Ảnh hưởng của các quyết định tài chính tới rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp may mặc niêm yết tại việt nam

Nghiên cứu ảnh hưởng của quyết định tài chính đến rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp may mặc niêm yết tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Anh
• Người hướng dẫn: PGS. TS Trần Thị Xuân Anh
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Tài chính
• Đề tài: Ảnh Hưởng Của Các Quyết Định Tài Chính Tới Rủi Ro Vỡ Nợ Của Các Doanh Nghiệp May Mặc Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan về rủi ro vỡ nợ
• 1.1.1. Khái niệm về rủi ro vỡ nợ
• 1.1.2. Mô hình đo lường rủi ro vỡ nợ
• 1.2. Cơ sở lý thuyết về quyết định tài chính
• 1.2.1. Quyết định đầu tư
• 1.2.2. Quyết định huy động vốn
• 1.2.3. Quyết định phân chia thu nhập
• 1.3. Tác động của quyết định tài chính tới rủi ro vỡ nợ
• 1.3.1. Quyết định đầu tư
• 1.3.2. Quyết định huy động
• 1.3.3. Quyết định phân chia thu nhập
• 1.4. Các nghiên cứu thực nghiệm
• 1.4.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 1.4.2. Các nghiên cứu trong nước
• 1.5. Khung nghiên cứu, khoảng trống nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
• 1.5.1. Khung nghiên cứu
• 1.5.2. Khoảng trống nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Dữ liệu nghiên cứu
• 2.2. Quy trình nghiên cứu
• 2.3. Phương pháp nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Tổng quan các doanh nghiệp may mặc niêm yết tại Việt Nam
• 3.2. Kết quả phân tích
• 3.2.1. Mô tả số liệu
• 3.2.2. Kết quả mô hình hồi quy
• 3.2.3. Đánh giá kết quả
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 4.1. Kết luận và giải pháp
• 4.2. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ảnh Hưởng Của Quyết Định Tài Chính

Ngành dệt may tại Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, chiếm tỷ trọng lớn trong kim ngạch xuất khẩu. Tuy nhiên, các doanh nghiệp trong ngành này đang phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là rủi ro vỡ nợ. Việc hiểu rõ về quyết định tài chính và tác động của nó đến rủi ro vỡ nợ là rất cần thiết để đảm bảo sự phát triển bền vững.

1.1. Khái Niệm Về Quyết Định Tài Chính

Quyết định tài chính bao gồm các lựa chọn liên quan đến đầu tư, huy động vốn và phân chia lợi nhuận. Những quyết định này ảnh hưởng trực tiếp đến tình hình tài chính của doanh nghiệp và khả năng thanh toán nợ.

1.2. Tác Động Của Quyết Định Tài Chính Đến Rủi Ro Vỡ Nợ

Các quyết định tài chính không hợp lý có thể dẫn đến tình trạng rủi ro vỡ nợ cao. Doanh nghiệp cần phải cân nhắc kỹ lưỡng trước khi đưa ra các quyết định này để tránh những hậu quả nghiêm trọng.

II. Vấn Đề Rủi Ro Vỡ Nợ Trong Ngành Dệt May

Rủi ro vỡ nợ là một trong những vấn đề nghiêm trọng mà các doanh nghiệp dệt may tại Việt Nam phải đối mặt. Tình hình tài chính không ổn định, chi phí sản xuất tăng cao và sự cạnh tranh khốc liệt đã làm gia tăng nguy cơ này. Việc phân tích tình hình tài chính là cần thiết để nhận diện các yếu tố rủi ro.

2.1. Nguyên Nhân Dẫn Đến Rủi Ro Vỡ Nợ

Các nguyên nhân chính bao gồm quản lý tài chính kém, chi phí sản xuất tăng và sự biến động của thị trường. Những yếu tố này có thể làm giảm khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp.

2.2. Hệ Lụy Của Rủi Ro Vỡ Nợ

Rủi ro vỡ nợ không chỉ ảnh hưởng đến doanh nghiệp mà còn tác động tiêu cực đến nền kinh tế. Nó có thể dẫn đến mất việc làm và giảm thu nhập cho người lao động.

III. Phương Pháp Giảm Thiểu Rủi Ro Vỡ Nợ Qua Quyết Định Tài Chính

Để giảm thiểu rủi ro vỡ nợ, doanh nghiệp cần áp dụng các phương pháp quản lý tài chính hiệu quả. Việc xây dựng chiến lược tài chính hợp lý sẽ giúp doanh nghiệp duy trì sự ổn định và phát triển bền vững.

3.1. Chiến Lược Đầu Tư Hợp Lý

Doanh nghiệp cần xác định rõ các lĩnh vực đầu tư có tiềm năng sinh lời cao và giảm thiểu rủi ro. Việc đầu tư vào công nghệ mới và cải tiến quy trình sản xuất có thể mang lại lợi ích lớn.

3.2. Quản Lý Nợ Hiệu Quả

Quản lý nợ là một yếu tố quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro vỡ nợ. Doanh nghiệp cần theo dõi chặt chẽ các khoản nợ và đảm bảo khả năng thanh toán đúng hạn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Từ Nghiên Cứu Về Rủi Ro Vỡ Nợ

Nghiên cứu về rủi ro vỡ nợ trong ngành dệt may đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình tài chính có thể giúp doanh nghiệp dự đoán và quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Các doanh nghiệp cần học hỏi từ những bài học thực tiễn để cải thiện tình hình tài chính.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Từ Các Doanh Nghiệp

Nghiên cứu cho thấy rằng các doanh nghiệp áp dụng mô hình Z-Score có khả năng dự đoán rủi ro vỡ nợ tốt hơn. Điều này giúp họ có những quyết định tài chính chính xác hơn.

4.2. Bài Học Từ Các Doanh Nghiệp Thành Công

Các doanh nghiệp thành công trong ngành dệt may thường có chiến lược tài chính rõ ràng và quản lý rủi ro hiệu quả. Họ biết cách tối ưu hóa nguồn lực và đầu tư vào các lĩnh vực có tiềm năng.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Ngành Dệt May Tại Việt Nam

Ngành dệt may Việt Nam có tiềm năng phát triển lớn, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức. Việc quản lý rủi ro vỡ nợ thông qua các quyết định tài chính hợp lý sẽ là yếu tố quyết định cho sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp trong tương lai.

5.1. Triển Vọng Ngành Dệt May

Với sự phục hồi của nền kinh tế, ngành dệt may có thể phát triển mạnh mẽ nếu các doanh nghiệp biết cách quản lý tài chính hiệu quả.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Doanh Nghiệp

Doanh nghiệp cần xây dựng các chiến lược tài chính linh hoạt và phù hợp với tình hình thị trường để giảm thiểu rủi ro vỡ nợ và đảm bảo sự phát triển bền vững.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành dệt may là một trong những ngành kinh tế mũi nhọn của Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong việc tạo nguồn thu ngoại tệ và giải quyết an sinh xã hội. Năm 2021, kim ngạch xuất khẩu ngành dệt may chiếm tỷ trọng 12% - 16% tổng kim ngạch xuất khẩu cả nước và tạo việc làm cho hơn 2,7 triệu lao động. Tuy nhiên, giai đoạn 2019 - 2021, đại dịch Covid-19 đã gây ra những cú sốc lớn đối với hoạt động sản xuất kinh doanh: đứt gãy chuỗi cung ứng nguyên liệu (khi ngành phụ thuộc tới 70% nguyên liệu nhập khẩu), chi phí logistics gia tăng, sức tiêu thụ sụt giảm mạnh tại các thị trường trọng điểm (Mỹ chiếm 45%, EU chiếm 18%) và tình trạng đình trệ do giãn cách xã hội kéo dài.

Bước sang đầu năm 2022, khi nền kinh tế có tín hiệu phục hồi cùng với chính sách hỗ trợ lãi suất 2%/năm của Chính phủ giai đoạn 2022 - 2023, nhiều doanh nghiệp may mặc có xu hướng gia tăng nợ vay nhằm khôi phục sản xuất và bù đắp thiếu hụt kim ngạch. Mặc dù vậy, việc gia tăng đòn bẩy tài chính thiếu kiểm soát trong điều kiện bất định tiềm ẩn nguy cơ mất cân đối dòng tiền trả nợ, đẩy doanh nghiệp vào tình trạng kiệt quệ tài chính và rủi ro vỡ nợ (RRVN). Tác giả dẫn nhận định của Ulrich và Christoph trong cuốn Vượt qua khủng hoảng: "Trong các cuộc khủng hoảng tài chính, các công ty thường có vấn đề trong việc đảm bảo các dòng tiền để trả nợ". Rủi ro vỡ nợ không chỉ chấm dứt sự tồn tại của doanh nghiệp mà còn gây tổn thất lớn cho cổ đông, hệ thống tín dụng và chuỗi cung ứng lao động. Dù các chủ đề về rủi ro tài chính đã được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới, các phân tích thực nghiệm chuyên sâu về tác động của các quyết định tài chính tới rủi ro vỡ nợ trong ngành dệt may tại thị trường mới nổi như Việt Nam vẫn còn thiếu vắng.

Khóa luận xác định các mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết liên quan đến rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp;
2. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về các quyết định tài chính doanh nghiệp;
3. Đánh giá ảnh hưởng thực nghiệm của các quyết định tài chính tới rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp may mặc niêm yết tại Việt Nam;
4. Dựa vào kết quả nghiên cứu định lượng, đề xuất các khuyến nghị và giải pháp tài chính cho các doanh nghiệp trong ngành.

Nghiên cứu tập trung giải quyết ba câu hỏi trọng tâm:

• Các quyết định tài chính có ảnh hưởng như thế nào đến rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp may mặc tại Việt Nam?
• Mức độ tác động của từng quyết định là nhiều hay ít, theo chiều hướng thuận hay nghịch?
• Doanh nghiệp may mặc cần thực hiện các giải pháp tài chính nào để giảm thiểu rủi ro vỡ nợ?

Đối tượng nghiên cứu: Ảnh hưởng của các quyết định tài chính (quyết định đầu tư, quyết định huy động vốn, quyết định phân chia thu nhập) tới rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp may mặc niêm yết tại Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu: Khảo sát 34 doanh nghiệp ngành may mặc có công bố thông tin minh bạch trên thị trường chứng khoán Việt Nam (gồm Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh - HOSE, Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội - HNX và sàn UPCOM) trong giai đoạn 4 năm từ 2018 đến 2021, tạo lập bộ dữ liệu gồm 134 quan sát.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tổng hợp các lý thuyết tài chính kinh điển và các quy định pháp lý làm nền tảng phân tích:

• Khái niệm và lý thuyết về rủi ro vỡ nợ: Khái niệm pháp lý dựa trên Luật Phá sản số 51/2014/QH13 của Quốc hội (khoản 4 Điều 1 quy định doanh nghiệp mất khả năng thanh toán là doanh nghiệp không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong thời hạn 03 tháng kể từ ngày đến hạn thanh toán). Về mặt học thuật, tác giả tiếp cận quan điểm của Damodaran (2014) về sự đánh đổi giữa rủi ro và cơ hội, Sajjan (2016) và Gitman (1996) về tình trạng tổng nghĩa vụ nợ vượt quá tổng tài sản, cùng lý thuyết khánh kiệt tài chính của Gordon (1971) và lý thuyết thu nhập tài chính của Laitinen (1991).

• Lý thuyết về các quyết định tài chính: Dựa trên khung ba quyết định tài chính cốt lõi của Damodaran (2014), bao gồm: quyết định đầu tư, quyết định huy động vốn (tài trợ) và quyết định phân chia thu nhập (chính sách cổ tức). Về cấu trúc vốn, nghiên cứu vận dụng định đề Modigliani - Miller (1958), Lý thuyết đánh đổi (Trade-off Theory) của Myers (1984) và Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory) của Myers và Majluf (1984), Fama và French (2005). Trong quản trị tài sản, nghiên cứu đề cập đến mô hình quản lý hàng tồn kho tối ưu EOQ của Ford.Ham (1915).

• Mô hình đo lường biến phụ thuộc: Khóa luận sử dụng mô hình điểm số $Z''$ (Altman và cộng sự, 1995) – phiên bản điều chỉnh của mô hình Altman Z-Score (1968) được thiết kế chuyên biệt cho các thị trường mới nổi và các doanh nghiệp phi sản xuất/sản xuất mở rộng: $$Z'' = 6{,}56 X_1 + 3{,}26 X_2 + 6{,}72 X_3 + 1{,}05 X_4$$ Trong đó:

  • $X_1$ = Vốn lưu động / Tổng tài sản (TTS)
  • $X_2$ = Lợi nhuận giữ lại / TTS
  • $X_3$ = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) / TTS
  • $X_4$ = Giá trị sổ sách của Vốn chủ sở hữu (VCSH) / Giá trị sổ sách của Nợ phải trả (NPT)

  Ngưỡng phân loại nguy cơ phá sản theo $Z''$:

  • $Z'' > 5{,}85$: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ vỡ nợ;
  • $4{,}15 \le Z'' \le 5{,}85$: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có nguy cơ vỡ nợ;
  • $Z'' < 4{,}15$: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ vỡ nợ cao (khi $Z'' \le 1{,}75$ xếp hạng tín dụng tương đương mức D theo chuẩn S&P, khả năng mất khả năng thanh toán lên tới 75%).

Hệ thống các biến độc lập đo lường các quyết định tài chính được tác giả xây dựng như sau:

Nhóm quyết định	Ký hiệu	Tên biến số	Cách tính toán	Nguồn tham khảo
Quyết định đầu tư	ID1	Tỷ trọng tài sản ngắn hạn	TSNH / TTS	Ngô Thu Giang (2015)
	ID2	Tỷ lệ hàng tồn kho	Hàng tồn kho / TSNH	Ngô Thu Giang (2015)
	ID3	Tỷ lệ phải thu ngắn hạn	Phải thu ngắn hạn / TTS	Nguyễn Thị Vũ Khuyên (2020)
	ID4	Tỷ trọng tài sản cố định	TSCĐ / TTS	Nenu và cộng sự (2018)
Quyết định huy động	FD1	Tỷ lệ nợ ngắn hạn	Nợ ngắn hạn / NPT	Ngô Thu Giang (2015)
	FD2	Tỷ lệ nợ phải trả	NPT / TTS	Rommer (2005)
	FD3	Chi phí lãi vay	Chi phí lãi vay / NPT bình quân	Ngô Thu Giang (2015)
Quyết định phân phối	PD1	Tỷ lệ chi trả cổ tức	Cổ tức chi trả / Vốn điều lệ	Nazir và cộng sự (2012)

Phương pháp và quy trình nghiên cứu: Nghiên cứu thực hiện theo quy trình 6 bước: (1) Xác định đề tài và mục tiêu; (2) Tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước; (3) Thu thập và lọc mẫu dữ liệu; (4) Thống kê mô tả và phân tích tương quan; (5) Hồi quy tuyến tính đa biến (OLS); (6) Đánh giá kết quả và đề xuất giải pháp. Dữ liệu tài chính được tính toán sơ bộ trên Microsoft Excel 2016 và tiến hành các kiểm định kinh tế lượng (ma trận tương quan Pearson, kiểm định đa cộng tuyến VIF, kiểm định ANOVA và hồi quy hệ số) trên phần mềm IBM SPSS 20.

Nguồn dữ liệu: Số liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán giai đoạn 2018 - 2021 của 34 doanh nghiệp dệt may niêm yết trên HOSE, HNX và UPCOM, thu thập từ các cơ sở dữ liệu Vietstock và CafeF.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro vỡ nợ, các quyết định tài chính và tổng thuật các công trình nghiên cứu thực nghiệm. Tác giả phân tích các mô hình dự báo vỡ nợ tiêu biểu: mô hình phân tích đơn biến của Beaver (1966), mô hình quyền chọn KMV-Merton (1974), mô hình Z-Score ban đầu (Altman, 1968) và mô hình $Z''$ cải tiến (Altman, 1995, 2006). Tiếp đó, chương phân loại và làm rõ bản chất của ba nhóm quyết định tài chính theo Damodaran (2014) gắn với đặc thù sản xuất kinh doanh dệt may.

Phần tổng quan thực nghiệm tổng hợp các phát hiện quốc tế (Rommer, 2005 tại Pháp, Tây Ban Nha, Ý; Zeitun, 2006 tại Jordan; Bottazzi và cộng sự, 2011 tại Ý; Khurshid, 2013 tại Pakistan; Law và Roache - IMF, 2015 tại Trung Quốc) và các nghiên cứu trong nước (Lê Nguyễn Sơn Vũ, 2013; Nguyễn Thị Tuyết Lan, 2019; Nguyễn Hữu Tân, 2021; Ngô Thu Giang và Nguyễn Thị Vũ Khuyên, 2022). Tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu tiếp cận đa ngành hoặc tập trung vào ngành bất động sản, xây dựng, thép; chưa có công trình nào đánh giá tích hợp đồng thời cả ba nhóm quyết định tài chính (đặc biệt là phân chia thu nhập và các tỷ số tài sản cụ thể) đối với rủi ro vỡ nợ riêng biệt cho ngành may mặc.

Chương 2: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết về quy trình chọn mẫu, thu thập dữ liệu và thiết kế phương pháp kiểm định. Mẫu nghiên cứu gồm toàn bộ 34 doanh nghiệp may mặc niêm yết trên TTCK Việt Nam có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán liên tục từ năm 2018 đến 2021 (danh sách gồm 5 doanh nghiệp trên HOSE, 4 doanh nghiệp trên HNX và 25 doanh nghiệp trên UPCOM, tạo thành 134 quan sát hợp lệ). Tác giả trình bày phương trình hồi quy tuyến tính dạng tổng quát: $$\text{RRVN} = \alpha_i \text{QĐĐT} + \beta_j \text{QĐHĐV} + \gamma_k \text{QĐPPTN} + \varepsilon$$ Chương này cũng thiết lập cụ thể công thức tính toán cho 8 biến độc lập (ID1 đến ID4, FD1 đến FD3, PD1) và biến phụ thuộc điểm số $Z''$.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày bức tranh toàn cảnh ngành dệt may giai đoạn Covid-19 và các kết quả phân tích thống kê:

• Thực trạng ngành: Kim ngạch xuất khẩu dệt may tăng từ 28,1 tỷ USD năm 2016 lên 39 tỷ USD năm 2021. Năm 2020, dịch bệnh khiến kim ngạch xuất khẩu tăng trưởng âm (-9,2%) lần đầu tiên sau 25 năm, trước khi hồi phục vào cuối năm 2021.
• Thống kê mô tả: Điểm số $Z''$ trung bình của các doanh nghiệp là 5,26 (nằm trong vùng cảnh báo $4{,}15 \le Z'' \le 5{,}85$). Tỷ lệ doanh nghiệp ở vùng an toàn giảm dần qua các năm đại dịch, trong khi nhóm nguy cơ vỡ nợ tăng lên. Đáng chú ý, một số doanh nghiệp có điểm $Z''$ rất thấp như HCB, HSM, MNB, VDN (đều dưới 4,15) và cá biệt CTCP Giáo dục G Sài Gòn (SSF) có điểm số âm sâu (-32,58). Về các biến tài chính, tài sản ngắn hạn chiếm trung bình 71,28% tổng tài sản; hàng tồn kho chiếm 35,22% tài sản ngắn hạn; nợ ngắn hạn chiếm tới 88% tổng nợ phải trả; nợ phải trả chiếm bình quân 65,44% tổng tài sản; tỷ lệ chi trả cổ tức bình quân 13,37%.
• Kiểm định mô hình: Ma trận tương quan cho thấy ID1 và ID4 có tương quan cao ($r = -0{,}66$). Tuy nhiên, hệ số phóng đại phương sai lớn nhất là $\text{VIF} = 4{,}524$ (nhỏ hơn 5 và 10), xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Mô hình có hệ số tương quan $R = 0{,}929$, hệ số xác định $R^2 = 0{,}863$ và $R^2$ hiệu chỉnh đạt $0{,}854$. Kiểm định ANOVA cho giá trị $F$ có ý nghĩa thống kê cao ($\text{Sig} = 0{,}000 < 0{,}05$), bác bỏ giả thuyết $H_0$.

Biến số	Hệ số Beta chuẩn hóa	Mức ý nghĩa (Sig.)	Tác động tới điểm số $Z''$	Tác động tới rủi ro vỡ nợ
Hằng số	—	0,000	—	—
ID1 (TSNH/TTS)	+0,179	< 0,05	Thuận chiều (+)	Làm giảm rủi ro vỡ nợ
ID2 (HTK/TSNH)	-0,282	< 0,05	Ngược chiều (-)	Làm tăng rủi ro vỡ nợ
ID3 (Phải thu/TTS)	-0,135	< 0,05	Ngược chiều (-)	Làm tăng rủi ro vỡ nợ
ID4 (TSCĐ/TTS)	—	> 0,05	Không có ý nghĩa	Không tác động
FD1 (Nợ ngắn hạn/NPT)	—	> 0,05	Không có ý nghĩa	Không tác động
FD2 (NPT/TTS)	-0,931	< 0,05	Ngược chiều (-)	Làm tăng rủi ro vỡ nợ (Mạnh nhất)
FD3 (Chi phí lãi vay/NPT)	+0,111	< 0,05	Thuận chiều (+)	Làm giảm rủi ro vỡ nợ
PD1 (Tỷ lệ cổ tức)	—	> 0,05	Không có ý nghĩa	Không tác động

Từ kết quả ước lượng, phương trình hồi quy xác định các nhân tố có ý nghĩa thống kê được viết lại: $$Z'' = 0{,}179 \times \text{ID1} - 0{,}282 \times \text{ID2} - 0{,}135 \times \text{ID3} - 0{,}931 \times \text{FD2} + 0{,}111 \times \text{FD3}$$

Tác giả đưa vào các dẫn chứng thực tế minh họa: trường hợp CTCP Dệt may Thành Công (TCM) năm 2018 bị đọng 100,5 tỷ đồng phải thu và CTCP May Sông Hồng (MSH) năm 2020 chịu 218,2 tỷ đồng phải thu khi các đối tác bán lẻ lớn tại Mỹ (Sears, RTW Retailwinds) tuyên bố phá sản; trường hợp CTCP May Bình Minh (BMG) chủ động giảm tỷ lệ nợ phải trả từ 54% xuống 40% giúp $Z''$ tăng từ 6,8 lên 8,12; và trường hợp CTCP May 10 duy trì khả năng thanh toán ngắn hạn ở mức 1,15.

Chương 4: Kết luận và khuyến nghị

Chương 4 tổng hợp các kết luận thực nghiệm chính và nêu các đề xuất giải pháp cho doanh nghiệp may mặc:

• Tái cấu trúc nguồn vốn: Kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản (FD2), tránh phụ thuộc quá mức vào đòn bẩy tài chính;
• Tối ưu hóa vốn lưu động: Quản trị hàng tồn kho khoa học theo mô hình EOQ nhằm giảm chi phí lưu kho (vốn chiếm thêm 10% giá thành sản xuất);
• Thắt chặt chính sách bán chịu: Thiết lập quy trình đánh giá xếp hạng tín nhiệm khách hàng xuất khẩu nhằm hạn chế nợ xấu phát sinh từ các khoản phải thu ngắn hạn;
• Duy trì tỷ trọng tài sản ngắn hạn có tính thanh khoản cao để đảm bảo nghĩa vụ trả nợ ngắn hạn;
• Tận dụng các gói hỗ trợ của Chính phủ về lãi suất 2%, giãn hoãn thuế và hỗ trợ lao động sau dịch.

---

Kết quả và đóng góp

Khóa luận cung cấp các bằng chứng thực nghiệm cụ thể về mối quan hệ giữa các quyết định tài chính và rủi ro vỡ nợ trong ngành may mặc niêm yết:

• Tác động của quyết định huy động vốn: Tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản (FD2) là biến số tác động tiêu cực mạnh nhất đến điểm số $Z''$ với hệ số chuẩn hóa $\beta = -0{,}931$. Nợ vay gia tăng làm suy giảm trực tiếp khả năng thanh toán và đẩy rủi ro vỡ nợ tăng cao. Tác động của nợ vay mạnh gấp hơn 3 lần ảnh hưởng của hàng tồn kho và gần 7 lần ảnh hưởng của khoản phải thu. Ngược lại, chi phí lãi vay trên nợ phải trả (FD3) có tương quan thuận chiều với $Z''$ ($\beta = +0{,}111$), do chi phí lãi vay cao buộc doanh nghiệp phải thận trọng hơn khi cân nhắc các khoản vay mới, đồng thời tạo ra hiệu ứng lá chắn thuế thu nhập doanh nghiệp.
• Tác động của quyết định đầu tư: Tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản (ID1) tác động cùng chiều với $Z''$ ($\beta = +0{,}179$), nghĩa là việc gia tăng tài sản ngắn hạn giúp cải thiện thanh khoản và giảm thiểu rủi ro vỡ nợ. Ngược lại, tỷ lệ hàng tồn kho (ID2, $\beta = -0{,}282$) và tỷ lệ phải thu ngắn hạn (ID3, $\beta = -0{,}135$) có tác động nghịch chiều với $Z''$, khẳng định rằng ứ đọng hàng tồn kho và bị chiếm dụng vốn qua khoản phải thu là hai nguyên nhân lớn làm gia tăng rủi ro khánh kiệt tài chính.
• Các biến không có ý nghĩa thống kê: Quyết định đầu tư vào tài sản cố định (ID4), tỷ lệ nợ ngắn hạn trên nợ phải trả (FD1) và chính sách chi trả cổ tức (PD1) đều có hệ số $\text{Sig} > 0{,}05$, cho thấy trong giai đoạn 2018 - 2021, các yếu tố này chưa tạo ra tác động rõ rệt lên rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp may mặc niêm yết.

Đóng góp của khóa luận:

• Về mặt học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm chuyên sâu cho khoảng trống nghiên cứu về rủi ro vỡ nợ ngành may mặc tại thị trường mới nổi Việt Nam; đồng thời kiểm định mức độ tương thích của mô hình điểm số $Z''$ điều chỉnh của Altman trong bối cảnh các doanh nghiệp chịu tác động bởi đại dịch Covid-19.
• Về mặt thực tiễn: Xác lập mức độ ảnh hưởng định lượng của từng quyết định tài chính, cung cấp cơ sở dữ liệu giúp các nhà quản trị doanh nghiệp may mặc nhận diện thứ tự ưu tiên trong kiểm soát rủi ro: ưu tiên hàng đầu là quản trị quy mô nợ vay, tiếp theo là giải phóng hàng tồn kho và thu hồi nợ ngắn hạn.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự chỉ ra các hạn chế nghiên cứu sau:

• Biến phụ thuộc đo lường rủi ro vỡ nợ dựa trên mô hình điểm số $Z''$ của Altman. Đây là mô hình tính toán định lượng dựa hoàn toàn trên các chỉ tiêu tài chính kế toán quá khứ, chưa phản ánh đầy đủ các yếu tố phi tài chính (năng lực quản trị, uy tín thương hiệu) cũng như các biến động thị trường theo thời gian thực.
• Quy mô mẫu nghiên cứu dừng lại ở 34 doanh nghiệp may mặc đã niêm yết và giao dịch tập trung (134 quan sát), chưa đại diện được cho toàn bộ các doanh nghiệp may mặc tại Việt Nam, đặc biệt là khối doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) chưa niêm yết vốn có mức độ rủi ro tài chính cao hơn.
• Khoảng thời gian thu thập dữ liệu (2018 - 2021) là 4 năm, trùng với thời điểm bùng phát đại dịch Covid-19 với nhiều biến động bất thường, có thể làm sai lệch tính đại diện lâu dài của một số chỉ tiêu tài chính.

Hướng nghiên cứu trong tương lai:

• Mở rộng phạm vi khảo sát sang các doanh nghiệp dệt may chưa niêm yết và các doanh nghiệp SMEs để nâng cao tính đại diện;
• Kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu trong giai đoạn hậu Covid-19 nhằm kiểm chứng tính ổn định của mô hình;
• Ứng dụng kết hợp các mô hình kiểm định khác như hồi quy Logistic, Probit hoặc mô hình khoảng cách vỡ nợ KMV để so sánh và nâng cao độ chính xác dự báo.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho nhiều nhóm đối tượng:

• Sinh viên, học viên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán: Tài liệu hữu ích để tham khảo phương pháp luận nghiên cứu định lượng, cách xây dựng biến số đo lường các quyết định tài chính và quy trình kiểm định kinh tế lượng (tương quan, đa cộng tuyến VIF, ANOVA, OLS) trên phần mềm SPSS.
• Các nhà nghiên cứu về rủi ro doanh nghiệp: Cung cấp nguồn tài liệu thứ cấp chuẩn xác về việc ứng dụng thang đo $Z''$ điều chỉnh của Altman đối với thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Nhà quản trị doanh nghiệp dệt may: Tham khảo trực tiếp các phát hiện về hệ số tác động để xây dựng chính sách tài chính phù hợp; đặc biệt là chương 3 và chương 4 với các phân tích tình huống thực tế (TCM, MSH, BMG, MPT) liên quan đến quản trị rủi ro đối tác xuất khẩu và tái cấu trúc nợ vay.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình nào để đo lường rủi ro vỡ nợ và tại sao không dùng mô hình Z-Score ban đầu?
Tác giả sử dụng mô hình điểm số $Z''$ điều chỉnh (Altman và cộng sự, 1995) với công thức: $Z'' = 6{,}56X_1 + 3{,}26X_2 + 6{,}72X_3 + 1{,}05X_4$. Mô hình Z-Score ban đầu (1968) chỉ áp dụng cho doanh nghiệp sản xuất đã cổ phần hóa tại các thị trường phát triển và sử dụng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu. Đối với thị trường mới nổi như Việt Nam, tính thanh khoản cổ phiếu chưa cao và dễ bị điều phối, do đó chỉ số $Z''$ thay đổi biến $X_4$ thành giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu trên nợ phải trả, giúp phản ánh sát thực hơn tình trạng tài chính của doanh nghiệp.

2. Quyết định tài chính nào tác động mạnh nhất đến rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp may mặc niêm yết?
Quyết định huy động vốn thông qua tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản (FD2) là nhân tố có tác động mạnh nhất với hệ số hồi quy chuẩn hóa $\beta = -0{,}931$ ($p < 0{,}05$). Khi tỷ lệ nợ phải trả tăng lên, điểm số $Z''$ giảm mạnh, đồng nghĩa với việc rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp gia tăng nhanh chóng.

3. Tại sao tỷ lệ chi phí lãi vay trên nợ phải trả (FD3) lại có tác động thuận chiều với điểm số $Z''$ (làm giảm rủi ro vỡ nợ)?
Theo kết quả hồi quy, biến FD3 có hệ số $\beta = +0{,}111$. Tác giả giải thích rằng khi chi phí lãi vay trên mỗi đồng nợ phải trả cao, doanh nghiệp buộc phải cân nhắc và thẩm định kỹ lưỡng hơn trước khi đưa ra quyết định vay nợ, từ đó hạn chế việc vay mượn tràn lan. Ngoài ra, chi phí lãi vay gia tăng còn đóng vai trò tạo lá chắn thuế thu nhập doanh nghiệp, góp phần gián tiếp giảm bớt rủi ro tài chính tổng thể.

4. Khóa luận đưa ra các dẫn chứng thực tế nào về thiệt hại do các khoản phải thu ngắn hạn gây ra?
Khóa luận dẫn chứng hai trường hợp cụ thể: cuối năm 2018, Công ty Cổ phần Dệt may Đầu tư Thương mại Thành Công (TCM) đối mặt với nguy cơ mất trắng 100,5 tỷ đồng khoản phải thu ngắn hạn khi khách hàng lớn là Tập đoàn bán lẻ Sears (Mỹ) tuyên bố phá sản; đầu năm 2020, Công ty Cổ phần May Sông Hồng (MSH) chịu rủi ro tương tự với khoản phải thu 218,2 tỷ đồng khi hãng bán lẻ thời trang RTW Retailwinds (Mỹ) phá sản.

5. Những quyết định tài chính nào không có tác động mang ý nghĩa thống kê tới rủi ro vỡ nợ trong mô hình?
Có 3 biến số có mức ý nghĩa $\text{Sig} > 0{,}05$ nên không có tác động tới rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp may mặc trong giai đoạn 2018 - 2021: Tỷ trọng tài sản cố định trên tổng tài sản (ID4), Tỷ lệ nợ ngắn hạn trên nợ phải trả (FD1) và Tỷ lệ chi trả cổ tức (PD1).

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Ngọc Anh đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm chặt chẽ về tác động của các quyết định tài chính đến rủi ro vỡ nợ của 34 doanh nghiệp may mặc niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2018 - 2021. Kết quả hồi quy mô hình điểm số $Z''$ chỉ ra rằng tỷ lệ nợ phải trả là yếu tố rủi ro hàng đầu, tiếp theo là sự ứ đọng hàng tồn kho và các khoản phải thu ngắn hạn; trong khi tỷ trọng tài sản ngắn hạn và chi phí lãi vay có tác động cải thiện an toàn tài chính. Công trình cung cấp hệ thống số liệu định lượng có giá trị tham khảo rõ ràng cho công tác quản trị rủi ro thanh khoản và hoạch định cấu trúc vốn trong ngành dệt may Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.Tổng quan về rủi ro vỡ nợ 1. Khái niệm về rủi ro vỡ nợ Rủi ro theo quan điểm truyền thống là khả năng xảy ra các sự kiện gây thiệt hại, mất mát, thường được xem như một điều không may. Đó là những sự kiện ngoài ý muốn xảy ra trong quá trình kinh doanh, sản xuất, tác động xấu đến sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp.

Theo quan điểm hiện đại, rủi ro là tình trạng trong đó có khả năng tồn tại điều ngược lại với kết quả mong muốn, kỳ vọng đạt được, là sự kết hợp giữa nguy hiểm và cơ hội. Aswath Damodaran (2014) cho rằng phải có sự đánh đổi giữa những “phần thưởng lớn hơn” đến từ những cơ hội và “rủi ro cao hơn” do sự nguy hiểm mang lại và nhà đầu tư chấp nhận đương đầu với rủi ro đó. Trong lĩnh vực tài chính, rủi ro là sự dao động của lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận mong đợi hoặc kỳ vọng. Rủi ro tài chính thường được phân loại thành rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.

Trong rủi ro hệ thống gồm có: rủi ro lãi suất, rủi ro tỷ giá, rủi ro lạm phát, rủi ro thị trường,…và không thể loại bỏ bằng đa dạng hóa. Rủi ro phi hệ thống được quyết định bởi năng lực quản trị, rủi ro tín dụng thương mại, cạnh tranh giữa các doanh nghiệp cùng ngành,… Tuy nhiên, rủi ro vỡ nợ là một trong những rủi ro mà doanh nghiệp rất quan tâm bởi nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp đó. Khái niệm về rủi ro vỡ nợ đã xuất hiện vào thập niên 1760 trước Công nguyên trong bộ luật cổ Hammurabi. Mặc dù chưa mô tả chính xác về mối quan hệ vay và cho vay nhưng văn bản đã chỉ ra rằng nếu người vay không trả được nợ thì sẽ bị coi như phạm tội và cần có xử phạt.

Hiện nay, trên thế giới cũng có nhiều nghiên cứu đưa ra ý kiến về khái niệm vỡ nợ theo các hướng khác nhau. Sajjan (2016) nghiên cứu về dự báo vỡ nợ của DN khi áp dụng mô hình Z-Score cho rằng đó là tình trạng nghĩa vụ nợ phải trả của doanh nghiệp lớn hơn so với tổng tài sản hiện có. Quan điểm này cũng được Gitman (1996) đồng tình và nhận xét khi một doanh nghiệp có SVTH: Nguyễn Ngọc Anh 3 Lớp: K21TCC Khóa luận tốt nghiệp GVHD: PGS. TS Trần Thị Xuân Anh tổng nợ phải trả lớn hơn so với tổng tài sản sẽ khiến khiến cho doanh nghiệp đó có nguy cơ phá sản cao trong tương lai gần.

Karamzadeh (2013) khi nghiên cứu về mô hình vỡ nợ của Ohlson và Altman lại cho rằng đó là một tình trạng pháp lý của một cá nhân hay một tổ chức vỡ nợ dẫn đến không có khả năng trả được nợ cho các chủ nợ. Tại Việt Nam, Luật phá sản của Quốc hội Số: 51/2014/QH13 đã đưa ra khái niệm: Phá sản (vỡ nợ) là tình trạng của doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản. Như vậy có thể kết luận, RRVN là rủi ro mà doanh nghiệp phải gánh chịu trong trường hợp doanh nghiệp không thể thanh toán được các nghĩa vụ nợ phát sinh. Theo lý thuyết khánh kiệt tài chính của Gordon (1971) Tổng nợ và tài sản có tính thanh khoản là 2 yếu tố quyết định đến khả năng phá sản doanh nghiệp và giá trị của doanh nghiệp, giá trị chứng khoán của nó sẽ giảm khi rủi ro gia tăng.

Các cá nhân sẽ bị xóa sổ khi lợi nhuận kỳ vọng trên chi phí sử dụng vốn giảm xuống bằng lãi phải trả trên lãi suất phi rủi ro. Tuy nhiên, đối với doanh nghiệp thì việc này không dẫn đến phá sản. Lý thuyết thu nhập tài chính: Laitinen (1991) cho rằng khoản thu nhập tài chính phải đủ để trang trải các khoản chi phí. Khi các khoản thu nhập tài chính không đủ, DN sẽ mắc nợ và phá sản do thiếu hụt tài chính.

Theo lý thuyết này, một doanh nghiệp có thể bị phá sản mặc dù lợi nhuận tốt. Nếu tốc độ tăng trưởng vượt quá tỉ suất nội hoàn, doanh thu có thể là không đủ để tài trợ cho các khoản chi tiêu và doanh nghiệp không có khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ của mình.Mô hình đo lường rủi ro vỡ nợ Cho đến nay, nhiều mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ đã được sử dụng trên thế giới. William Beaver (1966) đã nghiên cứu về “Các chỉ số tài chính dự báo phá sản”. William Beaver đã dựa vào phương pháp đánh giá từng chỉ số tài chính nhằm đưa ra những tiêu chí dự báo vỡ nợ.

Sau khi nghiên cứu thực nghiệm 79 DN kinh doanh thất bại và một số lượng tương ứng các DN kinh doanh thành công trong thời gian 10 năm (1954 – 1964), Beaver phát hiện ra rằng các DN lâm vào tình trạng kiệt quệ tài chính là các DN có ít tiền mặt, ít hàng tồn kho nhưng có nhiều nợ phải thu. SVTH: Nguyễn Ngọc Anh 4 Lớp: K21TCC Khóa luận tốt nghiệp GVHD: PGS. TS Trần Thị Xuân Anh Nghiên cứu của Beaver chỉ ra rằng tỷ lệ tiền mặt/tổng nợ phải trả là chỉ tiêu quan trọng nhất trong việc dự báo dấu hiệu kiệt quệ tài chính và phá sản DN. Chỉ tiêu này phản ánh tính cân đối giữa khả năng tạo ra tiền của DN với số nợ mà DN phải thanh toán, và do đó sẽ thể hiện rõ ràng nhất khả năng thanh toán của DN.

Bên cạnh đó, tỷ suất sinh lời của tài sản (thu nhập thuần/tổng tài sản) và hệ số nợ (tổng nợ phải trả/tổng tài sản) cũng là các chỉ tiêu quan trọng trong việc phát hiện dấu hiệu kiệt quệ và phá sản DN bởi vì các chỉ tiêu này phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh của DN và mức độ rủi ro tài chính mà DN đang gặp phải.Tuy nhiên mô hình có nhược điểm là chưa phân tích được ảnh hưởng khi kết hợp nhiều biến. Mô hình KMV-Merton (1974) được phát hiện bởi Merton dựa trên lí thuyết định giá quyền chọn của Black Scholes (1973) và những giả thiết quan trọng. Mô hình này dựa trên ý tưởng là là vốn chủ sở hữu của một DN có thể được xem như một quyền chọn trên giá trị tài sản của DN trong một khoảng thời gian nhất định. Khi giá trị tài sản của DN giảm xuống dưới điểm vỡ nợ hay trước thời điểm cuối của khoảng thời gian được xét, DN sẽ vỡ nợ ngay lập tức.

Nhược điểm mô hình này là giả định phi thực tế rằng tổng tài sản có thể diễn tả bằng chuyển động hình học Brown. Năm 1968, Edward Altman giảng dạy tại Đại học New York đã phát minh ra mô hình Z-Score để đánh giá khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp. Cho đến nay, sau nhiều lần cải tiến, mô hình được đánh giá là một trong những phương pháp hiệu quả nhất và được sử dụng để dự báo về khả năng vỡ nợ trong vòng 2 năm sắp tới (Nguyễn Văn Công và Nguyễn Trà Ngọc Vy, 2013). Mô hình Z gồm 5 nhân tố, lần đầu tiên được xây dựng năm 1968 có dạng tuyến tính như sau: Z = 0.999X5 Trong đó: X1 – Vốn lưu động/Tổng tài sản X2 – Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản X3 – Thu nhập trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản SVTH: Nguyễn Ngọc Anh 5 Lớp: K21TCC Khóa luận tốt nghiệp GVHD: PGS.

TS Trần Thị Xuân Anh X4 – Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Tổng nợ phải trả X5 – Doanh thu/Tổng tài sản Căn cứ vào trị số của chỉ tiêu để xác định nguy cơ xảy ra rủi ro như sau: + Z > 2.99: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ vỡ nợ + 1.99: DN nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ vỡ nợ + Z < 1.81: DN nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ vỡ nợ cao Hạn chế lớn nhất của mô hình Z-Score ban đầu (Altman, 1968) là chỉ áp dụng được cho các doanh nghiệp ngành sản xuất đã cổ phần hóa. Do đó trong vài thập kỷ sau, từ mô hình Z ban đầu, Giáo sư E. Altman đã phát triển ra mô hình Z’ (Altman, 1983) và Z’’ (Altman, 1993 và 2007) để có thể áp dụng cho nhiều loại hình doanh nghiệp với nhiều ngành nghề khác nhau. Điểm nổi bật của chỉ số Z” điều chỉnh có sự tương đồng khá cao với phân loại trái phiếu của S&P.

Điều này hàm ý các mô hình toán học có sự liên thông với phương pháp chuyên gia trong việc phân loại rủi ro tín dụng. Mô hình Z’’ điều chỉnh được Altman và các cộng sự (1995) xây dựng như sau: Z’’ = 6.25 X1, X2, X3 giống với mô hình Z, X4 thay đổi thành Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ phải trả. Do cổ phiếu tại các thị trường mới nổi chưa có tính thanh khoản cao, còn bị điều phối nhiều nên tác giả đã thay đổi X4 cho phù hợp. Căn cứ vào trị số của chỉ tiêu để xác định nguy cơ xảy ra rủi ro như sau: + Z’’ > 5.85: DN nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.85: DN nằm trong vùng cảnh báo, có nguy cơ phá sản.15: DN nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.

Altman và Hotchkiss (2006) đã phân loại vùng chỉ số Z’’ điều chỉnh theo xếp hạng S&P theo bảng sau: SVTH: Nguyễn Ngọc Anh 6 Lớp: K21TCC Khóa luận tốt nghiệp GVHD: PGS. TS Trần Thị Xuân Anh Bảng 1.1: Phân loại vùng chỉ số Z’’ theo S&P Điểm số Z'' S&P Xác suất Cảnh báo vỡ nợ > 8.15 AAA 0,1% Doanh nghiệp nằm 7.15 AA+ trong vùng an toàn, chưa 7.6 AA có nguy cơ vỡ nợ 7 - 7.85 BBB- Doanh nghiệp nằm 5.65 BB+ trong vùng cảnh báo, có 4.25 BB nguy cơ vỡ nợ 4.15 B- 32,50% Doanh nghiệp nằm 3.75 CCC+ 46,61% trong vùng nguy hiểm, 2.2 CCC 52,50% nguy cơ vỡ nợ cao 1.75 D 75% DN mất khả năng trả nợ Nguồn: Altman, 2006 1. Cơ sở lý thuyết về quyết định tài chính Tài chính doanh nghiệp dựa trên ba quyết định, đó là quyết định đầu tư (thiết lập nơi các công ty đầu tư kinh phí của họ), quyết định tài trợ (quản lý hỗn hợp tài trợ - nợ và vốn chủ sở hữu - được đặt ra để tài trợ cho các khoản đầu tư) và quyết định cổ tức ( số tiền thu nhập cần được tái đầu tư trở lại công ty và số tiền phải được hoàn trả cho các chủ sở hữu của công ty) (Damodaran 2014 ). SVTH: Nguyễn Ngọc Anh 7 Lớp: K21TCC Khóa luận tốt nghiệp GVHD: PGS.

TS Trần Thị Xuân Anh 1.