Dự Báo Khả Năng Phá Sản Của Doanh Nghiệp Việt Nam

Tài liệu nghiên cứu Dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp việt nam bằng mô hình học máy, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

• Tác giả: TS. Trương Thị Thùy Dương
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Khoa học dữ liệu
• Đề tài: Dự Báo Khả Năng Phá Sản Của Doanh Nghiệp Việt Nam Bằng Mô Hình Học Máy
• Loại tài liệu: Đề tài nghiên cứu khoa học
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO RỦI RO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP
• 1.1. Tổng quan về phá sản doanh nghiệp và rủi ro phá sản doanh nghiệp
• 1.2. Phá sản doanh nghiệp
• 1.3. Rủi ro phá sản doanh nghiệp
• 1.4. Ảnh hưởng của phá sản và rủi ro phá sản doanh nghiệp
• 1.5. Nguyên nhân của rủi ro phá sản doanh nghiệp
• 1.6. Các phương pháp dự báo
• 1.6.1. Phương pháp dự báo truyền thống
• 1.6.2. Một số phương pháp dự báo hiện đại
• 1.7. Tổng quan các nghiên cứu về dự báo rủi ro phá sản doanh nghiệp
• 1.7.1. Các nghiên cứu dự báo rủi ro phá sản sử dụng mô hình truyền thống
• 1.7.2. Các nghiên cứu dự báo rủi ro phá sản sử dụng mô hình thông minh
• 1.8. Các chỉ tiêu tài chính cảnh báo sớm rủi ro phá sản doanh nghiệp
• 1.9. TÓM TẮT CHƯƠNG 1
• 2. DỰ BÁO RỦI RO PHÁ SẢN CỦA DOANH NGHIỆP VIỆT NAM
• 2.1. Mô tả bộ dữ liệu
• 2.2. Dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam
• 2.3. Các mô hình dự báo
• 2.4. Phương pháp đo lường hiệu suất dự báo
• 2.4.1. Phương pháp hồi quy LASSO
• 2.5. Kết quả dự báo rủi ro phá sản tại các doanh nghiệp Việt Nam
• 2.6. Đánh giá hiệu suất dự báo
• 2.7. Xác định chỉ tiêu cảnh báo sớm rủi ro phá sản
• 2.8. TÓM TẮT CHƯƠNG 2
• 3. KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ
• 3.1. Một số khuyến nghị
• 3.1.1. Khuyến nghị đối với các doanh nghiệp
• 3.1.2. Khuyến nghị về dự báo rủi ro phá sản
• 3.2. Một số hạn chế của đề tài
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Dự Báo Phá Sản Doanh Nghiệp Việt Nam 50 60 ký tự

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu đầy biến động, việc dự báo phá sản doanh nghiệp trở nên vô cùng quan trọng. Các doanh nghiệp Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức, từ lạm phát đến bất ổn địa chính trị, làm gia tăng rủi ro phá sản. Việc cảnh báo sớm phá sản giúp các tổ chức, doanh nghiệp và nhà quản lý đưa ra quyết định quản trị, đầu tư phù hợp, bảo vệ nền kinh tế. Các mô hình dự báo truyền thống, như Altman (1968) và Beaver (1966), đã đặt nền móng cho việc phân tích rủi ro. Tuy nhiên, sự phát triển của mô hình học máy mang lại hiệu quả vượt trội, cho phép xử lý các mối quan hệ phi tuyến phức tạp mà không đòi hỏi nhiều yêu cầu về dữ liệu. "Barboza và cộng sự (2017) đã chỉ ra rằng các phương pháp dự báo dựa trên mô hình thông minh thể hiện khả năng dự báo tốt hơn so với các mô hình thống kê truyền thống". Do đó, việc áp dụng mô hình học máy dự báo phá sản cho doanh nghiệp Việt Nam là cấp thiết.

1.1. Định Nghĩa và Ý Nghĩa của Phá Sản Doanh Nghiệp

Phá sản doanh nghiệp thường được hiểu là tình trạng mất khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính, bao gồm nộp thuế và trả nợ cho đối tác. Định nghĩa cụ thể về mất khả năng thanh toán có thể khác nhau tùy theo quy định pháp luật của từng quốc gia. Tại Việt Nam, theo Luật Phá sản năm 2014, phá sản là tình trạng doanh nghiệp không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong thời hạn 03 tháng kể từ ngày đến hạn. Việc hiểu rõ định nghĩa này là bước đầu tiên để dự báo khả năng phá sản một cách chính xác.

1.2. Tầm Quan Trọng của Dự Báo Rủi Ro Phá Sản trong Kinh Doanh

Rủi ro phá sản là một trong những rủi ro lớn nhất mà doanh nghiệp phải đối mặt, ảnh hưởng trực tiếp đến sự tồn tại và phát triển. Dự báo chính xác rủi ro này giúp doanh nghiệp chủ động phòng ngừa, đưa ra các biện pháp quản lý tài chính hiệu quả. Hơn nữa, dự báo phá sản còn giúp các nhà đầu tư và cơ quan quản lý đưa ra các quyết định sáng suốt, giảm thiểu thiệt hại cho nền kinh tế. Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá rủi ro phá sản một cách toàn diện.

II. Thách Thức Khi Dự Báo Phá Sản ở Doanh Nghiệp Việt 50 60 ký tự

Việc dự báo phá sản ở doanh nghiệp Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức. Dữ liệu tài chính thường không đầy đủ, thiếu minh bạch và khó tiếp cận, gây khó khăn cho việc xây dựng các mô hình chính xác. Bên cạnh đó, các yếu tố kinh tế vĩ mô, chính sách pháp luật thay đổi liên tục, ảnh hưởng lớn đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Các mô hình truyền thống có thể không còn phù hợp trong bối cảnh mới, đòi hỏi sự ứng dụng của mô hình học máy tiên tiến hơn. Thêm vào đó, việc thiếu nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn cao trong lĩnh vực phân tích khả năng phá sản cũng là một rào cản lớn. Các nghiên cứu hiện tại còn hạn chế về số lượng và phạm vi, chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.

2.1. Khó Khăn Trong Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu Tài Chính

Một trong những thách thức lớn nhất là việc thu thập và xử lý dữ liệu tài chính doanh nghiệp Việt Nam. Dữ liệu thường không đồng nhất, thiếu tính chính xác và độ tin cậy, gây khó khăn cho việc xây dựng các mô hình dự báo hiệu quả. Việc chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu đòi hỏi nhiều thời gian và công sức. "Nghiên cứu cho thấy rằng chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của các mô hình dự báo phá sản". Vì vậy, việc cải thiện chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt để nâng cao hiệu quả dự báo.

2.2. Ảnh Hưởng của Yếu Tố Kinh Tế Vĩ Mô và Chính Sách

Các yếu tố kinh tế vĩ mô như lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái và chính sách của nhà nước có ảnh hưởng lớn đến rủi ro phá sản doanh nghiệp. Sự thay đổi bất ngờ của các yếu tố này có thể làm suy giảm khả năng thanh toán của doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính cao. Mô hình dự báo cần phải tính đến các yếu tố này để đưa ra các dự đoán chính xác hơn. Việc tích hợp các biến kinh tế vĩ mô vào mô hình dự báo phá sản là một bước tiến quan trọng.

III. Phương Pháp Học Máy Nâng Cao Dự Báo Phá Sản 50 60 ký tự

Các phương pháp học máy như Random Forest, SVM, và XGBoost đang được ứng dụng rộng rãi trong dự báo phá sản doanh nghiệp. Ưu điểm của các mô hình này là khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến, phức tạp và dự đoán chính xác hơn so với các mô hình truyền thống. Mô hình học máy có thể học từ dữ liệu lịch sử để xác định các yếu tố quan trọng dẫn đến phá sản. Tuy nhiên, việc lựa chọn mô hình phù hợp và tối ưu hóa các tham số là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất. Theo Barboza và cộng sự (2017), các phương pháp dựa trên mô hình thông minh thể hiện khả năng dự báo tốt hơn so với các mô hình thống kê truyền thống.

3.1. Tổng Quan Về Các Thuật Toán Học Máy Phổ Biến

Nghiên cứu sử dụng một số thuật toán học máy phổ biến như Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), và Extreme Gradient Boosting (XGBoost). RF là một mô hình ensemble sử dụng nhiều cây quyết định để đưa ra dự đoán. SVM là mô hình phân loại dữ liệu dựa trên việc tìm ra siêu phẳng tối ưu. XGBoost là một thuật toán boosting mạnh mẽ, kết hợp nhiều mô hình yếu để tạo ra một mô hình mạnh. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu dự báo.

3.2. Ưu Điểm của Học Máy So Với Phương Pháp Truyền Thống

Mô hình học máy có nhiều ưu điểm so với các phương pháp truyền thống như phân tích hồi quy logistic. Học máy có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến, tự động lựa chọn các biến quan trọng, và thích nghi với sự thay đổi của dữ liệu. Các mô hình truyền thống thường đòi hỏi nhiều giả định về dữ liệu, trong khi học máy ít bị ràng buộc hơn. Điều này giúp học máy đạt được độ chính xác cao hơn trong dự báo phá sản.

IV. Kỹ Thuật LASSO Lựa Chọn Biến Trong Dự Báo Phá Sản 50 60 ký tự

Kỹ thuật LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) là một phương pháp hồi quy giúp lựa chọn các biến quan trọng nhất trong mô hình dự báo. LASSO hoạt động bằng cách phạt các hệ số của các biến không quan trọng, đưa chúng về 0, từ đó loại bỏ chúng khỏi mô hình. Việc sử dụng LASSO giúp cải thiện độ chính xác của mô hình, giảm thiểu overfitting và tăng tính ổn định. "Tian và các cộng sự (2015) chỉ ra rằng điểm mạnh của LASSO là tính ổn định của hiệu suất, phương pháp này ổn định với các nhiễu nhỏ trong mô hình." Nghiên cứu này sẽ đánh giá hiệu quả của việc kết hợp LASSO với các mô hình học máy trong dự báo phá sản doanh nghiệp Việt Nam.

4.1. Giải Thích Nguyên Lý Hoạt Động của LASSO

LASSO là một kỹ thuật hồi quy tuyến tính sử dụng hàm phạt L1 để giảm độ lớn của các hệ số hồi quy. Hàm phạt L1 có tác dụng làm cho một số hệ số bằng 0, từ đó loại bỏ các biến không quan trọng khỏi mô hình. Điều này giúp giảm thiểu overfitting và cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình. LASSO đặc biệt hữu ích khi có nhiều biến độc lập và một số biến không có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc.

4.2. Ưu Điểm của LASSO Trong Lựa Chọn Biến Dự Báo

LASSO có nhiều ưu điểm trong việc lựa chọn biến dự báo. Thứ nhất, LASSO tự động lựa chọn các biến quan trọng nhất dựa trên dữ liệu. Thứ hai, LASSO giúp giảm thiểu overfitting bằng cách loại bỏ các biến không cần thiết. Thứ ba, LASSO tăng tính ổn định của mô hình bằng cách giảm sự phụ thuộc vào các biến ít quan trọng. Việc sử dụng LASSO giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình dự báo phá sản.

V. Ứng Dụng và Kết Quả Dự Báo Phá Sản tại Việt Nam 50 60 ký tự

Nghiên cứu này ứng dụng các mô hình học máy và kỹ thuật LASSO để dự báo phá sản cho 300 doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 2017-2019, sử dụng dữ liệu từ Fiingroup. Kết quả cho thấy mô hình học máy có độ chính xác cao hơn so với các mô hình truyền thống. Các chỉ số tài chính quan trọng nhất trong việc cảnh báo sớm phá sản bao gồm lợi nhuận trên tài sản, đòn bẩy tài chính và khả năng thanh toán. Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về hiệu quả của học máy trong dự báo phá sản tại Việt Nam.

5.1. Mô Tả Dữ Liệu và Phương Pháp Nghiên Cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tài chính của 300 doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 2017-2019, thu thập từ Fiingroup. Các biến tài chính được sử dụng bao gồm lợi nhuận, tài sản, nợ, và các chỉ số thanh toán. Nghiên cứu sử dụng các mô hình học máy như Random Forest, SVM, và XGBoost, kết hợp với kỹ thuật LASSO để lựa chọn biến. Độ chính xác, độ nhạy, và độ đặc hiệu được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình.

5.2. Phân Tích Kết Quả và So Sánh Giữa Các Mô Hình

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình học máy có độ chính xác cao hơn so với các mô hình truyền thống trong dự báo phá sản doanh nghiệp Việt Nam. Kỹ thuật LASSO giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình bằng cách loại bỏ các biến không quan trọng. Random Forest và XGBoost cho kết quả tốt nhất trong các mô hình học máy. Nghiên cứu cũng chỉ ra các chỉ số tài chính quan trọng nhất trong việc cảnh báo sớm phá sản.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Dự Báo Phá Sản Tương Lai 50 60 ký tự

Nghiên cứu này đã chứng minh hiệu quả của mô hình học máy và kỹ thuật LASSO trong dự báo phá sản doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng cho các doanh nghiệp, nhà đầu tư và cơ quan quản lý trong việc đưa ra quyết định. Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc mở rộng phạm vi dữ liệu, tích hợp các yếu tố định tính, và phát triển các mô hình phức tạp hơn. Việc dự báo phá sản vẫn là một lĩnh vực quan trọng và đầy tiềm năng trong bối cảnh kinh tế hiện nay.

6.1. Tổng Kết Các Kết Quả Chính của Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chứng minh rằng mô hình học máy có hiệu quả hơn so với mô hình thống kê truyền thống trong dự báo phá sản doanh nghiệp Việt Nam. Kỹ thuật LASSO giúp tăng hiệu suất dự báo bằng cách lựa chọn các biến quan trọng. Các chỉ số tài chính quan trọng nhất trong việc cảnh báo sớm phá sản bao gồm lợi nhuận trên tài sản, đòn bẩy tài chính, và khả năng thanh toán.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu và Ứng Dụng Trong Tương Lai

Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc mở rộng phạm vi dữ liệu, tích hợp các yếu tố định tính, và phát triển các mô hình phức tạp hơn. Việc kết hợp dữ liệu tài chính với dữ liệu phi tài chính như thông tin về quản lý, ngành nghề, và môi trường kinh doanh có thể cải thiện độ chính xác của dự báo phá sản. Ngoài ra, việc phát triển các mô hình dự báo động, có khả năng thích nghi với sự thay đổi của dữ liệu, cũng là một hướng đi tiềm năng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO RỦI RO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP 1. Tổng quan về phá sản doanh nghiệp và rủi ro phá sản doanh nghiệp 1. Phá sản doanh nghiệp Phá sản doanh nghiệp thông thường được hiểu là tình trạng một doanh nghiệp mất khả năng đáp ứng các nghĩa vụ phải trả như nộp thuế hoặc thanh toán công nợ với các đối tác trong các hợp đồng kinh doanh. Tuỳ thuộc vào quy định của luật phá sản từng quốc gia thì định nghĩa về việc mất khả năng thanh toán của một doanh nghiệp có thể khác nhau tuỳ thuộc vào chỉ số nợ đến hạn chưa thanh toán hoặc theo số ngày quá hạn chưa thanh toán các công nợ.

Ví dụ, luật phá sản Australia quy định các doanh nghiệp rơi vào tình trạng phá sản khi: (i) số tiền mặt và giá trị các tài sản còn lại của doanh nghiệp mà có khả năng dễ dàng chuyển nhượng nhỏ hơn tổng số nợ không có tài sản đảm bảo; (ii) khi doanh nghiệp không đưa ra được bằng chứng về khả năng thanh toán số nợ đến hạn trước toà; (iii) khi doanh nghiệp không thực hiện được yêu cầu về pháp lý của toà án về việc thanh toán một món nợ nào đó theo thủ tục pháp lý thông thường. Tương tự, luật phá sản của Bỉ quy định một doanh nghiệp phá sản khi không trả được nợ đến hạn, bị mất uy tín tài chính theo đánh giá của cơ quan công tố và các bên liên quan hoặc có dấu hiệu tìm cách để trả các nghĩa vụ đến hạn bằng các cách thức không hợp pháp. Tại Việt Nam, pháp luật về phá sản doanh nghiệp được quy định đầu tiên từ Quyết định số 315/HĐBT ngày 01/09/19990 của Hội đồng Bộ trưởng. Qua nhiều lần thay đổi, Việt Nam hiện tại đã ban hành Luật Phá sản năm 2014 từ ngày 19/06/2014, theo đó quy định về phá sản tại mục 2, điều 4: “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”, theo đó doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán được xác định là doanh nghiệp, hợp tác xã không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong thời hạn 03 tháng kể từ ngày đến hạn thanh toán.

Rủi ro phá sản doanh nghiệp Với mục tiêu chính là lợi nhuận, hoạt động của doanh nghiệp luôn tiềm ẩn rủi ro từ khả năng xảy ra những sự kiện không như mong đợi, có tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh và lợi nhuận của doanh nghiệp. Bên cạnh những rủi ro thường trực như rủi ro kinh doanh từ những sự kiện không lường trước trong hoạt động kinh 7 doanh hay rủi ro tài chính từ những biến động bất thường của các yếu tố tài chính thì rủi ro phá sản là một rủi ro lớn, có tác động tới sự tồn tại của doanh nghiệp. Rủi ro phá sản có thể được định nghĩa là toàn bộ các tác động không như mong muốn của doanh nghiệp, có thể ảnh hưởng tới khả năng chi trả và tính hoạt động liên tục của doanh nghiệp. Với bản chất gắn liền với khả năng doanh nghiệp không có khả năng thanh toán, rủi ro phá sản có quan hệ mật thiết với các loại rủi ro khác trong hoạt động của doanh nghiệp.

Ví dụ, rủi ro phá sản của doanh nghiệp tăng lên khi doanh nghiệp có cơ cấu vốn dựa nhiều trên các khoản nợ và lãi suất thị trường có xu hướng biến động tăng, làm tăng chi phí lãi vay và áp lực trả nợ cho doanh nghiệp. Với tính chất tổng thể và ảnh hưởng tới sự tồn tại của doanh nghiệp, không có một định nghĩa rõ ràng và cụ thể nào về rủi ro phá sản. Một trong những nghiên cứu sớm nhất về rủi ro phá sản là của Beaver (1966) khi xác định các công ty có rủi ro phá sản gia tăng khi không trả được nợ trên các khoản thấu chi gia tăng và bỏ qua việc thanh toán cổ tức cho các cổ đông nắm giữ cổ phiếu ưu đãi. Zhang (2007) cho rằng rủi ro phá sản của các doanh nghiệp gia tăng tới mức bị đưa vào diện kiểm soát đặc biệt khi có lỗ luỹ kế ít nhất 2 năm liên tiếp, dòng tiền kinh doanh liên tục âm và giá trị tài sản ròng trên cổ phiếu thấp hơn giá trị sổ sách.

Tương tự, Knox và cộng sự (2008) cho thấy rằng dòng tiền kinh doanh âm là dấu hiệu rõ ràng cho việc doanh nghiệp không đủ tiền để thực hiện các nghĩa vụ nợ, tiến tới khả năng phải xin phá sản. Như vậy, có thể thấy rằng, không có một định nghĩa cụ thể về rủi ro phá sản. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu đều đồng tình rằng nguyên nhân chủ yếu của phá sản doanh nghiệp là do sự suy yếu về năng lực tài chính, dẫn đến suy giảm về khả năng thanh toán của doanh nghiệp đối với các nghĩa vụ nợ phải trả đến hạn cho nhà cung cấp, tiền lãi vay ngân hàng hay trả nợ gốc ngân hàng hoặc trái phiếu. Trong phạm vi đề tài, nhóm nghiên cứu thực hiện đánh giá rủi ro phá sản của doanh nghiệp khi thoả mãn một trong ba yếu tố: (i) Công ty đã không còn hoạt động liên tục trên thực tế; (ii) công ty bị huỷ niêm yết khỏi thị trường chứng khoán do ba năm lỗ liên tiếp trong hoạt động kinh doanh; và (iii) công ty có rủi ro phá sản cao với hệ số Altman (1968) nhỏ hơn 1.

Ảnh hưởng của phá sản và rủi ro phá sản doanh nghiệp Phá sản doanh nghiệp là hiện tượng tất yếu trong nền kinh tế thị trường. Tuy nhiên, khi một doanh nghiệp rơi vào tình trạng phá sản có thể dẫn tới các tác động tiêu cực tới kinh tế và xã hội. 8 Đối với môi trường xã hội Khi một doanh nghiệp phá sản sẽ gây ra những ảnh hưởng tiêu cực tới hoạt động sản xuất, đời sống, việc làm và thu nhập của người lao động. Doanh nghiệp phá sản dẫn tới tình trạng mất việc làm cùa người lao động.

Điều này khiến họ mất thu nhập, ảnh hưởng trực tiếp tới đời sống và tinh thần của người lao động cũng như gia đình của họ. Nếu tình trạng này xảy ra ở quy mô lớn, ảnh hưởng tới nhiều người lao động có thể dẫn tới các rủi ro về mặt xã hội khi người lao động buộc phải tìm kiểm các nguồn thu nhập khác, đôi khi là các hoạt động phi pháp luật, gây tác động kép tới xã hội. Đối với nền kinh tế Doanh nghiệp phá sản sẽ gây ra các tác động tiêu cực đến nền kinh tế, đặc biệt khi các doanh nghiệp bị phá sản là các doanh nghiệp lớn, có tác động tới nhiều chủ thể khác trong lĩnh vực kinh doanh. Mỗi doanh nghiệp khi bị phá sản có thể gây ảnh hưởng lan truyền trong nền kinh tế dưới góc độ lan truyền và cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh (Lang và Stulz, 1992).

- Ảnh hưởng cạnh tranh: một doanh nghiệp phá sản có thể coi là một tin tức tốt đối với các doanh nghiệp cạnh tranh trong ngành, giúp gia tăng thị phần và tỷ suất lợi nhuận, nhờ đó giúp giá cổ phiếu có xu hướng tăng giá (Ferris và cộng sự, 1997). - Ảnh hưởng lan truyền: một doanh nghiệp phá sản cũng có thể gây ra tác động lan truyền tiêu cực tới các doanh nghiệp khác cùng ngành khi niềm tin vào ngành của các bên liên quan bị suy giảm (Carton và cộng sự, 2003). Ferris và cộng sự (1997) chỉ ra rằng, phá sản của một doanh nghiệp có thể khiến sự tín nhiệm của khách hàng vào các công ty khác cùng ngành bị ảnh hưởng, dẫn đến tỷ suất sinh lời của cổ phiếu các công ty cùng ngành bị sụt giảm, ít nhất trong ngắn hạn. Bên cạnh ảnh hưởng tới các doanh nghiệp cùng ngành, rủi ro phá sản doanh nghiệp gia tăng cũng có thể ảnh hưởng lan truyền tới các doanh nghiệp khác trong chuỗi cung ứng.

Các doanh nghiệp đối tác có thể gặp khó khăn khi không bị mất đối tác mua hàng hoặc bị mất nguồn cung cấp nguyên liệu đầu vào cho quá trình sản xuất kinh doanh. Đối với các chủ nợ, việc không thu được tiền thanh toán như dự kiến có thể gây ảnh hưởng tới kế hoạch hoạt động kinh doanh và đầu tư của các doanh nghiệp. Nguyên nhân của rủi ro phá sản doanh nghiệp Theo Holland (1998), hai nguyên nhân cơ bản dẫn đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp: Cú sốc đột ngột từ hoạt động kinh doanh và thất bại từ chiến lược kinh doanh. 9 Theo đó, các cú sốc đột ngột trong hoạt động kinh doanh như thay đổi chính sách, thay đổi đột ngột bộ máy quản lý, sự phá sản của một đối tác quan trọng hoặc không thể khắc phục kịp thiệt hại của một rủi ro bất thường bên ngoài.

Thất bại từ chiến lược kinh doanh có thể đến từ hoạt đột kinh doanh không được như kỳ vọng, chiến lược sai lầm dẫn tới khả năng sinh lời suy giảm, dẫn đến công ty bị đóng cửa hoặc ngừng hoạt động. Các nguyên nhân của rủi ro phá sản cũng có thể xuất phát từ các nguyên nhân bên trong hoặc bên ngoài: - Nguyên nhân bên trong: bao gồm các nguyên nhân dẫn đến phá sản doanh nghiệp từ sự quản lý yếu kém, sự không phù hợp trong phát triển hoặc quản trị doanh nghiệp, thất bại trong các dự án chiến lược: + Chất lượng quản lý: Đội ngũ quản lý có vai trò quan trọng, quyết định tới sự tồn tại và phát triển của doanh n ghiệp. Buccino và Associates (1991) chỉ ra rằng sự khác biệt giữa một doanh nghiệp thất bại và thành công được quyết định tới 88% bởi chất lượng của đội ngũ quản lý. Altman và Hotchkiss (1993) cũng cho thấy sự thiếu kinh nghiệm, trình độ và hiểu biết của đội ngũ quản lý là nguyên nhân dẫn tới 45% phá sản của doanh nghiệp.

Bên cạnh đội ngũ quản lý, chất lượng quản trị doanh nghiệp cũng là một yếu tố quan trọng. Argenti (1976) cho thấy các nguyên nhân chính được tìm thấy bao gồm: sự yếu kém của đội ngũ quản lý, thông tin kế toán, vay nợ cao, sự thua kém về công nghệ so với các doanh nghiệp cùng ngành, đạo đức của nhân viên dẫn tới chất lượng hàng hoá và dịch vụ yếu kém. Sự khác biệt của chất lượng quản lý có thể được nhìn thấy rõ nét nhất ở sự khác biệt giữa các công ty lâu năm và các công ty mới thành lập.