Đánh giá hiệu quả các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Theo quan điểm này, mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho phép các nhà phân tích có được hướng đi hợp lý dựa trên kết quả thu được; vì không thể thay đổi được xu hướng kinh tế vĩ mô; việc can thiệp sớm vào các biến trên bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập giúp triển khai các chiến lƣợc của doanh nghiệp nhằm ngăn ngừa kiệt quệ. • Kế thừa những mô hình dự báo sớm kiệt quệ tài chính đã đƣợc phát triển trên thế giới trong thời gian qua, áp dụng những mô hình dự báo này cho các doanh nghiệp Việt Nam, đo lường mức độ chính xác trong việc dự báo sớm kiệt quệ tài chính của các mô hình này, từ đó, xác định đƣợc mô hình dự báo kiệt quệ tài chính phù hợp cho các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn hiện nay.

CHƯƠNG 2: CÁC BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO

• Các bằng chứng thực nghiệm về kiệt quệ tài chính
• Các bằng chứng thực nghiệm về mô hình dự báo kiệt quệ tài chính Các nghiên cứu về dự báo kiệt quệ tài chính đầu tiên, đƣợc biết đến, là đƣợc thực

Ngoài ra, Karels và Prakash (1987) trong các nghiên cứu thực nghiệm của hai ông về ƣớc lƣợng thất bại tài chính, đã liệt kê các định nghĩa của thất bại tài chính, các định nghĩa đó là giá trị ròng (net value) âm, mất thanh khoản (insolvency), vỡ nợ (default) đối với gốc hoặc lãi, phát hành các tờ séc xấu, hoãn chi trả cổ tức, việc quản lý chuyển giao cho các chủ nợ, v.v… Tương tự, Lin và McClean (2000) liệt kê các định nghĩa về thất bại tài chính và kiệt quệ tài chính phổ biến nhƣ: doanh nghiệp phải tái cấu trúc, không đủ khả năng trả lãi, báo cáo kiểm toán bị đánh giá xấu, bán tài sản để trả nợ rồi giải thể, thua lỗ trong hoạt động kinh doanh, thua lỗ năm hiện tại, thua lỗ liên tiếp 2 năm, thua lỗ liên tiếp 3 năm, v.v… Các định nghĩa khác nhau của kiệt quệ tài chính dẫn đến việc lựa chọn mẫu khác nhau để nghiên cứu trong lĩnh vực này. Từ việc tổng hợp các quan điểm về kiệt quệ t i ch nh như trên, A tan 2011) đã đưa ra quan điểm cho rằng một c ng ty được xem là kiệt quệ tài chính khi: thua lỗ 3 n m liên tiếp, ho c có v n chủ sở hữu âm, ho c bán hết tài sản để trả nợ rồi giải thể, ho c đã được tòa án chấp thuận phá sản. Nghiên cứu n y cũng sẽ dựa trên quan điểm của A tan 2011) để x c định một công ty là kiệt quệ tài chính khi lựa chọn mẫu nghiên cứu. 1 Quản lý khoa học (còn đƣợc gọi là Chủ nghĩa Taylor) là lý thuyết quản lý dựa trên quá trình phân tích và tổng hợp các quy trình công việc nhằm nâng cao năng suất lao động (hợp lý hóa lao động); những nội dung cơ bản nhất của lý thuyết, bao gồm ý tưởng về phân tích, tổng hợp, lập luận, cũng như về tinh thần lao động của nhân công, vẫn có vai trò quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp cũng như phương pháp quản lý ngày nay.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

• Các mô hình nghiên cứu

Như đã trình bày trước đó, nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu là đánh giá khả năng dự báo của các mô hình dự báo sớm kiệt quệ tài chính đã đƣợc phát triển trên thế giới cho các doanh nghiệp Việt Nam, từ đó nhận diện mô hình dự báo kiệt quệ tài chính phù hợp cho các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn hiện nay. Tiếp theo, “mức độ dự báo chính xác kiệt quệ” là quan trọng hơn so với “mức độ dự báo chính xác không kiệt quệ” bởi vì “sai lầm” trong việc không thể xác định một công ty là kiệt quệ (sai lầm loại 1) sẽ gây ra chi phí cao hơn so với “sai lầm” trong việc không thể xác định một công ty là không kiệt quệ (sai lầm loại 2). Cụ thể hơn, khi mô hình không thể nhận diện một công ty sắp lâm vào kiệt quệ (sai lầm loại 1), điều này có nghĩa mô hình cho rằng công ty này là không kiệt quệ; từ đó, nhà đầu tƣ, ngân hàng, tổ chức tín dụng sẽ đầu tƣ vào công ty này, tuy nhiên, sau đó công ty này bị kiệt quệ thật sự, và chi phí gây ra sẽ là bị mất lãi, gốc và vốn đầu tƣ.

Ngƣợc lại, khi mô hình không thể nhận diện một công ty là không kiệt quệ (sai lầm loại 2), điều này có nghĩa mô hình cho rằng công ty sẽ bị kiệt quệ; từ đó, nhà đầu tƣ, ngân hàng, tổ chức tín dụng sẽ không đầu tƣ vào công ty này, tuy nhiên, sau đó công ty này thực sự không bị kiệt quệ, và chi phí gây ra trong trường hợp này chỉ là để mất lợi nhuận vì đã không chịu đầu tƣ. 16 Biến SIZE (quy mô công ty) đƣợc xác định bằng log của tổng tài sản chia cho chỉ số giảm phát GNP, mục đích của việc này là nhằm loại bỏ những ảnh hưởng của lạm phát lên quy mô công ty, theo đó, những thay đổi trong quy mô công ty qua các năm là bắt nguồn từ quá trình hoạt động kinh doanh của công ty, không phải do lạm phát.

NGHIÊN CỨU CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

Theo đó, dựa trên kết quả kiểm định sự khác biệt giá trị trung bình của các biến số giữa các công ty kiệt quệ và các công ty không kiệt quệ ở bảng 4.2, có thể thấy rằng: khi đứng riêng lẻ, đa số các biến số đều có khả năng dự báo công ty nào là kiệt quệ và công ty nào là không kiệt quệ (p-value ≤ 0,05); riêng các biến STA (mô hình Altman), SIZE, OENEG, INTWO, CHIN (mô hình Ohlson) và X (mô hình MKV-Merton) chƣa cho thấy khả năng dự báo một công ty là kiệt quệ hay không kiệt quệ khi đứng riêng lẻ (p-value >. Nguyên nhân là vì: khi một công ty rơi vào kiệt quệ, nguồn tiền thu vào không đủ bù đắp cho các khoản chi phí phát sinh tạm thời, vì vậy, để bù đắp đƣợc chi phí và duy trì hoạt động kinh doanh, công ty buộc phải vay nợ, tuy nhiên, nếu hoạt động kinh doanh vẫn không đƣợc cải thiện, công ty sẽ lại tiếp tục vay nợ nhiều hơn, quá trình này kéo dài cho đến khi công ty bị vỡ nợ. Tuy nhiên, khi chọn mẫu, do quy tắc xác định một công ty là bị kiệt quệ tài chính chỉ bao gồm các sự kiện: thua lỗ 3 năm liên tiếp, hoặc có vốn chủ sở hữu âm, hoặc đã bán hết tài sản để trả nợ rồi giải thể, hoặc đƣợc tòa án chấp nhận phá sản, nên đã bỏ qua một số công ty bị kiệt quệ tài chính thật sự.

Cuối cùng, xét về tổng thể, mô hình Ohlson là mô hình dự báo kiệt quệ tài chính tốt nhất cho các doanh nghiệp Việt Nam, bởi vì: (1) mô hình Ohlson có đƣợc mức độ dự báo chính xác tổng thể cao nhất ở thời điểm 1 năm và 2 năm trước khi kiệt quệ xảy ra; (2) mặc dù mức độ dự báo chính xác tổng thể của mô hình Ohlson thấp hơn mô hình Altman ở thời điểm dự báo là 3 năm trước khi kiệt quệ xảy ra nhƣng lại thấp hơn không đáng kể (86% - Altman so với 84% - Ohlson);. (3) mô hình Ohlson có nhiều ƣu điểm hơn so với 2 mô hình còn lại, đó là: không bị hạn chế bởi các giả định như phân phối chuẩn, thị trường hiệu quả, ma trận hiệp phương sai phải giống nhau giữa các nhóm, mô hình Ohlson khá đơn giản, các biến số độc lập của mô hình có thể đƣợc xác định dễ dàng, ngoài ra, mô hình có thể xác định đƣợc cả xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính lẫn dự báo khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của công ty, và cuối cùng, mô hình Ohlson có thể áp dụng cho mọi loại hình công ty mà không phải chỉ là các công ty đại chúng.

TỔNG KẾT VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI

Xem xét cụ thể hơn, đối với thời điểm dự báo là 3 năm trước khi kiệt quệ xảy ra, mô hình phân tích phân biệt Z-score của Altman là phù hợp nhất để dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam, vì có “mức độ dự báo chính xác tổng thể” cao nhất (86%). Cuối cùng, xem xét tổng thể cả về khả năng dự báo cùng các ƣu khuyết điểm của từng mô hình, có thể kết luận rằng mô hình phân tích logit của Ohlson là mô hình tốt nhất để dự báo sớm kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay. Nghiên cứu cũng giúp cho các nhà quản trị công ty, các nhà phân tích tài chính, các nhà đầu tƣ, các ngân hàng, các nhà cung cấp tín dụng, v.v… có thể dự báo sớm khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của công ty mình, công ty đối thủ, công ty đã và đang dự định đầu tƣ cũng nhƣ cấp tín dụng.

Giới hạn đầu tiên của nghiên cứu là việc mẫu của nghiên cứu này chỉ gồm 50 công ty đã và đang được niêm yết trên 3 thị trường: HNX, HSX và UpCom, trong khi số lượng công ty đã và đang được niêm yết trên cả 3 thị trường lên đến gần 700 công. Cuối cùng, giới hạn thứ ba của nghiên cứu này là việc Luật Phá sản Việt Nam mặc dù có hiệu lực từ đầu năm 2004, nhƣng cho đến nay, số doanh nghiệp đƣợc chấp thuận phá sản là không nhiều, điều này cũng làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu vì không thể tăng kích cở mẫu cho nghiên cứu.