Mục tiêu cụ thể: - Hệ thống cơ sở lý thuyết về RRPS của DN - Phân tích các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động tới RRPS của các DN ngành BĐS đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Na
Tính cấp thiết của đề tài
Thị trường bất động sản (BĐS) đóng vai trò trụ cột trong nền kinh tế, mang lại cơ hội đầu tư hấp dẫn nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Lịch sử cho thấy các biến động kinh tế lớn có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường BĐS, như cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 đã dẫn đến suy thoái kinh tế toàn cầu Gần đây, đại dịch COVID-19 cũng đã gây ra cú sốc mạnh mẽ cho nền kinh tế, làm giảm nhu cầu mua nhà và kéo theo giá nhà sụt giảm Nhiều doanh nghiệp BĐS buộc phải cắt giảm nhân sự và thu hẹp hoạt động để ứng phó với tình hình khó khăn này.
Trong năm 2023, Việt Nam ghi nhận 172.600 doanh nghiệp rút lui khỏi thị trường, tăng 20,5% so với năm 2022 (Tổng cục thống kê, 2023), trong đó ngành bất động sản chịu tác động nặng nề nhất với số doanh nghiệp mới thành lập giảm 45% và số doanh nghiệp giải thể tăng 10% (Tổng cục thống kê, 2023) Dự báo đến năm 2024, nhiều doanh nghiệp bất động sản sẽ gặp khó khăn trong việc thanh toán nợ, đối diện nguy cơ mất khả năng thanh toán do hoạt động tái cơ cấu và áp lực từ 130 nghìn tỷ đồng trái phiếu bất động sản đáo hạn - mức cao nhất trong 5 năm qua Các yếu tố như lãi suất, kinh tế vĩ mô và chính sách quản lý đất đai mới cũng góp phần làm tăng nguy cơ phá sản, bên cạnh việc cơ cấu tài chính chưa hợp lý và quản lý doanh nghiệp chưa hiệu quả Do đó, việc phân tích rủi ro phá sản (RRPS) trở nên cấp thiết, đặc biệt đối với các doanh nghiệp ngành bất động sản, nhằm nhận diện sớm nguy cơ và áp dụng biện pháp phòng ngừa, từ đó nâng cao sức cạnh tranh và phát triển bền vững Từ lý do này, tác giả nghiên cứu đề tài: “Các nhân tố ảnh hưởng tới RRPS của các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu chung: Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới RRPS của các
DN ngành BĐS đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
- Hệ thống cơ sở lý thuyết về RRPS của DN
- Phân tích các yếu tố vi mô và vĩ mô tác động tới RRPS của các DN ngành BĐS đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam
- Cung cấp các khuyến nghị đối với DN, cơ quan quản lý nhằm tìm ra giải pháp tối thiểu hóa RRPS
Tương ứng với với mục tiêu nghiên cứu cụ thể, các câu hỏi nghiên cứu như sau:
- Các chỉ tiêu tài chính và vĩ mô có ảnh hưởng như thế nào tới rủi ro DN vỡ nợ?
- Trong đó, những chỉ tiêu nào có khả năng giải thích tốt nhất rủi ro DN vỡ nợ?
- DN, cơ quan quản lý cần làm gì để hạn chế nguy cơ xảy ra phá sản ?
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong bài có kết hợp cả định lượng và định tính, song chủ yếu là phương pháp định lượng
Phương pháp định tính bao gồm phân tích, so sánh và tổng hợp thông tin, được áp dụng để thảo luận và phân tích các nghiên cứu trước đó về rủi ro phá sản Những phương pháp này giúp xây dựng khung nghiên cứu vững chắc cho các vấn đề liên quan.
RRPS, phương pháp nghiên cứu được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu trước đó tại các thị trường quốc tế cũng như Việt Nam
Phương pháp định lượng trong nghiên cứu này được thực hiện thông qua mô hình hồi quy nhị phân - Binary Logistic Khóa luận đã áp dụng phương pháp thống kê để thu thập và xử lý dữ liệu, đồng thời thực hiện các bước kiểm định tiền ước lượng, ước lượng và kiểm định hậu ước lượng Mục tiêu là khai thác các yếu tố có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến RRPS của các doanh nghiệp trong ngành bất động sản giai đoạn 2018-2023 Kết quả nghiên cứu ước lượng từ mô hình đã được phân tích và bình luận để đưa ra những nhận định sâu sắc.
Kết cấu của khóa luận
Ngoài phần lời mở đầu, khóa luận được kết cấu gồm 5 chương chính như sau: Chương 1: Cơ sở lý luận của RRPS của DN
Chương 2: Tổng quan nghiên cứu
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
Chương 4: Thảo luận kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
CƠ SỞ LÝ LUẬN CỦA RỦI RO PHÁ SẢN CỦA DN
Những vấn đề cơ bản về rủi ro phá sản của doanh nghiệp bất động sản
Bối cảnh kinh tế hiện nay đầy tiềm năng, với hệ thống chính sách hỗ trợ của nhà nước tạo điều kiện cho các doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ Việc sử dụng vốn vay ngân hàng với lãi suất ưu đãi là phương thức phổ biến để huy động vốn đầu tư và mở rộng sản xuất Tuy nhiên, rủi ro luôn đi kèm với lợi ích, do đó, quản lý dòng tiền hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo khả năng thanh toán và tránh nguy cơ phá sản Lãi vay chỉ là một phần trong chi phí tổng thể của doanh nghiệp.
Nhiều doanh nghiệp (DN) đang đối mặt với khó khăn trong việc thanh toán khoản vay đúng hạn, dẫn đến việc phải chịu phạt và lãi suất cộng dồn Tình trạng này không chỉ khiến DN rơi vào khủng hoảng tài chính mà còn làm tăng nguy cơ phá sản.
Luật Phá sản 2014 quy định rõ mối liên hệ giữa RRPS và khả năng thanh toán của doanh nghiệp (DN) Theo khoản 2 Điều 4, phá sản được xác định là tình trạng của DN hoặc hợp tác xã không còn khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân tuyên bố phá sản Khoản 1 Điều 4 nêu rõ, mất khả năng thanh toán xảy ra khi DN hoặc hợp tác xã không thực hiện nghĩa vụ thanh toán khoản nợ trong vòng 03 tháng kể từ ngày đến hạn.
Việc đánh giá khả năng thanh toán nợ là yếu tố quan trọng trong việc xác định nguy cơ phá sản của doanh nghiệp Nó cung cấp bằng chứng pháp lý về tình trạng tài chính, bảo vệ lợi ích của người cho vay và các bên liên quan Quy trình này cũng mở ra cơ hội cho doanh nghiệp tái cấu trúc và phát triển sau khi thanh toán nợ Do đó, quản lý tài chính hiệu quả và thanh toán đúng hạn các khoản vay là điều kiện thiết yếu cho sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp.
1.1.2 Ý nghĩa của rủi ro phá sản đối với các bên liên quan
1.1.2.1 Đối với nhà đầu tư
RRPS có thể khiến doanh nghiệp không trả được nợ, tạo ra rủi ro cho các nhà đầu tư Rủi ro này xuất hiện dưới nhiều hình thức, như doanh nghiệp mắc nợ lớn, quản lý tài chính kém, hoặc suy thoái kinh tế bất ngờ Ảnh hưởng của rủi ro này đến nhà đầu tư có thể rất nghiêm trọng, tác động đến lợi nhuận tiềm năng và sự an toàn của khoản đầu tư.
Trong tình huống xấu nhất, doanh nghiệp phá sản có thể khiến các nhà đầu tư mất toàn bộ khoản đầu tư gốc Cổ đông, những người sở hữu cổ phần trong công ty, thường đứng sau các chủ nợ và trái chủ trong quá trình thanh lý tài sản khi công ty gặp khó khăn tài chính.
Do đó, họ có thể nhận được rất ít hoặc thậm chí không nhận được gì sau khi các chủ nợ và trái chủ được thanh toán đầy đủ
Lợi nhuận của nhà đầu tư có thể bị giảm hoặc mất hoàn toàn, ngay cả khi công ty không sụp đổ hoàn toàn trong quá trình phá sản Triển vọng tương lai của công ty có thể bị ảnh hưởng nghiêm trọng, dẫn đến việc cắt giảm hoặc hủy bỏ chi trả cổ tức cho cổ đông Ngoài ra, các trái chủ cũng đối mặt với rủi ro, như chậm trễ trong việc nhận lãi vay hoặc không thu hồi được khoản vay, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận và tình hình tài chính của họ.
RRPS có thể tạo ra biến động lớn cho giá cổ phiếu của các cổ đông Khi thông tin về nguy cơ phá sản của doanh nghiệp được công khai, nhà đầu tư thường có xu hướng bán tháo cổ phiếu, dẫn đến sự sụt giảm mạnh trong giá trị cổ phiếu Hơn nữa, thanh khoản của cổ phiếu ở những doanh nghiệp có nguy cơ phá sản thường rất thấp, gây khó khăn cho việc mua bán của nhà đầu tư Điều này có thể khiến họ rơi vào tình trạng mắc kẹt với những khoản đầu tư đang giảm giá nhanh chóng.
Quá trình phá sản thường phức tạp và tốn thời gian, dẫn đến việc thu hồi lợi nhuận từ thanh lý tài sản bị trì hoãn Các nhà đầu tư cũng có thể gặp phải những rắc rối pháp lý và chi phí liên quan khi tham gia vào thủ tục phá sản hoặc theo đuổi các yêu cầu bồi thường từ công ty.
RRPS nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đa dạng hóa danh mục đầu tư và thẩm định kỹ lưỡng cho các nhà đầu tư Cập nhật thông tin về tình hình tài chính của các khoản đầu tư là cần thiết để giảm thiểu tổn thất tiềm ẩn Thực hiện những biện pháp này sẽ gia tăng khả năng thành công trong các hoạt động đầu tư.
1.1.2.2 Đối với chủ nợ của DN
Khi doanh nghiệp phá sản, khả năng thu hồi khoản vay của chủ nợ sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng, dẫn đến tổn thất về tài chính, uy tín và tâm lý của họ.
Mất mát vốn là tác động tài chính trực tiếp nhất khi doanh nghiệp phá sản, khiến chủ nợ có thể mất một phần hoặc toàn bộ khoản vay Mức độ tổn thất phụ thuộc vào vị trí ưu tiên của chủ nợ trong thủ tục phá sản, giá trị tài sản còn lại và khả năng thu hồi nợ Doanh nghiệp phá sản không còn khả năng thanh toán lãi suất, gây thiệt hại tài chính cho chủ nợ, đặc biệt với khoản vay có lãi suất cao Quy trình thu hồi nợ thường phức tạp và tốn kém chi phí pháp lý, đòi hỏi thời gian và nguồn lực đáng kể cho việc giám sát và tham gia thủ tục phá sản.
Việc liên quan đến một doanh nghiệp phá sản có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín của chủ nợ, khiến các nhà đầu tư và đối tác e dè trong việc hợp tác trong tương lai Danh tiếng xấu này cũng có thể làm cho chủ nợ gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn từ ngân hàng và các tổ chức tài chính khác.
Về mặt tâm lý, RRPS có thể gây ra căng thẳng và lo âu cho chủ nợ, đặc biệt khi họ có khoản vay lớn hoặc phụ thuộc vào thu nhập từ khoản vay đó Việc mất trắng khoản vay cũng làm giảm niềm tin của chủ nợ vào thị trường, khiến họ trở nên e dè hơn trong các quyết định đầu tư kinh doanh.
1.1.2.3 Đối với nền kinh tế
RRPS có thể gây ra biến động và tạo ra những vấn đề nghiêm trọng trong hệ thống tài chính và kinh doanh toàn cầu Đặc biệt, nó dẫn đến sự giảm sút trong sản xuất và việc làm, ảnh hưởng trực tiếp đến nền kinh tế.
Yếu tố tác động đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp
Nguyên nhân chủ quan đóng vai trò quyết định đến thành bại của doanh nghiệp, bao gồm chất lượng quản lý, quy mô, tuổi đời hoạt động, tình hình tài chính và chu kỳ kinh doanh.
Chất lượng quản lý đóng vai trò quan trọng trong sự tồn tại và phát triển của doanh nghiệp, theo nhiều nghiên cứu Chandler & Hanks (1998) nhấn mạnh rằng kinh nghiệm và tố chất của nhà lãnh đạo là yếu tố quyết định thành công hay thất bại của doanh nghiệp.
Nghiên cứu của DN Zelenkov (2022) phân tích các yếu tố tác động đến RRPS của 376 doanh nghiệp niêm yết tại Nga cho thấy quản trị doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn tăng trưởng Thiếu kinh nghiệm và kiến thức của ban quản trị có thể dẫn đến nguy cơ phá sản trong giai đoạn hoạt động và đầu tư Năng lực của đội ngũ doanh nghiệp là yếu tố quyết định đến sự thành công và phát triển Do đó, doanh nghiệp cần chú trọng xây dựng đội ngũ lãnh đạo tài năng, giàu kinh nghiệm và có tầm nhìn chiến lược.
Quy mô doanh nghiệp (DN) thể hiện tổng tài sản mà DN sở hữu, với các DN lớn thường có lợi thế trong việc tiếp cận thị trường vốn và gia tăng nguồn vốn dễ dàng hơn so với DN nhỏ Nghiên cứu của Defang và các đồng nghiệp (2005), Trương và Nguyễn (2022), cùng Phan và các đồng nghiệp (2022) chỉ ra rằng DN lớn có khả năng phát triển mạnh mẽ hơn nhờ vào sự sẵn có của nhân lực và nguồn vốn, từ đó giảm thiểu nguy cơ phá sản hiệu quả hơn.
Nghiên cứu của Hartono (2019), Himmelberg et al (1999) và Greenaway & cộng sự (2014) ủng hộ quan điểm rằng quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng đến nguy cơ kiệt quệ tài chính Tuy nhiên, Zelie & Wassie (2019) đã chỉ ra rằng trong ngành bảo hiểm tại Ethiopia, quy mô không tác động đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Tương tự, Ohman & Yazdanfar (2018) cũng không tìm thấy mối liên hệ giữa quy mô doanh nghiệp lớn và lợi thế kinh tế, cho thấy quy mô không phải là chỉ báo cho tình trạng kiệt quệ tài chính.
Tuổi đời hoạt động của doanh nghiệp (DN) là chỉ số phản ánh mức độ trưởng thành và ổn định trong lĩnh vực kinh doanh Những DN có tuổi đời lâu dài thường được coi là ổn định hơn và có khả năng thích nghi tốt với biến động thị trường Điều này cũng thể hiện uy tín và niềm tin từ khách hàng, đối tác kinh doanh và các bên liên quan Theo Beaver (1966), các công ty bảo hiểm có tuổi đời lâu hơn thường có lợi thế về tài chính và sự ổn định, nhờ vào nền tảng vững chắc và danh tiếng tốt mà họ xây dựng qua thời gian.
Tình hình tài chính của doanh nghiệp (DN) là yếu tố quyết định khả năng chống chịu rủi ro và hiệu quả hoạt động DN có tình hình tài chính lành mạnh có khả năng huy động vốn và đầu tư tốt hơn so với DN yếu kém Đánh giá tình hình tài chính có thể dựa trên các chỉ số như khả năng sinh lời, tính thanh khoản, đòn bẩy tài chính, hiệu suất hoạt động và giá trị thị trường Khả năng sinh lời, được đo bằng tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu, tổng tài sản và doanh thu, phản ánh hiệu quả kinh doanh DN có khả năng sinh lời cao sẽ có khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ tốt hơn, từ đó giảm nguy cơ phá sản, như đã được chứng minh trong nghiên cứu của Agustini & Wirawati (2019) và Wulandari & Fitria.
(2019) và Sucipto & Muazaroh (2017) Tuy nhiên, theo Nindita & cộng sự (2014) hay Hidayat & Meiranto (2014) cho rằng các tỷ số lợi nhuận không có ảnh hưởng đáng kể tới RRPS của DN
Tính thanh khoản, theo Ross, Westerfield, Jaffe, và Jordan (2016), là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền mặt một cách nhanh chóng mà không mất giá trị đáng kể Doanh nghiệp có tính thanh khoản tốt có khả năng quản lý tín dụng hiệu quả và thanh toán nợ đúng hạn, từ đó tránh tình trạng thiếu hụt tiền mặt và nguy cơ phá sản Áp lực trả nợ thường xuất phát từ các khoản nợ ngắn hạn, và doanh nghiệp có tài sản lưu động sẵn sàng sẽ dễ dàng đáp ứng nghĩa vụ thanh toán hơn Tuy nhiên, tình trạng thanh khoản quá cao có thể dẫn đến quản lý tài sản ngắn hạn kém hiệu quả, như việc sở hữu lượng lớn hàng tồn kho và nợ ngắn hạn cao, gây tăng chi phí hoạt động và giảm lợi nhuận (Eljelly, 2004; Raheman & Nasr, 2007).
Đòn bẩy tài chính là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp Nó phản ánh mức độ sử dụng vốn vay của doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thanh toán nợ và ổn định tài chính của họ.
Sử dụng đòn bẩy tài chính cao có thể mang lại lợi nhuận lớn cho doanh nghiệp, nhưng đồng thời cũng kéo theo gánh nặng lãi vay cao, dẫn đến nguy cơ phá sản khi doanh thu giảm hoặc lợi nhuận thấp (Maharani & Fuad, 2020) Do đó, doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi quyết định sử dụng đòn bẩy tài chính và xây dựng kế hoạch quản lý rủi ro hiệu quả Nghiên cứu của Ong'era và cộng sự (2017), Kristanti và cộng sự (2016), cũng như Udin và cộng sự (2016) đã chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng lớn đến rủi ro kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp.
Chỉ số hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp (DN) là công cụ quan trọng để phân tích hiệu quả sử dụng nguồn lực, đặc biệt là tài sản và nợ phải trả, nhằm tạo ra doanh thu DN có năng lực hoạt động tốt thường có khả năng chống chịu rủi ro tài chính cao hơn, từ đó giảm nguy cơ mất cân đối tài chính (Kurnia Fajar Afgani & cộng sự, 2023) Các nghiên cứu của Setyowati & Sari (2019), Agustini & Wirawati (2019) và Hidayat & Meiranto cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của chỉ số này trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động của DN.
(2014) cho rằng hiệu suất hoạt động có ảnh hưởng và ảnh hưởng tiêu cực thì Sucipto
& Muazaroh (2017) nhận xét chỉ số này không hề ảnh hưởng tới rủi ro kiệt quệ tài chính của DN
Chỉ số giá trị thị trường, đặc biệt là giá cổ phiếu niêm yết và lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu, đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tình trạng hoạt động của doanh nghiệp Nghiên cứu cho thấy rằng chỉ dựa vào các chỉ số tài chính từ bảng cân đối kế toán là không đủ để đưa ra đánh giá chính xác về khả năng phá sản của doanh nghiệp (Agarwal & Taffler, 2008; Nguyễn, 2018).
Chu kỳ kinh doanh bao gồm các giai đoạn hình thành, phát triển, tăng trưởng, trưởng thành và suy thoái Trong giai đoạn hình thành, doanh nghiệp mới bắt đầu với doanh số thấp và lợi nhuận gần như bằng không Giai đoạn phát triển chứng kiến doanh số tăng nhanh, dẫn đến lợi nhuận tối đa Tuy nhiên, khi bước vào giai đoạn tăng trưởng, sự gia tăng đối thủ cạnh tranh khiến lợi nhuận bắt đầu giảm Giai đoạn trưởng thành thường kéo dài, với doanh số đạt đỉnh nhưng sau đó có xu hướng đi ngang hoặc giảm nhẹ Cuối cùng, giai đoạn suy thoái là thời điểm doanh nghiệp suy yếu, với doanh số và lợi nhuận giảm mạnh, đòi hỏi quyết định tái cấu trúc hoặc thanh lý Để ngăn ngừa suy thoái, doanh nghiệp cần quản lý hiệu quả trong giai đoạn tăng trưởng, xem xét các yếu tố môi trường và thực hiện các chiến lược như giới thiệu sản phẩm mới và phát triển thị trường Hiểu rõ các giai đoạn trong chu kỳ kinh doanh giúp doanh nghiệp tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Kinh tế vĩ mô, theo Mankiw (2006), là tình trạng kinh tế ảnh hưởng đến toàn bộ đất nước, bao gồm sự tăng trưởng, giá cả, mức độ lao động và thất nghiệp Các yếu tố như lãi suất, lạm phát, tỷ giá hối đoái, tốc độ tăng trưởng GDP, bất ổn chính trị và chính sách của chính phủ đều tác động mạnh đến các ngành công nghiệp trong nước Những điều kiện này ảnh hưởng đến khả năng thanh toán nợ, chi phí vay vốn và lợi nhuận của doanh nghiệp, từ đó chi phối các chính sách và chiến lược tài chính của doanh nghiệp (Fahmi, 2014).
Lạm phát: Tỷ lệ lạm phát ở một quốc gia có thể ảnh hưởng đến hoạt động của DN
Hầu hết các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn khi tỷ lệ lạm phát trong nước ổn định và thấp Sự gia tăng lạm phát dẫn đến giảm nhu cầu tiêu dùng và sức mua, ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận của công ty và tạo ra bất ổn trong môi trường kinh doanh Nếu lợi nhuận tiếp tục sụt giảm, doanh nghiệp có thể rơi vào khủng hoảng tài chính, gia tăng rủi ro phá sản.
Tổng quan nghiên cứu
1.3.1 Tổng quan nghiên cứu nước ngoài
RRPS là một trong những đề tài được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới quan tâm Có thể kể tới một số nghiên cứu sau đây:
Nghiên cứu của Beaver (1966) đã phân tích ảnh hưởng của các tỷ số tài chính đến khả năng dự đoán rủi ro phá sản (RRPS) của doanh nghiệp, đánh dấu bước khởi đầu cho phương pháp dự báo RRPS truyền thống thông qua hồi quy đơn Sử dụng dữ liệu từ 79 doanh nghiệp, bao gồm 39 doanh nghiệp phá sản và 40 doanh nghiệp hoạt động hiệu quả trong giai đoạn 1954-1964, tác giả đã phân loại các chỉ tiêu thành các nhóm tỷ số tài chính như tỷ số thanh khoản, tỷ số hoạt động, tỷ số nợ, tỷ số sinh lời và tỷ số thị trường Kết quả cho thấy không phải tất cả các tỷ số đều có khả năng dự đoán như nhau, trong đó tỷ số thanh toán nhanh, tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu và tỷ số lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản cho kết quả dự đoán tốt nhất.
Nghiên cứu của Altman E I (1968) đã áp dụng phương pháp phân tích phân biệt đa biến (MDA) để dự đoán nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp Mỹ, nhằm khắc phục những hạn chế trong nghiên cứu của Beaver Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 66 doanh nghiệp sản xuất, được chia thành hai nhóm: doanh nghiệp phá sản và không phá sản trong giai đoạn 1946 - 1965 Tác giả đã phân tích 22 tỷ số tài chính và xác định 5 tỷ số phân biệt tốt nhất giữa hai nhóm, bao gồm: vốn lưu động/tổng tài sản, lợi nhuận chưa phân phối/tổng tài sản, lợi nhuận trước thuế và lãi vay/tổng tài sản, giá trị thị trường vốn chủ sở hữu/tổng nợ, và doanh thu thuần/tổng tài sản Dựa trên các tỷ số này, Altman đã xây dựng mô hình Z-score, áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất đã cổ phần hóa Trong các nghiên cứu sau, ông tiếp tục phát triển các mô hình Z' và Z" cho các ngành công nghiệp khác nhau.
Gholamreza Jandaghi và cộng sự (2021) đã áp dụng phương pháp học máy K- nearest neighbor để xác định các yếu tố quan trọng nhất trong dự đoán RRPS của các
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 218 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán và OTC của Iran trong 26 năm từ 1992 đến 2017 Kết quả cho thấy các yếu tố như EBIT trên tổng doanh thu, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ thanh toán hiện hành, tỷ lệ tiền mặt và tỷ lệ nợ là những yếu tố quan trọng nhất trong việc dự đoán sức khỏe của doanh nghiệp Độ chính xác của mô hình nghiên cứu đạt từ 75,5% đến 78,7% cho cả mẫu đào tạo và thử nghiệm.
Nghiên cứu của Ana Kadarningsih và các cộng sự (2021) nhằm xác định khả năng sinh lời là yếu tố quyết định đến RRPS của doanh nghiệp, với đối tượng nghiên cứu là 54 công ty sản xuất niêm yết trên IDX trong giai đoạn 2016-2018 Sử dụng phân tích đường dẫn qua phần mềm Warp PLS 5.0 và kiểm định Sobel, kết quả cho thấy khả năng sinh lời và đòn bẩy có ảnh hưởng đáng kể đến kiệt quệ tài chính, trong khi tính thanh khoản và năng lực hoạt động không có tác động tương tự Hơn nữa, kiểm định Sobel xác nhận khả năng sinh lời đóng vai trò trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa tính thanh khoản, đòn bẩy, năng lực hoạt động và kiệt quệ tài chính.
Nghiên cứu của Dwivinna Nadine Dewi và cộng sự (2023) đã phân tích tác động của các tỷ số tài chính, quản trị doanh nghiệp và các biến số kinh tế vĩ mô đến khả năng kiệt quệ tài chính của các công ty BĐS niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Indonesia Sử dụng phương pháp hồi quy logistic với 270 quan sát, nghiên cứu xác định bốn biến độc lập quan trọng: tỷ số doanh thu trên tổng tài sản, tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, quy mô giám đốc và lạm phát Mô hình nghiên cứu đạt độ chính xác 84,1% trong việc phân loại các quan sát.
Ling ZHANG và Lin XU (2010) đã nghiên cứu tác động của môi trường kinh tế vĩ mô và các yếu tố tài chính đến các doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính Nghiên cứu này tập hợp các doanh nghiệp thuộc ngành bất động sản niêm yết từ năm 2001 đến nay.
Mô hình nghiên cứu năm 2008 đã phát triển thành hai mô hình khác nhau: Mô hình I chỉ sử dụng các yếu tố tài chính, trong khi Mô hình II tích hợp cả yếu tố tài chính và yếu tố kinh tế vĩ mô Kết quả cho thấy Mô hình II không chỉ cải thiện đáng kể mức độ phù hợp mà còn nâng cao khả năng dự đoán Đặc biệt, nghiên cứu chỉ ra rằng không phải tất cả các yếu tố kinh tế vĩ mô đều ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp bất động sản; chỉ có cung tiền và chỉ số xu hướng phát triển bất động sản là có tác động đáng kể.
Kurnia Fajar Afgani và cộng sự (2023) đã nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố tài chính như tính thanh khoản, đòn bẩy, năng lực hoạt động, lợi nhuận và tăng trưởng doanh thu đến rủi ro kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp Nghiên cứu áp dụng mô hình logit trên 38 doanh nghiệp bất động sản và dịch vụ xây dựng niêm yết tại Sàn chứng khoán Indonesia trong giai đoạn 2016-2022 Kết quả cho thấy đòn bẩy, năng lực hoạt động và lợi nhuận có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến việc dự đoán rủi ro kiệt quệ tài chính, trong khi tính thanh khoản và tăng trưởng doanh thu không có tác động Độ chính xác của mô hình đạt 84%.
Yueru Chai và cộng sự (2023) đã sử dụng mô hình logistic để dự đoán khó khăn tài chính của các công ty bất động sản niêm yết tại Trung Quốc Nghiên cứu này tập trung vào 20 công ty, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình tài chính của họ Kết quả cho thấy rằng việc áp dụng mô hình logistic có thể giúp nhận diện sớm các rủi ro tài chính trong ngành bất động sản.
Nghiên cứu đã chọn 20 doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính và 20 doanh nghiệp không gặp khó khăn để phân tích Tổng cộng, 16 chỉ tiêu tài chính và phi tài chính được sử dụng để xây dựng mô hình Kết quả cho thấy hệ số thu nhập trên mỗi cổ phiếu và biên tài sản ròng có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng gặp khó khăn tài chính Trong khi tỷ số thanh toán hiện hành và tỷ số dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trên lãi vay ít ảnh hưởng đến mô hình dự đoán, biên tài sản ròng, tốc độ tăng trưởng thu nhập hoạt động và tỷ lệ chi phí lại có tác động đáng kể Mô hình đạt độ chính xác 84,2%.
Prodromos Vlamis (2010) đã áp dụng mô hình probit gộp để phân tích rủi ro vỡ nợ của các công ty bất động sản tại Anh trong suốt 20 năm qua Nghiên cứu này dựa trên mẫu 139 công ty, trong đó có 89 công ty bị hủy niêm yết và 50 công ty vẫn niêm yết trên sàn chứng khoán London (LSE) từ năm 1980.
Nghiên cứu năm 2001 chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô như lãi suất, biến động thị trường chứng khoán, thặng dư tài khoản vãng lai và chu kỳ kinh tế có tác động đáng kể đến khả năng vỡ nợ của các công ty.
Nghiên cứu của Tomáš Moravec (2013) về tình trạng phá sản của các doanh nghiệp đã chỉ ra rằng tỷ lệ phá sản bị ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô Dựa trên dữ liệu từ năm 1993 đến 2012, nghiên cứu xem xét các biến phụ thuộc như GDP, nợ doanh nghiệp, lạm phát và lãi suất Kết quả cho thấy số lượng doanh nghiệp tuyên bố phá sản có mối liên hệ tích cực với GDP, trong khi bị ảnh hưởng tiêu cực bởi nợ, lạm phát và lãi suất.
Nghiên cứu của Tomasz Korol (2017) đã đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến RRPS của các doanh nghiệp tại Ba Lan, sử dụng mô hình fuzzy logic với dữ liệu về số lượng và cường độ phá sản trong giai đoạn 1991-2013 Kết quả chỉ ra rằng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ giá có tác động rõ rệt đến mức độ RRPS Mô hình này đạt độ chính xác 84% và có thể áp dụng cho các quốc gia châu Âu khác mà không cần điều chỉnh cốt lõi.
Reni Yendrawati và Nafil Adiwafi (2020) đã tiến hành so sánh khả năng dự báo tình trạng kiệt quệ tài chính giữa các mô hình Z-score, Springate và Zmijewski Nghiên cứu được thực hiện trên 45 doanh nghiệp thuộc ngành bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Indonesia (IDX) trong giai đoạn 2014-2018 Kết quả cho thấy mô hình Z-score có độ chính xác cao nhất, đạt 88,44%, với tỷ lệ sai sót chỉ 11,56%, vượt trội hơn so với hai mô hình còn lại Điều này được lý giải bởi mô hình Altman có ba biến thể được phân loại dựa trên các doanh nghiệp được dự đoán.
Khoảng trống nghiên cứu
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhiều nhân tố ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệp, đặc biệt là trong ngành bất động sản Sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau như thống kê, mô hình logit và hồi quy, các tác giả đã gặp phải sự xung đột trong kết luận do phụ thuộc vào thông tin tài chính Nhược điểm lớn nhất là thiếu thông tin đầy đủ và chính xác, cùng với việc chỉ tập trung vào một số nhân tố như đòn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động, mà ít chú ý đến các yếu tố khác như chính sách nhà nước và biến động thị trường Tác giả sẽ kế thừa kết quả từ các nghiên cứu trước để áp dụng cho doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh hiện nay khi nhà nước đang thực hiện các biện pháp hỗ trợ nhưng chưa đồng bộ Nghiên cứu sẽ xem xét tác động của các yếu tố kinh tế nội bộ và vĩ mô, bao gồm tăng trưởng GDP và lạm phát, để đánh giá nguy cơ phá sản của doanh nghiệp bất động sản.
Trong chương 1, bài nghiên cứu trình bày cơ sở lý thuyết về Rủi ro Phá sản (RRPS) của doanh nghiệp, tác động của RRPS đối với nhà đầu tư, chủ nợ, nền kinh tế và các bên liên quan Nghiên cứu cũng đưa ra các thước đo để đánh giá RRPS cùng với các yếu tố chủ quan và khách quan ảnh hưởng đến nguy cơ phá sản Tác giả xác định các đặc điểm nhận diện RRPS của doanh nghiệp bất động sản và tổng kết các nghiên cứu liên quan đến RRPS, bao gồm phân tích các yếu tố ảnh hưởng và các mô hình đo lường rủi ro Dựa trên nghiên cứu trước đó và những khoảng trống kiến thức, tác giả lựa chọn chỉ số và phương pháp nghiên cứu phù hợp để đánh giá RRPS cho các doanh nghiệp.
DN BĐS niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy logistic để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vi mô và vĩ mô đến khả năng xảy ra RRPS của các doanh nghiệp Hồi quy logistic sử dụng biến phụ thuộc nhị phân nhằm ước lượng xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên thông tin từ các biến độc lập.
Xác suất dự đoán trong hồi quy logistic luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 1, và mối quan hệ giữa khả năng xảy ra của biến phụ thuộc RRPS với các biến độc lập là phi tuyến tính Phương trình cơ bản của hồi quy logistic thể hiện điều này.
Biến phụ thuộc Y i đại diện cho khả năng xảy ra RRPS, với hai giá trị là 0 (không xảy ra) và 1 (xảy ra) Xác suất ước tính của khả năng xảy ra RRPS được ký hiệu là P i Công thức được thiết lập là Z i = ∑ β i X i + £ i.
Trong đó: Z i là xác suất xảy ra RRPS; X i là các biến độc lập giúp dự đoán RRPS; β i là hệ số của biến độc lập; £ i là sai số
Nếu P i là xác suất DN xảy ra RRPS (Y = 1), thì xác suất DN không xảy ra RRPS được tính:
1 − P i được gọi là tỉ số Odds
Mục tiêu của phân tích là đánh giá tác động của các yếu tố đến khả năng xảy ra RRPS của doanh nghiệp trong ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Dựa vào lý thuyết về RRPS và mô hình hồi quy logistic, tác giả đã đề xuất một mô hình nghiên cứu cụ thể.
Trong nghiên cứu này, Y cho biết khả năng gặp RRPS của DN, vì vậy Y sẽ nhận giá trị “0” hoặc “1” với ý nghĩa tương ứng:
Y = 0 nếu DN không có RRPS
Việc xác định doanh nghiệp có gặp rủi ro tài chính trong lĩnh vực bất động sản dựa trên các chỉ tiêu đã nêu trong phần xác định rủi ro tài chính, tương tự như phương pháp của Nguyễn Thị Nga và cộng sự (2019) cũng như Phan Trần Trung Dũng (2022) Một doanh nghiệp được coi là gặp rủi ro tài chính khi sở hữu ít nhất một trong các dấu hiệu đặc trưng được xác định trong bảng.
Bảng 2.1: Tiêu chí xác định tình trạng DN gặp RRPS
Dấu hiệu xuất hiện RRPS Cách xác định
ROA < 0 Tỷ số lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản bình quân nhỏ hơn 0
Vốn lưu động ròng < 0 (Tài sản ngắn hạn - Nợ ngắn hạn) nhỏ hơn 0
Hệ số thanh toán nhanh < 1 Tỷ số (Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho) trên nợ ngắn hạn nhỏ hơn 1
Giá trị thị trường của DN nhỏ hơn tổng nợ phải trả
(Giá 1 cổ phiếu tại ngày 31/12 x Khối lượng cổ phiếu lưu hành) nhỏ hơn (Nợ ngắn hạn + Nợ dài hạn)
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Các biến độc lập trong mô hình được phân chia thành các nhóm tác động dựa trên cơ sở lý luận Mỗi nhóm ảnh hưởng sẽ được tác giả lựa chọn 1-2 chỉ tiêu để đánh giá một cách toàn diện các khía cạnh liên quan đến khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ của doanh nghiệp.
Quy mô doanh nghiệp (DN) được xác định dựa trên tổng tài sản mà công ty kiểm soát, theo Darmawan (2016) Sự gia tăng tài sản của DN thường phản ánh tình hình kinh doanh khả quan và giảm thiểu nguy cơ gặp khó khăn tài chính Nhiều nghiên cứu, bao gồm của Eljelly (2004), Bibi & Amjad (2017) và Rouf (2015), đã chỉ ra mối liên hệ tích cực giữa quy mô và hiệu quả tài chính của DN Thêm vào đó, Scheer (1993) cho rằng các DN nhỏ có xu hướng lựa chọn các dự án có mức độ rủi ro cao hơn so với DN lớn.
SIZE = ln (Tổng tài sản)
Nhóm chỉ số khả năng sinh lời:
Tỷ suất sinh lợi trên tài sản (ROA) là chỉ số quan trọng đánh giá khả năng sinh lợi của công ty từ các nguồn lực sở hữu Theo Adi & Rahmawati (2015), ROA cao cho thấy công ty có khả năng tạo ra lợi nhuận đủ để duy trì tài sản và trả cổ tức, phản ánh sức khỏe tài chính tốt Tương tự, Lakshan & Wijekoon (2013) cũng nhấn mạnh rằng ROA cao liên quan đến sự ổn định và giảm thiểu rủi ro tài chính Công thức tính ROA được sử dụng trong nghiên cứu là: ROA = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản bình quân.
Nhóm chỉ số thể hiện tính thanh khoản:
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tính thanh khoản có mối quan hệ tích cực với hiệu quả tài chính của doanh nghiệp Các doanh nghiệp có khả năng thanh toán nợ ngắn hạn và quản lý tín dụng hiệu quả thường đạt được kết quả tài chính tốt hơn Nghiên cứu của Muhammad & cộng sự (2015), Usama (2012), Anser & Malik (2013), và Bibi & Amjad (2017) cho thấy rằng doanh nghiệp có tính thanh khoản cao thường tạo ra lợi nhuận lớn hơn và hoạt động hiệu quả hơn Thêm vào đó, các nghiên cứu của Arilyn (2020) và Burhanuddin et al (2019) chỉ ra rằng khả năng thanh toán ngắn hạn là yếu tố quan trọng trong việc dự đoán tình trạng kiệt quệ tài chính, với những doanh nghiệp có khả năng thanh toán tốt ít có nguy cơ gặp rủi ro tài chính.
Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) là chỉ số đánh giá khả năng của công ty trong việc đáp ứng nhu cầu thanh toán nợ ngắn hạn (dưới 1 năm) bằng cách sử dụng tài sản hiện có (Dewi, Khairunnisa, dan Mahardika, 2017) Công thức tính toán chỉ số này được áp dụng trong nghiên cứu.
CR = Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn
Khả năng thanh toán nhanh (QR) là chỉ số phản ánh mức độ sẵn có của tài sản có tính thanh khoản cao, bao gồm tiền mặt, tiền và tương đương tiền, cũng như các khoản phải thu ngắn hạn, nhằm đảm bảo khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn.
QR = (Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho) / Nợ ngắn hạn
Đòn bẩy tài chính là công cụ huy động vốn thông qua việc sử dụng nợ vay từ bên thứ ba cho hoạt động kinh doanh (Cinantya & Merkusiwati, 2015) Khi tỷ lệ nợ so với tổng tài sản thấp, doanh nghiệp có khả năng thanh toán nợ hiệu quả, giảm thiểu rủi ro tài chính (Putri & Merkusiwati, 2014) Ngược lại, tỷ lệ nợ cao có thể dẫn đến thiếu hụt nguồn lực và tăng nguy cơ phá sản Nghiên cứu của Antikasari & Djuminah (2017) cho thấy đòn bẩy cao có thể làm giảm chất lượng báo cáo tài chính, làm phức tạp thêm việc đánh giá tình hình tài chính Nhiều nghiên cứu khác cũng khẳng định mối quan hệ tích cực giữa đòn bẩy tài chính và nguy cơ phá sản (Dalci, 2018; Yap et al., 2012; Sumani).
2020) Công thức được sử dụng trong nghiên cứu:
DAR = Tổng nợ phải trả / Tổng tài sản (Brigham và Houston, 2001)
SCR = Nợ ngắn hạn / Nợ dài hạn
Nhóm chỉ số hiệu suất hoạt động:
Vòng quay tổng tài sản (TAT) là tỷ số đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản của doanh nghiệp trong việc tăng doanh thu (Murhadi, 2013) Một tỷ lệ TAT thấp có thể chỉ ra rằng doanh thu của doanh nghiệp không cao và hiệu quả sử dụng tài sản chưa đạt yêu cầu, dẫn đến tình hình tài chính không ổn định (Bahri & Widyawati, 2015; Chabachib & cộng sự, 2019) Ngược lại, tỷ lệ TAT cao cho thấy doanh nghiệp đang sử dụng tài sản một cách hiệu quả để tối ưu hóa doanh thu.
Doanh nghiệp đang tối ưu hóa tài sản của mình để gia tăng doanh thu và lợi nhuận, đồng thời bảo vệ công ty khỏi những rủi ro tài chính (Ardiyanto & Prasetiono, 2011) Những doanh nghiệp có tỷ lệ TAT cao thường có khả năng cạnh tranh tốt hơn và tạo ra lợi thế so với các đối thủ trên thị trường.
TAT = Doanh thu thuần / Tổng tài sản bình quân
Vòng quay hàng tồn kho (IT) là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả quản lý hàng tồn kho của doanh nghiệp Chỉ số này cho biết số lần trung bình hàng tồn kho được bán và thay thế trong một khoảng thời gian nhất định Khi vòng quay hàng tồn kho thấp, điều này cho thấy doanh nghiệp có thể bán hàng chậm, dẫn đến hàng tồn kho lưu kho lâu và gây lãng phí chi phí lưu kho Hệ quả là giảm hiệu quả sử dụng vốn và tiềm ẩn rủi ro về lỗi thời và hư hỏng hàng hóa Công thức tính vòng quay hàng tồn kho là yếu tố cần thiết trong nghiên cứu này.
IT = Giá vốn hàng bán / Hàng tồn kho bình quân
Nhóm chỉ số giá trị thị trường
Dữ liệu nghiên cứu
2.2.1 Thu thập dữ liệu Để thực hiện nghiên cứu, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu của tất cả các DN thuộc ngành BĐS đang được niêm yết tại HNX và HOSE, bao gồm:
Các thông tin liên quan đến tính toán các chỉ số tài chính cần xét trên BCTC hợp nhất đã kiểm toán giai đoạn 2018-2023
Giá trị vốn hóa thị trường của DN tại ngày 31/12 giai đoạn 2018-2023
Các thông tin liên quan đến tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát
Dữ liệu trong bài viết được tổng hợp từ phần mềm Fiintrade, trang web của CTCP Chứng khoán SSI, WorldBank và các trang web của từng doanh nghiệp Tác giả đã tiến hành lọc dữ liệu trong quá trình thu thập, loại bỏ những doanh nghiệp không phù hợp với yêu cầu và mục tiêu nghiên cứu dựa trên các tiêu chí cụ thể.
Các DN thuộc ngành BĐS được niêm yết trên 1 trong 2 SGDCK là HNX hoặc HOSE trước năm 2017
Các DN phải hoạt động liên tục trong 6 năm giai đoạn 2018-2023 và các thông tin của DN phải đảm bảo đầy đủ, có độ chính xác cao
Như vậy, sau khi thực hiện tất cả các điều kiện trên, mẫu dữ liệu cuối cùng bao gồm
45 DN BĐS được niêm yết trên 2 sàn HNX và HOSE trong giai đoạn 2018-2023
Bảng 2.3: Thống kê dữ liệu quan sát theo các dấu hiệu
Dấu hiệu xuất hiện RRPS
Có RRPS Không có RRPS
Hệ số thanh toán nhanh < 1 141 129 270
Giá trị thị trường của DN nhỏ hơn tổng nợ phải trả 137 133 270
ROA < 0 và Vốn lưu động ròng < 0 hoặc Hệ số thanh toán nhanh < 1 và
Giá trị thị trường của DN nhỏ hơn tổng nợ phải trả
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Do số lượng quan sát tương đối nhỏ với chỉ 270 quan sát, nghiên cứu đã kết hợp bốn chỉ tiêu để nhận diện RRPS nhằm đảm bảo tính ý nghĩa thống kê và tối ưu hóa kết quả của mô hình hồi quy logistic Các chỉ tiêu bao gồm: ROA < 0 và Vốn lưu động ròng < 0, hoặc Hệ số thanh toán nhanh < 1, và Giá trị thị trường của doanh nghiệp nhỏ hơn tổng nợ phải trả Kết quả cho thấy có 93 quan sát có khả năng xảy ra RRPS (biến phụ thuộc = 1) và 177 quan sát không có khả năng xảy ra RRPS (biến phụ thuộc = 0), từ đó tiến hành phân tích và thử nghiệm cần thiết bằng phần mềm SPSS.
2.2.3.1 Mẫu của biến phụ thuộc
Bảng 2.4: DN gặp RRPS theo tiêu chí xác định
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Nghiên cứu dựa trên mẫu 45 doanh nghiệp bất động sản niêm yết cho thấy số lượng doanh nghiệp có nguy cơ phá sản biến động qua từng năm Cụ thể, từ năm 2018 đến nay, số lượng doanh nghiệp tiềm ẩn rủi ro phá sản có xu hướng giảm Đặc biệt, giai đoạn 2018-2019 ghi nhận số doanh nghiệp có nguy cơ phá sản cao nhất Tác giả đưa ra những nhận định về thị trường bất động sản theo từng giai đoạn để lý giải kết quả này.
Năm 2019, thị trường BĐS Việt Nam trải qua nhiều biến động lớn, với sự mất cân bằng cung cầu, đặc biệt là ở phân khúc nhà ở giá rẻ và trung cấp không đủ đáp ứng nhu cầu Nhu cầu mua nhà giảm do tâm lý e dè của nhà đầu tư sau giai đoạn tăng trưởng nóng và giá nhà đất tăng cao so với thu nhập Thêm vào đó, khó khăn về mặt pháp lý khiến nhiều dự án không thể triển khai đúng tiến độ Ngân hàng Nhà nước áp dụng các biện pháp thắt chặt tín dụng, làm cho việc vay vốn trở nên khó khăn hơn cho cả doanh nghiệp và người mua nhà Sự sụp đổ của địa ốc Alibaba và nhiều dự án "ma" đã cảnh báo nhà đầu tư về rủi ro pháp lý, trong khi sự cố Cocobay Đà Nẵng vào cuối năm khiến giới đầu tư thêm lo ngại.
“bong bóng” BĐS có thể xảy ra, ảnh hưởng lớn tới tâm lý khách hàng, theo đó mà thị trường cũng có dấu hiệu khựng lại
Đại dịch Covid-19 đã gây ra tác động to lớn đến thị trường bất động sản (BĐS) trong giai đoạn 2020-2021, khiến nhiều giao dịch đình trệ và nguồn cung khan hiếm Tuy nhiên, năm 2021 cũng chứng kiến sự bùng nổ cơn sốt đất nền trên toàn quốc, với giá đất tăng mạnh tại nhiều khu vực Sự gia tăng lượng nhà đầu tư BĐS cũng tương đồng với xu hướng tăng trưởng của thị trường chứng khoán Đồng thời, thị trường trái phiếu doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ, với gần 500.000 tỷ đồng được phát hành trong 11 tháng đầu năm, trong đó BĐS chiếm gần 28% Năm 2021 còn ghi nhận nhiều hoạt động M&A sôi nổi, với các thương vụ lớn từ các doanh nghiệp như Vingroup, Novaland và Dat Xanh Group, khẳng định sức hấp dẫn của thị trường BĐS.
Sau khi chịu tác động nặng nề từ đại dịch, thị trường BĐS bắt đầu hồi phục từ đầu năm 2022 với nhu cầu mua nhà, đặc biệt là phân khúc nhà ở giá rẻ và trung cấp, gia tăng Giá nhà đất tại một số khu vực có xu hướng tăng nhẹ, và phân khúc BĐS nghỉ dưỡng ven biển cũng thu hút sự quan tâm của nhà đầu tư khi du lịch Việt Nam phục hồi Tuy nhiên, đà phục hồi diễn ra chậm chạp do ảnh hưởng của chính sách thắt chặt tiền tệ, kiểm soát trái phiếu DN và lãi suất tăng cao Nửa cuối năm 2022, thị trường xuất hiện dấu hiệu chững lại, với nhiều DN BĐS bị truy cứu trách nhiệm, dẫn đến trì hoãn giao dịch và tạm dừng dự án Kết quả khảo sát cho thấy lợi nhuận của nhiều DN giảm sút, nhiều cổ phiếu BĐS rơi vào tình trạng "nằm sàn" và thanh khoản sụt giảm, khiến nhiều DN phải cắt giảm quy mô đầu tư và lao động Năm 2023, tình hình thị trường cải thiện nhờ các chính sách hỗ trợ từ CP, giúp giảm số lượng DN gặp rủi ro và khôi phục tâm lý thị trường, giao dịch bắt đầu tăng trở lại.
Thị trường bất động sản Việt Nam đã trải qua nhiều biến động từ năm 2018 đến 2023, nhưng đã bắt đầu ghi nhận dấu hiệu ổn định và phục hồi, đặc biệt sau đại dịch Covid-19 Tuy nhiên, để đạt được sự phục hồi hoàn toàn, thị trường cần thêm thời gian và các giải pháp lâu dài nhằm đối phó với các rủi ro tiềm ẩn và đảm bảo phát triển bền vững trong tương lai.
2.2.3.2 Mẫu của biến độc lập
Trong khoảng thời gian từ 2018 đến 2023, đã có 270 quan sát được thu thập liên quan đến 11 biến độc lập, đảm bảo không có hiện tượng bỏ sót quan sát trong mẫu nghiên cứu Thông tin chi tiết về bộ dữ liệu này sẽ được trình bày rõ ràng trong bài viết.
Bảng 2.5 : Thống kê mô tả
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên SPSS 26)
Nhóm tỷ số đòn bẩy tài chính: Trong khi chỉ số DAR với giá trị trung bình là
Chỉ số SCR có giá trị trung bình là 59,1 với độ lệch chuẩn 277,4, cho thấy sự phụ thuộc đáng kể vào nợ ngắn hạn trong hoạt động tài chính của một bộ phận doanh nghiệp Điều này có thể dẫn đến rủi ro thanh khoản cao, khiến các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ ngắn hạn khi đến hạn.
Nhóm chỉ số thể hiện tính thanh khoản: Giá trị trung bình của các biến CR và
QR của các doanh nghiệp bất động sản lần lượt là 2,53 và 1,43, với độ lệch chuẩn dao động quanh mức 2 Điều này cho thấy khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp này tương đối tốt.
Nhóm chỉ số hiệu suất hoạt động cho thấy giá trị trung bình của các biến IT và TAT lần lượt đạt 1,44 và 0,22, phản ánh hiệu quả trong vòng quay hàng tồn kho và vòng quay tổng tài sản.
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Tỷ lệ INF 270 đạt 1,80%, trong khi các chỉ số khác là 3,50%, 2,967% và 0,563% cho thấy các doanh nghiệp bất động sản không hoạt động hiệu quả Thực tế này phù hợp với tình hình thị trường bất động sản đang ảm đạm, với mức hàng tồn kho cao và hoạt động kinh doanh bị hạn chế Hơn nữa, độ lệch chuẩn của hai biến này nhỏ, cho thấy sự khác biệt không đáng kể giữa các doanh nghiệp, phản ánh tình hình chung của toàn ngành trong giai đoạn hiện tại.
Nhóm chỉ số khả năng sinh lời cho thấy ROA trung bình của các doanh nghiệp bất động sản chỉ đạt 4,5%, cho thấy khả năng tạo ra lợi nhuận khá thấp ROA cao nhất được ghi nhận là 23% của VRC vào năm 2018, trong khi ROA thấp nhất là 24% của TDH vào năm 2021 Tình hình này cho thấy hiệu quả hoạt động của toàn ngành bất động sản không cao và gặp nhiều khó khăn trong kinh doanh.
Tỷ lệ tăng trưởng EPS của các doanh nghiệp có độ lệch chuẩn lên tới 87,9, với giá trị thấp nhất là -1437,35 và cao nhất là 60 Điều này chỉ ra rằng nhiều doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong hoạt động, cho thấy sự quản lý chưa hiệu quả, dẫn đến doanh thu và lợi nhuận biến động không ổn định.
Các nhân tố còn lại bao gồm quy mô DN, tốc độ tăng trưởng GDP hay lạm phát đều có độ lệch chuẩn không quá cao
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thực trạng rủi ro phá sản của các doanh nghiệp bất động sản tại Việt
Thị trường bất động sản Việt Nam đã trở nên sôi động trong những năm gần đây nhờ sự gia tăng số lượng doanh nghiệp tham gia, góp phần vào sự phát triển chung của ngành Tuy nhiên, bên cạnh những dự án lớn và tiềm năng sinh lời cao, rủi ro và áp lực tài chính của các doanh nghiệp bất động sản đang âm thầm gia tăng, đe dọa sự ổn định của thị trường Tình hình này trở nên nghiêm trọng hơn trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt và biến động phức tạp về chính sách quy hoạch Sự gia nhập dễ dàng vào thị trường đã dẫn đến tình trạng cạnh tranh khốc liệt, làm bào mòn lợi nhuận và gia tăng rủi ro cho các doanh nghiệp.
Hình 3.1: Số lượng DN BĐS thành lập mới và giải thể trong các giai đoạn
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
Trong giai đoạn 2018 - 2023, số lượng doanh nghiệp bất động sản mới tại Việt Nam có xu hướng giảm nhẹ, dao động từ 5% đến 6,5% Dù vậy, thị trường vẫn duy trì sức hút đối với các nhà đầu tư, đặc biệt là trong giai đoạn phục hồi sau Covid-19.
Theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư, năm 2022 đã ghi nhận sự ra đời của hơn 8.500 doanh nghiệp bất động sản mới, đánh dấu sự phục hồi mạnh mẽ vượt bậc so với giai đoạn trước và trong đại dịch.
Năm 2023, tỷ lệ này đã giảm xuống chỉ còn một nửa, tương đương với mức giảm gần 45%, đánh dấu sự sụt giảm mạnh nhất được ghi nhận từ trước đến nay Sự giảm sút này diễn ra một cách đáng kể trong năm nay.
Trong giai đoạn 2018 - 2023, số lượng doanh nghiệp bất động sản mới thành lập tại Việt Nam vẫn duy trì ổn định, cho thấy tiềm năng của thị trường này Mặc dù đã trải qua nhiều biến động do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 và các thay đổi trong chính sách nhà nước, thị trường bất động sản Việt Nam vẫn thu hút được sự quan tâm mạnh mẽ từ các nhà đầu tư.
Trong giai đoạn 2018-2023, số lượng doanh nghiệp bất động sản (BĐS) giải thể tại Việt Nam đã tăng mạnh, đặc biệt là sau đại dịch Covid-19, trái ngược với xu hướng tăng trưởng chậm của số lượng doanh nghiệp mới thành lập Thống kê cho thấy mức tăng giải thể doanh nghiệp BĐS đang có xu hướng gia tăng đáng kể.
DN BĐS sau Covid lần lượt là 35% và 69% so với giai đoạn trước và trong đại dịch
Năm 2022, gần 1.200 doanh nghiệp bất động sản đã rời khỏi thị trường, tăng hơn 38% so với năm 2021 Mặc dù năm 2023 ghi nhận sự giảm nhẹ trong số doanh nghiệp hoàn tất thủ tục giải thể, nhưng vẫn ở mức cao với khoảng 7% Xu hướng gia tăng giải thể doanh nghiệp bất động sản sau Covid cho thấy thị trường bất động sản Việt Nam vẫn đang đối mặt với nhiều khó khăn và thách thức Nhiều doanh nghiệp không thể trụ vững trước biến động của thị trường, áp lực tài chính, và sự thay đổi trong chính sách của nhà nước.
Tỷ lệ tăng trưởng số lượng DN BĐS giải thể cao hơn tỷ lệ tăng trưởng số lượng
Sự thành lập doanh nghiệp (DN) trong giai đoạn sau Covid là dấu hiệu cho thấy rủi ro phá sản (RRPS) trong lĩnh vực bất động sản (BĐS) đang gia tăng Xu hướng này bắt nguồn từ giai đoạn trước Covid khi thị trường BĐS phát triển mạnh mẽ, thu hút nhiều nhà đầu tư, cùng với chính sách hỗ trợ tích cực từ chính phủ Tuy nhiên, đại dịch Covid-19 vào năm 2020 đã gây tác động tiêu cực, khiến thị trường BĐS lao dốc và nhiều DN đứng trước nguy cơ phá sản do hạn chế giao dịch và sụt giảm nguồn vốn Mặc dù nền kinh tế đang phục hồi, nhưng việc thắt chặt tín dụng đã khiến nhiều DN BĐS gặp khó khăn và phải ngừng nhiều dự án Nhằm cải thiện tình hình, chính phủ đã ban hành nhiều chính sách mới như sửa đổi luật đất đai và giảm lãi suất cho vay, kỳ vọng tạo điều kiện cho DN vực dậy Bên cạnh đó, các biện pháp hỗ trợ trực tiếp như gói tài chính, giảm thuế và tạo điều kiện tái cấu trúc là cần thiết để giảm thiểu nguy cơ phá sản và thúc đẩy phát triển bền vững cho thị trường BĐS Việt Nam Việc triển khai đồng bộ các biện pháp này sẽ giúp DN BĐS ổn định, nhưng cần lưu ý rằng hiệu quả sẽ có độ trễ, do đó DN cũng cần chủ động thích nghi và nâng cao năng lực quản lý để vượt qua giai đoạn khó khăn.
Các nhân tố ảnh hưởng tới nguy cơ phá sản của doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam
Mục đích của nghiên cứu là phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến RRPS của
Trong nghiên cứu này, tác giả phân tích sự phát triển của doanh nghiệp (DN) qua các giai đoạn, đặc biệt là giai đoạn chịu tác động của đại dịch Covid-19 (2020-2021) Để đánh giá ảnh hưởng của đại dịch đến tỷ lệ RRPS của DN, tác giả đã đưa vào mô hình biến giả dummy_year, với hai giá trị nhị phân: 1 cho giai đoạn 2020-2021 và 0 cho các giai đoạn khác.
3.2.1.1 Kết quả kiểm định tương quan Pearson và hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 3.1 : Kết quả kiểm định tương quan Pearson
SCR DAR CR QR ROA IT TAT EPSG SZA GDPG INF dummy_year
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên SPSS 26)
Kết quả nghiên cứu chỉ ra mối tương quan giữa các biến trong mô hình, với các giá trị sig dao động từ 0,05 cho thấy sự tồn tại của các cặp biến độc lập có tương quan Cụ thể, cặp biến QR và CR có hệ số tương quan 0,84, trong khi cặp biến dummy_year và GDPG có hệ số tương quan lên đến 0,909, cho thấy hiện tượng tương quan rõ ràng Để làm rõ hơn mối quan hệ này, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF.
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên SPSS 26)
Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến trong mô hình đều có giá trị VIF dưới 10, với biến giả dummy_year có giá trị VIF cao nhất là 6,667 Theo nghiên cứu của Hoàng & Chu (2008), Võ (2020), và Gujarati & Porter (2009), không có cặp biến nào xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
3.2.1.2 Kết quả mô hình a Độ phù hợp của mô hình
Bảng 3.3: Kiểm định đa tầng của các hệ số mô hình
Omnibus Tests of Model Coefficients
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên SPSS 26)
Bảng 6 trình bày kết quả kiểm tra tổng thể sự phù hợp của mô hình bằng kiểm định Chi-square với giả thuyết H0: k = 0 và H1: có ít nhất 1 k # 0 Kiểm định này nhằm đánh giá khả năng giải thích biến phụ thuộc của tất cả các biến độc lập trong mô hình Với giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ, cho thấy các hệ số hồi quy trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê.
Bảng 3.4: Kiểm định độ phù hợp của mô hình dự báo
-2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên SPSS 26)
Bảng 7 trình bày kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy logistic, sử dụng chỉ báo -2 Log likelihood (-2LL) để đánh giá Giá trị -2LL càng nhỏ cho thấy độ phù hợp của mô hình càng cao, với giá trị tối thiểu là 0 biểu thị mô hình hoàn toàn phù hợp Kết quả cho thấy -2LL là 134,807, lớn hơn 0 và nhỏ hơn giá trị -2LL gốc là 347,277, cho thấy mức độ phù hợp khá tốt của mô hình Hai kiểm định R bình phương lần lượt đạt 54,6% và 75,3%, cho thấy mô hình tương đối phù hợp và có thể tin cậy để sử dụng.
Hình 3.2: Kết quả hồi quy mô hình
(Nguồn: Tác giả ước lượng từ mô hình nghiên cứu trên SPSS 26)
Bảng kết quả hồi quy chỉ ra rằng các biến độc lập trong mô hình có mức độ phù hợp khác nhau, với các biến DAR, QR, ROA và GDP đạt mức ý nghĩa thống kê khi Sig < 0,05 Những biến này thể hiện sự quan trọng trong phân tích, trong khi các biến còn lại không đáp ứng được tiêu chí này.
Kết quả nghiên cứu cho thấy biến giả dummy_year không có ảnh hưởng đáng kể đến mô hình, với giá trị p là 0,05, cho thấy tác động của các giai đoạn không ảnh hưởng nhiều đến xác suất xảy ra RRPS của doanh nghiệp Mô hình nghiên cứu hiện tại được trình bày dưới dạng log (P i).
Hệ số chặn của mô hình là -7,942, trong khi hệ số hồi quy cho các biến độc lập lần lượt là 12,006; -2,578; -14,330 và 0,518 Những giá trị này cho thấy sự thay đổi của các biến độc lập sẽ ảnh hưởng đến giá trị log của RRPS như thế nào Cụ thể, khi giữ nguyên các yếu tố khác, nếu DAR tăng hoặc giảm 1 đơn vị, log (P i) sẽ thay đổi tương ứng.
Khi GDP tăng hoặc giảm 1 đơn vị, RRPS của doanh nghiệp sẽ tăng hoặc giảm 1,679 đơn vị, dựa trên giá trị Exp(B) là 0,518 Tương tự, các biến khác cũng có thể được giải thích theo cách này Ý nghĩa của dấu hiệu được đối chiếu với các giả thuyết đã được xây dựng ở phần trước, cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố này.
Bảng 3.5: Kết quả đối chiếu ý nghĩa về dấu của các hệ số hồi quy trong mô hình
Biến độc lập Nhóm chỉ tiêu Dấu xác định Giả thuyết đối chiếu Kết quả
DAR Đòn bẩy + H3 Chấp nhận
QR Tính thanh khoản - H2 Chấp nhận
ROA Khả năng sinh lời - H1 Chấp nhận
GDP Yếu tố vĩ mô + H7 Bác bỏ
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp) c Kết quả độ chính xác của mô hình
Bảng 3.6: Kết quả khả năng dự báo chính xác của mô hình
Rủi ro DN phá sản
Rủi ro DN phá sản
Khả năng dự đoán trung bình 90,4 %
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp dựa trên SPSS 26)
Mô hình dự đoán khả năng xảy ra RRPS của các doanh nghiệp đã được kiểm định với độ chính xác cao Kết quả cho thấy trong số 177 doanh nghiệp không có nguy cơ phá sản, mô hình dự đoán chính xác 163 doanh nghiệp, đạt tỷ lệ 92,1% Đối với 93 doanh nghiệp có nguy cơ phá sản, mô hình dự đoán đúng 81 doanh nghiệp và sai 12 doanh nghiệp, với tỷ lệ chính xác là 87,1% Tổng tỷ lệ dự đoán của mô hình đạt 90,4%, cho thấy khả năng ứng dụng cao trong việc nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết giai đoạn 2018-2023.
3.2.2 Phân tích các nhân tố
Mô hình hồi quy chỉ ra rằng khả năng sinh lời (ROA) có mối quan hệ ngược chiều với xác suất xảy ra rủi ro phá sản (RRPS) Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Beaver (1966), Hoàng (2011), và Ohlson (1980), cho thấy ROA cao đồng nghĩa với khả năng xảy ra RRPS thấp ROA là chỉ số quan trọng, phản ánh hiệu quả quản lý và sử dụng tài sản của doanh nghiệp, đồng thời gia tăng lợi nhuận trên mỗi đồng vốn đầu tư Khi ROA tăng, doanh nghiệp có thể linh hoạt hơn trong hoạt động kinh doanh, nhờ vào nguồn vốn nội sinh dồi dào, giúp giảm áp lực trả nợ và chủ động đầu tư vào các dự án tiềm năng Dữ liệu thống kê cho thấy ROA trung bình của các doanh nghiệp không có rủi ro phá sản là 5,6%, gấp đôi so với những doanh nghiệp có rủi ro phá sản trong giai đoạn 2018-2023, xác nhận giả thuyết ban đầu.
Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có ảnh hưởng trực tiếp đến xác suất xảy ra rủi ro tài chính (RRPS) của doanh nghiệp Tỷ lệ nợ thấp cho thấy doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn và có khả năng tránh rủi ro kiệt quệ tài chính, trong khi tỷ lệ nợ cao cho thấy doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào vốn vay Đặc biệt, trong ngành bất động sản, tỷ lệ nợ cao tiềm ẩn nhiều rủi ro Mặc dù nợ có thể mang lại lợi ích thuế và lợi nhuận cho cổ đông, việc sử dụng nợ quá mức có thể dẫn đến nguy cơ phá sản khi chi phí vay tăng cao, gây áp lực lên dòng tiền Theo thống kê, tỷ lệ nợ trung bình của các doanh nghiệp không có nguy cơ phá sản là 0,44, trong khi của các doanh nghiệp có nguy cơ phá sản là 0,66, cho thấy tỷ lệ nợ có ảnh hưởng đáng kể đến tình trạng phá sản, như đã được ghi nhận trong các nghiên cứu trước đây.
Khả năng thanh toán ngắn hạn có ảnh hưởng lớn đến nguy cơ phá sản của doanh nghiệp Chỉ số thanh toán ngắn hạn (QR) cao cho thấy doanh nghiệp có đủ tài sản ngắn hạn để trang trải các khoản nợ ngắn hạn, từ đó giảm thiểu rủi ro thanh khoản Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành bất động sản, nơi có tính thanh khoản thấp và chu kỳ kinh doanh dài, phụ thuộc vào thị trường và nguồn vốn vay Việc duy trì chỉ số thanh toán ngắn hạn cao giúp doanh nghiệp ứng phó với các thách thức tài chính bất ngờ hoặc suy thoái thị trường bằng cách sử dụng tài sản hiện tại Ngược lại, chỉ số QR thấp có thể là dấu hiệu cảnh báo về khả năng thanh toán nợ ngắn hạn của doanh nghiệp.
Doanh nghiệp (DN) có thể gặp khó khăn trong việc trả nợ đúng hạn, dẫn đến tăng nguy cơ phá sản Phát hiện này củng cố các bằng chứng xác thực từ các nghiên cứu trước đây, chẳng hạn như nghiên cứu của Setyawati và cộng sự (2019) cùng với Nguyễn Thị Nga và cộng sự.
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm có mối quan hệ tích cực với xác suất xảy ra của RRPS, trái ngược với quan điểm của nhiều tác giả cho rằng GDP cao thường đi kèm với RRPS thấp Nghiên cứu của Demirhan (2009) chỉ ra rằng trong các nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng GDP cao, tỷ lệ phá sản của doanh nghiệp cũng có xu hướng gia tăng Điều này cho thấy trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng nhanh, rủi ro phá sản có thể tăng lên.