Luận văn thạc sĩ cấu trúc vốn và dự báo khả năng lâm vào kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp việt nam

Luận văn thạc sĩ phân tích cấu trúc vốn và dự báo khả năng kiệt quệ tài chính tại doanh nghiệp Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc và giải pháp.

• Tác giả: Trần Thị Duy
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Lương
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Cấu Trúc Vốn Và Dự Báo Khả Năng Lâm Vào Kiệt Quệ Tài Chính Tại Các Doanh Nghiệp Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Sự cần thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Ý nghĩa của bài nghiên cứu
• 1.6. Bố cục của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
• 2.1. Kiệt quệ tài chính
• 2.2. Dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp đang rơi vào kiệt quệ tài chính
• 2.2.1. Phân tích các chỉ số tài chính
• 2.2.2. Phân tích sự thay đổi và ổn định các khoản mục trên báo cáo tài chính
• 2.3. Nghiên cứu thực nghiệm về dự báo kiệt quệ tài chính
• 2.3.1. Dự đoán xác suất kiệt quệ tài chính theo mô hình Zscore
• 2.3.1.1. Mô hình Altman 1968
• 2.3.1.2. Mô hình Altman năm 1977
• 2.3.1.3. Mô hình Ling Zhang, Jerome Yen và Altman 2007
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Nguồn dữ liệu nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2.2. Định nghĩa biến
• 4. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG LÂM VÀO TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN HOSE BẰNG MÔ HÌNH LOGISTIC
• 4.1. Thống kê mô tả
• 4.1.1. Ngành dầu khí
• 4.1.2. Ngành thủy sản
• 4.1.3. Ngành y tế và thiết yếu
• 4.1.4. Ngành thương mại
• 4.1.5. Ngành vận tải
• 4.1.6. Ngành xây dựng
• 4.1.7. Ngành sản xuất-kinh doanh
• 4.2. Đánh giá sự phù hợp của mô hình - Lựa chọn biến phụ thuộc phân loại tốt nhất khi phối hợp cùng với các thành phần cấu trúc vốn tối ưu
• 4.2.1. Kiểm định Hosmer & Lemeshow
• 4.2.2. Đánh giá mức độ giải thích của mô hình hồi quy - Giá trị R2 (Nagelkerke R2)
• 4.3. Đánh giá độ chính xác của mô hình hồi quy
• 4.4. Kiểm định AIC
• 4.5. Phân tích từng ngành
• 4.5.1. Ngành dầu khí
• 4.5.2. Ngành thương mại
• 4.5.3. Ngành sản xuất-kinh doanh
• 4.5.4. Ngành xây dựng
• 4.5.5. Ngành vận tải
• 4.5.6. Ngành y tế và thiết yếu
• 4.5.7. Ngành thủy sản
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Hạn chế của mô hình và hướng mở rộng đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự báo kiệt quệ tài chính doanh nghiệp Việt Nam

Dự báo kiệt quệ tài chính doanh nghiệp là một vấn đề quan trọng trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Tình hình tài chính của doanh nghiệp có thể ảnh hưởng lớn đến sự phát triển bền vững của nền kinh tế. Việc dự báo chính xác khả năng kiệt quệ tài chính giúp các nhà đầu tư và doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định đúng đắn, giảm thiểu rủi ro tài chính.

1.1. Khái niệm kiệt quệ tài chính và tầm quan trọng

Kiệt quệ tài chính xảy ra khi doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến doanh nghiệp mà còn tác động đến nền kinh tế. Việc hiểu rõ khái niệm này giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính của doanh nghiệp.

1.2. Tình hình kiệt quệ tài chính tại doanh nghiệp Việt Nam

Tình hình kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp Việt Nam đang ngày càng trở nên nghiêm trọng. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc duy trì hoạt động do áp lực từ thị trường và các yếu tố bên ngoài. Việc phân tích tình hình này là cần thiết để đưa ra các giải pháp kịp thời.

II. Những thách thức trong việc dự báo kiệt quệ tài chính doanh nghiệp

Dự báo kiệt quệ tài chính không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng dự báo, từ dữ liệu tài chính đến các yếu tố bên ngoài như biến động kinh tế. Những thách thức này cần được nhận diện và giải quyết để nâng cao độ chính xác của các mô hình dự báo.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu tài chính

Việc thu thập dữ liệu tài chính chính xác là một trong những thách thức lớn nhất. Nhiều doanh nghiệp không công khai thông tin tài chính đầy đủ, dẫn đến khó khăn trong việc phân tích và dự báo.

2.2. Ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài

Các yếu tố bên ngoài như biến động kinh tế, chính sách tài chính và thị trường có thể ảnh hưởng lớn đến tình hình tài chính của doanh nghiệp. Việc không tính đến những yếu tố này có thể dẫn đến sai lệch trong dự báo.

III. Phương pháp dự báo kiệt quệ tài chính doanh nghiệp hiệu quả

Để dự báo kiệt quệ tài chính một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp phân tích tài chính hiện đại. Các mô hình như Z-score và O-score đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc dự đoán khả năng kiệt quệ tài chính.

3.1. Mô hình Z score và ứng dụng

Mô hình Z-score của Altman là một trong những công cụ phổ biến nhất để dự đoán khả năng kiệt quệ tài chính. Mô hình này sử dụng các chỉ số tài chính để tính toán xác suất kiệt quệ, từ đó giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ hơn về tình hình tài chính của mình.

3.2. Mô hình O score và lợi ích

Mô hình O-score của Ohlson cũng là một phương pháp hiệu quả trong việc dự đoán kiệt quệ tài chính. Mô hình này tập trung vào các yếu tố như lợi nhuận, nợ và tài sản để đưa ra dự đoán chính xác hơn về khả năng kiệt quệ.

IV. Ứng dụng thực tiễn của dự báo kiệt quệ tài chính tại doanh nghiệp

Việc áp dụng các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính vào thực tiễn giúp doanh nghiệp nhận diện sớm các rủi ro tài chính. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp bảo vệ tài sản mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

4.1. Cách thức áp dụng mô hình vào thực tiễn

Doanh nghiệp có thể áp dụng các mô hình dự báo vào quy trình quản lý tài chính của mình. Việc này giúp họ có thể theo dõi tình hình tài chính và đưa ra các quyết định kịp thời.

4.2. Kết quả nghiên cứu và thực tiễn

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính đã giúp nhiều doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và cải thiện tình hình tài chính. Các doanh nghiệp này đã có những bước tiến đáng kể trong việc quản lý tài chính.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của dự báo kiệt quệ tài chính

Dự báo kiệt quệ tài chính doanh nghiệp là một lĩnh vực quan trọng và cần thiết trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Việc áp dụng các mô hình dự báo không chỉ giúp doanh nghiệp nhận diện rủi ro mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều phát triển mới.

5.1. Tương lai của các mô hình dự báo

Các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính sẽ tiếp tục được cải tiến và phát triển. Sự kết hợp giữa công nghệ và phân tích dữ liệu sẽ giúp nâng cao độ chính xác của các dự báo.

5.2. Vai trò của công nghệ trong dự báo tài chính

Công nghệ sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu tài chính. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ giúp cải thiện khả năng dự đoán và quản lý rủi ro tài chính.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự ảnh hưởng sâu rộng của cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2009, các doanh nghiệp Việt Nam đã phải đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng về tài chính, đặc biệt là nguy cơ kiệt quệ tài chính. Từ năm 2008 đến nay, thị trường chứng khoán Việt Nam chứng kiến sự sụt giảm mạnh mẽ, cùng với sự gia tăng đột biến số lượng doanh nghiệp dừng hoạt động hoặc thu hẹp quy mô. Điều này đặt ra nhu cầu cấp thiết về quản trị rủi ro tài chính nhằm giảm thiểu tổn thất trong các quyết định đầu tư và kinh doanh. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phân tích mối quan hệ giữa xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính và các yếu tố cấu trúc vốn tối ưu tại các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và Hà Nội (HNX) trong giai đoạn 2007-2012. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Logistic để dự báo khả năng kiệt quệ tài chính dựa trên các chỉ số tài chính thực tế của 229 doanh nghiệp thuộc 8 ngành khác nhau như dầu khí, thủy sản, y tế, thương mại, vận tải, xây dựng, sản xuất-kinh doanh và ngành khác. Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp công cụ đánh giá sức khỏe tài chính hiệu quả cho doanh nghiệp và nhà đầu tư, đồng thời góp phần nâng cao chất lượng quản trị rủi ro tài chính trong môi trường kinh tế Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình kinh tế tài chính về kiệt quệ tài chính và cấu trúc vốn tối ưu. Kiệt quệ tài chính được định nghĩa là tình trạng doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính với chủ nợ, có thể dẫn đến phá sản hoặc khó khăn tài chính nghiêm trọng. Các dấu hiệu nhận biết bao gồm chỉ số ROA hoặc ROE âm, vốn chủ sở hữu âm, tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao, doanh số sụt giảm và tỷ lệ tiền mặt trên tổng nợ giảm. Mô hình Z-score của Altman (1968) và mô hình O-score của Ohlson (1980) là hai mô hình dự báo kiệt quệ tài chính được sử dụng phổ biến, trong đó mô hình Z-score sử dụng phân tích phân biệt đa biến còn mô hình O-score áp dụng hồi quy Logistic. Ngoài ra, mô hình cấu trúc vốn tối ưu của Rowland Bismark và Fernando Pasaribu (2012) được áp dụng để phân tích tác động của các yếu tố như mức độ nợ, thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp, chi phí kiệt quệ tài chính, giá trị kỳ vọng và độ lệch chuẩn dòng tiền đến xác suất kiệt quệ tài chính. Các khái niệm chính bao gồm: mức độ nợ (DTA), thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp (Thuế/EBIT), chi phí kiệt quệ tài chính (đo bằng logarit doanh thu thuần), giá trị kỳ vọng dòng tiền và độ lệch chuẩn dòng tiền.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu là báo cáo tài chính đã kiểm toán, bản cáo bạch và các thông tin thứ cấp của 229 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 2007-2012. Các doanh nghiệp được phân loại thành 8 nhóm ngành để phân tích chuyên sâu. Phương pháp phân tích chính là hồi quy Logistic với biến phụ thuộc là biến nhị phân thể hiện tình trạng kiệt quệ tài chính (1: không kiệt quệ, 0: kiệt quệ). Tác giả sử dụng phần mềm Stata 11 để xử lý dữ liệu, thực hiện kiểm định Hosmer-Lemeshow nhằm đánh giá sự phù hợp của mô hình, kiểm định đa cộng tuyến, phân tích độ chính xác mô hình qua bảng Classification và kiểm định AIC để lựa chọn mô hình tối ưu. Các biến độc lập gồm 9 chỉ tiêu tài chính liên quan đến lợi nhuận, dòng tiền, đòn bẩy tài chính, khả năng thanh khoản, tỷ lệ lợi nhuận biên, vòng quay tài sản và dòng tiền từ bán cổ phần. Mức ý nghĩa thống kê được chấp nhận là 5%, có thể mở rộng đến 10% trong điều kiện dữ liệu chưa đầy đủ.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số là biến phân loại tốt nhất: Qua kiểm định Hosmer-Lemeshow, bảng Classification và AIC, mô hình sử dụng biến lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số (mô hình 1) có độ phù hợp và độ chính xác cao nhất trong việc dự báo xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính ở tất cả các ngành. Giá trị trung bình biến này dao động từ 0.91 đến 0.97 tùy ngành.

2. Mức độ nợ (DTA) có tác động đồng biến với xác suất kiệt quệ tài chính: Giá trị trung bình DTA dao động từ 41% (ngành y tế) đến 60% (ngành dầu khí), cho thấy doanh nghiệp sử dụng nợ càng nhiều thì nguy cơ kiệt quệ tài chính càng cao.

3. Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp có xu hướng đồng biến với xác suất kiệt quệ tài chính: Thuế suất trung bình dao động từ 5% (ngành thủy sản) đến 22% (ngành dầu khí), phản ánh rằng thuế cao làm tăng lợi ích tấm chắn thuế nhưng cũng làm tăng xác suất kiệt quệ tài chính do doanh nghiệp vay nhiều hơn.

4. Chi phí kiệt quệ tài chính (đo bằng log doanh thu thuần) có tác động nghịch biến: Chi phí kiệt quệ tài chính càng cao thì doanh nghiệp càng ít vay nợ, giảm nguy cơ kiệt quệ tài chính.

5. Giá trị kỳ vọng và độ lệch chuẩn dòng tiền có ảnh hưởng đáng kể: Giá trị kỳ vọng dòng tiền trung bình dao động từ 7% đến 16%, độ lệch chuẩn từ 3% đến 13%, tác động lên xác suất kiệt quệ tài chính phụ thuộc vào mối quan hệ giữa dòng tiền và mức độ nợ.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu phù hợp với các lý thuyết tài chính và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, khẳng định vai trò quan trọng của cấu trúc vốn trong việc dự báo rủi ro kiệt quệ tài chính. Việc lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số là biến phân loại tốt nhất cho thấy khả năng sinh lời là yếu tố then chốt phản ánh sức khỏe tài chính doanh nghiệp. Mức độ nợ cao làm tăng áp lực tài chính, nhất là trong bối cảnh biến động lãi suất và thị trường không ổn định. Thuế suất cao thúc đẩy doanh nghiệp vay nợ nhiều hơn để tận dụng tấm chắn thuế, nhưng đồng thời làm tăng rủi ro tài chính. Chi phí kiệt quệ tài chính cao khiến doanh nghiệp thận trọng hơn trong việc sử dụng nợ, giảm nguy cơ phá sản. Các biến dòng tiền kỳ vọng và độ biến động dòng tiền phản ánh tính ổn định tài chính và khả năng thanh toán của doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến xác suất kiệt quệ tài chính. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân phối các biến chính theo ngành và bảng so sánh các chỉ số kiểm định mô hình để minh họa mức độ phù hợp và chính xác của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường quản lý cấu trúc vốn hợp lý: Doanh nghiệp cần kiểm soát tỷ lệ nợ trong tổng tài sản, tránh vay quá mức để giảm nguy cơ kiệt quệ tài chính. Mục tiêu giảm DTA xuống dưới mức trung bình ngành trong vòng 2 năm, do bộ phận tài chính doanh nghiệp thực hiện.

2. Tối ưu hóa lợi nhuận và dòng tiền hoạt động: Tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh nhằm nâng cao lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số và giá trị kỳ vọng dòng tiền. Đặt mục tiêu tăng trưởng lợi nhuận ít nhất 10% mỗi năm, do ban lãnh đạo và phòng kế toán kiểm soát.

3. Quản lý rủi ro thuế và chi phí tài chính: Doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược tài chính phù hợp để tận dụng tấm chắn thuế nhưng không làm tăng quá mức chi phí kiệt quệ tài chính. Khuyến nghị rà soát và điều chỉnh chính sách thuế trong vòng 1 năm, phối hợp với chuyên gia thuế và kế toán.

4. Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tài chính: Áp dụng mô hình hồi quy Logistic để theo dõi các chỉ số tài chính quan trọng, phát hiện sớm nguy cơ kiệt quệ tài chính. Triển khai hệ thống trong 6 tháng, do phòng phân tích tài chính và công nghệ thông tin phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý doanh nghiệp: Giúp hiểu rõ mối quan hệ giữa cấu trúc vốn và rủi ro tài chính, từ đó đưa ra quyết định tài chính hiệu quả, giảm thiểu nguy cơ phá sản.

2. Nhà đầu tư và tổ chức tín dụng: Cung cấp công cụ đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp, hỗ trợ quyết định đầu tư và cho vay chính xác hơn, giảm thiểu rủi ro tài chính.

3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá về mô hình dự báo kiệt quệ tài chính và phân tích cấu trúc vốn trong bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam.

4. Cơ quan quản lý nhà nước và hoạch định chính sách: Hỗ trợ xây dựng các chính sách quản lý rủi ro tài chính doanh nghiệp, hoàn thiện khung pháp lý về phá sản và tái cấu trúc doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Kiệt quệ tài chính là gì và tại sao nó quan trọng?
   Kiệt quệ tài chính là tình trạng doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính với chủ nợ, có thể dẫn đến phá sản. Nó quan trọng vì ảnh hưởng trực tiếp đến sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp cũng như ổn định kinh tế.

2. Mô hình Logistic được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu này?
   Mô hình Logistic được dùng để dự báo xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính dựa trên các biến tài chính độc lập, giúp phân loại doanh nghiệp theo nguy cơ tài chính với độ chính xác trên 90%.

3. Tại sao lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số lại là biến phân loại tốt nhất?
   Bởi vì biến này phản ánh trực tiếp khả năng sinh lời và sức khỏe tài chính của doanh nghiệp, có mối liên hệ chặt chẽ với khả năng duy trì hoạt động và tránh kiệt quệ tài chính.

4. Mức độ nợ ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro kiệt quệ tài chính?
   Mức độ nợ cao làm tăng áp lực trả nợ và chi phí tài chính, làm tăng nguy cơ doanh nghiệp không thể thanh toán đúng hạn, dẫn đến kiệt quệ tài chính.

5. Làm thế nào doanh nghiệp có thể giảm thiểu nguy cơ kiệt quệ tài chính?
   Doanh nghiệp cần cân đối cấu trúc vốn hợp lý, tăng cường quản lý lợi nhuận và dòng tiền, kiểm soát chi phí tài chính và xây dựng hệ thống cảnh báo rủi ro tài chính hiệu quả.

Kết luận

• Luận văn đã xác định được mối quan hệ rõ ràng giữa xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính và các yếu tố cấu trúc vốn tối ưu tại các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam giai đoạn 2007-2012.
• Lợi nhuận trước lợi ích cổ đông thiểu số là biến phân loại tốt nhất để dự báo rủi ro kiệt quệ tài chính.
• Mức độ nợ và thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp có tác động đồng biến, trong khi chi phí kiệt quệ tài chính có tác động nghịch biến với xác suất kiệt quệ tài chính.
• Giá trị kỳ vọng và độ lệch chuẩn dòng tiền cũng đóng vai trò quan trọng trong dự báo rủi ro tài chính.
• Nghiên cứu đề xuất các giải pháp quản lý cấu trúc vốn và cảnh báo rủi ro tài chính nhằm giảm thiểu nguy cơ kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp Việt Nam.

Next steps: Triển khai áp dụng mô hình dự báo trong thực tế doanh nghiệp, mở rộng nghiên cứu với dữ liệu cập nhật và đa dạng hơn.

Các nhà quản lý, nhà đầu tư và nhà nghiên cứu nên áp dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả quản trị tài chính và giảm thiểu rủi ro trong môi trường kinh doanh đầy biến động hiện nay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 : Giới thiệu đề tài nghiên cứu. Trong chương này tác giả trình bày lý do nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, ý nghĩa nghiên cứu, tổng quan về phương pháp nghiên cứu và bố cục của bài nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan lý thuyết. Trong chương này, tác giả tóm tắt các lý thuyết nền tảng về kiệt quệ tài chính, cấu trúc vốn tối ưu, dấu hiệu nhận biết kiệt quệ tài chính và các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính/phá sản và các yếu tố khi lựa chọn cấu trúc vốn Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.

Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu, cách thu thập dữ liệu, giải thích việc lựa chọn các biến, trình bày kỹ thuật ước lượng được sử dụng trong bài nghiên cứu. Chương 4: Kết quả và thảo luận. Chương này trình bày kết quả nghiên cứu, đưa ra các thảo luận. Chương 5: Kết luận.

Căn cứ vào kết quả nghiên cứu trình bày kết luận về mối quan hệ giữa xác suất lâm vào kiệt quệ tài chính và các thành phần trong cấu trúc vốn tối ưu. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 4 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.1 Kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính xảy ra khi không thể đáp ứng các hứa hẹn với các chủ nợ hay đáp ứng một cách khó khăn. Đôi khi kiệt quệ tài chính đưa đến phá sản. Đôi khi nó chỉ có nghĩa là đang gặp khó khăn, rắc rối.

Như chúng ta thấy, kiệt quệ tài chính rất tốn kém. Các nhà đầu tư biết rằng các doanh nghiệp có vay nợ có thể sẽ rơi vào tình trạng kiệt quê tài chính và họ rất lo ngại về điều này. Lo ngại này được phản ánh trong giá trị thị trường hiện tại của chứng khoán của các doanh nghiệp có vay nợ. Giá trị của doanh nghiệp có thể được phân thành ba phần: Giá trị doanh nghiệp = Giá trị nếu được tài trợ hoàn toàn bằng vốn cổ phần+ PV( tấm chắn thuế)-PV(chi phí kiệt quệ tài chính) Như vậy giá trị doanh nghiệp tỷ lệ nghịch với chi phí kiệt quệ tài chính.

Chi phí kiệt quệ tài chính tuỳ thuộc vào xác suất kiệt quệ và độ lớn của chi phí phải gánh chịu nếu kiệt quệ tài chính xảy ra.2 Dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp đang rơi vào kiệt quệ tài chính: Với môi trường kinh doanh quốc tế bất ổn như ngày nay, các nhà đầu tư muốn tìm những thước đo và chỉ số để phân loại các công ty có tình hình tài chính khỏe mạnh hay đang rơi vào kiệt quệ tài chính, chính bởi điều này đã làm các nhà làm luật nhận biết rằng cần phải soạn thảo luật phá sản và các nhà nghiên cứu kinh tế đưa ra những mô hình để đánh giá tình hình sức khoẻ của công ty.1 Phân tích các chỉ số tài chính Wruck (1990) định nghĩa các công ty kiệt quệ tài chính là những công ty đang đối mặt với thành quả về tài chính giảm, đặc biệt là chỉ số ROA hoặc ROE âm, đây là kết quả của cuộc khủng hoảng tài chính và do năng lực quản lý nội bộ kém. Theo Bursa Malaysia (2001) định nghĩa các công ty kiệt quệ tài chính là những công ty có điều kiện tài chính không lợi. Phân loại của Bursa dựa trên bốn tiêu chí chủ yếu trong đó có chỉ tiêu vốn chủ sở hữu âm. TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 5 Haniffa và Cooke (2002) lại nhấn mạnh tầm quan trọng về khả năng sinh lợi của công ty và tỷ số đòn bẩy cao là những dấu hiệu để đánh giá công ty đang rơi vào kiệt quệ tài chính.

Nghiên cứu của Parker et al. (2002) chỉ ra rằng công ty có doanh số đang sụt giảm thì gần như phải đối mặt với khó khăn về tài chính trong tương lai. Họ tranh luận rằng, doanh số sụt giảm có thể dẫn tới việc thanh toán các khoản nợ gặp khó khăn và cuối cùng có thể đẩy công ty đi tới kiệt quệ tài chính. Trong mô hình chỉ số z-score của Altman (1968) kết luận rằng chỉ số ROA có mối quan hệ mật thiết với các chỉ số khác khi xác định tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty.

Beaver (1967) kết luận rằng chỉ số tiền so với tổng nợ là chỉ số xác định kiệt quệ tài chính tốt nhất. Dun và Bradstreet-D&B tiến hành nghiên cứu các doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán Mỹ và thấy rằng có một số lý do mà doanh nghiệp lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính như: lãi suất tăng cao, mức độ cạnh tranh kinh doanh trên toàn thế giới gia tăng, tỷ lệ đòn bẩy tăng cao, quy định của luật về dịch vụ tài chính lỏng lẻo. Các nghiên cứu về tình trạng lâm vào kiệt quệ tài chính và phá sản ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên các thị trường Mỹ, Anh, Canada và Úc (Star,1990) cho thấy các doanh nghiệp nhỏ, mới thành lập, doanh nghiệp tư nhân dòng tiền mặt thường thấp, và thiếu quy trình kiểm soát hiệu quả làm cho doanh nghiệp trở nên nhạy cảm với kiệt quệ tài chính hơn là các doanh nghiệp lớn hơn, tồn tại lâu đời, và ổn định trên thị trường. Altman (1968) chỉ ra rằng độ tuổi của công ty cũng là một nhân tố quan trọng khi xem xét khả năng sinh lợi của công ty qua thời gian.

Nhiều nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng lãi suất tăng cao, lợi nhuận thấp, và tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao sẽ dễ dẫn doanh nghiệp lâm vào kiệt quệ tài chính.  Tóm lại dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp đang rơi vào kiệt quệ tài chính dựa trên những nghiên cứu thực nghiệm trên bao gồm:  Chỉ số ROA hoặc ROE âm (Wruck,1990);  Vốn chủ sở hữu âm (Bursa Malaysia, 2001);  Tỷ số khả năng sinh lợi giảm (Haniffa và Cooke, 2002); TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 6  Tỷ lệ đòn bẩy tài chính cao (Haniffa và Cooke, 2002);  Doanh số sụt giảm (Parker et al., 2002);  Chỉ số tiền/tổng nợ sụt giảm (Beaver, 1967); 2.2 Phân tích sự thay đổi và ổn định các khoản mục trên báo cáo tài chính Thay vì thực hiện phân tích xu hướng các chỉ số tài chính của công ty, một phương pháp tương tự và ít tốn kém chi phí đó là quan sát định kỳ xem các khoản mục (trên báo cáo tài chính của công ty thay đổi như thế nào qua thời gian. Phân tích sâu hơn vào sự thay đổi các khoản mục của các chỉ số tài chính qua thời gian. Những công ty có tình hình hoạt động và tài chính khó khăn có thể được nhận diện thông qua phân tích định kỳ sự thay đổi của các khoản mục trên báo cáo tài chính của công ty đó (Polesie,1991).

Theo Polesie (1999), khi những điều kiện của công ty thay đổi, chúng ta sẽ thấy rõ hơn các Giám đốc công ty hy vọng và không hy vọng vào đâu; khả năng tồn tại của công ty lúc đó phụ thuộc rất lớn vào các nguồn lực sẵn có của nó. Trong nghiên cứu của Polesie, Polesie quan sát 18 công ty trên thị trường Scadinavian thay đổi thế nào qua năm năm. Polesie thiết kế một danh mục xem xét các nguồn lực hoạt động và tài chính của các công ty, trong đó thể hiện các khoản mục trên báo cáo tài chính theo quý (gọi là mô hình theo quý). Mô hình theo quý của công ty được thực hiện hàng năm, trong đó các khoản mục trên báo cáo tài chính được phân tích cụ thể, chi tiết.

Tuy nhiên, mô hình này đòi hỏi mất nhiều thời gian và thông tin thật chi tiết, rõ ràng, và cụ thể như vậy mới hiểu sâu hơn về các thay đổi trên báo cáo tài chính của công ty, ngược lại thì việc sử dụng phân tích đánh giá tương đối vẫn ưu tiên được sử dụng hơn. Mặc dù hạn chế như vậy, nhưng rõ ràng mô hình quý đưa đến bức tranh tổng thể chi tiết và (rõ ràng hơn về tình hình hoạt động và tài chính của công ty.3 Nghiên cứu thực nghiệm về dự báo kiệt quệ tài chính Việc dự báo khả năng kiệt quệ tài chính doanh nghiệp đã được nghiên cứu rất nhiều ở các nước phát triển. Sự đa dạng của các mô hình đã được phát triển trong các học TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 7 thuyết mang tính học thuật sử dụng kỹ thuật như Mô hình xác suất tuyến tính; Mô hình Logistic; Mô hình Probit; Mô hình phân tích phân biệt (MDA). Mặc dầu các mô hình rất đa dạng, nhưng cộng đồng kinh tế và các nhà nghiên cứu thường phụ thuộc vào 2 mô hình chính là: mô hình Zscore của Atlman (1968) sử dụng kỹ thuật phân tích phân biệt và mô hình Oscore của Ohlson (1980) sử dụng kỹ thuật phân tích Logistic.1 Dự đoán xác xuất kiệt quệ tài chính theo mô hình Zscore 2.1 Mô hình Atlman 1968 Atlman sử dụng kỹ thuật phân tích phân biệt trên cơ sở số liệu của 66 doanh nghiệp tại Mỹ.

66 doanh nghiệp này được phân thành 2 nhóm, mỗi nhóm gồm 33 doanh nghiệp. Nhóm 1 gồm các doanh nghiệp bị kiệt quệ tài chính từ năm 1946 đến năm 1965. Nhóm 2 gồm các doanh nghiệp không bị kiệt quệ tài chính và vẫn hoạt động bình thường đến năm 1966. Từ số liệu của bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hiệu quả kinh doanh, 22 chỉ số tài chính được tính toán và phân thành 5 nhóm: thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và chỉ số hoạt động.

Trong danh mục 22 chỉ số tài chính, có 5 chỉ số được lựa chọn để sử dụng vào mô hình dự đoán khả năng kiệt quệ tài chính dựa vào 4 tiêu chí: (1) quan sát ý nghĩa thống kê của phương trình nhiều biến; (2) đánh giá mức độ tương quan giữa các biến liên quan; (3) quan sát khả năng dự đoán chính xác của mô hình; (4) phán xét của chuyên gia phân tích. Và Altman thu được hàm phân biệt như sau: Z = 0.999 X5 Trong đó: X1 = Vốn lưu động/Tổng tài sản X2 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi/ Tổng tài sản X4 = GTTT của vốn chủ sở hữu/giá trị hạch toán của tổng nợ X5 = Hệ số doanh thu/ Tổng tài sản Dựa vào kết quả tính toán giá trị của chỉ số Z, Altman phân chia các doanh TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 8 nghiệp thành 3 nhóm như sau: Nếu Z>2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh bảo, có thể có nguy cơ kiệt quệ tài chính.81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá phá sản.