Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế toàn cầu có nhiều biến động phức tạp và tác động sâu sắc đến kinh tế nội địa, các doanh nghiệp tại Việt Nam – đặc biệt là khối doanh nghiệp phi tài chính – phải đối mặt với nhiều khó khăn trong hoạt động sản xuất kinh doanh, dẫn đến nguy cơ mất an toàn tài chính và phá sản gia tăng. Báo cáo của Cục Đăng ký kinh doanh ghi nhận năm 2022 có 73,8 nghìn doanh nghiệp tạm ngừng hoạt động có thời hạn (tăng 34,3% so với năm 2021); gần 50,8 nghìn doanh nghiệp ngừng hoạt động chờ làm thủ tục giải thể (tăng 5,5%); và 18,6 nghìn doanh nghiệp đã hoàn tất thủ tục giải thể (tăng 11,2%). Tình trạng kiệt quệ tài chính xuất phát từ việc doanh nghiệp mất khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn, phản ánh qua ba dấu hiệu cốt lõi trên báo cáo tài chính: nợ nần quá cao, thiếu hụt vốn lưu động và thua lỗ kéo dài. Do đó, việc xây dựng mô hình định lượng nhằm nhận diện sớm các nhân tố tác động đến kiệt quệ tài chính là yêu cầu cấp thiết đối với quản trị doanh nghiệp và các bên liên quan.

Mục tiêu tổng quát của khóa luận là phân tích ảnh hưởng của các yếu tố tài chính đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý quản trị nhằm giảm thiểu nguy cơ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính.

Khóa luận xác định 03 mục tiêu cụ thể:

  1. Xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến khả năng kiệt quệ tài chính của công ty phi tài chính niêm yết ở Việt Nam trong giai đoạn 2012 – 2022.
  2. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tình hình kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2012 – 2022.
  3. Đưa ra hàm ý quản trị nhằm cải thiện và hạn chế tình trạng kiệt quệ tài chính của công ty phi tài chính niêm yết ở Việt Nam trong tương lai.

Tương ứng với các mục tiêu trên, khóa luận giải quyết 03 câu hỏi nghiên cứu:

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính ở Việt Nam?
  2. Trong hoạt động kinh doanh tại Việt Nam, các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính ở Việt Nam như thế nào?
  3. Cần triển khai những chính sách nào để hạn chế tình trạng kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính ở Việt Nam?
  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến khả năng kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính niêm yết.
  • Phạm vi nghiên cứu về không gian: 142 doanh nghiệp phi tài chính đang niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
  • Phạm vi nghiên cứu về thời gian: Giai đoạn 11 năm, từ năm 2012 đến năm 2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiếp cận hiện tượng kiệt quệ tài chính qua bốn lý thuyết nền tảng trong quản trị tài chính doanh nghiệp:

  1. Lý thuyết quản trị tiền mặt (Cash Management Theory - Faulhaber & Baumol, 1988; Aziz, 2006): Nhấn mạnh việc điều hòa dòng tiền vào - ra và duy trì dự trữ tiền mặt để tránh gián đoạn thanh khoản dẫn đến thất bại kinh doanh.
  2. Lý thuyết đánh đổi (Trade-off Theory - Kraus & Litzenberger, 1973; Modigliani & Miller, 1963; Opler & Titman, 1994): Phân tích cấu trúc vốn tối ưu dựa trên sự cân bằng giữa lợi ích lá chắn thuế từ nợ vay và chi phí kiệt quệ tài chính/chi phí phá sản gia tăng khi đòn bẩy vượt ngưỡng an toàn.
  3. Lý thuyết chi phí đại diện (Agency Cost Theory - Jensen & Meckling, 1976): Xem xét xung đột lợi ích giữa cổ đông, nhà quản lý và chủ nợ; quy mô doanh nghiệp lớn hơn thường gắn liền với hệ thống kiểm soát nội bộ và quản trị rủi ro chặt chẽ hơn.
  4. Lý thuyết trật tự phân hạng (Pecking Order Theory - Myers & Majluf, 1984): Dưới tác động của bất cân xứng thông tin, doanh nghiệp ưu tiên sử dụng nguồn vốn nội bộ (lợi nhuận giữ lại), tiếp đến là nợ vay và sau cùng mới phát hành cổ phiếu mới.

Về khái niệm, khóa luận dẫn chiếu phân loại của Rajasekar, Ashraf & Deo (2014) chia quá trình suy kiệt tài chính thành bốn giai đoạn: Thất bại (Failure), Mất khả năng thanh toán (Insolvency), Vỡ nợ (Default), và Phá sản (Bankrupt). Biến phụ thuộc đo lường tình trạng kiệt quệ tài chính được xây dựng dựa trên nguyên lý của mô hình S-score (Springate) kết hợp với các tiêu chí thực tế: doanh nghiệp bị hủy niêm yết (không tính sáp nhập, chuyển sàn), hoặc bị đưa vào diện kiểm soát, cảnh báo do lợi nhuận sau thuế/lợi nhuận sau thuế chưa phân phối âm.

Phương pháp nghiên cứu sử dụng phân tích định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) với tổng số 1.562 quan sát qua phần mềm Stata. Quy trình phân tích gồm: thống kê mô tả, ma trận tương quan Pearson, kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF), ước lượng qua ba mô hình (Pooled OLS, Fixed Effects Model - FEM, Random Effects Model - REM), thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test/T-test, Breusch-Pagan LM test, Hausman test), kiểm định khuyết tật mô hình (kiểm định Modified Wald về phương sai sai số thay đổi, kiểm định Wooldridge về tự tương quan) và áp dụng mô hình hồi quy Logit nhị phân.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán với ý kiến chấp nhận toàn phần của 142 công ty phi tài chính niêm yết liên tục từ năm 2012 đến 2022, trích xuất từ hệ thống dữ liệu FiinPro của Công ty Cổ phần Tập đoàn FiinGroup.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương 1 thiết lập khung đề cương nghiên cứu, nêu rõ tính cấp thiết từ số liệu doanh nghiệp tạm ngừng hoạt động và giải thể năm 2022 theo báo cáo của Cục Đăng ký kinh doanh. Tác giả xác định rõ mục tiêu tổng quát, 03 mục tiêu cụ thể, 03 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi thực hiện (142 doanh nghiệp phi tài chính trên HOSE và HNX, giai đoạn 2012–2022). Chương này cũng khái quát phương pháp luận, ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn và cấu trúc 05 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết & tổng quan nghiên cứu

Chương 2 hệ thống hóa các định nghĩa về kiệt quệ tài chính của Davydenko & Franks (2008), Platt & Platt (2002, 2008), Foster (1978), Mccue (1991), và bốn giai đoạn suy thoái tài chính của Rajasekar et al. (2014). Tác giả phân tích chi tiết bốn lý thuyết nền tảng: Quản trị tiền mặt, Đánh đổi cấu trúc vốn, Chi phí đại diện và Trật tự phân hạng. Chương này cũng phân tích cơ chế tác động của 5 nhóm nhân tố tài chính nội tại (dòng tiền hoạt động, đòn bẩy tài chính, quy mô công ty, vốn lưu động ròng, lợi nhuận) và tổng quan các công trình thực nghiệm quốc tế (Muhammad Khafid et al., 2019; Liahmad et al., 2021; Ahmad Monir Abdullah, 2020; Yonas Nigussie Isayas, 2021; Nagalingam et al., 2023; Sjamsudin, 2023) cũng như tại Việt Nam (Phạm Thị Quỳnh Như, 2018; Đinh Thu Ngọc, 2019; Huỳnh Thị Kiều Diễm, 2020; Bùi Kim Dung & Mai Thị Trúc Ngân, 2021; Bùi Xuân Bách, 2021; Ngô Bích Nhung, 2022; Lê Hoàng Vinh & Nguyễn Hải Bình, 2022). Từ đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về sự thiếu nhất quán giữa các biến tài chính khi áp dụng trên mẫu dữ liệu bảng kéo dài 11 năm của các doanh nghiệp phi tài chính Việt Nam.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 xây dựng quy trình nghiên cứu 8 bước và thiết lập mô hình hồi quy với 7 biến độc lập: $$\ln\left(\frac{P_i}{1 - P_i}\right) = \alpha + \beta_1 OCF + \beta_2 LEV + \beta_3 SIZE + \beta_4 VLĐRTSNH + \beta_5 RETA + \beta_6 NITA + \beta_7 OCFTL + e_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Giả thuyết Kỳ vọng tác động
Kiệt quệ tài chính Y Biến giả: = 1 nếu kiệt quệ tài chính; = 0 nếu không - Biến phụ thuộc
Dòng tiền hoạt động OCF Dòng tiền hoạt động kinh doanh / Tổng tài sản H1 Ngược chiều (-)
Đòn bẩy tài chính LEV Tổng nợ / Tổng tài sản H2 Cùng chiều (+)
Quy mô doanh nghiệp SIZE Logarit tổng tài sản H3 Ngược chiều (-)
Vốn lưu động ròng VLĐRTSNH Vốn lưu động ròng / Tài sản ngắn hạn H4 Cùng chiều (+)
Lợi nhuận giữ lại RETA Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản H5 Ngược chiều (-)
Khả năng sinh lời EBIT NITA Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản H6 Ngược chiều (-)
Tỷ lệ dòng tiền trên nợ OCFTL Dòng tiền hoạt động kinh doanh / Tổng nợ H7 Ngược chiều (-)

Mẫu nghiên cứu được chốt ở quy mô 142 công ty phi tài chính có báo cáo tài chính kiểm toán liên tục và minh bạch trong suốt giai đoạn 2012–2022 thu thập từ hệ thống FiinPro.

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

Chương 4 trình bày các kết quả định lượng chi tiết trên mẫu 1.562 quan sát:

Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Y 1562 0,0410 0,1983 0,0000 1,0000
OCF 1562 0,0659 0,1131 -0,4050 0,7110
LEV 1562 0,5337 0,2434 0,0389 2,6726
SIZE 1562 27,8160 1,5194 23,6367 32,8141
VLDRTSNH 1562 0,2095 0,4811 -3,3354 0,9545
RETA 1562 0,0755 0,0886 -0,4673 0,8972
NITA 1562 0,0788 0,1171 -1,4071 0,5448
OCFTL 1562 0,2014 0,5291 -8,9539 5,5178

Thống kê mô tả ghi nhận: tỷ lệ doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính trong mẫu chiếm 4,10%. Giá trị cực trị của một số doanh nghiệp gồm: CTCP Nam Việt ghi nhận OCF thấp nhất (-0,4050 năm 2022) và OCFTL thấp nhất (-8,9539 năm 2022); CTCP Dịch vụ Cảng Hàng hóa Nội Bài đạt OCF cao nhất (0,7110 năm 2015) và RETA cao nhất (0,8972 năm 2013); CTCP Vinaconex 25 có LEV cao nhất (2,6726 năm 2012); CTCP Gạch Ngói Nhị Hiệp có LEV thấp nhất (0,0389 năm 2022); CTCP Tập đoàn Hòa Phát có SIZE lớn nhất (32,8141 năm 2021); CTCP Dược thú Y Cai Lậy có SIZE nhỏ nhất (23,6367 năm 2012); CTCP Đầu tư Phát triển Hạ tầng IDICO ghi nhận VLDRTSNH thấp nhất (-3,3354 năm 2021); CTCP Tập đoàn Kỹ nghệ gỗ Trường Thành ghi nhận RETA thấp nhất (-0,4673 năm 2019) và NITA thấp nhất (-1,4071 năm 2019); CTCP Bến xe Miền Tây đạt NITA cao nhất (0,5448 năm 2018); CTCP Vật tư - Dầu khí đạt OCFTL cao nhất (5,5178 năm 2014).

Kiểm định đa cộng tuyến qua ma trận tương quan cho thấy cặp biến có hệ số tương quan cao nhất là OCFTL và OCF (0,7322), không vượt quá ngưỡng 0,8. Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) dao động từ 1,09 (SIZE) đến 2,49 (OCFTL), Mean VIF đạt 1,83 (đều nhỏ hơn 10), xác nhận mô hình không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Biến Pooled OLS (Hệ số / P-value) FEM (Hệ số / P-value) REM (Hệ số / P-value)
OCF -0,0461 (0,454) 0,0116 (0,858) -0,0132 (0,832)
LEV 0,0015 (0,629) -0,0220* (0,053) -0,0005 (0,903)
SIZE -0,0802*** (0,001) -0,0681 (0,151) -0,0887*** (0,003)
VLDRTSNH -0,0026 (0,819) -0,0079 (0,640) -0,0032 (0,809)
RETA -0,7723*** (0,000) -1,3553*** (0,000) -0,9793*** (0,000)
NITA -0,3125*** (0,000) 0,0236 (0,755) -0,1892*** (0,002)
OCFTL 0,0644*** (0,000) 0,0260* (0,080) 0,0490*** (0,000)
_cons 0,1146 (0,192) 0,7841** (0,012) 0,1840 (0,134)
R-square 0,1560 0,1438 0,1317

Ghi chú: ***, **, * biểu thị ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%.

Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình:

  • T-test so sánh Pooled OLS và FEM: $F(141, 1413) = 3,00$; Prob > $F = 0,0000$ (bác bỏ OLS, chọn FEM).
  • Breusch-Pagan LM test so sánh Pooled OLS và REM: $\chi^2(01) = 116,04$; Prob > $\chi^2 = 0,0000$ (bác bỏ OLS, chọn REM).
  • Hausman test so sánh FEM và REM: $\chi^2(7) = 59,59$; Prob > $\chi^2 = 0,0000$ (bác bỏ REM, chọn mô hình tác động cố định FEM là phù hợp nhất).

Kiểm định chẩn đoán khuyết tật trên mô hình FEM cho thấy:

  • Kiểm định Modified Wald về phương sai sai số thay đổi: Giá trị thống kê $= 1,3\times 10^7$; Prob > $\chi^2 = 0,0000$ (bác bỏ $H_0$, mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi).
  • Kiểm định Wooldridge về hiện tượng tự tương quan: Giá trị thống kê $F = 2,268$; P-value $= 0,1343 > 0,05$ (chấp nhận $H_0$, mô hình không bị tự tương quan).

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 tổng kết các phát hiện thực nghiệm của khóa luận, đồng thời đối chiếu kết quả với các lý thuyết tài chính nền tảng. Tác giả đề xuất các nhóm khuyến nghị và hàm ý quản trị dành cho ban điều hành doanh nghiệp, các nhà đầu tư và các cơ quan quản lý nhà nước nhằm kiểm soát rủi ro kiệt quệ tài chính. Chương này cũng chỉ rõ các hạn chế về mặt dữ liệu, phạm vi biến số và định hướng các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Mô hình ước lượng phù hợp: Kiểm định Hausman ($p = 0,0000$) xác định mô hình tác động cố định (FEM) là phương pháp tối ưu so với Pooled OLS và REM để giải thích tác động của các yếu tố tài chính đến kiệt quệ tài chính trên mẫu dữ liệu bảng.
  2. Tác động của tỷ suất lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RETA): Biến RETA có tác động ngược chiều mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê cao nhất ở mức 1% trong cả ba mô hình (hệ số $\beta = -1,3553$ trong mô hình FEM; $\beta = -0,7723$ trong Pooled OLS; $\beta = -0,9793$ trong REM). Kết quả này ủng hộ mạnh mẽ Lý thuyết trật tự phân hạng (Myers & Majluf, 1984), khẳng định năng lực tích lũy lợi nhuận nội bộ là lá chắn vững chắc giúp doanh nghiệp tự tài trợ và phòng ngừa kiệt quệ tài chính.
  3. Tác động của tỷ lệ dòng tiền hoạt động kinh doanh trên tổng nợ (OCFTL): Biến OCFTL có tác động cùng chiều với nguy cơ kiệt quệ tài chính ở mức ý nghĩa 10% trong mô hình FEM ($\beta = 0,0260, p = 0,080$) và mức ý nghĩa 1% trong Pooled OLS ($\beta = 0,0644$) cùng REM ($\beta = 0,0490$).
  4. Tác động của đòn bẩy tài chính (LEV): Trong mô hình FEM, LEV có tác động ngược chiều ở mức ý nghĩa 10% ($\beta = -0,0220, p = 0,053$), trong khi ở mô hình Pooled OLS và REM biến này không có ý nghĩa thống kê.
  5. Tác động của quy mô (SIZE) và lợi nhuận EBIT (NITA): Biến SIZE ($\beta = -0,0802, p = 0,001$) và NITA ($\beta = -0,3125, p = 0,000$) có tác động giảm thiểu kiệt quệ tài chính có ý nghĩa ở mức 1% trong mô hình Pooled OLS và REM, tuy nhiên không đạt mức ý nghĩa thống kê trong mô hình FEM.
  6. Các biến OCF và VLĐRTSNH: Không thể hiện mối liên hệ có ý nghĩa thống kê rõ rệt đối với biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy FEM.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt khoa học: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết tài chính và cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong giai đoạn 11 năm (2012–2022) về các yếu tố tác động đến kiệt quệ tài chính của các công ty phi tài chính tại Việt Nam; kiểm định sự tương thích của các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và kiểm soát các khuyết tật mô hình.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp cơ sở định lượng giúp các nhà quản trị doanh nghiệp nhận diện tầm quan trọng của việc duy trì nguồn lợi nhuận giữ lại, kiểm soát cơ cấu nợ và dòng tiền hoạt động; hỗ trợ các nhà đầu tư và chủ nợ có thêm công cụ đánh giá rủi ro phá sản để ra quyết định phân bổ vốn an toàn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của đề tài:

    1. Mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn ở 142 công ty phi tài chính niêm yết có đầy đủ dữ liệu báo cáo tài chính kiểm toán liên tục 11 năm (2012–2022) trên hai sàn HOSE và HNX, chưa bao quát toàn bộ các doanh nghiệp đại chúng trên sàn UPCoM hoặc các doanh nghiệp chưa niêm yết.
    2. Nghiên cứu tập trung vào nhóm chỉ số tài chính nội tại của doanh nghiệp mà chưa tích hợp đồng thời các biến số kinh tế vĩ mô (lạm phát, lãi suất, tăng trưởng GDP), các yếu tố thị trường hoặc các đặc điểm quản trị công ty (cơ cấu hội đồng quản trị, sở hữu nhà nước, sở hữu nước ngoài).
    3. Mô hình FEM còn gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi theo kiểm định Modified Wald.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:

    1. Mở rộng kích thước mẫu nghiên cứu sang các doanh nghiệp đăng ký giao dịch trên sàn UPCoM và phân tầng theo từng phân ngành kinh tế cụ thể.
    2. Kết hợp các nhóm biến đa chiều gồm chỉ số tài chính, biến kinh tế vĩ mô và biến quản trị công ty để nâng cao độ chính xác của mô hình dự báo.
    3. Áp dụng các phương pháp ước lượng nâng cao như FGLS hoặc GMM để khắc phục triệt để các vi phạm giả định hồi quy và kiểm soát hiện tượng nội sinh.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng, Kế toán, Kiểm toán và Quản trị kinh doanh: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình dữ liệu bảng, quy trình thực hiện kiểm định kinh tế lượng (T-test, Breusch-Pagan, Hausman, Modified Wald, Wooldridge) và cách lập luận kinh tế dựa trên phần mềm Stata.
  • Nhà nghiên cứu về rủi ro tài chính và phá sản doanh nghiệp: Kế thừa bộ chỉ số tài chính, phương pháp xác định biến giả kiệt quệ tài chính theo chuẩn thị trường chứng khoán Việt Nam và khung lý thuyết nền tảng.
  • Nhà quản trị tài chính doanh nghiệp và chuyên viên phân tích đầu tư/tín dụng: Sử dụng các phát hiện thực nghiệm về tỷ suất lợi nhuận giữ lại (RETA), dòng tiền và đòn bẩy để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro thanh khoản và kiệt quệ tài chính trong thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Biến phụ thuộc kiệt quệ tài chính (Y) được xác định dựa trên tiêu chí nào trong khóa luận?

Biến phụ thuộc $Y$ là một biến giả nhị phân nhận giá trị bằng 1 nếu doanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính và nhận giá trị bằng 0 nếu ngược lại. Doanh nghiệp bị xếp vào diện kiệt quệ tài chính ($Y = 1$) khi thỏa mãn một trong hai tiêu chí: (1) Bị hủy niêm yết trên sàn HOSE hoặc HNX trong giai đoạn 2012–2022 (ngoại trừ lý do sáp nhập hoặc chuyển sàn); hoặc (2) Bị đưa vào diện kiểm soát, cảnh báo do có lợi nhuận sau thuế hoặc lợi nhuận sau thuế chưa phân phối âm trong giai đoạn nghiên cứu.

2. Dữ liệu nghiên cứu gồm bao nhiêu quan sát và được lấy từ nguồn nào?

Nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 142 công ty phi tài chính niêm yết liên tục trên HOSE và HNX trong 11 năm (từ 2012 đến 2022), tạo thành bộ dữ liệu bảng cân đối gồm 1.562 quan sát. Toàn bộ dữ liệu được trích xuất từ hệ thống FiinPro của Công ty Cổ phần Tập đoàn FiinGroup.

3. Kết quả kiểm định kinh tế lượng lựa chọn mô hình hồi quy nào là phù hợp nhất?

Qua các bước kiểm định: kiểm định T-test ($F = 3,00, p = 0,0000$) loại bỏ Pooled OLS nghiêng về FEM; kiểm định Breusch-Pagan LM ($\chi^2 = 116,04, p = 0,0000$) loại bỏ Pooled OLS nghiêng về REM; và kiểm định Hausman ($\chi^2 = 59,59, p = 0,0000$) bác bỏ mô hình REM, tác giả kết luận mô hình tác động cố định (FEM) là mô hình thích hợp nhất để phân tích dữ liệu.

4. Những doanh nghiệp nào ghi nhận các giá trị thống kê tài chính cao nhất và thấp nhất trong mẫu nghiên cứu?

Trong mẫu 1.562 quan sát: CTCP Nam Việt ghi nhận OCF thấp nhất (-0,4050 năm 2022) và OCFTL thấp nhất (-8,9539 năm 2022); CTCP Dịch vụ Cảng Hàng hóa Nội Bài có OCF cao nhất (0,7110 năm 2015) và RETA cao nhất (0,8972 năm 2013); CTCP Vinaconex 25 có LEV cao nhất (2,6726 năm 2012); CTCP Tập đoàn Hòa Phát có quy mô SIZE lớn nhất (32,8141 năm 2021); CTCP Đầu tư Phát triển Hạ tầng IDICO có tỷ lệ vốn lưu động ròng thấp nhất (-3,3354 năm 2021); và CTCP Tập đoàn Kỹ nghệ gỗ Trường Thành ghi nhận RETA thấp nhất (-0,4673 năm 2019) cùng NITA thấp nhất (-1,4071 năm 2019).

5. Biến tài chính nào có tác động làm giảm nguy cơ kiệt quệ tài chính mạnh nhất trong mô hình?

Biến tỷ suất lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RETA) thể hiện tác động ngược chiều mạnh mẽ và ổn định nhất đến nguy cơ kiệt quệ tài chính với mức ý nghĩa thống kê 1% trên tất cả các mô hình ước lượng (hệ số $\beta = -1,3553$ trong mô hình FEM). Điều này chứng minh rằng việc gia tăng nguồn vốn tự có từ lợi nhuận tích lũy giúp doanh nghiệp củng cố năng lực tài chính và giảm thiểu nguy cơ rơi vào tình trạng kiệt quệ.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Thị Yến Thanh đã phân tích thực nghiệm các nhân tố tác động đến tình trạng kiệt quệ tài chính của 142 công ty phi tài chính niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2012–2022 thông qua 1.562 quan sát. Bằng việc kết hợp các lý thuyết tài chính nền tảng với phương pháp hồi quy dữ liệu bảng trên phần mềm Stata, nghiên cứu đã chứng minh mô hình tác động cố định (FEM) là phù hợp nhất và khẳng định vai trò quyết định của tỷ suất lợi nhuận giữ lại (RETA) trong việc ngăn ngừa nguy cơ kiệt quệ tài chính. Công trình cung cấp hệ thống bằng chứng định lượng chuẩn xác, mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho công tác hoạch định chính sách quản trị tài chính doanh nghiệp và phân tích rủi ro đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam.