Với thực tiễn nói trên, sinh viên chọn đề tài khóa luận: “Ứng dụng mô hình Score dự báo nguy cơ phá sản của Tổng Công ty cổ phần Xuất khẩu và Xây dựng Việt Nam” vào giai đoạn 2018 – 2022
Mục đích nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện để trả lời những vấn đề sau:
Hệ thống hóa cơ sở lý luận về mô hình Z-Score và rủi ro phá sản là bước quan trọng nhằm tạo nền tảng cho các nhận định và kết luận trong bài khóa luận.
Thứ hai, áp dụng mô hình Z-Score để đo lường rủi ro phá sản của Tổng công ty
Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam đã tiến hành đo lường và nghiên cứu để đưa ra kết quả điểm số Z phù hợp với mô hình đã đề ra.
Vào thứ ba, chúng tôi sẽ tiến hành nghiên cứu định lượng và kiểm định mô hình nhằm rút ra bài học, giải pháp và khuyến nghị hiệu quả Mục tiêu là giảm thiểu nguy cơ kiệt quệ tài chính cho doanh nghiệp và các bên liên quan.
Câu hỏi nghiên cứu
Khóa luận này nhằm phân tích và đánh giá tình trạng tài chính của Tổng Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam thông qua mô hình Z-Score Mục tiêu chính là xác định liệu công ty có đang đối mặt với nguy cơ phá sản hay không.
Kết cấu của khóa luận
Khóa luận được chia làm 4 phần chính:
Chương 1: Tổng quan nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu
Chương 4: Kết luận và khuyến nghị
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Khung lý luận
1.1.1 Cơ sở lý luận về rủi ro phá sản
1.1.1.1 Khái niệm cơ bản về rủi ro phá sản
Theo Quyết định số 428/QĐ-UBCK ngày 11 tháng 07 năm 2013 của Bộ Tài chính, rủi ro được định nghĩa là các sự kiện không chắc chắn trong hoạt động kinh doanh có thể dẫn đến tổn thất về doanh thu, lợi nhuận và vốn, cũng như không đạt được mục tiêu kinh doanh Rủi ro vỡ nợ (Default Risk) đề cập đến khả năng một doanh nghiệp hoặc cá nhân không thể thanh toán các nghĩa vụ nợ Các loại rủi ro bao gồm rủi ro pháp lý, rủi ro hoạt động, rủi ro thị trường và rủi ro thanh khoản Trong đó, rủi ro phá sản là một yếu tố quan trọng được các nhà quản lý doanh nghiệp đặc biệt chú ý do ảnh hưởng trực tiếp đến sự tồn tại của doanh nghiệp.
Theo Luật Phá sản số 51/2014/QH13 tại Việt Nam, phá sản được định nghĩa là tình trạng của doanh nghiệp hoặc hợp tác xã khi không còn khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân tuyên bố phá sản.
Thuật ngữ "phá sản" có nguồn gốc từ thời kỳ thực dân Pháp tại Việt Nam Theo nghiên cứu của Sajian (2016) về khả năng dự báo phá sản của doanh nghiệp thông qua mô hình Z-Score, phá sản xảy ra khi nghĩa vụ nợ phải trả vượt quá tổng tài sản của doanh nghiệp.
Theo Khan & Jain (2011), kiệt quệ tài chính xảy ra khi doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thực hiện các cam kết với chủ nợ Ghazali và cộng sự (2015) định nghĩa tình trạng này là khi doanh nghiệp không thể đáp ứng nghĩa vụ trả nợ hoặc các nghĩa vụ tài chính khác Khi tình hình tài chính suy giảm, giá trị doanh nghiệp và giá trị nợ có thể chỉ còn lại 1/3 trước khi rơi vào tình trạng kiệt quệ hoàn toàn Sự gia tăng rủi ro dẫn đến việc giảm giá trị chứng khoán của doanh nghiệp Các khoản vay ký quỹ trước đó tạo ra một giới hạn hiệu quả cho cá nhân dưới hình thức đòn bẩy tài chính, và những cá nhân này có thể bị xóa sổ khi lợi nhuận kỳ vọng không đủ bù đắp cho chi phí sử dụng vốn.
Lãi suất phi rủi ro đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khả năng trả lãi của doanh nghiệp Mặc dù việc giảm xuống 5% lãi suất phải trả có thể làm tăng áp lực tài chính, nhưng theo lý thuyết kiệt quệ tài chính của Gorgon, điều này vẫn chưa dẫn đến tình trạng phá sản của doanh nghiệp.
Theo Hu và Ansell (2005), khi doanh nghiệp có tỷ lệ nợ lớn hơn một (>1), điều này cho thấy doanh nghiệp đang gặp khó khăn tài chính, khi nợ phải trả vượt quá tổng tài sản Ngoài ra, nếu tỷ lệ chi trả lãi vay dựa trên dòng tiền nhỏ hơn một (10) nhưng không đáp ứng được với nhu cầu của thị trường
Dựa vào nghiên cứu trên, Korol (2017) đã nghiên cứu và phát triển từng loại hình doanh nghiệp phá sản tương ứng được chỉ trong bảng 1.1 sau:
Bảng 1.1: Các nhân tố tác động đến nguy cơ phá sản doanh nghiệp loại 1
Giai đoạn I Giai đoạn II Giai đoạn III
Loại 1: Những doanh nghiệp mới khởi nghiệp gặp nhiều thách thức trong giai đoạn đầu dẫn đến giải thể/ phá sản
Tỷ giá Lạm phát Lãi suất Doanh nghiệp có sự thâm hụt khách hàng Doanh nghiệp nhận được phản ứng tiêu cực từ khách hàng
Nội sinh Những nhà quản lý doanh nghiệp thiếu kiến thức chuyên môn
Kỹ năng kiểm soát hệ thống chi phí yếu kém dẫn đến sự suy giảm mạnh tỷ lệ thanh khoản và thua lỗ trong kinh doanh, khó có thể bù đắp Thiếu lãnh đạo chuyên nghiệp và kỹ năng cao đã khiến doanh nghiệp phải gánh chịu chi phí vốn lớn, đồng thời nợ phải trả vượt quá hạn mức cho phép Doanh nghiệp không còn khả năng tái cấu trúc, thâm hụt nguồn tài chính để tất toán các khoản vay, và thiếu sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư hay nhà tài trợ Sự thất bại này xuất phát từ những nhà quản lý yếu kém.
Chưa đủ kinh nghiệm quản lý tài chính Doanh thu thu lại thấp Thâm hụt vốn
Các nghiên cứu thực nghiệm
1.2.1 Các nghiên cứu trong nước
Mô hình Z-Score đã được áp dụng rộng rãi để dự báo nguy cơ phá sản của doanh nghiệp, với nhiều nghiên cứu đáng chú ý Một nghiên cứu của Hoàng Thị Hồng Vân (2020) đã phân tích 60 doanh nghiệp, bao gồm 30 doanh nghiệp đã phá sản, nhằm đánh giá hiệu quả của mô hình này trong việc dự đoán tình trạng tài chính.
Bài viết chỉ ra rằng 30 doanh nghiệp vẫn đang hoạt động, trong đó tác giả phân tích sự khác biệt rõ rệt giữa hai nhóm doanh nghiệp thông qua các chỉ tiêu tài chính cụ thể.
Các chỉ số ROA, ROE và tốc độ gia tăng giá trị tài sản của nhóm doanh nghiệp không còn hoạt động hiện đang ở mức trung bình – thấp so với các công ty vẫn đang hoạt động Tác giả đã sử dụng chỉ số Z để đo lường rủi ro phá sản, với độ chính xác đạt 76,67% trước 01 năm và 70% trước 02 năm Mô hình Z-Score được khuyến nghị cho các nhà phân tích nhằm đánh giá “sức khỏe” của doanh nghiệp, hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả.
Nguyễn Thành Cường và Phạm Thế Anh (2010) đã nghiên cứu các doanh nghiệp chế biến thủy sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2007 đến 2009, ứng dụng mô hình Z-Score của Altman (1968) Kết quả cho thấy điểm số Z của các ngành này dao động từ mức rủi ro phá sản cao đến an toàn kinh doanh ổn định Các tác giả khuyến nghị rằng các doanh nghiệp trong ngành cần cải thiện cấu trúc vốn, nâng cao khả năng sinh lời và chỉ số thanh khoản, đồng thời các ngân hàng cũng nên áp dụng chính sách tín dụng phù hợp khi cho vay với loại hình doanh nghiệp này.
Nguyễn Trà Ngọc Vy và Nguyễn Văn Công (2013) đã nghiên cứu khả năng phá sản của 35 doanh nghiệp dược phẩm với lợi nhuận sau thuế và doanh thu tăng trưởng tốt trong năm 2013, ứng dụng mô hình Z’’ cải tiến Trong số này, chỉ có 11 doanh nghiệp công bố báo cáo tài chính trên thị trường chứng khoán từ năm 2008 đến giữa năm 2012 Kết quả cho thấy có 02 công ty, Dược Hà Tây và Dược Cửu Long, có điểm số Z rơi vào vùng cảnh báo trong một số năm, trong khi các công ty còn lại đều có chỉ số Z trên 5.85, cho thấy mức độ an toàn Từ đó, nhóm tác giả đề xuất 04 kiến nghị cho các doanh nghiệp trong nghiên cứu.
Để nâng cao hiệu quả kinh doanh, các doanh nghiệp cần thực hiện 19 sản phẩm tái cấu trúc phù hợp, cải thiện chất lượng quản lý chi phí và doanh thu, lựa chọn nguồn vốn thích hợp cho các dự án đầu tư dài hạn, và hành động thu nợ kịp thời trước khi hết hạn.
Lê Cao Hoàng Anh và Nguyễn Thu Hằng (2012) đã nghiên cứu ứng dụng điểm số Z để đo lường rủi ro tài chính trên 293 doanh nghiệp niêm yết, cho thấy chỉ số Z có tỷ lệ dự báo chính xác đạt 91% trước 1 năm phá sản và 72% trước 2 năm Mô hình này được coi là phù hợp với thị trường Việt Nam Phạm Thị Thanh Lâm (2012) đã áp dụng mô hình Z cho 46 doanh nghiệp được xếp hạng tín dụng tại Vietcombank chi nhánh Quảng Nam, nhưng do mẫu quá nhỏ nên kết quả không chính xác Vì vậy, tác giả đã sử dụng mô hình điểm số Z do tiến sĩ Nguyễn Trọng Hòa phát triển, được đánh giá cao về tính chính xác và hỗ trợ Vietcombank trong quyết định cho vay, từ đó giảm thiểu rủi ro tín dụng.
Diệp Thanh Tùng và Võ Thị Hoàng Phụng (2019) đã nghiên cứu khả năng phá sản của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại tỉnh Sóc Trăng bằng cách sử dụng Z-Score trên mẫu 180 doanh nghiệp Kết quả cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro vỡ nợ bao gồm lĩnh vực kinh doanh, loại hình, quy mô doanh nghiệp, trình độ học vấn của người quản lý, và tỷ lệ thu nhập trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản Mô hình Z-Score không chỉ là công cụ tài chính để đo lường khả năng phá sản mà còn hỗ trợ các nhà quản lý trong việc xây dựng kế hoạch và định hướng quản trị kinh doanh hiệu quả hơn.
Trong nghiên cứu về đại dịch Covid-19, Nguyễn Mạnh Cường (2021) đã ứng dụng mô hình Z’’-Score điều chỉnh để xác định nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp trên sàn HOSE, HNX và UpCom từ năm 2016 đến 2020 Nghiên cứu dựa trên 100 doanh nghiệp niêm yết cho thấy điểm số Z’’ giảm mạnh, đặc biệt là trong ngành bán lẻ, cho thấy tác động tiêu cực của đại dịch đến tình hình tài chính của các doanh nghiệp.
20 nhận định đồng nhất về thị trường chứng khoán Việt Nam cung cấp những thông tin ứng dụng quý giá cho các nhà quản lý, nhà phân tích và nhà đầu tư, giúp họ hiểu rõ hơn về xu hướng và cơ hội đầu tư trong thị trường này.
1.2.2 Các nghiên cứu nước ngoài
Mô hình Z-Score, được Siew Bee và cộng sự (2014) áp dụng kết hợp với Discriminant Analysis, đã dự báo nguy cơ phá sản của 30 doanh nghiệp tại Malaysia, trong đó có 15 doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính và 15 doanh nghiệp ổn định Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính trong 5 năm trước khi phân loại, với chỉ tiêu quan trọng nhất là tỷ lệ vốn lưu động trên tổng tài sản Mô hình Z-Score đạt tỷ lệ chính xác 76,7% trong dự đoán Khi áp dụng cả mô hình Z-Score và Kida cho nghiên cứu tiềm năng phá sản từ 32 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Jordan từ 1990 đến 2006, AI Bzour (2011) ghi nhận tỷ lệ dự báo chính xác lên tới 93,8%, cao hơn Kida với 69% Nghiên cứu của Mihail (2012) cũng cho kết quả tương tự, đạt độ chính xác 88,2% khi đo lường rủi ro phá sản của doanh nghiệp trong ngành khách sạn tại Hy Lạp vào năm 2007.
Với cỡ mẫu là những ngân hàng Ấn Độ được Chotalia (2012) nghiên cứu trong khoảng thời gian từ 1/4/2007 đến 31/12/2020, ứng dụng mô hình điểm số Z’’(Altman,
Nghiên cứu năm 1993 cho thấy điểm số Z của các ngân hàng nằm trong khoảng từ 1.1 đến 2.6, cho thấy tiềm năng hoạt động vẫn còn nhưng rủi ro vỡ nợ khá cao Do đó, các ngân hàng được khuyến nghị cần cải thiện chỉ tiêu vốn lưu động, lợi nhuận chưa phân phối và chi phí hoạt động thuần, đặc biệt trong giai đoạn ngắn hạn, đồng thời giảm tỷ lệ vay nợ để nâng cao chỉ số Z.
Dựa vào mô hình điểm số Z, nghiên cứu của Hayes, Hodge và Hughes (2010) đã đánh giá khả năng phá sản của 17 doanh nghiệp bán lẻ có vốn hóa trên 1 triệu USD trong giai đoạn 2007-2008 Qua 8 lần so sánh, 4 lần mỗi năm, giữa các doanh nghiệp phá sản và không phá sản, mô hình này đã cho thấy tỷ lệ chính xác cao trong việc dự báo khả năng phá sản.
Theo nghiên cứu, 21% đến 94% doanh nghiệp phải đối mặt với tình trạng phá sản, trong khi 90% gặp khó khăn về tài chính Nhóm tác giả đề xuất áp dụng mô hình điểm số Z để dự báo tình trạng suy thoái của doanh nghiệp, nhờ vào hiệu quả cao mà mô hình này mang lại.
Các công ty bất động sản niêm yết tại sàn NSE được nghiên cứu bởi tiến sĩ Satish Kumar và Anirudha Ghosh (2013) thông qua mô hình Z-Score để đánh giá khả năng phá sản trong giai đoạn 2007 – 2012 Kết quả cho thấy phần lớn doanh nghiệp trong nghiên cứu đang ở mức rủi ro vỡ nợ cao, do sai lệch trong định giá tài sản, chi phí lãi vay và nợ lớn, cùng với tỷ trọng tài sản hoạt động thấp và tác động tiêu cực từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007 – 2009 Nghiên cứu này không chỉ chứng minh tính hữu dụng của mô hình Z mà còn cung cấp công cụ hữu ích giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt trên thị trường.
Khoảng trống nghiên cứu
Mô hình Z-Score của giáo sư Altman đã được nhiều nghiên cứu trước đây chứng minh về tính chính xác và độ tin cậy Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của mô hình này vẫn còn tồn tại, cần được xem xét để cải thiện hiệu quả trong việc đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Mô hình điểm số Z không thể áp dụng khi thiếu hụt thông tin từ báo cáo tài chính Ban đầu, mẫu nghiên cứu gồm 66 trường hợp, nhưng đến năm 1999, số lượng mẫu đã tăng lên 120 Mặc dù mô hình này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng nhược điểm lớn là các kết luận từ nghiên cứu trước không đại diện cho toàn bộ nhóm đối tượng và chưa phân tích sâu vào từng biến trong mô hình.
Trên thị trường Việt Nam, nhiều nghiên cứu chủ yếu dựa vào dữ liệu từ các doanh nghiệp đang hoạt động, trong khi việc mở rộng cỡ mẫu để bao gồm các công ty đã phá sản vẫn còn hạn chế.
Bài khóa luận này đi ngược lại với các nghiên cứu trước đó bằng cách tập trung vào phân tích từng biến trong mô hình của Tổng CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam, thay vì nhóm doanh nghiệp chung Hạn chế của nghiên cứu là chỉ xem xét một số doanh nghiệp niêm yết trong một khoảng thời gian nhất định, do đó có thể dẫn đến cái nhìn chưa toàn diện về thị trường ở các thời điểm khác nhau Sinh viên đã tiến hành đo lường điểm số Z và phân tích chi tiết từng biến độc lập.
Xi giúp hạn chế sự tổng quát trong ngành xây dựng và thị trường, từ đó cung cấp cho nhà phân tích tài chính, nhà đầu tư và các nhà quản lý cái nhìn rõ ràng hơn, hỗ trợ họ đưa ra quyết định hiệu quả hơn.
Khung nghiên cứu
CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dữ liệu sử dụng
Bài viết áp dụng nghiên cứu định lượng để phân tích tác động của điều chỉnh lợi nhuận đến dự báo nguy cơ phá sản thông qua mô hình Z-Score Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán của Tổng Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam trong giai đoạn 2018-2022 Báo cáo tài chính này được kiểm toán bởi công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam, một trong những doanh nghiệp kiểm toán hàng đầu với kinh nghiệm quốc tế Ngoài ra, các báo cáo tài chính từ năm 2018 đến 2022 cũng đã được ông Đặng Thanh Huấn, kế toán trưởng của VCG, ký và xác nhận, cùng với sự phê duyệt và đóng dấu của các lãnh đạo cấp cao.
Thông tin về Vinaconex và ngành xây dựng được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy như báo cáo thường niên, trang web Investing và Fiinpro.
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 41 công ty đa ngành niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE), Hà Nội (HNX) và UpCom trong giai đoạn 2017 – 2022 Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán hàng năm và công bố trên nhiều trang web như https://cafef.vn/ và https://www.financevietstock.com.vn/ cùng các nguồn thông tin tài chính khác.
Sau khi thu thập dữ liệu, chúng sẽ được tổng hợp vào phần mềm Microsoft Excel 2013 để đo lường các biến độc lập Sau khi hoàn tất tính toán, sinh viên sẽ áp dụng mô hình Z-Score để tính toán chỉ số Z và đưa ra kết luận.
Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu của khóa luận bao gồm:
Bảng 2.1: Các bước nghiên cứu
Bước 1 Xác định đề tài, mục tiêu, phương pháp, phạm vi nghiên cứu
Bước 2 Tìm hiểu những nghiên cứu đi trước và tiến hành đánh giá, lựa chọn mô hình thích hợp tại Việt Nam
Bước 3 là thu thập thông tin từ báo cáo tài chính (BCTC) và phân tích các yếu tố trong mô hình Tiếp theo, ở Bước 4, cần thu nhận kết quả và thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình Cuối cùng, Bước 5 đưa ra kết luận và khuyến nghị dựa trên các phân tích và kết quả đã thu được.
Phương pháp nghiên cứu
Trong bài khóa luận có 02 phương pháp nghiên cứu chính: Phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng
Phương pháp nghiên cứu định tính trong bài khóa luận này sử dụng phương pháp tổng hợp để tổng quát về mô hình Z-Score Bài viết sẽ trình bày các đề tài nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, đồng thời đánh giá sơ lược về ưu nhược điểm của việc đo lường thông qua điểm Z.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách thu thập số liệu từ báo cáo tài chính công khai của nhiều doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Quá trình nghiên cứu bao gồm xử lý và phân tích số liệu thông qua phương pháp hồi quy để điều chỉnh lợi nhuận Sau khi thu thập, số liệu sẽ được xử lý và xây dựng chỉ số theo mô hình phù hợp Bên cạnh đó, các phương pháp so sánh tuyệt đối, so sánh tương đối và liên hệ cân đối cũng được áp dụng để phân tích dữ liệu của các doanh nghiệp nghiên cứu.
Mô hình nghiên cứu
Chỉ số Z’’-Score của Altman là một phương pháp tính toán đơn giản, giúp đo lường tình hình tài chính với độ chính xác và tin cậy cao Phương pháp này được áp dụng phổ biến trên toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam Cấu trúc của mô hình này rất dễ hiểu và thực hiện.
X1 là Vốn lưu động/ Tổng tài sản;
X2 là Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản;
X3 là EBIT/ Tổng tài sản (EBIT: Lơi nhuận trước lãi vay và thuế);
X4 là (Giá thị trường của cổ phiếu * Số lượng cổ phiếu lưu hành)/ Tổng nợ;
Nhằm đo lường và đánh giá tình trạng của DN, Altman cho ra đời những chỉ tiêu về số Z-Score:
Z ≤ 1.1 : Doanh nghiệp đối mặt với nguy cơ phá sản cao
1.2< Z ≤2.6: Doanh nghiệp không gặp rủi ro phá sản trong ngắn hạn, nhưng cần phải lưu ý, xem xét vấn đề tài chính một cách thận trọng
Z > 2.6: Doanh nghiệp trong tình trạng hoạt động lành mạnh, chưa gặp rủi ro phá sản
Như vậy, khi điểm số Z càng cao, tình hình hoạt động kinh doanh sản xuất của
DN sẽ càng tốt Mặt khác, khi chỉ số Z càng thấp (bé hơn hoặc bằng 1.1) có nghĩa là tỷ lệ phá sản của DN càng gia tăng
Vốn lưu động/Tổng tài sản là chỉ số quan trọng phản ánh tính thanh khoản của công ty, được tính bằng sự chênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn Chỉ số này đặc biệt được chú ý trong những thời điểm khó khăn của doanh nghiệp, giúp đánh giá tiềm năng thanh khoản ròng và khả năng hỗ trợ cho hoạt động sản xuất kinh doanh Khi tài sản lưu động giảm sút, doanh nghiệp cần xem xét lại khả năng tài chính của mình để đảm bảo hoạt động ổn định.
Chỉ số X1 cho thấy khoản lỗ trong kỳ hoạt động sẽ gia tăng, và đây được xem là chỉ số có giá trị cao nhất trong ba chỉ số thanh khoản mà Altman nghiên cứu Chỉ số X2, lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (RE/TA), phản ánh hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, cho biết tổng số thu nhập được tái đầu tư hoặc mức lỗ trong suốt thời gian hoạt động Thêm vào đó, thặng dư kiếm được cũng được thể hiện qua chỉ số này Tuy nhiên, sự phụ thuộc của chỉ số này vào tái cấu trúc và phân chia cổ tức không được áp dụng trong mô hình Z-Score.
Chỉ số X3, hay Lợi nhuận trước Thuế và lãi vay trên Tổng tài sản (EBIT / TA), là công cụ phổ biến trong nghiên cứu nguy cơ phá sản của doanh nghiệp Chỉ số này phản ánh khả năng sinh tồn của doanh nghiệp thông qua khả năng tạo ra tiền từ tài sản Khi tổng nợ vượt quá giá trị thực của tài sản, xác định dựa trên mức sinh lời, doanh nghiệp có thể mất khả năng thanh toán trong trường hợp phá sản So với dòng tiền, EBIT là chỉ số hiệu quả hơn để đo lường năng suất tài sản của doanh nghiệp.
X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Tổng nợ phải trả (MVE / TL: Market value of Equity / Book value of total Liabilities)
Giá trị thị trường của toàn bộ bổ phiếu là thước đo cho vốn chủ sở hữu, bao gồm cả cổ phiếu ưu đãi và thường Tổng nợ, bao gồm nợ ngắn hạn và nợ dài hạn, giúp nhà phân tích đánh giá sự thay đổi giá trị tài sản so với nợ Việc này quan trọng để nhận diện khi khoản nợ vượt quá tài sản, dẫn đến nguy cơ mất khả năng thanh toán Ngoài ra, kích thước giá trị thị trường còn hỗ trợ nghiên cứu tiềm năng phá sản mà không được đề cập đến Đối với doanh nghiệp chưa cổ phần hóa, giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu được ghi nhận là giá trị sổ sách.
Bảng 2.2 Tên viết tắt và cách đo lường những biến độc lập của điểm số Z’’
Tên tóm tắt Tên biến Cách tính
X1 Vốn tín dụng (Working Capital)/
Tổng tài sản (Total Asset)
Thông tin thu nhận từ BCTC
& sử dụng Microsoft Excel đo lường các chỉ số
X2 Lợi nhuận giữ lại (Retained
Earnings)/ Tổng tài sản (Total Asset)
Thông tin thu nhận từ BCTC
& sử dụng Microsoft Excel đo lường các chỉ số
X3 Thu nhập trước lãi vay và thuế
(EBIT)/ Tổng tài sản (Total Asset)
Thông tin thu nhận từ BCTC
& sử dụng Microsoft Excel đo lường các chỉ số
X4 Giá trị vốn hóa thị trường VCSH
Giá trị sổ sách của tổng nợ (Book Value)
Thông tin thu nhận từ BCTC
& sử dụng Microsoft Excel đo lường các chỉ số
Kiểm định mô hình nghiên cứu
Để đánh giá tính hiệu quả của mô hình Z’’-Score trong bối cảnh thị trường Việt Nam, sinh viên đã tiến hành thử nghiệm nhằm xác định tỷ lệ phần trăm sai lầm loại 1 và loại 2 khi phân loại các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam.
H0: Doanh nghiệp có rủi ro rơi vào tình trạng phá sản
Doanh nghiệp có tình trạng tài chính ổn định thường không gặp nguy cơ phá sản, nhưng có thể mắc phải hai sai lầm trong việc đánh giá rủi ro Sai lầm loại 1 xảy ra khi giả thuyết H0 đúng, nhưng kết quả từ mô hình Z’’-Score lại bác bỏ H0 Trong khi đó, sai lầm loại 2 xảy ra khi H0 sai, nhưng kết quả từ mô hình Z’’-Score không bác bỏ H0 Nghiên cứu này dựa trên mẫu 40 doanh nghiệp niêm yết có thông tin công khai trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Nhóm 1: 20 DN rơi vào tình cảnh phá sản hoặc khó khăn tài chính trong giai đoạn 2017-2022 Những doanh nghiệp nằm trong nhóm bị hủy niêm yết hoặc trong tình trạng cảnh báo/ được kiểm soát bởi sàn HOSE/ HNX/ UpCom Những DN được chọn lọc có tình trạng chung là hoạt động kinh doanh thua lỗ, phần lớn lợi nhuận giảm và âm Số liệu được thu thập từ BCTC đã được kiểm toán của DN trong khoảng thời gian 5 năm trước khi rơi vào trạng thái nguy cơ phá sản
Nhóm 2: 20 DN vẫn trong tình trạng kinh doanh ổn định tính đến năm 2022 Các doanh nghiệp có đặc điểm chung là đều ghi lợi nhuận dương và có sự phát triển tốt trong nhiều năm với sự quản lý hiệu quả về dòng tiền Số liệu cũng được thu thập từ BCTC kiểm toán kỹ càng trong khoảng thời gian từ năm 2017 đến năm 2021 (trước năm hoạt động ổn định là 2021)
Việc nhận diện các doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính và nguy cơ phá sản là rất quan trọng Sai lầm loại I có tác động nghiêm trọng hơn, do đó, các doanh nghiệp có kết quả nằm trong vùng xám sẽ được chú ý đặc biệt và xếp vào danh sách có tiềm năng phá sản.
Sinh viên sử dụng mô hình Altman để đo lường chỉ số Z’’-Score cho 20 doanh nghiệp trong nhóm 1, nhằm so sánh chỉ số này với tình trạng thực tế của từng doanh nghiệp Qua đó, có thể rút ra kết luận về tỷ lệ sai lầm và độ chính xác của mô hình Z’’-Score đối với các doanh nghiệp này, đặc biệt là nhóm 1, bao gồm những doanh nghiệp đang ở trong vùng nguy hiểm, gặp khó khăn tài chính và có nguy cơ phá sản.
Sau khi thống kê các doanh nghiệp thuộc nhóm 1, sinh viên thực hiện kiểm định với chỉ số Z’’-Score và đưa ra kết quả:
Phân loại đúng Sai lầm loại 1 Tổng
Bảng 2.3: Kết quả phân loại doanh nghiệp thuộc nhóm 1 trước phá sản 1 năm
Theo thống kê, mô hình Z-Score cho các doanh nghiệp nhóm 1, tức là những doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính và có nguy cơ phá sản cao, đạt tỷ lệ chính xác 85% một năm trước khi phá sản, so với 94% của mẫu gốc Altman Tỷ lệ sai lầm của mô hình chỉ chiếm 15%, tuy nhiên, độ chính xác của mô hình giảm theo thời gian dự báo.
2 tính từ năm gần nhất với thời điểm hiện tại), cụ thể như sau:
Phân loại đúng Tỷ lệ chính xác
Bảng 2.4: Kết quả phân loại doanh nghiệp thuộc nhóm 1 trước phá sản 2, 3, 4 và 5 năm
Năm năm trước, khi doanh nghiệp đối mặt với nguy cơ phá sản cao, mô hình Z’’-Score chỉ đạt tỷ lệ chính xác 75%, giảm so với 1 năm trước đó Điều này cho thấy độ chính xác của mô hình Z’’-Score tăng lên khi gần đến thời điểm xảy ra phá sản Nhóm 2 bao gồm những doanh nghiệp có tình trạng tài chính ổn định.
Thực hiện tương tự như ở nhóm 1 trong phương pháp tính toán ra chỉ số Z, sau đó sinh viên ghi nhận được kết quả sau khi kiểm định:
Bảng 2.5: Kết quả phân loại thuộc nhóm 2 trước phá sản 1 năm
Phân loại đúng Sai lầm loại 2 Tổng
Kết quả kiểm định nhóm doanh nghiệp ổn định tài chính năm 2021 cho thấy tỷ lệ chính xác đạt 85%, một con số cao đáng kể trong việc đánh giá mô hình.
Độ chính xác của mô hình dự báo được đánh giá qua các năm, cụ thể từ 2 đến 5 năm, bắt đầu từ năm thứ 2 tính từ thời điểm gần nhất hiện tại.
Phân loại đúng Tỷ lệ chính xác
Bảng 2.6: Kết quả phân loại doanh nghiệp thuộc nhóm 2 trước phá sản 2,3, 4 và 5 năm
Mô hình Z’’-Score cho thấy trong năm thứ 2, dự báo đạt 75%, trong khi từ năm thứ 3 đến năm thứ 5, tỷ lệ ổn định ở mức 80% Nguyên nhân chính là do hoạt động kinh doanh hiệu quả, dòng tiền ổn định và nguy cơ phá sản thấp Nếu chỉ số Z’’-Score rơi vào vùng cảnh báo, khả năng cải thiện nhanh chóng cũng rất khả thi Kết quả này được tổng hợp từ hai nhóm nghiên cứu, khẳng định tính khả thi của dự báo.
Phân loại đúng Phân loại sai lầm Tỷ lệ chính xác
Bảng 2.7: Kết quả tổng hợp phân loại của 2 nhóm doanh nghiệp
Sau khi kiểm định cả hai nhóm doanh nghiệp, mô hình Z’’-Score đạt tỷ lệ chính xác 85% một năm trước, thấp hơn so với 94% của mô hình Altman Tuy nhiên, độ chính xác của mô hình Z’’-Score giảm dần theo thời gian dự báo, đặc biệt giảm mạnh vào năm 2018 với mức giảm 5%.
Biểu đồ 2.1: Tỷ lệ chính xác của mô hình Z’’-Score qua các năm
Khi kiểm định rủi ro phá sản của doanh nghiệp trong khoảng thời gian dự báo từ 01 đến 02 năm, các nhóm đơn lẻ hoặc kết hợp đều cho kết quả trên 80%, cho thấy mức độ rủi ro khá cao Tuy nhiên, tỷ lệ này giảm dần từ năm thứ 03 đến năm thứ 05, với mức ổn định thấp nhất đạt 77,5%.
Mô hình Z-Score của Altman được áp dụng hiệu quả trong các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam, giúp đo lường khả năng kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Đặc biệt, việc sử dụng điểm số Z để dự báo nguy cơ phá sản của Tổng CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam là một ứng dụng thiết thực và cần thiết.
Số lượng doanh nghiệp kiểm định đúng 34 34 33 33 31
Tỷ lệ chính xác của mô hình Z''-Score qua các năm
Số lượng doanh nghiệp kiểm định đúng Tỷ lệ chính xác
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tổng quan thực trạng ngành công nghiệp xây dựng Việt Nam và CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam
3.1.1 Tổng quan về Công ty Cổ phần Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam VinaConex
Tiền thân là Công ty Dịch vụ và Xây dựng nước ngoài được thành lập vào năm
Vào ngày 20/11/1995, Tổng Công ty Xuất nhập khẩu và Xây dựng VN chính thức ra đời, đánh dấu bước ngoặt quan trọng trong sự phát triển của doanh nghiệp Từ những ngày đầu, công ty đã tập trung vào mục tiêu lớn mạnh, duy trì tình hình sản xuất kinh doanh ổn định và tăng trưởng bền vững, góp phần tạo nên một tập đoàn kinh tế lớn mạnh tại Việt Nam Đến tháng 12/2006, doanh nghiệp chuyển đổi sang mô hình công ty cổ phần, với nhà nước giữ vai trò chi phối, mở rộng hoạt động kinh doanh sang nhiều lĩnh vực, chủ yếu là xây lắp và đầu tư bất động sản Hiện nay, Vinaconex đã trở thành một trong những tập đoàn hàng đầu trong ngành.
03 ngành nghề sản xuất kinh doanh chính: (1) Xây dựng, (2) Đầu tư kinh doanh bất động sản, (3) Đầu tư tài chính Cụ thể:
Lĩnh vực xây dựng của VCG bao gồm nhiều mảng quan trọng như xây dựng dân dụng và công nghiệp, xây dựng cơ sở hạ tầng giao thông, cũng như xây dựng hạ tầng khu công nghiệp Bên cạnh đó, VCG cũng hoạt động trong lĩnh vực đầu tư kinh doanh bất động sản và đầu tư tài chính, tạo ra sự đa dạng trong các dịch vụ và sản phẩm mà công ty cung cấp.
Các loại hình đầu tư kinh doanh bất động sản chủ yếu bao gồm: đầu tư và phát triển các khu đô thị mới, khu công nghiệp, khu công nghệ cao, cho thuê nhà và văn phòng, phát triển khu nghỉ mát, khu vui chơi giải trí, trung tâm thương mại, khách sạn, cùng với nhiều hình thức đầu tư và kinh doanh bất động sản khác.
Trong lĩnh vực đầu tư tài chính, VCG tập trung vào các lĩnh vực chủ chốt như sản xuất và kinh doanh nước sạch, năng lượng, giáo dục đào tạo, sản xuất vật liệu xây dựng, xuất khẩu lao động, cùng với thương mại và dịch vụ.
Bảng 3.1: Lĩnh vực sản xuất – kinh doanh của VinaConex
Nguồn: Báo cáo thường niên Vinaconex 2022 3.1.2 Những rủi ro mà Tổng CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng đối mặt
(1) Rủi ro về tình hình chính trị - kinh tế vĩ mô
Sau 02 năm chịu tác động của đại dịch COVID – 19, xung đột địa chính trị Nga – Ukraine trong thời gian gần đây, chiến dịch Zero Covid của Trung Quốc, Vinaconex
Giá nguyên vật liệu đầu vào tiếp tục duy trì mức cao, trong khi chỉ số lạm phát gia tăng mạnh mẽ Chính sách tiền tệ và ngân hàng ngày càng thắt chặt, dẫn đến việc tăng lãi suất, gây ra nhiều thách thức cho thị trường tiền tệ.
Năm 2023 được dự báo sẽ là năm suy thoái kinh tế ở nhiều quốc gia, ảnh hưởng đến tài chính và thị trường bất động sản Tình trạng suy giảm nghiêm trọng trên thị trường chứng khoán và khả năng phục hồi kinh tế chậm chạp đang là thách thức lớn cho các doanh nghiệp Việt Nam Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ, phản ánh tình hình kinh tế trong nước không mấy khả quan.
Năm 2023, Nhà nước thực hiện các chính sách tín dụng thắt chặt và kiểm soát nghiêm ngặt, trong khi chi phí đầu vào cho nguyên vật liệu vẫn chưa có dấu hiệu giảm.
(2) Rủi ro về tài chính và thanh khoản
Các dự án hạ tầng giao thông cần nguồn vốn lớn để đảm bảo tiến độ và chất lượng, nhưng sự kiểm soát chặt chẽ trong tín dụng và hạn chế phát hành trái phiếu cho doanh nghiệp đang ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh của Tổng công ty Ngoài ra, giá vật tư tăng cao và sự phức tạp trong quá trình giải ngân cũng tác động trực tiếp đến khả năng trả nợ ngân hàng của doanh nghiệp.
(3) Rủi ro về cạnh tranh
Sự cạnh tranh trong đấu thầu các dự án xây dựng ngày càng gia tăng do sự suy giảm đầu tư nước ngoài Rủi ro cạnh tranh về năng lực tài chính, thiết bị hiện đại và nguồn nhân lực chất lượng cao giữa Tổng công ty và các doanh nghiệp cùng ngành, đặc biệt trong lĩnh vực đầu tư kinh doanh bất động sản của VCG, đang trở nên gay gắt hơn bao giờ hết.
Rủi ro về phát triển bền vững là những yếu tố khó lường, bao gồm diễn biến chính trị - kinh tế trong và ngoài nước, thiên tai, dịch bệnh, và biến đổi khí hậu Những yếu tố này gây ra nhiều trở ngại cho việc đạt được mục tiêu phát triển bền vững của các doanh nghiệp, đặc biệt là Vinaconex.
Rủi ro phát triển nguồn nhân lực là vấn đề quan trọng mà doanh nghiệp cần chú ý Trong năm qua, Tổng công ty đã cần một số lượng lớn nhân công có trình độ cao, bao gồm các chuyên gia, kỹ sư dày dạn và công nhân tay nghề chuyên môn kết hợp với kinh nghiệm tốt Tuy nhiên, việc tuyển chọn nhân tài gặp nhiều thách thức do thị trường lao động cạnh tranh khốc liệt giữa các doanh nghiệp trong cùng lĩnh vực, chủ yếu phụ thuộc vào chế độ đãi ngộ, lương thưởng và môi trường làm việc.
3.1.3 Tổng quan tình hình sản xuất – kinh doanh
Biểu đồ 3.2: Lợi nhuận sau thuế và Biên lợi ròng Vinaconex 2018 - 2022
Mặc dù chịu tác động tiêu cực từ sự suy thoái của nền kinh tế vĩ mô và tình trạng lạm phát gia tăng, VCG vẫn ghi nhận mức lợi nhuận sau thuế (LNST) đạt 931 tỷ đồng trong năm 2022, với biên lợi nhuận ròng tăng từ 9,04% năm 2021 lên 11,01% năm 2022.
Năm 2022, tình hình kinh tế thế giới và thị trường Việt Nam gặp nhiều khó khăn, nhưng VCG đã ghi nhận tín hiệu tích cực với lợi nhuận tăng trưởng Sự tăng trưởng này đến từ việc VCG nhanh chóng triển khai thi công các dự án hạ tầng giao thông, xây dựng dân dụng và công nghiệp, sử dụng nguồn vốn từ ngân sách và vốn nước ngoài, nổi bật là Dự án Cảng hàng không Quốc tế Long Thành.
Lợi nhuận sau thuế Biên lợi nhuận ròng
Dự án Cung thiếu nhi Hà Nội đã bước vào giai đoạn 1, với Vinaconex hoàn tất nhiều gói thầu vượt tiến độ Công ty cũng tiếp tục đảm nhận các gói thầu lớn, bao gồm Dự án đầu tư xây dựng đường bộ cao tốc Bắc – Nam phía Đông.
Biểu đồ 3.3: Doanh thu thuần và tăng trưởng doanh thu thuần Vinaconex 2018
– 2022 Đơn vị: Tỷ đồng Nguồn: VCG
Trong năm 2022, doanh thu tổng hợp (DTT) của VCG đạt 8.452 tỷ đồng, chủ yếu nhờ vào sự tăng trưởng mạnh mẽ trong hoạt động xây lắp, chiếm gần 70% tổng doanh thu, tương đương gần 6 nghìn tỷ đồng Các chuyên gia đánh giá VCG là một trong những doanh nghiệp xây dựng hạ tầng có dấu hiệu tăng trưởng doanh thu tích cực Với hơn 35 năm kinh nghiệm, VCG đã có lợi thế trong việc trúng thầu các công trình lớn Kết quả là, doanh thu của Tổng công ty đã tăng trưởng 47.41% trong năm 2022, sau những năm trước đó ghi nhận tăng trưởng âm, đặc biệt là năm 2020.
2021 Doanh thu tăng một phần nhờ việc trúng thầu của toàn bộ hệ thống Vinaconex đạt trên 11.000 tỷ đồng
Tăng trưởng doanh thu thuần -10.70% -2.35% -41.58% 3.56% 47.03%
Doanh thu thuần Tăng trưởng doanh thu thuần
Phân tích kết quả nghiên cứu
Để đưa ra kết luận về mô hình, sinh viên đã tổng hợp các chỉ tiêu tài chính dựa trên báo cáo tài chính đã được kiểm toán của doanh nghiệp trong 5 năm gần nhất, và kết quả được trình bày trong bảng dưới đây.
Hệ số thanh toán nhanh 0.78 1.12 1.05 1.38 0.84
Khả năng thanh toán lãi vay 2.52 2.94 -2.86 1.3 0.84
Hệ số thanh toán hiện thời 1.35 1.56 1.49 1.38 1.51
Hệ số thanh toán nhanh Khả năng thanh toán lãi vay Hệ số thanh toán hiện thời
Nợ ngắn hạn 9,181,526 7,722,679 8,992,486 15,470,241 12,763,244 Vốn lưu động 3,188,259 4,332,415 4,404,826 5,825,938 6,560,404
Lợi nhuận giữ lại 790,266 947,537 2,156,621 1,838,001 1,683,378 Lợi nhuận trước thuế 792,808 965,264 2,126,799 718,946 985,358
Chi phí lãi vay 273,502 267,453 255,357 505,569 505,569 Lợi nhuận trước thuế và lãi vay
(EBIT) 1,066,310 1,232,717 2,382,156 1,224,515 1,490,927 Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu
(tính ở mkt cap) 10158806 12546847.6 17712808.8 16386920 11172480 Giá trị sổ sách của tổng nợ 12,085,721 11,580,050 12,446,776 23,341,791 22,068,643 Tổng tài sản 20,085,187 19,318,371 19,609,981 30,969,416 31,999,304
Bảng 3.2: Chỉ tiêu cần thiết để tính biến X1 – X4 (Đơn vị: Triệu đồng)
Nguồn: Tác giả tự thu thập
Sau khi thu thập đầy đủ dữ liệu cần thiết, sinh viên tiến hành đo lường các biến X1 đến X4 bằng công thức Z’’-Score của Altman, kết hợp với biến X5 để phân tích sự thay đổi của điểm số Z trước và sau khi điều chỉnh lợi nhuận (X5) Kết quả thu được sẽ cho thấy sự ảnh hưởng của biến điều chỉnh đến điểm số Z.
Bảng 3.3: Kết quả mô hình Z’’- Score của VCG
Z’’ < 1.1: Doanh nghiệp nằm trong vùng khó khăn tài chính, gặp nguy cơ phá sản cao 1.2 < Z’’ < 2.6: Doanh nghiệp rơi vào vùng được cảnh báo, có nguy cơ phá sản
Z’’ > 2.6: Doanh nghiệp đang trong tình trạng tài chính hoạt động ổn định, chưa gặp rủi ro phá sản
3.2.2 Đánh giá và phân tích
Biểu đồ 3.6: Điểm số Z’’ – Score của Vinaconex 2018 - 2022
Nhìn vào biểu đồ cột ở trên, dễ dàng nhận ra Z’’-Score của DN chia làm 2 gia đoạn chính
Từ 2018 (-5) đến 2020 (-3): Z’’-Score có xu hướng tăng
Từ 2021 (-2) đến 2022 (-1): Z’’-Score có xu hướng giảm
Giai đoạn 2018 – 2020: Chỉ số Z tăng dần đều
Theo báo cáo thống kê, lợi nhuận sau thuế của VCG năm 2018 đạt 638 tỷ đồng, chỉ bằng 40% so với năm 2017 do thoái vốn ở một số công ty con và liên doanh, đặc biệt là từ CTCP nước sạch Vinaconex Tuy nhiên, các chỉ số X1 đến X4 đã cải thiện nhờ rút ngắn nợ, tăng vốn lưu động và lợi nhuận giữ lại Đáng chú ý, lĩnh vực bất động sản đã mang về cho VCG 2.063 tỷ đồng, tăng 17% so với năm 2018 và chiếm 22% tổng doanh thu của công ty.
Chỉ số Z’’- Score năm 2019 đạt 3.19, đánh dấu sự cải thiện và đi lên của doanh nghiệp
Theo lý thuyết của Altman, khi điểm số Z’’> 2.6, doanh nghiệp được xem là an toàn về tài chính Mặc dù chịu ảnh hưởng từ dịch Covid-19, tình hình công ty đã cải thiện tích cực với các biến X1, X2, X3 và X4 đều tăng so với 2 năm trước Đặc biệt, biến X4 (Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Giá trị sổ sách tổng nợ) tăng mạnh, nâng cao điểm số Z của doanh nghiệp Sự gia tăng đáng kể giá trị thị trường vốn chủ, cao nhất trong 5 năm qua, đã đẩy giá cổ phiếu trung bình của công ty lên 37,140 VNĐ, phản ánh kỳ vọng cao từ nhà đầu tư Theo báo cáo thống kê, hiệu suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu đạt 22,9% vào năm 2020 Dù doanh thu hợp nhất giảm, nhưng biên lợi nhuận gộp của Vinaconex vẫn phát triển tốt, đạt 15,27% so với năm trước, và tổng công ty ghi nhận doanh thu đạt hơn 15.300 tỷ đồng.
Giai đoạn 2021 – 2022: Z’’- Score giảm dần đều
Theo mô hình Z’’-Score, VCG hiện đang ở mức không an toàn và có dấu hiệu cảnh báo về khả năng khó khăn tài chính, mặc dù chưa rơi vào tình trạng báo động cao Điều này cần được lưu ý vì trong hai năm qua, điểm số Z’’ của doanh nghiệp đã giảm xuống dưới 2.6, cho thấy sự ra khỏi vùng ổn định trong hoạt động sản xuất kinh doanh Nguyên nhân chính của tình trạng này là sự suy giảm mạnh mẽ của X4, chưa đạt mức so với năm 2020.
43 nợ vay ngắn hạn và nợ vay dài hạn tăng 172,4% so với năm 2020 khiến cho doanh nghiệp phải gánh chịu khoản lãi vay đáng kể
3.2.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Năm 2022, Tổng CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam (Vinaconex) đối mặt với nhiều thách thức khi biến X2 và X4 sụt giảm, trong khi X3 và X4 tăng Sự sụt giảm giá trị cổ phiếu VCG được cho là do chính sách thắt chặt tín dụng và giới hạn tín dụng ngành sắt thép, dẫn đến vốn hóa thị trường của Vinaconex giảm so với 4 năm trước Biến độc lập X4 giảm từ 0.70 (2021) xuống 0.50 (2022), trong khi X2 giảm nhẹ do lợi nhuận giữ lại giảm 8% và doanh nghiệp tăng tài sản cố định, tài sản dài hạn và vốn chủ sở hữu Ngược lại, chỉ tiêu X3 tăng nhờ lợi nhuận trước thuế của VCG có sự gia tăng tích cực so với năm trước.
Năm 2022, Tổng công ty ghi nhận sự tăng trưởng doanh thu rõ rệt so với năm 2021, dẫn đến lợi nhuận trước thuế đạt 985 tỷ đồng Vốn lưu động và tổng tài sản của doanh nghiệp đều tăng, làm cho giá trị biến X1 cao hơn so với năm trước Trong năm này, Tổng công ty giữ vai trò quan trọng trong xây dựng đầu tư công, góp phần gia tăng tài sản cố định và chi phí dở dang.
Biểu đồ 3.7: Biến động chỉ số Z’’ – Score của MSN và HPG 2017 – 2022
Nguồn: Sinh viên tự thu thập
Biến động chỉ số Z'' - Score của MSN và HPG 2017
Để chứng minh tính thực tế của mô hình, tác giả đã sử dụng chỉ số Z''-Score trong giai đoạn 2017 – 2021 để so sánh ba doanh nghiệp đại diện cho các nhóm ngành đặc thù, bao gồm ngành hàng tiêu dùng và tài nguyên Việt Nam, cùng với ngành vật liệu xây dựng Các doanh nghiệp được chọn là CTCP Tập đoàn Ma San (MSN) và CTCP Tập đoàn Hòa Phát (HPG).
Qua biểu đồ có thể thấy:
CTCP Tập đoàn MaSan đã vượt qua nguy cơ phá sản với điểm số Z’’ – Score tăng từ 0.32 năm 2020 lên 3.07 năm 2021, nhờ vào sự gia tăng Vốn lưu động Sự cải thiện này được thể hiện qua biến X1, từ -0.08 năm 2021 lên 0.07 năm 2022, phản ánh chính xác tình hình tài chính trong BCTC Năm 2021, Masan thu hút 2,3 tỷ USD vốn đầu tư, giúp doanh nghiệp thoát khỏi tình trạng vốn lưu động ròng âm Bên cạnh đó, biến độc lập X3 cũng cho thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ của lợi nhuận trước thuế so với năm 2020 Mặc dù bị ảnh hưởng bởi đại dịch, Masan đã nhanh chóng mở rộng quy mô với 387 cửa hàng trong năm 2021.
CTCP Tập đoàn Hòa Phát đã trải qua sự suy giảm chỉ số Z’’ – Score trong hai năm 2019 và 2020 Tuy nhiên, đến năm 2021, tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp đã tăng 66% so với năm trước, chủ yếu để hỗ trợ vốn lưu động cho các dự án sản xuất mới Sự gia tăng vốn lưu động này đã tạo ra cơ hội giúp doanh nghiệp ổn định hơn trong bối cảnh kinh tế nhiều biến động hiện nay.
Mô hình Z’’ – Score của E.I.Altman đã chứng minh tính hiệu quả trong việc đánh giá khả năng phá sản của Tổng CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam trong giai đoạn 2018 – 2022 Nghiên cứu cho thấy chỉ có năm 2020 là doanh nghiệp hoạt động ổn định, trong khi giai đoạn 2021 – 2022, doanh nghiệp chưa đạt ngưỡng cao về khả năng phá sản nhưng có dấu hiệu tiềm ẩn rủi ro.
Bài viết chỉ ra rằng có 45 cảnh báo rủi ro vỡ nợ, phản ánh thực trạng nền kinh tế hiện nay, đặc biệt là sự đe dọa đối với ngành xây dựng và bất động sản Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ tương quan giữa chỉ số Z – Score và hoạt động của Vinaconex, cũng như tình hình thị trường chung Mô hình này có khả năng phản ánh diễn biến của nền kinh tế, nhất là khi đối mặt với rủi ro phát triển bền vững trong bối cảnh thế giới đang phải đối diện với các yếu tố khó lường như địa chính trị, dịch bệnh và biến đổi khí hậu.
Mô hình nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế, do chỉ tập trung vào một nhóm doanh nghiệp cụ thể, nên chưa đại diện cho toàn bộ thị trường Đáng lưu ý, một số doanh nghiệp trong nhóm 2 – Doanh nghiệp có tình hình tài chính ổn định, vẫn ghi nhận biến X1 âm hoặc giảm trong nhiều năm Điều này cho thấy, mặc dù không gặp rủi ro phá sản theo chỉ số Z, nhưng vẫn có khả năng tiềm tàng dẫn đến kiệt quệ tài chính, và các doanh nghiệp này không phải lúc nào cũng có chỉ số kinh doanh tốt tuyệt đối.
Mô hình Z’’-Score không phù hợp cho các nhóm ngành tài chính – ngân hàng do sự khác biệt trong thông tin và đặc thù của từng ngành Mặc dù mô hình này cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình kinh doanh dựa trên báo cáo tài chính, nhưng không thể đảm bảo đánh giá chính xác khả năng phá sản của doanh nghiệp Ví dụ, Tổng CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam mặc dù nằm trong vùng cảnh báo, nhưng doanh thu và lợi nhuận vẫn cải thiện, chứng tỏ rằng nhiều yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến tình trạng tài chính Hơn nữa, mô hình Z phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán, trong khi việc xác định tính chính xác của các con số này với thực tế doanh nghiệp là một thách thức lớn.
46 khó Cho nên để đưa ra nhận định doanh nghiệp có phá sản hay không cần nhiều nhân tố khác bên cạnh mô hình Z – Score
Mô hình Z’’ – Score của E.I.Altman đã chứng minh tính hữu ích trong việc đánh giá khả năng phá sản của Tổng CTCP Xuất nhập khẩu và Xây dựng Việt Nam giai đoạn 2018 – 2022 Nghiên cứu cho thấy chỉ có năm 2020 doanh nghiệp hoạt động ổn định, trong khi giai đoạn 2021 – 2022 có dấu hiệu rủi ro cao về khả năng phá sản, phản ánh thực trạng nền kinh tế hiện nay, đặc biệt trong ngành xây dựng và bất động sản Tác giả đã chỉ ra mối liên hệ giữa chỉ số Z – Score và hoạt động của Vinaconex, cho thấy mô hình này có khả năng phản ánh diễn biến kinh tế thị trường, nhất là khi đối mặt với rủi ro phát triển bền vững do tình hình địa chính trị, dịch bệnh và khí hậu khó lường.