Dự Báo Khả Năng Phá Sản Doanh Nghiệp Bất Động Sản Qua Mô Hình Z-Score và H-Score

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

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.

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