Những biến độc lập được chọn lựa là những đại diện đo lường cho khả năng sinh lợi, chi phí tài chính và thu nhập giữ lại. Ngoài việc được các lý thuyết tài chính đề cập, thì chúng cịn được kiểm nghiệm qua thực tiễn khi cho thấy được khả năng giải thích cao nhất trong các mơ hình của Altman (1968), Altman và cộng sự
(1977), và Ohlson (1980), và sau cùng là nghiên cứu thực hiện bởi Begley và cộng sự (1996). Dựa vào các nghiên cứu trước đây về các mơ hình phân loại thì khơng cần thiết tạo lập một tập hợp nhiều biến số để có thể đạt được mức hiệu quả tối đa (Zmijewski, 1984; Pindado và Rodrigues, 2004).
Thứ nhất, khả năng sinh lợi (EBIT/RTA), là một đại diện cho “nguồn lực” dùng để chi trả các “nghĩa vụ tài chính”, được đề cập trực tiếp trong định nghĩa của các sách giáo khoa về tài chính. Chỉ số này thể hiện năng lực sử dụng tài sản của công ty vào hoạt động sản xuất kinh doanh, nhằm tạo ra dòng tiền và nguồn lực đáp ứng những nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp. Nhìn chung, nó được sử dụng để đo lường thành quả kinh doanh của công ty trong các nghiên cứu về kiệt quệ tài chính (Joseph và Lipka, 2006). Chỉ số này có được từ hoạt động kinh doanh, trước thuế và lãi vay, nên chúng khơng bị tác động bởi chính sách vay nợ, cũng như thuế hiện hành, nó cũng là yếu tố quyết định tính thanh khoản. Các chủ nợ thường xem xét tỷ số khả năng sinh lợi khi gia tăng hạn mức tín dụng hay tái đàm phán việc hồn trả (Claessens và cộng sự, 2003). Một doanh nghiệp có khả năng tổ chức khai thác sử dụng hiệu quả tài sản mà chúng đang nắm giữ, sẽ làm giảm khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính, và ngược lại. Tỷ số này được kỳ vọng sẽ có mối quan hệ ngược chiều với xác suất kiệt quệ tài chính.
Thứ hai, chi phí tài chính (FE/RTA), lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn cho thấy xác suất kiệt quệ sẽ tăng nhanh chóng khi nợ vay đạt đến một mức độ nhất định, chúng được sử dụng để thay cho tỷ số nợ bởi vì càng về sau này cho thấy tỷ số nợ dường như mất đi khả năng giải thích khi so sánh với các biến số dịng thanh toán. Thực vậy, nghiên cứu về xác suất kiệt quệ chỉ ra lợi thế của việc sử dụng biến số liên quan dịng thanh tốn chi phí tài chính thay vì chứng khốn nợ, bắt đầu từ Altman và công sự (1977), và nhiều nghiên cứu theo sau đó cho thấy rằng biến số chứng khốn nợ ít có khả năng giải thích hiện tượng kiệt quệ tài chính hơn các biến số về chi phí tài chính (Andrade và Kaplan, 1998). Asquith và cộng sự (1994) cũng cho thấy chi phí tài chính hấp thụ tác động địn bẫy như thế nào. Altman và cộng sự
(1977) đã thay thế biến số đòn bẫy bằng biến số chi phí duy trì nợ trong mơ hình của họ, cách mà cũng cho phép họ tính tốn những lợi ích tiềm năng từ địn bẫy (Jensen, 1989). Begley và cộng sự (1996) cũng giải thích tại sao mơ hình Z-score được ước lượng lại cho ra kết quả tốt hơn tương đối so với phiên bản gốc, nguyên nhân chính là sự điều chỉnh độ chệch của biến địn bẩy được chuyển tải thành sự giảm xuống trong năng lực dự báo của nó trong tổng thể. Vì vậy, các nghiên cứu chỉ ra rằng lựa chọn biến chi phí tài chính là thích hợp hơn chứng khốn nợ. Và nó sẽ có mối quan hệ cùng chiều với xác suất kiệt quệ.
Cuối cùng, biến thu nhập giữ lại (RE/RTA), được hỗ trợ bằng lý thuyết trật tự phân hạng bởi Mayer và Majluf (1984) về thứ tự ưu tiên của các nguồn tài trợ nội bộ, là tổng thu nhập hay lỗ lũy kế của công ty được giữ lại nhằm mục đích tái đầu tư qua thời gian hoạt động của nó. Đây là sự đo lường lợi nhuận lũy kế qua thời gian, và là một trong những chỉ tiêu dự báo quan trọng về kiệt quệ tài chính. Cụ thể là, Routledge và Gadenne (2000) làm nổi bật lên tính hữu dụng của khả năng sinh lợi trong quá khứ để dự báo kết quả tương lai và khả năng sử dụng các nguồn tài trợ nội bộ. Và mong đợi mối quan hệ nghịch chiều với xác suất kiệt quệ tài chính.
Biến phụ thuộc là biến nhị phân, nhận giá trị 1 – cơng ty kiệt quệ tài chính - khi thỏa mãn hai điều kiện: i) Tổng lợi nhuận trước thuế và lãi vay, khấu hao, chi phí trả trước (EBITDA) thấp hơn chi phí tài chính (chi phí lãi vay của vay nợ) trong hai năm liên tiếp. ii) Giá chứng khốn của cơng ty bị kiệt quệ tài chính giảm trong thời kỳ giữa hai năm liên tiếp đó, cịn lại thì nhận giá trị 0 – cơng ty khơng kiệt quệ tài chính.
3.3. Mơ hình nghiên cứu và phƣơng pháp ƣớc lƣợng
Với phương pháp phân tích hồi quy logistic, ước lượng mơ hình đánh giá khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính bằng dữ liệu dạng bảng với biến số phụ thuộc rời rạc – nhận giá trị 1 cho những công ty bị kiệt quệ tài chính và 0 cho phần
cịn lại thông qua các biến số giải thích EBITit/RTAit-1, FEit/RTAit-1, REit/RTAit-1, Mơ hình được biểu diễn theo cơng thức của tỷ số odds như sau:
Log
= β0 + β1*EBITit/RTAit-1 + β2*FEit/RTAit-1 +
β3*REit-1/RTAit-1 + dt + ηt + uit
Trong đó:
Ký tự i đại diện cho công ty, t là thời gian. dt là biến giả hiệu ứng thời gian, ηt là biến giả hiệu ứng cá nhân và uit là nhiễu ngẫu nhiên. Các biến tỷ số tỷ suất sinh lợi, tỷ số chi phí lãi vay, tỷ số lợi nhuận giữ lại như đã mô tả ở phần trước. β1, β2, β3 là hệ số ước lượng lần lượt tương ứng với các biến giải thích.
β1 thể hiện ảnh hưởng của khả năng tạo ra lợi nhuận của tổng tài sản lên xác suất kiệt quệ tài chính như thế nào, và mong đợi dấu âm, nghĩa là khả năng tạo ra lợi nhuận từ tài sản cao sẽ làm giảm xác suất kiệt quệ tài chính. β2 cho thấy mối quan hệ giữa việc chi trả chi phí lãi vay ảnh hưởng đến xác suất kiệt quệ tài chính như thế nào, mong đợi mang dấu dương. Một công ty sử dụng nhiều nguồn tài trợ từ nợ dẫn đến một khoản chi phí lãi vay cao sẽ làm gia tăng khả năng bị kiệt quệ. β3 chỉ ra sự ảnh hưởng của số lượng lợi nhuận tái đầu tư tích lũy qua các năm ảnh hưởng lên xác suất công ty bị kiệt quệ như thế nào, theo lý thuyết đại lượng này sẽ mang dấu âm.
Phương pháp ước lượng/tính tốn bao gồm:
Bước thứ nhất, ước lượng “gộp” mơ hình logistic với tối đa hóa xác suất của kinh tế lượng sẽ cho ra hệ số ước lượng đồng nhất, nhưng sẽ không đủ hiệu quả và độ lệch chuẩn hệ số β thu được sẽ bị lệch, kết quả mơ hình là những thơng số khơng chính xác bởi vì đặc tính của dự liệu bảng chứa đựng những sự khơng đồng nhất không thể quan sát được như đã đề cập ở phần trên.
chúng “bền vững” với những sự khơng đồng nhất khơng thể quan sát được thì xem như hệ số ước lượng β là có ý nghĩa. Đây cũng là một lợi thế khi mà phương pháp phân tích sự khác biệt không phù hợp để giải quyết các vấn đề liên quan đến sự không đồng nhất không quan sát được.
Bước thứ ba, tác giả cũng thực hiện ước lượng chéo để có được mơ hình đo lường xác suất kiệt quệ tài chính theo từng năm.
Cuối cùng, với mơ hình xác suất kiệt quệ theo từng năm có được, tác giá tiến hành tính tốn giá trị xác suất này cho các công ty trong mẫu dữ liệu theo từng năm.
Kỹ thuật ước lượng “hiệu ứng cố định” đưa ra cách đo lường gián tiếp kiểm sốt những sự khơng đồng nhất trong bộ dữ liệu khi chúng thay đổi theo từng công ty nhưng không thay đổi theo thời gian, Những thông tin này sẽ được hấp thu trong hệ số chặn của từng đơn vị chéo, thỏa mãn điều kiện khác biệt giữa các công ty nhưng bằng nhau qua các năm. Bên cạnh đó, kỹ thuật này cũng hỗ trợ nghiên cứu kiểm sốt những sự khơng đồng nhất trong biến phụ thuộc khi chúng thay đổi qua thời gian (năm) nhưng không thay đổi theo đơn vị chéo (công ty).
Kỹ thuật ước lượng “hiệu ứng ngẫu nhiên” – hay cịn gọi là mơ hình “các thành phần ngẫu nhiên”, trong mơ hình này các biến bị bỏ qua và khơng quan sát, được được giả định là không tương quan với các biến độc lập, những sự không đồng nhất thay đổi qua các công ty là ngẫu nhiên. Cũng giống như mơ hình “hiệu ứng cố định”, chúng cho ra hệ số chặn của mơ hình là khác nhau cho từng cơng ty nhưng không khác nhau qua thời gian. Sự khác biệt với “hiệu ứng cố định” đến ở chỗ, hệ số chặn mơ hình sẽ thay đổi ngẫu nhiên theo từng cơng ty (bao gồm thành phần cố định là hệ số chặn chung và thành phần ngẫu nhiên cho từng cơng ty). Nhưng sự khác biệt cốt lõi chính là những ảnh hưởng của các yếu tố không qua sát được có tương quan với biến độc lập trong mơ hình hay khơng, bất kể chúng ngẫu nhiên hay không (Green, 2008).
Nghiên cứu định lượng này sử dụng dữ liệu bảng với biến phụ thuộc dạng nhị phân (0 và 1) ước lượng các thông số hồi quy bằng cách loại trừ độ chệch xảy ra do việc bỏ qua các biến có ảnh hưởng nhưng khơng quan sát được. Vì vậy việc sử dụng hai kỹ thuật ước lượng “hiệu ứng cố định” và “hiệu ứng ngẫu nhiên” là hợp lý.
3.4. Số liệu tại Việt Nam 3.4.1. Mô tả dạng số liệu
Xây dựng bảng dữ liệu của các công ty với tối đa các quan sát có thể (đây là một lợi thế rất quan trọng để áp dụng giảm thiểu các hạn chế về dữ liệu ở Việt Nam), và đó sẽ là bảng khơng cân đối, Pindado và cộng sự (2008) đã cho thấy rằng chúng có khả năng giảm thiểu độ chệch tồn tại khi các công ty trong bảng phân bố độc lập và sự xuất hiện cũng như biến mất là ngẫu nhiên. Nếu mẫu không ngẫu nhiên và phụ thuộc vào những đặc điểm nhất định như ngành, quy mô, thời gian hoạt động… thì mơ hình có thể không hiệu quả như mong đợi. Hệ quả từ cách chọn mẫu là sự “kết đôi” của một công ty “sụp đổ” và một trong nhiều công ty “không sụp đổ” cùng quy mô, ngành nghề, thời gian thành lập… nên nhiều khả năng không đại diện cho tổng thể. Độ chệch ước lương do phương pháp chọn lọc sẽ giảm đi khi mẫu tiến về tổng thể - bao gồm tối đa các quan sát có thể có. Điều này giải quyết được vấn đề lựa chọn ước lượng cho các năm tiền-khủng-hoảng, vì vậy làm cho mơ hình ước lượng chính xác hơn.
Vấn đề về sự không đồng nhất không thể quan sát được là đáng quan tâm nhất, nó có thể dẫn đến sự sai lệch trong các thơng số của mơ hình. Lợi thế của dữ liệu bảng là cho phép kết hợp các kỹ thuật ước lượng để kiểm sốt những sự khơng đồng nhất này.
Bảng bao gồm nhiều điểm dữ liệu (it), chúng làm gia tăng bậc tự do và giảm sự cộng tuyến của các biến độc lập để tạo ra hệ số ước lượng không chệch và đồng nhất.
3.4.2. Thu thập số liệu
Điều kiện cho cơng ty: có dữ liệu báo cáo tài chính liên tục trong ít nhất 6 năm (so sánh được với các nghiên cứu nước ngoài). Mẫu dữ liệu dạng bảng với đơn vị thời gian là hàng năm, và đơn vị chéo theo công ty niêm yết. Bảng dữ liệu có 1764 điểm quan sát được thu thập từ số liệu trên báo cáo tài chính hàng năm đã được kiểm toán của các doanh nghiệp (loại trừ ngành tài chính, bảo hiểm, chứng khốn) đang hoạt động bình thường hay đã hủy niêm yết trên Sàn Giao Dịch Chứng Khốn Thành Phố Hồ Chí Minh (dữ liệu được tải về từ trang mạng www.hsx.vn và
www.cafef.vn). Đối với các công ty đã từng niêm yết trên Sàn Giao Dịch Chứng
Khốn Thành Phố Hồ Chí Minh nhưng hiện nay đã hủy niêm yết bởi nhiều lý do (được thống kê trên trang www.hsx.vn) thì dữ liệu được tải trực tiếp từ trang www.cafef.vn. Thời kỳ được chọn là từ năm 2004 đến cuối năm 2014 (dữ liệu báo
cáo tài chính hàng năm mới nhất được quy định cơng bố vào cuối quý I năm 2015). Thời kỳ này đã bao gồm phần lớn thay đổi cũng như là các hoạt động của thị trường chứng khoán bởi sự kiện tháng 7/2003, nhằm tăng sức hấp dẫn của thị trường, thu hút nhà đầu tư nước ngoài, cũng như nâng cao tính thanh khoản, Chính Phủ đã quyết định nâng tỷ lệ sở hữu của nước ngồi lên 30%, và sau đó là 49% trong năm 2005.
Tính đến 31/12/2014, số lượng doanh nghiệp đang niêm yết nêu trên là 303 công ty, hoạt động trong tất cả các lĩnh vực, trong số này tác giả lựa chọn được 228 doanh nghiệp thỏa mãn điều kiện: có dữ liệu báo cáo tài chính hàng năm liên tục trong ít nhất 6 năm, được liệt kê trong bảng 3.1.
Bảng 3.1: Danh sách mã chứng khoán được lựa chọn đưa vào mẫu nghiên
cứu của Việt Nam (228 công ty). Nguồn: thống kê của tác giả. AAM D2D HAX LBM PTL TS4
ABT DAG HBC LCG PVT TSC ACC DCL HDC LGC PXI TTF
ACL DCT HDG LGL PXM TTP AGF DDM HLA LHG PXT TV1 ALP DHA HLG LIX QCG TYA ASM DHG HMC LM8 RAL UDC ASP DIC HPG LSS RDP UIC AVF DIG HRC MCG REE VCF ANV DLG HSG MCP RIC VES BAS DMC HSI MDG SAM VFG BBC DPM HT1 MHC SAV VHC BCE DPR HTI MPC SBA VHG BCI DQC HTL MTG SBC VIC BHS DRC HTV NAV SBT VID BMC DRH HU1 NBB SC5 VIP BMP DSN HU3 NHS SCD VIS BRC DTL HVG NKG SEC VLF BT6 DTT ICF NSC SFC VMD BTP DVP IFS NTL SFI VNA BTT DXG IJC NVN SGT VNE C21 DXV IMP OPC SHI VNG C47 ELC ITA PAC SJD VNH CCI EVE ITC PAN SJS VNI CCL FBT KAC PDR SMC VNM CDC FDC KBC PET SPM VNS CII FDG KDC PGC SRC VOS CLC FMC KDH PGD SRF VPH CLG FPT KHA PHR SSC VPK CLW GDT KHP PIT ST8 VRC CMT GIL KMR PJT STG VSC
CMX GMC KSA PNC SVC VSG CNT GMD KSB PNJ SVI VSH COM GTA KSH POM SZL VSI
CSM GTT KSS PPC TNT VST CTD HAG KTB PPI TPC VTB CTI HAP L10 PTB TRA VTF CYC HAS LAF PTC TRC VTO
Xem xét từng báo cáo tài chính hàng năm của mỗi công ty niêm yết, tiến hành thu thập dữ liệu thô của các chỉ tiêu:
- Tổng tài sản theo giá trị sổ sách cuối năm t: thể hiện trên bảng cân đối kế toán cuối mỗi năm.
- Giá trị sổ sách tài sản cố định hữu hình cuối năm t: thể hiện trên bảng cân đối kế toán hàng năm phần tài sản cố định.
- Giá trị sổ sách của nguyên giá tài sản cố định hữu hình năm t: thể hiện trên bảng cân đối kế toán hàng năm phần tài sản cố định.
- Đầu tư mới tài sản cố định hữu hình trong năm t = Giá trị sổ sách của nguyên giá tài sản cố định hữu hình (cuối năm t) - Giá trị sổ sách của nguyên giá tài sản cố định hữu hình (cuối năm t-1).
- Chi phí lãi vay trong năm t: thể hiện trên báo cáo kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh cuối năm.
- Khấu hao trong năm t: thê hiện chênh lệch khoản mục hao mòn lũy kế cuối năm t và hao mòn lũy kế cuối năm t-1. Trong một số báo cáo giá trị bất thường thì có thể xem xét ở khoản mục “Khấu hao” trên báo cáo dòng tiền gián tiếp cuối năm t, hay tổng các khoản khấu hao trong thuyết minh báo cáo tài chính cuối năm t.
- Chi phí trả trước dài hạn trong năm t: thể hiện trên thuyết minh báo cáo tài chính cuối năm t, khoản mục phân bổ vào chi phí sản xuất kinh doanh trong năm t.
- Lợi nhuận (lỗ) trước thuế cuối năm t: thể hiện trên báo cáo hoạt động sản