Các Biến Đo Lường Hiệu Quả Hoạt Động Kinh Doanh:

năm hiện tại và năm liền kề trước đó, nếu ∆ROA > 0, biến F_∆ROA cũng

được gán 1 và 0 cho trường hợp ngược lại.

CFO được định nghĩa là dòng tiền hoạt động, trong đó có thể được tính bằng phương pháp trực tiếp hoặc gián tiếp. Dòng tiền hoạt động là dòng tiền ra và vào, có liên quan trực tiếp đến việc sản xuất, tiêu thụ và tạo ra doanh thu chủ yếu của công ty, do đó nó sẽ cung cấp thông tin cơ bản để đánh giá khả năng tạo ra tiền của công ty từ các hoạt động kinh doanh để trang trải các khoản nợ, duy trì các hoạt động, chi trả cổ tức và tiến hành các hoạt động đầu tư mới mà không cần đến nguồn tiền bên ngoài. Vì vậy, CFO cũng sẽ thể hiện được tình trạng sức khỏe của công ty. Dòng tiền ròng được tính toán bằng lợi nhuận hoặc lỗ sau thuế điều chỉnh qua khấu hao, các khoản phải thu, hàng tồn kho, tăng giảm khoản phải trả, lãi lỗ từ hoạt động đầu tư. Bài nghiên cứu này dùng tỷ số CFO được đo lường bằng CFO chia cho tổng tài sản đầu năm tài chính cũng nhằm mục đích đánh giá khả năng sinh lời của tài sản. CFO là tỷ suất dòng tiền trên tổng tài sản. Nếu CFO dương thì biến F_CFO sẽ được gán giá trị 1 và ngược lại là 0.

ACCRUAL trong bài nghiên cứu được tính toán trên lợi nhuận ròng trừ cho dòng tiền hoạt động chia cho tài sản đầu năm tài chính, hay nói cách khác, phần tử của chỉ số này thể hiện phần giá trị điều chỉnh của lợi nhuận ròng và dòng tiền, nếu tỷ số này âm thể hiện phần lợi nhuận chưa thành tiền của công ty lớn, trong khi nếu tỷ số dương cho thấy lợi nhuận đã thành tiền và có sẵn cho các hoạt động của công ty. Bài nghiên cứu sử dụng tỷ số này cũng để đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản và sức khỏe của công ty. Biến ACCRUAL được tính bởi thu nhập ròng của năm hiện tại trừ dòng tiền hoạt động, chia cho tổng tài sản đầu năm. Điểm F_ACCRUAL được gán 1 nếu CFO > ROA và ngược lại sẽ bằng 0.

Mối quan hệ giữ thu nhập và dòng tiền khá chặt chẽ với nhau. Sloan (1996) chỉ ra rằng, thu nhập do điều chỉnh dồn tích (lợi nhuận lớn hơn dòng tiền từ

hoạt động) là dấu hiệu xấu cho lợi nhuận và khả năng sinh lợi trong tương lai. Mối quan hệ này đặc biệt quan trọng khi xác định giá trị công ty, trong đó động lực để duy trì thu nhập từ các khoản dồn tích dương mạnh (Sweeney 1994). Bài nghiên cứu sử dụng tài sản đầu năm tài chính để tính toán các chỉ số trên nhằm mục đích thể hiện chính xác giá trị tài sản tạo lợi nhuận.

3.2.2 Các biến đo lường cấu trúc vốn:

Ba trong số chín chỉ tiêu được sử dụng để đo lường sự thay đổi trong cấu trúc vốn và năng lực của công ty trước nghĩa vụ nợ trong tương lai: ΔLEVER, ΔLIQUID và EQ_OFFER. Với những công ty có BM cao thường có năng lực tài chính hạn chế, bài nghiên cứu giả định một gia tăng trong đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản sẽ bị giảm, hoặc là sử dụng những nguồn vốn từ bên ngoài sẽ là một dấu hiệu xấu về rủi ro tài chính.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 93 trang tài liệu này.

LEVER là đòn bẩy tài chính của doanh nghệp, được đo lường bằng nợ dài hạn trên tổng tài sản trung bình. Tỷ số này đánh giá mức độ mà một công ty tài trợ cho hoạt động kinh doanh của mình bằng vốn vay. Một nhà cung cấp tín dụng căn cứ vào tỷ số đòn bẩy tài chính để ấn định mức lãi suất cho vay đối với công ty. Thông qua đòn bẩy tài chính, không những nhà quản trị mà nhà cung cấp tín dụng có thể đánh giá được rủi ro về tài chính của công ty, từ đó dẫn đến quyết định đầu tư của mình. ΔLEVER cho thấy sự thay đổi nguồn vốn từ sự thay đổi nợ dài hạn, trong đó ΔLEVER được tính trên sự thay đổi của chỉ số nợ dài hạn trên tổng tài sản trung bình, sự tăng hay giảm đòn bẩy tài chính có thể cho giá trị âm hay dương. Bằng việc gia tăng nguồn vốn từ bên ngoài, một công ty đang gặp vấn đề kiệt quệ tài chính có thể cho thấy dấu hiệu rằng công ty không còn khả năng tự lực tạo ra nguồn vốn (Myers và Majluf 1984, Miller và Rock 1985). Thêm vào đó, một sự gia tăng trong nợ dài hạn giống như làm giảm đi tính thanh khoản của công ty. Trong khi đó, một sự sụt giảm trong nợ dài hạn có thể thể hiện công ty

có lợi nhuận giữ lại duy trì cho hoạt động kinh doanh và đầu tư của mình. Biến F_∆LEVER được gán 1 hoặc 0 trong trường hợp đòn bẩy tài chính của công ty giảm hoặc tăng so với năm tài chính trước đó.

Tỷ số thanh toán hiện hành LIQUID là một trong những thước đo khả năng thanh toán được sử dụng phổ biến nhất. Chỉ số này được tính trên tài sản lưu động/nợ ngắn hạn. Tài sản lưu động bao gồm các khoản vốn bằng tiền, đầu tư tài chính ngắn hạn, các khoản phải thu, hàng tồn kho và tài sản lưu động khác, do đó cho thấy công ty có bao nhiêu tài sản có thể chuyển đổi thành tiền mặt để đảm bảo thanh toán các khoản nợ ngắn hạn. ΔLIQUID được xác định dựa trên sự thay đổi của tỷ số khả năng thanh toán ngắn hạn trong năm này với năm tài chính trước đó. Tỷ số này được tính dựa trên tổng tài sản ngắn hạn trên tổng nợ ngắn hạn. Một sự cải thiện trong khả năng thanh khoản (ΔLIQUID > 0) là một dấu hiệu tốt về năng lực của công ty khi ứng phó với những nghĩa vụ nợ trong tương lai, đồng nghĩa với việc nếu chỉ số này giảm sẽ là dấu hiệu báo trước những khó khăn về tài chính sẽ xảy ra. F_∆LIQUID được gán 1 khi mà tính thanh khoản của công ty tăng lên và bằng 0 trong trường hợp ngược lại.

Trong khi đó, biến EQ_OFFER được sử dụng như là một thước đo báo hiệu công ty có phát hành thêm cổ phần hay không. Giống như trường hợp gia tăng nợ dài hạn, những công ty đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính thường chọn cách gia tăng nguồn vốn bằng cách phát hành thêm cổ phần, đó có thể là dấu hiệu cho thấy công ty thiếu khả năng huy động nguồn lực nội tại nhằm phục vụ cho các hoạt động tương lai (Myers và Majluf 1984; Miller và Rock 1985). Hơn thế nữa, thực tế các công ty sẵn sàng phát hành thêm vốn cổ phần khi giá cổ phiếu của họ có vẻ giảm – đang được định giá cao (chi phí sử dụng vốn cao) nhấn mạnh đến tình trạng tài chính nghèo nàn mà công ty đang đối mặt phải. Biến EQ_OFFER sẽ bằng 1 nếu năm đó

công ty không phát hành thêm cổ phần và bằng 0 trong trường hợp công ty phát hành thêm cổ phần.

3.2.3 Các biến đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh:

Hai chỉ tiêu còn lại được sử dụng để đo lường sự thay đổi trong hiệu quả hoạt động của công ty: ΔMARGIN và ΔTURN. Những chỉ tiêu này rất quan trọng bởi vì chúng phản ánh năng lực của công ty dựa trên tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản.

Trong đó MARGIN là tỷ số được xác định dựa trên lợi nhuận gộp chia cho tổng tài sản. Chỉ số này ngoài mục đích đo lường hiệu suất sử dụng tài sản, còn cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh trong việc quản trị giá vốn hàng bán. ΔMARGIN của công ty là chênh lệch tỷ suất lợi nhuận giữa năm này với năm khác. Một sự gia tăng trong tỷ số này cho thấy có thể có sự cải thiện trong chi phí giá vốn đầu vào, sự sụt giảm trong chi phí hàng tồn kho, hoặc sự gia tăng trong giá bán sản phẩm. Biến F_∆MARGIN được gán là 1 nếu ∆MARGIN dương và bằng 0 trong trường hợp ngược lại. F_∆MARGIN được gán 1 nếu ∆MARGIN dương và bằng 0 trong trường hợp ngược lại.

Chỉ số TURN cũng được dùng để đo lường hiệu suất sử dụng tài sản, cho thấy một đồng tài sản tham gia vào quá trình sản xuât kinh doanh sẽ tạo ra được bao nhiêu đồng doanh thu. Chỉ số này được tính bằng tổng doanh thu chia cho tổng tài sản của năm tài chính. Nếu chỉ số này cao, cho thấy công ty đang hoạt động gần hết công suất và rất khó để mở rộng hoạt động nếu không đầu tư thêm vốn. ΔTURN được định nghĩa là chênh lệch giữa tỷ số tổng doanh thu trên tổng tài sản của năm này so với năm trước đó. Một sự gia tăng trong tỷ suất sinh lợi của tài sản là dấu hiệu cho thấy hiệu quả trong việc sử dụng tài sản. Ví dụ như tỷ suất sinh lợi tài sản tăng có thể đến từ hiệu quả trong hoạt động kinh doanh – ít tài sản hơn nhưng có thể tạo ra

lợi nhuận hoặc là sự gia tăng trong doanh thu. Biến F_∆TURN sẽ bằng 1 nếu ∆TURN là dương và bằng 0 trong trường hợp ngược lại.

Một vài chỉ tiêu được sử dụng trong bài nghiên cứu trùng lắp với các công trình nghiên cứu được kiểm định bởi Lev và Thiagarajan (1993) và Abarbanell và Bushee (1997, 1998). Tuy nhiên, hầu hết các dấu hiệu sử dụng đều không tương ứng với những dấu hiệu được sử dụng trong các nghiên cứu trước. Các biến được chọn dùng để ước tính tỷ suất sinh lợi và và rủi ro phá sản phù hợp với những công ty nêu trên. Thứ hai, công trình của Bernard (1994) và Sloan (1996) chứng minh sự quan trọng của lợi nhuận kế toán và dòng tiền (và sự liên quan lẫn nhau) khi muốn tiếp cận dự báo về hoạt động tương lai của công ty. Cuối cùng, kể cả Lev và Thiagarajan (1993) hay Abarbanell và Bushee (1997, 1998) đều không sử dụng một bộ các dấu hiệu đặt sẵn do đó việc sử dụng các tín hiệu thay thế, bổ sung để có thể áp dụng rộng rãi các kỹ thuật phân tích báo cáo tài chính.

Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp tính điểm của Edward

l. Altman để tính kiểm định tỷ suất sinh lợi của nhóm các công ty có rủi ro kiệt quệ tài chính. Điểm Altman Z_SCORE được Edward L.Altman phát triển vào năm 1968 dùng để dự báo khả năng phá sản của các công ty. Công thức này được xây dựng để phán đoán xác suất phá sản của công ty trong vòng 2 năm. Z_SCORE dùng để dự báo tình huống vỡ nợ của công ty, từ đó có thể đưa ra giải pháp kiểm soát khủng hoảng tài chính của công ty. Z_SCORE sử dụng nhiều các dữ liệu giá trị thu nhập của công ty và các số liệu trên bảng cân đối kế toán để đo lường sức khỏe tài chính của công ty.

Điểm Z_SCORE được đo lường bởi sự kết hợp tuyến tính của bốn hoặc năm chỉ tiêu kết quả kinh doanh và kế toán theo một tỉ trọng cụ thể đã nghiên cứu. Các hệ số này được Edward L.Atlman thiết lập bằng cách

nghiên cứu một tập hợp các công ty đã tuyên bố phá sản, sau đó chọn lọc các công ty nào đã vượt qua được khủng hoảng. Kết quả cho thấy, Altman Z_SCORE dự báo chính xác 72% sự kiện phá sản trước thời điểm xảy ra 2 năm với sai lầm loại II là 6%. Các thử nghiệm sau đó với điểm Z_SCORE cho thấy mô hình dự báo chính xác 80 – 90% trước khi sự kiện diễn ra một năm với sai lầm loại II là 15 – 20%. Bài nghiên cứu này sử dụng điểm Altman Z_SCORE cơ bản dưới đây:

T1 = vốn lưu động / tổng tài sản : đo lường vốn lưu động so với kích thước công ty

T2 = thu nhập giữ lại / tổng tài sản : phản ánh khả năng sinh lợi trong tương lai so với kích thước của công ty.

T3 = thu nhập trước thuế và lãi vay / tổng tài sản : tỷ lệ này đo lường hiệu quả hoạt động tách rời tác động của đòn bẩy công ty, cho thấy năng lực tồn tại về lâu dài của công ty.

T4 = giá trị vốn cổ phần / tổng nợ phải trả : cho thấy cơ cấu của vốn tự có và nghĩa vụ pháp lí phải trả.

T5 = doanh thu / tổng tài sản : đây là biện pháp đo lường hiệu suất sử dụng tài sản tiêu chuẩn, tuy nhiên, doanh thu còn phụ thuộc rất nhiều vào ngành công nghiệp của công ty.

Mô hình điểm Z_SCORE dự báo vỡ nợ: Z = 1.2T1 + 1.4 T2 + 3.3 T3 + 0.6 T4 + 0.999 T5

Phân loại điểm Z_SCORE :

- Z > 2.99 tương đương với vùng an toàn.

- 1.81 < Z < 2.99 tương đương với vùng nguy hiểm.

- Z < 1.81 tương đương với tình huống công ty có nguy cơ kiệt quệ tài chính cao.

3.3 MÔ TẢ DỮ LIỆU

Bài nghiên cứu lựa chọn mẫu trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012. Các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ở cả 2 sản giao dịch HOSE và HNX

Với mỗi công ty, bài nghiên cứu sẽ tính toán giá trị thị trường của vốn cổ phần và tỉ số BM tại mỗi năm tài chính. Tại mỗi năm tài chính, bài nghiên cứu lựa chọn các công ty có số liệu đầy đủ, sau đó xếp hạng các công ty theo giá trị số sách BM và kích thước của giá thị trường và quy mô công ty. Bài nghiên cứu sẽ lấy những dữ liệu BM của năm trước để xác định danh mục đầu tư cho năm kế tiếp. Tương tự sau đó sẽ xếp hạng công ty theo kích cỡ ( nhỏ, vừa và lớn) bằng cách sử dụng các số liệu vốn hóa thị trường của mỗi công ty.

Sau khi đã tính toán được chỉ số BM, các giá trị này được sắp xếp theo thứ tự chỉ số cao nhất, chú ý là chỉ sử dụng những công ty có số liệu đầy đủ để có thể tính được các chỉ tiêu thành quả tài chính. Bài nghiên cứu này lựa chọn số liệu từ 2008 đến 2012, lập được thành 4 danh mục tương ứng cho 4 năm, từ mỗi năm có hơn 600 công ty, tác giả chọn ra được một mẫu có 335 công ty có BM cao trong suốt 4 năm, trong đó có 284 công ty có điểm F_SCORE phù hợp với nội dung nghiên cứu.

Các số liệu được lấy trên website uy tín tổng hợp thống kê các dữ liệu về các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam www.vietstock.vn.

3.4 PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM

Kiểm định đầu tiên là kiểm định T-statistics so sánh lợi nhuận giữa nhóm công ty có điểm F_SCORE cao và nhóm công ty có điểm F_SCORE thấp. Kiểm định thứ 2 là boostraping một lần nữa so sánh thành quả của nhóm có điểm F_SCORE cao và toàn bộ công ty được lọc bởi chỉ số BM cao.

3.4.1 Kiểm định T-statistics:

Kiểm định T-statistics trong bài sử dụng để kiểm định sự khác nhau giữa lợi nhuận của nhóm chỉ số F_SCORE cao và nhóm F_SCORE thấp. Quá trình kiểm định sẽ bắt đầu với việc tính toán chênh lệch giá trị tỷ suất sinh lợi của hai nhóm công ty có điểm F_SCORE cao và thấp, sau đó kiểm nghiệm xem chênh lệch trung bình của tổng thể có khác 0 không, nếu khác 0 tức là có sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi của hai nhóm này.

Với giá trị trung bình (d) và độ lệch chuẩn (sd) của các chênh lệch mẫu, kiểm định giả thuyết về sự khác nhau của 2 giá trị trung bình của tổng thể thực hiện như sau:

H0: không có sự khác nhau về trị trung bình tổng thể ( tức là khác biệt giữa hai giá trị trung bình bằng 0)

Trị kiểm định tính theo công thức sau, trong đó n là số cặp quan sát trong mẫu:

𝑠!/ 𝑛

𝑡 = 𝑑

Quy tắc quyết định là bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa α nếu –tn-1;α/2 < t

< tn-1; α/2 ở đây tn-1 có phân phối Student với n-1 bậc tự do.

3.4.2 Kiểm định boostrapping:

Vì số lượng mẫu của các công ty thuộc nhóm Low_FSCORE và nhóm High F_SCORE khá thấp so với tổng thể mẫu, hay nói cách khác hầu hết các công ty tập trung trong thang điểm ở giữa từ 3 đến 7, do đó để tăng độ tin cậy cho kết quả, bài nghiên cứu sử dụng thêm kiểm định bootstrapping để kiểm định lại một lần nữa độ khác biệt về giá trị trung bình của hai nhóm danh mục công ty có điểm Low F_SCORE và High F_SCORE.