Tài liệu Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp việt nam.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN --------




-------- ĐINH ĐỨC MINH NGHIÊN CỨU CÁCH TIẾP CẬN KẾ TOÁN VÀ CÁCH TIẾP CẬN THỊ TRƯỜNG TRONG DỰ BÁO VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM Chuyên ngành: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG Mã số: 9340201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. NGUYỄN VIỆT DŨNG 2. TS. TRỊNH MAI VÂN Hà Nội, Năm 2019 i LỜI CAM KẾT Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng chuyên đề này do tôi tự thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật. tháng năm 2019 Hà Nội, ngày Nghiên cứu sinh Đinh Đức Minh ii MỤC LỤC LỜI CAM KẾT ...............................................................................................................i MỤC LỤC ..................................................................................................................... ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................iv DANH MỤC BẢNG ......................................................................................................v DANH MỤC HÌNH ......................................................................................................vi PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................................1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU .............................................................8 1.1. Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận kế toán ..............8 1.1.1. Nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán trên thế giới.......................................8 1.1.2. Nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán tại Việt Nam ...................................25 1.2. Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận thị trường .......30 1.2.1. Nghiên cứu theo cách tiếp cận thị trường trên thế giới ................................30 1.2.2. Một số nghiên cứu mô hình KMV- Merton tại Việt Nam ............................39 1.3. Các nghiên cứu so sánh cách tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp...........................................................................................41 1.4. Kết luận Chương 1 ............................................................................................43 CHƯƠNG 2: CỞ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP 44 2.1. Vỡ nợ doanh nghiệp ..........................................................................................44 2.1.1. Khái niệm vỡ nợ và phá sản doanh nghiệp ...................................................44 2.1.2. Đặc điểm của rủi ro vỡ nợ ............................................................................46 2.1.3. Nhân tố ảnh hưởng tới khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp ...........................48 2.1.4. Ngưỡng vỡ nợ doanh nghiệp ........................................................................50 2.2. Mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp ..............................................................52 2.2.1. Mô hình theo cách tiếp cận kế toán ..............................................................52 2.2.2. Mô hình dự báo theo thị trường ....................................................................58 2.4. Kết luận Chương 2 ............................................................................................67 CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................68 3.1. Thiết kế nghiên cứu ...........................................................................................68 3.2. Thu thập dữ liệu ................................................................................................77 3.2.1. Dữ liệu nghiên cứu .......................................................................................77 3.2.2. Phương pháp phỏng vấn sâu .........................................................................77 3.3. Kết luận Chương 3 ............................................................................................80 CHƯƠNG 4 ÁP DỤNG MÔ HÌNH THEO CÁCH TIẾP CẬN KẾ TOÁN VÀ THỊ TRƯỜNG TRONG DỰ BÁO VỠ NỢ DOANH NGHIỆP ......................................81 iii 4.1. Tình hình hoạt động các doanh nghiệp niêm yết tại HOSE giai đoạn 2014-2016....... 81 4.1.1. Khái quát về các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam .........................................................................................................................81 4.1.2. Tình hình doanh nghiệp niêm yết tại HOSE trong giai đoạn 2014-2017. ....89 4.2. Áp dụng mô hình dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp trên HOSE .......91 4.2.1. Áp dụng mô hình và các kết quả ..................................................................91 4.2.2. Đánh giá qua kết quả kiểm định ...................................................................93 4.3. Phân tích các kết quả thu được........................................................................96 4.4. Kết luận Chương 4 ............................................................................................97 CHƯƠNG 5 MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ VÀ KIẾN NGHỊ .....................................98 5.1. Một số khuyến nghị nâng cao hiệu quả sử dụng mô hình dự báo ................98 5.1.1. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào của mô hình ......................................98 5.1.2. Cải tiến mô hình lượng hóa đo lường khả năng trả nợ ...............................100 5.1.3. Xây dựng hệ thống dữ liệu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp ............................103 5.1.4. Phổ biến kiến thức về mô hình đo lường vỡ nợ doanh nghiệp ...................104 5.1.5. Hoàn hiện các ứng dụng từ các mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp .......104 5.1.6. Tăng cường nhận thức sử dụng mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp .......104 5.2. Kiến nghị ..........................................................................................................109 5.2.1. Đối với Chính Phủ ......................................................................................109 5.2.2. Đối với Ngân hàng nhà nước ......................................................................110 5.2.3. Đối với Ủy Ban Chứng Khoán Quốc Gia ...................................................113 PHẦN KẾT LUẬN ....................................................................................................115 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ ....................................117 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................118 PHỤ LỤC 1: DANH SÁCH GỬI Ý KIẾN CÁC CHUYÊN GIA .........................126 PHỤ LỤC 2: BẢNG KẾT QUẢ THEO CHỈ SỐ Z-SCORE, KMV VÀ THỰC TẾ.... 128 PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH CHỈ SỐ Z-SCORE VÀ KMV THEO PHƯƠNG PHÁP ROC..............................................................................................162 iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BCĐKT : Bảng cần đối kế toán BCTC : Báo cáo tài chính CIC : Trung tâm thông tin tín dụng Quốc Gia Việt Nam CNTT : Công nghệ thông tin CSH : Chủ sở hữu DNNN : Doanh nghiệp nhà nước DT : Doanh thu GTSS : Giá trị sổ sách GTTT : Giá trị thị trường KHDN : Khách hàng doanh nghiệp LN : Lợi nhuận NDN : Nợ dài hạn NĐT : Nhà đầu tư NHNN : Ngân hàng Nhà nước NHTM : Ngân hàng thương mại NNH : Nợ ngắn hạn TCTD : Tổ chức tín dụng TSNH : Tài sản ngắn hạn TTS : Tổng tài sản UBCKQG : Ủy ban chứng khoán Quốc Gia VCSH : Vốn chủ sử hữu VLĐ : Vốn lưu động XHTD : Xếp hạng tín dụng v DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Bảng xếp hạng tín dụng theo giá trị vỡ nợ ....................................................66 Bảng 3.1: Bảng dữ liệu để tính toán giá trị Z-Score......................................................68 Bảng 3.2: Bảng dữ liệu để tính toán giá trị MKV .........................................................69 Bảng 3.3: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) .................................................73 Bảng 3.4: Phân loại AU ROC........................................................................................76 Bảng 3.5: Số Doanh nghiệp nghiên cứu trên Sở GDCK TP. HCM năm 2014-2016 ....77 Bảng 4.1: Số lượng doanh nghiệp niêm yết một số ngành chủ đạo trên HNX và HOSE ..... 85 Bảng 4.2. Danh sách các doanh nghiệp huỷ niêm yết do thua lỗ trên HOSE năm 2015 ..... 86 Bảng 4.3. Danh sách các doanh nghiệp huỷ niêm yết do thua lỗ trên HNX năm 2015 .....87 Bảng 4.4. Quy mô thị trường chứng khoán giai đoạn 2016 - 2017 ...............................88 Bảng 4.5. Hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết giai đoạn 2016 - 2017 ...............89 Bảng 4.6. Giao dịch toàn thị trường qua các năm (2014, 2015, 2016, 2017) ...............89 Bảng 4.7. Danh sách hủy niêm yết trên HOSE do thua lỗ năm 2015 – 2017 ...............90 Bảng 4.8: Bảng tổng hợp kết quả sử dụng mô hình Z-Score (1968) và Z – Score (1993) .. 91 Bảng 4.9: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) theo Z-Score (1968) ...............91 Bảng 4.10: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) theo Z-Score (1993) .............92 Bảng 4.11: Bảng tổng hợp kết quả sử dụng mô hình KMV ..........................................92 Bảng 4.12: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) theo KMV .............................93 Bảng 4.13: Bảng kết quả tính toán hệ số tương quan ....................................................93 vi DANH MỤC HÌNH Hình 1.1. Khái niệm cơ bản của mô hình Merton .........................................................32 Hình 1.2. Vị thế tương đương khi nắm giữ nợ ..............................................................34 Hình 2.1. Phân phối rủi ro của vỡ nợ và rủi ro thị trường .............................................47 Hình 2.2. Khái niệm cơ bản của mô hình Merton .........................................................59 Hình 2.3. Vị thế tương đương khi nắm giữ nợ ..............................................................60 Hình 2.4. Khái niệm cơ bản mô hình KMV ..................................................................64 Hình 2.5. Đồ thị mối quan hệ giữa EDF và DD ............................................................65 Hình 3.1. Đường cong ROC ..........................................................................................75 Hình 3.2. Diện tích dưới đường ROC ...........................................................................76 Hình 4.1. Một số chỉ tiêu tài chính và tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp niêm yết 2010 - 2015 ....................................................................................................................83 Hình 4.2. ROA, ROE của doanh nghiệp niêm yết từ 2010- 2015 .................................83 Hình 4.3: Đường cong ROC kiểm định Z-score (1993) ................................................94 Hình 4.4: Đường cong ROC kiểm định KMV ..............................................................95 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Sự cần thiết của nghiên cứu Vỡ nợ doanh nghiệp là kết cục không mong đợi, nó ành hưởng trực tiếp tới quyền lợi, nghĩa vụ các nhà đầu tư, chủ nợ, người lao động và các đối tượng có liên quan. Việc tìm ra phương pháp dự báo sớm và chính xác vỡ nợ doanh nghiệp được các nhà khoa học, các nhà quản lý ngày càng quan tâm do ảnh hưởng sâu, rộng và xử lý hậu quả rất khó khăn từ các vụ vỡ nợ doanh nghiệp. Việc đánh giá năng lực doanh nghiệp đặc biệt là dự báo vỡ nợ doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng cho cả các nhà quản lý nhà nước, các NHTM, các đối tác liên quan để thúc đẩy sản xuất, kinh doanh cũng như các biện pháp để đảm bảo hoạt động ổn định, phát triển. Tại Việt Nam, các doanh nghiệp tham gia mới và ngừng kinh doanh có biến động lớn. Theo Tổng cục Thống kê, số doanh nghiệp được cập nhật vào thời điểm 31/12/2017 trên phạm vi cả nước ước tính là 561.064 doanh nghiệp. Trong năm 2018, cả nước có 131.275 doanh nghiệp thành lập mới với số vốn đăng ký là 1.478.101 tỷ đồng, tăng 3,5% về số doanh nghiệp và tăng 14,1% về số vốn đăng ký. Tuy nhiên trong năm 2018, số doanh nghiệp đăng ký tạm ngừng kinh doanh có thời hạn của cả nước là 27.126 doanh nghiệp, tăng 25,1% so với cùng kỳ năm 2017 nâng tổng số lũy kế các doanh nghiệp tạm ngừng hoạt động, chờ giải thể và phá sản trong gần 100.000 doanh nghiệp. Theo con số của Ủy ban Giám sát Tài chính Quốc gia thì con số nợ xấu của hệ thống công bố tháng 12/2017 thì nợ xấu toàn hệ thống ngân hàng là 9,3% và nếu phân loại theo đúng chuẩn mực Bass II thì con số còn cao hơn. Chính vì vậy Quốc hội ban hành NQ số 42/2017/QH14, Chính phủ ban hành QĐ số 1058/QĐ-TTg của Thủ tướng chính phủ về xử lý nợ xấu giai đoạn 2016-2020 trong đó triển khai đồng bộ các giải pháp cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu. Đối với các tổ chức tín dụng thì việc nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng thì cần lượng hóa mức độ rủi ro trong từng khâu cấp tín dụng trong đó việc cần thiết phải sử dụng các mô hình dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp. Việc đưa các mô hình dự báo vỡ nợ vào trong quy trình đánh giá để hỗ trợ định mức tín nhiệm hay ra quyết định tín dụng ở các TCTD cũng không còn quá mới lạ trên thế giới, thậm chí còn là một các bước quan trọng trong quy trình đánh giá doanh nghiệp. Tính tới thời điểm hiện tại cũng có rất nhiều nghiên cứu về các phương pháp đo lường vỡ nợ doanh nghiệp có thể kể đến như cách tiếp cận kế toán (tiêu biểu là mô hình Z-Score, Logit, Probit...), cách tiếp cận thị trường (tiêu biểu là mô hình cấu 2 trúc, mô hình KMV...) hay phương pháp mạng Nơ-ron nhân tạo... Tuy nhiên, các nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp chủ yếu theo cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường như Altman (1968), Zhou & Zhao (2006), Porporato & Sandin (2007), Cerovac & Ivicic (2009), Ann - Katrin Napp (2011)... Cũng có một số nhà nghiên cứu trên thế giới so sánh hai phương pháp dự báo vỡ nợ theo cách tiếp cận kế toán và theo cách tiếp cận thị trường với các số liệu doanh nghiệp cụ thể tại các nước khác nhau như Mei - Ying Liu et al (2011); Vinet Agarwal and Richard Taffler (2008)... Hiện các nghiên cứu vẫn đi tìm lời giải đáp về sử dụng phương pháp nào hiệu quả hơn, hay cần sự phối hợp bổ trợ giữa hai phương để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp. Dự báo nguy cơ vỡ nợ bằng các mô hình dự báo tại các nước được nghiên cứu, áp dụng rộng rãi trong khi các nghiên cứu và áp dụng tại Việt Nam chưa được chú trọng. Các dự báo vỡ nợ hiện phần nhiều vẫn sử dụng các phương pháp định tính do tính chính xác của thông tin đầu vào, thói quen sử dụng phương pháp truyền thống… Cùng với xu thế minh bạch hóa số liệu và các tiêu chuẩn áp dụng dần được chuẩn hóa theo các tiêu chuẩn quốc tế, các tổ chức tín dụng tại Việt Nam dần áp dụng các chuẩn mực theo các chuẩn mực quốc tế như Basel. Bản thân các tổ chức tín dụng được phép lựa chọn, sử dụng phương pháp xếp hạng nội bộ cho các doanh nghiệp vay vốn để thiết lập chi phí vốn đối với các rủi ro tín dụng của các danh mục đầu tư của mình thì các dự báo vỡ nợ phải được lượng hóa, việc áp dụng mô hình để dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp. Hiện đã có một số các nghiên cứu mô hình vào dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp tại Việt Nam có áp dụng các mô hình theo cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường. Tuy nhiên vẫn cần thêm nhiều các nghiên cứu sâu hơn với nhiều góc cạnh để có thể áp dụng vào thực tiễn dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt Nam trong đó cần thiết phải có những nghiên cứu một cách toàn diện về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp đồng thời bằng hai phương pháp kế toán và phương pháp thị trường. Đối với các doanh nghiệp Việt Nam thì dự báo vỡ nợ bằng phương pháp truyền thống kế toán có chính xác không hay cần phải thêm các phương pháp khác như phương pháp thị trường, phương pháp thị trường so với phương pháp kế toán thì phương pháp nào dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tốt hơn tại thị trường Việt Nam. Trong điều kiện Việt Nam hội nhập kinh tế quốc tế, các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp chịu tác động và ảnh hưởng mạnh mẽ bởi thông lệ quốc tế thì lượng hóa các vấn đề rủi ro là xu thế tất yếu. Việc nghiên cứu một mô hình lượng hóa áp dụng dự báo vỡ nợ cho các doanh 3 Việt Nam được sự quan tâm của không chỉ các nhà nghiên cứu mà còn đối với các đối tượng sử dụng kết quả của nghiên cứu. Chính vì vậy, Nghiên cứu sinh đã lựa chọn đề tài “Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam” là đề tài Luận án Tiến sĩ của mình. 2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là so sánh, lựa chọn cách tiếp cận phù hợp để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam từ đó đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng mô hình dự báo. Từ mục tiêu tổng quát trên, các mục tiêu cụ thể của Luận án như sau: - Nghiên cứu đưa ra cơ sở lý luận về vỡ nợ và dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, áp dụng cơ sở lý luận về dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam. - Tập trung nghiên cứu khả năng dự báo vỡ nợ bằng hai cách tiếp cận: kế toán qua một số mô hình kế toán tiêu biểu và cách tiếp cận thị trường bằng mô hình KMV từ đó kiểm định sự chính xác của mô hình áp dụng đối với các doanh nghiệp Việt Nam. - Các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng mô hình dự báo và một số kiến nghị hạn chế vỡ nợ cho các doanh nghiệp Việt Nam. 3. Câu hỏi nghiên cứu Luận án hướng tới việc nghiên cứu và giải đáp câu hỏi cho mục tiêu tổng quát và mục tiêu cụ thể như sau: Về câu hỏi tổng quát: Phương pháp tiếp cận nào phù hợp với dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam và vận dụng thực tiễn trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam? Về câu hỏi cụ thể: - Các mô hình sử dụng theo phương pháp cận kế toán và tiếp cận thị trường khi áp dụng để dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam có hiệu quả không? - Với hiện trạng doanh nghiệp Việt Nam hiện nay, áp dụng mô hình như nào cho phù hợp và hiệu quả? - Qua kết quả thực nghiệm, các giải pháp và kiến nghị đưa ra nhằm áp dụng hiệu quả mô hình dự báo vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam? 4 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu * Đối tượng nghiên cứu: luận án nghiên cứu về các phương pháp dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, khả năng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp bằng phương pháp kế toán và phương pháp thị trường thông qua lý luận và kiểm chứng thực tiễn đối các doanh nghiệp Việt Nam. * Phạm vi nghiên cứu: - Về nội dung nghiên cứu: đề tài áp dụng lý thuyết về vỡ nợ, dự báo vỡ nợ, áp dụng phương pháp kế toán bằng mô hình Z-Score và phương pháp thị trường bằng mô hình KMV đối với các doanh nghiệp niêm yết tại Sở giao dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) loại trừ đối với các doanh nghiệp là các tổ chức tín dụng. - Về không gian nghiên cứu: đề tài nghiên cứu dự báo vỡ nợ đối các doanh nghiệp cổ phần tại Việt Nam có liên hệ đối với các kết quả dự báo vỡ nợ của các nước. - Về thời gian nghiên cứu: Thông qua các số liệu kế toán và thị trường của các doanh nghiệp Sở giao dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) trong 3 năm từ 20142016 để dự báo vỡ nợ doanh thông qua việc áp dụng phương pháp dự báo kế toán và phương pháp dự báo thị trường. Nghiên cứu sử dụng số liệu thống kê thực tế các doanh nghiệp vỡ nợ hay không vỡ nợ theo phân loại tại thời điểm sau 1 năm so với số liệu tính toán từ mô hình dự báo. 5. Phương pháp nghiêu cứu Nghiên cứu thu thập số liệu từ các báo cáo tài chính và dữ liệu thị trường của các của các doanh nghiệp đang niêm yết tại Sở giao dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) qua các thời kỳ để có các phân tích đánh giá và lấy số liệu từ năm 2014-2016 để thử nghiệm phương pháp tiếp cận kế toán với mô hình Z-Score và tiếp cận thị trường với mô hình KMV. Từ kết quả thu được từ việc sử dụng mô hình, đối chiếu với kết quả phân loại thực tế khi sử dụng phương pháp MCC và phương pháp ROC để đánh giá hiệu quả của từng mô hình. Nghiên cứu cũng tiến hành phỏng vấn sâu với các chuyên gia, các nhà quản lý về hiện trạng sử dụng các mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp để tăng thêm các nhận định và đưa ra các giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng phương pháp dự báo vỡ nợ doanh nghiệp. 5 6. Thiết kế nghiên cứu Bước 1: Tổng quan nghiên cứu trên thế giới và trong nước để đưa ra định hướng nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp bằng phương pháp tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường Bước 2:Khung nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán và tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp. Số liệu từ thứ cấp từ BCTC, giá trị thị thị trường để tính toán dự báo vỡ nợ bằng mô hình Z-Score và KMV . Từ tổng quan nghiên cứu, cơ sở lý luận về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp và thực tế công tác dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam thiết kế chương trình phỏng vấn sâu với các chuyên gia, nhà quản lý. Dùng phương pháp MCC và ROC để so sánh kết quả với thực tế từ việc tính toán theo hai phương pháp áp dụng cho dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam. Thực hiện phỏng vấn sâu với trên 20 chuyên gia, nhà quản lý và tổng hợp các ý kiến về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam. Bước 3: Thảo luận kết quả nghiên cứu Bước 4: Khuyến nghị và kiến nghị. 6 7. Những đóng góp của Luận án Luận án dự kiến có các đóng góp sau: * Về mặt lý luận: Vỡ nợ doanh nghiệp đã được các nước phát triển nghiên cứu nhiều tuy nhiên các năm gần đây các nước có nền kinh tế đang phát triển như Trung Quốc, Thái Lan... mới có một số các nghiên cứu. Ở Việt Nam hiện chưa nhiều các nghiên cứu về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp hoặc các nghiên cứu vẫn chỉ ở một góc cạnh và cần có nhiều bổ sung cho đầy đủ hệ thống lý luận nghiên cứu về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp. Các đóng góp cụ thể về mặt lý luận: -Việc nghiên cứu dự báo vỡ nợ theo hai phương pháp tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường đối với các doanh nghiệp Việt Nam một cách có hệ thống giúp cho các nghiên cứu sau này có một nền tảng lý luận cho việc lựa chọn mô hình nghiên cứu về vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt Nam. - Nghiên cứu cũng đề xuất về cách xác định ngưỡng vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam. Việc đề xuất này sẽ là cơ sở cho các nghiên cứu, các nhà xây dựng luật pháp vận dụng, các quy trình áp dụng cho các đối tượng phải sử dụng dự báo vỡ nợ doanh nghiệp trong nghiệp vụ của mình. - Việc áp dụng phương pháp lượng hóa hiệu quả bằng mô hình dự báo vỡ nợ kết hợp với phương pháp phỏng vấn các chuyên gia để tăng tính tin cậy của kết quả. Về mặt thực tiễn: - Nghiên cứu góp phần cho các nhà quản lý tại Việt Nam đưa ra các quy định liên quan tới dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo hướng minh bạch hóa các thông tin dự báo cho các nhà đầu tư, chủ nợ và các đối tượng liên quan. - Trên cơ sở lý luận và các nghiên cứu về điểm vỡ nợ, Luận án đưa ra ý kiến áp dụng điểm vỡ nợ các doanh nghiệp Việt Nam có thể vận dụng cho việc xây dựng mô hình vỡ nợ doanh nghiệp của mình. - Từ cơ sở các kết quả của thực nghiệm, nghiên cứu cũng đưa ra các khuyến nghị nhằm hiệu quả sử dụng dự báo vỡ nợ cũng như các một số khuyến nghị để hạn chế vỡ nợ đối với các doanh nghiệp Việt Nam. 7 8. Kết cấu của Luận án Ngoài Phần mở đầu, Kết luận...thì luận án được phân thành 5 chương chính được kết cấu như sau: Chương 1: Tổng quan nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý luận về dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương 4: Áp dụng cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận trị trường trong dự báo vỡ nợ doanh nghiệp Chương 5: Các khuyến nghị và kiến nghị 8 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1. Nghiên cứu dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo cách tiếp cận kế toán 1.1.1. Nghiên cứu theo cách tiếp cận kế toán trên thế giới Phương pháp nghiên cứu vỡ nợ theo cách tiếp cận kế toán sử dụng biến độc lập là chỉ số tính từ báo cáo tài chính của doanh nghiệp để tính điểm vỡ nợ hoặc xác suất vỡ nợ (probability of default) từ đó phân loại các doanh nghiệp không vỡ nợ, có nguy cơ vỡ nợ và doanh nghiệp vỡ nợ. Trong cách tiếp cận này có nhiều phương pháp được phát triển trong đó có thể kể đến như: Mô hình tuyến tính đo lường xác suất (Linear probability model) gồm mô hình đơn biến của Beaver's (1966) hay mô hình đa biến của Altman's (1968), mô hình probit Ohlson's (1980), mô hình probit Zmijewski's (1984)... * Mô hình phân tích đơn biến: Dự báo vỡ nợ doanh nghiệp là chủ đề nghiên cứu được quan tâm kể từ công trình nghiên cứu của Beaver (1966). Mặc dù dự báo vỡ nợ doanh nghiệp đã được thực hiện trước Beaver nhưng các nhà nghiên cứu còn thiếu phương pháp tiếp cận chặt chẽ. Beaver đi tiên phong trong nghiên cứu thực nghiệm về dự báo vỡ nợ doanh nghiệp sử dụng phân tích đơn biến các tỷ số tài chính đối với các doanh nghiệp vỡ nợ và doanh nghiệp không vỡ nợ. Công trình nghiên cứu của Beaver được coi là bước ngoặt cho các nghiên cứu về phân tích tỷ số trong tương lai (Horrigan, 1968). Trong phân tích đơn biến, các dự báo vỡ nợ doanh nghiệp được dựa trên một tỷ số tài chính đơn lẻ. Beaver định nghĩa vỡ nợ là việc một doanh nghiệp mất khả năng chi trả cho các khoản nợ đến hạn. Trái phiếu cố định, tài khoản thấu chi ngân hàng, hoặc cổ tức cổ phiếu ưu tiên chưa được thanh toán đều được coi như bằng chứng cho sự vỡ nợ doanh nghiệp. Beaver đã áp dụng một bài kiểm tra phân loại đơn biến, trong đó mỗi tỷ số trong 30 tỷ số tài chính khác nhau đã được sử dụng để dự báo biến của doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ. Các tỷ số được chọn lựa dựa trên cơ sở ba tiêu chí sau: (i) sự phổ biến trong nghiên cứu tổng quan; (ii) kết quả áp dụng các tỷ số này trong các nghiên cứu trước đó; và (iii) việc tuân thủ khái niệm dòng tiền. Phân tích đơn biến bao gồm việc sử dụng một tỷ số tài chính đơn lẻ trong mô hình dự báo vỡ nợ. Dữ liệu cho các mẫu nghiên cứu được thu thập từ Moody's Industrial Manual cho 5 năm trước vỡ nợ. Beaver lựa chọn 79 mẫu của doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ, sử dụng phương pháp cặp đôi từng ngành dựa trên một mã gồm ba chữ số phân loại ngành tiêu chuẩn (Standard Industrial Classification - SIC) và quy mô tài sản trong các năm 1954 đến 1964. Mục đích của việc sử dụng phương pháp này là 9 để kiểm soát các yếu tố có thể làm ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa các tỷ số tài chính và khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp. Sáu biến sau đây được Beaver lựa chọn như những biến chính xác nhất dự báo vỡ nợ doanh nghiệp, bao gồm: tiền mặt trên tổng nợ; LN ròng/TTS; NDH/TTS; VLĐ/TTS; tỷ số thanh toán hiện hành; và khoảng phi tín dụng (hay khả năng thanh khoản). Mặc dù cách tiếp cận đơn biến có những thiếu sót nhất định, đặc biệt là thiếu sự kết hợp các tỷ số khác nhau, nhưng mô hình của Beaver đã đạt được mức độ chính xác nhất định trong dự báo. Tỷ lệ phân loại tổng thể là 87%, 79%, 77%, 76% và 78% trong năm đầu tiên tới năm thứ năm trước vỡ nợ. Phát hiện chính của nghiên cứu này là các tỷ số tài chính có khả năng dự báo vỡ nợ trong ít nhất 5 năm trước vỡ nợ. Beaver kết luận rằng tỷ số tiền trên tổng nợ là tỷ số dự báo tốt nhất. Tuy nhiên, việc sử dụng tỷ lệ tài chính cho dự báo vỡ nợ được sử dụng thận trọng. Trước hết, không phải tất cả các tỷ số đều dự báo với cùng mức độ chính xác như nhau. Thứ hai, các tỷ số thành công trong việc dự báo không vỡ nợ thì nhiều hơn dự báo vỡ nợ. Thứ ba, về mục đích ra quyết định, các tỷ số tài chính nên được bổ sung bằng tỷ lệ phân bố tần suất và phân bố xác suất. Lý thuyết về phân tích tỷ số của Beaver là mô hình dòng tiền, được coi như khung khổ cho việc giải thích các kết quả của các bài kiểm tra về tỷ lệ (Beaver, 1966). Zavrgen (1983) lại lập luận rằng nghiên cứu của Beaver có những hạn chế nhất định đối với việc thiết kế thống kê và tính hữu dụng của các các kỹ thuật đơn biến. Dù vậy, nghiên cứu của Beaver có hai thành công chính: dự đoán với mức độ chính xác khá cao dù chỉ với một mô hình đơn giản và cung cấp sự thảo luận lý thuyết về các nghiên cứu thực nghiệm. Các kết quả là lựa chọn tỷ số, giá trị mô hình và tính chính xác của mô hình đơn biến. * Mô hình phân tích đa khác biệt: Nhiều mô hình dự báo vỡ nợ như vậy đã được phát triển từ khi Beaver (1966) thực hiện phân tích sử dụng kỹ thuật đơn biến. Phần này sẽ khái quát một vài nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực dự báo vỡ nợ doanh nghiệp sử dụng kỹ thuật phân tích đa khác biệt. Các nghiên cứu này đại diện chỉ cho một vài trong số nhiều nhà nghiên cứu đã thực hiện nghiên cứu trong việc phát triển mô hình dự báo vỡ nợ sử dụng kỹ thuật thống kê phổ biến này. + Mô hình dự báo của Altman (1968) 10 Trong việc phân tích tình hình tài chính doanh nghiệp, có thể nói, mô hình chỉ số Z - Score là mô hình rủi ro tài chính nổi tiếng nhất, được áp dụng rộng rãi trên thế giới do kết quả kiểm nghiệm khá tin cậy do Giáo sư Edward I. Altman xây dựng trên cơ sở các số liệu từ các doanh nghiệp tại Mỹ. Dựa vào cơ sở lý thuyết và phương pháp xây dựng mô hình của Altman, mô hình chỉ số Z được các nước, các tổ chức khác nhau trên thế giới phát triển nhằm phù hợp với môi trường và đặc điểm của các doanh nghiệp ở từng khu vực. Edward I. Altman (1968) là nhà nghiên cứu đầu tiên áp dụng kỹ thuật phân tích đa khác biệt (Multiple Discriminant Aanalysis) để dự báo thất bại kinh doanh thông qua việc sử dụng các tỷ lệ tài chính. Khác với các phân tích đơn biến dựa trên các tỷ số đơn lẻ, ý tưởng chính của phân tích đa biến là kết hợp thông tin của nhiều tỷ số tài chính thành một chỉ số có trọng số (Laitinen, 1991). Phân tích khác biệt là một phương pháp phân tích đa biến trong phân tích số liệu. Phương pháp này đặc biệt hữu ích vì mục đích là để nhóm các biến riêng biệt thành các nhóm, ví dụ tốt hay chưa tốt, nam hay nữ, vỡ nợ hay không vỡ nợ (Fulmer và cộng sự, 1984). Công trình nghiên cứu dự báo vỡ nợ của Altman được xây dựng dựa trên việc phân biệt khả năng vỡ nợ hay không vỡ nợ của doanh nghiệp. Kỹ thuật này là phù hợp khi biến phụ thuộc là biến phân loại và các biến độc lập là các biến số liệu (Hair et al., 1998). Việc phân loại được thực hiện thông qua việc phát triển một hàm phân biệt. Hàm phân biệt được xây dựng theo hướng tối thiểu hóa khả năng phân loại sai (Raghupathi và cộng sự, 1991). Kỹ thuật này dần trở thành một công cụ phổ biến nhất trong dự báo những thất bại kinh doanh của doanh nghiệp. Ưu điểm của kỹ thuật này là nó xem xét tất cả các đặc tính một cách đồng thời trong khi vẫn xét đến sự tương tác giữa các đặc tính đó. Altman (1968) đã phát triển một mô hình nổi tiếng là mô hình dự báo của Altman (1968). Mô hình này đã được áp dụng để đánh giá: (i) liệu phân tích tỷ số có tuân theo kỹ thuật thống kê? (ii) liệu kỹ thuật phân tích đa khác biệt có thể cái thiện khả năng dự báo của các mô hình vỡ nợ? Và liệu cách tiếp cận này có hữu ích trong các ứng dụng thực nghiệm? (iii) Theo phương pháp phân tích tỷ số truyền thống, kỹ thuật phân tích này không còn quan trọng trong môi trường học thuật do cách tiếp cận khá đơn giản của nó. Lý thuyết vỡ nợ của Altman cho rằng các tỷ số được phân tích trong một khung khổ đa chiều sẽ có ý nghĩa thống kê cao hơn cách phân tích tỷ số truyền thống (Altman, 1968). Trong nghiên cứu này, mô hình Z-score sử dụng các số liệu tài chính từ giai đoạn trước vỡ nợ như là các biến độc lập trong mô hình tách biệt. Các biến phụ thuộc được đưa vào 11 để phân tách ra các doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ. Trong mô hình của Altman, tương tự như Beaver, các số liệu cho mẫu phân tích thu thập được từ Moody's Industrial Manual và lựa chọn các báo cáo thường niên từ một đến năm năm trước khi vỡ nợ. Altman đã lựa chọn một mẫu gồm 33 doanh nghiệp vỡ nợ và 33 doanh nghiệp chưa vỡ nợ kết hợp từng cặp theo cơ sở các năm, ngành hoạt động, và quy mô doanh nghiệp là các biến kiểm soát, lựa chọn dựa trên cơ sở phi ngẫu nhiên. Phương pháp này có nhiều lợi ích, đặc biệt khi các biến kiểm soát không được bao gồm cụ thể trong mô hình (Zavgren, 1983). Mẫu các doanh nghiệp vỡ nợ được lấy trong giai đoạn 1946-1965 và quy mô tài sản từ 0,7 triệu đôla đến 25,9 triệu đôla. Các doanh nghiệp nhỏ với tài sản ít hơn 1 triệu đôla được loại ra khỏi mẫu. Tất cả các doanh nghiệp không vỡ nợ vẫn hoạt động sau năm 1966. Phương pháp nghiên cứu này bị hạn chế với các doanh nghiệp sản xuất và áp dụng với 22 biến tỷ số. Hầu hết các tỷ số được lựa chọn dựa trên sự phổ biến và tiềm năng trong nghiên cứu. Tuy nhiên, tỷ số tiền mặt trên tổng nợ, xác định bởi Beaver (1966), không được đưa vào danh mục các biến vì thiếu nhất quán trong số liệu. Mô hình Z-score của Altman sử dụng 5 tỷ số tài chính và được đánh giá như sự dự báo khánh kiệt tài chính có tính chính xác cao. Năm tỷ số tài chính có khả năng dự báo cao nhất là: VLĐ/TTS; LN giữ lại/TTS; LN trước thuế và lãi/TTS; GTTT của vốn cổ phần/GTSS của tổng nợ; DT/TTS. Thành công của mô hình này là dựa trên các đặc điểm tài chính của doanh nghiệp vỡ nợ khác với đặc điểm tài chính của các doanh nghiệp không vỡ nợ. Trong quá trình thực hiện có thể xảy ra hai lỗi phân loại. Thứ nhất, các doanh nghiệp vỡ nợ có thể được phân loại thành các doanh nghiệp không vỡ nợ (lỗi loại I). Thứ hai, các doanh nghiệp không vỡ nợ có thể bị phân loại thành các doanh nghiệp vỡ nợ (lỗi loại II). Mô hình này dự báo chính xác 95% trên các doanh nghiệp thuộc mẫu. Nói cách khác, 95% các doanh nghiệp trong mẫu được phân loại chính xác thành nhóm vỡ nợ và chưa vỡ nợ dựa vào số liệu tài chính một năm trước đó. Lý thuyết cơ bản của mô hình Altman là sự kết hợp của 5 nhóm tỷ số trong việc thiết lập một mô hình vỡ nợ có thể được sử dụng để phân biệt giữa các doanh nghiệp bị vỡ nợ và giữa các doanh nghiệp không bị vỡ nợ. Altman cho rằng mô hình Z-score có thể được sử dụng để bổ sung đánh giá các khoản nợ vay, quản lý khoản phải thu và các thủ tục kiểm soát nội bộ cũng như chiến lược đầu tư (Altman, 1968). Mô hình dự báo Z-score của Altman như sau: Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,999X5 Trong đó: Z = Chỉ số tổng hợp X1 = VLĐ / TTS 12 X2 = LN giữ lại / TTS X3 = LN trước thuế và lãi vay / TTS X4 = GTTT của vốn cổ phần / GTSS của tổng nợ X5 = DT / TTS Altman xác định các giá trị tiêu chuẩn để nhận định tình hình tài chính của doanh nghiệp có khả năng vỡ nợ hay không vỡ nợ trong vòng 2 năm tới. • Z < 1.8, doanh nghiệp có khả năng vỡ nợ • Với Z > 2.99, doanh nghiệp không có nguy cơ vỡ nợ • Trường hợp còn lại, 1.8= < Z =< 2.99, doanh nghiệp rơi vào vùng cảnh báo. Độ chính xác của mô hình là 95% cho doanh nghiệp trong mẫu và 79% cho doanh nghiệp ngoài mẫu với khoảng thời gian 1 năm trước vỡ nợ. Tuy nhiên khả năng dự báo của mô hình giảm xuống còn 72%, 48%, 29% tương ứng với khoảng thời gian 2 năm, 3 năm, 4 năm trước vỡ nợ. Mô hình Z của Altman (1968) là thước đo tổng hợp về rủi ro tài chính từ đó nhận diện rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp. Rất nhiều nghiên cứu và ứng dụng đã sử dụng mô hình Z bởi tính ưu việt của nó, đó là dễ dàng tính toán, so sánh, và nhận diện rủi ro và được các nhà nghiên cứu hiệu chỉnh cho phù hợp với các thị trường khác nhau. Tuy nhiên, mô hình Z cũng tồn tại những hạn chế nhất định. Thứ nhất, mô hình Z-Score không đưa ra được nhiều thang đo để phân loại mức độ rủi ro của doanh nghiệp, với mỗi kết quả khác nhau thì có mức độ vỡ nợ khác nhau. Mô hình Z- score không đưa ra được chi tiết các mức độ rủi ro khác nhau dẫn đến khó khăn trong việc ra quyết định cho các nhà đầu đầu tư, rất khó áp dụng để đưa ra các chính sách cụ thể cho từng doanh nghiệp. Do đó cần có mô hình để phân loại thành nhiều nhóm doanh nghiệp theo độ mức độ vỡ nợ khác nhau. Thứ hai, Việc giả định các biến Xj là hoàn toàn độc lập không phụ thuộc lẫn nhau là không thực tế, tầm ảnh hưởng của biết số cũng thay đổi theo từng thời điểm và từng thị trường khác nhau. Thứ ba, mô hình Z- Score không tính tới nhân tố khó lượng hóa là các biết phi tài chính nhưng lại ảnh hưởng rất lớn đến vỡ nợ doanh nghiệp như yếu tố rủi ro ngành, chủ sở hữu doanh nghiệp… Trên cơ sở kết quả mô hình Z-Score (1968) của Altman đã có nhiều nghiên cứu 13 áp dụng kết quả vào từng thị trường và có sự hiệu chỉnh về các biến số cho phù hợp với số liệu thực tế tại nhiều quốc gia. + Mô hình dự báo của Altman (1983) Mô hình Z-score của Altman đã được chứng minh là khá tin cậy trong các bối cảnh và quốc gia khác nhau. Tuy nhiên, mô hình không được thiết kế để được sử dụng trong mọi tình huống. Mô hình mẫu của nó bị hạn chế trong ngành sản xuất. Năm 1983, Altman sửa đổi mô hình Z-score ban đầu cho các công ty tư nhân quy mô nhỏ xét theo giá trị tài sản. Altman (1983) đã sửa đổi mô hình dự báo vỡ nợ 5 biến thay thế giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu cho giá trị thị trường. Ông nhận thấy rằng mô hình 5 biến được điều chỉnh có thể ít tin cậy hơn mô hình gốc nhưng không đáng kể. Mô hình dự báo phá sản 5 biến được điều chỉnh như sau: Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 Trong đó: Z = Chỉ số tổng hợp X1 = VLĐ/TTS X2 = LN giữ lại / TTS X3 = LN trước thuế và lãi/TTS X4 = GTSS của Vốn CSH / GTSS của tổng nợ X5 = DT/TTS Kết quả chỉ số Z- Score với 5 biến được điều chỉnh với : - Z-score nhỏ hơn 1,23 doanh nghiệp có khả năng vỡ nợ - Nếu Z trong khoảng 1,23 đến 2,90: doanh nghiệp ở trong vùng xám. - Nếu công ty có Z trên 2,90 thì doanh nghiệp không có khả năng vỡ nợ. + Mô hình dự báo của Altman (1993) Năm 1993, Altman đề xuất một sự thay đổi cuối cùng cho mô hình Z-score ban đầu. Lần sửa đổi thứ hai này được gọi là mô hình dự báo vỡ nợ Z-score bốn biến được điều chỉnh của Altman. Mô hình của Altman (1993) đã điều chỉnh mô hình Z-score nguyên gốc cho các doanh nghiệp phi sản xuất. Ông đã loại ra biến X5 (DT/ TTS) để tối thiểu hóa ảnh hưởng của ngành mà có nhiều khả năng xảy ra khi một biến ngành nhạy cảm như vòng quay tài sản được đưa vào. Mô hình này khá hữu ích trong ngành công nghiệp nơi mà có nhiều các tài sản khác nhau và các điều chỉnh quan trọng như vốn hóa cho thuê không được thực hiện. Altman (1993) cũng dùng các giá trị sổ sách thay cho các giá trị thị trường. Các hệ số cho tất cả các biến được thay đổi như các nhóm