CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2 Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam về dự báo phá sản doanh nghiệp
nghiệp
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm được trình bày ở mục này được thực hiện theo phương pháp nghiên cứu đã trình bày ở chương 3. Theo đó, 23 tỷ số tài chính như những biến độc lập được chia thành 4 nhóm biến gồm: nhóm chỉ số địn bẩy tài chính, nhóm chỉ số thanh khoản, nhóm chỉ số khả năng sinh lời, nhóm chỉ số hiệu quả sử dụng tài sản được kiểm nghiệm độc lập cho các công ty phá sản và không phá sản trong vịng 4 năm trước khi phá sản. Mơ hình được ước lượng thơng qua SPSS phiên bản 20 bằng cách sử dụng kỹ thuật phân tích đa khác biệt (MDA) xuất phát từ các biến số phân biệt với hệ số của chúng và sau cùng, mơ hình phát triển từ nghiên cứu này được kiểm nghiệm thông qua mẫu để xác định độ chính xác trong việc dự báo phá sản.
Sau đây là các kết quả nghiên cứu:
Trung bình và độ lệch tiêu chuẩn của các cơng ty phá sản: Bảng 4.3 cho thấy các
cơng ty phá sản có chỉ số địn bẩy tài chính cao, chỉ số thanh khoản thấp, chỉ số khả năng sinh lời thấp. Thêm vào đó, hầu hết các chỉ số thuộc nhóm chỉ số thanh khoản, chỉ số khả năng sinh lời đều cho thấy dấu hiệu tiêu cực và có xu hướng giảm dần qua các năm.
Trung bình và độ lệch tiêu chuẩn của các cơng ty khơng phá sản: Trung bình và độ
lệch tiêu chuẩn của các công ty không phá sản với 23 biến tài chính trong 4 năm trước khi phá sản được tính tốn độc lập để xác định tình trạng hoạt động của các công ty khi chưa phá sản trong suốt giai đoạn chống chọi với khủng hoảng. Bảng 4.4 cho thấy một số chỉ số khả năng sinh lời, chỉ số thanh khoản và doanh thu lại có xu hướng giảm; đều này là phù hợp với tình hình khó khăn của nên kinh tế trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, chúng ta cũng cần phải thực hiện thêm các kiểm định T và F để kiểm tra sự khác biệt giữa giá trị trung bình của 2 nhóm. Mặt khác,
trong bảng 4.4 cho thấy giá trị trung bình của chỉ số thanh khoản, chỉ số địn bẩy tài chính và chỉ số khả năng sinh lời của các công ty không phá sản ổn định hơn so với các công ty phá sản; trong 1 vài trường hợp, các chỉ số này còn được cải thiện khi gần tới thời kỳ các công ty nghiên cứu rơi vào phá sản.
Kiểm định T sự bằng nhau của giá trị trung bình
Kết quả kiểm định T được trình bày trong bảng 4.5 chỉ ra rằng trong tổng số 23 chỉ số tài chính có sự khác biệt lớn về thống kê của 16 chỉ số gồm: EBIT/nguyên giá TSCĐ, EBIT/tổng nợ, giá trị thị trường của VCSH/giá trị sổ sách của nợ vay, lãi ròng/nguyên giá TSCĐ, lãi ròng/tổng nợ vay, tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn, vốn luân chuyển/nợ ngắn hạn, vốn luân chuyển/tổng tài sản, EBIT/nợ ngắn hạn, EBIT/doanh thu, EBIT/tổng tài sản, lãi ròng/doanh thu, lãi ròng/tổng tài sản, lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản, tổng chi phí/doanh thu, vốn luân chuyển/doanh thu.
Kiểm định F sự bằng nhau của phương sai
Kiểm định F được thực hiện để xác định 23 chỉ số tài chính của các cơng ty phá sản và khơng phá sản trong 4 năm có phương sai khác nhau hay khơng. Bảng 4.6 cho thấy có 16 biến số tài chính có phương sai lớn đáng kể. Như vậy, ta có thể thấy khoảng 70% biến tài chính cho thấy phương sai đáng kể giữa nhóm phá sản và nhóm khơng phá sản.
Kết quả thống kê của phân tích MDA
Mẫu tổng cộng có 24 cơng ty với dữ liệu nghiên cứu trong 4 năm từ năm 2008 đến năm 2011 cho ra kết quả 96 giá trị quan sát. Q trình phân tích khác biệt dựa vào các biến số có ý nghĩa và loại trừ những biến số khơng có ý nghĩa cho những phân tích tiếp theo thể hiện ở bảng 4.7. Từ 23 biến số, chỉ có 2 biến là tỷ số EBIT/tổng nợ phải trả và vốn luân chuyển/doanh thu có ý nghĩa cao tại mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.7: Các biến đưa vào mơ hình nghiên cứu tại Việt Nam
Variables Entered/Removeda,b,c,d
Step Entered Wilks' Lambda
Statistic df1 df2 df3 Exact F
Statistic df1 df2 Sig.
1 EBIT/Tổng nợ .589 1 1 63.000 43.878 1 63.000 .000 2 Vốn luân
chuyển/doanh thu .531 2 1 63.000 27.387 2 62.000 .000
At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered. a. Maximum number of steps is 48.
b. Maximum significance of F to enter is .05. c. Minimum significance of F to remove is .10.
d. F level, tolerance, or VIN insufficient for further computation.
Hệ số hàm phân tích phân biệt tiêu chuẩn được xác định và sắp xếp theo thứ tự trong bảng 4.8.
Bảng 4.8: Hệ số của mơ hình nghiên cứu tại Việt Nam
Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients
Function 1
EBIT/Tổng nợ .895
Vốn luân chuyển/doanh thu .460
Chức năng nhóm trọng tâm (Group centroids function) xác định giá trị Z tối ưu dựa vào một công ty được phân loại phá sản và không phá sản. Bảng 4.9 cho thấy nếu một cơng ty có giá trị Z bằng -0.780 được xếp vào loại phá sản, trong khi cơng ty có Z bằng 1.098 được xếp vào nhóm cơng ty khơng bị phá sản.
Bảng 4.9: Giá trị Z tối ưu trong nghiên tại Việt Nam
Functions at Group Centroids
Bien phu thuoc Function 1
DN phá sản -.780
DN không bị phá sản 1.098
Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means
Giá trị Z cuối cùng (chỉ số phân biệt) được rút ra từ bảng 4.7 và bảng 4.8 theo công thức sau:
Z = 0.895 X1 + 0.460 X2
Trong đó:
Z: giá trị phân biệt
X1: EBIT/total liabilities (EBIT/tổng nợ),
X2: working capital/sales (vốn luân chuyển/doanh thu).
Để đánh giá khả năng phá sản của các công ty, chỉ số Z được so sánh với các mức điểm được xác định như dưới đây:
Z < -0.780: Phá sản
-0.780 < Z < 1.098: Không rõ ràng
1.098 < Z: Lành mạnh
Sự phân loại trong bảng 4.10 so sánh kết quả thực tế và dự báo. Mơ hình phân loại chính xác đến 100% đối với các DN thuộc nhóm khơng phá sản qua tất cả các năm. Đối với các DN thuộc nhóm phá sản, trong 1 năm trước khi phá sản mơ hình cũng phân loại chính xác 100%, ở năm thứ 2 trước khi DN phá sản kết quả phân loại là
75%, ở năm thứ 3 kết quả phân loại là 83.3% và kết quả phân loại thấp nhất ở năm thứ 4 trước khi DN phá sản là 58.3%. Kết quả phân loại này cho thấy khả năng phân loại cao của 2 biến tài chính có ý nghĩa trong mẫu phân tích và tiềm năng áp dụng vào thực tế của mơ hình trong dự báo phá sản ở Việt Nam.
Bảng 4.10: Kết quả phân loại của mơ hình nghiên cứu tại Việt Nam
Số năm trước
khi phá sản Thực tế
Phân loại (Dự báo)
Phá sản Không phá sản Tổng cộng 4 năm Phá sản 7 (58.3%) 5 (41.7%) 12 Không phá sản 0 12 (100%) 12 3 năm Phá sản 10 (83.3%) 2 (16.7%) 12 Không phá sản 0 12 (100%) 12 2 năm Phá sản 9 (75%) 3 (25%) 12 Không phá sản 0 12 (100%) 12 1 năm Phá sản 12 (100%) 0 12 Không phá sản 0 12 (100%) 12
Wilks’Lambda của mơ hình
Bảng 4.11 cho thấy đại lượng Wilks’Lambda của hàm là 0.531, chuyển thành đại lượng Chi-square là 39.253 với 2 bậc tự do và mức ý nghĩa quan sát là 0.000 rất nhỏ so với 0.05 cho thấy mơ hình này có ý nghĩa thống kê và có khả năng áp dụng vào thực tế.
Bảng 4.11: Wilks' Lambda của mơ hình nghiên cứu tại Việt Nam
Test of Function(s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig.
1 .531 39.253 2 .000
Kết luận, kết quả phân tích đã đưa ra một mơ hình gồm 2 biến là EBIT/tổng nợ, vốn
luân chuyển/doanh thu để dự báo phá sản DN thuộc khu vực phi tài chính ở Việt Nam. Ước lượng của mơ hình cho thấy cơng ty có giá trị Z nhỏ hơn -0.780 sẽ rơi
vào phá sản, trong khi công ty Z lớn hơn 1.098 sẽ không bị phá sản. Đối với các cơng ty có giá trị Z từ -0.780 đến 1.098 thì vẫn phải được cảnh báo về nguy cơ phá sản và các công ty này nên có những hành động khắc phục càng sớm càng tốt. Mơ hình dự báo mức độ chính xác cao khi được áp dụng để dự báo phá sản trong mẫu các công ty thực tế ở 1 năm trước khi phá sản. Bên cạnh đó, kết quả phân tích định lượng cịn cho thấy hầu hết các cơng ty rơi vào phá sản thì trong giai đoạn 2008 – 2011 có những biểu hiện của hoạt động kinh doanh trì trệ như doanh thu và lợi nhuận có xu hướng giảm, nợ phải trả tăng.
4.3 Thảo luận về mơ hình dự báo phá sản doanh nghiệp thuộc khu vực phi tài chính tại Việt Nam
Kết quả nghiên cứu định tính cho thấy do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế thế giới nên trong giai đoạn 2008-2012, DN đã rất khó khăn trong việc thụ hàng hóa dẫn đến doanh thu sụt giảm kéo theo lợi nhuận sa sút. Thêm vào đó, trong những năm trước của giai đoạn này, DN Việt Nam đã gia tăng nhanh chóng hoạt động tài trợ dựa vào ngân hàng và từ những khoản nợ này DN đã đầu tư dàn trải, không đúng chức năng hoạt động như: đầu tư chứng khoán, bất động sản …; trong bối cảnh ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế toàn cầu làm cho những thị trường này biến động khó lường thì tình trạng thua lỗ là điều khó tránh khỏi. Bên cạnh đó, nhiều doanh nghiệp có năng lực tài chính yếu, chủ yếu dựa vào vốn vay ngân hàng, vốn chủ sở hữu nhỏ và khả năng ứng phó với sự thay đổi mơi trường kinh doanh hạn chế. Vì vậy, khi mơi trường kinh doanh xấu đi, chính sách kinh tế vĩ mơ thắt chặt, lãi suất tăng thì các doanh nghiệp dễ gặp khó khăn về khả năng trả nợ. Đây là những lý do dẫn đến hàng loạt DN đang đứng bên bờ vực phá sản như hiện nay. Trong phần nghiên cứu định lượng, mơ hình nghiên cứu chỉ giữ lại hai biến số EBIT/tổng nợ, vốn ln chuyển/doanh thu thì khơng có nghĩa là nhóm bị phá sản khác với nhóm khơng bị phá sản chỉ trong hai chỉ số tài chính này. Kết quả kiểm định T và kiểm định F lần lượt trong Bảng 4.5 và 4.6 chỉ ra rằng hai nhóm DN khác biệt đáng kể trong 16 tỷ lệ. Tuy nhiên, các thủ tục từng bước phân biệt chỉ
lựa chọn hai biến số có thể phân loại tốt nhất các cơng ty bị phá sản so với các công ty không bị phá sản.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam có sự khác biệt so với nghiên cứu năm 2011 của nhóm tác giả Abbas, Qaiser và Rashid, Abdul (Đại học Quốc tế
Islamic, Islamabad, Pakistan) về “Mơ hình dự báo phá sản cho các DN phi tài chính ở Pakistan”. Sự khác nhau này là do sự khác biệt về mẫu nghiên cứu ở 2
nền kinh tế khác nhau và giai đoạn nghiên cứu cũng khác nhau. Tuy nhiên mơ hình giữ lại biến EBIT/tổng nợ, đây là biến cũng nằm trong mơ hình đa biến cuối cùng trong nghiên cứu của Zheng Gu vào năm 2002.
Hai biến số được giữ lại của mơ hình nằm trong nhóm chỉ số địn bẩy tài chính và chỉ số hiệu quả sử dụng tài sản. Tỷ lệ EBIT/tổng nợ phản ánh khả năng thanh tốn của một cơng ty so với tổng số tiền nợ của công ty này. Giá trị tỷ lệ cao hơn ngụ ý rằng cơng ty có thu nhập từ hoạt động nhiều hơn để trang trải những khoản nợ đó hoặc các khoản nợ này thấp hơn. Vì vậy, tỷ lệ EBIT/tổng nợ cao hơn đưa ra năng lực trả nợ tốt hơn và rủi ro vỡ nợ thấp hơn. Hệ số của tỷ lệ có dấu dương. Tỷ lệ EBIT/ tổng nợ cao làm cho giá trị chỉ số Z của công ty có dấu dương hơn và cơng ty sẽ có xác suất phá sản thấp hơn. Đối với những người điều hành DN, kết quả này cho thấy rằng để giảm nguy cơ phá sản, họ không nên chỉ áp dụng chính sách nợ thận trọng, mà cịn nên giảm chi phí hoạt động để làm tăng EBIT. Tỷ lệ vốn ln chuyển/doanh thu trong mơ hình cho thấy DN có khả năng sử dụng tài nguyên hiệu quả thì sẽ dễ tạo ra lợi nhuận và do đó nguy cơ phá sản sẽ thấp. Bên cạnh đó, vốn luân chuyển cũng là một chỉ số tài chính dùng để đo lường hiệu quả hoạt động cũng như năng lực tài chính trong ngắn hạn của một công ty. Vốn luân chuyển dương có nghĩa là cơng ty có khả năng chi trả được các nghĩa vụ nợ ngắn hạn của mình. Ngược lại, nếu vốn luân chuyển là một số âm tức là hiện tại cơng ty khơng có khả năng thanh tốn các khoản nợ bằng tài sản hiện có của mình (bao gồm tiền mặt, khoản phải thu, tồn kho) thì cơng ty này có thể sẽ gặp khó khăn trong việc thanh toán cho các chủ nợ trong ngắn hạn. Trường hợp xấu nhất là cơng ty có thể bị phá sản.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính, chúng ta thảo luận thêm những cách thức giảm thiểu nguy cơ phá sản DN. Cụ thể như sau:
Tác động của nợ
Từ kết quả nghiên cứu trên chúng ta thấy được rằng nợ đã đóng một vai trị khơng hề nhỏ trong sự thất bại của DN. DN thất bại từ chính cấu trúc vốn của mình với quá nhiều nợ và nếu từ những khoản nợ này mà DN không đầu tư hiệu quả sẽ dẫn đến nguồn vốn từ nợ lại là một gánh nặng không thể giải quyết trong lúc khó khăn. Một câu hỏi được đặt ra là chúng ta phải làm sao để có một cấu trúc vốn an tồn nhằm giảm thiểu những khó khăn cho DN. Chúng ta có thể liệt kê một số cách thức sau:
- Cấu trúc vốn hợp lý phải dựa trên quan điểm của từng ngành, từng loại hình kinh doanh và cả từng thời kỳ kinh tế. Ví dụ như, tùy theo mùa, các cơng ty sản xuất bánh kẹo lại sử dụng cấu trúc nợ dài hạn và ngắn hạn khác nhau, vào mùa Trung thu hay dịp Tết nguyên đán, các công ty này lại gia tăng nợ ngắn hạn để tăng vốn luân chuyển cho việc sản xuất.
- Lượng tiền nợ vay phải phù hợp với tình hình tài chính của DN và khả năng sinh lời của DN ấy qua từng thời kỳ. Nếu như DN có khả năng sinh lời cao thì lượng tiền vay gia tăng để tạo ra tấm chắn thuế và làm gia tăng địn bẩy tài chính. Nếu DN trong quá khứ có khả năng sinh lời thấp thì nên chọn cấu trúc vốn có nợ vay ít hơn để nhằm giảm thiểu chi phí kiệt quệ tài chính.
- Tiền nợ vay phải phù hợp với mục đích của DN trong từng giai đoạn phát triển. Khi DN cần rất nhiều vốn để mở rộng sản xuất và bành trướng thì cấu trúc vốn sẽ thay đổi đáng kể nếu như các cổ đơng khơng muốn pha lỗng quyền sở hữu của mình. Cịn nếu như DN đang muốn giảm thiểu việc phải nộp nhiều thuế thì cấu trúc nhiều nợ là phương án khả dĩ nhất. Bên cạnh đó, cấu trúc vốn nhiều nợ cũng phù hợp cho những DN có chi phí đại diện cao. Nợ sẽ làm cho các giám đốc không thể lơi là trách nhiệm quản lý tiền bạc một cách chặt chẽ và từ đó tránh được những
dự án đầu tư không cần thiết và mang lại thua lỗ.
Trên đây là những cách thức có thể làm cho tình hình tài chính của cơng ty trở nên an toàn, linh hoạt hơn.
Ảnh hưởng của chi phí hoạt động
Tác động của chi phí hoạt động lên sự phá sản là khá rõ ràng. Thực tế chứng minh rằng trong thời kỳ khủng hoảng 2008–2009 vừa qua khi các DN, ngân hàng lâm vào khủng hoảng thì việc làm đầu tiên của họ là tinh giảm nhân lực, sa thải bớt