Tổng quan nghiên cứu

Ngành thực phẩm đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, chiếm khoảng 15% GDP và chiếm tỷ trọng cao nhất trong cơ cấu chi tiêu hàng tháng của người tiêu dùng, khoảng 35%. Tổng doanh thu ngành thực phẩm và đồ uống đạt gần 976 nghìn tỷ đồng năm 2020. Tuy nhiên, đại dịch Covid-19 đã gây ra nhiều khó khăn cho các doanh nghiệp trong ngành, với hơn 85% doanh nghiệp gặp khó khăn trong quản lý hàng tồn kho, phân phối và nguồn nhân lực. Kim ngạch xuất khẩu nông lâm sản quý I/2020 giảm 4,5% so với cùng kỳ, trong đó rau quả giảm 11,5%, cà phê giảm 6,4%. Các biện pháp giãn cách xã hội cũng làm gián đoạn sản xuất và chuỗi cung ứng nguyên liệu.

Trước bối cảnh đó, việc đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trở nên cấp thiết nhằm giúp doanh nghiệp và nhà đầu tư có thể dự báo rủi ro tài chính, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa. Mô hình Z-score của Altman, được phát triển từ năm 1968, là công cụ dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp với độ chính xác lên đến 95% trong nhiều nghiên cứu quốc tế. Luận văn tập trung ứng dụng mô hình Z-score để đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2015-2020, nhằm cung cấp cơ sở khoa học cho việc dự báo và quản lý rủi ro tài chính trong ngành.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên lý thuyết về phá sản doanh nghiệp và mô hình Z-score của Altman. Phá sản được hiểu là tình trạng doanh nghiệp mất khả năng thanh toán nợ đến hạn và bị tòa án tuyên bố phá sản theo Luật Phá sản Việt Nam 2014. Mô hình Z-score sử dụng phân tích đa biệt thức (MDA) để kết hợp các chỉ số tài chính thành một điểm số duy nhất nhằm phân loại doanh nghiệp vào nhóm an toàn, vùng xám hoặc nguy cơ phá sản.

Mô hình Z-score gốc gồm 5 biến chính: vốn lưu động/tổng tài sản, lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản, lợi nhuận trước thuế và lãi vay/tổng tài sản, giá trị thị trường vốn chủ sở hữu/tổng nợ, và tổng doanh thu/tổng tài sản. Phiên bản điều chỉnh Z’’ loại bỏ biến doanh thu/tổng tài sản để phù hợp với các doanh nghiệp ngành thực phẩm và thị trường mới nổi như Việt Nam. Các khái niệm chính bao gồm: khả năng thanh toán, rủi ro tài chính, phân tích đa biệt thức, điểm cắt Z-score và phân loại rủi ro tài chính.

Ngoài ra, luận văn so sánh mô hình Z-score với các phương pháp khác như mạng thần kinh nhân tạo, hồi quy logistic và cây quyết định, qua đó khẳng định ưu thế về độ chính xác và tính đơn giản của mô hình Z-score.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp định tính và định lượng. Phương pháp định tính tổng hợp, khái quát các nghiên cứu về mô hình Z-score và các nghiên cứu kiểm định tại Việt Nam và quốc tế. Phương pháp định lượng thu thập dữ liệu tài chính từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2015-2020.

Cỡ mẫu gồm toàn bộ doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian nghiên cứu, với dữ liệu tài chính được xử lý để tính các biến trong mô hình Z-score. Phân tích số liệu sử dụng phương pháp so sánh tuyệt đối, so sánh tương đối và phân tích đa biệt thức để tính điểm Z và phân loại doanh nghiệp theo mức độ rủi ro tài chính.

Timeline nghiên cứu kéo dài 6 năm (2015-2020), phù hợp với bối cảnh đại dịch Covid-19 và giai đoạn phục hồi kinh tế, giúp đánh giá tác động của các yếu tố bên ngoài đến khả năng phá sản của doanh nghiệp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Tình hình tài chính doanh nghiệp ngành thực phẩm: Điểm số Z’’ trung bình của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trong giai đoạn 2015-2020 dao động quanh mức 2,5, thuộc vùng xám, cho thấy nhiều doanh nghiệp có nguy cơ tài chính không an toàn. Cụ thể, khoảng 30% doanh nghiệp nằm trong vùng xám, 15% trong vùng kiệt quệ hoặc phá sản, còn lại khoảng 55% doanh nghiệp được đánh giá an toàn.

  2. Ảnh hưởng của đại dịch Covid-19: Năm 2020, điểm Z’’ trung bình giảm khoảng 10% so với năm 2019, phản ánh tác động tiêu cực của đại dịch đến khả năng tài chính của doanh nghiệp. Một số doanh nghiệp lớn như CTCP Vang Thăng Long và CTCP Tập đoàn Dabaco Việt Nam có điểm Z’’ giảm từ mức an toàn xuống vùng xám trong năm này.

  3. Khả năng dự báo của mô hình Z-score: Mô hình Z’’ đạt tỷ lệ dự báo chính xác khoảng 91% đối với doanh nghiệp có nguy cơ kiệt quệ tài chính trong vòng 1 năm trước khi xảy ra sự kiện, và khoảng 72% trong 2 năm trước đó. Tỷ lệ dự báo chính xác này tương đương với các nghiên cứu tại các thị trường mới nổi khác như Mexico và Thái Lan.

  4. So sánh với các mô hình khác: Mô hình Z-score có tỷ lệ phân loại đúng lên đến 95%, vượt trội so với mạng thần kinh nhân tạo (81,3%), hồi quy logistic (79,8%) và cây quyết định (91,4%). Đồng thời, mô hình Z-score sử dụng ít biến số hơn, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình Z-score là công cụ hiệu quả trong việc nhận diện nguy cơ phá sản của doanh nghiệp ngành thực phẩm tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh biến động kinh tế do đại dịch Covid-19. Việc nhiều doanh nghiệp rơi vào vùng xám và kiệt quệ tài chính phản ánh áp lực lớn từ các yếu tố bên ngoài như gián đoạn chuỗi cung ứng, giảm sức mua và chi phí tăng cao do phòng chống dịch.

So với các nghiên cứu quốc tế, tỷ lệ dự báo chính xác của mô hình tại Việt Nam tương đương, khẳng định tính phù hợp của mô hình Z’’ trong môi trường thị trường mới nổi với đặc điểm quy mô doanh nghiệp nhỏ và hạn chế về tiếp cận vốn. Việc mô hình Z-score vượt trội hơn các phương pháp khác về độ chính xác và tính đơn giản giúp doanh nghiệp và nhà đầu tư dễ dàng áp dụng trong thực tiễn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân bố điểm Z’’ theo năm, bảng phân loại doanh nghiệp theo nhóm rủi ro và biểu đồ biến động điểm Z’’ của các doanh nghiệp tiêu biểu để minh họa rõ nét xu hướng tài chính và mức độ rủi ro.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường quản lý tài chính và sử dụng tài sản hiệu quả: Doanh nghiệp cần tối ưu hóa vốn lưu động và nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản nhằm cải thiện các chỉ số tài chính trong mô hình Z-score, đặc biệt là vốn lưu động/tổng tài sản và lợi nhuận trước thuế/tổng tài sản. Thời gian thực hiện: 1-2 năm. Chủ thể: Ban lãnh đạo doanh nghiệp.

  2. Giảm tỷ lệ nợ vay trong cấu trúc vốn: Giảm áp lực tài chính bằng cách cân đối lại cơ cấu vốn, giảm nợ vay ngắn hạn và dài hạn để tăng giá trị vốn chủ sở hữu so với nợ phải trả, từ đó nâng cao điểm Z. Thời gian thực hiện: 1-3 năm. Chủ thể: Phòng tài chính kế toán, cổ đông.

  3. Nâng cao chất lượng báo cáo tài chính và minh bạch thông tin: Đảm bảo báo cáo tài chính chính xác, minh bạch giúp nhà đầu tư và chủ nợ đánh giá đúng tình hình tài chính, từ đó tăng niềm tin và khả năng huy động vốn. Thời gian thực hiện: liên tục. Chủ thể: Ban kiểm soát, phòng kế toán.

  4. Ứng dụng mô hình Z-score trong quản trị rủi ro: Doanh nghiệp, ngân hàng và nhà đầu tư nên áp dụng mô hình Z-score để đánh giá rủi ro tài chính định kỳ, từ đó có các biện pháp phòng ngừa kịp thời. Thời gian thực hiện: áp dụng thường xuyên. Chủ thể: Doanh nghiệp, ngân hàng, nhà đầu tư.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Ban lãnh đạo doanh nghiệp ngành thực phẩm: Giúp nhận diện sớm nguy cơ tài chính, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh và quản lý tài chính hiệu quả.

  2. Nhà đầu tư và cổ đông: Cung cấp công cụ đánh giá rủi ro đầu tư, giúp ra quyết định mua bán cổ phiếu dựa trên phân tích điểm Z-score.

  3. Ngân hàng và tổ chức tín dụng: Hỗ trợ đánh giá rủi ro tín dụng khi cho vay các doanh nghiệp ngành thực phẩm, nâng cao hiệu quả quản lý danh mục cho vay.

  4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành tài chính ngân hàng: Là tài liệu tham khảo về ứng dụng mô hình Z-score trong bối cảnh thị trường Việt Nam, đặc biệt trong ngành thực phẩm.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình Z-score là gì và tại sao được sử dụng để dự báo phá sản?
    Mô hình Z-score là công cụ phân tích đa biệt thức kết hợp các chỉ số tài chính để dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp với độ chính xác cao, lên đến 95%. Nó đơn giản, dễ áp dụng và đã được kiểm chứng trên nhiều thị trường.

  2. Tại sao chọn ngành thực phẩm để nghiên cứu khả năng phá sản?
    Ngành thực phẩm chiếm tỷ trọng lớn trong nền kinh tế Việt Nam và chịu ảnh hưởng nặng nề từ đại dịch Covid-19, dẫn đến nhiều rủi ro tài chính cần được dự báo để bảo vệ doanh nghiệp và nhà đầu tư.

  3. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập như thế nào?
    Dữ liệu tài chính được thu thập từ báo cáo tài chính công khai của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2015-2020, đảm bảo tính đại diện và cập nhật.

  4. Mô hình Z-score có phù hợp với doanh nghiệp Việt Nam không?
    Nghiên cứu kiểm định cho thấy mô hình Z’’ điều chỉnh phù hợp với đặc điểm thị trường mới nổi như Việt Nam, có khả năng dự báo chính xác tương đương các nước khác trong khu vực.

  5. Làm thế nào doanh nghiệp có thể cải thiện điểm Z-score?
    Doanh nghiệp cần tăng hiệu quả quản lý vốn lưu động, giảm nợ vay, nâng cao lợi nhuận và minh bạch báo cáo tài chính để cải thiện các chỉ số thành phần trong mô hình Z-score, từ đó nâng cao điểm tổng hợp.

Kết luận

  • Mô hình Z-score là công cụ hiệu quả, có độ chính xác cao trong dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết tại Việt Nam.
  • Đại dịch Covid-19 đã ảnh hưởng tiêu cực đến tình hình tài chính của nhiều doanh nghiệp trong ngành, làm giảm điểm Z-score trung bình.
  • Kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu quốc tế, khẳng định tính ứng dụng của mô hình Z’’ trong môi trường thị trường mới nổi.
  • Đề xuất các giải pháp quản lý tài chính, cấu trúc vốn và minh bạch thông tin nhằm nâng cao điểm Z-score và giảm rủi ro phá sản.
  • Khuyến nghị doanh nghiệp, nhà đầu tư và ngân hàng áp dụng mô hình Z-score định kỳ để quản lý rủi ro tài chính hiệu quả.

Next steps: Triển khai áp dụng mô hình Z-score trong quản trị rủi ro tài chính tại các doanh nghiệp ngành thực phẩm, đồng thời mở rộng nghiên cứu sang các ngành khác để nâng cao hiệu quả dự báo phá sản.

Call to action: Các doanh nghiệp và nhà đầu tư nên chủ động sử dụng mô hình Z-score để đánh giá và phòng ngừa rủi ro tài chính, góp phần phát triển bền vững ngành thực phẩm Việt Nam.