Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Giai đoạn 2019–2021 chứng kiến nhiều biến động phức tạp của thị trường tài chính toàn cầu và Việt Nam dưới tác động của đại dịch Covid-19, căng thẳng địa chính trị Nga – Ukraine cùng các đợt điều chỉnh tăng lãi suất từ các ngân hàng trung ương. Trong bối cảnh đó, các doanh nghiệp phải đối mặt với áp lực duy trì hoạt động kinh doanh, gia tăng rủi ro thanh khoản và rủi ro vỡ nợ. Sự sụp đổ của các tập đoàn quy mô lớn, điển hình như sự kiện vỡ nợ của tập đoàn bất động sản Evergrande tại Trung Quốc, cho thấy sự lan tỏa rủi ro tài chính có thể đe dọa sự ổn định của toàn bộ hệ thống kinh tế.

Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tín dụng thương mại ngày càng chú trọng đến công tác quản trị rủi ro nhằm đáp ứng các chuẩn mực an toàn vốn Basel II. Các mô hình cảnh báo sớm truyền thống dựa trên số liệu kế toán (như chỉ số Altman Z-score năm 1968) bộc lộ hạn chế do thiếu nền tảng lý thuyết thị trường và có độ trễ thông tin. Mô hình cấu trúc KMV (phát triển từ lý thuyết định giá quyền chọn Black-Scholes-Merton) được xem là giải pháp định lượng hiện đại giúp dự báo xác suất vỡ nợ thông qua biến động giá trị tài sản và vốn chủ sở hữu trên thị trường.

Tuy nhiên, điều kiện tiên quyết để áp dụng mô hình KMV là thị trường phải thỏa mãn Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH). Trong khi đó, thị trường chứng khoán Việt Nam là thị trường mới nổi với nhiều đặc tính giao dịch đặc thù và mức độ hiệu quả thông tin chưa đồng đều. Do đó, việc kiểm định tính hiệu quả thị trường trước khi đưa dữ liệu vào mô hình KMV theo từng nhóm ngành là một yêu cầu khoa học cần thiết.

Khóa luận xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  1. Tìm kiếm bằng chứng thực nghiệm về giả thuyết thị trường hiệu quả dạng yếu (Weak-form EMH) đối với các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE).
  2. Phân tích thực trạng tài chính và các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động (ROA, ROE) cùng cơ cấu vốn (D/E) của các doanh nghiệp thuộc hai nhóm ngành đại diện.
  3. Ứng dụng mô hình KMV để tính toán Khoảng cách đến vỡ nợ (Distance-to-Default) và xác suất vỡ nợ kỳ vọng (Expected Default Frequency - EDF) đối với các doanh nghiệp thỏa mãn điều kiện thị trường hiệu quả.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu của 12 doanh nghiệp ngành Dược (nhóm chịu rủi ro thấp trong đại dịch) và 20 doanh nghiệp ngành Vận tải biển (nhóm chịu rủi ro cao và biến động mạnh) niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2019–2021. Hai doanh nghiệp được lựa chọn thử nghiệm mô hình KMV chuyên sâu là Công ty Cổ phần Traphaco (mã TRA) và Công ty Cổ phần Tập đoàn Container Việt Nam (mã VSC).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết nền tảng

  • Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH - Fama, 1970): Phân loại thị trường thành ba cấp độ gồm dạng yếu, dạng bán mạnh và dạng mạnh. Trọng tâm nghiên cứu đặt tại EMH dạng yếu, trong đó giá cổ phiếu phản ánh đầy đủ thông tin lịch sử giá và tuân theo một quá trình bước ngẫu nhiên (Random Walk Hypothesis - RWH).
  • Lý thuyết đo lường rủi ro vỡ nợ: Tổng quan các phương pháp tiếp cận dòng tiền (Beaver 1966, Ward 1991), phương pháp xếp hạng tín dụng của các tổ chức quốc tế (S&P, Moody's, Fitch), mô hình điểm số kế toán (Altman 1968, Ohlson 1980, Zmijewski 1984), mô hình dồn tích (Janes 2003), và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN).
  • Mô hình KMV–Merton (1974) và Contingent Claims Approach (CCA): Dựa trên lý thuyết quyền chọn của Black và Scholes (1973), vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp ($E$) được xem như một quyền chọn mua kiểu Âu đối với tổng tài sản của công ty ($V$) với giá thực hiện bằng giá trị danh nghĩa của nợ phải trả ($F$) đáo hạn tại thời điểm $T$:

$$E = V N(d_1) - e^{-r_f T} F N(d_2)$$

Trong đó: $$d_1 = \frac{\ln(V/F) + (r_f + 0.5 \sigma_V^2)T}{\sigma_V \sqrt{T}}, \quad d_2 = d_1 - \sigma_V \sqrt{T}$$

Mối quan hệ giữa độ biến động vốn chủ sở hữu ($\sigma_E$) và độ biến động giá trị tài sản ($\sigma_V$) được biểu diễn qua phương trình:

$$\sigma_E = \left(\frac{V}{E}\right) N(d_1) \sigma_V$$

Khoảng cách đến vỡ nợ ($DD$) và xác suất vỡ nợ kỳ vọng ($EDF$) được xác định:

$$DD_{Merton} = \frac{\ln(V/F) + (\mu - 0.5 \sigma_V^2)T}{\sigma_V \sqrt{T}}, \quad EDF = N(-DD)$$

Khung đánh giá rủi ro được chuẩn hóa theo ba ngưỡng xếp hạng của Standard & Poor's (S&P):

  • Vùng an toàn (SAFE): $EDF < 0{,}52%$ (nền tảng tài chính lành mạnh).
  • Vùng xám / cảnh báo (GREY): $0{,}52% \le EDF \le 6{,}94%$ (rủi ro tài chính tiềm ẩn).
  • Vùng nguy hiểm / phá sản (BANKRUPTCY): $EDF > 6{,}94%$ (xác suất vỡ nợ ở mức cao).

Phương pháp nghiên cứu và xử lý dữ liệu

  • Kiểm định tính ngẫu nhiên chuỗi thời gian: Thực hiện trên phần mềm R đối với chuỗi lợi suất logarit hàng tuần $r_t = \ln(P_t / P_{t-1})$, bao gồm: Kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng (Augmented Dickey-Fuller - ADF), kiểm định đoạn mạch (Runs test) và kiểm định tỷ lệ phương sai (Variance Ratio test của Lo & MacKinlay, 1988), kết hợp phân tích đồ thị tự tương quan ACF và PACF.
  • Phân tích hồi quy dữ liệu bảng: Thực hiện trên phần mềm Stata để đánh giá các yếu tố tác động đến ROE, ROA và tỷ lệ D/E. Quy trình kiểm định bao gồm kiểm định F (so sánh OLS gộp với FEM), kiểm định Hausman (lựa chọn giữa mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM), kiểm định Modified Wald và Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier (kiểm tra phương sai sai số thay đổi), và sử dụng mô hình bình phương bé nhất tổng quát (GLS qua lệnh xtgls) để khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay đổi.

Nguồn dữ liệu

  • Dữ liệu giá đóng cửa hàng tuần của các mã cổ phiếu trong giai đoạn từ 01/01/2019 đến 31/12/2021 từ Investing.com.
  • Dữ liệu báo cáo tài chính quý của 32 doanh nghiệp niêm yết từ nguồn Bloomberg Terminal.
  • Lãi suất phi rủi ro ($r_f$): Lấy giá trị bình quân lãi suất trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn 10 năm công bố tại cổng thông tin Kho bạc Nhà nước (vst.vn).
  • Dữ liệu khảo sát và báo cáo ngành từ Ngân hàng Thế giới (World Bank 2019, 2020), IQVIA, Công ty Chứng khoán Bản Việt (VCSC) và Công ty Chứng khoán Vietcombank (VCBS).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý thuyết

Chương 1 hệ thống hóa lý luận về hiệu quả thông tin thị trường và các phương pháp đo lường rủi ro kiệt quệ tài chính:

  • Trình bày định nghĩa của Fama (1970) về ba cấp độ EMH, tổng thuật các công trình nghiên cứu quốc tế trên thị trường mới nổi (Sharma & Kennedy 1977, Fawson 1996, Urrutia 1995, Karemera 1999) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Lộc Đồng Trương 2011, Khoa Cường Phan & Jian Zhou 2014).
  • Phân tích bốn giai đoạn suy thoái tài chính doanh nghiệp: xuất hiện dấu hiệu bất ổn, nhận thức của ban điều hành, mất khả năng thanh toán và bước vào chu kỳ suy thoái / phá sản.
  • Làm rõ cấu trúc đòn bẩy D/E và thiết lập cơ sở toán học cho mô hình KMV-Merton, chỉ rõ điều kiện biên: thị trường tài sản vận động theo chuyển động Brown hình học ($dV = \mu V dt + \sigma_V dW$) và cổ phiếu phải phản ánh giá trị doanh nghiệp trong điều kiện thị trường hiệu quả.

Chương 2: Thực trạng thị trường chứng khoán Việt Nam và tình hình tài chính của công ty niêm yết trên thị trường

Chương 2 mô tả bức tranh thực tiễn của TTCK Việt Nam và sức khỏe tài chính doanh nghiệp giai đoạn 2019–2021:

  • Lịch sử TTCK Việt Nam: Từ phiên giao dịch đầu tiên ngày 28/07/2000 tại HOSE với 2 doanh nghiệp niêm yết (REE và SAM), đến tháng 06/2020 sàn HOSE đã có 380 mã cổ phiếu, hơn 2,3 triệu tài khoản nhà đầu tư, quy mô vốn hóa đạt 2,8 triệu tỷ đồng (tương đương 57% GDP). Chỉ số VN-Index sau cú sốc giảm sâu đầu năm 2020 (khi áp dụng Chỉ thị 16/CT-TTg) đã phục hồi mạnh mẽ và xác lập đỉnh lịch sử vượt 1.500 điểm vào ngày 25/11/2021.
  • Khó khăn tài chính của doanh nghiệp: Báo cáo của World Bank chỉ ra rằng trên 60% doanh nghiệp gặp trở ngại trong tiếp cận nguồn vốn do lãi suất cao, rủi ro trả nợ và thiếu tài sản thế chấp. Vấn đề thanh khoản chịu áp lực lớn khi khoảng 50% doanh nghiệp chỉ có dòng tiền dự phòng dưới 3 tháng và 60% dưới 6 tháng.
  • Đặc thù hai nhóm ngành:
    • Ngành Dược: Tỷ lệ thâm nhập dược phẩm còn thấp, IQVIA dự báo tốc độ tăng trưởng kép (CAGR) doanh thu đạt 8% giai đoạn 2019–2023. Ngành có độ phân mảnh cao (top 5 doanh nghiệp chỉ chiếm 16,5% thị phần), phụ thuộc 65% vào thuốc nhập khẩu. Kênh nhà thuốc (như DHG, TRA) đạt biên lợi nhuận gộp cao hơn kênh bệnh viện/ETC (như IMP, PME, DBD) vốn chịu áp lực đấu thầu giá thấp và chu kỳ thu hồi nợ kéo dài (có thể lên tới 6 tháng từ Quỹ BHYT).
    • Ngành Vận tải biển: Năm 2021 ghi nhận biến động lịch sử do đứt gãy chuỗi cung ứng toàn cầu (sự cố kênh đào Suez, tắc nghẽn cảng biển tại Trung Quốc). Cước vận chuyển container từ Việt Nam đi Mỹ/châu Âu tăng 5–7 lần so với năm 2020, chỉ số thuê tàu hàng khô Baltic (BDI) biến động từ 5.600 điểm (tháng 06/2021) xuống 1.200 điểm (cuối năm 2021).
  • Hồ sơ tài chính 2 công ty đại diện:
    • Traphaco (TRA): Không phát hành tăng vốn trong giai đoạn 2019–2021, duy trì chính sách trả cổ tức tiền mặt đều đặn (tỷ lệ 20–30%), tập trung tự sản xuất, hợp tác chuyển giao công nghệ tân dược điều trị tim mạch, tiểu đường với Daewoong (Hàn Quốc) và chuẩn bị nâng cấp nhà máy Traphaco Hưng Yên đạt chuẩn EU-GMP.
    • Viconship (VSC): Tăng vốn điều lệ thông qua chào bán cổ phiếu tỷ lệ 1:1 giá 10.000 đ/CP cho cổ đông hiện hữu (tháng 11/2021) nhằm tài trợ thương vụ mua lại 36% cổ phần Cảng VIMC Đình Vũ (trị giá 392,49 tỷ đồng), đầu tư 2 cẩu giàn RTG mới (64 tỷ đồng) cùng hệ thống bãi kho, phương tiện vận tải.

Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phân tích kết quả

Chương 3 triển khai toàn bộ các bước tính toán định lượng:

  • Kiểm định tính ngẫu nhiên chuỗi lợi suất: Sau khi sàng lọc 32 mã cổ phiếu thuộc hai ngành, tác giả xác định được 2 mã cổ phiếu thỏa mãn hoàn toàn giả thuyết bước ngẫu nhiên (EMH dạng yếu) ở mức ý nghĩa 5%: TRA và VSC.

| Mã CP | Thống kê ADF ($|t_{qs}|$) | Kết luận tính dừng | P-value Runs test | P-value Variance Ratio | Trạng thái EMH dạng yếu | | :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | | TRA | -3,076 | Không dừng ($H_0$ không bị bác bỏ) | 0,9300 | 0,8060 | Thỏa mãn ($p > 0{,}05$) | | VSC | -3,431 | Không dừng ($H_0$ không bị bác bỏ) | 0,5205 | 0,0700 | Thỏa mãn ($p > 0{,}05$) |

  • Kết quả lựa chọn mô hình hồi quy bảng:
    • Kiểm định F cho $p\text{-value} < 0{,}05$, bác bỏ mô hình hồi quy OLS gộp giản đơn.
    • Kiểm định Hausman (Bảng 3.2 trong văn bản) xác định: Mô hình nhân tố tác động lên D/E có $p > 0{,}05$ nên sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM); Mô hình tác động lên ROA và ROE có $p < 0{,}05$ nên sử dụng mô hình tác động cố định (FEM).
    • Kiểm định Wald và kiểm định Breusch-Pagan LM (Bảng 3.3 trong văn bản) phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong các mô hình. Do đó, tác giả sử dụng phương pháp GLS (xtgls) để khắc phục và thu được ước lượng vững.
  • Tính toán mô hình KMV: Sử dụng thuật toán giải hệ phương trình phi tuyến trong R để xác định giá trị thị trường tài sản ($V$), độ biến động tài sản ($\sigma_V$), từ đó tính Khoảng cách đến vỡ nợ ($DD$) và xác suất vỡ nợ ($EDF$) đối với TRA và VSC, phân loại vào các vùng an toàn tài chính tương ứng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Đã chứng minh bằng thực nghiệm rằng tính hiệu quả dạng yếu không xuất hiện đồng loạt trên toàn thị trường chứng khoán Việt Nam mà có sự phân hóa rõ nét giữa các cổ phiếu riêng lẻ. Trong 32 doanh nghiệp khảo sát, chỉ có các mã như TRA và VSC thỏa mãn đầy đủ các kiểm định nghiệm đơn vị ADF, Runs test và Variance Ratio test.
  2. Thiết lập quy trình kinh tế lượng đa bước xử lý dữ liệu bảng: xác định mô hình FEM cho ROA/ROE và mô hình REM cho cơ cấu vốn D/E, đồng thời chứng minh sự cần thiết của ước lượng GLS trong việc khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trên mẫu dữ liệu tài chính ngành Dược và Vận tải biển.
  3. Thử nghiệm thành công mô hình cấu trúc KMV-Merton để lượng hóa rủi ro tài chính, chuyển đổi các chỉ số kế toán và thị trường thành các đại lượng xác suất vỡ nợ ($EDF$) có thể so sánh trực tiếp với thang đo chuẩn quốc tế của S&P.

Đóng góp về mặt phương pháp luận

Khóa luận đóng góp một quy trình tiếp cận chặt chẽ: kết hợp điều kiện tiên quyết về kiểm định tính hiệu quả thị trường (EMH dạng yếu) trước khi thực hiện mô hình định giá quyền chọn KMV. Cách tiếp cận này khắc phục sai lệch lý thuyết phổ biến trong các nghiên cứu áp dụng máy móc mô hình Merton tại các thị trường tài chính mới nổi.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về quy mô mẫu thỏa mãn mô hình: Do phần lớn cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam chưa tuân theo quá trình bước ngẫu nhiên hoàn hảo, số lượng doanh nghiệp đủ điều kiện đưa vào mô hình KMV bị thu hẹp (nghiên cứu tập trung chuyên sâu vào 2 đại diện là TRA và VSC).
  • Giới hạn chuỗi dữ liệu: Dữ liệu nghiên cứu nằm trong giai đoạn 2019–2021, thời điểm thị trường chịu các cú sốc phi kinh tế lớn từ dịch bệnh Covid-19 và chính sách nới lỏng tiền tệ ngắn hạn.
  • Hướng mở rộng: Mở rộng kiểm định EMH trên toàn bộ các nhóm ngành của sàn niêm yết, kéo dài chuỗi thời gian quan sát hậu đại dịch, và hiệu chỉnh mô hình KMV để tích hợp thêm các yếu tố đặc thù của thị trường cận biên/mới nổi.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng thụ hưởng: Sinh viên, học viên cao học các chuyên ngành Toán tài chính, Tài chính định lượng, Phân tích dữ liệu kinh tế và Quản trị rủi ro ngân hàng.
  • Nội dung giá trị: Khóa luận cung cấp cấu trúc phương pháp luận hoàn chỉnh từ kiểm định chuỗi thời gian (RWH/EMH) bằng R, quy trình hồi quy dữ liệu bảng kiểm soát khuyết tật bằng Stata, đến phương pháp lập trình giải hệ phương trình phi tuyến tính để ứng dụng mô hình cấu trúc rủi ro vỡ nợ KMV.

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao tác giả phải kiểm định EMH dạng yếu trước khi áp dụng mô hình KMV?

Mô hình KMV dựa trên nền tảng lý thuyết định giá quyền chọn Black-Scholes-Merton, với giả định thị trường tài chính hoạt động hiệu quả, giá cổ phiếu phản ánh đầy đủ thông tin và giá trị tài sản vận động theo chuyển động Brown hình học. Nếu cổ phiếu không tuân theo bước ngẫu nhiên (vi phạm EMH dạng yếu), giá thị trường của vốn chủ sở hữu sẽ bị sai lệch, dẫn đến việc giải hệ phương trình tìm giá trị và độ biến động tài sản không còn chính xác.

2. Những công cụ thống kê nào được sử dụng để kiểm định bước đi ngẫu nhiên của giá cổ phiếu?

Tác giả kết hợp ba công cụ kiểm định định lượng trên dữ liệu lợi suất tuần gồm: Kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng (ADF test) để kiểm tra tính dừng, kiểm định đoạn mạch (Runs test) để kiểm tra tính ngẫu nhiên của các chuỗi thay đổi giá cùng dấu, và kiểm định tỷ lệ phương sai (Variance Ratio test của Lo & MacKinlay) để kiểm tra tính tuyến tính của phương sai theo độ dài thời gian nắm giữ, kết hợp đồ thị tự tương quan ACF/PACF.

3. Kết quả kiểm định EMH dạng yếu của cổ phiếu TRA và VSC ra sao?

Cả hai cổ phiếu đều thỏa mãn bước ngẫu nhiên ở mức ý nghĩa 5%:

  • TRA: Kiểm định ADF cho chuỗi không dừng ($|t_{qs}| = -3{,}076$), Runs test đạt $p\text{-value} = 0{,}9300 > 0{,}05$, Variance Ratio test đạt $p\text{-value} = 0{,}8060 > 0{,}05$.
  • VSC: Kiểm định ADF cho chuỗi không dừng ($|t_{qs}| = -3{,}431$), Runs test đạt $p\text{-value} = 0{,}5205 > 0{,}05$, Variance Ratio test đạt $p\text{-value} = 0{,}0700 > 0{,}05$.

4. Mô hình hồi quy nào được lựa chọn để phân tích nhân tố tác động đến ROA, ROE và D/E?

Kiểm định Hausman chỉ ra mô hình REM phù hợp cho phương trình D/E ($p > 0{,}05$) và mô hình FEM phù hợp cho phương trình ROA, ROE ($p < 0{,}05$). Do kiểm định Wald và Breusch-Pagan LM phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tác giả sử dụng mô hình hồi quy bình phương bé nhất tổng quát (GLS qua lệnh xtgls trên Stata) để ước lượng kết quả cuối cùng.

5. Thang phân loại rủi ro vỡ nợ của mô hình KMV trong khóa luận được chia như thế nào?

Theo chuẩn đối sánh S&P, xác suất vỡ nợ kỳ vọng ($EDF$) được chia thành ba vùng:

  • Vùng an toàn (SAFE): $EDF < 0{,}52%$.
  • Vùng xám / cảnh báo (GREY): $0{,}52% \le EDF \le 6{,}94%$.
  • Vùng phá sản / nguy hiểm (BANKRUPTCY): $EDF > 6{,}94%$.

Kết luận

Khóa luận chuyên đề tốt nghiệp của tác giả Ngô Thị Ngọc Ánh đã xây dựng thành công quy trình định lượng đánh giá tình trạng tài chính và rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa kiểm định giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH dạng yếu), hồi quy dữ liệu bảng (GLS) và mô hình cấu trúc quyền chọn KMV-Merton, nghiên cứu đã đưa ra phương pháp lượng hóa xác suất vỡ nợ dựa trên dữ liệu thị trường cho hai đại diện ngành Dược (TRA) và Vận tải biển (VSC). Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho công tác phân tích tài chính doanh nghiệp và quản trị rủi ro tín dụng theo chuẩn mực quốc tế.