4. Kiểm định mơ hình tác động của các chỉ số tài chính đến dự báo kiệt quệ của
4.1. Phương pháp kiểm định và thu thập số liệu:
Tác giả tiến hành thu thập dữ liệu từ 58 công ty bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các chỉ số được tính tốn dựa trên báo cáo tài chính đã kiểm tốn, số mẫu quan sát thu thập từ 58 công ty trong 8 năm (từ năm 2005 đến năm 2012), đồng thời tác giả sử dụng phương pháp logit, probit với các hiệu ứng cố định (FE), hiệu ứng ngẫu nhiên (RE) để kiểm định mơ hình tác giả đề xuất. Tác giả báo cáo quá trình kiểm định mơ hình như sau:
Kiểm định mơ hình logit với biến phụ thuộc C cho từng hiệu ứng cố định (FE) và hiệu ứng ngẫu nhiên (RE) để tìm ra mơ hình nào hiệu quả:
Kết quả chạy mơ hình hiệu ứng FE cho thấy: không cho được kết quả nên mơ hình đề xuất khơng phù hợp.
Kết quả chạy mơ hình hiệu ứng RE cho thấy: khơng cho được kết quả nên mơ hình đề xuất khơng phù hợp.
Kiểm định mơ hình logit với biến phụ thuộc C1 cho từng hiệu ứng cố định (FE) và hiệu ứng ngẫu nhiên (RE) để tìm ra mơ hình nào hiệu quả:
Hình 4. 1: Mơ hình logit với biến phụ thuộc C1, FE
Kết quả chạy mơ hình cho thấy:
Chỉ có 1 biến có tác động đến dự đoán kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp bất động sản đó chính là CHIN với độ tin cậy 95%, các biến cịn lại khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kết quả chạy mơ hình cho thấy:
Chỉ có 2 biến có tác động đến dự đốn kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp bất động sản đó chính là: TLTA, NIM với độ tin cậy 95%, các biến cịn lại khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Từ kết quả chạy 2 mơ hình trên, tác giả dùng phép kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình có hiệu quả tốt hơn:
Hình 4. 3: Kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình logit với biến phụ thuộc C1
Kết quả thu được: cho thấy giá trị p = 0.3034>0.05 nên ta kết luận chấp nhận giả thuyết sự khác biệt khơng có hệ thống, từ đó ta chọn mơ hình logit với biến phụ thuộc C1, RE.
Diễn giải kết quả mơ hình Logit với biến phụ thuộc C1, RE với 2 biến tác động đến khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính của cơng ty. Đối với hệ số ước lượng β8 = 7.811653 cho biết khi Tổng nợ/Tổng tài sản tăng 1 đơn vị
thì log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) tăng 7.811653 đơn vị. Ngoài ra, log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) đồng biến với Pi (tức xác suất Y=1) nên với β8 = 7.811653>0 mang dấu dương thì tăng Tổng nợ/Tổng tài sản sẽ làm tăng khả năng Y nhận giá trị 1. Tương tự, ta hiểu hệ số ước lượng β12 = 13.99981 cho biết khi Lợi nhuận biên tăng 1 đơn vị thì log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) tăng 13.99981 đơn vị. Ngoài ra, log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) đồng biến với Pi (tức xác suất Y=1) nên với β12 = 13.99981>0 mang dấu dương thì tăng Lợi nhuận biên sẽ làm tăng khả năng Y nhận giá trị 1.
Kiểm định mơ hình probit với biến phụ thuộc C cho hiệu ứng ngẫu nhiên (RE):
Kết quả chạy mơ hình cho thấy:
Kiểm định mơ hình probit với biến phụ thuộc C1 cho hiệu ứng ngẫu nhiên (RE):
Kết quả chạy mơ hình cho thấy:
Chỉ có 2 biến có tác động đến dự đốn kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp bất động sản đó chính là: Tổng nợ/Tổng tài sản, Lợi nhuận biên với độ tin cậy 95%, các biến cịn lại khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Diễn giải kết quả mơ hình Probit với biến phụ thuộc C1, RE với 2 biến tác động đến khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính của cơng ty. Từ kết quả chạy mơ hình, ta hiểu hệ số ước lượng β8 = 4.002607 cho biết khi Tổng nợ/Tổng tài sản tăng 1 đơn vị thì log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) tăng 4.002607 đơn vị. Ngoài ra, log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) đồng biến với Pi (tức xác suất Y=1) nên với β8 = 4.002607 >0 mang dấu dương thì tăng Tổng nợ/Tổng tài sản sẽ làm tăng khả năng Y nhận giá trị 1.
Tương tự, ta hiểu hệ số ước lượng β12 = 7.808217 cho biết khi Lợi nhuận
biên tăng 1 đơn vị thì log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) tăng 7.808217 đơn vị. Ngoài ra, log của tỷ lệ (Pi/1-Pi) đồng biến với Pi (tức xác suất Y=1) nên với β12 = 7.808217 >0 mang dấu dương thì tăng Lợi nhuận biên sẽ làm tăng khả năng Y
Như vậy, qua kết quả chạy mơ hình thấy rằng hệ số Tổng nợ/Tổng tài sản và Lợi nhuận biên đều làm tăng khả năng công ty không lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Nhưng do hệ số β12 > β8 chứng tỏ Lợi nhuận biên có tác động mạnh hơn Tổng nợ/tổng tài sản.
Có thể thấy kết quả chạy mơ hình là phù hợp với tình hình hiện tại của thị trường bất động sản nước ta. Trước tình trạng khó khăn do hàng tồn kho tăng cao và giá cả quá cao so với sức mua của người dân, có thể nhận định là bản thân doanh nghiệp bất động sản cũng khơng tự mình giải quyết được bài tốn này khi mà chi phí bỏ ra đầu tư ban đầu quá cao và phần lớn cũng được tài trợ bằng các khoản vay của Ngân hàng. Từ đó, việc làm giảm tổng tài sản (tăng Tổng nợ/Tổng tài sản) và từng bước tăng Lợi nhuận biên (doanh thu giảm do giá bán giảm và có lợi nhuận do giải phóng được hàng tồn kho và từ việc giảm thuế thu nhập doanh nghiệp) mà chính phủ đang có những giải pháp điều tiết hiện nay là phù hợp và đúng hướng. Cụ thể như: thị trường bất động sản đang và sắp có thêm những điều kiện thuận lợi như lãi suất tiết kiệm giảm xuống 7,5%, giá vàng trên thị trường giảm, ngân hàng nhà nước dành 30.000 tỷ đồng hỗ trợ cho vay mua nhà ở xã hội lãi suất 6%. Bên cạnh đó, chính phủ đã báo cáo Ủy an thường vụ Quốc hội về phương án giảm thuế cho doanh nghiệp nhỏ và vừa, giảm thuế giá trị gia tăng cho hoạt động kinh doanh bất động sản để kích cầu và hỗ trợ thị trường bất động sản. Từ ngày 1/7/2013 đến 30/6/2014 sẽ giảm 50% thuế giá trị gia tăng với hoạt động kinh doanh nhà ở xã hội và 30% thuế giá trị gia tăng với hoạt động đầu tư kinh doanh căn hộ có diện tích dưới 70m2 và giá bán dưới 15 triệu đồng/ m2. Ngoài ra, từ ngày 1/7/2013, doanh nghiệp vừa và nhỏ sẽ được áp thuế thu nhập doanh nghiệp 20%, thu nhập từ đầu tư kinh doanh nhà ở xã hội sẽ chịu 10% thuế giá trị gia tăng.