Ứng dụng mô hình Altman ZScore vào chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐÀO TẠO ĐẶC BIỆT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH TÀI CHÍNH ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ALTMAN Z-SCORE VÀO CHẤM ĐIỂM TÍN NHIỆM DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN SVTH: VŨ MINH ANH MSSV: 1154040029 Ngành: Tài GVHD: PGS TS Nguyễn Minh Hà Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2015 LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô khoa Đào tạo đặc biệt, Trường Đại Học Mở TP Hồ Chí Minh tận tình truyền đạt kiến thức suốt năm học tập Đây không kiến thức tảng để hoàn tất khóa luận mà hành trang vững cho sau Để thực khóa luận này, xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn – PGS TS Nguyễn Minh Hà, tận tình hướng dẫn góp ý suốt thời gian thực khóa luận Xin chân thành cảm ơn gia đình, Bố, Mẹ, anh chị, người thân yêu quý ủng hộ tạo điều kiện để học tập hoàn tất khóa luận Cuối cùng, xin cảm ơn người bạn Đại học đồng hành thời gian học tập trường Sự góp ý, chia sẻ động viên bạn động lực giúp đỡ trình thực khóa luận TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015 Sinh viên thực Vũ Minh Anh NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015 Giảng viên hướng dẫn PGS TS Nguyễn Minh Hà i MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu 1.2 Lý chọn đề tài 1.3 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.4.1 Phương pháp định tính 1.4.2 Phương pháp định lượng 1.5 Phạm vi nghiên cứu 1.6 Kết cấu khóa luận CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 Lý thuyết chấm điểm tín nhiệm 2.2 Lý thuyết phân tích báo cáo tài doanh nghiệp 2.2.1 Nhóm tỷ số khoản 2.2.2 Nhóm tỷ số thị trường 2.2.3 Nhóm tỷ số sinh lời 2.2.4 Nhóm tỷ số cấu tài 10 2.2.5 Nhóm tỷ số hoạt động 12 2.3 Lý thuyết phân tích biệt số (DA) 13 2.3.1 Khái niệm mô hình phân tích biệt số 13 2.3.2 Một số thuật ngữ phân tích biệt số 15 2.4 Giới thiệu mô hình Z-score 17 2.4.1 Mô hình số Altman Z-score 17 2.4.2 Mô hình Zeta – mô hình rủi ro tín dụng 19 2.4.3 Các mô hình Z-score giới 19 2.4.4 Mô hình Z-score Việt Nam 20 ii CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE VÀO XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN NHIỆM DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM 22 3.1 Quy trình nghiên cứu 22 3.1.1 Thiết lập mô hình nghiên cứu 22 3.1.2 Trình tự thực ước lượng mô hình 23 3.2 Ước lượng mô hình 24 3.2.1 Thu thập liệu nghiên cứu 24 3.2.2 Lựa chọn tiêu 25 3.2.3 Thống kê mô tả 28 3.2.4 Kiểm định giả thuyết mô hình 32 3.2.5 Giải thích kết phân tích 34 3.2.6 Mô hình Altman Z-score rút gọn áp dụng cho ngành bất động sản 42 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 49 4.1 Những nội dung khóa luận 49 4.2 Kết nghiên cứu 49 4.3 Nhận xét mô hình z-score rút gọn 50 4.3.1 Ưu điểm 50 4.3.2 Hạn chế 50 4.4 Kiến nghị với quan quản lý nhà nước 51 4.5 Hướng nghiên cứu 52 KẾT LUẬN 54 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 PHỤ LỤC 58 iii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Các tiêu đề xuất 27 Bảng 3.2: Thống kê mô tả 19 biến 29 Bảng 3.3: Thống kê mô tả 19 biến số theo nhóm 30 Bảng 3.4: Kết kiểm định phương sai nhóm 32 Bảng 3.5: Bảng giá trị riêng 33 Bảng 3.6: Kết kiểm định trung bình nhóm 34 Bảng 3.7: Giá trị hệ số Canonical chuẩn hóa 35 Bảng 3.8: Hệ số tương quan kết cấu 37 Bảng 3.9: Giá trị hệ số Canonical chưa chuẩn hóa 38 Bảng 3.10: Kết phân loại hàm (2) 39 Bảng 3.11: Kiểm định F khả phân biệt 41 Bảng 3.12: Kiểm định phương sai nhóm (5 biến chọn lọc) 42 Bảng 3.13: Bảng giá trị riêng (5 biến chọn lọc) 43 Bảng 3.14: Kết kiểm định trung bình nhóm (5 biến chọn lọc) 43 Bảng 3.15: Giá trị hệ số tương quan kết cấu (5 biến chọn lọc) 44 Bảng 3.16: Giá trị hệ số Canonical chuẩn hóa (5 biến chọn lọc) 45 Bảng 3.17: Giá trị hệ số Canonical chưa chuẩn hóa (5 biến chọn lọc) 46 Bảng 3.18: Kết phân loại hàm phân biệt 47 iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết đầy đủ Từ viết tắt DA Phân tích biệt số HOSE Sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh HSX Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội HTK Hàng tồn kho KPT Khoản phải thu NHNN Ngân hàng Nhà nước TTS Tổng tài sản VLĐ Vốn lưu động v CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu Hiện giới, có số tổ chức chấm điểm xếp hạng tín nhiệm quốc tế công nhận số tổ chức quốc gia họ công nhận, kể đến Standard and Poor’s, Moody’s Fitch Ratings Đây tổ chức uy tín, có thị phần cao công nhận rộng rãi nhà đâu tư giới Ba tổ chức có lịch sử hoạt động lâu đời nên lý thuyết phương pháp họ cải tiến từ bắt đầu hoạt động đến Hằng năm, họ có nghiên cứu chấm điểm xếp hạng cho quốc gia toàn giới Năm 2014 vừa qua, Moody’s nâng xếp hạng tín nhiệm Việt Nam lên thành BB-, nghĩa quốc gia có triển vọng ổn định tương lai Bên cạnh đó, tổ chức thực việc chấm điểm phân loại doanh nghiệp cho quốc gia đặt trụ sở mà cho châu lục thị trường khác giới Các thị trường ý thị trường nước châu Mỹ châu Á Đây điều dễ hiểu nhà đầu tư mong muốn tìm kiếm thị trường mà môi trường đầu tư ngày hấp dẫn Tuy nhiên, nhà đầu tư dựa vào thông tin chấm điểm tổ chức đáng tin cậy để thực định đầu tư Tại Việt Nam, xếp hạng NHNN, ngân hàng chấm điểm vài công ty xếp hạng tư nhân Vietnam Credit hay Credit Ratings Vietnam Tuy nhiên, việc thực xếp hạng tín nhiệm NHNN hay công ty tư nhân quan tâm năm gần Còn doanh nghiệp hoạt động ngành nghề khác thị trường Việt Nam chưa có hệ thống chấm điểm tín nhiệm đáng tin cậy để nhà đầu tư tham khảo Việc chấm điểm doanh nghiệp thực chưa quan tâm mức 1.2 Lý chọn đề tài Sau khủng hoảng tài kéo theo trì trệ kinh tế nói chung, ngành bất động sản dần hồi phục Đến nay, dấu hiệu ngày rõ ràng với khởi sắc kinh tế Theo thông báo NHNN chiều 15/1/2015, có thêm 10 ngân hàng tham gia cho vay hỗ trợ nhà theo Nghị 02 Chính phủ Như vậy, đến có 15 ngân hàng thương mại tham gia cho vay gói hỗ trợ 30.000 tỷ Bên cạnh đó, Nhà nước có thêm nhiều giải pháp quan trọng nhằm thúc đẩy thị trường bất động sản Theo Cục Đầu tư nước Bộ Kế hoạch Đầu tư, tính đến ngày 20/02/2015, 148 dự án nước cấp giấy chứng nhận đầu tư với tổng vốn đăng ký 712,29 triệu USD, tức 85,7% so với kỳ năm 2014 Kinh doanh bất động sản lĩnh vực đứng thứ hai sau lĩnh vực công nghiệp chế biến, chế tạo thu hút vốn đầu tư nước (FDI) với tổng vốn đầu tư đăng ký cấp tăng thêm Chương 1: Giới thiệu 111,43 triệu USD, chiếm 9,3% tổng vốn đầu tư Điều nhiều cho thấy quan tâm nhà đầu tư nước vào thị trường bất động sản Việt Nam, Chính phủ có dự định nới lỏng khung pháp lý cho người nước sở hữu nhà Việt Nam Trên giới, thông tin chấm điểm phân loại tín nhiệm sử dụng công cụ hỗ trợ việc định nhà đầu tư Đầu tiên, doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận nguồn vốn tài xếp hạng đánh giá khả quan Hơn nữa, quan quản lý nhà nước sử dụng chấm điểm tín nhiệm công cụ để quản trị rủi ro tốt Bản thân, doanh nghiệp hưởng lợi từ hệ thống chấm điểm phân loại tín nhiệm Đó động lực để doanh nghiệp giữ vững “phong độ” hay nỗ lực cải thiện hiệu hoạt động lợi nhuận Vì lý trên, đề tài “Ứng dụng mô hình Altman Z-score vào chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản” muốn đề xuất phương pháp khoa học nhằm xây dựng mô hình để chấm điểm phân loại tín nhiệm doanh nghiệp niêm yết ngành bất động sản, cung cấp thông tin đáng tin cậy doanh nghiệp bất động sản cần thiết 1.3 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu khóa luận nhằm xây dựng mô hình rút gọn để chấm điểm phân loại tín nhiệm doanh nghiệp niêm yết ngành bất động sản dựa phương pháp phân tích biệt số (DA) 1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu đề tài là: - Những số tài quan trọng việc chấm điểm phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản? Độ xác mô hình chấm điểm phân loại bao nhiêu? 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.4.1 Phương pháp định tính Phương pháp chọn mẫu phân tầng để thu thập sở liệu doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết sàn HOSE HNX áp dụng khóa luận Trên sở liệu có được, khóa luận sử dụng phương pháp thống kê mô tả để xác định đặc điểm mẫu khách hàng chọn Chương 1: Giới thiệu 1.4.2 Phương pháp định lượng Sau đó, khóa luận áp dụng phương pháp phân tích biệt số phần mềm SPSS bao gồm số kiểm định để đảm bảo mô hình chấm điểm rút gọn xây dựng đứng vững 1.5 Phạm vi nghiên cứu Với mục tiêu xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm giới hạn phạm vi nghiên cứu khóa luận doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết sàn HSX Bên cạnh đó, giới hạn nguồn lực thời gian nghiên cứu, khóa luận thực lấy liệu từ năm 2010 đến 2014 Nguồn liệu chủ yếu khóa luận báo cáo tài (đã kiểm toán) doanh nghiệp nêu thời điểm cuối năm tập trung phân tích định lượng thông qua số tài 1.6 Kết cấu khóa luận Khóa luận bao gồm 04 phần với nội dung sau: Chương 1: Giới thiệu Chương trình bày bối cảnh chung vấn đề nghiên cứu, lý nghiên cứu để thể tính cấp thiết đề tài Các nội dung mục tiêu, đóng góp nghiên cứu sơ lược phương pháp nghiên cứu áp dụng khóa luận đề cập Chương 2: Cơ sở lý luận Đây chương trình bày lý thuyết kết hợp để nghiên cứu lý thuyết chấm điểm tín nhiệm, lý thuyết phân tích báo cáo tài chính, lý thuyết phân tích biệt số (DA) giới thiệu mô hình Z-score giáo sư Altman (1968) Đồng thời, chương lượt khảo số nghiên cứu có liên quan tới đề tài Chương tập trung 02 nội dung trọng tâm lý thuyết phân tích tài doanh nghiệp lý chọn phương pháp phân tích biệt thức (DA) nghiên cứu Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-score vào xây dựng chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Đầu tiên, chương thiết lập mô hình nghiên cứu đặt số giả thuyết để mô hình vững Tiếp theo, chương này, bước nghiên cứu trình bày chi tiết từ bước thu thập số liệu, lựa chọn mẫu, lựa chọn tiêu tài để kiểm định giả thuyết đặt đưa mô hình chấm điểm phân loại tín nhiệm rút gọn cho ngành bất động sản Sau đó, kết chấm điểm phân loại thảo luận CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Chương tóm tắt nội dung khóa luận kết nghiên cứu thực chương Trên sở đó, đề xuất số kiến nghị với quan quản lý nhà nước việc đánh giá phân loại ngân hàng Trong chương nêu rõ ưu điểm hạn chế trình thực nghiên cứu từ bước xây dựng mô hình, thu thập liệu Đồng thời, chương đề hướng nghiên cứu cho nghiên cứu thực sau 4.1 Những nội dung khóa luận Nội dung trọng tâm khóa luận kiểm tra tác động yếu tố tài bao gồm 19 biến số đến việc chấm điểm phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản; từ đó, xây dựng phương trình phân biệt rút gọn để thực chấm điểm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Dữ liệu nghiên cứu sử dụng số liệu thu thập từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên 48 doanh nghiệp bất động sản niêm yết hai sàn chứng khoán HOSE HNX giai đoạn 2010 – 2014 Nghiên cứu lược khảo số kết từ nghiên cứu trước lãnh vực để làm sở lý luận cho việc thiết lập mô hình, xây dựng giả thuyết nghiên cứu từ đó, thực ước lượng mô hình Sau tiến hành số kiểm định cần thiết phân tích kết lần đầu, nghiên cứu chọn lọc lại biến để xây dựng hàm phân biệt cho doanh nghiệp Những phân tích kết nghiên cứu từ mục 3.2.6 tóm tắt lại sau 4.2 Kết nghiên cứu Các kết nghiên cứu khẳng định biến số ROE, ROA, EPS, Khả trả lãi Tỷ suất lợi nhuận gộp biên có tương quan ảnh hưởng mạnh đến hàm phân biệt doanh nghiệp bất động sản Đây biến số xây dựng hàm phân biệt độ phân loại xác hàm đạt 92% Hàm phân biệt hình thành từ biến có dạng sau: Z = 7.398X1 + 14.080X2 + 0.576X5 – 1.788 Trong đó: X1 = Lợi nhuận/Vốn chủ sở hữu; X2 = Lợi nhuận/Tổng tài sản; X3 = Thu nhập cổ phần thường; X4 = Khả trả lãi; X5 = Tỷ suất lợi nhuận gộp biên Ngoài ra, mối quan hệ biến điểm số Z mối quan hệ đồng biến, tức giá trị yếu tố tài doanh nghiệp bất động sản tăng lên kéo theo gia tăng điểm số Z doanh nghiệp Trong đó, thứ tự biến có tương quan mạnh đến yếu với điểm số Z là: ROE, ROA, EPS, Tỷ suất lợi nhuận gộp biên Khả trả lãi 49 Chương 4: Đề xuất kiến nghị Kết xác mô hình đạt 83%, kết ước lượng cao bước đệm khuyến khích nghiên cứu sau cải tiến việc chọn lọc biến chọn lọc tổ hợp biến rút gọn 4.3 Nhận xét mô hình z-score rút gọn Kết từ nghiên cứu làm rõ tác động số yếu tố tài đến việc phân loại doanh nghiệp, bao gồm 19 biến số chia thành nhóm tỷ số khoản, tỷ số thị trường, tỷ số sinh lời, tỳ số cấu tài tỷ số hoạt động Mô hình đạt mục tiêu đề bên cạnh đó, số hạn chế tồn cần khắc phục để kết nghiên cứu đáng tin cậy xác 4.3.1 Ưu điểm Nghiên cứu thực thời gian hạn chế đạt số ưu điểm định Những ưu điểm trình bày chi tiết sau: - Cơ sở lý thuyết mô hình xây dựng chủ yếu từ tảng lý thuyết phân tích báo cáo tài chính, phân tích biệt số (DA) số nghiên cứu trước, dùng làm sở lý luận cho nghiên cứu khác sau - Với số lượng biến 19 mẫu gồm 48 doanh nghiệp, nghiên cứu thực dựa số lượng quan sát 912 quan sát Trong thời gian hạn chế, thực nỗ lực lớn nghiên cứu - Ở lần chọn lọc biến, nghiên cứu thực quy trình kiểm định cần thiết kiểm định trung bình nhóm kiểm định phương sai nhóm để đảm bảo kết nghiên cứu có ý nghĩa 4.3.2 Hạn chế Sau trình ước lượng giải thích kết từ mô hình, tác giả tự đánh giá nghiên cứu tồn số hạn chế sau:  Quá trình thu thập liệu nghiên cứu: Thông tin vỡ nợ phá sản Việt Nam sẵn để thực nghiên cứu Đây tổn thất cho Việt Nam Việc xây dựng mô hình chấm điểm xa dự báo vỡ nợ việc quan trọng không cho ngành cụ thể mà cho toàn doanh nghiệp hoạt động Quá trình thu thập liệu gặp hạn chế tính xác trung thực báo cáo tài như: Bảng cân đối kế toán, Báo cáo thu nhập Báo cáo thường niên doanh nghiệp Trên thực tế thu thập số liệu, chuẩn mực kế toán bị vi phạm hệ thống kế toán kiểm toán thiếu tính minh bạch Chất lượng kiểm toán dẫn đến chất lượng số liệu tài không đầy đủ xác, gây 50 Chương 4: Đề xuất kiến nghị ảnh hưởng đến việc đo lường tỷ số tài Do đó, ảnh hưởng trực tiếp đến kết nghiên cứu Ngoài ra, doanh nghiệp chọn niêm yết hai sàn chứng khoán lớn Việt Nam sàn HOSE HNX, có nghĩa thông tin tài bao gồm báo cáo tài báo cáo thường niên phải công khai cách minh bạch, việc công bố thông tin không đầy đủ, che dấu thông tin báo cáo tài báo cáo thường niên doanh nghiệp Điều cản trở trình thu thập liệu nghiên cứu đó, nghiên cứu thu thập đầy đủ số liệu cần thiết phục vụ cho việc nghiên cứu 48 doanh nghiệp Tuy có số tiêu tài quan trọng, thông tin sẵn hay không đầy đủ, nghiên cứu không thực tính toán đưa vào mô hình  Dữ liệu nghiên cứu: Nghiên cứu xem xét đến 48 doanh nghiệp bất động sản có niêm yết sàn chứng khoán thời gian niêm yết năm trở lại, chưa xem xét đến doanh nghiệp bất động sản hoạt động niêm yết sàn chứng khoán Có thể doanh nghiệp có tình hình tài tốt ảnh hưởng định đến kết độ xác hàm phân loại, lý thu thập thông tin cần thiết mà chưa đưa vào nghiên cứu Bên cạnh đó, số lượng mẫu 48 chưa phải số thuyết phục, số lượng doanh nghiệp hoạt động ngành bất động sản lớn 4.4 Kiến nghị với quan quản lý nhà nước Nghiên cứu trình bày việc chấm điểm phân loại tín nhiệm doanh nghiệp bất động sản nói riêng doanh nghiệp thị trường nói chung quan trọng trình hội nhập phát triển Với lợi ích mà phân loại, xếp hạng tín nhiệm mang lại từ kết luận trên, nghiên cứu đề xuất số kiến nghị với quan quản lý nhà nước có thẩm quyền sau Xây dựng hệ thống thông tin tài doanh nghiệp minh bạch để làm tảng cho nghiên cứu khoa học thị trường doanh nghiệp Việt Nam nói chung doanh nghiệp bất động sản nói riêng Các quan quản lý nhà nước cần có kiểm soát, giám sát định chất lượng kiểm toán báo cáo tài chính, tránh trường hợp vài khoản mục báo cáo tài không công khai Xây dựng hệ thống phân loại xếp hạng đáng tin cậy cho doanh nghiệp ngành bất động sản dựa nghiên cứu khoa học kế thừa thành tựu nghiên cứu giới nhằm tăng tính cạnh tranh cho doanh nghiệp, đặc biệt để khuyến khích đầu tư chủ trương Chính phủ vực dậy thị trường 51 Chương 4: Đề xuất kiến nghị bất động sản nước trước thực trạng thị trường phục hồi dần không lĩnh vực bất động sản mà mặt kinh tế 4.5 Hướng nghiên cứu Những giới hạn nghiên cứu tồn mặt khách quan lẫn chủ quan Vì thế, gợi ý cho hướng nghiên cứu nhằm giảm thiểu giới hạn nghiên cứu nêu cần thiết Những đề xuất hướng nghiên cứu thảo luận chi tiết sau: Thứ nhất, khuyến khích thu thập thêm số liệu để mẫu nghiên cứu có kích thước lớn nhằm tăng tính đại diện cho ngành Bên cạnh đó, cỡ mẫu lớn giúp giảm thiểu sai lệch kết nghiên cứu làm tăng độ tin cậy kết nghiên cứu Ngoài doanh nghiệp niêm yết sàn HOSE HNX, nghiên cứu kiểm định lại mô hình cách thu thập thêm thông tin tài doanh nghiệp ngành niêm yết sàn OTC hay sàn giao dịch phi tập trung Tuy nhiên, đề cập bên trên, việc thông tin minh bạch doanh nghiệp quan trọng Chính thế, cần thiết phải có văn hóa kiểm toán chất lượng mang tính giải trình nhiều để đảm bảo tính xác biến đầu vào Từ đó, liệu thực đáng giá tăng tính thuyết phục cho nghiên cứu sâu Thứ hai, nghiên cứu tiếp theo, chọn lọc lại biến độc lập sở tỷ số tài tỷ số đề cập Trên thực tế, số lượng tỷ số tài để đánh giá doanh nghiệp nhiều Với thời gian nghiên cứu nguồn lực giới hạn, mô hình xem xét số tỷ số tài phổ biến chưa đào sâu tỷ số tài khác Tuy nhiên, để đảm bảo cho kết đáng tin cậy, tăng số lượng biến số lượng quan sát cần phải tăng lên Thứ ba, nghiên cứu mở rộng thời gian nghiên cứu để tăng số lượng quan sát, đồng thời xem xét tác động từ khứ đến kết phân loại hiên doanh nghiệp Thứ tư, hướng nghiên cứu khác thực quy đổi điểm số phân loại thành xác suất vỡ nợ theo mô hình (công thức) liên hệ hai yếu tố cho doanh nghiệp phi sản xuất Trên sở đó, tìm tương đồng phân loại mô hình nghiên cứu với phân loại quan xếp hạng tín nhiệm S&P’s, Moody’s Fitch, nhằm xây dựng thang đo, xếp loại hợp lý cho doanh nghiệp phi sản xuất Việt Nam Tuy nhiên, hướng nghiên cứu đòi hỏi có sẵn công thức liên hệ điểm số Z xác suất vỡ nợ 52 Chương 4: Đề xuất kiến nghị Chương trình bày tóm tắt nội dung nghiên cứu kết luận thu từ mô hình nghiên cứu Bên cạnh đó, kiến nghị vấn đề xếp loại phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản nói riêng ngành khác nói chung đưa Cuối cùng, chương đánh giá mặt đạt chưa đạt nghiên cứu để từ đề xuất số hướng nghiên cứu hoàn chỉnh Chương khép lại toàn nội dung nghiên cứu tầm quan trọng yếu tố tài đến việc phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản Đây sở tham khảo để nhà hoạch định sách, nhà đầu tư tham khảo Ngoài ra, gợi ý cho hướng nghiên cứu khuyến khích nghiên cứu quan tâm đến việc phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản sâu xếp hạng doanh nghiệp 53 KẾT LUẬN Mục đích việc chấm điểm phân loại đưa tín hiệu cảnh báo rủi ro trình hoạt động làm sở triển vọng phát triển doanh nghiệp Hiện nay, giới, công ty, quan xếp hạng độc lập Standard and Poor’s, Moody’s hay Fitch phát triển công cụ phương pháp riêng họ để chấm điểm phân loại tín nhiệm quốc gia, ngân hàng hay công ty, tập đoàn Ở quy mô nhỏ hơn, Việt Nam, NHNN Việt Nam tiến hành thực phân loại ngân hàng thương mại nước Sau đợt “đóng băng” thị trường, phát triển ngành bất động sản có dấu hiệu hồi phục thu hút lượng vốn đầu tư trực tiếp nước (FDI) lớn Đây điều đáng vui mừng cho thị trường bất động sản kinh tế Việt Nam bước phục hồi lớn mạnh Bên cạnh đó, nói, minh bạch kinh tế yếu tố tiên xây dựng kinh tế mở cửa, hội nhập phát triển thành công Một hệ thống thông tin đầy đủ kịp thời, xếp hạng định mức tín nhiệm xác, khách quan đáng tin cậy làm giảm chi phí tìm kiếm thẩm định, từ gia tăng hội đầu tư Tuy nhiên, chưa có xếp hạng thức từ quan nhà nước cho doanh nghiệp thị trường nói chung doanh nghiệp ngành bất động sản nói riêng Chính thế, triển vọng phát triển, hiệu rủi ro hoạt động doanh nghiệp ngành chưa thực quan tâm Nghiên cứu hoàn thành mục tiêu đề xác định yếu tố định lượng đầu vào cần thiết để đánh giá hiệu hoạt động, mức độ rủi ro triển vọng phát triển doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Cụ thể, nhiều tiêu sử dụng phân tích tài doanh nghiệp, 19 tiêu tài chọn lọc lại phân chia thành nhóm tỷ số tài chính: (i) Nhóm tỷ số khoản; (ii) Nhóm tỷ số hoạt động (iii) Nhóm tỷ số cấu tài (iv) Nhóm tỷ số sinh lời; (v) Nhóm tỷ số thị trường, tinh thần tránh trùng lắp thông tin phần đạt mục tiêu đề tài Với phương pháp nghiên cứu khoa học phù hợp tảng lý thuyết vững chắc, kết nghiên cứu đóng góp tiêu có tầm ảnh hưởng lớn số 19 tiêu vào chấm điểm phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Bộ tiêu rút gọn bao gồm tiêu: (i) Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu – ROE; (ii) Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản – ROA; (iii) Thu nhập cổ phần – EPS; (iv) Tỷ suất lợi nhuận gộp biên; (v) Khả trả lãi có khả phân biệt tốt doanh nghiệp “Tốt” “Xấu” Kết trở thành tảng lý thuyết cho nghiên cứu sau xếp hạng doanh nghiệp ngành ngành có liên quan Đồng thời, kết nghiên cứu có biến số có tương quan lớn với hàm phân biệt hình thành hàm phân biệt cho doanh nghiệp 54 ngành bất động sản Việt Nam Đó biến Tỷ suất lợi nhuận vốn chủ sở hữu; Tỷ suất lợi nhuận tổng tài sản; Tỷ suất lợi nhuận gộp biên Tuy nhiên, số hạn chế trình thu thập liệu liệu nghiên cứu đề cập Trên sở đó, nghiên cứu đưa số đề xuất, kiến nghị cho quan quản lý nhà nước hướng nghiên cứu Tóm lại, khóa luận đạt mục tiêu đề đồng thời cung cấp tảng lý thuyết đưa quan điểm tiêu rút gọn để đánh giá hiệu quả, rủi ro hoạt động từ có nhìn rõ nét việc phân loại chấm điểm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam 55 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Abdou, H & Pointon, J (2011), “Credit scoring, statistical techniques and evaluation criteria: a review of the literature”, Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 18 (2-3), trang 59-88 Altman E., R Halderman, P Narayanan (1977), “Zeta Analysis: A new model to identify bankruptcy”, Journal Banking and Finance, tháng 6, trang 29-54 Altman, E I (2000), “Predicting Financial Distress of Companies: revisiting Zscore and Zeta model”, download địa chỉ: http://pages.stern.nyu.edu/~ealtman/PredFnclDistr.pdf, truy cập vào ngày 29/01/2015 Altman, E I (2003), “The use of Credit Scoring Models ang the Importance of a Credit Culture”, download địa chỉ: http://people.stern.nyu.edu/ealtman/3%20CopCrScoringModels.pdf, truy cập vào ngày 03/02/2015 Burns, Robert and Richard (2008), “Chapter 25 Discriminant Analysis”, Business Research Methods and Statistics Using SPSS, SAGE Publications Ltd, Vương quốc Anh CRV (2013), Báo cáo thường niên số tín nhiệm Việt Nam năm 2013, NXB Thông tin truyền thông, Hà Nội Đào Thị Thanh Bình (2013), “Mô hình xếp hạng tín dụng cho công ty sản xuất Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế phát triển, số 188 tháng 2/2013, trang 39 – 49 Fridson, Martin Alvarez, Fernando (2002), Financial Statement Analysis - A Practitioner's Guide, 3rd Edition, Wiley Finance, Wiley and Sons, Inc., Hoa Kỳ Friedlob, George and Schleifer , Lydia (2003), Essentials of Financial Analysis, John Wiley & Sons, Inc., Hoa Kỳ 10 Gibson, Charles H (2013), Finacial Reporting and Analysis: Using Finacial Accouting Information, 11th Edition, South-Western Cengage Learning 11 Gill, James O and Chatton, Moira (1990), Understanding Financial Statements, A primer of useful information, Revised Edition, Axzo Press, Hoa Kỳ 12 Hoàng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “Chương 13: Phân tích biệt số”, Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Thống kê, Tp Hồ Chí Minh 13 Kaplan (2009), CFA Level Book 3: Financial Reporting and Analysis, Kaplan, Inc., Hoa Kỳ 56 Tài liệu tham khảo 14 Márquez, Javier (2008),“An Introduction to Credit Scoring For Small and Medium Size Enterprises”, download : http://siteresources.worldbank.org/EXTLACOFFICEOFCE/Resources/8708921206537144004/MarquezIntroductionCreditScoring.pdf, truy cập vào ngày 31/03/2015 15 Micheal Haseley (2012), “An Analysis of the efficacy of the Altman and Springate Bankruptcy Models in Companies Listed on the Stock Exchange of Thailand (2006-2012)”, Master Thesis, Webster University, Thái Lan 16 Moody’s (2014), Rating Symbols and Definitions, địa truy cập: https://www.moodys.com/researchdocumentcontentpage.aspx?docid=PBC_79004 17 Nguyễn Minh Kiều (2011), “Chương 2: Phân tích báo cáo tài doanh nghiệp”, Tài doanh nghiệp bản, NXB Thống kê, Tp Hồ Chí Minh 18 Ross, Stephen A., (2010), Fundamentals of Corporate Finance, 9th Edition, McGraw-Hill Irwin, Hoa Kỳ 19 Sori, Z M., Hamid, M A A., & Nassir, A (2006), “Forecasting Financial Problems in Emerging Capital Markets”, download địa chỉ: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=924102, truy cập vào ngày 24/02/2015 20 Standard and Poor’s, (2011), S&P’s Guide to Credit Rating Essentials, download địa chỉ: http://img.en25.com/Web/StandardandPoors/SP_CreditRatingsGuide.pdf, truy cập vào ngày 20/02/2015 57 PHỤ LỤC Mã STT chứng khoán Tên doanh nghiệp Khối lượng đăng ký Khối lượng giao dịch ASM CTCP Tập đoàn Sao Mai 107.287.740 107.287.740 BCI CTCP Đầu tư Xây dựng Bình Chánh 72.267.000 72.267.000 D2D CTCP Phát triển Đô thị Công nghiệp số 10.700.000 10.654.984 DIG Tổng Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Xây dựng 178.743.620 178.743.620 DRH CTCP Đầu tư Căn Nhà Mơ Ước 18.399.702 18.113.852 DTA Công ty Cổ phần Đệ Tam 10.000.000 10.000.000 DXG Công ty Cổ phần Dịch vụ Xây dựng Địa ốc Đất Xanh 100.700.000 100.642.000 HAG Công ty Cổ phần Hoàng Anh Gia Lai 789.967.947 789.899.283 HDC Công ty Cổ phần Phát triển nhà Bà Rịa – Vũng Tàu 41.113.199 41.111.076 HQC CTCP Tư vấn – Thương mại – Dịch vụ Địa ốc Hoàng Quân 200.000.000 200.000.000 Công ty Cổ phần Phát triển Hạ tầng Kỹ thuật 274.194.525 274.194.525 10 11 IJC Phụ lục 12 ITA Công ty Cổ phần Đầu tư Công nghiệp Tân Tạo 13 ITC Công ty Cổ phần Đầu tư - Kinh doanh Nhà 69.086.688 68.646.328 14 KAC CTCP Đầu tư Địa ốc Khang An 23.999.999 23.999.999 KBC Tổng Công ty Phát triển Đô Thị Kinh Bắc – Công ty Cổ phần 395.711.167 389.760.188 16 KDH Công ty Cổ phần Đầu tư Kinh doanh Nhà Khang Điền 126.000.000 126.000.000 17 KHA CTCP Xuất Nhập Khẩu Khánh Hội 14.120.309 12.768.439 18 LHG Công ty Cổ phần Long Hậu 26.082.627 26.068.133 19 NBB Công ty Cổ phần Đầu tư Năm Bảy Bảy 58.321.200 58.181.800 20 NTL Công ty Cổ phần Phát triển Đô thị Từ Liêm 63.600.000 60.989.950 21 NVN Công ty Cổ phần Nhà Việt Nam 10.656.800 10,656,800 22 PDR CTCP Phát triển Bất Động sản Phát Đạt 130.200.000 13.200.000 PTL Công ty Cổ phần Đầu tư Hạ tầng Đô thị Dầu khí 100.000.000 98.865.080 15 23 719.047.911 718.905.879 59 Phụ lục QCG CTCP Quốc Cường Gia Lai 127.076.862 130.003.860 SGT Công ty CỔ phần Công nghệ Viễn thông Sài Gòn 74.001.914 74.001.604 26 SJS CTCP Đầu tư Phát triển Đô thị Khu công nghiệp Sông Đà 100.000.000 99.041.940 27 SZL CTCP Sonadezi Long Thành 20.000.000 18.190.900 TDC CTCP Kinh doanh Phát triển Bình Dương 100.000.000 100.000.000 TDH Công ty Cổ phần Phát triển Nhà Thủ Đức 41.964.726 41.964.726 30 TIX CTCP Sản xuất Kinh doanh XNK Dịch vụ Đầu tư Tân Bình 24.000.000 24.000.000 31 VIC Tập đoàn VINGROUP - CTCP 1.454.555.098 1.454.555.098 32 VNI CTCP Đầu tư Bất động Sản Việt Nam 10.559.996 10.337.276 33 VPH Công ty Cổ phần Vạn Phát Hưng 30.208.684 30.208.684 34 VRC CTCP Xây lắp Địa ốc Vũng Tàu 14.504.762 14.211.142 API Công ty cổ phần Đầu tư Châu Á - Thái Bình Dương 26.400.000 26.400.000 24 25 28 29 35 60 Phụ lục D11 Công ty cổ phần Địa ốc 11 4.367.977 2.600.000 IDJ Công ty cổ phần Đầu tư tài Quốc tế Phát triển doanh nghiệp IDJ 32.600.000 32.600000 38 IDV Công ty cổ phần Phát triển hạ tầng Vĩnh Phúc 5.099.493 3.528.500 39 NDN Công ty Đầu tư Phát triển Nhà Đà Nẵng 15.465.408 9.000.000 40 NHA Tổng công ty Đầu tư Phát triển Nhà Đô thị Nam Hà Nội 8.835.000 5.890.000 41 PFL Công ty Cổ phần Dầu khí Đông Đô 50.000.000 50.000.000 42 PVL Công ty cổ phần Địa ốc Dầu khí 50.000000 50.000.000 43 RCL Công ty Cổ phần Địa ốc Chợ Lớn 5.039.709 1.500.000 SCR Công ty cổ phần Địa ốc Sài Gòn Thương Tín 187.686.114 100.000.000 SDU Công ty cổ phần Đầu tư xây dựng Phát triển đô thị Sông Đà 20.000.000 10.000.000 46 TIG Công ty cổ phần Tập đoàn Đầu tư Thăng Long 26.500.000 15.000.000 47 TKC Công ty cổ phần Xây dựng Kinh doanh 9.756.716 6.050.000 36 37 44 45 61 Phụ lục địa ốc Tân Kỷ 48 Công ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Du lịch Vinaconex VCR 35.240.000 30.000.000 PHỤ LỤC Giá trị biệt số trung bình nhóm (5 biến chọn lọc) Nhóm Biệt số trung bình nhóm Xấu -1,071 Tốt 1,071 62 Phụ lục PHỤ LỤC Điểm số doanh nghiệp Nhóm MÃ CK Điểm số Z Nhóm MÃ CK Điểm số Z D11 3,474 25 SZL -0,165 NTL 4,183 26 TDH 0,236 VIC 2,904 27 TKC -0,657 RCL 2,023 28 IDJ -0,325 IDV 1,488 29 VPH -0,779 DXG 0,750 30 DRH -0,937 TDC 0,985 31 NHA -0,430 HQC 2,348 32 QCG -0,812 HDC 1,021 33 PDR -0,678 10 LHG 1,461 34 SCR -0,945 11 D2D 1,053 35 KAC -0,730 12 VRC 0,767 36 TIG -0,869 13 HAG 0,823 37 API 0,014 14 ASM 0,481 38 ITA -0,448 15 TIX 0,842 39 DTA -0,989 16 NDN -0,320 40 PTL -1,245 17 IJC 0.517 41 PFL -1,903 18 DIG 0,369 42 KDH -1,374 19 KHA 0,643 43 VCR -1,124 20 KBC -0,015 44 ITC -2,086 21 NBB -0,060 45 VNI -1,869 22 BCI 0,035 46 NVN -2,225 23 SJS -0,022 47 PVL -2,686 24 SDU -0,038 48 SGT -2,687 63 [...]... biệt số (DA) sẽ được áp dụng để tìm ra một mô hình phân loại riêng cho các doanh nghiệp ngành bất động sản 21 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE VÀO XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN NHIỆM DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM Chương 3 sẽ trình bày quy trình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết đã lượt khảo ở chương 2 bao gồm: Thiết lập mô hình nghiên cứu và Trình tự ước lượng mô hình nghiên cứu Tiếp theo... Chí Minh (HOSE) và Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) Việc thu thập danh sách tên doanh nghiệp khá dễ dàng vì các doanh nghiệp có niêm yết được phân chia cụ thể theo 13 nhóm ngành, trong đó có ngành bất động sản Danh sách ban đầu bao gồm 56 doanh nghiệp 24 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Sau khi đã có danh sách... sở các quyết định tín dụng Hơn nữa, "chấm điểm tín nhiệm là việc sử dụng các mô hình thống kê để xác định khả năng mà người vay không trả được nợ Mô hình chấm điểm tín nhiệm được rộng rãi sử dụng để đánh giá kinh doanh, bất động sản, và các khoản vay tiêu dùng" (Gup & Kolari, 2005) Ngoài ra, theo Thomas và các tác giả (2002), chấm điểm tín nhiệm là kỹ thuật cơ bản hỗ trợ cho mô hình ra quyết định... phần (EPS) Chưa có 17 Giá trị sổ sách Chưa có 18 P/E Chưa có 19 P/B Altman (1977), Đào Thị Thanh Bình (2013) Nguồn: Tổng hợp của tác giả 27 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Số liệu được thu thập từ báo cáo tình tài của 48 doanh nghiệp ngành bất động sản trong thời gian 5 năm, từ năm 2010 đến 2014 Đối với bảng cân đối... thuyết chấm điểm tín nhiệm (2) Lý thuyết về phân tích báo cáo tài chính (3) Lý thuyết phân tích biệt số (DA) (4) Giới thiệu về mô hình Z-score 2.1 Lý thuyết chấm điểm tín nhiệm Anderson (2007) cho rằng để định nghĩa được chấm điểm tín nhiệm, cần được chia thành hai thành phần, tín nhiệm và chấm điểm Thứ nhất, từ "tín nhiệm" có nguồn gốc từ chữ Latinh "credo", có nghĩa là “tin tưởng” Thứ hai, từ "chấm điểm" ... đầy đủ các mặt hiệu quả và rủi ro của doanh nghiệp Do đó, tất cả 19 chỉ tiêu được đề xuất trong chương 2, cũng là 19 chỉ tiêu sẽ được áp dụng để phân tích nhằm đảm bảo tránh trùng lắp và tạo điều kiệu thuận lợi cho mô hình, được trình bày trong bảng sau: 26 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Bảng 3.1: Các chỉ tiêu đề... thứ tự theo bảng liệt kê chi tiết trong phần 3.1.4 lựa chọn chỉ tiêu; - i = ̅̅̅̅̅̅ là các doanh nghiệp được đánh số theo bảng liệt kê chi tiết trong phụ lục 1 22 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Theo Burns (2008), để mô hình ứng vững, hai giả thuyết sau được đặt ra và cần thiết phải được kiểm định: - Trung bình giữa... của mô hình này mà chỉ số Z-score dần được phát triển tại nhiều quốc gia trên thế giới Tuy nhiên, mô hình này không chỉ ra được thời gian phá sản dự kiến, vì việc phá sản của một doanh nghiệp còn phụ thuộc vào tình hình kinh tế Nhiều năm sau, giáo sư Altman phát triển thêm Z’, Z’’ để có thể áp dụng cho các loại hình doanh nghiệp khác Trong đó, mô hình Z’- score dùng cho các doanh nghiệp ngành sản xuất... http://www.cophieu68.vn/categorylist.php 25 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam thế, khóa luận cần phải lựa chọn các chỉ tiêu để tránh việc đánh giá không khách quan về một phương diện của doanh nghiệp với một loạt các tỷ số có cùng ý nghĩa Như đã trình bày ở chương 2, các nhóm chỉ tiêu sẽ được sử dụng đều mang tính định lượng Mỗi nhóm chỉ tiêu... lượng các mô hình chấm điểm đã tăng lên, chẳng hạn như dự báo phá sản, khủng hoảng tài chính và các quyết định tài chính và lợi nhuận tài chính Trong số đó, với mục đích dự báo vỡ nợ, có thể kể đến mô hình chấm điểm tín nhiệm cho doanh nghiệp của Altman (1968) là một trong những mô hình dự báo tốt nhất 2.2 Lý thuyết về phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp Hệ thống báo cáo tài chính của doanh nghiệp ... Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Số liệu thu thập từ báo cáo tình tài 48 doanh nghiệp ngành bất động sản thời... 56 doanh nghiệp 24 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Sau có danh sách tên với ngày niêm yết doanh nghiệp, khóa... tiêu; - i = ̅̅̅̅̅̅ doanh nghiệp đánh số theo bảng liệt kê chi tiết phụ lục 22 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Theo