Nghiên cứu kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán việt nam

 Thứ ba, mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty với độ trễ 2 năm cho thấy một mức độ phù hợp và chính xác cao trong việc sử dụng kết hợp dữ liệu kế toán, dữ liệu thị trường v

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

-o0o -TRẦN TRIỆU ANH KHOA

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

-o0o -TRẦN TRIỆU ANH KHOA

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA

CÁC CÔNG TY NIÊM YẾT TẠI THỊ TRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS BÙI KIM YẾN

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn ‘‘Nghiên cứu kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam’’là công trình nghiên cứu của chính tác giả Số liệu và nội dung là hoàn toàn trung thực Luận văn được thực hiện dưới sựhướng dẫn khoa học của PGS.TS Bùi Kim Yến

Tp HồChí Minh, ngày 27tháng 06năm 2015

Tác giả

TRẦN TRIỆU ANH KHOA

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT 1

Chương 1: Giới thiệu 2

1.1 Lý do chọn đề tài: 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu: 3

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu: 3

1.5 Kết cấu của đề tài: 4

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính 6

2.1 Tổng quan lý thuyết: 6

2.1.1 Các định nghĩa về kiệt quệ tài chính: 6

2.1.2 Nguyên nhân gây ra kiệt quệ tài chính: 9

2.1.3 Tái cấu trúc công ty sau kiệt quệ tài chính: 11

2.2 Các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính: 13

2.2.1 Các nghiên cứu sử dụng biến sổ sách: 13

2.2.2 Các nghiên cứu sử dụng kết hợp biến sổ sách và biến thị trường: 16

2.2.3 Các nghiên cứu sử dụng kết hợp biến sổ sách, biến thị trường và biến kinh tế vĩ mô: 18

2.3 Các phương pháp phân tích sử dụng trong nghiên cứu: 20

2.4 Kết luận chương 2: 22

Chương 3: Thực trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại Thị trường Chứng khoán Việt Nam 23

3.1 Thực trạng kiệt quệ tài chính: 23

3.2 Các nguyên nhân gây ra kiệt quệ tài chính 24

3.2.1 Nguyên nhân nội sinh: 24

3.2.2 Nguyên nhân ngoại sinh: 25

3.3 Các biện pháp tái cơ cấu trong trường hợp thực tế tại Việt Nam: 28

3.3.1 Bán tài sản: 28

3.3.2 Sáp nhập: 30

3.3.3 Vốn hóa nợ: 31

3.3.4 Tăng vốn bằng cách phát hành thêm ra công chúng: 32

3.4 Kết luận chương 3: 33

Chương 4: Mô hình nghiên cứu 35

4.1 Nội dung nghiên cứu: 35

4.1.1 Mô hình hồi quy Logistic: 35

4.1.2 Đánh giá mô hình hồi quy: 36

4.1.3 Đo lường hiệu ứng cận biên (marginal effects): 37

4.2 Dữ liệu nghiên cứu: 37

4.3 Xác định các biến số: 38

4.3.1 Xác định tình trạng kiệt quệ tài chính - Biến phụ thuộc (DIS): 38

4.3.2 Xác định các yếu tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của công ty - Biến giải thích: 40

4.3.2.1 Các biến chỉ số tài chính - biến sổ sách: 40

4.3.2.2 Các biến chỉ số thị trường: 42

4.3.2.3 Các biến chỉ số kinh tế vĩ mô: 45

4.4 Thống kê mô tả các nhóm biến: 49

4.5 Phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến: 51

4.6 Kết quả hồi quy các mô hình chưa hiệu chỉnh: 52

4.6.1 Thảo luận kết quả hồi quy mô hình 1 – mô hình sử dụng biến sổ sách: 55

4.6.2 Thảo luận kết quả hồi quy mô hình 2 – mô hình kết hợp biến sổ sách và biến thị trường: 55

4.6.3 Thảo luận kết quả hồi quy mô hình 3 – mô hình sử dụng kết hợp biến sổ sách, biến thị trường và biến kinh tế vĩ mô: 56

4.6.4 Thảo luận kết quả hồi quy mô hình 4 – mô hình sử dụng kết hợp biến sổ sách và biến kinh tế vĩ mô: 56

4.6.5 Thảo luận kết quả hồi quy mô hình 5 và mô hình 6 – mô hình sử dụng biến thị trường và mô hình sử dụng kết hợp biến thị trường, biến kinh tế vĩ mô: 57

4.6.6 Tổng kết kết quả các biến trong các mô hình hồi quy: 57

4.7 Kết quả các mô hình hồi quy hiệu chỉnh: 59

4.8 Đo lường mức độ phù hợp của các mô hình hiệu chỉnh: 61

4.8.1 Các giá trị thống kê đo lường khả năng dự báo của các mô hình: 61

4.8.2 Kiểm định sự khác nhau về mặt thống kê của các giá trị AUC: 62

4.8.3 Đánh giá khả năng phân loại của mô hình: 65

4.8.4 Đo lường hiệu ứng cận biên: 66

4.9 Kết luận chương 4: 67

4.9.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu: 67

4.9.2 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo: 68

Chương 5: Giải pháp và kiến nghị 70

5.1 Đối với các nhà quản trị công ty: 70

5.2 Đối với các nhà hoạch định chính sách: 72

5.3 Kết luận chương 5: 74

KẾT LUẬN CHUNG 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

ANN Artificial Neural Networks Mô hình mạng thần kinh nhân tạo

AUC Area Under the ROC Curve: Diện tích dưới đường cong ROC

BCTC Báo cáo tài chính

CĐKT Cân đối kế toán

ĐHCĐ Đại hội cổ đông

EBIT Earnings Before Interest And Taxes Lợi nhuận trước thuế và lãi vay

EBITDA Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization Lợi nhuận trước thuế và lãi vay cộng khấu hao HĐKD Hoạt động kinh doanh

HNX Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

HSX Sở giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh

MDA Multiple Discriminant Analysis Phân tích đa biệt số

MLE Maximum Likelihood Estimation

Ước lượng hợp lý cực đại NHNN Ngân hàng Nhà nước

OLS Ordinary Least Squares Bình phương sai số bé nhất

ROC Receiver Operating Characteristic Đường cong ROC

DANH MỤC HÌNH VẼ

Đồ thị 4.1: So sánh đường ROC trong các mô hình hiệu chỉnh độ trễ t-1 63

Đồ thị 4.2: So sánh đường ROC trong các mô hình hiệu chỉnh độ trễ t-2 64

DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG

Bảng 3.1: Số lượng các công ty niêm yết rơi vào diện cảnh báo, kiểm soát và hủy

niêm yết trong hai năm 2013 – 2014 24

Bảng 4.1: Tổng kết tình trạng kiệt quệ tài chính theo năm quan sát 39

Bảng 4.2: Tổng kết các biến trong luận văn 48

Bảng 4.3: Mô tả thống kê tất cả các biến giải thích 49

Bảng 4.4: Ma trân hệ số tương quan và hệ số nhân tử phóng đại phương sai 51

Bảng 4.5: Các mô hình hồi quy chưa hiệu chỉnh với độ trễ t-1 và t-2 54

Bảng 4.6: Các mô hình hồi quy hiệu chỉnh với độ trễ t-1 và t-2 60

Bảng 4.7: Các giá trị thống kê đo lường mức độ phù hợp của mô hình 61

Bảng 4.8: Khả năng phân loại của các mô hình hồi quy hiệu chỉnh 65

Bảng 4.9: Hiệu ứng cận biên của từng biến 66

TÓM TẮT

Luận văn xây dựng một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết bằng phương pháp hồi quy Logistic kết hợp dữ liệu bảng được sử dụng cho 2821 quan sát hàng năm của 573 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở GDCK

TP Hồ Chí Minh (HSX) và Sở GDCK Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2008 tới

2013 Đầu tiên, tác giả chỉ đưa các biến chỉ số tài chính vào mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là nhị phân Sau đó, tác giả lần lượt đưa thêm vào các biến thị trường và các biến chỉ số kinh tế vĩ mônhằm xem xét sự đóng góp của các biến số này trong việc gia tăng khả năng dự báo của mô hình Mô hình hồi quy cũng được thực hiện với các độ trễ khác nhau nhằm xem xét khả năng dự báo sớm kiệt quệ tài chính của mô hình Luận văn thu được những kết quả chính như sau:

 Thứ nhất, các biến số tỷ số tài chính có khả năng dự báo tốt tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty Tuy nhiên, sự kết hợp các thông tin thị trường và thông tin vĩ mô sẽ giúp gia tăng mức độ chính xác trong dự báo

 Thứ hai, các biến số kinh tế vĩ mô có tác động mạnh nhất lên xác suất kiệt quệ tài chính của công ty sau đó đến các biến tài chính và cuối cùng là biến thị trường

 Thứ ba, mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các công ty với độ trễ 2 năm cho thấy một mức độ phù hợp và chính xác cao trong việc sử dụng kết hợp

dữ liệu kế toán, dữ liệu thị trường và dữ liệu kinh tế vĩ mô Mô hình dự báo kiệt quệ với độ trễ 1 năm chỉ cho thấy một mức độ phù hợp và độ chính xác trong dự báo trong việc sử dụng kết hợp dữ liệu kế toán và dữ liệu thị trường; các dữ liệu kinh tế vĩ mô không thấy khả năng đóng góp trong dự báo kiệt quệ

Như vậy, tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam không chỉ được dự báo hoàn toàn bằng các thông tin thu thập được từ báo cáo tài chính,

mà còn chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố từ môi trường kinh tế vĩ mô và các yếu tố

thị trường

Chương 1: Giới thiệu

đo đầy đủ đánh giá mức độ rủi ro mà họ đang gánh chịu khi công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính

Các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính đa phần sử dụng dữ liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính, nguồn dữ liệu này đại diện cho các yếu tố nội tại của công ty và các dữ liệu từ thu thập từ thị trường niêm yết như: giá, tỷ suất sinh lời cổ phiếu, vốn hóa thị trường… để dự báo xác suất kiệt quệ tài chính của các công ty Bên cạnh việc sử dụng các yếu tố nội tại và yếu tố thị trường trong dự báo xác suất kiệt quệ của công ty, một số nghiên cứu gần đây đã sử dụng kết hợp thêm yếu tố kinh tế vĩ mô Kết quả nghiên cứu và so sánh khả năng dự báo của các mô hình cho thấy sự kết hợp ba nhóm yếu tố: yếu tố nội tại, yếu tố thị trường và yếu tố kinh tế vĩ

mô sẽ góp phần nâng cao độ chính xác trong mô hình dự báo khả năng kiệt quệ tài chính của công ty

Hầu hết các nghiên cứu nổi tiếng về kiệt quệ tài chính đều được thực hiện tại Mỹ và các nước châu Âu Tại Việt Nam, chủ đề nghiên cứu này vẫn còn mới và chỉ được thực hiện bởi một số ít các nhà nghiên cứu trong nước Xuất phát từ những thực tại cấp thiết nói trên, tác giả thực hiện nghiên cứu này nhằm tìm ra một mô hình dự báo kiệt quệ tài chính chính xác và phù hợp cho các công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam

1.2 Mục tiêu nghiên cứu:

Các nghiên cứu về kiệt quệ tài chính trước đây chủ yếu xem xét các nhân tố được thu thập từ dữ liệu sổ sách và dữ liệu thị trường Bài nghiên cứu của tác giả thực hiện kết hợp các biến sổ sách, biến thị trường và biến kinh tế vĩ mô vào một mô hình dự báo kiệt quệ tài chính Tác giả thực hiện bài nghiên cứu này nhằm đi tìm một bằng chứng thực nghiệm cho thấy tính hiệu quả của việc kết hợp các biến số tỷ

số tài chính, biến số thị trường và biến số kinh tế vĩ mô vào mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính Nghiên cứu này phát triển mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính cho các công ty niêm yết tại SGDCK Tp Hồ Chí Minh (HSX) và SGDCK Hà Nội (HNX) Để làm rõ mục tiêu nghiên cứu nói trên, Tác giả cần giải quyết ba vấn đề như sau:

 Cách xác định thế nào là một công ty kiệt quệ tài chính ?

 Các nhân tố nào tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của công ty ?

 Xây dựng một mô hình phù hợp kết hợp các yếu tố tài chính, yếu tố thị trường và yếu tố kinh tế vĩ mô để dự báo khả năng kiệt quệ tài chính ?

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Nhằm xây dựng một mô hình dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính bằng mô hình hồi quy Logistic với dữ liệu bảng sử dụng kết hợp biến tỷ số tài chính, biến chỉ số thị trường và biến chỉ báo kinh tế vĩ mô cho các công ty niêm yết tại Việt Nam Tác giả chọn mẫu nghiên cứu là các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở GDCK TP Hồ Chí Minh (HSX) và Sở GDCK Hà Nội (HNX)

Dữ liệu nghiên cứu được lấy theo năm và phạm vi nghiên cứu được giới hạn trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến 2013

1.4 Phương pháp nghiên cứu:

Trong nghiên cứu này, tác giả phân loại các quan sát thành hai loại: Các quan sát rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính được gán giá trị biến phụ thuộc là 1 và những quan sát không bị kiệt quệ tài chính được gán giá trị biến phụ thuộc là 0 Để giải quyết

vấn đề biến phụ thuộc là biến nhị phân, tác giả sử dụng mô hình hồi quy Logistic trong luận văn này

Bài nghiên cứu xem xét khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của các công ty thông qua biến tỷ số tài chính, biến thị trường và biến kinh tế vị mô với các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam Mẫu nghiên cứu bao gồm 573 công ty phi tài chính được niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2013

1.5 Kết cấu của đề tài:

Bài nghiên cứu bao gồm 5 phần:

Phần 1 – Giới thiệu Trong phần này, tác giả trình bày tổng quan các vấn đề của

bài nghiên cứu như: lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và bố cục của bài nghiên cứu

Phần 2 – Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính Tác giả xây dựng phần này với mục đích cung cấp một cái nhìn tổng quan và

xuyên suốt về quá trình phát triển của những nghiên cứu thực nghiệm về dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính trên thế giới Từ đó có một sự định hướng rõ ràng hơn trong việc xây dựng phương pháp nghiên cứu và lựa chọn các biến số trong mô hình

dự báo kiệt quệ tài chính cho trường hợp tại Việt Nam

Phần 3 – Thực trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại Thị trường Chứng khoán Việt Nam Phần này cung cấp một cái nhìn tổng quát về tình trạng

của các công ty kiệt quệ tài chính với các trường hợp thực tế tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Phần 4 – Mô hình nghiên cứu Phần này cung cấp một cách chi tiết về mô hình

nghiên cứu, nguồn dữ liệu cho luận văn cũng như cách xác định các biến số và các

kỳ vọng về dấu của biến số được sử dụng trong luận văn Ngoài ra, tác giả cũng tiến hành thống kê mô tả và phân tích tương quan các biến số trong mô hình hồi quy

Cuối cùng, Tác giả trình bày các kết quả từ mô hình hồi quy Logistic, các kiểm định liên quan nhằm đánh giá mức độ chính xác trong mô hình dự báo

Phần 5 – Giải pháp và kiến nghị Thông qua kết quả nghiên cứu và tình trạng thực

tế của các công ty kiệt quệ tài chính tại Việt Nam, Tác giả đề xuất các giải pháp và kiến nghị nhằm giúp các nhà quản trị và nhà hoạch định chính sách có những quyết định chính xác hơn

Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ

tài chính 2.1 Tổng quan lý thuyết:

2.1.1 Các định nghĩa về kiệt quệ tài chính:

Thuật ngữ “kiệt quệ tài chính” mang một ý nghĩa tiêu cực, miêu tả tình hình tài chính của công ty đang phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt thanh khoản tạm thời,

từ đó gây ra những khó khăn trong việc thực hiện một phần hay toàn bộ các nghĩa

vụ tài chính của công ty theo kế hoạch Kiệt quệ tài chính thường được đánh đồng với các thuật ngữ: không thực hiện nghĩa vụ thanh toán (default), thất bại (failure), mất khả năng thanh toán (insolvency) hay phá sản (bankruptcy)

Beaver (1966) là một trong những nhà nghiên cứu đầu tiên chỉ ra rằng kiệt quệ tài chính có thể xuất hiện dưới các hình thức khác nhau như: phá sản, không thực hiện nghĩa vụ thanh toán trái phiếu hay không thanh toán cổ tức cổ phần ưu đãi Andrade

và Kaplan (1998) xác định hai hình thức của kiệt quệ tài chính: thứ nhất là không thực hiện nghĩa vụ thanh toán nợ, và thứ hai là một nỗ lực cơ cấu lại nợ để ngăn chặn tình trạng vỡ nợ Brown, James và Mooradian (1992) phân loại công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính là khi nó thực hiện các biện pháp tái cơ cấu với mục đích để tránh vỡ nợ

Opler và Titman (1994) định nghĩa kiệt quệ tài chính một cách khái quát hơn như là một sự kiện tốn kém có tác động đến các mối quan hệ giữa chủ nợ với các bên liên quan Kết quả tất yếu là công ty khó có thể tiếp cận được với nguồn vốn mới và chịu chi phí ngày càng tăng của việc duy trì mối quan hệ này Gestel cùng với các đồng sự (2006) mô tả kiệt quệ tài chính là kết quả của sự thua lỗ kéo dài mà nguyên nhân là do sự gia tăng không cân xứng về công nợ kèm theo sự sụt giảm trong giá trị tài sản

Sự phát triển các lý thuyết xem kiệt quệ tài chính như là giai đoạn cụ thể trong một quá trình được bắt đầu bởi nghiên cứu của Gordon (1971) Gordon nhấn mạnh rằng

kiệt quệ tài chính chỉ là một giai đoạn trong một quá trình mà tiếp theo sau đó là sự thất bại và tái cấu trúc Vì vậy kiệt quệ tài chính nên được định nghĩa về mặt cấu trúc tài chính và định giá cổ phần Công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính khi

mà khả năng tạo ra lợi nhuận sụt giảm và giá trị của các khoản nợ vượt quá giá trị tổng tài sản của công ty Kiệt quệ tài chính được đặt trưng bởi lợi suất của trái phiếu thấp hơn so với lãi suất phi rủi ro và khó khăn trong việc tiếp cận với các nguồn vốn

bổ sung khác bên ngoài

Purnanandam (2005) xem xét kiệt quệ tài chính như là một tình trạng về khả năng thanh toán Ông đã phát triển một mô hình lý thuyết về quản trị rủi ro công ty trong

đó có sự xuất hiện của chi phí kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính được xem như là một giai đoạn trung gian giữa việc còn khả năng thanh toán và mất khả năng thanh toán Một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ là khi nó không thanh toán lãi vay và

vi phạm các điều khoản trên các khế ước nhận nợ Việc chuyển đổi từ tình trạng còn khả năng thanh toán sang tình trạng mất khả năng thanh toán chỉ diễn ra tại thời điểm đáo hạn của các kế ước nhận nợ khi mà giá trị cuối cùng của tài sản của công

ty thấp hơn giá trị của các khoản nợ phải thanh toán Như vậy, định nghĩa trên đã phân biệt kiệt quệ tài chính với việc không thực hiện nghĩa vụ và phá sản

Trong bài nghiên cứu của Gilbert và đồng sự (1990), nhóm tác giả đã chỉ ra rằng kiệt quệ tài chính có sự khác biệt với phá sản Kiệt quệ tài chính có đặc điểm là sự sụt giảm lợi nhuận lũy kế trong một vài năm liên tiếp Công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ có sự lựa chọn để tái cơ cấu nợ nhằm đạt được một mức độ thích hợp để duy trì khả năng thanh toán từ đó công ty sẽ hợp nhất hay biến mất như

là một thực thể kinh doanh độc lập hay nộp đơn phá sản Do đó, khái niệm về kiệt quệ tài chính có sự khác biệt đáng kể so với phá sản Kiệt quệ tài chính không phụ thuộc vào thủ tục pháp lý của một quốc gia; nó là giai đoạn ban đầu của một chu kỳ

mà khi đó nó cho phép công ty thực thi các chính sách phù hợp nhằm phục hồi mà không cần chịu các chi phí hành chính và chi phí trực tiếp khi tiến hành thủ tục phá sản

Ngoài ra, việc nhận biết dấu hiệu kiệt quệ tài chính có thể thực hiện được thông qua việc phân tích các chỉ số tài chính của công ty Đây là phương pháp được các nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi và phổ biến nhất, phương pháp này thể hiện tốt trong việc dự báo kiệt quệ tài chính của công ty Denis và Denis (1990) xác định kiệt quệ tài chính xảy ra khi công ty rơi vào tình trạng hoạt động kinh doanh thua lỗ trong ít nhất 3 năm liên tiếp Kết quả nghiên cứu của họ chỉ ra rằng khi một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, nó sẽ không có khả năng thanh toán cổ tức Do đó, sự sụt giảm cổ tức và hoạt động kinh doanh thua lỗ có thể được sử dụng như một dấu hiệu xác định tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty Theo Platt và Platt (2002), một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ xuất hiện các dấu hiệu sau: thu nhập từ hoạt động kinh doanh âm trong nhiều năm liên tiếp, trì hoãn việc thanh toán

cổ tức, tái cơ cấu tài chính và sa thải hảng loạt

Sự kết hợp giữa biến sổ sách và biến thị trường nhằm xác định kiệt quệ tài chính trong mô hình nghiên cứu đã và đang được sử dụng rộng rãi Phương pháp này cho phép các nhà nghiên cứu nắm bắt được bản chất phức tạp và không đồng nhất của hiện tượng kiệt quệ bằng cách kết nối các yếu tố nội sinh và ngoại sinh Opler và Titman (1994) sử dụng yếu tố tốc độ tăng trưởng doanh thu trung bình và tỷ suất sinh lời cổ phiếu trung bình để xác định các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính Tốc độ tăng trưởng doanh thu âm và lợi suất cổ phiếu âm là dấu hiệu cho thấy những vấn đề trong hoạt động kinh doanh thường ngày của công ty Hai yếu tố trên đặc biệt hiệu quả trong thời kỳ suy thoái kinh tế bởi vì chúng không chỉ phản ánh cơ cấu hoạt động của công ty có hiệu quả hay không mà còn phản ánh hành vi tài chính của các nhà đầu tư vào cổ phiếu của công ty đó Whitaker (1999) sử dụng dòng tiền và giá trị thị trường của công ty nhằm xác định khi nào công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính được định nghĩa là một tình trạng mà dòng tiền của công ty không đủ để trang trải các nghĩa vụ của nó và phải chịu một

sự suy giảm trong giá trị thị trường của nó Việc chỉ sử dụng yếu tố dòng tiền để xác định công ty có rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hay không có thể không chính xác bởi vì một công ty khi rơi vào tình trạng thiếu hụt thanh khoản tạm thời nó có

thể sử dụng các nguồn vốn khác bên ngoài để khắc phục tình trạng trên Do vậy việc suy giảm giá trị thị trường của công ty có thể xem như là một yếu tố hỗ trợ cho việc phân loại các công ty kiệt quệ tài chính vì nó phản ánh các vấn đề dài hạn của dòng tiền và dẫn đến kết quả là sự suy giảm giá trị thị trường của công ty

Tóm lại, các định nghĩa về kiệt quệ tài chính có thể được diễn đạt theo hai quan điểm chính là lý thuyết và thực nghiệm Về quan điểm lý thuyết, kiệt quệ tài chính được chi làm hai giai đoạn: giai đoạn thứ nhất công ty rơi vào tình trạng thiếu hụt thanh khoản tạm thời có thể nhận biết qua các dấu hiệu như là kết quả kinh doanh thua lỗ qua các năm, dòng tiền của công ty không đủ trang trãi các nghĩa vụ tài chính đến hạn dẫn đến sự suy giảm giá trị thị trường của công ty; giai đoạn thứ hai công ty hoàn toàn mất khả năng trả nợ dẫn đến khánh kiệt và phá sản Về quan điểm thực nghiệm, một công ty được xác định kiệt quệ tài chính thông qua các thông báo phá sản, thông báo tái cấu trúc hay bị hủy niêm yết trên Sàn giao dịch chứng khoán

2.1.2 Nguyên nhân gây ra kiệt quệ tài chính:

Kiệt quệ tài chính là một quá trình chuyển đổi linh hoạt và phức tạp Sự không thống nhất của các định nghĩa về kiệt quệ tài chính bắt nguồn từ các yếu tố khác nhau gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty Các yếu tố này được phân thành hai loại: các yếu tố nội sinh và các yếu tố ngoại sinh Các yếu tố nội sinh bao gồm các vấn đề phát sinh từ bên trong của công ty, do vậy chúng chỉ xuất hiện ở một số công ty cụ thể hoặc trong một nhóm các công ty trong cùng ngành Các yếu

tố ngoại sinh thường phổ biến hơn và tác động lên tất cả các công ty trên thị trường Các yếu tố nội sinh đóng vai trò là nguyên nhân gây nên tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty bao gồm: kinh nghiệm quản lý yếu kém dẫn đến các quyết định tài chính sai lầm, chậm đổi mới khoa học công nghệ nâng cao chất lượng sản phẩm dẫn đến năng lực cạnh tranh thấp và hoạt động kinh doanh thua lỗ kéo dài, thiếu vốn hoạt động dẫn đến công ty sẽ bỏ qua những cơ hội kinh doanh tốt, thanh khoản kém và làm suy giảm úy tín cùa công ty trên thị trường

Các yếu tố ngoại sinh đa phần đến từ các tác nhân của chính sách kinh tế vĩ mô và thị trường bao gồm: suy thoái kinh tế, lạm phát biến động bất lợi tỷ giá hối đoái, lãi suất cho vay tăng cao, thay đổi bất lợi trong các chính sách của chính phủ

Việc xác định các nguyên nhân gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính thường được dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm Karels và Prakash (1987), phân loại các yếu tố gây ra kiệt quệ tài chính thành hai nhóm: nhóm các yếu tố rủi ro nội bộ và nhóm các yếu tố bên ngoài Nhóm các yếu tố rủi ro nội bộ thông thường liên quan đến các kỹ năng quản lý công ty, các quyết định tài chính mà qua đó gây tác động đến tình trạng của công ty Nhóm các yếu tố bên ngoài tác động đến công ty thông thường là

sự biến động trong chính sách kinh tế, bất ổn của thị trường lao động hay thảm họa

tự nhiên

Nghiên cứu của Bibeault (1983) chỉ ra rằng có 5 yếu tố bên ngoài gây ra tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty là: biến động của nền kinh tế, biến động môi trường cạnh tranh, thay đổi các yếu tố xã hội và thay đổi khoa học công nghệ Kết quả nghiên cứu của ông cho thấy 41% công ty phá sản là do sự tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô, 31% là do môi trường cạnh tranh thay đổi, 13% là do những thay đổi bất lợi trong chính sách của chính phủ và 15% là chịu sự tác động của thay đổi xã hội và khoa học công nghệ Tuy nhiên, 80% các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính là do sự tác động của các yếu tố quản lý, cụ thể là thiếu năng lực quản lý Theo nghiên cứu của Whitaker (1999), các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính do yếu tố nội bộ (yếu kém trong quản lý) chiếm 76,8%, các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính do chịu tác động của cả hai yếu tố bên trong và bên ngoài là 37,5% Cuối cùng chỉ có 9,4% trong các công ty là do ảnh hưởng của yếu

2.1.3 Tái cấu trúc công ty sau kiệt quệ tài chính:

Khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, công ty sẽ phải đưa ra các quyết định liên quan đến hai vấn đề chính, đó là: tái cơ cấu tài sản và tái cơ cấu tài chính

Các biện pháp tái cơ cấu tài sản bao gồm:

 Bán tài sản, đây được xem là giải pháp giảm thiểu khó khăn tài chính tạm thời Nguồn tiến từ việc bán tháo tài sản có thể được sử dụng để giảm dư nợ hay thực hiện các cơ hội đầu tư mới Việc bán tài sản của nhiều công ty được coi là động lực chính để cân đối tài chính Vì ở thời điểm hiện tại, tiền mặt vẫn quan trọng hơn lợi nhuận

 Sáp nhập với công ty khác là hình thức kết hợp mà hai công ty thường có cùng quy mô, thống nhất gộp chung cổ phần Công ty bị sáp nhập chuyển toàn bộ tài sản, quyền, nghĩa vụ và lợi ích hợp pháp sang công ty nhận sáp nhập, đồng thời chấm dứt sự tồn tại của công ty bị sáp nhập để trở thành một công ty mới biện pháp này đưa lại lợi ích to lớn cho tất cả các bên tham gia

Nó không chỉ giúp các công ty lớn giảm chi phí đầu tư, giúp các công ty yếu kém thoát khỏi nguy cơ phá sản mà còn giúp công ty mới tạo ra sau có đầy

đủ các tiềm lực và thuận lợi để phát triển lớn mạnh và đạt được lợi thế cạnh tranh trên thương trường Đây là biện pháp hiệu quả đối với hầu hết các công

ty kiệt quệ tài chính

Các biện pháp tái cơ cấu tài chính bao gồm:

 Tăng vốn cổ phần: hay nói cách khác là sử dụng biện pháp tài trợ bằng vốn Một công ty kiệt quệ tài chính thường thiếu thanh khoản và cần được tài trợ theo tiến độ trong quá trình giải quyết tình trạng kiệt quệ tài chính Do đó, khả năng thu hút nguồn vốn mới của công ty là rất quan trọng cho sự sống còn của công ty Tuy nhiên, trong trường hợp kiệt quệ tài chính công ty gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn mới thông biện pháp tài trợ bằng nợ

Sử dụng biện pháp tài trợ bằng vốn có thể xem như là một cứu cánh của công

ty trong tình hình hiện tại

 Cơ cấu lại nợ: là một quá trình cho phép con nợ là công ty kiệt quệ tài chính đàm phán với các chủ nợ của mình để sửa đổi các điều khoản của hợp đồng

nợ chưa thanh toán nhằm giảm nghĩa vụ nợ của công ty và cải thiện tình hình tài chính tổng thể Việc cơ cấu lại nợ có thể được thực hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, bao gồm việc thay đổi kỳ hạn trả nợ, thời gian trả nợ, số lần trả nợ, số tiền trả nợ từng lần… Có nhiều cách tiếp cận khác nhau đối với thực tế này Các chủ nợ hỗ trợ cơ cấu lại các khoản nợ của công ty, qua đó giúp công ty trong việc đối đầu và vượt qua những khó khăn ngắn hạn, mà các chủ nợ này tin rằng, những khó khăn đó sẽ được công ty xử lý, khắc phục một cách hiệu quả cùng với sự phục hồi của nền kinh tế trong tương lai; nhờ đó tối đa hóa khả năng thu hồi nợ của chủ nợ

 Vốn hóa nợ: là một quá trình chuyển nợ thành vốn góp, có thể hiểu đơn giản hơn là việc một chủ nợ thay vì thu hồi tiền nợ đã cho công ty vay, họ sẽ lấy khoản nợ phải thu đó để “mua” chính cổ phần của công ty (thường là cổ phần phát hành thêm) với giá tương đương hoặc theo thỏa thuận giữa hai bên Khi đã là cổ đông, chủ nợ sẽ trực tiếp hoặc gián tiếp tham gia vào công tác quản lý, hoạch định phương hướng sản xuất kinh doanh, vực dậy công ty, giúp công ty thoát khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính hiện tại Về phần công

ty, việc chuyển nợ thành vốn góp ngay lập tức giải phóng công ty khỏi gánh nặng nợ nần, khả năng thanh toán được cải thiện Như vậy, phương án này giúp các công ty giải quyết vấn đề thanh khoản và khoản nợ xấu của công ty đối với các chủ nợ coi như được xóa, thay vào đó sẽ là phần vốn điều lệ thuộc quyền sở hữu của chủ nợ

Kiệt quệ tài chính có thể được xem như là một dấu hiệu cảnh báo sớm cho các hoạt động kinh doanh yếu kém của công ty Do đó việc lập kế hoạch đối phó với kiệt quệ tài chính là điều tối quan trọng đối với sự phát triển ổn định của công ty Dự báo

chính xác khả năng kiệt quệ tài chính không chỉ quan trọng đối với các nhà quản trị

mà còn quan trọng đối với các chủ nợ và các cổ đông trong quá trình ra quyết định của mình

2.2 Các nghiên cứu trước đây về kiệt quệ tài chính:

2.2.1 Các nghiên cứu sử dụng biến sổ sách:

Các nghiên cứu dự báo kiệt quệ tài chính sử dụng biến sổ sách đã được thực hiện từ những năm 60 thế kỷ trước Các nhà nghiên cứu tiên phong về chủ đề này bao gồm Beaver (1966, 1968), Altman (1968, 1977) và Ohlson (1980) Họ được xem như là những nhà nghiên cứu tiên phong trong việc sử dụng các tỷ số tài chính để dự báo kiệt quệ tài chính trong các nghiên cứu thực nghiệm

Beaver (1966) là người đặt nền móng cho việc xây dựng một mô hình thống kê

phân tích các tỷ số tài chính đơn lẻ để dự báo phá sản Beaver tập trung kiểm định vào 6 tỷ số sau: tỷ số dòng tiền trên tổng nợ, tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản, tỷ

số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản, tỷ số tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn, tỷ số tài sản ngắn hạn trên chi tiêu hoạt động hằng ngày

để phân loại nhóm công ty vỡ nợ và nhóm công ty không vỡ nợ Đối với mỗi tỷ số, Beaver suy ra một ngưỡng giới hạn, mà những công ty ở bên trên ngưỡng này hoặc

ở bên dưới ngưỡng này trong trường hợp tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản thì được phân loại là không vỡ nợ tiềm năng, còn những công ty ở dưới ngưỡng này hoặc ở bên trên ngưỡng này trong trường hợp tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản thì được phân loại là vỡ nợ tiềm năng Ngưỡng giới hạn này được suy ra từ việc phân tích sự khác biệt trong các tỷ số tài chính giữa các công ty vỡ nợ và các công ty không vỡ nợ và được lựa chọn dựa trên phương pháp thử và sai - sao cho xác suất của việc dự báo sai là nhỏ nhất Beaver phân tích các tỷ số tài chính dựa trên các định đề sau: Dòng tài sản thanh khoản ròng từ hoạt động càng lớn thì xác suất vỡ nợ càng nhỏ; Vay nợ càng nhiều thì xác suất vợ nợ càng lớn; Quỹ chi tiêu cho hoạt động càng lớn thì xác suất vợ nợ càng lớn Kết quả nghiên cứu của Beaver cho thấy các tỷ số tài chính đơn lẻ có khả năng dự báo vỡ nợ khá tốt Trong một bài nghiên cứu tiếp theo

“Market prices, financial ratios, and the prediction of failure” (1968), Beaver nhận

thấy rằng thị trường chứng khoán cũng có khả năng dự báo vỡ nợ của các công ty Beaver đã chứng minh rằng giá chứng khoán của công ty sẽ giảm đáng kể trước khi công ty vỡ nợ Ông tiến hành nghiên cứu xem liệu có phải thị trường chứng khoán

sẽ dự báo vỡ nợ trước các tỷ số tài chính hay không và tìm thấy rằng thị trường chứng khoán đã phản ứng trước các tỷ số tài chính ở một biên độ nhỏ Nghiên cứu này cho thấy, các mô hình dự báo phá sản đã bắt đầu quan tâm đến các dữ liệu thị trường

Altman (1968) đã áp dụng phương pháp phân tích biệt số bội MDA (Multiple

Discriminant Analysis) trong việc dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của các công

ty ở Mỹ Mô hình này được đánh giá là dự báo được một cách tương đối chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm thông qua việc xem xét đến giá trị Z - score Mẫu nghiên cứu của tác giả sử dụng dữ liệu của 66 công ty và được chia là 2 nhóm: nhóm I bao gồm 33 công ty là những công ty đã nộp đơn phá sản theo chương X của Luật phá sản Quốc gia từ năm 1946 đến 1965, nhóm II bao gồm 33 công ty được lựa chọn theo phương pháp ngẫu nhiên phân tầng và các công ty này vẫn hoạt động bình thường tại thời điểm phân tích Các công ty được phân chia theo ngành và quy mô, với quy mô tài sản hạn chế từ 1 triệu USD tới 25 triệu USD Việc loại bỏ các công ty nhỏ (tổng tài sản thấp hơn 1 triệu USD) và các công ty cỡ lớn trong mẫu nghiên cứu chủ yếu là do quy mô tài sản của các công ty trong nhóm I Ngoài ra, các công ty có quy mô tài sản lớn phá sản rất hiếm trong thời kỳ trước năm 1966 Sau khi thu thập đầy đủ các dữ liệu tài chính, một danh sách bao gồm 22 biến số được tác giả sử dụng Các biến số được phân thành 5 nhóm: nhóm chỉ số thanh khoản, nhóm chỉ số khả năng sinh lời, nhóm chỉ số đòn bẩy tài chính, nhóm chỉ số khả năng trả nợ và nhóm chỉ số hiệu quả hoạt động kinh doanh Từ 22 biến ban đầu, tác giả chọn ra 5 biến có khả năng dự báo phá sản tốt, bao gồm: tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận trước lãi và thuế trên tổng tài sản, tỷ lệ giá trị thị trường của cổ phiếu trên giá trị sổ sách của tổng nợ, và tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản Alman cùng các cộng sự

(1977), đã xây dựng tiếp một mô hình thế hệ thứ hai với những cải tiến từ mô hình Z-Score ban đầu, gọi tắt là mô hình ZETA Mô hình thế hệ thứ hai này có khả năng

dự báo phá sản một cách hiệu quả trước 5 năm dựa trên mẫu bao gồm công ty bán lẻ

và công ty sản xuất Mẫu nghiên cứu bao gồm 53 công ty phá sản và 58 công ty không phá sản Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình ZETA phân loại hiệu quả với

độ chính xác 91% trước khi công ty phá sản 1 năm và trên 76,8% từ năm thứ 5 trở lên trước khi công ty phá sản Tuy nhiên, vì tính độc quyền của mô hình nên Altman không cung cấp đầy đủ các trọng số của mô hình mà chỉ cung cấp 7 biến số

mà mô hình sử dụng: tỷ lệ EBIT trên tổng tài sản, mức ổn định thu nhập (đo lường bởi sai số chuẩn của ước lượng trong khoảng 5 - 20 năm theo xu hướng của tỷ lệ EBIT trên tổng tài sản), tỷ lệ EBIT trên chi phí lãi vay, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại tích lũy trên tổng tài sản, tỳ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn hóa cổ phần thường trên tổng vốn hóa và cuối cùng là quy mô công ty (đo lường bằng tổng tài sản) Mô hình này đã khắc phục những nhược điểm của mô hình cũ (1968), với khả năng dự báo chính xác lên đến 5 năm trước khi phá sản của một mẫu các công ty lớn hơn gồm cả lĩnh vực sản xuất và bán lẻ

Ohlson (1980) sử dụng mô hình hồi quy logistic để dự báo khả năng kiệt quệ tài

chính của công ty Mẫu nghiên cứu bao gồm 105 công ty phá sản và 2058 công ty không phá sản trong giai đoạn 1970 – 1976 Các công ty nảy đã giao dịch trên thị trường Chứng khoán Mỹ ít nhất 3 năm Mô hình nghiên cứu bao gồm 9 biến độc lập như sau: Quy mô (đo lường bằng log(Tổng tài sản/GNP)), đòn bẫy tài chính (tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản), tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn, biến định tính OENEG (bằng 1 nếu tổng nợ > tổng tài sản và bằng

0 nếu ngược lại), tỷ lệ thu nhập ròng trên tổn tài sản, tỷ lệ dòng tiền từ hoạt động trên tổng nợ, biến INTWO (bằng 1 nếu thu nhập ròng là âm trong 2 năm cuối và bằng 0 nếu ngược lại), biến CHIN = (NIt – NIt-1)/(| NIt | + | NIt-1 |), với NIt là thu nhập ròng của giai đoạn gần nhất Kết quả nghiên cứu cho thấy, 6 biến số có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến xác suất vỡ nợ lần lượt là: Quy mô, tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, tỷ lệ dòng tiền từ hoạt động

trên tổng nợ, tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn Tính chính xác trong các mô hình dự báo của Ohlson lần lượt là 96.12% đối với mô hình dự báo 1 năm, 95.55% đối với mô hình dự báo 2 năm và 92.84% đối với mô hình dự báo 1 hoặc 2 năm

Các kết quả dự bào từ các mô hình nghiên cứu trên đều cho thấy tầm quan trọng của biến sổ sách đối với khả năng dự báo kiệt quệ tài chính Nghiên cứu của Beaver và Altman đã bước đầu xem xét sử dụng biến thị trường trong dự báo kiệt quệ tài chính

và làm tiền đề cho các nghiên cứu sau này trong việc kết hợp biến sổ sách và biến thị trường trong dự báo kiệt quệ tài chính

2.2.2 Các nghiên cứu sử dụng kết hợp biến sổ sách và biến thị trường:

Shumway (2001) nhận thấy các hơn một nữa dữ liệu kế toán được sử dụng trong

các mô hình dự báo phá sản thời kỳ đầu không có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, các dữ liệu thị trường đưa vào mô hình lại thể hiện mối tương quan chặt chẽ với khả năng phá sản của công ty, bao gồm: vốn hóa thị trường của công ty, tỷ suất sinh lời của cổ phiếu trong quá khứ và độ lệch chuẩn của cổ tức công ty Tác giả đã đề suất một mô hình sử dụng kết hợp dữ liệu kế toán và dữ liệu thị trường nhằm tìm kiếm khả năng dự báo chính xác hơn Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 300 công ty phá sản được thu thập trong giai đoạn 1962 – 1992 Các biến giải thích sử dụng trong bài nghiên cứu liệt kê như sau: 5 biến sử dụng trong nghiên cứu của Altman (1963) bao gồm vốn lưu động trên tổng tài sản (WC/TA), lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RE/TA), EBIT trên tổng tài sản (EBIT/TA), giá trị thị trường vốn chủ sở hữu trên tổng nợ (MVE/TL), doanh thu trên tổng tài sản (S/TA) ; 3 biến sử dụng trong nghiên cứu của Zmijewski (1984) bao gồm lợi nhuận ròng trên tổng tài sản (NI/TA), tổng nợ trên tổng tài sản (TL/TA), nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (CA/CL) ; và 3 biến thị trường mới của Shumway bao gồm quy mô (log(vốn hóa công ty/vốn hóa toàn thị trường)), tỷ suất sinh lời cổ phiếu – tỷ suất sinh lời của toàn thị trường (rit-1 – rmt-1), độ lệch chuẩn của cổ tức công ty (Sigma) Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình rủi ro dự báo chính xác hơn và cho phép đo lường

hiệp phương sai khi thời gian thay đổi Mô hình rủi ro cũng tiến hành ước lượng thích hợp cực đại và phân tích Bên cạnh đó, tác giả cũng chỉ ra các biến sổ sách như S/TA, WC/TA, RE/TA, CA/CL có ý nghĩa thống kê không cao và các biến NI/TA, TL/TA khi kết hợp với biến thị trường cho kết quả dự báo chính xác hơn

Sự kết hợp dữ liệu kế toán và dự liệu thị trường sẽ nâng cao khả năng dự báo chính xác của mô hình

John Y Campbell, Jens Hilscher và Jan Szilagyi (2008) đã sử dụng mô hình

Logistic ước lượng khả năng kiệt quệ tài chính, mô hình sử dụng kết hợp các biến

sổ sách và biến thị trường Các biến sổ sách được sử dụng bao gồm: lợi nhuận ròng trên giá trị thị trường tổng tài sản (NIMTA), lợi nhuận ròng trên giá trị sổ sách tổng tài sản (NITA), tổng nợ trên giá trị thị trường tổng tài sản (TLMTA), tổng nợ trên giá trị sổ sách tổng tài sản (TLTA), tiền và các khoản đầu tư ngắn hạn trên tổng tài sản (CASHMTA) và giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của công ty (MB) Các biến thị trường được sử dụng bao gồm: log(TSSL vượt trội hàng tháng với TSSL của chỉ số S&P500), độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi cổ phần hàng ngày của mỗi công ty qua 3 tháng (SIGMA), quy mô (log(vốn hóa thị trường của công ty/vốn hóa của S&P500) và log(giá cổ phiếu) Kết quả nghiên cứu cho thấy, các công ty vay nợ nhiều, lợi nhuận thấp, vốn hóa thị trường thấp, tỷ suất sinh lời chứng khoán trong quá khứ thấp và có nhiều biến động, nắm giữ lượng tiền mặt thấp, hệ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của công ty cao và có giá cổ phiếu thấp sẽ có nguy cơ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính hơn so với các công ty niêm yết khác Kết quả dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty với thời gian là 1 năm, tuy nhiên khi dự báo ở một thời kỳ dài hơn thì các giá trị vốn hóa thị trường, hệ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của công ty và biến động vốn cổ phần sẽ trở nên quan trọng hơn

John R Graham, Sonali Hazarika, Krishnamoorthy Narasimhan (2011) đã thu

thập dữ liệu của công ty công nghiệp niêm yết trên NYSE trong giai đoạn 1928 –

1938 Mẫu nghiên cứu bao gồm 443 công ty phi tài chính Nhóm tác giả sử dụng dữ liệu bảng để ước lượng mô hình hồi quy Logistic Các biến giải thích được đưa vào

mô hình bao gồm: giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, lợi nhuận trên vốn chủ sở

hữu, độ lệch chuẩn biến động giá cổ phiếu 12 tháng, EBIT trên tổng tài sản, log (vốn hóa của công ty/vốn hóa toàn thị trường), tổng nợ trên giá trị sổ sách của tổng tài sản, xếp hạng tín dụng của công ty, chênh lệch giữa tài sản cố định đầu năm và cuối năm chia cho tài sản cố định đầu năm, tiền mặt, hàng tồn kho và các khoản phải thu chia cho tổng tài sản, số năm hoạt động của công ty, biến định tính nhận giá trị 1 nếu công ty thuộc lĩnh vực công nghiệp nặng và nhận giá trị 0 trong trường hợp ngược lại Kết quả nghiên cứu cho thấy, các công ty có đòn bẩy tài chính cao và mức xếp hạng trai phiếu thấp thì có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính cao hơn các công ty khác Kết quả nghiên cứu cũng phù hợp với Lý thuyết đánh đổi Ngoài ra, nghiên cứu còn cho thấy vai trò quan trọng của các cơ quan xếp hạng tín dụng trong việc dự báo kiệt quệ tài chính Mức độ đòn bẩy tài chính có tác động đến giá trị của công ty trong thời kỳ Suy thoái Đối với các công ty sử dụng đòn bẩy tài chính cao thì giá trị của chúng giảm một nữa so với các công ty sử dụng đòn bẩy tài chính thấp Một trong những chú ý quan trọng nhất đó là chính sách hạn chế sử dụng nợ trong một nổ lực bảo vệ các cơ hội đầu tư mong manh của công ty có thể không đạt được hiệu quả như mong muốn

Các mô hình dự báo sử dụng kết hợp biến thị trường và biến sổ sách đã khắc phụ các nhược điểm của các mô hình thuần biến sổ sách và đưa ra các xác suất dự báo chính xác hơn Tầm quan trọng của việc sử dụng các biến thị trường đã được các nghiên cứu trong thời gian gần đây chứng minh Giá cả thị trường có thể thích hợp hơn để dự báo khả năng phá sản vì nó phản ánh kỳ vọng về dòng tiền trong tương lai của công ty và các biến thị trường có thể cung cấp một cách đánh giá trực tiếp của độ bất ổn (volatility), một cách đo lường mà có thể tăng sức mạnh về dự báo phá sản mà không có trong các báo cáo tài chính

2.2.3 Các nghiên cứu sử dụng kết hợp biến sổ sách, biến thị trường và

biến kinh tế vĩ mô:

Sự kết hợp của các biến dữ liệu vĩ mô vào các mô hình nhằm nắm bắt sự thay đổi trong môi trường kinh tế vĩ mô cũng trở nên quan trọng Các biến vĩ mô bổ sung

thêm một yếu tố động trong mô hình Sự thay đổi trong các điều kiện kinh tế vĩ mô

sẽ tác động lên hoạt động của công ty

Sunti Tirapat và Aekkachai Nittayagasetwat (1997), mẫu nghiên cứu bao gồm

các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thái Lan (SET) trải qua kiệt quệ tài chính trong năm 1997 Các công ty kiệt quệ tài chính được xác định trong bài nghiên cứu dựa theo một trong hai tiêu chí sau: các công ty bị đóng cửa bởi các

cơ quan chính phủ (bao gồm ngân hàng và các công ty tài chính) hoặc có kế hoạch tái cơ cấu được thông qua bởi NHTW Thái lan hay SET Có 459 công ty niêm yết tại Sở giao dịch Chứng khoán Thái Lan vào năm 1996, trong đó có 55 công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính theo các cách xác định trên Các công ty niêm yết lần đầu vào năm 1995 và các công ty có dữ liệu không đầy đủ bị loại trừ Mẫu kết quả bao gồm 341 công ty không bị kiệt quệ tài chính và 55 công ty kiệt quệ tài chính.Bài nghiên cứu xây dựng mô hình dựa trên mối quan hệ tỷ suất sinh lời cổ phiếu công ty và khả năng kiệt quệ tài chính của công ty đó Nhưng vì tỷ suất sinh lời cổ phiếu thực của công ty phản ánh cả rủi ro hệ thống và rủi ro riêng biệt của công ty nên tác giả đã thực hiện làm hai bước:

 Bước thứ nhất, sử dụng mô hình đa nhân tố ước lượng tỷ suất sinh lời cổ phiếu hàng tháng của công ty i, Ri, và các hệ số β rủi ro của công ty i tương ứng với các biến số kinh tế vĩ mô, βk,i Các biến kinh tế vĩ mô đưa vào mô hình đa nhân tố lần lượt như sau: F1 là chỉ số tăng trưởng sản lượng sản xuất hàng tháng (PMI), F2 là thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng hàng tháng (CPI),

F3 là thay đổi lãi suất hàng tháng (INT), F4 là thay đổi trong cung tiền M2 hàng tháng (MS2) Từ mô hình đa nhân tố trên tác giả tính toán tỷ suất sinh lời ước tính của từng cổ phiếu và β rủi ro của công ty i tương ứng với các biến số kinh tế vĩ mô, βk,i

 Bước thứ hai, tác giả ước lượng lần lượt hai mô hình Logistic Mô hình 1 sử dụng tỷ suất sinh lời ước tính và mô hình sử dụng β rủi ro của công ty i tương ứng với các biến số kinh tế vĩ mô, kết hợp với các chỉ số tài chính phân loại dựa trên các tiêu chí của hệ thống đánh giá CAMEL Các biến số

tài chính lần lượt như sau: X1 là tỷ lệ giá trị sổ sách của cổ phiếu trên tổng tài sản (SETA), X2 là tỷ lệ thu nhập giữ lại trên tổng tài sản (RETA), X3 là tỷ lệ lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh trên lợi nhuận ròng (OINS), X4 là tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA)

Kết quả nghiên cứu cho thấy, biến số SETA và tỷ suất sinh lời trong mô hình 1; biến số SETA và βcpi trong mô hình 2 là những biến quan trọng nhất và có ý nghĩa thống kê Như vậy, nghiên cứu của nhóm tác giả trên đã cho thấy có sự tác động của điều kiệu kinh tế vĩ mô đến xác suất rơi vào tình trạng kiệt quệ của các công ty

Tinoco và Wilson (2013) sử dụng một mẫu gồm 23.218 quan sát hàng năm của các

công ty được niêm yết ở UK trong giai đoạn 1980 – 2011 với sự kết hợp của dữ liệu tài chính, dữ liệu thị trường và dữ liệu vĩ mô để dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản bằng mô hình Logistic Các biến số tỷ số tài chính thu thập từ dữ liệu kế toán bao gồm: tỷ số dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ, tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản, tỷ số (tài sản ngắn hạn –hàng tồn kho – nợ ngắn hạn) trên chi phí hoạt động hàng ngày và tỷ số EBITDA trên chi phí lãi vay Các biến số thị trường: giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi vượt trội, quy mô công ty, tỷ số giá trị vốn hóa thị trường trên tổng nợ Các biến số kinh tế vĩ mô bao gồm: chỉ số giá bán lẻ và lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn ba tháng đã được điều chỉnh lạm phát Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến số tỷ số tài chính có khả năng dự báo khá tốt tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty; các biến số kinh tế vĩ mô có đóng góp tích cực vào khả năng dự báo nói trên nhưng ở mức độ không cao và quan trọng nhất là các biến số tỷ số tài chính cho thấy đóng góp lớn nhất vào khả năng dự báo của mô hình Tuy nhiên, các loại biến số là không cạnh tranh loại trừ lẫn nhau trong việc đóng góp vào khả năng

dự báo của mô hình mà hoạt động bổ sung, hỗ trợ lẫn nhau

2.3 Các phương pháp phân tích sử dụng trong nghiên cứu:

Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đã được từng bước cải thiện về khả năng dự báo cũng như độ chính xác trong dự báo qua từng thời kỳ Beaver (1960) là người đặt nền móng cho dự báo kiệt quệ thông qua việc phân tích các chỉ số tài chính đơn

lẻ từ đó phân loại công ty kiệt quệ và công ty không kiệt quệ Altman (1968) cho rằng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính áp dụng kỹ thuật phân tích các chỉ số tài chính đơn lẻ thì quá đơn giản để ghi nhận tính phức tạp của sự phá sản bởi vì không thể phân loại một công ty chỉ dựa vào một chỉ số tài chính đơn lẻ ở một thời điểm Hơn nữa, phương pháp này dễ đưa ra các kết luận mâu thuẫn và nhầm lẫn bởi vì các kết quả phân loại theo các tỷ số khác nhau là khác nhau đối với cùng một công ty

Vì vậy, Altman đã sử dụng kỹ thuật phân tích đa biệt số (MDA – Multiple Discriminant Analysis) nhằm đưa ra những dự báo chính xác hơn Tuy nhiên, phương pháp MDA cũng hàm chứa trong nó những hạn chế nhất định: tỷ số Z được suy ra từ một hàm tuyến tính, mà khi tỷ số này cao hơn hay thấp hơn một điểm giới hạn nào đó thì công ty được phân loại là không phá sản hay phá sản Tuy nhiên, trong thực tế thì một công ty có thể gặp phải vấn đề tài chính ngay cả khi các tỷ số

là rất cao và rất thấp, hay nói cách khác các tỷ số này tuân theo một hàm phi tuyến Nhằm mục đích khắc phục những hạn chế của phương pháp MDA, mô hình thống

kê xác suất có điều kiện (Logistic/Probit) đã được sử dụng thay thế phương pháp MDA Ohlson (1980); Shumway (2001); Altman và Sabato (2007); Campbell, Hilscher và Szilagyi (2008); Tinoco và Wilson (2013) đều áp dụng các mô hình thống kê xác suất có điều kiện (Logistic/ Probit) Các mô hình xác suất có điều kiện cho phép ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của một công ty là biến phụ thuộc nhị phân Phần lớn các bài nghiên cứu cho thấy ước lượng với biến nhị phân bằng

mô hình xác suất có điều kiện sẽ đạt được mức độ chính xác cao hơn trong dự báo kiệt quệ tài chính

Ngày nay với sự phát triển khoa học công nghệ và các nền nảng về trí thông minh nhân tạo, mô hình mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural networks - ANN) bắt đầu áp dụng vào nghiên cứu dự báo kiệt quệ tài chính từ những năm đầu thập niên

90 Mô hình ANN là một công cụ hữu ích trong tài chính định lượng hiện đại và được biết đến như là một mô hình hóa thống kê hữu ích Tinoco và Wilson (2013) cũng sử dụng mô hình ANN để so sánh với kết quả dự báo theo mô hình Logistic

Mô hình ANN có lợi thế là khắc phục các giả định trong các mô hình truyền thống,

phương pháp này có thể phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính loại bỏ được các thông tin nhiễu thường xảy ra quá trình kiệt quệ và phá sản của công ty Tuy nhiên, các mô hình ANN thường phức tạp và trong khi một mô hình Logistic thì đơn giản hơn Vì vậy, trong các nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính và phá sản, mô hình hồi quy Logistic vẫn được sử dụng phổ biến hơn

2.4 Kết luận chương 2:

Cách thức xác định thế nào là một công ty kiệt quệ tài chính Đây là một vấn đề còn gây nhiều tranh cãi, trong luận văn này, tác giả xác định một công ty kiệt quệ tài chính dựa trên khả năng đáp ứng nghĩa vụ trả nợ (khả năng chi trả lãi vay) và sự sụt giảm trong giá trị thị trường của công ty

Các nghiên cứu trước đây phần lớn đều sử dụng kết hợp các biến sổ sách và biến thị trường, tuy nhiên trong một vài nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu đã tiến hành xem xét các tác động của điều kiện kinh tế vĩ mô đến khả năng kiệt quệ tài chính của công ty Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy sự kết hợp các biến sổ sách, biến thị trường và biến kinh tế vĩ mô đã nâng cao khả năng dự báo của mô hình Vì vậy, để có một cái nhìn toàn diện về các nhân tố tác động khả năng kiệt quệ của công ty, luận văn sẽ thực hiện sử dụng kết hợp 3 loại biến số trên

Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính ra đời dựa trên các phương pháp tiếp cận khác nhau Các mô hình ngày càng tinh vi và ngày càng nâng cao độ chính xác trong dự báo, mặc dù vậy mô hình hồi quy Logistic vẫn được các nhà nghiên cứu sử dụng phổ biến vì tính đơn giản và hiệu năng dự báo cao Trong luận văn này, tác giả

sử dụng mô hình hồi quy Logistic nhằm xem xét xây dựng một mô hình dự báo phù

hợp ở Việt Nam

Chương 3: Thực trạng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết tại Thị

trường Chứng khoán Việt Nam 3.1 Thực trạng kiệt quệ tài chính:

Trong thời gian vừa qua, Sở Giao dịch Chứng khoán Tp.HCM (HSX) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) đã thông báo đưa một loạt cổ phiếu niêm yết vào diện bị cảnh báo do hoạt động kinh doanh của các công ty trên báo cáo tài chính năm bị âm Hệ quả là một số cổ phiếu đã bị tạm ngừng giao dịch hoặc chỉ được giao dịch ở đợt khớp lệnh xác định giá đóng cửa mỗi phiên Rủi ro của chứng khoán niêm yết khi bị đưa vào diện cảnh báo hoặc kiểm soát là chứng khoán sẽ bị tạm ngừng giao dịch và không được giao dịch ký quỹ cho đến khi các tổ chức niêm yết khắc phục được nguyên nhân dẫn đến chứng khoán bị kiểm soát

Theo quy chế niêm yết tại HSX, chứng khoán niêm yết đưa vào diện bị kiểm soát khi xảy ra một trong các trường hợp như nợ quá hạn trên 1 năm hay tỷ lệ nợ quá hạn cao hơn 10% tổng vốn chủ sở hữu; không có đủ 100 cổ đông nắm giữ tối thiểu 20% cổ phiếu có quyền biểu quyết của công ty; kết quả kinh doanh phát sinh âm theo BCTC kiểm toán; tổ chức niêm yết ngừng hoặc bị ngừng các hoạt động sản xuất kinh doanh chính; cổ phiếu không có giao dịch trong vòng 90 ngày hay không thực hiện công bố thông tin theo yêu cầu của UBCKNN/Sở GDCK Còn tạm ngừng giao dịch với chứng khoán niêm yết khi rơi vào các trường hợp như giá, khối lượng giao dịch có biến động bất thường; hoạt động kinh doanh chính thua lỗ hai năm liên tiếp theo BCTC kiểm toán; thực hiện tách, gộp cổ phiếu và tách, sáp nhập doanh nghiệp; trường hợp cần thiết để bảo vệ nhà đầu tư hay đảm bảo ổn định thị trường Những cổ phiếu tạm ngừng giao dịch sẽ bị Sở yêu cầu giải trình cụ thể về lý do dẫn đến phải tạm ngừng giao dịch Căn cứ trên đó, Sở GDCK sẽ xem xét cho phép chứng khoán giao dịch trở lại sau khi đã khắc phục được nguyên nhân

Đối với quy chế niêm yết trên HNX, điều kiện chứng khoán bị cảnh báo tương tự song điều chỉnh các điều kiện như vốn điều lệ giảm xuống dưới 10 tỷ đồng tại BCTC thời điểm gần nhất; cổ phiếu không có giao dịch trong vòng 60 ngày Sau khi

cổ phiếu bị cảnh báo mà không khắc phục được sẽ đưa vào diện bị kiểm soát Và trong trường hợp HNX xét thấy cần thiết để bảo vệ lợi ích của nhà đầu tư thì chứng khoán bị kiểm soát sẽ bị hạn chế về thời gian và/hoặc biên độ dao động giá

Bảng 3.1: Số lượng các công ty niêm yết rơi vào diện cảnh báo, kiểm soát và hủy

niêm yết trong hai năm 2013 – 2014

Theo danh sách chứng khoán không đủ điều kiện giao dịch ký quỹ tại HSX và HNX

3.2 Các nguyên nhân gây ra kiệt quệ tài chính

3.2.1 Nguyên nhân nội sinh:

Việc duy trì các khoản nợ, hàng tồn kho, các khoản phải thu ở mức cao là một trong những nguyên nhân chính đẩy công ty lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính Trường hợp của Công ty cổ phần Thủy sản Bình An trước đây là một điển hình Mặc dù có tài sản cố định và hàng tồn kho đến hàng ngàn tỉ đồng nhưng do không huy động được tiền để chi trả cho người bán nguyên liệu đã dẫn đến việc mất thanh khoản, ngân hàng xiết nợ… buộc công ty phải thanh lý tài sản, bán cổ phần cho Ngân hàng TMCP Sài Gòn – Hà Nội (SHB) để vượt qua khó khăn

Trong số gần 700 công ty niêm yết trên 2 sàn chứng khoán, có tới 145 công ty thua

lỗ trong 6 tháng đầu năm 2013 với tổng giá trị trên 3.300 tỉ đồng và 537 công ty hoạt động có lãi với trên 39.684 tỉ đồng lợi nhuận sau thuế Tuy nhiên, con số nợ

phải trả của các công ty còn rất cao với tổng cộng trên 515.000 tỉ đồng, trong đó nợ vay chiếm gần 278.000 tỉ đồng Lượng tồn kho đã giảm so với đầu năm nhưng cũng còn khá cao, với gần 200.000 tỉ đồng Thị trường vẫn còn gần 130 công ty đang lỗ lũy kế từ các quý trước chuyển sang, gần 350 công ty có số nợ ngắn hạn lớn hơn tài sản ngắn hạn, rất dễ dẫn đến tình trạng mất thanh khoản, thậm chí mất khả năng chi trả

Một số công ty đang nợ nần và thua lỗ nghiêm trọng là Tổng Công ty CP Xây lắp Dầu khí Việt Nam (PVX) thua lỗ gần 437 tỉ đồng trong 6 tháng, nâng mức lỗ lũy kế lên 1.830 tỉ đồng Công ty này đang có các khoản nợ phải trả lên đến 14.673 tỉ đồng (tính đến ngày 30-6), trong đó nợ vay chiếm hơn 4.500 tỉ đồng PVX có các khoản phải thu ngắn hạn là 7.325 tỉ đồng, lượng hàng tồn kho 3.165 tỉ đồng, trong đó có nhiều khoản nợ khó đòi nên công ty phải trích lập dự phòng trên 561 tỉ đồng

Tương tự, Công ty CP Pomina (POM), lợi nhuận 6 tháng đầu năm âm 176,5 tỉ đồng Với tổng tài sản 7.774 tỉ đồng nhưng công ty có các khoản nợ phải trả lên đến gần 5.670 tỉ đồng trong khi các khoản phải thu là 1.513 tỉ đồng và lượng hàng tồn kho 2.135 tỉ đồng, chỉ giảm nhẹ so với đầu năm

Công ty CP Đầu tư Phát triển đô thị và KCN Sông Đà Sudico (SJS), từng nổi tiếng với các khu đô thị Mỹ Đình - Mễ Trì và Nam An Khánh ở Hà Nội, dù doanh thu tăng gấp 5 lần so với cùng kỳ (lên 144 tỉ đồng), lợi nhuận sau thuế 25 tỉ đồng thay cho mức lỗ đến 95 tỉ đồng cùng kỳ năm trước nhưng mới chỉ đạt khoảng 12% kế hoạch Trong khi đó, tình hình tài chính của công ty vẫn còn rất khó khăn với khoản

lỗ lũy kế 363 tỉ đồng, nợ phải trả trên 4.048 tỉ đồng, hàng tồn kho tiếp tục tăng hơn

120 tỉ đồng so với đầu năm, lên 4.470 tỉ đồng

3.2.2 Nguyên nhân ngoại sinh:

Lạm phát: Trong năm 2011 đã có thời điểm Việt Nam nằm trong nhóm các quốc

gia có mức lạm phát cao nhất thế giới, nói một cách khác lạm phát là một trong những vấn đề nổi cộm của nền kinh tế Việt Nam năm 2011 Đầu năm 2011, lạm phát Việt Nam khởi điểm 7% so với cùng kỳ năm 2010 thì đúng 3 tháng sau đó,

cuối tháng 4/2011, Tổng cục Thống kê Việt Nam chính thức thông báo lạm phát hay chỉ số giá tiêu dùng (gọi tắt là CPI) nhảy vọt lên mức gần 18% so với một năm trước đó Với mức tăng xấp xỉ gần 18%, tốc độ leo thang của giá cả được cho

là tăng nhanh nhất kể từ hồi năm 2008 Tuy nhiên, lạm phát Việt Nam vẫn chưa dừng lại ở đó Lạm phát tháng 7 lên đến đỉnh điểm, tăng hơn 22% so với cùng kỳ năm 2010 và tăng xấp xỉ 15% so với ngày đầu tiên của năm 2011 Lạm phát tháng 7 của Việt Nam lúc này ở mức cao nhất Châu Á và đứng thứ nhì thế giới, chỉ sau Venezuela Lạm phát bắt đầu có dấu hiệu chững lại và tốc độ tăng chậm hơn trong quí 3 và đến những tháng cuối cùng của năm, lạm phát được xem là bắt đầu giảm từ

từ, chẳng hạn ở mức gần 22% trong tháng 10, xuống gần 20% trong tháng 11, và 18% trong tháng 12 Lạm phát đối với các hoạt động kinh doanh có ảnh hưởng nhiều khi khó nhận thấy nhưng vô cùng nguy hiểm Lạm phát giảm lợi nhuận thu được trên thực tế trong khi các nhà quản lý cứ ngỡ rằng công ty mình đang phát triển Lạm phát cũng khiến mức đầu tư giảm và ảnh hưởng đến phân bổ tài nguyên Giá trị thị trường suy giảm, cổ phần hầu như không sinh lãi trong thời kì lạm phát

Áp lực lãi vay ngân hàng: Lạm phát của Việt Nam năm 2011 hơn 18% nên lãi suất

ngân hàng luôn được duy trì ở mức cao (hơn 20%) trong thời gian này Vì vậy, công

ty nào sử dụng càng nhiều nợ vay hoặc không quản trị được tình hình tài chính hiệu quả thì con đường thua lỗ hoặc thậm chí phải phá sản là không tránh khỏi Trong khi lãi vay ngân hàng quá cao thì lợi nhuận cả năm của nhiều công ty chỉ ở mức thấp Lợi nhuận làm ra không đủ trả lãi, trong khi tỷ lệ nợ quá cao là rủi ro lớn trong hoạt động của công ty Ước tính tổng nợ trên tổng tài sản của các công ty niêm yết (trừ khối tài chính ngân hàng) trên sàn Hà Nội khoảng 70%; trên sàn TP.HCM là 53,7% Với mức lãi suất cho vay của ngân hàng trên 20%/năm nên chi phí lãi vay

đã trở thành gánh nặng quá lớn đối với nhiều công ty

Biến động tỷ giá hối đoái: Tính từ đầu năm 2015 đến nay, đồng USD đã tăng giá

10-15% so với các ngoại tệ mạnh khác, trong đó, cá biệt đồng rup mất giá đến gần 100% Biến động lớn như vậy đã tác động mạnh đến các công ty xuất khẩu vì thị trường, đối tác đang có sự thay đổi lớn

Công ty cổ phần Tập đoàn thủy sản Minh Phú xuất khẩu vào 38 thị trường khác nhau trên thế giới, trong nhiều hợp đồng, họ cũng thanh toán bằng các ngoại tệ khác ngoài USD Tuy nhiên, dù tính bằng đồng tiền nào chăng nữa, công ty đều phải quy

về đồng USD để đàm phán giá Trong khi đó, do tỷ giá VND và USD đang ổn định, trong khi tỷ giá giữa USD và các ngoại tệ mạnh khác biến động lớn, nên VND đang lên giá so với các ngoại tệ khác, hàng hóa xuất khẩu của Việt Nam đang trở nên đắt

đỏ hơn trên thị trường quốc tế Sức mua đang bị tác động đáng kể Biến động quá lớn của tỷ giá thời gian qua khiến nhiều đối tác nhập hàng của công ty bị ảnh hưởng nặng nề Chẳng hạn, xuất hàng sang thị trường EU, trường hợp thanh toán bằng USD, nếu nhà nhập khẩu mua kỳ hạn USD để thanh toán, họ ít bị ảnh hưởng Nhưng trường hợp nhà nhập khẩu không sử dụng công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá, mức biến động 15% của tỷ giá USD/EUR sẽ khiến họ thua lỗ nặng nề Hủy hợp đồng, trì hoãn thời gian nhận hàng, hoặc xin giảm số lượng hàng nhập là những đề xuất đã buộc phải tính tới Đặc biệt, ở các thị trường quốc tế, người ta cũng lấy đồng USD như một phương tiện thanh toán và chỉ báo giá phổ biến nhất, do đó giá trị các đồng tiền đều tham chiếu theo USD Đồng USD tăng giá khiến hàng hóa đắt

đỏ hơn, nhu cầu nhập khẩu của các bạn hàng cũng giảm mạnh

Các công ty nhập khẩu cũng đau đầu không kém, khó khăn chủ yếu bây giờ chính là gánh nặng chi phí tài chính trong bối cảnh tỷ giá biến động rất lớn Ở trong nước, tỷ giá VND/USD hiện vẫn dưới trần (mức trần là 21.673 VND/USD) nên thoạt nhìn sẽ không thấy tác động lớn đến các công ty có nhu cầu mua ngoại tệ để nhập hàng Tuy nhiên, biến động trên các thị trường quốc tế đã đẩy tỷ giá trong nước biến động theo chiều hướng, tỷ giá USD/VND tại các ngân hàng đã tăng khá mạnh so với trước, mức cao nhất theo ghi nhận đã lên tới 21.600 VND/USD Chênh lệch giữa giá mua vào với bán ra cũng được nới rộng, lên tới trên 100 VND, gấp đôi mức thông thường trước đây

Không chỉ tăng chi phí, điều mà các công ty lo ngại là diễn biến trên có thể khiến việc mua ngoại tệ cho các hoạt động thanh toán khó khăn Bản thân các ngân hàng cũng đang cân đối vấn đề này khi chủ động giãn rộng biên độ mua - bán Vấn đề

công ty lo ngại hơn nữa là biến động trên thị trường kéo tỷ giá niêm yết của các ngân hàng chạm trần, cộng thêm áp lực hỗ trợ cho xuất khẩu có thể khiến Ngân hàng Nhà nước (NHNN) tiếp tục điều chỉnh tỷ giá thêm 1% (đầu năm đã có một đợt điều chỉnh 1%)

3.3 Các biện pháp tái cơ cấu trong trường hợp thực tế tại Việt Nam: 3.3.1 Bán tài sản:

Trong bối cảnh kinh tế tiếp tục khó khăn, rất nhiều công ty đã phải tính kế chuyển nhượng tài sản, bán rẻ dự án hoặc bán công ty để giải quyết phần nào gánh nặng nợ nần

Năm 2010, Công ty CP hàng hải Đông Đô (DDM) bị lỗ 74,31 tỉ đồng Do không đủ tiền để thanh toán đúng hạn các khoản nợ vay trước đó nên công ty bị phạt lãi quá hạn (khoảng 150% so với lãi suất vay) Do đó tại ĐHCĐ thường niên 2011 vừa qua, các cổ đông thống nhất sẽ để công ty tiến hành thủ tục chào bán rộng rãi tàu chở hàng Đông Phong (đóng năm 1999 tại Nhật Bản, giá trị sổ sách còn lại là 45,2 tỉ đồng/86,9 tỉ đồng nguyên giá) Ngoài ra nếu có cơ hội, công ty này cũng sẽ bán cặp tàu container chuyên dụng Đông Mai/Đông Du để cắt lỗ, tái cơ cấu lại đội tàu cho phù hợp với năng lực quản lý điều hành; sang tên - chuyển nhượng quyền sử dụng đất và tài sản trên đất ở số 11 đường Biệt Thự (Nha Trang) với giá khoảng 2 tỉ đồng hoặc tổ chức khai thác dưới các hình thức mà pháp luật cho phép để nâng cao năng lực tài chính cho công ty; tiến hành thủ tục bán toàn bộ diện tích 1.763,34m2 sàn nhà tại Lạc Trung B - Hà Nội lấy tiền cân chỉnh năng lực tài chính công ty theo giá thị trường

Với Công ty CP dược Viễn Đông (DVD) thì dù năm 2010 vẫn có lãi nhưng DVD vẫn đang đối diện với những khó khăn kể từ khi nhiều lãnh đạo công ty bị bắt giữ vì làm giá cổ phiếu Do đó các cổ đông đã chấp thuận kế hoạch bán một số tài sản hiện

có để thanh toán khoản lãi vay 728 tỉ đồng (tính đến cuối năm 2010), đồng thời để

bổ sung nguồn vốn hoạt động trong thời gian tới Cụ thể đối với Nhà máy Lili of France, công ty dự kiến bán cho Ngân hàng An Bình với giá tương đương khoản

đầu tư ban đầu là 300 tỉ đồng và sau đó DVD sẽ thuê lại nhà máy này để duy trì hoạt động sản xuất DVD cũng sẽ bán thửa đất dự định xây trụ sở tại số 88 đường Lũy Bán Bích (Q.Tân Phú, TP.HCM) có giá trị sổ sách là 26,3 tỉ đồng và bán số cổ phiếu Savifarm đang nắm giữ với giá trị sổ sách gần 36,6 tỉ đồng

Công ty CP Hoàng Anh Gia Lai (HAG) cùng lúc bán 6 dự án thủy điện, mang lại doanh thu gần 2.100 tỉ đồng và giúp công ty giảm nợ 1.876 tỉ đồng Trong năm

2013 công ty đã đồng loạt bán các dự án bất động sản, khoáng sản - những mảng từng được xem là mũi nhọn của công ty - để cân đối dòng tiền và tập trung vào những ngành hiệu quả hơn

Nhiều công ty khác cũng lần lượt thông báo chuyển nhượng dự án như Công ty CP Xây dựng và Phát triển đô thị Bà Rịa - Vũng Tàu (UDC) - sẽ chuyển nhượng cho nhà đầu tư khác toàn bộ dự án trọng điểm chung cư Bàu Sen tại Vũng Tàu Công ty

CP Hợp tác kinh tế và Xuất nhập khẩu Savimex (SAV) có quyết định cho đối tác góp vốn đầu tư vào dự án khu nhà ở tại phường Phú Mỹ, quận 7, TP.HCM Hay Công ty CP Kinh doanh Dịch vụ cao cấp Dầu khí Việt Nam (PVR) liên tục chuyển nhượng các dự án Hà Nội Times Tower, dự án tổ hợp căn hộ và dịch vụ công cộng CT15 Việt Hưng tại Hà Nội với giá trị đầu tư hàng ngàn tỉ đồng

Bán dự án, tài sản, giải thể công ty con là giải pháp mang tính hiệu quả trong ngắn hạn nhằm tái cơ cấu và từng bước đưa công ty thoát khỏi tình trạng kiệt quệ tài chính để có nguồn vốn hoạt động, giảm áp lực nợ nần và chờ đợi cơ hội mới thay vì tiếp tục nắm giữ các dự án để rồi tiếp tục thua lỗ và, phá sản Nhưng không phải công ty nào cũng thực hiện được giải pháp bán tài sản, chỉ có những công ty có tài sản giá trị như tàu, xe, bất động sản mới thực hiện được Bên cạnh đó, việc tái cơ cấu nguồn vốn của công ty là hết sức cần thiết khi lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính Ban quản trị cần phải xem xét và giảm bớt những tài sản không hiệu quả; giảm chi phí hàng tồn kho để quay vòng nguồn vốn nhanh hơn Từ đó có thể giúp giảm được nguồn vốn đi vay trong khi vẫn đảm bảo duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh

3.3.2 Sáp nhập:

Sáp nhập để nâng cao năng lực tài chính, tiết giảm chi phí là giải pháp mà nhiều công ty nói chung đang nhắm tới trong bối cảnh nền kinh tế hiện nay Ngoài lý do các công ty sáp nhập để tạo lợi thế cạnh tranh về sản phẩm, thị trường…, thì còn có

lý do lịch sử là sự bùng nổ của TTCK trước đây giúp cho việc niêm yết các công ty riêng lẻ có lợi cho cổ đông sáng lập cả về giá cổ phiếu và về khả năng phát hành huy động vốn Hiện tại, các lợi ích này không dễ dàng đạt được với công ty nhỏ Vì thế, các công ty trong quá trình tái cơ cấu để hoạt động hiệu quả hơn cũng đang có

xu hướng tăng quy mô hoạt động, tăng quy mô vốn để không chỉ cạnh tranh trên thị trường, mà còn cạnh tranh thu hút nhà đầu tư trên TTCK Cổ phiếu của công ty lớn bao giờ thanh khoản cũng tốt hơn Đại diện tiêu biểu cho xu hướng sáp nhập các công ty hoạt động không hiệu quả trên thị trường là nhóm các ngân hàng TMCP

Mở đầu cho làn sóng sáp nhập các ngân hàng hoạt động không hiệu quả là sự kiện sáp nhập 3 Ngân hàng Đệ Nhất, Tín Nghĩa và Sài Gòn trong năm 2011 Cả 3 ngân hàng này đều gặp khó khăn về thanh khoản với nguyên nhân chủ yếu là do dùng vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn Khi nguồn vốn ngắn hạn không còn dồi dào, 3 ngân hàng này đã mất khả năng thanh toán tạm thời và cần tới sự hỗ trợ về thanh khoản của Ngân hàng Nhà nước Vì vậy, 3 ngân hàng này đã họp và đi đến quyết định tự nguyện hợp nhất, để phát huy thế mạnh của nhau, hỗ trợ cho nhau, đồng thời tiết giảm chi phí vận hành nhằm tạo ra một ngân hàng mới vững mạnh hơn, với khả năng tiếp cận thị trường lớn hơn, mạng lưới rộng hơn Sau khi được hợp nhất từ

3 ngân hàng là SCB, TinNghiaBank, FicomBank thành Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) từ cuối năm 2011

Sự kiện nổi bật tiếp theo là việc sáp nhập Habubank vào SHB và một trong những

lý do Habubank phải tính đến sáp nhập là do nợ xấu, cụ thể các khoản cho vay và đầu tư trái phiếu gắn với Tập đoàn Công nghiệp Tàu thủy Việt Nam (Vinashin) được xác định là gánh nặng lớn nhất dẫn đến những khó khăn phải tính đến sáp nhập Ngày 28/08/2012, thương hiệu Habubank chính thức biến mất trên thị trường