Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế hội nhập kinh tế quốc tế toàn diện, nền kinh tế Việt Nam đã đạt được nhiều bước tiến quan trọng, mở rộng thị trường và thu hút mạnh mẽ các nguồn vốn đầu tư. Tuy nhiên, giai đoạn hậu đại dịch COVID-19 cùng các biến động địa chính trị toàn cầu – tiêu biểu là xung đột Nga - Ukraine kéo dài, xu hướng thắt chặt chính sách tiền tệ và tăng lãi suất từ Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) cùng Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB) – đã tạo áp lực tỷ giá và lạm phát lớn đối với nền kinh tế trong nước. Cụ thể, vào sáng ngày 09/10/2023, tỷ giá USD/VND tại thị trường Hà Nội được ghi nhận ở mức 24.661 đồng/USD, làm gia tăng lỗ chênh lệch tỷ giá và chi phí nhập khẩu cho các doanh nghiệp. Tình trạng sụt giảm doanh thu, áp lực chi phí cố định, khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn vay và hiện tượng "Thiên nga đen" (những biến cố xác suất thấp nhưng để lại hệ quả nghiêm trọng như khủng hoảng tài chính 2008 hay đại dịch COVID-19) đã khiến nhiều doanh nghiệp đối mặt với nguy cơ kiệt quệ tài chính.

Trước thực trạng đó, việc nhận diện và đo lường các nhân tố tác động đến rủi ro tài chính của doanh nghiệp niêm yết trở thành vấn đề cấp thiết nhằm hỗ trợ công tác quản trị nội bộ và hoạch định chính sách.

Khóa luận xác định các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau:

Mục tiêu nghiên cứu:

  1. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán tại Việt Nam.
  2. Đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến tình trạng rủi ro tài chính của các doanh nghiệp.
  3. Đưa ra kết luận gồm đánh giá, nhận xét và giải pháp cho các doanh nghiệp nói chung và các bên liên quan nói riêng để giảm thiểu khả năng xảy ra rủi ro tài chính.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Các nhân tố nào ảnh hưởng đến khả năng xảy ra rủi ro tài chính của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam?
  2. Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ấy đến rủi ro tài chính của doanh nghiệp như thế nào?
  3. Đề xuất các khuyến nghị, giải pháp nào có thể cải thiện khả năng xảy ra rủi ro tài chính của doanh nghiệp?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Khách thể nghiên cứu: Doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.
  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính của các doanh nghiệp niêm yết.
  • Phạm vi không gian: Các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 5 năm, từ năm 2018 đến năm 2022.
  • Phạm vi nội dung: Dữ liệu thứ cấp trích xuất từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán và các thông tin công bố chính thức trên cổng thông tin tài chính Vietstock.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm sử dụng

Tác giả tiếp cận rủi ro tài chính dựa trên hai trường phái:

  • Trường phái tiêu cực (Hồ Diệu; Từ điển Oxford; Từ điển Tiếng Việt, 1995): Rủi ro là sự tổn thất về tài sản, suy giảm lợi nhuận hoặc biến cố bất lợi không mong muốn.
  • Trường phái trung hòa (Frank Knight, 1957; Irving Pfeffer): Rủi ro là sự không chắc chắn có thể đo lường và lượng hóa được bằng xác suất, mang tính hai mặt (vừa tiềm ẩn nguy cơ, vừa mở ra cơ hội).

Văn bản hệ thống hóa bốn loại rủi ro tài chính chính:

  1. Rủi ro thị trường: Biến động bất lợi từ giá cả, thị trường chung và chiến tranh thương mại (Brown).
  2. Rủi ro tín dụng: Khả năng mất khả năng thanh toán nợ đến hạn, gồm rủi ro tín dụng thương mại và rủi ro tín dụng ngân hàng (Nguyễn Minh Kiều, 2014).
  3. Rủi ro thanh khoản: Bao gồm thanh khoản tài sản (khả năng chuyển đổi thành tiền mặt) và thanh khoản tài trợ hoạt động (dòng tiền hàng ngày).
  4. Rủi ro hoạt động: Quy định tại Khoản 27 Điều 2 Thông tư 41/2016/TT-NHNN và quan điểm của Karren (2005), xuất phát từ sai sót trong quy trình nội bộ, yếu tố con người, sự cố hệ thống hoặc gian lận công nghệ.

Các nền tảng lý thuyết được tác giả sử dụng làm khung phân tích gồm:

  • Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory - POT) của Myers (1984) phát triển từ Donaldson (1961): Doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn tài trợ theo thứ tự: Lợi nhuận giữ lại $\rightarrow$ Nợ vay $\rightarrow$ Phát hành cổ phiếu mới, xuất phát từ tình trạng thông tin bất cân xứng.
  • Lý thuyết cấu trúc vốn M&M của Modigliani và Miller (1958): Phân tích giá trị doanh nghiệp và chi phí sử dụng vốn trong điều kiện có/không có thuế, cùng các chi phí phát sinh như chi phí kiệt quệ tài chính (Financial Distress Cost).
  • Lý thuyết cơ cấu nguồn vốn tối ưu (Optimal Capital Structure): Điểm cân bằng giữa lợi ích từ lá chắn thuế và rủi ro phá sản, chi phí kiệt quệ tài chính.
  • Lý thuyết quản lý rủi ro doanh nghiệp (Enterprise Risk Management - ERM) theo khuôn khổ COSO (2004): Tiếp cận rủi ro theo quy trình 4 bước gồm nhận diện, lượng hóa, điều tra nguyên nhân và đưa ra giải pháp kiểm soát.

Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng thực nghiệm với dữ liệu bảng (panel data).

Thang đo biến phụ thuộc: Tác giả ứng dụng mô hình chỉ số Z-Score của Edward Altman để đo lường rủi ro tài chính ($FS$):

  • Đối với doanh nghiệp sản xuất: $$Z = 1{,}2X_1 + 1{,}4X_2 + 3{,}3X_3 + 0{,}6X_4 + 0{,}999X_5$$
    • $Z > 2{,}99$: Vùng an toàn (Mã hóa: $0$).
    • $1{,}81 \le Z \le 2{,}99$: Vùng cảnh báo (Mã hóa: $1$).
    • $Z < 1{,}81$: Vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao (Mã hóa: $2$).
  • Đối với doanh nghiệp phi sản xuất: $$Z'' = 6{,}56X_1 + 3{,}26X_2 + 6{,}72X_3 + 1{,}05X_4$$
    • $Z'' > 5{,}85$: Vùng an toàn (Mã hóa: $0$).
    • $4{,}35 \le Z'' \le 5{,}85$: Vùng cảnh báo (Mã hóa: $1$).
    • $Z'' < 4{,}35$: Vùng nguy hiểm (Mã hóa: $2$). Trong đó: $X_1$: 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 thị trường vốn chủ sở hữu / Giá trị sổ sách tổng nợ; $X_5$: Doanh thu / Tổng tài sản.

Mô hình hồi quy thực nghiệm: Mô hình hồi quy Logistic được thiết lập theo phương trình: $$FS_{it} = \alpha_0 + \alpha_1 RM_{it} + \alpha_2 Stress_{it} + \alpha_3 SO_{it} + \alpha_4 Big4_{it} + \alpha_5 ROA_{it} + \alpha_6 Lev_{it} + \varepsilon_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Định nghĩa và cách đo lường Giả thuyết kỳ vọng
Rủi ro tài chính $FS$ Điểm xếp loại Z-Score (0: An toàn; 1: Cảnh báo; 2: Nguy cơ phá sản) Biến phụ thuộc
Điều chỉnh BCTC $RM$ Biến giả: 1 nếu có điều chỉnh lợi nhuận sau kiểm toán, 0 nếu không $H_1 (+)$
Áp lực tài chính $Stress$ Biến giả: 1 nếu doanh nghiệp lỗ lũy kế 2 năm liên tiếp, 0 nếu không $H_2 (+)$
Tỷ lệ sở hữu Nhà nước $SO$ Tỷ lệ phần trăm cổ phần thuộc sở hữu Nhà nước / 100 $H_3 (-)$
Công ty kiểm toán $Big4$ Biến giả: 1 nếu được kiểm toán bởi PwC, EY, KPMG, Deloitte; 0 nếu không $H_4 (-)$
Tỷ suất sinh lời tài sản $ROA$ Lợi nhuận trước thuế / Trung bình tổng tài sản (%) $H_5 (-)$
Đòn bẩy tài chính $Lev$ Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản $H_6 (+)$

Dữ liệu và công cụ xử lý

  • Mẫu nghiên cứu: Chọn mẫu ngẫu nhiên từ 287 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HNX trong 5 năm (2018–2022), tổng số quan sát đạt 1.435 quan sát ($287 \times 5$).
  • Công cụ: Microsoft Excel 2019 (tính toán sơ bộ chỉ số) và Stata 15 (thống kê mô tả, kiểm tra ma trận tương quan, kiểm tra đa cộng tuyến VIF, hồi quy Logistic).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu

Chương này thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh nền kinh tế chịu tác động từ áp lực lạm phát, tỷ giá hối đoái, lãi suất ngân hàng và các cú sốc "Thiên nga đen". Tác giả làm rõ mục tiêu nghiên cứu (3 mục tiêu), câu hỏi nghiên cứu (3 câu hỏi), đối tượng và phạm vi nghiên cứu (287 doanh nghiệp trên HNX và HOSE giai đoạn 2018–2022). Chương 1 cũng trình bày phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phần mềm Stata 15 và dự kiến những đóng góp của đề tài về mặt lý luận lẫn thực tiễn quản trị rủi ro.

Chương 2: Tổng quan nghiên cứu, cơ sở lý luận và thực tiễn về rủi ro tài chính doanh nghiệp ở Việt Nam

Tác giả hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro tài chính, phân loại rủi ro (thị trường, tín dụng, thanh khoản, hoạt động) và phân tích các lý thuyết kinh điển: Lý thuyết trật tự phân hạng (Myers, 1984), Lý thuyết M&M (Modigliani & Miller, 1958), Lý thuyết cơ cấu vốn tối ưu, Lý thuyết quản trị rủi ro doanh nghiệp ERM (COSO, 2004).

Phần tổng quan nghiên cứu phân tích các công trình trong nước (Trần Thị Thúy, 2017; Võ Minh Long, 2020; Đỗ Thị Vân Trang, 2019; Trần Thị Vinh, 2022; Trần Thị Lan, 2022) và nước ngoài (Ohlson, 1980; Altman, 1968; June Li, 2012; Fawad Hussain, 2014; Fu Gang, 2012; Vijitha Gunarathna, 2016; Mengtao Zhang, 2023). Từ đó, tác giả xác định khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam phần lớn giới hạn ở từng ngành đơn lẻ, dữ liệu chưa cập nhật đến năm 2022 và đặc biệt thiếu vắng nhân tố "Điều chỉnh báo cáo tài chính" ($RM$) trong mô hình định lượng rủi ro tài chính.

Chương 3: Xây dựng phương pháp và mô hình nghiên cứu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình nghiên cứu gồm 7 bước: (1) Xác định vấn đề nghiên cứu; (2) Tổng quan nghiên cứu; (3) Xây dựng giả thuyết nghiên cứu; (4) Xây dựng mô hình nghiên cứu; (5) Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu; (6) Thảo luận kết quả; (7) Đề xuất khuyến nghị. Tác giả xây dựng 6 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_6$), định nghĩa thang đo mô hình Z-Score/Z''-Score của Altman, mã hóa 6 biến độc lập ($RM, Stress, SO, Big4, ROA, Lev$) và giải thích phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp từ 287 doanh nghiệp trên Vietstock.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương này trình bày toàn bộ kết quả phân tích định lượng trên phần mềm Stata 15 qua các bước:

1. Thống kê mô tả các biến: Kết quả thống kê trên mẫu 1.435 quan sát được tổng hợp như sau:

  • Biến điều chỉnh báo cáo tài chính ($RM$): Giá trị trung bình đạt $0{,}7443$, cho thấy có đến $74{,}43%$ quan sát trong mẫu có sự điều chỉnh lợi nhuận sau kiểm toán.
  • Biến áp lực tài chính ($Stress$): Giá trị trung bình đạt $0{,}0153$ ($1{,}53%$), phản ánh tỷ lệ doanh nghiệp rơi vào tình trạng thua lỗ lũy kế 2 năm liên tiếp.
  • Tỷ lệ sở hữu Nhà nước ($SO$): Giá trị trung bình xấp xỉ $11%$ ($0{,}11$).
  • Công ty kiểm toán Big 4 ($Big4$): Chiếm khoảng $30%$ ($0{,}30$) tổng số quan sát.
  • Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$): Dao động từ giá trị nhỏ nhất $-46{,}07%$ đến lớn nhất $55%$.
  • Tỷ lệ đòn bẩy tài chính ($Lev$): Giá trị trung bình đạt khoảng $21%$ ($0{,}21$), dao động từ $0$ đến $0{,}77$.

2. Phân tích tương quan và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:

  • Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập cho thấy các hệ số đều ở mức thấp.
  • Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF): Hệ số VIF cao nhất đạt $1{,}22 < 10$, hệ số VIF trung bình đạt $1{,}09 < 3$. Kết quả khẳng định mô hình nghiên cứu không mắc khuyết tật đa cộng tuyến, đảm bảo tính không chệch và hiệu quả của các ước lượng.

3. Kết quả hồi quy Logistic:

  • Mô hình đạt giá trị kiểm định thống kê: Số lượng quan sát $N = 1.435$; Thống kê $LR\ \chi^2(6) = 843{,}4262$; $Log\ likelihood = -567{,}98945$ qua 5 bước lặp (Iteration).
  • Kết quả kiểm định khẳng định các biến độc lập đưa vào mô hình đều có mối liên hệ tác động đến rủi ro tài chính của doanh nghiệp niêm yết.

Chương 5: Đề xuất giải pháp, kiến nghị và kết luận

Dựa trên các phát hiện thực nghiệm, tác giả tổng hợp đánh giá và đưa ra các khuyến nghị quản trị: doanh nghiệp cần kiểm soát chặt chẽ việc lập và phát hành báo cáo tài chính, hạn chế các sai sót dẫn đến việc phải điều chỉnh hồi tố sau kiểm toán; tối ưu hóa cấu trúc vốn và hệ số đòn bẩy tài chính ($Lev$) nhằm tránh áp lực thanh toán lãi vay; nâng cao năng lực sinh lời ($ROA$) và tăng cường hiệu quả quản trị rủi ro theo chuẩn mực quốc tế.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Kết quả chính

  • Mô hình hồi quy Logistic xác lập được mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa 6 nhân tố nghiên cứu ($RM, Stress, SO, Big4, ROA, Lev$) với rủi ro tài chính đo lường bằng chỉ số Z-Score của 287 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE giai đoạn 2018–2022 (1.435 quan sát).
  • Tỷ lệ doanh nghiệp có sự điều chỉnh báo cáo tài chính sau kiểm toán ở mức cao ($74{,}43%$), là chỉ báo quan trọng cảnh báo sự gia tăng rủi ro tài chính.
  • Các chỉ số kiểm định mô hình đạt độ tin cậy cao: Không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến (VIF cao nhất $1{,}22$; VIF trung bình $1{,}09$), chỉ số $LR\ \chi^2(6) = 843{,}4262$ và $Log\ likelihood = -567{,}98945$.

Giải pháp và kiến nghị đề xuất

  • Đối với doanh nghiệp: Nâng cao chất lượng và tính minh bạch của thông tin kế toán, hạn chế việc phải điều chỉnh số liệu lợi nhuận sau kiểm toán; thiết lập cơ cấu nợ an toàn để giảm chi phí khánh kiệt tài chính; chủ động tính toán chỉ số Altman Z-Score định kỳ để phát hiện sớm các nguy cơ kiệt quệ tài chính.
  • Đối với các cơ quan quản lý và thị trường: Cần tăng cường công tác thanh tra, giám sát chất lượng công bố thông tin; khuyến khích việc thành lập các tổ chức định mức tín nhiệm độc lập tại Việt Nam nhằm cung cấp các đánh giá khách quan về sức khỏe tài chính doanh nghiệp.

Đóng góp nghiên cứu do tác giả tự nêu

  • Về mặt lý luận: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm vào hệ thống lý thuyết về cấu trúc vốn và rủi ro tài chính tại các thị trường mới nổi như Việt Nam; xây dựng thành công mô hình hồi quy Logistic kết hợp thước đo Altman Z-Score có bổ sung biến điều chỉnh BCTC ($RM$).
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng cập nhật (2018–2022) giúp các nhà quản trị doanh nghiệp, kiểm toán viên và các nhà hoạch định chính sách có cái nhìn toàn diện hơn trong việc nhận diện và phòng ngừa rủi ro tài chính.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Hạn chế nghiên cứu:
    • Phạm vi dữ liệu dừng lại ở giai đoạn 2018–2022 trên 287 doanh nghiệp niêm yết, chưa bao quát toàn bộ các doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam (như sàn UPCoM).
    • Nghiên cứu tập trung vào các chỉ số tài chính nội tại và đặc điểm kiểm toán, sở hữu mà chưa tích hợp sâu các biến số kinh tế vĩ mô ngoại cảnh (như biến động lãi suất thực tế, tỷ giá chi tiết từng ngành).
    • Mô hình Z-Score của Altman được xây dựng ban đầu dựa trên dữ liệu doanh nghiệp tại các nước phát triển, khi áp dụng vào bối cảnh Việt Nam có thể tồn tại những độ lệch nhất định.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu cho toàn bộ các doanh nghiệp đại chúng và kéo dài chuỗi thời gian khảo sát sau năm 2022.
    • Tích hợp thêm các biến số vĩ mô và các biến phi tài chính khác vào mô hình dự báo rủi ro kiệt quệ tài chính.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh thuộc các chuyên ngành Kế toán, Kiểm toán, Tài chính - Ngân hàng và Quản trị kinh doanh.
    • Các nhà nghiên cứu đang thực hiện đề tài về dự báo phá sản, cấu trúc vốn và quản trị rủi ro tài chính doanh nghiệp.
    • Ban điều hành doanh nghiệp, chuyên viên phân tích tài chính, kiểm toán viên độc lập và các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán.
  • Nội dung giá trị:
    • Phương pháp xây dựng thang đo biến phụ thuộc nhị phân/đa biến dựa trên ngưỡng phân loại của mô hình Altman Z-Score và Z''-Score.
    • Quy trình xử lý dữ liệu bảng, kiểm tra khuyết tật mô hình (ma trận tương quan, kiểm định VIF) và thực hiện hồi quy Logistic trên phần mềm Stata 15.
    • Cách thức mã hóa và đưa biến điều chỉnh báo cáo tài chính ($RM$) vào mô hình định lượng rủi ro.

Câu hỏi thường gặp

1. Mục tiêu và cỡ mẫu nghiên cứu của đề tài được xác định như thế nào?
Khóa luận nhằm xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến rủi ro tài chính của doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp phòng ngừa. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 287 doanh nghiệp niêm yết trên hai sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 5 năm từ 2018 đến 2022, thu về tổng cộng 1.435 quan sát dữ liệu bảng.

2. Tác giả đo lường biến phụ thuộc rủi ro tài chính ($FS$) bằng công cụ nào?
Tác giả sử dụng mô hình Z-Score của Edward Altman với hai công thức riêng biệt: mô hình $Z$ dành cho doanh nghiệp sản xuất và mô hình $Z''$ dành cho doanh nghiệp phi sản xuất niêm yết. Kết quả điểm số được chia thành 3 vùng và mã hóa thành biến định lượng: 0 (Vùng an toàn), 1 (Vùng cảnh báo có nguy cơ), và 2 (Vùng nguy hiểm có nguy cơ phá sản cao).

3. Biến điều chỉnh báo cáo tài chính ($RM$) được định nghĩa và ghi nhận kết quả ra sao?
Biến $RM$ là biến giả nhận giá trị 1 nếu doanh nghiệp có điều chỉnh số liệu lợi nhuận sau kiểm toán tại năm tài chính $t$ và nhận giá trị 0 nếu không điều chỉnh. Kết quả thống kê mô tả cho thấy giá trị trung bình của biến $RM$ là $0{,}7443$, nghĩa là có tới $74{,}43%$ số quan sát trong mẫu nghiên cứu từng thực hiện điều chỉnh lợi nhuận sau kiểm toán.

4. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến (VIF) của mô hình hồi quy đạt bao nhiêu?
Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 15 cho thấy hệ số VIF cao nhất trong mô hình là $1{,}22$ ($< 10$) và hệ số VIF trung bình là $1{,}09$ ($< 3$). Điều này chứng minh mô hình nghiên cứu hoàn toàn không mắc hiện tượng đa cộng tuyến, các ước lượng đảm bảo tính tuyến tính và không chệch.

5. Khoảng trống nghiên cứu chính mà khóa luận hướng tới giải quyết là gì?
Tác giả chỉ ra rằng các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam thường chỉ giới hạn ở một vài ngành hẹp, dữ liệu chưa cập nhật đến năm 2022 và đặc biệt rất ít nghiên cứu đưa biến "Điều chỉnh báo cáo tài chính" ($RM$) vào mô hình thực nghiệm để kiểm chứng tác động của nó tới rủi ro tài chính.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thúy Ngân đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu xác định và lượng hóa các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính tại 287 doanh nghiệp niêm yết trên sàn HNX và HOSE giai đoạn 2018–2022. Bằng phương pháp hồi quy Logistic trên phần mềm Stata 15 với 1.435 quan sát, nghiên cứu chứng minh tác động của 6 biến số gồm điều chỉnh BCTC, áp lực tài chính, sở hữu Nhà nước, kiểm toán Big 4, tỷ suất sinh lời ROA và đòn bẩy tài chính. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở thực nghiệm vững chắc, giúp các nhà quản trị doanh nghiệp và cơ quan quản lý nâng cao chất lượng công bố thông tin, kiểm soát cấu trúc vốn và chủ động phòng ngừa kiệt quệ tài chính.