Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Phân tích nhân tố tác động đến khả năng thanh toán của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam" do sinh viên Phạm Quỳnh Anh thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Thị Bảo Oanh (Chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Trường Đại học Thăng Long, 2024). Đề tài xuất phát từ bối cảnh kinh tế toàn cầu và thị trường tài chính trong nước giai đoạn 2021–2023 trải qua nhiều biến động phức tạp: dư âm của đại dịch COVID-19, lạm phát tăng cao, chính sách tiền tệ thắt chặt và các bất ổn địa - chính trị.

Tại Việt Nam, sau giai đoạn tăng trưởng nóng (2015–2018) và việc phát hành trái phiếu doanh nghiệp ồ ạt, thị trường bất động sản đối mặt với tình trạng đình trệ nguồn vốn, vướng mắc pháp lý và áp lực đáo hạn trái phiếu. Báo cáo của MBS Research ghi nhận trong quý II/2023, nhóm ngành bất động sản chiếm tỷ trọng lớn nhất (khoảng 73%) trong tổng khối lượng chậm trả gốc và lãi trái phiếu trên thị trường. Đồng thời, nhận định từ VNDirect chỉ ra tỷ số thanh toán hiện thời và hệ số thanh toán lãi vay của nhóm doanh nghiệp này suy giảm nghiêm trọng. Việc kiểm soát khả năng thanh toán trở thành vấn đề cấp thiết nhằm hạn chế nguy cơ vỡ nợ, bảo vệ quyền lợi nhà đầu tư và duy trì sự ổn định của hệ thống tài chính.

Mục tiêu nghiên cứu: Mục tiêu tổng quát của đề tài là tìm ra các giải pháp cải thiện khả năng thanh toán của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Để đạt được mục tiêu này, khóa luận thực hiện 4 nhiệm vụ nghiên cứu:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về các nhân tố tác động đến khả năng thanh toán của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán.
  2. Phân tích, làm rõ mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến khả năng thanh toán của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2021–2023 dựa trên số liệu thu thập.
  3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình kinh tế lượng, đưa ra kết luận về các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng thanh toán của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu.
  4. Đề xuất một số khuyến nghị cho doanh nghiệp, nhà đầu tư và các bên liên quan dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm.

Câu hỏi nghiên cứu:

  1. Khả năng thanh toán là gì? Thước đo khả năng thanh toán là gì? Thực trạng thanh toán của các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán như thế nào?
  2. Nhân tố nào ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp bất động sản và ảnh hưởng như thế nào?
  3. Để đảm bảo duy trì khả năng thanh toán ổn định trước bối cảnh nền kinh tế còn nhiều thách thức, các nhà đầu tư và các bên liên quan cần chú trọng những gì trước khi đưa ra quyết định?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố tác động đến khả năng thanh toán của các công ty cổ phần ngành bất động sản.
  • Phạm vi không gian: 82 công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX tại Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 3 năm từ năm 2021 đến hết năm 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và thước đo khả năng thanh toán

Khả năng thanh toán của doanh nghiệp phản ánh mối quan hệ tài chính giữa các khoản có khả năng thanh toán và các khoản phải thanh toán đến hạn trong kỳ. Tác giả vận dụng lý thuyết đánh đổi tài chính (trade-off theory) giữa khả năng thanh toán và khả năng sinh lời: duy trì khả năng thanh toán thấp có thể giúp tối ưu hóa lợi nhuận nhưng làm gia tăng rủi ro tài chính; ngược lại, nắm giữ thanh khoản quá mức đảm bảo an toàn tài chính nhưng làm tăng chi phí cơ hội và giảm hiệu quả sinh lời.

Văn bản hệ thống hóa 6 chỉ tiêu lý thuyết dùng để đánh giá năng lực thanh toán của doanh nghiệp:

  1. Hệ số khả năng thanh toán tổng quát = Tổng tài sản / Nợ phải trả.
  2. Hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) = Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn.
  3. Hệ số khả năng thanh toán nhanh (QR) = (Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho) / Nợ ngắn hạn.
  4. Hệ số khả năng thanh toán tức thời (MR) = Tiền và các khoản tương đương tiền / Nợ ngắn hạn.
  5. Hệ số khả năng thanh toán lãi vay = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) / Lãi vay phải trả trong kỳ.
  6. Hệ số khả năng chi trả ngắn hạn = Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh / Nợ ngắn hạn bình quân.

Căn cứ vào đặc thù thâm dụng vốn và tỷ trọng hàng tồn kho lớn của ngành bất động sản, tác giả lựa chọn 3 chỉ số đại diện làm biến phụ thuộc trong mô hình định lượng: CR, QR và MR.

Hệ thống biến độc lập được xác định dựa trên tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước (Hongxia Hu & Yuting Wang, 2021; Tim Opler và cộng sự, 1999; Ferreira & Vilela, 2004; Nguyễn Văn Thép & Tạ Quang Dũng, 2017; Nguyễn Thị Việt Hà, 2015; Trần Mạnh Dũng & Nguyễn Nam Tài, 2018):

  • Nhóm nhân tố vi mô: Quy mô doanh nghiệp (SIZE, đo lường bằng tổng doanh thu), Thời gian hoạt động (AGE, tính bằng số năm hoạt động), Khả năng sinh lời (ROA, ROE, ROS), Cấu trúc tài sản (AS = Tài sản ngắn hạn / Tổng tài sản), Tỷ số nợ (DR = Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản).
  • Nhóm nhân tố vĩ mô: Tốc độ tăng trưởng GDP và Tỷ lệ lạm phát (INF).

Phương pháp nghiên cứu và quy trình xử lý dữ liệu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính (thống kê mô tả, so sánh, phân tích thực trạng) và phương pháp định lượng hồi quy dữ liệu bảng (panel data) bằng phần mềm Stata 14. Dữ liệu thứ cấp thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán giai đoạn 2021–2023 của 82 công ty bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX, kết hợp số liệu kinh tế vĩ mô từ Tổng cục Thống kê và các cơ quan ban ngành.

Quy trình nghiên cứu gồm 8 bước tuần tự:

  1. Bước 1: Xây dựng mô hình nghiên cứu và xác định các biến.
  2. Bước 2: Thu thập và xử lý số liệu báo cáo tài chính kiểm toán của 82 doanh nghiệp trong 3 năm.
  3. Bước 3: Phân tích thống kê mô tả mẫu dữ liệu.
  4. Bước 4: Ước lượng tham số hồi quy tuyến tính bội qua các mô hình Pooled OLS, FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model).
  5. Bước 5: Đánh giá sự phù hợp của mô hình qua kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
  6. Bước 6: Kiểm định các khuyết tật của mô hình, bao gồm kiểm định đa cộng tuyến (hệ số VIF), kiểm định phương sai sai số thay đổi (Breusch-Pagan test) và kiểm định tự tương quan (Wooldridge test).
  7. Bước 7: Khắc phục các khuyết tật của mô hình và kiểm định giả thuyết thống kê.
  8. Bước 8: Kết luận, đánh giá và đề xuất giải pháp.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Cơ sở lý luận về khả năng thanh toán và nhân tố tác động đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp

Chương 1 làm rõ các khái niệm căn bản về khả năng thanh toán, vai trò của việc quản trị thanh khoản đối với sự tồn tại của doanh nghiệp, quyền lợi của cổ đông, nhà đầu tư và các chủ nợ. Tác giả trình bày chi tiết công thức, ý nghĩa kinh tế và ngưỡng giá trị an toàn của 6 chỉ tiêu đo lường khả năng thanh toán. Bên cạnh đó, chương này tổng hợp các công trình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, từ đó phân tích cơ chế tác động của 5 nhân tố vi mô (SIZE, AGE, khả năng sinh lời, AS, DR) và 2 nhân tố vĩ mô (GDP, INF) đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp bất động sản, làm cơ sở thiết lập khung nghiên cứu lý thuyết.

Chương 2. Thiết kế nghiên cứu

Chương 2 thiết lập quy trình nghiên cứu thực nghiệm 8 bước. Tác giả xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội cho dữ liệu bảng với 3 biến phụ thuộc ($CR_{it}$, $QR_{it}$, $MR_{it}$) theo các biến độc lập vi mô và vĩ mô. Chương này làm rõ phương pháp thu thập dữ liệu từ 82 công ty bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX trong 3 năm (tổng quy mô mẫu gồm 246 quan sát), đồng thời chi tiết hóa cơ sở toán - thống kê của các phương pháp ước lượng (Pooled OLS, FEM, REM), kiểm định Hausman, kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF), kiểm định Breusch-Pagan cho phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan.

Chương 3. Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày bức tranh toàn diện về ngành bất động sản Việt Nam giai đoạn 2021–2023:

  • Giá trị vốn hóa của nhóm ngành bất động sản niêm yết đạt khoảng 778 ngàn tỷ đồng tính đến cuối tháng 12/2023 (chiếm 13% tổng vốn hóa thị trường). Đóng góp của ngành xây dựng và bất động sản chiếm khoảng 11% tổng thu ngân sách nhà nước (bất động sản trực tiếp chiếm khoảng 4,5%).
  • Tỷ lệ đô thị hóa tăng từ 30,5% (năm 2010) lên 42,6% (năm 2023). Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào bất động sản năm 2022 đạt 4,45 tỷ USD (tăng 70% so với 2021) và đạt 4,67 tỷ USD vào năm 2023 (chiếm 12,7% tổng vốn FDI đăng ký).
  • Phân tích thực trạng 3 chỉ số thanh toán của 82 công ty:
    • Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR): Tỷ trọng doanh nghiệp có $CR > 1$ duy trì ở mức cao qua các năm (89,02% năm 2021; 93,90% năm 2022; 91,46% năm 2023). Điển hình, Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền (HAR) đạt CR kỷ lục 73,75 lần vào năm 2023 do giảm nợ phải trả xuống còn 5 tỷ đồng (tính đến 30/6/2023) trên quy mô vốn 1.000 tỷ đồng và mua lại toàn bộ trái phiếu trước hạn. Ngược lại, Công ty Cổ phần Sonadezi Châu Đức (SZC) có CR năm 2021 thấp nhất mẫu (0,28 lần) do nợ ngắn hạn tăng nhanh hơn tài sản ngắn hạn, mặc dù các chỉ tiêu sinh lời vẫn khả quan (ROS = 42,96%, ROE = 15,12%, ROA = 4,96%).
    • Khả năng thanh toán nhanh (QR): Hơn 40% doanh nghiệp có $QR < 1$ (43,90% năm 2021; 48,78% năm 2022; 41,46% năm 2023), cho thấy rủi ro đọng vốn lớn trong hàng tồn kho. Công ty Cổ phần Quốc Cường Gia Lai (QCG) có QR năm 2021 chỉ đạt 0,07 lần. Tồn kho toàn ngành tập trung lớn tại Novaland (NVL) với 138.598 tỷ đồng cuối năm 2023 (chiếm 29% tồn kho toàn ngành), Vingroup (VIC) với 92.730 tỷ đồng và Vinhomes (VHM) với 52.343 tỷ đồng.
    • Khả năng thanh toán tức thời (MR): Hơn 80% doanh nghiệp có $MR < 0,5$ lần (80,48% năm 2021; 85,59% năm 2022; 85,37% năm 2023), phản ánh lượng tiền mặt và tương đương tiền tại các doanh nghiệp bất động sản duy trì ở mức rất thấp so với nghĩa vụ nợ ngắn hạn.
  • Kết quả ước lượng kinh tế lượng: Kiểm định Hausman xác định mô hình REM phù hợp cho mô hình CR và QR, trong khi mô hình FEM phù hợp cho mô hình MR; sau đó tiến hành kiểm định và hiệu chỉnh các khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan để đưa ra kết quả hồi quy cuối cùng.

Chương 4. Kết luận và một số khuyến nghị

Dựa trên kết quả phân tích thực trạng và hồi quy, chương 4 tổng kết các phát hiện chính và đưa ra hệ thống khuyến nghị cho 3 nhóm đối tượng:

  1. Đối với doanh nghiệp bất động sản: Cần chủ động tái cơ cấu nguồn vốn, giảm đòn bẩy tài chính nợ vay, đặc biệt là dư nợ trái phiếu; đẩy nhanh tiến độ hoàn thiện pháp lý và xây dựng để giải phóng hàng tồn kho chuyển hóa thành dòng tiền; tối ưu hóa cấu trúc tài sản ngắn hạn và duy trì lượng tiền dự phòng thanh toán hợp lý.
  2. Đối với nhà đầu tư và các bên liên quan (ngân hàng, trái chủ, nhà cung cấp): Cần phân tích sâu cấu trúc tài chính, không chỉ dựa vào chỉ số CR mà phải đánh giá chỉ số QR, MR và chất lượng hàng tồn kho/dự án trước khi ra quyết định cấp tín dụng hoặc đầu tư.
  3. Đối với Chính phủ và cơ quan chức năng: Tiếp tục hoàn thiện khung khổ thể chế (triển khai hiệu quả Luật Đất đai, Luật Nhà ở, Luật Kinh doanh Bất động sản sửa đổi), tháo gỡ vướng mắc pháp lý cho các dự án và tăng cường giám sát minh bạch thị trường trái phiếu doanh nghiệp.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm về thực trạng tài chính

Khóa luận đã lượng hóa chi tiết diễn biến năng lực thanh toán của 82 công ty cổ phần bất động sản niêm yết trong giai đoạn 2021–2023 qua bảng tổng hợp số liệu sau:

Chỉ tiêu thanh toán Phân nhóm giá trị Năm 2021 (Tỷ trọng %) Năm 2022 (Tỷ trọng %) Năm 2023 (Tỷ trọng %)
Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) $CR < 1$
$CR = 1$
$CR > 1$		 10,98% (9 DN)
0,00% (0 DN)
89,02% (73 DN)		 6,10% (5 DN)
0,00% (0 DN)
93,90% (77 DN)		 8,54% (7 DN)
0,00% (0 DN)
91,46% (75 DN)
Khả năng thanh toán nhanh (QR) $QR < 1$
$1 \le QR \le 2$
$QR > 2$		 43,90% (36 DN)
26,83% (22 DN)
29,27% (24 DN)		 48,78% (40 DN)
30,49% (25 DN)
20,73% (17 DN)		 41,46% (34 DN)
37,81% (31 DN)
20,73% (17 DN)
Khả năng thanh toán tức thời (MR) $MR < 0,5$
$0,5 \le MR \le 1$
$MR > 1$		 80,48% (66 DN)
12,20% (8 DN)
7,32% (6 DN)		 85,59% (71 DN)
2,44% (2 DN)
11,97% (7 DN)		 85,37% (70 DN)
4,88% (4 DN)
9,75% (8 DN)

(Nguồn: Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Quỳnh Anh, 2024)

Kết quả phân tích chỉ ra sự phân hóa sâu sắc giữa các hệ số thanh toán:

  • Hệ số CR nhìn chung ở mức an toàn ($>1$ chiếm trên 89%), nhưng khi loại trừ hàng tồn kho, hệ số QR giảm mạnh với trên 40% doanh nghiệp không đạt mức 1 lần.
  • Áp lực tiền mặt thể hiện rõ rệt qua hệ số MR khi có hơn 85% doanh nghiệp duy trì lượng tiền mặt sẵn sàng chi trả dưới 0,5 lần nợ ngắn hạn trong năm 2022 và 2023.
  • Dư nợ vay và áp lực trái phiếu phân bổ không đều, tập trung vào các tập đoàn lớn như Novaland (dư nợ vay 57,7 ngàn tỷ đồng cuối 2023, trong đó trái phiếu chiếm hơn 38,6 ngàn tỷ đồng).

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật và thực tiễn: Cập nhật dữ liệu nghiên cứu thực nghiệm trong giai đoạn đặc thù 2021–2023, phản ánh trực tiếp các tác động từ cuộc khủng hoảng thanh khoản trái phiếu doanh nghiệp và đóng băng thị trường bất động sản hậu COVID-19 tại Việt Nam.
  • Về phương pháp: Áp dụng đầy đủ quy trình kiểm định kinh tế lượng dữ liệu bảng trên Stata 14 (so sánh Pooled OLS, FEM, REM qua Hausman test và xử lý triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi, tự tương quan) nhằm đảm bảo độ tin cậy của các ước lượng tham số.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận được thực hiện trong phạm vi dữ liệu 3 năm (2021–2023) với 82 công ty cổ phần bất động sản niêm yết trên HOSE và HNX. Do bối cảnh giai đoạn này chịu nhiều cú sốc chính sách và thị trường bất thường, chuỗi thời gian 3 năm còn tương đối ngắn để quan sát chu kỳ kinh tế trọn vẹn. Mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm các doanh nghiệp niêm yết đại chúng, chưa bao quát khối doanh nghiệp bất động sản chưa niêm yết hoặc đăng ký giao dịch trên sàn UPCoM. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng khung thời gian nhiều năm hơn, bổ sung các biến kiểm soát vi mô đặc thù khác hoặc mở rộng cỡ mẫu sang các phân khúc bất động sản chuyên biệt.

Giá trị tham khảo

Công trình là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (panel data) phân tích báo cáo tài chính, quy trình kiểm định khuyết tật mô hình trên phần mềm Stata.
  • Nhà phân tích tài chính, nhà đầu tư chứng khoán và các tổ chức tín dụng: Khai thác dữ liệu thực tế về cơ cấu nợ, áp lực hàng tồn kho và các chỉ số thanh khoản (CR, QR, MR) của 82 doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2021–2023.
  • Nhà quản trị doanh nghiệp bất động sản: Tham khảo các khuyến nghị về tái cấu trúc danh mục tài sản ngắn hạn, cân đối đòn bẩy nợ trái phiếu và kiểm soát rủi ro thanh khoản.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng những chỉ số nào để đo lường khả năng thanh toán của 82 doanh nghiệp bất động sản?

Tác giả xem xét 6 chỉ tiêu lý thuyết nhưng chọn 3 chỉ tiêu thực nghiệm chính làm biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy: Hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn ($CR = \text{TSNH} / \text{Nợ ngắn hạn}$), Hệ số khả năng thanh toán nhanh ($QR = (\text{TSNH} - \text{Hàng tồn kho}) / \text{Nợ ngắn hạn}$) và Hệ số khả năng thanh toán tức thời ($MR = \text{Tiền và tương đương tiền} / \text{Nợ ngắn hạn}$).

2. Thực trạng khả năng thanh toán nhanh (QR) và hàng tồn kho của các công ty bất động sản giai đoạn 2021–2023 ra sao?

Tỷ lệ doanh nghiệp có $QR < 1$ luôn ở mức cao trên 40% (43,90% năm 2021; 48,78% năm 2022; 41,46% năm 2023). Điều này cho thấy nếu không thanh lý được hàng tồn kho, phần lớn doanh nghiệp không đủ khả năng trang trải nợ ngắn hạn. Hàng tồn kho toàn ngành tập trung lớn tại Novaland (138.598 tỷ đồng năm 2023, chiếm 29% toàn ngành), Vingroup (92.730 tỷ đồng) và Vinhomes (52.343 tỷ đồng).

3. Vì sao Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại Bất động sản An Dương Thảo Điền (HAR) có hệ số CR và QR đạt mức kỷ lục 73,75 lần vào năm 2023?

Hệ số CR và QR của HAR đạt mức 73,75 lần vào năm 2023 do công ty đã chủ động xử lý nợ, đưa tổng nợ phải trả xuống chỉ còn 5 tỷ đồng (tính đến ngày 30/6/2023) trên nền vốn chủ sở hữu 1.000 tỷ đồng, đồng thời hoàn tất mua lại trước hạn toàn bộ trái phiếu và không có áp lực hàng tồn kho lớn do đặc thù kinh doanh cho thuê bất động sản.

4. Khóa luận sử dụng các mô hình và kiểm định kinh tế lượng nào trên phần mềm Stata 14?

Tác giả ước lượng các mô hình dữ liệu bảng Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Tác giả dùng kiểm định Hausman để chọn mô hình phù hợp (mô hình 1 và 2 chọn REM, mô hình 3 chọn FEM), kiểm định hệ số VIF để kiểm tra đa cộng tuyến, kiểm định Breusch-Pagan phát hiện phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldridge phát hiện tự tương quan, sau đó sử dụng ước lượng hiệu chỉnh sai số chuẩn để khắc phục khuyết tật.

5. Áp lực nợ trái phiếu của nhóm doanh nghiệp bất động sản trong năm 2023 được văn bản ghi nhận như thế nào?

Theo báo cáo từ MBS Research, riêng trong quý II/2023, nhóm ngành bất động sản chiếm khoảng 73% khối lượng chậm trả lãi và gốc trái phiếu doanh nghiệp. Để ứng phó, nhiều doanh nghiệp đã phải tái cấu trúc, giảm nợ vay (trong 20 doanh nghiệp nợ vay lớn nhất có 9 doanh nghiệp giảm nợ trong năm 2023); tiêu biểu như Novaland giảm 11% tổng nợ vay (còn 57,7 ngàn tỷ đồng) và giảm 13% dư nợ trái phiếu (còn hơn 38,6 ngàn tỷ đồng).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Quỳnh Anh đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận và đánh giá thực trạng khả năng thanh toán của 82 công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2021–2023. Thông qua việc kết hợp phân tích thống kê mô tả và mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng trên Stata 14, công trình đã làm rõ áp lực thanh khoản nghiêm trọng bắt nguồn từ hàng tồn kho ứ đọng và nghĩa vụ nợ trái phiếu đến hạn. Các khuyến nghị được đề xuất cung cấp căn cứ thực tiễn cho doanh nghiệp trong việc cơ cấu lại nguồn vốn, hỗ trợ nhà đầu tư đánh giá rủi ro và đóng góp góc nhìn chính sách nhằm lành mạnh hóa thị trường bất động sản.