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.

Hành động tiếp theo: 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.