Xem mẫu
- Mô hình đa biến trong hoạt động giám sát thị trường chứng khoán
nhằm cảnh báo sớm các nguy cơ tài chính của công ty niêm yết
ThS. Lê Trung Thành
Bộ môn Thị trường Chứng khoán, Khoa Ngân hàng – Tài chính
Thị trường chứng khoán Việt Nam không nằm ngoài phạm vi ảnh hưởng của
“cơn bão” khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, thậm chí, trong những giai
đoạn nhất định, nó còn có những biểu hiện biến động “quá mức” so với mức độ của
những nhân tố tác động trong và ngoài nước. Tuy hoạt động công bố thông tin vẫn
được thực hiện theo Luật định nhưng chỉ khi nguy cơ phá sản của công ty niêm yết
xảy ra, các nhà quản lý và thị trường mới được biết và tổn thất là không thể tránh
khỏi. Hoạt động giám sát thị trường của Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và Sở giao
dịch, Trung tâm Giao dịch chứng khoán ở Việt Nam đối với các hành vi tài chính của
công ty niêm yết trong bối cảnh đó là hết sức cần thiết nhằm hạn chế đến mức thấp
nhất những tổn thất cho nhà đầu tư và thị trường nói chung.
Bài viết này nghiên cứu nguyên nhân của những nguy cơ tài chính thông qua
mô hình đa biến đã được các thị trường phát triển trên thế giới nghiên cứu, kết hợp
hai phương pháp là phân tích nhân tố chính1 (principal component analysis-PCA) và
phân tích biệt số2 để xây dựng một mô hình cảnh báo sớm các nguy cơ tài chính của
các công ty. Phương pháp PCA thể hiện mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính, giải
thích sự thay đổi tình hình tài chính của các công ty và ba nhân tố tài chính (khả năng
sinh lời, cấu trúc kỳ hạn của nợ, và tăng trưởng) đã được xác định. Trên cơ sở đó,
bài viết đưa ra mô hình cảnh báo sớm những nguy cơ tài chính, ngõ hầu gợi ý cho
công tác giám sát thị trường chứng khoán ở nước ta một vài điều cụ thể, hướng tới
hiệu quả giám sát thực chất hơn. Do số liệu tài chính công bố chính thức của các
công ty niêm yết ở Việt Nam chưa đầy đủ so với yêu cầu của mô hình đa biến và
tính chất nhạy cảm có thể gây ra do những khuyến nghị từ kết luận của mô hình
cảnh báo sớm nên tác giả bài viết sử dụng số liệu của một số thị trường khác từ
nguồn cơ sở dữ liệu Trường Đại học Kinh tế Quốc dân mua bản quyền
Emeraldinsight.com.
1. Một số vấn đề chung về giám sát thị trường chứng khoán
5 nhân tố chủ yếu của thị trường mà Ủy ban Chứng khoán Nhà nước và Sở Giao dịch
chứng khoán chú trọng trong công tác quản lý là công nghệ, thông tin, sự điều tiết,
người tham gia và các công cụ tài chính. Để đánh giá mức độ thành công của việc
1
Phân tích nhân tố chính hay còn gọi là phân tích thành phần chính
2
Phân tích biệt số hay còn gọi là phân tích khác biệt
1
- phối hợp các nhân tố này, cần dựa trên 4 đặc điểm của thị trường là tính thanh
khoản, tính rủi ro, chi phí giao dịch và tính lành mạnh. Nếu nhà tổ chức thị trường
thay đổi một yếu tố hoặc một nhóm các yếu tố của thị trường, có thể ước lượng
hiệu quả của sự thay đổi đó bằng cách xác định xem sự kết hợp mới có làm tăng tính
thanh khoản và tính lành mạnh, đồng thời, làm giảm rủi ro và chi phí giao dịch hay
không. Suy rộng hơn, thuật ngữ “tính hiệu quả” liên quan tới phản ứng mau lẹ và
chính xác trước thông tin.
Giám sát thị trường chứng khoán là việc tổng hợp và phân tích thông tin thị
trường nhằm mục đích phát hiện những giao dịch không công bằng, những hành vi vi
phạm pháp luật và quy định. Hoạt động giám sát giao dịch chứng khoán dựa trên việc
theo dõi, phân tích các hoạt động của các chủ thể tham gia thị trường, với sự trợ giúp
của hệ thống máy tính, phần mềm chuyên dùng; các tài liệu, báo cáo cùng số liệu đi
kèm để đối chiếu với các chỉ tiêu giám sát, các quy định pháp luật về chứng khoán và
thị trường chứng khoán nhằm phát hiện, cảnh báo sớm những hành vi vi phạm pháp
luật và quy định, những giao dịch không công bằng, bảo vệ và tạo lòng tin cho nhà
đầu tư. Như vậy, hai giai đoạn quan trọng của hoạt động giám sát thị trường là theo
dõi và phân tích sâu.
2. Chọn mẫu và các biến số
Việc chọn mẫu nghiên cứu tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và khả năng
tiếp cận thông tin. Nhóm các nhà nghiên cứu thuộc Trường Đại học Cukurova, Thổ
Nhĩ Kỳ, đã quan sát trong vòng 6 năm đối với 16 chỉ số tài chính của 114 công ty niêm
yết ở một số thị trường3, trong đó, có 22 công ty bị các Sở giao dịch đưa vào giai
đoạn phân tích sâu của quy trình giám sát. Chỉ số tài chính của các công ty được chọn
trong thời gian 1 năm trước khi bị đưa vào giám sát (năm -1).
Ban đầu, kiểm định biến động của 1 tham số được áp dụng cho 16 chỉ số
trong năm -1, và 8 chỉ số được sử dụng là các chỉ số cảnh báo sớm. Các chỉ số này có
ý nghĩa phân biệt hai nhóm công ty (nhóm đưa vào phân tích sâu và nhóm còn lại).
Bảng 1 cung cấp giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các chỉ số tài chính cho hai
nhóm và các kiểm định ý nghĩa các nhóm giá trị trung bình của mỗi chỉ số. Cột thống
kê F và mức ý nghĩa của nó cho biết: mức ý nghĩa là nhỏ (dưới 5%) đối với 8 chỉ số
đầu. Do đó, giả thuyết H0: giá trị trung bình của hai nhóm là cân bằng sẽ bị loại bỏ
tại mức ý nghĩa 5% cho các chỉ số này. Các chỉ số khác đưa ra trong bảng 1 không sử
dụng trong phân tích, bởi chúng không phân giúp phân biệt được 2 nhóm. Sự cân
bằng của giá trị trung bình các nhóm chỉ số không thể bị loại trừ tại mức ý nghĩa 5%.
Lamda (λ) là tỷ lệ giữa tổng các bình phương của nhóm quan sát và tổng bình
phương của mẫu. λ nằm trong khoảng giá trị từ 0 đến 1 (0≤ λ ≤ 1). λ = 1 có nghĩa giá
3
Nguồn emeraldinsight.com (Cơ sở dữ liệu điện tử Trường Đại học Kinh tế Quốc dân mua bản quyền)
2
- trị trung bình của nhóm quan sát cân bằng. λ = 0 khi độ biến thiên của nhóm rất nhỏ
so với tổng độ biến thiên của mẫu. Như vậy, hầu hết tổng các độ biến thiên có thể
coi là sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của nhóm. Quan sát bảng 1, có thể thấy
giá trị trung bình của nhóm 8 chỉ số đầu tiên có sự khác biệt nhất trong toàn mẫu.
Bảng 14: Kiểm định sự cân bằng của giá trị trung bình các chỉ số tài chính
Công ty Kết quả
Các công ty
Chỉ số không đưa vào Các công ty đưa Hệ số
F Sig
phân tích sâu vào phân tích sâu λ
µ σ µ σ
40.913
Tỷ suất sinh lời của tài sản 0.0622 0.1037 -0.1882 0.2834 0.7324 2 0.0000
31.332
Tổng nợ/ Tổng tài sản 0.5431 0.2066 0.8868 0.2717 0.7814 2 0.0000
29.667
Lợi nhuận ròng biên 0.0591 0.143 -0.2183 0.3447 0.7906 2 0.0000
16.915
Tỷ lệ tăng doanh thu 0.6087 0.2934 -0.3286 2.1998 0.8688 5 0.0001
Tỷ lệ tăng trưởng vốn cổ 16.363
đông 0.8811 1.273 -0.6706 1.7961 0.8725 3 0.0001
11.213
Tỷ lệ tăng trưởng tài sản 0.7682 0.3633 0.4336 0.2263 0.9090 1 0.0011
Nợ ngắn hạn/ Tổng nợ 0.7322 0.1836 0.9726 0.6302 0.9230 9.3485 0.0028
12.040 57.611
Thu nhập trên vốn chủ 0.0379 0.5988 6 0 0.9606 4.5887 0.0344
1236.6 2559.7
Thu nhập trên cổ phần 4 6605.4 -1920.8 4 0.9730 3.1131 0.0804
Tỷ lệ thanh toán hiện hành 1.8015 0.8697 1.4958 1.8355 0.9904 1.0835 0.3002
Vòng quay các khoản phải 18.191
thu 1 94.325 4.9912 6.1540 0.9976 0.2719 0.6031
13.966
Vòng quay hàng tồn kho 7 75.5725 5.9563 5.1926 0.9986 0.1560 0.6936
13.006
Tỷ lệ tăng lợi nhuận ròng -2.5729 18.2583 -4.5307 1 0.9987 0.1498 0.6995
Các khoản phải thu khó đòi/
Tổng các khoản phải thu 0.0209 0.0786 0.0281 0.0707 0.9991 0.1046 0.7470
154.861
Khả năng trả lãi 13.375 6 0.0137 1.2616 0.9991 0.1034 0.7484
Tỷ lệ thanh khoản 1.2083 0.7112 1.1283 1.8804 0.9992 0.0910 0.7634
Phần dưới đây sẽ giới thiệu phương pháp PCA, đưa ra 8 chỉ số cảnh báo sớm
trong năm -1 và những nhân tố quan trọng giải thích sự thay đổi các điều kiện tài
4
Nguồn emeraldinsight.com
3
- chính của các công ty. Chỉ số nhân tố được tính cho mỗi công ty là các biến độc lập
dùng để ước lượng trong mô hình biệt số.
3. Phương pháp
3.1. Phân tích nhân tố chính (PCA)
Mục tiêu của phương pháp PCA là tìm ra những đặc tính quan trọng để giải
thích sự thay đổi các điều kiện tài chính của các công ty. Phương pháp này tìm các
mẫu thể hiện mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính, chúng phải có mối tương quan
với nhau thì mô hình PCA mới phù hợp. Do vậy, xuất phát từ mô hình này, các dữ
liệu tài chính sẽ được tính toán trong PCA bằng kiểm định Barlett5.
Các bước thực hiện PCA gồm:
- Tính ma trận tương quan giữa các chỉ số, từ đó đưa ra kết quả kiểm định
Bartlett
- Ước lượng các nhân tố và giá trị riêng của các nhân tố.
- Xác định tỷ lệ các nhân tố chính là ma trận các hệ số được tính qua PCA.
Với phương pháp PCA, tất cả các chỉ số tài chính đều được chuẩn hóa, với
giá trị trung bình bằng 0 (μ=0) và độ lệch chuẩn bằng 1 (σ = 1).
g − µk
z ak = ak , k = 1,….,8, a = 1,….,114 (3.1)
σk
Ước lượng các nhân tố có thể coi là một hàm của các quan sát biến đổi (các
tỷ lệ). Để ước lượng tỷ lệ j của công ty a (Faj):
m
Faj = ∑ w jk z ak , j = 1,2,3 (3.2)
k =1
Với wjk là hệ số tỷ lệ của nhân tố j và tỷ lệ k, zak là giá trị chuẩn của tỷ lệ k
của công ty a.
- Xác định độ giá trị của các nhân tố. Tại đây, ta sẽ nhóm các biến có độ giá
trị lớn của cùng các nhân tố thành một nhóm và nhân tố có độ giá trị nhỏ (nhỏ hơn
0.5) thì bỏ qua.
3.2. Phân tích biệt số
Sau việc lựa chọn các nhân tố tài chính cơ bản của công ty, có thể ước lượng
được mô hình cảnh báo sớm dựa trên những nhân tố đó. Để ước lượng cần phải có
một số giả định, giả định cơ bản của mô hình cảnh báo sớm này là tách các công ty
thành hai nhóm (nhóm công ty thuộc diện đưa vào phân tích sâu và nhóm công ty còn
lại). Như vậy, các công ty có thể được biểu diễn qua biến phụ thuộc y như sau:
yi = 0 nếu công ty i không thuộc diện đưa vào phân tích sâu
5
Các kết quả của kiểm định này và phân tích PCA có được khi sử dụng SPSS 9.0
4
- yi = 1 nếu công ty i thuộc diện đưa vào phân tích sâu
Việc ước lượng trong mô hình cần sử dụng các biến độc lập, các biến này
chính là tỷ lệ ba nhân tố đã chọn trong năm -1. Trong phân tích biệt số, mỗi công ty a
sẽ được mô tả bằng một vectơ, được thống kê bởi ba biến độc lập.
Trong hai nhóm phân tán, giả định rằng các biến độc lập được phân phối theo
phân phối chuẩn nhiều chiều có giá trị trung bình khác nhau nhưng giống nhau số ma
trận phân tán. Mục đích của phương pháp này là có sự kết hợp tuyến tính của các
biến độc lập để tối đa độ biến thiên giữa các phân tán trong nhóm.
Chỉ số D dưới đây là sự kết hợp của các nhân tố cho mỗi công ty, chỉ số D
được ước lượng theo mô hình biệt số chuẩn6.
Da = 0.873F1a – 0.455F2a + 0.676F3a (3.3)
Trong phương trình (3.3), Da là chỉ số D của công ty a và F1, F2, F3 lần lượt là
khả năng sinh lợi, cấu trúc kỳ hạn của nợ và nhân tố tăng trưởng.
Dựa vào chỉ số D, điểm chuẩn (C) trong phương trình (3.4) được tính bằng
trung bình trọng số của chỉ số D trong hai nhóm công ty.
N 0 D0 + N 1 D1
C=
N 0 + N1 (3.4)
Trong đó: C = điểm chuẩn; N0 = Số công ty không thuộc diện đưa vào phân
tích sâu; N1 = Số công ty thuộc diện đưa vào phân tích sâu; D0 = tỷ lệ trung bình các
công ty không thuộc diện đưa vào phân tích sâu; D1 = tỷ lệ trung bình các công ty
thuộc diện đưa vào phân tích sâu.
Như vậy, các công ty có thể phân loại thành hai nhóm như sau:
- Nếu tỷ lệ D ≤ C, công ty thuộc nhóm đưa vào phân tích sâu
- Nếu tỷ lệ D > C, công ty không thuộc nhóm đưa vào phân tích sâu .
4. Xây dựng mô hình cảnh báo sớm
Các phương pháp thống kê đa biến được dùng trong bài nghiên cứu (PCA và
biệt số) có thể được sử dụng kết hợp thành một hệ thống để xây dựng mô hình
cảnh báo sớm những nguy cơ tài chính. Sơ đồ 2 đưa ra mối quan hệ của hệ thống.
Các tham số của mô hình gồm có: (1) giá trị trung bình (μ k) và độ lệch chuẩn (σk) của
các chỉ số tài chính; (2) các hệ số tỷ lệ của ba nhân tố (khả năng sinh lời, cấu trúc
nợ, và tăng trưởng) lấy từ mô hình PCA (wik); và (3) các hệ số ước lượng của mô
hình biệt số.
Khi phân tích một công ty mới dựa vào mô hình cảnh báo sớm, tất cả các tham
số trong mô hình đểu không đổi, chỉ có các chỉ số của công ty (g ak) thay đổi. Những
chỉ số này là tám chỉ số cảnh báo sớm của các công ty. Như vậy, trong mô hình này,
6
Mô hình biệt số này được ước lương bởi SPSS 9.0, với mẫu được lựa chọn ở phần 2
5
- cần nhập vào tám chỉ số cảnh báo sớm của các công ty, sau đó, dựa vào kết quả để
dự báo.
Sơ đồ 2: Mô hình cảnh báo sớm nguy cơ tài chính của công ty
Lựa chọn công ty
Tính toán các chỉ số (gak)
Tính giá trị chuẩn zak của các chỉ số
Ước lượng tỷ lệ Faj
a
Ước lượng chỉ số D
D≤C D>C
Công ty có nguy cơ tài Công ty có tình hình tài
chính, đưa vào phân chính bình thường, không
tích sâu đưa vào phân tích sâu
Kết thúc
5. Kết luận
Xây dựng và ứng dụng mô hình cảnh báo sớm dựa vào những dấu hiệu thay
đổi tình hình tài chính của các công ty niêm yết là hết sức cần thiết trong hoạt động
giám sát thị trường chứng khoán. Mô hình sẽ hỗ trợ việc giám sát để phát hiện ra các
công ty có vấn đề tài chính nghiêm trọng, từ đó, giúp các cơ quản quản lý thực hiện
các phân tích sâu, công bố thông tin và đưa ra quyết định quản lý phù hợp với mục
6
- tiêu tổ chức quản lý và giám sát thị trường. Cách thức này sẽ làm thay đổi căn bản
phương thức quản lý thông qua báo cáo hiện nay và vì vậy, tính minh bạch, tính hiệu
quả của thị trường chứng khoán sẽ được nâng cao.
Tài liệu tham khảo:
1. “Các giải pháp hoàn thiện hệ thống giám sát tại Trung tâm Giao dịch chứng khoán
Thành phố Hồ Chí Minh”, 2004, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước
2. Massey University, New Zealand, 2005, Financial Distress Prediction in China
3. Cukurova University, Turkey, 2006, Prediction Of Financial Distress By Multivariate
Statistical Analysis: The Case Of Firms Taken Into The Surveillance Market In The
Istanbul Stock Exchange
4. Jorge A. Chan-Lau (IMF senior researcher), 2006, Market-Based Estimation of
Default Probabilities and Its Application to Financial Market Surveillance
7
nguon tai.lieu . vn