Ứng dụng mô hình z score và hscore trong dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Chuyên khảo phân tích Ứng dụng mô hình z score và hscore trong dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

• 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 Qua 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
• LỜI CẢM ƠN
• 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
• 2.4. Mô hình Z-score
• 2.5. Mô hình H-score
• 2.6. Các mô hình dự báo phá sản khác
• 2.7. Tổng quan các nghiên cứu về các mô hình dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp
• 2.8. Tổng quan các công trình nghiên cứu nước ngoài
• 2.9. 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
• 3.6. Mô hình Z-score
• 3.7. Mô hình H-score
• 3.8. 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 bất động sản và các doanh nghiệp bất động sản
• 4.5. Vai trò của ngành bất động sản trong nền kinh tế
• 4.6. Tình hình thị trường bất động sản
• 4.7. Tình hình hoạt động của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết
• 4.8. Kết quả nghiên cứu
• 4.9. Kết quả dự báo phá sản
• 4.10. Phân loại theo quy mô tài sản của doanh nghiệp
• 4.11. Phân loại theo giá thị trường của cổ phiếu
• 4.12. Kết quả trung bình Z-score và H-score qua các năm
• 4.13. Các công ty dự báo phá sản trong 2 mô hình
• 4.14. Độ chính xác của 2 mô hình
• 4.15. 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 Phá Sản Doanh Nghiệp Bất Động Sản

Thị trường bất động sản đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế. Tuy nhiên, các doanh nghiệp trong lĩnh vực này cũng đối mặt với rủi ro phá sản. Việc dự báo trước nguy cơ này là vô cùng cần thiết để bảo vệ các bên liên quan như nhà đầu tư, chủ nợ, nhân viên và khách hàng. Nhiều công trình nghiên cứu đã được thực hiện nhằm tìm ra các phương pháp dự báo phá sản hiệu quả. Các mô hình dự báo khác nhau đã được áp dụng, bao gồm cả các mô hình định lượng dựa trên các chỉ số tài chính. Làn sóng phá sản của các công ty lớn trên thế giới đã hình thành từ giữa năm 2020, khi đại dịch Covid-19 ảnh hưởng đến hầu hết các quốc gia lớn trên thế giới. Euler Hermes (tháng 7/2020) dự đoán rằng tỷ lệ phá sản sẽ tăng lên 35% từ năm 2019 đến năm 2021. Phá sản là một vấn đề nghiêm trọng vì nó tạo ra thảm họa cho nhiều bên bao gồm các chủ nợ, nhà đầu tư, chủ doanh nghiệp, nhân viên, khách hàng và lan rộng ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế. Chủ nợ và nhà đầu tư mất tài chính, nhân viên mất việc làm và khách hàng có thể mất tiền, đặc biệt là khách hàng của các công ty bất động sản thường thanh toán trước.

1.1. Tầm Quan Trọng của Dự Báo Khả Năng Phá Sản

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.

1.2. Các Mô Hình Dự Báo Phá Sản Doanh Nghiệp Phổ Biến

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.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Phá Sản Bất Động Sản ở VN

Thị trường bất động sản Việt Nam có những đặc thù riêng, gây ra những thách thức nhất định trong việc dự báo phá sản doanh nghiệp. Các yếu tố như biến động kinh tế vĩ mô, chính sách của nhà nước, và sự phát triển không đồng đều của các khu vực có thể ảnh hưởng lớn đến tình hình tài chính của các doanh nghiệp bất động sản. Do đó, cần có những nghiên cứu và điều chỉnh mô hình dự báo phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam. Đối mặt với những cơ hội và thách thức, chủ doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tài chính cần hiểu rõ tình trạng 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.

2.1. Ảnh Hưởng của Yếu Tố Vĩ Mô tới Rủi Ro Tài Chính BĐS

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.

2.2. Đặc Thù Thị Trường Bất Động Sản Việt Nam

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.

III. Cách Ứng Dụng Mô Hình Z Score Dự Báo Phá Sản

Mô hình Z-Score của Altman là một công cụ phổ biến để dự báo phá sản doanh nghiệp. Mô hình này sử dụng một tổ hợp các tỷ số tài chính quan trọng để đánh giá rủi ro phá sản. Để áp dụng mô hình Z-Score hiệu quả, cần thu thập dữ liệu tài chính chính xác, tính toán các tỷ số theo công thức, và so sánh kết quả với các ngưỡng để đưa ra kết luận về khả năng phá sản. Cụ thể, Samarakoon và Tanweer Hasan (2003) đã áp dụng 3 mô hình Z-score của Altman để dự báo cho các công ty có tình hình tài chính khó khăn. Nghiên cứu đưa ra kết quả dự đoán chính xác 81% doanh nghiệp có tình hình tài chính khó khăn. Kết quả nghiên cứu đã củng cố thêm bằng chứng thực nghiệm về khả năng dự báo của mô hình Z-score.

3.1. Các Tỷ Số Tài Chính Quan Trọng Trong Z Score

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.

3.2. Cách Tính Toán và Diễn Giải Điểm Z Score

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.

IV. Hướng Dẫn Áp Dụng Mô Hình H Score trong Dự Báo

Mô hình H-Score là một lựa chọn khác để dự báo phá sản, với công thức và các tỷ số tài chính khác biệt so với mô hình Z-Score. Việc áp dụng mô hình H-Score cũng đòi hỏi thu thập dữ liệu, tính toán tỷ số, và so sánh kết quả với các ngưỡng. Để so sánh kết quả và xem xét mô hình nào phù hợp hơn với tình hình thực tế của thị trường Việt Nam thì ta cần áp dụng đồng thời mô hình H-Score và mô hình Z-Score. Điểm khác biệt so với nghiên cứu của Altman là nghiên cứu này thực hiện tại thị trường Sri Lanka. Điều đó cho thấy mô hình Z-score của Altman không chỉ phù hợp với thị trường Mỹ mà còn phù hợp với thị trường mới nổi như Sri Lanka.

4.1. Các Chỉ Số Tài Chính Đặc Trưng Trong H Score

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.

4.2. So Sánh Mô Hình H Score với Mô Hình Z Score Ưu Nhược

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.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Dự Báo Phá Sản BĐS Việt Nam

Các nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện để đánh giá khả năng dự báo phá sản của mô hình Z-Score và mô hình H-Score trên thị trường bất động sản Việt Nam. Kết quả cho thấy có sự khác biệt về độ chính xác giữa hai mô hình, và cả hai đều có thể cung cấp những thông tin hữu ích để đánh giá rủi ro tài chính của các doanh nghiệp. Liêu Minh Lý (2014) đã áp dụng mô hình Z-score và mô hình H-score để dự báo phá sản cho các công ty niêm yết tại Việt Nam. Nghiên cứu kết luận, có sự khác biệt trong khả năng dự báo của mô hình Z-score và mô hình H-score. Cụ thể, mô hình H-score có khả năng dự báo phá sản tốt hơn so với mô hình Z-score tại thời điểm 3 năm trước khi phá sản.

5.1. So Sánh Độ Chính Xác của Z Score và H Score tại VN

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).

5.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Phá Sản BĐS

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.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Về Dự Báo Phá Sản

Việc dự báo phá sản doanh nghiệp bất động sản là một vấn đề phức tạp nhưng vô cùng quan trọng. Mô hình Z-Score và mô hình H-Score là những công cụ hữu ích, nhưng cần được điều chỉnh và kết hợp với các phân tích định tính để có được kết quả chính xác nhất. Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc phát triển các mô hình dự báo phù hợp hơn với đặc thù của thị trường bất động sản Việt Nam, và xem xét các yếu tố phi tài chính. Mặt khác, 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.

6.1. Hạn Chế Của Nghiên Cứu Hiện Tại và Hướng Phát Triển

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.

6.2. Ứng Dụng Kết Quả Dự Báo Cho Doanh Nghiệp và NĐT

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.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh đại dịch Covid-19 gây ra làn sóng phá sản doanh nghiệp trên toàn cầu, đặc biệt là các ngành chịu ảnh hưởng nặng nề như bất động sản, việc dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp trở nên cấp thiết. Theo báo cáo của Euler Hermes, tỷ lệ phá sản doanh nghiệp toàn cầu dự kiến tăng 35% từ năm 2019 đến 2021, trong đó Mỹ tăng 57%, Brazil 45%, Anh 43%, Tây Ban Nha 41% và Trung Quốc 20%. Tại Việt Nam, ngành bất động sản giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế với nhiều dự án lớn, tuy nhiên cũng chịu nhiều rủi ro tài chính do biến động thị trường và tác động của đại dịch. Nghiên cứu này tập trung áp dụng mô hình Z-score và H-score để dự báo khả năng phá sản của 56 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội trong giai đoạn 2017-2020. Mục tiêu chính là đánh giá độ chính xác của hai mô hình trong dự báo rủi ro phá sản, từ đó cung cấp cơ sở khoa học cho nhà quản lý, nhà đầu tư và tổ chức tài chính trong việc ra quyết định. Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn khi giúp giảm thiểu thiệt hại tài chính, bảo vệ quyền lợi các bên liên quan và góp phần ổn định thị trường chứng khoán cũng như nền kinh tế quốc gia.

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 phù hợp với doanh nghiệp phi sản xuất, bao gồm 4 biến chính: vốn lưu động trên tổng tài sản (X1), lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (X2), lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản (X3), và giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu trên nợ phải trả (X4). 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 sử dụng 9 biến tài chính, bao gồm lợi nhuận giữ lại, doanh thu, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, nợ phải trả, nợ ngắn

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 giới thiệu chung về đề tài nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài, tóm tắt tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, chỉ ra khoảng trống nghiên cứu, đồng thời nêu rõ mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu. Chương 2 trình bày cơ sở lý luận về phá sản doanh nghiệp và các mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp. Chương 3 trình bày phương pháp thu thập, phân tích và xử lý số liệu, quy trình nghiên cứu và mô hình nghiên cứu. Chương 4 đưa ra kết quả 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.

Chương 5 rút ra kết luận sau khi xem xét kết quả nghiên cứu và đề xuất một số kiến nghị cho lãnh đạo doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tài chính đồng thời chỉ ra hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai. Đóng góp của nghiên cứu Nghiên cứu đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về phá sản doanh nghiệp và mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nghiên cứu bổ sung kết quả thực nghiệm về áp dụng mô hình Z-score và mô hình H-score trong dự báo khả năng phá sản đối với các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam vào nguồn dữ liệu nghiên cứu. Từ đó đề xuất một số kiến nghị dành cho các nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tài chính nhằm giảm thiểu rủi ro phá sản doanh nghiệp.

9 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP 2. Phá sản doanh nghiệp Ở Việt Nam, có nhiều thuật ngữ được sử dụng như: phá sản, vỡ nợ, khánh tận… Từ điển tiếng Việt định nghĩa từ “phá sản” là lâm vào tình trạng tài sản chẳng còn gì và thường là vỡ nợ do kinh doanh bị thua lỗ, thất bại; “vỡ nợ” là lâm vào tình trạng bị thua lỗ, thất bại liên tiếp trong kinh doanh, phải bán hết tài sản mà vẫn không đủ để trả nợ. Như vậy, trong cách hiểu thông thường, khái niệm phá sản là để chỉ cho một sự việc đã rồi, sự việc “phải bán hết tài sản mà vẫn không đủ trả nợ”. Về mặt pháp lý, Khoản 2 Điều 4 Luật Phá sản năm 2014 quy định: “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”.

Trong đó, khái niệm mất khả năng thanh toán được quy định tại Khoản 1 Điều 4 Luật Phá sản năm 2014 như sau: “Doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán 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”. Có thể hiểu phá sản doanh nghiệp xảy ra sau khi Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản. Tuy nhiên, Luật Phá sản ở Việt Nam cũng tạo cơ hội cho các doanh nghiệp xây dựng phương án phục hồi hoạt động kinh doanh để tránh bị phá sản. Nếu các chủ nợ đồng ý phương án tái cơ cấu của doanh nghiệp, thì doanh nghiệp có thể tiếp tục hoạt động sản xuất kinh doanh dưới sự giám sát.

Nếu việc phục hồi được thành công, doanh nghiệp trả được nợ thì sẽ thoát khỏi nguy cơ phá sản. Ngược lại, doanh nghiệp sẽ bị phá sản. Luật phá sản và Luật doanh nghiệp ở Anh chia phá sản thành 2 giai đoạn là giai đoạn đưa vào diện quản lý và giai đoạn tiến hành các thủ tục thanh lý. Một công ty được cho là mất khả năng trả nợ trong các trường hợp sau: Khi tổng nợ đến hạn thanh toán vượt quá 750 bảng Anh và bên chủ nợ yêu cầu công ty thanh toán các khoản nợ quá 3 tuần mà không nhận được phản hồi, sự đảm bảo hay xác nhận 10 thỏa đáng nào từ phía công ty.

Công ty cũng được coi là không có khả năng trả nợ khi có bằng chứng cho thấy tài sản hiện có của công ty nhỏ hơn nợ phải trả và điều này cũng còn tùy thuộc vào tình trạng của khoản nợ. Luật phá sản ở Mỹ cơ bản cũng chia thành 2 hình thức xử lý là thanh lý tài sản để trả nợ hoặc tái cơ cấu doanh nghiệp. Theo quy định tại chương 7, doanh nghiệp phải thanh lý tài sản để trả nợ khi không có khả năng đáp ứng các yêu cầu và quy định về tái cấu trúc doanh nghiệp. Thứ tự ưu tiên các khoản nợ sẽ tiến hành theo khoản nợ có tài sản đảm bảo rồi đến các khoản nợ không có tài sản đảm bảo.

Theo quy định tại chương 11, các doanh nghiệp có tình trạng tài chính khó khăn nhưng được tòa án và các chủ nợ xem xét, đánh giá hoạt động kinh doanh có triển vọng trong tương lai, có thể trình phương án tái cấu trúc doanh nghiệp để tiếp tục hoạt động và trả nợ. Hoạt động kinh doanh sẽ được giám sát chặt chẽ cho đến khi trả hết nợ. Có thể thấy rằng, quy định về phá sản doanh nghiệp ở các quốc gia có sự khác biệt nhưng về bản chất có thể hiểu phá sản doanh nghiệp xảy ra khi doanh nghiệp đó mất khả năng thanh toán các khoản nợ sau một thời hạn nhất định kể từ ngày đến hạn thanh toán và bị tòa án tuyên bố phá sản. Phá sản được xem như là sự kết thúc trong vòng đời của một doanh nghiệp, là hiện tượng kinh tế tự nhiên của quá trình cạnh tranh trong kinh doanh.

Dự báo phá sản doanh nghiệp Dự báo phá sản doanh nghiệp có thể định nghĩa là việc ước tính khả năng một công ty có tình hình tài chính khó khăn sẽ vỡ nợ trong tương lai. Dự báo phá sản doanh nghiệp được thực hiện với các lý thuyết, mô hình tài chính và kỹ thuật khác nhau. Kỹ thuật dự báo phá sản doanh nghiệp được khởi xướng vào năm 1932 bởi Paul J FitzPatrick. Ông đã nghiên cứu các công ty thành công cùng với công ty phá sản tương đồng và cố gắng dự đoán các công ty phá sản thông qua ước tính xu hướng của các tỷ số tài chính.

Một số nghiên cứu dự báo phá sản đầu tiên sử dụng kỹ thuật phân tích đơn biến. Sự phát triển của các mô hình đơn biến tạo tiền đề cho sự ra đời của các mô hình đa biến. Ngày nay với sự phát triển của các thuật toán 11 máy học, học sâu, các mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp trở nên ngày càng phức tạp hơn nhưng cũng đạt mức độ chính xác cao hơn. Quá trình dự báo phá sản doanh nghiệp có thể đối mặt với những trở ngại như mức độ dữ liệu không phù hợp hoặc thiếu thông tin sẵn có.

Vấn đề này hay gặp phải ở các nước đang phát triển vì những hạn chế về dữ liệu. Thách thức lớn nhất trong dự báo phá sản doanh nghiệp là lựa chọn được mô hình phù hợp. Nhiều loại mô hình khác nhau có thể có khả năng dự báo phá sản khác nhau cho các ngành, công ty hoặc quốc gia khác nhau. Những người tham gia và quan tâm đến dự báo phá sản bao gồm nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư, các tổ chức tài chính và cơ quan hoạch định chính sách.

Hiểu rõ về tình trạng sức khỏe tài chính của doanh nghiệp giúp nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời trong việc điều hành hoạt động sản xuất kinh doanh. Ngoài ra, đánh giá rủi ro phá sản cũng rất cần thiết cho các nhà đầu tư trước khi đưa ra quyết định đầu tư vào doanh nghiệp để tránh tổn thất có thể xảy ra trong tương lai. Bên cạnh đó, các mô hình dự báo phá sản cũng là một công cụ quan trọng của các tổ chức tài chính để xếp hạng và cấp tín dụng cho doanh nghiệp. Các mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp 2.

Mô hình Z-score Mô hình Z-score được xây dựng bởi 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 Mỹ. Phương pháp này đã được áp dụng rộng rãi tại Mỹ và dần dần được nhiều nước khác sử dụng do kết quả kiểm nghiệm khá tin cậy.

Giáo sư Altman sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường giai đoạn từ năm 1946 đến năm 1965 của 66 công ty cổ phần hóa trong ngành sản xuất. Trong đó, nhóm 1 bao gồm 33 công ty phá sản, nhóm 2 bao gồm 33 công ty hoạt động bình thường cho đến năm 1966. Các công ty nhóm 2 được chọn tương ứng theo cặp với các công ty trong nhóm 1 về quy mô tài sản. Ngoài ra, giáo sư Altman tiến hành thử nghiệm lại với dữ liệu của 25 doanh nghiệp khác cho kết 12 quả chính xác với xác suất 96%.

Công thức của mô hình Z-score như sau: Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3+ 0,0064X4 + 0,999X5 Trong đó: X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Nợ phải trả X5 = Doanh thu / Tổng tài sản Các biến từ X1 đến X4 có đơn vị bằng tỷ lệ phần trăm, giả sử nếu X1 = 10% thì khi đưa vào mô hình sẽ tính X1 = 10, mà không phải là 0,1. Còn biến X5 khi đưa vào mô hình vẫn giữ nguyên. Trải qua quá trình phát triển, mô hình được biến đổi để áp dụng thuận lợi hơn, các biến giữ nguyên không cần đổi bằng tỷ lệ phần trăm. Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3+ 0,64X4 + 0,999X5 Cách phân loại doanh nghiệp theo Z - Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, tài chính lành mạnh, không phá sản.

- Nếu 1,8 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản. - Nếu Z < 1,8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao. Mô hình của Altman có thể dự báo với độ chính xác 83% trong khoảng thời gian 2 năm trước khi phá sản xảy ra. Nếu thời gian từ 2 năm trở lên độ chính xác giảm dần.

Tuy nhiên kết quả nghiên cứu này đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm chứng minh mạnh mẽ cho các kết quả nghiên cứu trước đó về tính hữu dụng của các dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường trong việc dự báo phá sản.