Khóa luận Ảnh hưởng của cơ cấu tài chính đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết thuộc ngành bất động sản Việt Nam

Nội dung text: Khóa luận Ảnh hưởng của cơ cấu tài chính đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết thuộc ngành bất động sản Việt Nam

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH ___ PHẠM THỊ THÚY NGA ẢNH HƢỞNG CỦA CƠ CẤU TÀI CHÍNH ĐẾN KHẢ NĂNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT THUỘC NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH-NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHAN NGỌC MINH TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018
2. i ABSTRACT The construction of bankruptcy forecasting models help corporations have a useful tool to detect early warning signs of the risk of exhausting financial risks. Since then, there will be measures to manage, supervise and timely prevention to avoid the worst situations can occur, it is bankruptcy. In this study, the Z-score model of professor Edward Altman was selected as a theoretical basis. Simultaneously, research methods which were used in this study is a combination of traditional analytical method and Multiple Discriminant Analysis method (MDA). The end result of this study is: building predictive models for bankruptcy with a dependent variable and six independent variables. This model is consistent with Vietnam 's economy in general and specifically for the construction real estate corporations in Vietnam. Key words: Exhausting finance, Bankruptcyforecasting model, Z-score model, the construction real estate sector, Multiple Discriminant Analysis method (MDA). 1. The necessity of the topic Identifying a key rational capital structure through the debt ratio is always a matter of concern. Managers always aim for a balanced financial structure, thus ensuring the solvency of the business while leveraging the efficiency of financial leverage while increasing the efficiency of capital use and contributing to the increase enterprise value. We are concerned about the financial structure of the business because when financial imbalances occur, it often results in very negative consequences: the lender can stop lending or interest rates rise, borrowers will demand immediate cash terms and customers may leave the company for fear the company will not meet the promised product standards, Stock prices are down without brakes. Therefore, the financial control of the executives should be well implemented to ensure the company sustainable growth and avoid falling into this unwanted situation.
3. ii The real estate market is an important market. For industrialized countries, the real estate market often accounts for about 30% of GDP. There are also a number of countries with state budget revenues from land and real estate accounting for 50% - 70% of total revenues. The establishment and development of this type of market has contributed significantly to the socio-economic development of our country in the past because it is an important component of the economy. However, in the past time the real estate market was full of uncertainty, the price of "dancing", fluctuating up and down, the "fever" turned into a "frozen" period, it closed contributing to the "throbbing" of the financial market and causing instability of the monetary market, especially limited ability to raise capital for businesses, affecting the growth and development economy. And in particular, our country - with an economy with a high rate of bankruptcy and business dissolution, demanding a stable business environment to attract foreign investment, tens of thousands the bankruptcy of businesses in the first two months of the year has also affected investors' perceptions of the domestic business environment. Based on this fact, the author directed this research project to determine the relationship between financial structure and bankruptcy risk of real estate enterprises in Vietnam. From there, an early warning to enterprises themselves as well as management agencies have timely solutions to rescue the difficulty of the business as well as building a sustainable economy. 2. Scientific significance and practicality of the topic The completed model contribute to forming a powerful tool for investors before making investment decisions. Avoid mistakes in assessing the ability to maintain the business. As a result, making investment decisions is quicker, easier and more accurate. For self-employed business, models for bankruptcy is a tool for identification, an early warning sign for enterprises to make timely improvements to their operations. This will help to avoid losses to the economy.
4. iii For the bankruptcy watchdog management agency, it can be used to support the consideration of enterprises that are in danger of bankruptcy in order to take timely measures to monitor the bankruptcy. reasonable supervision mechanism Moreover, the topic of completion will be the basis for further research on the model of bankruptcy forecasting for each group of industries, or the entire Vietnamese market. 3. Scope and objects of research Object of study: -Financial structure of real estate companies on Vietnam's stock market. - The risk of bankruptcy of real estate companies on the stock market of Vietnam. Research scope: - About time: the study used a set of 117 observations of 22 healthy companies and 65 observations of 15 companies that were going bankrupt or gone bankrupt in Vietnam. It will focus on the 2013- 2017 period. - Regarding space: The research paper is limited to companies listed on HOSE and HNX. 4. The model of the final research results is the Multiple Discriminant Analysis method (MDA): D = 3.515X1 + 1.083X2 + 6.272X3 + (- 0.003) X4 + (- 0.984) X5 + (- 1.470) X6 Then the critical value of D is in the range (-0.475; 0.892) - If D ≥ 0.892: the company is in a safe area - If -0.475 < D < 0.892: the company is in the warning area - If D ≤ -0.475: the company is in a high risk of bankruptcy X1, Working Capital/Total Assets (WC/TA) X2, Retained Earnings/Total Assets (RE/TA) X3, Earnings Before Interest and Taxes/Total Assets (EBIT/TA)
5. iv X4, Market Value of Equity/Book Value of Total Liabilities (MVE/TL) X5, Sales/Total Assets (S/TA) X6, Equity / Total Capital (EB/TC) The above model shows the relationship between dependent variable and independent variable, will able to predict 70% correctly. The coefficients tell how much the dependent variable increases (decreases) when one of the independent variables remains unchanged.
6. v LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam kết đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi và được sự hướng dẫn khoa học của giảng viên. Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong để tài này là trung thực và chưa công bố dưới bất kì hình thức nào. Những số liệu trong bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõ trong phần tài liệu kham khảo. Ngoài ra, trong luận văn còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệu của một số tác giả khác, cơ quan tổ chức khác đều có trích dẫn nguồn gốc. Nếu phát hiện có bất kì sự gian lận nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung luận văn của mình. Trường đại học Ngân hàng TP. HCM không liên quan đến những vi phạm tác quyền, bản quyền do tôi gây ra trong quá trình thực hiện (nếu có). TP. Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2018 Tác giả Phạm Thị Thúy Nga
7. vi LỜI CẢM ƠN Qua bốn năm học tại trường Đại học Ngân Hàng TPHCM, sự giảng dạy tận tình và đầy nhiệt huyết của quý Thầy Cô đã truyền đạt cho tôi không những kiến thức về tài chính ngân hàng mà còn có kiến thức trong thực tế, điều đó là hành trang cần thiết cho tôi bước vào cuộc sống. Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy Cô trong đoàn khoa Tài chính- Ngân hàng nói riêng và trường Đại học Ngân hàng nói chung, đặc biệt tôi muốn gởi lời cảm ơn đến giảng viên hướng dẫn tôi khóa luận, thầy Phan Ngọc Minh, cảm ơn thầy, một người thầy tận tâm đã nhiệt tình giúp đỡ tôi hoàn thành bài báo cáo khóa luận của mình. Qua đây, tôi xin gửi lời chúc đến quý Thầy Cô, chúc quý Thầy Cô sức khoẻ, thành công trong cuộc sống và luôn là đầu tàu vững chắc dìu dắt thế hệ trẻ - sinh viên chúng tôi vươn đến thành công, xin chúc trường Đại học Ngân hàng ngày càng phát triển trở thành một trong những trường đại học hàng đầu cả nước và hơn thế nữa.
8. vii MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x DANH MỤC BẢNG BIỂU xii DANH MỤC HÌNH ẢNH xiii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1 I. Luận giải sự cần thiết của đề tài 1 II. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 4 III. Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu 5 IV. Phƣơng pháp nghiên cứu 5 V. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài 6 VI. Bố cục của nghiên cứu 6 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ NGHIÊN CỨU 8 2.1 Tổng quan cơ cấu tài chính 8 2.1.1 Khái niệm cơ cấu tài chính 8 2.1.2 Các tỷ số cơ cấu tài chính – Đánh giá năng lực cân đối vốn và tài sản 12 2.1.3 Đánh giá cân đối cơ cấu tài chính 14 2.2 Khái niệm phá sản 18 2.3 Các lý thuyết về cấu trúc tài chính 19 2.3.1 Lý thuyết cơ cấu vốn tối ƣu 19 2.3.2 Lý thuyết M&M 20 2.3.3 Lý thuyết đánh đổi 22 2.3.4 Lý thuyết trật tự phân hạng 22 2.4 Các mô hình dự báo phá sản trên thế giới 24 2.4.1 Mô hình chỉ số Z tổng quát của Alman (1968) 24 2.4.2 Mô hình O- Score (1980) 27 2.4.3 Mô hình KMV-Merton 29 2.5 Khái quát ngành bất động sản ở Việt Nam 30 2.5.1 Đặc điểm của thị trƣờng bất động sản ở Việt Nam 30 2.5.2 Một số chỉ số tài chính cập nhật đến hiện nay (ngày 30/5/2018) : 31
9. viii 2.5.3 Tình hình phát triển: 31 2.5.4 Rủi ro ngành 32 2.5.5 Triển vọng ngành 33 TÓM TẮT CHƢƠNG 2: 34 Chƣơng 3: PHÂN TÍCH BIỆT SỐ 35 3.1 Giới thiệu phƣơng pháp phân tích biệt số 35 3.2 Liên hệ giữa phân tích biệt số, hồi quy và Anova: 36 3.3 Mô hình phân tích biệt số: 36 3.3.1 Các tham số thống kê trong phân tích biệt số: 37 3.3.2 So sánh phân tích biệt số và hồi qui Binary Logistic 38 3.3.3 Biến nghiên cứu 39 TÓM TẮT CHƢƠNG 3: 45 Chƣơng 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 46 4.1 Kết quả mô tả thống kê: 46 4.2 Kỳ vọng dấu các biến trong mô hình 51 4.3 Khả năng phân biệt công ty sắp phá sản và công ty bình thƣờng theo từng biến riêng biệt 52 4.4 Khả năng giải thích phƣơng sai của biến phụ thuộc: 53 4.5 Xem xét tính có ý nghĩa thống kê của hàm phân biệt 53 4.6. Kết quả nghiên cứu 54 4.7 Đánh giá hàm phân biệt thông qua mẫu kiểm tra. 57 4.8 Thiết lập mô hình và ghi nhận kết quả 58 TÓM TẮT CHƢƠNG 4: 62 Chƣơng 5: : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 61 5.1 Kết luận 61 5.2 Kiến nghị 62 5.2.1 Kiến nghị những đối tƣợng sử dụng mô hình 62 5.2.2 Kiến nghị đối với việc sử dụng trong mô hình 63 5.3 Hạn chế và gợi ý nghiên cứu 63
10. ix 5.4 Giải pháp 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72
11. x DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT TỪ VIẾT TĂT NGUYÊN NGHĨA CKPT Các khoản phải trả CTCP Công ty cổ phần DTT Doanh thu thuần ĐTTC Đầu tư tài chính EAT Lợi nhuận sau thuế EBIT Lợi nhuận trước thuế và lãi vay EBT Lợi nhuận trước thuế KMV Kealhofer Merton Vasicek Model Mô hình KMV-Merton GNP Gross National Product Tổng sản lượng quốc gia GTLN Giá trị lớn nhất GTNN Giá trị nhỏ nhất GTTB Giá trị trung bình GTTT VCSH Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu H0 Giả thiết H0 H1 Giả thiết H1
12. xi LNGL Lợi nhuận giữ lại MDA Multivariate Discriminant Analysis Phương pháp phân tích biệt hoá đa nhân tố M&M Modigliani và Miller OR Odds Ratio O-Score Mô hình dự báo phá sản do Ohlson xây dựng ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ROC Receiver Operating Curve Đường cong ROC SGDCK Sở giao dịch chứng khoán TNHH Trách nhiệm hữu hạn TSCĐ Tài sản cố định TTGDCK Trung tâm giao dịch chứng khoán VLĐR Vốn lưu động ròng Z-Score Mô hình chỉ số Z do Altman xây dựng 1968 BĐS Bất động sản NHNH Ngân hàng nhà nước
13. xii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2. 1 Các biến trong mô hình Z-Score 24 Bảng 2. 2 Các biến trong mô hình O-Score 27 Bảng 4. 1 Các công ty khỏe mạnh 46 Bảng 4. 2 Các công ty sắp phá sản 47 Bảng 4. 3 Kỳ vọng dấu các biến trong mô hình 51 Bảng 4. 4 Tests of Equality of Group Means 52 Bảng 4. 5 Eigenvalues 53 Bảng 4. 6 Wilks' Lambda 53 Bảng 4. 7a Structure Matrix 54 Bảng 4.7 b Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients 54 Bảng 4. 8 Kỳ vọng dấu lý thuyết và thực tế 56 Bảng 4. 9 Classification Resultsa,b 57 Bảng 4. 10a Canonical Discriminant Function Coefficients 58 Bảng 4.10 b Functions at Group Centroids 58
14. xiii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2. 1 Sơ đồ thể hiện các nguồn vốn huy động cơ bản trong mối liên hệ với việc sử dụng vốn của doanh nghiệp 11 Hình 2. 2 Biểu đồ nguồn vốn phù hợp với cơ cấu tài sản 11 Hình 2. 3 Minh họa vốn lưu động ròng âm 16 Hình 2. 4 Chi phí sử dụng vốn theo quan điểm truyền thống 20 Hình 2. 5 Biểu đồ thể hiện thứ tự ưu tiên lựa chọn nguồn tài trợ 23
15. 1 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU I. Luận giải sự cần thiết của đề tài Xác định một cơ cấu tài hợp lý chính thông qua hệ số nợ luôn là vấn đề được quan tâm của các doanh nghiệp. Các nhà quản trị luôn hướng tới một cơ cấu tài chính cân đối, từ đó đảm bảo khả năng thanh toán của doanh nghiệp vừa tận dụng được hiệu quả của đòn bẩy tài chính, vừa nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và góp phần tăng giá trị doanh nghiệp. Hẳn là chúng ta quan tâm đến vấn đề cơ cấu tài chính của doanh nghiệp vì khi tình trạng mất cân đối cơ cấu tài chính xảy ra, nó thường đưa đến những hậu quả rất tiêu cực đó là: chủ nợ có thể dừng cho vay hoặc lãi suất cho vay tăng vọt, các nhà cung cấp sẽ đòi hỏi các điều khoản thanh toán tiền mặt ngay và khách hàng có thể rời bỏ công ty do lo ngại công ty không đáp ứng được các tiêu chuẩn sản phẩm đã cam kết, giá cổ phiếu thì sụt giảm không phanh. Chính vì vậy, việc kiểm soát tài chính của các nhà quản trị cần được thực hiện tốt nhằm đảm bảo công ty tăng trưởng bền vững và tránh rơi vào tình huống không mong muốn này. Thị trường bất động sản là một loại hình thị trường quan trọng. Đối với các nước công nghiệp, hoạt động của thị trường bất động sản thường chiếm khoảng 30% GDP. Cũng có rất nhiều quốc gia có nguồn thu thuế cho Ngân sách Nhà nước từ đất đai và bất động sản chiếm 50%-70% tổng thu. Sự ra đời và phát triển của loại hình thị trường này đã có những đóng góp không nhỏ vào sự phát triển kinh tế xã hội của nước ta trong thời gian qua bởi nó là một bộ phận cấu thành quan trọng của nền kinh tế. Tuy nhiên, trong thời gian qua thị trường bất động sản đang đầy bất ổn, giá cả "nhảy múa", lên xuống thất thường, hết lên "cơn sốt" lại chuyển sang một giai đoạn "đóng băng", điều đó đã đóng góp vào sự "nghẽn mạch" của thị trường tài chính và gây nên sự bất ổn của thị trường tiền tệ, đặc biệt đã hạn chế đến khả năng huy động vốn đối với các doanh nghiệp, ảnh hưởng đến sự tăng trưởng, phát triển nền kinh tế.
16. 2 Và đặc biệt, nước ta – với một nền kinh tế có tỷ lệ doanh nghiệp phá sản, giải thể cao, khi yêu cầu có một môi trường kinh doanh ổn định nhằm thu hút đầu tư nước ngoài, thì việc có tới hàng chục nghìn doanh nghiệp phá sản, giải thể trong hai tháng đầu năm cũng gây ảnh hưởng không nhỏ đến cái nhìn của các nhà đầu tư đối với môi trường kinh doanh trong nước. Từ thực tế trên, tác giả hướng theo đề tài nghiên cứu này nhằm xác định mối quan hệ giữa cơ cấu tài chính và nguy cơ phá sản của doanh nghiệp bất động sản ở Việt Nam. Từ đó, đưa ra một cảnh báo sớm đối với bản thân doanh nghiệp cũng như cơ quan quản lý có những giải pháp kịp thời để cứu thoát tình trạng khó khăn của doanh nghiệp cũng như xây dựng nền kinh tế tăng trưởng bền vững.  Tình hình nghiên cứu Trên thế giới những nghiên cứu định lượng đầu tiên về phá sản và mô hình dự báo phá sản đã bắt đầu từ những năm 60. Khởi đầu từ nghiên cứu của Beaver (1966) với kỹ thuật phân tích cá thể Univariate Analysis đã tìm ra 30 chỉ tiêu tài chính dùng để dự báo nguy cơ phá sản. Kế thừa ý tưởng của Beaver, Altman (1968) đã bắt tay xây dựng mô hình chỉ số Z- Score với phương pháp phân tích biệt số. Altman chọn lọc ra năm chỉ sổ để đưa vào mô hình trong đó có chỉ số cơ cấu tài chính thể hiện qua GTTT VCSH/Tổng Nợ có tác động đến nguy cơ phá sản với tỷ trọng 0.6. Và mô hình Z-score được ứng dụng rộng rãi ở các quốc gia phát triển như Mỹ, khu vực Châu Âu Bước sang thập niên 80, các nghiên cứu về mô hình phá sản được xây dựng dựa trên nhiều kỹ thuật phân tích đa dạng hơn trong đó có thể kể đến như kỹ thuật Logistic của Ohlson (1980) với mô hình O- score. Đối với mô hình O-Score có sự xuất hiện của chín biến độc lập trong đó tập trung nhiều nhất trong mô hình của Ohlson là nhóm cơ cấu tài chính với năm biến. Điều này cho thấy trong mô hình O-Score nhóm chỉ tiêu cơ cấu tài chính có ảnh hưởng lớn đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Tuy nhiên, các nghiên cứu này chủ yếu tập trung nhiều ở các quốc gia phát triển như Mỹ, khu vực Châu Âu Song, đối với tình hình nghiên cứu về mô hình dự báo phá sản ở Việt Nam chưa được quan tâm nhiều và còn nhiều hạn chế.
17. 3 Opler và Titman (1994) cho thấy rằng các công ty kiệt quệ tài chính (đòn bẩy cao) bị mất thị phần đáng kể vào đối thủ mạnh trong thời kỳ suy thoái của ngành. Sự sụt giảm doanh số bán hàng mà Apple và Chrysler phải đối mặt trong thời kỳ khó khăn tài chính sẽ cho ta bằng chứng về những thiệt hại nặng nề như vậy. - Trong một mẫu của 31 giao dịch có đòn bẩy cao (HLTs), Andrade và Kaplan (1998) minh họa ảnh hưởng của kiệt quệ kinh tế bắt nguồn từ kiệt quệ tài chính và ước tính chi phí kiệt quệ tài chính khoảng 10- 20% giá trị công ty. Asquith, Gertner và Scharfstein (1994 ) cho rằng trung bình các công ty kiệt quệ về tài chính bán 12% tài sản của họ như một phần trong những kế hoạch tái cơ cấu của họ. Chevalier (1995a,b) sử dụng thông tin chi tiết từ các ngành siêu thị địa phương để cung cấp bằng chứng để hỗ trợ cho hành vi thâu tóm trên thị trường. Bà cho rằng tiếp theo sau hành động mua và sáp nhập các siêu thị bằng vốn vay (LBOs), giá sẽ giảm tại các thị trường địa phương nơi mà các công ty đối thủ có đòn bẩy thấp và tập trung. Hơn nữa, sự giảm giá này liên quan đến việc các công ty LBO thoát khỏi thị trường địa phương. Những phát hiện này cho thấy rằng các đối thủ nỗ lực để săn mồi trên dây chuyền LBO. - Phillips (1995) nghiên cứu sự tương tác giữa thị trường sản phẩm và cơ cấu tài chính ở bốn ngành công nghiệp và tìm thấy bằng chứng nhất quán rằng nợ sẽ làm suy yếu vị trí cạnh tranh của các công ty (xem thêm Kovenock và Phillips - 1997; Arping - 2000). Tại Việt Nam, số lượng nghiên cứu mảng đề tài về mối quan hệ giữa cơ cấu tài chính và nguy cơ phá sản của doanh nghiệp không nhiều, một số công trình nghiên cứu tập trung phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp cụ thể, từ đó đánh giá rủi ro của doanh nghiệp, mang tính chất cục bộ. Một số công trình nghiên cứu được tiếp cận như sau: Năm 2011, Bùi Văn Lâm đã thực hiện luận văn thạc sỹ với đề tài “Phân tích tình hình tài chính tại Công ty cổ phần Vinaconex 25”. Theo đó, trong năm 2010, tác giả đã nghiên cứu toàn bộ tài sản của Công ty được tài trợ bằng 81% nợ phải trả và 19% vốn chủ sở hữu. Điều này chứng tỏ tính tự chủ về tài chính của Công ty là thấp, vốn kinh
18. 4 doanh phụ thuộc phần lớn từ bên ngoài. Từ đó, vận dụng mô hình Z-Score để phân tích rủi ro thì năm 2010 Công ty thuộc nhóm có nguy cơ phá sản với chỉ số Z=1.4541. Năm 2014, Hoàng Quang Đông đã thực hiện luận văn tốt nghiệp với đề tài “Phân tích cấu trúc tài chính tại Công ty TNHH Vận tải và Thương mại Đại Dương”. Tác giả đã tìm hiểu thực trạng cấu trúc tài chính của Công ty và đánh giá kết quả, từ đó đề xuất một số giải pháp và kiến nghị nhằm hoàn thiện cấu trúc tài chính của Công ty. Năm 2017, Huỳnh Thảo Nguyên lấy đề tài “mô hình ước lượng xác xuất kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp: tiếp cận bằng mô hình binary logistic” làm luận văn tốt nghiệp. Đã giải quyết nhiều vấn đề và ứng dụng vào thực tiễn khi muốn xem xét một công ty có lâm vào tình trạng phá sản hay không. Nhưng không sử dụng mô hình phân tích biệt số, mà dùng mô hình Binary Logistic. Những thông tin trên cho thấy các nghiên cứu chỉ có thể ứng dụng cho công ty riêng lẻ nói riêng và công ty hoạt động trong lĩnh vực cụ thể nói chung, chưa thể ứng dụng trên thị trường bất động sản Việt Nam. Bên cạnh đó, cũng chưa nói rõ cụ thể sự tác động của cơ cấu tài chính đến nguy cơ phá sản trong ngành bất động sản theo phương pháp phân tích biệt số như thế nào. Trong khi, sự mất cân đối trong cơ cấu tài chính đang là vấn đề cần quan tâm được ví như “căn bệnh thập kỷ của doanh nghiệp Việt Nam” do Tạp chí Nhịp cầu Đầu tư tổ chức 23/8/2012 (Linh Chi, 2012). Vì vậy, đề tài nghiên cứu “Ảnh hưởng của cơ cấu tài chính đến nguy cơ phá sản với các doanh nghiệp bất động sản” là một khoảng trống cần nghiên cứu để bổ sung vào kho tàng tra cứu tài liệu của Việt Nam. II. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài - Đưa ra và phân tích đánh giá cơ cấu tài chính của các công ty bất động sản ở Việt Nam. - Xây dựng mô hình dự báo phá sản ở Việt Nam đối với các công ty bất động sản trên thị trường chứng khoán. - Đưa ra đánh giá và mức độ tác động của cơ cấu tài chính đến nguy cơ phá sản. - Ứng dụng mô hình vào thị trường Việt Nam trong tương lai.
19. 5 - Đưa ra nhận định và kiến nghị một số phương pháp đối với việc ra quyết định cơ cấu tài chính. III. Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu  Đối tượng nghiên cứu - Cơ cấu tài chính của các công ty bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam. - Nguy cơ phá sản của các công ty bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam.  Phạm vi nghiên cứu - Về thời gian: Bài nghiên cứu sử dụng bộ số liệu 117 quan sát của 22 công ty khỏe mạnh và 65 quan sát của 15 công ty sắp hoặc đã phá sản ở Việt Nam. Trong đó tập trung xem xét giai đoạn 2013– 2017. - Về không gian: Bài nghiên cứu giới hạn ở các doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX. IV. Phƣơng pháp nghiên cứu - Phương pháp lấy mẫu sử dụng là phương pháp lấy mẫu phi xác suất. - Phương pháp sử dụng trong xây dựng mô hình dự báo là phương pháp phân tích biệt số. Phần mềm hỗ trợ cho nghiên cứu là SPSS. - Bên cạnh đó bài nghiên cứu sử dụng kết hợp giữa phân tích định tính và phân tích định lượng. Cụ thể phân tích định lượng áp dụng trong thống kê mô tả các biến mô hình, trong xây dựng mô hình dự báo và trong quá trình kiểm định. Phương pháp định tính được áp dụng trong quá trình đánh giá kết quả thống kê mô tả, phân tích mô hình dự báo
20. 6 V. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn đề tài Mô hình sau khi hoàn thành sẽ góp phần hình thành một công cụ hỗ trợ đắc lực cho các nhà đầu tư trước khi ra các quyết định đầu tư. Tránh được những sai lầm trong việc đánh giá khả năng duy trì hoạt động của doanh nghiệp. Nhờ đó việc ra quyết định đầu tư thực hiện nhanh chóng, dễ dàng và chính xác hơn. Đối với bản thân doanh nghiệp mô hình dự báo khả năng phá sản là một công cụ hỗ trợ cho việc nhận diện, là dấu hiệu cảnh báo sớm để các doanh nghiệp kịp thời có những cải tổ đối với tình hình hoạt động của bản thân doanh nghiệp mình. Từ đó tránh được những tổn thất cho nền kinh tế. Đối với cơ quan quản lý chỉ số khả năng dự báo phá sản có thể được sử dụng hỗ trợ xem xét đối với các doanh nghiệp rơi vào tình trạng có nguy cơ phá sản để kịp thời có biện pháp theo dõi tăng cường, xây dựng cơ chế giám sát hợp lý Hơn nữa đề tài khi hoàn tất sẽ là cơ sở nền tảng cho những nghiên cứu xa hơn về mô hình dự báo phá sản cho từng nhóm ngành nghề, hay toàn thị trường Việt Nam. VI. Bố cục của nghiên cứu Đề tài kết cấu gồm 5 chương: Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu Giới thiệu chung về lý do thực hiện đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu. Chương 2: Cơ sở nghiên cứu Trình bày cơ sở lý thuyết nền tảng liên quan cơ cấu tài chính. Chương này cũng đồng thời giới thiệu chi tiết về các mô hình dự báo đã được xây dựng trước đây. Sử dụng kết quả những nghiên cứu này làm nền tảng cho đề tài. Chương 3: Xây dựng mô hình
21. 7 Trình bày một cách chi tiết về phương pháp phân tích được sử dụng trong việc xây dựng mô hình dự báo phá sản. Chương 3 cũng trình bày bộ mẫu và các biến dùng trong nghiên cứu, giả thiết nghiên cứu. Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu Từ phương pháp nghiên cứu và các biến giới thiệu ở chương 3. Chương 4 trình bày các thống kê mô tả các biến đưa vào nghiên cứu để phản ánh đặc trưng của mẫu nói riêng và các công ty phi tài chính trên thị trường chứng khoán nói chung. Đồng thời chương 4 cũng trình bày kết quả các kiểm định và cho thấy mô hình dự báo phá sản phù hợp cho thị trường Việt Nam. Chương 5: Kết luận, kiến nghị Tổng kết lại những kết quả của nghiên cứu và đưa ra các kết luận về kết quả đạt được. Dựa trên mô hình xây dựng đưa ra một số kiến nghị cho việc sử dụng mô hình và các đối tượng liên quan sử dụng mô hình.
22. 8 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ NGHIÊN CỨU 2.1 Tổng quan cơ cấu tài chính 2.1.1 Khái niệm cơ cấu tài chính Theo Brigham và Houston (2009), “Cơ cấu tài chính đề cập đến mối quan hệ kết hợp giữa các nguồn tài trợ khác nhau trong doanh nghiệp”. Brealey và các tác giả (2008:227) nhấn mạnh đến “sự kết hợp giữa nợ phải trả và vốn chủ sở hữu”. đó là toàn bộ các thành phần của nguồn vốn trên bảng cân đối kế toán (bao gồm nợ ngắn hạn và nợ dài hạn với vốn chủ sở hữu) để tài trợ cho các thành phần bên tài sản của bảng cân đối kế toán (bao gồm tài sản ngắn hạn và tài sản dài hạn). Cơ cấu tài chính doanh nghiệp là một phạm trù phản ánh một cách tổng thể về tình hình tài chính của doanh nghiệp trên hai mặt là cơ cấu nguồn vốn gắn liền với quá trình huy động vốn phản ánh chính sách tài trợ của doanh nghiệp và cơ cấu tài sản gắn liền với quá trình sử dụng tài sản phản ánh chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp. Hay nói cách khác, cơ cấu tài chính là một phạm trù phản ánh cơ cấu tài sản, cơ cấu nguồn vốn và cả mối quan hệ giữa tài sản và nguồn vốn của doanh nghiệp. Nợ và vốn chủ sở hữu là các thành phần cơ bản trong cơ cấu tài chính của doanh nghiệp. Cơ cấu tài chính thường được nhắc đến với tỷ lệ Tổng nợ/Tổng tài sản của doanh nghiệp, cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức độ rủi ro của một doanh nghiệp. Thông thường, tài sản của doanh nghiệp được tài trợ nhiều bằng nợ đặt ra rủi ro lớn hơn, vì công ty này có đòn bẩy tài chính là tương đối cao. Quyết định về cơ cấu tài chính của doanh nghiệp là một quyết định liên tục và phải được thực hiện bất cứ khi nào doanh nghiệp cần bổ sung thêm tài chính. Cơ cấu tài chính là sự kết hợp nợ và vốn chủ sở hữu để tài trợ cho những khoản đầu tư đến từ hai nguồn hoặc là vay vốn từ ngân hàng, phát hành trái phiếu gọi là nợ hoặc phát hành cổ phiếu ra công chúng gọi là vốn chủ sở hữu. Myers (1984), lập luận rằng không có
23. 9 cơ cấu tài chính tối ưu cho một doanh nghiệp, và doanh nghiệp sử dụng nợ một khi nguồn vốn nội bộ từ lợi nhuận giữ lại đã sử dụng hết, tiếp theo mới sử dụng nợ và sau đó là phát hành cổ phiếu ra thị trường. Bởi vì nguồn vốn nội bộ có chi phí rẻ hơn so chi phí nợ. Nhưng có hai lợi ích chính của nợ đối với doanh nghiệp. Một trong những ưu điểm lớn nhất của việc dùng nợ thay cho vốn chủ sở hữu là lãi suất mà doanh nghiệp phải trả trên nợ được miễn thuế. Trong khi đó thì cổ tức hay các hình thức thưởng khác cho chủ sở hữu phải đóng thuế. Trên nguyên tắc mà nói nếu chúng ta thay vốn chủ sở hữu bằng thì phải giảm được thuế doanh nghiệp phải nộp, và vì thế tăng giá trị của doanh nghiệp lên. Ưu điểm thứ hai của nợ đó là thông thường nợ rẻ hơn vốn chủ sở hữu. Sở dĩ nói như vậy là vì: thứ nhất quyền của các chủ nợ được ưu tiên trước quyền của cổ đông, nếu trường hợp doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản, do vậy chủ nợ được xem là có mức rủi ro thấp hơn các cổ đông; tương ứng với sự an toàn này họ sẽ nhận được 1 tỷ suất lợi nhuận thấp hơn trên tỷ suất lợi nhuận trên vốn cổ phần của các cổ đông. Thứ hai chi phí lãi vay được khấu trừ trước thuế làm giảm thuế thu nhập mà Doanh nghiệp phải nộp, mang đến cho doanh nghiệp lợi ích lá chắn thuế. Ưu điểm khác của nợ vay cũng cần phải kể đến là nợ giúp cho các nhà điều hành thận trọng hơn khi đầu tư: Thực tế từ các thị trường cho thấy đối với các công ty dồi dào tiền mặt và không có khả năng tăng trưởng nhanh, các nhà quản lý có khuynh hướng đầu tư tiền vào những dự án ồn ào nhưng không hiệu quả, hoặc dùng tiền tăng chi phí để tạo ra tăng trưởng. Dĩ nhiên những dự án này không tạo ra giá trị cao cho công ty. Thuật ngữ tài chính gọi việc này là over-investment - đầu tư thái quá. Nếu công ty không có hội đồng quản trị giám sát chặt chẽ thì hiệu ứng đầu tư thái quá này sẽ xảy ra càng nhiều.Nhưng nếu công ty mượn nợ để tài trợ cho các khoản đầu tư, thì việc phải trả lãi định kỳ, cũng như trả vốn theo định kỳ sẽ ngăn hoặc giảm việc đầu tư thái quá này. Do đó về lý thuyết mà nói thì công ty tăng lợi tức là giảm chi phí chi trên một đồng tiền mặt và vì thế tăng cao lợi nhuận cũng như giá trị của công ty. Tuy vậy doanh nghiệp không thể tăng nợ lên mức quá cao so với vốn chủ sở hữu khi đó công ty sẽ rơi vào
24. 10 tình trạng tài chính không lành mạnh và dẫn đến doanh nghiệp nguy cơ phá sản và những rủi ro khác. Trong thực tế, tùy theo thời gian đáo hạn của các thành phần của doanh nghiệp mà có quyết định nguồn vốn cho doanh nghiệp. Về cơ bản, quyết định nguồn vốn bao gồm quyết định nguồn vốn ngắn hạn và quyết định nguồn vốn trung và dài hạn. Khi nói đến quyết định nguồn vốn, nếu không nói rõ thêm thì người ta hiểu đó là quyết định nguồn vốn dài hạn. Nợ ngắn hạn không được quan tâm nhiều đến trong cơ cấu tài chính của doanh nghiệp bởi vì nợ ngắn hạn mang tính ngắn hạn, tạm thời, không ảnh hưởng nhiều đến sự phân chia quyền quản lý, giám sát hoạt động của doanh nghiệp. Hơn nữa, chi phí sử dụng nguồn vốn ngắn hạn thấp hơn chi phí sử dụng nguồn vốn dài hạn. Do đó, khi xây dựng quyết định huy động vốn, doanh nghiệp chỉ quan tâm đến các nguồn vốn dài hạn. Tuy nhiên, theo Diamond (1991) đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp trong các thị trường mới nổi chủ yếu sử dụng nợ ngắn hạn, chính vì thế nợ ngắn hạn được ưa thích sử dụng hơn là nợ dài hạn. Như vậy, trong phạm vi nghiên cứu, cơ cấu tài chính là sự kết hợp giữa nợ phải trả (bao gồm: nợ ngắn hạn và nợ trung dài hạn) với vốn chủ sở hữu, tất cả được dùng để tài trợ cho quyết định đầu tư của doanh nghiệp nhằm mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp. Hình 2.1 thể hiện các nguồn vốn huy động cơ bản trong mối liên hệ với việc sử dụng vốn của doanh nghiệp.
25. 11 Hình 2. 1 Sơ đồ thể hiện các nguồn vốn huy động cơ bản trong mối liên hệ với việc sử dụng vốn của doanh nghiệp Tài sản Nguồn vốn (sử dụng vốn) (huy động vốn) Tài sản ngắn hạn Nợ ngắn hạn Đầu tư dài hạn Vay dài hạn Vốn cổ phần ưu đãi Tài sản cố định hữu hình Vốn cổ phần phổ thông Tài sản cố định vô hình Lợi nhuận sau thuế chưa phân phối Tài sản cố định thuê tài chính Các quỹ thuộc vốn chủ sở hữu Chi phí trả trước dài hạn Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Từ các thành phần trong hình 2.1, biểu đồ dưới đây sẽ chỉ rõ sự cân đối giữa tài sản và nguồn vốn để đảm bảo cân đối cơ cấu tài chính theo thời gian đáo hạn. Hình 2. 2 Biểu đồ nguồn vốn phù hợp với cơ cấu tài sản Tài sản Tài sản lưu động thời vụ Nguồn vốn ngắn hạn Tài sản lưu động thường xuyên Nguồn vốn dài hạn 0 Thời gian Nguồn:Terry và John (1998).
26. 12 2.1.2 Các tỷ số cơ cấu tài chính – Đánh giá năng lực cân đối vốn và tài sản Để đánh giá và đo lường cấu trúc tài chính của doanh nghiệp, các nghiên cứu trước đây thường căn cứ vào các thước đo đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp, gồm: hệ số nợ, hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu, hệ số tự tài trợ.  Hệ số nợ Hệ số nợ được tính bằng cách lấy tổng nợ của doanh nghiệp trong một thời kỳ chia cho giá trị tổng tài sản trong cùng kỳ. Công thức tính như sau: Trong đó:  Tổng nợ bao gồm nợ ngắn hạn và nợ dài hạn phải trả.  Tổng tài sản bao gồm tài sản ngắn hạn và tài sản dài hạn. Hệ số nợ thể hiện mức độ sử dụng các nguồn vốn vay của doanh nghiệp, cho biết tài sản của doanh nghiệp được đầu tư bởi bao nhiêu phần từ vốn vay, ví dụ: hệ số nợ là 60% (Tổng tài sản có 100 thì vốn vay là 60). Qua đây, hệ số này biết được khả năng tự chủ tài chính của doanh nghiệp giúp đánh giá về tình trạng tài chính, bao gồm khả năng đảm bảo trả nợ, rủi ro của doanh nghiệp. Nếu tỷ số nợ trên tổng tài sản mà quá nhỏ, chứng tỏ doanh nghiệp vay ít. Điều này có thể hàm ý doanh nghiệp có khả năng tự chủ tài chính cao. Song nó cũng có thể hàm ý là doanh nghiệp chưa biết khai thác đòn bẩy tài chính, tức là chưa biết cách huy động vốn bằng hình thức đi vay. Ngược lại, tỷ số này mà cao quá hàm ý doanh nghiệp không có thực lực tài chính mà chủ yếu đi vay để có vốn kinh doanh khi đó mức độ rủi ro của doanh nghiệp cao hơn. Trong thực tế, chủ nợ thường thích công ty có hệ số nợ thấp vì như vậy công ty có khả năng trả nợ cao hơn. Ngược lại, cổ đông muốn có hệ số nợ cao vì như vậy làm gia tăng khả năng sinh lợi cho cổ đông. Tuy nhiên muốn biết tỷ số này cao hay thấp
27. 13 cần phải so sánh với tỷ số nợ của bình quân ngành. Bởi vì, hệ số này phụ thuộc rất nhiều yếu tố: loại hình doanh nghiệp, quy mô của doanh nghiệp, tính chất – lĩnh vực hoạt động, mục đích vay.  Hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu đánh giá tỷ lệ giữa tài trợ bằng nợ và tài trợ bằng vốn chủ sở hữu. Công thức tính như sau: Tỷ số thường được đánh giá ở ngưỡng bằng một. Khi chỉ tiêu này lớn hơn một cho thấy nợ chiếm tỷ trọng lớn hơn vốn chủ sở hữu. Điều này cho thấy rủi ro của doanh nghiệp cao vì khi các nghĩa vụ nợ phát sinh vốn chủ sở hữu không đủ để thực thi các nghĩa vụ. Và nhìn chung các doanh nghiệp Việt Nam có cơ cấu nợ chiếm tỷ trọng lớn.  Hệ số tự tài trợ Chỉ tiêu khả năng tự tài trợ cho biết doanh nghiệp sử dụng bao nhiêu vốn chủ sở hữu để tài trợ cho hoạt động của doanh nghiệp. Hệ số tự tài trợ có giá trị càng lớn thì mức độ tự chủ về mặt tài chính và khả năng bù đắp tổn thất bằng vốn chủ sở hữu càng cao. Do đó rủi ro kinh doanh của doanh nghiệp càng thấp. Nếu hệ số này lớn hơn 50% tức là nguồn vốn của doanh nghiệp phần lớn được tài trợ từ nguồn vốn thực góp của các cổ đông. Tuy nhiên, một tỷ lệ tự tài trợ quá cao lại không tận dụng được các ưu thế từ đòn bẩy tài chính. Cho nên, tỷ lệ tự tài trợ thường được chấp nhận ở mức khoảng 50% so với tổng nguồn vốn. Trong một số
28. 14 ngành nghề đặc thù tỷ lệ vốn chủ sở hữu có thể chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng nguồn vốn. 2.1.3 Đánh giá cân đối cơ cấu tài chính 2.1.3.1 Khái niệm cân đối cơ cấu tài chính Theo Ngọc Châu (2010), cân đối cơ cấu tài chính là kết quả từ việc đối chiếu tính thanh khoản của những tài sản giúp xác định các dòng tiền thu về trong tương lai và thời gian tới hạn của những khoản nợ giúp xác định các dòng tiền chi ra trong tương lai. Hay nói cách khác, cân đối tài chính là sự cân bằng giữa tài sản và nguồn vốn, bởi sự điều hòa giữa thời gian chuyển đổi tài sản thành tiền và nhịp độ hoàn trả các khoản nợ tới hạn. Sự ổn định của tài sản và nguồn vốn đảm bảo cho sự cân bằng không chỉ trong nhất thời mà còn duy trì trong dài hạn. Để cân bằng tài chính trong dài hạn, ta cần quan tâm đến chỉ tiêu vốn lưu động ròng (VLĐR). Nguyên tắc cơ bản: dùng nguồn vốn dài hạn để hình thành tài sản dài hạn, dùng nguồn ngắn hạn để tài trợ cho tài sản ngắn hạn. Điều đó đảm bảo rằng các tài sản dài hạn sẽ được sử dụng trong dài hạn mà không phải chịu áp lực trả nợ cho nguồn vốn hình thành. Cách tài trợ này giúp doanh nghiệp có đươc sự ổn định, an toàn về mặt tài chính. Có hai phương pháp tính VLĐR của doanh nghiệp: VLĐR = Nguồn vốn dài hạn – Tài sản dài hạn (1). Đối với công thức (1) thì VLĐR chịu ảnh hưởng bởi hai nhân tố là nguồn vốn dài hạn (hay gọi là nguồn vốn ổn định) và tài sản dài hạn. Trong đó: - Nguồn vốn dài hạn (nguồn vốn ổn định) bao gồm: + Nợ dài hạn: CKPT dài hạn, nợ vay dài hạn. + Vốn chủ sở hữu
29. 15 - Tài sản dài hạn: Tài sản cố định, ĐTTC dài hạn Công thức (1), VLĐR thể hiện cân bằng giữa nguồn vốn ổn định với những tài sản có thời gian chu chuyển trên một chu kỳ kinh doanh hoặc trên một năm. Hay: VLĐR = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn (2). Đối với công thức (2) thì VLĐR chịu ảnh hưởng bởi hai nhân tố là tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn. Trong đó: - Tài sản ngắn hạn: Tiền, ĐTTC ngắn hạn, các khoản phải thu, hàng tồn kho - Nợ ngắn hạn: CKPT ngắn hạn, nợ vay ngắn hạn. Công thức (2), thể hiện cách thức sử dụng VLĐR tài trợ cho nợ ngắn hạn. Trƣờng hợp 1: VLĐR > 0 Cân bằng tài chính dài hạn được đánh giá tốt, nguồn vốn dài hạn ngoài tài trợ cho tài sản dài hạn còn tài trợ cho tài sản ngắn hạn. Trƣờng hợp 2: VLĐR < 0 Cân bằng tài chính trong dài hạn được đánh giá là không tốt bởi một phần tài sản dài hạn được tài trợ bởi nguồn vốn ngắn hạn dẫn đến chênh lệch về thời gian chuyển đổi tài sản thành tiền và thời gian hoàn trả các khoản nợ tới hạn. Trƣờng hợp 3: VLĐR = 0 Cân bằng tài chính trong dài hạn được đảm bảo nhưng không tốt bởi toàn bộ nguồn vốn ngắn hạn được đảm bảo bằng tài sản ngắn hạn tức là dùng toàn bộ tài sản ngắn hạn để thanh toán nợ ngắn hạn. 2.1.3.2 Biểu hiện của mất cân đối cơ cấu tài chính Vốn lưu động ròng âm
30. 16 Vốn lưu động ròng là chênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn. Với một doanh nghiệp hoạt động lành mạnh thì thường có VLĐR > 0. Ngược lại, VLĐR < 0 thể hiện doanh nghiệp đã sử dụng một phần nợ ngắn hạn để tài trợ cho tài sản dài hạn, điều này thể hiện sự mất cân đối tài chính do tài sản dài hạn có thời gian thu hồi vốn lâu dài trong khi các khoản nợ ngắn hạn sẽ phải đáo hạn trong thời gian ngắn, tức là sự mất cân đối giữa kỳ hạn của tài sản và kỳ hạn của nguồn nợ vay. Hình 2. 3 Minh họa vốn lƣu động ròng âm Nguồn: Tác giả tự tổng hợp VLĐR âm đẩy các công ty vào tình trạng thường xuyên phải đảo nợ ngắn hạn (tức là vay nợ mới trả nợ cũ) tạo ra tình trạng căng thẳng tài chính và nếu thị trường tài chính bị đóng băng, ngân hàng từ chối cho vay thì điều này sẽ dẫn đến tình trạng doanh nghiệp cạn kiệt tiền mặt và có thể phải dừng hoạt động do thiếu vốn lưu động. Khi điều này xảy ra và VLĐR âm ở mức lớn, các chủ nợ và các nhà cung cấp, khách hàng cảm nhận công ty gặp khó khăn. Để hạn chế rủi ro, họ sẽ cắt giảm các ưu
31. 17 đãi về bán chịu cho công ty, yêu cầu công ty phải thanh toán tiền mặt ngay cho việc mua nguyên vật liệu hoặc hạn chế cho vay, yêu cầu khắt khe hơn về điều kiện cho vay và càng đẩy công ty vào thế ngày càng khó khăn. 2.1.3.3 Nguyên nhân mất cân đối cơ cấu tài chính a. Các yếu tố bên trong Theo Tuấn Dương (2016), chỉ ra các nguyên nhân của mất cân đối tài chính. Thứ nhất, do tăng trưởng quá nóng thông qua đầu tư dàn trải nhiều dự án quy mô lớn bằng nợ vay. Đây là một nguyên nhân chính dẫn đến sự mất cân đối tài chính ở nhiều công ty, ví dụ như trước đây, CTCP Sông Đà Thăng Long cùng một lúc triển khai nhiều dự án bất động sản quy mô lớn dẫn đến nhiều dự án không hoàn thành khi bị thiếu vốn và từ đó thiếu hụt dòng tiền để trả nợ. Thứ hai, thời gian vay vốn ngắn hơn khá nhiều so với thời gian hoạt động của dự án. Đây là đặc trưng chung trong một số lĩnh vực đầu tư ví dụ như đầu tư thuỷ điện, khi thời gian vay thường ngắn khoảng 8–10 năm trong khi dự án có thể vận hành trong khoảng 25 năm. Chính vì vậy, trong những năm đầu tiên của dự án thì áp lực trả nợ là rất lớn và thường là công ty có thể thiếu tiền để trả nợ. Và nếu công ty lại có nhiều dự án đầu tư lớn như vậy thì căng thẳng tài chính thường xảy ra do áp lực cộng hưởng của nhiều dự án đưa lại. b. Các yếu tố bên ngoài Sự sụt giảm đột ngột của nhu cầu thị trường đầu ra kéo dài một cách dai dẳng do sự dư thừa công suất trong ngành hoặc sự thay đổi công nghệ dẫn đến cầu sản phẩm giảm mạnh. Sự khó khăn của những tập đoàn Vinalines (Tổng công ty Hàng hải Việt Nam) một phần đáng kể xuất phát từ việc thị trường đầu ra sụt giảm mạnh và giá sản phẩm, dịch vụ đầu ra giảm mạnh trong một thời gian khá dài.
32. 18 Sự sụt giảm thị trường đầu ra nếu kết hợp tác động từ chi phí đầu vào tăng mạnh hay mặt bằng lãi suất tăng mạnh thì điều này thực sự dẫn đến một thảm hoạ cho các công ty mà có nhiều các dự án đầu tư đang dở dang hoặc đang vay nợ lớn. Chính yếu tố thời gian đã khiến nhiều doanh nghiệp dù là doanh nghiệp lớn cũng bị bào mòn khả năng tài chính và suy kiệt dòng tiền, mất khả năng thanh toán. Khi tình trạng mất cân đối tài chính xảy ra, nó thường đưa đến những hậu quả rất tiêu cực đó là, chủ nợ có thể dừng cho vay hoặc lãi suất cho vay tăng vọt, các nhà cung cấp sẽ đòi hỏi các điều khoản thanh toán tiền mặt ngay và khách hàng có thể rời bỏ công ty do lo ngại công ty không đáp ứng được các tiêu chuẩn sản phẩm đã cam kết, giá cổ phiếu thì sụt giảm thảm hại. Đây là một trong những nguy cơ dẫn đến phá sản. 2.2 Khái niệm phá sản Trong bài nghiên cứu này khái niệm phá sản dựa trên Nghị định 14/2007/ NĐ- CP. Cụ thể: theo điều số 14, Nghị định 14/2007/NĐ-CP ngày 19/1/2007 quy định đối với doanh nghiệp bị huỷ niêm yết trong đó có các quy định riêng về huỷ niêm yết khi có các vấn đề về tài chính sau: a. Vốn điều lệ đã góp của tổ chức có cổ phiếu, trái phiếu niêm yết giảm xuống dưới 80 tỷ đồng (niêm yết tại SGDCK) hoặc dưới 10 tỷ đồng (niêm yết tại TTGDCK). b. Tài sản ròng của quỹ đầu tư giảm xuống dưới 50 tỷ đồng trong 12 tháng liên tục. c. Vốn điều lệ đã góp của công ty đầu tư chứng khoán giảm xuống dưới 50 tỷ đồng. d. Tổ chức niêm yết ngừng hoặc bị ngừng các hoạt động sản xuất - kinh doanh chính từ một năm trở lên. e. Kết quả sản xuất - kinh doanh bị lỗ trong ba năm liên tục và tổng số lũy kế vượt quá vốn chủ sở hữu trong báo cáo tài chính tại thời điểm gần nhất. f. Tổ chức niêm yết chấm dứt sự tồn tại do sáp nhập, hợp nhất, chia, giải thể hoặc phá sản, quỹ đầu tư chứng khoán chấm dứt hoạt động.
33. 19 g. Tổ chức niêm yết đề nghị hủy bỏ niêm yết. Bài nghiên cứu tập trung nghiên cứu nhóm doanh nghiệp phi tài chính huỷ niêm yết vì những nguyên nhân tài chính (cụ thể là các doanh nghiệp thuộc một trong các mục a, d, e, f, g nêu trên). Nguyên nhân tác giả bỏ đi hai điểm b và c áp dụng điều chỉnh cho công ty chứng khoán và quỹ đầu tư vốn thuộc nhóm định chế tài chính không thuộc phạm vi nghiên cứu của đề tài này vì có đặc thù và môi trường phá sản khác. Câu hỏi đặt ra tại sao tác giải không áp dụng Luật Phá sản của Việt Nam để hình thành khái niệm phá sản cho nghiên cứu này. Vì trong thực tế, viêc áp dụng Luật phá sản của Việt Nam cho thấy có rất ít doanh nghiệp tuyên bố phá sản dưới sự quản lý của luật này. Vì vậy số lượng doanh nghiệp đưa vào quan sát theo đúng quy định luật Phá sản quá ít cùng với những hạn chế trong thu thập số liệu như sự thiếu minh bạch thông tin, dữ liệu thông tin tài chính của các doanh nghiệp chưa được công bố rộng rãi không thể đáp ứng được yêu cầu về cỡ mẫu trong phân tích. Hơn nữa bài nghiên cứu có đối tượng là các doanh ngiệp đã phá sản hoặc có nguy cơ phá sản. Do đó, trong bài nghiên cứu này, khi đề cập đến phá sản và doanh nghiệp phá sản là tác giả muốn đề cập đến các doanh nghiệp bị huỷ niêm yết trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam vì những nguyên nhân tài chính theo Điều số 14, Nghị định 14/2007/NĐ-CP ngày 19/1/2007. 2.3 Các lý thuyết về cấu trúc tài chính 2.3.1 Lý thuyết cơ cấu vốn tối ƣu Theo lý thuyết cơ cấu vốn tối ưu (còn gọi là cách tiếp cận theo quan điểm truyền thống) cho rằng có một cơ cấu vốn tối ưu mà ở đó nhà quản trị doanh nghiệp có thể gia tăng giá trị của doanh nghiệp bằng cách sử dụng đòn bẩy tài chính phù hợp. Theo lý thuyết này, khi sử dụng nợ vay, hệ số nợ gia tăng, doanh nghiệp sẽ được hưởng một khoản tiết kiệm thuế thu nhập doanh nghiệp nhờ chi phí lãi vay được khấu trừ vào thu nhập chịu thuế, làm cho chi phí sử dụng vốn vay giảm đi. Tuy nhiên, khi hệ số nợ gia
34. 20 tăng thì rủi ro cũng gia tăng, do đó nhà đầu tư sẽ đòi hỏi tỷ suất sinh lời cao hơn và qua đó chi phí sử dụng vốn bình quân sẽ gia tăng. Và nếu doanh nghiệp tiếp tục sử dụng nợ vay đến một ngưỡng nào đó thì rủi ro tăng lên khiến cho lợi ích nhận được từ việc sử dụng nợ vay không còn nữa. Tóm lại, quyết định cơ cấu vốn tối ưu là quyết định cơ cấu vốn sao cho cân bằng được giữa rủi ro và sinh lời. Trong thực tế, không có một cơ cấu vốn tối ưu chung cho tất cả các doanh nghiệp. Quyết định một cơ cấu vốn như thế nào là tối ưu, trong từng giai đoạn hoạt động của một doanh nghiệp chịu ảnh hưởng nhiều bởi đặc điểm ngành và chu kỳ tăng trưởng riêng của doanh nghiệp, bên cạnh tác động của các yếu tố vĩ mô. Hình 2. 4 Chi phí sử dụng vốn theo quan điểm truyền thống Chi phí sử dụng vốn Chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu (re) WACC Chi phí sử dụng nợ (r ) d Mức độ sử dụng nợ 0 D* Tối ưu Nguồn: Brealey và các tác giả (2008) 2.3.2 Lý thuyết M&M Mệnh đề I – Giá trị của công ty Theo Modigliani và Miller (1958), trong trường hợp có thuế thu nhập và không có chi phí phá sản, lý thuyết M&M xem xét giá trị công ty trong điều kiện không vay nợ (Vu) và giá trị công ty khi có vay nợ (VL). Do lãi vay được tính là một yếu tố chi
35. 21 phí hợp lý làm giảm trừ thu nhập chịu thuế. Vì vậy, công ty nào sử dụng nợ vay sẽ phải nộp thuế thu nhập ít hơn công ty không sử dụng nợ vay (tức chỉ sử dụng vốn cổ phần). Từ đó khiến cho dòng tiền sau thuế của công ty có vay nợ sẽ cao hơn dòng tiền sau thuế của công ty không vay nợ, do yếu tố lãi vay đã đem lại cho các cổ đông khoản tiết kiệm thuế. Điều này khuyến khích doanh nghiệp sử dụng càng nhiều nợ vay thì càng tốt Mệnh đề M&M số I phát biểu rằng “Trong trường hợp có thuế thu nhập doanh nghiệp, giá trị công ty có vay nợ sẽ cao hơn giá trị công ty không có vay nợ”. Tức là giá trị công ty có vay nợ sẽ bằng giá trị công ty không có vay nợ cộng với giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế nhờ lãi vay. VL = VU + TC*D Trong đó: D = giá trị của nợ hay trái phiếu của công ty phát hành. Tc = thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp. Mệnh đề II – Chi phí sử dụng vốn Mệnh đề M&M số II phát biểu rằng “Tỷ suất lợi nhuận yêu cầu của cổ đông có quan hệ cùng chiều với mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính (hay mức độ sử dụng nợ vay)”. r = r + (r – r )*(1 – T )* e u u d c Trong đó: re = tỷ suất lợi nhuận yêu cầu hay lợi nhuận kỳ vọng trên vốn cổ phần rd = lãi suất vay hay chi phí sử dụng nợ ru = chi phí sử dụng vốn nếu công ty sử dụng 100% vốn cổ phần D = giá trị của nợ hay trái phiếu của công ty phát hành E = giá trị của vốn cổ phần của công ty Tc = thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp
36. 22 2.3.3 Lý thuyết đánh đổi Modigliani và Miller (1963) tiếp tục phát triển nghiên cứu của mình với các giả định là có thuế thu nhập doanh nghiệp, nhưng không có thuế thu nhập cá nhân và có chi phí phá sản. Miller đã giải thích được lý do vì sao thực tế, nhiều doanh nghiệp có mức sinh lời cao nhưng không sử dụng nợ hoặc sử dụng nợ ở mức độ thấp. Để giải thích điều nay, Miller đã lập luận rằng tiết kiệm thuế ròng từ nợ vay của doanh nghiệp có thể ít hơn hoặc bằng không khi xem xét cả thuế thu nhập cá nhân cũng như thuế thu nhập doanh nghiệp. Lãi từ chứng khoán nợ không chịu thuế thu nhập doanh nghiệp nhưng chịu thuế thu nhập cá nhân. Lợi nhuận vốn cổ phần chịu thuế thu nhập doanh nghiệp nhưng phần lớn có thể tranh được thuế thu nhập cá nhân nếu là lãi vốn. Vì vậy các doanh nghiệp không thể tài trợ hoàn toàn bằng nợ vay. Một lý do lớn là việc sử dụng tài trợ bằng nợ cũng phát sinh nhiều chi phi, điển hình nhất là các chi phí kiệt quệ tài chính. Tình trạng kiệt quệ tài chính xảy ra khi công ty không thực hiện đúng nghĩa vụ thanh toán theo cam kết cho chủ nợ do kết quả kinh doanh kỳ vọng không đủ bù đắp các khoản phải trả tới hạn. Từ lý thuyết kết luận rằng, việc gia tăng nợ vay sử dụng, làm rủi ro của công ty tăng lên, chi phí kiệt quệ tài chính cũng tăng lên. Điều này làm giảm lợi ích mà công ty nhận được từ khoản tiết kiệm thuế nhờ lãi vay. Nếu giá trị hiện tại của khoản chi phí kiệt quệ tài chính lớn hơn giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế nhờ lãi vay thì khi đó giá trị của công ty bắt đầu giảm đi. 2.3.4 Lý thuyết trật tự phân hạng Lý thuyết trật tự phân hạng về cơ cấu vốn được đề xuất lần đầu tiên bởi Gordon Donaldson vào năm 1961 và được chỉnh sửa bởi Stewart C.Myers và Nicolas Majluf vào năm 1984 (Murry và Vidhan, 2007).
37. 23 Lý thuyết trật tự phân hạng không đề cập đến một cơ cấu vốn tối ưu cho doanh nghiệp mà đề xuất thứ tự ưu tiên lựa chọn các nguồn tài trợ. Theo lý thuyết này, các doanh nghiệp ưa thích sử dụng nguồn tài trợ bên trong hơn bên ngoài, và nếu lựa chọn nguồn vốn bên ngoài thì doanh nghiệp ưu tiên lựa chọn nguồn vốn theo hướng tối thiểu sự gia tăng chi phí do thông tin bất cân xứng (Javad và Hamed, 2011; Devinaga và Peong, 2011). Hình 2.5 Biểu đồ thể hiện thứ tự ƣu tiên lựa chọn nguồn tài trợ Vốn góp trực Nguồn vốn Nợ tiếp từ chử bên trong sở hữu Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Nợ là nguồn tài trợ bên ngoài được ưu tiên trước so với vốn góp của chủ sở hữu, vì chi phí thấp hơn và không làm cho quyền kiểm soát của các chủ sở hữu hiện tại bị phân tán. Mặc dù các chủ nợ cần thông tin và doanh nghiệp phải có trách nhiệm cung cấp thông tin đầy đủ và đáng tin cậy cho chủ nợ. Tuy nhiên, sự tồn tại của thông tin bất cân xứng lại ủng hộ doanh nghiệp sử dụng nợ vì lựa chọn này sẽ phát ra tín hiệu tích cực rằng các khoản đầu tư đang được kỳ vọng mang lại lợi nhuận cao và cũng muốn tận dụng lợi thế của đòn bẩy tài chính (Brealey và các tác giả, 2008; Dinesh, 2005) nhằm làm gia tăng lợi nhuận dành cho chủ sở hữu. Như vậy, lý thuyết trật tự phân hạng làm rõ hơn quyết định lựa chọn nguồn tài trợ của doanh nghiệp là cơ sở để tác giả chọn chỉ tiêu đo lường cấu trúc tài chính thông qua hệ số nợ trong mẫu nghiên cứu thực nghiệm.
38. 24 2.4 Các mô hình dự báo phá sản trên thế giới Trên thế giới sự phát triển các mô hình dự báo phá sản với khởi điểm là các nghiên cứu của Beaver (1966). Với kỹ thuật Univariate Analysis đối với hơn 30 tỷ số để tìm sự khác biệt giữa 79 doanh nghiệp phá sản và 79 doanh nghiệp hoạt động ổn định. Nghiên cứu của Beaver đã cho thấy ảnh hưởng của các chỉ số dự báo đối với nguy cơ phá sản một doanh nghiệp. Nghiên cứu của Beaver được xem như là nền tảng của việc xây dựng mô hình dự báo phá sản về sau. 2.4.1 Mô hình chỉ số Z tổng quát của Alman (1968) Mô hình Z-score do giáo sư người mỹ Altman (1968) thiết lập. Trong đó Altman đã chọn ra 33 công ty phá sản hoạt động trong lĩnh vực sản xuất và chọn 33 công ty có quy mô tương đương cùng hoạt động trong lĩnh vực sản xuất làm cơ sở so sánh. Nghiên cứu đã chọn lọc từ 22 chỉ số tài chính khác nhau đại diện cho năm nhóm chỉ số: khả năng thanh khoản, tỷ suất sinh lời, tỷ lệ đòn bẩy, nguy cơ vỡ nợ và khả năng hoạt động. Cuối cùng chọn ra được năm chỉ số để đưa vào mô hình dự báo với kỹ thuật phân tích biệt hoá đa nhân tố (MDA). Bảng 2. 1 Các biến trong mô hình Z-Score Ký hiệu Chỉ số Tỷ trọng X1 1.2 X2 1.4 X3 3.3
39. 25 X4 0.6 X5 0.99 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp  Mô hình Z-Score cho doanh nghiệp sản xuất: Z-Score = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3*X3 + 0,6*X4 + 0,99*X5  Z-Score ≥ 2,99: doanh nghiệp có tài chính lành mạnh.  1,81 2,9: Công ty nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.  1,23 < Z < 2,9: Công ty nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.  Z < 1,23: Công ty nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.  Mô hình Z-Score dành cho doanh nghiệp khác:
40. 26 Vào năm 1995 Altman đã xây dựng mô hình Z” điều chỉnh (còn gọi là mô hình EMS) ứng dụng cho các doanh nghiệp phi sản xuất, cụ thể như sau: Z” điều chỉnh = 6,56*X1 + 3,26*X2 + 6,72*X3 + 1,05*X4 Trong đó: loại bỏ nhân tố X5 nhằm tối thiểu hoá ảnh hưởng của vòng quay tài sản tăng cường từ hoạt động sản xuất.  Z” > 2,6: Công ty nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản  1,1 < Z” < 2,6: Công ty nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản  Z”< 1,1: Công ty nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao Với kết quả khả năng dự báo cao, mô hình Z- Score nhanh chóng trở thành một trong những mô hình được ứng dụng rộng rãi trên nước Mỹ và được kiểm định trên nhiều quốc gia Châu Âu, Châu Á và các khu vực khác đều cho kết quả dự báo chính xác cao.
41. 27 2.4.2 Mô hình O- Score (1980) Mô hình O-Score được Ohlson (1980) sử dụng kỹ thuật Binary Logistic để xây dựng mô hình. Mô hình O-Score chọn bộ mẫu gồm 105 doanh nghiệp phá sản và 2.058 doanh nghiệp khoẻ mạnh trong giai đoạn từ 1970 đến 1976 theo Luật phá sản của Mỹ. Trong nghiên cứu của mình Ohlson đã chỉ ra chín nhân tố có ảnh hưởng lớn đến xác suất phá sản một doanh nghiệp, cụ thể như sau: Bảng 2. 2 Các biến trong mô hình O-Score Ký hiệu Chỉ số Trọng số SIZE -0,407 TLTA 6,03 -1,43 WCTA CLCA 0,757 Biến giả (có giá trị 1 nếu tổng nợ > OENEG 0,285 tổng tài sản ngược lại bằng 0). NITA -2,37 FUTL -1,83
42. 28 Biến giả ( Có giá trị bằng 1 nếu INTWO EAT 0,5: Doanh nghiệp đang đối mặt với rủi ro phá sản.  P <0,5 : Doanh nghiệp tạm thời chưa đối mặt với rủi ro phá sản. Mô hình O-score tập trung dự báo cho nhóm doanh nghiệp phi tài chính, có khả năng dự báo tốt tại các quốc gia. Đặc biệt, khả năng dự báo của mô hình O-Score trên thị trường các nước Đông Nam Á cho thấy cao hơn.
43. 29 Theo tác giả Surapol Pongsatat và các cộng sự (2004:8) nghiên cứu khả năng dự báo của hai mô hình Z-Score và O-Score trên thị trường Đông Nam Á cho thấy: đối với nhóm doanh nghiệp quy mô nhỏ, khả năng dự báo của mô hình O- Score là 75% trong khi mô hình Z- Score là 64,06%; còn với nhóm doanh nghiệp có quy mô lớn, khả năng dự báo của mô hình O- Score là 69,64% trong khi mô hình Z- Score là 58,93%. 2.4.3 Mô hình KMV-Merton Khác với những mô hình trình bày trên thuộc nhóm mô hình cho điểm (Scoring Models) thì mô hình KMV-Merton thuộc nhóm mô hình cấu trúc (Structure Models). Mô hình KMV-Merton do Merton (1974), thiết lập dựa trên lý thuyết định giá quyền chọn của Fischer Black & Myron Scholes (1973). Sau đó, công ty KMV đã phát triển mô hình Merton cổ điển để dự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp và từ đó xuất hiện mô hình KMV-Merton. Mô hình này dựa trên ý tưởng là vốn chủ sở hữu của một doanh nghiệp có thể được xem như một quyền chọn trên giá trị tài sản của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nhất định. Một khi giá trị tài sản của doanh nghiệp giảm xuống dưới điểm phá sản, tại hoặc trước thời điểm cuối của khoảng thời gian được xét, doanh nghiệp sẽ phá sản ngay lập tức. Mô hình sẽ cho biết khả năng phá sản của mỗi doanh nghiệp trong mẫu được chọn ở bất kỳ thời điểm nào được xét. Khoảng cách phá sản ((Distance to Default – DD): ( ) √ Trong đó:  B = Nợ ngắn hạn + ½*Nợ dài hạn (B còn gọi là điểm vỡ nợ).  = Tỉ suất lợi nhuận gộp liên tục dự kiến trên giá trị tài sản.  = Độ biến động giá trị tài sản.  V = Tổng giá trị tài sản của doanh nghiệp.
44. 30 (V và được xác định từ hai giả định của mô hình). Từ đó, xác định xác xuất vỡ nợ (PD): 2.5 Khái quát ngành bất động sản ở Việt Nam 2.5.1 Đặc điểm của thị trƣờng bất động sản ở Việt Nam -Bất động sản là một loại hàng hóa đặc biệt nên thị trường bất động sản không phải là thị trường giao dịch bản thân bất động sản mà là thị trường giao dịch các quyền và lợi ích chứa trong bất động sản - Thị trường bất động sản là thị trường không hoàn hảo. Sự không hoàn hảo của thị trường này xác định khi đem ra so sánh với thị trường hàng tiêu dùng và thị trường của các tư liệu sản xuất khác. - Trên thị trường bất động sản, cung về hàng hóa bất động sản phản ứng trễ hơn so với sự biến động về cầu và giá cả bất động sản,bởi việc tạo ra hàng hóa bất động sản phức tạp, cần nhiều thời gian và bắt đầu là việc tìm hiểu thông tin về đất đai,làm thủ túc,xin giấy phép xây dựng, thi công, thiết kế Sự phản ứng cung không kịp cầu sẽ dẫn đến sự biến động giá cả, đòi hỏi Nhà nước phải có những can thiệp nhất định để bình ổn thị trường. - Do đặc thù của chủng loại hàng hóa bất động sản là thường có giá trị lớn nên quá trình giao dịch bất động sản không thể đơn giản và nhanh chóng như các loại hàng hóa khác. Vì vậy, giao dịch bất động sản cần nhiều thời gian và chi phí cho các dịch vụ như cung cấp thông tin, tư vấn, kiểm điịnh, thanh toán - Thị trường bất động sản rất nhạy cảm, dễ biến động khi có sự biến động của các yếu tố kinh tế , chính trị và xã hội. Thực tế cho thấy những cơn sốt nóng lạnh đã xảy ra theo nhịp độ tăng trưởng hoặc suy giảm của nền kinh tế. Những tác động về chính trị, văn
45. 31 hóa, xã hội, môi trường, phong tục tập quán đều có ảnh hưởng đến hành vi mua bán trên thị trường. - Thị trường bất động sản chịu sự chi phối của yếu tố pháp luật. Việc quản lý nhà nước đối với bất động sản bằng pháp luật là cơ sở để bảo đảm an toàn cho các giao dịch bất động sản. Những thủ tục pháp lý cần thiết sẽ làm bất động sản có giá trị hơn , đảm bảo cho chúng được tham gia vào tất cả các giao dịc mà pháp luật quy định như mua bán, chuyển nhượng, cho thuê, thế chấp 2.5.2 Một số chỉ số tài chính cập nhật đến hiện nay (ngày 30/5/2018) : EPS 3.0 ngàn PE 16.2 lần Vốn thị trường 591,969 Tỷ KL đang lưu 12,594.66 triệu hành Giá sổ sách 20.1 ngàn ROE 15% Beta 0.71 2.5.3 Tình hình phát triển: Năm 2017, bất động sản có một năm ổn định và tăng trưởng. Theo TS. Cấn Văn Lực, chuyên gia tài chính năm 2017 ghi nhận sự lớn mạnh của các doanh nghiệp trong ngành bất động sản. Đến hết năm 2017, có hơn 4.500 doanh nghiệp kinh doanh bất động sản được thành lập mới, tăng 60% về số doanh nghiệp và số vốn.
46. 32 Quy mô các doanh nghiệp cũng có sự chuyển biến rõ rệt khi quy mô vốn tăng mạnh từ khoảng 20 tỷ đồng/doanh nghiệp trước đó, lên 68 tỷ đồng/doanh nghiệp trong năm 2017. Thị trường ổn định, số lượng doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán cũng tăng mạnh. Nhành này giữ vị trí số 1 về tốc độ tăng trưởng số lượng doanh nghiệp đăng kí mới (+62% n/n) và vốn đăng ký mới (17 tỷ USD). Bên cạnh đó, dòng vốn FDI đầu tư lĩnh vực này đạt mức cao nhất trong 7 năm qua (hơn 3 tỷ USD). “Nguồn vốn vào thị trường bất động sản năm 2017 rất tích cực dù ngân hàng có siết chặt tín dụng. Tổng dự nợ cho vay đầu tư bất động sản của Việt Nam đến hết tháng 10 khoảng 400.000 tỷ đồng, chiếm khoảng 6,5% tổng dư nợ. Dư nợ tín dụng lĩnh vực bất động sản và xây dựng chiếm khoảng 15,5% tổng dư nợ”, ông Lực thông tin. 2.5.4 Rủi ro ngành Rủi ro chính của ngành bất động sản là sự mất ổn định của kinh tế vĩ mô, lãi suất tăng, lạm phát tăng dẫn tới chi phí đầu tư dự án lớn, các chính sách Nhà nước về thị trường bất động sản. Trong ngắn hạn, rủi ro về lãi suất được cho là cao nhất đối với thị trường BĐS, khi tín dụng được kiểm soát theo lộ trình Thông tư 19/2017/TT-NHNN của NHNN. Theo đó, hệ số rủi ro áp dụng đối với các khoản vay kinh doanh BĐS tăng từ 150% lên 200%. Cùng với đó, tỷ lệ dùng vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn xuống 45% vào đầu năm 2018 và xuống 40% vào năm 2019, cũng là một áp lực lên lãi suất cho vay BĐS. Rủi ro lãi suất sẽ là áp lực lớn lên các dự án và chủ đầu tư sử dụng tỷ lệ vốn vay cao, khả năng huy động vốn tự có hoặc vốn từ khách hàng kém. Số liệu thống kê nghành không đồng nhất: mỗi quý, các công ty nghiên cứu và tư vấn như CBRE, Savills, JLL và Hiêp hội Bất động sản Việt Nam đều công bố báo cáo thị trường BĐS, tuy nhiên số liệu thống kê thường không đồng nhất, thậm chí chệnh lệch
47. 33 khá lướn, đặc biệt là số lượng sản phẩm bán được. Trong khí đó, lại không có một cơ sở dữ liệu chính thống nào. Tình trạng loạn số liệu này sẽ tác động không nhỏ đến người mua nhà và chủ dự án. 2.5.5 Triển vọng ngành Do nhiều dự án bị hoãn mở bán trong năm 2017 nên cho nguồn cung năm 2018 có thể cao hoưn so với năm ngoái. Tuy nhiên, tỷ lệ hấp thụ và giá bán trung bình có thể không tăng nhiều do nguồn cung nhiều hơn. Phân khúc căn hộ vừa túi tiền dự kiến tiếp tục dẫn đầu và là động lực chính hỗ trợ cho sự phát triển bền vững thị trường BĐS. Kết luận : mặc dù BĐS là ngành thiết yếu trong nền kinh tế, sự phát triển ổn định của ngành này là động lực quan trọng để phát triển bền vững nền kinh tế nói chung, song cũng tiềm ẩn rủi ro cao khi rất dễ tạo ra các "bong bóng" đầu cơ và có nguy cơ gây đổ vỡ cả nền kinh tế khi các "bong bóng" vỡ. Vì vậy chúng ta cần xem xét cơ cấu tài chính để tránh các rủi ro có thể xảy đến trong tương lai gần để có thể phản ứng lại một cách chủ động, không bất ngờ.
48. 34 TÓM TẮT CHƢƠNG 2: Chương 2 đã trình bày khái niệm cơ cấu tài chính cũng như các thành phần cơ bản của cơ cấu tài chính. Trong chương này tác giả cũng đề cập đến khái niệm và biểu hiện mất cân đối tài chính trong nền kinh tế Việt Nam giai đoạn hiện nay cùng với những nguyên nhân dẫn đến mất cân đối tài chính. Đây là một trong những cơ sở trong việc nghiên cứu nguy cơ phá sản trong nền kinh tế. Bên cạnh đó, tác giả cũng giới thiệu một số các lý thuyết về cơ cấu tài chính và các mô hình dự báo phá sản được xây dựng trên thế giới từ đó dựa trên việc xem xét tính phù hợp, phương pháp và bộ dữ liệu mẫu tác giả thu thập nhằm xây dựng mô hình dự báo nguy cơ phá sản ứng dụng trên để thị trường Việt Nam. Mục tiêu chính của bài nghiên cứu này không phải dừng lại ở xây dựng mô hình mà từ mô hình đã xây dựng xem xét biến cơ cấu tài chính có ảnh hưởng tới nguy cơ phá sản như thế nào.
49. 35 Chƣơng 3: PHÂN TÍCH BIỆT SỐ 3.1 Giới thiệu phƣơng pháp phân tích biệt số Phân tích biệt số là một kỹ thuật phân tích dữ liệu khi biến phụ thuộc (biến tiêu chuẩn) là biến phân loại và biến độc lập (biến dự đoán) là biến định lượng (thang đo khoảng cách hay tỉ lệ). Ví dụ, biến phụ thuộc có thể là việc chọn mua một nhãn hiệu máy vi tính (A, B hay C) và biến độc lập có thể là điểm đánh giá các thuộc tính của máy PC trên thang đó Likert 7 điểm. Các mục tiêu của phân tích biệt số là: - Xây dựng các hàm phân tích phân biệt (discriminant functions) hay một hàm tuyến tính kết hợp các biến độc lập sao cho phân biệt rõ nhất các biểu hiện của biến phụ thuộc (biến phụ thuộc trong trường hợp này là biến định tính chỉ có các biểu hiện không có các mức độ). - Nghiên cứu xem có tồn tại sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm xét theo các biến độc lập. - Xác định những biến độc lập nào là nguyên nhân lớn nhất gây ra những sự khác biệt giữa các nhóm - Phân loại các quan sát vào trong một nhóm nào đó dựa vào các giá trị của các biệt độc lập. - Đánh giá tính chính xác của việc phân loại. Phân tích biệt số được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực như tâm lí, xã hội cũng như kinh doanh. Trong kinh doanh, phân tích biệt số có thể được sử dụng trong rất nhiều tình huống nghiên cứu như: - Phân biệt các khách hàng trung thành và không trung thành bằng các đặc tính nhân khẩu học, tâm lí hay lối sống. - Phân biệt những người dùng nhiều, dùng trung bình và dùng ít một sản phẩm nào đó qua mức độ họ tiêu thụ các sản phẩm khác. - Phát hiện ra các đặc trưng tâm lí giúp phân biệt giữa những người nhạy cảm với giá và những người không nhạy cảm với giá.
50. 36 - Phân biệt khách hàng thường xuyên của các cửa hàng và khách hàng thường xuyên của siêu thị qua quan niệm sống, lối sống. - Và công ty có phá sản hay không qua các chỉ số đặc thù. Có hai trường hợp phân tích biệt số là: - Phân tích biệt số 2 nhóm (two-group discriminant analysis): khi biến độc lập chỉ có hai biểu hiện. - Phân tích biệt số bội (multiple discriminant analysis): khi biến độc lập có ba hay nhiều biểu hiện. 3.2 Liên hệ giữa phân tích biệt số, hồi quy và Anova: Sự giống nhau và khác nhau giữa 3 phương pháp phân tích biệt số, hồi quy và ANOVA được tóm tắt trong bảng sau: ANOVA Hồi qui Phân tích biệt số Giống nhau: - Số biến phụ thuộc Một Một Một - Số biến độc lập Nhiều Nhiều Nhiều Khác nhau: - Tính chất của Định lượng Định lượng Phân loại biến phụ thuộc - Tính chất của biến độc lập Phân loại Định lượng Định lượng 3.3 Mô hình phân tích biệt số: Mô hình phân tích biệt số có dạng tuyến tính như sau: D = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + + bkXk Trong đó: D: biệt số b: hệ số hay trọng số phân biệt
51. 37 X: biến độc lập Các hệ số hay trọng số (b) được tính toán sao cho các nhóm có các giá trị của hàm số phân biệt (biệt số D) khác nhau càng nhiều càng tốt. Điều này sẽ xảy ra khi tỉ lệ của tổng các độ lệch bình phương của biệt số giữa các nhóm (between-group sum of squares) so với tổng các độ lệch bình phương của biệt số trong nội bộ các nhóm (within-group sum of squares) đạt cực đại. Và bất cứ kết hợp tuyến tính nào khác của các biến độc lập cũng đều tạo ra những tỉ lệ nhỏ hơn. 3.3.1 Các tham số thống kê trong phân tích biệt số: - Canonical correlation: hệ số tương quan canonical đo lường mức độ liên hệ giữa các biệt số và các nhóm. Nó là một thước đo mối liên hệ giữa hàm phân biệt đơn và tập hợp các biến giả xác định các nhóm. - Centroid: là trung bình của các giá trị biệt số trong mỗi nhóm, số centroid bằng với số nhóm vì mỗi nhóm có một centroid. - Classification matrix: ma trận phân loại (ma trận dự đoán) chứa số quan sát phân loại đúng và số quan sát phân loại sai. Số quan sát phân loại đúng sẽ nằm trên đường chéo của ma trận, và số quan sát phân loại sai nằm ngoài đường chéo. Tổng của các số nằm trên đường chéo được chia cho tổng số quan sát và được gọi là tỉ lệ đúng (tỉ lệ thành công). - Discriminant function coefficients: các hệ số hàm phân biệt (chưa chuẩn hóa) là các quyền số (trọng số) của các biến khi các biến được đo lường bằng đơn vị tính nguyên thủy. - Discriminant scores: các biệt số được tính bằng cách nhân các hệ số không chuẩn hóa được với giá trị của các biến, sau đó lấy tổng của các tích tìm được theo phương trình ở phần trên. - Eigenvalue: đối với mỗi hàm phân biệt thì eigenvalue là tỉ số giữa tổng các độ lệch bình phương giữa các nhóm và tổng các độ lệch bình phương trong nội bộ nhóm (SSG/SSW). Eigenvalue càng lớn thì hàm phân biệt càng tốt.
52. 38 - F value and their significance: giá trị F được tính từ ANOVA một yếu tố, trong đó biến phân loại được sử dụng như biến độc lập, và mỗi biến dự đoán được sử dụng như biến phụ thuộc kiểu định lượng. - Group means and group standard deviations: trung bình nhóm và độ lệch chuẩn nhóm được tính cho mỗi biến dự đoán cho mỗi nhóm. - Pooled within-group correlation matric: ma trận tương quan nội bộ nhóm chung được tính bằng cách lấy trung bình các ma trận hiệp phương sai riêng cho tất cả các nhóm. - Standardized discriminant funtion coefficients: các hệ số hàm phân biệt chuẩn hóa là các hệ số hàm phân biệt được sử dụng như quyền số khi các biến được chuẩn hóa có trung bình là 0 và phương sai là 1. - Structure correlation (discriminant loadings): tương quan kết cấu (hệ số biệt tải) cho biết các hệ số tương quan đơn giữa các biến và hàm phân biệt. - Total correlation matric: ma trận tương quan toàn bộ là ma trận tương quan khi các quan sát được coi như xuất phát từ một mẫu duy nhất. - Wilks’λ đôi khi được gọi là đại lượng thống kê U (U statistic), Wilks’λđối với mỗi biến dự đoán là tỷ số giữa các độ lệch bình phương trong nội bộ các nhóm và tổng các độ lệch bình phương toàn bộ. Giá trị của nó trong khoảng từ 0 đến 1. λ lớn (gần 1) cho biết các trung bình nhóm dường như không khác nhau. λ nhỏ (gần 0) cho biết các trung bình nhóm dường như giống nhau. Các giả định trong phân tích biệt số là: mỗi nhóm là một mẫu của một tổng thể có phân phối chuẩn đa biến và các tổng thể này có ma trận hiệp phương sai giống nhau (các phương sai bằng nhau). 3.3.2 So sánh phân tích biệt số và hồi qui Binary Logistic Sau khi nghiên cứu các nội dung của phân tích Biệt số, ta có thể nhận thấy điểm tương đồng giữa nó với phương pháp hồi qui Binary Logistic? Hai phương pháp này đều áp dụng cho cùng một mục tiêu nhưng mỗi phương pháp có điểm mạnh và yếu riêng. Ưu điểm của hồi qui Binary Logistic là đòi hỏi ít giả định hơn phân tích biệt số, tất nhiên khi những giả định của phân tích biệt số được thỏa mãn thì áp dụng hồi qui Logistic vẫn tốt
53. 39 như thường. Logistic còn có lợi thế là mô hình hồi qui nên nó gắn liền với các phép kiểm định rõ ràng dễ hiểu và quen thuộc. Phân tích biệt số và hồi qui Binary Logistic đều cần biến phụ thuộc dạng phân loại. Tuy nhiên hồi qui Binary Logistic chỉ áp dụng được cho tình huống biến phụ thuộc có hai biểu hiện trong khi đó phân tích biệt số phân biệt được nhiều nhóm biểu hiện. Và vì hồi qui Binary Logistic không đòi hỏi những giả định chặt chẽ như phân tích biệt số nên độ tin cậy của nó không cao. 3.3.3 Biến nghiên cứu a. Xác định biến phụ thuộc Đối với phương pháp trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc chỉ chia thành hai nhóm và phải triệt tiêu nhau. Tức là một giá trị cá thể chỉ có thể nằm trong một nhóm phân loại duy nhất không thể nằm đồng thời trong nhiều nhóm. Với hồi quy biệt số, thông tin tác giả cần thu thập về biến phụ thuộc là nguy cơ phá sản có xảy ra hay không, biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1, với 0 là xảy ra nguy cơ phá sản và 1 là không xảy ra nguy cơ phá sản. Trong nghiên cứu này, Y=1 là nhóm doanh nghiệp khoẻ mạnh, Y=0 là nhóm doanh nghiệp phá sản. Trong đó nhóm doanh nghiệp phá sản là các công ty bất động sản hủy niêm yết, lỗ nhiều kỳ liên tiếp, sự mất cân đối trong cơ cấu tài chính, trên thị trường chứng khoán Việt Nam và nhóm doanh nghiệp khoẻ mạnh là các công ty bất động sản niêm yết được đánh giá tốt do tác giả xem xét trên các yếu tố nêu trên. b. Lựa chọn biến độc lập Sau khi đã xác định biến phụ thuộc, ta tiến hành xác định các biến độc lập có ảnh hưởng đến đặc trưng cần phân loại ở trên. Hay nói khác hơn là xác định biến độc lập nào là nguyên nhân tạo ra sự khác biệt thống kê. Một doanh nghiệp trước khi lâm vào tình trạng phá sản hầu hết đều có những vấn đề trong tình hình tài chính: sự mất cân đối trong cơ cấu tài chính, các vấn đề về thanh khoản hay khả năng sinh lời Chính vì lẽ đó các tỷ số tài chính truyền thống là một trong những thước đo quan trọng phản ánh tình hình tài chính của doanh nghiệp và cũng là một trong những cơ sở nền tảng cho việc dự báo những rủi ro trong tương lai. Tác giả
54. 40 đã cố gắng tìm và lựa chọn những biến có đặc điểm chung nhất nhằm đánh giá và dự báo chính xác hơn. Có 6 biến được lựa chọn đại diện như sau: - Chủ động về vốn: X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản (WC/TA) - Khả năng sinh lời: X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản (RE/TA) X3 = Thu nhập trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản (EBIT/TA) - Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu đối với nợ phải trả: X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Nợ phải trả (MVE/TD) - Khả năng tạo doanh thu: X5= Doanh thu thuần / Tổng tài sản (S/TA) - Hệ số vốn: X6 = Vốn chủ sở hữu / Tổng nguồn vốn (EB/TC) So với mô hình Z-Score của giáo sư Altman thì tác giả bổ sung thêm biến X6 vào mô hình của mình do trong quá trình thu thập dữ liệu nhóm đã phát hiện tính bất cân xứng về thông tin của doanh nghiệp. Nghĩa là, một số công ty có doanh thu thấp, lợi nhuận âm trong khi giá trị thị trường của một cổ phiếu lại rất cao (cao hơn nhiều so với mệnh giá cổ phiếu). Điều này là bất hợp lý vì giá trị thị trường không phản ánh hoặc phản ánh kém chính xác giá trị thực sự của doanh nghiệp đó. Do đó, việc thêm biến X6 vào mô hình sẽ lấp bớt lỗ hổng cho những bất hợp lý này. 1. Chủ động về vốn: X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản (WC/TA) Tỷ lệ này là một thử thách tốt cho sự phiền toái của công ty. Một công ty có vốn hoạt động tiêu cực có thể sẽ gặp khó khăn trong việc hoàn thành các nghĩa vụ ngắn hạn vì chỉ đơn giản là không có đủ tài sản lưu động để thanh toán các nghĩa vụ đó. Ngược lại, một công ty có vốn hoạt động tích cực đáng kể hiếm khi gặp khó khăn trong việc thanh toán hoá đơn. 2. Khả năng sinh lời: a) X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản (RE/TA) Tỷ lệ này đo lường số tiền thu nhập tái đầu tư hoặc khoản lỗ, phản ánh mức độ đòn bẩy của công ty. Chỉ số này được hiểu cứ 100 đồng tài sản của doanh nghiệp sẽ tạo ra X2 đồng lợi nhuận giữ lại. Các công ty có tỷ lệ RE / TA thấp sẽ cấp vốn từ các khoản vay
55. 41 chứ không phải thông qua các khoản thu nhập giữ lại. Các công ty có tỷ lệ RE / TA cao gợi ý lịch sử về khả năng sinh lợi và khả năng chịu đựng được một năm thua lỗ. Nếu các khoản thu nhập giữ lại bằng 0, thì tỷ lệ tổng tài sản giữ lại bằng 0. Không có tài sản nào được tài trợ bởi thu nhập giữ lại và do đó tất cả đều được tài trợ bởi các khoản nợ bao gồm nợ hoặc vốn do chủ sở hữu cổ phần bơm. Khi thu nhập giữ lại bằng tổng tài sản, tỷ lệ tổng tài sản giữ lại tổng tài sản bằng 1 và tài sản được tài trợ hoàn toàn bằng thu nhập giữ lại. Khi tỷ lệ tổng tài sản giữ lại tổng tài sản là 0,5 hoặc 50%, tài sản là 50% được tài trợ bởi lợi nhuận giữ lại và 50% được tài trợ bởi nợ và vốn do chủ sở hữu cổ phần bơm. Tỷ lệ này là một phần của tỷ lệ Altman Z Score, nó được sử dụng như một chỉ số về tuổi của một doanh nghiệp (các doanh nghiệp lâu đời có xu hướng tích luỹ thu nhập cao hơn và do đó tỷ lệ cao hơn). Tỷ lệ chỉ ra rằng tài sản được tài trợ từ nội lực chứ không phải từ vốn chủ sở hữu hoặc nợ. b) X3 = Thu nhập trƣớc thuế và lãi vay / Tổng tài sản (EBIT/TA) Tỷ số này được tính ra bằng cách lấy lợi nhuận ròng (hoặc lợi nhuận sau thuế) của doanh nghiệp trong kỳ báo cáo (có thể là 1 tháng, 1 quý, nửa năm, hay một năm) chia cho bình quân tổng giá trị tài sản của doanh nghiệp trong cùng kỳ. Số liệu về lợi nhuận ròng hoặc lợi nhuận trước thuế được lấy từ báo cáo kết quả kinh doanh. Còn giá trị tài sản được lấy từ bảng cân đối kế toán. Chính vì lấy từ bảng cân đối kế toán, nên cần tính giá trị bình quân tài sản doanh nghiệp. Nếu tỷ số này lớn hơn 0, thì có nghĩa doanh nghiệp làm ăn có lãi. Tỷ số càng cao cho thấy doanh nghiệp làm ăn càng hiệu quả. Còn nếu tỷ số nhỏ hơn 0, thì doanh nghiệp làm ăn thua lỗ. Mức lãi hay lỗ được đo bằng phần trăm của giá trị bình quân tổng tài sản của doanh nghiệp. Tỷ số cho biết hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản để tạo ra thu nhập của doanh nghiệp. Tỷ số lợi nhuận ròng trên tài sản phụ thuộc vào mùa vụ kinh doanh và ngành nghề kinh doanh. Do đó, chỉ sử dụng tỷ số này trong so sánh doanh nghiệp với bình quân toàn ngành hoặc với doanh nghiệp khác cùng ngành và so sánh cùng một thời kỳ.
56. 42 3. Nhóm cơ cấu tài chính: a) Giá trị thị trƣờng của vốn chủ sở hữu đối với nợ phải trả: X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Nợ phải trả (MVE/TD) Tỷ số thể hiện giá trị thị trường vốn chủ sở hữu gấp bao nhiêu lần nợ phải trả. Đây là tỷ số cho thấy nếu một công ty có khả năng mất khả năng thanh toán - giá trị thị trường của công ty sẽ giảm xuống bao nhiêu trước khi nợ vượt quá các tài sản trên báo cáo tài chính. Nói cách khác, giá trị thị trường bền vững có thể được hiểu là niềm tin của thị trường đối với vị thế tài chính vững chắc của công ty. Tỷ lệ này càng cao càng tốt, nhưng cũng tùy thuộc vào chiến thuật công ty đang áp dụng và ngành nghề của chính công ty. Đặc thù của ngành bất động sản, các dự án đầu tư thường cần một số vốn rất lớn, nhưng đa số doanh nghiệp lại không có đủ vốn tự có để đầu tư dự án. Do vậy, việc dùng vốn vay và huy động vốn từ các nhà đầu tư để thực hiện dự án là không thể tránh khỏi. Vì vậy, sẽ làm cho X4 của ngành này có tính chất sẽ tương đối khác so với các ngành khác. Đó cũng chính là lý do giải thích tại sao khi doanh nghiệp có tiềm lực tài chính và kinh doanh tốt thì doanh nghiệp đi vay được nhiều hơn, làm giảm tỷ lệ X4 xuống so với các doanh nghiệp làm ăn không hiệu quả. b) Hệ số vốn hay hệ số tự tài trợ: X6 = Vốn chủ sở hữu / Tổng nguồn vốn (EB/TC) Hệ số tự tài trợ là chỉ tiêu phản ảnh khả năng tự đảm bảo về mặt tài chính và mức độ độc lập về mặt tài chính khả năng bù đắp tổn thất bằng vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp. Chỉ tiêu này cho biết trong tổng nguồn vốn tài trợ tài sản doanh nghiệp, nguồn vốn chủ sở hữu chiếm bao nhiêu. Trị số của chỉ tiêu này càng lớn, thường chứng tỏ khả năng tự bảm đảm về mặt tài chính càng cao, mức độ độc lập về mặt tài chính của doanh nghiệp ngày càng tăng và ngược lại, khi trị số của chỉ tiêu càng nhỏ, khả năng tự đảm bảo về mặt tài chính của doanh nghiệp càng thấp, mức độ độc lập về mặt tài chính của doanh nghiệp ngày càng thấp, mức độ độc lập về mặt tài chính của doanh nghiệp ngày càng giảm. Tuy nhiên, đối với doanh
57. 43 nghiệp bất động sản. Với đặc thù của ngành bất động sản, các dự án đầu tư thường cần một số vốn rất lớn, và cần dùng vốn vay để bù đắp, giúp hoạt động kinh doanh trơn tru hơn. Ví dụ tập đoàn bất động sản Vingroup (mã: VIC), vừa được vinh danh vị trí số 1 trong Top 10 chủ đầu tư bất động sản uy tín nhất Việt Nam năm 2018 do Vietnam Report tổ chức, và đây cũng là lần thứ ba liên tiếp doanh nghiệp được nhận giải thưởng này, lại có tổng nợ gấp 4-5 lần vốn chủ sở hữu trong 5 năm từ 2013-2017. Tương tự, công ty cổ phần Phát triển Bất động sản Phát Đạt (mã: PDR) cũng có tổng nợ gấp 3-4 lần vốn chủ sở hữu. Ý nghĩa : Đánh giá mức độ tự chủ về tài chính của DN và khả năng bù đắp tổn thất bằng vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên ngành bất động sản có một số đặc thù riêng như đã nêu ở trên (khi doanh nghiệp đi vay được nhiều hơn làm tăng tổng nguồn vốn lên) nên có thể có tác động ngược chiều với tình hình phát triển kinh doanh của doanh nghiệp. 4. Hiệu quả sử dụng toàn bộ tài sản – X5 Hiệu quả sử dụng toàn bộ tài sản hay còn gọi chỉ tiêu vòng quay toàn bộ tài sản, cho biết hiệu quả sử dụng toàn bộ các loại tài sản của doanh nghiệp. Đối với doanh nghiệp sản xuất bình thường, nếu chỉ tiêu này có giá trị càng cao thì càng tốt chứng tỏ cùng một tài sản mà thu được mức lợi ích càng nhiều. Do đó, trình độ quản lý tài sản càng cao thì năng lực thanh toán và năng lực thu lợi của doanh nghiệp càng cao. Nếu ngược lại thì chứng tỏ các tài sản của doanh nghiệp chưa được sử dụng có hiệu quả. Ý nghĩa: “1 đồng vốn đầu tư vào doanh nghiệp đã đem lại bao nhiêu đồng doanh thu”. Tuy nhiên đối với các doanh nghiệp bất động sản, tỷ số này có giá trị tương đối đặc biệt. Như ta đã biết, doanh thu bất động sản thường thu theo tháng hoặc quý chứ không hoàn vốn được một lúc, trong khi đó, muốn hoàn thành công trình,
58. 44 đòi hỏi suốt thời gian thi công, công ty phải đầu tư các tài sản dài hạn cũng như ngắn hạn, vì vậy tỷ số này có thể sẽ mang dấu âm (tốc độ tăng doanh thu không bằng của tài sản) 3.3.2 Phƣơng pháp chọn lọc mẫu Nhằm đảm bảo cho việc đánh giá được chính xác và khách quan thì chọn lọc mẫu là một khâu quan trọng. Như đã đề cập trên việc lựa chọn mẫu gồm hai nhóm: (1) là nhóm công ty phá sản hoặc bị đánh giá là có nguy cơ phá sản tức là nhóm các công ty bị hủy niêm yết, bị đánh giá “cảnh báo” trên sàn hay có các dấu hiệu như đã nêu ở chương 2: cơ sở nghiên cứu; (2) là nhóm công ty khỏe mạnh tức là nhóm các công ty niêm yết khỏe mạnh. Trong đó, các mẫu được chọn thoả các điều kiện sau:  Đối với nhóm các công ty có nguy cơ phá sản: Lựa chọn những công ty thoả các điều kiện sau: (1) Tất cả các công ty bị huỷ niêm yết hoặc bị cảnh báo và có dữ liệu bất lợi trên cả hai sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX trong giai đoạn 2010-2017 về nguyên nhân tài chính: Lỗ liên tục ba năm, vốn lưu động ròng âm, lỗ làm âm vốn chủ sở hữu (2) Công ty phải thuộc lĩnh vực bất động sản. (3) Báo cáo tài chính và thông tin của các công ty này có thể tiếp cận được và có ít nhất bốn năm.  Đối với nhóm các công ty niêm yết khỏe mạnh: Gồm những công ty thoả điều kiện sau: (1) Các công ty được chọn là công ty niêm yết được đánh giá bình thường và tốt theo các tiêu chí nêu trên (2) Công ty phải thuộc lĩnh vực bất động sản. (3) Báo cáo tài chính và thông tin của công ty này có thể tiếp cận được và có ít nhất năm năm.
59. 45 TÓM TẮT CHƢƠNG 3: Chương 3 tập trung giới thiệu phương pháp phân tích biệt số. Đây là một phương pháp có các giả thiết nghiên cứu đòi hỏi phức tạp hơn phương pháp hồi quy Binary Logistic và do đó có khả năng tính toán xác suất xảy ra phá sản chính xác hơn, có tính khả thi cao khi vận dụng trong thực tiễn ở Việt Nam. Ở chương này cũng đồng thời giới thiệu các biến sẽ được đưa vào trong mô hình và từng đặc điểm của chúng. Cuối cùng tác giả cũng giới thiệu bộ mẫu tác giả chọn lọc từ các công ty sắp phá sản và các công ty khỏe mạnh niêm yết trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam.
60. 46 Chƣơng 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Đầu tiên, đối với phân tích phân biệt, ta phải chia mẫu quan sát thành 2 phần: mẫu ước lượng hay mẫu phân tích (là phần dùng để ước lượng hàm phân biệt); phần còn lại là để kiểm tra tính đúng đắn của hàm phân biệt (mẫu kiểm tra). Khi cỡ mẫu đủ lớn, ta có thể chia thành 2 phần bằng nhau và theo tỷ lệ của toàn bộ mẫu. Ở đây mẫu của chúng ta gồm 117 quan sát của các công ty bình thường, chúng ta sẽ lấy 80% mẫu để làm phân tích, tức là 94 quan sát , còn lại 23 quan sát làm mẫu kiểm tra. Đối với 65 quan sát công ty sắp phá sản, chúng ta cũng sẽ lấy 80% quan sát làm mẫu phân tích, tức là 52 quan sát , còn lại 13 quan sát làm mẫu kiểm tra. 4.1 Kết quả mô tả thống kê: Việc xem xét thống kê mô tả giúp cho ta có cái nhìn chung về đặc trưng các biến ta quan sát của nhóm doanh nghiệp huỷ niêm yết có vấn đề tài chính và nhóm doanh nghiệp niêm yết tốt đem lại cái nhìn tổng quát về các quan sát được đưa vào xem xét. Bảng 4. 1 CÁC CÔNG TY KHỎE MẠNH Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation X1=VLD/TTS 94 -.3059 .8283 .374323 .2584709 X2=LNGT/TTS 94 -.0785 .1495 .038838 .0370336 X3=EBIT/TTS 94 -.0354 .2465 .063082 .0510471 X4=GTTT/NO 94 .0000 6.0084 .839913 .8316117 PHAI TRA X5=DTT/TTS 94 .0070 .7831 .050557 .1642479
61. 47 X6=VCSH/TONG 94 .0995 .7543 .421369 .1437555 NV Valid N (listwise) 94 Bảng 4. 2 CÁC CÔNG TY SẮP PHÁ SẢN Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation X1=VLD/TTS 52 -.5733 .6619 .137670 .2068120 X2=LNGT/TTS 52 -2.2133 .1814 -.045042 .2988982 X3=EBIT/TTS 52 -.7297 .1371 .010420 .1106210 X4=GTTT/NO 52 .0000 24.5997 1.327824 3.7973979 PHAI TRA X5=DTT/TTS 52 .0010 1.7332 .037165 .3916800 X6=VCSH/TONG 52 -1.6859 .9890 .389124 .3712241 NV Valid N (listwise) 52 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp  Xét biến X1: có thể thấy công ty hoạt động bình thường có chỉ số vốn lưu động trên tổng tài sản hay X1 dương và cụ thể là 0.374323. Như vậy, nhóm công ty có vốn hoạt động tích cực hiếm khi gặp khó khăn trong việc thanh toán hoá đơn.
62. 48 Một công ty có vốn hoạt động tiêu cực (ở bảng 4.2) có thể sẽ gặp khó khăn trong việc hoàn thành các nghĩa vụ ngắn hạn vì đơn giản là không có đủ tài sản lưu động để thanh toán các nghĩa vụ đó. Thông thường, lượng tiền mặt tại quỹ cần được duy trì một lượng đủ để đảm bảo hoạt động thường xuyên cho DN và ứng phó trong tình hình khẩn cấp. Các công ty có lượng tiền mặt bị giảm từ quý này qua quý khác trong khi bình thường quay vòng tiền mặt của chúng rất nhanh thì cần phải xem xét lại hoạt động của mình. Cùng với đó, các công ty đang thất bại, hoặc là trong tình trạng sẽ thất bại sẽ hiếm khi nào có đủ khả năng thanh toán các hóa đơn. Biểu hiện điều này thể hiện ở trung bình của X1 chỉ có 0.137670, chỉ bằng 2/5 của công ty hoạt động có hiệu quả.  Xét biến X2: Khả năng sinh lời: X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản (RE/TA) Các công ty khỏe mạnh có tỷ lệ tổng lợi nhuận giữ lại là 0.038838 mang dấu dương, nghĩa là cứ 100 đồng tổng tài sản thì doanh nghiệp tạo ra 3.8 đồng lợi nhuận giữ lại. Lợi nhuận giữ lại càng nhiều, tiềm lực tài chính của doanh nghiệp càng mạnh, tăng khả năng chịu đựng nếu có khủng hoảng hay thua lỗ, giúp doanh nghiệp đứng vững và phục hồi nhanh chóng. Các công ty sắp phá sản có X2 âm, nghĩa là không có lợi nhuận giữ lại bổ sung vốn cho năm sau, mà còn phải bù đắp thêm thông qua vốn chủ sở hữu hoặc các khoản nợ. Điều này phản ánh công ty hoạt động không hiệu quả, dẫn đến lợi nhuận sau thuế và lãi âm, khả năng tự trang trải tài chính kém. Cụ thể, -0.045042 là khả năng sinh lời của công ty sắp phá sản. Mang dấu âm tức là doanh nghiệp đang bị lỗ.  Xét biến X3: X3 = Thu nhập trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản (EBIT/TA) Đối với các doanh nghiệp khỏe mạnh, tỷ số này lớn hơn 0, nghĩa là doanh nghiệp làm ăn có lãi. Mức lãi hay lỗ được đo bằng phần trăm của giá trị bình quân tổng tài sản của doanh nghiệp. Tỷ số càng cao cho thấy doanh nghiệp làm ăn càng hiệu quả, cụ thể
63. 49 trung bình ở đây là 0.063082 và gấp gần 6 lần so với doanh nghiệp không khỏe mạnh. Nghĩa là cứ 100 đồng tài sản, doanh nghiệp khỏe mạnh tạo ra 6.2 đồng thu nhập trước thuế và lãi vay. Ở các doanh nghiệp không khỏe mạnh, tỷ số này chỉ bằng 0.010420, tức là 1/6 lần của các doanh nghiệp khỏe mạnh.  Xét biến X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu đối với nợ phải trả: Tỷ số thể hiện giá trị thị trường vốn chủ sở hữu gấp bao nhiêu lần nợ phải trả. Đây là tỷ số cho thấy nếu một công ty có khả năng mất khả năng thanh toán - giá trị thị trường của công ty sẽ giảm xuống bao nhiêu trước khi nợ vượt quá các tài sản trên báo cáo tài chính. Nói cách khác, giá trị thị trường bền vững có thể được hiểu là niềm tin của thị trường đối với vị thế tài chính vững chắc của công ty. Qua bảng 4.2, trung bình các công ty sắp phá sản có giá trị vốn chủ sở hữu gấp 1.33 lần nợ, trong khi các công ty bình thường có chỉ số này ở mức 0.84 (ở bảng 4.1). Điều này có thể được hiểu rằng các công ty sắp phá sản khó khăn trong việc đi vay và tốc độ tăng của vốn vay cũng nhỏ hơn vốn hóa (so với công ty bình thường) nên tỷ lệ này cao hơn công ty bình thường.  Xét biến X5: Vòng quay Tổng tài sản (Total asset turnover) Công thức tính: Vòng quay Tổng tài sản (Total asset turnover) = Doanh thu thuần/Tổng tài sản bình quân Chỉ số này giúp đánh giá hiệu quả sử dụng của toàn bộ tài sản của doanh nghiệp, cho thấy 1 đồng tài sản tham gia vào quá trình sản xuất kinh doanh sẽ tạo ra bao nhiêu đồng doanh thu. Chỉ số này càng cao cho thấy hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng cao và ngược lại.
64. 50 Tổng tài sản trong công thức là số bình quân, tức lấy tổng số dư đầu kỳ cộng với số dư cuối kỳ sau đó chia 2. Các công ty hoạt động bình thường có X5=0.050557 trong khi đó các công ty sắp phá sản có X5=0.037165. Số liệu vòng quay tổng tài sản trung bình của ngành bất động sản được lấy trên trang web là 5%.  Xét biến X6: Vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn hay còn gọi là tỷ số tự tài trợ Phản ánh tỷ lệ vốn chủ sở hữu trong tổng nguồn vốn của DN. Tỷ số tự tài trợ có giá trị càng cao, khả năng tự chủ của DN càng lớn. Hệ số tự tài trợ là chỉ tiêu phản ảnh khả năng tự đảm bảo về mặt tài chính và mức độ độc lập về mặt tài chính của doanh nghiệp. Chỉ tiêu này cho biết trong tổng nguồn vốn tài trợ tài sản doanh nghiệp, nguồn vốn chủ sở hữu chiếm bao nhiêu. Trị số của chỉ tiêu này càng lớn, chứng tỏ khả năng tự bảm đảm về mặt tài chính càng cao, mức độ độc lập về mặt tài chính của doanh nghiệp ngày càng tăng và ngược lại, khi trị số của chỉ tiêu càng nhỏ, khả năng tự đảm bảo về mặt tài chính của doanh nghiệp càng thấp, mức độ độc lập về mặt tài chính của doanh nghiệp ngày càng thấp, mức độ độc lập về mặt tài chính của doanh nghiệp ngày càng giảm. Tuy nhiên, chỉ tiêu này quá cao cũng không tốt. Vì khi đó, do vốn chủ sở hữu chủ yếu đầu tư vào tài sản dài hạn, ít sử dụng vào kinh doanh quay vòng sinh lời nên hiệu quả kinh doanh không cao. Bảng 4.1 và 4.2 lần lượt cho ta biết các giá trị trung bình của biến X6 là 0.42 và 0.39. Các giá trị này hợp lý, thể hiện khả năng tự đảm bảo về mặt tài chính của doanh nghiệp phát triển tốt hơn so với doanh nghiệp phá sản.
65. 51 4.2 Kỳ vọng dấu các biến trong mô hình Bảng 4. 3 Kỳ vọng dấu các biến trong mô hình Ký hiệu Công thức Giải thích Dấu Chỉ tiêu này cần ổn định và phù hợp với loại hình công ty, đồng thời phù X1=VLD/ hợp với chính sách của ban quản trị + TTS từng công ty nên dấu có thể dương và âm Tỷ lệ này đo lường số tiền thu nhập X2=LNGL tái đầu tư hoặc khoản lỗ, phản ánh + /TTS mức độ đòn bẩy của công ty. Nên kỳ vọng dấu dương Chỉ tiêu càng cao này thì càng tốt X3=EBIT/ chứng tỏ tiền đầu tư thu lại lợi nhuận + TTS trước lãi và thuế cao và ngược lại. X4=GTTT/ Tỷ lệ này càng cao càng tốt, nhưng NO PHAI cũng tùy thuộc vào chiến thuật công +/- TRA ty đang áp dụng. Chỉ tiêu càng cao này thì càng tốt X5=DTT/T chứng tỏ tiền đầu tư thu lại lợi ích +/- TS cao và ngược lại. X6=VCSH Tỷ số tự tài trợ có giá trị càng cao, /TONG +/- khả năng tự chủ của DN càng lớn. NV
66. 52 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 4.3 Khả năng phân biệt công ty sắp phá sản và công ty bình thƣờng theo từng biến riêng biệt Bảng 4. 4 Tests of Equality of Group Means Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda F df1 df2 Sig. X1=VLD/TTS .797 36.744 1 144 .000 X3=EBIT/TTS .921 12.337 1 144 .001 X4=GTTT/NO .985 2.245 1 144 .036 PHAI TRA X5=DTT/TTS .950 7.512 1 144 .007 X6=VCSH/TONG .999 .193 1 144 .161 NV X2=LNGT/TTS .952 7.274 1 144 .008 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Nếu xem xét một cách riêng biệt thì chỉ có X1, X2, X3, X4, X5, tương ứng là Vốn lưu động / Tổng tài sản, Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản, Thu nhập trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản, Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / nợ phải trả, Doanh thu thuần /Tổng tài sản có khả năng phân biệt một cách có ý nghĩa khác biệt giữa những công ty sắp phá sản và công ty bình thường. Vì có Sig < 0.05.
67. 53 4.4 Khả năng giải thích phƣơng sai của biến phụ thuộc: Bảng 4. 5 Eigenvalues Eigenvalues Function Eigenvalue % of Cumulative Canonical Variance % Correlation 1 .434a 100.0 100.0 .550 a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis. Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Vì trường hợp này chỉ có 2 nhóm (sắp phá sản và bình thường) nên chỉ có 1 hàm phân biệt được ước lượng. Giá trị eigen là 0.434 và chiếm đến 100% phương sai giải thích được nguyên nhân. Hệ số tương quan canonical tương ứng là 0.550, cho thấy 30% của phương sai biến phụ thuộc (phá sản) được giải thích bởi mô hình này. (bình phương hệ số 0.550 = 0.30 = 30%). 4.5 Xem xét tính có ý nghĩa thống kê của hàm phân biệt Tiếp theo sẽ xác định xem hàm phân biệt được ước lượng có ý nghĩa về mặt thống kê hay không. Bảng 4. 6 Wilks' Lambda Wilks' Lambda Test of Wilks' Chi-square df Sig. Function(s) Lambda 1 .697 50.846 6 .000 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
68. 54 Với hệ số Wilk l là 0.697 và giá trị p là 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% rất nhiều, nên có thể kết luận sự phân biệt có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, và có thể tiến hành giải thích kết quả. 4.6. Kết quả nghiên cứu Kết quả được giải thích chi tiết như sau: Tầm quan trọng của các biến được thể hiện qua độ lớn trị tuyệt đối của hệ số chuẩn hóa (bảng Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients). Các biến có trị tuyệt đối hệ số chuẩn hóa càng lớn thì càng đóng góp nhiều hơn vào khả năng phân biệt của hàm. Hoặc có thể xem xét điều này tại bảng Structure Matrix, mức độ tác động của các biến được xếp theo thứ tự giảm dần. Bảng 4. 7a Structure Matrix Structure Matrix Function 1 X1=VLD/TTS .767 X3=EBIT/TTS .444 X5=DTT/TTS -.347 X2=LNGT/TTS .341 X4=GTTT/NOPHAI TRA -.189 X6=VCSH/TONG NV .055
69. 55 Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions Variables ordered by absolute size of correlation within function. Bảng 4. 7b Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 X1=VLD/TTS .828 X2=LNGL/TTS .214 X3=EBIT/TTS .486 X4=GTTT/NO PHAI -.007 TRA X5=DTT/TTS -.281 X6=VCSH/TONG NV -.400 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Theo kết quả, ta thấy biến X1: Vốn lưu động / Tổng tài sản là biến dự đoán quan trọng nhất dùng để phân biệt 2 nhóm bình thường hay phá sản, tiếp đến là 2 biến X3 và X6: Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản và Thu nhập trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản, với các mức tác động là 0.828; 0.486 và 0.4
70. 56 Bảng 4. 8 Kỳ vọng dấu lý thuyết và thực tế Ký hiệu CÔNG THỨC Kì vọng Thực tế X1=VLD/TTS + + X2=LNGL/TTS + + X3=EBIT/TTS + + X4=GTTT/NO +/- - PHAI TRA X5=DTT/TTS +/- - X6=VCSH/TON +/- - G NV Dấu của các hệ số của tất cả các biến X1, X2, X3 đều dương cho thấy rằng chỉ số vốn lưu động trên tổng tài sản càng cao, khả năng sinh lời trên tổng tài sản càng cao thì công ty sẽ trong tình trạng hoạt động tốt và bình thường. Còn tỷ số X4 và X6 âm được giải thích do đặc thù ngành nghề với 2 ví dụ được lấy ở mục 3.3.3 của phần biến nghiên cứu. Nhắc lại, vì khi doanh nghiệp có tiềm lực tài chính và kinh doanh tốt thì doanh nghiệp đi vay được nhiều hơn, làm X4 và X6 tác động ngược chiều với biến tăng trưởng. Còn biến X5 tác động ngược chiều tăng trưởng được giải thích do tốc độ tăng của tổng tài sản nhanh hơn tốc độ tăng của doanh thu. Do đa số các công ty trong ngành là
71. 57 những công ty đang phát triển và còn mới nên ưu tiên đầu tư gia tăng tài sản của mình để kỳ vọng thu được lợi nhuận cao hơn ở các năm sau. 4.7 Đánh giá hàm phân biệt thông qua mẫu kiểm tra. Bảng 4. 9 Classification Resultsa,b Classification Resultsa,b CTY Predicted Group Total Membership SAP PHA BINH SAN THUONG SAP PHA 26 26 52 SAN Count BINH 8 86 94 THUONG Cases Selected Original SAP PHA 50.0 50.0 100.0 SAN % BINH 8.5 91.5 100.0 THUONG SAP PHA 6 7 13 SAN Cases Not Original Count Selected BINH 4 19 23 THUONG
72. 58 SAP PHA 46.2 53.8 100.0 SAN % BINH 17.4 82.6 100.0 THUONG a. 76.7% of selected original grouped cases correctly classified. b. 69.4% of unselected original grouped cases correctly classified. Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Bảng Classification Results cho thấy kết quả phân loại dựa trên mẫu phân tích. Tỷ lệ phân biệt đúng là (26+86)/(52+94)=76.7%, tỷ lệ này được tính dựa vào những mẫu đã chọn. Để kiểm tra tính đúng đắn của hàm phân biệt được ước lượng, ta phải thực hiện kiểm tra trên mẫu được chọn một cách ngẫu nhiên. Tỷ lệ này là (16+19)/(13+23) = 0.694 = 69.4%. Có thể kết luận mô hình phân biệt này là khá tốt. 4.8 Thiết lập mô hình và ghi nhận kết quả Bảng 4. 10a Canonical Discriminant Function Coefficients Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 X1=VLD/TTS 3.515 X2=LNGT/TTS 1.083 X3=EBIT/TTS 6.272
73. 59 X4=GTTT/NO PHAI TRA -.003 X5=DTT/TTS -.984 X6=VCSH/TONG NV -1.470 (Constant) -.405 Unstandardized coefficients Bảng 4. 10b Functions at Group Centroids Functions at Group Centroids CTY Function 1 SAP PHA SAN -.880 BINH THUONG .487 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Dựa vào 2 bảng trên ta có được phương trình tuyến tính đa biệt thức có hằng số như sau: D = 3.515X1 + 1.083X2 + 6.272X3 +(-0.003)X4 +(- 0.984)X5 +(- 1.470)X6 +(-0.405) Giá trị D nằm trong khoảng (-0.880; 0.487) - Nếu D ≥ 0.487: công ty nằm trong vùng an toàn - Nếu -0.880 < D < 0.487: công ty nằm trong vùng cảnh báo
74. 60 - Nếu D ≤ -0.880: công ty nằm trong vùng có nguy cơ phá sản cao Mô hình kết quả nghiên cứu cuối cùng sau khi đã loại bỏ hằng số là phương trình tuyến tính đa biệt thức: D = 3.515X1 + 1.083X2 + 6.272X3 +(-0.003)X4 +(- 0.984)X5 +(- 1.470)X6 Khi đó giá trị tới hạn của D nằm trong khoảng (-0.475; 0.892) - Nếu D ≥ 0.892: công ty nằm trong vùng an toàn - Nếu -0.475 < D < 0.892: công ty nằm trong vùng cảnh báo - Nếu D ≤ -0.475: công ty nằm trong vùng có nguy cơ phá sản cao Mô hình trên cho ta biết mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Các hệ số cho ta biết sự tăng (giảm) của biến phụ thuộc là bao nhiêu khi tăng (giảm) một đơn vị của biến độc lập khi các biến độc lập khác giữ nguyên giá trị. Khi biến X6 tăng 1 đơn vị, nó làm giảm biến phụ thuộc xuống 1.470 đơn vị, được xem là một nhân tố ảnh hưởng cao tới tình trạng hoạt động của doanh nghiệp. Biến còn lại X4 hầu như không phân biệt được mạnh mẽ doanh nghiệp phát triển hay sắp phá sản mà nó phụ thuộc vào cả khả năng sinh lời, mức độ chủ động về vốn và kỳ vọng của thị trường vào các công ty đó ra sao (giá của cổ phiếu). Cụ thể, nếu X4 tăng 1 đơn vị, nó chỉ tác động làm giảm giá trị biến phụ thuộc của chúng ta xuống 0.003 mà thôi. Nhìn vào trọng số của các biến trong mô hình ta thấy biến có trọng số lớn trong mô hình là biến X1, X3 thuộc chỉ tiêu khả năng sinh lời, đều tác động dương làm tăng khả năng an toàn, hay nói cách khác, làm giảm khả năng phá sản. Còn biến X6, thuộc chỉ tiêu cơ cấu tài chính, tác động ngược chiều, làm giảm khả năng an toàn của doanh nghiệp. Thêm vào đó, sự tác dụng ngược chiều của một biến nữa thuộc nhóm biến cơ cấu tài chính là X4 cũng làm tăng khả năng phá sản của doanh nghiệp. Như vậy một trong những yếu tố có ảnh hưởng quyết định đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệp chính là các quyết định về cơ cấu tài chính của doanh nghiệp đó.
75. 62 TÓM TẮT CHƢƠNG 4: Ở chương này, bài nghiên cứu tập trung vào ba nội dung chính: (1) xây dựng một mô hình dự báo phù hợp đối với các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam, (2) đánh giá mối quan hệ giữa cơ cấu tài chính và nguy cơ phá sản từ mô hình xây dựng, (3) ứng dụng mô hình dự báo vào thị trường Việt Nam. Đề tài đi xây dựng một mô hình dự báo phá sản cho các công ty bất động sản tại thị trường Việt Nam gồm 6 biến: Vốn lưu động trên tổng tài sản, Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản, Thu nhập trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản, Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu đối với nợ phải trả, Doanh thu thuần / Tổng tài sản và Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản, với khả năng dự báo tổng thể 69.4% . Trong các biến được đưa vào mô hình, đánh giá hai biến trong nhóm chỉ tiêu cơ cấu tài chính tác động khá lớn đến mô hình hay nói cách khác là biến có tác động làm tăng nguy cơ phá sản cao của doanh nghiệp là Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu đối với nợ phải trả và Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản. Việc xây dựng mô hình với khả năng ứng dụng cho thị trường bất động Việt Nam sẽ góp phần hỗ trợ cho quá trình đánh giá doanh nghiệp hiệu quả hơn.
76. 61 Chƣơng 5: : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Bài nghiên cứu đã trả lời được các câu hỏi nghiên cứu và đạt được mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra là cơ cấu tài chính có mối quan hệ với nguy cơ phá sản và xây dựng mô hình dự báo phá sản cho các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường Chứng Khoán Việt Nam. Trong bài nghiên cứu, tác giả đã xây dựng một mô hình dự báo phá sản cho các công ty ở khu vực bất động sản trong giai đoạn 2013-2017. Với phương pháp phân tích biệt số bài nghiên cứu đã xây dựng mô hình gồm sáu biến. Trong đó, mô hình có khả năng cho ra kết quả về xác suất phá sản của doanh nghiệp cần xem xét. Cụ thể mô hình có dạng như sau: D = 3.515X1 + 1.083X2 + 6.272X3 +(-0.003)X4 +(- 0.984)X5 +(- 1.470)X6 +(-0.405) Giá trị D nằm trong khoảng (-0.880; 0.487) - Nếu D ≥ 0.487: công ty nằm trong vùng an toàn - Nếu -0.880 < D < 0.487: công ty nằm trong vùng cảnh báo - Nếu D ≤ -0.880: công ty nằm trong vùng có nguy cơ phá sản cao Mô hình kết quả nghiên cứu cuối cùng là phương trình tuyến tính đa biệt thức: D = 3.515X1 + 1.083X2 + 6.272X3 +(-0.003)X4 +(- 0.984)X5 +(- 1.470)X6 Khi đó giá trị tới hạn của D nằm trong khoảng (-0.475; 0.892) - Nếu D ≥ 0.892: công ty nằm trong vùng an toàn - Nếu -0.475 < D < 0.892: công ty nằm trong vùng cảnh báo - Nếu D ≤ -0.475: công ty nằm trong vùng có nguy cơ phá sản cao Mô hình trên cho ta biết mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Các hệ số cho ta biết sự tăng (giảm) của biến phụ thuộc là bao nhiêu khi tăng (giảm) một đơn vị của biến độc lập khi các biến độc lập khác giữ nguyên giá trị.
77. 62 Nhìn vào trọng số của các biến trong mô hình ta thấy biến có trọng số lớn trong mô hình là biến X1, X3 thuộc chỉ tiêu khả năng sinh lời, đều tác động dương làm tăng khả năng an toàn, hay nói cách khác, làm giảm khả năng phá sản. Còn biến X6, thuộc chỉ tiêu cơ cấu tài chính, tác động ngược chiều, làm giảm khả năng an toàn của doanh nghiệp. Thêm vào đó, sự tác dụng ngược chiều của một biến nữa thuộc nhóm biến cơ cấu tài chính là X4 cũng làm tăng khả năng phá sản của doanh nghiệp, (dù là tác động không cao). Như vậy một trong những yếu tố có ảnh hưởng quyết định đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệp chính là các quyết định về cơ cấu tài chính của doanh nghiệp đó. Khi biến X6 tăng 1 đơn vị, nó làm giảm biến phụ thuộc xuống 1.470 đơn vị, được xem là một nhân tố ảnh hưởng cao tới tình trạng hoạt động của doanh nghiệp. Biến còn lại X4 hầu như không phân biệt được mạnh mẽ doanh nghiệp phát triển hay sắp phá sản mà nó phụ thuộc vào cả khả năng sinh lời, mức độ chủ động về vốn và kỳ vọng của thị trường vào các công ty đó ra sao (giá của cổ phiếu). Cụ thể, nếu X4 tăng 1 đơn vị, nó chỉ tác động làm giảm giá trị biến phụ thuộc của chúng ta xuống 0.003 mà thôi. Tóm lại, các quyết định của cơ cấu tài chính cũng ảnh hưởng đến khả năng phá sản hay không của doanh nghiệp. Tuy nhiên bởi vì đặc thù của ngành nên chúng ta cần xem xét kèm với các yếu tố thuộc hiệu quả hoạt động và hiệu quả sử dụng vốn như trong mô hình thì mới có thể đưa ra các nhận định chính xác về tình hình hoạt động của doanh nghiệp. 5.2 Kiến nghị 5.2.1 Kiến nghị những đối tƣợng sử dụng mô hình Mô hình dự báo được xây dựng là một trong những cơ sở tham khảo để các đối tượng liên quan có thể ứng dụng trong việc đánh giá tình hình sức khoẻ doanh nghiệp. Cụ thể: