Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong nền kinh tế thị trường, rủi ro tài chính là một hiện tượng khách quan và không loại trừ bất kỳ doanh nghiệp nào. Rủi ro tài chính phát sinh từ các yếu tố bên ngoài như sự biến động thị trường làm giảm giá trị tài chính, hoặc từ các quyết định tài chính nội bộ ảnh hưởng đến khả năng kiểm soát dòng tiền và chi trả nợ. Đối với nền kinh tế Việt Nam, thị trường bất động sản giữ vai trò là một trong những ngành mũi nhọn, đóng góp quan trọng vào việc huy động vốn đầu tư, thúc đẩy sản xuất, gia tăng nguồn thu ngân sách nhà nước và có mối liên hệ mật thiết với thị trường tài chính và thị trường lao động. Khi thị trường bất động sản gặp trục trặc, hệ thống kinh tế nói chung đều phải đối mặt với nguy cơ suy giảm.
Sau hơn ba năm chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, các doanh nghiệp bất động sản tiếp tục bước vào giai đoạn suy thoái mới do chính sách thắt chặt tín dụng và kiểm soát dòng vốn từ hệ thống ngân hàng. Khả năng tiếp cận tài chính suy giảm khiến thanh khoản thị trường đóng băng, lượng giao dịch sụt giảm sâu. Mặc dù vậy, mặt bằng giá bất động sản tại các đô thị lớn như Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh vẫn neo ở mức cao, làm xuất hiện nguy cơ bong bóng bất động sản. Thực trạng này đặt các doanh nghiệp ngành bất động sản trước áp lực tài chính nghiêm trọng, đòi hỏi công tác nhận diện, đo lường và quản trị rủi ro phải được đặt lên hàng đầu.
Về phương diện học thuật, các công trình nghiên cứu trong nước trước đây, tiêu biểu như nghiên cứu của Võ Minh Long (2020), chỉ khảo sát các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) giai đoạn 2012–2018, chưa phản ánh đầy đủ diễn biến của cả thị trường niêm yết và chưa bao quát giai đoạn chấn động kinh tế do đại dịch Covid-19 gây ra. Do đó, khóa luận "Các nhân tố tác động đến rủi ro tài chính của doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam" của tác giả Nguyễn Văn Công Thành (Đại học Kinh tế – Đại học Huế, 2024) được thực hiện nhằm lấp đầy khoảng trống thực nghiệm này.
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định rõ ràng:
- Mục tiêu chung: Nhận diện và đo lường mức độ tác động của các nhân tố tài chính lên rủi ro tài chính của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam; từ đó đề xuất hệ thống định hướng và giải pháp nhằm kiểm soát, giảm thiểu rủi ro tài chính trong giai đoạn tiếp theo.
- Mục tiêu cụ thể:
- Thứ nhất, hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro tài chính và các nhân tố tác động đến rủi ro tài chính của doanh nghiệp bất động sản;
- Thứ hai, phân tích, đánh giá thực nghiệm các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết;
- Thứ ba, đề xuất các định hướng và giải pháp cụ thể giúp các doanh nghiệp bất động sản niêm yết giảm thiểu rủi ro tài chính.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tài chính tác động đến mức độ rủi ro tài chính của doanh nghiệp bất động sản niêm yết.
- Phạm vi không gian: Các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khoán chính thức của Việt Nam là Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
- Phạm vi thời gian nghiên cứu: Giai đoạn 5 năm, từ ngày 01/01/2018 đến ngày 31/12/2022 (bao quát giai đoạn trước, trong và sau đại dịch Covid-19).
- Phạm vi thời gian ứng dụng giải pháp: Giai đoạn 2023–2025.
- Phạm vi nội dung: Tập trung vào 10 chỉ số tài chính thuộc 5 nhóm nhân tố (cơ cấu nợ, khả năng thanh toán, khả năng sinh lời, hiệu suất hoạt động, cơ cấu vốn) cùng 3 chỉ số kiểm soát định lượng.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Về cơ sở lý thuyết, tác giả tổng hợp khái niệm bất động sản dựa trên quy định tại Điều 181 Bộ luật Dân sự năm 2005 và phân loại thị trường bất động sản theo Nguyễn Thanh Trà và Nguyễn Đình Bồng (2004) thành 3 thị trường nhánh (mua bán, cho thuê, thế chấp - bảo hiểm) và 3 cấp độ giao dịch (cấp I, cấp II, cấp III). Đặc điểm vận hành của ngành được xác định qua bốn yếu tố: sự cách biệt giữa địa điểm hàng hóa và nơi giao dịch, tính khu vực cục bộ, tính không hoàn hảo của thị trường và độ co giãn cung chậm trễ so với cầu.
Về rủi ro tài chính, tác giả đối chiếu các góc nhìn lý thuyết từ Steven Li (2003), Cao và Zen (2005), Eichhorn (2004), Ann-Katrin Napp (2011), Hương và Hào (2006), Kiệm và Hiển (2008), Li và cộng sự (2012). Trong nghiên cứu này, rủi ro tài chính được định nghĩa tập trung vào các tổn thất phát sinh từ việc thực hiện các quyết định tài chính nội bộ, làm suy giảm khả năng sinh lời và đe dọa khả năng thanh toán nợ đến hạn của doanh nghiệp.
Khóa luận sử dụng mô hình Alexander Bathory (1984) để đo lường biến phụ thuộc Mức độ rủi ro tài chính (FR). Công thức xác định cụ thể như sau:
$$FR_{it} = SZL_{it} + SY_{it} + GL_{it} + YF_{it} + YZ_{it}$$
Trong đó:
- $SZL = \frac{\text{Lợi nhuận trước thuế} + \text{Khấu hao TSCĐ} + \text{Thuế thu nhập hoãn lại}}{\text{Nợ ngắn hạn}}$
- $SY = \frac{\text{Lợi nhuận trước thuế}}{\text{Tổng nguồn vốn}}$
- $GL = \frac{\text{Vốn cổ phần}}{\text{Nợ ngắn hạn}}$
- $YF = \frac{\text{Giá trị còn lại của TSCĐ}}{\text{Nợ phải trả}}$
- $YZ = \frac{\text{Vốn lưu động}}{\text{Tổng tài sản}}$
Theo mô hình Alexander Bathory, chỉ số FR phản ánh sức mạnh tài chính của doanh nghiệp; giá trị FR càng nhỏ thì sức mạnh tài chính càng suy yếu và rủi ro tài chính càng lớn, ngược lại chỉ số FR càng cao thì rủi ro tài chính càng thấp.
Hệ thống biến độc lập và biến kiểm soát được kế thừa từ các công trình của Bhunia và Mukhuti (2012), Gang và Dan (2012), Vũ Thị Hậu (2017), Võ Minh Long (2020) và Lê Thị Nhung (2023), gồm 13 biến được mô tả chi tiết:
| Nhóm biến |
Tên biến |
Ký hiệu |
Cách đo lường |
Kỳ vọng tác động tới FR |
| Biến phụ thuộc |
Rủi ro tài chính |
FR |
Chỉ số Alexander Bathory (1984) |
N/A |
| Cơ cấu nợ (DS) |
Tỷ số nợ ngắn hạn trên nợ phải trả |
SLD |
Nợ ngắn hạn / Tổng nợ phải trả |
- |
| Khả năng thanh toán (SO) |
Tỷ số thanh toán ngắn hạn |
CR |
Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn |
+ |
|
Tỷ số thanh toán nhanh |
QR |
(Tài sản ngắn hạn - Tồn kho) / Nợ ngắn hạn |
+ |
| Khả năng sinh lời (PR) |
Tỷ số sinh lời doanh thu |
ROS |
Lợi nhuận sau thuế / Doanh thu thuần |
+ |
|
Tỷ số sinh lời vốn chủ sở hữu |
ROE |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân |
+ |
|
Tỷ số sinh lời tổng tài sản |
ROA |
Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân |
+ |
| Hiệu suất hoạt động (PE) |
Vòng quay tồn kho |
IT |
Giá vốn hàng bán / Tồn kho bình quân |
+ |
|
Vòng quay tổng tài sản |
TAT |
Doanh thu thuần / Tổng tài sản bình quân |
+ |
| Cơ cấu vốn (CS) |
Hệ số tự tài trợ |
EAR |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
+ |
|
Tỷ số vốn cố định |
FAR |
Tài sản cố định / Tổng tài sản |
+ |
| Biến kiểm soát |
Tốc độ tăng trưởng doanh thu |
GROW |
$(DT_t - DT_{t-1}) / DT_{t-1}$ |
+ |
|
Độ tuổi doanh nghiệp |
AGE |
$Ln(\text{Năm nghiên cứu} - \text{Năm thành lập})$ |
+ |
|
Quy mô doanh nghiệp |
SIZE |
$Ln(\text{Tổng tài sản})$ |
+ |
Phương trình hồi quy tổng quát dạng bảng có cấu trúc:
$$FR_{it} = \beta_0 + \beta_1 SLD_{it} + \beta_2 CR_{it} + \beta_3 QR_{it} + \beta_4 ROS_{it} + \beta_5 ROE_{it} + \beta_6 ROA_{it} + \beta_7 IT_{it} + \beta_8 TAT_{it} + \beta_9 EAR_{it} + \beta_{10} FAR_{it} + \beta_{11} GROW_{it} + \beta_{12} AGE_{it} + \beta_{13} SIZE_{it} + u_{it}$$
Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:
- Dữ liệu nghiên cứu: Tác giả thu thập số liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 27 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX trong 5 năm (2018–2022), tạo thành tập dữ liệu bảng cân đối gồm 135 quan sát. Dữ liệu tài chính được khai thác qua các cổng thông tin chứng khoán (như Vietstock) và website của các doanh nghiệp.
- Quy trình kinh tế lượng: Số liệu ban đầu được tính toán trên Microsoft Excel, sau đó xử lý bằng phần mềm Stata 17. Tác giả áp dụng quy trình phân tích gồm: kiểm định tính dừng chuỗi bảng bằng kiểm định Levin – Lin – Chu (LLC); thống kê mô tả và phân tích tương quan ma trận; ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Kiểm định lựa chọn mô hình và khuyết tật: Khóa luận sử dụng kiểm định F (so sánh OLS và FEM), kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier (so sánh OLS và REM), và kiểm định Hausman (chọn lựa giữa FEM và REM). Tiếp theo, mô hình được kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (hệ số VIF), hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định White đối với OLS, kiểm định Wald đối với FEM) và kiểm định tự tương quan Wooldridge. Để khắc phục triệt để các khuyết tật về tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, tác giả áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất khái quát hóa (GLS - Generalized Least Squares) nhằm bảo đảm ước lượng thu được là không chệch và hiệu quả.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Cơ sở lý luận về rủi ro tài chính doanh nghiệp và các nhân tố tác động đến rủi to tài chính của doanh nghiệp bất động sản
Chương 1 xây dựng khung khái niệm toàn diện về ngành bất động sản và các đặc trưng vận hành tài chính của nhóm doanh nghiệp địa ốc. Tác giả phân tích chi tiết các nguồn gốc phát sinh rủi ro, phân loại thành rủi ro khách quan (chính sách kinh tế vĩ mô, chu kỳ thị trường) và rủi ro chủ quan nội tại (cơ cấu nguồn vốn mất cân đối, lạm dụng đòn bẩy nợ, năng lực hoạch định dòng tiền kém). Chương này điểm danh 15 loại hình rủi ro tài chính cụ thể mà doanh nghiệp có thể đối mặt: rủi ro tỷ giá, rủi ro lãi suất, rủi ro biến động giá, rủi ro tín dụng thương mại, rủi ro đòn bẩy tài chính, rủi ro thanh khoản, rủi ro pháp lý, rủi ro nợ xấu, rủi ro thất thoát, rủi ro đầu tư và quản lý đầu tư, rủi ro hợp đồng, rủi ro kiểm toán, rủi ro hoạch định tài chính, rủi ro báo cáo quản trị và rủi ro chiến lược.
Chương 1 cũng làm rõ mức độ tác động dây chuyền của rủi ro tài chính đến chi phí sử dụng vốn, lợi nhuận hoạt động, năng lực cạnh tranh, dòng tiền chi trả và sự suy giảm giá trị doanh nghiệp. Tiếp đó, tác giả tổng thuật các nghiên cứu trong nước (Vũ Thị Hậu, 2017; Võ Minh Long, 2020; Lê Thị Nhung, 2023) và nghiên cứu quốc tế (Gang và Dan, 2012 tại Trung Quốc; Bhunia và Mukhuti, 2012 tại Ấn Độ; nghiên cứu năm 2016 tại Sri Lanka). Từ việc chỉ ra khoảng trống về phạm vi khảo sát và tính thời sự của bối cảnh hậu đại dịch, chương 1 khép lại bằng việc thiết lập 5 giả thuyết nghiên cứu (từ H1 đến H5), quy định phương pháp tính toán các biến số và quy trình các bước kiểm định kinh tế lượng trên Stata 17.
Chương 2: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính của doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Chương 2 trình bày bức tranh toàn cảnh về thị trường bất động sản Việt Nam qua 9 giai đoạn lịch sử (từ giai đoạn trước năm 1993 đến thời kỳ điều chỉnh mạnh 2018–2022). Tác giả cung cấp các số liệu thực tế về sự suy giảm của thị trường: đến cuối quý III/2022, nguồn cung nhà ở thương mại chỉ đạt 17 dự án với 4.123 căn (chỉ bằng khoảng 34% so với cùng kỳ năm 2021); tỷ lệ hấp thụ giảm xuống mức hơn 33% và lượng giao dịch giảm trên 50%. Thị trường rơi vào cảnh lệch pha cung - cầu nghiêm trọng khi nguồn cung chủ yếu tập trung ở phân khúc cao cấp, trong khi dòng vốn tín dụng ngân hàng (vốn chiếm 70% giá trị đầu tư bất động sản với chu kỳ vay bình quân 10 năm) bị kiểm soát chặt từ tháng 4/2022. Áp lực đáo hạn trái phiếu doanh nghiệp tăng cao khi ngành bất động sản chiếm 59% tổng giá trị trái phiếu đáo hạn; riêng năm 2022 có 35,56 nghìn tỷ đồng nợ trái phiếu đáo hạn và con số này nâng lên 61,37 nghìn tỷ đồng vào năm 2023 (trong khi 9 tháng đầu năm 2022 các doanh nghiệp đã phải chi 142.209 tỷ đồng để mua lại trái phiếu trước hạn). Thị trường chứng khoán giảm điểm sâu xuống mốc 908 điểm (tháng 10/2022), vốn FDI đăng ký 10 tháng năm 2022 đạt 22,46 tỷ USD (giảm 5,4%). Tác giả xác định 4 rủi ro trọng yếu doanh nghiệp đang đối mặt: rủi ro kinh tế vĩ mô, rủi ro thị trường, rủi ro đối tác và rủi ro chính sách.
Ở phần phân tích định lượng, kết quả thống kê mô tả 135 quan sát cho thấy:
- Biến phụ thuộc FR có giá trị trung bình là 4,2320 (bảng tóm tắt ghi nhận 4,17), giá trị nhỏ nhất là 0,9177 và giá trị lớn nhất đạt 19,6915 (độ lệch chuẩn xấp xỉ 3). Mức độ biến thiên giữa doanh nghiệp an toàn nhất và rủi ro nhất lên tới hơn 21 lần.
- Các tỷ số thanh toán ngắn hạn (CR) và thanh toán nhanh (QR) có giá trị trung bình lớn hơn 1. Tỷ số vốn cố định (FAR) có giá trị trung bình chỉ đạt 8,7% (cao nhất là 62,86%), phản ánh cấu trúc tài sản của các công ty bất động sản niêm yết chủ yếu nằm ở tài sản lưu động (dự án dở dang, hàng tồn kho), vốn cố định chỉ chiếm tỷ lệ rất nhỏ.
- Tốc độ tăng trưởng doanh thu (GROW) biến động cực kỳ gay gắt, trải dài từ -77,62% đến 2216,17%, phản ánh sự phân hóa mạnh mẽ giữa các doanh nghiệp qua các năm. Các biến quy mô (SIZE) và độ tuổi (AGE) duy trì mức độ ổn định cao hơn.
Về ma trận tương quan, các biến nhìn chung có hệ số tương quan thấp, ngoại trừ hai cặp biến có mối liên kết chặt là CR với QR, và ROE với ROA. Kiểm định nghiệm đơn vị Levin – Lin – Chu xác nhận toàn bộ các chuỗi dữ liệu (FR, SLD, QR, CR, ROS, ROE, ROA, IT, TAT, FAR, EAR, SIZE, AGE) đều có $P\text{-value} = 0,0000$, đồng nghĩa tất cả các biến đều đạt tính dừng ở bậc gốc.
Qua các bước kiểm định so sánh mô hình, kiểm định Hausman và kiểm định khuyết tật, tác giả phát hiện mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất khái quát hóa (GLS) được lựa chọn để đưa ra kết quả ước lượng sau cùng. Kết quả hồi quy GLS phân tách rõ tác động của các nhân tố:
- Nhóm biến có tác động tích cực đến rủi ro tài chính (khi các chỉ số này tăng lên làm cho biến phụ thuộc FR tăng, đồng nghĩa với việc mức độ rủi ro tài chính của doanh nghiệp giảm xuống): bao gồm 6 nhân tố.
- Nhóm biến có tác động tiêu cực đến rủi ro tài chính (khi các chỉ số này tăng lên làm cho biến phụ thuộc FR giảm, đồng nghĩa với việc đẩy rủi ro tài chính của doanh nghiệp tăng cao): bao gồm 4 nhân tố.
Chương 3: Định hướng và giải pháp giảm thiểu rủi ro tài chính của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam
Chương 3 đề xuất định hướng và các giải pháp thực thi cho giai đoạn 2023–2025, phân chia theo hai nhóm đối tượng chính:
- Đối với các doanh nghiệp bất động sản niêm yết:
- Tái cấu trúc cơ cấu nợ vay: Kiểm soát chặt chẽ chỉ số nợ ngắn hạn trên tổng nợ (SLD), hạn chế tình trạng lấy nợ ngắn hạn để tài trợ cho các dự án bất động sản có chu kỳ thu hồi vốn dài hạn; xây dựng lộ trình trả nợ gốc và lãi trái phiếu đúng hạn nhằm giải tỏa áp lực thanh khoản.
- Cải thiện năng lực thanh toán và quản trị dòng tiền: Duy trì dự trữ tiền mặt và tài sản thanh khoản cao nhằm giữ chỉ số thanh toán nhanh (QR) và thanh toán ngắn hạn (CR) ở ngưỡng an toàn; xây dựng kế hoạch cân đối dòng tiền chi tiết theo từng tháng/quý để kịp thời xử lý các thiếu hụt tạm thời.
- Tối ưu hóa hiệu suất hoạt động và giải phóng hàng tồn kho: Đẩy mạnh vòng quay hàng tồn kho (IT) thông qua các chính sách bán hàng linh hoạt, chiết khấu thanh toán, hỗ trợ lãi suất để giải phóng các sản phẩm trung và cao cấp bị tồn ứ, thu hồi vốn nhanh.
- Đa dạng hóa các kênh huy động vốn: Gia tăng tỷ số tự tài trợ (EAR) bằng cách thu hút các quỹ đầu tư, phát hành cổ phiếu cho cổ đông chiến lược, liên doanh liên kết thay vì chỉ phụ thuộc vào tín dụng ngân hàng thương mại.
- Nâng cao hiệu quả sinh lời và kiểm soát chi phí: Quản lý chặt chẽ chi phí kinh doanh, chi phí lãi vay để nâng cao các tỷ suất sinh lời ROS, ROA, tạo nguồn tích lũy nội bộ đối phó rủi ro.
- Đối với các nhà đầu tư trên thị trường:
- Sử dụng mô hình đo lường rủi ro tài chính (như chỉ số Alexander Bathory) và các hệ số thanh toán, cơ cấu nợ để thẩm định thực chất sức khỏe tài chính của doanh nghiệp trước khi ra quyết định đầu tư cổ phiếu hay trái phiếu.
- Theo dõi sát sao lịch đáo hạn trái phiếu và các động thái tái cấu trúc vốn của doanh nghiệp bất động sản nhằm phòng ngừa rủi ro mất khả năng thanh toán.
Kết quả và đóng góp
Về kết quả thực nghiệm, khóa luận đã đo lường thành công mức độ tác động của 13 biến số lên rủi ro tài chính của 27 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX giai đoạn 2018–2022. Mô hình hồi quy GLS đã giải quyết hoàn toàn khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi của mô hình dữ liệu bảng, xác nhận:
- Có 6 nhân tố có tác động tích cực đến rủi ro tài chính (làm giảm mức độ rủi ro, gia tăng chỉ số FR).
- Có 4 nhân tố có tác động tiêu cực đến rủi ro tài chính (làm gia tăng mức độ rủi ro, suy giảm chỉ số FR).
- Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị Levin - Lin - Chu khẳng định 100% các chuỗi dữ liệu trong mô hình đạt tính dừng ở sai phân bậc 0 ($P\text{-value} = 0,0000$).
Về đóng góp học thuật và thực tiễn:
- Khóa luận mở rộng phạm vi nghiên cứu cả về không gian lẫn thời gian so với các nghiên cứu tiền nhiệm tại Việt Nam. Thay vì chỉ khảo sát sàn HOSE giai đoạn ổn định 2012–2018 như nghiên cứu của Võ Minh Long (2020), đề tài đã khảo sát đồng thời cả hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn bản lề 2018–2022.
- Bộ dữ liệu phản ánh toàn diện tác động kinh tế qua ba thời kỳ: trước đại dịch, trong đại dịch và giai đoạn thắt chặt dòng vốn hậu Covid-19, giúp kiểm chứng sức chịu đựng tài chính của ngành bất động sản trong điều kiện thị trường bị đóng băng thanh khoản.
- Cung cấp cơ sở định lượng cụ thể hỗ trợ các nhà quản trị doanh nghiệp địa ốc nhận biết những chỉ số tài chính trọng yếu có khả năng kích hoạt kiệt quệ tài chính, từ đó định hình các giải pháp tái cấu trúc nợ và cơ cấu tài sản cho giai đoạn 2023–2025.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận tự xác định một số hạn chế gắn liền với phạm vi và dữ liệu nghiên cứu:
- Mẫu nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở 27 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE và HNX với 135 quan sát; chưa bao quát toàn bộ các doanh nghiệp thuộc ngành bất động sản đang giao dịch trên sàn UPCoM hoặc các doanh nghiệp chưa niêm yết.
- Phạm vi dữ liệu dừng lại ở ngày 31/12/2022, chưa cập nhật được đầy đủ tác động của các luật sửa đổi quan trọng (như Luật Đất đai, Luật Nhà ở, Luật Kinh doanh bất động sản sửa đổi) được thông qua sau năm 2022.
- Nghiên cứu chỉ tập trung vào các nhân tố tài chính nội tại phản ánh qua báo cáo tài chính kiểm toán; chưa đưa các biến số kinh tế vĩ mô ngoại sinh (như biến động lãi suất điều hành, tỷ lệ lạm phát, chính sách hạn ngạch tín dụng) hoặc các yếu tố phi tài chính (như năng lực quản trị công ty, uy tín thương hiệu) vào phương trình hồi quy.
Hướng nghiên cứu trong tương lai:
- Mở rộng mẫu nghiên cứu sang các doanh nghiệp đại chúng quy mô vừa và nhỏ chưa niêm yết trên hai sở giao dịch chính thức để gia tăng tính đại diện.
- Kéo dài chuỗi dữ liệu thời gian sang các năm tiếp theo nhằm kiểm định mức độ phục hồi của các doanh nghiệp bất động sản sau khi các chính sách tháo gỡ khó khăn về pháp lý và tín dụng có hiệu lực.
- Bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô và biến giả chính sách nhằm lượng hóa sự tác động của môi trường thể chế lên rủi ro tài chính doanh nghiệp.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là nguồn tài liệu tham khảo hữu ích cho:
- Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán và Quản trị kinh doanh khi tìm hiểu về phương pháp nghiên cứu dữ liệu bảng (Panel Data), quy trình kiểm định kinh tế lượng từ Pooled OLS, FEM, REM đến GLS trên phần mềm Stata 17.
- Các nhà nghiên cứu và người thực hiện khóa luận tốt nghiệp muốn ứng dụng mô hình Alexander Bathory (1984) để đo lường rủi ro tài chính và sức mạnh tài chính của doanh nghiệp.
- Các chuyên viên phân tích tài chính, cán bộ thẩm định tín dụng tại các ngân hàng thương mại trong công tác chấm điểm tín dụng và đánh giá rủi ro cho vay đối với các dự án bất động sản.
- Các nhà quản trị doanh nghiệp bất động sản và các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong việc nhận diện các chỉ dấu nguy cơ để chủ động cơ cấu danh mục tài sản và nguồn vốn.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng mô hình nào để đo lường mức độ rủi ro tài chính của doanh nghiệp bất động sản?
Tác giả sử dụng mô hình Alexander Bathory (1984) để tính toán biến phụ thuộc FR dựa trên tổng của 5 thành phần: tỷ số lợi nhuận và khấu hao trên nợ ngắn hạn (SZL), tỷ số lợi nhuận trước thuế trên tổng nguồn vốn (SY), tỷ số vốn cổ phần trên nợ ngắn hạn (GL), tỷ số giá trị còn lại của tài sản cố định trên nợ phải trả (YF) và tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản (YZ). Giá trị FR tỷ lệ nghịch với rủi ro tài chính: chỉ số FR càng thấp thì sức mạnh tài chính càng suy yếu và rủi ro tài chính của doanh nghiệp càng cao.
2. Mẫu dữ liệu nghiên cứu và thời gian thực hiện đề tài được chọn như thế nào?
Nghiên cứu thu thập dữ liệu bảng từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 27 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX trong giai đoạn 5 năm từ ngày 01/01/2018 đến ngày 31/12/2022, thu được tổng cộng 135 quan sát. Thời gian đề xuất thực hiện các giải pháp là giai đoạn 2023–2025.
3. Đặc điểm cơ cấu tài sản của các doanh nghiệp bất động sản trong mẫu nghiên cứu có điểm gì đáng chú ý?
Số liệu thống kê mô tả chỉ ra rằng tỷ số vốn cố định (FAR) của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết có giá trị trung bình chỉ là 8,7% (giá trị cao nhất đạt 62,86%). Điều này chứng minh tài sản cố định chỉ chiếm một phần rất nhỏ, trong khi nguồn vốn của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết chủ yếu tập trung vào tài sản lưu động (vốn lưu động, dự án dở dang và hàng tồn kho).
4. Vì sao tác giả phải dùng mô hình hồi quy GLS thay cho các mô hình OLS, FEM và REM?
Sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Breusch – Pagan LM, Hausman) và kiểm định khuyết tật mô hình, kết quả cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Mô hình Pooled OLS không còn là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất trong điều kiện này. Do đó, phương pháp bình phương nhỏ nhất khái quát hóa (GLS) được sử dụng để kiểm soát và khắc phục triệt để hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi, đảm bảo các hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê và vững.
5. Thực trạng khó khăn về dòng tiền và nợ trái phiếu của các doanh nghiệp bất động sản giai đoạn 2022–2023 được tác giả nêu ra bằng các số liệu nào?
Tác giả chỉ rõ ngành bất động sản chiếm tới 59% tổng giá trị trái phiếu doanh nghiệp đáo hạn. Riêng năm 2022, có 35,56 nghìn tỷ đồng nợ trái phiếu đáo hạn và con số này tăng mạnh lên mức 61,37 nghìn tỷ đồng vào năm 2023. Trong khi đó, lũy kế 9 tháng đầu năm 2022, các doanh nghiệp đã phải chi 142.209 tỷ đồng để mua lại trái phiếu trước hạn (chiếm 11,8% dư nợ thị trường trái phiếu), đặt các doanh nghiệp địa ốc trước áp lực thanh khoản và nguy cơ kiệt quệ tài chính nghiêm trọng khi khả năng đảo nợ rất thấp.
Kết luận
Khóa luận của tác giả Nguyễn Văn Công Thành đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị rủi ro tài chính doanh nghiệp và kiểm định thành công tác động của 13 chỉ số tài chính lên mức độ rủi ro của 27 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX giai đoạn 2018–2022. Thông qua phương pháp ước lượng GLS, nghiên cứu chỉ ra 6 nhân tố tác động tích cực và 4 nhân tố tác động tiêu cực đến rủi ro tài chính của các doanh nghiệp địa ốc. Đây là công trình thực nghiệm có giá trị thực tiễn cao, cung cấp các bằng chứng khoa học chuẩn xác giúp các nhà quản trị doanh nghiệp và nhà đầu tư đưa ra giải pháp tái cơ cấu nợ, kiểm soát dòng tiền và giảm thiểu tổn thất tài chính trong giai đoạn thị trường đầy biến động.