Luận văn: Ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của công ty niêm yết

Luận văn ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của công ty niêm yết. Tham khảo mô hình phân tích, phương pháp nghiên cứu và dữ liệu thực tế.

Chuyên ngành

Tài chính - Ngân hàng

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn Thạc sỹ Kinh tế

2015

82
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Danh mục các ký hiệu, chữ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục các hình vẽ, đồ thị

TÓM TẮT

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Tính cấp thiết của đề tài

1.3. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

1.4. Bố cục của luận văn

2. CHƯƠNG II: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1. Khung lý thuyết về kiệt quệ tài chính

2.2. Sơ lược các nghiên cứu trước đây

3. CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Phương pháp tiếp cận “kiệt quệ tài chính”

3.2. Mô tả biến số

3.3. Mô hình nghiên cứu và phương pháp ước lượng

3.4. Số liệu tại Việt Nam

3.4.1. Mô tả dạng số liệu

3.4.2. Thu thập số liệu

3.4.3. Tính toán biến số và xử lý số liệu

4. CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Kết quả ước lượng

4.2. Thảo luận kết quả

4.2.1. Bằng chứng của các nhân tố tác động

4.2.2. Giải thích kết quả

5. CHƯƠNG V: KẾT LUẬN

5.1. Đóng góp, phát hiện và những giới hạn

5.2. Định hướng nghiên cứu

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

Tóm tắt

I. Hướng dẫn toàn diện ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính

Việc ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính là một nhiệm vụ quan trọng trong quản trị rủi ro doanh nghiệp và phân tích đầu tư. Khác với phá sản – một trạng thái pháp lý cuối cùng, kiệt quệ tài chính là một quá trình suy yếu dần về sức khỏe tài chính doanh nghiệp. Nó bắt đầu khi dòng tiền hoạt động không đủ để đáp ứng các nghĩa vụ nợ, dẫn đến những tổn thất nặng nề cho cổ đông, chủ nợ và toàn xã hội. Nghiên cứu của Nguyễn Minh Nhật (2015) trên các công ty niêm yết tại Việt Nam nhấn mạnh tính cấp thiết của việc phát triển các mô hình cảnh báo sớm. Mục tiêu không chỉ là nhận diện các công ty sắp phá sản, mà còn là cung cấp tín hiệu kịp thời để nhà quản lý có thể điều chỉnh chiến lược, nhà đầu tư tái cấu trúc danh mục và các tổ chức tín dụng đánh giá lại rủi ro tín dụng. Việc dự báo chính xác giúp giảm thiểu chi phí kiệt quệ tài chính, bao gồm cả chi phí trực tiếp (pháp lý, hành chính) và chi phí gián tiếp (mất cơ hội kinh doanh, suy giảm uy tín). Một mô hình hiệu quả cần phải linh hoạt, không chỉ dựa vào sự kiện phá sản đã xảy ra mà còn phải nắm bắt được các dấu hiệu suy yếu tiềm tàng thông qua phân tích báo cáo tài chính và tín hiệu thị trường. Đây là nền tảng để xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tài chính đáng tin cậy, đặc biệt trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ và chứa đựng nhiều biến động.

1.1. Phân biệt kiệt quệ tài chính và khả năng vỡ nợ

Kiệt quệ tài chính là một khái niệm rộng hơn và xảy ra sớm hơn so với khả năng vỡ nợ hay phá sản. Theo lý thuyết, kiệt quệ tài chính là trạng thái mà dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp không đủ để đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán hiện hành. Trong khi đó, phá sản là một thủ tục pháp lý, thường là hệ quả cuối cùng và tồi tệ nhất của quá trình kiệt quệ. Nhiều nghiên cứu trước đây, như của Theodossiou (1993) hay Tinoco & Wilson (2013), đã chỉ ra một khoảng thời gian trễ đáng kể (từ 1-3 năm) giữa thời điểm công ty thực sự kiệt quệ về mặt tài chính và ngày chính thức tuyên bố phá sản. Sự khác biệt này rất quan trọng, vì việc chỉ dựa vào dữ liệu các công ty đã phá sản để xây dựng mô hình sẽ bỏ lỡ cơ hội can thiệp sớm. Một công ty có thể tồn tại trong tình trạng kiệt quệ nhiều năm, nỗ lực tái cấu trúc trước khi đi đến quyết định cuối cùng. Do đó, một mô hình ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính hiệu quả cần nhận diện được giai đoạn khó khăn ban đầu này.

1.2. Tầm quan trọng của việc cảnh báo sớm rủi ro tài chính

Lợi ích của việc cảnh báo sớm rủi ro tài chính là vô cùng to lớn. Đối với nhà quản lý, tín hiệu sớm cho phép họ thực hiện các biện pháp khắc phục như tái cấu trúc nợ, cắt giảm chi phí, hay tìm kiếm nguồn vốn mới trước khi tình hình trở nên không thể cứu vãn. Đối với nhà đầu tư và các tổ chức tín dụng, việc này giúp họ đánh giá lại mức độ rủi ro tín dụng, điều chỉnh xếp hạng tín nhiệm và đưa ra quyết định thoái vốn hoặc siết chặt các điều khoản cho vay kịp thời. Các nghiên cứu như của Pindado và cộng sự (2008) chỉ ra rằng, việc dự báo sớm giúp tránh được các chi phí khổng lồ liên quan đến khủng hoảng tài chính cấp độ doanh nghiệp. Tại Việt Nam, với số lượng doanh nghiệp giải thể, phá sản gia tăng, một công cụ định lượng để đo lường xác suất kiệt quệ là cực kỳ cấp bách, giúp bảo vệ lợi ích của các bên liên quan và góp phần ổn định thị trường.

II. Thách thức khi dự báo kiệt quệ tài chính tại Việt Nam

Việc xây dựng một mô hình dự báo phá sản chính xác tại Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức đặc thù. Các mô hình kinh điển trên thế giới thường được xây dựng dựa trên dữ liệu từ các thị trường phát triển, có lịch sử lâu đời và hệ thống thông tin minh bạch. Khi áp dụng vào bối cảnh Việt Nam, những mô hình này có thể không còn phù hợp. Luận văn của Nguyễn Minh Nhật (2015) đã chỉ ra các khó khăn chính. Thứ nhất, thị trường chứng khoán Việt Nam còn non trẻ, dẫn đến chuỗi dữ liệu tài chính của các công ty niêm yết tương đối ngắn, gây khó khăn cho việc xây dựng các mô hình thống kê yêu cầu dữ liệu dài hạn. Thứ hai, độ tin cậy và tính nhất quán của dữ liệu kế toán là một vấn đề. Việc áp dụng các chuẩn mực kế toán khác nhau giữa các doanh nghiệp có thể tạo ra độ nhiễu, làm sai lệch kết quả phân tích báo cáo tài chính. Thứ ba, định nghĩa về "phá sản" theo luật pháp Việt Nam có độ trễ so với thực trạng kiệt quệ, khiến việc xác định biến cố để xây dựng mô hình trở nên phức tạp. Vượt qua những rào cản này đòi hỏi một phương pháp tiếp cận linh hoạt hơn, kết hợp cả dữ liệu kế toán và tín hiệu thị trường, đồng thời có các kỹ thuật xử lý để giảm thiểu sai lệch do chất lượng dữ liệu.

2.1. Hạn chế của các mô hình dự báo phá sản truyền thống

Các mô hình truyền thống như Altman Z-score, mô hình Ohlson O-score, hay mô hình Zmijewski đã chứng tỏ hiệu quả ở các thị trường phát triển nhưng lại bộc lộ nhiều hạn chế khi áp dụng máy móc tại Việt Nam. Các mô hình này thường yêu cầu các giả định nghiêm ngặt về phân phối chuẩn của các biến số tài chính, điều mà dữ liệu thực tế tại Việt Nam thường vi phạm. Hơn nữa, các hệ số trong mô hình được ước lượng dựa trên đặc điểm của các nền kinh tế khác, có thể không phản ánh đúng mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính và nguy cơ kiệt quệ tại Việt Nam. Vấn đề lớn nhất là các mô hình này chủ yếu dựa vào cách tiếp cận "ex-post" (sau khi sự kiện xảy ra), phân loại các công ty thành hai nhóm rõ rệt: "đã phá sản" và "không phá sản". Cách tiếp cận này thiếu đi sự năng động cần thiết để phát hiện các dấu hiệu sớm của tình trạng kiệt quệ.

2.2. Vấn đề dữ liệu và đặc thù quản trị rủi ro doanh nghiệp

Chất lượng và sự sẵn có của dữ liệu là trở ngại lớn nhất. Nhiều công ty niêm yết ở giai đoạn đầu có dữ liệu không đầy đủ, thiếu sót hoặc bị bóp méo. Việc xử lý các giá trị ngoại biên và dữ liệu bị thiếu là một bước quan trọng nhưng cũng đầy thách thức. Thêm vào đó, việc sử dụng giá trị sổ sách của tài sản có thể gây ra sai lệch do các doanh nghiệp áp dụng phương pháp khấu hao và định giá tài sản khác nhau. Để giải quyết vấn đề này, các nghiên cứu gần đây, bao gồm cả luận văn tham khảo, đề xuất sử dụng "chi phí thay thế tài sản" để chuẩn hóa dữ liệu, giúp hạn chế ảnh hưởng của các quy tắc kế toán riêng lẻ. Đây là một bước đi quan trọng để nâng cao độ chính xác cho công tác quản trị rủi ro doanh nghiệp thông qua các mô hình định lượng.

III. Phương pháp ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính hiện đại

Để khắc phục những hạn chế của phương pháp truyền thống, các nghiên cứu hiện đại đã đề xuất một cách tiếp cận năng động và phù hợp hơn với thực tiễn. Luận văn của Nguyễn Minh Nhật (2015) đã ứng dụng thành công phương pháp của Pindado và cộng sự (2008), tập trung vào việc ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính dựa trên các dấu hiệu tài chính và thị trường trước khi sự kiện pháp lý xảy ra (tiếp cận "ex-ante"). Phương pháp này không xem phá sản là điều kiện tiên quyết, mà định nghĩa "kiệt quệ tài chính" là một trạng thái có thể quan sát được. Cụ thể, một công ty được xem là kiệt quệ khi thỏa mãn đồng thời hai điều kiện: (1) Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) thấp hơn chi phí tài chính trong hai năm liên tiếp, cho thấy hoạt động kinh doanh cốt lõi không tạo đủ tiền để trả lãi vay; và (2) Giá cổ phiếu sụt giảm trong khoảng thời gian đó, phản ánh sự đánh giá tiêu cực của thị trường về sức khỏe tài chính doanh nghiệp. Cách tiếp cận này mang lại sự linh hoạt, cho phép nhận diện rủi ro sớm hơn và không bị phụ thuộc vào các thủ tục pháp lý kéo dài. Đây là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực dự báo tài chính.

3.1. Các biến số then chốt ảnh hưởng đến khả năng thanh toán

Mô hình này tập trung vào ba nhóm biến số tài chính cốt lõi, đại diện cho ba khía cạnh quan trọng của doanh nghiệp. Thứ nhất là khả năng sinh lợi, đo bằng tỷ số EBIT trên tổng tài sản (PRO), phản ánh hiệu quả sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận. Một doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) cao sẽ giảm được xác suất kiệt quệ. Thứ hai là đòn bẩy tài chính, đo bằng tỷ số chi phí tài chính trên tổng tài sản (FE). Tỷ số này cho thấy gánh nặng lãi vay mà doanh nghiệp phải chịu. Chi phí tài chính càng cao, rủi ro mất khả năng thanh toán càng lớn. Thứ ba là nguồn vốn nội bộ, đo bằng tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RE). Lợi nhuận giữ lại tích lũy thể hiện sức mạnh tài chính nội tại và khả năng tái đầu tư mà không cần phụ thuộc vào vốn vay bên ngoài. Ba biến số này tạo thành một bộ khung phân tích định lượng vững chắc.

3.2. Áp dụng mô hình hồi quy Logistic trong phân tích dữ liệu

Mô hình hồi quy Logistic được lựa chọn làm công cụ ước lượng chính vì những ưu điểm vượt trội so với các phương pháp phân tích phân biệt tuyến tính (như trong mô hình Z-score). Hồi quy Logistic không yêu cầu các giả định khắt khe về phân phối của biến độc lập, cho phép xử lý các biến nhị phân (kiệt quệ = 1, không kiệt quệ = 0) một cách tự nhiên. Quan trọng hơn, kết quả của mô hình có thể được diễn giải trực tiếp dưới dạng xác suất, cung cấp một con số cụ thể về khả năng một công ty rơi vào tình trạng kiệt quệ. Phương pháp này cũng rất phù hợp với dữ liệu dạng bảng (panel data), cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được và đặc thù riêng của từng công ty, từ đó làm tăng tính chính xác và độ tin cậy của kết quả ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính.

IV. Kết quả nghiên cứu Cảnh báo sớm rủi ro tại sàn HSX

Nghiên cứu áp dụng trên mẫu gồm 228 công ty niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HSX) trong giai đoạn 2004-2014 đã mang lại những kết quả đáng chú ý. Sau khi phân tích báo cáo tài chính và dữ liệu giá cổ phiếu, mô hình đã xác định được các công ty có xác suất kiệt quệ cao. Kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi (PRO) và chi phí tài chính (FE) có tác động mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê đến xác suất kiệt quệ tài chính. Cụ thể, khi khả năng sinh lợi của doanh nghiệp tăng lên, xác suất kiệt quệ giảm xuống. Ngược lại, khi gánh nặng chi phí lãi vay tăng, xác suất kiệt quệ cũng tăng theo. Đáng ngạc nhiên là biến lợi nhuận giữ lại (RE) lại cho thấy khả năng giải thích yếu hơn trong bối cảnh Việt Nam, có thể do các chính sách cổ tức hoặc đặc thù về tái đầu tư. Một phát hiện quan trọng nhất là khả năng dự báo của mô hình. Phần lớn các công ty bị mô hình tính toán là "kiệt quệ" (xác suất > 0.5) sau đó đều bị hủy niêm yết hoặc nằm trong danh sách cảnh báo/kiểm soát của HSX. Điều này khẳng định giá trị thực tiễn của mô hình trong việc cảnh báo sớm rủi ro tài chính.

4.1. Mô hình dự báo thành công rủi ro trước trung bình 1.5 năm

Điểm sáng giá nhất của nghiên cứu là khả năng dự báo trước của mô hình. Kết quả thống kê cho thấy, đối với các công ty sau này bị hủy niêm yết, mô hình đã đưa ra cảnh báo về xác suất kiệt quệ cao từ rất sớm, trung bình là 1.5 năm trước khi sự kiện hủy niêm yết chính thức diễn ra. Khả năng "nhìn trước" này cung cấp một khoảng thời gian quý báu để các bên liên quan hành động. Ví dụ, một nhà đầu tư có thể dựa vào tín hiệu này để xem xét thoái vốn, trong khi ngân hàng có thể đánh giá lại các khoản vay và yêu cầu thêm tài sản đảm bảo. Đây là bằng chứng thuyết phục cho thấy việc ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính theo phương pháp năng động có thể trở thành một công cụ hữu ích trong quản trị rủi ro doanh nghiệp.

4.2. Ứng dụng thực tiễn trong xếp hạng tín nhiệm và đầu tư

Kết quả từ mô hình này hoàn toàn có thể được ứng dụng vào thực tiễn. Các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư có thể tích hợp xác suất kiệt quệ như một tiêu chí quan trọng trong bộ lọc cổ phiếu và quản lý danh mục. Các ngân hàng thương mại và tổ chức tài chính có thể sử dụng nó để xây dựng hoặc cải tiến hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ, giúp đưa ra quyết định cấp tín dụng chính xác hơn. Đối với bản thân doanh nghiệp, việc tự tính toán và theo dõi chỉ số này định kỳ sẽ là một công cụ quản trị rủi ro doanh nghiệp hiệu quả, giúp ban lãnh đạo nhận diện các điểm yếu trong sức khỏe tài chính doanh nghiệp và có kế hoạch cải thiện kịp thời, tránh rơi vào vòng xoáy của khủng hoảng tài chính.

V. Tương lai của dự báo rủi ro Machine Learning tài chính

Nghiên cứu về ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính đã có những bước tiến lớn, chuyển từ các mô hình thống kê truyền thống sang các phương pháp tiếp cận năng động hơn. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn còn nhiều tiềm năng để phát triển, đặc biệt với sự trỗi dậy của khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Tương lai của việc dự báo rủi ro tài chính nằm ở việc tích hợp các kỹ thuật machine learning trong tài chính. Các thuật toán như mạng nơ-ron nhân tạo, cây quyết định, hay máy vector hỗ trợ (SVM) có khả năng nhận diện các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp trong dữ liệu mà các mô hình hồi quy truyền thống có thể bỏ sót. Việc kết hợp dữ liệu tài chính có cấu trúc với các dữ liệu phi cấu trúc như tin tức báo chí, phân tích cảm tính từ mạng xã hội, hay báo cáo của các nhà phân tích sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho việc cảnh báo sớm rủi ro tài chính. Những mô hình này hứa hẹn sẽ mang lại độ chính xác cao hơn, giúp các nhà đầu tư và quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn trong một môi trường kinh doanh ngày càng biến động.

5.1. Đóng góp của mô hình vào thực tiễn quản trị rủi ro

Mô hình được trình bày đã đóng góp quan trọng vào thực tiễn quản trị rủi ro doanh nghiệp tại Việt Nam. Nó cung cấp một định nghĩa linh động và phù hợp hơn về "kiệt quệ tài chính", không bị bó hẹp trong khái niệm pháp lý về phá sản. Việc sử dụng dữ liệu dạng bảng và kỹ thuật hồi quy Logistic giúp khắc phục nhiều hạn chế về dữ liệu của thị trường Việt Nam. Đặc biệt, phương pháp tính toán "chi phí thay thế tài sản" là một giải pháp sáng tạo để giảm thiểu sai lệch do các quy tắc kế toán khác nhau. Quan trọng nhất, mô hình đã chứng minh được khả năng cảnh báo sớm, là cơ sở để các doanh nghiệp, nhà đầu tư và tổ chức tín dụng xây dựng các chiến lược phòng ngừa rủi ro hiệu quả.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và tích hợp công nghệ mới

Hướng nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc mở rộng mô hình bằng cách tích hợp thêm các biến số vĩ mô (lãi suất, lạm phát, tăng trưởng GDP) và các biến số đặc thù ngành. Bên cạnh đó, việc áp dụng các thuật toán machine learning trong tài chính là một hướng đi đầy hứa hẹn. Các mô hình học máy có thể tự động học hỏi và cải thiện độ chính xác theo thời gian khi có thêm dữ liệu mới. Việc xây dựng một hệ thống cảnh báo rủi ro tự động, cập nhật theo thời gian thực dựa trên cả phân tích định lượng và dữ liệu thị trường sẽ là mục tiêu cuối cùng, giúp nâng cao năng lực cạnh tranh và sự bền vững của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

05/10/2025
Tài liệu luận văn ước lượng xác suất kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương I giới thiệu về vấn đề nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu. - Chương II nêu lên tổng quan về lý thuyết về kiệt quệ tài chính và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về hiện tượng này trên thế giới. - Chương III sẽ trình bày về phương pháp nghiên cứu. - Chương IV trình bày kết quả ước lượng và tính toán xác suất kiệt quệ tài chính.

- Chương V sẽ tổng kết kết quả nghiên cứu cũng như là những đóng góp của bài viết vào thực tiễn, nêu lên những hạn chế của bài nghiên cứu nhằm mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo. 7 CHƢƠNG II: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY 2.1 Khung lý thuyết về kiệt quệ tài chính Về lý thuyết hàn lâm liên quan đến kiệt quệ tài chính, định nghĩa nó là một trạng thái khi dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp không đủ đáp ứng được những nghĩa vụ thanh toán hiện hành (có thể là tín dụng mua hàng và lãi vay của nợ), khi đó doanh nghiệp bị buộc phải thực hiện những hành động điều chỉnh. Định nghĩa này cũng có thể được mở rộng bằng cách kết hợp với tình trạng mất khả năng thanh toán. Tình trạng mất khả năng thanh toán có thể được hiểu theo hai cách: mất khả năng thanh toán dựa trên chứng khoán (giá trị thị trường của tài sản giảm xuống dưới giá trị của tổng nợ), mất khả năng thanh toán dựa trên dòng tiền là khi dòng tiền hoạt động không đủ chi trả nghĩa vụ nợ vay (Ross và cộng sự, 2002).

Lý thuyết đánh đổi - trong mối quan hệ với nợ vay trong cấu trúc vốn, thì giá trị doanh nghiệp với những giả định ban đầu sẽ gia tăng theo hiện giá của tấm chắn thuế và giảm đi theo hiện giá của chi phí kiệt quệ tài chính xảy ra do vay nợ. Chi phí kiệt quệ tài chính này phụ thuộc vào xác suất kiệt quệ tài chính là độ lớn của chi phí phải gánh chịu khi xảy ra kiệt quệ tài chính. Ở một mức nợ trung bình, xác suất này là không đáng kể, nhưng tại một điểm nào đó xác suất này bắt đầu tăng nhanh cùng với việc vay nợ thêm, và chúng chiếm một phần đáng kể so với giá trị doanh nghiệp. Chi phí kiệt quệ tài chính bao gồm nhiều thành phần: chi phí phá sản và chi phí kiệt quệ chưa đưa đến phá sản.

Chi phí phá sản bao hàm hai loại: trực tiếp (chỉ đến những chi phí hành chính, pháp lý phát sinh khi sự kiện phá sản xảy ra) và gián tiếp (phản ánh các khó khăn trong điều hành, quản lý công ty trong tình trạng trì trệ, phá sản tránh làm cho tình hình tồi tệ thêm, hay các chi phí phát sinh khi xảy ra những rắc rối, trì hoãn trong việc thanh lý tài sản). Không phải doanh nghiệp nào bị kiệt quệ cũng bị phá sản, miễn là doanh nghiệp đó có đủ khả năng thanh toán lãi từ các chứng khoán nợ, việc phá sản có thể được trì hoãn trong nhiều năm, doanh nghiệp có thể nổ lực để phục hồi và thoát khỏi phá sản. Trong giai đoạn khó khăn này của doanh nghiệp, các bên: cổ đông, trái chủ, nhà quản lý có xu hướng theo 8 đuổi những lợi ích cá nhân gây ra mâu thuẫn quyền lợi. Chính những mâu thuẫn này dẫn đến “chi phí kiệt quệ tài chính không đưa đến phá sản” ẩn nấp dưới hình thức các “trò chơi” (chuyển dịch rủi ro, từ chối góp vốn cổ phần, thu tiền bỏ chạy, kéo dài thời gian…) (Trần Ngọc Thơ, 2007).

Lý thuyết trật tự phân hạng chỉ ra thứ tự ưu tiên tài trợ khi có mối liên hệ với vấn đề bất cân xưng thông tin, theo đó khi có nhu cầu về vốn, doanh nghiệp thường sử dụng nguồn tài trợ nội bộ, cụ thể là lợi nhuận giữ lại để tái đầu tư, sau đó là chứng khoán nợ và cuối cùng là cổ phần thường. Các nghiên cứu bắt nguồn từ Donaldson (1961) chỉ ra răng nhà điều hành ưu tiên tài trợ nội bộ nếu không có nhu cầu tăng vốn bất thường bất khả kháng. Điều gì sẽ xảy ra khi lợi nhuận giữ lại tái đầu tư của doanh nghiệp bị thiếu hụt và đồng thời những khoản phải thanh toán đã đến hạn? 2.2 Sơ lƣợc các nghiên cứu trƣớc đây Trong nhiều phân đoạn về “sự sụp đổ” của một doanh nghiệp, khi nghiên cứu thực nghiệm thì có rất nhiều công trình trước đây tập trung vào “phân đoạn” phá sản, trong đó, nó dùng “trạng thái pháp lý” – phá sản hay chưa - để làm biến số phân loại cho kiệt quệ về khía cạnh tài chính, được thể hiện trong các bài viết của Altman (1968), Ohlson (1980), Casey và Bartczak (1984), Gentry và cộng sự (1987), và Neophytou và cộng sự (2001). Những bài viết này và các nghiên cứu ứng dụng dựa trên nó đã cho ra các kết quả đáng chú ý, góp phần tạo nên nền tảng nghiên cứu cho lĩnh vực này nhưng cũng đã vấp phải rất nhiều những thách thức về vai trò của sự phá sản trong quá trình kiệt quệ tài chính, có thể tìm thấy trong bài viết của Bahnson và Bartley (1992).

Một sự kiện phá sản cũng có khả năng xảy ra khi công ty không hề bị mất khả năng thanh toán, hay công ty hoàn toàn tồn tại mặc dù đã kiệt quệ nặng nề. Vì thế, nếu phát triển mô hình dự báo chủ yếu dựa vào sự kiện phá sản hoàn toàn có thể sẽ tạo ra sự không đồng nhất so với thực tế, nhiều khả năng sẽ đưa ra những kết luận không phù hợp. 9 Vì đây là một sự kiện “hành chính pháp lý”, nên sẽ có những ràng buộc nhất định trong quy phạm pháp luật của từng môi trường pháp lý riêng biệt, điều này ảnh hưởng lớn đến tính tương thích về thời điểm với “kiệt quệ” xét về bản chất tài chính. Thật vậy, phân tích những công ty tại Anh cho thấy có một khoản thời gian đáng kể (đến 3 năm, trung bình là 1.17 năm) giữa thời điểm công ty bước vào giai đoạn kiệt quệ tài chính (làm cho vỡ nợ) đến ngày chính thức phá sản về pháp lý (Tinoco và N.Wilson, 2013), kết luận này cũng đồng nhất với công trình của Theodossiou (1993) với khoản thời gian là 2 năm, từ lần công bố thông tin cuối cùng đến khi phá sản.

Điều này chỉ ra rằng, việc phá sản chính thức một công ty về mặt thủ tục không đại diện cho một giai đoạn khi nó bước vào tình trạng kiệt quệ nặng nề, và như vậy thì công ty vẫn “tồn tại bình thường” cho đến khi nào được thi hành về mặt pháp lý. Thêm vào đó, khi một công ty nộp đơn “phá sản” thì theo quy trình pháp lý được quy định trong luật về phá sản doanh nghiệp, đều có xuất hiện những quy định về “nỗ lực giải cứu” nhằm tìm kiếm giải pháp tháo gỡ tình trạng khó khăn hiện tại, hơn là đi đến việc thanh lý tài sản công ty như là biện pháp sau cùng. Những điều khoản này trong Luật Doanh Nghiệp năm 2004 của Anh hay Chương 11 của Mỹ càng tác động làm thay đổi tính trùng khớp về thời điểm kiệt quệ tài chính và phá sản. Ở Việt Nam, Luật Phá Sản quy định, nếu một doanh nghiệp mất khả năng thanh toán nghĩa vụ tài chính trong thời gian 90 ngày (bắt đầu rơi vào nợ nhóm 3 – theo phân loại của Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam) (chưa tính đến tình huống tái cơ cấu lại các khoản nợ được thỏa thuận giữa công ty và người cho vay) thì mới có thể nộp đơn khai báo để bắt đầu thủ tục phá sản, quy trình này bao gồm nhiều bước: xác minh, thu thập chứng cứ liên quan đến việc mở đơn phá sản, kiểm toán trong trường hợp cần thiết, tổ chức hội nghị chủ nợ, quy trình thanh lý tài sản, quyết định phá sản… “Nổ lực giải cứu” doanh nghiệp cũng đã được thể hiện trong quy định về “hội nghị chủ nợ”, bước làm này là nhằm tìm một lối thoát cho doanh nghiệp để tái lập hoạt động sản xuất, kinh doanh và tránh kịch bản phá sản không cần thiết.

Nếu nghiên cứu các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, theo Nghị định 58 của Chính Phủ, thì công ty bị hủy niêm yết trong 10 nhiều trường hợp nhưng liên quan đến tài chính thì đó là lỗ 3 năm liên tiếp, hay lỗ lũy kế cao hơn vốn hiện hành. Như vậy, thì từ thời điểm kiệt quệ tài chính, hủy niêm yết, đến phá sản (hiện nay chưa có dữ liệu về công ty phá sản) sẽ kéo dài ít nhất là 1 năm. Rõ ràng, kiệt quệ tài chính là thuật ngữ rộng hơn phá sản, nó bao hàm cả những tình huống gặp khó khăn về tài chính ở nhiều cấp độ, cũng như phá sản là cấp độ cuối cùng. Vì thế, khi đề cập đến kiệt quệ tài chính, chủ thể được nghiên cứu có thể là công ty đã bị phá sản hay bị khó khăn về tài chính nhưng chưa dẫn đến phải phá sản.

Cấu trúc vốn tối ưu có được từ việc đánh đổi giữa lợi ích của tấm chắn thuế và chi phí kiệt quệ tài chính (Kim, 1978), theo đó những nghiên cứu với mục tiêu hướng về cấu trúc vốn này đã cùng với mô hình định lượng của Altman (1968) tạo nên những kết hợp ban đầu đo lường xác suất kiệt quệ tài chính của một doanh nghiệp, có thể kể đến các công trình của Mackie và Manson (1990), Graham (1996), Leary và Roberts (2005). Và một số công trình nghiên cứu nhằm phục vụ các mục tiêu khác nhau, nhưng có điểm chung là ứng dụng mô hình đo lường liên quan đến “xác suất sụp đổ” như: Nash và cộng sự (2003) dùng mô hình Z-score của Altman khi đánh giá chi phí và lợi ích của các điều khoản giới hạn trong trái phiếu, Denis và Mihov (2003) nghiên cứu về lựa chọn giữa nợ ngân hàng, nợ cá nhân, hay nợ phát hành rộng rãi (bằng cách tính toán bình quân chỉ số Z-score của Altman). Bhagat và cộng sự (2005) phân tích mối quan hệ giữa đầu tư và các quỹ nội bộ của công ty bị kiệt quệ bằng Z-score của Altman, Ohlson (1980) cũng áp dụng tương tự khi đo lường khả năng phá sản.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ