Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Nhật Quang (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, năm 2020) được thực hiện trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 2013–2019 và những tháng đầu năm 2020 ghi nhận nhiều biến động phức tạp về sức khỏe tài chính của cộng đồng doanh nghiệp. Theo số liệu từ Tổng cục Thống kê được tác giả trích dẫn, năm 2017 có 72.666 doanh nghiệp phá sản hoặc ngừng hoạt động (trong đó 92% là doanh nghiệp vừa và nhỏ có quy mô vốn dưới 10 tỷ đồng); đến năm 2019, số doanh nghiệp phá sản và ngừng hoạt động tăng lên 91.282 đơn vị, chiếm hơn 66% so với tổng số 126.859 doanh nghiệp thành lập mới cùng kỳ. Xét bình quân giai đoạn này, số lượng doanh nghiệp giải thể hoặc dừng hoạt động tương đương 60% số doanh nghiệp mới gia nhập thị trường; đặc biệt trong năm 2014, tỷ lệ này lên đến 9/10 doanh nghiệp. Thực trạng này càng trở nên nghiêm trọng khi đại dịch COVID-19 bùng phát đầu năm 2020, tạo ra cú sốc thanh khoản lớn. Bên cạnh những đơn vị đã công khai thủ tục pháp lý, nhiều doanh nghiệp niêm yết vẫn duy trì tỷ lệ đòn bẩy nợ cao, mất cân đối dòng tiền nhưng chưa minh bạch hóa mức độ tổn thương tài chính. Do đó, việc xây dựng mô hình định lượng nhằm nhận diện sớm nguy cơ kiệt quệ tài chính là yêu cầu cấp thiết đối với công tác quản trị, giám sát tín dụng và đầu tư.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là vận dụng các lý thuyết tài chính doanh nghiệp nền tảng và các kết quả thực nghiệm để xác định các nhân tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời đề xuất hệ thống giải pháp ứng phó phù hợp. Cụ thể, tác giả xác định ba nhiệm vụ nghiên cứu:

  1. Tìm ra các nhân tố tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
  2. Lý giải mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố đó.
  3. Đề xuất những giải pháp tài chính cho doanh nghiệp nhằm phòng ngừa nguy cơ hoặc tái cấu trúc khi rơi vào tình trạng kiệt quệ.

Hệ thống câu hỏi nghiên cứu của khóa luận gồm ba câu hỏi:

  • Câu hỏi 1: Có những nhân tố nào tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính đối với các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam?
  • Câu hỏi 2: Từ những nhân tố phát hiện được thì chúng tác động ở mức độ và chiều hướng như thế nào và nhân tố nào tác động mạnh nhất đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính?
  • Câu hỏi 3: Những giải pháp nào cho doanh nghiệp để phòng tránh khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính hoặc giải pháp cho doanh nghiệp khi họ đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố đo lường được thông qua báo cáo tài chính có tác động đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
  • Phạm vi không gian: Các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 6 năm, từ năm 2014 đến năm 2019.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Về khung lý thuyết, khóa luận hệ thống hóa định nghĩa kiệt quệ tài chính (Financial Distress) từ các nghiên cứu kinh điển: quan điểm vỡ nợ kỹ thuật và tái cơ cấu nợ của Andrade và Kaplan (1998); quan điểm suy giảm giá trị thị trường và thiếu hụt dòng tiền của Whitaker (1999); quan điểm thu nhập tích lũy âm của Gilbert (1990) và Purnanandam (2005). Dựa trên phân loại của Altman và Hotchkiss (2005), trạng thái kiệt quệ tài chính diễn tiến qua bốn giai đoạn: Thất bại (Failure), Mất thanh khoản (Insolvency), Vỡ nợ (Default), và Phá sản (Bankruptcy). Về mặt pháp lý tại Việt Nam, khóa luận đối chiếu với Nghị định 58/2012/NĐ-CP quy định các trường hợp chứng khoán bị cảnh báo, kiểm soát hoặc hủy niêm yết (khi lợi nhuận sau thuế kiểm toán là số âm, lỗ lũy kế vượt quá vốn điều lệ thực góp hoặc tổ chức kiểm toán từ chối đưa ra ý kiến).

Về lý thuyết cơ cấu vốn và tài trợ, đề tài dựa trên:

  • Quan điểm truyền thống của Durand (1952) về sự tồn tại của cơ cấu vốn tối ưu cân bằng giữa chi phí nợ rẻ hơn và chi phí vốn cổ phần gia tăng.
  • Định đề Modigliani và Miller (M&M 1958, 1963) về sự độc lập của giá trị doanh nghiệp trong thị trường hoàn hảo và vai trò của lá chắn thuế từ lãi vay khi có thuế thu nhập doanh nghiệp.
  • Lý thuyết đánh đổi (Trade-off Theory) xác lập điểm cân bằng giữa lợi ích tiết kiệm thuế của nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính tiềm ẩn.
  • Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory của Donaldson, 1961) phân định thứ bậc ưu tiên tài trợ: vốn nội bộ (lợi nhuận giữ lại), tiếp đến là phát hành nợ, và cuối cùng mới phát hành cổ phần mới do sự bất cân xứng thông tin.
  • Lý thuyết chi phí đại diện (Agency Cost Theory của Jensen & Meckling, 1976) phân tích xung đột lợi ích giữa nhà quản lý, cổ đông và chủ nợ.
  • Ba mô hình chiến lược tài trợ vốn lưu động: Mô hình 1 (an toàn cao, dùng vốn dài hạn tài trợ toàn bộ tài sản cố định, tài sản lưu động thường xuyên và một phần tài sản lưu động tạm thời); Mô hình 2 (cân bằng thời hạn); Mô hình 3 (chi phí thấp nhưng rủi ro cao, dùng nguồn vốn ngắn hạn tài trợ một phần tài sản lưu động thường xuyên).

Phương pháp nghiên cứu định lượng: Tác giả áp dụng mô hình hồi quy Binary Logistic trên dữ liệu bảng (panel data) để ước lượng xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính thông qua phần mềm Stata. Quá trình xử lý dữ liệu bao gồm thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan giữa các biến, thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), cùng kiểm định Wald để xác nhận độ phù hợp thống kê của các biến ước lượng.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ báo cáo tài chính kiểm toán của 623 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2014–2019, tạo lập bộ dữ liệu bảng gồm 3.738 quan sát.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương mở đầu tập trung làm rõ tính cấp thiết của đề tài thông qua các chuỗi số liệu thống kê về tỷ lệ giải thể, tạm ngừng kinh doanh của khối doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2013–2019. Tác giả chỉ ra tính mới của đề tài ở ba điểm cốt lõi: quy mô mẫu tương đối lớn với 3.738 quan sát cập nhật đến năm 2019; sự phân định rõ ràng giữa nhân tố nguyên nhân tác động và dấu hiệu biểu hiện bên ngoài của kiệt quệ tài chính; và việc xây dựng mô hình thực nghiệm đạt độ chính xác dự báo 92,88% so với dữ liệu thực tế. Chương này cũng xác định rõ ràng mục tiêu, ba câu hỏi nghiên cứu, đối tượng, phạm vi không gian, thời gian và bố cục 5 chương của khóa luận.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan lý thuyết về kiệt quệ tài chính

Chương 2 trình bày có hệ thống khung lý luận về kiệt quệ tài chính, cơ cấu vốn và quản trị dòng tiền. Tác giả phân tích chi tiết bốn giai đoạn kiệt quệ của Altman & Hotchkiss (2005) và làm rõ các cơ chế lý thuyết giải thích sự mất an toàn tài chính: từ lý thuyết đánh đổi, lý thuyết trật tự phân hạng đến lý thuyết chi phí đại diện. Đồng thời, chương này phân tích bản chất của việc quản trị dòng tiền hoạt động kinh doanh (OCF) thông qua ba thành tố: quản lý doanh thu, quản lý chi phí và quản trị các khoản phải thu.

Để làm căn cứ lựa chọn biến số, tác giả đã tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước:

Tác giả (Năm công bố) Phương pháp / Mô hình Mẫu nghiên cứu Các biến số có ý nghĩa thống kê
Edward I. Altman (1968, 2000) Phân tích biệt số đa biến (MDA), Z-Score, ZETA 66 công ty (1968); 111 công ty (1977) Vốn lưu động/Tổng tài sản, Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản, EBIT/Tổng tài sản, Vốn hóa/Nợ phải trả, Doanh thu/Tổng tài sản
James A. Ohlson (1980) Hồi quy Logistic (O-Score) 105 công ty phá sản, 2.058 công ty bình thường (1970–1976) Quy mô (SIZE), Đòn bẩy nợ, NITA (Thu nhập ròng/Tổng tài sản), WCTA (Vốn lưu động/Tổng tài sản)
John R. Graham, Solani Hazarika, Narasimhan (2011) Hồi quy Logistic 443 công ty phi tài chính (1926–1938 và 2008–2009) Đòn bẩy tài chính (+), Xếp hạng tín nhiệm (-), Quy mô, Thanh khoản
Mario Hernandez Tinoco, Nick Wilson (2013) Hồi quy Logistic kết hợp biến vĩ mô và thị trường 23.218 quan sát công ty niêm yết (1980–2011) Tổng tiền từ hoạt động/Tổng nợ, Tổng nợ/Tổng tài sản (+), Khả năng trả lãi (Coverage)
Platt & Platt (2002, 2006) Hồi quy Logistic 1.403 công ty (276 công ty kiệt quệ) thuộc 14 ngành Dòng tiền/Doanh thu (-), EBITDA/Tổng tài sản, Nợ dài hạn/Tổng tài sản, Thanh toán nhanh
Huỳnh Cát Tường (2008) Ứng dụng mô hình Z-Score tại Việt Nam Khảo sát 4 công ty niêm yết (AGF, BBC, PEB, REE) Z-Score dự báo đúng 3/4 trường hợp thực tế, sai lệch ở trường hợp PEB do cỡ mẫu khảo sát quá hẹp
Phạm Thị Hồng Vân (2015) Mô hình Binary Logistic dữ liệu bảng 606 doanh nghiệp niêm yết (2010–2015) Khả năng thanh toán hiện thời (+), Tỷ số nợ (+), Quy mô doanh nghiệp (-) (Độ chính xác dự báo: 92%)
Võ Thị Thu Nguyệt (2017) Hồi quy Logistic kết hợp biến tài chính và quản trị 716 quan sát tại HOSE (2010–2017) LEV (+), SIZE (-), OCF (-), OPRO, DC, BIN, COVERAGE
Lương Trọng Đức (2012) Hồi quy Logistic 252 công ty phi tài chính tại HOSE (năm 2010) Đòn bẩy tài chính LEV (+), Xếp hạng tín nhiệm RAT (-)
Trần Thị Bích Ngọc (2013) Hồi quy Logistic 555 công ty trên HOSE và HNX (2011–2013) Tỷ lệ nợ (+), Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE (-), Xếp hạng tín nhiệm (-)

Chương 3. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Trong chương này, tác giả thiết lập quy trình kiểm định kinh tế lượng và xây dựng hệ thống các giả thuyết nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đi trước:

Ký hiệu giả thuyết Biến số kỳ vọng Nội dung giả thuyết Chiều tác động kỳ vọng
H1 OCF / Doanh thu thuần Doanh nghiệp có tỷ lệ dòng tiền hoạt động kinh doanh trên doanh thu thuần càng thấp thì càng dễ rơi vào kiệt quệ tài chính. Âm (-)
H2 LEV (Tổng nợ / Tổng tài sản) Doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính càng cao thì càng dễ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Dương (+)
H3 SIZE (Logarit tổng tài sản) Doanh nghiệp có quy mô tài sản càng lớn thì càng ít có khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính. Âm (-)
H4 VLĐR / TSNH Doanh nghiệp có tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn càng cao thì càng ít có khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính. Âm (-)
H5 RE / Tổng tài sản Doanh nghiệp có tỷ lệ lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản càng thấp thì càng dễ rơi vào kiệt quệ tài chính. Âm (-)

Tác giả đề xuất thiết lập hai mô hình hồi quy Binary Logistic tương ứng với hai tiêu chí xác định biến phụ thuộc kiệt quệ tài chính (dựa trên thu nhập ròng/EAT âm liên tiếp hoặc tiêu chuẩn xử lý vi phạm niêm yết theo quy định chứng khoán) cùng 7 biến độc lập giải thích.

Chương 4. Phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu

Chương 4 thực hiện quy trình ước lượng thực nghiệm trên bộ dữ liệu 3.738 quan sát. Sau khi thống kê mô tả và phân tích ma trận tương quan để loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng, tác giả tiến hành các kiểm định kinh tế lượng:

  • Kiểm định Hausman được thực hiện riêng cho cả Mô hình số 1 và Mô hình số 2 nhằm kiểm tra tính tương quan giữa các yếu tố tác động riêng lẻ không quan sát được với các biến giải thích, qua đó định hướng việc lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  • Kiểm định Wald được sử dụng để đánh giá đồng thời ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong mô hình Binary Logistic.
  • Kết quả hồi quy chỉ ra ba biến có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% trong việc tác động đến xác suất kiệt quệ tài chính là LEV, SIZE và VLĐRTSNH.
  • Đánh giá năng lực phân loại của mô hình cho thấy tỷ lệ dự báo chính xác tổng thể đạt mức 92,88% so với dữ liệu thực tế của mẫu quan sát.

Chương 5. Kết luận và giải pháp

Tác giả tổng kết các kết quả thực nghiệm, so sánh mức độ ảnh hưởng giữa các biến số và đề xuất nhóm khuyến nghị quản trị chia theo hai nhóm đối tượng doanh nghiệp: nhóm doanh nghiệp đang trong tình trạng nguy cơ kiệt quệ và nhóm doanh nghiệp cần xây dựng hàng rào phòng ngừa rủi ro từ xa. Đồng thời, chương cuối cũng thẳng thắn chỉ ra các hạn chế trong phạm vi dữ liệu và đề xuất định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã kiểm định thực nghiệm và đạt được các kết quả định lượng cụ thể:

  • Cả hai mô hình hồi quy Binary Logistic được đề xuất đều đưa đến kết quả thống nhất: có 3 nhân tố tác động có ý nghĩa thống kê (ở mức ý nghĩa 5%) đến khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
  • Thứ tự mức độ ảnh hưởng của các biến số: biến LEV (Đòn bẩy tài chính) có mức độ tác động mạnh nhất và cùng chiều (+), tiếp theo là biến SIZE (Quy mô công ty) có tác động ngược chiều (-), và cuối cùng là biến VLĐRTSNH (Tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn) có tác động ngược chiều (-).
  • Khả năng dự báo của mô hình đề xuất đạt tỷ lệ chính xác 92,88% khi đối chiếu với mẫu quan sát thực tế gồm 3.738 quan sát.

Các nhóm khuyến nghị, giải pháp do tác giả đề xuất:

  • Đối với các doanh nghiệp đã và đang rơi vào trạng thái kiệt quệ tài chính: Khẩn trương cơ cấu lại các khoản nợ vay, kéo dài kỳ hạn nợ nhằm giảm áp lực chi phí lãi vay; thanh lý các tài sản kém hiệu quả để bổ sung nguồn vốn lưu động ròng; tái cấu trúc bộ máy và cắt giảm triệt để các chi phí hoạt động không trực tiếp tạo ra dòng tiền.
  • Đối với các doanh nghiệp hoạt động bình thường nhằm phòng tránh kiệt quệ: Thiết lập ngưỡng an toàn cho đòn bẩy tài chính (LEV), tránh lạm dụng nợ ngắn hạn để tài trợ tài sản dài hạn; tối ưu hóa vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn (VLĐRTSNH) để duy trì tấm đệm thanh khoản; tăng cường năng lực quản trị các khoản phải thu và doanh thu nhằm duy trì dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh (OCF) ổn định.

Đóng góp của khóa luận:

  • Về mặt lý luận: Khóa luận hệ thống hóa lý luận về kiệt quệ tài chính trong điều kiện thị trường mới nổi tại Việt Nam; cung cấp bằng chứng thực nghiệm kiểm chứng tính đúng đắn của Lý thuyết đánh đổi cơ cấu vốn, Lý thuyết trật tự phân hạng và Lý thuyết chi phí đại diện.
  • Về mặt thực nghiệm: Đề tài xây dựng một mẫu nghiên cứu quy mô tương đối lớn gồm 623 doanh nghiệp phi tài chính trên cả hai sàn HOSE và HNX trong 6 năm liên tục (3.738 quan sát); phân biệt rõ ràng giữa biến nguyên nhân tác động và dấu hiệu biểu hiện của kiệt quệ tài chính; và xây dựng mô hình dự báo đạt độ chính xác thực tế cao (92,88%).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận nêu rõ các mặt hạn chế mang tính khách quan và chủ quan:

  • Giới hạn về mẫu nghiên cứu: Mẫu dữ liệu mới chỉ tập trung vào các công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX; chưa bao quát khối các doanh nghiệp chưa niêm yết, các doanh nghiệp giao dịch trên sàn UPCoM hoặc các doanh nghiệp có quy mô siêu nhỏ ngoài sàn.
  • Giới hạn về biến số: Các biến số độc lập đưa vào mô hình phần lớn bắt nguồn từ các chỉ tiêu kế toán trên báo cáo tài chính; chưa tích hợp sâu các biến số kinh tế vĩ mô (lãi suất điều hành, lạm phát, tỷ giá) hoặc các biến đo lường cấu trúc quản trị công ty chuyên biệt.
  • Phạm vi thời gian: Chuỗi dữ liệu kết thúc ở năm 2019, chưa phản ánh đầy đủ tác động dài hạn của các đợt giãn cách xã hội do đại dịch COVID-19 diễn ra trong năm 2020.

Hướng nghiên cứu trong tương lai:

  • Mở rộng thời gian nghiên cứu sang các năm 2020 trở đi để đo lường toàn diện cú sốc ngoại sinh từ dịch bệnh COVID-19 đối với sức khỏe tài chính doanh nghiệp.
  • Mở rộng phạm vi đối tượng sang các doanh nghiệp đăng ký giao dịch trên UPCoM và khối doanh nghiệp vừa và nhỏ chưa niêm yết.
  • Tích hợp thêm các nhóm biến kinh tế vĩ mô và biến quản trị nội bộ (cơ cấu hội đồng quản trị, sở hữu nhà nước, sở hữu nước ngoài) vào hàm hồi quy dự báo.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Đối với sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kế toán – Kiểm toán và Kinh tế học: Khóa luận là tài liệu tham khảo trực quan về quy trình nghiên cứu định lượng hoàn chỉnh trên dữ liệu bảng (panel data) sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic với phần mềm Stata; cách thức tổng quan tài liệu có hệ thống từ các công trình quốc tế đến bối cảnh Việt Nam.
  • Đối với các nhà quản trị doanh nghiệp: Cung cấp công cụ cảnh báo sớm thông qua việc theo dõi chặt chẽ ba chỉ số trọng yếu: tỷ lệ đòn bẩy tài chính (LEV), quy mô tổng tài sản (SIZE), và tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn (VLĐRTSNH) để chủ động điều chỉnh chiến lược tài trợ vốn lưu động.
  • Đối với các nhà đầu tư và tổ chức tín dụng: Hỗ trợ khung đánh giá rủi ro phá sản độc lập với độ chính xác trên 92%, hỗ trợ sàng lọc danh mục đầu tư cổ phiếu hoặc thẩm định độ an toàn tín dụng trước khi giải ngân vốn vay.

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận sử dụng mô hình kinh tế lượng nào và phần mềm hỗ trợ nào để phân tích dữ liệu?
Khóa luận sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic trên dữ liệu bảng (Panel Data), kết hợp các kiểm định Hausman (lựa chọn giữa mô hình FEM và REM) và kiểm định Wald, được thực hiện trên phần mềm thống kê Stata.

Quy mô mẫu nghiên cứu của đề tài là bao nhiêu và thuộc phạm vi nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 623 công ty phi tài chính niêm yết trên hai Sở Giao dịch Chứng khoán HOSE và HNX trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2019, tạo ra tổng cộng 3.738 quan sát.

Những nhân tố nào thực sự có ý nghĩa thống kê tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính trong khóa luận?
Kết quả hồi quy thực nghiệm của cả hai mô hình đề xuất đều cho thấy có 3 nhân tố có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%: Đòn bẩy tài chính (LEV, tác động cùng chiều mạnh nhất), Quy mô công ty (SIZE, tác động ngược chiều thứ nhì) và Tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn (VLĐRTSNH, tác động ngược chiều thứ ba).

Độ chính xác trong việc dự báo kiệt quệ tài chính của mô hình đề xuất đạt mức bao nhiêu?
Mô hình thực nghiệm được tác giả đề xuất đạt tỷ lệ phân loại và dự đoán đúng 92,88% so với dữ liệu thực tế của mẫu quan sát.

Khóa luận đã sử dụng căn cứ pháp lý nào của Việt Nam để xác định trạng thái cảnh báo hoặc hủy niêm yết của doanh nghiệp?
Tác giả đã đối chiếu các biểu hiện kiệt quệ tài chính với Nghị định 58/2012/NĐ-CP của Chính phủ quy định điều kiện chứng khoán bị cảnh báo, kiểm soát hoặc hủy niêm yết do thua lỗ kéo dài, lỗ lũy kế vượt vốn điều lệ hoặc bị từ chối cho ý kiến kiểm toán.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Nhật Quang đã thực hiện một nghiên cứu định lượng chặt chẽ trên mẫu dữ liệu bảng gồm 3.738 quan sát từ 623 doanh nghiệp niêm yết phi tài chính tại Việt Nam giai đoạn 2014–2019. Kết quả nghiên cứu khẳng định vai trò quyết định của ba nhân tố then chốt gồm đòn bẩy tài chính, quy mô công ty và tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tài sản ngắn hạn đối với khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính với độ chính xác dự báo đạt 92,88%. Công trình đóng góp bằng chứng thực nghiệm giá trị cho các lý thuyết cơ cấu vốn tại thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời cung cấp hệ thống giải pháp tài chính thiết thực cho các nhà quản trị doanh nghiệp và các tổ chức tín dụng.