GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
Tính cấp thiết của đề tài
Ngành thực phẩm tại Việt Nam là một lĩnh vực quan trọng với tiềm năng phát triển lớn Theo báo cáo của Công ty khảo sát thị trường quốc tế (BMI), Việt Nam được xếp hạng là một trong những thị trường thực phẩm và đồ uống hấp dẫn nhất toàn cầu, đứng thứ 10 ở châu Á vào năm 2019 Tổng doanh thu từ ngành thực phẩm và đồ uống đạt 975,867 tỷ đồng vào năm 2020, đóng góp khoảng 15.8% vào GDP quốc gia Bên cạnh đó, chi tiêu cho thực phẩm và đồ uống chiếm tỷ trọng cao nhất trong cơ cấu chi tiêu hàng tháng của người tiêu dùng, khoảng 35% tổng chi tiêu.
Từ năm 2019 đến nay, ngành thực phẩm tại Việt Nam đã chịu ảnh hưởng tiêu cực từ đại dịch Covid-19, với khoảng 50% doanh nghiệp cho rằng hoạt động của họ bị tác động nghiêm trọng, theo khảo sát của Vietnam Report Lệnh phong tỏa và hạn chế đi lại đã làm giảm sức mua, gây khó khăn trong tiêu thụ sản phẩm và xuất khẩu hàng hóa Trong năm 2020, kim ngạch xuất khẩu nông sản giảm 4,5% so với cùng kỳ năm trước, với nhiều mặt hàng như rau quả và cà phê giảm mạnh Đại dịch cũng ảnh hưởng đến khả năng sản xuất, buộc doanh nghiệp phải chia ca để đảm bảo giãn cách, dẫn đến gián đoạn quy trình sản xuất và tăng chi phí Việc mua nguyên liệu từ nhiều nhà cung cấp cũng gặp khó khăn do các biện pháp giãn cách xã hội.
Luận văn thạc sĩ Tài chính chỉ ra rằng việc phong tỏa đã làm cho doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc mua nguyên liệu, gây trì trệ trong quy trình sản xuất Kể từ giữa năm 2020, Việt Nam đã kiểm soát tốt dịch bệnh, nền kinh tế dần mở cửa trở lại nhờ các gói kích cầu, giúp cải thiện tình hình kinh doanh của doanh nghiệp thực phẩm Tuy nhiên, trong thời gian đại dịch Covid, nhiều doanh nghiệp ngành thực phẩm đã chịu tác động tiêu cực, ảnh hưởng đến tình hình tài chính Do đó, việc dự báo khả năng phá sản hoặc khó khăn tài chính cho các doanh nghiệp này là rất cần thiết, giúp họ có biện pháp cải thiện tình hình Vậy có những phương pháp nào để dự đoán tình trạng phá sản hoặc khó khăn tài chính nghiêm trọng của các doanh nghiệp thực phẩm?
Từ những năm 1930, nghiên cứu về dự báo phá sản doanh nghiệp đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà khoa học Năm 1968, Altman giới thiệu mô hình Z-score, một công cụ hữu ích để dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp sản xuất Sau đó, Altman tiếp tục cải tiến mô hình này để áp dụng cho nhiều loại hình doanh nghiệp khác nhau Balcaen và Oogle (2004) nhận định rằng mô hình Z-score, mặc dù đã ra đời từ lâu, vẫn là công cụ dự báo được công nhận và sử dụng rộng rãi trong cả giới học thuật và thực tiễn Đến nay, mô hình Z-score đã được chấp nhận và áp dụng phổ biến trên toàn thế giới, bao gồm cả Việt Nam.
Tôi đã quyết định nghiên cứu đề tài "Ứng dụng mô hình Z-score trong việc đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam".
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm áp dụng mô hình Z-score để đánh giá nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp trong ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong bối cảnh hiện tại.
Với mục tiêu như trên, các nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể của đề tài là:
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Phá sản được định nghĩa rõ ràng để xác định các mẫu nghiên cứu, nhằm đánh giá mô hình và hiểu rõ sức ảnh hưởng cũng như hậu quả của tình trạng này.
Mô hình Z-score là một công cụ quan trọng trong việc dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp Bài viết giới thiệu quy trình thiết lập mô hình này và thực hiện các kiểm nghiệm để đánh giá độ chính xác trong việc dự báo khả năng phá sản Đồng thời, chúng tôi cũng so sánh mô hình Z-score với một số mô hình dự báo phá sản khác đã được phát triển trên thế giới, nhằm làm rõ ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp.
Mô hình Z-score đã được phát triển và áp dụng trên toàn cầu để dự báo khả năng phá sản, đặc biệt trong ngành thực phẩm Bài viết này nhằm đánh giá thực trạng khả năng phá sản của các doanh nghiệp thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, đồng thời đo lường độ chính xác của mô hình Z-score trong việc dự báo sớm tình trạng phá sản của các doanh nghiệp này.
Để nâng cao tính an toàn cho doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường Việt Nam, cần triển khai các giải pháp hiệu quả như cải thiện quy trình sản xuất, tăng cường kiểm tra chất lượng và áp dụng công nghệ hiện đại Bên cạnh đó, việc ứng dụng mô hình Z-score có thể giúp doanh nghiệp đánh giá tình hình tài chính và khả năng rủi ro, từ đó đưa ra các chiến lược phù hợp nhằm bảo đảm sự ổn định và phát triển bền vững.
Trong nền kinh tế thị trường, quy luật cạnh tranh tác động mạnh mẽ đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, dẫn đến nguy cơ tài chính không an toàn và thậm chí là phá sản Doanh nghiệp phá sản không chỉ ảnh hưởng đến chủ nợ, mà còn gây ra tình trạng người lao động mất việc và không được trả lương Vì vậy, việc nhận diện doanh nghiệp có nguy cơ phá sản là rất cần thiết Kể từ những năm 1930, đã có nhiều nghiên cứu về khả năng phá sản của doanh nghiệp, như nghiên cứu của Ramsey & Foster (1931) và Fitzpatrick.
Từ những năm 1932 đến 1935, Winakor và Smith đã mở đường cho các nghiên cứu về nhận diện doanh nghiệp có nguy cơ phá sản Kể từ đó, các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới đã nỗ lực áp dụng nhiều phương pháp khác nhau để kiểm chứng vấn đề này Một số nghiên cứu đáng chú ý bao gồm nghiên cứu của Beaver (1966) và Altman (1968) tại Mỹ, cũng như các nghiên cứu tại Hàn Quốc do Altman thực hiện.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Mô hình Z-score của Altman đã được áp dụng rộng rãi và kiểm chứng tại nhiều quốc gia, cho thấy hiệu quả cao trong việc nhận diện khả năng phá sản của doanh nghiệp Trong bối cảnh kinh doanh, các công ty thường phải đối mặt với nhiều rủi ro từ cả nội bộ và môi trường bên ngoài, như chính sách nhà nước và suy thoái kinh tế, đặc biệt là trong thời kỳ đại dịch Covid-19 Theo BMI, hơn 85% doanh nghiệp trong ngành thực phẩm - đồ uống tại Việt Nam gặp khó khăn trong quản lý hàng tồn kho và nhân lực do ảnh hưởng của đại dịch Ngành thực phẩm đóng góp khoảng 15% GDP hàng năm, do đó việc dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp trong ngành là rất cần thiết Nghiên cứu của Lê Cao Hoàng Anh và Nguyễn Thu Hằng (2012) cho thấy tỷ lệ dự báo của mô hình Z-score đối với doanh nghiệp có nguy cơ phá sản là 91% một năm trước khi gặp khó khăn và 72% hai năm trước đó, cho thấy mô hình này có thể áp dụng hiệu quả trong việc đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp thực phẩm tại Việt Nam.
Mô hình Z-score là công cụ hữu hiệu để đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp ngành thực phẩm tại Việt Nam Nó giúp nhận diện sớm các doanh nghiệp có nguy cơ phá sản hoặc gặp khó khăn về tài chính, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định kịp thời nhằm duy trì sự ổn định và phát triển bền vững trong ngành.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam được nhận diện tình hình tài chính như thế nào theo mô hình Z-score?
Có thể ứng dụng mô hình Z-score vào thực tiễn như thế nào?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình Z- score
+ Phạm vi nghiên cứu của đề tài về mặt không gian: Các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào dữ liệu tài chính của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, được công bố công khai trong khoảng thời gian 6 năm từ năm 2015 đến năm 2020.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu của luận văn chủ yếu là phương pháp nghiên cứu định tính có kết hợp thêm phương pháp nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định tính được áp dụng để tổng hợp và khái quát các nghiên cứu của Altman về mô hình Z-score, nhằm nhận diện khả năng phá sản của doanh nghiệp Bài viết cũng điểm qua các nghiên cứu kiểm định mô hình Z-score trước đây và các ứng dụng tại Việt Nam, kèm theo đánh giá về những nghiên cứu này Thêm vào đó, nghiên cứu tổng hợp một số phương pháp phân tích khác để nhận diện khả năng phá sản và kiệt quệ tài chính, đồng thời so sánh những phương pháp này với mô hình Z-score.
Nghiên cứu định lượng đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và xử lý số liệu tài chính của doanh nghiệp Quá trình này giúp xây dựng các chỉ số tài chính, chẳng hạn như tỷ lệ Vốn lưu động ròng so với Tổng tài sản, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Luận văn thạc sĩ về Tài chính tài sản tập trung vào tỷ lệ Lợi nhuận giữ lại trên Tổng tài sản Nghiên cứu sẽ áp dụng các phương pháp phân tích như so sánh tuyệt đối, so sánh tương đối và liên hệ cân đối để đánh giá các số liệu tài chính của doanh nghiệp.
Cấu trúc của đề tài
Đề tài sẽ được chia làm 5 chương với các nội dung chính như sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Tổng quan về phá sản
2.1.1 Khái niệm, nhận định về phá sản của doanh nghiệp
Mỗi quốc gia có quy định về phá sản doanh nghiệp khác nhau, phản ánh trình độ phát triển và điều kiện kinh tế - xã hội riêng Tại Nhật Bản, hệ thống pháp luật về phá sản được quy định trong nhiều luật khác nhau, bao gồm Luật Phá sản (1922), Bộ luật thương mại (1938), và các luật liên quan khác như Luật về thoả hiệp và Luật về tổ chức lại công ty Trong khi đó, Hoa Kỳ quy định phá sản trong hai chương luật chính: chương 7 về thanh lý và chương 11 về tái tổ chức, với mục tiêu bảo vệ cá nhân và doanh nghiệp khỏi tình trạng không trả được nợ Ở Pháp, quy định về phá sản hiện hành được xác định bởi Luật ngày 25-01-1985, đã được sửa đổi theo Luật Phá sản ngày 20-10.
Luật phá sản hiện đại của Pháp, được thiết lập từ năm 1994, đặc trưng bởi việc khuyến khích sự sống sót của các doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính Pháp luật quy định rõ quyền yêu cầu Tòa án tuyên bố phá sản và phân định thứ tự ưu tiên giữa các quyền của chủ nợ đối với người mắc nợ.
Tại Việt Nam, có nhiều thuật ngữ để mô tả tình trạng phá sản của doanh nghiệp như vỡ nợ, phá sản, và khánh tận Theo từ điển Việt Nam, "phá sản" được định nghĩa là tình trạng không còn tài sản do thua lỗ trong kinh doanh, trong khi "vỡ nợ" chỉ việc liên tục thua lỗ và phải bán toàn bộ tài sản nhưng vẫn không đủ để trả nợ Như vậy, khái niệm phá sản thường ám chỉ một sự việc đã xảy ra, cụ thể là việc bán hết tài sản mà vẫn không đủ khả năng thanh toán nợ.
Từ điển Luật học định nghĩa phá sản là tình trạng mà một chủ thể, có thể là cá nhân hoặc pháp nhân, không còn khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn.
Trong luận văn thạc sĩ Tài chính, khái niệm "phá sản" được xác định là tình trạng mà các chủ thể không còn khả năng thanh toán nợ Do đó, "phá sản" có thể được hiểu đơn giản là "mất khả năng thanh toán".
Trong tiếng Anh, "bankruptcy" và "insolvency" đều diễn tả khái niệm phá sản và mất khả năng thanh toán Mặc dù đôi khi hai thuật ngữ này được sử dụng như những từ đồng nghĩa, nhưng có ý kiến cho rằng "insolvency" liên quan đến tình trạng tài chính, trong khi "bankruptcy" lại mang tính pháp lý hơn.
Insolvency, hay mất khả năng thanh toán, phản ánh tình trạng tài chính của doanh nghiệp Tình trạng này có thể được xác định qua việc so sánh tài sản và nợ, cho thấy tài sản không đủ để thanh toán nợ, hoặc khi doanh nghiệp không còn khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn theo yêu cầu của chủ nợ Khi một doanh nghiệp rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán, nó có thể đối mặt với các thủ tục phục hồi hoặc bị thanh lý.
Từ "bankruptcy" trong tiếng Việt được hiểu là các thủ tục pháp lý nhằm giải quyết tình trạng mất khả năng thanh toán.
Từ các nhận định đã trình bày ở trên dễ dàng thấy được về mặt pháp lý, có thể hiểu phá sản theo hai khía cạnh sau:
Phá sản xảy ra khi một tổ chức kinh doanh không còn khả năng thanh toán nợ và bị cơ quan nhà nước tuyên bố phá sản, dẫn đến việc tổ chức này chấm dứt hoạt động.
Phá sản, từ góc độ thủ tục pháp lý, liên quan đến việc tổ chức kinh doanh thực hiện các quy trình nhằm giải quyết tình trạng mất khả năng thanh toán Luật phá sản và các quy định pháp luật liên quan quy định rõ ràng các bước cần thực hiện khi tổ chức kinh doanh gặp khó khăn tài chính Thủ tục này bắt đầu khi có dấu hiệu tổ chức đó không còn khả năng thanh toán, và quá trình giải quyết sẽ giúp khôi phục hoặc chấm dứt tình trạng này.
Luận văn thạc sĩ Tài chính phân tích những hệ quả khác nhau giữa việc phục hồi tổ chức kinh doanh và thanh lý tài sản, cũng như việc chấm dứt hoạt động của tổ chức này Việc phục hồi giúp duy trì hoạt động và tạo cơ hội phát triển, trong khi thanh lý tài sản dẫn đến việc kết thúc hoạt động và phân phối tài sản cho các chủ nợ Những quyết định này ảnh hưởng trực tiếp đến tình hình tài chính và khả năng phục hồi của doanh nghiệp.
Luật Phá sản năm 2014 của Việt Nam đã định nghĩa rõ ràng về khái niệm phá sản, khác với các quy định trước đây Theo đó, "Phá sản là tình trạng của doanh nghiệp, hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố phá sản" Điều này cho thấy rằng phá sản chỉ được công nhận khi có quyết định của tòa án, không chỉ đơn thuần là việc doanh nghiệp không còn khả năng thanh toán Do đó, một doanh nghiệp chỉ được xem là phá sản khi đồng thời mất khả năng thanh toán và có quyết định tuyên bố phá sản từ Tòa án nhân dân, nghĩa là những doanh nghiệp chưa được tuyên bố phá sản vẫn có thể gặp khó khăn tài chính mà không bị coi là phá sản.
Theo Điều 5 của Luật Phá sản, các chủ nợ (bao gồm cả chủ nợ không có bảo đảm và có bảo đảm một phần), người lao động, công đoàn cơ sở, và công đoàn cấp trên có quyền nộp đơn yêu cầu mở thủ tục phá sản sau 3 tháng kể từ ngày khoản nợ đến hạn thanh toán hoặc khi doanh nghiệp không thực hiện nghĩa vụ trả lương Bên cạnh đó, các đại diện pháp luật, chủ doanh nghiệp, chủ tịch hội đồng quản trị, và chủ tịch hội đồng thành viên cũng có quyền nộp đơn khi doanh nghiệp không còn khả năng thanh toán nợ.
Để công nhận một doanh nghiệp phá sản tại thị trường Việt Nam, chỉ dựa vào quy định của Luật Phá sản 2014 và các quy định liên quan, số lượng doanh nghiệp được công nhận phá sản là rất ít Điều này đặc biệt đúng với các doanh nghiệp sản xuất có số lượng lao động lớn, vì thủ tục phá sản phức tạp hơn do ảnh hưởng của nó đến nhiều khía cạnh của xã hội.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
2.1.2 Tiêu chí xác định tình trạng phá sản
Theo Tiến sĩ Dương Kim Thế Nguyên (2017), có các tiêu chí xác định tình trạng phá sản như sau:
Tiêu chí định lượng xác định doanh nghiệp mất khả năng thanh toán khi không thể thanh toán khoản nợ đến hạn tối thiểu theo quy định pháp luật, như 10.000 Đô la Singapore tại Singapore năm 2005 hoặc 100.000 Rúp tại Nga năm 2002 Ưu điểm của tiêu chí này là loại trừ các khoản nợ nhỏ không đáng kể, nhưng nhược điểm là không phản ánh chính xác nguyên nhân dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán tạm thời của doanh nghiệp.
Tổng quan về mô hình Z-score
2.2.1 Tiền đề cho nghiên cứu của Altman
2.2.1.1 Phương pháp phân tích truyền thống
Trước khi áp dụng các chỉ số cụ thể để phân tích định lượng hoạt động doanh nghiệp, một số tổ chức đã sử dụng thông tin đánh giá tình trạng tín dụng của các thương gia Một ví dụ điển hình là Dun & Bradstreet, một hãng dịch vụ thông tin quốc tế có lịch sử lâu dài trong việc cung cấp thông tin tín dụng độc lập.
Nghiên cứu từ thập niên 1930 cho thấy doanh nghiệp phá sản có các chỉ số phân biệt rõ rệt so với doanh nghiệp lành mạnh Beaver (1967) đã bắt đầu phân tích các chỉ số tài chính để dự đoán khả năng phá sản, so sánh các chỉ số của doanh nghiệp phá sản với doanh nghiệp không phá sản Ông đã quan sát trong 5 năm trước khi doanh nghiệp phá sản và kết luận rằng phân tích các chỉ số này là hữu ích trong việc dự báo tình trạng phá sản Các nghiên cứu này khẳng định rằng các chỉ số tài chính có thể dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Các chỉ số đo lường khả năng sinh lời, thanh khoản và thanh toán là những yếu tố quan trọng trong việc đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp Tuy nhiên, vẫn còn thiếu sự rõ ràng về tầm quan trọng của từng loại chỉ số Một doanh nghiệp có khả năng sinh lời kém nhưng vẫn duy trì thanh khoản có thể không đối mặt với nguy cơ phá sản ngay lập tức Khi nghiên cứu khả năng phá sản, Altman đã đặt ra ba vấn đề chính: xác định tỷ lệ nào quan trọng cho dự báo phá sản, xây dựng các tỷ lệ tương ứng với từng chỉ số, và phát triển các tỷ lệ một cách khách quan Những lý do này đã dẫn Altman đến việc tìm kiếm mô hình dự báo phá sản cho doanh nghiệp.
2.2.1.2 Phương pháp phân tích đa biệt thức
Mô hình Z-score của Altman được phát triển dựa trên phương pháp Phân tích đa biệt thức (MDA), lần đầu tiên được ứng dụng vào những năm 1930 Mặc dù MDA không phổ biến bằng phương pháp hồi quy, nó đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như sinh vật học và nghiên cứu hành vi Gần đây, kỹ thuật này ngày càng được áp dụng trong cả học thuật và thực tiễn Altman và các cộng sự đã nghiên cứu kỹ lưỡng MDA và quyết định áp dụng nó vào lĩnh vực tài chính.
MDA (Phân tích phân biệt nhiều biến) là một kỹ thuật thống kê dùng để phân loại các quan sát thành nhóm dựa trên đặc điểm riêng của chúng Kỹ thuật này chủ yếu được áp dụng để phân loại và dự đoán, chẳng hạn như phân loại giới tính hoặc tình trạng phá sản Để thực hiện MDA, trước tiên cần xác định rõ các nhóm, có thể là hai hoặc nhiều hơn, sau đó thu thập dữ liệu cho từng nhóm dựa trên các đặc điểm của chúng Hình thức đơn giản nhất của MDA là xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa các đặc điểm giúp phân biệt các nhóm Khi một đối tượng có các đặc điểm có thể định lượng, MDA sẽ cung cấp các hệ số phân biệt, từ đó giúp xác định nhóm mà đối tượng đó thuộc về, ví dụ như phân tích mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính để phân loại công ty.
MDA đưa ra một biệt thức dạng: Z = V1X1 + V2 X2 + … VnXn
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Trong đó: V1, V2 … Vn là các hệ số biệt thức X1, X2… Xn là các biến độc lập
Biện thức này chuyển đổi các biến riêng lẻ thành một số duy nhất (số Z) để phân tích và xếp nhóm, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích Mục tiêu của phân tích phân biệt là xác định các hệ số Vi và các giá trị điểm cắt của Z để phân loại đối tượng, trong khi các biến Xi đại diện cho các giá trị thực tế.
Mô hình Z-score của Altman là một công cụ phân tích tài chính quan trọng, sử dụng năm biến độc lập với các hệ số tương ứng để tạo ra một điểm số duy nhất Điểm số này giúp phân loại doanh nghiệp thành hai nhóm: một là doanh nghiệp có nguy cơ phá sản hoặc kiệt quệ tài chính, và hai là doanh nghiệp có tình hình tài chính lành mạnh.
Khi áp dụng mô hình Z-score cho một doanh nghiệp, cần xác định giá trị các biến cần thiết và đưa vào mô hình để tính toán Điểm số Z Sau khi có Điểm số Z, so sánh với điểm cắt sẽ giúp đánh giá và phân loại tình hình tài chính của doanh nghiệp.
2.2.2 Xây dựng mô hình Z-score
Altman đã thực hiện một nghiên cứu với 66 doanh nghiệp, trong đó có 33 doanh nghiệp tuyên bố phá sản và 33 doanh nghiệp có tình hình tài chính ổn định, nhằm xây dựng mô hình phân tích tài chính.
Nhóm 1 là nhóm các doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính, nhóm này là những doanh nghiệp sản xuất đã nộp đơn phá sản trong giai đoạn từ năm 1946 đến năm 1965 theo Luật phá sản Hoa Kỳ Trong nghiên cứu của mình, Altman đã nhận thấy rằng việc hạn chế của các doanh nghiệp được chọn ở nhóm 1 là không hoàn toàn thuần nhất do có sự khác nhau giữa các doanh nghiệp về ngành, quy mô doanh nghiệp, cũng như sự tác động không đồng nhất của môi trường kinh doanh trong suốt khoảng thời gian nghiên cứu Do đó, Altman đã lựa chón những doanh nghiệp thuộc nhóm 2 một cách cẩn thận
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Nhóm 2 là nhóm các doanh nghiệp không bị phá sản, kiệt quệ tài chính hay có tình hình tài chính lành mạnh, nhóm này là nhóm các doanh nghiệp sản xuất được lựa chọn nghiêm ngặt theo phạm vi quy mô tài sản có giá trị từ 1 triệu đến 25 triệu USD Các doanh nghiệp này vẫn còn hoạt động trong thời gian diễn ra phân tích của Altman Quyết định loại bỏ các doanh nghiệp có tài sản nhỏ hơn 1 triệu USD và các doanh nghiệp có quy mô rất lớn được Altman giải thích trong nghiên cứu của mình là để phù hợp với phạm vi tài sản của các doanh nghiệp ở nhóm 1 Vì giai đoạn trước năm
1996, việc xảy ra phá sản với một doanh nghiệp lớn là thật sự khá hiếm
Sau khi xác định nhóm ban đầu, các công ty mẫu được lựa chọn và thông tin từ bảng cân đối kế toán cùng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh được thu thập Để đảm bảo không bỏ sót các chỉ số quan trọng ảnh hưởng đến kết quả mô hình, Altman đã thu thập và sử dụng 22 chỉ số để đánh giá Các chỉ số này được phân loại thành 5 nhóm: thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và chỉ số hoạt động.
Từ 22 chỉ số ban đầu, 5 biến tổng quát nhất đã được chọn để dự đoán khả năng phá sản của công ty Để xác định tập hợp biến số cuối cùng, nhiều phương pháp phân tích đã được áp dụng.
- Quan sát mức ý nghĩa thống kê của công việc thay thế biến, bao gồm việc xác định đóng góp tương đối của các biến độc lập
- Đánh giá sự tương quan của các biến
- Quan sát độ chính xác về mặt dự báo của các tập hợp biến
- Đánh giá của chuyên gia
2.2.1.3 Mô hình Z-score và ý nghĩa các biến
Altman đưa ra mô hình Z-score áp dụng cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa trong ngành sản xuất như sau:
Luận văn thạc sĩ Tài chính
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản,
X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ phải trả
X5= Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
Chỉ số Vốn lưu động/Tổng tài sản (X1) là một công cụ quan trọng trong việc phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp, đặc biệt khi doanh nghiệp gặp khó khăn trong kinh doanh Chỉ số này đo lường độ thanh khoản ròng so với tổng vốn của doanh nghiệp, với vốn lưu động được tính bằng sự chênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn Việc doanh nghiệp trải qua thời gian thua lỗ sẽ dẫn đến sự co hẹp của tài sản lưu động so với tổng tài sản Trong ba chỉ số thanh khoản mà Altman đề xuất, X1 được xem là chỉ số có giá trị nhất, bên cạnh hai chỉ số thanh toán hiện hành và thanh toán nhanh cũng được Altman nhắc đến.
X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
Lợi nhuận giữ lại phản ánh tổng thu nhập lãi hoặc mức lỗ của doanh nghiệp, đồng thời cho thấy khả năng tích lũy lợi nhuận theo thời gian Chỉ số này có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như tái cấu trúc và chia cổ tức Các doanh nghiệp mới thành lập thường có chỉ số lợi nhuận giữ lại thấp do chưa có đủ thời gian để tích lũy lợi nhuận, dẫn đến việc chúng có nguy cơ phá sản cao hơn so với các doanh nghiệp đã hoạt động lâu dài Điều này là hợp lý, vì những năm đầu hoạt động, doanh nghiệp thường dễ gặp rủi ro hơn.
X3=Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản (chỉ số hiệu suất sử dụng
Luận văn thạc sĩ Tài chính tài sản)
So sánh mô hình Z-score và một số mô hình dùng nhận diện phá sản khác
Ngoài mô hình Z-score, còn nhiều phương pháp phân tích khác trên thế giới có thể được áp dụng để nhận diện khả năng phá sản và kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Những phương pháp này cung cấp các công cụ bổ sung giúp đánh giá tình hình tài chính và rủi ro của doanh nghiệp một cách hiệu quả hơn.
Trong bài viết này, tác giả sẽ tóm tắt một số phương pháp phân tích được sử dụng để nhận diện khả năng phá sản và kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Phần này sẽ không đi sâu vào phân tích chi tiết các phương pháp khác, mà chủ yếu tập trung vào việc giới thiệu và so sánh kết quả của các phương pháp đó với mô hình Z-score của Altman.
2.3.1 Một số phương pháp phân tích khác xây dựng mô hình nhận diện phá sản doanh nghiệp
2.3.1.1 Phương pháp Mạng thần kinh nhân tạo
Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks) là kỹ thuật phân tích lấy cảm hứng từ sinh học, có khả năng mô hình hóa các hàm phi tuyến phức tạp Chúng được xây dựng dựa trên cấu trúc của mạng thần kinh con người, bao gồm các nơron nhân tạo kết hợp với nhau.
Năm 1943, McCulloch, W.S & W Pitts đã giới thiệu mạng thần kinh nhân tạo, một mô hình sau đó được các nhà khoa học khác hoàn thiện và ứng dụng rộng rãi trong kỹ thuật Hiện nay, mạng thần kinh nhân tạo đã trở thành công cụ quan trọng trong lĩnh vực kinh tế, đặc biệt trong việc dự báo và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.
Trong nghiên cứu của Philippe du Jardin (2008), ông đã sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để dự đoán khả năng phá sản của 500 doanh nghiệp tại Pháp Ông đã xác định 41 tỷ lệ tài chính ban đầu, được phân loại thành sáu danh mục khác nhau để phục vụ cho nghiên cứu.
Luận văn thạc sĩ Tài chính tốt nhất về hồ sơ tài chính doanh nghiệp tập trung vào các yếu tố như tính thanh khoản, khả năng thanh toán, cơ cấu, lợi nhuận, hiệu quả và doanh thu Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ phân loại chính xác gần đạt 80%, điều này cho thấy kết quả không tệ khi xem xét rằng các biến được rút ra một cách ngẫu nhiên.
Mô hình Logistic (Hồi quy Logistic) là một phương pháp định lượng sử dụng biến phụ thuộc nhị phân (chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1), trong khi các biến độc lập có thể là biến liên tục hoặc rời rạc Mô hình này không cung cấp giá trị trực tiếp cho biến phụ thuộc mà thay vào đó, nó tính toán tỷ lệ xác suất xảy ra sự kiện của biến phụ thuộc.
Mô hình này được ứng dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu, đặc biệt trong phân loại Nó cũng được sử dụng rộng rãi trong phân tích kinh tế để xác định xác suất và khả năng xảy ra các sự kiện trong kinh tế học.
“Một nghiên cứu điển hình sử dụng phương pháp này là mô hình của Ohlson
Vào năm 1980, Ohlson đã đặt ra các câu hỏi quan trọng liên quan đến yêu cầu thống kê khắt khe trong mô hình phân tích phân biệt đa biến Để khắc phục những hạn chế của mô hình này, ông đã áp dụng thống kê hồi quy để dự đoán khả năng thất bại của doanh nghiệp Sử dụng mô hình hồi quy logistic và dữ liệu từ các doanh nghiệp Mỹ trong giai đoạn 1970-1976, Ohlson đã phát triển một ước tính về khả năng thất bại Ông nhận định rằng mô hình này đã vượt qua những chỉ trích đối với phân tích phân biệt đa biến, vốn yêu cầu giả định về phân phối thông thường và chịu ảnh hưởng từ tính ngẫu nhiên trong việc xác định các doanh nghiệp thất bại.
“Bài nghiên cứu của Ông dựa vào quan sát từ 105 doanh nghiệp phá sản và 2.058 doanh nghiệp không bị phá sản trong lĩnh vực công nghiệp, giai đoạn từ 1970-
Năm 1976, một nghiên cứu đã được thực hiện trên thị trường chứng khoán Mỹ với các nhà giao dịch có ít nhất 3 năm kinh nghiệm Nghiên cứu này xây dựng ba mô hình dự báo: mô hình đầu tiên dự đoán khả năng thất bại trong 1 năm, mô hình thứ hai dự đoán thất bại trong 2 năm, và mô hình thứ ba dự đoán thất bại trong 1 hoặc 2 năm Ohlson đã áp dụng phương pháp hồi quy Logistic để thực hiện các dự báo này.
Luận văn thạc sĩ về tài chính năng phá sản của doanh nghiệp cho thấy các mô hình dự đoán có độ chính xác trên 90% Việc phân loại doanh nghiệp dựa trên giá trị P, trong đó P đại diện cho xác suất doanh nghiệp có nguy cơ phá sản Cụ thể, nếu P > 0.5, doanh nghiệp sẽ được phân vào nhóm rủi ro và có nguy cơ phá sản, ngược lại sẽ không nằm trong nhóm này.
2.3.1.3 Phương pháp Cây quyết định
Cây quyết định là một phương pháp phân loại đối tượng thông qua việc xây dựng cây phân cấp có cấu trúc dựa trên các quy luật và đặc tính của đối tượng Mô hình cây quyết định phản ánh kết quả của đối tượng từ những quan sát cụ thể, giúp người dùng dễ dàng đưa ra quyết định chính xác.
Cây quyết định là công cụ hữu ích trong cả phân loại và hồi quy Trong phân loại, cây quyết định giúp xác định các kết quả như giới tính (nam hoặc nữ) và tình trạng thời tiết (nắng hoặc mưa) Ngược lại, trong hồi quy, cây quyết định cung cấp các giá trị liên quan, chẳng hạn như thời gian hoàn thành công việc hoặc giá bán sản phẩm.
Phương pháp Cây quyết định không chỉ giúp giải quyết vấn đề phân loại mà còn được ứng dụng hiệu quả trong lĩnh vực kinh tế, đặc biệt là trong việc phân tích khả năng phá sản của doanh nghiệp.
2.3.2 So sánh mô hình Z-score và các mô hình nhận diện phá sản khác
David L Olson, Dursun Delen và Yanyan Meng đã thực hiện một nghiên cứu so sánh các phương pháp phân tích nhằm nhận diện khả năng phá sản của doanh nghiệp, được trình bày trong bài viết “So sánh các phương pháp phân tích dữ liệu để dự đoán phá sản” (2011) Nhóm tác giả đã đánh giá tính hiệu quả của các mô hình nhận diện phá sản được xây dựng từ các phương pháp khác nhau và đã đạt được những kết quả đáng chú ý.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Bảng 2.5 Kết quả đánh giá các mô hình nhận diện phá sản
STT Phương pháp xây dựng mô hình Phân loại đúng
1 Mạng thần kinh nhân tạo 81,3%
Nguồn: David L Olson, Dursun Delen, Yanyan Meng, 2011
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Altman đã phát triển ba mô hình Z-score, bao gồm mô hình Z-score ban đầu, Z’-score và Z’’-score, nhằm đáp ứng nhu cầu phân tích tài chính cho các loại hình doanh nghiệp khác nhau Mô hình Z-score được áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất đã cổ phần hóa, trong khi Z’-score dành cho doanh nghiệp sản xuất chưa cổ phần hóa Mô hình Z’’-score không phân biệt giữa doanh nghiệp sản xuất và thương mại dịch vụ Việc tồn tại ba mô hình này đòi hỏi lựa chọn mô hình phù hợp nhất để thực hiện nghiên cứu hiệu quả.
Mô hình Điểm số Z’’ sẽ được dùng để nghiên cứu cho các doanh nghiệp Việt Nam vì các lý do được nêu sau:
Nghiên cứu này không phân biệt giữa doanh nghiệp sản xuất và doanh nghiệp thương mại, được thực hiện trên 30 doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Mô hình Điểm số Z’’ đã loại bỏ biến X5, biến tạo ra sự khác biệt lớn giữa hai loại hình doanh nghiệp, nhằm đảm bảo tính phù hợp và chính xác của kết quả nghiên cứu.
Theo Altman (2000), mô hình Điểm số Z’’ rất phù hợp với các doanh nghiệp trong nền kinh tế mới nổi Nhiều nghiên cứu tại Việt Nam đã xác nhận khả năng dự báo chính xác của mô hình này, cho thấy sự phù hợp của nó với bài nghiên cứu hiện tại.
Nhắc lại mô hình Điểm số Z’’:
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản,
X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
X4= Giá trị vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ phải trả
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Các điểm cắt của mô hình:
Z’’ < 1,1 : Doanh nghiệp kiệt quệ, phá sản
1,1 < Z’’ < 2,6 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám
Z’’ > 2,6 : Doanh nghiệp an toàn, không phá sản
Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả đã tiến hành thu thập dữ liệu tài chính của 30 doanh nghiệp thuộc ngành thực phẩm đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến nay.
2020, sử dụng công cụ thống kê toán với sự hỗ trợ của phần mềm EXCEL để tính toán và phân tích các chỉ tiêu trong mô hình
Dữ liệu được thu thập từ năm 2015 đến 2020 cho phép tác giả tính toán các biến số tài chính, được biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm hoặc số lần Do đó, yếu tố lạm phát không ảnh hưởng đến kết quả của mô hình Điểm số Z.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH
Tổng quan về các doanh nghiệp thực phẩm
4.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển Đối với một nước nông nghiệp như Việt Nam, ngành thực phẩm có điều kiện rất thuận lợi để phát triển, đồng thời đây cũng là ngành có vai trò đặc biệt quan trọng
Ngành nông nghiệp Việt Nam đang ngày càng gắn kết với thị trường, với thực phẩm là một trong những lĩnh vực kinh tế quan trọng và có tiềm năng phát triển lớn Sản phẩm thực phẩm Việt Nam không chỉ đáp ứng nhu cầu nội địa mà còn vươn ra thị trường xuất khẩu toàn cầu, khẳng định vị thế của mình Ngành chế biến thực phẩm chiếm 19,1% trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp chế biến, cho thấy tầm quan trọng của nó trong việc cung cấp lương thực và đáp ứng yêu cầu xuất khẩu Các thương hiệu lớn trong ngành này có thị trường ổn định và khả năng cạnh tranh cao Dự báo ngành sản xuất và chế biến sữa, đồ uống, dầu ăn, bánh kẹo sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ, đặc biệt sau khi các Hiệp định thương mại tự do có hiệu lực Tính đến năm 2020, Việt Nam có hơn 7.500 doanh nghiệp chế biến nông sản quy mô công nghiệp, với tổng công suất khoảng 120 triệu tấn nguyên liệu/năm, mặc dù số lượng doanh nghiệp trong ngành này chỉ chiếm gần 1% tổng số doanh nghiệp cả nước Ngành chế biến thực phẩm đóng góp hơn 20% doanh thu thuần trong ngành công nghiệp chế biến, chế tạo hàng năm, cho thấy tiềm năng phát triển lớn của lĩnh vực này tại Việt Nam.
Ngành sản xuất chế biến thực phẩm tại Việt Nam đang tăng trưởng mạnh mẽ, chiếm tỷ lệ cao nhất trong chi tiêu hàng tháng của người tiêu dùng Từ năm 2016 đến 2020, tốc độ tăng trưởng sản xuất công nghiệp của ngành này đạt trung bình 7%/năm, với năm 2016 ghi nhận mức tăng 8,2% Dù bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19, ngành chế biến thực phẩm đã hồi phục rõ rệt trong những tháng đầu năm 2021, với chỉ số sản xuất tăng 7,1% so với cùng kỳ năm trước Các sản phẩm như sữa tươi và sữa bột cũng có mức tăng trưởng đáng kể, lần lượt là 5,6% và 18,1%.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Bảng 4.1 Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô lao động giai đoạn
Chia theo quy mô lao động
Nguồn: Niên giám của Tổng cục Thống kê, 2020
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Bảng 4.2 : Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô vốn giai đoạn 2016-
Nguồn: Niên giám của Tổng cục Thống kê, 2020
Bảng 4.1 và 4.2 cho thấy số các doanh nghiệp phân chia theo quy mô nguồn vốn và quy mô lao động của các doanh nghiệp thực phẩm giai đoạn 2016 -2019
Số lượng doanh nghiệp trong ngành thực phẩm đã tăng đáng kể qua các năm, từ 9,428 doanh nghiệp vào năm 2016 lên 12,857 doanh nghiệp vào năm 2019 Tuy nhiên, phần lớn trong số đó là các doanh nghiệp quy mô nhỏ, trong khi số lượng doanh nghiệp thực phẩm lớn vẫn còn khá hạn chế.
Năm 2019, số lượng doanh nghiệp có quy mô vốn từ 500 tỷ đồng trở lên chỉ có
369 doanh nghiệp, trong khi đó số doanh nghiệp có quy mô vốn dưới 10 tỷ đồng là
Chia theo quy mô vốn
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Vào năm 2019, ngành thực phẩm có 8,393 doanh nghiệp, chiếm hơn 65% tổng số doanh nghiệp trong lĩnh vực này Trong số đó, chỉ có 90 công ty có quy mô nhân sự từ 1,000 người trở lên, trong khi số doanh nghiệp có quy mô dưới 50 người lên tới 11,279, chiếm hơn 85% tổng số doanh nghiệp ngành thực phẩm.
Ngành thực phẩm đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, tạo ra hàng triệu việc làm và đáp ứng nhu cầu tiêu thụ nội địa Đồng thời, ngành này cũng góp phần đáng kể vào kim ngạch xuất khẩu của quốc gia Tuy nhiên, phần lớn doanh nghiệp thực phẩm vẫn đang hoạt động ở quy mô vừa và nhỏ, chưa phát huy hết tiềm năng của ngành.
Thị trường chứng khoán đã trở thành kênh huy động vốn quan trọng cho các doanh nghiệp, đặc biệt là trong ngành thực phẩm Tuy nhiên, đến năm 2020, chỉ có 34 công ty thực phẩm niêm yết trên sàn HOSE và HNX, một con số rất nhỏ so với 12,857 doanh nghiệp trong ngành Một số công ty lớn tiêu biểu bao gồm Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk), Công ty Cổ phần Tập đoàn Ma San và Tập đoàn Dabaco Việt Nam Phần lớn các doanh nghiệp thực phẩm niêm yết đã hoạt động gần 20 năm, trong khi số lượng doanh nghiệp có thời gian hoạt động dưới 10 năm còn khá hạn chế.
“Tháng 10 năm 2021, Công ty cổ phần Báo cáo Đánh giá Việt Nam (Vietnam Report) chính thức công bố Top 10 Công ty uy tín ngành Thực phẩm - Đồ uống năm 2021.”
Trong năm 2021, danh sách Top 10 công ty uy tín trong ngành Thực phẩm - Đồ uống được xây dựng dựa trên các nguyên tắc khoa học và khách quan Các công ty này được đánh giá và xếp hạng dựa trên ba tiêu chí chính: (1) Năng lực tài chính, thể hiện qua báo cáo tài chính năm gần nhất; (2) Uy tín truyền thông, được đánh giá bằng phương pháp Media Coding.
Mã hóa các bài viết liên quan đến công ty trên các kênh truyền thông có ảnh hưởng là một bước quan trọng Khảo sát đối tượng nghiên cứu và các bên liên quan, bao gồm người tiêu dùng và chuyên gia, đã được thực hiện vào tháng 8/2021.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Danh sách 1: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - Nhóm ngành: Sữa và sản phẩm từ sữa
Danh sách 2: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - Nhóm ngành: Đường, bánh kẹo và thực phẩm dinh dưỡng khác
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Danh sách 3: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - Nhóm ngành: Thực phẩm đóng gói, gia vị, dầu ăn
Danh sách 4: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - nhóm ngành: Thực phẩm tươi sống, đông lạnh
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Danh sách 5: Top 10 Công ty đồ uống uy tín năm 2021 - nhóm ngành: Đồ uống có cồn
Danh sách 6: Top 10 Công ty đồ uống uy tín năm 2021 - nhóm ngành: Đồ uống không cồn (nước giải khát, trà, cà phê…)
Nguồn: Vietnam Report, 2021 4.1.2 Đặc điểm hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành thực phẩm
Doanh nghiệp ngành thực phẩm khi thực hiện hoạt động kinh doanh có những nét riêng biệt so với các doanh nghiệp trong ngành khác:
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Người tiêu dùng hiện nay thường thiếu hiểu biết đầy đủ về các sản phẩm thực phẩm trên thị trường, mặc dù có sự đa dạng về số lượng và chủng loại Dù doanh nghiệp đã nỗ lực trong việc giới thiệu hàng hóa và thông tin liên quan, nhưng người tiêu dùng vẫn không nắm bắt hết thông tin quan trọng như địa chỉ sản xuất, chất lượng, đặc tính, công dụng và cách sử dụng của từng loại sản phẩm.
Nhu cầu mua thực phẩm trên thị trường biến động rõ rệt theo thời gian và địa điểm.
Sự khác biệt giữa các nhóm tiêu dùng như tầng lớp dân cư, địa vị xã hội, nghề nghiệp, dân tộc, giới tính, trình độ văn hóa, độ tuổi và tập quán sinh hoạt dẫn đến sự đa dạng trong hiểu biết và lựa chọn tiêu dùng đối với các sản phẩm thực phẩm từ doanh nghiệp.
Cuối cùng là việc tiêu dùng các sản phẩm do doanh nghiệp thực phẩm cung cấp thường diễn ra một cách lặt vặt cũng như phân tán
4.1.3 Thực trạng tình hình hoạt động kinh doanh của ngành thực phẩm Việt Nam
Theo BMI, doanh số thực phẩm và đồ uống của Việt Nam năm 2018 đạt khoảng 800,000 tỷ đồng, chiếm 15,1% GDP Năm 2019, doanh số này tăng lên 921,772 tỷ đồng, chiếm 15% GDP Đến năm 2020, doanh số đạt 957,867 tỷ đồng, tăng 3,8% so với năm trước và chiếm 15,8% GDP, cho thấy vai trò quan trọng của ngành thực phẩm và đồ uống trong nền kinh tế Việt Nam Dự đoán doanh thu ngành này sẽ vượt 1,200,000 tỷ đồng vào năm 2022, đồng thời thực phẩm và đồ uống chiếm khoảng 35% chi tiêu hàng tháng của người dân Ước tính đến năm 2030, Việt Nam sẽ có khoảng 17 triệu hộ gia đình trung lưu, và được kỳ vọng trở thành thị trường lớn thứ ba về số lượng người tiêu dùng và lớn thứ năm về tổng chi tiêu ở Đông Nam Á, tạo tín hiệu khả quan cho ngành thực phẩm và đồ uống.
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Hình 4.1 Doanh thu ngành thực phẩm và đồ uống tại Việt Nam từ năm 2018 đến năm 2020, và dự báo từ năm 2021 đến năm 2024
Đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
4.2.1 Tổng quan chung về Z-score của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Bảng 4.3 Điểm số Z” của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2015 đến năm
An Giang (AGM) 3.6709 2.9559 3.4058 5.9677 4.7255 4.7050 CTCP Bibica (BBC) 6.3125 6.8791 6.9691 6.0854 3.7984 4.5514
- Nước giải khát Hà Nội
CTCP Đồ hộp Hạ Long
CTCP Đầu tư du lịch và
CTCP Bánh kẹo Hải Hà
Luận văn thạc sĩ Tài chính
- Nước giải khát Sài Gòn
CTCP Lương thực Thực phẩm Safoco (SAF) 11.7857 9.8005 10.5729 6.9472 7.2649 8.1848
Tường An (TAC) 2.8985 3.4958 3.8865 2.9534 4.1703 2.1768 CTCP Trang (TFC) 4.3961 2.7241 2.2195 2.3845 3.1163 2.4848
CTCP Thực phẩm Lâm Đồng (VDL) 8.3771 8.3123 6.7566 10.1166 6.8277 18.4003
Luận văn thạc sĩ Tài chính
Nguồn: Tác giả tính toán từ BCTC của doanh nghiệp
Một số quy ước trong trình bày Bảng Điểm số Z’’ của doanh nghiệp: Z” Ý nghĩa định dạng ô Z’’
9.0048 Doanh nghiệp ở nhóm an toàn tài chính (Z’’>2,6) 1.5660 Doanh nghiệp ở vùng xám (1,1