Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam

QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP <br /> <br /> <br /> <br /> Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản<br /> của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây<br /> dựng tại Việt Nam<br /> <br /> Nguyễn Thị Tuyết Lan<br /> <br /> <br /> Ngày nhận: 21/04/2019 Ngày nhận bản sửa: 13/05/2019 Ngày duyệt đăng: 17/05/2019<br /> <br /> <br /> <br /> Bài viết nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của<br /> các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam. Các nhân<br /> tố được nghiên cứu bao gồm tổng nợ phải trả trên tổng tài sản; Vốn<br /> lưu động trên tổng tài sản; Khả năng thanh toán ngắn hạn; Tỷ suất<br /> sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng. Kết<br /> quả nghiên cứu thực nghiệm cho biết chỉ có tổng nợ phải trả trên<br /> tổng tài sản và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng đến<br /> rủi ro phá sản của doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt<br /> Nam. Trong đó tổng nợ phải trả trên tổng tài sản có ảnh hưởng cùng<br /> chiều và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược<br /> chiều. Kết quả nghiên cứu là bằng chứng quan trọng cho các nhà<br /> quản trị trong hoạt động quản lý điều hành doanh nghiệp.<br /> Từ Khóa: Rủi ro phá sản, Doanh nghiệp niêm yết, Ngành Xây dựng<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 1. Giới thiệu Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội phát triển,<br /> doanh nghiệp ngành Xây dựng tại Việt Nam<br /> rong giai đoạn 2005- 2009, tốc còn phải đối mặt với nhiều khó khăn. Từ tác<br /> độ tăng trưởng của ngành Xây động của các cuộc khủng hoảng kinh tế, biến<br /> dựng bình quân đạt 9,6%/năm động liên tục của lãi suất và lạm phát cũng như<br /> và giai đoạn 2010- 2015 đạt các chính sách quản lý của Nhà nước đã ảnh<br /> 4,6%/năm. Dự tính từ nay đến hưởng trực tiếp đến các doanh nghiệp ngành<br /> năm 2020, Việt Nam cần thu hút khoảng 202 Xây dựng. Những vấn đề này khiến các doanh<br /> nghìn tỷ đồng mỗi năm để phát triển hạ tầng nghiệp ngành Xây dựng Việt Nam ngày càng<br /> giao thông và khoảng 125 nghìn tỷ đồng mỗi quan tâm đến bài toán quản trị tài chính doanh<br /> năm cho các dự án hạ tầng điện... Đây sẽ là thị nghiệp mà trọng tâm là thiết lập một nguồn<br /> trường tiềm năng vô cùng to lớn cho ngành Xây lực tài chính mạnh và dự báo rủi ro phá sản<br /> dựng để phát triển trong tương lai. của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp các doanh<br /> <br /> <br /> © Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng<br /> ISSN 1859 - 011X 31 Số 205- Tháng 6. 2019<br /> QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP <br /> <br /> <br /> <br /> nghiệp ngành Xây dựng tối đa hóa giá trị doanh bài nghiên cứu. Từ danh sách 22 biến tỷ số tài<br /> nghiệp, hạn chế rủi ro tài chính và là nền tảng chính ban đầu, nghiên cứu chọn ra năm biến tỷ<br /> vững chắc giúp doanh nghiệp đương đầu với số để đưa vào mô hình thực hiện dự báo khả<br /> những biến động từ bên ngoài, giúp giảm nguy năng phá sản doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu<br /> cơ phá sản của doanh nghiệp. Mặt khác, đối với chỉ ra rằng, tất cả các doanh nghiệp có điểm<br /> các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng có số ZScore lớn hơn 2,99 thuộc nhóm các doanh<br /> tỷ lệ nợ vay/vốn chủ sở hữu rất cao, chi phí tài nghiệp không phá sản, nghĩa là rơi vào vùng<br /> chính là một gánh nặng đối với doanh nghiệp không phá sản, trong khi các doanh nghiệp có<br /> và sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến con số lợi điểm số ZScore thấp hơn 1,81 thuộc các nhóm các<br /> nhuận của họ đồng thời làm rủi ro phá sản tăng doanh nghiệp phá sản, chúng nằm trong vùng<br /> cao. phá sản, các doanh nghiệp có điểm số ZScore<br /> Bài báo này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng từ 2,99 đến 1,81 thuộc vùng chưa xác định vì<br /> đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm tính nhạy cảm của sai sót trong cách phân loại<br /> yết ngành Xây dựng tại Việt Nam bằng phương doanh nghiệp. Mô hình phân tích đa thức các tỷ<br /> pháp nghiên cứu định lượng và mô hình Logit, số cực kỳ chính xác trong việc dự báo phá sản<br /> từ đó đề xuất giải pháp giảm rủi ro phá sản của doanh nghiệp, nó dự báo đúng 94% mẫu khảo<br /> các doanh nghiệp này. Bài viết trả lời các câu sát ban đầu và với 95% tất cả các doanh nghiệp<br /> hỏi: (i) Nhân tố nào ảnh hưởng tới rủi ro phá nằm trong nhóm phá sản và không phá sản. Tuy<br /> sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây nhiên, giới hạn của bài nghiên cứu là chỉ khảo<br /> dựng tại Việt Nam; (ii) Đánh giá ảnh hưởng sát các doanh nghiệp sản xuất lớn (dựa vào quy<br /> của các nhân tố tới rủi ro phá sản của các doanh mô tài sản) và có sai sót trong việc phân loại<br /> nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam. doanh nghiệp thuộc nhóm phá sản và không phá<br /> sản.<br /> 2. Tổng quan nghiên cứu Trong khi đó, James A.O (1980) nghiên cứu về<br /> chỉ số tài chính và khả năng dự báo phá sản.<br /> Liên quan đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp, Bài nghiên cứu trình bày các kết quả nghiên<br /> trên thế giới có khá nhiều các nghiên cứu liên cứu định lượng dự báo sự thất bại của doanh<br /> quan. Đầu tiên phải kể đến nghiên cứu của nghiệp như là bằng chứng cho các sự kiện phá<br /> Edward I. A. (1968) về chỉ số tài chính, phân sản. Những phát hiện chính của bài nghiên cứu<br /> tích mô hình đa thức nhằm dự báo khả năng phá có thể được tóm tắt một cách ngắn gọn như sau:<br /> sản doanh nghiệp. Nghiên cứu có mẫu khảo sát đầu tiên, khả năng nhận diện bốn nhóm nhân<br /> ban đầu gồm 66 doanh nghiệp được chia thành tố quan trọng được thống kê có tác động đến<br /> hai nhóm với mỗi nhóm là 33 doanh nghiệp. xác suất thất bại của doanh nghiệp (trong vòng<br /> Nhóm thứ nhất là nhóm các doanh nghiệp phá một năm), đó là: (1) quy mô doanh nghiệp, (2)<br /> sản theo Chương X của Luật Phá sản Hoa Kỳ cấu trúc tài chính, (3) tính hiệu quả, và (4) tính<br /> trong giai đoạn 1946- 1965 và nhóm thứ hai là thanh khoản. Thứ hai, những nghiên cứu trước<br /> nhóm các doanh nghiệp không phá sản trong đó đã phóng đại sức mạnh của các mô hình dự<br /> cùng thời kỳ và vẫn tồn tại trong năm 1966. báo phá sản và các kiểm định của nó. Một vấn<br /> Trong đó, tác giả xem xét 22 biến tỷ số tài đề nữa là các nhân tố dự báo (các chỉ số tài<br /> chính tiềm năng để phân tích, các biến tỷ số này chính) lấy từ các báo cáo tài chính được công<br /> được phân loại thành 5 nhóm biến tỷ số chuẩn bố sau ngày phá sản, sau đó bằng chứng chỉ ra<br /> bao gồm: tỷ số về tính thanh khoản, tỷ số về lợi rằng các nhân tố này sẽ dự báo phá sản.<br /> nhuận, tỷ số về đòn bẩy tài chính, tỷ số về khả Ngoài ra, khi nghiên cứu về phá sản, Evridiki<br /> năng thanh toán nợ, và tỷ số về hoạt động. Các Neophytou, Andreas Charitou và Chris<br /> nhóm biến tỷ số này được chọn dựa vào các Charalambous (2000) trong nghiên cứu của<br /> cơ sở sau: (1) các nghiên cứu đã công bố trước mình về dự báo thất bại doanh nghiệp đã phát<br /> đó, (2) sự phù hợp tiềm năng với bài nghiên triển mô hình phân loại các doanh nghiệp công<br /> cứu và (3) vài biến tỷ số mới được tạo ra trong nghiệp thất bại cho Vương quốc Anh, bằng<br /> <br /> <br /> <br /> 32 Số 205- Tháng 6. 2019 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng<br />  QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP<br /> <br /> <br /> <br /> cách sử dụng kỹ thuật phân tích logit. Bộ dữ mạnh đáng kể khi các biện pháp này được kết<br /> liệu bao gồm 51 cặp các doanh nghiệp công hợp. Kết quả cho thấy dự báo phá sản dựa trên<br /> nghiệp thất bại và không thất bại ở Anh trong phương pháp định giá quyền chọn thành công<br /> giai đoạn 1988 - 1997. Mô hình dự báo được hơn các phương pháp dựa vào các biến kế toán.<br /> phát triển cho đến ba năm trước khi sự kiện thất Gần đây, nhóm nghiên cứu của Ben Chin-Fook<br /> bại xảy ra. Kết quả cho thấy một mô hình bao Yap, David Gun-Fie Yong và Wai-Ching Poon<br /> gồm ba biến tài chính là khả năng sinh lời, dòng (2010) nghiên cứu về tỷ số tài chính và phân<br /> tiền hoạt động và biến đòn bẩy tài chính có thể tích biểu thức đa biến dự báo sự thất bại của<br /> giải thích chính xác tổng thể 83% khả năng thất các doanh nghiệp Malaysia. Mục đích của bài<br /> bại doanh nghiệp trước một năm. Mô hình của nghiên cứu là phát triển một mô hình để cải<br /> tác giả có thể hỗ trợ các nhà quản lý, các cổ thiện khả năng tiên đoán sự thất bại cho các<br /> đông, các tổ chức tài chính, kiểm toán viên tại doanh nghiệp sau khoảng thời gian cơ cấu lại<br /> Anh dự báo khủng hoảng tài chính. với điều kiện tài chính, kinh doanh và hoạt<br /> Bên cạnh đó, Pranee Leksrisakul và Michael động khác nhau trong bối cảnh của Malaysia.<br /> Evans (2005) trong nghiên cứu về mô hình phá Tổng cộng có 64 doanh nghiệp được phân tích<br /> sản doanh nghiệp ở Thái Lan đã cung cấp bằng với 16 chỉ tiêu tài chính. Một hàm đa thức<br /> chứng mới về việc sử dụng phương pháp phân được xây dựng để phân tích (MDA) với 07 tỷ<br /> tích biệt thức đa biến (MDA) có thể được chọn số tài chính được tìm thấy là có ý nghĩa thống<br /> như là một công cụ để dự đoán sự thất bại của kê trong việc dự báo với tỷ lệ chính xác cao từ<br /> doanh nghiệp niêm yết ở Thái Lan. Nguồn dữ 88% đến 94% cho mỗi doanh nghiệp trước khi<br /> liệu được sử dụng là các doanh nghiệp niêm doanh nghiệp thất bại. Bẩy tỷ số tài chính đó<br /> yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Thái là: Tổng tài sản trên tổng nợ phải trả (FFTL),<br /> Lan (SET) trong khoảng thời gian 1997- 2002. dòng tiền trên tổng nợ dài hạn (CFTD), tổng nợ<br /> Các biến tài chính lấy từ mô hình dự báo phá dài hạn trên tổng tài sản (TDTA), vốn lưu động<br /> sản của Altman (1968). Kết quả nghiên cứu trên tổng tài sản (WCTA), thu nhập giữ lại trên<br /> cho thấy, các biến số về lợi nhuận, đòn bẩy tài tổng tài sản (RETA), thu nhập trước thuế và<br /> chính, chất lượng tài sản và tính thanh khoản lãi vay (EBIT) và thu nhập ròng trên doanh thu<br /> có tác động đến khả năng dự báo phá sản doanh (NIS). Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng ngay cả<br /> nghiệp và tất cả chúng đều có ý nghĩa thống kê. với các công cụ thống kê tiên tiến phổ biến hơn<br /> Bên cạnh đó, các kết quả kiểm định cho thấy được sử dụng gần đây, MDA vẫn còn là một<br /> rằng các chỉ tiêu tài chính của các doanh nghiệp công cụ thống kê mạnh và rất đáng tin cậy.<br /> phá sản có sự khác biệt có ý nghĩa so với các Ở Việt Nam cũng có nhiều nghiên cứu liên<br /> doanh nghiệp không phá sản, các tỷ số tài chính quan đến chủ đề này. Điển hình có thể kể đến<br /> về lợi nhuận, tính thanh khoản và chất lượng nghiên cứu của Hay Sinh (2003) về ước tính<br /> tài sản của các doanh nghiệp phá sản thấp hơn xác suất phá sản trong thẩm định giá trị doanh<br /> so với các doanh nghiệp không phá sản, nhưng nghiệp. Theo tác giả, xác suất phá sản là một<br /> tỷ lệ đòn bẩy có xu hướng ngược lại giữa hai tham số tài chính có ảnh hưởng trực tiếp đến<br /> nhóm doanh nghiệp này. giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên khi thẩm định<br /> Nghiên cứu của Ming Xu và Chu Zhang giá bằng các phương pháp thuộc cách tiếp cận<br /> (2008) về trường hợp của các doanh nghiệp dòng tiền, xác xuất phá sản chưa được ước<br /> niêm yết Nhật Bản dự báo phá sản của các tính là một tham số độc lập mà thường được<br /> doanh nghiệp niêm yết ở Nhật Bản giai đoạn thể hiện trong tỉ suất chiết khấu. Trong khi<br /> 1992- 2005. Nhóm tác giả cho thấy rằng các đó, phương pháp giá trị hiện tại có điều chỉnh<br /> biện pháp truyền thống như chỉ số Zscore của (APV) đã có cách tiếp cận mới hơn khi tách tác<br /> Altman (1968), Oscore của Ohlson (1980) và động biên của nợ vay và ước tính xác suất phá<br /> định giá quyền chọn trước đây được phát triển sản như một tham số độc lập. Về ý tưởng, APV<br /> cho thị trường Mỹ, cũng rất hữu ích cho thị tỏ ra khá hiệu quả, nhưng tại Việt Nam, phương<br /> trường Nhật Bản. Hơn nữa, sức mạnh dự báo pháp này vẫn chưa được thẩm định viên quan<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019 33<br /> QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP <br /> <br /> <br /> <br /> tâm vì vướng phải nhiều khó khăn trong việc khoán, ngành Bất động sản, ngành Xây dựng-<br /> ước tính xác suất phá sản. Do đó, bài nghiên Vật liệu xây dựng, ngành Thực phẩm- đồ uống<br /> cứu của tác giả nhằm mục đích thiết lập các và ngành Hàng tiêu dùng cá nhân- gia đình.<br /> phương pháp ước tính xác suất phá sản của một Khi xem xét toàn bộ mẫu khảo sát, có mối<br /> doanh nghiệp để phương pháp giá trị hiện tại tương quan thuận giữa ba nhân tố về tính thanh<br /> có điều chỉnh (APV) ngày càng được áp dụng khoản ngắn hạn, thu nhập ròng âm hai năm gần<br /> rộng rãi, góp phần làm đa dạng hóa các phương đây và nợ phải trả vượt tổng tài sản với chỉ số<br /> pháp trong hoạt động thẩm định giá trị doanh dự báo phá sản Oscore; và đồng thời hai nhân<br /> nghiệp tại Việt Nam hiện nay. Tác giả đã đưa tố tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ<br /> ra hai phương pháp ước tính xác suất phá sản tăng trưởng thu nhập ròng có mối tương quan<br /> của một doanh nghiệp là: (1) Dựa vào chỉ số nghịch với chỉ số dự báo phá sản Oscore, và tất<br /> Z’’ điều chỉnh của Altman (1968); và (2) dựa cả đều có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó, bốn<br /> vào hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ của nhân tố còn lại là quy mô doanh nghiệp, tổng<br /> các ngân hàng thương mại (NHTM) theo Quyết nợ trên tổng tài sản, vốn lưu động trên tổng tài<br /> định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 sản và quỹ được lập từ hoạt động trên tổng nợ<br /> của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phải trả cũng có tác động đến chỉ số dự báo phá<br /> (NHNN) ban hành. sản Oscore nhưng không có ý nghĩa thống kê.<br /> Bên cạnh đó là nghiên cứu của Nguyễn Minh Gần đây, nhóm tác giả thuộc nhóm ngành khoa<br /> Hà, Nguyễn Bá Hướng (2016) phân tích các học kinh tế trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí<br /> yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng Minh (2013) đã thực hiện nghiên cứu lập mô<br /> bằng phương pháp Z-Score. Mục tiêu nghiên hình dự báo phá sản các công ty phi tài chính<br /> cứu là xác định các yếu tố hưởng đến rủi ro phá Việt Nam. Nhóm tác giả đã xác định các chỉ<br /> sản ngân hàng Việt Nam bằng phương pháp số tài chính quan trọng nhất trong dự báo phá<br /> Z-score, từ đó gợi ý chính sách phù hợp nhằm sản đối với khu vực phi tài chính của Việt Nam<br /> tăng cường sự ổn định và lành mạnh trong hoạt bằng cách sử dụng mẫu của các công ty bị phá<br /> động của NHTM cổ phần Việt Nam. Nghiên sản trong giai đoạn 2008- đầu năm 2013. Bằng<br /> cứu sử dụng dữ liệu gồm 23 NHTM cổ phần cách đó, 24 chỉ tiêu tài chính đo lường các<br /> Việt Nam với 115 quan sát từ 2009- 2013. thuộc tính tài chính quan trọng của một công ty<br /> Nghiên cứu tìm thấy các yếu tố có mối quan hệ (phân thành 4 nhóm: tỷ số đòn bẩy, tỷ số thanh<br /> nghịch chiều với rủi ro phá sản ngân hàng như: khoản, tỷ số khả năng sinh lợi và tỷ số vòng<br /> Tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ quay) đã được dùng để kiểm tra sự phá sản<br /> lệ thu nhập lãi thuần, vốn chủ sở hữu trên tổng trong thời gian ba năm trước khi phá sản. Phân<br /> tài sản, đa dạng hóa thu nhập, sở hữu nhà nước, tích biệt số DA đưa ra một mô hình kinh tế của<br /> số năm hoạt động của ngân hàng và ngân hàng hai biến: EBIT trên tổng tài sản (thuộc nhóm tỷ<br /> đã niêm yết. Các yếu tố có mối quan hệ đồng số khả năng sinh lợi) và Vốn luân chuyển trên<br /> biến với rủi ro phá sản ngân hàng, gồm: Hiệu doanh thu (thuộc nhóm tỷ số vòng quay). Ước<br /> quả quản lý chi phí và quy mô. tính của các tác giả cung cấp bằng chứng rằng<br /> Ngoài ra nghiên cứu về quyết định đầu tư và rủi các công ty có chỉ số Z< 0,08 có nghĩa là đang<br /> ro phá sản của các công ty niêm yết trên TTCK tiến dần vào vùng “không phá sản”, trong khi<br /> Việt Nam của Lê Nguyễn Sơn Vũ (2013) đã đưa các công ty có chỉ số Z> 0,08 tức đang tiến vào<br /> ra các bằng chứng thực nghiệm về sự tác động vùng “phá sản”. Cuối cùng, công ty có chỉ số<br /> của các nhân tố tỷ số tài chính đến quyết định Z= -1,434 được xếp vào “Phá sản” và công ty<br /> đầu tư và rủi ro phá sản của các công ty niêm có chỉ số Z= 1,514 được xếp vào “Không phá<br /> yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2003- 2012. sản”. Mô hình đạt được độ chính xác dự báo<br /> Bên cạnh việc nghiên cứu 737 công ty trong 79,2% khi áp dụng để dự báo phá sản trên mẫu.<br /> toàn bộ mẫu khảo sát, tác giả còn phân loại các Ngoài việc đánh giá mô hình dự đoán phá sản<br /> công ty trong mẫu khảo sát thành năm ngành đối với Việt Nam, nghiên cứu cho thấy rằng<br /> để thực hiện nghiên cứu thêm là ngành Chứng hầu hết các công ty bị phá sản trong giai đoạn<br /> <br /> <br /> <br /> 34 Số 205- Tháng 6. 2019 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng<br />  QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP<br /> <br /> <br /> <br /> từ 2008 đến đầu 2013 đã cho thấy dấu hiệu của Trong đó, Oscore là khả năng phá sản của<br /> khủng hoảng tài chính, ví dụ hiệu quả tài chính doanh nghiệp; TLTA - Tổng nợ phải trả trên<br /> kém. Hơn nữa, nghiên cứu của các tác giả đã tổng tài sản; WCTA - Vốn lưu động trên tổng<br /> bổ sung các tài liệu hiện có bằng cách tìm hiểu tài sản; CLCA - Khả năng thanh toán ngắn hạn;<br /> hai biến tài chính quan trọng ở Việt Nam, là tỷ NITA - Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản; CHIN<br /> lệ EBIT trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn luân chuyển - Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng.<br /> trên doanh thu, có thể được sử dụng để tìm ra<br /> những nguy cơ phá sản ở Việt Nam 3.2. Biến số và thước đo<br /> Tóm lại, qua các nghiên cứu thực nghiệm cả<br /> ở trong và ngoài nước đều chỉ ra rằng có rất Biến phụ thuộc: Rủi ro phá sản doanh nghiệp<br /> nhiều nhân tố khác nhau ảnh hưởng đến rủi ro Chỉ số tổng thể dự báo phá sản doanh nghiệp<br /> phá sản của doanh nghiệp. Các nhân tố có thể trong vòng một năm - Oscore. Oscore = 1<br /> có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản gồm: quy mô nếu doanh nghiệp có khả năng phá sản trong<br /> doanh nghiệp, khả năng thanh toán ngắn hạn, tỷ năm tiếp theo và bằng 0 nếu ngược lại (James<br /> suất sinh lợi trên tổng tài sản, tổng nợ phải trả A.Ohlson, 1980; Ming Xu và Chu Zhang,<br /> trên tổng tài sản, vốn chủ sở hữu trên tổng tài 2008). Cụ thể, Oscore được đo trên cơ sở ước<br /> sản… Tuy nhiên, với những mẫu dữ liệu khác lượng của mô hình:<br /> nhau trong các khoảng thời gian khác nhau, các Z = 0,517 – 0,460X1 + 9,329X2 + 0,388X3 +<br /> nghiên cứu đã đưa ra các kết luận có sự khác 1,158X4<br /> biệt. Chính vì thế, muốn biết các nhân tố nào Trong đó:<br /> thực sự tác động đến rủi ro phá sản của doanh X1: Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản<br /> nghiệp thì phải xem xét và phân tích dựa trên X2: Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản<br /> những đặc điểm riêng của đối tượng nghiên X3: Vốn lưu động ròng trên tổng tài sản<br /> cứu. Ở Việt Nam đã có rất nhiều nghiên cứu X4: Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản<br /> về rủi ro phá sản nói riêng cũng như rủi ro nói Nếu Z < 0,5 thì Oscore = 1, nếu Z > 0,5 thì<br /> chung của các doanh nghiệp tuy nhiên chưa Oscore = 0<br /> có một nghiên cứu cụ thể nào về các nhân tố<br /> ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh Biến độc lập:<br /> nghiệp niêm yết ngành Xây dựng. Do đó, trên (i) Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản: Theo<br /> cơ sở kế thừa những ưu điểm của các nghiên nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), Ming<br /> cứu đi trước, nghiên cứu này sẽ bổ sung thêm Xu và Chu Zhang (2008) tổng nợ phải trả trên<br /> vào khoảng trống nghiên cứu về rủi ro phá sản, tổng tài sản có tương quan thuận với rủi ro phá<br /> phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của một doanh nghiệp. Nếu tổng nợ phải<br /> sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây trả trên tổng tài sản càng lớn thì nguy cơ phá<br /> dựng tại Việt Nam. sản của doanh nghiệp càng cao, trong khi doanh<br /> nghiệp có tỉ lệ này thấp thì sẽ ít phải đối mặt<br /> 3. Phương pháp nghiên cứu với nguy cơ phá sản hơn. Trong nghiên cứu<br /> này, tổng nợ phải trả trên tổng tài sản (TLTA)<br /> 3.1. Mô hình nghiên cứu được tính bằng tỷ số tài chính giữa tổng nợ<br /> trong kỳ chia cho tổng tài sản trong kì.<br /> Tham khảo các nghiên cứu đi trước (Greene, (ii) Vốn lưu động trên tổng tài sản: Theo<br /> 2012; James A.Ohlson, 1980; Lê Nguyến Sơn nghiên cứu của Edward I.Altman (1968); James<br /> Vũ, 2013), mô hình được sử dụng để nghiên A.Ohlson (1980); Ming Xu và Chu Zhang<br /> cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá (2008); Ben Chin-Fook Yap, David Gun-Fie<br /> sản của doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng Yong và Wai-Ching Poon (2010), nhân tố tính<br /> tại Việt Nam có dạng như sau: thanh khoản (đo bằng vốn lưu động trên tổng<br /> Pr(Oscore) = β0 + β1*TLTA+β2*WCTA+β3*CL tài sản) là một trong những nhân tố quan trọng<br /> CA+β4*NITA+β5*CHIN + ui trong việc đánh giá khả năng phá sản doanh<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019 35<br /> QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP <br /> <br /> <br /> <br /> nghiệp. Tính thanh khoản của doanh nghiệp (2010), tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản là một<br /> càng lớn thì nguy cơ phá sản càng thấp và trong những nhân tố quan trọng trong việc đánh<br /> ngược lại. Trong nghiên cứu này, vốn lưu động giá khả năng phá sản doanh nghiệp. Khi mà<br /> trên tổng tài sản (WCTA) được tính bằng tỉ số tỉ suất sinh lợi của một doanh nghiệp thấp và<br /> giữa hiệu của tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn kéo dài trong nhiều năm thì rủi ro phá sản của<br /> trong kì chia cho tổng tài sản trong kì doanh nghiệp đó là rất lớn và ngược lại. Dựa<br /> (iii) Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn: Theo vào nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), bài<br /> nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), hệ báo này đo lường tỷ suất sinh lợi trên tổng tài<br /> số hồi quy Tobin q và nợ ngắn hạn trên tài sản (NITA) bằng tỉ số tài chính giữa thu nhập<br /> sản ngắn hạn có những tín hiệu mong đợi và ròng trong kì chia cho tổng tài sản trong kì hay<br /> chúng có ý nghĩa với mức 5% và 1% tương còn gọi là ROA.<br /> ứng, nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn có ý (v) Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng: Theo<br /> nghĩa quan trọng với rủi ro phá sản. Tác giả nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), Ming<br /> cho rằng nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn của Xu và Chu Zhang (2008), tốc độ tăng trưởng<br /> doanh nghiệp càng thấp thì rủi ro phá sản của thu nhập ròng có tương quan nghịch với rủi<br /> doanh nghiệp đó càng cao và ngược lại. Trong ro phá sản của một doanh nghiệp. Nếu doanh<br /> nghiên cứu này, nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn nghiệp có tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng<br /> hạn (CLCA) được tính bằng tỉ số tài chính giữa càng lớn thì rủi ro phá sản của doanh nghiệp đó<br /> nợ ngắn hạn trong kì chia cho tài sản ngắn hạn càng thấp và ngược lại. Trong nghiên cứu này,<br /> trong kì. tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (CHIN) được<br /> (iv) Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản: Theo tính bằng CHINit = (NIit – NIit-1) / ( |NIit| +<br /> nghiên cứu của Edward I.Altman (1968); James |NIit-1|) với NIit là thu nhập ròng trong giai<br /> A.Ohlson (1980); Evridiki Neophytou, Andreas đoạn gần đây nhất.<br /> Charitou và Chris Charalambous (2000); Ming Bảng 1 dưới đây sẽ tóm tắt lại các nhân tố có<br /> Xu và Chu Zhang (2008); Ben Chin-Fook ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh<br /> Yap, David Gun-Fie Yong và Wai-Ching Poon nghiệp, cách đo lường các nhân tố đó, hệ thống<br /> <br /> <br /> Bảng 1. Tóm tắt các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp ngành Xây dựng<br /> STT Nhân tố Nhân tố Kỳ vọng Cơ sở/ nguồn<br /> 1 Tổng nợ phải trả TLTA= TONG NO/TONG TAI SAN + James A.Ohlson (1980), Ming<br /> trên tổng tài sản TONG NO: Tổng nợ phải trả; Xu và Chu Zhang (2008).<br /> 2 Vốn lưu động WCTA = (TS NGAN HAN – NO - Edward I.Altman (1968); James<br /> trên tổng tài sản NGAN HAN)/TONG TAI SAN A.Ohlson (1980); Ming Xu và<br /> TS NGAN HẠN: Tài sản ngắn hạn; Chu Zhang (2008); Ben Chin-<br /> NO NGAN HAN: Nợ ngắn hạn Fook Yap, David Gun-Fie Yong<br /> và Wai-Ching Poon (2010).<br /> 3 Khả năng thanh CLCA =NO NGAN HAN/TS NGAN + James A.Ohlson (1980), Ming<br /> khoản ngắn hạn HAN Xu và Chu Zhang (2008).<br /> 4 Tỷ suất sinh lợi NITA = LNST/TONG TAI SAN - Edward I.Altman (1968); James<br /> trên tổng tài sản LNST: Lợi nhuận sau thuế A.Ohlson (1980); Evridiki<br /> Neophytou, Andreas Charitou<br /> và Chris Charalambous (2000).<br /> 5 Tốc độ tăng CHINit = (NIit – NIit-1)/ - James A.Ohlson (1980), Ming<br /> trưởng thu nhập (|NIit| + | NIit-1|) Xu và Chu Zhang (2008).<br /> ròng NIit là thu nhập ròng trong giai đoạn<br /> gần đây nhất<br /> Nguồn: Tác giả tổng hợp<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 36 Số 205- Tháng 6. 2019 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng<br />  QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 2. Số lượng các doanh nghiệp ngành HOSE trong khoảng thời gian từ năm 2005-<br /> Xây dựng niêm yết trên các sàn giao dịch 2017. Bảng 2 thống kê số lượng các doanh<br /> chứng khoán Việt Nam nghiệp niêm yết ngành xây dựng theo sàn giao<br /> Sàn giao dịch Số lượng doanh Tỷ trọng dịch ở Việt Nam<br /> nghiệp Tổng thể mẫu nghiên cứu gồm 109 doanh<br /> nghiệp trong thời gian liên tục 13 năm. Quy mô<br /> HNX 75 68,81%<br /> của mẫu lên đến 1417 (109*13) quan sát. Cụ thể<br /> HOSE 34 31,19% quy mô mẫu chia theo sàn và loại hình sở hữu<br /> Tổng 109 100% của doanh nghiệp được thể hiện trong Bảng 3.<br /> Theo đó, tỷ lệ doanh nghiệp tư nhân và doanh<br /> Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán từ số liệu nghiệp thuộc Bộ Xây dựng trong mẫu lần lượt<br /> Stockplus<br /> là 53,6 % và 46,4%. Tuy nhiên trong 13 năm,<br /> nhiều doanh nghiệp không có đầy đủ thông tin<br /> Bảng 3. Quy mô mẫu theo sàn và loại hình sở nên quy mô mẫu được sử dụng để ước lượng bị<br /> hữu giảm đáng kể.<br /> Sàn giao dịch<br /> Loại hình sở hữu HNX HOSE Tổng 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận<br /> DN tư nhân 429 330 759<br /> 4.1. Mô tả thống kê và tương quan<br /> DN thuộc Bộ Xây dựng 542 116 658<br /> Tổng 971 446 1.417 Mô tả thống kê và tương quan giữa các biến<br /> được thể hiện trong Bảng 4 và Bảng 5.<br /> Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu Stockplus<br /> Bảng 4 trình bày kết quả thống kê mô tả các<br /> biến trong mô hình nghiên cứu. Tổng nợ phải<br /> lại các giả thuyết về chiều tác động của các trả trên tổng tài sản trung bình của các doanh<br /> nhân tố đó đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng là 44%. Bên cạnh đó,<br /> nghiệp và đưa ra các cơ sở cho những giả vốn lưu động trên tổng tài sản, nợ ngắn hạn<br /> thuyết này từ những lý thuyết và kết quả thực trên tài sản ngắn hạn của các doanh nghiệp này<br /> nghiệm có liên quan. trung bình là 12% và 133%. Trong khi đó, tỷ<br /> suất sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ tăng<br /> 3.3. Dữ liệu nghiên cứu trưởng thu nhập ròng của các doanh nghiêp này<br /> trung bình là 4% và 3%.<br /> Số liệu nghiên cứu sử dụng cho nghiên cứu Kết quả về mối tương quan giữa các biến trong<br /> định lượng được lấy từ StockPlus với đối tượng mô hình nghiên cứu được trình bày trong Bảng<br /> nghiên cứu là các doanh nghiệp niêm yết ngành 5. Kết quả tính toán cho thấy các biến giải thích<br /> Xây dựng tại Việt Nam trên 2 sàn là HNX và khác nhau tác động đến biến phụ thuộc theo các<br /> hướng khác nhau. Các nhân tố tác động<br /> Bảng 4. Thống kê mô tả các biến trong mô hình rủi đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp<br /> ro phá sản ngành Xây dựng đều theo chiều dương<br /> cùng hệ số tương quan lần lượt là: Tổng<br /> Oscore TLTA WCTA CLCA NITA CHIN<br /> nợ phải trả trên tổng tài sản (0,45); Nợ<br /> Obs 1129 1129 1129 1129 1129 1129 ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (0,26).<br /> Mean 0,02 0,44 0,12 1,33 0,04 0,03 Trong khi đó, các nhân tố tác động đến<br /> Std.Dev 0,14 0,32 0,31 3,53 0,15 0,47<br /> rủi ro phá sản của doanh nghiệp niêm<br /> yết ngành Xây dựng đều theo chiều âm<br /> Min 0 0,01 -1,83 0,15 -2,21 -1 cùng hệ số tương quan lần lượt là: Vốn<br /> Max 1 2,69 0,98 36,53 0,34 1 lưu động trên tổng tài sản (-0,30); Tỷ<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả suất sinh lợi trên tổng tài sản (-0,46) và<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019 37<br /> QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP <br /> <br /> <br /> <br /> ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh<br /> Bảng 5. Hệ số tương quan giữa các biến trong mô nghiệp. Do hệ số hồi quy của các biến<br /> hình rủi ro phá sản này có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, các<br /> Oscore TLTA WCTA CLCA NITA CHIN biến khác do hệ số hồi quy không có<br /> Oscore 1,00 0,45 -0,30 0,26 -0,46 -0,02 ý nghĩa thống kê nên các biến còn lại<br /> không ảnh hưởng đến rủi ro phá sán của<br /> TLTA 0,45 1,00 -0,72 0,57 -0,61 -0,08 các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây<br /> WCTA -0,30 -0,72 1,00 -0,75 0.41 -0.01 dựng tại Việt Nam.<br /> CLCA 0,26 0,57 -0,75 1,00 -0,28 -0,02 Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản<br /> (TLTA): Kết quả nghiên cứu cho thấy<br /> NITA -0,46 -0,61 0.41 -0,28 1,00 0,24<br /> tổng nợ phải trả trên tổng tài sản tỷ lệ<br /> CHIN -0,02 -0,08 -0.01 -0,02 0,24 1,00 thuận với rủi ro phá sản của các doanh<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả nghiệp ngành Xây dựng (có ý nghĩa<br /> thống kê ở mức α = 5%). Theo đó, các<br /> Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (-0,02). doanh nghiệp có tỉ lệ nợ càng lớn thì càng có<br /> Rõ ràng, kết quả thực nghiệm về mối quan hệ rủi ro phá sản cao, điều này đúng với các doanh<br /> giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc đã có nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam<br /> những điểm khác so với lý thuyết và giả thuyết bởi quy mô của các doanh nghiêp Việt Nam đa<br /> đề ra. Nguyên nhân xuất phát từ những đặc thù số là vừa và nhỏ cũng như có tài chính không<br /> riêng của các doanh nghiệp ngành Xây dựng và thật vững để có thể trải qua các biến cố khi nền<br /> những đặc điểm của nền kinh tế Việt Nam nói kinh tế gặp phải các cú sốc. Mặt khác, do đặc<br /> chung. Điều này cùng với những kết quả thực thù của ngành, các doanh nghiệp thuộc ngành<br /> nghiệm khác nhau của các nghiên cứu đi trước này thường có hệ số nợ cao. Kết quả nghiên cứu<br /> càng tạo nên những cơ sở vững chắc chứng chỉ ra cụ thể rằng khi tổng nợ phải trả trên tổng<br /> minh sự cần thiết của những nghiên cứu thực tài sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng<br /> nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tăng lên 1 đơn vị thì hệ số chênh lệch phá sản<br /> phá sản đối với các đối tượng riêng biệt. của các doanh nghiệp này sẽ tăng lên 27,37 lần<br /> Bảng 5 cũng trình bày mối tương quan giữa (e3,309583=27,37) trong điều kiện các nhân tố<br /> từng cặp biến giải thích trong mô hình nghiên khác của mô hình không đổi.<br /> cứu. Từ Bảng 5 ta thấy hệ số tương quan giữa Vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA): Kết<br /> các biến trong mô hình đều ở mức thấp, không quả ước lượng của mô hình cho thấy vốn lưu<br /> có hệ số tương quan lớn hơn 0,8. Do đó ta có động trên tổng tài sản không ảnh hưởng đến<br /> thể kết luận mô hình nghiên cứu không mắc rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây<br /> khuyết tật đa cộng tuyến hoàn hảo. Mô hình dựng. Do kết quả ước lượng này không có ý<br /> nghiên cứu sẽ đảm bảo những kết quả ước nghĩa thống kê. Nguyên nhân có thể là do đặc<br /> lượng đều có tính chất tuyến tính, không chệch điểm riêng của các doanh nghiệp ngành xây<br /> và hiệu quả. dựng tại Việt Nam.<br /> Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (CLCA): Kết<br /> 4.2. Kết quả ước lượng và thảo luận quả ước lượng của mô hình cho thấy nợ ngắn<br /> hạn trên tài sản ngắn hạn không ảnh hưởng<br /> Kết quả ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành<br /> rủi ro phá sản của doanh nghiệp được thể hiện Xây dựng do kết quả ước lượng này không có ý<br /> trong Bảng 6. So sánh về chiều tác động của nghĩa thống kê.<br /> các nhân tố đến rủi ro phá sản giữa kết quả ước Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (NITA): Kết<br /> lượng và kỳ vọng (giả thuyết) được thể hiện quả nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lợi trên<br /> trong Bảng 7. tổng tài sản tỷ lệ nghịch với rủi ro phá sản của<br /> Kết quả nghiên cứu cho biết các biến tổng nợ các doanh nghiệp ngành Xây dựng (có ý nghĩa<br /> trên tài sản và tỷ suất sinh lời trên tài sản có thống kê ở mức α = 5%). Điều này hàm ý, các<br /> <br /> <br /> <br /> 38 Số 205- Tháng 6. 2019 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng<br />  QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 6. được những quyết định tài<br /> Mô hình Logit ước lượng các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản chính hợp lý và hiệu quả,<br /> của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam nhà quản trị doanh nghiệp<br /> cần nắm chắc những lý<br /> Biến giải thích Coefficent Std.Error z-Statistic Prob.<br /> thuyết về đầu tư, nguồn<br /> C -6,987746 1,429977 -4,89 0,000 vốn, đồng thời phải có các<br /> TLTA 3,309583 1,287847 2,57 0,010 nghiên cứu về các nhân<br /> WCTA -1,297869 3,559509 -0,36 0,715<br /> tố ảnh hưởng đến rủi ro<br /> phá sản của doanh nghiệp<br /> CLCA -0,1441009 0,2063925 -0,70 0,485 mình. Bài viết phân tích<br /> NITA -10,2866 5,240382 -1,96 0,050 các nhân tố ảnh hưởng<br /> CHIN 1,413499 1,423965 0,99 0,321 đến rủi ro phá sản của các<br /> doanh nghiệp niêm yết<br /> Nguồn: Tính toán của tác giả<br /> ngành Xây dựng. Kết quả<br /> Bảng 7. So sánh chiều tác động của các nhân tố đến rủi ro phá sản nghiên cứu cho biết các<br /> giữa kết quả ước và kỳ vọng (giả thuyết) nhân tố ảnh hưởng đến<br /> rủi ro phá sản của các<br /> Biến giải thích Chiều tác động Chiều tác Kết luận<br /> ước lượng động kì vọng doanh nghiệp niêm yết<br /> ngành Xây dựng tại Việt<br /> TLTA + + Ủng hộ kỳ vọng<br /> Nam gồm: Tổng nợ phải<br /> WCTA - - Ủng hộ kỳ vọng trả trên tổng tài sản (+)<br /> CLCA - + Không ủng hộ kỳ vọng và Tỷ suất sinh lợi trên<br /> NITA - - Ủng hộ kỳ vọng tổng tài sản (-). Trong<br /> đó Tổng nợ phải trả<br /> CHIN + - Không ủng hộ kỳ vọng trên tổng tài sản có ảnh<br /> Nguồn: Tổng hợp của tác giả hưởng cùng chiều đến<br /> rủi ro phá sản của doanh<br /> doanh nghiệp có tỉ suất sinh lợi trên tổng tài sản nghiệp. Ngược lại, Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài<br /> càng lớn thì càng có rủi ro phá sản thấp. Kết sản có ảnh hưởng ngược chiều. Kết quả này phù<br /> quả nghiên cứu chỉ ra cụ thể rằng khi tỷ suất hợp với lý thuyết kinh tế.<br /> sinh lợi trên tổng tài sản của các doanh nghiệp Trên cơ sở kết quả nghiên cứu đạt được, bài<br /> ngành xây dựng tăng lên 1 đơn vị thì hệ số viết gợi ý một số hàm ý chính sách quản trị<br /> chênh lệch phá sản của các doanh nghiệp ngành cho doanh nghiệp như nâng cao hiệu quả hoạt<br /> Xây dựng này sẽ giảm đi 29336,86 lần (do động kinh doanh hay điều chỉnh tỷ số nợ cho<br /> e10,2866= 29336.86) trong điều kiện các nhân hợp lý. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra<br /> tố khác của mô hình không đổi. nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có tác<br /> Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (CHIN): Kết động ngược chiều lên rủi ro phá sản của doanh<br /> quả ước lượng của mô hình cho thấy tốc độ nghiệp. Tỷ suất sinh lời tăng sẽ làm giảm rủi<br /> tăng trưởng thu nhập ròng không ảnh hưởng ro phá sản của các doanh nghiệp xuống. Tỷ<br /> đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành suất sinh lời cao tạo ra sự linh hoạt tài chính<br /> Xây dựng do kết quả ước lượng này không có ý cho doanh nghiệp, giảm trở ngại tài chính nội<br /> nghĩa thống kê. sinh và giúp doanh nghiệp giảm sự phụ thuộc<br /> vào các nguồn vốn vay. Khi các doanh nghiệp<br /> 5. Kết luận có nguồn vốn nội sinh dồi dào và có lợi nhuận<br /> ngày càng tăng thì các doanh nghiệp sẽ có được<br /> Rủi ro phá sản doanh nghiệp là một trong sự tự chủ tài chính cần thiết. Để đạt được những<br /> những vấn đề quan trọng được tất cả các nhà mục tiêu này, việc cần thiết cho các doanh<br /> quản trị tài chính doanh nghiệp quan tâm. Để có nghiệp là nâng cao hiệu quả kinh doanh.<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019 39<br /> QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP <br /> <br /> <br /> <br /> Để giảm tỷ số nợ, bên cạnh những biện pháp cũng nên xem xét đến hình thức khá phổ biến<br /> nhằm gia tăng vốn tự có, các doanh nghiệp trên thế giới đó là thuê tài chính, hình thức<br /> xem tiếp trang 47<br /> Tài liệu tham khảo<br /> 1. Edward I.Altman,1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predictionof Corporate Bankruptcy, The Journal of<br /> Finance, Vol. 23, No. 4. (Sep., 1968), pp.589-609.<br /> 2. Evridiki Neophytou, Andreas Charitou and Chris Charalambous, 2000,PredictingCorporate Failure: Empirical Evidence for the<br /> UK, Journal of AccountingLiterature, vol. 2, 1983.<br /> 3. James A.Ohlson, 1980, FinancialRatios and the ProbabilisticPrediction ofBankruptcy, Journal of Accounting Research,<br /> Vol.18N.<br /> 4. Karen Mills, Steven Morling and Warren Tease, 1994, The influence of financialfactors on corporate investment, Research<br /> Discussion Paper, 9402.<br /> 5. Ming Xu and Chu Zhang, 2008. Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed companies, Rev Account Stud, 14, 534–558.<br /> 6. Pranee Leksrisakul and Michael Evans, 2005, Model of Corporate Bankruptcy inThailand Using Multiple Discriminant<br /> Analysis, Journal of Economic and SocialPolicy, Volume 10.<br /> 7. Pongsatat, S., Ramage, J., & Lawrence, H., 2004, Bankruptcy prediction for large and small firms in Asia: a comparison of<br /> Ohlson and Altman, Journal of Accounting and Croporate Governance, 1(2), 1-13.<br /> 8. Reisz, A., & Perlich, C., 2007, A market-based framework for bankruptcy prediction, Journal of Financial Stability, 3(2), 85-131.<br /> 9. Shumway, T., 2001, Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model, Journal of Business, 74(1), 101-124.<br /> 10. Tavlin, E., Moncarz, E., & Dumont, D., 1989, Financial failure in the hospitality industry, FIU Review, 7(1), 55–75.<br /> 11. Thornhill, S., & Amit, R., 2003, Learning about failure: bankruptcy, firm age, and the resource-based view, Organization<br /> Science, 14(5), 497-509.<br /> 12. Chương trình giảng dạy kinh tế quốc tế Đại học Ngoại Thương, 2015, Kinh tế lượng, Bài giảng dữ liệu bảng, năm học 2015-<br /> 2016.<br /> 13. Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright, 2012, Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, Bài giảng phương pháp nghiên cứu II, năm<br /> học 2010- 2012.<br /> 14. Hay Sinh, 2013, Ước tính xác suất phá sản trong thẩm định giá trị doanh nghiệp, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, Số 8 (18), tr.<br /> 52- 57<br /> 15. Lê Nguyễn Sơn Vũ, 2013, Quyết định đầu tư và rủi ro phá sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam,<br /> Luận văn thạc sĩ kinh tế trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.<br /> 16. Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2012, Giáo trình Kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội.<br /> 17. Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bá Hướng, 2016, Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp<br /> Z-Score, Kinh tế & Phát triển, số 229, tháng 07/2016, tr. 17-25.<br /> 18. Nguyễn Khắc Minh, 2002, Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.<br /> 19. Trần Ngọc Thơ, 2005, Giáo trình Tài Chính Doanh Nghiệp Trường Đại học Kinh Tế TP.HCM, NXB Thống Kê.<br /> <br /> <br /> Thông tin tác giả<br /> Nguyễn Thị Tuyết Lan, Thạc sĩ<br /> Học viện Ngân hàng<br /> Email: lanntt@hvnh.edu.vn<br /> <br /> Summary<br /> Factors affecting bankruptcy risk of construction industry enterprises listed on the stock market of<br /> Vietnam<br /> This paper explores the factors affecting bankruptcy risks of listed enterprises of construction industry in Vietnam.<br /> The factors include total liabilities on total assets; Working capital on total assets; Short-term solvency; Returnon<br /> total assets and net income growth. The empirical research results show that only total liabilities on total assets<br /> and profit ratio on total assets affect the bankruptcy risk of listed enterprises in Vietnam. In which total liabilities on<br /> total assets have the same directional effect and profit margin on the assets of opposite effect. Research results<br /> are important evidence for managers in firms management.<br /> Keywords: Bankruptcy risk, Listed enterprises, Construction industry<br /> Lan Thi Tuyet Nguyen, Ma.<br /> Banking Academy of Vietnam<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 40 Số 205- Tháng 6. 2019 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng<br />  QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG & DOANH NGHIỆP<br /> <br /> <br /> <br /> Letters, 20(2), 167-172.<br /> 21. Moosa, I., & Silvapulle, P. (2012). An empirical analysis of the operational losses of Australian banks. Accounting &<br /> Finance, 52(1), 165-185.<br /> 22. Murphy, D. L., Shrieves, R. E., & Tibbs, S. L. (2009). Determinants of the stock price reaction to allegations of corporate<br /> misconduct: Earnings, risk, and firm size effects. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43(3), 581-612.<br /> 23. Pakhchanyan, S. (2016). Operational risk management in financial institutions: A literature review. International Journal of<br /> Financial Studies, 4(4), 20.<br /> 24. Palmrose, Z. V., Richardson, V. J., & Scholz, S. (2004). Determinants of market reactions to restatement<br /> announcements. Journal of accounting and economics, 37(1), 59-89.<br /> 25. Perry, J., & De Fontnouvelle, P. (2005). Measuring reputational risk: The market reaction to operational loss<br /> announcements. Available at SSRN 861364.<br /> 26. Ross, A. (2005). Report of Economist intelligence unit. Reputation: Risk of risks.<br /> 27. Soprano, A., Crielaard, B., Piacenza, F., & Ruspantini, D. (2010). Measuring Operational and Reputational Risk: A<br /> Practitioner’s Approach (Vol. 562). John Wiley & Sons.<br /> 28. Sturm, P. (2013). Operational and reputational risk in the European banking industry: The market reaction to operational<br /> risk events. Journal of Economic Behavior & Organization, 85, 191-206.<br /> 29. Woon, W. S. (2004). Introduction to the event study methodology. Singapore Management University, 4(7).<br /> 30. Zboron, M. (2006). Reputational risk in the context of A.M. best’s rating analysis. The Geneva Papers, 2006(31):500-511.<br /> <br /> <br /> Thông tin tác giả<br /> Phạm Hồng Linh, Thạc sĩ<br /> Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng<br /> Email: linhph@hvnh.edu.vn<br /> Đỗ Thu Hằng, Thạc sĩ<br /> Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng<br /> Email: hangdo@hvnh.edu.vn<br /> <br /> Summary<br /> Develop hypotheses of the research model on the impact of operational loss events on reputational loss<br /> In recent years, the number of banking scandals has been increasingly appearing in the media. These cases<br /> or operational loss events not only cause financial losses to the banks in which the events occurred but also<br /> can seriously damage their reputation. The serious consequences of reputation damage may include decline in<br /> stock value and market capitalization; decline in expected cash flow in the future; loss of current customers and<br /> potential customers in the future; loss of trust in banks and competitive advantages; decline in existing or future<br /> business relationships and greater compliance burdens able to be imposed by regulators. The paper reviews<br /> studies of the impact of operational loss events on reputation loss, which help to develop hypotheses of a model<br /> which can observe this relationship in the context of Vietnam.<br /> Key words: operational risk, operational loss, reputational risk, reputational loss.<br /> Linh Hong Pham, MEc.<br /> Hang Thu Do, MEc.<br /> Organization of all: Faculty of Banking, Banking Academy of Vietnam<br /> <br /> <br /> tiếp theo trang 40<br /> nghiệp, các nhân tố ngoại sinh và các nhân tố<br /> chưa thể lượng hóa vào mô hình còn chưa được<br /> này không đòi hỏi đảm bảo có trước, vừa giúp đề cập đến. Tác giả hy vọng sẽ khắc phục được<br /> doanh nghiệp tiếp cận hình thức tín dụng mới, hạn chế này trong các nghiên cứu tiếp theo ■<br /> vừa giải tỏa áp lực về tài sản đảm bảo. Mặc dù<br /> nghiên cứu đã trả lời được các câu hỏi đặt ra<br /> nhưng nghiên cứu vẫn còn có hạn chế đó là mô<br /> hình nghiên cứu chỉ dừng lại vào phân tích ảnh<br /> hưởng của các nhân tố nội tại của các doanh<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 205- Tháng 6. 2019 47<br />