Bảng 24. Các biến độc lập sử dụng chính thức trong mô hình DA ngành thủy hải sản
Tên biến, công thức tính, kỳ vọng tác động | Biến | Tên biến, công thức tính | |
X1 | Vốn lưu động/ Doanh thu thuần (+) | X8 | Hàng tồn kho/ Lợi nhuận từ hoạt động sản xuất kinh doanh (+) |
X2 | Vốn lưu động/ Nợ ngắn hạn (+) | X9 | Nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu (-) |
X3 | Hệ số thanh toán nhanh (+) | X10 | Tổng vốn vay/ Tổng tài sản (-) |
X4 | Hàng tồn kho/ Doanh thu thuần (+) | X11 | Lợi nhuận chưa phân phối/ vốn chủ sở hữu (+) |
X5 | Các khoản phải thu/ Doanh thu thuần | X12 | Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản (+) |
X6 | Các khoản phải thu/ Nợ phải trả (+) | X13 | Lợi nhuận từ hoạt động sản xuất kinh doanh/ Doanh thu thuần (+) |
X7 | Doanh thu thuần/ Tổng tài sản(+) | X14 | ROA (+) |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thống Kê Mô Tả Mẫu, Kiểm Định Độ Tin Cậy Thang Đo, Efa Và Cfa Đối Với Mô Hình Đánh Giá Danh Tiếng Và Dự Định Sử Dụng Dịch Vụ Xhtn Của -
Kết Quả Phân Tích Efa Với Thang Đo Danh Tiếng Của Cra Doanh Nghiệp -
Kết Quả Kiểm Định Sự Ổn Định Của Mô Hình Sem -
Tác Động Của Các Nhân Tố Vĩ Mô Đến Thị Trường Xếp Hạng Tín Nhiệm Doanh Nghiệp Tại Việt Nam Và Các Quốc Gia Trong Nhóm Asean+3 -
Mô Hình Kiểm Định Tác Động Đến Phát Triển Thị Trường Xếp Hạng Tín Nhiệm Doanh Nghiệp Tại Asean+3 -
Kết Quả Kiểm Định Trung Bình Mức Độ Đánh Giá Của Doanh Nghiệp Về Danh Tiếng Và Dự Định Sử Dụng Dịch Vụ Xhtndn Có Trả Phí
Xem toàn bộ 335 trang tài liệu này.
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Đối với ngành bất động sản và xây dựng, mẫu nghiên cứu trong gồm 178 doanh nghiệp niêm yết ngành xây dựng, bất động sản Việt Nam trên hai sàn chứng khoán là HOSE và HNX. Với việc thu thập số liệu trong vòng 4 năm (2015 – 2018) tương ứng với giai đoạn có nhiều biến động của ngành, dữ liệu của 178 doanh nghiệp hình thành mẫu quan sát bao gồm 696 quan sát. Tác giả tiến hành loại những quan sát có giá trị quá khác biệt trong mẫu để mô hình đạt kết quả tốt hơn. Kết quả là mẫu cuối cùng còn 670 quan sát.
Các biến độc lập được kế thừa từ các nghiên cứu của Altman (1968), Fulmer (1984), Leksrisakul và Evans (2005), Kong-lai (2010), Memíc (2015), Nguyễn Trọng Hòa (2006) và CRV (2010). Trong đó tất cả các biến do CRV đề xuất đều được đưa vào trong mô hình. Sau khi kiểm định phân phối chuẩn của các biến số và loại các biến không thỏa điều kiện thì còn lại 31 biến độc lập là các yếu tố tài chính tác động đến rủi ro vỡ nợ nhằm phân biệt tốt nhất giữa doanh nghiệp có rủi ro và không có rủi ro vỡ nợ của ngành bất động sản.
Bảng 25. Các biến độc lập sử dụng trong mô hình DA với ngành xây dựng, bất động sản
Nhân tố | Tên biến, công thức tính | Kỳ vọng tác động | |
X1 | Đòn bẩy | Nợ phải trả / Tổng nguồn vốn | - |
X2 | Đòn bẩy | Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản cố định hữu hình | - |
X3 | Đòn bẩy | Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản/ | - |
X4 | Đòn bẩy | Nợ phải trả / Tổng tài sản cố định hữu hình | - |
X5 | Đòn bẩy | Tổng nợ dài hạn / Tổng tài sản | - |
X6 | Thanh khoản | Tổng tài sản Nợ ngắn hạn | - |
X7 | Thanh khoản | Vốn tiền mặt / Tổng tài sản | + |
X8 | Thanh khoản | Vốn lưu động / Doanh thu thuần | + |
X9 | Thanh khoản | Vốn tiền mặt / Doanh thu thuần | + |
X10 | Thanh khoản | Tổng tài sản lưu động / Doanh thu thuần | + |
X11 | Thanh khoản | (Tổng tài sản lưu động - Hàng tồn kho) / Doanh thu thuần | + |
Thanh khoản | Vốn lưu động / Các khoản nợ ngắn hạn | + | |
X13 | Thanh khoản | (Tài sản lưu động – Hàng tồn kho) / Nợ ngắn hạn | + |
X14 | Hoạt động | Hàng tồn kho/ Doanh thu thuần | - |
X15 | Hoạt động | Các khoản phải thu/ Doanh thu tuần | - |
X16 | Hoạt động | Các khoản phải thu / Thu nhập từ hoạt động kinh doanh | - |
X17 | Hoạt động | Các khoản phải trả / Doanh thu thuần | + |
X18 | Hoạt động | Các khoản phải thu / Hàng tồn kho | - |
X19 | Hoạt động | Doanh thu thuần / Tài sản ngắn hạn | - |
X20 | Hoạt động | Doanh thu thuần/ Tổng tài sản | + |
X21 | Hiệu quả | Gía vốn hàng bán / Doanh thu thuần | + |
X22 | Hiệu quả | Thu nhập từ hoạt động kinh doanh / Chi phí quản lý doanh nghiệp | - |
X23 | Hiệu quả | Doanh thu thuần/ Chi phí bán hàng | - |
X24 | Hiệu quả | Chi phí quản lý doanh nghiệp / Doanh thu thuần | - |
X25 | Lợi nhuận | Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản | + |
X26 | Lợi nhuận | Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Doanh thu thuần | + |
X27 | Lợi nhuận | Lợi nhuận từ hoạt động sản xuất kinh doanh / Tổng tài sản | + |
X28 | Lợi nhuận | Lợi nhuận sau thuế/ Doanh thu thuần | + |
X29 | Lợi nhuận | Lợi nhuận chưa phân phối / Tổng tài sản | + |
X30 | Lợi nhuận | Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản | + |
X31 | Lợi nhuận | Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu | + |
Nguồn: Tác giả tổng hợp
5.4. KẾT QUẢ KIỂM CHỨNG MÔ HÌNH CỦA CRV ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP VIỆT NAM – NGÀNH THỦY SẢN VÀ BẤT ĐỘNG SẢN, XÂY DỰNG
Đối với mẫu là các doanh nghiệp ngành thủy sản. Sau 8 lần chạy, tác giả loại được các biến độc lập X4, X5, X6, X7, X8, X12, X13 vì các biến này không có ý nghĩa đối với mô hình theo kiểm định Wilk’s Lambda đơn lẻ ( giá trị Sig min = 0.061 và Sig max = 0.85). Thực hiện phân tích tương quan giữa các biến độc lập còn lại, qua nghiên cứu biến X2 và X3 có hệ số tương quan cao (hệ số Pearson Correlation có giá trị 0.888) với mức ý nghĩa α = 0.01 nên ta tiến hành xem xét loại biến để đạt được mô hình có kết quả tốt hơn, tác giả thực hiện loại biến X2 do Sig X2 (0.029) > Sig X3 (0.004).
Giá trị Wilk’s Lambda toàn mô hình có giá trị 0.337 thuộc khoảng (0,1), Sig=0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α=5% rất nhiều nên tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê và tác động đến biến phụ thuộc D, mô hình phân biệt có ý nghĩa. Giá trị eigenvalue là 1.387 tương đối cao và chiếm đến 100% phương sai giải thích được nguyên nhân. Hệ số tương quan canonical tương ứng là 0.780, cho thấy các biến độc lập đã tác động 60.84% sự khác biệt giữa hai nhóm doanh nghiệp có rủi ro vàdoanh nghiệp không có rủi ro. Đồng thời mô hình đạt hiệu quả trong việc phân loại các quan sát trong cả hai mẫu phân tích và mẫu kiểm định. Đối với mẫu phân tích, mô hình đã phân loại đúng 83.8% trong đó các doanh nghiệp có rủi ro và không có rủi ro có tỷ lệ lần lượt là 53.8% và 100%. Để kiểm tra tính đúng đắn của hàm phân biệt được ước lượng, ta phải thực hiện kiểm tra trên mẫu kiểm định, kết quả cho thấy hàm phân biệt đã dự báo chính xác 72.2% trường hợp. Như vậy, hàm phân biệt được xây dựng cho kết quả ước lượng phân lớp chính xác giữa 2 nhóm là 78.08%, mô hình tác giả xây dựng được có kết quả phân biệt khá tốt giữa các doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ vàdoanh nghiệp không có rủi ro vỡ nợ ngành thủy sản Việt Nam. Kết quả ước lượng xây dựng hàm phân biệt:
D = 0.271 + 1.213X1 + 0.202X3 - 0.037X9 - 0.562X10 + 1.113X11 + 3.475X14
Trong đó giá trị ngưỡng phân định giữa các nhóm DN cụ thể là: Nếu D < - 1.509: DN có rủi ro vỡ nợ; Nếu -1.509 ≤ D ≤ 0.818: DN nằm trong diện bị cảnh báo; Nếu D > 0.818: DN không có rủi ro vỡ nợ. Các biến tác động đến rủi ro của DN lần lượt theo mức độ tác động (chuẩn hóa) bao gồm: Biến ROA (X14), Lợi nhuận chưa phân phối/ Vốn chủ sở hữu (X11), Vốn lưu động/ Doanh thu thuần (X1), Hệ số khả năng thanh toán nhanh (X3), Vốn Tổng vốn vay/ Tổng tài sản (X10) và Nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu (X9). Kiểm định các giả thuyết về tương quan dấu giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cho thấy dấu của các hệ số biến độc lập trong hàm phân biệt là phù hợp với giả thuyết kinh tế và có ý nghĩa thống kê. Giá trị eigenvalues là 0.337 và chiếm 100% phương sai giải thích được nguyên nhân tác động. Ngoài ra giá trị Wilk’Lambda toàn mô hình có giá trị 0.748 thuộc khoảng (0,1), giá trị Sig=0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α=5% rất nhiều nên tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê và tác động đến biến phụ thuộc, mô hình phân biệt có ý nghĩa. Như vậy có thể kết luận mô hình có khả năng phân biệt giữa các DN có rủi ro vỡ nợ và DN không có rủi ro vỡ nợ. Đối với mẫu phân tích mô hình đã dự doán đúng 89.5%. Để kiểm tra tính đúng đắn của hàm phân biệt đươc ước lượng, tác giả thực hiện kiểm tra trên mẫu kiểm định, kết quả cho thấy hàm phân biệt dự báo chính xác 87.2%. Như vậy hàm phân biệt được xây dựng cho ước lượng phân lớp chính xác giữa hai nhóm là 88.35%.
ROA có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro của các doanh nghiệp, trong khi đó ngành thủy sản Việt Nam có giá trị ROA bình quân trong giai đoạn nghiên cứu khoảng 3.75% và có xu hướng giảm. Có nhiều nguyên nhân tác động và một trong những nguyên nhân chủ yếu đó là do đa số doanh nghiệp chưa chủ động nguồn nguyên liệu phục vụ cho quá trình sản xuất nên để tiếp tục duy trì quá trình sản xuất, các doanh nghiệp đã chịu nhiều chi phí để tìm kiếm nguồn nguyên liệu, nhập khẩu với giá cao cùng với việc gia tăng các chi phí đầu vào như điện, xăng dầu, chi phí vận tải và kiểm định tác động đẩy giá vốn tăng cao. Ngoài ra, do việc tiếp cận vốn vay đặc biệt là vốn ngân hàng quá dễ dàng đối với ngành thủy sản cùng với chính sách tín dụng chủ yếu sử dụng đòn bẩy nợ quá nhiều trong cơ cấu nguồn vốn do đó hiệu quả hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp sụt giảm khi lãi suất ngân hàng gia tăng hoặc không ổn định. Vì vậy, NHNN và các NHTM cần có các chính sách
vay vốn đảm bảo an toàn, kiểm soát rủi ro. Đồng thời cần có chính sách nhằm đưa ra mức lãi suất hợp lí, ổn định nhằm hỗ trợ cho các doanh nghiệp thủy sản. Thời gian thực hiện hỗ trợ lãi suất cũng hết sức quan trọng, việc xác định đúng vấn đề này sẽ giúp ngân hàng tránh được nguy cơ các doanh nghiệp có khuynh hướng sử dụng nguồn vốn vay rẻ, ưu đãi vào các mục đích đầu tư khác.
Với sự ảnh hưởng của Tổng vốn vay/ Tổng tài sản (X10) và Biến Nợ phải trả/ Vốn chủ sở hữu (X9) trong khi các doanh nghiệp niêm yết ngành thủy sản sử dụng đòn bẩy tài chính khá cao đã gây ra nhiều khó khăn. Đặc biệt là trong năm 2014, hệ số nợ/vốn chủ sở hữu có xu hướng tăng dần và khá cao. Do đó NHTM nên có các chính sách cho vay thận trọng và tăng cường giám sát hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, yêu cầudoanh nghiệp có những điều kiện về tài sản đảm bảo cũng như sự ổn định về cơ cấu tài chính tương ứng, những đối tượngdoanh nghiệp khác nhau thì được tiếp cận vay vốn phù hợp nhằm hạn chế rủi ro vỡ nợ.
Đối với Vốn lưu động/ Doanh thu thuần (X1) và Lợi nhuận chưa phân phối/ Vốn chủ sở hữu (X11) thì rõ ràng các doanh nghiệp cần có kế hoạch quản lý và sử dụng tài sản hợp lý và ngân hàng cần tăng cường thẩm định, giám sát nhằm giảm thiểu rủi ro, cải thiện tình hình tài chính và góp phần nâng cao hiệu quả sinh lời của doanh nghiệp, giảm bớt áp lực vay vốn và chi phí lãi vay, chi phí khấu hao được giảm xuống làm khả năng sinh lời trên tài sản sẽ tăng. Chính phủ và các cơ quan chức năng nên xem xét việc hỗ trợdoanh nghiệp thúc đẩy phát triển khoa học - công nghệ, đưa nhanh các tiến bộ kỹ thuật vào sản xuất. Để từ đó, doanh nghiệp có những kế hoạch kinh doanh hợp lí, nâng cao chất lượng sản phẩm nhằm tăng cường và mở rộng thị trường tiêu thụ và vượt qua được các rào cản của từng thị trường xuất khẩu, gia tăng hiệu quả hoạt động và khả năng sinh lời.
Mặt khác, NHTM cũng cần đa dạng hóa danh mục cấp tín dụng, không nên tập trung dư nợ vào một – một số doanh nghiệp. Với sự tăng trưởng mạnh, thu hút vốn đầu tư lớn và gia tăng quy mô nhanh của các doanh nghiệp thủy sản trong nhưng năm trước đây đã thu hút rất nhiều ngân hàng tham gia tài trợ. Việc tin tưởng vào uy tín, quy mô sản xuất của các doanh nghiệp lớn đã dẫn đến việc thẩm định, giám sát chưa chặt chẽ, thậm chí là buông lỏng đã dẫn đến không thu hồi được nợ, không có
tài sản bảo đảm khi xử lý… Ngân hàng cần thận trọng và hạn chế tài trợ cho những lĩnh vực ngoài ngành vàdoanh nghiệp nên xem xét co hẹp một số lĩnh vực sản xuất không đem lại lợi nhuận để tập trung trả nợ. Việc làm này, giúpdoanh nghiệp quản lí hiệu quả nhu cầu vốn lưu động, giảm áp lực thanh toán chi phí lãi vay và chi phí nợ quá hạn.
Chính phủ cũng nên thực hiện các chính sách ổn định kinh tế, phát triển thị trường tài chính, thị trường chưng khoán, trái phiếu doanh nghiệp để hỗ trợ cho ngành ngân hàng trong việc cung cấp vốn cho doanh nghiệp. Điều đó sẽ tạo điều kiện chodoanh nghiệp xây dựng cơ cấu tài chính hợp lí với việc gia tăng vốn chủ sở hữu để vừa tận dụng được nguồn lực từ bên ngoài, phân tán được rủi ro vừa không chịu áp lực gánh nặng nợ, giảm rủi ro vỡ nợ tiềm ẩn, có khả năng phát hành thêm cổ phiếu, trái phiếu nhằm huy động vốn.
Đối với ngành xây dựng, bất động sản, sau quá trình chạy mô hình phân tích phân biệt để đo lường nguy cơ rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp niêm yết ngành xây dựng, bất động sản, tác giả đã ươc lượng xây dựng hàm phân biệt như sau:
D = 0.796X8 – 0.735X15 + 0.466X20 – 0.472X28
Nghiên cứu đã xác định các biến số tác động đến rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp ngành xây dựng và bất động sản tại Việt Nam. Trong các mô hình thì các biến lần lượt bao gồm: X8 : Vốn lưu động / Doanh thu thuần, X14: Hàng tồn kho / Doanh thu thuần, X15: Các khoản phải thu / Doanh thu thuần, X18 : Các khoản phải thu / Hàng tồn kho, X28 : Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần (mô hình Logit) và X8 : Vốn lưu động / Doanh thu thuần, X15 : Các khoản phải thu / Doanh thu thuần, X20 : Doanh thu thuần / Tổng tài sản, X28 : Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần (mô hình DA). Trong đó có ba biến có ý nghĩa trong cả hai mô hình là Vốn lưu động / Doanh thu thuần, Các khoản phải thu / Doanh thu thuần và Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần. Như vậy có thể thấy yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp này là thanh khoản, hiệu quả hoạt động và khả năng tạo lợi nhuận. Kết quả này cũng có mức độ
tương đồng đáng kể với các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, từ đó nghiên cứu bàn luận thêm về một số khuyến nghị liên quan:
Từ tính chất đặc thù ngành là các doanh nghiệp ngành xây dựng, bất động sản thường có lượng hàng tồn kho lớn gây ứ đọng vốn. Vì vậy, các doanh nghiệp niêm yết ngành xây dựng, bất động sản cần có những biện pháp để hạn chế ứ đọng hàng tồn kho, cần dự báo thị trường một cách tốt hơn, đẩy nhanh yếu tố bán hàng… Đồng thời các doanh nghiệp trong ngành có các khoản phải thu cao gây tình trạng bị chiếm dụng vốn ảnh hưởng trực tiếp tới vòng quay vốn kinh doanh và tình hình thanh toán cũng như khả năng thu lợi của doanh nghiệp, tăng cường tổ chức quản trị khoản phải thu của khách hàng, thường xuyên theo dõi và đánh giá hiệu quả quản lý khoản nợ phải thu của khách hàng, áp dụng các chính sách và hình thức bán hàng hợp lý…
Ngoài ra, mặc dù tỷ lệ nguy cơ vỡ nợ của các doanh nghiệp là không quá lớn nhưng để có thể phân tán mức độ rủi ro đối với các doanh nghiệp trong ngành xây dựng, bất động sản trong tương lai thì cần đa dạng hóa các kênh huy động vốn, tránh lệ thuộc vào hệ thống ngân hàng như hiện tại. Do nhu cầu về vốn trong ngành xây dựng – BĐS là rất lớn nên việc khai thác nhiều kênh huy động vốn nhầm tìm kiếm nguồn tài trợ có chi phí thấp, cân bằng rủi ro và đảm bảo quá trình đầu tư không bị gián đoạn. Hầu hết các công ty đều rất quen thuộc với việc vay vốn ngân hàng và gặp không ít khó khăn về tài sản thế chấp, lập phương án vay, rủi ro lãi suất, áp lực trả nợ… Do đó,doanh nghiệp cần khai thác kênh huy động trái phiếudoanh nghiệp.
Một số giải pháp cần thực hiện để thu hút các nhà đầu tư trái phiếu như: Hình thành các tổ chức trung gian để gia tăng tính thanh khoản cho trái phiếu; Cần đa dạng hoá các loại trái phiếu - trái phiếu có lãi suất thay đổi theo lãi suất thị trường, trái phiếu có lãi suất đảm bảo bằng vàng, trái phiếu có kỳ hạn thay đổi, trái phiếu với các loại tiền tệ khác nhau. Cuối dùng là cần hình thành các tổ chức định mức tín nhiệm doanh nghiệp, Công ty định mức tín nhiệm là công ty cung cấp quan điểm của họ về độ tín thác của mộtdoanh nghiệp trong nghĩa vụ thanh toán tài chính. Các nghĩa vụ tài chính bao gồm trái phiếu, thương phiếu, cổ phiếu ưu đãi... CRA cũng có những nghĩa vụ ngoài phạm vi thị trường trái phiếu. Với vai trò một tổ chức đánh giá trung