phí hợp lý làm giảm trừ thu nhập chịu thuế. Vì vậy, cơng ty nào sử dụng nợ vay sẽ phải nộp thuế thu nhập ít hơn cơng ty khơng sử dụng nợ vay (tức chỉ sử dụng vốn cổ phần). Từ đó khiến cho dịng tiền sau thuế của cơng ty có vay nợ sẽ cao hơn dịng tiền sau
thuế của cơng ty khơng vay nợ, do yếu tố lãi vay đã đem lại cho các cổ đông khoản tiết kiệm thuế. Điều này khuyến khích doanh nghiệp sử dụng càng nhiều nợ vay thì càng tốt Mệnh đề M&M số I phát biểu rằng “Trong trường hợp có thuế thu nhập doanh nghiệp, giá trị cơng ty có vay nợ sẽ cao hơn giá trị cơng ty khơng có vay nợ”. Tức là giá trị cơng ty có vay nợ sẽ bằng giá trị cơng ty khơng có vay nợ cộng với giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế nhờ lãi vay.
VL = VU + TC*D
Trong đó: D = giá trị của nợ hay trái phiếu của công ty phát hành.
Tc = thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp.
Mệnh đề II – Chi phí sử dụng vốn
Mệnh đề M&M số II phát biểu rằng “Tỷ suất lợi nhuận yêu cầu của cổ đơng có quan hệ cùng chiều với mức độ sử dụng địn bẩy tài chính (hay mức độ sử dụng nợ
vay)”.
re = ru + (ru – rd)*(1 – Tc)*
Trong đó: re = tỷ suất lợi nhuận yêu cầu hay lợi nhuận kỳ vọng trên vốn cổ phần rd = lãi suất vay hay chi phí sử dụng nợ
ru = chi phí sử dụng vốn nếu cơng ty sử dụng 100% vốn cổ phần D = giá trị của nợ hay trái phiếu của công ty phát hành
E = giá trị của vốn cổ phần của công ty Tc = thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp
2.3.3 Lý thuyết đánh đổi
Modigliani và Miller (1963) tiếp tục phát triển nghiên cứu của mình với các giả
định là có thuế thu nhập doanh nghiệp, nhưng khơng có thuế thu nhập cá nhân và có
chi phí phá sản. Miller đã giải thích được lý do vì sao thực tế, nhiều doanh nghiệp có mức sinh lời cao nhưng khơng sử dụng nợ hoặc sử dụng nợ ở mức độ thấp.
Để giải thích điều nay, Miller đã lập luận rằng tiết kiệm thuế ròng từ nợ vay của
doanh nghiệp có thể ít hơn hoặc bằng khơng khi xem xét cả thuế thu nhập cá nhân cũng
như thuế thu nhập doanh nghiệp. Lãi từ chứng khoán nợ không chịu thuế thu nhập
doanh nghiệp nhưng chịu thuế thu nhập cá nhân. Lợi nhuận vốn cổ phần chịu thuế thu nhập doanh nghiệp nhưng phần lớn có thể tranh được thuế thu nhập cá nhân nếu là lãi vốn. Vì vậy các doanh nghiệp khơng thể tài trợ hồn tồn bằng nợ vay. Một lý do lớn là việc sử dụng tài trợ bằng nợ cũng phát sinh nhiều chi phi, điển hình nhất là các chi phí kiệt quệ tài chính. Tình trạng kiệt quệ tài chính xảy ra khi cơng ty khơng thực hiện
đúng nghĩa vụ thanh toán theo cam kết cho chủ nợ do kết quả kinh doanh kỳ vọng
không đủ bù đắp các khoản phải trả tới hạn.
Từ lý thuyết kết luận rằng, việc gia tăng nợ vay sử dụng, làm rủi ro của cơng ty
tăng lên, chi phí kiệt quệ tài chính cũng tăng lên. Điều này làm giảm lợi ích mà cơng ty
nhận được từ khoản tiết kiệm thuế nhờ lãi vay. Nếu giá trị hiện tại của khoản chi phí kiệt quệ tài chính lớn hơn giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế nhờ lãi vay thì khi đó giá trị của cơng ty bắt đầu giảm đi.
2.3.4 Lý thuyết trật tự phân hạng
Lý thuyết trật tự phân hạng về cơ cấu vốn được đề xuất lần đầu tiên bởi Gordon
Donaldson vào năm 1961 và được chỉnh sửa bởi Stewart C.Myers và Nicolas Majluf vào năm 1984 (Murry và Vidhan, 2007).
Lý thuyết trật tự phân hạng không đề cập đến một cơ cấu vốn tối ưu cho doanh nghiệp mà đề xuất thứ tự ưu tiên lựa chọn các nguồn tài trợ. Theo lý thuyết này, các
doanh nghiệp ưa thích sử dụng nguồn tài trợ bên trong hơn bên ngồi, và nếu lựa chọn nguồn vốn bên ngồi thì doanh nghiệp ưu tiên lựa chọn nguồn vốn theo hướng tối thiểu sự gia tăng chi phí do thông tin bất cân xứng (Javad và Hamed, 2011; Devinaga và
Peong, 2011).
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Nợ là nguồn tài trợ bên ngồi được ưu tiên trước so với vốn góp của chủ sở hữu, vì chi phí thấp hơn và khơng làm cho quyền kiểm soát của các chủ sở hữu hiện tại bị phân tán. Mặc dù các chủ nợ cần thơng tin và doanh nghiệp phải có trách nhiệm cung cấp thông tin đầy đủ và đáng tin cậy cho chủ nợ. Tuy nhiên, sự tồn tại của thông tin bất cân xứng lại ủng hộ doanh nghiệp sử dụng nợ vì lựa chọn này sẽ phát ra tín hiệu tích cực rằng các khoản đầu tư đang được kỳ vọng mang lại lợi nhuận cao và cũng muốn tận dụng lợi thế của địn bẩy tài chính (Brealey và các tác giả, 2008; Dinesh, 2005) nhằm làm gia tăng lợi nhuận dành cho chủ sở hữu.
Như vậy, lý thuyết trật tự phân hạng làm rõ hơn quyết định lựa chọn nguồn tài trợ
của doanh nghiệp là cơ sở để tác giả chọn chỉ tiêu đo lường cấu trúc tài chính thơng qua hệ số nợ trong mẫu nghiên cứu thực nghiệm.
Nguồn vốn
bên trong Nợ Vốn góp trực tiếp từ chử sở hữu
2.4 Các mơ hình dự báo phá sản trên thế giới
Trên thế giới sự phát triển các mơ hình dự báo phá sản với khởi điểm là các nghiên cứu của Beaver (1966). Với kỹ thuật Univariate Analysis đối với hơn 30 tỷ số để tìm sự khác biệt giữa 79 doanh nghiệp phá sản và 79 doanh nghiệp hoạt động ổn định. Nghiên cứu của Beaver đã cho thấy ảnh hưởng của các chỉ số dự báo đối với nguy cơ phá sản một doanh nghiệp. Nghiên cứu của Beaver được xem như là nền tảng
của việc xây dựng mơ hình dự báo phá sản về sau.
2.4.1 Mơ hình chỉ số Z tổng quát của Alman (1968)
Mơ hình Z-score do giáo sư người mỹ Altman (1968) thiết lập. Trong đó Altman
đã chọn ra 33 cơng ty phá sản hoạt động trong lĩnh vực sản xuất và chọn 33 cơng ty có quy mơ tương đương cùng hoạt động trong lĩnh vực sản xuất làm cơ sở so sánh.
Nghiên cứu đã chọn lọc từ 22 chỉ số tài chính khác nhau đại diện cho năm nhóm chỉ số: khả năng thanh khoản, tỷ suất sinh lời, tỷ lệ đòn bẩy, nguy cơ vỡ nợ và khả năng hoạt động. Cuối cùng chọn ra được năm chỉ số để đưa vào mơ hình dự báo với kỹ
thuật phân tích biệt hố đa nhân tố (MDA).
Bảng 2. 1 Các biến trong mơ hình Z-Score
Ký hiệu Chỉ số Tỷ trọng X1 1.2 X2 1.4 X3 3.3
X4
0.6
X5
0.99
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Mơ hình Z-Score cho doanh nghiệp sản xuất:
Z-Score = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3*X3 + 0,6*X4 + 0,99*X5
Z-Score ≥ 2,99: doanh nghiệp có tài chính lành mạnh. 1,81 < Z-Score < 2,99: doanh nghiệp cần thận trọng.
Z-Score ≤ 1,81: doanh nghiệp có vấn đề nghiêm trọng về tài chính. Mơ hình Z-Score cho doanh nghiệp chưa cổ phần hoá:
Vào năm 1983, từ mơ hình ban đầu dành riêng cho doanh nghiệp cổ phần hoá Altman đã thiết lập mơ hình dự báo phá sản dùng cho nhóm doanh nghiệp tư
nhân. Gọi là chỉ số Z’, cụ thể như sau:
Z’-Score = 0,717*X1 + 0,847*X2 + 3,107*X3 + 0,420*X4 + 0,998*X5 Trong đó: X4 = Giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu/Tổng nợ
Z > 2,9: Công ty nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá sản.
1,23 < Z < 2,9: Công ty nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản. Z < 1,23: Công ty nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Vào năm 1995 Altman đã xây dựng mơ hình Z” điều chỉnh (cịn gọi là mơ hình
EMS) ứng dụng cho các doanh nghiệp phi sản xuất, cụ thể như sau:
Z” điều chỉnh = 6,56*X1 + 3,26*X2 + 6,72*X3 + 1,05*X4
Trong đó: loại bỏ nhân tố X5 nhằm tối thiểu hoá ảnh hưởng của vòng quay tài sản tăng cường từ hoạt động sản xuất.
Z” > 2,6: Công ty nằm trong vùng an tồn, chưa có nguy cơ phá sản
1,1 < Z” < 2,6: Công ty nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản Z”< 1,1: Công ty nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao
Với kết quả khả năng dự báo cao, mơ hình Z- Score nhanh chóng trở thành một trong những mơ hình được ứng dụng rộng rãi trên nước Mỹ và được kiểm định trên
nhiều quốc gia Châu Âu, Châu Á và các khu vực khác đều cho kết quả dự báo chính xác cao.
2.4.2 Mơ hình O- Score (1980)
Mơ hình O-Score được Ohlson (1980) sử dụng kỹ thuật Binary Logistic để xây dựng mơ hình. Mơ hình O-Score chọn bộ mẫu gồm 105 doanh nghiệp phá sản và 2.058 doanh nghiệp khoẻ mạnh trong giai đoạn từ 1970 đến 1976 theo Luật phá sản của Mỹ. Trong nghiên cứu của mình Ohlson đã chỉ ra chín nhân tố có ảnh hưởng lớn đến xác suất phá sản một doanh nghiệp, cụ thể như sau:
Bảng 2. 2 Các biến trong mơ hình O-Score
Ký hiệu Chỉ số Trọng số SIZE -0,407 TLTA 6,03 WCTA -1,43 CLCA 0,757
OENEG Biến giả (có giá trị 1 nếu tổng nợ >
tổng tài sản ngược lại bằng 0). 0,285
NITA
-2,37
FUTL
INTWO
Biến giả ( Có giá trị bằng 1 nếu
EAT < 0 trong hai năm gần nhất,
bằng 0 trong trường hợp ngược lại)
-1,72
CHIN
-0,521
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Trong đó: Chỉ số giá theo GNP =
*100
VLĐR(Vốn luân chuyển) = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn Dòng tiền hoạt động = EBT + khấu hao
EAT(t),(t-1) = lợi nhuận sau thuế thời điểm (t) và thời điểm (t-1) Mơ hình O-score được xác định như sau:
OS = -1,32-0,407*SIZE+6,03*TLTA-1,43*WCTA+0,757*CLCA-2,37*OENEG- 1,83* NITA+0,285*FUTL-1,72*INTWO-0,521*CHIN
Khi đó xác định được xác suất phá sản của doanh nghiệp như sau:
P >0,5: Doanh nghiệp đang đối mặt với rủi ro phá sản.
P <0,5 : Doanh nghiệp tạm thời chưa đối mặt với rủi ro phá sản.
Mơ hình O-score tập trung dự báo cho nhóm doanh nghiệp phi tài chính, có khả
năng dự báo tốt tại các quốc gia. Đặc biệt, khả năng dự báo của mơ hình O-Score trên
Theo tác giả Surapol Pongsatat và các cộng sự (2004:8) nghiên cứu khả năng dự báo của hai mơ hình Z-Score và O-Score trên thị trường Đông Nam Á cho thấy: đối với nhóm doanh nghiệp quy mơ nhỏ, khả năng dự báo của mơ hình O- Score là 75% trong khi mơ hình Z- Score là 64,06%; cịn với nhóm doanh nghiệp có quy mơ lớn, khả năng dự báo của mơ hình O- Score là 69,64% trong khi mơ hình Z- Score là 58,93%.
2.4.3 Mơ hình KMV-Merton
Khác với những mơ hình trình bày trên thuộc nhóm mơ hình cho điểm (Scoring Models) thì mơ hình KMV-Merton thuộc nhóm mơ hình cấu trúc (Structure Models). Mơ hình KMV-Merton do Merton (1974), thiết lập dựa trên lý thuyết định giá quyền chọn của Fischer Black & Myron Scholes (1973). Sau đó, cơng ty KMV đã phát triển mơ hình Merton cổ điển để dự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp và từ đó xuất
hiện mơ hình KMV-Merton. Mơ hình này dựa trên ý tưởng là vốn chủ sở hữu của một doanh nghiệp có thể được xem như một quyền chọn trên giá trị tài sản của doanh
nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định. Một khi giá trị tài sản của doanh nghiệp giảm xuống dưới điểm phá sản, tại hoặc trước thời điểm cuối của khoảng thời gian
được xét, doanh nghiệp sẽ phá sản ngay lập tức. Mơ hình sẽ cho biết khả năng phá sản
của mỗi doanh nghiệp trong mẫu được chọn ở bất kỳ thời điểm nào được xét. Khoảng cách phá sản ((Distance to Default – DD):
( )
√
Trong đó: B = Nợ ngắn hạn + ½*Nợ dài hạn (B còn gọi là điểm vỡ nợ).
= Tỉ suất lợi nhuận gộp liên tục dự kiến trên giá trị tài sản. = Độ biến động giá trị tài sản.
(V và được xác định từ hai giả định của mơ hình). Từ đó, xác định xác xuất vỡ nợ (PD):
2.5 Khái quát ngành bất động sản ở Việt Nam
2.5.1 Đặc điểm của thị trƣờng bất động sản ở Việt Nam
-Bất động sản là một loại hàng hóa đặc biệt nên thị trường bất động sản khơng phải là
thị trường giao dịch bản thân bất động sản mà là thị trường giao dịch các quyền và lợi ích chứa trong bất động sản
- Thị trường bất động sản là thị trường khơng hồn hảo. Sự khơng hoàn hảo của thị
trường này xác định khi đem ra so sánh với thị trường hàng tiêu dùng và thị trường của các tư liệu sản xuất khác.
- Trên thị trường bất động sản, cung về hàng hóa bất động sản phản ứng trễ hơn so với
sự biến động về cầu và giá cả bất động sản,bởi việc tạo ra hàng hóa bất động sản phức tạp, cần nhiều thời gian và bắt đầu là việc tìm hiểu thơng tin về đất đai,làm thủ túc,xin giấy phép xây dựng, thi công, thiết kế... Sự phản ứng cung không kịp cầu sẽ dẫn đến sự biến động giá cả, địi hỏi Nhà nước phải có những can thiệp nhất định để bình ổn thị trường.
- Do đặc thù của chủng loại hàng hóa bất động sản là thường có giá trị lớn nên q
trình giao dịch bất động sản không thể đơn giản và nhanh chóng như các loại hàng hóa khác. Vì vậy, giao dịch bất động sản cần nhiều thời gian và chi phí cho các dịch vụ như cung cấp thơng tin, tư vấn, kiểm điịnh, thanh toán..
- Thị trường bất động sản rất nhạy cảm, dễ biến động khi có sự biến động của các yếu
tố kinh tế , chính trị và xã hội. Thực tế cho thấy những cơn sốt nóng lạnh đã xảy ra theo nhịp độ tăng trưởng hoặc suy giảm của nền kinh tế. Những tác động về chính trị, văn
hóa, xã hội, mơi trường, phong tục tập qn... đều có ảnh hưởng đến hành vi mua bán trên thị trường.
- Thị trường bất động sản chịu sự chi phối của yếu tố pháp luật. Việc quản lý nhà nước
đối với bất động sản bằng pháp luật là cơ sở để bảo đảm an toàn cho các giao dịch bất động sản. Những thủ tục pháp lý cần thiết sẽ làm bất động sản có giá trị hơn , đảm bảo cho chúng được tham gia vào tất cả các giao dịc mà pháp luật quy định như mua bán, chuyển nhượng, cho thuê, thế chấp..
2.5.2 Một số chỉ số tài chính cập nhật đến hiện nay (ngày 30/5/2018) :
EPS 3.0 ngàn PE 16.2 lần Vốn thị trường 591,969 Tỷ KL đang lưu hành 12,594.66 triệu Giá sổ sách 20.1 ngàn ROE 15% Beta 0.71 2.5.3 Tình hình phát triển:
Năm 2017, bất động sản có một năm ổn định và tăng trưởng.
Theo TS. Cấn Văn Lực, chuyên gia tài chính năm 2017 ghi nhận sự lớn mạnh của các doanh nghiệp trong ngành bất động sản. Đến hết năm 2017, có hơn 4.500 doanh nghiệp kinh doanh bất động sản được thành lập mới, tăng 60% về số doanh nghiệp và số vốn.
Quy mơ các doanh nghiệp cũng có sự chuyển biến rõ rệt khi quy mô vốn tăng mạnh từ khoảng 20 tỷ đồng/doanh nghiệp trước đó, lên 68 tỷ đồng/doanh nghiệp trong năm
2017.
Thị trường ổn định, số lượng doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán cũng tăng mạnh. Nhành này giữ vị trí số 1 về tốc độ tăng trưởng số lượng doanh nghiệp đăng kí mới (+62% n/n) và vốn đăng ký mới (17 tỷ USD). Bên cạnh đó, dịng vốn FDI đầu tư lĩnh vực này đạt mức cao nhất trong 7 năm qua (hơn 3 tỷ USD).
“Nguồn vốn vào thị trường bất động sản năm 2017 rất tích cực dù ngân hàng có siết
chặt tín dụng. Tổng dự nợ cho vay đầu tư bất động sản của Việt Nam đến hết tháng 10 khoảng 400.000 tỷ đồng, chiếm khoảng 6,5% tổng dư nợ. Dư nợ tín dụng lĩnh vực bất