Tóm tắt Luận án Phân tích rủi ro tài chính tại các doanh nghiệp viễn thông niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

òng một năm và 81% độ tin cậy trong vòng hai năm (Voronova, 2012). Trong mô hình của Fulmer có chín nhân tố ảnh hưởng và được chia thành năm nhóm nhân tố: hiệu năng hoạt động, khả năng thanh toán, khả năng sinh lợi, cơ cấu nguồn vốn và quy mô tài sản của công ty. - Nghiên cứu của Alexander Bathory: Nhà nghiên cứu Alexander Bathory đã đưa ra mô hình để đo lường RRTC của các DN vào năm 1984 với các thang đo thuộc năm nhóm chỉ tiêu tài chính như: cấu trúc nguồn vốn, khả năng sinh lợi, tỷ trọng đầu tư vào tài sảnvà năm chỉ số tài chính để nhận diện RRTC. Mô hình của Bathory được trình bày như sau: FRit = SZLit + SYit + GLit + YFit + YZit Trong đó: FRit: Giá trị đo lường RRTC của chỉ số (Biến phụ thuộc) SZLit = (Lợi nhuận trước thuế + Khấu hao + Thuế thu nhập hoãn lại)/Nợ ngắn hạn = (Profit before tax + Depreciation + Deferred tax) / Current liabilities SYit = Lợi nhuận trước thuế/Vốn kinh doanh bình quân = Pre-tax profit/Operating capital GLit = Vốn chủ sở hữu/Nợ NH = Shareholders' interests /Current liabilities YFit = Tài sản hữu hình thuần/Tổng nợ phải trả = Net tangible assets /Total liabilities YZit = Vốn hoạt động thuần/Tổng tài sản = Working capital /Total assets Hơn thế nữa mô hình của Bathory cho rằng giá trị của FRit càng cao thể hiện tình hình tài chính của công ty càng tốt và RRTC càng thấp. Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa chiều cũng được áp dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa RRTC và các nhân tố ảnh hưởng đến RRTC như: hiệu năng hoạt động, sức sinh lợi, khả năng thanh toán, cơ cấu vốn, cơ cấu nợ (Gang & Dan, 2012). Các nhân tố đã được Gang & Dan (2012) áp dụng và coi là biến độc lập khi đo lường mức độ RRTC của các công ty vừa và nhỏ niêm yết trên SGDCK Thẩm Quyến, Trung Quốc. (Bảng 2.1) Bhunia & Mukhuti (2012), cũng áp dụng mô hình Bathory cho nghiên cứu của mình. Dữ liệu phân tích được thu thập dựa trên các BCTC hàng năm của các DN niêm yết trên SGDCK Bombay, Ấn Độ. Phương pháp được hai tác giả sử dụng là phương pháp thông kê mô tả và phân tích hồi quy tương quan đánh giá sự tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc 9 chính FRit trong mô hình Bathory. Các kết quả cho thấy: RRTC có mối quan hệ tương quan tiêu cực với khả năng thanh toán, khả năng sinh lợi, cơ cấu vốn. RRTC không có mối quan hệ tương quan tuyến tính rõ ràng với cơ cấu nợ, với khả năng quản lý tại các DN vừa và nhỏ tại Trung Quốc cũng như tại Ấn Độ, (Gang & Dan, 2012), (Bhunia & Mukhuti, 2012). Các nghiên cứu đã xem xét năm nhóm nhân tố ảnh hưởng tới RRTC, bao gồm: cấu trúc nợ, khả năng thanh toán, khả năng sinh lợi, hiệu năng hoạt động và cấu trúc vốn. Bảng 2.1. Định nghĩa các biến của mô hình Tên biến Ký hiệu biến Định nghĩa liên quan Giá trị RRTC FR Số liệu từ mô hình Bathory Cấu trúc nợ X1 Cơ cấu nợ Khả năng thanh toán X2 Khả năng thanh toán ngắn hạn X3 Khả năng thanh toán nhanh X4 Khả năng thanh toán tổng quát Khả năng sinh lợi X5 Khả năng sinh lợi của doanh thu X6 Khả năng sinh lợi của tổng tài sản Khả năng hoạt động X7 Vòng quay của hàng tồn kho X8 Vòng quay của TSCĐ X9 Vòng quay của tổng tài sản X10 Vòng quay các khoản phải thu Cấu trúc vốn X11 Hệ số tự tài trợ X12 Hệ số đầu tư vào TSCĐ Nguồn: Gang & Dan, 2012 Nghiên cứu tại Kenya với số liệu thu thập của trong năm 2012 áp dụng và biến đổi mô hình của Bathory với các thang đo mới. Mô hình mới như sau: FR = β0 + β1(LEV) + β2(ACCESS) + β3(CAPS) + β4(COSC) + β5(PRUD) + α Trong đó: FR: RRTC; LEV: Mức độ đòn bẩy; PRUD: Giám sát thận trọng; ACCESS: Khả năng tiếp cận thông tin tài chính; CAPS: Cấu trúc vốn; COSC: Chi phí vốn; β: hệ số của mô hình; βo: hằng số của mô hình; α: sai số ngẫu nhiên của mô hình Kết quả cho thấy mức độ đòn bẩy ảnh hưởng tích cực đến RRTC của các công ty niêm yết trên NSE nhiều hơn thông tin tài chính, chi phí vốn, cơ cấu vốn và các quy định và giám sát thận trọng như được thể hiện bằng hệ số beta không chuẩn. Khả năng tiếp cận thông tin tài chính có thể ảnh hưởng tiêu cực tới RRTC của các công ty niêm yết trên NSE không giống như mức độ đòn bẩy, chi phí vốn, cấu trúc vốn và các quy định và giám sát thận trọng có ảnh hưởng tích cực đến RRTC (Okelo, 2015). 2.3.2.2. Mô hình Logit Một số nghiên cứu cho rằng trong thực tế các mô hình logit cho phép đánh giá hiệu quả về nguy cơ phá sản hơn mô hình MDA. Một số mô hình Logit có thể kể đến: -Mô hình Logit của Ohlson, J.: Ohlson (1980) được cho là người đầu tiên phát triển một mô hình sử dụng phương pháp hồi quy đa luồng (Logit Regression) để xây dựng mô hình phá sản theo xác suất để dự đoán sự phá sản. Ohlson đã thực hiện nghiên cứu trong giai đoạn 1970 đến 1976 với mẫu nghiên cứu gồm 2.163 công ty trong đó 105 công ty phá sản và 2.058 công ty không phá sản. Nghiên cứu đã đạt được kết quả có độ chính xác của mô hình là 96,12% trong vòng một năm, 95,55% trong vòng hai năm và 92,84% trong vòng ba năm. Bốn chỉ tiêu có ý nghĩa thống kê khi xem xét quan hệ với khả năng phá sản trong vòng một năm gồm: thu nhập ròng/tổng tài sản, quy mô, cấu trúc tài chính (tổng nợ/tổng tài sản) và nguồn vốn do các hoạt động/tổng tài sản. 10 Đến năm 2002, Kolari đã áp dụng mô hình logit để xem xét các nhân tố ảnh hưởng tới sự tan vỡ của hệ thống ngân hàng Mỹ trong thập kỳ 80 của thế kỷ trước. Ông đã thu thập mẫu nghiên cứu gồm 1.000 ngân hàng không phá sản và 55 ngân hàng phá sản trong giai đoạn từ năm 1989 đến năm 1992. Kết quả nghiên cứu cho thấy sự phá sản của các ngân hàng Mỹ chủ yếu do các nhân tố: thu nhập thuần/tổng tài sản, ROA, tổng VCSH/tổng tài sản, lãi vay/tổng tài sản thuần (Kolari, 2002). - Mô hình Logit Haydarshina G.A.: Haydarshina (2008), đã ứng dụng mô hình Logit trong việc dự báo phá sản cho các công ty thuộc ngành công nghiệp, công nghiệp năng lượng và nhiên liệu và ngành dịch vụ. Nguyễn Thị Nga (2018), đã áp dụng mô hình logit trong phân tích rủi ro phá sản tại các công ty bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam. Tác giả nghiên cứu 14 biến ảnh hưởng tới rủi ro phá sản và được chia thành năm nhóm chỉ tiêu: khả năng thanh toán, khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, sự vững chắc của công ty và năng lực hoạt động. Thời gian nghiên cứu từ năm 2008 đến 2015 với 45 công ty bất động sản niêm yết trên HNX và HOSE. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng thanh toán, ROA có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản, đòn bẩy tài chính có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro phá sản. Việc áp dụng mô hình MDA hay mô hình Logit trong phân tích RRTC hiện chưa nhiều, chủ yếu tập trung vào phân tích rủi ro phá sản. Nhiều nghiên cứu đã sử dụng đồng thời cả hai mô hình trong việc phân tích rủi ro và có những kết luận khác nhau. Có thể kể đến như sau: Pongsatat & cộng sự (2004) áp dụng mô hình của Altman và Ohlson trong phân tích rủi ro phá sản của 120 công ty lớn và nhỏ ở Thái Lan. Trong đó, có 60 công ty phá sản và 60 công ty không phá sản. Thời gian nghiên cứu từ năm 1988 đến năm 203. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình của Altman có độ chính xác cao hơn khi dự báo khả năng phá sản so với mô hình của Ohlson. Kết quả nghiên cứu của Ugurlu & Aksoy (2006) lại ngược lại. Mô hình logit của Ohlson chính xác hơn mô hình MDA của Altman. Nghiên cứu được thực hiện từ năm 1996 đến 2003 tại Thổ Nhĩ Kỳ với 27 công ty phá sản và 27 công ty không phá sản. Nghiên cứu này còn bổ sung thêm nhân tố môi trường kinh tế và kết luận quan trọng là môi trường kinh tế không ổn định, cũng như sai sót của ban quản trị làm tăng rủi ro phá sản. Xu & Zhang (2009) nghiên cứu khả năng phá sản của các công ty niêm yết trên TTCK của Nhật Bản từ năm 1992 đến năm 2005. Các tác giả đã thực hiện phân tích theo từng mô hình MDA của Altman và mô hình Logit của Ohlson và kết hợp cả hai mô hình trong quá trình nghiên cứu của mình. Các tác giả nhận thấy khả năng dự báo phá sản tăng lên khi áp dụng kết hợp cả hai mô hình với sự hỗ trợ cảu hệ thống ngân hàng và các nhóm kinh doanh chính trong nền kinh tế Nhật Bản. 2.3.3. Nghiên cứu về kiểm soát rủi ro tài chính Các nghiên cứu về kiểm soát RRTC cũng được các tác giả Beasley & cộng sự (2006), Kleffiner & cộng sự (2003), Hoyt & cộng sự (2011) quan tâm. Các nghiên cứu này đều xem xét đến chức năng của giám đốc quản trị rủi ro và coi đây là một nhân tố quan trọng cho quyết định thực hiện quản trị rủi ro trong DN. Một nghiên cứu khác đã thực hiện khảo sát 89 DN tại Malaysia là Pagach & cộng sự (2010), đã cho thấy giám đốc quản trị rủi ro (CRO) là nhân tố quan trọng để các DN có thể chất nhận và thực hiện quản trị rủi ro. Theo điều tra của Deloitte (2014), trên 192 DN phi tài chính tại Mỹ cho thấy rất ít DN phi tài chính có chức danh giám đốc quản trị rủi ro. Trong khi đó, 66% DN được điều tra cho rằng RRTC ngày càng gia tăng trong thời gian gần đây cho thấy giám đốc tài chính (CFO) gặp phải khó khăn nhiều hơn trong công việc khi phải chịu thêm phần trách nhiệm về quản trị rủi ro. Trong nghiên cứu của tác giả Paulin (2015) cũng có kết quả tương tự. Việc sử dụng các công cụ tài chính phái sinh trong phòng ngừa, kiểm soát RRTC chủ yếu được các DN lớn áp dụng, các DN vừa và nhỏ ít có khả năng sử dụng công cụ này do chi phí liên quan phát sinh khá lớn. Nghiên cứu của Hanschel (2008) cho rằng các DN vừa và nhỏ nên áp dụng biện pháp phòng ngừa rủi ro khác đơn giản, phù hợp và hiệu quả hơn. Biện pháp được nghiên cứu khuyến nghị cho các DN vừa và nhỏ áp dụng là hợp đồng bảo hiểm. 11 Nghiên cứu của Allayannis & Weston (2001), đã khảo sát việc sử dụng công cụ tài chính phái sinh trong quản trị rủi ro tỷ giá ở 720 DN phi tài chính lớn tại Mỹ từ năm 1990 đến năm 1995. Kết quả khẳng định mối quan hệ thuận chiều giữa quản trị rủi ro tỷ giá với giá trị của DN. Tác giả Allayannis cũng có thêm một công trình nghiên cứu với các cộng sự vào năm 2004. Nội dung của nghiên cứu nhằm xem xét mối quan hệ của quản trị rủi ro tỷ giá bằng công cụ phái sinh và giá trị DN. Mẫu nghiên cứu gồm 279 DN Mỹ, thời gian thu thập số liệu 10 năm, từ năm 1990 đến năm 1999. Trong các phát hiện của nghiên cứu có đề cập đến ảnh hưởng tích cực khi sử dụng công cụ phái sinh trong quản trị rủi ro tỷ và giá trị DN (Allayannis & cộng sự 2004). Kim & cộng sự (2004), đã nghiên cứu tại 424 DN trong giai đoạn 1996-2000. Nội dung nghiên cứu nhằm xem xét tác động của QTRRTC và rủi ro hoạt động đối với sự thay đổi giá trị của DN. Nghiên cứu đã phát hiện ra rằng QTRRTC làm tăng giá trị của DN. Nain (2004), đã nghiên cứu quản trị rủi ro tỷ giá với DN có dùng công cụ phái sinh và DN không dùng công cụ phái sinh. Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, mẫu khảo sát gồm 548 DN có sử dụng công cụ phái sinh và 2.711 DN không sử dụng công cụ phải sinh trong quản trị rủi ro. Thời gian thu thập số liệu 3 năm từ năm 1997 đến năm 1999. Kết quả nghiên cứu đạt được cho thấy với các DN có áp dụng công cụ phái sinh trong QTRRTC sẽ làm tăng giá trị của DN (thước đo Tobin’s Q) nếu nhiều (hoặc ít) các đối thủ cũng quản trị rủi ro. Các DN không áp dụng công cụ phái sinh trong QTRRTC sẽ không làm tăng giá trị DN nếu nhiều (hoặc ít) các đối thủ cũng quản trị rủi ro (tỷ số Tobin’s Q thấp hơn các đối thủ khác). Nghiên cứu của Carter & cộng sự (2004), xem xét quản trị rủi ro giá xăng dầu tại 26 hãng hàng không tại Mỹ. Thời gian nghiên cứu tiến hành từ năm 1994 đến năm 2000. Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng các hãng hàng không áp dụng công cụ phái sinh trong quản trị rủi ro biến động giá sẽ làm tăng giá trị của các hãng hàng không tại Mỹ. Nhà nghiên cứu Callahan (2002), trong nghiên cứu thực nghiệm 20 DN thuộc ngành công nghiệp khai thác vàng ở Bắc Mỹ về quản trị rủi ro giá vàng. Thời gian nghiên cứu là 5 năm từ năm 1996 đến năm 2000. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng quản trị rủi ro và giá cổ phiếu của các công ty có mối quan hệ ngược chiều nhau. Nghiên cứu của Loolman (2004), tại 125 công ty sản xuất dầu khí của Mỹ, với hai giai đoạn khảo sát, từ năm 1992 đến 1994, và từ 1999 đến 2000. Nghiên cứu cũng có phát hiện tương đồng với nghiên cứu của Callahan (2002), giá trị của DN giảm khi các DN không đa dạng hàng hoá áp dụng quản trị rủi ro. Với các DN đa dạng hoá hàng hoá việc áp dụng quản trị rủi ro sẽ làm tăng giá trị của DN. Nhưng theo Jin & Jorrion (2004), cho thấy giá trị DN không có mối quan hệ với công tác quản trị rủi ro. Các tác giả nghiên cứu công tác quản trị rủi ro của 119 DN dầu khí của Mỹ trong giai đoạn 1998 - 2001. Năm 1958, lý thuyết M&M có đề cập đến RRTC thông qua nghiên cứu các khoản nợ vay của DN. Các nhà nghiên cứu đã nhận thấy giá trị của DN vay nợ bằng với giá trị của DN không vay nợ trong trường hợp không có thuế. Đến năm 1663, lý thuyết được các nhà nghiên cứu bổ sung thêm trường hợp DN bị áp thuế, giá trị DN vay nợ tăng lên một lượng bằng với lá chắn thuế (Tax shield). Tuy nhiên, các DN sử dụng quá nhiều nợ vay sẽ gây nên rủi ro kiệt giá tài chính. Trịnh Thị Phan Lan (2016), với luận án “QTRRTC tại các DN phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam. Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và định tính cho nghiên cứu của mình. Kết quả nghiên cứu tại 158 DN trong giai đoạn 2010 - 2014 cho thấy công tác kiểm soát RRTC tại các DN chưa thực sự được quan tâm. Đồng thời, tác giả chỉ ra được tác động thuận chiều của QTRRTC tới giá trị của DN và đưa ra những đề xuất gắn liền với kết quả nghiên cứu của mình. Vũ Thị Hậu (2013), cũng đề cập đến hoạt động kiểm soát RRTC thông qua việc sử dụng các công cụ phái sinh, hợp đồng bảo hiểm, quỹ dự trữ. Kết quả phỏng vấn 21 DN công nghiệp niêm yết trên TTCK Việt Nam cho thấy: 28,57% DN chưa sử dụng các hợp đồng kỳ hạn trong 12 kiểm soát rủi ro tỷ giá, 23,81% DN chưa bao giờ nghe nói tới hợp đồng lãi suất và 61,9% DN có nghe nhưng chưa bao giờ sử dụng hợp đồng lãi suất trong việc kiểm soát RRTC. Nguyễn Minh Kiều (2014), đã trình bày công cụ quản lý RRTC – các công cụ tài chính phái sinh trong tác phẩm. Tác giả đã đưa ra các giải pháp quản lý từng loại RRTC bằng cách vận dụng các công cụ phái sinh trong từng trường hợp. Các giải pháp quản lý được phân tách rõ ràng khi áp dụng cho hai nhóm đối tượng là DN và ngân hàng. 2.4. Xác lập vấn đề nghiên cứu Qua tổng quan nghiên cứu cho thấy hầu như các nghiên cứu trước đây ở các nước phát triển và đang phát triển đều sử dụng mô hình MDA hoặc Logit trong đo lường rủi ro phá sản cũng như RRTC như: mô hình Z, Z’, Z’’ của Altman; mô hình H của Fulmer; mô hình FRit của Bathory, mô hình Logit của Ohlson, HaydarshinaTrong các nghiên cứu này, chiều tác động của các nhân tố tới RRTC chưa thống nhất phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: nghiên cứu được thực hiện ở nước phát triển hay chậm phát triển, giai đoạn phát triển nền kinh tế của mỗi quốc gia, đặc thù kinh doanh của từng ngành. tại Việt Nam các nghiên cứu mới chỉ tập trung xoay quanh mô hình Z và Z điều chỉnh trong phân tích RRTC của các DN. Như Vũ Thị Hậu (2013) áp dụng mô hình Z trong nghiên cứu RRTC và rủi ro phá sản tại các DN Việt Nam. Trịnh Thị Phan Lan (2016) áp dụng mô hình Z’’ trong việc đánh giá rủi ro phá sản của các DN Việt Nam từ năm 2010 đến hết năm 2014, trong đó nghiên cứu đã đánh giá các nhóm ngành: ngành bất động sản, ngành xây dựng, ngành vận tải, ngành công nghiệp, ngành Nông – Lâm – Thuỷ sản. Bên cạnh đó mô hình Z mới chỉ đề cập đến các nhóm nhân tố tác động tới rủi ro phá sản như: khả năng thanh toán, khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, hiệu năng hoạt động. Mô hình chưa xem xét đến các nhóm nhân tố tài chính và phi tài chính khác như: cơ cấu nợ, cấu trúc tài chính, lãi suất, quy mô của công ty, độ tuổi của công ty cũng như chưa xem xét đối tượng khảo sát là các DNVT. Mô hình H của Fulmer H. là mô hình phân loại phá sản được áp dụng cho các DN nhỏ với năm nhóm nhân tố tác động: khả năng sinh lợi, khả năng thanh toán, hiệu năng hoạt động, cơ cấu nguồn vốn và quy mô hoạt động. Mô hình H chủ yếu được áp dụng ở các nước Châu Âu, Châu Á và tại Việt Nam mô hình H chưa được áp dụng phổ biến. Đồng thời, trong mô hình chưa đề cập đến sự tác động của các nhân tố như: cơ cấu nợ, cấu trúc tài sản, độ tuổi của công ty tác động đến rủi ro phá sản của các DN nhỏ như thế nào. Mô hình H cũng chưa được xem xét cho một nhóm ngành cụ thể như ngành viễn thông. Mô hình phân tích RRTC của Alexander Bathory được áp dụng tại Trung Quốc với nghiên cứu của Gang & Dan (2012), tại Ấn Độ với nghiên cứu của Bhunia & Mukhuti (2012). Kết quả của hai nghiên cứu đều chỉ ra RRTC có mối quan hệ tương quan tiêu cực với khả năng thanh toán ngắn hạn, khả năng sinh lợi của doanh thu thuần, hệ số TSCĐ. RRTC không có mối quan hệ tương quan tuyến tính rõ ràng với cơ cấu nợ, với khả năng quản lý tại các DN vừa và nhỏ. Nghiên cứu của Vũ Thị Hậu (2017) cũng chỉ ra RRTC có mối quan hệ tiêu cực với khả năng thanh toán và cơ cấu vốn. RRTC không có mối quan hệ với cơ cấu nợ, hiệu năng hoạt động và khả năng sinh lợi tại các công ty niêm yết ngành Bất Động sản. Các biến kiểm soát được tổng hợp từ các nghiên cứu trước đây sử dụng là: lãi suất, độ tuổi công ty, quy mô của công ty có chiều tác động tới RRTC chưa thống nhất. Nguyên nhân có thể do đặc thù nền kinh tế của mỗi nước cũng như của từng ngành kinh tế. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào áp dụng các mô hình cũng như các biến kiểm soát trên trong phân tích RRTC tại các DNVT. Tại Việt Nam, các nghiên cứu về RRTC cũng như các nhân tố ảnh hưởng tới RRTC, đặc biệt nghiên cứu trong một ngành cụ thể còn rất ít. Do đó, nghiên cứu sinh sẽ thực hiện nghiên cứu “Phân tích rủi ro tài chính tại các doanh nghiệp viễn thông niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”. Số liệu của các chỉ tiêu sử dụng phân tích trong mô hình nghiên cứu được thu thập từ hệ thống báo cáo tài chính của các DNVT. Chỉ tiêu phản ánh cấu trúc nợ trong các nghiên cứu trước đây sử dụng là nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn chưa phản ánh đúng bản chất cơ 13 cấu nợ. Trong luận án, nghiên cứu sinh sử dụng chỉ tiêu nợ ngắn hạn trên tổng nợ phải trả làm biến phản ánh cấu trúc nợ. Ngoài ra, nghiên cứu sinh đã kế thừa và bổ sung thêm một số biến kiểm soát như: lãi suất, độ tuổi của công ty, quy mô công ty nhằm xem xét tác động của các biến này tới RRTC tại các DNVT. Các nghiên cứu liên quan tới đề tài RRTC có khoảng thời gian nghiên cứu tương đối ngắn, chưa thể hiện hết được sự biến động của nền kinh tế. Vì vậy trong nghiên cứu của luận án, thời gian nghiên cứu là bảy năm từ năm 2010 – 2016 là khoảng thời gian khá dài so với các nghiên cứu trước đây ở trong và ngoài nước. Chương 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu 3.1.1. Chọn mẫu nghiên cứu - Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội: Bước đầu tiên dựa theo tiêu chí phân loại ngành nghề của HNX để xác định các công ty niêm yết thuộc nhóm ngành cấp I: Thông tin và truyền thông. Bước tiếp theo rà soát các công ty viễn thông thuộc nhóm ngành cấp I, loại bỏ những công ty còn lại. Sau đó kiểm tra các công ty viễn thông đã được lựa chọn, nếu các công ty này có đủ BCTC từ năm 2010 đến hết năm 2016 sẽ được nghiên cứu sinh đưa vào danh sách chọn mẫu. Theo quy trình chọn mẫu nghiên cứu nghiên cứu sinh đã xác định được sáu DN trên bảy DN viễn thông niêm yết trên HNX hoạt động liên tục từ năm 2010 tới 2016. Số liệu trong nghiên cứu sẽ được nghiên cứu sinh thu thập theo từng chỉ tiêu trong hệ thống BCTC của các công ty viễn thông trong vòng bảy năm từ năm 2010 đến năm 2016. Như vậy tại HNX mẫu có 42 quan sát. - Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh: Bước đầu tiên: NCS dựa theo tiêu chí phân loại ngành của HOSE để xác định các công ty viễn thông niêm yết thuộc nhóm ngành cấp I: Công nghệ thông tin. Quy trình tiếp theo thực hiện như trên HNX, tại HOSE thu được mẫu với 42 quan sát. Tổng hợp lại mẫu nghiên cứu của luận án là 84 quan sát có tính minh bạch cao. Tỷ lệ mẫu trên tổng thể của luận án đạt 85,71% - đây là một tỷ lệ khá cao. 3.1.2. Xử lý dữ liệu Việc thu thập số liệu cho nghiên cứu sẽ được đưa vào phần mềm văn phòng Excel và tính toán các chỉ tiêu phục vụ cho mô hình nghiên cứu. Tiếp theo nghiên cứu sinh sẽ sử dụng phần mềm Stata14 để xử lý dữ liệu và chạy mô hình nghiên cứu. 3.2. Mô hình và giả thiết nghiên cứu 3.2.1. Mô hình nghiên cứu Hình 3.4. Mô hình phân tích RRTC tại các DNVT Nguồn: Nghiên cứu sinh tổng hợp trên cơ sở kết quả nghiên cứu. FRit Cơ cấu nợ - DS Biến kiểm soát - SIZE - IR - AGE Cấu trúc tài chính - ES - FASKhả năng sinh lợi - ROS - ROA Hiệu năng hoạt động - IT - FAT - TAT - RT Khả năng thanh toán - CR - QR - IGS 14 Trong đó các biến của mô hình được trình bày qua Bảng 3.1. Bảng 3.1. Mô tả các biến trong mô hình STT Nhóm biến Biến Công thức Tài liệu tham khảo Biến phụ thuộc: 01 Biến phụ thuộc FRit Giá trị số liệu RRTC Gang & Liu Dan (2012), Bhunia & cộng sự (2012), Fu & cộng sự (2012), Okelo (2015), Gunarathna (2016), Vũ Thị Hậu (2013). Biến độc lập: 01 Cơ cấu nợ DS Nợ ngắn hạn Nợ phải trả Gang & Liu Dan (2012), Bhunia & cộng sự (2012), Fu & cộng sự (2012), Okelo (2015), Gunarathna (2016), Vũ Thị Hậu (2013). 02 Khả năng thanh toán CR Tài sản ngắn hạn Gang & Liu Dan (2012), Bhunia & cộng sự (2012), Fu & cộng sự (2012), Okelo (2015), Gunarathna (2016). Nợ ngắn hạn 03 QR Tài sản NH - HTK Nợ ngắn hạn 04 IGS Tổng tài sản Tổng nợ phải trả 05 Khả năng sinh lợi ROS Lợi nhuận sau thuế Gang & Liu Dan (2012), Bhunia & cộng sự (2012), Fu & cộng sự (2012), Okelo (2015), Gunarathna (2016), Vũ Thị Hậu (2013). Doanh thu thuần 06 ROA Lợi nhuận sau thuế Tổng tài sản BQ 07 Hiệu năng hoạt động IT Giá vốn hàng bán Gang & Liu Dan (2012), Bhunia & cộng sự (2012), Fu & cộng sự (2012), Okelo (2015), Gunarathna (2016), Vũ Thị Hậu (2013). Hàng tồn kho BQ 08 FAT Doanh thu thuần TSCĐ BQ 09 TAT Doanh thu thuần Tổng tài sản BQ 10 RT Doanh thu thuần Nợ phải thu BQ 11 Cấu trúc tài chính ES VCSH Gang & Liu Dan (2012), Bhunia & cộng sự (2012), Fu & cộng sự (2012), Okelo (2015), Gunarathna (2016), Vũ Thị Hậu (2013). Tổng nguồn vốn 12 FAS Giá trị TSCĐ Tổng tài sản Biến kiểm soát: 01 Lãi suất IR Lãi suất cho vay BQ của ngân hàng Nhà Nước Defang & Muli (2005), Vũ Thị Hậu (2013). 02 Độ tuổi công ty AGE Tính từ khi công ty chuyển sang hình thức cổ phần đến thời điểm nghiên cứu Nghiên cứu sinh đưa thêm vào mô hình. 03 Quy mô công ty SIZE Ln(Tổng tài sản) Nghiên cứu sinh đưa thêm vào mô hình. Nguồn: Nghiên cứu sinh tổng hợp trên kết quả nghiên cứu 3.2.2. Giả thiết nghiên cứu Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết liên quan, nghiên cứu sinh đề xuất các giả thiết nghiên cứu sau: 15 - H1: Cơ cấu nợ của các DNVT có mối quan hệ thuận chiều với RRTC. Theo lý thuyết đánh đổi, khi giá trị công ty đạt điểm tối ưu có nghĩa là xác định được cơ cấu vốn tối ưu (tỷ trọng nợ và VCSH tối ưu). Nhưng nếu tiếp tục gia tăng nợ sẽ làm gia tăng chi phí phá sản đến khi chi phí phá sản lớn hơn lợi ích lá chắn thuế giá trị công ty sẽ bắt đầu giảm, dẫn đến RRTC tăng lên. - H2: Khả năng thanh toán của các DNVT có quan hệ ngược chiều với RRTC. Khả năng thanh toán thể hiện khá rõ nét tình hình tài chính của DN. DN viễn thông có tình hình hoạt động kinh doanh hiệu quả thường có tình trạng tài chính lành mạnh và ngược lại. Khi khả năng thanh toán của DN không đảm bảo - DN không thanh toán được các khoản nợ đến hạn – thì các hoạt động của DN sẽ không được thuận lợi. Nếu tình trạng mất khả năng thanh toán kéo dài, tình hình tài chính không đảm bảo, DN dễ lâm vào tình trạng phá sản. - H3: Khả năng sinh lợi của các DNVT có quan hệ ngược chiều với RRTC. Khả năng sinh lợi phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận của một đơn vị chi phí hoặc yếu tố đầu vào hoặc kết quả đầu ra phản ánh kết quả kinh doanh. Khi hoạt động kinh doanh của các DN viễn thông thuận lợi, tạo điều kiện tăng lợi nhuận thì khả năng sinh lợi của DN cũng tăng. Đồng thời DN có cơ hội tăng lợi nhuận tích luỹ và tăng nguồn VCSH của công ty, cải thiện khả năng thanh toán, trang trải các khoản nợ đến hạn, nguy cơ về RRTC giảm. - H4: Hiệu năng hoạt động của các DNVT có quan hệ ngược chiều với RRTC. Hiệu năng hoạt động là khả năng đạt được kết quả hoạt động khi tiêu hao các yếu tố đầu vào trong quá trình kinh doanh của DN viễn thông. Có rất nhiều chỉ tiêu thể hiện hiệu năng hoạt động như tốc độ luân chuyển của các yếu tố đầu vào, tốc độ thanh toán. Sự tăng trưởng của tốc độ luân chuyển hoặc tốc độ thanh toán cho thấy sự phát triển hoạt động kinh doanh của DN, nguy cơ về RRTC thấp và ngược lại - H5: Cấu trúc tài chính của các DNVT có mối quan hệ ngược chiều với RRTC. Cấu trúc tài chính phản ánh cơ cấu tài sản, cơ cấu nguồn vốn, mối quan hệ giữa tài sản và nguồn hình thành tài sản. Trong luận án này khi xem xét mối quan hệ giữa RRTC với cấu trúc tài chính tác giả chủ yếu xét đến mối quan hệ giữa cơ c