Cơ Sở Lý Luận Về Phá Sản Doanh Nghiệp Và Mô Hình Dự Báo Phá Sản Doanh Nghiệp

giảm dần trong giai đoạn 2010 – 2014. Tuy nhiên, Z-score trung bình của các doanh nghiệp vẫn nằm trong vùng an toàn (lớn hơn 2,6). Các ngành xây dựng, thủy sản và vật liệu xây dựng có Z-score trung bình thấp hơn các ngành khác. Cụ thể, ngành xây dựng có 4 năm, ngành vật liệu xây dựng có 3 năm và ngành thủy sản có 2 năm liên tiếp

Z-score nằm trong vùng cảnh báo. Mặt khác, kết quả các doanh nghiệp nằm trong vùng có nguy cơ phá sản cao trùng khớp với xếp hạng của S&P. Kết quả nghiên cứu đã củng cố thêm bằng chứng thực nghiệm cho thấy mô hình Z-score phù hợp khi áp dụng dự báo phá sản đối với doanh nghiệp tại Việt Nam theo ngành và lĩnh vực.

Trên cơ sở tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước cho thấy, mô hình Z-score của Altman được ứng dụng ở nhiều nước (từ Mỹ đến một số nước châu Âu và hiện tại các nước châu Á cũng đang áp dụng nhiều) trong phân tích, dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp, chứng tỏ được tính ưu việt trong việc phân loại vùng rủi ro của doanh nghiệp ở nhiều lĩnh vực khác nhau.

Mặc dù vẫn còn những mặt hạn chế nhất định do tính chất, đặc thù doanh nghiệp ở mỗi quốc gia là khác nhau và trong các ngành, lĩnh vực khác nhau, tuy nhiên, các nghiên cứu trên đều chỉ ra rằng, mô hình Z-score có thể ứng dụng trong phân tích, đánh giá và dự báo tình hình của doanh nghiệp không chỉ ở các nước phát triển mà ngay cả các nước đang phát triển; phù hợp để đánh giá theo ngành, lĩnh vực; theo quy mô doanh nghiệp; số lượng doanh nghiệp và khu vực doanh nghiệp. Do đó, việc ứng dụng mô hình Z-score trong phân tích, dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp tại Việt Nam là khả thi.

Các mô hình dự báo phá sản đều có ưu và nhược điểm khác nhau. Tuy nhiên, hai mô hình Z-score và H-score đáp ứng các thuận lợi trong nghiên cứu trên thị trường Việt Nam. Cụ thể, cơ sở dữ liệu chủ yếu từ báo cáo tài chính nên thuận tiện cho việc thu thập, khả năng áp dụng mô hình đơn giản, nhanh và dễ thực hiện. Ngoài ra hai mô hình này đã được nghiên cứu thực nghiệm ở một số quốc gia như Jordan (Alareeni và Brason, 2012), thị trường Tehran (Ghodrati và Moghaddam, 2012), thị trường Thái Lan (Haseley, 2012) và thị trường Việt Nam (Liêu Minh Lý, 2014) đều cho kết quả dự báo cao. Đây là cơ sở quan trọng để tác giả lựa chọn mô

hình thực hiện nghiên cứu. Do đó, nghiên cứu áp dụng mô hình Z-score và mô hình H-score để dự báo phá sản cho các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là cần thiết và đáp ứng được nhu cầu.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm áp dụng mô hình Z-score và mô hình H-score để dự báo phá sản cho các công ty bất động sản niêm yết tại Việt Nam, từ đó đưa ra một số kiến nghị dành cho các nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tín dụng tham khảo trong điều hành hoạt động doanh nghiệp, ra quyết định đầu tư hoặc cho vay.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 102 trang tài liệu này.

Từ mục tiêu cơ bản như trên, các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu như sau:

Giới thiệu mô hình Z-score, mô hình H-score và vận dụng để dự báo phá sản cho các công ty bất động sản niêm yết tại thị trường Việt Nam.

Kiểm định tính phù hợp của mô hình Z-score và mô hình H-score đối với các công ty bất động sản niêm yết tại thị trường Việt Nam.

Đưa ra một số kiến nghị nhằm giúp các nhà quản lý doanh nghiệp nâng cao tính an toàn trong điều hành hoạt động doanh nghiệp, giúp các tổ chức tín dụng tham khảo khi cấp tín dụng và khuyến nghị đối với các nhà đầu tư vào doanh nghiệp.

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là áp dụng mô hình Z-score và mô hình H-score để dự báo phá sản cho các công ty bất động sản niêm yết tại Việt Nam.

Phạm vi nghiên cứu:

Về không gian: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 56 công ty trong lĩnh vực bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.

Về thời gian: Từ năm 2017 đến năm 2020.

1.4. Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu này tác giả sẽ tiến hành phương pháp phân tích định lượng để ước tính khả năng phá sản của các công ty niêm yết trong lĩnh vực bất động sản bằng cách áp dụng mô hình Z-score và H-score.

Phần mềm Excel sẽ được sử dụng làm công cụ phân tích và xử lý dữ liệu. Dữ liệu được mô tả bằng cách sử dụng thống kê mô tả các biến và ma trận tương quan giữa các biến. Các biến nghiên cứu là các chỉ số tài chính của doanh nghiệp dùng để dự báo phá sản trong mô hình Z-score và H-score. Dựa vào dữ liệu thu thập được, tác giả tính toán Z-score và H-score để đưa ra kết quả dự báo khả năng phá sản. Sau đó xác định mức độ chính xác của hai mô hình bằng cách so sánh kết quả dự đoán với tình huống thực tế của các mẫu.

1.5. Kết cấu của đề tài

Kết cấu của luận văn bao gồm 5 chương. Chương 1 giới thiệu chung về đề tài nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài, tóm tắt tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, chỉ ra khoảng trống nghiên cứu, đồng thời nêu rõ mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu. Chương 2 trình bày cơ sở lý luận về phá sản doanh nghiệp và các mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp. Chương 3 trình bày phương pháp thu thập, phân tích và xử lý số liệu, quy trình nghiên cứu và mô hình nghiên cứu. Chương 4 đưa ra kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình Z-score và H-score trong dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Chương 5 rút ra kết luận sau khi xem xét kết quả nghiên cứu và đề xuất một số kiến nghị cho lãnh đạo doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tài chính đồng thời chỉ ra hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai.

1.6. Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về phá sản doanh nghiệp và mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nghiên cứu bổ sung kết quả thực nghiệm về áp dụng mô hình Z-score và mô hình H-score trong dự báo khả năng phá sản đối với các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam vào nguồn dữ liệu nghiên cứu. Từ đó đề xuất một số kiến nghị dành cho các nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tài chính nhằm giảm thiểu rủi ro phá sản doanh nghiệp.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO PHÁ SẢN DOANH NGHIỆP

2.1. Định nghĩa

2.1.1. Phá sản doanh nghiệp

Ở Việt Nam, có nhiều thuật ngữ được sử dụng như: phá sản, vỡ nợ, khánh tận… Từ điển tiếng Việt định nghĩa từ “phá sản” là lâm vào tình trạng tài sản chẳng còn gì và thường là vỡ nợ do kinh doanh bị thua lỗ, thất bại; “vỡ nợ” là lâm vào tình trạng bị thua lỗ, thất bại liên tiếp trong kinh doanh, phải bán hết tài sản mà vẫn không đủ để trả nợ. Như vậy, trong cách hiểu thông thường, khái niệm phá sản là để chỉ cho một sự việc đã rồi, sự việc “phải bán hết tài sản mà vẫn không đủ trả nợ”.

Về mặt pháp lý, Khoản 2 Điều 4 Luật Phá sản năm 2014 quy định: “Phá sản là tình trạng của doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản”. Trong đó, khái niệm mất khả năng thanh toán được quy định tại Khoản 1 Điều 4 Luật Phá sản năm 2014 như sau: “Doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán là doanh nghiệp, hợp tác xã không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong thời hạn 03 tháng kể từ ngày đến hạn thanh toán”. Có thể hiểu phá sản doanh nghiệp xảy ra sau khi Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản.

Tuy nhiên, Luật Phá sản ở Việt Nam cũng tạo cơ hội cho các doanh nghiệp xây dựng phương án phục hồi hoạt động kinh doanh để tránh bị phá sản. Nếu các chủ nợ đồng ý phương án tái cơ cấu của doanh nghiệp, thì doanh nghiệp có thể tiếp tục hoạt động sản xuất kinh doanh dưới sự giám sát. Nếu việc phục hồi được thành công, doanh nghiệp trả được nợ thì sẽ thoát khỏi nguy cơ phá sản. Ngược lại, doanh nghiệp sẽ bị phá sản.

Luật phá sản và Luật doanh nghiệp ở Anh chia phá sản thành 2 giai đoạn là giai đoạn đưa vào diện quản lý và giai đoạn tiến hành các thủ tục thanh lý. Một công ty được cho là mất khả năng trả nợ trong các trường hợp sau: Khi tổng nợ đến hạn thanh toán vượt quá 750 bảng Anh và bên chủ nợ yêu cầu công ty thanh toán các khoản nợ quá 3 tuần mà không nhận được phản hồi, sự đảm bảo hay xác nhận

thỏa đáng nào từ phía công ty. Công ty cũng được coi là không có khả năng trả nợ khi có bằng chứng cho thấy tài sản hiện có của công ty nhỏ hơn nợ phải trả và điều này cũng còn tùy thuộc vào tình trạng của khoản nợ.

Luật phá sản ở Mỹ cơ bản cũng chia thành 2 hình thức xử lý là thanh lý tài sản để trả nợ hoặc tái cơ cấu doanh nghiệp. Theo quy định tại chương 7, doanh nghiệp phải thanh lý tài sản để trả nợ khi không có khả năng đáp ứng các yêu cầu và quy định về tái cấu trúc doanh nghiệp. Thứ tự ưu tiên các khoản nợ sẽ tiến hành theo khoản nợ có tài sản đảm bảo rồi đến các khoản nợ không có tài sản đảm bảo. Theo quy định tại chương 11, các doanh nghiệp có tình trạng tài chính khó khăn nhưng được tòa án và các chủ nợ xem xét, đánh giá hoạt động kinh doanh có triển vọng trong tương lai, có thể trình phương án tái cấu trúc doanh nghiệp để tiếp tục hoạt động và trả nợ. Hoạt động kinh doanh sẽ được giám sát chặt chẽ cho đến khi trả hết nợ.

Có thể thấy rằng, quy định về phá sản doanh nghiệp ở các quốc gia có sự khác biệt nhưng về bản chất có thể hiểu phá sản doanh nghiệp xảy ra khi doanh nghiệp đó mất khả năng thanh toán các khoản nợ sau một thời hạn nhất định kể từ ngày đến hạn thanh toán và bị tòa án tuyên bố phá sản. Phá sản được xem như là sự kết thúc trong vòng đời của một doanh nghiệp, là hiện tượng kinh tế tự nhiên của quá trình cạnh tranh trong kinh doanh.

2.1.2. Dự báo phá sản doanh nghiệp

Dự báo phá sản doanh nghiệp có thể định nghĩa là việc ước tính khả năng một công ty có tình hình tài chính khó khăn sẽ vỡ nợ trong tương lai. Dự báo phá sản doanh nghiệp được thực hiện với các lý thuyết, mô hình tài chính và kỹ thuật khác nhau. Kỹ thuật dự báo phá sản doanh nghiệp được khởi xướng vào năm 1932 bởi Paul J FitzPatrick. Ông đã nghiên cứu các công ty thành công cùng với công ty phá sản tương đồng và cố gắng dự đoán các công ty phá sản thông qua ước tính xu hướng của các tỷ số tài chính. Một số nghiên cứu dự báo phá sản đầu tiên sử dụng kỹ thuật phân tích đơn biến. Sự phát triển của các mô hình đơn biến tạo tiền đề cho sự ra đời của các mô hình đa biến. Ngày nay với sự phát triển của các thuật toán

máy học, học sâu, các mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp trở nên ngày càng phức tạp hơn nhưng cũng đạt mức độ chính xác cao hơn.

Quá trình dự báo phá sản doanh nghiệp có thể đối mặt với những trở ngại như mức độ dữ liệu không phù hợp hoặc thiếu thông tin sẵn có. Vấn đề này hay gặp phải ở các nước đang phát triển vì những hạn chế về dữ liệu. Thách thức lớn nhất trong dự báo phá sản doanh nghiệp là lựa chọn được mô hình phù hợp. Nhiều loại mô hình khác nhau có thể có khả năng dự báo phá sản khác nhau cho các ngành, công ty hoặc quốc gia khác nhau.

Những người tham gia và quan tâm đến dự báo phá sản bao gồm nhà quản lý doanh nghiệp, nhà đầu tư, các tổ chức tài chính và cơ quan hoạch định chính sách. Hiểu rõ về tình trạng sức khỏe tài chính của doanh nghiệp giúp nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời trong việc điều hành hoạt động sản xuất kinh doanh. Ngoài ra, đánh giá rủi ro phá sản cũng rất cần thiết cho các nhà đầu tư trước khi đưa ra quyết định đầu tư vào doanh nghiệp để tránh tổn thất có thể xảy ra trong tương lai. Bên cạnh đó, các mô hình dự báo phá sản cũng là một công cụ quan trọng của các tổ chức tài chính để xếp hạng và cấp tín dụng cho doanh nghiệp.

2.2. Các mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp

2.2.1. Mô hình Z-score

Mô hình Z-score được xây dựng bởi giáo sư Edward I. Altman (1968), trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu nhiều công ty khác nhau tại Mỹ. Phương pháp này đã được áp dụng rộng rãi tại Mỹ và dần dần được nhiều nước khác sử dụng do kết quả kiểm nghiệm khá tin cậy.

Giáo sư Altman sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường giai đoạn từ năm 1946 đến năm 1965 của 66 công ty cổ phần hóa trong ngành sản xuất. Trong đó, nhóm 1 bao gồm 33 công ty phá sản, nhóm 2 bao gồm 33 công ty hoạt động bình thường cho đến năm 1966. Các công ty nhóm 2 được chọn tương ứng theo cặp với các công ty trong nhóm 1 về quy mô tài sản. Ngoài ra, giáo sư Altman tiến hành thử nghiệm lại với dữ liệu của 25 doanh nghiệp khác cho kết

quả chính xác với xác suất 96%.

Công thức của mô hình Z-score như sau:

Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3+ 0,0064X4 + 0,999X5

Trong đó:

X1 = Vốn lưu động / Tổng tài sản

X2 = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản

X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản

X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Nợ phải trả X5 = Doanh thu / Tổng tài sản

Các biến từ X1 đến X4 có đơn vị bằng tỷ lệ phần trăm, giả sử nếu X1 = 10% thì khi đưa vào mô hình sẽ tính X1 = 10, mà không phải là 0,1. Còn biến X5 khi đưa vào mô hình vẫn giữ nguyên. Trải qua quá trình phát triển, mô hình được biến đổi để áp dụng thuận lợi hơn, các biến giữ nguyên không cần đổi bằng tỷ lệ phần trăm.

Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3+ 0,64X4 + 0,999X5

Cách phân loại doanh nghiệp theo Z

- Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, tài chính lành mạnh, không phá sản.

- Nếu 1,8 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

- Nếu Z < 1,8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản

cao.

Mô hình của Altman có thể dự báo với độ chính xác 83% trong khoảng thời

gian 2 năm trước khi phá sản xảy ra. Nếu thời gian từ 2 năm trở lên độ chính xác giảm dần. Tuy nhiên kết quả nghiên cứu này đã cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm chứng minh 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.

Trong thời gian sau đó, giáo sư Altman đã tiếp tục nghiên cứu để khắc phục những nhược điểm của mô hình và cải thiện thời gian dự báo chính xác. Năm 1977, Altman thực hiện nghiên cứu với mẫu dữ liệu bao gồm dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường trong giai đoạn từ năm 1969 đến năm 1975 của 111 công ty thuộc lĩnh vực sản xuất và bán lẻ. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, mức độ chính xác của mô hình khi dự báo cho khoảng thời gian từ 2 năm đến 5 năm trước khi phá sản xảy ra được cải thiện gần bằng mức độ chính xác của thời gian 1 năm trước phá sản.

Mặt khác, trong quá trình nghiên cứu, giáo sư Altman nhận thấy rằng, các loại hình công ty khác nhau sẽ cho ra kết quả dự báo khác nhau. Mô hình Z-score (1968) chỉ phù hợp để áp dụng cho doanh nghiệp cổ phần hóa ngành sản xuất. Do đó, từ mô hình ban đầu năm 1968 giáo sư Altman đã phát triển các công thức khác nhau áp dụng tùy từng trường hợp.

Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, ngành sản xuất mô hình Z-score (1983) có dạng như sau:

Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5

Cách phân loại doanh nghiệp theo Z’

- Nếu Z’ > 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, tài chính lành mạnh, không phá sản.

- Nếu 1,23 < Z’ < 2,9: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

- Nếu Z’ < 1,23: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.

Đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm phi sản xuất (bất động sản, tài chính…) mô hình Z-score (1995) có dạng như sau:

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

Cách phân loại doanh nghiệp theo Z”

- Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, tài chính lành mạnh,