Để giải quyết được cơ bản những khó khăn vướng mắc trong hoạt động xử lý nợ và tài sản tồn đọng thời gian vừa qua, tạo điều kiện thúc đẩy nhanh hơn quá trình mua bán và xử lý nợ mang tính đột phá trong thời gian tới, Nhà nước và các bên liên quan cần giải quyết một số nội dung sau: Thứ nhất, về lâu dài hoạt động mua bán, xử lý nợ và tài sản tồn đọng cần được xây dựng thành bộ luật riêng biệt nhằm tạo ra môi trường pháp lý chặt chẽ và nâng cao năng lực hoạt động cho các bên trong quá trình xử lý nợ và tài sản. Trước mắt, các cơ quan quản lý nhà nước cần tiếp tục xây dựng và hoàn thiện hành lang pháp lý cho hoạt động mua bán xử lý nợ và tài sản tồn đọng bằng một hệ thống các cơ chế chính sách xử lý đầy đủ, đồng bộ và rõ ràng.
Cơ chế đó cần xác định rõ trách nhiệm của ban giám đốc DN trong việc xử lý nợ; có chế tài đủ mạnh nếu giám đốc DN không tự xử lý được nợ tồn đọng hay cố tình để công nợ
tồn đọng dây dưa, kéo dài; bắt buộc DN phải xử lý nợ nếu không sẽ tiến hành giải thể, phá sản theo đúng quy định của pháp luật. Trong đó, cơ chế xử lý nợ và tài sản tồn đọng cũng cần được tinh gọn trong thủ tục hành chính và thật sự hiệu quả trong khi thực hiện; cơ chế cần đảm bảo và trao cho các chủ nợ và nhất là Công ty Mua bán nợ các quyền đặc biệt hơn như quyền yêu cầu khách nợ và các bên có liên quan khác phải cung cấp thông tin về hoạt động, tài chính, nhân sự; quyền giám sát, phong toả tài khoản và kê biên phát mại tài sản đảm bảo nếu khách nợ cố tình không hợp tác thanh toán. Hiện tại, Nhà nước cần sớm ban hành đồng bộ và hoàn thiện các cơ chế mua bán một phần hoặc toàn bộ DN; cơ cấu lại tài chính và hoạt động của DN; xử lý tài chính trong quá trình mua bán, cơ cấu, giải thể, phá sản, chuyển đổi sở hữu cả DN. Nhất là các cơ chế đối với các DNNN trong quá trình sắp xếp, chuyển đổi sở hữu hiện nay nếu không cổ phần hoá được cần phải giao lại cho Công ty Mua bán nợ tiến hành tái cơ cấu lại DN thông qua các giải pháp như giao, bán, khoán, cho thuê trước khi thực hiện việc giải thể hoặc phá sản. Thứ hai, các DNNN và Công ty Mua bán nợ cần đẩy mạnh công tác thông tin, tuyên truyền và học tập nâng cao nhận thức về hoạt động mua bán, xử lý nợ và tài sản tồn đọng trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh; coi việc mua bán, xử lý nợ và tài sản là một hoạt động tái cơ cấu lại DN để nhằm củng cố năng lực tài chính trong quá trình hội nhập và phát triển. Thứ ba, các DN cần có quyền độc lập tự chủ về tài chính và trong hoạt động; chịu trách nhiệm và chủ động tự xử lý các tồn tại về tài chính; phối hợp chặt chẽ với Công ty Mua bán nợ để trao đổi thông tin và cùng xây dựng, thống nhất phương án xử lý dứt điểm các khoản nợ và tài sản tồn đọng trên tinh thần hợp tác cùng phát triển, đảm bảo đúng quy định và hướng dẫn của pháp luật. Thứ tư, trong quá trình mua bán, xử lý nợ và tài sản tồn đọng các bên liên quan cần kết hợp và sử dụng linh hoạt, đồng bộ các công cụ về cơ chế chính sách, định giá.
Thứ năm, trong vai trò là một công cụ tài chính thích hợp của Nhà nước về xử lý nợ tồn đọng của DN, Công ty Mua bán nợ cần đẩy mạnh các hoạt động nghiệp vụ và nhận được sự phối hợp, hỗ trợ đắc lực và hiệu quả hơn nữa của các cơ quan quản lý Nhà nước đặc biệt là các cơ quan tài chính, tư pháp và các cơ quan hành chính khác trong quá trình mua bán nợ và xử lý các tồn tại về tài chính DN để thúc đẩy mạnh hơn nữa quá trình sắp xếp, đổi mới, cổ phần hoá DNNN theo đúng mục tiêu Nhà nước đề ra.
TỔNG KẾT CHƯƠNG 5
Chương này đã bàn đến các giải pháp nâng cao khả năng dự báo và giải quyết hiệu quả tình trạng khánh kiệt tài chính của các DN ở Việt Nam. Biện pháp đầu tiên được đề xuất là sử dụng mô hình Z-Score để xét xem DN có đang ở trong tình trạng khánh kiệt tài chính hay không. Theo các nhà nghiên cứu phá sản trên thế giới thì mô hình Z-Score có khả năng dự đoán phá sản chính xác đến hai năm trước khi sự phá sản thực sự xảy ra. Tuy nhiên ở Việt Nam cũng như ở nhiều nước đang phát triển khác, do lịch sử ngắn ngủi của thị trường tài chính, rất khó có được một hệ thống dữ liệu nhất quán và rõ ràng trong một thời gian dài. Vì vậy việc kiểm chứng lại sức mạnh thực sự của mô hình trong điều kiện cụ thể ở Việt Nam chỉ có thể thực hiện được trong tương lai. Chương này cũng đã đề cập đến các giải pháp hỗ trợ khác về lâu dài để nâng cao hiệu quả của việc dự báo và giải quyết tình trạng khánh kiệt tài chính. Các giải pháp hỗ trợ được nêu gồm: (1) Nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm của thông tin: Điều này giúp tăng cường khả năng giám sát của các thể chế bên ngoài đối với DN, qua đó có tác dụng ngăn ngừa những hành động không hợp lý của ban điều hành; (2) Phát triển hệ thống đánh giá, xếp hạng tín nhiệm của DN Việt Nam. Theo bảng xếp hạng môi trường kinh doanh năm 2008 của WB và IFC công bố, ở tiêu chí 5, vay vốn, các tổ chức trên đánh giá: “…hiện nay ở Việt Nam, thông tin về độ tin cậy tín dụng của cá nhân cũng như công ty không được chia sẻ và các tổ chức đăng ký thông tin tín dụng tư nhân chưa phát triển. Nếu không có các dữ liệu về độ tin cậy tín dụng, ngân hàng sẽ rất e ngại việc cho vay, và vì thế việc tiếp cận tín dụng sẽ bị hạn chế…”. Như vậy có thể thấy việc triển khai công bố các báo cáo xếp hạng tín nhiệm DN ở VN sẽ giúp nhiều cho sự phát triển của thị trường tín dụng và giảm chi phí cùng với rủi ro cho các nhà đầu tư khi tham gia thị trường Việt Nam. Thông qua hệ thống này việc dự báo khả năng khánh kiệt tài chính sẽ dễ dàng hơn. Theo ý kiến của nhiều chuyên gia thì với hiện trạng cơ sở dữ liệu cũng như tình hình thực tế các DN hiện nay của Việt Nam, mô hình đánh giá của Standard & Poors, Moodys là phù hợp nhất; (3) Hoàn thiện Luật Phá sản và các văn bản có liên quan. Các đề xuất cho phần này là cần tăng cường các giải pháp nâng cao tính khả thi của Luật Phá sản thông qua các quy định xử lý người đứng đầu các DNNN và quy trình, trách nhiệm của cấp chủ quản trong việc chấp thuận phá sản đối với các DNNN bị khánh kiệt tài chính không thể phục hồi. Cần phải đơn giản hóa, rút ngắn thời gian xử lý một vụ
phá sản. Nâng cao giá trị thu hồi thực tế. Để làm được việc này cần phải tiếp tục cải cách hành chính, bổ sung các hướng dẫn cần thiết cũng như cần sự vận hành hiệu quả của một thị trường thứ cấp cho việc thanh lý các tài sản của các DN bị kiệt quệ tài chính đến mức phải xử lý phá sản. Ngoài ra cần sớm ban hành quy định hướng dẫn thủ tục phá sản cho một loại hình DN đặc thù là các TCTD, vốn rất nhạy cảm với lòng tin; (4) Ban hành các quy định hỗ trợ nâng cao hiệu quả hoạt động của DATC, một định chế chuyên về mua bán, xử lý nợ tồn đọng. Trong đó quan trọng nhất là về lâu dài hoạt động mua bán, xử lý nợ và tài sản tồn đọng cần được xây dựng thành bộ luật riêng biệt nhằm tạo ra môi trường pháp lý chặt chẽ và nâng cao năng lực hoạt động cho các bên trong quá trình xử lý nợ và tài sản.
KẾT LUẬN
Số lượng các công ty niêm yết có khả năng kiệt quệ tài chính tang nhanh từ 2011 đến nay. Trong thực tiễn, các tổ chức tín dụng có thể áp dụng mô hình này để bổ sung thêm những phương pháp thẩm định hiện có. Bên cạnh đó, nhà đầu tư nên giảm số lượng cổ phiếu nắm giữ đối với các công ty có chỉ số ln ( 1)
( 0)
P Y P Y
thấp. Về mặt nhà quản trị, mô hình cho thấy bốn nhân tố tác động đến sức khỏe tài chính của doanh nghiệp là: vòng quay tổng tài sản, tỷ lệ vốn hóa thị trường trên tổng nợ, tỷ số nợ trên tổng tài sản, tỷ số khả năng thanh toán lãi vay. Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng những chiến lược dài hạn nhằm cải tiến bốn nhân tố kể trên một cách nhịp nhàng, đồng bộ và hiệu quả.
Hướng nghiên cứu mở rộng của đề tài có thể là chọn cơ sở dữ liệu và các kỹ thuật thống kê phù hợp để xác định lại các hệ số, biến số nhằm xây dựng một mô hình tối ưu với thị trường tài chính Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
SÁCH:
1. Bùi Kim Yến (2011). Phân tích và đầu tư chứng khoán. Lao động xã hội. Hồ Chí Minh.
2. Chính phủ, Nghị định Quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật chứng khoán và Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật chứng khoán số 58/2012/NĐ-CP.
3. Nguyễn Văn Ngọc (2009). Lý thuyết chung về thị trường tài chính, ngân hàng và các chính sách tiền tệ. Đại học Kinh tế Quốc Dân. Hà Nội.
4. Quốc hội, Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12 5. Quốc hội, Luật phá sản số 51/2014/QH13
6. PGS.TS. Nguyễn Thị Liên Hoa (2008). Hiệp ước Basel mới và vấn đề kiểm soát rủi ro trong các NHTM. Tạp chí PTKT, số 6/2008.
7. TS. Phan Đình Nguyên (2013). Giáo trình Lý thuyết Tài Chính – Tiền Tệ. Nhà Xuất Bản Tài Chính.
8. Joel Bessis (2010). Risk management in banking. Wiley, 2010. 9. Agarwal, V., & Taffler, R. (2007). Twenty-five years of the Taffler z-score model: Does it really have predictive ability Accounting and Business Research, 37, 285–300
10. Agarwal, V., & Taffler, R. (2008). Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models. Journal of Banking & Finance, 32, 1541–1551.
11. Alexander, C., & Kaeck, A. (2008). Regime dependent determinants of credit default swap spreads. Journal of Banking & Finance, 32, 1008–1021.
12. Alfaro, E., García, N., Gámez, M., & Elizondo, D. (2008). Bankruptcy forecasting: An empirical comparison of AdaBoost and neural networks. Decision Support Systems, 45, 110–122.
prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23, 589–609.
14. Altman, E. I. (2000). Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z-score and ZetaR models. New York University Salomon Center working paper series.
15. Altman, E. I., & Sabato, G. (2007). Modelling credit risk for SMEs: Evidence from the U.S. market. Abacus, 43, 332–357.
16. Altman, E. I., Sabato, G., & Wilson, N. (2010). The value of non- financial information in small and medium-sized enterprise risk management.The Journal of Credit Risk, 6, 1–33.
17. Anderson, R. (2007). The credit scoring toolkit: Theory and practice for retail credit risk management and decision automation. Oxford: Oxford University Press.
18. Andrade, G., & Kaplan, S. N. (1998). How costly is financial not economic distress? Evidence from highly leveraged transactions that became distressed. Journal of Finance, 53, 1443–1493.
19. Argenti, J. (1976). Corporate collapse: The causes and symptoms. London: McGraw-Hill. Asquith, P., Gertner, R., & Scharfstein, D. (1994). Anatomy of financial distress: An examination of junk-bond issuers. Quarterly Journal of Economics, 109, 625–658.
20. Balcaen, S., & Ooghe, H. (2004). 35 years of studies on business failure: An overview of the classic statistical Methodologies and their related problems. Vlerick Leuven Gent working paper series 15.
21. Barnes, P. (1987). The analysis and use of financial ratios: A review article. Journal of Business Finance & Accounting, 14, 449–461.
22. Barnes, P. (1990). The prediction of takeover targets in the U.K. by Means of multiple discriminant analysis. Journal of Business Finance & Accounting, 17, 73–84.
23. Beaver, W. H. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 4, 71–111.
financial statements become less informative? Evidence from the ability of financial ratios to predict bankruptcy. Review of Accounting Studies, 10, 93– 122.
25. Bharath, S. T., & Shumway, T. (2008). Forecasting default with the Merton distance to default model. Review of Financial Studies, 21, 1339– 1369.
26. Bierens, H. J. (2008). The logit model: Estimation. Testing and interpretation: Penn State, Department of Economics.
27. Black, F., & Scholes, M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy, 81, 637–654.
28. Campbell, J. Y., Hilscher, J., & Szilagyi, J. A. N. (2008). In search of distress risk. Journal of Finance, 63, 2899–2939.
29. Chava, S., & Jarrow, R. A. (2004). Bankruptcy prediction with industry effects. Review of Finance, 8, 537–569.
30. Cho, S., Kim, J., & Bae, J. K. (2009). An integrative model with subject weight based on neural network learning for bankruptcy prediction. Expert Systems with Applica- tions, 36, 403–410.
31. Christidis, A., & Gregory, A. (2010). Some new models for financial distress prediction in the UK. Xfi centre for finance and investGTTnt discussion paper no. 10.
32. Cleves, M. A. (2002). From the help desk: Comparing areas under receiver operating characteristics curves from two or more probit or logit models. The Stata Journal, 2, 301–313.
WEBSITE: http://vneconomy.vn/ http://baodatviet/ http://luattaichinh.wordpress.com/ http://www.vneconomy.com/ http://www.acb.com.vn/ www.cophieu68.vn/ http://vietstock.vn/ www.datc.com.vn/
PHỤ LỤC
Tương quan giữa các biến: Analyze/Correlate/Bivariate
Correlations
Y WC/TA ROA EBIT/TA MVE/TL S/TA P/B D/A ROS ROE TIE QU_RA Y Pearson Correlation 1 .275** .401** .396** .191* .170* .028 -.221** .115 -.023 .265** .057
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .012 .026 .721 .004 .132 .761 .000 .457 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 WC/TA Pearson Correlation .275** 1 .269** .164* .218** .062 -.092 -.737** -.044 .027 .082 .388**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .031 .004 .422 .234 .000 .568 .723 .285 .000 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 ROA Pearson Correlation .401** .269** 1 .973** .066 .049 -.076 -.218** .220** -.042 .091 .078 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .391 .527 .322 .004 .004 .588 .237 .308 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 EBIT/TA Pearson Correlation .396** .164* .973** 1 .043 .035 -.097 -.078 .224** -.035 .112 .057 Sig. (2-tailed) .000 .031 .000 .576 .646 .208 .306 .003 .650 .142 .456 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 MVE/TL Pearson Correlation .191* .218** .066 .043 1 -.065 .236** -.346** .011 .022 -.025 .206**
Sig. (2-tailed) .012 .004 .391 .576 .397 .002 .000 .890 .779 .745 .007 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 S/TA Pearson Correlation .170* .062 .049 .035 -.065 1 -.038 -.100 .011 .047 .067 -.020 Sig. (2-tailed) .026 .422 .527 .646 .397 .619 .194 .882 .536 .384 .796 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 P/B Pearson Correlation .028 -.092 -.076 -.097 .236** -.038 1 -.058 -.052 -.240** .009 -.024
Sig. (2-tailed) .721 .234 .322 .208 .002 .619 .454 .499 .002 .906 .753 N 170 170 170 170 170 170 170 170 170 170 170 170 D/A Pearson Correlation -.221** -.737** -.218** -.078 -.346** -.100 -.058 1 .039 -.040 -.045 -.386**
Sig. (2-tailed) .004 .000 .004 .306 .000 .194 .454 .615 .602 .559 .000 N 172 172 172 172 172 172 170 172 172 172 172 172 ROS Pearson Correlation .115 -.044 .220** .224** .011 .011 -.052 .039 1 .008 .037 -.014