Ảnh hưởng của cơ cấu tài chính đến khả năng phá sản của các doanh nghiệp niêm yết thuộc ngành bất động sản việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH _ PHẠM THỊ THÚY NGA ẢNH HƢỞNG CỦA CƠ CẤU TÀI CHÍNH ĐẾN KHẢ NĂNG PHÁ SẢN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT THUỘC NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH-NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 7340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS PHAN NGỌC MINH TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2018 i ABSTRACT The construction of bankruptcy forecasting models help corporations have a useful tool to detect early warning signs of the risk of exhausting financial risks Since then, there will be measures to manage, supervise and timely prevention to avoid the worst situations can occur, it is bankruptcy In this study, the Z-score model of professor Edward Altman was selected as a theoretical basis Simultaneously, research methods which were used in this study is a combination of traditional analytical method and Multiple Discriminant Analysis method (MDA) The end result of this study is: building predictive models for bankruptcy with a dependent variable and six independent variables This model is consistent with Vietnam 's economy in general and specifically for the construction real estate corporations in Vietnam Key words: Exhausting finance, Bankruptcyforecasting model, Z-score model, the construction real estate sector, Multiple Discriminant Analysis method (MDA) The necessity of the topic Identifying a key rational capital structure through the debt ratio is always a matter of concern Managers always aim for a balanced financial structure, thus ensuring the solvency of the business while leveraging the efficiency of financial leverage while increasing the efficiency of capital use and contributing to the increase enterprise value We are concerned about the financial structure of the business because when financial imbalances occur, it often results in very negative consequences: the lender can stop lending or interest rates rise, borrowers will demand immediate cash terms and customers may leave the company for fear the company will not meet the promised product standards, Stock prices are down without brakes Therefore, the financial control of the executives should be well implemented to ensure the company sustainable growth and avoid falling into this unwanted situation ii The real estate market is an important market For industrialized countries, the real estate market often accounts for about 30% of GDP There are also a number of countries with state budget revenues from land and real estate accounting for 50% - 70% of total revenues The establishment and development of this type of market has contributed significantly to the socio-economic development of our country in the past because it is an important component of the economy However, in the past time the real estate market was full of uncertainty, the price of "dancing", fluctuating up and down, the "fever" turned into a "frozen" period, it closed contributing to the "throbbing" of the financial market and causing instability of the monetary market, especially limited ability to raise capital for businesses, affecting the growth and development economy And in particular, our country - with an economy with a high rate of bankruptcy and business dissolution, demanding a stable business environment to attract foreign investment, tens of thousands the bankruptcy of businesses in the first two months of the year has also affected investors' perceptions of the domestic business environment Based on this fact, the author directed this research project to determine the relationship between financial structure and bankruptcy risk of real estate enterprises in Vietnam From there, an early warning to enterprises themselves as well as management agencies have timely solutions to rescue the difficulty of the business as well as building a sustainable economy Scientific significance and practicality of the topic The completed model contribute to forming a powerful tool for investors before making investment decisions Avoid mistakes in assessing the ability to maintain the business As a result, making investment decisions is quicker, easier and more accurate For self-employed business, models for bankruptcy is a tool for identification, an early warning sign for enterprises to make timely improvements to their operations This will help to avoid losses to the economy iii For the bankruptcy watchdog management agency, it can be used to support the consideration of enterprises that are in danger of bankruptcy in order to take timely measures to monitor the bankruptcy reasonable supervision mechanism Moreover, the topic of completion will be the basis for further research on the model of bankruptcy forecasting for each group of industries, or the entire Vietnamese market Scope and objects of research Object of study: -Financial structure of real estate companies on Vietnam's stock market - The risk of bankruptcy of real estate companies on the stock market of Vietnam Research scope: - About time: the study used a set of 117 observations of 22 healthy companies and 65 observations of 15 companies that were going bankrupt or gone bankrupt in Vietnam It will focus on the 2013- 2017 period - Regarding space: The research paper is limited to companies listed on HOSE and HNX The model of the final research results is the Multiple Discriminant Analysis method (MDA): D = 3.515X1 + 1.083X2 + 6.272X3 + (- 0.003) X4 + (- 0.984) X5 + (- 1.470) X6 Then the critical value of D is in the range (-0.475; 0.892) - If D ≥ 0.892: the company is in a safe area - If -0.475 < D < 0.892: the company is in the warning area - If D ≤ -0.475: the company is in a high risk of bankruptcy X1, Working Capital/Total Assets (WC/TA) X2, Retained Earnings/Total Assets (RE/TA) X3, Earnings Before Interest and Taxes/Total Assets (EBIT/TA) iv X4, Market Value of Equity/Book Value of Total Liabilities (MVE/TL) X5, Sales/Total Assets (S/TA) X6, Equity / Total Capital (EB/TC) The above model shows the relationship between dependent variable and independent variable, will able to predict 70% correctly The coefficients tell how much the dependent variable increases (decreases) when one of the independent variables remains unchanged v LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam kết cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn khoa học giảng viên Các nội dung nghiên cứu, kết để tài trung thực chưa cơng bố hình thức Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ phần tài liệu kham khảo Ngồi ra, luận văn cịn sử dụng số nhận xét, đánh số liệu số tác giả khác, quan tổ chức khác có trích dẫn nguồn gốc Nếu phát có gian lận nào, tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm nội dung luận văn Trường đại học Ngân hàng TP HCM không liên quan đến vi phạm tác quyền, quyền tơi gây q trình thực (nếu có) TP Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2018 Tác giả Phạm Thị Thúy Nga vi LỜI CẢM ƠN Qua bốn năm học trường Đại học Ngân Hàng TPHCM, giảng dạy tận tình đầy nhiệt huyết quý Thầy Cô truyền đạt cho kiến thức tài ngân hàng mà cịn có kiến thức thực tế, điều hành trang cần thiết cho bước vào sống Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý Thầy Cơ đồn khoa Tài chính- Ngân hàng nói riêng trường Đại học Ngân hàng nói chung, đặc biệt muốn gởi lời cảm ơn đến giảng viên hướng dẫn tơi khóa luận, thầy Phan Ngọc Minh, cảm ơn thầy, người thầy tận tâm nhiệt tình giúp đỡ tơi hồn thành báo cáo khóa luận Qua đây, tơi xin gửi lời chúc đến q Thầy Cô, chúc quý Thầy Cô sức khoẻ, thành công sống đầu tàu vững dìu dắt hệ trẻ sinh viên chúng tơi vươn đến thành công, xin chúc trường Đại học Ngân hàng ngày phát triển trở thành trường đại học hàng đầu nước vii MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x DANH MỤC BẢNG BIỂU xii DANH MỤC HÌNH ẢNH xiii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU I Luận giải cần thiết đề tài II Mục tiêu nghiên cứu đề tài III Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu IV Phƣơng pháp nghiên cứu V Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài VI Bố cục nghiên cứu CHƢƠNG 2: CƠ SỞ NGHIÊN CỨU 2.1 Tổng quan cấu tài 2.1.1 Khái niệm cấu tài 2.1.2 Các tỷ số cấu tài – Đánh giá lực cân đối vốn tài sản 12 2.1.3 Đánh giá cân đối cấu tài 14 2.2 Khái niệm phá sản 18 2.3 Các lý thuyết cấu trúc tài 19 2.3.1 Lý thuyết cấu vốn tối ƣu 19 2.3.2 Lý thuyết M&M 20 2.3.3 Lý thuyết đánh đổi 22 2.3.4 Lý thuyết trật tự phân hạng 22 2.4 Các mơ hình dự báo phá sản giới 24 2.4.1 Mơ hình số Z tổng quát Alman (1968) 24 2.4.2 Mơ hình O- Score (1980) 27 2.4.3 Mơ hình KMV-Merton 29 2.5 Khái quát ngành bất động sản Việt Nam 30 2.5.1 Đặc điểm thị trƣờng bất động sản Việt Nam 30 2.5.2 Một số số tài cập nhật đến (ngày 30/5/2018) : 31 viii 2.5.3 Tình hình phát triển: 31 2.5.4 Rủi ro ngành 32 2.5.5 Triển vọng ngành 33 TÓM TẮT CHƢƠNG 2: 34 Chƣơng 3: PHÂN TÍCH BIỆT SỐ 35 3.1 Giới thiệu phƣơng pháp phân tích biệt số 35 3.2 Liên hệ phân tích biệt số, hồi quy Anova: 36 3.3 Mơ hình phân tích biệt số: 36 3.3.1 Các tham số thống kê phân tích biệt số: 37 3.3.2 So sánh phân tích biệt số hồi qui Binary Logistic 38 3.3.3 Biến nghiên cứu 39 TÓM TẮT CHƢƠNG 3: 45 Chƣơng 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 46 4.1 Kết mô tả thống kê: 46 4.2 Kỳ vọng dấu biến mơ hình 51 4.3 Khả phân biệt công ty phá sản cơng ty bình thƣờng theo biến riêng biệt 52 4.4 Khả giải thích phƣơng sai biến phụ thuộc: 53 4.5 Xem xét tính có ý nghĩa thống kê hàm phân biệt 53 4.6 Kết nghiên cứu 54 4.7 Đánh giá hàm phân biệt thông qua mẫu kiểm tra 57 4.8 Thiết lập mơ hình ghi nhận kết 58 TÓM TẮT CHƢƠNG 4: 62 Chƣơng 5: : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 61 5.1 Kết luận 61 5.2 Kiến nghị 62 5.2.1 Kiến nghị đối tƣợng sử dụng mơ hình 62 5.2.2 Kiến nghị việc sử dụng mơ hình 63 5.3 Hạn chế gợi ý nghiên cứu 63 ix 5.4 Giải pháp 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 79 DXG NLG QCG BCI 2013 0.159385 0.05844 0.088113 391.542 0.424729 0.322268 2017 0.498186 0.100459 0.138464 1167.034 0.280507 0.453397 2016 0.55717 0.119441 0.152537 1274.051 0.450586 0.635896 2015 0.411391 0.124706 0.153486 774.0042 0.390252 0.495714 2014 0.39928 0.098613 0.124329 516.8968 0.234294 0.496297 2013 0.317616 0.070753 0.095275 585.1106 0.270136 0.499232 2017 0.470262 0.090863 0.141998 1041.11 0.399865 0.470879 2016 0.587685 0.057916 0.081788 849.4741 0.408097 0.506905 2015 0.517234 0.039624 0.054425 992.7145 0.250605 0.483171 2014 0.48741 0.024772 0.044143 855.3701 0.220625 0.492106 2013 0.426099 0.010378 0.028138 712.9733 0.181046 0.388128 2017 0.25432 0.033383 0.047608 561.3783 0.070681 0.35825 2016 0.3158 0.005432 0.015854 241.8186 0.193311 0.487662 2015 0.435578 0.002737 0.004624 333.6952 0.048345 0.493693 2014 0.602457 0.004702 0.008236 400.4186 0.076036 0.57134 2013 0.438938 0.000946 #VALUE! 207.5715 0.152947 0.363091 2017 0.623758 0.033404 0.04987 2817.161 0.167303 0.664251 2016 0.671278 0.010022 0.016848 1816.624 0.347199 0.645004 2015 0.616234 0.078408 0.111849 1517.918 0.137678 0.602365 80 LDG REE SDI DIG 2014 0.568453 0.027697 0.032308 842.8535 0.074377 0.547067 2013 0.55022 0.024812 0.037549 645.8153 0.101681 0.509784 2017 0.303445 0.077876 0.09919 1939.16 0.181954 0.549718 2016 0.431751 0.061952 0.078765 255.9156 0.176993 0.420668 2015 0.541243 0.08115 0.104236 492.4393 0.228486 0.451099 2014 0.79496 0.017858 0.018848 #VALUE! 0.042043 0.424954 2013 0.082635 0.00567 #VALUE! #VALUE! 0.039237 0.184537 2017 0.190588 0.09805 0.137489 2167.541 0.349443 0.608148 2016 0.130531 0.099036 0.134178 1850.842 0.321092 0.677493 2015 0.158375 0.080695 0.119014 1714.785 0.275097 0.695501 2014 0.166447 0.113491 0.159902 2570.427 0.312903 0.754268 2013 0.16413 0.117857 0.166077 2747.343 0.347031 0.747237 2017 -0.26795 0.09183 0.128477 1516.224 0.455488 0.278885 2016 0.113294 0.077627 0.09333 1905.007 0.146315 0.29832 2015 0.23576 0.059922 0.132358 2511.831 0.070701 0.42782 2014 -0.3059 -0.02748 0.246504 1845.424 0.783126 0.269441 2013 -0.02622 0.092006 0.167671 413.7182 0.398098 0.221254 2017 0.526383 0.032739 0.043519 1536.9 0.261984 0.475169 2016 0.490767 0.011155 0.020433 557.0772 0.196046 0.4762 81 2015 0.435272 0.003372 0.006927 723.0566 0.128745 0.521944 2014 0.426396 0.010194 0.014833 751.9288 0.13734 0.485034 2013 0.350738 0.009084 0.021443 536.2776 0.162568 0.512447 NHN 2017 -0.27549 0.073721 0.099592 214.5017 0.298965 0.254498 2016 -0.1839 0.031166 0.049229 352.0722 0.19443 0.281687 2015 -0.21311 0.032158 0.066484 804.543 0.420527 0.171761 2014 0.099373 0.076153 0.104651 819.7046 0.48141 0.220478 2013 0.201346 0.006819 0.0095 940.1977 0.012837 0.175163 2017 0.450106 0.051461 #VALUE! 831.8733 0.19401 0.341269 2016 0.411363 0.027255 0.052477 380.4254 0.299734 0.291171 2015 0.443735 0.04827 0.062484 415.6846 0.250536 0.346315 2014 0.458884 0.037617 0.063384 397.4016 0.265333 0.350184 2013 0.397095 0.030562 0.055265 223.8235 0.214019 0.299459 2017 0.378912 0.038181 0.069754 679.6715 0.211659 0.348442 2016 0.430779 0.057302 0.081958 570.7157 0.186719 0.344957 2015 0.339332 0.029913 0.04147 375.4475 0.147511 0.333524 2014 0.350465 0.030238 0.041406 336.1198 0.145248 0.373059 2013 0.283702 0.028283 #VALUE! 348.8416 0.134039 0.411607 2017 0.307283 -0.00451 0.117625 1222.438 0.343842 0.372701 D2D SZL SGR 82 D11 DRH CEO 2016 0.265483 0.149454 0.218747 152.9855 0.685405 0.309413 2015 0.111847 0.022036 0.032218 59.78191 0.142463 0.239684 2014 0.378782 0.030499 0.041781 #VALUE! 0.166562 0.376637 2013 0.38788 0.040382 0.052678 #VALUE! 0.160112 0.35038 2017 0.250392 0.004557 0.006634 349.9314 0.274164 0.253618 2016 0.565476 0.004801 #VALUE! 596.9779 0.558164 0.495634 2015 0.409997 0.010985 #VALUE! 532.9926 0.612635 0.47795 2014 0.481134 0.007197 0.011759 569.7099 0.596265 0.505725 2013 0.479965 0.006338 0.011083 434.7173 0.480991 0.507932 2017 0.354146 0.064227 0.085603 2383.59 0.119747 0.635643 2016 -0.01649 0.082842 0.118029 6008.358 0.127747 0.746878 2015 -0.19778 0.043866 0.084309 3418.123 0.566015 0.672495 2014 -0.06676 0.037451 0.068597 1076.537 0.663296 0.675089 2013 -0.19709 0.007542 #VALUE! 365.3748 0.59141 0.609791 2017 0.208388 0.073988 0.120019 470.3574 0.324258 0.395996 2016 0.222827 0.071896 0.116626 494.7161 0.367823 0.408543 2015 0.343897 0.095411 0.1341 514.0148 0.243953 0.419321 2014 0.474348 0.08763 0.126126 323.8684 0.322287 0.391533 2013 0.341423 0.024368 0.04759 #VALUE! 0.194899 0.459191 83 HDC 2017 0.646866 0.049052 0.07668 946.5511 0.273084 0.476771 2016 0.624221 0.042548 0.05433 549.13 0.336244 0.469033 2015 0.581225 0.039263 0.062469 861.9691 0.353784 0.529892 2014 0.510678 0.018093 0.033283 554.6733 0.324602 0.490853 2013 0.46962 0.020522 0.036733 376.1016 0.214735 0.441634 Phụ lục 2: MẪU SỐ LIỆU CỦA CÔNG TY SẮP PHÁ SẢN X4=GTTT/ ITA HQC OGC X1=VLD/ X2=LNGT/ X3=EBIT/ NO PHAI X5=DTT/ X6=VCSH/ NĂM TTS TTS TTS TRA TTS TONG NV 2017 -0.00195 1.526797 0.052207 0.20254 0.278452 0.000667 2016 -0.00195 1.526797 0.052207 0.20254 0.278452 0.000667 2014 0.041648 1.058425 0.058175 0.271844 0.343524 0.010734 2013 0.042514 0.602929 0.028705 0.332639 0.519018 0.01213 2017 0.031016 1.026568 0.001045 0.335168 0.367616 0.00839 2016 0.056323 0.953571 0.058392 0.325767 0.481459 0.010388 2014 0.284617 1.03846 0.217825 0.372817 0.427651 0.100561 2013 0.032849 0.577084 0.081425 0.562844 0.513736 0.007468 2017 0.043173 0.264147 0.139725 0.695581 0.727355 0.007329 2016 -0.20385 -0.10578 0.211723 0.842353 1.220563 -0.08784 84 DLG NVT TIG PFL PPI 2014 0.117696 -0.0005 0.134349 0.705456 1.000797 0.107095 2013 -0.39774 0.055871 0.328065 0.820391 0.895664 -0.32466 2017 0.050143 0.351729 0.229584 0.645447 0.574542 0.007626 2016 -0.12393 0.310109 0.348573 0.59678 0.533542 0.007389 2015 -0.04312 0.370829 0.353344 0.620782 0.476747 0.010161 2014 -0.04831 0.415119 0.240289 0.683603 0.383136 0.011656 2013 0.042184 0.5137 0.244921 0.594049 0.340934 0.013573 2017 0.043602 0.501987 0.331263 0.623393 0.378388 0.000692 2016 -3.94897 -0.17329 0.434758 0.275289 1.345181 -0.80867 2015 -0.23568 -0.06338 0.144609 0.342474 1.077817 0.013643 2013 #VALUE! 0.762824 0.146752 0.303229 0.275175 #VALUE! 2017 -0.14335 0.202257 0.149089 0.281445 0.770174 0.029195 2016 0.219503 2.605923 0.17851 0.17319 0.215929 0.05244 2014 0.53456 2.694783 0.3593 0.172398 0.19173 0.101102 2013 0.164141 1.714432 0.26552 0.276606 0.178302 0.05783 2017 0.044442 0.975948 0.269924 0.192194 0.415335 0.028779 2016 -0.09948 0.095725 0.141386 0.36242 0.912638 -0.03352 2013 -0.05115 -0.14942 0.023826 0.359853 1.175672 -0.0249 2017 -0.34974 0.753744 0.006114 0.623997 0.315918 -0.2123 85 NTB VCR UDC IDJ CLG b82 2016 -0.22775 -0.16145 0.047641 0.487807 1.353967 -0.10283 2017 0.00496 0.593312 0.133279 0.657402 0.596434 0.000138 2016 -0.01122 -0.80673 -0.00271 1.340543 5.304505 -0.11414 2015 -0.00448 -0.69509 -0.0027 1.192055 5.024066 -0.11382 2013 -0.01251 0.064621 0.019991 1.017174 0.861333 -0.0642 2017 -0.06748 0.333807 0.051461 0.955213 0.54784 -0.08703 2015 0.006522 -0.66338 0.004213 0.633943 17.10514 0.008757 2014 -0.02648 -0.69058 0.028923 0.655232 17.28872 0.003056 2017 -0.04937 0.298371 0.014478 0.653161 0.712421 -0.04044 2015 -0.06067 0.160915 0.906609 0.620302 0.786231 0.00679 2014 -0.01959 0.188941 0.170441 0.773481 0.787399 0.006026 2013 -0.02206 0.239931 0.171203 0.758684 0.736153 0.003859 2016 0.014812 0.993954 0.939277 0.159052 0.483524 0.009389 2015 -0.9334 2.575364 0.092353 0.034221 0.194034 -0.02287 2013 -4.71275 1.755973 0.118188 0.026351 0.357087 -0.12102 2017 -0.75188 0.002773 0.105666 0.049829 0.997235 -0.04026 2016 0.008855 0.083033 0.720668 0.735742 0.919702 0.00084 2015 0.022881 0.051888 0.49561 0.778526 0.934948 0.011159 2017 0.088903 0.13541 0.325137 0.745007 0.833591 0.026641 86 pvx vsp NVN 2016 -0.17132 0.011884 0.252452 0.895082 0.988178 0.001076 2015 -0.18711 -0.01865 0.612827 0.899477 1.019135 9.47E-05 2014 -0.13787 -0.02 0.801079 0.926139 1.020807 0.001115 2017 -0.14892 -0.01013 1.733247 0.887626 1.010351 0.01542 2015 -0.06381 -0.00083 0.612827 20.0972 1.019135 9.47E-05 2014 -0.0443 -0.00086 0.801079 21.54882 1.020807 0.001115 2013 -0.03567 -0.00036 1.461285 24.92989 1.010167 0.006671 2017 -0.04699 -0.00028 1.733247 32.70507 1.010351 0.01542 2016 -0.69331 -0.21347 0.243379 2.685504 2.264481 -2.21328 2014 -0.20581 0.14816 0.254447 0.652629 0.562317 0.00033 2013 -0.2904 0.141161 0.147953 0.659327 0.583377 -0.10379 2017 0.064679 0.094482 0.418057 0.581224 0.805459 0.077429 2016 -0.01788 0.087728 0.062018 0.906046 0.919318 -0.06886 2015 -0.01914 0.022571 0.01347 0.963822 0.977919 -0.07648 2014 -0.01355 0.353252 0.108553 0.966832 0.652955 -0.0814 87 Phụ lục 1.3 CÁC CƠNG TY HOẠT ĐỘNG HIỆU QUẢ KHI GIẢI THÍCH BIẾN X6 CTY NĂM GIA CP VCSH TONG NO VCSH/ TONG NO VIC 2017 77.3 52,306,179 161,235,047 4.10764277 2016 42 45,266,395 135,184,455 3.986419727 2015 33.6 37,584,925 107,969,433 3.872679219 2014 27.8 27,462,689 62,607,078 3.279714051 2013 26.3 14,471,837 57,156,106 5.235869365 2017 20 1,923,776 3,057,675 2.589413217 2016 15.2 1,386,949 3,597,491 3.593816355 2015 16.7 1,246,097 2,286,431 2.834874011 2014 17.4 1,576,950 1,551,746 1.990378262 2013 9.8 1,309,792 1,764,824 2.354615084 2017 27.4 6,196,066 3,525,725 1.548944605 2016 16.9 4,397,812 3,539,099 1.804741085 2015 13.6 4,185,345 4,356,226 2.040828175 2014 11.1 1,498,479 1,584,344 2.082502324 2013 7.4 965,658 775,292 1.803151841 2017 35.7 2,834,564 7,121,974 3.510371613 2016 11.9 2,403,797 6,598,553 3.745054179 NBB KDH PDR 88 NVL KBC HDG DXG 2015 11.7 2,270,832 5,270,003 3.320736629 2014 11.4 1,468,294 4,584,692 4.12246185 2013 12.2 1,427,534 4,230,432 3.963454461 2017 49.7 13,256,391 36,210,571 3.713262682 2016 45.9 10,046,890 26,480,186 3.63565999 2015 N/A 6,095,209 20,475,199 4.359228535 2014 N/A 3,362,345 12,731,365 4.786454097 2013 N/A 878,501 7,388,997 10.04866813 2017 13.4 9,038,107 6,741,660 1.745915157 2016 13.9 8,621,090 6,036,458 1.700196611 2015 13.1 8,036,005 5,617,702 1.699066514 2014 15.9 6,256,482 6,809,779 2.088435801 2013 9.8 4,050,480 7,617,564 3.094037991 2017 33.9 2,084,146 6,331,357 4.037866349 2016 22.8 1,834,018 4,866,298 3.653353457 2015 24.2 1,306,733 1,748,248 2.33787698 2014 27.2 1,051,315 1,242,449 2.181804692 2013 10.4 750,176 1,479,149 3.103003828 2017 21.6 4,653,845 5,610,557 2.205574745 2016 10.2 3,537,355 2,025,436 1.572584883 89 NLG QCG BCI LDG 2015 11.9 1,771,359 1,801,988 2.017291244 2014 7.5 1,072,227 1,088,225 2.014921281 2013 6.7 633,133 604,600 2.003078342 2017 27.7 3,722,748 4,183,199 2.123686051 2016 18.3 3,147,274 3,061,536 1.972757694 2015 18.2 2,426,495 2,595,523 2.069659323 2014 13.7 1,933,691 1,938,208 2.032083203 2013 13 1,290,027 1,741,546 2.576470105 2017 14.9 4,137,780 7,302,432 2.791345359 2016 3.7 4,006,927 4,209,678 2.050600123 2015 4.9 3,939,369 4,040,015 2.025548762 2014 9.3 3,933,837 2,951,448 1.750272063 2013 6.3 2,309,529 3,856,908 2.754132986 2017 34.5 2,101,093 1,062,007 1.505454542 2016 22.8 1,977,554 1,088,403 1.550378397 2015 23.4 2,025,178 1,336,865 1.660122221 2014 17.1 1,770,888 1,466,169 1.827928135 2013 14.3 1,753,476 1,600,176 1.96161453 2017 19.9 2,004,008 1,641,515 1.819115992 2016 4.7 1,180,200 1,625,336 2.377169971 90 REE SDI DIG NHN 2015 8.2 1,026,363 1,248,885 2.216806335 2014 N/A 900,742 1,218,880 2.353195477 2013 N/A 235,224 1,039,372 5.418970853 2017 39.8 8,693,277 5,601,390 1.644335847 2016 22.3 7,721,141 3,675,494 1.476029903 2015 19 6,683,020 2,925,903 1.437811498 2014 20.1 6,338,251 2,064,936 1.325789402 2013 20.1 5,196,623 1,753,251 1.33826333 2017 86.8 6,376,102 16,486,701 3.585702205 2016 48 3,085,077 7,256,412 3.352100774 2015 26.9 2,306,044 3,084,176 2.337431116 2014 48.2 2,782,954 7,521,909 3.711386893 2013 14.1 2,789,515 9,815,033 4.519682095 2017 20.6 2,890,561 3,192,669 2.104515352 2016 7.4 2,798,061 3,077,745 2.099956363 2015 8.2 2,656,336 2,432,973 1.915913499 2014 10.9 2,440,468 2,591,077 2.061713163 2013 8.3 2,373,690 2,213,151 1.95141952 2017 30 9,548,942 27,971,804 3.929309237 2016 32 7,128,550 18,178,089 3.550040191 91 D2D SZL SGR D11 2015 51.6 2,660,106 12,827,157 5.822047317 2014 46.6 3,215,849 11,369,950 4.53559822 2013 46.6 2,105,096 9,912,809 5.708958166 2017 64 424,682 819,739 2.930241922 2016 34.8 400,377 974,681 3.43440807 2015 28.2 382,949 722,833 2.887546383 2014 27 390,115 723,914 2.855640004 2013 15.7 333,106 747,389 3.339360444 2017 36.9 528,153 987,601 2.869914589 2016 31 520,345 988,089 2.898911299 2015 17.7 429,162 857,587 2.9982827 2014 14.3 460,518 773,920 2.680544517 2013 12.9 470,577 672,691 2.429502504 2017 30 577,504 971,828 2.683113883 2016 8.4 487,175 1,087,162 3.231926926 2015 3.1 215,835 684,488 4.172163922 2014 N/A 227,555 376,444 2.655076795 2013 N/A 207,136 377,297 2.854042755 2017 14 89,071 262,130 3.942944393 2016 97,067 98,777 2.017616698 92 2015 10.4 78,031 85,230 2.09227102 2014 10.4 81,584 79,737 1.977360757 2013 8.4 87,124 84,402 1.968768652 2017 19.3 688,125 394,440 1.573209809 2016 26 622,004 210,801 1.338906181 2015 20.2 219,811 107,047 1.487000196 2014 5.8 202,771 97,591 1.481286772 2013 2.3 178,190 114,025 1.639906841 2017 10.4 2,238,283 3,414,003 2.525277635 2016 10.9 1,566,577 2,267,972 2.447724561 2015 11.4 1,099,046 1,521,967 2.384806459 2014 545,379 847,554 2.554062404 2013 N/A 400,498 434,722 2.177743709 2017 16.5 716,022 785,794 2.097442537 2016 10.1 667,972 756,175 2.132044457 2015 11.8 634,389 562,816 1.887178056 2014 12.1 592,807 597,923 2.037271827 2013 9.7 561,725 694,014 2.264317949 VNI 2017 51,571 242,831 5.70869287 đổi sàn 2016 4.7 61,139 202,495 4.312043049 DRH CEO HDC 93 2015 3.2 79,124 199,415 3.520284617 2014 85,250 155,156 2.821653959 2013 3.9 96,983 135,471 2.39850283 ... đánh giá cấu tài cơng ty bất động sản Việt Nam - Xây dựng mơ hình dự báo phá sản Việt Nam công ty bất động sản thị trường chứng khoán - Đưa đánh giá mức độ tác động cấu tài đến nguy phá sản - Ứng... trợ doanh nghiệp cấu tài sản gắn liền với trình sử dụng tài sản phản ánh chiến lược kinh doanh doanh nghiệp Hay nói cách khác, cấu tài phạm trù phản ánh cấu tài sản, cấu nguồn vốn mối quan hệ tài. .. nói riêng cơng ty hoạt động lĩnh vực cụ thể nói chung, chưa thể ứng dụng thị trường bất động sản Việt Nam Bên cạnh đó, chưa nói rõ cụ thể tác động cấu tài đến nguy phá sản ngành bất động sản theo