Dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua hệ số Z-Score

TÓM TẮT:

Nghiên cứu tập trung vào phân tích và đánh giá rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam dựa trên mô hình Z-Score. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 41 công ty trong ngành Bất động sản đang niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam từ năm 2019 đến năm 2023. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 05 công ty trong tổng số 41 công ty nghiên cứu gặp rủi ro phá sản. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số kiến nghị nhằm hạn chế rủi ro tài chính cho các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại Việt Nam.

Từ khóa: nguy cơ phá sản, ngành Bất động sản, mô hình Z-Score.

1. Đặt vấn đề

Tình hình kinh tế thế giới và khu vực được dự đoán sẽ còn tiếp tục có những diễn biến phức tạp, khó lường. Tăng trưởng kinh tế, thương mại, đầu tư toàn cầu tiếp tục xu hướng giảm. Lạm phát, chính sách tiền tệ của một số nền kinh tế lớn còn chứa đựng yếu tố bất định. Các thách thức an ninh phi truyền thống, đặc biệt là dịch bệnh, thiên tai và biến đổi khí hậu trở thành rủi ro thường trực, tác động ngày càng nặng nề (Tùng Lâm 2024). Những trở ngại đó có thể đẩy các doanh nghiệp bất động sản gặp phải những rủi ro dẫn tới phá sản. Rủi ro phá sản là một yếu tố tiêu cực và khó chịu đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. Doanh nghiệp phá sản không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến doanh nghiệp, mà còn ảnh hưởng đến nhiều ngành khác có liên quan. Điều này đặc biệt rõ ràng ở những ngành đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc dân như ngành Bất động sản tại Việt Nam. Dưới tác động của khủng hoảng toàn cầu, thị trường trong nước suy giảm, lãi suất cao và các rào cản pháp lý khiến thị trường bất động sản Việt Nam hiện nay trở nên trầm lắng, kém sôi động; số lượng bất động sản không bán được nhiều, khiến lợi nhuận sụt giảm trong thời gian dài. Hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp bất động sản gặp nhiều khó khăn, dẫn đến nguy cơ phá sản. Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu vấn đề “Dự báo rủi ro phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam thông qua hệ số Z-Score” nhằm phân tích, tìm nguyên nhân và đề xuất các giải pháp.

2. Cơ sở lý thuyết

Rủi ro phá sản, hay còn gọi là rủi ro vỡ nợ (default risk), là nguy cơ một công ty hoặc cá nhân không có khả năng thực hiện các khoản thanh toán cần thiết cho các nghĩa vụ nợ của họ. Điều này có thể xảy ra khi một công ty hoặc cá nhân không thể tạo ra đủ dòng tiền để trả nợ đúng hạn, dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán và có thể bị tuyên bố phá sản bởi cơ quan có thẩm quyền. Dự báo phá sản doanh nghiệp có thể định nghĩa là việc ước tính khả năng một công ty có tình hình tài chính khó khăn sẽ vỡ nợ trong tương lai. Dự báo phá sản doanh nghiệp được thực hiện với các lý thuyết, mô hình tài chính và kỹ thuật khác nhau. Kỹ thuật dự báo phá sản doanh nghiệp được khởi xướng vào năm 1932 bởi Paul J FitzPatrick. Ông đã nghiên cứu các công ty thành công cùng với công ty phá sản tương đồng và cố gắng dự đoán các công ty phá sản thông qua ước tính xu hướng của các tỷ số tài chính. Quá trình dự báo phá sản doanh nghiệp có thể đối mặt với những trở ngại như mức độ dữ liệu không phù hợp hoặc thiếu thông tin sẵn có. Vấn đề này hay gặp phải ở các nước đang phát triển, vì những hạn chế về dữ liệu. Thách thức lớn nhất trong dự báo phá sản doanh nghiệp là lựa chọn được mô hình phù hợp.

Mô hình Z-score được xây dựng bởi giáo sư Edward I. Altman (1968), trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc Trường Đại học New York, dựa vào việc nghiên cứu khá công phu nhiều công ty khác nhau tại Mỹ. Phương pháp này đã được áp dụng rộng rãi tại Mỹ và dần dần được nhiều nước khác sử dụng do kết quả kiểm nghiệm khá tin cậy. Nhiều mô hình Z-score đã được xây dựng và cải tiến để phù hợp hơn với các ngành, các lĩnh vực, thậm chí cho các quốc gia khác nhau. Trong đó mô hình Z-score (1995) có thể áp dụng cho hầu hết các ngành, các loại hình doanh nghiệp. Đối với các doanh nghiệp thuộc nhóm phi sản xuất (bất động sản, tài chính…) mô hình Z-score (1995) có dạng như sau:

Z” = 6,56X₁ + 3,26X₂ + 6,72X₃ + 1,05X₄

Trong đó:         X₁ = Vốn luân chuyển (= Tài sản ngắn hạn - Nợ ngắn hạn) / Tổng tài sản)

X₂ = Lợi nhuận chưa phân phối / Tổng tài sản

X₃ = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay / Tổng tài sản

X₄ = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Nợ phải trả

Cách phân loại doanh nghiệp theo Z”:

• Z’’>2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn
• 1,1 < Z” ≤ 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo
• Z” ≤ 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm

3. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu

Số liệu được thu thập từ các báo cáo tài chính giai đoạn 2019 - 2023 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 41 công ty, bao gồm 29 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và 12 công ty niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội.

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. Là mô hình được vận dụng phổ biến trên thế giới, Altman (1968, 2000) đã chứng minh khả năng dự báo chính xác trước 1 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.

4. Thảo luận kết quả nghiên cứu và giải pháp

Thống kê mô tả dự báo Z-score dao động trong khoảng từ - 2,57 đến 7,62 và giá trị trung bình là 2,71 với độ lệch chuẩn là 1,83. Các giá trị Z-score tập trung trong khoảng từ 1,54 đến 4,56. Biên độ của chỉ số Z-score là 10,19 (từ -2,57 đến 7,62) cao hơn mốc so sánh của mô hình (từ 1,1 đến 2,6), có thể gợi ra câu hỏi về sự phù hợp khi áp dụng mô hình Z-score vào dự báo phá sản của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết tại thị trường Việt Nam.

Thực hiện kiểm định phân phối chuẩn của hệ số Z-score thông quan kiểm định Kolmogorov-Smirnov. Với p-value = 0.200 > 0.05, do đó, chưa thể bác bỏ giả thuyết rằng dữ liệu có phân phối chuẩn. Điều này cho thấy dữ liệu có thể được coi là có phân phối chuẩn, các phương pháp thống kê dựa trên giả định phân phối chuẩn có thể được áp dụng.

Bảng 1. Kết quả Z-score phân loại theo quy mô tài sản của doanh nghiệp

Bảng 1 cho thấy mô hình Z-score dự báo có 37 kết quả nằm trong vùng nguy cơ phá sản với tỷ lệ là 18%, 66 kết quả nằm trong vùng cảnh báo với tỷ lệ là 32,2% và có 102 kết quả nằm trong vùng an toàn, tình hình tài chính lành mạnh, không phá sản với tỷ lệ là 49,8%.

Tiến hành phân loại các doanh nghiệp bất động sản theo quy mô Tổng tài sản bình quân của các doanh nghiệp này trong giai đoạn 2019-2023 với mô hình Z-score các doanh nghiệp có nguy cơ phá sản lớn nhất thuộc nhóm có giá trị tài sản trong khoảng 1.000 đến 10.000 tỷ đồng, đây cũng là nhóm có số lượng doanh nghiệp lớn nhất trong mẫu (với 18/41 doanh nghiệp). Trong số 37 kết quả dự báo phá sản, có 20 kết quả doanh nghiệp có giá trị tài sản trong khoảng 1.000 đến 10.000 tỷ đồng, chiếm 54%; có 11 kết quả doanh nghiệp có giá trị tài sản dưới 1.000 tỷ đồng, chiếm 29,8% và có 6 kết quả doanh nghiệp có giá trị tài sản trên 10.000 tỷ đồng.

Dữ liệu thống kê Zscore cũng cho thấy, có 5 doanh nghiệp có kết quả dự báo phá sản từ 4 năm hoặc 5 năm liền, đó là: CTCP Đầu tư và Xây dựng HUD1 (HU1); CTCP COMA 18 (CIG); CTCP SJ Group (SJS); CTCP DRH Holdings; CTCP Sonadezi Châu Đức (SZC). Các doanh nghiệp này cũng có chỉ số ROA giai đoạn 2019-2023 thường xuyên thấp hơn trung bình chung của ngành đặc biệt là HU1, CIG khi ROA âm hoặc xấp xỉ bằng 0 là dấu hiệu cho thấy khả năng sử dụng tài sản kém hiệu quả. Các công ty trên có chung đặc điểm biến số X₁ thường có giá trị âm hoặc xấp xỉ bằng 0. Điều này có nghĩa doanh nghiệp rơi vào tình trạng khó khăn trong việc chi trả cho các khoản nợ ngắn hạn từ các nguồn tài sản lưu động hiện có. Vốn luân chuyển thuần âm cho thấy sức khỏe tài chính của doanh nghiệp trong ngắn hạn kém an toàn. Ngoài ra, các công ty trên còn có biến số X₂ (lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản) và biến số X₃ (lợi nhuận trước thuế và lãi vay trên tổng tài sản) thường có giá trị âm hoặc xấp xỉ bằng 0. Điều này có nghĩa hoạt động kinh doanh của công ty không đem lại lợi nhuận hoặc phải bù lỗ. Các biến số X₁, X₂, X₃ là 3 biến số có hệ số cao nhất tác động tới Z-score. Các biến số này giảm dẫn đến Z-score giảm. Dựa vào kết quả nghiên cứu ở trên, tác giả có một số kiến nghị đối với doanh nghiệp nhằm mục tiêu giảm thiểu rủi ro phá sản như sau:

- Sử dụng vốn lưu động hiệu quả: mặc dù ưu tiên hàng đầu của doanh nghiệp là tăng trưởng lợi nhuận, điều này đem lại những tín hiệu tích cực, tạo ra triển vọng lạc quan về doanh nghiệp cho các nhà đầu tư. Tuy nhiên, đó là chưa đủ để đánh giá sức khỏe tài chính của công ty nếu vốn lưu động gặp vấn đề. Mục tiêu quan trọng nhất của quản lý vốn lưu động đó là đảm bảo doanh nghiệp tiếp tục hoạt động và có đủ năng lực để đáp ứng tất cả các khoản nợ ngắn hạn cùng với chi phí hoạt động. Quản lý vốn lưu động yêu cầu giải quyết các câu hỏi cơ bản về lượng tài sản ngắn hạn một công ty nên nắm giữ và cách sử dụng chúng, cùng với cách giảm giá trị nợ ngắn hạn. Dòng tiền là mạch máu của công ty. Do đó, việc đầu tiên các doanh nghiệp cần quan tâm chú trọng vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp, cắt giảm các mảng kinh doanh không hiệu quả, xem xét các biện pháp không chỉ từ chiến lược mà còn từ quan điểm tài chính.

- Cải thiện chỉ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản: chỉ số này càng thấp thì khả năng phá sản của doanh nghiệp càng cao. Chính vì thế, để làm giảm nguy cơ phá sản, các công ty kinh doanh bất động sản cần phải tìm ra những cách thức và giải pháp tăng cường chỉ số lợi nhuận ròng trên tổng tài sản. Với những đặc thù của ngành bất động sản, hàng tồn kho thực sự là một vấn đề nghiêm trọng đối với các công ty. Sự gia tăng hàng tồn kho là nguyên nhân chính khiến dòng tiền hoạt động kinh doanh tiếp tục âm. Do đó, để cải thiện chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản, các doanh nghiệp cần tập trung vào giảm tồn kho bất động sản, tăng tốc độ luân chuyển tài sản, tăng doanh thu và cắt giảm các khoản đầu tư cùng với các chi phí không thực sự cần thiết.

- Sử dụng đòn bẩy tài chính một cách hợp lý: tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản càng lớn thì rủi ro phá sản càng cao, chỉ số này có tầm quan trọng trong việc đưa ra các giải pháp phòng ngừa và hạn chế nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Để hạn chế rủi ro phá sản các công ty bất động sản cần sử dụng hợp lý đòn bẩy tài chính.

“Kết quả nghiên cứu được công bố trong bài báo do Trường Đại học Mở Hà Nội tài trợ”.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Quốc hội nước CHXHCN Việt Nam (2014), Luật số 51/2014/QH13 - Luật Phá sản, ban hành ngày 19 tháng 06 năm 2014.
2. Phạm Thị Mộng Tuyền (2020), Đánh giá hiệu quả sử dụng chỉ số Z-Score trong việc nhận diện khả năng gian lận trên báo cáo tài chính, Tạp chí Công Thương, số 16/2020, 255- 260.
3. Altman, E.I., Hartzell, J. and Peck, M. (1995), A scoring system for emerging markets Corporate Bonds, Salomon Brothers High Yield Research, 05-14.

Forecasting the bankruptcy risk of Vietnamese listed real estate companies through the Z-Score model

Ph.D Nguyen Van Quang¹

Ph.D Mai Tuan Anh¹

¹Hanoi Open University

Abstract:

In this study, the Z-Score model was used to analyze and assess the bankruptcy risk of real estate enterprises listed on the Vietnamese stock market. The study’s data was collected from 41 listed real estate companies in Vietnam from 2019 to 2023. The study’s results show that there are 05 out of 41 studied companies facing bankruptcy risk. Based on the study’s findings, some recommendations were made to limit financial risks for Vietnamese listed real estate companies.

Keywords: bankruptcy risk, real estate industry, Z-Score model.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 19 tháng 9 năm 2024]