Tại Việt Nam trong những năm gần đây, đề tài về phá sản cũng đã nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Tuy nhiên đa số các nghiên cứu đều sử dụng phương pháp phân tích rủi ro phá sản dựa vào sổ sách kế toán.
Balcaen và Ooghe (2004) đã nhận định rằng “Mặc dù ra đời cách đây nhiều năm, mô hình Z-score của Altman vẫn là công cụ dự báo được giới học thuật và thực hành công nhận và sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới”. Là mô hình được vận dụng phổ biến trên thế giới, Altman (1968, 2000) đã chứng minh khả năng dự báo chính xác trước một năm của mô hình Z-score đạt đến trên 90% với các mẫu nghiên cứu 120 doanh nghiệp tại Mỹ (năm 1997-1999), 31 doanh nghiệp tại Mexico (năm 1994-1998), 62 doanh nghiệp tại Thái Lan (năm 1995-1999). Tin tưởng vào mức độ chính xác cao, tại Việt Nam, nhiều tác giả cũng sử dụng mô hình Z-score của Altman để dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp.
Lê Cao Hoàng Anh và Nguyễn Thu Hằng (2012) chứng minh mô hình Z-score (1995) của Altman thích hợp để dự báo thất bại của các công ty niêm yết trên sàn HOSE (độ tin cậy 91%). Song, nghiên cứu này có một số hạn chế là: (i) Chỉ kiểm tra khả năng vận dụng của mô hình Z-score (1995), (ii) Sử dụng tiêu chí xác định doanh nghiệp kiệt quệ tài chính là những doanh nghiệp bị hủy niêm yết vĩnh viễn hoặc thua lỗ 2 năm liên tiếp trở lên, lỗ lũy kế lớn hơn vốn chủ sở hữu. Các doanh nghiệp còn lại trong mẫu nghiên cứu được xếp vào nhóm doanh nghiệp có tình hình tài chính tốt mà trong số đó có những doanh nghiệp lại bị hủy niêm yết vào ngay năm sau (2013) như CTCP Đầu tư xây dựng điện Meca Vneco, (iii) Mẫu nghiên cứu doanh nghiệp kiệt quệ tài chính nhỏ, chỉ gồm 11 doanh nghiệp và (iv) Dữ liệu nghiên cứu giới hạn trong giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2011.
Phạm Thị Tường Vân (2016) cũng xem xét khả năng sử dụng Z-score tại Việt Nam bằng cách so sánh kết quả Z-score với chỉ số xếp hạng S&P. Tác giả khẳng định có sự thống nhất tuyệt đối về đánh giá đối với nhóm doanh nghiệp có khó khăn tài chính. Tuy vậy, trong nghiên cứu này, tác giả không sử dụng kết quả xếp hạng
cụ thể các doanh nghiệp do S&P cung cấp hoặc xác định theo cách tương đương mà quy đổi từ giá trị Z-score của doanh nghiệp sang thứ hạng tương ứng trong danh mục xếp hạng của S&P, căn cứ vào bảng hướng dẫn của Altman và Hotchkiss (2006).
Mặt khác, nhiều học giả cho rằng mô hình Z-score của Altman được xây dựng dựa trên dữ liệu của các doanh nghiệp tại Mỹ nên không thể vận dụng hoàn toàn để dự báo nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp ngoài nước Mỹ (do sự khác biệt về tiêu chuẩn kế toán, đặc điểm kinh tế - chính trị xã hội…). Vì thế, các tác giả đã điều chỉnh mô hình cho phù hợp với điều kiện thực tế tại các quốc gia khác như Hàn Quốc, Nhật Bản, Malaysia, Singapore, Trung Quốc… Cùng trên quan điểm đó, Đinh Thế Hiển (2008) đã điều chỉnh các tham số của mô hình Z-score phù hợp với thị trường Việt Nam, trong đó đề cao tác động của cơ cấu đầu tư tài sản hơn hệ số sinh lời tổng tài sản.
ZVietnam_ĐTH = 2,11 + 4,59X1 + 2,28X2 + 4,03X3 + 0,84X4
Tuy sự điều chỉnh này dựa trên các căn cứ khoa học (đã được tác giả luận giải cụ thể) song chỉ với hai trường hợp cụ thể là Công ty Cổ phần Dầu Tường An (TAC) và Công ty Văn hóa phẩm Phương Nam (PNC), kết quả phân tích chưa đảm bảo tính đại diện cho tổng thể các doanh nghiệp Việt Nam.
Khổng Thanh Hòa (2008) sử dụng bộ số liệu của 230 công ty cổ phần niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX, lặp lại các thao tác phân tích như Altman để ước lượng các tham số của mô hình Z-score. Với giá trị phân biệt 1,0689, chỉ số Z của Việt Nam được đề nghị xác định theo phương trình:
ZVietnam_KTH = 0,204X1 + 1,386X2 + 2,211X3 + 0,009X4 + 0,488X5
Độ phù hợp của mô hình được tác giả kiểm định lên tới 70%. Tuy nhiên, do thị trường nợ và thị trường trái phiếu của Việt Nam chưa phát triển nên ngay từ đầu tác giả đã không phân loại được chính xác các công ty phá sản và không phá sản như cách làm của Altman. Biến giả đo lường tình trạng tài chính (Distress) nhận giá trị 1 (tương đương với tiềm ẩn tình trạng tài chính khốn khó) nếu doanh nghiệp có trong danh sách bị kiểm soát của Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí
Minh hoặc có kết quả sản xuất kinh doanh âm (bị lỗ) hoặc lợi nhuận sau thuế dưới 10% so với kế hoạch đặt ra. Distress nhận giá trị 0 (không tiềm ẩn tình trạng tài chính khốn khó) khi không rơi vào các trường hợp trên. Đây chưa phải thang đo phù hợp cho nguy cơ mất khả năng thanh toán của doanh nghiệp. Đồng thời, việc chọn kỳ nghiên cứu là năm 2007 có phần khiên cưỡng (để đủ số lượng các công ty có tình trạng tài chính thuộc nhóm 1) cũng ảnh hưởng tới tính đại diện của mẫu nghiên cứu.
Đào Thị Thanh Bình (2013) tiến hành nghiên cứu tương tự với mẫu nghiên cứu gồm 60 công ty cổ phần niêm yết thuộc lĩnh vực sản xuất, lấy tiêu chí “lợi nhuận sau thuế thấp nhất trong 4 quý – tính đến quý 2 năm 2010” làm căn cứ để phân biệt công ty “Xấu” và “Tốt”. Đồng thời, bỏ biến Doanh thu/Tổng tài sản, thay bằng Giá trị vốn hóa thị trường/Giá trị vốn hóa sổ sách; bổ sung thêm 3 biến: Tổng nợ/Tổng tài sản; Lợi nhuận ròng/Doanh thu và Lợi nhuận ròng/Tài sản cố định. Độ chính xác của nghiên cứu là 86%, thu được phương trình có dạng:
ZVietnam_ĐTTB = 1,268X1 - 1,179X2 - 0,56X3 + 0,023X4 + 0,185X5 - 0,009X6 + 0,411X7 + 6,641X8 - 1,888
Giá trị phân biệt được xác định là 0,575 và 0,975. Sau khi tính chỉ số Z cho 46 công ty trong nhóm, tác giả đối chiếu với kết quả xếp hạng tín dụng của S&P, phát hiện sự khác biệt rõ ràng giữa nhóm “Đầu” và “Đáy”. Kết quả của nghiên cứu này có giá trị tham khảo tốt cho các công trình tiếp theo, tuy vậy, khả năng ứng dụng thấp do quy mô mẫu nhỏ và căn cứ phân biệt doanh nghiệp không hợp lý, ảnh hưởng tới tính phù hợp của kết quả.
Trong số ít nghiên cứu vận dụng đồng thời hai mô hình Z-score và H-score ở Việt Nam, Liêu Minh Lý (2014) kết luận có sự khác biệt trong khả năng dự báo của hai mô hình Z-score và H-score. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình H-score có khả năng dự báo phá sản tốt hơn so với mô hình Z-score tại thời điểm 3 năm trước khi phá sản. Kết luận này góp phần hỗ trợ các cá nhân, tổ chức trong việc ứng dụng hai mô hình này để dự báo phá sản doanh nghiệp. Tuy vậy, nghiên cứu mới chỉ dựa trên tập hợp nhóm doanh nghiệp phi tài chính mà chưa xem xét đến khả năng ứng
dụng của hai mô hình đối với nhóm định chế tài chính.
Đối với phương pháp phân tích rủi ro phá sản dựa vào sổ sách kế toán, các công trình nghiên cứu phần lớn tập trung vào việc vận dụng mô hình phá sản Z-score của Altman như nghiên cứu của Lâm Minh Chánh (2007) vận dụng mô hình Z-score phát hiện nguy cơ phá sản và xếp hạng định mức tín dụng, nghiên cứu của Huỳnh Cát Tường (2008) vận dụng mô hình Z-score trong dự báo khánh kiệt tài chính đối với nhiều ngành nghề, nghiên cứu của Nguyễn Thành Cường, Phạm Thế Anh (2010) vận dụng mô hình Z- score dự báo phá sản cho các doanh nghiệp thủy sản. Mặt khác cũng có một số công trình nghiên cứu theo hướng phát triển mô hình Z-score để phù hợp với thị trường Việt Nam như tác giả Đinh Thế Hiển (2008), Khổng Thanh Hòa (2008), Đào Thị Thanh Bình (2013). Tuy nhiên các nghiên cứu này còn tồn tại những hạn chế như quy mô mẫu nhỏ, thời gian xem xét ngắn hoặc phân loại doanh nghiệp “tốt” và “xấu” không hợp lý, chưa đảm bảo yếu tố đại diện cho tổng thể.
Bên cạnh đó, có nghiên cứu áp dụng chung cho nhiều ngành nghề như nghiên cứu của Lê Cao Hoàng Anh và Nguyễn Thu Hằng (2012), Phạm Thị Tường Vân (2016), có nghiên cứu lại áp dụng riêng đối với ngành nghề cụ thể như ngành bất động sản (Đặng Ngọc Hùng và cộng sự, 2012) hay ngành ngân hàng (Nguyễn Đăng Tùng và cộng sự, 2015). Việc chọn đối tượng và phạm vi nghiên cứu khác nhau làm ảnh hưởng tới tính phù hợp của kết quả. Do đó, cần có thêm các nghiên cứu để bổ sung bằng chứng thực nghiệm tại thị trường Việt Nam.
Từ tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước, có thể nhận thấy rằng: Thứ nhất, cần có thêm nghiên cứu về rủi ro phá sản nói chung và rủi ro phá sản trong các công ty bất động sản nói riêng nhằm bổ sung bằng chứng thực nghiệm về phân tích rủi ro phá sản doanh nghiệp.
Thứ hai, bên cạnh mô hình Z-score được sử dụng khá rộng rãi, có thể sử dụng kết hợp thêm mô hình khác để so sánh đối chiếu kết quả dự báo, chẳng hạn như mô hình H-score.
Thứ ba, cần có các nghiên cứu sử dụng dữ liệu gần với hiện tại nhằm đưa ra cảnh báo phù hợp kịp thời với tình hình thị trường.
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Thu thập số liệu
Số liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính giai đoạn 2017 - 2020 của các công ty ngành bất động sản niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX). Số liệu chọn mẫu có 56 công ty bao gồm 43 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và 13 công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội. Dưới đây là các tiêu chí chung áp dụng kỹ thuật lấy mẫu có chủ đích để tạo mẫu. Mẫu này từng được trình bày bởi Reni Yendrawati và cộng sự (2020) khi lựa chọn các tiêu chí của các công ty niêm yết trong lĩnh vực bất động sản, bất động sản và xây dựng, xây dựng trên thị trường chứng khoán Indonesia. Kết quả thu được tổng số 224 quan sát.
Mẫu được thu thập thông qua các tiêu chí sau: 1. Công ty hoạt động trong ngành bất động sản.
2. Công ty đã công bố đầy đủ các báo cáo tài chính và niêm yết trong giai đoạn 2017 – 2020
3. Công ty có năm tài chính kết thúc vào tháng 12.
4. Công ty trình bày báo cáo tài chính bằng đồng Việt Nam.
Bảng 3.1. Bảng các tiêu chí chọn mẫu nghiên cứu
STT Tiêu chí Số lƣợng
1 Công ty hoạt động trong ngành bất động sản 70 2 Công ty không có đầy đủ các báo cáo tài chính hoặc không
niêm yết trong giai đoạn 2017 – 2020 (13) 3 Công ty không có năm tài chính kết thúc vào tháng 12 (1) 4 Công ty không trình bày báo cáo tài chính bằng đồng Việt
Nam (0)
Tổng số công ty 56
Mô hình H-score Mô hình Z-score
Thu thập, tổng hợp dữ liệu từ các báo cáo tài chính
Tổng hợp kết quả dự báo của 2 mô hình
Kiểm định sự khác biệt trong khả năng dự báo của 2 mô hình
3.2. Phân tích và xử lý số liệu
Số liệu được thu thập chọn lọc từ các báo cáo tài chính giai đoạn 2017-2020 của các công ty trong lĩnh vực bất động sản niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội. Tuy nhiên, một số tỷ số tài chính không thể trích xuất trực tiếp từ báo cáo tài chính mà phải qua bước tính toán trung gian. Cụ thể:
Vốn lưu động = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn Lợi nhuận giữ lại = Lợi nhuận sau thuế - Cổ tức
Lợi nhuận trước thuế và lãi vay = Lợi nhuận trước thuế + Lãi vay
Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu = Giá cổ phiếu * Số lượng cổ phiếu đang lưu hành
Tài sản hữu hình = Tổng tài sản – Tài sản cố định vô hình
3.3. Quy trình nghiên cứu
Rút ra kết luận và kiến nghị
Nghiên cứu được thực hiện bao gồm các bước sau đây:
Bước 1: Thu thập, tổng hợp dữ liệu từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Bước 2: Áp dụng mô hình Z-score và H-score để tính toán chỉ số Z-score, H- score và đối chiếu phân loại kết quả dự báo.
Bước 3: Tổng hợp kết quả dự báo của 2 mô hình.
Bước 4: Kiểm định sự khác biệt trong khả năng dự báo của 2 mô hình. Bước 5: Rút ra kết luận và kiến nghị.
3.4. Phƣơng pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, áp dụng mô hình Z-score và H- score để dự báo phá sản đối với các công ty bất động sản niêm yết tại Việt Nam. Dữ liệu của mô hình được thu thập, tổng hợp từ các báo cáo tài chính và xử lý, phân tích bởi phần mềm Excel. Tác giả tính toán chỉ số Z-score và H-score để đưa ra kết quả dự báo phá sản doanh nghiệp và so sánh kết quả với tình huống thực tế của mẫu để ước tính độ chính xác. Sau đó, dùng kiểm định Z-Test để kiểm định sự khác biệt trong khả năng dự báo của 2 mô hình. Từ kết quả nghiên cứu tác giả rút ra kết luận và đưa ra một số kiến nghị dành cho nhà quản trị doanh nghiệp, nhà đầu tư và các tổ chức tài chính. Phương pháp định lượng đo lường và phân tích dựa trên số liệu thực tế nên có tính khách quan và độ trung thực cao.
3.5. Mô hình nghiên cứu
3.5.1. Mô hình Z-score
Mô hình Z-score (1968) áp dụng đối với các doanh nghiệp cổ phần hóa ngành sản xuất, mô hình Z-score (1983) áp dụng đối với các doanh nghiệp chưa cổ phần hóa ngành sản xuất, mô hình Z-score (1995) áp dụng đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm phi sản xuất.
Mặc dù mô hình Z-score được phát minh tại Mỹ nhưng nó đã được kiểm nghiệm và ứng dụng ở nhiều quốc gia, bao gồm các nền kinh tế phát triển và đang phát triển. Mẫu kiểm định với các công ty vỡ nợ tại thị trường Mỹ cho thấy mô hình
Z-score (1968) có khả năng dự báo bất ổn với tỷ lệ chính xác 94% vào thời điểm một năm trước phá sản, tỷ lệ giảm xuống còn khoảng 72% trong vòng hai năm. Trong khi đó, tại các mẫu kiểm định ở thị trường mới nổi như Mexico, Thái Lan, độ tin cậy của mô hình Z-score (1995) đạt hơn 70% vào thời điểm hai năm trước khi doanh nghiệp kiệt quệ tài chính (Bảng 3.2).
Bảng 3.2. Độ chính xác của mô hình Z-score Số năm trƣớc khi thất bại Mô hình Z-score (1968) áp dụng tại thị trƣờng Mỹ 1964-1968 (33 công ty) Mô hình Z-score (1968) áp dụng tại thị trƣờng Mỹ 1997-1999 (120 công ty) Mô hình Z-score (1995) áp dụng tại thị trƣờng Mexico 1994- 1998 (31 công ty) Mô hình Z-score (1995) áp dụng tại thị trƣờng Thái Lan 1995-1999 (62 công ty) 1 94 94 95 92 2 72 74 72 71 3 48 - 43 36 4 29 - 24 19
(Nguồn: Tổng hợp từ các nghiên cứu của Altman (1968, 2000) và Narayanan (1999))
Sau khi xem xét ba phiên bản của mô hình Z-score, tác giả quyết định lựa chọn mô hình Z-score (1995) để áp dụng dự báo phá sản cho cho các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam. Do đã loại bỏ biến X5 nên mô hình Z-score (1995) có tính chính xác cao khi cùng đo lường rủi ro ở các doanh nghiệp thuộc nhóm sản xuất và phi sản xuất. Vì phạm vi nghiên cứu là các doanh nghiệp bất động sản vừa thuộc nhóm sản xuất vừa thuộc nhóm phi sản xuất nên mô hình đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu. Hơn nữa, mô hình Z-score (1995) đã được chứng minh là phù hợp với những đặc trưng của thị trường mới nổi như khả năng tiếp cận vốn hẹp, quy mô nhỏ và rủi ro thanh