Nghiên cứu kiệt quệ tài chính các nhân tố tác động và mô hình dự báo cho các công ty cổ phần tại TP HCM 001

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
--------------------

LƯƠNG TRỌNG ĐỨC

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO
CHO CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN TẠI TP HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012


2
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
--------------------

LƯƠNG TRỌNG ĐỨC

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO
CHO CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN TẠI TP HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số:

60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Ngọc Định

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu này là của bản thân, các số liệu và nội dung
trong nghiên cứu này là trung thực. Kết quả của nghiên cứu chưa từng được công
bố trong bất kỳ công trình nào.

Tác giả

Lương Trọng Đức


LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn:
PGS.TS Nguyễn Ngọc Định, người đã trực tiếp hướng dẫn tôi với tinh thần trách
nhiệm, tận tình và chu đáo để tôi hoàn thành luận văn đạt chất lượng và thời gian
quy định;
Cùng các Thầy, Cô giảng dạy lớp cao học Tài chính khóa 18 đã truyền đạt kiến
thức cho tôi trong suốt khóa học.
Cám ơn các Thầy, Cô khoa Đào tạo sau đại học đã giúp đỡ, hỗ trợ trong suốt thời
gian học tại trường;
Và tất cả các bạn lớp cao học Tài chính đêm 1 khóa 18 .

MỤC LỤC CHI TIẾT

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................
DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG ..................................................................
Tóm tắt ................................................................................................................ 1
Phần giới thiệu .................................................................................................... 2
Chương 1 : Tổng quan lý thuyết ........................................................................ 5
1.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây .......................................................... 5
1.1.1 Nghiên cứu “Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the Zscore and Zeta models”, Edward I. Altman (2000) ............................................ 7
1.1.2. Nghiên cứu “ How costly is Financial Distress ? Evidence from highly
leveraged transaction (HLTs) that became distress”, của Gregor Andrade và
Steven N.Kaplan (1997) ................................................................................... 9
1.1.3. Nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt, H.D và
Platt, M.B (2006) ............................................................................................. 10
1.1.4. Nghiên cứu “Identifying Financial Distress Condition in Indonesia” của
Brahmana, Rayenda K Brahmana, 2007. ........................................................... 10
1.1.5. Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), của John
R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan ...................................................... 13
1.2 Mô hình nghiên cứu ....................................................................................... 16
1.2.1 Các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính .................................................... 16
1.2.1.1. Tỷ lệ nợ (tỷ lệ đòn bẩy) ............................................................................. 16
1.2.1.2. Khả năng sinh lợi ...................................................................................... 18
1.2.1.3. Tuổi và quy mô công ty ........................................................................... 19
1.2.1.4. Xếp hạng tín dụng .................................................................................... 20
1.2.1.5 Khả năng thanh khoản và đầu tư ròng ....................................................... 21
1.2.2. Giới thiệu mô hình ....................................................................................... 22


Chương 2 : Phương pháp nghiên cứu ................................................................ 23
2.1. Dữ liệu ........................................................................................................... 23

2.2. Biến phụ thuộc................................................................................................ 24
2.3. Biến giải thích ............................................................................................... 24
2.4 Biến kiểm soát ................................................................................................. 26
2.5 Mô hình nghiên cứu ......................................................................................... 27
Chương 3: Nội dung và kết quả nghiên cứu....................................................... 28
3.1. Các yếu tố dự báo kiệt quệ tài chính ............................................................ 28
3.1.1 Thống kê mô tả biến, kiểm tra tự tương quan ............................................... 28
3.1.2. Kiểm tra độ tương quan và mức ý nghĩa các biến ......................................... 30
3.2. Kết quả mô hình ........................................................................................... 33
3.3. Mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam ......... 38

Kết luận và khuyến nghị .................................................................................... 45
Kết luận .......................................................................................................... 45
Một số khuyến nghị ........................................................................................ 46
- Khuyến nghị về áp dụng mô hình ............................................................... 46
- Khuyến nghị về giải pháp cho doanh nghiệp kiệt quệ ................................. 48
Một số hạn chế ................................................................................................. 49

CÁC PHỤ LỤC ................................................................................................... 50
Phụ lục 1 : Hồi quy Binary Logistic ...................................................................... 50
Phụ lục 2 : Hệ thống ký hiệu xếp hạng .................................................................. 54
Phụ lục 3 : Dữ liệu mô hình ................................................................................... 55

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................ 65


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

HOSE

:

Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

NPV

:

Net Present Value - giá trị quy đổi về hiện tại của một
khoản tiền phát sinh trong tương lai

EBIT

:

Earning before interest and Tax – Thu nhập trước
thuế và lãi vay.

DIS

:

Kiệt quệ tài chính

M/B

:

Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách

RET

:

Lợi nhuận sau thuế

VOL

:

sự biến động giá

OPRO

:

Lợi nhuận hoạt động

SIZ

:

quy mô doanh nghiệp

LEV

:

tỷ số đòn bẩy

RAT

:

mức xếp hạng tín nhiệm (tín dụng) doanh nghiệp

INV

:

Đầu tư

CUA

:

tính thanh khoản

AGE

:

tuổi của doanh nghiệp

DG

:

Loại hàng hóa

IAS

:

International Accounting Standards - Chuẩn mực kế
toán quốc tế

CICB

:

Credit Information Center Bank – Trung tâm thông
tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

NYSE

:

New York Stock Exchange - Thị Trường Cổ Phiếu
New York.


DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG

Bảng 1.1: Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong
giai đoạn 1928 – 1938............................................................................... 14
Bảng 1.2 : Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp trong
giai đoạn 2008 – 2009............................................................................... 15
Bảng 3.1: Mô tả dữ liệu thống kê .............................................................................. 28
Bảng 3.2 : Ma trận hệ số tương quan ........................................................................ 31

Bảng 3.3 : Kết quả mô hình theo công cụ hồi quy Binary Logistic ............................ 35
Bảng 3.4 : Kết quả mô hình theo công cụ Binary Logistic bỏ Log ............................ 37
Bảng 3.5 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính với tất cả các biến độc lập .................. 39
Bảng 3.6 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính với các biến LEV, OPRO và
Log(RAT) ................................................................................................ 41
Bảng 3.7 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính sau khi loại các biến không cần thiết ... 42
Bảng 3.8 : Mô phỏng xác suất kiệt quệ theo tác động biên của từng yếu tố ................ 43


1

TÓM TẮT
Tác giả đề tài sử dụng dữ liệu của 252 công ty niên yết trên sàn giao dịch
chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) để nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các
công ty trong giai đoạn 2010 - 2012 . Mục đích của tác giả đề tài là xác định các yếu
tố tác động đến việc mất khả năng chi trả, kiệt quệ tài chính cũng như mức độ tác
động của chúng lên các công ty trong giai đoạn 2010 -2012.
Kết quả tác giả cho thấy rằng các doanh nghiệp có mức đòn bẩy cao và xếp
hạng tín dụng thấp có khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cao hơn, và ngược lại. Các
thông tin mà các tổ chức xếp hạng tín dụng công bố có sự hữu ích nhất định trong
việc dự báo kiệt quệ tài chính. Từ những kết quả về mức độ tác động của các yếu tố
lên khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, tác giả xây dựng mô hình dự báo
kiệt quệ tài chính. Các yếu tố có ý nghĩa trong mô hình của tác giả gồm : Tỷ lệ đòn
bẩy và Xếp hạng tín dụng của doanh nghiệp.


2

PHẦN GIỚI THIỆU
Vấn đề nghiên cứu

Trong khoảng thời gian 2007 – 2009, khủng hoảng kinh tế thế giới xảy ra
trầm trọng bắt đầu từ nợ dưới chuẩn ở Hoa Kỳ và nhanh chóng lan rộng ảnh hưởng
tiêu cực đến hệ thống tài chính quốc tế. Trong suốt năm 2008 – 2010, kinh tế thế
giới không chỉ chứng kiến đỗ vỡ hàng loạt của hệ thống ngân hàng, mất thanh
khoản tín dụng, sụt giảm giá chứng khoán và mất giá tiền tệ quy mô lớn ở nhiều
nước trên thế giới mà còn ghi nhận những phản ứng tiêu cực dây chuyền do khủng
hoảng kinh tế kích hoạt. Đặc biệt, giá lương thực, xăng dầu, kim loại quý tăng cao
do hoạt động đầu tư và liền sau đó là hệ quả nhiều nền kinh tế thế giới rơi vào tình
trạng khó khăn, trong đó có Việt Nam.
Trong suốt thời gian đó, Việt Nam phải đối mặt với rất nhiều thách thức.
Giá dầu mỏ nhập khẩu tăng cao, lên đến mức 147 USD / thùng vào ngày
11/07/2008, sau đó giảm nhẹ và lại tiếp tục tăng trở lại lên mức 115.52 USD/ thùng
vào tháng 09/2009. Giá vàng biến động bất thường cũng gây nhiều khó khăn cho
nền kinh tế. Thị trường chứng khoán Việt Nam biến động khó lường, chỉ số chứng
khoán từ mức đỉnh 1.171 điểm vào ngày 12/03/2007 rơi xuống 395 điểm ngày
04/06/2008, sau đó tiếp tục giảm xuống dưới ngưỡng 300 điểm trong 3 tháng đầu
năm 2009. Lạm phát trong nước cũng tăng cao, chỉ số CPI tháng 08/2008 tăng so
với kỳ gốc 2005 là 148.21%, và so với cùng kỳ năm 2007 là 22.14%. Trong nước
cũng có xu hướng nhập siêu, hiệu quả đầu tư và chi tiêu công thấp. Tất cả các yếu tố
đó đã làm ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.
Đến 6 tháng cuối năm 2009, nền kinh tế đã dần hồi phục, tuy nhiên doanh
nghiệp cũng gặp nhiều khó khăn để ổn định sau khủng hoảng. Thứ nhất là vốn sản
xuất kinh doanh. Thứ hai là tỷ giá và lãi suất khiến chi phí của các doanh nghiệp
tăng, sức cạnh tranh giảm, hàng tồn kho tăng gây khó khăn lớn cho doanh nghiệp,
ảnh hường đến luân chuyển vốn và khả năng thanh khoản của doanh nghiệp. Thứ
ba, doanh nghiệp phải đối mặt với các yếu tố thiếu vững chắc của ổn định kinh tế
như bội chi ngân sách, cán cân thanh toán, cán cân vãng lai, xuất khẩu, vốn đầu tư
và dự trữ ngoại tệ giảm sút. Những khó khăn này sẽ ảnh hưởng đến hoạt động xuất

3

nhập khẩu của doanh nghiệp. Cuối cùng là những quy định, cở sở hạ tầng như thủ
tục hành chính, thiếu điện nước, tắc nghẽn giao thông, sự yếu kém của các công
trình tiện ích chung … là những yếu tố làm tăng giá thành, giảm lợi nhuận và sức
cạnh tranh của doanh nghiệp. Đây là bối cảnh chung của nền kinh tế mà tất cả các
doanh nghiệp đều có thể phải đối mặt. Vì vậy, tác giả coi đây là yếu tố khách quan,
là môi trường để tác giả nghiên cứu các yếu tố đặc điểm của doanh nghiệp tác động
đến việc mất khả năng chi trả của doanh nghiệp.
Những khó khăn đó đã làm cho số lượng doanh nghiệp phá sản, giải thể
ngày càng gia tăng. Theo dự báo của Bộ Kế Hoạch và Đầu Tư thì năm nay (2012)
có khoảng 50.000 doanh nghiệp rời thị trường, cộng với 49.000 của năm ngoái
(2011) là xấp xỉ 100.000. Con số này tương đương với một nửa con số doanh
nghiệp “chết” trong vòng 20 năm qua, kể từ khi có luật doanh nghiệp. Theo VCCI
và căn cứ vào số liệu của các cơ quan chức năng thì đến nay có ít nhất 30% đã rời
thị trường, còn 70% còn lại cũng hết sức khó khăn, những gì có thể giúp họ còn có
thể tồn tại được là nhờ “lương khô” tích lũy được từ nhiều năm qua. Lương khô
cũng ngày càng cạn kiệt nếu như không có biện pháp khắc phục và tháo gỡ thì số
doanh nghiệp còn tồn tại cũng sẽ không trụ được lâu.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu của tác giả nhằm đo lường các yếu tố tố tác động đến khả
năng kiệt quệ tài chính của công ty. Cụ thể:
i)

Các nhân tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh
nghiệp.

ii)

Mức độ tác động của các yếu tố đó như thế nào.

iii)

Đề xuất mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt
Nam.


4

Phương pháp và phạm vi nghiên cứu
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy logic trên số liệu thu thập thứ cấp từ
các công ty trên sàn giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) để giải quyết
mục tiêu (i); phương pháp mô phỏng xác suất sẽ giải quyết cho mục tiêu (ii); và từ
đó đề xuất mô hình cho các doanh nghiệp của Việt Nam.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Đề tài nghiên cứu này đem lại một số ý nghĩa thực tiễn cho các doanh nghiệp của
Việt Nam, cụ thể:
Một là, kết quả của nghiên cứu này giúp cho các doanh nghiệp nắm bắt được
những yếu tố quan trọng tác động đến sự kiệt quệ của doanh nghiệp từ đó có những
biện pháp khắc phục.
Hai là, kết quả của nghiên cứu này giúp các doanh nghiệp nhận biết được các dấu
hiệu của tình trạng kiệt quệ nhanh hơn để có những quyết định đúng đắn và kịp
thời, giảm thiểu chi phí kiệt quệ.
Kết cấu của đề tài
Kết cấu của báo cáo nghiên cứu này được chia thành 3 chương sau phần mở
đầu và cuối cùng là kết luận. Trong đó:
Chương 1 : Tổng quan lý thuyết
Chương 2 : Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 : Kết quả nghiên cứu

5

Chương 1 : TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
1.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp xảy ra khi doanh nghiệp gặp khó khăn
hoặc không thể trả được các khoản nợ. Nếu kiệt quệ ở mức độ nghiêm trọng và
không có cách giải quyết tốt có thể dẫn đến phá sản. Một doanh nghiệp đang lâm
vào tình trạng kiệt quệ tài chính có thể có các dấu hiệu nhận biết như : tiền mặt
giảm thường xuyên, liên tục; không có sản phẩm mang tính cạnh tranh; không thu
được nợ hoặc nợ quá nhiều; không lập quỹ dự phòng tài chính; bán các tài sản hàng
đầu; cắt giảm các khoản thù lao; các cán bộ quản lý cao cấp ra đi …. Tuy nhiên đây
là những dấu hiệu có thể nhận biết khi công ty đã rơi vào giai đoạn kiệt quệ trầm
trọng và hầu hết trường hợp sẽ dẫn đến phá sản. Trong khi đó, nếu có thể biết được
những nguyên nhân, yếu tố gây ra kiệt quệ sớm hơn thì có thể giúp các nhà quản lý,
ban giám đốc có cái nhìn thấu đáo hơn về hiện trạng công ty, từ đó đưa ra những
giải pháp khắc phục, sửa đổi trước khi kiệt quệ trở nên trầm trọng hơn. Do đó, việc
dự báo kiệt quệ tài chính của công ty đóng vai trò quan trọng được nhiều người
quan tâm và nghiên cứu.
Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về chủ đề này cả về kỹ thuật thu thập
dữ liệu, kỹ thuật phân tích và cố gắng đưa ra các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính
cũng như đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự kiệt quệ tài chính, ví
dụ: Nghiên cứu của Edward I. Altman năm 2000; Gregor Andrade và Steven N.
Kaplan năm 1997; Platt năm 2006; Rayenda K Brahmana năm 2007; John R.
Graham, Solani Hazarika và Narasimhan năm 2011; …. Thực tế không thể phủ
nhận kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp được xác định bởi các yếu tố khác nhau.
Quá trình xác định và định lượng các yếu tố này thậm chí không phải lúc nào cũng
có thể. Và một lần nữa khẳng định kiệt quệ tài chính cũng không phải là một chủ đề
dễ dàng để định lượng. Do đó, mô hình kiệt quệ tài chính sẽ luôn luôn phụ thuộc
vào một số giả định có thể định lượng được.

Nghiên cứu này sẽ sử dụng biến phụ thuộc là biến định tính, ý định được
giả định rằng tình hình tài chính của một công ty có thể được thể hiện với các biến


6

số, chẳng hạn như kỹ thuật nhị phân : đại lượng “1” đại diện cho các công ty có xảy
ra kiệt quệ tài chính và “0” đại diện cho các công ty không xảy ra kiệt quệ. Điều này
cũng có ý nghĩa là nghiên cứu này giả định rằng biến phụ thuộc với một lý do cụ thể
có thể giải thích bởi một yếu tố khác kể cả về số lượng hoặc chất lượng.
Hầu hết các nghiên cứu chính của mô hình dự đoán kiệt quệ tài chính được
hình thành dựa trên phân tích kinh tế của các tỷ số tài chính. Báo cáo tài chính được
công bố chứa đựng một sự đầy đủ thông tin về thành tựu và triển vọng công ty, và
cung cấp các thông số, dữ liệu để nhận biết, đo lường và kiểm soát độ lớn của các
nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty. Vì vậy, phân tích
chỉ số không chỉ được chọn khi giải thích các tính toán tài chính cần thiết mà còn
đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của các mô hình dự báo kiệt quệ tài
chính. Trong bài này, tác giả cũng phân tích các chỉ số tài chính của công ty để xác
định mức độ tác động của các yếu tố đến khả năng kiệt quệ của doanh nghiệp. Dựa
trên các bài nghiên cứu trước đây, tác giả tập trung tiến hành phân tích tác động của
các nhân tố bao gồm : tỷ suất đòn bẩy, khả năng thanh toán, quy mô, lợi nhuận, đầu
tư, tính biến động của giá cổ phiếu và độ tuổi của doanh nghiệp. Tác giả sử dụng
mô hình Logit để kiểm tra tác động của các nhân tố này vào năm 2010 lên khả năng
xảy ra kiệt quệ tài chính bất cứ lúc nào trong năm 2011 và 2012. Trong đó biến phụ
thuộc là biến kiệt quệ tài chính (DIS – Distress), DIS là một biến nhị phân, sẽ nhận
giá trị “1” nếu công ty bị kiệt quệ tài chính trong giai đoạn 2011 – 2012 và nhận giá
trị “0” nếu công ty không bị kiệt quệ tài chính. Tác giả thu thập mẫu là 252 công ty
được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh với các thông tin
và đặc điểm công ty trong năm 2010 và thông tin về kiệt quệ trong năm 2011 –
2012.

Từ những lý luận cũng như dữ liệu thực tế, tác giả thấy rằng các doanh
nghiệp có mức đòn bẩy cao và xếp hạng tín dụng thấp có khả năng xảy ra kiệt quệ
cao hơn và ngược lại. Các thông tin mà các tổ chức xếp hạng tín dụng công bố có sự
hữu ích nhất định trong việc dự báo kiệt quệ tài chính. Kết quả tổng thể của mô hình
chỉ ra rằng mô hình của tác giả có khả năng dự báo rất cao, với độ chính xác của
tổng thể lên đến 69.40%.


7

1.1.1 Nghiên cứu “Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the
Z-score and Zeta models”, Edward I. Altman (2000)
Đã có nhiều bài nghiên cứu và các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cũng
như đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự kiệt quệ tài chính của công ty. Hai mô
hình Z-score (1968) và ZETA (1977) là hai mô hình phổ biến nhất. Bài nghiên cứu
“Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the Z-score and Zeta
models”, Edward I. Altman (2000) đã thảo luận về hai mô hình này. Bài nghiên cứu
đã xác định những đặc điểm của doanh nghiệp kiệt quệ được kiểm tra để xác định
các yếu tố dự báo doanh nghiệp kiệt quệ. Từ đó làm nổi bật vai trò của việc phân
tích các chỉ số tài chính trong dự báo kiệt quệ tài chính. Trong mô hình Z-score
(Altman 1968), tác giả đã dùng phương pháp thống kê đa yếu tố phân biệt MDA để
tính xem mỗi biến số sẽ có quyền số bao nhiêu, tức là mỗi nhân tố sẽ ảnh hưởng đến
kiệt quệ như thế nào. Sau khi đưa hơn 22 yếu tố ban đầu, 5 yếu tố đã được chọn như
là những yếu tố có tiềm năng để dự báo kiệt quệ tài chính, bao gồm :
X1 =
X2 =
X3 =

ố

ể

à ả

ợ

ậ
ổ

ữ ạ

à ả


ổ

à ả

á ị

X4 =
X5 =

â

ổ

ị ườ

ủ ố ổ

á ị ổ á

ổ

ầ

ủ ợ



à ả

Từ một chỉ số Z ban đầu, Altman phát triển thêm Z’ và Z” để có thể áp
dụng theo từng loại hình của doanh nghiệp:
 Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất:
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5
- Nếu Z >2.99
cơ phá sản

: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy


8

-

Nếu 1.8< Z <2.99 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có
nguy cơ phá sản

-

Nếu Z <1.8

: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá

sản cao.
 Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hoá, ngành sản suất:
Z’ = 0.717X1 + 0.847X2 + 3.107X3 + 0.42X4 + 0.998X5
-

Nếu Z’ > 2.9

: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy

cơ phá sản
-

Nếu 1.23 < Z’ < 2.9: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có
nguy cơ phá sản

-

Nếu Z’ <1.23

: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ

phá sản cao.

 Đối với các doanh nghiệp khác:

Chỉ số Z” dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình
doanh nghiệp. Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 được đưa
ra.
Z” = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4
-

Nếu Z” >2.6

: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có

nguy cơ phá sản
-

Nếu 1.2 < Z” < 2.6 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có
nguy cơ phá sản

-

Nếu Z <1.1

: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ

phá sản cao.
Ngoài tác dụng cảnh báo dấu hiệu phá sản, Altman [31] đã nghiên cứu
trên 700 công ty để cho ra chỉ số Z” điều chỉnh:
Z”điều chỉnh = 3.25 + Z” = 3.25 + 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4
Z” điều chỉnh có tương đồng khá cao với các hạng mức tín nhiệm trái
phiếu của S&P . Hàm ý rằng các mô hình toán học có thể sánh ngang với phương

9

pháp chuyên gia.
Altman còn phát triển mô hình rủi ro tín dụng Zeta (1977) với một số cải
tiến so với mô hình Z-score ban đầu, mô hình này không chỉ dự báo cho các doanh
nghiệp lớn mà còn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Zeta được nghiên cứu để xây
dựng một cách tiếp cận rõ ràng về những sự phát triển gần đây ảnh hưởng đến thất
bại trong kinh doanh, và có hiệu quả phân loại các công ty bị phá sản trước đến 5
năm trên mẫu bao gồm các tập đoàn, nhà sản xuất và bán lẻ. Tương tự Z-score, sau
khi thực hiện các thống kê để loại bỏ các biến từ tập hợp các biến ban đầu, tác giả
đã chọn được 7 nhân tố có ảnh hưởng đến dự báo kiệt quệ tài chính, đó là : lợi
nhuận / tài sản ; sự ổn định của lợi nhuận ; mức nợ ; khả năng sinh lợi tích lũy ; tính
thanh khoản ; vốn hóa và quy mô.
1.1.2 Nghiên cứu “ How costly is Financial Distress ? Evidence from highly
leveraged transaction (HLTs) that became distress”, của Gregor
Andrade và Steven N.Kaplan (1997)
Trong bài nghiên cứu “ How costly is Financial Distress ? Evidence from
highly leveraged transaction (HLTs) that became distress”, Gregor Andrade và
Steven N.Kaplan (1997) đã nghiên cứu về các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính
cho 31 giao dịch HLTs trong mẫu nghiên cứu của Kplan và Stein (1993a và 1993b),
các công ty sau này rơi vào kiệt quệ. Tác giả định lượng và ước tính (trực tiếp và
gián tiếp) chi phí kiệt quệ tài chính và các yếu tố xác định. Kết quả cho thấy, chi phí
kiệt quệ tài chính trung bình ước tính khoảng 10% giá trị công ty, và chi phí cao
nhất cũng không vượt 23% giá trị công ty. Lợi nhuận hoạt động biên của công ty sẽ
giảm khi công ty bị kiệt quệ, nhưng sau khi kiệt quệ được giải quyết, lợi nhuận hoạt
động tăng trở lại. Phù hợp với những chi phí kiệt quệ tài chính, tác giả tìm thấy
những bằng chứng của việc cắt giảm đột ngột chi tiêu vốn, bán tài sản không mong
muốn, và chi phí phát sinh do chậm trể chuyển đổi trong cơ cấu quản lý.

10

1.1.3 Nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt,
H.D và Platt, M.B (2006)
Bài nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt,
H.D và Platt, M.B (2006) đã nghiên cứu các nhân tố cho mô hình dự báo kiệt quệ
tài chính bằng cách sử dụng số liệu tài chính năm 1999 và 2000 của 1.127 doanh
nghiệp phi tài chính trong bảng dữ liệu của Compustat, trong số đó có doanh nghiệp
kiệt quệ tài chính và doanh nghiệp phá sản. Platt sử dụng mô hình nhị phân Binary
Logistic với biến phụ thuộc là “1” nếu công ty bị kiệt quệ tài chính và “0” nếu công
ty không bị kiệt quệ tài chính để xây dựng mô hình kiệt quệ tài chính cho mẫu khảo
sát. Dựa trên mức ý nghĩa thống kê của các nhân tố đưa vào mô hình, Platt đưa ra
các nhân tố có tác động đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, bao gồm : dòng
tiền trên doanh thu ; lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) trên tổng
tài sản ; nợ dài hạn đến hạn trả trên tổng tài sản ; tỷ sổ khả năng trả lãi (EBIT / chi
phí lãi vay) ; tỷ số thanh toán nhanh.
1.1.4 Nghiên cứu “Identifying Financial Distress Condition in Indonesia” của
Brahmana, Rayenda K Brahmana, 2007.
Nhằm mục đích tạo ra các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính bằng cách sử
dụng các chỉ số tài chính cho các công ty ở Indonesia, bài nghiên cứu “ Indentifying
Financial Distress Condition in Indonesia” của Brahmin (2007) đã cố gắng để thử
nghiệm một mô hình kiệt quệ tài chính của một số công ty ở Indonesia, đặc biệt là
các công ty công nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Jakarta. Các nhân
tố chính của mô hình này là tỷ số tài chính và uy tín kiểm toán viên. Biến độc lập
được sử dụng trong bài nghiên cứu này là :
a) tỷ số tài chính không được điều chỉnh (X1) bao gồm : SETA, RETA,
TDTA, NITA, FATA, IS và LNASET ;
b) tỷ số các ngành công nghiệp liên quan (X2), bao gồm : RI_SETA,
RI_NITA, RI_RETA, RI_TDTA, RI_FATA, RI_IS ;
c) Danh tiếng của kiểm toán viên (X3)

11

Kiệt quệ tài chính là biến phụ thuộc (Y). Các công ty bị kiệt quệ tài chính là
các công ty hủy bỏ niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán Jarkata, trong khi đó sàn
giao dịch hủy bỏ niêm yết các công ty với tiêu chí như sau : thu nhập hoạt động âm,
thu nhập ròng là âm, giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu âm, và công ty bị sát nhập, mua
lại. Có bốn dạng mô hình nghiên cứu, cụ thể là :
Mô hình I : Mô hình hồi quy logit dựa trên các chỉ số tài chính không được
điều chỉnh
Mô hình II : Mô hình hồi quy logit dựa trên tỷ lệ tương đối của ngành công
nghiệp
Mô hình III : Mô hình hồi quy logit dựa trên các chỉ số tài chính không
được điều chỉnh và uy tín của kiểm toán viên
Mô hình IV : Mô hình hồi quy logit dựa trên các tỷ lệ tương đối của ngành
công nghiệp và uy tín của kiểm toán viên
Kết quả nghiên cứu được như sau :
a) Tỷ lệ phần trăm của độ chính xác dự báo tổng thể của mô hình dựa trên
các chỉ số tài chính không được điều chỉnh (mô hình I) là 88.9% và tỷ lệ
phần trăm của độ chính xác dự báo tổng thể của mô hình dựa trên các tỷ
lệ tương đối của ngành công nghiệp (mô hình II) là 83.3%. Vì vậy, nhìn
mô hình dựa trên các tỷ số tài chính không được điều chỉnh tốt hơn
trong việc dự đoán xác suất của các điều kiện được liệt kê và hủy bỏ
niêm yết một công ty.
b) Tỷ lệ phần trăm của của độ chính xác dự báo tổng thể của các mô hình
dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh và uy tín của kiểm
toán viên (mô hình III) là 88.9% và tỷ lệ phần trăm tổng thể tiên đoán
chính xác của các mô hình dựa trên tỷ lệ tương đối của ngành công
nghiệp và uy tín của kiểm toán viên (mô hình IV) là 84.4%. Vì vậy, nhìn

mô hình dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh tốt hơn
trong việc dự đoán xác suất được liệt kê và hủy bỏ niêm yết một công
ty.


12

c) Đối với mức ý nghĩa 5%, các biến quan trọng thu được từ mỗi mô hình
như sau:
i)

Không có tỷ lệ tài chính đáng kể trong mô hình I

ii)

Một biến đáng kể trong mô hình II là RI-TDTA

iii)

Biến LN_ASSET đáng kể trong mô hình III

iv)

Biến RI_TDTA đáng kể trong mô hình IV.

1.1.5 Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), của
John R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan
Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), John
R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan xác định các yếu tố tác động đến việc
mất khả năng thanh toán và dẫn đến kiệt quệ tài chính trong giai đoạn khủng hoảng

từ năm 1928 đến 1938. Tác giả tiến hành kiểm tra tác động của việc sử dụng nhiều
nợ cũng như các yếu tố, đặc điểm của công ty trong giai đoạn 1930 – 1938 như thế
nào? Bài nghiên cứu đã kiểm tra toàn diện các yếu tố có thể tác động đến kiệt quệ
tài chính của doanh nghiệp trong thời kỳ khủng hoảng. Tác giả không xác định hành
vi của doanh nghiệp là nguyên nhân hay đóng góp vào khủng hoảng. Thay vào đó,
tác giả giả định rằng cuộc khủng hoảng xảy ra ngoài ý muốn, và sử dụng môi
trường này để nghiên cứu kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Bước đầu tiên, John R.Graham và đồng sự định lượng tổng số nợ tăng thêm
mà công ty sử dụng khi có ưu đãi thuế. Tiếp theo, ông tìm bằng chứng cho việc tăng
cường sử dụng nợ do ưu đãi thuế làm tăng khả năng bị kiệt quệ tài chính. Đồng
thời, nhóm tác giả cũng kiểm tra các đặc điểm của công ty có ảnh hưởng đến khả
năng thanh toán và kiệt quệ tài chính của công ty hay không. Tác giả sử dụng dữ
liệu của các công ty công nghiệp trên sàn NYSE từ năm 1928 đến năm 1938. Sau
đó, nhóm tác giả cũng tiến hành một cuộc kiểm tra tương tự cho dữ liệu trong
khoảng thời gian từ 2008 đến 2009.
John R.Graham và đồng sự thực hiện hồi quy Binary Logistic bằng cách sử
dụng DIS (DISTRESS) như là biến phụ thuộc. DIS là một biến nhị phân, DIS nhận
giá trị “1” trong những công ty bị kiệt quệ tài chính tại bất kỳ lúc nào trong cuộc


13

Đại suy thoái (1930 – 1938), và nhận giá trị “0” trong trường hợp ngược lại. Các
yếu tố này tập trung chủ yếu ở môi trường vi mô và các tỷ số tài chính của công ty,
bao gồm :
-

M/B : Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách

-

RET : thu nhập

-

VOL : sự biến động giá chứng khoán

-

OPRO : lợi nhuận hoạt động

-

Log(SIZ) : quy mô công ty

-

LEV : tỷ số đòn bẩy

-

Log(RAT) : mức xếp hạng tín nhiệm

-

INV : đầu tư (INV)

-

CUA : tài sản lưu động

-

Log(AGE) tuổi công ty

-

DG : loại hàng hóa

Mô hình hồi quy như sau :
1 − Pi

= β1 + β2
+ β7

+ β3
+ β8 log(

+ β11 log(

+ β4

+ β5

) + β9

i + β10

+ β6 log(

)



) + β12DG

Trong đó :
-

Pi : là xác suất công ty bị kiệt quệ tài chính

-

1 – Pi : xác suất công ty không bị kiệt quệ tài chính.

Kết quả hồi quy của kiệt quệ tài chính trong giai đoạn 1928 – 1938 theo các
biến giải thích năm 2008 như sau :


14

Bảng 1.1 Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh
nghiệp trong giai đoạn 1928 – 1938.
Distress

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

M/B

-0.105
(0.47)

-0.222
(0.23)

-0.266
(0.11)

-0.286
(0.09)

-0.268
(0.11)

Return

0.136
(0.67)

-0.020
(0.95)

0.003
(0.99)

0.014
(0.96)

-0.007
(0.98)

Volatility

-0.040
(0.19)

-0.019
(0.47)

-0.023
(0.42)

-0.022
(0.45)

-0.024
(0.41)

Operating Profit

-4.156
(0.16)

-1.420
(0.64)

0.063
(0.98)

-0.082
(0.98)

0.148
(0.96)

Log(Size)

-0.321

-0.100

-0.070

-0.077

-0.062

(0.00)

(0.44)

(0.61)

(0.57)

(0.65)

4.683
(0.00)

4.603
(0.00)

4.816
(0.00)

-3.305
(0.00)

-3.278
(0.00)

-3.163
(0.00)

-3.308
(0.00)

Leverage

4.733
(0.00)

Log(Rating)
Investment

1.823
(0.23)

1.657
(0.28)

1.883
(0.25)

1.750
(0.29)

2.001
(0.22)

Current Assets

-0.360
(0.61)

-0.320
(0.66)

-0.221
(0.77)

-0.121
(0.87)

-0.194
(0.80)

Log(Age)

-0.186
(0.34)

Durable Goods
-Log Likelihood
Number of
Observations

0.198
(0.49)
-174.61
408

-176.25
408

-166.34
408

-165.90
408

-166.10
408

Trong hình trên cho thấy hệ số ước tính của nhiều biến có dấu hiệu như
mong đợi, mặc dù không phải tất cả đều có ý nghĩa. John R.Graham và đồng sự cho
thấy rằng tỷ lệ đòn bẩy và mức xếp hạng tín nhiệm trước khủng hoảng là một yếu tố
dự báo tích cực và đáng kể cho công ty trải qua kiệt quệ ở thập niên 30. Công ty có
sử dụng vốn vay cao thì có xác suất kiệt quệ tài chính cao hơn. Cụ thể, sự gia tăng
đòn bẩy một mức từ 11.1% lên 23.38% làm tăng xác xuất kiệt quệ lên 58.05% (từ
14.54% lên 22.98%). Sự gia tăng lớn trong xác suất kiệt quệ cung cấp bằng chứng
mạnh mẽ rằng nợ có thể sẽ rất tốn kém trong một cú sốc kinh tế âm.
Tương tự, mức xếp hạng tín nhiệm cũng có khả năng tiên đoán kiệt quệ tài
chính của doanh nghiệp. Với các doanh nghiệp trong mẫu, tăng mức xếp hạng lên


15

một bậc từ (BBB lên A) làm giảm xác suất kiệt quệ xuống 36.45% (từ 12.73%
xuống 8.09%).
Như vậy, bài nghiên cứu đã xác định các công ty có sử dụng vốn vay cao và
các công ty được xếp hạng tín nhiệm thấp có khả năng kiệt quệ tài chính cao trong
quá trình suy thoái. Khi thực hiện kiểm tra dữ liệu năm 2008 – 2009, nhóm tác giả
cũng tìm thấy kết quả tương tự.
Bảng 1.2 Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh
nghiệp trong giai đoạn 2008 – 2009.
Distress
M/B
Return

Volatility

Operating Profit

Log(Size)

Leverage

(1)

(2)

(3)

-0.067

-0.114

-0.159

(0.62)

(0.56)

(0.38)

-2.725

-3.097

-3.110

(0.00)

(0.00)

(0.00)

-0.048

0.043

0.065

(0.62)

(0.67)

(0.53)

-6.192

-3.661

-4.290

(0.05)

(0.43)

(0.29)

-0.597

-0.347

-0.282

(0.00)

(0.22)

(0.29)

2.345

2.638

(0.00)

(0.06)

Log(Rating)

-6.486

-5.356

(0.00)

(0.03)

-1.649

-6.724

-6.927

(0.57)

(0.18)

(0.19)

0.205

0.377

1.290

(0.78)

(0.70)

(0.22)

-Log Likelihood

-177.72

-85.11

-83.46

Number of Observations

2075

1012

999

Investment

Current Assets

Nhóm tác giả sử dụng dữ liệu năm 2006 để xác định khả năng kiệt quệ tài
chính của doanh nghiệp trong năm 2008 – 2009, các kết quả được trình bày trong


16

bảng 1.2. Tương tự như bảng 1.1, trong cột (1) của bảng 1.2, nhóm tác giả thấy rằng
đòn bẩy trước khi suy thoái là một dự báo tích cực và rất có ý nghĩa của kiệt quệ
tháng 01/2008 và tháng 06/2011. Ngoài ra, ở cột (2) bảng 1.2, nhóm tác giả thấy
rằng đánh giá tín nhiệm trước khi suy thoái có mối quan hệ phủ định với xác suất
của một công ty trải qua kiệt quệ suốt năm 2008 đến tháng 06/2011. Trong cột (3),
nhóm tác giả bao gồm cả tỷ lệ đòn bẩy và xếp hạng tín nhiệm trong hồi quy và thấy
rằng đòn bẩy và xếp hạng tín nhiệm trước khi suy thoái tiếp tục dự đoán được kiệt
quệ trong cuộc suy thoái 2008 – 2009. Về ý nghĩa kinh tế, gia tăng một độ lệch
chuẩn đòn bẩy (từ một tỷ lệ nợ 24.23% lên 44.05%) làm tăng xác suất của kiệt quệ

lên 31 điểm cơ bản ( từ 0.45% lên đến 0.76%, dựa trên hệ số trong cột (3)). Hơn
nữa, mức xếp hạng tăng một bậc (ví dụ như gia tăng từ BB lên BBB) làm giảm xác
suất của kiệt quệ là 38 điểm cơ bản (từ 0.67% xuống 0.29%).
Đồng thời, tác giả cũng chứng minh được rằng trong giai đoạn khủng
hoảng, việc sử dụng đòn bẩy cao sẽ làm cho sự sụt giảm giá trị công ty càng trở nên
nghiêm trọng. Kết quả của bài nghiên cứu đã xác định được mức độ tác động của
các yếu tố, đặc điểm công ty đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Mô hình này
sẽ được tác giả sử dụng để kiểm tra với các công ty niêm yết trên sàn giao dịch
chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh trong phần sau.
1.2 Mô hình nghiên cứu
1.2.1 Các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính
Trong phần này, tác giả phát triển giả thuyết với các yếu tố tiềm năng có
đóng góp vào kiệt quệ tài chính. Vì bản chất dữ liệu công ty mà tác giả thu thập
được, tác giả tập trung vào môi trường vi mô để giải thích kiệt quệ tài chính. Tuy
nhiên, tác giả cũng sử dụng các lý thuyết của kinh tế vĩ mô. Các nhân tố tác giả
phân tích sẽ được trình bày trong phần sau.
1.2.1.1

Tỷ lệ nợ (tỷ lệ đòn bẩy)

Một cấu trúc vốn sử dụng nhiều nợ có thể là một cấu trúc vốn hướng tới
mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp nhưng cũng ẩn chứa rất nhiều rủi ro. Một
khi sử dụng nợ không dựa trên những phân tích phù hợp với chu kỳ sống, đặc điểm


17

công ty… cộng với đầu tư vào những dự án kém hiệu quả thì có khả năng doanh
nghiệp mất khả năng chi trả và dẫn đến phá sản.
Trên lý thuyết cũng như trong thực tế, mục đích đầu tiên của việc sử dụng

nợ là đáp ứng cho nhu cầu hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Bên cạnh đó,
trong khía cạnh quản trị tài chính doanh nghiệp thì đây còn là một vấn đề quan
trọng bởi từ việc sử dụng nợ ở mức hợp lý sẽ có thể tối đa hóa giá trị doanh nghiệp
đồng thời hưởng lợi từ tấm chắn thuế.
Theo lý thuyết về cấu trúc vốn của Modigliani và Miller, một doanh nghiệp
nên gia tăng nợ cho đến khi giá trị từ hiện giá của tấm chắn thuế vừa đủ để bù trừ
bằng gia tăng của kiệt quệ tài chính. Đôi khi kiệt quệ tài chính có thể đưa đến tình
trạng phá sản, nhưng đôi khi nó chỉ có ý nghĩa là công ty gặp khó khăn, rắc rối về
tài chính tạm thời. Ở các mức nợ trung bình, xác suất kiệt quệ tài chính không đáng
kể, và chi phí kiệt quệ tài chính khá nhỏ làm cho lợi thế của tấm chắn thuế trở nên
vượt trội. Nhưng tại một thời điểm nào đó, kiệt quệ tài chính sẽ tăng nhanh với việc
doanh nghiệp sẽ vay nợ thêm, chi phí kiệt quệ tài chính cũng lớn lên nhanh chóng,
làm cho lợi ích thu được từ tấm chắn thuế của vay nợ cũng giảm đi và cuối cùng
biến mất. Khi một doanh nghiệp sử dụng nợ cũng đồng nghĩa với những rủi ro về
tài chính.
Bên cạnh đó, trong bối cảnh kinh tế sau cuộc khủng hoảng tài chính nghiêm
trọng năm 2008, nền kinh tế đã dần hồi phục nhưng việc sản xuất kinh doanh của
doanh nghiệp còn gặp nhiều khó khăn, việc sử dụng nợ để sản xuất kinh doanh có
thể không đem lại hiệu quả cao. Với tình hình khó khăn chung, mức lãi suất ngân
hàng cũng gia tăng ở mức cao, 14% / năm, chi phí lãi vay của doanh nghiệp có vay
nợ cũng khá lớn. Từ những lý do đó cho thấy trong bối cảnh kinh tế suy thoái, việc
sử dụng nợ nhiều sẽ gia tăng rủi ro tài chính của doanh nghiệp và có thể dẫn đến
kiệt quệ tài chính.
Việc sử dụng nợ có thể có những mối tương tác với các cơ hội đầu tư.
Myers (1977) nhấn mạnh rằng một công ty có rắc rối với khoản nợ tồn đọng lớn