Tổng quan luận án

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Mục tiêu cốt lõi của quản trị tài chính doanh nghiệp là tối đa hóa lợi nhuận, gia tăng giá trị thị trường của doanh nghiệp và tài sản của chủ sở hữu trên nguyên tắc cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro. Quyết định tài trợ bằng nợ tạo ra đòn bẩy tài chính ($LEV$), mang lại lợi ích từ lá chắn thuế thu nhập doanh nghiệp và giảm chi phí sử dụng vốn so với vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên, việc sử dụng nợ làm gia tăng mức độ bất định của lợi nhuận dành cho chủ sở hữu và đẩy doanh nghiệp đối mặt với rủi ro kiệt quệ tài chính ($FD$). Kiệt quệ tài chính xuất hiện khi doanh nghiệp không đủ khả năng thực hiện các cam kết thanh toán gốc và lãi cho chủ nợ hoặc gặp khó khăn nghiêm trọng khi thực hiện các nghĩa vụ này.

Mặc dù có nhiều mô hình định lượng nhận diện kiệt quệ tài chính dựa trên các tỷ số tài chính kế toán dồn tích (như $Z\text{-Score}$, $S\text{-Score}$, $O\text{-Score}$, $X\text{-Score}$, $G\text{-Score}$), các mô hình truyền thống này hầu như chưa chú trọng đúng mức đến vai trò của dòng tiền. Khả năng thanh toán thực tế của doanh nghiệp bắt nguồn từ dòng tiền thực thu chứ không chỉ dựa vào lợi nhuận kế toán. Mặt khác, các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế khi xem xét dòng tiền thường tiếp cận các dòng tiền độc lập mà chưa phân tích đầy đủ sự tương tác giữa các dòng tiền thành phần cũng như vai trò điều tiết của dòng tiền đối với tác động của đòn bẩy tài chính.

Tại Việt Nam, các công trình trước đây chủ yếu kiểm định đơn lẻ một mô hình dự báo mà chưa có sự so sánh, đối chiếu mức độ phù hợp giữa nhiều mô hình nhận diện khác nhau. Đồng thời, việc tích hợp các khía cạnh của dòng tiền (tổng dòng tiền ròng, dòng tiền kinh doanh, đầu tư, tài trợ và tương tác giữa chúng) vào giải thích kiệt quệ tài chính chưa được nghiên cứu toàn diện. Luận án "Nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền" của nghiên cứu sinh Bùi Kim Dung được thực hiện nhằm giải quyết các khoảng trống học thuật và thực tiễn này.

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Đánh giá mức độ phù hợp của các mô hình đã được đề xuất trước đây trong việc nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam.
    2. Đánh giá những khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam.
    3. Đề xuất nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền, đồng thời khuyến nghị kiểm soát tình trạng kiệt quệ tài chính dựa vào quản trị dòng tiền cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Các mô hình hiện có để nhận diện kiệt quệ tài chính có mức độ phù hợp như thế nào cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam?
  2. Dòng tiền ròng có ảnh hưởng như thế nào đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam?
  3. Từng dòng tiền thành phần (kinh doanh, đầu tư và tài trợ) có ảnh hưởng như thế nào đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam?
  4. Mối quan hệ giữa từng cặp dòng tiền thành phần có ảnh hưởng như thế nào đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam?
  5. Dòng tiền hoạt động kinh doanh điều tiết như thế nào đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam?
  6. Dòng tiền được tích hợp như thế nào trong mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính, và quản trị dòng tiền như thế nào để có thể kiểm soát kiệt quệ tài chính cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính và những khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
  • Phạm vi nội dung: Tập trung vào kiệt quệ tài chính xuất phát từ việc sử dụng nợ vay, phân tích tổng dòng tiền ròng ($NCF$), dòng tiền hoạt động kinh doanh ($OCF$), dòng tiền hoạt động đầu tư ($ICF$), dòng tiền hoạt động tài trợ ($FCF$), các quan hệ tương tác giữa các dòng tiền và vai trò điều tiết của $OCF$.
  • Phạm vi không gian: 505 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán Việt Nam (HOSE và HNX). Mẫu loại trừ các định chế tài chính, ngân hàng, công ty bảo hiểm và công ty chứng khoán do sự khác biệt về đặc thù hoạt động và chuẩn mực báo cáo tài chính.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 6 năm, từ năm 2015 đến năm 2020, nhằm đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu kế toán khi áp dụng Thông tư 200/2014/TT-BTC về chế độ kế toán doanh nghiệp.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu về mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính

Vấn đề lượng hóa nguy cơ phá sản và kiệt quệ tài chính đã được phát triển qua nhiều mô hình điểm số đa biến:

  • Altman (1968) phát triển mô hình $Z\text{-Score}$ ban đầu cho các doanh nghiệp sản xuất niêm yết, sau đó mở rộng thành các phiên bản năm 1984 và 1995.
  • Springate (1978) phát triển mô hình $S\text{-Score}$ dựa trên kỹ thuật phân tích biệt số MDA.
  • Ohlson (1980) thiết lập mô hình $O\text{-Score}$ bằng phương pháp hồi quy Logit, kết hợp thêm quy mô tài sản và các biến giả kết quả kinh doanh.
  • Zmijewski (1983, 1984) xây dựng mô hình $X\text{-Score}$ sử dụng hồi quy Probit với các chỉ số sinh lời, đòn bẩy và thanh khoản.
  • Taffler (1983) đề xuất mô hình $Z\text{-Taffler}$ tại thị trường Anh.
  • Fulmer và cộng sự (1984) đưa ra mô hình $H\text{-Score}$.
  • Grover (2001) tái cấu trúc chỉ số cảnh báo rủi ro dựa trên khả năng sinh lời và vốn lưu động.

Các công trình thực nghiệm so sánh mức độ chính xác của các mô hình này trên thế giới ghi nhận nhiều kết luận phân kỳ:

  • Dolejšová (2015) ghi nhận sự mâu thuẫn khi $Z\text{-Score}$, $IN05$ và $S\text{-Score}$ đánh giá doanh nghiệp tốt trong khi $Zmijewski$ lại cảnh báo mất khả năng thanh toán.
  • Loppies và cộng sự (2020) nhận thấy $Z\text{-Score}$ và $Grover$ xếp doanh nghiệp vào nhóm an toàn nhưng $S\text{-Score}$ lại xếp vào nhóm nguy cơ.
  • Pakdaman (2018), Aminian và cộng sự (2016) kết luận mô hình $G\text{-Score}$ dự báo tốt hơn $Z\text{-Score}$, $S\text{-Score}$ và $X\text{-Score}$.
  • Tanjung (2020) chỉ ra $Z\text{-Score}$ có độ chính xác cao nhất đối với ngành dược phẩm tại Indonesia.
  • Mulyati & Ilyasa (2020), Fauzi và cộng sự (2021), Tahu (2019), Shalih & Kusumawati (2019) xác định $S\text{-Score}$ là mô hình phù hợp nhất trong các mẫu nghiên cứu của họ; trong khi Fadrul & Ridawati (2020) hay Andriani & Sihombing (2021) lại chứng minh $X\text{-Score}$ đạt độ chính xác vượt trội (90% - 100%) so với $S\text{-Score}$ và $Z\text{-Score}$.

Các hướng nghiên cứu về ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính

  • Jooste (2007) và Fawzi và cộng sự (2015) khẳng định dòng tiền là chỉ báo phản ánh chân thực nhất nguy cơ kiệt quệ tài chính khi doanh nghiệp gặp trục trặc về thanh khoản.
  • Sayari & Mugan (2013) chứng minh dòng tiền kinh doanh có quan hệ ngược chiều với nguy cơ kiệt quệ tài chính, dòng tiền tài trợ có quan hệ cùng chiều, trong khi dòng tiền đầu tư không có ý nghĩa thống kê.
  • Kordestani và cộng sự (2011), Shamsudin & Kamaluddin (2015) phân tích các tổ hợp trạng thái âm/dương của 3 dòng tiền thành phần ($OCF$, $ICF$, $FCF$) và xác định các cấu hình dòng tiền cảnh báo mức độ kiệt quệ nghiêm trọng.
  • Nghiên cứu thực nghiệm về đòn bẩy tài chính của Ong’era và cộng sự (2017), Paramartha & Wiagustini (2021), Dwiantari & Artini (2021), Wesa & Otinga (2018), Ceylan (2021) đều khẳng định đòn bẩy tài chính làm gia tăng rủi ro kiệt quệ tài chính.

Tổng quan nghiên cứu tại Việt Nam và vị trí của luận án

Tại Việt Nam, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây bộc lộ các hạn chế:

  • Lê Cao Hoàng Anh & Nguyễn Thị Thu Hằng (2012) kiểm định chỉ số $Z\text{-Score}$; Phạm Thị Hồng Vân (2018) áp dụng mô hình Logit nhưng chưa so sánh đa dạng mô hình.
  • Trần Thị Hải Lý và cộng sự (2014) tiếp cận dòng tiền chung, Phạm Thị Hồng Vân (2018) tiếp cận dòng tiền kinh doanh nhưng kết quả không đạt ý nghĩa thống kê.
  • Trịnh Thị Phan Lan (2013) và Hoàng Tùng (2011) chỉ tập trung vào tỷ số tài chính từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, bỏ qua cấu trúc dòng tiền.

Luận án của Bùi Kim Dung định vị nghiên cứu thông qua việc: (1) Đánh giá và so sánh thực nghiệm mức độ phù hợp của hệ thống các mô hình cảnh báo kiệt quệ tài chính sẵn có tại thị trường Việt Nam; (2) Lượng hóa tác động trực tiếp của từng thành phần dòng tiền, tác động tương tác giữa các dòng tiền và vai trò điều tiết của dòng tiền kinh doanh đối với mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và kiệt quệ tài chính.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Các lý thuyết và khái niệm nền tảng

  • Lý thuyết đánh đổi về cấu trúc vốn (Trade-off Theory - Myers, 1977; Brealey và cộng sự, 2008; Arnold, 2013): Doanh nghiệp cân bằng giữa lợi ích của lá chắn thuế từ nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính (gồm chi phí trực tiếp như tổn thất thanh lý tài sản, chi phí pháp lý; và chi phí gián tiếp như mất khách hàng, uy tín suy giảm, điều kiện tín dụng bị thắt chặt). Cơ cấu vốn tối ưu đạt được khi giá trị hiện tại của khoản tiết kiệm thuế biên tế bằng giá trị hiện tại của chi phí kiệt quệ tài chính biên tế.
  • Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory - Keynes, 1936): Nắm giữ tiền mặt xuất phát từ ba động cơ: giao dịch, phòng ngừa rủi ro và đầu cơ. Tiền mặt không trực tiếp sinh lời cao nhưng là đệm an toàn thanh khoản, giúp doanh nghiệp trang trải các nghĩa vụ tài chính đến hạn.
  • Mô hình quản trị tiền tệ (Baumol, 1952): Xác định mức dự trữ tiền mặt tối ưu để giảm thiểu chi phí cơ hội và chi phí giao dịch, bảo đảm dòng tiền ròng thặng dư giúp giảm nguy cơ mất khả năng thanh toán.
  • Lý thuyết dòng tiền (Foster & Ward, 1997): Sự mất cân đối dòng tiền là nguyên nhân trực tiếp dẫn tới kiệt quệ tài chính. Khi các dòng tiền không bù đắp được cho nhau, doanh nghiệp rơi vào tình trạng căng thẳng thanh khoản nghiêm trọng.
  • Lý thuyết vòng đời doanh nghiệp (Life-Cycle Theory - Mueller, 1972; Dickinson, 2011; Vorst & Yohn, 2018; Aderin & Amede, 2022): Sự kết hợp dấu âm/dương của 3 dòng tiền ($OCF$, $ICF$, $FCF$) biến đổi theo các giai đoạn: Khởi sự/Giới thiệu ($OCF < 0, ICF < 0, FCF > 0$), Tăng trưởng ($OCF > 0, ICF < 0, FCF > 0$), Trưởng thành ($OCF > 0, ICF < 0, FCF < 0$), Rũ bỏ (Shake-out) và Suy thoái.
  • Lý thuyết dòng tiền tự do (Free Cash Flow Theory - Jensen, 1986): Dòng tiền tự do dồi dào sau khi tài trợ các dự án đầu tư vốn giúp doanh nghiệp duy trì tính tự chủ và khả năng chống chịu trước rủi ro tài chính.

Các tỷ số tài chính đánh giá rủi ro thanh toán truyền thống

  1. Hệ số khả năng thanh toán hiện thời: $$\text{Hệ số khả năng thanh toán hiện thời} = \frac{\text{Tài sản ngắn hạn}}{\text{Nợ ngắn hạn}}$$
  2. Hệ số khả năng đảm bảo lãi vay: $$\text{Hệ số khả năng đảm bảo lãi vay} = \frac{\text{Lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT)}}{\text{Chi phí lãi vay}}$$
  3. Hệ số khả năng thanh toán nợ vay đến hạn bằng tiền từ hoạt động kinh doanh: $$\text{Hệ số thanh toán nợ vay đến hạn} = \frac{\text{Dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh (NOCF)}}{\text{Nợ vay ngắn hạn đầu kỳ}}$$

Bảng tổng hợp các mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính trong nghiên cứu

Mô hình Công thức xác định Ngưỡng phân loại kết luận
Z-Score (Altman, 1968) $Z = 1{,}2X_1 + 1{,}4X_2 + 3{,}3X_3 + 0{,}6X_4 + 1{,}0X_5$
• $X_1$: Vốn lưu động / Tổng tài sản
• $X_2$: Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản
• $X_3$: EBIT / Tổng tài sản
• $X_4$: Vốn hóa thị trường / Giá trị sổ sách của nợ
• $X_5$: Doanh thu / Tổng tài sản		 • $Z < 1{,}8$: Kiệt quệ tài chính
• $1{,}81 \le Z \le 2{,}99$: Vùng xám
• $Z > 2{,}99$: Tài chính lành mạnh
S-Score (Springate, 1978) $S = 1{,}03X_1 + 3{,}07X_2 + 0{,}66X_3 + 0{,}4X_4$
• $X_1$: Vốn lưu động / Tổng tài sản
• $X_2$: EBIT / Tổng tài sản
• $X_3$: EBT / Nợ ngắn hạn
• $X_4$: Doanh thu / Tổng tài sản		 • $S < 0{,}862$: Kiệt quệ tài chính
• $S = 0{,}862$: Ngưỡng báo động
• $S > 0{,}862$: Tài chính lành mạnh
O-Score (Ohlson, 1980) $O = -1{,}32 - 0{,}407X_1 + 6{,}03X_2 - 1{,}43X_3 + 0{,}0757X_4 - 2{,}37X_5 - 1{,}83X_6 + 0{,}285X_7 - 1{,}72X_8 - 0{,}521X_9$
• $X_1$: $\ln(\text{Tổng tài sản})$
• $X_2$: Nợ / Tổng tài sản
• $X_3$: Vốn lưu động / Tổng tài sản
• $X_4$: Nợ ngắn hạn / Tài sản ngắn hạn
• $X_5$: Biến giả ($1$ nếu Nợ $>$ Tổng tài sản, $0$ nếu ngược lại)
• $X_6$: Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản
• $X_7$: Dòng tiền kinh doanh / Nợ
• $X_8$: Biến giả ($1$ nếu Lợi nhuận ròng $< 0$, $0$ nếu ngược lại)
• $X_9$: $\Delta \text{Lợi nhuận ròng}_{(t, t-1)} / (\lvert \text{LN}t \rvert + \lvert \text{LN}{t-1} \rvert)$		 • $O > 0{,}38$: Kiệt quệ tài chính
• $O = 0{,}38$: Ngưỡng báo động
• $O < 0{,}38$: Tài chính lành mạnh
X-Score (Zmijewski, 1983) $X = -4{,}336 - 4{,}513X_1 + 5{,}679X_2 - 0{,}004X_3$
• $X_1$: Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản (ROA)
• $X_2$: Tổng nợ / Tổng tài sản
• $X_3$: Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn		 • $X > 0$: Kiệt quệ tài chính
• $X = 0$: Ngưỡng báo động
• $X < 0$: Tài chính lành mạnh
Z-Taffler (1983) $Z_{\text{Taffler}} = 0{,}53X_1 + 0{,}13X_2 + 0{,}18X_3 + 0{,}16X_4$
• $X_1$: Lợi nhuận trước thuế / Nợ ngắn hạn
• $X_2$: Tài sản ngắn hạn / Tổng nợ
• $X_3$: Nợ ngắn hạn / Tổng tài sản
• $X_4$: (Tài sản thanh khoản - Nợ ngắn hạn) / Chi phí hoạt động hàng ngày		 • $Z_{\text{Taffler}} < 0{,}2$: Kiệt quệ tài chính
• $0{,}2 \le Z \le 0{,}3$: Vùng xám
• $Z_{\text{Taffler}} > 0{,}3$: Tài chính lành mạnh
Z-Score (1984) $Z_{84} = 0{,}717X_1 + 0{,}847X_2 + 3{,}107X_3 + 0{,}420X_4 + 0{,}998X_5$
• $X_1$: Vốn lưu động / Tổng tài sản
• $X_2$: Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản
• $X_3$: EBIT / Tổng tài sản
• $X_4$: Vốn hóa thị trường / Nợ sổ sách
• $X_5$: Doanh thu / Tổng tài sản		 • $Z_{84} < 1{,}23$: Kiệt quệ tài chính
• $1{,}23 \le Z \le 2{,}90$: Vùng xám
• $Z_{84} > 2{,}90$: Tài chính lành mạnh
H-Score (Fulmer và cộng sự, 1984) $H = 0{,}073X_3 + 1{,}270X_4 - 0{,}120X_5 + 2{,}335X_6 + 0{,}575X_7 + 1{,}083X_8 + 0{,}894X_9 - 6{,}075$
• $X_1$: Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản; $X_2$: Doanh thu / Tổng tài sản
• $X_3$: EBT / Vốn chủ sở hữu; $X_4$: Dòng tiền kinh doanh / Nợ
• $X_5$: Nợ / Vốn chủ sở hữu; $X_6$: Nợ ngắn hạn / Tổng tài sản
• $X_7$: $\ln(\text{Tổng tài sản})$; $X_8$: Vốn lưu động / Nợ; $X_9$: $\ln(\text{Hệ số đảm bảo lãi vay})$		 • $H < 0$: Kiệt quệ tài chính
• $H > 0$: Tài chính lành mạnh
Z-Score (1995) $Z_{95} = 6{,}56X_1 + 3{,}26X_2 + 6{,}72X_3 + 1{,}05X_4$
• $X_1$: Vốn lưu động / Tổng tài sản
• $X_2$: Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản
• $X_3$: EBIT / Tổng tài sản
• $X_4$: Giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu / Tổng nợ		 • $Z_{95} < 1{,}1$: Kiệt quệ tài chính
• $1{,}1 \le Z \le 2{,}6$: Vùng xám
• $Z_{95} > 2{,}6$: Tài chính lành mạnh
G-Score (Grover, 2001) $G = 1{,}6505X_1 + 3{,}404X_2 - 0{,}016X_3 + 0{,}057$
• $X_1$: Vốn lưu động / Tổng tài sản
• $X_2$: EBIT / Tổng tài sản
• $X_3$: ROA (Lợi nhuận ròng / Tổng tài sản)		 • $G \le -0{,}02$: Kiệt quệ tài chính
• $G \ge 0{,}01$: Tài chính lành mạnh

Phương pháp nghiên cứu định lượng

  • Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình: Sử dụng kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis để kiểm tra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các mô hình cảnh báo kiệt quệ tài chính; đánh giá tỷ lệ dự báo chính xác và các dạng sai lầm (Sai lầm loại I và Sai lầm loại II).
  • Phân tích kinh tế lượng dữ liệu bảng:
    • Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng (Panel Unit Root Tests).
    • Thống kê mô tả, ma trận hệ số tương quan Pearson và kiểm định hệ số phóng đại phương sai ($VIF$) để kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến.
    • Ước lượng mô hình qua các kỹ thuật: Bình phương nhỏ nhất gộp ($POLS$), Mô hình tác động cố định ($FEM$), Mô hình tác động ngẫu nhiên ($REM$).
    • Sử dụng các kiểm định F-test, Breusch-Pagan Lagrange Multiplier test và Hausman test để lựa chọn mô hình phù hợp.
    • Xử lý các vi phạm khuyết tật mô hình (phương sai sai số thay đổi và tự tương quan) bằng phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát ($GLS$) và ước lượng Sai số chuẩn hiệu chỉnh dữ liệu bảng ($PCSE$).

Ký hiệu và đo lường các biến số trong mô hình hồi quy

Ký hiệu biến Tên biến tiếng Anh Tên biến tiếng Việt Vai trò trong mô hình
FD Financial distress Kiệt quệ tài chính Biến phụ thuộc
NCF Net cash flow (Tổng) Dòng tiền ròng Biến độc lập (Mô hình 1)
OCF (NOCF) Net operating cash flows Dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh Biến độc lập (Mô hình 2, 3, 4)
ICF (NICF) Net investing cash flows Dòng tiền ròng hoạt động đầu tư Biến độc lập (Mô hình 2, 3)
FCF (NFCF) Net financing cash flows Dòng tiền ròng hoạt động tài trợ Biến độc lập (Mô hình 2, 3)
OCF*ICF Interaction: Operating & Investing CF Tương tác dòng tiền kinh doanh và đầu tư Biến tương tác (Mô hình 3)
ICF*FCF Interaction: Investing & Financing CF Tương tác dòng tiền đầu tư và tài trợ Biến tương tác (Mô hình 3)
FCF*OCF Interaction: Operating & Financing CF Tương tác dòng tiền kinh doanh và tài trợ Biến tương tác (Mô hình 3)
LEV*OCF Interaction: Leverage & Operating CF Tương tác đòn bẩy và dòng tiền kinh doanh Biến điều tiết (Mô hình 4)
LEV Financial leverage Đòn bẩy tài chính Biến kiểm soát / Biến giải thích
SIZE Firm size Quy mô doanh nghiệp Biến kiểm soát
AGE Firm age Tuổi doanh nghiệp Biến kiểm soát

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: GIỚI THIỆU

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể của luận án. Tác giả trình bày bối cảnh thực tiễn và lý luận về sự đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro từ quyết định tài trợ nợ vay. Nợ vay tạo ra đòn bẩy tài chính, giúp tiết kiệm thuế nhưng đồng thời làm nảy sinh nghĩa vụ thanh toán cố định, dẫn đến nguy cơ kiệt quệ tài chính. Dòng tiền được xác định là nền tảng cốt lõi phản ánh năng lực chi trả thực tế của doanh nghiệp. Chương này xác định rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 6 câu hỏi nghiên cứu, quy trình nghiên cứu 5 bước từ khảo lược lý thuyết đến khuyến nghị chính sách, cùng phạm vi nghiên cứu gồm 505 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2015 - 2020 trên nền tảng số liệu Báo cáo tài chính kiểm toán theo Thông tư 200.

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM

Chương 2 cung cấp hệ thống lý luận hoàn chỉnh về kiệt quệ tài chính và dòng tiền doanh nghiệp:

  • Phân tích bản chất của kiệt quệ tài chính, phân loại chi phí trực tiếp và chi phí gián tiếp theo Lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn (Myers, 1977).
  • Trình bày hệ thống các chỉ số thanh toán và chi tiết hóa công thức, điều kiện đánh giá của 9 mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính: Altman $Z\text{-Score}$ (1968, 1984, 1995), Springate $S\text{-Score}$ (1978), Ohlson $O\text{-Score}$ (1980), Zmijewski $X\text{-Score}$ (1983), Taffler $Z\text{-Taffler}$ (1983), Fulmer $H\text{-Score}$ (1984), Grover $G\text{-Score}$ (2001).
  • Luận giải cơ sở lý thuyết về vai trò của dòng tiền: Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Keynes, 1936), mô hình quản trị tiền tệ (Baumol, 1952), lý thuyết dòng tiền (Foster & Ward, 1997), lý thuyết dòng tiền tự do (Jensen, 1986) và lý thuyết vòng đời doanh nghiệp (Mueller, 1972; Dickinson, 2011).
  • Tổng thuật các bằng chứng thực nghiệm quốc tế và trong nước, chỉ ra sự thiếu đồng thuận trong kết quả đánh giá các mô hình cảnh báo kiệt quệ tài chính, cũng như việc các nghiên cứu tại Việt Nam chưa xem xét đầy đủ tác động tương tác và vai trò điều tiết của dòng tiền kinh doanh.

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 xây dựng thiết kế nghiên cứu chi tiết gồm hai hợp phần:

  1. Quy trình đánh giá các mô hình nhận diện: Thiết lập phương pháp kiểm định Kruskal-Wallis và phân tích tỷ lệ phân loại chính xác/sai lầm trên dữ liệu 505 doanh nghiệp Việt Nam.
  2. Thiết lập 4 mô hình hồi quy kinh tế lượng:
    • Mô hình 1 (Tổng dòng tiền ròng): $$FD_{it} = \beta_0 + \beta_1 NCF_{it} + \beta_2 LEV_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 AGE_{it} + \varepsilon_{it}$$
    • *Mô hình 2 (Từng dòng tiền thành