷ suất lợi nhuận thị trường hay còn gọi là tỷ suất lợi nhuận của phương án lý tưởng, và vì vậy không thích hợp với mục đích của nghiên cứu này. Mục đích của việc sử dụng phương pháp này là nhằm xác định rõ những chỉ số tài chính nào tác động đến việc làm tăng hệ số rủi ro cấp công ty (hệ số bê-ta) và những nhân tố nào làm giảm hệ số rủi ro bê-ta. Căn cứ vào hệ số ảnh hưởng của cột thứ 2 của bảng trên, có thể thấy rằng sức sinh lời cơ bản BEP có ảnh hưởng theo tỷ lệ nghịch lớn nhất đến độ rủi ro bê ta cấp công ty của Liên doanh Bia Huế (-0,95); sau đó đến tỷ suất lợi nhuận tính trên vốn chủ sở hữu ROE với hệ số ảnh hưởng theo tỷ lệ nghịch là -0,71; kế đến là suất lợi nhuận tính trên tổng tài sản ROA với hệ số ảnh hưởng nghịch là -0,47. Một điều cần kết luận là nếu các chỉ số tài chính này được cải thiện theo xu hướng tăng lên thì hệ số rủi ro cấp công ty bê ta lại có xu hướng giảm đi. Hai chỉ số tài chính ROA và ROE này đều có hệ 76 số ảnh hưởng trong phương trình hồi quy logistic regression đạt mức ý nghĩa thống kê 0,05 và 0,001 cho sức sinh lời cơ bản BEP. Hai chỉ số tài chính còn lại là đòn bẩy hoạt động về nợ vay và chỉ số tài chính phản ánh khả năng thanh toán nhanh của Công ty Liên doanh Bia Huế cũng có ảnh hưởng theo tỷ lệ thuận với hệ số rủi ro cấp công ty bê-ta của Liên doanh Bia Huế. Số liệu bảng trên cho thấy tỷ suất nợ của công ty có hệ số ảnh hưởng là +0,53 với mức ý nghĩa thống kê là 0,01 và chỉ số tài chính khả năng thanh toán nhanh có hệ số ảnh hưởng là -0,42 với mức ý nghĩa thống kê cũng là 0,05. Điều này hoàn toàn phù hợp trong thực tế là nếu khả năng thanh toán nhanh (khả năng thanh toán tức thời) của Công ty Liên doanh Bia Huế càng được cải thiện đáng kể thì rủi ro cấp công ty càng được các nhà đầu tư đánh giá là càng thấp. Kết luận này hoàn toàn phù hợp với bản chất của khả năng thanh toán nhanh của công ty khi có đủ tiền mặt và các tài sản dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt của công ty, để kịp thời thanh toán đầy đủ và đúng hạn các khoản nợ bằng tiền của công ty đối với các chủ nợ. Trái với điều này thì đòn bẩy hoạt động về nợ của công ty liên doanh bia Huế càng được cải thiện thì rủi ro cấp công ty càng cao và đây là mối quan hệ ảnh hưởng thuận. Kết quả nghiên cứu này cũng hoàn toàn trùng hợp với chính sách tài chính của Công ty Bia Huế, khi công ty liên doanh không muốn duy trì một tỷ lệ lớn vốn vay trong cơ cấu vốn của công ty, bởi vì muốn hạn chế tối đa chi phí lãi suất tiền vay ngân hàng, đồng thời duy trì một chính sách chia cổ tức thích hợp để đạt được mục tiêu là làm tăng biên tế lợi nhuận. Bởi vì sức sinh lời cơ bản BEP là một chỉ tiêu có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến hệ số rủi ro bê-ta cấp công ty, cho nên trong quá trình ra các quyết định có liên quan đến cấu trúc về vốn, công ty liên doanh cần phải thực hiện phân tích độ nhạy giữa chi phí vốn huy động thêm với sức sinh lời cơ bản BEP này. 6. Kết luận Nghiên cứu này đã lượng hoá được sự ảnh hưởng của 5 chỉ số tài chính quan trọng nhất đối với rủi ro cấp công ty. Kết quả cho thấy những hành vi khác nhau trong số các chỉ số tài chính nói trên về mức độ ảnh hưởng của chúng đối với rủi ro cấp công ty. Nghiên cứu này đã cho thấy cách tiếp cận mới về rủi ro trong điều kiện đối tượng nghiên cứu còn chưa niêm yết cổ phiếu trên thị trường chứng khoán. Kết quả này hoàn toàn tương thích với các nghiên cứu của nhiều nhà nghiên cứu khác, và điều quan trọng là cách tiếp cận nghiên cứu đã đưa ra một phương thức đánh giá nhanh mức độ ảnh hưởng của một nhóm chỉ số tài chính cơ bản có tác động như thế nào đối với rủi ro cấp công ty. Từ đó những nhà quản trị công ty có thể sử dụng như những thông tin đầu vào tham khảo có ý nghĩa để điều chỉnh quyết định về tài trợ trong công ty. Nghiên cứu này cũng có thể phát triển rộng ra thành những hướng nghiên cứu mới trong tương lai: chẳng hạn như, có thể nhân rộng ra cho nhiều dạng công ty khác nhau, nhiều ngành khác nhau trong mẫu điều tra, hoặc đưa thêm các biến số giải thích 77 mới “phi tài chính” mà có thể giúp dự báo hiệu quả về khả năng rủi ro cấp công ty là cao hay thấp. Cuối cùng, phân tích số liệu đa biến này có thể được thực hiện cho các dạng doanh nghiệp với số tài sản lớn đáng kể với mục đích làm sáng tỏ những đặc điểm cơ bản dẫn đến một cấu trúc tài chính chắc chắn của chính bản thân các công ty đó [3]. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Thái Thanh Hà. Giáo trình quản trị tài chính doanh nghiệp. Nhà xuất bản Đại học Huế, (2010), 27-45. [2]. Mai Xuân Hùng. Luận văn thạc sĩ kinh tế. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Huế, 2006. [3]. Monti N. E. & Garcia R. M. A statistical analysis to predict financial distress. Journal of Service Science & Management, Vol 3, (2010), 309-335. [4]. Heine M. L. Predicting Financial Distress of Companies: Revisting the Z-Score and ZETA Models. Stern School of Business, New York University, 2000, http://www.stern. nyu.edu/~ealtman/Zscores.pdf [5]. Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4, (1998), 589-609. [6]. Gapensky F. & Eugen A. Financial Management – Theory and practice. Mac Graw Hill Publishing House, 2009. [7]. Hair et al Multivariate Data Analysis. Prentice Hall Upper Saddle River, New Jersey. Báo cáo Tài chính của Công ty Liên doanh Bia Huế qua các năm 2005-2009. [8]. Tuyển tập “Phát triển các nghiên cứu tình huống cho cao học quản trị kinh doanh tại Việt Nam”. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh, 2008. THE IMPACTS OF FINANCIAL RATIOS ON THE FIRM-SPECIFIC RISK COEFFICIENT (BETA): EMPERICAL STUDY OF JOINT VENTURE HUE-DENMARK BREWERY Thai Thanh Ha National Academy of Public Administration, Central Institute Mai Xuan Hung Hue Brewery Joint Venture SUMMARY This emperical study was carried out to identify the impacts of 5 most important financial ratios on the firm-specific risk coefficient, also known as Beta. Using the longitudinal monthly financial data for the 2005-2009 period, and risk-free rate of return from VietcomBank as well as montly profit margin from mother company Calsberg, the logistic regression findings 78 from this study show that the liquidity ratio, Return on Equity (ROE); Return on Assets (ROA) as well as Basic Earning Power (BEP) has a positive impact on the company-specific beta- coefficients while operating debt ratio exerts a negative impact on the possibility that the firm- specific coefficient “beta” will be risky. The study also poses new directions for the future research in the field of corporate finance. . hệ số bê-ta thấp. Mức độ ảnh hưởng của từng chỉ số tài chính đối 75 với hệ số rủi ro cấp công ty được giải thích như sau: Bảng 2. Ảnh hưởng của các chỉ số tài chính đối với rủi ro cấp công. TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Số 62A, 2010 ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC CHỈ SỐ TÀI CHÍNH ĐỐI VỚI RỦI RO CẤP CÔNG TY: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI LIÊN DOANH BIA HUẾ Thái Thanh Hà, Học viện Hành chính. nhau trong số các chỉ số tài chính nói trên về mức độ ảnh hưởng của chúng đối với rủi ro cấp công ty. Nghiên cứu này đã cho thấy cách tiếp cận mới về rủi ro trong điều kiện đối tượng nghiên cứu