Bảng 3.3 : So sánh kết quả đo lường giữa mơ hình MDA và CRV
2.3 Ứng dụng mơ hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ tà
2.3.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
2.3.5.1 Kiểm định mẫu phân tích
Bảng 2.24: Các chỉ tiêu cơ bản của mẫu phân tích
Chỉ số Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Trung bình
Eigenvalues 0.7556 0.2780 0.2800 0.1460 0.3649 Canonical Correlation 0.6560 0.4670 0.4670 0.3570 0.4868 Wilks Lambda 0.5696 0.7820 0.7820 0.8730 0.7517 Chi-square 53.4651 23.3240 23.4200 12.9180 28.2818 Sig. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Box’s M (p-value) 0.0100 0.1900 0.0000 0.0000 0.0500 (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS)
59
Bảng 2.25: Kiểm định mẫu phân tích giai đoạn 2008 – 2011
Đơn vị tính: % Mẫu I Năm 2008 (N = 98) Năm 2009 (N = 98) Năm 2010 (N = 98) Năm 2010 (N = 98) Trung bình (N = 98) Có nguy cơ 85.7000 71.4000 81.6000 59.2000 74.4750 Không nguy cơ 83.7000 65.3000 67.3000 83.7000 75.0000
Trung bình (%)
84.7000 68.4000 74.5000 71.4000 74.7500
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Kết quả kiểm định mẫu phân tích cho kết quả mơ hình đo lường chính xác trung bình 74.75% , trong đó đo lường chính xác 74.47% cơng ty có nguy cơ tài chính và 75.00% cơng ty khơng có nguy cơ tài chính trong khoảng thời gian 4 năm từ 2008 – 2011.
2.3.5.2 Kiểm định mẫu kiểm tra
Bảng 2.26: Các chỉ tiêu cơ bản của mẫu kiểm tra
Chỉ số Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Trung bình
Eigenvalues 0.5070 0.1940 0.2020 0.1490 0.2630 Canonical Correlation 0.5800 0.4030 0.4100 0.3600 0.4383 Wilks Lambda 0.6630 0.8380 0.8320 0.8700 0.8008 Chi-square 18.4650 7.9750 8.2940 6.2540 10.2470 Sig. 0.0000 0.0000 0.0160 0.0440 0.0150 Box’s M (p-value) 0.0050 0.0190 0.0000 0.0000 0.0060 (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS)
60
Bảng 2.27: Kiểm định mẫu kiểm tra giai đoạn 2008 – 2011
Đơn vị tính: % Mẫu II Năm 2008 (N = 48) Năm 2009 (N = 48) Năm 2010 (N = 48) Năm 2011 (N = 48) Trung bình (N = 48) Có nguy cơ 79.2000 70.8000 66.7000 58.3000 68.7500 Không nguy cơ 75.0000 62.5000 87.5000 79.2000 76.0500
Trung bình 77.1000 66.7000 77.1000 68.8000 72.4250
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Kết quả kiểm tra mẫu kiểm tra cho kết quả mơ hình đo lường chính xác trung bình 72.42% , trong đó đo lường chính xác 68.75% cơng ty có nguy cơ tài chính và 76.05% cơng ty khơng có nguy cơ tài chính trong khoảng thời gian 4 năm từ 2008 – 2011.
Với tỷ lệ đo lường chính xác trung bình đạt trên 72.42% trong khoảng thời gian 4 năm từ 2008 – 2011 ở cả hai mẫu, cao hơn với tỷ lệ chuẩn và tỷ lệ mẫu lớn là 50.00%, do đó mơ hình được chọn và đi đến kết luận mơ hình khá tốt có thể ứng dụng trong thực tế.
2.3.6 Kết quả đo lường nguy cơ tài chính các cơng ty niêm yết
Kết quả đo lường 98 CTNY bằng phương pháp MDA trong giai đoạn 2008 – 2011 (Phụ lục 6), kết quả cho thấy tỷ lệ CTNY nằm trong nhóm khơng có nguy cơ chiếm tỷ trọng bình quân 45.41%, số lượng CTNY nằm trong nhóm trung gian chiếm tỷ trọng bình qn 43.11% trong khi đó tỷ trọng CTNY nằm trong nhóm có nguy cơ chiếm tỷ trọng bình qn 11.48%.
61
Bảng 2.28: Kết quả đo lường CTNY giai đoạn 2008-2011
Phân nhóm 2008 2009 2010 2011 Trung bình Số cơng ty Tỷ lệ % Số công ty Tỷ lệ % Số công ty Tỷ lệ % Số công ty Tỷ lệ % Tỷ lệ %
Khơng có nguy cơ 27 27.55 40 40.82 34 34.69 77 78.57 45.41
Trung gian 57 58.16 46 46.94 51 52.04 15 15.31 43.11
Có nguy cơ 14 14.29 12 12.24 13 13.27 6 6.12 11.48
Tổng cộng 98 100.00 98 100.00 98 100.00 98 100.00 100.00
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS)
Kết luận chương 2
Kết quả nghiên cứu cho thấy nhiều chỉ số tài chính với mức ý nghĩa 0.0100 tạo ra sự khác biệt giữa các nhóm. Nghiên cứu cũng phát hiện ra các chỉ số tài chính quan trọng nhất nhằm phát hiện ra các cơng ty có nguy cơ tài chính và các cơng ty khơng có nguy cơ trên TTCK Việt Nam.
Hai chỉ số quan trọng là ROA và LOGMKTCAPTA được phát hiện có ý nghĩa quan trọng nhất trong việc xác định nguy cơ tài chính của các CTNY.
Kết quả nghiên cứu cũng phát hiện ra 10 chỉ số tài chính quan trọng nhất trong việc phát hiện ra nguy cơ tài chính của các cơng ty, các chỉ số tài chính này cũng phù hợp với những nghiên cứu của Beaver (1966), Altman (1968), Scott (1981), Zavgren (1983), Jones (1987) và Altman (1993).
Bằng phương pháp MDA, Luận văn đã xây dựng được hệ số Z, với Z = 0.5610 + 10.3500 ROA + 1.1200 LOGMKTCAPTA và được áp dụng chung cho 4 năm nghiên cứu với tỷ lệ chính xác đạt trên 72.42% cho các CTNY trên TTCK Việt Nam.
62
Chương 3
GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MƠ HÌNH PHÂN
TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC
CƠNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM
3.1 Đề xuất ứng dụng mơ hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ
tài chính tại các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khốn Việt
Nam
3.1.1 Cơng thức đo lường nguy cơ tài chính cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Sử dụng MDA để xây dựng mơ hình, kết quả đã cho ra công thức đo lường nguy cơ tài chính cho các CTNY và được chọn để cơng bố như sau:
Z = 0.5610 + 10.3500 ROA + 1.1200 LOGMKTCAPTA (3.1) Trong đó:
- Z: là hệ số Z hay Zscore hay còn gọi là chỉ số tổng hợp (overall index):
Nếu Zscore > 0.5923 thì cơng ty được phân vào nhóm khơng có nguy cơ tài chính.
Nếu -0.9636 < Zscore < 0.5923 thì cơng ty nằm trong vùng cảnh báo, được phân làm nhóm trung gian, có thể có nguy cơ tài chính.
Nếu Zscore < -0.9636 thì cơng ty được phân vào nhóm có nguy cơ tài chính.
- ROA: chỉ số thu nhập trên tổng tài sản được tính bằng cách lấy lợi nhuận ròng chia cho tổng tài sản.
- LOGMKTCAPTA: chỉ số Log của vốn hóa thị trường trên tổng tài sản, được tính bằng cơng thức lấy Log của vốn hóa thị trường chia cho tổng tài sản.
63
Điều kiện để áp dụng mơ hình MDA là các CTNY trên TTCK Việt Nam loại trừ các ngành có cấu trúc tài chính đặc thù như ngành ngân hàng, bảo hiểm và chứng khoán.
Lưu ý: Do định dạng số liệu trong việc xây dựng mơ hình, các chỉ số ROA, LOGMKTCAPTA không sử dụng đơn vị là phần trăm (%) mà phải quy đổi về số tuyệt đối để tính tốn và được làm tròn hệ số cuối bằng 1.0 (từ 0.9999). Định dạng này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây như công trình của Altman (1981).
Ngày nay, hệ số Zscore được sử dụng rộng rãi và được đánh giá là hiệu quả bởi các lập luận sau:
- Có tính chính xác và dẫn đến một kết quả rõ ràng hơn đa phần các chỉ số thông thường, có khả năng khoanh vùng các phạm vi của những đánh giá khơng chắc chắn.
- Có tính nhất quán và giảm bớt được các đánh giá khơng chính xác và ngẫu nhiên của một vài cá nhân có thể mắc phải.
- Độ tin cậy có thể đánh giá thơng qua thống kê. Nó dựa vào kinh nghiệm quá khứ hơn là đơn thuần dựa vào ý kiến không rõ ràng của một cá nhân.
- Nhanh hơn và chính xác hơn so với các công cụ truyền thống khác. - Có khả năng loại trừ hai thái cực của một nhóm mẫu cơng ty, cho phép
các nhà phân tích tập trung vào khu vực chưa rõ ràng, nơi mà kinh nghiệm và phán đốn là cần thiết để bù đắp cho những gì mà máy tính cịn thiếu sót.
Hệ số Zscore cũng có một số hạn chế:
- Nhiều điểm số có kết quả khác lạ, khi các chỉ số thể hiện các giá trị bất thường chúng thường tạo ra những kết quả sai lầm. Thật nguy hiểm khi cho rằng các công cụ phức tạp có thể được sử dụng bởi những người chưa qua đào tạo. Họ có thể bị che mắt bởi sự phức tạp và chính xác bề ngồi. Những mơ hình giúp chúng ta cải thiện một bước so với dữ liệu
64
kế tốn thơ. Những người sử dụng kinh nghiệm mới có thể nhận ra mức độ khơng chính xác của thơng tin như thỉnh thoảng vẫn xảy ra. - Các mơ hình thơng thường khơng cho một kết quả rõ ràng. Một khi có
nghi ngờ phát sinh cần phải kiểm chứng bổ sung bằng các thông tin định tính.
- Hầu hết những người sử dụng thiếu một cơ sở dữ liệu đầy đủ để xây dựng những mơ hình cho riêng mình. Hệ quả là có thể mua một mơ hình được xây dựng sẵn với chi phí cao hoặc dựa vào những mơ hình chung và chúng có thể không đáp ứng đầy đủ yêu cầu cụ thể một cách chính xác.
3.1.2 Các kịch bản nghiên cứu
Các trường hợp cụ thể dưới đây được sử dụng để chứng minh cho tính hiệu quả của mơ hình MDA có khả năng dự báo được nguy cơ tài chính của các CTNY trước khi thơng tin về nguy cơ tài chính được cơng bố ra thị trường.
Bảng 3.1: Kết quả đo lường nguy cơ tài chính của CAD, TRI và AGD
STT Mã chứng khoán Zscore 2008 Zscore 2009 Zscore 2010 Zscore 2011 Đo lường 2008 Đo lường 2009 Đo lường 2010 Đo lường 2011 1 CAD -1.3329 -1.4866 -1.6460 -9.6956 Có nguy cơ Có nguy cơ Có nguy cơ Có nguy cơ 2 TRI -3.6448 -2.5197 0.3392 -3.2724 Có nguy cơ Có nguy cơ Trung gian Có nguy cơ 3 AGC -1.1186 -0.7076 -0.4024 -3.1979 Có nguy cơ Trung gian Trung gian Có nguy cơ (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) - Trường hợp công ty cổ phần chế biến và xuất nhập khẩu thủy sản Cadovimex (CAD): Ngày 04/05/2012, Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh đã có thơng báo số 467/2012/TB-SGDHCM về việc hủy niêm yết đối với CAD. Theo đó, 8,799,927 cổ phiếu sẽ bị
65
hủy niêm yết trên sàn HOSE do cơng ty có 3 năm lỗ liên tiếp 2009 – 2011 và vốn chủ sở hữu bị âm năm 2011, thuộc diện hủy niêm yết theo quy định của Nghị định 84/2010/NĐ-CP ngày 2/8/2010. Hệ số Z đã cảnh báo chính xác nguy cơ tài chính của CAD trước thời điểm công bố thông tin 5 năm, tức năm 2008 mơ hình MDA đã cảnh báo được trước nguy cơ tài chính của CAD.
- Trường hợp công ty cổ phần nước giải khát Sài Gịn (TRI): Ngày 24/8/2012, Cơng ty cổ phần nước giải khát Sài Gòn đã tổ chức đại hội bất thường để xin ý kiến cổ đông thông qua việc giải thể công ty, lý do xin giải thể công ty do kinh doanh thua lỗ và vốn chủ sở hữu bị âm. Khi phân tích hệ số Zscore năm 2008, thời điểm trước khi xảy ra giải thể công ty 5 năm cũng đã cảnh báo rất chính xác nguy cơ tài chính của công ty này.
- Trường hợp công ty cổ phần cà phê An Giang (AGC): Ngày 17/07/2012, AGC bị hủy niêm yết bắt buộc do thua lỗ 2 năm liên tiếp và vốn chủ sỡ hữu bị âm theo quyết định của Sở Giao dịch chứng khốn TP. Hồ Chí Minh. Phân tích hệ số Zscore năm 2008, tức thời điểm trước khi công ty bị thua lỗ liên tiếp cũng đã cảnh báo chính xác nguy cơ tài chính của AGC.
3.1.3 Xây dựng phần mềm
Công việc đo lường nguy cơ tài chính của hơn 700 cổ phiếu niêm yết với số liệu giao dịch trong 3 đến 5 năm cần phải xây dựng một phần mềm hỗ trợ vì góp phần hạn chế các sai sót liên quan đến số liệu đầu vào và đầu ra cũng như hạn chế các yếu tố chủ quan của con người.
Xây dựng phần mềm sẽ tiết kiệm được thời gian và cập nhật kịp thời thông tin nguy cơ tài chính đến các thành phần tham gia trên TTCK. Ngoài ra phần mềm có thêm chức năng cập nhật thường xuyên các chỉ số tài chính của tất cả các CTNY vì hiện nay, nhiều khoản mục của BCTC có một số điều chỉnh theo các quy định của Bộ Tài chính cũng như theo tiêu chuẩn tài chính quốc tế. Vì vậy,
66
phần mềm cần phải cập nhật tức thời những chỉ tiêu về số liệu của BCTC khi có những sự thay đổi.
Xây dựng phần mềm cần có chức năng liên thông với bảng giá điện tử chứng khoán giao dịch hàng ngày để hiển thị hệ số Zscore cũng như kết quả đo lường nguy cơ tài chính nhằm cập nhật thông tin kịp thời cho thị trường.
3.1.4 Cơ quan quản lý về đo lường và công bố nguy cơ tài chính các cơng ty
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Đo lường nguy cơ tài chính là một khái niệm rất phổ biến trong giới đầu tư chứng khoán, tuy nhiên để hiểu rõ bản chất, đặc tính thì khơng phải dễ dàng. Hơn nữa việc đo lường và công bố kết quả đo lường nguy cơ tài chính có liên quan đến uy tín và thương hiệu của các công ty cũng như quyền lợi thiết thực của nhà đầu tư. Tuy nhiên, chỉ số này chỉ đáng tin cậy khi tổ chức đánh giá là một đơn vị có uy tín, đủ nghiệp vụ và chức năng, đủ thơng tin và đưa ra được các tiêu chí tồn diện và phù hợp. Nếu không hội tụ đủ các yếu tố này, chỉ số được đưa ra có thể sai lệch, không trung thực, làm nhiễu loạn thông tin, ảnh hưởng tới tâm lý của nhà đầu tư cũng như quyền lợi của những công ty được đánh giá. Chính vì vậy cần ủy thác cho một cơ quan có uy tín cao và phi lợi nhuận để đảm nhận việc này.
Hiện nay, cơ sở dữ liệu về giao dịch cổ phiếu tại TTCK Việt Nam đang được Phịng thơng tin thị trường thuộc HOSE và HNX đảm nhận việc thống kê, phân tích, lưu trữ và cơng bố thông tin thông qua hệ thống bảng điện tử trực tuyến. Các nguồn cơ sở dữ liệu nói trên cũng được dùng để đo lường nguy cơ tài chính của các CTNY. Nếu công việc này được giao cho một tổ chức khác như công ty chứng khốn hay một cơng ty truyền thơng đảm nhận thì vấn đề bảo mật thơng tin cũng như việc không khách quan trong việc công bố thông tin về nguy cơ tài chính các CTNY sẽ ảnh hưởng đến uy tín các cơng ty cũng như ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi của nhà đầu tư. Do đó, việc đo lường và cơng bố kết quả đo lường nguy cơ tài chính các CTNY do hai Sở giao dịch chứng khoán đảm nhận là phù hợp với tình hình hiện nay.
67
Phịng Thơng tin thị trường thuộc hai Sở giao dịch chứng khốn có chức năng công bố thông tin giao dịch và chỉ số VN-Index, HNX-Index trên thị trường thông qua bảng giao dịch điện tử trực tuyến. Do vậy, Phịng này có thể đảm nhiệm thêm một nhiệm vụ nữa, đó là đo lường và cơng bố kết quả đo lường nguy cơ tài chính các CTNY thơng qua bảng điện tử trực tuyến.
Đội ngũ nhân viên phải đảm bảo trình độ chun mơn về cơng nghệ thơng tin, kiến thức về tài chính. Một khi trình độ nhân viên được đảm bảo, việc đo lường và cung cấp thông tin về nguy cơ tài chính các CTNY sẽ được diễn ra thơng suốt và chính xác là hồn tồn có thể thực hiện được.
3.1.5 Phổ biến kiến thức về nguy cơ tài chính và ý nghĩa của kết quả đo lường nguy cơ tài chính lường nguy cơ tài chính
Việc đo lường và cơng bố thơng tin đo lường nguy cơ tài chính các CTNY là rất cần thiết, tuy nhiên để giúp nhà đầu tư hiểu và sử dụng thơng tin này để phịng ngừa rủi ro khi tham gia đầu tư cũng cần phải có một quá trình nhất định. Để đạt được điều này, trước hết hai Sở giao dịch chứng khoán cần phải phối hợp với các cơng ty chứng khốn để tổ chức các khóa đào tạo về cách sử dụng cơng thức đo lường nguy cơ tài chính cũng như ý nghĩa của kết quả đo lường các CTNY trong việc quản trị rủi ro tài chính. Các nhà đầu tư cần quan tâm đến vai