Cấu trúc vốn và dự báo khả năng lâm vào kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ DUY CẤU TRÚC VỐN VÀ DỰ BÁO KHẢ NĂNG LÂM VÀO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ DUY CẤU TRÚC VỐN VÀ DỰ BÁO KHẢ NĂNG LÂM VÀO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành : Tài – Ngân hàng Mã số : 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYỄN VĂN LƯƠNG TP.Hồ Chí Minh – Năm 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu tơi, có hỗ trợ từ Giáo viên hướng dẫn TS Nguyễn Văn Lương Nội dung luận văn có tham khảo sử dụng liệu, thông tin đăng tải tài liệu tiếng Việt, tiếng Anh trang web theo danh mục tài liệu tham khảo TP.HCM, ngày 04 tháng 06 năm 2014 Tác giả TRẦN THỊ DUY MỤC LỤC TRANG BÌA PHỤ LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Sự cần thiết đề tài .1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu: .2 1.3 Đối tượng nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 1.6 Bố cục đề tài: CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.1 Kiệt quệ tài 2.2 Dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp rơi vào kiệt quệ tài chính: 2.2.1 Phân tích số tài 2.2.2 Phân tích thay đổi ổn định khoản mục báo cáo tài 2.3 Nghiên cứu thực nghiệm dự báo kiệt quệ tài .6 2.3.1 Dự đốn xác suất kiệt quệ tài theo mơ hình Zscore .7 2.3.2 Dự đón xác suất kiệt quệ tài theo mơ hình Oscore 10 Kết luận chương 20 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 3.1 Nguồn liệu nghiên cứu: 21 3.2 Phương pháp nghiên cứu: 23 3.2.1 Mơ hình nghiên cứu: 23 3.2.2 Định nghĩa biến: 24 CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN HOSE BẰNG MƠ HÌNH LOGISTIC 28 4.1 Thống kê mô tả 28 4.1.1 Ngành dầu khí 28 4.1.2 Ngành thủy sản .29 4.1.3 Ngành y tế thiết yếu 30 4.1.4 Ngành thương mại 31 4.1.5 Ngành vận tải 32 4.1.6 Ngành xây dựng 33 4.1.7 Ngành sản xuất-kinh doanh 34 4.1.8 Ngành khác 35 4.2 Đánh giá phù hợp mơ hình-Lựa chọn biến phụ thuộc phân loại tốt phối hợp với thành phần cấu trúc vốn tối ưu .36 4.2.1.Kiểm định Hosmer&Lemeshow 36 4.2.2 Đánh giá mức độ giải thích mơ hình hồi quy- Giá trị R2 (Nagelkerke R ) 37 4.2.3 Đánh giá độ xác mơ hình hồi quy 38 4.2.4 Kiểm định AIC 39 4.3 Phân tích ngành .40 4.3.1 Ngành dầu khí 40 4.3.2 Ngành thương mại 43 4.3.3 Ngành sản xuất-kinh doanh 46 4.3.4 Ngành xây dựng 49 4.3.5 Ngành vận tải 52 4.3.6 Ngành y tế thiết yếu 55 4.3.7 Ngành thủy sản .58 4.3.8 Ngành khác 61 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 65 5.1 Kết luận: 65 5.2 Hạn chế mơ hình hướng mở rộng đề tài: 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT CP Cổ phiếu GTTT Giá trị thị trường HOSE Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM HAX Trung tâm giao dịch chứng khoán Hà Nội LPS Luật phá sản TTCK Thị trường chứng khoán DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng Tác động biến cấu trúc vốn tối ưu lên xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài cơng ty 18 Bảng Kết kiểm định Hosmer&Lemeshow .36 Bảng Đánh giá mức độ giải thích mơ hình hồi quy 37 Bảng Đánh giá độ xác mơ hình hồi quy .38 Bảng Kết kiểm định AIC 39 Bảng 4.3.1.1: Hồi quy logistics 40 Bảng 4.3.1.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 40 Bảng 4.3.1.3: Classification model .41 Bảng 4.3.1.4: Kiểm định đa cộng tuyến 41 Bảng 4.3.1.5: Phân tích đường cong ROC: .42 Bảng 4.3.2.1: Kết hồi quy 43 Bảng 4.3.2.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 43 Bảng 4.3.2.3: Đo lường độ xác mơ hình 44 Bảng 4.3.2.4: Kiểm định đa cộng tuyến 44 Bảng 4.3.2.5: Phân tích đường cong ROC 45 Bảng 4.3.3.1: Kết hồi quy 46 Bảng 4.3.3.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 47 Bảng 4.3.3.3: Classification Model .47 Bảng 4.3.3.4: Kiểm định đa cộng tuyến 47 Bảng 4.3.3.5: Phân tích đường cong ROC 48 Bảng 4.3.4.1: Kết hồi quy 49 Bảng 4.3.4.2 Kiểm định Hosmer&Lemeshow 49 Bảng 4.3.4.3: Classification model .50 Bảng 4.3.4.4: Kiểm định đa cộng tuyến 50 Bảng 4.3.4.5: Phân tích đường cong ROC 51 Bảng 4.3.5.1: Kết hồi quy 52 Bảng 4.3.5.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 53 Bảng 4.3.5.3: Classification model .53 Bảng 4.3.5.4: Kiểm định đa cộng tuyến 53 Bảng 4.3.5.5: Phân tích đường cong ROC 54 Bảng 4.3.6.1: Kết hồi quy 55 Bảng 4.3.6.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 55 Bảng 4.3.6.3: Classification model .56 Bảng 4.3.6.4: Kiểm định đa cộng tuyến 56 Bảng 4.3.6.5: Phân tích đường cong ROC 57 Bảng 4.3.7.1: Kết hồi quy 58 Bảng 4.3.7.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 58 Bảng 4.3.7.3: Classification model .59 Bảng 4.3.7.4: Kiểm định đa cộng tuyến 59 Bảng 4.3.7.5: Phân tích đường cong ROC 60 Bảng 4.3.8.1: Kết hồi quy 61 Bảng 4.3.8.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 62 Bảng 4.3.8.3: Classification model .62 Bảng 4.3.8.4: Kiểm định đa cộng tuyến 62 Bảng 4.3.8.5: Phân tích đường cong ROC 63 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Sự cần thiết đề tài Nhu cầu đầu tư, cho vay mua bán chứng khoán thành phần kinh tế ngày mở rộng Tuy nhiên, với khuynh hướng tồn cầu hố khủng hoảng tài năm 2007-2009 kéo theo tình hình phá sản kiệt quệ tài doanh nghiệp khơng cịn vấn đề riêng quốc gia mà vấn đề giới, khủng hoảng tài Mỹ nhiều ảnh hưởng đến thị trường Việt Nam nhu cầu thị trường xuất Việt Nam sụt giảm, tỷ giá USD biến động lớn điều ảnh hưởng đến chi phí đầu vào doanh nghiệp, nhu cầu đầu tư Việt Nam sụt giảm nguyên nhân khiến hàng loạt doanh nghiệp bất động sản, xây dựng điêu đứng Với sụt giảm TTCK Việt Nam từ năm 2008 đến số lượng doanh nghiệp dừng hoạt động, thu hẹp quy mơ gia tăng đột biến nhu cầu thiết đặt cần phải quản trị rủi ro để tối thiểu hóa tổn thất định tài Để thực điều này, nhà đầu tư việc kiểm tra tình hình sức khỏe tài đối tượng đầu tư trước định đầu tư, thân doanh nghiệp việc xây dựng hệ thống cảnh báo rủi ro nhằm tránh nguy kiệt quệ tài cho doanh nghiệp bước quan trọng Trên thị trường tài phát triển, đưa định tài chính, nhà đầu tư thường dựa vào kết đánh giá doanh nghiệp tổ chức xếp hạng tín dụng Ở Việt Nam, có nhiều mơ hình nghiên cứu vấn đề định tính định lượng Luận văn trình bày phương pháp đánh giá khả lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp mối quan hệ với cấu trúc vốn tối ưu thông qua phương pháp phân tích hồi quy Logistic Từ số liệu thực tế tiêu tài chính, tác giả đánh giá khả lâm vào kiệt quệ tài cho số doanh nghiệp niêm yết Sàn HOSE HNX 55 4.3.6 Ngành y tế thiết yếu Phân tích xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài ngành y tế thiết yếu theo mơ hình (biến phụ thuộc: lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số) Bảng 4.3.6.1: Kết hồi quy  Phương trình hồi quy: Logit P = 0.9DTA+16.5TxEBIT+21.8CF-1.2STDEV_CF-0.04Bx+0.99 Bảng 4.3.6.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 56 Bảng 4.3.6.3: Classification model Bảng 4.3.6.4: Kiểm định đa cộng tuyến Từ kết ta thấy mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến biến độc lập 57 Bảng 4.3.6.5: Phân tích đường cong ROC Mơ hình dự báo 190 trường hợp tổng số 197 quan sát chiếm tỷ lệ 96.45% Từ kết hồi quy, biến giá trị kỳ vọng dịng tiền (p-value=0.082) có ảnh hưởng đáng kể lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài cơng ty ngành y tế thiết yếu với mức ý nghĩa 10% Kết cho thấy ngành y tế thiết yếu, giá trị kỳ vọng dòng tiền tương lai cao nhu cầu sử dụng nợ doanh nghiệp lớn, làm gia tăng rủi ro lâm vào kiệt quệ tài cơng ty ngành Biến thuế suất có tác động đáng kể lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài cơng ty ngành với p-value = 0.006 Điều cho thấy thuế suất thu nhập doanh nghiệp tăng làm cho lợi ích từ chắn thuế trở nên hấp dẫn cơng ty ngành doanh nghiệp sử dụng nợ nhiều xác suất lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp tăng lên 58 4.3.7 Ngành thủy sản Phân tích xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài ngành thủy sản theo mơ hình (biến phụ thuộc: lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số) Bảng 4.3.7.1: Kết hồi quy Bảng 4.3.7.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 59 Bảng 4.3.7.3: Classification model Bảng 4.3.7.4: Kiểm định đa cộng tuyến Từ kết ta thấy mô hình khơng có tượng đa cộng tuyến biến độc lập 60 Bảng 4.3.7.5: Phân tích đường cong ROC Dựa kết từ bảng Classification, ta thấy, mơ hình dự báo xác 101 trường hợp tổng số 108 quan sát, chiếm tỷ lệ 93.52% Giá trị Nagekerke R2 mơ hình 36.03% độ xác mơ hình cao Điều cho thấy việc sử dụng lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số biến phân loại kiệt quệ tài phối hợp với biến giải thích cấu trúc vốn tối ưu chưa giải thích xác suất lâm vào kiệt quệ tài ngành thủy sản 61 4.3.8 Ngành khác Phân tích xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài ngành khác theo mơ hình (biến phụ thuộc: lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số) Bảng 4.3.8.1: Kết hồi quy  Phương trình hồi quy: Logit P = -1.07DTA+0.24TxEBIT+34.5CF-13.33STDEV_CF+0.14Bx-0.5 Bảng 4.3.8.2: Kiểm định Hosmer&Lemeshow 62 Bảng 4.3.8.3: Classification model Bảng 4.3.8.4: Kiểm định đa cộng tuyến Từ kết ta thấy mơ hình khơng có tượng đa cộng tuyến biến độc lập 63 Bảng 4.3.8.5: Phân tích đường cong ROC Giá trị Nagelkerke R2 mơ hình với biến phụ thuộc lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số 26.87%, có nghĩa thay đổi biến độc lập giải thích 26.87% thay đổi biến phụ thuộc Khả dự báo xác (Classification model) mơ hình tới 94.42% Chúng ta thấy bảng trên, ngành khác có tổng cộng 251 quan sát giá trị lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số nhận giá trị 236 trường hợp 15 trường hợp nhận giá trị 0, mơ hình dự báo xác 236 trường hợp giá trị lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số nhận giá trị trường hợp nhận giá trị Tổng cộng mô hình dự báo xác 237 trường hợp tổng số 251 quan sát Ngoại trừ biến đòn bẩy tài chính, thuế, chi phí phá sản biến dịng tiền (p-value=0.000), độ 64 lệch chuẩn dòng tiền (p-value=0.004) có tác động đáng kể lên xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài ngành Biến dịng tiền có tác động chiều lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp, điều có nghĩa dịng tiền mong đợi tương lai doanh nghiệp cao, doanh nghịêp chắn khả trả nợ doanh nghiệp doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ, điều tiềm ẩn rủi ro lâm vào kiệt quệ tài tương lại Ngược lại, độ lệch chuẩn dòng tiền doanh nghiệp cao, doanh nghiệp e ngại việc tài trợ nợ xác suất lâm vào kiệt quệ tài giảm Ta thấy, mơ hình có độ xác cao, classificaiton 94.42% nhiên biến độc lập khơng có tác động lên xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài ngành dầu khí Do vậy, việc sử dụng lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số biến phân loại tình trạng kiệt quệ tài ngành khác chưa đủ để giải tích xác suất lâm vào tình trạng kiệt quệ tài ngành mơ hình dự báo có độ xác cao 94.42% 65 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận: Đề tài nghiên cứu xem xét mối quan hệ thành phần cấu trúc vốn tối ưu xác suất lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp Dựa chín biến phụ thuộc xem chín tiêu phân loại doanh nghiệp kiệt quệ tài chính, tiêu lợi nhuận trước lợi ích cổ đơng thiểu số tiêu phân loại xác suất lâm vào kiệt quệ tài tốt phối hợp với thành phần cấu trúc vốn tối ưu Từ kết thực nghiệm, ta thấy biến dòng tiền tự bao gồm giá trị kỳ vọng dòng tiền độ lệch chuẩn dòng tiền có tác động chiều ngược chiều lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp Bên cạnh đó, tiêu thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp có tác động lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp Các thành phần khác cấu trúc vốn tỷ lệ địn bẩy chi phí phá sản khơng tác động đáng kể lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp thị trường Việt Nam Kết phù hợp với kết nghiên cứu Rowland Bismark Fernado Pasaribu 2012 thị trường Indonesia 5.2 Hạn chế mơ hình hướng mở rộng đề tài: Mặc dù, kết nghiên cứu chưa thật thỏa đáng so với kinh nghiệm lý thuyết cấu trúc vốn tối ưu, ví dụ tỷ lệ địn bẩy tài có tác động đáng kể lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính, hay chi phí kiệt quệ tài có tác động đáng kể lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính, nhiên khơng có nghĩa lý thuyết mối quan hệ xác suất lâm vào kiệt quệ tài cấu trúc vốn tối ưu khơng áp dụng Việt Nam Nguyên nhân không phù hợp phần số liệu thống kê chưa phù hợp Một phần biến phụ thuộc chưa thật phù hợp phối hợp với thành phần cấu trúc vốn tối ưu để giải thích xác suất lâm vào kiệt quệ tài cho doanh nghiệp thị trường Việt Nam, ví dụ dịng tiền hoạt động âm kỳ thay đổi khả toán kỳ, chưa thể đại diện 66 cho khả lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp Do đó, nghiên cứu sau phát triển lý thuyết cấu trúc vốn tối ưu mối quan hệ cấu trúc vốn tối ưu xác suất lâm vào kiệt quệ tài với việc sử dụng biến phụ thuộc khác để mơ hình phản ánh đầy đủ thành phần cấu trúc vốn tác động lên xác suất lâm vào kiệt quệ tài doanh nghiệp phù hợp thị trường Việt Nam TÀI LIỆU THAM KHẢO A Tài liệu tiếng Việt: Đào Thị Trang (2013) “Đánh giá khả lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp niêm yết HOSE”, Luận văn thạc sỹ http://finance.vietstock.vn/ http://www.cophieu68.vn/ http://www.gso.gov.vn http://www.hsx.vn Trần Ngọc Thơ cộng sự, 2007 Tài doanh nghiệp đại Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh B Tài liệu tiếng Anh: Altman, Edward I 1968 "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy" Journal of Finance 23 (4): 589-609 Altman, Edward I 1968 "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy" Journal of Finance 23 (4): 589-609 Altman, Edward I 1984b "The Success of Business Failure Prediction Models" Journal of Banking and Finance 8: 171-198 Altman, Edward I 1984b "The Success of Business Failure Prediction Models" Journal of Banking 8: 171-198 Altman, Edward I., R Haldeman dan P Narayaman 1977 "ZETA analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations" Journal of Banking and Finance June: 29-54 Baxter, N D 1967 "Leverage, the Risk of Ruin and the Cost of Capital" Journal of Finance 22 (3): 395-403 Beaver, W 1966 "Financial Ratios as Predictors of Failure" Journal of Accounting Research 5: 71-111 Beaver, W 1968 "Market Prices, Financial Ratios and Prediction of Failure" Journal of Accounting Research (2): 179-192 Deakin, of Edward B 1972 "A Discriminant Analysis of Predictors Business Failure" Journal of Accounting Research 10 (1): 167-179 10 Dimitras, A.I., S.H Zanakis and C Zopounidis 1996 "A Survey of business Failures with an Emphasis on Prediction Methods and Industrial Applications" European Journal of Operational Research 90: 487-513 11 Dimitras,A.I., Slowinski,R., Susmaga,R., Zopounidis, C., 1999 “Business failure prediction using rough sets” European Journal of Operational Research , 114, pp.263-280 12 Eisenbeis,R.A, 1977 “Pitfalls in the application of discriminant analysis in business, finance and economics” Journal of Finance , Vol 22 no 3, 875-900 13 Frydman, Halina, Edward I.Altman and Duen-Li Kao.1985 “Introducing Recursive Partitioning for Financial Classification: The Case of Financial Distress” Journal of Finance 40 (1): 269-291 14 Gordon, M.J., 1971 “Towards a Theory of Financial Distress” The Journal of Finance, Vol 26 issue 2, 347-356 15 Johnsen, Thomajean and Ronald W.Melicher 1994 “Predicting Corporate Bankruptcy and Financial Distress: Information Value Added by Multinomial Logit Models” Journal of Economics & Business 46: 269-286 16 Jones, Frederick L 1987 “Current Techniques in Bankruptcy Prediction” Journal of Accounting Literature 6: 131-164 17 Karels, G.V and A.J.Prakash 1987 “Multivariate Normality and Forecasting of Corporate Bankruptcy” Journal of Business Finance and Accounting, Vol 14 no 4, 573-592 18 Kim, E.H., 1978 “A mean-variance theory of optimal capital structure and corporate debt capacity” Journal of Finance , Vol 23 no 1, 45-63 19 Kraus, Alan and Robert H Litzenberger 1973 "State Preference Model of Optimal Financial Leverage." Journal of Finance 28 (4): 911-922 20 Lennox, C., 1999 “Identifying failing companies: A re-evaluation of the logit, probit and DA approaches” Journal of Economics and Business, Vol 51 issue 4, 347 364 21 Lennox, C., 1999 “Identifying failing companies: A re-evaluation of the logit, probit and DA approaches” Journal of Economics and Business, Vol 51 issue 4, 347-364 22 Mar Molinero, M and M Ezzamel 1991 “Multidimensional Scaling Applied to Corporate Failure” Omega International Journal of Management Science 19 (4): 259-274 23 Martin, D., 1977 “Early warnings of bank failure: A logit regression approach” Journal of Banking and Finance 1: 249-276 24 Modigliani, Franco and Merton H Miller 1958 "The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment" The American Economic Review 48 (3): 261-297 25 Modigliani, Franco dan Merton H Miller 1963 "Corporate Income Taxes and the Cost of Capital: A Correction" The American Economic Review 53 (3): 433-443 26 Ohlson, James A 1980 "Financial ratios and Probabilistic Prediction of Bankruptcy" Journal of Accounting Research 18 (1): 109-131 27 Rowland Bismark&Fernado Pasaribu 2012.“Capital structure an d corporate failure prediction” Journal of Economics and Business Vol.5, No.3: (209-220)