Xây dựng hệ thống cảnh báo sử dụng nợ vay

Việc xây dựng các chỉ tiêu cảnh báo sớm trong việc sử dụng nợ vay sẽ giúp các DN kịp thời phát hiện ra những tồn tại yếu kém trong cơ cấu nguồn vốn DN và từ đó đưa ra các biện pháp hoàn thiện kịp thời để tránh xảy ra rủi ro mất khả năng thanh toán, dẫn đến trường hợp kệt quệ tài chính và thậm chí là nguy cơ phá sản. Để đánh giá tình hình quản trị nợ vay, các DN có thể sử dụng các chỉ tiêu sau đây:

* Hệ số thu nhập trên vốn đầu tư (ROIC): được sử dụng để đánh giá mức độ tạo ra lợi nhuận từ một đồng vốn đầu tư của DN. ROIC được đo lường bằng lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) chia cho vốn đầu tư bao gồm: vốn chủ sở hữu và nợ vay.

Hệ số thu nhập trên vốn đầu tư được sử dụng để đánh giá rủi ro từ việc sử dụng nợ vay. Bằng việc so sánh ROIC với lãi suất vay vốn bình quân của các DN sẽ giúp các doanh nghiêp nhận thấy việc sử dụng đòn bẩy tài chính có mang lại hiệu quả hay không. Nếu ROIC lớn hơn lãi suất vay vốn bình quân cho thấy các DN đang sử dụng tài sản và vốn hiệu quả nên việc sử dụng nợ vay sẽ giúp các DN gia tăng tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu. Ngược lại, nếu ROIC nhỏ hơn lãi suất vay vốn bình quân cho thấy việc sử dụng tài sản và vốn vay kém hiệu quả và yêu cầu đặt ra đối với các DN là đi tìm hiểu nguyên nhân của sự yếu kém trong việc sử dụng tài sản và vốn vay. Việc các DN thực hiện bán tài sản hoặc các bộ phận yếu kém để trả nợ thường được thực hiện trong trường hợp ROIC nhỏ hơn lãi suất vay vốn bình quân.

* Hệ số nợ vay trên vốn đầu tư: được đo lường bằng tỷ lệ giữa nợ vay có trả lãi trên tổng số vốn đầu tư vào DN.

Công thức:

Việc sử dụng hệ số này được thực hiện bằng cách so sánh với một ngưỡng an toàn đặc trưng của ngành. Nếu hệ số này vượt quá ngưỡng an toàn đặc trưng của ngành sẽ phản ánh mức độ rủi ro của doanh ngiệp là cao; ngược lại nếu hệ số này nằm dưới ngưỡng an toàn đặc trưng của ngành nó phản ánh mức độ rủi ro của các DN hiện đang trong tầm kiểm soát. Các DN có hệ số nợ vay trên vốn đầu tư quá cao vượt quá ngưỡng an toàn sẽ gặp khó khăn trong việc tiếp cận đối với nguồn vốn vay để đáp ứng nhu cầu đầu tư tăng trưởng và hiệu quả sử dụng vốn bị giảm sút. Như vậy, nếu một DN có hệ số nợ vay trên tổng vốn đầu tư cao cần phải thực hiện hoàn thiện cơ cấu nguồn vốn theo hướng gia tăng vốn điều lệ bằng cách phát hành cổ phiếu. Nếu việc tăng vốn điều lệ không khả thi thì DN cần phải bán bớt tài sản để trả nợ hoặc thoái vốn nhằm đảm bảo sự cân bằng tài chính.

* Hệ số khả năng trả nợ: hệ số này phản ánh khả năng DN trong việc thanh toán đối với các khoản nợ gốc và lãi vay.

Đây là hệ số mà các DN có thể căn cứ vào để đưa ra quyết định về cơ cấu nguồn vốn đặc biệt là quyết định sử dụng nợ vay. Hệ số này được sử dụng hiệu quả hơn so với hệ số thanh toán lãi vay vì cho thấy lãi vay không phải là khoản chi phí tài chính cố định duy nhất mà các doanh nghiêp phải thanh toán mà bao gồm cả phần nợ gốc; ngoài ra hệ số này cho thấy khấu hao TSCĐ là một dòng tiền khả dụng mà DN có thể sử dụng để thanh toán nợ gốc và lãi vay đặc biệt đối với các DN có tỷ lệ khấu hao cao như các công ty cổ phần ngành điện niêm yết. Mặc dù mục đích của việc sử dụng khấu hao TSCĐ để phục vụ cho công tác tái đầu tư vào các TSCĐ nâng cao năng lực hoạt động của các TSDH nhưng trong ngắn hạn khâu hao TSCĐ vẫn được sử dụng để thanh toán cho các khoản nợ vay. Ngoài ra, đứng trên góc độ chủ nợ của DN các Ngân hàng thương mại cũng dựa vào hệ số này để quyết định về hạn mức tín dụng cấp cho DN.

* Áp dụng chỉ số Z xác định giới hạn an toàn trong việc sử dụng nợ vay

Để đảm bảo sự an toàn về mặt tài chính, việc xác định một giới hạn an

toàn về nợ là việc làm cần thiết. Hiện nay, một trong các phương pháp xác định giới hạn an toàn về hệ số nợ vay là sử dụng chỉ số Z. Bằng việc sử dụng chỉ số Z, DN sẽ xem xét được giới hạn nợ nhất định để tránh nguy cơ lâm vào tình trạng phá sản.

Chỉ số Z là công cụ đo lường mức độ rủi ro khi sử dụng nợ vay và được phát minh bởi Giáo sư Edward I. Altman bằng việc nghiên cứu số lượng lớn các công ty lâm vào tình trạng phá sản và sử dụng phương pháp phân tích đa biệt thức hay còn gọi là phân tích phân biệt (Discriminant Analysis) để xây dựng hàm số nhằm mục tiêu phân biệt một cách chính xác và khách quan nhất DN có nguy cơ phá sản và DN không có nguy cơ phá sản. Đây là phương pháp thống kê được sử dụng trong việc xếp hạng tín nhiệm các DN trên thị trường chứng khoán và có ý nghĩa cao khoa học trong việc dự báo nguy cơ phá sản của các DN. Hiện nay, việc ứng dụng chỉ số Z trong việc dự báo nguy cơ phá sản được thực hiện bởi nhiều quốc gia với mức độ tin cây khá cao. Giáo sư Alman đã đưa ra hàm Z dự báo nguy cơ phá sản đối với các DN đã cổ phần hoá, ngành sản xuất. Sau đó, qua việc điều chỉnh bổ sung ông đã đưa ra hàm Z’ ứng đối với các DN chưa cổ phần hoá, ngành sản xuất và hàm Z’’ áp dụng đối với các DN khác.

Hàm số 1: Áp dụng đối với các DN đã cổ phần hoá, ngành sản xuất: Z= 1,2 X1 + 1,4 X2 +3,3 X3 + 0,6 X4 + 0,99 X5. Trong đó: X1 là tỷ trọng NWC

trên tổng tài sản; X2 là tỷ trọng lợi nhuận để lại trên tổng tài sản; X3 là tỷ trọng lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản; X4 là tỷ trọng vốn chủ sở hữu trên tổng nợ vay; X5 là tỷ trọng doanh thu thuần trên tổng tài sản

Kết quả dự báo của hàm số 1: Nếu Z>2,99: DN nằm trong vùng an toàn; Nếu 1,88 <Z<2,99: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản; Nếu Z <1,88: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Hàm số 2: Áp dụng đối với DN chưa cổ phần hoá, ngành sản xuất: Z’= 0,717 X1 + 0,847 X2 +3,107 X3 + 0,42 X4 + 0,998 X5. Kết quả dự báo của

hàm số 2: Nếu Z’>2,99: DN nằm trong vùng an toàn; Nếu 1,23 <Z’<2,99: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản; Nếu Z’ <1,23: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Hàm số 3: Áp dụng đối với các DN thuộc các ngành nghề, lĩnh vực khác: Z”= 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05X4. Kết quả dự báo của hàm số 3: Nếu Z’>2,6: DN nằm trong vùng an toàn; Nếu 1,2 <Z’<2,6: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản; Nếu Z’ <1,1: DN nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Các DN trong mẫu nghiên cứu, tất cả đều là các công ty cổ phần niêm yết thuộc lĩnh vực sản xuất điện năng nên tác giả sử dụng hàm số 1 áp dụng đối với các công ty đã cổ phần hoá, lĩnh vực sản xuất trong việc dự báo nguy cơ phá sản của các DN:

Số liệu tính toán từ Bảng 3.8 cho thấy số DN nằm trong vùng cảnh báo có nguy cơ phá sản và nguy cơ phá sản cao có xu hướng giảm dần: cao nhất vào năm 2012 với 5 DN bị cảnh báo và 7 DN có nguy cơ cao về phá sản và thấp nhất vào năm 2017 với 4 DN bị cảnh báo và 3 DN có nguy cơ phá sản cao.

Qua Bảng 3.9. tác giả nhận thấy số lượng các DN có nguy cơ phá sản và trong vùng cảnh báo có xu hướng giảm dần: từ mức 12 DN năm 2012 xuống còn 7 DN năm 2017. Sự biến động này có sự tương đồng với sự biến động của sự giảm thiểu tỷ lệ nợ vay đối với các DN trong giai đoạn nghiên cứu. Điều này cũng phù hợp với nhận định của lý thuyết đánh đổi khi cho rằng việc gia tăng quy mô nợ vay đến một mức độ nhất định thì sẽ phát sinh chi phí kiệt quệ tài chính tác động nghịch chiều làm giảm đi ưu thế của “tấm lá chắn thuế” của nợ vay. Trong năm 2017, có những DN sau có nguy cơ cao phá sản theo tính toán của hệ số Z, bao gồm: PIC (Z = 1,64); SBA (Z= 1,53) và SHP (Z = 1,38). Thông qua số liệu của các DN năm 2017, hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu ở mức an toàn đối với các DN trên như sau:

Như vậy, qua việc vận dụng chỉ số Z đã cho thấy được nguy cơ của các DN trong việc sử dụng nợ vay và từ đó đề xuất mức độ sử dụng nợ vay để giảm thiểu nguy cơ này. Điều này có ý nghĩa quan trọng đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đã trong giai đoạn hội nhập vào nền kinh tế thế giới khi mà áp lực cạnh tranh ngày càng cao đối với các DN, việc cảnh báo sớm nguy cơ phá sản sẽ giúp các DN có những bước đi đúng đắn trong chiến lược huy động vốn hiệu quả.