Mô Hình Điểm Số Z Để Nhận Diện Khả Năng Phá Sản Doanh Nghiệp Tại Việt Nam

Luận văn thạc sĩ kinh tế phân tích 0859 mô hình điểm số z để nhận diện khả năng phá sản đối với các dn tại việt nam luận văn thạc sĩ, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất

• Tác giả: Nguyễn Dương Bằng
• Người hướng dẫn: PGS.TS Hồ Thủy Tiên
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Mô Hình Điểm Số Z Nhận Diện Khả Năng Phá Sản Doanh Nghiệp Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ Kinh Tế
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: PHÁ SẢN, KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP; MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z CỦA ATLMAN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN TRƯỚC ĐÂY TẠI VIỆT NAM
• 1.1. Phá sản, kiệt quệ tài chính
• 1.2. Tiêu chí xác định tình trạng phá sản, kiệt quệ tài chính
• 1.3. Tác động của phá sản doanh nghiệp trong nền kinh tế
• 1.4. TIỀN ĐỀ CHO NGHIÊN CỨU CỦA ALTMAN
• 1.4.1. Phân tích truyền thống
• 1.4.2. Phân tích đa biệt thức
• 1.5. MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z CỦA ALTMAN
• 1.5.1. Xây dựng mô hình Điểm số Z
• 1.5.2. Lựa chọn biến
• 1.5.3. Mô hình Điểm số Z và ý nghĩa các biến
• 1.5.4. Các kiểm định mô hình Điểm số Z
• 1.5.5. Các mô hình Điểm số Z điều chỉnh
• 1.5.5.1. Mô hình Điểm số Z’
• 1.5.5.2. Mô hình Điểm số Z’’
• 1.5.6. Đánh giá mô hình Điểm số Z của Altman
• 1.6. SO SÁNH MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z VÀ MỘT SỐ MÔ HÌNH DÙNG NHẬN DIỆN PHÁ SẢN KHÁC
• 1.6.1. Một số phương pháp phân tích khác xây dựng mô hình nhận diện phá sản doanh nghiệp
• 1.6.1.1. Phương pháp Mạng thần kinh nhân tạo
• 1.6.1.2. Phương pháp Logistic
• 1.6.1.3. Phương pháp Cây quyết định
• 1.6.2. So sánh mô hình Điểm số Z và các mô hình nhận diện phá sản khác
• 1.7. CÁC KIỂM ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z Ở VIỆT NAM TRƯỚC ĐÂY
• 1.7.1. Kiểm định Điểm số Z tại Việt Nam trước đây
• 1.7.1.1. Các kiểm định và kết quả
• 1.7.1.2. Đánh giá nghiên cứu kiểm định
• 1.7.2. Các ứng dụng của mô hình tại Việt Nam
• 1.8. Tóm tắt chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: KIỂM ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z VÀO DOANH NGHIỆP VIỆT NAM
• 2.1. KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z TẠI VIỆT NAM
• 2.1.1. Mô hình lựa chọn và phương pháp kiểm định
• 2.1.1.1. Mô hình lựa chọn kiểm định
• 2.1.1.2. Phương pháp kiểm định
• 2.1.2. Kết quả kiểm định
• 2.1.2.1. Nhóm doanh nghiệp phá sản và kiệt quệ
• 2.1.2.2. Nhóm doanh nghiệp không kiệt quệ
• 2.1.2.3. Kết quả tổng hợp hai nhóm và kết luận của kiểm định
• 2.2. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z VÀO DOANH NGHIỆP VIỆT NAM
• 2.2.1. Doanh nghiệp thủy sản
• 2.2.1.1. Một số thông tin ngành thủy sản
• 2.2.1.2. Điểm số Z’’ một số doanh nghiệp thủy sản
• 2.2.1.3. Phân tích Điểm số Z’’ doanh nghiệp ngành thủy sản
• 2.2.2. Doanh nghiệp bất động sản
• 2.2.2.1. Một số thông tin ngành bất động sản
• 2.2.2.2. Điểm số Z’’ một số doanh nghiệp bất động sản
• 2.2.2.3. Phân tích Điểm số Z’’ doanh nghiệp ngành bất động sản
• 2.2.3. Doanh nghiệp ngành cao su
• 2.2.3.1. Một số thông tin ngành cao su
• 2.2.3.2. Điểm số Z’’ một số doanh nghiệp cao su
• 2.2.3.3. Phân tích Điểm số Z’’ doanh nghiệp ngành cao su
• 2.2.4. Doanh nghiệp ngành thép
• 2.2.4.1. Một số thông tin ngành thép
• 2.2.4.2. Điểm số Z’’ một số doanh nghiệp ngành thép
• 2.2.4.3. Phân tích Điểm số Z’’ doanh nghiệp ngành thép
• 2.3. Tóm tắt chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP CẢI THIỆN ĐIỂM SỐ Z CỦA DOANH NGHIỆP VÀ ĐỀ XUẤT ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐIỂM SỐ Z TẠI VIỆT NAM
• 3.1. GIẢI PHÁP CẢI THIỆN ĐIỂM SỐ Z CỦA DOANH NGHIỆP
• 3.1.1. Giải pháp chung cho các doanh nghiệp
• 3.1.1.1. Tài trợ hợp lý và nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản
• 3.1.1.2. Giảm dùng nợ trong cấu trúc vốn
• 3.1.1.3. Nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh
• 3.1.1.4. Tăng cường giữ lại lợi nhuận
• 3.1.2. Giải pháp cho các doanh nghiệp trong bốn ngành khảo sát
• 3.1.2.1. Doanh nghiệp ngành thủy sản
• 3.1.2.2. Doanh nghiệp ngành bất động sản
• 3.1.2.3. Doanh nghiệp ngành cao su
• 3.1.2.4. Doanh nghiệp ngành thép
• 3.2. ĐỀ XUẤT ỨNG DỤNG ĐIỂM SỐ Z TẠI VIỆT NAM
• 3.2.1. Đối với các doanh nghiệp
• 3.2.2. Đối với chủ nợ và nhà đầu tư
• 3.2.3. Đối với riêng ngân hàng
• 3.3. Tóm tắt chương 3
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Điểm Số Z Nhận Diện Khả Năng Phá Sản

Mô hình Điểm số Z, được phát triển bởi Edward Altman, là một công cụ quan trọng trong việc nhận diện khả năng phá sản của doanh nghiệp. Mô hình này sử dụng các chỉ số tài chính để phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp, từ đó đưa ra dự đoán về khả năng phá sản. Việc áp dụng mô hình này tại Việt Nam đang ngày càng trở nên cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính.

1.1. Mô Hình Điểm Số Z Là Gì

Mô hình Điểm số Z là một phương pháp phân tích tài chính được sử dụng để dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp. Mô hình này dựa trên các chỉ số tài chính như tỷ lệ nợ, lợi nhuận và tài sản để đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Mô Hình Điểm Số Z

Mô hình Điểm số Z được phát triển vào năm 1968 bởi Edward Altman. Kể từ đó, mô hình này đã được áp dụng rộng rãi trên toàn thế giới và đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp.

II. Vấn Đề Phá Sản Doanh Nghiệp Tại Việt Nam Hiện Nay

Tình trạng phá sản doanh nghiệp tại Việt Nam đang gia tăng đáng kể trong những năm gần đây. Theo thống kê, số lượng doanh nghiệp phá sản và tạm ngừng hoạt động đã vượt qua con số 100.000 trong năm 2018. Điều này đặt ra thách thức lớn cho nền kinh tế và yêu cầu các giải pháp kịp thời.

2.1. Nguyên Nhân Dẫn Đến Phá Sản Doanh Nghiệp

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến tình trạng phá sản doanh nghiệp, bao gồm quản lý kém, thiếu vốn, và áp lực cạnh tranh. Những yếu tố này làm giảm khả năng thanh toán và dẫn đến kiệt quệ tài chính.

2.2. Tác Động Của Phá Sản Đến Nền Kinh Tế

Phá sản doanh nghiệp không chỉ ảnh hưởng đến chủ nợ và nhân viên mà còn tác động tiêu cực đến nền kinh tế. Nó có thể dẫn đến thất nghiệp gia tăng và giảm sút niềm tin của nhà đầu tư.

III. Phương Pháp Sử Dụng Mô Hình Điểm Số Z Trong Phân Tích Tài Chính

Mô hình Điểm số Z sử dụng các chỉ số tài chính để đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp. Việc áp dụng mô hình này giúp các nhà đầu tư và chủ nợ đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc cấp vốn hoặc đầu tư.

3.1. Các Chỉ Số Tài Chính Trong Mô Hình

Mô hình Điểm số Z sử dụng các chỉ số như tỷ lệ nợ trên tài sản, lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, và tỷ lệ vốn chủ sở hữu. Những chỉ số này giúp đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp một cách toàn diện.

3.2. Quy Trình Tính Toán Điểm Số Z

Quy trình tính toán Điểm số Z bao gồm việc thu thập dữ liệu tài chính, áp dụng công thức tính toán và phân tích kết quả. Điều này giúp xác định mức độ rủi ro tài chính của doanh nghiệp.

IV. Ứng Dụng Mô Hình Điểm Số Z Tại Việt Nam

Việc ứng dụng mô hình Điểm số Z tại Việt Nam đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng mô hình này để cải thiện tình hình tài chính và giảm thiểu rủi ro phá sản.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình

Nghiên cứu cho thấy mô hình Điểm số Z có thể dự đoán chính xác khả năng phá sản của nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam. Điều này giúp các nhà đầu tư và chủ nợ đưa ra quyết định đúng đắn hơn.

4.2. Các Doanh Nghiệp Tiêu Biểu Ứng Dụng Mô Hình

Nhiều doanh nghiệp trong các ngành như thủy sản, bất động sản và thép đã áp dụng mô hình Điểm số Z để cải thiện tình hình tài chính và tăng cường khả năng cạnh tranh.

V. Kết Luận Về Mô Hình Điểm Số Z Tại Việt Nam

Mô hình Điểm số Z đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc nhận diện khả năng phá sản doanh nghiệp tại Việt Nam. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp doanh nghiệp cải thiện tình hình tài chính mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư và chủ nợ trong việc đưa ra quyết định.

5.1. Tương Lai Của Mô Hình Điểm Số Z

Trong tương lai, mô hình Điểm số Z có thể được cải tiến và điều chỉnh để phù hợp hơn với đặc thù của nền kinh tế Việt Nam. Điều này sẽ giúp nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán khả năng phá sản.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Doanh Nghiệp

Doanh nghiệp nên áp dụng mô hình Điểm số Z như một công cụ quản lý tài chính hiệu quả. Việc này không chỉ giúp nhận diện rủi ro mà còn tạo cơ hội để cải thiện tình hình tài chính.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 sẽ sơ lược về tình trạng phá sản, kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp và giới thiệu các nghiên cứu tiền đề của mô hình Điểm số Z của Altman và phương pháp Phân tích đa biệt thức. Quá trình xây dựng mô hình Điểm số Z của Altman được giới thiệu từ quá trình xây dựng mô hình (chọn mẫu, lựa chọn biến…), kết quả của mô hình cho đến những mô hình điều chỉnh sau đó. Về khía cạnh mô hình Điểm số Z tại Việt Nam, chương này sẽ trình bày về nghiên cứu kiểm định sự phù hợp của mô hình tại Việt Nam của Lê Cao Hoàng Anh - Nguyễn Thu Hằng. Các nghiên cứu ứng dụng mô hình Điểm số Z tại Việt Nam cũng được trình bày ở phần cuối của chương.

PHÁ SẢN, KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH DOANH NGHIỆP 1. Phá sản, kiệt quệ tài chính Theo Điều 2 Luật phá sản được Quốc hội nước Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Việt Nam ban hành năm 2014, 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. Cần lưu ý rằng doanh nghiệp được xem là phán sản khi xảy ra đồng thời việc mất khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên đố phá sản, do đó doanh nghiệp chỉ mất khả năng thanh toán chưa được gọi là phá sản. Cũng theo Điều 5 của luật này, chủ nợ (không đảm bảo và có đảm bảo một phần) và người lao động có quyền nộp đơn yêu cầu mở thủ tục phá sản khi hết thời hạn 3 tháng kể từ ngày khoản nợ đến hạn thanh toán, phải thực hiện nghĩa vụ trả lương mà doanh nghiệp, hợp tác xã không thực hiện nghĩa vụ thanh toán.

Ngoài ra, các chủ thể khác của doanh nghiệp, hợp tác xã như người đại diện theo pháp luật, chủ doanh nghiệp, chủ tịch hội đồng quản trị, chủ tịch hội đồng thành viên… đều có thể nộp đơn yêu cầu mở thủ tục phá sản khi doanh nghiệp mất khả năng thanh toán nợ. Nguyễn Dương 16 Kiệt quệ tài chính là tình trạng mất khả năng thanh toán, khó khăn tài chính của doanh nghiệp. Kiệt quệ tài chính xảy ra khi doanh nghiệp không có khả năng thanh toán nợ, không thực hiện được các điều kiện nợ đối với chủ nợ hoặc thực hiện một các khó khăn. Kiệt quệ tài chính là tiền đề của phá sản, nó có thể dẫn phá sản hoặc chỉ dừng lại ở tình trạng khó khăn về tài chính.

Tiêu chí xác định tình trạng phá sản, kiệt quệ tài chính Theo Tiến sĩ Dương Kim Thế Nguyên (2017), có các tiêu chí xác định tình trạng phá sản, kiệt quệ tài chính như sau: - Tiêu chí định lượng: một doanh nghiệp khi không thanh toán được một món nợ đến hạn có giá trị tối thiểu được pháp luật quy định thì bị coi là mất khả năng thanh toán. Ví dụ: số tiền tối thiểu này theo luật Singapore năm 2005 là 10.000 Đô la Singapore, theo luật Liên bang Nga năm 2002 tương ứng là 100. Tiêu chí này có ưu điểm là loại bỏ các khoản nợ không có khả năng thanh toán quá nhỏ của doanh nghiệp. Tuy nhiên, tiêu chí này gặp hạn chế khi không đánh giá chính xác được tình trạng tài chính của doanh nghiệp vì doanh nghiệp có thể mất khả năng thanh toán nhất thời do những nguyên nhân khác nhau.

- Tiêu chí kế toán: dựa vào sổ sách kế toán của doanh nghiệp, doanh nghiệp bị đánh giá là phá sản nếu tổng giá trị tài sản nợ lớn hơn tổng giá trị tái sản có. Tiêu chí này có ưu điểm là có sự đánh giá tình trạng tài chính của doanh nghiệp. Tuy nhiên, tiêu chí này gặp khó khăn khi phải tiến hành kiểm toán BCTC của doanh nghiệp khi thực hiện thủ mở thủ tục phá sản. Ngoài ra, tiêu chí này không đúng khi giá trị sổ sách tài sản của doanh nghiệp có thể bằng hoặc hơn giá trị của nợ nhưng các tài sản này không dễ dàng chuyển thành tiền để thanh toán nợ.

- Tiêu chí dòng tiền: Tiêu chí này đánh giá đến dòng tiền thu được của doanh nghiệp dùng để trả nợ, tiêu chí này không quan tâm đến tài sản hiện có của Nguyễn Dương 17 doanh nghiệp có đủ để trả nợ không mà quan tâm đến việc doanh nghiệp có hiện kim được các tài sản hiện tại để trả được nợ hay không. Tiêu chí đang được dùng để đánh giá phá sản doanh nghiệp theo Luật phá sản 2014 là tiêu chí dòng tiền và có áp dụng thêm tiêu chí định lượng nhưng không phải giá trị khoản nợ và mà là thời gian trễ hạn trả nợ đến hạn. Tác động của phá sản doanh nghiệp trong nền kinh tế Chắc chắn khi xảy ra phá sản doanh nghiệp thì không tránh khỏi tác động tiêu cực đến nền kinh tế mà trực tiếp là các chủ thể liên quan đến doanh nghiệp. Chủ nợ của doanh nghiệp có khả năng không thu hồi đủ nợ khi tiền thu được từ thanh lý tài sản của doanh nghiệp không đủ để trả các khoản nợ.

Tương tự, chủ sở hữu doanh nghiệp cũng có thể bị thâm hụt vốn đã đầu tư vào doanh nghiệp khi doanh nghiệp bị phá sản. Người lao động có thể không lãnh đủ lương, rơi vào tình trạng thất nghiệp. Ngoài ra còn một số tác động tiêu cực khác đối với nhà nước, khách hàng và đối với xã hội… Tuy nhiên, phá sản cũng có tác động tích cực nhằm giảm bớt hậu quả xấu cho nền kinh tế, tháo gỡ khó khăn về vốn và tạo cơ hội để đổi mới doanh nghiệp. Việc doanh nghiệp phá sản nhằm chấm dứt tình trạng doanh nghiệp hoạt động lay lất không hiệu quả.

TIỀN ĐỀ CHO NGHIÊN CỨU CỦA ALTMAN 1. Phân tích truyền thống Trước khi phát triển các thước đo cụ thể phân tích định lượng hoạt động của doanh nghiệp, một số tổ chức đã được thiết lập để cung cấp mô hình định tính các thông tin đánh giá tình trạng tín dụng của các thương gia cụ thể. Ví dụ, tiền thân của hãng dịch vụ thông tin quốc tế Dun & Bradstreet ngày nay là tổ chức chuyên cung cấp các thông tin tín dụng độc lập. Những nghiên cứu vào thập niên 1930 và thời gian gần sau đó cho thấy rằng các doanh nghiệp phá sản có thước đo phân biệt đáng kể với các doanh nghiệp lành mạnh.

Nguyễn Dương 18 Altman đã giới thiệu nghiên cứu sau đó của Beaver (1967) bắt đầu phân tích các chỉ số của doanh nghiệp để dự đoán các doanh nghiệp phá sản. Nghiên cứu này đã so sánh các chỉ số riêng của doanh nghiệp phá sản với các chỉ số tương ứng đó của doanh nghiệp không phá sản. Beaver đã quan sát trong vòng 5 năm trước khi phá sản của doanh nghiệp và kết luận rằng phân tích các chỉ số này có hữu ích trong dự báo thất bại. Các nghiên cứu trên cho thấy các chỉ số tài chính có thể dự báo cho khả năng phá sản doanh nghiệp.

Các chỉ số đo lường khả năng sinh lời, thanh khoản, thanh toán được xem như những chỉ số quan trọng nhất nhưng vẫn chưa có sự rõ ràng trong tầm quan trọng của từng loại. Như doanh nghiệp có khả năng sinh lời kém nhưng vẫn đảm bảo thanh khoản thì tình hình vẫn chưa nghiêm trọng dẫn đến phá sản. Các vấn đề được Altman đặt ra là: Thứ nhất, tỷ lệ nào quan trọng trong dự báo phá sản. Thứ hai, tỷ lệ được xây dựng tương ứng với từng chỉ số.

Thứ ba, xây dựng các tỷ lệ một cách khách quan. Đó chính là những lý do Altman đi vào tìm kiếm mô hình dự báo thất bại doanh nghiệp. Phân tích đa biệt thức Mô hình Điểm số Z của Altman được xây dựng trên cơ sở phương pháp Phân tích đa biệt thức (Multiple Discriminant Analysis – MDA). Theo Altman, sau lần đầu tiên được sử dụng vào những năm 1930, dù mô hình MDA không được sử dụng phổ biến như phương pháp phân tích hồi quy nhưng phương pháp này cũng được sử dụng khá nhiều và chủ yếu vào các ngành sinh vật học, khoa học nghiên cứu hành vi.

Trong những năm gần đây, kỹ thuật này được sử dụng ngày càng phổ biến trong cả học thuật lẫn thực tiễn. Altman cùng đồng sự đã thảo luận về MDA khá kỹ và quyết định ứng dụng nó vào lĩnh vực tài chính. Theo đó, MDA là một kỹ thuật thống kê dùng phân loại những quan sát thành các nhóm, phụ thuộc vào đặc điểm cá biệt của quan sát đó. Nó được sử dụng chủ yếu để phân loại và/hoặc đưa ra dự báo từ sự tác động của biến trong mô hình, ví dụ như Nguyễn Dương 19 phân loại nhóm nam – nữ, phá sản – không phá sản… Vì vậy, vấn đề đầu tiên là phải có nhóm rõ ràng, số lượng nhóm ban đầu có thể là hai hay nhiều hơn.

Sau khi thiết lập nhóm, tiến hành thu thập dữ liệu cho từng nhóm theo đặc điểm của nó. Hình thức đơn giản nhất của MDA là xây dựng ra một quan hệ tuyến tính giữa những đặc điểm mà nó giúp phân biệt tốt nhất các nhóm với nhau. Nếu một đối tượng cụ thể có các đặc điểm có thể định lượng được thì MDA sẽ cho ra các hệ số phân biệt. Chính từ những hệ số đó khi áp dụng vào thực tế sẽ đưa ra cơ sở giúp phân biệt đối tượng vào nhóm định danh, ví dụ như MDA sẽ đưa ra các hệ số nói lên mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính của một công ty để phân loại công ty đó.

MDA đưa ra một biệt thức dạng: Z = V1X1 + V2 X2 + …. Trong đó: V1, V2 … Vn là các hệ số biệt thức X1, X2… Xn là các biến độc lập. Biệt thức này dùng để chuyển đổi các giá trị các biến riêng lẻ thành một số duy nhất (số Z) để tiến hành phân tích và xếp nhóm. Việc chuyển đổi nhiều đại lượng thành một đại lượng duy nhất giúp cho việc phân tích trở nên khá đơn giản.

Nhiệm vụ của quá trình phân tích phân biệt là tìm ra các hệ số V i, cùng với đó là các giá trị điểm cắt của Z để dùng cho phân loại đối tượng, còn các biến Xi là các giá trị thực tế. Mô hình Điểm số Z của Altman là mô hình tuyến tính gồm năm biến độc lập được gắn với hệ số của nó để xác định ra một điểm số duy nhất và dùng chính điểm số đó để phân loại doanh nghiệp vào hai nhóm là phá sản, kiệt quệ tài chính và lành mạnh.