Nghiên cứu nhân tố tác động đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại việt nam

Tap chi QL&KTQT 147 final pdf 36 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) NGHIÊN CỨU NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM Phan Trần T[.]

Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế Trang chủ: http://tapchi.ftu.edu.vn NGHIÊN CỨU NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TẠI VIỆT NAM Phan Trần Trung Dũng Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam Nguyễn Thị Hà Thanh1 Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam Võ Minh Thu Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam Ngày nhận: 10/03/2022; Ngày hoàn thành biên tập: 30/06/2022; Ngày duyệt đăng: 30/06/2022 Tóm tắt: Mục tiêu viết nhằm phát nhân tố tác động đến khả phá sản doanh nghiệp bất động sản niêm yết hai sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam cách đánh giá mức độ ảnh hưởng số biến số đến khả rủi ro tài doanh nghiệp Kết phân tích hồi quy mơ hình Logit cho thấy: tỷ số tổng nợ phải trả tổng tài sản, tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu, hệ số toán tổng quát tỷ lệ lãi suất có tác động chiều với khả phá sản doanh nghiệp bất động sản Ngược lại, tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản, tỷ số vốn hoạt động tổng tài sản, tỷ lệ tốn nhanh, vịng quay khoản phải thu số kinh tế vĩ mơ GDP có mối quan hệ ngược chiều với khả phá sản doanh nghiệp Các đề xuất rút từ kết nghiên cứu giúp doanh nghiệp bất động sản có chuẩn bị tốt để phòng ngừa rủi ro phá sản đồng thời đưa chiến lược hiệu để giảm thiểu ứng phó hoạt động doanh nghiệp xuất dấu hiệu rủi ro phá sản Từ khóa: Doanh nghiệp bất động sản, Mơ hình Logit, Rủi ro phá sản FACTORS AFFECTING BANKRUPTCY RISK OF REAL ESTATE BUSINESSES IN VIETNAM Abstract: This study aims to detect the determinants of bankruptcy of real estate companies listed on two Vietnamese stock exchanges by assessing the e�ect of several variables on these businesses’ nancial risks The Logit model regression results show that ratio of total liabilities to total assets, return on equity, all liquidity rate and interest rate have a positive correlation with bankruptcy risk Tác giả liên hệ, Email: thanh.nth@ftu.edu.vn 36 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) In contrast, return on assets, net working capital to total assets, quick ratio, receivables turnover, and macroeconomic index GDP have negative relations The recommendations drawn from the study can help real estate businesses be better prepared to prevent bankruptcy as well as o�er e�ective strategies to minimize and respond to the risk of bankruptcy in business operation Keywords: Real Estate Businesses, Logit Model, Bankruptcy Risk Đặt vấn đề Trong thập niên qua, thị trường bất động sản Việt Nam trải qua nhiều biến động phức tạp, có giai đoạn thị trường tăng nóng có giai đoạn thị trường gần đóng băng Tác động tiêu cực khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008 khiến doanh nghiệp bất động sản Việt Nam đối mặt với nhiều thiệt hại, nợ xấu tăng cao, lãi suất cho vay ngân hàng cao ngưỡng hai số dẫn đến việc triển khai dự án bất động sản gặp nhiều khó khăn, tính khoản thị trường Đặc biệt, khủng hoảng ngành bất động sản Việt Nam giai đoạn 2011-2013 đến gây ám ảnh cho nhiều doanh nghiệp ngành nhà đầu tư khơng doanh nghiệp bất động sản chao đảo, khả tốn, khơng huy động vốn, không trả nợ ngân hàng phải tuyên bố phá sản Để ngăn chặn giảm thiểu tối đa nguy rủi ro phá sản doanh nghiệp, nhà quản lý doanh nghiệp cần đo lường rủi ro phá sản xác định nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản doanh nghiệp để từ ngăn chặn rủi ro, giúp doanh nghiệp phát triển ổn định Đây vấn đề nhiều nghiên cứu thực với mơ hình nghiên cứu đa dạng mơ hình Z-score, mơ hình O-score, mơ hình Logit, Probit Những nghiên cứu bật tạo tiền đề lĩnh vực kể đến nghiên cứu Beaver (1966), Altman (1968) Ohlson (1980) Ở Việt Nam, tác Nguyễn & Phạm (2010), Nguyễn (2018), Võ (2020) tiến hành nghiên cứu phân tích đánh giá mức độ nguy phá sản doanh nghiệp Tuy nhiên, không nhiều nghiên cứu xem xét tác động tổng hợp nhân tố vĩ mô đồng thời với yếu tố vi mô đến mức độ rủi ro phá sản doanh nghiệp nghiên cứu trước có điểm cịn khai thác thêm, nghiên cứu thực để kế thừa phát triển bổ sung thêm chứng cho vấn đề xác suất xảy rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp hoạt động lĩnh vực bất động sản Kết nghiên cứu giúp nhà quản lý ngăn chặn giảm thiểu rủi ro phá sản cơng ty từ có chiến lược phát triển tăng cường sức khỏe tài cho doanh nghiệp, góp phần vào phát triển ổn định kinh tế Việt Nam Sau phần đặt vấn đề, nghiên cứu cấu trúc gồm phần: phần trình bày sở lý thuyết giả thuyết nghiên cứu, phần đề cập mơ hình liệu nghiên cứu, phần kết nghiên cứu thảo luận, phần kết luận viết Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 37 Cơ sở lý thuyết giả thuyết nghiên cứu Các nghiên cứu xem xét yếu tố tác động đến rủi ro phá sản xác suất vỡ nợ doanh nghiệp ngành, quốc gia, khu vực hay khối kinh tế thực nhiều quốc gia giới Việt Nam Có thể kể đến nghiên cứu Beaver (1966) tiêu tài dự báo rủi ro phá sản Đây nghiên cứu kinh điển lĩnh vực phân tích số xếp hạng phá sản đưa hệ số nợ dẫn đến việc phát dấu hiệu kiệt quệ phá sản doanh nghiệp tiêu phản ánh mức độ rủi ro tài mà doanh nghiệp gặp phải Chỉ số Ohlson (1980) nhắc lại với độ xác tương đối cao kết mơ hình dự báo năm, năm, năm 96,12%, 95,55% 92,84% Argent (1976) lập luận tỷ lệ nợ cao nguyên nhân dẫn đến phá sản, tỷ lệ nợ cao chứng tỏ tình trạng sức khỏe doanh nghiệp khơng tốt Quan điểm nhiều nhà nghiên cứu ủng hộ Jensen (1989), Bandyopadhyay (2006) Bên cạnh đó, cấu nợ nợ ngắn hạn nợ dài hạn chênh lệch nhiều gây ảnh hưởng đến tình hình tài doanh nghiệp tăng xác suất làm doanh nghiệp rơi vào tình trạng rủi ro vỡ nợ Cụ thể, nghiên cứu Võ (2020) tỷ lệ nợ ngắn hạn nợ dài hạn lớn làm rủi ro tài tăng lên với mức độ tin cậy cao khoảng 99% hệ số cao đồng nghĩa áp lực trả nợ lớn nên dòng tiền hoạt động kinh doanh doanh nghiệp khơng đủ chi trả nợ làm doanh nghiệp khả tốn, tăng rủi ro phá sản Từ nghiên cứu trên, giả thuyết sau đề xuất: H1: Nhóm tỷ số địn bẩy tài có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Altman (1968) xây dựng mơ hình Z-score phát triển mơ hình Z’, Z” ln đặt tỷ số vốn hoạt động tổng tài sản yếu tố quan trọng không thay đổi tiến hành thực phát triển mơ hình dự báo mức độ rủi ro phá sản Beaver (1966) chứng minh tiêu khả toán hành mơ hình chạy có tác động quan trọng việc dự đốn khủng hoảng tài doanh nghiệp Hệ số khoản cao tình hình cơng ty tốt, điều nhiều nghiên cứu khẳng định Bandyopadhyay (2006), Veronica & Anantadjay (2014) Có thể thấy nhóm tiêu phản ánh khả tốn nhóm tiêu quan trọng muốn dự đoán rủi ro phá sản tiềm ẩn doanh nghiệp rơi vào trạng thái khả tốn, dịng tiền lưu chuyển đứt đoạn lúc cơng ty đứng trước ranh giới phá sản gần Giả thuyết sau xây dựng: H2: Nhóm tỷ số khả tốn có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Gu (2002) đưa quan điểm tiêu sinh lợi nhân tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp tới nguy rủi ro phá sản tiềm ẩn doanh nghiệp 38 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) tiêu thước đo hiệu hoạt động doanh nghiệp, đặc biệt việc sử dụng tài sản, vốn chi phí Theo Võ (2020), khả sinh lợi công ty cải thiện nguồn vốn chủ sở hữu khả tốn khoản nợ cơng ty tăng cường, thúc đẩy công ty mở rộng đầu tư vốn để tăng quy mô, phát triển thị phần từ làm giảm rủi ro tài hạn chế xác suất xuất rủi ro phá sản Kết tương tự tìm thấy nghiên cứu Gang & Dan (2012), Bhunia & Mukhuti (2012) Bên cạnh đó, Nguyễn (2018), Nguyễn & Tạ (2017) số lợi nhuận tổng tài sản (ROA) tiêu chí quan trọng để dự đoán mức độ rủi ro phá sản doanh nghiệp Từ nghiên cứu trước, giả thuyết sau đề xuất: H3: Nhóm tỷ số khả sinh lợi có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Veronica & Anantadjay (2014) tỷ số vòng quay tổng tài sản tỷ số vòng quay hàng tồn kho thể rõ hiệu hoạt động kinh doanh doanh nghiệp Eljelly & Mansour (2001) đề cập quan trọng tỷ số Võ (2020) nhận định gần thập niên qua lĩnh vực bất động sản đối mặt khơng khó khăn, vậy, kết kinh doanh gần ngành bị giảm xuống nên việc gia tăng vòng quay tổng tài sản lại làm cho hiệu hoạt động nguyên nhân khiến rủi ro tài tăng lên, dẫn đến khả rủi ro phá sản tăng lên theo hiệu ứng domino Nhận định Gang & Dan (2012) ủng hộ Dựa vào nghiên cứu trước đây, giả thuyết sau xây dựng: H4: Nhóm tỷ số hiệu hoạt động có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Theo Võ (2020), doanh nghiệp tăng tỷ số tự tài trợ nhóm cấu vốn đồng nghĩa với việc tăng vốn chủ sở hữu, điều giúp doanh nghiệp không bị phụ thuộc vào dịng tiền vay đầu tư bên ngồi mà chủ động sử dụng nguồn vốn giúp cơng ty thuận lợi việc tốn nhanh khoản nợ, góp phần tích cực cải thiện mức độ rủi ro tài giảm khả xảy phá sản doanh nghiệp Kết nghiên cứu phù hợp với nghiên cứu Gang & Dan (2012) Vũ (2017) Giả thuyết sau đề xuất: H5: Nhóm tỷ số cấu vốn có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhiều nghiên cứu xét đến yếu tố số tài có sẵn từ bảng cân đối kế tốn khơng thể phản ánh xác tình trạng thực tế doanh nghiệp (Agarwal & Ta er, 2008; Nguyễn, 2018) Các số thị trường đề cập có tác động đến xác suất xảy rủi ro phá sản doanh nghiệp giá cổ phiếu niêm yết thị trường, lợi nhuận thu cổ phiếu, Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 39 giá trị thị trường vốn hóa, điều thể rõ qua hai số P/E P/B Giả thuyết sau đề xuất: H6: Nhóm số thị trường có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Tinoco & Wilson (2013) lãi suất, lạm phát khả phát triển kinh tế ba yếu tố kinh tế vĩ mơ có ảnh hưởng định tới khả hoạt động kinh doanh đóng góp phần vào việc xác định khả xảy rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp Các số vĩ mô đưa vào nghiên cứu để tăng thêm độ xác thuyết phục cho mơ hình nghiên cứu Vì vậy, giả thuyết sau xây dựng: H7: Nhóm số kinh tế vĩ mơ có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Bảng Bảng tổng hợp giả thuyết nghiên cứu STT Giả thuyết nghiên cứu Nhóm tỷ số địn bẩy tài có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm tỷ số khả tốn có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm tỷ số khả sinh lợi có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm tỷ số hiệu hoạt động có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm tỷ số cấu vốn có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm số thị trường có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm số kinh tế vĩ mơ có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nguồn Beaver (1966), Ohlson (1980), Jensen (1989), Bandyopadhyay (2006), Võ (2020) Beaver (1966), Altman (1968), Bandyopadhyay (2006), Veronica & Anantadjay (2014) Gu (2002), Gang & Dan (2012), Bhunia & Mukhuti (2012), Nguyễn & Tạ (2017), Nguyễn (2018) Eljelly & Mansour (2001), Gang & Dan (2012), Veronica & Anantadjay (2014), Võ (2020) Gang & Dan (2012),Vũ (2017), Võ (2020) Agarwal & Ta er (2008), Nguyễn (2018) Tinoco & Wilson (2013) Nguồn: Tổng hợp nhóm tác giả Mơ hình liệu nghiên cứu 3.1 Mơ hình nghiên cứu Dựa vào tổng quan nghiên cứu nước, viết khám phá tác động nhóm nhân tố dẫn đến rủi ro phá sản doanh nghiệp lĩnh vực bất động sản niêm yết Sở Giao dịch Chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Sở Giao dịch Chứng khốn Hà Nội (HNX): địn bẩy 40 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) tài (LE), khả tốn (SO), khả sinh lợi (PR), hiệu suất hoạt động (PE), cấu vốn (CS), giá trị công ty thị trường (MR) số kinh tế vĩ mô (MAC), sử dụng mơ hình Logit (hay cịn gọi mơ hình binary logistic) phần mềm Stata Biến phụ thuộc mơ hình hệ nhị phân nhận giá trị (0 - Doanh nghiệp có sức khỏe tài tốt - Doanh nghiệp có xác suất xảy rủi ro phá sản) Trong mơ hình gồm biến phụ thuộc Yit 21 biến tài độc lập gồm: tổng nợ phải trả tổng tài sản, tỷ lệ nợ ngắn hạn nợ dài hạn, tỷ số toán hành, tỷ lệ toán nhanh, hệ số khả toán tổng quát, vốn hoạt động tổng tài sản, tỷ số lợi nhuận doanh thu (ROS), tỷ số lợi nhuận tổng tài sản (ROA), tỷ số lợi nhuận vốn chủ sở hữu (ROE), chi phí doanh thu, vòng quay tồn kho, vòng quay tài sản cố định, vòng quay tổng tài sản, vòng quay khoản phải thu, tỷ lệ tự tài trợ, tỷ lệ vốn cố định, P/B, P/E, GDP, CPI, IR Ký hiệu Yit biến phụ thuộc, với i đại diện doanh nghiệp bất động sản t thời gian (năm) uit biến nhiễu, mơ hình nghiên cứu có dạng sau: Yit = β0 + β1 ×DTAit + β2 × SDRit + β3 × CRit + β4 × QRit + β5 × ALRit + β6 × NWAit + β7 × ROSit + β8 × ROAit + β9 × ROEit + β10 × CRRit + β11 × ITit + β12 × FATit + β13 × TATit + β14 × RTit + β15 × EARit + β16 × FARit + β17 × P/Bit + β18 × P/Eit + β19 × GDP + β20 ×CPI + β21 × IR+ uit Bảng Bảng định nghĩa mô tả biến mơ hình Nhóm biến Tên biến Địn bẩy tài (LE) Tổng nợ phải trả tổng Tổng nợ phải trả/Tổng tài sản tài sản (DTA) + Tỷ lệ nợ ngắn hạn nợ Nợ ngắn hạn/Nợ dài hạn dài hạn (SDR ) + Tỷ số toán hành Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn (CR) + Tỷ lệ toán nhanh (Tài sản ngắn hạn – Tồn kho) (QR) /Nợ ngắn hạn - Hệ số khả toán Tổng tài sản/Tổng nợ phải tổng quát (ALR) trả + Vốn hoạt động Vốn hoạt động /Tổng tổng tài sản (NWA) tài sản - Khả tốn (SO) Cách tính Kỳ vọng dấu Khả ROS sinh lợi (PR) Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu - ROA Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản bình quân - ROE Lợi nhuận sau thuế/Vốn chủ sở hữu bình quân - Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 41 Bảng Bảng định nghĩa mơ tả biến mơ hình (tiếp theo) Nhóm biến Tên biến Cách tính Hiệu suất hoạt động (PE) Chi phí doanh thu (CRR) Vịng quay hàng tồn kho (IT) Vòng quay tài sản cố định (FAT) Vòng quay tổng tài sản (TAT) Vòng quay khoản phải thu (RT) Tỷ lệ tự tài trợ (EAR) Tỷ lệ vốn cố định (FAR) P/B Chi phí/Doanh thu Giá vốn hàng bán/Tồn kho bình quân Doanh thu thuần/Tài sản cố định bình quân Doanh thu thuần/Tổng tài sản bình quân Doanh thu thuần/Khoản phải thu bình quân Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản Tài sản cố định/Tổng tài sản Giá trị thị trường cổ phiếu/ Giá trị ghi sổ cổ phiếu Giá trị thị trường cổ phiếu/ EPS Lấy từ nguồn ADB WB Cơ cấu vốn (CS) Chỉ số thị trường (MR) P/E Chỉ số kinh tế vĩ mô (MAC) GDP CPI IR Kỳ vọng dấu + + + + + + Nguồn: Tổng hợp nhóm tác giả 3.2 Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu chủ yếu thu thập từ báo cáo tài giai đoạn 2015-2020 55 doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết hai sàn HOSE HNX có đủ thơng tin báo cáo tài Ngồi số giá trị thị trường tổng hợp từ website vietstock.vn cafef.vn, vài số đại diện kinh tế vĩ mô thu thập từ website World Bank ADB Bảng Tỷ lệ quan sát với điều kiện nhận diện rủi ro phá sản Dấu hiệu xuất rủi ro phá sản Có rủi ro phá sản Tỷ lệ tổng nợ phải trả tổng tài sản > 70% 82 Hệ số toán nhanh < 171 ROA < 22 Các doanh nghiệp có nguồn vốn hoạt động 24 âm Tỷ lệ tổng nợ phải trả tổng tài sản > 70% 90 hệ số toán nhanh < ROA âm vốn hoạt động âm Quan sát Khơng có rủi ro phá sản Tổng 248 159 308 306 330 330 330 330 240 330 Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả 42 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) Dựa vào nghiên cứu Nguyễn & Tạ (2017); Nguyễn (2018) Võ (2020), nghiên cứu này, doanh nghiệp có rủi ro phá sản tiềm ẩn đánh giá dựa vào tiêu để sau: tỷ lệ tổng nợ phải trả tổng tài sản > 70%; hệ số toán nhanh < 1; số ROA âm doanh nghiệp có nguồn vốn hoạt động âm Để đảm bảo số lượng quan sát doanh nghiệp có rủi ro phá sản có ý nghĩa thống kê chạy kết tốt chạy mơ hình Logit với số lượng tổng có 330 quan sát, nghiên cứu kết hợp bốn tiêu đề xuất để nhận biết rủi ro phá sản: tỷ lệ tổng nợ phải trả tổng tài sản > 70%; hệ số toán nhanh < 1; ROA < vốn hoạt động < có 90 quan sát có khả xảy rủi ro phá sản (biến phụ thuộc 1) 240 quan sát có sức khỏe tốt (biến phụ thuộc 0) Kết nghiên cứu thảo luận 4.1 Phân tích thống kê mô tả Để đánh giá sơ biến độc lập đưa vào mơ hình nghiên cứu, nhóm tác giả tiến hành chạy thống kê mô tả biến độc lập giai đoạn 2015-2020 Bảng Thống kê mô tả biến Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ Giá trị lớn PE 330 35,208 120,930 -95,68 1416,39 PB 330 3,229 41,512 0,000 754,921 DTA 330 0,526 0,253 0,032 3,120 SDR 330 43,417 322,679 0,000 4578,299 CR 330 2,595 2,445 0,031 19,663 QR 330 1,556 2,234 -0,754 19,663 ALR 330 2,775 3,058 0,320 31,227 NWA 330 0,291 0,425 -6,232 1,086 ROS 330 0,098 3,172 -49,993 24,382 ROA 330 0,041 0,056 -0,221 0,299 ROE 330 0,095 0,145 -0,999 0,632 CRR 330 0,808 7,376 -0,417 123,653 IT 330 31,539 526,578 0,000 9567,72 FAT 330 51,126 190,254 0,035 2704,981 TAT 330 0,291 0,233 0,000 1,267 RT 330 1,964 3,495 0,000 35,577 EAR 330 0,481 0,210 0,052 1,000 FAR 330 0,067 0,115 5,61e-06 0,851 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 43 Bảng Thống kê mô tả biến (tiếp theo) Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ Giá trị lớn GDP 330 0,061 0,015 0,029 0,071 CPI 330 0,027 0,001 0,006 0,035 IR 330 0,062 0,010 0,04 0,071 Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả Bảng cho thấy, giá trị biến độc lập có biến thiên tương đối lớn trừ ba biến GDP, IR CPI Chẳng hạn, biến CRR giai đoạn nghiên cứu có giá trị nhỏ -0,417, giá trị lớn 123,653 độ lệch chuẩn 7,376 Kiểm định tượng đa cộng tuyến Để xác định mối tương quan biến độc lập mơ hình, nhóm tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF Kết kiểm định cho thấy tất biến mơ hình có giá trị VIF < (biến GDP có giá trị VIF cao 7,23) Theo Hoàng & Chu (2008) Võ (2020), viết chấp nhận biến có giá trị VIF < 10 Do đó, cặp biến không xảy tượng đa cộng tuyến 4.2 Kết hồi quy Bài viết sử dụng mơ hình Logit nhận biến phụ thuộc hệ nhị phân Kết hồi quy sau: Bảng Kết mô hình hồi quy Logit lần (mơ hình 1) Hồi quy Logit Log likelihood = -107,387 RRPS ROE Hệ số tương quan Số quan sát = 330 LR chi2 (21) = 171,96 Prob > chi2 = 0,0000 R2 = 0,4446 Sai số chuẩn z P>z [Khoảng tin cậy 95 Khoảng tin cậy] 7,100 2,514 2,82 0,005 2,173 12,028 PE -0,001 0,002 -0,80 0,421 -0,004 0,002 PB 0,001 0,010 0,17 0,867 -0,018 0,021 DTA 7,869 1,773 4,44 0,000 4,395 11,343 SDR 0,001 0,000 1,11 0,266 -0,000 0,001 CR 0,331 0,271 1,22 0,223 -0,201 0,863 QR -0,325 0,281 -1,16 0,098 -0,876 0,226 0,309 0,151 2,06 0,040 0,014 0,605 ALR 44 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) Bảng Kết mơ hình hồi quy Logit lần (mơ hình 1) (tiếp theo) RRPS Hệ số tương quan NWA -7,018 1,562 ROS -0,099 ROA CRR P>z [Khoảng tin cậy 95 Khoảng tin cậy] -4,49 0,000 -10,079 -3,957 0,126 -0,78 0,435 -0,346 0,149 -49,588 11,519 -4,30 0,000 -72,164 -27,011 0,012 0,045 0,25 0,799 -0,077 0,100 -0,042 0,030 -1,40 0,161 -0,101 0,0167 FAT 0,001 0,001 0,89 0,373 -0,001 0,002 TAT 1,409 0,985 1,43 0,152 -0,521 3,339 RT -0,136 0,065 -2,10 0,036 -0,264 -0,010 EAR -0,132 1,671 -0,08 0,937 -3,407 3,142 FAR 0,010 1,930 0,01 0,996 -3,772 3,793 GDP -82,154 34,452 -2,38 0,017 -149,679 -14,629 CPI -21,688 20,610 -1,05 0,293 -62,082 18,707 IR 120,651 48,284 2,50 0,012 26,015 215,286 -5,881 1,967 -2,99 0,003 -9,736 -2,026 IT _cons Sai số chuẩn z Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả LR chi2(21) = 0,0000 cho thấy hệ số biến mơ hình nghiên cứu có giá trị khác kết mơ hình phù hợp để tiến hành nghiên cứu Giá trị P > |z| biến gồm ROE, DTA, QR, ALR, NWA, ROA, RT, GDP IR nhỏ 10% cho thấy hệ số có ý nghĩa thống kê Hệ số R2 = 0,4446 có nghĩa biến độc lập mơ hình giải thích 44,46% biến phụ thuộc 4.2.1 Kiểm định khơng bỏ biến quan trọng mơ hình Để kiểm tra mơ hình Logit có bị sai lệch bỏ sót biến quan trọng, nhóm tác giả sử dụng lệnh Linktest cho kết kiểm định sau: biến số tiên đốn _hat có ý nghĩa thống kê (p = 0,000) đồng nghĩa mơ hình hồn tồn xác định Biến số _hatsq có ý nghĩa thống kê (p = 0,002) cho thấy mơ hình bỏ số biến quan trọng cho nhiều biến gây nhiễu làm ảnh hưởng đến kết mô hình Từ đó, nhóm tác giả tiếp tục hồi quy mơ hình Logit với biến có ý nghĩa thống kê gồm ROE, DTA, QR, ALR, NWA, ROA, RT, GDP, IR cho kết sau: Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 45 Bảng Kết mơ hình hồi quy Logit lần (mơ hình 2) Hồi quy Logit Log likelihood = -113,245 RRPS Hệ số tương quan Số quan sát = 330 LR chi2 (21) = 160,24 Prob > chi2 = 0,0000 R2 = 0,4143 Sai số chuẩn z P>z [Khoảng tin cậy 95 Khoảng tin cậy] ROE 6,184 2,291 2,700 0,007 1,693 10,674 DTA 7,482 1,353 5,530 0,000 4,830 10,134 -0,098 0,141 -0,700 0,084 0,374 0,177 ALR 0,285 0,139 2,050 0,040 0,013 0,557 NWA -4,953 1,037 -4,780 0,000 6,985 2,921 ROA -44,378 10,038 -4,420 0,000 64,052 24,704 -0,074 0,053 -1,380 0,069 0,178 0,031 -55,472 29,107 -1,910 0,057 112,520 1,576 IR 86,428 41,009 2,110 0,035 6,053 166,804 _cons -5,738 1,487 -3,860 0,000 8,651 2,824 QR RT GDP Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả LR chi2(21) = 0,0000 cho thấy hệ số biến mơ hình nghiên cứu có giá trị khác kết mơ hình phù hợp để tiến hành nghiên cứu Giá trị P > |z| biến nhỏ 10% cho thấy hệ số có ý nghĩa thống kê Hệ số R2 = 0,4143 có nghĩa biến độc lập mơ hình giải thích 41,43% biến phụ thuộc Kiểm định Linktest cho mô hình nghiên cứu cho thấy biến số tương tác có ý nghĩa thống kê với p = 0,000 kiểm định Linktest khơng cịn ý nghĩa thống kê Điều cho thấy mơ hình khơng sót hay thừa biến quan trọng có mơ hình xác định tốt 4.2.2 Kiểm định lựa chọn mơ hình Nghiên cứu sử dụng thêm lệnh hậu kiểm tstat để tính tốn độ đa dạng mức độ phù hợp hai mơ hình (mơ hình 21 biến mơ hình biến) để lựa chọn mơ hình tốt kết thể Bảng Theo đó, mơ hình biến lựa chọn để phân tích 46 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) Bảng Kết kiểm định lựa chọn mơ hình Hai mơ hình Mơ hình Mơ hình Chênh lệch Mơ hình Logit Logit Số biến 330 330 Hệ số chặn Log-Lik -193,364 -193,364 0,000 Mẫu đầy đủ Log-Lik -107,387 -113,245 -5,858 Độ sai lệch D 214,774(308) 226,489(320) 11,716(12) LR 171,955(21) 160,239(9) -11,716(-12) 0,000 0,000 -0,000 McFadden's R2 0,445 0,414 -0,030 McFadden's R hiệu chỉnh 0,331 0,363 0,032 Khả tối đa R2 0,406 0,385 -0,021 0,588 0,557 -0,031 0,994 0,796 -0,198 0,483 0,457 -0,025 Phương sai y* 513,755 16,107 -497,647 Phương sai lỗi 3,290 3,290 0,000 R 0,861 0,848 -0,012 R2 hiệu chỉnh 0,489 0,444 -0,044 AIC 0,784 0,747 -0,037 258,774 246,489 -12,284 BIC -1571,347 -1629,220 -57,874 BIC -50,174 -108,048 -57,874 Prob > LR Cragg & Uhler's R2 McKelvey & Zavoina's R Efron's R2 AIC*n Chú thích: chênh lệch 57,874 tiêu BIC’ ủng hộ mạnh mẽ cho mơ hình có biến tác động Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả 4.3 Các kết kiểm định mơ hình 4.3.1 Kiểm định tác động biên Nhóm tác giả tiến hành kiểm định mức độ ảnh hưởng tác động biên giá trị biến mơ hình với hai tiêu chí xét duyệt doanh nghiệp bất động sản có khả rủi ro phá sản Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 47 Bảng Kiểm định tác động biên Số quan sát ROE DTA QR ALR NWA ROA RT GDP IR Phương pháp chênh lệch Delta -cons Trường hợp 330 0,095 0,7 2,775 0,291 0,041 1,964 0,061 0,061 Trường hợp 330 0,095 0,526 1,556 2,775 0,291 1,964 0,061 0,061 0,334*** (0,061) 0,447*** (0,081) Chú thích: *** tương ứng hệ số có ý nghĩa mức 1% Nguồn: Tính tốn nhóm tác giả Từ kết xét trường hợp ảnh hưởng biên, nhóm tác giả nhận thấy xét đến tiêu ROA vốn hoạt động điểm (mức hịa vốn doanh nghiệp) tính ảnh hưởng biên điểm ROA = có dự đoán cao 4.3.2 Kiểm định độ phù hợp mơ hình Nghiên cứu tiến hành kiểm tra độ phù hợp mơ hình biến phụ thuộc Logit Vì mơ hình có số lượng quan sát đủ lớn nên nghiên cứu sử dụng số bậc tự 10 mơ hình kiểm định lớn khác Kết cho thấy Prob > chi2 = 0,66 > 0,05, mơ hình có ý nghĩa 4.3.3 Kiểm định khả dự báo mơ hình Nhóm tác giả sử dụng kiểm định classi cation để kiểm định mức độ xác mơ hình Logit Trong 90 doanh nghiệp có khả xảy rủi ro phá sản, có 62 trường hợp Như tỷ lệ dự đoán (sensitivity) 68,89% Trong 240 cơng ty có sức khỏe tài tốt, có 218 trường hợp Như tỷ lệ dự đoán (speci city) 90,83% 4.3.4 Đồ thị độ nhạy cảm ROC Để đánh giá sức mạnh tiên đốn mơ hình, ngồi việc thống kê kết dự báo xác, nhóm tác giả tiến hành phân tích đường cong ROC Diện tích phía đường cong ROC trục hồnh tập hợp dự báo xác, cịn gọi diện tích AUC Một mơ hình có sức mạnh tiên đốn hồn hảo có diện tích = 48 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) Nói cách khác, đường ROC gần điểm (0,1) góc trái đồ thị khả dự báo mơ hình tốt Kết cho thấy, diện tích AUC mơ hình 0,9030 đồng nghĩa với mức độ dự đốn mơ hình tốt 4.4 Thảo luận kết nghiên cứu đề xuất giải pháp Kết nghiên cứu cho thấy hai nhóm số có ảnh hưởng tới biến rủi ro phá sản sau: Thứ nhất, số có tác động chiều (+) tới biến RRPS gồm ALR, DTA, ROE IR ALR: hệ số toán tổng quát có ảnh hưởng thuận chiều đến khả rủi ro phá sản doanh nghiệp, đồng nghĩa doanh nghiệp tăng hệ số khả toán tổng quát khiến rủi ro tài tăng lên, dẫn đến khả tiềm ẩn rủi ro phá sản tăng lên Cụ thể hơn, biến ALR tăng 1% biến RRPS tăng 0,29% ngược lại với giả định yếu tố khác không đổi Khi tỷ lệ tăng cao chứng tỏ cơng ty có tổng tài sản lớn điều bất lợi lớn công ty hoạt động ngành bất động sản Vì đó, cơng ty nắm giữ khối lượng hàng tồn kho lớn mà chưa lý, hợp đồng dự án chưa thực không đủ nguồn vốn để vận hành hồn thiện, góp phần tăng xác suất xảy rủi ro phá sản doanh nghiệp Bài viết ủng hộ quan điểm Võ (2020) DTA: tỷ số tổng nợ tổng tài sản tác động chiều với khả rủi ro phá sản Đây kỳ vọng nhiều nghiên cứu Beaver (1966), Ohlson (1980), Hoàng (2011) Nguyễn (2018) Cụ thể, biến DTA tăng 1% biến RRPS tăng 7,48% ngược lại với giả định yếu tố khác không thay đổi ROE: có tác động chiều với RRPS Mặc dù ROE lớn điểm tốt cho doanh nghiệp, việc tăng ROE doanh nghiệp cần kiểm tra lại Cụ thể, biến ROE tăng 1% biến RRPS tăng 6,18% ngược lại với giả định yếu tố khác không đổi Điều giải thích doanh nghiệp có xu hướng muốn tăng vốn cách phát hành nợ để mua lại cổ phiếu, điều làm giảm giá trị sổ sách cổ phiếu Nó làm vốn chủ sở hữu doanh nghiệp gặp rủi ro tăng đòn bẩy tài Hay nói cách khác doanh nghiệp có xu hướng sử dụng nợ nhiều họ muốn tận dụng chắn thuế Kết nghiên cứu thống với nghiên cứu Modigliani & Miller (1963), Nguyễn & Tạ (2017) IR: số tăng lên khiến khả rủi ro xảy phá sản doanh nghiệp tăng lên Cụ thể, biến IR tăng 1% biến RRPS tăng 86,42% ngược lại với giả định yếu tố khác không thay đổi Đây số lớn cho thấy ảnh hưởng lớn lãi suất tới thị trường bất động sản Điều lãi suất tăng nguy tiềm ẩn ảnh hưởng gián tiếp tới mức độ khoản dòng tiền đầu tư lĩnh vực kinh tế, đặc biệt ngành bất động sản Vì doanh nghiệp bất động sản thường hoạt động kinh doanh chủ yếu dựa nguồn Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 49 vốn vay ngân hàng đồng thời người mua nhà phải vay tiền khiến ngành chịu áp lực kép Thứ hai, số có tác động ngược chiều (-) tới biến RRPS gồm NWA, ROA, RT GDP QR: tỷ số tốn nhanh lớn doanh nghiệp khơng phải đối mặt với vấn đề liên quan tới việc toán khoản nợ ngắn hạn, giảm thiểu rủi ro phá sản Cụ thể, biến QR tăng 1% biến RRPS giảm 0,098% ngược lại với giả định yếu tố khác không thay đổi NWA: kết với kỳ vọng giả thuyết ban đầu tác giả phù hợp với nghiên cứu Altman (1968), Ohlson (1980), Bandyopadhyay (2006) Nguyễn (2018) Cụ thể, biến NWA tăng 1% biến RRPS giảm 4,95% ngược lại với giả định yếu tố khác không đổi ROA: tỷ số âm thấp cho thấy doanh nghiệp kinh doanh tình trạng thua lỗ Ngược lại ROA tăng chứng tỏ doanh nghiệp hoạt động hiệu tốt Cụ thể, biến ROA giảm 1% biến RRPS tăng 44,38% ngược lại với giả định yếu tố khác không thay đổi RT: vịng quay khoản phải thu có tác động ngược chiều với xác suất rủi ro phá sản Tăng vòng quay khoản phải thu giúp đẩy nhanh dòng tiền lãi với doanh nghiệp, đặc biệt doanh nghiệp ngành bất động sản Đối với doanh nghiệp lĩnh vực này, công ty chủ yếu sử dụng nợ nhiều, vay vốn cao từ ngân hàng nên tỷ lệ vòng khoản thu cao thấy khả thu nợ từ khách hàng hiệu quả, giúp doanh nghiệp tăng khả sinh lợi, giảm nguy vỡ nợ ngược lại Kết mô hình nghiên cứu trái ngược với kết luận Võ (2020) phù hợp với Nguyễn (2021) Với giả định yếu tố khác không đổi, biến RT giảm 1% biến RRPS tăng 0,073% ngược lại GDP: có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản doanh nghiệp Tỷ trọng đóng góp lĩnh vực bất động sản ngày cao kinh tế Nếu ngành bất động sản giảm mạnh có xu hướng xuống kéo GDP kinh tế xuống ảnh hưởng nặng nề, báo hiệu cho thấy doanh nghiệp lĩnh vực không khỏe ngược lại Cụ thể, biến GDP giảm 1% biến RRPS tăng 55,47% ngược lại với giả định yếu tố khác không thay đổi Kết mơ hình Logit cho thấy nhóm yếu tố tác động đến khả rủi ro phá sản doanh nghiệp bất động sản nhóm địn bẩy tài (hệ số tổng nợ phải trả tổng tài sản); nhóm khả tốn (hệ số toán nhanh, tỷ lệ vốn hoạt động tổng tài sản); nhóm khả sinh lời (ROA); nhóm hiệu suất hoạt động (vịng quay khoản phải thu) Do đó, để hạn chế giảm thiểu rủi ro phá sản doanh nghiệp bất động sản, nhóm tác giả đưa đề xuất doanh nghiệp cần sử dụng hợp lý địn bẩy tài chính, lựa chọn khoản vay minh bạch, rõ ràng, thống, tìm hiểu kỹ nhu cầu thị trường để kêu gọi vốn đầu tư hợp lý 50 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) hiệu đánh giá cụ thể tính khả thi dự án Bên cạnh đó, cần nâng cao khả sinh lợi doanh nghiệp thiết lập cấu trúc vốn hợp lý, đảm bảo cân đối khả toán doanh nghiệp Doanh nghiệp cần trọng quản lý tốt dòng tiền hoạt động điều tiết vốn hoạt động cách hợp lý, mở rộng quy mơ doanh nghiệp, đa dạng hóa lĩnh vực hoạt động Kết luận Nhóm tác giả tiến hành thu thập liệu có liên quan để tiến hành phân tích định lượng với mơ hình hồi quy Logit để dự báo xác suất xảy rủi ro vỡ nợ doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết HOSE HNX Kết mơ hình hồi quy cho thấy tiêu đòn bẩy tài chính, đặc biệt hệ số nợ, vốn hoạt động tổng tài sản, tỷ lệ toán nhanh, tiêu khả sinh lợi lãi suất có ảnh hưởng lớn quan trọng đến rủi ro phá sản công ty bất động sản niêm yết HOSE HNX Mơ hình hồi quy Logit sử dụng mơ hình phù hợp với hướng mục tiêu nghiên cứu đề Kết nghiên cứu mang đến ý nghĩa tác động số tài chính, yếu tố kinh tế vĩ mô thị trường ảnh hưởng đến sức khỏe tài doanh nghiệp ngành bất động sản Bên cạnh kết đạt nghiên cứu tồn số hạn chế số lượng doanh nghiệp kinh doanh lĩnh vực bất động sản niêm yết sàn chứng khoán đưa vào mơ hình cịn hạn chế so với thực tế nên kết chưa bao quát hết toàn ngành Bên cạnh đó, chưa có tiêu chuẩn phân loại quán để xác định xác giai đoạn năm công ty ngành có rủi ro phá sản nên việc xác định biến phụ thuộc cịn khó khăn Trong nghiên cứu sử dụng yếu tố để xác định khả rủi ro phá sản doanh nghiệp: hệ số nợ tổng tài sản > 70%, ROA < 0, hệ số toán nhanh < vốn hoạt động âm Bốn tiêu chí dựa vào kế thừa từ kết nghiên cứu trước Tuy nhiên thực tế có cơng ty xác định rủi ro phá sản mô hình chất lại có sức khỏe tài tốt ngược lại có số trường hợp thực tế cơng ty có khả rủi ro phá sản lại xếp vào nhóm có tình trạng ổn định Từ đó, nhóm tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tương lai để hoàn thiện cho nghiên cứu thu thập thêm liệu công ty ngành bất động sản niêm yết ba sàn chứng khoán HOSE, HNX UPCOM công ty chưa niêm yết với thời gian nghiên cứu dài để giúp tăng số lượng quan sát nghiên cứu Bên cạnh đó, đưa thêm biến độc lập để tăng tính ý nghĩa cho mơ hình xem xét kết hợp nhiều mơ hình để nghiên cứu mơ hình FEM REM, mơ hình fuzzy, mơ hình Probit để kết hồi quy mang tính tổng quát Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 51 Tài liệu tham khảo Agarwal, V & Ta er, R (2008), “Does nancial distress risk drive the momentum anomaly?”, Financial Management, Vol 37, pp 461-484 Altman, E.I (1968), “Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy”, Journal of Finance, Vol 23, pp 589-609 Argent, J (1976), Corporate Collapse: The Causes and Symptoms, McGraw Hill Bandyopadhyay, A (2006), “Predicting probability of default of Indian corporate bonds: logistic and Z-Score model approaches”, Journal of Risk Finance, Vol 7, pp 255-272 Beaver, W.H (1966), “Financial ratios as predictors of failure”, Journal of Accounting Research, Vol 4, pp 71-111 Bhunia, A & Mukhuti, S (2012) “Financial risk measurement of small and medium-sized companies listed in Bombay stock exchange”, International Journal of Advances in Management and Economics, Vol No 3, pp 27-34 Eljelly, A & Mansour, I (2001), “Predicting private companies’ failure in Sudan”, Journal of African Business, Vol 2, pp 23-43 Gang, F & Dan, D (2012), “Research on the in uence factors of nancial risk for small and medium–sized enterprise: an empirical analysis from 216 companies of small plates, ShenZhen stock exchange, China”, Journal of Contemporary Research in Business, Vol No 9, pp 380-387 Gu, Z (2002), “Analyzing bankruptcy in the restaurant industry: a multiple discriminant model”, International Journal of Hospitality Management, Vol 21, pp 25-42 Hoàng, T & Chu, N.M.N (2008), Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS - tập, NXB Hồng Đức Hồng, T (2011), “Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp mơ hình logistic”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng, Số 2, tr 193-199 Jensen, M (1989), “Agency costs of free cash ow, corporate nance, and takeovers”, The American Economic Review, Vol 76, pp 323-329 Modigliani, F & Miller, M.H (1963), “Corporate income taxes and the cost of capital: a correction”, The American Economic Review, Vol 53 No 3, pp 433-443 Nguyễn, T.C & Phạm, T.A (2010), “Đánh giá rủi ro phá sản doanh nghiệp chế biến thủy sản niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam”, Tạp chí Khoa học – Cơng nghệ Thủy sản, Số 2, tr 87-102 Nguyễn, T.N (2018), Phân tích rủi ro phá sản công ty bất động sản niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn Tiến sĩ Kinh tế, Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân Nguyễn, T.Q (2021), “Nhân tố ảnh hưởng đến khả sinh lời doanh nghiệp bất động sản”, Tạp chí Tài chính, Kỳ tháng 7/2021 52 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) Nguyễn, V.T & Tạ, Q.D (2017), “Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến khả trả nợ doanh nghiệp bất động sản niêm yết Sở giao dịch chứng khốn thành phố Hồ Chí Minh (HOSE)”, Tạp chí Khoa học Đại học Đà Lạt, Tập 8, Số 1S, tr 87-102 Ohlson, J.A (1980), “Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy”, Journal of Accounting Research, Vol 18, pp 109-131 Tinoco, M.H & Wilson, N (2013), “Financial distress and bankruptcy prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables”, International Review of Financial Analysis, Vol 30, pp 394-419 Veronica, M & Anatadjaya, S.P (2014), “Bankruptcy prediction model an industrial study in Indonesian publicly-listed rms during 1999-2010”, Integrative Business & Economics, Vol No 1, pp 13-41 Võ, M.L (2020), “Một số nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài – Nghiên cứu doanh nghiệp bất động sản niêm yết Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX)”, Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Tập 15, Số 3, tr 77-88 Vũ, T.H (2017), “Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tài công ty niêm yết ngành bất động sản Sở giao dịch chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, Số 240, tr 86-93 Tạp chí Quản lý Kinh tế quốc tế, số 147 (06/2022) 53 ... tuyên bố phá sản Để ngăn chặn giảm thiểu tối đa nguy rủi ro phá sản doanh nghiệp, nhà quản lý doanh nghiệp cần đo lường rủi ro phá sản xác định nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản doanh nghiệp. .. mơ có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Bảng Bảng tổng hợp giả thuyết nghiên cứu STT Giả thuyết nghiên cứu Nhóm tỷ số địn bẩy tài có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp. .. ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm tỷ số cấu vốn có tác động ngược chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm số thị trường có tác động chiều tới rủi ro phá sản doanh nghiệp Nhóm số