Thông qua việc nghiên cứu các lý thuyết, các mơ hình về cấu trúc vốn và cấu trúc vốn tối ưu, vận dụng vào tình hình thực tế của các doanh nghiệp ngành thủy sản trong giai đoạn từ 2009 – 2011, đề tài đã đưa ra một cảnh báo về cấu trúc vốn, từ đó đề xuất một số biện pháp nhằm giúp các doanh nghiệp ngành thủy sản hoàn thiện cấu trúc vốn cho doanh nghiệp mình. Tuy nhiên do thời gian có hạn và chưa có nhiều nguồn thơng tin, dữ liệu nên đề tài vẫn còn một số hạn chế sau:
Trong việc xác định hàm mục tiêu chi phí sử dụng vốn bình qn f1, tác giả đã giả định chi phí sử dụng nợ sau thuế r*
D và chi phí sử dụng vốn cổ phần re không phụ thuộc vào hệ số nợ dài hạn của doanh nghiệp, dẫn đến hàm số f1 là hàm tuyến tính. Tuy nhiên, trong thực tế điều này không phải luôn luôn đúng. Đề tài tập trung nghiên cứu về tỷ lệ nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu nói chung nhằm mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp với giả định chi phí sử dụng vốn từ lợi nhuận và chi phí sử dụng vốn cổ phần mới là như nhau, điều này không phải ln ln đúng trong thực tế. Ngồi ra, đề tài cũng chỉ tập trung xem xét cấu trúc vốn dưới góc độ làm gia tăng giá trị doanh nghiệp nói chung mà chưa xem xét đến mục tiêu tối đa hóa giá trị của các cổ đơng.
Từ các hạn chế trên, trong các nghiên cứu tiếp theo, tác giả dự kiến sẽ tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về mối quan hệ giữa chi phí sử dụng nợ sau thuế r*
D, chi phí sử dụng vốn cổ phần re với hệ số nợ dài hạn của doanh nghiệp để có thể xác định chính
xác hơn đồ thị chi phí sử dụng vốn bình qn, từ đó xác định hệ số nợ dài hạn tối ưu. Ngoài ra tác giả cũng mở rộng xem xét dưới góc độ là các cổ đơng của doanh nghiệp, hướng đến mục tiêu tối đa hóa thu nhập trên mỗi cổ phiếu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu trong nước
1. Báo cáo của Hội nghị toàn thể hội viên Hiệp hội chế biến và xuất khẩu thủy sản Việt Nam 2012, www.vasep.com.vn
2. Danh sách công ty niêm yết trên sàn HOSE và HXN theo ngành, Các chỉ số tài chính cơ bản của các ngành, www.cophieu68.com
3. Dữ liệu doanh nghiệp, lịch sử giá của các doanh nghiệp ngành thủy sản niêm yết, www.cafef.vn
4. Lâm Minh Chánh , Chỉ số Z, công cụ phát hiện nguy cơ phá sản và xếp hạng
định mức tín dụng, Báo Nhịp cầu đầu tư ngày 20 - 7 – 2007
5. Phan Thị Bích Nguyệt, Dương Kha, Lê Đạt Chí, Trần Thị Hải Lý, Đầu tư tài
chính – Phân tích đầu tư chứng khốn, Nhà xuất bản tài chính - 2008
6. Trần Ngọc Thơ, Nguyễn Thị Ngọc Trang, Nguyễn Thị Liên Hoa, Phan Thị Bích Nguyệt, Nguyễn Thị Uyên Uyên, Tài chính doanh nghiệp hiện đại, Nhà xuất
bản Thống kê – 2003
Tài liệu nước ngoài
1. Andrea Moro, Mike Lucas, Prof. Uwe Grimm, Edo Grassi, Financing SMES:
a Model for Optimising the Capital Structure, 17th Annual Global Finance Conference, Poznan – June 27th – 30th 2010
2. Asawath Damodaran, Investment valuation, Second Edition
3. Jan Susisky, Applicability of bankruptcy Models at Agricultural Companies, March 2011
4. John C. Gardner, Carl B. McGowan Jr., Susan E. Moeller, Using Microsoft
Corporation to Demonstrate the Optimal Capital Strucure Trade-off Theory,
Journal of economics and Finace education Winter 2010
5. Jules H. van Binsbergen, John R. Graham, and Jie Yang, Optimal Capital Structure, April 2011, www.papers.ssrn.com
6. Meziane Lasfer, Optimizing the Capital Structure: Finding the right balance
between Debt and Equity, www. qfinance.com
7. Nicolaos Gerantonis, Konstantinos Vergos, Apotolos G. Christopoulos, Can Altman Z-score Models predict Business Failures in Greece, Research Journal of
International Studies – Issued 12, October 2009
8. ObohSankay Collins, Isa EnvuluFilibus, Adekoya Adeleke Clement,
Corporate Capital Structure and Corporate Market Value: Empirical Evidence from Nigeria, International Journal of Economics and Finance; Vol. 4, No. 12, 2012
9. Pablo Fernandez, Optimal capital structure: Problems with the Harvard and
Damodaran approaches, Research Paper No 454 January 2002, www.papers.ssrn.com
10. Suyash N.Bhatt, Capital structure and turnaround strategies using Altman ‘s
Z-score Models, Asian Journal of Research in Business Economics and
Chỉ tiêu Mã CK 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 BLF 61,000 49,000 17,500 35,836 39,697 62,748 338,282 375,915 423,347 1.73 2.08 1.82 -1% -1% -13% GFC 61,000 80,800 84,800 207,000 243,085 314,926 404,506 677,535 780,096 2.95 2.46 2.60 185% -21% -22% NGC 25,200 15,480 8,160 5,053 11,461 17,323 58,426 88,005 110,441 3.15 2.13 2.94 -179% 0% 73% SJ1 76,852 81,900 92,050 27,297 29,120 29,823 106,426 111,290 154,833 2.53 2.44 2.40 74% 59% 46% AAM 364,011 244,748 203,820 51,899 33,515 38,204 363,934 331,335 329,976 2.69 2.95 3.73 201% 1261% -65% ABT 589,659 585,110 378,190 60,089 96,002 58,831 537,004 601,924 478,110 2.41 2.38 3.02 109% 86% -1854% ACL 249,300 295,900 316,475 94,900 68,296 96,254 625,697 738,269 804,067 2.36 2.79 3.13 25% 121% -196% AGD 240,000 223,200 334,797 53,038 70,872 99,763 275,807 441,692 680,419 2.22 2.11 2.53 53% 21% 53% AGF 385,779 302,194 275,189 119,668 150,912 237,594 1,208,019 1,354,628 1,716,935 1.81 2.07 2.57 7% 4% 10% ANV 1,141,527 925,031 485,477 190,632 331,016 431,857 2,046,548 1,902,100 2,164,966 1.33 1.47 1.61 12% 3% -10% ATA 275,000 278,000 75,600 40,924 88,958 41,188 497,458 736,816 688,473 2.18 2.29 2.29 35% 22% 4% AVF 224,000 504,000 211,500 209,764 201,796 226,006 1,089,089 1,371,253 1,890,918 2.20 2.37 2.20 -3% 23% -3% CMX 174,751 174,751 66,106 89,366 106,935 69,599 761,514 1,035,217 895,693 2.82 2.60 2.50 74% 18% 2% FBT 161,090 110,397 51,819 83,773 43,032 117,860 492,791 265,278 245,895 1.19 0.38 (0.23) -5% -6% -44% FMC 115,568 93,177 71,508 20,531 29,937 35,364 623,406 501,975 778,051 2.66 4.14 3.72 33% -16% -13% HVG 3,180,000 1,555,466 1,301,236 541,082 1,265,269 1,773,500 3,435,677 4,038,933 4,370,033 2.11 1.49 2.15 52% -15% -18% ICF 185,702 120,386 61,474 52,368 37,874 34,775 367,195 377,286 397,901 2.12 1.70 1.72 23% 6% -1% MPC 2,317,000 2,093,000 1,022,000 227,891 167,689 1,257,346 1,989,289 2,927,736 5,063,915 2.61 3.31 2.79 184% -151% 41% TS4 334,581 254,150 95,450 14,037 67,673 111,579 366,748 549,277 707,229 1.56 1.49 1.76 37% 7% -9% VHC 1,758,672 1,359,900 1,305,045 153,523 456,444 413,295 1,218,863 1,609,386 2,153,874 3.32 2.97 3.36 -289% 2679% -124% VNH 69,801 69,801 26,476 5,364 6,742 17,940 138,737 154,826 172,604 1.65 1.32 1.35 20% 13% -4% VTF 252,357 252,357 335,274 223,592 224,261 133,324 641,256 880,748 861,937 3.50 3.46 5.20 -84% -65% -27% TB ngành 12,262,650 9,668,746 6,819,946 2,507,627 3,770,586 5,619,099 17,586,672 21,071,424 25,869,713 2.26 2.32 2.57 47% 26% 19% Trong đó:
P = số lượng cổ phiếu đang lưu hành * giá đóng cửa tại ngày 31/12 hoặc ngày gần nhất
a = (1,2 Vốn lưu động + 1,4 Lợi nhuận giữ lại + 3,3 Lợi nhuận trước thuế và lãi vay + 0,999 doanh số) / Tổng tài sản x* là nghiệm của phương trình Z = 0,64P/(SL+Ax) + a = 2,99
PHỤ LỤC 1: HỆ SỐ NỢ DÀI HẠN CÁC DOANH NGHIỆP THỦY SẢN NIÊM YẾT ĐỂ CHỈ SỐ Z = 2,99
Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu (P) Nợ ngắn hạn không thường xuyên (SL) Tổng tài sản (A) Tham số a Hệ số nợ dài hạn (x*)
Chỉ tiêu Mã CK 2009 2010 2011 2009 2010 2011 BLF 68% 69% 66% 1.87 2.19 1.85 GFC 27% 51% 49% 3.11 2.55 2.68 NGC 64% 69% 69% 3.53 2.27 2.99 SJ1 5% 3% 22% 4.03 4.08 3.33 AAM 2% 2% 1% 6.60 6.90 6.78 ABT 8% 10% 6% 6.02 4.76 5.84 ACL 57% 60% 51% 2.71 3.17 3.53 AGD 36% 49% 48% 3.22 2.61 3.03 AGF 40% 43% 48% 2.22 2.34 2.73 ANV 24% 12% 16% 2.42 2.53 2.01 ATA 66% 67% 71% 2.66 2.59 2.38 AVF 64% 59% 67% 2.35 2.69 2.29 CMX 72% 75% 74% 2.99 2.73 2.56 FBT 55% 51% 14% 1.48 0.77 (0.01) FMC 73% 61% 73% 2.82 4.32 3.80 HVG 36% 28% 19% 3.26 1.90 2.48 ICF 35% 42% 48% 2.77 2.09 1.89 MPC 41% 57% 50% 4.02 4.03 2.96 TS4 49% 44% 50% 2.67 2.02 1.89 VHC 37% 17% 27% 5.19 4.16 4.20 VNH 36% 40% 38% 2.47 1.96 1.56 VTF 19% 37% 33% 3.97 3.75 5.71 TB ngành 41% 41% 41% 3.07 2.82 2.84 (*) Z = 0,64P/(SL+Ax) + a
Với x: hệ số nợ dài hạn thực tế, các tham số cịn lại được tính ở Phụ lục 1
PHỤ LỤC 2: HỆ SỐ NỢ DÀI HẠN VÀ CHỈ SỐ Z THỰC TẾ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP THỦY SẢN NIÊM YẾT