2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU ĐƢỢC CÔNG BỐ
2.10 Tổng hợp về các kết quả nghiên cứu
Trƣớc hết, để làm rõ khái niệm phá sản và qua các phân tích ở trên, có thể nhận thấy trên thế giới có rất nhiều khái niệm liên quan đến phá sản doanh nghiệp nhƣ phá sản, không phá sản, vỡ nợ, kiệt quệ tài chính. Nhìn chung, phá sản đều đƣợc nhìn nhận dƣới hai khía cạnh sau
• Khía cạnh ngơn ngữ, phá sản đƣợc hiểu là sự chấm dứt hay tạm dừng hoạt động kinh doanh do thua lỗ do chủ sở hữu tài sản đó khơng thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán cho các chủ nợ.
• Khía cạnh kinh tế, phá sản đƣợc dùng để chỉ tình trạng mất cân đối thu chi giữa tài sản có và tài sản nợ khi đến hạn thanh tốn. Tình trạng này khơng phải là nhất thời, khơng phải dành riêng cho một chủ nợ nào đó mà cho đồng loạt tất cả các chủ nợ có liên quan.
Hai là, mục đích chung của các nghiên cứu trên thế giới nhằm đi tìm mơ hình dự báo phá sản phù hợp nhất, tin cậy nhất cho các nền kinh tế khác nhau. Kết quả là nhiều mơ hình dự báo phá sản ra đời trên cơ sở các phƣơng pháp tiếp cận khác nhau nhƣ phƣơng pháp phân tích yếu tố phân biệt, phƣơng pháp phân tích đa yếu tố phân biệt, phƣơng pháp phân tích hồi quy logistic và phƣơng pháp phân tích Probit.
Ba là, điểm chung giữa các tác giả đều tiến hành phân tích các tỷ số tài chính để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp. Một số tác giả William Beaver (1966), Altman (1968) thì sử dụng biến sổ sách, một số tác giả khác Campbell, Hilscher, và Szilagyi (2008), Bharath và Shumway (2008) thì sử dụng biến thị trƣờng, trong khi có số tác giả nhƣ Shumway (2001) sử dụng kết hợp đồng thời biến sổ sách và biến thị trƣờng trong các nghiên cứu của mình.
Trong mỗi nghiên cứu, các tác giả sử dụng nhiều tỷ số tài chính khác nhau để đƣa vào phân tích nhƣng đều xoay quanh bốn nhóm tỷ số tài chính quan trọng liên quan đến khả năng tài chính của doanh nghiệp. Đó là tính thanh khoản, địn bẩy tài chính, khả năng sinh lợi và hiệu quả sử dụng tài chính.
• Tính thanh khoản thể hiện khả năng của một doanh nghiệp có thể đáp ứng việc chi trả các nghĩa vụ tài chính trong ngắn hạn. Các tỷ số tài chính thuộc nhóm này có thể chỉ ra ngay lập tức rủi ro mất đi khả năng thanh tốn.
• Địn bẩy tài chính đo lƣờng mức độ nợ và khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Thơng qua các tỷ số này, có thể nhận thấy nguyên nhân phá sản bắt nguồn từ chính những chính sách tài chính đầy rủi ro của doanh nghiệp.
• Khả năng sinh lợi kiểm chứng khả năng của một doanh nghiệp có thể chi trả tất cả các khoản chi phí và tạo ra lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh và đầu tƣ của mình. Các doanh nghiệp khơng thể hoạt động hiệu quả, có lợi nhuận cùng với những khoản lỗ tích lũy tiềm ẩn nguy cơ dẫn đến phá sản.
• Hiệu quả sử dụng tài sản cho thấy doanh nghiệp sử dụng tài sản hiệu quả, có hiệu suất cao sẽ dễ tạo ra lợi nhuận. Vì vậy nguy cơ phá sản khơng đáng kể. Bốn là, các nghiên cứu đƣợc tiến hành lấy số lƣợng mẫu khác nhau, loại mẫu khác nhau, tại các nền kinh tế khác nhau, trong các giai đoạn nghiên cứu khác nhau. Vì vậy, các kết quả nghiên cứu hết sức đa dạng phản ánh đặc thù riêng của từng nghiên cứu. Các tác giả nghiên cứu sau ln tìm cách chỉ ra những hạn chế và đƣa ra mơ hình cải tiến cho các nghiên cứu trƣớc đó. Qua một thời gian dài phát triển, các mơ hình dự báo phá sản đã đƣợc đề xuất, áp dụng và thu đƣợc kết quả khả quan từ thực tiễn. Đến nay, các mơ hình Z-score, O-score và mơ hình hồi quy logistic đƣợc các chuyên gia kinh tế sử dụng nhiều nhất và đƣợc đánh giá cao trong quá trình nghiên cứu và thực tiễn.
Mặc dù vậy, các nghiên cứu vẫn còn tồn tại một số hạn chế nhƣ kích thƣớc mẫu nhỏ, tác giả chỉ tập trung phân tích các tỷ số tài chính dựa trên các báo cáo tài chính của doanh nghiệp để đƣa ra mơ hình dự báo mà chƣa xem xét đến các yếu tố con ngƣời trong việc quản lý và điều hành doanh nghiệp cũng nhƣ các tác động khác quan của điều kiện kinh tế, chính sách của nhà nƣớc có thể dẫn đến sự phá sản của doanh nghiệp.
Bảng 2.9: Tổng hợp các biến độc lập đƣợc sử dụng trong các nghiên cứuBEAVER BEAVER 1966 ALTMAN 1968 ALTMAN 1977 ALTMAN 1995 ALTMAN 2007 OHLSON 1980 SHUMWAY 2001 CHAVA & JARROW 2004 CHS 2008 RAMTINE 2010 CASH/TL X NI/TA X X X X X X X TL/TA X X X X X X X WC/TA X X X X X X X X CASH/CL X RE/TA X X X X X X EBIT/TA X X X X X ME/TL X X X S/TA X X X X BE/TL X X TA/GNP X CL/CA X X X RSIZE X X X X EXRET X X X X SIGMA X X X X NI/MTA X X TLM/TA X X CASH/MTA X X ME/BE X X PRICE X X TỔNG 5 5 5 4 4 5 11 11 10 10
(Nguồn tổng hợp của tác giả)
Bảng 2.10: Tổng hợp các nghiên cứuSTT NGHIÊN STT NGHIÊN
CỨU
DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU HẠN CHẾ
1 Beaver (1966)
- 79 công ty phá sản và 79 công ty không bị phá sản giai đoạn 1954 - 1964
- Dữ liệu theo năm.
- Phân tích biệt số đơn biến.
- DN có ít tiền mặt, ít hàng tồn kho nhƣng nhiều khoản phải thu là những DN thất bại.
- Tỷ lệ tiền mặt/tổng nợ là chỉ số quan trọng nhất dự báo kiệt quệ tài chính.
- Các công ty khác nhau áp dụng các phƣơng pháp kế tốn khác nhau và có thể có gian lận trong BCTC. 2 Altman (1968) - 66 DN chia làm hai nhóm phá sản và khơng phá sản giai đoạn 1946- 1966
- Dữ liệu theo năm.
- Phân tích biệt số đa biến.
- So sánh hệ số Z của công ty lớn hơn 2.99 là DN trong vùng an toàn và Z nhỏ hơn 1.8 là DN có khả năng phá sản cao. - Chỉ áp dụng cho cơng ty đại chúng vì có sử dụng vốn hóa thị trƣờng để tính tốn biến trong mơ hình. 3 Altman
(1977)
- Thay thơng tin vốn hóa thị trƣờng bằng thông tin giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu trong nghiên cứu của tác giả năm 1968.
- So sánh hệ số Z của công ty lớn hơn 2.9 là DN trong vùng an toàn và Z nhỏ hơn 1.23 là DN có khả năng phá sản cao.
- Dữ liệu công ty tƣ nhân hạn chế nên khơng kiểm nghiệm mở rộng mơ hình
4 Altman (1995)
- Loại bỏ thông tin doanh thu/tổng tài sản để giảm thiểu yếu tố ngành nghề kinh doanh.
- Áp dụng mơ hình dự báo phá sản cho các công ty thuộc nền kinh tế mới nổi.
- So sánh hệ số Z của công ty lớn hơn 2.6 là DN trong vùng an toàn và Z nhỏ hơn 1.1 là DN có khả năng phá sản cao.
5 Altman (2007)
- Biến dữ liệu từ 120 công ty ở Trung Quốc giai đoạn trong năm 1998 hoặc 1999.
- Các công ty đƣợc chia thành 2 nhóm là nhóm có tài chính yếu kém và nhóm cịn lại có tình trạng tài chính tốt.
- So sánh hệ số Z của công ty lớn hơn 0.9 là DN trong vùng an toàn và Z nhỏ hơn 0.5 là DN có tình hình tài chính yếu kém.
- Dự đốn chính xác cao và ứng dụng trong xếp hạng trái phiếu Trung Quốc.
6 Ohlson (1980)
- BCTC của 105 DN phá sản và 2058 DN không phá sản giai đoạn 1970- 1976 tại Mỹ, các cơng ty phải có cổ phiếu giao dịch trên thị trƣờng chứng khoán tối thiểu là 3 năm. - Dữ liệu theo năm.
- Dùng mơ hình hồi quy logistic để dự báo phá sản trong vòng 1 năm, 2 năm và 3 năm. Nếu xác suất P lớn hơn 0.5 thì DN rơi vào nhóm có nguy cơ phá sản và ngƣợc lại.
7 Shumway (2001)
- 300 công ty phá sản giai đoạn 1962- 1992.
- Dữ liệu theo năm.
- So sách các kết quả sau khi chạy mơ hình với từng nhóm biến trong các nghiên cứu trƣớc đó.
- Kết quả là một số biến sổ sách đã dùng trong các nghiên cứu trƣớc có khả năng dự báo kém trong khi biến thị trƣờng có ảnh hƣởng nhiều đến khả năng phá sản của DN.
- Mơ hình kết hợp biến sổ sách và biến thị trƣờng cho kết quả dự báo khá chính xác.
8 Chava & Jarrow (2004)
- Tiếp nối nghiên Shumway(2001) - Dữ liệu theo tháng.
cứu của - Ngành nghề kinh doanh có ảnh hƣởng đến dự báo phá sản.
- Dự báo giảm độ chính xác khi các công ty nghiên cứu gồm cơng ty tài chính.
- Dự báo tốt hơn với các quan sát trong khoảng thời gian ngắn hơn.
- Biến sổ sách đóng góp ít hơn biến thị trƣờng.
9 CHS (2008)
- Kế thừa nghiên cứu của Shumway (2001) và Chava (2004)
- Dùng phƣơng pháp hồi quy logistic với hai mơ hình biến sổ sách và biến thị trƣờng
- Các biến hiệu chỉnh theo giá trị thị trƣờng mô tả mạnh hơn các biến sổ sách.
- Khắc phục những hạn chế của mơ hình Merton (1974)
- Thúc đẩy sự ra đời các nghiên cứu.
- Chƣa đƣa ra dự báo chính xác tuyệt đối.
10 Ramtin (2010)
- Ứng dụng mơ hình CHS với bộ dữ liệu của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trƣờng chứng khốn Anh giai đoạn 1990-2008.
- Mơ hình CHS có độ chính xác cao hơn mơ hình trong nghiên cứu của Bharath và Shumway (2008).