Bảng 3.3 : So sánh kết quả đo lường giữa mơ hình MDA và CRV
1.2 Những vấn đề cơ bản về đo lường nguy cơ tài chính
1.3.1 Giới thiệu mơ hình phân tích đa biệt thức
MDA là một kỹ thuật thống kê dùng để phân loại một quan sát vào một trong vài nhóm định danh dựa theo những đặc điểm cá biệt của quan sát. Nó được sử dụng chủ yếu sau khi các nhóm định danh được thiết lập, dữ liệu được thu thập theo mục đích của nhóm định danh.
MDA trong hình thức đơn giản nhất là xây dựng quan hệ tuyến tính của những đặc điểm mà chúng có thể phân biệt tốt nhất các nhóm cơng ty với nhau. Nếu một đối tượng cụ thể, như một công ty, có các đặc điểm là các chỉ số tài chính có thể định lượng cho các cơng ty trong phân tích, thì phương pháp MDA có thể xác định một bộ hệ số tương quan của biệt thức. Khi những hệ số này được
16
áp dụng vào các chỉ số hiện hữu, sẽ tạo cơ sở cho việc phân loại vào một trong những nhóm định danh.
Nghiên cứu ở đây được đề cập với hai nhóm, bao gồm nhóm các cơng ty có nguy cơ tài chính và nhóm các cơng ty khơng có nguy cơ tài chính. Các chỉ số tài chính của các cơng ty thuộc hai nhóm được đưa vào phân tích để chọn lựa ra các chỉ số tài chính có khả năng phân biệt tốt nhất giữa hai nhóm, sau đó chuyển đổi thành một hàm biệt thức, hay còn gọi là hệ số Z, mà về sau được dùng để đo lường nguy cơ tài chính. Hàm biệt thức này có dạng:
Z=V1X1+V2X2+…+VnXn (1.3) Trong đó:
- V1, V2, …Vn : các hệ số biệt thức, - X1, X2, … Xn : các chỉ số tài chính.
MDA tính tốn hệ số biệt thức Vi, trong khi đó các biến độc lập Xi là các giá trị thực. Khi sử dụng các chỉ số tài chính để đánh giá nguy cơ tài chính cơng ty, có lý do để tin rằng vài chỉ số đo lường nhất định sẽ có quan hệ tương quan hay cộng tuyến cao với các chỉ số khác. Để cho khía cạnh này khơng trầm trọng ở phân tích đa biệt thức, ta phải chọn lựa cẩn thận các biến dự báo. Đó cũng là một ưu điểm về tính mềm dẻo của mơ hình với một lượng tương đối nhỏ các chỉ số đo lường đuợc chọn mà có thể truyền đạt lượng lớn thơng tin. Những thơng tin này có thể biểu hiện sự khác nhau rất lớn giữa các nhóm khác nhau, nhưng vấn đề là có hay khơng những khác biệt quan trọng là điều đáng quan tâm hơn của q trình phân tích.
1.3.2 Mục tiêu của mơ hình phân tích đa biệt thức
Mục tiêu của mơ hình MDA trong đo lường nguy cơ tài chính là phân biệt giữa cơng ty có nguy cơ tài chính và cơng ty khơng có nguy cơ tài chính một cách khách quan và chính xác nhất, thơng qua hàm biệt thức trong đó các biến số là các chỉ số tài chính. Mục tiêu chính là tìm ra một tổ hợp tuyến tính của các biến nhằm
17
phân biệt tốt nhất giữa các nhóm, các cơng ty trong mỗi nhóm gần nhau nhất và các nhóm được phân biệt tốt nhất.
1.3.3 Ưu nhược điểm của mơ hình phân tích đa biệt thức
Mơ hình MDA có ưu điểm là xem xét cân nhắc toàn bộ tập hợp các đặc điểm chung của các công ty tương ứng, cũng như sự tương tác lẫn nhau của các đặc điểm này. Trong khi đó, một nghiên cứu đơn biến chỉ có thể cân nhắc các cơng cụ đo lường được sử dụng cho nhóm chỉ định trước tại một thời điểm.
Ưu điểm khác của mơ hình MDA là giảm phạm vi của các nhà phân tích, đó là từ một số các biến độc lập khác nhau đến chỉ còn G-1 đại lượng, ở đó G bằng với số nhóm gốc. Nghiên cứu này phân ra hai nhóm, bao gồm nhóm các cơng ty có nguy cơ tài chính và nhóm các cơng ty khơng có nguy cơ tài chính. Vì vậy, việc phân tích được chuyển đổi hồn tồn thành một hàm biệt thức đơn giản nhất có dạng tuyến tính và hệ số riêng được diễn tả bằng các thuật ngữ kinh tế.
Ưu điểm cơ bản của MDA trong việc giải quyết vấn đề phân loại công ty là khả năng phân tích tồn bộ biến của một đối tượng một cách đồng thời hơn là kiểm tra tuần tự các đặc điểm cá biệt của đối tượng đó. Giống như các chương trình đường thẳng và tổng thể đã cải thiện kỹ thuật truyền thống trong dự toán ngân sách vốn, xu hướng MDA so với phân tích chỉ số truyền thống có tiềm năng sửa đổi một cách đúng đắn các bất ổn. Một cách rõ ràng, sự kết hợp các chỉ số được phân tích với nhau có thể loại bỏ những điểm khơng rõ và phân loại sai có thể có như đã thấy ở những nghiên cứu phân tích chỉ số truyền thống trước đó.
Nhược điểm của mơ hình MDA là khơng sử dụng được dữ liệu định tính là các biến giả, khơng tính được trực tiếp xác suất xảy ra nguy cơ tài chính của một cơng ty và điều kiện ràng buộc các biến đầu vào phải là phân phối chuẩn, nếu giả thiết về tính phân phối chuẩn khơng được thỏa mãn thì kết quả của mơ hình là khơng tối ưu và ít có ý nghĩa trong sử dụng cũng như đạt được sự công nhận.
1.3.4 Nội dung của mơ hình phân tích đa biệt thức
Các giả thuyết của mơ hình MDA:
18
Giả thuyết 1: Kích thước mẫu của mỗi nhóm phải lớn hơn số biến độc lập và phải đủ lớn. Số biến độc lập lớn nhất là (n-2) trong đó n là kích thước mẫu.
Giả thuyết 2: Các biến độc lập phải có phân phối chuẩn. Giả thuyết 3: Ma trận hiệp phương sai là thuần nhất.
Giả thuyết 4: Giữa các biến độc lập khơng có quan hệ tuyến tính. Giải thích mơ hình MDA theo tốn học như sau:
Giả sử có một tập hợp gồn n quan sát là các cơng ty và chia chúng thành 2 nhóm cá thể là nhóm có nguy cơ và nhóm khơng có nguy cơ tài chính. Nhóm Di
nó ni cá thể, i = 1,2 trên mỗi cá thể ta đo giá trị của p biến X1, …., Xp. Gọi yijk là các giá trị biến Xk nhận được trên cá thể j thuộc nhóm Di; i=1,2.; j=1,..,k; k=1,...,p. Giả thiết ni>p; n1 + n2 = n.
Bảng 1.1: Phân nhóm quan sát mơ hình MDA
Nhóm (Di) Cá thể Biến (chỉ tiêu)
X1 X2 … Xp
1 (Khơng có nguy cơ tài
chính) 1 2 . . n1 y111 y121 . . y1n1p y112 y122 . . y1n12 y11p y12p . . y1n1p 2 (Có nguy cơ tài chính) 1 2 . . n2 Y211 Y221 . . Y2n2p Y212 Y222 . . Y2n12 Y21p Y22p . . Y2n2p
(Nguồn: Luận án Tiễn sĩ Nguyễn Trọng Hịa) Vì có hai nhóm nên có hai đám mây điểm cá thể, đám mây Di có ni điểm. Gọi trọng tâm của đám mây Di là gi = (gi1, gi2,…,gip) ∈ Rp
.
19 Trong đó:
gik=1
ni∑ni yijk;
j=1 k= 1, p (1.4) Gọi G là trọng tâm của toàn thể đám mây, ta có G = (G1, G2,…,Gp). Trong đó: Gk=1 n nigik 2 i=1 ; k= 1, p (1.5)
Giả sử toàn thể đám mây được quy tâm, tức là xijk=yijk-Gk
Khi đó, gọi Xn,p là ma trận n dịng và p cột được thành lập từ bảng số liệu với mọi biến đã quy tâm, thì ma trận qn tính của tồn thể đám mây theo gốc được xác định như sau:
T=1 nX'X=1 n[Xk'Xn]k xh=[μX kXh]k xh=1,p (1.6) Xk'=(x11k, x12k, x1n1k, x21k,…,x2n2k) Trong đó: μx kxh=1 n xijkxijh;h=1,p k j=1 2 i=1
Ma trận quán tính trong mỗi nhóm Di
W = 1
n x −g x −g (1.7)
Ma trận qn tính giữa các nhóm Di (qn tính ngoại) được xác định:
B = 1
n n g g k, h = 1, p (1.8)
Bằng việc sử dụng kết quả phân tích của Huyghens ta có thể tính tốn được ma trận qn tính nội của nhóm như sau:
20
W =1
n n W (1.9)
Vì ma trận qn tính của tồn thể đám mây bằng tổng của ma trận quán tính nội và quán tính ngoại, tức là T = W + B
Với mỗi cá thể j thuộc nhóm Di ta lập tổ hợp tuyến tính của các biến đã quy tâm X1,...Xp; tức là đặt:
aij= akxijk p
k=1
; i=1,2; j=1,ni (1.10)
Nếu đặt a là véc tơ p chiều mà các thành phần của nó là a = (a1,…,ap) thì có phương sai là: σa2 = 1 na 'Ta = 1 na 'Wa + 1 na 'Ba (1.11)
Phương sai của a là tổ hợp tuyến tính của các biến Xi,…,Xp, bằng tổng phương sai nội và phương sai ngoại của biến đó
Bài tốn có thể đặt ra như sau: trong các tổ hợp tuyến tính của các biến Xi,…,Xp tìm tổ hợp nào có qn tính ngoại lớn nhất và quán tính nội nhỏ nhất. Nói một cách khác là tìm a sao cho a
'Ba
a'Wa→Max ( hoặc a 'Ba
a'Ta→Max) với điều kiện a’Ta = 1. Các tổ hợp tuyến tính đó được gọi là hàm biệt thức. Hàm này được được xác định với mục tiêu phân biệt giữa cơng ty có nguy cơ tài chính và khơng có nguy cơ tài chính chính xác nhất có thể.
Bài toán này tương đương với bài toán cực đại hàm Lagrange:
L=a'Ba-λ(a'Ta-1)⟶Max (1.12)
Do chỉ có hai nhóm nên có thể sử dụng phương pháp của Mahalanobis để giải bài tốn trên như sau:
Vì n1 + n2 = n nên ta có
21 1 n nigij 2 i=1 gik=n1n2 n gij-g2j gik-g2k Khi đó ma trận qn tính ngoại được viết lại như sau:
B=n1n2 n g11-g21 2 … g 11-g21 g1p-g2p … … … g1p-g2p g11-g21 … g1p-g2p 2 (1.13) Nếu đặt: B1= ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡√n1n2 n g11- g21 . . √n1n2 n g1p- g2p ⎦⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ thì B = B B
Theo Mahalanobis, giá trị riêng (gọi là khoảng cách tổng hợp giữa hai nhóm hay cịn gọi là khoảng cách Mahalanobis) được xác định như sau:
λ=B1,T-1B1 và tương ứng với giá trị này a’Ba là lớn nhất.
Véc tơ riêng a ứng với giá trị riêng lớn nhất: a = T-1B1 là hàm biệt thức duy nhất.
Nếu có một cá thể mới có giá trị là y = (y1, y2,…, yp) ta sẽ sắp xếp cá thể này vào nhóm i nếu:
gi,T-1g1- 2gi,T-1y = min ( gi,T-1gt - 2gt,T-1y); 1≤ t ≤2 (1.14)
1.3.5 Các nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng mơ hình MDA trên thế giới
Altman (1968) đã lần đầu áp dụng phương pháp MDA để đo lường nguy cơ tài chính. Từ đó, ơng cho ra đời hệ số Z dành cho các công ty đại chúng, ngành sản xuất.
Z = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5 (1.15)
22 Trong đó:
- X1 = Vốn lưu động/Tổng tài sản, - X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, - X3 = EBIT/Tổng tài sản,
- X4 = Giá trị thị trường của vốn cổ phần/Tổng nợ, - X5 = Doanh thu/Tổng tài sản.
Từ mơ hình gốc, Altman đã điều chỉnh và thiết lập hai phiên bản: chỉ số Z’ dành cho công ty tư nhân, ngành sản xuất; chỉ số Z’’ dành cho mọi loại hình doanh nghiệp. Trong mơ hình chỉ số Z’, Altman (1993) dùng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu thay thế giá trị thị trường trong biến X4. Tiếp đó, Altman và cộng sự (1995) đã loại bỏ biến X5 trong mơ hình chỉ số Z’’.
Mặc dù mơ hình MDA mà cụ thể là hệ số Z được phát minh ra ở Hoa Kỳ nhưng nó được ứng dụng ở nhiều quốc gia trên thế giới, bao gồm các nền kinh tế phát triển và đang phát triển và được kiểm nghiệm với độ chính xác cao.
Bảng 1.2: Ứng dụng mơ hình MDA trên thế giới
Đơn vị tính: % Số năm trước khi có nguy cơ tài chính Hoa Kỳ 1964 – 1968 (33 công ty) (sử dụng Z) Hoa Kỳ 1997 – 1999 (120 công ty) (sử dụng Z) Mexico 1994 – 1998 (31 công ty) (sử dụng Z”) Thái Lan 1995 – 1999 (62 công ty) (sử dụng Z”) 1 94 94 95 92 2 72 74 72 71 3 48 43 36 4 29 24 19
(Nguồn: Altman, Narayanan)
23
Kết luận chương 1
Chương 1 đã khái quát và hệ thống cơ sở lý luận nguy cơ tài chính, đo lường nguy cơ tài chính và mơ hình MDA, ngồi ra cũng đề cập thêm một số mơ hình đo lường nguy cơ tài chính khác.
Nội dung cũng trình bày các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới sử dụng MDA để đo lường nguy cơ tài chính, ngồi ra cũng thống kê được các chỉ số tài chính được xem là quan trọng trong các nghiên cứu thực nghiệm này.
Những nội dung lý luận về MDA xây dựng được nền tảng lý thuyết vững chắc để vận dụng vào việc phân tích, đánh giá các kết quả nghiên cứu về đo lường nguy cơ tài chính các CTNY trên TTCK Việt Nam được thực hiện ở chương 2.
24
Chương 2
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 KHOÁN VIỆT NAM
2.1 Tổng quan về thị trường chứng khoán Việt Nam
2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam
Để chuẩn bị cho ra đời TTCK, từ những năm 1990, Chính phủ đã quan tâm và giao đồng thời cho Bộ Tài chính và Ngân hàng nhà nước (NHNN) xây dựng đề án thành lập. Đến năm 1995, Ban chuẩn bị tổ chức TTCK ra đời gồm các chuyên gia của Bộ Tài chính và NHNN Việt Nam. Đồng thời Chính phủ cũng đã chuẩn bị các tiền đề để ra đời các văn bản Pháp luật về hoạt động của TTCK Việt Nam. Cũng trong giai đoạn này, Chính phủ cũng đã chuẩn bị các điều kiện tiền đề cho sự ra đời và hoạt động của TTCK Việt Nam. Việc chuẩn bị thành lập TTCK chỉ được đẩy mạnh khi Chính phủ ban hành Nghị định 75/CP ngày 28/11/1996 về việc thành lập Ủy ban chứng khốn nhà nước (UBCKNN). Sau đó là quyết định số 127/1998/QĐ-TTg ngày 11/7/1998 của Thủ tướng Chính phủ về việc thành lập Trung tâm giao dịch chứng khoán và các văn bản do UBCKNN ban hành quy định về tổ chức và cơ chế hoạt động cho TTGDCK TP. Hồ Chí Minh (HOSTC).
Văn bản pháp lý cao nhất trước khi TTCK Việt Nam đi vào hoạt động là Nghị định 48/1998 ban hành ngày 11/7/1998 về chứng khoán và TTCK. Sau hơn 3 năm hoạt động của TTCK Việt Nam, Nghị định này tỏ ra khơng cịn phù hợp và Chính phủ ban hành Nghị định 144/2003 ngày 28/11/2003 về chứng khoán và TTCK thay thế Nghị định 48/1998. Năm 2006, Quốc Hội thông qua Luật Chứng khốn, có hiệu lực từ ngày 1/1/2007, đây là khung pháp lý có ý nghĩa bước ngoặt cho sự phát triển của TTCK Việt Nam.
Trong khoảng thời gian gần 4 năm từ khi TTCK chính thức đi vào hoạt động, UBCKNN là cơ quan quản lý nhà nước trực thuộc Chính phủ có trách nhiệm quản lý về chứng khoán và TTCK. Tuy nhiên, đến ngày 19/02/2004, Chính
25
phủ đã ban hành Nghị định 66/2004 chuyển UBCKNN về trực thuộc Bộ Tài chính. Đồng thời, trong thời gian này, TTGDCK TP. Hà Nội (HASTC) đi vào hoạt động từ tháng 3/2005. Tháng 5/2007, Thủ tướng Chính phủ đã ký quyết định chuyển HOSTC thành Sở giao dịch chứng khốn TP. Hồ Chí Minh (HOSE). Đến tháng 1/2009 HASTC được chuyển thành SGDCK TP.Hà Nội (HNX).
Sau hơn 12 năm đi vào hoạt động, TTCK Việt Nam đã có những bước tiến vượt bậc và đã có lúc được đánh giá là một trong những thị trường có tốc độ phát triển nhanh nhất thế giới, đặc biệt là mức độ, tỷ lệ và tốc độ tăng vốn hóa. Trong suốt thời kỳ từ 2000-2005, vốn hóa thị trường chỉ đạt trên dưới 1% GDP. Quy mô thị trường đã có bước nhảy vọt mạnh mẽ lên 22,7% GDP vào năm 2006 và tiếp tục tăng lên mức trên 43% vào năm 2007. Trước biến động của thị trường tài chính thế giới và những khó khăn của nền kinh tế trong nước, chỉ số chứng