Kiểm toán ngân hàng - Mô hình dự báo thất bại của doanh nghiệp

Nội dung text: Kiểm toán ngân hàng - Mô hình dự báo thất bại của doanh nghiệp

1. MƠ HÌNH DỰ BÁO THẤT BẠI CỦA DOANH NGHIỆP Lê Thị Thúy Loan – Tạp chí Phát triển Kinh tế, tháng 4/2003 1. Giới thiệu Môi trường kinh doanh hiện đại thay đổi rất nhanh trong suốt thập kỷ qua. Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, sự cạnh tranh gay gắt, cũng như những thay đổi của các yếu tố kinh tế vĩ mô, các doanh nghiệp ngày nay phải đối diện với rất nhiều khó khăn để tồn tại và phát triển. Sự thất bại của các doanh nghiệp có tác động rất xấu đến nhiều bên có liên quan. Vì vậy dự báo trước được vấn đề này là mối quan tâm rất lớn đối với các nhà nghiên cứu trên thế giới. Bài viết này nhằm trình bày những nghiên cứu và các kết quả đạt được của các nhà khoa học trên thế giới về vấn đề này. Những quan điểm khác nhau về sự thất bại trong kinh doanh, những nguyên nhân gây ra nó cũng được đề cập đến cùng với các phương pháp sử dụng trong những cuộc nghiên cứu trước đây ở Anh và Mỹ. 2. Khái niệm chung Sự thất bại của doanh nghiệp có thể được coi là một tai họa hay là một kết quả không thể tránh được cho bất kỳ doanh nghiệp nào trong cuộc đời của doanh nghiệp (Pratten 1992). Những tác động của sự thất bại này được nhìn nhận với nhiều quan điểm khác nhau. Hầu hết các nhà nghiên cứu đều đồng ý rằng sự thất bại của doanh nghiệp có những tác động xấu đến nhiều bên có liên quan nói riêng và đến nền kinh tế nói chung (Meeks 1988). Tuy nhiên, một số nhà nghiên cứu khác lại cho rằng nếu các công ty hoạt động không hiệu quả mà không nhanh chóng bị sụp đổ thì việc dịch chuyển các tài sản của họ cho những công ty hoạt động có hiệu quả hơn sẽ bị chậm lại, và do vậy, ảnh hưởng xấu đến sự phát triển của nền kinh tế (White 1989). Dù tác động của nó là xấu hay tốt, hiện tượng thất bại trong kinh doanh vẫn luôn là một mối quan tâm to lớn đối với nhiều nhà nghiên cứu. Định nghĩa về sự thất bại trong kinh doanh Những cuộc nghiên cứu trước đây tại các nước định nghĩa sự thất bại là tình trạng khó khăn về tài chính ở nhiều cấp độ khác nhau. Doanh nghiệp có thể coi như thất bại nếu không trả được nợ (Edminster 1972); bị ngưng hoạt động trên thị trường chứng khoán; bị coi là có vấn đề về khả năng tiếp tục hoạt động như ghi trên báo cáo kiểm toán; bị sáp nhập với nhà cung cấp; bán một phần hoạt
2. 2 động của doanh nghiệp (Morris 1997); không đạt được mục tiêu đề ra của doanh nghiệp (Pratten 1991). Tuy nhiên hầu hết các nhà nghiên cứu định nghĩa sự thất bại là tình trạng phá sản; bị quản lý theo lệnh của tòa án; bị các chủ nợ bắt buộc đóng cửa công ty; tự nguyện đóng cửa công ty; ngừng hoạt động (Deakin 1972; Taffler 1982; Storey et al 1987; Holman, Fletcher 1989). Lý do gây ra thất bại trong hoạt động kinh doanh Thất bại trong hoạt động kinh doanh có thể do một nguyên nhân bên trong hay bên ngoài, nhưng thường là do kết hợp của nhiều nguyên nhân dưới đây. Tài chính : Thiếu tiền mặt, cơ cấu vốn không phù hợp, v.v. (Argenti 1976). Vĩ mô : Lạm phát cao, đình trệ kinh tế, biến động tỉ giá, lãi suất cao, giá cả tăng cao. Quản lý : Đội ngũ quản lý không đủ năng lực, các hệ thống kiểm soát và điều hành không hiệu quả, thiếu hoạch định chiến lược và kế hoạch (John Harvey- Jones 1988). Kinh doanh : Cạnh tranh trong kinh doanh, chiến lược tiếp thị không phù hợp, giá bán thấp, kinh doanh quá khả năng, không đáp ứng kịp những thay đổi về kỹ thuật (Argenti 1976). Tai họa : Lụt, cháy, chiến tranh, v.v Thời gian hoạt động : Những doanh nghiệp mới thành lập thường dễ bị thất bại hơn. 3. Những mô hình dự báo được phát triển tại Anh và Mỹ Các cuộc nghiên cứu trước đây về dự báo thất bại của doanh nghiệp thường được thực hiện trên cơ sở thực nghiệm hơn là trên cơ sở lý thuyết (Storey 1994, Morris 1997). Hầu hết các mô hình dự báo đều được phát triển bằng cách sử dụng phương pháp quy nạp để ngoại suy kết quả đạt được từ mẫu chọn cho cả một tổng thể. Những phương pháp này được phân loại thành các mô hình một biến số và các mô hình nhiều biến số. Các mô hình một biến số Các mô hình một biến số sử dụng riêng biệt từng tỉ suất tài chính khác nhau để dự báo sự thất bại của doanh nghiệp. Những tỉ suất này được so sánh với một giá trị chuẩn. Một doanh nghiệp có tỉ suất thấp hơn giá trị chuẩn có nguy cơ bị thất bại và ngược lại.
3. 3 Fitzpatrick (1932) và Durand (1941) đã áp dụng những mô hình này. Beaver (1966) đã sử dụng phân tích mô hình một biến số để dự báo thất bại của doanh nghiệp và kết luận rằng các tỉ suất tài chính có thể giúp dự báo trước ít nhất 5 năm sự thất bại của doanh nghiệp. Những tỉ suất chính được sử dụng trong các mô hình của ông là : - Lưu lượng vốn lưu động/ nợ - Tổng nợ/ tổng tài sản - Thu nhập ròng/ tổng tài sản - Tỉ suất thanh toán Ngoài ra, còn có các mô hình một biến số dựa trên lý thuyết Entropy (phân hóa), mô hình Gamblers Ruin Model. Các mô hình một biến số dễ tính toán. Tuy nhiên việc phân tích và hiểu từng tỉ suất một cách riêng biệt, tách rời khỏi những tỉ suất khác là khó khăn ngay cả đối với các chuyên viên. Ngoài ra mỗi nhà quản lý có thể hiểu tỉ suất theo một cách khác nhau và do vậy sẽ đưa ra những dự báo khác nhau (Kenedy 1975). Thêm vào đó những tỉ suất khác nhau có thể đưa ra những hiểu biết khác nhau, thậm chí ngược nhau về tình hình tài chính của doanh nghiệp (Foster 1986). Để khắc phục nhược điểm này, các nhà nghiên cứu đã phát triển các mô hình nhiều biến số. Các mô hình này cho ra các kết quả vượt trội so với các mô hình một biến số. Các mô hình nhiều biến số Các mô hình nhiều biến số kết hợp nhiều biến số thành một giá trị phân biệt duy nhất để dự báo sự thất bại của doanh nghiệp. Hầu hết những biến số này là các tỉ suất tài chính. Những mô hình này bao gồm phân tích hồi quy bội (MRA), phân tích lôgích, phân tích xác xuất có điều kiện, phân tích phân biệt nhiều biến số (MDA), v.v Phân tích hồi quy được Myer và Pifer (1970), Edminster (1972), và Marais (1979) sử dụng trong các cuộc nghiên cứu của họ và cho ra kết quả cao. Mặc dù phương pháp này được sử dụng rộng rãi, nó chỉ có thể được áp dụng cho những số liệu metric và với giả sử là có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến số. Ngoài ra có thể kể đến các mô hình phân tích Probit (Zmijewski (1983)), các mô hình tồn tại - Survival (Lane, Looney and Wansley, 1986), các mô hình xác xuất có điều kiện (Carutheis, Pinches and Mingo 1973), phân tích hồi quy (Recursive Partitioning RP), phương pháp hệ thống Neural. Thêm vào đó cũng
4. 4 có những mô hình thương mại khác như mô hình rủi ro tín dụng Zeta, mô hình H-score. Mô hình phân biệt nhiều biến số (MDA) là phương pháp phổ biến nhất trong lĩnh vực dự báo thất bại của doanh nghiệp. Altman et al (1981) là cha đẻ của kỹ thuật này. Phương pháp MDA phát triển một mô hình (một giá trị duy nhất) nhằm phân biệt giữa các công ty thất bại với các công ty không thất bại. Kỹ thuật này sau đó được Steele (1984), Morris (1997) và các nhà nghiên cứu khác phát triển thêm. Các nghiên cứu sử dụng MDA ở Anh và Mỹ MDA đầu tiên được Altman (1968) phát triển nhằm tạo ra một mô hình dự báo sự thất bại của doanh nghiệp. Sử dụng phương pháp phân tích từng bước, Altman đã chọn ra 5 biến số giải thích quan trọng nhất từ 22 tỉ suất tài chính của 33 công ty thất bại và 33 công ty không thất bại. Ông đã đưa ra được mô hình sau với kết quả dự báo đúng 95% các doanh nghiệp có nguy cơ thất bại : Zi = 1.2X1i +1.4X2i + 3.3X3i + 0.6X4i + 1.0X5i Với: X1i Vốn lưu động/ tổng tài sản X2i Lợi nhuận chưa phân phối/ tổng tài sản X3i Thu nhập trước lãi suất và thuế/ tổng tài sản X4i Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của tổng nợ X5i Doanh số/ tổng tài sản Mô hình có dạng tổng quát là Z=co+c1r1 +c2r2 + cprp. Với r là các tỉ suất được sử dụng như những biến số giải thích, co là hằng số và c1, c2, cp là hệ số của mỗi biến số trong mô hình. Với mô hình này, ông đã tìm ra rằng các công ty có điểm Z nhỏ hơn 1.8 có nguy cơ thất bại và trên 2.7 là không thất bại. Các công ty có điểm Z nằm giữa khoảng này được dự báo là có những khó khăn tài chính và cần phải có những hành động cần thiết để tránh bị thất bại. Mô hình sau đó được điều chỉnh bởi Altman, Haldeman and Naryanan (1977) và các nhà nghiên cứu khác với việc đưa nhiều biến số khác nhau vào tùy theo từng ngành nghề kinh doanh, độ lớn của doanh nghiệp, hệ thống kế toán từng nước, giai đoạn thời gian v.v và có tỉ lệ thành công cao. Các biến số được sử dụng 1. Các tỉ suất tài chính
5. 5 Hầu hết các mô hình dự báo sử dụng các tỉ suất tài chính làm các biến số giải thích (Dev 1974, McDonald and Norris 1984, Pernnan 1989). Mặc dù có hàng trăm các tỉ suất khác nhau, chỉ những tỉ suất có khả năng giải thích cao mới được đưa vào mô hình. Việc chọn lọc các tỉ suất có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp phân tích từng bước (Altman). Tại Anh, Taffler (1983) tìm thấy rằng 91.6% các tỉ suất tài chính có thể được xếp loại thành các tỉ suất lợi nhuận, rủi ro tài chính, tình hình vốn lưu động, vòng quay tài sản, đóng góp giá trị gia tăng và tình hình công nợ phải trả. Trong các tỉ suất tài chính, các tỉ suất lợi nhuận được coi là có giá trị dự báo cao nhất trong các mô hình. Các tỉ suất tài chính dễ thu thập và tính toán. Tuy nhiên, các tỉ suất này dễ bị cố tình làm thay đổi (Foulke 1968, Lev and Sunder 1979, Barnes 1987). Để hạn chế tác động này, ta sử dụng kết hợp các tỉ suất thuộc các khía cạnh khác nhau của tình hình tài chính như lợi nhuận, vốn lưu động, rủi ro tài chính, và khả năng thanh toán Taffler (1983) hoặc những tín hiệu phi tài chính. 2. Các tín hiệu phi tài chính Các công ty phụ thuộc vào một số lượng nhỏ các khách hàng hay nhà cung cấp dễ bị thất bại hơn các công ty khác (Reid 1991). Bản chất, vị trí địa lý của ngành kinh doanh, thời gian kinh doanh, hệ thống kiểm soát, năng lực quản lý và chiến lược kinh doanh có thể giúp dự báo được sự thành công hay thất bại của doanh nghiệp (Argenti 1976). Các tín hiệu phi tài chính thường mang tính chủ quan và không phải lúc nào cũng là một nguồn thông tin đáng tin cậy. Tuy nhiên nếu được sử dụng kết hợp với những tỉ suất tài chính, chúng sẽ giúp việc dự báo thất bại của doanh nghiệp tốt hơn. Các ứng dụng thực tế của các mô hình dự báo thất bại của doanh nghiệp Các mô hình dự báo này được áp dụng rộng rãi trong thực tiễn tại các nước phát triển trên thế giới. Chúng không những được sử dụng để dự báo sự thất bại mà còn để xem xét hạn ngạch tín dụng, ra quyết định trong nội bộ, v.v Trong số các kỹ thuật khác nhau, MDA được sử dụng phổ biến nhất. Tỉ lệ thành công có thể lên đến 95% với các mô hình của Altman (1968) and Taffler (1983). Tuy vậy, dù là loại mô hình nào, giá trị Z chỉ là một công cụ chẩn đoán, và không thể thay thể được sự phán đoán cũng như kinh nghiệm của người phân tích (Taffler). Nó chỉ nên được sử dụng như một lời cảnh báo hơn là một khoa học chính xác. Ta nên sử dụng các mô hình này kết hợp với những thông tin khác để có thể đưa ra dự báo tốt nhất ª