Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hoạt động sản xuất kinh doanh, doanh nghiệp luôn phải đối mặt với nhiều rủi ro có khả năng dẫn đến suy kiệt tài chính và phá sản. Lịch sử kinh tế thế giới đã ghi nhận nhiều cuộc khủng hoảng tài chính quy mô lớn như Đại suy thoái 1929–1939, khủng hoảng tài chính châu Á 1997 và khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008. Bước sang năm 2020, đại dịch Covid-19 bùng phát trên phạm vi toàn cầu đã đẩy cộng đồng doanh nghiệp vào tình trạng khó khăn nghiêm trọng. Theo thống kê của Trung tâm Thông tin và Dự báo Kinh tế - Xã hội Quốc gia (Bộ Kế hoạch và Đầu tư), số lượng doanh nghiệp mất khả năng thanh toán tại Mỹ được dự báo tăng 57%, tại Brazil tăng 45%, tại Anh tăng 43% và Tây Ban Nha tăng 41%. Tại Việt Nam, theo số liệu từ Tổng cục Thống kê, năm 2020 có hơn 68.900 doanh nghiệp tạm ngừng hoạt động hoặc phá sản, bình quân mỗi ngày có gần 300 doanh nghiệp rời bỏ thị trường.

Trước thực trạng đó, việc xác định và dự báo sớm nguy cơ phá sản là yêu cầu cấp thiết đối với các nhà quản trị, nhà đầu tư và các định chế tài chính. Mô hình Z-Score do Giáo sư Edward I. Altman phát triển từ năm 1968 và các phiên bản cải tiến sau đó là công cụ định lượng được ứng dụng rộng rãi trên thế giới nhằm dự báo khả năng kiệt quệ tài chính trước 1 đến 2 năm. Đề tài khóa luận tập trung nghiên cứu thực nghiệm mô hình này trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016–2020.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài gồm:

  1. Vận dụng mô hình điểm số Z của Giáo sư Altman để đánh giá rủi ro phá sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
  2. Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, đề xuất một số giải pháp và khuyến nghị nhằm hạn chế rủi ro phá sản cho doanh nghiệp cùng các bên liên quan.

Khóa luận tập trung giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu:

  • Những ngành nào có khả năng phá sản cao ở Việt Nam?
  • Những ngành nào có điểm chỉ số Z-Score suy giảm do Covid-19?
  • Mô hình Z-Score có phù hợp với các doanh nghiệp ở Việt Nam không?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro phá sản thông qua mô hình chỉ số Z của Giáo sư Edward I. Altman (cụ thể là mô hình Z'' điều chỉnh / Emerging Market Score).
  • Phạm vi nghiên cứu: Mẫu khảo sát gồm 100 doanh nghiệp niêm yết và đăng ký giao dịch trên ba sàn HOSE, HNX và UPCoM thuộc 8 nhóm ngành phi sản xuất và phi tài chính trong giai đoạn 5 năm từ 2016 đến 2020 (tổng số 500 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Khóa luận xây dựng nền tảng lý luận dựa trên các văn bản pháp lý và lý thuyết tài chính doanh nghiệp:

  • Cơ sở pháp lý: Quyết định số 428/QĐ-UBCK ngày 11/07/2013 của Bộ Tài chính về định nghĩa rủi ro trong kinh doanh chứng khoán; Luật Phá sản số 51/2014/QH13 quy định phá sản 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.
  • Các lý thuyết nền tảng: Lý thuyết khánh kiệt tài chính (Gordon, 1971); Lý thuyết ưu tiên tuyệt đối trong bồi thường thanh lý tài sản (White, 1989); Lý thuyết thu nhập tài chính (Laitinen, 1991).
  • Quá trình phát triển mô hình Z-Score của Altman:
    • Mô hình Z ban đầu (Altman, 1968): Áp dụng cho doanh nghiệp sản xuất niêm yết với 5 biến tài chính ($X_1$ đến $X_5$).
    • Mô hình Z' (Altman, 1983): Áp dụng cho doanh nghiệp sản xuất chưa cổ phần hóa, thay giá trị thị trường bằng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu.
    • Mô hình Z'' (Altman, 1993, 2007) và mô hình Z'' điều chỉnh (Emerging Market Score - EMS do Altman, Hartzell & Peck phát triển năm 1995; Altman & Hotchkiss, 2006): Loại bỏ biến $X_5$ (Doanh thu / Tổng tài sản) để áp dụng cho doanh nghiệp phi sản xuất và các thị trường mới nổi.

Công thức mô hình Z'' điều chỉnh được tác giả sử dụng: $$Z'' = 3.25 + 6.56X_1 + 3.26X_2 + 6.72X_3 + 1.05X_4$$

Trong đó:

  • $X_1$: Vốn lưu động ròng / Tổng tài sản (Working Capital / Total Assets).
  • $X_2$: Lợi nhuận giữ lại lũy kế / Tổng tài sản (Retained Earnings / Total Assets).
  • $X_3$: Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản (EBIT / Total Assets).
  • $X_4$: Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu / Tổng nợ phải trả (Book Value of Equity / Total Liabilities).

Ngưỡng phân loại rủi ro theo chuẩn xếp hạng tín nhiệm của Standard & Poor's (S&P):

  • $Z'' > 5.85$: Vùng an toàn (Safe Zone), rủi ro phá sản thấp (tương đương xếp hạng trái phiếu từ AAA đến BBB-).
  • $4.15 \le Z'' \le 5.85$: Vùng cảnh báo (Grey Zone), có nguy cơ tiềm ẩn (tương đương xếp hạng từ BB+ đến B-).
  • $Z'' < 4.15$: Vùng nguy hiểm (Distress Zone), nguy cơ phá sản cao (tương đương xếp hạng từ CCC+ đến D).

Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp phân tích thống kê mô tả. Dữ liệu được trích xuất từ báo cáo tài chính đã kiểm toán giai đoạn 2016–2020 của 100 doanh nghiệp trên ba sàn giao dịch (HOSE: 38 doanh nghiệp; HNX: 45 doanh nghiệp; UPCoM: 17 doanh nghiệp). Các công cụ bổ trợ gồm Microsoft Excel và phần mềm IBM SPSS Statistics 26 để tính toán các hệ số tài chính và giá trị $Z''$.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Chương này hệ thống hóa các vấn đề lý luận về phá sản doanh nghiệp:

  • Khái niệm và các giai đoạn suy thoái tài chính dẫn đến phá sản theo nghiên cứu của Fizpatrick (1934), Stickney (1990), Ooghe & Prijcker (2006) và Pranowo et al. (2010).
  • Phân loại 3 nhóm doanh nghiệp phá sản và các nhân tố ảnh hưởng theo Korol (2017):
    • Loại 1: Doanh nghiệp mới thành lập thất bại sớm do thiếu kinh nghiệm quản lý, thiếu vốn và sai lầm chiến lược.
    • Loại 2: Doanh nghiệp tăng trưởng nóng rồi suy giảm nhanh do quản trị tài chính kém, chi phí đầu tư quá mức và chủ quan trước biến động vĩ mô.
    • Loại 3: Doanh nghiệp hoạt động trên 10 năm rơi vào suy thoái do công nghệ lạc hậu, chậm đổi mới sản phẩm và mất thị phần.
  • Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Hayes et al., 2010; Al Bzour, 2011; Mihail, 2012; Karamzadeh, 2013; Meeampol et al., 2014; Chotalia, 2012; Sajjan, 2016; Panigrahi, 2019; Joshi, 2019) và nghiên cứu trong nước (Nguyễn Thành Cường & Phạm Thế Anh, 2010; Nguyễn Trà Ngọc Vy & Nguyễn Văn Công, 2013; Đinh Đức Minh, 2018; Hoàng Thị Hồng Vân, 2020).
  • Xác định khoảng trống nghiên cứu: Thiếu các nghiên cứu quy mô mẫu lớn đánh giá rủi ro phá sản đa ngành cho doanh nghiệp phi sản xuất tại Việt Nam trong giai đoạn chịu tác động trực tiếp từ cú sốc kinh tế Covid-19.

Chương 2: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết mẫu nghiên cứu, quy trình thực hiện và phương pháp tính toán:

  • Cơ cấu mẫu nghiên cứu 100 doanh nghiệp được phân bổ theo ngành và sàn giao dịch:
Ngành nghề Sàn HNX Sàn HOSE Sàn UPCoM Tổng số doanh nghiệp Tỷ trọng
Bán buôn 5 6 1 12 12%
Bán lẻ 5 6 3 14 14%
Bất động sản 5 9 0 14 14%
Dịch vụ lưu trú và ăn uống 2 4 4 10 10%
Khai khoáng 7 4 3 14 14%
Vận tải 6 5 1 12 12%
Viễn thông 6 1 3 10 10%
Xây dựng 9 3 2 14 14%
Tổng cộng 45 38 17 100 100%
  • Tiêu chuẩn lựa chọn mẫu: Doanh nghiệp có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán công khai từ 2016 đến 2020; loại bỏ các doanh nghiệp quy mô quá nhỏ và các doanh nghiệp tài chính, ngân hàng, chứng khoán hoặc sản xuất thuần túy.
  • Quy trình nghiên cứu gồm 6 bước: Xác định mục tiêu $\rightarrow$ Tham khảo nghiên cứu thực nghiệm $\rightarrow$ Lựa chọn mô hình phù hợp $\rightarrow$ Chọn mẫu và thu thập dữ liệu $\rightarrow$ Phân tích kết quả thực nghiệm $\rightarrow$ Đưa ra kết luận và khuyến nghị.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày các phát hiện định lượng thực nghiệm:

  • Tổng quan bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam: Vốn hóa thị trường tăng trưởng qua các năm, đạt tỷ trọng 84,3% GDP vào năm 2020; huy động vốn qua TTCK giai đoạn 2016–2020 ước đạt hơn 1,5 triệu tỷ đồng.
  • Thống kê mô tả 4 biến độc lập của 100 doanh nghiệp giai đoạn 2016–2020:
    • Biến $X_1$ (Vốn lưu động / Tổng tài sản): Giá trị trung bình năm 2016 là 0,2140, có xu hướng giảm dần qua các năm (năm 2020 giảm về mức thấp hơn); giá trị nhỏ nhất là -0,8171 và lớn nhất là 0,9050.
    • Biến $X_2$ (Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản): Là biến duy nhất có giá trị trung bình âm liên tục qua các năm (từ năm 2016 đến 2020, đạt mức thấp nhất là -8,8828 và -0,1088), phản ánh nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn về tích lũy lợi nhuận giữ lại. Ngành vận tải có biến $X_2$ âm trong cả 5 năm.
    • Biến $X_3$ (EBIT / Tổng tài sản): Trung bình năm 2016 đạt 0,0515, sau đó giảm xuống 0,0470 (năm 2017) và sụt giảm mạnh vào năm 2020 do ảnh hưởng của dịch bệnh làm doanh thu sụt giảm trong khi chi phí cố định không đổi. Dịch vụ lưu trú và ăn uống có $X_3$ âm trong các năm 2017 và 2019.
    • Biến $X_4$ (Vốn chủ sở hữu / Tổng nợ phải trả): Có giá trị trung bình cao nhất trong các biến (phần lớn trên 1,0), ngành bán lẻ ghi nhận giá trị $X_4$ đạt 10,4415 năm 2019.
  • Diễn biến chỉ số $Z''$ trung bình theo ngành:
    • Giai đoạn 2016–2019: Đa số các ngành duy trì $Z''$ ở mức ổn định hoặc tăng trưởng nhẹ.
    • Năm 2020: Điểm số $Z''$ sụt giảm đồng loạt ở tất cả 8 ngành do tác động của Covid-19. Ngành giảm mạnh nhất là Bán lẻ (giảm từ 16,3 xuống mức thấp hơn), tiếp theo là Bất động sản, Dịch vụ lưu trú & ăn uống, Khai khoáng, Vận tải.
    • Phân nhóm an toàn năm 2020: Hai ngành Xây dựng và Bất động sản có điểm $Z''$ trung bình rơi xuống dưới ngưỡng an toàn 5,85, trong khi các ngành khác vẫn giữ được mức trung bình trên 5,85 nhưng biên độ an toàn bị thu hẹp đáng kể.

Chương 4: Kết luận và khuyến nghị chính sách

  • Đánh giá tổng quát: Mô hình $Z''$ điều chỉnh phản ánh sát thực trạng tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, đặc biệt chỉ ra sự nhạy cảm của sức khỏe tài chính trước các cú sốc vĩ mô như dịch bệnh Covid-19.
  • Nhóm khuyến nghị được đề xuất cho các đối tượng:
    • Doanh nghiệp: Chủ động quản trị vốn lưu động ròng, kiểm soát tỷ lệ đòn bẩy tài chính, cắt giảm chi phí hoạt động không cần thiết, đa dạng hóa nguồn doanh thu và thiết lập quỹ dự phòng rủi ro.
    • Ngân hàng và tổ chức tín dụng: Sử dụng mô hình $Z''$ như một công cụ định lượng hỗ trợ chấm điểm tín dụng, đánh giá khả năng trả nợ và thiết lập hạn mức tín dụng phù hợp cho từng nhóm ngành.
    • Nhà đầu tư: Ứng dụng chỉ số $Z''$ để sàng lọc danh mục đầu tư, loại bỏ các cổ phiếu có nguy cơ mất an toàn tài chính.
    • Cơ quan quản lý nhà nước: Tăng cường giám sát tính minh bạch thông tin báo cáo tài chính, hoàn thiện khuôn khổ pháp lý về xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Khóa luận đã định lượng hóa mức độ an toàn tài chính của 100 doanh nghiệp niêm yết phi tài chính và phi sản xuất tại Việt Nam qua 5 năm.

Chỉ tiêu / Biến số trong mô hình $Z''$ Cách tính toán Ý nghĩa đối với đánh giá rủi ro phá sản
$X_1$: Vốn lưu động / Tổng tài sản $\frac{\text{Tài sản ngắn hạn} - \text{Nợ ngắn hạn}}{\text{Tổng tài sản}}$ Đo lường khả năng thanh khoản ngắn hạn; giá trị dương giúp giảm thiểu rủi ro vỡ nợ ngắn hạn.
$X_2$: Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế chưa phân phối}}{\text{Tổng tài sản}}$ Đo lường năng lực tích lũy vốn tự tài trợ qua các năm; tỷ lệ này âm phản ánh lịch sử kinh doanh thua lỗ kéo dài.
$X_3$: EBIT / Tổng tài sản $\frac{\text{Lợi nhuận trước thuế và lãi vay}}{\text{Tổng tài sản}}$ Đo lường hiệu quả sinh lời thuần túy của tài sản hoạt động, không phụ thuộc vào cấu trúc thuế và nợ vay.
$X_4$: Vốn chủ sở hữu / Nợ phải trả $\frac{\text{Giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng nợ phải trả}}$ Đo lường cấu trúc tài chính và đòn bẩy nợ; tỷ lệ càng cao thì mức độ an toàn cho các chủ nợ càng lớn.

Các phát hiện chính từ kết quả tính toán:

  • Năm 2020 ghi nhận sự suy giảm chỉ số $Z''$ tại toàn bộ 8 nhóm ngành nghiên cứu dưới tác động của dịch Covid-19.
  • Ngành Bất động sản và Xây dựng là hai ngành có chỉ số $Z''$ trung bình năm 2020 thấp nhất và rơi xuống dưới ngưỡng an toàn ($Z'' < 5,85$).
  • Ngành Vận tải và Dịch vụ lưu trú & ăn uống chịu ảnh hưởng nặng nề ở biến khả năng sinh lời ($X_3$) và tích lũy lợi nhuận ($X_2$).

Đóng góp của đề tài

  1. Kế thừa và kiểm chứng thực nghiệm mô hình $Z''$ điều chỉnh (Altman & Hotchkiss, 2006) trên thị trường chứng khoán Việt Nam với cỡ mẫu 100 doanh nghiệp thuộc 8 ngành dịch vụ, thương mại, xây dựng và hạ tầng giai đoạn 2016–2020.
  2. Cung cấp bức tranh so sánh định lượng về sự thay đổi rủi ro phá sản trước và trong năm đầu bùng phát đại dịch Covid-19 tại Việt Nam.
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp ứng dụng chỉ số $Z''$ cho cả 4 nhóm chủ thể: doanh nghiệp, định chế cho vay, nhà đầu tư cá nhân/tổ chức và cơ quan quản lý thị trường.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của khóa luận

  • Phạm vi chọn mẫu: Khóa luận chỉ khảo sát 100 doanh nghiệp phi tài chính và phi sản xuất trên 3 sàn HOSE, HNX, UPCoM; chưa bao quát toàn bộ các doanh nghiệp trên thị trường.
  • Nguồn dữ liệu: Nghiên cứu phụ thuộc hoàn toàn vào số liệu kế toán trên báo cáo tài chính đã công bố, chưa kết hợp các biến số phi tài chính (năng lực quản trị, uy tín thương hiệu) và biến số thị trường (biến động giá cổ phiếu).
  • Hệ số mô hình: Sử dụng trọng số mặc định của mô hình EMS (Altman & Hotchkiss, 2006) mà chưa ước lượng lại các hệ số hồi quy riêng biệt phù hợp với đặc thù kinh tế Việt Nam.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng quy mô mẫu và kéo dài chuỗi thời gian nghiên cứu để đánh giá tác động sau đại dịch Covid-19.
  • Xây dựng mô hình hồi quy đa biến riêng (Logit/Probit) để xác định bộ trọng số tối ưu hóa cho các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
  • Kết hợp mô hình kế toán (Altman Z-Score) với các mô hình dựa trên lý thuyết thị trường (KMV-Merton) nhằm nâng cao độ chính xác trong dự báo vỡ nợ.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán: Tham khảo quy trình tính toán các chỉ số tài chính, phương pháp áp dụng mô hình $Z''$ điều chỉnh cho doanh nghiệp phi sản xuất và cách thức xử lý dữ liệu báo cáo tài chính bằng SPSS và Excel.
  • Bộ phận quản trị rủi ro và thẩm định tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Tham khảo phương pháp định lượng hóa nguy cơ phá sản để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp theo từng nhóm ngành.
  • Nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán: Sử dụng công thức $Z''$ để đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp, nhận diện các doanh nghiệp nằm trong "vùng nguy hiểm" để phòng ngừa rủi ro danh mục đầu tư.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng biến thể nào của mô hình Z-Score và công thức cụ thể là gì?

Tác giả sử dụng mô hình $Z''$ điều chỉnh (mô hình Emerging Market Score - EMS) được phát triển bởi Altman và Hotchkiss (2006) dành cho các thị trường mới nổi và các doanh nghiệp phi sản xuất: $$Z'' = 3.25 + 6.56X_1 + 3.26X_2 + 6.72X_3 + 1.05X_4$$ Mô hình này loại bỏ biến $X_5$ (Doanh thu / Tổng tài sản) của mô hình gốc năm 1968 và sử dụng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu ở biến $X_4$.

2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận gồm bao nhiêu doanh nghiệp và được thu thập trong giai đoạn nào?

Mẫu nghiên cứu gồm 100 doanh nghiệp niêm yết và đăng ký giao dịch trên 3 sàn chứng khoán Việt Nam (38 doanh nghiệp sàn HOSE, 45 doanh nghiệp sàn HNX và 17 doanh nghiệp sàn UPCoM) thuộc 8 nhóm ngành phi sản xuất và phi tài chính, thu thập dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán trong 5 năm từ 2016 đến 2020 (tương ứng 500 quan sát).

3. Các ngưỡng giá trị để phân loại mức độ an toàn tài chính trong mô hình là gì?

Dựa trên đối chiếu xếp hạng tín nhiệm trái phiếu của Standard & Poor's (S&P), các ngưỡng phân loại gồm:

  • $Z'' > 5.85$: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, rủi ro phá sản thấp.
  • $4.15 \le Z'' \le 5.85$: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có nguy cơ phá sản tiềm ẩn.
  • $Z'' < 4.15$: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

4. Tác động của dịch Covid-19 thể hiện như thế nào qua kết quả tính toán chỉ số Z'' năm 2020?

Trong năm 2020, chỉ số $Z''$ trung bình giảm đồng loạt ở tất cả 8 nhóm ngành. Hai ngành có điểm $Z''$ trung bình thấp nhất và rơi xuống dưới ngưỡng an toàn ($Z'' < 5,85$) là Xây dựng và Bất động sản. Ngành Bán lẻ có mức sụt giảm điểm $Z''$ mạnh nhất trong mẫu nghiên cứu.

5. Biến số tài chính nào trong mô hình có giá trị trung bình âm liên tục qua các năm khảo sát?

Biến $X_2$ (Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản) là biến duy nhất ghi nhận giá trị trung bình âm liên tục trong toàn bộ giai đoạn 2016–2020 (đạt mức -0,1088 năm 2020). Trong đó, ngành Vận tải có giá trị biến $X_2$ âm trong cả 5 năm nghiên cứu do hoạt động kinh doanh gặp nhiều khó khăn và thua lỗ lũy kế.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Mạnh Cường đã vận dụng mô hình $Z''$ điều chỉnh của Altman để đánh giá rủi ro phá sản cho 100 doanh nghiệp phi tài chính và phi sản xuất trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2016–2020. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình phản ánh sát diễn biến sức khỏe tài chính doanh nghiệp, đồng thời định lượng rõ nét tác động tiêu cực của đại dịch Covid-19 khiến điểm số an toàn tài chính sụt giảm diện rộng vào năm 2020, đặc biệt tại các nhóm ngành Bất động sản, Xây dựng, Vận tải và Bán lẻ. Công trình cung cấp nguồn tài liệu tham khảo có giá trị ứng dụng thực tiễn cho công tác quản trị rủi ro tại doanh nghiệp, thẩm định tín dụng ngân hàng và ra quyết định đầu tư chứng khoán.