Căn cứ trên dữ liệu đầu vào và căn cứ trên phƣơng pháp xác định giá trị các biến độc lập đƣợc trình bày ở Chƣơng 3, tác giả xác định đƣợc giá trị của các biến độc lập của mô hình phân tích phân biệt Z-Score của Altman: giá trị các biến số độc lập đƣợc xác định trong khoảng thời gian là 2010–2014 cho tất cả 50 công ty trong mẫu11. Sau đó, tác giả sẽ chọn lọc lại thành giá trị các biến độc lập ở thời điểm 1 năm, 2 năm, 3 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.
Để phân biệt giữa “thời điểm dự báo” và “thời điểm kiệt quệ”, hãy xem xét trƣờng hợp CTCP XNK Lâm Thủy Sản Bến Tre (FBT), đây là công ty đã lâm vào kiệt quệ tài chính thực tế, thời điểm kiệt quệ là năm 2013. Nhƣ vậy, thời điểm dự báo trƣớc khi kiệt quệ xảy ra 1 năm, 2 năm, 3 năm lần lƣợt là năm 2012, 2011, 2010. Theo đó, nghiên cứu sẽ chỉ lọc giá trị các biến độc lập trong 3 năm này để tiến hành đánh giá từng mô hình. Đối với trƣờng hợp các công ty không kiệt quệ tài chính trong mẫu nghiên cứu, thời điểm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra 1 năm, 2 năm, 3 năm đƣợc mặc định lần lƣợt là: 2014, 2013, 2012.
Sau khi đã chọn lọc lại giá trị các biến độc lập theo thời điểm dự báo là 1 năm (-1), 2 năm (-2), 3 năm (-3) trƣớc khi kiệt quệ xảy ra, tác giả có đƣợc bảng thống kê giá trị trung bình của các biến số độc lập trong mô hình của Altman, nhƣ sau:
10 Căn cứ của nguyên tắc này xin xem lại tại mục “3.2. Mô hình nghiên cứu”.
46
Bảng 4.1: Thống kê giá trị trung bình của các biến độc lập giữa các công ty kiệt quệ và không kiệt quệ trong mẫu
Công ty kiệt quệ Công ty không kiệt quệ
Biến Mô hình (-1) (-2) (-3) (-1) (-2) (-3) X1 Z, Z', Z'' -0.0734 0.0060 0.0304 0.3163 0.2756 0.3260 X2 Z, Z', Z'' -0.1656 -0.0516 -0.0073 0.1917 0.1757 0.1538 X3 Z, Z', Z'' -0.1606 -0.0542 -0.0127 0.1614 0.1505 0.1410 X4 Z 0.2051 0.2120 0.2924 5.0829 0.0900 5.9651 X4A Z', Z'' 0.2063 0.3536 0.4087 2.8826 2.6101 2.9826 X5 Z', Z'' 0.7322 0.7306 0.9215 1.0053 0.9239 0.9024
Ghi chú: Các cột ký hiệu là (-1), (-2), (-3) tượng trưng cho thời điểm trước khi kiệt quệ xảy ra. Nguồn: kết quả tính toán của tác giả.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định so sánh sự khác biệt của giá trị trung bình giữa các công ty kiệt quệ và các công ty không kiệt quệ trong mẫu
Chênh lệch giá trị trung bình giữa 2 nhóm công ty
Biến Mô hình (-1) (-2) (-3) X1 Z, Z', Z'' 0.3897 0.2696 0.2957 X2 Z, Z', Z'' 0.3573 0.2273 0.1610 X3 Z, Z', Z'' 0.3220 0.2047 0.1537 X4 Z 2.6763 2.2565 2.5740 X4A Z', Z'' 4.8778 -0.1220 5.6727 X5 Z', Z'' 0.2731 0.1932 -0.0191
Ghi chú: Các cột ký hiệu là (-1), (-2), (-3) tượng trưng cho thời điểm khi kiệt quệ xảy ra. “Chênh lệch giá trị trung bình giữa 2 nhóm công ty” = “Giá trị trung bình của các công ty không kiệt quệ” – “Giá trị trung bình của các công ty kiệt quệ.
Nguồn: kết quả tính toán của tác giả.
Bảng 4.1 và 4.2 cung cấp nhiều thông tin hữu ích về sự khác biệt của tỷ số tài chính giữa các công ty kiệt quệ và các công ty không kiệt quệ. 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, Cụ thể hơn, xem bảng 4.1, có thể thấy:
47
Đối với các biến liên quan đến khả năng sinh lợi (RETA, EBIT): giá trị trung bình của các công ty không kiệt quệ là cao hơn so với các công ty kiệt quệ, điều đó cho thấy khả năng sinh lợi của các công ty không kiệt quệ là cao hơn các công ty kiệt quệ
Đối với các biến liên quan đến khả năng thanh toán (WCTA, METL): giá trị trung bình của các công ty không kiệt quệ là cao hơn so với các công ty kiệt quệ, điều đó cho thấy rằng các công ty không kiệt quệ có sức khỏe tài chính tốt hơn và có khả năng đảm bảo nghĩa vụ trả nợ cao hơn. Lý do là vì các công ty kiệt quệ vay nợ nhiều hơn, trong khi dòng tiền vào từ hoạt động kinh doanh và các tài sản tính lỏng cao của công ty kiệt quệ lại thấp hơn so với các công ty không kiệt quệ.
Tuy nhiên, cần thiết phải nói rằng kết quả kiểm định ở trên chỉ cho thấy khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của một biến số bất kỳ khi đứng riêng lẻ, kết quả chƣa cho thấy khả năng dự báo của các biến số khi đứng cùng nhau trong mô hình. Để đánh giá khả năng dự báo của các biến số khi đứng cùng nhau trong mô hình, nghiên cứu sẽ dựa trên tiêu chí “mức độ dự báo chính xác” của mô hình và điều này sẽ đƣợc trình bày chi tiết trong phần sau.
Ngoài ra, khi xét theo yếu tố thời gian, cũng dựa vào bảng 4.1, có thể thấy rằng, đối với các công ty kiệt quệ tài chính, càng gần đến thời điểm xảy ra kiệt quệ, mức khả năng sinh lợi của các công ty này càng giảm, tỷ lệ vay nợ gia tăng, khả năng thanh khoản giảm, và quy mô công ty giảm. Ngƣợc lại, đối với các công ty không kiệt quệ tài chính, các nhân tố trên khá ổn định, không có nhiều thay đổi theo thời gian.
Cuối cùng, kết quả thống kê mô tả ở bảng 4.1 và bảng 4.2 cũng giải thích ý nghĩa về dấu dƣơng (+) hoặc âm (-) của các biến số độc lập trong mô hình Altman vì các biến số độc lập là cố định nên dấu của các biến độc lập cũng đã đƣợc mặc định và không thay đổi.
Nhƣ đã đề cập trƣớc đó, trong mô hình Altman, điểm số Z-score càng cao thì nghĩa là công ty càng ít có khả năng bị kiệt quệ và ngƣợc lại. Theo đó, ý nghĩa về dấu của các biến trong hai mô hình đƣợc trình bày ở bảng 4.3 dƣới đây:
48
Bảng 4.3: Ý nghĩa về dấu của các biến số trong mô hình Altman
Biến Mô hình Dấu Ý nghĩa
X1(WCTA) Altman + Vốn luân chuyển của công ty càng cao thì công ty càng có khả năng thanh toán nợ vay, nên càng khó bị kiệt quệ.
X2 ( RETA) + Thu nhập giữ lại của công ty càng cao thì công ty sẽ tái đầu tƣ nhiều hơn, khả năng sinh lợi trong tƣơng lai cao hơn, nên càng khó bị kiệt quệ.
X3 ( BIT) + Lợi nhuận của công ty càng cao thì nghĩa là công ty đang hoạt động kinh doanh tốt, khả năng trả nợ vay tốt, nên càng khó bị kiệt quệ.
X4 (METL) + Giá trị thị trƣờng tổng tài của công ty càng cao hơn so với giá trị tổng nợ thì công ty càng khó bị kiệt quệ.
X5 (STA) + Doanh thu của công ty càng cao thì công ty càng khó bị kiệt quệ.