Ứng Dụng Mô Hình Z-Score Dự Báo Khả Năng Kiệt Quệ Tài Chính Của Doanh Nghiệp

Nghiên cứu ứng dụng mô hình z score trong dự báo khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

• Tác giả: Nguyễn Hà Vy
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Tiến Mạnh
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Tài chính
• Đề tài: Dự Báo Khả Năng Kiệt Quệ Tài Chính Doanh Nghiệp Qua Mô Hình Z-Score
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH
• 1.1. Tổng quan về kiệt quệ tài chính
• 1.2. Khái niệm về kiệt quệ tài chính
• 1.3. Lý thuyết về kiệt quệ tài chính
• 1.4. Tầm quan trọng của việc đánh giá rủi ro kiệt quệ tài chính với doanh nghiệp
• 1.5. Các nguyên nhân dẫn đến kiệt quệ tài chính
• 1.6. Các nhân tố ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính
• 1.7. Cơ sở lý thuyết về mô hình Z-Score trong xác định nguy cơ kiệt quệ tài chính
• 1.7.1. Tổng quan về mô hình Z-Score
• 1.7.2. Các kiểu mô hình Z-Score
• 1.7.3. Đánh giá mô hình Z-Score cơ sở và các phiên bản mô hình Z-Score điều chỉnh khác
• 1.7.4. Đánh giá mô hình Z-Score và các mô hình nhận diện phá sản/kiệt quệ tài chính DN khác
• 1.7.5. Cơ sở của mô hình Z-Score trong xác định nguy cơ kiệt quệ tài chính
• 1.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Cơ sở dữ liệu và xử lí dữ liệu
• 2.2. Giả thuyết nghiên cứu
• 2.3. Quy trình nghiên cứu
• 2.4. Phương pháp nghiên cứu
• 2.5. Mô hình nghiên cứu
• 2.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN VÀ KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 3.1. Thực trạng phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3.2. Kết quả thống kê mô hình Z-Score
• 3.3. Kết quả kiểm định T-test giữa các doanh nghiệp Nhóm 1 và Nhóm 2
• 3.4. Kết quả kiểm định T-test giữa các doanh nghiệp Nhóm 1a và Nhóm 1b
• 3.5. Thảo luận kết quả ước lượng thu được
• 3.5.1. Vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA)
• 3.5.2. Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RETA)
• 3.5.3. Lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản (EBITTA)
• 3.5.4. Vốn hoá thị trường trên tổng nợ phải trả (MVETL)
• 3.6. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 4.1. Khuyến nghị và chính sách
• 4.1.1. Đối với các doanh nghiệp nói chung
• 4.1.2. Đối với Uỷ ban Chứng khoán Nhà nước (UBCKNN)
• 4.1.3. Đối với người sử dụng báo cáo tài chính
• 4.2. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
• 4.2.1. Hạn chế của nghiên cứu
• 4.2.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• 4.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Dự Báo Khả Năng Kiệt Quệ Tài Chính

Dự báo khả năng kiệt quệ tài chính doanh nghiệp là một vấn đề quan trọng trong quản lý tài chính. Mô hình Z-Score, được phát triển bởi Edward Altman, đã trở thành một công cụ hữu ích trong việc đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp. Mô hình này giúp xác định nguy cơ kiệt quệ tài chính thông qua việc phân tích các chỉ số tài chính. Việc áp dụng mô hình Z-Score không chỉ giúp doanh nghiệp nhận diện sớm các rủi ro mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định tài chính kịp thời.

1.1. Khái Niệm Về Kiệt Quệ Tài Chính

Kiệt quệ tài chính là tình trạng doanh nghiệp không thể đáp ứng các nghĩa vụ tài chính. Theo Brealey và cộng sự (2008), tình trạng này có thể dẫn đến phá sản nếu không được xử lý kịp thời. Việc hiểu rõ khái niệm này giúp doanh nghiệp nhận diện và quản lý rủi ro tài chính hiệu quả hơn.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Mô Hình Z Score

Mô hình Z-Score cung cấp một phương pháp định lượng để đánh giá khả năng kiệt quệ tài chính. Nghiên cứu của Altman (1968) cho thấy mô hình này có độ chính xác cao trong việc dự đoán tình trạng tài chính của doanh nghiệp. Việc áp dụng mô hình này giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về sức khỏe tài chính của mình.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Dự Báo Kiệt Quệ Tài Chính

Dự báo khả năng kiệt quệ tài chính không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Các doanh nghiệp thường gặp phải nhiều thách thức trong việc thu thập và phân tích dữ liệu tài chính. Ngoài ra, sự biến động của thị trường và các yếu tố kinh tế vĩ mô cũng ảnh hưởng đến độ chính xác của các dự báo. Do đó, việc hiểu rõ các vấn đề này là rất cần thiết để cải thiện quy trình dự báo.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Một trong những thách thức lớn nhất là việc thu thập dữ liệu tài chính chính xác và đầy đủ. Nhiều doanh nghiệp không có hệ thống báo cáo tài chính hiệu quả, dẫn đến việc thiếu thông tin cần thiết cho việc phân tích.

2.2. Ảnh Hưởng Của Thị Trường Đến Dự Báo

Thị trường tài chính luôn biến động, và các yếu tố như lãi suất, tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến tình hình tài chính của doanh nghiệp. Việc không tính đến các yếu tố này có thể dẫn đến những dự báo sai lệch.

III. Phương Pháp Ứng Dụng Mô Hình Z Score Trong Dự Báo

Mô hình Z-Score sử dụng các chỉ số tài chính để tính toán điểm số Z, từ đó xác định khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp. Phương pháp này bao gồm việc phân tích các yếu tố như lợi nhuận, tài sản và nợ phải trả. Việc áp dụng mô hình này giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ ràng hơn về tình hình tài chính của mình.

3.1. Các Chỉ Số Tài Chính Cần Phân Tích

Mô hình Z-Score dựa trên năm chỉ số tài chính chính, bao gồm lợi nhuận giữ lại, vốn lưu động, và tỷ lệ nợ. Việc phân tích các chỉ số này giúp xác định mức độ rủi ro tài chính của doanh nghiệp.

3.2. Quy Trình Tính Toán Điểm Số Z

Quy trình tính toán điểm số Z bao gồm việc thu thập dữ liệu tài chính, áp dụng công thức Z-Score và phân tích kết quả. Điểm số Z càng thấp, khả năng kiệt quệ tài chính càng cao.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Z Score

Mô hình Z-Score đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mô hình này có thể dự đoán chính xác khả năng kiệt quệ tài chính, từ đó giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp doanh nghiệp tự đánh giá sức khỏe tài chính mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc lựa chọn cổ phiếu.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Tại Doanh Nghiệp Niêm Yết

Nghiên cứu cho thấy nhiều doanh nghiệp niêm yết đã sử dụng mô hình Z-Score để đánh giá tình hình tài chính. Kết quả cho thấy mô hình này có độ chính xác cao trong việc dự đoán khả năng kiệt quệ tài chính.

4.2. Lợi Ích Của Việc Ứng Dụng Mô Hình

Việc ứng dụng mô hình Z-Score giúp doanh nghiệp nhận diện sớm các rủi ro tài chính, từ đó có thể đưa ra các biện pháp khắc phục kịp thời. Điều này không chỉ bảo vệ doanh nghiệp mà còn bảo vệ lợi ích của các nhà đầu tư.

V. Kết Luận Về Dự Báo Khả Năng Kiệt Quệ Tài Chính

Dự báo khả năng kiệt quệ tài chính doanh nghiệp là một nhiệm vụ quan trọng và cần thiết trong bối cảnh kinh tế hiện nay. Mô hình Z-Score đã chứng minh được tính hiệu quả của mình trong việc đánh giá tình hình tài chính. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp doanh nghiệp tự bảo vệ mình mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư thông minh.

5.1. Tương Lai Của Mô Hình Z Score

Mô hình Z-Score sẽ tiếp tục được cải tiến và phát triển để phù hợp với các điều kiện kinh tế mới. Việc nghiên cứu và ứng dụng mô hình này sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng quản lý tài chính.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Doanh Nghiệp

Doanh nghiệp nên thường xuyên áp dụng mô hình Z-Score để đánh giá tình hình tài chính của mình. Việc này không chỉ giúp nhận diện rủi ro mà còn tạo điều kiện cho sự phát triển bền vững.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế, khu vực doanh nghiệp đóng vai trò nòng cốt đối với sự tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. Theo định hướng của Viện Chiến lược và Chính sách Tài chính (2021), mục tiêu phát triển đặt ra đến năm 2025 cả nước có khoảng 1,5 triệu doanh nghiệp hoạt động với mức đóng góp của kinh tế tư nhân đạt 55% GDP; đến năm 2030 đạt ít nhất 2 triệu doanh nghiệp với tỷ trọng đóng góp từ 60% đến 65% GDP. Thống kê từ Sách trắng Doanh nghiệp Việt Nam (2020) cho thấy, tính đến ngày 31/12/2019, cả nước có 758.610 doanh nghiệp đang hoạt động (tăng 6,1% so với năm 2018), trong đó khu vực dịch vụ chiếm 67,1% (508.770 doanh nghiệp), khu vực công nghiệp và xây dựng chiếm 31,6% (239.755 doanh nghiệp), khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản chiếm 1,3% (10.085 doanh nghiệp).

Tuy nhiên, trước những biến động vĩ mô phức tạp, đứt gãy chuỗi cung ứng toàn cầu và tác động tiêu cực từ đại dịch Covid-19, nhiều doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam gặp khó khăn nghiêm trọng về thanh khoản và đứng trước nguy cơ hủy niêm yết. Việc đánh giá rủi ro tài chính bằng các chỉ số đơn lẻ (như ROA, ROE, tỷ số thanh toán hiện hành) thường xuất hiện mâu thuẫn nội tại và thiếu tính tổng hợp. Nhằm khắc phục hạn chế này, mô hình Z-Score do Edward I. Altman phát triển bằng phương pháp phân tích đa biệt thức (MDA) cung cấp công cụ đo lường đa chiều, hỗ trợ nhận diện sớm rủi ro kiệt quệ tài chính.

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Hà Vy (ngành Tài chính, Chương trình Cử nhân Chất lượng cao, Học viện Ngân hàng, dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Tiến Mạnh) tập trung giải quyết các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu sau:

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Thứ nhất, tổng quan cơ sở lý thuyết về mô hình dự báo nguy cơ phá sản và kiệt quệ tài chính Z-Score.
2. Thứ hai, kiểm tra các nhân tố trong mô hình Z-Score để phát hiện tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
3. Thứ ba, phân tích sâu nhằm tìm ra sự khác biệt trong các yếu tố của mô hình Z-Score giữa các doanh nghiệp có mức độ kiệt quệ tài chính thấp và các doanh nghiệp có mức độ kiệt quệ tài chính cao trong nhóm các doanh nghiệp bị hủy niêm yết.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Đặc điểm và nguyên nhân nào dẫn đến tình trạng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp?
2. Dựa trên mô hình Z-Score, có sự khác biệt giữa nhóm các doanh nghiệp niêm yết ổn định và nhóm các doanh nghiệp bị hủy niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?
3. Dựa trên mô hình Z-Score, có sự khác biệt giữa các doanh nghiệp có tỷ lệ kiệt quệ tài chính thấp và các doanh nghiệp có tỷ lệ kiệt quệ tài chính cao trong nhóm các doanh nghiệp bị hủy niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam hay không?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Ứng dụng mô hình Z-Score trong dự báo khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Phạm vi không gian: 60 doanh nghiệp tại thị trường chứng khoán Việt Nam, gồm 30 doanh nghiệp niêm yết ổn định trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và 30 doanh nghiệp bị hủy niêm yết trên hệ thống giao dịch UPCOM vì lý do kiệt quệ tài chính.
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán trong giai đoạn 5 năm, từ năm 2018 đến năm 2022 (tương ứng với 300 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng nền tảng lý luận dựa trên lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Trade-off Theory) của Modigliani và Miller (1963), phân tích sự cân bằng giữa lợi ích từ lá chắn thuế của nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính khi doanh nghiệp gia tăng đòn bẩy. Khái niệm kiệt quệ tài chính được tổng hợp qua các nghiên cứu kinh điển của Beaver (1966), Altman (1968, 1983), Wruck (1990), Brealey và cộng sự (2008), chỉ rõ quá trình suy thoái tài chính diễn tiến từ mất thanh khoản tạm thời, vi phạm nghĩa vụ nợ, hủy niêm yết cho đến phá sản chính thức.

Để phù hợp với đặc thù thị trường mới nổi, nghiên cứu ứng dụng phương trình $Z''$-Score điều chỉnh của Altman và Hotchkiss (2006):

$$Z'' = 3,25 + 6,56X_1 + 3,26X_2 + 6,72X_3 + 1,05X_4$$

Trong đó, các biến số tài chính cấu thành bao gồm:

• $X_1$ (WCTA): Tỷ số Vốn lưu động trên Tổng tài sản ($\text{Working Capital} / \text{Total Assets}$).
• $X_2$ (RETA): Tỷ số Lợi nhuận giữ lại trên Tổng tài sản ($\text{Retained Earnings} / \text{Total Assets}$).
• $X_3$ (EBITTA): Tỷ số Lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên Tổng tài sản ($\text{EBIT} / \text{Total Assets}$).
• $X_4$ (MVETL): Tỷ số Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên Giá trị sổ sách của tổng nợ phải trả ($\text{Market Value of Equity} / \text{Book Value of Total Liabilities}$).

Ngưỡng phân loại trạng thái tài chính theo mô hình $Z''$-Score điều chỉnh:

• $Z'' > 5,85$: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn (chưa có nguy cơ phá sản).
• $4,35 \le Z'' \le 5,85$: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo (có thể có nguy cơ phá sản).
• $Z'' < 4,35$: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm (nguy cơ kiệt quệ tài chính và phá sản cao).

Mô hình Z-Score	Đối tượng áp dụng	Phương trình tính điểm	Ngưỡng an toàn / Cảnh báo / Nguy hiểm
Z-Score gốc (1968)	Doanh nghiệp sản xuất niêm yết	$Z = 1,2X_1 + 1,4X_2 + 3,3X_3 + 0,6X_4 + 1,0X_5$	$Z > 2,99$ (An toàn) $1,81 \le Z \le 2,99$ (Cảnh báo) $Z < 1,81$ (Nguy hiểm)
Z'-Score (1983)	Doanh nghiệp sản xuất chưa niêm yết	$Z' = 0,717X_1 + 0,847X_2 + 3,107X_3 + 0,42X_4 + 0,998X_5$	$Z' > 2,90$ (An toàn) $1,23 \le Z' \le 2,90$ (Cảnh báo) $Z' < 1,23$ (Nguy hiểm)
Z''-Score (Thị trường mới nổi)	Doanh nghiệp phi sản xuất / mới nổi	$Z'' = 6,56X_1 + 3,26X_2 + 6,72X_3 + 1,05X_4$	$Z'' > 2,60$ (An toàn) $1,10 \le Z'' \le 2,60$ (Cảnh báo) $Z'' < 1,10$ (Nguy hiểm)
Z''-Score điều chỉnh (2006)	Doanh nghiệp thị trường mới nổi (xếp hạng trái phiếu)	$Z'' = 3,25 + 6,56X_1 + 3,26X_2 + 6,72X_3 + 1,05X_4$	$Z'' > 5,85$ (An toàn) $4,35 \le Z'' \le 5,85$ (Cảnh báo) $Z'' < 4,35$ (Nguy hiểm)

Về phương pháp thực hiện, tác giả kết hợp nghiên cứu định tính (tổng hợp tài liệu, so sánh ưu nhược điểm của mô hình Z-Score với Logistic Regression, Cây quyết định và Mạng thần kinh nhân tạo theo nghiên cứu của Olson, Delen và Meng, 2011) và nghiên cứu định lượng. Phương pháp định lượng chủ đạo là kiểm định so sánh hai mẫu độc lập (Independent Samples T-test) trên phần mềm Microsoft Excel 2019 và IBM SPSS 20 nhằm kiểm định 10 giả thuyết nghiên cứu ($H_{1a}, H_{1b}, H_{2a}, H_{2b}, H_{3a}, H_{3b}, H_{4a}, H_{4b}, H_{5a}, H_{5b}$) về sự khác biệt của từng chỉ số tài chính và điểm số $Z''$ tổng hợp giữa các nhóm doanh nghiệp.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán giai đoạn 2018–2022 của 60 doanh nghiệp thông qua cổng thông tin cafef.vn và các cơ sở dữ liệu công bố thông tin chứng khoán.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu về khả năng kiệt quệ tài chính

Chương 1 hệ thống hóa khung lý luận về kiệt quệ tài chính doanh nghiệp, làm rõ các khái niệm, lý thuyết cấu trúc vốn và các cấp độ rủi ro từ mất khả năng thanh toán tạm thời đến phá sản. Tác giả phân tích vai trò của việc đánh giá kiệt quệ tài chính đối với ba chủ thể trọng yếu: bản thân doanh nghiệp (hoạch định chiến lược phòng ngừa), nhà đầu tư (bảo toàn vốn và lựa chọn danh mục) và chủ nợ/ngân hàng (kiểm soát rủi ro tín dụng, hạn chế nợ xấu).

Nội dung chương phân loại cụ thể các nguyên nhân dẫn đến kiệt quệ tài chính gồm:

• Nguyên nhân nội sinh: Quản trị yếu kém, đòn bẩy tài chính quá cao, suy giảm khả năng sinh lời, vòng quay tài sản chậm, vốn lưu động âm.
• Nguyên nhân ngoại sinh: Lạm phát, biến động chính sách tiền tệ, áp lực chi phí lãi vay gia tăng, cú sốc chuỗi cung ứng và suy thoái kinh tế vĩ mô.

Chương này cũng tổng thuật các nhân tố ảnh hưởng ngoài chỉ số tài chính như yếu tố quản trị (quy mô và tính độc lập của Hội đồng quản trị, cấu trúc sở hữu tập trung) và yếu tố truyền thông (tác động của tần suất thông tin tiêu cực trên báo chí đối với giá cổ phiếu và rủi ro vỡ nợ). Tác giả so sánh độ chính xác của mô hình Z-Score với các mô hình định lượng khác dựa trên nghiên cứu của Olson, Delen và Meng (2011):

Mô hình dự báo phá sản	Tỷ lệ phân loại chính xác
Mô hình Z-Score (Altman, 1968)	95,0%
Mô hình Cây quyết định (Decision Tree)	91,4%
Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (ANN)	81,3%
Mô hình Hồi quy Logistic (Logistic Regression)	79,8%

Phần cuối chương tổng quan các công trình nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Beaver, 1966; Al Zaabi & Obaid, 2011; Nanayakkara & Azeez, 2014; Babatunde et al., 2017; Al-Manaseer & Al-Oshaibat, 2018) và tại Việt Nam (Lê Cao Hoàng Anh & Nguyễn Thu Hằng, 2012; Võ Văn Nhị & Hoàng Cẩm Trang, 2013; Phạm Thị Mộng Tuyền, 2019), khẳng định tính phù hợp của việc áp dụng mô hình Z-Score điều chỉnh tại thị trường chứng khoán Việt Nam.

Chương 2: Cơ sở dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 thiết lập quy trình nghiên cứu chuẩn hóa gồm 6 bước: (1) Lựa chọn chủ đề, xác định mục tiêu và phạm vi; (2) Tham khảo nghiên cứu tiền nhiệm; (3) Phân tích các yếu tố và lựa chọn mô hình phù hợp với thị trường Việt Nam; (4) Chọn mẫu và thu thập dữ liệu; (5) Xử lý dữ liệu và đánh giá kết quả thực nghiệm; (6) Đề xuất khuyến nghị.

Mẫu nghiên cứu gồm 60 doanh nghiệp (300 quan sát giai đoạn 2018–2022) được phân chia thành cấu trúc nhóm phục vụ kiểm định:

• Nhóm 1: 30 doanh nghiệp bị hủy niêm yết trên UPCOM do kiệt quệ tài chính, được chia nhỏ thành:
  • Nhóm 1a: Doanh nghiệp có mức độ kiệt quệ tài chính thấp ($Z'' > 4,35$).
  • Nhóm 1b: Doanh nghiệp có mức độ kiệt quệ tài chính cao ($Z'' < 4,35$).
• Nhóm 2: 30 doanh nghiệp duy trì niêm yết ổn định trên HOSE có tình hình tài chính lành mạnh ($Z'' > 4,35$).

Tác giả thiết lập 10 giả thuyết nghiên cứu kiểm định tham số hai mẫu độc lập (Independent Samples T-test):

Giả thuyết	Nội dung kiểm định khác biệt có ý nghĩa thống kê	Đối tượng so sánh
H1a / H1b	Khác biệt về chỉ số Vốn lưu động trên Tổng tài sản ($X_1$ - WCTA)	Nhóm 1 vs Nhóm 2 / Nhóm 1a vs Nhóm 1b
H2a / H2b	Khác biệt về chỉ số Lợi nhuận giữ lại trên Tổng tài sản ($X_2$ - RETA)	Nhóm 1 vs Nhóm 2 / Nhóm 1a vs Nhóm 1b
H3a / H3b	Khác biệt về chỉ số EBIT trên Tổng tài sản ($X_3$ - EBITTA)	Nhóm 1 vs Nhóm 2 / Nhóm 1a vs Nhóm 1b
H4a / H4b	Khác biệt về Giá trị thị trường VCSH trên Tổng nợ ($X_4$ - MVETL)	Nhóm 1 vs Nhóm 2 / Nhóm 1a vs Nhóm 1b
H5a / H5b	Khác biệt về Chỉ số $Z''$-Score tổng hợp	Nhóm 1 vs Nhóm 2 / Nhóm 1a vs Nhóm 1b

Chương 3: Thực trạng phát triển và khả năng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 3 mở đầu bằng việc phân tích bối cảnh phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2015–2022:

• Tính đến ngày 15/10/2021, chỉ số VN-Index đạt 1.392,7 điểm (tăng 573,4% so với cuối năm 2000); HNX-Index đạt 384,84 điểm (tăng 58,4% so với cuối năm 2006). Quy mô vốn hóa thị trường cổ phiếu đạt 7.000 nghìn tỷ đồng (tương đương 113,9% GDP).
• Đến cuối năm 2021, giá trị vốn hóa toàn thị trường đạt mốc kỷ lục với 5.114 nghìn tỷ đồng (chiếm 149,8% GDP).
• Sang năm 2022, trước áp lực thắt chặt tiền tệ toàn cầu và lạm phát, vốn hóa sàn HOSE sụt giảm còn hơn 4,01 triệu tỷ đồng (giảm 1,8 triệu tỷ đồng so với mức 5,8 triệu tỷ đồng cuối năm 2021, tương đương 42,22% GDP năm 2022). Khối lượng giao dịch bình quân đạt 653,96 triệu cổ phiếu/phiên và giá trị giao dịch bình quân đạt 17.004 tỷ đồng/phiên (giảm lần lượt 11,3% và 21,24%).

Nội dung trọng tâm của chương trình bày kết quả thống kê mô tả, kiểm định T-test và thảo luận sâu về 4 biến độc lập cấu thành điểm số $Z''$:

1. Vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA): Phản ánh thanh khoản ròng ngắn hạn; các doanh nghiệp Nhóm 2 duy trì WCTA dương và ổn định, trong khi Nhóm 1 (đặc biệt là 1b) có WCTA suy giảm mạnh hoặc âm do nợ ngắn hạn vượt tài sản ngắn hạn.
2. Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RETA): Phản ánh khả năng tích lũy vốn tái đầu tư; các doanh nghiệp kiệt quệ tài chính ghi nhận RETA âm kéo dài do thua lỗ lũy kế.
3. Lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản (EBITTA): Đo lường hiệu quả sinh lời thuần túy của tài sản; là chỉ số có trọng số tác động mạnh nhất ($6,72$) trong mô hình, thể hiện sự suy giảm năng suất tài sản nghiêm trọng ở nhóm hủy niêm yết.
4. Vốn hóa thị trường trên tổng nợ phải trả (MVETL): Phản ánh đánh giá của thị trường về giá trị doanh nghiệp trước đòn bẩy nợ; sự sụt giảm giá trị cổ phiếu kết hợp nợ vay cao làm gia tăng nhanh chóng nguy cơ vỡ nợ.

Chương 4: Kết luận và khuyến nghị

Chương 4 đúc kết các phát hiện nghiên cứu thực nghiệm và đề xuất các nhóm giải pháp, khuyến nghị chính sách cụ thể nhằm phòng ngừa và kiểm soát rủi ro kiệt quệ tài chính tại Việt Nam:

• Đối với các doanh nghiệp: Cần thiết lập hệ thống cảnh báo sớm dựa trên chỉ số $Z''$-Score; tối ưu hóa quản trị vốn lưu động; kiểm soát chặt chẽ cơ cấu đòn bẩy nợ vay; duy trì chính sách lợi nhuận giữ lại hợp lý để tái đầu tư thay vì lạm dụng nợ ngắn hạn; nâng cao hiệu quả khai thác tài sản nhằm cải thiện EBIT.
• Đối với Ủy ban Chứng khoán Nhà nước (UBCKNN): Hoàn thiện khung khổ pháp lý về công bố thông tin; nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy của báo cáo tài chính kiểm toán; xây dựng chỉ số giám sát rủi ro tài chính tập trung đối với các doanh nghiệp niêm yết có dấu hiệu suy giảm hệ số $Z''$ tiệm cận vùng nguy hiểm ($< 4,35$).
• Đối với người sử dụng báo cáo tài chính (Nhà đầu tư, Ngân hàng, Chủ nợ): Cần kết hợp phân tích đa biến Z-Score trong thẩm định tín dụng và ra quyết định đầu tư, thay vì chỉ dựa vào các chỉ số thanh toán hoặc khả năng sinh lời đơn lẻ; thường xuyên theo dõi biến động tỷ số thị trường trên nợ phải trả (MVETL) để dự báo sớm nguy cơ mất khả năng thanh toán.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

• Nghiên cứu thực nghiệm trên 60 doanh nghiệp niêm yết và hủy niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2018–2022 (300 quan sát) chứng minh mô hình $Z''$-Score điều chỉnh ($Z'' = 3,25 + 6,56X_1 + 3,26X_2 + 6,72X_3 + 1,05X_4$) có khả năng phân loại và nhận diện rõ rệt nguy cơ kiệt quệ tài chính.
• Kết quả kiểm định T-test khẳng định có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê về điểm số $Z''$-Score cũng như các chỉ số thành phần (WCTA, RETA, EBITTA, MVETL) giữa nhóm doanh nghiệp niêm yết ổn định (Nhóm 2 với $Z'' > 4,35$) và nhóm doanh nghiệp bị hủy niêm yết do kiệt quệ tài chính (Nhóm 1).
• Phân tích sâu trong nội bộ nhóm bị hủy niêm yết chỉ ra sự phân hóa giữa Nhóm 1a ($Z'' > 4,35$ nhưng vẫn bị hủy niêm yết do các yếu tố vi phạm công bố thông tin, thua lỗ cục bộ hoặc quản trị) và Nhóm 1b ($Z'' < 4,35$ - kiệt quệ tài chính toàn diện với EBIT âm và nợ vượt tài sản).

Đóng góp của khóa luận

• Về mặt học thuật: Khắc phục khoảng trống của các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam (vốn chỉ dừng lại ở việc tính toán điểm Z đơn thuần) bằng việc kiểm định thống kê định lượng về ý nghĩa của từng biến số độc lập và kiểm tra sự khác biệt giữa các phân nhóm doanh nghiệp có mức độ kiệt quệ tài chính khác nhau.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp minh chứng thực nghiệm về độ tin cậy của mô hình $Z''$-Score điều chỉnh của Altman và Hotchkiss (2006) đối với thị trường mới nổi như Việt Nam, đưa ra hệ thống khuyến nghị ứng dụng thực tế cho doanh nghiệp, cơ quan quản lý nhà nước (UBCKNN) và các định chế tài chính cho vay.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

• Quy mô mẫu nghiên cứu gồm 60 doanh nghiệp (30 doanh nghiệp sàn HOSE và 30 doanh nghiệp sàn UPCOM) trong khung thời gian 2018–2022, chưa bao quát toàn bộ các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và toàn bộ các ngành nghề kinh tế đặc thù.
• Nghiên cứu chủ yếu dựa trên số liệu kế toán từ báo cáo tài chính đã kiểm toán, vốn có độ trễ nhất định về thời gian và chịu ảnh hưởng bởi các chính sách hạch toán kế toán của doanh nghiệp.
• Mô hình chưa tích hợp định lượng đồng thời các biến số phi tài chính (như chất lượng quản trị công ty, đặc điểm hội đồng quản trị) và các biến số kinh tế vĩ mô vào một phương trình hồi quy mở rộng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng quy mô mẫu sang toàn bộ các sàn giao dịch (HOSE, HNX, UPCOM) và kéo dài chuỗi thời gian quan sát để kiểm tra tính ổn định của mô hình qua các chu kỳ kinh tế khác nhau.
• Phân nhóm nghiên cứu chi tiết theo từng ngành nghề kinh doanh cụ thể (bất động sản, xây dựng, sản xuất công nghiệp, thương mại dịch vụ) để xác định trọng số tối ưu riêng cho từng ngành tại Việt Nam.
• Kết hợp mô hình Z-Score với các phương pháp học máy (như Cây quyết định, Mạng thần kinh nhân tạo) hoặc tích hợp thêm các biến quản trị doanh nghiệp và biến truyền thông nhằm nâng cao hơn nữa độ chính xác dự báo.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu thuộc các chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán và Quản trị Kinh doanh khi thực hiện các đề tài về phân tích báo cáo tài chính, quản trị rủi ro tín dụng và dự báo phá sản doanh nghiệp.

Đối với thực tiễn ứng dụng, nội dung Chương 1 và Chương 2 cung cấp hệ thống công thức, ngưỡng phân loại chuẩn hóa của các phiên bản Z-Score cho thị trường mới nổi. Chương 3 và Chương 4 cung cấp quy trình phân tích và kiểm định T-test mẫu thực tế, hỗ trợ các chuyên viên phân tích tài chính tại công ty chứng khoán, cán bộ quản trị rủi ro tại ngân hàng thương mại trong việc thiết lập mô hình chấm điểm tín dụng và sàng lọc danh mục đầu tư.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng phiên bản mô hình Z-Score nào của Edward I. Altman?
Khóa luận sử dụng mô hình $Z''$-Score điều chỉnh (Emerging Market Score) được Altman và Edith Hotchkiss phát triển năm 2006 dành riêng cho các thị trường mới nổi, với phương trình: $Z'' = 3,25 + 6,56X_1 + 3,26X_2 + 6,72X_3 + 1,05X_4$.

2. Tiêu chuẩn phân loại các vùng rủi ro tài chính theo mô hình $Z''$-Score điều chỉnh (2006) trong khóa luận là gì?
Các mức ngưỡng được xác định:

• $Z'' > 5,85$: Vùng an toàn (doanh nghiệp chưa có nguy cơ phá sản).
• $4,35 \le Z'' \le 5,85$: Vùng cảnh báo (doanh nghiệp có nguy cơ kiệt quệ tài chính).
• $Z'' < 4,35$: Vùng nguy hiểm (nguy cơ phá sản và kiệt quệ tài chính rất cao).

3. Mẫu nghiên cứu thực nghiệm của đề tài được lựa chọn như thế nào?
Mẫu gồm 60 doanh nghiệp trong giai đoạn 2018–2022 (300 quan sát), chia thành: Nhóm 1 gồm 30 doanh nghiệp bị hủy niêm yết trên sàn UPCOM vì kiệt quệ tài chính (gồm Nhóm 1a có $Z'' > 4,35$ và Nhóm 1b có $Z'' < 4,35$) và Nhóm 2 gồm 30 doanh nghiệp niêm yết ổn định trên sàn HOSE có $Z'' > 4,35$.

4. Bốn biến số tài chính cấu thành mô hình nghiên cứu gồm những biến nào?
Bốn biến số độc lập gồm: $X_1$ - Vốn lưu động trên Tổng tài sản (WCTA), $X_2$ - Lợi nhuận giữ lại trên Tổng tài sản (RETA), $X_3$ - Lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên Tổng tài sản (EBITTA), và $X_4$ - Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu trên Tổng nợ phải trả (MVETL).

5. Phương pháp phân tích thống kê chính được sử dụng để kiểm định giả thuyết là gì?
Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định tham số so sánh hai mẫu độc lập (Independent Samples T-test) trên phần mềm Microsoft Excel 2019 và SPSS 20 để kiểm tra sự khác biệt của các biến tài chính và điểm số $Z''$ giữa Nhóm 1 và Nhóm 2, cũng như giữa Nhóm 1a và Nhóm 1b.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Hà Vy đã tổng quan toàn diện cơ sở lý luận về kiệt quệ tài chính và kiểm nghiệm thành công việc ứng dụng mô hình $Z''$-Score điều chỉnh của Altman và Hotchkiss (2006) trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2018–2022. Kết quả kiểm định thống kê cho thấy sự khác biệt rõ rệt về năng lực tài chính và điểm số $Z''$ giữa nhóm doanh nghiệp niêm yết ổn định và nhóm doanh nghiệp bị hủy niêm yết. Công trình mang lại giá trị học thuật và thực tiễn cao, cung cấp công cụ định lượng hỗ trợ các nhà quản trị, tổ chức tín dụng, nhà đầu tư và cơ quan quản lý thị trường trong việc giám sát, nhận diện sớm rủi ro tài chính doanh nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ KHẢ NĂNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH 1. Tổng quan về kiệt quệ tài chính 1. Khái niệm về kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính (financial distress) là một vấn đề rộng trên thế giới từ lịch sử cho đến nay. Phần lớn các công trình nghiên cứu chỉ tập trung vào tình trạng phá sản chứ không tập trung vào tình trạng kiệt quệ tài chính.

Kiệt quệ tài chính thường diễn ra ở các quốc gia đang phát triển nơi mà môi trường kinh doanh không được kiểm soát tốt. Sự tồn tại của tình trạng này dẫn đến những hậu quả bất lợi cho xã hội cũng như nền kinh tế của quốc gia đó. Đã có nhiều quan điểm khác nhau về kiệt quệ tài chính. Theo Brealey và cộng sự (2008), kiệt quệ tài chính là biến có gắn với quyết định tài trợ bằng nợ, có thể xảy ra nếu DN không đủ khả năng thực hiện cam kết với chủ nợ hoặc có thể thực hiện nhưng khó khăn; theo đó, kiệt quệ tài chính có thể là tình trạng tạm thời và dẫn đến một số rắc rối cho DN như chủ nợ không tiếp tục tài trợ, dự án khả thi bị trì hoãn hay bỏ qua…; nhưng kiệt quệ tài chính cũng có thể dẫn đến phá sản DN (Brealey và cộng sự, 2008; Arnold, 2013).

Theo nghiên cứu của Beaver (1966) và Altman (1983), kiệt quệ tài chính là trạng thái khi DN không thể đáp ứng được cam kết tiền tệ đã hoạch định trước. Nghiên cứu của Beaver, Maria Correia và McNichols (2010) cho rằng thuật ngữ kiệt quệ tài chính có mục đích rộng và đề cập đến việc không có khả năng thanh toán các nghĩa vụ khi đến hạn. Trong hầu hết các bài nghiên cứu trước, phá sản là thuật ngữ phổ biến nhất được sử dụng để định nghĩa được tình trạng kiệt quệ tài chính. Tuy nhiên, Muller, Steyn Bruwer và Hamman (2012) đã chỉ ra rằng kiệt quệ tài chính được coi là “một thay đổi lớn về cấu trúc đối với DN như sát nhập, hấp thụ, huỷ niêm yết hoặc thanh khoản”.

4 Theo Huỳnh Cát Tường (2008), kiệt quệ tài chính là tình trạng xảy ra khi DN không đáp ứng được các hứa hẹn với chủ nợ hay đáp ứng một cách khó khăn. Đôi khi kiệt quệ tài chính đưa đến phá sản, đôi khi nó chỉ có nghĩa là DN đang gặp khó khăn, rắc rối về tài chính. Các nhà đầu tư luôn lo ngại rằng các DN có vay nợ có thể sẽ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, điều này được phản ánh trong giá trị thị trường hiện tại của chứng khoán của DN đó. Như vậy, có thể hiểu kiệt quệ tài chính có thể được định nghĩa là tình trạng một DN không thể tiếp tục tồn tại ở hình thức kinh doanh thông thường.

Lý thuyết về kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính là thuật ngữ được đề cập đến trong lý thuyết thay đổi cấu trúc vốn của DN. Nghiên cứu của Modigliani và Miller (1963) đã đưa ra lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn giải thích mối quan hệ giữa cấu trúc vốn với yếu tố thuế. Lý thuyết này giải thích vì sao DN thường tài trợ một phần nợ vay trong cấu trúc vốn. Dưới góc độ quản lý tài chính, DN phải đối mặt với nguy cơ kiệt quệ tài chính khi lựa chọn tài trợ bằng nợ vì đây là nguồn tài trợ có thời hạn hoàn trả và DN có trách nhiệm thanh toán nợ gốc và tiền lãi (Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018).

Tuy nhiên, tài trợ bằng nợ cũng mang đến cho DN cơ hội tiết kiệm thuế, chi phí vốn (Brealey & cộng sự, 2008; Arnold, 2013; Ngô Kim Phượng & cộng sự, 2018); vì vậy quyết định tài trợ bằng nợ luôn là một trong những bài toán khó đối với các DN. Theo lý thuyết đánh đổi (trade-off theory) về cơ cấu vốn, DN phải cân nhắc sự đánh đổi giữa lợi ích từ khoản tiết kiệm thuế và rủi ro kiệt quệ tài chính khi ra quyết định sử dụng nợ, theo đó khi DN duy trì mức độ sử dụng nợ thấp và rủi ro kiệt quệ tài chính chưa đáng kể thì giá trị DN sẽ gia tăng nhờ đóng góp của khoản tiết kiệm thuế nhiều hơn, và giá trị DN sẽ tiếp tục gia tăng cùng với việc gia tăng mức độ sử dụng nợ. Nếu chi phí kiệt quệ tài chính trở nên đáng kể, vượt trội hơn so với phần đóng góp của khoản tiết kiệm thuế từ lãi vay thì giá trị DN sẽ giảm, và giá trị đó sẽ tiếp tục giảm cùng với gia tăng mức độ sử dụng nợ (Brealey & cộng sự, 2008; Arnold, 2013). Theo Huỳnh Thị Cẩm Hà (2020), lý thuyết về kiệt quệ tài chính giải thích lợi ích của việc sử dụng nợ trong cấu trúc vốn giúp gia tăng giá trị của DN do lợi ích 5 mang lại từ tấm chắn thuế của lãi vay.

Tuy nhiên, rủi ro có thể xảy ra khi hoạt động thu nhập của DN không đủ khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính đến hạn, khi đó DN sẽ rơi vào trạng thái kiệt quệ tài chính. Ở khía cạnh khác, dấu hiệu và quan điểm về kiệt quệ tài chính có thể thay đổi qua các nghiên cứu. Nghiên cứu của Beaver (1966) cho rằng một DN được xem là gặp thất bại (failure) khi DN mất khả năng chi trả các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn. Ngoài ra, Beaver (1966) còn cho thấy kiệt quệ tài chính là khi DN rơi vào các tình huống như: phá sản, vỡ nợ, vay thấu chi vượt mức tại ngân hàng, không chi trả cổ tức cổ phần ưu đãi.

Ross, Westerfield và Jaffe (1999); Altman và Hotchkiss (2006) đưa ra quan điểm rằng kiệt quệ tài chính còn diễn tả các tình huống khác nhau khi DN đối diện với khó khăn tài chính như thất bại, mất thanh khoản, vỡ nợ, phá sản. Thất bại là tình huống mà khi dòng tiền không đủ đáp ứng các nghĩa vụ tài chính hiện tại (Wruck, 1990). Shrader và Hickman (1993) đã lập luận rằng mất thanh khoản là khi tài sản của DN nhỏ hơn giá trị của các nghĩa vụ tài chính. Theo Altman và Hotchkiss (2006) thì vỡ nợ là thời điểm mà DN vi phạm các điều khoản trong hợp đồng tín dụng và tình huống xấu nhất là DN tuyên bố phá sản.

Nghiên cứu của Blum (1974) cho thấy xác suất kiệt quệ tài chính của DN sẽ gia tăng khi dòng tiền vào từ HĐKD ngày càng giảm, trong khi dòng tiền ra ngày càng tăng. Amiyatosh Purnanandam (2007) đã đưa ra quan điểm rằng kiệt quệ tài chính là trạng thái dòng tiền thấp và DN phải gánh chịu các khoản lỗ mà không bị mất khả năng thanh toán. Titman (1984) đã chỉ ra 3 ảnh hưởng mà một DN kiệt quệ tài chính có thể gặp phải. Đầu tiên, một DN kiệt quệ tài chính có thể mất đi khách hàng, nhà cung cấp giá trị và các nhân viên chủ chốt.

Opler và Titman (1994) cung cấp bằng chứng thực nghiệm rằng các DN kiệt quệ tài chính mất thị phần đáng kể vào tay các đối tác uy tín của họ. Sử dụng dữ liệu từ ngành kinh doanh siêu thị, (Chevalier 1995a,b) tìm thấy bằng chứng rằng nợ làm suy yếu vị thế cạnh tranh của DN. Thứ hai, một DN kiệt quệ tài chính có khả năng vi phạm các giao ước hợp đồng hoặc bỏ lỡ các khoản thanh toán gốc/phiếu lãi mà không mất khả năng thanh toán. Cuối cùng, một DN kiệt quệ tài chính có thể phải từ bỏ các dự án có giá trị hiện tại thuần (NPV) dương do nguồn tài chính bên ngoài tốn kém (Froot, Scharfstein và Stein, 1993).

6 Như vậy, kiệt quệ tài chính là lý thuyết rộng diễn tả các tình huống khó khăn tài chính khác nhau mà một DN phải đối diện trong quá trình hoạt động. Kiệt quệ tài chính có thể xảy ra ở bất kì thời điểm nào trong chu kì sống của DN nếu DN không đáp ứng được các nghĩa vụ thanh toán. Kiệt quệ tài chính đi từ việc DN gặp thất bại đến mất thanh khoản, rồi đến tình trạng vỡ nợ và xấu nhất là DN nộp đơn chính thức xin phá sản. Bài khoá luận này sử dụng thuật ngữ kiệt quệ tài chính để thay thế cho các thuật ngữ khác diễn tả tình trạng khó khăn tài chính của DN.

Tầm quan trọng của việc đánh giá rủi ro kiệt quệ tài chính với doanh nghiệp 1. Đối với doanh nghiệp Việc đánh giá rủi ro kiệt quệ tài chính là rất quan trọng với DN vì nó giúp các DN có thể xác định được mức độ an toàn và khả năng thanh toán nợ của DN đó, ngoài ra nó là một công cụ đắc lực giúp các DN có thể đưa ra các quyết định kinh doanh và tài chính đúng đắn, tránh được các rủi ro tiềm ẩn và cải thiện HĐKD. Theo bài nghiên cứu của Burksaitiene và Mažintienė (2012), trong một DN, việc dự báo chính xác những tỷ lệ rủi ro kiệt quệ tài chính sẽ cung cấp thêm thời gian cần thiết để những nhà quản lý có thể tạo ra những chiến lược nhằm hạn chế phá sản DN trong tương lai. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy DN thường có xu hướng đánh giá thấp rủi ro và đánh giá cao khả năng một DN sắp vỡ nợ có thể phục hồi thành công.

Theo quan điểm của Mackevičius, Šneidere & Tamulevičienė (2018), mỗi chủ DN cần có những phương án dự phòng và chiến lược để duy trì hoạt động ổn định đồng thời kết hợp phân tích những yếu tố quan trọng trong rủi ro kiệt quệ tài chính để từ đó nâng cao hiệu quả HĐKD của DN trong dài hạn. Việc đánh giá rủi ro kiệt quệ tài chính giúp DN cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng khả năng sinh lời bằng việc tối ưu hoá quản lý tài chính của DN đó. Nếu một DN không thể đánh giá và quản lý được rủi ro về kiệt quệ tài chính, DN đó dễ rơi vào tình trạng nợ nần và dẫn đến phá sản, gây thiệt hại không chỉ về HĐKD, tình hình tài chính mà còn ảnh hưởng đến danh tiếng của DN đó. 7 Đánh giá rủi ro kiệt quệ tài chính giúp các nhà quản lý có thể đánh giá được khả năng thanh toán nợ, tính thanh khoản của DN và dự báo tình hình tài chính trong tương lai.

Điều này giúp họ có thể đưa ra các quyết định đúng đắn như chọn lựa các nguồn tài chính phù hợp, định giá lại tài sản, cắt giảm chi phí, tăng cường quản lý công nợ, tăng cường hiệu quả quản lý tài sản và quản lý rủi ro tài chính. Vì vậy, quản trị DN hiệu quả là một yếu tố không thể thiếu trong mỗi DN nếu muốn tồn tại bền vững.