Luận án tiến sĩ Kinh tế: Phân tích rủi ro phá sản trong các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

LỜI CAM ĐOAN

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi

cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này là do tôi thực hiện và không vi

phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.

Hà nội, ngày tháng năm 2018

Nghiên cứu sinh

Nguyễn Thị Nga

Xác nhận của người hướng dẫn

GS.TS. NGUYỄN VĂN CÔNG

LỜI CẢM ƠN

Sau bốn năm học tập và nghiên cứu tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân,

được tiếp cận với những kiến thức mới và được trang bị những công cụ, phương

pháp khoa học chuyên sau, tôi đã hoàn thành luận án tiến sĩ chuyên ngành kế toán,

kiểm toán và phân tích.

Để đạt được kết quả như ngày hôm nay là nhờ vào sự động viên, giúp đỡ cả

về vật chất và tình thần từ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp cùng các thầy cô giáo, đặc

biệt là thầy giáo hướng dẫn GS.TS. Nguyễn Văn Công.

Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, đồng nghiêp, bạn bè và thầy giáo

hướng dẫn, những người đã luôn giúp đỡ, hỗ trợ tôi trong cuộc sống cũng như trên

con đường nghiên cứu khoa học.

Tôi xin chân thành cảm ơn Công ty Vietstock, Ủy ban chứng khoán nhà

nước, Tổng cục Thống kê đã cung cấp cho tôi bộ dữ liệu quan trọng để hoàn thành

mảng phân tích dữ liệu. Tôi xin cảm ơn các thầy cô, các anh chị, các bạn đồng

nghiệp đã hỗ trợ tôi những kiến thức quý báu về kinh tế lượng, thống kê và những

kiến thức chuyên ngành chuyên sâu để tôi hoàn thiện được luận án của mình.

Hà nội, ngày tháng 1 năm 2018

Tác giả luận án

Nguyễn Thị Nga

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC SƠ ĐỒ, BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................................. 1

1. Lý do lựa chọn đề tài ............................................................................................. 1

2. Mục tiêu của nghiên cứu ....................................................................................... 4

3. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................ 5

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ......................................................................... 5

5. Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 6

6. Thiết kế nghiên cứu ............................................................................................... 6

7. Những đóng góp của luận án................................................................................. 7

8. Kết cấu của luận án .............................................................................................. 8

CHƯƠNG 1 ................................................................................................................ 9

TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU VỀ PHÂN TÍCH RỦI RO

PHÁ SẢN TRONG DOANH NGHIỆP ..................................................................... 9

1.1. Tổng quan các công trình nghiên cứu ngoài nước ............................................ 9

1.1.1. Các nghiên cứu về phân tích rủi ro phá sản dựa vào sổ sách kế toán ................. 10

1.1.2. Các nghiên cứu về rủi ro phá sản dựa theo yếu tố thị trường ............................. 21

1.1.3. Các nghiên cứu về rủi ro phá sản dựa trên trí tuệ nhân tạo ................................ 23

1.2. Tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước .......................................... 25

1.3. Kết luận về tổng quan nghiên cứu và xác lập vấn đề nghiên cứu ................... 29

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ......................................................................................... 32

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO PHÁ SẢN VÀ PHÂN TÍCH RỦI

RO PHÁ SẢN TRONG CÁC DOANH NGHIỆP ................................................... 33

2.1. Rủi ro phá sản ................................................................................................... 33

2.1.1. Rủi ro phá sản ................................................................................................... 33

2.1.2. Ảnh hưởng của rủi ro phá sản đến nền kinh tế................................................... 38

2.2. Phân tích rủi ro phá sản ................................................................................... 44

2.2.1. Bản chất và vai trò của phân tích rủi ro phá sản ................................................ 44

2.2.2. Nội dung của phân tích rủi ro phá sản ............................................................... 48

2.2.3. Công cụ và kỹ thuật phân tích rủi ro phá sản ..................................................... 56

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ......................................................................................... 61

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................ 63

3.1. Mô hình nghiên cứu .......................................................................................... 63

3.1.1.Thiết lập mô hình nghiên cứu ............................................................................ 63

3.1.2. Các biến trong mô hình nghiên cứu ................................................................... 68

3.1.3. Các giả thuyết khoa học trong mô hình nghiên cứu ........................................... 70

3.2. Phương pháp nghiên cứu và xử lý dữ liệu ....................................................... 72

3.2.1. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 72

3.2.2. Nguồn dữ liệu nghiên cứu ................................................................................. 73

3.2.3. Quy trình xử lý dữ liệu ...................................................................................... 76

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ......................................................................................... 78

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ PHÂN TÍCH RỦI RO PHÁ SẢN

TRONG CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊTRƯỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM ................................................................................ 79

4.1. Tổng quan về các công ty bất động sản Việt Nam ........................................... 79

4.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển ........................................................................ 79

4.1.2. Đặc điểm tổ chức bộ máy quản lý và phân cấp tài chính .................................. 83

4.1.3. Đặc điểm hoạt động kinh doanh của các công ty bất động sản ......................... 85

4.2. Thực trạng kết quả nghiên cứu về phân tích rủi ro phá sản trong các công

ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam......................... 89

4.2.1. Thống kê đặc điểm mẫu nghiên cứu .................................................................. 89

4.2.2. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu .......................................... 90

4.2.3. Phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập ........................................ 100

4.2.4. Kết quả hồi quy ............................................................................................. 100

4.2.5. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình ....................................................... 103

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 ....................................................................................... 111

CHƯƠNG 5: KIẾN NGHỊ MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM NGĂN NGỪA VÀ

HẠN CHẾ RỦI RO PHÁ SẢN TRONG CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN

NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM .................... 113

5.1. Giải pháp ngăn ngừa và hạn chế rủi ro phá sản trong các công ty bất động

sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam .......................................... 113

5.1.1. Sử dụng hợp lý đòn bẩy tài chính .................................................................... 113

5.1.2. Nâng cao khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ................................................. 118

5.1.3. Cần chú trọng đến quản lý tốt dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp ............. 122

5.1.4. Điều tiết tốt vốn hoạt động thuần của doanh nghiệp một cách hợp lý .............. 127

5.1.5. Tăng cường hoạt động phân tích ..................................................................... 131

5.2. Kiến nghị về việc vận dụng các giải pháp ngăn ngừa và hạn chế rủi ro phá

sản trong các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt

Nam………………………………………………………………………………133

5.2.1. Kiến nghị đối với nhà nước ............................................................................. 133

5.2.2. Kiến nghị đối với hiệp hội bất động sản và các công ty bất động sản .............. 139

5.2.3. Kiến nghị đối với các tổ chức tín dụng và tiền tệ ............................................. 143

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 ....................................................................................... 146

KẾT LUẬN CHUNG.............................................................................................. 147

HẠN CHẾ CỦA LUẬN ÁN ................................................................................... 148

KIẾN NGHỊ VỀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO ..................................... 150

DANH MỤC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ ............................ 151

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................... 152

PHỤ LỤC ................................................................................................................ 160

DANH MỤC SƠ ĐỒ, BẢNG BIỂU

SƠ ĐỒ

Sơ đồ 1. 1: Quy trình nghiên cứu ................................................................................. 6

Sơ đồ 4. 1: Tổ chức bộ máy quản lý và phân cấp tài chính của công ty cổ phần BĐS

điện lực dầu khí Việt Nam ......................................................................................... 85

BẢNG BIỂU

Bảng 3. 1: Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit .......................................... 66

Bảng 3. 2: Mô tả cách tính, kí hiệu các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu ......... 68

Bảng 3. 3: Tổng hợp mẫu nghiên cứu ........................................................................ 75

Bảng 3. 4: Tỷ lệ các quan sát với các điều kiện nhận diện rủi ro phá sản .................. 75

Bảng 4.1: Số doanh nghiệp BĐS phân theo quy mô lao động giai đoạn 2013-2014 ... 79

Bảng 4. 2: Số doanh nghiệp BĐS phân theo quy mô vốn giai đoạn 2010-2014 .......... 80

Bảng 4. 3: Số doanh nghiệp BĐS có lãi hoặc lỗ giai đoạn 2010 -2014 ....................... 81

Bảng 4. 4: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu ................................................ 89

Bảng 4. 5: Thống kê mô tả các biến độc lập của toàn bộ mẫu nghiên cứu .................. 94

Bảng 4. 6: Thống kê mô tả các biến của các công ty không có rủi ro phá sản............. 95

Bảng 4. 7: Thống kê mô tả các biến của các công ty có rủi ro phá sản ....................... 96

Bảng 4. 8: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình ............................. 99

Bảng 4. 9: Kết quả hồi quy logit .............................................................................. 101

Bảng 4. 10: Omnibus Tests of Model Coefficients ................................................... 103

Bảng 4. 11: Kiểm định độ phù hợp của mô hình ...................................................... 104

Bảng 4. 12: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình .............................................. 104

Bảng 4. 13: Phân loại khả năng dự báo rủi ro phá sản .............................................. 106

Bảng 4. 14: Bảng tính xác suất có rủi ro phá sản của một số công ty BĐS ................ 108

Bảng 5.1: Hệ số nợ của một số công ty bất động sản giai đoạn 2011- 2015 ............. 116

Bảng 5.2: Giá trị ROA một số công ty bất động sản giai đoạn 2011- 2015 .............. 119

Bảng 5.3: Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh của một số công ty BĐS ......... 124

Bảng 5.4: Giá trị vốn lưu động, hàng tồn kho, khoản nợ phải thu của một số công ty

BĐS năm 2014 -2015 .............................................................................................. 128

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ

Hình 1. 1: Ba tỷ số tài chính xác định khủng hoảng tài chính theo Beaver (1966) ...... 10

Hình 2. 1: Các mức độ của rủi ro phá sản .................................................................. 44

Hình 3. 1: mô hình nghiên cứu .................................................................................. 65

Hình 4.1:Tình hình doanh nghiệp đăng ký thành lập mới trong 10 tháng đầu năm

2016 xét theo lĩnh vực hoạt động. .............................................................................. 82

Hình 4. 2: So sánh giá trị trung bình của đòn bẩy giữa các công ty có rủi ro phá sản

và không có rủi ro phá sản ......................................................................................... 97

Hình 4. 3: So sánh giá trị trung bình của khả năng thanh toán giữa các công ty có rủi

ro phá sản và không có rủi ro phá sản ........................................................................ 97

Hình 4. 4: So sánh giá trị trung bình của khả năng sinh lợi giữa các công ty .............. 98

Hình 4. 5: So sánh giá trị trung bình của năng lực hoạt động giữa các công ty có rủi

ro phá sản và không có rủi ro phá sản ........................................................................ 98

Hình 4. 6: So sánh giá trị trung bình của kỳ vọng thị trường giữa các công ty có rủi

ro phá sản và không có rủi ro phá sản ........................................................................ 99

Hình 4. 7: So sánh giá trị trung bình quy mô giữa các công ty có rủi ro phá sản và

không có rủi ro phá sản .............................................................................................. 99

Hình 4. 8: Đường cong ROC theo mô hình logit ...................................................... 108

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

Ký hiệu Diễn giải

Bất động sản BĐS

Ban giám đốc BGĐ

Ban kiểm soát BKS

Công ty cổ phần CTCP

Doanh nghiệp DN

ĐHĐCĐ Đại hội đồng cổ đông

Lợi nhuận trước thuế và lãi vay EBIT

Hội đồng quản trị HĐQT

Sở giao dịch chứng khoán TP. Hồ Chí Minh HOSE

Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội HNX

TTCKVN Thị trường chứng khoán Việt Nam

Thu nhập doanh nghiệp TNDN

Rủi ro phá sản RRPS

LỜI MỞ ĐẦU

1. Lý do lựa chọn đề tài

Rủi ro phá sản (RRPS) hay nguy cơ phá sản là tình trạng tiêu cực và không

mong muốn đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. Khi RRPS xảy ra sẽ kéo theo hàng

loạt các sự kiện xấu như cổ tức giảm sút, đóng cửa các nhà máy, thua lỗ, sa thải

công nhân viên, giá cổ phiếu sụt giảm từ đó sẽ gây ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích

kinh tế của các chủ nợ, các nhà đầu tư, người lao động và các bên liên quan. Điều

này càng được thể hiện rõ đối với các ngành đóng vai trò quan trọng trong nền kinh

tế quốc dân như ngành bất động sản (BĐS) ở Việt Nam.

Trong thời gian qua, do sự ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế đã làm

cho thị trường BĐS có nhiều biến động phức tạp, tính thanh khoản rất thấp với

nhiều khó khăn to lớn, nợ xấu tăng đột biến, lãi suất ngân hàng có lúc tăng cao ngất

ngưởng, gần như tất cả các dự án bất động sản đều đóng băng. Các giao dịch trở nên

nhỏ giọt, hàng hóa không bán được, đẩy các công ty bất động sản vào tình trạng kiệt

quệ tài chính, và việc lặp đi lặp lại những đợt sóng này đã khiến không ít doanh

nghiệp rơi vào tình trạng “sống dở chết dở”. Đặc biệt là khi Chính phủ ban hành

chính sách thắt chặt tiền tệ năm 2011, đã hạn chế dòng tiền vào bất động sản khiến

nhiều dự án bị ngưng trệ, nhà đầu tư cũng rất khó vay tiền để mua nhà, nhiều doanh

nghiệp đứng trước nguy cơ phá sản. Theo số liệu tại cơ sở dữ liệu quốc gia về đăng

ký doanh nghiệp cho thấy trong năm 2012 có 680 doanh nghiệp với ngành nghề

kinh doanh chính là bất động sản đăng ký giải thể, ngừng hoạt động, tăng 19,9% so

với năm 2011. Năm 2013 có thêm 10.635 doanh nghiệp thành lập mới, đồng thời

10.077 doanh nghiệp phá sản. Năm 2014 có 7.833 công ty bất động sản thì có tới

4.517 công ty kinh doanh thua lỗ với tổng số lỗ lên tới -14.753 tỷ đồng.

Nguyên nhân thì có nhiều, ngoài các yếu tố mang tính khách quan thì hiện

nay các công ty bất động sản đang tồn tại một cơ cấu sản phẩm bất hợp lý khi không

đáp ứng được nhu cầu thực của xã hội, lệch pha cung cầu dẫn đến lượng hàng tồn

kho cao, phụ thuộc quá nhiều vào nợ vay. Theo số liệu báo cáo ngành bất động sản

của FPT cho thấy các công ty có hệ số nợ ở mức cao và có sự tăng dần qua các năm

(năm 2015 có hệ số nợ bình quân là 63% tăng so với năm 2014 là 60%). Tổng nợ

phải trả của các công ty BĐS tại thời điểm 31/12/2015 đạt gần 179 nghìn tỷ đồng,

tăng 38% so với cuối năm 2014. Có thể kể đến một số công ty như: Công ty cổ phần

cơ điện và xây dựng Việt Nam (mã MCG) nợ phải trả các năm 2013, 2014, 2015 lần

lượt là 2.251,6 tỷ đồng, 1.684 tỷ đồng, 1.486 tỷ đồng, hệ số nợ của MCG luôn duy

trì ở mức cao lần lượt là 80,9% năm 2013, 74,56% năm 2014 và 71,3% năm 2015.

Công ty cổ phần xây lắp dầu khí Việt Nam (mã PVX) với hệ số nợ trên tổng tài sản

có những năm lên đến trên 80% (năm 2014 là 81,38%, năm 2015 là 80,7%). Công

ty cổ phần đầu tư phát triển đô thị và KCN Sông Đà (mã SJS) có hệ số nợ trên tổng

tài sản năm 2015 là 81,24% tăng hơn 20% so với năm 2014. Mặc dù sử dụng hệ số

nợ cao như vậy nhưng lợi nhuận thu được lại không đáp ứng được kì vọng của các

doanh nghiệp. Các công ty liên tục báo lỗ ví dụ: Becamex IJC (IJC) có lãi thấp nhất

trong 6 năm qua, với doanh thu năm 2015 giảm hơn 33% còn 689 tỷ đồng do hụt

thu ở mảng bất động sản và lãi sau thuế giảm từ 230 tỷ năm 2014 xuống còn 127 tỷ

đồng, mức thấp nhất kể từ năm 2010. Mã SDH lỗ nặng nhất với hơn 23 tỷ đồng do

công ty thiếu công ăn việc làm trong khi chi phí tiền lương vẫn phải trả bình

thường. Công tác thu hồi vốn của SDH chậm nên chi phí tài chính cao và phải trích

lập dự phòng gần 15 tỷ đồng. Riêng PXL lỗ hơn 10 tỷ đồng năm 2015, ghi nhận

năm thứ ba liên tiếp thua lỗ. Kèm theo đó là các số liệu về khả năng sinh lợi của

công ty cũng sụt giảm đáng kể. Ví dụ ROA của các công ty như: PV2 (năm 2015 là

-0,1%, năm 2014 là -9,94%), công ty VPH (năm 2015 là -2,76%, năm -0,4%), DTA

(năm 2015 là 0.05%, năm 2014 là 0,27%, năm 2013 là -2,66%). Số lượng về các

công ty đang làm ăn thua lỗ liên tục là dấu hiệu cho thấy sự khủng hoảng của công

ty bất động sản. Thêm vào đó một số công ty hoạt động với mức vốn hoạt động

thuần âm cũng là một điều đáng suy ngẫm. Ví dụ công ty cổ phần đầu tư căn nhà

mơ ước (mã DRH) có vốn hoạt động thuần âm liên tục trong các năm từ 2011 đến

năm 2015, ghi nhận cụ thể âm 64,6 tỷ đồng năm 2015 tăng gấp 3 lần so với năm

2014, gấp 30 lần so với năm 2011. Khi vốn hoạt động thuần âm đồng nghĩa với

công ty đang mất cân bằng tài chính, khả năng thanh toán thấp. Kể cả với những

doanh nghiệp có vốn hoạt động thuần cao ngất ngưỡng nhưng thực chất vốn hoạt

động thuần đó lại tồn tại chủ yếu ở hàng tồn kho và các khoản phải thu. Tỷ trọng

hàng tồn kho năm 2015 so với tổng tài sản rất cao có thể kể đến như: PDR (89%),

VPH (87%), SJS (79%), NBB (77%), NTL (77%)… trong khi tỷ trọng này của toàn

ngành trung bình chỉ là 36%. Ngoài ra, một số các công ty bất động sản tuy có mức

lợi nhuận sau thuế ghi nhận không hề nhỏ nhưng dòng tiền thuần từ hoạt động kinh

doanh bị âm đến cả trăm tỷ đồng trong nhiều quý, nhiều năm liên tục. Có thể kể đến

như: Công ty cổ phần công nghiệp Tân Tạo (mã ITA) có mức lợi nhuận sau thuế là

136 tỷ đồng năm 2015, 145 tỷ đồng năm 2014, tuy nhiên dòng tiền thuần từ hoạt

động kinh doanh lại âm liên tục với mức tăng năm sau cao hơn năm trước cụ thể là -

857,5 tỷ đồng năm 2014 và đặc biệt âm nặng vào năm 2015 là – 1.057 tỷ đồng. Việc

thiếu tiền dẫn doanh nghiệp có thể ảnh hưởng trực tiếp đến sự tồn tại và phát triển

của doanh nghiệp, bởi vì dòng tiền là “dòng máu” duy trì tất cả các hoạt động sản

xuất - kinh doanh, là yếu tố sống còn của doanh nghiệp. Không có tiền trả nợ khi

đến hạn, đồng nghĩa với việc doanh nghiệp có thể bị chủ nợ yêu cầu làm thủ tục phá

sản.

Như vậy, với khoản nợ phải trả nhiều kèm theo đó là chi phí tài chính đang

là gánh nặng lớn đè lên vai nhiều công ty bất động sản, hàng làm ra không bán

được, mà tiền lại là đi vay, lãi chồng lãi, các công ty bất động sản sẽ chết dần trong

các khoản nợ và đi đến phá sản. Vậy thì để có thể giúp các doanh nghiệp không

phải đi đến mức cuối cùng là phá sản thì một câu hỏi cần thiết được đặt ra cho

những nhà quản lý là “Làm cách nào để hạn chế và ngăn ngừa rủi ro phá sản của

các công ty bất động sản niêm yết ở Việt Nam, từ đó phát triển bền vững”.

Trên thế giới đã có nhiều các công trình nghiên cứu trước đây về rủi ro phá

sản nhưng phần lớn được tập trung nghiên cứu ở các nước có nền kinh tế phát triển.

Trong những năm gần đây, các học giả có xu hướng mở rộng nghiên cứu sang các

nước đang phát triển như: Thái Lan, Trung Quốc,.v.v. Ví dụ: Xu, M., &Zhang, C.

(2009), Pongsatat và cộng sự (2004),…Tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu vẫn

chưa có sự đồng nhất.

Ở Việt Nam, trong thời gian qua, mặc dù đã có một số tác giả đi vào nghiên

cứu về nguy cơ phá sản của doanh nghiệp, trong đó điển hình có thể kể đến các tác

giả: Nguyễn Trọng Hòa, Đào Thị Thanh Bình, Khổng Thanh Hòa, Hoàng Tùng.

Tuy nhiên các nghiên cứu này không tập trung vào nhóm doanh nghiệp hoặc ngành

nghề cụ thể nào đặc biệt là trong lĩnh vực bất động sản. Đồng thời, chưa có tổ chức

nào thực hiện xếp hạng tín nhiệm và cảnh báo nguy cơ phá sản cho doanh nghiệp

BĐS Việt Nam, cũng như chỉ rõ những yếu tố có tác động tới tình trạng này, mức

độ tác động ra sao và trong đó yếu tố nào là có ảnh hưởng mạnh nhất. Và mặc dù đã

có nhiều biện pháp tích cực từ phía nhà nước để làm tan băng thị trường BĐS

nhưng kết quả đạt được còn rất khiêm tốn (ví dụ gói cứu trợ 30.000 tỷ đồng Nghị

quyết 02 của Chính phủ). Một trong những nguyên nhân quan trọng dẫn đến thực

trạng này là việc phân tích RRPS tại mỗi đơn vị kinh doanh BĐS vẫn chưa được

chú trọng và quan tâm đúng mức để phát huy được tầm quan trọng vốn có.

Do đó, mặc dù là vấn đề bức thiết trong thực tế nhưng cho đến nay việc hạn

chế và ngăn ngừa rủi ro phá sản của các công ty bất động sản niêm yết trên thị

trường chứng khoán ở Việt Nam chưa được nghiên cứu chi tiết và thực hiện dựa

trên các luận cứ khoa học chặt chẽ. Do vậy, để bổ sung thêm bằng chứng về phân

tích RRPS nhằm giải quyết những tồn tại nêu trên, NCS thực hiện đề tài: “Phân

tích rủi ro phá sản trong các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam”. NCS cho rằng đề tài có ý nghĩa cả về mặt lý luận và thực tiễn.

Từ đó góp phần giúp các nhà quản lý có thể đưa ra cách phòng ngừa và hạn chế

RRPS và có chiến lược phát triển kinh doanh hiệu quả, tăng năng lực cạnh tranh,

góp phần vào sự phát triển chung của toàn bộ nền kinh tế.

2. Mục tiêu của nghiên cứu

Mục tiêu cơ bản của luận án là đưa ra giải pháp nhằm ngăn ngừa và hạn chế

RRPS của các công ty BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

(TTCKVN). Từ mục tiêu cơ bản như trên, các mục tiêu cụ thể của luận án như sau:

- Xác định các nhân tố tác động, mức độ và chiều ảnh hưởng của các nhân tố

đến RRPS của công ty bất động sản niêm yết.

- Đề xuất các giải pháp thích hợp nhằm ngăn ngừa và hạn chế rủi ro phá sản

của các công ty BĐS niêm yết trên TTCKVN.

3. Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, luận án hướng tới việc tập trung

nghiên cứu và giải đáp câu hỏi nghiên cứu tổng quát và câu hỏi cụ thể đặt ra trong

quá trình nghiên cứu như sau:

Câu hỏi nghiên cứu tổng quát:

Cần có những giải pháp phù hợp nào nhằm ngăn ngừa và hạn chế RRPS

trong các công ty BĐS niêm yết trên TTCKVN?

Câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

+ Những nhân tố nào ảnh hưởng đến RRPS, mức độ và chiều ảnh hưởng của

các nhân tố đến rủi ro phá sản của công ty BĐS như thế nào?

+ Những giải pháp và đề xuất nào thích hợp để ngăn ngừa và hạn chế rủi ro

phá sản trong các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên TTCKVN?

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu và giải quyết được câu hỏi nghiên

- Đối tượng nghiên cứu:

cứu đặt ra, luận án xác định đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu như sau:

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là: “rủi ro phá sản trong các công ty BĐS

- Phạm vi nghiên cứu:

niêm yết trên TTCKVN”.

+ Về nội dung nghiên cứu: luận án đi vào nghiên cứu những vấn đề liên quan

đến RRPS của các công ty BĐS niêm yết trên TTCKVN trên các nội dung cụ thể

như sau: (1) đánh giá, luận giải các kết quả nghiên cứu trước đây; (2) tổng hợp, hệ

thống hóa các vấn đề lý luận về RRPS và phân tích RRPS; (3) đưa ra các giả thuyết

nghiên cứu, định hướng về mô hình và phương pháp nghiên cứu; (4) kiểm định giả

thuyết nghiên cứu trên khung cảnh nghiên cứu là các công ty BĐS niêm yết trên

TTCKVN; (5) đề xuất các giải pháp, kiến nghị nhằm ngăn ngừa và hạn chế RRPS

trong các công ty BĐS Việt Nam

+ Về không gian: giới hạn nghiên cứu của luận án là các công ty BĐS niêm

yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch chứng khoán

Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).

+ Về thời gian: luận án tập trung đi vào phân tích RRPS trong các công ty

BĐS niêm yết trên TTCKVN giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2015.

5. Phương pháp nghiên cứu

Để giải quyết các vấn đề đặt ra, luận án tiến hành chọn mẫu, sau đó thu thập

dữ liệu từ các báo cáo tài chính (BCTC) và sử dụng phương pháp nghiên cứu định

lượng để chạy mô hình hồi quy logit. Thực hiện kiểm chứng với biến phụ thuộc là

RRPS và biến độc lập bao gồm 5 nhóm biến đại diện cho khả năng thanh toán, khả

năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, năng lực hoạt động và sự vững chắc của công ty

dưới sự hỗ trợ của phần mềm SPSS.

6. Thiết kế nghiên cứu

Tổng quan nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu

Kết luận và đề xuất các giải pháp

Khung lý thuyết

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Thiết kế nghiên cứu

Thu thập và phân tích dữ liệu

Quy trình nghiên cứu của luận án bao gồm các bước sau:

Sơ đồ 1. 1: Quy trình nghiên cứu (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

Trong đó, việc thiết kế nghiên cứu, thu thập và phương pháp phân tich dữ

liệu được thực hiện các bước như sau:

- Xác định các biến số và thước đo cho các biến số: các biến trong mô hình

bao gồm biến phụ thuộc (rủi ro phá sản) và 14 biến độc lập được chia thành 5 nhóm

gồm khả năng thanh toán, khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, năng lực hoạt động

và sự vững chắc của công ty.

- Thiết lập mô hình nghiên cứu và mối quan hệ giữa các biến trong mô hình

nghiên cứu: mô hình nghiên cứu được thiết lập với biến phụ thuộc và các biến độc

lập, được thể hiện dưới dạng tổng quát: xác suất (rủi ro phá sản)= f (đòn bẩy tài

chính, khả năng sinh lợi, khả năng thanh toán, năng lực hoạt động và sự vững chắc

của công ty). Mô hình logit được lựa chọn để phân tích RRPS của các công ty BĐS.

- Xác định nguồn dữ liệu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu: nguồn

dữ liệu là nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các BCTC của 45 công ty BĐS

niêm yết trên TTCKVN. Thời gian nghiên cứu là 8 năm (2008 -2015). Phương pháp

thu thập dữ liệu là phương pháp tổng hợp các khoản mục có liên quan đến các biến,

tính toán các chỉ tiêu trên Excel, mã hóa các biến, kiểm tra dữ liệu, xử lý và làm

sạch dữ liệu, sau đó, chuyển toàn bộ dữ liệu vào phần mềm chuyên dụng SPSS.

- Xác định phương pháp phân tích thông tin: luận án sử dụng phương pháp

phân tích thống kê mô tả, hồi quy tương quan với sự trợ giúp của phần mềm SPSS

để phân tích dữ liệu nghiên cứu. Sử dụng kết hợp với các phương pháp tổng hợp, so

sánh,...

7. Những đóng góp của luận án

Luận án dự kiến có những đóng góp sau:

- Về mặt lý luận: Các công trình nghiên cứu trước đây về RRPS phần lớn

được tập trung nghiên cứu ở các nước có nền kinh tế phát triển. Trong những năm

gần đây, các học giả có xu hướng mở rộng nghiên cứu sang các nước đang phát

triển như Trung Quốc, Ấn Độ, Thái Lan.v.v. hoặc các nước chuyển đổi ở Trung và

Đông Âu. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu vẫn chưa có sự đồng nhất. Ở Việt Nam,

hiện nay đã có một số công trình nghiên cứu về nguy cơ phá sản nhưng con số này

còn rất hạn chế, các nghiên cứu chỉ đưa ra các kết quả ứng dụng chung cho các

doanh nghiệp hoặc cho một số lĩnh vực như: tín dụng, thủy sản.v.v. mà chưa có

nghiên cứu nào tập trung cho ngành bất động sản. Đồng thời, chưa có tổ chức nào

thực hiện xếp hạng tín nhiệm và cảnh báo nguy cơ phá sản cho doanh nghiệp BĐS

Việt Nam, cũng như chỉ rõ những yếu tố có tác động tới tình trạng này, mức độ

cũng như chiều tác động ra sao và trong đó yếu tố nào là có ảnh hưởng mạnh nhất.

Luận án kỳ vọng sẽ cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về phân tích RRPS

trong các công ty bất động sản, đóng góp vào hệ thống các công trình nghiên cứu có

giá trị liên quan đến nguy cơ phá sản trong các doanh nghiệp.

- Về mặt thực tiễn: luận án chỉ ra được các yếu tố có tác động đến rủi ro phá

sản, mức độ và chiều tác động của từng yếu tố trong đó chỉ rõ yếu tố nào có tác

động mạnh nhất đến rủi ro phá sản của các công ty bất động sản niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam. Trên cơ sở các yếu tố tác động tác giả đề xuất một

số giải pháp nhằm ngăn ngừa và hạn chế RRPS cho các công ty BĐS niêm yết trên

thị trường chứng khoán Việt Nam. Từ đó giúp cho các doanh nghiệp BĐS có những

chính sách và quyết định phù hợp nhằm ngăn ngừa và hạn chế RRPS của doanh

nghiệp.

8. Kết cấu của luận án

Ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục công trình công bố của tác giả, danh

mục tài liệu tham khảo và các phụ lục, luận án bao gồm 5 chương:

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu về phân tích rủi ro phá sản trong doanh

nghiệp.

Chương 2: Cơ sở lý luận về rủi ro phá sản và phân tích rủi ro phá sản trong

các doanh nghiệp.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu về phân tích rủi ro phá sản trong các công ty

bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Chương 5: Kiến nghị một số giải pháp nhằm ngăn ngừa và hạn chế rủi ro phá

sản trong các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU VỀ PHÂN TÍCH

RỦI RO PHÁ SẢN TRONG DOANH NGHIỆP

Nền kinh tế thế giới biến động mạnh mẽ mang đến cho các doanh nghiệp

(DN) nhiều cơ hội nhưng cũng gặp không ít khó khăn trong hoạt động sản xuất kinh

doanh. Chính sự cạnh tranh khốc liệt trên thương trường khiến cho nhiều doanh

nghiệp phải điêu đứng, thua lỗ liên tục và có nguy cơ rơi vào phá sản. Có thể nói,

phá sản được xem như dấu chấm hết đối với một DN. Khi DN rơi vào phá sản sẽ

kéo theo sự ảnh hưởng lan tỏa đến nhiều DN, nhiều đối tượng khác có liên quan.

Chính bởi sự ảnh hưởng mạnh mẽ như vậy nên RRPS là một đề tài thu hút được

nhiều nhà nghiên cứu với những công trình thực nghiệm ở nhiều quốc gia khác

nhau.

1.1. Tổng quan các công trình nghiên cứu ngoài nước

Rủi ro phá sản hay nguy cơ phá sản là một trong những vấn đề nhận được

quan tâm rất lớn từ những năm 60 của thế kỷ trước. Có rất nhiều các nhà nghiên cứu

đã dành nhiều nỗ lực để kiểm chứng việc phân tích RRPS nhiều quốc gia khác nhau

trên thế giới với những phương pháp tiếp cận khác nhau. Ví dụ, Canada (Altman và

Lavelle, 1981), Hàn Quốc (Altman, 1995), Nhật Bản (Xu và Zhang, 2008), Sudan

(Eljelly at al 2001), Turkey (Ugurlu và Aksoy, 2006),.... Trong đó Beaver (1966) và

Altman (1968) được coi là người tiên phong trong việc sử dụng các tỷ số tài chính

để dự báo phá sản trong các bài nghiên cứu thực nghiệm.

Qua việc tổng quan những công trình ở nước ngoài cho thấy các nghiên cứu

về phá sản doanh nghiệp tập trung vào các phương pháp gồm:

- Phân tích rủi ro phá sản dựa vào sổ sách kế toán;

- Phân tích rủi ro phá sản dựa vào nhân tố thị trường;

- Phân tích rủi ro phá sản dựa vào trí tuệ nhân tạo.

Ba phương pháp trên được thường xuyên áp dụng bởi lượng lớn các bài

nghiên cứu về sự phá sản DN.

1.1.1. Các nghiên cứu về phân tích rủi ro phá sản dựa vào sổ sách kế toán

Trong nghiên cứu về phá sản, Beaver (1966) với bài nghiên cứu “Financial

ratios as predictors of failure” đăng trên Tạp chí Nghiên cứu Kế toán số 5 cho rằng,

một công ty bị lâm vào tình trạng vỡ nợ nếu xảy ra bất kì sự kiện nào như: phá sản,

không thanh toán trái phiếu công ty khi đến hạn (Bond Default), có tài khoản ngân

hàng bị thấu chi (Overdrawn Bank Account) hoặc không chi trả được cổ tức cho các

cổ phiếu ưu đãi (Nonpayment of a preferred stock dividend). Beaver phân tích 30 tỷ

số tài chính giữa công ty phá sản và không phá sản được chia thành 6 nhóm chỉ tiêu:

dòng tiền/tổng nợ, thu nhập ròng/tổng tài sản, tổng nợ/tổng tài sản, vốn hoạt động

thuần/tổng tài sản, khả năng thanh toán giữa các công ty thất bại và không thất bại.

Qua phân tích, Beaver chỉ ra ba tỷ số tài chính là tổng nợ/ tổng tài sản, thu nhập

ròng/ tổng tài sản và dòng tiền/ tổng nợ là các chỉ tiêu quan trọng trong việc xác

định khủng hoảng tài chính tại một công ty (hình 1.1).

Hình 1. 1: Ba tỷ số tài chính xác định khủng hoảng tài chính theo Beaver (1966)

(Nguồn: Atrill (2002), Financial Management for Non – specialist, tr 80 -85)

Trong một bài nghiên cứu tiếp theo vào năm 1968, Beaver nhận thấy thị

trường chứng khoán cũng có khả năng dự báo khủng hoảng tài chính của các công

ty. Beaver đã chứng minh rằng giá chứng khoán sẽ giảm đáng kể trước khi công ty

lâm vào tình trạng khủng hoảng. Ông tiến hành nghiên cứu xem liệu có phải thị

trường chứng khoán sẽ dự báo phá sản trước các tỷ số tài chính hay không và tìm

thấy rằng thị trường chứng khoán đã phản ứng trước các tỷ số tài chính ở một biên

độ nhỏ. Nghiên cứu này cho thấy, các mô hình dự báo phá sản đã bắt đầu quan tâm

đến các dữ liệu thị trường.

Với công trình thực nghiệm mà Beaver đưa ra bằng cách sử dụng phương

pháp phân tích các tỷ số tài chính đơn lẻ khá đơn giản, tiết kiệm được thời gian và

dễ áp dụng, tuy nhiên Altman (1968) cho rằng phương pháp này thì quá đơn giản để

ghi nhận sự phức tạp của phá sản bởi vì không thể phân loại một công ty chỉ dựa

vào một tỷ số tài chính đơn lẻ ở một thời điểm. Hơn nữa, phương pháp này dễ đưa

đến các kết luận mâu thuẫn và nhầm lẫn bởi vì các kết quả phân loại theo tỷ số khác

nhau đối với cùng một công ty. Chẳng hạn như một công ty với khả năng sinh lợi

nghèo nàn những vẫn có thể trả được nợ có thể sẽ bị phân loại là phá sản tiềm năng.

Xuất phát từ đó, trong bài nghiên cứu ‘Financial ratios, discriminant analysis and

the prediction of corporate bankruptcy’ Altman (1968) đã dùng phân tích đa biệt số

(MDA – Multiple Discriminant Analysis) dựa trên sự kết hợp nhiều tỷ số để đưa ra

một mô hình dự báo tốt hơn. Kỹ thuật MDA được dùng để phân loại một quan sát

vào một nhóm cho trước dựa vào các đặc trưng riêng biệt của quan sát đó, MDA tạo

ra một kết hợp tuyến tính hoặc bậc hai của các biến – các đặc trưng sao cho phân

biệt tốt nhất giữa các nhóm. Trong bài nghiên cứu của mình, Altman kết hợp cả dữ

liệu tài chính và dữ liệu thị trường cho mẫu nghiên cứu gồm 66 công ty sản xuất (33

công ty phá sản và 33 công ty không phá sản). Nhóm (1) bao gồm các công ty đệ

đơn phá sản trong giai đoạn từ năm 1946 – 1965. Nhóm (2) bao gồm các công ty

hoạt động bình thường đến năm 1966, và được chọn tương ứng theo cặp với các

công ty trong nhóm (1) về quy mô và ngành hoạt động. Sau đó ông tiến hành thử lại

trên 25 DN khác với xác suất đúng 96%. Hàm phân biệt của Altman được đưa ra

như sau:

Z = 0,012 X1 + 0,014 X2 + 0,033 X3+ 0,006 X4 + 0,999 X5

Trong đó: X1 – tỷ lệ vốn hoạt động thuần trên tổng tài sản; X2 – tỷ lệ lợi

nhuận giữ lại trên tổng tài sản; X3 – tỷ lệ lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng

tài sản; X4 – tỷ lệ giá thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ;

X5 – tỷ số doanh thu trên tổng tài sản; Z – chỉ số tổng quát.

Bài nghiên cứu đưa ra 3 ngưỡng dự báo quan trọng : nếu chỉ số Z > 2,99 thì

được xếp loại “không phá sản”, còn nếu công ty có chỉ số Z < 1,81 thì được xếp vào

là “phá sản”. Mô hình của Altman có thể dự báo chính xác đến hai năm trước khi

phá sản xảy ra với độ chính xác là 83%. Mặc dù độ chính xác giảm dần sau năm thứ

hai do khoảng thời gian tăng lên. Tuy nhiên kết quả nghiên cứu này đã cung cấp

thêm bằng chứng thực nghiệm chứng minh sự mạnh mẽ cho các kết quả nghiên cứu

trước đó về tính hữu dụng của các dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường trong việc

dự báo phá sản. Tiếp theo đó, trong bài nghiên cứu ‘Zeta analysis: new model to

identify brankruptcy of corporation’ Altman (1977) đã tiếp tục nghiên cứu và phát

triển một mô hình dự báo phá sản mới gọi là mô hình điểm Z. Mô hình này đã khắc

phục những nhược điểm của mô hình cũ (1968), với khả năng dự báo chính xác lên

đến 5 năm trước khi phá sản của một mẫu các công ty lớn hơn 111 công ty gồm cả

lĩnh vực sản xuất và bán lẻ trong giai đoạn 1969 – 1975. Hơn nữa, tỷ lệ dự báo

chính xác của mô hình điểm Z trong khoảng 2 – 5 năm trước khi phá sản là gần

bằng tỷ lệ của 1 năm trước khi phá sản, trong khi đó, so với mô hình cũ năm 1968

thì tỷ lệ này giảm dần và không còn đáng tin cậy.

Trong một nghiên cứu khác, Altman (2000) dựa trên đặc điểm của các nhân

tố X1, X2, X3, X4 và X5 ở mỗi loại hình công ty khác nhau sẽ ảnh hưởng đến kết

quả dự báo. Qua thời gian, ông và các cộng sự đã phát triển từ mô hình dự báo năm

1968 thành ba mô hình dự báo khác nhau như sau:

* Mô hình chỉ số Z:

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5

Theo mô hình này, Altman đưa ra các mức đánh giá như sau:

− Nếu Z < 1,81: công ty ở trong vùng có nguy cơ phá sản rất cao (distress).

− Nếu 1,81 < Z < 2,99: công ty ở trong vùng cảnh báo (gray).

− Nếu Z > 2,99: công ty nằm ở vùng an toàn (safe).

* Mô hình điều chỉnh Z’ (Private Firm Model):

Z’ = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4* + 1,0X5.

Trong đó các biến X1, X2, X3, X5 được xác định giống như mô hình chỉ số

Z. Riêng X4* được xác định là tỷ lệ giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu chia cho tổng nợ

(Book value equity/Book value of total liabilities). Với mô hình chỉ số Z’, Altman

có các mức đánh giá nguy cơ phá sản như sau:

− Nếu Z’ < 1,23: công ty ở trong vùng có nguy cơ phá sản rất cao (distress).

− Nếu 1,23 < Z’ < 2,90: công ty ở trong vùng cảnh báo (gray).

− Nếu Z’ > 2,90: công ty nằm ở vùng an toàn (safe).

* Mô hình Z” (non-manufacturers):

Z” = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4.

Trong đó các biến X1, X2, X3 và X4* được xác định giống như mô hình chỉ

số Z’. Mô hình chỉ số Z” đưa ra các mức đánh giá nguy cơ phá sản như sau:

− Nếu Z” < 1,10: công ty ở trong vùng có nguy cơ phá sản rất cao (distress).

− Nếu 1,10 < Z” < 2,67: công ty ở trong vùng cảnh báo (gray).

− Nếu Z” > 2,67: công ty nằm ở vùng an toàn (safe).

Ngoài các nghiên cứu ở Mỹ, Altman và cộng sự (2007) thực hiện nghiên cứu

về chẩn đoán tình trạng lâm nguy tài chính của các công ty trên thị trường chứng

khoán Trung Quốc. Với quan điểm các công ty gặp lâm nguy tài chính là các công

ty bị đưa vào diện kiểm soát đặc biệt khi xảy các các tình trạng: thu nhập tích lũy bị

âm hơn 2 năm liên tục hoặc giá trị tài sản ròng trên cổ phiếu thấp hơn giá trị sổ

sách, công ty có thu nhập âm trong 1 năm đồng thời có vốn cổ phần trong năm đó

thấp hơn vốn điều lệ, hay công ty nhận được cảnh báo liên tiếp của các kiểm toán

viên. Nghiên cứu đã khảo sát 15 biến (tỷ số tài chính) liên quan đến các vấn đề như:

lợi nhuận, tính thanh khoản, khả năng thanh toán, hiệu quả của quản lý tài sản, tăng

trưởng bền vững và cơ cấu vốn. Kết quả nghiên cứu đã đưa ra mô hình để dự báo

nguy cơ phá sản của của các công ty Trung Quốc chỉ bao gồm 4 biến như sau:

Z = 0,517 – 0,460 X6 + 9,320X7 + 0,388 X8 + 1,158X9

Trong đó: X6 – tổng nợ/tổng tài sản (total liabilities/total assets); X7 – lợi

nhuận ròng/tổng tài sản (rate of return on total assets); X8 – vốn hoạt động

thuần/tổng tài sản (working capital/total assets); X9 - lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản

(retained earnings/total assets). Mô hình đưa ra một số nhận định:

- Những công ty có Z < 0,5: thuộc nhóm có nguy cơ phá sản cao.

- Những công ty có 0,5 < Z < 0,9: thuộc nhóm có nguy cơ và cần theo dõi,

giám sát.

- Những công ty có Z > 0,9: thuộc nhóm những công ty có tài chính vững

mạnh, an toàn.

Theo sau các công trình nghiên cứu của Beaver (1966) và Altman (1968) đã

có nhiều người thừa kế nhằm ứng dụng và phát mô hình để dự đoán nguy cơ phá

sản ở các nước khác nhau.

N.VenkataRamana, S.Md.Azash & K.Ramakrishnaiah (2012), đã sử dụng

chỉ số Z-Score của Altman để dự đoán nguy cơ phá sản của các công ty xi măng Ấn

Độ với dữ liệu được thu thập từ các BCTC trong giai đoạn 2001 - 2010. Bài nghiên

cứu cho thấy tính thanh khoản, tỷ số quay vòng vốn và tỷ lệ khả năng thanh toán

của các công ty là những chỉ số dự đoán tốt nhất khả năng thất bại của công ty.

Fulmer (1984) sử dụng từng bước nhiều phân biệt đối xử phân tích để đánh

giá 40 chỉ tiêu tài chính áp dụng cho một mẫu của 60 công ty tại Mỹ được chia

thành 2 nhóm gồm 30 công ty thất bại và 30 công ty thành công. Kích thước tài sản

trung bình của các DN này là mô hình $ 455.000. Mô hình được Fulmer Model đưa

ra như sau:

H = 5,528 (V1) + 0,212 (V2) + 0,073 (V3) + 1,270 (V4) – 0,120 (V5) +

2,335 (V6) + 0,575 (V7) + 1,083 (V8) + 0,894 (V9) – 6,075.

Trong đó, V1 = lợi nhuận giữ lại/tổng tài sản; V2: doanh thu /tổng tài sản;

V3: lợi nhuận trước thuế và lãi vay/vốn chủ sở hữu; V4: dòng tiền/tổng số nợ; V5:

nợ/tổng tài sản; V6: nợ ngắn hạn/tổng tài sản; V7: log [tổng tài sản hữu hình]; V8:

vốn hoạt động thuần/tổng số nợ; V9: log EBIT/lãi.

Kết quả đưa ra điểm phân biệt: Nếu H < 0 thì công ty được phân loại là "thất

bại". Fulmer báo cáo một tỷ lệ chính xác 98% trong việc phân loại các công ty kiểm

tra một năm trước khi thất bại và một tỷ lệ chính xác 81% so với một năm trước khi

phá sản.

Gu (2002) đã phát triển mô hình MDA để phân tích trường hợp phá sản của

những công ty nhà hàng Mỹ và đạt đến độ chính xác 92% khi phân loại. Mô hình

đưa ra rằng những công ty có khoản nợ phải trả cao và EBIT (lợi nhận trước thuế và

lãi vay) thấp thì ít có cơ hội tồn tại và ngược lại. Để giảm rủi ro phá sản, các nhà

quản lý nhà hàng cần phải theo chiến lược tăng trưởng khôn ngoan đi kèm với tài

trợ ít nợ hơn và kiểm soát chi phí chặt hơn.

McClure (2004) đã khẳng định mô hình điểm Z thông qua nghiên cứu của

mình. Ông kết luận rằng để giữ khoản lợi trên các khoản đầu tư của họ, các nhà đầu

tư nên xem xét kiểm tra Z-score của công ty họ một cách thường xuyên và nếu Z-

score xấu đi có thể là dấu hiệu rắc rối được báo trước và cung cấp một kết luận đơn

giản hơn so với khối lượng của tỷ lệ. Do thiếu sót của nó, Z là có lẽ tốt hơn được sử

dụng như một thước đo về sức khỏe tài chính tương đối chứ không phải là một yếu

tố dự báo. Có thể cho rằng, tốt nhất là sử dụng các mô hình như là một kiểm tra

nhanh chóng của tình hình tài chính, nhưng nếu điểm số chỉ ra một vấn đề, đó là

một ý tưởng tốt để tiến hành một phân tích chi tiết hơn.

Vào năm 1980, Ohlson trong bài nghiên cứu “Financial ratios and the

probabilistic prediction of bankruptcy” đã tiến hành áp dụng mô hình Logit cho các

tỷ số tài chính. Đây là mô hình mà biến phụ thuộc được giả định tuân theo hàm

phân phối xác suất tích lũy logistic (logistic cumulative distribution function). Với

nghiên cứu này Ohlson đã tiến hành nghiên cứu với mẫu là 2.163 công ty gồm 105

công ty phá sản và 2.058 công ty không phá sản trong giai đoạn 1970 – 1976. Với

bài nghiên cứu của mình, Ohlson đã thành công trong việc phát triển O-score khi sử

dụng 9 biến kế toán tiêu biểu cho 4 nhân tố có ý nghĩa quan trọng trong việc dự báo

RRPS: (i) quy mô (SIZE), (ii) cấu trúc tài chính được thể hiện bằng thước đo đòn

bẩy (TLTA), (iii) thước đo lợi nhuận (NITA) và/hoặc FUTL), (iv) thước đo cho tính

thanh khoản hiện hành (WCTA hoặc WCTA và CLCA). Biến bao gồm: SIZE =

Log (tổng tài sản/chỉ số giá GNP); TLTA = Tổng nợ trên tổng tài sản; WCTA =

Vốn hoạt động thuần/tổng tài sản; CLCA = Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn;

OENEG = 1 nếu tổng nợ phải trả lớn hơn tổng tài sản, và = 0 nếu ngược lại; NITA

= Lợi nhuận thuần /tổng tài sản; FUTL = Quỹ hoạt động trên tổng nợ phải trả;

INTWO =1 nếu thu nhập ròng âm trong 2 năm cuối, = 0 nếu ngược lại; CHIN (=

(NIt – NIt-1)/ (|NIt|– |NIt-1).

Kết quả nghiên cứu cho thấy, bốn yếu tố cơ bản có ý nghĩa thống kê ảnh

hưởng đến xác suất phá sản trong một năm là: quy mô, cấu trúc tài chính đo lường

bởi tỷ số đòn bẩy tài chính là tổng nợ trên tổng tài sản, thành quả hoạt động đo

lường bởi tỷ số thu nhập ròng trên tổng tài sản và tỷ số dòng tiền từ hoạt động trên

tổng nợ, thanh khoản hiện hành đo lường bởi tỷ số vốn hoạt động thuần trên tổng tài

sản và tỷ số nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn. Tính chính xác trong các mô hình

của Ohlson lần lượt là 96,12%, 95,55% và 92,84% tương ứng với các mô hình dự

báo 1 năm, 2 năm, và 1 hoặc 2 năm. Và đồng thời, qua nghiên cứu của mình Ohlson

đề xuất chỉ số O trong việc phân biệt giữa những công ty phá sản và không phá sản.

Công ty có chỉ số O > 0,038 thì được xếp là phá sản với các nhân tố khác không

đổi.

Jame Kolari (2002) đã sử dụng mô hình Logit để xác định yếu tố gây ra sự

sụp đổ của hệ thống ngân hàng Hoa Kỳ giai đoạn 1980 -1990. Các tác giả tiến hành

thu thập và phân tích mẫu của 55 ngân hàng phá sản lớn và khoảng 1.000 ngân hàng

không thất bại lớn trong giai đoạn 1989 -1992. Nghiên cứu cho thấy: lợi nhuận

thuần/ tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế/tổng tài sản, tổng vốn chủ sở hữu/tổng tài sản

và lãi vay/tổng tài sản thuần có ý nghĩa thống kê trong việc xác định sự vỡ nợ của

các ngân hàng Mỹ.

Bandyopadhyay (2006) sử dụng cách tiếp cận logistic và chỉ số z phát triển

một mô hình với khả năng phân loại cao đến 91% để dự báo vỡ nợ cho những công

ty Ấn Độ:

Z = -2,337 + 0,736 (WK_TA) + 6,95 (CASHPROF_TA) + 0,864 (SOLVR) +

7,554 (OPPROF_TA) + 1,544 (SALES_TA).

Trong đó: WK_TA: vốn hoạt động thuần trên tổng tài sản; CASHPROF_TA:

lợi nhuận tiền mặt trên tổng tài sản; SOLVR: hệ số khả năng thanh toán được tính

bằng cách chia tổng tài sản của công ty cho tổng khoản vay cộng nợ ngắn hạn và

khoản dự phòng trừ thanh toán trước thuế; OPPROF_TA: lợi nhuận hoạt động trên

tổng tài sản là một thước đo năng suất thực sự về tài sản của công ty. Nó đo lường

khả năng thu nhập của công ty và tỷ lệ này cao hơn thì tốt hơn cho công ty;

SALES_TA: vòng quay vốn được biểu hiện cụ thể qua tỷ lệ tổng doanh thu trên

tổng tài sản là một tỷ lệ tài chính tiêu chuẩn (cũng được sử dụng bởi Altman trong

mô hình 1968) minh họa khả năng tạo ra doanh thu từ tài sản công ty. Trong phân

tích logit, tác giả cũng sử dụng nhiều biến tài chính khác: MVE_BVL – giá trị thị

trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của nợ - đại diện cho giá trị tài sản

của công ty. Thước đo này cũng đo lường sự vững chắc của công ty. Trong việc

tính toán giá trị sổ sách của tổng nợ phải trả, tổng giá trị ròng của công ty được trừ

đi từ tổng nợ phải trả của công ty. Do đó, BVL cho giá trị sổ sách của tổng nợ trừ ra

khỏi tổng nợ phải trả của công ty. Tất cả sáu tỷ lệ đại diện cho giá trị và thu nhập

của các công ty thể hiện mối quan hệ với tổng tài sản. Kết quả cho thấy công ty có

chỉ số Z > 0 thì không phá sản. Công ty có chỉ số Z < 0 thì sẽ phá sản trong vòng

một năm.

Theo Pongsatat et al. (2004), chỉ số Z của Altman và Ohlson (1980) là những

công cụ vô cùng giá trị đối với giám đốc tài chính khi kiểm soát RRPS. Bài nghiên

cứu đã kiểm chứng mô hình của Altman và Ohlson về phá sản lên những công ty

lớn nhỏ ở Thái Lan với mẫu bao gồm 60 công ty phá sản và 60 công ty không phá

sản được kiểm định từ năm 1988 đến 2003 và đưa đến kết luận rằng đối với những

công ty phá sản, mô hình của Altman cho thấy độ chính xác dự báo cao hơn là so

với mô hình của Ohlson. Tuy nhiên, nhìn chung là không có sự khác biệt đáng kể

lắm về rủi ro dự báo ở công ty lớn và nhỏ của Thái Lan.

Ugurlu và Aksoy (2006) nghiên cứu theo sau phương pháp kĩ thuật thống kê

của Altman (1968) và Ohlson (1980), dựa theo 27 công ty phá sản và 27 công ty

không phá sản trên sản chứng khoán trong thời kỳ 1996-2003, đã phát triển một mô

hình dự báo phá sản cho những công ty Thổ Nhĩ Kỳ. Bài nghiên cứu đã cho rằng

mô hình hồi quy logit dự báo chính xác hơn phương pháp biệt số và tính bất định

của môi trường kinh tế có vẻ như làm tăng thêm rủi ro ảnh hưởng xấu của những sai

sót trong ban quản trị lên những quyết định tài chính.

Jouzbarkand et al. (2013) sử dụng hai mô hình để dự báo phá sản, liên quan

với tình hình kinh tế Iran. Họ đã nghiên cứu các mô hình Ohlson và Shirata, bằng

cách sử dụng phương pháp hồi quy logistic, kiểm tra và so sánh các khả năng của

các mô hình này. Để phân loại, xếp hạng các công ty, họ đã sử dụng pháp luật kinh

doanh nhằm xác định các công ty bị phá sản và một chỉ số đơn giản Q-Tobin để xác

định các công ty hoạt động bình thường. Kết quả cho thấy các mô hình tạo ra có thể

dự đoán sự phá sản.

Alkhatib và Bzour (2011) thực hiện một nghiên cứu để xác định hiệu quả của

các tỷ số tài chính trong dự báo phá sản trong công ty Jordan bằng mô hình của

Altman và Kida. Họ sử dụng mẫu bao gồm các công ty hoạt động trong lĩnh vực

dịch vụ phi tài chính và công nghiệp trong giai đoạn từ năm 1990 - 2006. Các kết

quả của hai mô hình được so sánh để nhận ra cái nào thuận lợi nhất để cung cấp cho

một cảnh báo sớm về khả năng phá sản cho từng năm đó. Kết quả cho thấy trong

hai mô hình thì mô hình của Altman có một lợi thế trong dự báo phá sản công ty,

với một khả năng dự đoán trung bình 93,8% trong năm năm trước khi vụ việc thanh

lý, trong khi mức trung bình của mô hình Kida là chỉ 69%.

Xu và Zhang (2009) đã tiến hành nghiên cứu các công ty của Nhật dựa vào

các mô hình Z-score của Altman, O-score Ohlson, để tìm ra những mô hình hữu

dụng cho thị trường Nhật Bản với dữ liệu 1992-2005. Các tác giả cho thấy việc kết

hợp giữa các mô hình cho kết quả tốt hơn.

Brédart (2014) đã phát triển một mô hình dự báo kinh tế lượng, và ông thấy

rằng khi sử dụng ba mô hình và một vài chỉ số tài chính tương quan cho thấy một

độ chính xác dự đoán hơn 80%. Dakovic et al. (2010), phát triển mô hình thống kê

dự báo phá sản của các doanh nghiệp Na Uy trong giới hạn khu vực trách nhiệm, sử

dụng các thông tin bảng cân đối hàng năm. Dựa trên thông tin về các khu vực công

nghiệp, họ đã mô hình hóa không đồng nhất không quan sát được giữa các ngành

khác nhau thông qua một yếu tố ngẫu nhiên ngành công nghiệp cụ thể trong các mô

hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát. Các mô hình phát triển được thể hiện tốt hơn các

mô hình với các biến số của Altman.

Kahl (2002) tiến hành một nghiên cứu dựa trên một nhóm các công ty được

gần ngưỡng mặc định của công ty. Ông kết luận rằng chỉ có một phần ba các công

ty quản lý để tồn tại một cách độc lập, trong khi các công ty khác, hoặc được thực

hiện hoặc biến mất.

Romania cũng bày tỏ sự quan tâm trong việc có được một công cụ tổng hợp

để dự báo nguy cơ phá sản đối với cả ngân hàng và công ty.Về vấn đề này, có thể

đề cập đến điểm B Function (1998) được phát triển bởi Băileşteanu từ Đại học

Timişoara. Model I (1998) được xây dựng bởi Ivoniciu (một phát triển tương tự của

các chức năng Điểm B), Model A (2002) kết quả Ion Anghel về nền kinh tế

Rumani, một chỉ số tổng hợp của hiệu suất tài chính cho các DN ngành xây dựng

thiết kế bởi Bărbuţă-Misu (2009), các mô hình của Conan &Holder điều chỉnh đến

tính đặc thù của các DN Rumani (Bărbuţă-misu, Stroe, 2010).

Nhóm các viện sĩ Rumani đã cố gắng để phát triển trong năm 2012, một số

chức năng tương tự như của Altman, bằng cách sử dụng một mẫu 60 công ty

Rumani niêm yết trên sàn chứng khoán Bucharest. Trong các chỉ số tài chính, bảy

chỉ số tài chính được đưa vào sử dụng, những chỉ số được coi là có tính đại diện

nhất cho các hoạt động của công ty bao gồm: tổng tài sản, doanh thu, lợi nhuận

trước thuế, dòng tiền, thu nhập ròng, tổng số nợ, và giá trị trung bình thị trường. Để

tránh sự trùng lặp của các thông tin mà họ sử dụng để phân tích - các phương pháp

thành phần chính, nghiên cứu này cũng bao gồm kiểm tra thông qua phương pháp

phân tích biệt.

Một nghiên cứu thực hiện bởi Vintilă và Moscalu (2012) đã cố gắng để

chứng tỏ khả năng các chỉ tiêu tài chính để cung cấp những dấu hiệu cảnh báo về

sức khỏe của công ty, cũng như bất kỳ tiềm năng rủi ro có thể dẫn đến phá sản nếu

không được quản lý đúng cách. Các tác giả sử dụng một mẫu của 63 công ty, được

phân loại như sau: tổng số 43 công ty trong đó ghi lại lợi nhuận ròng tích cực vào

cuối năm 2010 được đánh giá sẽ được thực hiện, và phần còn lại, những công ty có

chỉ số tiêu cực này cho thời gian cùng tham khảo được xem không lành mạnh. Chỉ

số tài chính được lựa chọn từ nhiều loại, chẳng hạn như quy mô công ty, tỷ suất lợi

nhuận, tỷ lệ thanh khoản, lãi suất cho thấy tình hình tài chính của công ty, các biện

pháp dòng tiền, lợi nhuận và tỷ lệ nợ và cũng đã được đưa vào xem xét tỷ lệ sử

dụng Altman (1968). Để đạt được mục tiêu này, các thử nghiệm T đã được sử dụng,

mà không xác định sự khác biệt giữa các hai nhóm các công ty, ngay cả với hai năm

trước, nhưng chỉ về mặt lợi nhuận, đòn bẩy, cơ cấu nguồn vốn và tình hình tài

chính.

Monica Violeta Achim et al. (2012), đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm

nhằm phát triển một mô hình thống kê dự báo phá sản cho các công ty ngành công

nghiệp sản xuất của Rumani. Với mẫu nghiên cứu bao gồm 53 công ty hoạt động

trong lĩnh vực công nghiệp sản xuất của Rumani niêm yết trên sàn chứng khoán

Bucharest và được chia thành hai nhóm 35 công ty có tình hình tài chính tốt và 18

công ty có khó khăn về mặt tài chính, dữ liệu được thu thập từ các BCTC của các

công ty trong giai đoạn từ 2000 -2011. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã sử

dụng các biến tài chính đại diện cho tình hình tài chính của các công ty gồm các

nhóm: tỷ suất lợi nhuận, tỷ lệ đòn bẩy, tỷ lệ hoạt động, tỷ lệ thanh khoản và khả

năng thanh toán. Đồng thời, các tác giả đã sử dụng các phương pháp phân tích biệt.

Kết quả cho thấy bốn nhóm biến giải thích được nhiều hơn 85%. Nicoleta Bawbuta

(2014) tiến hành phân tích và dự báo RRPS của các công ty xây dựng Rumani bằng

các sử dụng hai mô hình nổi tiếng Conan & Holder và Altman, dựa trên mẫu của 5

công ty hoạt động trong lĩnh vực xây dựng Rumani, số liệu tài chính lấy trong các

BCTC hàng năm có sẵn trên thị trường chứng khoán Bucharest trong giai đoạn

2008 - 2012. Các tác giả tiến hành so sánh nguy cơ phá sản khi sử dụng hai mô

hình, kết quả cho thấy cùng một công ty có thể được phân loại khác nhau bởi hai

mô hình này, và họ cho rằng mô hình Conan & Holder thì phù hợp hơn trong phân

tích và dự báo RRPS cho các công ty xây dựng hơn là mô hình của Altman.

Eljelly et al. (2001) phát triển một mô hình ba biến để dự báo sự phá sản của

những công ty tư nhân ở Sudan. Bài nghiên cứu đã cố gắng áp dụng các phương

pháp khác nhau để dự đoán phá sản, so sánh ba mô hình về khả năng phân loại

thành công tổng thể, xác định công ty phá sản và phân loại chính xác công ty không

phá sản. Kết quả cho thấy rằng mô hình được phát triển trong nghiên cứu này tốt

hơn hẳn so với mô hình Altman và mô hình Z trong việc phân loại công ty một và

hai năm trước khi phá sản, trong khi mô hình Altman thì tốt nhất trong ba và bốn

năm trước khi phá sản. Mô hình mới của Sudan:

Z** = 0,015 + 0,203X1 + 0,639X2 + 0,561X3

Trong đó: X1 – Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn; X2 – Lợi nhuận hoạt

động/Tổng tài sản; X3 – Dòng tiền/ Tổng nợ phải trả.

Kết quả nghiên cứu cho thấy các kỹ thuật và mô hình đơn giản trong một

môi trường kinh tế đơn giản có thể làm tốt hơn so với các mô hình phức tạp có

nguồn gốc từ các nền kinh tế phát triển. Hơn nữa, kết hợp ba tỷ lệ trong mô hình đa

nhân tố cuối cùng là tỷ suất sinh lợi, tỷ lệ thanh khoản và tỷ lệ dòng tiền trên tổng

số nợ, có một sức hấp dẫn quan trọng trong một nền kinh tế kém phát triển như

Sudan. Nghiên cứu cho thấy khả năng sinh lợi và tính thanh khoản là những thành

phần tạo nên các DN thành công.

Qua các công trình nghiên cứu về RRPS theo phương pháp dựa trên sổ sách

có thể nhận thấy rằng nhìn chung kết quả đạt được của các nghiên cứu ở trên đó là

rút ra những biến tài chính phân biệt được giữa những công ty phá sản và những

công ty khoẻ mạnh khi phân tích RRPS doanh nghiệp.

1.1.2. Các nghiên cứu về rủi ro phá sản dựa theo yếu tố thị trường

Phương pháp phân tích rủi ro phá sản dựa trên yếu tố thị trường bằng cách

kết hợp cấu trúc đòn bẩy của công ty và giá trị thị trường của tài sản. Theo

Hillegeist và cộng sự (2004), phương pháp sử dụng dữ liệu thị trường Black-

Scholes và Merton (BSM-PB) có tính đại diện hữu hiệu hơn cho xác xuất phá sản so

với chỉ số Z hay chỉ số O. Bài nghiên cứu chứng minh rằng BSM- PB cung cấp

nhiều thông tin quan trọng hơn hai phương pháp dựa theo sổ sách kế toán, kể cả ưu

điểm vượt trội khi kết hợp chỉ số Z và chỉ số O và đưa ra hướng cho các nhà nghiên

cứu trong việc làm tăng rủi ro kiểm tra bằng việc sử dụng BSM-PB thay vì phương

pháp dựa theo sổ sách kế toán truyền thống.

Trong bài nghiên cứu ‘In search of distress risk’ (2008) của Campbell,

Hilscher, và Szilagyi, đã tiến hành xem xét các yếu tố quyết định phá sản cũng như

định giá cổ phần với xác suất phá sản cao thông qua mô hình logit bao gồm các biến

tỷ số tài chính và biến thị trường. Ngoài tập hợp hai nhóm biến tỷ số tài chính thì

nhiều biến thị trường được kiểm tra như logarit của tỷ suất sinh lợi thặng dư hàng

tháng của cổ phần mỗi công ty tương quan với chỉ số S&P 500, độ lệch chuẩn của

tỷ suất sinh lợi hàng ngày của công ty qua 3 tháng, quy mô của mỗi công ty được đo

lường bằng logarit của trị vốn hóa thị trường của mội công ty tương quan với chỉ số

chứng khoán S&P 5000 và logagit của giá mỗi cổ phần của mỗi công ty bị chặn ở

mức trên 15$. Các ước lượng của nghiên cứu này được tính toán với dữ liệu tại Mỹ

của các công ty đại chúng.

Christidis và Gregory (2010) với bài nghiên cứu “Some new model for

financial distress trediction in the UK” đã kiểm tra một tập hợp các biến số tài chính

và ba biến thị trường trong mô hình dự báo khủng hoảng tài chính cho các công ty

niêm yết tại Anh. Đối với các biến thị trường, họ thay thế biến giá trị sổ sách bằng

biến giá trị thị trường và kiểm tra xem liệu logarit của tỷ suất thu nhập vượt trội nửa

năm trên chỉ số tất cả cổ phần FTSE và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi chứng

khoán công ty được tính theo mỗi giai đoạn 6 tháng có làm tăng khả năng dự báo

của mô hình hay không. Kết quả của họ cho thấy rằng, các biến giá trị thị trường có

khả năng làm tăng tính chính xác của mô hình dự báo phá sản.

Như đã đề cập ở trên, Hillegeist và cộng sự (2004) kết luận rằng phương

pháp dựa vào yếu tố thị trường thì cung cấp thông tin nhiều hơn đáng kể về khả

năng phá sản của công ty hơn là phương pháp dựa vào yếu tố kế toán. Ngược lại với

Hillegeist, một nghiên cứu của Reisz và Perlich (2007) kiểm chứng khả năng phá

sản của 5.784 doanh nghiệp bằng cả hai phương pháp dựa vào sổ sách kế toán và

yếu tố thị trường. Nghiên cứu này kết luận rằng thước đo dựa vào sổ sách kế toán

thì kết quả tốt hơn thước đo Black – Sholes – Merton. Tác giả cũng cho rằng

phương pháp dựa vào sổ sách kế toán như Altman Z và chỉ số Z’’ thể hiện vượt trội

khi dự báo một năm trước khi phá sản, tuy nhiên yếu dần khi thời gian dự báo dài

hơn.

Nguyên nhân là do phân tích RRPS dựa vào nhân tố thị trường thì phụ thuộc

vào giả thuyết thị trường hiệu quả. Giả định này là nhược điểm chính của phương

pháp dựa vào nhân tố thị trường. Thực tế, thị trường thì không phản ánh tất cả thông

tin về tình hình tài chính của một công ty, vì thế điều này dẫn đến độ lệch trong việc

tính toán giá trị thị trường tương lai của tài sản và tính dễ biến động của tỷ suất sinh

lợi trên tài sản.

Nhược điểm khác của phương pháp dựa vào các yếu tố thị trường là chúng

chỉ xem xét các công ty được niêm yết, chứ không xem xét những công ty tư nhân

(Berg, 2007). Vì thế phương pháp này cũng có một số giới hạn.

1.1.3. Các nghiên cứu về rủi ro phá sản dựa trên trí tuệ nhân tạo

Cùng với sự phát triển không ngừng của công nghệ máy tính và kỹ thuật trí

tuệ nhân tạo, các nghiên cứu về phá sản dựa trên trí tuệ nhân tạo (Artificial Neural

Networks –ANN) bắt đầu áp dụng từ những đầu thập niên 1990. Theo phương pháp

này sẽ cung cấp cho những nhà nghiên cứu cách tiếp cận nguồn dữ liệu máy tính để

ước lượng mô hình dự báo phá sản (Charitou et at., 2004).

Trong bài nghiên cứu “Neural network models and the prediction of bank

bankruptcy”, Tam (1991) áp dụng mô hình trí tuệ nhân tạo để dự báo phá sản cho

các ngân hàng ở Texas trong giai đoạn 1985 – 1987. Theo Tam (1991), một mô

hình trí tuệ nhân tạo bao gồm một số đơn vị xử lý giống nhau được kết nối theo một

mạng lưới. Mỗi đơn vị là một thiết bị tính toán đơn giản mà cách xử lý dữ liệu được

mô tả theo những hàm toán học đơn giản. Mỗi đơn vị nhận được các tín hiệu đầu

vào từ một đơn vị khác, tổng hợp những tín hiệu này dựa trên một hàm số đầu vào

và tạo tín hiệu đàu ra dựa trên hàm số đầu ra. Sau đó, tín hiệu đầu ra được truyền

trực tiếp đến những đơn vị khác theo cấu trúc liên kết của mạng lưới. Kết quả

nghiên cứu của Tam cho thấy mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chính xác hơn mô

hình MDA và Logit với cùng một mẫu dữ liệu về các ngân hàng ở Texas.

Odom và Sharda (1990) đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo để dự báo

phá sản và so sánh kết quả với phân tích biệt số MDA về độ chính xác phân loại. Họ

xác nhận mô hình trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong lĩnh vực dự báo phá

sản.

Coats và Font (1993) đã sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo để ước tính sức

khỏe tài chính của công ty. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để ước tính mẫu dữ liệu

có thể phân biệt công ty khỏe mạnh từ những công ty phá sản. Kết quả họ đưa ra là

Atiya (2001), đã tiến hành nghiên cứu về rủi ro phá sản của các ngân hàng

tín dụng trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo. Đây là nghiên cứu quan trọng và có

phương pháp trí tuệ nhân tạo hiệu quả hơn phương pháp biệt số MDA.

thể đưa ra ứng dụng rộng rãi vì nó có thể áp dụng mà không ảnh hưởng đến quyết

định cho vay của ngân hàng và ảnh hưởng đến lợi nhuận. Công trình nghiên cứu

đưa ra hai đóng góp. Đầu tiên, nghiên cứu xem lại chủ đề rủi ro phá sản, với sự

nhấn mạnh vào mô hình trí tuệ nhân tạo. Thứ hai, nghiên cứu phát triển một mô

hình dự báo phá sản trí tuệ nhân tạo. Dựa trên việc kế thừa một trong những mô

hình rủi ro tín dụng truyền thống đã được phát triển của Merton, tác giả đã đề xuất

các giải pháp mới cho hệ thống trí tuệ nhân tạo. Tác giả cho thấy việc sử dụng các

chỉ số này ngoài các phương pháp truyền thống là các chỉ số tỷ lệ tài chính thì

phương pháp trí tuệ nhân tạo cung cấp một sự cải thiện đáng kể trong dự đoán độ

chính xác (ngoài mẫu) từ 81,46% đến 85,5 với dự báo ba năm trước.

Etemadi và cộng sự (2008) đã sử dụng cả hai chương trình di truyền học GP

và MDA để dự báo RRPS cho những công ty Iran. Chương trình di truyền học GP

đã được áp dụng để phân loại 144 công ty Iran bị phá sản và không bị phá sản niêm

yết tại thị trường chứng khoán Tehran (TSE). Sau khi phân tích đa biệt thức (MDA)

và chạy mô hình GP. Mô hình di truyền học GP đạt được tỷ lệ chính xác 94% và

90% trong các mẫu nghiên cứu, trong khi mô hình MDA chỉ đạt được 77% và tỷ lệ

chính xác 73% trong các mẫu nghiên cứu tương ứng.

Min và Jeong (2008) đề xuất một phương pháp kĩ thuật phân loại nhị phân

mới để dự báo RRPS của công ty bằng xác nhận rủi ro dự báo của nó qua việc phân

tích theo kinh nghiệm. Một số phương pháp nghiên cứu về rủi ro phá sản dựa trên

trí tuệ nhân tạo có thể kể đến như:

- Cây quyết định (Frydman, Altman & Kao 1985; Marais, Patel & Wolfson 1984).

- Lý thuyết hỗn đỗn (Zimmermann 1996).

- Thuật toán di truyền học (Shin & Lee 2002, Varetto 1998).

- Máy vectơ hỗ trợ (Min & Lee 2005).

- Phân tích phát triển dữ liệu ( Cielen & Vanhoof 2004).

- Lập luận dựa trên tình huống (Bryant 1997, Jo, Han & Lee 1997, Park & Han

2002).

- Thuyết tập thô (Dimitras, Slowinski, Susmaga & Zopounidis 1999, McKee 2000,

2003).

- PNN (Mạng lưới neutral theo xác suất) ) (Yang, Platt, & Platt, 1999).

- SOM (Kaski, Sinkkonen, & Peltonen, 2001; Lee, Booth, & Alam, 2005).

- Cascor (Hệ thống neutral tương quan tầng) (Lacher, Coats, Sharma, & Fantc,

1995).

- BPNN (Hệ thống neutral đào tạo nhân rộng trở lại) (Atiya 2001, Bell 1997, Lam

2004, Leshno & Spector, 1996; Salchenberger, Mine, & Lash, 1992; Swicegood &

Clark, 2001; Tam, 1991; Wilson & Sharda,1994).

- Và nhiều loại khác cho thấy tiềm năng là những nguồn thay thế cho phương pháp

hiện nay.

Như vậy, qua tổng quan các công trình nghiên cứu ở nước ngoài có thể cho

thấy có nhiều phương pháp được đề xuất bởi các nhà nghiên cứu khác nhau với

những xuất sắc và hạn chế nhất định. Mỗi công trình nghiên cứu đưa ra những luận

điểm và phương pháp khác nhau. Chính vì thế, cho đến nay lý thuyết phá sản vẫn

chưa được tiêu chuẩn hóa đã dẫn đến sự xuất hiện nhiều bài nghiên cứu với nhiều

phương pháp kĩ thuật khác nhau dựa theo cấu trúc môi trường DN ở mỗi quốc gia

(Etemadi và cộng sự, 2008).

1.2. Tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước

Việt Nam trong những năm gần đây, đề tài về phá sản cũng đã nhận được sự

quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, mỗi nghiên cứu đề cập đến những

đối tượng và phạm vi nghiên cứu khác nhau. Một số nghiên cứu điển hình có thể kể

đến bao gồm:

Lâm Minh Chánh (2007), ‘Chỉ số Z – công cụ phát hiện nguy cơ phá sản và

xếp hạng định mức tín dụng’ và ‘Dùng chỉ số Z để ước tính hệ số tín nhiệm’, Báo

nhịp cầu đầu tư, số 41 và 42. Trong cả hai bài nghiên cứu tác giả chỉ đưa ra các khái

niệm cũng như cách tính toán các biến và chỉ số Z cho từng loại hình của công ty

dựa trên các mô hình của Altman (2000). Tác giả chưa đưa ra các đánh giá, kiểm

định xem mô hình có thích hợp để sử dụng ở thị trường Việt Nam hay không.

Lê Long Hậu (2010), ‘Vận dụng lý thuyết định giá quyền chọn vào dự báo

RRPS của DN – Mô hình KMV’, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 49, tháng

4/2010. Bài nghiên cứu đã mô tả về mối quan hệ giữa một khoản vay và người đi

vay và thể hiện mô hình dự báo phá sản kỳ vọng của KMV và chỉ ra ưu nhược điểm

của mô hình trong thực tế.

Huỳnh Cát Tường (2008), đã ứng dụng mô hình Z-Score trong dự báo khánh

kiệt tài chính liên quan đến nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh tế, tài chính, luật

pháp,... cả ở phạm vi trong và ngoài nước. Tuy nhiên, luận án chỉ tập trung vào các

vấn đề chính về dự báo, giải quyết tình trạng khánh kiệt tài chính cho DN kèm theo

những giải pháp ở tầm vĩ mô mà chưa đi vào cụ thể đối với từng loại hình DN.

Nguyễn Trọng Hòa (2009) đã sử dụng mô hình phân tích phân biệt và mô

hình logit để phân tích xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các DN Việt

Nam trong nền kinh tế chuyển đổi. Với quan điểm DN có nguy cơ phá sản khi xảy

ra một trong các tình huống: Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với

bên đối tác; Vốn hoạt động thuần thường xuyên nhỏ hơn không; Giá trị thị trường

của DN nhỏ hơn tổng nợ phải trả. Nghiên cứu đã tiến hành phân tích 37 chỉ tiêu tài

chính được lấy từ các BCTC của 286 công ty trên cả hai sàn giao dịch TP.Hồ Chí

Minh (HOSE) và Hà Nội (HASTC) tại ngày 31/12/2007. Tác giả đã chia mẫu ban

đầu thành 5 mẫu thành phần để ước lượng hàm phân biệt và hàm phân bố logistic

với các điều kiện nguy cơ phá sản khác nhau để xây dựng mô hình. Kết quả cả 5

nhóm thành phần đều xây dựng được các hàm ước lượng khác nhau phù hợp cho

từng nhóm với các đặc điểm riêng. Và với 37 biến ban đầu thì chỉ có các biến được

chọn như sau: tiền mặt trên tổng tài sản, vốn hoạt động thuần trên nợ ngắn hạn, vốn

chủ sở hữu trên tổng tài sản, giá vốn hàng bán trên doanh thu thuần, chi phí quản lí

DN trên doanh thu thuần, hàng tồn kho trên doanh thu thuần, các khoản phải thu

(doanh thu thuần/ 365), lợi nhuận sau thuế trên doanh thu thuần, lợi nhuận sau thuế

trên vốn chủ sở hữu. Từ đó kết hợp xếp hạng các công ty thành 9 hạng từ loại rất tốt

(AAA) đến loại rất yếu kém (C). Trong báo cáo về xếp hạng tín nhiệm các DN đã

lên sàn chứng khoán. Tác giả Nguyễn Trọng Hòa (2009) dựa trên kết quả thực

Z = - 0,52 – 3,118X4 + 2,763 X8 – 0,55X22 – 0,163X24 + 6,543X29 + 0,12X53

nghiệm đã đưa ra được mô hình theo hàm phân biệt như sau:

Trong đó: X4 – tổng vốn vay trên tổng tài sản; X8 – vốn hoạt động thuần trên

tổng tài sản; X22 – các khoản phải thu trên doanh thu thuần; X24 – các khoản phải thu

trên nợ phải trả; X29 – lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản; X53 – lợi

nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu. Với việc kết hợp các tỷ số, tác giả cho rằng chỉ

số Z càng lớn thì càng chứng tỏ DN có khả năng tài chính tốt, kinh doanh hiệu quả.

Từ đó đưa ra các điểm cắt để phân lớp xếp hạng DN.

Trong nghiên cứu về phân tích rủi ro tín dụng DN bằng mô hình logit, tác giả

Hoàng Tùng (2011) dựa trên bảy chỉ tiêu với mẫu 463 DN niêm yết và đưa ra mô

hình dự báo như sau:

Z = -0,749 + 0,074Hs + 2,458Ts_TSNH – 5,985Ts_No – 2,060DBN +

0,992Ts_LNDT + 145,363ROA + 26,151ROE

Trong đó: Hs – số vòng quay tài sản (doanh thu trên tổng tài sản); Ts_TSNH

– tỷ suất tài sản ngắn hạn (tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản); Ts_No – tỷ suất nợ

(nợ phải trả trên tổng tài sản); DBN – đòn bẩy nợ (nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu);

Ts_LNDT – tỷ suất lợi nhuận doanh thu (lợi nhuận trên doanh thu); ROA – tỷ suất

sinh lời tài sản (lợi nhuận trên tổng tài sản); ROE – tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu

(lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu). Nghiên cứu đã đưa ra kết quả dự báo về rủi ro trả

nợ của các công ty như sau: Nếu Z < 0,5 thì công ty không có khả năng trả nợ (có

rủi ro), ngược lại nếu Z > 0,5 công ty có khả năng trả nợ (không rủi ro).

Nguyễn Thành Cường, Phạm Thế Anh (2010) đã sử dụng mô hình điểm Z

của Altman để đánh giá và đã đưa ra được một số giải pháp góp phần giảm thiểu

RRPS của các DN chế biến thủy sản đang niêm yết trên TTCKVN, đồng thời hỗ trợ

cho các ngân hàng nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân

hàng. Tuy nhiên nghiên cứu cũng chưa đưa ra được kết luận hay đánh giá xem mô

hình có thể áp dụng được ở thị trường Việt Nam hay không. Mô hình chỉ đưa ra các

đánh giá dựa trên các tiêu chí của Altman đối với từng công ty, đề xuất lấy kết quả

làm căn cứ để các ngân hàng xếp hạng tín dụng cho công ty khi tiến hành xét cấp tín

dụng.

Khổng Thanh Hòa (2008) đã ứng dụng mô hình chỉ số Z trong phân tích tài

chính công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Công trình dựa trên

số liệu năm 2007 của 230 công ty cổ phần niêm yết trên HOSE và HNX. Tác giả

đưa ra phương trình điểm Z, với giá trị phân biệt là 1,0689:

ZVietnam = 0,204X1 +1,386X2 + 2,211X3+ 0,009 X4 + 0,488 X5

Độ phù hợp của mô hình là 70%, tuy nhiên do thị trường nợ và thị trường trái

phiếu của Việt Nam chưa phát triển nên ngay từ đầu tác giả đã không phân loại

được chính xác các công ty phá sản và không phá sản như cách làm của Altman.

Bên cạnh đó việc lựa chọn kỳ nghiên cứu là năm 2007 có phần khiên cưỡng (để đủ

số lượng các công ty có tình trạng tài chín thuộc nhóm phá sản) cũng ảnh hưởng

đến tính đại diện của mẫu nghiên cứu.

Khi nghiên cứu về các yếu tố tác động đến phá sản DN trên địa bàn tỉnh

Đồng Nai, tác giả Nguyễn Bảo Khang (2012) đưa ra dự báo phá sản của các DN

thời điểm trước khi phá sản một năm, hai năm và ba năm đều chịu ảnh hưởng các

yếu tố: tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản, lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, lợi

nhuận sau thuế trên doanh thu và tài sản ngắn hạn trên doanh thu. Bên cạnh đó tùy

thuộc vào việc dự báo trước khi phá sản một, hai hay ba năm mà có thể có thêm các

biến như: doanh thu trên tổng tài sản, giá vốn hàng bán trên doanh thu, DN có 100%

vốn nhà nước.

Đào Thị Thanh Bình (2013) đã sử dụng phương pháp luận tiếp cận của

Altman để tiến hành xây dựng mô hình định mức tín dụng cho các công ty sản xuất

ở Việt Nam. Số liệu tài chính được lấy từ các công ty sản xuất được niêm yết ở Việt

Nam, khi dùng mức lợi nhuận thuần trong bốn quý để xác định trạng thái của doanh

nghiệp là điểm khác biệt trong bài báo này, đã được sử dụng để xây dựng mẫu. Một

hàm Z-score mới với tám tham số tài chính được tìm ra từ các cơ sở mẫu dữ liệu

của Việt Nam. Độ chính xác là 86%, thu được phương trình:

ZVietnam = 1,268X1 – 1,179 X2 – 0,56 X3+ 0,023 X4 + 0,185 X5 -0,009 X6 +

0,411 X7 + 6,641 X8 – 1,888

Giá trị phân biệt được xác định là 0,575 và 0,975. Sau khi tính chỉ số Z, dựa

vào Standard & Poor về xác suất vỡ nợ của thị trường châu Á, đưa ra mối quan hệ

giữa các chỉ số Z với xác suất vỡ nợ và từ đó suy luận về xếp hạng tín nhiệm cho

các công ty sản xuất của Việt Nam. Kết quả của nghiên cứu có giá trị tham khảo tốt

cho các công trình tiếp theo, tuy vậy, khả năng ứng dụng thấp do quy mô mẫu nhỏ

và căn cứ phân biệt doanh nghiệp không hợp lý, ảnh hưởng tới tính phù hợp của kết

quả.

Như vậy qua tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước cho thấy đã có

một số tác giả đi vào nghiên cứu phá sản trong các DN Việt Nam. Đa số các công

trình nghiên cứu tập trung vào việc vận dụng mô hình phá sản Z- score của Altman.

Bên cạnh cũng có một số công trình nghiên cứu theo hướng phát triển mô hình

riêng như tác giả: Nguyễn Bảo Khang (2012), Hoàng Tùng (2011), Nguyễn Trọng

Hòa (2009), Đào Thị Thanh Bình (2013). Tuy nhiên các mô hình hoặc chỉ dùng

chung cho tất cả các DN hoặc cho lĩnh vực tín dụng mà chưa có công trình nghiên

cứu nào đi vào nghiên cứu riêng cho công ty BĐS niêm yết trên TTCKVN. Chưa có

tổ chức nào thực hiện xếp hạng tín nhiệm và cảnh báo nguy cơ phá sản cho doanh

nghiệp BĐS Việt Nam, cũng như chỉ rõ những nguyên nhân (yếu tố) nào dẫn tới

tình trạng này, trong đó nguyên nhân nào là có ảnh hưởng mạnh nhất. Thêm nữa,

thời gian nghiên cứu chưa dài. Chính vì vậy, từ các vấn đề nêu trên đã mở ra cho

NCS hướng nghiên cứu trong việc phân tích RRPS của các công ty bất động sản

niêm yết từ đó đề xuất các giải pháp nhằm ngăn ngừa RRPS là một trong những

hướng đi có ý nghĩa cả về lý luận và thực tiễn.

1.3. Kết luận về tổng quan nghiên cứu và xác lập vấn đề nghiên cứu

Tổng quan nghiên cứu giúp cho chúng ta có cái nhìn tổng quát nhất về các

công trình nghiên cứu đã công bố có liên quan đến đề tài. Từ đó rút ra được những

khoảng trống và câu hỏi nghiên cứu.

Qua việc tổng quan các nghiên cứu được trình bày ở trên, tác giả nhận ra một

số “khoảng trống” của các nghiên cứu trước đây như sau:

Thứ nhất, các nghiên cứu về phá sản là một đề tài đã được thực hiện ở các

nước có nền kinh tế thị trường phát triển như Hoa Kỳ, Anh, Đức,… Tuy nhiên, Ở

Việt Nam nghiên cứu về RRPS chỉ mới được quan tâm trong những năm gần đây

với số lượng nghiên cứu còn hạn chế, thời gian nghiên cứu chưa dài. Kết quả

nghiên cứu của các công trình này chủ yếu áp dụng chung cho doanh nghiệp Việt

Nam, mà ít đi vào nghiên cứu các nhóm doanh nghiệp hoặc ngành nghề cụ thể nào,

đặc biệt là lĩnh vực bất động sản. Thêm nữa, cũng chưa có tổ chức nào thực hiện

xếp hạng tín nhiệm và cảnh báo nguy cơ phá sản cho doanh nghiệp BĐS Việt Nam,

cũng như chỉ rõ những nguyên nhân (yếu tố) nào dẫn tới tình trạng này. Do đó, cần

có thêm nghiên cứu về RRPS nói chung và RRPS trong các công ty BĐS nói riêng

nhằm bổ sung bằng chứng thực nghiệm về phân tích RRPS trong DN.

Thứ hai, các nghiên cứu về RRPS đã thực hiện hầu như đều bị giới hạn phạm

vi về thời gian nghiên cứu như: nghiên cứu của Beaver (1966), Altman (1968), Xu

và Zhang (2009), Hoàng Tùng (2011), Khổng Minh Hòa (2009)… Trong thời gian

gần đây, dưới tác động của nền kinh tế nói chung và thị trường bất động sản nói

riêng đã làm cho nguồn dữ liệu cung cấp cho nghiên cứu có sự thay đổi, dẫn đến kết

quả nghiên cứu có thể có sự khác biệt so với trước đây. Vì vậy, cần có các nghiên

cứu sử dụng dữ liệu gần với hiện tại, với thời gian đủ dài nhằm đưa ra cảnh báo

chính xác hơn về RRPS.

Xuất phát từ những vấn đề còn khuyết thiếu như đã nêu, NCS đi vào nghiên

cứu đề tài: “Phân tích rủi ro phá sản trong các công ty bất động sản niêm yết trên

thị trường chứng khoản Việt Nam” với mục tiêu góp phần lấp đầy khoảng trống

còn tồn tại. Tác giả cho rằng đề tài có ý nghĩa cả về mặt lý luận và thực tế, đặc biệt

với ngành BĐS vốn có ảnh hưởng sâu rộng và nhiều biến động trong thời gian qua.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Nội dung của Chương 1 tập trung làm rõ lý thuyết tổng quan về quan điểm

của các nhà nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam về phân tích RRPS thông qua

các công trình đã công bố bao gồm các bài báo khoa học, sách chuyên khảo, luận

án,... Trong mỗi phần tác giả đều tập hợp trình bày tổng quan về những điểm chung

của các nghiên cứu và phân tích, đánh giá những ưu điểm, nhược điểm của các

nghiên cứu để chỉ ra khoảng trống nghiên cứu còn cần phải hoàn thiện khi nghiên

cứu về phân tích RRPS trong các công ty BĐS. Trên cơ sở khoảng trống tác giả đã

lựa chọn tên đề tài nhằm bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm liên quan đến rủi ro

phá sản.

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ RỦI RO PHÁ SẢN VÀ PHÂN TÍCH

RỦI RO PHÁ SẢN TRONG CÁC DOANH NGHIỆP

2.1. Rủi ro phá sản

2.1.1. Rủi ro phá sản

Rủi ro có thể xuất hiện trong hầu hết các hoạt động của con người. Khi có rủi

ro người ta không thể dự đoán được chính xác kết quả mà nó gây ra bởi sự hiện diện

của rủi ro luôn gây nên sự bất định. Xét trong phạm vi các doanh nghiệp, rủi ro là

khả năng xảy ra sự kiện không mong đợi, tác động ngược với thu nhập và vốn đầu

tư. Rủi ro có thể biểu hiện từ lúc DN mới bắt đầu đi vào hoạt động kinh doanh và

nó vẫn tiếp tục trong suốt quá trình phát triển của DN. Vì vậy, việc lựa chọn sai

mục tiêu, lấy quyết định quản lý sai hoặc thiếu sự tương quan của đầu ra với nhu

cầu trên thị trường tương ứng, dẫn đến nguy cơ gây thiệt hại cho DN. Trong hoạt

động kinh doanh, khi có rủi ro thường dẫn đến sự thiệt hại về tài chính ở mức độ

khác nhau đối với DN, có thể kể đến một số rủi ro cơ bản sau:

- Rủi ro kinh doanh: là sự rủi ro của các hoạt động kinh doanh của DN chưa

xem xét ảnh hưởng của các khoản nợ vay và được đo lường bởi lợi nhuận trước

thuế và lãi vay.

- Rủi ro tài chính: là rủi ro mà các chủ sở hữu phải gánh chịu thêm do DN sử

dụng các khoản nợ, là rủi ro phát sinh từ độ nhạy cảm của các nhân tố giá cả thị

trường như lãi suất, giá cả hàng hóa, tỷ giá, đòn bẩy tài chính.

- Rủi ro phá sản: được coi là toàn bộ những tác động ngoài mong muốn ảnh

hưởng đến sự tồn tại, làm mất khả năng chi trả, hoạt động bình thường của nhà kinh

doanh. Nói cách khác rủi ro phá sản mô tả khả năng một công ty sẽ bị vỡ nợ vì

không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ của mình. Rủi ro phá sản và rủi ro tài

chính thường có mối liên hệ với nhau, nhất là trong điều kiện sự vay nợ kéo theo

việc trả một khoản chi phí và như vậy sẽ làm tăng RRPS.

Hầu hết phá sản là rủi ro vì nó là điều không mong đợi của bất kỳ DN nào.

Phá sản được coi là biện pháp cuối cùng để giải thoát trách nhiệm cho người chủ

DN.

Ở mỗi quốc gia với đặc điểm nền kinh tế có các đặc trưng khác nhau nên các

qui định về phá sản công ty sẽ có những điểm khác nhau. Ví dụ, ở Mỹ, có hai

chương luật về những công ty được xác định là phá sản đó là thanh lý trong chương

7 và tái tổ chức trong chương 11. Tương tự, ở Nhật, có ba luật cơ bản xếp những

công ty lớn phá sản: Luật phục hồi công dân, Luật tái tổ chức DN và Luật đóng cửa

DN (Xu và Zhang, 2008). Theo điều 4, Luật phá sản Việt Nam năm 2014: “Phá sản

là tình trạng của DN, hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân ra

quyết định tuyên bố phá sản”. Khi DN được coi là mất khả năng thanh toán thường

dựa trên tiêu chí không thanh toán nợ đến hạn (dòng tiền) hoặc tổng nợ vượt quá tài

sản có.

Bên cạnh đó, qua phần tổng quan cho thấy các quan điểm về phá sản đưa ra

thường khác nhau mà không có một định nghĩa tổng quát hoá. Ví dụ như: Beaver

(1966) đưa ra tiêu chuẩn xác định các công ty có nguy cơ phá sản là những công ty

không trả được nợ, các công ty thấu chi trên tài khoản ngân hàng và những công ty

bỏ qua việc thanh toán cổ tức ưu đãi. Altman (1968) khi thực hiện nghiên cứu tại thị

trường Mỹ cho rằng công ty phá sản khi công ty nộp đơn xin phá sản. Zhang (2007)

khi nghiên cứu thị trường chứng khoán Trung Quốc thì có quan điểm rằng công ty

bị đưa vào diện kiểm soát khi thu nhập tích lũy âm hai năm liên tục hoặc giá trị tài

sản ròng trên cổ phiếu thấp hơn giá trị sổ sách. Khi nghiên cứu tại thị trường

Malaysia năm 2004, Sori và Karbhari qui định các công ty bị khủng hoảng tài chính

nếu: hoặc theo qui định của Luật DN Malaysia năm 1965 hoặc các công ty được các

cấp thẩm quyền phê duyệt cho tái cơ cấu để khôi phục các điều kiện tài chính. Theo

Pongsatat et al. (2004), phá sản được xác định là việc công ty không có khả năng

tiếp tục việc kinh doanh hiện tại do có nghĩa vụ nợ cao. Phá sản điển hình xảy ra khi

hoặc dòng tiền hoạt động của công ty không đủ để thực hiện nghĩa vụ hiện tại, tức

là không có khả năng chi trả các khoản nợ hoặc là khi giá trị ròng của công ty là âm,

tức là giá trị của tài sản thì ít hơn giá trị của khoản phải trả (Knox et al., 2008).

Gonenli (1988) cho rằng phá sản của một công ty hay trở nên phá sản có thể xác

định như sự mất khả năng của công ty khi trả các khoản nợ, rõ ràng trở nên phá sản

thì tồi tệ hơn nhiều so với mất tính thanh toán. Mặc dù, phá sản đi cùng với một sự

giảm đều đặn giá trị tài sản dưới tổng nợ phải trả, quyết định đánh dấu chấm hết cho

sự tồn tại của DN thì đúng đắn hơn là cố gắng tồn tại (Wheelen, 2000). Gu (2002)

cho rằng những công ty có khoản nợ phải trả cao và EBIT (lợi nhận trước thuế và

lãi vay) thấp thì ít có cơ hội tồn tại và ngược lại. Altman, Heine, Zhang và Yen

(2007) đưa ra quan điểm các công ty gặp lâm nguy tài chính là các công ty bị đưa

vào diện kiểm soát đặc biệt khi xảy các các tình trạng: thu nhập tích lũy bị âm hơn 2

năm liên tục hoặc giá trị tài sản ròng trên cổ phiếu thấp hơn giá trị sổ sách, công ty

có thu nhập âm trong một năm đồng thời có vốn cổ phần trong năm đó thấp hơn vốn

điều lệ, hay công ty nhận được cảnh báo liên tiếp của các kiểm toán viên.

Nguyễn Trọng Hòa (2009) đưa ra quan điểm DN có nguy cơ phá sản khi xảy

ra một trong các tình huống:

- Không có khả năng thực hiện nghĩa vụ tín dụng với bên đối tác;

- Vốn hoạt động thuần thường xuyên nhỏ hơn không;

- Giá trị thị trường của DN nhỏ hơn tổng nợ phải trả.

Như vậy không có một định nghĩa chính xác về phá sản, tuy nhiên có thể

khẳng định rằng nguyên nhân chủ yếu của phá sản là do sự suy yếu về khả năng

thanh toán, tức là DN không có đủ tiền để trả cho các khoản nợ phải trả nhà cung

cấp hay lãi tiền vay ngân hàng và phải vi phạm các hợp đồng.

Trong phạm vi nghiên cứu của luận án, NCS đưa ra các tiêu chí để nhận diện

công ty có rủi ro phá sản như sau:

- Các công ty bị sở giao dịch chứng khoán công bố bị hủy niêm yết, bị cảnh

báo ngừng giao dịch hay những công ty có cổ phiếu bị đưa vào diện phải kiểm soát

thì đều thuộc dạng các công ty có rủi ro phá sản (ở đây nghiên cứu chỉ xét các công

ty bị cảnh báo do liên quan đến vấn đề hiệu quả hoạt động, không xét các trường

hợp khác chẳng hạn do vi pham qui tắc công bố thông tin, thời hạn nộp các báo cáo

tài chính…).

- Các công ty có ROA âm và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn tổng nợ phải

trả.

- Các công ty có vốn hoạt động thuần âm và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ

hơn tổng nợ phải trả.

NCS chọn so sánh giá trị vốn hóa thị trường với tổng nợ làm yếu tố tác động

bởi vì giá trị vốn hóa thị trường đại diện cho khả năng huy động vốn của công ty

trên thị trường chứng khoán, còn giá trị tổng nợ đại diện cho các khoản công ty cần

phải chi trả. Chỉ tiêu này cũng góp phần chứng tỏ mức độ tự chủ tài chính của công

ty. Giá trị vốn hóa thị trường là yếu tố quan trọng phản ánh giá trị của các tài sản cơ

sở của DN, được tính bằng giá đóng cửa của cổ phiếu tại ngày 31/12 nhân với tổng

số cổ phiếu hiện hành của DN. Giả sử rằng ở đây ta chỉ xét dưới góc độ các nhà đầu

tư quyết định đầu tư vào cổ phiếu là do hiệu quả hoạt động chứ không phải là đầu tư

theo dạng lướt sóng để kiểm lợi nhuận. Do đó, khi một cổ phiếu của một công ty

được nhà đầu tư kỳ vọng đánh giá cao, cổ phiếu đó sẽ tăng và thường kéo theo tính

thanh khoản của cổ phiếu đó cũng tăng. Vì vậy, khi công ty cần nguồn vốn để có

thể thanh toán các khoản nợ đến hạn cũng như nguồn vốn để đầu tư vào các dự án

thì việc huy động sẽ gặp thuận lợi hơn. Ngược lại nếu nhà đầu tư không kỳ vọng

vào cổ phiếu của công ty thì thường giá của công ty cũng sẽ giảm và tính thanh

khoản cũng giảm làm cho việc huy động vốn gặp nhiều khó khăn có thể làm ảnh

hưởng đến hoạt động của công ty. Khi giá trị vốn hóa của doanh nghiệp thấp hơn

các khoản nợ phải trả, điều đó dẫn đến doanh nghiệp có rủi ro rơi vào phá sản. bởi

vì theo lý thuyết hành vi và lý thuyết trò chơi đã chỉ rõ, khi thực hiện bất cứ một

hành vi nào, mỗi cá nhân luôn xét xem họ được gì và mất gì. Nếu hành vi luôn

mang lại lơi ích mà không bị tổn thất gì thì họ sẽ thực hiện, ngược lại nếu hành vi

luôn tạo ra tổn thất mà không có lợi ích gì thì họ sẽ không thực hiện. Đối với loại

còn lại, hành vi được thực hiện khi lợi ích lớn hơn chi phí và ngược lại hành vi sẽ

không thực hiện. Tác dụng của tài sản đảm bảo nằm ở điểm này. (Tiêu chí này cũng

được tác giả Nguyễn Trọng Hòa (2009) sử dụng làm tiêu chuẩn phân biệt giữa công

ty có nguy cơ phá sản và không phá sản)

Vốn hoạt động thuần là chỉ tiêu phản ánh mức độ chênh lệch giữa tổng tài

sản ngắn hạn và tổng nợ ngắn hạn, phản ánh số vốn tối thiểu của DN được sử dụng

để duy trì những hoạt động diễn ra thường xuyên tại DN. Một DN muốn hoạt động

liên tục cần phải duy trì mức vốn hoạt động phù hợp nhằm đáp ứng cho nhu cầu dự

trữ hàng tồn kho và thanh toán các khoản nợ ngắn hạn. Vốn hoạt động thuần của

DN càng cao, cho thấy sức khỏe tài chính tốt và khả năng thanh toán các khoản nợ

sẽ càng cao. Ngược lại, nếu vốn hoạt động thuần thường xuyên giảm sẽ làm cho khả

năng thanh toán cũng giảm theo. Trường hợp vốn hoạt động thuần âm tức là một số

bộ phận quan trọng của tài sản dài hạn của DN được hình thành bằng nguồn vốn

ngắn hạn, từ đó dẫn đến cán cân thanh toán mất cân bằng, DN phải dùng tài sản dài

hạn để tiến hành thanh toán nợ đến hạn và điều này dĩ nhiên dẫn đến việc DN sẽ đối

mặt với rủi ro rơi vào phá sản.

ROA là chỉ tiêu quan trọng đo lường khả năng sinh lợi của công ty. Bởi vì

chỉ tiêu này được dùng để đánh giá hiệu quả trong việc sử dụng tài sản của DN. Trị

số của chỉ tiêu này càng cao, hiệu quả sử dụng tài sản càng cao; nghĩa là DN đang

thu được nhiều lợi nhuận hơn trên giá trị đầu tư ít hơn. Do đó, khi ROA âm tức là

doanh thu không đủ bù đắp chi phí, DN đang làm ăn kém hiệu quả, thua lỗ và chắc

chắn sẽ ảnh hưởng đến khả năng thanh toán và khi đó nguy cơ phá sản sẽ tăng lên.

Ngoài ra để hiểu rõ hơn về phá sản, cần phân biệt giữa giữa phá sản và vỡ nợ

tài chính, giữa phá sản và giải thể công ty.

Vỡ nợ (insolvency) là tình trạng tài chính mà một người hay một thực thể

kinh doanh gặp phải khi tài sản của họ không còn đủ để đáp ứng các nghĩa vụ phải

trả hoặc không có khả năng trả các khoản nợ đến hạn. Ở Mỹ, một doanh nghiệp

được coi là trong tình trạng không trả được nợ khi doanh nghiệp đó ngừng trả nợ

trong kỳ kinh doanh bình thường, hoặc không có khả năng trả nợ khi đến hạn, hoặc

không trả được nợ theo Luật phá sản.

Thuật ngữ vỡ nợ tài chính đôi khi bị nhầm lẫn với phá sản (Bankruptcy) và

thường được sử dụng không chính xác như một từ đồng nghĩa với phá sản.

Tình trạng mất khả năng thanh toán có thể dẫn đến phá sản nhưng điều kiện

này cũng có thể là tạm thời và chắc chắn mà không có sự bảo vệ hợp pháp từ các

chủ nợ. Việc mất khả năng thanh toán không nhất thiết dẫn đến phá sản, nhưng tất

cả các trường hợp nợ phá sản đều bị coi là mất khả năng thanh toán.

Mặc dù cả vỡ nợ tài chính và phá sản đều thể hiện việc khoản nợ vượt quá tài

sản của doanh nghiệp, việc vỡ nợ tài chính chỉ là một trạng thái tài chính còn phá

sản thể hiện một khái niệm pháp lý riêng biệt theo luật định. Tình trạng vỡ nợ

thường dẫn đến kết quả là phá sản hợp pháp. Tuy nhiên, việc buộc một doanh

nghiệp hay cá nhân phải phá sản đòi hỏi một khoản chi phí cho Toà án, vì vậy một

doanh nghiệp vỡ nợ có thể sẽ không phá sản một cách hợp pháp do họ không trả chi

phí cho Toà để được làm thủ tục phá sản hợp pháp.

Phá sản hay giải thể về hiện tượng đều dẫn đến chấm dứt sự tồn tại của công

ty. Tuy nhiên, xét về bản chất thì phá sản và giải thể lại có những điểm khác nhau

rất cơ bản. Sau đây là hai trong số những điểm khác nhau đó:

- Lý do dẫn đến phá sản hẹp hơn rất nhiều so với giải thể. Trong khi một

công ty có thể bị giải thể vì hết thời hạn hoạt động mà không được gia hạn, vì

không đủ số thành viên tối thiểu trong thời hạn sáu tháng liên tục, vì bị thu hồi giấy

chứng nhận đăng ký kinh doanh hay đơn giản là do quyết định của chủ công ty thì

phá sản chỉ do một nguyên nhân duy nhất là công ty mất khả năng thanh toán.

- Giải thể bao giờ cũng dẫn đến chấm dứt vĩnh viễn sự tồn tại của công ty,

trong khi một công ty bị tuyên bố phá sản thì vẫn có thể được mua lại (tức là đổi

chủ sở hữu) và nó vẫn tiếp tục hoạt động.

2.1.2. Ảnh hưởng của rủi ro phá sản đến nền kinh tế

Khi DN rơi vào phá sản không chỉ ảnh hưởng đến bản thân DN mà còn ảnh

hưởng đáng kể đến nền kinh tế trên tất cả các mặt về kinh tế, chính trị và xã hội. Tỷ

lệ thất nghiệp, một trong những vấn đề vĩ mô quan trọng nhất sẽ tăng do bị thôi việc

bởi những công ty phá sản. Trong khi đó, hàng hoá và dịch vụ, được sản xuất trước

đó, thì không được sản xuất nữa, do đó tổn thất thu nhập sẽ xảy ra đối với các công

ty và cũng đồng nghĩa với việc sử dụng năng lực sản xuất sẽ giảm. Tương tự, những

nhà đầu tư vào công ty phá sản, sẽ miễn cưỡng chuyển tiền tiết kiệm qua thị trường

vốn vào công ty kinh doanh cần vốn để mở rộng. Mức độ tác động của thông báo

phá sản của một công ty địch thủ lên công ty khác hoạt động trong cùng ngành được

thể hiện lần lượt đó là ảnh hưởng cạnh tranh và ảnh hưởng lan truyền (Lang và

Stulz, 1992).

- Ảnh hưởng cạnh tranh: phá sản của công ty địch thủ có thể được xem như

một sự kiện tốt đối với những công ty là đối thủ cạnh tranh. Theo ảnh hưởng cạnh

tranh, khi công ty cùng ngành phá sản, những đối thủ cạnh tranh được tác động một

cách tích cực và thị phần của họ tăng lên, giá cổ phiếu được đánh giá cao trong thị

trường (Ferris và cộng sự, 1997). Iqbal (2002) trong nghiên cứu thời kì 1991-1996 ở

Mỹ cho thấy những đối thủ cạnh tranh thì được ảnh hưởng tích cực lên tỷ suất sinh

lợi của vốn chủ sở hữu bởi sự phá sản của một công ty cùng ngành.

- Ảnh hưởng lan truyền: tin tức về công ty đối thủ phá sản có thể chỉ ra một

số vấn đề phổ biến với những công ty khác trong cùng ngành (Caton và cộng sự,

2008). Theo ảnh hưởng lan truyền, những đối thủ cạnh tranh bị ảnh hưởng xấu bởi

việc hình thành lối suy nghĩ bi quan về ngành công nghiệp bị gây ra thông báo phá

sản của công ty đối thủ. Trong khi việc phá sản công ty làm giảm sút niềm tin vào

công ty đó, nó cũng làm giảm sự tín nhiệm vào các công ty khác cùng ngành (Ferris

và cộng sự, 1997). Ferris và cộng sự (1997) cho thấy tỷ suất sinh lợi từ cổ phiếu của

những công ty đối thủ của công ty kiệt quệ tài chính bị sụt giảm giá trị xuống

khoảng 4,68% trong ba ngày đầu tiên. Khám phá này là chứng cứ của sự lan truyền

thông tin xấu về ngành công nghiệp. Kanas (2004) kiểm tra sự ảnh hưởng của nhóm

những ngân hàng đa quốc gia BCCI phá sản lên ngành ngân hàng ở Mỹ, Anh, Tây

Ban Nha và Thụy Sĩ. Kanas thấy rằng sự phá sản của nhóm ngân hàng này có ảnh

hưởng lan truyền lên ngành ngân hàng Tây Ban Nha và Anh. Nghĩa là, theo bài

nghiên cứu, những ngân hàng khác trong mảng ngân hàng quốc gia bị ảnh hưởng

tiêu cực.

Khi một công ty rơi vào tình trạng phá sản thì có rất nhiều nguyên nhân.

Theo Holland (1998) cho rằng có hai loại cơ bản của thất bại kinh doanh: thất bại

thảm khốc và thất bại do thiếu thành công. Theo đó, thất bại thảm khốc được hiểu là

những công ty bị ảnh hưởng do một cú sốc đột ngột trong phương thức hoạt động

như là: mất hoàn toàn vốn hoạt động thuần, cái chết của một chủ duy nhất/ đối tác

nói chung, không thể khắc phục thiệt hại cho một cơ sở .v.v. còn thất bại do thiếu

thành công chủ yếu được đặc trưng bởi lợi nhuận không đáp ứng được kì vọng của

chủ sở hữu, từ đó dẫn đến cuối cùng công ty bị bán, đóng cửa ngừng hoạt động.

Về mặt cơ bản sự thành bại của bất kì công ty nào cũng đều là kết quả tác

động qua lại của hai bộ nhân tố chính đó là nguyên nhân bên trong và nguyên nhân

bên ngoài.

- Nguyên nhân bên trong: những nhân tố bên trong, có thể kể đến bao gồm:

quản lý yếu kém, sự không hoà hợp trong sự phát triển môi trường, truyền đạt thông

tin không hiệu quả, tăng trưởng thất thường, thất bại trong các dự án quan trọng.

+ Chất lượng quản lý: kiểm chứng cho thấy các nhà DN kinh nghiệm và có

đủ tố chất sẽ quyết định đến tồn tại và phát triển của DN và ngược lại (Chandler và

Hanks, 1998). Trong một nghiên cứu của Buccino& Associates (1991), cho thấy

88% sự thiếu sót trong chất lượng quản lý xác định sự khác biệt cơ bản giữa thành

công và thất bại của một DN. Theo những nguyên cứu trước đó của D& B (1980),

hơn 44% phá sản là do sự thiếu kinh nghiệm và hiểu biết, hoặc chỉ là sự thiếu trình

độ rõ ràng (Altman, 1993). Hơn thế nữa, Gitman (1992) ủng hộ ý kiến này của

D&B khi cho rằng 50% vụ phá sản đều liên quan đến sự thiếu khả năng của các nhà

quản trị. Sự kém cỏi của nhà quản trị có thể gây ra phá sản trong những giai đoạn

hoạt động và đầu tư.

Argent (1976) nghiên cứu toàn diện vào sự sụp đổ DN phát hiện nhiều

nguyên nhân và dấu hiệu của phá sản DN. Những nguyên nhân được phát hiện bởi

tác giả bao gồm: ban quản lí yếu kém, thông tin kế toán không đầy đủ, kinh doanh

quá khả năng vốn, nợ cao, sự thay đổi về kinh tế - công nghệ - chính trị và xã hội.

Hơn thế nữa, tác giả còn đưa ra những dấu hiệu của phá sản bao gồm đạo đức thấp

của công nhân, chất lượng và dịch vụ ngày càng yếu kém, chính sách tín dụng siết

chặt, sụt giảm trong vốn hoá thị trường, tăng nhanh mức độ phàn nàn của khách

hàng, thất bại trong việc hoàn thành mục tiêu và thấu chi.

Hall (1992) đã phân tích những nhân tố dẫn đến sự phá sản của những DN

Anh và biện luận rằng việc marketing không hiệu quả dứt khoát là nguyên nhân cơ

bản của phá sản. Tương tự, sự tiếp cận phù hợp đến những nguồn tài chính đóng vai

trò quan trọng để thực hiện các dự án kinh doanh mới. Quả thực, nguồn tài chính

không thích hợp thường xuyên được viện dẫn là nguyên nhân chủ yếu đưa đến sự

phá sản của những DN mới nổi (Cooper, 1994). Amit (2003) phân tích số liệu của

339 DN Canada phá sản để xác định những nguyên nhân phá sản giữa những công

ty trẻ và già. Tác giả thấy rằng việc thiếu hiểu biết của ban quản trị và thiếu khả

năng quản lí tài chính là nguyên nhân chính làm cho các công ty non trẻ bị phá sản,

trong khi đó việc thiếu khả năng thích ứng với sự thay đổi của môi trường dẫn đến

sự phá sản của những công ty Canada già hơn. Dun & Bradstreet biên soạn một

thống kê thú vị về tuổi của những công ty phá sản chấp nhận mối quan hệ giữa

những nhà quản lý thiếu kinh nghiệm và phá sản. Rõ ràng là khả năng phá sản của

những công ty thiếu kinh nghiệm, trẻ và thiếu vốn thì lớn hơn những công ty già

hơn. Phân tích cho thấy hơn 50% các vụ phá sản diễn ra trong 5 năm đầu tiên của

DN. Sau năm thứ năm, tỷ lệ phá sản giảm xuống khi công ty trở nên vững vàng, ổn

định, kinh nghiệm hơn và có thể tiếp cận dễ dàng hơn nguồn vốn (Altman, 1993).

+ Chu kì kinh doanh: là một khía cạnh khác bị ảnh hưởng trực tiếp bởi những

yếu tố bên trong và bên ngoài, lưu ý một mặt khác của phá sản DN. Những công ty

thường được nghĩ là hoạt động theo bên ngoài, nhưng thực tế điều này không vững

chắc. Việc kinh doanh có thể được xem như những cá thể sống khi chúng được sinh

ra với việc đầu tư được hoàn thành và chết đi khi chúng trở nên già và mất đi sức

mạnh.

+ Tình hình tài chính khó khăn: Beaver (1966) cho rằng một trong những dấu

hiệu để nhận biết công ty phá sản là công ty không thanh toán được trái phiếu công

ty khi đến hạn, không chi trả được cổ tức cho các cổ phiếu ưu đãi. Theo nghiên cứu,

việc so sánh các tỷ số tài chính có thể dự báo được nguy cơ phá sản của công ty.

Luật phá sản 2014 của Việt Nam quy định: “Doanh nghiệp, hợp tác xã không có

khả năng thanh toán được các khoản nợ đến hạn khi chủ nợ có yêu cầu thì coi là

lâm vào tình trạng phá sản”.

Hiện nay hầu như chưa có một nghiên cứu nào đưa ra được các con số cụ thể

mức vốn cần thiết cho một công ty. Mỗi công ty tùy vào từng thời điểm và tình hình

hoạt động sẽ có nhu cầu về tài chính khác nhau. Nếu việc quản lí tài chính không

tốt, không nhận ra được các chi phí ẩn phát sinh trong quá trình hoạt động. Hay việc

chi tiêu vượt quá khả năng của ngân sách sẽ khiến công ty dễ lâm vào cảnh nợ nần

và tiềm ẩn nhiều rủi ro tài chính. Việc không cân đối được các khoản chi tiêu, có

nhiều khoản chi không cần thiết có thể là những nguyên nhân gây ra thất bại trong

kinh doanh. Như vậy, tình hình tài chính là một trong những yếu tố đảm bảo sự

sống còn của DN.

- Nguyên nhân bên ngoài: mỗi công ty là một cá thể của nền kinh tế và

chúng bị ảnh hưởng, tác động bởi môi trường mà chúng hoạt động. Do đó, một số

nhân tố môi trường gây ra sự phá sản vượt ngoài khả năng điều hành hoạt động của

công ty. Mặc dù khó để ngăn chặn những nhân tố này, nhưng công ty có thể áp

dụng một số phương pháp nhằm giảm thiểu ảnh hưởng bất lợi. Những nhân tố môi

trường khiến những DN thất bại được liệt kê sau đây:

+ Môi trường xã hội: một trong những nguyên nhân bên ngoài khiến DN thất

bại là môi trường bên ngoài mà DN hoạt động. Sự kết hợp các điều kiện kinh tế và

kiểu hành vi của người dân hình thành và điều chỉnh những hoạt động của công ty.

Tránh chế độ độc quyền, tôn trọng quyền khách hàng và ý thức môi trường là một

số yêu cầu của môi trường xã hội (Turko, 1999). Những cuộc nổi dậy, mối quan hệ

quốc tế căng thẳng, những thay đổi trong tình hình chính trị và xã hội là những rủi

ro chính trị và xã hội ảnh hưởng đến những công ty và quyết định của họ.

+ Môi trường ngành: những con sóng lên và xuống trong ngành có thể ảnh

hưởng đến nhiều công ty, do đó, những công ty sẽ gặp kiệt quệ tài chính, việc lặp đi

lặp lại của những đợt sóng này sẽ khiến những công ty bị phá sản. Theo Charitou,

A, Neophytou, E., & Charalambous, C. (2004), những nhân tố dẫn đến công ty phá

sản thì rất nhiều. Nhiều nhà kinh tế học quy hiện tượng cho lãi suất cao, lợi nhuận

thu hẹp và đóng băng, gánh nặng nợ lớn. Hơn thế nữa, đặc trưng của các ngành

công nghiệp, như chính sách nhà nước và đặc điểm của hoạt động kinh doanh, có

thể dẫn đến rủi ro của công ty. Những nghiên cứu về những vụ phá sản kinh doanh

ở Mỹ, Anh, Canada và Úc cho thấy những công ty mới, tư nhân và nhỏ với thủ tục

kiểm soát kém hiệu quả và hoạch định dòng tiền kém thì dễ dẫn đến kiệt quệ tài

chính hơn là những công ty công lớn lâu đời.

+ Môi trường kinh tế: kinh doanh thương mại là một phần của hệ thống kinh

tế và chịu ảnh hưởng bởi những điều kiện kinh tế ở trong nước. Trong hầu hết

trường hợp, chính phủ xác định vai trò trong nền kinh tế. Với các chính sách về xuất

nhập khẩu, lãi suất, chính sách thuế, hỗ trợ tài chính, chính phủ đã tác động đến

những hoạt động kinh doanh.

+ Môi trường tự nhiên: sự phát triển và tiến hoá của môi trường tự nhiên tạo

những cơ hội đưa đến sự thành công nhưng cũng có thể đưa đến sự phá sản của

công ty. Việc làm cạn kiệt các tài nguyên và ô nhiễm môi trường ảnh hưởng đến

hoạt động kinh doanh (Turko, 1999). Bên cạnh đó còn có những nhân tố tự nhiên

điển hình ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh như: động đất, lũ lụt, hoả hoạn, dịch

bệnh.v.v. Đáng tiếc, việc ước lượng và tính toán phương pháp chống đỡ thiên tai

thường rất khó.

+ Môi trường khoa học kỹ thuật: sự sụt giảm giá trị của máy móc và những

thiết bị sản xuất khác có thể xem như một ví dụ của nguyên nhân kĩ thuật với phá

sản. Đặc biệt, những thay đổi nhanh chóng trong công nghệ và thiết bị sản xuất làm

tăng cường độ cạnh tranh và sự không chắc chắn của hướng đi của nền kinh tế. Do

đó, đầu tư vào công nghệ sai có thể đạp đổ hoàn toàn công ty và dễ dàng đẩy những

công ty đi vào phá sản.

Loại hình khác của rủi ro phát sinh từ công nghệ là những tai nạn bị gây ra

bởi máy móc và phương pháp sản xuất, thiệt hại sản xuất gây ra bởi sự hao mòn và

hỏng hóc của các thiết bị máy móc, những hậu quả đáng tiếc không mong đợi ví dụ

như ô nhiễm, hoá chất, sự bức xạ của công nghệ được sử dụng ảnh hưởng đến môi

trường và sức khoẻ con người.

+ Môi trường chính trị, pháp luật: các nhà kinh doanh phải tuân thủ một số

điều luật (Luật thuế, Luật phá sản, Luật thương mại, ...). Việc kinh doanh vi phạm

những điều luật này là đối tượng của nhiều hình thức phạt khác nhau và mất đi danh

tiếng, do đó những sự kiện tiêu cực này có thể là nguyên nhân của phá sản (Turko,

1999).

2.2. Phân tích rủi ro phá sản

2.2.1. Bản chất và vai trò của phân tích rủi ro phá sản

Rủi ro phá sản có thể hiện hữu ở tất cả các giai đoạn trong quá trình tồn tại

và phát triển của công ty. Sự xuất hiện của rủi ro phá sản là tất yếu khi hoạt động tài

chính yếu kém, nguồn lực của doanh nghiệp bị suy giảm và trong môi trường kinh

doanh mà DN không kiểm soát được. Một khi DN rơi vào RRPS sẽ làm cho giá trị

của DN giảm sút nghiêm trọng và mức độ rủi ro của DN sẽ vô cùng cao. Do vậy,

việc phân tích RRPS sẽ giúp chúng ta chủ động trong các quyết định kinh doanh, dù

đứng dưới góc độ là nhà quản lý DN, nhà đầu tư hay các tổ chức tín dụng.

Theo Tatsiana N.Rybak (2006) cho rằng có các mức sau đây về rủi ro phá

sản:

- Mức độ rủi ro chính: rủi ro này chưa đủ cao và có giá trị bởi vì các nhà

quản lý chưa sẵn sàng để đối mặt với sự kiện rủi ro.

- Mức độ rủi ro ước tính: rủi ro này được phân tích và giảm xuống thấp hơn

do các nhà quản lý đã có sự chuẩn bị cho việc xuất hiện sự kiện rủi ro;

- Mức rủi ro cuối cùng (chấp nhận được): Các biện pháp để giảm mức rủi ro

chính là xây dựng và thực hiện.

Mức rủi ro Phân tích và Mức rủi ro Rủi ro - các Mức rủi ro

I đánh giá rủi II biện pháp III

Mức rủi Ước tính Mức rủi ro

ro cuối rủi ro chính

Hình 2. 1: Các mức độ của rủi ro phá sản

(Tatsiana N.Rybak (2006), ‘Analysis and estimate of the enterprises

bankruptcy risk’, State Economic university, Republic of Belarus, pp. 315-320)

Mục tiêu của phân tích RRPS nhằm đánh giá nguy cơ, mức độ xuất hiện, khả

năng nguy hại của các yếu tố dẫn đến RRPS của DN. Trong phân tích RRPS các

yếu tố rất quan trọng là những thông tin, dữ liệu đầu vào, bao gồm dữ liệu và kinh

nghiệm quá khứ cùng với dự báo xu hướng cho giai đoạn trước mắt và tương lai xa

hơn. Tuy vậy, quan trọng nhất vẫn là nhận thức của nhà quản lý về tính chất nguy

hại của những rủi ro đang tiềm ẩn có thể làm cho hoạt động của DN bị ảnh hưởng

nghiêm trọng thậm chí là rơi vào phá sản.

Phân tích RRPS được coi là công cụ quản lý hữu hiệu đối với các DN. Việc

đánh giá chính xác RRPS có ý nghĩa đặc biệt quan trọng giúp cho nhà quản lý nhận

diện, đo lường, đánh giá tình hình rủi ro của DN. Kết quả phân tích RRPS là căn cứ

để có các quyết định quản lý, ngăn ngừa phá sản cho DN một cách kịp thời. Do vậy

các nhà quản lý phải thường xuyên phân tích RRPS để ngăn ngừa và giảm thiểu tình

trạng này. Vậy làm thế nào để có thể nhận diện được những yếu tố gây nên RRPS,

từ đó tìm được nguyên nhân và có những biện pháp xử lý kịp thời, chỉ có thể thông

qua hoạt động phân tích RRPS mới có thể giúp DN trả lời được những câu hỏi như

vậy. Để tiến hành những phân tích này thì cần thiết phải sử dụng những công cụ, kỹ

thuật và phương pháp thích hợp từ đó mới xác định được tình trạng DN có khả năng

xảy ra phá sản hay không để tìm biện pháp ngăn ngừa và hạn chế tốt nhất.

Chính vì thế, có thể hiểu rằng bản chất của phân tích RRPS là việc sử dụng

các công cụ và kỹ thuật thích hợp để phân tích nhằm làm rõ tình trạng DN có rơi

vào RRPS hay không.

Khi RRPS xảy ra sẽ kéo theo hàng loạt các sự kiện xấu như cổ tức giảm sút,

đóng cửa các nhà máy, thua lỗ, sa thải công nhân viên, giá cổ phiếu sụt giảm từ đó

sẽ gây ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích kinh tế của các chủ nợ, các nhà đầu tư, người

lao động và các bên liên quan khác. Xuất phát từ những hệ lụy đó thì việc đi vào

phân tích RRPS có ý nghĩa vô cùng quan trọng.

Thứ nhất, phân tích RRPS sẽ giúp các nhà quản lý có thể nhận ra tình hình

sức khỏe tài chính và RRPS trong thời kì sớm hơn, từ đó thực hiện các phương án

cải thiện, sửa chữa chống lại những ảnh hưởng bất lợi của phá sản. Đồng thời, giúp

các nhà quản lý có đủ thời gian để tìm nguồn quỹ cần thiết, thiết lập những cộng tác

mới, tìm kiếm các cơ hội chuyển nhượng mà không làm mất giá trị thị trường.

Thứ hai, phân tích RRPS và kết quả phân tích có thể được các cổ đông sử

dụng trong việc lựa chọn giữa những cơ hội đầu tư vào công ty, sát nhập hoặc thu

mua những công ty khác. Nếu kết quả không tốt đẹp, cổ đông có thể chọn bán công

ty ở mức giá cao hơn giá trị thực bởi vì công ty vẫn còn có khả năng thoả thuận để

được bán cao hơn giá trị thực. Nếu các cổ đông chờ trong hi vọng công ty có thể

khoẻ trở lại, họ thực chất có thể đối diện với giá trị thị trường thấp. Hơn thế nữa,

xác định những công ty yếu để thu mua thì rẻ và dễ dàng hơn nhiều nhờ những

nghiên cứu dự báo.

Tương tự như thế, các công ty mẹ cũng có thể sử dụng kết quả từ sự phân

tích rủi ro và ngưỡng phá sản để đưa ra những quyết định phù hợp. Bởi vì, sự phá

sản của một công ty con có thể huỷ hoại danh tiếng của một tập đoàn và sẽ ảnh

hưởng đến quyết định đầu tư và quyết định tín dụng. Do đó, những công ty mẹ có

thể giám sát những việc đang diễn ra qua những công cụ ước lượng.

Thứ ba, phân tích RRPS giúp cho các đối tác quyết định các điều khoản trả

chậm và quản lý nợ phải thu.

Mối quan hệ của một nhà cung ứng và một công ty, họ làm việc cùng nhau

và làm tăng chất lượng. Họ tin tưởng lẫn nhau, do đó họ cộng tác kinh doanh với

nhau. Rõ ràng là một vấn đề nảy sinh ở người này có thể ảnh hưởng đến người khác

và ngược lại. Do đó, nhà cung ứng và công ty nên cùng quan tâm đến vấn đề RRPS

để kiểm soát lẫn nhau nhằm đề phòng nguy hiểm. Một vấn đề tài chính bên nhà

cung ứng có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh, chất lượng sản phẩm và số

lượng sản xuất. Chất lượng kém hơn và số lượng ít hơn sẽ ảnh hưởng không tốt đến

việc sản xuất và doanh thu dẫn đến kết quả là sụt giảm và mất đi danh tiếng trong

suy nghĩ của khách hàng. Ngược lại, vấn đề bên công ty thu mua cũng ảnh hưởng

xấu đến công ty cung ứng, công ty rơi vào tình trạng phá sản sẽ được thể hiện trong

số tiền phải trả cho người cung ứng, vì thế người cung ứng cũng có thể rơi vào phá

sản bị gây ra bởi công ty thu mua.

Thứ tư, đối với các nhà đầu tư, dù đứng dưới góc độ là tổ chức hay cá nhân,

các nhà đầu tư có thể sử dụng kết quả phân tích RRPS trong quá trình ra quyết định.

Qua đó, họ có thể xác định những cổ phiếu kém trong danh mục đầu tư và đưa ra

quyết định bán chúng trước khi giá trị của những cổ phiếu đó biến mất. Hơn nữa,

những nhà đầu tư có thể xác định những cổ phiếu có giá trị mới để đưa chúng vào

danh mục đầu tư. Thông qua phân tích RRPS sẽ giúp cung cấp những thuận lợi

đáng kể tới các nhà đầu tư tìm kiếm tỷ suất sinh lợi cao hơn. Một nhà đầu tư có thể

điều chỉnh lại danh mục đầu tư của mình bằng công cụ dự báo, tức là công ty đang

có nguy cơ rơi vào tình trạng phá sản được trông đợi khắc phục những vấn đề của

mình, do đó đầu tư vào những cổ phiếu giá thấp của công ty này có thể đem đến lợi

nhuận cao sau này, khi những khó khăn đã được công ty xử lý và giải quyết.

Thông qua các chỉ tiêu và mức độ ảnh hưởng đến RRPS không chỉ đưa ra

thời điểm cần thiết mà còn giải quyết việc thiếu kinh nghiệm của nhà đầu tư. Do đó,

họ đạt được mục đích bằng việc đầu tư vào những nơi đúng đắn và vào những công

ty có cơ hội khoẻ mạnh nhờ sự hỗ trợ vừa phải của nguồn quỹ. Việc giải quyết khó

khăn nguồn vốn dẫn đến cơ hội cho những đầu tư mới và giúp cho việc kinh doanh

phát triển và đạt được những thuận lợi cạnh tranh.

Thứ năm, phân tích RRPS giúp cho các tổ chức tín dụng trong các quyết định

cho vay và quản lý các khoản vay. RRPS được xem xét trong mỗi thỏa thuận với

nhà tín dụng để bảo vệ họ khỏi khả năng phá sản mà họ sẽ chạm trán nếu người mắc

nợ không trả hoặc trả nợ thiếu. Đó là nguyên nhân tại sao quản lý tín dụng rất quan

trọng đối với những tổ chức, công ty tín dụng, ngân hàng và những định chế tài

chính khác. Với sự hỗ trợ của việc phân tích RRPS, các định chế tài chính được lợi

từ việc chọn được công ty thích hợp để cho vay. Đánh giá và phân tích hồ sơ vay nợ

nhờ các nhân tố làm ảnh hưởng tới phá sản cho kết quả nhanh và chính xác hơn. Từ

chối hồ sơ vay nợ của một công ty được dự báo là có nguy cơ phá sản, tiết kiệm

được thời gian và tăng tính hiệu quả của việc đánh giá tín dụng của các chuyên gia.

Do đó, nguồn quỹ sẽ được cho vay đúng nơi, trong trường hợp này, nền kinh tế của

một đất nước và những tổ chức tín dụng có thể đạt được lợi ích cao.

Thứ sáu, thông qua kết quả phân tích RRPS công đoàn có thể sử dụng để thu

thập thông tin về tình hình sức khoẻ tài chính của công ty, từ đó, công đoàn có thể

xác định tăng lương cũng như tăng những quyền công dân khác. Mặt khác, những

người công nhân của một công ty cảnh báo có khả năng rơi vào RRPS thì có thể nỗ

lực làm việc hơn để hỗ trợ phục hồi công ty hoặc tìm kiếm cho họ một công việc

khác.

2.2.2. Nội dung của phân tích rủi ro phá sản

Phân tích rủi ro phá sản thường được tiến hành phân tích dựa trên các mặt

biểu biện như: mức độ thanh khoản, đòn bẩy tài chính, năng lực hoạt động, tốc độ

tăng trưởng, chênh lệch dòng tiền thông qua các chỉ tiêu tài chính. Qua các nghiên

cứu trước đây đều cho thấy việc sử dụng các chỉ tiêu tài chính luôn đóng vai trò to

lớn trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động và năng lực tài chính của bất kỳ ngành

nghề nào. Tầm quan trọng của các chỉ tiêu tài chính để phân tích RRPS đã được biết

đến từ hơn một thế kỷ. Trong số các nhà nghiên cứu đầu tiên áp dụng chỉ tiêu tài

chính để nghiên cứu phá sản có thể kể đến như: Ramsey & Foster (1931),

Fitzpatrick (1932), Winakor và Smith (1935). Tuy nhiên, nó chỉ được biết đến khi

các ấn phẩm của Beaver (1966) và Altman (1968) được xuất bản. Trong các nghiên

cứu về dự báo phá sản của Altman và cộng sự (1977, 2000, 2007) đều cho thấy

rằng trong mô hình dự báo phá sản luôn tồn tại các chỉ tiêu phản ánh tình hình tài

chính. Phân tích dựa trên các mặt biểu hiện thông qua các chỉ tiêu tài chính không

chỉ so sánh các con số khác nhau từ bảng cân đối, báo cáo kết quả kinh doanh, và

báo cáo lưu chuyển tiền tệ mà còn so sánh với những năm trước đây, các công ty

khác, các ngành khác, hoặc ngay cả với nền kinh tế.

- Mức độ thanh khoản:

Rủi ro phá sản là rủi ro gắn liền với khả năng thanh toán của DN, là khả năng

DN sử dụng tài sản của mình để đáp ứng nhu cầu thanh toán. DN có khả năng thanh

toán cao sẽ là điều kiện cần thiết cho hoạt động kinh doanh của DN được ổn định và

phát triển. Ngược lại, khả năng thanh toán thấp, kéo dài, DN rất dễ lâm vào tình

trạng phá sản.

Để đo lường mức độ thanh khoản ta có thể sử dụng các chỉ tiêu như: khả

năng thanh toán tổng quát, khả năng thanh toán nhanh, khả năng thanh toán ngắn

hạn, vốn hoạt động thuần ngắn hạn, vốn hoạt động thuần trên tổng tài sản,… Trong

nghiên cứu của Alman (1968) chỉ ra chỉ tiêu vốn hoạt động thuần trên tổng tài sản

được chứng minh là có giá trị nhất. Chỉ tiêu này cũng phù hợp với nghiên cứu của

Merton (1974) khi ông đánh giá đây là chỉ số tốt nhất cho khả năng phá sản. Tuy

nhiên, nhiều kết quả nghiên cứu cho thấy, không phải tất cả các chỉ tiêu về thanh

khoản đều chỉ ra được mối quan hệ rõ ràng với xác suất DN có rủi ro phá sản.

Công thức tính một số chỉ tiêu về mức độ thanh khoản như sau:

Tổng giá trị thuần tài sản ngắn hạn Hệ số khả năng thanh = (2.2) toán nợ ngắn hạn Tổng nợ ngắn hạn

Chỉ tiêu này cho biết với tổng giá trị thuần của tài sản ngắn hạn hiện có,

doanh nghiệp có đảm bảo được khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn không.

Chỉ tiêu này càng cao khả năng thanh toán nợ ngắn hạn của doanh nghiệp càng tốt

và ngược lại.

Tiền và các khoản tương đương tiền Hệ số khả năng thanh (2.3) = toán nhanh Tổng nợ ngắn hạn

Chỉ tiêu này cho biết khả năng thanh toán nhanh của doanh nghiệp đối với

các khoản công nợ ngắn hạn. Chỉ tiêu này cao chứng tỏ khả năng thanh toán của

DN dồi dào, tuy nhiên chỉ tiêu này cao quá kéo dài có thể dẫn tới vốn bằng tiền của

DN nhàn rỗi, ứ đọng, dẫn đến hiệu quả sử dụng vốn thấp. Chỉ tiêu này quá thấp

chứng tỏ DN không có đủ khả năng thanh toán các khoản công nợ.

Tổng số nợ (2.4) Tổng giá trị thuần Vốn hoạt động - = ngắn hạn của tài sản ngắn hạn thuần ngắn hạn

Vốn hoạt động thuần ngắn hạn càng lớn thì khả năng thanh toán của DN

càng cao. Tuy nhiên, nếu vốn hoạt động thuần quá cao có thể sẽ dẫn đến hiệu quả

sử dụng vốn thấp. Khi phân tích chỉ tiêu này cần so sánh kỳ này với kỳ trước cả về

số tuyệt đối và tương đối để thấy được quy mô và tốc độ tăng giảm, sự ảnh hưởng

đến khả năng thanh toán của doanh nghiệp.

- Đòn bẩy tài chính:

Đòn bẩy tài chính đề cập tới việc doanh nghiệp sử dụng nguồn tài trợ từ các

khoản vay thay cho vốn cổ phần. Các phép đo đòn bẩy tài chính là công cụ để xác

định xác suất doanh nghiệp mất khả năng thanh toán các hợp đồng nợ. Doanh

nghiệp càng nợ nhiều thì càng có nguy cơ cao mất khả năng hoàn thành nghĩa vụ trả

nợ. Nói cách khác, nợ quá nhiều sẽ dẫn tới xác suất phá sản và kiệt quệ tài chính

cao. Theo Bongini và cộng sự (1998), những công ty châu Á dẫn đến phá sản bởi vì

mức đòn bẩy cao và việc đầu tư nhiều trong lĩnh vực BĐS và nhà máy. Thông qua

việc phân tích các chỉ tiêu về đòn bẩy tài chính sẽ cho thấy khả năng thanh toán các

khoản nợ trong dài hạn và được sử dụng phổ biến trong hầu hết các loại hình xác

định rủi ro của doanh nghiệp.

Công thức tính một số chỉ tiêu đòn bẩy như sau:

+ Hệ số nợ so với tổng nguồn vốn:

Nợ phải trả Hệ số nợ so với = (2.5) tổng nguồn vốn Tổng số nguồn vốn

Chỉ tiêu này cho biết, trong một đồng vốn tài trợ tài sản của DN thì có mấy

đồng nợ phải trả. Chỉ tiêu này càng thấp, càng chứng tỏ tính chủ động trong hoạt

động kinh doanh càng cao và ngược lại.

+ Hệ số nợ so với tổng vốn chủ sở hữu:

Tổng nợ phải trả Hệ số nợ so với tổng (2.6) = vốn chủ sở hữu Tổng vốn chủ sở hữu

Chỉ tiêu này cho biết, cơ cấu nguồn tài trợ tài sản của DN, cứ một đồng tài

sản tài trợ bằng vốn chủ sở hữu thì tương ứng với mấy đồng tài trợ bằng nợ phải trả.

Chỉ tiêu này càng thấp, chứng tỏ các tài sản của DN hầu như đầu tư từ vốn chủ sở

hữu, tính chủ động càng cao trong các quyết định kinh doanh.

- Khả năng sinh lợi:

Tối đa hóa lợi nhuận là mục tiêu lớn nhất mà bất kỳ DN nào cũng đều mong

muốn đạt được. Do vậy, khi phân tích RRPS, chỉ tiêu về khả năng sinh lợi luôn

được các nhà phân tích đặc biệt quan tâm. Khả năng sinh lợi của một DN cho biết

mức lợi nhuận mà DN thu được trên một đơn vị chi phí hay yếu tố đầu vào hay trên

một đơn vị đầu ra phản ánh kết quả sản xuất. Các chỉ tiêu về khả năng sinh lợi được

dùng để đánh giá hiệu quả sử dụng các nguồn lực trong việc tạo ra lợi nhuận. Có

nghĩa là, khi DN thu được giá trị hay lợi nhuận càng lớn thì sẽ có nhiều khả năng

thanh toán các khoản nợ và do đó sẽ làm giảm thiểu khả năng có RRPS của DN.

Công thức chung để xác định khả năng sinh lợi của từng nguồn lực như sau:

Đầu ra phản ánh lợi nhuận Hệ số khả năng sinh lợi = (2.7) Nguồn lực đầu vào, chi phí đầu vào hay của từng nguồn lực đầu ra phản ánh kết quả sản xuất

Tùy thuộc vào mục đích và tài liệu phân tích, lợi nhuận sử dụng để xác định

khả năng sinh lợi có thể là lợi nhuận sau thuế, lợi nhuận trước thuế, lợi nhuận trước

thuế và lãi vay, v.v. Trong đó, lợi nhuận sau thuế là chỉ tiêu được sử dụng phổ biến.

Lợi nhuận sau thuế là phần thu nhập còn lại sau khi DN đã bù đắp chi phí và hoàn

tất nghĩa vụ đóng góp với nhà nước. Mức lợi nhuận thu được trong một niên độ kế

toán tính trên một đơn vị chi phí hay yếu tố đầu vào càng cao thì khả năng sinh lợi

càng cao, dẫn đến DN đạt được hiệu quả hoạt động kinh doanh cao và ngược lại; lợi

nhuận sau thuế thu nhập DN trong một niên độ kế toán tính trên một đơn vị càng

nhỏ, khả năng sinh lợi thấp, DN kinh doanh đạt hiệu quả thấp.

Khi vận dụng chỉ tiêu này để phân tích trong ngành BĐS thì có thể tính toán

khả năng sinh lợi cho từng yếu tố nguồn lực cụ thể như: doanh thu, tổng tài sản bình

quân,v.v.

- Năng lực hoạt động:

Năng lực hoạt động của DN, là một mặt quan trọng trong việc đánh giá hiệu

quả tài chính của DN. Thông qua việc phân tích năng lực hoạt động nhằm đánh giá

hiệu quả sử dụng các nguồn lực đầu vào của DN để tạo ra kết quả kinh doanh trong

quá trình hoạt động. Do vậy, việc phân tích năng lực hoạt động được coi là cơ sở

quan trọng để đánh giá trình độ của các nhà quản lý, một trong những yếu tố chính

tạo nên sự thành bại của một DN. Năng lực hoạt động không tốt có thể đưa DN rơi

vào khó khăn thậm chí là có nguy cơ rơi vào phá sản.

Công thức chung để xác định năng lực hoạt động được tính như sau:

Đầu ra phản ánh kết quả Hiệu suất hoạt động (số vòng = (2.8) quay) của các nguồn lực Nguồn lực đầu vào sử dụng

Chỉ tiêu này cho biết để thu được một đơn vị đầu ra phải tiêu tốn bao nhiêu

đơn vị nguồn lực đầu vào, hay nói cách khác, trong một kỳ hoạt động, nguồn lực

đầu vào sử dụng luân chuyển được bao nhiêu lần. Chỉ số này càng lớn, phản ánh số

vòng chu chuyển các nguồn lực đầu vào càng cao, hiệu suất hoạt động càng cao và

ngược lại.

Thông thường, các chỉ tiêu hoạt động được tính toán dựa trên yếu tố doanh

thu nhằm xác định tốc độ vòng quay của một số đại lượng từ đó giúp cung cấp

những thông tin cần thiết cho công tác quản trị tài chính của DN. Bên cạnh đó, với

kết quả đánh giá về hiệu quả sử dụng tài sản thì đây cũng là những chỉ tiêu cho biết

mức độ rủi ro tài chính của DN. Các chỉ tiêu thường được sử dụng bao gồm: doanh

thu trên tổng tài sản, tài sản ngắn hạn trên doanh thu, hàng tồn kho trên doanh

thu.v.v.

- Tốc độ tăng trưởng:

Theo Altman (1968) cho rằng yếu tố tăng trưởng là một trong những biến tác

động đến nguy cơ phá sản công ty. Một công ty có tốc độ tăng trưởng dương thì

chắc chắn xác suất xảy ra RRPS thấp. Ngược lại nếu một công ty mà có tốc độ tăng

trưởng âm thì RRPS sẽ lớn hơn. Tuy nhiên, khi xem xét và phân tích mối quan hệ

giữa tốc độ tăng trưởng với RRPS sẽ thấy có sự phức tạp hơn khi so sánh giữa các

chỉ tiêu khác với RRPS. Điều này dễ dàng nhận thấy trong môi trường kinh doanh

thực tế. Đó là các DN tăng trưởng nhanh thường khó có thể đối mặt với những

thách thức về mặt quản lý, đặc biệt là với các DN có quy mô nhỏ. Không những thế

một khi DN tăng trưởng quá nhanh sẽ khiến cho DN không thể khắc phục được các

nguồn tài trợ từ lợi nhuận, từ đó sẽ dẫn đến khả năng trả nợ và các rủi ro liên quan

của DN sẽ tăng theo.

Trong phạm vi là các DN, khi nói đến tăng trưởng đơn giản là nói đến việc

tăng quy mô, thể hiện bởi những tiêu chí khác nhau: tăng trưởng bền vững, tăng lợi

nhuận, tăng doanh thu, mở rộng thị phần, tăng quy mô lao động…

+ Tốc độ tăng trưởng bền vững: là việc tăng giá trị bằng cách áp dụng các

hoạt động sản xuất, kinh doanh hiệu quả và chú trọng đến trách nhiệm xã hội và

môi trường. Chủ DN dù lớn hay nhỏ đều phải tính tỷ lệ tăng trưởng bền vững, và sử

dụng chúng để quyết định liệu họ có đủ vốn đáp ứng yêu cầu phát triển lâu dài hay

không.

+ Tốc độ tăng trưởng doanh thu: DN có tốc độ tăng trưởng doanh thu cao

thường là các DN đang trong giai đoạn phát triển mạnh, thị phần tăng hoặc đang mở

rộng kinh doanh sang các thị trường hoặc lĩnh vực mới. Đối với những DN có mức

tăng trưởng doanh thu ổn định ở mức cao luôn được các nhà đầu tư đặc biệt quan

tâm. Tùy vào xu hướng của tốc độ tăng trưởng doanh thu mà mức tăng trưởng được

đánh giá là bền vững, không ổn định, phi mã hay tuột dốc.

+ Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận: DN có tốc độ tăng trưởng lợi nhuận cao

thường đang kinh doanh rất tốt, và có khả năng quản lý chi phí hiệu quả. Cần lưu ý

là nếu chỉ xét trong một giai đoạn ngắn, tốc độ tăng trưởng lợi nhuận có thể tăng

hoặc giảm đột biến vì nhiều lý do, chẳng hạn DN bán thanh lý tài sản hay trích quỹ

dự phòng. Do đó khi phân tích tài chính DN, cần xem xét tốc độ tăng trưởng trong

một giai đoạn đủ dài, đồng thời cần quan tâm đến việc tăng trưởng lợi nhuận của

DN có bền vững hay không.

- Chất lượng dòng tiền: nhiều nghiên cứu trước đây cho thấy dòng tiền được

coi là chỉ số đo lường chính xác về tình trạng sức khỏe tài chính của DN. Trên thực

tế có nhiều DN mặc dù có doanh số cao, lợi nhuận tăng trưởng đều nhưng luồng

tiền lại bị cạn kiệt thì nguy cơ dẫn đến phá sản là vô cùng lớn.

Chất lượng dòng tiền được thiết lập dựa trên các tỷ số giữa dòng tiền thu

được trong kỳ với các khoản chi tiêu cho mục đích trả nợ hay đầu tư của DN. Nếu

như các chỉ tiêu phản ánh mức độ thanh khoản được dùng để đánh giá về khả năng

thanh toán nợ ngắn hạn tại thời điểm hiện tại và quá khứ thì các chỉ tiêu về dòng

tiền được dùng để phản ánh khả năng thanh toán nợ dài hạn khi đáo hạn và trong

tương lai. Một số chỉ tiêu thường được sử dụng như: dòng tiền trên tổng nợ, dòng

tiền trên lợi nhuận, dòng tiền trên doanh thu, dòng tiền trên tổng tài sản,… Trong đó

tỷ số dòng tiền trên tổng nợ của DN được sử dụng nhiều hơn cả. Kết quả trong

nghiên cứu của Beaver (1966) cũng đã chỉ ra tỷ số dòng tiền trên tổng nợ được xem

là quan trọng trong việc xác định khủng hoảng tài chính tại một công ty.

Bên cạnh việc phân tích RRPS dựa trên các mặt biểu hiện về mức độ thanh

khoản, khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, tốc độ tăng trưởng, chất lượng dòng

tiền, năng lực hoạt động thì RRPS còn được tiến hành phân tích dựa trên các yếu tố

thị trường.

Phân tích RRPS dựa theo yếu tố thị trường được thực hiện bằng cách kết hợp

cấu trúc đòn bẩy của công ty và giá trị thị trường của tài sản. Theo đó việc phân tích

sẽ sử dụng những thông tin lấy được từ thị trường ví dụ như giá thị trường. Bởi vì

những thông tin này thì vốn đã có tính dự báo giúp cho việc phân tích được tốt hơn,

(Xu và Zhang, 2008). Có nhiều lý do cho việc đưa vào các dữ liệu thị trường. Thứ

nhất, giá thị trường phản ánh những thông tin chưa có trong các báo tài chính cộng

với thông tin không chứa trong các BCTC, tạo nên một tập hợp thông tin toàn diện

hữu ích cho việc phân tích tình trạng không thực hiện nghĩa vụ. Thứ hai, các biến

thị trường có thể làm tăng lên đáng kể khả năng cảnh báo kịp thời, đúng lúc về

RRPS do giá thị trường thì có sẵn ở cấp độ hàng ngày, khi dữ liệu từ các BCTC có

sẵn, tốt nhất cũng chỉ ở cấp độ hàng quý. Thứ ba, giá thị trường có thể thích hợp

hơn để phân tích RRPS, bởi vì chúng phản ánh dòng tiền mong đợi trong tương lai,

trái lại, các BCTC phản ánh kết quả trong quá khứ của công ty. Và thứ tư, giá trị thị

trường có thể cung cấp một sự đánh giá ngay lập tức các biến động – một số đo dự

báo RRPS mạnh mẽ mà không có trong các BCTC. Theo thuyết định giá quyền

chọn của Black và Sholes (1973) cho thấy khả năng phá sản phụ thuộc vào tính

không ổn định giữa giá trị thị trường của tài sản và giá thực hiện (giá trị của nghĩa

vụ nợ). Thời điểm then chốt khi công ty vỡ nợ là khi giá trị tài sản của công ty đi

xuống dưới một mức nào đó (nghĩa là dưới mức nghĩa vụ nợ). Khi phân tích RRPS

dựa vào nhân tố thị trường thì phụ thuộc vào giả thuyết thị trường hiệu quả. Tuy

nhiên, thực tế, thị trường thì không phản ánh tất cả thông tin về tình hình tài chính

của một công ty, vì thế điều này dẫn đến độ lệch trong việc tính toán giá trị thị

trường tương lai của tài sản và tính dễ biến động của tỷ suất sinh lợi trên tài sản.

Gần đây đã có nhiều nghiên cứu cho thấy có sử dụng các biến dựa vào yếu tố thị

trường để tiến hành nghiên cứu phá sản của một công ty có thể kể đến như:

Vassalou và Xing (2004), Reisz va Perlich (2007)…

Ngoài việc phân tích RRPS dựa trên các mặt biểu hiện như trên và các yếu tố

thị trường thì RRPS còn được phân tích bằng cách kết hợp giữa các mặt biểu hiện

và yếu tố thị trường hoặc giữa các mặt biểu hiện, các yếu tố thị trường và yếu tố vĩ

mô của nền kinh tế.

Việc kết hợp các dữ liệu thời gian biến đổi trong việc phân tích RRPS để

nắm bắt những thay đổi trong môi trường kinh tế vĩ mô là quan trọng bởi vì có thêm

các yếu tố trong việc phân tích RRPS sẽ có tác dụng điều chỉnh khả năng rủi ro –

khả năng không thể trả được nợ trong mối quan hệ với sự thay đổi các điều kiện

kinh tế vĩ mô. Một trong những nghiên cứu nổi bật khi áp dụng cách tiếp cận này là

của 2 tác giả Tinoco và Wilson (2013) bằng cách sử dụng một mẫu gồm 23.218

quan sát của các công ty niêm yết ở UK trong suốt giai đoạn 1990 - 2011. Kết quả

nghiên cứu cho thấy, các biến tỷ số tài chính có đóng góp lớn nhất trong dự báo phá

sản, biến số kinh tế vĩ mô có đóng góp tích cực vào khả năng dự báo phá sản nhưng

mức độ không cao.

2.2.3. Công cụ và kỹ thuật phân tích rủi ro phá sản

Để phân tích rủi ro phá sản người ta thường sử dụng nhiều công cụ và kỹ

thuật phân tích khác nhau như: công cụ so sánh, chỉ số truyền thống, chỉ số z- score,

kỹ thuật thống kê, … Với từng giai đoạn khác nhau và tác giả khác nhau thì cách

tiếp cận cũng hoàn toàn khác nhau. Lúc đầu, kỹ thuật được áp dụng rộng rãi là kỹ

thuật thống kê (Balcaen & Ooghe, 2006) như: mô hình đơn biến thống kê, phân tích

sâu số nhân, mô hình xác suất tuyến tính, hồi quy Logit, và phân tích Probit

(Ohlson, 1980). Tuy nhiên, gần đây nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng phương

pháp tiếp cận thông minh dựa trên phân tích dữ liệu thuật toán để xây dựng mô hình

ra quyết định có thể được sử dụng như là phương pháp thay thế cho các vấn đề phân

loại (Atiya, 2001).

Như vậy về mặt lý thuyết có nhiều công cụ và kỹ thuật phân tích rủi ro phá

sản của DN. Việc lựa chọn công cụ và kỹ thuật nào phụ thuộc vào ý kiến chủ quan

của người phân tích. Ở đây, luận án chỉ giới thiệu những công cụ và kỹ thuật cơ bản

được vận dụng trong phân tích RRPS của DN, bao gồm:

- Công cụ so sánh:

Đây là một trong những công cụ rất quan trọng và được sử dụng khá phổ

biến trong phân tích tài chính nói chung và phân tích RRPS nói riêng. So sánh là

một phương pháp nhằm nghiên cứu sự biến động và xác định mức độ biến động của

chỉ tiêu phân tích.

Để vận dụng công cụ so sánh, trước hết các DN phải xác định được số liệu

gốc để so sánh. Việc xác định số liệu gốc để so sánh tùy thuộc vào mục đích của

phân tích. Gốc để so sánh được chọn là gốc về mặt thời gian và không gian. Kỳ

phân tích được chọn là kỳ thực hiện hoặc kỳ kế hoạch, hoặc là kỳ kinh doanh trước.

Giá trị so sánh có thể là số tuyệt đối, số tương đối hoặc có thể là số bình quân.

Quá trình phân tích theo công cụ so sánh có thể được thực hiện bằng các

hình thức như: so sánh theo chiều ngang, so sánh theo chiều dọc, so sánh xác định

xu hướng và tính chất liên hệ giữa các chỉ tiêu.

Vận dụng công cụ so sánh trong phân tích RRPS cho phép quản trị DN đánh

giá rủi ro của DN giữa các thời kỳ hoặc giữa các phương án nghiên cứu khác nhau

hoặc xu hướng rủi ro. Trên cơ sở đó xem xét các nhân tố, nguyên nhân ảnh hưởng

và có phương hướng khắc phục cũng như các biện pháp cụ thể nhằm ngăn ngừa và

hạn chế RRPS trong DN.

- Chỉ số tài chính:

Thông qua việc phân tích các chỉ số tài chính có thể nhận biết được hoạt

động và những khó khăn về tài chính của các DN. Một tác phẩm kinh điển trong

lĩnh vực phân tích chỉ số và xếp hạng phá sản được thực hiện bởi Beaver (1968).

Beaver cho thấy rằng các DN rơi vào tình trạng khủng hoảng tài chính là các DN có

ít tiền mặt, ít hàng tồn kho nhưng có nhiều nợ phải thu. Dựa trên kết quả nghiên cứu

thực nghiệm của Beaver, khi muốn phát hiện về khủng hoảng của một DN, chúng ta

sẽ so sánh các chỉ số tài chính của DN với mức trung bình mà Beaver đưa ra để kết

luận. Phương pháp này khá đơn giản và hữu ích, với độ tin cậy cao. Tuy nhiên vẫn

có nhược điểm là khi áp dụng cho một DN cụ thể, có thể xảy ra trường hợp các chỉ

số mâu thuẫn với nhau (chỉ số này bộc lộ nguy cơ khủng hoảng, chỉ khác lại thể

hiện sự phát triển ổn định của DN), khi đó khó có thể kết luận được.

Các chỉ số tài chính sử dụng để phân tích RRPS có thể được tiến hành dựa

trên các nhóm chỉ tiêu phân tích như: đòn bẩy tài chính, khả năng thanh toán, khả

năng sinh lợi,.v.v. Thứ tự tầm quan trọng của các nhóm chỉ tiêu là không rõ ràng do

hầu hết mỗi nghiên cứu đều sử dụng các chỉ số khác nhau để phân tích những vấn

đề bất ổn của DN.

- Chỉ số Z-scoze:

Chỉ số Z-scoze, được phát minh bởi Giáo Sư Altman vào năm 1968, dựa vào

việc nghiên cứu công phu về các công ty tại Mỹ. Chỉ số này là công cụ dùng để

đánh giá RRPS của DN mà được cả hai giới học thuật và thực hành công nhận và sử

dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Để sử dụng công cụ này, người sử tính toán dựa

trên mô hình phù hợp và so sánh với ngưỡng cảnh báo mà Altman đưa ra để có

quyết định phù hợp cho DN. Bởi sự đơn giản, dễ làm nên mặc dù được phát minh

tại Mỹ nhưng hầu hết các nuớc, vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy tương đối cao.

Chỉ số Z bao gồm 5 tỷ số: X1, X2, X3, X4, X5. Trong đó: X1: tỷ số vốn hoạt động

thuần trên tổng tài sản, X2: tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, X3: tỷ số lợi

nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản, X4: giá trị thị trường của vốn chủ sở

hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ, X5: tỷ số doanh thu trên tổng tài sản. Với chỉ số

Z ban đầu, Altman đã phát triển ra chỉ số Z’ và chỉ số Z’’ nhằm áp dụng cho từng

loại hình và ngành khác nhau của DN.

- Kỹ thuật thống kê:

Thống kê là một trong những kỹ thuật nghiên cứu chính xác. Nó giúp phát

hiện ra những quy luật của hiện thực khách quan, từ một sự vật, hiện tượng. Kỹ

thuật thống kê là một quá trình, bao gồm điều tra thống kê, khái quát hóa thông tin

(còn gọi là tổng hợp thống kê), phân tích và dự báo. Đây chính là quá trình mô hình

hóa toán học các vấn đề cần phân tích theo mục đích của nghiên cứu. Bằng cách

này ta mới có khả năng ứng dụng rộng rãi các kỹ thuật phân tích thống kê, lý thuyết

điều khiển, lý thuyết dự báo… cũng như tin học và máy tính trong quá trình nghiên

cứu.

Trong việc phân tích RRPS có sử dụng thủ tục thống kê đòi hỏi việc đưa ra

các giả thuyết liên quan đến tiêu chuẩn RRPS tiềm năng. Những giả thuyết này xem

xét đến RRPS của DN là cao, thấp hơn RRPS trung bình của những DN có RRPS so

với DN không có RRPS. Những thông tin về RRPS của mỗi DN đều được thể hiện

qua bộ số liệu thực nghiệm, những giả thuyết này có thể bị bác bỏ hoặc chấp nhận

một cách phù hợp.

Trong thực tế, tùy thuộc vào kỹ thuật thống kê được sử dụng trong phân tích

RRPS có thể tiếp cận theo các mô hình thống kê sau đây như mô hình phân tích biệt

(MDA), Logit, Probit, hồi quy tuyến tính, trí tuệ nhân tạo.

+ Mô hình phân tích biệt số bội (MDA): là một phương pháp được sử dụng

để phân loại một quan sát nào đó vào một hay nhiều nhóm độc lập dựa vào những

đặc thù riêng biệt của những quan sát. Nó được sử dụng trước hết là để phân loại

và/hoặc dự báo những vấn đề mà biến độc lập xuất hiện ở dạng định tính như đàn

ông hay đàn bà, phá sản hay không phá sản. Do đó bước đầu tiên là phải xây dựng

việc phân loại nhóm rõ ràng. Số lượng của các nhóm nguyên thuỷ có thể là hai hoặc

nhiều hơn. Các nhóm sau khi đã được thiết lập sẽ tiến hành thu thập phục vụ cho

chạy mô hình. Trên cơ sở dữ liệu MDA sẽ lọc ra kết hợp tuyến của những đặc trưng

này để phân biệt tốt nhất giữa các nhóm. Phương pháp MDA có thuận lợi là xem

xét toàn bộ tiểu sử của những đặc trưng phổ biến của những công ty thích hợp, cũng

như sự ảnh hưởng qua lại, tuy nhiên cũng có những hạn chế nhất định đó là không

có tính năng để điều chỉnh biến đại diện cho các sự kiện phi tài chính và người sử

dụng nên làm quen với việc mô hình Z-score không nắm bắt tất cả các sự kiện có

thể gây ra phá sản (Grice và Ingram, 2001). Ngoài ra, mô hình ước lượng dựa trên

3, 4,5,… n năm làm khó khăn để quyết định biến thể/tỷ lệ phá sản trong năm cụ thể

(Eisenbeis, 1977). Hơn nữa, phương pháp tiếp cận MDA giả định các mẫu phù

hợp/kết hợp đều có khả năng (Balcaen và Ooghe, 2004).

+ Mô hình Logit và Probit: nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến nhị phân

vào các biến độc lập khác. Mục tiêu của các mô hình này là sử dụng những nhân tố

ảnh hưởng đến một DN (biến độc lập) để xác định khả năng những DN này sẽ có

RRPS (biến phụ thuộc) là bao nhiêu. Nghĩa là, mô hình Logit và Probit có thể ước

lượng xác suất mặc định một DN có RRPS là bao nhiêu trực tiếp từ mẫu.

Trong quá trình sử dụng mô hình này không đòi hỏi các giả thuyết về những

nhân tố liên quan đến biến độc lập, có nghĩa là các nhân tố liên quan tới RRPS dù là

định tính hay định lượng đều có thể xử lý mà không gặp bất cứ một vấn đề nào. Tuy

nhiên, trong quá trình xử lý số liệu, đòi hỏi phải có một số lượng dữ liệu đủ lớn cho

mỗi phạm trù trong số liệu thống kê, đặc biệt là số liệu về các DN có RRPS.

+ Mô hình xác suất tuyến tính: Đây là mô hình ước lượng đa biến sử dụng

phương pháp bình phương tối thiểu OLS. Tuy nhiên, mô hình này có nhiều hạn chế

đó là sai số hồi quy không phân phối chuẩn, phương sai thay đổi không thõa mãn

điều kiện cơ bản của xác suất trong khoảng (0,1) và mô hình cho kết quả tác động

biên không đổi, ngược với bản chất vốn có của mô hình xác suất đó là tác động biên

sẽ thay đổi theo từng giá trị của biến độc lập.

+ Mô hình trí tuệ nhân tạo: mô hình này bao gồm số lượng lớn các mối gắn

kết cấp cao để xử lý các yếu tố làm việc trong mối liên hệ giải quyết vấn đề rõ ràng.

Mô hình mày có thể nhận thức được các dữ liệu với một số lượng biến lớn hoặc với

dữ liệu đầu vào không đầy đủ. Ưu điểm của mô hình này là có khả năng dự báo mà

không cần có công thức toán học nào để miêu tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào

và đầu ra. Thêm vào đó nó rất hữu dụng khi mục đích của cần đạt được mang tính

dự báo quan trọng hơn mục đích giải thích. Một trong những thuận lợi của mô hình

là nó có thể giải quyết mối quan hệ phi tuyến tính. Mặc dù mô hình này được nhiều

nghiên cứu cho rằng có khả năng dự báo tốt hơn so với mô hình Logit và Probit,

tiếp đó mới đến mô hình MDA và mô hình LPM. Nhưng do mô hình trí tuệ nhân

tạo đòi hỏi dữ liệu đầu vào lớn, và việc vận dụng cũng phức tạp và chưa phổ biến ở

nước ta.

- Phỏng vấn chuyên gia:

Kỹ thuật này dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng phản

ánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các câu

hỏi một cách khoa học. Qua đó, có thể tìm ra bản chất của mối quan hệ giữa RRPS

và các nhân tố ảnh hưởng đến RRPS.

Có nhiều mô hình được sử dụng trong phỏng vấn chuyên gia như: bảng câu

hỏi đánh giá cổ điển, hệ thống định tính, hệ thống chuyên gia.

+ Bảng câu hỏi đánh giá cổ điển: được thiết kế trên cơ sở kinh nghiệm của

các chuyên gia. Đối tượng được sử dụng trong phân tích sẽ trả lời những câu hỏi đã

được xác định rõ ràng, câu hỏi bao gồm những nhân tố liên quan tới RRPS và được

gán những điểm số cố định. Hơn nữa, các nhân tố và các điểm số tương ứng đều

không qua kiểm định thống kê mà chúng phản ánh sự đánh giá chủ quan của các

chuyên gia.

Nhân tố thành công mang tính quyết định trong một bảng câu hỏi xếp hạng

cổ điển là sử dụng các nhân tố có ảnh hưởng đến RRPS của DN, mà người sử dụng

có thể đưa ra những câu trả lời rõ ràng và dễ hiểu. Điều đó, giúp cho việc gia tăng

sự công nhận và khách quan của mô hình.

Bằng kinh nghiệm của các chuyên gia, những câu trả lời nào cho thấy RRPS

cao phải được gán số điểm lớn hơn so với những câu trả lời với RRPS thấp.

+ Hệ thống định tính: trong hệ thống định tính, những thuộc tính thông tin

tương quan chặt chẽ với RRPS cũng được xác định dựa trên ý kiến của các chuyên

gia tài chính. Các thuộc tính này được gán cho những trọng số tương ứng trên cơ sở

kinh nghiệm chủ quan của người đánh giá. Để đảm bảo tất cả những người sử dụng

có sự lý giải như nhau trong việc đánh giá của họ, một hệ thống định tính phải được

đi kèm cùng một bản hướng dẫn trả lời. Những bản hướng dẫn như vậy, chứa đựng

những miêu tả bằng lời, đối với mỗi phạm trù thông tin có tương quan chặt chẽ giữa

RRPS và các thuộc tính.

So với kỹ thuật thống kê thì hệ thống định tính tồn tại những hạn chế nhiều

về tính khách quan và khả năng công nhận.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Nội dung Chương 2 tập trung vào trình bày các lý luận cơ bản về RRPS và

phân tích RRPS trong các DN. Cụ thể, luận án đã đi vào trình bày những quan điểm

về RRPS; ảnh hưởng của phá sản đến nền kinh tế quốc dân; nguyên nhân của phá

sản; bản chất và vai trò của phân tích RRPS đối với các đối tượng khác nhau như

nhà đầu tư, nhà cung cấp, các tổ chức tín dụng. Đồng thời, luận án cũng đưa ra các

nội dung và các công cụ, kỹ thuật trong phân tích RRPS.

CHƯƠNG 3

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mô hình nghiên cứu

3.1.1.Thiết lập mô hình nghiên cứu

Theo bài nghiên cứu của Theodossiou (1991), sự lựa chọn các biến cho việc

phân tích rủi ro phá sản là việc khó khăn nhất của tất cả các nghiên cứu liên quan

đến vấn đề này vì các học thuyết tài chính vốn dĩ không cho thấy rằng biến nào nên

được sử dụng trong mô hình của nó. Ngoài ra, đã có rất nhiều nghiên cứu thực

nghiệm đã được thực hiện về việc dự đoán sự thất bại của một DN cho thấy rằng

không có một danh mục rõ ràng các tỷ số biểu hiện cho các công thức có khả năng

dự đoán chuyên biệt và có khả năng dự đoán việc phá sản có thể áp dụng chung cho

toàn bộ các nghiên cứu (Edmister, 1972).

Do vậy, nhằm mục đích giảm thiểu khả năng các biến có khả năng giải thích

liên quan đến khả năng kinh tế và có tính chất thống kê không được đưa vào mô

hình, bài nghiên cứu này, trước hết, sử dụng các biến từ rất nhiều các biến đã được

chứng minh có liên quan đến các nghiên cứu trước đây về việc nghiên cứu sự thất

bại trong kinh doanh của các DN. Từ kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm, các

biến tác động đến RRPS được ưu tiên lựa chọn. Nguyên tắc cơ bản là giữ nguyên

bản chất của biến, giữ nguyên công thức tính toán.

Về cơ bản, việc lựa chọn biến độc lập thường được tiến hành theo hai cách.

Cách tiếp cận đầu tiên là dựa trên cơ sở lý thuyết và những nghiên cứu từ trước.

Cách thứ hai là trực giác dựa trên cơ sở kiến thức của các chuyên gia và trực giác

lựa chọn những biến chưa có những nghiên cứu trước và cơ sở lý thuyết hợp lý.

Trong cả hai cách thì những biến độc lập được lựa chọn là những biến có ảnh hưởng

đến khả năng phân biệt giữa các nhóm của biến phụ thuộc.

Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, luận án tập trung vào phân tích các

biến tài chính kết hợp với biến dữ liệu thị trường của công ty để xác định mức độ

tác động của các biến đến RRPS của các công ty. Sở dĩ tác giả đưa thêm dữ liệu thị

trường vào trong nghiên cứu vì như đã trình bày ở phần tổng quan nghiên cứu cho

thấy, các dữ liệu về thị trường chứng khoán có thể cung cấp các thông tin hữu ích

cho việc phân tích RRPS. Rõ ràng là các BCTC thì không bao gồm tất cả các thông

tin liên quan đến dự báo phá sản và các biến thị trường thì rất thích hợp để bổ sung

vào chỗ thiếu sót này. Có nhiều lý do cho việc đưa vào các dữ liệu thị trường. Thứ

nhất, giá thị trường phản ánh những thông tin chứa trong các BCTC cộng với thông

tin không chứa trong các BCTC, tạo nên một tập hợp thông tin toàn diện hữu ích

cho việc dự đoán tình trạng không thực hiện nghĩa vụ. Thứ hai, giá thị trường có thể

làm tăng lên đáng kể khả năng cảnh báo kịp thời - đúng lúc của kết quả nghiên cứu

do giá thị trường thì có sẵn ở cấp độ hàng ngày, trong khi dữ liệu từ các BCTC có

sẵn, tốt nhất cũng chỉ có ở cấp độ hàng quý. Thứ ba, giá thị trường có thể thích hợp

hơn để phân tích phá sản, bởi vì chúng phản ánh dòng tiền mong đợi trong tương

lai, trái lại, các BCTC phản ánh kết quả trong quá khứ của công ty. Và thứ tư, các

biến dựa trên thị trường có thể cung cấp một sự đánh giá ngay lập tức các biến động

- một số đo dự báo RRPS mạnh mẽ mà không có trong các BCTC.

Có thể kể đến các nghiên cứu về bằng chứng thực nghiệm chứng minh sự

mạnh mẽ về tính hữu dụng của các dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường trong việc

dự báo phá sản như: công trình nghiên cứu “In search of distress risk” (2008) của

Campbell, Hilscher, và Szilagyi. Nghiên cứu xem xét các yếu tố quyết định phá sản

cũng như định giá cổ phần kiệt quệ tài chính với xác suất phá sản cao thông qua mô

hình Logit bao gồm các biến tỷ số tài chính và biến thị trường. Christidis và

Gregory (2010) trong bài nghiên cứu “Some New Models For Financial Distress

Prediction in the UK” đã kiểm tra một tập hợp các biến tỷ số tài chính và ba biến thị

trường trong mô hình dự báo kiệt quệ cho các công ty niêm yết tại Anh. Kết quả của

họ cho thấy rằng các biến giá trị thị trường có khả năng làm tăng tính chính xác của

khả năng xảy ra phá sản.

Trên cơ sở lựa chọn các biến như trên, luận án tập trung tiến hành phân tích

14 biến thuộc năm nhóm: đòn bẩy tài chính, khả năng sinh lợi, khả năng thanh toán,

năng lực hoạt động và sự vững chắc của công ty. Từ đó, sẽ tiến hành thiết lập mô

hình hồi quy với biến phụ thuộc và các biến độc lập.

Mô hình tổng quát của đề tài được viết như sau:

Xác suất (rủi ro phá sản) = ƒ (Đòn bẩy tài chính, khả năng thanh toán, khả

năng sinh lợi, năng lực hoạt động và sự vững chắc của công ty).

Mô hình nghiên cứu của đề tài được tóm tắt trong hình 3.1:

Đòn bẩy tài chính H1

Khả năng thanh toán H2

H3 Khả năng sinh lợi

RỦI RO PHÁ SẢN

Năng lực hoạt động H4

Sự vững chắc của công

Hình 3. 1: Mô hình nghiên cứu

(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)

Do biến phụ thuộc trong đề tài là công ty có hay không có rủi ro phá sản

(biến nhị phân chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1) nên đề tài có thể sử dụng một số mô hình

cơ bản để phân tích như: mô hình phân tích đa nhân tố (MDA), mô hình Probit, mô

hình Logit,… Trong đó, mô hình MDA được sử dụng rộng rãi trước những năm

1980, có thể kể đến các nghiên cứu của Beaver (1966), Altman (1968),… Nhược

điểm của mô hình này là các biến độc lập phải tuân theo các giả định: có phân phối

chuẩn, có hệ số tương quan thấp hoặc không tương quan và có ma trận hiệp phương

sai của các nhóm là như nhau,... Tuy nhiên trong thực tế các biến độc lập đôi khi

rất khó để thỏa mãn được các yêu cầu này.

Từ các hạn chế đó, sau những năm 1980 thì mô hình Logit và mô hình Probit

được sử dụng rộng rãi hơn và mang lại hiệu quả cao hơn trong khả năng phân tích.

Giữa mô hình Logit và mô hình Probit có rất nhiều điểm tương đồng như không có

sự ràng buộc về phân phối của các biến độc lập, không cần giả định hiệp phương sai

đồng nhất, phương pháp không quá phức tạp, và nhìn chung không đặt nhiều yêu

cầu phức tạp. Chỉ có điểm khác biệt giữa hai mô hình này đó là nếu như mô hình

Logit giả định hạng nhiễu là phân phối chuẩn logit thì mô hình Probit lại giả định

hạng nhiễu là phân phối chuẩn thông thường. Press và Wilson (1978) khi chọn lựa

giữa Logit và phân tích biệt thì cho rằng mô hình Logit cho kết quả tốt hơn phân

tích biệt.

Dựa trên các phân tích trên, để tăng hiệu quả phân tích, đề tài sử dụng mô

hình Logit để phân tích mối quan hệ giữa rủi ro phá sản của công ty (biến phụ

Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit như sau:

thuộc) và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản công ty (biến độc lập).

Bảng 3. 1: Cấu trúc dữ liệu các biến trong mô hình Logit

Biến Ký hiệu Loại

Phụ thuộc Y Nhị phân

Độc lập Liên tục hoặc rời rạc Xi

(Nguồn: Maddala, 1983)

Mô hình Logit (Maddala, 1983) là mô hình định lượng trong đó biến phụ

thuộc là biến nhị phân, chỉ nhận 2 giá trị là 0 hoặc 1.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phương trình hồi

quy có dạng sau (trong trường hợp đơn giản nhất là chỉ có 1 biến độc lập X):

(cid:12)(cid:6)(cid:13)(cid:14)(cid:13)(cid:15)(cid:16)(cid:11) (cid:17)(cid:18)(cid:12)(cid:6)(cid:13)(cid:14)(cid:13)(cid:15)(cid:16)(cid:11) (3.1)

(cid:2)(cid:3) = (cid:5)(cid:6)(cid:7) = 1/(cid:10)(cid:11) =

Trong công thức này Pi = E(Y=1/X) = P(Y=1) gọi là xác suất để sự kiện xảy

ra (Y=1) khi biến độc lập có giá trị cụ thể là Xi. Kí hiệu biểu thức (b + b1X) là z, ta

viết lại mô hình hàm hồi quy Logit như sau:

(cid:12)(cid:19) (cid:17)(cid:18)(cid:12)(cid:19) (3.2)

(cid:2)(cid:6)(cid:7) = 1(cid:11) =

Vậy thì xác suất không xảy ra sự kiện là:

(cid:12)(cid:19) (cid:17)(cid:18)(cid:12)(cid:19) (3.3)

(cid:2)(cid:6)(cid:7) = 0(cid:11) = 1 − (cid:2)(cid:6)(cid:7) = 1(cid:11) = 1 −

Thực hiện phép so sánh giữa xác suất một sự kiện xảy ra với xác suất sự kiện

đó không xảy ra, tỷ lệ chênh lệch này thể hiện trong công thức:

(cid:22)(cid:6)(cid:23)(cid:24)(cid:17)(cid:11)

=

(3.4)

(cid:22)(cid:6)(cid:23)(cid:24)(cid:25)(cid:11)

(cid:17)(cid:27)

(cid:26)(cid:19) (cid:15)(cid:14)(cid:26)(cid:19) (cid:26)(cid:19) (cid:15)(cid:14)(cid:26)(cid:19)

Lấy log cơ số e hai vế của phương trình trên rồi thực hiện biến đổi vế phải ta

(cid:22)(cid:6)(cid:23)(cid:24)(cid:17)(cid:11)

Log[

] = log ! (3.5)

(cid:22)(cid:6)(cid:23)(cid:24)(cid:25)(cid:11)

được kết quả là:

(cid:22)(cid:6)(cid:23)(cid:24)(cid:17)(cid:11)

vì Log ! = " nên kết quả cuối cùng là:

(cid:22)(cid:6)(cid:23)(cid:24)(cid:25)(cid:11)

log[ ] = $ + $1x. Đây được gọi là dạng hàm mô hình hồi quy Binary

logit và ta có thể mở rộng mô hình hồi quy Binary logit cho nhiều biến độc lập Xi

như sau:

(cid:2)(cid:6)(cid:7)(cid:3) = 1(cid:11) = &(cid:3) =

(cid:12)'( (cid:17)(cid:18)(cid:12)'(

(3.6)

+ Trong đó: (cid:10)(cid:3) + = (cid:6)(cid:10)(cid:17), (cid:10)-, … , (cid:10)/(cid:11)′,

là vector tập hợp các biến độc lập/giải thích

(cid:10)(cid:3)

1 là hệ số cần ước lượng của biến giải thích.

+1 (3.7)

log(cid:6)2334(cid:3)(cid:11) = (cid:10)(cid:3)

(cid:2)(cid:6)(cid:7)(cid:3) = 1(cid:11) là xác suất xảy ra sự kiện. Phương trình (3.6) được tiếp tục biến đổi như sau:

5( (cid:17)(cid:27)5(

Với (cid:2)(cid:6)(cid:7)(cid:3) = 1(cid:11) = &(cid:3), and 2334(cid:3) =

Nếu ta gọi “c” là giá trị điểm cắt thì một công ty có (cid:2)(cid:6)(cid:7)(cid:3) = 1(cid:11)> c tức là công ty đó có rủi ro phá sản, trường hợp khác được gọi là công ty không có rủi ro phá

sản. Ở đây chúng ta cần lưu ý điểm cắt “c” có thể có giá trị khác nhau tùy vào sự

phân tích chủ quan của người nghiên cứu đối với vấn đề cần nghiên cứu. Như trong

đề tài là sự phân tích, đánh giá nền kinh tế Việt Nam, mức độ tin cậy của các thông

tin có được, mức độ đánh giá cũng như chấp nhận rủi ro của người nghiên cứu mà

có thể chọn điểm cắt là 0,5 hoặc có thể cao, thấp hơn. Đối với luận án này, các công

ty với giá trị (cid:2)(cid:6)(cid:7)(cid:3) = 1(cid:11) lớn hơn hoặc bằng 0.5 sẽ thuộc các công ty có rủi ro phá sản

và các công ty còn lại có (cid:2)(cid:6)(cid:7)(cid:3) = 1(cid:11) thấp hơn 0.5 được xếp vào những công ty không có rủi ro phá sản (những công ty khỏe mạnh)

Trong luận án, mẫu quan sát được phân loại thành: các công ty có RRPS và

các công ty không có RRPS. Kết quả là các biến phụ thuộc nhị phân nhận giá trị 1

cho những quan sát (công ty – năm) có RRPS và giá trị 0 cho những quan sát (công

ty – năm) không có RRPS. Mô hình Logit lúc này được sử dụng để giải quyết vấn

đề biến phụ thuộc nhị phân chỉ mang giá trị “0” và “1”.

3.1.2. Các biến trong mô hình nghiên cứu

* Biến phụ thuộc: là biến rủi ro phá sản và được xác định dựa vào tiêu chí

lựa chọn đã được tác giả trình bày trong chương hai.

* Biến độc lập: bao gồm 14 biến được phân thành năm nhóm (khả năng

thanh toán, khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, năng lực hoạt động và sự vững

chắc của công ty).

- Khả năng sinh lợi: các chỉ tiêu đại diện phản ánh khả năng sinh lợi của

công ty, bao gồm:

+ Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân1: chỉ tiêu này đưa ra một

dấu hiệu cho thấy một công ty được sử dụng tài sản của mình hiệu quả như thế nào.

Chỉ tiêu này cao hơn thì tốt hơn cho công ty.

+ Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu bình quân5: chỉ tiêu này cho biết

một đơn vị vốn chủ sở hữu bình quân đưa vào kinh doanh đem lại mấy đơn vị lợi

nhuận sau thuế. Trị số của chỉ tiêu này càng cao, hiệu quả kinh doanh càng cao và

ngược lại.

+ Lợi nhuận sau thuế trên tài sản cố định bình quân1: chỉ tiêu này cho biết

sức sinh lợi của việc sử dụng tài sản cố định của doanh nghiệp.

- Đòn bẩy tài chính: các chỉ tiêu phản ánh đòn bẩy tài chính bao gồm: + Nợ ngắn hạn trên tổng tài sản3: chỉ tiêu này cho biết bao nhiêu tài sản của

doanh nghiệp được hình thành từ khoản nợ ngắn hạn.

+ Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản2: chỉ tiêu này phản ánh mức độ sử dụng

nợ của công ty. Nếu công ty sử dụng tốt yếu tố này thì có thể tận dụng lá chắn thuế.

Nhưng mặt khác các chủ nợ thường lại muốn tỷ lệ này thấp vì như thế công ty có

khả năng trả nợ cao hơn.

+ Vốn chủ sở hữu trên nợ dài hạn4: chỉ tiêu này cho biết khả năng đảm bảo

nghĩa vụ thanh toán khoản nợ dài hạn từ vốn chủ sở hữu.

- Khả năng thanh toán: Kế thừa nghiên cứu của Beaver (1966) và Atlman

(1968), tác giả sử dụng bốn chỉ tiêu làm đại diện để đo lường khả năng thanh toán

của một công ty, bao gồm:

+ Tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn2 (hệ số thanh toán nợ ngắn hạn): hệ số

này cho biết mỗi đồng nợ ngắn hạn phải trả của công ty có bao nhiêu đồng tài sản

ngắn hạn có thể sử dụng để thanh toán. Nếu hệ số này quá thấp cho thấy rằng khả

năng thanh toán của công ty không tốt. Điều này có thể dẫn đến khi công ty cần

thêm vốn để hoạt động thì sẽ gặp khó khăn hơn trong việc tiếp cận các nguồn vốn

vay của các tổ chức tín dụng, làm ảnh hưởng đến hoạt động của công ty. Hoặc nếu

công ty không thanh toán được các khoản nợ đến hạn khi chủ nợ yêu cầu thì có thể

ảnh hưởng đến uy tín, hình ảnh công ty, tình trạng xấu nhất có thể xảy ra là chủ nợ có thể nộp đơn đòi giải quyết phá sản theo qui định của pháp luật.

+ Vốn hoạt động thuần trên tổng tài sản1: vốn hoạt động thuần được định

nghĩa là sự chênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn. Thông thường, một

công ty trải qua các khoản lỗ hoạt động phù hợp sẽ thu hẹp lại tài sản ngắn hạn

trong mối quan hệ với tổng tài sản. Theo nghiên cứu Merton (1974), ông đánh giá tỷ

số vốn hoạt động thuần trên tổng tài sản là chỉ tiêu tốt nhất phân tích khả năng phá

sản.

+ Dòng tiền trên tổng nợ phải trả bình quân2: đại diện cho khả năng đảm bảo

các nghĩa vụ tài chính của công ty dựa trên dòng tiền hoạt động kinh doanh. Chỉ

tiêu này phản ánh tính cân đối giữa khả năng tạo ra tiền của doanh nghiệp với với số

nợ mà doanh nghiệp phải thanh toán và trong nghiên cứu của Beaver (1968) cũng

sử dụng chỉ tiêu này và đưa ra kết luận rằng đây là chỉ tiêu thể hiện rõ ràng nhất khả

năng thanh toán của doanh nghiệp.

- Năng lực hoạt động3: luận án sử dụng ba chỉ tiêu như là một đại diện để đo

lường năng lực hoạt động của một công ty, bao gồm:

+ Chi phí trên doanh thu3: chỉ tiêu này cho biết doanh nghiệp tạo ra một đồng

doanh thu thì phải mất bao nhiêu đồng chi phí.

+ Doanh thu trên tổng tài sản bình quân1 (vòng quay tổng tài sản): chỉ tiêu

này sẽ cho biết hiệu quả trong việc sử dụng tài sản của công ty. Nó cho biết được

mỗi đồng tổng tài sản bình quân sẽ tạo được mấy đồng doanh thu. Đây được coi là

một trong những chỉ tiêu tài chính chuẩn quan trọng thể hiện khả năng tạo ra doanh

thu từ các tài sản của công ty. Nó là một trong những thước đo năng lực quản lý

trong việc đối phó với các điều kiện cạnh tranh.

+ EBIT trên doanh thu3: chỉ tiêu này cho biết trong một đồng doanh thu có

bao nhiêu đồng lợi nhuận trước thuế và lãi vay.

- Sự vững chắc của công ty: + Giá thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của nợ1: vốn chủ sở

hữu được đo bằng cách kết hợp giá trị thị trường của tất cả các cổ phiếu ưu đãi và

phổ thông, trong khi nợ bao gồm cả ngắn hạn và dài hạn. Thước đo này cho thấy

bao nhiêu tài sản của công ty có thể giảm giá trị (tính theo giá trị thị trường của vốn

chủ sở hữu cộng với nợ) trước khi các khoản nợ vượt quá tài sản và công ty trở nên

mất khả năng thanh toán. Đây là chỉ tiêu phản ánh giá trị thị trường đã được Altman

(1968) chứng minh là có ý nghĩa thống kê trong việc dự báo nguy cơ phá sản của

doanh nghiệp.

+ Quy mô công ty: Titman và Wessels (1998) giải thích rằng các công ty lớn

thường có khả năng đa dạng hóa tốt hơn, nhờ vậy có thể giúp họ giảm nguy cơ

RRPS. Hơn nữa, những công ty lớn thường có tính minh bạch cao, nhờ vậy, có thể

giảm thiểu chi phí phát hành khi họ cần phát hành các công cụ nợ (Byoun, 2008).

Các thông tin cần thiết để xây dựng biến số này bao gồm: Giá trị vốn hóa thị

trường của công ty và giá trị vốn hóa thị trường của toàn bộ các công ty BĐS. Biến

quy mô được tính cụ thể như sau: quy mô = MCit/MCmt. Trong đó: MCit: giá trị

vốn hóa thị trường của công ty i tại năm t; MCmt: tổng giá trị vốn hóa của toàn bộ

các công ty BĐS tại năm t.

Trong đó: (1): từ nghiên cứu của Altman (1968).

(2): từ nghiên cứu của Beaver (1966).

(3): từ nghiên cứu của Elijelly et al. (2001).

(4): từ nghiên cứu của Gu (2002).

(5): từ nghiên cứu của Nguyễn Trọng Hòa (2009).

Bảng 3.2 sẽ mô tả kí hiệu, cách tính, nguồn số liệu để lựa chọn các biến

trong mô hình nghiên cứu.

Bảng 3. 2: Mô tả cách tính, kí hiệu các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu

Cách tính Biến Các nghiên cứu trước

ST T Biến thuộc yếu tố tác động Giả thuyết Nhóm Biến

Nợ ngắn hạn/ tổng tài sản Eljelly et.al (2001), Fulmer Model (1984) Đòn bẩy tài chính (+)

NNH/TTS 1

Tổng tổng nợ phải trả/ Beaver (1966), Deakin 1972, Fulmer Model (1984), Altman (2007), Ohlson (1980), Zmijewski (1984), Zavgren et Dugan (1989); Wang & Campbell (2010), Hoàng Tùng Đòn bẩy tài chính (+) 2 tổng tài sản TNPT/TTS Mohamed (2004),

(2011), Altman, Heine, Zhang và Yen (2007), Sori và Y. (2001), Anghel Karbhari (2002), Abdullah (2008). Đòn bẩy tài chính Gu (2002) Đòn bẩy tài chính (-) VCSH/NDH 3 Vốn chủ sở hữu/ nợ dài hạn

Tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn (-) 4 TSNH/NNH hạn Beaver (1966), Gu (2002), Deakin (1972), Edminster (1972), Altman, Haldeman, và Narayanan (1977) Khả năng thanh toán

(-) Khả năng thanh toán

Khả năng thanh Vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản Beaver (1966), Altman (1968), Wang&Campbell (2010), Deakin (1972), Ohlson (1980), Lykke et. al. (2004), Lenno (1999), Altman, Heine, Zhang và Yen (2007), Puagwatana VHDT/TTS 5

toán và Gunawardana (2005), Shumway (2001), Bandyopadhyay (2006),

Dòng tiền/ tổng nợ phải Beaver (1966), Eljelly et.al (2001), Ohlson (1980), Deakin Khả năng thanh toán (-) DTi/TNPT 6 trả bình quân (1972), Fulmer Model ( 1984)

Khả năng sinh lợi (-) 7 ROA Altman (1968, 1977), Zang (2007), Hoàng Tùng (2011), Puagwatana & Gunawardana (2005)

Nguyễn Trọng Hòa (2009) Khả năng sinh lợi (-) ROE 8 Lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân Lợi nhuận sau thuế / vốn chủ sở hữu bình quân

Khả năng sinh lợi Eljelly et.al (2001) Khả năng sinh lợi (-) ROFA 9

Eljelly et.al (2001) Năng lực hoạt động (+) CP/DT 10

Năng lực hoạt động (-) Lợi nhuận sau thuế/ tài sản cố định bình quân Chi phí/ doanh thu EBIT/ doanh thu EBIT/DT 11 Eljelly et.al (2001), Nguyễn Trọng Hòa (2009), Hoàng Tùng (2011)

(-)

Năng lực hoạt động Doanh thu/ tổng tài sản bình quân DT/TTS 12 Năng lực hoạt động

Ramser và Foster (1931), Springate (Canada-1978), Altman (1968), Fulmer Model (1984), Puagwatana & Gunawardana (2005), Rashid & Abbas (2011), Bandyopadhyay (2006), Rashid và Abbas (2011), Hoàng Tùng (2011).

Altman (1968), Altman, Haldeman, và Narayanan (1977) (-)

Sự vững chắc của công ty 13 KVTT

Sự vững chắc của (-) Giá thị trường của vốn chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của nợ Giá trị vốn hóa của cty

công ty QMCT 14

năm i/ giá trị vốn hóa của toàn thị trường năm i Sự vững chắc của công ty

(Nguồn: Tổng hợp từ tác giả)

3.1.3. Các giả thuyết khoa học trong mô hình nghiên cứu

Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu xây dựng dựa trên việc đánh giá các

yếu tố tác động đến RRPS của các doanh nghiệp. Trong mô hình nghiên cứu này,

luận án sử dụng 14 chỉ tiêu tài chính như là các biến độc lập, các chỉ tiêu tài chính

này đã được phân loại thành 5 nhóm lớn bao gồm: đòn bẩy tài chính, khả năng

thanh toán, khả năng sinh lợi, năng lực hoạt động và sự vũng chắc của công ty.

Các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau:

- Giả thuyết H1: nhóm đòn bẩy tài chính có biến nợ ngắn hạn/ tổng tài sản

và tổng nợ phải trả/ tổng tài sản có quan hệ thuận chiều với rủi ro phá sản, biến

vốn chủ sở hữu/ nợ dài hạn có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản.

Đối với hai chỉ tiêu tổng nợ trên tổng tài sản và nợ ngắn hạn trên tài sản, nếu

công ty sử dụng tốt yếu tố này thì có thể tận dụng lá chắn thuế. Nhưng mặt khác các

chủ nợ thường lại muốn tỉ lệ này thấp vì như thế công ty có khả năng trả nợ cao

hơn. Nghiên cứu của Argent (1976) lập luận rằng trái phiếu nhiều là một trong

những nguyên nhân chính dẫn đến một công ty phá sản. Baxter (1976) giới thiệu

đòn bẩy tài chính trong việc nghiên cứu nguy cơ phá sản, và giải thích lý do tại sao

các hãng đã không chọn để sử dụng nợ độc quyền khi huy động vốn. Ông tin rằng

trong điều kiện nguy cơ phá sản, doanh nghiệp có thể không liên tục gia tăng đòn

bẩy tài chính của họ. Khi tỷ lệ nợ tăng, nguy cơ phá sản của một công ty sẽ tăng lên,

do đó làm tăng chi phí phá sản dự kiến của nó và bù đắp lợi ích của tiết kiệm thuế

suất nợ. Theo kịch bản này, chi phí của một công ty vốn không phải luôn luôn giảm

khi nợ tăng lên, nhưng sẽ tăng ở mức nợ cao hơn. Kraus và Litzenberger (1973) đã

nghiên cứu mức độ đòn bẩy tài chính tối ưu và chỉ ra rằng giá trị của một công ty

với nợ bằng với giá trị của một công ty mà không có nợ cộng với giá trị các khoản

nợ và thuế suất thuế thu nhập, và trừ đi giá trị sau thuế của chi phí phá sản dự kiến

của nó. Theo Jensen (1986) kết luận rằng theo cơ chế phá sản, nợ vay thường sẽ tạo

ra một hiệu ứng quản trị công ty. Điều này là do thực tế rằng việc vay nợ sẽ làm

tăng nguy cơ phá sản, do đó làm tăng nguy cơ mất mát của một người quản lý của

quyền lực kiểm soát. Biến vốn chủ sở hữu trên nợ dài hạn cho biết mức độ độc lập

tài chính của doanh nghiệp. Trị số của biến này càng lớn cho thấy, mức độ tự chủ về

tài chính của doanh nghiệp càng cao dẫn đến ít có nguy cơ rơi vào rủi ro phá sản và

ngược lại khi trị số này càng nhỏ, mức độ tự chủ về tài chính của doanh nghiệp càng

thấp từ đó có thể làm tăng nguy cơ rơi vào rủi ro phá sản.

- Giả thuyết H2: khả năng thanh toán có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản.

Muốn ngăn ngừa RRPS, một trong nhóm chỉ tiêu quan trọng cần quan tâm

đó là khả năng thanh toán. Doanh nghiệp một khi rơi vào tình trạng mất khả năng

thanh toán, cũng tương tự một người bệnh khá nặng, cơ hội sống sót và phục hồi

phụ thuộc rất nhiều vào thời điểm bắt đầu điều trị, càng sớm càng tốt. Thực tế cho

thấy những “người khổng lồ” vẫn có thể “gục ngã” hầu hết là vì xem nhẹ rủi ro

thanh toán. Khi các khoản nợ đến hạn phải trả mà không kịp thanh toán, có thể bị

chủ nợ yêu cầu lập thủ tục phá sản dù doanh nghiệp đang kinh doanh có lời. Chính

vì thế khả năng thanh toán có ý nghĩa vô cùng quan trọng trong việc ngăn ngừa và

hạn chế RRPS của DN.

Nghiên cứu của Beaver (1966) lập rằng, công ty với tài sản thanh khoản thấp

hơn thì dễ bị phá sản và ngược lại. Bên cạnh đó, theo nghiên cứu của

Bandyopadhyay (2006) hệ số khả năng thanh toán cao hơn thì càng có khả năng

công ty đáp ứng các nghĩa vụ trả nợ đúng hạn và xác suất vỡ nợ thấp hơn.

- Giả thuyết H3: khả năng sinh lợi có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản.

Khả năng sinh lợi là yếu tố rất quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro phá

sản công ty (Altman (1968), Gu (2002), Hoàng Tùng (2011)). Khả năng sinh lợi đo

lường hiệu quả hoạt động của công ty trong việc sử dụng có hiệu quả tài sản và

quản lý chi phí của nó để tạo ra thu nhập đầy đủ cho các cổ đông. Altman (1968)

cho rằng, khả năng sinh lợi cao hơn thì tốt hơn cho công ty, còn trong nghiên cứu

của Gu (2002) đã lập luận rằng công ty thua lỗ, thiệt hại liên tục là có nguy cơ dẫn

đến phá sản.

- Giả thuyết H4: Trong nhóm năng lực hoạt động biến doanh thu/ tổng tài sản bình

quân và biến EBIT/ doanh thu có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản, biến chi

phí/ doanh thu có quan hệ thuận chiều với rủi ro phả sản.

Theo nghiên cứu của Elijelly et al. (2001), hiệu quả/hiệu suất cao hơn khi sử

dụng các nguồn lực có thể dẫn đến công ty có lợi nhuận và do đó giảm nguy cơ phá

sản. Vòng quay tổng tài sản sẽ cho biết hiệu quả trong việc sử dụng tài sản của công

ty. Nó cho biết được mỗi đồng tổng tài sản sẽ tạo được mấy đồng doanh thu. Biến

này cũng góp phần giải thích thêm yếu tố ngành cho mô hình nghiên cứu. Vì mỗi

ngành khác nhau sẽ có vòng quay tổng tài sản khác nhau. Kết hợp với tỷ số EBIT

trên doanh thu thuần giúp đánh giá thêm tính hiệu quả của hoạt động đối với sự tồn

tại của công ty hay nguy cơ phá sản công ty. Đối với biến chi phí trên doanh thu cho

biết cứ 1 đồng doanh thu thì cần bao nhiêu đồng chi phí, chỉ tiêu này càng thấp thì

hiệu quả kinh doanh càng cao, dẫn đến rủi ro phá sản càng thấp và ngược lại.

- Giả thuyết H5: Sự vững chắc của công ty có quan hệ ngược chiều với rủi ro phả

sản.

Đối với những công ty có quy mô lớn thì mặc nhiên các nguồn lực về tài

chính, tài sản, con người lớn và có nhiều trong kinh nghiệm quản lý. Chính bởi

những lợi thế như vậy, với năng lực tài chính càng mạnh, khả năng quản lý tài

chính, khả năng quản trị cao thì khả năng thích ứng với sự thay đổi của môi trường

càng tốt dẫn đến rủi ro phá sản của những công ty có quy mô lớn sẽ càng thấp. Vì

vậy, một giá trị cao của biến quy mô sẽ dẫn đến một xác suất phá sản thấp. Bên

cạnh đó, biến giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu chia tổng nợ cho thấy rằng mỗi

đồng nợ có thể huy động được bao nhiêu đồng từ thị trường để có thể thanh toán

cho đồng nợ đó. Do vậy khi giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/nợ phải trả càng

cao thì càng làm giảm nguy cơ phá sản của doanh nghiệp.

3.2. Phương pháp nghiên cứu và xử lý dữ liệu

3.2.1. Phương pháp nghiên cứu

Luận án được thực hiện dựa vào phương pháp nghiên cứu định lượng để xác

định mối quan hệ giữa rủi ro phá sản và 14 biến thuộc năm nhóm lớn đại diện cho

tình trạng thanh toán, khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính, năng lực hoạt động và sự

vững chắc của công ty.

Phương pháp nghiên cứu định lượng: là nghiên cứu sử dụng các phương

pháp thống kê để lượng hóa, đo lường, phản ánh và diễn giải mối quan hệ giữa các

nhân tố (các biến) với nhau. Do chủ yếu sử dụng con số và tính khách quan cao nên

phương pháp định lượng có độ trung thực cao. Chính vì thế, dựa vào kết quả đó sẽ

giúp cho các nhà quản trị có thể đưa ra được những quyết định quản lý một cách

phù hợp, sát với thực tế nhất.

Để sử dụng phương pháp này, luận án tiến hành chạy mô hình hồi quy logit

với sự trợ giúp của phần mềm chuyên dụng SPSS.

Các bước thực hiện theo phương pháp định lượng trong luận án gồm các

bước như sau:

- Xác định các biến và thang đo các biến.

- Thiết lập mô hình nghiên cứu và mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.

- Xác định mẫu nghiên cứu: bao gồm 45 công ty trong tổng số 55 công ty bất

động sản niêm yết trên TTCKVN.

- Thu thập dữ liệu nghiên cứu: dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu

thứ cấp được thu thập từ các BCTC của 45 công ty BĐS niêm yết trên TTCKVN.

- Xử lý dữ liệu thu thập: sau khi tính toán các chỉ tiêu trên Excel, tác giả tiến

hành mã hóa các biến, kiểm tra dữ liệu, sau đó, chuyển sang phần mềm chuyên

dụng SPSS để phân tích và chạy các kiểm định cần thiết. Các kết quả thu được từ

chạy mô hình sẽ là cơ sở để các doanh nghiệp đưa ra các giải pháp phù hợp.

3.2.2. Nguồn dữ liệu nghiên cứu

- Nguồn dữ liệu nghiên cứu:

Nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là nguồn dữ liệu thứ cấp, được lấy

từ các mục khác nhau trên BCTC của các công ty BĐS niêm yết trên TTCKVN.

Để tiến hành thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu, tác giả tiến hành lựa

chọn mẫu nghiên cứu là các công ty được phân loại là công ty BĐS niêm yết trên

TTCKVN dựa vào tiêu chuẩn phân ngành trên các sở giao dịch chứng khoán. Cụ

thể: tại sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, hiện nay đang áp dụng

tiêu chuẩn phân ngành GICS (Global Industry Classification Standard). Đây là tiêu

chuẩn phân ngành dựa trên doanh thu của doanh nghiệp với tỷ trọng doanh thu hoạt

động bất động sản chiếm trên 60% tổng doanh thu. Theo tiêu chuẩn này, hiện nay

có 39 công ty BĐS niêm yết trên HOSE. Đối với sở giao dịch chứng khoán Hà Nội,

hiện nay đang áp dụng tiêu thức phân ngành VSIC 2007, theo đó, hiện có 16 công

ty BĐS niêm yết trên HNX. Tổng số lượng các công ty BĐS niêm yết trên HOSE

và HNX là 55 công ty).

Việc thu thập dữ liệu từ các BCTC của các công ty BĐS trên TTCKVN tuy

có nhiều thuận lợi nhưng cũng có những nhược điểm đáng kể, có thể kể đến đó là:

- Số lượng công ty được niêm yết trên các sở giao dịch chứng khoán còn rất

nhỏ so với số lượng công ty đang tồn tại, do đó số lượng công ty có RRPS trong

mẫu được xem xét cũng không đầy đủ, không phản ánh hết được hết số lượng công

ty có RRPS đang ngày càng gia tăng trong tình hình hiện nay.

- Việt Nam hiện nay vẫn chưa có một kênh thông tin chính thức lưu trữ và

đăng tải chính xác những thông tin tài chính của các công ty. Số liệu tài chính hiện

nay chủ yếu được thu thập dựa trên các BCTC được công bố rộng rãi trên trang

website của các công ty chứng khoán, và một số thông tin trong đó được đưa ra

không chính xác. Ngoài ra, một số thông tin tài chính quá khứ của công ty hiện nay

không được công bố rộng rãi, gây khó khăn trong việc lấy dữ liệu nghiên cứu.

- Lựa chọn mẫu nghiên cứu:

Với phạm vi nghiên cứu dữ liệu là 8 năm (từ năm 2008 -2015), tác giả lựa

chọn được 45 công ty trong tổng số 55 công ty BĐS niêm yết (sau khi đi đã loại trừ

các công ty không đủ dữ liệu trong phạm vi thời gian nghiên cứu, các công ty

khuyết thiếu nhiều dữ liệu, các công ty vừa mới đi vào hoạt động). Bộ dữ liệu lấy từ

Ủy ban Chứng khoán Việt Nam có tính minh bạch cao, và được sắp xếp thành năm

nhóm để đánh giá khả năng thanh toán, khả năng sinh lợi, năng lực hoạt động, đòn

bẩy tài chính và sự vững chắc của công ty. Do đặc điểm hiện nay số lượng công ty

BĐS niêm yết trên HOSE và HNX còn khá khiêm tốn chỉ có 55 công ty. Tác giả đã

tiến hành nghiên cứu được quan sát của 45 công ty trên tổng số 55 công ty của tổng

thể chiếm 81,82 % là một tỷ lệ khá lớn.

Sau khi chọn mẫu, tác giả tiến hành tổng hợp các dữ liệu từ các mục khác

nhau của Bảng cân đối kế toán, Thuyết minh BCTC, Báo cáo kết quả kinh doanh,

Báo cáo lưu chuyển tiền tệ được công bố công khai bởi các công ty bất động sản

niêm yết trên HOSE và HNX, với dữ liệu 8 năm từ 2008- 2015.

Bảng 3. 3: Tổng hợp mẫu nghiên cứu STT Đối tượng nghiên cứu Chỉ tiêu Tổng

39 Số lượng công ty niêm yết trên sàn HOSE (1) 1

16 Số lượng công ty niêm yết trên sàn HNX (2) 2

55 Số lượng công ty cần nghiên cứu (3) = (1) + (2) 3

45 Số lượng công ty nghiên cứu được (4) 4

Tỷ lệ mẫu trên tổng thể (5) =[(4)/(3) x 100%] 81,82% 5

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Với giả thiết về điều kiện phân loại công ty có rủi ro phá sản đã được trình

bày ở chương 2 có các trường hợp để xác định là: một là, công ty có vốn hoạt động

thuần âm và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn nợ phải trả. Hai là, công ty có ROA

âm và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn nợ phải trả. Bảng 3.4 sẽ trình bày số quan

sát tương ứng với từng trường hợp xác định rủi ro phá sản khác nhau của các công

ty.

Bảng 3. 4: Tỷ lệ các quan sát với các điều kiện nhận diện rủi ro phá sản

Quan sát

Dấu hiệu có rủi ro phá sản

Có rủi ro

Không có rủi

Tổng

phá sản

ro phá sản

Vốn hoạt động thuần âm và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ

308

360

hơn nợ phải trả

295

360

ROA âm và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn nợ phải trả

Đông thời cả vốn hoạt động thuần âm, ROA âm và giá trị

346

360

vốn hóa thị trường nhỏ hơn nợ phải trả

Vốn hoạt động thuần âm và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ

hơn nợ phải trả hoặc ROA âm và giá trị vốn hóa thị trường

103

257

360

nhỏ hơn nợ phải trả

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Do số lượng các quan sát có nguy cơ phá sản tương đối thấp vì vậy để đảm

bảo có được kết quả ước lượng tốt nhất khi chạy mô hình hồi quy tác giả sẽ lựa

chọn điều kiện để xác định công ty có rủi ro phá sản là khi vốn hoạt động thuần âm

và giá trị vốn hóa thị trường nhỏ hơn nợ phải trả hoặc ROA âm và giá trị thị trường

nhỏ hơn nợ phải trả với số lượng quan sát đối với các công ty có rủi ro phá sản là

103 quan sát, không có rủi ro phá sản là 257 quan sát.

3.2.3. Quy trình xử lý dữ liệu

Quy trình xử lý dữ liệu được tiến hành bao gồm ba bước sau:

Bước 1: tiến hành thu thập và tổng hợp các dữ liệu từ các khoản mục khác

nhau trên Bảng cân đối kế toán, Thuyết minh BCTC, Báo cáo kết quả kinh doanh và

Báo cáo lưu chuyển tiền tệ của các công ty bất động sản niêm yết trên HOSE và

HNX, được công bố công khai bởi các công ty BĐS niêm yết trong giai đoạn từ

năm 2008 đến năm 2015.

Bước 2: Dựa trên các số liệu tổng hợp được, tác giả tiến hành tính toán các

chỉ tiêu tài chính đã được lựa chọn bao gồm 14 biến tài chính được chia thành năm

nhóm bao gồm: khả năng sinh lợi, năng lực hoạt động, đòn bẩy tài chính, khả năng

thanh toán và sự vững chắc của công ty.

Bước 3: Từ dữ liệu đã tính toán được, tiến hành kiểm tra và làm sạch dữ liệu

sau đó sẽ chuyển các dữ liệu vào phần mềm chuyên dụng SPSS để phân tích và

chạy các kiểm định cần thiết từ đó chỉ ra được các biến có tác động đến RRPS. Ở

đây, tác giả sử dụng kỹ thuật winsorise để xử lý các giá trị dị biệt (outliers). Với các

biến: dòng tiền trên tổng nợ phải trả bình quân, vốn chủ sở hữu trên nợ dài hạn, lợi

nhuận sau thuế trên tài sản cố định bình quân tác giả winsorise 5% của mẫu quan

sát. Với biến: tài sản ngắn hạn trên nợ ngắn hạn, EBIT trên doanh thu và chi phí

trên doanh thu tác giả winsorise 1% của mẫu quan sát. Do mức độ outliers ở các

biến quan sát là khác nhau nên việc áp dụng tỷ lệ % khác nhau cho kỹ thuật

winsorise là cần thiết để loại bỏ ảnh hưởng của các outliers một cách hiệu quả.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Dựa vào lý luận và các nghiên cứu trước đã trình bày trong Chương 2. Trong

Chương 3 chủ yếu trình bày mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu chính

sử dụng trong luận án, cách xây dựng mô hình hồi quy. Qua đó xác định các biến

độc lập, biến phụ thuộc có trong mô hình. Giải thích lý do chọn biến, nêu lên các

giả thuyết nghiên cứu. Trình bày cách xác định phương pháp nghiên cứu, nguồn dữ

liệu nghiên cứu, phần mềm sẽ sử dụng trong quá trình nghiên cứu và các bước xử lý

dữ liệu của luận án.

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ PHÂN TÍCH RỦI RO PHÁ SẢN

TRONG CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT

TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

4.1. Tổng quan về các công ty bất động sản Việt Nam

4.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

Lịch sử hình thành và phát triển của các công ty BĐS gắn liền với lịch sử

hình thành và phát triển của thị trường BĐS Việt Nam. Trong giai đoạn của nền

kinh tế kế hoạch hoá tập trung trước đây, thị trường BĐS chưa có điều kiện phát

triển. Từ năm 1986, khi chuyển sang thực hiện nền kinh tế thị trường, thị trường

BĐS ở nước ta từng bước hình thành và phát triển với tốc độ nhanh kéo theo sự ra

đời của hàng loạt các công ty BĐS, đã đóng góp không nhỏ vào tăng trưởng kinh tế

đất nước. Có thể kể đến một số công ty lớn hoạt động trong lĩnh vực BĐS được

hình thành đầu tiên ở Việt Nam như: CTCP tập đoàn Hà Đô (tiền thân là công ty

xây dựng Hà Đô), tập đoàn Nova (tiền thân là CTCP khu công nghiệp Tân Tạo

(ITACO), CTCP phát triển nhà Bà Rịa Vũng Tàu (tiền thân là doanh nghiệp nhà

nước – công ty phát triển nhà),… Tính đến nay số công ty BĐS đã không ngừng

tăng lên về quy mô vốn, quy mô lao động và số tăng của năm sau cao hơn năm

trước.

Bảng 4. 1: Số doanh nghiệp BĐS phân theo quy mô lao động giai đoạn 2013-

2015

Chia theo quy mô lao động

Năm

10

50 Tổng số doanh nghiệp

Dưới 5 người

Từ 5 đến 9

Từ đến 49

Từ đến 199

Từ 200 đến 299

Từ 300 đến 499

Từ 500 đến 999

5.400

2010

2.380

1.675

1.078

219

6.855

2011

3.373

1.667

1.426

323

6.980

2012

3.689

1.495

1.418

316

7.271

2013

3.974

1.444

1.451

338

7.833

2014

4.354

1.496

1.544

366

2015 8. 979

5.072

1.677

1.700

449

18 (Nguồn: Niên giám của Tổng cục thống kê 2016)

Bảng 4. 2: Số doanh nghiệp BĐS phân theo quy mô vốn giai đoạn 2010-2015

Chia theo quy mô nguồn vốn

Tổng

Từ 1

Từ 5

Từ 10

Từ 50

Từ 200

Từ

số

Từ 0,5

Năm

tỷ đến

500 tỷ

dưới

doanh

tỷ đến

0,5 tỷ

dưới

đồng

nghiệp

dưới 1 tỷ

đồng

5 tỷ

10 tỷ

50 tỷ

200 tỷ

500 tỷ

trở

đồng

lên

đồng

5.400

292

2010

145

430

487

2.025

1.482

471

6.855

427

2011

849

535

1.239

1.152

1.308

927

418

6.980

397

2012

178

140

473

454

2.236

2.505

597

7.271

571

2013

190

124

388

316

2.516

2.338

828

7.833

622

2014

153

113

487

431

2.772

2.382

873

8.979

589

2015

151

145

423

415

3.238

2.624

1.394

(Nguồn: Niên gám thống kê 2016)

Bảng 4.1 và 4.2 cho thấy số các doanh nghiệp phân chia theo quy mô nguồn

vốn và quy mô lao động của các doanh nghiệp BĐS giai đoạn 2010 -2014.

Với sự biến động của nền kinh tế, từ những năm 1990 đến nay, thị trường

BĐS đã trải qua nhiều lần đóng băng và những cơn sốt đan xen nhau. Theo con

sóng của thị trường BĐS các công ty bất động sản cũng rơi vào những bước thăng

trầm trong hoạt động kinh doanh. Các công ty BĐS liên tục rơi vào khủng hoảng và

thua lỗ trầm trọng thậm chí rơi vào phá sản.

Sau thời kì hoàng kim, kể từ năm 2008, cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu

ập tới khiến cho thị trường BĐS Việt Nam rơi vào tình trạng khốn đốn, nhiều DN

phải đứng trên bờ vực phá sản. Tuy nhiên, trong đó cũng có một số doanh nghiệp ăn

nên làm ra và vượt cạn một cách an toàn như: Vingroup, Sao Mai Group, Hoà

Phát,... Đặc biệt trong năm 2011, trước nguy cơ lạm phát tăng cao cùng sự leo dốc

mạnh mẽ của giá vàng và USD đã buộc Chính phủ ban hành chính sách về tiền tệ

nhằm ổn định thị trường và kiềm chế lạm phát. Chính sách này của chính phủ đã tác

động mạnh mẽ đến thị trường và làm cho thị trường BĐS trở nên ảm đạm, sua tan

kỳ vọng thị trường phục hồi của các nhà kinh doanh BĐS, thậm chí con số các

doanh nghiệp phá sản đã tăng chóng mặt. Những công ty yếu về năng lực tài chính

buộc phải rao bán dự án với giá lỗ.

Bảng 4. 3: Số doanh nghiệp BĐS có lãi hoặc lỗ giai đoạn 2010 -2014

So với tổng số DN

Doanh nghiệp có lãi Doanh nghiệp lỗ

Tổng

(%)

số

Số

Tổng

Số

Tổng

Số

doanh

Năm

doanh

lãi

doanh

DN

mức

mức lỗ

Số DN lỗ

nghiệp

lãi

nghiệp

(tỷ đồng)

nghiệp

(tỷ đồng)

5.400

6.855

2010 2.403 21.837 1.379 -6.661 44,5 25,5

6.980

2011 2.440 21.731 4.129 -8.759 35,6 60,2

7.271

2012 1.569 20.580 2.182 -7.581 22,5 31,3

7.833

2013 2.422 35.523 4.358 -12.661 33,3 59,9

2014 2.706 38.284 4.517 -14.753 34,6 57,7

(Nguồn: Niên giám thống kê 2016)

Theo số liệu tại cơ sở dữ liệu quốc gia về đăng ký doanh nghiệp cho thấy

trong năm 2012 có 680 doanh nghiệp với ngành nghề kinh doanh chính là bất động

sản đăng ký giải thể, ngừng hoạt động, tăng 19,9% so với năm 2011. Năm 2013 có

thêm 10.635 doanh nghiệp thành lập mới, đồng thời 10.077 doanh nghiệp phá sản.

Tuy nhiên sau một thời gian khá dài rơi vào khủng hoảng, đóng băng, tính

đến thời điểm hiện nay số lượng các doanh nghiệp thành lập mới tăng lên được xem

là tín hiệu tốt không chỉ cho lĩnh vực xây dựng, bất động sản mà còn cho cả nền

kinh tế.

Số liệu mới nhất của Cục đăng ký kinh doanh (Bộ Kế hoạch và Đầu tư) cho

thấy, tính đến tháng 10/2016, có hơn 2.160 doanh nghiệp BĐS thành lập mới, tăng

99,1% so với cùng kỳ năm 2015, đồng thời số vốn đăng ký cũng tăng 242,5% so

với cùng kỳ. Như vậy, mỗi ngày bình quân có 8 doanh nghiệp BĐS được thành lập

mới.

Hình 4.1:Tình hình doanh nghiệp đăng ký thành lập mới trong 10 tháng

đầu năm 2016 xét theo lĩnh vực hoạt động.

(Nguồn: Cục quản lý đăng ký kinh doanh, Bộ Kế hoạch và Đầu tư )

Ngoài ra, từ khi thị trường chứng khoán được hình thành đến nay đã tạo ra

kênh huy động vốn lớn cho các DN nói chung và DN kinh doanh BĐS nói riêng.

Tính đến thời điểm hiện nay, trên sàn HOSE và HNX có 55 công ty BĐS niêm yết.

Đây là con số còn khá khiêm tốn trong tổng số gần 8.000 doanh nghiệp có hoạt

động kinh doanh bất động sản. Một số ông lớn có thể kể đến đó là: Vingroup, FLC,

Novaland, Sungruop,…

Tính đến đầu năm 2016, các công ty BĐS niêm yết trên HOSE và HNX chủ

yếu là các công ty có thời gian hoạt động 5 đến 10 năm gồm 48 công ty trong tổng

số 55 công ty BĐS niêm yết, chiếm 87,3 %. Các công ty có thời gian hoạt động trên

10 năm khá khiêm tốn chỉ có 4/55 công ty, chiếm 7,3%. Còn lại là các công ty có

thời gian hoạt động dưới 5 năm là 3 công ty. Điều đó cho thấy các công ty bất động

sản niêm yết còn rất non trẻ, vì thế rất dễ gặp phải khó khăn trong thời kỳ kinh tế

vốn nhiều biến động như hiện nay.

Cùng với sự nỗ lực không ngừng của các công ty bất động sản, sự vào cuộc

tích cực tháo gỡ kịp thời những vấn đề khủng hoảng kinh tế của Chính phủ và các

cơ quan quản lý Nhà nước, của Hiệp hội bất động sản Việt Nam nên thị trường bất

động sản đã có chút khởi sắc và tạm vượt qua giai đoạn khó khăn. Thế nhưng, để

hồi phục phát triển nhanh và bền vững vẫn còn đang bỏ ngỏ cho nhiều động thái

nhanh nhạy của nhà nước. Nhìn tổng thể cho thấy, thời kỳ hậu khủng hoảng doanh

nghiệp BĐS vẫn còn nhiều khó khăn trong việc đưa sản phẩm đến tay người tiêu

dùng và dường như sân chơi lớn đang dồn sức cho một số nhà đầu tư mang tính

chuyên nghiệp như: Vingroup, Hoà Phát, Sao Mai Group,…

4.1.2. Đặc điểm tổ chức bộ máy quản lý và phân cấp tài chính

Hiện nay trên hai sàn HOSE và HNX có 55 công ty BĐS niêm yết và đều là

các công ty cổ phần (CTCP). Do đó có một số đặc điểm về tổ chức quản lý bộ máy

và phân cấp tài chính theo mô hình CTCP như sau:

- Về tổ chức quản lý, cơ cấu tổ chức quản lý CTCP gồm có: Đại hội đồng cổ

đông (ĐHĐCĐ), Hội đồng quản trị (HĐQT) và giám đốc (tổng giám đốc). Riêng với

CTCP có trên 11 cổ đông là cá nhân hoặc cổ đông là tổ chức sở hữu trên 50% tổng số

cổ phần của công ty thì yêu cầu phải có Ban kiểm soát (BKS).

+ Đại hội đồng cổ đông: là tổ chức có thẩm quyền quyết định cao nhất của

công ty. ĐHĐCĐ có quyền xem xét và quyết định những vấn đề quan trọng nhất của

CTCP như: loại cổ phần và tổng số cổ phần được quyền chào bán, bầu, bãi nhiệm,

miễn nhiệm thành viên HĐQT, thành viên BKS (nếu có), quyết định tổ chức lại, giải

thể công ty, quyết định sửa đổi, bổ sung điều lệ công ty.

+ Hội đồng quản trị: là cơ quan quản lý công ty, có không ít hơn 3 thành viên

và không quá 11 thành viên nếu điều lệ công ty không có quy định khác. HĐQT có

toàn quyền nhân danh công ty để quyết định thực hiện các quyền và nghĩa vụ của

công ty không thuộc thẩm quyền của ĐHĐCĐ.

+ Giám đốc (Tổng giám đốc): là người điều hành công việc kinh doanh hàng

ngày của công ty, chịu sự giám sát của HĐQT và chịu trách nhiệm trước HĐQT và

trước pháp luật về việc thực hiện các quyền và nhiệm vụ được giao.

+ Ban kiểm soát: BKS gồm từ 3 đến 5 thành viên nếu điều lệ công ty không có

quy định khác. BKS thực hiện giám sát HĐQT, giám đốc hoặc tổng giám đốc trong

việc quản lý và điều hành công ty; chịu trách nhiệm trước ĐHĐCĐ trong thực hiện

các nhiệm vụ được giao.

- Về phân cấp quản lý tài chính: BGĐ được các cổ đông bầu ra và sẽ thay

mặt các cổ đông quản lý công ty cổ phần. Việc quản lý được tập trung hóa cao vào

ban giám đốc mà không dàn trải đều việc quản lý cho các thành viên khác. Ban

giám đốc quản lý công ty, có thể là người đại diện theo pháp luật của công ty cổ

phần, là người điều hành các hoạt động kinh doanh hàng ngày của công ty và có thể

không phải là cổ đông của công ty. Bên cạnh đó, khả năng huy động vốn của CTCP

rất cao thông qua việc phát hành cổ phiếu ra công chúng.

Dưới đây luận án đưa ra sơ đồ về tổ chức bộ máy quản lý và phân cấp tài

chính của công ty BĐS điện lực dầu khí Việt Nam làm ví dụ điển hình cho mô hình

tổ chức quản lý và phân cấp tài chính ở các CTCP (sơ đồ 4.1).

Chức năng nhiệm vụ của các bộ phận:

- Đại hội đồng cổ đông: là cơ quan có thẩm quyền cao nhất của công ty, bao

gồm các quyền sau: quyết định số lượng thành viên của HĐQT, có quyền bầu hoặc

bãi nhiệm, miễn nhiệm thành viên HĐQT và BKS và các quyền khác được quy định

ở điều lệ.

- Hội đồng quản trị: số thành viên HĐQT của công ty gồm 05 thành viên.

HĐQT có các quyền sau: quyết định cơ cấu tổ chức bộ máy, chiến lược đầu tư, phát

triển của công ty, các quyền khác được quy định tại điều lệ.

- Ban kiểm soát: do ĐHĐCĐ bầu ra gồm 03 thành viên nhằm thực hiện

giám sát HĐQT, giám đốc công ty trong việc quản lý và điều hành công ty. BKS

có các quyền sau: kiểm tra việc thực hiện các nghị quyết, quyết định của HĐQT,

kiểm tra sổ sách kế toán, BCTC, kiểm tra tính hợp lý hợp pháp của các hoạt động

công ty và các quyền khác được quy định tại điều lệ.

- Ban tổng giám đốc: điều hành và quản lý các hoạt động của công ty và

chịu trách nhiệm trước HĐQT và ĐHĐCĐ về các nhiệm vụ được giao.

- Các phòng ban chức năng của công ty: nhiệm vụ của các bộ phận này là

trực tiếp thực hiện các hoạt động kinh doanh của công ty.

ĐẠI HỘI ĐỒNG CỔ ĐÔNG

BAN KIỂM SOÁT

HỘI ĐỒNG QUẢN TRỊ

TỔNG GIÁM ĐỐC

PHÒNG TÀI CHÍNH

PHÒNG ĐẦU TƯ & QUẢN LÝ XÂY

PHÒNG TỔ CHỨC HÀNH CHÍNH

KẾ TOÁN

PHÒNG TẾ

KẾ

KINH

CÁC BAN QUẢN LÝ

CÁC CTY CỔ PHẦN

TRUNG TÂM KINH

CÁC CHI NHÁNH

DỰ ÁN

XN DỊCH VỤ

DOANH

VĂN PHÒNG ĐẠI

CÁC PHÓ TỔNG GIÁM ĐỐC

Sơ đồ 4. 1: Tổ chức bộ máy quản lý và phân cấp tài chính của công ty cổ

phần BĐS điện lực dầu khí Việt Nam

(Nguồn: Công ty cổ phần BĐS điện lực dầu khí Việt Nam)

4.1.3. Đặc điểm hoạt động kinh doanh của các công ty bất động sản

Các công ty hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh bất động sản có các đặc

điểm cơ bản sau đây:

- Thời gian kinh doanh kéo dài:

Hoạt động kinh BĐS ngoài các đặc điểm như vốn đầu tư lớn, lượng hàng tồn

kho nhiều thì thời gian hoạt động kinh doanh thường kéo dài. Thực tế cho thấy để

đưa sản phẩm BĐS đến ngưởi tiêu dùng cũng không phải dễ dàng bởi còn phụ

thuộc vào nhu cầu thực tế của khách hàng, chính sách của nhà nước, chính sách của

công ty. Vì vậy, các công ty BĐS cần phải chú ý đến chất lượng của các công trình

từ khâu lựa chọn nguyên vật liệu, cân đối khoản mục thi công công trình và phải có

những dự đoán các biến động có thể xảy ra. Đồng thời, cần phải có những chính

sách marketing, chính sách chào bán phù hợp để tránh kéo dài thời gian tồn đọng

của BĐS.

- Vốn đầu tư lớn:

Do bất động sản là tài sản có giá trị lớn cho nên khi hoạt động kinh doanh

trong lĩnh vực này đòi hỏi các công ty BĐS phải có một lượng vốn tương đối lớn.

Đặc biệt là những công ty thực hiện thi công các dự án BĐS thì lượng vốn sẽ là rất

lớn, do chi phí về giá đất, giải phóng mặt bằng, chi phí đền bù, chi phí thi công cao.

Đồng thời, thời gian hoàn thành thường kéo dài và khi hoàn thành xong không phải

là có thể bán được ngay. Những công ty BĐS nếu có lợi thế về vốn thì khả năng

cạnh tranh cao, nhất là trong bối cảnh lãi suất ngân hàng và tín dụng thắt chặt đối

với cho vay BĐS. Vì vậy các công ty BĐS cần phải có chính sách sử dụng vốn hợp

lý để thu được lợi nhuận cao.

- Hàng tồn kho lớn:

Dù có phát triển hưng thịnh ra sao, thì bất động sản cũng luôn có một lượng

hàng tồn kho nhất định. Điều này là tất yếu bởi lẽ bản thân các công ty thường xác

định chưa đúng nhóm khách hàng, cung cầu chưa thực sự gặp nhau, các thủ tục

mang tính “hành là chính”, trong khi mua BĐS muốn được cấp giấy chứng nhận

quyền sở hữu đất đai mất rất nhiều công sức, thời gian, có khi kéo dài đến cả chục

năm trời. Bên cạnh đó sức mua kém do nền kinh tế chậm phát triển, hỗ trợ nguồn

vay từ ngân hàng cho cả nhà thầu và người mua còn hạn chế và các chính sách

thanh toán của chủ đầu tư chưa phù hợp. Do sức mua của thị trường sẽ tác động rất

lớn đối với giá trị của bất động sản nên dự án có “hót” đến đâu, vị trí có đắc địa đến

mấy mà giá trị quá cao so với mặt bằng thu nhập chung, cũng sẽ đi vào vòng luẩn

quẩn “hàng tồn” tiếp tục vào “kho”.

Người ta vẫn thường nói, đầu tư vào thị trường BĐS mang tính may rủi, đỏ

đen cao. Bởi lẽ, thị trường này nhiều biến cố khó định đoán trước được. Có lẽ vì thế

mà bất động sản Việt Nam, dù dự án nào cũng không tránh được một lượng hàng

tồn nhất định.

- Hoạt động kinh doanh BĐS chịu sự ảnh hưởng của các chính sách của nhà

nước, kinh tế vĩ mô và kinh tế ngành:

Kinh doanh BĐS là hoạt động nhạy cảm, chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của pháp

luật và chính sách cũng như của kinh tế vĩ mô và kinh tế ngành.

+ Chính sách của nhà nước:

Các chính sách có tác động trực tiếp đến kinh doanh bất động sản như: Luật

thuế, Luật đầu tư,... đều có tác động mạnh mẽ đến việc hoạt động kinh doanh BĐS.

Nó có thể trở thành “cú hích” đưa thị trường đi lên nhưng ngược lại nó cũng có

khi đánh gục các doanh nghiệp và nhà đầu tư cá nhân nếu chẳng may vướng mắc

chỉ vài chi tiết nhỏ.

+ Kinh tế vĩ mô và kinh tế ngành:

Thực tế cho thấy từ cuộc khủng hoảng kinh tế trong nước và thế giới vừa qua

đã kéo theo sự đóng băng của ngành BĐS, theo đó hàng loạt các công ty BĐS phải

tuyên bố giải thể và phá sản. Chính vì vậy, các công ty BĐS phải chọn thời điểm

đầu tư hợp lý dựa trên tình hình của nền kinh tế vĩ mô và kinh tế ngành mới có thể

tồn tại và phát triển. Thông thường, các chủ đầu tư bao giờ cũng tính toán thời điểm

hoàn thành dự án đúng điểm rơi nền kinh tế đang phục hồi trở lại. Nếu như tính sai

thời điểm thì hậu quả là rất khó lường. Tuy vậy, cho đến nay chu kỳ tăng trưởng và

suy thoái của ngành BĐS tại Việt Nam vẫn còn là bài toán hóc búa đối với giới đầu

tư.

- Cung về BĐS phản ứng chậm hơn so với biến động về cầu và giá cả:

Đối với hàng hoá thông thường, quan hệ cung cầu và giá cả thường diễn ra

theo quy luật đó là khi cầu tăng đẩy giá lên cao sẽ kích thích cung cân bằng với cầu

và kéo theo giá quay trở về mức cân bằng. Nhưng đối với BĐS thì cầu tăng, cung

khó phản ứng nhanh như với các loại hàng hoá khác. Đó là do đặc điểm của BĐS

cần có thời gian để hoàn thành như: xin phép xây dựng, thiết kế, giải phóng mặt

bằng, thi công,…

- Mang tính khu vực:

Mỗi một vị trí của BĐS khác nhau, sẽ mang lại thu nhập cho chủ sở hữu và

nhà kinh doanh những lợi ích khác nhau. Những hoạt động kinh doanh ở những địa

bàn, khu vực khác nhau cũng khác nhau, không thể áp đặt mô hình kinh doanh của

nơi này cho nơi khác.

- Hoạt động kinh doanh BĐS vừa là hoạt động kinh doanh đa ngành, vừa là

hoạt động kinh doanh đặc thù:

Tính đặc thù của hoạt động này là do có sự khác nhau về vị trí lô đất, khác

nhau về kết cấu và kiến trúc, khác nhau về hướng, khác nhau về cảnh quan và các

vật ngoại cảnh, khác nhau về cả hình thức kinh doanh BĐS (tạo lập, mua, nhận

chuyển nhượng, thuê, cho mua lại…). Do vậy, trong quá trình khai thác cần chú ý

đến đặc điểm tính riêng của mỗi dự án để làm tăng khả năng sinh lợi cho doanh

nghiệp.

Bên cạnh đó, hoạt động kinh doanh BĐS cần phải phù hợp với kế hoạch và

quy hoạch phát triển của Nhà nước và địa phương về hạ tầng cơ sở, sự đồng bộ

trong kiến trúc và đảm bảo về chất lượng công trình. Ngoài ra, hoạt động kinh

doanh BĐS còn phụ thuộc nhiều vào yếu tố thời tiết và khí hậu, yếu tố xã hội, tâm

lý, tập quán của người dân.

4.2. Thực trạng kết quả nghiên cứu về phân tích rủi ro phá sản trong các

công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

4.2.1. Thống kê đặc điểm mẫu nghiên cứu

Trong mẫu nghiên cứu gồm 45 công ty bất động sản niêm yết trên thị trường

chứng khoán Việt Nam với dữ liệu thu thập trong giai đoạn từ năm 2008 – 2015, tác

giả tiến hành phân tách thành 2 nhóm. Nhóm 1 là nhóm công ty có rủi ro phá sản và

nhóm 0 là nhóm công ty không có rủi ro phá sản. Theo đó, căn cứ vào tình hình

hoạt động kinh doanh từng năm của công ty, và dựa vào tiêu chuẩn phân loại thì có

những công ty trong năm này bị xếp vào nhóm có rủi ro phá sản, năm khác lại

không có rủi ro phá sản. Tổng số quan sát trong nhóm 1 là 257 quan sát, nhóm 0

gồm 103 quan sát. Số lượng các công ty có rủi ro phá sản trong từng năm được thể

hiện trên bảng 4.4. Kết quả trên bảng 4.4 cho thấy số lượng các công ty bất động

sản được xếp vào nhóm có rủi ro phá sản có sự khác nhau giữa các năm. Trong đó

giai đoạn từ năm 2011 đến 2013 là thời điểm mà số lượng các công ty có nguy cơ

phá sản cao nhất. Kết quả thu được cũng phản ánh đúng với tình hình khó khăn của

thị trường bất động sản trong giai đoạn này khi năm 2011 Chính phủ ban hành

chính sách tiền tệ, hạn chế dòng tiền chảy vào lĩnh vực bất động sản. Do đó đã tác

động mạnh mẽ đến thị trường và làm cho thị trường BĐS trở nên ảm đạm. Đặc biệt

là trong năm 2012 cũng là năm cạnh tranh khốc liệt, thậm chí là cuộc chiến sống

còn của doanh nghiệp BĐS, khiến cho con số các doanh nghiệp phá sản tăng một

cách chóng mặt.

Bảng 4. 4: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu

Năm

Rủi ro phá sản 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Tổng quan sát

31 38 43 24 25 37 32 257 27

14 7 2 21 20 8 13 103 18 Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản

Tổng 45 45 45 45 45 45 45 45

360 (Nguồn: Tính toán của tác giả)

4.2.2. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Để có đánh giá sơ bộ về các biến độc lập đưa vào mô hình nghiên cứu, tác

giả tiến hành chạy thống kê mô tả về các biến đưa vào mô hình. Kết quả trên bảng

4.5 (thống kê mô tả toàn bộ mẫu nghiên cứu), bảng 4.6 (thống kê mô tả các biến của

các công ty không có rủi ro phá sản) và bảng 4.7 (thống kê mô tả các biến của công

ty có rủi ro phá sản) sẽ trình bày tóm tắt các thống kê về giá trị trung bình, độ lệch

chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của các biến độc lập trong mô hình nghiên

cứu.

Thêm vào đó bên cạnh thống kê mô tả ở trên, tác giả tiến hành phân tích sự

khác biệt về giá trị trung bình giữa các biến thông qua kiểm định Independent

Samples T- test (phụ lục số 7) và cho thấy các biến đưa vào mô hình có sự khác biệt

có ý nghĩa về giá trị trung bình giữa 2 nhóm rủi ro phá sản và không có rủi ro phá

sản.

Dựa vào kết quả thể hiện trên bảng 4.5, 4.6, 4.7 cho thấy nhìn chung các

công ty đang sử dụng hệ số nợ cao (bình quân là 56,62%). Trong đó các công ty có

rủi ro phá sản hệ số nợ bình quân là 74,65%, của các công ty không có rủi ro phá

sản là 49,39%. Đồng thời khả năng sinh lợi không cao, năng lực hoạt động thấp,

dòng tiền thu được chưa cao. Điều này phản ánh đúng với thực tế của các công ty

bất động sản hiện nay. Cụ thể: trong nhóm khả năng thanh toán biến dòng tiền/ tổng

nợ phải trả bình quân có giá trị nhỏ nhất là – 0,2650, giá trị lớn nhất là 0,5215, giá

trị trung bình là 0,0859, độ lệch chuẩn là 0,2019, điều đó chứng tỏ có sự khác biệt

về chỉ tiêu dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân giữa các công ty với nhau. Giá trị

trung bình của biến dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân ở các công ty có rủi ro phá

sản là âm (-0,0458) cho thấy có một số các công ty thuộc nhóm có rủi ro phá sản

đang gặp vấn đề trong việc tạo ra tiền từ hoạt động sản xuất kinh doanh, tạo ra tình

trạng mất cân đối về dòng tiền và do vậy sẽ tiềm ẩn nguy cơ dẫn đến rủi ro tài chính

trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Khi đó các doanh nghiệp sẽ không

đủ tiền để có thể thanh toán tiền mua vật tư, hàng hóa, trả công cho người lao

động... Nếu tình trạng này kéo dài, nhiều khả năng doanh nghiệp sẽ ngừng hoạt

động, có thể dẫn đến giải thể hoặc phá sản. Với biến tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn hạn

có giá trị trung bình 2,6329 trong đó giá trị thấp nhất là 0,4058, giá trị lớn nhất là

28,798, độ lệch chuẩn là 3,162, chứng tỏ có sự khác biệt về khả năng thanh toán

ngắn hạn giữa các công ty bất động sản với nhau. Chỉ tiêu vốn hoạt động thuần/

tổng tài sản có giá trị trung bình của toàn bộ mẫu là 0,2954, độ lệch chuẩn là 0,2054

cho thấy không có nhiều khác biệt về chỉ tiêu này giữa các công ty bất động sản.

Trong nhóm chỉ tiêu khả năng sinh lợi, ROA bình quân của các công ty bất động

sản khá thấp chỉ là 4,4%, ROE là 11,2%, và lợi nhuận sau thuế/ tài sản cố định là

120,5%. Với riêng các công ty có rủi ro phá sản thì giá trị trung bình ROA là -

0,08%, ROE cũng không khả quan khi tỷ suất bình quân chỉ là 1,28%. Khả năng

sinh lợi có quan hệ chặt chẽ với hiệu quả kinh doanh. Vì thế khả năng sinh lợi của

nhóm công ty có rủi ro phá sản rõ ràng là khá thấp. Điều này cho thấy hiệu quả kinh

doanh của các công ty có rủi ro phá sản là không cao, tình hình kinh doanh đang

thực sự gặp khó khăn. Trong nhóm chỉ tiêu đòn bẩy tài chính: chỉ tiêu nợ ngắn hạn/

tổng tài sản có giá trị trung bình toàn bộ mẫu là 0,3795, độ lệch chuẩn là 0,2011 cho

thấy giữa các công ty không có quá nhiều sự khác biệt. Giá trị trung bình của nhóm

công ty không có rủi ro phá sản là 0,3152 thấp hơn so với giá trị trung bình của

nhóm công ty có rủi ro phá sản. Biến vốn chủ sở hữu/ nợ dài hạn có giá trị trung

bình là 13,990, độ lệch chuẩn 33,675, cho thấy có sự khác biệt khá lớn giữa các

công ty bất động sản trong biến số này. Sự khác biệt lớn này chủ yếu do có những

công ty có tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu và nợ dài hạn thấp, trong khi đó một số công ty

tỷ lệ cao vượt trội (lý do là ở các công ty này có mức vốn chủ sở hữu cao hơn rất

nhiều so với nợ dài hạn). Ví dụ công ty KHA năm 2009 có vốn chủ sở hữu là 281 tỷ

đồng trong khi nợ dài hạn chỉ duy trì ở mức 3,4 tỷ đồng, hoặc như công ty SZL năm

2009 vốn chủ sở hữu là 469 tỷ đồng, nợ dài hạn chỉ là 6,7 tỷ đồng,.v.v. Chỉ tiêu tổng

nợ phải trả/ tổng tài sản có giá trị bình quân toàn bộ mẫu là 56,62%, độ lệch chuẩn

là 0,2095 thấp hơn so với giá trị trung bình cho thấy việc sử dụng đòn bẩy tài chính

giữa các công ty bất động sản không có nhiều khác biệt. Hệ số nợ bình quân của các

công ty không có rủi ro phá sản là 49,39% thấp hơn so với các công ty có rủi ro phá

sản (74,65%). Như vậy có thể thấy các công ty có rủi ro phá sản đang sử dụng đòn

bẩy cao hơn, tức là đang sử dụng nợ phải trả nhiều hơn trong việc tài trợ tài sản của

công ty, mức độc lập về tài chính sẽ thấp hơn, an ninh tài chính sẽ bị gặp nguy hiểm

nhiều hơn so với các công ty không có rủi ro phá sản.

Đối với nhóm chỉ tiêu về năng lực hoạt động đại diện bởi chi phí/ doanh thu

và doanh thu/ tổng tài sản bình quân. Giá trị trung bình toàn bộ mẫu của biến doanh

thu/ tổng tài sản bình quân là 0,2902 cho thấy vòng quay tài sản của các công ty bất

động sản không cao. Điều này cũng phù hợp với thực tế khi mà thị trường bất động

sản trong giai đoạn ảm đạm, trầm lắng, lượng tồn kho cao ngất ngưỡng, các giao

dịch kém sôi động. Đồng thời, độ lệch chuẩn là 0,2279, tức là giữa các công ty

không có sự khác biệt nhiều về vòng quay tài sản, điều này cũng phản ánh thực

trạng chung của toàn thị trường khi mà gần như đa phần các công ty bất động sản

đều không tiêu thụ được sản phẩm dẫn đến có lượng tồn kho ngày một tăng cao, khi

tồn kho tăng đồng nghĩa với việc không bán được hàng và không có doanh thu. Chỉ

tiêu chi phí/ doanh thu có giá trị trung bình của toàn bộ mẫu là 0,87419 khá lớn, giá

trị trung bình của các công ty có rủi ro phá sản là 1,282 cao hơn so với giá trị trung

bình của các công ty không có rủi ro phá sản. Việc cao hơn như vậy có thể là do các

công ty có rủi ro phá sản có chi phí lãi vay chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng chi phí,

trong khi đó hàng tồn kho nhiều, giao dịch ít, doanh thu thấp. Trong nhóm sự vững

chắc của công ty, biến giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của nợ

của các công ty không rủi ro phá sản cao hơn so với các công ty không có rủi ro phá

sản.

Bên cạnh đó, để có thể thấy rõ hơn sự khác nhau về giá trị trung bình của các

nhóm biến, tác giả so sánh giá trị trung bình theo nhóm biến giữa các công ty có rủi

ro phá sản và không có rủi ro phá sản (được thể hiện trên đồ thị 4.2 – 4.7). Trong

nhóm đòn bẩy tài chính của các công ty có rủi ro phá sản, giá trị trung bình của các

biến: nợ ngắn hạn/ tổng tài sản và nợ phải trả trên/ tổng tài sản cao hơn giá trị trung

bình của các công ty không có rủi ro phá sản, giá trị trung bình của biến vốn chủ sở

hữu/ nợ dài hạn của các công ty có rủi ro phá sản thấp hơn so với giá trị trung bình

của các công ty không có rủi ro phá sản (có thể nhìn rõ ở đồ thị hình 4.2). Hình 4.3

cho thấy giá trị trung bình của các biến thuộc nhóm khả năng thanh toán của các

công ty có rủi ro phá sản thấp hơn các công ty không có rủi ro phá sản; Giá trị trung

bình của các biến thuộc nhóm khả năng sinh lợi của các công ty có RRPS thấp hơn

giá trị trung bình của các biến của các công ty không có RRPS, (thể hiện trên đồ thị

hình 4.4); Giá trị trung bình của các biến về năng lực hoạt động của các công ty có

RRPS có chỉ tiêu chi phí/ doanh thu cao hơn các công ty không có RRPS và chỉ tiêu

doanh thu/ tổng tài sản bình quân thấp hơn các công ty không có RRPS (thể hiện

trên đồ thị hình 4.5); nhóm sự vững chắc của công ty thì giá trị trung bình của các

công ty có rủi ro phá sản thấp hơn so với các công ty không có rủi ro phá sản ( hình

4.6 , 4.7). Như vậy, với kết quả thống kê mô tả cho thấy các giả thuyết tác giả đưa

ra có tính thuyết phục cao.

Bảng 4. 5: Thống kê mô tả các biến độc lập của toàn bộ mẫu nghiên cứu

STT

Cách tính

Biến

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Độ lệch chuẩn

Giá trị trung bình 0.0859

DTi/TNPT

Dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân

-0.2650

0.5215

0.2019

Số quan sát 321

NNH/TTS

Nợ ngắn hạn/ tổng tài sản

0.0206 0.8911

0.3795

0.2012

360

VCSH/NDH

Vốn chủ sở hữu/ nợ dài hạn

0.2014 148.280

13.991

33.674

339

KVTT

285

0.0792 8.0013

1.0290

1.0392

ROFA

-0.5825

7.0874

1.2052

1.9019

360

TNPT/TTS

Giá thị trường của vốn chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của nợ Lợi nhuận sau thuế/ tài sản cố định bình quân Tổng nợ phải trả/ tổng tài sản

0.0230 0.9100

0.5662

0.2095

360

TSNH/NNH

Tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn hạn

0.4058 28.798

2.6329

3.1626

360

VLD/TTS

Vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản

-0.5400

0.9088

0.2954

0.2432

353

EBIT/DT

-0.1397

0.8485

0.2515

0.2052

360

ROA

-0.3697

0.4963

0.0437

0.0688

360

ROE

-0.6802

1.3056

0.1120

0.1788

360

CP/DT

EBIT/ doanh thu Lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân Lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở hữu bình quân Chi phí/ doanh thu

0.4613 9.7927

0.9319

0.8742

360

DT/TS

Doanh thu/ tổng tài sản bình quân

0.0006 1.3066

0.2902

0.2279

360

QMCT

285

0.00003 0.0864

0.0037

0.0119

Giá trị vốn hóa của cty năm i/ giá trị vốn hóa của toàn thị trường năm i

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Bảng 4. 6: Thống kê mô tả các biến của các công ty không có rủi ro phá sản

STT

Cách tính

Biến

Giá trị trung bình

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Độ lệch chuẩn

DTi/TNPT

Số quan sát Dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân 224

-0.2650

0.5215

0.1429 0.1982

NNH/TTS

Nợ ngắn hạn/ tổng tài sản

0.0206

0.7499

0.3152 0.1661

257

VCSH/NDH

245

0.2244

148.279

17.098

37.489

KVTT

0.0850

8.0013

1.3131 1.0975

205

ROFA

-0.3513

7.0874

1.5695 2.0787

257

TNPT/TTS

Vốn chủ sở hữu/ nợ dài hạn Giá thị trường của vốn chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của nợ Lợi nhuận sau thuế/ tài sản cố định bình quân Tổng nợ phải trả/ tổng tài sản

0.0378

0.8673

0.4939 0.1806

257

28.790

3.0536 3.4185

TSNH/NNH

Tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn hạn

0.4225

257

VLD/TTS

Vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản

-0.2122

0.9088

0.3607 0.2040

257

0.8485

0.3002 0.1888

EBIT/DT

-0.0954

257

0.4963

0.0615 0.0650

ROA

-0.0994

257

ROE

-0.1132

1.3056

0.1517 0.1687

257

7.8678

0.7916 0.4718

CP/DT

EBIT/ doanh thu Lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân Lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở hữu bình quân Chi phí/ doanh thu

0.4613

257

DT/TS

0.0067

1.3066

0.3208 0.2236

257

0.0864

0.0048 0.0138

QMCT

205

0.00005

Doanh thu/ tổng tài sản bình quân Giá trị vốn hóa của cty năm i/ giá trị vốn hóa của toàn thị trường năm i

(Nguồn: Tác giả tự tính toán)

Bảng 4. 7: Thống kê mô tả các biến của các công ty có rủi ro phá sản

STT

Cách tính

Biến

Số quan sát

Giá trị trung bình

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Độ lệch chuẩn

DTi/TNPT Dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân

-0.2643

0.4214

-0.0458

0.1398

NNH/TTS Nợ ngắn hạn/ tổng tài sản

0.0230

0.8911

0.5398

0.1921

103

3 VCSH/NDH Vốn chủ sở hữu/ nợ dài hạn

0.2014

115.326

5.8905

18.4941

KVTT

0.0792

0.9528

0.3009

0.1588

ROFA

-0.5825

4.0232

0.2964

0.8475

103

Giá thị trường của vốn chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của nợ Lợi nhuận sau thuế/ tài sản cố định bình quân

TNPT/TTS Tổng nợ phải trả/ tổng tài sản

0.0230

0.9100

0.7465

0.1634

103

TSNH/NNH Tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn hạn

0.4058

19.547

1.5836

2.0778

103

VLD/TTS Vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản

-0.5400

0.8955

0.1204

0.2539

EBIT/DT

EBIT/ doanh thu

-0.1397

0.6799

0.1299

0.1946

103

ROA

Lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân

-0.3697

0.1024

-0.0008

0.0570

103

ROE

-0.6802

0.4999

0.0128

0.1650

103

Lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở hữu bình quân

CP/DT

Chi phí/ doanh thu

0.4616

9.7927

1.2822

1.3992

103

DT/TS

0.0006

1.2368

0.2138

0.2217

103

QMCT

0.0003

0.0050

0.0008

0.0010

Doanh thu/ tổng tài sản bình quân Giá trị vốn hóa của cty năm i/ giá trị vốn hóa của toàn thị trường năm i

(Nguồn: Tác giả tính toán dựa trên số liệu thu thập)

SO SÁNH ĐÒN BẨY TÀI CHÍNH

Có rủi ro phá sản

Không có rủi ro phá sản

100%

0.3152

80%

0.4939

17.0987

60%

40%

0.5398

0.7465

20%

5.8905

NNH/TTS

VCSH/NDH

TNPT/TTS

Hình 4. 2: So sánh giá trị trung bình của đòn bẩy giữa các công ty có rủi ro

phá sản và không có rủi ro phá sản

(Nguồn: Phân tích của tác giả)

SO SÁNH KHẢ NĂNG THANH TOÁN

Có rủi ro phá sản

Không có rủi ro phá sản

3.5000

không rrps

3.0000

2.5000

2.0000

có rrps

1.5000

1.0000

không rrps

0.5000

không rrps

có rrps

0.0000

DTi/TNPT

TSNH/NNH

VHDT/TTS

-0.5000

[CATEGORY NAME]rrrr

Hình 4. 3: So sánh giá trị trung bình của khả năng thanh toán giữa các công

ty có rủi ro phá sản và không có rủi ro phá sản

(Nguồn: Phân tích của tác giả)

SO SÁNH KHẢ NĂNG SINH LỢI

Có rủi ro phá sản

Không có rủi ro phá sản

1.8000

1.6000

1.4000

1.2000

1.0000

0.8000

0.6000

0.4000

0.2000

0.0000

R O A

R O E

R O F A

-0.2000

Hình 4. 4: So sánh giá trị trung bình của khả năng sinh lợi giữa các công ty

có rủi ro phá sản và không có rủi ro phá sản

(Nguồn: Phân tích của tác giả)

SO SÁNH NĂNG LỰC HOẠT ĐỘNG

Có rủi ro phá sản

Không có rủi ro phá sản

2 2 8 2

6 1 9 7

8 0 2 3

0 0 0 3

8 3 1 2

9 9 2 1

E B I T / D T

C P / D T

D T / T T S

Hình 4. 5: So sánh giá trị trung bình của năng lực hoạt động giữa các công ty

có rủi ro phá sản và không có rủi ro phá sản

(Nguồn: Phân tích của tác giả)

So sánh biến GTTTVCSH/NPT

Có rủi ro phá sản 19%

Không có rủi ro phá sản 81%

Có rủi ro phá sản

Không có rủi ro phá sản

Hình 4. 6: So sánh giá trị trung bình của kỳ vọng thị trường giữa các công ty có rủi ro phá sản và không có rủi ro phá sản

(Nguồn: Phân tích của tác giả)

So sánh biến QMCT

15%

Có rủi ro phá sản

Không có rủi ro phá sản

85%

Hình 4. 7: So sánh giá trị trung bình quy mô giữa các công ty có rủi ro phá

sản và không có rủi ro phá sản

(Nguồn: Phân tích của tác giả)

4.2.3. Phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập

Để kiểm tra sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập sử dụng trong mô hình, luận

án tiến hành kiểm tra thông qua ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập và

quan tâm đến các hệ số tương quan lớn hơn 0,6 (tương quan tương đối chặt chẽ).

Khi các biến giải thích (biến độc lập) trong mô hình có mối quan hệ cộng tuyến

hoàn hảo thì các ước lượng cho mô hình sẽ không thể tính toán một cách đầy đủ. Điều

quan tâm đầu tiên về đa cộng tuyến đó là mức độ đa cộng tuyến tăng lên thì các ước

lượng của các hệ số trong mô hình hồi quy sẽ không còn ổn định và sai số chuẩn của

các hệ số sẽ bị phóng đại. Vì lẽ đó đa cộng tuyến làm gia tăng khả năng mắc sai lầm

loại II (chấp nhận giả thuyết khi nó sai) và gây khó khăn trong việc phát hiện một tác

động nếu có (đa cộng tuyến) tồn tại.

Nhìn vào bảng 4.8 ta thấy có ba trường hợp có hệ số tương quan lớn hơn 0,6 đó

là: cặp biến KVTT (giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của nợ) và

TNPT/TTS (tổng nợ phải trả/ tổng tài sản) có hệ số tương quan là 0,623. Thứ hai là cặp

TNPT/TTS (tổng nợ phải trả/ tổng tài sản) và NNH/TTS (nợ ngắn hạn/ tổng tài sản) có

hệ số tương quan là 0,676. Thứ ba là cặp ROA (lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình

quân) và ROE (lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở hữu bình quân) có hệ số tương quan là

0,883. Từ đó dễ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến cao. Do vậy tác giả sẽ sử dụng

phương pháp forward conditional trong SPSS để lựa chọn được mô hình tốt nhất. Đây

là phương pháp đưa dần các biến vào dần theo điều kiện. Nó kiểm tra việc loại biến căn

cứ trên xác suất của số thống kê likehood – ratio dựa trên những ước lượng thông số có

điều kiện. Phương pháp này giúp loại bỏ bớt các biến có hiện tượng đa cộng tuyến là

hoàn toàn khách quan. (Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc, 2008).

100

Bảng 4. 8: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình

DTiTNPT NNH/TTS

KVTT

ROFA

EBIT/DT

ROA

ROE

CP/DT DT/TTS QMCT

VCSH/ NDH

TNPT/TT S

TSNH/N NH

VHDT/ TTS

.000

.011

.000

.010

Sig. (2- tailed)

Biến

Rủi ro phá sản

DTi/TNPT

NNH/TTS

Pearson Correlation Pearson Correlation

-.282**

VCSH/NDH

.178**

.083

KVTT

.420**

-.380**

.319**

Pearson Correlation Pearson Correlation

ROFA

.184**

-.087

.137*

.295**

Pearson Correlation

TNPT/TTS

-.351**

.676**

-.271**

-.623**

-.273**

Pearson Correlation

TSNH/NNH

.090

-.511**

-.031

.165**

.247**

-.381**

Pearson Correlation

VHDT/TTS

.097

-.587**

-.088

.137*

.306**

-.431**

.566**

Pearson Correlation

EBIT/DT

.190**

-.303**

.036

.353**

.359**

-.252**

.313**

.212**

ROA

.313**

-.132*

.202**

.474**

.475**

-.225**

.173**

.564**

.084

ROE

.236**

-.035

.139*

.327**

.412**

.107*

.537**

.883**

.066

-.017

CP/DT

.071

-.100

.081

-.072

-.079

-.180**

-.092

-.144**

-.407**

-.515**

-.399**

DT/TTS

.238**

.088

.255**

.332**

.250**

-.075

-.096

.007

-.018

.591**

.538**

Pearson Correlation Pearson Correlation Pearson Correlation Pearson Correlation Pearson Correlation

- .189**

QMCT

.027

-.042

-.081

.185**

-.039

.089

-.076

-.142*

.278**

.100

.195**

-.077

-.018

Pearson Correlation

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

4.2.4. Kết quả hồi quy

Do biến phụ thuộc là biến nhị phân chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1 (1= có rủi ro

phá sản, 0= không có rủi ro phá sản) nên tác giả sử dụng mô hình hồi quy logit để

tiến hành chạy hồi quy bằng cách sử dụng phần mềm SPSS và thu được kết quả có

5 mô hình như sau:

Mô hình 1: Rủi ro phá sản chịu ảnh hưởng của biến TNPT/TTS (tổng nợ phải

trả/ tổng tài sản), tỷ lệ dự đoán đúng là 83,3%, hệ số -2log likehood là 191,132, mức

ý nghĩa của kiểm định wald nhỏ hơn 0,05, phản ánh hệ số hồi quy trong mô hình 1

có ý nghĩa thống kê (phụ lục số 6).

Mô hình 2: Rủi ro phá sản chịu ảnh hưởng của TNPT/TTS và ROA. Tỷ lệ dự

đoán đúng là 88,2%, hệ số -2log likehood là 130,543, mức ý nghĩa của kiểm định

wald nhỏ hơn 0,05, phản ánh các hệ số hồi quy trong mô hình 2 có ý nghĩa thống kê

(phụ lục số 6).

Mô hình 3: Rủi ro phá sản chịu ảnh hưởng của TNPT/TTS, VHDT/TTS,

ROA tỷ lệ dự đoán đúng là 89,4%, hệ số -2log likehood là 108,877, mức ý nghĩa

của kiểm định wald nhỏ hơn 0,05, phản ánh các hệ số hồi quy trong mô hình 3 đều

có ý nghĩa thống kê (phụ lục số 6).

Mô hình 4: Rủi ro phá sản chịu ảnh hưởng của DTi/TNPT, TNPT/TTS,

VHDT/TTS, ROA tỷ lệ dự đoán đúng là 90,2%, hệ số -2loglike hood là 89,302.

Mức ý nghĩa của kiểm định wald nhỏ hơn 0,05, phản ánh các hệ số hồi quy trong

mô hình 4 đều có ý nghĩa thống kê (phụ lục số 6).

Mô hình 5: Nhận thấy mô hình có mức ý nghĩa sig.= 0,588 > 0,05 nên mô

hình này không có ý nghĩa thống kê. (phụ lục số 6).

Như vậy trong 5 mô hình vừa nêu, có 4 mô hình có thể lựa chọn nhưng mô

hình 4 được lựa chọn vì đây là mô hình tối ưu nhất do có – 2 Loglikehood (89,302)

nhỏ nhất và tỷ lệ dự đoán tổng thể (90,2%) là lớn nhất.

100

Kết quả hồi quy mô hình 4 như sau:

Bảng 4. 9: Kết quả hồi quy logit

Hệ số

Biến

Thuộc nhóm

Công thức tính

S.E. Wald

df

Sig. Exp(B)

hồi quy

chỉ tiêu

Dòng tiền/ tổng nợ

-7.645

1.983

14.869

.000

DTi/TNPT Khả năng

thanh toán

phải trả bình quân

Tổng nợ phải trả/

9.030

1.934

21.886

.000

8350.5

TNPT/TTS Đòn bẩy

tài chính

tổng tài sản

VHDT/TTS Khả năng

Vốn hoạt động

-7.072

1.585

19.910

.000

.001

thanh toán

thuần/ tổng tài sản

-55.714

Khả năng

Lợi nhuận sau thuế/

11.909

21.798

.000

ROA

sinh lợi

tổng tài sản bình

quân

Constant

-3.778

1.279

8.731

.003

.023

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Bảng 4.9, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy tổng thể cho thấy

các biến DTi/TNPT (dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân), TNPT/TTS (tổng nợ

phải trả/ tổng tài sản), VHDT/TTS (vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản), ROA (lợi

nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân) đều có mức ý nghĩa sig. nhỏ hơn 0.05 nên ta

hoàn toàn bác bỏ giả thuyết H0: βi=0. Như vậy các hệ số hồi quy tìm được có ý

nghĩa và mô hình được sử dụng tốt.

Xác suất để đánh giá rủi ro phá sản của một công ty được tính bằng công

thức:

(cid:2)(cid:6)(cid:7)(cid:3) = 1(cid:11) = &(cid:3) = ! 1 + !

(cid:11)= (cid:10)(cid:3)

(cid:17)(cid:27)5

Hoặc Z = = ln (cid:6)

Từ kết quả thu được trên bảng 4.9 ta có phương trình hồi qui có dạng như sau:

Z = ln (cid:6)

(cid:11)= - 3,778 – 7,645 DTi/TNPT + 9,030 TNPT/TTS – 7,072 VHDT/TTS – 55,714 ROA

(cid:17)(cid:27)5

Hay

101

P = exp (- 3,778 – 7,645 DTi/TNPT + 9,030 TNPT/TTS – 7,072 VHDT/TTS – 55,714 ROA )

1+ exp (- 3,778 – 7,645 DTi/TNPT + 9,030 TNPT/TTS – 7,072 VHDT/TTS – 55,714 ROA )

Diễn giải ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong phương trình như sau:

DTi/TNPT – Dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân: Kết quả hồi quy cho

thấy hệ số hồi quy của biến DTi/TNPT là - 7,645, có nghĩa là dòng tiền/ tổng nợ

phải trả bình quân có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản, hay nói cách khác khi

trị số của DTi/TNPT tăng lên thì rủi ro phá sản giảm xuống và ngược lại. Kết quả

này đúng với kỳ vọng ban đầu của tác giả và cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu

của Beaver (1966) và Eljelly et al (2001), Ohlson (1980). Trong đó Beaver (1966)

cho rằng chỉ tiêu dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân có tác động rõ nhất trong

việc phân biệt giữa công ty có rủi ro phá sản và không có rủi ro phá sản.

TNPT/TTS - Tổng nợ phải trả/ tổng tài sản: trong nhóm chỉ tiêu về đòn bẩy

tài chính thì chỉ có chỉ tiêu này có tác động đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp.

Chỉ tiêu này phản ánh mức độ tham gia tài trợ tài sản của doanh nghiệp. Nếu trị số

của chỉ tiêu này quá thấp cho thấy công ty chưa khai thác hết được lợi ích của đòn

bẩy tài chính, chưa biết cách huy động vốn bằng hình thức đi vay. Ngược lại, nếu trị

số của chỉ tiêu này càng lớn, mức độ tài trợ tài sản của công ty bằng nợ phải trả

càng cao và do vậy, khả năng thanh toán nói chung và khả năng thanh toán dài hạn

nói riêng của công ty càng giảm. Kết quả kiểm kê cho thấy hệ số hồi quy của biến

TNPT/TTS là dương 9,030, tức là biến này có tác động cùng chiều với rủi ro phá

sản, nghĩa là khi trị số của TNPT/TTS càng lớn thì rủi ro phá sản càng cao và ngược

lại. Kết quả này cũng đúng với kỳ vọng của giả thuyết ban đầu và cũng phù hợp với

kết quả nghiên cứu của Beaver (1966), Ohlson (1980) và Hoàng Tùng (2011).

Ngoài ra theo kết quả hồi quy cho thấy hệ số tổng nợ phải trả/ tổng tài sản có tác

động mạnh nhất đến rủi ro phá sản của các công ty bất động sản.

VHDT/TTS – Vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản: trong nhóm chỉ tiêu phản

ánh khả năng thanh toán, ngoải chỉ tiêu về dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân thì

chỉ tiêu về vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản cũng có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản

của các công ty bất động sản. Biến này cũng được các nhà nghiên cứu trước đây sử

102

dụng nhiều trong các mô hình dự báo phá sản như: Beaver (1966), Altman (1968),

Nguyễn Trọng Hòa (2009).... Kết quả hồi quy cho thấy biến này có hệ số hồi quy là

– 7,072. Hay nói cách khác biến VHDT/TTS có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá

sản, nghĩa là khi trị số của vốn hoat động thuần/ tổng tài sản càng lớn thì rủi ro phá

sản càng thấp và ngược lại. Kết quả này đúng với kỳ vọng giả thuyết ban đầu của

tác giả và cũng phù hợp với nghiên cứu của Altman (1968), Bandyopadhyay (2006),

Ohlson (1980) hay trong nghiên cứu của Nguyễn Trọng hòa (2009).

ROA - Lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân: khả năng sinh lợi của tài

sản (ROA) là chỉ tiêu phản ánh hiệu quả hoạt động của công ty. Chỉ tiêu này được

coi là một công cụ quan trọng để đánh giá hiệu quả của việc sử dụng tài sản. Vì nó

cho biết được khi đầu tư vào một đồng tài sản thì sẽ thu được bao nhiêu đồng lợi

nhuận. Theo kết quả hồi quy biến ROA có hệ số hồi quy trong mô hình tổng thể là –

55,714 chứng tỏ biến này có ảnh hưởng ngược chiều với RRPS, tức là nếu trị số của

ROA càng cao thì xác suất xảy ra rủi ro phá sản sẽ càng thấp và ngược lại. Điều này

phản ánh đúng với kỳ vọng giả thuyết và cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của

các tác giả như Beaver (1966), Hoàng Tùng (2011), Ohlson (1980).

4.2.5. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình ngoài việc kiểm tra sự đa cộng

tuyến của các biến độc lập thông qua ma trận hệ số tương quan, tác giả sẽ tiến hành

4.2.5.1. Kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình

kiểm tra thêm các kiểm định sau đây để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.

Bảng 4. 10: Omnibus Tests of Model Coefficients

Step Step Chi-square 19.575 df 1 Sig. .000

Block Model 198.171 198.171 4 4 .000 .000

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

103

Bảng này cho ta kết quả của kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình với giả thiết H0: βk = 0 và đối thiết H1: có ít nhất một hệ số khác không. Kiểm định này xem xét khả năng giải thích biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập.

Kết quả ở bảng này cho thấy độ phù hợp tổng quát có mức ý nghĩa quan sát

sig. = 0,000 nên ta bác bỏ H0. Nghĩa là tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ

4.2.5.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình

số trong mô hình có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc.

Bảng 4. 11: Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Nagelkerke R

Square Square

4 89.302c .555 .803

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Bảng 4.11 thể hiện kết quả độ phù hợp của mô hình. Khác với hồi quy tuyến tính thông thường hệ số R2 càng lớn thì càng phù hợp, hồi quy logit sử dụng chỉ tiêu

-2LL (-2log likehood) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. -2LL càng nhỏ càng thể

hiện độ phù hợp cao. Giá trị -2LL nhỏ nhất là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô

hình có độ phù hợp hoàn hảo.

Bảng này cho thấy -2LL = 89,302 không cao lắm, như vậy nó thể hiện được

4.2.5.3. Kiểm định khả năng dự báo của mô hình

một độ phù hợp khá tốt của mô hình tổng thể.

Kiểm định khả năng dự báo của mô hình nhằm đo lường sự chính xác trong

dự đoán rủi ro phá sản của các công ty đối với mô hình được ước lượng.

Để kiểm tra khả năng dự báo của mô hình, luận án tiến hành kiểm tra kết quả

- Kiểm định khả năng dự báo của mô hình:

dự báo của mô hình và đường cong ROC.

Bảng 4. 12: Kiểm định khả năng dự báo của mô hình

Dự báo (điểm cắt là 0.5)

Rủi ro phá sản Tổng Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản tỷ lệ dự báo đúng (%)

Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản Tổng 167 13 180 93.8 80.6 90.2 178 67 245

104

11 54 65 (Nguồn: tính toán của tác giả)

Bảng 4.12 trình bày kết quả phân loại so sánh kết quả thực tế và dự đoán của

mô hình. Bảng kết quả cho thấy trong 178 trường hợp được dự đoán là không có rủi

ro phá sản, mô hình đã dự đoán đúng 167 trường hợp, tỷ lệ đúng là 93,8%. Còn đối

với 67 trường hợp có rủi ro phá sản, mô hình dự đoán sai 13 trường hợp (tức là cho

rằng không có rủi ro phá sản) tỷ lệ đúng là 80,6%. Do vậy, số công ty không có rủi

ro phá sản thì được dự đoán chính xác hơn một chút (93,8%) so với có rủi phá sản

(80,6%). Từ đó ta có tỷ lệ dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 90,2%. Tỷ lệ chính

xác vượt trội đạt được này ngụ ý rằng nó có tiềm năng ứng dụng thực tế trong phân

tích rủi ro phá sản của các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng

- Phân tích đường cong ROC (đồ thị của độ nhạy):

khoán Việt Nam.

Để đánh giá sức mạnh tiên đoán của mô hình ngoài việc thống kê kết quả dự

báo chính xác, luận án tiến hành phân tích thêm đường cong ROC. Đường cong

ROC (đồ thị của độ nhạy) là đường cong bắt đầu từ điểm (0;0) tương ứng với điểm

cắt c = 1 và kết thúc tại điểm (1;1) tương ứng với c = 0. Một mô hình không có sức mạnh tiên đoán thì đường cong ROC sẽ là một đường thẳng có góc 450. Diện tích

phía dưới đường cong là tập hợp các dự báo chính xác. Vì thế nó thường được sử

dụng xem như một tiêu chí để đánh giá sức mạnh tiên đoán của mô hình. Một mô

hình không có sức mạnh tiên đoán khi diện tích = 0,5; Một mô hình có sức mạnh

tiên đoán hoàn hảo khi có diện tích = 1. Đây là một phương pháp đo lường thích

hợp và trực tiếp cho độ chính xác của mô hình được phát triển bằng phương pháp

Logit. Altman và các cộng sự (2010) đã cho rằng “vùng dưới đường cong ROC

(AUC) là một công cụ đo lường mức độ chính xác trong dự báo của mô hình, với

giá trị bằng 1 đại diện cho một mô hình hoàn hảo”. Nói cách khác, nếu đường

ROC càng gần điểm (0,1) ở góc trái của đồ thị thì khả năng dự báo của mô hình

càng tốt.

Trước khi xem xét chi tiết kết quả, tác giả cần làm rõ một số thuật ngữ sẽ

được trình bày ở phần đồ thị ROC của mô hình.

105

Số quan sát đúng loại +

Sensitivity = (4.1) Tổng số quan sát thực sự có rủi ro phá sản

Số quan sát đúng loại -

Specificity = ( Tổng số quan sát thực sự không rủi ro phá sản

4.2)

Vấn đề quan trọng là việc xác định thế nào là một công ty “đúng loại +”, thế

nào là một công ty “đúng loại – “. Điều này tùy thuộc vào mức xác suất “cut – off”

mà một nhà nghiên cứu có thể chấp nhận.

Giả sử tại mức xác suất “cut – off” là 0,5 thì một quan sát (công ty – năm)

được phân loại là “đúng loại +” khi đáp ứng cả hai điều kiện sau:

+ Trên thực tế quan sát (công ty – năm) này thực sự rơi vào rủi ro phá sản,

tức giá trị biến phụ thuộc (rủi ro phá sản) là 1;

+ Từ các dữ kiện thực tế của quan sát, ta tính ngược lại xác suất để quan sát

này nhận giá trị biến phụ thuộc là 1, và xác suất này ≥ 0,5.

Hay nói cách khác nếu quan sát được xem xét có xác suất (rủi ro phá sản =

1) ≥ 0,5 và trên thực tế quan sát này thực sự rơi vào rủi ro phá sản thì quan sát này

được cho là “đúng loại +”. Ngược lại, nếu quan sát này có xác suất (FD = 1) ≥ 0,5

và trên thực tế quan sát này không rơi vào rủi ro phá sản thì quan sát này được cho

là “sai loại +”.

Bảng 4. 13: Phân loại khả năng dự báo rủi ro phá sản

Dự báo không có rủi ro phá sản Quan sát

Dự báo có rủi ro phá sản (được dự báo là +) (được dự báo là -)

Thực sự có rủi ro phá sản Sai loại -, mô hình tính được xác suất (rủi ro phá sản = 0)< 0,5 Đúng loại +, mô hình tính đựợc xác suất (rủi ro phá sản = 1) ≥ 0,5

Thực sự không có rủi ro phá sản Đúng loại +, mô hình tính được xác suất (rủi ro phá sản = 0)< 0,5 Sai loại +, mô hình tính được xác suất (rủi ro phá sản = 1) ≥ 0,5

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Từ kết quả thu được ở bảng 4.12, ta thấy thấy rằng tại mức xác suất “cut –

106

off” là 0,5 thì:

+ Có 54 quan sát (công ty – năm) được dự báo là có RRPS (xác suất (rủi ro

phá sản = 1) ≥ 0,5) và trên thực tế thực sự những quan sát này rơi vào tình trạng có

RRPS;

+ Có 13 quan sát (công ty – năm) được dự báo là có rủi ro phá sản (xác suất

(rủi ro phá sản = 1) ≥ 0,5) nhưng trên thực tế thực sự những quan sát này không rơi

vào tình trạng RRPS.

+ Có 167 quan sát (công ty – năm) được dự báo là không có RRPS (xác suất

(rủi ro phá sản = 0) < 0,5) và trên thực tế thực sự những quan sát này là không có

rủi ro phá sản;

+ Về tổng thể, tại mức xác suất “cut – off” là 0,5 thì mô hình có thể phân

loại một cách chính xác 90,2% các giá trị của biến phụ thuộc trên thực tế.

Sensitivity là tỷ lệ các công ty được phân loại là RRPS và thực sự rơi vào

RRPS chia cho tổng số quan sát thực tế có RRPS. Nói cách khác, sensitivity = 54/65

= 83,07%

Specificity là tỷ lệ các công ty được phân loại là không có RRPS và thực sự

không có RRPS chia cho tổng số quan sát thực tế không có RRPS. Nói cách khác,

specificity = 167/180 = 92,7%.

Hình 4.8 sẽ cho ta đồ thị phân tích ROC của mô hình. Với kết quả tính toán

diện tích phía dưới đường cong ROC của mô hình là 0,96 khá gần 1, điều đó cho

107

thấy sức mạnh dự báo của mô hình là rất tốt.

4.2.5.4. Phân tích một số trường hợp cụ thể

Hình 4. 8: Đường cong ROC theo mô hình logit (Nguồn: Phân tích của tác giả)

Trong phần này, tác giả tiến hành phân tích cụ thể hai công ty (Công ty cổ

phần đầu tư phát triển đô thị và khu công nghiệp Sông Đà (mã SJS), và Công ty

cổ phần đầu tư và kinh doanh nhà Intresco (mã ITC) nhằm kiểm tra về khả năng

dự báo RRPS của mô hình hồi quy. Bảng 4.14 đưa ra số liệu tính xác suất xảy ra rủi

ro phá sản của một số công ty bất động sản từ năm 2008-2015.

Dự đoán rủi ro phá sản

Bảng 4. 14: Bảng tính xác suất có rủi ro phá sản của một số công ty BĐS

Biến

Năm

Công ty

DTi/TTS

TNPT/TTS VHDT/TTS

ROA

Xác suất

Thực tế Dự báo

0.0237

2015

0.6529

0.1146

0.0405

0.2440

không

0.1877

2014

0.6742

0.2855

0.0251

0.0729

không

0.0349

2013

0.7095

0.2848

0.0128

0.4099

không

SJS

-0.0579

2012

0.7171

0.4401

-0.0577

0.9625

Có

-0.0178

2011

0.6268

-0.1112

-0.0167

0.9767

Có

0.4270

2010

0.5106

-0.2122

0.1226

0.0004

không

2009

0.3232

0.4115

0.0862

0.3073

0.0000

không

108

2008

-0.6548

0.2800

-0.0604

0.7457

0.5070

không

Có

2015

-0.2003

0.3530

0.6109

0.0033

0.0276

không

2014

0.2711

0.3134

0.5994

0.0033

0.0006

không

ITC

2013

0.9284

-0.0239

0.3616

0.5326

-0.1195

Có

2012

-0.0802

0.3324

0.5830

0.0027 0.0117

không

2011

-0.1353

0.3467

0.5221

-0.0494

0.3657

Có

Không

2010

-0.1112

0.2948

0.5723

0.0708

0.0003

không

2009

0.2229

0.5521

0.3088

0.0358

0.0092

không

2008

-0.1102

0.6115 0.3699

0.0245

0.1992

không

(Nguồn: tính toán của tác giả)

Dựa vào kết quả cho thấy Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Đô thị và

Khu công nghiệp Sông Đà được dự đoán là có rủi ro phá sản trong năm 2008,

2011, 2012 (Z2011 = 0,9767 > 0,5 và Z2012 =0,9625 > 0,5, Z2008 =0,5070 > 0,5) và kết

quả cho thấy thực tế 2 năm là này công ty có nguy cơ phá sản, và năm 2008 không

có rủi ro phá sản, tỷ lệ đúng là 66,7%. Dự đoán 6 năm không có rủi ro phá sản thì

có 6 năm công ty không có rủi ro phá sản , tỷ lệ dự đoán đúng là 100%. Tỷ lệ dự

đoán đúng tổng thể là 87,5%. Kết quả này cũng phù hợp với tình hình hoạt động

thực tế của công ty SJS. Cụ thể, vào ngày 20/01/2014, mã cổ phiếu SJS bị Sở giao

dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh duy trì diện bị kiểm soát do kết quả kinh doanh

bị thua lỗ 2 năm liên tiếp căn cứ BCTC hợp nhất năm 2011 và 2012 đã được kiểm

toán. Bởi lẽ, công ty SJS đã trải qua sự sụt giảm, trong khi sử dụng mức đòn bẩy

cao. Đồng thời, giá cổ phiếu của công ty SJS cũng sụt giảm từ năm 2011 làm cho

chi phí sử dụng vốn gia tăng trong trường hợp phát hành cổ phiếu. Điều này cũng

dễ dàng nhìn thấy dựa trên số liệu tính toán ban đầu khi giá trị của các biến

DTi/TNPT (dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân) trong năm 2011 và 2012 đều âm,

dòng tiền thuần thu được từ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp bị âm cho thấy

khó khăn của công ty trong việc tạo ra tiền để có thể trang trải các khoản nợ đến

hạn. Đồng thời, mặc dù công ty sử dụng đòn bẩy cao lần lượt năm 2011 và 2012 là

109

0,626 và 0,717 nhưng lợi nhuận thu được lại không cao thậm chí bị âm, điều này

cho thấy công ty đang sử dụng không hiệu quả đòn bẩy tài chính. Do vậy nguy cơ

xảy ra rủi ro phá sản là điều có thể hiểu được.

Công ty cổ phần đầu tư và kinh doanh nhà Intresco (mã ITC): được dự

đoán là có rủi ro phá sản trong năm 2013 (P2013 = 0,9287 > 0,5). và kết quả cho thấy

thực tế trong này công ty có nguy cơ phá sản, tỷ lệ dự đoán đúng là 100%. Dự đoán

7 năm không có rủi ro phá sản thì đúng 6 năm công ty không có rủi ro phá sản và 1

năm có rủi ro phá sản, tỷ lệ dự đoán đúng là 85,71%. Tỷ lệ dự đoán đúng đối với

công ty 87,5%.

Như vậy, qua phân tích các trường hợp cụ thể nói trên, tác giả cho rằng mô

hình hồi quy có khả năng ứng dụng trong dự báo RRPS của các công ty bất động

sản. Với mức độ dự báo tương đối cao, cho thấy mô hình hồi quy có sức mạnh dự

báo tốt và có thể đưa vào sử dụng trong thực tế. Trên cơ sở các kết quả dự báo, các

nhà quản trị có được quyết định, chiến lược phù hợp từ đó giúp nhanh chóng ngăn

110

ngừa và hạn chế RRPS của doanh nghiệp.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Trong chương 4 tác giả đi vào trình bày những nội dung chính sau đây: Trình

bày khái quát quá trình hình thành và phát triển của các công ty BĐS Việt Nam;

Khái quát đặc điểm tổ chức bộ máy quản lý hoạt động và phân cấp quản lý tài chính

tại các công ty BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán; Làm rõ đặc điểm hoạt

động kinh doanh của các công ty BĐS; Trình bày thực trạng kết quả nghiên cứu và

đưa ra những kết luận về các yếu tố tác động đến RRPS trong các công ty BĐS Việt

Nam.

Dựa trên dữ liệu thu thập được của 45 công ty BĐS niêm yết trên sàn chứng

khoán HOSE và HNX nghiên cứu trong giai đoạn từ năm 2008 đến 2015, tác giả

tiến hành thực hiện thống kê đặc điểm mẫu nghiên cứu, thống kê mô tả các biến đưa

vào mô hình, phân tích tương quan và phân tích hồi qui nhằm trả lời câu hỏi nghiên

cứu cụ thể đó là: rủi ro nguy cơ phá sản của công ty BĐS chịu ảnh hưởng bởi các

nhân tố nào? Và chiều hướng tác động của các nhân tố này đến RRPS ra sao? Nhân

tố nào có tác động mạnh nhất đến rủi ro phá sản của các công ty bất động sản niêm

yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

Dựa trên quá trình nghiên cứu và tìm hiểu các đề tài nghiên cứu trước đây

NCS đã lựa chọn ra 14 biến độc lập mà tác giả cho là có ảnh hưởng đến RRPS của

các công ty bất động sản. Trên cơ sở đó, tiến hành thu thập dữ liệu dựa trên các tiêu

chí phân loại giữa công ty có RRPS và không có RRPS để tiến hành phân tích hồi

quy logit. Dựa vào kết qủa hồi quy, NCS đã xác định được các biến số có tác động

đến RRPS của các công ty BĐS và có chiều hướng và mức độ ảnh hưởng như sau:

Thứ nhất, trong nhóm chỉ tiêu phản ánh khả năng thanh toán có 2 chỉ tiêu đó

là dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân (DTi/TNPT) và vốn hoạt động thuần/ tổng

tài sản (VHDT/TTS) có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản. Theo kết quả hồi quy cho

thấy 2 biến này đều có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro phá sản. Có nghĩa là khi

trị số của các biến này tăng lên thì xác suất xảy ra rủi ro phá sản sẽ giảm và khi trị

số của các biến này giảm xuống sẽ làm cho xác suất xảy ra rủi ro phá sản tăng lên.

111

Thứ hai, chỉ tiêu phản ánh khả năng sinh lợi của tài sản là ROA (lợi nhuận

sau thuế trên tổng tài sản bình quân) có ảnh hưởng đến RRPS của các công ty bất

động sản. Kết quả hồi qui cho thấy hệ số này có tác động ngược chiều với rủi ro xảy

ra phá sản. Tức là nếu trị số của hệ số này càng cao thì xác suất xảy ra rủi ro phá sản

của công ty càng giảm và ngược lại nếu trị số của của biến này càng thấp thì xác

suất xảy ra rủi ro phá sản càng cao. Kết quả này phản ánh đúng với kì vọng giả

thuyết ban đầu của tác giả.

Thứ ba, chỉ tiêu đại diện cho nhóm đòn bẩy tài chính là biến TNPT/TTS

(tổng nợ phải trả/ tổng tài sản) có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản. Theo kết quả hồi

quy biến này có ảnh hưởng cùng chiều với rủi ro phá sản, nghĩa là khi trị số của

tổng nợ phải trả/ tổng tài sản tăng lên thì xác suất xảy ra rủi ro phá sản cũng tăng

lên, và ngược lại khi trị số của biến này giảm xuống thì xác suất xảy ra rủi ro phá

sản cũng sẽ giảm xuống. Đồng thời theo kết quả hồi quy cũng chỉ ra đây là chỉ tiêu

có tác động mạnh nhất đến rủi ro phá sản của các công ty bất động sản niêm yết trên

TTCKVN.

Như vậy, theo kết quả hồi quy cho thấy có bốn biến có tác động đến rủi ro

phá sản đó là: dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân, vốn hoạt động thuần/ tổng tài

sản, lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân và tổng nợ phải trả/ tổng tài sản.

Trong đó hệ số tổng nợ phải trả/ tổng tài sản có tác động mạnh nhất đến rủi ro phá

sản, đứng thứ hai là hệ số khả năng sinh lợi của tài sản (lợi nhuận sau thuế/ tổng tài

sản bình quân), đứng thứ ba là hệ số vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản và chỉ tiêu có

tác động ít nhất là dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân.

Bên cạnh các biến có ý nghĩa thống kê tồn tại trong mô hình thì với kết quả

thu được cho thấy các biến thuộc nhóm chỉ tiêu năng lực hoạt động (chi phí/ doanh

thu, doanh thu/ tổng tài sản bình quân, EBIT/ doanh thu), chỉ tiêu về khả năng thanh

toán ngắn hạn (tài sản ngắn hạn/ nợ ngắn hạn), ROE (lợi nhuận sau thuế/ vốn chủ sở

hữu bình quân) mà một số các nghiên cứu khác cho là có ý nghĩa thống kê thì lại

không ảnh hưởng đến RRPS của công ty bất động sản. Ngoài ra, cũng theo kết quả

thống kê các biến về sử dụng dữ liệu thị trường gồm biến giá trị thị trường của vốn

112

chủ sở hữu/ giá trị sổ sách của nợ và quy mô công ty cũng không có ý nghĩa thống

kê. Vì vậy, để có đánh giá đầy đủ hơn đòi hỏi cần các nghiên cứu chuyên sâu về

phân tích, dữ liệu rộng hơn về mẫu cũng như giai đoạn dài hơn.

CHƯƠNG 5

KIẾN NGHỊ MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM NGĂN NGỪA VÀ HẠN CHẾ

RỦI RO PHÁ SẢN TRONG CÁC CÔNG TY BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT

TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

5.1. Giải pháp ngăn ngừa và hạn chế rủi ro phá sản trong các công ty bất

động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

“Phòng hơn chống” luôn là câu nói có giá trị trong mọi hoàn cảnh, mọi đối

tượng và trong mọi lĩnh vực. Riêng đối với các công ty bất động sản vốn đang bị

vây bủa bởi hàng loạt những khó khăn khi các giao dịch trầm lắng, hàng tồn kho

vẫn không ngừng tăng cao làm cho không ít các doanh nghiệp rơi vào tình trạng

khủng hoảng tài chính và có nguy cơ phá sản. Chính vì vậy, để không bị đẩy vào

trạng thái “mất bò mới lo làm chuồng” thì cần thiết các công ty BĐS cần tập trung

vào các giải pháp quan trọng có tính định hướng nhằm giúp cho công ty vượt qua

giai đoạn khủng khoảng, sớm đi vào ổn định và phát triển bền vững.

Dựa vào kết quả hồi quy cho thấy rủi ro phá sản của các công ty bất động sản

chịu tác động của các chỉ tiêu liên quan đến đòn bẩy tài chính (tổng nợ phải trả trên

tổng tài sản), chỉ tiêu về khả năng thanh toán (dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân,

vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản), về khả năng sinh lợi (lợi nhuận sau thuế/ tổng tài

sản bình quân). Trên cơ sở các yếu tố tác động này, luận án đề xuất một số các giải

pháp nhằm ngăn ngừa và hạn chế RRPS trong trong các công ty BĐS như sau:

5.1.1. Sử dụng hợp lý đòn bẩy tài chính

Theo kết quả hồi quy cho thấy hệ số tổng nợ phải trả/ tổng tài sản là chỉ tiêu

đại diện cho nhóm đòn bẩy tài chính và chỉ tiêu này có quan hệ cùng chiều với rủi

ro phá sản, nghĩa là khi hệ số này tăng lên thì rủi ro phá sản cũng sẽ tăng lên và

ngược lại. Đồng thời, đây cũng là chỉ tiêu có tác động mạnh nhất đến rủi ro phá sản.

Do vậy, điều quan tâm đầu tiên trong bộ giải pháp nhằm ngăn ngừa và hạn chế rủi

113

ro phá sản đó là quan tâm đến việc sử dụng sao cho hợp lý đòn bẩy tài chính nhằm

giúp cho các công ty BĐS hạn chế nguy cơ phá sản, ổn định và tăng trưởng tốt hơn.

Đòn bẩy tài chính như liều thuốc kích thích và các doanh nghiệp thường sử

dụng khi họ kỳ vọng rằng tỷ suất sinh lợi trên tài sản cao hơn lãi suất vay nợ và nếu

thành công, lợi nhuận đem lại sẽ rất cao. Tuy nhiên, dùng đòn bẩy tài chính như

“dao hai lưỡi”, lợi nhuận cao thường đi kèm với rủi ro lớn. Công ty càng nợ nhiều

thì càng có nguy cơ cao mất khả năng thanh toán các khoản nợ, nợ quá nhiều sẽ dẫn

tới RRPS càng cao. Về phía tích cực, nợ là một dạng tài trợ tài chính quan trọng và

tạo lợi thế lá chắn thuế cho doanh nghiệp do lãi suất tiền vay được tính như một

khoản chi phí hợp lệ và miễn thuế.

Dẫu rằng, đòn bẩy tài chính là một công cụ “lợi hại” giúp các doanh nghiệp

phát triển nhanh. Tuy nhiên, trong bối cảnh thị trường bất động sản hiện nay, việc

dùng đòn bẩy tài chính quá mức và không kiểm soát được rủi ro đã trở thành một

gánh nặng thật sự đối với các doanh nghiệp. Chi phí lãi vay, áp lực trả nợ cùng với

việc thiếu tiền giải ngân cho các dự án khiến nhiều doanh nghiệp đứng trên bờ vực

có nguy cơ phá sản.

Qua phân tích thực trạng của các công ty BĐS niêm yết trên TTCKVN giai

đoạn 2008- 2015 cho thấy các công ty hầu hết đều đang đối mặt với vô vàn khó

khăn khi thị trường BĐS trầm lắng, thậm chí không ít công ty đang đứng trước

nguy cơ phá sản. Một trong những nguyên nhân chủ yếu làm nên tình trạng này là

các công ty BĐS bị “sập bẩy” do việc sử dụng đòn bẩy tài chính quá mức. Điều này

có thể được lý giải do trước đây, khi thị trường BĐS đang “ăn nên làm ra” thì chỉ

cần các chủ đầu tư có được dự án là có thể thu được lợi nhuận rất lớn. Chính điều

đó, việc đầu tư vào BĐS như có ma lực lôi kéo khiến cho thị trường trở nên sôi

động, đi đâu cũng nghe đến BĐS và dù cho nhiều nhà đầu tư mặc dù không có kinh

nghiệm vẫn lao vào lĩnh vực này như con thiêu thân. Theo số liệu của Vietnam

Report (2015) trong khi ROE và ROA của các công ty BĐS chỉ bằng một nửa so

với bình quân chung của 500 DN tăng trưởng nhanh nhất Việt Nam thì tỷ lệ đòn bẩy

114

họ lại sử dụng cao gấp đôi so với mức bình quân.

Với đặc thù của hoạt động kinh doanh BĐS đòi hỏi các dự án đầu tư thường

cần một số vốn rất lớn. Tuy nhiên đa phần các công ty hiện nay lại không thể có đủ

vốn tự có để đầu tư cho các dự án. Chính vì vậy, các công ty phải đi vay và huy

động vốn từ các nguồn khác nhau để thực hiện dự án là điều không thể tránh khỏi.

Một số các công ty như công ty cổ phần Quốc Cường Gia Lai, CTCP Bất

động sản Sài Gòn Thương Tín, CTCP Vạn Phát Hưng, CTCP Tập đoàn Đại

Dương,… là những thương hiệu bất động sản có tiếng trên sàn chứng khoán phía

Nam, chỉ xếp sau một vài "đại gia" siêu hạng như CTCP Vincom (VIC) hay CTCP

Hoàng Anh Gia Lai (HAG). Nhưng những doanh nghiệp này hiện đang phải đối

mặt với hoạt động kinh doanh thua lỗ, hoặc các khoản nợ vay nặng nề, dẫn tới

những rủi ro tài chính không hề nhỏ. Xem các báo cáo tài chính của các doanh

nghiệp bất động sản đang niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HNX và HOSE

ta có thể thấy có hai điểm thuyết minh khá giống nhau: phần lớn đang sở hữu những

lượng hàng tồn kho trị giá lớn; đồng thời sở hữu luôn việc phải trả những khoản nợ

vay khổng lồ.

Theo số liệu thực tế khoản nợ phải trả luôn chiếm hơn 50% tổng tài sản của

doanh nghiệp và có sự tăng dần qua các năm (năm 2015 có hệ số nợ bình quân là

63% tăng so với năm 2014 là 60%). Tổng nợ phải trả của các công ty BĐS tại thời

điểm 31/12/2015 đạt gần 179 nghìn tỷ đồng, tăng 38% so với cuối năm 2014. Có

thể kể đến một số công ty như: Công ty cổ phần cơ điện và xây dựng Việt Nam (mã

MCG) nợ phải trả các năm 2013, 2014, 2015 lần lượt là 2.251,6 tỷ đồng, 1.684 tỷ

đồng, 1.486 tỷ đồng tương ứng với tổng tài sản các năm là 2.607 tỷ đồng năm 2013,

2.783 tỷ đồng năm 2014, 2.084 tỷ đồng năm 2015. Và như vậy hệ số nợ của MCG

luôn duy trì ở mức cao lần lượt là 80,9% năm 2013, 74,56% năm 2014 và 71,3%

năm 2015. Công ty cổ phần xây lắp dầu khí Việt Nam (mã PVX) với hệ số nợ trên

tổng tài sản đều trên 80% (năm 2014 là 81,38%, năm 2015 là 80,7%). Công ty cổ

phần đầu tư phát triển đô thị và KCN Sông Đà (mã SJS) có hệ số nợ trên tổng tài

sản năm 2015 là 81,24% tăng hơn 20% so với năm 2014. Ngay cả đại gia trong lĩnh

115

vực bất động sản như Tập đoàn Vingroup cũng có hệ số nợ cao ngất ngưởng là

74,17% năm 2015, năm 2014 là 69,85%, năm 2012 lên tới 80,52% đặc biệt trong

năm 2015 nợ ngắn hạn chiếm đến 60% tổng nợ phải trả của doanh nghiệp. Ngoài ra

có thể kể đến các công ty khác có hệ số nợ cao như: Công ty VPH năm 2015 là

64,36%, HAG là 66,69%, PDR năm 2014 là 75,74%, năm 2015 là 69,86%…

Những con số này cho thấy các doanh nghiệp bất động sản này đang quá phụ thuộc

vào các khoản nợ, chứng tỏ mức độ độc lập về tài chính là thấp. Đồng thời các

doanh nghiệp liên tục duy trì hệ số này cao sẽ gặp khó khăn trong việc huy động

thêm các nguồn vốn từ bên ngoài từ đó càng có nguy cơ rơi vào mất khả năng thanh

toán.

Bảng 5. 1: hệ số nợ của một số công ty bất động sản giai đoạn 2011- 2015

STT Năm 2015 Năm 2014 Năm 2013 Năm 2012 Năm 2011

0.766 0.565 0.713 0.788 0.812 0.699 0.666 0.742 0.644 0.647 0.794 0.553 0.746 0.761 0.615 0.757 0.627 0.698 0.715 0.603 0.841 0.546 0.809 0.775 0.566 0.748 0.588 0.754 0.695 0.624 0.839 0.499 0.728 0.800 0.594 0.725 0.527 0.805 0.702 0.452 0.814 0.536 0.686 0.736 0.724 0.693 0.523 0.768 0.692 0.422 Công ty IDV 1 2 DTA 3 MCG SGT 4 SJC 5 PDR 6 SZL 7 VIC 8 VPH 9 PVL 10 (Nguồn: Tính toán của tác giả)

Và mặc dù hiện nay các công ty bất động sản đang sử dụng đòn bẩy tài chính

cao như vậy, tuy nhiên hiệu quả mang lại từ công cụ này lại không như mong đợi,

minh chứng là trong năm 2015, có 15 doanh nghiệp giảm lãi và 4 doanh nghiệp thua

lỗ (bằng với số lượng năm 2014), trong đó một doanh nghiệp đối mặt với án hủy

niêm yết do thua lỗ ba năm liên tiếp. Ví dụ Becamex IJC (IJC) có lãi thấp nhất trong

6 năm qua, với doanh thu năm 2015 giảm hơn 33% còn 689 tỷ đồng do hụt thu ở

mảng bất động sản và lãi sau thuế giảm từ 230 tỷ năm 2014 xuống còn 127 tỷ đồng,

mức thấp nhất kể từ năm 2010. Mã SDH lỗ nặng nhất với hơn 23 tỷ đồng do công

ty thiếu công ăn việc làm trong khi chi phí tiền lương vẫn phải trả bình thường.

116

Công tác thu hồi vốn của SDH chậm nên chi phí tài chính cao và phải trích lập gần

15 tỷ đồng. Riêng PXL lỗ hơn 10 tỷ đồng năm 2015, ghi nhận năm thứ ba liên tiếp

thua lỗ. Số lượng về các công ty đang làm ăn thua lỗ liên tục là dấu hiệu cho thấy sự

khủng hoảng của công ty bất động sản.

Như vậy, với khoản nợ phải trả nhiều kèm theo đó là chi phí tài chính đang

là gánh nặng lớn đè lên vai nhiều công ty bất động sản, hàng làm ra không bán

được, mà tiền lại là đi vay, lãi chồng lãi, các công ty bất động sản sẽ chết dần trong

các khoản nợ và đi đến phá sản. Doanh nghiệp càng to, lượng hàng càng nhiều, nợ

càng lớn, chi phí tài chính càng tăng cao thì việc trượt dốc của doanh nghiệp càng

diễn ra mau chóng khi lãi suất và sức mua bất động sản tỷ lệ nghịch với nhau.

Rõ ràng không thể phủ nhận vai trò tích cực của đòn bẩy tài chính trong một

lĩnh vực kinh doanh đòi hỏi nguồn vốn lớn và chậm thu hồi như ngành bất động

sản, đặc biệt là ở đất nước đang phát triển như Việt Nam. Tuy nhiên cũng xuất phát

từ đặc thù của ngành BĐS lượng hàng tồn kho và các khoản phải thu quá nhiều, đặt

các doanh nghiệp vào tình thế vừa là chủ nợ, vừa là con nợ. Chính vì lẽ đó, song

hành cùng với sự phát triển của ngành bất động sản Việt Nam luôn tiềm ẩn mất khả

năng thanh toán. Do đó để duy trì sự phát triển bền vững trong thời gian tới, cần áp

dụng đồng bộ các giải pháp.

Với riêng bản thân các doanh nghiệp cần phải xác định rõ việc sử dụng đòn

bẩy tài chính sao cho hợp lý.Cần thiết phải giảm tỷ lệ nợ trong tổng nguồn vốn của

doanh nghiệp, tìm cách đầu tư các khoản đi vay có hiệu quả bằng cách cần tìm hiểu

nhu cầu thực sự của thị trường từ đó giúp đầu tư vào những dự án có tính khả thi và

có khả năng thanh toán cao, giúp nâng cao hiệu quả sử dụng đòn bẩy tài chính của

doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, để giảm thiểu rủi ro phá sản từ việc vay nợ quá nhiều điều cần

thiết là các công ty BĐS cần phải theo dõi và quản lí tốt tổng nợ của mình tránh

việc quá lạm dụng đòn bẩy tài chính. Mặt khác, khi có những dấu hiệu cảnh báo về

tình hình sức khỏe của công ty thì việc quản lý, theo dõi chặt chẽ các khoản nợ có

thể giúp cho người quản lý có những quyết định phù hợp để cải thiện tình hình.

117

Ngoài việc quản lí chặt chẽ các khoản nợ, công ty cũng cần phải chú ý trong

việc sử dụng các loại nợ trong việc tài trợ, đầu tư vào tài sản. Hạn chế việc sử dụng

nợ ngắn hạn để đầu tư vào các loại tài sản dài hạn. Việc tăng tổng tài sản công ty

nên ưu tiên từ nguồn vốn chủ sỡ hữu vì sẽ làm giảm rủi ro về mặt tài chính.

Ngoài ra, các công ty BĐS cần thực hiện tốt việc công bố thông tin, đảm bảo

các thông tin tích cực đến được với các nhà đầu tư một cách chính xác, tránh và xử

lí các thông tin nhiễu không tốt về doanh nghiệp. Bởi vì, khi được nhà đầu tư đánh

giá tốt (phản ánh qua giá cổ phiếu cao) thì doanh nghiệp có thể huy động vốn từ thị

trường dễ dàng hơn khi gặp khó khăn về tài chính, giúp cải thiện tình hình sức khỏe

cho doanh nghiệp.

Đối với các bên có liên quan, để "cứu" những cú rơi có thể diễn ra theo chiều

hướng domino, trong dài hạn, không thể không khơi thông đầu ra cho hàng hóa của

các công ty bất động sản. Một cơ chế lãi suất dành cho bất động sản giúp giảm tải

lãi vay và bắc nhịp cầu liên thông giữa cung và cầu sẽ là tối ưu cho cả doanh nghiệp

lẫn thị trường. Quan sát cách điều hành chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước

trong thời gian qua, có thể nhìn thấy trước rằng, điều này là khó khả thi, ít nhất là

trong thời gian trước mắt. Lý do đơn giản là: nền kinh tế vẫn còn phải cố gắng

"cách ly" với virus lạm phát khứ hồi.

Ngoài ra cần thiết triển khai mạnh mẽ Nghị quyết về xử lý nợ xấu của Quốc

Hội từ đó sẽ giúp tác động mạnh lên nền kinh tế nói chung, giúp giảm chi phí xã hội

và hỗ trợ giảm lãi suất ngân hàng. Do đó, cả doanh nghiệp, người đi vay và ngân

hàng sẽ cùng được lợi. Với thị trường bất động sản, nó sẽ tạo ra sản phẩm nhiều hơn

và qua đó giảm bớt nguồn cung dư thừa, giải quyết tình trạng “giở sống giở chết”

của các công trình, giảm đi hình ảnh các tòa nhà đắp chiếu và sự lãng phí của cải

toàn xã hội sẽ được giải phóng.

5.1.2. Nâng cao khả năng sinh lợi của doanh nghiệp

Theo kết quả hồi quy cho thấy chỉ tiêu đại diện cho khả năng sinh lợi của

doanh nghiệp là ROA (lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân) có ảnh hưởng

ngược chiều đến rủi ro phá sản, có nghĩa là trị số của ROA càng cao thì rủi ro phá

118

sản càng thấp, ngược lại khi trị số của ROA càng thấp thì rủi ro phá sản sẽ càng cao.

Chính vì vậy, để giảm thiểu được RRPS điều cần thiết là các công ty BĐS phải tìm

các biện pháp làm gia tăng khả năng sinh lợi từ tài sản của doanh nghiệp.

Thực tế cho thấy hiện nay mặc dù các công ty bất động sản sử dụng đòn bẩy

tài chính cao nhưng khả năng sinh lợi không cao, thậm chí một số công ty ROA âm

liên tục trong nhiều năm. Bảng 5.1 đưa ra giá trị ROA của một số các công ty bất

động sản từ năm 2011- 2015.

Bảng 5. 2: Giá trị ROA một số công ty bất động sản giai đoạn 2011- 2015

STT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 PV2 VIC QCG NBB DTA PTL PVL KDH ITC VPH Năm 2015 Năm 2014 Năm 2013 Năm 2012 Năm 2011 -36.97% 10.87% -0.21% 0.82% -2.66% -5.86% -20.48% -7.11% -11.95% 0.76% 0.12% 4.04% -0.17% 6.24% 0.34% -0.10% -2.78% -2.52% 0.27% 0.33% 5.17% 3.48% -0.83% 2.81% 0.77% 4.91% -0.02% 0.09% -4.94% 0.24% -0.10% 1.27% 0.29% 1.18% 0.05% 0.27% -2.70% 4.72% 0.33% -2.76% -9.94% 4.54% 0.49% 1.16% 0.27% 0.11% 0.47% 2.58% 0.33% -0.40% (Nguồn: Tính toán của tác giả)

Nhìn vào bảng 5.1 có thể thấy đa số các công ty bất động sản có sức sinh lợi

trên tổng tài sản thấp. Ví dụ các công ty như: PV2, PVL, VPH, QCG có ROA âm

trong những năm liên tiếp. Đặc biệt PV2 năm 2013 ghi nhận mức sụt giảm ROA

thấp kỷ lục là -36,97%, đây cũng là giá trị thấp nhất trong toàn bộ các công ty bất

động sản niêm yết giai đoạn từ 2008 -2015. Hoặc như công ty PVL cũng có mức sụt

giảm ROA rất thấp -20,48% năm 2013, đồng thời ROA của các năm còn lại của

PVL cũng rất đáng lo ngại. Nhìn chung qua bảng trên ta thấy khoảng thời gian từ

2011- 2013, trị số ROA trở nên thấp hơn hẳn thể hiện giai đoạn làm ăn kém hiệu

quả của các công ty bất động sản, và đây cũng là tình hình chung của toàn bộ các

công ty bất động sản trong giai đoạn khủng hoảng này.

Rõ ràng rằng, hiệu quả kinh doanh của một doanh nghiệp chỉ có thể đạt được

khi doanh nghiệp có khả năng sinh lợi cao. Vì thế, để có thể thu được khả năng sinh

lợi cao, doanh nghiệp nhất định phải áp dụng đồng bộ các biện pháp thích hợp để

119

nâng cao hiệu quả sử dụng các nguồn lực, vật lực trong kinh doanh, nâng cao được

hiệu suất, hiệu năng hoạt động. Nâng cao hiệu suất công việc, hiệu năng hoạt động

là những điều kiện tiên quyết để nâng cao khả năng sinh lợi của công ty.

Với đặc thù ngành BĐS hiện nay để nâng cao khả năng sinh lợi trên tài sản

các doanh nghiệp cần chú trọng để có thể giảm lượng hàng bất động sản tồn kho,

đẩy nhanh vòng quay của tài sản, tăng doanh thu, cắt giảm những chi phí không cần

thiết. Trong đó việc gia tăng doanh thu về mặt lý thuyết có thể được tăng bằng cách

làm tăng giá bán tuy nhiên tình hình thị trường bất động sản căng thẳng, cạnh tranh

đang khốc liệt như hiện nay thì công ty khó có thể thực hiện cách thức này và biện

pháp chính là phải làm tăng những nhu cầu, tạo ra những sản phẩm mới, thực hiện

chính sách bán hàng có hiệu quả. Các biện pháp cụ thể có thể kể đến như sau:

Thứ nhất, xem xét cơ cấu lại sản phẩm, linh động trong phương thức thanh

toán của khách hàng.

Kinh doanh, để thành công, bắt buộc phải biết sự kì vọng của xã hội và tiếp

tục những hoạt động kinh doanh phù hợp với những nhu cầu đó (Turko, 1999). Một

thực tế trên thị trường hiện nay, đó là sự lệch pha cung cầu, thiếu căn hộ nhỏ nhưng

thừa căn hộ lớn, căn hộ cao cấp. Vì thế các doanh nghiệp có thể thay đổi chiến lược

của mình sang chia nhỏ các căn hộ, đầu tư vào các loại căn hộ có diện tích nhỏ với

mức giá hợp lý để thu hút đối tượng khác hàng là người có thu nhập thấp nhưng có

nhu cầu thực sự từ đó có thể giúp nâng cao tính thanh khoản của dự án.

Bên cạnh đó cần linh hoạt trong phương thức thanh toán. Thay vì phương

thức thanh toán truyền thống trước đây, doanh nghiệp có thể cho khách hàng thanh

toán theo phương thức linh động hơn như trả góp, trả trước một phần rồi trả số còn

lại trong vòng bao nhiêu năm với mức lãi suất hợp lý. Hoặc với những căn hộ cao

cấp, các công ty có thể đưa ra chính sách hưởng lãi suất sinh lời hàng năm là 10%,

12%... trong vòng 10 năm, 15 năm trên giá trị mua nhà, đồng thời ưu đãi chiết khấu

tỷ lệ cao đối với những người trả tiền ngay, trả tiền 90%, 95% giá trị căn hộ.

Thứ hai, linh hoạt trong các chiến lược kinh doanh.

Trong bối cảnh thị trường BĐS đang trầm lắng, các công ty BĐS cần phải

120

nhanh nhạy trong hoạt động kinh doanh. Lúc này rất cần sự kỹ càng trong việc lựa

chọn các dự án có tính khả thi, gắn với nhu cầu thực tế của người dân, tránh việc

đầu tư dàn trải, đầu tư không bám sát thực tế, từ đó sẽ làm cho doanh nghiệp càng

lún sâu vào khó khăn, thậm chí nguy cơ rơi vào phá sản. Trên thị trường BĐS có

nhiều phân khúc, thừa là thừa phân khúc cao cấp và đang thiếu phân khúc nhà ở phổ

cập. Chính vì vậy, các công ty bất động sản nên chú trọng vào các phân khúc này

nhằm tăng tính thanh khoản cho BĐS, làm giảm bớt gánh nặng về nợ cho công ty.

Thứ ba, tìm mọi biện pháp để giảm giá thành, tiến tới hạ giá bán sản phẩm.

Trên thực tế, nhu cầu tiêu thụ nhà ở của người dân còn rất nhiều, tuy nhiên

thị trường BĐS vẫn rơi vào tình trạng trầm lắng do cung cầu chưa gặp nhau, giá

nhà, đất vẫn còn khá cao so với thu nhập của phần đông người dân. Chính vì vậy, để

thị trường BĐS có thể sôi động, nhộn nhịp, tăng khả năng thanh toán thì các công ty

phải hạ giá thành sản phẩm, từ đó giảm giá bán để phù hợp với thu nhập của người

dân. Muốn vậy, các doanh nghiệp cần quan tâm đến các vấn đề cơ bản sau:

- Về mặt kỹ thuật, doanh nghiệp cần nghiên cứu ứng dụng vật liệu mới, công

nghệ mới trong xây dựng để rút ngắn thời gian thi công, để tiết kiệm chi phí sản

xuất và hạ giá thành sản phẩm. Hiện nay, cùng với sự phát triển nhanh chóng của

nền khoa học công nghệ, doanh nghiệp có thể ứng dụng các công nghệ tiên tiến đem

lại nhiều ưu điểm vượt trội so với công nghệ xây dựng truyền thống. Doanh nghiệp

có thể tham khảo công nghệ đúc nhà bê tông xốp không tháo cốt pha, hay các công

nghệ của nước ngoài như công nghệ sàn rỗng Bubbledeck cải tiến loại C,... So với

các công nghệ truyền thống, sử dụng các công nghệ mới này mang đến nhiều ưu

việt như tiết kiệm chi phí cũng như giảm bớt nhân lực và đảm bảo tiến độ, chất

luợng công trình trong xây dựng.

- Trong quá trình triển khai dự án, các nhà quản trị doanh nghiệp cần có kế

hoạch theo dõi, kiểm tra sát sao để tránh thất thoát, phát sinh các chi phí không cần

thiết nhằm sử dụng hiệu quả nhất nguồn vốn đầu tư vào dự án, đồng thời, đảm bảo

rằng sử dụng các biện pháp giảm giá thành nhưng không ảnh hưởng đến chất lượng

của sản phẩm.

121

Thứ tư, cần chú trọng đến xây dựng cơ sở dữ liệu về dự án bất động sản:

Nhiều doanh nghiệp chưa xây dựng được hệ thống dữ liệu đầy đủ về các dự

án bất động sản, đồng thời còn ngại cung cấp thông tin rõ ràng về những sản phẩm

mình sẽ triển khai và đưa ra thị trường. Cũng vì thông tin không đầy đủ nên việc

phân tích nhu cầu khách hàng chưa chính xác, dẫn đến đầu tư quá nhiều vào phân

khúc cao cấp, trong khi thị trường có đến 80% cần ở phân khúc giá rẻ, trung bình.

Vì thế, thị trường BĐS tại Việt Nam trong mấy năm qua bị tồn kho một lượng lớn

là điều dễ hiểu. Chính vì vậy các công ty BĐS cần chú ý khâu xây dựng dữ liệu

thông tin về các dự án BĐS để tránh dẫn đến lệch pha trong đầu tư và đưa ra thị

trường nhiều sản phẩm mà khách hàng không đủ khả năng mua.

5.1.3. Cần chú trọng đến quản lý tốt dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp

Doanh nghiệp cũng như một cá nhân, một gia đình, bất cứ hoạt động nào như

mua sắm tài sản, hàng hóa, máy móc, trả lương cho cán bộ, nhân viên… đều liên

quan đến “tiền”. Dòng tiền là “dòng máu” duy trì tất cả các hoạt động sản xuất -

kinh doanh, là yếu tố sống còn của doanh nghiệp. Không có tiền trả nợ khi đến hạn,

đồng nghĩa với việc doanh nghiệp có thể bị chủ nợ yêu cầu làm thủ tục phá sản.

Việc thiếu tiền dẫn doanh nghiệp có thể ảnh hưởng trực tiếp đến sự tồn tại và

phát triển của mình. Một thực tế không phải chứng minh đó là tiền đóng vai trò tối

thượng trong sự sống còn của bất kể doanh nghiệp lớn nhỏ nào. Và trong thời kỳ

khủng hoảng như hiện nay người ta còn nói rằng doanh nghiệp nào có tiền thì DN

đó là vua, điều này quả không sai vì nhìn vào thực tế có không ít DN từ đỉnh cao rơi

xuống bờ vực vì thiếu tiền ví như các doanh nghiệp đang xây dựng dự án dở dang

nhưng vì thiếu tiền nên đành phải dừng thi công và như thế việc này còn khiến DN

nợ tiền của đối tác, nợ lương, nợ thưởng của người lao động. Mọi hoạt động của DN

gần như bị tê liệt, các đối tác liên tục tạo sức ép để đòi nợ, người lao động hoang

mang lo lắng là hậu quả mà DN phải gánh chịu khi rơi vào tình cảnh này. Chính vì,

các DN cần có những giải pháp thích hợp để từng bước vượt mọi thách thức. Điều

quan trọng nhất là doanh nghiệp cần có biện pháp để quản trị dòng tiền một cách

122

chủ động bài bản không chỉ giúp dòng tiền của DN hoạt động một cách trơn tru, cân

đối, hiệu quả mà còn đáp ứng được sự phát triển của DN trong mọi hoàn cảnh,

ngược lại DN luôn phải chạy theo dòng tiền, sản xuất và kinh doanh luôn phải trong

tình trạng thấp thỏm lo âu vì tiền có thể hết bất kỳ lúc nào. Và đó cũng là nguyên

nhân khiến cho DN luôn đi sau, luôn bị thua thiệt và trong bối cảnh khủng hoảng

luôn nằm trong nhóm DN có nguy cơ bị loại khỏi thị trường đầu tiên và đây có lẽ là

không một DN nào muốn xảy đến với mình.

Với doanh nghiệp, mục tiêu kinh doanh có lợi nhuận luôn là một trong

những ưu tiên được đặt lên hàng đầu. Doanh thu, lợi nhuận tăng trưởng, hoàn thành

vượt kế hoạch luôn mang tính tích cực và tạo tâm lý lạc quan cho nhà đầu tư. Tuy

nhiên, điều đó chưa đủ để đánh giá sức khỏe tài chính doanh nghiệp nếu bỏ qua yếu

tố dòng tiền - một tiêu chí ít được doanh nghiệp đề cập ngay cả khi lập kế hoạch sản

xuất - kinh doanh.

Không ít các công ty bất động sản có dòng tiền thuần từ hoạt động kinh

doanh bị âm đến cả trăm tỷ đồng trong nhiều quý, nhiều năm liên tục mặc dù lợi

nhuận sau thuế của các năm tương ứng ghi nhận mức lãi không hề nhỏ. Có thể kể

đến như: Công ty cổ phần công nghiệp Tân Tạo (mã ITA) có mức lợi nhuận sau

thuế là 136 tỷ đồng năm 2015, năm 2014 là 145 tỷ đồng, năm 2013 là 90 tỷ đồng và

33 tỷ đồng năm 2012. Tuy nhiên dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh lại âm

liên tục với mức tăng năm sau cao hơn năm trước cụ thể là -213,3 tỷ đồng năm

2012, - 266,9 tỷ đồng năm 2013, - 857,5 tỷ đồng năm 2014 và đặc biệt âm nặng vào

năm 2015 là – 1.057 tỷ đồng. Có thể do biến động hàng tồn kho và các khoản phải

trả cũng là nguyên nhân chính khiến dòng tiền hoạt động kinh doanh của ITA âm

nhiều như vậy và gần như toàn bộ sự thiếu hụt trong dòng tiền hoạt động kinh

doanh của ITA được tài trợ bằng nguồn tiền từ hoạt động tài chính (thu tạm ứng,

nhận chi viện), trên dưới 1.000 tỷ đồng/năm. Hoặc như công ty cổ phần thương mại

dịch vụ bất động sản Hoàng Quân (mã HQC) năm 2015 có lợi nhuận sau thuế gia

tăng một cách ngoạn mục là 641 tỷ đồng tăng hơn 20 lần so với năm 2014 là 30 tỷ

đồng, và gần 30 lần so với năm 2013 là 23 tỷ đồng. Và mặc dù báo lãi “khủng”

123

song điều bất thường trong hoạt động kinh doanh của công ty này là dòng tiền thuần

từ hoạt động kinh doanh thu lại đáng suy ngẫm cụ thể năm 2015 là -808,3 tỷ đồng,

năm 2014 là – 754,6 tỷ đồng, năm 2013 là – 81,3 tỷ đồng, nguyên nhân là do hàng

tồn kho năm 2015 là 917 tỷ đồng tăng 128 tỷ đồng so với 789 tỷ đồng năm 2014,

tăng 316 tỷ đồng so với năm 2013, đồng thời gia tăng khoản phải thu ngắn hạn từ

1.668 tỷ đồng năm 2014 lên 3.300 tỷ đồng năm 2015. Ngoài những doanh nghiệp

trên, các doanh nghiệp khác mặc dù ghi nhận lãi ròng khá cao nhưng trong báo cáo

lưu chuyển tiền tệ cho thấy khả năng tạo ra tiền từ ngành nghề chính gặp khá nhiều

vấn đề bởi dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh bị âm, có thể kể đến như: VPH,

SJC, SGT, QCG, NBB, DTA, DIG,... Như vậy, lợi nhuận nhiều không đồng nghĩa

với việc có thêm nhiều tiền từ hoạt động kinh doanh hơn.

Như vậy một câu hỏi đặt ra là tại sao công ty làm ăn có lãi mà trong năm lại

thường xuyên bị thiếu tiền, dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh có chiều hướng

sụt giảm mạnh và thậm chí là âm liên tục trong nhiều năm. Nếu dòng tiền từ HĐKD

âm nhiều năm liên tục có thể thấy tình hình kinh doanh của công ty đang gặp nhiều

vấn đề, liên quan đến những yếu tố dài hạn và sống còn của một doanh nghiệp.

Nguy cơ lớn nữa đối với DN có dòng tiền kinh doanh âm liên tục là ngân hàng sẽ

siết chặt nợ hơn các khoản vay, thậm chí không cho vay đối với những doanh

nghiệp rơi vào tình trạng này. Nếu doanh nghiệp được nuôi sống mãi bằng hai dòng

tiền từ hoạt đông đầu tư và hoạt động tài chính mà dòng tiền từ nghề kinh doanh

chính lại mất hút (bị âm) thì sẽ ảnh hưởng rất lớn đến khả năng thanh toán lãi vay,

các khoản nợ vay ngắn hạn hay nợ dài hạn đến hạn trong kỳ, thậm chí việc thiếu

tiền cũng sẽ khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc chủ động đầu tư mở rộng

sản xuất, ít nhiều ảnh hưởng đến khả năng phát triển bên vững, lâu dài của chính

doanh nghiệp.

Bảng 5. 3: Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh của một số công ty BĐS 2011 – 2015 (đơn vị tính: triệu đồng)

STT Năm 2015 Năm 2014 Năm 2013 Năm 2012 Năm 2011

124

-164.892 -198.447 -41.445 -89.046 -53.612 33.037 -17.968 -228.229 -8.886 -756.924 -351.621 -5.934 -24.400 -276.487 -7.734 Công ty QCG NBB HAR 1 2 3

-11.350 -46.795 -255.146 -34.904 -149.602 -1.057.042 -39.159 -75.684 61.426 -24.728 205.588 -857.568 17.898 -47.585 -1.007 25.801 -20.570 -266.891 13.680 -11.752 -310.648 40.622 -73.832 -213.267 5.190 404.302 -793.240 -73.079 -120.170 394.086 4 5 6 7 8 9 DTA SGT PDR LGL ITC ITA

-808.325 -754.605 -81.297 -105.538 296.484 10 HQC

(Nguồn: Vietstock.vn)

Nhìn vào bảng 5.2 cho thấy dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh của một

số công ty âm liên tục trong nhiều năm. Đối với những doanh nghiệp kinh doanh

trong lĩnh vực bất động sản, việc dòng tiền từ hoạt động kinh doanh âm liên tục thì

hẳn nhiên, áp lực về tiền mặt sẽ đặt toàn bộ lên hoạt động tài chính – nghĩa là

“mạch máu” của công ty sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào nguồn vốn từ bên ngoài. Nếu

nguồn vốn đó đến từ việc tăng vốn thì các doanh nghiệp sẽ chịu ít rủi ro hơn.

Nhưng nếu nguồn vốn đó lại phụ thuộc vào việc đi vay nợ, thì một khi các ngân

hàng thắt chặt hoạt động cho vay thì ngay lập tức tiền mặt của công ty sẽ cạn kiệt –

đồng nghĩa với việc “mạch máu” của công ty sẽ bị tắc nghẽn. Điều này là rất rủi ro

và có thể dẫn đến tình trạng doanh nghiệp phải ngừng hoạt động trước khi được

hưởng thành quả từ hoạt động đầu tư và kinh doanh của mình.

Tất nhiên, không phải mọi doanh nghiệp có dòng tiền hoạt động kinh doanh

âm đều đáng báo động. Với những doanh nghiệp mới thành lập, đang trong quá

trình mở rộng, phải nhập thêm hàng hóa, tăng tồn kho, tăng phải thu, phải trả…, thì

tình trạng dòng tiền âm là bình thường, công ty có thể sử dụng vốn vay hoặc huy

động từ cổ đông để bổ sung lượng thiếu hụt. Nhưng về dài hạn, dòng tiền hoạt động

kinh doanh phải dương để bù đắp cho các hoạt động đầu tư, trả nợ vay và cổ tức cho

cổ đông, nếu không thì doanh nghiệp có thể sẽ chìm vào gánh nặng nợ nần, thiếu

trước hụt sau, kèm với đó là kết quả kinh doanh bết bát.

Để có thể tự cứu mình, các doanh nghiệp có thể có nhiều cách xử lý khác

nhau như: bán cắt lỗ các dự án để thu tiền về, vay nợ, huy động thêm vốn từ cổ

đông, bán bớt tài sản.v.v. Ví dụ khi sóng gió ập đến, để giải quyết bài toán dòng tiền

125

trong bối cảnh không thể vay thêm các khoản vay mới, Quốc Cường Gia Lai đã

phải đẩy mạnh bán hàng, thậm chí bán lỗ bất động sản để có dòng tiền trả nợ, tập

trung cho các dự án trọng điểm. Hàng loạt dự án như Khu dân cư Quốc Cường 2,

Giai Việt, Lương Định Của… được chia nhỏ để bán, nhằm nhanh chóng thu tiền về.

Đó là cách để Quốc Cường Gia Lai tự cứu mình. Cũng như Quốc Cường Gia Lai,

không ít doanh nghiệp Việt Nam khác cũng đã phải lựa chọn hướng bán bớt tài sản,

bán dự án để có tiền trang trải nợ nần. Ngay cả “đại gia” Mai Linh cũng gặp khó

khăn đến nỗi phải bán cả bất động sản và xe…Và dù chọn phương án nào là khả dĩ

nhất khi mà tất cả đều hiểu rằng, dòng tiền chính là mạch máu chảy trong doanh

nghiệp. Mạch máu ngừng chảy, doanh nghiệp có nguy cơ chết yểu. Nhưng dễ dàng

bán mình, dù chỉ trong một vài tháng đi chăng nữa, doanh nghiệp cũng có nguy cơ

mất tất cả. Do vậy điều quan trọng nhất đó là các doanh nghiệp nên tập trung giữ

vững hoạt động kinh doanh hiện tại, cơ cấu lại sản phẩm cho phù hợp với nhu cầu

thực, thực hiện các phương án kinh doanh tối ưu để đẩy nhanh việc bán hàng. Các

giải pháp cần quan tâm đến là mang tính chiến lược và mang tính tài chính. Không

nhất thiết doanh nghiệp phải “bán mình” mà cần có sự lựa chọn tỉnh táo hơn nữa.

Một số giải pháp các công ty BĐS cần quan tâm lúc này có thể kể đến như:

- Cơ cấu lại sản phẩm cho phù hợp với nhu cầu thực tế của thị trường.

- Đưa ra chiến lược nhằm bán được hàng, đẩy nhanh tiêu thụ lượng hàng tồn

kho, đó là các chính sách có sự khác biệt hóa với các công ty cùng ngành trên thị

trường, chẳng hạn như kèm các dịch vụ hậu mãi, hỗ trợ khách hàng trang trí, thay

đổi nội thất, .v.v.

- Tích cực thu hồi các khoản phải thu thông qua các chính sách về chiết khấu

thanh toán chẳng hạn.

- Bán bớt một số những tài sản không cần thiết.

- Tận dụng chính sách liên kết với các tổ chức tín dụng để có thể vay được

nguồn vốn ổn định với mức lãi suất và thời gian vay hợp lý. Hiện nay nhiều ngân

hàng thương mại đã thực hiện chính sách tín dụng liên kết giữa các khách hàng của

mình là nhà đầu tư – nhà thầu – nhà cung cấp vật liệu xây dựng. Điều này giúp cho

126

doanh nghiệp có vốn để tiếp tục hoạt động và giảm bớt sự khó khăn cho các công ty

bất động sản.

- Đàm phán với các chủ nợ để có thể kéo dãn thêm thời gian trả các khoản nợ

đến hạn như ngân hàng.

5.1.4. Điều tiết tốt vốn hoạt động thuần của doanh nghiệp một cách hợp lý

Dựa vào kết quả hồi quy cho thấy chỉ tiêu vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản

có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản của các công ty bất động sản, nghĩa là khi

trị số của vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản tăng lên sẽ làm cho rủi ro phá sản giảm

xuống và ngược lại khi trị số của chỉ tiêu này giảm xuống sẽ làm cho rủi ro phá sản

tăng lên. Do vậy, để giảm thiểu rủi ro phá sản cần tìm cách gia tăng trị số của chỉ

tiêu này.

Rõ ràng rằng, một doanh nghiệp muốn hoạt động không bị gián đoạn cần

thiết phải duy trì một mức vốn hoạt động thuần để thỏa mãn việc thanh toán các

khoản nợ ngắn hạn và dự trữ hàng tồn kho. Vốn hoạt động thuần của doanh nghiệp

càng lớn, khả năng thanh toán của doanh nghiệp càng cao. Ngược lại khi vốn hoạt

động thuần giảm sút, doanh nghiệp sẽ mất dần khả năng thanh toán, mất dần tính

linh hoạt và sự tín nhiệm với các tổ chức tài chính, nhà cung cấp và khách hàng. Từ

đó dẫn đến mất dần tiềm lực của công ty để có thể khai thác những cơ hội kinh

doanh mới.

Chính vì thế, bản thân các công ty bất động sản phải luôn có những giải pháp

bảo toàn và phát triển vốn hoạt động thuần. Cũng như vốn cố định, bảo toàn được

vốn hoạt động thuần có nghĩa là bảo toàn được giá trị thực của vốn hay nói cách

khác là bảo toàn được sức mua của đồng vốn không bị giảm sút so với ban đầu.

Điều này thể hiện qua khả năng mua sắm tài sản lưu động và khả năng thanh toán

của doanh nghiệp trong quá trình sản xuất kinh doanh.

Xét về mặt cơ bản các công ty cần xác định (ước lượng) số vốn hoạt động

thuần cần thiết, tối thiểu trong kỳ kinh doanh. Như vậy sẽ đảm bảo đủ vốn hoạt

động thuần cần thiết cho quá trình sản xuất kinh doanh được tiến hành thường

127

xuyên, liên tục, tránh ứ đọng vốn (phải trả lãi vay), thúc đẩy tốc độ luân chuyển vốn

dẫn đến nâng cao hiệu quả sử dụng vốn. Bên cạnh đó, các công ty cũng cần tổ chức

khai thác tốt nguồn tài trợ vốn hoạt động thuần cho doanh nghiệp. Về trình tự, cần

khai thác triệt để các nguồn vốn nội bộ và các khoản vốn có thể chiếm dụng một

cách hợp pháp, thường xuyên. Nếu số vốn hoạt động thuần còn thiếu, doanh nghiệp

tiếp tục khai thác đến nguồn bên ngoài doanh nghiệp như: vốn liên doanh, vốn vay

của ngân hàng, hoặc các công ty tài chính, vốn phát hành cổ phiếu, trái phiếu… Khi

khai thác các nguồn vốn bên ngoài, điều đáng lưu ý nhất là phải cân nhắc yếu tố lãi

suất tiền vay.

Trong bối cảnh của thị trường bất động sản hiện nay, đặc biệt có những công

ty có các khoản nợ ngắn hạn vượt quá tài sản ngắn hạn của công ty dẫn đến lượng

vốn hoạt động thuần âm, điều đó cho thấy nguồn tài trợ thường xuyên của doanh

nghiệp không đủ để tài trợ cho tài sản dài hạn nên phần thiếu hụt này công ty phải

sử dụng một phần nợ ngắn hạn để bù đắp, tính ổn định của nguồn tài trợ tài sản hết

sức thấp, công ty phải đối mặt với việc khó khăn trong thanh toán các khoản nợ

ngắn hạn và nguy cơ xảy ra phá sản luôn rình rập. Ví dụ công ty cổ phần đầu tư căn

nhà mơ ước (mã DRH) có vốn lưu động âm liên tục trong các năm từ 2011 đến năm

2015, ghi nhận cụ thể âm 64,6 tỷ đồng năm 2015 tăng gấp 3 lần so với năm 2014,

gấp 30 lần so với năm 2011, các tài sản của công ty chủ yếu nằm ở tài sản dài hạn

(các khoản đầu tư vào các công ty liên doanh liên kết, vào tài sản cố định), trong khi

đó các khoản nợ ngắn hạn là các khoản nợ từ vay và nợ tài chính ngắn hạn. Điều

này cho thấy, công ty DRH đang đi vay nợ ngắn hạn để tài trợ cho tài sản dài hạn,

cân bằng tài chính lúc này đang ở trong tình trạng cân bằng xấu. Do vậy, để gia tăng

vốn hoạt động thì những công ty này có thể bán bớt những tài sản dài hạn không cần

thiết chẳng hạn. .

Bảng 5. 4: Giá trị vốn lưu động, hàng tồn kho, khoản nợ phải thu của một số công ty BĐS năm 2014 -2015

Vốn hoạt động thuần

Hàng tồn kho

Nợ phải thu

Công ty

STT 1

Năm 2015 Năm 2014 Năm 2015 Năm 2014 Năm 2015 Năm 2014 1.055.570

4.509.951

5.442.162

4.120.109

3.475.646

505.434

QCG

2.436.694

2.114.386

676.227

927.947

DIG

2.215.234

2.494.869

128

9.058.360

7.346.083

8.364.448

7.616.350

3.361.579

2.830.014

KBC

1.122.029

499.214

925.131

288.128

DXG

1.470.044

713.508

4 5

917.164

788.927

3.300.690

1.668.057

HQC

2.469.859 567.501

1.347.115 2.048.476

974.980

2.416.420

397.196

283.421

NBB

6 7

2.215.234

2.494.869

6.034.609

5.413.250

665.869

280.267

PDR

6.611.796

2.343.941

5.865.283

2.074.964

653.811

279.488

KDH

8 9

1.410.490

1.297.806

1.614.676

1.599.110

280.247

156.636

ITC

3.631.340

4.303.915

1.889.094

ITA

3.665.832

4.247.598

2.372.589 (Nguồn: Tác giả tổng hợp)

Bên cạnh đó, một số các công ty mặc dù có vốn hoạt động cao (tài sản ngắn

hạn lớn hơn nhiều so với nợ ngắn hạn) tuy nhiên cơ cấu tài sản trong tài sản ngắn

hạn lại không hợp lý. Đó là tài sản ngắn hạn tồn tại chủ yếu ở lượng hàng tồn kho

cao ngất ngưỡng cũng như các khoản phải thu chưa thu được đều rất lớn dẫn đến

việc thanh toán các khoản nợ đến hạn thực sự gặp khó khăn. Ví dụ công ty cổ phần

Quốc Cường Gia Lai có vốn lưu động năm 2015 là 3.475 tỷ đồng, năm 2014 là

4.510 tỷ đồng tăng hơn 1.800 tỷ đồng so với năm 2013, tuy nhiên vốn hoạt động

thuần này tăng mạnh lại do lượng hàng tồn kho tăng cao, trong khi thực tế dòng tiền

trong các năm lại ghi nhận âm liên tiếp lần lượt năm 2015 là -24 tỷ đồng, năm 2014

là -165 tỷ đồng, năm 2013 là 89 tỷ đồng, và công ty vẫn quay trong mớ bòng bong

thiếu tiền để trả nợ

Số liệu trên bảng 5.4 cho thấy hiện nay nhiều doanh nghiệp đang có lượng

hàng tồn kho cao ngất ngưỡng như: PDR, QCG, KDH, ITC,... Lượng tồn kho nhiều

như vậy cũng cho thấy cơ cấu sản phẩm của các doanh nghiệp bất hợp lý (nhiều

công ty đầu tư dàn trải vào rất nhiều dự án không khả thi, thiếu cung sản phẩm có

nhu cầu thực tế như nhà có diện tích nhỏ, nhà dành cho người thu nhập thấp. Trong

khi đó lượng cung lại dồi dào đối với căn hộ cao cấp). Chính điều này dẫn đến mặc

dù vốn hoạt động thuần cao ngất ngưởng nhưng các công ty bất động sản vẫn không

thể thanh toán được các khoản nợ đến hạn. Cơ cấu tài sản ngắn hạn lúc này đang

thiếu cân đối. Và đây cũng chính là một phần nguyên nhân khiến cho dòng tiền của

một số các công ty bất động sản đang bị thiếu trầm trọng.

129

Do vậy, đối với công ty bất động sản hiện nay muốn gia tăng hệ số về vốn

hoạt động thuần trên tổng tài sản cần thiết phải thực hiện đồng bộ nhiều giải pháp.

Trong đó có thể chú trọng vào các giải pháp trọng điểm như sau:

- Tiến hành thực hiện các biện pháp để đảm bảo cơ cấu lại tài sản ngắn hạn

cho hợp lý gồm: tăng lượng tiền và tương đương tiền, giảm lượng hàng tồn kho,

giảm các khoản phải thu. Biện pháp này sẽ hữu ích đối với những công ty có lượng

tồn kho cao, các khoản phải thu chưa thu được tiền nhiều.

Đây là những giải pháp có tính chất quan trọng. Bản thân các công ty phải

vận dụng linh hoạt các biện pháp như cơ cấu lại sản phẩm, thực hiện linh hoạt chính

sách thanh toán đối với khách hàng, chính sách bán hàng hiệu quả,…Để làm được

điều đó trước mắt các công ty phải đẩy nhanh vòng quay tài sản, giải phóng hàng

tồn kho với chính sách giá cả và ưu đãi phù hợp. Việc bán các sản phẩm tồn kho

không đồng nghĩa với việc bán bằng mọi giá mà phải dựa trên cân đối với khả năng

sinh lợi, không thể nào bán với giá quá thấp được (tất nhiên trong một vài tình

huống cụ thể việc cắt lỗ một số dự án để quay vòng hàng tồn kho là điều có thể chấp

nhận, đặc biệt là vào những thời điểm công ty cần tiền để thanh toán các khoản nợ

đến hạn).

- Khai thác tốt các nguồn tài trợ bên trong và bên ngoài doanh nghiệp.

- Bán bớt một số tài sản dài hạn không cần thiết. Biện pháp này có thể áp

dụng đối với những doanh nghiệp đang có vốn hoạt động thuần âm ví dụ như ở

công DRH nói trên.

- Các doanh nghiệp có thể xem xét việc giãn tiến độ thanh toán cho khách

hàng, việc làm này giúp cho doanh nghiệp giải quyết được phần nào áp lực lượng

hàng tồn kho tuy nhiên dòng tiền thu được cũng sẽ trở nên chậm chạp, tỷ suất sinh

lời không cao hơn so với chi phí lãi vay và cũng có thể đưa đến cho doanh nghiệp

những khó khăn nhất định khi phải thanh toán các khoản nợ đến hạn. Vì vậy, tuy

nhiên buộc doanh nghiệp phải chấp nhận thực tế là tiền khách hàng thanh toán đôi

khi không đủ để xây dựng công trình theo đúng tiến độ. Do đó, đây là sân chơi chỉ

dành cho những ông lớn có tiềm lực mạnh về tài chính hoặc sự hậu thuẫn lớn về tín

130

dụng.

5.1.5. Tăng cường hoạt động phân tích

Qua kết quả thống kê thu được về các yếu tố tác động đến RRPS đã trình bày

ở Chương 4 cho thấy có những chỉ tiêu có ảnh hưởng rõ nét đến RRPS của các công

ty bất động sản. Chính vì vậy, trong quá trình tiến hành phân tích RRPS, các công

ty bất động sản cần tăng cường chú ý đến các chỉ tiêu có ý nghĩa thống kê, bao gồm:

tổng nợ phải trả/ tổng tài sản, dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân, vốn hoạt động

thuần/ tổng tài sản và lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân, nhằm tăng khả

năng nhận diện và đánh giá RRPS của doanh nghiệp một cách tốt hơn.

- Hệ số nợ trên tài sản:

Tổng nợ phải trả Hệ số nợ so với (5.1) = tài sản Tổng tài sản

Hệ số này cho biết chính sách sử dụng nợ phải trả để tài trợ tài sản. Nói cách

khác, một đồng tổng tài sản của doanh nghiệp được tài trợ từ mấy đồng nợ phải trả

hay mức độ huy động nợ để đầu tư cho toàn bộ khối lượng tài sản mà doanh nghiệp

đang sử dụng.

Khi chỉ tiêu này càng nhỏ hơn một (<1) chứng tỏ doanh nghiệp đã dùng

nhiều vốn chủ sở hữu để mua sắm tài sản hoạt động khiến cho doanh nghiệp tự chủ

hơn về tài chính và chủ động trong hoạt động kinh doanh vì không lệ thuộc nhiều

vào nguồn vốn vay. Nhưng nếu chỉ tiêu này càng có trị số càng cao gần bằng một

(=1), chứng tỏ doanh nghiệp càng huy động nhiều nợ để mua sắm tài sản. Điều này,

khiến cho tình trạng rủi ro tài chính của doanh nghiệp càng lớn. Do đó nếu doanh

nghiệp nào duy trì hệ số này ở mức cao sẽ gặp nhiều khó khăn hơn trong việc huy

động thêm nguồn vốn từ bên ngoài. Nếu hệ số này lớn hơn một (>1), nợ phải trả

không chỉ sử dụng để tài trợ toàn bộ tài sản hoạt động của doanh nghiệp mà còn sử

dụng để bù lỗ từ hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp nằm trong tình trạng mất khả

năng thanh toán.

- Hệ số dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân:

Đây là chỉ tiêu mà Beaver (1966) cho rằng có ảnh hưởng lớn nhất trong việc

131

phân biệt công ty có nguy cơ rơi vào phá sản hay không. Và kết quả hồi quy trong

các doanh nghiệp BĐS Việt Nam cũng cho thấy đây là cũng là chỉ tiêu có ảnh

hưởng đến rủi ro phá sản. Do vậy, trong hoạt động phân tích liên quan đến rủi ro

phá sản cần lưu tâm đến hệ số này.

Hệ số dòng tiền trên nợ phải trả được tính như sau:

Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh Hệ số dòng tiền trên = (5.2) nợ phải trả Tổng nợ phải trả bình quân

Dòng tiền thuần hoạt động kinh doanh được tính bằng dòng tiền vào từ hoạt

động kinh doanh trừ dòng tiền ra từ hoạt động kinh doanh.

Hệ số này cho biết với dòng tiền lưu chuyển thuần từ hoạt động kinh doanh

trong kỳ, doanh nghiệp có đủ trang trải được các khoản nợ phải trả hay không.

Hệ số này là căn cứ để nhà đầu tư và các đối tượng sử dụng nhằm phân tích rủi

ro về dòng tiền, khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp từ dòng tiền thuần từ hoạt

động kinh doanh của doanh nghiệp.

Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh lấy từ chỉ tiêu có mã số 20

trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ.

- Hệ số vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản: chỉ tiêu vốn lưu động trên tổng tài

sản thường được tìm thấy trong các nghiên cứu về các vấn đề của công ty, là một

thước đo khả năng thanh toán ròng của các tài sản của công ty so với tổng vốn. Hệ

số này đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản

như trong nghiên cứu của Atlman (1968).

Hệ số vốn hoạt động thuần trên tài sản được tính như sau:

Vốn hoạt động thuần Hệ số vốn hoạt động = (5.3) thuần trên tài sản Tổng tài sản

Thông thường, một công ty trải qua các khoản lỗ hoạt động kéo dài sẽ có tài

sản hoạt động thuần bị co lại so với tổng tài sản.

- Sức sinh lợi của tài sản:

132

Chỉ tiêu này được tính như sau:

Lợi nhuận sau thuế Sức sinh lợi của = (5.4) tài sản Tổng tài sản bình quân

Chỉ tiêu này đo lường khả năng sinh lợi của tài sản mà không quan tâm đến

tới cấu trúc tài chính, cho biết một đồng tài sản tạo ra mấy đồng lợi nhuận sau thuế.

Trị số chỉ tiêu này càng lớn, khả năng sinh lợi của tài sản càng cao, thể hiện cơ cấu

đầu tư, trang bị, quản lý sử dụng và sử dụng tài sản hợp lý, hiệu quả và ngược lại.

Đây cũng là chỉ tiêu được nhiều nhà nghiên cứu chứng minh là những chỉ tiêu quan

trọng trong việc phát hiện dấu hiệu khủng hoảng và phá sản, như trong nghiên cứu

của Beaver (1968).

5.2. Kiến nghị về việc vận dụng các giải pháp ngăn ngừa và hạn chế rủi

ro phá sản trong các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam

Do ảnh hưởng của khủng hoảng kinh tế, thị trường BĐS đã bắt đầu rơi vào

khó khăn và đóng băng kể từ năm 2008. Cho đến nay, mặc dù thị trường BĐS đã có

sự chuyển dịch cơ bản, giá trị tồn kho BĐS đã giảm và lượng giao dịch có tăng, tuy

nhiên, nhìn chung thị trường BĐS vẫn còn khá trầm lắng. Có thể kể đến một số

nguyên nhân gây ra sự đóng băng của thị trường trong suốt thời gian qua, đó là ảnh

hưởng của suy giảm kinh tế, cung quá nhiều và không phù hợp với cầu thực, tác

động từ thị trường tài chính, tiền tệ, cơ chế chính sách chưa hoàn thiện, vốn chủ

động của các chủ đầu tư vẫn hạn chế, tính minh bạch của thị trường chưa cao, giá

nhà, đất vẫn quá cao so với mặt bằng thu nhập của người dân. Vì vậy, để vượt qua

giai đoạn khó khăn thì không thể chỉ bản thân các doanh nghiệp mà cần có sự hỗ

trợ, hợp tác từ nhiều bên có liên quan để giúp cho các công ty BĐS sớm vực dậy

khỏi khó khăn, như vậy mới có thể làm cho nền kinh tế trở nên ổn định và bền vững

hơn.

5.2.1. Kiến nghị đối với nhà nước

Thị trường BĐS đang rơi vào giai đoạn khó khăn và đang rất cần được kích

133

cầu để phá băng. Chính vì thế, muốn vực dậy thị trường BĐS và các doanh nghiệp

đang có nguy cơ phá sản, nhà nước cũng cần có những chính sách hỗ trợ và thay đổi

cho phù hợp, để tạo điều kiện giúp họ vượt qua khó khăn, góp phần vào sự phát

triển kinh tế của đất nước. Một số kiến nghị có thể kể đến như sau:

- Cần tạo ra sự minh bạch trong thị trường bất động sản:

Để làm được điều này đòi hỏi cơ quan nhà nước cùng các doanh nghiệp thực

hiện các dự án phải cung cấp rõ ràng, đầy đủ các thông tin về dự án bất động sản đã

quy hoạch, triển khai. Trong đó, các cơ quan nhà nước phụ trách lĩnh vực này phải

thông báo đầy đủ năng lực của chủ đầu tư, nghĩa vụ thuế của doanh nghiệp với nhà

nước, tiến độ dự án, tổng vốn đầu tư. Phía doanh nghiệp công bố chi tiết dự án, từng

giai đoạn thực hiện. Minh bạch những thông tin trên sẽ giúp các cơ quan quản lý

biết, có giải pháp hỗ trợ, xử lý khi dự án xảy ra các vướng mắc. Còn phía người dân

cũng có đầy đủ thông tin để lựa chọn sản phẩm phù hợp.

- Hỗ trợ về vốn cho các doanh nghiệp với những tiêu chí nhất định:

Hiện nay thị trường bất động sản đang có những phân khúc nhà vẫn chưa

thực sự được quan tâm đặc biệt là phân khúc nhà cho những người có thu nhập

thấp. Chính vì vậy, để thúc đẩy phân khúc này, nhà nước cần có những biện pháp

hỗ trợ, tạo điều kiện cho các nhà đầu tư đẩy nhanh dự án, sớm có sản phẩm để đáp

ứng nhu cầu của người dân ổn định cuộc sống. Tuy nhiên, các biện pháp hỗ trợ

cũng cần phải có những tiêu chí phù hợp có thể kể đến như các dự án xây nhà ở cho

công nhân ở các khu công nghiệp đang thi công nhưng lại thiếu vốn hoặc đối với

các dự án nhà ở cho người có thu nhập thấp ở các thành phố lớn chẳng hạn,… Thêm

vào đó, việc điều chỉnh một số chính sách liên quan đến tín dụng cũng góp phần

làm tăng khả năng tiêu thụ cho các dự án như: giảm lãi suất đối với người mua nhà,

hoặc có thể giãn, giảm thuế cho các doanh nghiệp khi triển khai các loại dự án này

nhằm hạ bớt giá thành của sản phẩm bán ra.

- Phát triển các kênh tài chính bất động sản:

Do đặc điểm của hoạt động kinh doanh BĐS cần lượng vốn đầu tư lớn, thời

gian đầu dài, vì vậy các công ty BĐS cần có nhiều kênh huy động vốn khác nhau

134

nhằm phục vụ cho hoạt động kinh doanh được diễn ra một cách liên tục. Xuất phát

từ nhu cầu đó, nhà nước cần xem xét hình thành các kênh tài chính sau đây:

+ Kênh tài chính thế chấp: Đây là một kênh luân chuyển vốn cho hệ thống

ngân hàng đồng thời góp phần làm tăng nguồn tín dụng của hệ thống ngân hàng cho

thị trường bất động sản. Về nguyên tắc, khi các công ty BĐS vay tiền từ hệ thống

tín dụng đều phải thế chấp. Trong số các tài sản thế chấp thì phần lớn đều là bất

động sản. Khi hệ thống thế chấp thứ cấp được khơi thông nguồn tiền sẽ làm kích

hoạt nguồn vốn cho thị trường BĐS. Chính vì thế để kênh tài chính này phát triển

nhà nước cần ban hành các văn bản pháp quy về mua bán nợ của thị trường BĐS.

Tuy nhiên, điều này rất khó hiện thực trong ngắn hạn mà chỉ có thể thực hiện được

trong trung hạn.

+ Trái phiếu bất động sản: đây là loại hình đa dạng, dễ thực hiện nhất và có

tiềm năng rất lớn. Xét về bản chất, loại trái phiếu này là trái phiếu có thể chuyển

sang hình thức góp vốn. Thực tế cho thấy việc áp dụng loại trái phiếu này mang lại

hiệu quả rất lớn. Ví dụ Sacomreal đã phát hành trái phiếu cho dự án căn hộ Phú Mỹ

Hưng và đã được bán hết chỉ trong 4 ngày, mang lại cho Sacomreal khoản thu 750

tỷ đồng.

+ Các hiệp hội vay và tiết kiệm, ngân hàng tiết kiệm: loại hình này được một

số nước trên thế giới hoạt động rất hiệu quả có thể kể đến như Đức, Pháp,... Hệ

thống này được hình thành dựa trên sự đồng thuận giữa các nhà đầu tư, từ ngân

hàng và người có nhu cầu sử dụng BĐS. Tuy nhiên, mặc dù đây được coi là giải

pháp mang lại hiệu quả cao nhưng là giải pháp trong trung và dài hạn.

+ Cần tích cực huy động các công ty bảo hiểm nhân thọ tham gia vào thị

trường BĐS: bởi lẽ, giữa công ty bảo hiểm nhân thọ và BĐS đều có chung đặc điểm

là hoạt động trong thời gian dài hạn. Vì vậy khi kết hợp giữa hai bên sẽ giúp cho thị

trường bất động sản có được nguồn tài chính ổn định và không phải chịu áp lực do

đáo hạn và áp lực về lãi suất.

+ Tạo điều kiện phát triển các công ty tài chính: trong thời gian vừa qua

hàng loạt các công ty tài chính đã được cấp phép và đi vào hoạt động như: công ty

tài chính Toyota, công ty tài chính PPF, công ty tài chính FPT,… Vì đây là kênh

135

huy động vốn dài hạn khá ổn định cho hoạt động đầu tư BĐS.

+ Huy động từ các quỹ đầu tư: đây là kênh tài chính có tính khả thi bởi

nguồn vốn này là không hạn chế, không có sức ép đáo nợ.

- Hoàn thiện thể chế và chính sách cho thị trường bất động sản:

+ Cần nhanh chóng ban hành các quy định về căn hộ nhỏ đáp ứng nhu cầu

của những người có thu nhập thấp. Nhiều người dân muốn ổn định chỗ ở nhưng

hiện tại giá căn hộ quá cao trong khi đó với mức thu nhập hạn chế và nhu cầu không

quá cao về tiện ích đang làm cho thị trường BĐS bỏ rơi phân khúc này. Do vậy để

nâng cao tính thanh khoản cho thị trường BĐS, tranh thủ nguồn vốn nhàn rỗi của

người dân, nhà nước cần sớm có những chính sách phù hợp nhằm thúc đẩy các dự

án. Mặc dù nhu cầu bất động sản giá rẻ, trung bình chiếm đa số, song các doanh

nghiệp trong lĩnh vực này lại ít đầu tư vào. Một số doanh nghiệp có sự điều chỉnh,

cải thiện sản phẩm cao cấp nhỏ lại, giá giảm nên tiêu thụ không còn quá khó khăn.

Đầu tư vào một dự án bất động sản cao cấp cùng một thủ tục như vậy, nhưng lợi

nhuận cao hơn, thương hiệu lại được nâng lên. Vì thế, các công ty BĐS thường tập

trung vào dự án cao cấp, trong khi đầu tư các dự án nhà ở xã hội, nhà ở cho người

thu nhập thấp hoặc trung bình thì lợi nhuận thấp hơn, thương hiệu lại không tốt

bằng phân khúc cao cấp. Do đó, nếu không có sự định hướng, chung tay của nhà

nước trong việc sử dụng các chính sách làm công cụ hỗ trợ doanh nghiệp đầu tư vào

các dự án bất động sản giá rẻ, trung bình thì rất khó kéo doanh nghiệp đầu tư vào

hai phân khúc này.

+ Nhà nước cần tiếp tục hoàn thiện và thực thi các chính sách hỗ trợ linh

hoạt, bám sát và phù hợp nhu cầu thực tiễn của thị trường BĐS. Cho đến nay, các

văn bản pháp luật về bất động sản còn có sự chồng chéo, phức tạp, thủ tục hành

chính nhiêu khê, kéo dài, ẩn chứa tiêu cực, nhũng nhiễu trong quá trình phê duyệt,

thực hiện dự án đầu tư có sử dụng đất. Điển hình là khâu thẩm định thiết kế cơ sở,

thiết kế kỹ thuật thi công các công trình cấp 1, từ trên 20 tầng. Vì vậy, đề nghị nhà

nước giao cho cấp tỉnh việc thẩm định phê duyệt thiết kế xây dựng công trình cấp 1

(trên 20 tầng) và được quyết định chủ trương đầu tư dự án xây dựng nhà ở có tổng

136

mức đầu tư dưới 5.000 tỷ đồng. Đồng thời miễn thủ tục xin cấp giấy phép xây dựng

công trình trong dự án đã có quy hoạch chi tiết 1/500, hoặc quy hoạch tổng mặt

bằng đã được duyệt.

+ Hiện nay công tác giải phóng mặt bằng cực kỳ khó khăn dẫn đến dự án

không thể triển khai, chậm tiến độ, chôn vốn của doanh nghiệp trong một thời gian

dài. Thống kê cho thấy, riêng tại TP.HCM có tới 500 dự án ngừng triển khai, trong

đó đa số do vướng khâu giải phóng mặt bằng. Chính vì vậy, nhà nước nên cho phép

Ủy ban Nhân dân tỉnh được thực hiện cơ chế nhà nước thu hồi đất để sớm triển khai

thực hiện dự án, tránh tình trạng người có đất lợi dụng sự thiếu chặt chẽ của hệ

thống pháp luật để khiếu kiện kéo dài như hiện nay. Đồng thời giao cho "Tổ chức

phát triển quỹ đất" của các tỉnh, thành phố thực hiện thu hồi đất, giải phóng mặt

bằng, sau đó tiến hành đấu giá đất hoặc đấu thầu dự án có sử dụng đất để lựa chọn

nhà đầu tư để đảm bảo minh bạch, công bằng, hạn chế tình trạng khiếu kiện như

hiện nay, và tăng nguồn thu ngân sách nhà nước.

+ Nhà nước cần nâng cao chất lượng quy hoạch sử dụng đất và quy hoạch

đầu tư phát triển BĐS.

+ Nhà nước cần thực hiện tốt chính sách lãi suất, vì đây là nút thắt khơi

thông dòng tiền đối với thị trường BĐS. Thực tế cho thấy, với chính sách tín dụng

chưa phù hợp như hiện nay nên chưa tạo được nguồn vốn trung hạn, dài hạn cho thị

trường bất động sản, trong lúc tính chất hoạt động của thị trường này là trung hạn,

dài hạn; lãi suất cho vay vẫn còn cao; thiếu nguồn vốn tín dụng cho nhà ở xã hội. Vì

vậy, kiến nghị chính phủ nhanh chóng có cơ chế tiếp nối để hỗ trợ tín dụng cho đối

tượng chính sách mua nhà ở xã hội và người thu nhập thấp mua nhà ở thương mại

giá rẻ. Trong bối cảnh chưa có cơ chế tạo lập nguồn vốn tín dụng trung hạn, dài hạn

để cung cấp cho thị trường bất động sản, đề nghị ngân hàng nhà nước có cơ chế để

tính lãi suất cho vay hàng năm trong thời hạn khoảng 15-20 năm cho người mua căn

nhà đầu tiên thuộc loại căn hộ vừa túi tiền. Ngoài ra, xúc tiến việc phát triển các quỹ

tín thác bất động sản để cân đối nguồn cung vốn cho thị trường.

+ Cần tiếp tục đổi mới chính sách tài chính đất đai, nhằm hạn chế việc đầu

137

cơ bất động sản. Muốn vậy, nhà nước cần có sự chủ động trong việc điều tiết giá đất

trên thị trường thông qua quan hệ cung cầu, từ đó giúp đẩy nhanh tiến độ xây dựng

lại hệ thống thuế có liên quan đến đất đai, bảo đảm đồng bộ với quá trình đổi mới

chính sách đất đai.

+ Các chính sách chuyển nhượng dự án bất động sản hiện nay chưa được

thông thoáng nên chưa giải quyết được tình trạng có nhiều dự án bị ngưng trệ như

hiện nay, và đây cũng là phần chìm của "tảng băng" hàng tồn kho. Vì vậy, cần cho

phép doanh nghiệp được quyền chuyển nhượng toàn bộ hoặc một phần dự án kể từ

thời điểm sau khi đã hoàn thành giải phóng mặt bằng, tạo quỹ đất sạch của dự án;

coi chuyển nhượng dự án, chuyển nhượng một phần dự án là hoạt động bình thường

trong quá trình đầu tư kinh doanh bất động sản theo nhu cầu của các doanh nghiệp.

+ Thiết kế và phát triển cơ sở dữ liệu thống kê cho thị trường BĐS phục vụ

nhu cầu của công tác quản lý, điều tiết thị trường và nghiên cứu, đánh giá, dự báo

tác động chính sách liên quan tới bất động sản.

+ Sớm hoàn thiện hệ thống đăng ký bất động sản, cấp giấy chứng nhận về

bất động sản.

+ Hoàn thiện cơ chế chính sách liên quan tới đăng ký, thế chấp bất động sản.

Hiện nay, việc nhiều tổ chức tín dụng cho vay bằng cách thế chấp BĐS, tuy nhiên

lại chưa có những quy định để đảm bảo cho các tổ chức này. Bên cạnh đó, nhiều

người dân có nhu cầu về nhà ở nhưng do khó tiếp cận với các khoản vay vì thủ tục

khó khăn. Do vậy, cần sớm ban hành các quy định phù hợp nhằm huy động được tối

đa các nguồn lực cho phát triển kinh tế xã hội.

+ Cần sớm hoàn thiện về các tổ chức phục vụ cho thị trường bất động sản

như sàn giao dịch BĐS, tổ chức bảo hiểm BĐS, tổ chức định giá BĐS.

+ Có chính sách khuyến khích các nhà đầu tư nước ngoài tham gia đầu tư

vào thị trường bất động sản, vì khi đó sẽ có được nguồn vốn lớn, kinh nghiệm quản

lý tốt, ứng dụng các vật liệu xây dựng mới, giảm giá thành của sản phẩm bất động

sản.

- Hoàn thiện luật phá sản và các văn bản hướng dẫn có liên quan cả về mặt

138

pháp lý và khả năng thực hiện:

Để thực hiện giải pháp này nhà nước cần tăng cường tính thực thi của Luật

phá sản, quy định rõ ràng về quyền hạn và nghĩa vụ, cũng như các biện pháp chế tài

đối với giám đốc doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhà nước, tránh tình trạng

đã làm ăn thua lỗ lại còn được hưởng ưu đãi. Bên cạnh đó, thủ tục phá sản kéo dài,

tốn kém, giá trị thu hồi thấp chính vì thế tạo tâm lý ngại làm thủ tục phá sản. Do

vậy, để Luật phá sản có tính khả thi thì cần phải đơn giản các thủ tục và rút ngắn

thời gian xử lý một vụ phá sản, đồng thời nâng cao được giá trị thu hồi khi thanh lý

tài sản.

5.2.2. Kiến nghị đối với hiệp hội bất động sản và các công ty bất động sản

Để có thể tồn tại và phát triển, các doanh nghiệp cần nghiên cứu kĩ các

nguyên nhân sau đó tìm ra các giải pháp nhằm kích cầu và giải quyết tình trạng thị

trường trầm lắng như hiện nay. Nếu các công ty bất động sản vẫn thụ động trông

chờ vào chính sách "bao bọc" từ nhà nước, sẽ sớm phá sản. Trong khi chờ các chính

sách giải cứu từ phía nhà nước, hiệp hội bất động sản nói chung và bản thân các

doanh nghiệp bất động sản nói riêng hãy tự mình lựa chọn cách thức và chiến lược

phù hợp để có thể đứng vững trong thời kỳ khó khăn như hiện nay.

- Đối với các nhà quản lý công ty:

Để duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định cũng như tránh rơi vào

RRPS, các nhà quản lý cần thường xuyên tiến hành phân tích, rà soát các chỉ số tài

chính của công ty ở mức độ tổng thể cũng như chi tiết nhằm tìm ra những bất

thường trong tình hình tài chính của công ty và tiến hành những biện pháp điều

chỉnh thích hợp. Ngoài ra, các nhà quản lý cũng cần chú ý tìm kiếm những cơ hội

giúp công ty tăng trưởng và mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh, bởi các nhà

đầu tư sẽ tiến hành phân tích và dự báo cơ hội tăng trưởng của công ty khi tiến hành

tìm kiếm cơ hội đầu tư. Đặc biệt, các nhà quản lý cần duy trì việc công bố thông tin

định kỳ cho thị trường cũng như liên tục phân tích và dự báo phản ứng của thị

trường đối với những thông tin mà công ty công bố nhằm duy trì khả năng hoạt

động ổn định của công ty và có phương án ứng phó kịp thời. Đối với những công ty

139

đang rơi vào kiệt quệ tài chính, nhằm cải thiện tình hình một cách hiệu quả hơn, các

nhà quản lý không nên dùng các thủ thuật kế toán để điều chỉnh BCTC mà cần tiến

hành những biện pháp tái cấu trúc lại công ty như cơ cấu lại nợ, bán tài sản, tìm

kiếm những nguồn vốn mới từ bên ngoài, tác cấu trúc nhân sự công ty, cắt giảm

những dự án đầu tư kém.

+ Rà soát lại chiến lược kinh doanh: chiến lược kinh doanh có vai trò định

hướng cho các doanh nghiệp quá trình hoạt động, việc rà soát lại chiến lược nhằm

điều chỉnh, bổ sung chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp cho phù hợp với thực

tiễn. Các doanh nghiệp sẽ hoạch định chiến lược kinh doanh ngay từ đầu để xác

định hướng phát triển cũng như các mục tiêu cần đạt được trong tương lai. Tuy

nhiên, tùy thuộc vào từng thời kì, doanh nghiệp sẽ điều chỉnh, sửa đổi chiến lược

phù hợp hơn với tình hình thực tế. Trong bối cảnh thị trường BĐS đang trầm lắng,

các doanh nghiệp cũng cần phải thực hiện một chính sách linh hoạt hơn trong chiến

lược đầu tư kinh doanh, đồng thời tăng đầu tư vào các phân khúc thị trường có nhu

cầu cao, không nên dàn trải đầu tư tràn lan mà cần phải tập trung nguồn lực chuyển

hướng vào các dự án trọng điểm đáp ứng được nhu cầu hiện tại của thị trường.

Để phù hợp với tình hình hiện tại và kích cầu, trong chiến lược kinh doanh

của mình, doanh nghiệp có thể thay đổi xem xét cơ cấu lại sản phẩm, cũng như linh

động trong phương thức thanh toán của khách hàng. Một thực tế trên thị trường hiện

nay, đó là sự lệch pha cung cầu, thiếu căn hộ nhỏ nhưng thừa căn hộ lớn. Vì thế

doanh nghiệp có thể thay đổi chiến lược của mình sang chia nhỏ các căn hộ để nâng

cao tính thanh khoản của dự án. Thay vì phương thức thanh toán truyền thống trước

đây, doanh nghiệp có thể cho khách hàng thanh toán theo phương thức linh động

hơn như trả góp, trả trước một phần rồi trả số còn lại trong vòng bao nhiêu năm với

mức lãi suất hợp lý,… Ngoài ra, doanh nghiệp có thể đưa ra chiến lược khác biệt

hóa với các đối thủ cạnh tranh trên thị trường, chẳng hạn như kèm các dịch vụ hậu

mãi, hỗ trợ khách hàng trang trí, thay đổi nội thất…

+ Nghiên cứu thị trường, phân khúc thị trường, để chọn phân khúc thị trường

phù hợp hầu hết các doanh nghiệp tại Việt Nam hiện nay chưa đề cao công tác

140

nghiên cứu, khảo sát thị trường. Do đó, nhiều công ty không nắm được các thông

tin về nhu cầu của người tiêu dùng để cung ứng sản phẩm phù hợp. Đối với thị

trường BĐS cũng vậy, các công ty cần khảo sát thị trường để tìm phân khúc thị

trường tiềm năng và phù hợp với hướng phát triển của công ty. Trong giai đoạn

khủng hoảng nếu các công ty BĐS đầu tư dàn trải sẽ không mang lại hiệu quả cao,

thay vào đó doanh nghiệp chỉ nên tập trung vào một hoặc một số phân khúc thị

trường có tiềm năng.

Theo nhận định của Bộ trưởng Bộ Xây dựng: “nhu cầu cho nhà ở xã hội hiện

nay còn rất lớn; khoảng 80% người dân cần các sản phẩm loại hình này. Ở các khu

vực đô thị trên toàn quốc, sẽ có khoảng 3.455 nghìn người có khó khăn về nhà ở

hoặc có nhu cầu ổn định về chỗ ở. Để đáp ứng nhu cầu này, sẽ cần khoảng 700.000

căn hộ”. Tuy nhiên, nguồn cung cho phân khúc này trên thị trường hiện nay còn

đang hạn chế. Bên cạnh đó, khi Luật nhà ở được thông qua, nhu cầu về dòng sản

phẩm nhà ở cao cấp có thể sẽ tăng. Đây được coi là một nguồn cầu mới cho thị

trường BĐS Việt Nam. Do đó, các công ty BĐS cần nghiên cứu các biện pháp tiết

kiệm chi phí, giảm giá thành, hạ giá bán để khai thác triệt để khúc thị trường này.

+ Linh hoạt trong việc cơ cấu lại sản phẩm, tái cấu trúc doanh nghiệp:

Các doanh nghiệp hoạt động trên thị trường vì mục tiêu chính là lợi nhuận,

do đó khi kinh doanh không hiệu quả, thì rất cần phải nhanh nhạy trong vệc thích

nghi với điều kiện kinh tế, gắn với nhu cầu thực tế bằng cách thay đổi cơ cấu sản

phẩm, hướng vào phân khúc có nhiều tiềm năng, đặc biệt là phân khúc thị trường

bình dân nhằm tạo ra tính thanh khoản cao cho bất động sản đầu ra. Thị trường BĐS

có nhiều phân khúc, thừa là thừa phân khúc cao cấp và đang thiếu phân khúc nhà ở

phổ cập. Chúng ta đang thiếu những loại nhà ở có giá dưới 15 triệu đồng/m2 hoặc

dưới 1 tỷ đồng/căn, phân khúc cho những đối tượng có thu nhập trung bình. Chính

vì vậy, việc quan tâm điều chuyển hướng kinh doanh vào phân khúc này cũng cần

thật sự được quan tâm.

+ Quan tâm nhiều đến vấn đề về huy động vốn, liên doanh liên kết:

Ở Việt Nam hiện nay, các công ty bất động sản đều huy động vốn từ kênh

tài chính chủ yếu từ các tổ chức tín dụng với tỷ lệ vốn vay ngân hàng chiếm hơn

141

60%-80% tổng số vốn đầu tư. Tuy nhiên, cho đến nay việc tiếp cận nguồn vốn từ

các tổ chức tín dụng vẫn rất khó khăn vì lãi suất vẫn còn khá cao và khó vay thêm

khi chưa trả được nợ cũ.

Trên thực tế, có nhiều dự án đang xây dựng dở dang đang phải dừng hoàn

thiện vì người mua nhà không nộp tiền tiếp. Do đó rất cần có chính sách huy động

phù hợp như sử dụng vốn vay ngắn hạn để cho vay trong thời gian trung và dài hạn.

Thêm vào đó, cần thiết phải lập kênh thông tin về BĐS để cho các tổ chức tín dụng

làm cơ sở nhận, đánh giá dự án để cho vay phù hợp, tăng cường hơn nữa sự liên kết

giữa các tổ chức có năng lực về tài chính tham gia vào việc đầu tư, đồng thời linh

hoạt hơn trong chính sách huy động vốn. Có thể kể đến đó là trường hợp của

Sacomreal, phát hành 100 tỷ đồng trái phiếu. Mỗi trái phiếu có mệnh giá 500 triệu

đồng kèm quyền ưu tiên mua căn hộ với giá ưu đãi giảm 5%/căn và lãi suất được

hưởng là 8,8%/năm. Hoặc công ty Sông Đà - Thăng Long cũng phát hành trái

phiếu và coi đây là kênh huy động vốn hiệu quả để đầu tư các dự án BĐS. Tuy

nhiên, hiện nay chưa có các văn bản pháp luật quy định và hướng dẫn cụ thể về việc

huy động vốn thông qua phát hành trái phiếu BĐS, do đó các doanh nghiệp cần

nghiên cứu và có sự tư vấn trước khi tiến hành biện pháp huy động vốn này.

Ngoài ra, các công ty BĐS có thể tính đến việc chào bán sản phẩm hoặc thu

hút nguồn vốn của nhà đầu tư nước ngoài vào thị trường BĐS Việt Nam. Để làm

được điều đó các công ty BĐS có thể kiến nghị lên các cơ quan có thẩm quyền để

ban hành các chính sách ưu đãi nhằm thu hút vốn đầu tư nước ngoài đầu tư vào các

dự án của công ty.

- Đối với Hiệp hội bất động sản:

+ Hiệp hội BĐS nên có những kiến nghị với các cơ quan quản lý nhà nước,

nghiên cứu đề xuất hành lang pháp lý tạo điều kiện cho sự hình thành các định chế

tài chính, tín dụng phi ngân hàng như: tổ chức tái cho vay thế chấp nhà ở, trái phiếu

dự án, quỹ tiết kiệm nhà ở, quỹ đầu tư BĐS. Đồng thời, kiến nghị nhà nước dỡ bỏ

các rào cản đang hạn chế hoạt động của các DN kinh doanh BĐS và ngân hàng

thương mại.

+ Hiệp hội nên chủ động đề xuất các chính sách, đơn giản thủ tục hành chính

142

để thị trường bất động sản rộng mở hoạt động hiệu quả hơn.

+ Hiệp hội bất động sản Việt Nam nên có kiến nghị chính phủ có những

chính sách ưu đãi hơn nữa cho những DN đầu tư vào bất động sản giá rẻ, trung bình

để tạo sự cân bằng cho thị trường.

5.2.3. Kiến nghị đối với các tổ chức tín dụng và tiền tệ

Theo Turko (1999), những nhân tố kinh tế có thể gây ra phá sản có thể kể

đến gồm: giảm hoặc tăng đột ngột lãi suất, sự thay đổi không mong đợi trong tỷ lệ

lạm phát, sự thay đổi bất thường trong tỷ giá hối đoái, sự thay đổi trong chế độ xuất

và nhập khẩu và chính sách tiền tệ. Chính vì vậy đề hạn chế rủi ro phá sản cần có sự

phối hợp giữa các tổ chức tín dụng, tiền tệ với các công ty bất động sản.

- Về phía ngân hàng và các tổ chức tín dụng:

Do thị trường BĐS phụ thuộc nhiều vào tín dụng ngân hàng nên rủi ro chéo

giữa hai khu vực này rất lớn. Thời gian qua, với sự trầm lắng của thị trường BĐS,

làm cho các công ty BĐS đang phải đối mặt với lượng hàng tồn kho khổng lồ, trong

khi đó đa phần nguồn vốn cấu thành nên các dự án BĐS là từ khoản vay các tổ chức

tín dụng. Và để vay vốn, các công ty BĐS thường cầm cố bằng chính BĐS của

mình, do vậy khi hàng tồn kho không được tiêu thụ đồng nghĩa với việc các công ty

BĐS không thu được tiền và như thế sẽ không thanh toán được các khoản nợ vay

đến hạn trả. Còn ngân hàng và các tổ chức tín dụng mặc dù nắm giữ BĐS nhưng

cũng không dễ dàng để phát mãi nên nợ xấu khó mà xử lý được. Bên cạnh đó, khi

các công ty BĐS gặp khó khăn cũng sẽ làm liên lụy đến các ngành liên quan như là

vật liệu, xây dựng,.. điều này càng làm cho khoản nợ xấu của ngân hàng càng ngày

càng gia tăng. Do vậy, chỉ khi giải quyết được hàng tồn kho BĐS mới giải quyết

được vấn đề nợ xấu.

Một trong những giải pháp mà ngân hàng và tổ chức tín dụng có thể xem xét

đó là cho các công ty BĐS cơ cấu lại các khoản nợ vay cũ đang chịu lãi suất rất cao

để chuyển sang mức lãi suất theo chính sách hiện nay. Ngoài ra ngân hàng và các tổ

chức tín dụng cũng cần bắt tay và cùng phối hợp với các công ty BĐS để giải quyết

một số vấn đề như:

- Cần xem xét cho vay đối với các dự án đầu tư phát triển BĐS thiết yếu đáp

143

ứng nhu cầu của người dân và phát triển kinh tế. Ngân hàng và các tổ chức tín dụng

chỉ nên hạn chế cho vay đối với những đối tượng mua đi bán lại BĐS kiếm lời làm

méo mó thị trường, còn những người có nhu cầu thực sự vẫn cần cho vay để cải

thiện nhà ở.

- Đối với những dự án đang thực hiện dở dang nhưng thiếu vốn mà có khả

năng tiêu thụ cao thì nên tạo điều kiện cho vay vốn với mức lãi suất phù hợp.

- Có chính sách cho vay thích hợp đối với các dự án xây dựng nhà ở xã hội

cho sinh viên, nhà ở cho người có thu nhập thấp, nhà ở cho công nhân khu công

nghiệp.

- Ưu tiên cho vay với các dự án phát triển bất động sản có tính khả thi, mức

độ sinh lời của dự án, tiềm lực tài chính, kế hoạch bán hàng tốt.

- Nên nới rộng cho vay đối với các đối tượng mua nhà chung cư bình dân và

nhà ở xã hội.

- Hạn chế cho vay bồi thường, giải phóng mặt bằng, các dự án xây dựng

chung cư cao cấp, các dự án mới, BĐS du lịch nghỉ dưỡng.

Ngoài ra, cơ chế cho vay tín dụng ưu đãi đối với người nghèo, người có thu

nhập thấp cũng cần được điều chỉnh lại nhằm giúp người nghèo cơ hội cải tạo nhà

đang ở bằng chính hoàn cảnh sống của họ, không áp dụng cơ chế "xin - cho" như ta

vẫn hay làm trong thời gian qua.

- Với thị trường tiền tệ - tín dụng:

Những thăng trầm của thị trường bất động sản luôn gắn liền với những quyết

sách về tài chính, tiền tệ. Thị trường BĐS là đầu ra lớn nhất, vì vậy những biến

động của thị trường BĐS tác động trực tiếp ngay với thị trường tiền tệ - tín dụng và

ngược lại, đối với thị trường BĐS, thị trường tiền tệ - tín dụng là nguồn cung vốn

chủ yếu cho hoạt động đầu tư tạo lập BĐS, cho nên những biến động của thị trường

tiền tệ - tín dụng, lập tức tác động mạnh tới thị trường BĐS.

Thực tế cho thấy, lạm phát đã và đang tác động tới thị trường BĐS do thu

nhập của người dân giảm dẫn đến lượng cầu BĐS giảm rõ rệt. Bên cạnh đó, việc

hạn chế cho vay BĐS đã làm cho nguồn vốn huy động của các công ty BĐS trở nên

khó khăn. Cộng thêm, giá đầu vào của các vật liệu cơ bản phục vụ cho thi công các

144

dự án BĐS như gạch ngói, xi măng,.. tăng cao đã làm cho chi phí dự án tăng theo.

Việc thiếu vốn cùng với chi phí dự án gia tăng khiến cho tiến độ của nhiều dự án bị

kéo dài, trì hoãn, thậm chí là dừng thi công. Từ đó dẫn đến ảnh hưởng không chỉ

với công ty BĐS mà còn với người có nhu cầu mua BĐS cũng gặp khó khăn. Như

vậy, các công ty kinh doanh BĐS không chỉ bị sức ép từ cả hai phía vốn đầu vào và

tiêu thụ hàng hóa đầu ra mà còn chịu thêm áp lực về thời hạn giải chấp các khoản

vay đến hạn. Từ những phân tích trên cho thấy việc ổn định chính sách tiền tệ để

hạn chế lạm phát là một trong những giải pháp thiết thực nhằm góp phần vực dậy

thị trường BĐS vốn nhiều bất ổn như hiện nay.

Tóm lại, thị trường BĐS Việt Nam hiện nay đang ở vào thời điểm khó khăn

kéo theo đó là hàng loạt các công ty BĐS có nguy cơ phá sản. Việc tìm ra các giải

pháp định hướng cho thị trường phát triển, giúp cho các công ty BĐS vượt qua

được giai đoạn khó khăn này là việc làm của tất cả các bên hữu quan. Các giải pháp

cần được triển khai đồng bộ. Các nguồn lực phải được khơi dậy đặc biệt, luồng tiền

cần được lưu chuyển qua thị trường BĐS. Chỉ khi những điều đó đồng loạt xảy ra,

thị trường BĐS mới có xung lực mới, các công ty BĐS mới có cơ hội phục hồi và

phát triền. Tuy vậy, bất cứ giải pháp nào cũng sẽ dẫn đến tình trạng khó khăn,

doanh nghiệp phải “thắt lưng buộc bụng” trong một thời gian. Vì thế phòng bệnh

bao giờ cũng tốt hơn chữa bệnh. Các doanh nghiệp hãy luôn quan tâm đến những

bất thường của doanh nghiệp mình để có những quyết định đúng đắn kịp thời tránh

145

rơi vào tình trạng RRPS.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Thị trường BĐS là một trong những thị trường quan trọng của nền kinh tế,

khi thị trường BĐS khó khăn khiến cho nhiều công ty BĐS có nguy cơ rơi vào phá

sản, từ đó sẽ kéo theo những hệ lụy vô cùng to lớn đối với toàn bộ nền kinh tế. Do

vậy việc đưa ra những giải pháp nhằm hạn chế RRPS của các công ty BĐS là vấn

đề cần được đặc biệt quan tâm. Trong nội dung Chương 5, tác giả đề xuất các giải

pháp dựa trên kết quả nghiên cứu thực tế tại các công ty BĐS; đồng thời đưa ra kiến

nghị đối với các bên có liên quan như nhà nước, các tổ chức tín dụng – tiền tệ, hiệp

hội BĐS và các công ty BĐS nhằm thực hiện được các giải pháp ngăn ngừa và hạn

146

chế RRPS một cách có hiệu quả nhất.

KẾT LUẬN CHUNG

Ngành BĐS là một trong những ngành có vị trí vô cùng quan trọng trong nền

kinh tế quốc dân. Sự khó khăn của ngành BĐS sẽ làm ảnh hưởng to lớn đến các

ngành khác có liên quan. Việc phân tích RRPS của các công ty BĐS nhằm từ đó

đưa ra được những giải pháp để ngăn ngừa và hạn chế rủi ro xảy ra phá sản của các

công ty BĐS là mối quan tâm của không chỉ bản thân các doanh nghiệp BĐS mà

còn của nhà nước, nhà đầu tư, các tổ chức tín dụng và nhà cung cấp. Chính vì vậy

việc đi vào phân tích RRPS của các công ty BĐS là một đề tài có ý nghĩa cả về mặt

lý luận và thực tiễn. Trong phạm vi của luận án, tác giả đã đi vào giải quyết các vấn

đề chính như sau:

- Thứ nhất, trình bày được bức tranh toàn cảnh về các công trình nghiên cứu

trong và ngoài nước về phân tích RRPS.

- Thứ hai, hệ thống hóa và làm rõ lý luận chung về RRPS và phân tích RRPS

trong các công ty BĐS.

- Đưa ra tiêu chuẩn lựa chọn mẫu nghiên cứu, các chỉ tiêu quan trọng đến

vấn đề nghiên cứu, thu thập dữ liệu có liên quan để tiến hành phân tích bằng cách

sử dụng phương pháp định lượng có sự trợ giúp của phần mềm chuyên dụng SPSS,

từ đó đưa ra được kết quả nghiên cứu về các yếu tố có tác động đến RRPS và

phương trình hồi quy logit để dự báo RRPS của các công ty BĐS Việt Nam. Các kết

quả cho thấy các chỉ tiêu về dòng tiền trên tổng nợ phải trả, vốn hoạt động thuần

trên tổng tài sản, khả năng sinh lợi của tài sản và hệ số nợ có ảnh hưởng quan trọng

đến rủi ro phá sản của các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam. Ở đây tác giả cũng xin nhấn mạnh rằng, luận án này tiến hành

phân tích rủi ro phá sản của các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình dự báo rủi ro phá sản logit là

một công cụ hữu ích. Tuy nhiên, kết quả của nó chỉ chính xác như tính đầy đủ của

dữ liệu trong mô hình, và cũng lưu ý rằng dự báo về rủi ro phá sản không phải là

một giải pháp đo lường rủi ro hoàn chỉnh. Nó chỉ là một trong nhiều công cụ mà các

nhà phân tích nên xem xét trong đánh giá hiệu quả quản lý và các nguy cơ liên quan

147

đến một cơ hội đầu tư.

- Trên cơ sở kết quả thu được từ Chương 4, tác giả đề xuất các giải pháp và

kiến nghị nhằm ngăn ngừa và hạn chế RRPS đối với các công ty BĐS Việt Nam.

HẠN CHẾ CỦA LUẬN ÁN

Đề tài liên quan đến rủi ro phá sản đã được thực hiện nhiều ở các nước trên

thế giới. Ở Việt Nam số lượng các công trình nghiên cứu về vấn đề này chưa có

nhiều. Do đó việc gặp khó khăn trong nghiên cứu, cũng như các hạn chế của nghiên

cứu là điều không thể tránh khỏi.

Thứ nhất, về việc xác định biến phụ thuộc của nghiên cứu là RRPS của công

ty BĐS: hiện nay chưa có tiêu chuẩn phân loại nào nhất quán để xác định khi nào

công ty có RRPS. Chính vì thế việc phân loại công ty rơi vào diện có rủi ro và

không có RRPS mà luận án đưa ra trên cơ sở nghiên cứu các công trình trước đây,

cụ thể tiêu chuẩn phân loại mà luận án đưa ra là: công ty có RRPS là công ty rơi vào

ít nhất 1 trong 2 trường hợp. Hoặc công ty có ROA âm và giá trị vốn hóa thị trường

nhỏ hơn tổng nợ hoặc công ty có vốn hoạt động thuần âm và giá trị vốn hóa thị

trường nhỏ hơn tổng nợ. Ngoài ra các trường hợp còn lại thì xếp công ty vào diện

không có RRPS. Trên thực tế thì có thể có công ty dựa vào các nhận định trên bị

xếp vào diện có RRPS nhưng thực tế lại không phá sản. Ngược lại, có những công

ty được xếp vào diện không có rủi ro phá sản nhưng thực tế lại có RRPS rất cao. Do

đó, các nhận định trên chỉ mang tính tương đối.

Thứ hai, về các biến độc lập được đưa vào nghiên cứu: do có sự khó khăn

trong việc thu thập số liệu, mẫu mà luận án chưa xét đến các biến phi tài chính.

Trong phạm vi của luận án, tác giả chỉ tập trung vào phân tích ảnh hưởng của các tỷ

số tài chính và biến dựa trên dữ liệu thị trường. Vì thế việc bỏ qua một số biến phi

tài chính có thể đưa ra những nhận định chưa hoàn toàn chính xác nhất về mối liên

hệ, tác động của các biến như là biến về vĩ mô kinh tế. Do đó, luận án có thể chưa

phản ánh hết được các nhân tố tác động đến RRPS một cách toàn diện.

Thứ ba, về mẫu nghiên cứu: do số lượng công ty được niêm yết trên HOSE

và HNX còn rất nhỏ so với số lượng công ty đang tồn tại, vì vậy số lượng công ty

148

có RRPS trong mẫu được xem xét cũng không đầy đủ, không phản ánh hết được số

lượng công ty có nguy cơ phá sản đang ngày càng gia tăng trong tình hình hiện nay.

Hiện nay có 55 công ty BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán, tuy nhiên có

những công ty chỉ vừa mới niêm yết từ năm 2010 và 2015, có những công ty khuyết

thiếu nhiều dữ liệu, vì thế không đủ dữ liệu với ý định của tác giả là 8 năm từ năm

2008 – 2015. Chính vì vậy, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu trên mẫu của 45 công

ty BĐS niêm yết trên TTCKVN. Do đó có thể chưa thấy được tác động ảnh hưởng

của các biến trong dài hạn, chưa xét đến tính trễ của các biến nếu có. Ngoài ra,

nghiên cứu cũng chỉ tập trung các công ty trên 2 sàn là HOSE và HNX mà chưa

khảo sát các công ty chưa tham gia niêm yết, các công ty giao dịch trên sàn

UPCOM… Trong khi đây là giai đoạn cực kì khó khăn đối với các công ty vừa và

nhỏ. Vì vậy việc phân tích RRPS có thể chưa phản ánh chính xác hoàn toàn được

tình hình thực tế.

Thứ tư, về kênh cung cấp thông tin nghiên cứu: hiện nay ở Việt Nam vẫn

chưa có một kênh thông tin chính thức lưu trữ và đăng tải chính xác những thông tin

tài chính của các công ty. Số liệu tài chính hiện nay chủ yếu được thu thập từ BCTC

được công bố rộng rãi trên trang website của các công ty chứng khoán, và một số

thông tin trong đó được đưa ra không chính xác. Ngoài ra, một số thông tin tài

chính quá khứ của công ty hiện nay không được công bố rộng rãi, gây khó khăn

trong việc lấy dữ liệu nghiên cứu. Do đó, trong một chừng mực nào đó thì việc tự

149

thu thập số liệu có ảnh hưởng đến kết luận của nghiên cứu.

KIẾN NGHỊ VỀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Với các hạn chế của luận án, tác giả đưa ra một số đề xuất cho những nghiên

cứu tiếp theo về vấn đề RRPS có thể mở rộng ở các khía cạnh sau:

1. Xây dựng lại các chỉ tiêu để nhận diện công ty có RRPS sao cho đầy đủ

hơn và phản ánh đúng với tình hình thực tế hơn.

2. Đưa thêm các biến độc lập để tăng khả năng giải thích của mô hình như

các biến phi tài chính, biến kinh tế vĩ mô. Tăng thời gian khảo sát của nghiên cứu để

có đánh tổng thể trong dài hạn.

3. Mở rộng đối tượng nghiên cứu ra ngoài phạm vi sàn HOSE và HXN như

sàn UPCOM, các công ty chưa tham gia niêm yết để tăng số lượng quan sát có

RRPS nhiều hơn.

4. Tiếp tục nghiên cứu về RRPS theo phương pháp tiếp cận mới phù hợp với

150

thông tin bất đối xứng trong các quan hệ kinh tế hiện nay.

DANH MỤC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ

1. Nguyễn Thị Nga (2013a), Trao đổi về kế toán bán hàng trong điều kiện ứng dụng

thương mại điện tử, Tạp chí nghiên cứu khoa học kiểm toán, số 15.

2. Nguyễn Thị Nga (2013b), Kế toán bán hàng tại các doanh nghiệp Tổng công ty

thương mại Hà nội Hapro, Tạp chí nghiên cứu Tài chính kế toán, Số 02 (115).

3. Nguyễn Thị Nga (2014a), ‘Đánh giá và dự báo nguy cơ phá sản của các công ty

bất động sản niêm yết trên HOSE’, Tạp chí Kinh tế và dự báo, số 15, tr.47-50.

4. Nguyễn Thị Nga (2014b), ‘Đo lường nguy cơ phá sản của các công ty bất động

sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam’, Kỷ yếu hội thảo khoa học

Khoa, Trường Đại học Lao động Xã hội, Hà nội, tr.237-244.

5. Nguyễn Thị Nga (2016a), ‘Vận dụng phương pháp thống kê trong phân tích rủi

ro phá sản tại doanh nghiệp’, Tạp chí tài chính, số 639, tr.26-28.

6. Nguyễn Thị Nga (2016b), ‘Sử dụng hợp lý đòn bẩy tài chính nhằm hạn chế rủi ro

phá sản của các công ty bất động sản khi gia nhập TTP’, Hội thảo khoa học quốc

gia: Kế toán, Kiểm toán trong bối cảnh Việt Nam gia nhập TTP và AEC, Trường

151

Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà nội, tr.497-507.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Agarwal, V. and R. Taffler (2008), ‘Does Financial Distress Risk Drive the Momentum

Anomaly?', Financial Management, Vol. 37, No.3, pp. 461 - 484.

2. Alexander S. Reisz and Claudia Perlich (2007), 'A market-based Framework for

Bankruptcy Prediction', Journal of Financial Stability, vol. 3, issue 2, pp. 85-131.

3. Alkhatib, K., Al Bzour, A.E. (2011), 'Predicting corporate bankruptcy of Jordanian

listed companies: Using Altman and Kida Models', International Journal of Business and

Management, Vol. 6, issue.3, pp. 208-215.

4. Altman, E.I. (1968), ‘Fiancial ratios, discriminant analysis and the prediction of

corporate bankrup’, The Journal of Finance, vol 23, pp. 589-609.

5. Altman, E.I. (2000), Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-

score and Zeta model, Stern School of Business, New York University, New York, USA.

6. Altman, E.I.,Zhang, L. and Yen, J. (2007), Corporate Financial Distress Dianosgis in

China, New York University Salomon Center Working paper, New York.

7. Altman, E.I. (1977a), ‘Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-

Score and ZETA® Models’, The Journal of Finance, pp.12-28.

8. Altman, E.I. (1977b), ‘The Z-Score Bankruptcy Model: Past, Present, and Future’, The

Journal of Finance, pp.8-10.

9. Altman, E.I. (1977c), 'Zeta analysis: a New Model to Identify Brankruptcy Risk of

Corporation', Journal of Banking and Finance, vol 1, pp.29-54.

10. Altman, E.I. (1993), Corporate Financial Distress and Bankruptcy, Wiley Finance

Editon, John Wiley & Sons, New Jersey, USA.

11. Anghel, I. (2002), Falimentul. Radiografi şi predicţie, Economica: Bucharest,

Rumania.

12. Argent, J. (1976), Corporate Collapse: The Causes and Symptoms, McGraw Hill.

13. Atiya A. F. (2001), 'Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural', IEEE

transactions on neural networks, vol.12, No.4.

14. Atrill, P. (2002), Financial Management for Non – specialist, Prentice Hall.

152

15. Băileşteanu, D. (1998), 'Diagnostic, risc şi efiienţă în afaceri, Mirton: Timişoara'.

16. Balcaen & Ooghe (2004), Alternative methodologies in studies on business failure do

they produce better results than the classical statistical methods?, Universiteit Gent,

Faculteit Economie En Bedrijfskunde, Belgium, Working Paper.

17. Bandyopadhyay, A. (2006), ‘Predicting probability of default of Indian corporate

bonds: logistic and Z-Score model approaches’, Journal of Risk Finance, p.255-272.

18. Baxter (1976), 'The sandilands report', Journal of Business Finance and Accounting,

Vol. 3, Issue 1, pp. 115–123.

19. Beaver, W.H. (1966), ‘Financial ratios as predictors of failure’, Journal of Accounting

Research, vol.4, pp.71-111.

20. Berg, Bruce L. (2007), Qualitative Research Methods for the Social Science, 6th

Edition. San Francisco: Pearson Education, Inc.

21. Black, F., & Scholes, M. (1973), 'The pricing of options and corporate liabilities’, The

journal of political economy, vol.81(3), pp.637-654.

22. Bộ Tài chính (2013), Thông tư số 73/2013/TT-BTC, hướng dẫn chi tiết một số điều về

niêm yết chứng khoán tại Nghị định số 58/2012/NĐ-CP ngày 20/7/2012 quy định chi tiết

và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật Chứng khoán và Luật sửa đổi, ban hành ngày

29 tháng 5 năm 2013.

23. Bongini, P. Ferri, G., & Hahm, H . (2000), ’Corporate Bankruptcy in Korea: Only the

Strong Survive?’, The Financial Review, vol.34, no.4, pp. 31-50.

24. Byoun (2008), 'How and when do firms adjust their capital structures toward targets?',

The journal of finance, vol. 63, Issue 6, pp.3069–3096.

25. Brédart, X. (2014), 'Bankruptcy prediction model: The case of the United States',

International Journal of Economics and Finance, Vol 6, issue 3, pp 1–7.

26. Campbell JY, Hilscher J, Szilagyi J. (2008), 'In Search of Distress Risk', Journal of

Finance, vol. 13 (6), pp.2899-2939.

27. Caton, GL. and J. Goh (2003), 'Are all rivals affected equally by bond rating

downgrades?', Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol. 20, pp. 49-62.

28. Charitou, A., Neophytou, E., & Charalambous, C. (2004), 'Predicting corporate failure:

153

empirical evidence for the UK', European Accounting Review, Vol.13(3), pp.465-497.

29. Christidis, A. C-Y and A. Gregory (2010), `Some New Models for Financial Distress',

Xfi - Centre for Finance and Investment Discussion Paper, No.10.

30. Coats, PK & Fant, LF (1993), 'Recognizing financial distress patterns using a neural

network tool', Financial Management , Vol.22(3), pp.142-155.

31. Cooper, AC, F. J. Gimeno-Gascon, CY W. (1994), Initial human and ﬁnancial capital

as predictors of new venture performance, J. Bus., vol 9, pp. 371–395.

32. Cục quản lý đăng ký kinh doanh (2016). Truy cập ngày 31 tháng 12 năm 2016 từ

https://dangkykinhdoanh.gov.vn/NewsandUpdates/tabid/91/CategoryID/25/language/vi-

VN/Default.aspx.

33. Dakovic, R., Czado, C., Berg, D. (2010), 'Bankruptcy prediction in Norway: a

comparison study', Applied Economics Letters, Vol. 17, issue 16/18, pp. 1739–1746.

34. Đào Thị Thanh Bình (2013), 'Mô hình xếp hạng tín dụng cho các công ty sản xuất ở

Việt Nam', Tạp chí Kinh tế và Phát triển, Số 188, tr 39-49.

35. Đơn vị thành viên của công ty dầu khí (2016). Công ty cổ phần điện lực dầu khí PVL.

Truy cập ngày 26 tháng 12 năm 2016 từ

http://pvc.vn/donvithanhvien/chitietdonvithanhvien/tabid/207/id/303/.aspx.

36. Edmister (1972), 'An empirical test of finacial ratio analysis for small business failure

prediction', The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 7, No. 2, pp. 1477-

1493.

37. Eisenbeis, R. (1977), ’Pitfalls in the application of discriminant analysis in business,

finance, and economics’, The Journal of finance, vol 32(3), pp. 875-900.

38. Eljelly, A., & Mansour, I. (2001), ’Predicting private companies failure in the Sudan’,

Journal of African Business, vol 2(2), pp. 23-43.

39. Etemadi, H., Anvary Rostamy, A., & Dehkordi, H. (2009), 'A genetic programming

model for bankruptcy prediction: empirical evidence from Iran', Expert Systems with

Applications, vol 36(2), pp. 3199-3207.

40. Ferris, SP, N. Jayaraman, and AK Makhija (1997), 'The response of competitors to

announcements of bankruptcy: An empirical examination of contaion and competitive

154

effects', Journal of Corporate Finance, Vol. 3, pp.367-395.

41. Fitzpatrick, P. (1932), 'A comparison of ratios of successful industrial enterprises with

those of failed firms', Certified Public Accountant, Vol. 2, 598-605.

42. Fulmer (1984), A Bankruptcy Classification Model for Small Firms, truy cập ngày 15

tháng 3 năm 2014 từ https://ycharts.com/glossary/terms/fulmer_h_score.

43. Gaylen N. Chandler and Steven H. Hanks (1994), 'Market attractiveness, resource-

based capabilities, venture strategies, and venture performance', Journal of Business

Venturing , vol 9, issue 4, pp.331-349.

44. Gregory, C. (2010), 'Some new model for financial distress trediction in the UK' Xfi -

Centre for Finance and Investment Discussion Paper No. 10

45. Gu, Z. (2002), ‘Analyzing bankruptcy in the restaurant industry: a multiple

discriminant model’, International Journal of Hospitality Management, pp.25-42.

46. Gupa (1983), 'Journal of Geophycical Reserch', số 88, pp. 2075-2082.

47. Hall, G. (1992), 'Reasons for Insolvency Amongst Small Firms - A Review and Fresh

Evidence', Small Business Economics, Vol.4, No.3, pp. 237-250.

48. Hillegeist, S., Keating, E., Cram, D., & Lundstedt, K. (2004), ’Assessing the

probability of bankruptcy’, Review of Accounting Studies, vol 9(1), pp.5-34.

49. Hoàng Tùng. (2011), 'Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình logistic',

Tạp chí khoa học và công nghệ, Đại học Đà Nẵng số 2.

50. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với

SPPS, Trường Đại học Kinh Tế TP.HCM. Nhà xuất bản Hồng Đức, tr. 2-3

51. Holland, R. (1998), Planning Against A Business Failure, Agricultural Development

Center, University of Tennessee.

52. Huỳnh Cát Tường (2008), Khánh kiệt tài chính và ứng dụng mô Hình Z-Score trong

dự báo khánh kiệt tài chính, Luận văn Thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

53. Ivoniciu, P (1998), 'Bankruptcy risk analysis by method scores', Journal of Finance,

Banks, Insurance, vol.4, pp. 17-19

54. Jensen, M., 'Agency costs of free cash flow, coporate finance, and Takeovers', The

155

American economic review, Vol. 76, No.2, pp. 323 - 329.

55. Jame Kolari (2002), 'Predicting large US bank failures', The Journal of Economics and

Business, Vol.54(4), pp. 361-387.

56. Jouzbarkand, M., Keivani, F.S., Khodadadi, M., Fahim (2013), 'Bankruptcy prediction

model by Ohlson and Shirata model and Tehran Stock Exchange', World Applied Sciences

Journal, Vol. 21, pp. 152-156.

57. Reisz A.S. and Perlich C (2007), 'A market-based Framework for Bankruptcy

Prediction', Journal of Financial Stability , vol. 3, No, 2, pp.85-131

58. Kahl, M. (2002), 'Economic distress, fiancial distress, and dynamic liquidation',

Journal of Finance, Vol. 57, issue 1, p. 135–168.

59. Khổng Minh Hòa, Ứng dụng mô hình điểm Z trong phân tích tài chính công ty niêm yết

trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế Quốc

dân.

60. Kraus, A. and Litzenberger, R. (1973), 'A state-preference model of optimal financial

leverage', Journal of Finance , vol. 28, issue 4, pp. 11-22.

61. Knox, K., Blankmeyer, E., Trinidad, J., & Stutzman, J. (2009), 'Predicting bankruptcy

in the Texas nursing facility industry’, The Quarterly Review of Economics and Finance,

volume 49(3), 1047-1064.

62. Lang, L., and R. Stulz, 1992, 'Contagion and competitive intra-industry effects of

bankruptcy announcements', Journal of Financial Economics, Vol. 32, pp.45-60.

63. Lâm Minh Chánh (2007b), ‘Dùng chỉ số Z để ước tính hệ số tín nhiệm’, Báo nhịp cầu

đầu tư, số 42.

64. Lâm Minh Chánh (2007a), ‘Chỉ số Z – công cụ phát hiện nguy cơ phá sản và xếp hạng

định mức tín dụng’, Báo nhịp cầu đầu tư, số 41.

65. Lawrence J. Gitman (1992), Basic Managerial Finance, Harper Collins.

66. Lê Long Hậu (2010), ‘Vận dụng lý thuyết định giá quyền chọn vào dự báo rủi ro phá

sản của doanh nghiệp – Mô Hình KMV’, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 49.

67. Maddala (1983), Limited-dependent and qualitative variables in econometrics,

156

Cambridge University Press.

68. Marcus D. Odom & Ramesh Sharda (1990), 'A Neural Network Model for Bankruptcy

Prediction', International Joint Conference on, Volume 2, p. 163 - 168.

69. McClure (2004), Z marks the end. Được truy cập ngày 24 tháng 12 năm 2014 từ

www.investopedia.com/articles/fundamental/.

70. Merton, R. (1974), 'On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest

rates’, Journal of finance, Vol.29(2), pp.449-470.

71. Min, J., & Jeong, C. (2009), A binary classification method for bankruptcy prediction,

Expert Systems with Applications, pp. 5256-5263.

72. Monica Violeta Achim, Codruta Mare, Sorin Nicolae Borlea (2012), 'Emerging

Markets Queries in Finance and Business A statistical model of financial risk bankruptcy

applied for Romanian manufacturing industry', Procedia Economics and Finance, Vol.3,

pp. 132 – 137

73. Nguyễn Bảo Khang (2012), 'Các yếu tố tác động đến phá sản trong các doanh nghiệp

trên địa bàn tỉnh Đồng Nai', Luận văn thạc sỹ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

74. Nguyễn Thành Cường, Phạm Thế Anh (2010), ‘Đánh giá rủi ro phá sản của các doanh

nghiệp chế biến thủy sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí

Khoa học Công nghệ Thủy sản, số 2/2010, tr.27-33.

75. Nguyễn Trọng Hòa (2009), 'Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng đối với các DN Việt

Nam trong nền kinh tế chuyển đổi', Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân.

76. Odom, MD & Sharda, R. (1990), A neural network model for bankruptcy

prediction', Proceeding of the International Joint Conference on Neural Networks, San

Diego, Volume II. IEEEE Neural Networks Council, Ann Arbor, pp.163-171.

77. Ohlson, J.(1980), ‘Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy’,

Journal of Accounting Research, pp.109-131.

78. Pongsatat, S., Ramage, J., & Lawrence, H. (2004), 'Bankruptcy prediction for arge and

small firms in Asia: a comparison of Ohlson and Altma’, Journal of Accounting and

Croporate Governance’, vol.1(2), p.1-13. .

79. Quốc hội nước CHXHCN VN (2014), Luật Phá sản số 51/2014/QH13, ban hành ngày

157

ngày 19 tháng 06 năm 2014.

80. Ramser, J. & Foster, L. (1931), A Demonstration of Ratio Analysis, Bulletin 40,

Bureau of Business Research, University of Illinois, Urbana.IL.

81. Cooper (1994), 'Third-Generation New Product Processes', Journal of Product

Innovation Management, volume 11, pp. 3-14.

82. Shumway, T. (2001), 'Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model',

Journal of Business, Vol.74(1), pp.101-124. .

83. Sori, Z. M. and Karbhari, Y. (2004), Bankruptcy prediction during the IMF crisis:

evidence from Malaysian listed industrial companies. Truy cập ngày 18 tháng 8 năm 2015

từ http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=596183.

84. Tatsiana N.Rybak (2006), Analysis and estimate of the enterprises bankruptcy risk,

State Economic university, Republic of Belarus.

85. Tavlin, E., Moncarz, E., & Dumont, D. (1989), 'Financial failure in the hospitality

industry', FIU Review, Vol.7(1), pp.55–75.

86. Theodossiou, P. (1991), 'Alternative models for assessing the financial condition of

business in greece', Journal of Business Finance & Accounting, Volume 18, Issue 5, pp.

697–720.

87. Thủ tướng Chính phủ (2012), Nghị định số 58/2012/NĐ-CP quy định chi tiết và hướng

dẫn thi hành một số điều của Luật Chứng khoán và Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của

Luật Chứng khoán, ban hành ngày 20 tháng 7 năm 2012.

88. Thủ tướng Chính phủ (2009), Nghị định số: 56/2009/NĐ –CP về trợ giúp phát triển

doanh nghiệp nhỏ và vừa,ban hành ngày 30 tháng 06 năm 2009.

89. Titman, S., Wessels, R., 'The determinants of capital structure choice', The Journal of

Finance, Vol. 43, No. 1, pp. 1-19.

90. Tinoco M. H. and Wilson N. (2013), 'Financial distress and bankruptcy prediction

among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables',

International Review of Financial Analysis , vol. 30, issue C, pp. 394-419.

91. Tổng cục Thống kê (2016). Kết quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Việt Nam

158

giai đoạn 2010 -2015. Nhà xuất bản Thống kê.

92. Ugurlu, M., & Aksoy, H. (2006), ‘Prediction of corporate financial distress in an

emerging market: the case of Turkey', Cross Cultural management: An International

Journal, Vol 3 (4), pp. 277- 295.

93. Van Prederikslust R.A.I (1978), Predictability of corporate failure: Models for

prediction of corporate failure and for evalutions of debt capacity, Martinus nijhoff social

sciences division Leiden.

94. Vintilă, G., Toroapă, G.M. (2012). Forecasting the bankruptcy risk on the example of

Romanian. Romanian Statistical Review Supplement, Vol. 60, issue 2, p. 377–388.

95. Wheelen & Hunger (2000), Strategic Management and Business Policy, New York:

Addison-Wesley Publishing, New York.

96. VenkataRamana, S.Md.Azash & K.Ramakrishnaiah (2012), 'Financial performance

and predicting the risk of bankruptcy: a case of selected cement companies in India',

International journal of public administration and management research, Vol. 1, No.1,

october 2012, pp. 40 -56.

97. Xu, M., &Zhang, C. (2009), ‘Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed

companies’, Review of Accounting Stydies, Vol.14, pp. 534-558.

98. Zhang, G., Hu, M., Patuwo, BE & Indro, DC (1999), ‘Artificial neural networks in

bankruptcy prediction: General framework and cross-validation analysis’, European

Journal of Operations Research, Vol. 116(1), pp. 16–32.

99. Winakor, A. & Smith, R. (1935), Changes in the financial structure of unsuccessful

industrial corporations, Bulletin 51, Bureau of Business Research, University of Illinois,

159

Urbana.IL

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1: DANH SÁCH CÁC CÔNG TY NGHIÊN CỨU

Mã Sàn

STT CK Tên Công ty Ngành GD Vốn điều lệ

CTCP Đầu Tư Xây 1 BCI Bất động sản HoSE 86,720,144 Dựng Bình Chánh

CTCP Đầu Tư & Phát

2 CCL Triển Đô Thị Dầu Khí Bất động sản HoSE 26,249,885

Cửu Long

TCT Cổ Phần Đầu Tư 231,694,819 3 DIG Bất động sản HoSE Phát triển Xây Dựng

4 DTA CTCP Đệ Tam Bất động sản HoSE 10,000,000

CTCP DV & XD Địa Ốc 253,049,068 5 Bất động sản HoSE DXG Đất Xanh

CTCP Ngoại Thương & 6 FDC Bất động sản HoSE 27,609,988 PT ĐT Tp.HCM

CTCP PT Nhà Bà Rịa - 7 HDC Bất động sản HoSE 41,113,199 Vũng Tàu

8 HDG CTCP Tập Đoàn Hà Đô Bất động sản HoSE 75,968,080

CTCP TV - TM - DV 426,600,000 9 HQC Bất động sản HoSE Địa Ốc Hoàng Quân

CTCP Phát Triển Hạ 274,194,525 10 IJC Bất động sản HoSE Tầng Kỹ Thuật

CTCP Đầu Tư và Công 838,424,849 11 ITA Bất động sản HoSE Nghiệp Tân Tạo

CTCP Đầu Tư & KD 12 ITC Bất động sản HoSE 69,086,688 Nhà Intresco

160

13 KAC CTCP Đầu Tư Địa Ốc Bất động sản HoSE 23,999,999

Khang An

TCT PT Đô Thị Kinh 475,711,167 14 KBC Bất động sản HoSE Bắc - CTCP

233,999,892 CTCP Đầu Tư & KD 15 KDH Bất động sản HoSE Nhà Khang Điền

CTCP Đầu Tư và Dịch 16 KHA Bất động sản HoSE 14,120,309 Vụ Khánh Hội

CTCP ĐT & PT Đô Thị 17 LGL Bất động sản HoSE 19,999,275 Long Giang

18 LHG CTCP Long Hậu Bất động sản HoSE 26,082,627

CTCP Cơ Điện & XD 19 MCG Bất động sản HoSE 57,510,000 Việt Nam (MECO)

CTCP Đầu Tư Năm Bảy Bất động sản HoSE 58,321,200 20 NBB Bảy

CTCP Đầu Tư Nam 142,114,510 21 NLG Bất động sản HoSE Long

CTCP Phát Triển Đô 22 NTL Bất động sản HoSE 63,600,000 Thị Từ Liêm

201,809,971 CTCP Phát triển Bất 23 PDR Bất động sản HoSE động sản Phát Đạt

100,000,000 CTCP ĐT Hạ Tầng & 24 PTL Bất động sản HoSE Đô Thị Dầu Khí

CTCP Quốc Cường Gia 275,129,310 25 QCG Bất động sản HoSE Lai

CTCP Địa Ốc Sài Gòn 217,069,134 26 SCR Bất động sản HoSE Thương Tín

161

CTCP Công Nghệ Viễn 27 SGT Bất động sản HoSE 74,001,914 Thông Sài Gòn

100,000,000 CTCP ĐT PT Đô Thị & Bất động sản HoSE 28 SJS KCN Sông Đà

CTCP Sonadezi Long Bất động sản HoSE 20,000,000 29 SZL Thành

CTCP Phát Triển Nhà Bất động sản HoSE 70,988,381 30 TDH Thủ Đức

CTCP Phát Triển KCN Bất động sản HoSE 26,003,143 31 TIP Tín Nghĩa

CTCP SXKD XNK DV 32 TIX Bất động sản HoSE 24,000,000 & ĐT Tân Bình

Tập đoàn VINGROUP - 2,637,707,95 33 VIC Bất động sản HoSE CTCP 4

34 VPH CTCP Vạn Phát Hưng Bất động sản HoSE 52,983,084

CTCP Xây Lắp & Địa 35 VRC Bất động sản HoSE 14,504,762 Ốc Vũng Tàu

CTCP Xây Dựng Sông 36 ICG Bất động sản HNX 20,000,000 Hồng

CTCP Phát Triển Hạ 37 IDV Bất động sản HNX 11,565,225 Tầng Vĩnh Phúc

38 PV2 CTCP Đầu Tư PV2 Bất động sản HNX 37,350,000

39 PVL CTCP Địa Ốc Dầu Khí Bất động sản HNX 50,000,000

CTCP Đầu Tư &

40 PXA Thương Mại Dầu Khí Bất động sản HNX 15,000,000

Nghệ An

41 RCL CTCP Địa Ốc Chợ Lớn Bất động sản HNX 7,559,358

162

42 SDA CTCP Simco Sông Đà Bất động sản HNX 26,206,158

43 SJC CTCP Sông Đà 1.01 Bất động sản HNX 7,226,082

CTCP Tập Đoàn Đầu Tư 44 TIG Bất động sản HNX 73,565,000 Thăng Long

45 VC3 CTCP Xây Dựng Số 3 Bất động sản HNX 21,999,742

Năm

2008 31

2009 38

2010 43

2011 27

2012 24

2013 25

2014 37

2015 32

Total 257

Rủi ro phá sản

103

Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản

Phụ lục 2: Thống kê mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu

45

360 Total 45 45 Phụ lục 3: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Descriptive Statistics

Minimum

Maximum

-.26496

.52148

Mean .0859083

Std. Deviation .20190109

DTi/TNPT

321

NNH/TTS

360

.02062

.89113

.3794702

.20119230

VCSH/NDH KVTT

339 285

.20137 .07919

148.27974 8.00127

13.9908515 1.0290018

33.67450938 1.03915826

ROFA

360

-.58247

7.08740

1.2052137

1.90193539

TNPT/TTS

360

.02297

.91002

.5662012

.20954166

TSNH/NNH

360

.40584

28.79802

2.6329951

3.16269549

VLD/TTS

353

-.53997

.90885

.2953587

.24318900

EBIT/DT

360

-.13972

.84848

.2514646

.20520249

ROA

360

-.36975

.49631

.0437069

.06880211

ROE

360

-.68020

1.30559

.1119648

.17879659

CP/DT

360

.46135

9.79271

.9319479

.87418960

DT/TS

360

.00056

1.30660

.2901675

.22793252

QMCT

285

.0000320

.0863770

.003716660

.0118839580

Valid N (listwise)

245

163

Phụ lục 4: Thống kê mô tả các biến thuộc các công ty có rủi ro phá sản và không có rủi ro phá sản

Descriptive Statisticsa

Rủi ro phá sản

Minimum Maximum

Mean

Std. Deviation

DTi/TNPT

-.26496

.52148

.1429309

.19817201

224

NNH/TTS

.02062

.74992

.3152212

.16607804

257

VCSH/NDH

.22441

148.27974 17.0987408

37.48986154

245

GTTVCSH/NPT

.08499

8.00127

1.3131271

1.09752259

205

ROFA

-.35135

7.08740

1.5694578

2.07872077

257

TNPT/TTS

.03777

.86733

.4939342

.18056815

257

Nếu

TSNH/NNH

.42249

28.79802

3.0535611

3.41852419

257

VLD/TTS

-.21221

.90885

.3607308

.20401814

257

EBIT/DT

-.09543

.84848

.3002036

.18876910

257

không có rủi ro phá sản

ROA

-.09941

.49631

.0615429

.06503594

257

ROE

-.11325

1.30559

.1516898

.16867017

257

CP/DT

.46135

7.86783

.7915932

.47176714

257

DT/TS

.00675

1.30660

.3207652

.22358129

257

QMCT

.0000540

.0863770

.004842390

.0138449881

205

Valid N (listwise)

178

DTi/TNPT

-.26428

.42148

-.0457727

.13980964

NNH/TTS

.02297

.89113

.5397810

.19206874

103

VCSH/NDH

.20137

115.32797

5.8905017

18.49409077

GTTVCSH/NPT

.07919

.95280

.3009310

.15879037

ROFA

-.58247

4.02321

.2963716

.84749098

103

TNPT/TTS

.02297

.91002

.7465179

.16344580

103

TSNH/NNH

.40584

19.54730

1.5836216

2.07783560

103

VLD/TTS

-.53997

.89552

.1203522

.25388544

Nếu có rủi ro phá sản

EBIT/DT

-.13972

.67992

.1298537

.19455225

103

ROA

-.36975

.10244

-.0007964

.05695363

103

ROE

-.68020

.49995

.0128449

.16497091

103

CP/DT

.46156

9.79271

1.2821534

1.39915576

103

DT/TS

.00056

1.23683

.2138217

.22169507

103

QMCT

.0000320

.0050120

.000831975

.0010057132

Valid N (listwise)

a. No statistics are computed for one or more split files because there are no valid cases.

164

165

PHỤ LỤC 5: MA TRẬN TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN CỦA MÔ HÌNH

rrps

DTi/TNPT -.426**

NNH/T TS .505**

VCSH/N DH -.137*

KVTT -.438**

ROFA -.303**

TNPT/ TTS .546**

TSNH/N NH -.187**

VLD/TT S -.440**

EBIT/DT -.375**

ROA -.410**

ROE -.351**

CP/DT .237**

DT/TS -.212**

QMCT -.152*

Rủi ro phá sản Pearson Correlation

.000

.011

.000

.010

Sig. (2-tailed)

321

360

353

360

285

360 -.282**

339 .178**

360 -.426**

.090

360 -.351**

.097

285 .420**

360 .184**

360 .190**

360 .313**

360 .236**

-.100

360 .238**

.027

Pearson Correlation

DTi/TNPT

Sig. (2-tailed)

.000

.109

.000

.087

.002

.000

.001

.000

.072

.000

.669

321

300

321

262

Pearson Correlation

321 .505**

321 -.282**

321 -.511**

314 -.587**

321 .676**

.083

262 -.380**

-.087

321 -.303**

321 -.132*

-.035

.081

.088

-.042

NNH/TTS

.000

.125

.000

.100

.000

.012

.514

.124

.097

.481

Sig. (2-tailed)

360

353

339

360

285

360 -.137*

.083

321 .178**

-.031

360 -.271**

-.088

285 .319**

360 .137*

.036

360 .202**

360 .139*

-.072

360 .255**

-.081

Pearson Correlation

VCSH/NDH

.002

.125

.011

.570

.000

.109

.000

.012

.505

.000

.011

.186

.000

.185

Sig. (2-tailed)

271

339

Pearson Correlation

339 -.438**

339 -.380**

300 .420**

339 .165**

339 -.623**

332 .137*

339 .319**

339 .295**

339 .353**

339 .474**

339 .327**

-.079

339 .332**

271 .185**

KVTT

.000

.022

.000

.005

.000

.184

.000

.002

Sig. (2-tailed)

285

285 -.303**

-.087

262 .184**

285 -.273**

285 .247**

282 .306**

271 .137*

285 .295**

285 .359**

285 .475**

285 .412**

285 -.180**

285 .250**

-.039

Pearson Correlation

ROFA

.000

.012

.000

.001

.000

.512

.001

.100

.000

Sig. (2-tailed)

360

285

360 .546**

360 .676**

321 -.351**

360 -.381**

353 -.431**

339 -.271**

285 -.623**

360 -.273**

-.017

.071

-.075

.089

360 -.252**

360 -.225**

Pearson Correlation

TNPT/TTS

.000

.754

.181

.155

.133

Sig. (2-tailed)

321

360

339

360

285

360 -.187**

360 -.511**

.090

360 -.381**

353 .566**

-.031

285 .165**

360 .247**

360 .313**

.084

.066

-.092

-.096

-.076

Pearson Correlation

TSNH/NNH

.000

.109

.000

.570

.005

.000

.111

.211

.081

.068

.203

Sig. (2-tailed)

321

353

339

360

360 -.440**

360 -.587**

.097

360 -.431**

360 .566**

-.088

285 .137*

360 .306**

360 .212**

360 .173**

360 .107*

360 -.144**

.007

285 -.142*

Pearson Correlation

VLD/TTS

163

.087

.000

.109

.022

.000

.001

.045

.007

.891

.017

.000

Sig. (2-tailed)

332

353

314 .190**

353 -.303**

.036

282 .353**

353 .359**

353 -.252**

353 .313**

353 .212**

353 .564**

353 .537**

353 -.407**

-.018

282 .278**

353 -.375**

Pearson Correlation

EBIT/DT

.001

.000

.505

.000

.738

.000

Sig. (2-tailed)

360

285

321 .313**

360 -.132*

339 .202**

285 .474**

360 .475**

360 -.225**

360 .564**

360 .883**

.084

353 .173**

360 -.515**

360 .591**

.100

360 -.410**

Pearson Correlation

ROA

.000

.012

.000

.111

.001

.000

.093

.000

Sig. (2-tailed)

360

321 .236**

-.035

339 .139*

360 .883**

360 .537**

.066

353 .107*

-.017

360 -.399**

360 .538**

285 .195**

360 -.351**

285 .327**

360 .412**

Pearson Correlation

ROE

.000

.514

.011

.000

.211

.045

.754

.000

.001

.000

Sig. (2-tailed)

321

360

339

360

285

-.100

.081

-.072

360 -.515**

360 -.407**

360 -.399**

-.092

353 -.144**

.071

360 -.189**

-.077

360 .237**

-.079

360 -.180**

Pearson Correlation

CP/DT

.072

.124

.186

.000

.081

.007

.181

.000

.195

.000

.184

.001

Sig. (2-tailed)

321 .238**

360 .088

339 .255**

360 .591**

360 -.018

360 .538**

360 -.096

353 .007

360 -.075

285 -.018

360 -.189**

360 1

360 -.212**

285 .332**

360 .250**

N Pearson Correlation

DT/TS

.000

.097

.000

.738

.000

.068

.891

.155

.757

.000

Sig. (2-tailed)

321

360

339

360

285

360

.027

.100

360 .278**

360 .195**

-.076

353 -.142*

.089

-.077

-.018

360 -.152*

-.042

-.081

285 .185**

-.039

Pearson Correlation

QMCT

.669

.481

.185

.093

.000

.001

.203

.017

.133

.195

.757

.010

.002

.512

Sig. (2-tailed)

262

285

271

285

282

285

164

PHỤ LỤC 6: KẾT QUẢ HỒI QUY LOGIT

Phụ lục 6a. Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1

Step 2

Step 3

Step 4

Step 5

96.341 96.341 96.341 60.589 156.930 156.930 21.666 178.596 178.596 19.575 198.171 198.171 9.485 207.656 207.656 1 1 1 1 2 2 1 3 3 1 4 4 1 5 5 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .002 .000 .000 Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model Step Block Model

Step

Phụ lục 6b. Model Summary -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

.471 .685 .749 .803 .828 .325 .473 .518 .555 .572 191.132a 130.543b 108.877c 89.302c 79.817d

165

1 2 3 4 5 a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001. b. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001. c. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than .001. d. Estimation terminated at iteration number 9 because parameter estimates changed by less than .001.

Phụ lục 6c.

Classification Tablea

Observed Predicted

Rủi ro phá sản

Percentage Correct

Nếu có rủi ro phá sản

Nếu không có rủi ro phá sản

162 16 91.0

Rủi ro phá sản Step 1 25 42 62.7 Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản

83.3 Overall Percentage

166 12 93.3

Rủi ro phá sản Step 2 17 50 74.6 Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản

88.2 Overall Percentage

168 10 94.4

Rủi ro phá sản Step 3 16 51 76.1 Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản

89.4 Overall Percentage

167 11 93.8

Rủi ro phá sản Step 4 13 54 80.6 Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản

90.2 Overall Percentage

169 9 94.9

Rủi ro phá sản Step 5 9 58 86.6 Nếu không có rủi ro phá sản Nếu có rủi ro phá sản

92.7 Overall Percentage

166

a. The cut value is .500

Phụ lục 6d.

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

1 TNPT/TTS 9.991 1.328 56.626 .000 21822.263 Step 1a 1 Constant -7.394 .928 63.472 .000 .001

1 TNPT/TTS 11.084 1.697 42.661 .000 65089.518

.000 1 .000 ROA -46.691 8.787 28.232 Step 2b

.001 1 .000 Constant -7.104 1.132 39.416

1 TNPT/TTS 9.463 1.733 29.802 .000 12876.183

.004 1 .000 VHDT/TTS -5.600 1.389 16.241 Step 3c

.000 1 .000 ROA -52.523 10.087 27.113

.012 1 .000 Constant -4.429 1.203 13.553

.000 1 .000 DTi/TNPT -7.645 1.983 14.869

1 .000 TNPT/TTS 9.030 1.934 21.886 8350.565

.001 1 .000 VHDT/TTS -7.072 1.585 19.910 Step 4d

.000 1 .000 ROA -55.714 11.909 21.798

.023 1 .003 Constant -3.778 1.279 8.731

.000 1 .000 DTi/TNPT -7.773 2.124 13.387

.031 1 .011 KVTT -3.484 1.365 6.515

1 .002 TNPT/TTS 6.806 2.206 9.514 903.203 Step 5e .001 1 .000 VHDT/TTS -7.072 1.743 16.473

.000 1 .000 ROA -45.561 12.130 14.108

.393 1 .588 Constant -.933 1.722 .294

a. Variable(s) entered on step 1: TNPT/TTS.

b. Variable(s) entered on step 2: ROA.

c. Variable(s) entered on step 3: VHDT/TTS.

d. Variable(s) entered on step 4: DTi/TNPT.

167

e. Variable(s) entered on step 5: KVTT.

Phụ lục số 7

Phụ lục số 7a: Group Statistics

Mean

Std. Deviation Std. Error Mean

Rủi ro phá sản

-.0457727

.13980964

.01419552

Nếu có rủi ro phá sản

DTi/TNPT

.1429309

.19817201

.01324092

Nếu không có rủi ro phá sản

224

.5397810

.19206874

.01892510

Nếu có rủi ro phá sản

103

NNH/TTS

.3152212

.16607804

.01035966

Nếu không có rủi ro phá sản

257

5.8905017

18.49409077

1.90751982

Nếu có rủi ro phá sản

VCSH/NDH

Nếu không có rủi ro phá sản

245

17.0987408

37.48986154

2.39513940

.3009310

.15879037

.01775330

Nếu có rủi ro phá sản

GTTVCSH/NPT

1.3131271

1.09752259

.07665430

Nếu không có rủi ro phá sản

205

.2963716

.84749098

.08350577

Nếu có rủi ro phá sản

103

ROFA

1.5694578

2.07872077

.12966704

Nếu không có rủi ro phá sản

257

.7465179

.16344580

.01610479

Nếu có rủi ro phá sản

103

TNPT/TTS

.4939342

.18056815

.01126353

Nếu không có rủi ro phá sản

257

1.5836216

2.07783560

.20473522

Nếu có rủi ro phá sản

103

TSNH/NNH

3.0535611

3.41852419

.21324168

Nếu không có rủi ro phá sản

257

.1203522

.25388544

.02591207

Nếu có rủi ro phá sản

VLD/TTS

.3607308

.20401814

.01272630

Nếu không có rủi ro phá sản

257

.1298537

.19455225

.01916980

Nếu có rủi ro phá sản

103

EBIT/DT

.3002036

.18876910

.01177509

Nếu không có rủi ro phá sản

257

-.0007964

.05695363

.00561181

Nếu có rủi ro phá sản

103

ROA

.0615429

.06503594

.00405683

Nếu không có rủi ro phá sản

257

.0128449

.16497091

.01625507

Nếu có rủi ro phá sản

103

ROE

.1516898

.16867017

.01052136

Nếu không có rủi ro phá sản

257

1.2821534

1.39915576

.13786291

Nếu có rủi ro phá sản

103

CP/DT

.7915932

.47176714

.02942803

Nếu không có rủi ro phá sản

257

.2138217

.22169507

.02184426

Nếu có rủi ro phá sản

103

DT/TS

.3207652

.22358129

.01394662

Nếu không có rủi ro phá sản

257

Nếu có rủi ro phá sản

.000831975

.0010057132

.0001124422

QMCT

Nếu không có rủi ro phá sản

205

.004842390

.0138449881

.0009669759

168

Phụ lục số 7b. Independent Samples Test

Levene's Test for

t-test for Equality of Means

Equality of Variances

Sig.

Sig. (2-

Mean

Std. Error

95% Confidence Interval of the

tailed)

Difference

Lower

Upper

Equal variances assumed

21.772

.000

-8.503

319

.000

-.18870356

.02219214

-.23236501

-.14504211

DTi/TNPT

Equal variances not assumed

-9.721 253.204

.000

-.18870356

.01941223

-.22693357

-.15047355

Equal variances assumed

2.621

.106

11.074

358

.000

.22455978

.02027749

.18468181

.26443775

NNH/TTS

Equal variances not assumed

10.408 166.337

.000

.22455978

.02157503

.18196359

.26715597

Equal variances assumed

21.124

.000

-2.770

337

.006 -11.20823912

4.04583186 -19.16650482

-3.24997342

VCSH/NDH

Equal variances not assumed

-3.661 317.045

.000 -11.20823912

3.06191518 -17.23247943

-5.18399881

Equal variances assumed

49.948

.000

-8.207

283

.000

-1.01219611

.12333575

-1.25496797

-.76942424

GTTVCSH/

NPT

Equal variances not assumed

-12.864 224.802

.000

-1.01219611

.07868330

-1.16724728

-.85714494

Equal variances assumed

53.965

.000

-6.014

358

.000

-1.27308620

.21167308

-1.68936513

-.85680726

ROFA

Equal variances not assumed

-8.254 357.881

.000

-1.27308620

.15422955

-1.57639630

-.96977609

Equal variances assumed

4.121

.043

12.316

358

.000

.25258373

.02050842

.21225161

.29291585

TNPT/TTS

Equal variances not assumed

12.852 206.504

.000

.25258373

.01965277

.21383793

.29132953

Equal variances assumed

6.585

.011

-4.071

358

.000

-1.46993954

.36107931

-2.18004264

-.75983644

TSNH/NNH

Equal variances not assumed

-4.972 301.819

.000

-1.46993954

.29561550

-2.05166798

-.88821110

VLD/TTS

Equal variances assumed

4.389

.037

-9.191

351

.000

-.24037858

.02615265

-.29181419

-.18894297

169

Equal variances not assumed

-8.327 143.265

.000

-.24037858

.02886857

-.29744196

-.18331520

Equal variances assumed

.022

.883

-7.671

358

.000

-.17034988

.02220814

-.21402469

-.12667508

EBIT/DT

Equal variances not assumed

-7.572 183.105

.000

-.17034988

.02249743

-.21473740

-.12596236

Equal variances assumed

5.628

.018

-8.507

358

.000

-.06233930

.00732818

-.07675100

-.04792760

ROA

Equal variances not assumed

-9.003 213.261

.000

-.06233930

.00692461

-.07598875

-.04868985

Equal variances assumed

1.671

.197

-7.103

358

.000

-.13884493

.01954806

-.17728838

-.10040147

ROE

Equal variances not assumed

-7.171 191.946

.000

-.13884493

.01936301

-.17703652

-.10065333

Equal variances assumed

29.314

.000

4.968

358

.000

.49056020

.09874151

.29637391

.68474649

CP/DT

Equal variances not assumed

3.480 111.415

.001

.49056020

.14096876

.21123265

.76988775

Equal variances assumed

2.327

.128

-4.111

358

.000

-.10694351

.02601115

-.15809736

-.05578966

DT/TS

Equal variances not assumed

-4.126 189.555

.000

-.10694351

.02591679

-.15806588

-.05582114

Equal variances assumed

16.477

.000

-2.585

283

.010 -.0040104152

.0015511658 -.0070637020

-.0009571284

QMCT

Equal variances not assumed

-4.120 209.455

.000 -.0040104152

.0009734915 -.0059295121

-.0020913184

170