CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.3. Xác định các yếu tố tác động khả năng kiệt quệ tài chính của một
doanh nghiệp
3.2.3.1. Biến chỉ số tài chính
Dựa trên các chứng cứ thực nghiệm đang tồn tại, đặc biệt là nghiên cứu của Tinoco và Wilson (2013), các biến tài chính: Dịng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ (TFOTL); Biến tỷ số tổng nợ/ tổng tài sản (TLTA) ; Biến thanh khoản (NOCREDINT); Biến Khả năng thanh toán lãi vay (COVERAGE) được lựa chọn.
TFOTL – Tỷ số Dòng tiền hoạt động kinh doanh trên Tổng nợ
TFOTL đại diện cho khả năng đảm bảo các nghĩa vụ tài chính của cơng ty dựa trên dòng tiền hoạt động kinh doanh. Biến số này được tính tốn cụ thể như sau:
TFOTL = TANH (CFOit/TLit)
Trong đó: CFOit: dịng tiền hoạt động kinh doanh của công ty i trong năm t; TLit: tổng nợ của công ty i tại năm t.
trong nghiên cứu Bank of England, Ohlson (1980), và mới đây nhất là Tinoco và Wilson (2013).
Sau khi tính được tỷ số CFOit/TLit, tác giả sử dụng hàm TANH để giải quyết vấn đề những giá trị đột biến của các giá trị tỷ số này mà có thể gây tác động bất thường lên kết quả hồi quy. Sau quá trình chuyển đổi bằng hàm TANH, đường thực tế của biến số TFOTL có thể được biểu diễn trong khoảng [-1,1]. Với giá trị cao hơn của biến số này thì cơng ty ít có khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Do đó tác giả kỳ vọng một mối quan hệ nghịch biến giữa biến số này và khả năng kiệt quệ tài chính của cơng ty.
TLTA – Tỷ số Tổng nợ trên Tổng tài sản
TLTA đo lường mức độ đòn bẩy tài chính của cơng ty. TLTA được tính như sau: TLTA = TANH (TLit/TAit)
Trong đó: TLit: tổng nợ của cơng ty i tại năm t; TAit: tổng tài sản của công ty i tại năm t.
Dữ liệu được sử dụng để tính tốn được lấy từ bảng Cân đối kế tốn. Trong 3 biến tài chính trong nghiên cứu của Zmijewski (1984), TLTA đã thể hiện được kỳ vọng dấu (+) và kết quả có ý nghĩa thống kê. Các nghiên cứu gần đây, như Shumway (2001), Chava (2013) thực hiện tại Anh, đã kiểm định và xác nhận tính nhất quán (consistency) của biến TLTA và biến này có đóng góp quan trọng trong mơ hình dự báo khả năng vỡ nợ/phá sản của doanh nghiệp.
Sau khi tính được tỷ số TLit/TAit, tác giả sử dụng hàm TANH để giải quyết vấn đề những giá trị đột biến của các giá trị tỷ số này mà có thể gây tác động bất thường lên kết quả hồi quy. Sau quá trình chuyển đổi bằng hàm TANH, đường thực tế của biến số TLTA có thể được biểu diễn trong khoảng [-1,1]. Một mức độ địn bẩy tài chính cao hơn sẽ dẫn đến khả năng cơng ty đó rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính cũng cao hơn. Điều này là do một cơng ty có địn bẩy tài chính cao có thể rơi vào một vị thế hết sức khó khăn nếu những chủ nợ u cầu cơng ty thanh tốn những khoản nợ theo hợp đồng. Dấu của biến số này được kỳ vọng sẽ là dấu dương, có
nghĩa là một giá trị cao hơn của biến này (đại diện cho một mức đòn bẩy tài chính cao hơn) sẽ có tác động làm tăng khả năng kiệt quệ tài chính của cơng ty.
NOCREDINT – (Tài sản ngắn hạn – Hàng tồn kho – Nợ ngắn hạn)/ Chi phí hoạt động hàng ngày
Tỷ số (Tài sản ngắn hạn – Hàng tồn kho – Nợ ngắn hạn)/ Chi phí hoạt động hàng ngày đại diện cho khoảng thời gian mà một cơng ty có thể tài trợ cho những chi phí hoạt động kinh doanh ở mức độ hiện tại bằng chính những nguồn lực có tính thanh khoản của mình và giả định là cơng ty đó khơng tạo ra thêm doanh thu nữa. Do đó, NOCREDINT đại diện cho khả năng thanh khoản của công ty.
NOCREDINT = TANH (𝑅𝑒𝑣𝑒𝑛𝑢𝑒𝑖𝑡−𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴𝑖𝑡𝐶𝐴𝑖𝑡−𝐼𝑁𝑉𝑖𝑡−𝐶𝐿𝑖𝑡 360
)
Trong đó: CAit: tài sản ngắn hạn của công ty i tại năm t; INVit: hàng tồn kho của công ty i tại năm t;
CLit: nợ ngắn hạn của công ty i tại năm t;
Revenueit: tổng doanh thu của công ty i trong năm t;
EBITDAit: thu nhập trước thuế, lãi vay và khấu hao của công ty i trong năm t. Dữ liệu được lấy từ bảng Cân đối kế toán, Kế quả hoạt động kinh doanh và Lưu chuyển tiền tệ của công ty.
Sau khi tính được tỷ số được thể hiện trong ngoặc đơn, tác giả sử dụng hàm TANH để giải quyết vấn đề những giá trị đột biến của các giá trị tỷ số này mà có thể gây tác động bất thường lên kết quả hồi quy. Sau quá trình chuyển đổi bằng hàm TANH, đường thực tế của biến số NOCREDINT có thể được biểu diễn trong khoảng [-1,1]. Một giá trị nhỏ hoặc âm của biến số này cho thấy một tình trạng thanh khoản khơng ổn định của cơng ty và có thể dẫn đến khả năng lớn hơn công ty không đáp ứng được các nghĩa vụ tài chính của mình. Do đó, biến số này được kỳ vọng là có mối quan hệ nghịch biến với khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của công ty.
COVERAGE đo lường khả năng trả lãi trên những khoản nợ hiện tại của công ty bằng thu nhập hoạt động trước thuế, lãi vay và khấu hao. Biến số này được tính cụ thể như sau:
COVERAGE = TANH (EBITDAit/INT_EXPit)
Trong đó: EBITDAit: thu nhập trước thuế, lãi vay và khấu hao của cơng ty i trong năm t;
INT_EXPit: chi phí lãi vay của cơng ty i trong năm t.
Dữ liệu được sữ dụng để tính tốn được lấy từ bảng Cân đối kế toán và Lưu chuyển tiền tệ của Cơng ty.
Sau khi tính được tỷ số EBITDAit/INT_EXPit, tác giả sử dụng hàm TANH để giải quyết vấn đề những giá trị đột biến của các giá trị tỷ số này mà có thể gây tác động bất thường lên kết quả hồi quy. Sau quá trình chuyển đổi bằng hàm TANH, đường thực tế của biến số COVERAGE có thể được biểu diễn trong khoảng [-1,1]. Một giá trị lớn hơn của COVERAGE cho thấy sự tăng lên trong khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của cơng ty. Dấu của biến số này do đó được mong đợi là dấu âm, cho thấy rằng một giá trị lớn hơn của biến số này sẽ có tác động làm giảm xác suất rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của cơng ty.
3.2.3.2. Các biến chỉ số kinh tế vĩ mô
Theo Tinoco và Wilson (2013), bên cạnh nhóm biến tài chính, hai biến chỉ số vĩ mô được lựa chọn (trong danh sách gồm 11 biến vĩ mơ) để đưa vào mơ hình cuối cùng là : Chỉ số giá bán lẻ (Retail Price Index-RPI) và Lãi suất trái phiếu Chính phủ Anh kỳ hạn 3 tháng điều chỉnh lạm phát (United Kingdom Short Term (3-month) Treasury Bill Rate Deflated-SHTBRDEF). Biến RPI dùng để đo lường lạm phát trong khi SHTBRDEF đo lường lãi suất trong nền kinh tế. Cũng tương tự như Tinoco và Wilson (2013), khi xem xét mẫu nghiên cứu tại Việt Nam, tác giả cũng đưa các biến lạm phát vào mơ hình hồi quy. Tuy nhiên, do việc khó khăn trong thu thập dữ liệu và tính có sẵn của dữ liệu Việt Nam, tác giả thay RPI bằng CPI-chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index) và Lãi suất trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 3 tháng thành Lãi suất trái phiếu Chính phủ kỳ hạn 1 năm (TBILL), để đại diện cho
lạm phát và lãi suất trong mơ hình. Trong nghiên cứu của Tinoco và Wilson (2013), 2 biến vĩ mơ đều có ý nghĩa thống kế và có đóng góp đáng kể vào trong việc dự báo kiệt quệ tài chính.
CPI – Chỉ số giá tiêu dùng
Dùng để đo lường lạm phát, dữ liệu được lấy từ tổng cục thống kê. Chỉ có vài nghiên cứu về mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính/ phá sản sử dụng biến lạm phát và mối quan hệ của nó với xác xuất kiệt quệ tài chính hoặc vỡ nợ cũng khác nhau. Qu, Y (2008) cho rằng, lạm phát đóng vai trị như một sự khuyến khích để một bộ phận dân cư chuyển từ tiết kiệm qua đầu tư để tránh tình trạng sức mua bị xói mịn trong tương lai do lạm phát. Vì vậy, lạm phát cao cũng được xem là sự gia tăng khả năng chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư theo cách tương tự, điều này là giảm xác xuất kiệt quệ, hoặc vỡ nợ của một doanh nghiệp. Tuy nhiên, Qu, Y (2008) cũng thừa nhận, mối quan hệ trực tiếp giữa lạm phát và xác xuất vỡ nợ chưa thực sự xác lập một cách rõ ràng do sự phức tạp trong ảnh hưởng của lạm phát lên nền kinh tế. Mặc khác, Marie (2012), xây dựng mơ hình dự báo phá sản cho ngân hàng đã chỉ ra lạm phát có một mối quan hệ dương với xác xuất vỡ nợ. Marie (2012) lập luận, lạm phát cao là do hệ quả của một môi trường kinh tế vĩ mơ nhìn chung cịn yếu, do đó làm tăng số lượng các cuộc khủng hoảng ngành ngân hàng. Lúc này, có một mối quan hệ trực tiếp giữa ngân hàng và các ngành nghề trong nền kinh tế, độ lớn của mối quan hệ phụ thuộc vào việc một doanh nghiệp lựa chọn cấu trúc vốn như thế nào (tỷ lệ nợ/ vốn chủ sở hữu), như thế nào. Dựa trên các lập luận trên, trong luận văn này, giả thiết CPI cao sẽ làm tăng xác suất kiệt quệ và vỡ nợ của doanh nghiệp, hay biến CPI cho một kỳ vọng dấu dương (+) trong mơ hình hồi quy.
TBILL – Lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn một năm
TBILL đại diện cho lãi suất, rất có khả năng ảnh hưởng đến các cơng ty thơng qua cấu trúc vốn của chúng. Tác giả sử dụng lợi suất mua (bid yield) của tín phiếu kho bạc kỳ hạn một năm của Việt Nam vào ngày 31/12 hàng năm làm giá trị đại diện cho tất cả các quan sát theo công ty trong từng năm. Tinoco và Wilson (2013) sử dụng biến lãi suất này sau đó chiết khấu với lạm phát (deflated) để biến
SHTBRDEF phản ánh lãi suất thực tế trong nền kinh tế. Do sự giới hạn về tính sẵn có của dữ liệu và biến lạm phát đã được sử dụng độc lập ở trên, do vậy, tác giả không tiến hành chiết khấu mà sử dụng TBILL như biến độc lập.
Lãi suất thấp hơn tạo điều kiện cho các công ty vay vốn để đầu tư vào thiết bị mới, hàng tồn kho, nhà xưởng, nghiên cứu và phát triển,… Như vậy, lãi suất thấp hơn tác động như một sự khuyến khích các cơng ty đầu tư nhiều hơn. Ngược lại, một mức lãi suất cao làm cho chi phí của việc sử dụng nợ đắt hơn do các công ty phải trả nhiều tiền lãi hơn cho chủ nợ. Do đó, một giá trị cao của biến số TBILL sẽ gia tăng khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của các cơng ty. Ntác giả kỳ vọng một mối quan hệ đồng biến giữa biến số TBILL và khả năng các cơng ty rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.
3.2.3.3. Các biến chỉ số thị trường
Luận văn bao gồm 4 biến thị trường trong mơ hình nhằm đóng góp tính chính xác và kịp thời, cũng như tăng sức mạnh dự báo kiệt quệ cho các cơng ty niêm yết ngồi biến tài chính và các biến kinh tế vĩ mơ. Theo đó, dữ liệu BCTC và các thơng tin vĩ mô khác được công bố như là đầu vào (input) và thị trường như một bộ xử lý thông tin với các thơng tin đầu vào (Rees, 1995) và vì vậy, sự kết hợp này sẽ làm tăng độ chính xác chung của mơ hình dự báo kiệt quệ. Giả định cho việc bao gồm các biến thị trường trong luận văn bao gồm 2 lập luận. Thứ nhất, giá thị trường của cổ phiếu phản ánh sự kết hợp nhiều loại thông tin được cơng bố liên quan đến dịng tiền kỳ vọng trong tương lai cảa cổ phiếu (Rees (1995)), hay một “tập hợp các thông tin liên quan đến khả năng thanh khoản và dịng tiền của doanh nghiệp”. Do đó, giá cổ phiếu chứa đựng các thông tin liên quan đến khả năng kiệt quệ cho dù chúng không phải là cách đo lường trực tiếp về khả năng này (Beaver và các cộng sự (2005)). Ngồi ra, tình hình tài chính của cơng ty có thể dẫn đến việc tái cấu trúc danh mục của các nhà đầu tư, điều này ảnh hưởng và làm điều chỉnh giá cổ phiếu trước sự kiện kiệt quệ tài chính. Lập luận thứ 2, Beaver và các cộng sự (2005) đã thảo luận, nếu tính năng của một quyền chọn của vốn cổ phần là chính xác, thì khi vốn cổ phần được xem như là một quyền chọn mua (Call-Option) trên tài sản (assets) của
công ty (mệnh giá - face value) của nợ trở thành giá thực hiện (strike price), giá trị của vốn cổ phần đóng vai trị giá trị đệm (equity cushion) cho các người nắm giữ nợ cả gốc và lãi trước khi trở nên nguy hiểm. Do đó, một sự sụt giảm trong giá trị vốn cổ phần (và giá trị đệm (equity cushion) của vốn chủ sở hữu giảm đi) nên kéo theo một xác suất cao hơn của kiệt quệ hoặc phá sản. Bốn biến thị trường trong luận văn bao gồm:
PRICE – Giá cổ phiếu
Biến số PRICE là giá cổ phiếu của từng công ty theo từng năm. Giá cổ phiếu của công ty phản ánh sự kết hợp một lượng lớn thơng tin được cơng bố liên quan đến dịng tiền tương lai mong đợi từ cổ phiếu cũng như khả năng thanh khoản của cơng ty. Do đó, giá cổ phiếu sẽ chứa đựng những thơng tin liên quan đến xác suất rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính ngay cả khi chúng khơng phải một thước đo trực tiếp xác suất này (Beaver cùng cộng sự, 2005). Tuy nhiên, cũng có thể có một số trường hợp giá cổ phiếu kết hợp với những thông tin ngẫu nhiên mà không liên quan trực tiếp đến tình trạng kiệt quệ tài chính của cơng ty (Rees, 1995), và điều này có thể gây “nhiễu” trong phân tích và làm giảm sự dự báo chính xác của mơ hình. Mặc dù vậy, đã có những nghiên cứu cho thấy giá cổ phiếu có tác động tích cực đến khả năng dự báo của mơ hình (Beaver, 1996; Beaver cùng cộng sự, 2005; Christidis & Gregory, 2010). Đó là lý do mà ntác giả đưa biến PRICE vào mơ hình. Một giá trị cao của biến số PRICE sẽ giảm xác suất rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Nói cách khác, tác giả kỳ vọng biến số PRICE có mối quan hệ nghịch biến với khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính của các cơng ty.
ABNRET – Tỷ suất sinh lợi vượt trội
ABNRET đại diện cho mức độ vượt trội của tỷ suất sinh lợi từng công ty so với tỷ suất sinh lợi trung bình thị trường. Biến số này được tính qua các bước như sau: - Bước 1: Xác định tỷ suất sinh lợi trong giá cổ phiếu đóng cửa đã điều chỉnh trong ngày giao dịch đầu năm và cuối năm.
Returnit = 𝑃𝑡′−𝑃𝑡
𝑃𝑡
𝑃𝑡′ là mức giá đóng cửa đã điều chỉnh ngày giao dịch cuối năm t. 𝑃𝑡 là mức giá mở cửa đã điều chỉnh ngày giao dịch đầu năm t. Returnit là mức tỷ suất sinh lợi của công ty thứ i trong năm t.
Mức giá được sử dụng để tính mức tỷ suất sinh lợi là mức giá điều chỉnh đã bao gồm các hoạt động chia cổ tức, mua lại cổ phần và chia tách cổ phiếu. Vì vậy, trong cơng thức xác định tỷ suất sinh lợi khơng cần tính tốn các hoạt động này vào nhắm tránh tính tốn trùng.
- Bước 2: Xác định mức tỷ suất sinh lợi thị trường bằng tỷ suất sinh lợi bình quân gia quyền của tất cả các công ty đang xem xét theo giá trị vốn hóa thị trường trong năm t. Returnmt = ∑ 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛𝑖𝑡 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑀𝐶𝑖𝑡 ∑𝑛𝑖=1𝑀𝐶 Trong đó:
Returnmt : là tỷ suất sinh lợi thị trường trong năm thứ t.
MCit : là giá trị vốn hóa thị trường của cơng ty i trong năm thứ t.
- Bước 3: Xác định mức độ vượt trội trong tỷ suất sinh lợi của công ty i so với thị trường trong năm thứ t.
ABNRET = TANH (Returnit – Returnmt)
Cũng như phần lớn các biến số khác, ABNRET là kết quả thu được sau khi xử lý bằng hàm TANH để giải quyết vấn đề những giá trị đột biến của các giá trị tỷ số này mà có thể gây tác động bất thường lên kết quả hồi quy. Sau quá trình chuyển đổi bằng hàm TANH, đường thực tế của biến số ABNRET có thể được biểu diễn trong khoảng [-1,1]. Một giá trị lớn hơn cho thấy một xác suất thấp hơn của việc