Ứng Dụng Mô Hình Z-Score và H-Score Trong Dự Báo Khả Năng Phá Sản Của Doanh Nghiệp Bất Động Sản Niêm Yết Tại Việt Nam

Việc dự báo trước khả năng phá sản giúp doanh nghiệp chủ động ứng phó, đưa ra các biện pháp phòng ngừa và cải thiện tình hình tài chính. Đối với nhà đầu tư, nó là công cụ quan trọng để đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt. Các tổ chức tài chính cũng cần dự báo để quản trị rủi ro tín dụng và đảm bảo an toàn cho hệ thống ngân hàng. Đề cập đến lĩnh vực bất động sản, theo công ty Jones Lang Lasalle nghiên cứu, tác động tổng thể của đại dịch Covid-19 đối với thị trường bất động sản khu vực Châu Á - Thái Bình Dương trở nên sâu rộng trong quý 2 năm 2020. Khối lượng đầu tư bất động sản nửa đầu năm 2020 vào khu vực Châu Á - Thái Bình Dương giảm 32% so với cùng kỳ năm trước.

Hiện nay, có nhiều mô hình dự báo phá sản khác nhau, mỗi mô hình có những ưu điểm và hạn chế riêng. Các mô hình định lượng, dựa trên các chỉ số tài chính, thường được sử dụng rộng rãi do tính khách quan và dễ áp dụng. Một số mô hình phổ biến bao gồm mô hình Z-Score của Altman, mô hình H-Score, và các mô hình hồi quy khác. Mô hình Z-score của Altman được ứng dụng ở nhiều nước (từ Mỹ đến một số nước châu Âu và hiện tại các nước châu Á cũng đang áp dụng nhiều) trong phân tích, dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp, chứng tỏ được tính ưu việt trong việc phân loại vùng rủi ro của doanh nghiệp ở nhiều lĩnh vực khác nhau.

Biến động kinh tế vĩ mô như lạm phát, lãi suất, tỷ giá hối đoái có thể tác động trực tiếp đến chi phí vốn, doanh thu, và lợi nhuận của các doanh nghiệp bất động sản. Chính sách của nhà nước về thuế, tín dụng, và quy hoạch cũng có thể tạo ra những thay đổi lớn trên thị trường bất động sản, ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của các doanh nghiệp. Theo công ty Jones Lang Lasalle, triển vọng bất động sản Việt Nam vẫn theo chiều hướng tích cực. Việt Nam tiếp tục giữ vị trí là điểm đến được yêu thích trong xu hướng chuyển dịch nhà máy sản xuất ra khỏi Trung Quốc.

Thị trường bất động sản Việt Nam có tính phân mảnh cao, với nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ hoạt động. Sự cạnh tranh gay gắt, cùng với tình trạng thiếu minh bạch thông tin, khiến việc đánh giá chính xác tình hình tài chính của các doanh nghiệp trở nên khó khăn hơn. Điều này đòi hỏi các mô hình dự báo phá sản cần được điều chỉnh để phù hợp với đặc thù này. Ngoài ra, các doanh nghiệp có thị giá cổ phiếu thấp hơn mệnh giá thì có rủi ro phá sản lớn hơn các doanh nghiệp có thị giá cổ phiếu cao hơn mệnh giá. Cụ thể, trong 18 công ty có rủi ro phá sản thì 17 công ty có thị giá cổ phiếu thấp hơn mệnh giá.

Mô hình Z-Score thường sử dụng các tỷ số tài chính như tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản, tỷ lệ giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên tổng nợ, và tỷ lệ doanh thu trên tổng tài sản. Các tỷ số này phản ánh các khía cạnh khác nhau của tình hình tài chính doanh nghiệp, từ khả năng thanh toán ngắn hạn đến khả năng sinh lời và hiệu quả sử dụng tài sản. Bahaaeddin Alareeni và Joel Branson (2012) đã áp dụng mô hình Z-score để dự báo phá sản đối với các công ty niêm yết tại thị trường Jordan. Kết quả cho thấy rằng, mô hình Z-score hoạt động hiệu quả trong việc dự báo phá sản đối với các công ty sản xuất tại thị trường Jordan.

Sau khi tính toán các tỷ số tài chính, mô hình Z-Score sẽ kết hợp chúng lại theo một công thức nhất định để tạo ra một điểm Z-Score duy nhất. Điểm Z-Score này sau đó được so sánh với các ngưỡng để đánh giá khả năng phá sản. Ví dụ, một điểm Z-Score thấp hơn ngưỡng nhất định có thể cho thấy doanh nghiệp có nguy cơ phá sản cao, trong khi một điểm Z-Score cao hơn ngưỡng khác có thể cho thấy doanh nghiệp đang hoạt động ổn định. Nguyễn Đăng Tùng và cộng sự (2015) đã áp dụng mô hình Z-score (1995) của Altman để đánh giá nguy cơ phá sản của các ngân hàng niêm yết ở Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy Z-score của các ngân hàng đều không có nguy cơ phá sản.

Mô hình H-Score thường bao gồm các tỷ số như tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng tài sản, tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, và các tỷ số khác. Các chỉ số tài chính này tập trung vào các khía cạnh khác nhau, cung cấp cái nhìn toàn diện về sức khỏe tài chính của doanh nghiệp. Raid Ayasy Shalih và cộng sự (2019) đã áp dụng mô hình Fulmer H-score và mô hình Springate S-score để phân tích so sánh sự khác biệt trong khả năng dự báo về tình trạng kiệt quệ tài chính. Kết quả cho thấy có sự khác biệt đáng kể trong khả năng dự báo của 2 mô hình đối với các công ty ngành sản xuất tại thị trường Indonesia.

Việc so sánh mô hình H-Score với mô hình Z-Score giúp đánh giá ưu nhược điểm của từng mô hình trong việc dự báo phá sản. Mô hình Z-Score có ưu điểm là đơn giản, dễ tính toán, và đã được kiểm chứng rộng rãi. Tuy nhiên, mô hình H-Score có thể phù hợp hơn trong một số trường hợp, đặc biệt khi các tỷ số tài chính đặc trưng của nó phản ánh tốt hơn tình hình của doanh nghiệp. Noman Arshed và cộng sự (2020) đã áp dụng mô hình Altman Z-score và mô hình Springate S-score để dự đoán xác suất phá sản tiềm ẩn của 12 ngân hàng Hồi giáo ở Indonesia trong giai đoạn 2013 - 2019. Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt đáng kể trong khả năng dự báo giữa 2 mô hình đối với nhóm ngành phi sản xuất.

Các nghiên cứu thường so sánh độ chính xác của mô hình Z-Score và mô hình H-Score bằng cách đánh giá khả năng dự đoán đúng các doanh nghiệp đã phá sản hoặc gặp khó khăn tài chính. Kết quả có thể khác nhau tùy thuộc vào mẫu dữ liệu, giai đoạn nghiên cứu, và các yếu tố khác. Tuy nhiên, việc so sánh này giúp xác định mô hình nào phù hợp hơn với thị trường bất động sản Việt Nam. Phạm Thị Tường Vân (2016) đã áp dụng mô hình Z-score (1995) để đánh giá kết quả hoạt động của các doanh nghiệp Việt Nam. Nghiên cứu này chỉ ra rằng Z-score của các doanh nghiệp trong các ngành nhìn chung có xu hướng giảm dần trong giai đoạn 2010 – 2014. Tuy nhiên, Z-score trung bình của các doanh nghiệp vẫn nằm trong vùng an toàn (lớn hơn 2,6).

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản có thể bao gồm tỷ lệ nợ cao, khả năng thanh toán kém, hiệu quả sử dụng tài sản thấp, biến động thị trường, và các yếu tố vĩ mô. Việc xác định các yếu tố này giúp doanh nghiệp và nhà đầu tư tập trung vào các khía cạnh quan trọng nhất để đánh giá rủi ro. Theo báo cáo của công ty Jones Lang Lasalle, triển vọng bất động sản Việt Nam vẫn theo chiều hướng tích cực. Việt Nam tiếp tục giữ vị trí là điểm đến được yêu thích trong xu hướng chuyển dịch nhà máy sản xuất ra khỏi Trung Quốc.

Các nghiên cứu hiện tại về dự báo phá sản còn tồn tại một số hạn chế, như mẫu dữ liệu nhỏ, giai đoạn nghiên cứu ngắn, và bỏ qua các yếu tố phi tài chính. Các nghiên cứu trong tương lai nên mở rộng mẫu dữ liệu, kéo dài giai đoạn nghiên cứu, và kết hợp các yếu tố định tính để cải thiện độ chính xác của các mô hình dự báo. Dữ liệu sử dụng nghiên cứu thu thập từ báo cáo tài chính thường niên giai đoạn 2004 – 2011 của 293 doanh nghiệp niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Z- score (1995) phù hợp để dự báo kiệt quệ tài chính với độ chính xác là 72% trước thời điểm xảy ra 2 năm.

Kết quả dự báo phá sản có thể được sử dụng để giúp doanh nghiệp cải thiện tình hình tài chính, nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt, và các tổ chức tài chính quản trị rủi ro hiệu quả hơn. Việc áp dụng các mô hình dự báo cần được thực hiện một cách thận trọng và kết hợp với các phân tích khác để có được cái nhìn toàn diện về sức khỏe của doanh nghiệp. Doanh nghiệp đang có tình trạng tài chính lành mạnh, an toàn hay có nguy cơ phá sản. Liệu rằng có thể dự báo trước rủi ro phá sản doanh nghiệp hay không? Đây là đề tài đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới với những nghiên cứu thực nghiệm ở nhiều quốc gia và ngành nghề khác nhau.