Trang 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH ĐỒN NGỌC THIÊN TRANG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐỂN RỦI RO PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀN
GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI
Tính cấp thiết của đề tài
Từ trước đến nay, ngành công nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng luôn đóng vai trò quan trọng trong hệ thống các ngành công nghiệp nền kinh tế Việt Nam Ngành này chiếm tỷ trọng cao trong cơ cấu ngành công nghiệp tại Việt Nam, đồng thời đây cũng là ngành tạo ra hàng hóa phục vụ trực tiếp đến nhu cầu cuộc sống của con người Ngành công nghiệp sản xuất tiêu dùng không chỉ tạo ra hàng hóa phục vụ cho nhu cầu sống của người dân mà còn cho phép các quốc gia đang phát triển có cơ hội tham gia vào thị trường xuất nhập khẩu của thế giới, tạo ra giá trị thu lớn cho đất nước Ngành công nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng luôn yêu cầu một lượng lớn nhân công và nguyện liệu đầu vào, do đó ngành này đóng góp rất lớn cho việc tạo công ăn việc làm cho lao động địa phương Bên cạnh đó, nhu cầu tiêu dùng của người dân luôn cao cho nên thời gian thu hồi vốn nhanh trong khi kỹ thuật sản xuất đơn với thời gian sản xuất sản phẩm ngắn
1.1.2 Tính cấp thiết của đề tài
Bởi vì sự phức tạp cũng như nguy hiểm của Covid-19 cho nên từ sau đại dịch đến này, nền kinh tế thế giới đã phải chịu sự ảnh hưởng nghiêm trọng Bên cạnh đó, nền kinh tế toàn cầu còn chịu ảnh hưởng to lớn từ trận chiến giữa Nga và Ukraina, chính những tác động này đã dẫn đến làn sóng phá sản của các doanh nghiệp trên toàn cầu từ giữa năm 2020 Các doanh nghiệp ngành sản xuất tiêu dùng cũng chịu tác động nặng nề khi mà chuỗi cung ứng xuất nhập khẩu của toàn thế giới bị đứt gãy, sức mua của người tiêu dùng giảm đáng kể Trong tình trạng nền kinh tế vĩ mô đang suy yếu, việc làm không ổn định, nhu cầu tiêu dùng của người dân đã giảm mạnh
Một số lĩnh vực mũi nhọn của ngành sản xuất hàng tiêu dùng chịu ảnh hưởng nặng nề Tốc độ tăng trưởng của các ngành như sản xuất đồ uống, trang phục, giường tủ có xu hướng tăng trưởng chậm lại, ngoài ra có một số năm còn có xu hướng giảm Điều này gây khó khăn rất nhiều cho việc duy trì sản xuất của các doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng
Thời điểm Covid, nhiều doanh nghiệp đã phá sản, điều này làm đẩy mạnh tính cấp thiết của việc thiết lập mô hình dự đoán rủi ro phá sản của doanh nghiệp trong ngành Trong thời gian gần đây, Việt Nam cũng là quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề từ làn sóng phá sản này Theo Tổng cục thống kê tính đến tháng 5 năm 2023, đã có 88.000 doanh nghiệp đã phá sản, chờ giải thể và tạm dừng hoạt động
Chính vì vây, sinh viên đã quyết định thực hiện đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đển rủi ro phá sản của doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng tại Việt Nam”
Mục tiêu của đề tài
Khóa luận này được thực hiện nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đển rủi ro phá sản của doanh nghiệp ngành hàng tiêu dùng tại Việt Nam nhằm đưa ra các hàm ý quản trị để giảm thiểu rủi ro phá sản của doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng
Căn cứ vào mục tiêu chung nêu trên, nghiên cứu xác định các mục tiêu cụ thể như sau:
Thứ nhất, xác định yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành sản xuất hàng tiêu dùng tại Việt Nam
Thứ hai, đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành sản xuất hàng tiêu dùng tại Việt Nam
Thứ ba, dựa trên kết quả nghiên cứu để đưa ra các hàm ý quản trị nhằm giảm thiểu rủi ro phá sản đối với các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Từ những mục tiêu nghiên cứu, tác giả sẽ làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng niêm yết trên TTCK Việt Nam thông qua việc trả lời các câu hỏi sau:
Các yếu tố nào ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng được niêm yết Việt Nam?
Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố như thế nào đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng được niêm yết tại Việt Nam?
Dựa trên kết quả nghiên cứu, các hàm ý quản trị nào được đưa ra nhằm giảm thiểu rủi ro phá sản đối với các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng được niêm yết tại Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng của đề tài là các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro phá sản của các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng tại Việt Nam Công nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng bao gồm nhiều ngành nghề khác nhau, đa dạng về sản phẩm và phức tạp về trình độ kỹ thuật như công nghiệp dệt may, da giày, sành sứ thủy tinh,…
Về không gian: Nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu của 90 doanh nghiệp sản xuất hàng hóa thuộc mảng tiêu dùng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX)
Về thời gian: Thời gian nghiên cứu được lấy là các dữ liệu trong giai đoạn từ năm 2018 - 2022 Bắt đầu từ cuối năm 2019, dịch covid diễn ra toàn cầu, chính phủ các quốc gia trên thế giới đã bắt đầu ban bố các lệnh bao gồm cả cách ly xã hội, đóng cửa và hạnh chế các hoạt động sản xuất, lúc này các doanh nghiệp bắt đầu rơi vào tình cảnh khó khăn, bấp bênh Trận đại dịch kéo dài 3 năm với nhiều cuộc dãn cách xã hội Trong giai đoạn này nền kinh tế Việt Nam đã đi xuống, các doanh nghiệp đóng cửa hàng loạt
Theo khảo sát nhanh online của Ban nghiên cứu Phát triển Kinh tế tư nhân về tình hình sức khỏe tài chính của doanh nghiệp trong bối cảnh Covid-19 Với sự tham gia của 21.517 doanh nghiệp và hộ kinh doanh Gần 70% doanh nghiệp trong số này đã đóng cửa, vì chuỗi cung ứng đứt gãy do đại dịch covid-19 Ngoài ra, cùng trong giai đoạn này nền kinh tế toàn cầu cầu còn chịu ảnh hưởng to lớn từ trận chiến giữa Nga và Ukraina, chính những tác động này đã dẫn đến làn sóng phá sản của các doanh nghiệp trên toàn cầu từ giữa năm 2020 Do đó, giai đoạn này có thể phản ánh rõ sự tác động của nền kinh tế đến tình trạng sản xuất của ngành
Về không gian: Theo thống kê của Bộ cơ sở Dữ liệu Kinh tế - Tài chính – Vĩ mô Việt Nam, trong gian đoạn 2018 – 2022 có tổng số 102 doanh nghiệp sản xuất hàng hóa thuộc mảng tiêu dùng được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX ) Tuy nhiên, số công ty bị loại bỏ trong quá trình xử lý dữ liệu do công ty không đảm bảo đủ dữ liệu nghiên cứu Nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu của 90 doanh nghiệp sản xuất hàng hóa thuộc mảng tiêu dùng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX).
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để phân tích mối quan hệ giữa biến rủi ro phá sản với các biến độ lập thông qua việc áp dụng mô hình bình phương bé nhất OLS, mô hình FEM và mô hình REM
Phương pháp định tính: thu thập, phân tích và so sánh số liệu thống kê các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng
Phương pháp định lượng: Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy mô hình
Pooled OLS, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình tác động cố định (FEM) thông qua phần mềm STATA 17 Để lựa chọn được mô hình phù hợp nhất cho bài nghiên cứu tác giả thực hiện kiểm định Hausman Tiếp đến, thực hiện các kiểm định để kiểm tra hiện tượng tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Nếu mô hình có xảy ra các hiện tượng trên thì sử dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục Từ đó đưa ra kết luận các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng.
Đóng góp của đề tài
Khóa luận cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm góp phần củng cố các lý thuyết và làm rõ về các yếu tố có ảnh hưởng đến đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng được niêm yết tại TTCK của Việt Nam Bên cạnh đó, các hàm ý quản trị được đề xuất trong nghiên cứu có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trong ngành có thêm nhiều giải pháp để xây dựng các biện pháp dự phòng rủi ro phá sản một cách hiệu quả và tối ưu hơn.
Bố cục khóa luận
Khóa luận được trình bày theo cơ cấu 5 chương bao gồm:
Chương 1: Giới thiệu về đề tài
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO PHÁ SẢN CỦA DOANH
NGHIỆP VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Nội dung chính của chương 2 là cung cấp các lý thuyết nền tảng liên quan đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Đồng thời, hệ thống hóa kết quả của các nghiên cứu về rủi ro phá sản trong nước và ở một số quốc gia trên thế giới cũng được trình ở cuối chương này.
Rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Theo Trần Nguyễn Minh Hải, Nguyễn Đức Trung và cộng sự (2022), rủi ro là khả năng xảy ra tổn thất, là biến cố ngẫu nhiên có thể đo lường được bằng xác suất Trong tài chính, rủi ro thể hiện sự sai biệt giữa lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận kỳ vọng trong một thời gian nhất định
Theo Nguyễn Văn Ngọc (2016) phá sản là thuật ngữ để chỉ việc một cá nhân, doanh nghiệp gặp khó khăn về tài chính và có thể bị toàn án tuyên bố không đủ vốn và tài sản để trả nợ do đó bị tòa án tịch biên tài sản và chia cho chủ nợ
Theo Willian H Beaver (1966) một doanh nghiệp được coi là phá sản khi nó không có khả năng thanh toán các nghĩa vụ tài chính của mình
Theo Đặng Phương Mai, Đoàn Hương Quỳnh, Trịnh Hoàng Lâm (2020) rủi ro phá sản được coi là toàn bộ những tác động ngoài mong muốn ảnh hưởng đến sự tồn tại, làm mất khả năng chi trả, hoạt động bình thường của DN Nói cách khác, rủi ro phá sản mô tả khả năng một công ty sẽ bị vỡ nợ vì không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ nợ của mình
2.1.2 Nguyên nhân của rủi ro phá sản
Theo lý thuyết của mô hình tân cổ điển, nguyên nhân khiến doanh nghiệp rơi vào tình trạng phá sản là do tình trạng phân bố tài sản không phù hợp Trong trường hợp doanh nghiệp sử dụng tài sản không hiệu quả, việc phá sản là điều tất yếu
Theo lý thuyết mô hình tài chính, tình hình tài chính của doanh nghiệp cũng là một trong những nguyên nhân dẫn đến phá sản là do Nếu doanh nghiệp có cơ cấu tài chính yếu kém và doanh nghiệp gặp tình trạng yếu kém về thanh khoản cũng sẽ dẫn tới rủi ro phá sản Điều này đồng nghĩa với việc kể cả khi doanh nghiệp có tuổi đời lâu và quy mô lâu dài và quy mô lớn thì doanh nghiệp vẫn rơi vào tình trạng phá sản trong thời gian ngắn
Dòng tiền kém cũng là một trong những yếu tố đáng cân nhắc khi nói đến nguyên nhân gây ra phá sản ở doanh nghiệp Dòng tiền kém chứng tỏ doanh nghiệp này đang kinh doanh kém hiệu quả, điều này khiến doanh nghiệp xuất hiện tình trạng khó khắn trong việc thanh toán tiền lường, bảo hiểm cho nhân viên và phải vay mượn để có thể chi trả cho những khoản vay đến hạn Sự thiếu hụt dòng tiền sẽ khiến cho doanh nghiệp không có khả năng đối phó với những mối đe dọa xảy ra bất chợt dẫn đến phá sản
Theo lý thuyết mô hình quản trị doanh nghiệp, tình trạng quản lý của doanh nghiệp có thể dẫn đến phá sản Kể cả khi doanh nghiệp có cơ cấu tài chính tốt và nguồn tài sản dồi dào nhưng nếu đội ngũ quản trị của doanh nghiệp có năng lực chuyên môn yếu kém cũng sẽ dẫn tới tình trạng phá sản
Thiếu sót về mặt kỹ thuật và công nghệ cũng là một yếu tố đáng cân nhắc có thể dẫn đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Công nghệ là yếu tố lớn quyết định đến chất lượng, hiệu quả và độ bền của sản phẩm Nếu một doanh nghiệp sở hữu công nghệ tân tiến có thể tạo ra sản phẩm chất lượng, điều này sẽ giúp doanh nghiệp đó tăng tính cạnh tranh trên thị trường
Thảm họa thiên nhiên cũng được coi là một trong những nguyên nhân dẫn đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Các thảm họa thiên nhiên thường xảy ra mà không dự báo trước, điều này gây ra những tổn thất về nhà xưởng, thiết bị cơ sở vật chất của doanh nghiệp Trong tình trạng tệ hơn, các thảm họa này còn ảnh hưởng đến tính mạng con người, dẫn đến sự trì trệ trong quá trình sản xuất, thiếu hụt lao động
Vị trí địa lý kém cũng là một trong những nguyên nhân ngoại vi dẫn đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Các yếu tố như mật độ dân số, cơ sở hạ tầng, phương tiện vận chuyển và di chuyển, số lượng đối thủ cạnh tranh trên địa bàn luôn là những yếu tố được suy xét khi thành lập một doanh nghiệp mới tại một địa bàn Việc lựa chọn vị trí doanh nghiệp ở nơi có thể di chuyển thuận tiện giữa các vùng, mật độ dân số cao và nhu cầu tiêu thụ mạnh sẽ giúp doanh nghiệp rất nhiều trong quá trình sản xuất và tiêu thụ Do đó, nếu doanh nghiệp được xây dựng tại nơi có vị trí địa lý không tốt, không thể nghi ngờ là doanh nghiệp này đã thất bại ngay từ nước đầu
Ngoài vị trí địa lý, chất lượng nguồn nhân lực cũng là yếu tố quan trọng đối với doanh nghiệp Nhân lực là lực lượng nòng cốt giúp doanh nghiệp tại ra sản phẩm và dịch vụ Nếu nguồn nhân lực của một doanh nghiệp dồi dào và có trình độ tay nghề cao, khả năng học hỏi mạnh sẽ giúp doanh nghiệp có thể đạt được những kế hoạch sản xuất và kinh doanh đã đề ra Ngược lại nếu nguồn nhân lực yếu kém và thiếu năng lực thì doanh nghiệp đấy sẽ gặp khó khăn trong quá trình sản xuất, sản phẩm cũng sẽ bị thiếu sót từ đó ảnh hưởng đến kế hoạch kinh doanh của doanh nghiệp dẫn đến thất bại
Môi trường chính trị của quốc gia cũng là một nguyên nhân tác động đáng kể đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Nếu một quốc gia có bộ luật hoàn thiện cũng như những chính sách hỗ trợ doanh nghiệp, môi trường chính trị ổn định thì các doanh nghiệp đang hoạt động trên lãnh thổ quốc gia đó sẽ phát triển tốt hơn so với một quốc gia luôn xảy ra chiến tranh và không ổn định
2.1.3 Đo lường rủi ro phá sản
Mô hình dự báo phá sản là công cụ cần thiết trong việc đánh giá tình hình kinh tế và tài chính của một đối tượng kinh tế được nghiên cứu Mô hình này sẽ đưa ra thông báo về tình hình tài chính đang có chiều hướng xấu đi và giúp nhà nghiên cứu có thể phát hiện ra các yếu tố cho thấy nguy cơ phá sản
2.1.3.1 Chỉ số Z-score của Edward I Altman (1968)
Vào năm 1968, Edward I Altman đã thực hiện một nghiên cứu để đo lường rủi ro phá sản của doanh nghiệp Trong nghiên cứu của mình, ông chỉ ra rằng các chỉ số tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Mô hình Altman được công bố lần đầu tiên vào năm 1968 trên tạp chí Journal of Finance:
𝑋 1 : Tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản (Working Capitals/Total Assets)
𝑋 2 : Tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets)
𝑋 3 : Tỷ số lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản (EBIT/Total Assets)
𝑋 4 : Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ (Market Value of Total Equity / Book Values of Total Liabilities)
𝑋 5 : Tỷ số doanh số trên tổng tài sản (Sales/Total Assets)
Nghiên cứu này chỉ ra rằng nếu chỉ số Z của doanh nghiệp lớn hơn 2.99 thì doanh nghiệp này được coi là an toàn, Ngược lại nếu chỉ số Z của doanh nghiệp bé hơn 1.81 thì doanh nghiệp này đang có nguy cơ phá sản Còn nếu chỉ số Z của doanh nghiệp nằm trong khoảng 1.81-2.99 thì doanh nghiệp này đang nằm trong vùng cảnh báo và có nguy cơ phá sản Tuy nhiên, mô hình này lúc đầu được xây dựng dựa trên mẫu là các công ty sản xuất, do đó mô hình này ban đầu chỉ được áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất đã niêm yết chứ không áp dụng cho loại hình khác
Lý thuyết liên quan
Lý thuyết đại diện có thể xem lý thuyết nền tảng cho việc nghiên cứu nguy cơ phá sản của doanh nghiệp và xác định cũng như đo lường các yếu tố ảnh hưởng tới nguy cơ phá sản của doanh nghiệp Lý thuyết đại diện được xây dựng dựa trên mối quan hệ của các cổ đông với nhà quản trị của doanh nghiệp trong công ty cổ phần
Lý thuyết này chỉ ra rằng, mục tiêu chủ chốt nhất của các cổ đông đó là luôn mong muốn có thể tối đa hóa lợi nhuận của doanh nghiệp và tối thiểu hóa chi phí kể cả chi phì dùng để trả thù lao cho nhà quản lý Trong khi đó, khoản lợi nhuận của doanh nghiệp đạt được lại phụ thuộc hoàn toàn vào hành động và quyết định chiến lược và tài năng điều hành của các nhà quản lý
Trong trường hợp xấu, nếu nhà quản lý có những mục tiêu khác như:
Tìm cách tối đa hóa quyền lợi và sự giàu có của họ bằng mọi cách thì điều này có thể gây thiệt hại đối với các cổ dông
Ngoài ra, các nhà quản lý có thể sử dụng quyền lại từ vị trí của họ để theo đuổi những mục tiêu hoặc vị trí cao hơn mà những điều này lại mang lại nhiều lợi ích hơn cho các công ty khác bằng cách sử dụng các quyết định chiến lược trong điều hành tạo ra sự tăng trưởng của doanh nghiệp trong ngắn hạn nhưng sẽ làm suy yếu mục tiêu tăng trưởng trong dài hạn Trong trường hợp xấu nhất, hành động này của họ có thể đe dọa đến sự hoạt động liên tục của doanh nghiệp
Lý thuyết đại diện chỉ ra rằng khi nhà quản lý đưa ra những quyết định không còn để phục vụ cho mục đích tối đa hóa lợi nhuận của chủ đầu tư mà lại phục vụ cho các mục đích cả nhân của họ có thể khiến doanh nghiệp rơi vào tình trạng phá sản mặc dù trước đố doanh nghiệp không gặp khó khăn tài chính
2.2.2 Lý thuyết tài chính hành vi
Lý thuyết tài chính hành vi trong quản trị doanh nghiệp đề cập đến quá trình nhà quản lý đưa ra những quyết định sai lầm do tác động bởi tâm lý, tư duy và môi trường Có nhiều hiệu ứng tâm lý khác nhau có thể tác động đến các quyết định lệch lạc của nhà đầu tư Các nhà quản lý, giống như các nhà đầu tư hoặc các chủ thể khác của thị trường tài chính, dường như đôi lúc hành động một cách thiếu lý trí do những hạn chế về nhận thức, tâm lý quá tự tin, và tác động của cảm xúc sẽ dẫn tới rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Một số nhà quản trị thường dễ gặp phải tình trạng tự tin thái quá vào những lập luận, đánh giá theo cảm tính của mình Nếu họ tin rằng những kế hoạch kinh doanh, các dự án đầu tư của mình là tốt, họ sẽ cố gắng tìm kiếm những thông tin để ủng hộ cho nhận định và quyết định của mình từ đó đánh giá sai lầm về các dự án đầu tư, bỏ qua những khuyết điểm và rủi ro của dự án mà vẫn tiếp tục đầu tư Từ đó làm ảnh hưởng tới tình hình tài chính của doanh nghiệp
Một số nhà quản trị cũng gặp phải hiện tượng bảo thủ, hiện tượng này thường xuất hiện ở các nhà quản trị có kinh nghiệm lâu dài Do đó, khi đối mặt với sự thay đổi trên thị trường, họ có xu hướng gắn nhận định chung trong giai đoạn mà họ đã nhận định trước đó vào tình hình đang diễn ra Điều này có thể nguy hại nếu như những nhận định của họ không đúng với tình hình thực tế của thị trường, dẫn đến doanh nghiệp bị phản ứng chậm trước những tác động đột ngột và rủi ro trên thị trường
Ngoài ra, theo lý thuyết tài chính hành vi, các nhà đầu tư non trẻ, không có nhiều kinh nghiệm và tâm lý dễ bị tác động có thể sẽ gặp phải hiệu ứng bầy đàn các nhà đầu tư đi theo hoặc bị tác động bởi hành động của số đông có thể là hợp hoặc bất hợp lý, thấy ai làm sao thì làm vậy, tin tưởng rằng nếu có rất nhiều người cùng thực hiện một việc gì đó thì việc đó chắc chắn đúng Điều này có thể khiến nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra quyết định sai lầm ảnh hưởng tới tình hình doanh nghiệp từ đó dẫn tới rủi ro phá sản.
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp
2.3.1.1 Tỷ lệ tăng trưởng GDP
GDP được cho là một chỉ số có ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Theo quan điểm của Phan Trần Trung Dũng, Nguyễn Thị Hà Thanh và Võ Minh Thu (2022) nếu GDP tăng, rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm
Lãi suất được lựa chọn dựa trên lãi suất tín phiếu kho bạc nhà nước Việt Nam được cho là một chỉ số có ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Theo quan điểm của Phan Trần Trung Dũng, Nguyễn Thị Hà Thanh và Võ Minh Thu
(2022) khi lãi suất tăng, rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ tăng do doanh nghiệp phải gánh chịu thêm áp lực từ đòn bẩy tài chính
2.3.2.1 Tỷ suất sinh lời của tài sản
Tỷ suất sinh lời của tài sản được cho là một chỉ số có ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Theo Edward I.Altman (1968), tỷ suất sinh lời của tài sản của một doanh nghiệp thấp trong một thời gian dài thì rủi ro phá sản của doanh nghiệp đó rất lớn Bên cạnh đó một số quan điểm của Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022) cho rằng khi doanh nghiệp có chỉ số ROA càng cao chứng tỏ rằng doanh nghiệp đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả, doanh nghiệp đang tạo ra lợi nhuận nhiều hơn dựa trên khoản vốn đầu tư đã bỏ ra Điều này giúp doanh nghiệp có nguồn vốn dồi dào hơn, giảm tỷ lệ phụ thuộc vào nguồn vốn vay và tăng khả năng tự chủ tài chính
2.3.2.2 Đòn bẩy tài chính Đòn bẩy tài chính được coi là yếu tố có mối quan hệ mật thiết đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Đòn bẩy tài chính được đo bằng tổng nợ trên tổng tài sản của doanh nghiệp Theo nghiên cứu của James A Ohson (1980), tỷ lệ đòn bẩy tài chính càng cao, doanh nghiệp càng có nguy cơ phá sản Nếu chỉ số đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp càng cao, có nghĩa là tổng nợ phải trả so với tổng tài sản mà doanh nghiệp có càng lớn thì áp lức trả nợ của doanh nghiệp sẽ càng lớn Doanh nghiệp có thể gặp rủi ro trong việc trả nợ nếu như tình hình kinh doanh của doanh nghiệp không hiệu quả từ đó có thể dẫn tới tình trạng phá sản của doanh nghiệp
2.3.2.3 Tỷ số thanh toán hiện hành
Tỷ suất thanh toán hiện hành được cho là có mối quan hệ với nguy cơ phá sản của doanh nghiệp Theo Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022), nếu tỷ số thanh toán hiện hàng của doanh nghiệp cao và duy trì ổn định sẽ giúp doanh nghiệp giảm thiểu nguy cơ mất cân đối thanh toán, có đủ khả năng chi trả cho các khoản nợ đến hạn từ đó giúp giảm thiểu nguy cơ phá sản của doanh nghiệp
Trong nhiều nghiên cứu, quy mô doanh nghiệp được cho là có mối quan hệ với nguy cơ phá sản của doanh nghiệp Theo quan điểm của Nguyễn Đỗ Quyên và
Lê Ngọc Mai (2021), doanh nghiệp có quy mô càng lớn, đặc biệt là những doanh nghiệp có chỗ đứng trên thị trường thì rủi ro phá sản của doanh nghiệp càng thấp Vì những doanh nghiệp có quy mô lớn thường có đội ngũ quản trị chuyên nghiệp, bên cạnh đó những doanh nghiệp này luôn chủ động trong việc lên kế hoạch và theo dõi định kỳ tình hình kinh doanh cũng như diễn biến của thị trường, do có sự chuẩn bị kỹ lưỡng nên khả năng phá sản bất ngờ của các doanh nghiệp này rất thấp Ngược lại, các doanh nghiệp có quy mô nhỏ phải lo cạnh tranh trên thị trường khốc liệt do đó những doanh nghiệp này dễ dàng bị đào thảo nếu kinh doanh không tốt
2.3.2.5 Vòng quay hàng tồn kho
Vòng quay hàng tồn kho được cho là có mối quan hệ với nguy cơ phá sản của doanh nghiệp Cụ thể, tác giả Gaspar-Cunha, F Mendes, J Duarte, A Vieira, B Ribeiro, A Ribeiro, J Neves, (2010) cho rằng công ty có chỉ số này càng thấp biểu thị cho việc công ty này đang gặp khó khăn trong việc bán sản phẩm của họ, doanh nghiệp này đang kinh doanh không tốt Việc kinh doanh không tốt dẫn đến doanh thu giảm có thể khiến doanh nghiệp rơi vào tình trạng khó khăn khi không đủ vốn để xoay sở cho các kế hoạch sản xuất cũng như có thể phải đối mặt với tình trạng không đủ vốn thanh toán các khoản nợ Do đó, doanh nghiệp có tỷ lệ vòng quay hàng tồn kho càng thấp, càng dễ rời vào tình trạng phá sản
Khả năng sinh lời được cho là có mối quan hệ với rủi ro phá sản Nghiên cứu của Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bảo Khang (2013), cho rằng chỉ số này có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản Tỷ lệ lợi nhuận cao hơn để thể hiện công ty sử dụng hiệu quả các nguồn lực trong hoạt động kinh doanh như thế nào
2.3.2.7 Tính thanh khoản của tài sản
Tính thanh khoản của tài sản được cho là có mối quan hệ với rủi ro phá sản Theo quan điểm của Nguyễn Minh Hà và Trương Minh Hoàng (2017), khi doanh nghiệp có tỷ lệ thanh khoản cao, rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ thấp Do tỷ lệ thanh khoản của tài sản đo lường được tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản cao trong cơ cấu tổng tài sản của doanh nghiệp Những tài sản này giống như một lá chắn cho doanh nghiệp trong thời kỳ nền kinh tế bị khủng hoảng Tuy nhiên, cũng cần chú ý nếu một doanh nghiệp nắm giữ quá nhiều tài sản sẽ đánh mất đi các cơ hội đầu tư vào các dự án hiệu quả từ đó làm giảm đi lợi nhuận của doanh nghiệp.
Lược khảo các nghiên cứu trước
Đến thời điểm hiện tại, đã có rất nhiều nghiên cứu thực hiện nhằm đo lường, phân tích các ảnh hưởng dẫn đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Tuy nhiên, các nghiên cứu này chưa có tính thống nhất do sự khác nhau của phạm vi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu
2.4.1 Các nghiên cứu trong nước
Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022): xem xét mối quan hệ giữa nguy cơ phá sản doanh nghiệp với các yếu tố nội tại bên trong doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam của 5268 doanh nghiệp từ năm 2008 đến 2019 Nhóm tác giả sử dụng mô hình chỉ số Zscore điều chỉnh của Edward I.Altman Phần mềm Stata 14 được sử dụng để chạy hồi quy theo theo ba mô hình: Mô hình bình phương bé nhất (Pools OLS); Mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) Kết quả cho thấy rằng có mối liên hệ có ý nghĩa giữa nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp niêm yết với các yếu tố tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản, tỷ số thanh toán hiện hành và đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp Trong đó tỷ suất sinh lời của tổng tài sản và khả năng thanh toán hiện thời của doanh nghiệp càng tăng, chỉ số đánh giá nguy cơ phá sản càng giảm, doanh nghiệp giảm thiểu được rủi ro lâm vào tình trạng phá sản doanh nghiệp và ngược lại khi tỷ lệ vay nợ tăng cao với thực trạng tỷ suất sinh lời của các doanh nghiệp niệm yết không cao, kinh doanh chưa hiệu quả, trị số ROA đạt trung bình là 6,9% sẽ ảnh hưởng xấu đến khả năng thanh toán, làm giảm giá trị của chỉ tiêu Zscore và làm tăng nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp Tuy nhiên nhóm tác giả nhận định rằng mô hình vẫn có khuyết điểm khi mới chỉ xem xét yếu tố nội tại chứ chưa xem xét đến sự ảnh hưởng yếu tố ngoại sinh bên ngoài doanh nghiệp
Nguyễn Minh Hà và Trương Minh Hoàng (2017): nghiên cứu rủi ro phá sản của của 100 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam bao gồm các ngành: may mặc, thủy ha sản, cao su, dược phẩm, khoán sản, kim loại từ năm 2009 đến 2015 Nghiên cứu sử dụng phương pháp bình quân GLS để kiểm định mối quan hệ giữa rủi ro phá sản với các yếu tố đa dạng hóa sản phẩm , Đa dạng hóa địa lý, đòn bẩy tài chính (Nợ phải trả/VCSH), Tính thanh khoản, Dòng tiền, Khả năng sinh lời, và Quy mô doanh nghiệp Kết quả của nghiên cứu cho thấy, tại thị trường Việt Nam, việc đa dạng hóa sản phẩm (sản phẩm bổ sung) sẽ làm giảm nguy cơ phá sản của doanh nghiệp (do tiết kiệm nguồn lực) và tăng Z-score, ngược lại, đa dang hóa địa lý sẽ làm tăng nguy cơ phá sản của doanh nghiệp (do chi phí lao động và giá sản phẩm bị đẩy tăng) Đòn bẩy tài chính tăng sẽ làm tăng nguy cơ phá sản của doanh nghiệp, ngược lại tính thanh khoản của tài sản tăng lại giúp doanh nghiệp giảm nguy cơ phá sản Hệ số Dòng tiền của doanh nghiệp tăng sẽ làm giảm rủi ro phá sản Ngoài ra nghiên cứu còn chỉ ra quy mô doanh nghiệp không đem lại ảnh hưởng gì đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Nguyễn Thị Tuyết Lan (2019): nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của 109 doanh nghiệp ngành Xây dựng tại Việt Nam, dựa trên các yếu tố: tổng nợ phải trả trên tổng tài sản; Vốn lưu động trên tổng tài sản; Khả năng thanh toán ngắn hạn; Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và mô hình Logit Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho biết tổng nợ phải trả trên tổng tài sản tăng sẽ làm tăng rủi ro phá sản của doanh nghiệp, ngược lại tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản tăng sẽ làm giảm rủi ro phá sản của doanh nghiệp Ba yếu tố còn lại bao gồm Vốn lưu động/Tổng tài sản, Khả năng thanh toán ngắn hạn, tốc độ tăng trưởng trên thu nhập ròng không làm ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Nguyễn Đỗ Quyên và Lê Ngọc Mai (2021): đã kiểm định mối quan hệ của rủi ro phá sản của 60 Doanh nghiệp được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ 2013-2018 với biến quản trị lợi nhuận và một số biến tài chính bao gồm: Quản lý lợi nhuận (biến kế toán dồn tích), Quy mô doanh nghịệp, tỷ lệ tăng trưởng tài sản , đòn bẩy tài chính, ROA, Beta Nhóm tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS Kết quả nghiên cứu cho thấy: Quản trị lợi nhuận, đòn bẩy tài chính và hệ số Beta cổ phiếu và tỉ lệ tăng trưởng tài sản có quan hệ cùng chiều với rủi ro phá sản, ROA và quy mô doanh nghiệp có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản
Phan Trần Trung Dũng, Nguyễn Thị Hà Thanh và Võ Minh Thu (2022): nhóm tác giả đã thực hiện nghiên cứu nhằm tìm hiểu sự tác động của các yếu tố vĩ mô và tài chính đến khả năng phá sản của doanh nghiệp bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Logit Các biến số tài chính được khảo sát bao gồm: Tổng nợ / Tổng tài sản, nợ ngắn hạn/Nợ dài hạn; tỷ số thanh toán hiện hành, Tỷ số thanh toán nhanh, hệ số khả năng thanh toán tổng quát Vốn hoạt dộng thuần trên tổng tài sản, ROS, ROA, ROE, Chi phí/Doanh Thu, Vòng quay hàng tồn kho, Vòng quay TSCĐ, Vòng quay tổng tài sản, Vòng quay khoảnphải thu, Tỷ lệ tự tài trợ, Tỷ lệ Vốn cố định, P/B, P/E và Chỉ số kinh tế vĩ mô GDP, CPI,
IR Kết quả nghiên cứu cho thấy: tỷ số tổng nợ phải trả trên tổng tài sản, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, hệ số thanh toán tổng quát và tỷ lệ lãi suất có tác động cùng chiều với khả năng phá sản của doanh nghiệp bất động sản Ngược lại, tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản, tỷ số vốn hoạt động thuần trên tổng tài sản, tỷ lệ thanh toán nhanh, vòng quay khoản phải thu và chỉ số kinh tế vĩ mô GDP có mối quan hệ ngược chiều với khả năng phá sản của doanh nghiệp
2.4.2 Các nghiên cứu nước ngoài
Tomasz Korol (2017) sử dụng mô hình hồi quy Logistic Nhằm xác định ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô dẫn tới phá sản ở Ba lan dựa trên 185 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Warsaw từ 1991 -2005 Đo lường sự tác động của các yếu tố vĩ mô dẫn đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Ba Lan: tỷ lệ lạm phát, GDP bình quân đầu người, động lực của nhu cầu trong nước bình quân đầu người, động lực đầu tư, lãi suất trung bình hàng năm, yêu cầu dự trữ bắt buộc, tỷ giá và tỷ lệ thất nghiệp Kết quả cho thấy GDP/đầu người, động lực đầu tư, động lực nhu cầu trong nước/đầu người và tỷ giá có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp lại có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro phá sản
Shaonan Tian, Yan Yu (2017): Kết hợp mô hình Lasso và Z-score để tìm ra các biến có yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp: Anh, Đức, Pháp và Nhật Đối với thị trường Nhật Bản, có 3 biến số có ảnh hưởng lớn đến rủi ro phá sản của Nhật: Thu nhập giữ lại/Tổng tài sản (ngược chiều), Tổng nợ/Tổng tài sản (cùng chiều) và Nợ hiện tại/Doanh thu (cùng chiều), Tỷ suất sinh lời (-), tỷ lệ đòn bẩy (+) Khác với thị trường Nhật Bản, Thị trường Châu Âu có biến Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ phải trả lại là yếu tố lớn đóng vai trò trong việc dự báo phá sản Nếu Vốn chủ sở hữu/ tổng nợ phải trả tăng thì xác suất phá sản sẽ giảm
Ivica Pervan, Maja Pervan, Bruno Vukoja (2011): xây dựng mô hình dự đoán phá sản của doanh nghiệp tại thị trường Crotia dựa trên dữ liệu 78 công ty đa ngành đã phá sản và 78 công ty đang có tình hình kinh doanh ổn định tính đến năm
2010 Nghiên cứu sử dụng 2 phương pháp là DA và LR là Các chỉ số được chọn bao gồm: Chỉ số thanh toán ngắn hạn; Vốn lưu động thuần; Tính thanh khoản của tài sản; Đòn bẩy tài chính; Vòng quay tổng tài sản, EBIT/Tổng tài sản Kết quả nghiên cứu cho thấy: Tính thanh khoản của tài sản và vòng quay tài sản không có ảnh hưởng nhiều đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp Trong khi đó, Đòn bẩy tài chính có sự tăng cùng chiều với rủi ro phá sản của doanh nghiệp Ngược lại, Tỷ số thanh toán ngắn hạn và EBIT lại cho thấy sự biến động ngược chiều với rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Gaspar-Cunha, F Mendes,J Duarte, A Vieira, B Ribeiro, A Ribeiro, J Neves, (2010): sử dụng mô hình hồi quy logistic để đo lường mối quan hệ giữa đã nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy logistic để chọn ra 4 biến trong 30 biến số được cho rằng có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản dựa vào dữ liệu của 1200 công ty tại Pháp Kết quả cho thấy chỉ số nợ tài chính/tổng số vốn đầu tư vào công ty càng cao thì công ty càng gần với sự thất bại Ngược lại nếu Vòng quay hàng tồn kho càng cao thì rủi ro phá sản càng thấp Doanh thu trên mỗi nhân viên (nghìn Euro) là thước đo khả năng sinh lời của nhân viên Nếu tất cả các tỷ lệ khác không đổi thì năng suất cao hơn sẽ làm giảm khả năng phá sản EBITDA/DT tăng thì giảm khả năng phá sản Ngoài ra còn có chỉ số cash flow, dòng tiền doanh nghiệp càng cao, rủi ro phá sản của doanh nghiệp càng thấp
Ana Sousa , Ana Braga and Jorge Cunha (2022): Nghiên cứu tìm sự tương quan giữa rủi ro phá sản và các yếu tố vi mô, vĩ mô đối với doanh nghiệp ngành xây dựng tại Bồ Đào Nha từ năm 2009 đến 2019 Đối tượng: 1832 công ty xây dựng tại
Bồ Đào Nha trong đó có 274 công ty đã phá sản Sử dụng mô hình hồi quy Logistic Kết quả nghiên cứu cho thấy trong 26 biến tài chính và vĩ mô, có 5 biến thể hiện sự tác dộng mạnh mẽ đến khả năng phá sản và các biến này cũng đã loại trừ sự tương quan với nhau Các biến vi mô: Dòng tiền/Tổng tài sản có biến động ngược chiều với rủi ro phá sản,VCSH/tổng tài sản cũng biến động ngược chiều với rủi ro phá sản, Trong khi đó, Nợ ngắn hạn/Tổng tài sản biến động cùng chiều với rủi ro phá sản Hai biến vĩ mô: Tăng trưởng GDP hàng năm và tỷ lệ thành lập doanh nghiệp đều cho thấy sự biến đổi ngược chiều với rủi ro phá sản
Các nghiên cứu trước đó trong và ngoài nước đã chứng minh khả năng giải thích của các chỉ số tài chính và vĩ mô ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp Tuy nhiên các nghiên cứu này vẫn còn nhiều hạn chế do còn tồn tại những sự khác nhau về thời gian, không gian, cách xử lý dữ liệu cũng như phương pháp nghiên cứu dẫn đến kết quả không hoàn toàn thống nhất
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Do nghiên cứu được thực hiện dựa trên các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng từ năm 2018 - 2022 nên tác giả đã quyết định sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (Panel data) Ba mô hình được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:
Mô hình bình phương nhỏ nhất Pooled OLS
Mô hình tác động cố định Fixed effect (FEM)
Mô hình tác động ngẫu nhiên Random effect (REM)
Mô hình nghiên cứu đề xuất:
Z SCORE = 𝛽 0 + 𝛽 1 ROA + 𝛽 2 CAD+𝛽 3 SIZE + 𝛽 4 LEV + 𝛽 5 LIQ +
𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 ,… 𝛽 8 : là hệ số của các biến độc lập
3.1.2 Giải thích các biến trong mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này lựa chọn biến phụ thuộc Z SCORE dựa trên mô hình Z’’ score điều chỉnh (Altman 1995) do đây là chỉ số đo lường rủi ro phá sản có độ chính xác cao, và được sử dụng rộng rãi bởi các nhà quản trị doanh nghiệp trên toàn thế giới
Bên cạnh đó mô hình Z’’ score đã được điều chỉnh để phù hợp với tất cả các ngành cũng như loại hình doanh nghiệp
X1: Vốn lưu động trên tổng tài sản;
X2: Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản;
X3: Lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản;
X4: Vốn chủ sở hữu trên tổng nợ;
3.1.2.2 Đo lường các biến độc lập
Tỷ suất sinh lời (ROA)
Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA) là một tỷ số đo lường khả năng sinh lời của một công ty so với tổng tài sản của nó Nó cho thấy mức độ tốt (hoặc kém) của một công ty đang sử dụng mọi thứ mà họ sở hữu – từ máy móc đến phương tiện và tài sản trí tuệ – để kiếm tiền Biến ROA được đo lường bằng:
ROA = Lợi nhuận sau thuế
Tỷ số thanh toán hiện hành (CAD)
Tỷ số thanh toán hiện hành (CAD) là tỷ lệ tài chính đo lường khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn của công ty bằng tài sản ngắn hạn của công ty Biến CAD được đo lường bằng:
CAD = Tài Sản Ngắn Hạn
Quy mô doanh nghiệp (SIZE)
Quy mô doanh nghiệp được đo lường bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản Biến SIZE được đo lường bằng
SIZE = ln(Tổng tài sản)
Đòn bẩy tài chính (LEV) Đòn bẩy tài chính (LEV) là sự kết hợp giữa vốn chủ sở hữu và vốn vay từ ngân hàng hoặc các tổ chức tài chính để gia tăng tỉ suất lợi nhuận cho doanh nghiệp Biến LEV được đo lường bằng
Tính Thanh khoản (LIQ) là việc đo lường khả năng của một tài sản hoặc công ty để chuyển đổi thành tiền mặt nhanh chóng và hiệu quả Biến LIQ được đo lường bằng
LIQ = Tài Sản Ngắn Hạn
Khả năng sinh lời (SALETA)
Khả năng sinh lời (SALETA) cho thấy khả năng sử dụng tài sản và cơ sở vật chất của doanh nghiệp Biến SALETA được đo lường bằng
Vòng quay hàng tồn kho (INVENTORY)
Vòng quay hàng tồn kho INVENTORY là một thước đo đánh giá mức độ hiệu quả trong việc quản lý tồn kho của một doanh nghiệp Dựa vào vòng quay hàng tồn kho, ta có thể biết số lần doanh nghiệp thay thế lượng hàng tồn kho trong khoảng thời gian cụ thể Biến INVENTORY được đo lường bằng:
INVENTORY = Giá Vốn Hàng Bán
Tỷ lệ tăng trưởng GDP (GDP)
Tỷ lệ tăng trưởng GDP (GDP) là tyt lệ tăng trưởng của tổng sản phẩm quốc nội qua các năm Chỉ số này phản ánh sự tăng trưởng kinh tế cũng như năng lực sản xuất của quốc gia qua các năm Biến GDP được đo lường bằng:
Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA)
Tỷ suất sinh lời của tài sản thể hiện khả năng quản lý tài sản cũng như khả năng sử dụng tài sản của doanh nghiệp để tạo ra lợi nhuận Chỉ tiêu này càng cao, hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp càng tốt, doanh nghiệp đang tạo được nhiều lợi nhuận dựa trên các khoản vốn đầu tư đã bỏ ra Khi nguồn vốn nội sinh dồi dào, doanh nghiệp sẽ có khả năng tự chủ tài chính tốt hơn và có thể đối phó với các yếu tố bất ngờ Do đó, ROA có quan hệ ngược chiều với rủi ro phá sản Các nghiên cứu của Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022) Nguyễn Thị Tuyết Lan
(2019), Nguyễn Đỗ Quyên và Lê Ngọc Mai (2021), Phan Trần Trung Dũng, Nguyễn Thị Hà Thanh và Võ Minh Thu (2022) Shaonan Tian, Yan Yu (2017) đồng ý với quan điểm trên
𝐻 1 : Tỷ suất sinh lời của tài sản có ảnh hưởng cùng chiều đến chỉ số Z SOCRE, nếu chỉ số này tăng, nguy cơ phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm
Tỷ số thanh toán hiện hành (CAD)
Tỷ số này cho thấy khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn bằng tài sản của doanh nghiệp Nếu chỉ số này lớn hơn 1, tức là tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp nhiều hơn nợ ngắn hạn của doanh nghiệp Chỉ số này càng cao doanh nghiệp sẽ có khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn tốt Điều này sẽ giúp doanh nghiệp giảm nguy cơ mất cân đối thanh toán, giảm thiểu rủi ro phá sản khi phải đối mặt với các khoản nợ ngắn hạn Các nghiên cứu trước đó của các tác giả Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022), Ivica Pervan, Maja Pervan, Bruno Vukoja (2011) cũng đồng ý với nhận định này
𝐻 2 : Tỷ suất thanh toán hiện hành (CAD) có ảnh hưởng cùng chiều đến chỉ số
Z SOCRE, nếu chỉ số này tăng, nguy cơ phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm
Quy mô Doanh nghiệp (SIZE)
Quy mô doanh nghiệp được đo lường dựa trên logarit tự nhiên của tổng tài sản của doanh nghiệp Chỉ số này càng cao chứng tỏ nguồn vốn tự có của doanh nghiệp khá dồi dào Tác giả kỳ vọng rằng doanh nghiệp có quy mô càng lớn thì càng có sức chống chịu trước những tác động tiêu cực đột ngột của thị trường Do đó, tác giả kỳ vọng rằng quy mô của doanh nghiệp sẽ nghịch biến với rủi ro phá sản của doanh nghiệp Nghiên cứu trước đó của Nguyễn Đỗ Quyên và Lê Ngọc Mai (2021) đã đồng ý với nhận định này Tuy nhiên, vẫn có một số các nghiên cứu cho rằng quy mô doanh nghiệp không có ý nghĩa đối với rủi ro phá sản của doanh nghiệp như Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022), Nguyễn Minh Hà và Trương Minh Hoàng (2017)
H 3 : Quy mô Doanh nghiệp (SIZE) có ảnh hưởng cùng chiều đến chỉ số Z SOCRE, nếu chỉ số này tăng, nguy cơ phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm Đòn bẩy tài chính (LEV) Đòn bẩy tài chính là một công cụ giúp doanh nghiệp bù đắp phần thiếu hụt vốn, hỗ trợ doanh nghiệp tài trợ tài sản bằng các khoản vay Nếu doanh nghiệp gặp tình trạng đòn bẩy thấp, doanh nghiệp có thể gặp những vấn đề như thiếu nguồn vốn đầu tư, hoặc không được hưởng lá chắn thuế Tuy nhiên, chỉ số này càng cao càng cho thấy doanh nghiệp càng phụ thuộc vào các khoản nợ Điều này có thể ảnh hưởng tới khả năng thanh toán các khoản nợ của doanh nghiệp nếu như lãi suất tăng Do đó, đòn bẩy tài chính có quan hệ thuận chiều với rủi ro phá sản
Các nghiên cứu trước đó của Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022), Nguyễn Minh Hà và Trương Minh Hoàng (2017) Nguyễn Thị Tuyết Lan (2019), Nguyễn Đỗ Quyên và Lê Ngọc Mai (2021), Phan Trần Trung Dũng, Nguyễn Thị Hà Thanh và Võ Minh Thu (2022), Shaonan Tian, Yan Yu (2017), Ivica Pervan, Maja Pervan, Bruno Vukoja (2011), cũng đồng ý với quan điểm trên
𝐻 4 : Đòn bẩy tài chính (LEV) có ảnh hưởng ngược chiều đến chỉ số Z SOCRE, nếu chỉ số này tăng, nguy cơ phá sản của doanh nghiệp sẽ tăng
Tính thanh khoản của tài sản (LIQ)
Tính thanh khoản của tài sản là chỉ số miêu tả khả năng chuyển đổi tài sản của doanh nghiệp sang tiền mặt Nếu doanh nghiệp có tính thanh khoản cao đồng nghĩa với việc doanh nghiệp này có khả năng chỉ trả các khoản nợ ngắn hạn bằng các tài sản của mình Do đó, nếu chỉ số này cao, rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm
Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Thu nhập dữ liệu trên phần mềm FinnPro
Chọn lọc và trích xuất trực tiếp dữ liệu của các doanh nghiệp sản xuất hàng hóa thuộc mảng tiêu dùng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) trong giai đoạn từ năm
Tác giả tiến hành lấy dữ liệu của các công ty thông qua phần mềm Finnpro Đây là phần mềm cung cấp đầy đủ bộ cơ sở dữ liệu về Kinh tế, tài chính vad vĩ mô Việt Nam, phần mềm chứa các thông tin, báo cáo tài chính, bảng cần đối kế toán, của hơn 3000 doanh nghiệp tại Việt Nam
Mẫu nghiên cứu của dữ liệu bao gồm các doanh nghiệp sản xuất trong lĩnh vực sản xuất hàng tiêu dùng được niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX tron gian đoạn từ 2018 - 2022 Mẫu nghiên cứu ban đầu bao gồm 102 doanh nghiệp, sau đó tác giả tiếp tục xử lý tệp dữ liệu bằng cách loại bỏ những công ty bị thiếu, chỉ số dùng để tính toán biến độc lập Sau khi chọn lọc, tác giả đã loại bỏ 10 công ty không đủ điều kiện, còn lại 90 công ty ngành sản xuất hàng tiêu dùng được sử dung nghiên cứu này
Bước 2: Xử lý dữ liệu
Từ tệp dữ liệu đã có, tác giả thực hiện tính toán giá trị của các biến độc lập và biến phụ thuộc Tác giả đã sử dụng phần mềm Excel để tính toán giá trị của các biến này
Bước 3: Phân tích dữ liệu trên phần mềm Stata 17
Sau khi đã có các dữ liệu cần thiết cho việc tính toán, các dữ liệu sẽ được đưa vào xử lý thông qua phần mềm thống kê Stata 17 Trình tự phân tích như sau:
Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp giúp nhà nghiên cứu biết được những đại lượng liên quan đến các biến nghiên cứu bao gồm: Số biến quan sát (Obs), giá trị cao nhất (Max), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (standard deviation) Để thực hiện thống kê mô tả bằng Stata 17, tác giả sử dụng lệnh sum
Phân tích ma trận tương quan
Nhằm kiểm tra mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, tác giả sử dụng phương pháp hệ số tương quan Pearson Hệ số tương quan Pearson (hệ số r) để đo lường mối quan hệ tuyến tính của các biến với nhau Hệ số r dao động giữa khoảng giá trị (-1; 1), nếu: r < 0: biến đo lường có mối quan hệ ngược chiều nhau; r > 0: biến đo lường có mối quan hệ cùng chiều nhau; r = 0: biến đo lường có mối quan hệ không có mối quan hệ tuyến tính r = +1/-1: biến đo lường có mối quan hệ tuyến tính tuyệt đối;
Ngoài ra, nếu hệ số r > 0.5 hoặc r < -0.5 thì hai cặp biến có độ tương thích cao, có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Phân tích đa cộng tuyến VIF
Trong trường hợp khi kiểm định tương quan của mô hình mà phát hiện có các cặp biến có mối tương quan mạnh với nhau, tác giả cần thực hiện kiểm định đa cộng tuyến Tác giả sử dụng hệ số VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Nếu hệ số VIF:
Hệ số VIF < 2 thì mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến;
Hệ số VIF dao động từ 2 đến 5 cho thấy biến trong mô hình có thể có mối quan hệ tương quan;
Hệ số VIF > 5 thì các biến có thể có mối tương quan cao;
Hệ số VIF > 10 thì mô hình chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến
Phân tích hồi quy OLS Để đo lường mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy OLS - phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất:
Y là biến phụ thuộc (dependent variable) hoặc còn gọi là regressand;
X là các biến giải thích hay biến độc lập
𝛽 𝑛 là hệ số của các biến độc lập trong đó 𝛽 0 là hệ số chặn u là hạng nhiễu hay sai số ngẫu nhiên (random hay stochastic error term) i là ký hiệu cho quan sát thứ i
Phân tích hồi quy FEM
Do dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng theo thời gian cho nên cần loại bỏ hiệu ứng cố định của đơn vị Do vậy, tác giả thực hiện hồi quy FEM (Fixed Effects Model) Sau đó, so sánh mô hình OLS và FEM để đưa ra mô hình nghiên cứu tốt nhất
Lựa chọn mô hình thích hợp bằng F-test,
Về bản chất, các tham số của mô hình FEM là các đại lượng cố định, do đó để lựa chọn mô hình thích hợp tác giả sử dụng phương pháp F-test với giả định như sau:
𝐻 0 : Mô hình không có hiệu ứng cố định
𝐻 1 : Mô hình có hiệu ứng cố định
Khi P-value < 0.05 ta bác bỏ 𝐻 0 , chấp nhận 𝐻 1 , tức là có hiệu ứng cố định trong mô hình, hay nói cách khác là mô hình FEM phù hợp hơn OLS
Phân tích hồi quy REM
Do các đơn vị quan sát của dữ liệu bảng có thể tồn tại hiệu ứng ngẫu nhiên của đơn vị, tác giả sử dụng mô hình hồi quy REM để xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và các biến độc lập và giải quyết vấn đề sự khác biệt giữa các đơn vị quan sát
Lựa chọn mô hình thích hợp bằng Hausman
Còn để lựa chọn mô hình FEM hay REM là phù hợp, hay nói cách khác là trong mô hình thì tồn tại hiệu ứng cố định nhiều hơn, hay là hiệu ứng ngẫu nhiên nhiều hơn, chúng ta dùng kiểm định Hausman:
𝐻 0 : Mô hình có hiệu ứng ngẫu nhiên tốt hơn hiệu ứng cố định
𝐻 1 : Mô hình có hiệu ứng cố định tốt hơn hiệu ứng ngẫu nhiên
Cũng giống như trên khi P-value < 0.05, ta bác bỏ 𝐻 0 , chấp nhận 𝐻 1 , tức là có hiệu ứng cố định trong mô hình, được mô hình FEM là tốt hơn
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Sau khi lựa chọn mô hình thích hợp, tác giả cần kiểm chứng xem mô hình có bị hiện tượng dùng kiểm định Wooldridge với giả thiết:
𝐻 0 : Không có tương quan chuỗi (no first-order autocorrelation)
𝐻 1 : Có tương quan chuỗi (no first-order autocorrelation)
Với giá trị P-value = 0.0536 > 5% của kiểm định Wooldridge như trên, ta chấp nhận giả thiết H0, có nghĩa là mô hình không có hiện tượng tự tương quan
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để kiểm tra mô hình có hiện tượng tương quan hay không, dùng kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian với giả thiết:
𝐻 0 : Phương sai qua các thực thể là không đổi
𝐻 1 : Phương sai qua các thực thể là có thay đổi
Nếu P-value = 0.0000 < 0.05, do đó, bác bỏ 𝐻 0 , mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Sửa chữa khuyết tật mô hình (nếu có)
Mẫu và dữ liệu nghiên cứu
Khóa luận lựa chọn mẫu nghiên cứu dựa trên phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên Phương pháp này có tính đơn giản và mẫu nghiên cứu được chọn có tính đại diện cho toàn bộ quần thể nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu của dữ liệu bao gồm 90 doanh nghiệp sản xuất trong lĩnh vực sản xuất hàng tiêu dùng được niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX tron gian đoạn từ
Tác giả đã sử dụng hai phần mềm để tính toán và xử lý dữ liệu nghiên cứu bao gồm Excel và phần mền thống kê STATA 17.
Phương pháp nghiên cứu
Thu thập, phân tích và so sánh số liệu thống kê các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng
Thống kê mô tả: phương pháp này giúp đánh giá sơ bộ về các biến mô hình nghiên cứu bao gồm: gía trị lớn nhất (Max), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị trung bình (Mean), trung vị (Sd)
Ma trận tương quan: Phương pháp này giúp xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau cũng như mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cũng như bước đầu kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình Nếu hệ số tương quan của hai biến độc lập có tương quan quá lớn với nhau, có thể dẫn tới sai sót trong mô hình, khiến mô hình xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến
Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng: Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy mô hình Pooled OLS, mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), mô hình tác động cố định (FEM) và để tìm ra mô hình tốt nhất, nghiên cứu sử dụng F-test, Hausman để lựa chọn giữa 3 mô hình
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: để cho ra mô hình tốt nhất, tác giả cần kiểm định mối quan hệ tuyến tính với nhau bằng cách phân tích hồi quy tuyến tính Nếu giá trị của kiểm cho thấy mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả cần thực hiện các bước xử lý để loại bỏ hiện tượng này
Kiểm định tự tương quan và phương sai sai số thay đổi: tự tương quan và phương sai sai số thay đổi sẽ làm cho mô hình hồi quy không mang lại kết quả tốt nhất Nếu mô hình có xảy ra các hiện tượng này thì sử dụng mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục Từ đó đưa ra kết luận các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng
TÓM TẮT CHƯƠNG 3 Ở chương 3, tác giả đã đễ xuất mô hình nghiên cứu gốc cũng như giả thuyết và dấu kỳ vọng của các biến độc lập Ngoài ra, tác giả đã nêu ra quy trình nghiên cứu bao gồm: Thu nhập dữ liệu thông qua bộ cơ sở dữ liệu Finnpro, xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm Stata 17 Bên cạnh đó, tác giả còn đề cập đến các phương pháp được xử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu như thống kê mô tả, ma trận tương quan, hồi quy OLS, FEM, REM, FGLS Ngoài ra, tác giả còn sử dụng một số các kiểm định khác như kiểm định F-test, kiểm định Hausman để đưa ra mô hình nghiên cứu tốt hơn Tác giả sử dụng kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan, kiểm định phương sai sai số thay đổi để loại bỏ khuyết tất của mô hình.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả
Tác giả đã thực hiện thống kê mô tả để đánh giá sơ bộ về giá trị thống kê bao gồm gía trị lớn nhất (Max), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị trung bình (Mean), trung vị (Sd) của biến phụ thuộc Z-SOCRE (chỉ số đo lường rủi ro phá sản của công ty) và 8 biến độc lập bao gồm: ROA (tỷ suất sinh lời của tài sản của công ty), CAD (tỷ số thanh toán hiện hành của công ty), SIZE (quy mô doanh nghiệp), LEV (đòn bẩy tài chính của công ty), LIQ (tính thanh khoản tài sản của công ty), SALETA (khả năng sinh lời của công ty), INVENTORY (vòng quay hàng tồn kho của công ty), GDP (tỷ kệ tăng trường GDP)
Bảng 3.4.1: Kết quả thống kê mô tả các biến
Obs Mean Max Min Sd
Từ bảng 4.1 ta có được kết quả thống kê mô tả của các biến Có tất cả90 công ty ngành sản xuất hàng tiêu dùng được lựa chọn trên hai sàn HOSE và HNX trong gian đoạn 2018 - 2022 Tổng cộng có 9 biến được nghiên cứu và 450 quan sát Trong đó:
Z-SOCRE - chỉ số đo lường rủi ro phá sản của công ty: nhận giá trị trung bình là 5.0270 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó công ty Đầu tư DNA (mã: KSD) vào năm 2018 có giá trị cao nhất là 66.7014 và Công ty Nông nghiệp Quốc tế HAGL (mã: HNG) vào năm 2022 nhận giá trị nhỏ nhất là -5.4193 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến Z-SCORE trong giai đoạn nghiên cứu là 5.9245
ROA - tỷ số sinh lời của tài sản của công ty: nhận giá trị trung bình là 0.0687 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó công ty VinaCafé Biên Hòa (mã: VCF) vào năm 2020 có giá trị cao nhất là 0.33814 và Công ty Chế biến Hàng Xuất Khẩu Long An (mã: LAF) vào năm 2018 nhận giá trị nhỏ nhất là -0.2974 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến ROA trong giai đoạn nghiên cứu là 0.0741
CAD - tỷ số thanh toán hiện hành của công ty: nhận giá trị trung bình là
2.3165 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó công ty Thủy sản Mekong (mã: AAM) vào năm 2021 có giá trị cao nhất là 29.4070 và Công ty Nông nghiệp Quốc tế HAGL (mã: HNG) vào năm 2022 nhận giá trị nhỏ nhất là 0.4147 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến CAD trong giai đoạn nghiên cứu là 2.9330
SIZE - quy mô doanh nghiệp: nhận giá trị trung bình là 27.9210 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó Tập đoàn Masan (mã: MSN) vào năm 2022 có giá trị cao nhất là 32.5822 và Công ty Đầu tư Ego Việt Nam (mã: HKT) vào năm 2018 nhận giá trị nhỏ nhất là 25.0712 Bbên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến SIZE trong giai đoạn nghiên cứu là 1.5148
LEV - đòn bẩy tài chính của công ty: nhận giá trị trung bình là 0.4556 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó công ty Nông nghiệp BAF Việt Nam (mã: BAF) vào năm 2019 có giá trị cao nhất là 0.9811 và Công ty Đầu tư DNA (mã: KSD) vào năm 2018 nhận giá trị nhỏ nhất là 0.0159 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến LEV trong giai đoạn nghiên cứu là 0.1871
LIQ - tính thanh khoản tài sản của công ty: nhận giá trị trung bình là 0.6282 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó công ty Minh Khang Capital Trading Public (mã: CTP) vào năm 2022 có giá trị cao nhất là 0.9999 và Công ty Nông nghiệp Quốc tế HAGL (mã: HAG) vào năm 2018 nhận giá trị nhỏ nhất là 0.13651 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến LIQ trong giai đoạn nghiên cứu là 0.1723
SALETA - khả năng sinh lời của công ty: nhận giá trị trung bình là 1.3040 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó công ty Bia Hà Nội - Thanh Hóa (mã: THB) vào năm 2022 có giá trị cao nhất là 5.1384 và Công ty Nông nghiệp Quốc tế HAGL (mã: HNG) vào năm 2022 nhận giá trị nhỏ nhất là 0.05855 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến SALETA trong giai đoạn nghiên cứu là 0.8562
INVENTORY - vòng quay hàng tồn kho của công ty: nhận giá trị trung bình là 6.1330 trong giai đoạn từ năm 2018-2022, trong đó công ty G-Automobile (mã: GMA) vào năm 2018 có giá trị cao nhất là 84.6766 và Công ty MIRAE (mã: KMR) vào năm 2020 nhận giá trị nhỏ nhất là 0.7008 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến CAD trong giai đoạn nghiên cứu là 6.8161
GDP - tỷ kệ tăng trường GDP: nhận giá trị trung bình là 0.5522 trong giai đoạn từ năm 2018-2022 Trong đó vào năm 2022, GDP có giá trị cao nhất là 0.0802 và năm 2021 nhận giá trị nhỏ nhất là 0.0258 Bên cạnh đó, độ lệch chuẩn của của biến GDP trong giai đoạn nghiên cứu là 0.0229.
Phân tích tương quan
Để kiểm tra mối quan hệ và hiện tượng đa cộng tuyến của các biến, tác giả sử dụng phương pháp đo lường hệ số r để đo lường hiện tượng tương quan của mô hình
Từ bảng 4.2 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu
Bảng 4.2: Phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
RE ROA CAD SIZE LEV LIQ
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17
Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập: Từ kết quả của bảng 4.2 có thể thấy giữa biến Z SOCRE và LEV có mối quan hệ tương quan khá lớn với nhau, hệ số tương quan = -0.7189 Điều này cho thấy đòn bẩy tài chính có thể sẽ làm tăng rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Mối quan hệ giữa các biến độc lập: Từ kết quả của bảng 4.2 có thể thấy ngoại trừ biến LEV và CAD có mối quan hệ tương quan khá lớn với nhau, hệ số tương quan
= -0.6036, thì các biến các khác đều có mối quan hệ tuyến tính không mạnh với hệ số tươnng quan < 0.5 hoặc hệ số tương quan > -0.5
Tuy nhiên do biến LEV và CAF có mối quan hệ tương quan ngược chiều khá lớn cho nên nó có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến Do đó, mô hình này cần kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả đã thực hiện tính hệ số VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả từ bảng 4.3 cho thấy VIF < 2.5 do đó các biến độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.3: Hệ số VIF của mô hình
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17
Phân tích hồi quy
4.4.1 So sánh hồi quy OLS và FEM Để lựa chọn giữa OLS và FEM, tác giả thực hiện kiểm định F với giả thuyết:
𝐻 0 : Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn
𝐻 1 : Mô hình FEM phù hợp hơn
Nếu Prob > chi của mô hình bé hơn 0.05 thì ta bác bỏ 𝐻 0 , mô hình FEM sẽ thích hợp hơn OLS Ngược lại nếu Prob > chi của mô hình lớn hơn 0.05 thì ta chập nhận 𝐻 0 , mô hình OLS sẽ thích hợp hơn FEM Từ bảng 4.4 và 4.5, ta thấy Prob > F
= 0.0000, như vậy, mô hình FEM thích hợp hơn mô hình OLS Vì vậy, ta loại mô hình OLS
Bảng 4.4: Kết quả hồi quy của mô hình OLS
Prob > F= 0.0000 R- spquared = 0.8754 ZSCORE Coef Std.Err z P>z 95% Conf Interval ROA 10.95921 1.624088 6.75 0.000 7.7673 14.15113 CAD 1.584063 0.0458183 34.57 0.000 1.494014 1.674113 SIZE -0.05746 0.074911 -0.77 0.443 -0.204687 0.089767 LEV -6.27772 0.790166 -7.94 0.000 -7.830679 -4.72476 LIQ -1.205266 0.664344 -1.81 0.070 -2.51094 0.100408 SALETA 0.1575821 0.1418 1.11 0.267 -0.1211055 0.43627 INVENTORY 0.0096412 0.015863 0.61 0.544 -0.0215344 0.040817 GDP -0.8760272 4.349047 -0.2 0.840 -9.423461 7.671407
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17 Bảng 4.5: Kết quả hồi quy của mô hình FEM
Prob > F = 0.0000 R- spquared = 0.8596 ZSCORE Coef Std.Err z P>z 95% Conf Interval ROA 8.598239 1.87127 4.59 0.000 4.917818 12.27866 CAD 1.503851 0.0499551 30.1 0.000 1.405599 1.602102 SIZE 0.409573 0.3252038 1.26 0.209 -0.2300392 1.049185 LEV -6.575003 1.080024 -6.09 0.000 -8.699199 -4.450808 LIQ -2.360432 0.9883748 -2.39 0.017 -4.304372 -0.4164922 SALETA 0.4516096 0.2512836 1.8 0.073 -0.0426161 0.9458353 INVENTORY 0.0046662 0.0175827 0.27 0.791 -0.0299156 0.039248 GDP -0.4265381 3.113784 -0.14 0.891 -6.550741 5.697665
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17
4.4.2 So sánh hồi quy FEM và REM - Kiểm định Hausman
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy của mô hình REM
Prob > F = 0.0000 R- spquared = 0.8748 ZSCORE Coef Std.Err z P>z 95% Conf Interval ROA 9.247372 1.638495 5.64 0.000 6.035981 12.45876 CAD 1.528058 0.0444543 34.37 0.000 1.440929 1.615186 SIZE -0.0027372 0.1105717 -0.02 0.980 -0.2194538 0.2139794 LEV -6.684097 0.8393252 -7.96 0.000 -8.329145 -5.03905 LIQ -1.601165 0.7632206 -2.1 0.036 -3.09705 -0.1052803 SALETA 0.2654695 0.177419 1.5 0.135 -0.0822654 0.6132045 INVENTORY 0.0062639 0.0154756 0.4 0.686 -0.0240677 0.0365954 GDP -0.4842636 3.098773 -0.16 0.876 -6.557748 5.589221
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17
Sau khi có kết quả của mô hình OLS và FEM, để tìm được mô hình thích hợp cho nghiên cứu, tác giả tiếp tục sử dụng kiểm định Hausman để xác định được mô hình nghiên cứu FEM hay REM thích hợp hơn Mô hình Hausamn được nghiên cứu với các giả thuyết:
𝐻 0 : không có sự tương quan giữa các biến giải thích và yếu tố ngẫu nhiên -
Mô hình REM phù hợp
𝐻 1 : có sự tương quan giữa các biến giải thích và yếu tố ngẫu nhiên Mô hình FEM phù hợp
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định của mô hình Hausman
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17
Từ bảng 4.7, ta có thể thấy với P-value = 0.5075 > 5%, chấp nhận giả thuyết
𝐻 0 Cho nên mô hình được lựa chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM
4.4.3 Kiểm định tự tương quan - kiểm định Wooldridge
Sau khi lựa chọn được mô hình REM, để kiểm tra mô hình có hiện tượng tương quan hay không, dùng kiểm định Wooldridge với giả thiết:
𝐻 0 : Không có tương quan chuỗi (no first-order autocorrelation)
𝐻 1 : Có tương quan chuỗi (no first-order autocorrelation)
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định của mô hình Wooldridge
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17
Với giá trị P-value = 0.0536 > 5% của kiểm định Wooldridge như trên, ta chấp nhận giả thiết H0, có nghĩa là mô hình không có hiện tượng tự tương quan
4.4.4 Kiểm định phương sai thay đổi - kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định của mô hình Breusch và Pagan Lagrangian
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17 Để kiểm tra mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, dùng kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian với giả thiết:
𝐻 0 : Phương sai qua các thực thể là không đổi
𝐻 1 : Phương sai qua các thực thể là có thay đổi
Từ bảng 4.9, có thể thấy được P-value = 0.0000 < 0.05, do đó, bác bỏ 𝐻 0 , mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
4.4.5 Mô hình FGLS Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình REM và tìm ra mô hình nghiên cứu thích hợp nhất, tác giả đã chuyển đổi mô hình REM sang mô hình ước lượng FGLS nhằm xử lí khuyết tật này để đảm bảo rằng mô hình ược lượng thu được hiệu quả nhất
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy của mô hình GLS
Prob > F 0.0000 ZSCORE Coef Std.Err z P>z 95% Conf Interval ROA 11.2402 0 3481324 32.29 0.000 10.55787 11.92253 CAD 1.521906 0 0354184 42.97 0.000 1.45248 1.591325 SIZE 0.0151322 0 0129529 1.17 0.243 -0.0102549 0.0405194 LEV -5.784819 0 2092365 -27.65 0.000 -6.194915 -5.374723 LIQ 0.9784633 0 1754671 5.58 0.000 0.6345541 1.322372 SALETA 0.0345984 0.0254326 1.36 0.174 -0.0152485 0.0844453 INVENTORY 0.006506 0.0045287 1.44 0.151 -0.00237 0.015382 GDP -0.5979175 0.7059346 -0.85 0.397 -1.981524 0.785689
Nguồn: Tính toán bằng Stata 17
Sau khi kiểm định mô hình và loại bỏ các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê, ta có mô hình đo lường sự ảnh hưởng các yếu tố đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp ngành sản xuất hàng tiêu dùng như sau:
Với mô hình hồi quy theo phương pháp GLS, các biến độc lập ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp có ý nghĩa về mặt thống kê bao gồm: Tỷ suất sinh lời của tài sản, tỷ số thanh toán hiện hành của doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản của tài sản, vòng quay hàng tồn kho Trong đó, có 4 biến có ý nghĩa ở mức 1% bao gồm: Tỷ suất sinh lời của tài sản, tỷ số thanh toán hiện hành của doanh nghiệp, đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản của tài sản; và một biến có ý nghĩa ở mức 10%: vòng quay hàng tồn kho
Tỷ suất sinh lời của tài sản (ROA) có mối quan hệ đồng biến với chỉ số đo lường rủi ro phá sản của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1% Điều này đúng với kỳ vọng của giả thuyết ban đầu Từ kết quả mô hình, ta có thể thấy nếu như ROA tăng 1 đơn vị thì sẽ làm cho chỉ số Z-SCORE tăng 11.2402 đơn vị, đồng nghĩa với việc rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm 11.2402 đơn vị ROA là chỉ số thể hiện khả năng đầu tư của doanh nghiệp khi sử dụng tài sản đem đi đầu tư để tạo ra lợi nhuận Chỉ số này tăng đồng nghĩa với việc lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp cũng sẽ tăng, doanh nghiệp sẽ có thêm nguồn vốn cho các hoạt động khác như đầu tư, mở rộng quy mô, các kế hoạch phát triển, bên cạnh đó điều này cũng giúp doanh nghiệp tăng thêm năng lực chống chịu trước những biến động thị trường, từ đó là giảm rủi ro phá sản của doanh nghiệp
Kết quả trên giống với các nghiên cứu của Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022) Nguyễn Thị Tuyết Lan (2019), Nguyễn Đỗ Quyên và Lê Ngọc Mai
(2021), Phan Trần Trung Dũng, Nguyễn Thị Hà Thanh và Võ Minh Thu (2022) Shaonan Tian, Yan Yu (2017), cho rằng ROA của doanh nghiệp càng cao, rủi ro phá sản của doanh nghiệp càng giảm
Tỷ số thanh toán hiện hành (CAD) có mối quan hệ đồng biến với chỉ số đo lường rủi ro phá sản của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1% Điều này đúng với kỳ vọng của giả thuyết ban đầu Từ kết quả mô hình, ta có thể thấy nếu như CAD tăng 1 đơn vị thì sẽ làm cho chỉ số Z-SCORE tăng 1.521906 đơn vị, đồng nghĩa với việc rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm 1.521906 đơn vị Chỉ số này càng cao khả năng mất cân bằng thanh toán của doanh nghiệp sẽ giảm làm giảm thiểu rủi ro phá sản
Kết quả trên cũng phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đó của các tác giả Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022), Ivica Pervan, Maja Pervan, Bruno Vukoja (2011). Đòn bẩy tài chính (LEV) có mối quan hệ nghịch biến với chỉ số đo lường rủi ro phá sản của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1% Điều này đúng với kỳ vọng của giả thuyết ban đầu Từ kết quả mô hình, ta có thể thấy nếu như LEV tăng 1 đơn vị thì sẽ làm cho chỉ số Z-SCORE giảm 5.784819 đơn vị, đồng nghĩa với việc rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ tăng 5.784819 đơn vị Các doanh nghiệp có tỷ lệ nợ cao nếu như lợi nhuận của doanh nghiệp không đủ để chi trả cho lãi suất cũng như chi phí đi vay của các khoản nợ, không thể bù đắp được các khoản lỗ thì có thể rơi vào tình trangh phá sản Do đó, đòn bẩy tài chính có quan hệ thuận chiều với rủi ro phá sản
Kết quả này cũng đúng với các nghiên cứu trước đó của Trương Thanh Hằng và Nguyễn Thị Nga (2022), Nguyễn Minh Hà và Trương Minh Hoàng (2017) Nguyễn Thị Tuyết Lan (2019), Nguyễn Đỗ Quyên và Lê Ngọc Mai (2021), Phan Trần Trung Dũng, Nguyễn Thị Hà Thanh và Võ Minh Thu (2022), Shaonan Tian, Yan Yu (2017), Ivica Pervan, Maja Pervan, Bruno Vukoja (2011)
Tính thanh khoản của tài sản (LIQ) có mối quan hệ đồng biến với chỉ số đo lường rủi ro phá sản của doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1% Điều này đúng với kỳ vọng của giả thuyết ban đầu Từ kết quả mô hình, ta có thể thấy nếu như LIQ tăng 1 đơn vị thì sẽ làm cho chỉ số Z-SCORE tăng 0.9784633 đơn vị, đồng nghĩa với việc rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm 0.9784633 đơn vị Với tính thanh khoản cao, doanh nghiệp sẽ không gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản vay trong thời gian ngắn Trong trường hợp khi xảy ra một biến cố đột xuất từ thị trường, dựa vào giá trị thanh khoản của tài sản, doanh nghiệp có thể bám trụ trong thời gian nhất định để đợi đến khi thị trường tốt hơn Do đó, nếu chỉ số này cao, rủi ro phá sản của doanh nghiệp sẽ giảm
Kết quả trên cũng đúng như kết quả của ghiên cứu của Nguyễn Minh Hà và Trương Minh Hoàng (2017)
Bảng 4.10: Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Biến độc lập Ký hiệu Kỳ vọng Kết quả
Tỷ suất sinh lời của tài sản
Tỷ số thanh toán hiện hành
SIZE + Không có ý nghĩa thống kê Đòn bẩy tài chính LEV _ -
Tính thanh khoản của tài sản
Khả năng sinh lời SALETA + Không có ý nghĩa thống kê
Vòng quay hàng tồn kho
INVENTORY + Không có ý nghĩa thống kê
GDP + Không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
TÓM TẮT CHƯƠNG 4 Ở chương 4, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu thông qua phần mềm Stata
17 Thông qua thống kê mô tả, nghiên cứu có 450 quan sát, bên cạnh đó cũng biết được một số đặc điểm dữ liệu nghiên cứu như: gía trị lớn nhất (Max), giá trị nhỏ nhất (Min), giá trị trung bình (Mean), trung vị (Sd) Ngoài ra, thông qua việc sử dụng các phương pháp nghiên cứu cũng như các kiểm đinh, tác giả đã đưa ra được kết quả hồi quy mô hình FGLS như sau: biến ROA, CAD, LIQ đều có ảnh hưởng tiêu cực đối với rủi ro phá sản ở mức ý nghĩa 1%; ngược lại, biến LEV có ảnh hưởng tích cực đối với rủi ro phá sản ở mức ý nghĩa 1%.