Biến Hệ số
beta
eB
Mô phỏng xác suất kiệt quệ khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị với xác suất
kiệt quệ ban đầu là
10% 20% 30% 40%
LEV 1.730887 5.646 39% 59% 71% 79%
LOG(RAT) -5.37475 0.005 0.1% 0.1% 0.2% 0.3%
Dựa vào Bảng 3.8 ta có thể thấy: nếu xác suất kiệt quệ của doanh nghiệp
ban đầu là 10%, khi tỷ lệ đòn bẩy tăng lên 1 đơn vị thì xác suất kiệt quệ của doanh
nghiệp lúc này sẽ là 39%. Tương tự, nếu xác suất kiệt quệ ban đầu là 20%, tỷ lệ
Đối với biến hệ số tín nhiệm: Nếu hệ số tín nhiệm tăng 1 bậc thì xác suất
bị kiệt quệ của doanh nghiệp giảm còn 0,1% khi xác suất kiệt quệ ban đầu là 10%
và 20%. Tương tự, xác suất kiệt quệ của doanh nghiệp ban đầu là 30%, nếu hạn
mức tín nhiệm tăng lên 1 hạng thì xác suất kiệt quệ của doanh nghiệp chỉ còn 0,2%.
Kết quả cho thấy 2 biến tỷ lệ địn bẩy và xếp hạng tín nhiệm có ảnh hưởng rất lớn, làm thay đổi một cách đáng kể đến xác suất rơi vào kiệt quệ của doanh
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận
Bài nghiên cứu phân tích các yếu tố năm 2010 có khả năng dự báo xác
suất kiệt quệ tài chính của 252 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khốn TP Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2011 – 2012. Các yếu tố được đưa vào để giải thích khả năng dự dự báo kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, bao gồm : Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách của doanh nghiệp(M/B); Thu nhập (RET) ; Sự biến động giá cổ phiếu (VOL); Lợi nhuận hoạt động (OPRO); Quy mô (SIZ); Tỷ số đòn bẩy (LEV); mức đầu tư (INV); Tính thanh khoản của doanh nghiệp (CUA) và
tuổi của doanh nghiệp (AGE). Ngoài các yếu tố và đặc điểm của công ty, tác giả cũng đưa yếu tố mức xêp hạng tín dụng của cơng ty (RAT) vào đại diện cho tính
thơng tin của nền kinh tế.
Tác giả tìm thấy các cơng ty có sử dụng vốn vay cao và các cơng ty được xếp hạng tín dụng thấp có khả năng kiệt quệ tài chính cao trong giai đoạn mà tác giả nghiên cứu. Các doanh nghiệp thường được tài trợ bằng nợ vay và vốn cổ phần. Việc sử dụng nợ vay đem lại lợi ích là doanh nghiệp có thể được hưởng lợi từ tấm chắn thuế, tuy nhiên việc sử dụng nợ cũng phát sinh nhiều chi phí, điển hình là chi phí kiệt quệ tài chính cao, bao gồm chi phí trực tiếp và gián tiếp, có thể làm cho doanh nghiệp kiệt quệ và đi đến phá sản. Xếp hạng tín dụng có tác động
ngược chiều với kiệt quệ tài chính, tức là khi mức xếp hạng giảm đi, khả năng kiệt
quệ tài chính của doanh nghiệp lại gia tăng cho thấy bằng chứng có sự hữu hiệu trong vai trị đưa ra thơng tin của cơ quan xếp hạng tín nhiệm. Điều đó có nghĩa là
các cơ quan xếp hạng tín nhiệm đã cung cấp thơng tin vượt ra ngồi các thông tin
công bố mà tác giả thu thập được. Tác giả thực hiện hồi quy tương tự khi sử dụng giá trị tuyệt đối của mức xếp hạng tín nhiệm thì vẫn cho kết quả tương tự.
Việc xác định các yếu tố đó lên kiệt quệ tài chính, tác giả xây dựng mơ hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệpViệc Nam. Xác suất kiệt quệ
= ( . . . ( ))
Mơ hình có R2 khá cao, đạt mức .295 và -2LL khá thấp đạt 283.892a cho thấy mơ hình là phù hợp. Tỷ lệ dự đốn đúng của mơ hình là 69.40% cho thấy khả
năng dự báo của mơ hình là khá tốt.
Từ kết quả bài nghiên cứu, chúng ta có thể xác định sự tác động của các yếu tố lên khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, từ đó có những lưu ý đối với các nhân tố đó. Đối với nhà điều hành doanh nghiệp, cần phải luôn thận trọng trong việc sử dụng nợ, nhất là trong bối cảnh kinh tế suy thoái. Như kết quả bài nghiên cứu, địn bẩy của cơng ty càng cao thì khả năng kiệt quệ càng lớn, do đó,
nhà điều hành phải xem xét việc sử dụng nợ phải hợp lý hơn, cũng như quan tâm
nhiều hơn về thơng tin xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp để có thể tránh dẫn đến kiệt quệ tài chính. Đối với các nhà đầu tư, các tố chức tín dụng, doanh nghiệp có liên quan có thể dự vào các yếu tố có khả năng dự báo kiệt quệ tài chính của
doanh nghiệp, từ đó có cái nhìn tổng qt hơn về sức khỏe của doanh nghiệp và
đưa ra quyết định đầu tư hợp tác đúng đắn, tránh được những tổn thất do doanh
nghiệp đối tác bị kiệt quệ tài chính làm ảnh hưởng.
Một số kiến nghị
Kiến nghị về áp dụng mơ hình
Qua bài nghiên cứu, tác giả mạnh dạn đề xuất một khuyến nghị để dự báo kiệt quệ tài chính chính xác hơn. Bên cạnh đó, tác giả cũng đưa một số khuyến
nghị về giải cứu các doanh nghiệp lâm vào tình trạnh kiệt quệ, hay giúp cái chết của doanh nghiệp diễn ra nhanh chóng hơn, giảm chi phí tổn thất vơ ích do kiệt quệ tài chính gây ra.
Về khía cạnh thứ nhất, nâng cao hiệu quả dự báo khả năng kiệt quệ tài
chính của doanh nghiệp, tác giả mạnh dạn đề xuất như sau :
Đầu tiên, phải nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm của các thông tin
thông tin chính xác, tin cậy, như vậy thông tin chúng ta phân tích mới đúng là thơng tin thật, hạn chế tối đa những sai lệch về mặt con số và những thông tin ảo trên thị trường. Các thơng tin mà chúng ta có được hầu hết là từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp, thường ẩn chứa các thông tin sai lệch, kéo theo hệ lụy dây
chuyền về thông tin rất lớn đến thị trường và hệ thống ngân hàng. Vì vậy, phải phát huy năng lực và nâng cao trách nhiệm của các tổ chức kiểm toán nhà nước và tư nhân, sửa đổi chuẩn mực kế toán phù hợp với những thay đổi trong nền kinh tế
hiện nay. Cụ thể hơn, tất cả các doanh nghiệp phải được kiểm toán định kỳ một
năm hoặc 6 tháng bởi các cơng ty kiểm tốn có uy tín, và các thơng tin kiểm tốn
phải được cơng bố đầy đủ và kịp thời ; Sửa đổi, điều chỉnh hệ thống chuẩn mực kế toán theo chuẩn mực kế toán quốc tế (IAS).
Hơn nữa, cần xây dựng một hệ thống tổng hợp đầy đủ thông tin của các
doanh nghiệp, từ lúc hình thành đến thời điểm hiện tại, để tất cả các cổ đông, nhà
đầu tư có thể tiếp cận được nguồn thơng tin chính xác và tồn diện nhất. Hiện tại
thì nguồn thơng tin trên chưa được tổng hợp một cách đầy đủ, chính thống và độ tin cậy cao. Nên chăng, thị trường có một kênh tổng hợp thơng tin chuẩn hóa và
tin cậy, sẽ giảm bớt được bất cân xứng thơng tin đáng kể. Bên cạnh đó, Ủy ban Chứng khoán nhà nước phải đưa ra nhiều chế tài mới buộc các công ty phải minh bạch tài chính hơn theo đúng tinh thần của thông tư 226 được áp dụng từ ngày 01/04/2012. Cụ thể, tác giả mạnh dạn đề xuất thành lập trang Web chuyên tổng hợp dữ liệu thông tin công ty bao gồm báo cáo tài chính đã được kiểm tốn, tình hình hoạt động kinh doanh của cơng ty và các thông tin biến động gây ảnh hưởng
đến thị trường.
Cuối cùng, chúng ta cần có một hệ thống chế tài thật cụ thể và chặt chẽ về mặt tài chính, kinh tế và dân sự (đối với cá nhân, chủ thể của sự việc) đối với các
trường hợp chậm công bố thông tin, thông tin sai về tài chính và hoạt động của
cơng ty gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến thị trường. Một số kiến nghị cụ thể như :
tăng mức phạt tiền lên nhiều lần so với hiện nay, cần có một cơ quan giám định
thiệt hại về thị trường và xã hội để có những mức phạt thích đáng. Các cá thể, chủ thể hay cơng ty có hành vi cố tình chậm cơng bố hay cung cấp thơng tin bị sai lệch
thiếu sót nhằm trục lợi cá nhân cần được giám sát cá biệt trong một thời gian, và cần phải loại khỏi cuộc chơi trong trường hợp trường hợp cố tình vi phạm nhiều lần gây hậu quả nghiêm trọng.
Chúng ta cần phát triển hệ thống đánh giá xếp hạng tín dung doanh nghiệp theo tiêu chuẩn quốc tế. Khi đó, các thơng tin về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
chính xác hơn, có khả năng dự báo tốt hơn. Hiện nay, Việt Nam chưa có được hệ
thống đánh giá, xếp hạng tín nhiệm đúng chuẩn quốc tế và có thể ứng dụng được. Những mơ hình xếp hạng tín dụng trên thị trường quốc tế hiện nay chưa áp dụng
được cho Việt Nam vì cấu trúc vốn doanh nghiệp khác biệt. Vấn đề tìm ra mơ
hình phù hợp với Việt Nam trong nền kinh tế nhiều thay đổi bất thường như hiện nay là rất cần thiết. Hiện nay, các công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam chuyên phân tích và đánh giá xếp hạng tín dụng của các doanh nghiệp, nhưng mức độ tin cậy vẫn chưa cao. Tiếp theo đó, Trung Tâm thơng tin tín dụng của Ngân Hàng Nhà Nước Việt nam (CICB) xếp hạng tín dụng doanh nghiệp nhưng lại không công bố công khai đại chúng, mà chỉ cung cấp cho các tổ chức, cá nhân có u cầu và tính phí. Như vậy, thơng tin chính xác, minh bạch và
đáng tin cậy của các công ty công bố cho các nhà đầu tư, thị trường, vốn dĩ là một địi hỏi tất yếu, thì lại rất hạn chế.
Kiến nghị về giải pháp cho doanh nghiệp kiệt quệ
Về khía cạnh thứ hai, tác giả cũng đưa ra một số khuyến nghị để giải cứu các doanh nghiệp lâm vào trình trạng kiệt quệ, hay giúp các chết của các doanh nghiệp diễn ra nhanh chóng hơn, giảm chi phí tổn thất vơ ích do kiệt quệ tài chính gây ra.
Vấn đề chính của các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay là lượng tồn kho rất lớn, tác giả tập trung vào giải pháp đẩy mạnh tiêu thụ lượng tồn kho này. Điều
này đòi hỏi các doanh nghiệp cần chủ động tối đa trong việc xúc tiến đưa hàng hóa đến người tiêu dùng. Tiếp theo, nhà nước cần có những bước tiến nhất định thúc đẩy ngân hàng thương mại hạ lãi suất, hỗ trợ tín dụng cho các doanh nghiệp
đó, nhà nước cần có những động thái kính thích tiêu dùng như cho vay với mức lãi
suất cực kỳ ưu đãi cho các cá nhân, tổ chức, công ty mua sắm tài sản; hoặc các cá nhân mua sắm tài sản bằng tiền vay của ngân hàng sẽ được khấu trừ phần tiền lãi
trước khi tính thuế thu nhập cá nhân.
Đối với các doanh nghiệp không thể cứu vãn, tác giả đưa ra đề nghị nên
cho doanh nghiệp thực hiện thủ tục phá sản một cách nhanh chóng nhất, để giảm thiểu thiệt hại đến mức thấp nhất cho các doanh nghiệp và các bên liên quan. Tác giả đề xuất thủ tục phá sản nên đơn giản hóa về mặt giấy tờ cũng như thời gian.
Nhà nước cần kết hợp cơ quan thuế với một đơn vị kiểm tốn giải quyết các cơng ty đã tuyên bố phá sản hoặc có dấu hiệu của kiệt quệ. Đơn vị kiểm toán này kết
hợp với cùng cơ quan thuế hỗ trợ doanh nghiệp, giải quyết việc phá sản theo thứ tự ưu tiên trong luật phá sản, giảm thiệt hại cũng như kiện tụng cho các bên liên quan.
Một số hạn chế
Nghiên cứu này cũng có một số hạn chế nhất định, và kỳ vọng sẽ được khắc phục trong các nghiên cứu sau. Thứ nhất, cơ sở dữ liệu của thị trường Việt nam cịn sơ sài, gây khó khăn trong việc thu thập số liệu. Tác giả sử dụng tất cả các cơng cụ có thể như trang web của cơng ty chứng khốn, báo cáo tài chính, báo cáo dịng tiền của các doanh nghiệp, nhưng vẫn khơng thu thập thơng tin được đầy
đủ. Chưa có một cơ sở dữ liệu thống kê về các doanh nghiệp kiệt quệ, phá sản nên
tác giả phải tính tốn, thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Các thông tin này tác giả thu thập được được một cách miễn phí từ các trang web chứng khốn như www.cafef.com.vn , vì vậy tính đầy đủ, chính xác sẽ rất hạn chế. Thứ hai, mẫu của tác giả chưa thực sự lớn, tính đại diện cho cho thị trường chưa cao. Tác giả hy vọng rằng những hạn chế trên sẽ được khắc phục trong những bài nghiên cứu tiếp theo về vấn đề này.
PHỤ LỤC
Phụ lục 1 : Hồi quy Binary Logistic
1. Ứng dụng của mơ hình Binary Logistic
Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được.
Có rất nhiều hiện tượng trong tự nhiên chúng ta cần dự đoán khả năng xảy ra một sự kiện nào đó mà ta quan tâm (chính xác là xác suất xảy ra), ví dụ sản phẩm mới có được chấp nhận hay khơng, người vay có thể trả nợ hay không, mua hay không mua … . Những biến nghiên cứu có biểu hiện như vậy gọi là biến thay phiên, hay biểu hiện nay sẽ được mã hóa thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là biến nhị phân. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì khơng thể phân
tích ở dạng hồi quy thơng thường vì làm như vậy sẽ xâm phạm các giả định, rất dễ thấy là khi biến phụ thuộc chỉ có 2 biểu hiện thì thật khơng phù hợp cho giả định rằng phần dư có phân phối chuẩn, mà thay vào đó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực của các kiểm định thống kê trong phép hồi quy thơng
thường. Một khó khăn khác khi dùng hồi quy tuyến tính thơng thường là giá trị dự đoán được của biến phụ thuộc không thể diễn dịch như xác suất (giá trị ước lượng
của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary Logistic phải rơi vào khoảng (0:1)).
2. Mơ hình Binary Logistic
Với mơ hình Binary Logistic, thơng tin chúng ta cần thu thập về biến phụ thuộc là một sự kiện nào đó có xảy ra hay khơng, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị “0” và “1”, với “0” là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra, và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Từ biến phụ thuộc nhị phân này, một thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất được dự đốn lớn hơn 0.5 thì kết quả dự đốn sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện,
hàm Binary Logistic trong trường hợp đơn giản nhất là khi chỉ có một biến độc lập X.
Mơ hình hàm Binary Logistic như sau :
= ( = ) = (( ))
Trong công thức này Pi = E(Y=1/X) = P(Y=1) gọi là xác suất để sự kiện xảy ra (Y=1) khi biến độc lập X có giá trị cụ thể Xi . Ký hiệu biểu thức (B0 + B1X +…) là X, ta viết lại mơ hình Binary Logistic như sau :
( = 1) = 1 +
Vậy thì xác suất khơng xảy ra sự kiện là :
( = 0) = 1− ( = 1) = 1−
1 +
Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra với xác suất sự kiện đó khơng xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này có thể được thể hiện trong công thức :
e e e e z z z z Y P Y P 1 1 1 ) 0 ( ) 1 (
Lấy Log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta được kết quả là
ez e e P Y Y P log log ] ) 0 ( ) 1 ( [