Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam ngành bất động sản

Sự gia nhập tổ chức thương mại thế giới WTO, cùng với sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán giúp cho nền kinh tế phát triển nhanh chóng vừa mở ra cơ hội phát triển cho c

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

Việt Nam ngành bất động sản GVHD: TS Đàm Thị Thanh Huyền

Hà Nội - 2024

LỜI CAM ĐOAN

Chúng em xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu riêng của nhóm Trongbài nghiên cứu, các tài liệu tham khảo, số liệu thống kê có nguồn trích dẫn đầy đủ vàtrung thực Các kết luận chúng em đưa ra trong bài nghiên cứu chưa từng được ai công

bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả bài nghiên cứu

Ngọc Bùi Minh Ngọc

Linh Phạm Thị Mỹ Linh

Linh Nguyễn Ngọc Linh

Mai Nguyễn Thị Mai Hường

Phạm Thị Hường

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học, dưới sự hướng dẫn tận tìnhcủa giáo viên hướng dẫn và được nhà trường tạo điều kiện thuận lợi, chúng em đã cómột quá trình nghiên cứu, tìm hiểu và học tập nghiêm túc để hoàn thành đề tài Kếtquả thu được không chỉ do sự nỗ lực của bản thân chúng em mà còn có sự giúp đỡ củaquý thầy cô, gia đình và các bạn

Đầu tiên, chúng em xin trân trọng gửi lời cảm ơn đến Ban giám hiệu nhà trường,quý thầy cô giáo khoa Tài chính - Ngân hàng của trường Đại học Thương mại đãhướng dẫn, giảng dạy, cung cấp kiến thức và phương pháp trong các năm học vừa qua.Với vốn kiến thức được tiếp thu trong quá trình học tập, không chỉ là nền tảng cho quátrình nghiên cứu đề tài mà còn là hành trang quý báu để nhóm nghiên cứu chúng embước vào đời một cách vững chắc và tự tin Đặc biệt, chúng em xin gửi lời cám ơn sâusắc đến cô TS Đàm Thị Thanh Huyền đã nhiệt tình hướng dẫn và góp ý để nhómnghiên cứu có thể hoàn thành đề tài nghiên cứu này

Cuối cùng, chúng em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè và những ngườithân đã luôn theo sát, giúp đỡ và ủng hộ chúng em về mặt tinh thần

Trong quá trình thực hiện và trình bày đề tài nghiên cứu không thể tránh khỏinhững sai sót và hạn chế, do vậy nhóm nghiên cứu rất mong nhận được sự góp ý, nhậnxét của quý thầy cô và các bạn

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TỪ TIẾNG VIỆT

TTS Tổng tài sản

TỪ TIẾNG ANH

ASEAN Association of SouthEast Asian

GDP Gross domestic product Tổng sản phẩm quốc nội

HNX Ha Noi Stock Exchange Sở Giao dịch Chứng khoán Hà

NộiHOSE Ho Chi Minh City Stock Exchange Sở Giao dịch Chứng khoán

Thành phố Hồ Chí MinhOLS Ordinary Least Squares Phương pháp bình phương tối

thiểuGLS Generalized Least Squares Bình phương tối thiểu tổng quátREM Random Effects Model Mô hình tác động ngẫu nhiênGSO General Statistics Office Tổng cục Thống kê

ISIC International standard industrial

classification of all economicactivities

Hệ thống phân ngành quốc tế

OTC Over the counter market Thị trường chứng khoán phi tập

trungROA Return on total assets Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản

ROE Return on common equity Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Hình 3.2 Xây dựng mô hình

Hình 4.1 Bình quân chỉ số Z-score của các doanh nghiệp BĐS giai đoạn 2016-2022

Bảng 1.1 Bảng diễn giải điểm số Z

Bảng 2.1 Kết quả hoạt động kinh doanh của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016 – 2022

Bảng 2.2 Khả năng sinh lời của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016 – 2022 Bảng 2.3 Hệ số khả năng thanh toán của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016- 2022

Bảng 2.4 Hiệu suất hoạt động của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016-2022 Bảng 2.5 Tình hình biến động tài sản của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016- 2022

Bảng 2.6: Hệ số nợ và tỷ trọng nợ NH trong tổng số nợ phải trả của DN BĐS Việt Nam giai đoạn 2016 – 2022

Bảng 3.1: Bảng diễn giải điểm số Z 47

Bảng 3.2: Bảng thống kê các biến 47

Bảng 4 1: Kết quả chỉ số Z-Score của các doanh nghiệp BĐS Việt Nam 51

Bảng 4.2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình 54

Bảng 4.3: Kết quả mô hình FEM 56

Bảng 4.4: Kết quả mô hình REM 57

Bảng 4.5: Kết quả chạy mô hình hồi quy biến phụ thuộc Z 59

Bảng 4.6: Tổng hợp sự tác động của các nhân tố đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp bất động sản 60

1 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu

Trong lĩnh vực bất động sản, theo công ty Jones Lang Lasalle nghiên cứu, tácđộng tổng thể của đại dịch Covid-19 đối với thị trường bất động sản khu vực Châu Á -Thái Bình Dương trở nên sâu rộng trong quý 2 năm 2020 Công ty Jones Lang Lasalleghi nhận sự sụt giảm đầu tư và giá thuê trên hầu hết các bất động sản thương mại trongnửa đầu năm 2020 Dựa trên dữ liệu do công ty Jones Lang Lasalle công bố, khốilượng đầu tư bất động sản nửa đầu năm 2020 vào khu vực Châu Á - Thái Bình Dươnggiảm 32% so với cùng kỳ năm trước, cụ thể quý 2 giảm 39% và quý 1 giảm 26%

Theo báo cáo của công ty Jones Lang Lasalle, triển vọng bất động sản ViệtNam vẫn theo chiều hướng tích cực Việt Nam tiếp tục giữ vị trí là điểm đến được yêuthích trong xu hướng chuyển dịch nhà máy sản xuất ra khỏi Trung Quốc Mặc dù đạidịch Covid-19 gây ra những khó khăn tạm thời cho kế hoạch kinh doanh sắp tới,nhưng với chiến lược đầu tư dài hạn, bất động sản khu công nghiệp ở Việt Nam vẫnthu hút các nhà đầu tư, đặc biệt là tận dụng các hiệp định thương mại tự do và xuhướng chuyển dịch các nhà máy ra khỏi Trung Quốc

Mỗi năm, ngành bất động sản đóng góp 3,5% - 4% vào GDP cả nước, là cầu nốicác ngành, thị trường trong chuỗi giá trị bất động sản Từ đó, có thể thấy ngành bấtđộng sản đã góp phần quan trọng trong sự nghiệp phát triển kinh tế - xã hội, giúp đẩynhanh quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước Trong những năm qua, nềnkinh tế Việt Nam đã có những thay đổi rõ rệt Sự gia nhập tổ chức thương mại thế giới(WTO), cùng với sự hình thành và phát triển của thị trường chứng khoán giúp cho nềnkinh tế phát triển nhanh chóng vừa mở ra cơ hội phát triển cho các doanh nghiệp ViệtNam nói chung và các doanh nghiệp ngành bất động sản nói riêng, vừa đặt ra nhữngthách thức như đối thủ cạnh tranh cả trong và ngoài nước ngày càng nhiều, chi phí đầuvào tăng… Mặt khác, việc quản lý doanh nghiệp của các nhà quản trị vẫn còn yếu làmcho hiệu quả hoạt động kinh doanh, hiệu quả tài chính thấp, làm giảm khả năng cạnhtranh của doanh nghiệp trên thị trường dễ dẫn đến nguy cơ mất khả năng thanh toán,tăng rủi ro tín dụng

Đối mặt với những cơ hội và thách thức, chủ doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổchức tài chính cần hiểu rõ tình trạng sức khỏe của doanh nghiệp Doanh nghiệp đang

có tình trạng tài chính lành mạnh, an toàn hay có nguy cơ phá sản Liệu rằng có thể dựbáo trước rủi ro tín dụng doanh nghiệp hay không? Đây là đề tài đã thu hút sự quantâm của nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới với những nghiên cứu thực nghiệm ở nhiềuquốc gia và ngành nghề khác nhau

Xuất phát từ những lý do trên, nhóm tác giả đã lựa chọn đề tài “Nhân tố ảnhhưởng đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoánViệt Nam ngành bất động sản” với mong muốn tìm hiểu được tác động của các nhân

tố đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam hiện nay Từ đó,

đưa ra được các kiến nghị, chính sách, chiến lược phù hợp hiệu quả giúp doanh nghiệpgiảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả kinh doanh ngành bất động sản ViệtNam.

2 Mục tiêu nghiên cứu

● Mục tiêu tổng quát: Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm tìm ra và đánhgiá các yếu tố có ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng của các công ty bất động sản niêm yếttrên sàn chứng khoán tại Việt Nam, từ đó đưa ra kiến nghị, giải pháp cho các nhà quản

lý doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tín dụng tham khảo, có cái nhìn tổng quan

về ngành giúp doanh nghiệp hạn chế, giảm thiểu các rủi ro tín dụng

● Mục tiêu cụ thể

Thứ nhất, giới thiệu mô hình Z-score và vận dụng để tìm ra các nhân tố tácđộng đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn chứngkhoán Việt Nam

Thứ hai, kiểm định tính phù hợp của mô hình Z-score đối với các công ty bấtđộng sản niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam Đánh giá mức độ và chiều tácđộng của từng yếu tố có ảnh hưởng tới rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp bất độngsản được niêm yết trên thị trường Việt Nam

Thứ ba, đưa ra một số kiến nghị nhằm giúp các nhà quản lý doanh nghiệp nângcao tính an toàn trong điều hành hoạt động doanh nghiệp, giúp các tổ chức tín dụng,nhà đầu tư, tham khảo khi đầu tư vào doanh nghiệp

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu: Đề tài tập trung nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam ngành bất động sản

 Phạm vi nghiên cứu

- Về nội dung: Đề tài tập trung nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tíndụng của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam ngành bấtđộng sản

- Về không gian: Đề tài nghiên cứu các doanh nghiệp bất động sản Việt Namniêm yết gồm 38 công ty

- Về thời gian: giai đoạn 2016-2022

- Khách thể nghiên cứu: Doanh nghiệp bất động sản Việt Nam

4 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp hệ thống, tổng hợp lý thuyết để tìm hiểu các công trình nghiêncứu liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp,hình thành khung lý thuyết đối với các vấn đề cần nghiên cứu

- Phương pháp thu thập số liệu: Sử dụng các chỉ tiêu trong báo cáo tài chính đãđược kiểm toán của các doanh nghiệp bất động sản được công bố trong 7 năm từ 2016đến 2022.

- Phương pháp phân tích số liệu: dựa vào những số liệu thu thập được để phântích sự ảnh hưởng của các nhân tổ đến rủi ro tín dụng của doanh nghiệp

- Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá, đolường ảnh hưởng của các nhân tố đến rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp ngành bấtđộng sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

- Các bước tiến hành nghiên cứu

Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu

Bước 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu liên quan đến đề tài

Bước 3: Mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của các doanh

nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Bước 4: Phân tích nghiên cứu

Bước 5: Thảo luận, phân tích kết quả nghiên nghiên cứu Dựa vào kết quả nghiên

cứu, đưa ra các khuyến nghị, chính sách, chiến lược phù hợp hiệu quả giúp doanhnghiệp giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả kinh doanh ngành bất động sản

5 Ý nghĩa nghiên cứu

6 Kết cấu đề tài

Ngoài phần mở đầu và kết luận, danh mục bảng biểu, hình vẽ, danh mục tài liệutham khảo, phụ lục kết cấu đề tài gồm có 5 chương:

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết

Chương 2: Thực trạng các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường

chứng khoán Việt Nam

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Tổng quan nghiên cứu

1.1.1 Các công trình nghiên cứu nước ngoài

Ngay từ những năm 60 của thế kỉ XX, nhiều nhà nghiên cứu đã dành sự quan tâm đến việc dự báo phá sản của các công ty tại nhiều quốc gia Năm 1966, Beaver đã nghiên cứu thực nghiệm 79 doanh nghiệp phá sản bằng cách sử dụng phân biệt đơn biến Tác giả chỉ ra rằng các doanh nghiệp lâm vào tình trạng khủng hoảng tài chính làcác doanh nghiệp có giá trị tiền mặt, hàng tồn kho thấp nhưng tỷ lệ nợ phải thu chiếm phần lớn so với doanh thu Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ ra tỷ lệ lưu chuyển

tiền/tổng nợ phải trả là chỉ tiêu quan trọng nhất trong dự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp vì nó thể hiện rõ nhất khả năng có thể thanh toán của doanh nghiệp Ngoài ra, một số chỉ tiêu khác như tỷ suất sinh lời của tài sản (được tính bằng thu nhậpthuần/tổng tài sản) và hệ số nợ (tổng nợ phải trả/tổng tài sản) cũng là các chỉ tiêu dự báo quan trọng bởi chúng phản ánh hiệu quả hoạt động kinh doanh và mức độ rủi ro tài chính của doanh nghiệp Tuy nhiên, nghiên cứu của Beaver (1966) đánh giá riêng biệt các chỉ số trong phân tích, do đó không xem xét được tác động tổng hợp của các chỉ tiêu đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệp

Nghiên cứu của Altman công bố lần đầu tiên năm 1968 về chỉ số nguy cơ phá sản doanh nghiệp Z-score Tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích biệt số đa yếu tố(MDA) để đo lường rủi ro tài chính đối với các công ty cổ phần ngành sản xuất ở Mỹ Với dữ liệu nghiên cứu gồm 66 doanh nghiệp chia làm hai nhóm là doanh nghiệp phá sản và doanh nghiệp không phá sản của Mỹ trong giai đoạn 1946-1965, thông qua hai mươi hai chỉ số tài chính được phân thành năm nhóm bao gồm: nhóm tỷ số về tính thanh khoản, nhóm tỷ số về lợi nhuận, nhóm tỷ số về đòn bẩy tài chính, nhóm tỷ số về khả năng thanh toán nợ và nhóm tỷ số về hoạt động, kết quả nghiên của Altman sử dụng năm biến tỷ số để đưa vào mô hình điểm số Z-score dự báo nguy cơ phá sản đối với các doanh nghiệp đã cổ phần hóa, niêm yết trên sàn chứng khoán ngành sản xuất Sau này, để thuận tiện cho quá trình nghiên cứu, Altman đã phát triển công thức cho các trường hợp khác

Năm 1980, nghiên cứu của Ohlson đã đề xuất mô hình chỉ số O-score để dự báonguy cơ phá sản của doanh nghiệp Tác giả đã sử dụng phương pháp logit để ướclượng xác suất xảy ra kiệt quệ tài chính với dữ liệu gồm 105 doanh nghiệp phá sản và

2058 doanh nghiệp không phá sản trong thời kỳ 1970 -1976 ở Mỹ Trong mô hình,Ohlson sử dụng các biến kế toán có ỹ nghĩa trong việc dự báo khả năng phá sản gồm:(1) Quy mô doanh nghiệp, (2) Cấu trúc tài chính được đo bằng đòn bẩy, (3) tính hiệu

quả được đo bằng thước đo lợi nhuận, (4) thước đo về tính thanh khoản hiện hành Kếtquả nghiên cứu cho thấy các doanh nghiệp rơi vào tình trạng phá sản là các doanhnghiệp có chỉ số O-score >0,038 và mô hình Ohlson dự báo trước một năm kiệt quệ tàichính xảy ra có độ chính xác đạt 96,12%.

Ming Xu & Chu Zang (2008) “Bankruptcy prediction: the case of Japaneselisted companies” Nhóm tác giả đã thu thập dữ liệu tài chính của các công ty niêm yếtNhật Bản trong khoảng thời gian từ năm 1992 đến năm 2005 để dự đoán rủi ro phá sảncủa các doanh nghiệp này Kết quả cho thấy, các chỉ tiêu kế toán trong vòng hai năm

có sự liên quan khá thấp đối với cả hai nhóm doanh nghiệp đã phá sản và chưa phásản, nhưng cao hơn nhiều đối với các doanh nghiệp phá sản Đây là bằng chứng chothấy tình hình kinh doanh và tài chính của các công ty phá sản phụ thuộc nhiều vàohoạt động kinh doanh của nó khi đặt so sánh cùng với các công ty hoạt động bìnhthường Nghiên cứu tập trung chủ yếu vào sự ảnh hưởng của các nhân tố phi tài chínhdẫn đến mất khả năng thanh toán và phá sản của doanh nghiệp như lịch sử hoạt động,định hướng phát triển của doanh nghiệp cũng như những biến động của nền kinh tế vĩ

mô đến doanh nghiệp Từ đó, bài viết đưa ra một số biện pháp giúp cải thiện khả năng

dự đoán khả năng phá sản của các công ty niêm yết Nhật Bản Nhược điểm lớn nhấtcủa phương pháp này là bỏ qua những tác động mạnh mẽ của các yếu tố tài chính, chỉquan tâm đến các yếu tố phi tài chính tác động như thế nào đến các yếu tố tài chính.Tuy phương pháp đã chỉ ra được nguyên nhân dẫn đến sự thất bại của doanh nghiệp,nhưng lại không thể chỉ ra một cách chính xác doanh nghiệp nào có nguy cơ dẫn đếnphá sản Điều này khiến cho phương pháp không mang tính ứng dụng cao bởi các yếu

tố phi tài chính rất khó để đánh giá, trong khi dùng các chỉ số tài chính sẽ đơn giản vàchính xác hơn nhiều

Pranee Leksrisakul & Michael Evans (2005) “A model of corporate bankruptcy

in Thailand using multiple discriminant analysis” Nghiên cứu đã cung cấp bằng chứngmới về việc sử dụng phương pháp phân tích biệt thức đa biến (MDA) có thể được chọn

là một trong các công cụ dự báo sự thất bại của các doanh nghiệp niêm yết ở Thái Lan.Nguồn dữ liệu được sử dụng là các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoánThái Lan (SET) trong khoảng thời gian từ 1997-2002 Các biến tài chính lấy từ môhình dự báo phá sản gốc của Altman (1968) Kết quả cho thấy, các chỉ số về lợi nhuận,đòn bẩy tài chính, chất lượng tài sản và tính thanh khoản có tác động đến khả năng dựbáo phá sản của doanh nghiệp và các chỉ số này đều có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó,kết quả kiểm định cũng cho thấy các tỷ số tài chính về lợi nhuận, tính thanh khoản vàchất lượng tài sản của các công ty phá sản thấp hơn so với các công ty không phá sản,tuy nhiên tỷ lệ đòn bẩy có xu hướng ngược lại giữa hai nhóm doanh nghiệp này

Wang Yi (2012) “Z-score model on financial crisis early - warning of listedreal estate companies in China: a Financial Engineering Perspective” Tác giả đã sửdụng dữ liệu tài chính của 40 công ty bất động sản ở Trung Quốc được niêm yết tronghai năm 2008-2009 để nghiên cứu và đánh giá tính hiệu quả của mô hình Z-score trongviệc cảnh báo sớm rủi ro tài chính của các công ty trên Kết quả nghiên cứu cho thấy

mô hình Z-score phù hợp để cảnh báo sớm rủi ro của các công ty bất động sản niêmyết ở Trung Quốc với tỷ lệ chính xác khoảng 90%.

Nur Hasbullah Matturungan, Budi Purwanto & Abdul Kohar Irwanto (2017)

“Manufacturing company bankruptcy prediction in Indonesia with Altman Z-scoremodel” Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã sử dụng dữ liệu tài chính của 131công ty sản xuất niêm yết In-đô-nê-xi-a năm 2014-2015 Sau khi tiến hành chạy môhình, nghiên cứu đã chỉ ra rằng có 21 công ty trong tổng số 131 công ty gặp các khókhăn về tài chính Kết quả nghiên cứu cho thấy, vốn lưu động trên tổng tài sản, thunhập giữ lại trên tổng tài sản, thu nhập trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản có thểphân loại tình trạng khó khăn tài chính của công ty trong khi giá trị thị trường thay đổicủa vốn chủ sở hữu trên tổng nợ phải trả và doanh thu trên tổng tài sản không thể làm

rõ tình trạng khó khăn tài chính

Rihfenti Ernayani (2019) “Predicting the potential bankruptcy of coal miningcompanies using Altman Z-score method during 2012-2016 period” Nghiên cứu sửdụng mô hình của Altman (1968) với các tỷ số tài chính nhằm xác định và dự đoánkhả năng phá sản của 11 công ty khai thác than niêm yết ở In- đô- nê-xi-a trong vòng 5năm từ 2012 đến 2016 Kết quả nghiên cứu cho thấy vốn lưu động trên tổng tài sản,thu nhập giữ lại trên tổng tài sản và thu nhập trước lãi vay và thuế có tác động lớn nhấtđến việc dự đáo khả năng phá sản hoặc tình trạng kiệt quệ tài chính của các công tykhai thác than được nghiên cứu

1.1.2 Các công trình nghiên cứu trong nước

Lê Thị Nhung (2023), “Nhân tố tác động tới chỉ số Z-score phản ánh rủi ro phásản của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng niêm yết tại Việt Nam" Mô hình của(Altman E.I., 1968) đã được tác giả vận dụng để nghiên cứu nguy cơ phá sản của 26doanh nghiệp vật liệu xây dựng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố HồChí Minh (HOSE) và Sở giao dịch Chứng khoán thành phố Hà Nội (HNX) trong thờigian 9 năm từ 2013 đến 2021 bởi đây là giai đoạn phục hồi kinh tế sau cuộc khủnghoảng tài chính thế giới 2008, đồng thời tác giả đã xây dựng mô hình định lượng dựatrên những dữ liệu bảng cân bằng đánh giá tác động của các nhân tố đến hệ số đến hệ

số Z-score của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng niêm yết ở Việt Nam Kết quảnghiên cứu cho thấy chỉ số Z-score bình quân của các doanh nghiệp trong giai đoạnnghiên cứu đều nằm trong vùng nguy hiểm hoặc cảnh báo và đang có xu hướng giảmmạnh trong vùng nguy hiểm Đồng thời nghiên cứu cũng cho thấy, hệ số nợ, cơ cấu tàisản, khả năng sinh lời và khả năng thanh toán là các nhân tố có tác động đến hệ số Z-score của các doanh nghiệp nói trên Trên cơ sở đó, tác giả đã đưa ra một số chính sáchnhằm giảm thiểu nguy cơ rơi vào vùng nguy hiểm về rủi ro phá sản của các doanhnghiệp vật liệu xây dựng niêm yết trên thị trường Việt Nam

Trần Thị Vinh, Nguyễn Huỳnh Mỹ Vinh (2022), “Các nhân tố tác động lên khảnăng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Nguyên vật liệu tại Việt Nam”.Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là tìm ra các nhân tố mới ảnh hưởng đến rủi ro phá sảncủa các doanh nghiệp nguyên vật liệu ở Việt Nam bằng cách đưa thêm 4 biến độc lập

vào mô hình Z-score Dựa trên bộ dữ liệu của 46 doanh nghiệp niêm yết ngànhNguyên vật liệu tại Việt Nam trong 4 năm từ 2016-2020 và sử dụng ước lượng hồi quyPooled OLS, nhóm tác giả đã tìm ra 4 biến độc lập có tác động đến mô hình nghiêncứu bao gồm WCTA (vốn lưu động/Tổng tài sản), RETA(lợi nhuận giữ lại/Tổng tàisản), TLTA(Tổng nợ phải trả/Tổng tài sản), ARSAL(khoản phải thu/Doanh thu thuần).Trong đó hai biến độc lập WCTA và RETA trong mô hình gốc của Altman (1968) cótác động cùng chiều; 2 biến độc lập TLTA và ARSAL được tổng hợp từ lý thuyết nền

và nghiên cứu trước gồm có tác động ngược chiều đến rủi ro phá sản doanh nghiệp

Bùi Quang Minh (2022) “Ứng dụng mô hình Z-score và H-score trong dự báokhả năng phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứngkhoán Việt Nam” Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng khả năng dự báo phá sản giữa môhình Z-score và mô hình H-score là khác nhau Độ chính xác của mô hình điểm H caohơn với tỷ lệ 99,11%, trong khi độ chính xác của mô hình điểm Z là 63,84% Lợinhuận, vốn lưu động và đòn bẩy tài chính là các yếu tố ảnh hưởng lớn đến khả năngphá sản của doanh nghiệp Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất một số kiến nghị nhằm phòngngừa rủi ro

Trương Thanh Hằng, Nguyễn Thị Nga (2022), “Nghiên cứu các nhân tố tácđộng đến nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán ViệtNam” Các tác giả đã nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro phá sản doanh nghiệp vớicác yếu tố bên trong của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam Mô hình Z-score cóđiều chỉnh của Edward I Altman đã được sử dụng để đo lường nguy cơ phá sản của

439 doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam với 5268 quan sát từ 2008đến 2019 Thống kê mô tả đã được thực hiện cho các biến, hồi quy được tiến hànhchạy theo ba mô hình: Pools OLS, FEM và REM Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi rophá sản của doanh nghiệp ảnh hưởng bởi 3 yếu tố, giải thích được 86,78% các biến tácđộng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp: Tỷ suất sinh lời của tổng tài sản và khảnăng thanh toán hiện thời của doanh nghiệp tác động cùng chiều đến chỉ số Z, trongkhi đòn bẩy tài chính lại có tác động ngược chiều đến chỉ số này, làm tăng rủi ro phásản của các doanh nghiệp Kết quả thu được từ mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế.Kết quả nghiên cứu là bằng chứng quan trọng cho các nhà quản lý doanh nghiệp vàcác cổ đông khi đưa ra quyết định đầu tư trong tương lai

Trần Thị Lan, Bùi Thị Loan và Bùi Thị Chi (2022), “Vận dụng mô hình Z-scoretrong dự báo rủi ro tài chính của các doanh nghiệp vận tải biển Việt Nam” Từ mô hìnhban đầu được Altman nghiên cứu năm 1968, nhóm tác giả đã lựa chọn 9/22 tỷ số tàichính trong doanh nghiệp để chạy mô hình trong nghiên cứu xây dựng chỉ số Z ápdụng cho 34 doanh nghiệp vận tải biển đang hoạt động trong hai năm 2020 - 2021 docác nhóm chỉ số này phản ánh những đặc trưng riêng của hệ thống kế toán Việt Nam

và cũng phản ánh tương đối khái quát về tình hình tài chính của doanh nghiệp vận tảibiển dựa trên đánh giá tình hình huy động vốn, mức độ độc lập tài chính, khả năngthanh toán, của doanh nghiệp Nhóm tác giả cũng đã tiến hành phân loại mẫu nghiêncứu thành 2 nhóm doanh nghiệp: nhóm 1 gồm 15 doanh nghiệp là các doanh nghiệp

phá sản (thuộc diện bị cảnh cáo, kiểm soát); nhóm 2 gồm 19 doanh nghiệp là cácdoanh nghiệp có tình hình tài chính lành mạnh Từ đó nhóm tác giả đã sử dụng phầnmềm STATA trong tiến hành xây dựng mô hình Z-score nhằm phân biệt 2 nhómdoanh nghiệp bằng phương pháp thống kê phân biệt đa biến Kết quả nghiên cứu chothấy, các chỉ số tài chính trong dài hạn so với tổng tài sản, tỷ suất thanh toán tức thời,ROE càng cao thì tình hình tài chính của doanh nghiệp càng tốt

Nguyễn Thành Cường, Phạm Thế Anh (2010), “Đánh giá rủi ro phá sản của cácdoanh nghiệp chế biến thuỷ sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.Tác giả đã ứng dụng mô hình điểm số Z để đo lường, đánh giá giới hạn rủi ro phá sảncủa các doanh nghiệp chế biến thuỷ sản niêm yết trên thị trường Việt Nam Với dữ liệucủa 11 doanh nghiệp chế biến thuỷ sản niêm yết trên thị trường chứng khoán giai đoạn

2007 - 2009, sau khi tiến hành chạy mô hình, nhóm tác giả đã chỉ ra có 6/11 doanhnghiệp nằm trong vùng cảnh báo, 1/11 doanh nghiệp có nguy cơ phá sản cao, còn lại làcác doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn Dựa trên kết quả thu được, nhóm tác giả đãđưa ra một số đề xuất giúp giảm thiểu rủi ro phá sản của các doanh nghiệp; đồng thờigiúp các ngân hàng đưa ra quyết định đúng đắn trước khi cấp tín dụng cho các doanhnghiệp thuộc lĩnh vực chế biến thuỷ sản

Hoàng Thị Hồng Vân (2020), “Vận dụng mô hình Z-score trong dự báo khảnăng phá sản doanh nghiệp Việt Nam” Tác giả đã sử dụng mô hình Z-score để đánhgiá tỷ lệ dự báo đúng của mô hình với các doanh nghiệp Việt Nam thông qua thu thập

dữ liệu của 60 công ty trong giai đoạn 2012 - 2019, trong đó có 30 công ty bị phá sản

và 30 công ty không bị phá sản đáp ứng các tiêu chí lựa chọn mẫu của nghiên cứu Kếtquả nghiên cứu cho thấy, mô hình Z-score sử dụng trong dự báo phá sản của doanhnghiệp Việt Nam cho 1 năm trước phá sản có độ chính xác là 76,67% và cho 2 nămphá sản có độ chính xác là 70% Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra, sự khácbiệt về các chỉ số tài chính giữa các doanh nghiệp vẫn còn hoạt động và các doanhnghiệp đã phá sản: các chỉ số ROA, ROE của nhóm doanh nghiệp đã phá sản đều thấphơn các doanh nghiệp đang hoạt động, nhóm doanh nghiệp đã phá sản cũng có sự giatăng giá trị tài sản trung bình ít hơn các doanh nghiệp đang hoạt động Qua đó, các nhàphân tích tài chính có thể vận dụng mô hình điểm số Z cho việc đánh giá và nhận địnhtình hình tài chính của doanh nghiệp trong việc đưa ra các quyết định đầu tư phù hợp

1.2 Cơ sở lý thuyết

1.1.1 Một số lý thuyết cơ bản về rủi ro và rủi ro tín dụng

1.2.1.1 Một số lý thuyết cơ bản về rủi ro

a) Một số khái niệm cơ bản về rủi ro

Rủi ro là một khái niệm mà hầu hết mọi người đều có thể tưởng tượng đượcnhưng để hiểu hết về nó là điều không hề đơn giản Trong tiềm thức của mỗi chúng ta,chúng ta đều biết rủi ro là những điều tồi tệ, bất ngờ, không lường trước được Trongcuộc sống hàng ngày, mặc dù con người luôn ý thức đề phòng, nhưng rủi ro vẫn xuấthiện, tồn tại và ảnh hưởng đến cuộc sống của mỗi người, mỗi gia đình, mỗi doanh

nghiệp và thậm chí là của toàn xã hội Rủi ro có thể tồn tại do nhiều nguyên nhân,trong đó có nguyên nhân có nguyên nhân khách quan và những nguyên nhân bắtnguồn từ hoạt động của con người cũng có thể tạo ra nhiều loại rủi ro Tuy nhiên, hiệnnay vẫn còn nhiều quan điểm khác nhau về khái niệm rủi ro.

Trên thế giới, khái niệm rủi ro xuất hiện từ rất sớm với những nghiên cứu nổitiếng Từ điển Merriam - Webster định nghĩa “rủi ro là một mối nguy hại, nguy cơ gây

ra thiệt hại hoặc tổn thương” Trong cuốn sách bàn về quản lý rủi ro “The BlackSwan”, Nassim Nicholas đã đề cập “rủi ro là những biến cố xuất hiện một cách ngẫunhiên gây ra những thiệt hại cho các chủ thể liên quan” Nói đến rủi ro, không thểkhông nhắc tới Frank Knight - một học giả nổi tiếng người Mỹ Knight định nghĩa “rủi

ro là sự bất trắc có thể đo lường được” Theo Irving Perfer “rủi ro là tổng hợp củanhững sự ngẫu nhiên có thể đo lường bằng xác suất” Đồng quan điểm với hai học giảtrên, Marilic Hurt McCarty - nhà kinh tế học người Anh quan niệm “rủi ro là tình trạngtrong đó các biến cố xảy ra trong tương lai có thể xác định được” Tiến sĩ ArthurWilliam cho rằng: “Rủi ro là những biến động tiềm ẩn ở kết quả Rủi ro là có thể xuấthiện trong hầu hết mọi hoạt động của đời sống loài người Không thể dự đoán chínhxác kết quả khi có rủi ro Rủi ro xuất hiện gây nên sự biến động về kết quả khó lườngtrước được” Hai giáo sư Eugene F.Brigham và Joel F.Houston thuộc Đại học Florida(Mỹ) đã đưa ra quan điểm của mình trong tác phẩm “Quản trị tài chính” rằng “rủi ro làkhả năng các sự kiện không mong đợi xảy ra”

Theo từ điển tiếng Việt, “rủi ro là những điều không lành mạnh, những điều xấuxảy ra bất ngờ” Tác giả Nguyễn Trọng Cơ (2013) cho rằng: “rủi ro là sự không chắcchắn về kết quả của một quyết định hoặc một hành động, có thể dẫn đến kết quả khôngmong muốn” Tác giả Trần Thị Thu Hà (2013) định nghĩa “rủi ro là sự không chắcchắn về kết quả của một sự kiện hoặc một hành động, có thể dẫn đến tổn thất hoặcthiệt hại” Trong khi đó, tác giả Lê Xuân Sang (2020) lại quan niệm rằng “rủi ro là sựkhông chắc chắn về kết quả của một sự kiện hoặc một hành động, có thể dẫn đến tổnthất hoặc thiệt hại về mặt kinh tế, xã hội, môi trường" Quan niệm về rủi ro của các tácgiả trong nước nhìn chung đều dựa trên các định nghĩa của các tác giả trên thế giới,đồng thời có sự kế thừa và phát triển Các tác giả trong nước đều thống nhất quan niệmrủi ro là sự không chắc chắn về kết quả của một sự kiện hoặc một hành động, có thểdẫn đến tổn thất hoặc thiệt hại Trong kinh doanh, rủi ro là các quyết định không chắcchắn (Ngô Kim Phượng, 2014) Theo tác giả Nguyễn Minh Kiều (2009): “Rủi ro làmột sự không chắc chắn hay một tình trạng bất ổn Tuy nhiên, không phải bất cứ sựkhông chắc chắn nào cũng là rủi ro Chỉ có những tình trạng không chắc chắn có thểước đoán được xác suất xảy ra mới là rủi ro”

Rủi ro là những sự kiện tiêu cực mà khả năng xảy ra, thời gian, địa điểm, mức

độ nghiêm trọng và hậu quả không thể dự đoán trước được Thực tế là chúng ta đangsống trong một thế giới nơi các mối đe dọa tiếp tục xuất hiện và mở rộng ở nhiều lĩnhvực khác nhau Nền văn minh nhân loại càng phát triển thì các hoạt động của conngười càng phức tạp và đa dạng, những mối đe dọa mà nhân loại phải đối mặt cũngcàng đa dạng Mỗi ngày đều xuất hiện những hình thức nguy hiểm mới và chưa từng

thấy trước đây Nghiên cứu rủi ro và xác định chúng sẽ giúp quản lý chúng tốt hơn.Cho đến nay, chưa có một định nghĩa thống nhất về rủi ro Các trường phái tư tưởngkhác nhau có những định nghĩa khác nhau về rủi ro Những định nghĩa này rất phongphú và đa dạng nhưng nhìn chung có thể chia thành hai trường phái chính.

Thứ nhất, theo quan điểm truyền thống: Rủi ro được coi là sự không may mắn,mất mát, nguy hiểm Nó được coi là một điều gì đó không may mắn, tồi tệ và xảy rađột ngột Đó là sự mất mát tài sản hoặc giảm lợi nhuận thực tế so với lợi nhuận dựkiến Rủi ro cũng có thể được hiểu là những yếu tố bất định không lường trước được,xảy ra trong quá trình sản xuất, kinh doanh, tác động tiêu cực đến sự tồn tại và pháttriển của doanh nghiệp Tóm lại, nhìn từ góc độ này, rủi ro là những thiệt hại, mất mát,nguy hiểm hoặc những điều không chắc chắn mà con người có thể gặp phải

Thứ hai, theo quan điểm hiện đại: Rủi ro là một sự không chắc chắn có thể đolường được, bao gồm cả tích cực lẫn tiêu cực Rủi ro có thể mang lại thiệt hại cho conngười nhưng cũng có thể mang lại lợi ích và cơ hội Nếu con người tích cực nghiêncứu rủi ro, họ có thể tìm ra biện pháp phòng ngừa, hạn chế rủi ro tiêu cực và có được

cơ hội đạt được kết quả tốt trong tương lai Rủi ro bao gồm ba yếu tố: xác suất xảy ra(Xác suất), khả năng ảnh hưởng đến đối tượng (Impacts on Objectives) và thời gian tácđộng (Duration) Bản chất của rủi ro là sự không chắc chắn nên nếu nó chắc chắn (xácsuất là 0% hoặc 100%) thì không gọi là rủi ro

Như vậy, rủi ro được hiểu là một tình huống không chắc chắn hay tình trạng bất

ổn (có thể đo lường được) xuất hiện làm kết quả thực tế sai khác so với kỳ vọng Vậy,rủi ro được xem xét như là khả năng xuất hiện các kết quả thực tế không giống như dựđoán Thuật ngữ rủi ro được sử dụng với ý nghĩa như là sự không chắc chắn ở thờiđiểm hiện tại về kết quả sẽ đạt được trong tương lai Dưới góc độ hoạt động kinhdoanh và đầu tư tài chính, rủi ro có thể được xem xét như là mức sinh lời thực tế nhậnđược trong tương lai có thể khác với mức sinh lời dự tính ban đầu

b) Đặc điểm của rủi ro

Tính không chắc chắn: Sự không chắc chắn về rủi ro được thể hiện ở khả năng

rủi ro đó sẽ xảy ra hoặc không xảy ra Bất kỳ hoạt động nào cũng luôn chứa đựngnhững rủi ro tiềm ẩn, tuy nhiên tùy vào bối cảnh cụ thể và các yếu tố ảnh hưởng, rủi ro

có thể phát sinh hoặc không

Tính ngẫu nhiên: Tính ngẫu nhiên của rủi ro thể hiện ở việc rủi ro không dễ dự

đoán và không phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của con người Bản chất của rủi ro làmột biến cố ngẫu nhiên, tồn tại trong mọi hoạt động của đời sống xã hội Con người cókhả năng xác định rủi ro, tìm biện pháp ngăn ngừa để giảm thiểu rủi ro nhưng khôngthể loại bỏ hoàn toàn rủi ro

Tính bất ổn định của rủi ro: Tính bất ổn định của rủi ro là khả năng xảy ra tổn

thất của các sự vật, hiện tượng có rủi ro ở các mức độ và tần suất khác nhau Mặc dù làhiện tượng ngẫu nhiên, khách quan song mức độ rủi ro trong mỗi tình huống rủi ro gặpphải có thể rất khác nhau

1.2.1.2 Một số lý thuyết cơ bản về rủi ro tín dụng

a) Một số khái niệm cơ bản về rủi ro tín dụng

Theo tác giả Moody (1954), rủi ro tín dụng là khả năng một doanh nghiệp sẽkhông thể trả nợ đúng hạn hoặc không thể trả nợ hoàn toàn, dẫn đến tổn thất cho cácnhà đầu tư

Theo tác giả Altman (1968), rủi ro tín dụng là khả năng một khoản vay khôngđược thanh toán đầy đủ cả gốc và lãi

Theo tác giả Beaver (1966), rủi ro tín dụng là khả năng một khoản vay bị mấtgiá hoặc mất giá trị

Theo tác giả Morse (1977), rủi ro tín dụng là khả năng một khoản vay khôngđược thanh toán đúng hạn hoặc không được thanh toán hoàn toàn

Theo tác giả Peter Bernstein (1996), rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra tổn thất dongười vay không thực hiện nghĩa vụ thanh toán của mình Tác giả nhấn mạnh rằng rủi

ro phổ biến nhất đối với các tổ chức tài chính, và nó có thể gây ra tổn thất nghiêmtrọng cho các tổ chức này

Theo tác giả Robert C.Menton (1974), rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra tổn thất dongười vay không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán của mình Tác giả nhấnmạnh rằng rủi ro tín dụng phụ thuộc vào cả khả năng và thiện chí của người vay

Theo tác giả Michael C.J Ferguson (2008), rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra tổnthất do người vay không thực hiện nghĩa vụ thanh toán của mình, và tổn thất này cóthể được đo lường bằng cách sử dụng các mô hình định giá rủi ro tín dụng

Theo Hennie van Greuning - Sonja B rajovic Bratanovic: Rủi ro tín dụng đượcđịnh nghĩa là nguy cơ mà người đi vay không thể chi trả tiền lãi, hoặc hoàn trả vốn gốc

so với thời hạn đã ấn định trong hợp đồng tín dụng Điều này gây ra sự cố đối vớidòng chu chuyển tiền tệ và gây ra ảnh hưởng tới khả năng thanh khoản của doanhnghiệp

Như vậy, các tác giả nước ngoài đều thống nhất quan điểm rủi ro tín dụng là rủi

ro xảy ra tổn thất xuất phát từ sự vi phạm bởi người vay hoặc đối tác Tuy nhiên, cáctác giả cũng có những cách tiếp cận khác nhau về rủi ro tín dụng, bao gồm:

● Tiếp cận truyền thống: Rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro xảy ra tổn thất

do người vay không thực hiện nghĩa vụ thanh toán của mình

● Tiếp cận hiện đại: Rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro xảy ra tổn thất dongười vay không có khả năng thực hiện nghĩa vụ thanh toán của mình

● Tiếp cận định lượng: Rủi ro tín dụng được định nghĩa là rủi ro xảy ra tổn thất

do người vay không thực hiện nghĩa vụ thanh toán của mình, và tổn thất này cóthể được đo lường bằng cách sử dụng các mô hình định giá rủi ro tín dụng.Còn với Timothy W.Koch cho rằng: “Rủi ro tín dụng là sự thay đổi tiềm ẩn củathu nhập thuần và giá trị của vốn xuất phát từ việc vốn vay không được thanh toán haythanh toán trễ hạn”

Theo hiệp ước Basel II và thông lệ quốc tế, rủi ro tín dụng là khả năng đối táckhông thực hiện được các nghĩa vụ đã cam kết trong hợp đồng Theo khái niệm này thì

rủi ro tín dụng có phạm vi khá rộng, không chỉ trong quan hệ tín dụng giữa doanhnghiệp với khách hàng mà trong cả các hoạt động khác nhau như đầu tư, phái sinh màdoanh nghiệp thực hiện.

Như vậy có thể hiểu rủi ro tín dụng là loại rủi ro phát sinh trong quá trình cấptín dụng của doanh nghiệp, biểu hiện trên thực tế qua việc khách hàng chậm trả nợ, trả

nợ không đầy đủ hoặc không trả được nợ gây ra những tổn thất về tài chính và khókhăn trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp

Từ những nghiên cứu về RRTD nói trên, nhóm tác giả đưa ra khái niệm RRTD

của DN: “Rủi ro tín dụng là khả năng doanh nghiệp nhận khoản vốn vay không thực hiện hoặc thực hiện không đầy đủ nghĩa vụ đối với các bên bên cho vay, gây tổn thất cho các tổ chức cấp vốn, đó là khả năng doanh nghiệp không trả hoặc trả không đầy đủ, đúng hạn cả gốc và lãi cho các chủ thể cho vay Rủi ro tín dụng của doanh nghiệp có thể coi là khả năng vỡ nợ của doanh nghiệp - rủi ro phá sản”

b) Tác động của rủi ro tín dụng đến doanh nghiệp

Rủi ro tín dụng làm suy giảm uy tín của doanh nghiệp

Một doanh nghiệp có rủi ro lớn là một doanh nghiệp không có hiệu quả Tỷ lệ

nợ quá hạn cao làm cho uy tín, niềm tin vào tiềm lực tài chính của doanh nghiệp bị suygiảm, dẫn đến làm giảm khả năng huy động vốn của doanh nghiệp, đẩy doanh nghiệpđến bờ vực phá sản và đe dọa sự ổn định của toàn bộ doanh nghiệp

Giảm khả năng huy động vốn: Khi doanh nghiệp gặp rủi ro tín dụng, các ngânhàng và tổ chức tài chính khác có thể coi mức độ rủi ro là quá lớn và từ chối cấp vốnhoặc cung cấp các dịch vụ tài chính khác Điều này dẫn đến khó khăn trong việc mởrộng hoặc duy trì hoạt động kinh doanh

Ngoài ra, sự suy giảm về uy tín còn làm giảm năng lực cạnh tranh của doanhnghiệp, các đối thủ cạnh tranh có thể tận dụng điều này để cạnh tranh với giá cả thấphơn hoặc các ưu đãi hấp dẫn khác Điều này có thể gây áp lực lớn lên doanh nghiệp,dẫn đến mất mát doanh thu và cơ hội kinh doanh

Rủi ro tín dụng làm lợi nhuận doanh nghiệp suy giảm

Việc không thu hồi được nợ bao gồm gốc, lãi và các khoản phí làm cho nguồnvốn của doanh nghiệp bị thất thoát, trong khi đó các doanh nghiệp này vẫn phải chi trảtiền lãi cho nguồn vốn hoạt động, làm cho lợi nhuận bị giảm sút Nếu lợi nhuận không

đủ, doanh nghiệp phải dùng chính vốn tự có để bù đắp thiệt hại, điều này có thể làmtác động đến quy mô doanh nghiệp

Rủi ro tín dụng gây ra tổn thất về tài chính, giảm giá thị trường của doanhnghiệp, trong trường hợp nghiêm trọng hơn có thể làm cho hoạt động kinh doanh củadoanh nghiệp bị thua lỗ Thêm vào đó là quá trình mở rộng hoạt động gặp khó khăn bếtắc, kết quả là giảm sút lợi nhuận

Rủi ro tín dụng có thể dẫn tới phá sản doanh nghiệp

Nếu những tác động của rủi ro tín dụng trên 2 phương diện nêu trên không đượcngăn chặn kịp thời và cứ phát triển đến một mức độ nào đó sẽ đẩy doanh nghiệp đến

bờ vực phá sản

1.1.2 Mô hình Z - score

Để phân tích và dự đoán rủi ro tín dụng của một doanh nghiệp thì có rất nhiều

kỹ thuật có thể sử dụng, trong đó điểm Altman Z-score là một thang đo phân tích đượctạo ra bởi Edward Altman trong những năm 1960 bao gồm sự kết hợp của 5 chỉ số tàichính đặc biệt, được sử dụng để xác định tỷ lệ rủi ro tín dụng của các công ty, dựa vàoviệc nghiên cứu khá công phu trên số lượng nhiều công ty khác nhau tại Mỹ Mặc dùchỉ số Z này được phát minh tại Mỹ, nhưng hầu hết các nước vẫn có thể sử dụng với

độ tin cậy cao

Công thức điểm số Z-Score phản ánh rủi ro tín dụng được Edward I Altmanđưa ra vào năm 1968 Mô hình Z-Score ban đầu chỉ áp dụng cho các doanh nghiệp sảnxuất chứ không áp dụng cho các ngành nghề khác Tuy nhiên, vào năm 2000, Altman

đã mở rộng nghiên cứu này, tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi

ro tín dụng của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Mỹ Qua nghiên cứu, Altman xác địnhđược năm chỉ số tài chính độc lập có khả năng dự đoán cao về rủi ro tín dụng (khảnăng phá sản) của doanh nghiệp, bao gồm: tỷ số lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấuhao trên tổng tài sản; tỷ số nợ ngắn hạn so với giá trị sổ sách của vốn cổ phần; tỷ số lợinhuận giữ lại trên tổng tài sản; tỷ số tiền mặt trên tổng tài sản; và tỷ số lợi nhuận trướcthuế, lãi vay và khấu hao trên chi phí lãi vay Mô hình Z-score gốc bao gồm 5 biếnđược xây dựng như sau:

Z = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3*X3 + 0,6*X4 + 1,0*X5Trong đó:

Z: là chỉ số phản ánh rủi ro tín dụng của doanh nghiệp

X1: Vốn lưu động/Tổng tài sản

X2: Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản

X3: Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/Tổng tài sản

X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Giá trị sổ sách của tổng nợ

X5: Doanh số/Tổng tài sản

Bảng 1.1 Bảng diễn giải điểm số Z

2,99 < Z Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ

mà còn được mở rộng để áp dụng cho các doanh nghiệp lớn và đa dạng ngành nghề.Các chỉ số được sử dụng trong mô hình này dễ dàng thu thập từ báo cáo tài chính củadoanh nghiệp và thông tin được công bố rộng rãi Nghiên cứu của Altman và cộng sựvào năm 2007 tại Trung Quốc cũng cho thấy kết quả dự báo tương tự, với độ chính xáckhoảng 80% Điều này khẳng định sự hiệu quả của mô hình Z-Score trong việc phảnánh rủi ro tín dụng, không chỉ ở thị trường Mỹ mà còn ở các nền kinh tế khác nhưTrung Quốc Mô hình này đã trở thành một công cụ quan trọng và đáng tin cậy đểđánh giá rủi ro tín dụng, đặc biệt hữu ích cho các nhà đầu tư, ngân hàng, và các chủ nợtrong việc đánh giá rủi ro tín dụng của doanh nghiệp

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG CÁC DOANH NGHIỆP BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM

YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

2.1 Tổng quan ngành bất động sản ở Việt Nam

Năm 1993 – 1994 là giai đoạn sốt đất lần 1, thời điểm Mỹ dỡ bỏ cấm vận, ViệtNam gia nhập ASEAN Quốc hội thông qua Luật Đất đai đầu tiên và Pháp lệnh Nhà ở,cho phép việc chuyển nhượng quyền sử dụng đất

Giai đoạn 1995 – 1999, lúc này thị trường còn non trẻ, độ mở cửa nền kinh tếchưa cao Nhà nước ban hành 2 nghị định là Nghị định số 18 và 87 về thuê đất, nhằmngăn chặn hiện tượng đầu cơ, điều tiết thị trường Làn sóng bán tháo đất đai ồ ạt diễn

ra làm thị trường bất động sản ở trạng thái cung vượt cầu, quay đầu lao dốc

Giai đoạn 2000 – 2002, Nhà nước chủ trương cho Việt kiều mua nhà và banhành giá đất mới nên giá nhà đất tăng mạnh, đạt đỉnh vào quý 2/2001 Đây cũng chính

là thời điểm, Luật Doanh nghiệp năm 2000, Luật Đầu tư nước ngoài năm 2001 ra đời

Giai đoạn 2003 – 2006, “Luật Đất đai 2003” và “Nghị định 181” với quy định

“dự án phải xây dựng nhà xong mới được bán” đã chấm dứt tình trạng “phân lô bánnền” Từ cuối năm 2003, thị trường bất động sản trầm lắng, nhưng giá không giảmmạnh, do vốn đầu tư chủ yếu là tiền nhàn rỗi của tư nhân Lợi nhuận thu từ kinh doanhbất động sản giảm mạnh khiến dòng vốn chuyển sang thị trường chứng khoán

Tiếp đó, giai đoạn 2007 – 2008, Việt Nam chính thức gia nhập WTO, đón nhậnlàn sóng đầu tư lớn sau hội nhập Nguồn vốn thặng dư lớn chuyển dịch từ thị trườngchứng khoán sang thị trường bất động sản Thời điểm này, giá nhà đất tăng cao từ 50-70%, thậm chí lên tới 100%, đồng thời có sự chuyển hướng đầu tư nhà riêng lẻ sang

dự án bất động sản

Giai đoạn 2009 – 2013, chính sách thắt chặt tín dụng của Chính phủ nhằm kiểmsoát bong bóng bất động sản và kiềm chế lạm phát khiến thị trường bất động sản lậptức bị ảnh hưởng nặng nề Giá bất động sản giảm mạnh trung bình 30-40% Nhà đầu

tư giai đoạn này sử dụng đòn bẩy tài chính cao

Giai đoạn 2014 – 2018, thị trường bất động sản có dấu hiệu hồi phục từ cuốinăm 2013 và phát triển ổn định Giai đoạn này thị trường xuất hiện nhiều loại hình bấtđộng sản mới gia nhập như: officetel, condotel, shophouse Trong năm 2018, thịtrường xảy ra các đợt sốt đất lan rộng tại nhiều khu vực trên cả nước.

Giai đoạn 2019 – 2022, bất ổn địa – chính trị và kinh tế toàn cầu Sốt đất tiếptục bùng phát ở nhiều địa phương khiến giá bất động sản ở những nơi này tăng cao.Tuy nhiên các cơn sốt qua rất nhanh, thị trường tại khu vực đó nhanh chóng rơi vàotrầm lắng Thị trường bất động sản xuất hiện sự sụt giảm cả về nguồn cung và sốlượng giao dịch

Hiện nay, số lượng doanh nghiệp phá sản hoặc gặp vấn đề tài chính, không tồntại được đã giảm đi rất mạnh; đồng thời, số lượng doanh nghiệp mới thành lập, quaytrở lại thị trường đang cao hơn khoảng hai lần so với số doanh nghiệp phá sản Đây làtín hiệu đầu tiên phản ánh yếu tố chu kỳ của thị trường, thị trường đang ở vùng đáy lớn

để chuẩn bị cho giai đoạn đi lên Mức độ quan tâm của người mua trên thị trường dù

so với các năm trước vẫn đang giảm, tuy nhiên, nếu xét theo tháng thì cũng bắt đầu giatăng Một vài tín hiệu đó cộng với xu hướng lãi suất giảm, hứa hẹn kịch bản thị trườngtrong tương lai có thể sẽ có những gam màu tươi sáng hơn

2.1.2 Vai trò của ngành bất động sản đối với sự phát triển của kinh tế Việt Nam

là một trong 20 ngành kinh tế cấp 1 và đứng thứ 11 về quy mô theo số liệu hết năm

2022 từ Tổng cục Thống kê So với tỷ lệ đóng góp năm 2016 ở mức 5,08% trong tổng GDP, thì trung bình 2 năm gần đây (2021-2022) tỷ lệ này ở mức 3,52%

Hình 2.1 Tỷ trọng đóng góp của hoạt động kinh doanh bất động sản giai đoạn 2022

2016-Theo đó, đóng góp của thị trường bất động sản (nhóm nghiên cứu tính toán theonghĩa mở rộng và ISIC) trong GDP năm 2019 là 7,62%, cao hơn mức Tổng cục Thống

kê công bố là 4,51% Có thể thấy, chưa kể đến bất động sản gián tiếp trong ngành xâydựng thì phần trăm đóng góp của bất động sản cũng khoảng 10,49% GDP (năm 2019).Tiếp đó, năm 2021, ngành kinh doanh bất động sản đóng góp 3,58% GDP; xây dựng5,95% GDP và riêng 6 tháng đầu năm 2022, kinh doanh bất động sản đã đóng góp3,32% GDP; xây dựng 5,44% GDP

Nếu tính thêm nhân tố vốn là đất, đóng góp của bất động sản (gồm bất động sản

mở rộng + bất động sản theo ISIC năm 2019) chiếm tới 13,6% GDP Có thể ước tính

tỷ trọng bất động sản đóng góp vào tổng giá trị tăng thêm của khu vực doanh nghiệpgiai đoạn 2016 – 2020 khoảng 14,88% Qua đó có thể thấy có 2 vấn đề, một là định giábất động sản và hai là luồng tiền giữa ngân hàng và bất động sản chính là huyết mạchcủa nền kinh tế

Các khoản thu ngân sách về nhà đất đã tăng đáng kể trong 5 năm giai đoạn2017-2021, từ mức 76.555 tỷ đồng năm 2017 lên mức 138.556 tỷ đồng năm 2021tương ứng mức tăng 81%

Theo số liệu tổng hợp 11 tháng đầu năm 2022 từ Tổng cục Thuế (Bộ Tài chính),

số thu ngân sách từ nhà, đất đạt 222.626 tỷ đồng, tăng 30,5% so với cùng kỳ và chiếm17,2% thu ngân sách nội địa Thị trường BĐS có đóng góp đáng kể vào nguồn thungân sách nhà nước thông qua các khoản thu, như: tiền thuế sử dụng đất, thuế thu nhập

từ chuyển quyền sử dụng đất, thuế thu nhập doanh nghiệp của các doanh nghiệp hoạtđộng trong thị trường BĐS

Theo Đề tài khoa học: “Bất động sản trong nền kinh tế Việt Nam – Vai trò vàkhuyến nghị chính sách” mà Hiệp hội BĐS Việt Nam vừa công bố kết quả nghiên cứuvào đầu năm nay đã lượng hóa quy mô tài sản bất động sản của Việt Nam giai đoạn

2020 – 2030 Theo đó, năm 2020, tỷ trọng bất động sản/tổng tài sản toàn nền kinh tếchiếm 20,8% (205,26 tỷ USD/986,82 tỷ USD); năm 2025 là 21,2% (462,7 tỷUSD/2183,09 tỷ USD) và đến năm 2030 là 22,0% (1232,29 tỷ USD/5601,31 tỷ USD)

Về dự báo giá trị tăng thêm của các ngành bất động sản giai đoạn 2020, 2025 và 2030:năm 2020, giá trị tăng thêm của các ngành bất động sản ước đạt 484,9 nghìn tỷ đồng(20,89 tỷ USD), chiếm 7,70 % GDP; năm 2025 ước đạt 1.249,8 nghìn tỷ đồng (53,84

tỷ USD), chiếm 9,72% GDP; năm 2030 ước đạt 3.428,7 nghìn tỷ đồng (147,71 tỷUSD), chiếm 13,6% GDP

Động lực thúc đẩy các ngành kinh tế khác

Nếu tính thêm các tác động gián tiếp từ thị trường BĐS đến các ngành kinh tếphụ trợ, thì BĐS đóng góp 7,62% GDP quốc gia Bất động sản đóng góp thông quakhả năng lan tỏa đến trên 40 ngành kinh tế quan trọng khác của nền kinh tế, nhất lànhững ngành liên quan trực tiếp như xây dựng, công nghiệp chế biến chế tạo, du lịch,lưu trú – ăn uống và tài chính – ngân hàng… Khi nhu cầu sử dụng cuối cùng (finaldemand) của ngành bất động sản mở rộng tăng 1 tỷ đồng sẽ kích thích giá trị sản xuấtcủa các ngành còn lại là 0,772 tỷ đồng và lan tỏa tới giá trị tăng thêm là 0,191 tỷ đồng;ngành kinh doanh bất động sản theo ISIC tăng 1 tỷ đồng cho nhu cầu cuối cùng sẽ kíchthích lan tỏa đến giá trị sản xuất 0,402 tỷ đồng và 0,12 tỷ đồng đến giá trị tăng thêm.Đặc biệt, năng suất lao động của ngành bất động sản theo ISIC cao hơn năng suất laođộng chung của nền kinh tế khoảng 10 lần (theo khảo sát của GSO); chỉ số lan tỏa vềnhập khẩu thấp nhất trong 7 ngành Và nguyên tắc chọn ngành trọng điểm của nềnkinh tế: Những ngành có chỉ số lan tỏa đến giá trị tăng thêm cao và lan tỏa đến nhậpkhẩu thấp Khi ngành bất động sản tăng trưởng không chỉ có lợi cho chính nó mà còntạo ra hiệu ứng lan tỏa tới nền kinh tế quốc gia

Trường hợp giá trị sản xuất của nhóm ngành bất động sản thay đổi giảm 10%:GDP sẽ giảm 1,247%; ngành công nghiệp chế biến, chế tạo chịu ảnh hưởng mạnhnhất, giảm tới 0,861%, tiếp theo đó là các ngành: Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản(giảm 0,366%); Du lịch (giảm 0,352%); Dịch vụ khác (giảm 0,348%); ngành chịu ảnhhưởng giảm thấp nhất là Công nghiệp khai thác (giảm 0,210%)…

Trong một talkshow về tài chính cuối năm 2022, TS Lê Xuân Nghĩa, nguyênPhó chủ tịch Ủy ban Giám sát tài chính quốc gia, cho biết tỷ lệ tác động lan tỏa của bấtđộng sản là 1,3 – 1,4, tức là 1% tăng trưởng bất động sản sẽ tạo ra 1,3 – 1,4% tăngtrưởng của nền kinh tế Khi bất động sản gặp vấn đề, một nguồn vốn xã hội rất lớn sẽ

bị chôn vùi, ảnh hưởng đến toàn bộ tăng trưởng kinh tế nói chung

Trong giai đoạn bất động sản phục hồi vào năm 2016, Bộ Tài chính đã thu171.000 tỉ đồng thuế, phí liên quan đến tài sản Trong đó, có khoảng 148.000 tỉ đồngliên quan đến nhà, đất, cao nhất trong vòng 5 năm tính về trước Doanh số khả quantrên thị trường bất động sản thời điểm ấy đã giúp ngành thép, xi măng, gạch xây dựng,nội thất, xây dựng… được hưởng lợi Chỉ trong 9 tháng đầu năm 2016, tiêu thụ thépđạt 8,4 triệu tấn, tăng 27,8% so với cùng kỳ, giúp nhiều doanh nghiệp ngành thép có

lãi lớn Ngành xi măng cũng đạt mức tăng trưởng hai con số, theo sau sự sôi động củađịa ốc.

Tư lệnh ngành Xây dựng cho biết: “Đóng góp trung bình của ngành Xây dựng vàbất động sản vào GDP các năm gần đây chiếm khoảng 11% tổng thu ngân sách Trong

đó, ngành bất động sản trực tiếp chiếm khoảng 4,5%, đóng góp trung bình khoảng 0,5điểm phần trăm vào tăng trưởng GDP Đến tháng 9/2022, giá trị vốn hóa ngành bấtđộng sản ước tính khoảng 1,7 – 1,8 triệu tỷ đồng"

Tạo công ăn việc làm, thu hút và gia tăng lao động trong xã hội

Thị trường BĐS là ngành tạo ra nhiều việc làm cả trực tiếp và gián tiếp từ cáckhâu phát triển, xây dựng đến phân phối Số liệu thống kê chính thức vào năm 2021,

có 4.545.000 người làm trong ngành xây dựng (đa phần là xây dựng các bất động sản)

và 308.000 người làm trong ngành kinh doanh bất động sản Tổng số lao động ngànhxây dựng và kinh doanh BĐS là 4,8 triệu lao động, chiếm 9,9% tỷ lệ lao động cả nước,góp phần quan trọng trong việc tạo ra công ăn việc làm, giảm thất nghiệp cho ngườidân

Nếu xét theo mức độ tăng của Giá trị tăng thêm (VA) tương ứng với việc thu hútthêm được 1 lao động, thì đứng thứ nhất là ngành bất động sản xây nhà để bán, thứ hai

là bất động sản công nghiệp, thứ ba là bất động sản du lịch, nghỉ dưỡng và thứ tư là bấtđộng sản theo ISIC Khi so sánh sức hút đối với lao động theo giá trị tăng thêm củamột số ngành kinh tế giai đoạn 2010 – 2019, bất động sản xếp sau các ngành: Du lịch,Dịch vụ khác và Công nghiệp chế biến, chế tạo và xếp trên các ngành: Nông nghiệp,lâm nghiệp và thủy sản; Công nghiệp khai thác…

2.1.3 Hạn chế

Thứ nhất, pháp luật liên quan đến lĩnh vực bất động sản còn nhiều bất cập, chưa

theo kịp sự phát triển của thị trường, chưa điều tiết thị trường một cách hiệu quả, nhất

là chính sách tín dụng cho bất động sản có giai đoạn thì mở rộng, và đến nay ngàycàng thắt chặt, gây rủi ro cho thị trường

Gần đây Việt Nam có chủ trương siết chặt tín dụng BĐS với cả người mua vàngười bán Khi tín dụng siết chặt lại, trái phiếu cũng được quản lý chặt chẽ, các doanhnghiệp BĐS sẽ không có nguồn cung về tài chính Do bất động sản ở Việt Nam còn có

xu thế bán nhà hình thành trong tương lai, nên vừa làm vừa thu gom vốn của ngườimua Đây là một rào cản mà nếu không cẩn thận, BĐS sẽ đổ vỡ

Trong thời gian qua, từ năm 2020, Quốc hội, Chính phủ và các bộ, ngành banhành nhiều chính sách, nhiều luật ra đời, tháo gỡ tương đối nhiều khó khăn với bấtđộng sản như Luật Xây dựng, Luật Đầu tư, hàng loạt Nghị định của Chính phủ, nhưng

tháo gỡ đúng thời điểm đang diễn ra Covid-19 nên tác động của Luật chưa đến hoạtđộng cụ thể và vẫn khó khăn.

Tuy nhiên, theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, tính đến30/11/2021 dư nợ tín dụng đối với hoạt động kinh doanh BĐS đạt 690.075 tỷ đồng(tính đến 30/9/2021 là 682.594 tỷ đồng) Theo các chuyên gia trong lĩnh vực ngânhàng thì tỷ lệ dư nợ tín dụng đối với hoạt động kinh doanh BĐS trong tổng dư nợ tíndụng (khoảng 7%) vẫn trong ngưỡng an toàn

Theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước, tính đến ngày 31/3/2022 dư nợ tín dụngđối với hoạt động kinh doanh BĐS đạt 783.942 tỷ đồng Trong đó, dư nợ tín dụng đốivới các dự án đầu tư xây dựng khu đô thị, dự án phát triển nhà ở đạt 188.105 tỷ đồng,chiếm tỷ lệ 24% tổng dư nợ tín dụng đối với hoạt động kinh doanh BĐS; Dư nợ tíndụng đối với các dự án văn phòng (cao ốc) cho thuê đạt 45.532 tỷ đồng, chiếm tỷ lệ5,8% tổng dư nợ tín dụng đối với hoạt động kinh doanh BĐS; Dư nợ tín dụng đối vớicác dự án khu du lịch, sinh thái, nghỉ dưỡng đạt 33.509 tỷ đồng, chiếm tỷ lệ 4,3% tổng

dư nợ tín dụng đối với hoạt động kinh doanh BĐS

Thứ hai, nguồn cung ngày càng thiếu, thiếu nghiêm trọng tất cả các phân khúc.

Cụ thể, thị trường thiếu trầm trọng nhà ở xã hội và nhà thu nhập thấp Bất động sản dulịch chưa phát huy được vai trò để góp phần quan trọng tạo nên những điểm đến dulịch, đưa Việt Nam trở thành trung tâm nghỉ dưỡng tầm cỡ quốc tế như mục tiêu đề ra

Trong năm 2021, các dự án BĐS mới được cấp phép tiếp tục giảm so với cácnăm 2020 khiến nguồn cung BĐS, nhà ở đặc biệt là nhà ở dành cho đối tượng thu nhậpthấp vẫn còn hạn chế Cụ thể, năm 2020, nhà ở bình dân chỉ chiếm 1%, năm 2021 và 6tháng đầu năm 2022 không còn nhà ở bình dân Ngược lại, năm 2020, nhà cao cấpchiếm 42,1%; năm 2021 chiếm 74% và trong 6 tháng đầu năm 2022 chiếm áp đảo đến80,1%, còn lại là nhà ở trung cấp

Trong đó, đối với dự án phát triển nhà ở thương mại, cả nước có 252 dự án với99.958 căn hộ được cấp phép (bằng khoảng 34% so với năm 2020); có 1.046 dự án với299.075 căn hộ đang được triển khai xây dựng (bằng khoảng 88,5% so với năm 2020);

có 172 dự án với 24.027 căn hộ đã hoàn thành xây dựng (bằng khoảng 59,7% so vớinăm 2020) Đối với dự án nhà ở xã hội, trên cả nước có 09 dự án được cấp phép mớivới quy mô 5.763 căn hộ; có 16 dự án với 3.046 căn hộ đã hoàn thành xây dựng; có 09

dự án với 2.127 căn hộ đủ điều kiện bán nhà ở hình thành trong tương lai theo thôngbáo của các Sở Xây dựng…

Đến giữa và cuối năm 2022, thị trường BĐS có dấu hiệu chững lại, trầm lắng.Quý III/2022, nguồn cung sơ cấp căn hộ chung cư quý III/2022 của thị trường BĐS chỉđạt 6.600 căn (giảm 51% theo quý) Nguồn cung sơ cấp giảm theo quý đến từ việc hạnchế nguồn cung mới với 2.270 căn, chỉ chiếm 34% nguồn cung sơ cấp Nguồn cungđến từ 4 dự án mới và các giai đoạn tiếp theo của 6 dự án; lượng nguồn cung mới đã

giảm 82% theo quý Hàng tồn kho chiếm 66% nguồn cung sơ cấp với khoảng 4.400căn, tồn kho lớn nhất kể từ năm 2019 Lượng giao dịch căn hộ trong quý III/2022 đãgiảm 89%, xuống còn hơn 990 căn và tỷ lệ hấp thụ giảm 54 điểm phần trăm theo quý,thấp nhất kể từ năm 2019.

Thứ ba, vấn đề vốn Vốn là một trong những yếu tố quan trọng trong hoạt động

kinh doanh BĐS Thời gian qua, bên cạnh doanh nghiệp có nguồn lực lớn thì nhiềudoanh nghiệp vẫn phụ thuộc tín dụng Siết thị trường vốn thì thị trường BĐS khôngphát triển được

Trên thực tế, trong 2 năm 2021 và 2022, tổng nợ phải trả của 5 doanh nghiệpkinh doanh bất động sản hàng đầu Việt Nam có niêm yết trên thị trường chứng khoánlần lượt là 130.000 tỷ đồng (2021) và 272.000 tỷ đồng (2022), trong khi vốn chủ sởhữu của các doanh nghiệp này lần lượt là 116.000 tỷ đồng (2021) và 136.000 tỷ đồng(2022) Theo đó, tỷ lệ tổng nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu trung bình của các doanhnghiệp này trong 2 năm 2021 và 2022 lần lượt là 1,13 lần và 1,52 lần, cá biệt có doanhnghiệp có tổng nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu lên tới 4,73 trong năm 2022 Đồngthời, tỷ lệ tổng nợ phải trả trên tổng nguồn vốn trung bình của các doanh nghiệp nàytrong 2 năm 2021 và 2022 lần lượt là 52% và 57%, cá biệt có doanh nghiệp có tỷ lệtổng nợ phải trả trên tổng nguồn vốn lên đến gần 80% trong năm 2022

GS.TS Hoàng Văn Cường, Đại biểu Quốc hội, Ủy viên Ủy ban Tài chính –Ngân sách Quốc hội nhận định: “Hiện nay nhiều doanh nghiệp BĐS vẫn chưa thoátkhỏi khó khăn, nhất là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, tiềm lực tài chính hạn chế, phảivay vốn từ ngân hàng hoặc dựa vào nguồn vốn huy động từ khách hàng để triển khai

dự án Thậm chí ngay cả những doanh nghiệp lớn cũng phải huy động nguồn vốn để

có thể triển khai những dự án khổng lồ của đơn vị mình”

Thứ tư, nhu cầu tăng nhưng giá BĐS ở mức khá cao Theo Báo cáo chỉ số tâm

lý người tiêu dùng BĐS Việt Nam năm 2022, khoảng 92% người Việt Nam muốn sởhữu thêm BĐS Nhu cầu BĐS vẫn luôn cao do từ lâu BĐS được coi là một dạng đầu tưsinh lời cao, an toàn và tâm lý muốn sở hữu đất

Hiện nay, thị trường BĐS đang biến động, khó kiểm soát được, chưa thể thấy códấu hiệu giá đất thị trường đạt mức đỉnh điểm, do đó người dân và DN nhỏ rất dễ bị

DN lớn chi phối tạo thị trường “ảo”, ở một số nơi đã xuất hiện việc “lãi trên giấy”, giáchào bán tăng cao nhưng lại khó tìm được người mua Tại nhiều địa phương, giá BĐSbiến động không ngừng theo từng ngày

2.2 Tổng quan các doanh nghiệp bất động sản trong mẫu nghiên cứu

2.2.1 Khái quát tình hình tài chính

2.2.1.1 Khái quát kết quả hoạt động kinh doanh

Bảng 2.1 Kết quả hoạt động kinh doanh của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn

Năm 2019

Năm 2020

Năm 2021

Năm 2022 DTT 3,058,421 4,186,411 6,032,651 6,881,321 6,670,852 7,799,440 6,033,420 Tốc

độ

tăng

36,88% 44,1% 14,07% -3,06% 16,91% -22,65%

EBIT 728,263 876,149 1,698,954 2,187,076 2,358,462 2,372,231 2,369,543 Tốc

độ

tăng

LNST 387,594 498,678 990,248 1,364,249 1,311,406 1,282,801 1,211,918 Tốc

độ

tăng

28,66% 98,57% 37,77% -3,87% -2,18% -5,53%

Nguồn: Tổng hợp từ BCTC của các DN và tính toán của tác giả

Hình 2.2 Kết quả hoạt động kinh doanh của DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016 - 2022

Dựa vào bảng và biểu đồ, ta thấy các chỉ tiêu về doanh thu thuần, lợi nhuậntrước thuế và lãi vay (EBIT), lợi nhuận sau thuế có sự biến động Từ năm 2016 đếnnăm 2019, các chỉ tiêu đều tăng và có tốc độ tăng khá ổn định Do sự xuất hiện và ảnhhưởng của đại dịch COVID - 19 từ đầu năm 2020 đến giữa năm 2022, doanh thuthuần, EBIT và LNST giữ ổn định và không có nhiều thay đổi Dịch bệnh đã gây ranhiều khó khăn cho nền kinh tế nói chung và thị trường bất động sản nói riêng Tuynhiên nhờ sự hỗ trợ của Chính phủ, thị trường bất động sản vẫn duy trì được hoạt động

ổn định Chính phủ đã ban hành nhiều chính sách quản lý thị trường bất động sản chặtchẽ, nhằm kiểm soát lạm phát, ổn định thị trường Các chính sách này đã góp phần hạnchế tình trạng đầu cơ, đẩy giá bất động sản lên cao Bên cạnh đó các doanh nghiệpcũng không ngừng nỗ lực, chuẩn bị kỹ lưỡng, đề ra chiến lược kinh doanh phù hợptrong thời kỳ dịch bệnh để ứng phó với những hậu quả mà COVID-19 gây ra, từ đógiúp ổn định doanh thu, EBIT và LNST của các doanh nghiệp bất động sản

2.2.2.2 Khả năng sinh lời

Bảng 2.2 Khả năng sinh lời của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016 – 2022

Chỉ tiêu Năm

2016

Năm 2017

Năm 2018

Năm 2019

Năm 2020

Năm 2021

Năm 2022

Tỷ suất lợi nhuận trên doanh thu (ROS) có sự tăng mạnh năm 2018 (32,95%),sau đó có xu hướng giảm và giữ ổn định trong giai đoạn 2019 - 2021 Sở dĩ có sự giatăng như vậy là do năm 2018 là năm phục hồi mạnh nhất của thị trường bất động sản,

sự ổn định của nền kinh tế, chính sách quy hoạch ổn định các biện pháp hỗ trợ thịtrường BĐS của Chính phủ đã khiến nhu cầu về nhà ở và thương mại tăng cao làm giatăng giá trị bất động sản trong giai đoạn này Giá trị bất động sản tăng cao khiến cholợi nhuận mà các công ty thu về tăng Từ cuối năm 2019, đầu năm 2020, dịch COVID

- 19 xuất hiện đã gây ra những ảnh hưởng nặng nề tới mọi mặt đời sống xã hội Mặc

dù vậy lợi nhuận trên doanh thu của các doanh nghiệp bất động sản vẫn giữ ở mức ổnđịnh (ở mức 23-25%) do tâm lý của người dân cũng như các nhà đầu tư trong việc đầu

tư vào loại tài sản truyền thống và có tính ổn định cùng với đó là những chính sách hỗtrợ của Chính phủ như giảm thuế, giảm lãi suất cho vay,

Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản (ROA) của các doanh nghiệp bất động sảnkhông có nhiều sự biến động trong giai đoạn này do lợi nhuận sau thuế và tổng tài sảnđều tăng Trong giai đoạn này, giá bất động sản tăng cao đặc biệt tại các thành phố lớnnhư Hà Nội, TP Hồ Chí Minh đã giúp các doanh nghiệp BĐS tăng giá trị tài sản trênbảng cân đối kế toán cũng như tăng lợi nhuận từ hoạt động cho thuê và bán bất độngsản Bên cạnh đó, các doanh nghiệp BĐS cũng đẩy mạnh việc đầu tư, mở rộng các dự

án mới và mua lại các dự án BĐS Điều này đã góp phần làm tăng doanh thu và lợinhuận của các doanh nghiệp BĐS trong giai đoạn này

Trong giai đoạn 2016 - 2019, lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE) củacác doanh nghiệp BĐS có sự gia tăng và đạt mức cao nhất vào năm 2019 với tỷ lệ22,73% Nguyên nhân là do lợi nhuận sau thuế của các doanh nghiệp bất động sảntrong giai đoạn này có sự tăng mạnh, tỷ trọng vốn chủ sở hữu trong tổng tài sản củacác doanh nghiệp BĐS chiếm tỷ trọng thấp nên khi lợi nhuận sau thuế tăng mà vốnchủ sở hữu không có quá nhiều sự biến động sẽ làm cho ROE của các doanh nghiệptăng theo Sang đến năm 2020, với sự xuất hiện của COVID -19, lãi suất tăng, giánguyên vật liệu đầu vào tăng mạnh cùng với đó là chính sách siết chặt tín dụng BĐScủa Chính phủ đã khiến cho ROE của các doanh nghiệp BĐS giảm và “chạm đáy” ởhai năm sau đó

2.2.2.3 Khả năng thanh toán

Bảng 2.3 Hệ số khả năng thanh toán của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016-2022

Chỉ tiêu Năm

2016

Năm 2017

Năm 2018

Năm 2019

Năm 2020

Năm 2021

Năm 2022

Hệ số

thanh toán

2,61 2,51 3,04 1,95 1,99 2,57 2,15

Trong giai đoạn 2016 - 2022, hệ số khả năng thanh toán nhanh của các doanhnghiệp BĐS được giữ ổn định và đều lớn hơn 1 Điều đó chứng tỏ rằng các doanhnghiệp có khả năng thanh toán được các khoản nợ của mình mà không cần sử dụngđến hàng tồn kho Nó cũng chứng tỏ rằng các doanh nghiệp này có đủ tài sản có tínhthanh khoản cao để trả nợ Trong bối cảnh thị trường bất động sản Việt Nam có nhiềubiến động, việc các doanh nghiệp bất động sản duy trì được hệ số khả năng thanh toánnhanh lành mạnh hơn là điều đáng ghi nhận.

Hệ số thanh toán tức thời của các doanh nghiệp bất động sản trong giai đoạn

2016 - 2022 ở mức thấp (nhỏ hơn 1) Đồng thời hệ số này có xu hướng giảm dần quacác năm, từ 0,48 (năm 2016) xuống 0,17 (năm 2022) Điều đó cho thấy khả năng dùngtiền để trang trải nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp là không tốt do lượng tiền và vàcác tài sản tương đương tiền dự trữ cho thanh toán không cao Bên cạnh lượng tiền vàcác tài sản tương đương tiền thấp, hệ số thanh toán tức thời của các doanh nghiệp thấp

do tỷ trọng nợ ngắn hạn trong nợ phải trả cao Doanh nghiệp bất động sản thường cóthời gian thu hồi vốn dài, nên thường phải vay vốn ngắn hạn để phục vụ cho hoạt độngkinh doanh Điều này dẫn đến tỷ lệ nợ ngắn hạn của doanh nghiệp thường ở mức cao

Giai đoạn 2016 - 2022, các doanh nghiệp BĐS có hệ số thanh toán tổng quátkhá ổn định (lớn hơn 2) Điều đó cho thấy các doanh nghiệp có dòng tiền ổn định, cókhả năng thanh toán được các khoản nợ của mình, kể cả nợ dài hạn, ít gặp rủi ro tài

chính Đây là một tín hiệu tích cực chứng tỏ các doanh nghiệp có khả năng vượt quanhững khó khăn và đảm bảo hoạt động kinh doanh bởi trong giai đoạn này thị trườngBĐS gặp nhiều biến động cả tích cực lẫn tiêu cực

2.2.2.4 Hiệu suất hoạt động

Bảng 2.4 Hiệu suất hoạt động của các DNBĐS Việt Nam giai đoạn 2016-2022

Chỉ

tiêu

Năm2016

Năm2017

Năm2018

Năm2019

Năm2020

Năm2021

Năm2022Vòng

bất động sản nói chung có vòng quay tài sản tương đối thấp so với các ngành khác dođây là lĩnh vực đầu tư lớn vào tài sản và chu kỳ kinh doanh của các dự án BĐS thườngkéo dài Mặc dù vậy, đây cũng là một vấn đề mà các nhà quản lý doanh nghiệp cầnquan tâm vì nếu chỉ số này ở mức quá thấp sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận và khả năngsinh lời của doanh nghiệp.

Trong giai đoạn 2016 - 2022, vòng quay TSCĐ bình quân của các doanh nghiệpBĐS giảm dần qua các năm Nếu năm 2016, vòng quay TSCĐ bình quân của cácdoanh nghiệp BĐS trong mẫu nghiên cứu là 61,43 thì đến năm 2022, chỉ số này là24,83 (giảm khoảng 2,47 lần) Điều đó cho thấy, trong giai đoạn này, việc các doanhnghiệp sử dụng TSCĐ để phát triển hoạt động sản xuất kinh doanh chưa hiệu quả.Trong những năm 2016 - 2018, khi thị trường BĐS phát triển mạnh mẽ, nhu cầu đầu

tư vào các dự án BĐS mới tăng cao, các doanh nghiệp huy động vốn mạnh mẽ thôngqua các hình thức do đó dẫn đến sự gia tăng TSCĐ Tuy nhiên, ở giai đoạn sau, thịtrường BĐS phải chịu nhiều ảnh hưởng của dịch COVID-19 khiến hoạt động kinhdoanh của các doanh nghiệp BĐS đình trệ Đại dịch COVID-19 tác động làm chodoanh nghiệp gặp khó khăn trong việc bán hàng, doanh thu bán hàng của các doanhnghiệp tăng chậm cùng với đó lượng HTK tăng cao đã làm ảnh hưởng đến hiệu quả sửdụng TSCĐ của các doanh nghiệp BĐS

Có thể thấy trong giai đoạn 2016-2022, vòng quay HTK bình quân của cácdoanh nghiệp có nhiều sự thay đổi Sau khi đạt “đỉnh” vào năm 2017 (ở mức 14,6062lần), vòng quay HTK bình quân đã liên tục giảm trong các năm tiếp theo và đến năm

2022, vòng quay HTK bình quân chỉ còn 1,2418 lần Điều này phản ánh việc doanhnghiệp bất động sản bán hàng chậm hơn trước, thời gian các doanh nghiệp cần để giảiphóng hàng tồn kho ngày càng lâu hơn, đặc biệt trong bối cảnh dịch bệnh bùng phát,sản phẩm ứ đọng ngày càng nhiều Việc hàng tồn kho tích tụ, trong khi tổng nợ vaygia tăng sẽ khiến các doanh nghiệp dễ rơi vào trạng thái "bí bách" thanh khoản, làmcho tình hình sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn

Dựa vào bảng trên, vòng quay KPT bình quân của các doanh nghiệp BĐS có xuhướng giảm dần trong giai đoạn 2016 - 2019 Nếu ở năm 2016, vòng quay khoản phảithu bình quân của các doanh nghiệp là 245,18 ngày (tức 1,47 vòng/năm) thì đến năm

2019, con số này là 67,36 ngày (tức 5,34 vòng/năm) Nguyên nhân là do thời gian nàytình hình kinh tế - xã hội ổn định, chính sách pháp luật thuận lợi, khách hàng có khảnăng thanh toán cho các doanh nghiệp nên khả năng thu hồi của các doanh nghiệpđược rút ngắn Bắt đầu từ năm 2020 trở đi, vòng quay KPT bình quân có xu hướngtăng trở lại Điều này cho thấy dịch bệnh COVID - 19 tác động mạnh mẽ đến đời sốngcủa người dân, làm mất dần khả năng thanh toán của khách hàng khiến các doanhnghiệp gặp khó khăn trong việc thu hồi các khoản nợ của mình

2.2.2.5 Tình hình biến động tài sản - nguồn vốn

Năm 2018

Năm 2019

Năm 2020

Năm 2021

Năm 2022TSNH

bình quân

7,019,781

8,877,361

11,841,722

15,177,150

14,674,144

16,073,041

23,494,032TSDH

bình quân

5,239,718

5,498,961

8,912,946

9,943,390

13,658,680

15,048,418

17,034,844Tổng TS

bình quân

12,259,500

14,376,323

20,754,668

25,120,541

28,332,824

31,121,459

40,528,877Tốc độ

Nguồn: Tổng hợp từ BCTC của các DN và tính toán của tác giả

Từ bảng trên có thể thấy cơ cấu tài sản của các doanh nghiệp trong mẫu nghiêncứu có sự thay đổi qua từng năm Nhìn chung trong giai đoạn 2016 - 2022, TSNH,TSDH và tổng TS của các doanh nghiệp đều tăng TSNH vẫn chiếm tỷ trọng lớn hơnTSDH trong tổng TS Căn cứ vào khả năng hoạt động của doanh nghiệp cũng nhưnhững biến động của nền kinh tế mà doanh nghiệp có những sự điều chỉnh về cơ cấucủa TSNH và TSDH trong tổng tài sản của doanh nghiệp để thích nghi với những biếnđộng của nền kinh tế toàn cầu trong bối cảnh chịu ảnh hưởng nặng nề của đại dịchCOVID - 19 Trong hai năm 2020 và 2021, TSDH đã có sự gia tăng mạnh mẽ đạt tỷtrọng gần như ngang bằng với TSNH Điều này cho thấy các doanh nghiệp đang có xuhướng tăng cường đầu tư vào TSDH, xây dựng các dự án mới, đặc biệt là bất động sảnxây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu của thị trường

b) Tình hình biến động nguồn vốn

2016

Năm2017

Năm2018

Năm2019

Năm2020

Năm2021

Năm2022

Hệ số nợ 0,53 0,54 0,54 0,56 0,55 0,52 0,52