4.2 Thảo luận kết quả
4.2.2 Giải thích kết quả
Trong giai đoạn đầu tiên, hồi quy “gộp” logistic cho dữ liệu bảng như đã thực hiện sẽ cho ra những hệ số ước lượng β là nhất quán. Các biến số độc lập này thể hiện vai trị của chúng một cách có ý nghĩa, theo kỳ vọng của lý thuyết tài chính ban đầu, và phù hợp với thực tế các nghiên cứu trước đây như trong Altman và cộng sự (1977) và Andrade và Kaplan (1998). Tuy nhiên, phải xem xét thêm tính hiệu quả của các hệ số ước lượng này bởi vì những sự khơng đồng nhất khơng thể quan sát được trong dữ liệu bảng.
Mơ hình “hiệu ứng cố định” và “hiệu ứng ngẫu nhiên” và ước lượng chéo được áp dụng trong kỹ thuật ước lượng và cho thấy rằng: biến số tỷ suất sinh lợi và tỷ số chi phí lãi vay là thật sự có ý nghĩa, đóng vai trị quan trọng trong việc giải
thích xác suất kiệt quệ tài chính của một công ty. Tuy nhiên, tỷ số lợi nhuận giữ lại khơng thể hiện nhiều ý nghĩa trong mơ hình “hiệu ứng cố định”.
Dựa trên kết quả hồi quy chéo cho từng năm từ 2011 đến 2014 (bởi vì đa phần các dữ liệu quan sát về kiệt quệ tài chính được ghi nhận trong các năm này) ta nhận thấy rằng, tỷ số lợi nhuận giữ lại là có ý nghĩa ở mức 1% liên tục trong 3 năm trước khi mức ý nghĩa bị giảm trong năm 2014, dấu là âm thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa hai biến số và độ lớn cũng cho thấy mức ảnh hưởng lớn trong mối quan hệ này. Chỉ số chi phí lãi vay thì đồng nhất có ý nghĩa ở mức 5% và 10% qua các năm, dấu cũng như là độ lớn của hệ số ước lượng cũng có ảnh hưởng đúng theo như những gì được kỳ vong trong mơ hình ban đầu, thể hiện ý nghĩa của chi phí lãi vay trong mối quan hệ với kiệt quệ tài chính. Tỷ số lợi nhuận giữ lại chỉ giữ được ý nghĩa kỳ vọng về dấu và độ lớn trong năm cuối cùng là 2014.
Kỹ thuật “hiệu ứng cố định” này kiểm sốt những sự khơng đồng nhất nhưng lại khơng khảo sát chúng, vì vậy nó được thiết lập để nghiên cứu những thay đổi nội tại bên trong công ty, nhưng không nắm bắt sự khác nhau những các đơn vị chéo này. Qua thời gian, nếu khơng có gì thay đổi trong nội tại cơng ty hay, một doanh nghiệp khó thay đổi trạng thái từ “khơng kiệt quệ” sang “kiệt quệ” và ngược lại, hay có ít cơng ty thì sẽ khơng có nhiều thơng tin để quan sát với “hiệu ứng cố định”. Nếu các biến giải thích thay đổi nhiều qua các công ty khác nhau nhưng lại giao động ít trong dữ liệu của một cơng ty qua các năm, thì mơ hình “hiệu ứng cố định” có thể sẽ hoạt động không tốt và dẫn đến sai số ước lượng. Với 24 đơn vị chéo (công ty) tương ứng với 52 quan sát có xảy ra sự thay đổi trạng thái từ “khơng kiệt quệ tài chính” sang “kiệt quệ tài chính” và ngược lại (Pindado và cộng sự (2008) thực hiện với 721 quan sát tại Mỹ và 1188 quan sát tại các nước G7), tác giả nghĩ rằng con số này là một điểm hạn chế của bộ dữ liệu hiện tại (mặc dù đã cố gắng thu thập đối đa các quan sát có thể có để giảm độ lệch ước lượng như trình bày các phần trước) so với nhu cầu mẫu lớn của mơ hình “hiệu ứng cố định”. Việc kiểm định để lựa chọn mơ hình cũng gặp khó khăn khi có hạn chế này.
Thật vậy, trong (Gujagati, 1996) trích dẫn từ (Judge và cộng sự, 1985) có nhận định rằng: nếu N (số công ty quan sát) lớn và T (số năm quan sát) nhỏ, thì các kết quả hệ số ước lượng của hai mơ hình “hiệu ứng cố định” và “hiệu ứng ngẫu nhiên” khác nhau đáng kể. Các suy luận thống kê từ mơ hình “hiệu ứng cố định” phụ thuộc vào các đơn vị chéo (công ty) trong mẫu do hệ số chặn là cố định, không phải là suy luận vô điều kiện. Một khi chúng ta tin tưởng rằng các đơn vị chéo (công ty) trong mẫu dữ liệu và được lấy ra khơng ngẫu nhiên thì mơ hình “hiệu ứng cố định” là thích hợp hơn, và ngược lại “hiệu ứng ngẫu nhiên” là phù hợp hơn, và lúc này suy luận thống kê là vơ điều kiện.
Có chăng có một kiểm định chính thức nào để giúp chúng ta lựa chọn giữa hai kỹ thuật ước lượng này, hiện tại và thông dụng nhất phải kể đến là kiểm định Hausman, được xây dựng năm 1978. Giả thuyết không trong kiểm định Hausman giả định rằng các hệ số ước lượng của hai mơ hình “hiệu ứng cố định” và “hiệu ứng ngẫu nhiên” là không khác nhau một cách đáng kể, và lúc này tức là “mơ hình “hiệu ứng ngẫu nhiên” đã ước lượng đầy đủ những yêu cầu nghiên cứu. Nếu giả thuyết “khơng” bị bác bỏ thị mơ hình “hiệu ứng cố định” tỏ ra chiếm ưu thế hơn. Nhưng (Gujarati, 1996) cũng cảnh báo rằng, hãy tỉnh táo với các kết quả mà kiểm định Hausman chỉ ra, quyết định lựa chọn mơ hình nào thích hợp ln ln là thách thức đối với các nhà kinh tế lượng, không chỉ là những kết quả “thể hiện trên màn hình máy tính” mà cịn phải xem xét thêm các tính chất của dữ liệu, các lý thuyết tài chính hỗ trợ… và khơng có một quy tắc đơn giản nào giúp các nhà nghiên cứu kinh tế vượt qua hạn chế của lựa chọn đánh đổi giữa độ lệch chuẩn lớn của hệ số ước lượng và hệ số ước lượng không chệch. Kết quả là, lựa chọn giữa hai mơ hình phụ thuộc vào giả định về tính độc lập của phần dư ước lượng và các biến giải thích, bởi vì sự khó khăn trong việc chứng minh mối quan hệ này, nên Honoré (2001) đã đề xuất rằng ước lượng đồng thời cả hai mơ hình là thích hợp hơn. Dựa trên đó, nhà nghiên cứu phải có một phán đốn thực tiễn nào đó cụ thể cho mỗi trường hợp – nhằm đưa “lý trí” vào nhận định để không bị cuốn theo các thông số hiển thị mà phần mềm kinh tế lượng cung cấp.
Vì vậy, việc suy luận kết quả cho mơ hình phù hợp cần thiết phải xem xét kỹ càng các mối quan hệ kinh tế giữa biến số phụ thuộc thơng qua các biến số độc lập giải thích cho nó, cũng như là tính chất của bộ dữ liệu đang được áp dụng.
Tuy mơ hình “hiệu ứng cố định” cho ra ước lượng hai biến số có ý nghĩa thấp nhưng nó cũng gợi ý những sự xem xét thú vị trong dữ liệu cũng như là tính chất thực tiễn tại Việt Nam. Hơn thế nữa, nó gợi ra những như cầu nghiên cứu sâu hơn để giải quyết các vấn đề thực tiễn này cho các nhà nghiên cứu. Sau khi xem xét cẩn thận dữ liệu về tỷ lệ lợi nhuận giữ lại, nhận thấy rằng tỷ lệ này ở Việt Nam trung bình là 0.066 khá thấp so với 0.083 ở Mỹ và 0.115 ở các nước G7 (theo nghiên cứu của Pindado và cộng sự (2008)). Liệu rằng có sự khác biệt gì trong thực tế nhu cầu giữ lại lợi nhuận ở Việt Nam, Mỹ, G7 hay không? Cổ đơng ở Việt Nam có thích chi trả cổ tức hơn và tỷ suất sinh lợi trên lợi nhuận giữ lại so với các kênh đầu tư khác là như thế nảo? Với câu hỏi này, đang ngầm giả định rằng, số liệu về lợi nhuận giữ lại thể hiện đúng bản chất vốn có của nó là một tài khoản tích lũy thành quả (lãi/lỗ) của hoạt động kinh doanh hàng năm và ghi nhận việc phân phối thành quả đó cho chủ sở hữu dưới dạng cổ tức hay chi thưởng cho nhà quản lý và điều chỉnh các loại quỹ phục vụ kinh doanh. Khi đó số liệu được báo cáo này thực sự đóng vai trị là “nguồn lực thực sự” và là một “tấm đệm” khi xảy ra các rủi ro kinh doanh thua lỗ. Và sự khác biệt trong tỷ số lợi nhuận giữ lại là do khác biệt trong nhu cầu thực hiện hành vi tích lũy/phân phối, nó có thể được giải thích bởi lý thuyết hàn lâm trong lĩnh vực cấu trúc vốn, đó là lý thuyết về trật tự phân hạng khi cơng ty tìm kiếm nguồn tài trợ. Lý thuyết về chi phí đại diện và bất cân xứng thơng tin cũng là một manh mối để tìm lời giải đáp khi công ty nghiên cứu được sở hữu bởi hàng trăm ngàn cổ đơng hay chỉ là một nhóm cổ đơng chi phối, điều này ảnh hưởng đến chính sách chi trả cổ tức và khuynh hướng giữ lại lợi nhuận nhằm tái đầu tư. Ở một khía cạnh khác, khi con số báo cáo khơng thể hiện đúng bản chất của mình, thì đó là vấn đề về các quy chế ràng buộc và tiêu chuẩn báo cáo hạch toán. Tại Việt Nam, sau khi xem xét cẩn thận dữ liệu những doanh nghiệp có tỷ số lợi nhuận giữ lại âm nhưng không bị phân loại vào kiệt quệ tài chính, tác giả nhận thấy rằng nhiều
trường hợp trong một năm tài chính, doanh nghiệp với kết quả kinh doanh âm thực hiện đồng thời việc chi trả cổ tức đã được thơng qua trước đó, đồng thời thực hiện nghiệp vụ tăng vốn cổ phần bằng cách phát hành thêm hay bán cổ phiếu quỹ. Về mặt kế toán, rõ ràng chỉ có kết quả lỗ và chia cổ tức làm xấu đi chỉ tiêu lợi nhuận giữ lại, nhưng bản chất về “nguồn lực thực sự” dùng trong kinh doanh của doanh nghiệp có thể sẽ khơng bị ảnh hưởng nhiều do được bù đắp bởi phần vốn gia tăng do phát hành mới, vì vậy “kiệt quệ tài chính” khơng xảy ra khi “tấm đệm” bị mỏng đi cũng là điều dễ hiểu. Một nghi vấn liên quan đến nội dung này đó là liệu có hay khơng khuynh hướng vốn hóa lợi nhuận giữ lại để tăng quy mơ vốn cổ đơng (vốn điều lệ) thay vì duy trì tính “tích lũy” của tài khoản này ở các doanh nghiệp Việt Nam. Và vì tất cả những lập luận trên, nên chăng cần điều chỉnh cách thành lập biến tỷ số “thành quả tích lũy” cho phù hợp với bản chất thực tiễn tại Việt Nam?
4.2.3. Giá trị xác suất kiệt quệ và cảnh báo
Tính tốn bằng hồi quy ước lượng chéo cho các công ty cụ thể cho từng năm, vì vậy kết quả tương ứng sẽ là mơ hình tính tốn xác suất kiệt quệ tài chính cho các cơng ty trong từng năm. Với mỗi mơ hình đó, tác giả tiến hành tính tốn xác suất kiệt quệ tài chính cho mỗi công ty trong từng năm, trung bình của xác suất một công ty rơi vào kiệt quệ tài chính là 5.2% (so với tỷ lệ hủy niêm yết bắt buộc là 2.5%) và độ lệch chuẩn là 0.1464 (so với 7.5% và 0.1509 trong nghiên cứu của Pindado và cộng sự (2008)). Với u cầu dữ liệu có ít nhất 6 năm liên tiếp và tình trạng Sở Giao Dịch Chứng Khốn TPCHM mới cơng bố thống kê các mã cổ phiếu bị hủy niêm yết trong giai đoạn gần đây (2013-2015), nên bài viết này tiến hành so sánh xác suất kiệt quệ tài chính có được qua hồi quy từng năm cho từng công ty và thực tế dữ liệu của các công ty bị hủy niêm yết.
Ta thấy giá trị trung bình phân loại hay cảnh báo chính xác qua các năm là 72.5% (cao nhất là 80%) và độ chênh lệch thời gian kể từ khi mơ hình tính tốn xác suất kiệt quệ tài chính (cao hơn 0.5) đến khi bị hủy niêm yết là trong khoảng từ 1-2 năm (trung bình là 1.5 năm), điều này là tương thích với kết quả của Theodossiou
(1993) và Tinoco và Wilson (2013). Cụ thể hơn, bảng 4.4 thể hiện khoảng cách thời gian cụ thể cho từng cơng ty từng năm khi có xác suất kiệt quệ tài chính (được tính tốn từ hồi quy chéo của từng năm) cao hơn 0.5. Hơn thế nữa, khi một số cơng ty có xác suất kiệt quệ tài chính được tính tốn cao hơn 0.5 cho bất kỳ năm nào từ 2011 đến 2014 đều xuất hiện trong danh sách hiện tại (tháng 5/2015) bị Sở Giao Dịch Chứng Khoán TPHCM cảnh báo hay kiểm sốt. Đó là tín hiệu đáng mừng khi mơ hình tính tốn được các sự kiện về “kiệt quệ tài chính” được cảnh báo sớm hơn “sự kiện chính – hủy niêm yết/cảnh báo/kiểm soát” xảy ra, điều này là phù hợp với mục tiêu ban đầu khi thiết lập mơ hình tiếp cận theo khuynh hướng “trước khi sự kiện xảy ra”.
Mơ hình ước lượng ban đầu của Pindado và cộng sự (2008) đã chỉ ra rằng các hệ số ước lượng của mơ hình logistic là “bền vững” và không bị chệch, bất kể khu vực địa lý và sự khác biệt giữa các công ty hoạt động trong khu vực địa lý đó, nó cũng bất kể tình trạng pháp lý hiện tại của cơng ty (cịn hoạt động hay khơng), đề xuất rằng các biến số được thu thập này có khả năng giải thích tốt cho hiện tượng “kiệt quệ tài chính” như đã trình bày.
CHƢƠNG V: KẾT LUẬN