BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
--------------------

LƯƠNG TRỌNG ĐỨC

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO
CHO CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN TẠI TP HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012


2
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
--------------------

LƯƠNG TRỌNG ĐỨC

NGHIÊN CỨU KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO
CHO CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN TẠI TP HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số:

60340201


MỤC LỤC CHI TIẾT

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ................................................................................
DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG ..................................................................
Tóm tắt ................................................................................................................ 1
Phần giới thiệu .................................................................................................... 2
Chương 1 : Tổng quan lý thuyết ........................................................................ 5
1.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây .......................................................... 5
1.1.1 Nghiên cứu “Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the Zscore and Zeta models”, Edward I. Altman (2000) ............................................ 7
1.1.2. Nghiên cứu “ How costly is Financial Distress ? Evidence from highly
leveraged transaction (HLTs) that became distress”, của Gregor Andrade và
Steven N.Kaplan (1997) ................................................................................... 9
1.1.3. Nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt, H.D và
Platt, M.B (2006) ............................................................................................. 10
1.1.4. Nghiên cứu “Identifying Financial Distress Condition in Indonesia” của
Brahmana, Rayenda K Brahmana, 2007. ........................................................... 10
1.1.5. Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), của John
R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan ...................................................... 13
1.2 Mô hình nghiên cứu ....................................................................................... 16
1.2.1 Các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính .................................................... 16
1.2.1.1. Tỷ lệ nợ (tỷ lệ đòn bẩy) ............................................................................. 16
1.2.1.2. Khả năng sinh lợi ...................................................................................... 18
1.2.1.3. Tuổi và quy mô công ty ........................................................................... 19
1.2.1.4. Xếp hạng tín dụng .................................................................................... 20
1.2.1.5 Khả năng thanh khoản và đầu tư ròng ....................................................... 21
1.2.2. Giới thiệu mô hình ....................................................................................... 22


Chương 2 : Phương pháp nghiên cứu ................................................................ 23
2.1. Dữ liệu ........................................................................................................... 23

:

Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

NPV

:

Net Present Value - giá trị quy đổi về hiện tại của một
khoản tiền phát sinh trong tương lai

EBIT

:

Earning before interest and Tax – Thu nhập trước
thuế và lãi vay.

DIS

:

Kiệt quệ tài chính

M/B

:

Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách


RAT

:

mức xếp hạng tín nhiệm (tín dụng) doanh nghiệp

INV

:

Đầu tư

CUA

:

tính thanh khoản

AGE

:

tuổi của doanh nghiệp

DG

:

Loại hàng hóa


Bảng 3.3 : Kết quả mô hình theo công cụ hồi quy Binary Logistic ............................ 35
Bảng 3.4 : Kết quả mô hình theo công cụ Binary Logistic bỏ Log ............................ 37
Bảng 3.5 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính với tất cả các biến độc lập .................. 39
Bảng 3.6 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính với các biến LEV, OPRO và
Log(RAT) ................................................................................................ 41
Bảng 3.7 : Kết quả hồi quy kiệt quệ tài chính sau khi loại các biến không cần thiết ... 42
Bảng 3.8 : Mô phỏng xác suất kiệt quệ theo tác động biên của từng yếu tố ................ 43


1

TÓM TẮT
Tác giả đề tài sử dụng dữ liệu của 252 công ty niên yết trên sàn giao dịch
chứng khoán TP Hồ Chí Minh (HOSE) để nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các
công ty trong giai đoạn 2010 - 2012 . Mục đích của tác giả đề tài là xác định các yếu
tố tác động đến việc mất khả năng chi trả, kiệt quệ tài chính cũng như mức độ tác
động của chúng lên các công ty trong giai đoạn 2010 -2012.
Kết quả tác giả cho thấy rằng các doanh nghiệp có mức đòn bẩy cao và xếp
hạng tín dụng thấp có khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cao hơn, và ngược lại. Các
thông tin mà các tổ chức xếp hạng tín dụng công bố có sự hữu ích nhất định trong
việc dự báo kiệt quệ tài chính. Từ những kết quả về mức độ tác động của các yếu tố
lên khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, tác giả xây dựng mô hình dự báo
kiệt quệ tài chính. Các yếu tố có ý nghĩa trong mô hình của tác giả gồm : Tỷ lệ đòn
bẩy và Xếp hạng tín dụng của doanh nghiệp.


2

PHẦN GIỚI THIỆU
Vấn đề nghiên cứu

3

nhập khẩu của doanh nghiệp. Cuối cùng là những quy định, cở sở hạ tầng như thủ
tục hành chính, thiếu điện nước, tắc nghẽn giao thông, sự yếu kém của các công
trình tiện ích chung … là những yếu tố làm tăng giá thành, giảm lợi nhuận và sức
cạnh tranh của doanh nghiệp. Đây là bối cảnh chung của nền kinh tế mà tất cả các
doanh nghiệp đều có thể phải đối mặt. Vì vậy, tác giả coi đây là yếu tố khách quan,
là môi trường để tác giả nghiên cứu các yếu tố đặc điểm của doanh nghiệp tác động
đến việc mất khả năng chi trả của doanh nghiệp.
Những khó khăn đó đã làm cho số lượng doanh nghiệp phá sản, giải thể
ngày càng gia tăng. Theo dự báo của Bộ Kế Hoạch và Đầu Tư thì năm nay (2012)
có khoảng 50.000 doanh nghiệp rời thị trường, cộng với 49.000 của năm ngoái
(2011) là xấp xỉ 100.000. Con số này tương đương với một nửa con số doanh
nghiệp “chết” trong vòng 20 năm qua, kể từ khi có luật doanh nghiệp. Theo VCCI
và căn cứ vào số liệu của các cơ quan chức năng thì đến nay có ít nhất 30% đã rời
thị trường, còn 70% còn lại cũng hết sức khó khăn, những gì có thể giúp họ còn có
thể tồn tại được là nhờ “lương khô” tích lũy được từ nhiều năm qua. Lương khô
cũng ngày càng cạn kiệt nếu như không có biện pháp khắc phục và tháo gỡ thì số
doanh nghiệp còn tồn tại cũng sẽ không trụ được lâu.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu của tác giả nhằm đo lường các yếu tố tố tác động đến khả
năng kiệt quệ tài chính của công ty. Cụ thể:
i)

Các nhân tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của doanh
nghiệp.

ii)

Mức độ tác động của các yếu tố đó như thế nào.


5

Chương 1 : TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
1.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp xảy ra khi doanh nghiệp gặp khó khăn
hoặc không thể trả được các khoản nợ. Nếu kiệt quệ ở mức độ nghiêm trọng và
không có cách giải quyết tốt có thể dẫn đến phá sản. Một doanh nghiệp đang lâm
vào tình trạng kiệt quệ tài chính có thể có các dấu hiệu nhận biết như : tiền mặt
giảm thường xuyên, liên tục; không có sản phẩm mang tính cạnh tranh; không thu
được nợ hoặc nợ quá nhiều; không lập quỹ dự phòng tài chính; bán các tài sản hàng
đầu; cắt giảm các khoản thù lao; các cán bộ quản lý cao cấp ra đi …. Tuy nhiên đây
là những dấu hiệu có thể nhận biết khi công ty đã rơi vào giai đoạn kiệt quệ trầm
trọng và hầu hết trường hợp sẽ dẫn đến phá sản. Trong khi đó, nếu có thể biết được
những nguyên nhân, yếu tố gây ra kiệt quệ sớm hơn thì có thể giúp các nhà quản lý,
ban giám đốc có cái nhìn thấu đáo hơn về hiện trạng công ty, từ đó đưa ra những
giải pháp khắc phục, sửa đổi trước khi kiệt quệ trở nên trầm trọng hơn. Do đó, việc
dự báo kiệt quệ tài chính của công ty đóng vai trò quan trọng được nhiều người
quan tâm và nghiên cứu.
Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về chủ đề này cả về kỹ thuật thu thập
dữ liệu, kỹ thuật phân tích và cố gắng đưa ra các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính
cũng như đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự kiệt quệ tài chính, ví
dụ: Nghiên cứu của Edward I. Altman năm 2000; Gregor Andrade và Steven N.
Kaplan năm 1997; Platt năm 2006; Rayenda K Brahmana năm 2007; John R.
Graham, Solani Hazarika và Narasimhan năm 2011; …. Thực tế không thể phủ
nhận kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp được xác định bởi các yếu tố khác nhau.
Quá trình xác định và định lượng các yếu tố này thậm chí không phải lúc nào cũng
có thể. Và một lần nữa khẳng định kiệt quệ tài chính cũng không phải là một chủ đề
dễ dàng để định lượng. Do đó, mô hình kiệt quệ tài chính sẽ luôn luôn phụ thuộc
vào một số giả định có thể định lượng được.

Từ những lý luận cũng như dữ liệu thực tế, tác giả thấy rằng các doanh
nghiệp có mức đòn bẩy cao và xếp hạng tín dụng thấp có khả năng xảy ra kiệt quệ
cao hơn và ngược lại. Các thông tin mà các tổ chức xếp hạng tín dụng công bố có sự
hữu ích nhất định trong việc dự báo kiệt quệ tài chính. Kết quả tổng thể của mô hình
chỉ ra rằng mô hình của tác giả có khả năng dự báo rất cao, với độ chính xác của
tổng thể lên đến 69.40%.


7

1.1.1 Nghiên cứu “Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the
Z-score and Zeta models”, Edward I. Altman (2000)
Đã có nhiều bài nghiên cứu và các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính cũng
như đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự kiệt quệ tài chính của công ty. Hai mô
hình Z-score (1968) và ZETA (1977) là hai mô hình phổ biến nhất. Bài nghiên cứu
“Predicting Financial Distress of companies: Revisiting the Z-score and Zeta
models”, Edward I. Altman (2000) đã thảo luận về hai mô hình này. Bài nghiên cứu
đã xác định những đặc điểm của doanh nghiệp kiệt quệ được kiểm tra để xác định
các yếu tố dự báo doanh nghiệp kiệt quệ. Từ đó làm nổi bật vai trò của việc phân
tích các chỉ số tài chính trong dự báo kiệt quệ tài chính. Trong mô hình Z-score
(Altman 1968), tác giả đã dùng phương pháp thống kê đa yếu tố phân biệt MDA để
tính xem mỗi biến số sẽ có quyền số bao nhiêu, tức là mỗi nhân tố sẽ ảnh hưởng đến
kiệt quệ như thế nào. Sau khi đưa hơn 22 yếu tố ban đầu, 5 yếu tố đã được chọn như
là những yếu tố có tiềm năng để dự báo kiệt quệ tài chính, bao gồm :
X1 =
X2 =
X3 =

ố



á ị ổ á

ổ

ầ

ủ ợ



à ả

Từ một chỉ số Z ban đầu, Altman phát triển thêm Z’ và Z” để có thể áp
dụng theo từng loại hình của doanh nghiệp:
 Đối với doanh nghiệp đã cổ phần hoá, ngành sản suất:
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5
- Nếu Z >2.99
cơ phá sản

: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy


8

-

Nếu 1.8< Z
Chỉ số Z” dưới đây có thể được dùng cho hầu hết các ngành, các loại hình
doanh nghiệp. Vì sự khác nhau khá lớn của X5 giữa các ngành, nên X5 được đưa
ra.
Z” = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4
-

Nếu Z” >2.6

: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có

nguy cơ phá sản
-

Nếu 1.2 < Z” < 2.6 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có
nguy cơ phá sản

-

Nếu Z
10

1.1.3 Nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt,
H.D và Platt, M.B (2006)
Bài nghiên cứu “Comparing Financial Distress and Bankrupcy” của Platt,
H.D và Platt, M.B (2006) đã nghiên cứu các nhân tố cho mô hình dự báo kiệt quệ
tài chính bằng cách sử dụng số liệu tài chính năm 1999 và 2000 của 1.127 doanh
nghiệp phi tài chính trong bảng dữ liệu của Compustat, trong số đó có doanh nghiệp
kiệt quệ tài chính và doanh nghiệp phá sản. Platt sử dụng mô hình nhị phân Binary
Logistic với biến phụ thuộc là “1” nếu công ty bị kiệt quệ tài chính và “0” nếu công
ty không bị kiệt quệ tài chính để xây dựng mô hình kiệt quệ tài chính cho mẫu khảo
sát. Dựa trên mức ý nghĩa thống kê của các nhân tố đưa vào mô hình, Platt đưa ra
các nhân tố có tác động đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, bao gồm : dòng
tiền trên doanh thu ; lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao (EBITDA) trên tổng
tài sản ; nợ dài hạn đến hạn trả trên tổng tài sản ; tỷ sổ khả năng trả lãi (EBIT / chi
phí lãi vay) ; tỷ số thanh toán nhanh.
1.1.4 Nghiên cứu “Identifying Financial Distress Condition in Indonesia” của
Brahmana, Rayenda K Brahmana, 2007.
Nhằm mục đích tạo ra các mô hình dự báo kiệt quệ tài chính bằng cách sử
dụng các chỉ số tài chính cho các công ty ở Indonesia, bài nghiên cứu “ Indentifying
Financial Distress Condition in Indonesia” của Brahmin (2007) đã cố gắng để thử
nghiệm một mô hình kiệt quệ tài chính của một số công ty ở Indonesia, đặc biệt là
các công ty công nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Jakarta. Các nhân
tố chính của mô hình này là tỷ số tài chính và uy tín kiểm toán viên. Biến độc lập
được sử dụng trong bài nghiên cứu này là :
a) tỷ số tài chính không được điều chỉnh (X1) bao gồm : SETA, RETA,
TDTA, NITA, FATA, IS và LNASET ;
b) tỷ số các ngành công nghiệp liên quan (X2), bao gồm : RI_SETA,
RI_NITA, RI_RETA, RI_TDTA, RI_FATA, RI_IS ;
c) Danh tiếng của kiểm toán viên (X3)

mô hình dựa trên các chỉ số tài chính không được điều chỉnh tốt hơn
trong việc dự đoán xác suất được liệt kê và hủy bỏ niêm yết một công
ty.


12

c) Đối với mức ý nghĩa 5%, các biến quan trọng thu được từ mỗi mô hình
như sau:
i)

Không có tỷ lệ tài chính đáng kể trong mô hình I

ii)

Một biến đáng kể trong mô hình II là RI-TDTA

iii)

Biến LN_ASSET đáng kể trong mô hình III

iv)

Biến RI_TDTA đáng kể trong mô hình IV.

1.1.5 Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), của
John R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan
Nghiên cứu “Financial Distress in the great Gepression” (2011), John
R.Graham, Solani Hazarika và Narasimhan xác định các yếu tố tác động đến việc
mất khả năng thanh toán và dẫn đến kiệt quệ tài chính trong giai đoạn khủng hoảng


RET : thu nhập

-

VOL : sự biến động giá chứng khoán

-

OPRO : lợi nhuận hoạt động

-

Log(SIZ) : quy mô công ty

-

LEV : tỷ số đòn bẩy

-

Log(RAT) : mức xếp hạng tín nhiệm

-

INV : đầu tư (INV)

-

CUA : tài sản lưu động

)



) + β12DG

Trong đó :
-

Pi : là xác suất công ty bị kiệt quệ tài chính

-

1 – Pi : xác suất công ty không bị kiệt quệ tài chính.

Kết quả hồi quy của kiệt quệ tài chính trong giai đoạn 1928 – 1938 theo các
biến giải thích năm 2008 như sau :


14

Bảng 1.1 Kết quả hồi quy logistic của kiệt quệ tài chính của doanh
nghiệp trong giai đoạn 1928 – 1938.
Distress

(1)

(2)

(3)

0.003
(0.99)

0.014
(0.96)

-0.007
(0.98)

Volatility

-0.040
(0.19)

-0.019
(0.47)

-0.023
(0.42)

-0.022
(0.45)

-0.024
(0.41)

Operating Profit

-4.156
(0.16)


(0.57)

(0.65)

4.683
(0.00)

4.603
(0.00)

4.816
(0.00)

-3.305
(0.00)

-3.278
(0.00)

-3.163
(0.00)

-3.308
(0.00)

Leverage

4.733
(0.00)

-0.121
(0.87)

-0.194
(0.80)

Log(Age)

-0.186
(0.34)

Durable Goods
-Log Likelihood
Number of
Observations

0.198
(0.49)
-174.61
408

-176.25
408

-166.34
408

-165.90
408



Operating Profit

Log(Size)

Leverage

(1)

(2)

(3)

-0.067

-0.114

-0.159

(0.62)

(0.56)

(0.38)

-2.725

-3.097

-3.110


-0.597

-0.347

-0.282

(0.00)

(0.22)

(0.29)

2.345

2.638

(0.00)

(0.06)

Log(Rating)

-6.486

-5.356

(0.00)

(0.03)


-83.46

Number of Observations

2075

1012

999

Investment

Current Assets

Nhóm tác giả sử dụng dữ liệu năm 2006 để xác định khả năng kiệt quệ tài
chính của doanh nghiệp trong năm 2008 – 2009, các kết quả được trình bày trong


16

bảng 1.2. Tương tự như bảng 1.1, trong cột (1) của bảng 1.2, nhóm tác giả thấy rằng
đòn bẩy trước khi suy thoái là một dự báo tích cực và rất có ý nghĩa của kiệt quệ
tháng 01/2008 và tháng 06/2011. Ngoài ra, ở cột (2) bảng 1.2, nhóm tác giả thấy
rằng đánh giá tín nhiệm trước khi suy thoái có mối quan hệ phủ định với xác suất
của một công ty trải qua kiệt quệ suốt năm 2008 đến tháng 06/2011. Trong cột (3),
nhóm tác giả bao gồm cả tỷ lệ đòn bẩy và xếp hạng tín nhiệm trong hồi quy và thấy
rằng đòn bẩy và xếp hạng tín nhiệm trước khi suy thoái tiếp tục dự đoán được kiệt
quệ trong cuộc suy thoái 2008 – 2009. Về ý nghĩa kinh tế, gia tăng một độ lệch
chuẩn đòn bẩy (từ một tỷ lệ nợ 24.23% lên 44.05%) làm tăng xác suất của kiệt quệ

nợ là đáp ứng cho nhu cầu hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Bên cạnh đó,
trong khía cạnh quản trị tài chính doanh nghiệp thì đây còn là một vấn đề quan
trọng bởi từ việc sử dụng nợ ở mức hợp lý sẽ có thể tối đa hóa giá trị doanh nghiệp
đồng thời hưởng lợi từ tấm chắn thuế.
Theo lý thuyết về cấu trúc vốn của Modigliani và Miller, một doanh nghiệp
nên gia tăng nợ cho đến khi giá trị từ hiện giá của tấm chắn thuế vừa đủ để bù trừ
bằng gia tăng của kiệt quệ tài chính. Đôi khi kiệt quệ tài chính có thể đưa đến tình
trạng phá sản, nhưng đôi khi nó chỉ có ý nghĩa là công ty gặp khó khăn, rắc rối về
tài chính tạm thời. Ở các mức nợ trung bình, xác suất kiệt quệ tài chính không đáng
kể, và chi phí kiệt quệ tài chính khá nhỏ làm cho lợi thế của tấm chắn thuế trở nên
vượt trội. Nhưng tại một thời điểm nào đó, kiệt quệ tài chính sẽ tăng nhanh với việc
doanh nghiệp sẽ vay nợ thêm, chi phí kiệt quệ tài chính cũng lớn lên nhanh chóng,
làm cho lợi ích thu được từ tấm chắn thuế của vay nợ cũng giảm đi và cuối cùng
biến mất. Khi một doanh nghiệp sử dụng nợ cũng đồng nghĩa với những rủi ro về
tài chính.
Bên cạnh đó, trong bối cảnh kinh tế sau cuộc khủng hoảng tài chính nghiêm
trọng năm 2008, nền kinh tế đã dần hồi phục nhưng việc sản xuất kinh doanh của
doanh nghiệp còn gặp nhiều khó khăn, việc sử dụng nợ để sản xuất kinh doanh có
thể không đem lại hiệu quả cao. Với tình hình khó khăn chung, mức lãi suất ngân
hàng cũng gia tăng ở mức cao, 14% / năm, chi phí lãi vay của doanh nghiệp có vay
nợ cũng khá lớn. Từ những lý do đó cho thấy trong bối cảnh kinh tế suy thoái, việc
sử dụng nợ nhiều sẽ gia tăng rủi ro tài chính của doanh nghiệp và có thể dẫn đến
kiệt quệ tài chính.
Việc sử dụng nợ có thể có những mối tương tác với các cơ hội đầu tư.
Myers (1977) nhấn mạnh rằng một công ty có rắc rối với khoản nợ tồn đọng lớn