Chương 1: Giới thiệu. Chương 2: Bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về dự báo phá sản doanh nghiệp. Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Chương 4: Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam về dự báo phá sản doanh nghiệp.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển của đề tài nghiên cứu. 13 CHƯƠNG 2: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP 2.1 Bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về dự báo phá sản doanh nghiệp Trong mục này, tác giả sẽ trình bày tóm tắt lại kết quả nghiên cứu của một số tác giả trên thế giới về dự báo phá sản DN. Các kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày theo thứ tự thời gian từ quá khứ đến hiện tại, cụ thể như sau: 2.1 Nghiên cứu của William Beaver (1966) Năm 1966, William Beaver đã nghiên cứu về “Các chỉ số tài chính dự báo phá sản”. William Beaver đã dựa vào phương pháp đánh giá từng chỉ số tài chính nhằm đưa ra những tiêu chí dự báo phá sản DN thông qua quan sát các chỉ số tài chính.
Beaver phát hiện ra rằng các DN lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính là các DN có ít tiền mặt, ít hàng tồn kho nhưng có nhiều nợ phải thu. Nghiên cứu của Beaver chỉ ra rằng tỷ lệ tiền mặt/tổng nợ phải trả là chỉ tiêu quan trọng nhất trong việc dự báo dấu hiệu kiệt quệ tài chính và phá sản DN. Chỉ tiêu này phản ánh tính cân đối giữa khả năng tạo ra tiền của DN với số nợ mà DN phải thanh toán, và do đó sẽ thể hiện rõ ràng nhất khả năng thanh toán của DN. Bên cạnh đó, tỷ suất sinh lời của tài sản (thu nhập thuần/tổng tài sản) và hệ số nợ (tổng nợ phải trả/tổng tài sản) cũng là các chỉ tiêu quan trọng trong việc phát hiện dấu hiệu kiệt quệ và phá sản DN bởi vì các chỉ tiêu này phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh của DN và mức độ rủi ro tài chính mà DN đang gặp phải.
Các kết luận của Beaver được rút ra bằng việc nghiên cứu thực nghiệm 79 DN kinh doanh thất bại và một số lượng tương ứng các DN kinh doanh thành công trong thời gian 10 năm (1954 – 1964). Mức trung bình các chỉ số tài chính của các DN trong mẫu nghiên cứu của Beaver được tổng kết ở Bảng 2.1 dưới đây: 14 Bảng 2.1: Trung bình các chỉ số tài chính của các DN trong mẫu nghiên cứu của Beaver (1966) Năm trước khủng hoảng Chỉ số tài chính DN 1 năm 2 năm 3 năm 4 năm 5 năm Phá sản -0.20 Tiền mặt/tổng nợ phải trả Bình thường 0.02 Thu nhập ròng/tổng tài sản Bình thường 0.51 Nợ phải trả/tổng tài sản Bình thường 0.27 Vốn luân chuyển/tổng tài sản Bình thường 0.50 Tỷ số thanh toán hiện hành Bình thường 3.35 Kết quả nghiên cứu của Beaver cho thấy tất cả các chỉ tiêu tài chính của DN lâm vào tình trạng khủng hoảng thấp hơn rất nhiều so với một doanh nghiệp hoạt động bình thường. Dựa trên kết quả thực nghiệm của Beaver, khi muốn phát hiện dấu hiệu khủng hoảng và phá sản của một DN, chúng ta sẽ so sánh các chỉ số tài chính của DN đó với mức trung bình mà Beaver đưa ra kết luận.2 Nghiên cứu của Eward Altman (1968) Năm 1968, Eward Altman đã nghiên cứu “Các chỉ số tài chính, phân tích khác biệt và dự báo phá sản DN”. Altman chọn mẫu nghiên cứu gồm 66 công ty với 33 công phá sản là những công ty đã nộp đơn phá sản theo Chương 10 của Luật phá sản Hoa Kỳ trong giai đoạn từ năm 1946 đến năm 1965 và 33 công ty vẫn còn hoạt động trong thời gian phân tích với dữ liệu thu thập cùng các năm với các công ty phá sản.
15 Các công ty được phân loại bởi ngành và qui mô DN với phạm vi tài sản được giới hạn từ 1 triệu USD đến 25 triệu USD. Dữ liệu được xây dựng từ báo cáo tài chính kỳ hạn một năm báo cáo trước khi phá sản. Sau đó một danh sách gồm 22 tỷ số tài chính được thu thập để đánh giá. Các tỷ số này được chia thành 4 nhóm, bao gồm: nhóm chỉ số thanh khoản, nhóm chỉ số khả năng sinh lời, nhóm chỉ số đòn bẩy tài chính và nhóm chỉ số hiệu quả sử dụng tài sản.
Kết quả có 5 tỷ số đã được chọn vì chúng thể hiện tốt nhất trong việc liên kết dự báo phá sản các công ty. Biệt thức cuối cùng được thể hiện như sau: Z = 0.999X5 Trong đó: X1 = Working capital/Total assets = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản, X2 = Retained earning/ Total assets = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, X3 = Earning before tax and interest/Total assets = EBIT/Tổng tài sản, X4 = Market value equity/Book value of total liabilities = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Giá trị sổ sách của nợ phải trả, X5 = Sales/Total assets = Tổng doanh thu/Tổng tài sản, Z = Overal index = chỉ số tổng hợp. Các điểm ngưỡng cho chỉ số Z như sau: Z < 1.99 < Z: Lành mạnh 16 Các trung vị biến của 2 nhóm DN và kết quả thống kê F thể hiện trong Bảng 2. Biến X1 đến X4 đều có mức ý nghĩa 0.001 cho thấy sự khác nhau khá quan trọng giữa các biến giữa các nhóm công ty khác nhau.
Biến X5 không diễn đạt được sự khác biệt quan trọng giữa các nhóm và lý do để cho biến này vào nhóm các biến là chưa rõ ràng lắm. Ở mức độ đơn biến, tất cả các tỷ số của các công ty không phá sản đều có giá trị trung vị cao hơn so với các công ty phá sản.2: Biến trung vị và kiểm định mức ý nghĩa trong nghiên cứu của Altman (1968) Trung vị của nhóm Trung vị của nhóm Chỉ số F/ Biến phá sản/ không phá sản/ F Ratio Bankruptcy mean Nonbankruptcy mean * X1 = WC/TA -6.001 Sau đó, Altman đã thử nghiệm mô hình Z-Score cho nhiều mẫu khác nhau trong khoảng thời gian hơn 30 năm. Dựa vào bảng 2.3, ta thấy trong mẫu thử nghiệm gần đây nhất, dựa trên 120 công ty bị vỡ nợ trong những năm 1997 – 1999, độ chính xác của các dự báo phá sản là 84%. Vì vậy, có thể thấy mô hình Z-Score vẫn giữ được độ chính xác cao và mô hình vẫn có khả năng dự báo mạnh mẽ mặc dù đã ra đời cách đây nhiều năm.3: Phân loại và độ chính xác của mô hình dự báo phá sản Z-Scores trong nghiên cứu của Altman (1968) Số năm Mẫu năm Mẫu năm Mẫu năm Mẫu gốc Mẫu đối trước khi 1969 – 1975 1976 – 1995 1997 – 1999 (33) chứng (25) phá sản (86) (110) (120) 1 88% 92% 75% 78% 84% Mặc dù mô hình gốc Z-Score của Altman vẫn giữ được độ chính xác cao trong dự báo phá sản qua nhiều năm nhưng các nhà phân tích tín dụng, những người hoạch định kinh tế tư nhân, kiểm toán viên và bản thân các công ty tư nhân đều quan ngại rằng mô hình gốc này chỉ có thể áp dụng cho các công ty đại chúng (vì X4 cần đến dữ liệu về giá trị cổ phiếu).
Do đó, Altman đã đề nghị đánh giá lại toàn bộ mô hình, dùng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu thay thế giá trị thị trường trong biến X4. Điều này sẽ làm thay đổi tất cả các hệ số của biệt thức và các điểm giới hạn cũng thay đổi theo. Kết quả của mô hình Z-Score đều chỉnh với biến mới X4 là: ’ Z = 0.998X5 ’ Các điểm ngưỡng cho chỉ số Z như sau: ’ Z < 1.90 < Z : Lành mạnh Bởi vì thiếu các cơ sở dữ liệu của các công ty tư nhân nên Altman không thực hiện kiểm nghiệm mô hình mở rộng này trên các mẫu thứ cấp các công ty bị kiệt quệ tài chính và không kiệt quệ. Ngoài ra từ mô hình gốc Z-Score của mình, Altman đã thực hiện phân tích đặc điểm và độ chính xác của một mô hình khi không có biến X5 – Sales/Total assets – doanh thu/tổng tài sản nhằm giảm thiểu ảnh hưởng do ngành.
Tỷ số doanh thu/tổng tài sản 18 thay đổi rất lớn theo ngành, tỷ số này ở các công ty thương mại dịch vụ lớn hơn so với các công ty sản xuất vì các công ty thương mại cần ít vốn hơn. Thêm vào đó, Altman cũng dùng mô hình này để đánh giá tình trạng tài chính của các của các DN ’’ ngoài Hoa Kỳ. Cụ thể, Altman, Hatzell và Peck (1995) đã áp dụng mô hình Z - Score cho các công ty thuộc các nền kinh tế mới nổi, đặc biệt các công ty Mexico đã phát hành trái phiếu Euro tính theo USD. Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu được dùng cho biến X4 trong trường hợp này.
Kết quả phân loại đồng nhất với mô ’ ’’ hình 5 biến Z -Score. Mô hình mới Z -Score là: ’’ Z = 6.05X4 Các điểm ngưỡng cho mô hình này như sau: ’’ Z < 1.6 < Z : Lành mạnh Tất cả các hệ số cho các biến cũng như điểm giới hạn đều thay đổi. Mô hình cụ thể này cũng hữu ích trong một nền công nghiệp mà sự tài trợ cho tài sản là khác biệt lớn giữa các công ty và đã tạo nên các điều chỉnh quan trọng.3 Nghiên cứu của Eljelly (2001) Năm 2001, Eljelly đã nghiên cứu về “Dự báo phá sản các doanh nghiệp tư nhân tại Xu-đăng”. Eljelly đã sử dụng phương pháp phân tích đa khác biệt (MDA – Multivariate discriminant analysis) để phát triển một mô hình cải thiện từ mô hình dự báo của Altman để dự báo phá sản cho một số DN tư nhân tại Xu-đăng, một quốc gia kém phát triển tại Châu Phi.
Eljelly chọn mẫu bao gồm 30 DN tư nhân đã phá sản trong giai đoạn từ năm 1970 đến năm 1996. Mỗi DN trong mẫu đều được kết hợp với một DN không phá sản trong cùng ngành, cùng năm cung cấp báo cáo tài chính và có quy mô tài sản tương 19 đương. Các tỷ số tài chính sử dụng trong phân tích này được chia thành 4 nhóm chỉ số gồm: khả năng sinh lợi, tính thanh khoản, đòn bẩy tài chính và hiệu quả sử dụng 3 tài sản. Sau khi chạy dữ liệu, tác giả đã tìm ra ba chỉ số cho thấy khả năng dự báo tốt nhất theo hàm đa biến sau: Z = 0.651X3 Trong đó: X1 = Current asset/Current liabilities = Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn, X2 = Operating profit/ Total assets = EBIT/Tổng tài sản, X3 = Cash flow/Total debt = Dòng tiền/Tổng nợ.
Theo tác giả, mô hình này thuyết phục về mặc cảm tính vì mô hình đã kết hợp ba tỷ số quan trọng nhất là tài sản ngắn hạn/nợ ngắn hạn, EBIT/tổng tài sản, dòng tiền/tổng nợ.