Luận án Nghiên cứu cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận thị trường trong dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp Việt Nam

nguyên các biến trong số liệu kế toán để tính toán. + Áp dụng mô hình Z – Score (1993) Z= 6,567X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Trong đó: Z = Chỉ số tổng hợp X1 = VLĐ / TTS X2 = LN giữ lại / TTS X3 = LN sau thuế và lãi /TTS X4 = GTSS của Vốn CSH / GTSS của tổng nợ Nếu doanh nghiệp có chỉ số Z-score dưới 1,10 sẽ được phân loại thành doanh nghiệp vỡ nợ. - Nếu doanh nghiệp có chỉ số Z-score từ 1,10 chở lên sẽ được phân loại thành doanh nghiệp không vỡ nợ. * Mô hình tiếp cận theo phương pháp thị trường bằng mô hình KMV Xác định điểm vỡ nợ (Default Point) được ước lượng xấp xỉ bằng nợ ngắn hạn 71 và một nửa của nợ dài hạn: DPT = STD + 0.5*LTD (19) Trong đó: + DPT: điểm vỡ nợ + STD: Nợ ngắn hạn + LTD: Nợ dài hạn Trước khi tính toán xác suất vỡ nợ, bước đầu tiên KMV còn tính thêm một đại lượng nữa gọi là khoảng cách tới điểm vỡ nợ (Distance to Default (DD). Khoảng cách tới điểm vỡ nợ là khoảng cách giữa giá trị tài sản kì vọng của doanh nghiệp và điểm vỡ nợ, được chuẩn hóa bằng cách chia cho độ lệch chuẩn của lợi suất tài sản. DD= , 1"23 (20) Xác suất vỡ nợ có mối quan hệ trước tiếp với khoảng cách tới điểm vỡ nợ. Nếu khoảng cách càng lớn thì xác suất càng nhỏ, doanh nghiệp ít có khả năng bị vỡ nợ. Khoảng cách tới điểm vỡ nợ tuyết đối (DD’) được tính bằng khoảng cách giữa giá trị kì vọng của tài sản và điểm vỡ nợ (DPT) hay có thể hiểu là tổng của khoảng cách ban đầu và tăng trưởng của khoảng cách đó trong thời gian T 445 = &' ( 46+ + ( − 1 2  +  21 Để đơn giản là tài sản Doanh nghiệp trong thời gian T theo phân phối chuẩn, theo định nghĩa vỡ nợ của mô hình là giá trị tài sản thấp hơn điểm vỡ nợ, ta có thể xác định được xác suất vỡ nợ theo công thức sau: PD = 1 - N(d2) = N (-d2) Trong mô hình KMV, xác suất vỡ nợ (Proability of Default- PD) sẽ được thay bằng tần suất vỡ nợ kỳ vọng (Expected Default Frequency- EDF). * Về thực hành: dùng các hàm EXP, NORMDIST trong excel tính toán giá trị theo số liện đã nhập. • Điểm vỡ nợ: Trong nghiên cứu lựa chọn xắc suất P vỡ nợ được xác định đối với các khách hàng từ hạng D trở xuống trong bảng xếp hạng Theo nghiên cứu của Lopez (2002) trong The Empirical Relationship between Average Asset Correlation, Firm Probability of Default. 72 Với P >= 18,25 thì doanh nghiệp không vỡ nợ. Với P <18,25 thì doanh nghiệp vỡ nợ. Bước 3: Kết quả theo mô hình và quan sát thực tế tình trạng vỡ nợ doanh nghiệp: Lập bảng so sánh kết quả thu được từ kết quả chạy mô hình Z-Score (1968); mô hình Z-Score (1993) và mô hình KMV để so sánh với kết quả quan sát thực tế. Bước 4: Sử dụng phương pháp kiểm định MCC và ROC để kiểm định hai mô hình Z-score và KMV dự báo vỡ nợ doanh nghiệp ● Từ kết quả của việc sử dụng mô hình Z-score và mô hình KMV dự báo vỡ nợ so sánh với phân loại tình hình thực trạng doanh nghiệp: - Phân loại lỗi loại I (Bác bỏ trường hợp đúng cho nó là sai) và lỗi loại II (chấp nhận trường hợp là đúng trong khi đó bản chất trường hợp là sai). Sau khi có các kết quả từ mô hình và so sánh với các phân loại thực tế về khả năng vỡ nợ doanh nghiệp lập bảng kết quả phân loại sai lầm loại I và sai lầm loại II. Xác suất mắc sai lầm loại I và II là những loại sai lầm đặc trưng cơ bản trong các mô hình dự báo. Với một dự báo sự kiện với 2 khả năng tích cực và tiêu cực, các kết quả sẽ xảy ra sẽ rơi vào 4 nhóm sau: * TP (True positive): dự báo đúng các sự kiện là tích cực trong trường hợp thực tế là tích cực. * FP (False positive): dự báo sai sự kiện là tích cực trong trường hợp thực tế là tiêu cực. * TN (True negative): dự báo đúng sự kiện là tiêu cực trong trong trường hợp thực tế là tiêu cực. * FN (False negative): dự báo sai sự kiện tiêu cực thực tế là tích cực. TP và TN là những trường hợp dự báo đúng, còn FP và FN là những trường hợp dự báo sai. FN tương đương với mắc sai lầm loại I và FP tương đương với mắc sai lầm loại II. Thông thường xác suất mắc sai lầm loại II sẽ gây hậu quả vì không sàng lọc được các các trường hợp các doanh nghiệp thực tế có khả năng vỡ nợ, không trả nợ được ngân hàng. Việc sử dụng mô hình sàng lọc mắc phải lỗi loại II sẽ làm tăng nợ xấu của ngân hàng. Còn xác suất sai lầm loại I mắc phải khi doanh nghiệp không vỡ nợ nhưng mô hình dự báo vỡ nợ là ảnh hưởng đến quyết định cho vay làm giảm 73 cơ hội cho vay những doanh nghiệp tốt. Trên thực tế triển khai các NHTM sẽ kiểm soát nghiêm ngặt để làm giảm lỗi loại II hơn so với lỗi loại I vì nếu lỗi loại II xảy ra ngân hàng không thể thu hồi được khoản nợ vay còn với lỗi loại I sẽ mất chi phí cơ hội. Mục đích của các mô hình dự đoán cảnh báo hay quản trị rủi ro là cảnh báo sớm, phòng ngừa, loại bỏ các sự kiện xấu nên việc tìm chính xác được các sự kiện tiêu cực được ưu tiên hơn. Bảng 3.3: Bảng Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) Nội dung Vỡ nợ Không vỡ nợ Bác bỏ Dự đoán đúng (TN) Lỗi loại I (FN) Không bác bỏ Lỗi loại II (FP) Dự đoán đúng (TP) * Sử dụng phương pháp hệ số tương quan MCC (Matheews correlation coeficient) để kiểm định độ chính xác của 2 mô hình Hệ số tương quan MCC là hệ số đánh giá độ chất lượng của hệ thống phân loại nhị phân (quality of binary calassifications - MCC) được xây dựng bởi Brian W, Mathews vào năm 1975. Hệ số MCC được coi là một trong các đại lượng tốt nhất, không chỉ đánh giá được hệ thống phân loại nhị phân mà còn có thể dùng cho hệ thống phân loại khác nhau. Công thức MCC như sau: MCC = 3∗;"3?<33?<;;?<3;?<; Giá trị MCC nằm trong khoảng từ -1 đến 1; giá trị MCC càng gần với 1 thì mô hình càng tốt. + MCC=1: mô hình dự đoán hoàn hảo, các kết quả của mô hình phù hợp với kết quả quan sát thực tế. + MCC=0: mô hình không có tác dụng, có thể sai có thể đúng không hơn gì sự phán đoán ngẫu nhiên. + MCC =-1: mô hình không có tác dụng hoàn toàn, các dự đoán mô hình cho có kết quả ngược với quan sát thực tế. Từ tần xuất nhầm lẫn tuyệt đối FN và FP ta tính thêm tỷ lệ sai sót: Tỉ lệ loại trừ nhầm (FNR) và tỉ lệ phát hiện nhầm (FPR). Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét thêm độ nhạy và xắc xuất mắc sai lầm loại II để xem xét độ chính xác của mô hình kiểm định. 74 Xác xuất mắc sai lầm loại I (False negative rate) ký hiệu là FNR cho biết mức độ dự báo sai một sự kiện khi nó là tính cực nhưng kết luận là tiêu: FPR=FN/(FN+TP) Xác xuất mắc sai lầm loại II (False positive rate) ký hiệu là FPR cho biết mức độ dự báo sai một sự kiện khi nó là tiêu cực nhưng kết luận là tích cực: FPR=FP/(FP+TN) Một mô hình MCC tốt cần có FNR và FPR thấp. Trong bài toán xếp loại tín dụng, việc phân loại nhầm một hồ sơ vay vốn từ tốt thành xấu sẽ gây hậu quả ít nghiêm trọng hơn trường hợp ngược lại. ● Sử dụng phương pháp đường cong ROC (Receiver Operating Characteristic) để kiểm định độ chính xác của hai mô hình Đường cong ROC: bắt nguồn từ một phần của lĩnh vực được gọi là thuyết phát hiện tín hiệu dùng để phân tích hình ảnh trên radar trong thế chiến thứ hai. Đường cong ROC là đồ thị có trục tung là Độ nhạy và trục hoành là xắc xuất mắc sai lầm loại II dành cho hệ thống phân loại nhị phân. Đường dự đoán ngẫu nhiên là một đường thẳng tạo một gốc 45 độ với trục hoành, tính từ phía dưới bên trái đến phía trên bên phải. Mô hình là hiệu quả nhất khi đạt được điểm ở góc trên bên trái của không gian ROC. Mô hình nào tạo ra kết quả nằm bên trên phía trái của đường dự đoán ngẫn nhiên có khả năng dự báo tốt và ngược lại. 75 Hình 3.1. Đường cong ROC Sobehart và Keenan (2001) đưa ra cách sử dụng đường cong ROC để xác nhận mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ đối với các doanh nghiệp và diện tích dưới đường cong ROC (AU ROC - area under ROC) AU ROC là một chỉ số về chất lượng của mô hình, diện tích dưới đường cong ROC được ước tính bằng cách sử dụng số liệu thống kê Wilcoxon và là một ước lượng không cân bằng. Faraggi và Reiser (2002) so sánh các ước tính về diện tích dưới đường cong bằng các phương pháp khác nhau và kết luận. Để so sánh diện tích dưới đường cong cho hai mô hình khác nhau, Hanley và McNeil (1983) kiểm tra thống kê, điều chỉnh sự tương quan do áp dụng hai mô hình trên cùng một mẫu và diện tích dưới đường cong càng lớn thì độ chính xác mô hình càng cao. Trong nghiên cứu có thể sử phần mềm SPSS để hỗ trợ tính toán ra giá trị đường cong ROC và AU ROC 76 Hình 3.2. Diện tích dưới đường ROC ● Phân loại AU ROC Bảng 3.4: Phân loại AU ROC AU ROC Ý nghĩa (độ chính xác của mô hình ROC) AU > 0.9 Rất tốt 0.8 <AU≤0.9 Tốt 0.7 <AU≤0.8 Trung bình 0.6 <AU≤0.7 Không tốt 0.5<AU≤0.6 Không có có giá trị phân biệt AU ROC hoàn toàn có thể dưới 0.5, nhưng khi đó ta cần xem xét lại điểm và tiêu thức cấu thành điểm có sự sai lệch cực lớn dẫn đến xác suất kết quả khách hàng xấu đúng nhỏ hơn xác suất kết luận khách hàng tốt sai (Y<X). 77 3.2. Thu thập dữ liệu 3.2.1. Dữ liệu nghiên cứu * Số liệu từ năm 2014-2016 trên Sở GDCK TP. HCM: Bảng 3.5: Số Doanh nghiệp nghiên cứu trên Sở GDCK TP. HCM năm 2014-2016 Năm 2014 2015 2016 Tổng Số DN khảo sát 307 305 322 932 Nguồn: Sở GDCK TP.HCM Trong giao đoạn 2014- 2016 thì số lượng doanh nghiệp tham gia thị trường chứng khoán trên niêm yết tại Sở GDCK TP. HCM tăng lên cả về số lượng và quy mô giao dịch năm 2014 là 9 doanh nghiệp, năm 2015 là 19 doanh nghiệp, năm 2016 là 24 doanh nghiệp. Các doanh nghiệp bị hủy niêm yết do khó khăn cũng cao năm 2014 là 5 doanh nghiệp, năm 2015 là 17 doanh nghiệp, năm 2016 là 6 doanh nghiệp. Nguyên nhân do các doanh nghiệp khó khăn dẫn đến bị hủy khỏi sàn, một số doanh nghiệp có dấu hiệu được phân loại loai vỡ nợ do nợ quá hạn trên 3 tháng đối với Ngân hàng, đối với các đối tác hoặc nghĩa vụ thuế đối với nhà nước. 3.2.2. Phương pháp phỏng vấn sâu - Mục tiêu của phỏng vấn sâu nhằm làm để có định hướng vấn đề nghiên cứu được rõ ràng, kiểm tra thực tế sử dụng và có các khuyến nghị phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. - Đối tượng phỏng vấn: lãnh đạo các tổ chức tín dụng, công ty chứng khoán, các nhà quản lý (Ngân hàng Nhà nước, Ủy ban Chứng khoán, Sở Giao dịch Chứng khoán). Danh sách chuyên gia tham gia chi tiết theo: Phụ lục 1: DANH SÁCH CHUYÊN GIA GỬI Ý KIẾN ĐÓNG GÓP - Nội dung phỏng vấn: thu thập các thông tin, ý kiến, đánh giá về: (i) Ý kiến về việc sử dụng các mô hình lượng hóa trong dự báo vỡ nợ tại Việt Nam và tại Đơn vị của người được phỏng vấn. (ii) Đánh giá về mức độ ảnh hưởng/tầm quan trọng của các nhân tố: Cơ cấu vốn, hiệu quả kinh doanh, quy mô tài sản, cơ chế quản lý nhà nướctới nguy cơ vỡ nợ của doanh nghiệp. (iii) Khuyến nghị và kiến nghị 78 - Hình thức thiết kế nội dung phỏng vấn sâu cũng được chuẩn bị và thiết kế dưới dạng danh mục các câu hỏi: PHIẾU HƯỚNG DẪN PHỎNG VẤN LÃNH ĐẠO CÁC CÔNG TY CHỨNG KHOÁN, TCTD VÀ CÁC NHÀ QUẢN LÝ A. Thông tin cá nhân người được phỏng vấn - Họ và tên: - Chức vụ: - Giới thiệu về chuyên môn sâu đã từng trải qua: B. Thông tin chung về Đơn vị đang công tác - Tên Đơn vị công tác: - Lĩnh vực kinh doanh chính (theo thực tế sản xuất/kinh doanh hoặc mức độ đóng góp vào lợi nhuận của doanh nghiệp): - Thời gian hoạt động của Đơn vị: C. Nội dung phỏng vấn Để góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng các mô hình dự báo vỡ nợ doanh nghiệp và đưa ra các khuyến nghị hữu ích cho dự báo vỡ nợ doanh nghiệp. Rất mong ông/bà bớt chút thời gian để chia sẻ một số ý kiến liên quan tới dự báo vỡ nợ doanh nghiệp theo các nội dung dưới đây: Phần 1. Ý kiến về việc sử dụng các mô hình lượng hóa trong dự báo vỡ nợ tại Việt Nam và tại Đơn vị của người đang phỏng vấn. - Tại cơ quan anh/ chị, đang sử dụng những công cụ nào để đánh giá và dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp? - Anh chị đánh giá mức độ phù hợp (ưu điểm/hạn chế) của các công cụ/ mô hình dự báo vỡ nợ hiện nay trong ứng dụng thực tiễn? - Theo các quy định hiện nay như luật phá sản, thông tư 02/NHNN về phân loại tài sản thì việc phân loại ngưỡng vỡ nợ chưa được quy định,hướng dẫn cụ thể. Theo anh/chị dấu hiệu để xác định doanh nghiệp vỡ nợ là gì? ( không thực hiệu cam kết về mặt tài chính sau thời gian 90 ngày? Mất cân đối về tài chính? Lỗ lũy kế lớn hơn vốn chủ sử hữu?...) 79 - Theo anh/chị phương pháp kế toán và thị trường dự báo vỡ nợ doanh nghiệp tại Việt Nam có ưu điểm ưu điểm gì và nhược điểm gì? - Các khó khăn, vướng mắc khi áp dụng mô hình lượng hóa trong dự báo vỡ nợ tại Đơn vị của anh/chị? - Anh/chị cho các khuyến nghị điều chỉnh mô hình cho phù hợp với thị trường Việt nam? Phần 2. Đánh giá về mức độ ảnh hưởng/tầm quan trọng của các nhân tố: Cơ cấu vốn, hiệu quả kinh doanh, quy mô tài sản, cơ chế quản lý nhà nướctới nguy cơ vỡ nợ của doanh nghiệp. - Theo anh/chị cơ cấu vốn/hiệu quả kinh doanh/ quy mô tài sản/ cơ chế quản lý nhà nước ảnh hưởng tới nguy cơ vỡ nợ doanh nghiệp như thế nào? Các nguyên nhân khác? - Đâu là những nguyên nhân chính dẫn tới nguy cơ vỡ nợ doanh nghiệp? - Anh/chị đánh giá tầm quan trọng chỉ số nợ phải trả/Vốn CSH của doanh nghiệp đối nguy cơ vỡ nợ doanh nghiệp? - Theo anh/chị các yếu tố nâng cao năng lực quản trị doanh nghiệp có ý nghĩa như nào trong việc giảm nguy cơ vỡ nợ doanh nghiệp? Phần 3. khuyến nghị và kiến nghị - Trong giải pháp nâng cao năng lực tài chính hạn chế rủi ro vỡ nợ thì các chỉ số quan trọng cần được cải thiện là gì? Anh/chị cho một vài lý do cần phải nâng cao đối với chỉ số này? - Theo anh/chị các cơ quan quản lý có cần đưa ra quy định về việc áp dụng phương pháp lượng hóa dự báo vỡ nợ, xếp hạng doanh nghiệp cho các đối tượng sử dụng được tham khảo các thông tin đưa ra quyết định? Nếu có anh/chị có thể cho các hướng cụ thể về quy định này? - Để sử dụng tốt công tác dự báo vỡ nợ doanh nghiệp thì nhân sự tại đơn vị cần được đào tạo như nào? (cần bằng cấp hay kinh nghiệm hạy cần kỹ năng gì khác?) - Để có được các thông tin kế toán và thị trường của các Doanh nghiệp kịp thời, chính xác thì cơ quan quản lý cần đưa ra các quy định gì? Sự cần thiết phải thiết lập một trung tâm giữ liệu để các bên tham gia có thể tham khảo và sử dụng? Xin trân thành cảm ơn ý kiến của ông/bà./. 80 * Về số lượng phỏng vấn: - Tổ chức tín dụng, Công ty chứng khoán = 16 phỏng vấn sâu - Cơ quan quản lý, chuyên gia = 05 phỏng vấn sâu Tổng số phỏng vấn sâu = 21 Phiếu 3.3. Kết luận Chương 3 Chương 3 đưa ra thiết kế nghiên cứu theo 4 bước từ việc sử dụng các mô hình theo cách tiếp cận kế toán và cách tiếp cận theo cách thị trường để dự báo khả ăng vỡ nợ doanh nghiệp và so sánh với kết quả thực tế tình trạng doanh nghiệp. Trong Chương cũng đưa ra phương pháp MCC và ROC để so sánh tính chính xác khi sử dụng các mô hình dự báo. Việc sử dụng phương án phỏng vấn sâu sẽ làm rõ hơn hiện trạng của việc sử dụng mô hình dự báo, nguyên nhân và các các kiến nghị để việc sử dụng mô hình dự báo thêm hiệu quả. 81 CHƯƠNG 4 ÁP DỤNG MÔ HÌNH THEO CÁCH TIẾP CẬN KẾ TOÁN VÀ THỊ TRƯỜNG TRONG DỰ BÁO VỠ NỢ DOANH NGHIỆP 4.1. Tình hình hoạt động các doanh nghiệp niêm yết tại HOSE giai đoạn 2014-2016 4.1.1. Khái quát về các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Mở đầu bằng việc thành lập Ủy ban Chứng khoán Nhà nước Việt Nam vào ngày 28-11-1996 theo Nghị định số 75/CP của Chính phủ, 2 năm sau đó, thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức được khai sinh khi Nghị định số 48/CP của Chính phủ được ký vào ngày 11-7-1998 và thành lập Trung tâm Giao dịch Chứng khoán và sẽ đặt cơ sở tại TP.HCM và Hà Nội. Chưa đầy 2 năm sau đó, ngày 28-7-2000, Trung tâm Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (TTGDCK TP.HCM) đã chính thức đi vào hoạt động, thực hiện phiên giao dịch đầu tiên với 2 mã cổ phiếu REE và SAM. Không lâu sau đó, Trung tâm Giao dịch chứng khoán (TTGDCK) Hà Nội cũng chính thức ra mắt vào ngày 8/3/2005. Nếu như TTGDCK TP.HCM là nơi niêm yết giao dịch chứng khoán của những công ty lớn, thì TTGDCK Hà Nội là nơi tập trung niêm yết của các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Trong hơn 20 năm qua, thị trường chứng khoán Việt Nam trải qua khá nhiều biến động, nhưng cũng đang phát triển ngày càng mạnh mẽ, qua nhiều giai đoạn khác nhau. Giai đoạn từ 2000-2005 đánh dấu khởi đầu của thị trường chứng khoán, hay còn được coi là giai đoạn chập chững tập đi. Trong suốt giai đoạn này, vốn hóa thị trường chỉ đạt mức trên dưới 1% GDP, gần như không có thay đổi gì nhiều. Tuy nhiên qua giai đoạn bắt đầu từ năm 2006, khi Luật Chứng khoán được Quốc ban hành và chính thức có hiệu lực từ đầu năm 2007, đã dần cải thiện những bất cập, xung đột với các văn bản pháp lý khác, giúp thị trường chứng khoán Việt Nam có khả năng hội nhập hơn với các thị trường vốn quốc tế và khu vực. Thị trường chứng khoán Việt Nam trở nên an toàn minh bạch hơn, tăng khả năng quản lý giám sát cho các cơ quan quản lý nhà nước. Về quy mô thị trường, năm 2006 đánh dấu bước nhảy vọt mạnh mẽ khi đạt 22,7% GDP, con số thậm chí tiếp tục tăng mạnh tới mức trên 43% vào năm 2007. Do ảnh hưởng của thị trường tài chính và nền kinh tế trong nước và thế giới, năm 2008 82 là với mức vốn hóa thị trường giảm mạnh, xuống còn 18% GDP. Qua năm 2009, thị trường bắt đầu hồi phục nhẹ với vốn hóa thị trường đạt 37,71% GDP. Đi kèm với sự phục hồi này là sự gia tăng đáng kể của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường. Tính tới thời điểm cuối 2017 mức vốn hóa thị trường đã lên đến 75% GDP và có gần 700 doanh nghiệp niêm yết thể hiện sự bùng nổ của thị trường chứng khoán trong giai đoạn hiện nay. Kể từ khi bị ảnh hưởng nặng nề của tình hình kinh tế trong nước và thế giới năm 2008, thì chứng khoán Việt Nam có bước phục hồi và phát triển mạnh mẽ. Qua theo dõi tình hình tài chính của các doanh nghiệp từ năm 2010, tình hình tài chính của doanh nghiệp niêm yết được chia làm ba giai đoạn. * Thị trường chứng khoán từ năm 2010-2011 là thời gian các doanh nghiệp bị ảnh hưởng nặng nề của khủng hoàng tài chính toàn cầu. So với năm 2010, số lượng doanh nghiệp có lợi nhuận sụt giảm chiếm 2/3 tổng số doanh nghiệp; trong có có một nửa số doanh nghiệp đồng thời doanh thu và lợi nhuận giảm. * Thị trường chứng khoán trong giai đoạn 2012 -2015, quy mô tài sản, vốn và doanh thu toàn thị trường có mức tăng tương đương nhau, trong khi đó lợi nhuận gia tăng gần như gấp đôi các chỉ tiêu này. Cụ thể, so với năm 2012, tổng tài sản của 628 doanh nghiệp đã tăng 18.9%, lên 1,100,273 tỷ đồng; vốn chủ sở hữu tăng 25%, lên 447,046 tỷ đồng, lợi nhuận tăng 44%. So với năm 2013, lợi nhuận các doanh nghiệp niêm yết cũng tăng tới 17.9%. Do đó, ROA, ROE của các doanh nghiệp đã có chuyển biến tích cực. Sau thời gian dài sụt giảm, đặc biệt là sự sụt giảm mạnh năm 2013 thì năm 2014 chỉ tiêu ROA, ROE của thị trường đã có dấu hiệu tăng trưởng. Đối với năm tài khóa 2015, xét về mặt số lượng thì các chỉ tiêu tài chính của các doanh nghiệp niêm yết có tăng, nhưng chất lượng thì lại giảm so với năm trước. Việc tăng tài sản thông qua tăng trưởng vốn chủ sở hữu khiến ROE bình quân cải thiện nhẹ so với mức đáy năm 2013 nhưng vẫn thấp hơn giai đoạn trước đó. 83 Hình 4.1. Một số chỉ tiêu tài chính và tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp niêm yết 2010 - 2015 Nguồn: VietstockFinance Hình 4.2. ROA, ROE của doanh nghiệp niêm yết từ 2010- 2015 Nguồn: Stoxplus và tính toán của UBGSTCQG 84 Kết quả hoạt động của doanh nghiệp niêm yết phân theo nhóm ngành: Trong số các doanh nghiệp niêm yết có kết quả hoạt động kinh doanh lãi năm 2014, chiếm tỷ trọng lớn nhất là ngành công nghiệp, trong đó lớn nhất là Công ty CP Supe Phốt phát và Hoá chất Lâm Thao (LAS) chiếm 12,7% tổng giá trị lãi của nhóm. Sang năm 2015 thì ngành công nghiệp vẫn được đánh giá là ngành đạt tốc độ tăng trưởng cao nhất, gấp 3 lần mức tăng của toàn thị trường. Các ngành có ROA, ROE cải thiện tốt bao gồm: xây dựng, vận tải - kho bãi, nông – lâm- thủy sản. Đối với hai ngành xây dựng và bất động sản, mặc dù ROA, ROE vẫn ở mức thấp. Bên cạnh đó, trong ngành công nghiệp thì tiểu nhóm ngành chế biến chế tạo cũng là những ngành có nhiều cải thiện khi tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu và vốn chủ sở hữu năm 2014 và 2015 đều tăng. Tuy nhiên, các doanh nghiệp thủy điện lại sụt giảm lợi nhuận nghiêm trọng (25%) do hạn hán trong năm qua. Kết quả hoạt động của doanh nghiệp niêm yết phân theo địa điểm niêm yết: Xét về mặt quy mô, các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE có quy mô lớn hơn. Tuy vậy, giai đoạn 2014-2015 thì HNX lại ghi nhận nhiều doanh nghiệp có kết quả kinh doanh khả quan hơn. Năm 2014, tổng số doanh nghiệp niêm yết trên HNX có kết quả kinh doanh lãi là 317 doanh nghiệp, tăng 3,9% so với năm 2013 với tổng giá trị lãi đạt khoảng 13.020 tỷ đồng, tăng 18,4% so với năm 2013. Bên cạnh đó, tổng số doanh nghiệp niêm yết lỗ chỉ còn 32 doanh nghiệp với giá trị lỗ khoảng 643 tỷ đồng, giảm tới 81,4% so với giá trị thua lỗ năm 2013. Cũng theo số liệu từ HNX, kết quả kinh doanh khả quan còn được thể hiện ở tổng lợi nhuận sau thuế của khối doanh nghiệp niêm yết, khi con số lãi sau thuế năm 2014 đạt 12.376 tỷ đồng, tăng mạnh (64%) so với năm 2013. Trong khi đó, kết quả hoạt động của các doanh nghiệp trên HOSE có xu hướng giảm. Tăng trưởng doanh thu thuần lũy kế năm 2014 so với cùng kỳ năm 2013 của các doanh nghiệp niêm yết tại HOSE là 15,19%. Còn tăng trưởng lợi nhuận sau thuế năm 2014 so với cùng kỳ năm 2013 sụt giảm 1,66%. Tương ứng, tăng trưởng ROA so với cùng kỳ năm 2013 của các doanh nghiệp niêm yết tại HOSE giảm 9,73% và tăng trưởng ROE so với cùng kỳ năm 2013 giảm 8,46%. Sang năm 2015, thông tin tài chính của các doanh nghiệp trên HOSE và HNX có sự biến động theo chiều hướng mới. Tổng hợp thông tin từ HNX, BCTC quý 4 năm 2015 đã được công bố của các doanh nghiệp niêm yết cho thấy số doanh nghiệp có kết quả hoạt động kinh doanh lãi quý 4 năm 2015 chiếm 86,7%. Con số này cao hơn năm 85 2014, tuy nhiên về chất lượng thì giá trị lãi giảm 27,7% so với quý 4 năm 2014. Trong khi đó, theo dữ liệu từ HOSE cho thấy, tăng trưởng lợi nhuận sau thuế so với cùng kỳ năm 2014 là 8,6%; tăng trưởng doanh thu thuần so với cùng kỳ năm 2014, lũy kế năm 2015 là 4,61%. Tuy nhiên, tăng trưởng ROA và ROE đều giảm. Thời điểm 2015, có khoảng hơn 700 doanh nghiệp niêm yết (bao gồm doanh nghiệp tài chính và phi tài chính) trên Sở giao dịch chứng khoán Hà nội (HNX) và Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Con số này thay đổi theo từng năm, do có các doanh nghiệp niêm yết mới, đồng thời có các doanh nghiệp huỷ hoặc tự rút niêm yết. Tình hình biến động số lượng niêm yết của doanh nghiệp phi tài chính như trình bày trong bảng 4.1. Bảng 4.1: Số lượng doanh nghiệp niêm yết một số ngành chủ đạo trên HNX và HOSE 1 Năm Ngành Nông nghiệp, Thủy sản, Lâm nghiệp Công nghiệp Xây dựng Bất động sản Vận tải kho bãi HNX HOSE HNX HOSE HNX HOSE HNX HOSE HNX HOSE 2013 1 7 119 98 87 32 21 38 20 25 2014 0 7 119 91 72 31 17 37 19 25 2015 0 7 109 87 68 31 13 31 16 22 Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo phân ngành của HNX và HOSE Theo thống kê, nếu như vào năm 2010, chỉ có 6 doanh nghiệp hủy niêm yết trên cả 2 sàn giao dịch HNX và HOSE thì năm 2012 có 22 doanh nghiệp bị hủy niêm yết và năm 2013, số lượng doanh nghiệp rời sàn lên đến 37. Sang năm 2014, số lượng hủy niêm yết có chiều hướng giảm, còn 30 doanh nghiệp, trong đó sàn HNX là 25 doanh nghiệp, sàn HOSE chỉ có 5 doanh nghiệp. Đa phần các doanh nghiệp này có tình trạng kinh doanh thua lỗ liên tiếp. Năm 2015, số lượng doanh nghiệp hủy niêm yết vẫn ở mức cao (35 doanh nghiệp, trong đó có 34 doanh nghiệp phi tài chính) - chiếm tới 13,3%, giá trị lỗ tăng 22,6% so với cùng kỳ năm trước. 1 Theo quy định, DN có số vốn điều lệ trên 30 tỷ VND và dưới 120 tỷ VND niêm yết trên HNX, trên 120 tỷ VND niêm yết trên HOSE 86 Ngoài việc hủy niêm yết bắt buộc do thua lỗ, năm 2014 còn ghi nhận doanh nghiệp hủy niêm yết do không tuân thủ quy định công bố thông tin đầy đủ và minh bạch như Công ty CP Xây dựng Huy Thắng (HTB). Các doanh nghiệp bao gồm Công ty CP Xây lắp và phát triển dịch vụ Bưu điện (QCC) và Công ty CP Sông Đà 9.06 (S96) bị hủy niêm yết do tổ chức kiểm toán từ chối đưa ra ý kiến đối với BCTC kiểm toán năm 2013. Bên cạnh đó, cũng có nhiều doanh nghiệp huỷ niêm yết do sáp nhập như: Công ty CP Thủy điện Nà Lơi (NLC), Công ty CP Sông Đà 10.1 (SNG), Công ty CP Sông Đà 9.01(S91), Công ty CP Công trình Giao thông Sông Đà (SKS) - năm 2014, Công ty CP Mía đường Nhiệt điện Gia Lai (SEC), Công ty CP Đường Ninh Hòa (NHS) - năm 2015 hoặc hủy niêm yết tự nguyện như Công ty CP Dịch vụ Hạ tầng mạng (NIS) - năm 2014; Công ty CP Beton 6 (BT6), Công ty CP Thế kỷ 21 (C21), Công ty CP Thủy sản Minh Phú (MPC), Công ty CP Thức ăn chăn nuôi Việt Thắng (VTF), Công ty CP Ngo Han (NHW), Công ty CP Vận tải và Giao nhận bia Sài gòn (SBC) và Công ty CP bao bì Nhựa Tân Tiến (TTP) - năm 2015. Duy