(LUẬN văn THẠC sĩ) nghiên cứu ảnh hưởng của điều chỉnh lợi nhuận kế toán đến khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

Nghiên cứu trong nước

Tác giả đã tiến hành khảo sát các nghiên cứu liên quan đến dự đoán khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp, sử dụng cơ sở dữ liệu từ các Luận văn, Luận án tại Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện xoay quanh đề tài này.

Nghiên cứu của Huỳnh Cát Tường (2008) tại Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh đã áp dụng mô hình Z-score để dự báo khánh kiệt tài chính và khả năng phá sản của doanh nghiệp Việt Nam Kết quả cho thấy mô hình Z-score hiệu quả trong việc dự đoán khả năng phá sản, đồng thời cung cấp các phương pháp hỗ trợ và dự báo tình trạng khánh kiệt tài chính cho các doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Đào Thị Trang (2013) tại Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh chỉ ra rằng các chỉ số tài chính có thể dự đoán nguy cơ phá sản của doanh nghiệp niêm yết với độ chính xác trên 90% Kết quả này khẳng định tầm quan trọng của việc theo dõi và phân tích các chỉ số tài chính để đánh giá tình hình kinh doanh và rủi ro của doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Trần Ngọc Trâm (2013) tại Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh phân tích gian lận báo cáo tài chính qua chỉ số Z và chỉ số P ở các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Tác giả đã khảo sát 4 công ty bị phát hiện gian lận và kết quả cho thấy sự phù hợp với các nghiên cứu trước về việc sử dụng các chỉ số này để phát hiện nguy cơ phá sản và khả năng gian lận trong báo cáo tài chính Tác giả cũng đề xuất mô hình nhận diện khả năng xảy ra gian lận báo cáo tài chính tại các công ty niêm yết ở Việt Nam.

Nghiên cứu của Liêu Minh Lý (2014) trình bày mô hình dự báo Z-score và H-score, cùng với việc ứng dụng các mô hình này để dự đoán khả năng phá sản của các công ty niêm yết tại Việt Nam.

Nghiên cứu của Trần Thị Mỹ Tú (2014) chỉ ra rằng có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quản trị lợi nhuận Kết quả nghiên cứu đã xác định một số biến chính có tác động trực tiếp đến hành vi này.

Các nghiên cứu trước đây không xem xét tác động của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đối với dự báo khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp Vì vậy, hướng nghiên cứu mà tác giả lựa chọn là độc đáo và không trùng lặp với các nghiên cứu liên quan trong nước trước đó.

Nghiên cứu nước ngoài

Theo khảo sát của tác giả từ cơ sở dữ liệu công trình công bố tại cổng http://www.ssrn.com/, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra ảnh hưởng của việc điều chỉnh lợi nhuận đến dự báo khả năng hoạt động liên tục Vấn đề này đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên toàn cầu.

Nghiên cứu của Ahn & Choi (2009) và Zang (2012) chỉ ra rằng chỉ số Z thấp có mối liên hệ với việc điều chỉnh lợi nhuận của các công ty Yasuda, Okuda, và Konishi (2004) cũng nhấn mạnh rằng chỉ số Z thấp đòi hỏi các tổ chức phải chấp nhận mức rủi ro cao hơn, điều này có thể ảnh hưởng đến các hành động điều chỉnh lợi nhuận.

Giroux và Cassell (2011) chỉ ra rằng các công ty có chỉ số Z cao ít có khả năng mất vốn đầu tư và giảm rủi ro kinh doanh Nhiều nhà môi giới và nhà phân tích coi chỉ số Z cao là dấu hiệu cho khả năng lợi nhuận tiềm năng tốt (Chanos, 2006; Escalada, 2011) Theo Z-Score, có hai loại công ty: công ty có chỉ số Z thấp thường có xác suất cao hơn trong việc điều chỉnh lợi nhuận, trong khi công ty có chỉ số Z cao có xác suất thấp hơn nhiều trong việc điều chỉnh lợi nhuận để công bố báo cáo tài chính.

Kirkos, Spathis, và Manopoulos (2007) chỉ ra rằng biến động cao hơn của mức độ hoạt động có thể liên quan đến việc sử dụng gian lận báo cáo tài chính Các nhà nghiên cứu đã xem xét biến động mức độ hoạt động như một chỉ số cho hiệu quả tài chính của doanh nghiệp (Caramanis & Spathis, 2006; Denis & Denis, 1995; Lee & Urrutia, 1996) Fairfield và Yohn (2001) cũng coi biến động mức độ hoạt động là dấu hiệu cho việc điều chỉnh lợi nhuận Sự đồng nhất trong quan điểm về vai trò của biến động mức độ hoạt động cho thấy khả năng sử dụng các thao tác điều chỉnh lợi nhuận trong việc định lượng các khoản quản trị lợi nhuận.

Việc kiểm tra chỉ số vòng quay tài sản (doanh thu/tổng tài sản) là cần thiết trong các lý thuyết hiện đại để phát hiện điều chỉnh lợi nhuận Các mô hình phân tích điều chỉnh lợi nhuận coi vòng quay tài sản là một biến độc lập quan trọng (Dechow và cộng sự, 1995; Jansen và cộng sự, 2012; Jones, 1991) Ngoài ra, Myers, Myers, và Skinner (2007) cũng chỉ ra rằng các giá trị bất thường của chỉ số vòng quay tài sản của công ty có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận.

Bảng 1.1: Thống kê các nghiên cứu về ảnh hưởng của các chỉ tiêu tài chính, hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục

Tác giả Năm Kết quả

Nghiên cứu đã tiến hành đánh giá các chỉ số tài chính từ 79 doanh nghiệp phá sản và các doanh nghiệp không phá sản trong giai đoạn 1954-1964 Kết quả cho thấy các chỉ tiêu tài chính của những doanh nghiệp có nguy cơ hoạt động liên tục thấp hơn nhiều so với doanh nghiệp bình thường Do đó, việc phát hiện khả năng hoạt động của doanh nghiệp là rất cần thiết.

Để đánh giá hiệu quả tài chính của doanh nghiệp, chúng ta sẽ so sánh các chỉ số tài chính của nó với mức trung bình mà Beaver đã công bố.

Công ty ngưng hoạt động thường được xác định qua các chỉ số tài chính dựa trên mô hình dự đoán khả năng hoạt động liên tục Nghiên cứu cho thấy nhiều công ty không công bố các chỉ tiêu tài chính bất lợi trước khi gặp rủi ro ngừng hoạt động.

Nghiên cứu chỉ ra rằng 70% công ty trong trường hợp nghiên cứu không có dấu hiệu tiềm tàng về nghĩa vụ nợ trước khi gặp khó khăn trong năm hiện tại Ngoài ra, các công ty có dấu hiệu ngưng hoạt động thường có đặc điểm tài chính tương tự nhau, bao gồm đòn bẩy hoạt động cao, tính thanh khoản thấp, lợi nhuận thấp hơn và hiệu suất sinh lợi của cổ phiếu kém.

Nghiên cứu cho thấy rằng 68% công ty phá sản không có nghĩa vụ trả nợ hoặc nghĩa vụ tiềm tàng nào trong năm trước khi nộp đơn phá sản, dẫn đến việc ngưng hoạt động liên tục.

Tác giả Năm Kết quả

Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp khách hàng đến ý kiến kiểm toán của các công ty kiểm toán Big 5 Kết quả cho thấy không có bằng chứng cho thấy quy mô kinh tế của doanh nghiệp tác động đến ý kiến kiểm toán Tuy nhiên, đối với các khách hàng lớn, có nhiều rủi ro hơn, nghiên cứu chỉ ra rằng báo cáo kiểm toán từ Big 5 thường đi kèm với các thỏa thuận nhằm bảo vệ danh tiếng và đạo đức của nghề kiểm toán.

Nghiên cứu cho thấy khoảng 76% công ty nghiên cứu phá sản không có kỹ thuật hay nghĩa vụ nợ trong năm trước khi đối mặt với khó khăn tài chính.

Nghiên cứu cho thấy rằng nhà quản lý có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn sẽ thúc đẩy sự tham gia vào các hành vi điều chỉnh lợi nhuận.

Nghiên cứu cho thấy các công ty gặp khó khăn tài chính thường có EBIT thấp hơn lãi vay và có đòn bẩy tài chính cao Khi tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu tăng ở những công ty này, tình trạng tài chính của họ càng trở nên yếu kém và rủi ro hơn so với các công ty không có nợ.

Tác giả Năm Kết quả

Sự sụt giảm doanh thu có thể chỉ ra nhiều vấn đề như giảm hàng hóa, giá cả không hợp lý hoặc chiến dịch quảng cáo kém hiệu quả Tuy nhiên, nó cũng có thể là dấu hiệu cho thấy đối thủ cạnh tranh đang cung cấp sản phẩm và dịch vụ tốt hơn, điều này ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp.

Hasnah haron, Bambang Hartadi, Mahfooz Ansari và Ishak Ismail

Kh ả n ă ng ho ạ t độ ng liên t ụ c (Going Concern)

Khái ni ệ m

Theo lý thuyết của IASB, giả định hoạt động liên tục yêu cầu báo cáo tài chính phải được lập với giả định rằng đơn vị sẽ tiếp tục hoạt động trong tương lai gần Điều này có nghĩa là đơn vị không có ý định thanh lý hoặc thu hẹp quy mô hoạt động Nếu giả định này không được thỏa mãn, báo cáo tài chính cần được lập trên cơ sở khác và phải rõ ràng về cơ sở đã sử dụng.

Khái niệm giả định hoạt động liên tục được chấp nhận rộng rãi trong các hệ thống kế toán toàn cầu, mặc dù các khuôn mẫu lý thuyết của FASB không nêu rõ về điều này Theo chuẩn mực kế toán FASB số No.2014-15, giả định hoạt động liên tục được coi là cơ sở để lập báo cáo tài chính, trừ khi nhà quản lý có ý định thanh lý hoặc ngừng hoạt động Việc lập báo cáo tài chính dựa trên giả định này thường được gọi là cơ sở hoạt động liên tục của kế toán Chỉ trong trường hợp doanh nghiệp thanh lý hoặc thu hẹp quy mô, báo cáo tài chính mới được lập theo cơ sở kế toán thanh lý khác Khái niệm này không khác biệt nhiều so với định nghĩa của IASB.

Theo Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 1, ban hành theo Quyết định số 165/2002/QĐ-BTC, báo cáo tài chính phải được lập trên giả định doanh nghiệp hoạt động liên tục Điều này có nghĩa là doanh nghiệp không có ý định ngừng hoạt động hoặc thu hẹp quy mô Nếu tình hình thực tế khác với giả định này, báo cáo tài chính cần được lập trên cơ sở khác và phải giải thích rõ ràng về cơ sở đã sử dụng.

Như vậy, về kế toán giả định hoạt động liên tục được hiểu là:

- Cơ sở cho việc lập BCTC

- Doanh nghiệp sẽ không có ý định hoặc bắt buộc phải ngừng, thu hẹp kinh doanh.

Trách nhi ệ m xem xét gi ả đị nh ho ạ t độ ng liên t ụ c

Theo IAS 1, trách nhiệm xem xét giả định hoạt động liên tục khi lập báo cáo tài chính (BCTC) thuộc về nhà quản lý, cụ thể là Ban giám đốc hoặc người đứng đầu doanh nghiệp Tương tự, US.GAAP yêu cầu nhà quản lý đánh giá giả định này trong BCTC năm và BCTC giữa niên độ, theo quy định của ASC 205-40 về việc công bố các vấn đề không chắc chắn liên quan đến hoạt động liên tục Trong khi đó, Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 21 cũng chỉ rõ rằng Ban giám đốc có trách nhiệm đánh giá giả định hoạt động liên tục trong tương lai, nhấn mạnh vai trò quan trọng của họ trong việc lập BCTC Họ là những người có quyền lực cao nhất và hiểu rõ tình hình kinh doanh cũng như phương hướng hoạt động dài hạn của doanh nghiệp Tuy nhiên, điều này cũng tạo ra cơ hội cho các hành vi che đậy thông tin, vì việc đánh giá khả năng hoạt động liên tục thường dựa vào các yếu tố chủ quan và thiếu hướng dẫn cụ thể, dẫn đến việc thận trọng và độc lập có thể không được coi trọng đúng mức.

D ấ u hi ệ n vi ph ạ m gi ả đị nh ho ạ t độ ng liên t ụ c

Theo Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 570, có một số lý do chính dẫn đến nghi ngờ đáng kể về giả định hoạt động liên tục của đơn vị Những lý do này có thể bao gồm khó khăn tài chính, thiếu hụt nguồn lực, và các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến khả năng duy trì hoạt động của doanh nghiệp Việc nhận diện và đánh giá những yếu tố này là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của báo cáo tài chính.

- Đơn vị lâm vào tình trạng nợ phải trả lớn hơn tài sản hoặc nợ phải trả ngắn hạn lớn hơn tài sản lưu động.

Đơn vị gặp khó khăn khi phải trả các khoản nợ dài hạn sắp đến hạn mà không thể giãn nợ hoặc thanh toán, đồng thời phụ thuộc quá nhiều vào các khoản vay ngắn hạn để tài trợ cho tài sản dài hạn.

- Dấu hiệu về việc các chủ nợ ngừng hoặc thu hồi các hỗ trợ tài chính

- Lưu chuyển tiền từ hoạt động kinh doanh bị âm thể hiện trên báo cáo tài chính hay dự báo trong tương lai

- Đơn vị có các chỉ số tài chính xấu hơn mức bình thường

- Lỗ hoạt động kinh doanh lớn hoặc có sự suy giảm lớn về giá trị của các tài sản được dùng để tạo ra các luồng tiền

- Nợ tồn đọng hoặc ngừng thanh toán cổ tức

- Không có khả năng thanh toán nợ khi đến hạn

- Không có khả năng tuân thủ các điều khoản của hợp đồng tín dụng

- Chuyển đổi từ các giao dịch mua chịu sang mua thanh toán ngay với các nhà cung cấp

- Không có khả năng tìm kiếm các nguồn tài trợ cho việc phát triển các sản phẩm mới thiết yếu hoặc các dự án đầu tư thiết yếu

- Ban Giám đốc có ý định ngừng hoạt động hoặc giải thể đơn vị;

- Thiếu thành phần lãnh đạo chủ chốt mà không được thay thế;

Mất một thị trường lớn có thể dẫn đến việc đánh mất khách hàng quan trọng, ảnh hưởng nghiêm trọng đến quyền kinh doanh qua hình thức cấp phép và nhượng quyền thương mại Ngoài ra, việc mất nhà cung cấp quan trọng cũng sẽ gây ra nhiều khó khăn cho hoạt động kinh doanh.

- Gặp các vấn đề khó khăn về lao động;

- Thiếu hụt vật tư đầu vào chủ yếu;

- Xuất hiện đối thủ cạnh tranh mới thành công hơn;

- Không tuân thủ các quy định về góp vốn cũng như các quy định khác của pháp luật;

Đơn vị đang đối mặt với các vụ kiện chưa được giải quyết, và nếu thua kiện, có thể phải chịu các khoản bồi thường vượt quá khả năng chi trả.

- Thay đổi về pháp luật và các quy định hoặc chính sách của Nhà nước làm ảnh hưởng bất lợi tới đơn vị

- Xảy ra các rủi ro, tổn thất mà không được bảo hiểm hoặc bảo hiểm với giá trị thấp.

Cách th ứ c đ o l ườ ng

Khả năng hoạt động liên tục là khái niệm quan trọng trong việc đánh giá sự bền vững của doanh nghiệp, cho thấy khả năng tiếp tục hoạt động trong tương lai gần Việc dự báo khả năng này giúp giảm thiểu rủi ro và lập kế hoạch tài chính hiệu quả Mặc dù có nhiều mô hình dự báo trên thế giới, nhưng việc áp dụng chúng cho thị trường Việt Nam vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ Bài viết này giới thiệu các mô hình Atman Z-Score, Springate Z-score và Fulmer H-Score, cùng với ứng dụng của chúng trong việc dự báo khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết tại Việt Nam Dữ liệu chủ yếu từ báo cáo tài chính giúp phân tích dễ dàng và nhanh chóng, đồng thời các mô hình này đã cho kết quả khả quan tại một số quốc gia như Jordan, Thái Lan và Ấn Độ.

Nghiên cứu của Altman dựa trên công trình của William Beaver và các cộng sự, những người đã thu thập các chỉ số kế toán từ báo cáo tài chính của các công ty phá sản vào những năm 1930 Chỉ số Z của Altman là một ứng dụng của kỹ thuật phân tích biệt số do R.A Fisher phát triển năm 1936 Beaver, trong các nghiên cứu công bố năm 1966 và 1968, lần đầu tiên sử dụng phương pháp T-test để dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp, đánh giá tầm quan trọng của từng chỉ số kế toán thông qua phân tích đơn biến Altman đã cải tiến phương pháp này bằng cách áp dụng phân tích thống kê và biệt số, cho phép xem xét sự kết hợp đa dạng của các chỉ số cùng một lúc.

Altman áp dụng kỹ thuật phân tích biệt số dựa trên dữ liệu của 66 doanh nghiệp tại Mỹ, được chia thành hai nhóm Nhóm 1 bao gồm 33 doanh nghiệp đã bị phá sản trong giai đoạn 1946-1965, trong khi Nhóm 2 gồm 33 doanh nghiệp vẫn hoạt động bình thường và chưa từng phá sản cho đến năm 1966.

Dựa vào số liệu từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, 22 chỉ số tài chính đã được tính toán và phân loại thành 5 nhóm: thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và chỉ số hoạt động Trong số 22 chỉ số này, 5 chỉ số đã được lựa chọn để áp dụng vào mô hình dự đoán khả năng phá sản dựa trên 4 tiêu chí.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ quan sát ý nghĩa thống kê của phương trình nhiều biến, đánh giá mức độ tương quan giữa các biến liên quan, và kiểm tra khả năng dự đoán chính xác của mô hình Cuối cùng, dự đoán từ các chuyên gia phân tích sẽ được xem xét Altman đã thu được hàm số sau:

X1 = Vốn lưu động/ Tổng tài sản (Working Capital/ Total Assets)

Tỷ số tài sản lưu động so với tổng tài sản là một chỉ số quan trọng đánh giá khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ ngắn hạn của công ty Công ty có vốn lưu động cao cho thấy khả năng tài chính mạnh mẽ, dễ dàng quản lý các khoản nợ ngắn hạn Ngược lại, vốn lưu động thấp có thể dẫn đến rủi ro về khả năng duy trì hoạt động kinh doanh.

X2 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản (Retained Earning/ Total Assets)

Tỷ số lợi nhuận giữ lại chưa phân phối so với tổng tài sản là một chỉ số quan trọng, cho thấy khả năng sinh lời của công ty Các công ty có nhiều năm hoạt động thường có chỉ số này cao hơn so với những công ty mới thành lập Hơn nữa, tỷ lệ thất bại trong kinh doanh cũng cao hơn đáng kể trong những năm đầu hoạt động.

X3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Tổng tài sản (Earnings before interest and taxes/ Total Assets)

Một công ty khỏe mạnh có khả năng tạo ra thu nhập hiệu quả từ tài sản của mình Nếu tỷ lệ này thấp, điều này cho thấy lợi nhuận không khả quan, và công ty có nguy cơ phá sản do dễ bị tổn thương khi thị trường suy thoái, ảnh hưởng tiêu cực đến thu nhập Phân tích này áp dụng cho cả các công ty sản xuất, dịch vụ và tư nhân.

X4 = Giá trị vốn hoá thị trường của chủ sở hữu/ Tổng giá trị sổ sách của tổng nợ (Market Value of Equity/ Book Value of Total Liabities)

Tỷ số này phản ánh ảnh hưởng của yếu tố thị trường đối với mô hình phá sản Theo lý thuyết, các công ty có giá trị vốn hóa lớn ít có khả năng phá sản hơn, vì cổ phiếu của họ thường có giá trị cao hơn giá trị sổ sách Hơn nữa, tỷ số này cũng giúp đánh giá kỳ vọng của thị trường về công ty, vì vậy cần xem xét thông tin về giá trị tài chính trong tương lai.

X5 = Doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/ Total Assets)

Tỷ số vòng quay tổng tài sản phản ánh khả năng của công ty trong việc sử dụng tài sản để tạo ra doanh thu Một chỉ số thấp cho thấy công ty hoạt động không hiệu quả, làm tăng nguy cơ phá sản.

Dựa vào kết quả tính toán của chỉ số Z, Altman phân chia các doanh nghiệp thành

- Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

- Nếu 1,81 < Z < 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có nguy cơ phá sản

- Nếu Z < 1,81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao

Altman đã chỉ ra rằng phân tích các chỉ số tài chính đơn lẻ không còn quan trọng trong môi trường học thuật do tính đơn giản của nó Để đánh giá chính xác các chỉ số tài chính, cần phải kết hợp chúng trong phân tích biệt số nhằm dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp Phân tích trong một khuôn khổ đa biến sẽ mang lại ý nghĩa thống kê cao hơn so với việc so sánh từng chỉ số riêng lẻ Trong các thử nghiệm ban đầu, chỉ số Z của Altman đã đạt độ chính xác 72% trong việc dự đoán phá sản trong hai năm trước khi xảy ra sự kiện Qua ba thập kỷ tiếp theo, mô hình này đã chứng minh độ chính xác từ 80-90% trong việc dự đoán phá sản trong một năm và phát hiện gian lận liên quan đến báo cáo tài chính.

Từ năm 1985, chỉ số Z đã được công nhận rộng rãi bởi các kiểm toán viên, kế toán quản trị, tòa án và hệ thống dữ liệu trong đánh giá cho vay Mặc dù ban đầu được thiết kế cho các công ty sản xuất có tài sản trên một triệu đô la Mỹ, công thức tính này đã được điều chỉnh để phù hợp với các công ty tư nhân và phi sản xuất.

Mô hình Springate, phát triển năm 1978 tại Đại học Simon Fraser, Canada bởi Gordon L.V Springate, dựa trên mô hình của Altman Springate đã thực hiện phân tích từng bước để lựa chọn 4 trong 19 chỉ số tài chính phổ biến nhằm dự đoán khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp.

The financial ratios X1 and X2 are essential for assessing a company's performance X1, calculated as Working Capital divided by Total Assets, indicates the liquidity and operational efficiency of a business Meanwhile, X2, which represents Net Profit before interest and taxes divided by Total Assets, measures profitability relative to total assets Together, these ratios provide valuable insights into a company's financial health and operational effectiveness.

X3= Lợi nhuận trước thuế/ Nợ ngắn hạn (Net Profit before Taxes/Current Liabilities) X4= Doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/Total Assets)

Nếu Z< 0,862: công ty có khả năng phá sản

Mô hình đạt tỷ lệ chính xác 92,5% trong cuộc thử nghiệm ở 40 công ty Botheras

Năm 1979, mô hình Springate đã được thử nghiệm trên 50 công ty với tổng tài sản bình quân 2.500.000 USD, đạt tỷ lệ chính xác 88% Tiếp theo, vào năm 1980, Sands đã kiểm tra mô hình này trên 24 công ty có tổng tài sản bình quân 63.400.000 USD, với tỷ lệ chính xác đạt 83,3%.

Cách ph ươ ng pháp đ o l ườ ng, d ự đ oán đ i ề u ch ỉ nh l ợ i nhu ậ n

Có ba phương pháp chính để đo lường và dự đoán điều chỉnh lợi nhuận Phương pháp thứ nhất nghiên cứu tổng các khoản dồn tích và sử dụng mô hình hồi quy để tính toán các khoản điều chỉnh đã dự tính hoặc bất thường, có thể tập trung vào các khoản dồn tích đặc thù như dự phòng phải thu khó đòi hoặc trong các lĩnh vực đặc biệt như bảo hiểm Phương pháp thứ hai liên quan đến việc phân bổ chi phí hoặc dịch chuyển thời gian của các khoản chi phí Cuối cùng, phương pháp thứ ba tập trung vào việc công bố thông tin thông qua các gián đoạn trong phân phối lợi nhuận.

2.2.2.1 Dựa trên các khoản dồn tích

Trong phương pháp này, mô hình Jones (1991) được sử dụng phổ biến, mô hình này được xây dựng dựa trên kết quả nghiên cứu của Healy (1985) và DeAngelo (1986)

Mô hình Healy (1985) cho rằng các khoản dồn tích phát sinh từ các quyết định của nhà quản lý và sự thay đổi trong điều kiện kinh tế của doanh nghiệp Mô hình này xác định tổng các khoản dồn tích dựa trên sự biến động của doanh thu và tổng mức tài sản cố định.

Healy (1985) cho rằng hành vi điều chỉnh có hệ thống diễn ra ở mỗi giai đoạn và phân chia mẫu thành ba nhóm Trong đó, một nhóm có lợi nhuận dự đoán bị thổi phồng, trong khi hai nhóm còn lại có lợi nhuận dự đoán bị dấu bớt Tác giả so sánh giá trị trung bình tổng các khoản dồn tích giữa các nhóm, với giá trị trung bình của tổng các khoản dồn tích trong giai đoạn ước tính được xác định là giá trị các khoản dồn tích không tự định (NDA) Mô hình tính toán NDA được trình bày như sau:

NDA : Các khoản dồn tích không thể điều chỉnh ước tính;

Tổng các khoản dồn tích được tính theo tổng tài sản trong các năm từ t = 1 đến T, đại diện cho giai đoạn ước tính Mô hình De Angelo (1986) được áp dụng để ước tính các khoản dồn tích không liên tục trong năm.

De Angelo (1986) đã đo lường hành vi điều chỉnh lợi nhuận thông qua việc tính toán các khác biệt đầu tiên trong tổng các khoản dồn tích, với giả định rằng các khác biệt ban đầu có giá trị mong đợi bằng 0 theo giả thiết không có hành vi điều chỉnh lợi nhuận Mô hình này sử dụng tổng các khoản dồn tích của năm trước liền kề để tính toán NDA.

Mô hình của De Angelo là một biến thể đặc biệt của mô hình Healy (1985), trong đó giai đoạn sử dụng để ước tính NDA chỉ giới hạn trong năm trước liền kề Ngoài ra, mô hình Friedlan (1994) cũng góp phần quan trọng trong việc phát triển lý thuyết này.

Mô hình Friedlan cho rằng sự thay đổi tổng số trích trước giữa hai giai đoạn bao gồm hai yếu tố: (1) sự thay đổi do tăng trưởng và (2) sự thay đổi do lựa chọn chính sách kế toán Khi công ty phát triển, số biến kế toán dồn tích không thể điều chỉnh và có thể điều chỉnh sẽ tăng lên Để kiểm soát ảnh hưởng của yếu tố tăng trưởng đến tổng số biến kế toán dồn tích, mô hình giả định một tỷ lệ so sánh giữa tổng số biến kế toán dồn tích và doanh thu Tổng số biến kế toán dồn tích được điều chỉnh là sự khác biệt giữa tổng số biến kế toán dồn tích trong thời kỳ t được chuẩn hóa bởi doanh thu của thời kỳ t và tổng số biến kế toán dồn tích trong thời kỳ t-1 được chuẩn hóa bởi doanh thu của thời kỳ t-1.

Mô hình này như sau:

Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh t (DA T)

Biến kế toán dồn tích t (TA t )

Biến kế toán dồn tích t-1 (TA t-1)

Doanh thu t Doanh thu t-1 d Mô hình Jones (1991)

Jones (1991) đã phát triển một mô hình nhằm làm suy yếu giả định rằng các khoản dồn tích không thể điều chỉnh (NDA) là bất biến Mô hình này tập trung vào việc kiểm soát tác động của những biến đổi trong bối cảnh kinh tế của doanh nghiệp đối với các khoản dồn tích NDA.

Biến kế toán dồn tích không thể điều chỉnh (NDA):

NDA t là biến kế toán dồn tích không thể điều chỉnh được năm t

TA t : Tổng biến dồn tích năm t

A t-1: Tài sản cuối năm t-1 REV t : Doanh thu thuần năm t PPE t là nguyên giá của tài sản cố định hữu hình e Mô hình Jones điều chỉnh (1995)

Mô hình Jones (1991) trong nguyên gốc đã sử dụng hai biến trong phương trình hồi quy là REV và PPE Theo nghiên cứu, REV đại diện cho sự biến động trong doanh thu.

Doanh thu thuần trong kỳ kế toán là chỉ số quan trọng phản ánh tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp và không bị ảnh hưởng bởi sự can thiệp của nhà quản trị Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng doanh thu thuần có thể bị tác động bởi các khoản doanh thu ghi nhận sai niên độ, dẫn đến khả năng doanh thu khống Để khắc phục hạn chế này, các nhà nghiên cứu đã bổ sung biến ∆REC nhằm loại bỏ ảnh hưởng của doanh thu dồn tích từ khoản phải thu khách hàng, giúp giá trị doanh thu thuần phản ánh chính xác hơn môi trường kinh doanh trong năm.

REC t : Khoản phải thu năm t f Mô hình của Kothari và cộng sự (2005)

Kothari, Leone và Wasley (2005) đã mở rộng mô hình của Jones (1991) cùng với Dechow, Sloan và Sweeney (1995) bằng cách tập trung vào biến kết quả hoạt động Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa biến dồn tích và kết quả hoạt động.

Mô hình tuyến tính có xem xét kết quả hoạt động của Kothari, Leone and Wasley

Trong đó : ROAt-1: Tỷ suất lợi nhuận trên tài sản của năm t-1

2.2.2.2 Dựa trên phân bổ hoặc dịch chuyển thời gian các khoản chi phí

Các công ty có thể điều chỉnh lợi nhuận thông qua việc phân bổ chi phí cho các hoạt động gia tăng giá trị, chuyển dịch chi phí sau thuế, hoặc điều chuyển doanh thu giữa các chi nhánh và công ty con ở các khu vực có mức thuế suất và chính sách kế toán khác nhau Mục tiêu của những chiến lược này là tối ưu hóa lợi nhuận và chi phí thuế, đồng thời đáp ứng mong đợi của công chúng về thông tin tài chính.

Hầu hết báo cáo kết quả kinh doanh đều nêu rõ thu nhập từ hoạt động kinh doanh và các khoản thu nhập khác Khi người dùng chú ý vào các khoản thu nhập ngoài hoạt động chính, các công ty có thể chuyển dịch chi phí từ sản xuất kinh doanh sang hoạt động khác, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động chính và gia tăng giá trị công ty.

2.2.2.3 Thông qua công bố thông tin

Balsam và cộng sự (2003) đã phát hiện rằng lợi nhuận của các công ty thường bị điều chỉnh, đặc biệt ở những công ty công bố thông tin về chi phí phát hành chứng khoán ưu đãi cho nhân viên Tương tự, Schrand và Walther (2000) cũng chỉ ra rằng các nhà quản lý thường điều chỉnh chiến lược công bố lợi nhuận theo từng giai đoạn để phù hợp với kỳ vọng của thị trường.

Các lý thuy ế t c ơ s ở

Lý thuy ế t đạ i di ệ n (Agency Theory)

Lý thuyết người chủ - người đại diện, hay lý thuyết đại diện, xuất hiện trong bối cảnh quản trị kinh doanh, liên quan đến hành vi của người chủ và người làm thuê qua các hợp đồng Nghiên cứu ban đầu tập trung vào thông tin không hoàn hảo trong các hợp đồng ngành bảo hiểm Tuy nhiên, lý thuyết đại diện chỉ thực sự thu hút sự chú ý từ năm 1976.

Mối quan hệ giữa cổ đông (chủ sở hữu vốn) và người quản lý (đại diện) trong công ty được gọi là mối quan hệ đại diện, trong đó cổ đông bổ nhiệm người quản lý để điều hành công ty và đưa ra quyết định về tài sản Tuy nhiên, giữa hai bên luôn tồn tại sự đối kháng về lợi ích; cổ đông muốn tối đa hóa giá trị công ty và giá cổ phiếu, trong khi người quản lý thường ưu tiên lợi ích cá nhân như lương, thưởng và các phúc lợi khác Lý thuyết đại diện chỉ ra rằng người quản lý không phải lúc nào cũng hành động vì lợi ích tốt nhất của cổ đông, dẫn đến xung đột lợi ích trong tổ chức.

Sự không đồng nhất lợi ích giữa cổ đông và nhà quản trị dẫn đến chi phí đại diện, là chi phí cần thiết để duy trì mối quan hệ đại diện hiệu quả Chi phí này bằng không khi chủ sở hữu cũng là Giám đốc công ty, đặc biệt khi Giám đốc nắm giữ toàn bộ vốn Ngược lại, chi phí đại diện gia tăng khi Giám đốc sở hữu ít hoặc không có cổ phần trong công ty Các thành phần của chi phí đại diện bao gồm chi phí giám sát, chi phí ràng buộc và chi phí cơ hội.

Chi phí giám sát là những khoản chi mà người chủ phải chi trả để đo lường và kiểm tra hoạt động của người đại diện, bao gồm chi phí kiểm toán và các hoạt động giám sát khác Những chi phí này cũng có thể bao gồm chi phí ký kết hợp đồng bồi hoàn và chi phí sa thải người đại diện Mặc dù ban đầu người chủ chịu trách nhiệm về các khoản chi này, Fama và Jensen (1983) cho rằng cuối cùng người đại diện sẽ gánh chịu những chi phí này thông qua việc điều chỉnh lương, thưởng và các ưu đãi khác.

Chi phí ràng buộc (Bonding cost) là chi phí cần thiết để thiết lập một hệ thống nhằm giảm thiểu các hành vi không mong muốn trong tổ chức, chẳng hạn như việc bổ nhiệm các thành viên bên ngoài vào ban điều hành hoặc tái cấu trúc hệ thống tổ chức Nếu người đại diện là người cuối cùng chịu trách nhiệm về chi phí giám sát và có khả năng xây dựng hệ thống hoạt động với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận cho cổ đông, họ sẽ phải đối mặt với các khoản bồi thường nếu vi phạm hợp đồng Do đó, chi phí liên quan đến việc thiết lập và duy trì hệ thống này được gọi là chi phí ràng buộc.

Chi phí cơ hội (Residual loss) là khoản chi phí phát sinh khi cổ đông thuê người đại diện, dẫn đến việc phải áp đặt các hạn chế nhằm bảo vệ lợi ích của mình Những thiệt hại này có thể bao gồm lạm dụng quyền lực của người đại diện vì lợi ích cá nhân, giới hạn quyền bỏ phiếu của cổ đông về các vấn đề cụ thể, và thiệt hại từ các biện pháp kiểm soát hoạt động của người đại diện Mặc dù có sự giám sát và ràng buộc, nhưng lợi ích của cổ đông và người đại diện vẫn không hoàn toàn đồng nhất, dẫn đến những thiệt hại do xung đột lợi ích Những thiệt hại này được gọi là chi phí cơ hội.

2.3.1.2 Áp dụng lý thuyết Đối với các công ty cổ phần nói chung và công ty niêm yết nói riêng, có sự tách biệt giữa quyền sở hữu và quản lý Chủ sở hữu các công ty cổ phần nay có xu hướng sẽ thuê một giám đốc đại diện cho mình điều hành công ty Chi phí đại diện sẽ luôn phát sinh và đây là chi phí không thể tránh khỏi khi Giám đốc và cổ đông luôn không đồng nhất về lợi ích như đã đề cập Người giám đốc điều hành này sẽ phải đáp ứng các yêu cầu mà các cổ đông đề ra như: được đào tạo một cách chuyên nghiệp, có năng lực điều hành công ty Ngược lại, hợp đồng đại diện này sẽ mang lại cho các giám đốc- người đại diện những lợi ích không nhỏ, họ có quyền ra quyết định và thực hiện các hoạt động mà được cho là sẽ đem lại lợi ích cho các cổ đông, họ được hưởng lương và các khoản lợi tức khác từ công việc quản trị công ty Khi bỏ tiền ra thuê người đại diện điều hành công ty, các cổ đông- chủ sở hữu- của công ty mong muốn mọi hoạt động của người đại diện đều nhằm mục đích tối đa hoá giá trị tài sản của công ty, gia tăng cổ tức Trong khi đó, người đại diện- người điều hành- của công ty lại có những lợi ích cá nhân riêng biệt, họ có thể trực tiếp quyết định hay ngụy tạo ra các lý do khiến cho các chủ sở hữu không thực hiện đầu tư vào những dự án có tỷ suất sinh lợi cao vì tâm lý e ngại rủi ro, hoặc quyết định đầu tư vào những dự án không đem lại lợi nhuận tối ưu cho công ty mà lại đem lại lợi nhuận cho riêng họ Trong khi đó các chủ sở hữu, nhà đầu tư, những người cần thông tin cho mục đích ra quyết định lại khó có cơ hội tiếp cận với thông tin Do đó, để kiểm soát hoạt động của doanh nghiệp, chủ sở hữu phải gia tăng các hoạt động giám sát dẫn đến việc gia tăng chi phí đại diện Tăng cường mức độ công bố và minh bạch thông tin sẽ làm sự giảm sự bất đối xứng thông tin giữa các cổ đông và nhà quản lý, do đó làm giảm chi phí đại diện

Lý thuyết đại diện giải thích sự minh bạch thông tin và việc gia tăng thuyết minh tự nguyện của các nhà quản lý (Robert Bushman và Smith, 2001) Hành vi của nhà quản lý trong việc công bố thông tin phụ thuộc vào việc cân nhắc giữa lợi ích và chi phí liên quan Khi hợp đồng giữa chủ sở hữu và nhà quản lý hiệu quả, lợi ích của nhà quản lý được đảm bảo, dẫn đến việc họ hành động vì lợi ích của chủ sở hữu.

Lý thuy ế t thông tin b ấ t cân x ứ ng

Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information) ra đời vào những năm 1970 và đã được công nhận qua giải Nobel kinh tế năm 2001 cho các nhà khoa học George Akerlof, Michael Spence và Jose Stiglitz Họ đã có những đóng góp quan trọng trong việc nghiên cứu và phát triển lý thuyết này.

Theo nghiên cứu của học giả kinh tế nổi tiếng Kyle (1985), thông tin bất cân xứng trên thị trường chứng khoán xảy ra khi một hoặc nhiều nhà đầu tư nắm giữ thông tin riêng hoặc có nhiều thông tin công bố hơn về một công ty so với các nhà đầu tư khác Điều này có nghĩa là thông tin bất cân xứng xuất hiện khi người mua và người bán có các thông tin khác nhau Tình trạng bất cân xứng thông tin xảy ra trên thị trường khi một bên (bên mua hoặc bên bán) sở hữu lượng thông tin đầy đủ hơn về đặc tính sản phẩm.

Micheal Spence (1973) đã đề xuất giải pháp khắc phục tình trạng thông tin bất cân xứng thông qua cơ chế phát tín hiệu, cho phép bên có nhiều thông tin truyền đạt một cách trung thực đến bên ít thông tin Để phát tín hiệu về chất lượng sản phẩm, người bán hàng chất lượng cao thường áp dụng các biện pháp tốn kém hơn so với người bán hàng kém chất lượng Ví dụ, các công ty lớn thường đầu tư vào quảng cáo đắt tiền và duy trì chế độ bảo hành để khẳng định chất lượng sản phẩm Ngoài ra, các công ty niêm yết cũng duy trì tỷ lệ chi trả cổ tức cao và ổn định nhằm phát tín hiệu về khả năng quản lý dòng tiền và hiệu quả hoạt động của họ.

Thông tin bất cân xứng là tình trạng mà các bên tham gia giao dịch không có cùng mức độ thông tin, trong đó một bên như ban điều hành công ty hoặc cổ đông lớn sở hữu nhiều thông tin hơn so với các nhà đầu tư nhỏ lẻ Tình trạng này dẫn đến thông tin không đầy đủ, không kịp thời, không tin cậy và không chính xác, gây khó khăn cho việc tiếp cận thông tin của các nhà đầu tư khác Đây là biểu hiện rõ ràng của sự không minh bạch thông tin trên thị trường, ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định đầu tư.

Thông tin bất cân xứng có tác động nghiêm trọng đến doanh nghiệp trong việc huy động vốn đầu tư và gây ra những hậu quả tiêu cực cho thị trường chứng khoán Sự thiếu hụt thông tin từ các tổ chức khiến nhà đầu tư không nắm rõ tình hình sản xuất kinh doanh, hoạt động giao dịch chứng khoán và xu hướng thị trường, dẫn đến quyết định đầu tư sai lầm Điều này không chỉ ảnh hưởng đến quyền lợi của nhà đầu tư mà còn có thể dẫn đến sự sụp đổ của thị trường chứng khoán.

Lý thuyết thông tin bất cân xứng giải thích việc phát tín hiệu ra thị trường và tăng cường công bố thông tin tích cực, giúp nhà đầu tư phân biệt giữa chứng khoán tốt và xấu của các công ty cổ phần đại chúng Ngoài ra, nó còn làm rõ ảnh hưởng của các yếu tố như hành vi điều chỉnh lợi nhuận của nhà quản lý, kết quả tài chính, hiệu quả sử dụng tài sản, tỷ suất đòn bẩy tài chính và mức độ tập trung quyền sở hữu đến tính minh bạch trong công bố thông tin tài chính của các công ty niêm yết.

Xác đị nh v ấ n đề nghiên c ứ u

Nghiên cứu này dựa trên cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước đây, cho thấy hiện tại chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam xem xét mối tương quan giữa điều chỉnh lợi nhuận và khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp Từ đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu nhằm khám phá vấn đề này.

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu tổng quát Chi tiết các biến của mô hình, các giả thuyết sẽ được chi tiết trong nội dung của chương 3 luận văn này

Hành vi điều chỉnh lợi nhuận kế toán

Khả năng hoạt động liên tục

Thông qua nghiên cứu chương 2, tác giả đã tổng hợp và khái quát những vấn đề chung nhất liên quan đến khái niệm hoạt động liên tục và điều chỉnh lợi nhuận, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến việc đánh giá hiệu quả tài chính.

Dựa trên những vấn đề chung từ kết quả nghiên cứu trước, tác giả nghiên cứu chỉ số Z-score để dự báo khả năng hoạt động liên tục và tình trạng phá sản của doanh nghiệp Bằng cách kết hợp mô hình Z-score với điều chỉnh lợi nhuận, tác giả tìm hiểu mối quan hệ giữa điều chỉnh lợi nhuận và khả năng hoạt động liên tục, làm nền tảng cho nghiên cứu trong chương 3.

Mô t ả t ổ ng th ể và m ẫ u nghiên c ứ u

M ẫ u nghiên c ứ u

Nguồn: Mẫu khảo sát là các báo tài chính trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2014 được thu thập từ website www.finance.vietstock.vn và www.s.cafef.vn)

Trong giai đoạn từ 2012 đến 30/06/2015, có 80 công ty bị hủy niêm trên thị trường chứng khoán Việt Nam đã công bố đầy đủ báo cáo tài chính hợp nhất trên các trang web liên quan.

Mô hình nghiên c ứ u

L ự a ch ọ n và đ o l ườ ng bi ế n nghiên c ứ u

3.2.1.1 Bi ế n ph ụ thu ộ c - Ch ỉ s ố d ự báo kh ả n ă ng ho ạ t độ ng liên t ụ c (ch ỉ s ố Z, ch ỉ s ố H)

Báo cáo tài chính cần được lập dựa trên giả định rằng doanh nghiệp sẽ hoạt động liên tục trong tương lai gần, do đó, việc dự báo khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp là rất quan trọng Điều này không chỉ ảnh hưởng đến việc lập và trình bày báo cáo tài chính mà còn tác động đến quyết định của nhà đầu tư Nhiều nghiên cứu đã xây dựng mô hình dự báo khả năng hoạt động liên tục, trong đó hai mô hình quan trọng được thử nghiệm rộng rãi trên toàn cầu là chỉ số Altman Z-score và Fulmer H-score.

Bi ế n ph ụ thu ộ c Z đượ c đ o l ườ ng nh ư sau:

X1 thể hiện tỷ lệ vốn lưu động so với tổng tài sản, trong khi X2 đánh giá lợi nhuận chưa phân phối trên tổng tài sản X3 cho thấy lợi nhuận trước thuế và lãi vay so với tổng tài sản, và X4 so sánh giá trị vốn hóa thị trường của chủ sở hữu với tổng giá trị sổ sách của tổng nợ Cuối cùng, X5 phản ánh doanh thu so với tổng tài sản Những chỉ số này giúp đánh giá hiệu quả tài chính và khả năng sinh lời của doanh nghiệp.

Z = 0 nếu công ty không vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức an toàn (Z-score tính theo cách 1 lớn hơn 1.81)

Z = 1 nếu công ty vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức phá sản (Z-score theo tính theo cách 1 nhỏ hơn 1.81)

Bi ế n ph ụ thu ộ c H đượ c đ o l ườ ng nh ư sau:

V1 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản (Retained earning/ Total Assets) V2 = Doanh thu/ Tổng tài sản (Sales/ Total Assets)

V3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Vốn chủ sở hữu (Earnings before interest and taxes/ Equity)

V4 = Lưu chuyển tiền thuần/ Tổng nợ phải trả (Cash Flow/ Total Debt) V5 = Nợ phải trả/ Tổng tài sản (Debt/ Total Assets)

V6 = Nợ phải trả ngắn hạn/ Tổng tài sản (Current Liabilities/ Tổng tài sản) V7 = Log Tổng tài sản (Log Tangible Assets)

V8 = Vốn lưu động/ Tổng nợ phải trả (Working Capital/ Tottal Debt) V9 = Log Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay

H = 0 nếu công ty không vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức an toàn (H-score theo tính theo cách 1 lớn hơn 0)

H = 1 nếu công ty vi phạm giả định hoạt động liên tục, ở mức phá sản (H-score theo tính theo cách 1 nhỏ hơn 0)

3.2.1.2 Bi ế n độ c l ậ p – Bi ế n k ế toán d ồ n tích có th ể đ i ề u ch ỉ nh (DA)

Tác giả sử dụng mô hình Jones (1991); Dechow (Jones modified) (1995) để đo lường hành vi điều chỉnh lợi nhuận cho mẫu nghiên cứu 80 công ty

Tổng biến kế toán dồn tích (TA) = Lợi nhuận sau thuế (năm t) – Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh (năm t)

Biến kế toán dồn tích có thểđiều chỉnh t (DA t)

= Tổng biến kế toán dồn tích t (TA t ) - Biến kế toán dồn tích không thểđiều chỉnh

>> Giả thuyết H1: Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh có mối tương quan nghịch với biến phụ thuộc

3.2.1.3 Bi ế n độ c l ậ p – T ỷ s ố L ợ i nhu ậ n sau thu ế / T ổ ng Tài s ả n (ROA )

ROA (Return on Assets) là chỉ tiêu quan trọng đánh giá khả năng sinh lời của tài sản doanh nghiệp, được tính bằng công thức ROA = Lợi nhuận sau thuế / Tổng Tài sản Chỉ số này cho thấy một đồng tài sản có thể tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận, giúp nhà đầu tư đánh giá hoạt động của doanh nghiệp Tuy nhiên, để có cái nhìn toàn diện về khả năng sinh lợi, cần so sánh lợi nhuận với các chỉ tiêu khác như tổng tài sản, vốn chủ sở hữu hay doanh thu Mặc dù lợi nhuận năm nay có thể cao hơn năm trước, nhưng cần xem xét sự tương xứng với tổng tài sản đã đầu tư ROA giúp nhà quản lý đánh giá hiệu quả hoạt động doanh nghiệp, từ đó điều chỉnh các khoản đầu tư để tránh thất thoát vốn và giảm thiểu rủi ro phá sản ROA có tính chất cùng chiều với khả năng thanh toán nợ và ảnh hưởng trực tiếp đến tình hình tài chính của doanh nghiệp.

>> Giả thuyết H2: Biến ROA có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục

3.2.1.4 Bi ế n độ c l ậ p - Quy mô doanh nghi ệ p (SIZE)

SIZE là chỉ số đo lường quy mô của doanh nghiệp, được tính bằng logarit tổng tài sản Chỉ số này cho thấy doanh nghiệp có tổng tài sản lớn thì quy mô cũng lớn, đồng thời khả năng phá sản sẽ thấp hơn so với doanh nghiệp nhỏ Do đó, giả thuyết rằng biến SIZE có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc là hợp lý.

>> Giả thuyết H3: Biến SIZE có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục.

3.2.1.5 Bi ế n độ c l ậ p – T ỷ s ố T ổ ng N ợ ph ả i tr ả / T ổ ng tài s ả n (DEBT)

Chỉ số DEBT là một tiêu chí quan trọng để đánh giá cấu trúc vốn của doanh nghiệp, được tính bằng tổng nợ phải trả chia cho tổng tài sản Chỉ số này cho biết mỗi đồng tài sản được tài trợ từ bao nhiêu đồng nợ; chỉ số cao cho thấy khả năng tự chủ tài chính thấp Việc sử dụng nợ có thể mang lại lợi ích như giảm chi phí tài chính và thuế, nhưng nếu doanh nghiệp vay quá nhiều, sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi biến động lãi suất và gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ Nếu tình hình kinh doanh không ổn định, doanh nghiệp có thể đối mặt với nguy cơ phá sản Do đó, DEBT cao đồng nghĩa với rủi ro tài chính gia tăng.

>> Giả thuyết H4: Biến DEBT có mối tương quan nghịch với khả năng hoạt động liên tục

GROWTH là chỉ số đo lường khả năng phát triển của doanh nghiệp, thể hiện qua sự chênh lệch doanh thu giữa năm nay (năm t) và năm trước (năm t-1) Nếu chênh lệch doanh thu lớn, điều này cho thấy doanh thu của công ty tăng mạnh và khả năng mở rộng thị trường cao Ngược lại, chênh lệch nhỏ hơn 0 cho thấy hoạt động yếu kém và khó khăn, dẫn đến nguy cơ phá sản Do đó, GROWTH càng nhỏ hơn 0 thì doanh nghiệp càng đối mặt với rủi ro phá sản, cho thấy mối liên hệ cùng chiều với biến phụ thuộc.

>> Giả thuyết H5 : Biến GROWTH có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục.

3.2.1.7 Bi ế n độ c l ậ p – T ỷ s ố T ổ ng n ợ ph ả i tr ả / V ố n ch ủ s ở h ữ u (DR)

Rủi ro tiềm tàng (DR) của doanh nghiệp được đo lường qua chỉ số DR, tính bằng Tổng nợ phải trả chia cho Vốn chủ sở hữu Chỉ số này phản ánh tình trạng nguồn vốn chủ sở hữu, cho thấy doanh nghiệp phụ thuộc vào vốn đầu tư từ nhà đầu tư hay chủ yếu là vay nợ Khi chỉ số DR lớn, điều này cho thấy doanh nghiệp sử dụng nhiều nguồn nợ vay bên ngoài, dẫn đến rủi ro mất khả năng thanh toán nợ đến hạn và tăng khả năng phá sản Do đó, DR càng cao, khả năng chấm dứt hoạt động liên tục của doanh nghiệp càng lớn.

>> Giả thuyết H6: Biến DR có mối tương quan nghịch với khả năng hoạt động liên tục. 3.2.1.8 Bi ế n độ c l ậ p – T ỷ s ố Giá th ị tr ườ ng c ủ a VCSH/ T ổ ng tài s ả n (TOBINQ)

TOBINQ là chỉ số phản ánh giá trị thị trường của doanh nghiệp, được tính bằng công thức TOBINQ = Giá thị trường của VCSH / Tổng tài sản Khi doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, giá trị thị trường của nó sẽ tăng cao, ngược lại, khi có dấu hiệu thua lỗ, giá trị này sẽ giảm, dẫn đến chỉ số TOBINQ giảm theo Do đó, TOBINQ là một biến độc lập có mối quan hệ cùng biến với biến phụ thuộc.

>> Giả thuyết H7: Biến TOBINQ có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục.

Mô hình nghiên cứu

Các nghiên cứu toàn cầu đã chỉ ra rằng mô hình hồi quy tuyến tính là công cụ hiệu quả để dự báo khả năng hoạt động liên tục Kết quả từ các nghiên cứu trước đây cho thấy mô hình này mang lại kết quả khả quan Do đó, tác giả đã áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính để phân tích ảnh hưởng của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Tác giả đưa ra hai mô hình nghiên cứu như sau:

Mô hình 1: Mô hình t ươ ng quan gi ữ a Z-score và các bi ế n độ c l ậ p

Z i,t = α + β 1 |DA| i,+ β 2 ROA i,t + β 3 SIZE i,t + β 4 DEBT i,t + β 5 GROWTH i,t + β 6 DR i,t + β 7 TOBINQ i,t + ε i,t

Mô hình 2: Mô hình t ươ ng quan gi ữ a H-score và các bi ế n độ c l ậ p

H i,t = α + β1 |DA| i,+ β2ROA i,t + β3SIZE i,t + β4DEBT i,t + β5GROWTH i,t + β6DR i,t + β7TOBINQ i,t + εi,t Trong cả hai mô hình trên, tác giả sẽ áp dụng:

- Mô hình hồi quy tuyến tính hỗn hợp: biến phụ thuộc Z và H được tính theo công thức đã trình bày tại mục 3.2.1.1

Mô hình hồi quy logit sử dụng biến phụ thuộc được mã hóa thành giá trị 0 và 1, tương ứng với khả năng an toàn và không an toàn Ngưỡng Z-score được đặt ở mức 1,81 và H-score là 0.

Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân tích 80 công ty bị hủy niêm yết, với i đại diện cho các công ty từ 1 đến 80 Thời gian nghiên cứu được chia thành ba giai đoạn, t = 1, 2, 3, tương ứng với hai năm liền kề trước khi hủy niêm yết và năm hủy niêm yết.

Z, H là biến phụ thuộc của công ty i tại thời điểm t

DA là biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh của công ty i tại thời điểm t

ROA là một biến độc lập, được tính bằng tỷ số giữa lợi nhuận sau thuế và tổng tài sản của công ty i tại thời điểm t SIZE cũng là một biến độc lập, thể hiện logarit của tổng tài sản của công ty i tại thời điểm t.

DEBT là một biến độc lập, được định nghĩa là tỷ số giữa Tổng Nợ phải trả và Tổng tài sản của công ty i tại thời điểm t Trong khi đó, GROWTH cũng là một biến độc lập, thể hiện sự biến thiên doanh thu của công ty i trong năm t so với năm t-1 tại thời điểm t.

DR là tỷ số giữa Tổng nợ phải trả và Vốn chủ sở hữu của công ty i tại thời điểm t, trong khi TOBINQ là tỷ số giữa Giá thị trường của Vốn chủ sở hữu và Tổng tài sản của công ty i tại thời điểm t Các hệ số hồi quy β1 đến β7 đo lường mức thay đổi của biến phụ thuộc theo từng đơn vị thay đổi của biến độc lập, giữ cho các biến độc lập khác không đổi Sai số ngẫu nhiên được ký hiệu là εi,t Bảng 3.1 tổng hợp dự đoán về mối tương quan giữa các yếu tố và khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Nghiên cứu đã được báo cáo

Kỳ vọng tương quan Tên biến Ký hiệu

1 Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh DA

Panagiotis E Dimitropoulos và Dimitrios Asteriou (2009);

Carol và cộng sự (2004), Francis và cộng sự (2005), Somnath Das và cộng sự

2 Tỷ số lợi nhuận sau thuế/ Tổng Tài sản ROA

Nghiên cứu đã được báo cáo

Kỳ vọng tương quan Tên biến Ký hiệu

3 Log của Tổng tài sản SIZE

Noor Azira Sawal và cộng sự

(2015), Ohlson (1980), Ying Wuang và Machael Campell

4 Tỷ số tổng Nợ phải trả/ Tổng tài sản DEBT

(1980), Ying Wuang và Machael Campell (2010), Noor Azira Sawal và cộng sự

5 Biến thiên doanh thu GROWTH Noor Azira Sawal và cộng sự

6 Tỷ số tổng nợ phải trả/

Vốn chủ sở hữu DR

Noor Azira Sawal và cộng sự

Tỷ số Giá thị trường của VCSH/ Tổng tài sản

Noor Azira Sawal và cộng sự

(+): Nhân tố có mối tương quan thuận với khả năng hoạt động liên tục.

Quy trình thu th ậ p và x ử lý s ố li ệ u

Bước 1: Thu thập và tính toán

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của các công ty trong mẫu và xử lý ban đầu bằng phần mềm EXCEL Sau đó, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS để tính toán hành vi điều chỉnh lợi nhuận (DA) và sử dụng phần mềm Stata để đo lường mối quan hệ giữa điều chỉnh lợi nhuận trên báo cáo và chỉ số Z-score, H-score Các tỷ số tài chính, tổng các khoản dồn tích, và các khoản dồn tích được lấy từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, và báo cáo lưu chuyển tiền tệ.

Bước 2: Thống kê mô tả

Mô tả thông tin cơ bản từ mẫu giúp khái quát những đặc điểm cơ bản của quan sát

Bước 3: Ma trận hệ số tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để đánh giá mức độ chặt chẽ của mối quan hệ giữa hai biến định lượng Khi trị tuyệt đối của r gần 1, điều này cho thấy hai biến có mối tương quan mạnh Ngược lại, giá trị r=0 cho thấy không có mối quan hệ tương quan giữa hai biến.

Bước 4 trong phân tích hồi quy đa biến là ước lượng hàm hồi quy tuyến tính và hồi quy hỗn hợp (Pooled OLS) Phương pháp này được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập, với mục đích dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị đã biết của biến độc lập.

Bước 5: Ước lượng hàm hồi quy theo mô hình Logit và đơn vị xác suất Probit

Mô hình Logit cho phép khống chế dự báo của biến phụ thuộc trong khoảng (0,1) Mô hình Logit có dạng phương trình như sau:

Với P là giá trị của biến phụ thuộc có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Từ phương trình trên ta có:

Dễ dàng thấy rằng nếu X + , P 1, và khi X - , P 0 Do đó, P không thể nằm ngoài (0, 1)

Phương thức ước lượng mô hình phụ thuộc vào việc giá trị quan sát P có nằm trong khoảng 0 và 1 hay không, hoặc liệu nó có phải là số nhị nguyên 0 hoặc 1 Những mô hình với biến phụ thuộc nhị nguyên được gọi là mô hình logit nhị nguyên Khi P nằm trong khoảng 0 và 1, phương pháp được sử dụng là biến đổi P thành Y = ln(P/(1-P)) Sau đó, thực hiện hồi quy Y theo một hằng số.

X có thể dễ dàng thêm vào nhiều biến giải thích Tuy nhiên, khi P là số nhị nguyên, logarit của P/(1-P) không xác định được khi P bằng 0 hoặc 1 Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại giúp hạn chế vấn đề này.

Tác động cận biên của X lên P được tính toán bằng cách lấy đạo hàm riêng phần của P theo X Tác động cận biên được ước lượng như sau:

Mô hình đơn vị xác suất Probit được xây dựng dựa trên phương trình phản ứng Y * t = α + βX t + u t, trong đó X t là biến quan sát được, còn Y * t là biến không quan sát được Biến u t có phân phối chuẩn hóa, và giá trị quan sát được thực tế là Y t, với Y t = 1 khi Y * t > 0 và Y t = 0 khi Y * t ≤ 0 Do đó, Y t = 1 nếu α + βX t + u t > 0 và Y t = 0 nếu α + βX t + u t < 0.

Nếu ký hiệu F(z) là hàm xác suất tích lũy của phân phối chuẩn hóa, tức là, F(z) 0) thì

Ta có thể ước lượng mô hình này bằng phương pháp thích hợp cực đại ML

Tác động cận biên của X:

Trong đó ) là hàm phân phối chuẩn

Dựa trên lý thuyết và các mô hình thực nghiệm từ chương 1 và 2, tác giả đã phát triển mô hình nghiên cứu để dự đoán khả năng hoạt động liên tục của các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam Quy trình thực hiện được trình bày chi tiết qua các bước trong chương 3, và kết quả cùng những kết luận sẽ được trình bày trong chương 4 và 5.

Th ự c tr ạ ng v ề h ủ y niêm y ế t t ạ i th ị tr ườ ng ch ứ ng khoán Vi ệ t Nam

Ngày 28/7/2000, thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức ra mắt với chỉ 2 cổ phiếu Sau 15 năm phát triển, số lượng cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HSX) đã vượt qua 300, với tổng vốn hóa thị trường đạt hơn 1,1 triệu tỷ đồng, chiếm 90% giá trị vốn hóa thị trường chứng khoán niêm yết toàn quốc.

Từ giữa năm 2008, tình hình bất ổn vĩ mô đã kéo dài, dẫn đến sự suy giảm tăng trưởng kinh tế từ năm 2009 và sự yếu kém của khu vực ngân hàng từ năm 2011 Nhiều doanh nghiệp đã bị ảnh hưởng nặng nề, gặp khó khăn và thua lỗ Doanh nghiệp chịu tác động nhẹ phải đối mặt với thị trường thu hẹp, lợi nhuận giảm do chi phí và lãi vay tăng Trong khi đó, những doanh nghiệp bị tác động nặng buộc phải dừng sản xuất, cắt giảm nhân công, hoặc thậm chí đóng cửa và bán tài sản để trả nợ ngân hàng Hệ quả là nhiều doanh nghiệp rơi vào tình trạng nợ nần sâu hơn, dẫn đến nghi ngờ về khả năng hoạt động liên tục của họ.

Theo dữ liệu tổng hợp từ hai trang web www.hnx.vn và www.hsx.vn, tình hình và lý do các công ty bị hủy niêm yết từ năm 2012 đến 30/06/2015 cho thấy nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định này Các công ty thường gặp khó khăn về tài chính, vi phạm quy định niêm yết, hoặc không đáp ứng được yêu cầu về công bố thông tin Những nguyên nhân này đã dẫn đến sự sụt giảm niềm tin của nhà đầu tư và ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường chứng khoán.

Trong năm 2012, chỉ có 29 mã chứng khoán mới niêm yết, trong khi 4 mã đã được chấp thuận nhưng chưa giao dịch đã bị hủy niêm yết Thị trường ghi nhận 18 mã bị hủy niêm yết, chủ yếu do thua lỗ và vi phạm nghĩa vụ công bố thông tin, trong đó 15 mã chiếm 83,3% Năm 2013, tình hình niêm yết mới tiếp tục giảm, số lượng doanh nghiệp niêm yết giảm thay vì tăng Suy thoái kinh tế ảnh hưởng đến sản xuất kinh doanh, khiến dòng vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán khan hiếm và việc huy động vốn trở nên khó khăn, dẫn đến việc các công ty ít chú trọng đến kế hoạch niêm yết cổ phiếu.

Tính đến năm 2013, có 683 cổ phiếu và chứng chỉ quỹ niêm yết với tổng giá trị đạt 361 nghìn tỷ đồng, tăng 6,8% so với năm 2012 Tuy nhiên, số lượng hủy niêm yết đang có xu hướng gia tăng, với sàn HOSE chỉ ghi nhận 4 mã chứng khoán niêm yết mới nhưng có đến 16 doanh nghiệp bị hủy niêm yết Tương tự, sàn HNX chỉ có 11 doanh nghiệp niêm yết mới trong khi có 30 doanh nghiệp đã hủy niêm yết, trong đó có những tên tuổi lớn như PVF và SBS Tổng số mã chứng khoán bị hủy niêm yết trong năm 2013 là 46, chủ yếu do kinh doanh thua lỗ, vi phạm nghĩa vụ công bố thông tin, hoặc kiểm toán không chấp nhận, chiếm 58,7% tổng số.

Năm 2014, mặc dù kinh tế có sự cải thiện và công tác cổ phần hóa được thúc đẩy, số lượng công ty niêm yết mới tăng lên với 22 công ty, trong khi số công ty hủy niêm yết giảm còn 32 công ty so với 46 công ty năm 2013 Tuy nhiên, số lượng công ty hủy niêm yết vẫn cao hơn so với công ty niêm yết mới Trong số các công ty hủy niêm yết, có 20 công ty gặp khó khăn do thua lỗ liên tiếp trong 3 năm, 2 công ty bị kiểm toán từ chối ý kiến, và 4 công ty hủy niêm yết tự nguyện.

Cuối tháng 6 năm 2015, HNX và HOSE đã thông báo hủy niêm yết 24 mã chứng khoán, với tổng khối lượng cổ phiếu bị hủy lên tới hơn 424 triệu cổ phiếu.

21 công ty bị hủy niêm yết do kinh doanh thua lỗ, kiểm toán từ chối cho ý kiến và vi phạm nghĩa vụ công bố thông tin; chiếm 87,5%

Bảng 4.1: Thống kê số lượng công ty bị hủy niêm yết theo từng năm

Năm Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014 Tổng

Số lượng công ty bị hủy niêm yết 18 46 32 96

Th ố ng kê mô t ả các bi ế n

Bảng 4.2 trình bày thống kê mô tả các biến được thu thập trong nghiên cứu, bao gồm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến sử dụng trong phân tích.

Variable Obs Mean Std.Dev Min Max

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Theo thống kê mô tả, Z-score của các công ty bị hủy niêm yết dao động từ -10,439 đến 14,3, với mức trung bình là 0,404 trong giai đoạn 2 năm trước và năm hủy niêm yết (2010-2014) Năm 2012, VSP ghi nhận chỉ số Z-score thấp nhất là -10,439, trong khi năm 2013, NLC đạt chỉ số Z-score cao nhất là 14,3.

H-score của các công ty bị hủy niêm yết trong giai đoạn 2 năm trước và năm hủy niêm yết (2010-2012) dao động từ -12,744 đến 18,65, với mức trung bình là 0,876.

2014) Năm 2012 VSP có chỉ số H-score thấp nhất là -12,744, trong khi đó năm 2013 NLC có chỉ số H-score cao nhất là 18,65

Các biến độc lập có các giá trị thống kê như sau:

+ Mức trung bình 26,328 + Độ lệch chuẩn 1,216 + Mức thấp nhất 23,464 (HHL- năm 2013) +Mức cao nhất 29,378 (STL- năm 2013)

+ Mức trung bình 0,763 + Độ lệch chuẩn 0,35 + Mức thấp nhất 0,04 (NLC – năm 2013) + Mức cao nhất 2,686 (VSP- năm 2012)

+ Mức trung bình -1,25*10 14 + Độ lệch chuẩn 3,30*10 14 + Mức thấp nhất -2,4*10 15 (HLA – năm 2014) + Mức cao nhất 6,62*10 14 (PHT – năm 2011)

+ Mức trung bình 9,315 + Độ lệch chuẩn 60,555 + Mức thấp nhất -174,468 (THV – năm 2012) + Mức cao nhất 703,19 (SSG – năm 2014)

+ Mức trung bình 0,173 + Độ lệch chuẩn 0,478

+ Mức thấp nhất 0 (BAS, V11, VKP, VMG – năm 2012; DDM, HPR, IFS, NTB, S27, SCC, SD8, SDJ, SHC, VES – năm 2013; BHC, CNT, MIC – năm

2014) + Mức cao nhất 6,346 (VST – năm 2013)

+ Mức trung bình -5,37*10 10 + Độ lệch chuẩn 1,83*10 11 + Mức thấp nhất -2,01*10 12 (VSP – năm 2012) + Mức cao nhất 3,48*10 11 (NTB – năm 2012)

+ Mức trung bình -7,43*10 10 + Độ lệch chuẩn 2,01*10 11 + Mức thấp nhất -2,06*10 12 (VSP– năm 2012) + Mức cao nhất 3,24*10 11 (NTB – năm 2012).

H ệ s ố t ươ ng quan

Phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến nhằm xem xét sự liên hệ giữa các biến nghiên cứu Phân tích tương quan đo lường cường độ mối quan hệ giữa hai biến, coi chúng là hai biến ngẫu nhiên "ngang nhau" mà không phân biệt biến độc lập và biến phụ thuộc Hệ số tương quan, có giá trị từ -1 đến +1, thể hiện mức độ tương quan giữa hạng của hai biến.

Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến thuộc mô hình Z-score

Z-score DA Damodi SIZE DEBT GROWTH DR TOBINQ

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Z-score và các biến độc lập dao động từ -0,69 đến 0,40 Biến DEBT có mức tương quan cao nhất với Z-score (-0,69), trong khi các biến độc lập khác có hệ số tương quan thấp, cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập còn lại là khá yếu.

Hệ số tương quan giữa các biến độc lập thường nằm trong khoảng từ -0,52 đến 0,47, điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy là thấp.

Bảng 4.4: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến thuộc mô hình H-score

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc H-score và các biến độc lập dao động từ -0,51 đến 0,28, cho thấy biến DEBT có mức tương quan cao (-0,51) với H-score, trong khi các biến độc lập khác chỉ có hệ số tương quan nhỏ Điều này chỉ ra rằng mối quan hệ tuyến tính giữa H-score và các biến độc lập còn lại là khá yếu.

Hệ số tương quan giữa các biến độc lập chủ yếu nằm trong khoảng từ -0,52 đến 0,47, điều này cho thấy khi thực hiện mô hình hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến khó có khả năng xảy ra.

H-score DA Damodi SIZE DEBT GROWTH DR TOBINQ

K ế t qu ả phân tích h ồ i quy

Kết quả hồi quy theo mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled OLS)

Biến kế toán dồn tích có thể điều chỉnh được đo lường theo Mô hình Jones (1991) và Modified Jones (1995)

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy hỗn hợp với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z- score

Mô hình Jones Modified Jones

Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy hỗn hợp với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H- score

Mô hình Jones Modified Jones

Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Trong phân tích hồi quy tuyến tính, mô hình Modified Jones (1995) cho biến kế toán dồn tích đạt R² cao nhất là 57,16% Do đó, tác giả đã quyết định sử dụng mô hình này để đại diện cho nghiên cứu.

Mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled OLS) được sử dụng để ước lượng tham số hồi quy, trong đó hệ số hồi quy (Coef.) phản ánh tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc Ý nghĩa thống kê của biến độc lập được thể hiện qua giá trị P>|t|, với giá trị càng thấp cho thấy biến độc lập trong mô hình càng an toàn, đặc biệt khi dưới 5%.

Mô hình Pooled OLS cho thấy rằng 57,16% sự biến đổi của Z-score có thể được giải thích bởi các biến độc lập Tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, ngoại trừ biến GROWTH.

Hàm hồi quy với mô hình hồi quy hỗn hợp:

Z i,t = 1,55*10 -12 *DA i,t + 0,36*SIZE i,t – 4,32*DEBT i,t – 4,63*10 -16 *GROWTH i,t + 1*TOBINQ i,t –5,84

Thảo luận kết quả hồi quy

Hệ số hồi quy (coefficient):

Biến DAcó hệ số 1,55*10^-12, cho thấy mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc Giả định các yếu tố khác không thay đổi, khi biến DA tăng thêm 1 đơn vị, chỉ số Z-score sẽ tăng thêm 1,55*10^-12 đơn vị.

Biến SIZE có hệ số 0,36, cho thấy mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc Khi các yếu tố khác không thay đổi, việc tăng SIZE thêm 1 đơn vị sẽ dẫn đến việc chỉ số Z-score tăng thêm 0,36 đơn vị.

Biến DEBT có hệ số -4,32, cho thấy mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc Giả định rằng các yếu tố khác không thay đổi, khi DEBT tăng thêm 1 đơn vị, chỉ số Z-score sẽ giảm 4,32 đơn vị.

Biến GROWTH có hệ số -4,63*10^-16, cho thấy mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc Khi các yếu tố khác không thay đổi, sự gia tăng 1 đơn vị của yếu tố GROWTH sẽ dẫn đến việc chỉ số Z-score giảm thêm -4,63*10^-16 đơn vị.

Biến TOBINQ có hệ số 1, thể hiện mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc Giả định rằng các yếu tố khác không thay đổi, khi TOBINQ tăng thêm 1 đơn vị, chỉ số Z-score sẽ tăng thêm 1 đơn vị.

DA có ý nghĩa thống kê trong tất cả các mô hình nghiên cứu và tác động tích cực đến chỉ số Z-score Điều này chỉ ra rằng hành vi điều chỉnh lợi nhuận làm giảm chất lượng đánh giá khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp Kết quả này nhất quán với nghiên cứu của Ahn và Choi (2009) cũng như Zang (2012), cho thấy môi trường kinh doanh và quyết định quản trị ảnh hưởng đến chất lượng lợi nhuận Hệ số R² cao cũng chứng minh rằng hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động lớn đến Z-score, cho thấy khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp có thể được dự đoán dựa trên hành vi này.

Biến SIZE có vai trò quan trọng trong các mô hình nghiên cứu, ảnh hưởng tích cực đến chỉ số Z-score Điều này cho thấy rằng nhiều công ty có xu hướng gia tăng tổng tài sản để làm sai lệch thông tin trong báo cáo tài chính Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Noor Azira Sawal và các cộng sự (2015).

Tác động nghịch của DEBT và GROWTH lên chỉ số Z-score trong các mô hình nghiên cứu cho thấy rằng các công ty thường tìm cách giảm nghĩa vụ nợ, ghi nhận khống vốn thực góp và khai khống doanh thu để làm sai lệch báo cáo tài chính Doanh thu, phản ánh khả năng sản xuất và kinh doanh của doanh nghiệp, thường bị thổi phồng để tạo ấn tượng tích cực cho người sử dụng báo cáo Biến DEBT đã cho kết quả nhất quán trong nghiên cứu của Noor Azira Sawal và các cộng sự (2015), trong khi biến GROWTH lại không có ý nghĩa theo nghiên cứu này.

Biến TOBINQ có tác động tích cực đến chỉ số Z-score, cho thấy rằng các công ty có giá trị thị trường cao hơn có khả năng duy trì hoạt động liên tục tốt hơn Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Noor Azira Sawal và các cộng sự.

(2015) TOBINQ cao có tác động tích cực đến Z-score

Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết

STT Giả thuyết Kết quả

H 0a : Biến DA và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính

H 1a : Biến DA và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

H 0b : Biến ROA và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính

H 1b : Biến ROA và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

H 0c : Biến SIZE và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính

H 1c : Biến SIZE và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

H 0d : Biến DEBT và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính

H 1d : Biến DEBT và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

H 0e : Biến GROWTH và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính

H 1e : Biến GROWTH và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

H 0f : Biến DR và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính

H 1f : Biến DR và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

7 H 0g : Biến TOBINQ và khả năng hoạt động liên tục không có mối quan hệ tuyến tính Bác bỏ H0c +

STT Giả thuyết Kết quả

H 1g : Biến TOBINQ và khả năng hoạt động liên tục có mối quan hệ tuyến tính

Kết quả hồi quy theo mô hình Logit

Biến kế toán dồn tích có điều chỉnh theo Mô hình Jones (1991) và Modified Jones

(1995) Bảng 4.8: Kết quả hồi quy logit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z-score

Mô hình Jones Modified Jones

Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy logit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H-score

Mô hình Jones Modified Jones

Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Kết quả hồi quy theo đơn vị xác suất (Probit)

Biến kế toán dồn tích có điều chỉnh theo Mô hình Jones (1991) và Modified Jones

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy probit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số Z- score

Mô hình Jones Modified Jones

Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy probit với biến phụ thuộc được đo lường theo chỉ số H- score

Mô hình Jones Modified Jones

Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa

Trong các phân tích hồi quy với biến phụ thuộc nhị phân, mô hình Modified Jones có thể được sử dụng để điều chỉnh biến kế toán dồn tích.

(1995) và H-score có R 2 cao nhất là 27,41% Vì vậy, tác giả lựa chọn mô hình này để trình bày đại diện cho mô hình

Mô hình hồi quy theo đơn vị xác suất (Probit) được sử dụng để ước lượng tham số hồi quy, trong đó hệ số hồi quy (Coef.) thể hiện tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc P>|t| cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập; giá trị này càng thấp thì biến độc lập càng an toàn khi đưa vào mô hình, đặc biệt khi dưới 5%.

Mô hình probit có thể giải thích 27,41% sự thay đổi của các biến độc lập đến H- score Các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%

Thảo luận kết quả hồi quy

Hệ số hồi quy (coefficient):

Biến DAcó hệ số nhỏ hơn 0 cho thấy rằng hành vi điều chỉnh lợi nhuận có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng duy trì giả định hoạt động liên tục trong tương lai.

Biến SIZE với hệ số lớn hơn 0 cho thấy quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng tích cực đến khả năng tuân thủ giả định hoạt động liên tục trong tương lai.

Hệ số DEBT lớn hơn 0 cho thấy tỷ lệ tổng nợ phải trả so với tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến khả năng vi phạm giả định hoạt động liên tục trong tương lai.

Biến GROWTH có hệ số lớn hơn 0, cho thấy rằng sự tăng trưởng doanh thu ảnh hưởng tích cực đến khả năng duy trì giả định hoạt động liên tục trong tương lai.

Biến ROA có hệ số âm (< 0) cho thấy khả năng sinh lời của tài sản doanh nghiệp ảnh hưởng tiêu cực đến xác suất vi phạm giả định hoạt động liên tục trong tương lai.

Mức độ dự báo chính xác của mô hình

Bảng 4.12: Bảng phân tích dự báo chính xác của mô hình

Theo kết quả phân tích:

Tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình là 77,6%.

Kết luận tổng hợp kết quả hồi quy

Trong phân tích hồi quy tuyến tính, mô hình đo lường biến kế toán dồn tích được điều chỉnh theo mô hình Modified Jones (1995) và Z-score cho thấy R² cao nhất đạt 57,16%.

Trong các phân tích hồi quy với biến phụ thuộc nhị phân, mô hình đo lường biến kế toán dồn tích có thể được điều chỉnh theo mô hình Modified Jones.

(1995) và H-score có R 2 cao nhất là 27,41%

Kết quả hồi quy cho thấy có sự tương quan giữa hành vi điều chỉnh lợi nhuận và khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp, bất chấp các tác động ngẫu nhiên hay cố định của các biến Vì vậy, mô hình nghiên cứu đã đạt được mục tiêu đề ra trong bài nghiên cứu.

Kết hợp phương pháp nghiên cứu từ chương 3, bài viết đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp thông qua chỉ số Z-score và H-score Kết quả cho thấy hành vi điều chỉnh lợi nhuận có tác động rõ rệt đến chỉ số Z-score; cụ thể, khi các công ty thực hiện điều chỉnh lợi nhuận tăng, chỉ số Z-score cũng tăng theo, và ngược lại Những biến này đã được giải thích để làm cơ sở cho các kiến nghị trong chương 5.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

K ế t lu ậ n

Mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy biến kế toán dồn tích điều chỉnh theo mô hình Modified Jones (1995) và Z-score đạt R² cao nhất là 57,16% Vì vậy, tác giả quyết định sử dụng mô hình này để đưa ra kết luận và kiến nghị.

Z i,t = 1,55*10 -12 *DA i,t + 0,36*SIZE i,t – 4,32*DEBT i,t – 4,63*10 -16 *GROWTH i,t + 1*TOBINQ i,t –5,84

Nghiên cứu chỉ ra rằng hành vi điều chỉnh lợi nhuận ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp, do đó, các công ty cần tập trung vào các yếu tố lợi nhuận và quản trị chi phí hiệu quả Hơn nữa, hành vi này còn tác động mạnh đến chỉ số Z-score, dự báo khả năng hoạt động bền vững của doanh nghiệp Quản trị lợi nhuận hiệu quả không chỉ giúp cắt giảm chi phí mà còn thu hút nhà đầu tư nhờ vào sự tin tưởng vào khả năng hoạt động của doanh nghiệp.

Bảng 5.1 trình bày xếp hạng vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập, trong đó tác giả áp dụng hệ số hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng này Các hệ số hồi quy có thể được chuyển đổi thành dạng phần trăm để dễ dàng so sánh và phân tích.

Biến độc lập Giá trị tuyệt đối Tỷ trọng (%) Thứ tựảnh hưởng

Trong tổng số 5,68, tỷ lệ đóng góp của các biến theo thứ tự tầm quan trọng giảm dần được xác định như sau: biến DEBT chiếm 76%, biến TOBINQ chiếm 17,639%, biến SIZE chiếm 6,35%, biến DA chiếm 0,01%, và biến GROWTH chiếm 0,001%.

Kết luận cho thấy rằng các kiểm định đã xác định mức độ tác động của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến chỉ số Z (khả năng hoạt động liên tục) theo thứ tự quan trọng, bao gồm DEBT, TOBINQ, SIZE, DA và GROWTH.

Ki ế n ngh ị

Đối với công ty niêm yết

Dự báo khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc thu hút vốn đầu tư và giúp nhà đầu tư phân tích thông tin tài chính Tuy nhiên, thông tin từ báo cáo tài chính (BCTC) và khả năng hoạt động liên tục sẽ không có giá trị nếu không có niềm tin từ nhà đầu tư Đặc biệt trong thị trường chứng khoán non trẻ như Việt Nam, niềm tin là nền tảng và động lực phát triển của thị trường Để xây dựng niềm tin này, các công ty niêm yết cần thực hiện các biện pháp hiệu quả.

Doanh nghiệp cần chú trọng đến một số vấn đề quan trọng khi công bố thông tin báo cáo tài chính (BCTC), bao gồm thời gian công bố, chất lượng thông tin trong BCTC và việc lựa chọn công ty kiểm toán có uy tín, chuyên môn cao và độ tin cậy lớn.

CTNY cần tận dụng các phương tiện thông tin đại chúng để công bố thông tin báo cáo tài chính một cách rộng rãi, nhằm tăng cường tính công khai và dễ tiếp cận cho nhà đầu tư và các đối tượng quan tâm đến thị trường chứng khoán.

Kế toán viên và nhà quản trị cần hạn chế áp dụng các phương pháp kế toán một cách có chủ đích để tránh sai lệch thông tin báo cáo tài chính, ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục và quyết định của nhà đầu tư Việc sử dụng ước tính kế toán để điều chỉnh thông tin lợi nhuận, như giảm khoản dự phòng nợ xấu hoặc thuyết minh báo cáo tài chính một cách không đầy đủ, có thể làm méo mó bức tranh tài chính của doanh nghiệp Điều này không chỉ làm tăng lợi nhuận một cách giả tạo mà còn che giấu những thông tin xấu và các khoản nợ tiềm tàng.

Các công ty niêm yết cần xây dựng niềm tin từ cộng đồng và nhà đầu tư bằng cách cam kết tính minh bạch trong báo cáo tài chính Điều này bao gồm việc công bố rõ ràng các chỉ tiêu lợi nhuận và doanh thu, đồng thời tuân thủ các quy định pháp luật và chuẩn mực liên quan trong việc công bố thông tin định kỳ.

Đối với nhà đầu tư

H ỗ tr ợ quá trình ra quy ế t đị nh c ủ a nhà đầ u t ư

Các nghiên cứu cho thấy hành vi điều chỉnh lợi nhuận ảnh hưởng đáng kể đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp Vì vậy, nhà đầu tư có thể dựa vào thông tin từ báo cáo tài chính để quyết định đầu tư vào cổ phiếu nào Mối quan hệ giữa thông tin tài chính và khả năng hoạt động liên tục giúp giảm bớt khó khăn cho nhà đầu tư trong quá trình ra quyết định Thông qua việc phân tích báo cáo tài chính, nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định đầu tư hợp lý hơn.

Khi xem xét thông tin tài chính, cần phân tích kỹ lưỡng lợi nhuận trên báo cáo tài chính cùng với các yếu tố kinh tế xã hội Việc áp dụng công thức điều chỉnh lợi nhuận giúp xác định các khoản dồn tích có thể điều chỉnh Nếu doanh nghiệp có các khoản dồn tích lớn do quản lý quyết định, cần đánh giá mức độ của chúng so với tổng dồn tích và tùy thuộc vào từng tình huống cụ thể của doanh nghiệp.

Hành vi điều chỉnh lợi nhuận ảnh hưởng lớn đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp Do đó, nhà đầu tư có thể sử dụng phân tích hành vi này để đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

Dự báo khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp trong tương lai thể hiện tầm nhìn và giá trị mà nhà đầu tư kỳ vọng Khi có tín hiệu điều chỉnh lợi nhuận cao, nhà đầu tư cần xem xét các khoản đầu tư có vấn đề để đưa ra quyết định chính xác.

Đối với cơ quan quản lý

Mục tiêu của các cơ quan quản lý là ổn định và phát triển thị trường chứng khoán (TTCK) thông qua việc nâng cao hiệu quả đầu tư, thu hút nhà đầu tư và tăng tính thanh khoản Quản lý các vấn đề về minh bạch, bao gồm chất lượng và thời điểm công bố thông tin, là cần thiết để cải thiện hiệu quả của TTCK Nghiên cứu chỉ ra rằng thông tin báo cáo tài chính có liên quan đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp; do đó, việc quản lý này không chỉ giúp phản ánh chính xác mối quan hệ đó mà còn gia tăng tính hiệu quả cho thị trường.

Khi công ty niêm yết có dấu hiệu điều chỉnh lợi nhuận một cách đáng ngại, đây là những công ty cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính minh bạch trong báo cáo tài chính.

Đối với kiểm toán viên

Kiểm toán báo cáo tài chính là quá trình kiểm tra và xác nhận tính trung thực, hợp lý của tài liệu và số liệu kế toán Hoạt động này nhằm phục vụ nhu cầu thông tin của các đối tượng sử dụng báo cáo tài chính của đơn vị kế toán.

Kiểm toán viên cần đánh giá khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp khi có nghi ngờ về khả năng này trong quá trình kiểm toán báo cáo tài chính Điều này đòi hỏi họ phải xem xét hành vi điều chỉnh lợi nhuận, từ đó xác định mức độ trung thực và hợp lý của báo cáo, ảnh hưởng đến khả năng hoạt động bền vững của doanh nghiệp.

M ộ t s ố h ạ n ch ế c ủ a đề tài

Bài nghiên cứu, mặc dù dựa trên cơ sở lý thuyết vững chắc và được kiểm chứng qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm quốc tế, vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định.

Mẫu nghiên cứu của bài viết chỉ bao gồm 192 quan sát từ 80 công ty bị hủy niêm yết trong khoảng thời gian từ 01/01/2012 đến 30/06/2015, với hai năm trước liền kề và năm hủy niêm yết So với tổng thể các công ty còn niêm yết, mẫu quan sát này không đủ đại diện cho toàn bộ nghiên cứu Hơn nữa, cơ sở dữ liệu về doanh nghiệp bị hủy niêm yết còn hạn chế, không đủ để phản ánh tất cả doanh nghiệp niêm yết, do đó, kết quả nghiên cứu chỉ có tính chất tham khảo.

Khó khăn trong việc tìm kiếm dữ liệu lịch sử của các công ty đã bị hủy niêm yết và sau khi hủy niêm yết là một thách thức lớn Nếu dữ liệu được tìm thấy, chúng thường không đầy đủ, điều này làm giảm độ tin cậy của các phân tích Do đó, việc cần thiết là xây dựng một cỡ mẫu đủ lớn nhằm ước lượng mô hình có khả năng dự báo chính xác khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp trong lĩnh vực phi tài chính tại Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số xác định R² < 60%, cho thấy 1 - R² > 40% bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác chưa được đưa vào mô hình, đây là một hạn chế của đề tài Bên cạnh đó, các định chế tài chính và ngân hàng, với vai trò quan trọng trên thị trường chứng khoán, vẫn chưa được nghiên cứu do tính chất hoạt động khác biệt của các công ty này.

Mỗi ngành nghề có những dấu hiệu dự báo khả năng hoạt động liên tục khác nhau Tuy nhiên, do hạn chế về cơ sở dữ liệu, nghiên cứu này chưa thể áp dụng cho từng ngành nghề cụ thể.

H ướ ng nghiên c ứ u trong t ươ ng lai

Để đạt được kích thước mẫu lớn, các nghiên cứu trong tương lai cần mở rộng khung thời gian điều tra, xem xét nhiều doanh nghiệp và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau Việc tiến hành nghiên cứu nên tập trung vào các công ty vẫn đang niêm yết trên thị trường chứng khoán.

Khi nghiên cứu mô hình trong thời gian dài, các biến tác động có thể thay đổi do điều kiện kinh tế tổng thể Các nghiên cứu tương lai cần xem xét tác động của thời gian và điều kiện kinh tế để cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo khả năng hoạt động liên tục.

Tính xác suất hoạt động trong tương lai của doanh nghiệp từ chỉ số Z-score Xây dựng mô hình dự báo cho từng ngành cụ thể

Nghiên cứu này xem xét yếu tố con người trong quản lý và tác động của điều kiện kinh tế đến khả năng hoạt động liên tục Mặc dù được thực hiện trong thời gian ngắn, nghiên cứu vẫn có những thiếu sót nhất định Đây là bước khởi đầu quan trọng, mở ra cơ hội cho các nghiên cứu tiếp theo được hoàn thiện và chính xác hơn.

Trong bối cảnh hiện tại, sự minh bạch của báo cáo tài chính (BCTC) còn nhiều hạn chế, cần có giải pháp cụ thể cho từng đối tượng như doanh nghiệp niêm yết, cơ quan quản lý, nhà đầu tư và kiểm toán viên Tác giả tổng kết chương 5 dựa trên kết quả nghiên cứu chương 4, đưa ra các nhóm giải pháp nhằm tăng tính trung thực của các chỉ số lợi nhuận và các chỉ tiêu khác trên BCTC Mục tiêu là nâng cao chất lượng công bố thông tin, tạo niềm tin cho cổ đông và thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường chứng khoán.

Trong những năm gần đây, tình trạng hủy niêm yết công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam gia tăng đáng kể Hậu quả của việc này không chỉ khiến các nhà đầu tư chịu thua lỗ mà còn làm mất niềm tin vào thị trường chứng khoán Việt Nam Điều này dẫn đến sự trì trệ của thị trường, gây khó khăn trong việc thu hút nguồn vốn đầu tư.

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp thực nghiệm để đánh giá tác động của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa hành vi điều chỉnh lợi nhuận, cụ thể là các tỷ số tài chính, và khả năng hoạt động liên tục trong tương lai của doanh nghiệp Bài nghiên cứu không chỉ phân tích kết quả mà còn nhấn mạnh tầm ảnh hưởng của nó đến các nhà đầu tư và cơ quan quản lý Từ đó, tác giả đề xuất giải pháp cho nhà đầu tư, công ty niêm yết và cơ quan quản lý, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư chính xác và giảm thiểu rủi ro dựa trên thông tin báo cáo tài chính, đặc biệt là lợi nhuận Các công ty niêm yết cần chú trọng vào việc tối ưu hóa lợi nhuận và đảm bảo chất lượng thông tin báo cáo tài chính được công bố.

Do hạn chế về thời gian, phạm vi khảo sát và kỹ thuật phân tích, tác giả chưa thể phân tích sâu từng loại hình công ty, ngành nghề kinh doanh, quy mô và các đặc điểm khác Điều này ảnh hưởng đến việc hiểu rõ hơn tác động của hành vi điều chỉnh lợi nhuận đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp Tuy nhiên, tác giả hy vọng nghiên cứu này sẽ mở ra hướng nghiên cứu mới, có tính ứng dụng, và các nghiên cứu tiếp theo sẽ khắc phục những hạn chế hiện tại.

[1] Bộ tài chính, 2005 Hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam, Nhà xuất bản tài chính, Hà Nội

Nghị định số 58/2012/NĐ-CP do Chính phủ ban hành vào năm 2012 quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật chứng khoán cùng với Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật chứng khoán Nghị định này nhằm đảm bảo tính minh bạch và hiệu quả trong hoạt động thị trường chứng khoán Việt Nam.

Đào Thị Trang (2013) đã thực hiện một nghiên cứu về khả năng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE thông qua mô hình thực nghiệm Luận văn thạc sĩ kinh tế của cô được thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, nhằm đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng tài chính của các doanh nghiệp này Nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về rủi ro phá sản trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.

Huỳnh Cát Tường (2008) đã nghiên cứu về khánh kiệt tài chính và ứng dụng mô hình Z-score trong việc dự báo tình trạng này Luận văn thạc sĩ kinh tế của tác giả được thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, cung cấp những cái nhìn sâu sắc về cách thức phân tích và đánh giá rủi ro tài chính.

Nghiên cứu của Liêu Minh Lý (2014) trong bài viết "Khả năng dự báo phá sản của mô hình Z-score và H-score" đã chỉ ra hiệu quả của hai mô hình này trong việc dự đoán tình trạng tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam Bài viết được đăng tải trên Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 105, trang 21-28, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ứng dụng thực tiễn của các phương pháp phân tích tài chính trong bối cảnh Việt Nam.

Trần Ngọc Trâm (2013) đã thực hiện một nghiên cứu về các biểu hiện gian lận báo cáo tài chính, thông qua việc kết hợp chỉ số Z và chỉ số P của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Luận văn thạc sĩ này được trình bày tại Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, nhằm phân tích và làm rõ các yếu tố liên quan đến gian lận tài chính trong bối cảnh kinh tế Việt Nam.

Trần Thị Mỹ Tú (2014) đã thực hiện một nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi quản trị lợi nhuận trên báo cáo tài chính tại các công ty cổ phần niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Luận văn thạc sĩ kinh tế này được thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, nhằm làm rõ những yếu tố tác động đến việc quản lý lợi nhuận trong bối cảnh thị trường chứng khoán hiện nay.

Trần Thị Tuyết Hoa (2013) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi điều chỉnh thu nhập nhằm giảm thuế thu nhập doanh nghiệp tại các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Luận văn thạc sĩ của bà được thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các chiến lược thuế của doanh nghiệp.

[9] Ahn, S., & Choi, W., 2009 The role of bank monitoring in corporate governance: Evidence for borrowers’ earnings management behavior Journal of Banking & Finance, 33(2), pp 425-434

[10] Akerlof Geogre, 1970 The market for lemon: quality uncertainly and the market mechanism Quarterly Journal of Economics, 1984

[11] Beaver, W.H., 1996 Financial ratios as predictors of failure Journal of

[12] Beneish, M.D and E Press, 1995 Interrelation Among Events of Default

[13] Chanos, J., 2006 Short-Lived Lessons From an Enron Short The Wall Street Journal Online, May 30, 2006

[14] Citron, D.B and R.J Taffler, 1992 The Audit Report under Going-concern Uncertainties An Empirical Analysis Accounting and Business Research, pp

[15] Dawkins, M.C and E Rose-Green and E.M.Bamber, 2001 The Association Between Auditor Changes and Price Reactions to Bankruptcy Filing American

[16] Fama and Jensen, 1983 Separation of ownership and control Journal of Law and Economics 26, p.301-349

[17] FASB, 2014 Accounting Standards Update: Presentation of Financial Statements- Going Concern

[18] FASB Accounting Standards Condifiacation 405: Liabilities

[19] Francis J., LaFond R., Olsson P and Schipper, 2005 The market pricing of accruals quality Journal of Accounting and Economics, Vol 39, pp 295-327

[20] Giroux, G., & Cassell, C (2011) Changing audit risk characteristics in the public client market Research in Accounting Regulation, 23(2), 177-183

[21] Giroux, G., & Cassell, C., 2011 Changing audit risk characteristics in the public client market Research in Accounting Regulation, 23(2), 177-183

[22] Hasnah Haron, Bambang Hartadi, Mahfooz Ansari and Ishak Ismail, 2009

Factors influencing auditors’ going concern opinion Asian Academy of

[23] IASB, 2010 The Conceptual Framework for Financial Reporting

[24] IASB Accounting Standard 1- Presentation of Financial Statements

[25] Igor Pustylnick, 2015 Use of Z-score in Detection of Earnings Manipulations

[26] J Kenneth Reynolds, Jere R Francis, 2001 Does size matter? The influence of large clients on office-level auditor reporting decisions Journal of Accounting and Economics 30 (2001) 375-400

[27] Jones J.,1991 Earnings management during import relief Investigations

Journal of Accounting Research, Vol 29, pp 193-228

[28] Kirkos, E., Spathis, C., & Manopoulos, Y (2007) Data Mining techniques for the detection of fraudulent financial statements Expert Systems with Applications, 92(4), 995-1003

[29] Kothari S.P and Leone, Andrew J and Wasley Charles E., 2005 Performance

Matched Discretionary Accrual Measures Journal of Accounting & Economics,

[30] Kyle A., 1985 Continuous auctions and insider trading Econometrica 53, pp

[31] Lenard, M J., & Alam, P (2009) An Historical Perspective on Fraud Detection: From Bankruptcy Models to Most Effective Indicators of Fraud in Recent Incidents Journal of Forensic & Investigative Accounting, Vol 1, Iss 1

[32] McKeown, J.C., J.F Mutchler and Hopwood, 1991 Towards an Explanation of Auditor Failure to Modify the Audit Opinions of Bankrupt Companies Auditing:

A Journal of Practice and Theory, 1-13

[33] Micheal Spence, 1973 Job Market Signaling The Quaterly Journal of

[34] Moyer, G., Tucan, M., Birgonul, M., and Dikmen, I, 2006 E-Bidding Proposal Preparation System for Construction Projects Building and Enviroment,

[35] Mutchler, J.F., W.Hopwood and J.C.McKeown, 1997 The Influence of Contrary Information and Mitigating Factors on Audit Opinion Decisions on Bankrupt Companies Journal of Accounting Research, 295-310

[36] N.VenkataRamana, S.Md.Azash, K.Ramakrishnaiah, 2012 Financial performance and predicting the risk of bankruptcy: A case of selected cement companies in India International Journal of Public Administration and

Management Research (IJPARM), Vol.1, No.1, 40-56

[37] Noor Azira Sawal, Nor Balkish Zakaria and Norhidayah Abdullah, 2015

Financial difficulties and performance among fraudulent firms evidence from Malaysia IJABER, Vol.13, No.1, 161-175

[38] Persons, O A (2011) Using Financial Statement Data to Identify Factors Associated with Fraudulent Financial Reporting Journal of Applied Business

[39] Robert Bushman và cộng sự, 2001 What Determines Corporate Transparency? Article first published online: 15 APR 2004 Journal [online]

[40] Ronen J., Yaari V., 2008 Earning management Emerging insights in theory, practices and research Springer

[41] Thynne, K , 2006 Test of The Generalizability of Altman’s Bankruptcy Prediction Model Journal of Business Research, 10, 53-61

[42] William Beaver, 1967 Finacial Ratios as Predictors of Failures, in Empirical Research in Accounting, Selected Studies Journal of Accounting Research

[43] Yasuda, Y., Okuda, S., &Konishi, M., 2004 The Relationship Between Bank Risk and Earnings Management: Evidence from Japan Review of Quantitative Finance and Accounting, 22(3), 233-248

[44] Zang, A.Y., 2012 Evidence on Trade-Off between Real Activities Manipulation and Accrual-Based Earnings Management The Accounting Review, 87(2), 675-

Website tham khảo http://cafef.vn http://cophieu68.vn/ http://finance.vietstock.vn/ http://hnx.vn http:/www.ssrn.com/ https://www.hsx.vn/

CP bị huỷ niêm yết

Thời gian bị huỷ niêm yết

1 NTB CTCP Đầu tư Xây dựng và Khai Thác Công trình

2 FBT CTCP XNK Lâm Thuỷ Sản Bến Tre HOSE 15,000,000 17/06/2013

3 IFS CTCP Thực Phẩm Quốc Tế HOSE 6,875,359 03/05/2013

4 VES CTCP Đầu tư và Xây dựng Điện Mêca VNECO HOSE 9,007,500 03/05/2013

5 VSG CTCP Container Phía Nam HOSE 11,044,000 03/05/2013

6 DDM CTCP Hàng Hải Đông Đô HOSE 12,244,495 10/04/2013

7 PHT CTCP Sx và TM Phúc Tiến HOSE 21,440,030 24/01/2013

8 CLP CTCP Thuỷ sản Cửu Long HOSE 8,000,000 15/05/2014

9 CNT CTCP Xây dựng và Kinh doanh Vật tư HOSE 10,015,069 15/05/2014

11 PXM CTCP Xây lắp Dầu khí Miền Trung HOSE 15,000,000 15/05/2014

12 AVF CTCP Việt An HOSE 43,338,000 10/06/2015

13 MTG CTCP MT Gas HOSE 11,999,995 05/06/2015

14 DCT CTCP Tấm lợp Vật liệu Xây dựng Đồng nai HOSE 27,223,647 08/05/2015

15 VST CTCP Vận tải và Thuê tàu biển Việt Nam HOSE 58,999,337 08/05/2015

16 NVN CTCP Nhà Việt Nam HOSE 10,656,800 06/05/2015

17 VNI CTCP Đầu tư Bất động sản Việt Nam HOSE 10,559,996 24/04/2015

18 HSI CTCP Vật tư Tổng hợp và Phân bón Hoá Sinh HOSE 10,000,000 23/04/2015

19 HLA CTCP Hữu Liên Á Châu HOSE 34,459,293 12/02/2015

20 MAX CTCP Khai Khoáng và Cơ khí Hữu Nghị Vĩnh

21 TSM CTCP Xi Măng Tiên Sơn Hà Tây HNX 2,936,140 12/06/2015

22 CTM CTCP Đầu tư xây dựng và Khai thác mỏ

23 PPG CTCP SX - TM - DV Phú Phong HNX 7,432,500 21/05/2015

24 BVG CTCP Thép Bắc Việt HNX 9,750,948 21/05/2015

25 VNN CTCP Đầu tư và Thương mại VNN HNX 5,726,698 15/05/2015

26 VPC CTCP Đầu tư và Phát triển năng lượng VN HNX 5,625,000 15/05/2015

27 SD1 CTCP Sông Đà 1 HNX 5,000,000 15/05/2015

28 SSG CTCP vận tải Biển Hải Âu HNX 5,000,000 15/05/2015

30 BTH CTCP Chế tạo biến thế và Vật liệu điện Hà Nội HNX 3,500,000 07/05/2015

31 PFL CTCP Dầu khí Đông Đô HNX 50,000,000 24/04/2015

32 PTM CTCP SX, TM và Dịch vụ Ô tô PTM HNX 4,200,000 15/05/2015

33 SKS CTCP Công trình giao thông Sông Đà HNX 4,500,000 02/12/2014

STT CK Tên công ty niêm yết

CP bị huỷ niêm yết bị huỷ niêm yết

35 NSN CTCP Xây dựng 565 HNX 2,959,314 08/07/2014

36 MIC CTCP Kỹ nghệ Khoáng sản Quảng Nam HNX 5,486,046 23/06/2014

38 PVA CTCP TCT Xây lắp Dầu khí Nghệ An HNX 21,846,000 09/06/2014

39 PSG CTCP Đầu tư và Xây lắp Dầu Khí Sài Gòn HNX 35,000,000 04/06/2014

40 SDB Công ty CP SônG Đà 207 HNX 11,000,000 04/06/2014

41 YBC CTCP Xi măng và Khoáng sản Yên Bái HNX 4,837,430 28/05/2014

42 ILC CTCP Hợp tác lao động với nước ngoài HNX 4,072,052 28/05/2014

43 NVC CTCP Nam Vang HNX 16,000,000 26/05/2014

44 BHC CTCP Bê tông Biên Hoà HNX 4,500,000 26/05/2014

45 QCC CTCP Xây lắp và phát triển Dịch vụ Bưu điện

46 VHH CTCP Đầu tư Kinh doanh nhà Thành Đạt/ Cty CP đầu tư và Xây dựng Viwaseen- Huế HNX 6,000,000 23/05/2014

47 GGG CTCP Ô tô Giải Phóng HNX 9,635,456 23/05/2014

48 BHV CTCP Viglacera Bá Hiển HNX 1,000,013 20/05/2014

49 VCV CTCP Vận tải Vinaconex HNX 11,007,183 20/05/2014

50 MMC CTCP Khoáng sản Mangan HNX 3,160,000 08/05/2014

51 HHL CTCP Hồng Hà Long An HNX 2,748,270 08/05/2014

52 SJM CTCP Sông đà 19 HNX 5,000,000 25/04/2014

54 RHC CTCP Thuỷ điện Ry Ninh II HNX 5,120,000 11/12/2013

55 DHI CTCP In Diên Hồng HNX 2,628,042 25/10/2013

56 MCL CTCP Phát triển nhà và sản xuất Vật liệu xây dựng Chí Linh HNX 2,220,000 23/10/2013

57 CIC CTCP Đầu tư và Xây dựng Cotec HNX 4,635,062 23/09/2013

58 STL CTCP Sông Đà Thăng Long HNX 15,000,000 26/07/2013

59 THV CTCP Tập đoàn Thái Hoà VN HNX 57,749,995 04/07/2013

60 HPR CTCP Đầu tư xây dựng Hồng Phát HNX 4,800,000 03/05/2013

61 SCC CTCP Xi măng Sông Đà HNX 1,980,000 23/05/2013

62 TLC CTCP Viễn Thông Thăng Long HNX 11,080,000 17/05/2013

63 SDJ CTCP Sông đà 25 HNX 4,343,700 21/05/2013

65 VCH CTCP Đầu tư xây dựng và phát triển hạ tầng

66 SHC CTCP Hàng Hải Sài Gòn HNX 4,309,550 21/05/2013

67 SD8 CTCP Sông đà 8 HNX 2,800,000 10/05/2013

68 V11 CTCP Xây dựng số 11 HNX 8,399,889 17/08/2012

STT CK Tên công ty niêm yết

CP bị huỷ niêm yết bị huỷ niêm yết

71 SSS CTCP Sông Đà 6.06 HNX 2,500,000 13/07/2012

72 VMG CTCP Thương mại và DV Dầu khí Vũng Tàu HNX 9,600,000 26/07/2012

73 VSP CTCP Vận tải Biển và Bất động sản Việt Hải HNX 38,084,489 01/06/2012

74 SD3 CTCP Sông Đà 3 HNX 15,999,356 26/10/2012

75 TRI CTCP Nước Giải khát Sài Gòn HOSE 27,548,360 09/04/2012

76 MCV CTCP Cavio VN Khai thác Mỏ và Xây dựng HOSE 12,092,161 11/05/2012

77 VKP CTCP Nhựa Tân Hoá HOSE 8,000,000 25/06/2012

78 CAD CTCP Chế biến và Xuất nHập khẩu Thuỷ sản

80 CSG CTCP Cáp Sài GÒn HOSE 29,742,020 04/10/2012

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

1 Thống kê mô tả và ma trận tương quan

2 Phân tích hồi quy với biến độc lập DA theo mô hình Jones (1991)

Mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled regression model- Pooled)

3 Phân tích hồi quy với biến độc lập DA theo mô hình Modified Jones (1995)

Mô hình hồi quy hỗn hợp (Pooled regression model- Pooled)

5 Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc mô hình đơn vị xác suất Probit