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 KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH TÀI CHÍNH ỨNG DỤNG MƠ 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 khơng kiến thức tảng để tơi hồn tất khóa luận mà cịn hành trang vững cho tơi sau Để thực khóa luận này, tơi xin tỏ lịng 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 tơi học tập hồn 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 tơi q 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 mơ hình phân tích biệt số 13 2.3.2 Một số thuật ngữ phân tích biệt số 15 2.4 Giới thiệu mơ hình Z-score 17 2.4.1 Mô hình số Altman Z-score 17 2.4.2 Mơ hình Zeta – mơ hình rủi ro tín dụng 19 2.4.3 Các mơ hình Z-score giới 19 2.4.4 Mơ hình Z-score Việt Nam 20 ii CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH Z-SCORE VÀO XÂY DỰNG MƠ 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 mơ hình nghiên cứu 22 3.1.2 Trình tự thực ước lượng mơ hình 23 3.2 Ước lượng mơ 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 mơ hình 32 3.2.5 Giải thích kết phân tích 34 3.2.6 Mơ 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 mơ 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 mơ 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 khốn 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 cơng 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 ln 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, ngồi 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 cơng 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 thơng 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 ngồi sở hữu nhà Việt Nam Trên giới, thơng 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 mơ 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 mơ hình để chấm điểm phân loại tín nhiệm doanh nghiệp niêm yết ngành bất động sản, cung cấp thơng 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 mơ 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 mơ 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 mơ hình chấm điểm rút gọn xây dựng đứng vững 1.5 Phạm vi nghiên cứu Với mục tiêu xây dựng mơ 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 thơng 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 mơ 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 mơ hình Z-score vào xây dựng chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Đầu tiên, chương thiết lập mơ hình nghiên cứu đặt số giả thuyết để mơ 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 2: Cơ sở lý luận - Eigenvalue: hay gọi giá trị riêng, tỷ số tổng độ lệch bình phương nhóm tổng độ lệch bình phương nội nhóm hàm phân biệt Hàm phân biệt tốt giá trị riêng lớn - F-Values and their significance: giá trị F tính từ ANOVA yếu tố, biến phân loại sử dụng biến độc lập, biến dự đoán sử dụng biến phụ thuộc kiểu định lượng - Wilks’ Lambda: hay gọi đại lượng thống kê U (U statistic) Wilks’ Lambda biến dự đoán tỉ số tổng độ lệch bình phương nội nhóm tổng độ lệch bình phương tồn - Canonical Correlation: hệ số tương quan Canonical đo lường mức độ liên hệ biệt số nhóm Nó thước đo mối liên hệ hàm phân biệt đơn tập hợp biến giả xác định nhóm - Structure Correlation (Discriminant Loadings): tương quan kết cấu (hệ số biệt tải) cho biết hệ số tương quan đơn biến dự đoán hàm phân biệt - Standardized Discriminant Function Coefficients: gọi hệ số hàm phân biệt chuẩn hóa Nó sử dụng quyền số biến chuẩn hóa hệ số hàm phân biệt chuẩn hóa có trung bình phương sai - Canonical Discriminant Function Coefficients: gọi hệ số hàm phân biệt chưa chuẩn hóa Đây quyền số (trọng số) biến biến đo lường đơn vị tính nguyên thủy - Group Centroids: trung bình giá trị biệt số nhóm Số centroid với số nhóm nhóm có centroid - Discriminant scores: biệt số tính cách nhân hệ số khơng chuẩn hóa với giá trị biến, sau lấy tổng tích tìm theo phương trình phần - Cutting point: Điểm phân biệt mà đối tượng phân loại vào nhóm thích hợp Phần 2.3.2 vừa giới thiệu số thuật ngữ sử dụng chương - Ứng dụng vào việc xây dựng mơ hình chấm điểm doanh nghiệp ngành bất động sản Nhằm tránh việc lặp lại lý thuyết, chương tiến hành ước lượng mơ hình đồng thời với giải thích cặn kẽ ý nghĩa thuật ngữ 16 Chương 2: Cơ sở lý luận 2.4 Giới thiệu mơ hình Z-score 2.4.1 Mơ hình số Altman Z-score Mơ hình Altman Z-score (1968) mơ hình dự báo xác suất phá sản giáo sư người Mỹ Edward I Altman, trường kinh doanh Leonard N Stern, thuộc trường Đại học New York phát triển Mơ hình phương pháp đại số tuyến tính kết hợp biến tỉ số tài khác với trọng số đặt khách quan dựa phân tích biệt số (DA) Kết mơ hình điểm số mà dựa phân tách doanh nghiệp vào nhóm doanh nghiệp vỡ nợ khơng vỡ nợ Cơng trình nghiên cứu giáo sư Altman phát triển dựa cơng trình Beaver (1967), cơng trình dự đốn phá sản doanh nghiệp cách phân tích tỉ số tài vịng năm trước doanh nghiệp bị phá sản Một nghiên cứu Deakin (1972) sử dụng 14 biến tương tự mà Beaver phân tích, ơng áp dụng chúng loạt mơ hình phân tích đa biến Các nghiên cứu nói bao hàm tiềm xác định tỷ lệ dự đoán phá sản Giáo sư Altman thực việc mở rộng mơ hình Beaver cách sử dụng mơ hình đa biến thay đơn biến trước kia, với số lượng 22 biến so với 14 biến Deakin Các câu hỏi nghiên cứu mà cơng trình Altman tập trung làm rõ (Altman, 2000): - Những số quan trọng việc phát nguy phá sản? - Trọng số nên gắn liền với số lựa chọn? - Làm nên trọng số đặt cách khách quan? Sau nhiều năm thực nghiệm thị trường Mỹ với tổng số 66 doanh nghiệp có liệu đưa vào thực phân tầng mẫu theo ngành quy mơ, Altman tìm biến có tác động cung cấp dự báo phá sản tốt Đó cơng thức Z - score ban đầu dành cho doanh nghiệp ngành sản xuất cổ phần hóa, có dạng sau: Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3 + 0,0064X4 + 0,999X5 Trong đó: X1 = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản; X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản; X3 = EBIT/Tổng tài sản; X4 = Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản; X5 = Doanh thu/Tổng tài sản Các biến từ X1 đến X4 phải tính tốn giá trị phần trăm Ví dụ, cơng ty có nhuận giữ lại/Tổng tài sản (X2) 9% đưa vào mơ hình Duy có biến X5 giữ nguyên mà không quy đổi thành tỉ lệ phần trăm Sau nhiều năm phát triển, mô hình thay đổi số đặc điểm kĩ thuật để việc vận dụng thuận tiện hơn: Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,64 X4 + 0,999 X5 17 Chương 2: Cơ sở lý luận Với mơ hình dạng này, biến từ X1 đến X5 khơng cần tính tốn giá trị phần trăm Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản Nếu 1,8 < Z < 2,99 : Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Nếu Z < 1,8 : Doanh nghiệp nằm vùng nguy hiểm, có nguy phá sản cao Mơ hình Z-score ước đốn xác 66% doanh nghiệp bị vỡ nợ 78% doanh nghiệp không bị vỡ nợ trước năm Nhờ dự đốn xác mơ hình mà số Z-score dần phát triển nhiều quốc gia giới Tuy nhiên, mơ hình khơng thời gian phá sản dự kiến, việc phá sản doanh nghiệp cịn phụ thuộc vào tình hình kinh tế Nhiều năm sau, giáo sư Altman phát triển thêm Z’, Z’’ để áp dụng cho loại hình doanh nghiệp khác Trong đó, mơ hình Z’- score dùng cho doanh nghiệp ngành sản xuất chưa cổ phần hóa (Hay Sinh, 2013): Z’ = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5 Trong biến giữ ngun với mơ hình cũ, nhiên biến X4 sử dụng giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu Nếu Z’ > 2,9 : Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản Nếu 1,23 < Z’ < 2,9 : Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Nếu Z’ < 1,23 : Doanh nghiệp nằm vùng nguy hiểm, có nguy phá sản cao Ngồi ra, mơ hình Z’’- score cho doanh nghiệp phi sản xuất dùng cho hầu hết ngành loại hình doanh nghiệp: Z’’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 Tương tự với số Z’, biến X4 số Z” sử dụng giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu Điểm sửa đổi mơ hình khơng sử dụng biến X5 dẫn đến hệ số biến từ X1 đến X4 thay đổi so với số Z’ Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm vùng an tồn, chưa có nguy phá sản Nếu 1,1 < Z” < 2,6: Doanh nghiệp nằm vùng cảnh báo, có nguy phá sản Nếu Z” < 1,1: Doanh nghiệp vùng nguy hiểm, có nguy phá sản cao 18 Chương 2: Cơ sở lý luận 2.4.2 Mơ hình Zeta – mơ hình rủi ro tín dụng Năm 1977, mơ hình rủi ro tín dụng cải tiến so với mơ hình Z-score xây dựng Altman, Haldeman Narayanan Nghiên cứu nhằm mục đích xem xét rõ ràng thất bại kinh doanh gần yếu tố chủ chốt yếu tố dự báo xác suất vỡ nợ với độ xác cao (Hay Sinh, 2013) Kết nghiên cứu, gọi mơ hình ZETA, có hiệu việc phân loại doanh nghiệp cao Mơ hình Zeta phân loại hiệu đến 91% năm trước doanh nghiệp phá sản 76,8% từ năm thứ trở đi, trọng số mơ hình khơng phổ biến tính độc quyền Altman cung cấp biến số mà mơ hình sử dụng: X1 = EBIT/Tổng tài sản; X2 = Mức ổn định thu nhập; X3 = EBIT/Chi phí lãi vay; X4 = Lợi nhuận giữ lại tích lũy/Tổng tài sản; X5 = Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản; X6 = Vốn cổ phần thường/Tổng vốn hóa; X7 = Tổng tài sản 2.4.3 Các mơ hình Z-score giới Nếu mơ hình Altman với số tài thành cơng Mỹ, liệu điều có cho tất quốc gia? Câu trả lời chưa chắc, số tài có tầm quan trọng riêng quốc gia khác Vì thế, nhiều năm sau mơ hình gốc giáo sư Altman, mơ hình cho quốc gia khác phù hợp với đặc thù kinh tế nước nghiên cứu Đầu tiên kể đến mơ hình Altman Lavalle vào năm 1981 Đây mơ hình áp dụng cho Cananda Nghiên cứu từ 11 biến tài ban đầu, có biến độc lập có tính phân biệt rõ ràng cho mơ hình (Đào Thị Thanh Bình, 2011): ZCanada = 0,234X1 – 0,531X2 + 1,002X3 + 0,972X4 + 0,612X5 – 1,626 Trong đó: X1 = Doanh thu/Tổng tài sản; X2 = Tổng nợ/Tổng tài sản; X3 = Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn; X4 = Lợi nhuận/Tổng nợ; X5 = Tốc độ tăng trưởng giá trị vốn hóa/Tốc độ tăng trưởng tài sản Các nước châu Á sớm xây dựng cho mơ hình dự báo sớm để tối thiểu hóa thất bại doanh nghiệp nội địa Mơ hình phát triển sớm mơ hình Nhật Bản vào năm 1982 với phát triển Ko Giai đoạn nghiên cứu chọn từ năm 1960 đến 1980 đưa phương trình sau: ZJapan = 0,868X1 + 0,198X2 + 0,048X3 + 0,436X4 + 0,115X5 19 Chương 2: Cơ sở lý luận Trong đó: X1 = Doanh thu trước trả lãi thuế/Doanh thu; X2 = Tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho năm/Tỷ lệ luân chuyển hàng tồn kho năm; X3 = Độ lệch chuẩn lợi nhuận; X4 = Vốn lưu động/Tổng nợ; X5 = Giá trị thị trường/Tổng nợ Tiếp đó, vào năm 2009, Singapore đưa cho mơ hình dự báo từ nỗ lực nghiên cứu Sori đồng (Haseley, 2012) Nghiên cứu sử dụng 34 doanh nghiệp phá sản không phá sản theo tiêu chí ngành kinh tế, quy mơ tài sản, số năm hoạt động năm thất bại kết luận mơ hình với độ phân loại xác tồn mơ hình 82,1%: ZSingapore = 0,873 + 8,951 X1 – 0,138X2 Trong đó: X1 = Dịng tiền/Tổng tài sản; X2 = Các khoản phải thu/Doanh thu trung bình Rashid Abbas (2011) dùng mẫu nghiên cứu 52 doanh nghiệp phi tài Pakistan với nửa doanh nghiệp phá sản nửa lại doanh nghiệp khơng phá sản Mơ hình cơng bố có dạng sau: ZPakistan = 1,147X1 + 0,701X2 – 0,732X3 Trong đó: X1 = Doanh thu/Tổng tài sản; X2 = Lợi nhuận trước trả lãi thuế/Nợ ngắn hạn; X3 = (Lợi nhuận ròng sau thuế + Khấu hao)/(Khấu hao + Thay đổi vốn sử dụng) Trong mô hình này, Z –0,724 tức doanh nghiệp vỡ nợ, Z 0,724 doanh nghiệp có sức khỏe tài tốt 2.4.4 Mơ hình Z-score Việt Nam Các nghiên cứu điểm số xếp hạng tín nhiệm Việt Nam đến khơng phải nhiều Trong số đó, nghiên cứu Đinh Thị Huyền Thanh Kleimeier (2005) xác định mục tiêu xây dựng mơ hình định hạng tín nhiệm ngân hàng thị trường bán lẻ Việt Nam Nguồn liệu chủ yếu nghiên cứu số liệu 22 biến định lượng định tính, kết hợp với liệu khoản cho vay bán lẻ ngày Kết mơ hình nghiên cứu với xác suất vỡ nợ đạt dự đốn xác 23.698 tổng số 24.136 khoản vay, xác đến 98,18% Đây kết ấn tượng Một nghiên cứu khác Đào Thị Thanh Bình Nguyễn Hồng Yến (2009) mơ hình định hạng tín nhiệm cho doanh nghiệp phi sản xuất Việt Nam, đạt mơ sau: Z = –0,259X1 + 1,058X2 + 0,741X3 – 0,503X4 + 0,399X5 20 Chương 2: Cơ sở lý luận Trong đó: X1 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản; X2 = Lợi nhuận /Tổng tài sản; X3 = Giá trị thị trường/Giá trị vốn hóa sổ sách; X4 = Lợi nhuận/ Giá trị vốn hóa sổ sách; X5 = Lợi nhuận/Doanh thu Tuy nghiên cứu sử dụng số lượng mẫu nhỏ (40 doanh nghiệp niêm yết) số lượng biến (14 biến tài chính) kết cho độ xác cao mẫu ban đầu mẫu thử lại đáng khích lệ Về ấn phẩm liên quan, kể đến sách “Xếp hạng tín nhiệm 596 doanh nghiệp niêm yết sàn chứng khoán Việt Nam 2011” hai tác giả Nguyễn Quang Đơng Nguyễn Trọng Hịa Nội dung sách trình bày số xếp hạng thống kê xếp hạng chấm điểm cho doanh nghiệp niêm yết Tuy nhiên, khơng có phương pháp nghiên cứu cụ thể đề cập ấn phẩm Chương vừa trình bày lý thuyết phân tích báo cáo tài doanh nghiệp, phân tích biệt số (DA) giới thiệu số nghiên cứu mơ hình Zscore áp dụng giới Việt Nam Với đặc thù riêng ngành nghề cụ thể Việt Nam, thấy việc xây dựng số Z cho ngành quan trọng để đánh giá doanh nghiệp nội ngành Trong chương khóa luận, phương pháp phân tích biệt số (DA) áp dụng để tìm mơ hình phân loại riêng cho doanh nghiệp ngành bất động sản 21 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH Z-SCORE VÀO XÂY DỰNG MƠ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN NHIỆM DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM Chương trình bày quy trình nghiên cứu dựa sở lý thuyết lượt khảo chương bao gồm: Thiết lập mơ hình nghiên cứu Trình tự ước lượng mơ hình nghiên cứu Tiếp theo phần 3.2, nghiên cứu thực bước ước lượng nêu: (1) Thu nhập liệu nghiên cứu; (2) Lựa chọn tiêu nghiên cứu (3) Phân tích thống kê mơ tả; (4) Kiểm định số giả thuyết mơ hình Sau đó, kết đạt mơ hình phân tích theo trình tự sau: (5) Phân tích kết thu từ SPSS 3.1 Quy trình nghiên cứu Phần chương phần Thiết lập mô hình với giả thuyết mà nghiên cứu áp dụng ước lượng sau Sau đó, trình tự cụ thể bước phần ước lượng trình bày nhằm có nhìn rõ mơ hình mà nghiên cứu đưa 3.1.1 Thiết lập mơ hình nghiên cứu Trên sở khung lý thuyết lượt khảo chương 2, mô hình nghiên cứu thiết lập dựa việc kế thừa nghiên cứu trước Để có nhìn tổng qt mơ hình nghiên cứu tầm quan trọng yếu tố tài đến việc phân loại hay điểm số phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản tìm số yếu tố tài quan trọng có khả phân loại doanh nghiệp vào hai nhóm “Tốt” “Xấu”, mơ hình nghiên cứu trình bày sau: Zi = D1X1i + D2X2i + D3X3i +…+ D19 X19i Trong đó: - Zi biến phụ thuộc (điểm số); - D1 đến D19 hệ số Canonical, trình bày chi tiết phần tiếp theo; - X1 đến X19 biến độc lập (biến giải thích) đánh số thứ tự theo bảng liệt kê chi tiết phần 3.1.4 lựa chọn tiêu; - i = ̅̅̅̅̅̅ doanh nghiệp đánh số theo bảng liệt kê chi tiết phụ lục 22 Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Theo Burns (2008), để mơ hình đứng vững, hai giả thuyết sau đặt cần thiết phải kiểm định: - Trung bình nhóm khơng - Phương sai nhóm 3.1.2 Trình tự thực ước lượng mơ hình Dựa nghiên cứu lý thuyết phân tích biệt số, nghiên cứu thực theo trình tự sau:  Bước 1: Thu thập liệu nghiên cứu Đây bước trình tự ước lượng mơ hình Nghiên cứu tiến hành lựa chọn mẫu quan sát theo tiêu chí: (i) Doanh nghiệp bất động sản có niêm yết sàn chứng khoán thời gian từ năm 2010 đến năm 2014, (ii) Doanh nghiệp có đầy đủ báo cáo tài (đã kiểm toán)  Bước 2: Lựa chọn tiêu Sau chọn lọc mẫu quan sát theo tiêu chí trên, nghiên cứu thực việc tính tốn thơng số tài (được đánh số thứ tự theo bảng liệt kê chi tiết phần 3.1.4 lựa chọn tiêu) cho tất doanh nghiệp mẫu chia doanh nghiệp thành hai nhóm (chi tiết trình bày phần 3.2.1)  Bước 3: Thống kê mô tả Thực chọn lọc thống kê mô tả số giá trị tiêu biểu biến độc lập giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn để mô tả phân tích liệu cách tổng quát Từ đó, giá trị đóng vai trị làm sở nghiên cứu bước  Bước 4: Kiểm định số giả thuyết mơ hình Để đảm bảo có liệu nghiên cứu phù hợp với giả thuyết đưa kết phân tích có ý nghĩa mặt thống kê, nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết khác trung bình nhóm phương sai nhóm Các kiểm định Box’s M Wilks’ Lambda thực phần mềm SPSS Chi tiết giả thuyết Ho kiểm định trình bày chi tiết phần 3.1.6 Nếu thỏa mãn giả thuyết trung bình nhóm khơng phương sai nhóm tiến hành giải thích kết phân tích (Hồng Trọng, 2008) 23 Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam  Bước 5: Giải thích kết phân tích Sau thực kiểm định thỏa mãn giả thuyết mà mơ hình đặt ra, nghiên cứu giải thích kết phân tích thu sử dụng lệnh Discriminant Analysis thông qua phần mềm SPSS Các kết phân tích cho tất biến số bao gồm: Hệ số tương quan kết cấu, Hệ số Canonical chuẩn hóa, Hệ số Canonical chưa chuẩn hóa, Kết phân loại mơ hình  Bước 6: Xây dựng mơ hình rút gọn Với mục đích tìm kiếm yếu tố tài quan trọng để thực xếp loại doanh nghiệp mẫu, nghiên cứu tiếp tục chọn yếu tố tài có mối tương quan lớn với biến phụ thuộc (điểm số Z) tiến hành phân tích theo bước nêu, cụ thể thực với tất 19 biến số  Bước 7: Đánh giá ề mơ hình nghiên cứu Đây bước cuối trình tự ước lượng mơ hình phân loại doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam trình bày phần 3.3 Đây bước nhận xét khía cạnh hồn thiện chưa hồn thiện mơ hình; ưu điểm hạn chế mà với thời gian nguồn lực có hạn, nghiên cứu chưa thực Qua đó, nghiên cứu đưa đề xuất, kiến nghị cho quan quản lý nhà nước hướng nghiên cứu chương cuối 3.2 Ước lượng mơ hình Sau xây dựng mơ hình giả thuyết nghiên cứu, nội dung chương tiến hành thực bước ước lượng mơ hình theo trình tự sau: Thu thập liệu nghiên cứu; Lựa chọn tiêu tài chính; Thống kê mơ tả cho tồn mẫu theo nhóm chia; Kiểm định số giả thuyết mơ hình Phân tích kết nghiên cứu 3.2.1 Thu thập liệu nghiên cứu Thị trường Việt Nam cịn non trẻ nên thơng tin doanh nghiệp vỡ nợ khơng có sẵn Vì thế, khóa luận thu thập danh sách doanh nghiệp hoạt động với mục đích chấm điểm phân loại doanh nghiệp này, mà khơng đưa dự đốn phá sản tương lai Danh sách doanh nghiệp ngành bất động sản thu thập từ website thức Sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) Sàn giao dịch chứng khốn Hà Nội (HNX) Việc thu thập danh sách tên doanh nghiệp dễ dàng doanh nghiệp có niêm yết phân chia cụ thể theo 13 nhóm ngành, có ngành bất động sản Danh sách ban đầu bao gồm 56 doanh nghiệp 24 Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ 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 luận tiến hành lọc lại doanh nghiệp đáp ứng tiêu chí thời gian niêm yết trước năm 2010 cịn hoạt động tính tới thời điểm Nguyên nhân số lượng doanh nghiệp đa phần bắt đầu niêm yết từ trước năm 2010 Sau lần chọn lọc đầu tiên, số lượng doanh nghiệp lại bảng thống kê 48 doanh nghiệp Số quan sát 912 quan sát Theo Altman (2000), tiêu chí phân loại ơng dựa thông tin doanh nghiệp xem xét xảy tình trạng vỡ nợ hay hoạt động, tức không vỡ nợ Tuy nhiên, với lập luận thông tin vỡ nợ doanh nghiệp Việt Nam chưa có chứng thống kê cụ thể để áp dụng làm tiêu chí phân loại, Đào Thị Thanh Bình (2013) lựa chọn tiêu suất sinh lời lợi nhuận ròng để làm tiêu chuẩn phân loại Cụ thể hơn, nghiên cứu mình, Đào Thị Thanh Bình (2013) phân loại doanh nghiệp hai nhóm “Đầu” “Đáy” Nhóm “Đầu” có thu nhập rịng phạm vi 86,46 tỷ đồng 3.078,66 tỷ đồng Cịn lợi nhuận rịng nhóm “Đáy” nằm khoảng -50,30 tỷ đồng đến 7,28 tỷ đồng Bà lập luận thay đổi lợi nhuận ròng cho thấy nhiều hiệu hoạt động doanh nghiệp Khi lợi nhuận thấp hay có giá trị âm, ta hiểu doanh nghiệp đối mặt với khó khăn doanh số bán hàng hay chi phí hoạt động cao Tuy nhiên, khóa luận đứng góc độ nhà đầu tư để tiến hành phân loại doanh nghiệp nên tiêu ROE chọn làm tiêu chí cuối để phân loại doanh nghiệp có mẫu Để chia doanh nghiệp làm hai nhóm “Tốt” “Xấu” hướng tiếp cận Đào Thị Thanh Bình, khóa luận thu thập thêm thơng tin ROE trung bình ngành bất động sản ROE vào thời điểm cuối năm 2014 ngành nằm mức 11%1 Chính vậy, khóa luận chọn 11% làm mốc để phân loại doanh nghiệp; doanh nghiệp có ROE cao 11% phân vào nhóm “Tốt” ngược lại Căn theo mốc trên, có 24 doanh nghiệp có lợi nhuận “cao” 24 doanh nghiệp có lợi nhuận “thấp” Sau đó, mẫu quan sát mã hóa đưa vào phần mềm thống kê SPSS để tiến hành phân tích Theo quy ước tác giả, doanh nghiệp mẫu doanh nghiệp “Tốt” nhận giá trị “1” doanh nghiệp “Xấu” nhận giá trị “0” 3.2.2 Lựa chọn tiêu Việc sử dụng báo cáo tài nhóm số đề cập chương cần thiết để đánh giá tình hình hoạt động, hiệu rủi ro tiềm ẩn doanh nghiệp Tuy nhiên, nhóm tiêu tồn tỷ số trùng lặp mặt ý nghĩa Ví dụ, tiêu vịng quay hàng tồn kho có ý nghĩa tương đương kỳ thu tiền bình quân, chúng có mối quan hệ phụ thuộc trực tiếp với Chính Nguồn: http://www.cophieu68.vn/categorylist.php 25 Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam thế, khóa luận cần phải lựa chọn tiêu để tránh việc đánh giá không khách quan phương diện doanh nghiệp với loạt tỷ số có ý nghĩa Như trình bày chương 2, nhóm tiêu sử dụng mang tính định lượng Mỗi nhóm tiêu tiêu đại diện phản ánh đầy đủ mặt hiệu rủi ro doanh nghiệp Do đó, tất 19 tiêu đề xuất chương 2, 19 tiêu áp dụng để phân tích nhằm đảm bảo tránh trùng lắp tạo điều kiệu thuận lợi cho mơ hình, trình bày bảng sau: 26 Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Bảng 3.1: Các tiêu đề xuất Nhóm tỷ số khoản Các nghiên cứu trước Tỷ số toán hành Altman (1981) Tỷ số tốn nhanh Chưa có Tỷ số tốn tiền mặt Chưa có Nhóm tỷ số cấu tài Tỷ số nợ Đào Thị Thanh Bình (2013), Altman (1981) Tỷ số tự tài trợ Chưa có Tỷ số khả trả lãi Altman (1977) Tỷ số nợ vốn chủ sở hữu (D/E) Chưa có Nhóm tỷ số hoạt động Hệ số vịng quay hàng tồn kho Chưa có Hệ số vịng quay khoản phải thu Chưa có 10 Hệ số vòng quay tổng tài sản Rashid Abbas (2011) 11 Hệ số vòng quay vốn lưu động Chưa có Nhóm tỷ số sinh lời 12 Tỷ suất sinh lời tài sản (ROA) Altman (1977), Đào Thị Thanh Bình (2013) 13 Tỷ suất lợi nhuận (ROS) Altman (1977), Đào Thị Thanh Bình (2013) 14 Tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu Altman (1977), Đào Thị Thanh Bình (ROE) (2013) 15 Tỷ suất lợi nhuận gộp biên Chưa có Nhóm tỷ số thị trường 16 Thu nhập cổ 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 tác giả 27 Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-Score vào xây dựng mơ 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 gian năm, từ năm 2010 đến 2014 Đối với bảng cân đối kế toán, khoản mục lựa chọn bao gồm: tiền mặt, khoản phải thu, hàng tồn kho, tổng tài sản, tổng nợ phải trả, vốn chủ sở hữu Trong đó, nhiều khoản mục nợ lựa chọn doanh nghiệp bất động sản có dư nợ cao đóng vai trị quan trọng hoạt động kinh doanh Trong báo cáo thu nhập, lợi nhuận rịng tiêu chọn tiêu chí lựa chọn doanh nghiệp phân tích Trong tổng số tiêu chọn, có tỷ số mà tử số số thuộc bảng báo cáo thu nhập, mẫu số số lấy từ bảng cân đối kế tốn Đó tỷ số: Vịng quay hàng tồn kho, Vòng quay khoản phải thu, Vòng quay tổng tài sản, Vòng quay vốn lưu động, ROE, ROA Tỷ suất lợi nhuận gộp biên Bảng cân đối kế toán ghi nhận số liệu thời điểm cuối năm, bảng báo cáo thu nhập ghi nhận số liệu sở thời kỳ năm tài Chính thế, tỷ số nêu tính tốn cách lấy mẫu số giá trị trung bình thời điểm cuối năm đầu năm để phù hợp với tử số chúng Một số tiêu thể dạng định lượng mang yếu tố định tính Chẳng hạn, ý nghĩa nhóm tỷ số khoản nhóm tỷ số đánh giá khả trả nợ ngắn hạn Việc cân đối nguồn tiền trả nợ hợp lý giúp cơng ty rủi ro cho thấy lực quản trị rủi ro doanh nghiệp Bên cạnh đó, nhóm tỷ số sinh lời thị trường phần đánh giá khả quản Tải FULL (file word 70 trang): bit.ly/2Ywib4t trị nhà điều hành Dự phòng: fb.com/KhoTaiLieuAZ 3.2.3 Thống kê mơ tả Sau tính tốn 19 tiêu cho 48 doanh nghiệp, tiêu tính giá trị trung bình cho doanh nghiệp sau tiến hành nhập liệu vào phần mềm SPSS Kế tiếp, lệnh thống kê bao gồm: tính tốn trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ lớn đánh dấu vào Khi đó, SPSS cho liệu đầu thống kê mơ tả trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ lớn toàn mẫu Chi tiết trình bày bảng: 28 Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Tải FULL (file word 70 trang): bit.ly/2Ywib4t DựBảng phịng: 3.2:fb.com/KhoTaiLieuAZ Thống kê mơ tả 19 biến Biến độc lập Thanh toán hành Thanh toán nhanh Thanh tốn tiền Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ Lớn Số lượng 2,005 1,878 0,548 2,120 48 1,154 1,022 0,214 5,672 48 0,313 0,405 0,007 2,061 48 245 1.616 195 5.653 48 Giá trị sổ sách cổ phần 13.820 6.668 4.380 34.920 48 P/E 15,353 27,399 11,925 49,425 48 P/B 0,966 0,391 0,160 1,537 48 ROA 0,061 0,078 -0,032 0,200 48 ROS 0,145 0,219 -0,028 0,956 48 ROE 0,151 0,126 -0,098 0,416 48 Tỷ suất lợi nhuận gộp biên 0,243 0,222 -0,526 0,758 48 Tỷ số nợ 0,514 0,156 0,178 0,814 48 Tỷ số khả trả lãi 7,238 2,019 -1,496 10,761 48 Tỷ số tự tài trợ 0,486 0,155 0,186 0,806 48 D/E 1,075 0,134 0,000 0,614 48 0,680 0,442 0,090 1,985 48 1,216 1,228 0,720 8,676 48 0,313 0,230 0,062 0,982 48 1,136 0,764 0,539 2,015 48 EPS Vòng quay HTK Vòng quay KPT Vòng quay TTS Vịng quay VLĐ Nguồn: Tính tốn tác giả 29 Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ hình chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản Việt Nam Chúng ta nhận thấy đa số biến có giá trị độ lệch chuẩn thấp so với giá trị trung bình Bên cạnh đó, có số biến có giá trị độ lệch chuẩn cao giá trị trung bính Một số giá trị đơn lẻ lớn nhỏ nhiều so với giá trị lại biến tỷ số tài nguyên nhân gây điều Tuy nhiên, cách phân loại mẫu theo ROE cho thấy khác biệt đáng kể trung bình hai mẫu, nên khóa luận khơng xem yếu tố ảnh hưởng đến kết nghiên cứu Trong phân tích biệt số, cố gắng để phân loại quan sát vào nhóm liệu biến độc lập Do đó, trước tiên kiểm tra xem có khác biệt đáng kể nhóm biến độc lập cách xem xét trung bình nhóm Và khơng có khác biệt đáng kể nhóm việc phân tích sâu khơng có ý nghĩa (Burns, 2008) Chính vậy, sau thu nhập liệu nghiên cứu tỷ số tài (các biến độc lập) doanh nghiệp xếp chúng vào hai nhóm theo tiêu ROE, ta tiến hành lập bảng thống kê mô tả biến độc lập theo giá trị trung bình độ lệch chuẩn biến độc lập hai nhóm trình bày để có nhìn sơ liệu nghiên cứu Bảng Thống kê nhóm sau cung cấp tất thông tin này: Bảng 3.3: Thống kê mô tả 19 biến số theo nhóm Chỉ tiêu Độ lệch chuẩn Số lượng Thanh toán hành 1,712 1,326 24 Thanh toán nhanh 1,142 0,946 24 Thanh toán tiền 0,246 0,228 24 489,202 391,727 24 13.368,281 6.466,569 24 P/E 13,881 9,680 24 P/B 0,508 0,625 24 ROA 0,040 0,020 24 ROS 0,109 0,084 24 ROE 0,087 0,056 24 Tỷ suất lợi nhuận gộp biên 0,326 0,242 24 Tỷ số nợ 0,470 0,174 24 EPS Giá trị sổ sách cổ phần Nhóm Trung bình 3451709 30 ... Chương 3: Ứng dụng mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ 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 mơ hình Z-Score vào xây dựng mơ 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... chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản? ?? muốn đề xuất phương pháp khoa học nhằm xây dựng mơ hình để chấm điểm phân loại tín nhiệm doanh nghiệp niêm yết ngành bất động sản, cung cấp