Bảng tổng hợp dữ liệu1 được thu thập từ báo cáo tài chính của 213 công ty được niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn từ 2008 đến 2014. Mẫu nghiên cứu
1 Bảng này được sử dụng để tính toán và kiểm định mô hình Z”, vì thế đã loại bỏ các công ty hoặc quan sát không đầy đủ thông tin, sử dụng để tính toán cho mô hình.
bao gồm 1395 quan sát, trong đó có 47 quan sát xếp vào nhóm kiệt quệ tài chính thuộc 34 công ty.
Độ chính xác của mô hình chỉ số Z” được kiểm định thông qua quan sát sai lầm loại I và sai lầm loại II.
Giả thiết: H0: Công ty i kiệt quệ tài chính vào năm t - Sai lầm loại I: bác bỏ giả thiết khi giả thiết đúng; - Sai lầm loại II: Chấp nhận giả thiết khi giả thiết sai.
Độ chính xác của mô hình được thể hiện qua tỷ lệ phần trăm những công ty có chỉ số Z” rơi vào ngưỡng kiệt quệ hay không kiệt quệ đúng như thực tế phản ánh. Hay nói cách khác, dự báo được xem là đúng khi công ty kiệt quệ có chỉ số Z” rơi vào ngưỡng dưới 2,6 vào thời điểm một đến ba năm trước đó, ngược lại công ty lành mạnh có chỉ số Z”>2,6. Kết quả kiểm định toàn bộ mẫu nghiên cứu nhằm đánh giá về sai lầm loại I và II được thể hiện ở bảng 4.3.
Bảng 4.3 Xác suất sai lầm loại I, sai lầm loại II
t-1 t-2 t-3 Trung bình 3 năm Chấp nhận H0 khi H0 đúng 31 25 20 23 Sai lầm loại I 16 16 17 14 Sai lầm loại II 506 419 323 341 Bác bỏ H0 khi H0 sai 636 525 426 408
Xác suất phạm sai lầm loại I 34,04% 39,02% 45,95% 37,83%
Xác suất phạm sai lầm loại II 44,31% 44,39% 43,12% 45,53% Chú thích: Các cột t-1, t-2, t-3 lần lượt tượng trưng cho kết quả dự báo ở thời điểm 1, 2 và 3 năm trước năm dự báo.
Từ bảng 4.3, cho thấy mức độ sai sót của mô hình Z” tăng lên theo độ lệch về thời điểm dự báo và thời điểm kiệt quệ. Theo kết quả này, tỷ lệ dự báo thành công cao nhất vào thời điểm một năm trước khi doanh nghiệp lâm vào tình trạng kiệt quệ. Cụ thể là trước thời điểm kiệt quệ một năm, mô hình Z” dự báo chính xác một công ty kiệt quệ với xác suất hơn 65%, trong khi đó thời điểm trước hai năm là khoảng 60% và trước thời điểm kiệt quệ ba năm là 54,05% . Kết quả thu được phù hợp với các nghiên cứu của các tác giả trên thế giới như Altman (1968), Samarakoon (2003) và nghiên cứu tại Việt Nam như Lê Cao Hoàng Anh & Nguyễn Thu Hằng (2012), Liêu Minh Lý (2014) rằng việc áp dụng mô hình Z” cho kết quả dự báo chính xác nhất tại thời điểm một năm trước khi kiệt quệ. Tuy nhiên, so với các nghiên cứu trước, tỷ lệ chính xác của mô hình trong nghiên cứu này có sự chênh lệch. Điều này có thể giải thích do sự khác biệt trong việc chọn tiêu chí phân loại kiệt quệ.
Cũng theo kết quả thu được từ bảng 4.3, khả năng dự báo dựa trên chỉ số Z” tính trung bình trong vòng ba năm tốt hơn so với dự báo dựa trên chỉ số Z” tính tại thời điểm hai hoặc ba năm trước đó. Chỉ số Z” trung bình 3 năm dự báo một công ty kiệt quệ với xác suất là 62,17%. Kết quả nghiên cứu này cũng thống nhất với nghiên cứu trước đó của Li và Rahgozar (2012). Điều này hàm ý rằng việc xem xét tình hình hoạt động của công ty trong một khoảng thời gian sẽ tăng khả năng dự báo.
Năm liền kề với năm kiệt quệ cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa trung bình các biến số đại diện cho nhóm kiệt quệ tài chính và nhóm các quan sát còn lại. Sự khác biệt này nhỏ dần khi thời gian dự báo tăng lên (2 và 3 năm trước thời điểm kiệt quệ). Tuy nhiên, đáng chú ý là khả năng mắc sai lầm loại II khi dùng chỉ số Z”. Xác suất dự báo một công ty không kiệt quệ là công ty kiệt quệ rất cao (trong khoảng 43% - 46%).
xem xét hệ số tương quan giữa cách phân loại theo lý thuyết và thực tế. Bảng 4.4 cho thấy mối tương quan rất yếu giữa phân loại theo EBITDA/Lãi vay và phân loại dựa vào chỉ số Z”. Thậm chí, trong năm 2008, mối tương quan này là ngược chiều. Có thể giải thích điều này do năm 2008 nền kinh tế Việt Nam gặp nhiều khó khăn do tác động của khủng hoảng kinh tế toàn cầu, do đó việc phân loại kiệt quệ tài chính theo lý thuyết và thực tế có nhiều khác biệt. Kết quả từ bảng 4.3 hàm ý khả năng dự báo của Z” không cao, đặc biệt ở giai đoạn trong và hậu khủng hoảng.
Bảng 4.4 Hệ số tƣơng quan giữa phân loại theo EBITDA\lãi vay và phân loại trên chỉ số Z”
Xét riêng từng biến số, kết quả thống kê còn cho thấy sự khác biệt về giá trị trung bình của các biến độc lập giữa hai nhóm quan sát. Theo đó, dựa trên kết quả thu được từ phần mô tả thống kê có thể thấy rằng: khi đứng riêng lẻ, các biến số cũng có khả năng dự báo công ty kiệt quệ và không kiệt quệ. Các công ty thuộc nhóm không kiệt quệ có các chỉ số cao hơn so với nhóm công ty kiệt quệ tuy nhiên sự khác biệt là không đáng kể giữa hai nhóm quan sát. Quan sát kết quả thu được, sự khác biệt rõ nhất giữa hai nhóm ở chỉ tiêu giá trị sổ sách của VCSH/giá trị sổ sách của nợ. Điều này có thể hàm ý rằng, cơ cấu tài chính của doanh nghiệp là chỉ số dự báo kiệt quệ tốt hơn khả năng hoặt động của doanh nghiệp.
Ngoài ra, khi xét thêm yếu tố thời gian, 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 ngày càng giảm, tỷ lệ vay nợ gia tăng, và khả năng thanh khoản giảm.Tuy nhiên, cần thiết phải nói rằng, kết quả trên chỉ cho thấy khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của một số biến bất kỳ khi đứng riêng lẻ, kết quả chưa thể hiện khả năng dự báo của
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
các biến số khi đứng cùng nhau trong mô hình.
Kết quả thu được từ nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Beaver (1966) và cũng thống nhất với nghiên cứu của Samarakoon và Hasan (2003) tại thị trường mới nổi Sri Lankan. Kết quả nghiên cứu của Hasan được thể hiện ở bảng 4.5 cho thấ sự khác biệt đáng kể trong giá trị trung bình giữa hai nhóm kiệt quệ và không kiệt quệ đặc biệt ở biến giá trị sổ sách của VCSH/ giá trị sổ sách của nợ. Nghiên cứu này cũng cho chỉ ra hệ số hồi quy của các biến độc lập trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê dưới 1% và kết luận bản thân các biến độc lập cũng có khả năng phân loại nhóm công ty có nguy cơ kiệt quệ và không kiệt quệ.
Bảng 4.5 So sánh sự khác biệt về giá trị trung bình của các biến độc lập, giữa nhóm quan sát kiệt quệ và nhóm còn lại tại Sri Lankan
Quan sát kiệt quệ Quan sát không kiệt quệ
t-1 t-2 VLĐ/TTS -21,3 3,9 22,9 LNGL/TTS -30,6 -6,7 2,3 EBIT/TTS -8,0 0,8 16,3 Giá trị sổ sách của VCSH/TTS 24,6 55,3 141,6