3.1 Các yếu tố dự báo kiệt quệ tài chính
Như đã dự báo ở phần 3, chúng ta đã cùng nhau phân tích các yếu tố như :
giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (M/B), lợi nhuận sau thuế (RET), sự biến động của giá chứng khoán (VOL), lợi nhuận hoạt động (OPRO), quy mô cơng ty (Log(SIZ)), tỷ số địn bẩy (LEV), mức xếp hạng tín dụng (Log(RAT)), đầu tư
(INV), tài sản lưu động (CUA), tuổi công công ty (Log(AGE)) để đánh giá mức độ
đóng góp vào dự báo kiệt quệ tài chính cho mẫu 252 cơng ty trên sàn chứng khốn
HOSE.
3.1.1 Thống kê mơ tả biến, kiểm tra tự tương quan
Các dữ liệu tài chính của cơng ty trong năm 2010 được sử dụng trong bài nghiên cứu này.
Bảng 3.1 : Mô tả dữ liệu thống kê
Quan
sát Trung bình Trung vị Độ lệch chuẩn
Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất MB 252 30.64571313 26.936725 19.78049265 0 118.84314 RET 252 145.227475 44.400585 388.4814132 -153.95933 3615.49294 VOL 252 5.907987381 4.609395 5.763092779 0 40.63104 OPRO 252 0.092103452 0.06462 0.203139683 -0.30787 2.74226 SIZ 252 0.003123571 0.00131 0.005948347 0.00023 0.04492 LEV 252 0.47549373 0.49873 0.210783083 0.00068 0.95078 RAT 252 7.396825397 8 1.612102461 1 9 INV 252 0.342378611 0.06778 1.2208261 -0.95716 12.64808 CUA 252 0.571565159 0.613465 0.236587867 0.02906 0.99863 AGE 252 12.75 9 11.80776468 1 59 DIS1 252 0.448412698 0 0.498321346 0 1
Bảng 3.1 thống kê số liệu trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, cực đại và cực tiểu của tất cả các biến của mẫu được lựa chọn cuối cùng được sử dụng trong bài nghiên cứu trong suốt giai đoạn 2010 – 2012.
Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (M/B) của cơng ty trung bình khoảng 30.65%, lớn nhất là 118.84% và nhỏ nhất bằng 0, cho thấy sự biến động không lớn
lắm của giá trị thị trường trên giá trị sổ sách trong giai đoạn sau khủng hoảng 2008, với độ lệch chuẩn 19.78%.
Giá trị lợi nhuận sau thuế (RET) trung bình ở mức 145.22 tỷ, cao nhất la 3,615.49 tỷ và nhỏ nhất là -153.96 tỷ, chúng ta thấy rằng sự chênh lệch rất lớn giữa các công ty cùng ngành và khác ngành.
Độ biến động giá cổ phiếu (VOL) của các doanh nghiệp khơng cao, có thể nói trong năm 2010 giá cổ phiếu trên thị trường không biến động.
Chúng ta thấy lợi nhuận hoạt động trên với tổng tài sản (OPRO) của mẫu là rất thấp, trung bình 9.21%, có thể thấy trong năm 2010, hoạt động kinh doanh
không được khả quan lắm.
Dựa trên quy mô (SIZ) của các cơng ty chúng ta thống kê được, có thể thấy mẫu điều tra của của chúng ta gồm các cơng ty có tính đại diện cho ngành và tổng quan thị trường, với công ty lớn nhất có kích cỡ chiếm 4.49% tổng vốn hóa thị trường.
Dựa vào thống kê thì chúng ta thấy được rằng tỷ lệ tài sản lưu động hiện tại trên tổng tài sản (CUA) của các công ty là khá cao, trung bình 57.15% và cao nhất là 99,86%, trong khi đó thì mức độ đầu tư (INV) của các công ty trên tài sản lại thấp, cho thấy các công ty giai đoạn này đang e dè về vấn đề đầu tư, các công ty đầu
tư mạnh chủ yếu là các công ty đầu tư và xây dựng. Mẫu của tác giả bao gồm các
công ty rất đa dạng về tuổi (AGE), lâu đời nhất là 59 năm và trẻ nhất là 1 năm, và
với độ tuổi trung bình là 13 năm.
Ngồi ra, chúng ta hãy cùng nhìn lại 2 biến giải thích rất quan trọng của mơ hình là tỷ lệ địn bẩy tài chính (LEV) và xếp hạng tín nhiệm (RAT). Chúng ta thấy rằng các cơng ty sử dụng nợ rất cao, trung bình 47.54% trên tổng tài sản, cao nhất có cơng ty sử dụng đến 95.08%. Có thể thấy trong năm 2010, đa số các công ty đều sử dụng nợ cao, điều tra sâu hơn ở phần sau, chúng ta sẽ thấy tác động của việc sử dụng nợ như thế nào. Thứ hai là biến xếp hạng tín nhiệm, theo thống kê thì ta thấy
các doanh nghiệp trong năm 2010 được đánh giá ở mức khá tốt, mức trung bình là
điểm 7 (A), khá tốt.
3.1.2 Kiểm tra độ tương quan và mức ý nghĩa các biến Bảng 3.2 - ma trận hệ số tương quan. Bảng 3.2 - ma trận hệ số tương quan.
Correlations
MB RET VOL OPRO LEV INV CUA LOGSIZ LOGRAT LOGAGE DIS1
MB Pearson Correlation 1 .427** .624** .368** -.174** .082 .143* .429** .390** .005 -.263** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .006 .195 .023 .000 .000 .933 .000 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 RET Pearson Correlation .427** 1 .142* .156* -.096 .254** -.062 .604** .208** -.089 -.189** Sig. (2-tailed) .000 .024 .013 .128 .000 .325 .000 .001 .161 .003 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 VOL Pearson Correlation .624** .142* 1 .101 -.088 .067 .118 .305** .196** .014 -.131* Sig. (2-tailed) .000 .024 .111 .162 .286 .061 .000 .002 .826 .038 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 OPRO Pearson Correlation .368** .156* .101 1 -.315** .078 .111 .066 .395** -.040 -.246** Sig. (2-tailed) .000 .013 .111 .000 .218 .080 .300 .000 .531 .000 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 LEV Pearson Correlation -.174** -.096 -.088 -.315** 1 .043 .104 -.201** -.250** -.063 .246** Sig. (2-tailed) .006 .128 .162 .000 .493 .099 .001 .000 .319 .000 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 INV Pearson Correlation .082 .254** .067 .078 .043 1 -.127* .082 .138* -.048 -.081 Sig. (2-tailed) .195 .000 .286 .218 .493 .044 .192 .029 .452 .197 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 CUA Pearson Correlation .143* -.062 .118 .111 .104 -.127* 1 -.111 .342** -.041 -.097 Sig. (2-tailed) .023 .325 .061 .080 .099 .044 .077 .000 .518 .124 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 LOGSIZ Pearson Correlation .429** .604** .305** .066 -.201** .082 -.111 1 .266** .013 -.165** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .300 .001 .192 .077 .000 .840 .009 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 LOGRAT Pearson Correlation .390** .208** .196** .395** -.250** .138* .342** .266** 1 -.014 -.363** Sig. (2-tailed) .000 .001 .002 .000 .000 .029 .000 .000 .821 .000 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 LOGAGE Pearson Correlation .005 -.089 .014 -.040 -.063 -.048 -.041 .013 -.014 1 -.001 Sig. (2-tailed) .933 .161 .826 .531 .319 .452 .518 .840 .821 .991 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 DIS1 Pearson Correlation -.263** -.189** -.131* -.246** .246** -.081 -.097 -.165** -.363** -.001 1 Sig. (2-tailed) .000 .003 .038 .000 .000 .197 .124 .009 .000 .991 N 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252 252
Ma trận hệ số tương quan cho ta thấy mức độ tương quan giữa các biến với nhau trong mơ hình.
Biến DIS, ta thấy DIS có tương quan âm với MB thể hiện một cơng ty có
giá trị thị trường trên giá trị sổ sách càng cao thì xác suất kiệt quệ càng thấp ; tương tự DIS cũng có tương quan âm với RET và OPRO thể hiện doanh nghiệp có
lợi nhuận sau thuế cũng như trước thuế và lãi vay (EBIT) càng cao thì xác suất kiệt quệ càng thấp; ngược lại, DIS có tương quan dương khá mạnh với LEV, cho thấy công ty có sử dụng địn bẩy càng lớn thì xác suất dẫn đến kiệt quệ càng cao; và cuối cùng ta thấy DIS có tương quan âm với Log(RAT) và Log(SIZ) cho thấy quy mô của công ty và được xếp hạng mức tín nhiệm càng cao thì xác suất kiệt quệ càng thấp. Đối với biến VOL, INV, CUA và Log(AGE), DIS có tương quan khơng cao cho thấy mức độ tương tác biến động giá cổ phiếu, đầu tư, thanh khoản
và độ tuổi của doanh nghiệp đối với kiệt quệ tài chính là khơng nhiều.
Biến Log(AGE), trong mơ hình ta thấy mối tương quan biến Log(AGE)
và các biến còn lại rất thấp, cho thấy độ tuổi của doanh nghiệp khơng ảnh hưởng
lớn lắm đến các yếu tố cịn lại.
Biến Log(RAT), ta thấy Log(RAT) có tương quan hầu hết với các biến
cịn lại. Log(RAT) có tương quan dương tốt với các biến MB, VOL, RET, OPRO, INV, CUA và Log(SIZ) thể hiện sự đánh giá hạng mức tín nhiệm phụ thuộc chịu
ảnh hưởng rất nhiều từ các yếu tố giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, biến động
giá cổ phiếu, thu nhập, lợi nhuận hoạt động, mức độ đầu tư, tính thanh khoản và quy mơ của cơng ty. Log(RAT) có tương quan âm với LEV, cũng dễ hiểu vì một cơng ty có tỷ lệ nợ càng cao thì khó có thể xếp hạng tín nhiệm tốt được.
Biến Log(SIZ), Log(SIZ) có tương quan dương khá tốt với MB, VOL,
RET thể hiện công ty có quy mơ càng lớn, ổn định thì giá trị thị trường của cổ
phiếu đó sẽ rất tốt và sẽ có một mức lợi nhuận ổn định tương ứng.
Biến CUA, tính thanh khoản của cơng ty CUA có tương quan dương với
phiếu, và CUA có tương quan âm với đầu tư INV, thể hiện nếu đầu tư vào tài sản càng cao thì tính thanh khoản càng thấp.
Biến INV, biến INV có tương quan dương với RET, cho thấy khi cơng ty
có lợi nhuận tốt thì sẽ có được những để tái đầu tư.
Biến LEV, LEV có tương quan âm với MB và OPRO thể hiện một cơng
ty có sử dụng địn bẩy càng cao thì sẽ có những ảnh hưởng khơng tốt đến giá trị thị trường của cổ phiếu cũng như lợi nhuận hoạt động.
Biến OPRO, OPRO có tương quan dương với MB và RET cho thấy lợi
nhuận hoạt động sẽ có tác động cùng chiều đối với giá trị thị trường của cổ phiếu và thu nhập sau thuế của doanh nghiệp.
Biến VOL, giống như OPRO, VOL cũng có tương quan dương với MB và
RET cho thấy sự biến động của giá cổ phiếu cũng có tác động cùng chiều với giá trị thị trường của cổ phiếu và thu nhập của doanh nghiệp.
Biến RET, cuối cùng ta thấy biến RET có tương quan dương mạnh với
MB cho thấy mối quan hệ tương hỗ cùng chiều rất mạnh giữa thu nhập và giá trị thị trường của cổ phiếu. Khi giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của cổ phiếu cao thì mang lại cho doanh nghiệp một khoản lợi nhuận rất tốt, và ngược lại khi doanh nghiệp có khoản thu nhập cao thì thơng qua cổ tức sẽ mang lại cho cổ phiếu một giá trị đáng kể trên thị trường.
3.2 Kết quả mơ hình
Tác giả ước tính hồi quy Binary Logistic để xác định đặc điểm của cơng ty dự đốn kiệt quệ tài chính như thế nào trong nền kinh tế. Để thực hiện điều này, tác giả sử dụng dữ liệu năm 2010 của 252 công ty cổ phần được niêm yết trên sàn chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) để xác định tác động của các biến giải thích.
Bảng 3.4 trình bảy kết quả của hồi quy Logit ước tính xác suất kiệt quệ của các công ty trong hai năm tới 2011 – 2012. Trong Bảng 3.4 , cột DIS1 tác giả
quệ tài chính như thế nào, cột DIS2 tác giả theo dõi các biến còn lại tác động thế
nào đến kiệt quệ tài chính khi loại biến Địn bẩy tài chính (LEV) ra khỏi mơ hình; và tương tự trong cột DIS3, tác giả loại biến xếp hạng tín nhiệm (Log(RAT) ra
khỏi mơ hình.
Kết quả cột DIS1 cho thấy, địn bẩy tài chính (LEV) có yếu tố tích cực cùng chiều và có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính. Điều này phù hợp với nghĩa vụ thanh tốn nợ cố định hạn chế phần nào hoạt động của cơng ty, một cơng ty với nợ nhiều sẽ khó khăn hơn trong hoạt động đầu tư vì sự lo sợ của cổ đông và trái chủ. Kết quả này phù hợp với ý kiến của Opler và Titman (1994) cho rằng tác
động tổng thể của địn bẩy và sự giàu có của cổ đông là tiêu cực trong khoảng thời
gian kiệt quệ tài chính.
Các hệ số ước tính về xếp hạng nợ có tương quan âm, do đó, xếp hạng tín dụng là yếu tố tiên đốn có ý nghĩa cao về kiệt quệ tài chính. Để tăng tính bền
vững của mơ hình, tác giả lặp lại cách phân tích bằng cách sử dụng các biến xếp hạng tuyến tính chứ không phải theo logarit của xếp hạng, và tìm thấy kết quả
tương tự. Ngoài ra, kết quả trong cả 2 cột DIS1 và DIS2 trong Bảng 3.4 và Bảng
3.5 chỉ ra rằng xếp hạng tín dụng cung cấp một thơng tin đáng kể vượt ra ngồi các biến khác trong hồi quy. Mức xếp hạng trung bình của các cơng ty trong mẫu
vào năm 2010 là 7 (A) chỉ ra rằng hầu hết các công ty được xem ở cấp đầu tư.
Các biến khác như giá trị thị trường trên giá trị sổ sách (M/B), lợi nhuận sau thuế (RET), sự biến động của giá chứng khoán (VOL), lợi nhuận hoạt động
(OPRO), quy mô công ty (Log(SIZ)), đầu tư (INV), tài sản lưu động (CUA), tuổi cơng cơng ty (Log(AGE)) có tác động nhưng với mức ý nghĩa không cao nên không được tác giả quan tâm và loại ra khỏi mô hình. Như vậy, kiệt quệ tài chính được giải thích bằng hai biến độc lập là địn bẩy tín dụng (LEV) và xếp hạng tín
Bảng 3.3 - Kết quả mơ hình theo cơng cụ hồi quy Binary Logistic
DIS 1 DIS 2 DIS 3
B Sig. B Sig. B Sig.
MB .003 .823 .005 .693 -.005 .706 RET -.001 .429 .000 .548 -.001 .334 VOL -.012 .734 -.016 .645 -.003 .933 OPRO -.399 .742 -1.851 .399 -6.133 .012 LEV 1.545 .047 1.042 .219 INV -.037 .810 .005 .975 -.094 .548 CUA .326 .652 .575 .427 -.888 .161 LOGSIZ -.004 .982 -.085 .660 -.070 .720 LOGRAT -5.068 .000 -4.979 .000 LOGAGE -.005 .977 -.029 .852 -.039 .796 Constant 9.092 .000 9.070 .001 .196 .888 - 2LL R2 - 2LL R2 - 2LL R2 281.634a .304 285.474a .288 299.159a .230 0 110/139 79.10% 106/139 76.30% 100/139 71.90% 1 66/113 58.40% 70/113 61.90% 70/113 61.90% Overall Percentage 176/252 69.80% 176/252 69.80% 170/252 67.50%
Bảng 3.3 ghi nhận kết quả hồi quy dựa trên phương pháp hồi quy Binary Logistic giữa các yếu tố tài chính và phi tài chính của cơng ty để dự đốn yếu tố kiệt quệ tài chính vào hai năm sau của công ty. Tác giả chạy lần lượt 3 mơ hình,
DIS1 đầy đủ tất cả các biến, DIS2 bỏ biến LEV và DIS3 bỏ biến Log(RAT).
Trong mơ hình DIS1, chúng ta thấy có sự tác động cùng chiều rất mạnh giữa địn bẩy tài chính LEV và xác suất kiệt quệ tài chính với Sig.=.047 Điều này cho thấy nhân tố địn bẩy tài chính có tác động rất lớn đến kiệt quệ tài chính, khi sử dụng địn cân nợ cao thì xác suất kiệt quệ tài chính tăng đáng kể. Điều đó cũng hợp lý với các nghiên cứu trước đây về việc sử dụng nợ và các chi phí liên quan
đến sử dụng nợ có ảnh hưởng như thế nào đến hoạt động của công ty. Tiếp theo là
sự tác động ngược chiều của biến xếp hạng tín nhiệm (Log(RAT)) rất cao đến xác suất kiệt quệ tài chính với Sig. = .000, chúng ta có thể khẳng định rằng xếp hạng tín dụng là yếu tố dự báo kiệt quệ tài chính rất nhạy bén. Mức xếp hạng tín dụng
càng cao thì xác suất kiệt quệ tài chính càng thấp và ngược lại. Xếp hạng tín dụng có thể nói là yếu tố tổng quan đa bao gồm nhiều yếu tố tài chính và phi tài chính của cơng ty, nên những thông tin của nó đáng để quan tâm. Các biến cịn lại có
dự kiến sẽ loại ra khỏi mơ hình. Khi chạy mơ hình với đầy đủ các biến DIS1 này, với mức giải thích của mơ hình là 30.4% và -2LL = 281.634a trong mức cho phép thì mơ hình dự đốn chính xác được 69.8%, trong đó dự đốn xác suất doanh
nghiệp rơi vào kiệt quệ là 58.40% (66/113) và xác suất doanh không rơi và kiệt
quệ là 79.1% (110/139).
Dựa trên kết quả của mơ hình DIS1, tác giả chạy mơ hình DIS2 loại biến LEV ra khỏi mơ hình xem các biến cịn lại tác động như thế nào đến kiệt quệ tài