I. Toàn cảnh luận văn dự báo phá sản doanh nghiệp BĐS
Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu đầy biến động, đặc biệt sau đại dịch Covid-19, nguy cơ phá sản doanh nghiệp đã trở thành một vấn đề cấp bách. Luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng này tập trung vào việc 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. Nghiên cứu cung cấp một công cụ định lượng hữu ích cho các nhà quản lý, nhà đầu tư và tổ chức tín dụng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng và ra quyết định. Việc dự báo kiệt quệ tài chính sớm giúp các bên liên quan có những biện pháp can thiệp kịp thời, góp phần ổn định thị trường và bảo vệ lợi ích kinh tế. Luận văn này không chỉ hệ thống hóa cơ sở lý luận về các mô hình dự báo kinh điển mà còn bổ sung bằng chứng thực nghiệm quan trọng tại một thị trường mới nổi như Việt Nam. Thông qua việc phân tích báo cáo tài chính của 56 công ty trong giai đoạn 2017-2020, nghiên cứu chỉ ra sự khác biệt về độ chính xác giữa hai mô hình và xác định các yếu tố tài chính cốt lõi ảnh hưởng đến sức khỏe tài chính doanh nghiệp. Đây là một tài liệu tham khảo giá trị, thuộc lĩnh vực nghiên cứu khoa học tài chính và luận văn tài chính doanh nghiệp, mang lại góc nhìn sâu sắc và các khuyến nghị thực tiễn.
1.1. Bối cảnh cấp thiết của việc dự báo kiệt quệ tài chính
Làn sóng phá sản toàn cầu gia tăng mạnh mẽ từ năm 2020, với dự báo của Euler Hermes (2020) cho thấy tỷ lệ này có thể tăng 35% trong giai đoạn 2019-2021. Phá sản không chỉ là thất bại của một doanh nghiệp mà còn gây ra hậu quả nghiêm trọng cho nhiều bên: chủ nợ mất vốn, nhà đầu tư thua lỗ, nhân viên mất việc làm và ảnh hưởng dây chuyền đến toàn bộ nền kinh tế. Đặc biệt, đối với ngành bất động sản, giá trị tài sản lớn và tác động sâu rộng đến an sinh xã hội khiến việc dự báo khả năng vỡ nợ trở nên cực kỳ quan trọng. Nghiên cứu của Bùi Quang Minh (2022) nhấn mạnh rằng việc nhận diện sớm các dấu hiệu yếu kém tài chính là cần thiết để có các biện pháp quản trị rủi ro tài chính hiệu quả, giúp doanh nghiệp phục hồi hoặc giảm thiểu thiệt hại cho các bên liên quan.
1.2. Mục tiêu và đóng góp của nghiên cứu khoa học tài chính
Mục tiêu chính của luận văn là kiểm định tính phù hợp và so sánh hiệu quả của hai mô hình định lượng trong tài chính là Z-score và H-score khi áp dụng cho các công ty niêm yết trên sàn HOSE, HNX. Nghiên cứu đóng góp vào hệ thống tri thức học thuật bằng cách cung cấp kết quả thực nghiệm tại Việt Nam, một thị trường có những đặc thù riêng. Cụ thể, nghiên cứu đã: (1) Hệ thống hóa lý thuyết về phá sản và các mô hình dự báo; (2) Áp dụng và tính toán chỉ số Z-score, H-score cho 56 doanh nghiệp bất động sản; (3) Đánh giá và so sánh độ chính xác của hai mô hình; (4) Đưa ra các kiến nghị thiết thực cho các nhà quản lý, nhà đầu tư và tổ chức tài chính nhằm nâng cao sức khỏe tài chính doanh nghiệp và giảm thiểu rủi ro.
II. Thách thức trong việc đánh giá rủi ro tín dụng ngành BĐS
Ngành bất động sản Việt Nam, dù có nhiều tiềm năng, vẫn luôn đối mặt với những thách thức và biến động lớn. Việc đánh giá rủi ro tín dụng cho các doanh nghiệp trong ngành này là một bài toán phức tạp do đặc thù về chu kỳ kinh doanh dài, đòn bẩy tài chính cao và sự phụ thuộc vào chính sách vĩ mô. Phá sản của một doanh nghiệp bất động sản có thể tạo ra hiệu ứng domino, ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống ngân hàng, các nhà cung cấp, và đặc biệt là người mua nhà. Do đó, sự thiếu hụt các công cụ dự báo chính xác và đáng tin cậy là một rào cản lớn. Các phương pháp đánh giá truyền thống đôi khi không đủ nhạy để nắm bắt các dấu hiệu suy yếu sớm. Chính vì vậy, việc áp dụng các mô hình định lượng trong tài chính như Z-score và H-score trở thành một giải pháp cần thiết. Các mô hình này, dựa trên phân tích báo cáo tài chính, cung cấp một cái nhìn khách quan về khả năng vỡ nợ, giúp các bên liên quan có cơ sở vững chắc hơn để ra quyết định, từ đó tăng cường hoạt động quản trị rủi ro tài chính và góp phần làm minh bạch hóa thị trường chứng khoán Việt Nam.
2.1. Hậu quả của phá sản đối với thị trường chứng khoán Việt Nam
Một vụ phá sản trong ngành bất động sản không chỉ tác động đến bản thân doanh nghiệp mà còn lan rộng ra toàn thị trường chứng khoán Việt Nam. Nó gây mất niềm tin cho nhà đầu tư, dẫn đến bán tháo cổ phiếu không chỉ của công ty đó mà còn của các công ty khác trong cùng ngành. Hậu quả là sự sụt giảm giá trị vốn hóa thị trường, gây tổn thất tài chính cho các nhà đầu tư và làm giảm tính hấp dẫn của thị trường. Hơn nữa, các tổ chức tín dụng cấp vốn cho dự án có thể đối mặt với nợ xấu gia tăng, ảnh hưởng đến sự ổn định của hệ thống tài chính. Vì vậy, việc có một hệ thống cảnh báo sớm về khả năng vỡ nợ là vô cùng quan trọng.
2.2. Sự cần thiết của các mô hình phân tích báo cáo tài chính
Để vượt qua những thách thức trong đánh giá rủi ro, việc sử dụng các mô hình dự báo dựa trên phân tích báo cáo tài chính là hết sức cần thiết. Các mô hình như Z-score và H-score cho phép chuyển hóa những con số phức tạp trong bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh thành một chỉ số duy nhất, dễ diễn giải. Chúng giúp lượng hóa nguy cơ kiệt quệ tài chính một cách khoa học, thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay các phân tích định tính. Việc áp dụng các mô hình này giúp chuẩn hóa quy trình đánh giá rủi ro tín dụng, tạo ra một thước đo chung để so sánh sức khỏe tài chính giữa các doanh nghiệp khác nhau trong ngành.
III. Phương pháp mô hình Altman Z score dự báo phá sản tối ưu
Mô hình Altman Z-score, do giáo sư Edward I. Altman phát triển năm 1968, là một trong những công cụ dự báo phá sản tiên phong và được sử dụng rộng rãi nhất trên toàn cầu. Đây là một mô hình phân tích phân biệt đa biến, sử dụng một tập hợp các chỉ số tài chính để phân loại doanh nghiệp vào các vùng rủi ro khác nhau. Luận văn của Bùi Quang Minh (2022) đã lựa chọn mô hình Z-score phiên bản 1995, được điều chỉnh đặc biệt cho các doanh nghiệp phi sản xuất và các thị trường mới nổi. Mô hình này đã loại bỏ biến "Doanh thu / Tổng tài sản" (X5) do sự khác biệt lớn giữa các ngành, giúp tăng tính chính xác khi áp dụng cho các doanh nghiệp bất động sản niêm yết. Công thức của mô hình Z-score (1995) là: Z" = 6.56X₁ + 3.26X₂ + 6.72X₃ + 1.05X₄. Việc áp dụng mô hình này đòi hỏi quá trình thu thập và xử lý dữ liệu cẩn thận từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán. Kết quả tính toán Z-score giúp đưa ra những cảnh báo sớm về nguy cơ kiệt quệ tài chính, là cơ sở quan trọng cho công tác quản trị rủi ro tài chính.
3.1. Công thức và cách diễn giải các phiên bản Z score
Mô hình Altman Z-score có nhiều phiên bản để phù hợp với các loại hình doanh nghiệp khác nhau. Phiên bản gốc (1968) dành cho công ty sản xuất niêm yết. Phiên bản Z' (1983) dành cho công ty tư nhân. Phiên bản Z" (1995) được điều chỉnh cho các doanh nghiệp phi sản xuất và thị trường mới nổi. Luận văn này sử dụng phiên bản Z" (1995) với cách phân loại như sau: Nếu Z" > 2.6, doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn. Nếu 1.1 < Z" < 2.6, doanh nghiệp thuộc vùng cảnh báo. Nếu Z" < 1.1, doanh nghiệp có nguy cơ phá sản cao. Cách phân loại này cung cấp một ngưỡng định lượng rõ ràng để đánh giá rủi ro tín dụng.
3.2. Ý nghĩa của các chỉ số tài chính trong mô hình Z score
Mỗi biến số trong mô hình Z-score phản ánh một khía cạnh quan trọng của sức khỏe tài chính doanh nghiệp. X₁ (Vốn lưu động / Tổng tài sản) đo lường khả năng thanh khoản. X₂ (Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản) phản ánh khả năng sinh lời và mức độ tích lũy vốn qua thời gian. X₃ (Lợi nhuận trước lãi vay và thuế / Tổng tài sản) thể hiện hiệu quả sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận. X₄ (Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu / Tổng nợ) đo lường mức độ đòn bẩy tài chính. Sự kết hợp của các chỉ số tài chính này tạo nên một bức tranh tổng thể và đáng tin cậy về nguy cơ phá sản.
IV. Hướng dẫn áp dụng mô hình H score Taffler dự báo hiệu quả
Bên cạnh Z-score, mô hình H-score Taffler, được phát triển bởi Fulmer, cũng là một công cụ mạnh mẽ để dự báo khả năng phá sản. Mô hình này được xây dựng với mục tiêu khắc phục một số hạn chế của các mô hình trước đó, đặc biệt là khi áp dụng cho các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn. Mô hình H-score phức tạp hơn Z-score, sử dụng tới 9 biến số tài chính khác nhau để đưa ra dự báo. Công thức của mô hình là một phương trình tuyến tính phức hợp: H = 5.528V₁ + 0.212V₂ + ... + 0.894V₉ - 6.075. Các biến số trong mô hình H-score bao quát nhiều khía cạnh hơn, từ khả năng sinh lời, hiệu quả hoạt động, cấu trúc vốn đến dòng tiền. Việc đưa biến dòng tiền vào phân tích là một ưu điểm lớn, vì dòng tiền thường được xem là chỉ báo sức khỏe tài chính doanh nghiệp đáng tin cậy hơn lợi nhuận kế toán. Cách diễn giải của mô hình H-score khá đơn giản: Nếu H > 0, doanh nghiệp được coi là an toàn; nếu H < 0, doanh nghiệp có nguy cơ phá sản. Nghiên cứu thực nghiệm trong luận văn đã chứng tỏ hiệu quả vượt trội của mô hình này tại thị trường chứng khoán Việt Nam.
4.1. Cấu trúc 9 biến số trong mô hình H score của Fulmer
Mô hình H-score Taffler bao gồm 9 biến số, mỗi biến phản ánh một góc độ tài chính riêng biệt: Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản (V₁), Doanh thu/Tổng tài sản (V₂), EBIT/Vốn chủ sở hữu (V₃), Dòng tiền hoạt động/Tổng nợ (V₄), Tổng nợ/Tổng tài sản (V₅), Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản (V₆), Logarit của tài sản hữu hình (V₇), Vốn lưu động/Tổng nợ (V₈), và Logarit của (EBIT/Lãi vay) (V₉). Sự đa dạng của các biến số này giúp mô hình nắm bắt được các sắc thái tinh vi hơn trong bức tranh tài chính của doanh nghiệp, góp phần nâng cao độ chính xác trong dự báo kiệt quệ tài chính.
4.2. So sánh ưu nhược điểm giữa Z score và H score
Cả hai mô hình đều là những công cụ hữu ích, tuy nhiên chúng có những điểm khác biệt. Z-score đơn giản, dễ tính toán và diễn giải, nhưng có thể kém chính xác hơn đối với một số ngành hoặc thị trường đặc thù. Ngược lại, mô hình H-score phức tạp hơn do có nhiều biến số, nhưng lại bao quát được nhiều khía cạnh tài chính hơn, đặc biệt là dòng tiền. Theo nghiên cứu của Liêu Minh Lý (2014) và kết quả trong luận văn này, H-score thường cho độ chính xác cao hơn Z-score tại thị trường Việt Nam. Lựa chọn mô hình nào phụ thuộc vào mục tiêu phân tích, nguồn lực và đặc điểm của đối tượng nghiên cứu.
V. Kết quả dự báo phá sản DN BĐS Việt Nam 2017 2020
Nghiên cứu áp dụng hai mô hình trên mẫu gồm 56 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE, HNX trong giai đoạn 2017-2020 đã mang lại những kết quả đáng chú ý. Phát hiện quan trọng nhất là sự khác biệt đáng kể về độ chính xác giữa hai mô hình. Cụ thể, mô hình H-score Taffler cho thấy khả năng dự báo vượt trội với tỷ lệ chính xác lên đến 99.11%, trong khi độ chính xác của mô hình Altman Z-score (phiên bản 1995) thấp hơn. Kết quả này khẳng định tính phù hợp cao của mô hình H-score đối với đặc thù của các doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Phân tích sâu hơn cho thấy các chỉ số tài chính liên quan đến lợi nhuận, vốn lưu động và đòn bẩy tài chính là những yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng vỡ nợ. Các công ty được cả hai mô hình dự báo nằm trong vùng nguy hiểm thường có đặc điểm chung là tình hình tài chính yếu kém, lợi nhuận âm, vốn lưu động âm hoặc sử dụng đòn bẩy quá mức. Đây là những phát hiện quan trọng, cung cấp bằng chứng thực nghiệm để củng cố cho công tác quản trị rủi ro tài chính.
5.1. Phân tích dữ liệu bảng và độ chính xác của hai mô hình
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) từ 56 công ty trong 4 năm, tạo ra tổng cộng 224 quan sát. Việc sử dụng dữ liệu bảng cho phép phân tích sự thay đổi về sức khỏe tài chính doanh nghiệp theo cả không gian (giữa các công ty) và thời gian. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình H-score dự báo đúng 222/224 trường hợp, đạt độ chính xác 99.11%. Trong khi đó, mô hình Z-score có độ chính xác thấp hơn. Sự chênh lệch này cho thấy tầm quan trọng của việc lựa chọn mô hình phù hợp với bối cảnh cụ thể của thị trường và ngành.
5.2. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng vỡ nợ của DN
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các doanh nghiệp có nguy cơ phá sản cao thường bị ảnh hưởng bởi ba nhóm yếu tố chính. Thứ nhất là khả năng sinh lời kém (thể hiện qua lợi nhuận âm). Thứ hai là vấn đề thanh khoản (vốn lưu động âm, cho thấy tài sản ngắn hạn không đủ bù đắp nợ ngắn hạn). Thứ ba là cấu trúc vốn không hợp lý (đòn bẩy tài chính quá cao, tạo áp lực trả nợ lớn). Việc xác định các yếu tố này giúp doanh nghiệp tập trung vào cải thiện những khía cạnh cốt lõi để nâng cao năng lực tài chính.
VI. Kiến nghị quản trị rủi ro tài chính cho doanh nghiệp BĐS
Từ những kết quả phân tích thực nghiệm, luận văn đã đưa ra các kiến nghị cụ thể và hữu ích nhằm tăng cường công tác quản trị rủi ro tài chính cho các bên liên quan. Đối với các nhà quản lý doanh nghiệp, việc thường xuyên sử dụng các mô hình như Z-score và H-score để tự đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp là rất cần thiết. Dựa vào đó, doanh nghiệp có thể chủ động điều chỉnh cấu trúc vốn, quản lý dòng tiền và nâng cao hiệu quả hoạt động để cải thiện các chỉ số cảnh báo. Đối với nhà đầu tư, các mô hình này là công cụ sàng lọc hiệu quả để nhận diện các cổ phiếu có rủi ro cao, tránh những khoản đầu tư thua lỗ tiềm tàng. Đối với các tổ chức tài chính và ngân hàng, việc tích hợp kết quả từ các mô hình định lượng trong tài chính vào quy trình đánh giá rủi ro tín dụng sẽ giúp nâng cao chất lượng danh mục cho vay. Tóm lại, việc ứng dụng các mô hình dự báo không chỉ là một bài tập học thuật mà còn mang lại giá trị thực tiễn to lớn, góp phần vào sự phát triển bền vững của cả doanh nghiệp và toàn bộ thị trường chứng khoán Việt Nam.
6.1. Đề xuất cho nhà quản lý nhà đầu tư và tổ chức tài chính
Nhà quản lý nên tập trung vào việc duy trì tỷ lệ vốn lưu động dương, tối ưu hóa đòn bẩy tài chính và cải thiện hiệu suất sinh lời. Nhà đầu tư nên thận trọng với các công ty có chỉ số Z-score dưới 1.1 hoặc H-score âm liên tục trong nhiều kỳ. Các tổ chức tín dụng có thể xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ dựa trên các mô hình này để đưa ra quyết định cấp vốn chính xác hơn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp bất động sản niêm yết.
6.2. Hạn chế và hướng phát triển cho luận văn tài chính tương lai
Mặc dù đạt được nhiều kết quả quan trọng, nghiên cứu vẫn có một số hạn chế như mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn trong ngành bất động sản và giai đoạn 2017-2020. Hướng nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng phạm vi ra nhiều ngành khác, cập nhật dữ liệu mới nhất, hoặc kết hợp các mô hình định lượng với các yếu tố phi tài chính (chất lượng quản trị, môi trường kinh doanh). Ngoài ra, việc xây dựng một mô hình dự báo phá sản riêng, được điều chỉnh theo đặc thù của Việt Nam dựa trên các kỹ thuật như phân tích hồi quy logistic hay học máy, cũng là một hướng đi đầy hứa hẹn cho các luận văn tài chính doanh nghiệp tiếp theo.
