Step Ratios Sig. Wilks'
Lambda Min. D Squared Sig. 1 ROA08 0.0000 0.0000 2 ROA08 0.0000 0.8919 0.4751 0.0000 LOGMKTCAPTA08 0.0032 0.6246 2.3550 0.0010 (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Bảng 2.18: Hệ số biệt tải Ratios Discriminant
Function Loadings Ratios
Discriminant Function Loadings ROA08 0.8920 MKTCAPEQ08 0.2190 RETAINTA08 0.7160 LOGINVECA08 -0.2190 ROE08 0.6450 GPMARGIN08 0.1850 LOGMKTCAPTL08 0.4130 LOGINVETURN08 0.1640 LOGMKTCAPTA08 0.4010 LOGCASHTA08 0.1620 WCTA08 0.3730 EBITSALE08 0.1320 LOGCASHCL08 0.3430 LOGFAEQLTL08 -0.1130 LOGCRRATIO08 0.2990 LOGCASHSALE08 0.1020 LOGDARATIO08 -0.2980 LOGCATA08 0.0700 LOGQUIRATIO08 0.2970 LOGTATURN08 0.0490 LOGQUITA08 0.2750 LOGRECETURN08 0.0300 NPMARGIN08 0.2200 LOGFATURN08 -0.0150 (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Tầm quan trọng của các biến được thể hiện qua độ lớn trị tuyệt đối của hệ số biệt tải, hệ số này càng lớn thì càng đóng góp nhiều hơn vào khả năng phân biệt của hàm. Qua thống kê hệ số biệt tải của các biến, kết quả cho thấy hai biến ROA08 và LOGMKTCAPTA08 đều có hệ số biệt tải lớn hơn +/- 0.3000 tức là không nằm trong vùng không xác định và ROA08 là biến quan trọng nhất.
54
Bảng 2.19: Hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa
Ratios Standardised Unstandardised
ROA08 LOGMKTCAPTA08 (Constant) 0.9180 0.4530 10.3500 1.1200 0.5610 (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Kết quả là một hàm biệt thức có khả năng phân biệt và giải thích được nguy cơ tài chính các CTNY. Hàm biệt thức có dạng:
Z = 0.5610 + 10.3500 ROA08 + 1.1200 LOGMKTCAPTA08 (2.2)
Bảng 2.20: Kết quả phân loại
Nhóm
Predicted Group Membership
Tổng cộng Có nguy cơ Khơng nguy cơ
Original Count Có nguy cơ 42 7 49
Không nguy cơ 8 41 49
% Có nguy cơ 85.70 14.30 100 Không nguy cơ 16.30 83.70 100 84.70% of original grouped cases correctly classified
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Ma trận phân loại được tính tốn để đánh giá tính chính xác của mơ hình. Số lượng cơng ty có nguy cơ tài chính đo lường chính xác là 42, trong khi đó 7 cơng ty có nguy cơ tài chính được đo lường khơng chính xác vào nhóm khơng có nguy cơ tài chính. Tương tự ở các cơng ty khơng có nguy cơ tài chính số lượng đo lường chính xác là 41 và khơng chính xác là 8. Hàm biệt thức đo lường chính xác 85.70% các cơng ty có nguy cơ tài chính và 83.70% các cơng ty khơng có nguy cơ tài chính.Tính chung tổng thể mơ hình đo lường chính xác 84.70%.
55
Bảng 2.21: Đánh giá mơ hình
Đơn vị tính: %
Mơ hình % Đo lường chính xác CPro MMC Đánh giá
MDA 84.70 50.00 50.00 Chấp nhận mơ hình
(Nguồn: Tính tốn của tác giả) Ghi chú:
Cpro (tỷ lệ mẫu chuẩn) = P2 + (1-P)2 = 0.502 + (1-0.502) = 50.00%. - P: tỷ lệ cơng ty có nguy cơ tài chính: 49/98 = 0.50.
- (1-P) : tỷ lệ cơng ty khơng có nguy cơ tài chính: 49/98 = 0.50. MMC (tỷ lệ mẫu lớn) = nL/NL = 49/98 = 50.00%.
- nL: số công ty thuộc nhóm có tỷ trọng lớn: 49. - NL: tổng số công ty: 98.
Sau khi so sánh với Cpro và MMC thì MDA có tỷ lệ chính xác cao hơn, do đó mơ hình được chọn.
Xác định Z score:
Mơ hình MDA giải quyết bài tốn phân bổ một hoặc một số cơng ty vào nhóm nào đó theo tiêu chuẩn đã được xác định. Có rất nhiều tiêu chuẩn phân bổ được đưa ra như phân bổ theo quan điểm hình học hay quan điểm xác suất. Tuy nhiên về nguyên tắc tiêu chuẩn này thường được xác định như sau:
Gọi NA, NB lần lượt là trọng tâm (centroid) hay có thể hiểu là giá trị trung bình của điểm phân biệt (Zscore) của hai nhóm. Khi đó một cơng ty là X0 sẽ được phân bổ vào nhóm có khoảng cách từ nó đến trọng tâm của nhóm là nhỏ nhất.
Trong thực hành việc phân bổ thường được thực hiện bằng cách tính điểm cắt (cutting score) tối ưu giữa hai nhóm. Như vậy trong trường hợp hai nhóm có kích thước bằng nhau thì điểm cắt tối ưu sẽ bằng 0, nếu hai nhóm có kích thước khác nhau thì điểm cắt tối ưu được tính bằng cơng thức:
56 ZCutting score= NAZA+ NBZB
NA+ NB (2.3)
Trong đó:
- ZCutting score : Điểm cắt tối ưu
- NA : Số lượng cơng ty thuộc nhóm có nguy cơ tài chính
- NB : Số lượng cơng ty thuộc nhóm khơng có nguy cơ tài chính - ZA : Trọng tâm của nhóm có nguy cơ tài chính
- ZB : Trọng tâm của nhóm khơng có nguy cơ tài chính
Nếu một cơng ty mới có điểm phân biệt lớn hơn ZCutting score sẽ được phân bổ vào nhóm khơng có nguy cơ tài chính và nhỏ hơn ZCutting score sẽ được phân bổ vào nhóm có nguy cơ tài chính.
Bảng 2.22: Trọng tâm của các nhóm
Nhóm
Function
1
Có nguy cơ -0.8600
Khơng nguy cơ +0.8600
Cutting score 0
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Vì các nhóm cơng ty trong mẫu phân tích có kích thước bằng nhau nên điểm cắt tối ưu đều bằng 0. Có nghĩa là nếu cơng ty có điểm phân biệt lớn hơn 0 thì được xếp vào nhóm khơng có nguy cơ tài chính và nhỏ hơn 0 thì được xếp vào nhóm có nguy cơ tài chính.
57
Hình 2.1: Mơ phỏng hệ số Z
Kết quả phân lớp cho thấy có những cơng ty thuộc nhóm khơng có nguy cơ tài chính nhưng theo tiêu chuẩn phân lớp lại thuộc nhóm có nguy cơ tài chính và ngược lại. Trong nghiên cứu, những công ty này được xếp vào nhóm trung gian.
Bảng 2.23: Giá trị điểm phân biệt của nhóm trung gian
Hàm biệt thức Điểm phân biệt
Z = 0.5610 + 10.3500 ROA08 + 1.1200 LOGMKTCAPTA08
Thấp nhất Cao nhất
-0.9636 0.5923
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Theo kết quả tính tốn thì những cơng ty có điểm phân biệt nằm trong khoảng (-0.9636, 0.5923) sẽ được phân vào nhóm trung gian.
Như vậy:
- Nếu Zscore > 0.5923 thì cơng ty được phân vào nhóm khơng có nguy cơ tài chính.
Mật độ xác suất
Nhóm có nguy cơ Nhóm khơng nguy cơ
+0.8600 - 0.8600
Điểm cắt tối ưu
0
Phân lớp vào nhóm khơng có nguy cơ Phân lớp vào nhóm có nguy cơ
Zscore
58
- Nếu -0.9636 < Zscore < 0.5923 thì cơng ty nằm trong vùng cảnh báo, được phân làm nhóm trung gian, có thể có nguy cơ tài chính.
- Nếu Zscore < -0.9636 thì cơng ty được phân vào nhóm có nguy cơ tài chính.
Một cơng ty được đo lường là khơng có nguy cơ tài chính, dự kiến sẽ có: - Hiệu suất sử dụng tài sản cao, tức ROA có giá trị lớn. Hệ số tổng hợp
nhất được dùng để đánh giá khả năng sinh lợi của một đồng vốn đầu tư. ROA cho biết cứ một đồng tài sản thì cơng ty tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận và ROA đánh giá hiệu suất sử dụng tài sản của công ty. Chỉ số này có khả năng đo lường tốt hơn các đo lường sinh lợi khác, kể cả dòng tiền.
- Vốn hóa lớn, tức LOGMKTCAPTA có giá trị dương và lớn, được tính bằng cơng thức:
LOGMKTCAPTA=log Vốn hóa thị trường
Tổng tài sản =log Số lượng cổ phiếu lưu hành x Thị giá
Tổng tài sản (2.4)
Vốn hóa thị trường được đo lường bởi giá trị thị truờng của số lượng cổ phiếu lưu hành, trong khi tài sản bao gồm cả tài sản ngắn hạn và dài hạn. Chỉ số này đo mức độ có thể sụt giảm về mặt giá trị của tài sản công ty (đo lường bởi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu và nợ) trước khi nợ vượt quá tài sản và cơng ty mất khả năng thanh tốn.
2.3.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu 2.3.5.1 Kiểm định mẫu phân tích 2.3.5.1 Kiểm định mẫu phân tích
Bảng 2.24: Các chỉ tiêu cơ bản của mẫu phân tích
Chỉ số Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Trung bình
Eigenvalues 0.7556 0.2780 0.2800 0.1460 0.3649 Canonical Correlation 0.6560 0.4670 0.4670 0.3570 0.4868 Wilks Lambda 0.5696 0.7820 0.7820 0.8730 0.7517 Chi-square 53.4651 23.3240 23.4200 12.9180 28.2818 Sig. 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Box’s M (p-value) 0.0100 0.1900 0.0000 0.0000 0.0500 (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS)
59
Bảng 2.25: Kiểm định mẫu phân tích giai đoạn 2008 – 2011
Đơn vị tính: % Mẫu I Năm 2008 (N = 98) Năm 2009 (N = 98) Năm 2010 (N = 98) Năm 2010 (N = 98) Trung bình (N = 98) Có nguy cơ 85.7000 71.4000 81.6000 59.2000 74.4750 Không nguy cơ 83.7000 65.3000 67.3000 83.7000 75.0000
Trung bình (%)
84.7000 68.4000 74.5000 71.4000 74.7500
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Kết quả kiểm định mẫu phân tích cho kết quả mơ hình đo lường chính xác trung bình 74.75% , trong đó đo lường chính xác 74.47% cơng ty có nguy cơ tài chính và 75.00% cơng ty khơng có nguy cơ tài chính trong khoảng thời gian 4 năm từ 2008 – 2011.
2.3.5.2 Kiểm định mẫu kiểm tra
Bảng 2.26: Các chỉ tiêu cơ bản của mẫu kiểm tra
Chỉ số Năm 2008 Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Trung bình
Eigenvalues 0.5070 0.1940 0.2020 0.1490 0.2630 Canonical Correlation 0.5800 0.4030 0.4100 0.3600 0.4383 Wilks Lambda 0.6630 0.8380 0.8320 0.8700 0.8008 Chi-square 18.4650 7.9750 8.2940 6.2540 10.2470 Sig. 0.0000 0.0000 0.0160 0.0440 0.0150 Box’s M (p-value) 0.0050 0.0190 0.0000 0.0000 0.0060 (Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS)
60
Bảng 2.27: Kiểm định mẫu kiểm tra giai đoạn 2008 – 2011
Đơn vị tính: % Mẫu II Năm 2008 (N = 48) Năm 2009 (N = 48) Năm 2010 (N = 48) Năm 2011 (N = 48) Trung bình (N = 48) Có nguy cơ 79.2000 70.8000 66.7000 58.3000 68.7500 Không nguy cơ 75.0000 62.5000 87.5000 79.2000 76.0500
Trung bình 77.1000 66.7000 77.1000 68.8000 72.4250
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS) Kết quả kiểm tra mẫu kiểm tra cho kết quả mơ hình đo lường chính xác trung bình 72.42% , trong đó đo lường chính xác 68.75% cơng ty có nguy cơ tài chính và 76.05% cơng ty khơng có nguy cơ tài chính trong khoảng thời gian 4 năm từ 2008 – 2011.
Với tỷ lệ đo lường chính xác trung bình đạt trên 72.42% trong khoảng thời gian 4 năm từ 2008 – 2011 ở cả hai mẫu, cao hơn với tỷ lệ chuẩn và tỷ lệ mẫu lớn là 50.00%, do đó mơ hình được chọn và đi đến kết luận mơ hình khá tốt có thể ứng dụng trong thực tế.
2.3.6 Kết quả đo lường nguy cơ tài chính các cơng ty niêm yết
Kết quả đo lường 98 CTNY bằng phương pháp MDA trong giai đoạn 2008 – 2011 (Phụ lục 6), kết quả cho thấy tỷ lệ CTNY nằm trong nhóm khơng có nguy cơ chiếm tỷ trọng bình quân 45.41%, số lượng CTNY nằm trong nhóm trung gian chiếm tỷ trọng bình quân 43.11% trong khi đó tỷ trọng CTNY nằm trong nhóm có nguy cơ chiếm tỷ trọng bình qn 11.48%.
61
Bảng 2.28: Kết quả đo lường CTNY giai đoạn 2008-2011
Phân nhóm 2008 2009 2010 2011 Trung bình Số cơng ty Tỷ lệ % Số công ty Tỷ lệ % Số công ty Tỷ lệ % Số công ty Tỷ lệ % Tỷ lệ %
Khơng có nguy cơ 27 27.55 40 40.82 34 34.69 77 78.57 45.41
Trung gian 57 58.16 46 46.94 51 52.04 15 15.31 43.11
Có nguy cơ 14 14.29 12 12.24 13 13.27 6 6.12 11.48
Tổng cộng 98 100.00 98 100.00 98 100.00 98 100.00 100.00
(Nguồn: Tác giả tính tốn từ SPSS)
Kết luận chương 2
Kết quả nghiên cứu cho thấy nhiều chỉ số tài chính với mức ý nghĩa 0.0100 tạo ra sự khác biệt giữa các nhóm. Nghiên cứu cũng phát hiện ra các chỉ số tài chính quan trọng nhất nhằm phát hiện ra các cơng ty có nguy cơ tài chính và các cơng ty khơng có nguy cơ trên TTCK Việt Nam.
Hai chỉ số quan trọng là ROA và LOGMKTCAPTA được phát hiện có ý nghĩa quan trọng nhất trong việc xác định nguy cơ tài chính của các CTNY.
Kết quả nghiên cứu cũng phát hiện ra 10 chỉ số tài chính quan trọng nhất trong việc phát hiện ra nguy cơ tài chính của các cơng ty, các chỉ số tài chính này cũng phù hợp với những nghiên cứu của Beaver (1966), Altman (1968), Scott (1981), Zavgren (1983), Jones (1987) và Altman (1993).
Bằng phương pháp MDA, Luận văn đã xây dựng được hệ số Z, với Z = 0.5610 + 10.3500 ROA + 1.1200 LOGMKTCAPTA và được áp dụng chung cho 4 năm nghiên cứu với tỷ lệ chính xác đạt trên 72.42% cho các CTNY trên TTCK Việt Nam.
62
Chương 3
GIẢI PHÁP NÂNG CAO KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG MƠ HÌNH PHÂN
TÍCH ĐA BIỆT THỨC ĐỂ ĐO LƯỜNG NGUY CƠ TÀI CHÍNH TẠI CÁC
CƠNG TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
3.1 Đề xuất ứng dụng mơ hình phân tích đa biệt thức để đo lường nguy cơ
tài chính tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt
Nam
3.1.1 Công thức đo lường nguy cơ tài chính cho các cơng ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thị trường chứng khoán Việt Nam
Sử dụng MDA để xây dựng mơ hình, kết quả đã cho ra công thức đo lường nguy cơ tài chính cho các CTNY và được chọn để công bố như sau:
Z = 0.5610 + 10.3500 ROA + 1.1200 LOGMKTCAPTA (3.1) Trong đó:
- Z: là hệ số Z hay Zscore hay còn gọi là chỉ số tổng hợp (overall index):
Nếu Zscore > 0.5923 thì cơng ty được phân vào nhóm khơng có nguy cơ tài chính.
Nếu -0.9636 < Zscore < 0.5923 thì cơng ty nằm trong vùng cảnh báo, được phân làm nhóm trung gian, có thể có nguy cơ tài chính.
Nếu Zscore < -0.9636 thì cơng ty được phân vào nhóm có nguy cơ tài chính.
- ROA: chỉ số thu nhập trên tổng tài sản được tính bằng cách lấy lợi nhuận ròng chia cho tổng tài sản.
- LOGMKTCAPTA: chỉ số Log của vốn hóa thị trường trên tổng tài sản, được tính bằng cơng thức lấy Log của vốn hóa thị trường chia cho tổng tài sản.
63
Điều kiện để áp dụng mơ hình MDA là các CTNY trên TTCK Việt Nam loại trừ các ngành có cấu trúc tài chính đặc thù như ngành ngân hàng, bảo hiểm và chứng khoán.
Lưu ý: Do định dạng số liệu trong việc xây dựng mơ hình, các chỉ số ROA, LOGMKTCAPTA không sử dụng đơn vị là phần trăm (%) mà phải quy đổi về số tuyệt đối để tính tốn và được làm tròn hệ số cuối bằng 1.0 (từ 0.9999). Định dạng này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đây như cơng trình của Altman (1981).
Ngày nay, hệ số Zscore được sử dụng rộng rãi và được đánh giá là hiệu quả bởi các lập luận sau:
- Có tính chính xác và dẫn đến một kết quả rõ ràng hơn đa phần các chỉ số thông thường, có khả năng khoanh vùng các phạm vi của những đánh giá khơng chắc chắn.
- Có tính nhất qn và giảm bớt được các đánh giá khơng chính xác và ngẫu nhiên của một vài cá nhân có thể mắc phải.
- Độ tin cậy có thể đánh giá thông qua thống kê. Nó dựa vào kinh nghiệm quá khứ hơn là đơn thuần dựa vào ý kiến không rõ ràng của một cá nhân.
- Nhanh hơn và chính xác hơn so với các công cụ truyền thống khác. - Có khả năng loại trừ hai thái cực của một nhóm mẫu cơng ty, cho phép
các nhà phân tích tập trung vào khu vực chưa rõ ràng, nơi mà kinh nghiệm và phán đoán là cần thiết để bù đắp cho những gì mà máy tính cịn thiếu sót.
Hệ số Zscore cũng có một số hạn chế:
- Nhiều điểm số có kết quả khác lạ, khi các chỉ số thể hiện các giá trị bất thường chúng thường tạo ra những kết quả sai lầm. Thật nguy hiểm khi cho rằng các cơng cụ phức tạp có thể được sử dụng bởi những người chưa qua đào tạo. Họ có thể bị che mắt bởi sự phức tạp và chính xác bề ngồi. Những mơ hình giúp chúng ta cải thiện một bước so với dữ liệu
64
kế tốn thơ. Những người sử dụng kinh nghiệm mới có thể nhận ra mức độ khơng chính xác của thơng tin như thỉnh thoảng vẫn xảy ra. - Các mơ hình thơng thường không cho một kết quả rõ ràng. Một khi có
nghi ngờ phát sinh cần phải kiểm chứng bổ sung bằng các thông tin định tính.
- Hầu hết những người sử dụng thiếu một cơ sở dữ liệu đầy đủ để xây dựng những mơ hình cho riêng mình. Hệ quả là có thể mua một mơ hình được xây dựng sẵn với chi phí cao hoặc dựa vào những mơ hình chung và chúng có thể khơng đáp ứng đầy đủ yêu cầu cụ thể một cách chính xác.
3.1.2 Các kịch bản nghiên cứu