ST T Nhóm doanh nghiệp
Từ dữ liệu 5 năm Từ dữ liệu 2 năm
Có nguy cơ Tỉ trọng Không nguy cơ Tỉ trọng Có nguy cơ Tỉ trọng Không nguy cơ Tỉ trọng 1 Bất động sản 9 22% 32 78% 10 24% 31 76% 2 Năng lượng - Khoáng sản 6 19% 26 81% 6 19% 26 81% 3 Sản xuất kinh doanh 6 20% 24 80% 7 23% 23 77% 4 Xây dựng 8 31% 18 69% 12 46% 14 54% 5 Thực phẩm 7 30% 16 70% 9 39% 14 61% 6 Vận tải 2 10% 18 90% 6 30% 14 70% 7 Cao su - Nhựa 4 24% 13 77% 4 24% 13 77% 8 Thương mại 6 38% 10 63% 8 50% 8 50% 9 Vật liệu xây dựng 6 55% 5 46% 6 55% 5 46% 10 Công nghệ viễn thông 2 20% 8 80% 4 40% 6 60% 11 Dược - Y tế - Hóa chất 2 20% 8 80% 2 20% 8 80% 12 Ngân hàng - Bảo hiểm 5 56% 4 44% 5 56% 4 44% 13 Chứng khoán 0 0% 8 100% 0 0% 8 100% 14 Thép 4 50% 4 50% 2 25% 6 75% 15 Dịch vụ 1 14% 6 86% 4 57% 3 43% Tổng cộng 68 200 85 183
Dễ dàng thấy rằng nhóm ngành Vật liệu xây dựng, Ngân hàng – Bảo hiểm và Thép có tỉ lệ doanh nghiệp rơi vào nhóm có nguy cơ kiệt quệ tài chính cao nhất (trên 50% trong tổng số doanh nghiệp của ngành). Trong khi đó, các doanh nghiệp trong ngành Vận tải, Dược phẩm – Y tế - Hóa chất và Công nghệ viễn thông cũng có tỉ lệ doanh nghiệp không nằm trong khu vực gặp rủi ro kiệt quệ dẫn đến phá sản nhiều nhất (trên 80% trong tổng số doanh nghiệp của ngành). Đặc biệt, các công ty chứng khoán dường như kiểm soát rủi ro của mình rất tốt khi không có doanh nghiệp nào bị đánh giá có nguy cơ kiệt quệ tài chính.
4.5. Kiểm định tính chính xác của mô hình
Như đã trình bày ở chương 3, Kết quả đo lường từ Bảng 4.4. được đối chứng với kết quả theo dõi của Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh trong 9 tháng đầu năm 2018 với 34 doanh nghiệp bị rơi vào một trong những tình trạng: chứng khoán của doanh nghiệp bị đưa vào diện kiểm soát, bị cảnh báo, chứng khoán bị hủy niêm yết để kiểm tra độ chính xác của mô hình.
4.5.1. Đối với kết quả đo lƣờng 5 năm
Ta có ma trận kết quả đo lường từ dữ liệu 5 năm trước khi kiệt quệ tài chính xảy ra với với các doanh nghiệp trong Bảng 4.6.
Bảng 4.6. So sánh kết quả đo lƣờng dữ liệu 5 năm và thực tế
Nội dung Kết quả thực tế Tổng cộng Có nguy cơ Không có nguy cơ Kết quả từ mô hình Có nguy cơ 28 40 68
Không có nguy cơ 6 194 200
Tổng cộng 34 234 268
(Nguồn: Tính toán của tác giả, 2018)
Độ chính xác của mô hình khi đo lường nguy cơ kiệt quệ tài chính đạt 28/34 (~82.35%)
Độ chính xác khi đánh giá mức an toàn tài chính (tức không có nguy cơ kiệt quệ tài chính) đạt 194/234 (~82.91%)
Tỉ lệ xảy ra sai lầm loại I: Doanh nghiệp không có nguy cơ nhưng bị xếp vào nhóm có nguy cơ kiệt quệ tài chính là 40/234 (~17.09%)
Tỉ lệ xảy ra sai lầm loại II: Doanh nghiệp có nguy cơ kiệt quệ tài chính nhưng mô hình không đo lường được là 6/34 (~17.65%)
Nhìn chung, với dữ liệu thời gian 5 năm trước khi khủng hoảng tài chính dẫn tới nguy cơ phá sản xảy ra, mô hình Z có thể đo lường và dự báo trước với tỉ lệ đúng trên 80%.
4.5.2. Đối với kết quả đo lƣờng 2 năm
Tương tự, ma trận kết quả ở Bảng 4.7 so sánh kết quả đo lường dữ liệu 2 năm trước khi doanh nghiệp lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính và số liệu thực tế của Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh.
Bảng 4.7. So sánh kết quả đo lƣờng dữ liệu 2 năm và thực tế
Nội dung Kết quả thực tế Tổng cộng Có nguy cơ Không có nguy cơ Kết quả từ mô hình Có nguy cơ 26 59 85
Không có nguy cơ 8 175 183
Tổng cộng 34 234 268
(Nguồn: Tính toán của tác giả, 2018)
Từ kết quả thống kê tại Bảng 4.7. tác giả tính toán được:
(~76.47%)
Độ chính xác khi đánh giá mức an toàn tài chính (tức không có nguy cơ kiệt quệ tài chính) đạt 175/234 (~74.79%)
Tỉ lệ xảy ra sai lầm loại I : Doanh nghiệp không có nguy cơ nhưng bị xếp vào nhóm có nguy cơ kiệt quệ tài chính là 59/234 (~25.21%)
Tỉ lệ xảy ra sai lầm loại II: Doanh nghiệp có nguy cơ kiệt quệ tài chính nhưng mô hình không đo lường được là 8/34 (~23.53%)
Nhìn chung, với dữ liệu thời gian 2 năm trước khi khủng hoảng tài chính dẫn tới nguy cơ phá sản xảy ra, mô hình Z có thể đo lường và dự báo trước với tỉ lệ đúng trên 70%, thấp hơn khi đo lường với dữ liệu 5 năm.
4.6. Nhận định và đánh giá
Z tổng hợp của thị trường chứng khoán TP. Hồ Chí Minh từ năm 2013 đến năm 2017 (xem Bảng 4.8) thể hiện tình trạng khả quan của toàn thị trường. Các điểm số Z đều nằm trong ngưỡng an toàn, tương ứng với tốc độ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam giai đoạn này tuy có xu hướng chững lại
Bảng 4.8. Điểm số Z từng năm của HOSE
Năm 2013 2014 2015 2016 2017
Điêm số Z 3.81 4.46 5.18 6.01 3.80
(Nguồn: Tính toán của tác giả, 2018)
Z của HOSE cho cả giai đoạn 5 năm đạt 3.09 và 2 năm gần đây nhất là 3.69, tương đương với xếp hạng tín dụng mức BBB của Standard&Poor14. Như vậy, thị trường chứng khoán TP. Hồ Chí Minh hiện đang ở mức phát triển trung bình, không có nguy cơ tiềm ẩn quá lớn. Điều này có nghĩa là nếu tình trạng kinh tế chung tiếp tục diễn biến theo hướng tích cực thì HOSE cũng chuyển biến tốt và các doanh nghiêp được hưởng lợi từ lượng vốn hóa của các nhà đầu tư đổ vào thị trường để
tiếp tục phát triển và ngược lại một vài tín hiệu xấu của nền kinh tế cũng khiến nhà đầu tư hay ngân hàng hạn chế hoạt động góp vốn, cho vay của mình, gây khó khăn cho các doanh nghiệp.
Việc các doanh nghiệp chuyển sang kinh doanh thương mại ngày càng trở nên phổ biến, đơn cử như trường hợp của Công ty cổ phần nhựa Rạng Đông (mã chứng khoán RDP) với điểm số Z rất thấp, bị đánh giá có nguy cơ phá sản cao, không thể duy trì hoạt động sản xuất nhựa – cao su truyền thống như trước đây, doanh nghiệp này đang kinh doanh cả vật liệu xây dựng, bao bì, ... Có thể nói, chuyển ngành nghề kinh doanh là một cứu cánh cho các doanh nghiệp gặp khủng hoảng và giá trị kinh tế do khu vực thương mại, dịch vụ đóng góp vào nền kinh tế tăng lên nhưng không lại phản ảnh sức khỏe thật sự của doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, trong 6 trường hợp sai lầm loại I khi đo lường từ dữ liệu 5 năm trước khi kiệt quệ tài chính xảy ra, cần đặc biệt chú ý các trường hợp chỉ số Z cao bất thường là AGR. Doanh nghiệp này có tổng nợ bao gồm cả nợ ngắn hạn và nợ dài hạn rất thấp so với tổng tài sản và vốn chủ sở hữu, dẫn đến các biến số X1 (Vốn lưu động/Tổng tài sản) và X4 (Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ) quá cao.
Một doanh nghiệp duy trì một tỉ lệ nợ thấp không phải là dấu hiệu tốt mà đôi khi còn phản ánh tình trạng tích trữ tài sản, giàu ảo mà hoạt động kinh doanh không thực sự mang lại hiệu quả, bằng chứng là lợi nhuận sau thuế và tỉ lệ chia cổ tức âm của mã chứng khoán này. Công ty cổ phần chứng khoán Ngân hàng nông nghiệp và phát triển nông thôn Việt Nam không tận dụng được đòn bẩy tài chính, rụt rè trong kinh doanh và việc được tài trợ tài sản và vốn chủ sở hữu quá nhiều đang giúp doanh nghiệp này sống sót.
5 trường hợp còn lại là sai số của mô hình trong đo lường, mô hình Z đã đánh giá 5 mã chứng khoán này và đưa chúng vào vùng an toàn, tuy với điểm số Z không quá cao như TSC với điểm Z =3.32, LAF có điểm Z = 4.19. thậm chí khi đo lường với dữ liệu từ 2 năm gần nhất, LAF chỉ đạt 3.78 và LCM còn thấp hơn với 3.55.
doanh nghiệp có chỉ số Z bất thường hoặc ở những vùng xung quanh ngưỡng điểm đánh giá, mô hình Z còn có sai số và không thể phân biệt rạch ròi
Mô hình Z –Score cũng thể hiện sự suy giảm độ chính xác khi đo lường từ dữ liệu 5 năm về dữ liệu 2 năm. Điều này hoàn toàn có thể lý giải được vì một số nguyên nhân sau:
- Một số doanh nghiệp khi đo lường từ dữ liệu 5 năm nằm trong vùng nguy hiểm (có nguy cơ phá sản cao) nhưng dựa trên dữ liệu 2 năm gần nhất lại nằm trong vùng cảnh báo (nguy cơ chưa rõ ràng). Các trường hợp này cần được đánh giá chi tiết hơn, không thể vội vàng đưa ra kết luận nếu chỉ dựa trên số liệu thuần tính toán.
- Các doanh nghiệp đã lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính nhưng có khả năng phục hồi, đang trong quá trình tái cấu trúc trong 2 năm gần đây nhất (2016 và 2017) khiến các chỉ số tài chính trong ngắn hạn lạc quan hơn dẫn đến kết luận đo lường không đánh giá đúng năng lực của doanh nghiệp, ví dụ mã HAS, KAC, HAS.
- Doanh nghiệp cũng có thể đã thay đổi chính sách nợ của mình khiến tình hình tài chính tốt lên trong ngắn hạn, sự ưu ái của thị trường đối với một số mã cổ phiếu khiến giá trị trường của vốn chủ sở hữu tăng lên, doanh nghiệp cũng có thể đã giảm mức chia cổ tức sau khi nhận thấy sự thâm hụt vốn của mình ở những năm trước đó.
Ngoài ra, thông qua điểm số Z từng năm của mỗi mã cổ phiếu, ta có thể thấy được sự xu hướng phát triển của cổ phiếu đó. Lấy ví dụ 4 cổ phiếu hiện đang được Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh kiểm soát đặc biệt tính đến 25/9/2018 là KAC, HVG, PNC và AGF15. Biểu đồ 4.1 minh họa xu hướng của điểm số Z khi một doanh nghiệp rơi vào nhóm có nguy cơ kiệt quệ tài chính
15 Chi tiết kết quả đo lường và điểm số Z từng năm cho từng doanh nghiệp tại Phụ lục 4 - Bảng 4.1. Kết quả đo lường mô hình Z – scores
Biểu đồ 4.1. Xu hƣớng điểm số Z của các mã chứng khoán bị kiểm soát đặc biệt
(Nguồn: Tính toán của tác giả, 2018)
Biểu đồ 4.1 cho thấy xu hướng đi xuống của điểm số Z đối với 4 mã cổ phiếu đang bị kiểm soát đặc biệt. Riêng mã PNC năm 2017 có dấu hiệu phục hồi. Điều này được giải thích bởi cuộc chiến dai dẳng nhiều năm qua giữa dàn lãnh đạo cũ và các nhóm cổ đông, sự bất hợp tác của các nhóm cổ đông lớn, những rắc rối liên quan đến kiện tụng, tố cáo đã đẩy PNC vào khủng hoảng. Tuy nhiên, cuối năm 2017, nhóm 8 cổ đông là lãnh đạo và người thân đã bán ra toàn bộ gần 17% vốn sở hữu PNC; đồng thời công ty cũng nhận được đơn từ nhiệm của 5 thành viên Hội đồng quản trị và 3 thành viên Ban kiểm soát. Điều này cho thấy nhóm lãnh đạo cũ có lẽ đã nhượng bộ cho các nhóm cổ đông lớn khác. Đại hội bất thường của PNC chính thức thông qua hàng loạt vấn đề trọng yếu mà trong thời gian qua không tìm được tiếng nói chung giữa dàn lãnh đạo cũ với nhóm cổ đông lớn. PNC cũng đã thực hiện công bố nhiều thông tin theo quy định để tránh nguy cơ hủy niêm yết mà HOSE từng lưu ý trước đó.
-1.00 - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 2013 2014 2015 2016 2017 KAC HVG PNC AGF
Kết luận chƣơng 4
Chỉ số tổng hợp Z cho thấy tình trạng chung của thị trường chứng khoán TP. Hồ Chí Minh được duy trì ở mức trung bình nhưng tỷ lệ doanh nghiệp được dự báo có khả năng kiệt quệ tài chính vẫn ở mức cao, chiếm đến 25% tổng số doanh nghiệp niêm yết trên thị trường.
Để tìm kiếm lợi nhuận từ các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE, nhà đầu tư nên cân nhắc một số ngành nghề nhất định vì rủi ro tiềm ẩn theo ngành của các doanh nghiệp Việt Nam trong điều kiện hiện nay là khá cao. Một số trường hợp do sự sai biệt trong bản chất hoạt động của doanh nghiệp đó, cần được phân tích kĩ các hoạt động kinh doanh để lựa chọn loại mô hình đo lường cho chính xác. Kết quả đo lường từ mô hình Z nên được kết hợp cùng các phân tích khác để đưa đến kết luận đối với một trường hợp doanh nghiệp cụ thể. Xu hướng tăng hay giảm của chỉ số Z cũng thể hiện hiệu quả và tầm nhìn của ban quản trị doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định. Có thay đổi nào thực sự hiệu quả và khả năng phục hồi của doanh nghiệp đang trong tình trạng khó khăn có thể được xem xét trong mắt nhà đầu tư và ngân hàng.
Từ phân tích của chương 3 và kết quả đo lường tại Chương 4, có thể thấy rằng các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE đang phải đối mặt với nhiều khó khăn hơn là cơ hội, biểu hiện của chúng thông qua các chỉ số tài chính và chỉ số tổng hợp Z cũng không được lạc quan như những gì mà các phương tiện truyền thông nhắc đến. Chương 5 sẽ giải thích một số nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp này và đề xuất các giải pháp khắc phục.
CHƢƠNG 5. NGUYÊN NHÂN VÀ GIẢI PHÁP
5.1. Nguyên nhân dẫn đến tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp nghiệp
Việc bắt buộc theo dõi thường xuyên đối với 34 mã cổ phiếu được Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh giải thích bằng một số lý do chính như:
- Lợi nhuận sau thuế thu nhập doanh nghiệp là số âm
- Lợi nhuận sau thuế chưa phân phối là số âm căn cứ Báo cáo tài chính kiểm toán theo niên độ
- Công ty kiểm toán có ý kiến ngoại trừ trên Báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán
- Công ty vi phạm các quy định về công bố thông tin trên thị trường chứng khoán sau khi đã bị đưa vào diện cảnh báo.
Như vậy, HOSE chỉ dựa trên một vài chỉ số tài chính hay biểu hiện tuân thủ các quy tắc niêm yết trên thị trường của doanh nghiệp để đánh giá mã chứng khoán có đáng bị theo dõi hay không. Tuy nhiên, thực tế phân tích thực trạng từ chương 3 và kết quả đo lường từ chương 4 cho thấy, luôn tồn tại 2 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến nguy cơ kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp là: nhóm nguyên nhân khách quan như các điều kiện kinh tế vĩ mô, chính sách pháp luật của nhà nước, những tác động của thị trường thương mại quốc tế, ... và nhóm các nguyên nhân chủ quan đến từ chính hoạt động sản xuất của doanh nghiệp, chất lượng quản trị tài chính, nhân lực và công nghệ, ...
5.1.1. Nguyên nhân khách quan 5.1.1.1. Sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế 5.1.1.1. Sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế
Yếu tố ngành đang ảnh hưởng lớn đến các hoạt động sản xuất kinh doanh của từng doanh nghiệp. Một doanh nghiệp chỉ thuần trồng trọt hoặc chăn nuôi đang dần không còn chỗ đứng trong nền kinh tế. Đa số các doanh nghiệp hoặc phải thay
đổi sản phẩm của mình hoặc phải chi nhiều hơn cho việc tìm kiếm đầu ra, quảng cáo, giới thiệu và phân phối sản phẩm, dịch vụ logistics. Điều này thúc đẩy khu vực Dịch vụ tăng trưởng nhưng hiệu quả mang lại cho ngành Nông nghiệp lại không