2.2.1.1 Chọn mẫu
Altman đã lựa chọn mẫu gồm có 66 doanh nghiệp với số lượng 33 doanh nghiệp tuyên bố phá sản và 33 doanh nghiệp có tình hình tài chính lành mạnh để xây dựng mô hình.
Nhóm 1 là nhóm các doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính, nhóm này là những doanh nghiệp sản xuất đã nộp đơn phá sản trong giai đoạn từ năm 1946 đến năm 1965 theo Luật phá sản Hoa Kỳ. Trong nghiên cứu của mình, Altman đã nhận thấy rằng việc hạn chế của các doanh nghiệp được chọn ở nhóm 1 là không hoàn toàn thuần nhất do có sự khác nhau giữa các doanh nghiệp về ngành, quy mô doanh nghiệp, cũng như sự tác động không đồng nhất của môi trường kinh doanh trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu. Do đó, Altman đã lựa chón những doanh nghiệp thuộc nhóm 2 một cách cẩn thận.
Nhóm 2 là nhóm các doanh nghiệp không bị phá sản, kiệt quệ tài chính hay có tình hình tài chính lành mạnh, nhóm này là nhóm các doanh nghiệp sản xuất được lựa chọn nghiêm ngặt theo phạm vi quy mô tài sản có giá trị từ 1 triệu đến 25 triệu USD. Các doanh nghiệp này vẫn còn hoạt động trong thời gian diễn ra phân tích của Altman. Quyết định loại bỏ các doanh nghiệp có tài sản nhỏ hơn 1 triệu USD và các doanh nghiệp có quy mô rất lớn được Altman giải thích trong nghiên cứu của mình là để phù hợp với phạm vi tài sản của các doanh nghiệp ở nhóm 1. Vì giai đoạn trước năm 1996, việc xảy ra phá sản với một doanh nghiệp lớn là thật sự khá hiếm.
2.2.1.2 Lựa chọn biến
Sau khi nhóm ban đầu được xác định, các công ty dùng làm mẫu được lựa chọn và thu thập thông tin từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh. Để tránh bỏ sót những chỉ số quan trọng của công ty dẫn đến ảnh hưởng kết quả của mô hình, Altman đã thu thập và sử dụng 22 chỉ số để đánh giá. Các biến trên được phân ra thành 5 nhóm: Thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và chỉ số hoạt động.
Từ danh sách 22 chỉ số ban đầu, 5 biến được lựa chọn là các biến tổng quát nhất để dự đoán phá sản công ty. Để có được tập hợp biến số cuối cùng đó, các phương pháp sau đã được thực hiện:
- Quan sát mức ý nghĩa thống kê của công việc thay thế biến, bao gồm
việc xác định đóng góp tương đối của các biến độc lập. - Đánh giá sự tương quan của các biến.
- Quan sát độ chính xác về mặt dự báo của các tập hợp biến.
- Đánh giá của chuyên gia.
2.2.1.3 Mô hình Z-score và ý nghĩa các biến
Altman đưa ra mô hình Z-score áp dụng cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa trong ngành sản xuất như sau:
Z = 0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản, X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ phải trả X5= Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
Z= Chỉ số tổng hợp
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản
Đây là chỉ số thường được sử dụng khi nghiên cứu doanh nghiệp gặp các vấn đề trong kinh doanh về các vấn đề trục trặc của doanh nghiệp. Chỉ số này cũng giúp đo độ thanh khoản ròng so với tổng vốn của doanh nghiệp. Vốn lưu động ở đây được tính bằng sự chênh lệnh giữa tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp và nợ ngắn hạn của doanh nghiệp. Hiển nhiên rằng việc trải qua một khoảng thời gian kinh doanh không hiệu quả thua lỗ sẽ khiến cho doanh nghiệp có tài sản lưu động bị co lại so với tổng tài sản. Trong ba chỉ số thanh khoản do Altman liệt kê thì đây là chỉ số được Altman coi là đáng giá nhất. Chỉ số thanh toán hiện hành và chỉ số thanh toán nhanh là hai chỉ số thanh khoản khác được Altman đề cập đến.
X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
Lợi nhuận giữ lại thể hiện tổng số thu nhập lãi hay mức lỗ của một doanh nghiệp. Lợi nhuận giữ lại thể hiện khả năng đo lường lợi nhuận tích lũy theo thời gian của doanh nghiệp. Một điểm đáng quan tâm là chỉ số này bị ảnh hưởng của việc tái cấu trúc và chia cổ tức của doanh nghiệp. Ví dụ, chỉ số X2 của các doanh nghiệp có tuổi đời non trẻ sẽ thấp vì chưa có nhiều thời gian để tích lũy lợi nhuận. Vì vậy, cũng có thể hiểu là việc các doanh nghiệp có tuổi đời non trẻ sẽ được xếp vào nhóm doanh nghiệp có khả năng phá sản cao hơn một cách tương đối so với các doanh nghiệp có thời gian hoạt động lâu dài. Tuy nhiên, điều đó là hợp lý với thực tế vì các doanh nghiệp sẽ dễ có nguy cơ phá sản ở những năm đầu đi vào hoạt động hơn.
tài sản)
Chỉ số này đo lường năng suất thật của tài sản doanh nghiệp một cách độc lập với thuế và vay nợ. Một doanh nghiệp có thể sinh tồn được hay không đều dựa vào khả năng sinh ra tiền từ tài sản của doanh nghiệp, nên vì thế khi nghiên cứu về rủi ro tài chính hay phá sản của doanh nghiệp, chỉ số này sẽ thường được đề cập đến. Hơn nữa, doanh nghiệp mất khả năng thanh toán thường xuất phát từ nguyên nhân tổng giá trị tài sản được xác định từ khả năng sinh lợi của doanh nghiệp nhỏ hơn tổng nợ của doanh nghiệp. Có thể nhận định rằng, so với các chỉ số dự báo khả năng sinh lợi khác, kể cả chỉ số dòng tiền, chỉ số này có khả năng dự báo tốt hơn.
X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu /Giá trị sổ sách của nợ
Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp được đo lường bởi giá trị của tất cả cổ phiếu đang lưu hành trên thị trường của doanh nghiệp. Còn giá trị sổ sách của nợ được tính bằng tổng giá trị của nợ ngắn hạn và nợ dài hạn của doanh nghiệp. Chỉ số này đo lường mức độ có thể giảm sút đối với giá trị tài sản mà doanh nghiệp có trước khi nợ vượt quá tài sản và doanh nghiệp mất khả năng thanh toán. Ví dụ, một doanh nghiệp với giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu là 10,000 USD và nợ là 5,000 USD có thể chịu được việc giá trị tài sản của doanh nghiệp bị giảm 2/3 trước khi doanh nghiệp không đảm bảo được khả năng thanh toán (doanh nghiệp có tài sản sụt 2/3 nghĩa là tổng giá trị tài sản còn lại của doanh nghiệp =1/3*(10,000+5,000) = 5000 USD). Tuy nhiên, cùng một doanh nghiệp với 2,000 USD giá trị vốn chủ sở hữu sẽ bị mất khả năng thanh toán nếu tài sản giảm chỉ còn lại 1/3 giá trị. Chỉ số này đã đề cập đến giá trị thị trường của doanh nghiệp mà các nghiên cứu khác thường không đề cập đến
X5= Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
Chỉ số tổng doanh thu trên tổng tài sản là một chỉ số tài chính tiêu chuẩn minh họa cho khả năng tạo ra thu nhập của tài sản doanh nghiệp. Đây là một thước đo khả năng quản trị trong môi trường cạnh tranh. Chỉ số cuối cùng này khá quan trọng nhưng lại là chỉ số kém quan trọng nhất dựa trên cơ sở cá thể. Vì thế, dựa trên các kiểm định mức ý nghĩa bằng thống kê đơn biến, nó không nên xuất hiện. Tuy nhiên,
vì mối quan hệ duy nhất của của nó với các biến số khác của mô hình, chỉ số nàyxếp hạng thứ hai trong việc góp phần vào khả năng phân biệt tổng thể của mô hình. Do có sự khác biệt lớn về doanh thu giữa các ngành, Altman đã phát triển một mô hình thay thế (Z”) mà không có chỉ tiêu X5, luận văn sẽ đề cập ở phần sau.
Điểm số Z được tính ra sẽ được so sánh với các mức điểm cắt được trình bày dưới đây để phân loại doanh nghiệp.
Z < 1,81 : Doanh nghiệp phá sản,
1,81 < Z < 2,99 : Dấu hiệu chưa ro ràng, vùng xám, Z > 2,99 : Doanh nghiệp an toàn, không phá sản,
2.2.1.4. Một số hạn chế của mô hình Z-score
Thứ nhất, mô hình Z-score cố định hệ số của các chỉ số tài chính trong công thức. Điều này có thể không phù hợp với phân tích, đánh giá các doanh nghiệp ở những môi trường khác nhau do tính chất của các chỉ số tài chính cũng có thể khác nhau.
Thứ hai, mô hình Z-score chỉ cho phép xác định doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, vùng cảnh báo hoặc vùng có nguy cơ cao. Với các doanh nghiệp được xác định nằm trong cùng một vùng rủi ro thì việc so sánh tương quan giữa các doanh nghiệp phải kết hợp với nhiều phương pháp xếp hạng khác.
Thứ ba, ngoài những yếu tố trong chỉ số tài chính, còn có những yếu tố thực sự có ảnh hưởng tới hoạt động của doanh nghiệp. Đơn cử như, những rủi ro trong hoạt động có thể tăng cao do các nguyên nhân khách quan như sự thay đổi về chính sách, khủng hoảng kinh tế, khả năng quản trị doanh nghiệp...
Thứ tư, mô hình Z-score được tạo dựng dựa trên phương pháp nghiên cứu phân tích thống kê. Vì vậy, mô hình Z-score rất có thể bị sai lệch khi mẫu không hoàn toàn đại diện một cách đầy đủ cho toàn bộ các cá thể tồn tại. Đặc biệt, cần chú ý lỗi loại II: Khi mô hình Z-score cho rằng doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn nhưng thực tế nó lại tiềm ẩn rủi ro cao.