6. Kết cấu của luận văn
2.1.1. Mô hình nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu nhằm kiểm tra ảnh hưởng của các yếu tố đặc thù doanh nghi ệp lên khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghi ệ p niêm yết phi tài chính tại Vi ệt Nam. Lý giải cho vi ệ c tác giả chỉ bao gồm các yếu tố đặc thù doanh nghi ệ p, nhi ều nghi ên cứu tại Vi ệt Nam xác nhận tình trạng sức khỏe của doanh nghiệp chịu tác động chính bởi các yếu tố nội tại (đặc thù doanh nghiệp) và hầu như chưa chịu chi phối bởi các yếu tố vĩ mô (Phạm T hị Hồng Vân, 2018) . Dựa vào các nghiên cứu thực nghi ệ m gần đây (Liahmad và cộng sự, 2021; Gunawan và Putra, 2021; Isayas, 2021), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
FDit = OC + β1SIZEit + β2WCjt + β3LEVjt +
β4 P RO it + β5G RO it + β 6c F O it + μit (2.1) trong đó, F D là ki ệt quệ tài chính, nhận giá trị 1 ( F D = 1) khi doanh nghi ệ p đối mặt ki ệt quệ tài chính và 0 ( F D = 0) trong trường hợp ngược lại; S I Z E là quy mô doanh nghiệp; WC là tính thanh khoản; L EV là đòn bẩy tài chính; P RO là lợi nhuận; G RO là tăng trưởng doanh nghiệp; C FO là dòng tiền của doanh nghi ệ p; OC là hằng số (hệ số chặn); và μ là số hạng sai số.
Sơ đồ 2.1. Khuôn khổ nghiên cứu đề xuất. 2.1.2. Dữ liệu nghiên cứu
Nhằm đánh giá tác động của các tỷ số tài chính lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp niêm yết tại Vi ệt Nam, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu từ các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các doanh nghi ệp, hi ện đang ni êm yết tại các sàn HO S E và HNX . Các đi ều kiện chọn mẫu gồm có: (1) Các doanh nghi ệ p hoạt động trong ngành tài chính có đặc thù đòn bẩy tài chính và cấu trúc vốn khác biệt với các doanh nghi ệp phi tài chính. Vì vậy, các yếu tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp tài chính có thể khác với các doanh nghi ệ p còn lại. Chẳng hạn, khi lãi suất cho vay tăng, đi ều đó làm tăng chi phí sử dụng vốn của các doanh nghi ệp phi tài chính, tăng áp lực lên vi ệ c đáp ứng các nghĩa vụ tài chính, và do đó, đẩy doanh nghi ệp đến bờ vực kiệt quệ; tuy nhiên, các doanh nghi ệp tài chính lại thích đi ề u này, khi lãi suất tăng mang lại nhi ều lợi nhuận và hạn chế các doanh nghi ệp tài chính đối mặt kiệt quệ . Do đó, tác giả loại bỏ các doanh
nghi ệ p tài chính khỏi mẫu quan sát. (2) Tác giả chỉ sử dụng dữ li ệu của các doanh nghi ệ p có báo cáo tài chính đã kiểm toán nhằm đảm bảo tính chính xác cao nhất về thông tin tài chính của các doanh nghi ệ p . Như vậy, sau khi thực hi ện các đi ều ki ện trên, mẫu dữ li ệu cuối cùng bao gồm 469 doanh nghiệp phi tài chính trong giai đoạn 2011-2019.
2.2. Các biến nghiên cứu
2.2.1. Biến phụ thuộc
Trong nghiên cứu này, tình trạng ki ệt quệ tài chính doanh nghi ệp được xác đ ịnh bằng cách sử dụng biến giả nhị phân với các phép đo sau: F D = 1 khi doanh nghi ệp đang gặp kiệt quệ tài chính; F D = 0 khi doanh nghi ệp không gặp ki ệt quệ tài chính (khỏe mạnh). Tham khảo từ các nghiên cứu thực nghi ệm trước đây như Muigai và Muriithi (2017), Wesa và Otinga (2018), Zelie và Wassie (2019), vi c phân loại tình trạng ki t qu tài chính dựa vào mô hình Z-score là thích hợp . Như đã trình bày, Z-score dưới 1,8 cho thấy doanh nghi ệp đang đối mặt ki ệt quệ tài chính và có nguy cơ phá sản. Do đó, F D = 1 khi Z-score nhỏ hơn 1,8 và ngược lại.
2.2.2. Biến độc lập
Có tất cả 6 biến số tài chính được sử dụng làm các biến độc lập trong nghiên cứu này, bao gồm: quy mô doanh nghi p (SIZE), tính thanh khoản (WC), đòn bẩy tài chính (LEV), lợi nhuận (PRO), tăng trưởng (GRO) và dòng ti ền (CFO). Các tỷ số được chọn dựa trên kết quả từ các nghiên cứu v ề chủ đề dự báo ki t qu tài chính.
2.2.2.1. Quy mô doanh nghiệp
Quy mô doanh nghi ệp thể hi ện quy mô của tổng tài sản mà doanh nghi ệp sở hữu. Nhi ều nghiên cứu sử dụng thước đo Iogarite tổng tài sản để đại diện
cho quy mô doanh nghi ệ p (Muigai và Muriithi, 2017; Waqas và Md-Rus, 2018; Zelie và Wassie, 2019; Ikpesu, 2019; Liahmad và cộng sự, 2021). Tác giả kỳ vọng quy mô doanh nghi ệ p tác động ngược chiề u đáng kể lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Công thức xác đị nh quy mô doanh nghiệ p như sau:
S I Z E = L O g(T ổ ng tài S ả n)
2.2.2.2. Thanh khoản
Tỷ số vốn luân chuyển trên tổng tài sản (WC), là thang đo tài sản thanh khoản ròng của doanh nghiệp so với tổng vốn hóa, được sử dụng làm thước đo cho thanh khoản. Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng thanh khoản tác động ngược chi u đáng kể lên khả năng xảy ra ki t qu tài chính của các doanh nghi ệ p, nghĩa là doanh nghi ệ p có mức độ thanh khoản càng cao, càng ít khả năng lâm vào tình cảnh kiệt quệ. Cách xác định biến thanh khoản (WC) như sau:
Vốn luân chuyển WC = “ ɪ . ʌ
Tongtai sản
2.2.2.3. Đòn bẩy tài chính
Biến độc lập thứ ba được sử dụng là tỷ l ệ đòn bẩy (LEV). Tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản được sử dụng làm thước đo đòn bẩy, thể hiện nghĩa vụ tài chính của doanh nghi ệ p. Tác giả kỳ vọng đòn bẩy tài chính tác động cùng chiều lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính, nghĩa là sử dụng càng nhiều nợ vay, doanh nghi ệp càng dễ đối mặt nguy cơ ki ệt quệ khi phải gánh chịu áp lực cộng hưởng từ các nghĩa vụ tài chính của mình. Công thức xác định biến đòn bẩy như sau:
Tổng nợ phải trả LEV= ɪɪ ʃɪ
2.2.2.4. Lợi nhuận doanh nghiệp
Khả năng sinh lời giúp đánh giá khả năng của doanh nghi ệp trong việ c tạo ra lợi nhuận. Các doanh nghi ệp có khả năng sinh lời cao thường ít gặp ki ệt quệ tài chính. Tỷ số lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) trên tổng tài sản (PRO) có thể được sử dụng để đo lường khả năng sinh lợi của doanh nghi ệp. Tác giả kỳ vọng các doanh nghi ệ p càng thu được nhi ều lợi nhuận càng khó có khả năng xảy ra kiệt quệ, tức dự đoán mối quan hệ ngược chiều giữa lợi nhuận và ki ệt quệ tài chính. Công thức xác đị nh lợi nhuận doanh nghiệ p, được sử dụng trong nghiên cứu này như sau:
L ợi n h U ậ n tr ướ C 1 ã i vay và th U ế ( E B I T)PRO =---T77;—777— --- Tongtai sản
2.2.2.5. Tăng trưởng của doanh nghiệp
Tỷ lệ tăng trưởng (GRO) mô tả phần trăm tăng trưởng của doanh nghi ệp từ năm này sang năm khác . Trong nghiên cứu này, tăng trưởng của doanh nghi p được đo lường bởi tăng trưởng doanh thu. Tác giả kỳ vọng tăng trưởng doanh thu tác động ngược chiều lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Công thức tăng trưởng doanh thu được xác định là chênh l ch của doanh thu thuần hi n tại trên doanh thu thuần năm trước. Công thức xác định tăng trưởng doanh thu của doanh nghiệ p như sau:
Doanh thu thuâm — Doanh thu thuant-1
GRO =---7----1 1 , ɪʌ ---— Doanh thu thuant-1
2.2.2.6. Dòng tiền
Nghiên cứu sử dụng tỷ số dòng ti n từ hoạt động kinh doanh (CFO) trên tổng nợ phải trả nhằm đại di ện cho biến dòng tiền. Dòng ti ền từ hoạt động kinh doanh là dòng tiền vào và ra phát sinh trực tiếp từ việ c sản xuất và bán các sản phẩm của doanh nghiệp. Tỷ số này được sử dụng trong các nghiên
cứu trước đây, khi dự đoán xác suất kiệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp, chẳng hạn Gombola và cộng sự (1987), Waqas và Md-Rus (2018). Tác giả kỳ vọng dòng ti ền sẽ tác động ngược chiều đáng kể lên tình trạng ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Công thức xác định như sau:
Tfentuhoatddngkinhdoanh
CFO =---lʌ , ɪ. ɪ ---
Tong nợ phải trả
0 = Doanh nghi ệp không gặp kiệt
qu tài chính
SIZE Quy mô doanh nghi p Logarite (Tổng tài sản) - WC Thanh khoản Vốn luân chuyển/Tổng tài sản - LEV Đòn bẩy tài chính Tổng nợ phải trả/Tổng tài sản
Lợi nhuận trước thuế và lãi
+
PRO Lợi nhuận -
vay/Tổng tài sản GRO T ăng trưởng
Dòng ti n
Tăng trưởng doanh thu thuần Ti ề n từ hoạt động
kinh
-
CFO -
2.3. Ph ươn g ph áp n gh iên cứu
2.3.1. Hồi quy logistic
Nghiên cứu sử dụng hồi quy logistic nhằm phân tích tác động của các tỷ số tài chính lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Lý giải cho vi ệc sử dụng hồi quy logistic xuất phát từ 2 lý do, đó là: (i) hồi quy logistic bao gồm mối quan hệ phi tuyến; (ii) hồi quy logistic không cần thiết phải đáp ứng các giả đ ịnh thống kê trong hồi quy tuyến tính. Hồi quy logistic và MDA là tương đồng nếu các giả định MDA được xác nhận (Kolari và cộng sự, 2002) . Phương trình cơ bản của hồi quy logit, trích dẫn bởi Gujarati và Porter (2009), được trình bày như sau:
1 1
Pi = E(γi = IlxiJ = =— (2.2)
1 ° 1 ij7 1 + e - zi ι + e-(α+∑βj xij+εi ) v ’
trong đó, Yi là biến phụ thuộc, đại diện khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính, nhận 2 giá trị 0 (không xảy ra kiệt quệ tài chính) và 1 (xảy ra kiệt quệ tài chính); Pi là xác suất ước tính của khả năng xảy ra kiệt quệ (giá trị Pi càng cao, doanh nghi p càng có khả năng xảy ra ki t qu tài chính).
Zi = α + ∑βj x ij +εi (2.3) trong đó, Z i là xác suất xảy ra ki ệt quệ tài chính; ơ và β j lần lượt là hệ số chặn và các hệ số của biến độc lập; x ij là vector chứa các biến tài chính giúp dự đoán ki ệt quệ tài chính; εi là số hạng sai số. Phương trình (2.2) biểu diễn hàm phân phối logistic tích lũy . Nếu Pi là xác suất doanh nghi ệp xảy ra kiệt quệ tài chính, xác suất doanh nghi ệ p không xảy ra ki ệt quệ tài chính là ( 1 — Pi), và được tính bằng:
( 1—W=i+⅛ (2.4)
Pi 1 + eZi
___-__ — ______— — pI-P x,i
i 1 + e-zi
Lấy logarite tự nhiên 2 vế, phương trình (2.5) trở thành: z=m⅛)=α+∑βjXij+ɛɪ
(2.5)
(2.6)
-L lɪ
∖
Việ c áp dụng hồi quy OLS cho mô hình lựa chọn nhị phân là không phù hợp (Maddala, 1983) . Do đó, để có được các ước tính các tham số hi ệ u quả, phương pháp hồi quy hợp lý cực đại được áp dụng cho hồi quy logistic. Hàm khả năng L cho mô hình được đưa ra bởi Maddala (2001):
t- ∏∏(ɪ-w (2.7)
Yi=I Yi=O
Do mô hình logit trình bày thang điểm từ 0 đến 1; do đó, nếu xác suất dự đoán lớn hơn 0,5, nghiên cứu sẽ phân loại quan sát này là ki ệt quệ, nhưng nếu xác suất dự đoán nhỏ hơn 0,5, quan sát sẽ được phân loại là không ki ệt quệ (Gujarati và Porter, 2009).
2.3.2. Quy trình nghiên cứu
2.3.2.1. Thống kê mô tả
Sử dụng thống kê mô tả để mô tả các đặc tính cơ bản của dữ liệu, so sánh các đặc tính ở hai nhóm: doanh nghi ệp bị ki ệt quệ tài chính và doanh nghi ệp không b ki t qu tài chính. Các thông số của thống kê mô tả bao gồm: số quan sát, giá trị trung bình, độ l ệ ch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất.
2.3.2.2. Phân tích tương quan và hệ số VIF
Tiếp theo, tác giả thực hi ện phân tích ma trận tương quan giữa các biến số nghiên cứu nhằm khám phá các mối tương quan giữa kiệt quệ tài chính và các yếu tố xác định. Ngoài ra, nghiên cứu dò tìm giá trị hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng như phân tích hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm
đảm bảo hi ệ n tượng đa cộng tuyến hoàn hảo không xảy ra. Đi ều kiệ n để hiện tương đa cộng tuyến hoàn hảo xảy ra là (i) hệ số tương quan lớn hơn 0,8 và (ii) hệ số VIF lớn hơn 10 (Gujarati và Porter, 2009).
2.3.2.3. Ước lượng hồi quy mô hình
Tác giả thực hi ện hồi quy phương trình (2 .1) bằng hồi quy logistic nhằm đánh giá tác động của các yếu tố tài chính lên khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp. Vì tính chất đặc thù của dạng hàm logistic không phải tuyến tính, các thông số ước lượng từ mô hình nhị phân không thể trực tiếp giải thích được, vì chúng không cung cấp thông tin hữu ích mô tả đầy đủ mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân (Long và Freese, 2003) . Như vậy, hệ số hồi quy đo lường ở trên mới chỉ cho biết các yếu tố tài chính có ảnh hưởng đến ki ệt quệ tài chính hay không và ảnh hưởng cùng chiều hay ngược chi ều, chứ chưa giải thích một cách trực tiếp lên sự thay đổi của khả năng xảy ra ki ệt quệ. Vì vậy, để làm rõ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc, nghiên cứu tiến hành đo lường hi u ứng biến của biến độc lập. Hi u ứng biên của một biến được đo lường bằng cách lấy đạo hàm riêng của hàm phi tuyến theo biến đó nhân với hệ số ước lượng của biến đó .
2.3.2.4. Xác định mức độ phù hợp của mô hình
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình trong vi ệ c dự đoán khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của doanh nghi ệp, nghiên cứu sử dụng các thước đo bao gồm: giá trị AUC, hệ số phân hạng Gini và tỷ lệ phân loại chính xác.
(1) Giá trị AUC (Area Under ROC Curve1) là thước đo mức độ chính xác của mô hình, được nhi u nhà nghiên cứu sử dụng khi hồi quy mô hình có
1 ROC (receiver operating characteristic) là biểu đồ có trục tung là tỷ lệ doanh nghiệ p có khả năng
xảy ra kiệt quệ trên tổng số doanh nghiệp thực tế đang bị kiệt quệ , trục hoành là tỷ lệ doanh nghiệp
biến phụ thuộc dạng nhị phân (DeLong và Clarke-Pearson, 1988; Alman, 2010). Mô hình được xem là phù hợp khi giá trị AUC trên 0,5 . Đây được xem là thước đo trực tiếp cho độ chính xác của mô hình logit, giá trị AUC bằng 1 thể hiện mô hình hoàn hảo. Trên thực tế, rất khó mô hình nào cho ra giá trị AUC bằng 1. Theo quy ước, mô hình với giá trị AUC trên 0,8 được xem là tốt hay rất tốt, còn nếu giá trị AUC dưới 0,6 được xem là không tốt và không thể áp dụng được.
(2) Tỷ lệ phân loại chính xác là tỷ lệ doanh nghi ệp được xác định đúng là đang bị kiệt quệ tài chính và không bị kiệt quệ tài chính trên tổng số doanh nghi ệp trong mẫu. Tỷ l ệ phân loại độ chính xác được tính như sau:
z Số doanh nghiệp phân loại đúng
Tỷ lệ chính xác =---—;---a, 1 1----—7--- Tong SO doanh nghiệp
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương 2, tác giả trình bày mô hình nghiên cứu, nắm bắt tác động của các tỷ số tài chính (quy mô doanh nghiệp, thanh khoản, đòn bẩy tài chính, lợi nhuận, tăng trưởng và dòng ti ền) lên khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính của các doanh nghi ệ p. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mẫu dữ li ệ u gồm 469 doanh nghi ệp phi tài chính, niêm yết tại các sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2011-2019. Biến phụ thuộc khả năng xảy ra ki ệt quệ tài chính là biến nh phân, nhận 2 giá tr 1 (doanh nghi p xảy ra ki t qu ) và 0 (doanh nghi p không xảy ra ki ệt quệ ). Nghiên cứu sử dụng hồi quy logistic nhằm hồi quy mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Thống kê mô t ả
Trong nghiên cứu này, tác giả đánh giá tác động của các yếu tố tài chính (đặc thù doanh nghi ệp) đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghi ệp niêm yết tại Việt Nam. Thực tế, nhi ều nghiên cứu tại Vi ệt Nam xác nhận tình trạng sức khỏe của doanh nghi ệp chịu tác động chính bởi các yếu tố