Đề tài Ước lượng chi phí của khoản nợ vay có rủi ro

ện của Việt Nam sẽ giúp cho hoạt động mua bán nợ của Công ty được chính xác và hiệu quả hơn. Thứ hai, nhiệm vụ chủ yếu của Công ty trong thời gian tới là xử lý nợ tồn đọng của các Doanh nghiệp Nhà nước, đặc biệt là các Tổng công ty Nhà nước và các Ngân hàng Thương mại Nhà nước. Trong thời gian qua Công ty đã và đang xúc tiến chiến lược xử lý nợ tồn đọng của các Tổng công ty Nhà nước với các công việc cụ thể là: thu thập thông tin về nợ tồn đọng của các Tổng công ty, phân loại và phân tích thông tin về tài chính của các Tổng công ty Nhà nước nhằm đưa ra bức tranh toàn cảnh về nợ tồn đọng hiện nay và dự đoán xu hướng của thị trường nợ tồn đọng trong tương lai. Thứ ba, trong tháng 3/2006, Công ty đã thành lập Trung tâm thông tin mua bán nợ và tài sản tồn đọng. Đây chính là một yếu tố giúp quảng bá hình ảnh của Công ty cũng như từng bước hình thành thị trường mua bán nợ tại Việt Nam. Ngoài ra, Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp còn đạt được một số thành tựu trong việc đào tạo nhằm nâng cao kiến thức và kỹ năng cho nhân viên trong lĩnh vực mua bán nợ, định giá nợ và một số kỹ năng cần thiết khác. Công ty cũng đã tăng cường việc quảng bá chính sách xử lý nợ tồn đọng đối với công chúng nói chung và các Doanh nghiệp Nhà nước nói riêng. 3.2. Những vấn đề đặt ra cho DATC Do mới đi vào hoạt động gần ba năm nên trong hoạt động mua bán nợ, Công ty còn trầm lắng. Cụ thể là: Thứ nhất, số lượng hợp đồng mua bán nợ đẵ ký kết chiếm tỷ trọng rất ít so với số lượng tiếp nhận. Năm 2004, Công ty tiếp nhận 64 hồ sơ mua bán nợ theo thoả thuận nhưng mới chỉ ký kết được một hồ sơ. Năm 2005, có 03 hồ sơ theo thoả thuận được ký kết trong số hơn 160 hồ sơ đã tiếp nhận. Trong khi đó, số lượng hồ sơ theo chỉ định đã tiếp nhận của Công ty trong vòng hai năm đầu không có gì thay đổi. Thứ hai, chưa đa dạng hoá khách hàng: các khách hàng của Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp trong thời gian qua đều là các Doanh nghiệp Nhà nước. Điều đó chứng tỏ rằng Công ty vẫn chưa hấp dẫn được tất cả các doanh nghiệp thuộc mọi thành phần kinh tế. Tuy nhiên hiện nay, các Doanh nghiệp Nhà nước vẫn chiếm tỷ trọng lớn trong các thành phần kinh tế nhưng với xu hướng cổ phần hoá diễn ra mạnh mẽ, việc đa dạng hoá khách hàng của Công ty là một điều kiện tiên quyết. Thứ ba, việc tiến hành tiếp nhận hồ sơ, xử lý và thẩm định hồ sơ chưa chuyên nghiệp và mất nhiều thời gian. Việc xác định giá trị khoản nợ vẫn còn nhiều vướng mắc. Hạn chế này sẽ làm tăng số lượng hồ sơ tiếp nhận chờ xử lý và giảm tỷ trọng hồ sơ được ký kết. Điều này sẽ ảnh hưởng xấu đến việc tăng cường hoạt động mua bán nợ. Sự cần thiết của việc xác định chi phí vốn vay có rủi ro trong hoạt động mua bán nợ tại DATC Một trong những hạn chế hết sức quan trọng khiến cho thị trường tài chính ở nước ta phát triển thiếu tính cân đối đó là thị trường mua bán nợ ở Việt Nam vẫn chưa phát triển, được thể hiện ở số lượng không nhiều Công ty kinh doanh trong lĩnh vực mua bán nợ và nhận thức chưa đúng của các doanh nghiệp đối với hoạt động mua bán nợ (như đã trình bày ở mục trên). Hiện nay, trong xu thế phát triển nhanh chóng của nền kinh tế, thị trường mua bán nợ ở Việt Nam chưa thực sự khẳng định được vị trí của mình. Đó thực sự là một điều kiện không thuận lợi cho việc thực thi hoạt động kinh doanh của các Công ty Quản lý Tài sản, trong đó DATC cũng không tránh khỏi điều đó. Việc định giá nợ trên thị trường hiện nay vẫn còn nhiều bất cập, đây cũng chính là nguyên nhân làm cho các định chế tài chính trong đó có cả Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp DATC, chưa tạo được vị thế của mình.. Bên cạnh đó, sự chưa phát triển này còn bộc lộ ngay trong cách xác định thiếu khoa học về giá trị của khoản nợ. Trên thị trường Việt Nam hiện nay, lãi suất trái phiếu Chính phủ được lấy làm cơ sở cho việc tính toán giá trị của khoản nợ vay. Việc làm này bao hàm ý một khoản nợ vay có rủi ro và không có rủi ro (khái niệm về nợ có rủi ro và không có rủi ro đã trình bày ở mục 4.2.1 ) sẽ là như nhau tính về mặt chi phí. Điều đó đang và sẽ hoàn toàn thiếu ăn khớp với sự phát triển của thị trường mua bán nợ trong tương lai, bởi lý do một khoản nợ vay có rủi ro thì bao giờ cũng kém hấp dẫn các nhà đầu tư, chi phí của nó còn bao gồm cả chi phí vỡ nợ,… do vậy sẽ cao hơn chi phí của khoản nợ không có rủi ro. Vậy thì vấn đề đặt ra cho DATC bây giờ đó là: chi phí của khoản nợ không có rủi ro được lấy theo lãi suất phi rủi ro ( lãi suất của Trái phiếu Chính phủ), thì khi đó sẽ đặt ra một chi phí vốn vay có rủi ro như thế nào để hoàn thiện công tác định giá khoản nợ vay phục vụ cho hoạt động mua bán nợ của Công ty? Việc làm này không chỉ là một bước đi hiệu quả để nâng cao chất lượng hoạt động xử lý nợ tại Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp nói riêng, mà nó còn góp phần đánh dấu cho sự phát triển của thị trường mua bán nợ nói chung. Trong phạm vi chuyên đề này, phương pháp được sử dụng để góp phần khắc phục tình trạng bất cập trên là xác định chi phí khoản nợ vay có rủi ro dựa trên mô hình quyền chọn Black – Scholes. CHƯƠNG 3: ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ CỦA KHOẢN NỢ CÓ RỦI RO 1. MỘT SỐ KHÁI NIỆM 1.1. Rủi ro là gì Thu nhập và rủi ro là yếu tố rất quan trọng trong tài chính. Nhà đầu tư luôn mong muốn nhận được thu nhập cao cùng với mức rủi ro là nhỏ nhất. Vậy rủi ro là gì? Trong cuộc sống đời thường, rủi ro ám chỉ khả năng mà trong các cuộc chơi may rủi của cuộc sống, chúng ta sẽ nhận được các kết quả mình không mong muốn. Trong định giá, khái niệm về rủi ro được hiểu với nghĩa rộng hơn. Rủi ro, ám chỉ đến khả năng mà chúng ta sẽ nhận được một lợi tức từ một khoản đầu tư mà khác với mức lợi tức chúng ta kỳ vọng đạt được. Như vậy, rủi ro không chỉ bao gồm các kết quả tốt nghĩa là, lợi tức cao hơn mức mà ta kỳ vọng. Bất kỳ một nhà đầu tư nào trên thị trường cũng có muôn vàn cách nhìn khác nhau về khái niệm rủi ro, mức độ rủi ro, do vậy một rủi ro sẽ được đánh giá bằng việc đo lường nó chứ không phải xuất phát từ quan điểm của một nhà đầu tư nào trên thị trường. Trước khi đi vào đo lường rủi ro, chúng ta thường chia rủi ro ra làm hai loại: *Rủi ro có thể đa dạng hoá ( rủi ro phi hệ thống – unsystematic risk): là rủi ro của một công ty hay một ngành kinh doanh nào đó, nó có thể bắt nguồn từ việc một công ty đánh giá sai nhu cầu cho một sản phẩm từ các khách hàng của mình; hay rủi ro nảy sinh từ phía các đối thủ cạnh tranh mà tỏ ra mạnh hay yếu hơn so với mức đã lường trước;… *Rủi ro không thể đa dạng hoá: ( rủi ro có hệ thống - systematic risk ): rủi ro do sự biến động của các yếu tố trên thị trường gây nên như: tình hình kinh tế, cải tổ chính sách thuế,… Nó là phần rủi ro chung cho tất cả các khoản mục đầu tư, do đó không thể tránh khỏi bằng việc đa dạng hoá các khoản mục đầu tư được. Loại rủi ro này còn gọi là rủi ro toàn thị trường. Tổng rủi ro = Rủi ro có thể đa dạng hoá + Rủi ro không thể đa dạng hoá 1.2. Chi phí vốn Nói tới thuật ngữ chi phí vốn, người ta thường hay gắn nó đi liền với một doanh nghiệp hay một dự án nào đó, bởi đó là điều kiện tiên quyết cho doanh nghiệp hay một dự án đi vào hoạt động. Chi phí vốn là khoản tiền mà người đi vay phải bỏ ra để được sử dụng khoản vốn trong một thời gian xác định, nó phản ánh rủi ro của số vốn. Với cách hiểu đó, trong thẩm định dự án về mặt tài chính, suất chiết khấu áp dụng cho việc chiết khấu ngân lưu của dự án trong tương lai về hiện tại chính là chi phí vốn mà chủ dự án phải trả để huy động vốn cho dự án. Nguồn vốn được sử dụng cho một doanh nghiệp hay cho một dự án thường bao gồm: Vốn chủ sở hữu và vốn vay, do vậy chi phí vốn vay gồm có chi phí vốn chủ và chi phí vốn vay trong đó chi phí vốn chủ sở hữu là thành tố chủ chốt trong bất kỳ mô hình dòng tiền có chiết khấu nào, nó phản ánh rủi ro của vốn chủ sở hữu và chi phí vốn vay phản ánh rủi ro vỡ nợ. Như vậy chi phí vốn của một dự án là giá trị bình quân có trọng số của chi phí vốn chủ sơ hữu và chi phí nợ vay, được gọi là chi phí bình quân có trọng số (weighted average cost of capital – WACC) WACC = S * + (1 – tC ) * B* 2. MÔ HÌNH XÁC ĐỊNH CHI PHÍ VỐN VAY CÓ RỦI RO THEO MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ QUYỀN CHỌN BLACK SCHOLES (OPM) 2.1. Các giả thiết của mô hình Để việc trình bày mô hình trở nên dễ hiểu, một số giả thiết có liên quan được đưa vào mô hình: Giả định rằng là các doanh nghiệp phát hành trái phiếu coupon bằng 0 mà ngăn chặn sự phân bổ vốn (như việc thanh toán cổ tức ) cho đến sau khi trái phiếu đáo hạn trong T giai đoạn. Không có các chi phí giao dịch và thuế do đó giá trị của doanh nghiệp không bị ảnh hưởng bởi cơ cấu vốn của nó. Tỷ lệ lãi suất phi rủi ro là không ngẫu nhiên. Các kỳ vọng là như nhau về quá trình ngẫu nhiên miêu tả giá trị tài sản doanh nghiệp. Thị trường là cạnh tranh hoàn hảo: tài sản không có cổ tức trong kỳ hạn của quyền chọn (option). Không có cơ lợi. Với những giả thiết nêu trên, ta có thể hình dung về một doanh nghiệp phát hành trái phiếu được đảm bảo bởi tài sản của doanh nghiệp. 2.2. Các vị thế Thuật ngữ “vị thế” trong tài chính được hiểu là trạng thái của nhà đầu tư nắm giữ các tài sản tài chính trong một thời điểm nhất định. Ta ký hiệu giá trị của doanh nghiệp là V, giá trị sổ sách của khoản nợ là D, và gía của quyền chọn mua là P. Bảng sau cho ta thông tin về vị thế của các nhà đầu tư: Bảng 3.1 Vị thế của nhà đầu tư Nếu V ≤ D Nếu V > D Vị thế của các cổ đông Quyền chọn mua- Call 0 V - D Vị thế của người nắm giữ trái phiếu Nợ V D Quyền chọn bán P = (D-V) 0 Giá trị doanh nghiệp tại thời điểm đáo hạn V V Bảng trên chỉ ra các khoản thanh toán tại thời điểm đáo hạn của tất cả những người góp vốn cho doanh nghiệp. Nếu giá trị của doanh nghiệp ít hơn giá trị sổ sách của khoản nợ (mệnh giá trái phiếu), thì các cổ đông có quyền hoãn thanh toán nợ cho đến khi tuyên bố phá sản và cho phép người nắm giữ trái phiếu giữ V D, các cổ đông sẽ thực hiện quyền chọn mua bằng cách trả giá thực hiện D cho người nắm giữ trái phiếu và thu về khoản chênh lệch (V- D). 2.3. Mối quan hệ giữa mô hình CAPM và OPM Chúng ta sẽ đưa ra mối quan hệ giữa mô hình CAPM về đo lường rủi ro β (có thể tham khảo mô hình CAPM một giai đoạn trong phần bài giảng môn Định giá tài sản tài chính của GS. TS Hoàng Đình Tuấn) và mô hình gía quyền chọn OPM. Dựa trên kết quả nghiên cứu của Merton (1973), thì không có sự khác biệt nào giữa mô hình CAPM một giai đoạn cổ điển với mô hình CAPM liên tục theo thời gian. Kết quả này rất quan trọng bởi mô hình OPM của Black Scholes yêu cầu mọi hoạt động kinh doanh phải tiếp diễn và các giả định của hai mô hình phải cố định và phù hợp. Nhờ kết quả này mà ta có thể đưa ra mối quan hệ giữa hai mô hình. Khi đó mô hình CAPM có thể được viết thành: E(rj) = Rf + [E(rm) - Rf]*βj (1) Trong đó: E(rj) là tỷ lệ lợi nhuận có kỳ vọng trên tài sản j Rf là tỷ lệ phi rủi ro ( cố định ) E(Rm) là tỷ lệ lợi nhuận có kỳ vọng của danh mục đầu tư trên thị trường βj = COV (rj, rm)/ VAR ( rm ) Sử dụng công thức vi phân, coi quyền mua là giá trị của cổ phiếu thường S, mà có thể được viết dưới dạng giá trị doanh nghiệp có sử dụng vốn vay V, ta có công thức vi phân biểu diễn độ dao động của vốn chủ sở hữu: dS = ∂ S * + ∂ S * + ∂ 2S *б2*V2* (2) Công thức này chỉ ra rằng, sự thay đổi trong giá cổ phiếu có liên quan đến giá trị của doanh nghiệp dV, sự thay đổi của giá cổ phiếu theo thời gian dt, và sự biến động tức thời trong giá trị doanh nghiệp б2. Chia hai vế cho S, khi dt tiến tới 0 thì: = = * = * * (3) với dS/S là tỷ lệ lợi nhuận của cổ phiếu thường rs, và dV/V là tỷ lệ lợi nhuận trên tài sản của doanh nghiệp rv, do vậy: rs = * * rv (4) Nếu rủi ro có hệ thống của cổ phiếu thường βs, và của tài sản doanh nghiệp βv được xác định là: βs = COV(rs, rm)/VAR(rm) (5) và βv = COV(rv, rm)/VAR(rm) (6) Thì ta có: βs = * * βv (7) Mô hình OPM của Black scholes khi quyền mua được coi là vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp là: S = V*N(d1) – e-rf*T *D*N(d2) (8) Trong đó: S là giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu V là giá trị thị trường của tài sản doanh nghiệp Rf là tỷ lệ phi rủi ro T là thời gian đáo hạn D là mệnh gía trái phiếu (giá trị ghi sổ) N(.) là hàm tích luỹ của phân phối log chuẩn d1= + * б * (9) d2 = d1- б * (10) Lấy vi phân từng phần của giá trị vốn chủ sở hữu S theo giá trị tài sản = N(d1) tại đó 0 ≤ N(d1) ≤ 1 (11) thay vào công thức số (7), ta nhận được: βs = N(d1) * * β v (12) Công thức này phản ánh mối quan hệ giữa rủi ro có hệ thống của vốn chủ sở hữu βs và rủi ro có hệ thống của tài sản doanh nghiệp βv . Giá trị của S được xác định từ mô hình OPM theo công thức số (8). Do đó ta có: βs = = (13) Mà ta lại có ≤ 1 e –rf * T <1 N(d2) ≤ N(d1) Vì vậy: 0 ≤ βv ≤ βs Điều này cho ta thấy rủi ro có hệ thống của vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp có sử dụng vốn vay lớn hơn rủi ro có hệ thống của doanh nghiệp không sử dụng vốn vay, và kết quả hoàn toàn phù hợp với các lý thuyết tài chính. Hệ số beta của vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp sủ dụng vốn vay cũng tăng một cách đều với sự tăng lên của đòn cân nợ. Mô hình OPM cung cấp cho ta một cái nhìn sâu sắc về ảnh hưởng của các tham số lên rủi ro có hệ thống của doanh nghiệp. Chúng ta có thể giả định các đặc điểm của tài sản của doanh nghiệp βv, cố định theo thời gian. Do đó ta có các vi phân từng phần của nó có dấu sau: < 0 < 0 < 0 <0 < 0 Điều trên có thể lý giải như sau: Rủi ro có hệ thống của vốn chủ sở hữu giảm xuống khi giá trị thị trường của doanh nghiệp tăng lên, và nó sẽ tăng khi khối lượng vốn vay tăng. Khi lợi nhuận phi rủi ro tăng lên, thì giá trị của quyền chọn vốn chủ sở hữu cũng sẽ tăng và rủi ro có hệ thống giảm. Phương trình vi phân từng phần thứ 4 phát biểu rằng khi sự biến động trong giá trị tài sản doanh nghiệp tăng thì rủi ro có hệ thống của vốn chủ sở hữu giảm, kết quả này tuân theo quy luật ngẫu nhiên của vốn chủ sở hữu, những người nắm giữ vốn chủ sở hữu sẽ thích có nhiều sự biến động hơn bởi vì họ có thể thu được lợi nhuận từ khả năng cho rằng giá trị doanh nghiệp sẽ vượt quá mệnh giá của khoản nợ (trái phiếu). Do đó, rủi ro thực tế sẽ giảm khi sự biến động trong tài sản doanh nghiệp tăng. Cuối cùng, điều kiện thứ 5 cho biết rủi ro có hê thống của vốn chủ sở hữu sẽ giảm xuống khi thời gian đáo hạn của khoản nợ được kéo dài. Ta thay thế βs từ công thức số (12) vào mô hình CAPM, ta thu được công thức cho chi phí vốn chủ sở hữu ks ks = Rf + (Rm – Rf) * N(d1) * V * (14) Ta lại thay βs trong công thức số (12) vào (14), được: ks = Rf + (Rm – Rf)*βs (15) Khi đó mô hình CAPM có thể được viết lại như sau: βv = (16) thay (16) vào (14) thu được: ks = Rf + N(d1)*(Rv – Rf)* (17) Công thức số (17) cho biết chi phí vốn chủ sở hữu là một hàm tăng đồng biến với đòn cân nợ. Rủi ro có hệ thống βb của vốn vay có rủi ro trong môi trường không có thuế có thể được giải thích tương tự công thức số (7) : βb = βv = * (18) Chúng ta biết rằng trong trường hợp không có thuế thì giá trị doanh nghiệp không biến đổi khi có sự thay đổi trong cơ cấu vốn của nó. Từ công thức (11) chúng ta biết rằng nếu cổ phiếu thường của doanh nghiệp được coi như là quyền mua trong giá trị doanh nghiệp thì = N(d1) (19) Từ đây suy ra: = N(-d1) = 1 – N(d1) (20) Điều này có nghĩa là bất kỳ sự thay đổi nào trong giá trị của vốn chủ sở hữu đều được bù đắp bằng một lượng thay đổi ngang bằng và đối lập trong giá trị nợ có rủi ro. Tiếp theo, tỷ lệ lợi nhuận thu được từ khoản nợ có rủi ro kb, có thể đựơc biểu diễn bằng mô hình CAPM: Công thức số (1) có thể viết thành: kb = Rf + ( Rm – Rf) * βb (21) Thay công thức số (18), (20) vào (21) ta có: kb = Rf + (Rm – Rf) * βv * N(d1) * (22) Từ CAPM ta đã có: Rv - Rf = (Rm – Rf) * β v (23) Suy ra: kb = Rf + (Rv – Rf) * N(-d1) * (24) mặt khác do Rv = ρ nên kb = Rf + (ρ – Rf) * N(-d1) * (25) Công thức (25) chính là chi phí của khoản nợ có rủi ro trong mô hình OPM Tỷ lệ lợi nhuận yêu cầu của khoản nợ rủi ro ngang bằng với tỷ lệ phi rủi ro Rf, cộng với một khoản tiền trả cho rủi ro: θ = (ρ – Rf) * N(-d1) * (26) Vậy kb = Rf + θ 2.4. Mô hình ước lượng chi phí của khoản nợ có rủi ro OPM kb = Rf + (Rv – Rf) * N(-d1) * (27) trong đó kb là chi phí của vốn vay có rủi ro Rf là tỷ lệ phi rủi ro (cố định) Rv = ρ là chi phí của vốn chủ sở hữu trong trường hợp doanh nghiệp không có nợ N(-d1) = 1 – N(d1) với N(d1) là hàm tích luỹ của phân phối loga chuẩn d1= + * б * V là giá trị thị trường của doanh nghiệp B là giá trị thị trường của khoản nợ θ = (ρ – Rf) * N(-d1) * , là chi phí rủi ro Khi đó ta có thể viết lại kb = Rf + θ Điều này có nghĩa là bất kỳ sự thay đổi nào trong vốn chủ sở hữu đều được bù đắp bằng một lượng thay đổi ngang bằng đối với khoản nợ có rủi ro, hay người ta có thể phát hành thêm nợ để mua cổ phiếu. 3. PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ VỐN VAY CÓ RỦI RO ĐỐI VỚI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM Theo phần mô hình đã trình bày ở phần 2 chương 3, để ước lượng được chi phí vốn vay có rủi ro kb ta cần tính toán các tham số có trong mô hình trước khi đi vào việc xác định kb. Các tham số đó là: Lợi suất kỳ vọng của thị trường E(Rm) Hệ số rủi ro bêta β Chi phí vốn chủ sở hữu trong trường hợp doanh nghiệp không sử dụng đòn cân nợ ρ Phương sai của tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản б 3.1. Ước lượng lợi suất kỳ vọng của thị trường E(Rm) 3.1.1. Ước lượng lợi suất kỳ vọng của thị trường E(Rm) dựa trên thông tin ở thị trường chứng khoán Việt Nam Giả sử trên thị trường có N tài sản rủi ro. Lợi suất của mỗi tài sản ri ~ N(ri, б2i) Gọi Vi là giá trị thị trường của tài sản rủi ro i, khi đó ∑Vi là tổng giá trị thị trường của tất cả các tài sản rủi ro.. Đặt Wmi = với i = 1,…, N Véc tơ M với các thành phần Wmi : ∑Wmi = 1 và Wmi > 0 tạo thành một danh mục gọi là danh mục thị trường. Một đặc điểm hết sức quan trọng của danh mục thị trường, đó là danh mục thị trường là một danh mục hiệu quả, khi đó danh mục thị trường sẽ trùng với danh mục tiếp tuyến. Ký hiệu E(Rm) là lợi suất kỳ vọng của thị trường. trong chuyên đề này một số kết quả của phương pháp trung bình phương sai (Mean Variance) sẽ được sử dụng để ước lượng lợi suất thị trường. * Bài toán chọn danh mục tối ưu với lợi suất kỳ vọng E(rp) cho trước P: (w1,…., wN) = W với rp = (W, R) và phương sai б2p = W’*V*W có dạng 0.5*W’*V*Wà min (W, R) = E(rp) (W, [e]) = 1 trong đó V là ma trận hiệp phương sai của N lơi suất(tài sản) V = [бij] với i = 1,…,N và j = 1,…,N бij = COV( ri, rj) là hiệp phương sai ccủa lợi suất tài sản i với lợi suất tài sản j R là véc tơ lợi suất trung bình của các cổ phiếu được giao dịch trên thị trường. Một số kết quả thu được từ việc giải bài toán trên đó là: A = [e]’*V-1*[e] B = [e]’*V-1*[R] C = [R]’*V-1*[R] H = A*R2f – 2*B*Rf + C Từ kết quả nhận được ta tính được E(Rm) = бm = Áp dụng phương pháp trung bình phương sai cho việc tính lợi suất thị trường năm 2005 (việc tính toán cụ thể xin tham khảo tại Luận văn tốt nghiệp của sinh viên Hoàng Thị Thanh Hải – 4/2006 ), ta được: E(Rm)2005 = 14.5% 3.1.2. Ước lượng lợi suất kỳ vọng của thị trường E(Rm) dựa trên thông tin từ thị trường chứng khoán Hoa Kỳ Cách tính toán lợi suất kỳ vọng của thị trường được trình bày trong phần 3.1.1 là một cách làm khá phổ biến. Tuy nhiên, trong chuyên đề này, một phương pháp khác để tính E(Rm) đó là dựa trên thông tin lạm phát trong mô hình ngân lưu tài chính áp dụng cho thị trường Hoa Kỳ, chuyển đổi tính cho thị trường chứng khoán Việt Nam. E(Rm)VN = E(Rm)M * (28) Trong đó: E(Rm)VN: lợi suất kỳ vọng của thị trường Việt Nam E(Rm)M : lợi suất kỳ vọng của thị trường Hoa Kỳ : tỷ lệ lạm phát ở Hoa Kỳ : tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam Theo công thức này, để tính ra lợi suất kỳ vọng trên thị trường Việt Nam, ta cần biết lợi suất kỳ vọng của thị trường Hoa Kỳ, tỷ lệ lạm phát ở Hoa Kỳ, và tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam. Điều quan trọng bây giờ là giá trị của những con số nêu trên là bao nhiêu? Trước hết, ta xác định lợi suất kỳ vọng trên thị trường Hoa Kỳ E(Rm)M. Như ta đã biết phần bù rủi ro thị trường Rp = E(Rm) - Rf àE(Rm) = Rp + Rf với Rf là lãi suất phi rủi ro được tính theo lãi suất trái phiếu Chính phủ. * Trên thị trường Hoa Kỳ: năm 2005 Lãi suất trái phiếu Chính phủ 4.57% Phần bù rủi ro thị trường: Dựa trên những các phân tích từ thị trường Hoa Kỳ cho thấy, phần bù rủi ro thị trường có khoảng giá trị từ -29% đến 40% và năm 2005 phần bù rủi ro thị trường ở mức 10.12%, thị trường tương đối ổn định. E(Rm)M = 10.12% + 4.57% = 14.69% Tỷ lệ lạm phát ở Hoa Kỳ: 5.9% Tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam: 8.4% Vậy từ công thức (28) suy ra lợi suất kỳ vọng của thị trường Việt Nam E(Rm)VN = 14.69% * = 14.35% Nhận xét: Hai phương pháp tính lợi suất kỳ vọng thị trường cho ra kết quả gần sấp xỉ nhau. Điều này cho ta cơ sở để khẳng định công thức (28) là hoàn toàn phù hợp cho việc tính toán lợi suất kỳ vọng trên thị trường Việt Nam. Do vậy việc sử dụng E(Rm) = 14.5% hay E(Rm) = 14.35% trong các tính toán tiếp theo sẽ cho ta một kết quả đáng tin cậy. 3.2. Ước lượng hệ số rủi ro β Việc ước lượng hệ số rủi ro β có ý nghĩa rất quan trọng, nó là thước đo đại diện cho mức độ rủi ro của một tài sản tài chính hay của một doanh nghiệp,… Có nhiều phương pháp có thể sử dụng để ước lượng hệ số rủi ro β như: sử dụng mô hình chỉ số đơn của W.Sharpe (1963), ước lượng beta bằng mô hình CAPM dựa trên số liệu lịch sử,… Tuy nhiên trong phạm vi chuyên đề này, phương pháp được sử dụng là một công thức được tính toán trên thị trường Hoa Kỳ có sự hiệu chỉnh để tính toán trên thị trường Việt Nam. Do những khó khăn trong việc ước lượng beta của các công ty hoạt động ở Việt Nam một cách trực tiếp từ số liệu cổ phiếu giao dịch trên thị trường chứng khoán nên ta có thể tìm hệ số beta bình quân ở Hoa kỳ trong một ngành , ký hiệu là βLM. Đó là hệ số beta bình quân ứng với tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu bình quân của ngành ở Hoa Kỳ, nhưng khác với tỷ lệ nợ/vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp hay dự án Việt Nam mà ta đang xem xét. Trước khi đi vào ước lượng giá trị beta cho doanh nghiệp Việt Nam, ta thiết lập mối quan hệ giữa hệ số βu (hệ số β của doanh nghiệp không sử dụng đòn cân nợ),với βL (hệ số β của doanh nghiệp có sử dụng nợ thông qua sự kết hợp giữa hai mô hình CAPM và mô hình Modigliani – Miller( M&M) Bảng 3.2 Sự kết hợp giữa CAPM và M&M CAPM M&M Nợ kb = Rf + βb * (E(Rm) – Rf) Kb = Rf ; βb= 0 Vốn chủ sở hữu khi không vay nợ ρ = Rf + βu * (E(Rm) – Rf) ρ = r0 Vốn chủ sở hữu khi có vay nợ Ks = Rf + βL * (E(Rm) – Rf) Ks = r0 + (1-tc)*(r0-kb)* Chi phí vốn trung bình có trọng số WACC WACC = ks * + (1- tc) * kb * WACC = r0 * (1- tc*) Thực hiện phép biến đổi ta được: ks = Rf + βL * (E(Rm) – Rf) = r0 + (1-tc) * (r0-kb) * = Rf + βu * (E(Rm) – Rf) + (1-tc) * (r0 - kb) * à βL = βu * [1 + (1-tc)* ] (29) Căn cứ vào công thức (29) thiết lập ở trên để chuyển đổi từ βLM sang hệ số beta không vay nợ ở Việt Nam βu βu = βLM / [1+(1- tcM * ()M)] (30) trong đó βLM, ()M và tcM có đựơc từ bản thông tin của Damodaran ( xem phần phụ lục) Hệ số βu nói trên là hệ số beta ứng với một doanh nghiệp không có vay nợ, hoạt động trên thị trường Hoa Kỳ trong ngành kinh doanh đang xem xét. Vẫn sử dụng công thức (29), ta có thể tính chuyển β u thành hệ số bêta ứng với một doanh nghiệp hoạt động trên thị trường Hoa Kỳ trong gành kinh doanh đang xem xét, với cơ cấu vốn và thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp bằng đúng với doanh nghiệp hay dự án ở Việt Nam. Đây chính là hệ số beta quy tính cho một doanh nghiệp hay dự án ở Việt Nam, βLVN βLVN = βu * [1 + (1 – tcVN ) * ()VN ] (31) 3.3. Ước lượng chi phí vốn chủ sở hữu trong trường hợp doan nghiệp không sử dụng đòn cân nợ ρ và phương sai của tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản б 3.3.1. Ước lượng ρ: Ta sử dụng mô hình CAPM để ước tính tham số ρ ρ = rf + βu * (E(Rm) – rf ) trong đó các thông số cần thiết để tính toán đã có từ các tính toán trong phần đã nêu trên: βu, E(Rm). 3.3.2. Ước lượng phương sai của tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản б Như ta đã biết bất kỳ doanh nghiệp báo cũng lập báo cáo tài chính, có thể là theo quý hay năm. Từ số liệu nhận được trong báo cáo tài chính của một doanh nghiệp về lợi nhuận và giá trị tổng tài sản, ta sử dụng phần mềm EVIEWS để ước lượng б (phần ví dụ sẽ được trình bày chi tiết ở phần tiếp theo để minh hoạ cho việc làm này ). 4. ÁP DỤNG VIỆC XÁC ĐỊNH CHI PHÍ VỐN VAY CÓ RỦI RO CHO CÔNG TY CỔ PHẦN CHẾ BIẾN HÀNG XUẤT KHẨU LONG AN Ta sử dụng số liệu của Công ty Cổ phần Chế biến hàng xuất khẩu Long An (LAF) làm ví dụ minh hoạ cho việc tính toán chi phí vốn vay có rủi ro bằng mô hình quyền chọn Black Scholes (OPM). 4.1. Một số quan sát tổng quan về chuỗi lợi suất của giá cổ phiếu LAF Ký hiệu : Pt là giá cổ phiếu tại thời điểm t Rt là lợi suất của cổ phiếu tại thời điểm t Chúng ta có được số liệu giá cổ phiếu, lợi suất của cổ phiếu tính theo một trong hai công thức sau: Rt =(Pt- Pt-1)/Pt-1 (a) Hoặc Rt = ln(Pt/Pt-1) (b) Ta tính lợi suất cổ phiếu theo (a). Ký hiệu: R là lợi suất của cổ phiếu LAF 4.1.1. Một số khảo sát sơ lược về RLAF -Biểu đồ chuỗi RLAF -Thống kê mô tả đối với RLAF 4.1.2. Kiểm định tính dừng của chuỗi RLAF bằng Eviews H0 : Chuỗi không dừng H1 : Chuỗi dừng ADF Test Statistic -28.45103 1% Critical Value* -2.5673 5% Critical Value -1.9396 10% Critical Value -1.6157 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(R) Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 23:50 Sample(adjusted): 2 1299 Included observations: 1298 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. R(-1) -0.768831 0.027023 -28.45103 0.0000 R-squared 0.384275 Mean dependent var 1.31E-05 Adjusted R-squared 0.384275 S.D. dependent var 0.032141 S.E. of regression 0.025221 Akaike info criterion -4.521528 Sum squared resid 0.825004 Schwarz criterion -4.517547 Log likelihood 2935.472 Durbin-Watson stat 2.010691 Kết quả ước lượng : DW = 2.010691 cho biết ut không tự tương quan ½tqs½ = 28.45103 > ½t0.01½ = 2.5673 ½tqs½ = 28.45103 > ½t0.05½ = 1.9396 ½tqs½ = 28.45103 > ½t0.1½ = 1.6157 Bằng tiêu chuẩn ADF , RLAF là chuỗi dừng với giá trị tới hạn là 1%, 5%, 10%. 4.1.3. Mô hình ARMA đối với chuỗi R Vì khi áp dụng mô hình ARMA(p, q) đối với chuỗi sai phân bậc d thì chúng ta có quá trình ARIMA(p, d, q). Ta đã kiểm định chuỗi lợi suất của cổ phiếu LAF là dừng nên ta có d = 0. i) Xác định giá trị tham số p và q dựa vào lược đồ tự tương quan của chuỗi RLAF Ta thấy có quá trình AR(1). Ta có kết quả ước lượng mô hình ARIMA (1, 0, 0) đối với R Mô hình có hệ số chặn Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 00:16 Sample(adjusted): 2 1299 Included observations: 1298 after adjusting endpoints Convergence achieved after 3 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000405 0.000911 0.444278 0.6569 AR(1) 0.230990 0.027034 8.544314 0.0000 R-squared 0.053327 Mean dependent var 0.000401 Adjusted R-squared 0.052597 S.D. dependent var 0.025919 S.E. of regression 0.025229 Akaike info criterion -4.520140 Sum squared resid 0.824879 Schwarz criterion -4.512176 Log likelihood 2935.571 F-statistic 73.00531 Durbin-Watson stat 2.010630 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .23 Kiểm định T có Pvalue = 0.6569 > 0.05 cho kết quả hệ số của c thực sự bằng 0. Ta tiến hành kiểm định Coefficient-test Wald Test: Equation: EQ01 Null Hypothesis: C(1)=0 F-statistic 0.197383 Probability 0.656916 Chi-square 0.197383 Probability 0.656842 Kết quả kiểm định cho thấy kiểm định F có Pvalue = 0.656916 >0.05 và kiểm định c2 có Pvalue = 0.656842 >0.05, như vậy hệ số của c thực sự bằng 0. Mô hình không có hệ số chặn Dependent Variable: R Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 00:29 Sample(adjusted): 2 1299 Included observations: 1298 after adjusting endpoints Convergence achieved after 2 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) 0.231169 0.027023 8.554565 0.0000 R-squared 0.053183 Mean dependent var 0.000401 Adjusted R-squared 0.053183 S.D. dependent var 0.025919 S.E. of regression 0.025221 Akaike info criterion -4.521528 Sum squared resid 0.825004 Schwarz criterion -4.517547 Log likelihood 2935.472 Durbin-Watson stat 2.010691 Inverted AR Roots .23 Từ kết quả trên ta thấy: lợi suất của LAF trong một phiên giao dịch có bị ảnh hưởng của lợi suất trong phiên giao dịch trước do hệ số của AR(1) thực sự khác 0 (Pvalue của kiểm định T đối với hệ số AR(1) = 0.0000 < 0.05) hệ số của AR(1) > 0 cho biết lợi suất cổ phiếu trong một phiên giao dịch chịu ảnh hưởng cùng chiều của lợi suất phiên giao dịch trước. Vậy mô hình ARIMA đối với chuỗi R là Rt = a+ b*Rt-1 +et Rt = 0.231169*Rt-1 + et 4.1.4 Áp dụng các mô hình ARCH( p ), GARCH(p, q), T – GARCH (m, s), GARCH-M Việc áp dụng các mô hình kinh tế lượng này giúp ta trả lời cho câu hỏi mức dao động trong lợi suất khác nhau trong các phiên liệu có phụ thuộc vào sự thay đổi lợi suất trong quá khứ và mức độ dao động của sự thay đổi này không? i) Mô hình ARCH(p) Xác định giá trị tham số p Từ phương trình ARIMA đã được ước lượng ở trên, ta ghi lại phần dư của mô hình, ký hiệu là et, sau đó sử dụng lược đồ tự tương quan để suy ra p. Ta được p = 1. Kết quả ước lượng mô hình ARCH(1) Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 23:05 Sample(adjusted): 2 1299 Included observations: 1298 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.219942 0.032092 6.853428 0.0000 Variance Equation C 0.000454 6.70E-06 67.78715 0.0000 ARCH(1) 0.385122 0.084385 4.563884 0.0000 R-squared 0.053057 Mean dependent var 0.000401 Adjusted R-squared 0.051595 S.D. dependent var 0.025919 S.E. of regression 0.025242 Akaike info criterion -4.615473 Sum squared resid 0.825114 Schwarz criterion -4.603528 Log likelihood 2998.442 Durbin-Watson stat 1.987637 Inverted AR Roots .22 Như vậy có sự sai khác trong độ dao động của lợi suất trung bình trong các phiên. Hệ số ARCH(1) dương thực sự, cho biết độ dao động của lợi suất trung bình chịu ảnh hưởng dương của lợi suất cổ phiếu LAF. ii) Kiểm định các giả thiết của ARCH(1) 1) Kiểm định H0 : c = 0 H1 : c > 0 Wald Test: Equation: EQ02 Null Hypothesis: C(2)=0 F-statistic 4595.097 Probability 0.000000 Chi-square 4595.097 Probability 0.000000 Kết quả kiểm định cho thấy c > 0 do kiểm định F có Pvalue = 0.000000 < 0.05 và kiểm định c2 có Pvalue = 0.000000 < 0.05, vậy bác bỏ H0. 2) Kiểm định H0 :et là nhiễu trắng H1 :et không phải là nhiễu trắng ADF Test Statistic -35.78090 1% Critical Value* -3.4382 5% Critical Value -2.8642 10% Critical Value -2.5682 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID02) Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 01:10 Sample(adjusted): 3 1299 Included observations: 1297 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESID02(-1) -0.994543 0.027795 -35.78090 0.0000 C 0.000301 0.000701 0.430127 0.6672 R-squared 0.497141 Mean dependent var 7.88E-06 Adjusted R-squared 0.496752 S.D. dependent var 0.035573 S.E. of regression 0.025236 Akaike info criterion -4.519579 Sum squared resid 0.824703 Schwarz criterion -4.511611 Log likelihood 2932.947 F-statistic 1280.273 Durbin-Watson stat 1.999788 Prob(F-statistic) 0.000000 Nhìn vào kết quả kiểm định ta thấy DW = 1.999788 cho biết ut không tự tương quan. ½tqs½ = 35.78090 > ½t0.01½ = 3.4382 ½tqs½ = 35.78090 > ½t0.05½ = 2.8642 ½tqs½ = 35.78090 > ½t0.1½ = 2.5682 Bằng tiêu chuẩn ADF ta kết luận εt là nhiễu trắng với mọi mức a = 0.01;0.05;0.1 Vậy mô hình ước lượng được thoả mãn các giả thiết của ARMA(1). 4.1.5. Mô hình GARCH(1) i) Kết quả ước lượng Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 23:08 Sample(adjusted): 2 1299 Included observations: 1298 after adjusting endpoints Convergence achieved after 60 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.289553 0.026982 10.73116 0.0000 Variance Equation C 6.07E-06 1.05E-06 5.773899 0.0000 ARCH(1) 0.143002 0.019878 7.194152 0.0000 GARCH(1) 0.830979 0.012009 74.19193 0.0000 R-squared 0.049776 Mean dependent var 0.000401 Adjusted R-squared 0.047573 S.D. dependent var 0.025919 S.E. of regression 0.025295 Akaike info criterion -4.831383 Sum squared resid 0.827974 Schwarz criterion -4.815455 Log likelihood 3139.568 Durbin-Watson stat 2.128133 Inverted AR Roots .29 Nhận xét: Theo kết quả bảng trên, ta thấy: Lợi suất trung bình trong một phiên có quan hệ dương với sự thay đổi của lợi suất phiên trước đó do hệ số của AR(1) dương thực sự. Mức dao động trong lợi suất có sự khác nhau. Hệ số của ARCH(1) dương thực sự do kiểm định T có Pvalue =0.00000 < 0.05 cho biết mức độ dao động đó phụ thuộc vào sự thay đổi lợi suất. Hệ số của GARCH(1) dương thực sự do kiểm định T có Pvalue =0.00000 <0.05 cho biết mức dao động lợi suất còn phụ thuộc mức độ dao động của sự thay đổi này. ii) Kiểm định các giả thiết của mô hình GARCH(1) Kiểm định H0 : εt là nhiễu trắng H1 :et không phải là nhiễu trắng ADF Test Statistic -38.38946 1% Critical Value* -3.4382 5% Critical Value -2.8642 10% Critical Value -2.5682 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID03) Method: Least Squares Date: 04/25/07 Time: 01:47 Sample(adjusted): 3 1299 Included observations: 1297 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESID03(-1) -1.064868 0.027739 -38.38946 0.0000 C 0.000294 0.000701 0.419235 0.6751 R-squared 0.532280 Mean dependent var 9.10E-06 Adjusted R-squared 0.531919 S.D. dependent var 0.036873 S.E. of regression 0.025227 Akaike info criterion -4.520263 Sum squared resid 0.824140 Schwarz criterion -4.512294 Log likelihood 2933.390 F-statistic 1473.751 Durbin-Watson stat 1.997966 Prob(F-statistic) 0.000000 Dựa vào kết quả kiểm định, ta thấy: DW = 1.999788 cho biết ut không tự tương quan. ½tqs½ = 38.38946 > ½t0.01½ = 3.4382 ½tqs½ =38.38946 > ½t0.05½ = 2.8642 ½tqs½ =38.38946 > ½t0.1½ = 2.5682 Bằng tiêu chuẩn ADF ta kết luận et là nhiễu trắng với mọi mức a = 0.01;0.05;0.1 2) Kiểm định H0 : c = 0 H1 : c > 0 Wald Test: Equation: EQ03 Null Hypothesis: C(2)=0 F-statistic 33.33791 Probability 0.000000 Chi-square 33.33791 Probability 0.000000 Kết quả kiểm định cho thấy c > 0 do kiểm định F có Pvalue = 0.000000 < 0.05 và kiểm định c2 có Pvalue = 0.000000 < 0.05, vậy giả thiết H0 bị bác bỏ. 3) Kiểm định H0 : c(3)+c(4)=1 H1 : c(3)+c(4)<1 Wald Test: Equation: EQ03 Null Hypothesis: C(3)+C(4)=1 F-statistic 17.86284 Probability 0.000025 Chi-square 17.86284 Probability 0.000024 Kết quả trên cho thấy kiểm định F có Pvalue = 0.000025 <0.05 và kiểm định c2 có Pvalue = 0.000024 <0.05, vậy bác bỏ H0. Từ đó suy ra các giả thiết trong GARCH(1) đểu được thoả mãn. Mô hình GARCH(1) vừa ước lượng là mô hình tốt. 4.1.6. Mô hình T-GARCH Trong mô hình này có sự xuất hiện của các biến giả, kỹ thuật này cho ta xác định sự khác biệt giữa các cú sốc âm và cú sốc dương. Nếu Ut-1< 0 th× st2 = st2 = a0 + (a +g)Ut2-1 + b st2-1 Ut-1³ 0 th× st2 = st2 = a0 + a Ut2-1 + b st2-1 Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 23:11 Sample(adjusted): 2 1299 Included observations: 1298 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. AR(1) 0.300836 0.026387 11.40079 0.0000 Variance Equation C 6.14E-06 1.18E-06 5.185911 0.0000 ARCH(1) 0.162240 0.024537 6.612036 0.0000 (RESID<0)*ARCH(1) -0.063240 0.030612 -2.065836 0.0388 GARCH(1) 0.894012 0.012894 69.33411 0.0000 R-squared 0.048331 Mean dependent var 0.000401 Adjusted R-squared 0.045387 S.D. dependent var 0.025919 S.E. of regression 0.025324 Akaike info criterion -4.830831 Sum squared resid 0.829232 Schwarz criterion -4.810922 Log likelihood 3140.210 Durbin-Watson stat 2.150226 Inverted AR Roots .30 Nhận xét: hệ số của (RESID<0)*ARCH(1) có ý nghĩa do kiểm định T có Pvalue = 0.0388 nên lợi suất của cổ phiếu LAF có chịu ảnh hưởng của cú sốc âm, và đó là quan hệ ngược chiều, tức là ở đây có sự biểu hiện của hiệu ứng đòn bẩy đối với giá cổ phiếu. 4.1.7. Mô hình GARCH- M Mô hình này phản ánh sự phụ thuộc của lợi suất cổ phiếu vào độ rủi ro của chính nó. Theo mô hình, độ rủi ro càng lớn thì lợi suất có thể càng cao. Kết quả ước lượng: Dependent Variable: R Method: ML - ARCH (Marquardt) Date: 04/24/07 Time: 23:13 Sample(adjusted): 2 1299 Included observations: 1298 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 500 iterations Variance backcast: ON Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. SQR(GARCH) 0.093225 0.037170 2.508064 0.0121 AR(1) 0.213529 0.031646 6.747305 0.0000 Variance Equation C 0.000437 1.14E-05 38.40126 0.0000 ARCH(1) 0.447247 0.098100 4.559113 0.0000 R-squared 0.055651 Mean dependent var 0.000401 Adjusted R-squared 0.053462 S.D. dependent var 0.025919 S.E. of regression 0.025217 Akaike info criterion -4.618496 Sum squared resid 0.822854 Schwarz criterion -4.602569 Log likelihood 3001.404 Durbin-Watson stat 1.927262 Inverted AR Roots .21 Trong mô hình này, các hệ số khác 0 thực sự do kiểm định T đối với các hệ số lần lượt có Pvalue =0.0121;0.000;0.0000;0.0000 và đều nhỏ hơn a=0.05,vậy lợi suất của cổ phiếu LAF phụ thuộc vào độ rủi ro của bản thân nó. Trên đây là phần ước lượng mô hình chuỗi lợi suất của cổ phiếu LAF dựa vào một số mô hình kinh tế lượng, qua các bước ước lượng và kiểm định ta tìm ra được mô hình tốt nhất cho chuỗi RLAF này. 4.2. Áp dụng tính toán dựa trên mô hình OPM 4.2.1. Lợi suất kỳ vọng của thị trường E(Rm) Như kết quả nhận được từ phần 3.3.1 ta có E(Rm) = 14.5 % 4.2.2. Ước lượng phương sai của tỷ lệ lợi nhuận trên tổng tài sản: Ta sử dụng phần mềm Eviews để tính toán giá trị б, thu được kết quả từ bảng sau: Từ đây suy ra б = 0.046824 4.2.3. Ước lượng hệ số rủi ro β Thời điểm tính toán: năm 2005 Cơ cấu vốn: Chủ sở hữu: 81,707,791,132 đồng Vay nợ: 75,481,803,697đồng (giá trị ghi sổ), lãi suất 6,53%/năm, thời gian đáo hạn của khoản nợ là T = 8 năm Giải trình số liệu tính toán: -Dựa trên cách xác định giá trị công ty theo phương pháp DCF (tham khảo tại phần bài giảng môn Tài chính Công ty của TS Trần Chung Thuỷ) thì ta thu được giá trị công ty LAF : V = 230,715,893,000 đồng -Tính toán S theo công thức số (8) : S = V*N(d1) – e-rf*T *D*N(d2) với : d1 = (ln(V/D) + Rf*T)/б*T0.5 +0.5*б*T0.5 = 8.53 à N(d1) = 0.99971 àN(-d1) = 0.00029 d2 = d2 = d1- б*T0.5 = 8.39 àN(d2) = 0.99966 àN(-d2) = 0.00034 Vậy S = 81,707,791,132 đồng à B = V-S = 149,008,101,868 đồng ()VN = 1.83 ()VN = 1.55 Giả định cơ cấu vốn không thay đổi Thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp: tCVN = 28% Ngành chế biến thực phẩm ở Hoa Kỳ năm 2005: βLM = 0.72 ()M = 22.39 % tCM = 19.6 % Hệ số beta không vay nợ βu βu = βLM / [1+(1- tcM * ()M)] = 0.72/[1+ (1- 19.6%)*22.39%] = 0.61 Hệ số beta quy tính cho công ty βLVN = βu * [1 + (1 – tcVN ) * ()VN ] = 0.61* [1+(1-28%) * 1.83] = 1.414 4.2.4. Lãi suất phi rủi ro và chi phí vốn chủ sở hữu trong trường hợp doanh nghiệp không có nợ: Tại thời điểm năm 2005, lãi suất phi rủi ro (được sử dụng là lãi suất trái phiếu Chính Phủ) Rf = 8,5% . Chi phí vốn chủ sở hữu trong trường hợp doanh nghiệp không có nợ ρ = Rf + βu * (E(Rm) – Rf ) = 8.5% + 0.61*(14.5% - 8.5%) = 0.122 Như vậy, chi phí vốn của khoản nợ vay có rủi ro là: kb = Rf + (Rv – Rf) * N(-d1) * = 8.5% + (0.122 – 8.5%) * (-0.00029) * 1.55 = 0.0861 Như vậy, áp dụng tính toán theo mô hình quyền chọn Black – Scholes (OPM) dựa trên số liệu của Công ty Cổ phần Chế biến hàng xuất khẩu Long An (LAF), ta thu được một số kết quả: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu: S = 81,707,791,132 đồng Giá trị thị trường của khoản nợ vay: B = 149,008,101,868 đồng Chi phí vốn vay có rủi ro: kb = 0.0861 5. KIẾN NGHỊ VIỆC ÁP DỤNG XÁC ĐỊNH CHI PHÍ VỐN VAY CÓ RỦI RO TRONG HOẠT ĐỘNG XỬ LÝ NỢ CỦA DATC Vào thời điểm hiện nay, hoạt động xử lý nợ vẫn còn là một lĩnh vực mới mẻ, ít người biết tới. Môi trường pháp lý còn nhiều điểm hạn chế hoạt động của các Công ty Quản lý Tài sản nói chung và Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp nói riêng. Chế tài xử lý nợ tồn đọng dây dưa kéo dài đối với doanh nghiệp, ngân hàng không quy định thời gian bắt buộc phải xử lý dứt điểm, chưa có chế tài về chế độ cung cấp thông tin công nợ, tình hình tài chính của doanh nghiệp cho Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp, một số doanh nghiệp, ngân hàng ngại hợp tác với Công ty trong việc mua bán, xử lý nợ. Những số liệu về tỷ lệ nợ xấu theo ước tính của IMF là 15%, nợ xấu trong và ngoài bảng của khối Ngân hàng Quốc doanh 6.2 tỷ USD,…Những con số này hiện đang là những minh chứng rõ ràng nhất cho sự chưa phát triển của thị trường nợ tại Việt Nam. Tuy nhiên, những con số đó sẽ dần giảm xuống một khi thị trường mua bán nợ ở Việt Nam phát triển đi lên. Sự đi lên của DATC chính là đòn bẩy cho sự đi lên của thị trường mua bán nợ Việt Nam, vì vậy nâng cao hiệu quả hoạt động tại DATC là công việc quan trọng hơn bao giờ hết. Áp dụng thành công việc xác định chi phí vốn vay có rủi ro (kb) sẽ là một biện pháp hữu ích để nâng cao chất lượng của hoạt động xử lý nợ cho DATC. Đối với những khoản nợ nằm trong kế hoạch mua (bán) của Công ty thì kb là cơ sở để tính toán giá trị thị trường của khoản nợ, từ đó Công ty sẽ có cơ sở để đưa ra quyết định thực hiện giao dịch khoản nợ ở mức giá hợp lý. Còn đối với những khoản nợ của những doanh nghiệp nằm trong danh sách tái cơ cấu của Công ty, thì đây sẽ là mốc so sánh để sao cho sau khi thực hiện tái cơ cấu Công ty sẽ thu được lợi suất kỳ vọng ít nhất là tương đương với kb. Bên cạnh đó, theo sự nhận định của các tổ chức kinh tế nước ngoài, Việt Nam được đánh giá là một trong những thị trường nổi bật nhất Châu Á đang thu hút các quỹ trái phiếu toàn cầu vì tỷ lệ tăng trưởng ngày một tăng, cũng như mức định giá tín nhiệm ngày một cao hơn; thì viễn cảnh cho sự phát triển của thị trường nợ Việt Nam sẽ là một tương lai không xa. KẾT LUẬN Xử lý nợ và tài sản tồn đọng là vấn đề lớn và phức tạp. Nhiều khoản nợ tồn đọng là nợ của các Doanh nghiệp Nhà nước làm ăn thua lỗ, không có tài sản đảm bảo. Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp đã và đang gặp phải nhièu khó khăn trở ngại trong việc thực hiện nhiệm vụ của mình trong đó có vấn đề thiếu thông tin về nợ và tài sản tồn đọng, khuôn khổ pháp lý chưa hoàn thiện, sự kém phát triển của thị trường nợ tồn đọng,… Sau một thời gian nghiên cứu và hoàn thiện chuyên đề thực tập tốt nghiệp “Ước lượng chi phí của khoản nợ có rủi ro”, một số vấn đề sau đã được tập trung giải quyết: Thứ nhất, những khái niệm cơ bản về thị trường mua bán nợ và mô hình Công ty Quản lý Tài sản Quốc gia được tìm hiểu. Bên cạnh đó là những phân tích. về hoạt động mua bán nợ của Công ty Quản lý Tài sản Quốc gia.. Thứ hai, phân tích và đánh giá thực trạng hoạt động mua bán nợ tại Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp, trên cơ sở đó tìm ra những hạn chế của doanh nghiệp và nguyên nhân của nó. Thứ ba, một giải pháp đưa ra cùng một số kiến nghị với các cơ quan liên quan được đưa ra để góp phần đáp ứng đòi hỏi thực tiễn đối với hoạt động mua bán nợ của Công ty. Do vấn đề nội dung nghiên cứu trong đề tài là những vấn đề rất phức tạp, bị hạn chế về thời gian, và kinh nghiệm thực tế về lĩnh vực này của em còn hạn hẹp, dường như chưa có cho nên đề tài khó có thể tránh khỏi những khiếm khuyết, hạn chế. Em xin kính nhận các ý kiến phê bình, đóng góp cùng những chỉ dẫn cụ thể của các thầy cô giáo, các anh chị trong phòng cũng như của các bạn học cùng lớp để có thể nâng cao kiến thức và lý luận thực tiễn của mình. PHỤ LỤC Bảng số liệu về hệ số bêta bình quân theo ngành kinh doanh ở Hoa Kỳ Industry Name Average Beta Market B/S Ratio Tax Rate Advertising 0.99 22.25% 11.96% Aerospace/Defense 0.92 20.81% 21.77% Air Transport 1.38 42.16% 19.40% Apparel 0.93 13.39% 21.60% Auto & Truck 1.29 125.80% 18.90% Auto Parts 0.99 52.49% 18.93% Bank 0.59 54.59% 27.81% Bank (Canadian) 0.72 10.07% 24.41% Bank (Foreign) 1.78 NA 0.00% Bank (Midwest) 0.79 61.47% 29.14% Beverage (Alcoholic) 0.66 23.56% 15.30% Beverage (Soft Drink) 0.71 13.63% 17.74% Biotechnology 1.56 4.39% 4.41% Building Materials 0.98 33.54% 23.55% Cable TV 1.76 38.89% 13.90% Canadian Energy 0.73 14.27% 30.19% Cement & Aggregates 1.02 26.35% 26.29% Chemical (Basic) 0.98 27.64% 13.31% Chemical (Diversified) 0.97 16.32% 25.87% Chemical (Specialty) 0.98 21.54% 19.08% Coal 1.75 15.96% 11.64% Computer Software/Svcs 1.84 3.56% 10.36% Computers/Peripherals 1.99 6.68% 7.84% Diversified Co. 0.87 22.60% 18.87% Drug 1.59 9.36% 6.09% E-Commerce 2.23 3.86% 9.38% Educational Services 1.09 2.65% 20.95% Electric Util. (Central) 0.94 69.87% 26.93% Electric Utility (East) 0.87 56.29% 28.01% Electric Utility (West) 0.97 58.80% 28.87% Electrical Equipment 1.52 72.60% 15.47% Electronics 1.49 14.54% 13.04% Entertainment 1.3 26.12% 16.69% Entertainment Tech 2.18 3.38% 10.21% Environmental 0.87 48.22% 9.45% Financial Svcs. (Div.) 0.89 132.40% 19.72% Food Processing 0.72 22.39% 19.60% Food Wholesalers 0.72 29.15% 23.66% Foreign Electronics 1.03 23.76% 41.66% Furn/Home Furnishings 0.87 30.22% 26.93% Grocery 1.04 39.11% 23.54% Healthcare Information 1.22 10.30% 10.07% Home Appliance 0.84 18.39% 14.69% Homebuilding 0.98 61.74% 23.77% Hotel/Gaming 0.77 33.19% 14.22% Household Products 0.79 18.46% 24.86% Human Resources 1.22 7.87% 25.27% Industrial Services 1.01 19.71% 16.91% Information Services 1.02 8.15% 18.42% Insurance (Life) 0.93 13.15% 23.66% Insurance (Prop/Cas.) 0.83 12.40% 18.73% Internet 2.3 2.28% 4.76% Investment Co. 0.75 103.83% 0.00% Investment Co.(Foreign) 1.21 4.09% 2.49% Machinery 1.01 31.26% 20.52% Manuf. Housing/RV 0.99 19.00% 19.77% Maritime 0.86 60.09% 5.91% Medical Services 0.94 17.47% 17.17% Medical Supplies 1.11 6.47% 13.16% Metal Fabricating 1.01 15.88% 24.89% Metals & Mining (Div.) 1.04 8.74% 7.81% Natural Gas (Distrib.) 0.73 60.93% 30.18% Natural Gas (Div.) 1.01 40.33% 22.04% Newspaper 0.76 30.08% 24.85% Office Equip/Supplies 1.02 24.34% 29.99% Oilfield Svcs/Equip. 1.05 11.72% 21.42% Packaging & Container 0.87 55.22% 25.40% Paper/Forest Products 0.84 56.50% 15.72% Petroleum (Integrated) 0.96 9.00% 29.47% Petroleum (Producing) 0.88 13.69% 14.79% Pharmacy Services 0.93 9.04% 27.16% Power 2.39 17.83% 6.84% Precious Metals 0.9 7.10% 6.54% Precision Instrument 1.71 8.97% 17.07% Publishing 0.89 32.54% 18.02% R.E.I.T. 0.77 63.99% 1.41% Railroad 0.96 29.86% 23.61% Recreation 1.12 20.04% 18.03% Restaurant 0.8 15.21% 19.13% Retail (Special Lines) 0.98 8.43% 23.42% Retail Automotive 1.04 34.98% 34.85% Retail Building Supply 0.95 5.82% 27.35% Retail Store 0.94 16.61% 21.10% Securities Brokerage 1.29 155.35% 21.27% Semiconductor 2.92 4.97% 10.47% Semiconductor Equip 2.95 7.53% 21.31% Shoe 1.08 3.64% 28.93% Steel (General) 1.16 14.62% 29.85% Steel (Integrated) 1.5 23.62% 18.09% Telecom. Equipment 2.35 5.28% 10.38% Telecom. Services 1.43 32.64% 12.90% Thrift 0.56 22.62% 25.14% Tire & Rubber 0.96 14.18% 5.94% Tobacco 0.79 17.06% 26.74% Toiletries/Cosmetics 0.83 18.06% 20.95% Trucking 0.98 40.58% 30.50% Utility (Foreign) 1 62.76% 11.52% Water Utility 0.73 48.86% 29.78% Wireless Networking 2.41 17.70% 9.93% Other 1.06 2.45% 0.00% Market 1.14 32.11% 16.40% Last Updated in January 2007 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Quyết định số 109/2003/QĐ –TTg về việc thành lập Công ty Mua bán nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp. Thông tư số 39/2004/TT – BTC Hướng dẫn trình tự, thủ tục và xử lý tài chính đối với hoạt động mua, bán, bàn giao, tiếp nhận, xử lý nợ và tài sản tồn đọng của doanh nghiệp. Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN chỉ thị của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước về việc thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro. Sổ tay xử lý nợ tồn đọng do Quỹ Tín thác ASEM II tài trợ Chuyên đề thực tập tốt nghiệp: “Phương pháp ước lượng phần bù rủi ro để đánh giá giá trị công ty theo phương pháp DCF” Bài giảng Mô hình tài chính công ty của Th.s. Trần Chung Thuỷ - Đại học KTQD Bài giảng Mô hình định giá tài sản tài chính của PGS. TS. Hoàng Đình Tuấn - Đại học KTQD. Giáo trình thị trường chứng khoán – NXB Tài chính. Chủ biên PGS. TS. Nguyễn Văn Nam; PGS. TS. Vương Trọng Nghĩa. Vấn đề định giá trong thẩm định dự án của tác giả Damodaran – Fulbright Economics Teaching Program Bài giảng Thẩm định dự án của tác giả Nguyễn Xuân Thành – Fulbright Economics Teaching Program Bài giảng Xử lý nợ dựa vào thị trường của tác giả Nguyễn Trọng Hoài – Fulbright Economics Teaching Program Giải pháp xử lý nợ xấu trong quá trình tái cơ cấu Ngân hàng Thương mại Việt Nam - Cử nhân Nguyễn Hạnh Phúc viện NCKH Ngân hàng Tình hình xử lý nợ tồn đọng của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam thời gian qua - những tồn tại, vướng mắc và giải pháp tháo gỡ nhằm ngăn ngừa và xử lý nợ tồn đọng – Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Trần Minh Tuấn.