STT Chỉ tiêu Cơng thức tính Tính chất
I Nhóm chỉ tiêu thanh khoản
1
Khả năng thanh toán hiện tại 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑙ư𝑢 độ𝑛𝑔
𝑁ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 Tính tối ưu
2
Khả năng thanh toán nhanh 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑙ư𝑢 độ𝑛𝑔 − 𝐻𝑇𝐾
𝑁ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 Tính tối ưu 3 khả năng thanh tốn tức thì 𝑇𝑖ề𝑛 + 𝐶𝐾 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 𝑁ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 Tính tối ưu II Nhóm chỉ tiêu hoạt động 4 Vòng quay hàng tồn kho 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝐻à𝑛𝑔 𝑡ồ𝑛 𝑘ℎ𝑜 Càng lớn càng tốt 5
Vòng quay khoản phải thu 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝐾ℎ𝑜ả𝑛 𝑝ℎả𝑖 𝑡ℎ𝑢 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛
Càng lớn càng tốt 6
Vòng quay khoản phải trả 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑠ố 𝑚𝑢𝑎 ℎà𝑛𝑔 𝐾ℎ𝑜ả𝑛 𝑝ℎả𝑖 𝑡𝑟ả 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛
Càng nhỏ càng tốt 7 Hiệu suất sử dụng tài sản cố
định
𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝑇𝑆𝐶Đ
Càng lớn càng tốt 8 Hiệu suất sử dụng tổng tài
sản 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝑇𝑇𝑆 Càng lớn càng tốt 9 Hiệu suất sử dụng vốn cổ phần 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝑉ố𝑛 𝑐ổ 𝑝ℎầ𝑛 Càng lớn càng tốt
III Nhóm chỉ tiêu cấu trúc vốn và khả năng trả nợ 10 Tỷ số nợ trên tổng tài sản 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑇𝑇𝑆 Tính tối ưu 11 Tỷ số nợ dài hạn trên vốn cổ phần 𝑁ợ 𝑑à𝑖 ℎạ𝑛 𝑉ố𝑛 𝑐ổ 𝑝ℎầ𝑛 Tính tối ưu 12 Nợ ngắn hạn trên tổng nợ 𝑁ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ Tính tối ưu 13
Tỷ suất đầu tư TSCĐ 𝑇𝑆𝐶Đ
𝑇𝑇𝑆 Tính tối ưu 14 Tỷ số tự tài trợ TSCĐ 𝑉ố𝑛 𝑐ổ 𝑝ℎầ𝑛 𝑇𝑆𝐶Đ Tính tối ưu 15
Khả năng thanh tốn lãi vay
𝐸𝐵𝐼𝑇 𝐶ℎ𝑖 𝑝ℎí 𝑙ã𝑖 𝑣𝑎𝑦
Càng lớn càng tốt
IV Nhóm chỉ tiêu khả năng sinh lợi
16 Lợi nhuận gộp trên doanh thu
𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑔ộ𝑝 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢
Càng lớn càng tốt 17 Lợi nhuận ròng trên doanh
thu (ROS)
𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢
Càng lớn càng tốt 18 Lợi nhuận trước thuế và lãi
vay trên doanh thu
𝐸𝐵𝐼𝑇 𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢
Càng lớn càng tốt 19 Suất sinh lời của tài sản
(ROA)
𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛
Càng lớn càng tốt 20 Suất sinh lời của vốn chủ sở
hữu (ROE) 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 Càng lớn càng tốt 21 Thu nhập trên một cổ phần (EPS). 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑟ò𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑠ố 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢 Càng lớn càng tốt
V Nhóm chỉ tiêu tăng trưởng
22 Tăng trưởng doanh thu
thuần (DTNN – DTNT)/DTNT
Càng lớn càng tốt 23 Tăng trưởng tổng tài sản (TTSNN – TTSNT)/TTSNT Càng lớn
càng tốt 24 Tăng trưởng lợi nhuận sau
thuế (LNSTNN –LNSTNT)/LNSTNT
Càng lớn càng tốt
VI Nhóm chỉ tiêu giá trị thị trường của doanh nghiệp
25 P/E 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑡𝑟ê𝑛 𝑐ổ 𝑝ℎầ𝑛 Càng lớn càng tốt 26 P/B 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢 𝑔𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑠ổ 𝑠á𝑐ℎ 𝑐ủ𝑎 𝑐ổ 𝑝ℎ𝑖ế𝑢 Càng lớn càng tốt 2.2.2.2 Xác định trọng số của các chỉ tiêu
Kết quả xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp được sử dụng bởi nhiều đối tượng có liên quan. Vì mỗi bên có lợi ích khác nhau nên có khuynh hướng chú trọng đến những khía cạnh đánh giá khác nhau, ví dụ như: các nhà cung cấp đặc biệt quan tâm đến tình hình thanh khoản và khả năng trả các khoản nợ ngắn hạn, trong khi nhà đầu tư thì chú trọng đến khả năng trả nợ dài hạn và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Tuy nhiên, do số lượng chỉ tiêu xếp hạng tương đối nhiều nên sự chênh lệch về trọng số giữa các chỉ tiêu không quá lớn. Do vậy, trong nghiên cứu này sẽ giả định trọng số là 1/26 cho tất cả các chỉ tiêu (có nghĩa là các chỉ tiêu được xem xét với mức độ quan trọng như nhau).
2.2.3 Chọn mẫu
Doanh nghiệp được chọn mẫu để xếp hạng là 650 công ty thuộc 41 nhóm ngành, ngoại trừ các tổ chức tài chính, niêm yết trên 2 sàn Hose và HNX. Bộ dữ liệu được lấy từ báo cáo thu nhập, bảng cân đối kế toán và báo cáo lưu chuyển tiền tệ trong 2 năm 2011 và 2012 của 650 doanh nghiệp này để tính tốn cho 26 chỉ tiêu được đề xuất ở bảng (2.1).
2.2.4 Phương pháp xếp hạng
Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này, phương pháp xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp bằng kỹ thuật logic mờ được thực hiện qua các bước cơ bản theo quy trình sau:
Hình 2.1: Quy trình xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp bằng logic mờ
2.2.4.1 Lọc dữ liệu
Trong thống kê, vẫn thường có một vài giá trị rất lớn hoặc rất nhỏ so với giá trị trung bình được gọi là giá trị ngoại lai (outliers). Trong nhiều trường hợp, chỉ cần vài giá trị ngoại lai cũng đã làm thay đổi các kết quả trong thống kê. Hiện nay, có một số phương pháp xử lý vấn đề này, thường sử dụng và có hiệu quả nhất là: chuyển đổi chúng sang một đơn vị khác (ví dụ như từ đơn vị đo lường là tiền tệ sẽ chuyển sang đơn vị logarit) hoặc là khử bỏ các giá trị ngoại lai này (gọi là winsorizing) và phân tích lại.
Trong đề tài này, các giá trị ngoại lai sẽ được xử lý bằng phương pháp khử bỏ theo nguyên tắc ±3σ. Có nghĩa là các giá trị được chọn để phân tích sẽ nằm trong khoảng [μ - 3σ, μ + 3σ], đảm bảo độ bao phủ 99.8% bộ dữ liệu, các giá trị nằm ngoài khoảng này sẽ bị loại bỏ. Bộ dữ liệu của 26 chỉ tiêu sau khi xử lý outliers sẽ được được tiến hành mờ hóa như dưới đây.
Xếp hạng Dữ liệu thơ Lọc dữ liệu Mờ hóa Xác định quy tắc mờ Giải mờ
2.2.4.2 Mờ hóa
Bước mờ hóa là quá trình xây dựng hàm thành viên cho mỗi chỉ tiêu, bằng cách xác định phân bố phù hợp nhất cho bộ dữ liệu tương ứng của chỉ tiêu đó. Để xác định phân bố hợp lý cho 26 chỉ tiêu, phần mềm mô phỏng Arena 7.0 được sử dụng trong đề tài này.
Nhằm mục đích dễ theo dõi và trình bày cụ thể các bước thực hiện, nghiên cứu tiến hành xây dựng hàm thành viên cho chỉ tiêu ROE của các công ty năm 2012. Quá trình xây dựng các chỉ tiêu cịn lại cũng thực hiện tương tự. Trình tự tiến hành như sau:
Nhập bộ dữ liệu chỉ tiêu ROE của các doanh nghiệp được lấy mẫu vào hệ thống, Arena sẽ xuất ra kết quả cho biết có những dạng phân bố phù hợp với bộ dữ liệu này theo trình tự phương sai (square error) tăng dần, như hình 2.2 dưới đây
Hình 2.2: Các dạng phân bố được đề xuất của chỉ tiêu ROE
Trong các phân bố được đề xuất ở trên (hình 2.2) thì phân bố Normal (phân bố chuẩn) có phương sai nhỏ nhất là 0.0238, nên được Arena chọn làm phân bố phù hợp nhất cho chỉ tiêu ROE, được thể hiện như hình 2.3:
Hình 2.3: Phân bố của chỉ tiêu ROE
Kết quả thu được là hàm thành viên của chỉ tiêu ROE có dạng như sau: Normal (7.38, 16.1), nghĩa là chỉ tiêu ROE theo phân bố Normal với giá trị trung bình 7.38
và độ lệch chuẩn 16.1. Ngồi ra, hệ thống cịn cho biết một số thơng số khác như (hình 2.4): có 643 quan sát với giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là: 70.4, -80.
Hình 2.4: Các thơng số của phân bố ROE
Mặc dù, Arena đã đưa ra các dạng phân bố hợp lý với phương sai kèm theo và chọn phân bố có phương sai bé nhất. Tuy nhiên, điều đó chưa đủ để kết luận rằng chỉ tiêu ROE tuân theo phân bố Normal mà phải thông qua bước kiểm định phân bố theo phương pháp Chi square test như sau:
H1: phân bố phù hợp với dữ liệu
Giá trị kiểm định:
χ2 = ∑(𝑥𝑖 − 𝜇)2
𝜇 (2.4) Với xi : giá trị quan sát
μ : giá trị kỳ vọng
Giá trị p: được tính theo hàm: p = CHIDIST(x,deg_freedom) Với x : giá trị kiểm định
deg_freedom : bậc tự do
Kiểm định với độ tin cậy 99%, giả thiết H0 sẽ bị bác bỏ khi p < 0.01 (đối với kiểm định 2 phía) hoặc p < 0.005 (kiểm định 1 phía), tức là chấp nhận giả thiết H1, nghĩa là phân bố phù hợp bộ dữ liệu với độ tin cậy 99%.
Phân bố của ROE được kiểm định với giá trị kiểm định là 144 và p < 0.005. Vậy ta có thể kết luận là Normal (7.38, 16.1) phù hợp để mô tả hàm thành viên của chỉ tiêu ROE.
Hình 2.5: kiểm định phân bố của ROE
Sau khi tất cả các chỉ tiêu được mờ hóa, ta sẽ tiến hành xác định quy tắc mờ. Đây là bước rất quan trọng, làm căn cứ để giải mờ cho các chỉ tiêu dùng trong xếp hạng.
2.2.4.3 Quy tắc mờ
Mỗi phân bố sẽ có 2 hình thức thể hiện là mật độ xác suất (probability density) và phân bố tích lũy (cumulative distribution), quy tắc mờ được xây dựng dựa trên 2 cách thức thể hiện này. Hình 2.6a và 2.6b dưới đây minh họa cho 2 cách biểu diễn phân bố Normal của chỉ tiêu ROE.
Nếu phân bố thể hiện dưới dạng mật độ xác suất, ta thấy rằng đám đông tập trung ở giữa và giá trị trung bình đạt điểm số cao nhất (theo trục tung), các giá trị giảm dần sang 2 bên. Như vậy, đối với các chỉ tiêu mang tính chất tối ưu, tức là lớn q sẽ khơng tốt mà nhỏ q thì cũng khơng hiệu quả (như chỉ tiêu nợ dài hạn trên vốn cổ phần), sẽ được thể hiện hàm thành viên theo dạng mật độ xác suất. Khi đó, giá trị tối ưu sẽ là giá trị trung bình ngành/ thị trường (nếu hàm thành viên là phân bố normal) và đạt điểm tối đa là 100, các giá trị cịn lại sẽ được tính điểm trên cơ sở so sánh với điểm tối đa này.
Với cách biểu diễn phân bố theo phân bố tích lũy thì các giá trị tăng dần từ 0 và tiến đến giá trị cao nhất là 1 (theo trục tung). Cách thể hiện này sẽ được sử dụng để biểu diễn hàm thành viên của các chỉ tiêu mang tính chất càng lớn càng tốt, chẳng hạn như ROE. Ngồi ra, đối với các chỉ tiêu mang tính chất càng nhỏ càng tốt cũng sẽ được thể hiện hàm thành viên theo dạng phân bố tích lũy, tuy nhiên có điểm khác biệt là phân bố sẽ xuất phát từ 1 và tiến dần về 0.
Sau bước xây dựng hàm thành viên và xác định quy tắc mờ, ta có phân bố của các chỉ tiêu với thông số kèm theo và biết phân bố đó được thể hiện dưới hình thức phân bố tích lũy hay mật độ xác suất (tùy thuộc vào tính chất của chỉ tiêu tài chính đó). Dựa vào căn cứ này, tiến hành giải mờ để xác định điểm của các doanh nghiệp ứng với từng chỉ tiêu tài chính.
2.2.4.4 Giải mờ
Như giả thiết đã đặt ra, mỗi chỉ tiêu sẽ có 22 mức điểm tương ứng với 22 khoảng giá trị trên trục hoành (x). Tùy theo hàm thành viên được thể hiện dưới dạng phân bố tích lũy hay mật độ xác suất mà ta có phương pháp giải mờ khác nhau để tìm điểm số cho các doanh nghiệp:
Giải mờ cho các chỉ tiêu có hàm thành viên thể hiện theo phân bố tích lũy
Như đã đề cập ở trên, những chỉ tiêu có tính chất càng lớn càng tốt sẽ thể hiện hàm thành viên theo phân bố tích lũy và được giải mờ như sau:
Dùng hàm nghịch đảo trong excel để tìm ra các khoảng giá trị của từng chỉ tiêu tương ứng với 22 mức điểm.
Ví dụ: với chỉ tiêu ROE, theo phân bố Normal ta sẽ sử dụng hàm nghịch đảo là
NORM.INV(probability,mean,standard_dev)
Với: probability : là phần diện tích tương ứng với khoảng giá trị mà ta đang xét Mean : giá trị trung bình của phân bố
Standard_dev: độ lệch chuẩn của phân bố
Chỉ tiêu ROE có phân bố Normal (7.38; 16.10), với diện tích 85%, áp dụng hàm
NORM.INV(0.85; 7.38; 16.10) ta xác định được giá trị trên trục hoành (x) là 24.07,
tương tự với diện tích 90% ta sẽ có giá trị x là 28.01. Ta sẽ có khoảng giá trị (24.07, 28.01] tương ứng với mức điểm là 90. Nghĩa là các doanh nghiệp có chỉ tiêu ROE nằm trong khoảng giá trị này thì được chấm là 90 điểm.
So sánh giá trị của các doanh nghiệp với các khoảng giá trị vừa xác định ta sẽ tìm được điểm của từng doanh nghiệp cho các chỉ tiêu có tính chất càng lớn càng tốt.
Đối với các chỉ tiêu có tính chất càng nhỏ càng tốt thì ta cũng thực hiện tương tự nhưng điểm thì ngược lại, sẽ giảm dần từ trái sang phải.
Giải mờ cho các chỉ tiêu có hàm thành viên thể hiện theo mật độ xác suất
Các chỉ tiêu mang tính chất tối ưu sẽ thể hiện hàm thành viên theo dạng mật độ xác suất và được giải mờ theo trình tự sau:
Tìm các khoảng giá trị x bằng hàm nghịch đảo như trên.
Tìm các điểm theo trục tung (y) bằng các hàm phân bố trong excel.
Ví dụ: đối với chỉ tiêu nợ dài hạn/vốn cổ phần, theo phân bố Gamma (97.4; 1.29). Để tìm giá trị y ta sử dụng hàm GAMMA.INV(x,alpha,beta).
Sau khi tìm được tất cả các giá trị y tương ứng với các x, ta sẽ xác định được y lớn nhất. Khoảng giá trị x tương ứng với giá trị y cực đại sẽ có điểm tối đa là 100. Các mức điểm còn lại được qui ra từ điểm tối đa này:
Đ𝑖ể𝑚𝑖 = 𝑦𝑖∗ 100
𝑦𝑚𝑎𝑥 (2.5)
Giá trị các chỉ tiêu của doanh nghiệp sẽ được đối chiếu với khoảng điểm vừa xác định để chấm điểm cho từng doanh nghiệp ứng với mỗi chỉ tiêu.
2.2.4.5 Xếp hạng
Tính tổng điểm
Sau bước giải mờ, sẽ xác định được điểm của các doanh nghiệp theo từng chỉ tiêu. Tổng điểm của từng doanh nghiệp sẽ được quy đổi về thang điểm 100 theo công thức sau:
𝑇𝐷 = ∑ 𝐷𝑖
𝑛 𝑖=1
𝑛 (2.6) Với: TD : Tổng điểm của doanh nghiệp
Di : Điểm ứng với chỉ tiêu thứ i của doanh nghiệp n : Tổng số chỉ tiêu (là 26 đối với nghiên cứu này)
Tổng điểm được sử dụng để xếp hạng doanh nghiệp trên cơ sở căn cứ vào thang đo được trình bày dưới đây
Hiện tại, các ngân hàng và tổ chức xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp ở Việt Nam đều dùng thang đo có 9 – 10 mức, từ D đến AAA, để xếp hạng. Tuy nhiên, nhằm chi tiết hóa và đo lường chính xác hơn, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm uy tín trên thế giới như S&P, Moody’s và Fitch hiện đang sử dụng thang đo có 20 – 22 mức như bảng thống kê dưới đây: