TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƢƠNG

KHOA TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Chuyên ngành: Ngân hàng

ẢNH HƢỞNG CỦA XẾP HẠNG TÍN DỤNG TỚI CƠ CẤU

VỐN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

Họ và tên sinh viên: Nguyễn Ngọc Huyền

Mã sinh viên: 1113320142

Khóa – Lớp: 50 – Anh 12

Ngƣời hƣớng dẫn: ThS Nguyễn Thị Thu Huyền

Hà Nội, 5/2015

i

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................................. 1

CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ ẢNH

HƢỞNG CỦA XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐẾN CƠ CẤU VỐN CỦA CÁC DOANH

NGHIỆP .......................................................................................................................... 5

1.1. Lý thuyết về xếp hạng tín dụng .......................................................................... 5

1.1.1. Khái niệm về xếp hạng tín dụng ................................................................... 5

1.1.2. Mục đích của xếp hạng tín dụng .................................................................. 6

1.1.3. Quy trình xếp hạng tín dụng ........................................................................ 6

1.1.4. Phương pháp xếp hạng tín dụng .................................................................. 7

1.2. Những vấn đề cơ bản về cơ cấu vốn và các nhân tố ảnh hƣởng đến cơ cấu

vốn .............................................................................................................................. 12

1.2.1. Khái niệm cơ cấu vốn .................................................................................. 12

1.2.2. Các lý thuyết về cơ cấu vốn ......................................................................... 13

1.2.3. Các nhân tố ảnh hưởng tới cơ cấu vốn ...................................................... 18

1.3. Ảnh hƣởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu vốn ........................................ 24

1.3.1. Giả thuyết về mối quan hệ giữa xếp hạng tín dụng và cơ cấu vốn ........... 24

1.3.2. Ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu vốn .................................. 26

CHƢƠNG 2: PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐẾN

CƠ CẤU VỐN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM ....... 30

2.1. Thực trạng huy động vốn của các doanh nghiệp Việt Nam từ thị trƣờng

chứng khoán và từ hệ thống ngân hàng ................................................................. 30

ii

2.1.1. Thực trạng huy động vốn của các doanh nghiệp Việt Nam từ thị trường

chứng khoán .......................................................................................................... 30

2.1.2. Thực trạng huy động vốn của các doanh nghiệp Việt Nam từ hệ thống

ngân hàng .............................................................................................................. 32

2.2. Thực trạng hoạt động xếp hạng tín dụng của các tổ chức xếp hạng tại Việt

Nam ............................................................................................................................ 36

2.2.1. Quyết định của nhà nước về thực hiện xếp hạng tín dụng ở Việt Nam ... 36

2.2.2. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm độc lập tại Việt Nam .............................. 37

2.2.3. Tình hình xếp hạng của các doanh nghiệp Việt Nam ............................... 39

2.3. Phân tích ảnh hƣởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu vốn của các doanh

nghiệp trong giai đoạn 2011 – 2013 ........................................................................ 40

2.3.1. Thu thập, xử lý và mô tả dữ liệu................................................................. 40

2.3.2. Phương pháp đo lường các biến trong mô hình ........................................ 43

2.3.3. Mô hình và kết quả hồi quy ........................................................................ 46

2.3.4. Kiểm định ..................................................................................................... 48

2.3.5. Phân tích kết quả......................................................................................... 55

2.4. Đánh giá ............................................................................................................. 57

2.4.1. Đánh giá về số liệu ...................................................................................... 57

2.4.2. Đánh giá về mô hình ................................................................................... 58

CHƢƠNG 3: ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN CÔNG TÁC XẾP HẠNG TÍN NHIỆM

VÀ CÔNG TÁC XÂY DỰNG CƠ CẤU VỐN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM ...................................................................................... 59

3.1. Đề xuất hoàn thiện công tác xếp hạng tín nhiệm .......................................... 59

3.1.1. Áp dụng mô hình tổ chức mới .................................................................... 59

iii

3.1.2. Áp dụng mô hình hoạt động mới ................................................................ 60

3.2. Đề xuất hoàn thiện công tác xây dựng cơ cấu vốn ......................................... 60

3.2.1. Đề xuất với Chính phủ và Bộ tài chính ..................................................... 60

3.2.2. Đề xuất với hệ thống ngân hàng ................................................................ 66

3.2.3. Đề xuất với doanh nghiệp ........................................................................... 66

KẾT LUẬN ................................................................................................................... 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 72

PHỤ LỤC ...................................................................................................................... 78

iv

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hƣởng đến cơ cấu vốn .............................. 19

Bảng 1.2. Tóm tắt các nghiên cứu về ảnh hƣởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu

vốn .................................................................................................................................. 27

Bảng 2.1. Tỷ lệ nợ vay và nợ dài hạn của các nƣớc trên thế giới ............................ 33

Bảng 2.2. Các thông số thống kê của mẫu ................................................................. 41

Bảng 2.3. Tỷ lệ doanh nghiệp đƣợc xếp hạng đầu tƣ và đầu cơ .............................. 42

Bảng 2.4. Các biến đƣợc sử dụng trong mô hình ...................................................... 43

Bảng 2.5. Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập ............................................... 52

DANH MỤC BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 2.1. Giá trị vốn hóa thị trƣờng của các doanh nghiệp niêm yết từ năm

2008 đến 2012................................................................................................................ 31

Biểu đồ 2.2. Tỷ lệ tổng nợ/tổng tài sản, nợ vay trên tổng tài sản và nợ dài hạn trên

tổng tài sản ở các doanh nghiệp Việt Nam ................................................................ 32

Biểu đồ 2.3. Tình hình tăng trƣởng tín dụng ở Việt Nam từ 2008 – 2014 .............. 34

Biểu đồ 2.4. Lãi suất ngân hàng Việt Nam từ 2008 đến 2014 .................................. 35

Biểu đồ 2.5. Phân bố xếp hạng tín nhiệm của doanh nghiệp ................................... 40

Biểu đồ 2.6. Tình hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp (2011- 2013) ................... 42

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1. Quy trình xếp hạng tín dụng tại Standard and Poor’s ............................. 7

Hình 1.2. Lý thuyết đánh đổi trong cơ cấu vốn ......................................................... 16

Hình 2.1. Phân phối chuẩn của mô hình .................................................................... 49

Hình 2.2. Quy tắc kiểm định d của Durbin – Watson .............................................. 50

1

LỜI MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Vốn luôn là mối quan tâm hàng đầu của các doanh nghiệp vì đây là nguồn tài trợ

để thực hiện hoạt động sản xuất kinh doanh. Vốn chủ sở hữu và các khoản vay ngân

hàng là hai nguồn vốn chính của doanh nghiệp. Trong vài năm trở lại đây, các doanh

nghiệp gặp không ít khó khăn khi huy động vốn bởi những tác động của khủng hoảng

kinh tế lên thị trường chứng khoán và hệ thống ngân hàng. Đứng trước thực tế này, các

doanh nghiệp có nhu cầu cấp thiết trong việc nắm rõ và dự tính được cơ cấu vốn của

mình để chủ động trong sản xuất kinh doanh.

Hiện nay, doanh nghiệp có thể chủ động tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến cơ

cấu vốn thông qua rất nhiều mô hình đã được kiểm chứng trong các nghiên cứu. Các

công trình định lượng về cơ cấu vốn được thực hiện không chỉ ở quốc tế mà còn ở Việt

Nam, nên doanh nghiệp có một số lượng lớn tài liệu để tham khảo. Tuy nhiên, phần lớn

nghiên cứu về cơ cấu vốn thường xem xét các yếu tố quen thuộc như tài sản cố định,

lợi nhuận, cơ hội tăng trưởng, v.v., trong khi giờ đây, có rất nhiều yếu tố khác đang tác

động mạnh mẽ lên nguồn vốn của doanh nghiệp. Một trong số đó là yếu tố xếp hạng tín

dụng.

Không chỉ riêng Việt Nam mà ở hầu hết các quốc gia trên thế giới, xếp hạng tín

dụng là một công đoạn không thể thiếu khi doanh nghiệp vay vốn ở bất cứ ngân hàng

nào. Dựa trên những chỉ tiêu khác nhau, ngân hàng sẽ đánh giá bậc xếp hạng tín nhiệm

của doanh nghiệp, từ đó quyết định liệu có nên cho doanh nghiệp vay hay không. Vì

vậy, có thể coi đây là căn cứ về mối quan hệ giữa xếp hạng tín dụng của doanh nghiệp

và tỷ lệ nợ vay của doanh nghiệp đó.

Với mong muốn tìm hiểu và đánh giá mức độ tác động của xếp hạng tín dụng

tới cơ cấu vốn, người viết đã lựa chọn đề tài nghiên cứu “Ảnh hưởng của xếp hạng tín

dụng tới cơ cấu vốn của các doanh nghiệp Việt Nam”.

2

2. Tình hình nghiên cứu

2.1. Trên thế giới

Bài báo “The theory and practice of corporate finance: evidence from the field”

của Graham J.R và Harvey C.R (2001) tìm ra rằng xếp hạng tín dụng có vai trò

quan trọng thứ hai trong các quyết định vay nợ của doanh nghiệp.

Nghiên cứu “Does the source of capital affect capital structure” của Faulkender

M. và Petersen M. (2006) tình cờ tìm ra mối quan hệ giữa xếp hạng tín dụng và

cơ cấu vốn trong khi nghiên cứu ảnh hưởng của nguồn huy động vốn tới cơ cấu

vốn.

Nghiên cứu “Credit ratings and Capital Structure” do Kisgen D.J. thực hiện

(2003) nghiên cứu ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng tới cơ cấu vốn và việc xếp

hạng tín dụng bị thay đổi ảnh hưởng như thế nào tới các điều chỉnh về cơ cấu vốn

của các doanh nghiệp tại Mỹ.

Nghiên cứu “The relevance of external credit ratings in the capital structure

decision-making process” do Michelsen M. và Klein C. thực hiện (2011) xem xét

ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng tới cơ cấu vốn của các doanh nghiệp trên toàn

thế giới.

Nghiên cứu “The capital structure of multinational corporations: Canadian versus

U.S Evidence” do Mitto U.R và Zhou Zhang thực hiện (2008) đã tìm ra mối quan

hệ giữa việc được xếp hạng tín dụng với tỷ lệ nợ vay của các công ty đa quốc gia

tại Canada.

Nghiên cứu “Do firms target credit ratings or leverage levels?” của Kisgen (2009)

nghiên cứu sâu hơn cách thức xếp hạng tín dụng ảnh hưởng tới cơ cấu vốn.

Bài báo “Information Asymetry and firms’ credit market access: evidence from

Moody’s credit rating format refinement” của Tang (2009) chỉ ra rằng xếp hạng

tín dụng càng cao thì doanh nghiệp càng dễ tiếp cận với thị trường vốn, theo cả

phương diện khối lượng vốn và chi phí vốn.

3

Nghiên cứu “Credit Rating and Capital Structure for Norwegian Listed Firms” do

Sundheim và Harstad thực hiện (2012) đã nghiên cứu và tìm ra mối quan hệ giữa

xếp hạng tín dụng với tỷ lệ đòn bẩy tài chính trong các doanh nghiệp tại Na-uy.

Nghiên cứu “The impact of credit ratings on firms’ capital structure decisions”

của Berlekom, Bojmar và Linnard (2012) đã tìm hiểu tác động của xếp hạng tín

dụng tới cơ cấu vốn của các doanh nghiệp khối EU.

2.2. Tại Việt Nam

Tại Việt Nam, hiện chưa có nghiên cứu nào về ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng

tới cơ cấu vốn.

3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng đến cơ

cấu vốn của các doanh nghiệp Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu của khóa luận là các doanh nghiệp niêm yết trên cả hai sàn

HNX và HOSE. Về phạm vi thời gian, nghiên cứu được thực hiện với số liệu từ năm

2011 đến 2013.

4. Mục tiêu nghiên cứu

Khóa luận nhằm hệ thống hóa những cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng, cơ cấu

vốn và tác động của xếp hạng tín dụng lên cơ cấu vốn, từ đó phân tích mức độ ảnh

hưởng và lý giải ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng lên cơ cấu vốn của các doanh

nghiệp tại Việt Nam, trên cơ sở đó đưa ra những đề xuất nhằm hoàn thiện công tác xếp

hạng tín dụng và xây dựng cơ cấu vốn ở các doanh nghiệp Việt Nam.

5. Phƣơng pháp nghiên cứu

Khóa luận sử dụng phương pháp tổng hợp, phân tích tài liệu, số liệu của các công

trình nghiên cứu và kết quả nghiên cứu của các nhà khoa học, chuyên gia và các đề tài

khoa học có liên quan đến nội dung nghiên cứu của đề tài làm cơ sở cho lý luận và

chứng minh lập luận.

Bên cạnh đó, khóa luận còn áp dụng phương pháp phân tích định lượng để tìm

hiểu ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu vốn của các doanh nghiệp Việt Nam.

4

6. Kết cấu khóa luận

Chương 1: Cơ sở lý thuyết về xếp hạng tín dụng, cơ cấu vốn, mối quan hệ giữa xếp

hạng tín dụng và cơ cấu vốn

Chương 2: Phân tích ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng lên cơ cấu vốn của các doanh

nghiệp Việt Nam

Chương 3: Đề xuất hoàn thiện công tác xếp hạng tín dụng và công tác xây dựng cơ cấu

vốn cho các doanh nghiệp Việt Nam

5

CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

VÀ ẢNH HƢỞNG CỦA XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐẾN CƠ CẤU

VỐN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

1.1. Lý thuyết về xếp hạng tín dụng

1.1.1. Khái niệm về xếp hạng tín dụng

1.1.1.1. Định nghĩa của xếp hạng tín dụng

Thuật ngữ “Corporate Credit Rating” có rất nhiều cách dịch trong tiếng Việt,

trong đó có “xếp hạng tín dụng doanh nghiệp” và “xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp”.

Đây cũng là hai cách dịch sát nghĩa nhất. Vì vậy, người viết sử dụng hai thuật ngữ này

trong khóa luận để thay thế cho nhau.

Theo Standard and Poors (S&P), xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá hiện

tại về rủi ro tín dụng, chất lượng tín dụng, khả năng và thiện ý của chủ thể đi vay trong

việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn. Ý kiến về mức độ

tín nhiệm được thể hiện qua các chữ cái từ AAA đến D.

Theo Moody’s, xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín

dụng và khả năng thanh toán nợ của chủ thể đi vay dựa trên những phân tích tín dụng

cơ bản và biểu hiện thông qua hệ thống ký hiệu Aaa đến C.

Còn theo Fitch, xếp hạng tín dụng thể hiện khả năng bị vỡ nợ của một doanh

nghiệp. Bên cạnh đó, thang mức độ tín nhiệm của Fitch còn thể hiện khả năng hoàn trả

một phần khoản vay cho chủ nợ sau vỡ nợ. Fitch thể hiện các ý kiến về độ tín nhiệm

qua hệ thống ký tự giống với S&P.

Tóm lại, có thể định nghĩa, xếp hạng tín nhiệm là những ý kiến của các tổ chức

xếp hạng, được thể hiện bằng các chữ, số dấu về mức độ rủi ro tín dụng, chất lượng tín

dụng, khả năng trả nợ của người đi vay, khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính đầy

đủ và đúng hạn.

1.1.1.2. Đặc điểm của xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng là những ý kiến đánh giá về rủi ro tín dụng, thể hiện khả năng

trả nợ trong tương lai của công ty. Đây chỉ là một trong những nhân tố mà nhà đầu tư,

6

nhà tài trợ nên tham khảo trước khi quyết định đầu tư, tài trợ, không phải là lời khuyên

tài trợ, đầu tư, mua bán hoặc nắm giữ trái phiếu, các công cụ nợ. Bên cạnh đó, xếp

hạng tín dụng không phải là chỉ dẫn về tính thanh khoản của một chứng khoán hay đo

lường giá trị của nó trên thị trường. Các xếp hạng cũng không đảm bảo tuyệt đối chất

lượng tín dụng và rủi ro tín dụng trong tương lai.

1.1.2. Mục đích của xếp hạng tín dụng

Đối với nhà đầu tư, xếp hạng tín dụng là một công cụ hỗ trợ nhà đầu tư trong việc

đánh giá rủi ro tín dụng, cắt giảm chi phí thu thập, phân tích, giám sát khả năng trả nợ

của các tổ chức phát hành trái phiếu, công cụ nợ

Đối với doanh nghiệp, nhờ xếp hạng tín nhiệm, các doanh nghiệp có thêm cơ hội

để mở rộng thị trường vốn trong và ngoài nước, giảm bớt sự phụ thuộc vào các khoản

vay ngân hàng. Xếp hạng tín nhiệm cũng giúp duy trì sự ổn định nguồn tài trợ cho

công ty, các công ty được xếp hạng cao có thể tiếp cận thị trường vốn hầu như trong

mọi hoàn cảnh, kể cả khi có những biến động lớn trên thị trường vốn. Xếp hạng tín

nhiệm càng cao thì chi phí lãi vay càng thấp, các nhà đầu tư sẵn sàng nhận một mức lãi

suất thấp hơn cho một chứng khoán an toàn hơn. Xếp hạng tín nhiệm giúp công ty có

một nguồn tài trợ linh hoạt hơn, công ty phát hành có thể cơ cấu thời hạn và tổng giá trị

chứng khoán phát hành một cách thích hợp.

Đối với ngân hàng, xếp hạng tín nhiệm được coi như một cơ sở quan trọng để

quản trị rủi ro tín dụng nhằm hạn chế và giới hạn rủi ro ở mức mục tiêu. Đồng thời, xếp

hạng tín nhiệm cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi

ro, tiến tới mục đích tối đa hóa lợi nhuận và bảo vệ sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

Đối với chính phủ và thị trường tài chính, xếp hạng tín nhiệm tăng tính minh bạch

của thị trường tài chính, nâng cao hiệu quả của nền kinh tế và tăng khả năng giám sát

thị trường của chính phủ.

1.1.3. Quy trình xếp hạng tín dụng

Mỗi công ty xếp hạng tín dụng có một quy trình của riêng mình, nhưng tựu

chung lại đều gồm những bước cơ bản sau:

7

Bước 1: Nhận yêu cầu xếp hạng từ khách hàng doanh nghiệp

Bước 2: Đánh giá sơ bộ doanh nghiệp

Bước 3: Gặp gỡ ban quản trị doanh nghiệp

Bước 4: Tiến hành phân tích

Bước 5: Hội đồng xếp hạng xem xét và quyết định

Bước 6: Thông báo kết quả xếp hạng cho doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp không đồng

ý với kết quả thì bắt đầu lại từ bước 3. Nếu doanh nghiệp đồng ý thì thực hiện tiếp

bước 7.

Bước 7: Công bố kết quả xếp hạng

Bước 8: Tiếp tục theo dõi khách hàng doanh nghiệp

Hình 1.1. Quy trình xếp hạng tín dụng tại Standard and Poor’s

(Nguồn: Dịch từ trang web của Standard and Poor’s)

1.1.4. Phương pháp xếp hạng tín dụng

Có hai phương pháp thường được các tổ chức xếp hạng trên thế giới sử dụng.

Đó là phương pháp chuyên gia và phương pháp mô hình toán học.

Nhận yêu cầu xếp hạng

tín nhiệm từ khách hàng

Đánh giá bước đầu Gặp lãnh đạo

doanh nghiệp

Không đồng tình

Phân tích Hội đồng xếp hạng

xem xét và quyết định Thông báo khách hàng

Công bố kết quả xếp hạng Theo dõi khách hàng

8

1.1.4.1. Phương pháp chuyên gia (analyst driven ratings)

Trong phương pháp này, một nhóm các chuyên gia phân tích sẽ được cử ra để

xem xét khả năng trả nợ của doanh nghiệp cần xếp hạng. Dữ liệu để đánh giá chính là

các báo cáo tài chính, thông tin trên thị trường và cả thông tin từ phỏng vấn lãnh đạo

công ty. Những thông tin này sẽ được sử dụng để đánh giá chính sách quản trị, tình

hình hoạt động sản xuất kinh doanh cũng như tình hình tài chính của công ty. Phân tích

theo phương pháp chuyên gia phải dựa trên cả thông tin định tính và thông tin định

lượng.

Thông tin định tính

Về mặt định tính, cả ba tổ chức xếp hạng tín nhiệm lớn nhìn chung đều dựa trên

những yếu tố như nhau. Thông tin định tính được thu thập từ quá trình phân tích rủi ro

ngành, môi trường kinh doanh, vị thế của doanh nghiệp trong ngành, năng lực của ban

quản trị, phân tích kế toán.

- Rủi ro ngành: Các doanh nghiệp được xếp hạng trong bối cảnh chung của ngành mà

doanh nghiệp đó thuộc về. Những ngành tương đối ổn định, cạnh tranh ít, rào cản

gia nhập cao, nhu cầu ngành có thể dự báo dễ dàng thì rủi ro vốn sẽ nhỏ hơn những

ngành tăng trưởng thấp, có nhiều đối thủ cạnh tranh, vốn lớn, không ổn định.

- Môi trường kinh doanh: Các nhà phân tích khảo sát xem xét cẩn thận những rủi ro

và cơ hội có thể tác động đến ngành từ sự thay đổi thói quen tiêu dùng, dân số, tiến

bộ khoa học...

- Vị thế công ty: Một số yếu tố ảnh hưởng tới năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp

như vị thế của doanh nghiệp trên thị trường, sự xuất hiện các sản phẩm thay thế.

- Năng lực của các nhà quản trị doanh nghiệp: Đánh giá về chất lượng quản trị là một

yếu tố định tính nên rất dễ bị mang tính chủ quan. Vì thế, người ta thường sử dụng

các chỉ tiêu tài chính để đo lường năng lực ban quản trị. Năng lực này cũng được

đánh giá thông qua khả năng tạo ra sự hài hòa trên mọi phương diện của doanh

nghiệp, duy trì hiệu quả hoạt động kinh doanh và củng cố vị thế công ty trên thị

trường.

9

- Kế toán: Phân tích kế toán nhằm nghiên cứu các chính sách kế toán như nguyên lý,

phương pháp định giá hàng tồn kho, phương pháp khấu hao, nhận diện thu nhập,

cách xử lý tài sản vô hình và kế toán ngoại bảng. Sau đó điều chỉnh và trình bày lại

báo cáo tài chính của doanh nghiệp để có thể so sánh với các công ty khác, tránh

xảy ra tình trạng khác biệt về chính sách kế toán.

Thông tin định lượng

Tuy giống nhau trong phân tích định tính nhưng S&P, Moody’s và Fitch lại có

những phương pháp của riêng mình để phân tích định lượng.

Moody’s thường sử dụng 11 tỷ số tài chính chung nhất để sử dụng trong phân tích

so sánh. Trong quy trình cụ thể, Moody’s có thể sẽ thêm hoặc bớt các chỉ tiêu cho phù

hợp với từng ngành riêng biệt.

S&P lại sử dụng thông tin về chính sách tài chính, chính sách và thông tin kế

toán, khả năng đáp ứng của dòng tiền, cấu trúc vốn, khả năng thanh toán ngắn hạn. Để

đánh giá khả năng trả nợ, S&P cũng đưa ra một số tỷ số chính để phân tích, các chỉ số

chủ yếu sử dụng thông tin về lợi nhuận, lợi nhuận trước lãi trước thuế, dòng tiền tự do,

lãi vay, tổng nợ…

Còn Fitch nhấn mạnh đến thước đo dòng tiền của thu nhập, các khoản đảm bảo và

đòn bẩy. Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh đảm bảo rủi ro tín dụng cho doanh nghiệp

nhiều hơn là từ nguồn tài trợ bên ngoài. Fitch cũng quan tâm tới phân tích xu hướng

của một nhóm chỉ số hơn là phân tích bất kỳ một tỷ số riêng lẻ nào. EBITDA cũng

được đặc biệt chú ý vì đây là thước đo quan trọng về khả năng tạo ra thu nhập chưa

tính đến đòn bẩy tài chính.

Dù tồn tại một số khác biệt nhất định nhưng cả Moody’s, Fitch và S&P đều dựa

trên một số chỉ tiêu cơ bản để đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp. 3 tổ chức

này thường sử dụng:

- Thước đo dòng tiền

+ Dòng tiền trước thay đổi vốn lưu động

+ Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh

10

+ Dòng tiền tự do

+ Dòng tiền lợi nhuận trước lãi, trước thuế, trước khấu hao

- Thước đo đòn bẩy và khả năng trả nợ:

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ + 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑡ℎ𝑢ê 𝑛𝑔𝑜à𝑖

Lợi nhuận trước lãi, trước thuế, khấu hao

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑚ứ𝑐 𝑣ố𝑛 ℎó𝑎 𝑡𝑟ê𝑛 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔

𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑡𝑟ướ𝑐 𝑙ã𝑖 𝑡𝑟ướ𝑐 𝑡ℎ𝑢ế

𝐿ã𝑖 𝑣𝑎𝑦

Dòng tiền từ HĐSXKD + lãi vay + cổ tức ưu đãi

𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑡𝑟ướ𝑐 𝑙ã𝑖 𝑡𝑟ướ𝑐 𝑡ℎ𝑢ế

- Thước đo khả năng sinh lợi:

𝑇ℎ𝑢 𝑛ℎậ𝑝 𝑡ừ ℎ𝑜ạ𝑡 độ𝑛𝑔 𝑘𝑖𝑛ℎ 𝑑𝑜𝑎𝑛ℎ

𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛

𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑡𝑟ướ𝑐 𝑙ã𝑖 𝑡𝑟ướ𝑐 𝑡ℎ𝑢ế

𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛

Vì khuôn khổ khóa luận có hạn nên người viết không thể trích dẫn đầy đủ tất cả

các tỷ số được sử dụng mà chỉ nêu một vài tỷ số tiêu biểu. Trong số các thước đo kể

trên, các nhà nghiên cứu xây dự rất nhiều tỷ số cho thước đo đòn bẩy và khả năng trả

nợ. Điều này đã thể hiện mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ và vốn chủ sở hữu - hay chính là cơ

cấu vốn - với xếp hạng tín nhiệm của doanh nghiệp.

1.1.4.2. Phương pháp sử dụng mô hình toán học

Mô hình chỉ số Z

Năm 1968, Altman là người đầu tiên tiếp cận khả năng vỡ nợ bằng nhiều tỷ số tài

chính. Phương pháp chỉ số Z so sánh để phân loại doanh nghiệp phá sản và doanh

nghiệp không phá sản dựa trên 5 tỷ số tài chính. 5 tỷ số đó là: Vốn lưu động/Tổng tài

sản, Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, EBIT/Tổng tài sản, Giá trị thị trường của vốn chủ

sở hữu/Giá trị sổ sách của tổng nợ, và Doanh thu/Tổng tài sản.

Z score = 1,2*A1+1,4*A2+3,3*A3+0,6*A4+1,0*A5

A1 = Vốn luân chuyển ( = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn)/Tổng tài sản

A2 = Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản

A3 = EBIT (Lợi nhuận trước lãi vay và thuế)/Tổng tài sản

11

A4 = (Giá thị trường của cổ phiếu*Số lượng cổ phiếu lưu hành)/Tổng nợ

A5 = Hiệu quả sử dụng tài sản =Doanh thu/Tổng tài sản

Theo mô hình tính điểm tín dụng này, hãng nào có:

Z ≤ 1,81: được coi là hãng có rủi ro vỡ nợ lớn

1,81 ≤ Z ≤ 2,99: được coi là hãng có rủi ro vỡ nợ trung bình

Z ≥ 2,99: được coi là hãng có rủi ro vỡ nợ thấp

Mô hình Ohlson

Mô hình điểm số Z của Altman đã bước đầu xác định được khả năng vỡ nợ của

các công ty sản xuất ở Mỹ theo ba bậc cao – trung bình – thấp. Tuy nhiên, điểm số Z

không trực tiếp tính được xác suất vỡ nợ của các công ty đó. Hơn nữa, ta khó mà giải

thích được ý nghĩa của các hệ số beta trong mô hình. Vì vậy, ta tìm hiểu một mô hình

hồi quy khác – mô hình hồi quy logistic thiết lập bởi Ohlson (1980).

Coi P(Xi, β) là xác suất mà một công ty sẽ vỡ nợ vào năm tới, trong đó 𝑋𝑖𝑇= [xi1,

xi2, …, xik] là các đặc điểm của công ty và β là các hệ số hồi quy tương ứng với các biến

đặc điểm đó.

Tỷ lệ vỡ nợ/sống sót của công ty là 𝑃(𝑋𝑖 ,𝛽)

1−𝑃(𝑋𝑖 ,𝛽). Trong mô hình hồi quy logistic,

logarith của tỷ số trên được coi như có quan hệ tuyến tính với các đặc điểm của công ty

nên ta có mô hình như sau:

log 𝑃 𝑋𝑖 ,𝛽

1 − 𝑃 𝑋𝑖 ,𝛽 = 𝛽0 + 𝛽1𝑥𝑖1 + 𝛽2𝑥𝑖2 + ⋯+ 𝛽𝑘𝑥𝑖𝑘

Vì vậy, xác suất vỡ nợ được tính như sau:

P 𝑋𝑖 ,𝛽 =1

1 + 𝑒−𝛽𝑇𝑋𝑖

Các hệ số hồi quy chưa biết được xác định bằng phương pháp ước lượng hợp lý

cực đại:

max𝛽

: 𝐿 𝛽 = log 𝑃 𝑋𝑖 ,𝛽 + log(1 − 𝑃𝑋𝑖 ,𝛽))

𝑖∈𝑆𝑖∈𝐷

Trong đó, D là tập hợp các công ty phá sản và S là tập hợp các công ty không phá

sản.

12

Thông thường, mô hình Ohlson vẫn được nghiên cứu với bộ 5 tỷ số kế toán như

trong mô hình điểm số Z. Tuy nhiên, Ohlson (1980) đã chạy mô hình với một số biến

khác. Tập hợp biến bao gồm:

Quy mô công ty = Log (tổng tài sản)

Tổng nợ/Tổng tài sản

Vốn lưu động/Tổng tài sản

Nợ ngắn hạn/Tài sản ngắn hạn

Doanh thu thuần/Tổng tài sản

Doanh thu từ hoạt động/Tổng nợ

Kết quả kiểm tra với 286 doanh nghiệp cho thấy chỉ có biến Tổng nợ/Tổng tài sản

là có ý nghĩa trong mô hình này.

Ưu điểm của phương pháp Ohlson là sẽ trả về kết quả trong khoảng (0;1), phù

hợp để thể hiện xác suất vỡ nợ.

1.2. Những vấn đề cơ bản về cơ cấu vốn và các nhân tố ảnh hƣởng đến cơ cấu

vốn

1.2.1. Khái niệm cơ cấu vốn

A. Ross định nghĩa: “Cơ cấu vốn là cách doanh nghiệp kết hợp nợ vay và vốn chủ

sở hữu để tài trợ cho hoạt động của mình1”. Nguồn vốn mà doanh nghiệp huy động

được có thể chia thành hai phần chính: vốn vay và vốn chủ sở hữu. Để đo lường cơ cấu

vốn của doanh nghiệp, ta thường sử dụng tỷ lệ đòn bẩy tài chính vì tỷ lệ này thể hiện

một cách trực quan phần vốn được tài trợ từ bên ngoài và phần vốn do doanh nghiệp tự

tài trợ bằng nguồn lực của mình.

Các cách kết hợp nợ vay và vốn chủ khác nhau sẽ tạo nên các cơ cấu vốn khác

nhau. Như đã phân tích, cơ cấu vốn có mối quan hệ chặt chẽ với chi phí vốn. Chính vì

vậy, doanh nghiệp thường sẽ muốn tìm ra một cơ cấu vốn sao cho chi phí của cơ cấu

vốn đó là thấp nhất. Một cơ cấu vốn như vậy được gọi là cơ cấu vốn tối ưu.

1 Ross A., Westerfield W., và Jordan D., 2011, Fundamentals of Corporate Finance, p3.

13

1.2.2. Các lý thuyết về cơ cấu vốn

1.2.2.1. Học thuyết Modigliani và Miller (M&M)

Học thuyết Modiligiani và Miller được hai nhà kinh tế học cùng tên phát triển vào

năm 1958. Hai tác giả cho rằng, trong điều kiện thị trường hiệu quả, quyết định về tỷ lệ

giữa vốn chủ sở hữu và nợ không có liên hệ với giá trị của doanh nghiệp.

Trong học thuyết này, Modigliani và Miller đã đưa ra một số giả định để đơn giản

hóa thị trường như sau:

(1) Thị trường vốn là hoàn hảo

(2) Doanh nghiệp không bị đánh thuế

(3) Lãi suất vay bằng lãi suất cho vay và bằng lãi suất vay miễn phí

Khi đó, học thuyết M&M cho rằng, các doanh nghiệp dù khác nhau về cơ cấu vốn

nhưng nếu tương đồng trong rủi ro kinh doanh và lợi nhuận kỳ vọng thì tổng giá trị

doanh nghiệp sẽ bằng nhau. Giải thích cho kết luận trên, tác giả khẳng định rằng giá trị

doanh nghiệp được quyết định bởi giá trị hiện tại của các hoạt động và dự án đầu tư

chứ không phải bởi cơ cấu vốn.

Tuy nhiên, học thuyết này chỉ đúng về mặt lý thuyết mà không áp dụng được

trong thực tế. Hạn chế của mô hình cũng chính là từ ba giả định nêu trên. Thứ nhất,

không có thị trường nào có thể coi là hoàn hảo. Thứ hai, thuế là một yếu tố luôn hiện

hữu và có tác động rất lớn tới doanh nghiệp. Và cuối cùng, Modigliani và Miller đã bỏ

qua khả năng các dòng tiền bị nghẽn lại khi vỡ nợ trong giả định thứ ba.

Vào năm 1963, học thuyết M&M đã được bổ sung thêm yếu tố thuế. Theo đó, khi

có yếu tố thuế thu nhập doanh nghiệp, việc dùng nợ sẽ làm tăng giá trị công ty bởi chi

phí lãi vay sẽ được khấu trừ khi tính thuế khiến lợi nhuận của doanh nghiệp lớn hơn.

Sau khi chỉnh sửa những giả thiết được lý tưởng hóa, các nhà kinh tế học đã phát

hiện ra một loạt các yếu tố khác ảnh hưởng tới cơ cấu vốn. Những yếu tố đó gồm có:

chi phí phá sản (Stiglitz, 1972; Titman, 1984), chi phí người đại diện (Jensen và

Meckling, 1976; Myers, 1977), thuế thu nhập cá nhân (Miller, 1977), và thông tin bất

cân xứng (Myers, 1984; Myers và Majluf, 1984).

14

Học thuyết Modigliani và Miller còn chỉ ra sự có mặt của “chi phí khủng hoảng

tài chính”. Trong kinh doanh, thu nhập của doanh nghiệp luôn có khả năng giảm, thậm

chí giảm về mức âm bởi một số nguy cơ nhất định. Sau đó, doanh nghiệp có thể rơi vào

tình trạng căng thẳng và khủng hoảng tài chính, không có khả năng thanh toán nợ đúng

hạn, từ đó phá sản. Tình trạng này sinh ra rất nhiều chi phí cho doanh nghiệp. Các nhà

kinh tế học gọi đây là chi phí khủng hoảng tài chính.

Các chi phí này gồm chi phí gián tiếp và chi phí trực tiếp. Chi phí gián tiếp là chi

phí sinh ra do bỏ lỡ các cơ hội đầu tư, khả năng hoạt động suy giảm và chi phí đại diện

gắn với nợ trong giai đoạn gần phá sản hoặc đã phá sản.

Xác suất phá sản của doanh nghiệp một phần phụ thuộc vào rủi ro kinh doanh,

phần khác phụ thuộc vào chính sách điều hành, quản lý. Doanh nghiệp có tỷ lệ nợ càng

cao thì khả năng chịu đựng biến động của thị trường càng thấp, dự trữ vốn để chống

chọi với phá sản càng ít, và do vậy chi phí kiệt quệ tài chính càng cao.

1.2.2.2. Lý thuyết người đại diện (Agency theory)

Năm 1973, S. Ross đề xướng lý thuyết người đại diện nhằm giải thích hành vi của

người quản lý từ góc độ đánh đổi giữa lợi ích – nghĩa vụ. Lý thuyết này cũng có thể

được sử dụng để lý giải các quyết định về cơ cấu vốn của doanh nghiệp.

Thông thường, ở phần lớn các công ty cổ phần, người quản lý và chủ sở hữu

không phải là một người, từ đó mâu thuẫn về lợi ích giữa hai đối tượng này có thể phát

sinh. Người quản lý có thể sẽ không ra các quyết định có lợi cho chủ sở hữu, thậm chí

đôi khi còn làm phương hại những lợi ích đó (ví dụ, người quản lý không cố gắng gia

tăng giá trị cho doanh nghiệp; dùng tiền của doanh nghiệp phục vụ mục đích cá nhân).

Ý thức được điều đó, chủ sở hữu tìm các cách để giám sát và và bảo đảm rằng các

chính sách của người quản lý có lợi cho mình như: yêu cáo báo cáo tài chính định kỳ,

tổ chức đại hội đồng cổ đông, thưởng cho người quản lý… Mâu thuẫn giữa chủ sở hữu

và nhà quản lý gây ra chi phí đại diện.

Hiệu quả của quản lý doanh nghiệp tỷ lệ nghịch với chi phí đại diện. Tăng tỷ lệ

nợ trên vốn chủ sở hữu là một phương pháp làm giảm chi phí đại diện. Khi tỷ lệ nợ

15

tăng, nhà quản lý sẽ cẩn trọng hơn trong các quyết định vay nợ mới và sử dụng vốn,

khi đó họ sẽ điều hành doanh nghiệp tốt hơn.

1.2.2.3. Mô hình tín hiệu (Signalling model)

Mô hình này được S. Ross đề xuất vào năm 1977. Theo Ross, tỷ lệ nợ vay mà

doanh nghiệp sử dụng có thể được nhà đầu tư coi như một tín hiệu về triển vọng của

công ty trong tương lai. Mô hình này được xây dựng dựa trên vấn đề bất cân xứng

thông tin.

Các nhà đầu tư coi nợ như một tín hiệu về giá trị doanh nghiệp: những doanh

nghiệp có lợi nhuận dự kiến thấp sẽ có một mức nợ thấp; những doanh nghiệp có lợi

nhuận dự kiến cao sẽ có một mức nợ cao.

Vì vậy, nhà quản lý sử dụng nhiều nợ hơn mức tối ưu nhằm lường gạt các nhà

đầu tư sẽ phải trả giá về sau này.

1.2.2.4. Lý thuyết đánh đổi (Trade-off theory)

Trong lý thuyết đánh đổi, doanh nghiệp đã tính đến ảnh hưởng của thuế và nguy

cơ phá sản khi quyết định về cơ cấu vốn. Bằng việc cân bằng lợi ích về thuế với rủi ro

kiệt quệ tài chính mà việc vay nợ gây ra, mô hình hướng tới một tỷ lệ nợ tối ưu trong

khi vẫn tối đa hóa giá trị của doanh nghiệp. Mô hình này còn cân nhắc thêm một số yếu

tố khác. Ví dụ như, Jensen và Meckling (1976), khi nhìn từ góc độ người đại diện đã

cho rằng nợ vay có thể là một công cụ kiểm soát hành vi của các nhà quản lý và từ đó

giảm rủi ro đạo đức.

Rất nhiều nghiên cứu đã cho ra kết quả phù hợp với những dự đoán của lý thuyết

đánh đổi. Ví dụ, nếu các công ty lớn có tài chính vững vàng hơn thì xác suất vỡ nợ của

họ thấp hơn, vì vậy họ thường muốn vay hơn. Và vì tài sản hữu hình dễ thanh toán

hơn tài sản vô hình (trong trường hợp vỡ nợ xảy ra) nên đòn bẩy tỷ lệ thuận với tài sản

cố định và tỷ lệ nghịch với chi phí R&D.

Hoặc, theo lý thuyết, nếu nhìn từ góc độ của các cơ hội đầu tư, những công ty có

cơ hội tăng trưởng thấp thường gặp nhiều xung đột giữa người điều hành và các cổ

đông, trong khi những công ty có cơ hội tăng trưởng cao thường gặp nhiều rủi ro về nợ

16

hơn. Vì vậy, ta có thể dự đoán rằng đòn bẩy tài chính tỷ lệ nghịch với giá trị thị trường

của công ty.

Hình 1.2. Lý thuyết đánh đổi trong cơ cấu vốn

(Nguồn: tự tổng hợp)

Graham (2001) và Mackie-Mason (1990) đã chỉ ra rằng những công ty chịu thuế

suất cao thường vay nợ nhiều hơn. Quan điểm của lý thuyết đánh đổi là, nếu công ty

còn chưa đạt được mức đòn bẩy tối ưu thì công ty vẫn chưa tối thiểu hóa được chi phí

lãi vay, và công ty cần cố gắng hơn để đạt đến mức tối ưu đó. Các nghiên cứu, ví dụ

như nghiên cứu của Jalilvand và Harris (1984) đã chứng minh rằng tỷ lệ đòn bẩy

thường quay trở về một mức trung bình. Phát hiện này cũng nhất quán với việc các

công ty thường cố gắng đưa đòn bẩy về một mức tối ưu đã định trước.

Cũng theo hướng đó, lý thuyết đánh đổi đã giúp giải thích được kết quả của rất

nhiều nghiên cứu. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một số thiếu sót trong lý thuyết này. Đầu

tiên, mối tương quan âm giữa khả năng sinh lời và tỷ lệ đòn bẩy dường như không phù

hợp với lý thuyết này vì doanh nghiệp làm ăn có lãi hơn thường thích dùng lá chắn

thuế hơn (trong điều kiện các yếu tố khác giữ nguyên). Cụ thể là, nhiều công ty chỉ vay

nợ ở mức rất thấp, hoặc thậm chí là không vay nợ dù thu được nhiều lợi ích từ lá chắn

thuế và rủi ro kiệt quệ thấp (Graham, 2010). Thứ hai, mặc dù các dự đoán của mô hình

đánh đổi giải thích được khá nhiều vấn đề liên quan tới cơ cấu vốn, nhưng chúng lại

17

chỉ giải thích được rất ít sự thay đổi của cơ cấu vốn. Lemmon (2008) đã chỉ ra, các

công ty khác nhau sẽ có sự thay đổi khác nhau về cơ cấu vốn. Thứ ba, cho dù rất nhiều

nghiên cứu (như Javilvand và Harris (1984) và Auerbach (1985)) thấy rằng cơ cấu vốn

thường quay về một mức, những nghiên cứu gần đây (ví dụ, Fama và French (2002),

Baker và Wurgler (2002), Welch (2004), Iliev và Welch (2010))lại chỉ ra rằng tốc độ

quay về mức tối ưu là quá chậm để có thể được coi là một ưu tiên quan trọng trong

doanh nghiệp. Trước những kết quả này, Myers (1993) đã nhận xét: “Mô hình đánh đổi

có thể không đủ mạnh để giải thích những hiện tượng phổ biến của cơ cấu vốn và giải

thích quyết định về cơ cấu vốn của doanh nghiệp.”

1.2.2.5. Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking-order theory)

Lý thuyết trật tự phân hạng được Myers phát triển vào năm 1984. Lý thuyết này

đề xuất thứ tự ưu tiên của các nguồn huy động vốn khác nhau của doanh nghiệp. Theo

đó, các hoạt động sau sẽ có thứ tự ưu tiên giảm dần:

- Tài trợ bằng vốn nội bộ (bởi lo ngại về vấn đề thông tin bất cân xứng với các

nguồn bên ngoài)

- Vay nợ/Phát hành trái phiếu

- Phát hành cổ phiếu

Nguyên nhân của trật tự tài trợ này là hiện tượng thông tin bất cân xứng: người

quản lý biết nhiều thông tin về triển vọng và hoạt động của doanh nghiệp hơn các nhà

đầu tư (gồm các trái chủ và cổ đông). Bất cân xứng thông tin ở doanh nghiệp nào càng

cao thì nhà đầu tư yêu cầu lợi suất càng cao; do đó, doanh nghiệp có thể sẽ phải chịu

chi phí đại diện cao hơn.

Nhà đầu tư thường dựa vào hành động của nhà quản lý để suy ra thông tin về

triển vọng cũng như hoạt động hiện tại của doanh nghiệp. Các nhà quản lý cũng ý thức

được điều này. Đó là lý do tại sao họ ưu tiên những phương pháp tài trợ vốn có ít khả

năng tiết lộ thông tin về doanh nghiệp nhất. Như đã lý giải ở trên, ưu tiên cao nhất là tự

tài trợ bằng vốn nội bộ, sau đó là vay nợ và cuối cùng là phát hành cổ phiếu mới.

18

Nội dung của lý thuyết này cũng phù hợp với hai thực tế: thứ nhất, thị trường

thường phản ứng tiêu cực khi một doanh nghiệp phát hành thêm cổ phần; thứ hai, xét

về tổng số, doanh nghiệp tài trợ phần lớn cho các khoản đầu tư bằng lợi nhuận giữ lại

mặc dù lượng cổ phiếu ròng thường không đáng kể, hoặc thậm chí đôi khi còn âm.

Ở mức độ vi mô, nghiên cứu của Shyam-Sunder và Myers (1999) và nghiên cứu

của Helwege và Liang (1996) đã tìm ra mối tương quan chặt chẽ giữa số vốn thiếu hụt

của doanh nghiệp với lượng vốn vay. Frank và Goyal (2003) lại tìm được một kết quả

khác khi áp dụng phương pháp của Shyam-Sunder và Myers vào một mẫu lớn hơn. Cụ

thể là, các công ty quy mô nhỏ và thành lập chưa lâu thường tài trợ vốn thiếu hụt bằng

vốn chủ sở hữu. Tương tự, Fama và French (2005) cũng thấy rằng các doanh nghiệp,

đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và có nhiều cơ hội tăng trưởng, thường huy động

bằng vốn chủ. Lemmon và Zender (2010) lại cho rằng, không nhất thiết phải dùng lý

thuyết trật tự phân hạng để giải thích cho kết quả của những nghiên cứu trên. Lý do thứ

nhất là bởi những công ty có tỷ lệ tăng trưởng cao thì thường chỉ được vay trong một

giới hạn nhất định. Lý do thứ hai, theo Myers và Majluf (1984), tỷ lệ tăng trưởng

không liên quan nhiều đến việc vay nợ, ít nhất là ở những công ty mà tỷ lệ này và tài

sản không liên quan nhiều tới nhau. Bên cạnh đó, Leary và Roberts (2010) thấy rằng lý

thuyết trật tự phân hạng chỉ dự đoán được rất hạn chế các quyết định phát hành cổ

phiếu. Nói chung, lý thuyết trật tự phân hạng, cũng như lý thuyết đánh đổi, đều chưa

trả lời được một số câu hỏi liên quan đến cơ cấu vốn.

1.2.3. Các nhân tố ảnh hưởng tới cơ cấu vốn

Các nghiên cứu đã tìm ra một loạt yếu tố ảnh hưởng tới việc ra quyết định về cơ

cấu vốn của doanh nghiệp. Hiện nay chưa tồn tại một lý thuyết thống nhất về cơ cấu

vốn, vì thế các nghiên cứu vẫn cho ra các kết quả hoặc trùng lặp, hoặc đối nghịch lẫn

nhau. Frank và Goyal (2009) đã thực hiện một nghiên cứu toàn diện, trong đó xây dựng

mô hình với một loạt các biến. Họ đã tìm ra một mô hình - có thể coi là khá đầy đủ -

tích hợp sáu nhân tố. Sáu nhân tố này thường có ý nghĩa thống kê trong các nghiên cứu

đã được thực hiện, đó là: trung vị đòn bẩy của ngành, tỷ lệ tài sản cố định, quy mô

19

doanh nghiệp, lạm phát dự tính, lợi nhuận, và tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách;

trong đó, bốn yếu tố đầu tiên tỷ lệ thuận, còn hai yếu tố sau tỷ lệ nghịch với đòn bẩy.

Bên cạnh đó, các nghiên cứu còn chỉ ra rằng, tầm quan trọng của các yếu tố cũng thay

đổi theo thời gian. Ví dụ, yếu tố lợi nhuận càng ngày càng ít ảnh hưởng hơn, trong khi

quy mô công ty và tình hình trả cổ tức càng lúc càng quan trọng.

Bảng dưới đây tóm tắt các kết quả của các nghiên cứu đi trước.

Bảng 1.1. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hƣởng đến cơ cấu vốn

Harris và

Raviv

(1991)

Rajan và

Zingales

(1995)

Chen (2003) Prahalathan

(2007)

Đinh Thùy

Linh (2012)

Quy mô + + + + +

Tài sản hữu

hình

+ + + + +

Lá chắn thuế + -

Cơ hội tăng

trưởng

+ - +

Lợi nhuận - - - - -

Tính độc

đáo của sản

phẩm

-

(Nguồn: tự tổng hợp)

Ban đầu, các nghiên cứu về cơ cấu vốn chủ yếu được thực hiện ở Mỹ. Nhưng sau

đó, các quốc gia khác cũng đã nghiên cứu về vấn đề này để kiểm tra tính đúng đắn của

các lý thuyết cơ cấu vốn ở những quốc gia ngoài Mỹ. Ví dụ, Rajan và Zingales (1995)

đã so sánh các doanh nghiệp niêm yết ở các quốc gia G7 và tìm ra kết quả tương tự.

20

Trong một nghiên cứu khác về cơ cấu vốn ở các quốc gia đang phát triển, Booth và

cộng sự (2001) cũng phát hiện những mối liên hệ giống với các nghiên cứu đi trước. Ở

phạm vi hẹp hơn, một số nghiên cứu cũng đã được thực hiện trong phạm vi một nước.

Chen (2003) và Prahalathan (2007) đã thực hiện nghiên cứu ở hai nước châu Á là

Trung Quốc và Sri Lanka.

Dưới đây là giải thích về các yếu tố.

Quy mô

Các công ty lớn thường có hoạt động đa dạng hơn các công ty nhỏ, và vì thế cũng

ít chịu ảnh hưởng của các biến động hơn. Quy mô lớn thường tỷ lệ nghịch với rủi ro vỡ

nợ, và vì vậy tỷ lệ thuận với nguồn cung tín dụng. Bên cạnh đó, thông tin về các công

ty lớn và lâu năm thường sẵn có hơn, vì thế, chi phí lãi vay cho những công ty này

thường thấp hơn các công ty khác. Theo lý thuyết đánh đổi, những công ty lớn thường

có tỷ lệ đòn bẩy cao hơn các công ty nhỏ.

Quy mô công ty còn là một chỉ báo cho các nhà đầu tư bên ngoài. Fama và Jensen

(1983) chỉ ra rằng các doanh nghiệp lớn hơn thường công bố nhiều thông tin hơn cho

các nhà đầu tư và chủ nợ. Theo lý thuyết trật tự phân hạng, giảm thiểu tình trạng bất

cân xứng thông tin sẽ khiến doanh nghiệp thích dùng vốn chủ hơn nợ vay, từ đó dẫn tới

quan hệ tỷ lệ nghịch giữa quy mô và tỷ lệ đòn bẩy.

Có thể thấy, hai cách giải thích của hai trường phái trên đã đưa tới hai kết luận

khác nhau. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu chấp nhận lý giải của lý thuyết đánh đổi

nhiều hơn, bởi trong hầu hết các nghiên cứu, mối quan hệ tìm được giữa quy mô và

đòn bẩy là quan hệ thuận chiều (ví dụ: nghiên cứu của Rajan và Zingales (1995), Chen

(2003) và Prahalathan (2007)).

Tỷ lệ tài sản hữu hình

Tài sản hữu hình (như dây chuyền máy móc thiết bị, nhà xưởng) dễ định giá hơn

tài sản vô hình. Doanh nghiệp càng có nhiều tài sản hữu hình thì khả năng được cho

vay càng cao, bởi họ có thể dùng những tài sản này để đảm bảo cho khoản vay. Những

tài sản đảm bảo này sẽ giảm chi phí kiệt quệ tài chính. Theo lý thuyết đánh đổi, điều

21

này sẽ tác động tích cực lên nguồn cung vốn, đồng thời cũng dự báo một tương quan

dương giữa tỷ lệ đòn bẩy và tỷ lệ tài sản hữu hình.

Ngược lại, việc dễ dàng định giá tài sản hữu hình sẽ giảm tình trạng thông tin bất

cân xứng. Điều này sẽ giảm chi phí vốn chủ sở hữu và từ đó làm giảm tỷ lệ nợ vay. Vì

vậy, lý thuyết trật tự phân hạng lại dự báo tương quan âm giữa tỷ lệ này với tỷ lệ đòn

bẩy. Các nghiên cứu thực nghiệm thường tìm thấy tương quan dương giữa hai yếu tố

này, cho dù ở phạm vi quốc tế hay quốc gia (Rajan và Zingales (1995); Đinh Thùy

Linh (2012)).

Lá chắn thuế phi nợ

Doanh nghiệp thường tận dụng đặc điểm được khấu trừ thuế của chi phí lãi vay

để giảm khoản thuế phải đóng. Tuy nhiên, doanh nghiệp có thể giảm tỷ lệ vay nợ nếu

doanh nghiệp có những khoản mục được giảm trừ thuế khác ngoài chi phí lãi vay.

Những khoản mục được giảm trừ này gọi là lá chắn thuế phi nợ. Theo lập luận ở trên,

ta có thể dự đoán rằng lá chắn thuế phi nợ tỷ lệ nghịch với tỷ lệ đòn bẩy tài chính.

Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu đi trước lại cho ra kết quả trái ngược. Trong khi các

doanh nghiệp Sri Lanka (Prahalathan, 2007) thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa lá

chắn thuế phi nợ và tỷ lệ đòn bẩy, thì nghiên cứu của Haris và Raviv (1991) lại tìm

thấy mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa hai yếu tố này.

Cơ hội tăng trưởng

Như đã đề cập, có nhiều quan điểm trái chiều về tác động của cơ hội tăng trưởng

lên tỷ lệ đòn bẩy.

Một luồng quan điểm cho rằng, theo lý thuyết trật tự phân hạng, doanh nghiệp có

cơ hội tăng trưởng tốt thường có năng lực tài chính vững vàng, từ đó thích tài trợ từ

những nguồn lực nội bộ hơn là nhờ tới bên ngoài.

Một luồng quan điểm khác lại cho rằng những doanh nghiệp có cơ hội tăng

trưởng cao thường dễ bị ảnh hưởng bởi biến động thị trường hơn là những doanh

nghiệp tăng trường chậm nhưng ổn định. Lý do là bởi, ngân hàng thường lo lắng về

22

ảnh hưởng của biến động thị trường lên những doanh nghiệp như vậy nên chỉ dám cho

họ vay trong một giới hạn nhất định.

Trong số các nghiên cứu ở bảng 1.1, chỉ các doanh nghiệp trong nghiên cứu của

Rajan và Zingales (1995) có cơ hội tăng trưởng và tỷ lệ nợ vay ngược dấu. Còn trong

nghiên cứu của Harris và Raviv (1991) và Chen (2003), mối quan hệ này lại là tỷ lệ

thuận.

Lợi nhuận

Công ty có lợi nhuận cao thường khai thác tối đa lợi ích từ lá chắn thuế và đối

mặt với chi phí kiệt quệ tài chính. Lý thuyết đánh đổi vì thế dự đoán tương quan dương

giữa đòn bẩy và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nếu nhìn theo góc

độ dòng tiền tự do của doanh nghiệp, tỷ lệ nợ cao còn là một công cụ thúc đẩy người

quản lý và công nhân làm việc hiệu quả để mang lại những dự án có lợi nhuận cao.

Lý thuyết trật tự phân hạng lại dự báo tỷ lệ nghịch giữa hai yếu tố này từ góc độ dòng

tiền tự do. Theo lý thuyết này, nguồn tài trợ nội bộ được ưu tiên hơn từ bên ngoài, điều

này hàm ý doanh nghiệp lợi nhuận cao hơn sẽ vay ít nợ hơn. Các nhà quản lý của

những doanh nghiệp sinh lời cũng thích tự tài trợ hơn để tránh việc bị kiểm soát bởi các

chủ nợ. Phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm trước đó cũng đã tìm ra tương quan âm

giữa hai yếu tố này (Ví dụ: Harris và Raviv (1991); Rajan và Zingales (1995), Đinh

Thùy Linh (2012)).

Tính độc đáo của sản phẩm

Titman (1984) đã lý giải tác động của tính độc đáo của sản phẩm lên cơ cấu vốn

doanh nghiệp bằng những đối tượng có liên quan trực tiếp tới doanh nghiệp như: khách

hàng, nhà cung ứng và người lao động. Nhóm đối tượng này thường rất quan tâm tới

tình hình tài chính của doanh nghiệp vì họ cũng sẽ chịu những tổn thất lớn khi doanh

nghiệp phá sản.

Về phía khách hàng, họ có nhu cầu về các dịch vụ bảo hành cũng như các dịch vụ

khác sau khi mua hàng. Nếu sản phẩm quá độc đáo và khó thay thế, khách hàng khó có

thể tìm được những bộ phận để thay khi sản phẩm gặp trục trặc. Maksimovic và

23

Titman (1991) chỉ ra rằng, những khó khăn về mặt tài chính có thể ảnh hưởng tới việc

cố gắng duy trì chất lượng sản phẩm. Sau đó, khi chất lượng sản phẩm đi xuống, khách

hàng có thể sẽ cân nhắc xem liệu có nên mua sản phẩm đó nữa hay không.

Nếu khách hàng là những người quan tâm đến hình ảnh của doanh nghiệp, họ

cũng sẽ rất chú ý tới tình hình tài chính của doanh nghiệp đó. Theo khảo sát của

Luxury Institute, 47% số người được hỏi cho rằng lý do mua hàng của họ là để thể hiện

đẳng cấp. Các nghiên cứu khác cũng đã tìm ra đây là một trong những lý do quan trọng

cho việc tiêu dùng (Veblen, 1899; Bagwell và Bernheim, 1996; Han, Nunes và Dreze,

2010). Rất nhiều yếu tố có thể hủy hoại hình ảnh của một công ty nhưng chi phí khủng

hoảng tài chính luôn là một trong những yếu tố chính (theo Sutton và Callahan, 1987;

Wiesenfeld, Wurthmann và Hambrick, 2008). Trên thực tế, các công ty bán hàng xa xỉ

thường rất quan tâm tới việc chi phí khủng hoảng tài chính hủy hoại hình ảnh của

mình.

Với nhà cung ứng, tình hình tài chính của doanh nghiệp cũng là một vấn đề đáng

lưu tâm. Để sản xuất các sản phẩm độc đáo, doanh nghiệp cũng cần đầu vào nguyên

liệu có tính độc đáo cao. Các nhà cung ứng của doanh nghiệp vì thế cũng cần cung cấp

các sản phẩm phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp. Vì thế, sẽ càng khó khăn hơn cho

các nhà cung ứng để tìm được những khách hàng khác, hay để thanh lý tài sản trong

những trường hợp khó khăn. Những nhà cung ứng bị phụ thuộc này cũng sẽ quan tâm

tới tình hình tài chính của doanh nghiệp (Banerjee, Dasgupta và Kim, 2008).

Với người lao động, một khi đã làm việc tại các doanh nghiệp có sản phẩm độc

đáo, họ sẽ khó tìm được công việc ở lĩnh vực hoặc ngành nghề khác trong trường hợp

mất việc. Vì thế, họ cũng quan tâm tới tình hình tài chính của doanh nghiệp.

Tóm lại, chi phí thanh lý của những doanh nghiệp sản xuất sản phẩm độc đáo là

rất cao đối với khách hàng, nhà cung ứng và người lao động. Những đối tượng này sẽ

cố gắng hạn chế đầu tư vào doanh nghiệp nếu doanh nghiệp sử dụng một mức đòn bẩy

cao. Vì vậy, ta có thể dự đoán mối quan hệ ngược chiều giữa tính độc đáo của sản

phẩm và tỷ lệ nợ vay.

24

Trong thực tiễn, Harris và Raviv (1991) cũng đã tìm thấy quan hệ ngược chiều

giữa tỷ lệ nợ vay và tính độc đáo của sản phẩm.

1.3. Ảnh hƣởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu vốn

1.3.1. Giả thuyết về mối quan hệ giữa xếp hạng tín dụng và cơ cấu vốn

Ảnh hưởng của xếp hạng tín nhiệm lên cơ cấu vốn là một lĩnh vực nghiên cứu

còn mới và chưa được khai thác nhiều. Có hai luồng quan điểm về mối quan hệ giữa

hai yếu tố này. Một số nhà nghiên cứu cho rằng xếp hạng tín nhiệm tác động lên cơ cấu

vốn; thế nhưng, một số khác lại cố gắng chứng minh điều ngược lại (tức cơ cấu vốn tác

động lên xếp hạng tín nhiệm). Cả hai phía đều đã có những nghiên cứu thực nghiệm để

chứng minh cho quan điểm của mình và đều đã thu được những kết quả nhất định. Tuy

nhiên, vì phạm vi của khóa luận có hạn, người viết chỉ đề cập đến mối quan hệ mà

trong đó xếp hạng tín nhiệm tác động đến cơ cấu vốn.

Là người tiên phong cho những nghiên cứu về ảnh hưởng của xếp hạng tín nhiệm

lên cơ cấu vốn, Kisgen đã đề xuất giả thuyết như sau:

Khi ra quyết định về cơ cấu vốn, các nhà quản lý có tính tới yếu tố xếp hạng tín

nhiệm, bởi thứ bậc xếp hạng có thể mang lại lợi ích hoặc gây phát sinh chi phí cho

công ty.

Mối quan tâm của nhà quản lý với xếp hạng tín nhiệm có thể trực tiếp ảnh hưởng

lên các quyết định về cơ cấu vốn; cụ thể là, doanh nghiệp đối mặt với xếp hạng tín

nhiệm bị thay đổi (dù là lên hạng hay xuống hạng) thường có tỷ lệ nợ vay/vốn chủ

sở hữu thấp hơn doanh nghiệp có xếp hạng ổn định.

Giả thuyết này có nhắc tới những chi phí và lợi ích mà xếp hạng tín nhiệm có thể

mang tới cho doanh nghiệp. Nếu những lợi ích, chi phí này lớn, nhà quản lý sẽ phải cân

bằng chúng khi ra quyết định về cơ cấu vốn. Hơn nữa, giả thuyết này khẳng định:

doanh nghiệp có khả năng bị thay đổi xếp hạng tín nhiệm thường giảm tỷ lệ nợ vay so

với các doanh nghiệp khác.

25

Theo Kisgen (2003), các lý do dưới đây có thể giúp giải thích những chi phí, lợi

ích do xếp hạng tín nhiệm gây ra, cũng như làm cơ sở cho giả thuyết xếp hạng tín

nhiệm ảnh hưởng đến cơ cấu vốn:

- Nguyên nhân luật pháp: Một số luật điều chỉnh hoạt động của các trung gian tài

chính, định chế tài chính có liên quan trực tiếp tới xếp hạng tín nhiệm. Ở Mỹ và

châu Âu, vai trò của xếp hạng tín nhiệm ngày càng quan trọng. Ví dụ, trong Basel

II, xếp hạng tín nhiệm được sử dụng trong phương pháp tiếp cận chuẩn hóa để đo

lường mức độ rủi ro. Dưới ảnh hưởng của luật pháp, doanh nghiệp có thể phải đi

vay với một mức lãi suất cao hơn nếu rớt hạng tín nhiệm (cho dù thực sự rủi ro

phá sản của doanh nghiệp đó không đổi). Đáng chú ý là chi phí do xếp hạng tín

nhiệm gây tác động mạnh nhất đến cơ cấu vốn khi doanh nghiệp bị thay đổi hạng

giữa đầu tư và đầu cơ chứ không phải thay đổi trong một hạng nhỏ (Ví dụ: Từ A

xuống A-).

- Hiệu ứng đánh đồng: Xếp hạng tín nhiệm có thể giúp các nhà đầu tư biết được

một số thông tin nội bộ của công ty một cách gián tiếp. Thông thường, các thông

tin này không được công bố rộng rãi, nhưng các tổ chức xếp hạng lại được phép

biết những thông tin này để phục vụ cho công việc xếp hạng. Vì vậy, chỉ số tín

nhiệm của một công ty đã phần nào giúp các nhà đầu tư biết được những thông

tin vốn được bảo mật cẩn thận. Vì vậy, có thể coi xếp hạng tín nhiệm là một trong

những dấu hiệu về chất lượng của công ty với nhà đầu tư. Các doanh nghiệp hoạt

động hiệu quả có thể không ưa thích tín hiệu này, vì họ có thể bị ghép chung

nhóm xếp hạng tín nhiệm với những doanh nghiệp yếu hơn. Dù hiệu quả hoạt

động khác nhau, thế nhưng nếu bị ghép chung nhóm, xếp hạng tín nhiệm sẽ thể

hiện rằng các doanh nghiệp có mức rủi ro giống nhau. Với lập luận này, Kisgen

cho rằng thay đổi trong xếp hạng tín nhiệm có ảnh hưởng tới quyết định về cơ cấu

vốn.

- Các nghiên cứu của Kisgen còn gợi ý rằng xếp hạng tín nhiệm ảnh hưởng tới mối

quan hệ với bên thứ ba, bao gồm mối quan hệ với người lao động, nhà cung ứng

26

và khách hàng. Bị hạ bậc xếp hạng tín nhiệm, doanh nghiệp sẽ tiếp cận khó khăn

hơn với thị trường tài chính, từ đó hoạt động sản xuất kinh doanh bị ảnh hưởng và

điều này sẽ gây ra những chi phí không đáng có. Các nhà đầu tư cũng sẽ không

đầu tư vào những doanh nghiệp như vậy.

- Kisgen lập luận rằng khi vấn đề người đại diện cũng có thể gây ra chi phí liên

quan tới xếp hạng tín nhiệm. Vì xếp hạng tín nhiệm ảnh hưởng trực tiếp tới danh

tiếng của người quản lý, họ sẵn sàng sử dụng một mức đòn bẩy không phải là tối

ưu, nhưng mức đòn bẩy đó có thể khiến doanh nghiệp được nâng hạng. Không

chỉ người đại diện mà sự ổn định của công việc với người lao động, các cơ hội

việc làm cũng bị ảnh hưởng; vì thế, có cơ sở để giả định rằng thay đổi bậc xếp

hạng tín nhiệm có tác động tới cơ cấu vốn.

- Kisgen còn cho rằng xếp hạng tín nhiệm ảnh hưởng tới cơ cấu vốn thông qua tác

động lên các điều khoản của trái phiếu. Có nghĩa là, khi xếp hạng tín nhiệm thay

đổi, lãi suất coupon của doanh nghiệp cũng sẽ thay đổi theo, điều này sẽ ảnh

hưởng xấu tới thanh khoản của công ty. Các điều khoản của trái phiếu lại được

ràng buộc chặt chẽ với những thay đổi lớn trong xếp hạng tín nhiệm.

Những lý do trên đã củng cố cho lập luận của Kisgen về tác động của xếp hạng

tín nhiệm lên cơ cấu vốn.

1.3.2. Ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu vốn

Faulkender (2006), trong khi nghiên cứu về ảnh hưởng của các nguồn tài trợ với

tỷ lệ nợ vay, tình cờ tìm ra mối quan hệ giữa xếp hạng tín nhiệm và tỷ lệ đòn bẩy trong

một nghiên cứu của ông về ảnh hưởng của các nguồn tài trợ lên cơ cấu vốn. Thế nhưng

sau đó, Kisgen mới là người đầu tiên xem xét vấn đề này toàn diện và có hệ thống.

Năm 2006, Kisgen có nghiên cứu thực nghiệm đầu tiên về tác động của xếp hạng

tín nhiệm lên cơ cấu vốn. Ông khảo sát trên các doanh nghiệp niêm yết tại Mỹ với

12851 quan sát trong 15 năm từ 1986 đến 2001. Sau Kisgen, Michelsen và Klein

(2011) nghiên cứu các doanh nghiệp trên toàn thế giới trong thời gian từ 1990 đến

2008 với 13363 quan sát. Cả hai nghiên cứu này đều sử dụng giả thuyết về quan hệ

27

giữa xếp hạng tín nhiệm và cơ cấu vốn mà Kisgen đề xuất. Để kiểm định giả thuyết ở

những môi trường khác, Berlekom, Bojmar và Linnard (2012) đã thực hiện nghiên cứu

các doanh nghiệp khối EU. Trong một phạm vi hẹp hơn, Sundheim và Harstad (2012)

nghiên cứu các công ty tại Na-uy.

Bảng 1.2. Tóm tắt các nghiên cứu về ảnh hƣởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu

vốn

Faulkender

(2006)

Kisgen

(2006)

Michelsen

&Klein

(2011)

Berlekom,

Bojmar&

Linnard

(2012)

Sundheim

&Harstad

(2012)

Được xếp hạng 35% 6,94%

Xếp hạng “Đầu

tư” -0,73% -2,75% -0,68%

Có thể bị thay

đổi hạng -0,58% -1,96% -0,71% -6,02%

Có thể được

nâng hạng -0,64% -2,39% -0,48% -5,27%

Có thể bị xuống

hạng -0,51% -1,75% -0,94% -6,72%

Đã được lên

hạng -5.78%

Đã bị xuống

hạng -2% -8,94%

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

28

Nhìn chung, từ Kisgen trở đi, các nghiên cứu chủ yếu tìm hiểu sâu về tác động

của xếp hạng tín dụng lên cơ cấu vốn bằng cách giải quyết các câu hỏi:

- Công ty đối mặt với khả năng bị thay đổi xếp hạng liệu có vay nợ ít hơn so với

công ty có xếp hạng ổn định?

- Sau khi bị thay đổi xếp hạng tín nhiệm, cơ cấu vốn thay đổi như thế nào?

Dưới đây là phân tích về các ảnh hưởng của xếp hạng tín nhiệm tới cơ cấu vốn.

1.3.2.1. Tác động của việc được xếp hạng

Việc doanh nghiệp được xếp hạng tín nhiệm đồng nghĩa với việc ngân hàng có

nhiều thông tin hơn về doanh nghiệp đó. Càng nhiều thông tin được minh bạch, doanh

nghiệp càng dễ tiếp cận thị trường vốn (theo cả hai khía cạnh: lãi suất và độ lớn khoản

vay). Faulkender (2006) thấy rằng, ở những doanh nghiệp được xếp hạng, tỷ lệ nợ vay

cao hơn 35% so với các công ty không được xếp hạng. Con số này ở các doanh nghiệp

Na-uy, theo Sundheim và Harstad (2012) là 6.94%.

1.3.2.2.Tác động của hạng “Đầu tư” hoặc “Đầu cơ” đến cơ cấu vốn

Thông thường, doanh nghiệp được xếp hạng càng cao thì khả năng vay vốn từ

ngân hàng càng dễ. Vì vậy, ta dự đoán rằng, doanh nghiệp được xếp hạng “đầu tư”

thường có tỷ lệ nợ vay cao hơn các doanh nghiệp bị xếp hạng “đầu cơ”.

Tuy nhiên, ta lại bắt gặp những con số đi ngược lại dự đoán đó ở các nghiên cứu

đi trước. Trong công trình nghiên cứu của Kisgen (2006), Michelsen và Klein (2011),

Berlekom (2012), doanh nghiệp được xếp hạng đầu tư vay nợ ít hơn các doanh nghiệp

còn lại lần lượt 0.73%, 2.75% và 0.68%.

1.3.2.3. Tác động của khả năng bị thay đổi hạng tín nhiệm trong tương lai lên cơ cấu

vốn

Nói chung,khi đứng trước nguy cơ bị thay đổi hạng trong tương lai, các doanh

nghiệp có xu hướng giảm tỷ lệ nợ vay. Bằng cách này, doanh nghiệp hy vọng có thể

đưa tỷ lệ đòn bẩy của mình trở lại tỷ lệ mục tiêu ban đầu. Lý thuyết đánh đổi có thể áp

dụng để giải thích hiện tượng này.

29

Cụ thể hơn, khi đối mặt với khả năng được nâng hạng, các doanh nghiệp phản

ứng bằng cách giảm tỷ lệ đòn bẩy. Theo Kisgen (2006), tỷ lệ giảm này ở các doanh

nghiệp Mỹ là 0.64% trong khi tỷ lệ giảm này ở Na-uy, theo Sundheim và Harstad

(2012) là 5.27%.

Tương tự như vậy, khi đối mặt với khả năng bị hạ hạng, các doanh nghiệp cũng

giảm tỷ lệ nợ vay trong cơ cấu vốn của mình. Các doanh nghiệp Mỹ giảm ít hơn, chỉ có

0.51% - so với 0.64% trong trường hợp được nâng hạng (Kisgen, 2006). Ngược lại,

doanh nghiệp Na-uy lại giảm nhiều hơn - 6.72% - so với 5.27% trong trường hợp tăng

hạng (Sundheim và Harstad, 2012).

1.3.2.4. Tác động của việc thay đổi hạng tín nhiệm đến cơ cấu vốn

Sau khi doanh nghiệp được lên hạng, ngân hàng thường săn đón nhóm đối tượng

này và sẵn sàng đưa ra mức lãi suất thấp cho họ vay. Bởi vậy, ta có thể dự đoán rằng

sau khi lên hạng, doanh nghiệp thường tăng tỷ lệ đòn bẩy. Ngược lại, sau khi bị xuống

hạng, doanh nghiệp sẽ giảm tỷ lệ đòn bẩy để đưa xếp hạng tín dụng trở về mức cũ.

Tuy nhiên, từ những nghiên cứu thực nghiệm, dường như chỉ có hành vi sau khi

bị xuống hạng là đúng với dự đoán. Theo Kisgen (2006), Sundheim và Harstad (2012),

doanh nghiệp giảm lần lượt 2% và 8.94%. Thế nhưng, dù sau khi được tăng hạng,

doanh nghiệp vẫn giảm tỷ lệ nợ vay 5.78% (Sundheim và Harstad, 2012).

Sau khi xem xét kết quả ở các nghiên cứu đi trước, ta thấy có một điểm đáng lưu

ý: đó là phản ứng của doanh nghiệp với việc lên hạng không giống với những dự đoán

trước đó của ta. Dù được lên hạng, đồng nghĩa với việc có thể vay nợ với nhiều điều

kiện ưu đãi hơn, thế nhưng doanh nghiệp vẫn giảm tỷ lệ nợ vay. Hiện tượng này đặt ra

câu hỏi để xem xét sâu hơn trong khóa luận này.

30

CHƢƠNG 2: PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA XẾP HẠNG TÍN

DỤNG ĐẾN CƠ CẤU VỐN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM

YẾT TẠI VIỆT NAM

2.1. Thực trạng huy động vốn của các doanh nghiệp Việt Nam từ thị trƣờng

chứng khoán và từ hệ thống ngân hàng

Nhìn chung, giai đoạn từ 2011 đến 2013 đã có nhiều biến động trong hoạt động

huy động vốn của các doanh nghiệp Việt Nam. Nếu như trước 2008, các doanh nghiệp

huy động vốn rất dễ dàng do sự bùng phát của thị trường chứng khoán và số lượng các

ngân hàng thì sau thời điểm 2008, tình hình lại thay đổi theo hướng ngược lại. Việc

huy động vốn trở nên hết sức khó khăn bởi hoạt động trên thị trường chứng khoán ảm

đạm, cộng thêm các ngân hàng e dè cho vay, siết chặt tiêu chuẩn thẩm định vay vốn.

Chỉ từ năm 2012 - 2013, thị trường chứng khoán và thị trường tín dụng mới có dấu

hiệu cải thiện do các chính sách điều hành kinh tế vĩ mô đã kịp thời được triển khai.

2.1.1. Thực trạng huy động vốn của các doanh nghiệp Việt Nam từ thị trường chứng

khoán

Trong vòng 7 năm từ 2008 đến 2014, giá trị vốn hóa của thị trường nhìn chung

tăng đều qua các năm, chỉ ngoại trừ năm 2011 – đỉnh điểm của cuộc khủng hoảng kinh

tế toàn cầu. Ngày càng nhiều doanh nghiệp đã tìm đến thị trường chứng khoán để huy

động vốn cho hoạt động sản xuất kinh doanh do nhà nước đã tạo nhiều điều kiện cho

quá trình cổ phần hóa và hoàn thiện thị trường chứng khoán.

Thị trường chứng khoán Việt Nam đã tụt dốc sau cuộc khủng hoảng tài chính

2008. Đỉnh điểm là năm 2011 – thời điểm chứng kiến sự lao dốc tồi tệ nhất của thị

trường kể từ khi thành lập. Mặc dù số lượng cổ phiếu niêm yết mới không ngừng tăng,

nhưng sự sụt giảm của giá cổ phiếu đã khiến mức vốn hóa thị trường mất khoảng

220.000 tỷ đồng (tương ứng hơn 10 tỷ USD). Chỉ thị 01/CT-NHNN ban hành ngày

1/3/2011 về thực hành giải pháp tiền tệ và hoạt động ngân hàng yêu cầu các tổ chức tín

dụng hạ tỷ trọng tín dụng phi sản xuất trong tổng dư nợ. Yêu cầu này đã thắt chặt dòng

vốn vào thị trường chứng khoán, thậm chí áp lực rút vốn ra khỏi thị trường cũng rất

31

cao. Trong bối cảnh này, doanh nghiệp khó có thể huy động vốn từ phát hành cổ phiếu.

Năm 2012 – 2013, với các nỗ lực ổn định vĩ mô của chính phủ, thị trường chứng khoán

đã có những khởi sắc. Năm 2014, tình hình thị trường chứng khoán tiếp tục có nhiều

diễn biến thuận lợi, chỉ trừ giai đoạn tháng 3 – thời kỳ có nhiều phiên sụt sâu nhất do

các sự kiện giá dầu thế giới và sự kiện biển Đông. Năm 2014 cũng đánh dấu nhiều

điểm nhấn trên thị trường chứng khoán: Thông tư 36 yêu cầu minh bạch dòng tiền vào

chứng khoán, Việt nam có quỹ nội ETF đầu tiên, thị trường chuẩn bị được nâng hạng

từ “cận biên” lên “mới nổi”.

Biểu đồ 2.1. Giá trị vốn hóa thị trƣờng của các doanh nghiệp niêm yết từ năm

2008 đến 2012

(Nguồn: Tính toán theo số liệu từ World Bank)

Thị trường trái phiếu doanh nghiệp Việt Nam gần đây có phát triển mạnh hơn do

nhiều công ty tham gia nhưng quy mô vẫn nhỏ so với với các nước trong khu vực. Quy

mô đó chỉ chiếm khoảng hơn 3% GDP, không đáng kể so với các nước trong khu vực

(ở Thái Lan là 20%). Trái phiếu doanh nghiệp đang lưu hành chủ yếu được phát hành

bởi khối nhà nước, có uy tín của nhà nước đảm bảo. Thị trường còn non trẻ nên tính

thanh khoản chưa cao, giao dịch trên thị trường thứ cấp ảm đạm. Thêm vào đó, một số

32

hạn chế của thị trường khiến các nhà đầu tư chưa mặn mà là: chưa có các xếp hạng tín

nhiệm đáng tin cậy, trái phiếu chưa có chỉ số tham chiếu, minh bạch thông tin chưa

cao.

Có thể thấy, sau hơn 10 năm xuất hiện, thị trường chứng khoán đã bước đầu phát

huy vai trò của mình. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều điều cần làm để doanh nghiệp có thể

tận dụng tối đa chức năng huy động vốn của kênh này.

2.1.2. Thực trạng huy động vốn của các doanh nghiệp Việt Nam từ hệ thống ngân

hàng

Do thị trường chứng khoán còn non trẻ, nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn ưu

tiên hình thức huy động vốn qua vay ngân hàng. Các doanh nghiệp Việt Nam duy trì

một tỷ lệ nợ/tổng tài sản khá ổn định, ở mức xấp xỉ 25%.

Biểu đồ 2.2. Tỷ lệ tổng nợ/tổng tài sản, nợ vay trên tổng tài sản và nợ dài hạn trên

tổng tài sản ở các doanh nghiệp Việt Nam

(Nguồn: Stockbiz.vn)

Tỷ lệ xấp xỉ 25% này là khá thấp so với một số nước trong khu vực như Thái Lan,

Indonexia, Ấn Độ, nhưng lại là cao so với các nước phát triển như Anh, Úc, Đức…

33

Bảng 2.1. Tỷ lệ nợ vay và nợ dài hạn của các nƣớc trên thế giới

Quốc gia Số quan sát Nợ vay/Tài

sản

Nợ dài

hạn/Tổng nợ N

ướ

c p

hát

tri

ển

Mỹ 9465 0.24 0.92

Canada 2836 0.12 0.72

Anh 5896 0.13 0.62

Pháp 3321 0.21 0.57

Đức 2773 0.17 0.55

Úc 4891 0.07 0.69

Nhật 18900 0.22 0.41

Singapore 2125 0.19 0.37

Nư

ớc

đan

g p

hát

tri

ển Ấn Độ 2719 0.3 0.66

Trung Quốc 5250 0.29 0.06

Thái Lan 2424 0.3 0.3

Indonesia 1839 0.35 0.42

Malaysia 3155 0.21 0.36

Việt Nam 3738 0.23 0.1

(Nguồn: World Bank)

Mặc dù duy trì được tỷ lệ đòn bẩy ổn định ở mức 25% nhưng các doanh nghiệp

Việt Nam cũng không tránh khỏi những hệ quả của cuộc khủng hoảng tài chính 2008 –

2011. Sau sự bùng nổ tín dụng (phần lớn do cho vay dưới chuẩn) vào năm 2009, một

khối lượng lớn nợ xấu bị phát hiện. Khi đó, các ngân hàng siết chặt hoạt động cho vay

bởi trong nền kinh tế đình trệ, doanh nghiệp làm ăn thua lỗ, khó có khả năng trả được

nợ.

Sau khi tăng trưởng tín dụng cán mốc kỷ lục gần 40% vào năm 2009, con số này

đã lao xuống mức thấp kỷ lục 7% vào năm 2012. Sau đó, nhờ có sự can thiệp của nhà

nước mà các doanh nghiệp dần được tạo điều kiện tiếp cận với vốn nhiều hơn, nâng tỷ

lệ tăng trưởng tín dụng dần lên vào các năm 2013 và 2014.

34

Biểu đồ 2.3. Tình hình tăng trƣởng tín dụng ở Việt Nam từ 2008 - 2014

(Nguồn: Tính toán theo số liệu từ Thời báo Kinh tế Việt Nam)

Không thể không nhắc tới vai trò của lãi suất trong hoạt động cho vay doanh

nghiệp. So với cuối năm 2013, mặt bằng lãi suất năm 2014 đã giảm khoảng 0,5-

1,5%/năm. 7 – 8%/năm là lãi suất phổ biến dành cho các lĩnh vực được ưu tiên. Cho

vay lĩnh vực kinh doanh, sản xuất khoảng 9-10%/năm đối với ngắn hạn; 10,5-12%/năm

đối với trung hạn và dài hạn. Đáng chú ý là một vài doanh nghiệp có đề án kinh doanh

khả thi, tài chính minh bạch có thể được vay với lãi suất chỉ 6-7%/năm. Thậm chí, ở

nhiều thời điểm, ngân hàng chấp nhận cho vay với lãi suất thấp hơn lãi suất huy động

để cắt lỗ, có tiền trả cho người gửi tiết kiệm. So với giai đoạn 2005 - 2006, mặt bằng

lãi suất này đã giảm đáng kể, thế nhưng với nhiều doanh nghiệp, lãi suất này vẫn còn là

rào cản, đặc biệt là lãi suất cho vay trung - dài hạn. Lãi suất cho vay thấp hiện chủ yếu

ở 4 ngân hàng thương mại lớn và chỉ cho khách hàng có khả năng trả nợ vay.

Lãi suất cho vay tuy giảm nhưng tốc độ giảm còn chậm là bởi lãi suất tiền gửi còn

khá cao, có ngân hàng yết lãi suất huy động ở mức hơn 8%. Trong tình hình kinh tế

hiện nay, rất ít hoạt động có thể mang lại mức lợi nhuận 7 - 8%/năm. Thêm vào đó,

nhiều ngân hàng có mức vốn điều lệ thấp, trong đó 90 - 95% là vốn huy động. Với mức

23.38%

37.53%

31.19%

10.90%

7%

12.51% 13%

0.00%

5.00%

10.00%

15.00%

20.00%

25.00%

30.00%

35.00%

40.00%

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Năm

35

lãi suất ở mức cao như trên thì doanh nghiệp không tránh khỏi phá sản và sự phá sản

này có tác động trực tiếp tới ngân hàng bởi khối lượng nợ xấu trở nên lớn hơn. Những

ngân hàng năng lực yếu ngày càng bị thâm hụt, lỗ năm sau lớn hơn năm trước, vốn

điều lệ của ngân hàng chỉ ở mức 4.000 - 5.000 tỷ đồng. Các ngân hàng cũng trong tình

thế tiến thoái lưỡng nan, bởi nếu muốn giảm lãi suất cho vay thì phải giảm lãi suất huy

động, và lãi suất huy động giảm thì khách hàng sẽ đổi sang ngân hàng khác để gửi tiền

và tình trạng thanh khoản sẽ trở nên căng thẳng.

Biểu đồ 2.4. Lãi suất ngân hàng Việt Nam từ 2008 đến 2014

(Nguồn: tính toán theo số liệu từ World Bank)

Vào cuối năm 2014, lãi suất của các khoản vay cũ tiếp tục được các tổ chức tín

dụng tích cực điều chỉnh giảm. Dư nợ có lãi suất trên 15%/năm đóng góp 3,9% dư nợ

bằng VND, giảm so với tỷ trọng 6,3% cuối năm 2013; dư nợ với lãi suất cao hơn

13%/năm đóng góp 10,65%, đi xuống so với tỷ trọng 19,72% vào cuối năm 2013. Đây

là một trong những nỗ lực điều hành của Nhà nước nhằm tạo điều kiện cho các doanh

nghiệp có cơ hội vay nợ từ các tổ chức tín dụng.

15.8

10.1

13.1

17

13.5

10.4

8.7

10.5

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

(%)

Năm

lãi suất cho vay

lãi suất huy động

36

2.2. Thực trạng hoạt động xếp hạng tín dụng của các tổ chức xếp hạng tại Việt

Nam

2.2.1. Quyết định của nhà nước về thực hiện xếp hạng tín dụng ở Việt Nam

Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp hiện đang có vai trò đáng kể trong nền kinh tế.

Vì thế, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã thiết lập những khuôn khổ chung để quản lý

xếp hạng tín nhiệm bằng cách ban hành các quy định về lĩnh vực này.

Đầu tiên, ngày 24 tháng 1 năm 2002, Ngân hàng nhà nước Việt Nam đã ban hành

quyết định số 57/2001/QĐ-NHNN - quyết định đầu tiên về việc triển khai thí điểm đề

án phân tích, xếp loại tín nhiệm doanh nghiệp; Trung tâm Thông tin tín dụng đảm

nhiệm việc phân tích, xếp loại tín nhiệm doanh nghiệp theo phương pháp xếp loại và

phương pháp so sánh. Theo quyết định này, đối tượng thí điểm phân tích, xếp loại tín

nhiệm chỉ là các doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài và

các công ty cổ phần. Điều 4 của quyết định này cũng chỉ rõ, mọi thông tin của việc

đánh giá xếp hạng phải được bảo mật, chỉ được cung cấp thông tin này cho các đơn vị

thuộc ngân hàng nhà nước và các tổ chức tín dụng. Các đơn vị sử dụng thông tin phải

đúng mục đích và không được cung cấp cho bên thứ ba. Quyết định này đã nêu ra

những thông tin cần thu thập cũng như các phương pháp đánh giá và cũng đưa ra thang

điểm cho việc đánh giá xếp hạng: tối đa cho doanh nghiệp là 135 điểm, tối thiểu là 27

điểm.

Sau hai năm thí điểm, chương trình đã mang lại những kết quả khả quan. Ngày

28/4/2004, Ngân hàng Nhà nước chính thức đưa ra quyết định 473/QĐ-NHNN nhằm

phê duyệt đề án phân tích, xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp, cho phép Trung tâm

Thông tin Tín dụng (CIC) cung cấp các bảng báo cáo phân tích, xếp hạng các doanh

nghiệp. Đối tượng được nhận các bảng báo cáo xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp là các

đơn vị thuộc Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tín dụng, không cung cấp cho các đối

tượng khác.

Theo thời gian, tầm quan trọng của việc xếp hạng tín nhiệm càng lúc càng lớn,

nhất là trong khi Việt Nam chuẩn bị gia nhập WTO. Do vậy, sau khi điều chỉnh đề án,

37

ngày 21/6/2006, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước đã ký quyết định số 1254/QĐ-

NHNN cho phép CIC chính thức thực hiện nghiệp vụ phân tích, xếp hạng doanh

nghiệp và đối tượng được nhận bản báo cáo xếp hạng gồm các đơn vị thuộc Ngân hàng

Nhà nước, các tổ chức tín dụng và một số tổ chức khác khi có yêu cầu. Đặc biệt, các

doanh nghiệp có nhu cầu tự xếp hạng có thể sử dụng kết quả phân tích của CIC để làm

tài liệu tham khảo khi có nhu cầu vay vốn từ các tổ chức tín dụng hoặc để tự đánh giá

năng lực hoạt động của chính mình. Theo quyết định này, phạm vi doanh nghiệp được

xếp hạng đã được mở rộng, đó là mọi thành phần kinh tế chứ không bó hẹp như trước,

bao gồm doanh nghiệp nhà nước, công ty trách nhiệm hữu hạn, công ty cổ phần, công

ty có vốn đầu tư nước ngoài, công ty hợp danh và doanh nghiệp tư nhân. Quyết định

này đã thay thế cho quyết định số 473/QĐ-NHNN.

Bên cạnh những quyết định đó, điều 7 của quyết định 493/2005QĐ-NHNN đã bổ

sung để quy định rõ về việc trích lập dự phòng rủi ro và phân loại nợ cho các tổ chức

tín dụng. Để thực hiện được việc này, khâu xếp hạng phải được hoàn thiện, bởi xếp

hạng tín nhiệm không chỉ đánh giá tình hình hạn mức doanh nghiệp mà còn tạo ra niềm

tin của thương hiệu doanh nghiệp trên thị trường. Theo quy định này, hằng năm, ngân

hàng phải đánh giá lại hệ thống xếp hạng tín nhiệm và chính sách dự phòng rủi ro cho

phù hợp với tình hình thực tế và các quy định của pháp luật.

Văn bản mới nhất quy định về lĩnh vực này là Nghị định số 88/2014/NĐ-CP quy

định về dịch vụ xếp hạng tín nhiệm.

2.2.2. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm độc lập tại Việt Nam

Hiện tại ở nước ta, xếp hạng doanh nghiệp thường được tính toán bởi các ngân

hàng và các tổ chức xếp hạng độc lập. Phạm vi của khóa luận xin được sử dụng thứ bậc

xếp hạng do các tổ chức công bố, bởi mỗi ngân hàng có một mô hình xếp hạng riêng,

và bởi việc thu thập các dữ liệu xếp hạng của ngân hàng là rất khó khăn. Hiện chưa

nhiều doanh nghiệp Việt Nam có hoạt động đầu tư, phát hành trái phiếu quốc tế nên

chưa được S&P, Moody’s và Fitch xếp hạng; vì vậy, ta chỉ có thể tìm được xếp hạng

của các doanh nghiệp đó từ các tổ chức xếp hạng độc lập ở Việt Nam.

38

2.2.2.1. Trung tâm Khoa học Thẩm định Tín dụng doanh nghiệp

Đơn vị này được thành lập năm 2007, hoạt động theo Luật Khoa học và Công

nghệ (năm 2000). Hoạt động chính của trung tâm là đánh giá năng lực doanh nghiệp,

năng lực tài chính, trình độ nhân lực cũng như những vấn đề khác.

Hoạt động chính của Trung tâm Khoa học thẩm định tín nhiệm doanh nghiệp là

đánh giá mức độ tín nhiệm của doanh nghiệp. Nói chung hoạt động thẩm định tín dụng

doanh nghiệp bao gồm: đánh giá năng lực doanh nghiệp, đánh giá năng lực tài chính,

đánh giá trình độ nhân lực, đánh giá các vấn đề khác theo yêu cầu dủa doanh nghiệp,

xếp loại 10 doanh nghiệp đứng đầu ngành, thẩm định hệ số tín nhiệm vay vốn… Trung

tâm sử dụng công nghệ thẩm định được quốc tế chấp nhận rộng rãi. Các hoạt động này

nhằm nâng cao uy tín của doanh nghiệp, góp phần công khai, minh bạch thông tin.

2.2.2.2. Trung tâm thông tin tín dụng tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Trung tâm thông tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam là tổ chức đầu

tiên được ngân hàng Nhà nước cho phép triển khai đề án phân tích, xếp hạng tín nhiệm

doanh nghiệp từ năm 2002 theo quyết định số 57/2001/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà

nước Việt Nam.

Mô hình sử dụng các thông tin từ báo cáo tài chính và một số thông tin phi tài

chính khác để đánh giá doanh nghiệp. Các chỉ tiêu mà CIC thường dựa vào để đánh giá

là: chỉ tiêu thanh khoản (khả năng thanh toán ngắn hạn và dài hạn), chỉ tiêu hoạt động

(vòng quay hàng tồn kho, kỳ thu tiền bình quân, hiệu quả sử dụng tài sản), chỉ tiêu nợ

(nợ phải trả/tổng tài sản, nợ phải trả/vốn chủ sở hữu, nợ không đủ tiêu chuẩn/tổng dư

nợ của ngân hàng) và chỉ tiêu thu nhập (lợi nhuận sau thuế/doanh thu, lợi nhuận sau

thuế/tổng tài sản).

Kết quả đánh giá xếp hạng tín nhiệm chủ yếu được dùng để cung cấp cho các tổ

chức tín dụng làm cơ sở phục vụ việc cấp vốn của các tổ chức. CIC sẽ làm nhiệm vụ

thống kê mức độ tín nhiệm của các cá nhân và tổ chức có nhu cầu đi vay.

Dù vận dụng rất nhiều chỉ tiêu tài chính nhưng phương pháp này của CIC còn

chưa đầy đủ. Mặc dù quy mô doanh nghiệp được phân loại cụ thể nhưng chưa đủ để

39

đánh giá hợp lý được mức độ tín nhiệm của doanh nghiệp. Hệ thống xếp hạng của CIC

không đánh giá cao các chỉ tiêu phi tài chính như kinh nghiệm quản lý của người đứng

đầu, môi trường kiểm soát nội bộ, tình hình giao dịch với các tổ chức tín dụng trong

thời gian qua.

2.2.2.3. Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam

Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam (viết tắt là CRV)

được thành lập vào năm 2006, là nhà cung cấp các đánh giá tín nhiệm độc lập, đánh giá

rủi ro, nghiên cứu ứng dụng, bên cạnh đó còn cung cấp các dịch vụ đào tạo và tư vấn

doanh nghiệp tại Việt Nam.

CRV sử dụng cả thông tin định tính và định lượng, cả phương pháp chuyên gia và

phương pháp mô hình để ra được xếp hạng tín dụng của doanh nghiệp. CRV bắt đầu

công bố các ấn bản xếp hạng tín nhiệm từ năm 2010, với sự cộng tác từ Hội Ứng dụng

toán học Việt Nam, Thời báo Tài chính, Văn phòng chính phủ… So với CIC, CRV có

phương pháp hoàn thiện hơn (kết hợp được cả các thông tin định tính). Tuy nhiên, vì

CIC là cơ quan trực thuộc Ngân hàng Nhà nước nên CIC có thế mạnh về thông tin

(CIC được tiếp cận nhiều thông tin của doanh nghiệp hơn).

2.2.3. Tình hình xếp hạng của các doanh nghiệp Việt Nam

Trong ấn bản điện tử “Báo cáo thường niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam”, có 563

doanh nghiệp được xếp hạng. Có thể rút ra một số nhận xét về tình hình xếp hạng tín

dụng của các doanh nghiệp Việt Nam như dưới đây:

- Số doanh nghiệp được xếp hạng đầu tư (từ AAA đến BBB) nhiều hơn số doanh

nghiệp xếp hạng đầu cơ.

- Số doanh nghiệp được xếp hạng AA là cao nhất (hơn 300 công ty), hạng A và

BB gần xấp xỉ nhau (khoảng gần 300 công ty cho mỗi xếp hạng). Tiếp đến là doanh

nghiệp hạng AAA, BBB và B (khoảng 200 công ty cho mỗi xếp hạng). Cuối cùng, các

doanh nghiệp thuộc hai hạng thấp nhất (CCC và CC) có tổng số lượng khoảng 200

công ty. Vậy ta có thể thấy, các công ty chủ yếu nằm vào khoảng giữa của hai nhóm

“đầu tư” và “đầu cơ”.

40

Biểu đồ 2.5. Phân bố xếp hạng tín nhiệm của doanh nghiệp

(Nguồn:“Báo cáo thường niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam 2014”, công ty Cổ phần Xếp

hạng Tín nhiệm Việt Nam)

2.3. Phân tích ảnh hƣởng của xếp hạng tín dụng đến cơ cấu vốn của các doanh

nghiệp trong giai đoạn 2011 – 2013

2.3.1. Thu thập, xử lý và mô tả dữ liệu

2.3.1.1. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu dùng cho khóa luận được chia làm hai loại: dữ liệu về xếp hạng tín dụng

và các số liệu về doanh nghiệp.

Các doanh nghiệp được lựa chọn khảo sát trong nghiên cứu này là các doanh

nghiệp niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE.

Dữ liệu về xếp hạng tín dụng được thu thập từ ấn bản điện tử “Báo cáo thường

niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam 2014” do công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh

nghiệp Việt Nam phát hành. Ấn bản cung cấp thông tin về xếp hạng doanh nghiệp

trong 3 năm từ 2011 đến 2013.

Các số liệu được thu thập từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên

sàn chứng khoán từ trang stockbiz.vn. Khóa luận sử dụng số liệu trong các năm từ

2011 đến 2013.

41

2.3.1.2. Xử lý dữ liệu

Mẫu số liệu gồm 111 doanh nghiệp, theo dõi trong 3 năm từ 2011 đến 2013, tổng

cộng đã thu thập được 222 quan sát. Các doanh nghiệp có vốn chủ sở hữu âm, có tỷ lệ

nợ lớn bất thường hay không vay nợ, thiếu dữ kiện số liệu quan trọng hay dữ liệu về

xếp hạng trong bất cứ năm nào từ 2011 đến 2013 đều bị loại khỏi mẫu.

Số liệu được xử lý bằng phần mềm Microsoft Excel.

Mô hình kinh tế lượng được chạy bằng chương trình Gretl.

2.3.1.3. Mô tả mẫu

Bảng 2.2. Các thông số thống kê của mẫu

Trung bình Trung vị

Giá trị nhỏ

nhất

Giá trị lớn

nhất

Độ lệch

chuẩn

DeltaLEV 0.0597094 -0.00101387 -0.352757 12.4629 0.842660

TANG 0.250675 0.152638 0.00319228 0.961732 0.238489

SIZE 2.70377 2.70542 1.28240 4.12432 0.607020

UNIQUE 0.829416 0.858783 0.290668 1.93871 0.162815

PRO 0.0273280 0.0185305 -0.444496 0.410542 0.0905794

GO 1.05975 1.03250 0.315978 2.26682 0.212302

(Nguồn: tính toán từ chương trình gretl)

- Trung bình thay đổi tỷ lệ đòn bẩy ở các doanh nghiệp là 0.0597094, trong đó tỷ lệ

nhỏ nhất là -0.352757, tỷ lệ lớn nhất là 12.4629.

- Tỷ lệ tài sản hữu hình trung bình là 0.25, trong đó tỷ lệ nhỏ nhất là 0.003, tỷ lệ lớn

nhất là 0.96.

- Quy mô trung bình là 2.7, trong đó quy mô nhỏ nhất là 1.28, quy mô lớn nhất là

4.12.

- Tính độc đáo trung bình là 0.82, trong đó giá trị nhỏ nhất là 0.29, giá trị lớn nhất là

1.93.

- Khả năng sinh lợi trung bình là 0.027, trong đó khả năng sinh lợi nhỏ nhất là -0.44,

khả năng sinh lợi lớn nhất là 0.41.

42

- Cơ hội tăng trưởng trung bình là 1.05, trong đó cơ hội tăng trưởng thấp nhất là 0.31,

cơ hội tăng trưởng cao nhất là 2.26.

Tỷ lệ doanh nghiệp được xếp hạng đầu tư chiếm đa số trong mẫu – 62%. 38% còn

lại được xếp hạng đầu cơ.

Bảng 2.3. Tỷ lệ doanh nghiệp đƣợc xếp hạng đầu tƣ và đầu cơ

Hạng Số quan sát Tỷ lệ %

Đầu tư 205 62%

Đầu cơ 128 38%

(Nguồn: Tổng hợp từ “Báo cáo thường niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam 2014”, công ty

Cổ phần Xếp hạng Tín nhiệm Việt Nam)

Với 111 doanh nghiệp trong 3 năm, mẫu có tất cả 222 số liệu về hạng tín nhiệm.

Biểu đồ 2.6. Tình hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp (2011- 2013)

(Nguồn: Tổng hợp từ “Báo cáo thường niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam 2014”, công ty

Cổ phần Xếp hạng Tín nhiệm Việt Nam)

Một số nhận xét về xếp hạng tín nhiệm trong mẫu:

- Chiếm phần nhiều vẫn là các xếp hạng thuộc loại đầu tư (từ AAA đến BBB).

- Xuất hiện với tần suất cao nhất là loại A và BB (trên 60 xếp hạng mỗi loại).

43

- Tiếp đến là hạng AAA và AA với hơn 50 xếp hạng mỗi loại.

- Ít hơn là các xếp hạng BBB và B.

- Hai loại xếp hạng thấp nhất (CCC và CC) chiếm tỷ lệ không đáng kể.

2.3.2. Phương pháp đo lường các biến trong mô hình

Người viết lựa chọn cách đo lường các biến dựa trên các mô hình đi trước và điều

chỉnh cách tính một số biến để phù hợp với tình hình thực tế của Việt Nam.

Bảng 2.4. Các biến đƣợc sử dụng trong mô hình

STT Biến Ký hiệu Cách tính Dự đoán

dấu

1 Thay đổi của

tỷ lệ nợ vay DeltaLEV

𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦𝑡𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦𝑡 + 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢𝑡

−𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦𝑡−1

𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦𝑡−1 + 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢𝑡−1

2

Tỷ lệ tài sản

cố định hữu

hình

TANG 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑐ố đị𝑛ℎ ℎữ𝑢 ℎì𝑛ℎ

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 +

3 Quy mô

công ty SIZE Ln(doanh thu) +

4

Tính độc đáo

của sản

phẩm

UNIQUE 𝐺𝑖á 𝑣ố𝑛 ℎà𝑛𝑔 𝑏á𝑛

𝐷𝑜𝑎𝑛ℎ 𝑡ℎ𝑢 -

5 Lợi nhuận PROF 𝐸𝐵𝐼𝑇

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 -

6 Cơ hội tăng

trưởng GO

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑡+1

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛𝑡

-

7 Bị hạ hạng DOWN =1 nếu bị hạ hạng; =0 trong các

trường hợp còn lại -

8 Được nâng

hạng UP

=1 nếu được tăng hạng; =0 trong

các trường hợp còn lại +

44

2.3.2.1 Biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc thể hiện tỷ lệ nợ vay trong cơ cấu nguồn vốn doanh nghiệp.

Trong khóa luận, tỷ lệ nợ vay được tính theo công thức Nợ/(Nợ + Vốn chủ sở hữu).

Các nghiên cứu đi trước chủ yếu sử dụng cách tính: 𝑇ỷ 𝑙ệ đò𝑛 𝑏ẩ𝑦 = 𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

Tuy nhiên theo Welch (2011), cách tính này không phải cách thể hiện tỷ lệ đòn

bẩy tốt nhất. Tỷ lệ đòn bẩy cần thể hiện được trực tiếp tương quan giữa lượng vốn vay

và vốn chủ sở hữu. Ví dụ, nếu tính theo cách trên, tỷ lệ đòn bẩy thu được là 30% thì ta

vẫn không thể kết luận 70% còn lại được tài trợ bởi vốn chủ sở hữu. Về mặt toán học,

70% còn lại chính là: 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛−𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

Hiệu 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 − 𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦 bao gồm rất nhiều thành phần, không phải chỉ có

vốn chủ sở hữu. Đó thể là các các khoản phải trả hay một số khoản mục khác. Vì vậy,

không nên sử dụng các tính tỷ lệ đòn bẩy này.

Welch (2011) đã đề xuất hai cách tính khác:

- Cách tính thứ nhất: 𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦+𝐶á𝑐 𝑘ℎ𝑜ả𝑛 𝑝ℎả𝑖 𝑡𝑟ả

𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛

- Cách tính thứ hai: 𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦

𝑁ợ 𝑣𝑎𝑦+𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢

Xét thấy cách tính thứ hai thể hiện rõ ràng hơn tình hình vay nợ của doanh

nghiệp, người viết sử dụng cách tính này để tính toán các biến phụ thuộc.

2.3.2.2. Các biến độc lập

Phần này giới thiệu cách đo lường các biến định lượng và các biến giả. Các biến

định lượng tuy không phải là trọng tâm nghiên cứu của khóa luận nhưng có tác động

mạnh đến cơ cấu vốn, vì vậy vẫn cần phải đưa vào mô hình. Các biến giả liên quan đến

xếp hạng tín nhiệm sẽ được giới thiệu ở cuối mục này.

Tỷ lệ tài sản cố định hữu hình

Như đã đề cập ở chương 1, tỷ lệ tài sản hữu hình ảnh hưởng trực tiếp đến lượng

vốn doanh nghiệp có thể được vay. Loại tài sản này có thể được dùng để đảm bảo cho

các món vay nên ngân hàng thường ưa thích những doanh nghiệp có tỷ lệ tài sản hữu

hình cao.

45

Vì vậy, trong mô hình này ta dự đoán tỷ lệ tài sản hữu hình tỷ lệ thuận với tỷ lệ

nợ.

Quy mô công ty

Trong các nghiên cứu, quy mô công ty thường được tính bằng cách lấy log tổng

tài sản hoặc lấy logarithm tự nhiên của doanh thu. Khóa luận sử dụng cách tính thứ hai.

Thông thường, công ty có quy mô càng lớn thì tỷ lệ tài sản và tài sản hữu hình càng

nhiều. Theo lập luận ở trên, ngân hàng cũng thích cho những doanh nghiệp như vậy

vay hơn. Bên cạnh đó, doanh nghiệp lớn thường có hoạt động đa dạng hơn, từ đó rủi ro

thấp hơn. Ngân hàng cũng dễ cho vay những đối tượng có rủi ro thấp.

Từ đó, ta có cơ sở để dự đoán quy mô công ty tỷ lệ thuận với tỷ lệ nợ.

Tính độc đáo của sản phẩm

Doanh nghiệp sản xuất những sản phẩm càng khác biệt, độc đáo thì càng phải

dùng những máy móc chuyên dụng. Trong trường hợp vỡ nợ, khả năng thanh lý những

máy móc này khá hạn chế. Với những lý do trên, ta có thể dự đoán biến số này tỷ lệ

nghịch với tỷ lệ nợ.

Lợi nhuận

Có rất nhiều phương pháp khác nhau để đo tỷ lệ sinh lời. Hầu hết các phương

pháp đều dùng mẫu số là tổng tài sản, chỉ khác nhau ở tử số. Có phương pháp dùng lợi

nhuận trước lãi trước thuế, có phương pháp lại tính cả doanh thu tài chính và chi phí lãi

vay.

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh EBIT(lợi nhuận trước lãi trước thuế) phản ánh

rõ ràng nhất khả năng tạo ra lợi nhuận từ hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh

nghiệp. Xét thêm tình hình tại Việt Nam, doanh thu tài chính rất thất thường; nếu

doanh thu này được tính sẽ làm méo mó cái nhìn về khả năng thực sự tạo ra lợi nhuận

từ hoạt động chính của doanh nghiệp.

Lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trật tự phân hạng đưa ra hai giả định trái ngược về

tác động của lợi nhuận lên tỷ lệ đòn bẩy. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu (cả ở

phạm vi quốc tế và quốc gia) đều thu về kết quả là tương quan âm.

46

Vì vậy, ta có thể dự đoán tỷ lệ nghịch cho mối quan hệ lợi nhuận – nợ vay.

Cơ hội tăng trưởng

Cơ hội tăng trưởng được đại diện bằng tỷ lệ tăng của tổng tài sản.

Lý thuyết đánh đổi không giải thích nhiều về tác động của yếu tố này đến nợ vay.

Tuy nhiên, theo lý thuyết trật tự phân hạng, cơ hội tăng trưởng cao thì nhu cầu vay nợ

thấp, và nếu có vay đi chăng nữa thì ngân hàng cũng có giới hạn nhất định.

Từ đó, ta có thể dự đoán mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa cơ hội tăng trưởng và tỷ lệ

nợ.

Bị hạ hạng

Thông thường, sau khi bị hạ bậc tín nhiệm, doanh nghiệp có xu hướng muốn

giảm tỷ lệ nợ vay để “cứu vãn” xếp hạng tín nhiệm. Do đó, ta dự đoán mối quan hệ

giữa việc bị hạ hạng và thay đổi tỷ lệ nợ vay mang dấu “-“.

Được nâng hạng

Sau khi được nâng hạng, doanh nghiệp có điều kiện tiếp cận nguồn vốn vay từ

ngân hàng với nhiều ưu đãi (cả về lãi suất và lượng vốn vay). Vì thế, ta có thể dự đoán

dấu của mối quan hệ giữa việc được nâng hạng và thay đổi tỷ lệ đòn bẩy mang dấu

“+”.

2.3.3. Mô hình và kết quả hồi quy

2.3.3.1. Mô hình tổng quát và giả thuyết

Mô hình tổng quát

𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎𝐿𝐸𝑉 = 𝛼 + 𝛽1𝑇𝐴𝑁𝐺 + 𝛽2𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝛽3𝑈𝑁𝐼𝑄𝑈𝐸 + 𝛽4𝑃𝑅𝑂𝐹 + 𝛽5𝐺𝑂

+ 𝛽6𝐷𝑂𝑊𝑁 + 𝛽7𝑈𝑃 + 𝜀

Trong đó:

DOWN = 1 nếu trong năm t doanh nghiệp bị hạ bậc tín nhiệm so với năm t-1; =0 trong

các trường hợp còn lại.

UP = 1 nếu trong năm t doanh nghiệp được nâng hạng tín nhiệm so với năm t-1; =0

trong các trường hợp còn lại.

47

Giả thuyết kiểm định

Doanh nghiệp bị hạ hạng thì sau đó giảm tỷ lệ nợ vay; doanh nghiệp được nâng hạng

thì sau đó tăng tỷ lệ nợ vay.

𝐻0: 𝛽6 > 0 ℎ𝑜ặ𝑐/𝑣à 𝛽7 < 0

𝐻1: 𝛽6 < 0 𝑣à 𝛽7 > 0

2.3.3.2. Lựa chọn mô hình ước lượng

Dữ liệu bảng có tính chất mảng, vì thế ta nên sử dụng mô hình Fixed Effect hoặc

Random Effect. Để quyết định xem mô hình nào trong hai mô hình trên nên được sử

dụng, ta kiểm tra bằng Haussman.

Hausman test statistic:

H = 18.7064 with p-value = prob(chi-square(7) > 18.7064) = 0.00915853

(A low p-value counts against the null hypothesis that the random effects

model is consistent, in favor of the fixed effects model.)

Vì P-value <0.05 nên mô hình Fixed Effect phù hợp hơn mô hình Random Effects.

2.3.3.3. Kết quả hồi quy theo Fixed Effects

Model 2: Fixed-effects, using 222 observations

Included 111 cross-sectional units

Time-series length = 2

Dependent variable: DeltaLEV

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const 6.38559 4.55074 1.4032 0.1635

TANG −0.542257 1.45585 −0.3725 0.7103

SIZE −2.74244 1.53643 −1.7849 0.0772 *

UNIQUE 3.53041 0.925542 3.8144 0.0002 ***

PRO −0.914979 2.0176 −0.4535 0.6511

GO −1.41546 0.475585 −2.9762 0.0036 ***

DOWN −0.47132 0.279177 −1.6882 0.0944 *

UP −0.407119 0.222788 −1.8274 0.0705 *

48

Mean dependent var 0.059709 S.D. dependent var 0.842660

Sum squared resid 56.94115 S.E. of regression 0.739940

LSDV R-squared 0.637148 Within R-squared 0.254720

LSDV F(117, 104) 1.560841 P-value(F) 0.010512

Log-likelihood −163.9712 Akaike criterion 563.9424

Schwarz criterion 965.4583 Hannan-Quinn 726.0495

Durbin Watson 3.964286

Từ kết quả hồi quy, ta có mô hình đầy đủ là:

𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎𝐿𝐸𝑉 = 6.38559 − 0.542257 ∗ 𝑇𝐴𝑁𝐺 − 2.74244 ∗ 𝑆𝐼𝑍𝐸 + 3.53041

∗ 𝑈𝑁𝐼𝑄𝑈𝐸 − 0.914979 ∗ 𝑃𝑅𝑂𝐹 − 1.41546 ∗ 𝐺𝑂 − 0.47132 ∗ DOWN

− 0.407119 ∗ UP

2.3.3.4. Diễn giải mô hình

- 𝛽2 = −2.74244 cho biết khi quy mô tăng 1%, sự thay đổi tỷ lệ nợ vay giảm 274%

- 𝛽3= 3.53041 cho biết khi tính độc đáo tăng 1% thì sự thay đổi tỷ lệ nợ vay tăng

353%

- 𝛽8= − 1.41546 cho biết khi cơ hội tăng trưởng tăng 1% thì sự thay đổi tỷ lệ nợ

vay giảm 145%

- 𝛽6 = -0.47132 cho biết sự thay đổi tỷ lệ nợ vay ở những doanh nghiệp bị hạ bậc

tín nhiệm thấp hơn 47.13% so với các doanh nghiệp khác.

- 𝛽7 = -0.407119 cho biết sự thay đổi tỷ lệ nợ vay ở những doanh nghiệp được

nâng hạng tín nhiệm thấp hơn 40.71% so với các doanh nghiệp khác.

- R2 = 0.637148 cho thấy 63.71% sự thay đổi của tỷ lệ nợ vay có thể được giải

thích bởi các biến trong mô hình.

2.3.4. Kiểm định

2.3.4.l. Kiểm tra phân phối chuẩn

Test for null hypothesis of normal distribution:

Chi-square(2) = 2742.315 with p-value 0.00000

Mặc dù p-value <0.05 nhưng vì mô hình có số quan sát rất lớn (n>30) nên có thể

coi như phân phối chuẩn.

49

Hình 2.1. Phân phối chuẩn của mô hình

(Nguồn: tính toán từ chương trình gretl)

2.3.4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

H0: β

1= β

2= β

3= β

4= β

5= β

6= β

7= 0

H1: Tồn tại βi≠ 0

Nếu kết quả P-value của kiểm định F nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0.05 thì bác bỏ

H0, chấp nhận H1.

Sử dụng kết quả phía trên, ta thu được P-value của kiểm định F = 0.010512 <

0.05 nên bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.

Kết luận: Các hệ số của biến độc lập không đồng thời = 0. Mô hình hồi quy là

phù hợp.

2.3.4.3. Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy

Kiểm định cho biết các hệ số hồi quy có ý nghĩa hay không; nói cách khác, tỷ lệ

nợ vay có thực sự phụ thuộc vào các biến độc lập đã chọn hay không.

50

Cặp giả thuyết kiểm định:

H0: β

i= 0

H1: βi≠ 0

Nếu kết quả P-value của kiểm định T cho từng hệ số hồi quy nhỏ hơn mức ý

nghĩa α = 0.05 thì bác bỏ H0, chấp nhận H1

Dựa vào kết quả trên, ta thấy các giá trị P-value của biến SIZE, UNIQUE, GO,

DOWN và UP nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0.05, còn P-value của các biến TANG và

PRO lớn hơn 0.05. Vì vậy, chỉ có các biến SIZE, UNIQUE, GO, DOWN và UP có ý

nghĩa thống kê.

2.3.4.4. Kiểm định tự tương quan

a. Phát hiện tự tương quan

Với các dữ liệu có tính chất thời gian, ta cần kiểm tra lỗi tự tương quan của mô

hình trước khi kiểm tra các khuyết tật khác.

Durbin Watson = 3.964286 (theo kết quả hồi quy mục 2.3.3.3. )

dL = 1.7140

dU = 1.8451

Hình 2.2. Quy tắc kiểm định d của Durbin - Watson

(Nguồn: tác giả tự thực hiện)

Theo quy tắc trên, có thể kết luận trong mô hình này có tự tương quan bậc nhất

âm.

51

b. Chữa lỗi tự tương quan bằng mô hình Durbin Watson 2 bước

b.1. Ước lượng

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const −0.563457 8.31572 −0.0678 0.9461

TANG −0.288401 1.50129 −0.1921 0.8481

SIZE −0.0392854 3.03305 −0.0130 0.9897

UNIQUE 3.44971 0.960634 3.5911 0.0005 ***

PRO −0.408711 2.55993 −0.1597 0.8735

GO −1.82342 0.526401 −3.4639 0.0008 ***

DOWN −0.51973 0.282368 −1.8406 0.0687 *

UP −0.402219 0.231483 −1.7376 0.0854 *

DeltaLEV(-1) −0.163108 1.43359 −0.1138 0.9096

TANG(-1) 0.300449 0.467196 0.6431 0.5217

SIZE(-1) 0.289122 0.182603 1.5833 0.1166

UNIQUE(-1) 1.00455 0.884467 1.1358 0.2588

PRO(-1) 0.34109 1.50979 0.2259 0.8217

GO(-1) −1.48291 0.954846 −1.5530 0.1236

chính là ước lượng của hệ số ứng với DeltaLEV1: 𝜌 = −0.163108

b.2. Dùng

để ước lượng phương trình sai phân tổng quát :

Phương trình sai phân tổng quát sẽ có các biến mới được tính như sau:

𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎𝐿𝐸𝑉1 = 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎𝐿𝐸𝑉 − 𝜌 ∗ 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎𝐿𝐸𝑉(−1)

𝑇𝐴𝑁𝐺1 = 𝑇𝐴𝑁𝐺 − 𝜌 ∗ 𝑇𝐴𝑁𝐺(−1)

𝑆𝐼𝑍𝐸1 = 𝑆𝐼𝑍𝐸 − 𝜌 ∗ 𝑆𝐼𝑍𝐸(−1)

𝑈𝑁𝐼𝑄𝑈𝐸1 = 𝑈𝑁𝐼𝑄𝑈𝐸 − 𝜌 ∗ 𝑈𝑁𝐼𝑄𝑈𝐸(−1)

𝑃𝑅𝑂1 = 𝑃𝑅𝑂 − 𝜌 ∗ 𝑃𝑅𝑂(−1)

𝐺𝑂1 = 𝐺𝑂 − 𝜌 ∗ 𝐺𝑂(−1)

52

Kết quả hồi quy phương trình sai phân được ghi lại ở phụ lục 1. Theo kết quả hồi

quy, mô hình mới có dạng:

𝑫𝒆𝒍𝒕𝒂𝑳𝑬𝑽 𝟏 = 𝟎.𝟏𝟕𝟑𝟒𝟖𝟗+ 𝟎.𝟑𝟎𝟒𝟑𝟐𝟗 ∗ 𝑻𝑨𝑵𝑮𝟏 + 𝟎.𝟑𝟏𝟎𝟖𝟎𝟔 ∗ 𝑺𝑰𝒁𝑬𝟏

+ 𝟏.𝟓𝟓𝟔𝟓𝟓 ∗ 𝑼𝑵𝑰𝑸𝑼𝑬𝟏 + 𝟎.𝟎𝟗𝟔𝟐𝟏𝟏𝟕∗ 𝑷𝑹𝑶𝟏 − 𝟏.𝟗𝟒𝟒𝟕𝟐 ∗ 𝑮𝑶𝟏

− 𝟎.𝟒𝟗𝟒𝟏𝟖𝟒 ∗ 𝐃𝐎𝐖𝐍 − 𝟎.𝟒𝟓𝟕𝟖𝟕𝟑 ∗ 𝐔𝐏

2.3.4.5. Đa cộng tuyến

Phát hiện lỗi

- Kiểm tra bằng ma trận tương quan

Bảng 2.5. Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập

DOWN UP TANG1 SIZE1 UNIQUE

1

PRO1 GO1

1.0000 -0.2351 0.1057 -0.0064 0.0650 -0.3418 -0.0052 DOWN

1.0000 0.0830 0.0605 0.0865 0.0583 0.0853 UP

1.0000 0.5703 0.5481 0.0263 0.5358 TANG1

1.0000 0.8935 0.1998 0.9318 SIZE1

1.0000 0.0529 0.9335 UNIQUE

1

1.0000 0.2449 PRO1

1.0000 GO1

(Nguồn: tính toán từ Gretl)

Với hệ số lớn hơn 0.9, ta nghi ngờ giữa GO1, SIZE1 và UNIQUE1 có đa cộng tuyến.

- Kiểm tra bằng hồi quy phụ

Để chắc chắn có đa cộng tuyến, ta tiếp tục chạy hồi quy phụ với UNIQUE1 là

biến phụ thuộc. Kết quả chạy hồi quy phụ được ghi lại tại phụ lục 2.

Kết quả của hồi quy phụ cho thấy biến SIZE1 và PRO1 có thể giải thích trực tiếp

cho sự thay đổi của UNIQUE1. Kết hợp với kết quả của ma trận hiệp phương sai phía

trên, có thể kết luận, tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến UNIQUE1 với SIZE1.

53

Chữa lỗi đa cộng tuyến

Để chữa lỗi đa cộng tuyến, ta có thể thử bỏ từng biến bị khuyết tật này ra khỏi mô

hình rồi kiểm định xem liệu có thể thật sự bỏ biến đó được hay không.

- Bỏ biến SIZE1

Kết quả chạy mô hình bỏ biến SIZE1 được ghi lại tại phụ lục 3.

Mô hình bỏ biến SIZE1 có R2 = 60%

- Bỏ biến UNIQUE1

Kết quả chạy mô hình bỏ biến UNIQUE 1 được ghi lại tại phụ lục 4.

Mô hình bỏ biến UNIQUE 1 có R2 = 58%

Sau khi đã thử bỏ từng biến, ta sẽ kiểm định liệu những mô hình mới này có thể

dùng được hay không. Kiểm định F sẽ được áp dụng.

+ Kiểm định thu hẹp cho mô hình bỏ SIZE1:

Chọn cặp giả thuyết:

𝐻𝑜 : 𝑏ỏ đượ𝑐 𝑏𝑖ế𝑛 𝑆𝐼𝑍𝐸1

𝐻1 : 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑏ỏ đượ𝑐 𝑏𝑖ế𝑛 𝑆𝐼𝑍𝐸1

Fqs =R2 L −R^2(N)

1−R^2(L)∗

𝑛−𝑘

𝑚=12.27646

Fth (1; 215) = 3.88507

Fqs > F tới hạn bác bỏ H0, tức là không bỏ được biến SIZE1.

+ Kiểm định thu hẹp tương tự với mô hình bỏ UNIQUE1, thu được Fqs = 23.28159.

Giá trị này lớn hơn giá trị tới hạn 3.88507.

Như vậy có thể khẳng định, dù mô hình mắc đa cộng tuyến nhưng ta vẫn không

thể bỏ được các biến SIZE1 và UNIQUE1 khỏi mô hình vì chúng đều có ý nghĩa.

Sau khi sửa đa cộng tuyến, mô hình vẫn là:

𝑫𝒆𝒍𝒕𝒂𝑳𝑬𝑽 𝟏 = 𝟎.𝟏𝟕𝟑𝟒𝟖𝟗+ 𝟎.𝟑𝟎𝟒𝟑𝟐𝟗 ∗ 𝑻𝑨𝑵𝑮𝟏 + 𝟎.𝟑𝟏𝟎𝟖𝟎𝟔 ∗ 𝑺𝑰𝒁𝑬𝟏

+ 𝟏.𝟓𝟓𝟔𝟓𝟓 ∗ 𝑼𝑵𝑰𝑸𝑼𝑬𝟏 + 𝟎.𝟎𝟗𝟔𝟐𝟏𝟏𝟕∗ 𝑷𝑹𝑶𝟏 − 𝟏.𝟗𝟒𝟒𝟕𝟐 ∗ 𝑮𝑶𝟏

− 𝟎.𝟒𝟗𝟒𝟏𝟖𝟒 ∗ 𝐃𝐎𝐖𝐍 − 𝟎.𝟒𝟓𝟕𝟖𝟕𝟑 ∗ 𝐔𝐏

54

2.3.4.6. Phương sai sai số thay đổi

Phát hiện lỗi:

Sử dụng lệnh kiểm tra lỗi phương sai sai số thay đổi trong gretl:

Distribution free Wald test for heteroskedasticity:

Chi-square(111) = 5.99053e+035, with p-value = 0

Vì P-value rất nhỏ nên có thể khẳng định mô hình đã mắc phương sai sai số thay đổi.

Chữa lỗi phương sai sai số thay đổi

Có 4 phương pháp thường được dùng để chữa lỗi:

- Sử dụng lệnh Robust

- Lấy log cả 2 vế của mô hình

- Chia cả 2 vế của mô hình cho căn bậc hai của một biến X

- Chia cả 2 vế của mô hình cho một biến X

Phương pháp đầu tiên tuy tiện lợi nhưng thường không phải là phương pháp tốt

nhất. Phương pháp thứ hai và thứ ba chỉ dùng được trong điều kiện mô hình không có

dữ liệu âm. Vì thế, phương pháp thứ 4 sẽ được áp dụng để chữa lỗi phương sai sai số

thay đổi trong mô hình này.

Chọn chia cả 2 vế của mô hình cho biến UNIQUE1. Mô hình mới có dạng

𝒇𝑫𝒆𝒍𝒕𝒂𝑳𝑬𝑽𝟏 = 𝒇𝑻𝑨𝑵𝑮𝟏,𝒇𝑺𝑰𝒁𝑬𝟏,𝒇𝑹𝑰𝑺𝑲𝟏, 𝒇𝑷𝑹𝑶𝟏,𝒇𝑮𝑶𝟏,𝑫𝑶𝑾𝑵,𝑼𝑷

Trong đó:

fDeltaLEV1 = DeltaLEV1/UNIQUE1

fTANG1 = TANG1/UNIQUE1

fSIZE1 = SIZE1/UNIQUE1

fUNIQUE1 = 1/UNIQUE1

fPRO1 = PRO1/UNIQUE1

fGO1 = GO1/UNIQUE1

Kết quả chạy mô hình mới được thể hiện ở phụ lục 5. Tuy mô hình mới có R2

không cao bằng mô hình cũ (R2 của mô hình mới là 56.4%), tuy nhiên đã khắc phục

được một phần nào lỗi phương sai sai số thay đổi. Mô hình mới có dạng:

55

𝒇𝑫𝒆𝒍𝒕𝒂𝑳𝑬𝑽𝟏 = 𝟎.𝟏𝟒𝟓𝟐𝟏𝟓 − 𝟎.𝟎𝟕𝟐𝟎𝟐𝟔𝟕 ∗ 𝐟𝐓𝐀𝐍𝐆𝟏 + 0.0499896 *fSIZE1 +

1.26168 * fUNIQUE1 −0.946661 * fPRO1 −1.02591 * fGO1 −0.346817 * DOWN

−0.406859 *UP

2.3.5. Phân tích kết quả

2.3.5.1. Các biến định lượng

fUNIQUE1: Hệ số của fUNIQUE1 = 1.26168 cho thấy khi biến này tăng 1% thì

cơ cấu nợ vay sẽ tăng 126%. Mối quan hệ này là tỷ lệ thuận – điều này trái ngược với

dự đoán của người viết và kết quả trước đó trong nghiên cứu của Harris và Raviv

(1991).

Kết quả này có thể do đặc điểm của các doanh nghiệp Việt Nam. Ta có thể lý giải

rằng, với những sản phẩm có tính độc đáo càng cao thì khả năng các sản phẩm này bị

thay thế càng thấp, biến động trong doanh thu cũng là không đáng kể. Vì thế, doanh

nghiệp có thể tự tin vào dòng doanh thu ổn định (trong điều kiện kinh tế bình thường).

Ngân hàng cũng có thể coi đây là một tín hiệu tích cực để cho doanh nghiệp vay, nhất

là trong giai đoạn mà khóa luận nghiên cứu (từ năm 2011 đến năm 2013) – là giai đoạn

mà nền kinh tế có nhiều dấu hiệu hồi phục. Dòng tiền ổn định này có thể bù trừ cho

tính thanh khoản hạn chế của các máy móc chuyên dụng dùng để sản xuất ra các sản

phẩm này.

fGO1: Hệ số của fGO1 = −1.02591 cho thấy khi biến này tăng 1% thì cơ cấu nợ

vay sẽ giảm 102 %. Kết quả này phù hợp với các giải thích đi trước, rằng doanh nghiệp

có tỷ lệ tăng trưởng cao thường không được cho vay nhiều bằng các doanh nghiệp tăng

trưởng bền vững. Những doanh nghiệp tăng trưởng cao cũng thường chỉ được cho vay

trong một giới hạn nhất định. Điều này lại càng đúng với bối cảnh của Việt Nam. Ở

nước ta, những doanh nghiệp có tỷ lệ tăng trưởng cao thường rất tự tin vào năng lực tài

chính của mình nên nhiều khi đầu tư dàn trải vào nhiều lĩnh vực (trong đó có cả những

lĩnh vực rủi ro như bất động sản, chứng khoán…). Vì lẽ đó, các ngân hàng cũng rất

thận trọng khi cấp khoản vay dài hạn cho các đối tượng này. Dấu “–“ của biến fGO1 ở

đây phù hợp với các lý thuyết đi trước, cũng như phù hợp với dự đoán của người viết.

56

Trước khi chữa lỗi tự tương quan, mô hình còn có biến SIZE có ý nghĩa thống kê.

Tuy nhiên, sau khi chữa lỗi tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, biến fSIZE1

không còn ý nghĩa thống kê trong mô hình.

2.3.5.2. Các biến giả

Biến DOWN: trong mô hình trước khi chữa lỗi, biến DOWN có ý nghĩa thống kê

và có hệ số là −0.47132. Kết quả này hàm ý rằng, sau khi bị hạ xếp hạng, doanh nghiệp

có xu hướng giảm nợ vay. Điều này là dễ hiểu bởi với khối lượng nợ thấp, doanh

nghiệp sẽ giảm sức ép về các nghĩa vụ tài chính phải hoàn thành. Với sức ép này giảm

đi, doanh nghiệp sẽ có điều kiện tập trung hơn vào hoạt động sản xuất kinh doanh. Sau

một thời gian, với những chỉ số tài chính được cải thiện, rất có thể xếp hạng tín nhiệm

của họ sẽ được nâng trở lại hoặc cao hơn mức cũ. Một khi xếp hạng tín nhiệm tốt lên,

doanh nghiệp có thể tiếp cận các khoản vay ngân hàng với những điều kiện có lợi hơn

(ví dụ: lãi suất thấp, thời gian giữa mỗi lần trả nợ dài…).

Ngoài ra, còn có một hướng giải thích khác. Nguyên nhân của việc giảm nợ vay

sau khi hạ hạng tín nhiệm còn có thể đến từ phía ngân hàng. Khi hạng tín nhiệm của

khách hàng doanh nghiệp giảm, ngân hàng có thể chủ động cắt giảm khoản vay do lo

ngại rằng doanh nghiệp không còn đủ khả năng trả nợ.

Tuy nhiên, trong mô hình sau khi chữa lỗi, biến DOWN đã không còn ý nghĩa

thống kê.

Biến UP: Dù trước hay sau khi chữa lỗi, biến UP vẫn có ý nghĩa thống kê khá cao

trong mô hình. Điều này phản ánh khả năng giải thích của biến này với tỷ lệ nợ vay.

Chỉ có điều, điểm đáng chú ý về biến này là dấu “-“. Kết quả này đi ngược lại với dự

đoán của người viết.

Giá trị −0.406859 thể hiện rằng doanh nghiệp sau khi được nâng hạng tín nhiệm

thường giảm tỷ lệ nợ vay đến 40,6%. Kết quả này cũng được tìm thấy trong nghiên cứu

tại thị trường Na Uy của Sundheim và Harstad (2012), với các công ty sau khi được

nâng hạng thường giảm 5.78% tỷ lệ nợ vay. Giá trị âm của hệ số UP đi ngược lại dự

đoán của người viết. Hiện tượng này là khá bất thường vì theo quy luật thông thường,

57

doanh nghiệp có xếp hạng tín nhiệm càng cao thì ngân hàng càng săn đón và sẵn sàng

cho vay với mức lãi suất ưu đãi. Theo logic đó, đáng lẽ tỷ lệ nợ vay ở các doanh nghiệp

được nâng hạng phải tăng lên, thay vì giảm đi như trong kết quả này.

Ta có thể sử dụng hiểu biết từ lý thuyết đánh đổi và lý thuyết trật tự phân hạng để

giải thích hiện tượng này:

- Lý thuyết đánh đổi (trade-off theory): Việc tăng tỷ lệ nợ vay (trong một giới hạn

nhất định) sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng được lợi ích từ lá chắn thuế. Các khoản

khấu trừ từ chi phí lãi vay sẽ giúp doanh nghiệp có lợi nhuận cao hơn. Lợi nhuận

cao là một trong những yếu tố giúp doanh nghiệp được nâng hạng tín nhiệm. Sau

khi thu được những lợi ích như vậy, doanh nghiệp sẽ giảm tỷ lệ nợ vay để tránh

các rủi ro khủng hoảng tài chính.

- Lý thuyết trật tự phân hạng (pecking order theory): Việc được nâng hạng cho thấy

những thay đổi tích cực trong năng lực tài chính của doanh nghiệp. Có thể doanh

nghiệp có doanh thu và lợi nhuận cao hơn, hoặc dòng tiền vào nhiều hơn… Trong

những trường hợp doanh nghiệp tự chủ hơn về tài chính, nguồn tài trợ từ bên

trong sẽ được ưu tiên hơn là vay nợ từ bên ngoài. Đây cũng là một nguyên nhân

có thể khiến tỷ lệ nợ vay giảm sau khi doanh nghiệp được nâng hạng tín nhiệm.

2.4. Đánh giá

2.4.1. Đánh giá về số liệu

Mẫu nghiên cứu gồm 111 công ty chọn ngẫu nhiên trên hai cả hai sàn HOSE và

HNX với số liệu thời gian từ năm 2011 đến 2013. Như vậy, mẫu có tổng cộng 222

quan sát. Nhìn chung, số quan sát như vậy là đủ lớn.

Về số lượng các công ty, mẫu chỉ có thể chọn các công ty niêm yết trên hai sàn

HOSE và HNX mà không thể chọn các công ty niêm yết trên OTC vì không tìm được

xếp hạng tín nhiệm của các công ty này. Nếu tìm được thông tin về xếp hạng tín nhiệm

của các doanh nghiệp trên sàn OTC thì số lượng mẫu sẽ lớn hơn nữa, từ đó có thể tăng

tính chính xác cho nghiên cứu.

58

Do các công ty được chọn ngẫu nhiên thuộc nhiều ngành khác nhau nên có đặc

điểm khác nhau (ví dụ: quy mô tài sản, quy mô doanh thu, cơ hội tăng trưởng….). Ví

dụ, công ty thuộc các ngành chế biến thường có nhiều dây chuyền máy móc nên quy

mô tài sản lớn hơn doanh nghiệp thuộc ngành dịch vụ. Do đó, có thể tồn tại những số

liệu lớn đột biến trong mẫu.

Về thời gian, số liệu trong báo cáo tài chính được thu thập trong các năm từ 2011

đến 2013. Năm 2011 và 2012 là hai thời điểm mà doanh nghiệp Việt Nam vẫn còn chịu

ảnh hưởng từ khủng hoảng kinh tế thế giới, còn 2013 là thời điểm nền kinh tế bắt đầu

hồi phục. Vì thế, khó tránh khỏi việc có một vài số liệu bất thường.

Về thông tin xếp hạng tín nhiệm, các thứ bậc xếp hạng mới được chia ở hạng chữ

cái chứ chưa được chia chi tiết đến các mức +/− giống như Standard and Poor hay

Moody’s. Điều này cũng hạn chế việc kiểm tra một số giả thiết trong các nghiên cứu đi

trước.

2.4.2. Đánh giá về mô hình

Mô hình chạy bằng phương pháp FEM có mức độ giải thích khá cao. Điều này

cho thấy sự thay đổi của cơ cấu vốn có thể được giải thích khá tốt bằng các biến độc

lập có mặt trong mô hình. Tuy nhiên, sau khi chữa lỗi thì số biến có ý nghĩa thống kê

đã giảm đi. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tìm thêm những nhân tố có ảnh

hưởng tới cơ cấu vốn để đưa vào mô hình nhằm tăng tính giải thích cho biến cơ cấu

vốn.

Trước khi chạy mô hình, các biến phụ thuộc và độc lập đã được cân nhắc tính

toán theo nhiều phương pháp khác nhau nhằm chọn ra cách tính phù hợp nhất. Vì vậy,

có thể tin tưởng vào mức độ chính xác của các biến này.

59

CHƢƠNG 3: ĐỀ XUẤT HOÀN THIỆN CÔNG TÁC XẾP HẠNG

TÍN NHIỆM VÀ CÔNG TÁC XÂY DỰNG CƠ CẤU VỐN CỦA

CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM

3.1. Đề xuất hoàn thiện công tác xếp hạng tín nhiệm

3.1.1. Áp dụng mô hình tổ chức mới

Trên thế giới, ba tổ chức xếp hạng lớn đều đã có mặt ở nhiều quốc gia, nếu không

xuất hiện độc lập thì ít nhất cũng ở hình thức liên doanh hoặc góp vốn. Ví dụ, ICRA

Limited (Ấn Độ) là liên doanh giữa Moody’s với các ngân hàng thương mại và công ty

tài chính Ấn Độ. Còn TRIS (Thái Lan) có thành phần cổ đông vô cùng đa dạng, từ Bộ

Tài chính, Ngân hàng tiết kiệm Trung ương, các công ty nội địa tới quỹ tài chính lớn

như McGraw-Hill Asian Holdings (Singapore). Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm khác

trong khu vực cũng có sự góp vốn của đông đảo thành phần kinh tế trong xã hội và các

tổ chức uy tín như S&P, Moody’s, Fitch, Ngân hàng Phát triển châu Á (ADB)…

Đây là một mô hình mà Việt Nam có thể học tập để xây dựng các tổ chức xếp

hạng độc lập. Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm ở Việt Nam hiện nay có cấu trúc tổ chức

tương đối đơn giản. CIC (Trung tâm thông tin tín dụng) trực thuộc ngân hàng Nhà

nước, CRV (Công ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm Việt Nam) là công ty cổ phần với quy

mô nhỏ, còn Trung tâm Khoa học thẩm định tín nhiệm doanh nghiệp là đơn vị sự

nghiệp khoa học cấp Trung ương. Các đơn vị này đều chưa có sự tham gia đồng thời

của các tổ chức tầm cỡ quốc tế, các cơ quan Trung ương và các doanh nghiệp. Nếu huy

động được nguồn lực từ nhiều thành phần như vậy, chúng ta có thể cải thiện được

nhiều vấn đề hiện hữu trong công tác xếp hạng tín dụng. Ví dụ như, sự có mặt của các

tổ chức nước ngoài sẽ giúp giải quyết vấn đề về vốn và khoa học công nghệ và phương

pháp chuyên môn; còn sự có mặt của cổ đông nhà nước sẽ hỗ trợ các vấn đề pháp lý.

Ngoài ra, việc có thành phần cổ đông đa dạng sẽ đảm bảo tính khách quan trung thực,

hạn chế việc một nhóm cổ đông thao túng quá trình xếp hạng.

60

3.1.2. Áp dụng mô hình hoạt động mới

Hiện tại, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm ở Việt Nam hoạt động theo cả hai mô

hình: lấy nhà đầu tư làm trung tâm và lấy doanh nghiệp làm trung tâm. Còn trên thế

giới, các tổ chức xếp hạng lớn chủ yếu chỉ sử dụng mô hình lấy doanh nghiệp làm

trung tâm.

Với mô hình lấy nhà đầu tư làm trung tâm, tổ chức xếp hạng tín nhiệm chỉ cung

cấp thông tin cho những nhà đầu tư trả phí để được tiếp cận nguồn thông tin đó. Còn

trong mô hình lấy doanh nghiệp làm trung tâm, doanh nghiệp sẽ trả tiền để được xếp

hạng; sau đó, xếp hạng của doanh nghiệp sẽ được công bố rộng rãi và miễn phí tới nhà

đầu tư.

Hạn chế của mô hình thứ nhất nằm ở chỗ, chỉ một số lượng có giới hạn nhà đầu

tư được tiếp cận với các thông tin xếp hạng. Còn nhược điểm của mô hình thứ hai nằm

ở tính minh bạch. Việc các doanh nghiệp trả tiền để được xếp hạng rất dễ dẫn đến tình

trạng “mua” xếp hạng – tức là, mức điểm tín nhiệm mà doanh nghiệp nhận được có thể

khả quan hơn so với tình hình thật sự của doanh nghiệp.

Một giải pháp cho tình trạng này là kết hợp cả hai mô hình trên với nhau. Nhà

nước có thể yêu cầu các doanh nghiệp trả phí để xếp hạng tín nhiệm, bên cạnh đó, yêu

cầu doanh nghiệp sử dụng bổ sung các chỉ số tín nhiệm của những tổ chức xếp hạng

theo mô hình lấy nhà đầu tư làm trung tâm. Ngoài ra, nên có những tổ chức tín nhiệm

được Nhà Nước, hoặc sở giao dịch chứng khoán hỗ trợ về mặt tài chính để cung cấp

các chỉ số xếp hạng nhằm mục đích so sánh, đối chiếu. Có như vậy mới đảm bảo tính

khách quan, trung thực được phản ánh trong các xếp hạng tín nhiệm.

3.2. Đề xuất hoàn thiện công tác xây dựng cơ cấu vốn

3.2.1. Đề xuất với Chính phủ và Bộ tài chính

Nhà nước và các cơ quan chức năng có vai trò xây dựng một môi trường kinh

doanh lành mạnh, thuận lợi để giúp các doanh nghiệp tiếp cận được những nguồn vốn

tốt nhất, từ đó phát triển hết tiềm năng sản xuất kinh doanh.

61

3.2.1.1. Xây dựng môi trường hoạt động hiệu quả, công bằng

Để doanh nghiệp có môi trường hoạt động hiệu quả, Nhà nước cần duy trì các yếu

tố kinh tế vĩ mô ở mức ổn định. Ví dụ như, kiểm soát cung cầu tiền, lạm phát và lãi

suất sẽ đảm bảo các dòng vốn lưu thông bình thường trong nền kinh tế, tạo điều kiện

cho các doanh nghiệp tiếp cận được nguồn tín dụng ngân hàng. Với những nỗ lực như

vậy, ta có thể hy vọng những vụ việc như hiện tượng vốn chạy lòng vòng trong hệ

thống ngân hàng hay lãi suất cao hơn 20% vào năm 2011 sẽ không còn xảy ra.

Bên cạnh đó, các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp cũng vô cùng cần thiết như

giãn, hoãn, miễn, giảm thuế, phát triển các quỹ hỗ trợ doanh nghiệp, tăng các hoạt

động xúc tiến thương mai và đầu tư. Ví dụ như, năm 2014, Nhà nước đã tung ra gói

2000 tỷ đồng nhằm thành lập Quỹ hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Thế nhưng, để

nhận được hỗ trợ từ gói này, các doanh nghiệp cũng phải đáp ứng những nhu cầu gắt

gao không kém gì khi đi vay ngân hàng. Vì vậy, Quỹ này vẫn chưa phát huy được hết

vai trò của mình. Nhà nước cũng cần quan tâm nhiều hơn tới việc cung cấp thông tin,

hỗ trợ doanh nghiệp tìm kiếm phát triển thị trường, tạo điều kiện cho tiếp cận và

chuyển giao công nghệ phù hợp.

Ngoài ra, các chính sách cần đối xử công bằng với tất cả các thành phần kinh tế,

khuyến khích khu vực tư nhân phát triển, thu hút đầu tư nước ngoài, hiện đại hóa công

nghiệp và tăng cường hội nhập với nền kinh tế toàn cầu. Trong bối cảnh toàn cầu hóa,

với các hiệp định tư do thương mại trước mắt như TPP, ta cần đẩy mạnh thực thi các

biện pháp nhằm tăng sức cạnh tranh của nền kinh tế, nâng cao năng suất, chất lượng và

hiệu quả.

Nguồn nhân lực cũng là một vấn đề đáng quan tâm. Cần giáo dục nâng cao trình

độ nguồn nhân lực, đào tạo nguồn lao động có kỹ thuật cao để nhanh chóng nắm bắt sự

thay đổi của máy móc và công nghệ. Trước viễn cảnh người lao động có thể tự do dịch

chuyển trong khối ASEAN, nhân lực Việt Nam rất có thể sẽ không cạnh tranh nổi với

người lao động ở các nước khác ngay trên quê hương mình nếu không được đào tạo bài

bản.

62

Các thủ tục hành chính cũng cần được thay đổi theo hướng có lợi cho doanh

nghiệp. Cần giảm các bước trong quy trình xử lý, rút ngắn thời gian của từng bước,

giảm chi phí hành chính, đảm bảo tính minh bạch, công khai và nâng cao trách nhiệm

của các cơ quan hành chính nhà nước.

Về mặt pháp lý, các quy định cần rõ ràng và chặt chẽ, loại bỏ những thủ tục rườm

rà. Những quy định pháp luật cần có tính nhất quán để tạo ra môi trường pháp lý thuận

lợi và ổn định cho các tổ chức tín dụng, các quỹ đầu tư hoạt động, có như vậy mới tạo

ra kênh dẫn vốn hiệu quả cho doanh nghiệp.

3.2.1.2. Hoàn thiện chuẩn mực kế toán, kiểm toán

Xây dựng hệ số quy đổi giữa giá gốc và giá thị trường

Hiện tại, chuẩn mực kế toán của Việt Nam vẫn ghi nhận các giá trị trên báo cáo

tài chính theo giá gốc trong khi giá thị trường của các khoản mục có thể rất khác. Điều

này gây ra sự chênh lệch không nhỏ giữa hai giá trị, dẫn đến sự thiếu chính xác trong

công tác đánh giá giá trị tài sản của doanh nghiệp. Vì vậy, Bộ Tài chính cần cân nhắc

một số điều chỉnh với các chuẩn mực kế toán liên quan đến giá gốc và giá thị trường, ví

dụ như, bằng cách xây dựng một hệ số quy đổi giữa giá gốc và giá thị trường.

Thiết lập các quy định pháp lý về định giá tài sản cố định vô hình

Nguyên tắc xác định giá trị tài sản vô hình hiện nay vẫn chỉ dựa vào giá phí. Do

đó, nếu doanh nghiệp không bỏ ra chi phí để tạo tài sản thì tài sản không được phản

ánh. Như vậy, có một khối lượng lớn tài sản vô hình, trong đó có thương hiệu thuộc

quyền quản lý, sở hữu, sử dụng của doanh nghiệp nhưng lại chưa được phép ghi nhận

trong chế độ kế toán hiện tại.

Trong thời gian gần đây, các doanh nghiệp Việt Nam có nhu cầu rất cao về định

giá thương hiệu nhưng công việc này gần như chỉ có các công ty kiểm toán quốc tế

đảm nhiệm. Vì vậy, pháp luật Việt Nam cần sớm có quy định về ghi nhận và định giá

các tài sản cố định vô hình nhằm đánh giá đúng nguồn tài sản của các doanh nghiệp.

Có như vậy mới công bằng cho doanh nghiệp khi huy động vốn trên thị trường chứng

khoán hoặc khi đi vay ngân hàng.

63

3.2.1.3. Phát triển thị trường tài chính

Tiếp tục hoàn thiện thị trường cổ phiếu

Để doanh nghiệp có thể huy động vốn trên thị trường này thuận lợi nhất, cần đảm

bảo tính minh bạch của thông tin về doanh nghiệp và cổ phiếu của các doanh nghiệp

đó. Lợi dụng tình trạng bất cân xứng thông tin, rất nhiều doanh nghiệp đã công bố các

thông tin thiếu chính xác để thu về giá trị thặng dư rất lớn nhằm đầu tư bất động sản.

Khi các doanh nghiệp này thua lỗ, nhà đầu tư chính là nạn nhân bị ảnh hưởng nặng nề

nhất. Vì thế, cần có chính sách quy định việc công bố thông tin và cơ chế xử phạt thích

đáng những hành vi vi phạm.

Ngoài ra, trong năm 2015, hai nhóm giải pháp ở tầm quản lý vĩ mô được ưu tiên

hàng đầu là “nới lỏng giới hạn trần sở hữu nước ngoài” và phát triển các sản phẩm mới

(như chứng quyền có đảm bảo và các sản phẩm phái sinh). Giải pháp nới lỏng trần sở

hữu nước ngoài sẽ tạo động lực để thị trường tăng nhanh về lượng. Hiện tại, Việt Nam

mới chỉ được xếp vào nhóm thị trường sơ khai. Trong khi đó, nhu cầu của nhà đầu tư

nước ngoài với thị trường Việt Nam vẫn còn rất lớn. Đặc biệt, với những cổ phiếu

được đánh giá tốt và triển vọng, họ vẫn phải mua thông qua các giao dịch ngoài sàn với

giá cao hơn giá trên sàn từ 20 - 30%. Chính sách nới trần này nhằm khai thông dòng

vốn đầu tư gián tiếp từ khối ngoại, từ đó giúp thị trường tăng nhanh về khối lượng giao

dịch, tính thanh khoản và cải thiện vị thế về quy mô thị trường trong khu vực.

Nếu như nới trần với khối ngoại giải quyết vấn đề “lượng” thì chứng quyền có

bảo đảm lại là giải pháp cho vấn đề “chất”. Đây là sản phẩm được phát hành bởi các

công ty chứng khoán hay ngân hàng đầu tư có uy tín, cho phép người nắm giữ có

quyền, nhưng không phải nghĩa vụ được mua hoặc bán một loại tài sản cơ sở (ví dụ cổ

phiếu, chỉ số có sẵn) với giá và thời điểm được xác định trước.

Chứng quyền có đảm bảo sẽ góp phần giải quyết bài toán cho cổ phiếu hết room

ngoại. Phần lớn chứng quyền có đảm bảo được thanh toán bằng tiền, trong trường hợp

thanh toán bằng chuyển giao cổ phiếu có thể áp dụng quy định thanh toán bằng tiền đối

với cổ phiếu hết room. Chứng quyền này cho phép nhà đầu tư nước ngoài hưởng lợi từ

64

việc thay đổi giá của một cổ phiếu đơn lẻ. Chính vì vậy, khi đưa vào giao dịch sản

phẩm chứng quyền có đảm bảo sẽ giúp giải quyết phần nào bài toán về khuyến khích

nhà đầu tư nước ngoài và đầu tư có tổ chức ngước ngoài.

Thêm vào đó, hoàn thiện thị trường quyền có đảm bảo sẽ đẩy mạnh các giao dịch

arbitrage. Giao dịch này giống như một công cụ giúp nhà đầu tư kiểm soát được các

tình huống rủi ro khi giao dịch cổ phiếu, do vậy khiến cho hoạt động giao dịch chứng

khoán ngày càng sôi động kể cả khi thị trường giảm giá. Bên cạnh đó, nhà đầu tư còn

có nhiều sự lựa chọn hơn về hàng hóa đầu tư bởi chứng quyền có đảm bảo được thiết

kế dảnh riêng cho các nhà đầu tư cá nhân. Bằng cách đó, chứng quyền có bảo đảm sẽ

có ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động đầu tư giao dịch của thị trường chứng khoán Việt

Nam – một thị trường mà tỷ trọng rất cao thuộc về nhà đầu tư cá nhân (98%). Ngoài ra,

nhà đầu tư còn có cơ hội thực hiện nhiều chiến lược giao dịch như đầu tư, đầu cơ,

phòng vệ và quản lý danh mục đầu tư.

Phát triển thị trường trái phiếu doanh nghiệp

Thị trường trái phiếu doanh nghiệp là nơi đầy hứa hẹn để huy động nguồn vốn dài

hạn với chi phí thấp hơn chi phí đi vay từ ngân hàng. Tuy nhiên, để thị trường trái

phiếu phát huy được hết tiềm năng, doanh nghiệp phải xây dựng được uy tín và chiếm

được lòng tin của các nhà đầu tư. Điều này chỉ có thể thực hiện khi sự minh bạch thông

tin được đảm bảo và hệ thống pháp lý được hoàn thiện để bảo vệ lợi ích của nhà đầu tư.

Thu hút các nhà đầu tư nước ngoài

Nhà nước cần tạo điều kiện để thu hút hơn nữa các nhà đầu tư nước ngoài, nhà

đầu tư chuyên nghiệp, nhà đầu tư có tổ chức vì những đối tượng này sẽ tác động tích

cực lên thị trường tài chính Việt Nam. Sự có mặt của các nhà đầu tư nước ngoài không

chỉ giúp tăng thanh khoản mà còn xác lập và định hướng cho thị giá của các cổ phiếu

được niêm yết. Những biến động “phi thị trường” gây ra bởi những giao dịch mang

tính đầu cơ sẽ được giảm thiểu, tính ổn định của thị trường được đảm bảo. Ngoài ra,

trình độ và sự chuyên nghiệp của các nhà đầu tư nước ngoài cũng đòi hỏi các doanh

nghiệp phải được điều hành tốt; như vậy, một cách gián tiếp, trình độ điều hành của các

65

doanh nghiệp cũng có động lực để cải thiện, giá trị thị trường của doanh nghiệp được

nâng cao.

Để thu được những lợi ích trên từ khối nhà đầu tư nước ngoài, cần thúc đẩy kinh

tế tăng trưởng ổn định, chính sách tỷ giá, lãi suất, tiền tệ phù hợp với tình hình đất

nước, hoàn thiện và bổ sung khung pháp lý, tăng quy mô thị trường, tăng tính minh

bạch của thị trường và khuyến khích các quỹ đầu tư nước ngoài gia nhập thị trường

Việt Nam.

3.2.1.4. Đổi mới chính sách thuế

Hai nhà kinh tế học Miller và Modigliani đã chỉ ra vai trò quan trọng của thuế với

việc lựa chọn cơ cấu vốn trong lý thuyết mang tên hai ông.

Tuy nhiên hiện nay ở nước ta, vẫn còn tồn tại nhiều bất cập trong chính sách thuế,

dẫn đến lợi ích của lá chắn thuế chưa được phát huy tối đa. Hai luật thuế cần sửa đổi,

bổ sung thêm để phù hợp với tình hình là thuế tài sản và thuế thu nhập doanh nghiệp.

Thuế tài sản

Loại thuế này không đánh thẳng vào thu nhập mà đánh vào tài sản và vốn. Thuế

này nằm rải rác trong luật thuế và các chính sách thu khác nhau: tiền sử dụng đất, tiền

thuê đất, thuế sử dụng đất nông nghiệp, thuế chuyển quyền sử dụng đất, lệ phí trước

bạ… Bởi vậy, trong nhiều trường hợp có thể dẫn tới tình trạng đánh thuế chồng chéo,

căn cứ tính thuế thiếu thống nhất nên sự bất bình đẳng trong nộp thuế giữa các đối

tượng rất dễ xảy ra.

Chiến lược cải cách hệ thống thuế giai đoạn 2011 – 2020 (theo quyết định

732/QĐ-TTg) có cân nhắc tới thuế tài sản, tuy nhiên mới chỉ ở phạm vi các tài sản cá

nhân. Trong thời gian tới, rất cần cân nhắc thêm các vấn đề về thuế với tài sản doanh

nghiệp để đảm bảo tính công bằng cho các doanh nghiệp nộp thuế.

Thuế thu nhập doanh nghiệp

Chiến lược cải cách thuế giai đoạn 2011 – 2020 (theo quyết định 732/QĐ-TTg)

có quy định điều chỉnh giảm thuế suất theo lộ trình phù hợp để thu hút đầu tư; quy định

đơn giản hóa chính sách ưu đãi thuế theo hướng thu hẹp lĩnh vực để khuyến khích đầu

66

tư vào các ngành sản xuất, năng lượng, nhiên liệu đầu vào; quy định bổ sung các khoản

chi phí được trừ và không được trừ khi xác định thu nhập chịu thuế để bắt kịp với các

lĩnh vực kinh tế mới phát sinh.

Tuy nhiên, chính sách vẫn chưa có kế hoạch hỗ trợ những doanh nghiệp lớn,

những doanh nghiệp nộp nhiều thuế cho ngân sách nhà nước. Vì vậy, những tác dụng

của công cụ này (như điều tiết kinh tế vĩ mô, tăng năng lực cạnh tranh của quốc gia)

vẫn chưa được phát huy triệt để. Một số nước đã giảm thuế thu nhập cho doanh nghiệp

(ví dụ: Nhật giảm từ 40% xuống 35%, Anh giảm còn 28%, Trung Quốc giảm còn

25%). Phần thuế doanh nghiệp tiết kiệm được được nhà nước động viên dùng cho mục

đích thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Hiện tại, mức thuế suất thu nhập doanh nghiệp của

Việt Nam là 20% với doanh thu dưới 20 tỷ và 22% với doanh thu trên 20 tỷ. Để giúp

các doanh nghiệp tận dụng tối đa lợi ích của lá chắn thuế, thuế suất có thể nên được

nghiên cứu để điều chỉnh giảm, phù hợp với tình hình kinh tế của Việt Nam.

3.2.2. Đề xuất với hệ thống ngân hàng

Hiện nay, các ngân hàng chủ yếu dùng tài sản đảm bảo làm căn cứ xét duyệt vay

vốn. Vì thế, những doanh nghiệp có ít tài sản cố định thường gặp khó khăn khi tìm đến

ngân hàng. Bên cạnh yếu tố tài sản đảm bảo, ngân hàng có thể phối hợp chặt chẽ với

doanh nghiệp nhằm theo sát hoạt động sản xuất kinh doanh, từ đó nắm bắt được từng

thay đổi trong tình hình hoạt động, tình hình dòng tiền… Nếu doanh nghiệp gặp khó

khăn, ngân hàng cũng có thể biết để kịp thời đưa ra giải pháp giúp đỡ, thay vì tình

trạng doanh nghiệp làm ăn thua lỗ, đến hạn không trả được nợ dẫn đến mất niềm tin

nơi ngân hàng.

3.2.3. Đề xuất với doanh nghiệp

3.2.3.1. Lựa chọn cấu trúc vốn theo từng thời kỳ phát triển của doanh nghiệp

Trong mỗi giai đoạn phát triển, tình hình tài chính của doanh nghiệp lại có những

đặc điểm riêng. Vì thế, cơ cấu vốn cũng cần được điều chỉnh để phù hợp với những đặc

điểm này.

67

Giai đoạn thành lập

Khi mới xuất hiện trên thị trường, doanh nghiệp chưa chứng minh được năng lực

của mình qua sản phẩm với khách hàng nên thường gặp nhiều khó khăn trong vay vốn.

Vì vậy, trong thời kỳ này, vốn chủ là nguồn chính tài trợ cho hoạt động của doanh

nghiệp.

Ở giai đoạn này, chính sách cổ tức hợp lý là vô cùng quan trọng. Doanh nghiệp

có thể lựa chọn không chi trả cổ tức cho cổ đông, hoặc duy trì cổ tức ở một mức thấp.

Khoản cổ tức được giữ lại có thể tái đầu tư trong các năm tiếp theo. Tuy việc tái đầu tư

không đem lại cổ tức cao nhưng cổ đông sẽ được lợi từ việc giá trị tài sản của doanh

nghiệp tăng lên.

Giai đoạn tăng trưởng

Trong giai đoạn này, để phục vụ cho việc gia tăng thị phần và quy mô, doanh

nghiệp có nhu cầu vốn rất lớn. Nhờ có tỷ lệ tăng trưởng cao qua các năm, ngân hàng và

các đối tác sẵn sàng cho doanh nghiệp vay nợ hoặc đồng ý góp vốn. Doanh nghiệp gặp

nhiều thuận lợi trong huy động vốn, từ đó khai thác lợi thế của lá chắn thuế và đòn bẩy

tài chính nhờ vào các tín hiệu khả quan như giá trị tài sản cố định, ROA, tính thanh

khoản, cơ hội tăng trưởng…

Dù vậy, doanh nghiệp không nên lệ thuộc hoàn toàn vào vốn vay để tránh những

tác động tiêu cực khi nền kinh tế bất ổn. Trong trường hợp gặp bất lợi từ nền kinh tế,

dựa vào nội lực sẽ là kênh chủ yếu giúp doanh nghiệp chủ động nguồn tài trợ. Trong

giai đoạn này, các cổ đông sẽ tán thành việc giữ lại cổ tức.

Giai đoạn suy thoái

Đây là giai đoạn cuối trong chu kỳ kinh doanh. Ở giai đoạn này, cả doanh số và

lợi nhuận đều bắt đầu giảm. Khi vay vốn, doanh nghiệp không nắm ưu thế trong

thương lượng. Tuy nhiên, ở giai đoạn này, doanh nghiệp đã xây dựng được mối quan

hệ và tích lũy được một lượng tài sản nhất định sau một thời gian kinh doanh. Vì vậy,

doanh nghiệp có thể tận dụng đặc điểm này để thương lượng vay vốn với ngân hàng.

68

Với những doanh nghiệp không sở hữu nhiều tài sản cố định, có thể chứng minh

cho ngân hàng thấy tiềm năng của dự án cũng như khả năng kiểm soát rủi ro của ban

lãnh đạo doanh nghiệp.

Ngoài ra, trong tình hình ngân hàng siết chặt điều kiện vay vốn và đặt mức lãi

suất cao, doanh nghiệp có thể tìm những nguồn huy động khác. Ví dụ như, thuê tài

chính để tài trợ tài sản cố định; hoặc huy động trên thị trường trái phiếu.

3.2.3.2. Huy động vốn bằng hình thức thuê tài chính

Cho thuê tài chính là một hình thức cấp tín dụng mới, không đòi hỏi tài sản bảo

đảm. Không những giảm áp lực về tài sản bảo đảm, thuê tài chính còn cung cấp vốn

lưu động cho doanh nghiệp trong trường hợp doanh nghiệp thiếu vốn. Các công ty cho

thuê tài chính có thể mua lại tài sản của doanh nghiệp rồi cho thuê tài sản đó nếu doanh

nghiệp thiếu vốn lưu động do đã tập trung đầu tư vào tài sản cố định. Bằng cách này,

doanh nghiệp vừa có vốn lưu động để sản xuất kinh doanh, vừa có tài sản để sử dụng.

Đây là loại hình phù hợp với Việt Nam vì thủ tục đơn giản, nhanh gọn do giảm

được thời gian làm thủ tục thế chấp bảo lãnh. Bên cạnh đó, thuê tài chính còn giúp

doanh nghiệp giảm được rủi ro về tính lỗi thời và lạc hậu của tài sản, đặc biệt đối với

những thiết bị có tốc độ cải tiến kỹ thuật nhanh. Hơn nữa, hình thức này giúp các

doanh nghiệp có cả vốn và trang thiết bị hiện đại để tập trung sản xuất.

3.2.3.3. Thay đổi cơ cấu tài trợ giữa nợ ngắn hạn và nợ dài hạn

Phần lớn các doanh nghiệp Việt Nam hiện sử dụng nợ ngắn hạn nhiều hơn nợ dài

hạn. Một số doanh nghiệp thậm chí còn không có nợ dài hạn trong cơ cấu nợ của mình.

Tuy nhiên, các doanh nghiệp cũng nên tính toán để có nợ dài hạn trong cơ cấu các

nguồn tài trợ. Trong một số hoàn cảnh, sử dụng nợ dài hạn lại có lợi hơn nợ ngắn hạn,

ví dụ như lãi suất dài hạn thấp khi dự báo lạm phát trong tương lai tăng. Trong trường

hợp đó, doanh nghiệp có thể bán lại các khoản nợ ngắn hạn cho các quỹ ủy thác đầu tư,

công ty quản lý quỹ… Các quỹ đầu tư này sẽ chuyển các khoản nợ sang các nhà đầu tư

bằng hình thức trái phiếu thu nhập dài hạn, nhờ vậy, các doanh nghiệp này có thể hoán

đổi nợ ngắn hạn thành nợ dài hạn, giúp đẩy nhanh tốc độ vòng quay vốn.

69

Trong nền kinh tế toàn cầu hóa, VND có xu hướng mất giá, lạm phát và lãi suất

biến động bất ổn tuy nhiên vẫn tăng. Vì vậy, doanh nghiệp có thể cân nhắc gia tăng nợ

vay để tận dụng lợi thế của lãi suất thấp và tối ưu hóa cơ cấu vốn. Tuy nhiên, doanh

nghiệp cũng cần phải xem xét khả năng trả lãi và nợ gốc cũng như đặc điểm riêng của

mình.

3.2.3.4. Hoàn thiện công tác quản trị vốn lưu động

Doanh nghiệp cần quản trị vốn lưu động toàn diện vì vốn lưu động có ảnh hưởng

rất lớn đến sự cân bằng tài chính và tăng hiệu quả của việc mở rộng quy mô vay nợ. Để

quản trị vốn lưu động có hiệu quả, cần gia tăng số vòng quay hàng tồn kho và khoản

phải thu, tạo lập các chuỗi cung ứng khép kín nhằm duy trì mức tồn kho tối thiểu, giảm

khoản phải trả người bán. Nếu giảm được khoản phải trả này thì khả năng doanh

nghiệp được vay với lãi suất thấp sẽ cao hơn, từ đó tối ưu hóa cấu trúc vốn và gia tăng

giá trị doanh nghiệp. Hơn nữa, việc tăng số vòng quay khoản phải thu cũng là một hình

thức tranh thủ nguồn vốn vì đây là khoản vốn bị khách hàng chiếm dụng hợp pháp.

Hiện nay, trung bình số vòng quay phải thu còn thấp trong khi dư nợ vay ngắn hạn của

các doanh nghiệp lại cao. Điều này thể hiện sự thiếu hiệu quả trong công tác quản trị

nguồn vốn lưu động của doanh nghiệp.

Trong hoạt động thanh toán quốc tế, hầu hết nguyên vật liệu được nhập từ nước

ngoài nên rủi ro tỷ giá là một yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận hoạt động của

các doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể nghiên cứu áp dụng các công cụ phái sinh như

quyền chọn hoặc hợp đồng tương lai để tối giản rủi ro, qua đó tăng độ an toàn và khả

thi của dự án, chủ động đề ra cơ cấu vốn mục tiêu nhằm tối đa hóa giá trị cho doanh

nghiệp.

70

KẾT LUẬN

Trong bối cảnh hội nhập toàn cầu và hội nhập khu vực đang diễn ra mạnh mẽ, các

nguồn lực như vốn, hàng hóa, dịch vụ, nguồn lao động được luân chuyển tự do giữa

các khu vực. Các doanh nghiệp Việt Nam vì thế không chỉ có thêm nhiều cơ hội mà

còn đối mặt với không ít thách thức thuộc mọi khía cạnh của kinh doanh, trong đó có

vốn. Trong bối cảnh thị trường tài chính phát triển, xếp hạng tín dụng là một yếu tố có

ảnh hưởng lớn tới nguồn vốn vay của doanh nghiệp. Bởi vậy, doanh nghiệp Việt Nam

cần chủ động và nghiêm túc nghiên cứu công tác xây dựng cơ cấu vốn và xem xét ảnh

hưởng của xếp hạng tín dụng tới cơ cấu vốn.

Lý thuyết về ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng tới cơ cấu vốn đã được chứng

minh trong nhiều tài liệu, góp phần bổ sung vào những lý thuyết trước đó về các nhân

tố ảnh hưởng đến cơ cấu vốn. Nhằm kiểm chứng tính đúng đắn của lý thuyết này, đề tài

“Ảnh hưởng của xếp hạng tín dụng tới cơ cấu vốn của các doanh nghiệp Việt Nam” đã

được thực hiện và thu được những kết quả như sau:

- Xếp hạng tín dụng có ảnh hưởng tới lựa chọn về cơ cấu vốn của các doanh nghiệp

Việt Nam. Đặc biệt, việc doanh nghiệp thay đổi cơ cấu vốn có một phần quan

trọng do sự thay đổi xếp hạng tín dụng gây nên.

- Bên cạnh xếp hạng tín dụng, các yếu tố như tính độc đáo của sản phẩm, cơ hội

tăng trưởng đều có tác động tới cơ cấu vốn.

- Nhà nước cần tạo điều kiện cho các tổ chức xếp hạng tín nhiệm độc lập hình

thành với mô hình hoạt động tiên tiến, bắt kịp với khu vực và thế giới.

- Nhà nước và ngân hàng cần có một số cải cách cần thiết để tạo ra môi trường huy

động vốn thuận lợi nhất cho doanh nghiệp. Cải cách cần được thực hiện trên

nhiều phương diện như thị trường tài chính, kinh tế vĩ mô, kế toán, thuế…

- Bản thân doanh nghiệp cũng cần chủ động tìm ra kênh huy động vốn mới và

những phương án xây dựng cơ cấu vốn phù hợp trong từng giai đoạn và hoàn

cảnh cụ thể.

71

Đề tài nghiên cứu đã giải quyết được một phần thắc mắc của người viết. Tuy

nhiên, để hoàn thiện hơn nữa vấn đề này, người viết xin được đề xuất một số phương

hướng nghiên cứu:

- Ảnh hưởng của khả năng bị thay đổi hạng tín nhiệm trong tương lai tới sự điều

chỉnh cơ cấu vốn của doanh nghiệp

- Tác động của xếp hạng tín nhiệm tới cơ cấu vốn gắn với một ngành cụ thể

- Bổ sung những nhân tố ảnh hưởng tới cơ cấu vốn vào các mô hình hiện có

- Chạy lại mô hình trong đề tài này với số liệu xếp hạng tín dụng của một đơn vị

khác (ví dụ: CIC) để xem xét sự khác nhau giữa các đơn vị xếp hạng tín nhiệm.

Hy vọng rằng, cùng với sự chủ động của các doanh nghiệp và sự trợ giúp từ Nhà

nước, những giải pháp được đề xuất có thể phần nào hữu ích cho các doanh nghiệp

Việt Nam trong công tác xây dựng cơ cấu vốn, từ đó nâng cao kết quả hoạt động sản

xuất kinh doanh và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp không chỉ trong phạm vi

quốc gia mà còn trên trường quốc tế.

72

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

1. Minh Đức, 2012, Tăng trưởng tín dụng 2012 lập “kỷ lục” mới, thời báo Kinh tế,

số 54, 12/2012, tr.4.

2. TS. Hoàng Xuân Hòa, ThS. Trần Kim Anh, 2013, Nợ xấu của các tổ chức tín

dụng và các giải pháp chiến lược, Tạp chí Cộng sản, số 37, 08/2013, tr.30-32.

3. TS. Nguyễn Đức Hưởng, 2012, Xếp hạng tín dụng góp phần đảm bảo an toàn

hoạt động tín dụng của các ngân hàng thương mại, Ngân hàng Liên Việt.

4. Đinh Thùy Linh, 2012, Các yếu tố ảnh hưởng cơ cấu vốn ngành xây dựng, Đại

học Ngoại Thương.

5. Hải Lý, 2015, VAMC, nợ xấu và lợi nhuận ngân hàng, Thời báo Kinh tế Sài gòn,

số 2, 01/2015, tr.7.

6. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thống kê dư nợ tín dụng với nền kinh tế năm

2014.

7. Nghị định của Chính phủ về dịch vụ xếp hạng tín nhiệm, số 88/2014/NĐ-CP.

8. Đinh Nguyễn, 2015, Vẫn nhiều rào cản đối với khối doanh nghiệp nhỏ và vừa,

báo Kinh tế Đô thị, số 2, 01/2015, tr.13-14.

9. Lê Tất Thành, 2012, Cẩm nang xếp hạng tín dụng doanh nghiệp, Nhà xuất bản

tổng hợp thành phố Hồ Chí Minh.

10. Nguyễn Văn Tiến, 2013, Giáo trình Tín dụng ngân hàng, Nhà xuất bản Thống kê.

11. Hoàng Xuân, 2013, Quy mô thị trường chứng khoán năm 2013 đạt 31% GDP,

Thời báo Kinh tế Việt Nam, số 245, 12/2013, tr.5.

TÀI LIỆU TIẾNG ANH

12. Auerbach, A., 1985, Taxation and Economic Efficiency, University of California.

13. Bagwell, L.S. và Bernheim, D.B., 1996, Veblen effects in a theory of conspicuous

consumption, The American Economic Reviews 86 (3).

73

14. Baker, M., Wurgler, J., 2002, Market Timing and Capital Structure, The Journal

of Finance 57.

15. Banerjee, S., Dasgupta, S. & Kim, Y., 2008, Buyer – Supplier Relationships and

the Stakeholder Theory of Capital Structure, Journal of Finance 63.

16. Booth, L., Aivazian, V., Kunt, A., 2001, Capital Structures in Developing

Countries, The Journal of Finance.

17. Chen, J.J., 2003, Determinants of capital structure of Chinese listed companies,

Journal of Business Research.

18. Elsaas, Ralf., & Florysiak, D., 2008, Empirical Capital Structure Research: New

Ideas, Recent Evidence and Methodological Issues, University of Munich.

19. Fama, E.F. & French, K.R., 2002, Testing Trade-off and Pecking order

predictions about dividends and debt, The Review of Financial Studies.

20. Faulkender and, M. & Petersen, M.A., 2006, Does the source of Capital affect

Capital Structure, The Review of Financial Studies.

21. FitchRatings, 2014, Definitions of Ratings and Other Forms of Opinions.

22. Frank, M.Z. & Goyal, V.K., 2003, Testing the pecking order theory of capital

structure, Journal of Financial Economics.

23. Grahamm, J.R. & Harvey, C.R., 2001, The Theory and Practice of Corporate

Finance: Evidence from the field, Journal of Financial Economics.

24. Graham J.R., 2010, The Cost of Debt, Journal of Finance 65.

25. Han, Y.J., Nunes, J.C. và Dreze, X., 2002, Signalling status with luxury goods:

The role of brand prominence, Journal of Marketing 74.

26. Harris, M. & Raviv, A., 1991, The theory of capital structure, Journal of Finance

46.

27. Helwege, J., Liang, N., 1996, Is there a pecking order? Evidence from a panel of

IPO firms, Journal of Financial Economics 40.

28. Jalilvand, A., Harris, R.S., 1984, Corporate Behaviour in Adjusting to Capital

Structure and Dividend Targets: an econometric Study, the Journal of Finance 39.

74

29. Jensen, M.C. & Meckling, W.H., 1976, Theory of the Firm: Managerial

behavior, Agency Costs and Ownership Structure, Journal of Financial

Economics.

30. Kisgen, D.J., 2003, Credit Ratings and Capital Structure, University of

Washington School of Business and Economics.

31. Kisgen, D.J., 2006, Credit Rating and Capital Structure, Journal of Finance.

32. Leary, M.T., Graham, J.R., 2010, A Review of Empirical Capital Structure

Research and Directions for the Future, Ollin Business School.

33. Lemmon, M.L., Zender, J.F., 2010, Debt Capacity and Tests of Capital

Strucuture Theories, University of Utah.

34. Luxury Institute, 2013, Wealthy shoppers focus on quality and price as brands

blur lines between luxury and mainstream.

35. Mackie – Mason J.K., 2012, Do taxes affect corporate financing decisions?, The

Journal of Finance 45.

36. Michelsen, M. & Klein, C., 2011, The relevance of external credit ratings in the

capital structure decision-making process, University of Hohenheim.

37. Mitto, U.R.A & Zhang., Z, 2008, The Capital Structure of Multinational

Corporations: Canadian versus U.S. Evidence, Journal of Corporate Finance.

38. Miller, M.H., 1977, Debt and Taxes, The Journal of Finance 32.

39. Modigliani, F., & Miller, H.M., 1958, The cost of capital, corporate finance and

the theory of investment, American Economic Review 48.

40. Moody’s, 2014, A User’s Guide to Moody’s Default Predictor Model: an

Accounting Ratio Approach.

41. Myers, S.C. & Majluf, N.S. 1984, Corporate Financing and investment decisions

when firms have information that investors do not have, Journal of Financial

Economics.

42. Parsons, C., & Titman, S., 2008, Empirical Capital Structure: A review,

University of California.

75

43. Prahalathan, B., 2008, The Determinants of Capital Structure: An empirical

Analysis of Listed Manufacturing Companies in Colombo Stock Exchange Market

in Sri Lanka, University of Kelaniya.

44. Rajan, R.G. and Zingales, L., 1995, What do we know about capital structure?

Some evidence from international data, The Journal of Finance.

45. Raqeeb, A., 2012, Effect of Credit Rating on Capital Structure: A study on non-

financial firms in Pakistan, Journal of Management and Social Sciences.

46. Ross, S.A., Westerfield R.W, Jordan B.D., 2011, Fundamentals of Corporate

Finance, Mc GrawHill Irwin.

47. Ross, S.A., 1977, The determination of financial structure: The incentive

signaling approach, Bell Journal of Economics 8.

48. Shyam-Sunder, L. & Myers, S.C. 1999, Testing static trade-off theory against

pecking order models of capital structure, Journal of Financial Economics.

49. Stiglitz, J.E., 1972, On the irrelevance of corporate financial policy, Yale

University.

50. Sutton, R.I. và Callahan, A.L., 1987, The stigma of bankruptcy: Spoiled

organizational image and its management, Academy of Management Journal 30.

51. Tang, T,T,, 2009, Information Asymmetry and firms’ credit market access:

Evidence from Moody’s credit rating format refinement, Journal of Finacial

Economics.

52. Titman, S.A.W., 1988, The Determinants of Capital Structure, The Journal of

Finance.

53. Veblen, T., 1899, The theory of the leisure class: An economic study of

institutions, in lại bởi Brock University.

54. Welch, I., 2004, Capital Structure and Stock Returns, University of Chicago.

55. Welch, I., 2011, Two common problems in Capital Structure Research: The

Financial-Debt-To-Asset Ratio and Issuing Activity Versus Leverage Changes,

International Review of Finance.

76

56. Wiesendfeld, B.M., Wurthmann, K.A. và Hambrick, D.C., 2008, The

stigmatization and devaluation of elites associated with corporate failures: A

process model, The academy of management review 33.

57. World Bank, 2014, Vietnam Development Report 2014.

TÀI LIỆU THAM KHẢO TRỰC TUYẾN

58. Website Dữ liệu Ngân hàng Thế giới

<http://databank.worldbank.org/data/home.aspx>

Ngày truy cập: 6/3/2015

59. Website Stockbiz.vn

<http://www.stockbiz.vn/Default.aspx>

Ngày truy cập: 7/3/2015

60. Lệ Chi, Dư nợ tín dụng đã tăng 11%, bài đăng ngày 27/12/2013

<http://kinhdoanh.vnexpress.net/tin-tuc/ebank/ngan-hang/du-no-tin-dung-da-

tang-11-2929558.html>

Ngày truy cập: 18/03/2015

61. Minh Đức, VAMC xử lý nợ xấu: Mua 39.000, đã đòi được 200, bài đăng ngày

28/02/2014

<http://vietstock.vn/2014/02/vamc-xu-ly-no-xau-mua-39000-da-doi-duoc-200-

757-334206.htm>

Ngày truy cập: 20/03/2015

62. Huyền Như, 10 sự kiện chứng khoán Việt Nam 2013, bài đăng ngày 30/12/2013

<http://tuoitre.vn/tin/kinh-te/tai-chinh/20131230/10-su-kien-chung-khoan-viet-

nam-2013/587764.html>

Ngày truy cập: 22/3/2015

77

63. Mỹ Hà, HOSE: Hai nhóm giải pháp cần sớm thực hiện để phát triển TTCK trong

năm 2015, bài đăng ngày 02/02/2015

<http://vietstock.vn/2015/02/hose-hai-nhom-giai-phap-can-som-thuc-hien-de-

phat-trien-ttck-trong-nam-2015-143-402998.htm>

Ngày truy cập: 28/04/2015

64. Mai Trang, Ngành ngân hàng triển khai nhiệm vụ năm 2015, bài đăng ngày

24/12/2014

<http://sbv.gov.vn/portal/faces/vi/vilinks/videtail/vicm101/vict101;jsessionid=Dls

JVHkYd0WnLTFlQ8159Np4hR40pHz1LTXwDncrhQmhBQn09fGF!108840952

7!1443391757?dDocName=CNTHWEBAP0116211771404&_afrLoop=3044326

181244800&_afrWindowMode=0&_afrWindowId=null#%40%3F_afrWindowId

%3Dnull%26_afrLoop%3D3044326181244800%26dDocName%3DCNTHWEB

AP0116211771404%26_afrWindowMode%3D0%26_adf.ctrl-

state%3D1bftc7rhcm_4>

Ngày truy cập: 28/04/2015

78

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Kết quả hồi quy phƣơng trình sai phân

Model 4: Fixed-effects, using 222 observations

Included 111 cross-sectional units

Time-series length = 2

Dependent variable: DeltaLEV1

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const 0.173489 0.111864 1.5509 0.1240

TANG1 0.304329 0.362796 0.8388 0.4035

SIZE1 0.310806 0.127544 2.4369 0.0165 **

UNIQUE1 1.55655 0.463834 3.3558 0.0011 ***

PRO1 0.0962117 1.14709 0.0839 0.9333

GO1 −1.94472 0.447074 −4.3499 <0.0001 ***

DOWN −0.494184 0.28404 −1.7398 0.0848 *

UP −0.457873 0.232577 −1.9687 0.0516 *

Mean dependent var 0.059466 S.D. dependent var 0.842203

Sum squared resid 59.01043 S.E. of regression 0.753265

LSDV R-squared 0.623554 Within R-squared 0.250860

LSDV F(117, 104) 1.472376 P-value(F) 0.022334

Log-likelihood −167.9334 Akaike criterion 571.8669

Schwarz criterion 973.3828 Hannan-Quinn 733.9740

Phụ lục 2: Kết quả chạy hồi quy phụ theo biến UNIQUE 1 để kiểm tra đa cộng

tuyến

Model 5: Fixed-effects, using 222 observations

Included 111 cross-sectional units

Time-series length = 2

Dependent variable: UNIQUE1

79

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const −0.00656719 0.0235274 −0.2791 0.7807

DOWN 0.0607025 0.0594671 1.0208 0.3097

UP 0.0147659 0.0489125 0.3019 0.7633

PRO1 −1.22222 0.209813 −5.8253 <0.0001 ***

TANG1 0.0601197 0.076106 0.7899 0.4313

GO1 0.681557 0.0665129 10.2470 <0.0001 ***

SIZE1 0.0374702 0.0265846 1.4095 0.1617

Mean dependent var 0.486413 S.D. dependent var 0.507742

Sum squared resid 2.637362 S.E. of regression 0.158486

LSDV R-squared 0.953710 Within R-squared 0.951829

LSDV F(116, 105) 18.64906 P-value(F) 3.91e-40

Log-likelihood 177.0474 Akaike criterion −120.0947

Schwarz criterion 278.0185 Hannan-Quinn 40.63863

Phụ lục 3: Kết quả chạy mô hình sau khi bỏ biến SIZE1

Model 6: Fixed-effects, using 222 observations

Included 111 cross-sectional units

Time-series length = 2

Dependent variable: DeltaLEV1

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const 0.181608 0.114414 1.5873 0.1155

DOWN −0.448245 0.290001 −1.5457 0.1252

UP −0.56227 0.233911 −2.4038 0.0180 **

PRO1 0.205613 1.17286 0.1753 0.8612

TANG1 0.500838 0.361943 1.3837 0.1694

GO1 −1.33925 0.380312 −3.5214 0.0006 ***

UNIQUE1 1.71057 0.470189 3.6381 0.0004 ***

80

Mean dependent var 0.059466 S.D. dependent var 0.842203

Sum squared resid 62.37987 S.E. of regression 0.770775

LSDV R-squared 0.602059 Within R-squared 0.208084

LSDV F(116, 105) 1.369469 P-value(F) 0.050916

Log-likelihood −174.0971 Akaike criterion 582.1942

Schwarz criterion 980.3075 Hannan-Quinn 742.9276

Phụ lục 4: Kết quả chạy mô hình bỏ biến UNIQUE 1 để kiểm tra đa cộng tuyến

Model 8: Fixed-effects, using 222 observations

Included 111 cross-sectional units

Time-series length = 2

Dependent variable: DeltaLEV1

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const 0.163267 0.11716 1.3935 0.1664

DOWN −0.399697 0.29613 −1.3497 0.1800

UP −0.43489 0.243571 −1.7855 0.0771 *

PRO1 −1.80623 1.04481 −1.7288 0.0868 *

TANG1 0.397908 0.378987 1.0499 0.2962

SIZE1 0.36913 0.132384 2.7883 0.0063 ***

GO1 −0.883839 0.331216 −2.6685 0.0088 ***

Mean dependent var 0.059466 S.D. dependent var 0.842203

Sum squared resid 65.40038 S.E. of regression 0.789215

LSDV R-squared 0.582790 Within R-squared 0.169739

LSDV F(116, 105) 1.264415 P-value(F) 0.110883

Log-likelihood −179.3458 Akaike criterion 592.6916

Schwarz criterion 990.8048 Hannan-Quinn 753.4249

81

Phụ lục 5: Kết quả chạy mô hình sau khi chia cả 2 vế cho biến UNIQUE1

Model 9: Fixed-effects, using 222 observations

Included 111 cross-sectional units

Time-series length = 2

Dependent variable: fDeltaLEV1

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

Const 0.145215 0.0875919 1.6579 0.1004

fTANG1 −0.0720267 0.232164 −0.3102 0.7570

fSIZE1 0.0499896 0.0991133 0.5044 0.6151

fUNIQUE1 1.26168 0.565197 2.2323 0.0277 **

fPRO1 −0.946661 0.68837 −1.3752 0.1720

fGO1 −1.02591 0.403044 −2.5454 0.0124 **

DOWN −0.346817 0.225559 −1.5376 0.1272

UP −0.406859 0.182757 −2.2262 0.0282 **

Mean dependent var 0.042571 S.D. dependent var 0.615493

Sum squared resid 36.48029 S.E. of regression 0.592260

LSDV R-squared 0.564268 Within R-squared 0.132704

LSDV F(117, 104) 1.151102 P-value(F) 0.232205

Log-likelihood −114.5489 Akaike criterion 465.0977

Schwarz criterion 866.6137 Hannan-Quinn 627.2049

82

PHỤ LỤC 6: DỮ LIỆU CHẠY KINH TẾ LƢỢNG

STT Cty Năm DeltaLev TANG SIZE UNIQUE PRO GO DOWN UP

1 AAA 2012 0.1128351 0.4251877 2.9544808 0.8127503 0.0710954 1.2777087 0 0

2 AAA 2013 -0.0642043 0.4642694 3.0609127 0.8449059 0.0554673 1.2356069 0 0

3 ABT 2012 0.1579608 0.0745021 2.7127616 0.8203278 0.160325 1.3335109 0 0

4 ABT 2013 -0.0352901 0.0602918 2.8377582 0.7959665 0.121961 0.9540717 0 0

5 ACL 2012 -0.0236757 0.1446487 2.9199944 0.8752519 0.0212864 0.8643876 0 0

6 ACL 2013 0.0419541 0.2595399 2.8567029 0.8405753 0.0078377 1.1646608 0 0

7 AGF 2012 0.0572826 0.2095737 3.1945093 0.8654349 0.0311972 1.4382971 0 0

8 AGF 2013 -0.0453094 0.1388537 3.3523579 0.877428 0.0170051 0.9845827 0 0

9 ANV 2012 0.0981952 0.1110324 3.3870754 0.8612985 0.0090229 1.1529816 0 0

10 ANV 2013 0.0615985 0.1008701 3.4488978 0.8582143 0.0018031 1.1825206 0 0

11 APC 2012 -0.0958096 0.4975852 2.3959865 0.5402429 0.0689454 0.8931806 0 0

12 APC 2013 -0.0821214 0.4911536 2.3469258 0.5335893 0.0867279 0.9962527 0 0

13 APP 2012 -0.0044836 0.0925798 1.8592344 0.6966213 0.1194203 1.0893716 0 0

14 APP 2013 0.1259906 0.0688889 1.8964105 0.6803329 0.1455972 1.0870283 0 0

15 ASM 2012 0.0247951 0.0163701 3.1980561 0.7574603 0.0070243 1.0606516 0 0

16 ASM 2013 -0.0966671 0.0217919 3.2236288 0.8567525 0.0091986 1.4826568 0 0

17 B82 2012 -0.0351547 0.1091558 2.5202057 0.8898156 0.0177912 1.2604682 0 0

18 B82 2013 0.1412292 0.1202745 2.6207376 0.9491037 0.0179895 1.1788289 0 0

19 BBS 2012 0.0741434 0.1515955 2.2514971 0.8859441 0.0600307 1.2175161 0 0

20 BBS 2013 -0.0402338 0.1804967 2.3369718 0.9043828 0.0456788 0.9788959 0 0

21 BLF 2012 0.00433 0.2525603 2.6132169 0.7489965 0.0085744 1.1688072 1 0

22 BLF 2013 0.0758829 0.2288754 2.6809598 0.8477798 0.0095082 1.5547594 1 0

23 BMC 2012 -0.04083 0.3905668 2.4330366 0.4264846 0.4105415 1.0065304 0 0

24 BMC 2013 -0.0059196 0.3847485 2.4358635 0.5140672 0.361487 0.940952 0 0

25 BMP 2012 0.0202052 0.1717365 3.1531036 0.6764261 0.3325217 1.181781 0 0

26 BMP 2013 0.0093081 0.1118694 3.2256406 0.687717 0.2970156 1.1470521 0 0

27 BPC 2012 0.0113788 0.1940993 2.2410083 0.8927154 0.0613374 1.0478804 0 0

28 BPC 2013 -0.0497153 0.1711008 2.26132 0.9020691 0.0598387 0.9288477 0 0

29 BST 2012 0.0078263 0.0623173 1.2823955 0.816943 0.1329332 1.0013048 0 0

30 BST 2013 0.0070869 0.0506646 1.2829618 0.8291006 0.1723743 0.9816002 0 1

31 BTP 2012 -0.0279709 0.1631358 3.3417241 0.8626764 0.0785585 0.8254781 0 1

32 BTP 2013 -0.061624 0.1198682 3.2584297 0.9291256 0.0400798 1.0907975 1 0

33 BXH 2012 0.0696268 0.1493038 2.0428865 0.8665966 0.0574022 1.0618415 0 0

34 BXH 2013 -0.0641769 0.1288512 2.0689461 0.8544905 0.0838019 0.9844119 0 0

35 C47 2012 0.033825 0.2501741 3.2048533 0.8223351 0.0132526 1.1787067 0 0

83

36 C47 2013 -0.0027957 0.2228818 3.2762591 0.88514 0.0145904 1.1488028 0 0

37 C92 2012 -0.1588077 0.1617069 2.3336488 0.9239056 0.0295501 1.0813265 0 0

38 C92 2013 -0.23205 0.120879 2.3676056 0.944459 0.0328309 1.0901842 0 0

39 CAN 2012 -0.2984048 0.23114 2.3586847 0.8296348 0.0596207 0.7852045 0 0

40 CAN 2013 -0.0469093 0.2399072 2.2536675 0.7536776 0.1072289 1.0941529 0 0

41 CAP 2012 -0.2389833 0.3241795 2.0519355 0.8273854 0.1990187 0.9018571 0 0

42 CAP 2013 -0.0011864 0.3335039 2.0070732 0.8307367 0.2006749 1.0322111 0 0

43 CCI 2012 -0.0114988 0.0486099 2.741588 0.9356968 0.0506279 1.0285122 0 0

44 CCI 2013 -0.0093251 0.0442462 2.7537975 0.9381138 0.0366874 1.0446552 0 0

45 CCL 2012 0.0184452 0.0282917 2.7199218 0.7190857 0.0183586 1.0133826 0 0

46 CCL 2013 0.016264 0.0254901 2.7256952 0.8370685 0.0049912 1.0366254 0 0

47 CCM 2012 0.0835395 0.097659 2.3444198 0.8250014 0.035767 1.0116508 0 0

48 CCM 2013 0.0039759 0.0936093 2.3494504 0.8773246 0.0244019 0.9962878 0 0

49 CDC 2012 0.003772 0.0198015 2.8953667 0.890775 0.0070607 0.9792391 0 0

50 CDC 2013 -0.0020339 0.0165765 2.8862555 0.8787893 0.0044115 1.0504351 0 0

51 CII 2012 -0.0033095 0.0119431 3.8220206 0.2906677 0.0899076 1.2077404 0 0

52 CII 2013 -0.0899399 0.0094477 3.9039942 0.3287367 0.0246389 1.1270873 0 0

53 CJC 2012 0.0394066 0.1175813 2.3388508 0.8997459 0.0721776 1.2023667 0 0

54 CJC 2013 0.2397516 0.0909916 2.4188877 0.8708296 0.0478094 1.2058783 0 0

55 CLC 2012 -0.1716751 0.1010644 2.7634774 0.9099243 0.0906897 0.9951747 0 0

56 CLC 2013 0.1645948 0.0722473 2.7613767 0.9116302 0.1338289 1.254572 0 0

57 CLG 2012 0.0454697 0.0894981 3.0215358 0.6991135 0.0071524 1.0764095 0 0

58 CLG 2013 0.0001335 0.0873214 3.0535133 0.8091051 0.0415619 1.2353943 0 0

59 CLW 2012 0.043977 0.5851829 2.5089564 0.9117629 0.1099261 1.0393845 0 0

60 CLW 2013 -0.0160354 0.6718276 2.5257327 0.9157547 0.1105293 1.0637318 0 1

61 CMS 2012 -0.1333895 0.1002802 2.343511 0.7502937 0.0920282 1.0381679 0 0

62 CMS 2013 -0.1330597 0.0899943 2.3597786 0.7998774 0.0742412 1.1591912 0 0

63 CMT 2012 -0.07258 0.0488067 2.3128647 0.8375981 0.0290768 1.259837 1 0

64 CMT 2013 -0.0786976 0.0220525 2.413179 0.8593525 0.0504349 0.8941134 0 1

65 CMV 2012 0.082072 0.1263923 2.6866881 0.9699751 0.0351357 1.0878887 0 0

66 CMV 2013 -0.0185954 0.1091178 2.7232726 0.9704097 0.020763 1.121868 0 0

67 COM 2012 0.085358 0.1942035 2.7829103 0.9702491 0.0524784 0.9854602 0 0

68 COM 2013 0.0282188 0.1872611 2.7765494 0.9707657 0.0515481 0.7166552 0 0

69 CPC 2012 0.1274198 0.0919042 2.0488689 0.83932 0.1432401 1.1855151 0 0

70 CPC 2013 -0.0767436 0.0972782 2.122776 0.796861 0.1173806 0.875082 0 0

71 CSM 2012 0.1319877 0.0984434 3.2664789 0.759047 0.1805402 1.5813299 0 0

72 CSM 2013 0.0156332 0.050277 3.4655014 0.7252629 0.162015 1.1745417 0 0

84

73 CT6 2012 0.0578261 0.1186968 2.5785899 0.9166914 0.0082569 0.8319123 0 0

74 CT6 2013 0.0302335 0.1323134 2.4986675 0.8777455 0.0390441 1.0252523 0 0

75 CTB 2012 0.0528721 0.3513588 2.2124114 0.7821118 0.0646231 1.3301121 0 0

76 CTB 2013 0.0587974 0.2804859 2.3362996 0.7154864 0.0490734 1.3995759 0 0

77 CTC 2012 -0.006681 0.5312978 2.6108134 0.7582819 0.0252117 0.9190849 0 0

78 CTC 2013 0.013392 0.44548 2.5741691 0.7704609 0.0006878 0.9079999 1 0

79 CVT 2012 -0.0074317 0.0654038 2.6730043 0.8128619 0.0284915 1.0427129 0 0

80 CVT 2013 -0.1130213 0.551286 2.691169 0.8408198 0.0476645 1.3352114 0 0

81 CX8 2012 -0.0682271 0.0121643 2.1138465 0.9386056 0.0050088 0.8914835 0 0

82 CX8 2013 -0.0939162 0.012031 2.0639598 0.9581665 0.0057911 0.7923568 0 0

83 D2D 2012 0.0099106 0.010612 2.9212931 0.7467733 0.0661749 1.3333761 0 0

84 D2D 2013 -0.0038148 0.0608049 3.0462458 0.5854487 0.0592829 1.0014986 0 0

85 DAD 2012 0.1362295 0.0924302 1.9417052 0.6918956 0.1933348 1.4081817 0 0

86 DAD 2013 -0.255297 0.0711606 2.0903639 0.6841553 0.1327215 0.7855519 0 0

87 DAG 2012 0.032371 0.2097931 2.8021845 0.8841407 0.043246 1.0961146 0 0

88 DAG 2013 -0.0059484 0.1878508 2.8420404 0.9026772 0.0430607 1.1429615 0 0

89 DBC 2012 -0.0642435 0.1988968 3.5502901 0.7596788 0.0813879 1.1304862 0 0

90 DBC 2013 -0.0394298 0.2122599 3.6035554 0.8670172 0.0534838 1.0514637 0 0

91 DBT 2012 -0.053131 0.1227866 2.5344703 0.7896556 0.0107288 0.8072879 0 0

92 DBT 2013 0.0145316 0.0975559 2.4414988 0.7935711 0.0145129 1.1445717 0 0

93 DCS 2012 -0.0270814 0.1314586 2.6639703 0.8767168 0.000555 0.9727523 1 0

94 DCS 2013 -0.0597352 0.1153979 2.6519725 0.8986776 0.0051703 1.5460769 1 0

95 DHG 2012 0.0488367 0.1176244 3.3762602 0.5042841 0.2328143 1.2953224 0 0

96 DHG 2013 0.0117723 0.1108738 3.4886381 0.4460485 0.2048701 1.130525 0 0

97 DHT 2012 -0.0415113 0.1296347 2.4669136 0.8608108 0.0650409 1.1083469 0 0

98 DHT 2013 0.0648094 0.1813381 2.5115893 0.8379583 0.1028204 1.1340538 0 0

99 DIC 2012 0.0880826 0.067984 2.8115589 0.9139122 0.0138601 1.2068286 0 0

100 DIC 2013 0.0899301 0.0513673 2.8932045 0.9578984 0.0240231 1.5611934 0 0

101 DIH 2012 0.0041703 0.0168906 2.3389105 0.9102302 0.0764155 0.9709478 0 0

102 DIH 2013 -0.0143097 0.0118364 2.3261064 0.9441506 0.0105716 0.9632542 1 0

103 DL1 2012 -0.0067331 0.5460176 1.6410277 0.5529106 0.1218604 1.0354702 0 0

104 DL1 2013 0.0854684 0.5075154 1.6561653 0.6419145 0.0799876 1.1895292 0 0

105 DLG 2012 0.0158485 0.0766413 3.3417889 0.8679514 0.0005135 1.1017488 0 0

106 DLG 2013 -0.0346279 0.0528969 3.3838715 0.8934519 0.0004491 1.69881 0 0

107 DLR 2012 0.0365176 0.1378423 2.4871426 0.9452815 0.0034886 0.8236369 0 0

108 DLR 2013 0.045955 0.1522271 2.4028784 0.9429143 -0.0184253 0.9271373 1 0

109 DNC 2012 -0.0355805 0.2964213 1.8179024 0.9206382 0.0419005 0.9120165 0 0

85

110 DNC 2013 -0.0387369 0.4315279 1.7779051 0.9007101 0.0844812 0.9642464 0 1

111 DTA 2012 -0.1045723 0.0191685 2.344573 0.7270721 0.0034465 1.0065131 0 0

112 DTA 2013 0.1167686 0.0171211 2.3473925 0.7505925 -0.0363543 1.021152 1 0

113 DZM 2012 -0.0225025 0.2621689 2.3499164 0.7006354 -0.0335033 0.793923 1 0

114 DZM 2013 0.0288557 0.3023584 2.2496948 0.7135546 -0.007355 1.0808709 1 0

115 GMD 2012 0.0629599 0.2558481 3.8339374 0.822563 0.0152361 1.1177947 0 1

116 GMD 2013 -0.0056279 0.2661611 3.8822994 0.822778 0.024723 1.0726112 0 0

117 GTT 2012 -0.0208003 0.5692948 3.1922646 0.5620099 0.0050311 1.0120129 0 0

118 GTT 2013 0.1152313 0.5760283 3.1974507 0.912901 -0.0522646 0.9534303 1 0

119 HAX 2012 0.0342521 0.155716 2.3658473 0.9666907 -0.1222695 0.9999311 1 0

120 HAX 2013 -0.1620185 0.1379557 2.3658173 0.9583853 -0.0391556 1.0439193 1 0

121 HBE 2012 -0.0978983 0.4956064 1.5572063 0.8447216 -0.0242273 0.8921414 0 0

122 HBE 2013 -0.05709 0.5332153 1.50764 0.8300062 -0.0018021 0.8342965 1 0

123 HCT 2012 -0.0251294 0.2891155 1.6598972 0.9116355 0.0193444 0.9440019 0 0

124 HCT 2013 -0.0289551 0.2679246 1.6348701 0.9200282 0.00102 0.9784418 0 1

125 HJS 2012 -0.0251462 0.8762 2.8224734 0.3984657 0.0444838 0.939997 0 0

126 HJS 2013 -0.0306738 0.8807407 2.7955999 0.4229985 0.0309287 0.9420026 0 1

127 HOM 2012 0.0074739 0.6387829 3.3313933 0.7077938 0.0595501 0.9355246 1 0

128 HOM 2013 -0.0544585 0.6257648 3.3024485 0.8251417 0.0016137 0.9248548 0 0

129 HSG 2012 0.0845207 0.4020476 3.7267887 0.8622818 0.0798538 1.4505422 0 0

130 HSG 2013 0.0465948 0.2845651 3.8883191 0.856976 0.0847761 1.1953441 0 1

131 HST 2012 -0.0036178 0.7899016 1.3353977 0.8827522 0.0096549 0.9532961 0 0

132 HST 2013 0.0685826 0.7463171 1.3146255 0.8835634 0.0477321 1.1315177 0 0

133 LTC 2012 0.0925473 0.0583684 2.4881529 0.8529921 0.0184715 1.0774215 0 0

134 LTC 2013 0.1062708 0.054331 2.5205386 0.8739175 0.0283493 1.0022471 0 0

135 OCH 2012 -0.2303887 0.2484451 3.5527275 0.6256007 0.0368854 1.0754959 0 0

136 OCH 2013 0.0107833 0.2011547 3.5843362 0.6325468 0.0485672 1.1366937 0 0

137 PRC 2012 0.0287444 0.3455015 1.7247836 0.9240208 0.0218801 1.0073122 0 1

138 PRC 2013 -0.0395315 0.3552853 1.7279477 0.9224807 0.0242657 1.1212161 0 0

139 S55 2012 -0.0090558 0.0580215 2.5613519 0.8688357 0.0463277 1.1848659 0 0

140 S55 2013 -0.1363541 0.034509 2.6350211 0.813963 0.0443528 1.0230268 0 0

141 SBA 2012 -0.0681166 0.9617322 3.1680217 0.409659 0.0136724 1.0330267 0 0

142 SBA 2013 -0.0224576 0.9141625 3.1821332 0.3382189 0.0446235 0.9520261 0 0

143 TMP 2012 -0.0490883 0.5713426 3.1661432 0.4558376 0.1338403 0.9936795 0 0

144 TMP 2013 0.0002624 0.4806733 3.1633895 0.4806217 0.1437384 1.0938257 0 0

145 TNG 2012 0.0022732 0.3635651 2.9783257 0.8048585 0.024588 1.0103866 0 0

146 TNG 2013 -0.0013515 0.4641068 2.9828133 0.8108108 0.0160113 1.2462664 0 0

86

147 TYA 2012 -0.1476821 0.2215384 2.8019646 0.9108152 0.0457276 1.0053312 0 0

148 TYA 2013 0.0540421 0.1906161 2.8042737 0.923646 0.0514362 1.1417725 0 1

149 UDC 2012 -0.0008414 0.0674475 3.2431661 0.857505 0.0063838 1.0327886 0 0

150 UDC 2013 -0.0102297 0.0610688 3.2571775 0.7805529 0.003009 0.9172864 1 0

151 VMD 2012 0.0516636 0.0038796 3.6525888 0.8935667 0.004458 1.1345012 0 0

152 VMD 2013 0.0090422 0.0031923 3.7073938 0.8895895 0.0071005 1.1406385 0 1

153 VNE 2012 -0.0118386 0.1098332 3.2577506 0.7355205 0.0152218 1.0933663 0 0

154 VNE 2013 -0.1020084 0.0898197 3.2965162 0.7874723 0.0118834 0.8170438 0 0

155 VPL 2012 0.1924966 0.3795647 3.5010538 0.6835162 0.0079301 2.2668154 0 0

156 VPL 2013 -0.1062784 0.1658994 3.8564699 0.6036949 0.0001618 1.0807076 0 0

157 AME 2012 -0.2047241 0.0479739 2.5008674 0.9035858 -0.018535 0.8788708 1 0

158 AME 2013 0.1396922 0.0199692 2.4447925 0.8824458 0.0811767 1.3088168 0 1

159 AMV 2012 -0.022501 0.0540158 1.3800846 0.7273296 -0.0148377 1.1271204 1 0

160 AMV 2013 0.4227364 0.1035018 1.4320549 0.7039142 0.0045113 0.9326258 1 0

161 ASP 2012 0.1149615 0.0532823 2.9170379 0.9005523 0.0115287 0.9878914 0 1

162 ASP 2013 -0.1009816 0.0419087 2.9117471 0.8948613 0.0185895 1.1454184 0 1

163 BCC 2012 -0.0045592 0.7717591 3.7579738 0.7248229 0.0159077 1.0099981 0 1

164 BCC 2013 -0.0766871 0.7661772 3.7622944 0.7756164 -0.0057756 0.9703059 1 0

165 BHC 2012 0.1509783 0.3106816 2.2589867 0.8691229 -0.1120928 0.863054 1 0

166 BHC 2013 0.2152716 0.3395497 2.1950247 0.869945 -0.1616374 0.9316778 0 1

167 BHT 2012 0.0028903 0.0794222 2.3268641 0.9485739 -0.0416569 0.9825495 1 0

168 BHT 2013 -0.054623 0.0645876 2.3192185 0.8122819 0.0052888 1.0568342 0 1

169 BKC 2012 0.0362447 0.3532291 2.1497393 1.1246122 -0.1118872 0.8282838 1 0

170 BKC 2013 0.0500615 0.3640103 2.0679185 1.9387123 -0.2032875 1.765796 1 0

171 BTS 2012 0.0142986 0.8035615 3.7069992 0.7411351 -0.0091151 0.9856136 1 0

172 BTS 2013 -0.0731045 0.7654079 3.7007059 0.7650078 -0.0461707 0.8879677 1 0

173 CMG 2012 -0.0484605 0.2427435 3.2621121 0.8127503 0.0350115 0.9090968 1 0

174 CMG 2013 -0.0598209 0.2947101 3.2207222 0.8449059 0.0383909 1.0557615 0 1

175 CTM 2012 0.0080846 0.0498245 2.0181427 0.8434518 -0.0320143 0.9399804 1 0

176 CTM 2013 -0.0003498 0.0252632 1.9912615 1.0980165 -0.0896866 1.147539 1 0

177 DCT 2012 0.1017613 0.7702301 3.0564658 0.9269627 -0.0828934 0.9211984 1 0

178 DCT 2013 0.1106324 0.7881871 3.020819 0.9914977 -0.120945 0.9567794 1 0

179 DRH 2012 -0.0112317 0.0047582 2.460543 0.9658636 -0.0817934 1.0119509 1 0

180 DRH 2013 -0.0079512 0.0034564 2.4657025 0.9285032 -0.0034119 1.0278802 1 0

181 DTT 2012 0.0062495 0.4423438 2.1157469 0.9648736 -0.0306111 1.0345485 1 0

182 DTT 2013 0.054939 0.4667496 2.1304978 0.9552556 -0.0171639 1.0951048 1 0

183 HHG 2012 -0.0286492 0.7642083 2.4573989 0.8284084 -0.0367098 0.9975722 1 0

87

184 HHG 2013 -0.0500782 0.6822456 2.4563433 0.8141261 -0.0024442 0.9644282 1 0

185 HHL 2012 0.2196794 0.1586719 1.7757124 1.0104077 -0.2525644 0.5068551 1 0

186 HHL 2013 0.0037226 0.251083 1.4805961 1.1363167 -0.4444959 0.5125161 1 0

187 HLA 2012 -0.0638628 0.0592841 3.4353879 0.9206207 -0.0016715 0.8843866 0 1

188 HLA 2013 0.0710875 0.0618712 3.38203 0.9397664 0.0119926 0.7274936 1 0

189 HLG 2012 0.0803084 0.1014545 3.4015275 0.8652941 0.0013147 0.7451111 1 0

190 HLG 2013 0.0210392 0.3282417 3.2737485 0.9791338 -0.1881469 0.9263221 1 0

191 HT1 2012 -0.1225138 0.756426 4.1243242 0.7178707 -0.0004741 0.9853939 0 1

192 HT1 2013 -0.0601307 0.7838082 4.117934 0.7455606 -0.0003741 0.9650895 0 0

193 KSD 2012 -0.0059687 0.6657357 2.0237708 0.9845939 -0.3658853 0.9789351 1 0

194 KSD 2013 0.0845062 0.6276148 2.0145247 0.9153562 -0.0025532 1.14378 1 0

195 LM3 2012 0.0705152 0.231009 2.8816961 0.799491 0.0015744 1.0099364 1 0

196 LM3 2013 0.0706033 0.20944 2.8859902 0.8445379 -0.0353186 1.012114 1 0

197 MIM 2012 0.0310854 0.4061181 1.9842347 0.8690719 -0.0005807 0.8653912 1 0

198 MIM 2013 -0.0155607 0.456479 1.9214472 0.983601 -0.1106598 1.1493997 1 0

199 NTB 2012 0.084238 0.0138928 3.3827096 0.9619941 -0.0131616 1.3175194 1 0

200 NTB 2013 0.0781286 0.0058029 3.5024666 0.3575192 -0.01476 1.3180186 1 0

201 NVC 2012 0.1825535 0.0807292 3.0278163 0.9295298 -0.0168898 0.819261 1 0

202 NVC 2013 0.6983814 0.0796404 2.9412385 0.9978684 -0.1510102 0.7734481 1 0

203 PDC 2012 -0.058858 0.7597146 2.2618954 0.8645984 0.0498944 0.9496843 1 0

204 PDC 2013 -0.0133495 0.7004379 2.2394747 0.8114148 0.0333583 1.1336348 1 0

205 POT 2012 0.0308354 0.092856 2.8006284 0.8718719 0.0119597 1.014101 0 1

206 POT 2013 0.1419 0.0957519 2.8067096 0.8642475 0.0177081 1.2226502 0 0

207 SD3 2012 0.1180635 0.050616 2.7572707 0.8525424 -0.0330515 1.0641129 0 1

208 SD3 2013 0.0936924 0.0403585 2.7842584 0.845011 0.0058751 1.3069037 0 0

209 TJC 2012 -0.083898 0.7668677 2.3575575 0.9867748 -0.0424579 0.8341674 1 0

210 TJC 2013 -0.153185 0.7556848 2.2788107 0.9239808 0.0221129 0.9961952 0 1

211 VGS 2012 -0.0164593 0.1453842 3.1044902 0.9705053 0.0054819 0.8458714 0 1

212 VGS 2013 0.0721399 0.1530481 3.0317945 0.9508488 0.0177795 1.3248516 0 0

213 VHG 2012 -0.1187457 0.1823037 2.6980692 0.9496317 -0.0685621 1.1282377 1 0

214 VHG 2013 -0.057797 0.0080487 2.7504698 0.9550325 0.0894662 1.9042011 0 1

215 VID 2012 -0.3527571 0.2335037 2.8639346 0.9020041 -0.0348194 0.6102754 0 1

216 VID 2013 -0.0393766 0.0152915 2.6494605 0.8666278 -0.0063771 0.8808977 0 0

217 VIP 2012 -0.0934216 0.6259176 3.2915544 0.8285473 0.0273482 0.916271 0 0

218 VIP 2013 -0.0889315 0.5976903 3.2535784 0.7712946 0.0308574 1.0045901 0 1

219 VMC 2012 -0.0628988 0.1172161 2.9788171 0.9060233 0.0223111 0.8698481 0 0

220 VMC 2013 0.0170029 0.0989017 2.9182605 0.9062145 0.0135556 1.2668585 0 1

88

221 VSP 2012 0.1817313 0.5632733 3.5291263 0.7635847 -0.0008502 0.862318 0 1

222 VSP 2013 12.462902 0.5695991 3.4647938 1.250342 -0.1879349 0.3159776 0 0