TÓM TẮT:
Bài viết áp dụng mô hình điểm số Z của E.I.Altman để tính toán khoảng cách vỡ nợ của các doanh nghiệp ngành Thép đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Kết quả thu được là cơ sở để đưa ra một số đề xuất nhằm góp phần giảm thiểu nguy cơ vỡ nợ của các doanh nghiệp trong ngành Thép, đồng thời cũng giúp cho các ngân hàng thương mại nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh.
Từ khóa: Mô hình điểm số Z, khoảng cách vỡ nợ, doanh nghiệp ngành Thép, thị trường chứng khoán.
1. Đặt vấn đề
Trong nhiều năm qua, việc dự báo vỡ nợ của doanh nghiệp trở thành đối tượng nghiên cứu quan trọng trong ngành Tài chính. Việc đánh giá khó khăn tài chính doanh nghiệp thông qua phân tích các chỉ số tài chính nhưng hoàn toàn không đầy đủ. Năm 1968 Edward I.Altman đã xây dựng mô hình Z-Score là một hàm đa biệt thức có thể tính toán chính xác nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp trước khi bị phá sản tới 2 năm.
Bài viết này áp dụng mô hình chỉ số Z để đo lường nguy cơ vỡ nợ của các doanh nghiệp sản xuất trong ngành Thép và các sản phẩm liên quan đến thép đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Qua đó, các doanh nghiệp cũng có thể tự nhận viết được tình hình tài chính của chính doanh nghiệp mình để có các cải thiện phù hợp; các tổ chức tín dụng cũng có được thông tin để áp dụng các chính sách của mình trong việc cho vay, đảm bảo an toàn vốn là nguyên tắc hàng đầu.
2. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
Để đo lường rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp thép đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, bài viết sử dụng mô hình điểm số Z của giáo sư Edward I.Altman để xác định điểm tín dụng cho các doanh nghiệp này.
Mô hình như sau: Z = 1.2 X1 + 1.4X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 0.999 X5
Trong đó: X1 là Vốn lưu động/ tổng tài sản; X2 là Lợi nhuận giữ lại/ tổng tài sản; X3 là Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/ tổng tài sản; X4 là Vốn chủ sở hữu/ tổng nợ; X5 là Doanh thu/ tổng tài sản.
Ý nghĩa mô hình: Mô hình này áp dụng với các doanh nghiệp sản xuất, cổ phần hóa. Nếu Z > 2.99 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản. Nếu 1.8 < Z < 2.99 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản. Nếu Z < 1.8 Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Theo cách tiếp cận này, bài viết đã thu thập số liệu của 30 doanh nghiệp thép và các sản phẩm về thép trong 3 kỳ gần đây nhất, dùng công cụ Excel để tính toán các chỉ tiêu và chỉ số Z chung.
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Rủi ro vỡ nợ của các doanh nghiệp là nguy cơ doanh nghiệp không đủ khả năng để thanh toán các khoản nợ hoặc không thực hiện đầy đủ nghĩa vụ với ngân hàng, đó là việc doanh nghiệp không trả đầy đủ, đúng hạn cả gốc và lãi cho ngân hàng, gây tổn thất cho ngân hàng cung cấp tín dụng. Từ rủi ro vỡ nợ có thể dẫn tới rui ro phá sản doanh nghiệp.
Trên cơ sở số liệu từ báo cáo tài chính của các doanh nghiệp thép và sản phẩm liên quan tới thép trong ba kỳ gần đây, tác giả đã tổng hợp các số liệu liên quan đến chỉ số Z, tính toán đưa ra kết quả theo Bảng 1.
Bảng 1. Chỉ số Z các doanh nghiệp thép
Nguồn: Báo cáo tài chính các doanh nghiệp - tác giả tính toán
Bảng 1 cho thấy trong kỳ 1: có 10 doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, 11 doanh nghiệp trong vùng cảnh báo và 9 doanh nghiệp trong vùng nguy cơ vỡ nợ cao; Trong kỳ 2: có 13 doanh nghiệp an toàn, 10 doanh nghiệp trong vùng cảnh báo, 7 doanh nghiệp trong vùng nguy cơ vỡ nợ cao; Đến kỳ 3: số doanh nghiệp an toàn là 14, số doanh nghiệp trong vùng an toàn là 11, còn 5 doanh nghiệp có nguy cơ vỡ nợ cao. Trong đó, có 2 doanh nghiệp có chỉ số Z âm là HLA và VES, điều này khi xem xét báo cáo tài chính thấy rằng doanh nghiệp cố ý để vốn chủ sở hữu âm, nợ cổ đông chưa trả quá cao.
Bảng 2. Cảnh báo theo vùng doanh nghiệp ngành Thép
Biểu diễn chỉ số Z theo nhóm vùng cảnh báo, ta có biểu đồ sau:
Biểu đồ 1: Cảnh báo theo vùng doanh nghiệp ngành Thép
Như vậy, theo thời gian, số doanh nghiệp thép trong vùng cảnh báo đã giảm dần, ngược lại số doanh nghiệp thép tròng vùng an toàn tăng. Tuy nhiên, nhóm doanh nghiệp thép trong vùng cảnh báo vẫn còn nhiều. Qua đây, các doanh nghiệp thép có thể duy trì, cải thiện tình hình tài chính để nâng cao chỉ số Z.
Biểu diễn sự biến động chỉ số Z của các doanh nghiệp nghiệp ngành Thép qua các kỳ gần đây bằng biểu đồ, chúng ta theo dõi Biểu đồ 2.
Biểu đồ 2: Chỉ số Z các doanh nghiệp ngành Thép
4. Kết luận và khuyến nghị
Với kết quả đạt được từ mô hình Z của Edward I.Altman áp dụng với các doanh nghiệp thép đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong 3 kỳ gần đây, chúng ta có thể đưa ra một số kết luận sau:
Số doanh nghiệp thép nằm trong vùng an toàn chiếm tỷ lệ thấp 41%, tỷ lệ doanh nghiệp ngành Thép nằm trong vùng cảnh báo cao trung bình là 36% và tỷ lệ nhóm doanh nghiệp ngành Thép nằm trong vùng nguy hiểm cao trung bình là 23% như BVG, DNY, KTL,TDS, VES, POM. Như vậy, các doanh nghiệp này cần hết sức tích cực cải thiện tình hình tài chính của mình để nâng cao mức an toàn theo chỉ số Z. Về phía các ngân hàng thương mại, cũng có thể thông qua bảng đánh giá trên để xem xét tình hình cấp tín dụng cho các doanh nghiệp này.
Một số phương án mà các doanh nghiệp ngành Thép có thể áp dụng để nâng cao chỉ số Z thông qua tăng các tỷ số thành phần của Z.
- Phương án 1: Quản lý và sử dụng hiệu quả tải sản của doanh nghiệp: Trong thành phần tính toán hình thành chỉ số Z thì tổng tài sản được nhắc đến nhiều lần và là thành phần mẫu số trong các tỷ số thành phần X1, X2, X3. Do đó, việc tăng chỉ số Z bằng việc giảm tổng tài sản là điều cần thiết. Như vậy, doanh nghiệp ngành Thép có thể nâng chỉ số Z bằng việc quản lý và sử dụng hiệu quả tài sản của mình. Việc phân loại và đánh giá tài sản sử dụng không hiệu quả là cần thiết, doanh nghiệp có thể thanh lý các tài sản không sử dụng hiệu quả, lựa chọn công nghệ phù hợp. Như thế, tổng tài sản có thể giảm, chi phí khấu hao cũng giảm, lợi nhuận của doanh nghiệp sẽ tăng.
- Phương án 2: Nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh: Do tính cạnh tranh ngày càng khốc liệt hơn, ảnh hưởng của thị trường, chính sách sẽ làm ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp ngành thép. Vì vậy, việc kinh doanh hiệu quả, tăng thị phần, tăng doanh thu kết hợp giảm chi phí để tăng lợi nhuận giúp làm tăng chỉ số thành phần X2, X3. Ngoài ra, doanh thu tăng còn làm tăng vốn lưu động dẫn tới X1 tăng từ đó làm cho chỉ số Z tăng, giảm khả năng vỡ nợ.
Giải pháp đối với các ngân hàng thương mại:
- Phương án 1: Kết hợp chấm điểm tín dụng với kết quả tính toán chỉ số Z để đưa ra các hạn mức phù hợp với từng doanh nghiệp ngành ngành Thép. Với các doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn có thể tiếp tục cho vay hoặc tăng hạn mức cho vay, với các doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo thì hạn chế cho vay, hoặc thu hẹp hạn mức cho vay, còn với các doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm thì dừng cho vay, thu hẹp hạn mức, tìm cách thu hồi vốn dần.
- Bên cạnh đó, các ngân hàng thương mại cũng cần xem xét kỳ đến đặc thù của ngành, các doanh nghiệp ngành Thép hầu hết đều có tài sản cố định lớn, hàng tồn kho nhiều, lại chịu sự tác động mạnh của thị trường nên rủi ro kinh doanh cao. Do đó, cần áp dụng chính sách tín dụng phù hợp. Đánh giá quá trình phát triển, uy tín và cam kết của doanh nghiệp, của ban lãnh đạo doanh nghiệp để có đánh giá chính xác, hỗ trợ doanh nghiệp.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
- Nguyễn Thành Cường, Phạm Thế Anh (2010), Đánh giá rủi ro phá sản của các doanh nghiệp chế biến thủy sản đang niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Tạp chí Khoa học Công nghệ Thủy sản, Trường Đại học Nha Trang, 2, 27-33.
- Lê Cao Hoàng Anh, Nguyễn Thu Hằng (2012), Kiểm định mô hình chỉ số Z của Altman trong dự báo thất bại doanh nghiệp tại Việt Nam, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, 74, 3-9.
- Edward I.Altman. (1997). The Z-Score Bankruptcy: Past, Present, and Future, New York: Wiley.
- Altman, Edward.I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23, 589-609.
DETERMINING THE INSOLVENCY GAP
OF LISTED STEEL FIRMS IN VIETNAM
• PHAM QUOC HUAN
Electric Power University
ABSTRACT:
The Altman’s Z-Score model is applied in this paper to determine the insolvency gap of listed steel firms in Vietnam. Based on this paper’s results, some recommendations are proposed to minimize the bankruptcy risks that steel firms face. In addition, this paper’s findings are expected to help commercial banks to improve their credit risk management efficiency related to steel firms.
Keywords: Altman’s Z-Score model, insolvency gap, steel firms, stock market.
[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 25, tháng 10 năm 2020]
