(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Qua hai bảng 3.7 và 3.8 nêu trên, nhận thấy có sự khác biệt rõ rệt giữa các biến của tồn bộ quan sát và các biến ở nhóm những cơng ty kiệt quệ. Cụ thể
• NITA, NIMTA ở nhóm cơng ty kiệt quệ thấp hơn nhiều so với ở nhóm quan sát tổng thể, ví dụ nhƣ giá trị trung bình và trung vị của NIMTA lần lƣợt là 0.071133 và 0.033520 so với 0.313545 và 0.115377.
• Trái ngƣợc với chỉ số thể hiện khả năng sinh lời trên tài sản, tỷ số đòn cân nợ ở nhóm cơng ty kiệt quệ có chênh lệch khơng nhiều so với tồn bộ quan sát, ví dụ giá trị trung bình và trung vị của TLMTA ở nhóm cơng ty kiệt quệ là 0.997975 và 0.999202 so với trung bình và trung vị của TLMTA của tồn bộ quan sát là 0.996777 và 0.999004.
• Khả năng thanh tốn nhanh CASHMTA và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu SIGMA của nhóm cơng ty phá sản thấp hơn so với CASHMTA và SIGMA của tổng thể. Cụ thể, giá trị trung bình CASHMTA là 0.250867 so với 0.357087 và giá trị trung bình SIGMA là âm (-) 0.12434 so với 0.063215.
• Với các biến RSIZE và MB thì khơng có chênh lệch nhiều giữa hai nhóm cơng ty phá sản và tồn bộ quan sát.
4 NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Phân tích tƣơng quan
Trƣớc khi chạy mơ hình hồi quy, luận văn tiến hành phân tích tƣơng quan giữa các biến để xem xét khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến bởi hiện tƣợng này làm cho mơ hình có thể có mức phù hợp R2 cao nhƣng mức ý nghĩa t thấp.
Bảng 4.1: Phân tích tƣơng quan các biến trong mơ hình biến sổ sách
NITA TLTA RSIZE SIGMA
NITA 1.000000
TLTA -0.487707 1.000000
RSIZE 0.335269 -0.183062 1.000000
SIGMA 0.277845 -0.092917 0.115859 1.000000
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Các biến trong mơ hình biến sổ sách có tƣơng quan thấp giá trị < 0.6 vì vậy có thể đƣa tất cả các biến vào mơ hình nghiên cứu và đảm bảo khơng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Bảng 4.2: Phân tích tƣơng quan các biến trong mơ hình biến thị trƣờng
NIMTA TLMTA RSIZE SIGMA CASHMTA MB INFORM NIMTA 1.0000 TLMTA -0.8454 1.0000 RSIZE 0.0710 -0.1117 1.0000 SIGMA 0.0779 -0.1838 0.1158 1.0000 CASHMTA 0.4632 -0.4023 0.0776 0.0918 1.0000 MB -0.3344 0.3198 -0.1709 -0.0920 -0.4710 1.0000 INFORM -0.0463 0.0291 -0.0725 -0.0264 -0.0755 0.0514 1.0000
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Các biến trong mơ hình biến thị trƣờng có tƣơng quan thấp giá trị < 0.6, chỉ có hệ số tƣơng quan giữa NIMTA và TLMTA tƣơng đối cao bằng 0.85. Chạy mơ hình hồi
quy phụ cho biến NIMTA và biến TLMTA để kiểm tra. Lúc này, xem xét biến TLMTA nhƣ một biến độc lập với biến phụ thuộc là biến NIMTA.
Bảng 4.3: Mơ hình hồi quy phụ
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Nhận thấy Prob là 0.0000 nhỏ hơn α = 0.05 hay mức ý nghĩa 5% nên mơ hình hồi quy phụ tồn tại. R-squared bằng 71.48% nghĩa là sự thay đổi 71.48% của biến NIMTA do biến TLMTA giải thích và ngƣợc lại. Vậy thực sự có hiện tƣợng cộng tuyến giữa hai biến. Để tránh hiện tƣợng này, trong mơ hình 2 sẽ loại bỏ một biến để kết quả mơ hình chính xác hơn.
4.2 Kết quả nghiên cứu
Luận văn thực hiện hồi quy với việc chia biến độc lập thành hai nhóm, mơ hình biến sổ sách gồm bốn biến độc lập là biến sổ sách; mơ hình biến thị trƣờng gồm bảy biến độc lập là các biến thị trƣờng. Thông tin dạng bảng đƣa vào Eview đƣợc cấu trúc dữ liệu để đảm bảo chạy hồi quy logistic với ƣớc lƣợng khả năng xảy ra tối đa hay ƣớc lƣợng thích hợp cực đại - Maximum Likelihood Estimation.
Biến phụ thuộc đo lƣờng khả năng kiệt quệ tài chính của công ty chịu tác động của các biến độc lập mà các biến độc lập này đƣợc tính tốn dựa trên các chỉ tiêu trong báo cáo tài chính kết thúc vào ngày 31/12. Sau khi nắm bắt thông tin đƣợc công bố, các nhà đầu tƣ, đối tác và thị trƣờng sẽ nhận định, đánh giá và tác động ngƣợc trở lại kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của cơng ty. Q trình truyền tin cũng nhƣ quá trình tác động ngƣợc trở lại sẽ cần một khoảng thời gian. Với suy luận này, luận văn cũng vận dụng mơ hình CHS (2008) là hồi quy với biến trễ. Giai đoạn nghiên cứu thực hiện từ 2007 – 2012, luận văn thực nghiệm độ trễ của biến dữ liệu trong các trƣờng hợp độ trễ một năm (t-1), độ trễ hai năm (t-2) và độ trễ ba năm (t- 3). Kết quả là biến trễ một năm phản ánh mức ý nghĩa của các biến trong mơ hình tốt nhất nên luận văn chọn hồi quy với biến trễ 1 năm (t-1).
Sau khi chạy mơ hình kết quả hồi quy logistic nhƣ sau
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy logistic của mơ hình biến sổ sách
Kết quả mơ hình chỉ ra hai biến RSIZE và SIGMA khơng có ý nghĩa, Prob bằng 0.8769 và 0.5860. Tác giả thực hiện chạy lại mơ hình chỉ với hai biến NITA và TLTA nhƣ sau
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy logistic của mơ hình biến sổ sách với hai biến NITA và TLTA
Kết quả mơ hình biến sổ sách thể hiện sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc đo lƣờng khả năng kiệt quệ nhƣ sau
(
) ( ) ( )
( )
Xác suất kiệt quệ tài chính là
( ) ( )
(4.1)
Đối với mơ hình biến thị trƣờng, từ bảng 4.3 thể hiện tƣơng quan giữa NIMTA và TLMTA, luận văn lần lƣợt tiến hành thực hiện mơ hình khơng có biến NIMTA và mơ hình khơng có biến TLMTA để kiểm tra kết quả hồi quy.
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy logistic của mơ hình biến thị trƣờng khơng có biến NIMTA
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Kết quả mơ hình thể hiện sự tác động của các biến TLMTA, RSIZE, CASHMTA đến khả năng kiệt quệ của cơng ty khơng có ý nghĩa, Prob lớn hơn 0.1 ở mức ý
nghĩa 10%. Vì vậy, luận văn loại bỏ biến TLMTA ra khỏi mơ hình, sau đó tiến hành thực hiện mơ hình biến thị trƣờng gồm biến NIMTA và các biến còn lại. Kết quả nhƣ bảng dƣới đây
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy logistic của mơ hình biến thị trƣờng khơng có biến TLMTA khơng có biến TLMTA
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Lúc này, hai biến khơng có tác động lên biến phụ thuộc là RSIZE và SIGMA vì Prob lớn hơn 0.1 do đó tiếp tục thực hiện hồi quy chỉ với bốn biến NIMTA, CASHMTA, INFORM và MB.
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy logistic của mơ hình biến thị trƣờng với biến NIMTA, CASHMTA, INFORM và MB
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Tất cả bốn biến trong mơ hình đều có Prob < 0.05, do đó biến phụ thuộc đo lƣờng khả năng kiệt quệ chịu sự tác động của các biến độc lập thơng qua mơ hình hồi quy sau ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) (
Xác suất kiệt quệ tài chính là
( ) ( ) ( ) ( )
(4.2)
4.3 Kiểm định sự phù hợp của biến đƣa vào mơ hình
Dùng kiểm định Wald để xem xét sự cần thiết của mỗi biến trong mơ hình. Nội dung của kiểm định Wald là kiểm định giả thiết H0: βk= 0 là hệ số hồi quy
khơng có ý nghĩa thống kê và H1: βk≠0; nếu p-value ≤ α thì bác bỏ H0. Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Wald của mơ hình biến sổ sách
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định Wald của mơ hình biến thị trƣờng
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview)
Từ bảng 4.9 và bảng 4.10 có kết quả giá trị P = 0.0000 < 0.05 nên ta bác bỏ giả thiết H0 tức là các biến đƣa vào mơ hình có hệ số hồi quy khác 0 có ý nghĩa. Vì vậy luận văn đƣa các biến vào từng mơ hình là phù hợp.
4.4 Kiểm định kết quả dự báo với thực tế
Nhƣ đã trình bày ở trên, cuối cùng luận văn chỉ tiến hành phân tích hồi quy logistic cho mơ hình biến sổ sách gồm hai biến NITA và TLTA và mơ hình biến thị trƣờng gồm bốn biến NIMTA, CASHMTA, MB và INFORM. Xác suất kiệt quệ tài chính từ kết quả của hai mơ hình đƣợc đối chiếu với tình hình doanh nghiệp kiệt quệ tài chính trên thực tế đƣợc thể hiện qua đồ thị dƣới đây.
25 20 15 10 5 0 2007 2007 0 2008 2008 2 2009 2009 17 2010 2010 9 2011 2011 10 2012 2012 23 Số cty kiệt quệ tài chính
trên thực tế
Số cty kiệt quệ tài chính (mơ hình biến sổ sách)
Số cty kiệt quệ tài chính (mơ hình biến thị trường)0 0 10 5 2 13
0 0 9 5 2 14
Hình 4.1: Kết quả kiểm định dự báo kiệt quệ tài chính giữa mơ hình biến sổ sách, mơ hình biến thị trƣờng so với thực tế (Nguồn tính tốn của tác giả)
4.5 Thảo luận về kết quả nghiên cứu đạt đƣợc
Một bất ngờ khi nghiên cứu dự báo phá sản cho các công ty tại HOSE bằng mơ hình hồi quy logistic cho kết quả gần nhƣ khác hẳn kết quả nghiên cứu đã đƣợc công bố của CHS (2008). Ở cả hai mơ hình, dự báo khả năng phá sản có độ chính xác cao nhất tại thời điểm một năm sau. Tức là dựa vào các chỉ số trong báo cáo tài chính của năm trƣớc, dự báo khả năng phá sản của cơng ty cho năm sau đó.
4.5.1 Thảo luận kết quả của mơ hình biến sổ sách
Mơ hình biến sổ sách với kết quả ở bảng 4.5 dự báo phá sản công ty chỉ với hai chỉ số NITA và TLTA. Trong đó NITA tác động tỷ lệ nghịch với khả năng phá sản và thông qua hệ số hồi quy là âm (-)37.59. Nghĩa là nếu tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng tài sản tăng lên một đơn vị sẽ làm giảm khả năng phá sản của doanh nghiệp là e-37.59 =4.73×10-17
lần (một giá trị vô cùng nhỏ) và ngƣợc lại. Có nghĩa là trong điều kiện thị trƣờng Việt Nam, việc chuyển vốn đầu tƣ thành lợi nhuận mang lại hiệu quả hay
không sẽ ảnh hƣởng đến sự tồn tại hay phá sản của doanh nghiệp. Điều này khá hợp lý cho hiện tƣợng một loạt doanh nghiệp gần nhƣ lâm vào tình trạng mất tính thanh khoản, khả năng hủy niêm yết cũng nhƣ có nguy cơ phá sản cao do thực hiện đầu tƣ dàn trải mà không hiệu quả dẫn đến khơng có lợi nhuận thậm chí khơng thu hồi đƣợc vốn. Những năm trƣớc, giai đoạn 2006 – 2007 khi chi phí vốn thấp, thị trƣờng chứng khoán và thị trƣờng bất động sản đang thăng hoa, rất nhiều cơng ty ngồi ngành mạnh dạn vay vốn ngân hàng cuốn theo phong trào đầu tƣ chứng khoán và đầu tƣ bất động sản thậm chí một số doanh nghiệp quy mơ lớn cịn đầu tƣ vào ngành thủy điện, tài chính hay viễn thơng. Hậu quả là khi thị trƣờng chứng khoán đi xuống, thị trƣờng bất động sản đóng băng và các ngân hàng siết chặt tín dụng thì lợi nhuận đi từ mức sút giảm đến lợi nhuận âm và sau đó là khoản lỗ ăn vào vốn của doanh nghiệp. Có thể tên một số cơng ty niêm yết nhƣ công ty Quốc Cƣờng Gia Lai QCG, công ty Kinh Đô KDC, công ty công nghệ viễn thơng Sài Gịn SGT hay tổng công ty phát triển đô thị Kinh Bắc KBC…khi ý thức đƣợc việc đầu tƣ dàn trải dẫn đến thua lỗ nên đã và đang thu gọn ngành nghề kinh doanh, thực hiện thoái vốn nhằm mang lại hiệu quả hơn, tránh tình trạng lỗ kéo dài, mất khả năng thanh khoản và cổ phiếu bị hủy niêm yết trong tƣơng lai gần. Đối với biến TLTA lại có tƣơng quan nghịch với biến phụ thuộc bởi hệ số hồi quy là âm (-)1.81. Nghĩa là nếu tỷ lệ tổng nợ trên tổng tài sản tăng lên một đơn vị sẽ làm giảm khả năng phá sản của doanh nghiệp là e-1.81 = 0.16 lần. Chỉ số TLTA thể hiện độ lớn của địn bẩy tài chính mà doanh nghiệp đang sử dụng sẽ đặc biệt có lợi khi doanh nghiệp đạt lợi nhuận trên số tiền vay lớn hơn số tiền lãi phải trả và ngƣợc lại là con đƣờng ngắn nhất đƣa doanh nghiệp đến thua lỗ sâu hơn. Trở lại trƣờng hợp thị trƣờng chứng khoán Việt Nam khoảng năm 2009, rất nhiều doanh nghiệp sử dụng địn bẩy tài chính để đầu tƣ ngun vật liệu, chứng khốn hay bất động sản do có chính sách lãi vay ƣu đãi với mức hỗ trợ lãi suất là 4% của chính phủ (Theo Thơng tƣ 02/2009/TT-NHNN, ngày 03/02/2009). Với chi phí vốn thấp, các doanh nghiệp đã dùng địn bẩy tài chính hiệu quả song khi có biến động giá ngƣợc chiều và sự suy giảm tính thanh khoản do chứng khốn đầu tƣ xuống dốc hay bất động sản bị đóng băng thì doanh nghiệp đã phải chịu những khoản lỗ lớn ví dụ nhƣ mã chứng khoán REE thuộc diện kiểm soát năm 2009 hay mã chứng khoán SAM thuộc
diện kiểm soát năm 2011. Hệ số hồi quy của TLTA trong mơ hình chỉ đang phản ánh tác động tích cực khi địn bẩy tài chính tăng sẽ làm giảm khả năng phá sản của doanh nghiệp. Trong mơ hình khơng thể hiện đƣợc điểm mà tại đó tác động khuếch đại của đòn bẩy đảo sang chiều tiêu cực nếu doanh nghiệp thua lỗ. Kết quả này trái ngƣợc với nghiên cứu của CHS (2008) cũng nhƣ của Ramtin (2010) khi các tác giả này chỉ ra TLTA ảnh hƣởng tỷ lệ thuận với khả năng phá sản tức là tỷ lệ nợ trên tổng tài sản càng lớn thì nguy cơ phá sản càng cao.
4.5.2 Thảo luận kết quả của mơ hình biến thị trƣờng
Đối với mơ hình biến thị trƣờng dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp dựa trên các biến thị trƣờng dựa trên khả năng sinh lợi của tài sản NIMTA, khả năng thanh toán nhanh CASHMTA, giá trị thị trƣờng của công ty so với giá trị sổ sách của công ty MB và cuối cùng là mức độ cơng bố thơng tin của chứng khốn niêm yết INFORM. Kết quả mơ hình tƣơng đồng với kết quả của CHS (2008) khi cũng chỉ ra biến tác động nhiều nhất đến khả năng phá sản công ty là NIMTA. Hệ số hồi quy âm (-)
14.42 có ý nghĩa mỗi đơn vị lợi nhuận ròng trên tổng tài sản theo giá trị thị trƣờng tăng lên sẽ làm giảm khả năng phá sản của cơng ty e-14.42 =5.46×10-7
lần. Hệ số hồi quy của NIMTA trong mơ hình biến thị trƣờng lớn hơn hệ số hồi quy của NITA trong mơ hình biến sổ sách thể hiện mức độ giải thích ảnh hƣởng lên khả năng phá sản của biến thị trƣờng mạnh hơn biến sổ sách. Điều này khá phù hợp bởi thực tế thị trƣờng chứng khoán Việt Nam đang ngày càng hội nhập với sự phát triển của khu vực cũng nhƣ thế giới. Trƣớc đây, trong giai đoạn thị trƣờng mới hình thành, các nhà đầu tƣ chƣa thực sự chuyên nghiệp trong lựa chọn đầu tƣ cổ phiếu mà chủ yếu là “lƣớt sóng”. Họ đầu tƣ theo phong trào và dựa vào cảm tính nên giá thị trƣờng của cổ phiếu chƣa thực sự phản ánh đúng giá trị doanh nghiệp. Trong thời hồng kim của chứng khốn khoảng năm 2006 – 2008, giá trị cổ phiếu của doanh nghiệp đƣợc nâng lên vƣợt xa giá trị thực để rồi đến khi cơn bão khủng hoảng đi qua, chỉ những doanh nghiệp có thực lực mới đứng vững trên thị trƣờng chứng khốn và khi đó giá trị thị trƣờng phản ánh đúng giá trị thực chất của doanh nghiệp.
Tỷ lệ giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách MB của cơng ty có tƣơng quan ngƣợc chiều với nguy cơ phá sản thể hiện qua hệ số hồi quy âm (-)2.57. Mỗi đơn vị của tỷ
lệ này tăng lên chứng tỏ nhà đầu tƣ kỳ vọng cũng nhƣ tin tƣởng vào sự tăng trƣởng của doanh nghiệp do đó sẽ làm giảm khả năng phá sản một đại lƣợng e-2.57 = 0.077 lần. Giá trị thị trƣờng của công ty phụ thuộc số lƣợng cổ phiếu lƣu hành và thị giá của cổ phiếu. Chênh lệch giữa giá trị thị trƣờng và giá trị sổ sách là do khác biệt giữa thị giá và mệnh giá của cổ phiếu. Xét những chứng khốn blue chip, có thể nhận thấy rằng các chứng khốn này ln có thị giá rất cao, ít có dao động về giá và chắc chắn các công ty này đều có kết quả kinh doanh tốt, thực hiện chia cổ tức đều đặn, ví dụ một số blue chip nhƣ cổ phiếu của công ty cổ phần sữa