Tính cấpthiếtcủađềtài
Đối với Việt Nam, ngành thực phẩm là một trong những ngành quan trọng, cótiềmnăngpháttriểnlớn.TheoCôngtykhảosátthịtrườngquốctế(BMI),“ViệtNamlàmộttrong nhữngthịtrườngthựcphẩmvàđồuốnghấpdẫnnhấttrêntoàncầu(xếpthứ10ởchâuÁ)vàonăm 2019.Tổngdoanhthubánhàngthựcphẩmvàđồuốngđạt975,867 tỷ đồng vào năm 2020, và đóng góp của ngành thực phẩm và đồ uống vàoGDP khoảng 15.8% Đồng thời, chi tiêu cho thực phẩm và đồ uống chiếm tỷ trọngcao nhất trong cơ cấu chi tiêu hàng tháng của người tiêu dùng (khoảng 35% tổng chitiêudùng).
Mặcdùvậy,trongthờigiantừnăm2019đếnnay,cácdoanhnghiệptrongngànhthực phẩm đã bị ảnh hưởng một cách tiêu cực do đại dịch Covid Theo số liệu khảosát của Vietnam Report “Trong khảo sát nhanh các doanh nghiệp trong ngành doVietnamReporttiếnhànhtháng8/2020,khoảng50%sốdoanhnghiệpchorằnghoạtđộng bị tác động ở mức độ nghiêm trọng.” Do việc áp dụng lệnh phong tỏa và hạnchế đi lại ở Việt Nam và các nước trên thế giới đã làm giảm sức mua dẫn đến tìnhtrạng khó khăn trong việc tiêu thụ sản phẩm của các doanh nghiệp ngành này, cũngnhư hạn chế hoạt động xuất khẩu hàng hoá của các doanh nghiệp Trong năm 2020,nhiều mặt hàng nông thuỷ sản của các doanh nghiệp thực phẩm gặp khó khăn khixuất khẩu ra các thị trườngTrung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản, Mỹ, EU, ASEAN.Theo số liệu thống kê quý I năm 2020, kim ngạch xuất khẩu các mặt hàng nông lâmsảngiảm4,5%sovớicùngkỳnăm2019,trongđócónhiềumặthànggiảmmạnhnhưrau quả (-11,5%), cafe (-6,4%) Bên cạnh đó đại dịch Covid cũng ảnh hưởng đếnkhảnăngsảnxuấtcủadoanhnghiệpngànhthựcphẩmdotrongthờigiandiễnradịchCovid,doan hnghiệpphảichiacasảnxuấtđểđảmbảogiãncách.Nhiềudoanhnghiệptrong ngành khi có trường hợp dương tính với Covid đã phải thực hiện truy vết, điềunày gây ra gián đoạn quy trình sản xuất của doanh nghiệp cũng như làm tăng thêmchiphíchodoanhnghiệp.Ngoàira,đểtạoramộtsảnphẩmhoànchỉnhđếntayngườitiêu dùng, doanh nghiệp sản xuất thực phẩm phải mua nhiều loại nguyên liệu khácnhauđếntừnhiềunhàcungcấp,dođạidịchCovidcũngnhưphảithựchiệngiãncách phongtỏa,việcmuanguyênliệucủadoanhnghiệpcũngtrởnênkhókhănhơngâytrìtrệ trong quy trình sản xuất của doanh nghiệp Kể từ giữa năm 2020, Việt Nam cũngnhư nhiều quốc gia dần kiểm soát được tình hình dịch bệnh, các nền kinh tế dần mởcửa trở lại cùng với các gói kích cầu đã giúp cải thiện tình hình kinh doanh của cácdoanh nghiệp thực phẩm Việt Nam Mặc dù tình hình đã được cải thiện hơn, nhưngtrong khoảng thời gian đại dịch Covid xảy ra, các doanh nghiệp ngành thực phẩmcũng đã chịu những tác động tiêu cực và làm ảnh hưởng đến tình hình tài chính củacác doanh nghiệp này Do đó, việc dự báo phá sản hay dự báo khó khăn trong tàichính cho các doanh nghiệp này là cần thiết để từ đó các doanh nghiệp có thể đưa racác biện pháp để cải thiện tình hình của doanh nghiệp Vậy có cách nào để dự đoánvề tình trạng phá sản hay đang gặp một số khó khăn tài chính nghiêm trọng của cácdoanhnghiệpthực phẩmnày haykhông?
Từnhữngnăm1930,nhiềunhànghiêncứuđãdànhnhiềunỗlựcđểkiểmchứngviệc dự báo phá sản của doanh nghiệp Năm 1968, mô hình Z-score đã được Altmanđưa ra để dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp sản xuất. Trong khoảngthờigiansauđó,AltmanđãtiếptụcnghiêncứuvàđiềuchỉnhmôhìnhZ- scoređểcóthể phù hợp hơn trong việc đánh giá khả năng phá sản của nhiều loại hình doanhnghiệp khác Balcaen và Oogle (2004) đã nhận xét rằng: “Mặc dù ra đời cách đâynhiều năm, mô hình Z- score vẫn là công cụ dự báo được hai giới học thuật và thựchành công nhận và sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới” Cho đến nay, mô hình Z-score đã được chấp nhận và sử dụng rộng rãi ở trên thế giới cũng như ở Việt Nam.Vìvậy,tôiđãchọnđềtài“ ỨngdụngmôhìnhZ- scoretrongđánhgiákhảnăngphásảncủacácdoanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịt rườngchứngkhoánViệtNam ”đểnghiêncứu.
Mụctiêunghiêncứuvàcâu hỏinghiên cứu
Mụctiêunghiêncứu
Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu sử dụng mô hình Z-score trongđánhgiánguycơphásảncủadoanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtrườngchứngkho ánViệtNamtronggiai đoạnhiệnnay.
- GiớithiệuquátrìnhthiếtlậpmôhìnhZ-scorevàcáckiểmnghiệmvềkhảnăngdự báo của mô hình đối với khả năng phá sản của doanh nghiệp, đồng thời so sánhmôhìnhZ- scorevớimộtsốmôhìnhdựbáokhảnăngphásảnđãđượcpháttriểntrênthếgiới.
- LựachọnmôhìnhZ-scorephùhợpdựbáophásảnđãđượcpháttriểntrênthếgiới trong thời gian qua cho doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trườngchứng khoán Việt Nam để đánh giá thực trạng khả năng phá sản của doanh nghiệpngành thực phẩm trên thị trường chứng khoán Việt Nam hiện nay, và đo lường mứcđộchínhxáctrongviệcdựbáosớmphásản củamôhình này.
- Đưa ra các giải pháp nhằm giúp cho doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yếttrên thị trường Việt Nam nâng cao tính an toàn và đưa một số gợi ý ứng dụng môhìnhZ-scoretạiViệtNam.
Câuhỏinghiêncứu
Trong nền kinh tế thị trường, với sự tác động qua lại của các quy luật kinh tế,đặc biệt là quy luật cạnh tranh, nên điều dễ hiểu là nếu một doanh nghiệp hoạt độngkinhdoanhkhônghiệuquảsẽdẫnđếntìnhtrạngtàichínhkhôngantoàn,thậmchílàphásản. Mộtdoanhnghiệpbịphásảnsẽgâyranhiềumốiquanhệphứctạpcầnphảiđượcxửlý.Vídụnhưch ủnợcónguycơkhôngthuhồiđượcnợhaytìnhtrạngngườilaođộngbịmấtviệcvàkhôngnhậnđược tiềnlươngdodoanhnghiệpkhôngđảmbảođượcviệcthanhtoán.
Vìthếviệcnhậndiệndoanhnghiệpcónguycơphásảnlàviệccần thiết Từ những năm 1930, các nghiên cứu đánh giá khả năng phá sản của doanhnghiệp đã được thực hiện như nghiên cứu của Ramsey & Foster (1931),Fitzpatrick(1932),WinakorvàSmith(1935).Sauđó,cácnhànghiêncứuđãnỗlựcđểđểtìmracách nhận diện doanh nghiệp có nguy cơ phá sản và kiểm chứng ở nhiều nước trênthế giới với những phương pháp tiếp cận khác nhau Có thể đến các nghiên cứu nổibậtnhưnghiêncứutạiMỹ(Beaver,1966),Mỹ(Altman,1968),HànQuốc(Altman,
1995), Nhật Bản (Xu và Zhang, 2008) Trong đó, mô hình Z-score của Altman đãđượcứngdụngcũngnhưkiểmchứngtạinhiềunướctrênthếgiớivàchokếtquảchínhxáccaotrongv iệcnhậndiệnphásảncủacácdoanhnghiệp.Khithựchiệnhoạtđộngkinh doanh, các doanh nghiệp sẽ gặp những nguy cơ cả ở bên trong doanh nghiệpcũng như môi trường bên ngoài như chính sách của nhà nước hay suy thoái chungcủa nền kinh tế làm ảnh hưởng đến sự phát triển của doanh nghiệp, thậm chí khiếndoanh nghiệp gặp tình trạng phá sản Trong khoảng thời gian năm 2020, cũng nhưcác doanh nghiệp ngành khác, các doanh nghiệp ngành thực phẩm cũng bị tác độngmộtcáchtiêucựctừđạidịchCovid.Điềunàycũngkhôngngoạilệđốivớicácdoanhnghiệpng ànhthựcphẩm.TheoBMI,“HầuhếtcáccôngtysảnxuấttrongngànhThựcphẩm - đồ uống tại Việt Nam đều có năng lực tài chính yếu kém Do đó, họ phải đốimặt với cú sốc kinh tế chung do đại dịch Covid-19 gây ra Hơn 85% doanh nghiệpgặpkhókhăntrongquảnlýhàngtồnkho,phânphốivàquảnlýnguồnnhânlựctrongthời kỳ kinh tế suy thoái.” Với tầm quan trọng của ngành thực phẩm tại Việt Nam,đóng góp khoảng 15% GDP cho nền kinh tế mỗi năm thì việc dự báo khả năng phásảncủacácdoanh nghiệplàcầnthiết,đặcbiệtlàcácdoanh nghiệpthựcphẩmchiếmtỷtrọnglớntrongngành,phầnlớnlàcácdoanhnghiệpđãniêmyếttrênhaisà nchứngkhoánHOSEvàHNX.TrongnghiêncứucủaLêCaoHoàngAnh-NguyễnThuHằng
, “Kiểm định mô hình chỉ số Z của Altman trong dự báo thất bại doanh nghiệp tạiViệtNam”(2012),đ ã tínhtỷlệdựbáocủamôhìnhZ- scoređốivớidoanhnghiệpcónguycơphásản,kếtquảthuđượclà,đốivớithờiđiểm1nămtrướckhid oanhnghiệplâm vào tình trạng tài chính kiệt quệ là 91%, còn đối với thời điểm 2 năm trước khidoanh nghiệp rơi vào tình trạng kiệt quệ là 72% Số liệu này phù hợp vì tỷ lệ dự báochính xác giảm theo thời gian là hợp lý Vì thế, có thể áp dụng mô hình Z-score vàoviệc đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp ngành thực phẩm tại Việt Nam.Nhưvậy,câuhỏiđặtrađốivớiđềtàinghiêncứunàylà:MôhìnhZ-scorecóphùhợpđểápdụngđốivớidoanhnghiệpngànhthựcphẩmtại Việt Nam, có nhận diện được doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính tại ViệtNam?
Đốitượngvàphạmvinghiêncứu
Đối tượngnghiêncứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là đánh giá khả năng phá sản của các doanhnghiệp thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình Z-score.
Phạmvinghiêncứu
+ Phạm vi nghiên cứu của đề tài về mặt không gian: Các doanh nghiệp ngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNam.
+ Phạm vi nghiên cứu của đề tài về mặt thời gian: Đề tài sử dụng dữ liệu đượcthuthậptừcácBCTCcủacácdoanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtrườngchứng khoánViệt Nam đã công bố rộng rãi ra công chúng trong 6 năm từ năm 2015đếnnăm2020.
Phươngphápnghiêncứu
Phương pháp nghiên cứu của luận văn chủ yếu là phương pháp nghiên cứuđịnhtínhcókếthợpthêmphươngphápnghiêncứuđịnhlượng.
Nghiên cứu định tính được sử dụng như: tổng hợp, khái quát các nghiên cứucủa Altman về xây dựng mô hình Z-score để nhận diện khả năng phá sản của doanhnghiệp Khái quát sơ lược về các nghiên cứu kiểm định mô hình Z-score trước đâyvà các nghiên cứu ứng dụng mô hình tại Việt Nam, kèm theo đó là các đánh giá vềcácnghiêncứunày.Ngoàira,bàinghiêncứucòntổnghợpmộtsốphươngphápphântích khác để nhận diện khả năng phá sản, kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp và tiếnhànhsosánhcácphươngphápđóvớimôhìnhZ- score.
Nghiên cứu định lượng được sử dụng như: thu thập các số liệu tài chính củadoanhnghiệp,tiếnhànhxửlýsốliệuxâydựngchỉsốnhưVốnlưuđộngròng/Tổng tài sản, Lợi nhuậngiữlại/Tổng tàisản…Sau đó, sửdụngphương pháp sosánhtuyệtđối,sosánhtươngđối,liênhệcân đốiđể phântíchcácsốliệucủadoanhnghiệp.
Cấutrúccủađềtài
Đề tài sẽ được chia làm 5 chương với các nội dung chính như sau:CHƯƠNG1:GIỚITHIỆUCHUNGVỀĐỀTÀI
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN
TÍCHCHƯƠNG 5:KẾTLUẬN,ĐÓNGGÓPVÀ MỘTSỐ KIẾNNGHỊ
Tổng quan vềphásản
Khái niệm, nhận địnhvềphásảncủadoanhnghiệp
Mỗi một quốc gia riêng biệt tùy theo trình độ phát triển và điều kiện kinh tế - xãhộisẽcócácquyđịnhvềphásảncôngtyhaydoanhnghiệpkhácnhauvàcónhữngđặc trưng riêng Ví dụ như ở Nhật, do nguyên nhân lịch sử của xã hội Nhật Bản dẫnđến việc hệ thống pháp luật về phá sản doanh nghiệp tại quốc gia này được quy địnhtrongtrongnhiềuluậtchứkhôngphảimộtbộluật,cụthểlàcácbộluật:LuậtPhásản(1922); Bộ luật thương mại (1938); Luật về thoả hiệp (1922; 2000); Luật về tổ chứclạicôngty(1952),Bộluậtvềphụchồidânsự(1999;2000).CòntạiHoaKỳ,phásảnđược quy định trong hai chương luật đó là chương 7 thanh lý và chương 11 tái tổchức.LuậtphásảncủaHoaKỳkhákhoanhồng,vớimụcđíchđểbảovệcáccánhânvàdoanhng hiệpkhilâmvàotìnhtrạngkhôngtrảđượcnợ,từđótạođiềukiệnđểcácdoanhnghiệpnhỏpháttriển bằngviệckhuyếnkhíchcácdoanhnghiệpnàychấpnhậnrủirokhikinhdoanh.TạiPháp,hiệntạiquy địnhvềphásảncủaPhápđượcquyđịnhtại Luật ngày 25-01-1985 của Pháp (được sửa đổi theo Luật Phá sản ngày 20-10- 1994).MộttrongnhữngđặctrưngcủaphápluậtphásảnhiệnđạicủaPháplàkhuyếnkhích sự sống sót của doanh nghiệp lâm vào tình trạng phá sản Các quyền yêu cầuToà án tuyên bố phá sản và sự phân biệt thứ tự ưu tiên các quyền của chủ nợ đối vớingườimắc nợđượcphânđịnhrõtrongphápluậtvềphásảntạiPháp.
Tại Việt Nam, người ta sử dụng khá nhiều từ ngữ để mô tả trạng thái phá sảncủadoanhnghiệpnhư:vỡnợ,phásản,khánhtận, XéttheođịnhnghĩatrongtừđiểnViệtN a m “phásản”đượchiểulàviệcrơivàotìnhtrạngkhôngcòntàisảnvàthườnglàvỡnợdokinhdoanhb ịthualỗ,thấtbại;còn“vỡnợ”đượchiểulàlàbịthualỗ,thấtbạiliêntụctrongbuônbánhaykinhdoanh ,đãphảibántoànbộtàisảnmàvẫnkhôngthểđủđểtrảnợ.Nhưvậy,trongcáchhiểuthôngthường, kháiniệmphásảnlàđểchỉchomộtsự việcđãrồi,sựviệc“phảibánhếttàisảnmàvẫnkhôngđủtrảnợ”.
Còn xét riêng đối với Từ điển Luật học phá sản lại được hiểu là là “tình trạngmộtchủthể(cánhân,phápnhân)mấtkhảnăngthanhtoánnợđếnhạn”.Xétt heo nhậnđịnhnày,kháiniệmphásảnchỉmớixácđịnhđượcmộttìnhtrạngcóthểxảyrađối với các chủ thể bị lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán Như vậy có thểnói,“phásản”được hiểubằngviệc“mấtkhảnăngthanhtoán”.
Trong tiếng Anh, những thuật ngữ bankruptcy, insolvency diễn đạt khái niệmphásảnvàmấtkhảnăngthanhtoán.Trongvàitrườnghợpngườitasửdụnghaithuậtngữ là những từ có cùng ý nghĩa tương tự nhau Tuy vậy, có nhận định cho rằng,insolvencylàthuậtngữliênquanđếntìnhtrạngtàichính,trongkhiđóbankruptcylạilàthuậtng ữ liênquan thuầntuývềpháplý.
Cụ thể, từ insolvency được dịch trong tiếng Việt là mất khả năng thanh toán,nóilêntìnhtrạngtàichínhcủadoanhnghiệp.Tìnhtrạngmấtkhảnăngthanhtoánnàycóthểxác địnhtheophươngthứcdựatrêncânđốitàisản- nợchothấytàisảncònlạicủadoanhnghiệpkhôngđủđểthanhtoánnợhoặcdựavàoviệcdoanhng hiệpkhôngcònkhảnăngthanhtoánnợđãđếnhạnkhichủnợcóyêucầu.Khimộtdoanhnghiệpbị mấtkhảnăngthanhtoán(insolvency)thìnócóthểđượcthựchiệncácthủtụcphụchồihoặc bịthanh lý.
Còn từ bankruptcy thì được dịch sát nghĩa trong tiếng Việt là các thủ tục pháplýđược thựchiệnnhằmxửlýtìnhtrạngmấtkhảnăngthanhtoán.
Từ các nhận định đã trình bày ở trên dễ dàng thấy được về mặt pháp lý, có thểhiểuphásảntheohaikhíacạnhsau:
Thứ nhất, phá sản là khi tổ chức kinh doanh bị mất khả năng thanh toán và bịcơquannhànướcraquyếtđịnhtuyênbốphásản.Sauquyếtđịnhnàylàviệctổchứckinhdoanhc hấmdứthoạtđộng.
Thứ hai, có thể hiểu theo khía cạnh thủ tục pháp lý, phá sản liên quan đến việcmột tổ chức kinh doanh thực hiện các thủ tục pháp lý với mục đích xử lý tình trạngmất khả năng thanh toán của tổ chức kinh doanh này Luật phá sản và pháp luật cóliên quan quy định thủ tục pháp lý về phá sản, thủ tục này được tiến hành từ khi códấu hiệu tổ chức kinh doanh đó lâm vào tình trạng mất khả năng thanh toán và quátrìnhgiảiquyếttìnhtrạngmấtkhảnăngthanhtoánđượcthựchiệncóthểđưađế n nhữnghệquảkhácnhaulàphụchồitổchứckinhdoanhhoặcthanhlýtàisảnvàchấmdứthoạtđộngc ủa tổchức kinh doanh.
Trong pháp luật Việt Nam, không giống như văn bản luật quy định về phá sảncủa Việt Nam trước đây khi không đưa ra định nghĩa chính xác cho khái niệm phásản, Luật Phá sản năm 2014 đã đề cập đến khái niệm mang tính pháp lý về phá sản,theođó,“Phásảnlàtìnhtrạngcủadoanhnghiệp,hợptácxãmấtkhảnăngthanhtoánvàbịtòaá nnhândânraquyếtđịnhtuyênbốphásản”.Dễdàngnhậnthấyđược,kháiniệmvềphásảnởtrênđềc ậpphásảntheokhíacạnhquyếtđịnhcủatòaán,màkhôngphải là quá trình ban hành để ra được quyết định đó hay thủ tục phá sản Như vậy,doanhnghiệpđượcxemlàphásảnkhixảyrađồngthờiviệcmấtkhảnăngthanhtoánvà bị Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản, đồng nghĩa với việc theo quyđịnh của Luật này có thể hiểu những doanh nghiệp không đảm bảo khả năng thanhtoánchưađược gọilàphásản.
Cũng theo Điều 5 của Luật Phá sản này, “chủ nợ (không có bảo đảm và có bảođảm một phần), người lao động, công đoàn cơ sở, công đoàn cấp trên trực tiếp cơ sởở những nơi chưa thành lập công đoàn cơ sở có quyền nộp đơn yêu cầu mở thủ tụcphá sản khi hết thời hạn 3 tháng kể từ ngày khoản nợ đến hạn thanh toán, hoặc phảithực hiện nghĩa vụ trả lương nhưng doanh nghiệp, hợp tác xã không thực hiện nghĩavụthanhtoánchocáckhoảnnày”.Ngoàira,cácchủthểkháccủadoanhnghiệp,hợptác xã như người đại diện theo pháp luật, chủ doanh nghiệp, chủ tịch hội đồng quảntrị, chủ tịch hội đồng thành viên đều có thể nộp đơn yêu cầu mở thủ tục phá sản khidoanhnghiệpmấtkhảnăngthanhtoánnợ.
Tóm lại, có thể nhận thấy được để công nhận một doanh nghiệp phá sản tại thịtrườngViệtNam,nếuchỉcăncứtheoquyđịnhcủaphápluật, cụthể làcủaLuậtPhásản 2014 và các quy định khác có liên quan về thủ tục phá sản thì số lượng doanhnghiệp bị công nhận phá sản là rất ít Đặc biệt là các doanh nghiệp sản xuất có sốlượnglaođộnglớnkèmtheođólàcácthủtụcphásảnlạicàngkhókhănhơndoviệcphásảncủa doanhnghiệpcóthểảnhhưởngđếnnhiềumặtcủaxãhội.
Tiêuchíxácđịnhtìnhtrạng phásản
Tiêuchíđịnhlượng:doanhnghiệpkhôngcònkhảnăngthanhtoánlàviệcdoanhnghiệp không thực hiện được việc thanh toán một khoản nợ đến hạn có giá trị tốithiểutheoquyđịnhcủaphápluật.Vídụ:theoluậtSingaporesốtiềntốithiểunàylà
10.000 Đô la Singapore vào năm 2005, còn tại Liên bang Nga số tiền tối thiểu nàyđối với pháp nhân được quy định là 100.000 Rúp vào năm 2002 Ưu điểm của tiêuchí này là việc đã thực hiện loại trừ các khoản nợ quá nhỏ của doanh nghiệp mà mấtkhả năng thanh toán được Mặc dù vậy, nhược điểm của tiêu chí này là không đánhgiá được đúng lý do gây lên việc doanh nghiệp bị mất khả năng thanh toán nhất thờidonguyênnhânkhácnhâugâynên.
Tiêu chí kế toán: dựa vào số liệu kế toán của doanh nghiệp, một doanh nghiệpcó tổng giá trị tài sản nợ lớn hơn tổng giá trị tài sản có bị đánh giá là phá sản Ưuđiểm của tiêu chí này là việc nhận định được tình trạng tài chính của doanh nghiệp.Tuy nhiên, hiển nhiên rằng khi tiến hành thủ tục phá sản của doanh nghiệp việc thựchiệnkiểmtoánBCTClàcầnthiết,đâylàmộtđiểmkhókhăncủatiêuchínày.Ngoàira, tiêu chí này không đúng khi giá trị sổ sách tài sản của doanh nghiệp có thể bằnghoặc hơn giá trị của nợ nhưng các tài sản này không dễ dàng chuyển thành tiền đểthanhtoánnợ.
Tiêu chí dòng tiền: Tiêu chí này đánh giá đến dòng tiền thu được của doanhnghiệp dùng để trả nợ, không chú ý đến doanh nghiệp có tài sản hiện có đủ để trả nợhay không mà đến việc hiện kim của doanh nghiệp từ các tài sản hiện tại đủ để đảmbảoviệc trảnợhaykhông.
Nguyênnhândẫnđếnphásảndoanhnghiệp
Theonghiêncứuvàonăm1998củaHollandnhậnđịnhrằngcóhailoạithấtbạikinhdoanhc ơbản:thứnhấtlàthấtbạithảmkhốcvàthứhailàthấtbạidothiếuthànhcông.Thấtbạithảmkhốcđược Hollandnhậnđịnhlàdoảnhhưởngđộtngộttácđộngđến cách thức hoạt động của doanh nghiệp như là: vốn hoạt động thuần không còn,sựquađờicủachủdoanhnghiệpduynhấthayđốitácnóichung,thiệthạicủamộtcơsở của doanh nghiệp là không thể phục hồi và nhiều nguyên nhân khác Còn với thấtbại do thiếu thành công, việc thất bại này chủ yếu đến từ việc kinh doanh hay lợinhuậncủadoanhnghiệpkhôngđảmbảmđượcsựmongmuốncủachủdoanhnghiệp,dẫn đến việc chủ doanh nghiệp quyết định dừng hoạt động doanh nghiệp, đóng cửadoanhnghiệphaychấpnhậnviệcdoanhnghiệpbịphásản.
Nhìn chung, kết quả tác động lẫn nhân của các nguyên nhân bên trong doanhnghiệp cũng như các nguyên nhân yếu tố bên ngoài doanh nghiệp đã tạo ra sự thànhcônghaythấtbạicủadoanhnghiệp:
- Đối với nguyên nhân bên trong: những nhân tố bên trong doanh nghiệp nhưlà:việcyếukémtrongquảnlýdoanhnghiệp,việcgiaotiếpthôngtinkhônghiệuquảtrong nội bộ doanh nghiệp, hay việc kinh doanh lên xuống không có quy luật, cũngnhưlàviệc cácdự ántrọngtâmcủadoanhnghiệpbịthấtbại.
Sự tồn tại cũng như tăng trưởng của doanh nghiệp liên quan trực tiếp đến kinhnghiệmvàtốchấtcủachủdoanhnghiệphaynhữngngườichịutráchnhiệmtrongviệcquảnlýdo anhnghiệp.NghiêncứucủaD&Bvàonăm1998nhậnđịnhrằnghơn44%nguyênnhângâyraviệc doanhnghiệpbịphásảnđếntừviệcngườiđiềuhànhdoanhnghiệp không có đủ kinh nghiệm, trình độ cũng như hiểu biết trong việc quản lý vàđiều hành doanh nghiệp Trong một nghiên cứu khác vào năm
1991 của Buccino&Associates (1991), sự khác biệt rõ ràng giữa việc doanh nghiệp phát triển hay trì trệtronghoạtđộngthậmchíphásảnlàdo88%liênquanđếnviệcquảnlýdoanhnghiệpkhôngđượ cđảmbảomộtcáchhiệuquả.Gitman(1992)cũngđãủnghộýkiếnnày khi cho rằng việc không có kinh nghiệm, trình độ, hiểu biết của người điều hànhdoanh nghiệp đã gây ra 50% các vụ phá sản của doanh nghiệp trong nghiên cứu củaông.Dễdàngkếtluậnđược,nhàquảntrịdoanhnghiệpkémcỏilànguyênnhânkhiếnchodoanhn ghiệplâmvàotìnhtrạngphásản khiđiềuhànhdoanhnghiệp.
Nghiên cứu của Argent đã tập trung nghiên cứu nguyên nhân dẫn đến phá sảndoanh nghiệp và phát hiện ra nhiều nguyên nhân và dấu hiệu của việc phá sản doanhnghiệp Những nguyên nhân này bao gồm: ban quản lí yếu kém, thông tin kế toánkhông đầy đủ, kinh doanh quá khả năng vốn, nợ cao, sự thay đổi liên quan đến kinhtế,xãhội-chínhtrịcũngnhư sự thayđổicủakhoahọccôngnghệ.
Hơn thế nữa, tác giả Argent còn đưa ra những dấu hiệu của phá sản bao gồmđạo đức thấp của công nhân, sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp cung cấp ngàycàng giảm sút chất lượng, chính sách siết chặt tín dụng của chính phủ, việc vốn hóathị trường bị sụt giảm, mức độ phàn nàn của khách hàng tăng nhanh chóng, doanhnghiệpthấtbạitrongviệchoàn thành mụctiêuvàthấuchi.
Nghiên cứu của Hall (1992) đã nhận định các nhân tố dẫn đến sự phá sản củanhững doanh nghiệp tại Anh và nhận định rằng chính việc quảng bá không hiệu quảđã là nguyên nhân dẫn đến phá sản doanh nghiệp tại Anh trong nghiên cứu của ông.Cũngnhưvậy,sựtiếpcậnmộtcáchphùhợpđếnnhữngnguồntàichínhđóngvaitròquan trọng để thực hiện các dự án kinh doanh mới Quả thực, nguồn tài chính khôngthích hợp thường xuyên được cho là nguyên nhân chủ yếu đưa đến sự phá sản củanhững doanh nghiệp mới nổi (Cooper, 1994) Amit (2003) phân tích số liệu của
339doanhnghiệptạiCanadaphásảnđểxácđịnhnhữngnguyênnhânphásảngiữanhữngdoanh nghiệp mới thành lập và hoat động trong thời gian ngắn và doanh nghiệp đãhoạtđộnglâunăm.Tácgiảthấyrằngviệcbanquảntrịthiếuhiểubiếtvàkinhnghiệmcũng như thiếu khả năng quản lí tài chính của doanh nghiệp là nguyên nhân chínhlàm cho các công ty còn non trẻ bị phá sản, trong khi đó việc thiếu khả năng thíchứngvớisựthayđổicủamôitrườngdẫnđếnsựphásảncủanhữngcôngtyCanadađãhoạtđộn gkinhdoanhlâuđờihơn.Dun&Bradstreetbiênsoạnmộtthốngkêkháthúvịvềtuổicủanhữngc ôngtyphásảnchấpnhậnmốiquanhệgiữanhữngnhàquảnlýthiếukinhnghiệmvàphásản.Cót hểkếtluậnrằng,cácdoanhnhiệpchưacónhiều kinhnghiệm,tuổiđờinontrẻcũngnhưvốnkhôngnhiềuthìcókhảnăngphásảncaohơn những doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh lâu đời hơn Nghiên cứu của Dun&Bradstreetđãchỉrarằngtrong05nămdoanhnghiệphoạtđộngkểtừkhithànhlập,các vụ phá sản sẽ xảy ra hơn 50% các vụ phá sản Sang năm thứ sáu, tỷ lệ này giảmxuốngkhidoanhnghiệpđãhoạtđộngổnđịnhvàđãcảithiệnkhảnăngtiếpcậnnguồnvốn.
+ Chu kì kinh doanh: là một khía cạnh khác bị ảnh hưởng trực tiếp bởi nhữngyếutốbêntrongvàbênngoài,lưuýmộtmặtkháccủaphásảndoanhnghiệp.Nhữngcôngty thườngđượcnghĩlàhoạtđộngtheobênngoài,nhưngthựctếđiềunàykhôngvữngchắc.Việckinh doanhcóthểđượcxemnhưnhữngcáthểsốngkhichúngđượcsinh ra với việc đầu tư được hoàn thành và chết đi khi chúng trở nên già và mất đisứcmạnh.
+ Tình hình tài chính khó khăn: Beaver (1966) cho rằng một trong những dấuhiệu để nhận biết doanh nghiệp phá sản là công ty không thanh toán được trái phiếucôngtykhiđếnhạn,khôngchitrảđượccổtứcchocáccổphiếuưuđãi.Theonghiêncứuvền guycơphásản củacácdoanhnghiệp,việcsosánhcáctỷ sốtàichínhcóthểdựbáođượcnguycơphásảncủacôngty.
Hiệnnayhầunhưchưacómộtnghiêncứunàođưarađượccácconsốcụthểvềmộtdoanhngh iệpcầncómứcvốntốithiểunhưthếnào.Mỗidoanhnghiệpsẽcónhucầu tài chính tại từng thời điểm cụ thể cũng như tình hình hoạt động của doanh nghiệp.Dễdàngnhậnthấyđượcviệcdoanhnghiệpquảnlýtàichínhkhôngtốtsẽkhiếnviệcchi phí ẩn phát sinh khi hoạt động của doanh nghiệp không được nhận biết đến, hayviệc doanh nghiệp chi tiêu vượt khả năng của mình sẽ khiến doanh nghiệp rơi vàotrạng thái nợ nần và gây ra những hệ lụy lâu dài về tài chính Việc không cân đốiđược các khoản chi tiêu, có nhiều khoản chi không cần thiết có thể là những nguyênnhângâyrathấtbạitrongkinhdoanh.Nhưvậy,tìnhhìnhtàichínhlàmộttrongnhữngyếutốđảm bảosự sốngcòncủadoanhnghiệp.
Nguyên nhân bên ngoài: mỗi doanh nghiệp là một cá thể của nền kinh tế và bịảnhhưởng,tácđộngbởimôitrườngmàchúnghoạtđộng.Dođó,mộtsốnhântốmôitrườnggâyra sựphásảnvượtngoàikhảnăng điềuhànhhoạtđộngcủacôngty.Mặc dù khó để ngăn chặn những nhân tố này, nhưng doanh nghiệp có thể áp dụng một sốphương pháp nhằm giảm thiểu ảnh hưởng bất lợi Việc thất bại của doanh nghiệp docácnhân tốvềmôitrườnggâyra,cụthểnhưsau:
+ Môi trường xã hội: đây là một nguyên nhân về môi trường bên ngoài gây rasự thất bại trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Dễ dàng nhận thấy được,các điều kiện liên quan đến kinh tế, xã hội, rủi ro chính trị và hành vi của người tiêudùngtácđộngmạnhmẽđếnhoạtđộngcủadoanhnghiệp.
+ Môi trường ngành: việc phát triển hay đi xuống của ngành hiển nhiên ảnhhưởng đến những doanh nghiệp kinh doanh trong ngành đó Ví dụ như việc thay đổichínhsáchnhànướccóthểtácđộngtrựctiếpđếnngànhkinhdoanhvànhữngdoanhnghiệptron gngànhđó.
Tácđộngcủaphásảndoanhnghiệp trongnềnkinhtế
Hiển nhiên, tác động của việc phá sản của doanh nghiệp sẽ ảnh hưởng đến cảnền kinh tế Nếu nhiều công nhân bị cho thôi việc do doanh nghiệp đang làm việc bịphásảnsẽảnhhưởngđếntỷlệthấtnghiệpcủaquốcgia,đâylàtỷlệquantrongtrọngđánh giá vĩ mô Bên cạnh đó,chủ nợ của doanh nghiệp có khả năng không thu hồiđủ nợ khi tiền thu được từ thanh lý tài sản của doanh nghiệp không đủ để trả cáckhoảnnợ.Tươngtự,chủsởhữudoanhnghiệpcũngcóthểbịthâmhụtvốnđãđầutưvàodoanh nghiệpkhidoanhnghiệpbịphásản.Ngoàiracònmộtsốtácđộngtiêucựckhácđốivớinhànước,khá chhàngvàđốivới xãhội
Tuy nhiên, phá sản cũng có tác động tích cực nhằm giảm bớt hậu quả xấu chonền kinh tế, tháo gỡ khó khăn về vốn và tạo cơ hội để đổi mới doanh nghiệp. Việcdoanhnghiệpphásảnnhằmchấmdứttìnhtrạngdoanhnghiệphoạtđộnglaylắtkhônghiệuquả.
Ngoài ra, khi doanh nghiệp phá sản, sự việc này sẽ tác động lên các doanhnghiệp khác trong cùng ngành hoạt động đối với doanh nghiệp Theo Lang và Stulz(1992),tácđộngnàybaogồmảnhhưởngcạnhtranhvàảnhhưởnglantruyền:
- Ảnhhưởngcạnhtranh:việcphásảncủamộtdoanhnghiệptrongngànhcóthểlàmộtviệct ốtđốivớicácđốithủcạnhtranhtrongcùngngànhvớidoanhnghiệpnày.Nguyên nhân là do thị phần được mở rộng do sự dừng hoạt động của doanh nghiệpkháctrongngànhcủacácdoanhnghiệpcạnhtrangcóthểtănglên.TrongnghiêncứuIqbal(2002)của,vàonhữngnămtừ1991đến1996ởHoaKỳ,việcmộtdoanhnghiệp trongngànhphásảncóthểlàmchotỷsuấtsinhlờitrênvốnchủsởhữucủacácdoanhnghiệpkháctron gngànhtănglên.
- Ảnhhưởnglantruyền:việcdoanhnghiệptrongngànhbịphásảncóthểlàdấuhiệu của những doanh nghiệp khác trong ngành đang gặp phải (Caton và cộng sự,2008) Theo ảnh hưởng lan truyền, việc phá sản của một doanh nghiệp có thể hìnhthànhlênnhữngquanđiểmkhôngtốtvềngành.Trongkhiviệcphásảndoanhnghiệpđã làm giảm sút niềm tin vào doanh nghiệp đó, việc phá sản này cũng đồng thời làmgiảm sự tín nhiệm vào các doanh nghiệp khác cùng ngành
1997).Ferrisvàcộngsự(1997)chothấytỷsuấtsinhlợitừcổphiếucủanhữngdoanhnghiệpđối thủ của doanh nghiệp kiệt quệ tài chính bị sụt giảm giá trị xuống khoảng 4,68%trong ba ngày đầu tiên kể từ khi có tin doanh nghiệp phá sản Kết quả nhận định củanghiêncứunàylàchứngcứ củaviệclan truyềnthôngtinxấuvềngànhcôngnghiệp.
Tổng quan vềmôhìnhZ-score
Tiền đềchonghiêncứucủaAltman
Trước khi việc dùng các chỉ số cụ thể để phân tích định lượng hoạt động củadoanh nghiệp, việc dùng các thông tin đánh giá tình trạng tín dụng của các thươnggiacụthểđãđượcmộtsốtổchứcsửdụng.Cóthểkểđếnhãngdịchvụthôngtinquốctế Dun& bradstreet với tiền thân là tổ chức chuyên thực hiện dịch vụ cung cấp cácthôngtintíndụngmộtcáchđộc lập.
Nhữngnghiêncứuvàothậpniên1930vàthờigiangầnsauđóchothấyrằngcácdoanhnghiệpp hásảncóthướcđophânbiệtđángkểvớicácdoanhnghiệplànhmạnh.Nghiên cứu của Beaver (1967) đã bắt đầu tính toán các chỉ số của doanh nghiệp từđó phân tích để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp. Nghiên cứu này đã sosánh các chỉ số riêng của doanh nghiệp phá sản với các chỉ số tương ứng của doanhnghiệp không phá sản, có tình hình tài chính lành mạnh. Beaver đã quan sát trongvòng 5 năm trước khi phá sản của doanh nghiệp và kết luận rằng việc phân tích cácchỉ số này có hữu ích trong việc dự báo phá sản của doanh nghiệp Các nghiên cứutrênchothấycácchỉsốtàichínhcóthểdựbáochokhảnăngphásản doanhnghiệp.
Cácchỉsốđolườngkhảnăngsinhlời,thanhkhoản,thanhtoánđượcxemnhưnhữngchỉ số quan trọng nhất nhưng vẫn chưa có sự rõ ràng trong tầm quan trọng của từngloại Như doanh nghiệp có khả năng sinh lời kém nhưng vẫn đảm bảo thanh khoảnthì tình hình vẫn chưa nghiêm trọng dẫn đến phá sản được Khi nghiên cứu về khảnăng phá sản của doanh nghiệp, các vấn đề được Altman đặt ra khi nghiên cứu là:Thứ nhất, tỷ lệ nào quan trọng trong dự báo phá sản; thứ hai, tỷ lệ được xây dựngtươngứngvớitừngchỉsố;thứba,xâydựngcáctỷlệmộtcáchkháchquan.Đóchínhlànhững lýdo Altmanđivàotìm kiếmmôhìnhdựbáophásảncủadoanhnghiệp.
MDA).TheoAltman,saulầnđầutiênđượcsửdụngvàonhữngnăm1930,dùmôhìnhMDAkhông đượcsửdụngphổbiếnnhưphươngphápphântíchhồiquynhưngphươngphápnàycũngđượcs ửdụngkhánhiều và chủ yếu vào các ngành sinh vật học, khoa học nghiên cứu hành vi. Trongnhữngnămgầnđây,kỹthuậtnàyđượcsửdụngngàycàngphổbiếntrongcảhọcthuậtlẫn thực tiễn. Altman cùng đồng sự đã thảo luận về MDA khá kỹ và quyết định ứngdụngnóvàolĩnhvựctàichính.
Theo đó, MDA là một kỹ thuật thống kê dùng phân loại những quan sát thànhcácnhóm,phụthuộcvàođặcđiểmcábiệtcủaquansátđó.Nóđượcsửdụngchủyếuđể phân loại và/hoặc đưa ra dự báo từ sự tác động của biến trong mô hình, ví dụ nhưphânloạinhómnam–nữ,phásản– khôngphásản…Vìvậy,vấnđềđầutiênlàphảicó nhóm rõ ràng, số lượng nhóm ban đầu có thể là hai hay nhiều hơn.
Sau khi thiếtlậpnhóm,tiếnhànhthuthậpdữliệuchotừngnhómtheođặcđiểmcủanó.Hìnhthứcđơngiảnn hấtcủaMDAlàxâydựngramộtquanhệtuyếntínhgiữanhữngđặcđiểmmà nó giúp phân biệt tốt nhất các nhóm với nhau Nếu một đối tượng cụ thể có cácđặc điểm có thể định lượng được thì MDA sẽ cho ra các hệ số phân biệt Chính từnhững hệ số đó khi áp dụng vào thực tế sẽ đưa ra cơ sở giúp phân biệt đối tượng vàonhóm định danh, ví dụ như MDA sẽ đưa ra các hệ số nói lên mối quan hệ giữa cácchỉsốtàichínhcủamộtcôngtyđểphânloạicôngtyđó.
Biệtthứcnàydùngđể chuyểnđổicácgiátrịcácbiếnriênglẻthành mộtsốduy nhất (số Z) để tiến hành phân tích và xếp nhóm Việc chuyển đổi nhiều đại lượngthành một đại lượng duy nhất giúp cho việc phân tích trở nên khá đơn giản. Nhiệmvụ của quá trình phân tích phân biệt là tìm ra các hệ số Vi, cùng với đó là các giá trịđiểm cắt của Z để dùng cho phân loại đối tượng, còn các biến Xi là các giá trị thựctế.
MôhìnhZ-scorecủaAltmanlàmôhìnhtuyếntínhgồmnămbiếnđộclậpđượcgắn với hệ số của nó để xác định ra một điểm số duy nhất và dùng chính điểm số đóđểphânloại doanhnghiệpvàohainhómlà phásản,kiệtquệtàichínhvàlànhmạnh.
Haynóicụthểhơn,khiápdụngmôhìnhZ-scorevàomộtdoanhnghiệpnàođóthì cần xác định giá trị các biến của doanh nghiệp cần thiết rồi đưa vào mô hình đểxác định Điểm số Z của doanh nghiệp Đem Điểm số Z của doanh nghiệp vừa tìm đisosánhvớiđiểmcắtthìsẽcho rađánhgiá, phân loạitình hìnhcủadoanhnghiệp.
Xây dựngmôhìnhZ-score
Altmanđãlựachọnmẫugồmcó66doanhnghiệpvớisốlượng33doanhnghiệptuyên bố phá sản và
33 doanh nghiệp có tình hình tài chính lành mạnh để xây dựngmôhình.
Nhóm 1 là nhóm các doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính, nhóm này lànhững doanh nghiệp sản xuất đã nộp đơn phá sản trong giai đoạn từ năm 1946 đếnnăm 1965 theo Luật phá sản Hoa Kỳ Trong nghiên cứu của mình, Altman đã nhậnthấyrằngviệchạnchếcủacácdoanhnghiệpđượcchọnởnhóm1làkhônghoàntoànthuần nhất do có sự khác nhau giữa các doanh nghiệp về ngành, quy mô doanh nghiệp,cũngnhưsựtácđộngkhôngđồngnhấtcủamôitrườngkinhdoanhtrongsuốtkhoảngthờigian nghiêncứu.Dođó,Altmanđãlựachónnhữngdoanhnghiệpthuộcnhóm2mộtcáchcẩnthận.
Nhóm 2 là nhóm các doanh nghiệp không bị phá sản, kiệt quệ tài chính hay cótìnhhìnhtàichínhlànhmạnh,nhómnàylànhómcácdoanhnghiệpsảnxuấtđượclựachọnnghiêm ngặttheophạmviquymôtàisảncógiátrịtừ1triệuđến25triệuUSD.Các doanh nghiệp này vẫn còn hoạt động trong thời gian diễn ra phân tích của Altman.Quyết định loại bỏ các doanh nghiệp có tài sản nhỏ hơn 1 triệu USD và các doanhnghiệp có quy mô rất lớn được Altman giải thích trong nghiên cứu của mình là đểphùhợpvớiphạmvitàisảncủacácdoanhnghiệpởnhóm1.Vìgiai đoạntrướcnăm1996,việcxảyraphásảnvớimộtdoanhnghiệplớnlàthậtsựkháhiếm.
Saukhinhómbanđầuđượcxácđịnh,cáccôngtydùnglàmmẫuđượclựachọnvà thu thập thông tin từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh.Để tránh bỏ sót những chỉ số quan trọng của công ty dẫn đến ảnh hưởng kết quả củamô hình, Altman đã thu thập và sử dụng 22 chỉ số để đánh giá Các biến trên đượcphân ra thành 5 nhóm: Thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và chỉsốhoạtđộng.
Từdanhsách22chỉsốbanđầu,5biếnđượclựachọnlàcácbiếntổngquátnhấtđể dự đoán phá sản công ty Để có được tập hợp biến số cuối cùng đó, các phươngphápsauđãđược thựchiện:
Altman đưa ra mô hình Z-score áp dụng cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóatrongngànhsảnxuấtnhư sau:
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản,X2=Lợinhuậngiữlại/
X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ phải trảX5=Tổngdoanhthu/Tổngtàisản
X1=Vốnlưuđộng/ Tổngtàisản Đây là chỉ số thường được sử dụng khi nghiên cứu doanh nghiệp gặp các vấnđề trong kinh doanh về các vấn đề trục trặc của doanh nghiệp Chỉ số này cũng giúpđođộthanhkhoảnròngsovớitổngvốncủadoanhnghiệp.Vốnlưuđộngởđâyđượctính bằng sự chênh lệnh giữa tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp và nợ ngắn hạn củadoanhnghiệp.Hiểnnhiênrằngviệctrảiquamộtkhoảngthờigiankinhdoanhkhônghiệu quả thua lỗ sẽ khiến cho doanh nghiệp có tài sản lưu động bị co lại so với tổngtài sản Trong ba chỉ số thanh khoản do Altman liệt kê thì đây là chỉ số được Altmancoi là đáng giá nhất Chỉ số thanh toán hiện hành và chỉ số thanh toán nhanh là haichỉsốthanhkhoảnkhácđượcAltmanđề cậpđến.
Lợi nhuận giữ lại thể hiện tổng số thu nhập lãi hay mức lỗ của một doanh nghiệp.Lợi nhuận giữ lại thể hiện khả năng đo lường lợi nhuận tích lũy theo thời gian củadoanh nghiệp Một điểm đáng quan tâm là chỉ số này bị ảnh hưởng của việc tái cấutrúc và chia cổ tức của doanh nghiệp Ví dụ, chỉ số X2 của các doanh nghiệp có tuổiđời non trẻ sẽ thấp vì chưa có nhiều thời gian để tích lũy lợi nhuận Vì vậy, cũng cóthể hiểu là việc các doanh nghiệp có tuổi đời non trẻ sẽ được xếp vào nhóm doanhnghiệp có khả năng phá sản cao hơn một cách tương đối so với các doanh nghiệp cóthời gian hoạt động lâu dài Tuy nhiên, điều đó là hợp lý với thực tế vì các doanhnghiệpsẽdễcónguycơphásảnởnhữngnămđầuđivàohoạtđộnghơn.
Chỉ số này đo lường năng suất thật của tài sản doanh nghiệp một cách độc lậpvới thuế và vay nợ Một doanh nghiệp có thể sinh tồn được hay không đều dựa vàokhảnăngsinhratiềntừtàisảncủadoanhnghiệp,nênvìthếkhinghiêncứuvềrủirotài chính hay phá sản của doanh nghiệp, chỉ số này sẽ thường được đề cập đến Hơnnữa, doanh nghiệp mất khả năng thanh toán thường xuất phát từ nguyên nhân tổnggiá trị tài sản được xác định từ khả năng sinh lợi của doanh nghiệp nhỏ hơn tổng nợcủa doanh nghiệp Có thể nhận định rằng, so với các chỉ số dự báo khả năng sinh lợikhác,kểcảchỉsố dòngtiền,chỉsốnàycókhảnăngdự báotốthơn.
Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp được đo lường bởi giátrị của tất cả cổ phiếu đang lưu hành trên thị trường của doanh nghiệp Còn giá trị sổsách của nợ được tính bằng tổng giá trị của nợ ngắn hạn và nợ dài hạn của doanhnghiệp Chỉ số này đo lường mức độ có thể giảm sút đối với giá trị tài sản mà doanhnghiệpcótrướckhinợvượtquátàisảnvàdoanhnghiệpmấtkhảnăngthanhtoán.Vídụ,mộtdo anhnghiệpvớigiátrịthịtrườngcủavốnchủsởhữulà10,000USDvànợlà5,000USDcóthểchịu đượcviệcgiátrịtàisảncủadoanhnghiệpbịgiảm2/3trướckhidoanhnghiệpkhôngđảmbảođượck hảnăngthanhtoán(doanhnghiệpcótàisảnsụt 2/3 nghĩa là tổng giá trị tài sản còn lại của doanh nghiệp
P00USD).Tuynhiên,cùngmộtdoanhnghiệpvới2,000USDgiátrịvốnchủsởhữusẽ bị mất khả năng thanh toán nếu tài sản giảm chỉ còn lại 1/3 giá trị Chỉ số này đãđềcậpđếngiátrịthịtrườngcủadoanhnghiệpmàcácnghiêncứukhácthườngkhôngđềcậpđến
Chỉ số tổng doanh thu trên tổng tài sản là một chỉ số tài chính tiêu chuẩn minhhọa cho khả năng tạo ra thu nhập của tài sản doanh nghiệp Đây là một thước đo khảnăng quản trị trong môi trường cạnh tranh Chỉ số cuối cùng này khá quan trọngnhưng lại là chỉ số kém quan trọng nhất dựa trên cơ sở cá thể Vì thế, dựa trên cáckiểm địnhmứcý nghĩabằngthống kêđơnbiến,nó khôngnênxuất hiện.Tuynhiên, vì mối quan hệ duy nhất của của nó với các biến số khác của mô hình, chỉ số nàyxếphạng thứ hai trong việc góp phần vào khả năng phân biệt tổng thể của mô hình Docó sự khác biệt lớn về doanh thu giữa các ngành, Altman đã phát triển một mô hìnhthaythế(Z”)màkhông cóchỉtiêu X5,luậnvănsẽđềcậpởphầnsau. Điểm số Z được tính ra sẽ được so sánh với các mức điểm cắt được trình bàydướiđâyđểphânloạidoanhnghiệp.
1,81 < Z < 2,99 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám,Z>2,99:Doanhnghiệpantoàn,khôngphásản,
Thứ nhất, mô hình Z-score cố định hệ số của các chỉ số tài chính trong côngthức Điều này có thể không phù hợp với phân tích, đánh giá các doanh nghiệp ởnhững môi trường khác nhau do tính chất của các chỉ số tài chính cũng có thể khácnhau.
Thứhai,môhìnhZ-scorechỉchophépxácđịnhdoanhnghiệpnằmtrongvùngan toàn, vùng cảnh báo hoặc vùng có nguy cơ cao Với các doanh nghiệp được xácđịnh nằm trong cùng một vùng rủi ro thì việc so sánh tương quan giữa các doanhnghiệpphảikếthợpvớinhiềuphươngphápxếphạngkhác.
Thứ ba, ngoài những yếu tố trong chỉ số tài chính, còn có những yếu tố thựcsự có ảnh hưởng tới hoạt động của doanh nghiệp Đơn cử như, những rủi ro tronghoạt động có thể tăng cao do các nguyên nhân khách quan như sự thay đổi về chínhsách,khủnghoảngkinhtế,khảnăngquản trịdoanhnghiệp
Thứ tư, mô hình Z-score được tạo dựng dựa trên phương pháp nghiên cứuphântíchthốngkê.Vìvậy,môhìnhZ-scorerấtcóthểbịsailệchkhimẫukhônghoàntoàn đại diện một cách đầy đủ cho toàn bộ các cá thể tồn tại Đặc biệt, cần chú ý lỗiloại II: Khi mô hình Z-score cho rằng doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn nhưngthựctếnólạitiềm ẩnrủirocao.
CáckiểmđịnhmôhìnhZ-score
Để kiểm tra mức độ tin cậy cũng như khả năng chính xác của mô hình, Altmantiến hành các kiểm định liên quan đến mức ý nghĩa và tỷ lệ chính xác của mô hìnhkhi xét mẫu gốc cũng như các mẫu kiểm chứng Đối với trung bình nhóm và mức ýnghĩađượcÔngtrìnhbàynhư kếtquảdướiđây.
Trung bình của Điểm số Z ở nhóm 1 và 2 lần lượt là -0,29 và +5,02 Do đó bácbỏ giả thuyết rằng các nhóm không được phân biệt Từ chỉ số F của các biến trongbảng 1.1 kết luận rằng các biến X1 đến X4 đều có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 0,001, cácbiến này có vai trò rất quan trọng trong việc chỉ ra sự khác biệt giữa các nhóm BiếnX5 không góp phần cho thấy sự phân biệt đáng kể giữa các nhóm nhưng vẫn đượcđưavàomôhìnhvìnhữnglýdođãnêu ởtrên.
Tiếnhànhkiểmtralạichínhmẫugốc,nhậnthấymôhìnhrấtchínhxáckhitỷlệđúng của toàn mô hình là 95% Trong đó sai lầm loại I (thực tế phá sản nhưng dựđoán không phá sản) có tỷ lệ là 6%, sai lầm loại II (thực tế không phá sản nhưng dựđoánphásản)cònthấphơnchỉởmức 3%.
Khảnăngdựbáocủamôhìnhthờigian2nămtrướckhiphásảncókémhơnsovới khoảng thời gian 1 năm, do những dấu hiệu dự báo chưa thật sự rõ ràng.Nhưngtỷlệdựbáođúngnhómphásảnđạt72%vẫnkhácao,đốivớinhóm2thìtỷlệnàylà94%.
Nguồn:Altman2000 Đểcủngcốkiểmđịnhcủamôhình,Altmantiếptụcchọnmẫucáccôngtythuộccảhainhómđể kiểmđịnh.Nhóm1,đầutiênÔngchọn25côngtyphásản.Cáccôngtynàycómứctàisảntươngtự nhưcáccôngtycủamẫugốc.Tỷlệchínhxáccủamẫunàyởthờiđiểm1nămtrướckhiphásảnlà96%, tứcsailầmloạiIlà4%.Kếtquảnàycòntốthơncảkỳvọngvàmẫugốc.
Trongbakiểmđịnhsauđó,Ôngchọn86côngtykiệtquệtàichínhtừnăm1969đến1975,110c ôngtyphásảngiaiđoạn1976-1995,120côngtyphásảntừnăm1997đến năm 1999 Với điểm cắt là 2,675 thì tỷ lệ đúng của mô hình nằm trong khoản từ82-
94%.Lậplạicáckiểmđịnhđếnnăm1999,môhìnhĐiểmsốZđúngvớitỷlệdaođộngtừ 80- 90%trongdự báo1nămtrướckhiphásảncủacáccôngty.
Trongkiểmđịnhnhómcôngtykhôngphásản,Altmanlựachọn66côngtygặpvấnđềkhók hăntrongviệctạoralợinhuận(65%trongsốcáccôngtyđócólợinhuậnâm2-
3nămtrongvòng3nămtrướcđó)nhưngvẫnkhôngrơivàotìnhtrạngphásản.Kếtquảchothấy14t rong66côngtybịxếploạilàphásản,52côngtyđượcxếploạiđúng Tỷ lệ chính xác là 79%, đây là một tỷ lệ khá ấn tượng đối với nhóm công tyhoạt động kém hơn mức bình thường Trong số 14 công ty bị xếp sai nhóm của mẫuthứ cấp này thì có đến 10 công ty nằm trong vùng điểm từ 1.81-2.67, cho thấy dù bịxếpvàonhómbị phásảnnhưngsự dựđoánnàylàkhôngrõràng.
Về khả năng dự đoán trong thời gian dài, Altman tiến hành kiểm tra Điểm số Zcủa 33 công ty ban đầu trong thời gian 3-5 năm trước khi phá sản Kết quả cho thấyrằng khi thời gian dự báo tăng lên thì khả năng chính xác của mô hình giảm xuống.Dựa vào những kết quả trên, có thể thấy mô hình Điểm số Z là mô hình dự báo phásảnchínhxácđếnthờiđiểm2nămtrướckhixảyraphásảnvàmứcđộchínhxáccủamôhìnhgi ảmnhiềukhithờigian dự báođượckéodàira.
CácmôhìnhZ-scoređiềuchỉnh
Như trình bày ở trên, mô hình Z-score chỉ áp dụng cho doanh nghiệp cổ phầnhóangànhsảnxuất,tứclàchỉdùngđượcđốivớimộtsốdoanhnghiệptheoràngbuộccủamôhìn h.ChínhvìđiềunàyđãkhiếnAltmanđiềuchỉnhmôhìnhchophùhợpvớinhữngloạihìnhdoanhngh iệpkhácnhau.
MộtvấnđềđặtralàlàmthếnàocóthểápdụngmôhìnhZ- scorechocácdoanhnghiệptưnhânvìchỉsốX4cầnđếnthôngtinvềcổphiếu.Đểphùhợpchocácdoa nhnghiệpchưacổphầnhóathuộcngànhsảnxuất,Altmanđềnghịdùnggiátrịsổsách củavốnchủsởhữuthaychogiátrịthịtrườngtrongchỉsốX4.Điềunàylàmthayđổicảhệsốbiệtthứ c vàtiêu chuẩnphânloạicủamôhình.
1,23 < Z’ < 2,90 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám,Z’>2,90:Doanhnghiệpantoàn,khôngphásản,
Quá trình kiểm định đối với mẫu gốc cũng được Altman tiến hành Theo đó, tỷlệđúngcủanhóm1là91%,tỷlệnàyđốivớinhóm2là97%.VùngxámcủamôhìnhĐiểm số Z’ nới rộng hơn so với Điểm số Z, có thể nói mô hình sửa đổi này có mứcđộtincậythấphơnbản gốcnhưngchỉmộtít.
2.2.3.2 Mô hình Z-score điều chỉnh áp dụng cho các ngành, các loại hình doanhnghiệpkhác
SựđiềuchỉnhtiếptheolàphântíchtínhchínhxáccủamôhìnhkhiloạibỏbiếnX5 (doanh thu/tổng tài sản) Altman thực hiện điều này để giảm thiểu ảnh hưởng dongành tiềm ẩn có thể xảy ra khi một biến số nhạy cảm với ngành cao như doanh thuhaytàisảnđượcgộpvàomôhình.Chỉsốtổngdoanhthu/tổngtàisảnthayđổirấtlớntheo ngành công nghiệp Chỉ số này lớn hơn ở doanh nghiệp thương mại dịch vụ sovớidoanhnghiệpsảnxuấtvìcầnítvốnhơn.Hậuquảlàcácdoanhnghiệpkhôngsảnxuấtcóchỉs ốdoanhthu/ tổngtàisảnlớnhơn.MôhìnhmớinàyđượcAltmansửdụngđểđánhgiácácdoanhnghiệpngoàiHo aKỳ.Cụthể,Altman,HatzellvàPeck(1995)đã áp dụng mô hình Điểm số Z’’ cho các nền kinh tế mới nổi đặt biệt là các doanhnghiệptạiMexicođãpháthànhtráiphiếu ChâuÂutínhtheoUSD.
1,1< Z’’ < 2,6 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám,Z’’>2,6:Doanhnghiệpantoàn,khôngphásản,
Lưu ý rằng chỉ số X4 được xác định bằng giá trị sổ sách của VCSH/giá trị sổsách của nợ.Mô hình này cũng phù hợp cho nền kinh tế mà có sự khác nhau lớntrongviệctàitrợ tàisảngiữa cáccôngty.
Ngoài tác dụng cảnh báo dấu hiệu phá sản, Altman còn nghiên cứu tiếp hệ sốZ” điều chỉnh Chỉ số này được xác định bằng với chỉ số Z”+ 3,25 và các vùng cảnhbáophásảncũngđượccôngthêm3,25điểmsovớichỉsốZ”.Thôngquaviệcnghiêncứu số lượng khoảng trên 700 doanh nghiệp, Altman đã nghiên cứu được sự tươngđồnggiữachỉsốZ’’điềuchỉnhnàyvớihệsốtínnhiệmStandard&Poor'strongviệcxácđịnht ìnhhìnhtàichínhcủadoanhnghiệp.
Bảng dưới đây thể hiện mối quan hệ tương đồng giữa chỉ số Z” điều chỉnh doAltmannghiêncứuvàxếphạngStandard&Poor's
Bảng2.4.SosánhchỉsốZ’’với hạngmứctínnhiệm Standard& Poor's
STT ĐiểmZ”điềuchỉnh Xếphạng Nhómphânloại
Chỉ số Z” điều chỉnh do Altman nghiên cứu và hệ số tín nhiệm Standard
&Poor'scóđộtươngđồnglàkhácaonhưngkhôngcónghĩalàtuyệtđối.Trongnghiêncứuvềchỉ sốZ”điềuchỉnh,Altmancũngđãtínhtoánkhoảnlệchchuẩnchophép củahaichỉsốZ”điềuchỉnhvàhệsốtínnhiệmStandard&Poor’s.SựtươngquangiữachỉsốZ”điềuchỉ nhvàhệsốtínnhiệmStandard&Poor’scóthểgiúpnhàđầutưcũngnhư doanh nghiệp có những đánh giá cơ bản về khả năng thanh toán và tình hình tàichínhcủadoanhnghiệp.
So sánh mô hình Z-score và một số mô hình dùng nhận diện phá sảnkhác
Sosánhmôhình Z-scorevàcácmôhìnhnhận diệnphásảnkhác
DavidL.Olson,DursunDelen,YanyanMengđãtiếnhànhsosánhcácphươngpháp phân tích nhằm nhận diện khả năng phá sản của doanh nghiệp và giới thiệu kếtquả qua bài viết “So sánh các phương pháp phân tích dữ liệu để dự đoán phá sản”(năm 2011) Nhóm tác giả đã đánh giá mức độ phù hợp của các mô hình nhận diệnphásảnxâydựngbằng cácphươngphápkhácnhauvàthuđượckết quảnhưsau:
Nguồn:DavidL Olson,Dursun Delen,YanyanMeng,2011
Có thể thấy, các mô hình từ phương pháp Mạng thần kinh nhân tạo và Logisticcó tỷ lệ phân loại ở mức thấp hơn (tỷ lệ phân loại chính xác chỉ khoảng 80%). Haimôhìnhnàycómứcđộphùhợpđểphânloại khảnăngphásảnchưacao.
Với kết quả phân loại đúng của mô hình xây dựng từ phương pháp Cây quyếtđịnh ở mức 91,4% là khá cao, có thể kết luận mô hình nhận diện khả năng phá sảnxâydựngtừphươngphápCâyquyếtđịnhphùhợptrongviệcnhậndiệnkhảnăngphásản. Tuy nhiên, tỷ lệ phân loại đúng của mô hình này vẫn thấp hơn so với mô hìnhĐiểmsốZcủaAltmanxâydựng(ởmức95%).
Ngoàira,môhìnhtừphươngphápCâyquyếtđịnhphảicầnđến15biếnđộclập,52nhánhvà10 3lá.Trongkhiđó,môhìnhĐiểmsốZchỉcầntừ4đến5biếnđểthựchiện phân loại doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính cho thấy tính đơn giản củamôhìnhmôhìnhĐiểm sốZsovớimô hìnhtừphươngpháp Câyquyếtđịnh.
Cóthểthấy,dùmôhìnhtừphươngphápCâyquyếtđịnhđượcđánhgiáphùhợpnhưng tỷ lệ phù hợp thấp hơn và mô hình phức tạp hơn so với mô hình Điểm sốZ.NênmôhìnhĐiểmsốZđượcđánhgiácóưuđiểmtrongphânloạidoanhnghiệpphásản, kiệt quệ tài chính trong cả hai khía cạnh là độ chính xác và đơn giản, tiện dụngcủamô hình khi so vớicácphươngphápkhác.
Kiểm định vàứngdụngmôhìnhZ-scoreởViệtNam trướcđây
KiểmđịnhmôhìnhZ-score ởViệtNam trướcđây
Trên cơ sở mô hình Điểm số Z của Altman, Lê Cao Hoàng Anh - NguyễnThuHằng đưaranghiêncứu “KiểmđịnhmôhìnhchỉsốZ củaAltman trongdựbáothất bại doanh nghiệp tại Việt Nam” (2012) Theo đó, nghiên cứu này tiếp cận hồ sơ 293CTCPniêmyếttrênsànHOSE(tínhđếnhếttháng2/2012).DữliệuđượcthuthậptừBCTC chính thường niên của các công ty giai đoạn 2004-2011 của các công ty niêmyết.Dotínhđếnnăm2011,tạiHOSEchỉcóduynhấtcôngtyDượcphẩmViễnĐôngđệ đơn phá sản, nên nhóm tác giả đã dùng dữ liệu của các công ty kiệt quệ tài chínhđểđạidiệnchotrạngthái“thấtbạidoanhnghiệp”.Có11côngtythuộcnhóm1(kiệtquệ),282 côngtythuộcnhóm2(khôngkiệtquệ)trongsố293côngtyđượclựachọntrongnghiêncứunày.Về môhìnhđượcsửdụngđểkiểmđịnh,nhómtácgiảchọnmôhìnhĐiểm sốZ’’.Cáclýdođượcđưarađểgiảithíchcholựachọnnàylà:
Thứ nhất, Điểm số Z’’ đã loại bỏ biến X5 nên mức độ chính xác cao hơn khicùngđolườngrủirocácdoanhnghiệpthuộckhuvựcsảnxuấtvàphisảnxuất.
Thứhai,phạmvikiểmđịnhlàcáccôngtyniêmyếttrênsànHOSEthuộcnhiềungànhnghềnê nmôhìnhđápứngđượcmụctiêubanđầu.Thứba,nhưquanđiểmcủaAltman đã được trình bày ở trên thì Điểm số Z’’ phù hợp với các thị trường mới nổivàcácdoanhnghiệpcósựkhácbiệttrongtàitrợtàisản.Kếtquảkiểmđịnh11doanhnghiệp nhóm 1 thu được tỷ lệ dự báo chính xác là 91% thời điểm 1 năm trước khidoanh nghiệp lâm vào tình trạng kiệt quệ.
Tỷ lệ dự báo đạt 91% được đánh giá là ởmức độ khá cao, khi nâng thời gian dự báo lên 2 năm trước khi xảy ra kiệt quệ thì tỷlệ này giảm xuống còn 72% Việc tỷ lệ chính xác giảm xuống khi kéo dài thời giandựbáolàhoàntoànhợplývàtươngđồngvớicáckếtquảkiểmđịnhtrướcđây.
Bảng2.6.Kếtquảkiểm địnhdoanh nghiệpnhóm1ởViệtNam Dựbáo(năm)
Nguồn:LêCaoHoàng Anh –NguyễnThu Hằng2012
Nguồn:Altman1968& 2000;LêCaoHoàng Anh–NguyễnThuHằng2012
Có thể thấy tỷ lệ chính xác của mô hình ở Việt Nam gần như tương đương vớicác nước Mexico và Thái Lan, đây là dấu hiệu tốt khẳng định tính chính xác của môhìnhtạiViệtNam.MôhìnhĐiểmsốZ’’cũngđãđượckiểmđịnhlàphùhợptạiTháiLanvàMexi co.ĐểxácđịnhsailầmloạiII,nhómtácgiảtiếptụckiểmtrađốivớicácdoanh nghiệp không kiệt quệ tài chính.Kết quả kiểm định cho thấy mô hình đưa rachỉ báo khá tốt đối với doanh nghiệp an toàn tài chính.Khả năng dự báo đúng củanhóm2là90%trongthờigian1năm.
Bảng2.8 Kếtquảkiểm địnhnhóm 2vàcả 2nhómởViệtNamDựbáo(năm)
Phânloại đúng Mẫun Tỷlệđúng(%) Sailầm(%)
Nguồn:LêCaoHoàng Anh –NguyễnThu Hằng,2012
Như vậy, từ kết quả kiểm định ở hai mẫu, nhóm tác giả đưa ra nhận định rằng:“Mô hình Chỉ số Z’’ thực sự có khả năng nhận diện doanh nghiệp kiệt quệ tài chínhvàdoanhnghiệpantoàntàichính”.
Đánhgiánghiên cứukiểmđịnh
NhómtácgiảđãcóhướngnghiêncứumớivềmôhìnhĐiểmsốZtạiViệtNam,theo đó đi sâu vào kiểm định tính chính xác của mô hình khi áp dụng ở thị trườngViệt Nam chứ không theo hướng ứng dụng mô hình Về tính đóng góp thì kết quảcủa nghiên cứu giúp hình thành một cơ sở kiểm chứng cho việc ứng dụng mô hìnhsau này đối với môi trường trong nước Tuy nhiên, như nhóm tác giả có trình bày,nghiên cứu này cũng có hạn chế ở điểm các doanh nghiệp trong nhóm 1 được lấymẫu khá ít do doanh nghiệp niêm yết gặp kiệt quệ tài chính giai đoạn đó chưa nhiều.Chỉ 11 doanh nghiệp thuộc nhóm 1 so với con số 282 của nhóm 2 nên có thể xảy rahạn chế đo lường thống kê so với nghiên cứu tại Thái Lan và Mexico Thực tế, việcnhận diện doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính là quan trọng hơn nên khảo sátdoanhnghiệpnhóm1củanghiêncứunàylàchưatươngxứng.Chínhvìvậyđộtin cậychỉmangtínhchấttươngđốivàcầncónhữngnghiêncứuởphạmvirộnghơnđểđảm bảo tính đại diện Ngoài ra, phạm vi lấy mẫu của nghiên cứu trên chỉ tập trungvàocáccôngtytạiHOSElàchưabaoquát.Nếuphântíchđạidiệnchodoanhnghiệpở Việt Nam thì phạm vi lấy mẫu doanh nghiệp niêm yết nên được chọn rộng hơn ởcảhaithịtrườnglàHOSEvàHNXthìtínhđạidiệnsẽcaohơn.
Ứng dụngmôhìnhZ-scoretạiViệt Nam
MôhìnhZ-scoređãđượcAltmanđưaratừnăm1968vàđượcsửdụngtạinhiềunước trên thế giới, cũng như tại Việt Nam Có thể kể đến các nghiên cứu ứng dụngmô hình này tại Việt Nam như của Lâm Minh Chánh (2007), Huỳnh Cát Tường(2008) và Phạm Thế Anh - Nguyễn Thành Cường (2010), Lê Cao Hoàng Anh vàNguyễn Thu Hằng (2012), Võ Văn Nhị và Hoàng Cẩm Trang (2013), Trần NgọcTrâm (2013), Nguyễn Trần Nguyên Trân
(2014), Đinh Thị Thu Thảo và Nguyễn VĩnhKhương(2016),TrầnViệtHải(2017).
Trongbài“ChỉsốZ:Côngcụpháthiệnnguycơphásảnvàxếphạngđịnhmứctín dụng” và
“Dùng Chỉ số Z để ước tính hệ số tín nhiệm” năm 2007 của Lâm MinhChánh,ngoàiviệcgiớithiệumôhìnhĐiểmsốZthìtácgiảđãđưaranhữngphântíchnhằm giúp doanh nghiệp cải thiện Điểm số Z của mình và việc dùng Điểm số Z đểướclượnghệsốtínnhiệm.
Huỳnh Cát Tường với đề tài nghiên cứu “Khánh kiệt tài chính và ứng dụng môhìnhZ-scoretrongdựbáokhánhkiệttàichính”đãtrìnhbàyrõrànghơnvềquátrìnhphát triển mô hình Điểm số Z của Altman từ công trình nghiên cứu năm 2000 củaÔng Ngoài ra, nghiên cứu còn đưa ra một số phân tích về Điểm số Z của một sốdoanh nghiệp cũng như đưa ra những ưu điểm và lưu ý khi ứng dụng mô hình trongmôitrườngViệtNam.
MộtnghiêncứukhácứngdụngmôhìnhĐiểmsốZmangtên:“Đolườngrủirotín dụng của các ngân hàng trong việc cho vay đối với các doanh nghiệp thủy sảnđang niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam” của Phan Thế Anh -
NguyễnThànhCườngnăm2010.BàiviếtđãứngdụngmôhìnhĐiểmsốZcủaAltmanđểđolườn grủirotíndụngcủacácngânhàngtrongviệcchovayđốivớicácdoanhnghiệp chế biến thủy sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Từ kết quảứngdụngmôhình,nhómtácgiảđưaramộtsốđềxuấtnhằmgópphầnnângcaohiệuquả hoạt động tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, đồng thời giúp chocácdoanhnghiệpchếbiếnthủysảnViệtNamcảithiệnđượcĐiếmsốZcủabảnthândoanh nghiệp thông qua đó nâng cao tính an toàn Tuy nhiên, các kết quả tính toáncácbiếnứngdụngĐiểmsốZcủanghiêncứunàyvẫnchưachínhxácsovớitinhthầncủaAltman.
TácgiảLêCaoHoàngAnhvàNguyễnThuHằng(2012)trongnghiêncứugồm293 doanh nghiệp được niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE đã kiểm định lại việcdự báo phá sản của mô hình Z-score của Altman Qua nghiên cứu này, hai tác giả đãkhẳngđịnhmôhìnhZ- scorelàphùhợpđốivớithịtrườngmớinổinhưViệtNamvớiđặctrưnglàquymônhỏ,rủirothanhk hoảncaocũngnhưviệctiếpcậnvốnhạnhẹp.Kếtquảcủanghiêncứunàytươngđồngvớinghiêncứu củaEdWardI.Altman(1968),CharalambosT.Spathis(2002),LalithP.
Trần Ngọc Trâm (2013) đã nghiên cứu xu hướng biến động của mô hình Z- score,chỉsốPvàCđểtìmrađượcbiểuhiệngianlậntrênBCTCcủa4côngtyniêmyết trên sàn chứng khoán Việt Nam và rút ra được kết luận là có sự gian lận trênBCTC Bằng việc tính toán các chỉ số Z, chỉ số
P, chỉ số C trong khoảng thời gian 5năm của 4 công ty nghiên cứu, tác giả đã rút ra cách thức cụ thể để phát hiện việcgian lận trong BCTC Hạn chế của nghiên cứu này là số lượng mẫu nghiên cứu nhỏ,chỉcó 4 côngty nên vì thếtínhtổngquátcủabàinghiêncứunàychưacao.
CóthểthấycácnghiêncứutrênvềmôhìnhZ- scoretạiViệtNamchúngtathấyrằng,môhìnhZ- scorekhôngchỉdựbáochínhxácvềkhảnăngphásảncủamộtdoanhnghiệpmàcòndựbáovềkhảnănggi anlậntrênBCTCvớiđộchínhxáccũngrấtcao.Đặcbiệt,môhìnhZ- scorenàyphùhợpvớinhữngthịtrườngmớinổi nhưViệtNam.
Mặc dù còn một số hạn chế từ nội tại của mô hình, nhưng thông qua việc môhìnhZ- scoređãđượcnghiêncứuvàứngdụngrộngrãitrongmộtthờigiandàiởnhiềuquốcgiatrênthếgiới,cũ ngnhưkếtquảnghiêncứuphântíchthựcnghiệmứngdụngở Việt Nam cho thấy, mô hình Z-score vẫn chứng tỏ được tính ưu việt trong phântích, đánh giá hoạt động của doanh nghiệp, phân loại vùng rủi ro,xếp hạng tín dụng,đánh giá mức độ phá sản của doanh nghiệp và có thể áp dụng cho một doanh nghiệphoặcsốlượngdoanhnghiệpởquymôphântíchlớnhơn,chodoanhnghiệpphântheonhiềungành nghề,lĩnh vựccũng nhưtheoquy môtổngnguồnvốnkhácnhau.
Quachương2,cóthểnhậnđịnhmôhìnhZ-scoremàAltmanthuđượckháđơngiản nhưng khả năng đánh giá được tình trạng kiệt quệ, phá sản của doanh nghiệpkhácao.Bêncạnhđó,ôngcòntiếnhànhpháttriểnthêmmôhìnhZ-scorechocácloạihình doanh nghiệp khác nhau và ở nền kinh tế khác nhau So với các mô hình đánhgiá khả năng phá sản của doanh nghiệp hiện nay bằng cách sử dụng những phươngpháp khác thì mô hình Z-score có ưu thế hơn tính đơn giản, tiện dụng, cũng như tínhchính xác khá cao của mô hình Do đó, mô hình Z-score của Altman đã được ứngdụngrộngrãitrênthếgiớicũngnhư Việt Nam trongnhững nămvừaqua.
Mặc dù gặp phải hạn chế về mẫu kiểm định, nhưng nghiên cứu của LêCaoHoàng Anh - Nguyễn Thu Hằng được trình bày tại chương này đã một phần khẳngđịnh khả năng dự báo doanh nghiệp kiệt quệ tài chính và phá sản tại ViệtNam bằngmôhìnhđiểmZ”doAltmanđiềuchỉnhsaunày.
Môhìnhnghiêncứu
Như đã trình bày, ngoài mô hình Z-score ban đầu, Altman đã phát triển thêmhai mô hình khác là mô hình Z’-score và mô hình Z’’-score để phù hợp hơn với mộtsốđốitượngmàmôhìnhZ- scorekhôngđápứngđược.Theođó,ĐiểmsốZdùngchocácdoanhnghiệpngànhsảnxuấtđãcổphầ nhóa,ĐiểmsốZ’dànhchodoanhnghiệpsảnxuấtchưacổphầnhóavàđốivớimôhìnhĐiểmsốZ’’t hìkhôngphânbiệtdoanhnghiệp sản xuất hay thương mại dịch vụ Vì có sự tồn tại đồng thời ba mô hình nêncầnphảilựa chọnmôhìnhphùhợpnhấtđểtiếnhànhnghiêncứu.
Mô hình Điểm số Z’’ sẽ được dùng để nghiên cứu cho các doanh nghiệp ViệtNamvìcác lýdođượcnêusau:
Thứ nhất, nghiên cứu này không phân biệt doanh nghiệp có thuộc ngành sảnxuất hay không Nghiên cứu được thực hiện trên 30 doanh nghiệp ngành thựcphẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, các doanh nghiệp nàyvừagồmdoanhnghiệpsảnxuấtvàdoanhnghiệpthươngmại.ChínhvìthếmôhìnhĐiểm sốZ’’đãloạibỏbiếnX5- biếntạorasựkhácbiệtnhiềugiữadoanhnghiệpsảnxuấtvàkhôngsảnxuấtlàphùhợp.
Thứhai,Altman2000đãđưaraquanđiểmrằngmôhìnhĐiểmsốZ’’phùhợpvớicácdoanh nghiệpthuộcnềnkinhtếmớinổivàmộtsố nghiêncứutạiViệtNam đã khẳng định khả năng dự báo chính xác của mô hình này nên mô hìnhnàylà phùhợpvớibàinghiêncứu.
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản,X2=Lợinhuậngiữlại/ Tổngtàisản
1,1 < Z’’ < 2,6 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xámZ’’>2,6:Doanhnghiệpantoàn,khôngphásản
Dữliệunghiêncứu
Tácgiảđãthuthậpđượcsốliệutàichínhcủa30doanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtr ườngchứngkhoánViệtNamtronggiaiđoạntừnăm2015đếnnăm2020, sử dụng công cụ thống kê toán với sự hỗ trợ của phần mềm EXCEL để tínhtoánvàphântíchcácchỉtiêutrongmôhình.
Nhưvậycácsốliệuđượcthuthậptừnăm2015-2020,vàsauđótácgiảtínhtoánđể có được các biến số là các tỷ số tài chính, đơn vị là % hoặc số lần nên yếu tố lạmphátkhôngảnhhưởngđếnkếtquả ứngdụngmôhình ĐiểmsốZ”.
Thiết kếdữliệunghiêncứu
Tácgiảsửdụngdữliệucủa30doanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtrường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2015 - 2020, dữ liệu được tổng hợptheodạngbảng.
Dữliệubảnglàdữliệukếthợpgiữacácdữliệuchéovàdữliệuchuỗithờigian.Dữliệuchéolà cácsốliệuvềmộthoặcnhiềubiếnđượcthuthậptạimộtthờiđiểmởnhiều doanh nghiệp khác nhau Dữ liệu thời gian là số liệu được thu thập về mộtdoanhnghiệptrongmộtkhoảngthờigianđịnhkỳkhácnhau.Có2loạidữliệubảng:dữ liệu bảng cân đối khi các đơn vị chéo cùng một số lượng quan sát như nhau theochuỗi thời gian và dữ liệu bảng không cân đối khi các đơn vị chéo không có cùng sốthời gian quan sát Trong bài luận văn tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân đối Việc sửdụngdữ liệubảngchonghiêncứucócácưuđiểmsau:
- Bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng chochúng ta dữ liệu chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiệntượngđacộng tuyến giữacác biếnhơn,nhiều bậctựdohơn vàhiệu quảcaohơn.
- Bằngcáchnghiêncứuquansátlặpđilặplạicủacácđơnvịchéo,dữliệubảngphù hợp hơn cho việc nghiên cứu các động thái thay đổi theo thời gian của các đơnvịchéo này.
- Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà người takhôngthểquansátđượctrongdữliệu chuỗithờigianhaydữliệuchéothuầntúy.
Từ những ưu điểm trên của dữ liệu dạng bảng, tác giả kỳ vọng việc sử dụng dữliệu dạng bảng sẽ mang lại những kết quả đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu đã đềra.
Tác giả sử dụng mô hình điểm số Z” để nhận diện khả năng phá sản của cácdoanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNambằngcácsốliệ uthuthậptừ30doanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênhaisànchứngkhoán HOSE và HNX từ năm
2015 đến năm 2020, được tổng hợp dưới dạng dữ liệubảng.
Tổngquan vềcác doanh nghiệp thựcphẩm
Lịchsử hìnhthànhvàpháttriển
Đối với một nước nông nghiệp như Việt Nam, ngành thực phẩm có điều kiệnrấtthuậnlợiđểpháttriển,đồngthờiđâycũnglàngànhcóvaitròđặcbiệtquantrọng
- gắn kết nông nghiệp với thị trường Nhiều năm nay, thực phẩm luôn là một trongnhữngngànhkinhtếquantrọngvàcònnhiềutiềmnăngpháttriểncủaViệtNam.Cácsảnphẩm thựcphẩmViệtNamkhôngchỉđápứngnhucầuthịtrườngnộiđịamàcònthành công khi giữ vị thế cao trên bản đồ xuất khẩu thế giới Việt Nam đang dần trởthành nguồn cung quan trọng, phong phú các sản phẩm nông sản, thực phẩm chonhiềuquốcgiatrênthếgiới. Đặcbiệt,giátrịsảnxuấtcủangànhsảnxuấtchếbiếnthựcphẩmchiếmtỷtrọng19,1%trongn hómngànhcôngnghiệpchếbiến,chếtạocủaViệtNam.Đâylàngànhchiếm tỷ trọng cao nhất trong các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo, thể hiện tầmquantrọngcủangànhnàytrongviệcđảmbảonhucầulươngthựccủangườidâncũngnhưđápứngy êucầuxuấtkhẩu.Ngoàira,tỷtrọnggiátrịsảnxuấtcaochothấyngànhsảnxuất,chếbiếnthựcphẩmc ónhiềuthếmạnhvớinhiềuthươnghiệulớn,cóuytín,thịtrườngổnđịnhvàcókhảnăngcạnhtranhcao sovớicácdoanhnghiệpnướcngoài.Mộtsốngànhsảnxuấtvàchếbiếnsữa,đồuống,dầuăn,bánhkẹo đượcdựbáocóxuhướngngàycàngtăngtrưởngcaovàtrởthànhcácphânkhúcthịtrườngchếbiếnnăng suất nhất của Việt Nam Đặc biệt, sau khi các Hiệp định thương mại tự do mà ViệtNam ký kết đi vào hiệu lực, ngành sản xuất chế biến thực phẩm sẽ được mở ra mộtthịtrườngtiêudùngvàđầutưrộnglớnhơn.Tínhđếnnăm2020,cảnướccótr ên
7.500 doanh nghiệp chế biến nông sản quy mô công nghiệp gắn với xuất khẩu, tổngcông suất đạt khoảng 120 triệu tấn nguyên liệu/năm Số lượng doanh nghiệp hoạtđộng trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm không nhiều (chiếm gần 1% tổng sốdoanh nghiệp cả nước) nhưng đây lại là một trong những ngành công nghiệp mũinhọn,cótiềmnăngpháttriểnrấtlớntạiViệtNam,chiếmkhoảnghơn20%doanhthuthuần sản xuất, kinh doanh các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo hàng năm Sốlượng doanhnghiệphoạtđộngtronglĩnhvựcchếbiếnvàsản xuấtraucủquảchiếm tỷ lệ cao nhất trong cơ cấu doanh nghiệp ngành sản xuất chế biến thực phẩm, trongkhi đó ngành chế biến thủy sản đông lạnh lại là ngành thu hút nhiều lao động nhất.Ngành công nghiệp sản xuất, chế biến thực phẩm của Việt Nam đang có xu hướngtăngtrưởngmạnh,từngbướccungứngnhiềusảnphẩmcósứccạnhtranhcao,chiếmlĩnh thị trường nội địa và gia tăng xuất khẩu Hiện thực phẩm đang chiếm tỷ lệ caonhấttrongcơcấuchitiêuhàngthángcủangườitiêudùngViệtNam.Tốcđộtăngchỉsốsảnxuất côngnghiệpcủangànhsảnxuất,chếbiếnthựcphẩmbìnhquânGiaiđoạn2016-2020đạt7%/ năm,trongđónăm2016tăng8,2%;năm2017tăng6%;năm2018tăng8,2%;năm2019tăng7,9%;n ăm2020doảnhhưởngcủadịchCovid-
19nênchỉtăng4,5%.Nhữngthángđầunăm2021,ngànhsảnxuấtthựcphẩmđãthểhiệnsựhồiphục rõ rệt khi dịch Covid-19 được kiểm soát chặt chẽ, các lĩnh sản xuất kinh doanhcủa nền kinh tế trở lại hoạt động trong trạng thái bình thường mới Chỉ số sản xuấtngành chế biến thực phẩm 4 tháng đầu năm 2021 tăng 7,1% so với cùng kỳ nămtrước;mộtsốsảnphẩm tăngkhánhư:sữatươi tăng5,6%;sữabộttăng18,1%.
Bảng 4.1 Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô lao động giai đoạn2016-2019
Bảng 4.2 : Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô vốn giai đoạn 2016-
Từ0, 5tỷđế ndướ i1 tỷđồ ng
Từ 1tỷđế ndư ới5 tỷđồ ng
Từ 5tỷđ ếnd ưới1 0 tỷđồ ng
Từ1 0 tỷđến dưới 50 tỷđồ ng
Từ5 0tỷđ ếndư ới200 tỷđồ ng
Từ 200 tỷđế ndư ới500 tỷđồ ng
Bảng4.1và4.2chothấysốcácdoanhnghiệpphânchiatheoquymônguồnvốnvàquymôlaođ ộngcủacác doanh nghiệpthựcphẩmgiai đoạn2016-2019.
Cóthểthấyđượcsốlượngdoanhnghiệphoạtđộngtrongngànhthựcphẩmtăngqua các năm, từ 9,428 doanh nghiệp năm 2016 đã tăng lên 12,857 doanh nghiệp vàonăm2019,nhưngchủyếulàcácdoanhnghiệpcóquymônhỏ,cácdoanhnghiệpthựcphẩmcóquy môlớnvẫncó sốlượngkháhạnchế.
Năm2019,sốlượngdoanhnghiệpcóquymôvốntừ500tỷđồngtrởlênchỉcó369doanhn ghiệp,trongkhiđósốdoanhnghiệpcóquymôvốndưới10tỷđồnglà
8,393 doanh nghiệp, chiếm trên 65% tổng số doanh nghiệp ngành thực phẩm. Đồngthời, số lượng doanh nghiệp có quy mô nhân sự từ 1000 người trở lên là 90 công ty,nhưng số lượng doanh nghiệ có quy mô nhân sự dưới 50 người là 11,279 doanhnghiệp,chiếmtrên85%tổngsốdoanhnghiệpngànhthựcphẩmvào năm2019.
Tóm lại, thực phẩm là một ngành chủ lực đối với nền kinh tế quốc dân ViệtNam,giảiquyếtcôngănviệclàmchohàngvạnlaođộng,khôngchỉđápứngnhucầutiêuthụnộ iđịamàcònđónggópđángkểvàokimngạchxuấtkhẩucủacảnước.Tuynhiên phần lớn các doanh nghiệp thực phẩm tại Việt còn ở quy mô vừa và nhỏ, chưathựcsự xứngđángvớitầmvóccủangành.
Ngoàira,từkhithịtrườngchứngkhoánđượchìnhthànhđếnnayđãtạorakênhhuyđộngvốnl ớnchocácdoanhnghiệpnóichungvàdoanhnghiệpngànhthựcphẩmnóiriêng.Mặcdùvậy,tínhđến thờiđiểmnăm2020,trênsànHOSEvàHNXchỉmớicó 34 công ty thực phẩm niêm yết Đây là một con số rất khiêm tốn so với 12,857doanh nghiệp đang hoạt động trong ngành này Một số công ty lớn có thể kể đến là:CôngtyCổphầnSữaViệtNam(Vinamilk),CôngtyCổphầnTậpđoànMaSan,TậpđoànDaba coViệtNam,…ĐaphầncácdoanhnghiệpthựcphẩmniêmyếttrênHOSEvà HNX là các doanh nghiệp có thời gian hoạt động gần 20 năm Các doanh nghiệpcóthờigianhoạtđộng dưới10năm cósố lượngkhákhiêmtốn.
Tháng 10 năm 2021, Công ty cổ phần Báo cáo Đánh giá Việt Nam (VietnamReport)chínhthứccôngbốTop10CôngtyuytínngànhThựcphẩm- Đồuốngnăm2021.
Top 10 Công ty uy tín ngành Thực phẩm - Đồ uống năm 2021 được xây dựngdựa trên các nguyên tắc khoa học và khách quan Các công ty được đánh giá, xếphạng dựa trên 3 tiêu chí chính: (1) Năng lực tài chính thể hiện trên báo cáo tài chínhnămgầnnhất(2)UytíntruyềnthôngđượcđánhgiábằngphươngphápMediaCoding
- mã hóa các bài viết về công ty trên các kênh truyền thông có ảnh hưởng; (3)Khảosátđốitượngnghiêncứuvàcácbênliênquan:ngườitiêudùng,chuyêngiađượcthựchiệntrong tháng8/2021.
Danh sách 1: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - Nhóm ngành:
Danhsách3:Top10Công ty thựcphẩmuy tínnăm2021-
Danhsách4:Top10Côngtythựcphẩmuytínnăm2021- nhómngành:Thựcphẩmtươisống,đônglạnh
Danh sách 5: Top 10 Công ty đồ uống uy tín năm 2021 - nhóm ngành: Đồ uốngcócồn
Danhsách6:Top10Côngtyđồuốnguytínnăm2021- nhómngành:Đồuốngkhôngcồn(nước giảikhát,trà,càphê…)
Đặcđiểmhoạtđộngkinhdoanhcủacácdoanhnghiệpngànhthực phẩm
Thứ nhất là việc ít hiểu biết đầy đủ về các hàng hóa thực phẩm bán trên thịtrường của người tiêu dùng: có thể dễ dàng nhận thấy được các mặt hàng thực phẩmcósốlượngvàchủngloạiđadạngtrênthịtrường,dùdoanhnghiệpđãthựchiệnnhiềuhoạt động hay cách thức để giới thiệu hàng hóa cũng như thông tin về doanh nghiệpmình,nhưngnhữngngườitiêudùngthườngcóxuhướngkhôngnắmbắthếtcácthôngtinnhưđịach ỉsảnxuất,chấtlượng,đặctính,côngdụngvàcáchthứcsửdụngcủatấtcảcác loạihànghoá.
Thứ hai là nhu cầu mua hàng thực phẩm trên thị trường rõ ràng phụ thuộc vàthayđổikhicósự thayđổivềthờigiancũngnhưđịaphương.
Thứ ba là giữa những người tiêu dùng có sự khác biệt với nhau về tầng lớp dâncư, địa vị, nghề nghiệp, dân tộc, giới tính, trình độ văn hóa, độ tuổi, tập quán sinhhoạt nên sự hiểu biết và chọn lựa tiêu dùng của người tiêu dùng đối với cá loại sảnphẩmdocácdoanhnghiệpthựcphẩmcungcấpcósựkhácnhaumộtcáchnhấtđịnh.
Thực trạng tình hình hoạt động kinh doanh của ngành thực phẩm ViệtNam
doanhsốthựcphẩmvàđồuốngcủaViệtNamvàonăm2018làkhoảng800,000tỷđồn g,chiếmkhoảng15,1%GDPvàonăm2018.Trongnăm2019,doanhsốthựcphẩmvàđồuốnglàkhoả ng921,772tỷđồng,chiếmkhoảng15%GDP.Năm 2020, doanh số của ngành hàng thực phẩm và đồ uống lên tới
957,867 tỷ đồng,tăng3,8%sovớinăm2019,đồngthờichiếmkhoảng15,8%GDP.Điềunàychứngtỏ ngành thực phẩm đồ uống có vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, đónggóp khoảng 15% tổng GDP của Việt Nam Doanh thu ngành thực phẩm, đồ uống dựđoánđượctănglênhơn1,200,000tỷđồngvàonăm2022.B ê n cạnhđó,thựcphẩmvàđồuố ngcũngchiếmtớikhoảng35%chitiêuhàngthángcủangườidân.Theoướctính,sẽcókhoảng1 7triệuhộgiađìnhtrunglưuởViệtNamvàonăm2030.ViệtNamđượckỳvọngsẽtrởt hànhthịtrườnglớnthứbavềsốlượngngườitiêudùngvàlớnthứnămvềtổngchitiêu ởĐôngNamÁvàonăm2030.Đâylàtínhiệukhảquan chongànhthựcphẩmvàđồuống.
Hình 4.1 Doanh thu ngành thực phẩm và đồ uống tại Việt Nam từ năm
2018đếnnăm 2020,vàdựbáotừ năm 2021 đến năm2024
Đánhgiákhảnăngphásảncủacácdoanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrê nthịtrườngchứngkhoán Việt Nam
Tổng quan chung về Z-score của các doanh nghiệp ngành thực phẩmniêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2015đếnnăm2020
4.2.1 Tổng quan chung về Z-score của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêmyết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm2020
Bảng 4.3 Điểm số Z” của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thịtrường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến năm2020
CTCP Xuất Nhập khẩuAnGiang(AGM) 3.6709 2.9559 3.4058 5.9677 4.7255 4.7050 CTCPBibica(BBC) 6.3125 6.8791 6.9691 6.0854 3.7984 4.5514
CTCP Đầu tư du lịch vàPhát triển Thủy sản(DAT) 3.5042 2.5824 1.7185 1.6607 2.4079 2.5157
CTCP Chế biến hàngXuất khẩu Long
CTCP Dầu thực vậtTường An(TAC) 2.8985 3.4958 3.8865 2.9534 4.1703 2.1768 CTCPTrang(TFC) 4.3961 2.7241 2.2195 2.3845 3.1163 2.4848
Hệ số biến thiên(Wi)[1] 0.5648 0.7985 0.5763 0.5817 0.5689 0.7597
Một số quy ước trong trình bày Bảng Điểm số Z’’ của doanh nghiệp:Z” Ýnghĩa địnhdạngôZ’’
Nhìnchung,điểmsốZ’’bìnhquâncủanhómkhôngbiếnđộngnhiều,daođộngtrong khoảng từ
4 đến 6 trong giai đoạn 6 năm từ năm 2015 đến năm 2020, cao nhấtlà vào năm 2016, điểm số Z” bình quân của nhóm là 6.3507 và thấp nhất là vào năm2017vớigiátrịlà4.1200,sauđótăngnhẹlêntrongcácnămsauvàđạtgiátrị5.0744vàonăm202 0.Cóthểdễdàngnhậnthấyđược,cácdoanhnghiệptrongnhómcótìnhhình tài chính biến động khá riêng biệt, không theo một xu hướng chung của nhóm,cũngnhư xu hướngtăngtrưởngcủangànhthực phẩm.
Hình 4.2 Điểm số Z” trung bình của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNamtừnăm 2015đến năm 2020.
Nguồn: Tác giả tính toán từ BCTC của doanh nghiệpBảng 4.4 Số lượng doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứngkhoánViệtNamphântheocácnhóman toàntàichính,vùngxám,kiệt quệ,phásản Năm
Doanh nghiệp ở nhóm an toàn tài chính (Z’’>2,6) Doanh nghiệp ở vùng xám (1,1