Mô hình Z-score đã được Altman đưa ra từ năm 1968 và được sử dụng tại nhiều nước trên thế giới, cũng như tại Việt Nam. Có thể kể đến các nghiên cứu ứng dụng mô hình này tại Việt Nam như của Lâm Minh Chánh (2007), Huỳnh Cát Tường (2008) và Phạm Thế Anh - Nguyễn Thành Cường (2010), Lê Cao Hoàng Anh và Nguyễn Thu Hằng (2012), Võ Văn Nhị và Hoàng Cẩm Trang (2013), Trần Ngọc Trâm (2013), Nguyễn Trần Nguyên Trân (2014), Đinh Thị Thu Thảo và Nguyễn Vĩnh Khương (2016), Trần Việt Hải (2017).
Trong bài “Chỉ số Z: Công cụ phát hiện nguy cơ phá sản và xếp hạng định mức tín dụng” và “Dùng Chỉ số Z để ước tính hệ số tín nhiệm” năm 2007 của Lâm Minh Chánh, ngoài việc giới thiệu mô hình Điểm số Z thì tác giả đã đưa ra những phân tích nhằm giúp doanh nghiệp cải thiện Điểm số Z của mình và việc dùng Điểm số Z để ước lượng hệ số tín nhiệm.
Huỳnh Cát Tường với đề tài nghiên cứu “Khánh kiệt tài chính và ứng dụng mô hình Z-score trong dự báo khánh kiệt tài chính” đã trình bày rõ ràng hơn về quá trình phát triển mô hình Điểm số Z của Altman từ công trình nghiên cứu năm 2000 của Ông. Ngoài ra, nghiên cứu còn đưa ra một số phân tích về Điểm số Z của một số doanh nghiệp cũng như đưa ra những ưu điểm và lưu ý khi ứng dụng mô hình trong môi trường Việt Nam.
Một nghiên cứu khác ứng dụng mô hình Điểm số Z mang tên: “Đo lường rủi ro tín dụng của các ngân hàng trong việc cho vay đối với các doanh nghiệp thủy sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” của Phan Thế Anh - Nguyễn Thành Cường năm 2010. Bài viết đã ứng dụng mô hình Điểm số Z của Altman để đo lường rủi ro tín dụng của các ngân hàng trong việc cho vay đối với các doanh nghiệp
chế biến thủy sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Từ kết quả ứng dụng mô hình, nhóm tác giả đưa ra một số đề xuất nhằm góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng trong hoạt động kinh doanh ngân hàng, đồng thời giúp cho các doanh nghiệp chế biến thủy sản Việt Nam cải thiện được Điếm số Z của bản thân doanh nghiệp thông qua đó nâng cao tính an toàn. Tuy nhiên, các kết quả tính toán các biến ứng dụng Điểm số Z của nghiên cứu này vẫn chưa chính xác so với tinh thần của Altman.
Tác giả Lê Cao Hoàng Anh và Nguyễn Thu Hằng (2012) trong nghiên cứu gồm 293 doanh nghiệp được niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE đã kiểm định lại việc dự báo phá sản của mô hình Z-score của Altman. Qua nghiên cứu này, hai tác giả đã khẳng định mô hình Z-score là phù hợp đối với thị trường mới nổi như Việt Nam với đặc trưng là quy mô nhỏ, rủi ro thanh khoản cao cũng như việc tiếp cận vốn hạn hẹp. Kết quả của nghiên cứu này tương đồng với nghiên cứu của EdWard I.Altman (1968), Charalambos T. Spathis (2002), Lalith P. Samarakoon & Tanweer Hasan (2003).
Trần Ngọc Trâm (2013) đã nghiên cứu xu hướng biến động của mô hình Z- score, chỉ số P và C để tìm ra được biểu hiện gian lận trên BCTC của 4 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam và rút ra được kết luận là có sự gian lận trên BCTC. Bằng việc tính toán các chỉ số Z, chỉ số P, chỉ số C trong khoảng thời gian 5 năm của 4 công ty nghiên cứu, tác giả đã rút ra cách thức cụ thể để phát hiện việc gian lận trong BCTC. Hạn chế của nghiên cứu này là số lượng mẫu nghiên cứu nhỏ, chỉ có 4 công ty nên vì thế tính tổng quát của bài nghiên cứu này chưa cao.
Có thể thấy các nghiên cứu trên về mô hình Z-score tại Việt Nam chúng ta thấy rằng, mô hình Z-score không chỉ dự báo chính xác về khả năng phá sản của một doanh nghiệp mà còn dự báo về khả năng gian lận trên BCTC với độ chính xác cũng rất cao. Đặc biệt, mô hình Z-score này phù hợp với những thị trường mới nổi như Việt Nam. Mô hình Z-score của Altman đã phát triển qua nhiều năm qua và được ứng dụng rộng rãi tại nhiều nước trên thế giới đã cho thấy tính ưu việt và hữu dụng của mô hình này trong việc đánh giá rủi ro tài chính và dự đoán nguy cơ phá sản của doanh nghiệp.
Mặc dù còn một số hạn chế từ nội tại của mô hình, nhưng thông qua việc mô hình Z-score đã được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong một thời gian dài ở nhiều quốc gia trên thế giới, cũng như kết quả nghiên cứu phân tích thực nghiệm ứng dụng ở Việt Nam cho thấy, mô hình Z-score vẫn chứng tỏ được tính ưu việt trong phân tích, đánh giá hoạt động của doanh nghiệp, phân loại vùng rủi ro, xếp hạng tín dụng, đánh giá mức độ phá sản của doanh nghiệp và có thể áp dụng cho một doanh nghiệp hoặc số lượng doanh nghiệp ở quy mô phân tích lớn hơn, cho doanh nghiệp phân theo nhiều ngành nghề, lĩnh vực cũng như theo quy mô tổng nguồn vốn khác nhau.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Qua chương 2, có thể nhận định mô hình Z-score mà Altman thu được khá đơn giản nhưng khả năng đánh giá được tình trạng kiệt quệ, phá sản của doanh nghiệp khá cao. Bên cạnh đó, ông còn tiến hành phát triển thêm mô hình Z-score cho các loại hình doanh nghiệp khác nhau và ở nền kinh tế khác nhau. So với các mô hình đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp hiện nay bằng cách sử dụng những phương pháp khác thì mô hình Z-score có ưu thế hơn tính đơn giản, tiện dụng, cũng như tính chính xác khá cao của mô hình. Do đó, mô hình Z-score của Altman đã được ứng dụng rộng rãi trên thế giới cũng như Việt Nam trong những năm vừa qua.
Mặc dù gặp phải hạn chế về mẫu kiểm định, nhưng nghiên cứu của Lê Cao Hoàng Anh - Nguyễn Thu Hằng được trình bày tại chương này đã một phần khẳng định khả năng dự báo doanh nghiệp kiệt quệ tài chính và phá sản tại Việt Nam bằng mô hình điểm Z” do Altman điều chỉnh sau này.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Mô hình nghiên cứu
Như đã trình bày, ngoài mô hình Z-score ban đầu, Altman đã phát triển thêm hai mô hình khác là mô hình Z’-score và mô hình Z’’-score để phù hợp hơn với một số đối tượng mà mô hình Z-score không đáp ứng được. Theo đó, Điểm số Z dùng cho các doanh nghiệp ngành sản xuất đã cổ phần hóa, Điểm số Z’ dành cho doanh nghiệp sản xuất chưa cổ phần hóa và đối với mô hình Điểm số Z’’ thì không phân biệt doanh nghiệp sản xuất hay thương mại dịch vụ. Vì có sự tồn tại đồng thời ba mô hình nên cần phải lựa chọn mô hình phù hợp nhất để tiến hành nghiên cứu.
Mô hình Điểm số Z’’ sẽ được dùng để nghiên cứu cho các doanh nghiệp Việt Nam vì các lý do được nêu sau:
− Thứ nhất, nghiên cứu này không phân biệt doanh nghiệp có thuộc ngành sản xuất hay không. Nghiên cứu được thực hiện trên 30 doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, các doanh nghiệp này vừa gồm doanh nghiệp sản xuất và doanh nghiệp thương mại. Chính vì thế mô hình Điểm số Z’’ đã loại bỏ biến X5 - biến tạo ra sự khác biệt nhiều giữa doanh nghiệp sản xuất và không sản xuất là phù hợp.
− Thứ hai, Altman 2000 đã đưa ra quan điểm rằng mô hình Điểm số Z’’ phù hợp với các doanh nghiệp thuộc nền kinh tế mới nổi và một số nghiên cứu tại Việt Nam đã khẳng định khả năng dự báo chính xác của mô hình này nên mô hình này là phù hợp với bài nghiên cứu.
Nhắc lại mô hình Điểm số Z’’:
Z’’ = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Trong đó:
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản, X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
Z= Chỉ số tổng hợp
Các điểm cắt của mô hình:
Z’’ < 1,1 : Doanh nghiệp kiệt quệ, phá sản
1,1 < Z’’ < 2,6 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám Z’’ > 2,6 : Doanh nghiệp an toàn, không phá sản
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả đã thu thập được số liệu tài chính của 30 doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2020, sử dụng công cụ thống kê toán với sự hỗ trợ của phần mềm EXCEL để tính toán và phân tích các chỉ tiêu trong mô hình.
Như vậy các số liệu được thu thập từ năm 2015-2020, và sau đó tác giả tính toán để có được các biến số là các tỷ số tài chính, đơn vị là % hoặc số lần nên yếu tố lạm phát không ảnh hưởng đến kết quả ứng dụng mô hình Điểm số Z”.
3.3. Thiết kế dữ liệu nghiên cứu
Tác giả sử dụng dữ liệu của 30 doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2015 - 2020, dữ liệu được tổng hợp theo dạng bảng.
Dữ liệu bảng là dữ liệu kết hợp giữa các dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian. Dữ liệu chéo là các số liệu về một hoặc nhiều biến được thu thập tại một thời điểm ở nhiều doanh nghiệp khác nhau. Dữ liệu thời gian là số liệu được thu thập về một doanh nghiệp trong một khoảng thời gian định kỳ khác nhau. Có 2 loại dữ liệu bảng: dữ liệu bảng cân đối khi các đơn vị chéo cùng một số lượng quan sát như nhau theo chuỗi thời gian và dữ liệu bảng không cân đối khi các đơn vị chéo không có cùng số thời gian quan sát. Trong bài luận văn tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân đối. Việc sử dụng dữ liệu bảng cho nghiên cứu có các ưu điểm sau:
- Bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng cho chúng ta dữ liệu chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.
- Bằng cách nghiên cứu quan sát lặp đi lặp lại của các đơn vị chéo, dữ liệu bảng phù hợp hơn cho việc nghiên cứu các động thái thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo này.
- Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn các tác động mà người ta không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo thuần túy.
Từ những ưu điểm trên của dữ liệu dạng bảng, tác giả kỳ vọng việc sử dụng dữ liệu dạng bảng sẽ mang lại những kết quả đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Tác giả sử dụng mô hình điểm số Z” để nhận diện khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng các số liệu thu thập từ 30 doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX từ năm 2015 đến năm 2020, được tổng hợp dưới dạng dữ liệu bảng.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH 4.1. Tổng quan về các doanh nghiệp thực phẩm
4.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển
Đối với một nước nông nghiệp như Việt Nam, ngành thực phẩm có điều kiện rất thuận lợi để phát triển, đồng thời đây cũng là ngành có vai trò đặc biệt quan trọng - gắn kết nông nghiệp với thị trường. Nhiều năm nay, thực phẩm luôn là một trong những ngành kinh tế quan trọng và còn nhiều tiềm năng phát triển của Việt Nam. Các sản phẩm thực phẩm Việt Nam không chỉ đáp ứng nhu cầu thị trường nội địa mà còn thành công khi giữ vị thế cao trên bản đồ xuất khẩu thế giới. Việt Nam đang dần trở thành nguồn cung quan trọng, phong phú các sản phẩm nông sản, thực phẩm cho nhiều quốc gia trên thế giới.
Đặc biệt, giá trị sản xuất của ngành sản xuất chế biến thực phẩm chiếm tỷ trọng 19,1% trong nhóm ngành công nghiệp chế biến, chế tạo của Việt Nam. Đây là ngành chiếm tỷ trọng cao nhất trong các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo, thể hiện tầm quan trọng của ngành này trong việc đảm bảo nhu cầu lương thực của người dân cũng như đáp ứng yêu cầu xuất khẩu. Ngoài ra, tỷ trọng giá trị sản xuất cao cho thấy ngành sản xuất, chế biến thực phẩm có nhiều thế mạnh với nhiều thương hiệu lớn, có uy tín, thị trường ổn định và có khả năng cạnh tranh cao so với các doanh nghiệp nước ngoài. Một số ngành sản xuất và chế biến sữa, đồ uống, dầu ăn, bánh kẹo được dự báo có xu hướng ngày càng tăng trưởng cao và trở thành các phân khúc thị trường chế biến năng suất nhất của Việt Nam. Đặc biệt, sau khi các Hiệp định thương mại tự do mà Việt Nam ký kết đi vào hiệu lực, ngành sản xuất chế biến thực phẩm sẽ được mở ra một thị trường tiêu dùng và đầu tư rộng lớn hơn. Tính đến năm 2020, cả nước có trên 7.500 doanh nghiệp chế biến nông sản quy mô công nghiệp gắn với xuất khẩu, tổng công suất đạt khoảng 120 triệu tấn nguyên liệu/năm. Số lượng doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm không nhiều (chiếm gần 1% tổng số doanh nghiệp cả nước) nhưng đây lại là một trong những ngành công nghiệp mũi nhọn, có tiềm năng phát triển rất lớn tại Việt Nam, chiếm khoảng hơn 20% doanh thu thuần sản xuất, kinh doanh các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo hàng năm. Số lượng doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực chế biến và sản xuất rau củ quả chiếm
tỷ lệ cao nhất trong cơ cấu doanh nghiệp ngành sản xuất chế biến thực phẩm, trong khi đó ngành chế biến thủy sản đông lạnh lại là ngành thu hút nhiều lao động nhất. Ngành công nghiệp sản xuất, chế biến thực phẩm của Việt Nam đang có xu hướng tăng trưởng mạnh, từng bước cung ứng nhiều sản phẩm có sức cạnh tranh cao, chiếm lĩnh thị trường nội địa và gia tăng xuất khẩu. Hiện thực phẩm đang chiếm tỷ lệ cao nhất trong cơ cấu chi tiêu hàng tháng của người tiêu dùng Việt Nam. Tốc độ tăng chỉ số sản xuất công nghiệp của ngành sản xuất, chế biến thực phẩm bình quân Giai đoạn 2016-2020 đạt 7%/năm, trong đó năm 2016 tăng 8,2%; năm 2017 tăng 6%; năm 2018 tăng 8,2%; năm 2019 tăng 7,9%; năm 2020 do ảnh hưởng của dịch Covid-19 nên chỉ tăng 4,5%. Những tháng đầu năm 2021, ngành sản xuất thực phẩm đã thể hiện sự hồi phục rõ rệt khi dịch Covid-19 được kiểm soát chặt chẽ, các lĩnh sản xuất kinh doanh của nền kinh tế trở lại hoạt động trong trạng thái bình thường mới. Chỉ số sản xuất ngành chế biến thực phẩm 4 tháng đầu năm 2021 tăng 7,1% so với cùng kỳ năm trước; một số sản phẩm tăng khá như: sữa tươi tăng 5,6%; sữa bột tăng 18,1%.
Bảng 4.1. Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô lao động giai đoạn 2016-2019 Năm Tổng số doanh nghiệp
Chia theo quy mô lao động Dưới 5 người Từ 5 đến 9 Từ 10 đến 49 Từ 50 đến 199 Từ 200 đến 299 Từ 300 đến 499 Từ 500 đến 999 Từ 1000 đến 4999 Từ 5000 trở lên 2016 9,428 3,223 1,831 2,678 1,082 191 182 149 87 5 2017 10,034 3,448 2,185 2,758 1,074 176 159 142 87 5 2018 11,397 3,861 2,916 3,016 1,048 190 149 126 84 7 2019 12,857 5,408 2,835 3,036 1,033 175 155 125 85 5
Bảng 4.2. : Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô vốn giai đoạn 2016-