Chương 1: Giới thiệu tổng quan đề tài nghiên cứu, trong chương này tác giả làm rõ lý do chọn đề tài, mục tiêu và vấn đề nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa và điểm mới của bài nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa xác suất vỡ nợ và chênh lệch lãi suất trái phiếu của doanh nghiệp, trong chương này tác giả tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa xác suất vỡ nợ và chênh lệch lãi suất trái phiếu của doanh nghiệp, tìm hiểu xem các nghiên cứu đã đạt được những kết quả gì, tổng kết và đưa ra câu hỏi nghiên cứu. Chương 3: Dữ liệu và phƣơng pháp nghiên cứu, trong chương này tác giả trình bày mô hình nghiên cứu, nguồn dữ liệu nghiên cứu, phương pháp lấy biến được sử dụng trong bài nghiên cứu. Đây là cơ sở cho phần phân tích trong chương 4.
Chương 4: Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu, trong chương này tác giả thông qua những dữ liệu thu thập được ở chương 3, tác giả phân tích dữ liệu và đưa ra các kết quả kiểm định và phân tích kết quả kiểm định, kiểm định xem ở Việt Nam có tồn tại mối quan hệ giữa xác suất vỡ nợ và chênh lệch lãi suất trái phiếu của doanh nghiệp hay không? Chương 5: Kết luận, trong chương này tác giả tổng kết lại những vấn đề được trình bày ở trên, từ đó đưa ra những mặt hạn chế của bài nghiên cứu. 123doc 7 CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA XÁC SUẤT VỠ NỢ VÀ CHÊNH LỆCH LÃI SUẤT TRÁI PHIẾU DOANH NGHIỆP. Các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới về mối quan hệ giữa xác suất vỡ nợ và chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp. Trên thế giới có rất nhiều bài nghiên cứu về mối quan hệ giữa xác suất vỡ nợ và chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp, xem xét những nhân tố nào tác động đến mức chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp.
Hầu hết các bài nghiên cứu đều nhận định rằng có tồn tại mối quan hệ giữa xác suất vỡ nợ và chênh lệch lãi suất trái phiếu. Các tác giả tìm thấy rằng xác suất vỡ nợ là một nhân tố quan trọng tác động đến tổng chi phí của nợ. Nhiều bài nghiên cứu đưa ra kết luận rằng xác suất vỡ nợ là yếu tố quan trọng giải thích chênh lệch lãi suất trái phiếu của doanh nghiệp. Joost Driessen (2002) trong bài nghiên cứu “Is Default Event Risk Priced in Corporate Bonds?” đã xác định và ước tính nguồn gốc rủi ro, những rủi ro khiến cho trái phiếu doanh nghiệp có mức tỷ suất sinh lợi cao hơn trái phiếu phi rủi ro.
Tác giả cho rằng trái phiếu doanh nghiệp có mức tỷ suất sinh lợi cao hơn là do phần bù rủi ro cho nguy cơ doanh nghiệp rơi vào phá sản. Các ước tính cho thấy, phần bù rủi ro này là nhân tố quan trọng giải thích cho mức chênh lệch lớn giữa tỷ suất sinh lợi của trái phiếu doanh nghiệp và trái phiếu phi rủi ro. Chava và Jarrow (2004) trong bài nghiên cứu “Bankruptcy Prediction with Industry Effects” đã nghiên cứu mô hình dự báo chi phí kiệt quệ tài chính ở các doanh nghiệp Mỹ trong khoảng thời gian từ năm 1962 đến năm 1999 ( mẫu quan sát theo tháng và năm), bao gồm 4 nhóm ngành: i) Tài chính, Bảo hiểm và Bất động sản, ii) Vận tải, Công nghệ thông tin và Dịch vụ, iii) Công nghiệp và 123doc 8 Khoáng sản và iv) các ngành còn lại. Tác giả ước lượng mô hình này với các biến của Altman (1968), Zmijewski (1984) và Shumway (2001).
Tác giả giới hạn bài nghiên cứu chỉ với những biến này bởi vì chúng được xem là tốt để giải thích các biến thường được sử dụng trong mô hình dự báo chi phí kiệt quệ tài chính. Qua đó, tác giả kết luận rằng: thứ nhất là mô hình dự báo của bài nghiên cứu dự báo chính xác hơn của Shumway (2001) và trái ngược với Altman (1968) và Zmijewski (1984); thứ hai là tác giả đã chứng minh được tầm quan trọng của việc tổng hợp tác động của các ngành trong việc dự báo chi phí kiệt quệ tài chính. Nhóm ngành được trình bày ảnh hưởng đáng kể đến hệ số chặn và hệ số độ dốc trong các phương trình dự báo; thứ ba là tác giả mở rộng mô hình dự báo chi phí kiệt quệ tài chính để áp dụng cho các công ty tài chính và khoảng thời gian quan sát là hàng tháng (tuy nhiên do hạn chế về dữ liệu nên hầu hết các tài liệu hiện có chỉ sử dụng biến quan sát hàng năm); thứ tư là các biến kế toán làm tăng khả năng dự báo khi các biến thị trường đã được bao gồm trong mô hình dự báo chi phí kiệt quệ tài chính, phù hợp với khái niệm về hiệu quả thị trường với thông tin được công bố công khai.Longstaff, Sanjay Mithal và Eric Neis (2005) trong bài nghiên cứu “Corporate Yield Spreads: Default Risk or Liquidity? New Evidence from the Credit Default Swap Market” sử dụng các thông tin trong hợp đồng hoán đổi rủi ro tín dụng (Credit Default Swaps - CDS) để có được các thước đo trực tiếp đối với quy mô của những yếu tố cấu thành thành phần rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống trong chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp. Tác giả nhận thấy rằng phần lớn chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp là do rủi ro hệ thống.
Tác giả cũng tìm thấy rằng các yếu tố cấu thành rủi ro phi hệ thống là thời gian khác nhau của tuổi chứng khoán, các thước đo thanh khoản của trái phiếu, cũng như các thước đo kinh tế vĩ mô của tính thanh khoản của thị trường trái phiếu. Sự hiện diện của các yếu tố cấu thành rủi ro phi hệ thống trong chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp có thể trực tiếp ảnh hưởng đến quyết định cấu trúc vốn cũng như thời gian phát hành nợ và vốn chủ sở hữu của chính công ty đó. 123doc 9 Heitor Almeida và Thomas Philippon (2007) trong bài nghiên cứu “The Risk- Adjusted Cost of Financial Distress”, với mục tiêu của bài nghiên cứu là nghiên cứu tác động của phần bù rủi ro trên hiện giá của chi phí kiệt quệ tài chính, tác giả đã phát triển một phương pháp ước tính hiện giá của chi phí kiệt quệ tài chính. Tác giả nhận thấy rằng khó khăn tài chính thường xảy ra vào những thời kỳ nền kinh tế suy thoái, do đó hiện giá của chi phí kiệt quệ tài chính phụ thuộc vào phần bù rủi ro.
Tác giả ước tính giá trị này bằng cách sử dụng xác suất rủi ro vỡ nợ điều chỉnh xuất phát từ chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp. Bài nghiên cứu cho thấy có thể sử dụng giá trái phiếu của một doanh nghiệp để ước tính rủi ro vỡ nợ điều chỉnh của doanh nghiệp. Tác giả cũng cho thấy rằng sự chênh lệch giữa lãi suất trái phiếu doanh nghiệp và lãi suất trái phiếu chính phủ là quá cao, được giải thích theo kỳ vọng rủi ro vỡ nợ, sự chênh lệch này còn phản ánh một phần phần bù rủi ro rất cao của doanh nghiệp. Tác giả tính toán và đưa ra kết luận rằng chi phí kiệt quệ tài chính điều chỉnh có độ lớn gần bằng với lợi ích tấm chắn thuế của nợ vay được tính toán bởi Graham (2000).
Những ước tính về chi phí kiệt quệ tài chính này có thể giúp giải thích lý do tại sao nhiều doanh nghiệp ở Mỹ chủ yếu sử dụng nợ vay, mặc dù lợi ích tấm chắn thuế mang lại cho doanh nghiệp là rất đáng kể. van Binsbergen, John Graham, and Jie Yang (2009) trong bài nghiên cứu “The Cost of Debt” đã ước tính chi phí sử dụng nợ đối với các doanh nghiệp cụ thể trong một bảng dữ liệu mẫu quan sát các doanh nghiệp từ năm 1980 đến năm 2006. Độ dốc đường cong chi phí được xác định bởi sự thay đổi các yếu tố bên ngoài của lợi ích tấm chắn thuế của nợ vay. Tác giả kết luận rằng chi phí sử dụng nợ của một doanh nghiệp tùy thuộc vào các đặc điểm của doanh nghiệp như tài sản đảm bảo, quy mô doanh nghiệp, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, tài sản hữu hình, dòng tiền.
Tác giả nhận thấy rằng chi phí sử dụng mức vốn vay cao không đối xứng với việc sử dụng vốn vay thấp, và chi phí kiệt quệ tài chính kỳ vọng sẽ tạo thành gần một nửa trong tổng chi phí sử dụng nợ, điều này ngụ ý 123doc 10 rằng các chi phí khác mà không phải là chi phí kiệt quệ tài chính đóng góp một nửa còn lại trong tổng chi phí sử dụng nợ. Maxwell, and Andrew Zhang (2010) trong bài nghiên cứu của mình về “Bankruptcy Prediction Models and the cost of debt” đã sử dụng các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính để đánh giá rủi ro kiệt quệ tài chính. Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng bốn mô hình dự báo kiệt quệ tài chính được sử dụng phổ biến nhất, cụ thể là, Z-score của Altman (1968), O-score của Ohlson (1980), mô hình cấu trúc của KMV-Merton (Merton-DD), và Campbell et al. Tác giả sử dụng chênh lệch lãi suất trái phiếu để đo lường rủi ro kiệt quệ tài chính và so sánh bốn mô hình dự báo kiệt quệ tài chính xem mô hình nào có khả năng giải thích cao nhất chênh lệch lãi suất trái phiếu thông qua các thước đo thời gian, các ngành công nghiệp, quy mô, giá trị sổ sách trên giá thị trường và biến động.
Từ việc nghiên cứu, tác giả thấy rằng CHS-score có sức giải thích cao nhất qua các biến của chênh lệch lãi suất trái phiếu, liền kề đó là Merton – DD. Hai thước đo Z-score và O-score cho thấy có ảnh hưởng đáng kể đến chi phí vay nợ và do đó có chứa thông tin kiệt quệ tài chính nhưng không chuẩn xác bằng hai thước đo là CHS-score và Merton - DD. Tác giả cũng dùng các biến dự báo điều chỉnh để kiểm soát cho tác động R&D và sử dụng hệ số cập nhật, tuy nhiên điều này đã không cải thiện hiệu quả tương đối của các mô hình Z-score và O-score. Rauh và Amir Sufi (2010) trong bài nghiên cứu của mình về “The Composition and Priority of Corporate Debt” nhận thấy rằng cấu trúc nợ của một doanh nghiệp rất đa dạng, có thể bao gồm: nợ ngân hàng, nợ trái phiếu thông thường, nợ trái phiếu chuyển đổi, thương phiếu, khoản nợ thế chấp, và tất cả các khoản nợ khác.