3.3. Chọn mẫu nghiên cứu
3.3.3.3. Nhóm chỉ số tài chính hoạt động
Nhóm chỉ số hoạt động cho biết chu kỳ vận động của công ty trong kỳ kinh doanh. Khả năng phân biệt của một tập hợp các chỉ số hoạt động được phân tích dựa trên lập luận là các nhà quản lý của các công ty hoạt động kém hiệu quả có thể phân bổ các quỹ của công ty để sử dụng hiệu quả hơn và do đó tạo ra giá trị cho cổ đơng.
Các chỉ số hoạt động giúp các nhà quản trị dễ dàng đánh giá và tìm ra vấn đề của DN như đang vướng mắc ở các khoản phải thu khó địi, hay hàng tồn kho quá lớn, hiệu suất sử dụng tài sản kém hiệu quả. Khi các chỉ số này lớn hơn hay thấp hơn các chỉ số trung bình ngành cũng là điều mà các nhà quản trị cần quan tâm để đưa hiệu suất sử dụng tài sản một cách hiệu quả hơn. Việc quan sát các chỉ số hoạt động giúp các nhà
báo cáo tài chính một cách phù hợp. Bên cạnh đó các chỉ số này giúp cho các ngân hàng tính tốn ra các hạn mức tín dụng, thời hạn cho vay một cách phù hợp với từng loại hình, từng ngành nghề phù hợp, việc xác định chu kỳ vay vốn sai, kế ước nhận nợ với thời gian không phù hợp cũng gây rủi ro tài chính có thể dẫn tới khả năng mất thanh toán của DN
Nhóm các chỉ số hoạt động sử dụng nghiên cứu là:
ảng 3.04: ảng nhóm chỉ số tài chính hoạt động
STT Nhóm biến Tên biến Cơng thức tính Viết tắt 1 Chỉ số hoạt động Vốn lưu động ròng trên
doanh thu
(Tài sản ngắn hạn- nợ ngắn hạn)/ doanh thu.
WCSALE
2 Chỉ số hoạt động Vòng quay hàng tồn kho Giá vốn hàng bán/ hàng tồn kho.
INVETURN
3 Chỉ số hoạt động Vòng quay tài sản dài hạn
Doanh thu / tài sản dài hạn.
FATURN
4 Chỉ số hoạt động Vòng quay khoản phải thu
Doanh thu/ khoản phải thu
RECETURN
5 Chỉ số hoạt động Vòng quay tổng tài sản Doanh thu/ tổng tài sản TATURN 6 Chỉ số hoạt động Vòng quay vốn chủ sở hữu Doanh thu/ Vốn chủ sở hữu EQTURN
7 Chỉ số hoạt động Vòng quay vốn lưu động Doanh thu/ tài sản ngắn hạn
CATURN
8 Chỉ số hoạt động Tài sản dễ quy đổi thành tiền trên doanh thu
Tiền và các khoản tương đương tiền/
STT Nhóm biến Tên biến Cơng thức tính Viết tắt Doanh thu
9 Chỉ số hoạt động Tài sản lưu động trên doanh thu
Tài sản ngắn hạn/ Doanh thu
CASALE
10 Chỉ số hoạt động Hàng tồn kho trên doanh thu
Hàng tồn kho/ Doanh thu
INVESALE
3.3.3.4. Nhóm chỉ số tài chính thanh tốn (Liquidity ratio):
Các chỉ số này cung cấp cái nhìn sâu sắc đến khả năng của công ty để phục vụ nghĩa vụ tài chính ngắn hạn. Tính thanh khoản của tài sản phụ thuộc vào mức độ dễ dàng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt mà không phát sinh thua lỗ lớn. Việc quản lý khả năng thanh khoản bao gồm việc khớp các yêu cầu trả nợ với thời hạn của tài sản và các nguồn tiền mặt khác nhằm tránh mất khả năng thanh khoản mang tính chất kỹ thuật. Việc xác định khả năng thanh tốn là quan trọng. Do đó, vấn đề chính là liệu một cơng ty có khả năng tạo ra đủ tiền mặt để thanh toán cho những nhà cung cấp nguyên vật liệu và các chủ nợ hay không. Hai chỉ số thông dụng được sử dụng để xác định khả năng thanh khoản của một công ty bao gồm chỉ số thanh toán hiện hành và chỉ số thanh toán nhanh.
Các chỉ số thanh toán được sử dụng
ảng 3.05: ảng nhóm chỉ số tài chính thanh tốn
STT Nhóm biến Tên biến Cơng thức tính Viết tắt
1 Chỉ số thanh toán
Chỉ số thanh toán hiện hành
Tài sản ngắn hạn/ Nợ ngắn hạn
STT Nhóm biến Tên biến Cơng thức tính Viết tắt 2 Chỉ số thanh toán Chỉ số thanh toán nhanh (Tiền và khoản tương đương tiền+ khoản phải thu ngắn hạn)/ Nợ ngắn hạn
QUIRATIO
3 Chỉ số thanh toán
Chỉ số thanh toán tiền mặt Tiền mặt/ Nợ ngắn hạn CASHCL 4 Chỉ số thanh tốn Vốn lưu động rịng trên tổng tài sản (Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn)/ Tổng tài sản WCTA 5 Chỉ số thanh toán
Tiền mặt trên doanh thu Tiền mặt/ Doanh thu CASHSALE 6 Chỉ số thanh toán Tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản Tài sản ngắn hạn/ Tổng tài sản CATA 7 Chỉ số thanh toán
Hàng tồn kho trên tài sản ngắn hạn Hàng tồn kho/ Tài sản ngắn hạn INVECA 8 Chỉ số thanh toán Nợ ngắn hạn trên vốn chủ sở hữu Nợ ngắn hạn/ Vốn chủ sở hữu CLEQUITY 9 Chỉ số thanh toán
Khả năng thanh toán lãi vay
EBIT/ Chi phí Lãi Vay
INCRATIO
3.4. Cách giảm biến độc lập :
Trong thống kê có nhiều phương pháp để giảm tải số lượng biến nghiên cứu, thông thường sử dụng phương pháp chọn từng bước (Stepwise selection)
Zavgren (1983) chứng minh rằng mơ hình với nhiều biến cũng có khả năng xử lý đáng kể được hiện tượng đa cộng tuyến.
Bài nghiên cứu này sử dụng 31 biến độc lập, sử dụng phương pháp phương pháp của Leshno và Spector (1996) và phương pháp chọn từng bước, phương pháp này như sau: Bao gồm tất cả các biến được sử dụng trong mơ hình Z score của Altman (1968). Giữ lại một biến hoặc một cặp biến độc lập có hệ số tương quan từ 0.9 trở lên. Loại biến mà dữ liệu bị khuyết nhiều từ cặp có hệ số tương quan cao.
Nếu cả hai biến có cùng dữ liệu bị khuyết thì loại trừ theo hướng xác định biến nào ít liên quan hơn đến mơ hình dựa vào kinh nghiệm của các nghiên cứu trước.
Một tiêu chí được bổ sung thêm để giảm tải số lượng biến là sử dụng phương pháp chọn từng bước (Jo Han & Lee 1997), theo đó vài chỉ số đo lường nhất định sẽ có quan hệ tương quan hay cộng tuyến cao với các chỉ số khác
3.5. Quy trình thực hiện mơ hình MDA:
Thơng thường một mơ hình MDA được thực hiện với các bước như sau
STT Bước thực hiện Nội dung thực hiện Phương pháp sử dụng 1 Bước 1 Xác định biến quan trọng. Sử dụng thống kê F-
test hoặc Wilks Lambra để xác định. 2 Bước 2 Giảm tải biến độc lập Phương pháp Leshno
và Spector (1996). 3 Bước 3 Kiểm tra tác động của vi phạm giả
định các biến có phân phối chuẩn.
Điều kiện phân phối chuẩn Skewness và Kurtosis.
STT Bước thực hiện Nội dung thực hiện Phương pháp sử dụng 4 Bước 4 Chạy mơ hình và lựa chọn các hàm
biệt thức phù hợp nhất.
Sử dụng SPSS, với phương pháp chạy từng bước.
5 Bước 5 Kiểm định mơ hình MDA. Sử dụng bảng kiểm định Wilks Lambra. Bước 1: Xác định biến quan trọng. Đây là quy trình chọn từng bước để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng nhất đối với cơng ty có nguy cơ tài chính và cơng ty khơng có nguy cơ tài chính. Sử dụng thống kê F-test hoặc Wilks Lambra để xác định.
Bước 2: Giảm tải biến độc lập theo phương pháp Leshno và Spector (1996).
Bước 3: Kiểm tra tác động của vi phạm giả định các biến có phân phối chuẩn. Thực hiện bằng cách sử dụng điều kiện phân phối chuẩn Skewness và Kurtosis tìm ra các biến có phân phối chuẩn và quy biến khơng có phân phối chuẩn về phân phối chuẩn nếu có thể được.
Bước 4: Chạy mơ hình và lựa chọn các hàm biệt thức phù hợp nhất. Các hàm biệt thức phù hợp nhất đánh giá sự phân loại chính xác và phù hợp với tổng thể. Ma trận phân loại được tính tốn để tăng cường sự chính xác của việc đo lường.
Bước 5: Kiểm định mơ hình MDA.
Phương pháp chọn từng bước đã được sử dụng để phát triển đo lường. Ý nghĩa thống kê của mơ hình MDA được đánh giá bằng cách kiểm tra thống kê F test hoặc Wilks Lambra. Phân tích này là cần thiết cho việc xác định biến quan trọng trong việc phân loại cơng ty có rủi ro tài chính và cơng ty khơng có rủi tro tài chính.
3.6.1. Thống kê mô tả biến độc lập:
ảng 3.06: ảng thống kê mô tả biến độc lập Chỉ số Nhỏ nhất Lớn Nhất Trung Bình Độ lệch chuẩn DARATO 0.01 1.05 0.54 0.24 DERATIO -22.56 30.95 1.95 3.70 TAEQ -21.56 31.95 2.95 3.70 FAEQLTL 0.00 2.90 0.52 0.52 EQTA -0.05 0.99 0.46 0.24 RETAINTA -0.26 0.79 0.07 0.12 WCSALES -18.55 14.64 0.26 2.03 INVETURN 0.00 18073.43 134.04 1474.91 TATURN 0.01 25.67 2.13 2.72 FATURN 0.00 29680.01 357.87 2633.56 RECETURN 0.00 500.48 17.88 48.78 EQTURN -6.37 102.50 6.26 10.02 CASALES 0.04 13.84 0.88 1.53 CATURN 0.07 26.60 3.03 3.28 QUISALE 0.01 13.67 0.49 1.21 INVESALE 0.00 6.12 0.33 0.73 ROA -0.17 0.66 0.07 0.09 ROE -0.81 1.09 0.17 0.22 ROS -5.16 1.00 0.02 0.44 GPMARGIN -5.16 1.00 0.02 0.44 EBITSALE -0.10 5.42 0.17 0.50 EBITTA -0.06 0.68 0.14 0.11 CRRATIO -17.37 95.58 3.48 10.90 CASHCL -10.70 82.95 1.19 7.12 QUIRATIO -17.15 82.95 2.05 7.59 WCTA -0.54 0.97 0.27 0.28 CASHSALE 0.00 8.53 0.21 0.80 CATA 0.03 1.00 0.74 0.25 INVECA 0.00 0.95 0.39 0.26 CLEQUITY -16.97 30.95 1.69 3.24 INCORATIO -4.67 456.46 8.49 38.03
(Nguồn: tác giả thống kê từ SPSS và excel) Có những biến độc lập có độ lệch chuẩn đến hàng trăm lần như các biến FATURN và
Có sự chênh lệch khá lớn ở mẫu phân tích giữa giá trị cao nhất và giá trị thấp nhất của các biến quan sát như INVETURN, FATURN, RECETURN, INCORATIO
3.6.2. ước 1 : Xác định biến quan trọng: ảng 3.07: ảng thống kê các biến giải thích
Tests of Equality of Group Means (Nhóm biến Phân tích N=100)
Chỉ số Lambda Wilks' F Sig. Nhóm Biến
ROA 0.836 11.550 0.001 Chỉ số lợi nhuận
RETAINTA 0.866 9.150 0.004 Chỉ số hoạt động
INCORATIO 0.901 6.471 0.014 Chỉ số thanh toán
ROE 0.920 5.130 0.027 Chỉ số lợi nhuận
TATURN 0.926 4.740 0.033 Chỉ số hoạt động
QUISALE 0.930 4.451 0.039 Chỉ số hoạt động
CASALES 0.932 4.286 0.043 Chỉ số hoạt động
EBITTA 0.933 4.206 0.045 Chỉ số lợi nhuận
INVESALE 0.961 2.407 0.126 Chỉ số hoạt động
WCTA 0.965 2.171 0.146 Chỉ số thanh toán
DARATO 0.973 1.663 0.202 Chỉ số đòn bẩy
EQTA 0.974 1.578 0.214 Chỉ số đòn bẩy
INVETURN 0.974 1.563 0.216 Chỉ số hoạt động
GPMARGIN 0.979 1.283 0.262 Chỉ số lợi nhuận
ROS 0.980 1.222 0.273 Chỉ số lợi nhuận
CATURN 0.980 1.198 0.278 Chỉ số hoạt động
FATURN 0.981 1.132 0.292 Chỉ số hoạt động
QUIRATIO 0.982 1.080 0.303 Chỉ số thanh toán
INVECA 0.984 0.930 0.339 Chỉ số thanh toán
RECETURN 0.990 0.615 0.436 Chỉ số hoạt động
EBITSALE 0.991 0.508 0.479 Chỉ số lợi nhuận
EQTURN 0.992 0.466 0.498 Chỉ số hoạt động
CASHCL 0.994 0.338 0.563 Chỉ số thanh toán
WCSALES 0.994 0.335 0.565 Chỉ số hoạt động
CRRATIO 0.995 0.283 0.597 Chỉ số thanh toán
CASHSALE 0.996 0.209 0.649 Chỉ số thanh toán
FAEQLTL 0.997 0.185 0.669 Chỉ số đòn bẩy
DERATIO 0.998 0.090 0.765 Chỉ số đòn bẩy
TAEQ 0.999 0.086 0.770 Chỉ số đòn bẩy
CLEQUITY 0.999 0.083 0.774 Chỉ số thanh toán
CATA 1.000 0.004 0.948 Chỉ số thanh toán
(Nguồn: tác giả thống kê từ SPSS và excel)
Sắp xếp theo thứ tự tăng dần của chỉ số F-test và giảm dần của chỉ số Sig, Theo bảng thống kê trên ta thấy có 8 biến có thể phân biệt rõ giữa nhóm có rủi ro và nhóm khơng có rủi ro tài chính, có khả năng đo lường rủi ro tài chính cao nhất giữa các KHDN đang vay tại ACB
Tests of Equality of Group Means Chỉ số Wilks' Lambda F Sig. ROA 0.836 11.550 0.001 RETAINTA 0.866 9.150 0.004 INCORATIO 0.901 6.471 0.014 ROE 0.920 5.130 0.027 TATURN 0.926 4.740 0.033 QUISALE 0.930 4.451 0.039 CASALES 0.932 4.286 0.043 EBITTA 0.933 4.206 0.045
(Nguồn: tác giả thống kê từ SPSS và excel)
Theo thống kê trên điều này cũng phù hợp với các phân tích trước đây. Những KHDN có rủi ro tài chính là những DN cơng ty có:
RETAINTA thấp, hoạt động của DN khơng có tích lũy, lợi nhuận giữ lại thấp
ROA, ROE, EBITTA thấp, lợi nhuận hoạt động hiện tại không tốt
INCORATIO thấp, khả năng thanh tốn lãi vay của DN khơng đảm bảo.
TATURN Doanh thu thấp, hoạt động thấp
CASALE, QUISALE chất lượng hàng tồn kho khơng tốt, chính sách bán hàng kém, hàng tồn kho cịn nhiều, tài sản có khả năng chuyển hóa thành tiền mặt thấp, DN có nguy cơ mất khả năng thanh toán
3.6.3. ước 2: Giảm biến độc lập
Kiểm định tương quan giữa các biến độc lập (hệ số tương quan Pearson)
Hệ số tương quan Pearson chỉ ra mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập, hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0.9 nghĩa là các cặp biến này có mối quan hệ tương quan chặt chẽ, có sự hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
Trong 31 biến độc lập quan sát những cặp biến có độ tương quan hệ số tương quan lớn hơn 0.9 và mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.01 sẽ được loại bỏ để đảm bảo tính chính xác cho mơ hình.
Theo kết quả thống kê thì trong 31 biến quan sát thì các biến có hệ số tương quan lớn hơn 0.9 với mức ý nghĩa nhỏ hơn 1% được thể hiện dưới bảng sau:
ảng 3.08: Bảng thống kê các biến độc lập có hệ số tương quan cao
Các cặp tương quan Hệ số Pearson Sig.
ROS GPMARGIN 0.999 0.000 DARATIO EQTA 0.999 0.0000 TAEQ DERATIO 0.999 0.0000 CASHCL QUIRATIO 0.976 0.0000 TAEQ CLEQUITY 0.953 0.0000 QUISALE CASHSALE 0.949 0.0000 DERATIO CLEQUITY 0.953 0.0000 TATURN EQTURN 0.901 0.0000
(Nguồn: tác giả thống kê từ SPSS và excel)
Sau khi thống kê nghiên cứu có 8 cặp biến có mối tương quan chặt chẽ với hệ số tương quan Pearson lớn hơn và gần bằng 0.9 và mức ý nghĩa (Sig.) nhỏ hơn 1% .
Tổng số lượng biến độc lập trong 8 cặp tương quan là 13 biến, ta giữ lại 1 biến là TATURN, các biến bị loại ra khỏi mơ hình là : EQTURN, CLEQUITY, DERATIO, CASHSALE, QUISALE, TAEQ, QUIRATIO, CASHCL, EQTA, DARATIO, GPMARGIN, ROS
Sau khi loại 12 biến thì mơ hình cịn lại với số biến là 19 biến. Sau đó kiểm định có vi phạm phân phối chuẩn theo chỉ số Skewness và Kurtosis
Skewness (độ trồi) là thước đo để tính độ cân xứng hay độ lệch của một phép phân phối thống kê so với giá trị trung bình. Phân phối cân xứng khi Skewness=0, phân phối lệch phải khi Skewness>0, phân phối lệch trái khi Skewness< 0
Kurtosis là một thước đo dùng để xác định phép phân phối có đỉnh là nhọn hay phẳng khi so sánh với phân phối chuẩn thơng thường (Gaussian). Nếu Kurtosis có giá trị lớn hơn 3 thì phép phân phối có đỉnh là nhọn, ngược lại nếu có giá trị nhỏ hơn 3 thì đỉnh sẽ phẳng so với phép phân phối bình thường.
Kết hợp thước đo Skewness và Kurtosis, ta có điều kiện của một biến có phân phối chuẩn : Skewness gần trong khoản (-1:1) và Kurtosis nằm trong khoản (2:4)
Bảng thống kê 19 biến còn lại để kiểm tra phân phối chuẩn
ảng 3.09: ảng kiểm định phân phối chuẩn của biến độc lập
Chỉ số SKEWNESS KURTOSIS Nhóm Chỉ số FAEQLTL 1.94 5.97 chỉ số đòn bẩy RETAINTA 0.74 1.49 chỉ số đòn bẩy WCSALES -2.48 44.74 Chỉ số hoạt động INVETURN 9.99 99.92 Chỉ số hoạt động TATURN 2.05 4.58 Chỉ số hoạt động FATURN 4.59 24.44 Chỉ số hoạt động RECETURN 7.43 62.81 Chỉ số hoạt động CASALES 5.09 31.08 Chỉ số hoạt động CATURN 1.71 2.52 Chỉ số hoạt động INVESALE 5.94 40.68 Chỉ số hoạt động
ROA 0.68 2.03 Chỉ số lợi nhuân
ROE 0.27 7.39 Chỉ số lợi nhuân
EBITSALE 7.31 59.52 Chỉ số lợi nhuân
EBITTA 1.76 6.47 Chỉ số lợi nhuân
CRRATIO 7.04 60.48 Chỉ số thanh toán
WCTA 0.22 0.32 Chỉ số thanh toán
CATA -0.94 -0.11 Chỉ số thanh toán
(Nguồn: tác giả thống kê từ SPSS và excel)
Theo bảng thống kê trên 19 biến được đưa vào tính chỉ số Skewness và Kurtosis thì có biến ROA đảm bảo điều kiện của phân phối chuẩn. Do đó ta giữ lại biến ROA để xử lý dữ liệu về phân phối chuẩn bằng cách lấy Ln.
Các chỉ số giống mơ hình Atlman: RETAINTA, TATURN, EBITTA,WCTA có giá trị gần bằng 0 khơng thể lấy ln. Các biến cần phải lấy log để đưa về phân phối chuẩn: là FAEQLTL, WCSALES, INVETURN, FATURN, RECETURN, CASALES, CATURN, INVESALE, ROE, EBITSALE, CRRATIO, CATA, INVECA, INCORATIO.
3.6.5. ước 4 : Kết quả nghiên cứu thực nghiệm, chọn hàm biệt thức phù hợp