Trong suốt các thập kỷ gần đây, nhiều nhà nghiên cứu đã tiến hành phân tích sâu khái niệm kiệt quệ tài chính, trong đó có việc phát triển các các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính, dưới các khía cạnh kinh tế, tài chính, kế toán, thống kê và các thông tin khác. Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này có thể được chia thành hai nhóm: trước những năm 90 và sau những năm 90.
Trong gian đoạn trước những năm 90, các nhà nghiên cứu chủ yếu tập trung nghiên cứu các mô hình dựa trên các đặc điểm khác biệt giữa các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính và các công ty không rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính trong một khoảng thời gian cụ thể, riêng lẻ, điển hình là mô hình của Altman (1984), Zavgren (1983), Foster (1986). Trong khi đó, giai đoạn sau những năm 90 lại hướng đến phát triển các mô hình dự báo các công ty có rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính trong tại một thời điểm nhất định, đại diện là Cybinski (2003), Weckbach (2004), Altman & Hotchkiss (2010). Trong mỗi một giai đoạn cũng có nhiều các mô hình khác nhau để dự báo kiệt quệ tài chính, nhưng các mô hình được sử dụng rộng rãi nhất, ứng dụng nhiều nhất trong các nghiên cứu thực nghiệm có thể phân thành 3 nhóm: (a) Nhóm mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên các thông tin kế toán; (b) Nhóm mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên các dữ liệu thị trường; và (c) Nhóm mô hình dự báo kiệt quệ tài chính kết hợp thêm kinh tế vĩ mô (Outecheva, 2007).
2.2.2.1. Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên các thông tin kế toán
Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên các thông tin kế toán sử dụng các thông tin hữu ích được trình bày trên báo cáo tài chính để cung cấp một cái nhìn cụ thể về xác suất các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Kỹ thuật chính của các mô hình này là tính toán các tỷ số tài chính và so sánh với một tỷ số chuẩn, hoặc kết hợp các tỷ lệ khác nhau để xem xét công ty có rơi vào tình
trạng kiệt quệ tài chính hay không. Các tỷ số tài chính được sử dụng ở đây chủ yếu là các tỷ số về lợi nhuận, nợ, thanh khoản. Các thông tin trên báo cáo tài chính mặc dù đã được kiểm toán tuy nhiên cũng có những hạn chế nhất định như có thể bị chi phối bởi các mục đích khác, độ trễ của các thông tin trên báo cáo tài chính so với thực tế. Tuy nhiên chính sự đơn giản, dễ sử dụng, dễ thu thập và thường xuyên cập nhật của các thông tin trên báo cáo tài chính đã khiến cho phương pháp này khá được ưa chuộng trong các nghiên cứu thực nghiệm trên toàn thế giới. Nổi trội trong nhóm mô hình này là mô hình chỉ số Z (Z- score) của Altman (1968, 1984).
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. Z - score là chỉ số kết hợp 5 tỷ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau:
Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 0.999 X5
Trong đó: X1 = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản;
X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản;
X3 = EBIT/Tổng tài sản;
X4 = Giá trị thị trường của vốn CSH/Tổng nợ phải trả;
X5 = Doanh thu/Tổng tài sản.
Nếu Z > 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1.8 < Z < 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.
Nếu Z < 1.8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.
Từ chỉ số Z ban đầu được sử dụng cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa, Altman đã phát triển thành nhiều phiên bản khác nhau, bao gồm Z’ – score dùng cho các
doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất, Z’’ – score cho các doanh nghiệp khác, Z’’ - score điều chỉnh. Đặc biệt, chỉ số Z’’ – socre điều chỉnh (Altman, Hartzell & Peck, 1995) nổi trội hơn cả do có sự tương đồng khá cao với phân loại trái phiếu S&P. Điều này chứng tỏ rằng các phương pháp toán học có sự liên thông với phương pháp chuyên gia trong việc phân loại rủi ro tín dụng.
Z’’ điều chỉnh = 6.56 X1 + 3.26 X2 + 6.72 X3 + 1.05 X4 + 3.25
Bảng 2.2. So sánh Z” điều chỉnh và phân loại xếp hạng tín nhiệm của S&P
Z” điều chỉnh S&P Z” điều chỉnh S&P > 8.15 AAA 5.25 – 5.65 BB+ 7.60 – 8.15 AA+ 4.95 – 5.25 BB 7.30 – 7.60 AA 4.75 – 4.95 BB- 7.00 – 7.30 AA- 4.50 – 4.75 B+ 6.85 – 7.00 A+ 4.15 – 4.50 B 6.65 – 6.85 A 3.75 – 4.15 B- 6.40 – 6.65 A- 3.20 – 3.75 CCC+ 6.25 – 6.40 BBB+ 2.50 – 3.20 CCC 5.85 – 6.25 BBB 1.75 – 2.50 CCC-
5.65 – 5.85
BBB- < 1.75 D
Nguồn: Altman & cộng sự (1995).
2.2.2.2. Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên các dữ liệu thị trường
Mặc dù các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính dựa trên các thông tin kế toán được sử dụng rộng rãi nhưng nó cũng chứa đựng những hạn chế nhất định, đặc biệt khi dự báo kiệt quệ tài chính của một công ty trong một thời điểm cụ thể. Do đó, mô dựa trên dữ liệu thị trường đã khắc phục được các nhược điểm đó bằng cách kết hợp cấu trúc vốn của công ty và giá các tài sản trên thị trường. Mô hình dựa trên dữ liệu thị trường đầu tiên được giới thiệu vào năm 1974 bởi Merton (1974) dựa trên lý thuyết định giá quyền chọn của Black & Scholes (1973) và những giả thuyết quan trọng do Merton thiết lập. Sau đó, công ty KMV đã phát triển mô hình Merton cổ điển để dự báo nguy cơ phá sản của công ty, và từ đó xuất hiện mô hình KMV-Merton. Mô hình này dựa trên ý tưởng là vốn chủ sở hữu của một công ty có thể được xem như một quyền chọn dựa trên giá trị tài sản của công ty trong một khoảng thời gian nhất định. Một khi giá trị tài sản của công ty giảm xuống dưới điểm phá sản (Default Point), tại hoặc trước thời điểm cuối của khoảng thời gian được xét, công ty sẽ phá sản ngay lập tức. Nói một cách đơn giản, mô hình KMV-Merton cho biết khả năng phá sản của mỗi công ty trong mẫu được chọn ở bất kỳ thời điểm nào được xem xét. Mô hình này có hai giả định đặc biệt quan trọng:
Một là tổng giá trị tài sản của công ty có thể diễn tả bằng chuyển động hình học Brown (Geometric Brownian Motion)
Hai là của mô hình KMV-Merton là công ty chỉ có một loại nợ, đó là phát hành một loại trái phiếu không trả lãi theo kỳ (No coupon) có thời gian đến hạn là T.
Sau khi mô hình KMV – Merton được công bố đã có nhiều nghiên cứu đánh giá về mô hình này. Đa số đều tập trung vào hai giả định quan trọng của Merton trong mô hình và đưa ra những "phiên bản" mở rộng của mô hình.
2.2.2.3. Nhóm mô hình dự báo kiệt quệ tài chính kết hợp dữ liệu thông tin kinh tế vĩ mô
Sự kết hợp các dữ liệu kinh tế vĩ mô trong mô hình rủi ro tín dụng sẽ nắm bắt được sự thay đổi của môi trường kinh tế vĩ mô, thêm vào các yếu tố năng động cho mô hình bằng cách điều chỉnh các chỉ số rủi ro (khả năng vỡ nợ) liên quan đến sự thay đổi của điều kiện kinh tế vĩ mô.
Có một vài nghiên cứu đã kết hợp biến độc lập vĩ mô trong mô hình dự báo (Mare, 2012; Nam, Kim, Park & Lee, 2008; Qu, 2008). Trong các nghiên cứu này, tác giả kiểm soát các điều kiện vĩ mô, lạm phát và thay đổi tỷ lệ lãi suất. Mare (2012) cho rằng các nhân tố kinh tế vĩ mô nên được xem xét bao gồm cả ở mức độ vùng và mức độ quốc gia, gồm có 3 nhân tố đó là:
Lãi suất tiền gửi liên ngân hàng.
Tỷ lệ thất nghiệp vùng.
Mức độ tập trung hệ thống bán lẻ trong vùng.
Bảng 2.3. Bảng tóm tắt các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính
Các mô hình dự báo Mô tả Các nghiên cứu điển hình Dựa trên thông tin kế toán
Mô hình sử dụng các thông tin được trình bày trên BCTC để tính toán các tỷ số tài chính. Các tỷ số tài chính này được so sánh với một tỷ số chuẩn để dự báo khả năng một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
Ưu điểm: Đơn giản, dễ thực hiện, dữ liệu sẵn có. Nổi bật là chỉ số Z, Z’, Z’’ của Altman (1968, 1984); Z’’ điều chỉnh (Altman & cộng sự, 1995). Chỉ số O của Ohlson (1980).
Các mô hình
dự báo Mô tả
Các nghiên cứu điển hình Nhược điểm: BCTC mặc dù đã được
kiểm toán nhưng có thể bị chi phối vì một mục đích nào đó thay vì trình bày một cách trung thực, hợp lý; độ trễ của BCTC so với thực tế. Chỉ số ZMIJ của Zmijewski (1984). Kết hợp giữa thông tin kế toán và thông tin thị trường
Mô hình kết hợp thông tin kế toán (cấu trúc vốn) và thông tin thị trường (giá các tài sản trên thị trường). Mô hình xem VCSH như là quyền chọn dựa trên giá trị tài sản của công ty. Khi giá trị tài sản này giảm xuống dưới điểm phá sản thì công ty sẽ phá sản ngày lập tức. Ưu điểm: hiệu quả hơn do kết hợp thông tin thị trường.
Nhược điểm: đòi hỏi kỹ thuật xử lý và thông tin phức tạp hơn.
Mô hình cấu trúc Merton (1974). Kết hợp giữa thông tin kế toán, thông tin thị trường và thông tin kinh tế vĩ mô
Mô hình kết hợp cả 3 yếu tố: thông tin kế toán, thông tin thị trường và thông tin kinh tế vĩ mô cung cấp cái nhìn toàn diện các yếu tố (bên trong và bên ngoài) tác động đến tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty.
Ưu điểm: hiệu quả hơn 2 mô hình dự báo trên.
Nhược điểm: đòi hỏi kỹ thuật xử lý và thông tin phức tạp hơn.
Các nghiên cứu của Mare (2012); Nam, Kim, Park & Lee (2008); Qu (2008).
2.3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.3.1. Lý thuyết lợi ích – chi phí (benefit cost theory)
Khi một công ty quyết định có thực hiện hành vi tránh thuế hay không, công ty đó phải cân nhắc nhiều vấn đề liên quan đến lợi ích, chi phí và rủi ro có thể xảy ra khi thực hiện hành vi tránh thuế. Đây cũng chính là nội dung chính của lý thuyết lợi ích chi phí – lý thuyết cung cấp một quy trình đánh giá để ra quyết định thực hiện có xét đến những hậu quả có thể có. Lý thuyết lợi ích chi phí được áp dụng trong nhiều ngành, lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong việc quyết định thực hiện các dự án đầu tư công. Khi thực hiện hành vi tránh thuế, nhà quản trị cân nhắc giữa lợi ích (giảm được số thuế phải đóng, tăng dòng tiền, duy trì xếp hạng tín dụng ở mức cao) và chi phí có thể xảy ra (như chi phí kiểm toán và kiện tụng, các khoản phạt, thiệt hại danh tiếng). Nếu lợi ích từ việc tránh thuế lớn hơn chi phí thực hiện thì nhà quản lý sẽ quyết định thực hiện hành vi tránh thuế.
2.3.2. Lý thuyết chuyển đổi rủi ro (Risk-Shifting theory)
Lý thuyết lợi ích và chi phí chỉ giải thích được tại sao các công ty lại thực hiện hành vi tránh thuế, nhưng chưa giải thích được tại sao khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, các công ty lại thực hiện hành vi tránh thuế. Câu hỏi này sẽ được giải thích thông qua lý thuyết chuyển đổi rủi ro.
Lý thuyết chuyển đổi rủi ro được Bulow & Shoven đưa ra lần đầu vào năm 1978 trong bài viết “The bankruptcy decision” được xuất bản trong tạp chí Bell Journal of Economics (autumn). Sau đó vào năm 1981, Golbe đề cập lại lý thuyết này trong tác phẩm “The effects of imminent bankruptcy on stockholder risk preference and behavior” cũng được xuất bản trên tạp chí Bell Journal of Economics. Lý thuyết chuyển đổi rủi ro được đưa trong bối cảnh khi các công ty rơi vào tình trạng phá sản thì đâu là lựa chọn hữu hiệu nhất.
Theo đó, khi công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, các cổ đông và nhà quản lý công ty thường có xu hướng thực hiện các hành vi chuyển đổi rủi ro (Eberhart & Senbet, 1993; Maksimovic & Titman, 1991). Khi đó, vốn chủ sở
hữu của công ty được xem như một tài sản trên thị trường. Galai & Masulis (1976); Jensen & Meckling (1976) cho thấy rằng các cổ đông thường chuyển đổi rủi ro sang các trái chủ, chủ nợ bằng cách thực hiện các dự án có rủi ro cao bằng hình thức vay nợ để tài trợ dự án. Tuy nhiên, các trái chủ, chủ nợ cũng nhận ra các hành vi chuyển đổi rủi ro về phía họ và do đó, họ đòi hỏi một chi phí sử dụng vốn cao hơn khi xem xét mua trái phiếu, cho vay nợ đối với các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Điều này khiến cho các công ty sẵn sàng thực hiện các chính sách quản lý có tính rủi ro cao hơn. Trong đó, thực hiện hành vi tránh thế cũng được xem là môt chính sách quản lý có tính rủi ro cao.
2.4. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
2.4.1. Nghiên cứu thực nghiệm về kiệt quệ tài chính và hành vi tránh thuế
Trong những năm gần đây, các học giả đã thực hiện nhiều nghiên cứu thực nghiệm tại các thị trường khác nhau để kiểm chứng mối quan hệ giữa kiệt quệ tài chính và hành vi tránh thuế. Lược khảo qua các nghiên cứu thực nghiệm, kết quả từ các nghiên cứu đều cho thấy khi công ty rơi vào kiệt quệ tài chính thì công ty sẽ càng gia tăng thực hiện hành vi tránh thuế.
Theo Edwards & cộng sự (2013), chính sách thuế của một công ty khi công ty đó rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính ẩn chứa nhiều hàm ý, như gia tăng chi phí sử dụng vốn, giảm khả năng tiếp cận với các nguồn vốn bên ngoài (như vay nợ), đối mặt với tình trạng kiệt quệ tài chính nói chung. Nhà quản lý sẵn sàng chấp nhận rủi ro bằng cách thay đổi chính sách tránh thuế đang sử dụng. Khi ở trạng thái cân bằng, một công ty sẽ thực hiện chiến lược tránh thuế miễn là lợi ích biên vượt quá chi phí biên (Chen & cộng sự, 2010). Một công ty khi rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ có ít lựa chọn hơn và chấp nhận rủi ro cao hơn và càng thực hiện hành vi tránh thuế nhiều hơn như một sự cần thiết để tăng lượng tiền mặt (đặc biệt khi chi phí thuế thu nhập là một khoản chi phí đáng kể của những công ty đang rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính) và bỏ qua việc làm giảm danh tiếng, uy tín của công ty.
Các công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính có khả năng sẽ sử dụng các thủ thuật kế toán để tăng thu nhập hoạt động tạm thời nhằm tránh điều chỉnh các khoản nợ hoặc ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của công ty. Nếu các công ty linh hoạt trong việc thực hiện chính sách kế toán, ước tính kế toán và thuyết minh thông tin thì cũng thể hiện họ có kế hoạch thuế linh hoạt. Đồng ý với nhận định trên, Frank & cộng sự (2009) đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa thống kê giữa hành vi tránh thuế thuế và “gây hấn” trên báo cáo tài chính. Cụ thể, các công ty thực hiện việc “làm đẹp” lợi nhuận chịu thuế và lợi nhuận tài chính cũng đồng thời làm tăng thu nhập trên báo cáo tài chính và làm giảm thu nhập chịu thuế trong các nghiên cứu trước đây (Frank & cộng sự, 2009).
Các nghiên cứu trước đây cũng cho thấy các bằng chứng của tiềm năng trong việc quản trị công ty để điều chỉnh thu nhập chịu thuế khi công ty phải đối mặt với tìrnh trạng lợi nhuận giảm liên tục hoặc dự báo hạ xếp hạng tín dụng. Joos &