4 NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
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 cơng 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 công 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 khốn REE thuộc diện kiểm sốt 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 khoán 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 Việt Nam VNM, công ty cổ phần tập đoàn Masan MSN, tập đoàn VingroupVIC. Biến MB là minh
chứng rõ ràng cho những cơng ty nào có MB càng lớn thì nguy cơ phá sản càng thấp. Cụ thể hơn, khi công ty làm ăn thua lỗ, kết quả hoạt động kinh doanh quá kém sẽ làm mất niềm tin của nhà đầu tƣ, sẽ khơng cịn ai muốn đổ tiền vào chứng khốn đó nữa. Kết quả là chứng khốn ít đƣợc giao dịch trên thị trƣờng kéo theo sự sụt giảm giá trị, từ đó giá trị thị trƣờng của cơng ty cũng bị giảm đi, thậm chí giảm sâu so với giá trị sổ sách. Do vậy những chứng khốn này sẽ có nguy cơ rời sàn cao hơn. Một số nguyên nhân chủ yếu khác tác động lên thị giá cổ phiếu, thành tố chính trong biến MB, gồm có mức độ tăng trƣởng của nền kinh tế liên quan đến ngành nghề hoạt động của công ty, thu nhập của công ty, cổ tức, lãi suất, tâm lý “bầy đàn” và hiện tƣợng một số chứng khoán bị “làm giá”. Một ví dụ về hiện tƣợng “làm giá” gần đây trên thị trƣờng là một số mã chứng khoán trƣớc khi bị hủy niêm yết thì giá cổ phiếu lại tăng bất ngờ nhƣ cổ phiếu của công ty cổ phần đầu tƣ và xây dựng điện Meca Vneco VES hay cổ phiếu của công ty cổ phần Hàng Hải Đông Đô DDM. Tuy nhiên những chứng khoán này cũng chỉ tăng đột biến trong khoảng thời gian rất ngắn. Biến MB đƣợc xét theo năm là đủ dài để đánh giá sự tăng trƣởng bền vững cũng nhƣ khẳng định giá trị doanh nghiệp và giúp nhà đầu tƣ tránh đƣợc giai đoạn “bong bóng xà phịng” khi giá trị chứng khoán đƣợc “thổi lên”. Tóm lại, những cơng ty có tỷ lệ MB cao, ổn định là những cơng ty ít có khả năng phá sản phù hợp với kết quả nghiên cứu trong luận văn.
Luận văn bổ sung biến INFORM vào mơ hình tính tốn, đây chính là điểm khác biệt so với nghiên cứu trong CHS (2008). INFORM là biến định tính đƣợc gán giá trị 1 khi cơng ty vi phạm công bố thông tin và ngƣợc lại bằng 0. Kết quả mơ hình chỉ ra
cơng ty vi phạm quy định cơng bố thơng tin thì khả năng phá sản tăng lên e1.69 = 5.42 lần so với công ty không vi phạm quy định công bố thông tin. Điều này hợp lý khi những cơng ty có kết quả hoạt động kinh doanh khơng tốt đẹp, tình hình nội bộ rối ren, phát sinh các giao dịch cổ phiếu bất thƣờng có xu hƣớng cơng bố báo cáo tài chính muộn hoặc có thể cơng bố thơng tin đúng thời gian quy định nhƣng sau đó lại kèm theo giải trình về sự nhầm lẫn số liệu. Hẳn các nhà đầu tƣ chƣa quên đƣợc mã chứng khốn cơng ty cổ phần bông Bạch Tuyết BBT gây ra rúng động trên thị trƣờng giữa năm 2008 vì báo cáo tài chính thể hiện lãi giả lỗ thật trong những năm trƣớc đó, do liên tục vi phạm quy định công bố thông tin nên đã bị tạm dừng niêm yết rồi sau đó là bị hủy niêm yết ngày 05/08/2009 với lý do khơng hồn thành