Luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng ứng dụng mô hình z score và h score trong dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu tài chính ngân hàng ứng dụng mô hình z score và h score trong dự báo khả năng phá sản của các doanh, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Bùi Quang Minh
• Người hướng dẫn: TS Nguyễn Đỗ Quyên
• Trường học: Trường Đại Học Ngoại Thương
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam bằng mô hình Z-score và H-score
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Kết cấu của đề tài
• 1.6. Đóng góp của nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP
• 2.1. Phá sản doanh nghiệp
• 2.2. Dự báo phá sản doanh nghiệp
• 2.3. Các mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp
• 2.3.1. Mô hình Z-score
• 2.3.2. Mô hình H-score
• 2.3.3. Các mô hình dự báo phá sản khác
• 2.4. Tổng quan các nghiên cứu về các mô hình dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp
• 2.4.1. Tổng quan các công trình nghiên cứu nước ngoài
• 2.4.2. Tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Thu thập số liệu
• 3.2. Phân tích và xử lý số liệu
• 3.3. Quy trình nghiên cứu
• 3.4. Phương pháp nghiên cứu
• 3.5. Mô hình nghiên cứu
• 3.5.1. Mô hình Z-score
• 3.5.2. Mô hình H-score
• 3.6. Độ chính xác của kết quả dự báo
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE VÀ H-SCORE TRONG DỰ BÁO KHẢ NĂNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• 4.1. Mô tả số liệu
• 4.2. Mô hình Z-score
• 4.3. Mô hình H-score
• 4.4. Thực trạng của ngành hoạt động sản và các doanh nghiệp hoạt động sản
• 4.4.1. Vai trò của ngành bất động sản trong nền kinh tế
• 4.4.2. Tình hình thị trường bất động sản
• 4.4.3. Tình hình hoạt động của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết
• 4.5. Kết quả nghiên cứu
• 4.5.1. Kết quả dự báo phá sản
• 4.5.2. Phân loại theo quy mô tài sản của doanh nghiệp
• 4.5.3. Phân loại theo giá thị trường của cổ phiếu
• 4.5.4. Kết quả trung bình Z-score và H-score qua các năm
• 4.5.5. Các công ty dự báo phá sản trong 2 mô hình
• 4.5.6. Độ chính xác của 2 mô hình
• 4.5.7. Kiểm định sự khác biệt trong khả năng dự báo phá sản của 2 mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Đối với doanh nghiệp
• 5.2. Đối với các nhà đầu tư
• 5.3. Đối với các tổ chức tài chính
• 5.4. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu trong tương lai
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: DANH SÁCH 56 CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2017-2020

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp bất động sản

Dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam là một vấn đề cấp thiết trong bối cảnh thị trường tài chính biến động. Các mô hình như Z-score và H-score đã được áp dụng để phân tích và dự đoán tình hình tài chính của các doanh nghiệp. Việc hiểu rõ về khả năng phá sản không chỉ giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn mà còn hỗ trợ doanh nghiệp trong việc cải thiện tình hình tài chính.

1.1. Tính cấp thiết của việc dự báo khả năng phá sản

Trong bối cảnh kinh tế hiện nay, việc dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp bất động sản trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các nhà đầu tư và quản lý cần có công cụ để đánh giá rủi ro tài chính nhằm bảo vệ tài sản và đầu tư của mình.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu về khả năng phá sản

Mục tiêu của nghiên cứu này là áp dụng các mô hình Z-score và H-score để đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết. Nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình tài chính và rủi ro của các doanh nghiệp này.

II. Vấn đề và thách thức trong dự báo khả năng phá sản

Dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp bất động sản gặp nhiều thách thức do sự biến động của thị trường và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Các mô hình như Z-score và H-score cần được điều chỉnh để phù hợp với đặc thù của thị trường Việt Nam.

2.1. Những khó khăn trong việc áp dụng mô hình Z score

Mô hình Z-score có thể không phản ánh chính xác tình hình tài chính của doanh nghiệp bất động sản do sự khác biệt trong cấu trúc tài chính và hoạt động của ngành này. Cần có sự điều chỉnh để tăng độ chính xác của mô hình.

2.2. Thách thức từ biến động thị trường bất động sản

Thị trường bất động sản Việt Nam đang trải qua nhiều biến động, ảnh hưởng đến khả năng dự báo. Các yếu tố như lãi suất, chính sách tài chính và tình hình kinh tế toàn cầu đều có thể tác động đến khả năng phá sản của doanh nghiệp.

III. Phương pháp dự báo khả năng phá sản bằng mô hình Z score

Mô hình Z-score được phát triển bởi Edward Altman là một trong những công cụ phổ biến nhất để dự báo khả năng phá sản. Mô hình này sử dụng các chỉ số tài chính để tính toán điểm số, từ đó xác định khả năng phá sản của doanh nghiệp.

3.1. Cách tính toán mô hình Z score

Mô hình Z-score sử dụng năm chỉ số tài chính chính để tính toán điểm số. Các chỉ số này bao gồm tỷ lệ lợi nhuận, tỷ lệ nợ, và tỷ lệ tài sản lưu động. Điểm số Z-score càng thấp, khả năng phá sản càng cao.

3.2. Đánh giá độ chính xác của mô hình Z score

Nghiên cứu cho thấy mô hình Z-score có độ chính xác nhất định trong việc dự báo khả năng phá sản. Tuy nhiên, cần phải xem xét các yếu tố khác để cải thiện độ chính xác của mô hình.

IV. Phương pháp dự báo khả năng phá sản bằng mô hình H score

Mô hình H-score là một công cụ khác được sử dụng để dự báo khả năng phá sản. Mô hình này tập trung vào các yếu tố tài chính và phi tài chính để đánh giá tình hình của doanh nghiệp.

4.1. Cách thức hoạt động của mô hình H score

Mô hình H-score sử dụng các yếu tố như lợi nhuận, dòng tiền và các chỉ số tài chính khác để tính toán điểm số. Mô hình này giúp đánh giá khả năng phá sản một cách toàn diện hơn.

4.2. So sánh độ chính xác giữa H score và Z score

Nghiên cứu cho thấy mô hình H-score có độ chính xác cao hơn so với Z-score trong việc dự báo khả năng phá sản. Điều này cho thấy sự cần thiết phải áp dụng cả hai mô hình để có cái nhìn tổng thể.

V. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình H-score có độ chính xác cao hơn trong việc dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà đầu tư và quản lý doanh nghiệp.

5.1. Kết quả dự báo khả năng phá sản

Kết quả từ mô hình cho thấy có sự khác biệt rõ rệt giữa các doanh nghiệp có nguy cơ phá sản và những doanh nghiệp an toàn. Điều này giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn hơn.

5.2. Ứng dụng mô hình trong thực tiễn

Các doanh nghiệp có thể áp dụng mô hình Z-score và H-score để đánh giá tình hình tài chính của mình. Điều này giúp họ có kế hoạch cải thiện và giảm thiểu rủi ro phá sản.

VI. Kết luận và hướng nghiên cứu trong tương lai

Dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp bất động sản là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Các mô hình như Z-score và H-score cần được cải tiến và áp dụng rộng rãi hơn để đáp ứng nhu cầu thực tiễn.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình H-score có độ chính xác cao hơn trong việc dự báo khả năng phá sản. Điều này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo.

6.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình dự báo khả năng phá sản, đặc biệt là trong bối cảnh thị trường bất động sản Việt Nam đang thay đổi nhanh chóng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh đại dịch Covid-19 gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến nền kinh tế toàn cầu, làn sóng phá sản doanh nghiệp đã gia tăng đáng kể, đặc biệt trong các ngành như bất động sản, hàng không, du lịch và bán lẻ. Theo báo cáo của các tổ chức kinh tế quốc tế, tỷ lệ phá sản doanh nghiệp tại nhiều quốc gia lớn như Mỹ, Brazil, Anh, Tây Ban Nha và Trung Quốc đều có xu hướng tăng mạnh từ năm 2019 đến 2021. Tại Việt Nam, ngành bất động sản giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế với nhiều doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán, tuy nhiên cũng đối mặt với nhiều rủi ro tài chính, đặc biệt là nguy cơ phá sản.

Luận văn này tập trung nghiên cứu ứng dụng mô hình Z-score và H-score trong dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2017-2020. Mục tiêu chính là đánh giá độ chính xác của hai mô hình này trong việc dự báo rủi ro phá sản, từ đó đề xuất các giải pháp quản lý rủi ro phù hợp cho doanh nghiệp, nhà đầu tư và tổ chức tài chính. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu tài chính của 56 công ty bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội, với tổng số 224 quan sát.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp công cụ dự báo rủi ro phá sản hiệu quả, giúp các bên liên quan có thể đưa ra quyết định kịp thời, giảm thiểu thiệt hại tài chính và nâng cao hiệu quả quản trị doanh nghiệp trong bối cảnh thị trường bất động sản có nhiều biến động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp phổ biến là mô hình Z-score của Altman và mô hình H-score của Fulmer.

• Mô hình Z-score (1995): Được thiết kế để dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp phi sản xuất, bao gồm các biến chính như vốn lưu động trên tổng tài sản, lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản, và giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu trên nợ phải trả. Mô hình phân loại doanh nghiệp thành ba vùng: an toàn (Z > 2,6), cảnh báo (1,1 < Z < 2,6) và nguy hiểm (Z < 1,1).

• Mô hình H-score: Phát triển từ mô hình Fulmer, sử dụng 9 biến tài chính bao gồm lợi nhuận giữ lại, doanh thu, lợi nhuận trước thuế và lãi vay, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, nợ phải trả, nợ ngắn hạn, tài sản hữu hình, vốn lưu động trên nợ phải trả và tỷ số lợi nhuận trước thuế/lãi vay. Mô hình phân loại doanh nghiệp an toàn khi H > 0 và có nguy cơ phá sản khi H < 0.

Các khái niệm chính bao gồm: phá sản doanh nghiệp, dự báo phá sản, các chỉ số tài chính phản ánh sức khỏe tài chính như vốn lưu động, lợi nhuận giữ lại, đòn bẩy tài chính, và giá trị thị trường vốn chủ sở hữu.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng dựa trên dữ liệu tài chính thu thập từ báo cáo tài chính năm 2017-2020 của 56 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX, với tổng số 224 quan sát. Tiêu chí chọn mẫu bao gồm doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực bất động sản, có báo cáo tài chính đầy đủ, năm tài chính kết thúc vào tháng 12 và trình bày báo cáo theo chuẩn kế toán Việt Nam.

Dữ liệu được xử lý và phân tích bằng phần mềm Excel, bao gồm tính toán các chỉ số tài chính cần thiết cho mô hình Z-score và H-score. Quy trình nghiên cứu gồm các bước: thu thập dữ liệu, tính toán chỉ số Z-score và H-score, phân loại doanh nghiệp theo từng mô hình, so sánh kết quả dự báo với thực tế để đánh giá độ chính xác, và kiểm định sự khác biệt giữa hai mô hình bằng kiểm định Z-Test với mức ý nghĩa 5%.

Cỡ mẫu 56 công ty được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu có chủ đích nhằm đảm bảo tính đại diện cho ngành bất động sản niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác dự báo của mô hình H-score vượt trội: Mô hình H-score đạt độ chính xác dự báo phá sản lên tới 99,11%, trong khi mô hình Z-score chỉ đạt 63,84%. Điều này cho thấy H-score phù hợp hơn trong việc dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam.

2. Phân loại doanh nghiệp theo giá cổ phiếu: Cả hai mô hình đều dự báo nhóm doanh nghiệp có giá cổ phiếu trên thị trường thấp hơn mệnh giá có nguy cơ phá sản cao hơn so với nhóm có giá cổ phiếu cao hơn mệnh giá. Cụ thể, trong nhóm doanh nghiệp có nguy cơ phá sản, phần lớn có giá cổ phiếu thấp hơn mệnh giá.

3. Ảnh hưởng của các yếu tố tài chính: Các yếu tố như lợi nhuận giữ lại, vốn lưu động và đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng lớn đến khả năng phá sản của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm thường có tình hình tài chính kém lành mạnh, lợi nhuận âm, vốn lưu động âm hoặc sử dụng đòn bẩy tài chính không hợp lý.

4. Phân loại theo quy mô tài sản: Kết quả dự báo cho thấy không có sự phụ thuộc rõ ràng giữa quy mô tài sản và nguy cơ phá sản, tức là doanh nghiệp lớn cũng có thể nằm trong vùng nguy hiểm nếu các chỉ số tài chính không ổn định.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình H-score có khả năng dự báo chính xác hơn mô hình Z-score trong bối cảnh các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam. Điều này có thể do H-score sử dụng nhiều biến tài chính hơn, bao gồm cả dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và các biến logarit phản ánh quy mô tài sản và khả năng sinh lời, giúp mô hình phản ánh thực trạng tài chính doanh nghiệp một cách toàn diện hơn.

Biểu đồ tần suất phân bố giá trị Z-score và H-score cho thấy H-score có phân bố gần với phân phối chuẩn hơn, trong khi Z-score có xu hướng lệch phải và có biên độ rộng, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác dự báo. Mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình Z-score cũng cho thấy một số biến có tương quan cao, gợi ý cần xem xét lại việc lựa chọn biến để tránh đa cộng tuyến.

So sánh với các nghiên cứu quốc tế và trong nước, kết quả phù hợp với xu hướng cho thấy mô hình dự báo phá sản cần được điều chỉnh phù hợp với đặc thù ngành và thị trường địa phương. Nghiên cứu cũng khẳng định vai trò quan trọng của các chỉ số tài chính như lợi nhuận giữ lại và vốn lưu động trong việc đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường áp dụng mô hình H-score trong quản lý rủi ro doanh nghiệp: Các doanh nghiệp bất động sản nên sử dụng mô hình H-score làm công cụ đánh giá định kỳ sức khỏe tài chính, nhằm phát hiện sớm nguy cơ phá sản và có biện pháp điều chỉnh kịp thời. Thời gian áp dụng nên là hàng quý hoặc ít nhất hàng năm.

2. Nâng cao năng lực quản trị tài chính doanh nghiệp: Ban lãnh đạo cần tập trung cải thiện các chỉ số tài chính quan trọng như lợi nhuận giữ lại, quản lý vốn lưu động hiệu quả và kiểm soát đòn bẩy tài chính hợp lý để duy trì sự ổn định tài chính và giảm thiểu rủi ro phá sản.

3. Tổ chức tài chính và ngân hàng nên tích hợp mô hình dự báo vào quy trình cấp tín dụng: Các tổ chức tín dụng cần áp dụng mô hình H-score và Z-score để đánh giá rủi ro tín dụng đối với các doanh nghiệp bất động sản, từ đó đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn, giảm thiểu nợ xấu.

4. Nhà đầu tư cần sử dụng kết quả dự báo để ra quyết định đầu tư: Nhà đầu tư cá nhân và tổ chức nên tham khảo các chỉ số dự báo phá sản để lựa chọn doanh nghiệp có sức khỏe tài chính tốt, tránh rủi ro mất vốn do đầu tư vào các doanh nghiệp có nguy cơ phá sản cao.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Ban lãnh đạo doanh nghiệp bất động sản: Giúp nâng cao nhận thức về rủi ro tài chính và áp dụng các công cụ dự báo để quản lý hiệu quả hoạt động kinh doanh.

2. Nhà đầu tư chứng khoán: Cung cấp cơ sở phân tích tài chính sâu sắc để lựa chọn cổ phiếu bất động sản an toàn, giảm thiểu rủi ro đầu tư.

3. Tổ chức tín dụng và ngân hàng: Hỗ trợ trong việc đánh giá rủi ro tín dụng và quản lý danh mục cho vay đối với ngành bất động sản.

4. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành Tài chính - Ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng mô hình dự báo phá sản trong thực tiễn thị trường Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực bất động sản.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Z-score và H-score khác nhau như thế nào?
   Mô hình Z-score sử dụng 4 biến tài chính chính và phân loại doanh nghiệp theo ba vùng rủi ro, trong khi H-score sử dụng 9 biến tài chính chi tiết hơn và phân loại theo hai nhóm an toàn hoặc nguy cơ phá sản. H-score thường có độ chính xác cao hơn trong dự báo.

2. Tại sao mô hình H-score phù hợp hơn với doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam?
   H-score bao gồm các biến phản ánh dòng tiền và quy mô tài sản, phù hợp với đặc thù ngành bất động sản vốn có tính chất tài sản lớn và dòng tiền phức tạp, giúp dự báo chính xác hơn.

3. Làm thế nào để doanh nghiệp giảm nguy cơ phá sản theo kết quả nghiên cứu?
   Doanh nghiệp cần cải thiện lợi nhuận giữ lại, quản lý vốn lưu động hiệu quả và kiểm soát đòn bẩy tài chính hợp lý, đồng thời sử dụng các công cụ dự báo để phát hiện sớm rủi ro.

4. Nhà đầu tư có thể sử dụng kết quả nghiên cứu này như thế nào?
   Nhà đầu tư có thể tham khảo các chỉ số Z-score và H-score để đánh giá sức khỏe tài chính của doanh nghiệp bất động sản trước khi quyết định đầu tư, từ đó giảm thiểu rủi ro mất vốn.

5. Phương pháp nghiên cứu có thể áp dụng cho các ngành khác không?
   Mô hình Z-score và H-score có thể điều chỉnh và áp dụng cho các ngành khác, tuy nhiên cần cân nhắc đặc thù ngành và điều chỉnh biến số phù hợp để đảm bảo độ chính xác dự báo.

Kết luận

• Nghiên cứu đã áp dụng thành công mô hình Z-score và H-score để dự báo khả năng phá sản của 56 doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn 2017-2020.
• Mô hình H-score cho kết quả dự báo chính xác hơn với tỷ lệ 99,11%, trong khi Z-score đạt 63,84%.
• Các yếu tố tài chính quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro phá sản gồm lợi nhuận giữ lại, vốn lưu động và đòn bẩy tài chính.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để các nhà quản lý, nhà đầu tư và tổ chức tài chính đưa ra quyết định hiệu quả, giảm thiểu rủi ro tài chính.
• Đề xuất nghiên cứu tiếp theo mở rộng phạm vi ngành nghề và áp dụng các mô hình dự báo mới dựa trên trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng thực tiễn.

Các bên liên quan nên áp dụng mô hình H-score trong đánh giá rủi ro tài chính và phối hợp nghiên cứu mở rộng để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro doanh nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 giới thiệu chung VC de tài nghiên cửu. tính cap thiết cùa đề tài. tóm tat tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, chi ra khoáng trống nghiên cứu. đồng thời nêu rỏ mục tiêu, dối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu.

Chương 2 trình bày cơ sớ lý luận về phá sán doanh nghiệp và các mô hình dự báo phá sân doanh nghiệp. Chương 3 trình bày phương pháp thu thập, phân tích và xứ lý sồ liệu, quy trình nghiên cứu và mô hình nghiên cứu. Chương 4 đưa ra kết qua nghiên cứu ứng dụng mô hình Z-scorc và H-score trong dự báo kha năng phá san cùa các doanh nghiệp bất động san niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương 5 rút ra kct luận sau khi xem xét ket quã nghiên cứu và đề xuất một số kiến nghị cho lành đạo doanh nghiệp, nhà đẩu tư và các tô chức tài chinh đông thời chi ra hạn chê và hướng nghiên cứu trong tương lai.

Dóng góp của nghiên cứu Nghiên cứu đà hệ thống hóa cơ sở lý luận về phá sân doanh nghiệp và mô hình dự báo phá sàn doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nghiên cứu bô sung kết qua thực nghiệm về áp dụng mô hình Z-scorc và mô hình H-score trong dự báo kha nâng phá san đối với các doanh nghiệp bẩt động san niêm yết tại Việt Nam vào nguồn dừ liệu nghiên cứu. Từ đó đê xuât một sô kiên nghị dành cho các nhà quan lý doanh nghiệp, nhà đẩu tư và các tô chức tài chính nhằm giam VIII thiếu rui ro phá san doanh nghiệp. CHƯƠNG 2: cơ SỞ LÝ LUẬN VÈ PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP VÀ MÒ HÌNH Dự BÁO PHÁ SÁN DOANH NGHIỆP 2.

Phá sản doanh nghiệp ơ Việt Nam. có nhiều thuật ngừ được sử dụng như: phá sán, vờ nợ, khánh tận. Từ dicn tiêng Việt dinh nghía từ “phổ sản’* là lâm vảo tình trạng tài sãn chăng còn gì và thường là vờ nợ do kinh doanh bị thua lồ, thất bại; “vờ nợ” là làm vào tình trạng bị thua lồ, thất bại lien tiếp trong kinh doanh, phái bán het tài sân mà vàn không đu đê tra nợ. trong cách hiẽu thông thường, khái niệm phá san là đê chi cho một sự việc đã rồi, sự việc “phai bán het tài sàn mà vần không đu trã nợ”.

về mặt pháp lý, Khoan 2 Điều 4 Luật Phá sán năm 2014 quy định: “Phả sán là linh trạng của doanh nghiệp, hợp tác xâ mất khá nâng thanh toán và bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bo phá sản”. khái niệm mất kha năng thanh toán được quy định tại Khoan 1 Điều 4 Luật Phá sán năm 2014 như sau: "Doanh nghiệp, hợp tác xà mất khá năng thanh toán là doanh nghiệp, hợp tác xà không thực hiện nghía vụ thanh toán khoán nợ trong thời hạn 03 thảng kê từ ngày dân hạn thanh toán". Có thê hiếu phá sán doanh nghiệp xảy ra sau khi Tòa án nhàn dân ra quyct định tuycn bò phá sàn. Tuy nhiên, Luật Phá san ơ Việt Nam cũng tạo cơ hội cho các doanh nghiệp xây dựng phương án phục hồi hoạt dộng kinh doanh đe tránh bị phá sân.

Neu các chu nợ đồng ý phương án tái cơ cấu cua doanh nghiệp, thì doanh nghiệp có thê tiếp tục hoạt động sân xuất kinh doanh dưới sự giám sát. Neu việc phục hồi được thành công, doanh nghiệp ưa được nợ thì sè thoát khoi nguy cơ phá san. Ngược lại, doanh nghiệp se bị phá san. Luật phá san và Luật doanh nghiệp ở Anh chia phá san thành 2 giai đoạn là giai đoạn dưa vào diện quan lý và giai doạn tiên hành các thu tục thanh lý.

Một công ty được cho là mất kha năng tra nợ trong các trường hợp sau: Khi tông nợ đến hạn thanh toán vượt quá 750 bâng Anh và bên chu nợ ycu câu công ty thanh toán các khoán nợ quá 3 tuần mà không nhận được phan hồi, sự dam bao hay xác nhận thoa đáng nào từ phía công ty. Công ty cùng được coi là không có kha năng tra nợ khi cỏ bàng chứng cho thấy tài sân hiện có cũa công ty nhó hơn nợ phai trà và điều này cùng còn tùy thuộc vào tình trạng cùa khoan nợ. IX Luật phá sàn ờ Mỹ cơ ban cũng chia thành 2 hình thức xư lý là thanh lý tài sán đê ưa nợ hoặc tái cơ cấu doanh nghiệp. Theo quy định tại chương 7, doanh nghiệp phai thanh lý tài sán đe tra nợ khi không có khã nãng đáp ứng các yêu cầu và quy định về tái cấu trúc doanh nghiệp.

Thứ tự ưu tiên các khoan nợ sè tiến hành theo khoăn nợ có tài sân dam bão rồi đốn các khoan nợ không cỏ tài sân dam bão. Theo quy định tại chương Ị1, các doanh nghiệp có tình trạng tài chính khó khăn nhưng được tòa án và các chu nợ xem xét. đánh giá hoạt động kinh doanh có triên vọng trong tương lai, có thé trình phương án tái cấu trúc doanh nghiệp đê tiếp tục hoạt động và tra nợ. 1 loạt động kinh doanh sẽ được giám sát chặt chè cho đen khi trá het nợ.

Có the thấy rẳng, quy định về phá sân doanh nghiệp ờ các quốc gia có sự khác biệt nhưng về bán chất có thê hiểu phá sán doanh nghiệp xảy ra khi doanh nghiệp đó mất kha năng thanh toán các khoan nợ sau một thời hạn nhất định ke từ ngày đốn hạn thanh toán và bị tòa án tuyên bố phá sán. Phá sản được xem như là sự kết thúc trong vòng đời cùa một doanh nghiệp, là hiện tượng kinh tê tự nhiên cũa quá trình cạnh tranh ưong kinh doanh. Dir bảo phủ sản doanh nghiệp Dự báo phá sàn doanh nghiệp có thể định nghía là việc ước tính kha năng một công ty có tình hình tài chính khỏ khăn SC vờ nợ trong tương lai. Dự bâo phá sán doanh nghiệp được thực hiện với các lý thuyết, mô hình tài chính và kỳ thuật khác nhau.

Kỳ thuật dự báo phá sàn doanh nghiệp được khơi xướng vào năm 1932 bởi Paul J FitzPatrick. Ông đà nghiên cứu các công ty thành công cùng với công ty phá sân tương đỏng và cô găng dự đoán các công ty phả sàn thòng qua ước tính xu hướng cua các ty số tài chính. Một số nghiên cứu dự báo phá san đầu tiên sư dụng kỳ thuật phân tích đơn biên. Sự phát tricn cua các mô hình đơn bicn tạo tiên đê cho sự ra đời cua các mô hình đa biến.

Ngày nay với sự phát triên cùa các thuật toán máy học, học sâu. các mô hình dự báo phá sân doanh nghiệp trờ nên ngày càng phức tạp hơn nhưng cùng đạt mức độ chính xác cao horn. Quá trình dự báo phá sàn doanh nghiệp có thể đối mặt với nhưng ưở ngại như mức dộ dừ liệu không phù hợp hoặc thiếu thông tin sần có. vắn dồ này hay gặp phai ờ các nước đang phát triển vì nhừng hạn che ve dừ liệu.

Thách thức lớn nhất ưong dự báo phâ sãn doanh nghiệp là lựa chọn dược mô hình phù hợp. Nhiều loại mô hình khác nhau có thể có kha năng dự báo phá sán khác nhau cho các ngành, công ty hoặc quốc gia khác nhau. X Nhừng người tham gia và quan tâm đen dự báo phá sàn bao gồm nhà quan lý doanh nghiệp, nhà dầu tư, các tổ chức tài chính và cơ quan hoạch dinh chính sách. Hiểu rò ve tình trạng sức khóe tài chính cua doanh nghiệp giúp nhà quan lý có thê dưa ra các quyết dinh chính xác và kịp thời trong việc diều hành hoạt động sàn xuất kinh doanh.

đánh giá rui ro phá san cùng rất cần thiết cho các nhà đẩu tư trước khi đưa ra quyết định đầu tư vào doanh nghiệp đe tránh tốn thất có the xây ra trong tương lai. các mô hình dự báo phá san cũng là một công cụ quan trọng cùa các tổ chức tài chính đế xếp hạng và cấp tín dụng cho doanh nghiệp. Các mô hình dự báo phá sãn doanh nghiệp 2. Mô hình Z-score Mô hình Z-score được xây dựng bới giáo sư Edward I.

Altman (1968), trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu nhiều công ty khác nhau tại Mỳ. Phương pháp này đà được áp dụng rộng rãi tại Mỹ và dần dan dược nhiêu nước khác sừ dụng do kết quá kiêm nghiệm khá tin cậy. Giáo sư Altman sữ dụng mầu nghiên cứu bao gom dừ liệu tài chính và dừ liệu thị trường giai đoạn từ năm 1946 đen năm 1965 cua 66 công ty cổ phan hóa trong ngành sân xuât.

Trong dó, nhóm 1 bao gôm 33 công ty phá sàn, nhóm 2 bao gôm 33 công ty hoạt động bình thường cho đen năm 1966. Các công ty nhóm 2 được chọn tương ứng theo cặp với các công ty trong nhỏm 1 vê quy mô tài sân. Ngoài ra, giáo sư Altman tiến hành thử nghiệm lại với dừ liệu cùa 25 doanh nghiệp khác cho kết qua chính xác với xác suất 96%. Công thức cua mô hình Z-score như sau: z = 0,012X| + 0,014X2 + 0,033X3+ 0,0064X4 + 0,999X5 Trong đó: X| = Vốn lưu động / Tống tài sàn x2 = Lợi nhuận giừ lại / Tồng tài sán X3 = Lợi nhuận trước thuê và lăi vay / Tỏng tài san X4 = Giá trị thị trường cùa vôn chủ sờ hừu / Nợ phài trá x5 = Doanh thu / Tồng tài sán Các bicn từ X| đốn X4 cỏ dơn vị bàng tý lệ phần trảm, gia sử nếu X| = 10% thì khi đưa XI vào mô hình sè tính X| = 10, mà không phai là 0,1.

Còn biến X5 khi đưa vào mô hình vần giừ nguycn. Trãi qua quá trình phát tricn, mỏ hình được biên đỏi đê áp dụng thuận lợi hơn, các biến giừ nguyên không cẩn đôi bang tý lệ phẩn trăm. z = 1,2X| + 1,4X2 + 3,3X3+ 0,64X4 + 0,999X5 Cách phàn loại doanh nghiệp theo z - Neu z > 2,99: Doanh nghiệp nãm trong vùng an toàn, tài chính lành mạnh, không phá sán. - Nếu 1,8 < z < 2,99: Doanh nghiệp nam trong vùng canh báo, có thê có nguy cơ phá sàn.

- Neu z < 1,8: Doanh nghiệp nẳm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá san cao. Mô hình cua Altman có thể dự báo với độ chính xác 83% trong khoáng thời gian 2 năm trước khi phá sân xáy ra. Neu thời gian từ 2 năm trớ lên độ chính xác giam dẩn. Tuy nhiên kết qua nghiên cứu này đà cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm chứng minh mạnh mè cho câc kết qua nghicn cứu trước đỏ VC tính hừu dụng cua các dừ liệu tài chính và dừ liệu thị trường ưong việc dự báo phá sán.

Trong thời gian sau đó.