Nghiên Cứu Vận Dụng Mô Hình Altman Z-Score Trong Doanh Nghiệp Bất Động Sản Việt Nam

Nghiên cứu điều kiện áp dụng mô hình Altman Z-Score cho doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam, đánh giá rủi ro tài chính hiệu quả.

• Tác giả: Trần Trọng Phúc
• Người hướng dẫn: PGS.TS Tạ Văn Lợi
• Trường học: Đại học Kinh tế Quốc dân
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Nghiên Cứu Vận Dụng Mô Hình Altman Z-Score Trong Doanh Nghiệp Bất Động Sản Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: LÝ LUẬN CƠ BẢN VỀ MÔ HÌNH ALTMAN Z-SCORE Ở CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM
• 1.1. Giới thiệu mô hình Almant Z-score và lựa chọn mô hình Z-score đánh giá thực trạng tài chính phù hợp với các Doanh nghiệp Bất động sản
• 1.2. Cơ sở ra đời của mô hình Altman Z-score – phân tích đa biến
• 1.3. Mô hình Altman Z-score
• 1.4. Lựa chọn mô hình Altman Z-score phù hợp với các Công ty Bất động sản ở Việt Nam
• 1.5. Điều kiện vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp
• 1.5.1. Điều kiện về nguồn tư liệu
• 1.5.2. Điều kiện về tổ chức thực hiện vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 1.6. Các chỉ tiêu đánh giá điều kiện vận dụng mô hình Z-score
• 1.6.1. Số lần cung cấp thông tin
• 1.6.2. Tính kịp thời
• 1.6.3. Cung cấp đầy đủ thông tin
• 1.6.4. Độ chính xác các đề xuất phương án kinh doanh của các báo cáo phân tích tài chính
• 1.7. Thực trạng vận dụng mô hình Z-score ở các nước trên thế giới
• 1.7.1. Kinh nghiệm vận dụng mô hình Altman Z-score ở Mỹ
• 1.7.2. Kinh nghiệm vận dụng ở Trung Quốc
• 1.8. Tầm quan trọng của việc vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG CÁC ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE VÀO CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM
• 2.1. Tổng quan tình hình thị trường Bất động sản Việt Nam
• 2.1.1. Tổng quan thị trường Bất động sản Việt Nam
• 2.1.2. Tình hình thị trường kinh doanh Bất động sản
• 2.2. Thực trạng điều kiện vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 2.2.1. Thực trạng điều kiện về nguồn tư liệu
• 2.2.2. Điều kiện về tổ chức thực hiện
• 2.3. Vận dụng phân tích mô hình Altman Z-score tại một số Doanh nghiệp Bất động sản điển hình tại Việt Nam
• 2.3.1. Tổng quan về 2 trường hợp điển hình chạy thử mô hình Altman Z-score (Tập đoàn VIC-Công ty Cổ phần và Công ty Cổ phần Sông Đà – Thăng Long)
• 2.3.2. Kết quả phân tích rủi ro phá sản của Doanh nghiệp Bất động sản điển hình tại Việt Nam bằng mô hình Altman Z-score
• 2.4. Đánh giá thực trạng điều kiện vận dụng mô hình Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 2.4.1. Mặt đạt được
• 2.4.2. Những hạn chế và nguyên nhân
• 3. CHƯƠNG 3: MỘT SỐ QUAN ĐIỂM, GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NGHIÊN CỨU ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG HIỆU QUẢ MÔ HÌNH ALTMAN Z-SCORE Ở CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM
• 3.1. Dự báo về thị trường Bất động sản Việt Nam
• 3.2. Thuận lợi và khó khăn trong việc vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 3.2.1. Thuận lợi trong việc vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 3.2.2. Khó khăn trong việc vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 3.3. Một số giải pháp tăng cường vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 3.3.1. Nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm của thông tin
• 3.3.2. Tăng cường năng lực phân tích mô hình Altman Z-score
• 3.3.3. Thiết lập quy trình thực hiện báo cáo tài chính Doanh nghiệp Bất động sản
• 3.3.4. Nâng cao nhận thức của các Doanh nghiệp về đánh giá năng lực tài chính của Công ty, đặc biệt là nguy cơ phá sản: Cải cách phải từ ban lãnh đạo
• 3.3.5. Xây dựng hệ thống kế toán vận dụng mô hình Altman Z-score phù hợp với các Doanh nghiệp Bất động sản ở Việt Nam
• 3.4. Một số kiến nghị với các cơ quan Nhà nước về việc vận dụng mô hình Altman Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam
• 3.4.1. Tạo ra một cơ chế khuyến khích đối với việc phân tích tài chính Doanh nghiệp trong đó có nội dung dự đoán rủi ro phá sản bằng mô hình Z-score
• 3.4.2. Quy chuẩn hóa mô hình ứng dụng và nghiên cứu tối ưu hóa mô hình Z-score sát hơn với thực trạng nền kinh tế Việt Nam và tổ chức đào tạo, phổ biến mô hình cho các Doanh nghiệp Bất động sản
• 3.4.3. Hoàn thiện Luật phá sản và các văn bản hướng dẫn có liên quan cả về lý luận và khả năng thực hiện. Tập trung vào các giải pháp tăng cường tính thực thi của luật phá sản
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Altman Z Score Cho Bất Động Sản

Bài viết này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng mô hình Altman Z-Score trong bối cảnh các doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam. Mục tiêu chính là cung cấp một công cụ đánh giá tài chính hiệu quả, giúp các doanh nghiệp này dự báo nguy cơ phá sản và quản trị rủi ro một cách chủ động. Mô hình Altman Z-Score, được phát triển bởi Edward Altman vào năm 1968, là một phương pháp phân tích đa biến, sử dụng các chỉ số tài chính để đánh giá sức khỏe tài chính của một doanh nghiệp và dự đoán khả năng phá sản trong tương lai gần. Việc áp dụng mô hình này vào ngành bất động sản Việt Nam có ý nghĩa quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh thị trường có nhiều biến động và rủi ro tiềm ẩn. Theo tài liệu gốc, mô hình Z-score giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và các nhà đầu tư thấy được năng lực, thực trạng của Công ty nhằm thấy được tiềm năng cũng như biết trước được các rủi ro tài chính, nguy cơ phá sản trước 2 năm từ đó có được các quyết định đầu tư chính xác hơn.

1.1. Cơ Sở Lý Thuyết Của Mô Hình Altman

Mô hình Altman Z-Score dựa trên phân tích đa biến, kết hợp nhiều chỉ số tài chính quan trọng để đưa ra một đánh giá tổng quan về tình hình tài chính của doanh nghiệp. Các chỉ số này thường bao gồm các yếu tố như khả năng thanh toán, cấu trúc vốn, hiệu quả hoạt động và lợi nhuận giữ lại. Công thức Z-Score ban đầu được phát triển cho các công ty sản xuất, nhưng sau đó đã được điều chỉnh để phù hợp với các ngành khác, bao gồm cả bất động sản. Việc lựa chọn các biến số phù hợp và trọng số của chúng là yếu tố then chốt để đảm bảo độ chính xác của mô hình. Theo Altman (1968), mô hình Z-score giúp dự đoán trước nguy cơ rủi ro phá sản trong khoảng thời gian 2 năm, giúp các doanh nghiệp lường trước được nguy cơ và có các biện pháp phòng tránh.

1.2. Các Biến Thể Của Altman Z Score Và Ứng Dụng

Có nhiều biến thể của mô hình Altman Z-Score, được điều chỉnh để phù hợp với các loại hình doanh nghiệp và điều kiện kinh tế khác nhau. Ví dụ, mô hình Z'-Score được thiết kế cho các công ty tư nhân, trong khi mô hình Z''-Score được sử dụng cho các công ty phi sản xuất. Việc lựa chọn biến thể phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của kết quả. Các biến thể này thường điều chỉnh các chỉ số tài chính và trọng số để phản ánh đặc thù của từng ngành. Theo nghiên cứu của Phan Hồng Mai (2013), mô hình Z-score vượt trội so với các chỉ số phản ảnh khả năng thanh toán trong phân tích tài chính.

II. Thách Thức Khi Vận Dụng Altman Z Score Cho Bất Động Sản

Việc áp dụng mô hình Altman Z-Score vào các doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam đối mặt với nhiều thách thức đặc thù. Một trong những thách thức lớn nhất là sự khác biệt trong cấu trúc tài chính và hoạt động kinh doanh giữa các doanh nghiệp bất động sản so với các ngành khác. Các doanh nghiệp bất động sản thường có cấu trúc vốn phức tạp, với tỷ lệ nợ vay cao và dòng tiền không ổn định. Ngoài ra, tính minh bạch của thông tin tài chính cũng là một vấn đề quan trọng, ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả phân tích. Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước, tỷ số nợ xấu trong lĩnh vực bất động sản là 6,53%, tăng nhẹ so với thời điểm cuối năm 2013 là 5,39%.

2.1. Hạn Chế Về Dữ Liệu Và Tính Minh Bạch

Một trong những hạn chế lớn nhất khi áp dụng mô hình Altman Z-Score tại Việt Nam là sự thiếu hụt dữ liệu tài chính đáng tin cậy và minh bạch. Nhiều doanh nghiệp bất động sản chưa tuân thủ đầy đủ các chuẩn mực kế toán và báo cáo tài chính quốc tế, dẫn đến việc khó khăn trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Điều này đặc biệt đúng với các doanh nghiệp nhỏ và vừa, nơi mà hệ thống kế toán và kiểm toán còn nhiều hạn chế. Theo tác giả Trịnh Thị Phan Lan, duy trì cơ cấu vốn quá nhiều nợ trong khi năng lực quản lý tài sản yếu kém làm gia tăng nguy cơ phá sản của các Công ty Cổ phần Xây dựng niêm yết ở Việt Nam.

2.2. Đặc Thù Ngành Bất Động Sản Việt Nam

Ngành bất động sản Việt Nam có những đặc thù riêng, khác biệt so với các thị trường phát triển. Sự biến động của thị trường, chính sách pháp luật thay đổi liên tục và sự phụ thuộc vào yếu tố kinh tế vĩ mô là những yếu tố cần được xem xét khi áp dụng mô hình Altman Z-Score. Mô hình cần được điều chỉnh để phản ánh đúng bản chất của thị trường bất động sản Việt Nam, bao gồm cả các yếu tố như chu kỳ bất động sản, quy định pháp lý và rủi ro chính sách. Theo thống kê, ở các nước phát triển lượng tiền ngân hàng cho vay qua thế chấp bằng BĐS chiếm trên 80% trong tổng lượng vốn cho vay.

III. Phương Pháp Cải Tiến Mô Hình Altman Cho Doanh Nghiệp Việt

Để tăng cường hiệu quả của mô hình Altman Z-Score trong việc dự báo nguy cơ phá sản cho các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam, cần có những cải tiến và điều chỉnh phù hợp. Một trong những phương pháp quan trọng là điều chỉnh các chỉ số tài chính và trọng số để phản ánh đặc thù của ngành bất động sản Việt Nam. Ngoài ra, việc kết hợp mô hình Altman Z-Score với các phương pháp phân tích khác, như phân tích định tính và phân tích ngành, cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác của dự báo. Theo Lâm Minh Chánh (2007), việc vận dụng mô hình Z-score trong việc đánh giá chỉ số tín nhiệm của mô hình Z-score đem lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp.

3.1. Điều Chỉnh Các Chỉ Số Tài Chính Phù Hợp

Việc điều chỉnh các chỉ số tài chính trong mô hình Altman Z-Score là rất quan trọng để đảm bảo tính phù hợp với ngành bất động sản Việt Nam. Các chỉ số như tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ thanh khoản và tỷ suất sinh lời cần được điều chỉnh để phản ánh đúng đặc điểm của ngành. Ví dụ, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu có thể được điều chỉnh để phản ánh mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính cao trong ngành bất động sản. Các chỉ số này cần được xem xét trong bối cảnh thị trường và điều kiện kinh tế Việt Nam.

3.2. Kết Hợp Phân Tích Định Tính Và Định Lượng

Để tăng cường độ chính xác của dự báo, cần kết hợp mô hình Altman Z-Score với các phương pháp phân tích định tính. Phân tích định tính có thể giúp đánh giá các yếu tố như chất lượng quản lý, vị thế cạnh tranh và triển vọng ngành. Việc kết hợp cả phân tích định tính và định lượng sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về tình hình tài chính và rủi ro của doanh nghiệp. Các yếu tố định tính có thể giúp giải thích các kết quả định lượng và đưa ra các dự báo chính xác hơn.

3.3. Xây Dựng Mô Hình Z Score Điều Chỉnh Cho Việt Nam

Cần xây dựng một mô hình Z-Score điều chỉnh, phù hợp với điều kiện kinh tế và đặc thù ngành bất động sản Việt Nam. Mô hình này cần được kiểm định và điều chỉnh liên tục để đảm bảo độ chính xác và tin cậy. Việc xây dựng một mô hình Z-Score riêng cho Việt Nam sẽ giúp các doanh nghiệp và nhà đầu tư có một công cụ dự báo rủi ro hiệu quả và phù hợp với thực tế thị trường. Mô hình này cần được cập nhật thường xuyên để phản ánh những thay đổi trong nền kinh tế và ngành bất động sản.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Altman Z Score Tại Doanh Nghiệp Bất Động Sản

Việc ứng dụng mô hình Altman Z-Score vào thực tế tại các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và quy trình thực hiện rõ ràng. Các doanh nghiệp cần thu thập và chuẩn hóa dữ liệu tài chính, lựa chọn biến thể mô hình Altman Z-Score phù hợp và thực hiện phân tích một cách cẩn thận. Kết quả phân tích cần được diễn giải một cách chính xác và sử dụng để đưa ra các quyết định quản trị rủi ro và đầu tư. Theo tài liệu gốc, để thực hiện vận dụng mô hình Z-score thì ở góc độ một nhà quản trị Doanh nghiệp, người quản trị cần sắp xếp bộ máy ra sao? Điều kiện về nhân sự, kinh tế, cơ sở vật chất như thế nào?

4.1. Thu Thập Và Chuẩn Hóa Dữ Liệu Tài Chính

Bước đầu tiên trong việc ứng dụng mô hình Altman Z-Score là thu thập và chuẩn hóa dữ liệu tài chính. Dữ liệu cần được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán và các nguồn thông tin đáng tin cậy khác. Dữ liệu cần được chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và so sánh được giữa các doanh nghiệp. Việc chuẩn hóa dữ liệu bao gồm việc điều chỉnh các khác biệt trong phương pháp kế toán và báo cáo tài chính.

4.2. Phân Tích Kết Quả Và Đưa Ra Quyết Định

Sau khi thực hiện phân tích, kết quả cần được diễn giải một cách chính xác và sử dụng để đưa ra các quyết định quản trị rủi ro và đầu tư. Các doanh nghiệp cần xác định ngưỡng rủi ro chấp nhận được và thực hiện các biện pháp phòng ngừa rủi ro khi chỉ số Z-Score thấp hơn ngưỡng này. Các biện pháp phòng ngừa rủi ro có thể bao gồm việc tái cấu trúc nợ, tăng cường quản lý dòng tiền và cải thiện hiệu quả hoạt động.

V. Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả Vận Dụng Altman Z Score

Để mô hình Altman Z-Score phát huy tối đa hiệu quả trong việc dự báo nguy cơ phá sản và hỗ trợ quản trị rủi ro cho các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam, cần có những giải pháp đồng bộ từ phía doanh nghiệp, cơ quan quản lý nhà nước và các tổ chức liên quan. Các giải pháp này bao gồm việc nâng cao tính minh bạch của thông tin tài chính, tăng cường năng lực phân tích và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro. Theo tài liệu gốc, cần nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm của thông tin, tăng cường năng lực phân tích mô hình Altman Z-score, thiết lập quy trình thực hiện báo cáo tài chính Doanh nghiệp Bất động sản.

5.1. Nâng Cao Tính Minh Bạch Thông Tin Tài Chính

Một trong những giải pháp quan trọng nhất là nâng cao tính minh bạch của thông tin tài chính. Các doanh nghiệp cần tuân thủ đầy đủ các chuẩn mực kế toán và báo cáo tài chính quốc tế, đồng thời công khai thông tin một cách đầy đủ và kịp thời. Cơ quan quản lý nhà nước cần tăng cường giám sát và kiểm tra việc tuân thủ các quy định về báo cáo tài chính. Việc nâng cao tính minh bạch sẽ giúp cải thiện độ tin cậy của dữ liệu và tăng cường hiệu quả của mô hình Altman Z-Score.

5.2. Tăng Cường Năng Lực Phân Tích Tài Chính

Các doanh nghiệp cần đầu tư vào việc đào tạo và nâng cao năng lực phân tích tài chính cho đội ngũ nhân viên. Nhân viên cần được trang bị kiến thức về mô hình Altman Z-Score và các phương pháp phân tích tài chính khác. Các doanh nghiệp cũng có thể thuê các chuyên gia tư vấn tài chính để hỗ trợ trong việc phân tích và diễn giải kết quả. Việc tăng cường năng lực phân tích sẽ giúp các doanh nghiệp sử dụng mô hình Altman Z-Score một cách hiệu quả hơn.

VI. Kết Luận Và Triển Vọng Của Altman Z Score Tại Việt Nam

Việc nghiên cứu và ứng dụng mô hình Altman Z-Score trong các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam là một hướng đi đầy tiềm năng, giúp các doanh nghiệp nâng cao năng lực quản trị rủi ro và đưa ra các quyết định đầu tư chính xác hơn. Tuy nhiên, để mô hình Altman Z-Score phát huy tối đa hiệu quả, cần có sự phối hợp đồng bộ từ phía doanh nghiệp, cơ quan quản lý nhà nước và các tổ chức liên quan. Với những nỗ lực chung, mô hình Altman Z-Score có thể trở thành một công cụ hữu ích cho sự phát triển bền vững của ngành bất động sản Việt Nam. Theo tài liệu gốc, cần tạo ra một cơ chế khuyến khích đối với việc phân tích tài chính Doanh nghiệp trong đó có nội dung dự đoán rủi ro phá sản bằng mô hình Z-score.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Nghiên Cứu Chính

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng mô hình Altman Z-Score có thể được áp dụng hiệu quả trong việc dự báo nguy cơ phá sản cho các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam, nhưng cần có những điều chỉnh và cải tiến phù hợp. Các yếu tố như tính minh bạch của thông tin tài chính, đặc thù ngành bất động sản và năng lực phân tích tài chính là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình. Việc kết hợp mô hình Altman Z-Score với các phương pháp phân tích khác và xây dựng một mô hình Z-Score điều chỉnh cho Việt Nam là những hướng đi đầy triển vọng.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc xây dựng và kiểm định một mô hình Z-Score điều chỉnh cho ngành bất động sản Việt Nam. Mô hình này cần được kiểm định trên một mẫu lớn các doanh nghiệp và được cập nhật thường xuyên để phản ánh những thay đổi trong nền kinh tế và ngành bất động sản. Ngoài ra, cần có những nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố định tính ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp bất động sản.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường bất động sản Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế với tỷ trọng chiếm trên 40% lượng của cải vật chất quốc gia và chiếm tới 30% tổng hoạt động kinh tế. Tuy nhiên, từ năm 2012 đến nay, thị trường này trải qua nhiều khó khăn, dẫn đến tình trạng nợ xấu tăng cao, đặc biệt trong lĩnh vực bất động sản với tỷ lệ nợ xấu lên đến 6,53% vào cuối năm 2013, cao hơn mức 5,39% của năm trước đó. Tình trạng “đóng băng” kéo dài đã khiến nhiều doanh nghiệp bất động sản phá sản hoặc thu hẹp hoạt động, gây ra hệ lụy lớn cho nền kinh tế như công trình dang dở, nợ xấu ngân hàng tăng và lãng phí tài nguyên.

Trong bối cảnh đó, việc áp dụng mô hình Altman Z-score để dự đoán nguy cơ phá sản doanh nghiệp bất động sản trở nên cấp thiết. Mô hình này giúp dự báo rủi ro tài chính trước 2 năm, từ đó doanh nghiệp có thể chủ động phòng tránh và điều chỉnh chiến lược kinh doanh. Nghiên cứu tập trung vào các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, phân tích thực trạng vận dụng mô hình Z-score từ năm 2009 đến nay và đề xuất giải pháp đến năm 2020 nhằm nâng cao hiệu quả quản trị tài chính và giảm thiểu rủi ro phá sản.

Mục tiêu nghiên cứu là xác định điều kiện vận dụng mô hình Altman Z-score phù hợp với đặc thù doanh nghiệp bất động sản Việt Nam, từ đó góp phần nâng cao năng lực tài chính, tăng cường minh bạch thông tin và hỗ trợ các nhà quản trị trong việc ra quyết định chiến lược. Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc cải thiện quản lý tài chính doanh nghiệp, giảm thiểu nợ xấu và thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường bất động sản trong giai đoạn hội nhập quốc tế sâu rộng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Mô hình Altman Z-score là công cụ phân tích đa biến được phát triển năm 1968 nhằm dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp trong vòng 2 năm tới. Mô hình kết hợp 5 chỉ số tài chính chính:

• $X_1 = \text{Vốn lưu động} / \text{Tổng tài sản}$: đo lường khả năng thanh khoản.
• $X_2 = \text{Lợi nhuận giữ lại} / \text{Tổng tài sản}$: phản ánh đòn bẩy tài chính và tuổi đời doanh nghiệp.
• $X_3 = \text{Thu nhập trước lãi và thuế} / \text{Tổng tài sản}$: đánh giá năng suất tài sản.
• $X_4 = \text{Giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng nợ phải trả}$: đo lường khả năng chịu đòn bẩy.
• $X_5 = \text{Doanh thu} / \text{Tổng tài sản}$: thể hiện hiệu quả sử dụng tài sản.

Công thức Z-score chuẩn được sử dụng cho doanh nghiệp bất động sản Việt Nam là mô hình Z’’ điều chỉnh:

$$ Z'' = 6.56 X_1 + 3.26 X_2 + 6.72 X_3 + 1.05 X_4 $$

với ngưỡng phân loại:

• $Z'' > 2.6$: vùng an toàn, doanh nghiệp ít nguy cơ phá sản.
• $1.1 < Z'' < 2.6$: vùng cảnh báo.
• $Z'' < 1.1$: vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.

Ngoài ra, nghiên cứu còn dựa trên các lý thuyết về quản trị tài chính doanh nghiệp, kế toán quản trị và phân tích rủi ro tài chính nhằm đánh giá điều kiện vận dụng mô hình Z-score trong thực tế.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp phân tích định lượng và định tính dựa trên dữ liệu thứ cấp và sơ cấp. Cỡ mẫu gồm 10 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, trong đó có hai doanh nghiệp điển hình là Tập đoàn Vingroup (VIC) và Công ty Cổ phần Sông Đà – Thăng Long (STL).

Nguồn dữ liệu thu thập bao gồm:

• Báo cáo tài chính từ năm 2009 đến 2013.
• Các báo cáo phân tích tài chính, phỏng vấn lãnh đạo và nhân viên các doanh nghiệp.
• Tài liệu nghiên cứu, báo cáo ngành và các văn bản pháp luật liên quan.

Phương pháp phân tích sử dụng kỹ thuật thống kê mô tả, phân tích đa biến và so sánh kết quả Z-score với thực trạng tài chính doanh nghiệp. Timeline nghiên cứu kéo dài từ năm 2009 đến 2014, với dự báo và đề xuất giải pháp đến năm 2020.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả dự báo của mô hình Z-score: Mô hình Z’’ điều chỉnh cho kết quả dự báo chính xác với 78% doanh nghiệp không phá sản và 66% doanh nghiệp phá sản được dự báo trước một năm. Tại Việt Nam, áp dụng mô hình này cho VIC và STL cho thấy VIC nằm trong vùng an toàn với Z-score trên 2.99, trong khi STL có chỉ số Z-score dưới 1.8, cảnh báo nguy cơ phá sản cao.

2. Điều kiện về nguồn dữ liệu và thông tin: Khoảng 80% doanh nghiệp khảo sát có báo cáo tài chính đầy đủ, kịp thời nhưng chỉ 60% đảm bảo tính trung thực và minh bạch thông tin. Tính kịp thời của báo cáo tài chính được duy trì ở mức 90% theo quy định công bố trong vòng 90 ngày sau năm tài chính.

3. Nhân sự vận dụng mô hình: 70% doanh nghiệp có bộ phận kế toán tài chính nhưng chỉ 40% có nhân sự chuyên môn cao, có chứng chỉ quốc tế như ACCA, CFA. Thu nhập bình quân nhân viên kế toán trong ngành bất động sản dao động từ 6 đến 10 triệu đồng/tháng, chưa tương xứng với yêu cầu chuyên môn cao.

4. Cơ sở vật chất và quy trình vận dụng: Các doanh nghiệp lớn như VIC có hệ thống kế toán quản trị tách biệt và quy trình thu thập dữ liệu chặt chẽ, trong khi các doanh nghiệp nhỏ hơn thường kết hợp kế toán tài chính và quản trị, dẫn đến hiệu quả vận dụng mô hình Z-score thấp hơn.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình Altman Z-score là công cụ hữu hiệu trong dự báo rủi ro tài chính và phá sản doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam, phù hợp với đặc thù ngành và điều kiện thị trường. Tuy nhiên, hiệu quả vận dụng còn hạn chế do chất lượng thông tin kế toán chưa đồng đều, nhân sự chưa đủ năng lực chuyên môn và thiếu quy trình chuẩn hóa trong thu thập, xử lý dữ liệu.

So sánh với kinh nghiệm Mỹ và Trung Quốc, Việt Nam còn nhiều điểm yếu về minh bạch tài chính và đào tạo nhân sự chuyên sâu. Việc áp dụng mô hình Z-score cần được hỗ trợ bởi hệ thống kế toán quản trị hiện đại, quy trình thu thập dữ liệu chuẩn mực và sự cam kết từ lãnh đạo doanh nghiệp.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh chỉ số Z-score của các doanh nghiệp điển hình, bảng thống kê tỷ lệ nợ xấu và bảng phân tích chất lượng thông tin kế toán để minh họa rõ ràng hơn về thực trạng và hiệu quả vận dụng mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm thông tin: Doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống báo cáo tài chính minh bạch, trung thực và kịp thời, đảm bảo cung cấp đầy đủ dữ liệu cho việc phân tích Z-score. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; Chủ thể: Ban lãnh đạo doanh nghiệp và bộ phận kế toán.

2. Tăng cường năng lực phân tích mô hình Z-score: Đào tạo chuyên sâu cho nhân viên kế toán, tài chính về mô hình Z-score và các kỹ thuật phân tích tài chính hiện đại. Thời gian: liên tục; Chủ thể: Doanh nghiệp phối hợp với các tổ chức đào tạo chuyên ngành.

3. Thiết lập quy trình chuẩn trong thu thập và xử lý dữ liệu: Xây dựng quy trình chuẩn hóa thu thập số liệu kế toán, đảm bảo tính chính xác và kịp thời phục vụ phân tích tài chính. Thời gian: 1 năm; Chủ thể: Bộ phận kế toán quản trị và ban quản lý dự án.

4. Nâng cao nhận thức lãnh đạo về quản trị rủi ro tài chính: Tổ chức các hội thảo, tập huấn nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của dự báo rủi ro phá sản và ứng dụng mô hình Z-score trong quản trị doanh nghiệp. Thời gian: 6 tháng đến 1 năm; Chủ thể: Ban lãnh đạo doanh nghiệp và các cơ quan quản lý nhà nước.

5. Hỗ trợ từ Nhà nước: Xây dựng cơ chế khuyến khích doanh nghiệp áp dụng mô hình Z-score, hoàn thiện khung pháp lý liên quan đến quản lý rủi ro tài chính và phá sản, đồng thời tổ chức đào tạo phổ biến mô hình cho doanh nghiệp bất động sản. Thời gian: 2-3 năm; Chủ thể: Bộ Tài chính, Bộ Xây dựng và các cơ quan liên quan.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản trị doanh nghiệp bất động sản: Nắm bắt công cụ dự báo rủi ro tài chính, nâng cao hiệu quả quản lý tài chính và phòng tránh nguy cơ phá sản.

2. Chuyên gia tài chính, kế toán quản trị: Áp dụng mô hình Altman Z-score trong phân tích tài chính doanh nghiệp, nâng cao kỹ năng phân tích đa biến và dự báo rủi ro.

3. Nhà đầu tư và tổ chức tín dụng: Đánh giá năng lực tài chính và rủi ro của doanh nghiệp bất động sản để ra quyết định đầu tư và cho vay chính xác hơn.

4. Cơ quan quản lý nhà nước và hoạch định chính sách: Xây dựng chính sách hỗ trợ doanh nghiệp, hoàn thiện khung pháp lý về quản lý rủi ro tài chính và phá sản doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Altman Z-score là gì và có ý nghĩa như thế nào?
   Mô hình Altman Z-score là công cụ dự báo rủi ro phá sản doanh nghiệp dựa trên phân tích đa biến các chỉ số tài chính. Nó giúp nhà quản trị và nhà đầu tư nhận biết nguy cơ tài chính trước 2 năm, từ đó có biện pháp phòng tránh kịp thời.

2. Tại sao mô hình Z-score phù hợp với doanh nghiệp bất động sản Việt Nam?
   Doanh nghiệp bất động sản có đặc thù tài sản lớn, đòn bẩy tài chính cao và rủi ro phá sản lớn. Mô hình Z-score sử dụng các chỉ số phản ánh thanh khoản, đòn bẩy và hiệu quả tài sản phù hợp để đánh giá chính xác nguy cơ tài chính trong ngành này.

3. Điều kiện cần thiết để vận dụng mô hình Z-score hiệu quả là gì?
   Bao gồm dữ liệu tài chính minh bạch, đầy đủ và kịp thời; nhân sự có trình độ chuyên môn cao; quy trình thu thập và xử lý dữ liệu chuẩn hóa; sự cam kết từ lãnh đạo doanh nghiệp và hỗ trợ từ cơ quan quản lý.

4. Mô hình Z-score có thể dự báo chính xác bao lâu trước khi doanh nghiệp phá sản?
   Mô hình có khả năng dự báo nguy cơ phá sản trong vòng 2 năm tới với độ chính xác cao, giúp doanh nghiệp có thời gian điều chỉnh chiến lược và phòng tránh rủi ro.

5. Làm thế nào để doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận dụng mô hình Z-score?
   Doanh nghiệp cần đầu tư đào tạo nhân sự, xây dựng hệ thống kế toán quản trị hiện đại, thiết lập quy trình thu thập dữ liệu chuẩn, tăng cường minh bạch thông tin và phối hợp chặt chẽ với các phòng ban liên quan.

Kết luận

• Mô hình Altman Z-score là công cụ dự báo rủi ro phá sản hiệu quả, phù hợp với đặc thù doanh nghiệp bất động sản Việt Nam.
• Thực trạng vận dụng mô hình còn hạn chế do chất lượng thông tin, năng lực nhân sự và quy trình chưa đồng bộ.
• Nghiên cứu đề xuất các giải pháp nâng cao minh bạch thông tin, đào tạo nhân sự, chuẩn hóa quy trình và tăng cường nhận thức lãnh đạo.
• Hỗ trợ từ Nhà nước về chính sách và đào tạo là yếu tố then chốt để thúc đẩy ứng dụng mô hình rộng rãi.
• Tiếp tục nghiên cứu điều chỉnh mô hình phù hợp với đặc thù kinh tế Việt Nam và mở rộng phạm vi áp dụng trong các ngành kinh tế khác.

Luận văn kêu gọi các doanh nghiệp bất động sản và các bên liên quan tích cực áp dụng mô hình Altman Z-score nhằm nâng cao năng lực quản trị tài chính, giảm thiểu rủi ro phá sản và góp phần phát triển bền vững thị trường bất động sản Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Lý luận cơ bản về mô hình Z-score ở các Doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam Chương 2:Thực trạng điều kiện vận dụng mô hình Alman Z-score ở các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam Chương 3: Một số quan điểm, giải pháp và kiến nghị nghiên cứu điều kiện vận dụng mô hình Z-score ở các doanh nghiệp Bất động sản Việt Nam 8 CHƢƠNG 1 LÝ LUẬN CƠ BẢNVỀ MÔ HÌNH ALTMAN Z-SCORE Ở CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM 1. Giới thiệu mô hình Almant Z-score và lựa chọn mô hình Z-score đánh giá thực trạng tài chính phù hợp với các Doanh nghiệp Bất động sản 1. Cơ sở ra đời của mô hình Altman Z-score – phân tích đa biến Mô hình Z-score để dự đoán phá sản đƣợc xuất bản vào năm 1968 bởi Edward I. Altman, vào thời điểm đó là một trợ lý giáo sƣ tài chính tại Đại học New York.Mô hình đƣợc sử dụng để dự đoán xác suất mà một Công ty sẽ đi vào phá sản trong vòng hai năm.Z-score đƣợc sử dụng để dự đoán giá trị của Công ty và là một biện pháp kiểm soát dễ tính toán cho trạng thái khủng hoảng tài chính của các Công ty trong nghiên cứu học thuật.Z-score sử dụng nhiều giá trị thu nhập doanh nghiệp và bảng cân đối kế toán để đo lƣờng năng lực tài chính của một Công ty.

Tuy nhiên, Altman đã thêm một kỹ thuật thống kê gọi là phân tích đa biến vào hỗn hợp của các kỹ thuật phân tích tỷ số truyền thống, cho phép ông có thể xem xét không chỉ ảnh hƣởng của một số tỷ số trên tính chính xác của mô hình phá sản, đồng thời phải xem xét làm thế nào những ảnh hƣởng đến tỷ số hữu dụng trong mô hình. Altman đã phát triển mô hình Z-score sau khi đánh giá 66 công ty, một nửa trong số đó đã nộp đơn xin phá sản giữa năm 1946 và 1965. Ông bắt đầu với 22 tỷ số phân thành năm loại bao gồm: Thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và hoạt động - nhƣng cuối cùng thu hẹp nó xuống đến năm tỷ số. Mô hình Altman Z-score xác định nhƣ thế nào có thể là một công ty gặp nguy cơ khủng hoảng, trong đó đặc biệt là xác định nguy cơ gặp rủi ro phá sản của Doanh nghiệp hoặc khả năng tài chính của Công ty trong ngƣỡng an toàn, hay tốt.

Công thức đánh giá bảy phần dữ liệu đơn giản, tất cả đều nên có sẵn trong báo cáo tài chính công bố công khai của Công ty. Đây là một điều kiện rất lý tƣởng cho việc vận dụng mô hình này cho bất kể thành phần nào quan tâm đến mô hình. Mô hình Altman Z-score Z-score là sự kết hợp của 5 tỉ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau dựa trên phân tích đa bội số MDA(multiple discriminant analysis). Công thức Z-score ban đầu (đối với doanh nghiệp đã Cổ phần hóa, ngành sản xuất) nhƣ sau: Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3 + 0,0064X4 + 0,999X5 Trong đó: X1 = Vốn lƣu động/Tổng tài sản X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản X3 = Thu nhập trƣớc lãi và thuế/Tổng tài sản X4 = Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu/Tổng nợ phải trả X5 = Doanh thu/Tổng tài sản Trong mô hình này, các biến từ X1đến X4đều phải đƣợc tính toán bằng giá trị phần trăm.

Ví dụ, một công ty có Vốn lƣu động / Tổng tài sản (X1)là 15% thì số liệu đƣợc đƣa vào mô hình là 15, không phải 0,15. Riêng biến X5(Doanh thu/Tổng tài sản) đƣợc giữ nguyên, không tính tỉ lệ phần trăm. Sau nhiều năm phát triển, mô hình đƣợc thay đổi một số đặc điểm kĩ thuật để việc vận dụng đƣợc thuận tiện hơn: Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3X3 + 0,64 X4 + 0,999 X5 Với mô hình dạng này, các biến từ X1đến X5không cần tính toán bằng giá trị phần trăm. Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chƣa có nguy cơ 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 Z - score của Altman (1993) đã ƣớc đoán chính xác 66% doanh nghiệp bị phá sản và 78% doanh nghiệp không bị phá sản trƣớc đó một năm. Nhờ những dự đoán khá chính xác của mô hình này nên chỉ số đƣợc sử dụng không chỉ tại Mỹ mà còn đƣợc phổ biến tại nhiều quốc gia trên thế giới.

Tuy nhiên, mô hình này không chỉ ra đƣợc thời gian phá sản dự kiến, vì việc phá sản của một doanh nghiệp còn phụ thuộc vào tình hình kinh tế, việc phá sản hợp pháp không bao giờ có thể xảy ra mà bất chấp tình hình khủng hoảng.Từ chỉ số Z ban đầu đƣợc sử dụng cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa, Altman phát triển thêm Z’, Z’’ để có thể áp dụng loại hìnhcho các loại hình doanh nghiệp khác: Mô hình Z’- score dùng cho các doanh nghiệp chƣa cổ phần hóa, ngành sản xuất: Z’ = 0,717 X1+ 0,847 X2+ 3,107X3+ 0,420 X4+ 0,998 X5 Trong đó các biến đều đƣợc giữ nguyên với mô hình cũ, ngoại trừ biến X4. X4 trong chỉ số Z sử dụng giá trị thị trƣờng của vốn chủ sở hữu, còn trong chỉ số Z’, X4sử dụng giá trị sổ sách. Nếu Z’ > 2,9 : Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chƣa có nguy cơ phá sản. Nếu 1,23< Z’ < 2,9 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z’ < 1,23 : Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao. Mô hình Z’’- score cho các doanh nghiệp khác: Z’’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 Giống với chỉ số Z’, biến X4 trong chỉ số Z” vẫn sử dụng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu. Điểm sửa đổi của mô hình này là không sử dụng biến X5và dẫn đến hệ số của các biến từ X1đến X4đều thay đổi so với chỉ số Z’. Chỉ số Z” có thể đƣợc dùng cho hầu hết các ngành và các loại hình doanh nghiệp.

Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chƣa có nguy cơ phá sản. Nếu 1,1 < Z” < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản. Nếu Z” < 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao. Mô hình Z” điều chỉnh Nếu nhƣ các chỉ số Z trƣớc đây chỉ dừng lại ở việc cảnh báo dấu hiệu phá sản thì năm 1995, Altman, Hartzell và Peck đã tiến hành nghiên cứu trên 700 công ty và để cho ra chỉ số Z” điều chỉnh (còn gọi là mô hình EMS).

Điểm nổi bật của chỉsố Z” điều chỉnh có sự tƣơng đồng khá cao với phân loại trái phiếu của S&P. Điều này hàm ý các mô hình toán học có sự liên thông với phƣơng pháp chuyên gia trong việc phân loại rủi ro tín dụng. Z” điều chỉnh = Z’’ + 3,25 = 6,56 X1+ 3,26 X2+ 6,72 X3+ 1,05X4+ 3,25 [Sự tương đồng giữa chỉ số Z” điều chỉnh với xếp hạng của S&P được Edward I.Altman thể hiện trong bài nghiên cứu “The use of Credit scoring Model and The Important of a Credit Culture”] Khi sử dụng chỉ số Z” điều chỉnh, chúng ta cần lƣu ý hai vấn đề: (1) Mặc dù chỉ số Z” điều chỉnh và xếp hạng của S&P có sự tƣơng đồng khá cao nhƣng không phải là tuyệt đối; (2) Tuy chỉ số Z” điều chỉnh đƣợc sử dụng khá tốt ở thị trƣờng khác nhƣng khi sử dụng tại VN cũng cần phải có sự nghiên cứu điều chỉnh. Tuy nhiên, trong bối cảnh VN, khi thị trƣờng xếp hạng tín nhiệm chƣa thực sự phát triển, việc ƣớc tính hệ số tín nhiệm bằng chỉ số Z” điều chỉnh có thể chấp nhận đƣợc.

Lựa chọn mô hình Altman Z-score phù hợp với các Công ty Bất động sản ở Việt Nam 1. Lựa chọn mô hình Z-score phù hợp với các Công ty Bất động sản Việt Nam Từ các mô hình trên ta có thể thấy với những đặc trƣng của ngành Bất động sản và các đối tƣợng nghiên cứu của chúng ta là các Công ty Bất động sản niêm yết trên sàn chứng khoán, chúng ta có thể sử dụng mô hình điểm Z” làm mô hình áp dụng cho các Công ty Bất động sản Việt Nam. Nội dung và các yếu tố ảnh hƣởng của mô hình Z-score: a) X1 = Vốn lưu động/Tổng tài sản (Working Capital/Total Assets (WC/TA)) Vốn lƣu động/Tổng tài sản, thƣờng đƣợc tìm thấytrongcác nghiên cứu vềthực trạng năng lựccủa Công ty, làmột thƣớc đo củatài sản lƣu độngròng của Công tytƣơng đốivới tổng sốvốn. Vốn lƣu độngđƣợc định nghĩa làsự khác biệt giữaTài sản ngắn hạnvànợ ngắn hạn.Thanh khoảnvà kích thƣớcđặc điểmđƣợc coi làmột cách rõ ràng.

Thông thƣờng,một công tytrải quakhoản lỗ hoạt độngphù hợpsẽthu hẹp. Tài sản ngắn hạnliên quan đếntổng tài sản.Trongbachỉ số đánh giá khả năng thanh khoản, chỉ số nàyđƣợc chứng minh làcó giá trị nhất. Haichỉ số thanh khoảnkhác là tỷ sốthanh toán hiện tại (=tài sản lƣu động/nợ ngắn hạn) vàtỷ số thanh toán nhanh(=Tiền và các khoản tƣơng đƣơng tiền+các khoản phải thu+các khoản đầu tƣ ngắn hạn/nợ ngắn hạn). Điều đó cho thấy là íthữu íchvà có thểxu hƣớngđi cố định ở các doanh nghiệpgặp sự cố tài chính.

b) X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản(Retained Earnings/Total Assets (RE/TA)) Lợi nhuận giữ lại là khoản mà các báo cáo tổng số thu nhập tái đầu tƣ và/hoặc tổn thất của một Công ty trong hoạt động kinh doanh của mình. Khoản này còn đƣợc gọi là thặng dƣ thu đƣợc. Cần lƣu ý rằng các khoản lợi nhuận giữ lại tùy thuộc vào "thao tác" thông qua công ty bán tái tổ chức và khai báo cổ tức cổ phiếu. Theo biện pháp này, lợi nhuận đƣợc tích lũy theo thời gian là những gì tôi đề cập trƣớc đó nhƣ là một tỷ số "mới".

Tuổi đời của một công ty mặc nhiên đƣợc xem xét trong tỷ số này. Ví dụ, một công ty tƣơng đối trẻ có thể sẽ cho thấy một tỷ số RE/TA thấp bởi vì nó chƣa có đủ thời gian để tạo ra đƣợc lợi nhuận tích lũy của nó. Do đó, có thể đƣợc lập luận rằng công ty trẻ phần nào bị phân biệt đối xử trong phân tích này, và cơ hội của những công ty này đƣợc phân loại nhƣ phá sản là tƣơng đối cao hơn so với một công ty lớn hơn. Tuy nhiên, đây chính là tình huống trong thế giới thực.

Tỷ lệ thất bại cao hơn rất nhiều trong những năm trƣớc đó của một công ty. Vào năm 1993, khoảng 50% của tất cả các Công ty thất bại đã bị nhƣ vậy trong năm năm đầu tiên của thành lập (Dun &Bradstreet, 1994).