Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khủng hoảng nợ của tập đoàn bất động sản Evergrande tại Trung Quốc đã làm dấy lên mối lo ngại sâu sắc về các rủi ro mang tính hệ thống và hiệu ứng lan truyền sang thị trường bất động sản các quốc gia lân cận, trong đó có Việt Nam. Tại Việt Nam, ngành bất động sản đóng vai trò là động lực tăng trưởng quan trọng, có sức lan tỏa lớn tới các ngành công nghiệp phụ trợ như xây dựng và vật liệu xây dựng. Theo số liệu từ S&P Capital IQ, dòng vốn đầu tư và mức độ huy động vốn cho các dự án bất động sản tại Việt Nam luôn dẫn đầu thị trường trong giai đoạn thương chiến Mỹ - Trung năm 2019. Tuy nhiên, trước các biến động vĩ mô phức tạp và tác động của đại dịch Covid-19, các doanh nghiệp bất động sản niêm yết đối mặt với nhiều áp lực tài chính, đặt ra yêu cầu cấp thiết về quản trị tài chính nhằm duy trì sự ổn định và hạn chế rủi ro phá sản.

Quản trị lợi nhuận (QTLN) là chiến thuật mà các nhà quản lý thường áp dụng nhằm điều chỉnh số liệu kế toán nhằm đạt mục tiêu lợi nhuận kỳ vọng, giảm nghĩa vụ thuế, hoặc làm đẹp báo cáo tài chính để thu hút vốn đầu tư. Dù mang lại một số lợi ích ngắn hạn, hành vi này có thể làm méo mó thông tin tài chính thực tế, che giấu các rủi ro tiềm ẩn và đẩy doanh nghiệp đến bờ vực kiệt quệ tài chính hoặc phá sản. Nhiều công trình nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam đã tiếp cận mối quan hệ giữa quản trị lợi nhuận và khả năng phá sản (KNPS), song phần lớn chưa tập trung chuyên biệt vào nhóm doanh nghiệp bất động sản – ngành có đặc thù tài sản và cơ cấu vốn rất riêng biệt. Do đó, việc nghiên cứu đề tài "Tác động của quản trị lợi nhuận đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam" có ý nghĩa thực tiễn và học thuật rõ ràng.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định cụ thể như sau:

  1. Mục tiêu chung: Phân tích, đánh giá tác động của hành vi quản trị lợi nhuận đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam, từ đó đề xuất hệ thống kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả quản trị lợi nhuận và giảm thiểu nguy cơ phá sản.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Đo lường hành vi quản trị lợi nhuận và khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam.
    • Xác định và lượng hóa mức độ tác động của quản trị lợi nhuận đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu.
    • Đề xuất các giải pháp, khuyến nghị chính sách cho nhà quản trị doanh nghiệp và các cơ quan quản lý nhằm hạn chế rủi ro tài chính.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hành vi quản trị lợi nhuận, khả năng phá sản và mối quan hệ tác động giữa quản trị lợi nhuận đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết.
  • Phạm vi không gian: Các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu chuỗi thời gian kéo dài 12 năm, từ năm 2010 đến năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết nền tảng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên ba lý thuyết kinh tế - tài chính cốt lõi:

  • Lý thuyết đại diện (Agency Theory): Khởi nguồn từ Spence & Zeckhauser (1971), Ross (1973) và phát triển bởi Jensen & Meckling (1976), lý thuyết giải thích mối quan hệ hợp đồng giữa cổ đông (bên ủy quyền) và ban điều hành (bên đại diện). Do bất cân xứng thông tin và xung đột lợi ích, vấn đề lựa chọn bất lợi (adverse selection) và mối nguy đạo đức (moral hazard) xuất hiện khi người quản lý có xu hướng điều chỉnh số liệu báo cáo tài chính vì lợi ích cá nhân thay vì tối đa hóa giá trị doanh nghiệp.
  • Lý thuyết cơ hội (Opportunistic Theory): Dựa trên quan điểm của Rangan (1998) và Fama (1965), các nhà quản lý tận dụng sự bất cân xứng thông tin của thị trường để gia tăng các khoản dồn tích dương trước các sự kiện quan trọng (như phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng - IPO hoặc huy động vốn) nhằm thổi phồng giá trị doanh nghiệp.
  • Lý thuyết bất cân xứng thông tin (Information Asymmetry Theory): Theo Rajgopal & Venkatachalam (2011) và Habib & Azim (2008), sự thiếu hụt thông tin minh bạch giữa người quản lý nội bộ và các bên liên quan bên ngoài tạo điều kiện cho hành vi làm sai lệch chất lượng lợi nhuận, làm suy giảm độ tin cậy của báo cáo tài chính.

Phương pháp đo lường các biến nghiên cứu

Loại biến Tên biến Ký hiệu Phương pháp đo lường Nguồn tham chiếu
Biến phụ thuộc Khả năng phá sản $Z$ $Z = 1,2 X_1 + 1,4 X_2 + 3,3 X_3 + 0,6 X_4 + X_5$
• $X_1$: Vốn lưu động / Tổng tài sản
• $X_2$: Lợi nhuận giữ lại chưa phân phối / Tổng tài sản
• $X_3$: EBIT / Tổng tài sản
• $X_4$: Giá trị thị trường VCSH / Tổng nợ phải trả
• $X_5$: Doanh thu thuần / Tổng tài sản		 Altman (2000)
Biến độc lập Quản trị lợi nhuận dồn tích $EM$ Đo lường bằng biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh ($DA_t$), trích xuất từ phần dư $\varepsilon_t$ của mô hình Jones hiệu chỉnh:
$\frac{TA_t}{A_{t-1}} = \beta_1 \frac{1}{A_{t-1}} + \beta_2 \frac{\Delta REV_t - \Delta REC_t}{A_{t-1}} + \beta_3 \frac{PPE_t}{A_{t-1}} + \varepsilon_t$
Trong đó $TA_t = NI_t - OCF_t$		 Dechow & cộng sự (1995)
Biến kiểm soát Khả năng thanh toán nhanh $LIQ$ $\frac{Tài\ sản\ ngắn\ hạn - Hàng\ tồn\ kho}{Nợ\ ngắn\ hạn}$ Nguyễn Minh Kiều (2011)
Biến kiểm soát Đòn bẩy tài chính $LEV$ $\frac{Tổng\ nợ\ phải\ trả}{Tổng\ tài\ sản}$ Myers (1977); Ohlson (1980)
Biến kiểm soát Khả năng sinh lời $ROA$ $\frac{Lợi\ nhuận\ sau\ thuế}{Tổng\ tài\ sản}$ Ramirez (1997); Phan Thanh Hiệp (2016)
Biến kiểm soát Hiệu quả hoạt động $OE$ $\frac{Doanh\ thu\ thuần}{Tổng\ tài\ sản}$ Phan Thu Hiền & Nguyễn Nhật Hà (2020)
Biến kiểm soát Tốc độ tăng trưởng $GROWTH$ $\frac{Doanh\ thu\ thuần_t - Doanh\ thu\ thuần_{t-1}}{Doanh\ thu\ thuần_{t-1}}$ Baumol (1959); Altman (1968)
Biến kiểm soát Giá trị thị trường $TOBINQ$ $\frac{Giá\ cổ\ phiếu \times Số\ lượng\ cổ\ phiếu\ lưu\ hành}{Tổng\ tài\ sản}$ Tobin (1969); Xu & Zhang (2008)
Biến kiểm soát Quy mô doanh nghiệp $SIZE$ $\ln(Tổng\ tài\ sản)$ Sawal & cộng sự (2015)

Ghi chú về phân loại chỉ số Z-score (Altman, 2000): $Z > 2,99$ biểu thị tình hình tài chính lành mạnh; $1,81 < Z \le 2,99$ thuộc vùng xám (cần thận trọng); $Z \le 1,81$ cảnh báo doanh nghiệp có vấn đề tài chính nghiêm trọng và nguy cơ phá sản cao.

Phương pháp phân tích và nguồn dữ liệu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã kiểm toán của 33 doanh nghiệp bất động sản niêm yết liên tục trên sàn HOSE trong giai đoạn 2010 - 2021 (tổng quy mô mẫu gồm 396 quan sát bảng).
  • Quy trình xử lý dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata 12 để thực hiện:
    1. Thống kê mô tả dữ liệu bảng.
    2. Phân tích ma trận tương quan Pearson và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
    3. Ước lượng mô hình hồi quy dữ liệu bảng qua ba phương pháp: Hồi quy bình phương tối thiểu gộp (POLS), Mô hình tác động cố định (FEM), và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    4. Thực hiện các kiểm định thống kê lựa chọn mô hình: F-test, Breusch-Pagan Lagrange Multiplier test, và Hausman test.
    5. Kiểm định các khuyết tật của mô hình hồi quy: kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test) và kiểm định tự tương quan (Wooldridge test).
    6. Áp dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục triệt để các hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, đảm bảo tính vững của các ước lượng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể, nhấn mạnh tính cấp bách của đề tài trong bối cảnh thị trường bất động sản Việt Nam chịu tác động kép từ biến động kinh tế vĩ mô và dịch bệnh Covid-19. Chương này phân định rõ mục tiêu chung, ba mục tiêu cụ thể, đối tượng nghiên cứu (QTLN, KNPS và mối quan hệ giữa chúng), cùng phạm vi nghiên cứu (33 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2010 - 2021). Ngoài ra, chương 1 cũng làm rõ ý nghĩa đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn của công trình.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước

Chương 2 thực hiện tổng quan tài liệu chuyên sâu:

  • Hệ thống hóa các khái niệm về quản trị lợi nhuận (Healy & Wahlen, 1999; García-Lara & cộng sự, 2005; Scott, 2009) và phân biệt hai trường phái: QTLN trên cơ sở dồn tích (AEM) và QTLN thực tế (REM). Tác giả làm rõ lý do chỉ tập trung vào mô hình dồn tích vì hoạt động R&D và chi phí tùy ý trong ngành bất động sản Việt Nam khó tách biệt và thiếu dữ liệu minh bạch.
  • Trình bày cơ sở lý thuyết về khả năng phá sản (Beaver, 1966; Ohlson, 1980; Altman, 2000; Luật Phá sản 2014) và lý giải việc lựa chọn hệ thống 7 biến kiểm soát tài chính đặc thù ngành.
  • Lược khảo và tổng hợp có hệ thống các nghiên cứu nước ngoài (Yasuda et al., 2004; Charitou et al., 2007; Ting et al., 2009; Geiszler, 2014; Agrawal & Chatterjee, 2015; Irawati et al., 2018) và các nghiên cứu tại Việt Nam (Võ Văn Nhị & Hoàng Cẩm Trang, 2013; Đinh Thị Thu Thảo & Nguyễn Vĩnh Khương, 2016; Nguyễn Đỗ Quyên & Lê Ngọc Mai, 2021).
  • Chỉ ra 3 khoảng trống nghiên cứu chính: (1) Số lượng nghiên cứu kết hợp giữa QTLN và KNPS tại Việt Nam còn hạn chế; (2) Các nghiên cứu chủ yếu dùng dồn tích mà chưa phân hóa rõ ngành nghề; (3) Thiếu vắng các công trình phân tích chuyên sâu cho các doanh nghiệp bất động sản niêm yết với chuỗi dữ liệu dài.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Chương 3 chi tiết hóa quy trình thực nghiệm:

  • Thiết lập sơ đồ quy trình nghiên cứu logic từ khâu thu thập dữ liệu báo cáo tài chính đã kiểm toán đến các bước xử lý kinh tế lượng.
  • Xây dựng mô hình hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là chỉ số $Z$, biến độc lập $EM$, và 7 biến kiểm soát ($LIQ, LEV, ROA, OE, GROWTH, TOBINQ, SIZE$).
  • Phát biểu hệ thống giả thuyết nghiên cứu, trong đó giả thuyết trọng tâm kỳ vọng hành vi quản trị lợi nhuận có tác động ngược chiều tới chỉ số $Z$ (nghĩa là làm gia tăng nguy cơ phá sản).
  • Mô tả chi tiết kỹ thuật tính toán từng tham số trong mô hình Jones hiệu chỉnh bằng Stata 12 cho từng doanh nghiệp qua 12 năm để trích xuất phần dư $EM$.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả phân tích định lượng:

  • Trình bày các bảng thống kê mô tả, ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (VIF < 10, xác nhận không có đa cộng tuyến nghiêm trọng).
  • Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình: Kiểm định F-test ($p < 0,05$) và kiểm định Hausman ($p < 0,05$) xác nhận mô hình FEM vượt trội hơn POLS và REM.
  • Kiểm định khuyết tật: Phát hiện mô hình FEM xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
  • Tiến hành ước lượng mô hình FGLS: Khắc phục triệt để các khuyết tật trên, cung cấp các hệ số ước lượng tin cậy.
  • Thảo luận kết quả hồi quy: Phân tích ý nghĩa kinh tế và ý nghĩa thống kê của mối quan hệ giữa QTLN dồn tích và chỉ số Z-score, so sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm của Võ Văn Nhị & Hoàng Cẩm Trang (2013), Nguyễn Đỗ Quyên & Lê Ngọc Mai (2021) và Ting et al. (2009).

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 đúc kết các phát hiện chính từ mô hình thực nghiệm và đưa ra các hàm ý quản trị:

  • Đưa ra khuyến nghị đối với doanh nghiệp bất động sản về kiểm soát dòng tiền, tái cấu trúc nợ vay, thận trọng với các ước tính dồn tích và nâng cao tính thanh khoản.
  • Đề xuất kiến nghị với Chính phủ, Bộ Tài chính và Ủy ban Chứng khoán Nhà nước trong việc hoàn thiện khuôn khổ pháp lý kế toán, nâng cao chuẩn mực công bố thông tin và tăng cường giám sát hoạt động kiểm toán độc lập.
  • Nêu rõ các giới hạn của đề tài và vạch ra các hướng mở cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Tổng hợp các nghiên cứu tiền nhiệm làm cơ sở đối chiếu

Tác giả & Năm công bố Mẫu và phạm vi nghiên cứu Phương pháp phân tích Kết quả tác động của QTLN đến KNPS
Yasuda & cộng sự (2004) Các ngân hàng tại Nhật Bản (1990 - 1999) OLS Tác động ngược chiều đến KNPS
Charitou & cộng sự (2007) 859 doanh nghiệp phá sản tại Mỹ (1986 - 2004) OLS Tác động cùng chiều đến KNPS
Ting & cộng sự (2009) 471 doanh nghiệp niêm yết tại Trung Quốc (2001 - 2005) OLS Tác động cùng chiều đến KNPS
Geiszler (2014) Doanh nghiệp được S&P xếp hạng tín nhiệm (1999 - 2013) OLS Tác động ngược chiều đến KNPS
Agrawal & Chatterjee (2015) 150 doanh nghiệp tại Ấn Độ (2009 - 2014) OLS Tác động ngược chiều đến KNPS
Irawati & cộng sự (2018) 22 doanh nghiệp phi tài chính tại Indonesia (2012 - 2016) OLS Tác động ngược chiều đến KNPS
Võ Văn Nhị & Hoàng Cẩm Trang (2013) 85 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE (2011) ANOVA & OLS Tác động cùng chiều đến KNPS
Đinh Thị Thu Thảo & Nguyễn Vĩnh Khương (2016) 80 doanh nghiệp bị hủy niêm yết trên HOSE & HNX (2012 - 2015) OLS Tác động ngược chiều đến KNPS
Nguyễn Đỗ Quyên & Lê Ngọc Mai (2021) 60 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE & HNX (2013 - 2018) OLS Tác động cùng chiều đến KNPS

Kết quả nghiên cứu chính

  • Tác động của Quản trị lợi nhuận ($EM$): Kết quả hồi quy dữ liệu bảng (FGLS) cho thấy hành vi quản trị lợi nhuận trên cơ sở dồn tích có mối tương quan nghịch biến có ý nghĩa thống kê với chỉ số Z-score của Altman. Do chỉ số Z-score càng thấp phản ánh nguy cơ kiệt quệ tài chính càng cao, kết quả này chứng minh rằng mức độ quản trị lợi nhuận càng lớn thì khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết càng gia tăng. Phát hiện này đồng thuận với kết luận của Charitou et al. (2007), Ting et al. (2009), Võ Văn Nhị & Hoàng Cẩm Trang (2013), và Nguyễn Đỗ Quyên & Lê Ngọc Mai (2021).
  • Tác động của các biến kiểm soát:
    • Khả năng thanh toán nhanh ($LIQ$), tỷ suất sinh lời trên tài sản ($ROA$), hiệu quả sử dụng tài sản ($OE$), quy mô doanh nghiệp ($SIZE$) và giá trị thị trường ($TOBINQ$) có mối quan hệ đồng biến với chỉ số $Z$ (giúp cải thiện sức khỏe tài chính và giảm thiểu nguy cơ phá sản).
    • Đòn bẩy tài chính ($LEV$) có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số $Z$, phản ánh việc lạm dụng nợ vay làm suy giảm an toàn tài chính và gia tăng áp lực phá sản.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  1. Đối với các doanh nghiệp bất động sản:
    • Hạn chế can thiệp quá mức vào các biến kế toán dồn tích (như trích lập dự phòng, vốn hóa chi phí lãi vay, thời điểm ghi nhận doanh thu dự án) nhằm mục đích làm đẹp báo cáo tài chính ngắn hạn.
    • Kiểm soát chặt chẽ cơ cấu nợ vay và hệ số đòn bẩy tài chính ($LEV$); xây dựng kế hoạch dòng tiền cân đối giữa nghĩa vụ trả nợ và tiến độ triển khai dự án.
    • Nâng cao tính thanh khoản bằng cách đẩy nhanh tiến độ hoàn thiện dự án, giải phóng hàng tồn kho dở dang, đảm bảo hệ số thanh toán nhanh ($LIQ$).
  2. Đối với cơ quan quản lý và các bên liên quan:
    • Bộ Tài chính cần tiếp tục hoàn thiện khung khổ chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) tiệm cận chuẩn mực quốc tế (IFRS), thu hẹp các kẽ hở cho phép nhà quản lý vận dụng tùy nghi các ước tính kế toán dồn tích.
    • Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cần tăng cường kiểm tra tính minh bạch và giám sát chất lượng kiểm toán độc lập của các báo cáo tài chính được công bố trên sàn niêm yết.
    • Các ngân hàng và nhà đầu tư cần kết hợp đánh giá chỉ số Z-score cùng các chỉ tiêu dòng tiền thực tế thay vì chỉ căn cứ vào số liệu lợi nhuận kế toán.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm chuyên sâu về mối quan hệ giữa quản trị lợi nhuận và khả năng phá sản trong nhóm ngành bất động sản tại thị trường mới nổi như Việt Nam. Công trình khắc phục hạn chế của các nghiên cứu trước nhờ sử dụng chuỗi thời gian dài 12 năm (2010 - 2021) và áp dụng phương pháp ước lượng FGLS để xử lý các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp mô hình định lượng và các tiêu chí tài chính giúp các nhà quản trị doanh nghiệp, ngân hàng tài trợ vốn và cơ quan quản lý thị trường nhận diện sớm các dấu hiệu thao túng báo cáo tài chính và rủi ro phá sản tiềm ẩn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Phạm vi mẫu: Nghiên cứu chỉ thu thập dữ liệu của 33 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE, chưa bao quát các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HNX, thị trường UPCoM hoặc các doanh nghiệp chưa niêm yết, do đó khả năng tổng quát hóa cho toàn bộ ngành bất động sản còn nhất định bị hạn chế.
  • Phương pháp đo lường QTLN: Đề tài chỉ tập trung đo lường quản trị lợi nhuận trên cơ sở dồn tích (AEM) qua mô hình Jones hiệu chỉnh. Quản trị lợi nhuận thực tế (REM) chưa được đưa vào mô hình do thiếu hụt thông tin bóc tách chi tiết về chi phí R&D và các chi phí tùy ý trong thuyết minh báo cáo tài chính của các doanh nghiệp bất động sản Việt Nam.
  • Khung thời gian: Dữ liệu dừng lại ở năm 2021, chưa phản ánh đầy đủ các biến động sâu rộng của thị trường bất động sản và các chính sách thắt chặt tín dụng, trái phiếu doanh nghiệp sau năm 2021.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng quy mô mẫu nghiên cứu sang các doanh nghiệp bất động sản trên sàn HNX và UPCoM nhằm tăng tính bao quát và so sánh giữa các sàn giao dịch.
  • Bổ sung và kiểm định thêm các mô hình đo lường quản trị lợi nhuận khác (như mô hình Kothari et al., 2005) hoặc kết hợp nghiên cứu hành vi quản trị lợi nhuận thực tế (REM) khi nguồn dữ liệu công bố chi tiết hơn.
  • Cập nhật chuỗi dữ liệu sang các năm gần nhất để đánh giá tác động của các chính sách tái cấu trúc thị trường tài chính và thị trường bất động sản sau đại dịch.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên cao học, và giảng viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kế toán - Kiểm toán, và Quản trị Kinh doanh.
    • Các chuyên viên phân tích rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại, các nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán, và các nhà quản trị tài chính tại các doanh nghiệp bất động sản.
  • Các nội dung có giá trị tham khảo cao:
    • Phương pháp luận đo lường biến kế toán dồn tích ($EM$) dựa trên mô hình Jones hiệu chỉnh (Dechow & cộng sự, 1995) tích hợp xử lý qua phần mềm Stata.
    • Khung đo lường sức khỏe tài chính và dự báo phá sản dựa trên chỉ số Z-score (Altman, 2000) thích ứng cho thị trường mới nổi.
    • Quy trình xử lý kinh tế lượng dữ liệu bảng bài bản: từ các bước thống kê mô tả, kiểm định tương quan, kiểm định VIF, so sánh POLS/FEM/REM qua các kiểm định F-test/Hausman, đến kỹ thuật khắc phục khuyết tật bằng mô hình FGLS.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình nào để đo lường hành vi quản trị lợi nhuận và nguy cơ phá sản?

Khóa luận sử dụng mô hình Jones hiệu chỉnh (Modified Jones Model) của Dechow & cộng sự (1995) để đo lường hành vi quản trị lợi nhuận trên cơ sở dồn tích ($EM$ trích xuất từ phần dư $\varepsilon_t$). Để đo lường khả năng phá sản và sức khỏe tài chính của doanh nghiệp, khóa luận sử dụng mô hình chỉ số Z-score của Altman (2000) dành cho các thị trường mới nổi.

2. Vì sao nhóm tác giả không đo lường hành vi quản trị lợi nhuận thực tế (REM)?

Theo tác giả trình bày, việc đo lường quản trị lợi nhuận thực tế (REM) đòi hỏi thông tin bóc tách về việc cắt giảm chi phí tùy ý (đặc biệt là chi phí R&D, chi phí bán hàng và quản lý). Tại Việt Nam, hơn 60% doanh nghiệp bất động sản được khảo sát chưa có bộ phận R&D chuyên biệt và các thông tin này ít khi được công bố minh bạch trên báo cáo tài chính. Do đó, việc đo lường chi phí tùy ý sẽ thiếu chính xác, dẫn đến việc nghiên cứu chỉ tập trung vào quản trị lợi nhuận trên cơ sở dồn tích.

3. Quy mô dữ liệu và mẫu nghiên cứu của đề tài gồm những gì?

Mẫu nghiên cứu gồm 33 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) với chuỗi dữ liệu liên tục trong 12 năm, từ năm 2010 đến năm 2021, tạo thành một bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 396 quan sát.

4. Tại sao chỉ số khả năng thanh toán nhanh (LIQ) được chọn làm biến kiểm soát thay vì hệ số thanh toán hiện hành?

Đối với doanh nghiệp kinh doanh bất động sản, hàng tồn kho chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng tài sản (chủ yếu là chi phí sản xuất kinh doanh dở dang và quyền sử dụng đất của các dự án đang triển khai). Hàng tồn kho bất động sản có tính thanh khoản thấp và khó chuyển đổi nhanh thành tiền mặt. Do đó, chỉ số thanh toán nhanh (sau khi đã loại trừ hàng tồn kho) phản ánh chính xác và khắt khe hơn năng lực thực tế của doanh nghiệp trong việc hoàn trả các nghĩa vụ nợ ngắn hạn khi đến hạn.

5. Kỹ thuật kinh tế lượng nào được lựa chọn cuối cùng để đưa ra kết luận nghiên cứu?

Mặc dù kiểm định Hausman chỉ ra mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), các kiểm định khuyết tật sau đó phát hiện mô hình FEM bị vi phạm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Nhóm tác giả đã lựa chọn mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) làm mô hình ước lượng cuối cùng để khắc phục triệt để hai khuyết tật trên, mang lại các ước lượng không chệch và có độ tin cậy cao.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của nhóm tác giả đã làm rõ cơ sở lý luận và cung cấp bằng chứng thực nghiệm vững chắc về tác động của hành vi quản trị lợi nhuận dồn tích đến khả năng phá sản của 33 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn HOSE giai đoạn 2010 - 2021. Bằng việc áp dụng mô hình Jones hiệu chỉnh kết hợp chỉ số Z-score của Altman và kỹ thuật ước lượng FGLS, nghiên cứu khẳng định hành vi điều chỉnh dồn tích làm suy giảm chỉ số an toàn tài chính và gia tăng rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Các phát hiện định lượng là căn cứ thực tiễn quan trọng để đề xuất các giải pháp kiểm soát đòn bẩy nợ, nâng cao tính minh bạch báo cáo tài chính cho các doanh nghiệp bất động sản, đồng thời hỗ trợ cơ quan quản lý trong việc hoàn thiện chính sách giám sát thị trường.